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气候变化条件下海河流域日降水统计降尺度研究
CHU J ian2ting1, 2 , XIA Jun1 , XU Chong2yu3
(1. Key Laboratory ofWater Cycle amp; Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China; 2. Graduate University ofChinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. Department of Geosciences, University ofOslo, P O Box 1047 B lindern, No20316 Oslo, Norway)
摘要: 在气候变化对水资源影响评价研究中,统计降尺度方法通常用来解决空间尺度不匹配问题。在论文中,预报量采用海河流域上典型区域的11个气象站点1961~2000年共40年的日降水资料,预报因子选自NCEP /NCAR的再分析资料,以及英国Hadlay中心GCM模型在a2情景和b2情景下的大气变量,主要采用Statistical Down-Scaling Model( SDSM模型)进行海河流域日降水的降尺度研究。结果表明: ①使用逐步线性回归方法( SMLR) ,可以在广阔的空间范围内优选出具有一定物理意义的预报因子; ②使用统计降尺度方法SDSM,采用不同的GCM资料,都可以较准确模拟降水的季节变化特征; ③使用NCEP /NCAR再分析资料的降 达到93%和85%左右; ④与现状年(1984~1993年)相比,未来(2011~2040年)的年降水总量大约会减少4% ,降水峰值略滞后,降水时间更加集中,极端降水事件的强度加大,最大干旱持续天数也变长。
关键词: 气候变化; 水文响应; 统计降尺度方法; 日降水; 中国海河流域; SDSM方法; SMLR方法
1 引言
海河流域属于典型的半干旱半湿润大陆性季风气候,是中国东海岸降雨最少的地区。水资源空间分布不均匀[1]。近年来,由于地下水的过度开采,对水资源供需的矛盾也来越严重。中国首都北京,以及天津和张家口等,都位于海河流域内,有着特殊的政治、经济、社会地位。在未来气候变化的背景下,如何保证海河流域内水资源的可持续利用变得十分重要。
全球大气环流模式(GCMs)能够提供大陆尺度的当前和未来气象资料,但结果相对粗糙,并且输出往往不能直接用于局地尺度的水文模型和水文影响评价研究[2]。为了解决这个问题,过去几十年来,许多降尺度方法被提出并广泛用于欧洲和美国[3-11]。在中国,降尺度方法受到了更多的关注,但其发展远不及西方国家[12-18]。降尺度方法大致可以分为两种:动力降尺度和统计降尺度,后者由于更好的适用性和更简单的计算已经被普遍用于气候变化影响评估[19-21]。SDSM方法是多元回归方法和随机天气发生器[22-24]的结合,有着出色的表现并且易于处理[21,25-29]。站点逐日降水资料是降雨-径流模型的关键输入变量,对于研究气候变化对水文系统影响起着重要作用[17]。更进一步的,降雨的发生和降雨量都是随机事件,因此,对逐日降水进行降尺度是个困难的问题[30]。
本论文的目的分为两部分:(1)探讨SDSM模型在海河流域的适用性,(2)提供未来局地尺度降水信息,以及为未来气候变化对水资源的评价研究做准备。
2 研究区域、数据和方法
2.1 研究区域
海河流域,位于112-120°E、35-43°N,总面积大约31.8times;,其中山地和高原占总面积的60%,其余为平原。海河流域中包括了海河、滦河、徒骇马颊河,为中国北方农业和工业提供了重要的水资源。
研究区域是一个3.75°(经度)times;2.5°(纬度)的网格,与HadCM3模式分辨率相同,其中心是116.25°E、40°N(为图一C1区域)。因为该网格区域包含了所有典型的地形,包括了海岸、平原以及山地,是进行降尺度研究的代表性区域。
2.2数据
11个气象站点自1961年至2000年的逐日降水观测资料从中国气象局(CMA)的日观测数据中获取。单个站点的基本信息可以从表一中获得。
在本研究中,有23个不同的天气变量,获取自1961-2000年分辨率为1°times;1°的NCEP/NCAR再分析资料,以及1961-2099年分辨率为3.75°(经度)times;2.5°(纬度)的HadCM3模式a2和b2情景下的资料(表2)。首先,我们对NCEP/NCAR的再分析资料进行插值,使得其分辨率与h3a2/h3b2相同,接下来对所有气象资料进行标准化,获得平均值和标准误差。其结果可以直接从网上下载①。
图1 海河流域气象站点分布图
① http: / /www. cics. uvic. ca / scenarios/ sdsm / select. Cg
表1 C1区域11个站点的基本信息
Number |
Station code |
Station name |
Abbr. |
Longtitude |
Latitude |
Altitude (m) |
Rainfall (mm /yr) |
1 |
54405 |
Huailai |
hl |
115°30′ |
40°24′ |
537 |
381 |
2 |
54401 |
Zhangjiakou |
zk |
114°53′ |
40. 47′ |
724 |
401 |
3 |
53593 |
Weixian |
wx |
114°34′ |
39°50′ |
910 |
406 |
4 |
54308 |
Fengning |
fn |
116°38′ |
41°13′ |
660 |
467 |
5 |
54518 |
Langfang |
lf |
116°23′ |
39°07′ |
9 |
510 |
6 |
54423 |
Chengde |
cd |
117°56′ |
40°58′ |
377 |
526 |
7 |
54602 |
Baoding |
bd |
115°31′ |
38°51′ |
17 |
533 |
8 |
54527 |
Tianjin |
tj |
117°10′ |
39°06′ |
3 |
547 |
9 |
54511 |
Beijing |
bj |
116°17′ |
39°56′ |
54 |
575 |
10 |
54623 |
Tanggu |
tg |
117°43′ |
39°00′ |
3 |
589 |
11 |
54429 |
Zunhua |
zh |
117°57′ |
40°12′ |
55 |
744 |
Area average |
304 |
516 |
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表2 23个待选气候预报因子变量 |
|||
变量 |
描述 |
变量 |
描述 |
p5_f |
500hPa地转气流速度 |
p8_f |
850hPa地转气流速度 |
p5_u |
500hPa纬向风 |
p8_u |
850hPa纬向风 |
p5_v |
500hPa经向风 |
p8_v |
850hPa经向风 |
p5_z |
500hPa涡度 |
p8_z |
850hPa涡度 |
p5zh |
500hPa散度 |
p8zh |
850hPa散度 |
p500 |
500hPa位势高度 |
p850 |
850hPa位势高度 |
r500 |
500hPa相对湿度 |
r850 |
850hPa相对湿度 |
p__f |
地表地转气流速度 |
mslp |
平均海平面气压 |
p__u |
地面地转气流 |
rhum |
近地面相对湿度 |
p__v |
地面经向风 |
shum |
近地面比湿 |
p__z |
地面风速 |
temp |
离地面2m高度处气温 |
p_zh |
地面散度 |
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