王政琪高學杰,3童堯 韓振宇徐影

1中國科學院大氣物理研究所氣候變化研究中心，北京100029

2中國科學院大學，北京100029

3南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京210044

4營口市氣象局，遼寧營口115001

5中國氣象局國家氣候中心，北京100081

1 引言

新疆地區(qū)位于中國西北部，面積占中國陸地國土面積的六分之一，地處亞洲大陸腹地，遠離海洋，四周被高山環(huán)繞，地形地貌有“三山夾兩盆”之稱（由北向南分別是阿爾泰山、天山、昆侖山及準噶爾、塔里木盆地）。其氣候特征明顯，屬典型的溫帶大陸性干旱、半干旱氣候。整個區(qū)域內(nèi)覆蓋了高山、沙漠、湖泊、冰川凍土和森林、草地植被，生態(tài)系統(tǒng)復雜且脆弱，受氣候變化的影響明顯（秦大河,2002）。自20 世紀80年代末以來，新疆地區(qū)的氣溫和降水均呈增加趨勢，其中氣溫東西向增速大于南北向，降水量增量西部多于東部，整體上出現(xiàn)“暖濕化”現(xiàn)象（施雅風等,2002;《新疆區(qū)域氣候變化評估報告》編寫委員會,2013;Wang et al.,2017）。在全球變暖背景下，新疆地區(qū)氣候未來進一步的變化，得到了政府和公眾的廣泛關(guān)注。

全球氣候模式是進行氣候變化模擬和預估研究的主要工具，使用如CMIP5（第五次耦合模式比較計劃）全球模式模擬集合，開展中國地區(qū)的分析工作有很多（例如：Xu and Xu,2012;Chen,2013;Chen et al.,2014;Dong et al.,2015）有部分研究針對西北和新疆地區(qū)進行，均指出新疆地區(qū)未來氣溫將升高、降水將普遍增加的較一致性結(jié)論，但在變化的具體數(shù)值和空間分布上存在一定差異（徐影等,2003;許崇海等, 2008;姜大膀等,2009）。

全球氣候模式分辨率一般較低，對區(qū)域尺度氣候及其變化的模擬存在不足，一般需要使用高分辨率的區(qū)域氣候模式進行動力降尺度，特別是在新疆這一地形復雜、氣候多樣的地區(qū)。在使用區(qū)域模式進行中國未來氣候變化預估方面也有很多工作，但具體針對新疆和西北地區(qū)的分析相對較少，與全球模式研究結(jié)果一致，未來新疆地區(qū)的升溫和降水均明顯增加，在21世紀末期高排放情景下變化幅度更大，且盆地與山區(qū)間變化存在差異（高學杰等,2003;吳佳等,2011;于恩濤等,2015;Wu et al.,2016;李東歡等,2017; Hui et al.,2018;于恩濤和孫建奇,2019）。

近年來Gao et al.（2018）完成了一套在多個全球模式和不同溫室氣體排放情景結(jié)果驅(qū)動下，RegCM4區(qū)域氣候模式對東亞21世紀氣候變化的系列模擬預估，為更好地分析新疆地區(qū)未來氣候變化及不確定性提供了有利條件。因此，本文將基于這套模擬結(jié)果開展相關(guān)分析。

2 模式、數(shù)據(jù)和方法

意大利國際理論物理中心（The Abdus Salam International Center for Theoretical Physics）的RegCM 系列區(qū)域氣候模式（Giorgi et al.,2012），是應(yīng)用于東亞和中國區(qū)域最多的區(qū)域模式之一，在當代氣候模擬、氣候機理分析和未來氣候變化預估等多方面有著廣泛的研究，取得大量成果（Gao and Giorgi,2017）。

本文中模擬使用新版RegCM4進行，Gao et al.（2016）經(jīng)過一系列對比試驗得到其在中國區(qū)域應(yīng)用的最優(yōu)組合，并在此基礎(chǔ)上對陸面參數(shù)（包括地表覆蓋率和地表反射率等）進行更新和改進，從而最終形成一個適用于東亞地區(qū)氣候模擬的版本（Gao et al.,2017）。模式的模擬范圍選用CORDEX（區(qū)域聯(lián)合降尺度計劃；Giorgi et al.,2009）東亞區(qū)域，水平分辨率為25 km×25 km，垂直方向為23 層。

試驗中RegCM4運行所需的初始場和每6小時更新一次的側(cè)邊界驅(qū)動場，分別來自5個不同CMIP5全球模式的歷史試驗和不同典型濃度路徑RCP4.5、RCP8.5（Van Vuuren et al.,2011）下的氣候變化預估結(jié)果，積分時間為連續(xù)的1971～2098年，試驗中的溫室氣體濃度在2005年前使用觀測值，2006年后分別使用上述兩種排放情景的數(shù)值。各全球模式的名稱、機構(gòu)和水平分辨率等信息在表1中給出。參加CMIP5的全球模式有40多個，這是其中分辨率較高的幾個，選用這5個模式的原因，一方面是由于每6小時一次的模式結(jié)果的可獲得性；另一方面，全球模式和其所驅(qū)動的區(qū)域模式的水平分辨率差別不能太大。以往分析表明，這5個全球模式對中國區(qū)域氣候也有較好的模擬能力（Jiang et al.,2016）。

