21世纪陕西省极端降水变化预估

抽象的

随着全球变暖的加剧，极端降水事件将对社会产生不良影响。随着全球变暖日益严重，了解它们在未来将如何演变将是很有必要的。因此，本研究的主要目的是为了全面了解陕西省这一位于中国西北东部的气候敏感和环境脆弱地区21世纪极端降水的变化特征。基于区域气候模式RegCM4在全球气候模式HadGEM2-ES的强迫下，在代表性浓度途径4.5 (RCP4.5)中排放情景下进行的21世纪连续模拟。对模型性能进行了基本验证，并利用6个极端降水指数(EPIs)对陕西省极端降水事件的强度和频率进行了评价。结果表明，RegCM4较好地再现了陕西省极端降水事件的观测特征。总体而言，1980-2098年，陕西省除连续干日外的EPIs总体上呈上升趋势，但总体上存在空间变异。到21世纪中期，陕北干旱地区的强降水可能会增多，但到21世纪末，极端降水事件可能会减少。未来，潮湿的中南部地区将遭受更多与降水有关的自然灾害。

1.介绍

气候变化正日益成为世界面临的紧迫威胁。由于大气湿度大幅增加，在气候变暖的情况下，水文循环将更加活跃，这将导致极端气候的频率和强度增加[1- - - - - -4］.政府间气候变化（IPCC）报告指出，降水极端的频率和强度将在未来显着增加[5，6］.与平均状态相比,极端事件更突然、不可预测的,破坏性的和可能是一个严重威胁的自然资源与生态人类赖以生存和发展,特别是降水极端从而导致巨额损失社会经济和城市建设7］.因此，了解全球变暖背景下极端降水的变化和趋势可能具有重要意义。

几十年来，大多数对气候变化的分析都集中在平均值的变化上。直到最近，由于极端气候对人类社会的重大影响，人们才对其产生了越来越多的兴趣。研究报告指出，极端温度和极端降水现象在过去几十年在全球范围内普遍显著增加[8，9］.随着全球许多地区总降水量的增加，极端降水事件的发生似乎更为常见[10.，11.]，特别是在高纬度和热带地区，以及在冬季在北部中纬度地区[12.- - - - - -14.］.为了更好地了解当前和未来极端降水的特征，许多研究者将气候模式作为模拟和预测气候变化的主要工具，并获得了有价值的发现[15.- - - - - -17.］.在对21世纪气候变化情景的模拟中，预测了包括美国和欧洲在内的许多地区降水极端事件的增加趋势，尽管存在很大的地理变化[18.- - - - - -21］.

与世界其他地区类似，近几十年来，中国也观察到极端降水的变化[22］.然而，极端降水事件的变化模式在中国的不同地理区域变化。在长江流域降水极值的趋势分析显示可以看出，在2060至02年的暴雨日数的积极趋势[23]， 1975 ~ 1985年前后，极端降水事件频率和强度均呈显著增加趋势，主要发生在长江流域东南部和西南部及长江三角洲地区[24］.黄河流域极端降水变化呈现出1959 - 2008年干旱趋势[25］.此外，1951-2012年的历史记录表明，在过去60年里，中国西南地区普遍变得更加干燥，极端降水增加[26］.西北干旱区降水极值发生突变，1961 - 1984年呈减弱趋势，1985 - 2010年呈增强趋势[27］.此外，在不同排放场景下的全球气候模型（GCMS）或区域气候模型（RCMS）的模拟也已经通过了不同的影响，在不同的发射情景下的模拟进行了对未来变化的科学预测，并且研究暗示了总体的研究21世纪大多数中国大多数地区的极端降水事件的趋势提高，特别是在东南沿海地区和长江和华北地区的中下游[28- - - - - -32］.

