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.     

BCC气候模式对中国近50a极端气候事件的模拟评估

利用中国区域437站1958—2005年逐日气温和降水资料,评估了国家气候中心（BeijingCli-mateCenter,BCC）气候模式对中国近50a极端气候事件空间分布、时间演变等方面的模拟能力。结果表明：1）模式对极端温度和降水多年平均的空间分布具有一定的模拟能力,但尚存在系统性的偏差。暖昼日数的模拟优于冷夜日数,全年冷夜日数的模拟优于冬季和夏季的模拟,而全年和夏季暖昼日数的模拟优于冬季的模拟。极端降水频次的模拟优于极端降水量的模拟;夏季和全年的模拟优于冬季的模拟。夏季极端降水频次的模拟较好,但冬季的模拟在长江中下游和华南偏小、北方偏大,而全年的模拟在长江下游及南部沿海地区系统性偏大;夏季和全年极端降水量的模拟系统性偏低,而冬季在北方偏高、南方偏低。2）模式较好地模拟出了夏季和全年冷夜日数的全国较为一致的减少趋势,再现东北和东南沿海地区冬季冷夜日数的减少趋势,但模拟的趋势较实测偏弱。模式对暖昼日数长期趋势的模拟效果较理想,较好地反映出了大部分地区暖昼事件发生频率显著增加的特征,但冬季的模拟尚有待改进。模式较好地模拟出了夏季和全年极端降水频次的长期趋势,较好地刻画了极端降水频次＂南增北减＂的特征;模式对冬季极端降水频次的变化趋势几乎无模拟能力。同样,模式也较好地模拟出了极端降水量夏季南增北减的分布形势和冬季的总体增加趋势,但对全年的模拟不理想。3）模式能较好地模拟出冷夜日数和暖昼日数异常变化的主要空间型,对EOF第一模态的时间演变特征具有一定模拟能力;但模式对第二模态时间演变特征的刻画能力较差。模式对极端降水指标的年际变化具有一定的模拟能力,对部分区域极端降水事件的年际变化具有较好的模拟能力;但模拟能力表现出了明显的区域性差异,部分区域极端降水年际变化的模拟结果与实况甚至相反,模式对极端降水年际变化的模拟能力还有待提高。所得结果可为BCC气候模式的改进及极端气候模拟、预估提供一定的参考。     

7个IPCC AR4模式对中国地区极端降水指数模拟能力的评估及其未来情景预估

利用中国区域550个站点1961～2000年日降水量资料, 考察参与政府间气候变化委员会(IPCC)第四次评估报告的7个新一代全球模式及多模式集合对现代气候情景下(20C3M)5个极端降水指数的模拟能力, 同时进行中国区域未来不同排放情形下极端降水事件变化的预估, 结果表明: 最新全球模式能较好地模拟出极端降水指数气候场的空间分布及其中国区域的线性趋势, 且模式集合模拟能力优于大部分单个模式, 但在青藏高原东侧、 高原南部存在虚假的极端降水高值区, 模拟的东部季风区的极端降水强度系统性偏低, 区域平均序列年际变率的模拟能力也较低。中国地区21世纪与降水有关的事件都有趋于极端化的趋势, 极端降水强度可能增强, 干旱也将加重, 且变化幅度与排放强度成正比。     

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Ⅱ.敏感性试验分析

利用NCARCAM3.1大气环流模式,设计了有、无土壤湿度年际异常的两组数值试验,探讨了土壤湿度年际异常对极端气候事件模拟的可能影响。结果表明,模式模拟的极端气候事件对土壤湿度异常十分敏感,土壤湿度异常对极端气候指标的多年平均空间分布、年际变率以及年际变化均具有重要影响。当不考虑土壤湿度的年际异常时:(1)模拟的暖夜日数、暖昼日数和热浪持续指数的发生频次在全国范围内均明显减少,而霜冻日数则明显增加。极端降水指标的响应表现出明显的空间差异,极端降水频次在江淮流域明显减小,而极端降水强度则表现为东北减弱、长江流域增强;中雨日数和持续湿期在我国大部分地区减少。(2)极端气温指标的年际变率在我国大部分地区呈减小趋势;而极端降水事件的变化则较为复杂,极端降水频次和极端降水强度的年际变率在长江以南有所增强,而北方地区则有所减弱。中雨日数和持续湿期的年际变率在我国呈现出较为一致的减少趋势。(3)模式对暖夜日数、霜冻日数的年际变化的模拟能力明显下降,并对4个极端降水指标的年际变化的模拟能力在全国多数区域均有不同程度的下降。     

