Future climate change and climate extreme of upper Yangtze River basin under the IPCC Scenario in the 21st century

According to recent studies, the past decade was the hottest on record, and climate change is accelerating. As the largest river basin and the primary source of hydropower in China, the Upper Yangtze River Basin (UYRB) is highly vulnerable to climatic shifts. In this study, we selected several General Circulation Models (GCMs) that have demonstrated good performance in previous evaluations over various regions and basins. A comprehensive assessment was first conducted for their historical simulations (1980–2014) at both monthly and annual scales. The selected models showed different performances under different combinations of variables, indicators and time scales. Among them, the overall performance of ACCESS_ESM1_5, FGOALS_g3, CESM2, EC_EARTH3_Veg and INM_CM5_0 models was relatively good. For meteorological and hydrological research, it is crucial to select appropriate indicators and time scales according to specific research objectives. Such an evaluation framework can theoretically reduce the propagation of model errors in subsequent analysis. Furthermore, this study also presents a novel multi temporal spatial metrics evaluation framework that enables assessment of individual indicators, indicator classes, and composite metrics at exact station month coordinates. For each station and calendar month, it identifies the optimal model and its associated weight, all while demanding far less computational effort than traditional downscaling procedures and offering markedly faster execution. In theory, this tailored evaluation scheme can substantially enhance the predictive accuracy of climate models across the study region. Future climate projections of precipitation and temperature for the period 2024–2100 were then downscaled under four typical Shared Socioeconomic Pathways (SSPs). The downscaling approach accounted for wet and dry spell characteristics to mitigate the overestimation of wet days commonly observed in raw GCM outputs. Trend analyses of these downscaled projections revealed statistically significant changes in precipitation across nearly all months and all SSPs, with the exception of August. This could potentially exacerbate the occurrence of future heatwaves and droughts. Furthermore, under SSP370 and SSP585, while no significant trends in precipitation were found in December, temperature exhibited a marked upward trend. Such warming may contribute to drier winters, enhanced potential evapotranspiration, and diminished surface (particularly snow) water storage, ultimately affecting regional water availability. Spatial and temporal patterns of consecutive dry and wet days showed clear heterogeneity across both station and basin scales. In general, wet spells tended to lengthen while dry spells shortened along a southeast-to-northwest gradient across the basin. Extreme heat events in the upper reaches of the Yangtze River are expected to continue to intensify during the 21st century, while spatial heterogeneity will also increase. Positive changes in the GEV shape parameter (Δξ>0), especially in the middle and lower reaches, indicate an increased risk of unprecedented extreme events. CMIP6 models show a significant increase in the 50-year recurrence level of daily maximum temperature (z₅₀), with three to four structural breakpoints typically occurring between 2040 and 2060, coinciding with periods of accelerated regional warming. These shifts highlight the urgency of developing strong, locally adapted adaptation strategies and strengthening early warning systems. In addition, under the high-emission SSP585 scenario, CMIP6 models show different scaling relationships between mean warming and intensified extreme heat. While many models show superlinear responses (slope>1), others show near-linear or sublinear patterns, highlighting the need for model-specific interpretations in future risk assessments.

Secondo studi recenti, l’ultimo decennio è stato il più caldo mai registrato e il cambiamento climatico si sta accelerando. Essendo il bacino fluviale più esteso e la principale risorsa idroelettrica della Cina, l’alto corso del Fiume Azzurro (UYRB) è particolarmente vulnerabile alle variazioni climatiche. In questo lavoro abbiamo selezionato diversi Modelli di Circolazione Generale (GCM) che in precedenti valutazioni hanno mostrato buone prestazioni in diverse regioni e bacini. Innanzitutto, abbiamo condotto una valutazione esaustiva delle loro simulazioni storiche (1980–2014) sia su scala mensile che annuale. I modelli selezionati hanno evidenziato performance variabili a seconda delle combinazioni di variabili, indicatori e scale temporali, ma in generale ACCESS-ESM1-5, FGOALS-g3, CESM2, EC-EARTH3-Veg e INM-CM5-0 si sono distinti per risultati relativamente buoni. Per studi meteorologici e idrologici è cruciale scegliere indicatori e scale temporali adeguati agli obiettivi specifici di ricerca, poiché un quadro di valutazione calibrato può teoricamente ridurre la propagazione degli errori dei modelli nelle analisi successive. Inoltre, in questo studio presentiamo un innovativo framework di valutazione multi‑temporale‑spaziale‑metrica, capace di analizzare singoli indicatori, classi di indicatori e metriche composite in corrispondenza di coordinate esatte di stazione e mese. Per ciascuna stazione e calendario mensile, il sistema individua il modello ottimale e il relativo peso, richiedendo un impegno computazionale molto inferiore rispetto ai tradizionali metodi di downscaling e garantendo una velocità di elaborazione notevolmente superiore. In teoria, questo approccio su misura può migliorare sensibilmente la precisione predittiva dei modelli climatici nell’area di studio. Successivamente, abbiamo applicato il downscaling alle proiezioni future di precipitazione e temperatura per il periodo 2024–2100, in base a quattro tipici Percorsi Socioeconomici Condivisi (SSP). Il metodo ha tenuto conto delle caratteristiche dei periodi secchi e umidi per mitigare la tendenza dei GCM grezzi a sovrastimare i giorni di pioggia. Le analisi di tendenza sulle proiezioni downscalate hanno rivelato cambiamenti statisticamente significativi delle precipitazioni per quasi tutti i mesi in tutti gli SSP, ad eccezione di agosto, con potenziali ripercussioni sull’intensificazione di ondate di calore e siccità. Inoltre, negli scenari SSP3‑7.0 e SSP5‑8.5 non si sono riscontrate tendenze significative delle precipitazioni a dicembre, mentre le temperature hanno mostrato un chiaro incremento, evidenziando il rischio di inverni più aridi, di un aumento dell’evapotraspirazione potenziale e di una riduzione dello stoccaggio idrico superficiale (in particolare nevoso), con possibili ripercussioni sulla disponibilità idrica regionale. I pattern spaziali e temporali dei giorni consecutivi secchi e umidi hanno manifestato una marcata eterogeneità sia a scala di stazione sia di bacino; in generale, i periodi umidi tendono ad allungarsi mentre quelli secchi si accorciano seguendo un gradiente sud‑est/nord‑ovest. Gli eventi di calore estremo nell’alto corso del Fiume Azzurro sono destinati a intensificarsi ulteriormente nel corso del XXI secolo, con un aumento della loro eterogeneità spaziale. Il parametro di forma Δξ del modello GEV mostra valori positivi (Δξ > 0), in particolare nei tratti medio e basso del fiume, indicando un rischio crescente di eventi estremi senza precedenti. I modelli CMIP6 prevedono un incremento significativo del livello di ritorno a 50 anni della temperatura massima giornaliera (z₅₀), con tre‑quattro punti di rottura strutturali tipicamente tra il 2040 e il 2060, in concomitanza con fasi di accelerata intensificazione del riscaldamento regionale. Tali evoluzioni sottolineano l’urgenza di sviluppare strategie di adattamento locali solide e di rafforzare i sistemi di allerta precoce. Infine, nello scenario ad alte emissioni SSP5‑8.5 i modelli CMIP6 evidenziano relazioni di scala differenziate tra il riscaldamento medio e l’intensificazione dei picchi di calore: mentre molti modelli mostrano risposte superlineari (coefficiente > 1), altri si posizionano su andamenti quasi lineari o sublineari, evidenziando la necessità di interpretazioni specifiche di modello nelle future valutazioni del rischio.