统计工具来生成潜在未来气候水文应用程序场景

文摘

全球变暖与温室气体排放将修改在未来水资源的可用性。方法和工具来评估气候变化的影响是对决策有用。在这个工作,一个新的工具来生成潜在未来气候情景在水资源系统中从历史和区域气候模型的信息了。理由工具允许未来的一代一系列降水、温度(最大和最小值,意思是,)和潜在蒸散。它是一个有价值的工具,用于评估气候变化的影响在水文应用程序,因为这些变量水循环中扮演了一个重要的角色,它可以适用于任何情况下的研究。工具使用不同的方法和统计校正技术来生成单个局部预测和乐团。non-equifeasible乐团是由结合个人预测的控制或纠正控制仿真有更好的适合历史系列基本和干旱统计。在这部作品中,工具,和实现的方法。它也应用于案例研究来说明这个工具是如何工作的。之前测试的工具是不同类型的水资源系统,涵盖不同的空间尺度上(流域、含水层、山脉和国家),获得令人满意的结果。 The local future scenarios can be propagated through appropriate hydrological models to study the impacts on other variables (e.g., aquifer recharge, chloride concentration in coastal aquifers, streamflow, snow cover area, and snow depth). The tool is also useful in quantifying the uncertainties of the future scenarios by combining them with stochastic weather generators.

1。介绍

适应气候变化(CC)是人类将面临的最大挑战之一,在未来几十年里1,2]。这是相关的温室气体排放,主要是人为二氧化碳排放(3]。CC是被科学界接受和大部分的社会4]。在过去的几十年里,前所未有的变化(温度增量(T大气和海洋的),降水的时空变化(变化P)(包括更多的极端事件),减少冰,雪,和地下水的水平,以及海平面上升)曾被观察到2,5]。第五次评估报告(AR5)的政府间气候变化专门委员会(IPCC) (3)包括四个未来轨迹人为二氧化碳排放的21世纪,被称为代表浓度通路(rcp)。从这些轨迹,不同气候机构和组织开发区域气候模型(rcm)的数据协调和收集的世界气候研究计划(塑)通过CORDEX项目(6]。

尽管多个不确定性与rcm,他们提供有价值的信息,可以用于进一步的评估和决策7,8]。水系统,对生命至关重要,并将其中最受CC。一般来说,CC将修改气候变量的时空变异性。其中,P和T是主要的控制水文循环的变量(9,10]。决策者应该有足够的信息关于这些系统将改变在未来设计适当的适应策略。出于这个原因,当地的场景CC必须来自气候模型模拟分析对水资源的影响(WR)系统。

潜在的当地未来的场景P和TCC可以用来传播的影响在其他水文变量在不同的系统中,如流域(11,12],含水层[13,14),和山脉15,16]。rcm包括控制和未来的模拟P和T其他气候变量。然而,RCM模拟不能直接使用由于高数量的不确定性17,18]。统计控制系列可以很多不同的历史提供的统计数据或观察时间序列考虑基线期。因此,提供的时间序列rcm必须纠正(19,20.]在使用其他应用程序,生成本地特定WR系列系统。

可以使用不同的统计校正技术,如第一和二阶力矩或回归校正方法。他们有不同程度的复杂性和可以有不同的精度。这些修正技术可以应用在两种概念的方法:偏差纠正和δ改变(21,22]。rcm和/或修正技术可以评价比较控制或纠正控制仿真系列的历史信息。Equifeasible和non-equifeasible(定义通过给予更多的重量更可靠的预测)的各个个体预测可以用来获得更健壮的预测(23]。潜在局部场景的生成,通过修正的rcm模拟,涉及到几个重要的任务(选择rcm, rcp和引用和以后各期负担的费用,和/或全球变暖的程度和应用程序的修正方法和技术),应该在解决水文变量的传播影响。因此,工具和方法,为水文应用自动化的过程是有价值的。一些工具可以生成当地未来气候情景。大部分都是集中在偏差纠正方法使用不同的校正技术主要是基于数据的统计分布(例如,qmap [24]和CMhyd [25])。然而,据我们所知,不同的校正技术的应用在三角洲改变方法需要生成的特定情形下未来的视野和/或水平的全球变暖,没有被包含在一个工具。另一方面,这些工具不包括创建non-equifeasible集合体的选项的预测不同的权重根据rcm的可靠性和校正技术参加一些基本的统计数据和/或干旱。在这项工作中,这些可能性。

