潍坊市未来气候变化趋势分析

2014-04-24 08:18封雅琼徐剑平
安徽农业科学 2014年18期
关键词:潍坊市日数平均气温

袁 静,封雅琼,徐剑平

(山东省潍坊市气象局,山东潍坊 261011)

近年来,全球气候变暖并未停止,气候变暖带来的影响仍不可忽视。政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告第一工作组的决策者摘要中指出,过去的130年全球温度升高了0.85℃,21世纪的全球变暖程度可能超过1.5℃[1]。潍坊市过去的气候变化趋势与全球一致,近30年来潍坊市年平均气温增加幅度为0.5℃/10a[2]。气候变化已经对潍坊市农作物的生长发育和产量产生了影响[3-4],预估潍坊未来气候变化趋势,能够为降低气候变化脆弱性提供科学依据,对于未来农业生产规划和促进国民经济可持续发展具有重要的意义。笔者采用PRECIS(Providing Regional Climate for Impacts Study)[5]模拟的 IPCC《排放情景特别报告》(SRES)[6]的 A2、B2 情景下的气候情景数据,对潍坊市2021~2050年气温、降水等变化趋势进行分析,为下一步研究未来气候变化对潍坊市农业生产的影响打下基础。

1 材料与方法

1.1 研究区概况 潍坊市位于山东半岛中部,地跨35°41'~37°26'N,118°10'~120°01'E。总面积 15 859 km2,南北长188 km,东西宽164 km,市域地势南高北低,南部是山区丘陵,中部为平原,北部是沿海滩涂,山区、平原、滩涂面积分别占总面积的28.7%、57.7%、和13.6%。市域共有大小河流112条,海岸线为东南-西北走向,呈孤形曲线状,西起淄脉河口,东到胶莱河口,全长143 km。潍坊全境处于北温带季风区,背陆面海,属暖温带季风型半湿润性气候,冬冷夏热,四季分明。

1.2 资料来源 该研究所用未来气候情景数据由中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所气候变化研究室提供,数据包括2021~2050年平均气温、最高气温、最低气温、降水量、降水日数等。

1.3 气候模式及气候情景简介 PRECIS是由英国Hadley气候中心开发的区域气候模式,其水平方向的分辨率为50 km×50 km,垂直方向分为19层,界面友好,可以在全球任何区域设置进行区域降尺度。许吟隆等对PRECIS模型在中国区域模拟能力进行了验证[7-10],并在站点水平上进行了模拟验证[11]。笔者选用了SRES A2、B2 2种排放情景。根据我国的国情分析,未来我国应发展经济与保护环境并重,这与B2情景即区域可持续情景最接近。A2情景考虑了快速的人口增长,与我国人口发展状况差异很大,但作为一种假设的高排放情景,可以评估在最坏的发展状况下气候变化的可能影响。

1.4 研究方法 该研究综合应用5年滑动平均值和线性倾向估计的方法,分析潍坊市2021~2050年气温和降水的变化趋势。

2 结果与分析

2.1 气温变化趋势

2.1.1 年平均气温变化。从2021~2050年A2、B2情景下年平均气温的5年滑动平均曲线和线性变化趋势(图1)可以看出,2种情景下潍坊市2021~2050年平均气温均呈上升趋势;A2情景下,年平均气温在2042年出现了明显低谷,2042年之前气温以波动变化为主,2042年之后气温急剧上升;B2情景下年平均气温变化趋势与A2情景基本一致,A2情景比B2情景升温幅度大;在A2情景下,年平均气温将升高0.9℃;在B2情景下,年平均气温将升高0.6℃。

从各年代际平均气温变化看(表1),A2、B2情景下,21世纪30年代平均气温较前后年代均偏低;A2情景下,各年代内气温均呈上升趋势,21世纪30年代较20年代气温上升速率放缓,到了40年代气温急剧升高;B2情景下,21世纪20年代气温呈下降趋势,而后20年气温呈上升趋势,且21世纪40年代比30年代气温上升得更快。

图1 未来气候变化A2(a)和B2(b)情景下潍坊市年平均气温变化

表1 2021~2050年潍坊市各年代平均气温距平及气候倾向率

2.1.2 最高气温变化。由2021~2050年A2、B2情景下潍坊市年平均最高气温变化曲线(图2)可知,A2、B2情景下,未来潍坊市年平均最高气温均呈现出波动上升的趋势,且A2情景下年平均最高气温升高幅度更大;在A2情景下,年平均最高气温将升高1.3℃;在B2情景下,年平均最高气温将升高0.8℃;A2情景下,年平均最高气温在2032年之前平稳上升,之后最高气温变化波动剧烈,在2034、2046年先后出现2个低谷,在2041年达到高峰;B2情景下年平均最高气温在2031年出现低谷,之后最高气温平稳上升,在2045年到达高峰,之后呈现下降趋势。

图2 未来气候变化A2(a)和B2(b)情景下潍坊市年平均最高气温变化

将日最高气温达到或超过35℃时定义为高温,逐年统计高温日数,与气候基准值相比,距平结果(表2)显示,2种情景下,潍坊市2021~2050年高温日数均将增加,A2情景下高温日数比B2情景下高温日数增加的多;从各年代变化来看,高温日数随着时间呈逐渐增多的趋势,表明未来出现极端高温事件的概率逐渐增大。

