青藏高原极端气温的动力降尺度模拟

利用ERA-Interim再分析资料作为边界条件,基于耦合陆面模式Noah-MP的区域气候模式WRF在东亚区域进行了动力降尺度模拟(简称WRF2),对比格点观测资料,评估了动力降尺度对青藏高原极端气温指数的模拟能力,在此控制试验基础上,分别将WRF的陆面模式替换为Noah LSM,边界条件替换为CCSM4,进行了两组敏感性试验(分别是WRF1和WRF3),通过与控制试验的比较,分析了边界条件和陆面模式对极端气温指数模拟的影响。结果表明,WRF2能较好地模拟青藏高原极端气温指数气候态的空间分布,但存在一定的冷偏差;受边界条件影响WRF3模拟的极端气温指数的气候倾向率存在负偏差。同时,尽管采用不同的边界条件,耦合相同陆面过程的两次数值试验对极端气温空间分布的模拟能力相似,相比WRF2,WRF1表现出更强的冷偏差;但边界条件对极端气温指数气候倾向率的影响大于陆面模式,WRF3模拟的极端气温指数气候倾向率与观测结果更为接近。     

利用区域气候模式对我国南方百年气温和降水的动力降尺度模拟

本文采用NCAR的WRF3.5.1模式,以NOAA的20世纪再分析资料作为区域气候模式的初始场和侧边界场,对东亚地区进行了百年以上(1900~2010年)尺度、水平分辨率为50 km的动力降尺度数值模拟试验。通过与观测气候资料的对比,分析了驱动场(20世纪再分析资料)和区域气候模式对我国南方地区近50年(1961~2010年)气温和降水的气候平均态的模拟能力。结果表明:经过动力降尺度的区域气候模式试验结果能更好地模拟我国南方地区气温气候平均态和季节循环。WRF模式模拟的气温与观测的气温的空间相关系数均在0.97以上。年平均和夏季,WRF模式模拟的气温与观测的气温的偏差大多介于-1°C到+1°C之间。对于降水,WRF模式显著提高了我国南方降水的模拟能力。和驱动场相比,WRF模式模拟的降水与观测的偏差明显减小。夏季,WRF模式模拟的降水空间相关系数在0.5以上。由此延伸至对近百年我国南方地区三个子区域(华南地区、江淮地区和西南地区)四个时段(1914~1942年、1943~1971年、1972~2000年和2001~2010年)的分析,结果表明区域气候模式动力降尺度的结果在区域平均的气温和降水的模拟数值上与观测比较接近,夏季模拟能力有明显的提高,冬季存在气温模拟偏低的误差。对气温趋势分析表明,在20世纪40年代以后的两个时间段,区域气候模式明显提高了气温变化线性趋势的模拟性能。     

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

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。     

重庆地区极端高温事件的模拟研究

该文使用了中国科学院大气物理研究所大气环流模式IAP AGCM4.1和中尺度数值模式WRF3.2建立的耦合模式(IWRF),利用该耦合模式对1982—2014年重庆夏季气候进行了试验,将模拟结果与NCEP/DOE再分析资料驱动WRF3.2(NWRF)的模拟结果进行了比较,并利用观测资料评估了这2个试验对于重庆极端高温事件的模拟能力。结果表明:(1)2个试验均能较为合理地再现重庆夏季地表气温的气候态特征,IWRF的模拟偏差较大,尤其对于高海拔地区。它们对极端高温事件的模拟存在较大偏差,对日最高气温最大值(TXx),两者的距平分布相似,对暖昼指数(TX90p)和热浪持续指数(HWDI),IWRF的表现好于NWRF。在西部和东南部地区,2个试验对暖昼指数都具有一定的模拟能力;(2)NWRF能够模拟出极端高温指数的年际变化特征,而IWRF表现欠佳;(3)它们都不能模拟出TXx的变化趋势,但是,NWRF能够模拟出HWDI和TX90p的增加趋势。该文的结论可为重庆短期气候预测系统用于极端高温的预测提供一定参考。     

