文摘

了解土地利用/覆盖变化的影响,由于农业发展在中国东部夏季气候,四12年使用WRF-SSiB模型进行模拟。我们发现,农业发展导致气候变暖,多雨的影响。在中间,黄河和长江的下游,温室效应是大约0.6°C和导致地表净辐射和显热通量增加。在中国东北,温室效应是非常小的由于潜热通量的增加,使得大量的转换从草原到农田。雨中效果产生对流降水的增加,在某些领域与表面变暖有关黄河和长江,大量增加表面水分通量在中国东北。相反,在黄河和长江的下游,电网降雨减少,因为气候向北风、湿润和温暖,部分抵消了南风异常。这些发现表明,农业发展留下足迹不仅在当前气候也在工业革命之前的历史气候变化。

1。介绍

中国东部是亚洲季风的影响1]。在这个地区,夏季是温暖和潮湿的季节。夏天的高温和降雨饲料农业对人类福利。因此,夏季气候有重要影响的起因和发展农业在中国东部2]。农业在中国东部可能可以追溯到数千年(3]。从自然植被农业发展将土地覆盖(如森林、草地和湿地)人为农田。这样的转换可能导致表面发生变化参数,包括反照率、发射率、粗糙度和因此可能气候有重要影响(4,5]。因此,作为农业发展的副产品,夏天气候可能会修改。当前的夏天气候可能因此包括人类的维度。研究农业发展的影响将是有价值的对于理解“自然”夏季气候改善我们未来情景的可预测性。

许多研究试图用历史来揭示人类引起的土地覆盖变化的影响(益)在区域气候6]。根据实验设计,这些基于仿真的研究可以分为两类。第一类关注的气候影响转换从潜在的自然土地覆盖当前人类控制的土地覆盖。例如,傅[7]报道了东亚季风减弱由于益使用两三个月(6月至8月)模拟。高et al。8)报道,中国南部的降水增加,减少降水在中国北方,冷却长江,中国南方气候变暖在极端使用两个15年模拟。这些规定的益模拟发生从农业的起源到现在。因此,气候的影响,揭示了在这些模拟实际上是过去几千年的总效应。

第二类的模拟使用历史土地利用/覆盖数据,重建使用历史数据,例如,人口数据,农业/税收库存,和数学估计。这些模拟试图研究气候的影响益随着农业发展从一个时刻到另一个地方。王等人。9)进行了8个月(6月)模拟使用1700年的土地利用,1750年,1800年,1850年,1900年,1950年,1970年和1990年,分别从海德数据集(10]。在这项研究中,温室效应对应转换从森林、草原和农田和冷却效果对应转换短草农田的报道。李等人。11)开展五两年模拟使用1700年的土地利用,1800年,1900年,1950年和1990年,分别从海德数据集(10]。的降雨增加长江的中下游,中国西北、东北和温室效应模拟(11]。李等人。11)也报告说,从自然植被转化成农田放大热海洋和陆地之间的差异,因此,加强东亚夏季季风。然而,许多研究已经报道,海德数据集展览区域益能力很低,由于缺乏高度准确的历史在区域尺度农田面积数据。这些缺陷可能导致的不确定性在我们对气候的影响的理解益12]。

在这项研究中,我们试图提高我们理解历史益的影响在中国东部夏季气候。与现有的研究不同,本研究使用了一种新的人为土地利用数据集。这个数据集创建使用本地历史档案和专家的经验。新的数据集繁殖益,更像真正的历史相比,海德数据集(13]。通过比较模拟气候使用human-dominant使用自然植被和土地覆盖条件17世纪中期,19世纪初,20世纪末,我们研究了益的潜在影响在过去的300年里在中国东部夏季气候。

本文组织如下。部分2介绍了模型中,历史土地利用数据集和实验设计。节3,我们目前的模拟气候影响历史的益。最后,在节4,并给出了结论和相关的不确定性和未来的研究方向进行了讨论。

