林慧，王景才，蔣陳娟

(揚(yáng)州大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇揚(yáng)州225009)

近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及人口的急速增長(zhǎng)，全球氣候變暖有加重的趨勢(shì)，氣候變化問(wèn)題越來(lái)越引起國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注，氣候變化對(duì)陸地水循環(huán)過(guò)程[1]、水資源量分布[2-3]、洪水[4]和干旱[5]、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性和可持續(xù)性[3]等具有深遠(yuǎn)影響，需要加強(qiáng)全球氣候變化應(yīng)對(duì)以及不同地區(qū)未來(lái)氣候變化趨勢(shì)的研究。全球氣候模式是研究氣候變化機(jī)理和預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化的重要工具，目前已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，經(jīng)歷了CMIP1、CMIP2、CMIP3、CMIP4等階段的發(fā)展過(guò)程，國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃CMIP5(The Fifth Phase of Coupled Model Intercomparison Project)應(yīng)運(yùn)而生，2013—2014年完成的第5次評(píng)估報(bào)告確定使用一套不同于SRES(Special Report on Emissions Scenarios)情景的基準(zhǔn)排放情景，即以穩(wěn)定濃度為特征的新情景——典型濃度路徑RCPs(Representative Concentration Pathways)[5]。CMIP5氣候模式至今已匯集60多種模式，相對(duì)于早期其他模式，具有更高的時(shí)空分辨率和更加完善或者優(yōu)化的物理和化學(xué)參數(shù)化方案、耦合器技術(shù)、計(jì)算能力，同時(shí)還有相當(dāng)一部分模式增加了動(dòng)態(tài)植被模式和碳循環(huán)模式[6-7]。

目前有不少學(xué)者利用CMIP5模式對(duì)中國(guó)各區(qū)域進(jìn)行了分析評(píng)估。高峰等[8]研究發(fā)現(xiàn)最適合模擬中國(guó)區(qū)域降水的模式是HadGEM2-ES模式。楊絢等[9]利用30個(gè)CMIP5模式研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)北方地區(qū)變暖趨勢(shì)比南方高，中國(guó)降水普遍增加。趙天寶等[10]]利用17個(gè)CMIP5模式模擬全球干旱半干旱區(qū)氣候變化，發(fā)現(xiàn)中國(guó)北部干旱地區(qū)是未來(lái)氣溫上升，降水增加的顯著性地區(qū)之一。陳曉晨等[11]基于多種觀測(cè)資料和43個(gè)CMIP5模式數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)降水特征評(píng)估，發(fā)現(xiàn)CMIP5多模式能模擬出中國(guó)地區(qū)降水的地域特征和季節(jié)性變化特征。姚遙等[12]利用8個(gè)CMIP5模式的集合評(píng)估中國(guó)極端氣溫的模擬效果，發(fā)現(xiàn)未來(lái)中國(guó)極暖(極冷)日數(shù)增多(減少)。通過(guò)以上分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學(xué)者均是對(duì)全中國(guó)進(jìn)行預(yù)估分析，為研究模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性需要加強(qiáng)地區(qū)適用性和比較研究。

淮河流域位于黃河流域和長(zhǎng)江流域之間，地處中國(guó)南北氣候過(guò)渡帶，是中國(guó)重要的流域單元和糧食產(chǎn)區(qū)。由于特殊的地理位置，旱澇災(zāi)害頻繁發(fā)生，對(duì)區(qū)域糧食生產(chǎn)安全、水旱災(zāi)害管理等具有重要影響，需要加強(qiáng)流域氣候變化特征的分析以及未來(lái)氣候變化的預(yù)估。當(dāng)前基于CMIP5針對(duì)淮河流域氣候變化的研究相對(duì)較少，由于CMIP5模式在機(jī)理、初始條件的設(shè)置、分辨率等因素，導(dǎo)致同流域和地區(qū)的模擬能力呈現(xiàn)不同的精度特點(diǎn)，本文基于諸多學(xué)者對(duì)適用于中國(guó)的CMIP5模式的研究中選取6個(gè)氣候模式進(jìn)行淮河中上游流域氣候要素的模擬能力評(píng)估，并從中選取精度較優(yōu)的3種模式在RCP4.5(中等排放情景)和RCP8.5(高排放情景)下研究流域未來(lái)氣候要素變化的趨勢(shì)。研究結(jié)果有助于了解區(qū)域氣候變化及水熱資源分布特征，對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局和種植制度制定、生態(tài)資源保護(hù)、水旱災(zāi)害管理等具有重要參考意義[13]。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

