基于CMIP6多模式的和田河流域未来气候变化预估

摘要

气候系统模式是对历史和未来气候模拟最广泛有效的工具,但存在一定的不足和局限性,使其无法直接用以预估未来气候变化。本文采用基于分位数映射的日偏差校正(DBC)、多模式集合(MME)平均和基于皮尔逊r相关系数的加权集合(r-MME)平均方法,以1971—2000年为基准期,评估6种气候模式在和田河流域的适用性;运用r-MME方法对未来SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下各模式的偏差校正结果进行集合,分析未来近期(2021—2050年)、远期(2061—2090年)日最高、最低气温以及降水的时空演变特征。结果表明:基于DBC的r-MME融合方法能够综合考虑各模式的优势,可大幅提高气候模式模拟的精度,年均最高气温、最低气温和降水量与实测序列的相关系数分别达到0.918、0.821和0.878;3种情景下的气温和降水均呈现增加趋势,其中低强迫SSP1-2.6情景下的增幅最小,远期年最高气温、最低气温和降水的平均增量分别为2.830、2.523℃和46.412 mm,高强迫SSP5-8.5情景下的增幅最大,远期年最高气温、最低气温和降水的平均增量为5.697、6.452℃和93.206 mm;同时,未来温差的逐渐减少使得流域“暖湿化”现象更加明显。该研究结果可为未来气候变化下和田河流域经济发展和生态文明建设,以及水资源预测提供重要的理论依据。