提出了一种新的工具来生成未来CC水文应用程序场景。理由(代未来CC水文应用场景)工具生成分布式未来每月的系列P,T(最大、最小和平均)和潜在蒸散(ETP)使用历史系列和RCM模拟作为输入。这个工具集成了一些方法论方面研究了在以前的作品(12,26](代个人预测和创建集合)和新潜力(RCM的周期识别用于一个特定的地方变暖和一代的ETP)预测到一个直观的命令行界面适用于任何情况下的研究。工具的主要优点是:(1)任何情况下研究其适用性和一系列的数据(RCM, rcp,模拟时间等),(2)它只需要历史数据和RCM模拟生成潜在的未来场景,(3)它允许使用不同的方法和统计校正技术,和(4)生成个人当地预测和乐团,包括equifeasible和non-equifeasible方法考虑到近似的历史基本和干旱统计。

生成未来情景的理由工具允许不同的可能性,可用于不同的目的根据用户的利益:——特定级别的地方变暖与未来特定时期:用户可以有兴趣学习或者说是在不同的可用性rcm或知道该系统将改变根据定义的变暖。——某个预测的各个预测:基于多准则分析(8),他们允许选择个人预测提供一些选择最好的近似基本统计信息(第一,第二,或第三)或干旱统计数据(频率、强度、大小和持续时间),由运行理论应用到评估标准降水指数(SPI)系列的研究变量。他们还允许定义乐团场景相结合所选个人预测。第一个选项是显示量化不确定性通过几个rcm,第二个获得更可靠的预测平均值。——根据用户的喜好不同的变量:P、最大和最小T和ETP。

这些未来的场景也有用CC评估的影响在一个系统的可用性,或者说是传播气候输入其他变量与适当的水文模型。

2。描述的工具:数据、方法和结果的例子

图1显示了一个流程图的方法实现工具理由生成潜在的气候情景评估影响WR系统。工具,其中包括四子程序,完全用Fortran编写的90年,可以执行下一个命令行界面。的描述输入、参数、子程序和工具的输出如图2。

目标是使用历史足够长的时间每月系列P和T(最大、最小和平均)生成未来潜在的他们当地的气候情况。它还包括一个计算ETP的子例程。注意,每月系列应该是完整的(没有缺陷)和数据的质量应该由用户进行评估,以确保它们代表的气候学研究的领域。系列适用于点对应于仪表测量(在这种差距必须之前完成)或者分布式领域,此前估计与适当的网格方法。注意,在任何情况下,这些系列的采用历史参考。个别地方系列使用子程序来生成的inpro.exe需要作为输入每月的一系列气候变量和参数l,N,米代表系列的长度(几个月),点的数量或站在案例研究中,和代码(从1到RCM的数量考虑),代表了RCM,分别。历史系列应该足够长以满足平稳性的假设的统计数据。如果系列不够长,它们可能包括干旱或湿时间系列的修改数据,使他们不能代表基线期。建议至少30年(12,27]。对未来的选择预测,该工具允许两种可能性:(1)修复未来地平线(具体时间)或(2)使用一个增量的意思T(例如,局部变暖1°C)对的值采用历史参考。第二个过程可以通过使用子例程search.exe。它需要输入数据的未来仿真系列T对于每个RCM考虑可用的整个时期,采用经度(例如,30年)为参考时间,和的平均增量T。这个子程序识别未来期和经度等于历史(例如,30年)固定地方变暖对历史。子程序计算移动平均线考虑聚合窗口等于未来的考虑长度模拟系列和比较这些值与仿真系列的参考。这些增加的T代表不同级别的地方变暖。的T和P系列所确定的时期将被用于执行本系列的统计校正生成局部场景实现采用变暖标准。

在这项工作中,我们应用一个案例研究,作为一个例子来说明未来工具生成一系列的气候变量。历史系列采用对应一个点(位于格拉纳达省,南西班牙)(纬度,经度:−4.0877:37.3789,海拔高度:1016米a.s.l)所使用的网格Spain02 v04项目(28]。这个项目包括P和T为西班牙大陆内插。CC获得的信息从CORDEX rcm项目(6]。我们选择两个rcm (CCLM4-8-17嵌套CNRM-CM5和WRF331F IPSL-CM5A-MR嵌套)和最悲观的情形(RCP8.5)。两个项目使用相同的网格为西班牙(12.5公里)的空间分辨率。

使用子程序search.exe,我们计算一个30年移动平均值时,允许我们识别一个特定的变暖。图3显示温度的增加对参考时期(1971 - 2000)两个rcm的考虑,不同的未来。

在这项研究中,我们选择了相同的未来时期(2071 - 2100)的生成场景。注意,如果选择了一个特定的地方变暖,不同时期(时间约束的实现)为每个RCM应该考虑。例如,在我们的案例中,一个当地的气候变暖的2071 - 2100年达到4°C的CCLM4-8-17嵌套CNRM-CM5和2064 - 2093年在IPSL-CM5A-MR WRF331F嵌套(见图3)。