淮河上中游流域位置及地面氣象站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1。流域面積約16×104km2，占淮河流域總面積(約27×104km2)的59.3%。地面19個(gè)站點(diǎn)1960—2005年的月降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)，用于評(píng)估CMIP5模式對(duì)歷史降水和氣溫的模擬精度。數(shù)據(jù)集中的缺測(cè)和部分異常值已按照數(shù)據(jù)集說(shuō)明文檔進(jìn)行了質(zhì)量控制和缺測(cè)值插補(bǔ)。CMIP5模式數(shù)據(jù)來(lái)源于http://pcmdi3.llnl.gov/es-gect/home.htm，綜合文獻(xiàn)分析選擇了中國(guó)區(qū)域相對(duì)較優(yōu)的6個(gè)氣候模式，CMIP5模式數(shù)據(jù)文件格式為nc文件，本文基于R語(yǔ)言進(jìn)行截取。6種模式在模擬計(jì)算時(shí)考慮了外強(qiáng)迫因子，其中自然強(qiáng)迫如塵埃Ds、黑炭BC、礦物塵埃、太陽(yáng)輻射SI以及MD火山活動(dòng)氣溶膠VI，人類活動(dòng)考慮了溫室氣體GHG以及硫化物氣溶膠SD等[14]，且6種模式模擬的分辨率有所不同。各模式的空間分辨率、歷史模擬時(shí)段和未來(lái)預(yù)估時(shí)段等基本信息見(jiàn)表1。

表1 6種CMIP5模式的基本信息

1.2 研究方法

研究對(duì)象主要基于流域面平均值進(jìn)行分析，地面站點(diǎn)采用泰森多邊形法計(jì)算面平均值[15]，CMIP5模式基于柵格數(shù)據(jù)采用算術(shù)平均法計(jì)算面平均值。四季劃分按照春季(3—5 月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12月至次年2月)進(jìn)行。

1.2.1氣候模式歷史模擬數(shù)據(jù)的精度檢驗(yàn)

CMIP5歷史模擬數(shù)據(jù)擬采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)R、標(biāo)準(zhǔn)差Sd、均值相對(duì)誤差Rmean、標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)誤差Rsd等4種指標(biāo)進(jìn)行精度檢驗(yàn)。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)R是最早由統(tǒng)計(jì)學(xué)家卡爾·皮爾遜設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，是研究變量之間線性相關(guān)程度的量，具體計(jì)算見(jiàn)式(1)。標(biāo)準(zhǔn)差Sd(Standard Deviation)，又稱均方差，是離均差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根，反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度，用σ表示。

(1)

(2)

相對(duì)誤差Re(Relative Error)能夠判別模擬數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)值之間的誤差大小，具體計(jì)算見(jiàn)式(3)。本文分別計(jì)算時(shí)間序列數(shù)據(jù)的均值相對(duì)誤差Rmean和標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)誤差Rsd。

(3)

1.2.2氣候模式未來(lái)氣候要素預(yù)估能力分析

CMIP5氣候模式對(duì)未來(lái)降水和氣溫預(yù)估能力的分析采用年、季節(jié)、年代際的均值對(duì)比和年、季節(jié)時(shí)間序列的Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)進(jìn)行。Mann-Kendall是世界氣象組織推薦并已廣泛使用的一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，既可以檢驗(yàn)時(shí)間序列變化趨勢(shì)的顯著性也可以進(jìn)行突變檢驗(yàn)[16]，優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾[17]。此檢驗(yàn)的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量U，給定顯著性水平α，可在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表中查出臨界值Uα/2，常取α=0.05 或0.01。當(dāng)α=0.05 時(shí)Uα/2=1.96，當(dāng)α=0.01 時(shí)Uα/2=2.58。若|U|>Uα/2，則存在顯著變化趨勢(shì)，U為負(fù)值時(shí)為下降趨勢(shì)，U為正值時(shí)為上升趨勢(shì)。若|U|

2 CMIP5模式歷史模擬數(shù)據(jù)的精度檢驗(yàn)

2.1 降水的精度檢驗(yàn)