陕西省地处中国西北部，北半球纬度的陆地面积。这个地区是特别易受气候变化。自然灾害，如水灾和旱灾频繁，在该地区严重。因此，在极端降水事件对气候变化的响应研究制定适应战略，以减少对陕西省气候风险的关键。根据日降水量观察到该区域的数据，研究人员发现，陕西省的区域气候趋于干旱得到在过去几十年，而在极端降水事件的变化趋势有了明显的地区差异。消极趋势主要检测到陕北，和极端降水事件发生更频繁地在陕南比在北部和中部陕西[33，34］.然而，以往的研究大多局限于历史时期陕西极端降水事件的特征。对未来的预测很少进行分析。本文利用RegCM4的高分辨率观测、模拟和预估资料，以极端降水指数为中心，研究了21世纪陕西省极端降水事件的变化规律。区域气候模式之一，能够描述在区域尺度上起作用的气候反馈机制，并能更好地反映区域气候变化[35］.这项关于降水极端变异性的研究不仅将为未来的气候变化提供洞察，而且还为风险减少措施和预警系统的发展提供了科学依据。

2.数据和方法

2．1.研究区域

本文选取陕西省为研究区域，陕西省位于中国西北东部，位于北纬31.7°N ~ 39.6°N，东经105.5°E ~ 111.2°E1). 陕西省由三个不同的自然区域组成：多山的南部地区（陕西南部，SS）、渭河流域（陕西中部，CS）和北部高地高原（陕西北部，NS）。秦山将陕西分为两大气候区，导致陕西省的水文条件由北向南变化。年降水总量因地区而异，从320到1258不等 嗯,北方的数量越少,南方的总量越大。大部分年降雨量发生在5月至9月之间。随着极端气候的频繁发生，包括冬季干旱、洪水和冰雹在内的自然灾害在陕西省十分普遍。

２.２.模型和数据

在本研究中，采用Abdus Salam国际理论物理中心（ICTP）的RegCM4以高分辨率捕捉陕西省的局部气候，并在局部尺度上生成详细的气候变化预测。区域气候模式系统RegCM最初由国家大气研究中心（NCAR）开发。与以前的版本（RegCM1、RegCM2和RegCM3）相比，最新版本的模型RegCM4在代码及其前后处理器的结构上进行了重大升级，并加入了一些新的物理参数化，使模型具有灵活性、可移植性和易用性。从过程研究到未来气候模拟，它可以很容易地以不同的分辨率应用于世界任何地区，进行广泛的研究。作为一个有限区域模型，本研究中的RegCM4由HadGEM2 ES的初始和横向边界条件驱动，HadGEM2 ES是一个耦合地球系统模型，在中等排放情景RCP4.5下，由英国气象局哈德利中心用于CMIP5百年模拟。模型在CORDEX-EA（东亚）上运行，中国大陆以（35°N，115°E）为中心，网格间距为0.25° × 1979-2098年期间的0.25°（经纬度）。采用社区土地模式（CLM）进行地表过程，并采用伊曼纽尔方案作为对流降水方案。在本研究中，海洋通量参数化遵循Zeng等人。该研究使用了陕西省的模型输出数据。

用于模式评估的观测降水资料，由中国国家气象信息中心(NMIC)提供http://data.cma.cn/)，采用2472个气象站0.5°× 0.5°(经纬度)空间分辨率的逐日降水观测资料进行插值。由于本文重点分析的是陕西省域，因此仅选取了82个1980-2009年陕西省的格点降水数据来验证模型的有效性。

我们选择了三个气候时期进行分析，并相应地分割模型输出数据集。按照IPCC第五次评估报告的建议，1986-2005年为参考期，2046-2065年为21世纪中期。由于模型模拟和预测是在1979 - 2098年连续运行的;最后20年2079-2098被定义为21世纪末。利用RegCM4模拟的参考时段降水与观测数据进行对比，验证了RegCM4模拟的效果，并利用其他两个时段的降水资料预测了RCP4.5情景下陕西未来极端降水的特征型。