本次區(qū)域氣候模式模擬的集合在本文中簡稱為ensR，相應(yīng)的全球模式結(jié)果的集合則簡稱為ensG。文中用于檢驗其對新疆地區(qū)當代平均氣溫、降水模擬能力的觀測資料為CN05.1格點數(shù)據(jù)集（吳佳和高學杰,2013），該數(shù)據(jù)集基于中國2416個氣象站的觀測，使用距平逼近插值方法制作而成，水平分辨率為0.25°×0.25°。為方便對比分析，將ensR 的模擬結(jié)果統(tǒng)一插值到CN05.1的格點上。

圖1中給出新疆及中國境內(nèi)臨近地區(qū)（34°N～49°N，73°E～96°E）的地形分布，由圖中可以看到，RegCM4對新疆地區(qū)“三山夾兩盆”的獨特地形有較為準確的描述。此外本文根據(jù)1500 m 等高線，將新疆大致劃分為五個分區(qū)，第I分區(qū)主要包含阿爾泰山、巴爾魯克山、和布克賽爾區(qū)域山地以及塔城地區(qū)；第II 分區(qū)包含整個天山山脈；第III分區(qū)則主要包含北部昆侖山；分區(qū)IV 包含準噶爾盆地及其東部淖毛湖地區(qū)；分區(qū)V 包含塔里木及其東北部的吐魯番和哈密盆地等。

選取模擬中的1986～2005年作為當代時段，2041～2060年和2081～2098年分別作為21世紀的中期和末期。所分析的變量除地面氣溫和降水兩個基本變量外，還包括積雪、模式輸出的總徑流（地表產(chǎn)流量與地下產(chǎn)流量之和）和表層（10 cm）土壤濕度，以及用于分析極端事件變化的5個極端氣候指數(shù)（Zhang et al.,2011）：TXx（每年中日最高氣溫的最大值）、TNn（每年中日最低氣溫的最小值）、T35D（每年中日最高氣溫超過35°C的日數(shù)）、RX1day（每年中一日最大降水量）和CDD（每年中連續(xù)無降水日數(shù)）。

表1 用于驅(qū)動RegCM4的5個CMIP5全球氣候模式信息Table1 Information for thefive CMIP5 driving models

圖1 RegCM4對新疆及境內(nèi)周邊地區(qū)地形分布的描述（單位：m）。虛線表示文中劃分的五個分區(qū)，分別為分區(qū)I：包含阿爾泰山、巴爾魯克山及周邊；分區(qū)II：整個天山山脈；分區(qū)III：昆侖山北部；分區(qū)IV：準噶爾盆地及周邊；分區(qū)V：塔里木盆地、吐魯番盆地及周邊Fig.1 Topography over Xinjiang and the surround areas(units:m).The dashed line indicates the five subregions used for the present study:I,Altai and Balluk mountains and their surrounding areas;II,Tianshan Mountain;III,northern part of Kunlun Mountain;IV,Junggar Basin and its surrounding areas;V,Tarim and Turpan Basinsand their surrounding areas

RCP4.5對應(yīng)中等溫室氣體排放路徑，一般認為可能和實際情況更接近；RCP8.5對應(yīng)排放路徑的高端，可以更好的看到氣候系統(tǒng)對溫室氣體強迫的響應(yīng)。因此參照Shi et al.（2016），本文所進行的分析，即重點針對更關(guān)心的21世紀中期RCP4.5和末期RCP8.5進行，此外給出了區(qū)域年平均氣溫和降水在21世紀的變化。需要說明的是，RegCM4在各個模擬中表現(xiàn)出了較好的一致性，無論是誤差特征還是未來變化信號，因此為簡明起見，下文的分析中一般不再對模擬和預估中的一致性進行一一說明。文中所給出的區(qū)域平均值范圍為新疆以內(nèi)的結(jié)果。