根據(jù)表1，將地面觀測(cè)值與CMIP5模式歷史模擬值在1960—2005年內(nèi)進(jìn)行精度檢驗(yàn)。年降水均值統(tǒng)計(jì)特征以及地面觀測(cè)值與歷史模擬值時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)R見(jiàn)表2，CCSM4、CNRM-CM5和MIROC4h模式降水的時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了0.40以上；MIROC5和HadGEM2-ES效果最好達(dá)到0.50以上；CMCC-CM效果最差僅為0.13。模式年降水均值中HadGEM2-ES的年降水均值低于觀測(cè)年降水均值，其余5種模式年降水均值都高于觀測(cè)年降水均值。HadGEM2-ES、CNRM-CM5和MIROC4h模式的年降水均值相對(duì)誤差分別為-0.01、0.12和0.21，說(shuō)明這3種模式最接近年降水均值。各模式的年降水標(biāo)準(zhǔn)差中僅MIROC4h和MIROC5模式比觀測(cè)年降水標(biāo)準(zhǔn)差低。通過(guò)年降水標(biāo)準(zhǔn)差的相對(duì)誤差Rsd對(duì)各模式基準(zhǔn)期內(nèi)的年降水均值進(jìn)一步進(jìn)行了精度檢驗(yàn)。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)CNRM-CM5、HadGEM2-ES、MIROC4h以及MIROC5模式的Rsd最小，這4種模式的降水標(biāo)準(zhǔn)差與觀測(cè)降水標(biāo)準(zhǔn)差較接近。

表2 6種模式基準(zhǔn)期內(nèi)降水和氣溫年均值統(tǒng)計(jì)特征值和時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)R

年均降水的相對(duì)誤差和時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)散點(diǎn)見(jiàn)圖2，其中，相對(duì)誤差越接近于0，時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)越接近于1，則表明該模式模擬效果越好?？煽闯?種模式按模擬效果由好到壞依次為HadGEM2-ES、CNRM-CM5、MIROC4h、MIROC5、CCSM4、CMCC-CM。

季節(jié)降水均值及其相對(duì)誤差見(jiàn)表3。春季6種模式的降水均值比觀測(cè)降水均值高。除了HadGEM2-ES模式的降水均值相對(duì)誤差為0.28，其他模式的相對(duì)誤差都很高；6種模式中CNRM-CM5和HadGEM2-ES模式的春季降水模擬效果較好。夏季CCSM4和MIROC5模式的降水均值比觀測(cè)降水均值大，其余模式降水均值都小；各模式夏季降水均值的相對(duì)誤差顯示HadGEM2-ES(-0.13)、CNRM-CM5(-0.14)、MIROC4h(-0.09)、MIROC5(0.12)4種模式較好。秋季HadGEM2-ES模式的降水均值比觀測(cè)降水均值低，其他模式都比觀測(cè)值高。CMCC-CM(0.05)模式在秋季降水模擬效果最好，除此以外HadGEM2-ES(-0.18)、MIROC4h(0.13)以及MIROC5(0.18)模式的模擬效果其次。冬季所有模式的降水均值比觀測(cè)降水均值高，模擬效果除了CMCC-CM、CNRM-CM5相對(duì)誤差大于1.07外，其他各模式相對(duì)誤差均低于0.42。

表3 6種模式基準(zhǔn)期1960—2005年四季降水均值及其相對(duì)誤差Rmean

2.2 氣溫的精度檢驗(yàn)

年氣溫均值統(tǒng)計(jì)特征以及地面觀測(cè)值與歷史模擬值時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)R見(jiàn)表2，6種模式的氣溫時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了0.90以上。CCSM4、CNRM-CM5、HadGEM2-ES、MIROC4H和MIROC5模式的氣溫時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.97-0.98。MIROC5的氣溫標(biāo)準(zhǔn)差與觀測(cè)氣溫標(biāo)準(zhǔn)差最接近，且氣溫標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)誤差為0.000 1。表明該模式的氣溫模擬效果最好。

年均氣溫的相對(duì)誤差和時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)散點(diǎn)見(jiàn)圖2，可看出6種模式按模擬效果由好到壞依次為CCSM4、HadGEM2-ES、CNRM-CM5、CMCC-CM、MIROC4h、MIROC5。

