　　《气候变化影响下的流域水循环》围绕着水文科学研究中"气候变化对水循环影响"这一热点问题，从气候变化背景、与水循环相互作用关系，国内外气候变化研究成果综述，到气候变化的过去、现状与未来，阐述了气候变化背景下流域水循环问题。主要内容包含了气候要素长期变化趋势分析与突变检验，大气环流模式（GCM）适应性评估，降尺度模型构建，流域水文过程的分布式模拟，基于陆-气耦合的流域水循环对气候变化的响应等。其基本内容皆源于作者过去十几年来的研究成果，并且均为我国具有代表性流域的实例研究。

序一
序二
前言
第1章绪论
1.1 全球气候变化
1.2 气候变化的定义
1.2.1 天气、气候
1.2.2 气候变化
1.3 气候变化影响研究方法
1.3.1 社会经济情景的构建及应用
1.3.2 气候变化情景的构建及应用
1.3.3 气候变化影响评估中的不确定性
1.4 国内外气候变化研究成果综述
1.5 本章小结
参考文献

第2章气候变化趋势分析与检验
2.1 趋势检验方法
2.1.1 Mann-Kendall非参数统计检验方法
2.1.2 非参数Sen's方法
2.2 Hurst指数法
2.3 非参数突变检验
2.3.1 Mann-Kendall法
2.3.2 Pettitt法
2.4 中国降水特征分析
2.4.1 中国降水趋势分析
2.4.2 中国降水受ENSO的影响分析
2.5 塔里木河流域气候要素趋势分析
2.5.1 数据
2.5.2 水文气象要素变化趋势分析
2.5.3 降水量变化趋势分析
2.5.4 流量变化趋势分析
2.6 雅鲁藏布江流域气候要素趋势分析
2.6.1 数据
2.6.2 历史降水与气温变化趋势
2.6.3 未来降水与气温变化趋势
2.6.4 径流变化趋势
2.7 黄河流域气候要素趋势分析
2.7.1 数据
2.7.2 气温结果分析
2.7.3 降水分析
2.7.4 蒸发皿蒸发量分析
2.8 太湖流域气候要素分析
2.8.1 数据
2.8.2 研究区气候变化趋势分析
2.8.3 气候要素未来变化趋势分析
2.8.4 研究区气候突变分析
2.9 本章小结
2.9.1 中国降水变化
2.9.2 塔里木河流域水文气候要素变化
2.9.3 雅鲁藏布江流域水文气候要素变化
2.9.4 黄河流域水文气候要素变化
参考文献

第3章大气环流模式（GCM）评估
3.1 评估方法与数据来源
3.1.1 评估方法
3.1.2 数据
3.2 中国东部季风区
3.2.1 综合评估结果
3.2.2 平均气温变化模拟
3.2.3 最高气温变化模拟
3.2.4 最低气温变化模拟
3.2.5 降水量变化模拟
3.2.6 环流场评估
3.3 松花江流域
3.3.1 高空气象变量评估结果
3.3.2 地面气候要素评估结果
3.3.3 综合评估结果
3.4 海河流域
3.4.1 高空气象变量评估结果
3.4.2 地面气候要素评估结果
3.4.3 综合评估结果
3.5 黄河流域
3.5.1 高空气象变量评估结果
3.5.2 地面气候要素评估结果
3.5.3 综合评估结果
3.6 淮河流域
3.6.1 高空气象变量评估结果
3.6.2 地面气候要素评估结果
3.6.3 综合评估结果
3.7 长江流域
3.7.1 月平均相对湿度
3.7.2 月平均气温
3.7.3 纬向风速及经向风速
3.7.4 位势高度
3.7.5 综合评价结果
3.8 珠江流域
3.8.1 高空气象变量评估结果
3.8.2 地面气候要素评估结果
3.8.3 综合评估结果
3.9 雅鲁藏布江流域
3.9.1 地面要素评估结果
3.9.2 高空要素评估结果
3.9.3 综合评估结果
3.10 本章小结
参考文献

