基于CMIP5和RegCM4模式的內(nèi)蒙古氣候變化模擬評(píng)估及未來(lái)RCPs情景預(yù)估

孟玉婧

（內(nèi)蒙古氣候中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051）

引言

近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及人類活動(dòng)的影響，全球氣候變暖有加重的趨勢(shì)。在政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）歷屆評(píng)估報(bào)告的推動(dòng)下，氣候變化是當(dāng)今社會(huì)普遍關(guān)注的全球性問(wèn)題。中國(guó)氣候變化綠皮書指出中國(guó)是氣候變化敏感區(qū)和影響顯著區(qū)之一，20 世紀(jì)中葉以來(lái)其升溫速率明顯高于全球同期水平，且氣候變化對(duì)我國(guó)的總體影響弊大于利[1]。同時(shí)，氣候變化對(duì)陸地水循環(huán)過(guò)程[2]、水資源[3-5]、洪水[6]、干旱[7]、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性和可持續(xù)性[4]等具有深遠(yuǎn)影響[8]。氣候變化預(yù)估工作是制定應(yīng)對(duì)氣候變化相關(guān)政策的重要理論依據(jù)之一，因此開展未來(lái)氣候變化的可能演變規(guī)律研究，對(duì)研究不同地區(qū)相應(yīng)的減緩和適應(yīng)措施有著重要的科學(xué)意義[9]。

當(dāng)前，全球氣候模式和區(qū)域氣候模式是研究區(qū)域或流域未來(lái)氣候變化的重要工具，已得到廣泛應(yīng)用。IPCC第五次評(píng)估報(bào)告采用了一套新排放情景，即典型濃度路徑（Representative Concentration Pathways，RCPs），RCPs情景是用單位面積的輻射強(qiáng)迫表示未來(lái)100年溫室氣體穩(wěn)定濃度[10]。由于不同區(qū)域?qū)θ驓夂蜃兓捻憫?yīng)存在顯著差異，在利用氣候模式預(yù)估區(qū)域氣候變化時(shí)，需要對(duì)氣候模式模擬區(qū)域氣候的能力進(jìn)行可行性評(píng)估和驗(yàn)證[11]。目前有不少學(xué)者利用CMIP5 模式或RegCM4模式對(duì)中國(guó)各區(qū)域進(jìn)行了對(duì)比評(píng)估和未來(lái)氣候變化預(yù)估分析[12-15]。如林慧等[8]檢驗(yàn)CMIP5中6 個(gè)全球氣候模式對(duì)淮河流域降水量和氣溫的模擬能力并選擇較優(yōu)的3種模式用于分析未來(lái)RCP4.5和RCP8.5情景下流域氣候要素的變化趨勢(shì)。張嬌艷等[16]從空間分布、時(shí)間演變和泰勒?qǐng)D對(duì)比評(píng)估了CMIP5模式和RegCM4模式對(duì)貴州省降水量和氣溫的模擬能力，得出RegCM4模式的模擬效果優(yōu)于CMIP5模式，并利用RegCM4模式預(yù)估分析了2018—2050年貴州省年降水量、年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫的可能變化特征。內(nèi)蒙古作為對(duì)氣候變化響應(yīng)最為敏感的地區(qū)之一，目前還尚未有相關(guān)研究。因此本文利用CMIP5模式和RegCM4模式，通過(guò)對(duì)內(nèi)蒙古平均氣溫和降水量的觀測(cè)數(shù)據(jù)與氣候模式模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，綜合評(píng)估2 個(gè)氣候模式對(duì)內(nèi)蒙古平均氣溫和降水量的模擬能力，并預(yù)估分析RCPs情景下內(nèi)蒙古未來(lái)平均氣溫和降水量的可能變化趨勢(shì)，以期為內(nèi)蒙古氣候變化影響評(píng)估和氣候變化適應(yīng)性措施的制定提供科學(xué)依據(jù)，對(duì)內(nèi)蒙古未來(lái)生態(tài)資源保護(hù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局、水資源管理和水旱災(zāi)害管理等具有重要參考意義。

1 研究數(shù)據(jù)和方法

1.1 模式與數(shù)據(jù)

