沙祎，徐影，韩振宇，等.2019.人类活动对1961-2016年长江流域降水变化的可能影响[J],大气科学,43(6): 1265-1279. SHAYi, XU Ying,
Han Zhenyu, et al. 2019. Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the Yangtze River Basin from 1961 to 2016 [J].
Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 43(6): 1265-1279. doi: 10.3878/j.issn. 1006-9895.1903.18199人类活动对1961〜2016年长江流域降水变化的
可能影响沙祎\"4徐影$韩振宇$周波涛彳1中国气象科学研究院，北京1000812中国气象局国家气候中心，北京1000813南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京210044
4中国科学院大学，北京100049摘要人类活动造成的温室气体浓度增加对气候变化的加剧做出了贡献，降水作为重要的气象要素和水循环组 成部分，人类活动对其时空变化特征的影响也是当下研究的重要课题。本文以长江流域为例，利用1961-2016
年CN05.1逐日降水数据和20世纪气候检测归因计划(C20C+D&AProject)中CAM5.1-ldegree模式的逐日降水
结果，分析了人类活动对长江流域年降水量及三个极端降水指数时空变化的影响。结果表明：包含人类活动及自 然强迫因素的现实情景(Al】-Hist)的模拟结果与观测结果较为相近。All-Hist情景下的多试验集合平均结果对长 江流域降水的模拟能力较为可靠。通过对比两种情景下模拟的长江流域降水量时空变化特征发现：考虑人类活动
影响后，长江流域平均降水相对于仅考虑自然强迫情景下时呈现减少趋势，且减少趋势随时间推移加剧；极端降
水受人类活动的影响随时间呈现出的增加趋势有所削弱；对平均降水及极端降水变化趋势的影响存在空间差异 性，其中受人类活动影响最严重的是上游中部、东南部及中下游东南部地区，均呈现减少趋势；但在长江上游西 南部极端降水受人类活动影响显著增加，需要加强该区域洪涝预防工作。另外，人类活动对平均降水的减少贡献
最大的时段为2000〜2009年，影响最明显季节为秋冬两季；人类活动对极端降水的影响与降水的极端程度成正 相关，降水极端性越强，受人类活动影响的变化程度更大，且空间分布上的差异性也更加显著。关键词长江流域人类影响变化趋势降水文章编号1006-9895(2019)06-1265-15 中图分类号P461 文献标识码Adoi: 10.3878/j.issn. 1006-9895.1903.18199Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the
Yangtze River Basin from 1961 to 2016SHA Yi1'2,4, XU Ying2, Han Zhenyu2, and ZHOU Botao31 Chinese Academy ofMeteorological Sciences, Beijing 1000812 National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 1000813 Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science& Technology, Nanjing 2100444 University of Chinese Academy ofSciences, Beijing 100049收稿日期2018-07-24：网络预出版日期2019-03-12作者简介 沙祎，女，1994年出生，硕士研究生，主要从事气候变化研究。E-mail: shayi218@sina.com通讯作者徐影，E-mail: xuying@cma.gov.cn资助项目 国家重点研发计划项目2017YFA0603703、2017YFA0605004Funded by National Key Research and Development Program of China (Grants 2017YFA0603703, 2017YFA0605004)大气科学1266Chinese Journal of Atmospheric Sciences43卷Vol. 43Abstract Increased concentrations of greenhouse gases caused by human activities have been contributing to climate change. The impact of human activity on the spatiotemporal variations in precipitation patterns has been an important
focus of study. This paper takes the Yangtze River basin as an example for study. Daily precipitation data observed from 1961 to 2016, and daily precipitation simulation results of using the CAM5.1-1 degree model in the International CLIVAR
C20C+ Detection and Attribution Project, were used to analyze the contribution of human activities to the spatial, temporal, and trend variations in annual precipitation and three extreme precipitation indices over the Yangtze River
basin. Simulation results, which included both anthropogenic and natural influences, were close to observations. Using statistical methods, model simulation ability was tested. It can be concluded that the average result of multiple runs of the
actual scenario was more reliable for the simulation of precipitation over the Yangtze River basin. By comparing temporal and spatial variations when accounting for the impact of human activities, average precipitation over the
Yangtze River basin showed a decreasing trend when compared with natural forcing only, and this decreasing trend has intensified over time. The increasing trend in extreme precipitation, as affected by human activities, has weakened over time. Based on spatial differences in average precipitation and extreme precipitation trends and percentage anomalies, the
areas most affected by human activities were shown to be the upper central and southeast regions and the middle and
lower southeast region, all of which showed a decreasing impact. However, in the southwest of the upper Yangtze River, extreme rainfall has increased significantly due to human activity. Increased flood prevention work is recommended for this area. The most significant period for the reduction of average precipitation caused by human activity was 2000-2009, and the sharpest seasonal decreases shown during autumn and winte匸 The impact of human activities on extreme
precipitation was positively correlated with the extreme degree of precipitation. Compared with general heavy precipitation (R90p), extreme heavy precipitation (R99p) was affected by human activities with a greater range and more
significant differences in spatial distribution.