第4章气候变化对塔里木河流域干旱的影响
4.1 塔里木河流域概况
4.1.1 塔里木河流域简介
4.1.2 塔里木河流域自然环境特征
4.2 VIC模型构建
4.2.1 模型设置
4.2.2 模型输入
4.2.3 参数敏感性分析
4.2.4 模型率定与验证
4.3 未来气候情景构建
4.3.1 统计降尺度模型的应用
4.3.2 源区未来气候变化情景分析
4.4 流域蒸散发对气候变化的响应
4.5 气候变化对塔里木河流域源区干旱的影响
4.5.1 气候变化对源流区气象干旱的影响
4.5.2 未来气候变化对源流区水文干旱的影响
4.6 本章小结
参考文献

第5章气候变化对雅鲁藏布江流域水循环的影响
5.1 研究区概况
5.1.1 雅鲁藏布江流域概况
5.1.2 拉萨河流域概况
5.2 水文模型
5.2.1 SIMHYD模型
5.2.2 GR4J模型
5.2.3 模型参数优化方法
5.3 模型构建
5.3.1 子流域及驱动数据
5.3.2 模型设定及区域化方法
5.3.3 模型率定与验证结果
5.3.4 区域化结果及讨论
5.4 气候变化对雅鲁藏布江流域水循环的影响
5.4.1 未来气候情景构建
5.4.2 水文模型参数的设定
5.4.3 结果分析与讨论
5.4.4 未来降水变化
5.5 气候变化对拉萨河流域水循环的影响
5.5.1 VIC模型构建
5.5.2 GCMs降尺度数据适用性验证
5.5.3 未来气候变化情景
5.5.4 主要水文要素对气候变化的响应
5.6 本章小结
参考文献

第6章气候变化对黄河流域水循环的影响
6.1 研究区概况
6.2 黄河典型流域模型构建
6.2.1 SWAT模型简介
6.2.2 SWAT模型在黄河上游流域的应用
6.2.3 SWAT模型在渭河流域的应用
6.2.4 SWAT模型在伊洛河流域的应用
6.3 未来情景构建
6.3.1 SDSM模型简介
6.3.2 SDSM模型设置
6.3.3 数据
6.3.4 统计降尺度结果及分析
6.4 气候变化对黄河典型流域水循环的影响
6.4.1 径流量对未来气候变化的响应
6.4.2 未来气候变化条件下径流量的空间分布
6.5 本章小结
参考文献

第7章气候变化对太湖流域径流及洪水的影响
7.1 太湖流域简介
7.2 未来气候变化情景构建
7.2.1 区域气候模式PRECIS
7.2.2 统计降尺度模型SDSM
7.2.3 PRECIS模拟验证
7.2.4 PRECIS生成的气候变化情景
7.2.5 SDSM模型率定及验证
7.2.6 SDSM生成的气候变化情景
7.2.7 PRECIS和SDSM比较分析
7.3 流域径流对气候变化的响应
7.3.1 VIC模型参数库构建
7.3.2 模型参数率定及验证
7.3.3 PRECIS情景下的径流响应
7.3.4 SDSM情景下的径流响应
7.4 水文-水力学耦合模型构建
7.4.1 上游山区产汇流模拟
7.4.2 平原区水动力学模拟
7.4.3 未来太湖洪水位变化
7.5 洪水风险计算方案
7.5.1 洪水淹没深度分布模拟方案
7.5.2 经济分类和计算
7.5.3 场次洪灾损失估计
7.5.4 基于事件的洪水风险计算
7.5.5 情景方案设计
7.6 气候变化及人类活动影响下的流域洪水风险
7.6.1 社会经济与降水变化组合情景
7.6.2 社会经济、降水变化与海平面上升组合情景
7.6.3 降水增加5％与海平面上升组合情景
7.6.4 多因子组合影响
7.7 本章小结
参考文献

