基于CMIP5的中国极端气候事件变化外文翻译资料

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基于CMIP5的中国极端气候事件变化

Xu Ying,Wu Jie,Shi Ying,ZHOU Bo-Tao,LI Rou-Ke和Wu Jia

1中国气象局国家气候中心，北京100081，中国

2中国气象科学研究院，中国气象局，北京100081，中国

2015年1月9日收稿； 2015年2月12日修订；在2015年2月12日接受文稿；于2015年7月16日发布。

摘要：极端气候变化的指标（日最高温度的最大值（TXx），日最低温度的最小值（TNn），在年降水中，日降水量超过降水日数中第95百分位数（非常湿天，R95p）在21世纪早期，中期和后期的耦合模型比较项目的第5阶段，使用多模型结果预测最大降水量少于一毫米的连续日数（连续干旱天数，CDD）)在不同的代表性浓度途径（RCP）下的排放情景。结果表明，TXx和TNn在将来都会增加，而且所有RCPs下TNn的增加均大于TXx。预计R95p会增加，CDD显着下降。中国八个子区域的TXx，TNn，R95p和CDD在二十一世纪三个时期的变化不同，较高排放情景下四个指标的变化幅度预计将大于排放情景较差时的情况。多模型模拟投射显示出极端温度指数的显著一致性好，但极端降水指数的一致性差。在TXx和TNn分别可能发生高温和低温的地区，一致性更差。对于极端降水事件（R95p），较大的不确定性出现在南部地区，而在干旱事件（CDD）则出现在新疆盆地。未来气候指数变化的不确定性随排放情景的严重性的增加而增加。

关键词：CMIP5，极端气候指数，气候预测，不确定性

1 引言

政府间气候变化专门委员会（IPCC）的第五次评估报告（AR5）指出，“气候系统变暖是明确的”。全球平均表面温度在1880年至2012年期间上升0.85℃（0.65℃-1.06℃），自从1850年以来，过去30年的每个十年的升温趋势都高于其他任何一个（IPCC，2013年）。在这种情况下，世界大多数地区的极端气候事件，如干旱，洪水，热浪，低温和寒冷事件等的频率都有所增加，对人们所居住的地区的生活和社会经济造成了严重的不利影响。根据政府间气候变化专门委员会关于管理极端事件风险和推进气候变化适应的专题报告（IPCC SREX，2012），指出未来一些极端气候事件，特别是干旱和洪涝灾害的频率和实力将会增加。

气候模式的表现，例如在解决方案和物理过程的复杂性方面，近年来得到了很大的改善。因此，这些模型的产出为预测气候变化提供了坚实的基础，特别是预测极端气候事件。对于中国极端的气候事件，很多研究人员通过历史分析评估了耦合模型比较项目，阶段3和阶段5（CMIP5）所涉及的气候模型的能力。根据这些评估，针对不同排放情景下的21世纪不同时期中国的平均状况和气候极端情况进行了预测（例如，政府间气候变化专门委员会关于排放情景的特别报告及其代表性浓缩途径（RCPs）（Jiang et al，2004，Wang et al，2008; Xu et al，2009；Jiang and Fu，2012；Yao et al，2012；Chen，2013；Chen et al，2014；Zhang et al，2014；Zhou et al，2014）。根据极端气候事件的这些预测，一些研究人员进一步分析了其相关风险（Xu et al，2014; Dong et al，2014）。

与以前的研究相比，目前工作中使用的气候模式数量是非选择性的，即我们使用与目前可用的模型相同的模型。此外，除了21世纪末极端气候事件的变化，我们还在不同的排放情景下，对21世纪早期和中期地区的变化进行了预测，这也是中国政府最关心的。其结果不仅为今后预测气候风险提供依据，而且为适应气候变化，预防灾害和减少灾害提供依据。

2 数据和方法

Frich et al.用于计算27个与气温和降水有关的极端气候指标的方法（2002），采用CMIP5中27个GCM的日温和降水资料（有关信息见表一）。

为简洁起见，我们选择四个极端气候指标来代表极端温暖、寒冷、降水和干旱。日最高气温的最大值（TXx），日最低气温的最小值（TNn），日降水量超过降水日数中第95百分位数（非常湿天，R95p），最大降水量少于一毫米的连续日数（连续干旱天数，CDD）。 我们分析了这些指标的可能变化，并计算了21世纪三个时期不同RCPs下的不确定性范围。

根据气候变化国家评估报告（国家报告委员会，2007年），我们将中国分为八个分区域：东北（NEC），华北（NC），华东（EC），华中（南），南 中国（SC），西南地区（SWC2），西北地区（NWC）和青藏（SWC1）（表2）。

