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a i b 情景下华南地区_ 未来气候变化分析 a 1 b 情景下华南地区未来气候变化分析 专业：气象学 硕士生：吴美双 指导老师：黎伟标副教授，许吟隆研究员 摘要 本文采用区域气候模式系统p r e c i s 进行华南地区未来气候变化的情景分 析。首先利用1 9 6 1 2 0 0 1 年e c m w f 再分析数据作为侧边界条件驱动p r e c i s 来验证模式对温度和降水的平均气候态和极端气候事件的模拟能力；同时对模拟 数据的订正方法进行初步探讨，并将订正方法应用到未来情景数据的订正中；最 后分别对a i b 情景下2 0 2 0 s 、2 0 5 0 s 和2 0 8 0 s 三个时段华南地区温度和降水的平 均气候态和极端气候态的可能变化进行分析。 本文经研究可得到如下主要结论： ( 1 ) 通过模式验证和订正方法探讨表明，p r e c i s 基本能够模拟出温度和降水 的空间分布、年际变化和频率分布等特征，但模式对温度的模拟均比观测值偏高， 而对降水的模拟( 除最大连续干同数外) 又普遍比观测值偏低；在对模拟结果进 行订正后，模拟值与观测值的吻合程度明显改善；整体上讲，相对于对降水的模 拟，模式对温度的模拟与观测值的符合程度较高，模拟的平均气候态的特征比极 端气候态与观测符合程度更高，而相对于对降水的订正，订正后的温度模拟值与 观测值符合程度较高，订j 下后的平均气候态的特征比极端气候态与观测符合程度 更高。 ( 2 ) 未来9 0 年，华南地区都将呈现出明显的增温趋势，以在广西区域和冬季时 节的增温最为明显，2 0 s 至5 0 s 时段的增温幅度大于5 0 s 至8 0 s 时段的增温幅度， 从5 0 s 时段开始日最低温度比同最高温度增温更明显；同较差没有明显的变化趋 势，华南西部地区的同较差以增大为主，东部则以减小为主，春季以增大为主， 秋季则以减少为主。 ( 3 ) 在未来持续增温的大背景下，2 0 s 至8 0 s 时段华南地区的年极端温度值呈 现出不断升高的变化趋势，而增温幅度内地大于沿岸地区；暖同和暖夜事件将不 a lb 情景下华南地区未来气候变化分析 断增加，而冷日和冷夜事件将不断减少，暖日和暖夜事件的变化将更为显著，尤 其在沿岸地区和夏秋季节；夏季同数和热夜同数将不断增加，且在广西西部和在 春秋两季将增加得比较明显。 ( 4 ) 未来9 0 年，大多数年份华南大部分地区平均降水量以增加为主，其中秋季 增加最明显，且呈现出不断增加的长期趋势，但在2 0 s 时段冬季华南大部分地区 的平均降水量却以减少为主；未来华南地区大多数年份雨日同数都将减少，但没 有明显的年际变化趋势，雨日日数减少的主要贡献在冬季，但秋季以增加为主； 未来华南地区强降水事件的发生频率增加的可能性大，至8 0 s 时段强降水事件将 越来越频繁。 ( 5 ) 未来3 个时段，华南地区的极端降水事件( 除最大连续干日数外) 整体上 均呈现出明显的增加趋势，其中春末夏初和秋季的增加趋势将比较显著，沿岸地 区的增加趋势比内地更显著，仅在某些年份某些地区极端降水事件将有可能减 少；最大连续干同数没有明显的变化趋势，不同时段的变化空间分布形式存在季 节性差异，其中在春季和冬季以增加为主，在夏季和秋季则以减少为主，但减少 得并不显著。 关键词：a 1 b 情景，华南地区，p r e c i s ，气候平均态，极端气候事件 n a i b 情景下华南地区朱束气候变化分析 t h e a n a l y s i so n t h ef u t u r ec l i m a tc h a n g ei n s o u t hc h i n aa r e au n d e rt h ea 1 bs c e n a r i o m a j o r ：m e t e o r o l o g y n a m e ：w um e i s h u a n g s u p e r v i s o r ：l iw e i b i a oa n dx uy i n l o n g a b s t r a c t p r e c i s ，ar e g i o n a lc l i m a t em o d e l ，w a sa d o p t e df o rs c e n a r i oa n a l y s i so ff u t u r e c l i m a t ec h a n g ei ns o u t hc h i n a f i r s t r e - a n a l y s i sd a t ao fe c m w ff r o m19 61t o2 0 01 w a st a k e na ss i d eb o u n d a r yc o n d i t i o nt op r o p e lp r e c i st ov a l i d a t et h es i m u l a t i o n a b i l i t yo ft h es i m u l a t i o nf o ra v e r a g ea n de x t r e m ec l i m a t ec o n d i t i o no fb