2。实验设计和数据处理方法

2.1。模型和实验设计

模拟使用下一代天气进行研究和预测(WRF) V3.4.1与高级研究WRF模式(ARW)动力学解算器14]。简单的生物圈模型的简化版本(SSiB) [15,16)被用来模拟过程和辐射,热通量和水汽通量从表面到大气中。在耦合模型中,大气中提供热量,降雨或降雪,风底层的土地。地表状态更新后吸收向下辐射和热通量,降雨或降雪,风(动量)。地表反射的短波辐射,发出长波辐射,并提供显热通量和潜热通量(水分)大气中。此外,树冠的高度决定了表面粗糙度长度,从而调节风速。

SSiB,土壤有三层,一个树冠层。总共有12个植被类型,包括人为的作物。植被的参数创建使用各种来源。其中,季节性变化的叶面积指数的月值和绿叶部分规定。其他参数不变的季节。处方的作物植被类型不同于其他植被类型。植被叶面积指数,绿叶分数,叶取向,和根长度根据不同生长季节,这是一个纬度和时间的函数。SSiB能够模拟土地过程和land-atmosphere东亚和被广泛用于模拟东亚区域气候(17- - - - - -19]。

总的来说,我们执行四个12年(1980 - 1991)模拟使用个人土地利用数据,分别。对照实验(E2000以后)2000年土地使用。此外,两个模拟(E1661和E1820)在1661年和1820年土地利用数据,分别。最后模拟自然植被(NATU)使用。除了土地利用/覆盖数据,四个模拟使用完全相同的设置和物理参数化方案。模拟域(图1)的中心点38°N和107°E有50公里水平分辨率(110网格细胞带状方向和130个网格细胞在子午方向)和28垂直水平50 (hPa)的气氛。在这项研究中使用的物理参数化包括社区大气模型(CAM3)短波和长波辐射传输方案(20.),Grell-Devenyi合奏对流参数化(21延世大学),counter-gradient边界层湍流传输方案(22],五级混合相云粒子物理学方案[23),SSiB地表过程(15,16]。模拟初始化是在1980年5月1日,截至12月31日,1991年。侧边界条件,海面温度(SST)和海冰NCEP /美国能源部提供的第二再分析数据集(dataset。ds091.0从rda.ucar.edu)有2.5度的空间分辨率和时间间隔长达6个多小时。

2.2。准备土地利用/覆盖数据的方法

首先,我们创建了一个自然植被为NATU来看地图。然后,我们创建了人造土地覆盖地图1661年,1820年和2000年,E1661, E1820,和E2000模拟,分别使用现代农田替换相应的自然植被。自然植被的地图创建使用默认的土地利用/覆盖的数据耦合WRF-SSiB模型和潜在自然植被(巴斯克民族主义党)地图Zhang et al。24]。我们充满了农田细胞在默认的土地利用/覆盖数据从巴斯克民族主义党WRF-SSiB与相应的植被;自然植被的细胞保持不变。自然植被图(图1)。这自然植被地图是用于NATU仿真。此外,这种自然植被图被用来制造人造土地覆盖的基础地图1661年、1820年和2000年。通过与当代人为农田替换相应的自然植被,人造土地覆盖地图1661年,1820年,和2000年创建。

人类的农田数据在1661年和1820年的耕地面积分数的单元尺寸60公里60公里。这些数据最初由收集当地农田的历史记录和校准与政府地面调查的这些记录在20世纪早期(25]。林等。26)开发了一种分布全省耕地面积的方法到精确的地理位置60公里60公里网格细胞。林的方法综合考虑人口和地形的影响对农业(海拔和坡)。因为原始数据是基于历史记录的农田,可比历史人口普查和农业税,这个数据集被证明更接近真实的历史比海德的区域数据和SAGE数据集13]。使用E1661和E1820模拟这些数据,我们重新分配60公里的农田面积分数60公里细胞到50公里50公里WRF-SSiB使用面积加权平均。WRF-SSiB细胞面积一半以上的网格包含农田被视为农田细胞,而其他人则保持自然植被细胞(图1)。E1661创建人造土地覆盖和E1820以这种方式。