Keywords Yangtze River basin, Human influence, Trends, Precipitation1引言气候变化早已成为受全世界关注的重要研究课 题，气候变暖对环境、生态和社会经济系统均产生
(CWRC, 2002 )□长期以来诸多学者对长江流域平均和极端降水
时空变化特征的研究取得了许多成果。IPCC AR5
报告中指出长江流域降水增加(IPCC, 2013),李
了深远影响，同时人类活动及社会经济的发展也对
春龙等(2013)的研究表明1951-2005年间长江
气候变化做出了贡献，政府间气候变化专门委员会
(IPCC)发布的第五次气候变化评估综合报告
全流域、上游、中下游总体的年降水量呈递减趋
势，其中长江上游地区减少趋势显著，而下游呈不
(IPCC SYR)指出1750年以来大气二氧化碳等温
室气体浓度的增加是人类活动影响气候变化的主要 原因(IPCC, 2014)o降水是受气候变化影响最直
显著的递增趋势，也有其他结果指出长江流域年降
水量无明显的变化趋势(白路遥和荣艳淑，2015)。 另外，针对汛期或夏季平均降水的研究指出长江流
接和最重要的气象要素。因此，研究人类活动对不
同时空尺度下降水的影响具有重要的研究意义。域夏季降水量有增多趋势，特别是中下游区域增多 趋势较明显(Zhang et al., 2005； Su et al., 2006), 并推断气候变暖可能导致20世纪90年代以来长江
流域洪水的频繁发生(姜彤等，2008)。极端降水 的研究方面，很多结果均表明长江中下游和上游西
长江是中国最长、世界第三大河流，全长
6300公里，发源于“世界屋脊”一青藏高原的
唐古拉山脉主峰各拉丹冬雪山西南侧，干流自西向
东，横贯我国西南、华中、华东三大经济区，11
部的极端降水事件频率呈增加趋势，极端降水强度 也有所增强，特别是中下游地区极端降水的年际变 化很剧烈(苏布达等,2006； Zhang et al., 2007a；
个省、直辖市、自治区，于崇明岛以东注入东海，
其庞大流域面积达180余万平方公里(图1),受到 气候、地理位置、地形等自然因素和人类活动的共
姜彤等，2008；白路遥和荣艳淑，2015；王蒙和殷
同影响，极端降水事件十分突出，每年发生的洪涝
是中国严重的自然灾害，花费巨额的抗灾支出淑燕，2015；潘欣等，2017；马小芳等，2018), 而在长江上游的中东部地区呈现减少趋势(王蒙和6期沙祎等：人类活动对1961〜2016年长江流域降水变化的可能影响No. 6SHA Yi et al. Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the Yangtze River Basin from ... 126790°E95°E100°E105°E110°E115°E120°E图1长江流域空间分布图Fig. 1 Spatial graph of Yangtze River basin
殷淑燕，2015),极端降水的空间差异性明显(白 本文使用高分辨率的观测数据和20世纪气候
路遥和荣艳淑，2015)o还有些研究推测长江上游 检测归因计划(C20C+D&A Project) T CAM5.1-
西部和下游西南部突发性的洪涝灾害的发生频率将
ldegree模式的模拟结果，以长江流域为研究对象，
会增加(Su et al., 2005; Zhang et al., 2007a) o 然而 并将其划分上游(24.5°N~36°N, 91°E〜111°E)、
前人对长江流域降水的研究更多是集中于汛期以及 中游(24.5°N〜36°N, 111°E〜117°E)、下游(25°
梅雨时期，关于极端降水的研究在时间序列上也仅 N~33°N, 117°E-122°E)三个范围，初步探究人
限于1951-2012年，缺乏近几年的变化趋势分析。类活动对1961-2016年长江流域平均降水及极端
相比之下，对于人类活动影响的检测归因工作 降水时空变化特征的可能影响。还处于初步探索阶段。目前已有少量研究成果指出
人类活动对平均降水和极端降水的影响可以被检测 2数据和研究方法到(Wanetai., 2015), Fischer and Knutti (2015) 发现在全球增暖0.85。(3的情况下，陆地上18%较显 2.1数据著的极端降水是人类影响的结果，且极端事件的极
研究中使用的观测数据为利用2400多个观测
端程度越强，事件发生所受到的人类影响的贡献越
站点进行格点化后的CN05.1数据集中的逐日降水
大。Zhang et al. (2007b)利用观测数据和多个全 数据，分辨率为 0.25° X0.25° (Xu et al„ 2009；吴
球模式的模拟结果指出人类活动导致了全球平均降
佳和高学杰，2013),时段为1961-2016年，主要
水的小幅度减少及纬度上的重新分配，即高纬地区
用于分析长江流域观测到的降水时空变化特征，并
降水量增加、副热带地区降水减少。对极端降水的 与模式结果进行对比，评估模式的模拟能力。使用 归因分析中，有研究估算出人类活动影响对于北半
的模式数据为20世纪气候检测归因计划(C20C+
球年最大一日降水量增加的平均贡献为3.3%,且
D&A Project) 的 CAM5.1 -1 degree 模式的逐日降水 人类活动影响下，年最大一日降水量的重现期由
量的模拟结果，分辨率为1.25°X0.9375°,时间段 1950年代早期的20年一遇变为2000年代早期的15 为1959-2016年，用来分析人类活动和自然强迫