表4 6種模式基準(zhǔn)期1960—2005年四季氣溫均值及其相對(duì)誤差Rmean

季節(jié)平均氣溫及其相對(duì)誤差見(jiàn)表4。春季只有MIROC4h和MIROC5模式的平均氣溫比觀測(cè)平均氣溫高。6種模式的平均氣溫相對(duì)誤差均在0.1左右波動(dòng)，所有模式氣溫模擬效果較好，CCSM4(0.003)的氣溫模擬效果最好。夏季只有CCSM4、MIROC4h、MIROC5模式的平均氣溫較觀測(cè)平均氣溫高，6種模式的平均氣溫相對(duì)誤差很低，氣溫模擬效果均好。秋冬兩季僅MIROC4h和MIROC5模式的平均氣溫比觀測(cè)平均氣溫高。秋季各模式相對(duì)誤差很低，6種模式氣溫模擬效果較好。冬季各模式平均氣溫相對(duì)誤差出現(xiàn)較大變動(dòng)，6種模式的氣溫模擬效果比其他季節(jié)差，但CNRM-CM5(-0.36)和MIROC5(0.55)模式的氣溫模擬效果相對(duì)較好。

綜合以上6個(gè)模式降水、氣溫精度檢驗(yàn)結(jié)果的分析， HadGEM2-ES模式結(jié)合其年和四季時(shí)間尺度下的均值、相對(duì)誤差、標(biāo)準(zhǔn)差以及時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)，模擬效果最優(yōu)，MIROC4h模式其次。CNRM-CM5的氣溫模擬在季節(jié)性時(shí)間尺度下表現(xiàn)突出，具有代表性。MIROC5在降水精度檢驗(yàn)中具有代表性，但氣溫精度檢驗(yàn)中表現(xiàn)一般?？梢园l(fā)現(xiàn)雖然CMIP5 在試驗(yàn)設(shè)計(jì)等很多方面都做了改進(jìn)，特別是改進(jìn)物理參數(shù)化和提高模式分辨率方面，在一定程度上能提高對(duì)氣溫以及一些大氣環(huán)流演變特征等的模擬效果，但對(duì)降水模擬似乎并未得到很好的改善，甚至變差。由于MIROC4h的未來(lái)時(shí)段僅有2020—2035年的氣候模擬值，為使得未來(lái)評(píng)估具有對(duì)比性，要求用于未來(lái)評(píng)估的模式處于同一時(shí)間序列。因此，選擇評(píng)估精度相對(duì)于較優(yōu)的HadGEM2-ES、CNRM-CM5、MIROC5 3種模式進(jìn)行未來(lái)氣候變化情景的分析和評(píng)估。

3 CMIP5模式2種排放情景下未來(lái)氣候要素的變化研究

根據(jù)表1選取1960—2005年作為基準(zhǔn)期，以2020—2099年作為未來(lái)時(shí)段進(jìn)行研究。以CNRM-CM5、HadGEM2-ES和MIROC5作為未來(lái)氣候變化情景的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集，以RCP4.5和RCP8.5排放情景作為比較，分析未來(lái)降水和氣溫在年、四季和逐年代際的變化特征。其中，年代際的劃分主要是將未來(lái)2020—2099年按照每10 a劃分為8個(gè)年代際。

3.1 降水

淮河中上游流域RCP4.5和RCP8.5排放情景下降水的預(yù)估結(jié)果見(jiàn)表5和圖3。

表5 排放情景RCP4.5/8.5未來(lái)2020—2099年的降水均值及M-K檢驗(yàn)值Z

注： 表中數(shù)值形式A/B，A表示RCP4.5排放情景下的數(shù)值，B表示RCP8.5排放情景下的數(shù)值;+表示增加趨勢(shì)，-表示減少趨勢(shì)，*表示|Z|>1.96通過(guò)α=0.05顯著性水平，**表示|Z|>2.58通過(guò)α=0.01顯著性水平。

年均降水量方面，不論RCP4.5和RCP8.5排放情景，3種模式未來(lái)年均降水均大于基準(zhǔn)期年均降水(907.0 mm)。MIROC5未來(lái)年均降水值最大，CNRM-CM5次之，HadGEM2-ES最小。這可能與模式模擬計(jì)算的參數(shù)設(shè)置和環(huán)境變量選擇有關(guān)。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，RCP4.5排放情景下的年均降水量略小于RCP8.5排放情景下的年均降水量，可見(jiàn)溫室氣體的排放狀況會(huì)對(duì)流域的降水產(chǎn)生一定影響。

