基于ＣＭＩＰ６ 的甘肃省不同气候分区未来干旱演变预估

摘 要：为了更好地预测甘肃省的干旱时空变化特征，按照甘肃省气候类型和地理特征将其划分为４ 个气候分区，计算未来７６ ａ（２０２４—２０９９ 年）的季、年尺度的标准化降水蒸散指数（ＳＰＥＩ－３、ＳＰＥＩ－１２），并结合Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ 突变检验、空间插值等方法预估ＣＭＩＰ６ 气候模式中４ 种情景下甘肃省未来７６ ａ 的气温、降水量以及干旱演变状况。结果表明：ＣＭＩＰ６ 模式中各情景下甘肃省不同分区２０２４—２０９９ 年气温和降水量都随着时间推移呈现上升趋势，不同情景下气温和降水量的气候倾向率由小到大依次为ＳＳＰ１２６、ＳＳＰ２４５、ＳＳＰ３７０、ＳＳＰ５８５；ＣＭＩＰ６ 模式中各情景下甘肃省２０２４—２０９９ 年在春、夏、秋季表现为干旱化的发展趋势，由湿润转变为干旱的突变年份都集中在２０４０—２０６０ 年，冬季表现为湿润化的发展趋势，ＳＳＰ１２６ 情景下由干旱转变为湿润的突变年份在２０３３ 年，其余情景下都在２０４０—２０６０ 年；轻旱和特旱在ＳＳＰ３７０ 情景下发生频率最高，中旱在ＳＳＰ２４５ 情景下发生频率最高，重旱在ＳＳＰ５８５ 情景下发生频率最高；甘肃省各气候情景下不同气候分区的不同等级干旱发生频率由大到小依次为轻旱、中旱、重旱、特旱。

关键词：标准化降雨蒸散指数；干旱；ＣＭＩＰ６；预测；甘肃省

中图分类号：Ｓ１６６ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０７．０２１

引用格式：刘丽萍，郑健，鲍婷婷，等．基于ＣＭＩＰ６ 的甘肃省不同气候分区未来干旱演变预估［Ｊ］．人民黄河，２０２４，４６（７）：１２４－１３０，１３７．

０ 引言

随着气候逐渐变暖，干旱灾害成为十分棘手的环境问题。气候变化不单是气象要素发生变动引起的，还可能是太阳辐射、土地资源的变动、人类社会活动导致的［１－２］ 。由于气候变化涉及范围广、牵扯因素多，因此干旱的研究及预测对于构建和完善地区干旱风险评价及应对体系具有十分重要的意义。

政府间气候变化专门委员会（ＩＰＣＣ）预估了不同情景下未来气候变化［３］ 。ＣＭＩＰ （Ｔｈｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ ＭｏｄｅｌＩｎｔｅｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ，ＣＭＩＰ）［４］ 是发布的最新国际耦合模式比较计划，其中ＣＭＩＰ６ 模式是不同社会共享经济路径（Ｓｈａｒｅｄ Ｓｏｃｉｏｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｐａｔｈｗａｙ，ＳＳＰ）和ＲＣＰ的组合情景，它不仅考虑了气溶胶对极端气候和区域气候变化带来的影响，而且考虑了人类活动以及土地利用对区域气候带来的影响［５－６］ ，在各方面的模拟能力远超过其他ＣＭＩＰ 模式，例如何夏曼等［７］ 、王予等［８］在对中国地区的平均气温和极端降水进行模拟评估时发现，ＣＭＩＰ６ 模式的模拟能力明显高于ＣＭＩＰ５ 模式。国内外学者关于ＣＭＩＰ 系列公开数据在干旱预测领域的研究很多，如杨肖丽等［９］ 、王天等［１０］ 、王林等［１１］ 、ＳＵＰＨＡＲＡＴＩＤ 等［１２］ 利用ＣＭＩＰ６ 模式分别对全球、珠江流域、中国西南地区以及东南亚地区的干旱进行了预估研究，其结果都为当地的干旱灾害预防与治理提供了一定的科学指导。但是已有研究对甘肃省干旱的分析非常单一，且对干旱时空分布特征及预测的研究大多没有考虑地理位置和气候类型等因素，对进行气候分区后的干旱研究比较欠缺；同时，我国基于气候变化情景下未来6dCjbcdv0rcRQQC5bFe6XA==干旱的预测研究相对比较少，现有的预测研究主要是通过历史基准期数据分析或基于ＣＭＩＰ３、ＣＭＩＰ５ 模式进行的，基于ＣＭＩＰ６ 模式的预测研究比较少。因此，基于ＣＭＩＰ６ 预测甘肃省的干旱演变很有必要。