人类2000年的农田数据也给农田面积分数,但像素为1公里1公里。这个数据集创建利用陆地卫星TM数字图像和CBERS-1(中巴地球资源卫星1)数据和本地专家的知识是有价值的改善的准确性(27]。E2000使用高分辨率数据模拟,我们汇总1公里1公里像素到50公里50公里WRF-SSiB细胞通过计算平均耕地面积分数WRF-SSiB细胞。相似的历史场景,面积超过一半的网格的细胞包含农田被视为农田细胞,而其他人则保持自然植被细胞(图1)。这创造了人造土地覆盖E2000模拟。

2.3。分析结果的方法

本文在分析表面温度和降水的夏天(从6月到8月)。我们使用了每月日平均温度0.5度由0.5度网格数据集(28)和每月的降水数据集来评估我们的控制仿真。生成的网格数据使用与地形表面气象站数据调整。温度和降水的模拟50公里分辨率E2000被插入到0.5度由0.5度网格细胞通过区域权重。我们计算网格细胞的绝对值气候学的差异意味着从1981 - 1991年的观察和模拟。此外,我们计算模拟之间的空间相关性和观察如下: 在这里,是相关系数,和表示观测和模拟气候学方法,分别代表了研究区域网格细胞的总数。

然后,我们计算了不同(E1661、E1820和E2000 - NATU resp)。对于每个单元格来确定空间格局的差异。因为这四个模拟使用完全相同的设置和边界除了潜在的土地覆盖,这些差异表明土地覆盖变化的影响。在分析中,我们只使用均值仿真结果从1981年到1991年;1980年的模拟被视为向上。

3所示。结果

3.1。评估控制仿真

图2显示了观察和E2000模拟夏季平均地表气温和夏季降水从1981年到1991年。发现普遍观察和E2000之间的模拟,尤其是关于地理分布。仿真和观测之间的空间相关系数高达0.91。这种高度的相关性表明,耦合WRF-SSiB模型能够再现空间气候温度的变化。E2000仿真也展示系统的偏见。地区平均均方根误差(RMSE)是1.7°C。一般来说,E2000模拟有温暖的偏见。最大的温暖的偏见(3.6°C)主要发生在西藏和中国北方的黄淮海平原。

此外,普遍对降雨的地理分布。仿真和观测之间的空间相关性是0.66。这表明耦合WRF-SSiB模型能够捕捉夏季降水的空间变异性。能找到很大的偏见。中国南方降水少偏见。偏见是低大约40%的观察。

模型偏差有许多来源,包括边界条件、物理参数化和数学表达式中使用动态框架。诊断偏差,减少偏差的来源非常复杂和费时。在这项研究中,我们不关注偏见的来源。相反,我们专注于模拟之间的差异。模拟之间的差异可能有点影响的偏见,因为大部分的偏见可能包含通常的模拟,因此这些偏见可能主要通过计算两个模拟之间的差异。

3.2。对温度和降水的影响

图3显示了温度效应引起的土地覆盖变化的农业发展。从1661年到1820年,到2000年,影响被发现以及耕地的增加。一方面,该地区与温室效应扩展空间。另一方面,温室效应也增强。1661年,全球变暖效应只能探测到附近的淮河最大温室效应是不高于0.8°C。1820年,可检测温室效应分布在淮河、长江下游的中间。最大的温室效应达到大约1.2°C沿着淮河。2000年,该地区与检测温室效应扩大到整个中部长江下游和北部黄河中游。最大的温室效应搬到四川盆地和高达1.8°C。大的地区变暖对应土地覆盖转换从林地、农田。 Such warming effect induced by the conversion from woodland to cropland was also reported by Wang et al. [9]。变暖的影响是小的在中国东北的转换从草原到农田占主导地位,尽管巨大的农业发展发生在20世纪。轻微变暖所示不同于转换的结果显示以前短草作物诱导略有降温效果(9]。

gridscale,落叶阔叶森林,农田的转换是最广泛的,占47%(1661)(2000)农田面积的23%。平均变暖~ 0.25°C。转换从草原到农田占14%(1661年)至30%(2000年)和导致轻微变暖~ 0.35°C。转换从常绿阔叶林到农田和转换从混合阔叶和needleleaf森林农田占耕地面积的-15% 10%。平均变暖造成的转换从常绿阔叶林农田高达0.5°C。平均变暖造成的转换从混合阔叶和needleleaf森林农田~ 0.2°C。转换从阔叶森林与草地农田占耕地面积的10%多一点。这种转换导致表面空气温度的变化可以忽略不计。