年降水量的趨勢(shì)變化上，RCP8.5排放情景下CNRM-CM5、HadGEM2-ES和MIROC5的M-K檢驗(yàn)值均大于2.58，年降水量在顯著性α=0.01水平增加趨勢(shì)顯著。RCP4.5排放情景下僅有HadGEM2-ES的M-K檢驗(yàn)值(2.60)大于2.58，年降水量在顯著性水平α=0.01水平增加趨勢(shì)顯著；而CNRM-CM5和MIROC5的M-K檢驗(yàn)值均小于1.96，增加趨勢(shì)不顯著。總體來(lái)講，RCP8.5排放情景下的降水增加趨勢(shì)較RCP4.5大，溫室氣體排放濃度的增加使得淮河流域的年降水量處于增加趨勢(shì)。

季節(jié)降水量方面，未來(lái)3種模式春、冬季降水量均大于基準(zhǔn)期；夏、秋季降水量除了MIROC5外，其他2個(gè)模式均小于基準(zhǔn)期。經(jīng)過(guò)3種氣候模式的橫向比較，MIROC5對(duì)季節(jié)降水量的預(yù)估結(jié)果總體較大(除了冬季小于CNRM-CM5)；HadGEM2-ES對(duì)春、冬季降水量的預(yù)估最小。3種模式在不同季節(jié)描述的差異上，可能與模式在不同時(shí)間段模擬計(jì)算的參數(shù)設(shè)置和環(huán)境變量選擇有關(guān)。對(duì)比2種排放情景，CNRM-CM5除了秋季在RCP8.5情景下的降水量略小于RCP4.5外，其他季節(jié)均為RCP8.5情景降水量大于RCP4.5。HadGEM2-ES除了春季在RCP8.5情景下的降水量值小于RCP4.5外，其他季節(jié)均為RCP8.5情景降水量大于RCP4.5，尤以秋季增加更為突出。MIROC5除了夏季在RCP8.5情景下的降水量值略小于RCP4.5外，其他季節(jié)均為RCP8.5情景降水量大于RCP4.5。

季節(jié)降水量的趨勢(shì)變化上，春季RCP8.5排放情景下CNRM-CM5(Z=2.27)和HadGEM2-ES(Z=2.26)在顯著性水平α=0.05水平增加趨勢(shì)顯著，RCP4.5排放情景下只有HadGEM2-ES(Z=3.04)在顯著性水平α=0.01水平增加趨勢(shì)顯著。夏季RCP8.5排放情景下CNRM-CM5(Z=3.36)、HadGEM2-ES(Z=2.24)分別在顯著性水平α=0.01、0.05水平增加趨勢(shì)顯著，RCP4.5排放情景下3種氣候模式均不顯著且CNRM-CM5、MIROC5呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。秋季只有MIROC5在RCP8.5排放情景(Z=4.05)和RCP4.5排放情景(Z=2.75)增加趨勢(shì)顯著。冬季RCP8.5排放情景下HadGEM2-ES(Z=2.24)和MIROC5(Z=2.28)在顯著性水平α=0.05水平增加趨勢(shì)顯著，RCP4.5排放情景下三者增加趨勢(shì)均不顯著?？傮w上，除了CNRM-CM5冬季和HadGEM2-ES春季外，RCP8.5排放情景下降水的增加趨勢(shì)較RCP4.5大，溫室氣體排放濃度的增加使得淮河流域的降水處于增加趨勢(shì)。

年代際方面，通過(guò)圖3發(fā)現(xiàn)MIROC5無(wú)論在RCP8.5還是在RCP4.5排放情景下，未來(lái)各個(gè)年代際的值在3種模式中均為最大；MIROC5除了在2030、2040、2060年代RCP8.5情景下的值低于RCP4.5情景下的值外，其他年代際均為RCP8.5>RCP4.5。RCP8.5情景下CNRM-CM5、HadGEM2-ES、MIROC5在21世紀(jì)后期(2080s、2090s)年代際均值大于21世紀(jì)前期(2020s、2030s)；RCP4.5情景下CNRM-CM5、HadGEM2-ES中后期年代際均值大于21世紀(jì)中前期。