3 當代氣候的模擬和檢驗

3.1 年平均氣溫

圖2a、c、e分別給出當代年平均氣溫的觀測、及ensG和ensR 的模擬結(jié)果，各模擬觀測之差在不同分區(qū)的平均值則在表2給出。觀測中依地形分布，氣溫高值和低值區(qū)分別出現(xiàn)在盆地和高山地帶，其中分區(qū)V 的塔里木和吐魯番盆地氣溫最高，在12°C以上；低值最大的地方出現(xiàn)在分區(qū)III的昆侖山，在-6°C～-8°C間（圖2a）。ensG 和ensR 整體上均能夠模擬出新疆地區(qū)盆地氣溫高、山地氣溫低的分布形態(tài)，但ensR 更好的刻畫了氣溫分布的空間細節(jié)，如天山山區(qū)的低溫與其西側(cè)伊犁盆地的高溫對比這一特征，在ensR 中得到了很好的描述，在ensG 中則沒有。全球模式由于不能分辨出相對較小尺度的地形，引起了其在天山地區(qū)（分區(qū)II）較大的暖偏差（2.4°C，表2）。ensR 在山區(qū)有一定的暖偏差，但在盆地沙漠地區(qū)則有較大的暖偏差，在分區(qū)IV 準噶爾盆地達到3.0°C，其原因除RegCM4本身的誤差外，也可能和盆地地區(qū)缺少氣象臺站觀測，引起的CN05.1在這些地區(qū)數(shù)值的偏差有關(guān)。新疆地區(qū)平均，ensG 為冷偏差（-1.2°C），ensR 為暖偏差，但數(shù)值偏小一些（0.5°C）。

3.2 年平均降水

圖2b、d、f 分別給出當代年平均降水的觀測結(jié)果、ensG及ensR 模擬結(jié)果。由圖2b可見，新疆地區(qū)的降水主要在山區(qū)，其中分區(qū)II 的天山山脈數(shù)值最大，達到500 mm 以上；盆地降水則較少，塔里木盆地東部至羅布泊地區(qū)降水量低于50 mm。從降水的空間分布上看，相比ensG，ensR 能更好的模擬出山地與盆地的降水差異，但其在山地地區(qū)存在較為明顯的高估，在分區(qū)I和II的偏差值在1.5倍左右（表2），在昆侖山地區(qū)ensR 和ensG誤差則均達到2.5倍左右。ensG 在分區(qū)V 模擬的降水也偏多，在2倍以上。區(qū)域平均而言兩者的誤差值接近，均為1倍左右，但ensR 更多是由于山區(qū)降水偏多引起的，其原因，除模式本身的誤差外，所使用觀測資料的不確定性也可能有較大貢獻，如高山和沙漠腹地氣象臺站的缺乏導致這些地區(qū)降水的低估和高估等（吳佳等，2011）。

表2 ensG/ensR 模擬的當代各氣候要素與觀測結(jié)果在新疆地區(qū)及各分區(qū)區(qū)域平均的偏差Table 2 Regional mean bias of the climate variables in the present day over Xinjiang and its subregions between ensG/ensR and observations

3.3 極端氣溫指數(shù)

圖3a、d、g 分別給出當代TXx 的觀測和模擬結(jié)果。觀測中（圖3a）盆地區(qū)域的TXx 明顯高于山區(qū)，其中塔里木盆地的東北部及準噶爾盆地中部的數(shù)值超過40°C。與平均氣溫結(jié)果類似，ensR 的模擬結(jié)果在空間分布上與觀測結(jié)果更為接近，但在盆地區(qū)域存在高估，其中分區(qū)IV 與分區(qū)V 的區(qū)域偏差分別為2.0°C、1.7°C（圖3g、表2）。而ensG的模擬結(jié)果不同地形間差異較小，在天山地區(qū)存在一定程度的高估，平均偏差達到6.0°C（圖3d、表2）。整個新疆地區(qū)平均，ensG 和ensR 均為較小的暖偏差，數(shù)值分別為0.3°C和0.7°C。

TNn 的觀測和模擬特征和TXx 類似（圖3b、e、h），高值出現(xiàn)在盆地地區(qū)，低值出現(xiàn)于山區(qū)，ensR 提供了更多空間分布的細節(jié)。總體而言全球和區(qū)域模式都傾向于低估TNn 值，它們在各分區(qū)的模擬偏差一般均為負值，其中ensR 在山區(qū)的低估明顯，盆地偏差較小，ensG 則在天山地區(qū)的誤差相對較小，區(qū)域平均而言兩者數(shù)值接近，分別為-3.8°C和-3.6°C。

圖3c、f、i 為T35D的觀測及ensG、ensR 的模擬結(jié)果。觀測中的T35D均出現(xiàn)于盆地，大值區(qū)位于塔里木盆地東部和準噶爾盆地南部等地，在塔里木盆地東部地區(qū)高溫日數(shù)超過50 d（圖3c）。ensG 的模擬結(jié)果在盆地地區(qū)存在較為明顯的低估，其中分區(qū)V 的偏差達到了-7 d。而ensR 的模擬結(jié)果在空間分布上與觀測更為一致，但在盆地存在一定程度的高估，達到10 d 以上（圖3f、i，表2）。新疆地區(qū)平均，ensG 和ensR 的偏差分別為-3 d和7 d。

3.4 極端降水指數(shù)

