不同水平分辨率BCC_CSM模式对中亚夏季降水模拟能力评估北大核心CSCD

地处干旱和半干旱气候区的中亚地区脆弱的生态环境对气候变化非常敏感,提高气候模式在中亚地区的模拟能力为应对未来气候变化制订科学的措施非常必要。利用两种分辨率的北京气候中心BCC_CSM模式(低分辨率BCC_CSM1.1模式和高分辨率BCC_CSM1.1m模式)提供的1948-2012年间CMIP5历史模拟试验结果系统评估了不同水平分辨率BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水的模拟性能,并进一步揭示了水平分辨率对模式性能的影响,同时探讨了可能原因。结果表明:提高模式水平分辨率能够较明显地改善BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水年际变率和长期变化趋势的模拟能力,但对整个中亚地区以及中亚西部地区夏季降水气候平均态的改善并不明显。相对于BCC_CSM1.1模式,BCC_CSM1.1 m模式对中亚东部地区夏季降水气候平均态、年际变率以及长期变化趋势的改善比西部地区更加显著。BCC_CSM1.1 m模式改善了对中亚地区夏季大尺度和对流性降水的长期变化趋势以及大尺度降水的气候平均态和年际变率的模拟能力,但对对流性降水气候平均态以及年际变率的模拟效果变得更差。总的说来,BCC_CSM1.1 m模式对中亚夏季总降水模拟性能的提高主要归功于对大尺度降水模拟的明显改善。机制分析表明提高模式水平分辨率能够改善BCC_CSM气候模式对200 h Pa西风环流以及850 h Pa环流场的模拟进而提高对中亚夏季降水的模拟性能。     

不同水平分辨率BCC_CSM模式对中亚夏季降水模拟能力评估

地处干旱和半干旱气候区的中亚地区脆弱的生态环境对气候变化非常敏感,提高气候模式在中亚地区的模拟能力为应对未来气候变化制订科学的措施非常必要。利用两种分辨率的北京气候中心BCC_CSM模式(低分辨率BCC_CSM1.1模式和高分辨率BCC_CSM1.1m模式)提供的1948-2012年间CMIP5历史模拟试验结果系统评估了不同水平分辨率BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水的模拟性能,并进一步揭示了水平分辨率对模式性能的影响,同时探讨了可能原因。结果表明:提高模式水平分辨率能够较明显地改善BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水年际变率和长期变化趋势的模拟能力,但对整个中亚地区以及中亚西部地区夏季降水气候平均态的改善并不明显。相对于BCC_CSM1.1模式,BCC_CSM1.1 m模式对中亚东部地区夏季降水气候平均态、年际变率以及长期变化趋势的改善比西部地区更加显著。BCC_CSM1.1 m模式改善了对中亚地区夏季大尺度和对流性降水的长期变化趋势以及大尺度降水的气候平均态和年际变率的模拟能力,但对对流性降水气候平均态以及年际变率的模拟效果变得更差。总的说来,BCC_CSM1.1 m模式对中亚夏季总降水模拟性能的提高主要归功于对大尺度降水模拟的明显改善。机制分析表明提高模式水平分辨率能够改善BCC_CSM气候模式对200 h Pa西风环流以及850 h Pa环流场的模拟进而提高对中亚夏季降水的模拟性能。     