CMIP5模式对中国东北气候模拟能力的评估

利用CN05观测资料和参与IPCC第五次评估报告的45个全球气候系统模式的模拟结果,分析了新一代全球气候模式对中国东北三省(1961~2005年)气温和降水的模拟能力。结果表明:1)绝大多数模式都能较好地模拟出研究区内显著增温的趋势,对气温的年际变化模拟能力则相对有限;2)所有模式均能很好地再现气温气候态的空间分布特征,且多模式集合模拟结果优于绝大多数单个模式,空间相关系数达到了0.96;3)对于降水的模拟结果,模式间差异较大,多模式集合能较好地再现其空间分布规律(空间相关系数为0.86),对降水年际变化及线性变化趋势的模拟能力则较差。总体来说,多模式集合对东北气候的时空变化特征具有一定的模拟能力,且对气温模拟效果优于降水,对空间分布的模拟能力优于时间变化。     

CMIP6不同分辨率全球气候模式对中国降水模拟能力评估

基于参与CMIP6高分辨率模式比较计划（HighResMIP）9个模式组的18个全球气候模式模拟数据,通过与CN05.1观测资料的对比,评估了不同分辨率气候模式对中国区域1961—2014年降水特征的模拟能力。结果表明：低、高分辨率模式均能模拟出中国区域多年平均降水的总体空间分布特征,以及降水冬弱夏强的季节变化特征,但对降水的模拟都存在系统性偏多的误差;与低分辨率模式结果相比,高分辨率模式对降水空间分布的模拟有明显改善,在青藏高原、华北、华南地区降水模拟的系统性偏差明显减小;与低分辨率模式结果相比,高分辨率模式对年循环变化的模拟效果也更好,多年平均1月及9—12月逐月降水以及年降水的模拟误差均有所减小。对于年际、年代际的前两个主导空间模态,低、高分辨率模式大多无法模拟年代际的第一模态,但对于年际前两个模态以及年代际第二模态,分辨率提高可使半数左右模式组的模拟能力有所改善。     

华北地区极端降水变化特征及多模式模拟评估

利用1961—2010年华北地区68个台站逐日降水数据计算了6个极端降水指数,对华北极端降水的时空变化特征进行了分析。进一步评估了CMIP5的31个全球气候模式对华北地区极端降水的模拟效果。结果表明:1华北地区极端降水指数具有较大地区性差异,平均日降水强度、极端降水阈值等指标东南高西北低,大雨日数和连续干日东西分布差异明显。6个极端降水指标的年际变化显示华北地区强降水事件增多的同时,极端干旱程度加剧。2CMIP5模式对华北地区极端降水指数的模拟差异较大,其中对平均日降水强度和极端降水阈值空间分布模拟能力较好,有1/3模式的空间相关系数超过了0.6。同一模式对不同指数的模拟能力也存在较大的差异。3模式模拟相关系数和均方根误差有较好的一致性,根据这两个指标分别得到两组模式排序,其相关系数超过了0.4。HadGEM2-CC,HadGEM2-ES,MIROC4h,MIROC5以及CCSM4是模拟华北地区极端指数最好的5个全球模式。相比于多模式集合平均,优选模式集合能够显著降低模拟的湿偏差。     

13个IPCC AR4模式对中国区域近40a气候模拟能力的评估

利用中国区域550个站点逐日地面气温及降水资料,评估了参与政府间气候变化专门委员会第四次报告（the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change,IPCCAR4）的13个新一代全球气候系统模式及多模式集合对中国近40 a（1961—2000年）地面气温和降水的模拟能力,结果表明：最新全球模式对中国地区地面气温年变化及空间分布的模拟结果均较好,但在整个模拟区域地面气温模拟值系统性偏低,东部地区模拟效果好于中西部;对于降水,大部分模式能模拟出中国降水的年变化及空间分布特征,但模拟的区域性差别较大,多数模式对中国东部季风区夏季雨带北抬的过程有一定的模拟能力,但模拟雨带位置偏北。新一代全球模式能模拟出温度的线性变化趋势,但对温度及降水的年际变率模拟能力较低。比较多种评估指标得出,模式集合对温度的模拟效果最好,模式UKMO-HadCM3对降水的模拟效果最好。     