年一遇，即人类活动使得极端降水事件发生频率加 对长江流域平均降水和极端降水的影响。大(Zhang et al., 2013)。然而现有研究的空间尺度 CAM5.1-1 degree 模式是 CESM1.0.3 地球系统
都仅是全球或半球尺度，对于区域尺度的研究很
模式的大气部分，按照C20C计划的要求完成了两 少，主要原因是空间尺度较小时，降水变化信号存
种不同驱动场下的模拟试验，其中一个是现实情
在彼此抵消的现象(信噪比较低)，且模式的分辨
景，使用观测到的边界条件(包括海表温度、二氧
率和模拟结果的准确度还不足以得出可靠的结论。 化碳浓度等)进行驱动得到包含人类活动和自然强
但随着计算机技术的发展，模式的分辨率已得到大
迫共同影响下的结果(简称All-Hist)；另一个是非
大提高，具备了开展较小区域尺度相关分析工作的
现实情景，使用来自于CMIP5模式集合模拟的边 条件。界条件进行驱动得到仅受自然强迫作用下的结果
大气科学1268Chinese Journal of Atmospheric Sciences43卷Vol. 43(简称Nat-Hist) (Stone D A, 2018)。每种情景下 的试验都包含400个集合(表1),但为了与观测数 据的时段(1961〜2016年)相匹配，本文中仅选 用覆盖时段为1959-2016年的50个集合进行分析。
分析时我们认为两种情景下模拟出的气象要素在时
空特征上表现出的差异为人类活动影响导致的，进
一步分析人类活动对长江流域降水时空变化特征的
影响。2.2方法本文利用CAM5.1-1 degree模式的两种历史情
景All-Hist和Nat-Hist的模拟结果，分析人类活动
对长江流域平均降水和极端降水时空变化特征的可 能影响。主要步骤如下：(1) 利用CAM5.1-1 degree模式两种历史情景
All-Hist和Nat-Hist 50个集合的逐日降水模拟结果，
计算了三个逐年极端降水指数：RX5day、R90p和
R99Po三个指数根据“气候变化检测和指标专家 组(ETCCDI) ”的定义计算，具体见表2。(2) 选取1961-1990年作为基准期，首先计 算Nat-Hist情景下基准期内的长江流域年降水量和表1 CAM5.1-ldegree模式模拟数据说明Table 1 Description of the CAM5.1-ldegree model simulation data模拟试验情景集合个数时段分辨率(经度X纬度)All-Hist501959〜2016年1.25° X 0.9375°501996〜2016年3002010〜2013年Nat-Hist
501959〜2016年1.25° X 0.9375°501996〜2016年3002010〜2013年表2本文采用的极端降水指数定义Table 2 Definition of extreme precipitation indices used in this work.极端降水指数中文名称单位定义RX5day5日最大降水量mm每年最大的连续5日降 水量R90p一般强降水量mm每年大于1961〜1990年90%分位点的日降 水量的总和R99p极端强降水量mm每年大于1961〜1990 年99%分位点的日降 水量的总和极端降水的平均值，再分别计算All-Hist和Nat-
Hist 两种情景相对于 Nat-Hist 情景下基准期平均值
的距平百分率，通过对比距平百分率的年际变化差
异来检测人类活动对长江流域平均降水和极端降水
年际变化的影响。同时采用线性趋势法，通过对比
两种情景下年降水量与极端降水指数年代际变化趋
势值的空间分布差异，进一步检测人类活动对长江
流域平均降水和极端降水空间变化特征的影响。(3)为了更进一步考察不同季节和时段人类活
动对长江平均降水的影响，我们用各季度的月平均
降水量代表四季的降水量，并把时段细分为：1959
—2016 年(整个时段)、1960—1969 年、1970~ 1979 年、1980〜1989 年、1990-1999 年、2000〜
2009年六个时段，计算All-Hist情景相对于Nat-
Hist情景下平均年降水量的变化百分率，即PRs)=PRaI1-HE(r,.> —P^Nat-Hist 其中，PR中代表时段7；内All-Hist情景相对于Nat- Hist情景下的平均年降水量的变化百分率， PRAll.Hist(r,>代表时段7；内All-Hist情景的平均年降水 量，PRn”-he⑺代表时段£内Nat-Hist情景的平均 年降水量，7] (/=1, 2, 6)代表6个不同的时段(即 7；为 1959—2016 年，7；为 I960〜1969 年， .......,7；为2000-2009年)；分析四个季节的季节 降水量时，则将平均年降水量换为四个季度的月平 均降水量，时段仅取1959-2016年，通过以上计 算分析结果可以得出人类活动影响对长江流域平均 降水贡献最大的时段和季节。分析极端降水时也采 用了相同分析方法，将平均年降水量换为三种极端 降水指数值，时段仅取1959-2016年。另外为了评估模式模拟能力，研究中采用/检 验法对模式模拟的年降水量年际变化进行95%置 信区间检验，并参照Gleckler et al. (2008)的均方 根误差标准化处理方法，计算相对均方根误差 (RMSE，)来比较模式中各试验与多试验集合平均 结果在不同区域对年降水量空间分布的模拟能力。 RMSE，计算公式为RMSE' =(RMSE - RMSEmedian)/RMSEmedian, (2) 其中，RMSE表示各All-Hist试验集合和观测值的 均方根误差，RMSEme如表示所有试验集合均方根 误差的中位数。