基于MIROC/WRF嵌套模式的中国气候降尺度模拟

开展了基于嵌套的全球模式MIROC和区域气候模式WRF的动力降尺度模拟试验,检验该模式对中国气候的模拟性能,得到以下结论:全球气候模式MIROC和WRF都能较好地模拟出中国年平均地表气温(下文简称气温)分布。WRF模式对气温场的描述更为细致,模拟出了四川盆地高温和中国最北方区域的低温。两个模式总体上对南方降水模拟好于北方地区,东部地区好于西部地区。MIROC模式模拟的年平均和各季节降水与观测的 空间相关系数在0.79～0.83之间,表明它对降水的模拟较好。WRF模式模拟的降水空间分布好于MIROC模式。MIROC模式在青藏高原东南侧存在虚假降水中心,WRF能有效改进该地区降水的模拟。两个模式对年平均气温和降水年际变率的模拟能力均较差,WRF模式相对MIROC模式有一定改进。     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究 I. 基于CAM3.1的模式评估

利用NCAR大气模式CAM3.1对中国区域近40年的极端气候事件进行了模拟试验;在此基础上, 利用1961～2000年中国区域452站的逐日最高、最低气温和降水资料, 从气候平均、年际变化和长期变化趋势等方面全面评估了该模式对中国极端气候事件的模拟能力。结果表明:(1)模式对中国区域极端气候指数气候平均态的大尺度空间分布特征具有一定的模拟能力;模式对极端降水指标空间分布的模拟能力较好, 而对极端气温指标的模拟较差;模式对极端气候指标的模拟存在系统性的偏差, 模拟的极端降水的系统性偏差要远大于对极端温度的模拟。(2)模式对极端气温指数的年际变化特征具有较强的模拟能力, 而对极端降水指数的年际变化基本没有模拟能力;模式模拟的各极端降水指标的年际变幅与观测存在较大的偏差。(3)模式较好地模拟出了暖夜和暖昼指数在中国大部分区域的增加趋势, 但变幅较实测偏小;模式对热浪持续指数长期趋势的模拟则相对略差。模式对极端气温指标长期趋势的模拟能力总体优于对极端降水指标的模拟。模式对极端降水频次和中雨日数长期趋势的模拟尚可, 但对持续湿期长期趋势的空间分布模拟较差。研究结果可为该模式用于极端气候的模拟研究提供一定参考。     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究Ⅰ.基于CAM3.1的模式评估

利用NCAR大气模式CAM3.1对中国区域近40年的极端气候事件进行了模拟试验;在此基础上,利用1961～2000年中国区域452站的逐日最高、最低气温和降水资料,从气候平均、年际变化和长期变化趋势等方面全面评估了该模式对中国极端气候事件的模拟能力.结果表明:(1)模式对中国区域极端气候指数气候平均态的大尺度空间分布特征具有一定的模拟能力;模式对极端降水指标空间分布的模拟能力较好,而对极端气温指标的模拟较差;模式对极端气候指标的模拟存在系统性的偏差,模拟的极端降水的系统性偏差要远大于对极端温度的模拟.(2)模式对极端气温指数的年际变化特征具有较强的模拟能力,而对极端降水指数的年际变化基本没有模拟能力;模式模拟的各极端降水指标的年际变幅与观测存在较大的偏差.(3)模式较好地模拟出了暖夜和暖昼指数在中国大部分区域的增加趋势,但变幅较实测偏小;模式对热浪持续指数长期趋势的模拟则相对略差.模式对极端气温指标长期趋势的模拟能力总体优于对极端降水指标的模拟.模式对极端降水频次和中雨日数长期趋势的模拟尚可,但对持续湿期长期趋势的空间分布模拟较差.研究结果可为该模式用于极端气候的模拟研究提供一定参考.     

基于动力降尺度方法预估的青藏高原降水变化

当前的全球气候模式分辨率较低,难以合理再现青藏高原降水的时空分布特征,动力降尺度方法成为一种有效的手段。本文利用全球气候模式CCSM4的输出结果驱动区域气候模式WRF进行动力降尺度模拟,评估了动力降尺度对青藏高原湿季总降水率和对流降水比例的模拟能力,对比了CCSM4和WRF模式预估的青藏高原湿季总降水、层云降水和对流降水变化差异。结果表明,相比于驱动数据,动力降尺度模拟能更好地再现1998-2005年青藏高原湿季总降水率和对流降水比例空间分布及随海拔分布的特征;WRF模式预估的高原未来(2070-2099年)湿季总降水增加,但空间上呈"北增南减"的变化特征,对流降水的增加导致高原北部总降水增加,而层云降水的减少导致高原南部总降水减少。整体而言,对流降水的增加大于层云降水的减少,且主要发生在海拔4000 m以下。     