3.2 氣溫

淮河中上游流域RCP4.5和RCP8.5排放情景下氣溫的預(yù)估結(jié)果見(jiàn)表6和圖4。

表6 排放情景RCP4.5/8.5未來(lái)2020—2099年的氣溫均值及M-K檢驗(yàn)值Z

注：表中數(shù)值形式A/B，A表示RCP4.5排放情景下的數(shù)值，B表示RCP8.5排放情景下的數(shù)值;+表示增加趨勢(shì)，-表示減少趨勢(shì)，*表示|Z|>1.96通過(guò)α=0.05顯著性水平，**表示|Z|>2.58通過(guò)α=0.01顯著性水平。

年均、夏、秋、冬氣溫方面，3種模式無(wú)論哪種排放情景，未來(lái)氣溫均高于基準(zhǔn)期平均氣溫(年14.93℃、夏26.46℃、秋15.71℃、冬2.64℃)。春季氣溫，除了CNRM-CM5模式RCP4.5情景(14.69℃)、HadGEM2-ES模式RCP8.5情景(12.31℃)低于基準(zhǔn)期氣溫(14.89℃)，其他均大于基準(zhǔn)期氣溫。無(wú)論年和四季方面，3種氣候模式相同排放情景下氣溫預(yù)估值大小次序均為：MIROC5>HadGEM2-ES> CNRM-CM5。RCP8.5排放情景年和四季的平均溫度，除了HadGEM2-ES在春季和夏季的預(yù)估結(jié)果，其他均大于RCP4.5排放情景的平均溫度，可見(jiàn)溫室氣體濃度增加導(dǎo)致絕大部分時(shí)期呈現(xiàn)增溫狀況。

年和四季平均氣溫全部呈現(xiàn)升溫趨勢(shì)。RCP8.5和RCP4.5排放情景上M-K檢驗(yàn)值Z均大于4，呈現(xiàn)強(qiáng)烈的升溫趨勢(shì)。

年代際方面，通過(guò)圖4發(fā)現(xiàn)在RCP4.5排放情景下，以上3個(gè)模式未來(lái)氣溫在2020s—2070s均呈現(xiàn)逐年代際增加的現(xiàn)象，CNRM-CM5在2080s后開(kāi)始走低但下降幅度不大，HadGEM2-ES在2080s繼續(xù)增加但2090s開(kāi)始略有下降，MIROC5在2080s年代后略微偏低后又在2090s有所升高。在RCP8.5排放情景下，以上3個(gè)模式未來(lái)氣溫均呈現(xiàn)逐年代際增加的現(xiàn)象。同時(shí)在各個(gè)相同年代際上，3種氣候模式年代際氣溫大小依次排列為：MIROC5>HadGEM2-ES> CNRM-CM5。通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)，RCP8.5排放情景普遍比RCP4.5排放情景下的年代際氣溫要高，可見(jiàn)溫室氣體CO2濃度的增加對(duì)溫度的增加效應(yīng)較為顯著，需要全球在應(yīng)對(duì)氣候變化及溫室氣體排放活動(dòng)方面有所行動(dòng)。

4 結(jié)語(yǔ)

a) 6種模式對(duì)氣溫的模擬能力優(yōu)于降水，其中CNRM-CM5、HadGEM2-ES 和MIROC5的氣溫、降水?dāng)M合效果相對(duì)較優(yōu)。

b) 在2種未來(lái)情景(RCP4.5、RCP8.5)預(yù)估結(jié)果中的年、春、冬季平均降水量均大于基準(zhǔn)期，但夏、秋季CNRM-CM5、HadGEM2-ES模式的降水量均小于基準(zhǔn)期。RCP4.5年均降水量略少于RCP8.5。

c) 在不同RCP 情景下，淮河中上游流域未來(lái)氣溫的變化情景均是以顯著增溫為主要特征，特別是高端濃度路徑下的增溫幅度更大，3種模式年和四季平均氣溫全部呈現(xiàn)升溫趨勢(shì)。

d) 淮河中上游流域未來(lái)降水和氣溫的研究表明，未來(lái)流域降水量隨時(shí)間序列既有增加也有減少的趨勢(shì)，氣溫升溫迅速，流域未來(lái)氣候演變中出現(xiàn)洪旱災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)較大，需要加強(qiáng)水資源的管理和洪旱災(zāi)害的應(yīng)急管理能力研究。