對極端降水相關(guān)指數(shù)（RX1day 和CDD）的檢驗在圖4中給出。觀測中RX1day 的最大值出現(xiàn)于天山山脈及其中部并深入準噶爾盆地，數(shù)值在20 mm以上（圖4a）。對比模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)（圖4c、e），二者對RX1day 的模擬均存在不同程度的高估，以在山區(qū)和ensR 的更大，ensG則在分區(qū)III 同樣有較大高估。注意到ensR 的大值區(qū)依地形分布明顯并表現(xiàn)出精細的結(jié)構(gòu)，這些特征和所使用的觀測資料有較大差別，但更加符合一般的認知，反映出更高分辨率和更可靠觀測資料在模式檢驗中的重要性。ensG 和ensR 模擬的RX1day 的區(qū)域平均偏差分別為33%和60%。

觀測中CDD的大值區(qū)主要位于南疆盆地，并延伸到昆侖山區(qū)（圖4b），相對模式模擬的結(jié)果中大值區(qū)主要出現(xiàn)于盆地（圖4d、f），在ensR中，天山和昆侖山區(qū)為低值區(qū)（小于20 d），天山山脈東部博格達—巴里坤山南部的吐魯番—哈密盆地一帶出現(xiàn)120 d 以上的最大值。在各分區(qū)CDD與觀測之差中，ensG 和ensR 均在分區(qū)III最大（分別為-72 d 和-85 d），全疆平均則分別為-14 d和-31 d。

4 未來變化預估

4.1 氣溫

圖2 當代（1986～2005年）年平均氣溫（單位：°C；左列）和降水（單位：mm；右列）分布：（a、b）觀測；（c、d）ensG 模擬結(jié)果；（e、f）ensR 模擬結(jié)果Fig.2 The distribution of present-day annual mean temperature(units:°C;left column)and precipitation(units: mm;right column)from(a, b)observations,(c,d) ensG model results,and (e,f)ensR model results

由上節(jié)可以看到，ensR 對當代氣候的模擬相對ensG 有較大改進，特別是在空間分布細節(jié)上，因此為簡明起見，對未來氣候變化預估的分析主要給出ensR 的結(jié)果。首先在圖5a、b給出21世紀中期RCP4.5情景和21世紀末期RCP8.5情景下，ensR 預估的新疆地區(qū)未來年平均氣溫變化?？梢钥吹皆诒臼兰o中期RCP4.5情景下，新疆地區(qū)氣溫普遍升高，升高幅度一般在1.5°C～2°C之間，以準噶爾盆地腹地、塔里木盆地中部和哈密盆地、昆侖山地區(qū)升溫幅度相對較大；到了本世紀末期，在RCP8.5情景下氣溫變化的空間分布型與中期類似，但幅度更大，一般在4°C以上，最大的地方接近6°C。

區(qū)域年平均氣溫21世紀的變化特征（圖6a），為在21世紀前期，升溫幅度對排放情景的依賴性不大，中期后隨著RCP4.5情景下溫室氣體濃度趨于穩(wěn)定，升溫的變化也開始不再明顯增長，基本低于2.5°C；而RCP8.5下氣溫則持續(xù)升高，至2100年前的增溫幅度達到5°C，由圖中的陰影部分可看到，各模擬間有較好的一致性。RCP4.5和RCP8.5下的增溫趨勢分別為2.6°C (100 a)-1和5.7°C(100 a)-1。

各分區(qū)21世紀RCP4.5中期和RCP8.5末期冬（12～1月）、夏（6～8月）和年平均氣溫變化分別在表3和表4中給出。RCP4.5中期新疆地區(qū)年平均升溫為1.7°C（1.4°C～2.2°C間，預估的最小和最大值，下同），以昆侖山為主的分區(qū)III增溫較大，為1.9°C（1.5°C～2.4°C）；到21世紀末期，RCP8.5情景下新疆區(qū)域平均升溫達到4.9°C（4.3°C～5.7°C，表4），同樣是分區(qū)III升溫略大。對比冬、夏季的增溫情況可發(fā)現(xiàn)，除分區(qū)III以外，各分區(qū)及整個新疆平均氣溫在夏季升溫幅度要高于冬季，與以往RegCM3所得到的結(jié)果有所不同，后者冬季升溫偏高一些（吳佳等,2011）。更進一步，由區(qū)域平均逐月氣溫變化曲線（圖6c）可以看到，在21世紀中期RCP4.5情景下各月升溫幅度差別不大，在末期則表現(xiàn)出下半年升溫高于上半年，以8、9月份最為明顯，其中升溫最高的8月和最低的5月間的差值為1.3°C。模擬間的一致性在不同時期和月份有所差別，可能和該地區(qū)較大的自然變率有關(guān)，如RCP8.5末期2月份的標準差最大（1.5°C），而對應(yīng)的RCP4.5中期的標準差則為0.5°C，處于全年的中等水平。

