全 文 ：第 4 卷 1 9 9 6
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草 地 学 报
A C T A A G R E S T IA S IN C A
年
1 9 9 6
松嫩草地未来气候情景
邓慧平 祝廷成
(东北师范大学草地研究所 , 长春 13 00 24)
吴 正 方
(东北师范大学地理系 , 长春 13 00 24 )
摘要 : 本文介绍了 目前产生气候情景的主要方法 。 给出四种大气环流模式 , 预测在二氧化
碳加倍的条件下松嫩草地季节及年度气温和降水的变化。
关键词 : 气候变化 ; 气候情景 ; 大气环流模式 ; 松嫩草地
1 前言
自工业革命以来 , 大气中二氧化碳含量从按体积估算 的 2 8 0 p p m 上升到现在的 3 5 6 p p m ,
预计到本世纪末将达到 3 80 一 3 9 0 p p m , 下世纪的中期可能再增加一倍 。 大气中二氧化碳及其
它微量气体改变了地气系统的能量平衡 , 进而引起全球气候发生变化 。 根据一些气候模式按
照大气中温室气体增加情况计算的气候变暖的速率 , 全球平均温度每十年要增加 0 . 2 一 0 . 5 ℃
(B re th e r r t o n
.等 , F . P . , e t a l. , 1 9 9 0 )。 如果未来平均气温果真按这种速率增加 , 人类将面临全
球变暖所产生的问题 。 当务之急是评估气候变化对水资源 、生态环境及社会经济等方面产生
的种种影响 , 找出预防性和适应性对策。 目前气候变化及其影响 已引起各国政府 、国际组织和
科学家的普遍关注 , 已成为科学界的热门研究课题 。
由于人类 目前对气候系统认识的局限性 , 当前还不能预测未来气候将如何变化 , 只能利用
各种方法研究制定未来气候条件 的情景 。 (Li n S 等 , 1 9 9 0 ) , 以此作为开展气候变 化影响研究
的基础 。 本文首先介绍气候情景产生方法 , 然后给 出四 种大气环流模式 (G en er al ci rcu lat ion
Mod el
s , 简记 G CM S) 预测的松嫩草地未来气候情景 , 以便进一步开展气候变化对 松嫩草地热
量 、水份条件及草地生产力等方面影响的研究工作 。
2 气候情景产生方法
未来气候情景包括(1) 假设 的情景 ; (2) 古气候重建为基础的情景 ; (3 )近代仪器观测资料
为基础的情景 ; (4 )G CMS 预测的情景 (G le iek , 1 9 8 8 ) 。
假定的气候情景即人为假定未来气温 升高或降低若干度 , 降水增加或减少若干百分率 。
这些假定的气候情景可分为两类 : 一类是非 G CMS 输出的假定情景 ;另一类 是在综合主要 的
G CM S 输出结果的基础上制定的气候变化情景 。 假定的气候情景主要是用于进行诸如水文系
统 、生态系统对气候变化的敏感性分析 , 其本身并不包含更多的气候变化信息 。
第二种方法是在重建过去温暖时期气候 (当时大气中的 C q 浓度比现代高 )的基础上研
制未来的气候情景 。 例如 Bud yko 等 (1 9 8 7) 在他们的研究 中表明 : 可把称之 为全新世最适宜
气候(约 5 一 6 千年前 )看作是全球变暖 1℃ 的相似(约在 2 0 0 0 一 2 0 0 5 年 )。 但 由于对遥远过去
气候茶件认识的不确定性和许多国家与地区缺乏可靠的古气候资料 , 应 用这种方法产生气候
情景是有困难和受到限制的。
第 3 期 邓慧平等 : 松嫩草地未来气候情景
第三种方法是根据近代时期仪器记录的气候波动及变化趋势为基础产生气候情景 。 例如
Br ad le y 等(1 9 87) 分析了自 19 世纪中期以来北半球降水的变化 。 结果表明 自最近三 、四十年
来中纬度(3 50 一 50o N )降水增加 , 而低纬度 (5o 一 3 5o N )降水减少 。 此类分析有助于对气候自然
波动的了解与确定未来气候 自然变化的幅度 。 但以这种方法分析得 出的气候波动属 自然变
化 , 而温室效应引起的气候变化 , 其幅度和速率要 比这种自然变化大得多 。
第四种方法是利用 G CMS 进行数值试验产生气候情景 , 其中规定 c姚 浓度加倍 。 G c Ms
是建立在物理守恒定律基础上的 。 这些定律定量地描述了大气运动规律 。 从物理 的角度看
G C MS 是研究温室气体增加对气候影响的最有力的工具 。 现代的所有 G CMS 模式 , 几乎无一
例外的采用原始方程组来描述大气的运动 。 运动方程 、热力学方程 、状态方程和水汽预报方程
构成了 G CM S 的基本组成部份 。
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(1 )一 (6 )构成了大气运动的控制方程 。 其中 入、申