o t h t e m p e r a t u r ea n dp r e c i p i t a t i o n ；m e a n w h i l e ，t h ea m e n d i n gm e t h o df o rs i m u l a t i o nd a t a w a s i n i t i a l l yd i s c u s s e da n d t h em e t h o dw a s a d o p t e di nt h ea m e n d m e n tf o rf u t u r e s c e n a r i od a t a f i n a l l y ，t h ep o s s i b l ev a r i a t i o no f a v e r a g ea n de x t r e m ec l i m a t ec o n d i t i o n o ft e m p e r a t u r ea n dp r e c i p i t a t i o no fs o u t h c h i n aw a sa n a l y z e di nt h et h r e ep e r i o d so f 2 0 2 0 s ，2 0 5 0 sa n d2 0 8 0 su n d e rt h ea1bs c e n a r i o m a i nc o n c l u s i o n sw e r ea sf o l l o w st h r o u g ht h ea b o v er e s e a r c h ： ( 1 ) s i m u l a t i o nv e r i f i c a t i o na n da m e n d i n gm e t h o dd i s c u s s i o ns h o w e dt h a tp r e c i s c o u l db a s i c a l l ys i m u l a t et h ef e a t u r e so f s p a t i a ld i s t r i b u t i o n ，a n n u a lv a r i a t i o na n d f r e q u e n c yd i s t r i b u t i o no ft e m p e r a t u r ea n dp r e c i p i t a t i o n h o w e v e r , t h es i m u l a t i o n v a l u e so ft h em o d e lf o rt e m p e r a t u r ew e r eg e n e r a l l yh i g h e rt h a nt h eo b s e r v e d o n e s ，i nc o n t r a s t ，t h es i m u l a t i o nv a l u e sf o rp r e c i p i t a t i o nw e r eg e n e r a l l yl o w e r t h a nt h eo b s e r v e do n e s ，e x c e p tt h em a x i m u mc o n t i n u o u sd r yd a y s t h e s i m u l a t i o nv a l u e sa f t e ra m e n d i n gu s u a l l yb e t t e rm a t c h e dt h eo b s e r v e do n e s c o m p a r e d 晰t h t h o s en o ta m e n d e d o v e r a l l ，t h em o d e lh a db e t t e rs i m u l a t i o nf o r t e m p e r a t u r et h a np r e c i p i t a t i o na n db e t t e rs i m u l a t i o nf o ra v e r a g ec l i m a t e c o n d i t i o nt h a ne x t r e m ec l i m a t ec o n d i t i o n t h ea m e n d i n gm e t h o dh a db e t t e r i i i a i b 情景下华南地区朱来气候变化分析 a m e n d i n ge f f e c tf o rt e m p e r a t u r et h a np r e c i p i t a t i o na n d f o ra v e r a g ec l i m a t e c o n d i t i o nt h a ne x t r e m ec l i m a t ec o n d i t i o n ( 2 ) i n9 0y e a r s ，t h et e m p e r a t u r e i ns o u t h c h i n aw i l ls h o wo b v i o u si n c r e a