极端气候指数的变化总结在八个子区域的盒形和晶须图中。这些图由多模型中值，四分位数模型扩展（第25到第75个分位数之间的范围，由框指示）和完全的模型间范围（由晶须指示）组成。多模型中值被认为是预测的变化，而四分之一模型扩展和模型间范围代表预测的不确定性，也可以表明模型协议或预测变化方向的分歧。

许多研究已经评估了中国多模式模拟的能力，并且指出，尽管与观测数据有一些偏差，TXx，TNn，R95p和CDD的空间分布可以通过模型很好地重现，（Chen et al，2014; Zhang et al，2014；Zhou et al，2014）。 在以下各节中，我们介绍了上述指数在二十一世纪的预测变化。

3 极端气候指数的时间演化

图1显示了不同RCPs下TXx，TNn，R95p和CDD的时间演变。可以看出，相对于1986 - 2005年，每个排放情景下TXx预计会增加（图1a）。 在2025年，三个RCPs的增长幅度相对一致，增加了约1°C。 直到2050年，TXx增加1°C-2.5°C。二十一世纪末，RCP8.5下的升温幅度最大（5.8plusmn;1.2℃）；在RCP4.5下，为2.6plusmn;0.5℃; 而在RCP2.6下发生最小幅度（1.5plusmn;0.5℃）。

与TXx相比，TNn在所有RCPs下都显着增加（图1b）。 每个RCP下的TNn在2025年增加约1.2℃。RCP2.6和RCP4.5下的变暖相对一致，在2050年约为2.0℃。在21世纪末，RCP8.5下TNn的升温幅度为6.3plusmn;0.9℃;在RCP4.5下是2.8plusmn;0.9°C;而在RCP2.6下发生最小幅度（1.4plusmn;0.7°C）。

R95p预计在所有RCPs下会增加（图1c）。 在2025年的三个RCP情景下，增长幅度相对一致，约为15毫米.2050年，指数增加了20-40毫米.二十一世纪末RCP8.5下R95p的增幅最大（105plusmn;30毫米）；在RCP4.5下是45plusmn;15 mm; 而在RCP2.6下发生最小增量（25plusmn;15 mm）。

在所有RCP下CDD预计会下降（图1d）。该指数在2025年和2050年分别下降了两三天，三到四天。 在21世纪末，CDD下降了四到六天，但有较大的不确定性。

4 极端气候指数的区域变化

图2显示了中国三个时期不同RCP情景下极端高温事件（TXx）和极端低温事件（TNn）的变化和不确定性范围。结果表明，相对于1986 - 2005年，在中国整个中国，根据RCP2.6，在21世纪早期、中期和后期，预计TXx中位数略有上升。在更高的排放情景下，温度上升更高，二十一世纪末在RCP8.5下TXx的预期中位数会上升约5℃。 TXx指数在八个子区域显示出类似的特征，NWC，NC，NEC和CC中的变暖最大。此外，图2的盒形图（50％模型间范围）表示不确定性范围，结果表明，在较高排放情景下，不确定性较大，变化更大的地区具有较大的不确定性。早期（2016-2035年）的不确定性范围小于21世纪中后期的不确定性范围（图2a）。

图2 在未来不同时期，相对于1986 - 2005年，TXx和TNn在八个次区域（见表2）的变化进行了预测。 中心矩形框表示四分位数范围，通过框中的条绘制在中位数，并且晶须延伸到多模型的最大值和最小值。

图2b显示了中国相对于1986 - 2005年的多模式组合的TNn变化。结果表明：二十一世纪早期，中期和后期，根据RCP2.6，TNn略有上升，但与二十世纪中叶相比，二十一世纪末的升温幅度较小。根据RCP4.5和RCP8.5，中国TNn的预测综合中位数上升，而在更高的RCP情景下，增幅更大。根据RCP8.5，中国的TNn预计合计中位数在二十一世纪末将上升6°C。二十一世纪分地区与整个中国的变化也有类似的特征，而TNn的预测综合中位数在不同地区略有不同。此外，在更高排放情景下，TNn的不确定性范围较大，即具有较大变化的区域具有较大的不确定性。