基于模式优选的21世纪中国气候变化情景集合预估

未来气候变化情景预估是制定气候变化应对和适应策略的科学基础。本文利用参与耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的30个气候模式的模拟数据,通过评估各模式对历史气候变化的模拟能力,筛选出模拟区域气候变化的最优模式组合,进而建立偏最小二乘回归（PLS）集合预估模型,据此利用最优模式模拟结果预估区域温度和降水变化情景。通过与历史数据的对比,研究发现本文基于最优模式建立的PLS集合预估模型不仅优于传统的多模式集合平均,而且也优于利用全部模式建立的PLS集合预估模型,体现了模式优选过程的重要性。本文基于优选模式的PLS集合预估模型预估结果表明：① 21世纪各区域温度将持续上升,且冬半年升温速率总体大于夏半年,北方地区升温速率总体高于南方地区;RCP 4.5排放情景下温度上升先快后慢,转折点出现在21世纪中期,RCP 8.5排放情景下,呈持续增加趋势,至21世纪末的升温幅度约为RCP 4.5情景的2倍。② 21世纪各区降水变化均呈显著增加趋势,并表现出高排放情景大于低排放情景,少雨区大于多雨区的特征,但是降水增加过程伴有明显的年代际波动。对比发现,传统的等权重集合平均全部模式（EMC）方法预估的中国夏季变暖速率高于冬季,且降水基本呈线性增加,有悖于全球变暖的基本特征及中国降水具有鲜明的年代际变化特征的基本认识。因而,本文预估的温度和降水变化特征均更符合中国气候变化的基本规律。     

基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

选用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）提供的30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下气温和降水量的预估结果,采用扰动法,用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均,尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法,用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃,2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%,20%和30%概率的空间分布,讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明：经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升,北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区,北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初,中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期,中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%,新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多,中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区,尤其是西北地区降水量增多非常显著,降水量增多30%的可能性超过70%以上。     

昆明市近50a降水变化特征分析

基于昆明市1967~2016年逐日降水资料,采用M-K突变检验、小波分析法和降水相对变率等方法对昆明市降水变化特征进行分析。结果表明:昆明市年降水量整体上呈减少趋势,并表现出"增加-减少-增加-减少-增加"的年际波动变化;年降水量存在三个突变点,且年降水量呈现15 a和34 a的周期变化;冬季降水量呈增加趋势,其它3季(春、夏、秋)降水量逐渐减少;不同季节降水量相对变率介于21.71%~51.76%之间,冬、春季降水量相对变率较大,容易发生干旱灾害;小雨、中雨年降水日数呈现减少趋势,大雨、暴雨年降水日数有增多趋势且有明显年际波动变化。     

河西走廊57年来气温和降水时空变化特征

采用滑动平均、线性回归等趋势分析方法以及Mann-Kendall、Pettitt 和累积距平三种突变检验方法对河西走廊地区1955-2011 年的气温和降水两个指标进行研究, 从而揭示该地区气候变化的事实及趋势。研究显示河西走廊地区的气温在过去57 年呈显著上升趋势, 升温率是IPCC第四次报告中近50 年变暖率的两倍, 达0.27℃/10a, 并且在1986 年发生增温突变;四季气温中, 冬季气温升高对年气温上升贡献最大。河西走廊年降水量在研究时段内呈显著增加趋势, 降水增率为3.95 mm/10a, 但各个流域增加趋势并不显著;雨季降水量呈不显著的增加趋势, 其年际变化与年降水量一致, 雨季降水增量对年降水量增加贡献率大;河西走廊年降水量未发生突变, 雨季降水量在1968 年发生增加突变。河西走廊温度升高, 降水量增加, 总体向暖湿化发展, 这种变化对该地区水资源脆弱性的影响需要进一步研究。     

IPCC-AR4模式对中国21世纪气候变化的情景预估

利用政府间气候变化委员会(IPCC)第四次评估报告提供的13个新一代气候系统模式的模拟结果,分析了不同情景下(高排放SRES A2、中等排放A1B、低排放B1)中国区域未来100年的气候变化。结果表明,21世纪中国气候预估显著变暖、变湿,世纪末变暖范围在1.6℃~5℃之间,年降水量增加1.5%~20%。在A2、A1B和B1情景下,21世纪末期增暖幅度依次为5.3℃、4.3℃和2.8℃,平均3.5℃,年降水量预估增加依次为11%、9.6%和6.4%,平均达7.5%。气温和降水变化的地理分布显示:北方增温幅度大于南方,降水的增加也主要集中在北方。冬季变暖最明显,降水则在冬、春季增加较显著。模式预估结果的不确定性分析表明,新一代全球系统模式对21世纪中国气候变化预估的可靠性得到了提高。     

