Simulation and prediction of inland river runoff based on CMIP6 multi-model ensemble

doi:10.13745/j.esf.sf.2024.5.30

Abstract

Abstract:

The runoff series of inland rivers with glacier melt as the main supply source has changed significantly with the influence of global climate change and human activities. Predicting the runoff change of inland river basins under future climate change is of great significance for regional water disaster prevention and rational utilization of water resources. A decomposing, simulation-optimization-reconstruction model was constructed and coupled with eight kinds of GCMs data from the multi-model ensemble Average (MME) to predict and analyze the runoff response characteristics in the Manas River Basin under different climate scenarios from 2024 to 2030. The results show that R²>0.86 and TPE<0.28 in the runoff simulation stage of the Model.VLE Model has the smallest simulation error and the best stability. The runoff simulation effect of GCMs data through spatial downscaling, deviation correction, and Model.VLE Model coupling is the best in the historical period, which can provide reliable results for runoff prediction. Compared with the historical period (2000—2014), the runoff water abundance in the Manas River Basin in the future (2024—2030) has a significant increase trend, and the future annual runoff change is related to the future temperature and precipitation, and there is no significant difference in the future runoff under the three climate scenarios (2024—2030).

Key words: runoff forecast, CMIP6 mode, climate change, Inland river, deviation correction

CLC Number:

P333.1
P467

LIANG Wenxiang, LUO Zhen, CHEN Fulong, WANG Tongxia, AN Jie, LONG Aihua, HE Chaofei. Simulation and prediction of inland river runoff based on CMIP6 multi-model ensemble[J]. Earth Science Frontiers, 2024, 31(6): 450-461.

Figures/Tables 14

References 29

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数据类型	数据名称	数据描述	来源
历史实测数据	径流、降水、气温和蒸发数据	肯斯瓦特水文站2000—2014年实测数据	石河子市水文勘测局
CMIP6模式数据 (2024—2030年)	历史数据	时间长度为2000—2014年	https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/
	SSP1-2.6	未来情景数据:低强迫情景,辐射强迫在2100年达到2.6 W/m²
	SSP2-4.5	未来情景数据:中等辐射强迫情景, 辐射强迫在2100年达到4.5 W/m²
	SSP5-8.5	未来情景数据:高强迫情景,辐射强迫在2100年达到4.5 W/m²
预报因子 (2000—2014年)	大气环流因子	北半球极涡面积指数、西藏高原 (30°~40°N,75°~105°E)、冷空气、太阳黑子	国家气候中心 (https://cmdp.ncc-cma.net/cn/download.htm)
预报因子 (2000—2014年)	海温因子	东大西洋/俄罗斯西部(NOAA)、全球平均陆地/海洋温度指数、北极涛动	NOAA气候预测中心 (https://psl.noaa.gov/data/climateindices/list/)

数据类型	数据名称	数据描述	来源
历史实测数据	径流、降水、气温和蒸发数据	肯斯瓦特水文站2000—2014年实测数据	石河子市水文勘测局
CMIP6模式数据 (2024—2030年)	历史数据	时间长度为2000—2014年	https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/
	SSP1-2.6	未来情景数据:低强迫情景,辐射强迫在2100年达到2.6 W/m²
	SSP2-4.5	未来情景数据:中等辐射强迫情景, 辐射强迫在2100年达到4.5 W/m²
	SSP5-8.5	未来情景数据:高强迫情景,辐射强迫在2100年达到4.5 W/m²
预报因子 (2000—2014年)	大气环流因子	北半球极涡面积指数、西藏高原 (30°~40°N,75°~105°E)、冷空气、太阳黑子	国家气候中心 (https://cmdp.ncc-cma.net/cn/download.htm)
预报因子 (2000—2014年)	海温因子	东大西洋/俄罗斯西部(NOAA)、全球平均陆地/海洋温度指数、北极涛动	NOAA气候预测中心 (https://psl.noaa.gov/data/climateindices/list/)

模式名称	国家	所属机构	水平分辨率
BCC-CSM2-MR	中国	国家(北京)气候中心(BCC)	1.125°×1.1°
CanESM5	加拿大	加拿大气候建模和分析中心(CCCma)	2.8°×2.8°
EC-Earth3	欧盟	欧共体地球联合会(EC)	0.7°×0.7°
FGOALS-gs	中国	中国科学院大气物理研究所(CAS)	2.0°×2.0°
GFDL-ESM4	美国	美国国家海洋和大气管理局地球物理流体动力学实验室(GFDL)	1.25°×1°
IPSL-CM6A-LR	法国	皮埃尔—西蒙拉普拉斯学院(IPSL)	2.5°×1.26°
MPI-ESM1-2-HR	德国	马克斯普朗克气象研究所(MPI-M)	1.875°×1.875°
MRI-ESM2-0	日本	日本气象厅气象研究所(JMA)	1.125°×1.125°

模式名称	国家	所属机构	水平分辨率
BCC-CSM2-MR	中国	国家(北京)气候中心(BCC)	1.125°×1.1°
CanESM5	加拿大	加拿大气候建模和分析中心(CCCma)	2.8°×2.8°
EC-Earth3	欧盟	欧共体地球联合会(EC)	0.7°×0.7°
FGOALS-gs	中国	中国科学院大气物理研究所(CAS)	2.0°×2.0°
GFDL-ESM4	美国	美国国家海洋和大气管理局地球物理流体动力学实验室(GFDL)	1.25°×1°
IPSL-CM6A-LR	法国	皮埃尔—西蒙拉普拉斯学院(IPSL)	2.5°×1.26°
MPI-ESM1-2-HR	德国	马克斯普朗克气象研究所(MPI-M)	1.875°×1.875°
MRI-ESM2-0	日本	日本气象厅气象研究所(JMA)	1.125°×1.125°

模型分类	模型名称	模型简写
单一模型	LSTM	Model.L
	SVM	Model.S
	RFR	Model.R
分解—模拟—重构模型	VMD-LSTM	Model.VL
	VMD-SVM	Model.VS
	VMD-RFR	Model.VR
	EMSD-LSTM	Model.EL
	EMSD-SVM	Model.ES
	EMSD-RFR	Model.ER
分解—模拟—优化— 重构模型	VMD-LSTM-EnKF	Model.VLE
	VMD-SVM-EnKF	Model.VSE
	VMD-RFR-EnKF	Model.VRE
	EMSD-LSTM-EnKF	Model.ELE
	EMSD-SVM-EnKF	Model.ESE
	EMSD-RFR-EnKF	Model.ERE