2.3。方法

CCl/CLIVAR/JCOMM气候变化监测和指数联合专家组推荐的极端降水指数(EPIs) (http://etccdi.pacificclimate.org/)是一套主要关注极端降水的气候变化指数，并为这些极端降水的变化提供一些见解。它们可以评估极端事件的强度、频率和持续时间的许多方面的变化，并被广泛应用于许多研究中[36- - - - - -39］.In this study, six extreme precipitation indices (EPIs) were applied to reflect different aspects of extreme precipitation events in Shaanxi Province, including Rx1day, Rx5day, R95p, R10 mm, CDD, and SDII. The indices were calculated according to their definitions, as shown in Table1．除CDD外，所有的指数都是测量降水强度或频率的。CDD用于表示干旱期的长度。此外，R10 mm的选取考虑了陕西省普遍关注的降雨潜在变化对土壤侵蚀的影响。

为了便于比较和分析，将观测降水数据插值到与模式输出相同的空间分辨率上。双线性插值法是一种基于邻近网格单元计算网格位置值的技术。它使用4个最近邻来生成一个输出面。双线性插值利用最近邻的四个单元格，通过加权平均的方法来分配输出单元格值。最后，共329个空间分辨率为0.25°× 0.25°的网格覆盖研究区域。计算每个网格点的eip进行分析。采用相关分析方法分析RegCM4输出与观测数据的一致性。此外，利用线性回归算法对极端事件的趋势进行检测。将参考期与21世纪期的差异计算为气候变化。

3.模型仿真验证

3.1. 年和月平均降水模式

为了验证陕西省降水模拟模型的性能，我们首先将在1986 - 2005年期间进行了相应观测的模拟中的平均年度和月度降水。数字2结果表明:陕西省年平均降水量在800 mm/年以上时达到最大值，在400 mm/年以下时向南纬方向减少;CS区域的特征是降水量在400-800毫米/年左右。总的来说，该模式对整个区域都能很好地捕捉到这种降水模式。尽管RegCM4高估了陕西省大部分地区的年平均降水量，但其百分比偏差一般在±15%以内(见图)2 (c))．在某些地区，误差在±5%以内。

陕西省的降水量也表现出年内变化（见图）3.)．陕西省降水主要集中在汛期(5 - 9月)，占总降水的75%。冬季(1月、2月和12月)是最干旱的季节，最小总降水量平均在23 mm以下。RegCM4能较好地再现年降水循环，但低估了干旱月份(1月、3月和12月)的大部分降水，而高估了湿润月份的降水。但模型与观测值之间的差异相对较小，大多在±7%以内。

３．２．降水极值的空间分布

1986 - 2005年陕西省6个观测和模拟年平均EPIs的空间分布及模拟与观测的差异如图所示4．对于观察到的湿极端指数（除CDD所有指数），空间格局相似，在北南部和低值高值年平均降水量。通过CDD描述的连续干旱天表现出相反的分布。总体而言，RegCM4很可能重现环境绩效指标的空间格局，虽然湿极端指数的模拟值一般跨域高估。Rx1day的模拟值显示，低估主要表现在NS和SS的某些东南部的北部。最大高估可以与在40％以下的偏差的SS汉中区域中找到（参见图4（C））。对于RX5Day和R95P，汉中也发生了最大的积极偏差，分别具有大于65％和35％的值（见图）4(f)和4(我))。数字4(l)表明观测到的R10 mm与模拟的R10 mm的最大差值可以在SS中找到，幅度大于25%。CDD作为降水偏少的一个指标，在南北向部分地区和南北向中部部分地区被低估，负偏差高达−32%。SS在模拟中似乎比观测中更干燥(见图)4(o))。模拟的SDII普遍高于观测值，偏差高达21%。较低的SDII仅出现在CS中部部分地区、SS南部部分地区以及CS与SS之间的过渡区(见图)4(r))。