RSM模式对中国东部夏季降水模拟能力的检验

本文利用美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)区域谱模式RSM(Regional Spectral Model)对中国东部地区夏季降水进行了为期20 a(1984—2003年)、水平分辨率为30 km的高精度模拟,并对模拟所得降水的气候态、年际变率、逐日变化以及极端事件进行了检验,和对造成降水偏差的大气环流特征进行了分析。结果表明RSM模拟所得夏季降水的空间分布、时间变率,以及降水量值都与实况相近,也基本可以再现夏季降水的年际变率分布情况,但是模拟所得的雨带存在偏南且偏弱的特点。对于逐日降水特征,RSM模拟所得季节内逐日降水变化与实况的走势基本一致,再现了夏季降水主要集中于东部和南部的特点,模拟出了江淮地区6月日降水区随时间北抬的特点。对于极端事件,模拟和实测的夏季不同雨强的天数分布对比表明模拟与实况基本接近,但是模拟的降水日大值中心较实况偏北;极端降水指数的计算结果也表明RSM模拟的极端降水情况与实况基本一致。综上,RSM模式对中国东部地区降水有着较好的模拟能力,可以用于中国东部地区的夏季降水气候特征研究。     

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。     

Performance of RegCM4 over Major River Basins in China

A long-term simulation for the period 1990–2010 is conducted with the latest version of the International Centre for Theoretical Physics' Regional Climate Model(RegCM4), driven by ERA-Interim boundary conditions at a grid spacing of 25 km. The Community Land Model(CLM) is used to describe land surface processes, with updates in the surface parameters,including the land cover and surface emissivity. The simulation is compared against observations to evaluate the model performance in reproducing the present day climatology and interannual variability over the 10 main river basins in China,with focus on surface air temperature and precipitation. Temperature and precipitation from the ERA-Interim reanalysis are also considered in the model assessment. Results show that the model reproduces the present day climatology over China and its main river basins, with better performances in June–July–August compared to December–January–February(DJF).In DJF, we find a warm bias at high latitudes, underestimated precipitation in the south, and overestimated precipitation in the north. The model in general captures the observed interannual variability, with greater skill for temperature. We also find an underestimation of heavy precipitation events in eastern China, and an underestimation of consecutive dry days in northern China and the Tibetan Plateau. Similar biases for both mean climatology and extremes are found in the ERA-Interim reanalysis, indicating the difficulties for climate models in simulating extreme monsoon climate events over East Asia.     

土壤湿度年际异常对中国春、夏季气候模拟的影响

基于NCAR大气模式CAM3.1模式,设计了有、无土壤湿度年际异常两组试验对中国区域近40a(1961-2000年)气候进行了模拟。从气候态和年际变率的角度,通过分析两组试验的差值场来探讨土壤湿度年际异常对气候模拟的影响,并初步探讨了影响的可能机制。结果表明:模式模拟的温度和降水对土壤湿度的年际异常非常敏感,土壤湿度的年际变化对中国春夏季气候及其年际变率均有显著影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,模式模拟的春夏季平均温度、最高温度、最低温度在我国大范围内降低,春夏季降水在东部大部分地区明显减少,西部增加。而模式模拟的春夏季温度、降水年际变率在中国大部分地区减弱。但当考虑土壤湿度的年际变化,则能在一定程度上提高模式对气候年际变率的模拟能力。在进一步分析表明土壤湿度年际异常时,主要通过改变地表能量通量和环流场,对温度、降水产生影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,地表净辐射通量减少,地表温度降低,感热通量减少。感热通量差值场的空间变化和温度差值场的空间变化一致,感热通量对温度有一定影响。而潜热通量差值场的空间变化和降水的差值场的空间变化一致,可见降水受地表潜热通量的影响。土壤湿度年际异常引起的环流场的变化也是导致气候变化的原因之一,地表能量和环流场年际变率的改变对春夏季气候年际变率存在一定影响。     

不同区域气候模式对中国地区温度和降水的长期模拟比较

利用亚洲区域模式比较计划RMIP第二阶段五个区域模式和一个变网格全球模式，对中国地区1988年12月～1998年11月十年模拟的平均温度和降水结果，分析比较了不同区域气候模式对中国地区温度和降水的模拟能力。研究结果表明:几乎所有模式都能模拟出中国地区多年平均温度和降水的基本空间分布形态，但模式模拟的温度普遍偏低，在大部分区域，大多数模式模拟的降水偏多，而且不同模式之间存在较大差别。模式能较好地反映出中国地区温度的年际变化，对夏季降水的年际变化模拟较差，对冬季模拟较好。     

Assessment of RegCM4 simulated inter-annual variability and daily-scale statistics of temperature and precipitation over Mexico