4.2 降水

圖5c、d 為年平均降水變化的百分率。未來新疆地區(qū)的降水將普遍增加，變化百分率的大值區(qū)主要出現(xiàn)在盆地，中期在RCP4.5下的增幅在10%～25%間，末期在RCP8.5下準噶爾盆地的增幅在25%以上，塔里木盆地等則達到50%以上。相比之下山地降水變化的百分率較小，中期和末期分別在10%和25%以下（圖5c、d）。但由于盆地當代降水值很低，降水量本身變化則在山區(qū)更明顯，21世紀中期RCP4.5情景下阿爾泰山、天山及昆侖山大部分地區(qū)增幅在50～100 mm 之間，盆地則基本在25 mm 以下；21世紀末期RCP8.5下的分布型同樣類似于中期，而幅度更大，天山山脈中部和昆侖山的增幅超過150 mm，塔里木盆地的腹地部分增幅達到25～50 mm（圖略）。

表3 ensR 預估的各氣候要素在21世紀中期RCP4.5情景下，新疆及各分區(qū)平均變化及最小、最大變化值Table 3 Regional mean and the minimum and maximum values of changes as projected by ensR by the mid-twenty-first century under RCP4.5 scenarioover Xinjiang and itssubregions

表4 同表3 ，但為21世紀后期RCP8.5情景Table 4 Same as Table 3,but for the end of 21st century under RCP8.5 scenario

由新疆區(qū)域年平均降水變化百分率趨勢曲線（圖6b）可看出，未來新疆區(qū)域降水呈不斷增加趨勢，模式間的一致性也較好，在RCP4.5情景下的趨勢為12%(100 a)-1，RCP8.5情景下達到33%(100 a)-1，除21世紀初期部分年份外，降水均為增加。具體在21世紀近期，不同溫室氣體濃度下的降水增幅差異不大，隨后RCP8.5情景下的增幅加大。

由表3和表4可以看到，RCP4.5情景下21世紀末期區(qū)域平均年降水增加百分率和增加值分別為9%（8%～10%）和33 mm（25～39 mm），RCP8.5情景下則達到28%（19%～39%）和102 mm（75 mm～137 mm）。此外對比表3和表4中不同季節(jié)和分區(qū)的變化，可以發(fā)現(xiàn)，RCP8.5情景下21世紀末期夏季降水在分區(qū)I和IV 還出現(xiàn)了略有減少的情況。RCP8.5情景下21世紀末期降水百分率量增幅在V 區(qū)（塔里木盆地）冬季最大，增加一倍多（125%）；年平均降水增加量在分區(qū)II和III（天山和昆侖山區(qū)）最大（170 mm），其次為I區(qū)（110 mm），盆地地區(qū)也有50 mm 的增加。

由新疆區(qū)域平均降水變化的年循環(huán)曲線可以看到（圖6d），冬半年（11～4月）的降水增幅明顯高于下半年（5～10月），這種差別在21世紀末期RCP8.5情景下更加明顯，具體增幅最大的為1月和12月份，數(shù)值分別為68.1%和62.9%；夏末秋初的9月份最小，僅為7.4%（在RCP4.5下21世紀中期的變化值為-0.4%）。

4.3 極端事件

首先在圖7中給出三個極端氣溫指標TXx、TNn 和T35D，在RCP4.5情景下的21世紀中期和RCP8.5情景下21世紀末期的變化。和CMIP5耦合模式預估結(jié)果一致，未來TXx 和TNn 在不同排放情景和時期均將明顯上升（Yao et al.,2012;Yang et al.,2014;Li et al., 2019）。其中TXx 變化的空間差別較小，盆地較山區(qū)略高（圖7a、c），但在各個分區(qū)之間的具體增加數(shù)值，除范圍較小的分區(qū)I外，基本一致（表3、表4）。相比之下TNn 增溫數(shù)值的區(qū)域差異則較為明顯，其中準噶爾盆地增幅最大（圖7c、d），在21世紀末期RCP8.5情景下，其所在分區(qū)IV 的升溫值達到7.3°C（4.3°C～8.4°C），較升溫相對較小的II、III分區(qū)高2°C以上（表3、表4）。對比TXx 與TNn，可以看到TNn 的增幅總體高于TXx，這種特征在盆地和21世紀末期更加明顯，區(qū)域平均值在21 世紀末期RCP8.5情 景 下，TXx 的 增 幅 為4.9°C（4.0°C～5.4°C），TNn 為5.8°C（4.4°C～6.7°C），后者較前者高近1°C。

ensR 預估的T35D變化為盆地地區(qū)的普遍增加（圖7e，f），如在RCP8.5情景下的21世紀末期，塔里木盆地的增幅普遍在50～60 d 間，西部個別地方達到60 d 以上，該地區(qū)所在的V 分區(qū)平均增加52 d；準噶爾盆地的增加也達到40～50 d，分區(qū)IV 的平均值為38 d（44～63 d）。相對各以山地為主的分區(qū)則增幅較小，如天山所在分區(qū)II的增加值平均僅為9 d（3～d），增加區(qū)主要位西側(cè)的伊犁盆地。21世紀中后期RCP4.5下和末期RCP8.5下，新疆區(qū)域平均的T35D 增加值分別為10 d（6～14 d）和30 d（23～38 d）。