本文所使用的全球氣候模式和區(qū)域氣候模式數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣候中心收集和整理的《中國(guó)地區(qū)氣候變化預(yù)估數(shù)據(jù)集（3.0版本）》。該數(shù)據(jù)集包含CMIP5全球氣候模式1901—2100年和RegCM4區(qū)域氣候模式1901—2050年的月平均資料，其中1901—2005年為歷史模擬試驗(yàn)期（Historical），2006年以后為預(yù)估期。CMIP5模式是由21 個(gè)CMIP5全球氣候模式的模擬結(jié)果，經(jīng)過(guò)插值計(jì)算將其統(tǒng)一降尺度到同一分辨率下，利用簡(jiǎn)單平均方法進(jìn)行多模式集合，共RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三種排放情景，空間分辨率為1 °×1 °。RegCM4模式是使用國(guó)際理論物理研究中心的區(qū)域氣候模式RegCM4.0單向嵌套 BCC_CSM1.1全球氣候模式輸出結(jié)果，對(duì)中國(guó)地區(qū)進(jìn)行連續(xù)積分模擬，共RCP4.5和RCP8.5兩種排放情景，空間分辨率為0.5 °×0.5 °。

在此基礎(chǔ)上，本研究分別提取了內(nèi)蒙古區(qū)域內(nèi)CMIP5模 式1961—2100年 和RegCM4模 式1961—2050年降水量和平均氣溫的逐月格點(diǎn)數(shù)據(jù)，其中內(nèi)蒙古范圍內(nèi)共128 個(gè)CMIP5模式格點(diǎn)和518 個(gè)RegCM4模式格點(diǎn)。為保證觀測(cè)數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性，剔除部分缺測(cè)較多或者觀測(cè)年限較短的站點(diǎn)，經(jīng)整理后用于對(duì)比分析的觀測(cè)數(shù)據(jù)為內(nèi)蒙古116 個(gè)國(guó)家氣象站1961—2005年降水量和平均氣溫的逐月數(shù)據(jù)（圖1）。

圖1 內(nèi)蒙古氣象站點(diǎn)（a）及CMIP5模式（b）和RegCM4模式（c）格點(diǎn)分布

1.2 方法

基于1961—2005年2個(gè)氣候模式的模擬值與同期的降水量和平均氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù)，分別計(jì)算每個(gè)格點(diǎn)和站點(diǎn)的年降水量和年平均氣溫，采用算術(shù)平均法計(jì)算區(qū)域均值。四季劃分為春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12月—次年2月）。

采用多年平均值差值、氣候傾向率、均方根誤差、距平符號(hào)一致率和皮爾森空間相關(guān)系數(shù)（PCOR）5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別評(píng)估2 個(gè)氣候模式對(duì)內(nèi)蒙古降水量和平均氣溫的模擬能力。其中前4 個(gè)指標(biāo)主要評(píng)價(jià)模式與觀測(cè)數(shù)據(jù)在時(shí)間變化特征上是否一致，第5個(gè)指標(biāo)用來(lái)評(píng)價(jià)模式與觀測(cè)數(shù)據(jù)在空間分布特征上是否一致。

距平符號(hào)一致率[17]是指兩個(gè)具有相同樣本數(shù)n的序列X(x1,…,xn)和Y(y1,…,yn)，兩者的距平序列為△X(△x1,…,△xn)和△Y(△y1,…,△yn)。比較△X和△Y序列中對(duì)應(yīng)變量的正負(fù)符號(hào)，有m個(gè)變量的符號(hào)相同時(shí)，距平符號(hào)一致率S為：

PCOR[17]是觀測(cè)和模擬兩個(gè)序列的協(xié)方差除以其標(biāo)準(zhǔn)差的乘積，可通過(guò)ArcGIS的空間分析功能計(jì)算，用于衡量?jī)蓚€(gè)柵格圖層的相關(guān)性，即：

式中：Covij為兩序列間的協(xié)方差，δi為i序列標(biāo)準(zhǔn)差，δj為j序列標(biāo)準(zhǔn)差。PCOR的值越接近1，說(shuō)明觀測(cè)值與模擬值的空間相關(guān)性越強(qiáng)，大于0.5表明相關(guān)性較強(qiáng)。

氣候基準(zhǔn)期選擇1986—2005年，采用線性趨勢(shì)法和相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)方法，預(yù)估分析內(nèi)蒙古未來(lái)近80年（2021—2100年）降水量和平均氣溫分別在年、季和年代尺度上的可能變化趨勢(shì)。其中為了更好地對(duì)比分析季和年代尺度下不同時(shí)段的氣候變化特征，在計(jì)算四季和各年代的降水量距平百分率和平均氣溫距平數(shù)值時(shí)均保留兩位有效小數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣候模式模擬能力評(píng)估