图4说明了土地覆盖变化对降雨的影响。一般情况下,对流降水增加而电网降雨减少。扩张的农田面积从1661年到2000年,地区增强对流降水扩展空间。2000年,增强对流降水被发现从东北到南方。最大的增加对流降水高达~ 1.8 mm /天,被发现在黄河的下游。增加对流降水空间匹配前面提到的变暖效应,除了中国东北。这一发现可以解释为我们所知,一个温暖的表面有利于对流。

相反,电网降雨普遍降低,尤其是在黄河下游。减少电网降雨的空间域是不变的农田面积的扩展。然而,削减的振幅逐渐增加与耕地面积从1661到2000的扩展。最大的减少电网降雨~ 1.0 mm /天。与此同时,在中国东北,发现了在电网降雨量略有增加。

振幅的增强总降雨量增加,最大的地区从1661年到2000年增加了空间(图4)。1661年,最大的增加(~ 0.8 mm /天)发生长江。1820年,最大的增加(~ 1.2 mm /天)搬到了黄河的下游。最后,在2000年,最大的增加(~ 1.8 mm /天)转移到中国东北。

3.3。对地表能量收支和流通的影响

了解温度和降雨量的变化,我们分析了表面能预算和大气环流的变化。图5显示在表面能量平衡的变化。显然,在农业领域,向下的太阳辐射增加尽管表面反射的短波辐射,降低。根据上述实验设计,大气中的水分是造成差异的主要因素之间的向下太阳辐射模拟。向下太阳辐射的增加表明干燥的大气,这对应于降雨量的增加。减少表面反射的短波辐射是由于削弱了反照率。削弱了反照率,一方面,造成自然植被农田的转换,这是规定(见[15,16]详情)。另一方面,它也在一定程度上是由于降雨增加,从而增加了土壤水分,因为湿土壤反射率低于干燥的土壤。

在1661年和1820年,最大的地区增加(~ 20 W m⁻²)向下太阳辐射发生沿淮河。从1661年到2000年,向下增加太阳辐射的强度几乎保持不变。然而,空间域扩展到长江的下游。减少向上短波辐射空间匹配的农业地区。在华北平原,减少大约是−4 W m⁻²。此外,在中国东北,减少大得像−20 W m⁻²。向上向下太阳辐射的增加和减少短波辐射共同导致地表净辐射。

显热通量的增加在农业地区被发现。增加高达20 W m⁻²。潜热通量的变化不同的地理位置。一般来说,在黄河下游河段长江,潜热通量略有减少。此外,在中国东北,潜热通量普遍增加了多达20 W m⁻²。很大程度上增加了显热通量和小减少潜热通量解释上述表面变暖在黄河和长江的下游,转换从林地、农田占主导地位。这一发现与报告的结果是一致的王等。9]。大量的潜热通量增加,这可以部分抵消增加的明智的燥热引起气候变暖,解释了轻微变暖在中国东北。潜热通量的增加表明更多的水分供应从表面到大气中,这对降雨是必要的。因此,这一发现也解释了增强对流降水在中国东北。

图6显示了夏天的气候风能和风力的变化。从低(750 hPa)中期水平(500 hPa)对流层,北方的风是中国占主导地位的东部。这个北方风带来的水分南部海洋,导致降雨。由于土地覆盖的变化,发生了飓风中心在中国东海。因为黄河的下游和长江位于西部的飓风,向南有风异常。因此,气候向北风部分抵消这南风异常。这一发现牵连到夏季季风减弱。农业development-induced夏季季风减弱也被报道在以前的研究7,8]。也有研究表现出增强的夏季季风(11),这与我们的研究结果不同。向北的减少风解释中间的降雨量减少电网下游的黄河和长江。飓风的形成也与表面变暖。