针对江苏省气温和降水的高分辨率降尺度模拟及预估北大核心

本文利用WRF模式,以25 km分辨率数值模拟结果作为驱动场,对江苏省现代和未来15 a的气候进行5 km高分辨率降尺度模拟及预估。结果显示,高分辨率降尺度模拟对其驱动场具有显著的提高,降水的负偏差和气温冷偏差均有所降低,其模拟的降水与气温概率分布与观测更为接近;对于极端指数,WRF模式能够模拟出其基本分布,除连续湿润日数CWD和极端高温TXx之外,高分辨率模拟对其他指数的模拟均有显著的提升。在RCP8.5排放情景下对未来气候变化的预估表明,江苏降水在夏季以减少为主,在春季则以增加为主,全年平均降水存在减少趋势;未来0~1 mm·d^(-1)的微弱降水发生概率将增加,小雨、中到大雨以及暴雨发生的概率均降低,而暴雨强度的增强导致极端强降水R95显著增加;气温25℃以上高温发生的概率在未来有所增加,而0℃以下的低温发生概率减小,从而导致暖持续日数显著增加,而冷持续日数减小,另外,极端高温和极端低温都有显著的升高。     

自组织映射神经网络(SOM)降尺度方法对江淮流域逐日降水量的模拟评估

利用1961~2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6~8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(Brier Score)均近似为0,显著性评分(Significance Score)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%~60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。     

CMIP5 模式对中国极端气温及其变化趋势的模拟评估

本文基于中国区域逐日气温资料和CMIP5 中30 个全球气候模式资料,计算了平均日最高气温（TXAV)、平均日最低气温（TNAV)、热浪指数（HWDI)、霜冻日数（FD)、和暖夜指数（TNF90）5 个极端气温指数,评估各模式对中国区域极端气温的气候平均场和趋势的模拟能力。研究结果表明,大部分模式能够较好地模拟出极端指数的气候平均场,其中对TNAV、TXAV 和FD 平均场模拟能力较强,大部分模式平均场与观测场的相关系数超过0.90,但对TNF90 和HWDI 的模拟能力相对较低,相关系数均低于0.70,且各模式的模拟能力存在较大的差异。对极端指数的趋势模拟来说,模式模拟的中国区域平均各极端气温指数的线性变化趋势与观测相同,但大多数模式模拟趋势的强度偏弱。相比于气候平均场,模式对极端气温指数趋势空间场模拟较差,除TNAV 有1/3 的模式平均场与观测场的相关系数超过0.60 外,模式模拟其余指数的相关系数均低于0.60。模拟极端气温气候平均场的能力最优的5 个模式为：IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、IPSL-CM5A-LR、MPI-ESM-MR 和MPI-ESM-P。趋势空间场模拟最好的5 个模式为：MPI-ESM-P、CANESM2、ACCESS1-3、BCC-CSM1-1 和NorESM1-M。模式对极端气温指数的时空模拟能力一致性较差,但基于气候平均场或趋势空间场的优选模式,相比于所有集合模式平均,模拟能力均有一定程度的改善。     

CMIP5全球气候模式对青藏高原地区气候模拟能力评估

青藏高原是气候变化的敏感和脆弱区,全球气候模式对于这一地区气候态的模拟能力如何尚不清楚。为此,本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的历史模拟试验数据,评估了44 个全球气候模式对1986~2005 年青藏高原地区地表气温和降水两个基本气象要素的模拟能力。结果表明,CMIP5 模式低估了青藏高原地区年和季节平均地表气温,年均平均偏低2.3℃,秋季和冬季冷偏差相对更大;模式可较好地模拟年和季节平均地表气温分布型,但模拟的空间变率总体偏大;地形效应校正能够有效订正地表气温结果。CMIP5 模式对青藏高原地区降水模拟能力较差。尽管它们能够模拟出年均降水自西北向东南渐增的分布型,但模拟的年和季节降水量普遍偏大,年均降水平均偏多1.3 mm d-1,这主要是源于春季和夏季降水被高估。同时,模式模拟的年和季节降水空间变率也普遍大于观测值,尤其表现在春季和冬季。相比较而言,44 个模式集合平均性能总体上要优于大多数单个模式;等权重集合平均方案要优于中位数平均;对择优挑选的模式进行集合平均能够提高总体的模拟能力,其中对降水模拟的改进更为显著。     