一般而言，陕西省模拟截止节的空间模式与观察结果密切一致，展示了从南北的明显区别。除CDD之外几乎所有EPI的模拟和观测值在SS地区较高，NS地区较小，这意味着SS地区的极端降水事件是最严重的事件，1986 - 2005年，NS地区遭受干旱事件．虽然观察和模拟之间的差异在域上变化，但偏差在较大的尺寸下±15％。此外，模型模拟和观察之间的指数的空间相关系数通常高于0.79（见表2)，说明高分辨率模型一般能较好地捕捉到6个EPIs的观测空间格局和数量。

4.21世纪降水预估

4.1。每月平均降水的预计变化

在21世纪中期（2046至2065年）和21世纪后期（2079年至2098年）的RCP4.5情景下预计的月平均降水量的年度周期图呈现5．预测的两个时段的年降水周期与参考时段相当相似，夏季7月降水量最大，冬季12月和1月降水量最小。但与参考时段相比，21世纪年总降水量在两个时段均有增加趋势。根据图6在21世纪中期，5 - 7月降水量明显增加，7月降水量大于20 mm。但在此期间，该省8月份的降雨量预计会减少。到21世纪末，陕西省降水量将从3月延长到7月。然而，从8月到9月，超过25毫米的降水量也会大幅减少。预测21世纪的月平均降水量变化表明，以强降水为特征的汛期(通常为5 - 9月)将提前开始，降水量的大幅增加将导致洪水频繁发生。

4．2．预估极端降水趋势

图中显示了1980-2098年期间EPIs的时间演变7．除CDD外，大部分EPIs在整个周期内均有中度增加，表明未来降水强度(Rx1day、Rx5day、R95p和SDII)和强降水频率(R10 mm)将增加。Rx1day区域平均趋势将增加0.81 mm/ 10年，在1%水平上有统计学意义。Rx5day和R95p分别呈现出0.27 mm/decade和1.75 mm/decade的正趋势。R10 mm的变化趋势为0.12 d/ 10年。CDD呈负趋势，为0.28 d/ 10 a，表明长期极端干旱程度较低。SDII趋势的幅度非常弱，为0.03 mm/d/ 10年。但是，除Rx1day外，其他EPIs的变化趋势在5%水平上不具有统计学意义，这可能与降水对温室气体的响应不佳有关。对于2006-2098年的预测期间，EPIs也有类似的结论，只有Rx1day指数显示了统计上显著的趋势，这里没有详细显示。

4.3。预估的极端降水时空变化

21世纪中期(2046-2065年)6个EPIs相对于参考时段的空间变化如图所示8．在陕西省观测到Rx1day的显著增加变化，特别是在北斯山脉北部，其值大于35%，该地区的部分地区可能超过40%(见图)8(一个))．在NS中可以发现rx5d明显增加，而主要在NS中该指数中度下降高达16%(见图)8（b）)．与Rx1day类似，北北侧R95p大幅增加，最大值超过35%(见图)8（c）)．一个relatively minor increase in the R10 mm dominates the central part of the CS and the northern part of the NS with the value up to 16%, referring to more heavy precipitation days in this area (see Figure8（d）)．作为干旱指标，CDD散落的负变化为-5％至-15％的陕西省，表明这些地区的降雨量更多（见图8（e）). SDII的增加变化主要出现在NS北部以及CS和SS之间的过渡带，变化范围约为5%–15%（见图）8 (f))．

21世纪末(2079-2098)，EPIs在整个领域的变化模式如图所示9．Rx1day在全省大部分地区仍呈现5%-25%左右的大范围正变化空间格局。在东南地区，该指数显著上升，超过55%(见图)9（a）)．陕西省西部更多地区将由％和-25％之间-5在Rx5day负的变化，尤其是在延安，榆林之间的边界区域的影响（见图9（b）)．同时，陕西省大部分地区的R95p都出现了正向变化，尤其是SS的安康地区，增幅明显超过30%(见图)9 (c)). R10 在SS的东南部，mm将从5%适度增加到15%，尽管在−在延安和榆林之间的边界地带发现了18%（见图）9 (d))．CDD的指数仍然显示在整个区域小的变化（见图9 (e))．根据图9 (f)其中，延安与榆林交界区SDII主要呈下降趋势，而南海道东南部SDII则呈上升趋势。