從CMIP5模式和RegCM4模式對(duì)1961—2005年歷史試驗(yàn)期模擬結(jié)果來(lái)看（表1），在多年平均值差值和均方根誤差兩個(gè)指標(biāo)上，2種氣候模式模擬的年降水量均高于歷史觀測(cè)值，而年平均氣溫則均低于觀測(cè)值，其中CMIP5模式對(duì)年降水量的模擬更接近觀測(cè)值，而RegCM4模式對(duì)年平均氣溫的模擬更接近觀測(cè)值；在氣候傾向率上，RegCM4模式模擬的年降水量氣候傾向率與觀測(cè)變化趨勢(shì)一致，而全球模式則與觀測(cè)相反，2種氣候模式對(duì)年平均氣溫的模擬趨勢(shì)均與觀測(cè)一致；在距平符號(hào)一致率上，RegCM4模式對(duì)年降水量的模擬要高于CMIP5模式，但CMIP5模式對(duì)年平均氣溫的模擬要高于RegCM4模式；在PCOR值上，2種氣候模式模擬結(jié)果與觀測(cè)值空間相關(guān)性均很高，達(dá)到0.94以上，且RegCM4模式的相關(guān)性更高一些，但差距不大。

表1 CMIP5模式和RegCM4模式對(duì)內(nèi)蒙古年降水量和年平均氣溫的模擬能力評(píng)估

圖2為CMIP5模式和RegCM4模式對(duì)1961—2005年內(nèi)蒙古年降水量和年平均氣溫的模擬值和觀測(cè)值的空間分布。從年降水量看，2種氣候模式模擬的年降水量空間分布格局與觀測(cè)基本一致，均呈從東南向西北地區(qū)逐漸減少趨勢(shì)，且CMIP5模式模擬結(jié)果與實(shí)況更為符合，但總的趨勢(shì)仍為2種模式模擬值高于實(shí)際觀測(cè)值。從年平均氣溫看，2種氣候模式模擬的年平均氣溫空間分布特征與實(shí)況基本相似，均呈從東北向西南地區(qū)逐漸增溫趨勢(shì)，其中RegCM4模式模擬結(jié)果對(duì)空間分布特征的呈現(xiàn)更為精細(xì)，但總的趨勢(shì)仍為2種模式模擬值低于實(shí)際觀測(cè)值。同時(shí)，2種氣候模式模擬結(jié)果與觀測(cè)值的空間相關(guān)性均很高，達(dá)到0.94～0.98之間。

圖2 1961—2005年內(nèi)蒙古年降水量（a,c,e）和年平均氣溫（b,d,f）的觀測(cè)值和氣候模式模擬值的空間分布

綜上所述，CMIP5全球氣候模式模擬結(jié)果與年降水量實(shí)況更為接近，2種氣候模式模擬結(jié)果在年平均氣溫模擬中均與觀測(cè)數(shù)據(jù)較吻合，其中RegCM4區(qū)域氣候模式對(duì)氣溫分布特征細(xì)節(jié)的模擬更好。整體而言，CMIP5模式均能較好地模擬內(nèi)蒙古平均氣溫和降水量的分布特征，因此本文選擇CMIP5模式預(yù)估內(nèi)蒙古未來(lái)氣候變化特征。

2.2 CMIP5模式對(duì)內(nèi)蒙古未來(lái)氣候變化預(yù)估

2.2.1 未來(lái)年降水量和年平均氣溫變化

相對(duì)基準(zhǔn)期（1986—2005年），在3種RCPs情景下，2021—2100年內(nèi)蒙古年降水量和年平均氣溫整體呈增加趨勢(shì)，年降水量距平百分率和年平均氣溫距平分別在-0.9%～25.9%和0.7～6.1 ℃之間波動(dòng)，且年降水量的年際變化波動(dòng)幅度較大。其中RCP4.5和RCP8.5情景下年降水量和年平均氣溫的增加趨勢(shì)顯著（P＜0.01），且RCP8.5情景下增幅最大，未來(lái)80年間年降水量和年平均氣溫分別增加了21.6%和5.3 ℃，RCP4.5情景次之，80年間分別增加8.8%和1.8 ℃，而RCP2.6情景下增加趨勢(shì)均不明顯，80年間僅分別增加0.8%和0.2 ℃（圖3）。

圖3 3種RCPs情景下2021—2100年內(nèi)蒙古年降水量距平百分率和年平均氣溫距平變化（相對(duì)于1986—2005年）

2.2.2 未來(lái)季節(jié)降水和平均氣溫變化

從季節(jié)上看（表2），相對(duì)基準(zhǔn)期（1986—2005年），在3種RCPs情景下2021—2100年內(nèi)蒙古四季降水量均呈增加趨勢(shì)，其中RCP8.5情景下降水量增加幅度最顯著，春、夏、秋、冬的增幅分別為12.20%、10.13%、17.39%和22.15%，RCP4.5情景下次之，RCP2.6情景下最小。在季節(jié)分配上，冬季降水量的增幅均為最大，最大增幅可達(dá)22.15%，為3種情景下4 個(gè)季節(jié)降水量增加幅度之最；其次為秋季，除RCP4.5情景下的春季降水量增幅最小外，其他情景下的夏季降水量增幅均最小。