上述结果表明,沿黄河和长江,降雨量的变化是密切相关的表面变暖。表面变暖同时增强对流降水和削弱了电网降雨。在1661年和1820年,增加对流降水大于降雨量的减少电网。因此,总降雨量增加。2000年,表面变暖明显强于1661年和1820年(图3)。然而,对流降水没有增加随着表面变暖。的电网降雨减少表面变暖。总降雨量因此被探测到有一个小的减少(图4)。在中国东北,总降雨量的变化主要是由对流降水决定的,这是与地表潜热通量密切相关。

4所示。结论和讨论

本研究模拟的影响agriculture-induced土地覆盖变化对表面空气温度和降雨量使用耦合WRF-SSiB模型与历史土地利用数据。变暖的和多雨的效果被发现。温室效应是大约0.6°C和主要位于中部黄河和长江的下游,在林地转化为农田。此外,东北地区温室效应很弱,草地转化为农田。黄河和长江附近的变暖效应主要是来自地表净辐射和表面显热通量增加。表面变暖导致更多的对流,因此对流降水增加。相反,向北电网降雨减少,因为风带来水分产生降水在一定程度上抵消南风异常。风南anomoly是由西方强热带风暴的一部分,也可能引起表面变暖。在中国东北草地转化为农田,广泛潜热通量增加。由于在潜热通量增加,表面变暖是很小的。 Moreover, the increased supply of moisture produced more convective rainfall. These findings demonstrate that in the last three centuries, the area experiencing warming and rainfall changes expanded along with the expansion of cultivated areas. Moreover, the warming effect in the cultivated areas was also strengthened.

本研究证实了气候影响的土地覆盖变化随位置由IPCC AR4如上所述。更重要的是,这项研究表明在过去的三个世纪农业发展可以促进气候变暖与对流降水的增加黄河和长江。从1820年到2000年,巨大的农业发展在中国东北对温度影响很小,导致一个潜在的通过增加潜热通量增加降雨。这些研究结果在一定程度上与之前的研究一致(7- - - - - -9]。然而,由于本研究只考虑从自然植被转化成农田,结果是不同的从其他研究中发现29日],它关注的气候影响农业管理,例如,灌溉。这项研究可能表明,人类不仅在目前气候变化还留下脚印在历史气候变化,工业革命前的水平。

与此同时,有几个有关问题。虽然WRF模式一般繁殖温度和降水变化的主要特征,它包含偏见,尤其是降雨。初步,低估了中国南方降雨可能与不正确的相关物理参数化方案和主要不确定侧边界条件。此外,表面参数SSiB方案,代表全球平均条件可能不适用在中国东部。改善WRF模式的性能,应该使用本地参数。此外,我们提出了气候差异使用大规模的发行量从1980年到1990年。仿真时间决定联合使用(1)数据可用性,(2)一个长期气候变化大,和(3)有限的计算机资源。值得注意的是,结果并没有准确地代表历史条件因为益的地方/区域气候效应可能随大气环流条件。因此,WRF模式嵌套到全局模型,实验或CESM模型、诊断等气候的影响益使用历史循环条件是一个潜在的未来的研究途径。此外,重要的是,植被参数,包括叶面积指数、树冠高度,树冠反射率,仅仅依靠植被类型规定的分析员。 However, these vegetation parameters also vary with climate conditions, including temperature, precipitation, and radiation. These variations may have feedbacks on climate. Therefore, it might be a potential research direction to consider both human-induced changes in vegetation types and vegetation dynamics together.

确认

NCEP /能源部本研究从研究二再分析数据集数据归档(RDA),这是由计算信息系统维护实验室(CISL)在国家大气研究中心(NCAR)。这项研究是由中国国家自然科学基金(批准号41001122)和中国全球变化研究计划(没有。2010 cb950102)中国的科学技术部。