s e ， f e a t u r i n gt h em o s to b v i o u st e m p e r a t u r ei n c r e a s eo fw i n t e ri ng u a n g x i t h e i n c r e a s er a n g ef r o m2 0 2 0 st o2 0 5 0 sw i l lb el a r g e rt h a nt h a tf r o m2 0 5 0 st o2 0 8 0 s ， t h em i n i m u md a yt e m p e r a t u r ei n c r e a s ew i l lb em o r eo b v i o u st h a nm a x i m u md a y t e m p e r a t u r e t h e r ew i l lb en oo b v i o u sv a r i a t i o nt r e n df o rd a yt e m p e r a t u r e ，w h i c h w i l li n c r e a s em a i n l yi nt h ew e s tp a r to fs o u t hc h i n aa n dd e c r e a s em a i n l yi nt h e e a s tp a r t ，i n c r e a s em a i n l yi ns p r i n ga n dd e c r e a s em a i n l yi na u t u m n ( 3 ) u n d e r t h es c e n a r i oo fc o n t i n u o u st e m p e r a t u r ei n c r e a s ei nt h ef u t u r e ，t h ee x t r e m e a n n u a lt e m p e r a t u r ef r o m2 0 2 0 st o2 0 8 0 si ns o u t hc h i n aw i l ls h o wc o n t i n u o u s i n c r e a s e ，a n dt h ei n c r e a s er a n g ew i l lb el a r g ei nh i n t e r l a n dt h a nc o a s t a la r e a s t h en u m b e ro fw a r md a y sa n dn i g h t sw i l lc o n t i n u o u s l yi n c r e a s ew h i l et h e n u m b e ro fc o l dd a y sa n dc o l dn i g h t sw i l lc o n t i n u o u s l yd e c r e a s e t h e r ew i l lb e m o r eo b v i o u sc h a n g eb e t w e e nw a r md a y sa n dc o l dn i g h t s ，w h i c hw i l lo c c u r m o r eo b v i o u s l yi nt h ec o a s t a la r e a sa n ds u m m e ra n da u t u m n t h en u m b e ro f s u m m e rd a y sa n dt r o p i c a ln i g h t sw i l lc o n t i n u o u s l yi n c r e a s e 、析t hm o r eo b v i o u s f e a t u r ei nt h ew e s tp a r to fg u a n g x ia n ds u m m e ra n da u t u m n ( 4 ) i i l9 0y e a r s ，t h ea v e r a g ep r e c i p i t a t i o ni nt h em o s tp a r t so fs o u t hc h i n a w i l l m a i n l yi n c r e a s ei nm o s ty e a r s ，w h i c hw i l lb em o s to b v i o u s i na u t u m na n dw i l l t a k eo n al o n gt e r mt r e n dw i t hc o n t i n u o u si n c r e a s e b u ti nt h e2 0 2 0 st h ea v e r a g e p r e c i p i t a t i o ni nm o s tp a r t so fs o u t hc h i n a w i l lm a i n l yd e c r e a s e ，t h en u m b e ro f r a i nd a yi nm o s ty e a r sw i l la l s od e c r e a s