我国西北地区干湿变化特征及其未来预估

李学武 张京朋 赵天保 李福原 赵廷宁

1 国家林业和草原局林草调查规划院，北京 100714

2 北京林业大学水土保持学院，北京 100083

3 河海大学海洋学院，南京 210098

4 西北农林科技大学资源环境学院，陕西杨凌 712100

5 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候—环境重点实验室，北京 100029

1 引言

我国西北地区深居亚欧大陆腹地，远离海洋，地形地貌复杂，同时受到青藏高原大地形的阻挡，水汽难以抵达，使得该区域降水稀少，生态环境脆弱，是气候和生态系统的过渡地带，对气候变化极其敏感（张强等,2000），是近百年来增温最显著的区域之一（Huang et al.,2017a）。其气候变化不仅持续影响着该地区的生态环境、水资源安全及自然灾害风险，还直接关乎国家西部大开发、黄河流域生态保护和高质量发展大计。因此，长期以来西北地区的气候变化一直是国内外科学界关注的焦点问题。

降水是制约我国西北地区社会经济发展的重要气候因素。众多研究表明，自19 世纪末以来西北地区一直呈现出波动性的暖干化趋势（王宗太,1991;翟盘茂等,1999;谢金南和周嘉陵,2001;王绍武和董光荣,2002），即使在20 世纪50～80 年代该区域的降水仍然呈减少趋势（陈隆勋等,1991），直接或间接造成西北地区冰川加速消融、植被和绿洲持续退化、湿地和湖泊面积显著减小甚至消失（秦大河等,2002）。然而，21 世纪初有研究发现，西北地区气候可能正在发生从暖干向暖湿转型（施雅风等,2002,2003），并且西北西部目前已经转为暖湿化（宋连春和张存杰,2003;张存杰等,2003），这可能是由于大气环流异常导致的（Li et al.,2016a）。对西北地区降水的未来预估显示，在RCP2.6 和 RCP4.5 情景下，西北西部降水呈增加趋势，尤其青藏高原和天山山脉降水增幅最大，而西北东部降水呈下降趋势（Wang and Chen,2014;冯蜀青等,2019）。但也有研究指出，西北东部的降水具有较大的不确定性，需要进一步的研究（李明等,2021）。

土壤湿度反映了地表水文过程，是衡量干湿变化的重要指标。不少学者的研究表明，我国西北西部土壤湿度呈现增加的趋势，而西北东部则是减少的（马柱国和符淙斌,2006;李明星等,2011），并且降水对土壤湿度的影响为正，而温度对土壤湿度的影响为负，降水对土壤湿度的正效应大于温度对土壤湿度的负效应（Wang et al.,2018）。但也有研究表明，20 世纪80 年代以来西北西部土壤湿度呈现减小趋势（王磊等,2008;张蕾等,2016），而这种趋势未来将会更加明显（刘珂和姜大膀,2015）。造成这种结果差异的原因可能是在于西北地区土壤湿度观测站点稀少，与基于遥感数据和模型反演的土壤湿度数据的研究结果存在较大的偏差。

径流是西北地区水资源的重要组成部分，占到了水资源总量的85%以上（陈亚宁等,2014），是该地区气候变化的晴雨表。研究表明，1960 年以来，西北地区西部河川径流增加，特别是在疏勒河、黑河和阿克苏河等流域的地表径流量增加明显（Li et al.,2016b；He et al.,2019），而西北东部径流逐渐减少（Qin et al.,2016）。与历史时期不同，西北地区径流未来将会呈上升趋势，大部分地区的径流量增幅将超过10%（Wang et al.,2012;Guo and Shen,2016），尤其是黄河流域上游地区，在高排放情境下，径流增加的区域超过了70%（Zhang et al.,2017）。