表2 2021~2050年潍坊市各年代高温日数距平 d

2.1.3 最低气温变化。由图3可以看出,2021~2050年潍坊市年平均最低气温的变化趋势与最高气温变化趋势一致,均呈波动上升趋势,B2情景下年平均最低气温的波动更为平缓;在A2情景下,年平均最低气温将升高1.6℃;在B2情景下年平均最高气温将升高1.0℃。由此可见,与最高气温变化相比,最低气温的升高对未来气候变暖的贡献更大。

2.2 降水变化趋势

2.2.1 年降水量变化。由图4可见,A2、B2情景下,潍坊市未来30年降水量均呈增加的趋势,B2情景比A2情景降水量增加的略多;在A2情景下,未来30年潍坊市年平均降水量增加17.9%;在B2情景下,年平均降水量增加21.3%。从各年代际降水量变化看(表3),A2、B2情景下,3个年代际平均降水量均较常年偏多,总体呈现先增后减的趋势,其中,21世纪30年代降水量最多;A2情景下,2021~2030年降水量呈增加趋势,而2031~2040和2041~2050年降水量呈减少趋势,且2031~2040年较2041~2050年降水量下降幅度更大;B2情景下,各年代内降水量变化趋势与A2情景变化一致,但2041~2050年比2031~2040年降水量下降得更快。

图3 未来气候变化A2(a)和B2(b)情景下潍坊市年平均最低气温变化

图4 未来气候变化情景下潍坊市年降水量变化

表3 2021~2050年潍坊市各年代降水距平百分率及气候倾向率

2.2.2 暴雨日数变化。从2021~2050年A2、B2情景下潍坊市日降水量≥50 mm的日数随时间变化趋势(图5)可以看出,A2、B2情景下暴雨日数均较常年多,出现暴雨洪涝灾害的风险加大。A2情景下,2021~2050年平均暴雨日数较常年明显增多,平均增多0.70 d,暴雨日数随时间变化总体呈增加趋势,增加趋势不明显;从5年滑动平均来看,A2情景下年暴雨日数在2036年之前呈增加趋势,2036年之后年暴雨日数减少,至2043年降至最少,之后又呈增加趋势。B2情景下,2021~2050年平均暴雨日数较常年略增,平均增加0.03 d;从5年滑动平均看,B2情景下年暴雨日数在2032年之前呈增加趋势,2032年之后年暴雨日数减少,至2037年降至最少,之后又缓慢增加。

3 结论与讨论

(1)从PRECIS模型模拟结果来看,未来潍坊市气候变化趋势与全球一致,2021~2050年潍坊市年平均气温、最高气温和最低气温均升高;年平均气温升高0.6~0.9℃,年平均最高气温将升高0.8~1.3℃,年平均最低气温将升高1.0~1.6℃;未来年高温日数呈增加趋势,高温热浪几率增大。

(2)2021~2050年潍坊市年降水量将增加,平均增多17.9% ~21.3%;2031~2040年年平均降水量最多;未来暴雨日数将增加,平均增多0.03~0.70 d,出现暴雨洪涝灾害的几率将增大。

(3)在此仅针对一种气候模式模拟结果分析了未来气候变化情景,结果具有局限性,今后考虑运用多种气候模式模拟的气候变化情景进行综合分析,以减少不确定性。

图5 未来气候变化A2(a)和B2(b)情景下潍坊市暴雨日数时间序列变化

[1]IPCC,2013:Summary for Policymakers[C]//STOCKER T F,QIN D,PLATTNER G K,et al.Climate Change 2013:The Physical Science Basis.Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.New York,USA:Cambridge U-niversity Press,2013:5,18.

[2]高晓梅,秦增良,李树军,等.近45年潍坊市气温的年际和年代际变化分析[J].现代农业科技,2008(12):351-354,359.

[3]李树军,肖清华,袁静.潍坊市冬小麦生育期对气候变化的响应[J].中国农学通报,2011,27(33):23-27.

[4]刘艳红,袁静,李晶晶,等.潍坊市冬小麦生育期气候因子变化特征及其影响分析[J].中国农学通报,2013,29(33):62-66.

[5]JONES R G,NOGUER M,HASSELL D C,et al.Generating high resolution climate change scenarios using PRECIS[M].Exeter,UK:Met Office Hadley Centre,2004:40.

[6]NAKI C'ENOVI C'N,ALCAMO G,DAVIS G,et al.Special Report on Emissions Scenarios[M].NY,USA:Cambridge University Press,2000:599.

[7]许吟隆,黄晓莹,张勇,等.中国21世纪气候变化情景的统计分析[J].气候变化研究进展,2005,1(2):80-83.

[8]许吟隆.中国21世纪气候变化的情景模拟分析[J].南京气象学院学报,2005,28(3):323-329.

[9]许吟隆,JONES R.利用ECMWF再分析数据验证PRECIS对中国区域气候的模拟能力[J].中国农业气象,2004,25(1):5-9.

[10]许吟隆,张勇,林一骅,等.利用PRECIS分析SRES B2情景下中国区域的气候变化响应[J].科学通报,2006,51(17):2068-2074.

[11]袁静.气候变化对小麦生产的影响及适应措施研究[D].北京:中国农业科学院,2008:18-20.

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