RMSE'>0,说明该试验集合的模 拟能力弱于所有试验集合的中等水平；RMSE'V6期 沙祎等：人类活动对1961-2016年长江流域降水变化的可能影响No. 6 SHA Yi et al. Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the Yangtze River Basin from ... 12690,说明该试验集合的模拟能力强于所有试验集合 Hist情景以及观测的逐年降水总量相对于基准期 的中等水平（陈晓晨，2014）o（1961〜1990年）的距平百分率变化。比较All 3Ast 情景多试验平均的模拟结果与观测曲线可以发 结果分析现模式模拟的年降水量相对于基准期的变化趋势在 3.1模式模拟能力评估2010年之前与观测结果都呈现降水减少的趋势， 研究中选用的CAM5.1-1 degree模式属于 但在2010年之后所有试验模拟的距平百分率的变 CESM1地球系统模式的大气部分，是IPCC第五次 化幅度均小于观测，All-Hist的多试验平均结果与 观测结果出现了相反的变化趋势，原因可能是模式 报告中所用的42个气候模式之一，在IPCC报告对 对基准期内降水量模拟结果较观测偏高略多所导致 13个气候变量的模拟效果评估结果中CESMI 的。具体统计了不同研究时段内通过95%置信水 （CAM5）模式对降水量模拟效果的RMSE值为一 平的试验数后得出，在1959〜1979年、1959〜 0.1左右，表现较好，且与CMIP3相比，模式对于 大尺度降水、降水日循环、降水极值的全球分布特 1999年通过95%置信水平的试验分别有26个、16 个，表明模式在20世纪80年代之前的模拟比较 征模拟效果有所改进，可信度评价较高（IPCC,可靠。2013）,但是对区域尺度降水的模拟效果改进尚需 另一方面，通过图3给出了 All-Hist情景、 要进一步的提高。Nat-Hist情景及观测相对于基准期（1961〜1990 本文利用该模式模拟结果研究长江流域降水变 年）年降水量的距平百分率空间分布，来检验模式 化，相关研究较少，为了了解模式的可靠性以及模 对降水变化空间分布的模拟能力。结果显示，长江 式模拟偏差对研究结果的可能影响，本节通过对比 流域年降水量相对于基准期的变化趋势存在明显的 模式模拟的现实情景（All-Hist）与观测数据相对 空间差异，分别对比模式两种情景的空间分布情况 于基准期的降水量距平百分率时空变化，并采用统 与观测结果可以发现，All-Hist情景与观测的分布 计显著性检验及相对均方根误差等方法来评估模式 情况较为相近，两者结果均显示长江上游中东部降 的模拟能力。水量减少，上游西部和下游大部分地区降水量增 图2从年际变化角度评估模式对长江流域年降 加，说明模式对于变化极值中心位置的模拟比较可 水量的模拟能力，对比了长江流域Nat-Hist. A11- 靠。另外，模拟结果对于面积较小的中游地区降水Aroluoue0 园 U 3 (l)d Year图2长江流域年降水量相对于基准期(1961〜1990年)的距平百分率年际变化及观测数据95%置信区间范围(Obs：观测；Nat-Hist：非 现实情景；All-Hist：现实情景)。阴影代表50个试验集合模拟结果的最大值和最小值范围。Fig. 2 Annual variability of percentage anomalies for annual precipitation in the Yangtze River basin relative to the reference period (1961-1990) and the 95% confidence interval of observation (Obs: observation, Nat-Hist: counterfactual scenario, All-Hist: factual scenario)大气科学1270Chinese Journal of Atmospheric Sciences43卷Vol. 43-7% -6% -5% -4% -3% -2% -1% 0 1% 2% 3% 4% 5% 6%图3长江流域年降水量相对于基准期(1961〜1990年)的距平百分率空间分布：(a) All-Hist； (b) Nat-Hist； (c)观测(Obs)Fig. 3 Spatial distribution of percentage anomalies for annual precipitation in the Yangtze River basin relative to the reference period (1961-1990): ⑻ All-Hist; (b) Nat-Hist; (c) Obs量变化与观测存在一些偏差，原因可能是观测数据 的空间分辨率高于模式。因此，模式中All-Hist情 景对于流域降水量变化的极值中心位置具有较好的 模拟能力，在面积较小的中游地区受到模式分辨率 的限制模拟能力略差，但从流域整体来看模式模拟 境等因素的影响，该区域降水本就具有一定复杂性 所导致的。但综合来看，MRA的模拟结果基本可 以代表长江流域的降水量的情况，在后续研究中将 选用MRA结果进行分析。3.2人类活动对长江流域平均降水时空变化特征 的影响的降水空间变化分布与观测结果是较为一致的。