干旱指数也常被用来研究区域气候干湿变化。目前，标准化降水指数、标准化降水蒸散指数和帕尔默干旱强度指数已被广泛应用于干旱的监测研究。大量研究表明，近50 年西北地区东部趋向干旱化，而西北西部呈湿润化趋势（Huang et al.,2017b;Wang et al.,2017;Yang et al.,2017;胡子瑛等,2018），其中冬季湿润化趋势更加显著（胡子瑛等,2018）；并且西北地区这种干湿变化主要是受到大西洋涛动、北大西洋涛动和太平洋年代记振荡等大尺度环流因子的影响（Wang et al.,2017;李明等,2021）。然而，由于不同干旱指标考虑的因素不同，结果也存在一定的差异。Wei and Wang（2013）基于3 种干旱指数研究了西北地区的干湿变化，发现基于标准化降水指数的结果与前人研究一致，而基于标准化降水蒸散指数和自校准帕尔默干旱强度指数的结果显示，西北西部地区向更干的趋势发展，同时指出蒸发的增加抵消了降水的增加，区域趋向暖干化。此外，基于CMIP6 多模式自校准帕尔默干旱强度指数的预估结果显示，西北地区在21 世纪呈现出逐渐变湿的趋势（Chen et al.,2023），但变湿幅度的不确定性较大。

综上所述，尽管目前仍存在争议，但大量的研究认为近半个世纪我国西北地区呈现气候暖湿化趋势，而随着全球持续增暖，目前西北地区这种暖湿化趋势是否加剧？未来又如何变化？目前仍备受关注。鉴于此，本研究试图基于以上4 个重要的干湿变量（降水量、土壤湿度、径流量和干旱指数），针对先前研究提出的西北气候暖湿化转型的观点，利用更长和更全面的资料，系统分析西北地区暖湿化的时空演变特征；并利用最新发布的CMIP6 多模式对未来干湿变化进行预估分析，进而为西北地区应对气候变化提供参考依据。

2 资料和方法

2.1 研究区域

我国西北地区地域辽阔，位于（31.5°N～48.5°N，73.3°E～111.5°E），包括新疆维吾尔自治区、宁夏回族自治区、青海省、甘肃省和陕西省（图1），面积约为310.87×104km2，占中国陆地面积的32.38%。除陕西南部为温带季风气候之外，其他地区全年降水较少，气候干旱，形成典型的大陆性干旱半干旱气候。本研究为了更详细地了解西北地区的干湿变化特征，依据常见的西北区域分区的方法，以100°E 为界（Huang et al.,2017b），将西北地区划分为西北西部和西北东部。

图1 研究区位置及海拔示意图Fig.1 Location and elevation of the study area

2.2 数据资料

为了更加全面系统地了解西北地区的干湿变化特征，本文选取了降水量、土壤湿度、径流量和干旱指数4 个干湿变量进行研究。所采用的的降水资料来源于国家气象信息中心研发的中国地面降水0.5°（纬度）×0.5°（经度）格点数据集V2.0（http://data.cma.cn/[2022-06-01]），该数据集基于全国2472个国家级台站逐月降水资料，采用薄盘样条法，引入数字高程资料，经过降水量开平方预处理、三次样条插值而来。土壤湿度资料为美国国家海洋和大气管理局（NOAA）气候预测中心（CPC）提供的全球0.5°（纬度）×0.5°（经度）月平均陆地表面水文格点化数据（Fan and van den Dool,2004;https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.cpcsoil.html[2022-06-01]），时间范围为1948 年1 月至2022 年5 月，该数据集已广泛应用于中国区域的相关研究（樊风等,2015）。所采用的径流数据融合了全球径流观测资料和一套通过机器学习创建的全球多强迫再分析径流数据（Ghiggi et al.,2019,2021），目前已广泛应用于水文学研究（Zhao et al.,2021），资料下载地址https://figshare.com/articles/dataset/G-RUN_ENSEMBLE/12794075[2022-06-01]。干旱指数选用的是自校准帕尔默干旱指数（self-calibrating Palmer Drought Severity Index,scPDSI），与帕尔默干旱指数（Palmer Drought Severity Index,PDSI）相比，scPDSI 具有更好的空间可比较性（Dai,2011），该数据的空间分辨率为0.5°（纬度）×0.5°（经度），时间范围为1901 年1 月至2020 年12 月。