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Z 为球坐标系的三个坐标轴 , u 、 v 、 w 是
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速度在这三个坐标轴上的分量 , F* 、 F , 、 Fz 为摩擦项 。 a 是地球平均半径 , f为地转参数 , t 为时
间 , p 为气压 , 。为空气密度 , R 为气体常数 , c 、 为定容 比热 , c 。 为定压 比热 , Q 为单位质量的
加热率 , T 为绝对温度 , g 为重力加速度。
在控制方程为 入、中、Z 、 t 为自变量 , u 、 v 、 w 、 p 、 P 、 T 为因变量 。 在因变量中 , 前五个是预报变
量 , T 为珍断变量 。
将摩擦项 F * 、F , 、 Fz 和 Q 表达为自变量和因变量的已知函数 , 即参数化 , 则方程 (1 )一 (6)
构成了闭合方程组 。 在适当的边界条件下 , 从初始时刻 t = t。 时的因变量出发 , 确定 t > t。 的因
变量演化过程 。
任何一个数值模式总是采用一定分辨率的有限网格系统来代表连续介值 , 利用数值计算
方案 , 求得大气状态在全球三维网格点上的值 。
由于大气 、海洋 、海冰和陆地表面以极为重要的方式相互作用着 , 因此需将 G CM S 与气候
系统中其它子系统模式相藕合 , 目前 已广泛采用藕合模式模拟 C q 增加的气候效应 。
用 G CM S 进行数值试验分析 c q 增加对气候的影响 , 首先是做控制试验 , 即保持模式现
有状态 , 计算一个阶段 , 所得各种结果为控制试验结果 。 第二步做敏感试验 , 即在模式中增 加
Cq 浓度 , 再计算同样一段时间 , 其结果为敏感试验结果。 第三对照敏感试验结果与控制试验
结果 , 其差值表示 由于 C q 增加造成的气候变化 。
上述数值试验可分为两类。 一类是模拟大气中 CO : 浓度增加一倍(用 2 x CO : 表示 )与控
制试验 (用 I X CO : 表示 )对 比。 另一类是模拟大气中 CO : 浓度以每年增 加 1 % 或 1 . 5 % 与控
草 地 学 报 19 9 6 年
制试验对比 。 前者称为“平衡响应研究” , 后者称为“瞬变响应研究” 。
目前的 G CMS 水平网格点 , 大致为 4o 纬度 丫 5o 经度间隔 。 为了获得次网格气候要素的
变化信息 , 需将 G CMS 的输出结果进行一定的加工处理 。 一种方法是应用各种内插方法直接
从 G CM S 的输 出结果 内插 获得次 网格气候要素 (M a n a g em e n t t e a m o f (Co u n tr y St u d y Pro -
g ra m 》, 1 9 4 )。 第二种方法是将局地气候要素实测值与 G CMS 网格点上相应的气候要素实测
值之间建立回归方程 , 然后根据 Z x C q 条件下 G C MS 预测结果由回归方程求取次网格尺度
的气候要素值 (w igl ey , 19 90 )。 第三种方法是将 区域气候模式嵌入 G CMS 中 , 由 G CM S 网格
点上的值提供边界条件 , 模拟次网格气候要素(Di ck in so n , 19 8 9 )。
3 松嫩草地未来气候情景
本文利用四个 G CM S’平衡试验 ”结果 ’ 来讨论未来松嫩草地季 、年度气温和降水的变化
情况 。 每个模式的输出结果 由空间距离加权平均方法细网格到 0 . 50 纬度 x 0 . 5 经度(Man a -
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u n t r y St u d y Pr o g r am 》, D e p a rtm e n t o f E n e飞y , U . 5 . A . ) . 四个模式是英国
气象局 (u n it e d K in do m M e te o r o lo g ie a l O ffie e . u KMO )模式 , 美国俄勒 冈州立大学 (O r e g o n
s t a t e u n iv e r s ity
,
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图 1 U KM O 预测的松嫩草地四季气温变化 (2 试 C姚 一 l x C姚 )
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由美 国国家研究计划 ( co u n tr y s tu d y Pro g ra rn )提供
第 3 期 邓慧平等 :松嫩草地未来气候情景
G lss )模式 , 美国普林斯顿大学地球物理流体动力学实验室(G e o p h y s ie al Flu id D y n a m ie S L ab o -