为了比较All-Hist情景各试验及多试验集合平 均（Multi-Run Average,简称MRA）的模拟能力， 分别计算了它们在长江流域和上、中、下游的相对 本节首先对比包含人类活动和自然强迫共同影 响的All-Hist情景与仅考虑自然强迫影响的Nat- Hist情景的年降水量模拟结果，初步了解人类活动 均方根误差（图4）。结果表明，在流域各分区范 对长江流域平均降水时空变化特征的可能影响。从All-Hist和Nat-Hist情景各自相对于Nat-Hist 围内均有近一半试验对长江的降水模拟能力是强于 所有试验模拟的中等水平的，其中面积最大的上游 地区的模式模拟水平与全流域的模拟水平基本一 基准期（1961〜1990年）年降水量距平百分率年 际变化曲线（图5）可以看出，考虑人类活动影响 后的年降水量在整个研究时段均有所减少且随着时 致，MRA的模拟能力要强于所有试验样本模拟能 力的中等水平；中游和下游地区的模拟水平在不同 试验间的模拟能力差异较大，模拟能力最佳的单个 试验出现在这两个游段，但MRA的模拟能力略弱 于中等水平，这可能是受长江中下游地形及沿海环 间的推移减少程度缓慢增长。说明人类活动可能导 致长江流域的年降水量呈现逐年减少的变化。图6是长江流域1961〜2016年年降水量每十年 的变化趋势的空间分布。结果表明，在All-Hist情6期 沙祎等：人类活动对1961-2016年长江流域降水变化的可能影响No. 6 SHA Yi et al. Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the Yangtze River Basin from ... 1271LowerMiddleUpperYangtze RiverRun 2—-0.08 -0.04丨丨 00.040.080.12图4 CAM5.1-ldegree模式的50个All-Hist情景的试验集合与多试验集合平均结果的年降水量在长江流域和各游段的相对均方根误差 (RMSE5)Fig.4 RMSE' of 50 All-Hist runs in CAM5.1-ldegree model and MRA (multi- run average) over the Yangtze River basin and its upper, middle, and lower reaches A-eluouea>62ua)」0 线为所有试验集合平均的模拟结果Fig.5 Annual variability of percentage anomalies for annual precipitation of the Yangtze River basin relative to the reference period (1961-1990) of Nat-Hist. Gray thin lines represent simulated results of 50 runs, red thin lines represent simulated results of all runs average景下，上游中东部年降水量呈现减少趋势，尤其是 域的年降水量减少做出了贡献，其中长江上游中部 上游中部减少趋势最为明显，可达到一72.23 mm 和下游东南部年降水量受人类活动影响年降水量减 (10 a)-1；而上游西部和下游东部地区年降水量呈增 少最为明显，原因可能是该区域的人类活动更 加趋势，但增加的程度相较于流域减少趋势的程度 频繁。明显偏小。在Nat-Hist情景下，年降水量的变化趋 对1961-2016年不同季节All-Hist情景相对于 势呈现完全不同的空间分布，流域内的空间差异性 Nat-Hist情景的降水量距平百分率的空间分布(图 明显减弱，无明显的极端变化趋势中心，只有下游 7)的分析，可以发现在人类活动影响下，春季长 东南部有较为明显的增加趋势，达到了 1&52 mm 江中下游和上游东部降水呈现为负距平百分率，仅 (lOa)-'o对比两种情景间差异，人类活动对长江流 上游西部呈现正距平百分率；夏季长江流域降水量大气科学1272Chinese Journal of Atmospheric Sciences43卷Vol. 43-70 -65 -60 -55 -50 -45 -40 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 mm (10 a)'1图6长江流域年降水量年代际变化趋势[单位：mm (10 a)-1]的空间分布：(a) All-Hist； (b) Nat-HistFig. 6 Spatial distribution of the linear trend [units: mm (10 a)-1] of annual precipitation: (a) All-Hist; (b) Nat-Hist-36% -32% -28% -24% -20% -16% -12% -8% -4%04% 8% 12% 16% 20%图7 1961〜2016年长江流域All-Hist相对于Nat-Hist情景的(a)春季、(b)夏季、(c)秋季和(d)冬季降水量的变化百分率空间分布Fig. 7 Spatial distribution (1961-2016) of percentage changes for seasonal precipitation of the Yangtze River basin All-Hist relative to Nat-Hist: (a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter整体呈现负距平，减少最明显的地区是上游东南 大，覆盖全流域，而春季降水量呈负距平百分率 部；秋季和冬季空间变化分布基本相似，除了上 游西部小部分地区外，其他地区均呈现负距平百 的分布范围最小。