甘肃省是一个多种气候区共存的省份，现有的气候区存在划分过细、部分气候区没有国家级气象站点支撑［１３］ ，或者没有考虑甘肃省的主要气候类型［１４］ 的问题，而气候类型是干旱形成的重要影响因素。考虑气候分区的标准化降雨蒸散指数（ＳＰＥＩ）能更准确地识别干旱发生特征［１５］ 。基于此，本文将甘肃省划分为河西大陆性气候区（Ｉ 区）、陇中北部季风气候区（Ⅱ区）、陇南－陇中南部季风气候区（Ⅲ区）和甘南高寒气候区（Ⅳ区），采用ＣＭＩＰ６ 模式下４ 种常用排放情景：ＳＳＰ１２６（ 低强排情景）、ＳＳＰ２４５ （ 中等强排情景）、ＳＳＰ３７０（中高等强排情景） 和ＳＳＰ５８５（高等强排情景），并应用４ 种气候情景下输出的气温、降水量等气象数据，计算ＳＰＥＩ，对甘肃省不同气候分区不同情景下的干旱进行预测研究，以期为甘肃省的旱灾防治提供科学指导。

１ 甘肃省概况

甘肃省位于我国西北内陆地区，横跨黄土高原、青藏高原和内蒙古高原，幅员辽阔且呈狭长形。甘肃省多年平均降水量为３００ ｍｍ 左右，在时间和空间上分布不均，导致甘肃省极易发生干旱灾害。图１ 为甘肃省国家级气象站点及气候分区分布情况。

２ 数据来源

为了验证ＣＭＩＰ６ 数据在甘肃省的适用性，选用来源于中国气象数据网（ｈｔｔｐ：／／ ｄａｔａ．ｃｍａ．ｃｎ）１９６０—２０１４年甘肃省２６ 个国家级气象站点的气象数据，包括逐日降水量、气温、日照时数等。本文所采用的ＣＭＩＰ６ 数据来自地球系统网格协会网站（ｈｔｔｐｓ：／／ ｅｓｇｆ－ｎｏｄｅ．ｌｌｎｌ．ｇｏｖ／ ｓｅａｒｃｈ／ ｃｍｉｐ６／ ），选用了目前历史模拟数据及未来情景预测数据研究比较成熟完整的２６ 个全球气候模式，采用全球气候模式的多模式集合平均值在进行模拟时可以实现误差抵消，相对于单个的气候模式其模拟效果比较好［１６］ ，因此本文使用２６ 个全球气候模型的平均值进行研究。由于ＣＭＩＰ６ 对历史数据的模拟到２０１４ 年，因此本文为使数据统一，用于与历史实测数据做比较的ＣＭＩＰ６ 预测数据选用的时段也为１９６０—２０１４ 年，对未来气温、降水量以及干旱的预测时段为２０２４—２０９９ 年，并且为了更清晰地描述甘肃省未来的干旱演变情况，把２０２４—２０９９ 年划分为两个时间段，分别为近期（２０２４—２０４０ 年） 和远期（２０４１—２０９９ 年）。不同气候模式输出数据的空间分辨率并不相同，为了定性定量地对数据进行分析，统一采用双线性插值的方法将数据插值到０．５°×０．５°的格点上。本文选用２０２４—２０９９ 年ＳＳＰ１２６、ＳＳＰ２４５、ＳＳＰ３７０、ＳＳＰ５８５ 情景下的气温、降水量、ＳＰＥＩ 等气象要素的年平均资料来进行研究［３］ 。