【摘要】：氣候模式作為氣候變化模擬和預(yù)估分析的主要工具,已被廣泛應(yīng)用于生態(tài)、水文、環(huán)境、大氣等各個(gè)領(lǐng)域的研究之中。本文基于南亞大河流域CMIP5中21個(gè)全球氣候模式集合數(shù)據(jù)、動(dòng)力降尺度區(qū)域氣候模式COSMO-CLM及統(tǒng)計(jì)降尺度全球模式GFDL-ESM2M所提供的逐日氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù),根據(jù)模式對南亞大河流域氣溫和降水的時(shí)空模擬能力進(jìn)行了客觀的評估,在此基礎(chǔ)上對21世紀(jì)前期(2016-2035年)、中期(2046-2065年)和末期(2081-2100年)氣溫和降水的變化進(jìn)行了預(yù)估,針對模式間預(yù)估結(jié)果的不確定性進(jìn)行討論,得出以下結(jié)論：(1)根據(jù)CRU觀測數(shù)據(jù)集,1961-2005年南亞大河流域氣溫較高月份主要集中在5-8月之間,6月氣溫最高,其余月份氣溫相對較低,CMIP5多模式集合數(shù)據(jù)、CCLM和GDFL-ESM2M均能很好的模擬出各月平均氣溫最大值、最小值和均值等指標(biāo),較好地模擬出了各月氣溫的分布情況,相關(guān)系數(shù)高,均通過了95%顯著性檢驗(yàn),系統(tǒng)性偏差較小,CMIP5多模式集合數(shù)據(jù)在氣溫較高月份模擬效果略優(yōu)于單個(gè)降尺度模式。(2) CMIP5多模式集合、CCLM和GFDL-ESM2M對于南亞大河流域1961-2005年年平均氣溫均有較好地模擬效果,都模擬出了流域整體呈南高北低的空間分布特征,并能模擬出各季節(jié)平均氣溫的空間分布差異；多模式集合模擬年均溫和各季平均氣溫與CRU數(shù)據(jù)偏差最小,模擬能力優(yōu)于單一模式。(3)根據(jù)與觀測數(shù)據(jù)集APHRODITE各項(xiàng)指標(biāo)的比較發(fā)現(xiàn),1961-2005年南亞大河流域降水量均集中于6-9月份,其余月份降水量較少,CMIP5多模式集合、CLM和GFDL-ESM2M均能較好的模擬出月平均降水變化的分布特征,與觀測到的特征相關(guān)性較高；同時(shí)各模式對于月降水量的最大值、最小值和平均值有較好的模擬,模擬值均略高于實(shí)際觀測值,且降水較低的月份模擬能力優(yōu)于降水充沛的月份,多模式集合模擬數(shù)值分布觀測數(shù)據(jù)更為相近。(4) CMIP5多模式集合、CCLM和GFDL-ESM2M三種模式能較好地模擬出整個(gè)流域1961-2005年年降水量東多西少、南多北少的空間分布格局,并能模擬出各季節(jié)降水的差異和空間分布。模式空間上存在高估和低估區(qū)域,各模式模擬的降水在定量上略高于觀測數(shù)據(jù)；多模式集合模擬結(jié)果與APHRODITE數(shù)據(jù)偏差三者中較小,其模擬效果相對優(yōu)于單一模式。(5)基于三種氣候模式對于年平均氣溫的預(yù)估結(jié)果,RCP2.6、4.5和8.5情景下,21世紀(jì)前期(2016-2035年)、中期(2046-2065年)和末期(2081-2100年)年平均氣溫均呈現(xiàn)上升趨勢,RCP8.5情景下增速最快,RCP2.6情景下年平均氣溫變化較小,其中全球模式GFDL-ESM2M的預(yù)估結(jié)果最高,多模式集合數(shù)據(jù)氣溫最低；空間上,相對于基準(zhǔn)期(1986-2005年)流域整體呈現(xiàn)一致上升趨勢,且北部上升幅度較大,南部幅度較��；平均氣溫隨RCP情景增大而增幅越大。(6)基于三種氣候模式對于年平均降水的預(yù)估結(jié)果,RCP2.6、4.5和8.5情景下,21世紀(jì)前期(2016-2035年)、中期(2046-2065年)和末期(2081-2100年)年平均降水均值主要分布在1110-1200mm之間,多模式集合數(shù)據(jù)在末期的預(yù)估結(jié)果遠(yuǎn)高于其他兩種模式；空間上,RCP2.6、4.5和8.5情景下,相對于基準(zhǔn)期(1986-2005年)各模式模擬年平均降水量空間分布各有差異。CMIP5多模式集合預(yù)估結(jié)果主要呈增長趨勢,降水減少區(qū)域分布在印度河北部及湄公河南部地區(qū)；然而單一區(qū)域模式和單一全球模式預(yù)估結(jié)果表明流域降水整體呈下降趨勢。(7)根據(jù)三種氣候模式對于氣溫的預(yù)估結(jié)果,分析發(fā)現(xiàn)：21世紀(jì)前期,RCP2.6、4.5和8.5情景下,氣溫預(yù)估的不確定性大小隨排放情景遞增而減小,21世紀(jì)中、后期,RCP2.6情景下不確定性大小整體呈下降趨勢,RCP8.5情景下,不確定性大小隨時(shí)間遞增,范圍隨時(shí)間而減小。降水預(yù)估的不確定性大小在RCP2.6和4.5情景下,21世紀(jì)前、中、后期呈現(xiàn)一個(gè)“增-增-減”的趨勢,RCP8.5情景下,不確定性范圍和大小隨時(shí)間遞增。
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P435;P456.7

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本文編號：2757026