转移累计概率分布(CDF-t)统计降尺度方法对湖南极端降水的模拟评估

为了提高湖南极端降水的模拟能力,利用转移累计概率分布(CDF-t)统计降尺度方法及基于第5次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中的24个耦合模式数据,结合3个极端降水指数,从空间特征和年际变率两方面评估降尺度前后CMIP5模式对湖南极端降水的模拟能力。结果表明,较低空间分辨率的CM IP5气候模式无法细致反映区域极端降水变化特征,且由于各模式结果差异较大,多模式集合的模拟效果差。CDF-t统计降尺度通过建立大尺度变量的CDF与区域尺度相同变量的CDF之间的函数关系,对CMIP5模拟湖南极端降水变化特征有一定的改善能力。就空间结构而言,该方法对于模式模拟大雨日数(R10)和连续5天最大降水量(R5d)的空间结构能力都有很大改善,且模式之间表现出较高的一致性,尤其是R10改善效果最显著,与观测相比,湖南地区空间平均绝对误差达到2. 18天,较降尺度前绝对误差降低了45. 46%。就时间变率而言,该方法对于模式模拟R90P和R5d的时间变率能力都有很大改善,降尺度后IVS值分别由降尺度前的2. 2和1. 5降低至0. 3和0. 6。     

区域气候模式REMO对中国气温和降水模拟能力的评估

采用泰勒图和偏差分析等统计方法,评估分析了德国区域气候模式（REMO）对中国1989-2008年气温和降水的模拟能力。结果表明：REMO气温模拟值与观测值空间相关系数为0.94,降水空间相关系数较低（0.42）,气温模拟结果明显优于降水;从空间偏差上看,在中国大部分地区,REMO模拟的气温高于观测值,偏差在±4℃以内,青藏高原整体有明显的-4～-2℃的冷偏差;模拟的降水值则高于观测值,空间偏差分布较均匀,中国大部分地区偏差在±300 mm之内;除青藏高原、华南和西南地区外,REMO能较准确地反映出中国气温和降水的空间分布特征,其中华北和东北地区模拟效果最好;REMO对夏季气温和冬季降水的模拟能力相对较好;REMO在地形起伏较大地区的模拟能力有待提高。     

CMIP6模式对青藏高原极端气温指数模拟能力评估及预估

利用第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）28个全球气候模式模拟的历史和多SSP排放情景下的模拟结果以及国家气候中心制作的CN05.1格点化的观测数据,在评估28个全球气候模式对青藏高原极端气温相关指数模拟效果的基础上,预估了多个SSP情景下青藏高原未来极端气温指数的变化趋势。评估结果表明多模式集合平均模拟结果更稳定,且能模拟出极端气温指数的时间分布以及空间分布特征,但与观测相比,不同指数存在不同偏差。预估结果表明,相对于1995-2014年,青藏高原上日最高气温最高值（TXx）、日最低气温最低值（TNn）、暖昼指数（TX90p）未来呈上升趋势,霜冻日数（FD）、冰冻日数（ID）、冷夜指数（TN10p）呈减少趋势,其中高原极端低温比极端高温增温明显,暖昼指数在高原西南部增加明显,霜冻日数、冰冻日数、冷夜指数在高原东南部减少明显。SSP1-1.9情景下,极端气温指数在21世纪的变化幅度较小,随着辐射强迫增大,指数的变化趋势也增大。SSP1-2.6情景下,2030年前中国实现碳达峰时,青藏高原地区TXx、 TNn、 TX90p增长分别不超过1.12℃、0.84℃、 8.4%, FD、 I...     