ei nt h ef u t u r eo fs o u t hc h i n aw i t h o u t o b v i o u sa n n u a lv a r i a t i o nt r e n d , t h ed e c r e a s eo fr a i nd a yw i l lo c c u rm a i n l yi n w i n t e rb u ti n c r e a s ew i l lo c c u rm a i n l yi na u t u m n t h ef r e q u e n c yo fi n t e n s i v e p r e c i p i t a t i o ni ns o u t h c h i n aw i l lp r o b a b l yi n c r e a s ew h i c hw i l lb e c o m em o r e o b v i o u sf r o m2 0 2 0 st o2 0 8 0 s ( 5 ) i n9 0y e a r s ，t h ee x t r e m ep r e c i p i t a t i o ne v e n t si ns o u t hc h i n a w i l lg e n e r a l l ys h o w o b v i o u si n c r e a s et r e n df r o m2 0 2 0 st o2 0 8 0 se x c e p tt h em a x i m u mc o n t i n u o u sd r y d a y ，m o r eo b v i o u si n c r e a s ew i l lo c c u r i nt h ee n do fs p f i n ga n de a r l ys u m m e ra s a i b 情景下毕南地区朱来气候变化分析 w e l la sc o a s t a la r e a st h a nt h eh i n t e r l a n d b u ti ns o m ey e a r se x t r e m ep r e c i p i t a t i o n e v e n t sw i l ld e c r e a s ei nc e r t a i na r e a s t h e r ew i l lb en oo b v i o u sv a r i a t i o nt r e n di r l m a x i m u mc o n t i n u o u sd r yd a y ，s p a t i a ld i s t r i b u t i o nw i l lt a k eo nt h ef o r mo f s e a s o n a lv a r i a t i o ni nd i f f e r e n tp e r i o d ，t h ei n c r e a s ew i l lm a i n l yo c c u ri ns p r i n g a n dw i n t e ra n dd e c r e a s ew i l lm a i n l yo c c u ri ns u m l l e ra n da u t u m nw h i c hi sn o t o b v i o u s k e yw o r d s ：a 1bs c e n a r i o ；s o u t hc h i n aa r e a ；p r e c i s ；a v e r a g ec l i m a t ec o n d i t i o n ； e x t r e m ec l i m a t ee v e n t s v a i b 情景下华南地区未来气候变化分析 论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品 成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以 明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：要萋理 日期：z o lo f f 6 月g 日 a i b 情景下华南地区未来气候变化分析 学位论文使用授权声明 本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论 文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复 制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位 论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其 他方法保存学位论文。 学位论文作者签名：要萋双 导师签名： 鳝z 栌 日期：矽f ，汐年多月汐日 a i b 情景下华南地区未束气候变化分析 第一章前言 全球气候变暖已经成为当今社会普遍关注的问题。