表2 3種RCPs情景下2021—2100年內(nèi)蒙古四季的降水量和平均氣溫變化（相對(duì)于1986—2005年）

相對(duì)基準(zhǔn)期（1986—2005年），在3種RCPs情景下2021—2100年內(nèi)蒙古四季平均氣溫均有明顯的升溫趨勢(shì)。其中RCP8.5情景下平均氣溫的升溫幅度最明顯，春、夏、秋、冬的升幅分別為3.00、3.37、3.60 ℃和3.67 ℃，其次是RCP4.5情景，RCP2.6情景下最小。在季節(jié)分配上，RCP2.6情景和RCP4.5情景下秋季升溫幅度均最大，分別為1.50 ℃和2.22 ℃，其次是冬季和夏季，春季最?。籖CP8.5情景下冬季升溫幅度最大，可達(dá)3.67 ℃，為3種情景下4 個(gè)季節(jié)平均氣溫升高幅度之最，其次是秋季和夏季，春季最小。

2.2.3 未來(lái)各年代的年降水量和年平均氣溫變化

從年代上看（表3），相對(duì)基準(zhǔn)期（1986—2005年），在3種RCPs情景下2021—2100年內(nèi)蒙古各年代的年降水量和年平均氣溫均呈增加態(tài)勢(shì)。從年降水量看，RCP2.6情景下，各年代的年降水量增幅在21 世紀(jì)60年代之前呈增加趨勢(shì)，到21 世紀(jì)60年代達(dá)到最大，為8.12%，之后增幅有所降低；RCP4.5和RCP8.5情景下，各年代的年降水量增幅均呈持續(xù)增加趨勢(shì)，最大增幅可達(dá)18.52%，出現(xiàn)在RCP8.5情景下的21 世紀(jì)90年代，是3種情景下各年代年降水量增加幅度之最。從年平均氣溫看，RCP2.6情景下，各年代的年平均氣溫增幅在21 世紀(jì)40年代之前呈升溫趨勢(shì)，至21 世紀(jì)40年代達(dá)到最大，為1.57 ℃，之后增幅略有降低；RCP4.5和RCP8.5情景下，各年代的年平均氣溫增幅均呈持續(xù)升溫趨勢(shì)，最大增幅可達(dá)5.80 ℃，出現(xiàn)在RCP8.5情景下的21 世紀(jì)90年代，是3種情景下各年代年平均氣溫升溫幅度之最。

表3 3種RCPs情景下2021—2100年內(nèi)蒙古各年代的年降水量和年平均氣溫變化（相對(duì)于1986—2005年）

3 結(jié)論與討論

(1)CMIP5全球氣候模式和RegCM4區(qū)域氣候模式在內(nèi)蒙古均具有一定的適用性，其中CMIP5模式對(duì)年降水量模擬效果優(yōu)于RegCM4模式，而RegCM4模式對(duì)年平均氣溫的細(xì)節(jié)模擬更具有優(yōu)勢(shì)。總體上CMIP5模式對(duì)內(nèi)蒙古降水量和平均氣溫均具有較好的模擬能力。

(2)未來(lái)80年內(nèi)蒙古年降水量和年平均氣溫整體均呈增加趨勢(shì)，即氣候呈暖濕變化趨勢(shì)。其中RCP4.5和RCP8.5情景下增加趨勢(shì)顯著（P＜0.01），且RCP8.5情景下增幅最大，未來(lái)80年內(nèi)蒙古年降水量和年平均氣溫分別增加了21.6%和5.3 ℃，RCP4.5情景下次之，RCP2.6情景下增加趨勢(shì)不明顯。

(3)未來(lái)80年內(nèi)蒙古四季的降水量和平均氣溫均呈增加趨勢(shì)，其中RCP8.5情景下增幅最顯著。四季降水量中冬季降水量增幅均為最大，最大增幅可達(dá)22.15%，為3種情景下四季降水量增加幅度之最；四季平均氣溫中秋季在RCP2.6和RCP4.5情景下增幅最大，分別為1.50 ℃和2.22 ℃，冬季在RCP8.5情景下增幅最大，為3.67 ℃，為3種情景下四季平均氣溫升高幅度之最。

(4)未來(lái)80年內(nèi)蒙古各年代的年降水量和年平均氣溫均處于不斷增加和升溫階段。RCP2.6情景下，年降水量和年平均氣溫分別在21 世紀(jì)60年代和40年代增幅最大，分別為8.12%和1.57 ℃；RCP4.5和RCP8.5情景下，年降水量和年平均氣溫均在21 世紀(jì)90年代增加幅度最大，最大分別可達(dá)18.52%和5.80 ℃，為3種情景下各年代年降水量和年平均氣溫增加幅度之最。