基于RegCM4的长江上游流域21世纪中期夏季降水预估

黄 亚，肖伟华，侯保灯，侯贵兵

(1.中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100038；2.河海大学海洋学院，江苏 南京 210098；3.中水珠江规划勘测设计有限公司，广东 广州 510610)

0 引 言

近年来，随着气温的显著升高，区域降水时空分布特征也发生了变化[1-3]。以洪水、干旱或其他灾害为代表的极端气候和天气事件频繁发生[4-5]，并对农业、能源、森林植被、城市建设、水资源与环境产生直接或间接影响[6-7]。准确理解和预测降水变化特征对于水资源的有效管理，应对气候变化的各种风险，制定适应和减缓气候变化的应对措施至关重要[8]。

长江上游流域占长江全流域面积约59%，由于同时受到南亚季风和东亚季风的影响，拥有独特的复杂区域气候和降水机制[9-10]，是我国洪水灾害的多发地区。区域气候模式RegCM4作为中小尺度天气气候以及水文变化研究的有效工具已经被广泛应用于长江流域。在以往的研究中，预测未来长江流域降水量和强降水事件的发生概率将有所增加，但降水变化在流域内不同地区差异很大[11-13]。这些研究主要关注对长江流域的年尺度或季节尺度降水量的定量评估和远期预测，对高频降水的未来预估关注较少。为了有效管理水资源、应对灾害风险，制定灾害预防措施，更短时间尺度的分析就变得至关重要。气候变化带来的各种潜在风险，如短历时强降水引起的城市内涝、大坝溃坝、干旱等，需进一步深入理解和预估在小时间尺度上不同降水类型的变化特征。

本研究采用CSIRO-MK3.6.0和MPI-ESM-MR驱动RegCM4，预估21世纪中期(2021年～2050年)在2种RCPs情景下的长江上游流域夏季降水变化特征，并对引起流域降水时空变化的原因进行讨论分析。该研究可加深对气候变化下长江上游流域降水变化特征的认识，为进一步制定适应性措施提供科学依据。

1 试验设计与数据来源

RegCM4是由意大利国际理论物理中心开发的区域气候模型[14]，该模型已广泛用于东亚区域气候模拟。本研究采用高学杰等[15]针对中国的RegCM4配置方案，该方案对中国气候具有良好的模拟能力。模型模拟区涵盖整个东亚地区，研究区仅取长江上游流域相关区域(见图1)。本研究中将基准期和未来期分别设为1971年～2000年和2021年～2050年。未来期与基准期的差异被认为是长江上游流域在21世纪中期的降水变化。

图1 研究区地形及子区域划分

研究采用澳大利亚联邦科学与工业研究组织研制的CSIRO-MK3.6.0[16]以及德国马克斯普朗克研究所研制的MPI-ESM-MR[17]的历史情景、RCP4.5以及RCP8.5情景结果作为模型侧边界场；同时，采用欧洲中期天气预报中心研发的ERA-Interim再分析数据[18]评估不同侧边界场对基准期降水模拟结果的影响。为评估ERA-Interim(简称“RG_ERA”)、CSIRO-MK3.6.0(简称“RG_CS”)以及MPI-ESM-MR(简称“RG_MPI”)为侧边界条件的动力降尺度模拟试验对当前夏季降水的模拟能力，采用CN05.1[19]和CRU[20]观测降水数据进行评估。采用非参数Mann-Kendall法[21-22]分析气象要素变化趋势。统计分析对流有效位能(CAPE)、对流抑制能(CIN)有助于判断长江上游流域对流活动变化情况。同时，统计连续干旱日数(CDD)、CDD周期超过两天的数量(NCDD)以及强降水对夏季降水总量的贡献率(Pre90th)用于分析降水变化特征。

2 结果分析

2.1 降水模拟性能检验

图2为观测和模拟的基准期夏季降水量空间分布以及各组试验(RG_ERA、RG_CS以及RG_MPI)相对于观测(CN05.1和CRU)的模拟偏差比。与CN05.1相比，CRU中长江上游降水低估约20%，在流域东南部降水高估约10%(见图2c)。如图2所示，RG_ERA、RG_CS以及RG_MPI动力降尺度试验能够捕捉到流域主要的降水空间格局，但存在于边界初始场的偏差被引入到试验结果中。长江上游流域降水主要集中在东南部，夏季降水量约750～1 000 mm(见图2a、2b)。如图2d、2h、2l所示，动力降尺度前的3组数据在流域中部有明显的降水中心，且降水量高于观测值。与观测的夏季降水相比，RegCM4模拟的长江上游降水总体高估。ERA-Interim降尺度前的降水空间格局与观测最为接近；但降尺度后RG_ERA与RG_MPI和RG_CS具有几乎相同的降水空间格局以及模拟偏差，流域西部降水高估在一倍以上，东部降水低估约10%～20%(见图2f、2g、2j、2k、2n、2o)。以往的研究表明，RegCM对降水的模拟有明显的系统偏差，尤其是在地形复杂的山区[23]。