i p c c 在第四次评估报告 中指出，1 9 0 6 - - 2 0 0 5 年地球表面温度升高了o 7 4 0 1 8 ，而过去5 0 年的增温 速率几乎是过去1 0 0 年增温速率的两倍，增暖原因很大可能上是由于人类使用矿 物燃料所排放的大量c 0 2 等温室气体的增温效应造成的。在全球变暖背景下， 中国近1 0 0 年来地表平均气温升高了1 1 ，自1 9 8 6 年以来经历了2 1 个暖冬【2 1 。 伴随全球气温的升高，干旱、强降水、热浪和热带气旋等极端天气事件也发生了 变化，其中，m a n t o n e ta l t 3 】研究发现在东南亚和南太平洋地区，从1 9 6 1 年以来， 热r 和暖夜显著增多，而冷r 和冷夜减少。与此同时，中国极端气候事件的频率 和强度也出现了明显的变化：自1 9 5 1 年以来中国区域平均最低气温明显升高， 暖同和暖夜的频率增加，冷日和冷夜的频率减少，霜冻日数也明显减少，尤其是 在北方冬季，寒潮活动减弱，夜间极端低温的f 1 数显著减少，而白天极端高温的 日数增多，无霜期明显加长【4 ，5 】；长江中下游流域和东南地区洪涝加重，而西北 东部、华北大部和东北南部的干旱趋势加重；同时西北地区发生强降水事件的频 率也有所增加【们。 华南地区地处南海和南亚季风区，东临近太平洋，夏季受到西太平洋副热带 高压、季风以及台风的作用，高温、暴雨等极端天气现象经常发生。这些极端的 气候事件不仅会造成严重的经济损失，还会严重的威胁到人类的生命安全，为保 证华南地区社会经济的可持续发展，全球气候变化( 尤其是极端气候事件的变化) 带来的各种影响不容忽视。而2 0 0 4 年华南地区近5 0 年最严重的秋冬连早、2 0 0 8 年中国南方遭遇的低温雨雪冰冻灾害和2 0 1 0 年西南五省市遭遇的持续大旱等， 给国民经济和人民生命财产造成巨大损失，使得人们越来越关注气候变化异常并 随之而来的极端气候事件的变化。因此分析华南地区未来气候变化尤其是极端气 候事件的可能变化，为评估华南地区气候变化的影响和适应对策提供科学支撑， 具有重要的意义。 1 1 关于区域气候模式的研究 目前研究气候变化的原因并进行气候预测的重要手段之一就是采用全球气 a i b 情景下华南地区未来气候变化分析 候模式g c m 来进行气候变化的模拟研究，但g c m 的分辨率较低以致无法描述出地 表及边界条件中的某些重要特征，同时还由于物理学和动力学上的限制，g c m 目前还无法做到较好地描述出中尺度环流场型，因此利用g c m 进行中小尺度的 气候变化敏感性试验的置信度还很低耵1 。针对g c m 在区域气候变化情景预估方 面的不足之处，其中较好的一种解决方案就是对g c m 的气候变化信息进行降尺 度分析，而高分辨率的区域气候模式r c m 既可以较好地反映出局地气候特征， 还反映出了未来气候变化本身的波动规律，因此，r c m 被认为是获取高分辨率的 局地气候变化信息最好的降尺度分析方法哺1 。 2 0 世纪9 0 年代以来，国内外利用区域气候模式r c m 对当代和未来的区域气 候变化都进行了很多研究工作，而目前应用地最广泛的是美国n c a r 提供的区域 气候模式r e g c m 类阻1 。其中在国外，g i o r g i 等n 们曾多次利用区域气候模式r e g c m l 分别对欧洲一东大西洋和美国西部的气候变化进行了数值模拟试验，模式积分时 间由一个月到两年不等；h a d s o nda ，e ta l 1 利用区域气候模式模拟了非洲南 部当代以及未来的气候变化情况；h u n t i n g f o r dc ，e ta l n 2 1 利用区域气候模式对 未来气候变化中极端降水事件进行了模拟试验研究。随着计算机的发展，国内在 区域气候的模拟研究方面也有了较大的发展。如赵宗慈等n 3 1 用三个区域气候模式 对东亚夏季风进行模拟研究，熊拮n4 晒1 考察了r i e m s 对东亚气候的模拟能力， 史学丽等n 6 1 利用r e g c m 2 对中国东部夏季气候进行了模拟试验，而黄建斌等n 力 则利用高分辨率的区域气候模式r e g c m 3 模拟了中国区域1 9 5 1 2 0 0 0 年的夏季 降水。另外，高学杰等n 8 ，1 钔在模式验证的基础上，利用r e g c m 2 区域气候模式 单项嵌套全球海气耦合模式，进行了温室气体加倍敏感性试验对中国气候变化影 响的研究分析。许吟隆等啪1 则利用e c m w f1 9 7 9 1 9 9 3 年再分析数据验证 p r e c i s 对中国区域气候的模拟能力，同时还分析了在s r e s a 2 和b 2 情景下中 国2 1 世纪末三十年地面气温和降水的变化情况乜。接着，许吟隆等魄1 又继续通 过验证了p r e c i s 对华南地区的气候变化特征的模拟能力，在此基础上，黄晓莹 等瞳3 3 进一步分析了模式在s r e sb 2 情景下华南地区未来地面温度和降水的可能变 化。此外，p r e c i s 对中国地区的模拟所产生的情景数据还应用到了农业、水资 源、生态系统等领域的专业模型中以进行气候变化的影响评估分析拉屯衢1 。 1 2 气候变化的观测事实 2 a lb 情景下华南地区朱来气候变化分析 随着现代观测手段的不断完善与观测资料的不断丰富，世界各国科学家对2 0 世纪以来全球气候变化进行了大量的分析。