本文利用最新发布的第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）多模式输出结果对未来干湿特征进行预估研究。相较于CMIP5 模式，CMIP6 模式具有更精细的空间分辨率、更先进的云微物理过程参数化方案以及更复杂的地球系统过程（Eyring et al.,2019）。在未来情景方面，CMIP6 模式采用社会经济情景和气候情景相结合的新框架。虽然CMIP6 中新排放情景下的辐射强迫（SSPs）与CMIP5 的典型浓度路径（RCPs）相似，但CO2和非CO2的排放路径和混合排放路径不同，新的SSPs 情景模式从2015 年开始预测，而RCPs 起始时间为2006 年。考虑模式资料的可利用性和完整性，本文主要选取了25 个CMIP6 模式的中等辐射强迫情景（SSP2-4.5）和高等辐射强迫情景（SSP5-8.5）两种排放情景下的未来预估试验（Riahi et al.,2017）（有关模式试验的基本信息请参考表1，详细信息可参考https://esgf-node.llnl.gov/.[2022-05-01]）。

表1 CMIP6 多模式资料的基本信息Table 1 Basic information of CMIP6 models

2.3 分析方法

本文选取1961～2020 年作为历史时段进行分析，分别比较了全年、冷季（11 月至次年3 月）和暖季（5～9 月）4 个干湿变量的时空演变特征。为了匹配观测数据和气候模式资料的空间分辨率，使用双线性插值法将CMIP6 多模式输出结果统一插值到0.5°（纬度）×0.5°（经度）的网格上。研究中所用的距平值是相对于历史基准时期（1961～1990 年）计算而来的，未来预估主要关注21 世纪中期（2031～2060 年）和末期（2071～2100 年）两个不同时段。干湿变量的线性趋势通过“稳健拟合方法”确定，该方法考虑了异常值和端点值的影响（Street et al.,1988）。

3 结果分析

3.1 历史气候平均态

本文首先考察了近60 年我国西北地区4 个干湿变量的气候平均态（图2）。年降水量呈现出由东南向西北递减的空间分布，其中陕西南部受到季风的影响，降水量达到了800 mm 以上，而远离海洋的新疆塔克拉玛干沙漠地区的降水量则不足100 mm；冷暖季节降水量的空间分布类似，但冷季降水量明显低于暖季，说明年降水量主要来源于暖季。由于降水量直接影响着土壤湿度的多少，因此二者的空间分布格局相似，土壤湿度在陕西南部达到400 mm 以上，而在新疆南部部分地区则小于40 mm；但与降水量不同的是，土壤湿度冷暖季节的分布并无显著差异，这可能是由于冬季西北地区气温普遍较低，土壤含水量蒸发较小导致的。同样，径流量与降水量密切相关，二者的空间分布也较为一致；而随着全球增暖加剧，大量的高山冰川融化，导致青藏高原、昆仑山和祁连山等地区的年均地表径流量超过了200 mm；由于冷季降水量少、冰川冻结，导致径流量明显低于暖季，西北地区全境径流量在30 mm 以下。干旱指数的空间分布与前面三个变量并不一致，我国西北大部分地区呈现出干旱的情况，其中新疆塔克拉玛干沙漠和甘肃西部等部分地区的干旱程度（scPDSI＜-1.5）高于其他地区，新疆东南部、祁连山东北部和陕西南部等少数地区则较为湿润（scPDSI＞1）；并且冷暖季节干旱指数差异不大，说明其基本不受冷暖季节变化的影响。

图2 1961～2020 年我国西北地区年（左列）、暖季（中列）和冷季（右列）（a1-a3）降水量、（b1-b3）土壤湿度、（c1-c3）径流量和（d1-d3）干旱指数的气候态分布Fig.2 Climatology distributions of (a1-a3) precipitation,(b1-b3) soil moisture,(c1-c3) runoff,and (d1-d3) drought index of year (left),warm season (middle),and cold season (right) in Northwest China from 1961 to 2020