圖3 當代極端氣溫相關(guān)指數(shù)TXx（單位：°C；左列）、TNn（單位：°C；中間列）和T35D（單位：d；右列）分布：觀測結(jié)果（第一行）；ensG 模擬結(jié)果（第二行）；ensR 模擬結(jié)果（第三行）Fig.3 The distribution of present-day TXx(units:°C;left column),TNn(units:°C;middle column),and T35D(units:d;right column)extreme temperature correlation indexes:Observations(top line),ensG (second line),ensR (bottom line)

圖8給出兩個降水相關(guān)的極端指數(shù)RX1day（圖8a、b）和CDD（圖8c、d）的變化。RX1day的變化特征為在未來普遍增加，在21 世紀中期RCP4.5情景下，大部分地區(qū)增幅低于10%，個別地方如分區(qū)V 塔里木盆地西部、吐魯番盆地出現(xiàn)超過25%的增幅（圖8a）；21世紀末期RCP8.5情景下的增加值更明顯，其中分區(qū)V 大部分地區(qū)的增幅在50%以上（圖8b）。具體在21世紀中期RCP4.5情景下，RX1day 的區(qū)域平均增加幅度為7%（0～11%），其中分區(qū)V 最大，為12%（5%～26%）；末期RCP8.5情景下，區(qū)域平均增幅為29%（14%～43%），在分區(qū)V 達到41%（36%～54%）。注意到雖然各分區(qū)的變化率差別較大，但增加值相對比較接近，在末期RCP8.5下在3～6 mm 間。

CDD的主要變化特征為在南疆地區(qū)普遍減少，其中分區(qū)V 的塔里木和哈密盆地減少幅度更明顯，21世紀末期RCP8.5情景下最大減少值在25 d 以上；在北疆則出現(xiàn)正負相間的分布，但變化數(shù)值不大，一般在±5 d 之內(nèi)（圖8c、d）。各分區(qū)變化平均值除分區(qū)I 為變化不大外，仍以減少為主，V 分區(qū)減少最多，在RCP4.5下中期和RCP8.5下的末期減少值分別為9 d 和18 d，對應(yīng)的整個新疆地區(qū)平均減少值分別為5 d 和10 d（表2、3）。

圖4 當代極端降水相關(guān)指數(shù)RX1day（單位：mm；左列）、CDD（單位：d；右列）的分布：（a、b）觀測；（c、d）ensG 模擬結(jié)果；（e、f）ensR 模擬結(jié)果Fig.4 The distribution of present-day RX1day(units:mm;left column)and CDD(units:d; right column)extreme precipitation correlation indexes:(a, b) Observations;(c,d)ensG;(e,f) ensR

圖5 （a、c）21世紀中期（2041～2060 年）RCP4.5情景和（b、d）21世紀末期（2081～2098年）RCP8.5情景下，年平均氣溫（單位：°C；第一行）和降水（以變化百分率表示；第二行）相對于當代的變化Fig.5 Future changes in annual mean temperature(units:°C;top line)and precipitation (percent; bottom line) relativeto the present day by (a,c) the mid-twenty-first century (2046-2065)under RCP4.5 and by (b,d)theend of the twenty-first century (2081-2098)under RCP8.5

圖6 新疆區(qū)域平均氣溫（左列，單位：°C）和降水變化（右列）RCP4.5（藍色）和RCP8.5（紅色）情景下（a、b）21世紀的逐年變化以及（c、d）21世紀中期、末期的逐月變化。陰影表示模擬間隔1個標準差的范圍Fig.6 Annual mean changes and annual cycle of changes in regional mean temperature(units:°C)and precipitation over Xinjiang relative to historical observations.Temporal evolution of temperature(a)and(b)precipitation during the twenty-first century(blue and red indicate RCP4.5 and RCP8.5, respectively,with values of trend provided in upper-left corner);annual cycle of (c)temperature and(d) precipitation by the mid-twenty-first century under RCP4.5(blue)and by the end of thetwenty-first century under RCP8.5(red).The shade representstherangeof ±1 standard deviation

4.4 積雪、徑流和土壤濕度

高山積雪及其所形成的冰川是新疆地區(qū)的重要水資源，其融化所形成的諸多河流，為下游干旱區(qū)的綠洲、湖泊生態(tài)和居民生產(chǎn)生活用水提供了基本保障。相比氣溫和降水的預估，對新疆地區(qū)積雪的預估工作則相對較少，研究指出，新疆大部分地區(qū)的積雪在未來將減少，不同地形條件下，變化特點有所差異（石英等,2010;王澄海等,2010;Shi et al.,2011）。