第8章气候变化和人类活动影响甄别
8.1 方法介绍
8.1.1 敏感性系数法
8.1.2 动力水量平衡模型
8.2 气候变化和人类活动对黄河流域径流影响
8.2.1 黄河上游流域
8.2.2 渭河流域气候变化和人类活动影响的甄别
8.2.3 气候变化和人类活动对黑河流域径流的影响
8.3 本章小结
参考文献

第9章气候变化影响评估中的不确定性
9.1 水文模型的不确定性分析
9.1.1 WASMOD模型和SWAT模型简介
9.1.2 WASMOD模型径流模拟
9.1.3 WASMOD模型不确定性分析
9.1.4 SWAT模型径流模拟
9.1.5 SWAT模型不确定性分析
9.2 降尺度模型应用及其不确定性分析
9.2.1 常用的统计降尺度方法
9.2.2 东江流域概况
9.2.3 基于人工神经网络的统计降尺度方法
9.2.4 SDSM模型
9.2.5 ASD模型
9.2.6 NCC／GUWG天气发生器
9.3 本章小结
参考文献
附图
附表
彩图

精彩书摘

　　《气候变化影响下的流域水循环》：
　　使用全球气候模式气候变化预估数据分析雅鲁藏布江流域未来降水与平均气温的变化趋势。气候模拟试验预估数据是中国气象局国家气候中心2009年11月发布的中国地区气候变化预估数据集V2.0，包括降水和气温月平均资料。原始数据源自IPCCPCMDI（program for climate model diagnosis and intercomparasion），这一数据集是通过对参与IPCC AR4的20多个不同分辨率的全球气候模式GCM的模拟结果进行降尺度计算而得到的，并将其统一到同一分辨率下，对其在东亚地区的模拟结果进行检验，生成的一套1901～2100年月平均降水和气温的多模式集合数据集。本节选择多模式集成的三种不同情景月平均数据，分别为SRES AIB情景，使用17个模式集合平均；SRES A2情景，使用16个模式集合平均；SRES B1情景，使用17个模式集合平均；关于模式的具体介绍参见https：／／esg.llnl.gov：8443／index.jsp。各个不同情景模式预估数据的空间分辨率均为1°×1°，区域范围是72°～135°E、15.5°～55.5°N（图2—16），选择流域内的格点平均作为区域平均值。
　　图2—24（a）显示了2010～2100年A1B、A2和B1三个情景下雅鲁藏布江流域季节气温和年平均气温的变化情况。三个情景下，季节和年平均气温均显示出强烈增温趋势。其中，A2情景下增温最为强烈，年平均气温增加趋势达到0.54℃／10a；春、夏、秋、冬气温的增加趋势分别达到0.57℃／10a、0.44℃／10a、0.48℃／10a、0.66℃／10a。B1情景是三个情景中增温趋势最小的，年和春夏秋冬四季增温趋势分别为0.42℃／10a、0.44℃／10a、0.35℃／10a、0.38℃／10a、0.53℃／10a。四季中，冬季增温趋势最为显著，夏季增温趋势最小。
　　对于2010～2100年降水而言（图2—24（b）），A1B、A2和B1情景下的年降水量均具有显著增加趋势，线性趋势分别达到18.57mm／10a、23.89mm／10a、9.16mm／10a，均通过了0.01显著性水平检验。A1B情景下，季节性降水量增加趋势从高到底分别为夏季（14.38mm／10a）、秋季（2.67mm／10a）、春季（1.03mm／10a）和冬季（0.53mm／10a）。A2情景下，季节性降水量增加趋势从高到底分别为夏季（18.58mm／10a）、秋季（3.97mm／10a）、春季（2.06mm／10a）和冬季（—0.76mm／10a）。B1情景下，季节性降水量增加趋势从高到底分别为夏季（8.15mm／10a）、秋季（0.90mm／10a）、春季（0.76mm／10a）和冬季（—0.64mm／10a）。尽管冬季降水量在A2和B1情景下均显示出一定的降低趋势，但它们均未通过0.05水平显著性检验。三种情景下季节性降水线性趋势分析可知，夏季降水增加幅度最高，其次为秋季和春季降水。
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