3.2 时空演变规律

图3 显示的是4 个干湿变量1991～2020 年相较于1961～1990 年的变化。降水量在西北西部呈现明显增加的变化，特别是在新疆北部、青海西部和北部等地区增加显著，增幅超过了60 mm；而在西北东部大部分地区则是减少的，尤其是陕西西南部减少了70 mm 左右；并且暖季降水量的变化明显大于冷季。土壤湿度在我国西北大部分地区是增加的，尤其是在新疆北部、青海西南部和东北部等西北西部地区增加尤为明显（＞40 mm），而在甘肃东南部、陕西南部等地区则是减小的（＞30 mm）；与气候平均态相似，土壤湿度的变化在冷暖季节的分布并无显著差异。径流量除了在青海南部地区显著增加之外，在其他大部分地区则是减少的，特别是在青海北部和昆仑山地区减少明显（＞30 mm）；暖季的变化量对年均变化量贡献较大，冷季的变化较小。对于干旱指数而言，西北东部地区呈现减少的变化，其中在陕西和甘肃东部等地区显著减小，西北西部大部分地区则是增加的，特别在新疆西部和青海等地增加值超过了2；与气候平均态相似，干旱指数的变化在冷暖季节的分布并无显著差异。1961～2020 年4 个干湿变量线性趋势的空间分布特征（图4）与图3 较为类似。

图3 1991～2020 年我国西北地区年（左列）、暖季（中列）和冷季（右列）（a1-a3）降水量、（b1-b3）土壤湿度、（c1-c3）径流量和（d1-d3）干旱指数相对1961～1990 年的变化，带点区域为通过95%信度检验的区域Fig.3 Changes of (a1-a3) precipitation,(b1-b3) soil moisture,(c1-c3) runoff,and (d1-d3) drought index of year (left),warm season (middle),and cold season (right) in Northwest China from 1991 to 2020 compared with 1961-1990.Regions above 95% confidence level are dotted

图4 1961～2020 年我国西北地区年（左列）、暖季（中列）和冷季（右列）（a1-a3）降水量、（b1-b3）土壤湿度、（c1-c3）径流量和（d1-d3）干旱指数的线性趋势，带点区域为通过95%信度检验的区域Fig.4 Linear trends of (a1-a3) precipitation,(b1-b3) soil moisture,(c1-c3) runoff,and (d1-d3) drought index of year (left),warm season (middle),and cold season (right) in Northwest China from 1991 to 2020.Regions above 95% confidence level are dotted