圖7 （a、c、e）21世紀中期（2041～2060年）RCP4.5情景和（b、d、f）21世紀末期（2081～2098年）RCP8.5情景下TXx（單位：°C；第一行）和TNn（單位：°C；第二行）及T35D（單位：d；第三行）相對于當代的變化Fig.7 Future changesin TXx (units:°C;top line),TNn (units:°C;middleline)and T35D(units:d; bottom line)relative to the present day by (a,c,e)themid-twenty-first century (2046-2065)under RCP4.5 and by (b,d,f)theend of the twenty-first century (2081-2098)under RCP8.5

圖8 （a、c）21世紀中期（2041～2060年）RCP4.5情景和（b、d）21世紀末期（2081～2098年）RCP8.5情景下RX1day（以變化百分率表示；第一行）和CDD（單位：d；第二行）相對于當代的變化Fig.8 Future changes in RX1day(percent;top line)and CDD(units:d; bottom line)relative to the present day by(a,c)the mid-twenty-first century(2046-2065) under RCP4.5 and by (b,d)the end of thetwenty-first century (2081-2098)under RCP8.5

圖9a 和圖9b分別給出ensR 預估的21世紀中期RCP4.5和21世紀末期RCP8.5下新疆積雪變化率。兩者的變化分布略有差異，在中期RCP4.5情景下，北部的阿爾泰山和昆侖山南部的積雪將有一定程度增加（5%左右），但模式間的一致性較差（圖中未給出），天山西部則減少25%左右，整個分區(qū)II 的變化百分率和雪水當量分別為減少10%（3%～18%）和4 mm（1～8 mm）（表3）。塔里木和準噶爾盆地等干旱地區(qū)由于基數(shù)較小，相對變化幅度更為明顯。新疆地區(qū)積雪平均值有一個弱的減少，數(shù)值為3%（0.5 mm），但具體模擬間的最大值和最小值分別為增加2%（0 mm）和減少10%（2 mm），反映出模擬間的不確定性。

至21世紀末期RCP8.5情景下，變化幅度明顯增大。其中塔里木盆地增加明顯，其西部增加率達到一倍以上；昆侖山區(qū)也有增加的地方，但除此之外的其他地區(qū)積雪將大范圍減少，減少的比例在準噶爾盆地中部最大，達到50%以上。以阿爾泰山和塔爾巴哈臺山為主的分區(qū)I由中期RCP4.5的增加轉(zhuǎn)為減少，區(qū)域平均變化百分率和雪水當量值分別為-9%（-23%～11%）和-7 mm（-25～7 mm）；以天山為主的分區(qū)II減少27%（17%～35%）和10 mm（4～15 mm）；包括塔里木盆地在內(nèi)的分區(qū)V，區(qū)域平均變化率也為一個負值（-5%）；整個新疆地區(qū)的積雪變化為減少13%（4%～26%）和2 mm（1～5 mm）。由各模擬間最大與最小值的范圍看，積雪變化的預估存在一定程度的不確定性。

圖9c、e 分別給出21世紀末期RCP8.5情景下總徑流量和表層土壤濕度的變化。同時參照（Zhao and Dai,2015），將總徑流低于10th 百分位值的發(fā)生頻率（P10th）作為水文干旱的指標；同樣將表層土壤濕度的P10th，作為農(nóng)業(yè)干旱的指標，在圖9d、f 中分別給出。P10th 的增加/減少對應(yīng)干旱頻次的增加/減少。

由圖9c、d 可以看到，伴隨降水增多，未來總徑流在整個新疆地區(qū)均要增加，以山區(qū)增加值最大，在100～150 mm 之間，盆地增加值則較小，大部分地區(qū)小于0.5 mm。不同分區(qū)間數(shù)值差異明顯，增幅最大的分區(qū)III（昆侖山區(qū)）達到162 mm（32～258 mm），增幅最小的分區(qū)V（柴達木盆地等）僅為3 mm（-1～5 mm），整個新疆區(qū)域平均的增加值為66 mm（36～88 mm，參見表4）。但干旱頻次的變化（圖9d），則在昆侖山西北部、天山中部和西部、阿爾泰山和準噶爾以西山地及準噶爾盆地的大部分地區(qū)有明顯增加。

圖9 （a）21世紀中期RCP4.5情景下積雪相對于當代的變化；21世紀后期RCP8.5情景下（b）積雪、（c）總徑流（單位：mm）、（d）水文干旱頻率、（e）土壤濕度（單位：mm）和（f）農(nóng)業(yè)干旱頻率相對于當代的變化Fig.9(a)Changes in snow cover by the mid-twenty-first century under RCP4.5,changes in(b)snow cover,(c)total runoff (units:mm),(d)runoff P10th,(e)soil moisture(units:mm),and (f)soil moisture P10t by theend of the twenty-first century under RCP8.5h over Xinjiang relativeto historical observations