图2 多年平均夏季降水(mm)空间分布及相应偏差百分比(%)

图3a为流域夏季观测(CN05.1)和模拟(RG_EAR、RG_CS以及RG_MPI)的日降水量以及对流性降水对日降水的贡献率。RG_ERA模拟的对流降水对总降水的贡献在6月～7月基本维持在80%～90%，RG_CS和RG_MPI模拟结果与RG_ERA相似。RegCM4模拟的流域夜间和清晨降水峰值与观测较为接近，但模拟的下午时段(14∶00～18∶00)降水存在高估，并且75%～90%来源于过高的对流降水(见图3b)。与观测相比，所有模拟试验都低估夏季强降水(>25 mm/d)，但高估弱降水(1～10 mm/d)(见图3c)。总的来说，RG_ERA、RG_CS以及RG_MPI 能在一定程度上再现长江上游夏季降水变化特征，但对于白天降水存在较大湿偏差。这在以往的研究中也被发现[24-25]，可能与模型中对流参数化方案不完善有关[26]。

图3 基准期降水量及降水强度

2.2 未来降水变化预估

图4为未来RG_CS和RG_MPI分别在RCP4.5和RCP8.5情景下的夏季降水(TPR)、对流降水(CPR)以及非对流降水(NCPR)相对于基准期的变化量，框图为流域夏季降水距平年际趋势。与基准期相比，未来夏季降水在四川盆地西北部将显著增加，在盆地东南部将显著减少(见图4)。RG_CS和RG_MPI预估的夏季降水多年平均变化量在RCP4.5情景下分别为0.19 mm/d和0.16 mm/d，在RCP8.5情景下分别为0.1 mm/d和0.08 mm/d(见表1)。RG_CS 和RG_MPI预估的对流性降水在RCP4.5情景下分别增加了0.2 mm/d和0.11 mm/d，在RCP8.5情景下分别增加了0.14 mm/d和0.01 mm/d(见表1)。

图4 夏季降水较基准期的多年平均变化量(黑点表示变化通过95%的显著性水平t检验)

表1 长江上游流域夏季降水多年平均变化量 mm/d

为了进一步分析长江流域夏季降水类型以及结构变化特征，图5和图6分别给出了3个子区域的日降水量以及降水强度的变化情况。RegCM4模拟的降水主要发生在白天下午时段，对流降水对总降水的贡献超过80%，而夜间贡献率减少约30%。RG_MPI 和RG_CS模拟的流域东部、西南部以及西北部的夏季降水与对流性降水之间的相关系数分别为0.994/0.989，0.906/0.913以及0.978/0.985(p<0.01)。对流性降水对流域东部、西南部以及西北部夏季降水的贡献差异较大。其中，贡献率最大的东部地区达到85%左右，西南部和西北部分别为69%和63%。预测长江上游流域整体的降水空间变化差异明显，夏季降水在东部以减少为主，而西北部以增加为主，且降水变化在白天通常大于夜间(见图5)。

图5 未来夏季降水日过程变化

与降水日过程变化类似，降水强度的变化在流域东西部也存在明显差异(见图6)。预测流域东部弱降水(<5 mm/d)占总降水的60%以上，并且轻微增加，而大于5 mm/d的降水减少(见图6a)。西南部夏季弱降水同样轻微增加；但是弱降水对夏季降水的贡献不到20%。5～10 mm/d的降水对西南部夏季降水贡献约70%，这部分降水将减少。与东部和西北部相比，西南部25 mm/d强度以上的降水对总降水贡献最大，西南部部25 mm/d以上强度降水将增加。西北部弱降水对夏季降水贡献约35%，5～10 mm/d和大于10 mm/d的降水分别占总降水的35%和30%。西北部10 mm/d以下降水(占总降水的70%)将减少，而10 mm/d以上的将增加。未来西部山区比东部面临强降水的概率更大，强降水概率增加使得未来流域西部山区面临的自然灾害风险增加(如：山体滑坡、泥石流、洪水)。

图6 未来夏季降水强度分布

3 讨 论

区域降水主要受水汽及垂直运动影响[27-28]，这在长江流域夏季降水中十分明显[29]。图7为长江上游流域面平均纬向风、经向风、垂直速度以及比湿等大气要素的垂直剖面变化量。西南季风所携带的大量水汽是流域夏季可降水量的主要来源[30]，预测结果显示对流层低层的风速和大气中的水汽含量都将增加。这有利于产生更多降水(见图7a、7b、7d)，而垂直上升运动的减弱会影响对流活动，进而影响对流降水(见图7c)。

