黑河流域高时空分辨率未来气候变化情景模拟与不确定性评估

Future climate scenarios are the key inputs for the research programme titled “Integrated of the Eco-hydrological Processes in the Heihe River Basin” supported by National Natural Science Foundation of China. High temporal-spatial-resolution of regional climate modeling with the quantitative assessment of uncertainty plays a decisive role in the quality simulation of eco-hydrology processes in the Heihe River Basin (HRB). The proposed research project aims to improve high resolution Regional Integrated Environmental Model System (RIEMS) for Heihe River Basin（RIEMS-Heihe） based on dataset of the existing observation and remote sensing provided by the Environmental and Ecological Science Data Center for West China, National Natural Science Foundation of China. We will attempt to improve ability of regional climate model (RIEMS-Heihe) to simulate regional climate in the HRB, in especially precipitation. Then, in order to obtain future high temporal- spatial resolution regional climate data under the RCP 4.5 scenarios in the period of 2020-2070, we will carry out dynamical downscaling using the RIEMS-Heihe and statistical downscaling for the multiple GCM’s outputs from CMIP5 under the RCP4.5 scenarios, respectively. We will attempt to develop Bayes theory and method of integrated prediction to reduce uncertainties of downscaling results of regional climate simulation and prediction in the HRB and enhance the credibility of prediction in the period of 2020-2070 in the regions. Finally, datasets of high quality and high temporal-spatial regional climate in the period of 1980-2010 and 2020-2070 under RCP 4.5 scenarios will be provided to the key project of the integrated eco-hydrological process study over HRB and to drive the integrated model which coupled ecological, hydrological and socio-economic processes. It is science foundation for the integrated model of watershed eco-hydrology and the decision support system...

未来气候情景是黑河流域生态水文集成研究的关键输入之一。高时空分辨率的黑河流域区域气候模拟及其不确定性估计对于黑河流域生态水文模拟质量具有决定性作用。本项目拟利用黑河流域重大研究计划现有的观测成果，优化现有的黑河流域高时空分辨率区域气候模式，提高模式对历史和未来气候变化情景下气候变化的模拟能力，特别是降水的定量评估水平；基于CMIP5中RCP4.5情景下多个全球气候模式模拟输出的结果开展动力/统计降尺度长期集合模拟，发展集合预估的贝叶斯理论与方法，降低区域气候模拟和预估的不确定性，提高黑河流域未来情景预估的可信度，为黑河流域生态水文集成研究提供过去1980-2010年和未来2020-2070年RCP 4.5情景下高时空分辨率高质量的气候变化数据，将有助于黑河流域适应生态水文变化的社会经济情景设定，并将提升社会经济及生态水文优化调控决策的科学性。

本项项目以黑河流域为研究对象, 收集了黑河流域50个降水观测台站（18个气象台站与32个水文站）的长时间序列观测降水资料以及周边的4个探空站的气象数据;通过定义降水台站的地形代表性指数，对黑河流域50个降水台站进行地形代表性分析;利用黑河流域及其周边地区气象站和水文站数据对TRMM 3B42、CMORPH、GAO和APHRO的可信度进行检验评估。. 基于空间平稳性与非平稳性分析，采用了区域气候模式与HASM相结合的方式，并将HASM发展成一种数据融合方法，将WRF的模拟结果与站点观测信息进行结合，构建了逐日气象要素模拟方法，生成黑河流域过去30年水平分辨为3公里日尺度气象要素空间分布数据；. 利用黑河流域观测和遥感数据对黑河流域区域气候模式中地形高度、植被类型、饱和土壤水势、饱和土壤导水率、田间持水量和萎点含水量、土壤孔隙度和土壤水势参数等重要参数进行重新率定，建立适合黑河流域生态-水文过程高分辨率区域气候模式RIEMS-Heihe;利用黑河流域计划数据库土壤质地数据，以及土壤饱和含水量、土壤萎点含水和田间持水量和黑河流域最新植被资料对RIEMS-Heihe进行了优化，使黑河流域的降水强度和不同等级的日数、降水频次以及不同区域日降水的时间演变规律的模拟的能力明显提高。. 基于CMIP5 7个全球气候模式过去30年和未来50年RCP 4.5和RCP 8.5气候情景下模拟输出的结果开展区域气候模式模拟的统计降尺度模型模拟的长期模拟结果同时利用全球气候模式EC-EARTH模式输出结果开展了黑河流域未来2006-2080年未来RCP 4.5情景下的模拟研究工作。该项目研究成果高空间分辨率的黑河流域区域气候模式及其驱动生态水文模式的高分辨率区域气候数据集等服务国家自然科学基金委会重大研究计划“黑河流域生态水文集成研究”中的23项目（其中集成项目6个，重点和培养项目17个），其他项目4个，累计下载量约为335GB。该数据在国家自然科学基金委会重大研究计划“黑河流域生态水文集成研究”中得到广泛充分地应用。