全球地表温度观测资料反映出，在最 近1 2 年( 1 9 9 5 2 0 0 6 年) 就有1 1 年位列于自1 8 5 0 年以来最暖的1 2 个年份之中，。 在全球平均地面气温升高的同时，全球大部分地区的最低温度增加得比最高温度 更明显，使得日较差减小，同时，热浪频率增加，暖夜日数明显增加乜利，冷夜日 数明显减少，无霜期延长啪1 。2 0 世纪全球陆地总降水量增加了2 左右，在全 球大多数地区平均降水量增加的同时强降水事件也增加了，f r i c h 等汹1 则通过分 析指出2 0 世纪后半叶中高纬度陆地上总降水量的增加是由于强降水和极端降水 率的增加引起的。也有部分地区的平均总降水量是减少的，但强降水事件依旧呈 现出增加的趋势，如日本北部地区。由于全球变暖，水循环加剧，降水波动更强， 干旱和雨季更频繁。过去2 0 至u 3 0 年罩严重干旱和多雨事件均明显增加，导致撒哈 拉、东亚、南部非洲干旱加剧，美欧降水增多咖3 。由于缺少更长时间序列完整的 观测资料，很难估计出全球降水变化趋势，但目前得到了较为一致的结论，全球 的极端降水事件变化具有很强的局地性，但整个2 0 世纪气候朝着更湿的方向发 展。 近5 0 年来我国年平均地表气温上升1 1 ，增温速率为0 2 2 l o a ，比 全球或北半球同期平均高得多。1 9 5 1 1 9 9 0 年整个中国地区最低温度呈现出增温 的趋势，其中以在高纬度地区增暖最为明显，而在9 5 。e 以西和黄河以北地区最 高温度也普遍呈现出增温趋势口。我国气候变暖也引起了极端气候事件的变化。 上个世纪5 0 年代以来，全国平均的炎热日数呈现先下降后增加的趋势，而近2 0 年上升更明显，同时全国平均霜冻日数却减少了1 0 天左右口2 1 。在长江流域，冷 同同数趋于减少，而暖同日数趋于增加。在黄河流域，极端高温事件发生的频率 呈显著上升的趋势，冷夜呈显著下降的趋势。在西北地区，极端高温事件发生 频率也增加了，但存在地区差异m ，。 过去几十年中，我国总的降水量变化趋势并不明显，但雨日显著减少汹1 。大 范围明显的降水增加趋势主要发生在中国西部地区，其中西北地区尤为显著啪1 。 而长江流域和华北地区降水呈现相反趋势，长江流域趋于增多，华北地区趋于减 少附堋。最近研究指出b 冠剜中国的极端降水值和极端降水平均强度都有增强的趋 势，尤其在2 0 世纪9 0 年代，极端降水比例趋于增大。长江流域夏季平均降水每l o a i b 情景下华南地区朱来气候变化分析 年增2 h 1 0 - 2 0 ，而夏季极端降水事件也以同样的变率增加9 1 。西北大部分地 区极端降水事件呈现出明显的增加趋势，且在近期比早期增长了近l 倍；东北西 部地区的极端降水事件也趋于增加，但东北东部到华北大部分地区极端降水事件 发生的日数却明显趋于减少汹1 。孙风华等h 砌发现东北近5 0 年来在降水总量减少的 情况下，而暴雨发生频率并没有减少，且强度明显变大了。赵庆云等门研究进一 步指出春、夏、秋季极端降水事件频率呈下降趋势，但冬季极端降水事件频次却 呈上升趋势。 1 3 气候变化的情景模拟 近年来，国内外在未来气候变化预估工作方面取得了很大的进展，主要体现 在各国科学家利用全球和区域气候模式并基于未来温室气体的气溶胶的排放情 景对未来气候变化进行了大量的模拟研究。在国外，c l a r k 等h 2 3 利用h a d l e y 气 候中心的第三代大气模式( h a d a m 3 ) 耦合一个非动力混合层海洋模式对c 0 2 倍 增情景下北半球夏季高温事件变化进行了分析，模拟结果显示极热天的变化在 某些地区比平均值的变化更大，大陆地区夏季热浪发生的强度、持续时间和频 率都将大幅度增加，最大的变化发生在欧洲、北美、南美和东亚地区。b o o 等h 丑 钏使用m m 5 嵌套e c h a m 4 h o p e g 全球大气模式，对朝鲜半岛及周边地区进行 了2 7 k m 水平分辨率1 9 7 1 2 1 0 0 年a 2 情景下的气候变化模拟，分析了未来朝鲜 半岛气候平均态和极端气候事件的变化。另外，b e l l 等n 司利用r e g c m 2 5 模拟显 示加利福尼亚在两倍c 0 2 情景下同最高、最低值都将增加，其中最高气温增加 幅度更大。s a h a 等刚利用h i r h a m 4 区域气候模式模拟分析了北极地区在b 2 情景下未来2 0 3 7 2 0 5 1 年冬季温度和降水极端事件的可能变化，结果显示未来 极高和极低气温都将变暖，并且在巴伦支海和欧亚大陆中部地区增暖最强。 e u n s o o n 等n 7 1 运用一个单向双层嵌套区域模式系统对韩国2 0 2 1 2 0 5 0 年的气候 变化进行了模拟分析，结果表明b 2 情景下韩国季节的增温幅度为l 4 ，朝 鲜半岛高纬度地区最寒冷季节的增温幅度最大，冬季最低温度增温明显，大于 8 0m m d 的暴雨事件的变率将增大。 在国内，王冀等n 8 1 使用i p c c a r 4 模式预测结果的研究表明在a 2 、a 1 b 和b l 三种不同的排放情景下中国未来极端气温指数的变化都呈现出了一致的变化趋 势，即霜冻同数和温度年较差均呈减少趋势，而热浪指数和暖夜指数是增加趋势。 