子例程inpro.exe使用两种概念的方法(偏差纠正和δ变化)和三个校正技术,由一个转换函数,定义生成未来潜在的场景(见图1)。偏差纠正的方法定义了一个变换函数修改控制仿真系列的另一个统计数据更类似于历史的。相同的功能应用于未来仿真系列假设历史数据之间的偏差和RCM模拟将在未来保持不变(29日,30.]。另一方面,三角洲改变方法假设rcm提供好的近似之间的相对变化的未来和控制仿真,并应用这些更改历史系列产生未来的预测(22,31日]。注意,三角洲改变方法不正确RCM模拟;它只修改历史系列获得未来。的观点的工具,偏差纠正和增量变化之间的主要区别是,首先生成修正控制每个校正技术和RCM系列。该工具允许使用三种不同的校正技术:第一时刻校正(代码1),第一和第二时刻校正(代码2),和线性回归(代码3)(见图2)。这些技术,与分位数映射技术,不承担特定的统计分布的数据。不同的校正技术是应用于每月的规模。在第一时刻调整,执行转换函数只考虑平均价值,而第一和第二时刻认为平均值和标准偏差校正技术。转换函数线性回归中阐述了通过历史数据和控制之间的拟合回归模型模拟之间的偏差修正方法和控制仿真和未来仿真的增量变化的方法。注意,该工具使用最好的线性配合并提供相关系数(R²)。用户应该决定其准确性是否足够。在这个作品中给出的案例研究,R²高于0.85 RCM CCLM4-8-17嵌套CNRM-CM5和0.67 WRF331F IPSL-CM5A-MR在嵌套的吗P。在的情况下T这些值分别是0.70和0.75。图4显示了历史数据和个人获得的预测P和T的案例研究。意味着一年的月平均结果已经在图表示5。

生成的场景可以作为单个局部预测或创建集合体的可以生产更健壮的气候情景比基于单一投影(23]。子例程ensen.exe允许生成四个人预测的集合体。其中两个是由结合,equifeasible成员,所有应用所产生的个人预测三角洲改变或偏差纠正的方法(见图2)。只定义了两个其他选项结合noneliminated预测多目标分析的两种方法(δ变化和偏差纠正)。工具允许性能的多目标分析只考虑基本统计信息(标准偏差,和不对称系数)或也包括干旱统计数据(时间、大小和强度)。干旱统计应用运行理论计算了相应的SPI月度系列(12,32]。干旱统计系列计算考虑不同阈值的SPI值(它覆盖整个范围的负的SPI获得)来定义干旱时期。计算的SPI,发生的概率PRCM模拟是通过使用历史系列的参数校准执行一个适当的比较(12]。在这个分析中,一个RCM或RCM和校正技术是消除(主导解决方案多目标术语),如果另一个投影有更好的适合所有的历史数据统计。指数用来衡量拟合优度的意思是二次模拟之间的差异和历史系列的平方除以平均每个统计的历史价值。这个指数应用于每个统计。该工具还包括一个阈值(用户可以修改),允许我们定义当一个方法被认为是明显比别人对一个特定的数据。这个阈值,单位为百分比的相对差异,让我们假设特定的一些统计数据的差异并不显著。考虑的例子中,这个阈值被认为是3%。子例程ensen.exe还生成的文件dominated.txt和statistics.txt。第一个表示rcm的组合和技术(偏差纠正的方法)和rcm(δ变化的方法),主导解决方案。这些解决方案是消除获得non-equifeasible集合体。第二个文件包含指数的值用于多目标分析。案例研究,结合第二RCM (IPSL-CM5A-MR WRF331F嵌套)和第一校正技术(第一时刻校正)被确认为主导的解决方案。的平均值P和T获得了标准差的集合体和案例研究在图表示6。在三角洲的情况下改变,equifeasible和多目标主导的乐团是等价的,因为没有办法参加两个rcm考虑。在案例研究中,一个重要的减少P(平均23.7%)的四个乐团和增加T(平均32.6%)的四个乐团。对标准差的情况P,乐团显示较低价值除了秋天一些乐团预测变化的增量。在温度的情况下,偏差纠正方法预测较低的可变性和δ变化趋于更高的可变性。

最后,该工具还允许计算历史和未来的ETP系列的子例程ETP.exe。此子程序使用哈格里夫斯的方法(33,34),需要作为输入的历史和未来集合体(或者个人预测)的最大和最小T和每个位置的纬度或站。该工具使用修改后的方法提出的萨马尼(35]。该方法使用列表值(根据纬度)来计算太阳辐射。还需要说明如果研究区位于沿海或非沿海区域确定一个经验系数,应不同的内陆地区和沿海地区36]。的意思是历史和未来的ETP案例研究已经在图表示7。总体效果四个未来的平均增量ETP的历史数据是31.8%。