图7 未来夏季气候要素垂直变化

地形强迫会加剧大气中水汽的上升运动[31]，当水汽越过高山时，降水量会随着坡面上升到特定高度而急剧增加，导致70%以上降水都落在迎风坡[32]。因此，流入研究区内的水汽在环流影响下聚集在四川盆地西部山区并在地形抬升下在迎风坡形成大量降水(见图4)。然而，地形强迫对降水的影响有限，如位于流域东南地区海拔相对较低的大娄山和方斗山。图8为RG_CS和RG_MPI模拟的未来流域东部散度和水汽输送在850 hPa较基准期的变化量。就基准期而言，环绕四川盆地的山区水汽辐合，而四川盆地以及流域东南海拔较低的地区水汽辐散。未来流域山区水汽辐合与盆地水汽辐散都将进一步增强(见图8)，表明气候变化对于流域山区降水机制的作用增强。

图8 未来850 hPa高度处的夏季水汽散度和水汽输送(矢量箭头)空间分布变化(黑点表示散度变化通过95%置信水平t检验)

图9为RG_CS的ΔCIN，ΔCAPE和3个统计指数(ΔCDD、ΔNCDD、ΔPre90th)在RCP4.5和RCP8.5情景下相对于基准期的变化散点图。如图9所示，ΔCIN与ΔCDD和ΔNCDD存在显著正相关性(p<0.01)，与ΔPre90th存在显著负相关性(p<0.01)，而ΔCAPE与这三个统计指数的关系与ΔCIN相反。在ΔCIN中ΔCDD，ΔNCDD以及ΔPre90th的变化趋势明显高于在ΔCAPE中的变化趋势，且ΔPre90th对ΔCIN的变化最敏感。如图2e、2i、2m所示，流域东南山区有明显雨带，随着CIN对流抑制作用增强，水汽从流域东南边缘进入以后，在方斗山和大娄山地形强迫下不足以达到新的自由对流高度，因此使得该地区降水大量减少，更多可用水汽被输送到四川盆地西部，为四川盆地西部山区形成大量降水提供充足的水汽(图4左列)。

CAPE的变化更依赖于低层水汽含量的变化，CIN则更依赖于温度的变化[33]。预测在RCP情景下的未来流域气温和比湿相比于基准期均显著增加。在流域东部气温增幅最大，但比湿增幅最小，因而使得流域东部地区降水受到CIN的影响略大于CAPE。与RCP4.5情景相比，RCP8.5情景下更高的气温增幅意味着流域东部区域受到更强的对流抑制，导致降水减少(见图9)。预测随着温度的升高，流域东西部间的降水空间差异将会扩大，东南地区干旱少雨的风险增强。

图9 RG_CS模拟的RCP4.5(a、c、e)和RCP8.5(b、d、f)情景下对流活动指数与CDD、NCDD和Pre90th散点关系

4 结 论

本研究利用CSIRO-MK3.6.0和MPI-ESM-MR作为降尺度试验的初始边界场预测了长江上游流域21世纪中期夏季降水在RCP4.5和RCP8.5情景下的变化特征，并且讨论了引起降水时空特征变化的可能原因，主要结论为：

(1)RG_ERA，RG_CS以及RG_MPI能够在一定程度上再现长江上游夏季降水空间分布特征及夜间降水过程。但西北山区偏湿80%以上，东部盆地及平原地区偏干10%～20%，湿偏差主要由对流降水高估造成。

(2)RG_CS和RG_MPI预测在RCP4.5和RCP8.5情景下2021年～2050年间的长江上游流域夏季降水无明显变化趋势，多年平均夏季降水较基准期略有增加。夏季降水在流域东西部变化差异明显，东部海拔较低的盆地及平原地区显著减少，西部山区则显著增加。夏季降水变化主要受对流性降水影响，流域东部降水受对流性降水的影响最大，且在白天下午时段变幅最大。

(3)预测长江上游流域西部山区的强降水事件发生概率增加，该地区面临的洪涝灾害风险增大。在全球变暖背景下，CIN的增强是流域东部地区降水显著减少的主要因素，而可用水汽含量的增加则是流域西部山区降水显著增加的主要因素。随着气温的进一步升高，流域东部和西部的气候分别趋于暖干和暖湿，这将对流域地表水文过程造成巨大的影响。

本研究的结果依赖于模式的模拟能力，GCM和RCM都存在显著的系统误差，这些误差都可能会影响未来降水变化的预估结果。此外，该研究中仅利用两个GCM分别驱动RegCM4，模拟结果具有不确定性。未来将继续采用多个GCM和RCM的交叉组合进行实验，有利于评估模式不确定性对预估结果的可能影响。