5。结论

利用中国国家气象信息中心(NMIC)提供的格点观测资料和RegCM4对中国的高分辨率气候变化模拟和预估结果，对陕西省未来极端降水进行了研究。用于量化极端降水的极端降水指数包括Rx1day、Rx5day、R95p、R10 mm、CDD和SDII。1986-2005年期间可作为今后变化的参考。通过将模型结果与观测结果进行比较，验证了模型的性能。在RCP4.5情景下，分析了2046-2065和2079-2098两个时段极端指数未来变化的空间格局和时间演变。通过分析，我们总结了一些主要的发现如下:（1）基于上述型号的验证，雷普尔姆4一般估计模拟年度和一定的月份沉淀可能是由于区域气候模型的不确定性和迫使情景的不确定性。关于年降水量和EPIS的分布模式，该模型在参考期间再现从南方向北方的减少梯度的特征（除了CDD，显示反向分布）。这一发现与以前的研究一致，如Liu等人所讨论的。和江等人。[33，34结果表明，极端降水事件与年降水量具有较高的一致性，陕西南部发生频率高于陕北和陕中。RegCM4能够较好地捕捉陕西省现代气候条件下所有EPIs的年降水周期和空间格局，但模拟结果与观测结果存在一定差异。（2）21世纪的两个时期,月降雨量的intra-annual分布相似的参考,在汛期降雨量最多的冬季最低,暗示沉淀量由于汛期暴雨事件占总数的很大一部分。21世纪中期降水量总体上在5 - 7月增加，21世纪后期降水总体上在3 - 7月增加，表明陕西省汛期将提前到来。（3）在RCP4.5情景下对21世纪中期和后期的降水极值预估中，对1980-2098年EPIs的时间演变进行了考察，结果表明:Rx1day、Rx5day、R95p、R10 mm和SDII等湿极值指数均呈增加趋势。同时，连续干旱天数呈下降趋势。这些结果表明，陕西省可能面临强度和频率都更强的极端降水事件。但由于降水对多种因素敏感，对温室气体的响应不一致，只有Rx1day趋势在1%水平上有统计学意义。（4）21世纪中后期湿极端指数Rx1day和R95p的空间变化以正变化为主。其他指标在陕西省均表现出空间变异性。南水北调北部被称为干旱地区，但到21世纪中叶其指数将显著增加，预计将经历更强的暴雨，这可能会缓解干旱的南水北调的干旱风险。到21世纪末，延安与榆林交界带的Rx5day、r10mm和SDII变化明显减弱。降水极端事件的发生将在未来加剧，特别是在21世纪末。虽然对陕西省降水极值的预估研究较少，但EPIs的总体预估变化与周边或更广阔的区域(如黄土高原、西北干旱区、黄河流域)基本相似[40- - - - - -42］.

总之，结果改善了在21世纪陕西省对陕西省极端降水事件的理解。然而，降水模式非常复杂，受到不同地形和大规模循环的影响。我们的分析仅基于RCP4.5场景下REGCM4的模拟和投影。因此，进一步研究是必要的对沉淀极端的模拟和预测的不确定性分析。此外，为了更完整地了解降低极端的降水量如何变化，需要更多的模型模拟和发射方案来开发更强大的结论，并提供更多信息，以评估气候变化对水文过程的影响，水资源，生态系统。

数据可用性

支持本研究结果的观测降水资料已储存在中国国家气象信息中心(http://data.cma.cn/)．用于支持本研究结果的模型输出数据可根据要求从通讯作者处获得。

的利益冲突

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

致谢

作者感谢中国科学院大气物理研究所LASG为本研究提供RegCM4的模式输出数据。本研究由中国科学院大气物理研究所2018年LASG开放研究项目和北京建工集团研究计划(SGGA1427000000002016002)资助。关键词:大气物理，高强度，高强度，数值模拟，数值模拟

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