3所示。效用和讨论

因为工具允许纠正未来气候模拟使用观察系列rcm的减少不确定性。工具要求完成月度系列(没有缺陷)和一个适当的质量评估,以确保他们所代表的气候学的案例研究。这些修正预测是合理的场景,打算一段时间或平均增量的代表T(本地或全球变暖)。政府间气候变化专门委员会在它的一些最新报道选择使用意味着全球变暖的增量,以更好地达到用户和决策者(例如,37])。这种方法太[所包含的一些研究工作38,39]。可以生成多个未来系列相同的气候条件。天气随机生成器(SWG)提供多个合成时间序列位置或多个位置的天气数据统计特性的基础上观察到的气候在这些位置40,41]。大量的作品采用SWG CC评估的影响(42,43]。这项工作中提供的工具可以结合SWG生成多个当地一系列潜在的未来场景的CC可以满足水文模型量化预测的不确定性通过蒙特卡罗分析(44,45]。

在引言部分指出,因为工具的主要优势之一是其适用性不同的案例研究。近年来,两个子程序的工具(inpro.exe和ensen.exe)已被用来产生潜在的场景CC评估不同类型的或者说是系统的影响。这是测试用例覆盖不同的空间尺度上:国家(26],盆地[12],含水层[14,46,47),和山脉16,48]。此外,当地的场景中使用的工具产生的CC已经传播到不同的变量在不同的案例研究:充电(16,26),地面沉降47),和积雪面积(48]。工具已经被证明是有效的水文应用和可能导致分析支持被专家和公众参与决策过程(49,50]。

所有引用的应用程序对应于案例研究位于西班牙,在重要的减少P和增量T预计由于CC。该工具还允许量化气候变量的变异性季节性的变化和月度规模。这变化通常会更高由于CC (51,52]。的情况下显示,在这项研究中,预测更高可变性的工具P在秋天。在的情况下T可变性,三角洲改变乐团演出高于历史数据(见图6)。

我们已经开发出一种通用工具,使用一些校正技术(第一时刻调整,第一和第二时刻修正,和线性回归)。它不包括校正技术累积分布函数的基础上,已被受雇于其他作者,效果很好(53,54]。然而,这些技术之间的差异和更简单的技术,作为第一和第二时刻修正,不重要的水文应用程序我们已经测试了他们(12]。另一方面,该工具使用和生成月度系列。这可能是一些水文日常使用的应用程序数据的不便(55- - - - - -57]。测试生成每日数据的可能性,但如果应用二次矩修正,它可能产生负的P。如果这些值转移到零,本系列的统计数据会从rcm可以更改(修改和信息31日]。然而,每月系列可以转化为日常使用的日常模式分布的月度历史值分配每月生成的未来值(48]。

另一方面,当地的未来情景可以通过适当的传播水文模型研究对其他变量的影响(例如,含水层充电或放电26),氯浓度在沿海含水层(46),流速及流水量,积雪地区,积雪深度(48])。他们甚至可以与其他传播模型来评估nonhydrological物理变量(例如,沉降(47])。

4所示。结论

在这部作品中,新工具,生成未来当地CC的场景,已经提出。这个工具适用于任何案例研究,需要历史和RCM仿真信息生成单个局部预测。生成的未来情景可以用作个人当地预测或创建集合体的可以生产更健壮的气候情景考虑基本和干旱统计数据。未来的工具还允许测定模拟时期从特定的增量的意思T(当地的气候变暖情况)和传播的影响TETP。

案例研究(位于南西班牙)用来说明工具的功能,一个重要的减少P(平均23.7%)和一个增量T和ETP(意思分别为32.6%和31.8%)。

两个子程序工具已被证明是有效的为不同尺度的应用和时空分辨率在以前的工作(参见上一节)。这个工具也可以加上适当的水文模型传播的影响其他水文变量或SWG CC评估的不确定性在这些模型生成的未来情景。

数据可用性

历史数据和RCM模拟用于支持本研究的发现来自之前报道的研究和数据集,已被引用。本研究中所开发的软件可以用于研究目的的要求相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究支持的部分研究项目SIGLO-AN (rti2018 - 101397 b - i00)从西班牙科技部创新和大学(降Estatal de我+ D + Orientada洛里特•de la皇家社会)和GeoE.171.008-TACTIC项目GeoERA组织由欧盟资助的地平线2020研究和创新项目。

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