未來表層土壤濕度變化同樣以增加為主（圖9e），山區(qū)的增加一般大于盆地，但不同分區(qū)間增幅差異較小，各個分區(qū)及整個新疆地區(qū)平均增幅均近似為2 mm（表4），所對應(yīng)的干旱頻次（圖9f）在新疆大部分地區(qū)都將減小，僅在昆侖山西部和天山中部部分地區(qū)出現(xiàn)小范圍增加。

5 總結(jié)和討論

基于一套在5個全球模式驅(qū)動下RegCM4區(qū)域模式對東亞區(qū)域25 km 水平分辨率的集合預估結(jié)果（ensR），在模式檢驗基礎(chǔ)上，分析了不同溫室氣體濃度下，21世紀不同時期新疆地區(qū)的未來氣候變化。

結(jié)果表明，ensR 總體上能夠較好再現(xiàn)新疆地區(qū)平均氣溫、降水的分布特征，模擬的偏差主要表現(xiàn)在盆地氣溫偏高、降水偏少，山地氣溫偏低而降水偏多，相比ensG的模擬，ensR 提供了不同要素空間分布描述上更多的細節(jié)，特別是和地形相關(guān)的部分。注意到模式的調(diào)試主要是在考慮整個中國區(qū)域特別是中國東部情況下進行的（Gao et al.,2016,2017），未來尚需針對新疆地區(qū)的特殊地理和氣候，對模式進一步發(fā)展和優(yōu)化，并進行更高分辨率的模擬，以得到更可靠的模擬結(jié)果。同時新疆高山和沙漠地區(qū)氣象觀測臺站缺乏，所導致的格點化觀測資料的不確定性，也在很大程度上制約了模式的進一步完善，未來需要搜集更多觀測數(shù)據(jù)（如水文臺站和自動氣象站等），提高其準確程度。

ensR 預估未來新疆地區(qū)的氣溫和降水將不斷升高和增加，在RCP8.5 高排放情景下和21世紀末期的變化更明顯，模擬間的一致性較好，盡管不同模擬間存在變化數(shù)量上的差別。具體在變化的空間分布上，氣溫在盆地的增幅略高于山地，降水在盆地的相對增幅明顯大于山地，但降水量變化則以山區(qū)更大。極端溫度TXx 和TNn，以及高溫日數(shù)T35D同樣將不斷升高，其中TNn 的升幅高于TXx 并有一定的區(qū)域差別，意味著這一地區(qū)未來高溫熱浪事件的增加，和低溫事件的相對減少。RX1day 呈普遍增加趨勢，表明未來新疆極端降水事件將有一定幅度的增加，盆地的增加幅度相對會更大。CDD在塔里木盆地將縮短，在北疆部分地區(qū)則有所延長。

未來新疆地區(qū)積雪變化的空間分布差異比較明顯，總體而言在塔里木盆地有較大比例的增加，但其他地區(qū)減少明顯。模式集合預估的總徑流量和表層土壤濕度均為增加，綜合考慮氣溫和降水的變化，總體而言新疆未來氣候更趨向于“暖濕化”，可能會對該地的水資源、生態(tài)環(huán)境等起到一定的改善作用。但需要注意的是，這些變化并大不到改變新疆仍屬于干旱和半干旱氣候區(qū)這一本質(zhì)，同時基于總徑流量P10th 這一指標變化的分析表明，水文干旱頻率在北疆地區(qū)將有所增加，未來新疆水資源狀況仍不容樂觀。

在本研究所得到的結(jié)果中，平均和極端溫度升高、平均降水及極端降水事件增多等結(jié)論，總體與以往基于全球或區(qū)域模式的分析相符合（吳佳等,2011;Chen and Frauenfeld,2014;Wang and Chen,2014;楊絢等,2014;于恩濤等,2015;于曉晶等,2017;Hui et al.,2018;王曉欣等,2019），但在具體數(shù)值上有一定差異。在變化的空間分布方面，有限的區(qū)域模式所給出的預估結(jié)果也有所不同。如本研究中，氣溫在盆地的增幅略高于山地，降水在盆地的相對增幅明顯大于山地，這和吳佳等（2011）年使用MIROC3.2_hires驅(qū)動RegCM3得到的結(jié)論有一致性；但Tang et al.（2016）和Liet al.（2016）基于ECHAM5驅(qū)動多個區(qū)域模式所得結(jié)果相比，降水表現(xiàn)出類似的特征，但他們所得到的升溫則在北疆更高，反映了預估中的不確定性。

最后在新疆氣候變化預估中，未來干旱狀況和水資源變化是非常重要但又非常復雜的問題，如升溫所造成的蒸發(fā)增加效應(yīng)和降水量增加之間的平衡，及最終徑流和水資源在不同地區(qū)的變化等，仍尚需開展深入地研究才能得到更可靠的結(jié)論，從而更好地為地方社會經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護服務(wù)。

致謝 黃怡、效存德博士參與了文中的分區(qū)工作；石英、吳佳和張冬峰博士等開展和參與了相關(guān)模擬及部分分析。