基于CMIP5和RegCM4模式的内蒙古气候变化模拟评估及未来RCPs情景预估

孟玉婧

（内蒙古气候中心，内蒙古 呼和浩特 010051）

引言

近年来，随着经济的快速发展及人类活动的影响，全球气候变暖有加重的趋势。在政府间气候变化专门委员会（IPCC）历届评估报告的推动下，气候变化是当今社会普遍关注的全球性问题。中国气候变化绿皮书指出中国是气候变化敏感区和影响显著区之一，20 世纪中叶以来其升温速率明显高于全球同期水平，且气候变化对我国的总体影响弊大于利[1]。同时，气候变化对陆地水循环过程[2]、水资源[3-5]、洪水[6]、干旱[7]、农业生产稳定性和可持续性[4]等具有深远影响[8]。气候变化预估工作是制定应对气候变化相关政策的重要理论依据之一，因此开展未来气候变化的可能演变规律研究，对研究不同地区相应的减缓和适应措施有着重要的科学意义[9]。

当前，全球气候模式和区域气候模式是研究区域或流域未来气候变化的重要工具，已得到广泛应用。IPCC第五次评估报告采用了一套新排放情景，即典型浓度路径（Representative Concentration Pathways，RCPs），RCPs情景是用单位面积的辐射强迫表示未来100年温室气体稳定浓度[10]。由于不同区域对全球气候变化的响应存在显著差异，在利用气候模式预估区域气候变化时，需要对气候模式模拟区域气候的能力进行可行性评估和验证[11]。目前有不少学者利用CMIP5 模式或RegCM4模式对中国各区域进行了对比评估和未来气候变化预估分析[12-15]。如林慧等[8]检验CMIP5中6 个全球气候模式对淮河流域降水量和气温的模拟能力并选择较优的3种模式用于分析未来RCP4.5和RCP8.5情景下流域气候要素的变化趋势。张娇艳等[16]从空间分布、时间演变和泰勒图对比评估了CMIP5模式和RegCM4模式对贵州省降水量和气温的模拟能力，得出RegCM4模式的模拟效果优于CMIP5模式，并利用RegCM4模式预估分析了2018—2050年贵州省年降水量、年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温的可能变化特征。内蒙古作为对气候变化响应最为敏感的地区之一，目前还尚未有相关研究。因此本文利用CMIP5模式和RegCM4模式，通过对内蒙古平均气温和降水量的观测数据与气候模式模拟数据进行对比分析，综合评估2 个气候模式对内蒙古平均气温和降水量的模拟能力，并预估分析RCPs情景下内蒙古未来平均气温和降水量的可能变化趋势，以期为内蒙古气候变化影响评估和气候变化适应性措施的制定提供科学依据，对内蒙古未来生态资源保护、农业生产布局、水资源管理和水旱灾害管理等具有重要参考意义。

1 研究数据和方法

1.1 模式与数据

本文所使用的全球气候模式和区域气候模式数据来源于国家气候中心收集和整理的《中国地区气候变化预估数据集（3.0版本）》。该数据集包含CMIP5全球气候模式1901—2100年和RegCM4区域气候模式1901—2050年的月平均资料，其中1901—2005年为历史模拟试验期（Historical），2006年以后为预估期。CMIP5模式是由21 个CMIP5全球气候模式的模拟结果，经过插值计算将其统一降尺度到同一分辨率下，利用简单平均方法进行多模式集合，共RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种排放情景，空间分辨率为1 °×1 °。RegCM4模式是使用国际理论物理研究中心的区域气候模式RegCM4.0单向嵌套 BCC_CSM1.1全球气候模式输出结果，对中国地区进行连续积分模拟，共RCP4.5和RCP8.5两种排放情景，空间分辨率为0.5 °×0.5 °。

在此基础上，本研究分别提取了内蒙古区域内CMIP5模 式1961—2100年 和RegCM4模 式1961—2050年降水量和平均气温的逐月格点数据，其中内蒙古范围内共128 个CMIP5模式格点和518 个RegCM4模式格点。为保证观测数据的完整性和连续性，剔除部分缺测较多或者观测年限较短的站点，经整理后用于对比分析的观测数据为内蒙古116 个国家气象站1961—2005年降水量和平均气温的逐月数据（图1）。

图1 内蒙古气象站点（a）及CMIP5模式（b）和RegCM4模式（c）格点分布

1.2 方法

基于1961—2005年2个气候模式的模拟值与同期的降水量和平均气温观测数据，分别计算每个格点和站点的年降水量和年平均气温，采用算术平均法计算区域均值。四季划分为春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12月—次年2月）。