SRES A1B情景下德令哈盆地2016-2075年气候变化预估

利用ECHAM5/MPI-OM模式SRES A1B气候情景下预估2016-2075年间60 a的气温及降水资料,通过分析其总体趋势、年代际变化及突变特征,研究德令哈盆地未来气候的变化趋势。预估结果显示：2016-2075年,德令哈盆地气温将可能呈上升趋势,四季及年平均气温的变化总体上基本保持一致,上升幅度在3～4 ℃之间,其中夏季和全年的增温速率相对较大;降水量在未来60 a将基本保持平稳,有微弱的下降趋势,年际间变化以夏季最为显著,降水不均将易导致极端气候事件的发生;无论气温还是降水,预估未来都将有突变发生,气温将在2035年前后发生一次突变,降水量则分别在2030 s末和2040 s初各发生一次突变。     

RCP4.5情景下淮河流域气候变化的高分辨率模拟

利用CCLM高分辨率区域气候模式RCP4.5情景预估数据与淮河流域1960-2005年日尺度气象观测资料,对比分析模式在试验期（1960-2005年）和预估期（2006-2040年）的模拟能力。结果表明：①试验期模式数据能较准确地模拟流域逐月平均温度时间变化特征,相关系数达0.99（通过95%置信度检验）;日均温空间分布特征相关系数达0.72;但在南部高海拔地区（安徽省霍山县和金寨县）精度不高;极端最高（低）气温的空间相关性达0.77（0.88）。②模式在试验期模拟的逐月平均降水量总体趋势与实测值变化一致,相关系数达0.63（通过95%置信度检验）;对干旱的模拟与观测数据存在一定误差,但整体趋势与其一致;年均降水量和极端强降水空间分布相关系数分别达0.90和0.93,模拟效果较好;整体上,模式对温度的模拟效果要好于降水模拟。③RCP4.5情景下,空间尺度上淮河流域未来温度和降水与观测期相比变幅小,时间尺度上年均降水量无显著变化,平均气温年际变化率约0.21℃/10a,极端高温持续增长,低温持续下降。     

一种基于频率的GCM日降水偏差校正方法改进及其在长江流域的应用

对全球气候模式（GCM）数据进行偏差校正是气候影响评估的前提和基础。通过在等比分布映射（ERCDFm）校正法中引入对降水频率的校正,增补了降水日数偏少情况下的小雨日数,保留了降水频率的长期变化信号,提高降水日数及总降水量的模拟效果。以长江流域1961—2005年的格点化日降水资料作为观测数据,对5个GCM模式历史期以及RCP4.5情景下未来日降水进行校正。结果表明：改进后的ERCDFm校正方法明显改善了降水频率及降水量的模拟。降水频率与年降水量的RMSE分别较改进前降低了83%和58%,偏差值小于50 mm/a的格点占比由改进前31%提高至49%,解决了由于降水频率模拟偏低导致的降水量低估。校正后的预估结果表明：RCP4.5情景下,相对于1986—2005年,2030—2050年长江流域降水呈增加趋势（平均增幅为6.1%）,春、夏、秋、冬各季节降水量的平均增幅为8.2%、6.4%、4.7%和0.7%。     

近32 a中亚地区气温时空格局分析

中亚地区生态环境脆弱,生态系统对于气候变化的响应非常敏感,但其气候变化的时空格局并不清楚。该区域气象站点分布稀疏、高精度气象数据缺乏,利用单一数据源研究气候变化具有极大的不确定性。因此,结合站点数据和再分析数据探索中亚五国气候变化时空格局具有重要的研究价值。选取31个气象站点数据（OBS）、CRU气象插值数据和CFSR、ERA-Interim和MERRA三套高精度的再分析数据,对中亚地区1980-2011年的年、四季气温的时空格局变化进行分析。研究结果表明：（1） 近32 a中亚年均气温显著升高,增温速率为0.36～0.47 ℃·（10 a）^-1,即过去的近32 a中亚地区平均气温升高1.15～1.50 ℃。（2）四季气温变化中春季的增温速率最快（0.71～0.93 ℃·（10 a）^-1）,而冬季气温无显著性的变化。（3）中亚中部、南部、西南部、西部地区显著增温,尤其是在1990s后期至2000s前期经历了显著性地增温过程,而中亚其它地区气温无显著变化。     