为了进一步考察干湿特征的长期演变，我们又分析了4 个干湿变量在整个西北地区和东西部分区的时间变化（图5）以及长期趋势的统计结果（图6）。整体来看，西北地区年降水量呈现波动上升的趋势（5.07 mm/10 a），特别是2000 年后上升趋势更加显著，并且增加值主要来源于西北西部，该区域的降水量在1961～2020 年呈现显著增加的变化（6.39 mm/10 a），这可能是由于大气环流异常导致的（Li et al.,2016a）；而西北东部的降水量在1961～2000 年呈现减小的趋势，而在2000 年后明显增加，整体的增幅较小（0.76 mm/10 a），并且没有通过95% 的信度检验；从冷暖季节来看，暖季降水量的变化幅度明显大于冷季。西北地区和西北西部的土壤湿度在1961～2000 年变化并不显著，而在2000 年后显著增加，整个时间段上呈现出显著增加的趋势（3.89 mm/10 a 和4.29 mm/10 a），而西北东部的土壤湿度在2000 年之前呈现明显下降的趋势，而在2000 年后增加明显，整体的增幅较小（2.54 mm/10 a），并且没有通过显著性检验；冷暖季节土壤湿度的变化较为一致，但暖季的增幅稍大于冷季。有关土壤湿度的发现与李明星等（2011）的研究结论基本一致，但也有研究表明，20 世纪80 年代以来西北西部土壤湿度呈现减小趋势（王磊等,2008;张蕾等,2016），而这种趋势未来将会更加明显（刘珂和姜大膀,2015）。造成这种结果差异的原因可能是在于西北地区土壤湿度观测站点稀少，与基于遥感数据和模型反演的土壤湿度数据的研究结果存在较大的偏差。与以上二者不同的是，西北地区年径流量整体上呈现减少的趋势，减少幅度为-0.91 mm/10 a（未通过95%的信度检验），并且这种减少趋势主要集中在西北西部地区（-1.08 mm/10 a，通过了95% 的信度检验），径流量减少的主要原因是全球变暖导致冰川面积逐年减少（徐宗学等,2007），另外，由于人类活动导致的下垫面发生改变也有可能破坏原有的蓄水条件（李明等,2021）；相反，在西北东部则呈现出增加的趋势（0.71 mm/10 a，未通过95% 的信度检验）；从不同时段来看，西北地区年径流量在2000 年之前呈现明显下降的趋势，而2000 年后显著增加；与降水量类似，径流量在暖季的变化趋势明显大于冷季。对干旱指数而言，在西北地区和西北西部均呈现出一致显著增加的趋势（增幅分别为0.26/10 a 和0.35/10 a），而西北东部在2000 年之前显著减小，在2000 年之后呈现增加的趋势；与土壤湿度类似，冷暖季节干旱指数的变化并无显著差异。西北地区干旱指数的变化主要是受到大西洋涛动、北大西洋涛动和太平洋年代记振荡等大尺度环流因子的影响（Wang et al.,2017;李明等,2021）。该结论再次表明了西北地区的气候正在从暖干向暖湿转型（施雅风等,2002,2003）。

图5 1961～2020 年我国西北地区（左列）、西北西部（中列）和西北东部（右列）（a1-a3）降水量、（b1-b3）土壤湿度、（c1-c3）径流量和（d1-d3）干旱指数的距平时间序列Fig.5 Time series of (a1-a3) precipitation,(b1-b3) soil moisture,(c1-c3) runoff,and (d1-d3) drought index anomalies in the whole of Northwest China (left),western of Northwest China (middle),and eastern of Northwest China (right) from 1961 to 2020

图6 1961～2020 年我国西北地区（a）降水量、（b）土壤湿度、（c）径流量和（d）干旱指数的长期趋势统计（*表示统计结果通过了95%的信度检验）Fig.6 Long-term trend statistics of (a) precipitation,(b) soil moisture,(c) runoff,and (d) drought index in Northwest China from 1961 to 2020(* indicates that the statistical results above 95% confidence level)

3.3 未来情景预估

图7 和图8 分别给出了中等辐射强迫情景（SSP2-4.5）和高等辐射强迫情景（SSP5-8.5）下，CMIP6 多模式模拟预估的四个干湿变量在21 世纪中期（2031～2060 年）和后期（2071～2100 年）相较于历史基准时期（1961～1990 年）的变化。可见，在SSP2-4.5 情境下，21 世纪中期和后期西北地区降水一致呈现出增加的变化，其中增加的幅度基本呈现出由东南向西北递减的分布格局，并且相较于21 世纪中期，后期的增幅更明显；在SSP5-8.5 情景下，未来降水变化的空间分布与SSP2-4.5情景基本类似，但降水变化强度明显增大，特别是在21 世纪后期降水在青海南部等地的增幅达到了200 mm。土壤湿度在青海南部、甘肃南部和陕西南部等地区呈现出减少的变化，其他地区则是增加的，尤其是在陕西北部等地区增加显著，并且在SSP5-8.5 情境下这种增加的幅度更明显。除了新疆中部少数地区之外，径流量在西北大部分地区是增加的，西北南部和东部增幅更明显；和降水量相似，21 世纪后期径流量的增幅相较21 世纪中期更显著，SSP5-8.5 情境下的增幅相较SSP2-4.5 更显著。对干旱指数而言，除了青海东南部、陕西南部和甘肃东南部等少数地区之外，在其他大部分地区是增加的，尤其是在新疆南部的增幅显著；并且21 世纪后期的增幅相较21 世纪中期更显著，SSP5-8.5 情境下的增幅相较SSP2-4.5 更显著。需要强调的是，土壤湿度和干旱指数在西北地区南部减少的原因可能是由于气温升高对土壤湿度的负效应大于降水增加对土壤湿度的正效应，这与刘珂和姜大膀（2015）的研究结果一致。

