人类活动造成的以全球变暖为主要特征的气候变化对生态系统和人类社会造成严重的影响.全球气候模式正日益成为研究当前气候特征和现象、了解过去气候演变规律及预估未来气侯变化不可替代的、最具潜力的工具.气候模式已被广泛运用于全球和区域未来气候变化的研究中.未来情景的不确定性、气候系统内部的自然变率的不确定性和表征气候过程的不确定性是造成气候预测预估不确定性的主要来源,而概率分布是一个很好地表示气候变化预测不确定性的方式.介绍了贝叶斯多模式推断方法来描述气候变化预估不确定性的理论框架,并以中国区域为例,利用IPCC-AR5的气候模式数据,通过贝叶斯多模式推理方法预估未来中国区域的南北方两个典型流域(海河和珠江流域)未来气候变化情况.结果表明:中国区域都将呈现出变暖的趋势,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,温度变化趋势分别为0.91±0.30℃/100a、2.41±0.77℃/100a、6.08±1.01℃/100a;降水也呈现出增加的趋势,三种情景下的趋势分别为(5.58±2.96)％/100a、(10.30±4.30)％/100a和(15.90±6.68)％/100a;中国海河流域的年降水量在2020s和2040s都将出现增加的趋势,珠江流域则在2020s略有降低,2040s开始增加.并且在2020s和2040s发生干旱和极端暴雨等极端降水事件的概率同时增加.
气候变化预估 全球气候模式 不确定性量化 贝叶斯多模型推理方法