【摘要】：本文使用中國(guó)區(qū)域臺(tái)站的逐日降水資料,首先使用穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)中國(guó)區(qū)域極端降水變化中的人類(lèi)活動(dòng)顯著影響信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。在確定了人類(lèi)活動(dòng)對(duì)極端降水影響的基礎(chǔ)上,首先系統(tǒng)評(píng)估了參與第五次耦合模式比較計(jì)劃(CMIP5)的全球氣候耦合模式對(duì)中國(guó)區(qū)域極端降水變化的模擬能力。基于模式性能的秩加權(quán)方法給出中國(guó)區(qū)域極端降水的概率預(yù)估,同時(shí)進(jìn)行了全球增溫1.5℃和2℃背景下中國(guó)區(qū)域極端降水強(qiáng)度和概率的未來(lái)預(yù)估,重點(diǎn)給出半度增溫對(duì)中國(guó)區(qū)域極端降水的影響。得到以下主要結(jié)論。(1)基于“場(chǎng)顯著性檢驗(yàn)”的結(jié)果表明,由于觀測(cè)資料樣本的限制,無(wú)法從現(xiàn)有的極端降水變化中檢測(cè)到人類(lèi)活動(dòng)的顯著影響。由CMIP5未來(lái)排放情景的結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),極端降水變化中人類(lèi)活動(dòng)的信號(hào)大約到2035年左右能夠被顯著檢測(cè)出來(lái)。當(dāng)信號(hào)被檢測(cè)出來(lái)的時(shí)候,極端降水風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)發(fā)生了比較大的變化。當(dāng)前氣候下的區(qū)域平均20,50和100年一遇的極端降水事件分別變?yōu)?5,34和63年一遇的降水事件。(2)CMIP5模式在整個(gè)中國(guó)地區(qū)表現(xiàn)為濕偏差,尤其是在西部地區(qū)。CMIP5模式能夠模擬出東部地區(qū)極端降水的變化特征,包括空間結(jié)構(gòu)和年際變率,但是在西部地區(qū),大部分模式很難模擬出極端降水指數(shù)變化的基本特征。模式對(duì)極端降水變化的空間結(jié)構(gòu)和年際變率模擬一致性在東部地區(qū)要比西部地區(qū)好。東部地區(qū)綜合模擬能力較好的模式有MRI-CGCM3,CMCC-CM,MIROC4H,HadGEM2-ES和HadGEM2-CC。而在西部地區(qū),模擬能力較好的模式則是MRI-CGCM3,EC-EARTH,HadCM3 和 IPSL-CM5A-LR。相比于多模式集合,優(yōu)選模式集合能夠顯著降低模擬的濕偏差�？赡茉蚴莾�(yōu)選模擬集合能夠很好的模擬出與降水有關(guān)的水汽輸送特征。(3)與多模式等權(quán)預(yù)估方案相比,多模式加權(quán)方案能夠提高未來(lái)預(yù)估的可信度。到21世紀(jì)末期,總降水來(lái)量(PRCPTOT),降水強(qiáng)度(SDII)和極端降水貢獻(xiàn)率(R95T)增加超過(guò)10%的高可能性(概率超過(guò)50%)區(qū)域主要位于西北以及黃淮流域,因此這兩個(gè)區(qū)域在未來(lái)降水更趨向于極端化。最大連續(xù)干日(CDD)的結(jié)果表明,北部地區(qū)干旱形勢(shì)將得到緩解,在中國(guó)南部可能增加,但是CDD變化的可信度較低。(4)當(dāng)全球溫度增加1.5℃和2℃時(shí),中國(guó)區(qū)域平均極端降水強(qiáng)度相對(duì)于基準(zhǔn)時(shí)間段(1986-2005年)分別增加了 6%和11%。全球增溫半度使得中國(guó)區(qū)域極端降水強(qiáng)度增加約為4%。