图7 在SSP2-4.5 情境下CMIP6 多模式集合模拟预估的西北地区（a1、a2）降水量、（b1、b2）土壤湿度、（c1、c2）径流量和（d1、d2）干旱指数在21 世纪中期（2031～2060 年，左列）和后期（2071～2100 年，右列）相对历史基准时期（1961～1990 年）的变化。带点区域表示至少80%的模式显示为正（或者为负）Fig.7 (a1,a2) Precipitation,(b1,b2) soil moisture,(c1,c2) runoff,and (d1,d2) drought index predicted by CMIP6 models under the SSP2-4.5 in Northwest China in the middle (2031-2060,left) and later (2071-2100,right) of the 21st century relative to the historical reference period(1961-1990).Dotted areas indicate that at least 80% of the models are displayed as positive (or negative)

图8 同图7，但为SSP5-8.5 情境Fig.8 Same as Fig.7,but for SSP5-8.5

从区域平均结果来看（表2 和图9），CMIP6多模式预估的降水在整个西北地区和东西部两个分区均呈现一致增加的趋势，尤其是在西北东部增加的幅度更明显，SSP5-8.5 情境下的增幅（19.55 mm/10 a）相较SSP2-4.5（11.98 mm/10 a）更显著。虽然土壤湿度的预估结果相较于历史时期是增加的，但增加量并不是特别显著，变化幅度在-0.45～0.29 之间。这可能是因为由气温升高对土壤湿度的负效应与由降水增加对土壤湿度的正效应相抵消导致的。径流量和干旱指数与降水类似，在两种排放情境下均呈现一致增加的趋势，SSP5-8.5 情境下的增幅相较SSP2-4.5 更显著；径流量在西北东部增加的幅度更明显，而干旱指数在西北西部的增幅更大。因此，未来我国西北地区将会持续出现湿润化的趋势，并且更高排放情境下的湿润化趋势更加明显。需要指出的是，不同的SSP 情景下，降水变化在21 世纪后期有较大区别，但是其他变量却不是很明显，这可能是由于外强迫（如人类活动引起的温室气体和气溶胶）对气温长期变化趋势以及变率的影响要远大于降水，而降水的变化特别是区域尺度上的降水主要还是受气候系统内部自然变率的调控。土壤湿度、径流以及干旱指数等干旱指标的长期变化主要受降水和蒸发的共同作用。外强迫引起的增温作用使得降水增加，但也使得大气蒸发需求增加，这将会使土壤中多余的水分蒸发到大气中，从而使土壤湿度、径流以及干旱指数不呈现明显增加趋势。另外，相较于历史时期，未来时期多模式预估结果的不确定性（图中阴影区）明显变大，其中高排放情景下的不确定性普遍大于中低排放情景，其背后的物理机制和成因尚待进一步深入分析研究。

表2 CMIP6 多模式模拟预估的4 个干湿变量2021～2100 年的趋势统计Table 2 Trend statistics of four dry and wet variables from 2021 to 2100 predicted by CMIP6 models

图9 CMIP6 多模式模拟预估的西北地区（左列）、西北西部（中列）和西北东部（右列）（a1-a3）降水量、（b1-b3）土壤湿度、（c1-c3）径流量和（d1-d3）干旱指数距平时间序列（阴影区表示多模式的标准差）Fig.9 Time series of (a1-a3) precipitation,(b1-b3) soil moisture,(c1-c3) runoff,and (d1-d3) drought index anomalies predicted by CMIP6 models in the whole of Northwest China (left),western of Northwest China (middle),and eastern of Northwest China (right) (shaded area indicates the standard deviation of the multi-models)