BCC_CSM1．1全球模式中极端气温变化的归因分析

利用1°×1°的ERA-Interim再分析资料和气候系统模式BCC_CSM1．1历史模拟（Historical）试验及气候归因试验（只考虑温室气体变化Historica1GHG试验和只考虑自然强迫变化的Historica1Nat试验）的结果,考查了BCC_CSM1．1模式对中国和全球陆地地区极端气温指数的模拟能力,并在此基础上分析了温室气体和自然强迫这两种外强迫的变化对极端气温变化的贡献。结果表明：BCC_CSM1．1可以对中国乃至全球陆地区域极端气温指数的气候态及其变化趋势进行合理模拟,主要偏差表现为模式对极端低温指数模拟值偏低,而对极端高温指数模拟值偏高。对于20世纪末极端气温指数的变化,只有考虑了温室气体变化的外强迫时,模式可以再现再分析资料中极端气温的变化趋势。这表明温室气体的变化对极端气温的变化有着关键性的影响。     

CMIP6全球气候模式对青藏高原中东部地表感热通量模拟能力评估

利用青藏高原（以下简称高原）气象台站常规观测资料、国家青藏高原科学数据中心的青藏高原地气相互作用过程高分辨率（逐小时）综合观测数据集（2005～2016）、国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）的历史模拟试验数据和卫星辐射资料,定量评估了12个全球气候模式对1979～2014年高原中东部地表感热通量的模拟能力,并对其模拟偏差进行了成因分析。结果表明,CMIP6模式可较好地重现高原地表感热通量的年循环和季节平均的空间分布型,但数值较计算感热通量偏低,主要表现为对感热通量大值区严重低估。区域平均而言,12个模式模拟的春季高原中东部感热通量的时间演变序列整体较计算感热通量偏低,其中偏差最大的模式为MIROC6,其多年均值仅为计算值的1/3左右。进一步分析发现多模式模拟的春季高原10 m高度处风速和地气温差分别偏强和偏弱,说明CMIP6模拟的春季高原感热通量偏低可主要归因于地气温差的模拟冷偏差。地气温差的模拟冷偏差在高原中东部地区普遍存在,且地表温度和空气温度均存在明显冷偏差,尤其地表温度偏差更大,这很大程度上可能与CMIP6多模式模拟的春季高原降水偏强有关。     

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

利用8个耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式结果,采用加权平均方法进行多模式集合,并与NCEP再分析资料进行对比分析,评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果,在此基础上,对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高（低）气温有模拟能力,所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平,20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下,未来中国极暖（冷）日数增多（减少）,到21世纪中期热浪指数增加2.6倍,到21世纪末期寒潮指数减少71%,20年一遇最高（低）气温在中国地区均呈现升高趋势,局部升温幅度达到4℃。     

中国区域近地面风速动力降尺度研究

利用2006年NCEP FNL再分析资料和气象站点观测资料,评估中国区域近地面风速WRF动力降尺度效果。结果表明:WRF模式显著高估近地面风速,在风速较大(小)的区域,WRF模式低(高)估了近地面风速;春季和冬季WRF模式模拟的近地面风速误差较大,夏季和秋季模拟的风速误差相对较小;西北干旱区、青藏高原和华南地区WRF模式模拟的风速误差较大,其他地区风速误差相对较小;3种边界层参数化方案(YSU、MYJ和ACM2)中ACM2方案模拟的风速偏差最小。     

不同初始场及陆面方案对青藏高原中东部积雪消融过程的模拟研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,本研究使用更为准确的气象站点及卫星遥感积雪资料替换初始场中积雪深度、雪水当量等积雪数据,对2014年2月17-27日青藏高原中东部一次积雪消融过程进行模拟研究,评估WRF模式中CLM(Community Land Model)、Noah-LSM(Noah land surface model)和Noah-MP(Noah-Multiparameterization Land Surface Model)3种陆面过程方案对该次积雪消融过程的模拟性能。结果表明：3种陆面过程方案均能较好地再现2 m气温、积雪深度和反照率的日变化趋势,但各试验模拟效果有一定差异。气象站点及卫星遥感积雪资料作为初始场时,CLM陆面过程方案模拟的2 m气温平均误差最小,为0.002℃;Noah-LSM陆面过程方案中2 m气温均方根误差（4.01℃）和平均绝对误差（3.30℃）最小,但昼夜温差较观测显著偏小;同时CLM陆面过程方案模拟的积雪深度均方根误差、平均误差和平均绝对误差均最小,分别为4.70 cm、-1.25 cm和2.75 ...