图3a显示了不同时期中国八个次区域的不同RCP情景下极端降水（R95p）及其不确定性范围（50％模式间范围）的变化。结果表明，与1986 - 2005年相比，R95p在中国的预期合计中位数在二十一世纪在所有RCP下都有所增长。根据RCP8.5，R95p在全球范围内的50％的模型间距在21世纪末约为75-130毫米。二十一世纪中国各地区R95p的变化与全国同等。这些变化在SWC2，SC和EC中是相似的，但在NWC中显然略有上升（绝对值）。此外，在较高排放情景下，R95p的不确定性范围较大。二十一世纪中期至二十一世纪末的不确定性范围大于二十一世纪初。变化较大的区域的不确定性大于变化较小的区域，因此SWC2中存在最大的不确定性水平。

图3b显示了不同时期的八个子区域和整个中国的不同RCP下的CDD变化及其不确定性范围。可以看出，与1986 - 2005年相比，全国三大RCP情景下，21世纪CDD预计下降，而排放更高的情景下，CDD的下降幅度更大。根据RCP8.5，全中国的CDD在21世纪末减少了约1-13天。在SWC1、NC和NEC的所有RCPs中，CDD的变化是相似的。而在NWC中显着下降。在SWC2，SC和EC中，CDD略有增加，但CC没有显着变化。 NWC中CDD的不确定性范围明显大于其他区域，而在更高排放情景下也可以发现较大的不确定性范围。与R95p相比，CDD在不同排放情况下没有显着变化。

总体来看，全球四个极端气候指标的不确定性范围比八个次区域都要小，表明区域尺度较小的不确定度将会更大。

图3 未来不同时期相对于1986 - 2005年的八个次区域（见表2）的R95p和CDD的预测变化。 中心矩形框表示四分位数范围，通过框中的条绘制在中位数，并且晶须延伸到多个模型的最大值和最小值。

5 模型间的一致性

图4显示了与1986 - 2005年相比，RCP4.5下2046-2065期间中国四个极端气候指标异常的模型间标准偏差。与极端降水指数（R95p和CDD）相对较差的一致性相比，所有模型对温暖和寒冷温度指数（TXx和TNn）均具有更好的一致性。 TXx的一致性SWC1相对较高，但EC、新疆、NEC和长江南部均较低。长江以南TXx的标准偏差大于1.4°C。 与TXx相比，TNn在长江南部呈现较高的一致性，而北部地区则较差，特别是在新疆北部、NEC和SWC1南部。新疆西部准噶尔盆地的模型间差异可达1.8°C。

R95p的标准偏差在南部地区，特别是长江南部的模型间一致性较低，最高只有80mm。 而在中国北方地区，特别是新疆尤为明显。 对于CDD，SC中的标准偏差较小；而从南到北或西北，变得明显更大。 最大标准偏差出现在新疆塔里木盆地，值超过50天。

总之，模式间的一致性在四个极端气候指标之间是不同的。对于TXx和TNn，在可能发生高温或低温的地区可能会发现更大的不一致性； 而对于R95p和CDD，更大的一致性出现在大部分南部地区和新疆盆地。以前的研究表明，这种模拟结果的不确定性主要是由粗模型分辨率和陡峭地形描述不足造成的（Jiang et al，2008）。高分辨率可以提高模型的准确性，特别是复杂地形引起的降水（Gao et al，2002）。

比较RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5下的模拟结果，四个极端气候指标的不确定性范围是不同的，在较高排放情景下，模型间不一致性增加（图未显示）。此外，通过分析同一排放情景下不同时期（2016-2035、2046-2065和2080-99）的标准偏差，我们发现随着时间演变，TXx，TNn，R95p和CDD减少，同时不一致的区域逐渐扩大，不一致的价值增加。在RCP8.5下，TXx在某些地区的RCP4.5下的值从1.4°C增加到1.8°C；2046-65年间，TNn的某些地区的1.8°C值会高于2.0℃。长江上游地区的R95p值可能超过100毫米；新疆塔里木盆地的价值在2046 - 2065年间可达55天。

6 结论

本文基于CMIP5多模型模拟，在不同的RCP情景下，在21世纪初（2016-35），中间（2046-65）和后（2080-99）部分，对中国四个极端气候指标的变化进行了预测， 分析其不确定性。 研究结论可概括如下：

（1）在所有RCPs下，TXx和TNn在21世纪预计将增加，TNn的增幅大于TXx。 在2025年，TXx和TNn分别增加1°C和1.2°C。 R95p显着增加，CDD在2025年显着下降。与1986 - 2005年相比，R95p增加了20 mm，CDD下降了两到三天。

（2）与1986 - 2005年相比，TXx和TNn在21世纪中国不同地区的变暖水平类似。TXx的最大变暖发生在NWC，NC，NEC和CC，而八个次区域的TNn变暖不同。R95p的变化在SWC2，SC，EC和NWC中最显着。CDD下降，更高排放情景下发生更大的变化。

（3）多模

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