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在二氧化碳加倍情景下 , 对于松嫩草地 , 四个模式预测结果是一致增温 , 但增温幅度不
等 。 U K MO 预测的增温幅度最大 (图 1 ) 。 O S U 预测的增温幅度最小 ( 图 2 ) 。 G I SS 预测的
增温幅度与 U K MO 较相近 , 而 G FD L 预测的增温幅度与 O S U 较相近 。 四个模式预测的年
温度变化见图 3 。 在二氧化碳加倍条件下 , 对于松嫩草地 , 四个模式给 出了降水一致增加的
结果 , 且各个模式预测的降水增加百分率大致相同 , 在 10 % 左右 。 四 季降水增加百分率亦
大致相同 , 在 10 一 15 % 范 围内 , 冬季降水增加百分率较夏季略大 5 % 左右 。 全年降水增加百
分率见图 4 。
综上所述 , 在二氧化碳加倍条件下 , 松嫩草地可能增温 2 . 5 一 1 1 . 0℃ , 最佳估计 3 一 5 ℃ , 降
水可能增加 10 % 左右 。 温度和降水的变 化 , 将对松嫩草原生态系统 产生一 系列的影响 , 这有
待今后进一步的研究 。
4 结语
对未来气候变化的预测具有相当的困难和不确定性 。 在这种情况下 , 关于哪一个情景是
最好的问题仍然得不到答案 , 既不能因 G CMS 目前的结果甚至还不能准确模拟 当前的平均气
候状况就 否定应用 G CM S 的输出结果 , 也不能因为假定方法的局限性而削弱各种假定的气候
情景进行的敏感性分析的价值 。
草 地 学 报 1 9 9 6 年
一 ! 呀 ’ ! 一 !一 甘 1 1 1 ! ! 二一’七 毛 1 1 , l一 已 一 一 .一、 1 ‘ l , 1 1 ,经 度 I o n g 一r u d u图 3 四个模式预测的松嫩草地年平均气温的变化 (2 X CO Z 一 I X c q )
Fig
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3 Ch a n g e S o f a n n u a l te m p e ra tu r e (2 X C姚 一 1 X C姚 )
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n g n e n S tep p e p r e d ie te d by U K MO
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虽然气候模拟 已取得了相当的成就 , 但存在着不少缺陷 。 模拟中忽略了大量的相互作用
过程 , 对一些重要的物理过程诸如云物理过程 , 海洋表面温度和地表过程的处理还较粗糙 , 有
待进一步改进 。 空间分辨率低 , 许多对区域气候具有重要意义的特征并不能 由目前分辨率的
G CMS 所解决 。
在 G CMS 粗网格资料细网格化方法中 , 运用内插的方法不能反映 由地形 、小尺度降雨过
程等原因对气候要素的影响 。 将次网格气候要素观测值与大尺度网格点上相应的气候要素值
之间建立 回归方程 , 然后根据 Z x c o : 情景下 G CMS 试验结果由回归方程求取次网格尺度的
气候要 素 , 这种方法较前一种方法应包含更多的局地气候要素信息。 但这种方法是建立在假
定 c o : 加倍次网格尺度与粗网格尺度气候要素之间的关 系保持不变 的基础 之上 。 区域气候
模式可提供较高分辨率的气候信息 , 这种方法的优点是 用较少的计算时 间就可模拟所考虑的
区域气候 , 但它需要粗分辨率的 G CM S 模拟结果 为其提供边界条件。 而且 由于条件限制 , 目
前只有极少数研究部 门能够开展这方面的工作 。
总之 , 目前的各种方法均有其局限性 。 为了获得未来气候真实的区域特征则需要 比目前
高十倍的空间分辨率 。 随着今后对 气候 系统 中各种过程的深入研究和系统的观测资料的积
累 , 模式中参数化方案的不断完善和计算机的发展 , 未来的 G CM S 将提供更可靠 、更详细的未
来可能的气候变化信息 。
第 3 期 邓慧平等 :松嫩草地未来气候情景 19 9
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图 4 四个模式预测的松嫩草地年降水增加百分率
Fig
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4 Pe r e e n ta g e o f a n n u a l p r e e ip it a tio n in e r e a s e in the 阮 n g n e n s t e p p e
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参 考 文 献
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