采用多年平均值差值、气候倾向率、均方根误差、距平符号一致率和皮尔森空间相关系数（PCOR）5个评价指标，分别评估2 个气候模式对内蒙古降水量和平均气温的模拟能力。其中前4 个指标主要评价模式与观测数据在时间变化特征上是否一致，第5个指标用来评价模式与观测数据在空间分布特征上是否一致。

距平符号一致率[17]是指两个具有相同样本数n的序列X(x1,…,xn)和Y(y1,…,yn)，两者的距平序列为△X(△x1,…,△xn)和△Y(△y1,…,△yn)。比较△X和△Y序列中对应变量的正负符号，有m个变量的符号相同时，距平符号一致率S为：

PCOR[17]是观测和模拟两个序列的协方差除以其标准差的乘积，可通过ArcGIS的空间分析功能计算，用于衡量两个栅格图层的相关性，即：

式中：Covij为两序列间的协方差，δi为i序列标准差，δj为j序列标准差。PCOR的值越接近1，说明观测值与模拟值的空间相关性越强，大于0.5表明相关性较强。

气候基准期选择1986—2005年，采用线性趋势法和相关系数显著性检验的统计方法，预估分析内蒙古未来近80年（2021—2100年）降水量和平均气温分别在年、季和年代尺度上的可能变化趋势。其中为了更好地对比分析季和年代尺度下不同时段的气候变化特征，在计算四季和各年代的降水量距平百分率和平均气温距平数值时均保留两位有效小数。

2 结果与分析

2.1 气候模式模拟能力评估

从CMIP5模式和RegCM4模式对1961—2005年历史试验期模拟结果来看（表1），在多年平均值差值和均方根误差两个指标上，2种气候模式模拟的年降水量均高于历史观测值，而年平均气温则均低于观测值，其中CMIP5模式对年降水量的模拟更接近观测值，而RegCM4模式对年平均气温的模拟更接近观测值；在气候倾向率上，RegCM4模式模拟的年降水量气候倾向率与观测变化趋势一致，而全球模式则与观测相反，2种气候模式对年平均气温的模拟趋势均与观测一致；在距平符号一致率上，RegCM4模式对年降水量的模拟要高于CMIP5模式，但CMIP5模式对年平均气温的模拟要高于RegCM4模式；在PCOR值上，2种气候模式模拟结果与观测值空间相关性均很高，达到0.94以上，且RegCM4模式的相关性更高一些，但差距不大。

表1 CMIP5模式和RegCM4模式对内蒙古年降水量和年平均气温的模拟能力评估

图2为CMIP5模式和RegCM4模式对1961—2005年内蒙古年降水量和年平均气温的模拟值和观测值的空间分布。从年降水量看，2种气候模式模拟的年降水量空间分布格局与观测基本一致，均呈从东南向西北地区逐渐减少趋势，且CMIP5模式模拟结果与实况更为符合，但总的趋势仍为2种模式模拟值高于实际观测值。从年平均气温看，2种气候模式模拟的年平均气温空间分布特征与实况基本相似，均呈从东北向西南地区逐渐增温趋势，其中RegCM4模式模拟结果对空间分布特征的呈现更为精细，但总的趋势仍为2种模式模拟值低于实际观测值。同时，2种气候模式模拟结果与观测值的空间相关性均很高，达到0.94～0.98之间。

图2 1961—2005年内蒙古年降水量（a,c,e）和年平均气温（b,d,f）的观测值和气候模式模拟值的空间分布

综上所述，CMIP5全球气候模式模拟结果与年降水量实况更为接近，2种气候模式模拟结果在年平均气温模拟中均与观测数据较吻合，其中RegCM4区域气候模式对气温分布特征细节的模拟更好。整体而言，CMIP5模式均能较好地模拟内蒙古平均气温和降水量的分布特征，因此本文选择CMIP5模式预估内蒙古未来气候变化特征。

2.2 CMIP5模式对内蒙古未来气候变化预估

2.2.1 未来年降水量和年平均气温变化

相对基准期（1986—2005年），在3种RCPs情景下，2021—2100年内蒙古年降水量和年平均气温整体呈增加趋势，年降水量距平百分率和年平均气温距平分别在-0.9%～25.9%和0.7～6.1 ℃之间波动，且年降水量的年际变化波动幅度较大。其中RCP4.5和RCP8.5情景下年降水量和年平均气温的增加趋势显著（P＜0.01），且RCP8.5情景下增幅最大，未来80年间年降水量和年平均气温分别增加了21.6%和5.3 ℃，RCP4.5情景次之，80年间分别增加8.8%和1.8 ℃，而RCP2.6情景下增加趋势均不明显，80年间仅分别增加0.8%和0.2 ℃（图3）。