同时从表3中各季节降水量距 平百分率变化的最大最小值可发现，秋季达到最 小的负距平百分率，冬季其次且与秋季的距平百 分率数据差距极小，由此推测秋、冬季长江流域 分率。综上，从空间分布上可以发现长江流域绝 大部分区域各季节降水量受人类活动的影响均在 减少。对比四季的距平百分率分布可见，夏季长 江流域内降水量受人类活动影响而减少的面积最 降水量受人类活动影响的减少幅度最大，对年降 水量减少变化的贡献最大。6期沙祎等：人类活动对1961-2016年长江流域降水变化的可能影响No. 6SHA Yi et al. Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the Yangtze River Basin from ...1273进一步对比完整时段及细分的五个不同时段内 到21世纪，每个年代的分布情况都是相似的，除 All-Hist情景相对于Nat-Hist情景的年降水量距平 了长江流域上游地区西部边缘之外，长江流域大部 百分率（图8）分布，可以得出从20世纪60年代分地区均呈现负距平百分率，且负距平百分率的最 小值出现在上游东南部。另外，随时间推移负距平 表3长江流域All-Hist相对于Nat-Hist的四季降水量变化 百分率不断减小，说明长江流域的年降水量的减少 百分率的最大、最小值Table 3 Maximum and minimum percentage changes for 程度受人类活动影响随时间推移不断加剧，21世 seasonal precipitation in the Yangtze River basin All-Hist 纪初期的十年间减少幅度最大，达到了 一27.75% relative to Nat-Hist（lOa）-'o查阅有关长江流域工业化、城镇化、信息 降水量变化百分率化及农业现代化的发展的相关研究后发现2000〜 春夏秋冬2012年间，沿江各省市的“三化”协调发展水平 最大值21.0%-0.2%7.7%7.7%呈现上升趋势（冯献，2014）,且长江干流流域对 最小值-21.3%-19.5%-36.1%-35.9%中国经济（GDP）的贡献程度也呈现随时间不断增 (a) 1960-196940°N-35°N-30°N-25°N-20°N-90°E 95°E 100°E 105°E 110°E 115°E 120°E 125°E 90°E 95°E 100°E 105°E 110°E 115°E 120°E 125°E40°N-(d) 1990-199935°N-30°N-25°N-20°N-90°E 95°E 100°E 105°E 110°E 115°E 120°E 125°E 90°E 95°E 100°E 105°E 110°E 115°E 120°E 125°E~ T I I ] I -26% -24% -22% -20% -18% -16% -14% -12% -10% -8% -6% -4% -2% 0 图8长江流域All-Hist相对于Nat-Hist情景不同时段年降水量变化百分率的空间分布：(a) I960〜1969年；(b) 1970〜1979年；(c) 1980 〜1989年;(d) 1990〜1999年；(e) 2000〜2009年；(f) 1959〜2016年Fig. 8 Spatial distribution of percentage changes for annual precipitation in different periods of the Yangtze River basin, All-Hist relative to Nat- Hist: ⑻ 1960-1969;⑹ 1970-1979; (c) 1980-1989; (d) 1990-1999; (e) 2000-2009;⑴ 1959-2016大气科学43卷1274Chinese Journal ofAtmospheric SciencesVol. 43长的变化趋势，在2000年达到44.8% （张雷和吴映 域，极端降水的研究更加受到关注，本节将通过分 梅，2005）,可见人类活动的影响随时间确实在不 析长江流域两种情景下三个极端降水指数（R90p、 断加剧，从而导致长江流域平均降水的减少也呈现 R99p和RX5day）的时空变化特征进一步探究人类 出一致的加剧变化。活动对于长江流域极端降水的影响。3.3人类活动对长江流域极端降水时空变化特征 图9给出的是长江流域All-Hist、Nat-Hist情景 的影响及观测数据的极端降水指数相对于基准期（1961〜 除了平均降水的研究，在洪涝多发的长江流 1990年）的距平百分率年际变化。图9a中R99p相 A-euloue ① 62U①① dAroluoue ① 65u (D0」 (Dda-beoub园CD U 3① d1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Year图9长江流域相对于基准期(1961〜1990年)的(a) R99p、(b) R90p和(c) RX5day极端降水指数距平百分率的年际变化Fig. 9 Annual variability of percentage anomalies for extreme indices of the Yangtze River basin relative to the reference period: (a) R99p; (b) R90p; (c) RX5day6期 沙祎等：人类活动对1961〜2016年长江流域降水变化的可能影响No. 