4 结论与讨论

本文针对先前研究提出的西北气候暖湿化转型的观点，基于4 个重要的干湿变量（降水量、土壤湿度、径流量和干旱指数），系统分析了我国西北地区干湿演变规律，并利用最新发布的CMIP6 多模式对未来干湿变化进行预估分析。所得结论如下：

（1）气候平均态：降水量和径流量均呈现出由东南向西北递减的空间分布，冷暖季节降水量的空间分布类似，但冷季降水量和径流量明显低于暖季。土壤湿度和前二者的空间分布格局相似，但土壤湿度冷暖季节的分布并无显著差异。干旱指数的空间分布与前面三个变量并不一致，西北大部分地区呈现出干旱的情况，并且冷暖季节干旱指数差异不大。

（2）空间演变：近30 年（1991～2020 年）相较于1961～1990 年，降水量在西北西部显著增加，而在西北东部大部分地区则是减少的，并且暖季降水量的变化明显大于冷季。而土壤湿度在我国西北大部分地区是增加的，土壤湿度的变化在冷暖季节的分布并无显著差异。径流量除了在青海南部地区显著增加之外，在其他大部分地区则是减少的；其中暖季的变化量对年均变化量贡献较大。对于干旱指数而言，西北东部地区呈现减少的变化，西北西部大部分地区则是增加的；并且干旱指数的变化在冷暖季节的分布并无显著差异。

（3）时间演变：西北地区年降水量、土壤湿度和干旱指数均呈现显著增加的趋势（增幅分别为5.07 mm/10 a、3.89 mm/10 a 和0.26/10 a），特别是2000 年后增加的趋势更显著，并且增加值主要来源于西北西部，降水量和土壤湿度在西北东部也呈现增加的趋势，但变化趋势并不显著，而干旱指数在西北东部则是呈现微弱减小的趋势（-0.06/10 a）；而径流量呈现减少的趋势（-0.91 mm/10 a），并且这种减少趋势主要集中在西北西部地区，而西北东部则呈现出增加的趋势。西北地区年径流量在2000 年之前呈现明显下降的趋势，而2000 年后显著增加。从冷暖季节来看，降水量和径流量在暖季的变化明显大于冷季，而土壤湿度和干旱指数在暖季的变化幅度与冷季相当。

（4）未来预估：在SSP2-4.5 情境下，未来西北地区降水呈现增加的变化；土壤湿度在青海南部、甘肃南部和陕西南部等地区呈现出减少的变化，其他地区则是增加的；除了新疆中部少数地区外，径流量在西北大部分地区也是增加的；对干旱指数而言，除了青海南部、陕西南部和甘肃东南部等少数地区之外，在其他大部分地区亦是增加的；并且21 世纪后期4 个干湿变量的增幅相较21 世纪中期更显著，SSP5-8.5 情境下的增幅相较SSP2-4.5 更显著。从区域平均来看，CMIP6 多模式预估的降水在整个西北地区和东西部两个分区均呈现增加的趋势，尤其是在西北东部增加更明显，SSP5-8.5 情境下的增幅更大。相较于降水，土壤湿度的变化并不是特别明显。径流量和干旱指数与降水类似，在两种排放情境下均呈现一致增加的趋势，SSP5-8.5情境下的增幅相较SSP2-4.5 更显著；径流量在西北东部的增幅更大，而干旱指数在西北西部的增幅更大。

需要说明的是，虽然CMIP6 模式相较CMIP5模式具有更精细的空间分辨率、更先进的云微物理过程参数化方案以及更复杂的地球系统过程（Eyring et al.,2019），但是CMIP6 多模式未来预估的结果不确定性依然很大，其背后的物理机制和成因尚待进一步深入分析研究。并且大多数CMIP6 模式的空间分辨率仍然太粗，不能很好地刻画西北地区复杂地形对干湿特征的影响。因此，未来需要进一步借助高分辨率的动力降尺度结果或者对气候模式进行系统订正校准来深入开展西北地区干湿特征的预估研究。