图3 3种RCPs情景下2021—2100年内蒙古年降水量距平百分率和年平均气温距平变化（相对于1986—2005年）

2.2.2 未来季节降水和平均气温变化

从季节上看（表2），相对基准期（1986—2005年），在3种RCPs情景下2021—2100年内蒙古四季降水量均呈增加趋势，其中RCP8.5情景下降水量增加幅度最显著，春、夏、秋、冬的增幅分别为12.20%、10.13%、17.39%和22.15%，RCP4.5情景下次之，RCP2.6情景下最小。在季节分配上，冬季降水量的增幅均为最大，最大增幅可达22.15%，为3种情景下4 个季节降水量增加幅度之最；其次为秋季，除RCP4.5情景下的春季降水量增幅最小外，其他情景下的夏季降水量增幅均最小。

表2 3种RCPs情景下2021—2100年内蒙古四季的降水量和平均气温变化（相对于1986—2005年）

相对基准期（1986—2005年），在3种RCPs情景下2021—2100年内蒙古四季平均气温均有明显的升温趋势。其中RCP8.5情景下平均气温的升温幅度最明显，春、夏、秋、冬的升幅分别为3.00、3.37、3.60 ℃和3.67 ℃，其次是RCP4.5情景，RCP2.6情景下最小。在季节分配上，RCP2.6情景和RCP4.5情景下秋季升温幅度均最大，分别为1.50 ℃和2.22 ℃，其次是冬季和夏季，春季最小；RCP8.5情景下冬季升温幅度最大，可达3.67 ℃，为3种情景下4 个季节平均气温升高幅度之最，其次是秋季和夏季，春季最小。

2.2.3 未来各年代的年降水量和年平均气温变化

从年代上看（表3），相对基准期（1986—2005年），在3种RCPs情景下2021—2100年内蒙古各年代的年降水量和年平均气温均呈增加态势。从年降水量看，RCP2.6情景下，各年代的年降水量增幅在21 世纪60年代之前呈增加趋势，到21 世纪60年代达到最大，为8.12%，之后增幅有所降低；RCP4.5和RCP8.5情景下，各年代的年降水量增幅均呈持续增加趋势，最大增幅可达18.52%，出现在RCP8.5情景下的21 世纪90年代，是3种情景下各年代年降水量增加幅度之最。从年平均气温看，RCP2.6情景下，各年代的年平均气温增幅在21 世纪40年代之前呈升温趋势，至21 世纪40年代达到最大，为1.57 ℃，之后增幅略有降低；RCP4.5和RCP8.5情景下，各年代的年平均气温增幅均呈持续升温趋势，最大增幅可达5.80 ℃，出现在RCP8.5情景下的21 世纪90年代，是3种情景下各年代年平均气温升温幅度之最。

表3 3种RCPs情景下2021—2100年内蒙古各年代的年降水量和年平均气温变化（相对于1986—2005年）

3 结论与讨论

(1)CMIP5全球气候模式和RegCM4区域气候模式在内蒙古均具有一定的适用性，其中CMIP5模式对年降水量模拟效果优于RegCM4模式，而RegCM4模式对年平均气温的细节模拟更具有优势。总体上CMIP5模式对内蒙古降水量和平均气温均具有较好的模拟能力。

(2)未来80年内蒙古年降水量和年平均气温整体均呈增加趋势，即气候呈暖湿变化趋势。其中RCP4.5和RCP8.5情景下增加趋势显著（P＜0.01），且RCP8.5情景下增幅最大，未来80年内蒙古年降水量和年平均气温分别增加了21.6%和5.3 ℃，RCP4.5情景下次之，RCP2.6情景下增加趋势不明显。

(3)未来80年内蒙古四季的降水量和平均气温均呈增加趋势，其中RCP8.5情景下增幅最显著。四季降水量中冬季降水量增幅均为最大，最大增幅可达22.15%，为3种情景下四季降水量增加幅度之最；四季平均气温中秋季在RCP2.6和RCP4.5情景下增幅最大，分别为1.50 ℃和2.22 ℃，冬季在RCP8.5情景下增幅最大，为3.67 ℃，为3种情景下四季平均气温升高幅度之最。

(4)未来80年内蒙古各年代的年降水量和年平均气温均处于不断增加和升温阶段。RCP2.6情景下，年降水量和年平均气温分别在21 世纪60年代和40年代增幅最大，分别为8.12%和1.57 ℃；RCP4.5和RCP8.5情景下，年降水量和年平均气温均在21 世纪90年代增加幅度最大，最大分别可达18.52%和5.80 ℃，为3种情景下各年代年降水量和年平均气温增加幅度之最。