| 多模式动力降尺度对中国中东部地区极端气温指数的模拟评估 |
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| 引用本文： | 高谦,江志红,李肇新.多模式动力降尺度对中国中东部地区极端气温指数的模拟评估[J].Acta Meteorologica Sinica,2017,75(6):917-933. |
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| 作者姓名： | 高谦 江志红 李肇新 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创 新中心, 南京, 210044;嘉祥县气象局, 嘉祥, 272400,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创 新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创 新中心, 南京, 210044;法国科研中心动力气象实验室, 巴黎, 法国 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2016YFA0600402、2017YFA0603804）、国家自然科学基金项目（41230528）。 |
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| 摘 要： | 利用LMDZ4变网格大气环流模式分别嵌套于BCC-csm1.1-m、CNRM-CM5、FGOALS-g2、IPSL-CM5A-MR和MPI-ESM-MR等5个全球模式，进行中国中东部地区1961-2005年动力降尺度模拟试验，对比分析降尺度前后各模式对中国中东部极端气温指数的模拟能力。结果表明，相较全球模式，LMDZ4模式较好地刻画了青藏高原、四川盆地等复杂地形的变化，能更好地表现出中国中东部地区极端气温的空间分布。但降尺度改善效果具有明显的区域性差异，对于最高气温、最低气温和霜冻日数，降尺度之后主要在东北、西北、青藏高原以及西南地区改善明显，与观测场的空间相关系数提高至0.95以上，均方根误差低于0.5℃（0.5 d），且降尺度后模式对最低气温和最高气温空间相关系数的改善程度随地形升高而增大；对于热浪指数，降尺度后在东北、华南以及西南地区热浪分布大值区改善效果明显，但模式间的一致性不高。降尺度在一定程度上模拟出与观测一致的最高、最低气温的线性趋势空间分布，在东北、华北、青藏高原和西南地区最低气温和霜冻日数趋势误差较全球模式小。降尺度模式集合（RMME）对极端气温气候平均场和线性趋势均有较高的模拟能力。多模式动力降尺度能够提高全球模式对中国区域极端气温的模拟能力，为提高未来预估能力提供了基础。
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| 关 键 词： | 动力降尺度 LMDZ4 极端气温 |
| 收稿时间： | 2017/2/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/6/15 0:00:00 |
Simulation and evaluation of multi-model dynamical downscaling of temperature extreme indices over the Middle and East China |
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| GAO Qian,JIANG Zhihong and LI Zhaoxin.Simulation and evaluation of multi-model dynamical downscaling of temperature extreme indices over the Middle and East China[J].Acta Meteorologica Sinica,2017,75(6):917-933. |
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| Authors: | GAO Qian JIANG Zhihong and LI Zhaoxin |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education, Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change, Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Jiaxiang Meteorological Bureau, Jiaxiang 272400, China,Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education, Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change, Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China and Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education, Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change, Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Laboratoire de Météorologie Dynamique, CNRS/UPMC, Paris, France |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Dynamical downscaling LMDZ4 Extreme temperature |
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