The skill of a regional climate model (RegCM4) in capturing the mean patterns, interannual variability and extreme statistics of daily-scale temperature and precipitation events over Mexico is assessed through a comparison of observations and a 27-year long simulation driven by reanalyses of observations covering the Central America CORDEX domain. The analysis also includes the simulation of tropical cyclones. It is found that RegCM4 reproduces adequately the mean spatial patterns of seasonal precipitation and temperature, along with the associated interannual variability characteristics. The main model bias is an overestimation of precipitation in mountainous regions. The 5 and 95 percentiles of daily temperature, as well as the maximum dry spell length are realistically simulated. The simulated distribution of precipitation events as well as the 95 percentile of precipitation shows a wet bias in topographically complex regions. Based on a simple detection method, the model produces realistic tropical cyclone distributions even at its relatively coarse resolution (dx = 50 km), although the number of cyclone days is underestimated over the Pacific and somewhat overestimated over the Atlantic and Caribbean basins. Overall, it is assessed that the performance of RegCM4 over Mexico is of sufficient quality to study not only mean precipitation and temperature patterns, but also higher order climate statistics.     

Future Precipitation Extremes in China under Climate Change and Their Physical Quantification Based on a Regional Climate Model and CMIP5 Model Simulations

The atmospheric water holding capacity will increase with temperature according to Clausius-Clapeyron scaling and affects precipitation.The rates of change in future precipitation extremes are quantified with changes in surface air temperature.Precipitation extremes in China are determined for the 21st century in six simulations using a regional climate model,RegCM4,and 17 global climate models that participated in CMIP5.First,we assess the performance of the CMIP5 models and RCM runs in their simulation of extreme precipitation for the current period(RF:1982-2001).The CMIP5 models and RCM results can capture the spatial variations of precipitation extremes,as well as those based on observations:OBS and XPP.Precipitation extremes over four subregions in China are predicted to increase in the mid-future(MF:2039-58)and far-future(FF:2079-98)relative to those for the RF period based on both the CMIP5 ensemble mean and RCM ensemble mean.The secular trends in the extremes of the CMIP5 models are predicted to increase from 2008 to 2058,and the RCM results show higher interannual variability relative to that of the CMIP5 models.Then,we quantify the increasing rates of change in precipitation extremes in the MF and FF periods in the subregions of China with the changes in surface air temperature.Finally,based on the water vapor equation,changes in precipitation extremes in China for the MF and FF periods are found to correlate positively with changes in the atmospheric vertical wind multiplied by changes in surface specific humidity(significant at the p<0.1 level).     

The Extreme Summer Precipitation over East China during 1982–2007 Simulated by the LASG/IAP Regional Climate Model

The extreme summer precipitation over East China during 1982-2007 was simulated using the LASG/IAP regional climate model CREM(the Climate version of a Regional Eta-coordinate Model).The results show that the probability density functions(PDFs) of precipitation intensities are reasonably simulated,except that the PDFs of light and moderate rain are underestimated and that the PDFs of heavy rain are overestimated.The extreme precipitation amount(R95p) and the percent contribution of extreme precipitation to the total precipitation(R95pt) are also reasonably reproduced by the CREM.However,the R95p and R95pt over most of East China are generally overestimated,while the R95p along the coastal area of South China(SC) is underestimated.The bias of R95pt is consistent with the bias of precipitation intensity on wet days(SDII).The interannual variation for R95p anomalies(PC1) is well simulated,but that of R95pt anomalies(PC2) is poorly simulated.The skill of the model in simulating PC1(PC2) increases(decreases) from north to south.The bias of water vapor transport associated with the 95th percentile of summer daily precipitation(WVTr95) explains well the bias of the simulated extreme precipitation.     

An intercomparison of model-simulated in extreme rainfall and temperature events during the last half of the twentieth century. Part 1: mean values and variability

In this study we examine the performance of eight of the IPCC AR4 global coupled climate models used in the WCRP CMIP3 Multimodel Dataset, as well as their ensemble mean, in simulating annual indices of extreme temperature and precipitation climate events in South America. In this first part we focus on comparing observed and modeled mean values and interannual variability. Two extreme temperature indices based on minimum temperature (warm nights and frost days) and three indices of extreme precipitation (R95t, R10 and consecutive dry days), obtained both from meteorological stations during 1961–2000 and model outputs, were compared. The number of warm nights are better represented by models than the FD. The interannual variability pattern is also in good agreement with the observed values. For precipitation, the index that is best represented by the models is the R95t, which relates the extreme precipitation to local climate. The maximum of dryness observed over the central Argentinian Andes or the extensive dry season of the Amazon region could not be represented by any model.     

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。