4 a lb 情景下华南地区朱来气候变化分析 江志红等h 劬进一步利用7 个i p c ca r 4 模式对中国区域未来不同排放情景下极端 降水事件变化进行了预估，结果表明中国地区2 l 世纪与降水有关的事件都有趋 于极端化的趋势，极端降水强度可能增强，干旱也将加重，且变化幅度与排放强 度成正比。这和高学杰等呻1 、k i t o ha 等竭妇的结果较为一致。许吟隆等2 1 则使用 h a d l e y 气候中心提供的区域气候模式p r e c i s 对中国区域未来气候变化进行了 模拟分析，结果表明，在b 2 情景下，2 1 世纪末中国地区高温事件的发生频率将 增加，低温事件的发生频率将减少，同时平均日降水量大于4 0 m 的发生频率将 明显上升。张勇等侧则进一步使用i p c c 评估报告中给出的极端气候事件指标来 分析未来中国极端温度事件和极端降水事件的变化情况，研究表明中国未来夏季 同数和生长季长度都将增加，以青藏高原和中国北部地区最大，连续霜冻日数在 全国范围都将减少。同时未来中国大部分地区的极端降水事件将增加。在黄晓莹 嘲1 分析了b 2 情景下华南地区2 0 7 1 2 1 0 0 年地面气温和降水的可能变化后，莫伟 强嘞1 进一步验证了p r e c i s 对华南地区极端气候事件的模拟能力，并对分析了未 来a 2 和b 2 情景下的极端气候事件。结果表明，未来华南地区暖日暖夜都有很大 程度的增加，极端降水的发生频率、降水量和强度都有所增加，其中以北部增加 较多，尤其是广西的北部。而张颖娴哺1 也分析了宁夏地区未来极端气候事件的可 能变化，并对模式输出结果进行了订正，这对模式起到了良好的订正效果。 1 4 研究问题的提出、研究内容简介及论文章节安排 由以上总结分析发现：气候变化尤其是极端气候事件的变化的研究已经成为 世界各国关注的焦点，虽然目前国内外关于区域气候模式对未来气候变化的情景 模拟分析已有比较完善的研究，但对于单独的华南地区来说却只有少量关于r c m 对未来气候情景和极端气候事件的模拟研究。虽然黄晓莹嘲3 和莫伟强嘲已经使用 p r e c i s 对未来华南地区的地面气温和降水的气候平均态和极端气候事件进行了 情景分析，但由于当时的客观条件限制，使得模式验证部分只验证了1 9 7 啦1 9 9 3 年1 5 年的模拟结果，对未来的分析也只局限于2 1 世纪末3 0 年，而随着模式输 入数据的不断更新与完善，他们的研究工作还有进一步完善的空间。因此，本文 将继续采用由g c m h a d a m 3 p 在侧边界驱动的p r e c i s 模式，利用1 9 6 1 - 2 0 0 1 年4 1 年的e c m w f 再分析数据验证p r e c i s 模拟能力的基础上，采用订正方法嘲1 订正模拟数据，从而分析s r e sa 1 b 情景下2 0 2 0 s 、2 0 5 0 s 和2 0 8 0 s 三个未来时 5 a i b 情景下华南地区朱来气候变化分析 段相对于气候基准时段( 1 9 6 1 1 9 9 0 年) 华南地区地面气温和降水的气候平均态 和极端气候事件的可能变化。 基于以上指导思想，论文章节安排如下： 第一章，前言 对相关的研究状况进行回顾和综述，并对论文的主要内容进行简单介绍。 第二章，资料和分析方法 介绍论文所使用的区域气候模式，以及数据资料和分析方法。 第三章，模式验证 将分别从年际变化、空间分布和频率分布等方面，验证模式模拟地面气温和 降水的气候平均态和极端气候指标的能力，并对订正方法进行探讨； 第四章，未来温度事件的可能变化 相对气候基准时段，分析s r e sa 1 b 情景下华南地区2 0 2 0 s 、2 0 5 0 s 和2 0 8 0 s 三个未来时段温度平均状况以及极端温度事件的可能变化； 第五章，未来降水事件的可能变化 相对气候基准时段，分析s r e sa 1 b 情景下华南地区2 0 2 0 s 、2 0 5 0 s 和2 0 8 0 s 三个未来时段降水平均状况以及极端降水事件的可能变化： 第六章，结论与讨论 总结本论文的研究成果，并给出综合性结论，同时指出可能存在的问题以及 对今后工作的进一步展开。 6 a i b 情景下华南地区未来气候变化分析 第二章资料和分析方法 2 1 区域气候模式介绍 本文使用的区域气候模式为p r e c i s ( p r o v i d i n gr e g i o n a lc l i m a t e sf o r i m p a c t ss t u d i e s ) 瞄7 1 ，i 妇h a d l e y 气候预测与研究中心( 以下简称h a d l e y 气候中心) 基于g c m h a d c m 3 发展而来的。p r e c i s 是一个单向嵌套的静力平衡模式，由 h a d l e y 气候中心海一气耦合全球气候模式h a d c m 3 大气部分的最新版本 h a d a m 3 p 为其提供模拟所需的初始和边界条件，而p r e c i s 的计算信息并不反 馈给h a d a m 3 p 。具体操作是：h a d a m 3 p 每隔6 小时向p r e c i s 输入一次气候要 素场( 水平风矢量、温度、地面气压和水汽混合比) ，主要包括a i b 情景下气 候基准时段、2 0 2 0 s 、2 0 5 0 s 和2 0 8 0 s 共四个时段的全球气候情景数据库( 其中 包括了硫化物气溶胶以及与此相关的化学物) ，经过空间差值和时间的线性插 值后生成p r e c i s 的初始场和侧边界场，从而驱动p r e c i s 模拟运行。