6 SHA Yi et al. Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the Yangtze River Basin from ... 1275对于基准期平均值的距平百分率在观测及两种情景 结果表明，在Nat-Hist情景下，长江全流域大部分 下均呈增加趋势，2016年观测的正距平百分率最 大值达到68.34%,而图9b、c中R90p、RX5day在 观测和两种情景下均没有明显的变化趋势。对比模 式模拟结果与观测结果，曲线随时间的波动形态基 地区R90p和R99p均表现为增加趋势，上游中部的 增加趋势最为明显，而上游西部地区和流域北侧边 界地区则有小幅度的减少。对比R90p与R99p的变 化趋势分布，可以发现R90p有不同于R99p的分布 情况，R90p在中下游的东南部有集中的增加趋势。 在All-Hist情景下，长江上游大部分地区R90p及 R99p均表现出减少趋势，R90p的减少趋势更明 本一致，说明模式对于年际变化趋势的模拟较为 可靠。为了探究人类活动对长江流域极端降水年际 变化的贡献，我们计算了 1961〜2016年各极端降 水指数两种情景下分别相对于Nat-Hist基准期的 显，减少趋势最为显著的区域为上游中部，达到了 每十年减少39.56 mm,但上游西部及中下游东部 距平百分率，图10中给出了最具代表性的R99p 地区仍表现出增加的趋势，可达到每十年增加 12.48 mm。图lie和f是两种模拟情景下RX5day每十年的 的距平百分率年际变化，两条曲线间差别直观表 现出了由人类活动影响所造成的极端降水量的年 际变化。结果表明，两种情景的距平百分率随时 变化趋势的空间分布。其中All-Hist情景模拟的 间的波动形态基本一致，距平百分率由负变正， 说明长江流域极端强降水量随时间是呈增加变化 RX5day变化趋势的空间分布结果与Zhang et al. （2007a）、白路遥和荣艳淑（2015）、潘欣等 的。但对比两种情景的曲线可见，All-Hist情景的 （2017）研究中观测资料的分析结果较为一致，特 别是变化趋势显著的区域位置一致度很高，可见 距平百分率始终较Nat-Hist情景偏小，因此我们 推测人类活动对极端降水的增加存在削弱的作 All-Hist情景模拟结果对极端降水的变化趋势空间 分布的模拟较为可靠。在Nat-Hist情景下，除长江 流域上游西部和东北部及下游东侧小部分地区外, 用，特别是当两种情景的距平百分率均呈减小趋 势时，All-Hist情景的距平百分率减少幅度普遍明 显大于N at-Hist情景，由此也可以说明人类活动 可能对长江流域极端强降水量起到削弱其增加甚 长江流域大部分地区的RX5day均呈现增加趋势, 特别是上游中部增加趋势最为明显，达到了每十年 增加12.62 mm。在All-Hist情景下，仅有上游西部 至使其减少的影响。图lla-d是All-Hist及Nat-Hist情景下长江流域 1961-2016年一般强降水量（R90p）和极端强降 水量（R99p）指数的每十年的变化趋势空间分布。 和下游东部地区呈现出增加趋势，上游中东部及中 游地区的大面积区域均呈减少趋势。对比三种极端 降水指数两种情景的结果发现上游中东部地区呈现a cdeoub I I I I I l~r~TTZg—0 4 8 12 16 mm (10 a)-1图11长江流域极端降水指数(a、b) R99p、(c、d) R90p和(e、f) RX5day的年代际变化趋势[单位：mm (10 a)-']的空间分布：All-Hist (左列)；Nat-Hist (右列)Fig. 11 Spatial distribution of the linear trend [units: mm (10 a) \"1] of (a, b) R99p, (c, d) R90p, and (e, f) RX5day extreme indices: All-Hist (left column) and Nat-Hist (right column)明显的相反趋势，由此推测人类活动对于长江流域 上游地区极端降水的影响很大，可以引起上游中东 部绝大部分地区的极端降水减少，但在长江上游西 程度越强，空间差异性越为明显，人类活动的影响 作用也越大。在长江流域上游及中游的大部分地 区，人类活动影响下三种极端降水指数均有所减 南部却对极端降水做出了增加贡献。少，减少程度最为明显的地区均为上游东南部， R99p的减少程度较另两项指数更为明显，数值达 为了更直观突出由人类活动引起的长江流域极 端降水距平变化的空间分布状况，图12给出了整 个研究时段（1961〜2016年）长江流域All-Hist相 到了 一33.01%。相反的在长江上游西部地区，极 对于Nat-Hist情景下R90p、R99p及RX5day的距平 百分率空间分布。结果表明，人类活动对于长江流 端降水在人类活动的影响下增加，特别是在西南部 边缘地区，R99p的最大正距平百分率达到了 域极端降水影响存在一定的空间差异，且降水极端 25.06%。6期沙祎等：人类活动对1961〜2016年长江流域降水变化的可能影响No. 6SHA Yi et al. Possible Effects of Human Activities on Trends in Precipitation over the Yangtze River Basin from ... 