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基于CMIP5模式的中国地区未来洪涝灾害风险变化预估张冰12徐
基于CMIP5模式的中国地区未来洪涝灾害风险变化预估(
张 冰1, 2,徐 影1,周波涛1,董思言1,於 琍1,李柔珂1
1中国气象局国家气候中心,北京 100081;2成都信息工程学院,成都 610225
摘 要:利用22个CMIP5全球气候模式模拟结果,结合社会经济以及地形高度数据,分析了RCP8.5温室气体排放情景下21世纪近期(2016—2035年)、中期(2046—2065年)和后期(2080—2099年)中国洪涝致灾危险性、承灾体易损性以及洪涝灾害风险。结果表明,洪涝灾害危险等级较高的地区集中在中国的东南部,洪涝承灾体易损度高值区位于中国的东部地区。在RCP8.5情景下,未来我国洪涝灾害高风险区主要出现在四川东部、华东的大部分地区、华北的京津冀地区、陕西和山西的部分地区以及东南沿海部分地区。东北地区的各大省会城市面临洪涝灾害的风险也很高。与基准期(1986—2005年)相比,21世纪后期,虽然发生洪涝灾害的区域变化不大,但高风险区域有所增加。鉴于模式较粗的分辨率以及确定权重系数的方法学等问题,洪涝灾害风险的预估还存在较大的不确定性。
关键词:RCP8.5排放情景;洪涝灾害风险;未来预估
引 言
洪涝灾害风险评估是当前的热点研究问题,尤其是在全球变暖背景下,未来洪涝灾害风险将如何变化更是关注的焦点。我国是自然灾害频发的国家,洪涝灾害是我国主要气象灾害之一,几乎每年都给国民经济造成巨大损失,仅2013年洪涝灾害造成的直接经济损失就为1883.8亿元。对洪涝灾害风险的研究国内外学者进行过多方面的工作,如:马国斌等[1]对基于气象观测数据的中国洪涝灾害危险性进行了评估与预警研究,并根据洪涝灾害的危险性评估结果,结合危险区内人口分布、交通设施等基础数据,生成相应的预警产品;李兰等[2]运用灾害风险原理,制作了漳河流域暴雨洪涝风险区划;黄诗峰等[3]、马宗伟等[4]分别用河网密度等进行洪涝灾害风险评价;史培军[5]、Benito等[6]通过灾情统计进行洪涝灾害评估;周成虎等[7]、张念强[8]、刘家福等[9]选取降雨、地形、河网植被土地利用类型等相关指标,对洪水灾害进行评价。总体而言,上述研究主要是针对历史发生的洪涝灾害做了大量的工作,对于未来洪涝灾害风险方面的研究工作相对较少。
数值模式的发展为研究未来气候变化及其引起的极端气候事件提供了手段。尤其是随着计算机的发展,气候模式的分辨率也有了较大的提高,为进行极端气候事件的研究提供了方便,从而可以对极端气候事件引起的灾害风险进行进一步的评估和预估。如吴佳等[10]和姚遥等[11]利用区域和全球模拟结果对未来20年一遇的极端温度和降水变化进行了分析;吴绍洪等[12-13]对未来不同时期的洪涝灾害风险进行了评估。2012年由政府间气候变化专门委员会(IPCC)出版的“管理极端事件和灾害风险、推进气候变化适应特别报告(SREX)”[14]也针对极端事件的发生频率和强度、脆弱性、暴露度以及它们共同导致的灾害风险进行了综合分析。
1 数据与方法
1.1 数据
本文从CMIP5的多个模式中根据各个模式能够提供逐日数据的情况,选取22个全球气候模式的模拟结果,进一步计算逐年连续5天最大降水量(Rx5day)和大于20 mm降雨日数(R20mm),具体模式信息见表1。由于全球气候模式的分辨率不同,将不同分辨率的数据用双线性插值方法统一插值到0.5°×0.5°的网格上。由于多模式平均比单个模式的结果与观测相比一致性更好[18-20],因此,本文将多模式结果进行等权重平均后再做洪涝灾害风险预估。所用数据为1986—2100年三种排放情景下(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)的模拟数据。2016—2035年、2046—2065年和2080—2099年分别作为21世纪的近期、中期和后期。考虑到未来的最高风险,主要选取了高排放情景(RCP8.5)下最极端的情况,对未来风险的情况进行分析。表1 CMIP5中22个全球气候模式基本特征
Table 1 The characteristics22 CMIP5 models
模式名称 单位及所属国家 分辨率 模式名称 单位及所属国家 分辨率 ACCESS 1.0 CSIRO-BOM, 澳大利亚 192×145 GFDL-ESM2G NOAA GFDL, 美国 144×90 BCC-CSM1.1 BCC, 中国 128×64 GFDL-ESM2M NOAA GFDL, 美国 144×90 BNU-ESM GCESS, 中国 128×64 INMCM4 INM, 俄罗斯 180 × 120 CanCM4 CCCMA, 加拿大 128×64 IPSL-CM5A-LR IPSL, 法国 96 × 96 CanESM2 CCCMA, 加拿大 1
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