图2 一l 给出 了p r e c i s 所模拟的中国区域，其中红色点为p r e c i s 的模式格点，经纬方向格点 数分别为1 4 5 和1 1 2 。在模式的边界上，采用线性松弛技术设置缓冲区，缓冲 区为4 个网格点。模式的调整时间( s p i n - u p ) 设为1 年，这样保证各个变量达到 平衡。p r e c i s 对海洋下垫面的处理为：对基准时段的模拟应用观测的l 。l 。 网格点的海表面温度( s s t ) 和海冰数据，对未来的情景模拟则是将海一气耦合 模式h a d c m 3 模拟的s s t 和海冰在相应情景下相应时段相对于气候基准时段模 拟结果的变化值叠加到s s t 和海冰的观测值上呻1 。 以下将具体从模式的相关动力学过程、硫化物循环及物理参数化方案等 方面来介绍p l 也c i s 。 ( 1 ) 模式网格和坐标系 p r e c i s 采用了规则的经纬向网格和混合垂直坐标系。垂直方向分1 9 层， 最低层为5 0 米，最高为0 5 h p a ( 如图2 - 2 ) ，最下面4 层采用地形跟随彦坐标 系( 彦= 气压地表气压) ，最上面3 层采用p 坐标系，中间采用二者的混合坐 标系。模式方程采用旋转球坐标系下的动力方程组，网格经过旋转从而获得 近似均匀的水平网格。水平分辨率为0 4 4 。0 4 4 。，在赤道地区分辨率约 7 a i b 情景下毕南地区沫来气候变化分析 为5 0 k m 。由于分辨率较高，因此模式的时问步长设为5 分钟，以保证模式的 稳定性。水平离散采用a r a k a w ab 网格，热力学变量( 气压、温度和湿度等) 定义在网格角点上，而速度变量则位于网格中心。 圈2 - i p k e c i s 在中国的运行区域 f 括点鼓：1 4 5 经向1 1 2 纬向+ ：h a d c m 3 格点x ：h a d a m 3 p 格点，：p r e c i s 格点) 垂 暮 l 量 一：，一、 。阵 叫2 - 2 | 直层和m 平坐标熏示意目 ( 2 ) 云和降水 凝结降水是数值预报中的重要过程，它为大尺度模式提供了定量的降水 预报。大气中的凝结过程分为两类，一类是对流性凝结降水，另一类是大尺 度降水。对流性凝结降水采用了g r e g o r y 和r o w n t r e e 洲提出的穿透性对流参数 化方案，在大气中取一垂直气柱，假设在此气柱中有- - 4 , 的空气块，从下向 上逐层查看它是否受到浮力的作用。云中降水的发展主要依靠云中小水滴与 a i b 情景下华南地区朱来气候变化分析 大水滴的碰并过程，具有较大凝结核的云形成降水较快，而凝结核的多少又 可以从云层厚度反映出来。对形成降水来说，并不要求云中形成冰，但云顶 低于一1 0 c 的云将会由过冷水冻结成冰而产生降水。模式中没有气溶胶在大气 中的分布数据，但可通过一些抑制凝结水形成降水方法来反映到对流网格中， 云中凝结水只有超过临界最小值才会产生降水。大尺度降水过程则用云中液 态水( 冰) 含量、云量的预报方程及降水诊断方程来描述。湿空气的大尺度 抬升和辐射冷却等非对流过程形成层云，它的参数化取决于凝结过程中的饱 和比湿递减率。凝结包括两种情况，分别是已经存在的云水( 冰) 的凝结和 新形成的云水( 冰) 的凝结，其中云水和云冰用一个温度变量来加以区别。 云水( 冰) 的凝结的计算采用了s e n i o r 和m i t c h e l l ( 1 9 9 3 ) 呦1 方法。云水( 冰) 的蒸发通过两种过程，一是由于大尺度与积云引发的下沉运动和非绝热加热， 二是云和非饱和空气的湍流混合。降水的蒸发利用k e s s l e r ( 1 9 6 9 ) 方案，而仅 当格点的平均相对湿度低于某个值时才考虑雨雪的蒸发。 ( 3 ) 辐射 由于大气和地表对长波辐射的吸收和发射以及对太阳辐射的反射散射和 吸收而引起了大气和地表的加热或冷却率的变化。辐射参数化方案则通过计 算短波和长波来考虑太阳辐射的季节和日循环，长、短波辐射的计算主要依 据温度、水汽、臭氧、c 0 2 、云和示踪气体。短波辐射的计算根据s l i n g o 帆1 方 法，将短波分为4 个波段，同时将云分为三层( 低、中和高) ，不同层之间云 层可以随意重叠。而长波辐射计算是根据s 1 i n g o 和w i l d e r s p i n 等方法哑1 ，将长 波分为6 个波段，利用最大和随机的叠加假定来计算长波辐射。同时还考虑了 地面和云之问的多次反射导致地表反射率的减少以及硫化物气溶胶的直接和 间接辐射效应，其中硫化物气溶胶的直接影响采用了爱根核模态和米散射理 论计算的积聚模态颗粒物，而间接影响是将气溶胶颗粒作为云的凝结核，通 过增加凝结核浓度来增加小水滴数目，减少平均有效半径，从而增加了云的 反射。小水滴的数量由气溶胶的浓度决定，但有最小值限制。 ( 4 ) 大气边界层 模式底部五层为大气边界层，守恒量的垂直扩散方程的计算采用了一阶 闭合方案。在陆地上，地表特征根据气候态的地表类型进行定义；而海洋表 9 a i b 情景下华南地区朱来气候