重現(xiàn)期越長(zhǎng)(越罕見(jiàn))的極端降水事件未來(lái)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)越高。100年一遇的極端降水事件在1.5℃和2℃增溫背景下分別縮短至63年和46年一遇。半度增溫使得100年一遇極端降水事件發(fā)生的概率增加1.4倍。并且在特定增溫閾值下,區(qū)域平均的極端降水強(qiáng)度和風(fēng)險(xiǎn)的變化與CMIP5的RCPs排放情景無(wú)關(guān)。
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方法；第四節(jié)給出結(jié)果；第五節(jié)是結(jié)論和討論。逡逑２．２數(shù)據(jù)逡逑２．２．１觀測(cè)數(shù)據(jù)逡逑使用中國(guó)區(qū)域從１９６１－２０１２年觀測(cè)的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算年最大降水量極端降水事件，逐日降水來(lái)自中國(guó)氣象局７２６個(gè)臺(tái)站的逐日降水。降水進(jìn)列的質(zhì)量控制，包括數(shù)據(jù)的均一化測(cè)試并且使用了一種剔除缺測(cè)臺(tái)站的有每個(gè)臺(tái)站一年中超過(guò)１０天缺測(cè)，則這一年定義為缺測(cè)；剔除總年數(shù)年的臺(tái)站。最終選擇了邋６０３個(gè)符合要求的臺(tái)站（表２．１）。為了對(duì)比不同中人類(lèi)活動(dòng)影響的差異，將中國(guó)區(qū)域大致分為４個(gè)子區(qū)域，本文以３５°邋Ｎ部和南部的分界線，１１０°邋Ｅ為東部和西部的分界，從而將中國(guó)區(qū)域分為區(qū)域，東北，東南，西北，西南。逡逑

著增加趨勢(shì)，而不到１％的站點(diǎn)（０．６６％）呈顯著降低趨勢(shì)，并且這種分布有可逡逑能是一種隨機(jī)現(xiàn)象。我們使用場(chǎng)顯著性檢驗(yàn)的方法檢驗(yàn)這種顯著的趨勢(shì)是否在整逡逑個(gè)中國(guó)區(qū)域內(nèi)顯著，圖２．２ｂ給出了基于５００次隨機(jī)取樣得到了呈顯著增加以及逡逑顯著降低趨勢(shì)站點(diǎn)比的直方圖。左側(cè)表示呈顯著增加站點(diǎn)的直方圖，，右側(cè)表示呈逡逑顯著降低站點(diǎn)的直方圖。原始數(shù)據(jù)中呈顯著增加趨勢(shì)（藍(lán)色實(shí)心）以及顯著降低逡逑趨勢(shì)（紅色實(shí)心）的站點(diǎn)百分比均在隨機(jī)分布的９５％分位數(shù)以?xún)?nèi)，表明那些呈顯逡逑著變化趨勢(shì)的站點(diǎn)是隨機(jī)的結(jié)果�，F(xiàn)有的觀測(cè)記錄長(zhǎng)度內(nèi)，無(wú)法從統(tǒng)ｉ十意義上檢逡逑測(cè)到中Ｍ邋Ｋ域總體極端降水趨勢(shì)的變化。逡逑Ｍ逡逑８０°Ｅ邐９０°Ｅ邐１００°Ｅ邐１１０°Ｅ邐１２０°Ｅ邐１３０°Ｅ邐８６４２０２４６邐８邐１０逡逑圖２．２ａ：ｌ９６ｌ－２０ｌ２年最大降水量長(zhǎng)期趨勢(shì)的空間分布，藍(lán)（紅）色空心表示增加（降低）逡逑趨勢(shì)的站點(diǎn)，藍(lán)色（紅色）實(shí)心表示顯著增加（降低）的站點(diǎn)，顯著性通過(guò)0．0５的品著性逡逑檢驗(yàn)。ｂ：基于５００個(gè)中國(guó)區(qū)域年最大降水量隨機(jī)樣本得到的Q嚽魘票浠惱鏡閼妓姓鏡愕膩義習(xí)俜直齲ê嶂嶂嶙蟛啾硎靖合喙卣鏡惆俜直齲也啾硎菊喙卣鏡惆俜直齲�，其譃a斕愫屠跺義系惴直鴇硎駒夾蛄械玫降募跎伲保試黽憂(yōu)魘頻惱鏡惆俜直齲教鹺諫男橄叻直鷚灤�？邋５邋００辶x希玻沖義希懾義

本文編號(hào)：2684629