干旱区地理 ›› 2025, Vol. 48 ›› Issue (10): 1747-1759.doi: 10.12118/j.issn.1000-6060.2024.796 cstr: 32274.14.ALG2024796
收稿日期:2024-12-27
修回日期:2025-03-06
出版日期:2025-10-25
发布日期:2025-10-27
通讯作者:
常伟(1974-),男,教授,博士生导师,主要从事农业农村发展研究. E-mail: changw@shzu.edu.cn作者简介:杨扬(1992-),女,博士研究生,主要从事气候变化与农业发展研究. E-mail: 20222316113@stu.shzu.edu.cn
基金资助:
YANG Yang1(
), CHANG Wei1(
), ZHANG Xingdong2
Received:2024-12-27
Revised:2025-03-06
Published:2025-10-25
Online:2025-10-27
摘要:
通过分析全球变暖背景下新疆极端气温冷(暖)指数的历史及未来变化特征,为制定气候变化适应策略提供科学依据。基于1960—2021年新疆52个气象站点观测数据及1960—2100年第六次耦合模式比较计划(Coupled model intercomparison project phase 6,CMIP6)气候模式数据,通过模拟精度验证筛选出性能较好的气候模式数据,采用多模式集合平均方法,研究新疆历史时期及未来SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5 3种情景下4种极端气温冷指数和4种极端气温暖指数的变化特征。结果表明:(1) 1960—2021年新疆极端气温冷指数显著下降,暖指数显著上升,整体呈现变暖趋势,且夜间气温变化幅度大于白天。(2) 气候模式平均结果显示,3种情景下新疆地区2025—2100年气温冷指数呈现持续下降趋势,暖指数呈现持续上升趋势,其中SSP5-8.5情景下变化幅度最大。(3) 空间分布显示,极端气温冷(暖)指数变化呈现出差异性与一致性并存的特征。夏天日数和暖夜日数在3种情景下高度相似,而霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数和生长季长度在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下一致性较高。新疆已进入显著变暖的气候状态,未来这一趋势将持续。因此,应加强气候适应能力建设,以保障区域可持续发展。
杨扬, 常伟, 张兴东. 新疆极端气温冷(暖)指数历史变化及未来情景预估[J]. 干旱区地理, 2025, 48(10): 1747-1759.
YANG Yang, CHANG Wei, ZHANG Xingdong. Historical changes and future scenario projections of extreme temperature cold (warm) index in Xinjiang[J]. Arid Land Geography, 2025, 48(10): 1747-1759.
表1
CMIP6的12种气候模式概况"
| 模式名称 | 所属研究中心 | 所属国家 | 水平分辨率 (经纬向格点数) | 大气模式分辨率 |
|---|---|---|---|---|
| ACCESS-CM2 | 澳大利亚联邦科学与工业研究组织和澳大利亚气象局 | 澳大利亚 | 360×300 | 1.9°×1.3° |
| ACCESS-ESM1-5 | 澳大利亚联邦科学与工业研究组织和澳大利亚气象局 | 澳大利亚 | 360×300 | 1.9°×1.3° |
| BCC-CSM2-MR | 中国国家气候中心 | 中国 | 360×232 | 1.0°×1.0° |
| CanESM5 | 加拿大气候模拟与分析中心 | 加拿大 | 361×290 | 2.8°×2.8° |
| FIO-ESM-2-0 | 中国海洋研究所 | 中国 | 320×384 | 1.0°×1.0° |
| GFDL-ESM4 | 美国国家海洋和大气管理局地球物理流体动力学实验室 | 美国 | 720×576 | 1.0°×1.0° |
| INM-CM4-8 | 俄罗斯科学院数值数学研究所 | 俄罗斯 | 360×318 | 2.0°×1.5° |
| INM-CM5-0 | 俄罗斯科学院数值数学研究所 | 俄罗斯 | 720×720 | 2.0°×1.5° |
| IPSL-CM6A-LR | 法国皮埃尔·西蒙·拉普拉斯研究所 | 法国 | 362×332 | 2.5°×1.3° |
| MIROC6 | 日本东京大学气候系统研究中心 | 日本 | 360×256 | 1.4°×1.4° |
| MRI-ESM2-0 | 日本气象研究所 | 日本 | 360×364 | 1.9°×1.9° |
| NESM3 | 中国南京信息工程大学 | 中国 | 362×292 | 1.9°×1.9° |
表4
CMIP6的12种气候模式模拟效果评估"
| 模式名称 | 相关系数 | 相对误差 | 相对均方根误差 |
|---|---|---|---|
| ACCESS-CM2 | 0.904 | 3.691 | -0.059 |
| ACCESS-ESM1-5 | 0.912 | 3.800 | -0.094 |
| BCC-CSM2-MR | 0.913 | 2.776 | -0.020 |
| CanESM5 | 0.884 | 4.013 | 0.462 |
| FIO-ESM-2-0 | 0.906 | 1.991 | 0.462 |
| GFDL-ESM4 | 0.913 | 2.109 | -0.135 |
| INM-CM4-8 | 0.924 | 2.903 | -0.107 |
| INM-CM5-0 | 0.922 | 3.822 | -0.078 |
| IPSL-CM6A-LR | 0.880 | 8.578 | 0.317 |
| MIROC6 | 0.908 | 2.176 | -0.035 |
| MRI-ESM2-0 | 0.895 | 3.054 | -0.071 |
| NESM3 | 0.904 | 2.231 | -0.103 |
表5
极端气温冷(暖)指数的未来时间变化特征"
| 分类 | 指数名称 | SSP1-2.6 | SSP2-4.5 | SSP5-8.5 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 气候倾向率/d·(10a)-1 | P | 气候倾向率/d·(10a)-1 | P | 气候倾向率/d·(10a)-1 | P | ||||
| 冷指数 | 霜冻日数 | -0.531 | 0.031 | -2.177 | 0.000 | -5.188 | 0.000 | ||
| 结冰日数 | -0.509 | 0.095 | -2.400 | 0.000 | -5.227 | 0.000 | |||
| 冷夜日数 | -1.387 | 0.000 | -5.089 | 0.000 | -8.734 | 0.000 | |||
| 冷昼日数 | -1.395 | 0.000 | -4.367 | 0.000 | -6.146 | 0.000 | |||
| 暖指数 | 生长季长度 | 0.730 | 0.016 | 1.467 | 0.000 | 4.488 | 0.000 | ||
| 夏天日数 | 0.562 | 0.004 | 2.193 | 0.000 | 5.047 | 0.000 | |||
| 暖夜日数 | 1.029 | 0.007 | 6.050 | 0.000 | 12.384 | 0.000 | |||
| 暖昼日数 | 1.269 | 0.001 | 5.071 | 0.000 | 8.500 | 0.000 | |||
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