1277图12长江流域All-Hist相对于Nat-Hist情景的极端降水指数(a) R99p、(b) R90p和(c) RX5day变化百分率空间分布 Fig. 12 Spatial distribution of percentage changes for (a) R99p, (b) R90p, and (c) RX5day extreme indices of the Yangtze River basin All-Hist relative to Nat-Hist 4结论与讨论减少趋势。(3) 长江流域绝大部分地区的年降水量受人类 利用CAM5.1-ldegree模式模拟的包含人类活 活动影响均减少，但仍存在一定空间差异性，减少 动和自然强迫共同影响的All-Hist及只考虑自然强 幅度最明显的区域是上游东南部，而上游西北部的 迫的Nat-Hist情景下的模拟结果与基于中国2400多 平均降水则有小幅增加。个观测站得到的格点化逐日降水数据，分析了人类 (4) 长江流域极端降水随时间推移呈小幅增加 活动对长江流域平均降水和极端降水时空变化特征 趋势，但人类活动对长江流域极端降水的增加有削 的影响，主要结论如下：弱作用，且削弱程度随时间推移有逐渐加剧的趋 (1) CAM5.1-ldegree模式中包括人类活动和 势。极端降水的极端程度越强，年际变化的波动越 自然强迫影响的All-Hist情景对长江流域降水的时 显著，人类活动对于年际变化中的贡献越大。空变化的模拟结果与观测数据较为一致。All-Hist (5) 人类活动对长江流域极端降水的影响具有 情景多试验集合平均的结果对于长江流域年降水量 空间差异性，且降水的极端程度越强，空间差异性 空间变化的模拟能力，以及2010年之前年降水量 越为明显。由两种情景下距平百分率的空间分布状 年际变化的模拟能力均较为可信。况得出，减少最明显的区域是上游东南部，而上游 (2) 包括人类活动和自然强迫共同影响的All 西南部的极端降水则有明显的增加趋势，需加强洪 Ast 情景下， 长江流域年降水量相对于仅考虑自然 涝预防工作。强迫的Nat-Hist情景呈现出明显的减少趋势，且减 (6) 人类活动对于长江流域局部地区平均降水 少的幅度随时间推移逐渐加大，同时人类活动的频 及极端降水变化趋势存在影响，长江上游中部及流 繁度也随时间逐渐加强，说明长江流域平均降水受 域东南部在All-Hist情景下呈现的变化趋势与Nat- 人类活动影响减少趋势不断加剧，减少最为显著的 Hist情景下呈现的变化趋势相反，原因可能是这两 是最近的2000—2009年，四季中对平均降水的减 个地区的人类活动更加密集频繁，导致人类活动对 少做出最大贡献的是秋季，另外夏季全流域均呈现 于降水的变化趋势产生了显著影响。大气科学1278Chinese Journal of Atmospheric Sciences43卷Vol. 43本文的研究还存在很多提升空间和值得讨论的 细节。比如，目前研究中仅使用了20世纪气候检 Intergovernmental Panel on Climate Change [M] Pachauri R K, Allen M R, Barros V R, et al., Eds. Geneva, Switzerland: IPCC, 151 测归因计划下CAM5.1 -1 degree模式50个样本进行 分析，在后续研究中将会增加其他模式的模拟结 果，以减少分析结果的不确定性；模式对流域尺度 降水量的模拟在时间与空间上仍存在一定偏差，需 PP-姜彤，苏布达,Gemmer M. 2008.长江流域降水极值的变化趋势[J]. 水科学进展,19(5): 650-655. Jiang Tong, Su Buda, Gemmer M. 2008. Trends in precipitation extremes over the Yangtze River basin [J]. Advances in Water Science (in Chinese), 19(5): 650-655. doi: 10. 14042/j.cnki.32.1309.2008.05.002要发展更高分辨率、更完善的数值模拟框架来提高 模式对于流域尺度降水的模拟效果；对时空变化特 征的分析主要是从变化趋势的角度，造成长江流域 降水变化的其他相关因子及物理过程还需要进行深 李春龙，张方伟，皆丽，等.2013.长江流域降水多年变化特征分析 [J].人民长江，44(15): 11-13 , 1& Li Chunlong, Zhang Fangwei,Zi Li, et al. 2013. Analysis on variation features of multi-years precipitation in Yangtze River basin [J]. Yangtze River (in Chinese), 入研究。参考文献(References)白路遥，荣艳淑.2015.最近50年长江流域极端降水特征的再分析 44(15): 11-13, 18. doi: 10.3969/j.issn. 1001-4179.2013.15.003马小芳，林爱文，方建.201& 1960-2012年长江中下游极端降水与极 端径流时空演变研究[J].测绘与空间地理信息,41(2): 157-160, 163. Ma Xiaofang, Lin Aiwen, Fang Jian. 2018. 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