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基于CMIP6数据的北极海冰未来分布和变化趋势分析
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作者 施旭东 何涛 +3 位作者 李敏 李丙瑞 刘思萌 谢玲玲 《海洋开发与管理》 2024年第6期35-46,共12页
文章基于第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的情景模式比较子计划的4种强迫情景,利用6个模式的输出数据对北极海区海冰密集度和海冰厚度的未来空间分布和长期变化趋势进行分析,并结合海面气温分析了其对海冰变化的可能影响。结果表明,... 文章基于第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的情景模式比较子计划的4种强迫情景,利用6个模式的输出数据对北极海区海冰密集度和海冰厚度的未来空间分布和长期变化趋势进行分析,并结合海面气温分析了其对海冰变化的可能影响。结果表明,不同强迫情景下2030年、2040年和2050年北极大部分海域海冰密集度均超过50%,海冰厚度约为1.5 m左右,其中东格陵兰海、巴伦支海、喀拉海和楚科奇海部分海域海冰密集度和厚度相对较小。2015—2050年两者整体均呈现下降的特征,部分海区的海冰密集度在高强迫情景下每年降低最大可超1%。2050年高强迫情景的季节变化结果显示,大部分海区冬春季海冰密集度超过90%,且各月均呈现下降趋势。海冰厚度方面,冬春夏大部分海区海冰厚度超过1 m,而秋季大部分海区海冰厚度小于等于0.5 m。12月至翌年5月全域海冰厚度以减小为主,其余月份却出现小范围海冰厚度增加的区域。至2100年的长期变化趋势方面,北冰洋中心区、东格陵兰海和楚科奇海海冰密集度和海冰厚度均随时间增加而减小,其中北冰洋中心区减小速率最大,同时三个海区海面气温将在未来持续增温。此外,海面气温的空间分布和长期变化趋势均与海冰密集度间存在较明显的相反变化特征,说明了气温对海冰的可能影响。本研究可为未来北极海冰在不同的强迫情景下的变化特征提供一定的参考。 展开更多
关键词 cmip6数据 海冰密集度 海冰厚度 海面气温 海冰变化
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基于CMIP6的嘉陵江流域径流及水文干旱预估
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作者 吴明炎 倪福全 +4 位作者 邓玉 岳紫莹 江楠 康文东 向军 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期1004-1017,共14页
探究嘉陵江在未来气候下径流及水文干旱变化,可为嘉陵江流域水资源管理和水旱灾害防治提供参考依据。基于嘉陵江流域1980~2020年水文气象数据构建土水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)模型,使用第六次耦合模式比较计划(Co... 探究嘉陵江在未来气候下径流及水文干旱变化,可为嘉陵江流域水资源管理和水旱灾害防治提供参考依据。基于嘉陵江流域1980~2020年水文气象数据构建土水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)模型,使用第六次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)5个气候模式中的4个情景数据驱动SWAT模型,分析未来(2021~2100)气候变化下嘉陵江流域径流变化情况。结果表明:(1)嘉陵江流域控制站北碚水文站月径流率定期和验证期决定系数(coefficient of determination,R^(2))和纳什系数(Nash-Sutcliffe,NES)均大于0.8,偏差百分比(Percent Bias,PBIAS)小于±10,SWAT模型能够较好地适用于目标流域;(2)基于历史时期统计降尺度后的CMIP6数据能够提供可靠的径流及干旱预估;(3)加权多模式集合形式能较好地提高模拟精度,降低单个CMIP6气候模式的不确定性;(4)与历史时期(1980~2014)相比,未来嘉陵江流域最高、低气温、降水量、蒸散发均呈现增加趋势。(5)SSP1-2.6情景嘉陵江未来径流显著增长,SSP2-4.5和SSP5-8.5径流非显著增加,SSP3-7.0径流非显著减少;夏季径流减少幅度最大。(6)未来流域标准径流指数(Standardized Runoff Index,SRI)呈增长趋势,流域表现出湿润化,干旱事件集中发生于秋、冬两季;由近期至远期,SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP3-7.0情景干旱发生在秋季频率减少,而冬季频率增加。 展开更多
关键词 嘉陵江流域 cmip6数据 水文干旱 径流
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粤港澳大湾区未来洪涝灾害风险预估研究 被引量:2
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作者 宋金帛 罗明 张强 《灾害学》 CSCD 北大核心 2022年第2期197-203,211,共8页
基于CMORPH、CMIP6等数据,采用非线性回归降尺度模型和修正系数法预测了气候变化下大湾区2015—2045年的降水演变;基于土地利用及驱动因子数据等,采用FLUS模型预测了2015—2045年的土地利用变化,最后基于风险评价指标体系对洪涝灾害风... 基于CMORPH、CMIP6等数据,采用非线性回归降尺度模型和修正系数法预测了气候变化下大湾区2015—2045年的降水演变;基于土地利用及驱动因子数据等,采用FLUS模型预测了2015—2045年的土地利用变化,最后基于风险评价指标体系对洪涝灾害风险进行预估。结果表明:较高及高洪涝灾害危险性地区主要分布于江门、广州及惠州等地,不同的发展情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585)和年份下危险性差异较小;较高及高脆弱性地区主要分布在佛山、广州、东莞、深圳,2015—2045年间大湾区脆弱性将显著增加;较高及高敏感性地区主要分布于佛山、广州、东莞、深圳、中山,2015—2045年间大湾区敏感性变化不大;较高及高风险区主要分布于江门、佛山、广州、惠州、东莞,2015—2045年间大湾区洪涝灾害风险将显著增加,不同发展情景下大湾区洪涝灾害风险差别较小。 展开更多
关键词 洪涝灾害 FLUS模型 cmip6数据 非线性回归降尺度模型 风险评价指标体系 粤港澳大湾区
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