雅鲁藏布江流域不同源降水数据质量对比研究

本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据降水量年际变化特征和概率分布特性之间的差异。结果表明：4种不同来源的降水数据均存在一定程度的差异。年尺度和月尺度上中国地面降水网格数据与实测降水量数值最接近;而CRU降水数据和GLDAS降水数据与实测降水量相差较大,在使用时需谨慎。从空间差异性看,年尺度上CRU降水数据在每个站点与实测降水数据的相关性均高于GLDAS降水数据,说明前者的空间一致性较好,但相对误差却比GLDAS降水数据大。从年内变化趋势看,中国地面降水网格数据能较好地反映流域降水月尺度的变化特征,CRU降水数据则在流域大部分地区的汛期时段都存在明显的高估,而GLDAS数据无法反映月降水变化趋势,年内坦化现象十分显著。从年际变化特征看,中国地面降水网格数据能较好地反映实际降水量的年际变化特征,而GLDAS降水数据和CRU降水数据反映的降水量年际变化特征偏小,其中GLDAS数据的坦化现象更严重,会高估低降水值,低估高降水值。从降水概率分布情况来看,3种来源的降水数据均不能反映站点实测的极端降水事件。     

《巴黎协定》排放情景下中亚地区降水变化响应

为了应对全球气候变化,《巴黎协定》提出各国将以“国家自主贡献”（INDC）的方式参与全球温室气体减排行动,而在“国家自主贡献”排放目标情景下区域降水变化的格局和特征尚不清楚。中亚地区位于欧亚大陆腹地,是中国“一带一路”倡议发展的关键地区。本文研究了中亚地区的降水变化对全球INDC排放的响应,基于参与国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的33个全球气候模式的模拟。结果表明：在INDC目标情景下,到21世纪末中亚地区的平均年降水量相对现代水平（1985—2005年平均）增加10.6%（4.6%~13.3%）,其中高纬度地区的响应大于低纬度地区。进一步看,中亚地区极端强降水事件随着气候变暖而持续增加,但极端持续干期事件在不同区域呈现不同的变化趋势。考虑极端降水事件相关风险,极端强降水和持续干期事件的人口暴露度在中亚大部分区域都增加,将全球温升控制在较低水平（如2.0 ℃或1.5 ℃）可显著降低暴露度。以上结果有助于增进对未来极端气候事件风险的认识,为中亚这一生态脆弱地区的气候变化的减缓与适应政策提供参考。     

机器学习与统计模型在石羊河流域气候降尺度研究中的适用性对比

高分辨率气候数据是研究气候变化对农业、生态、水文影响的驱动数据,动力和统计降尺度模型是两类常用的生成高分辨率气候数据的方法,近年来机器学习模型也被用到气候变化的研究中,但针对不同站点(下垫面)的多种统计降尺度模型的对比研究较少.石羊河流域土地利用类型多样,海拔变化显著,适合研究降尺度模型的适用性.本研究选择2种传统统计...     

中国西部及邻区现代年降水时空分布初步研究

传统上认为中国东部、西南以及青藏高原南部的降水主要受亚洲夏季风的控制,以夏季降水为主;而青藏高原北部以及新疆受西风带的影响,以冬、春季降水为主。最近一些地质记录和数值模拟结果显示,在万年时间尺度上新疆降水在地质历史时期的间冰期增加,和亚洲季风区类似。用TRMM 3B43降雨数据和气象台站观测降水数据,研究了中国西部及邻区现代年降水的时空分布。研究结果显示现代中国西部地区以夏季降水为主,中国边境线以西的中亚干旱区(介于25°⁴5°N,58°45°N,58°⁷0°E之间)以冬、春季降水为主。中国新疆的降水模式不同于西风带影响区,但其降水也不全是亚洲夏季风带来的。     

陕西年降水量变化特征及周期分析

以1959-2009年陕西省各气象站逐旬降水资料为基础,采用墨西哥帽小波函数,线性趋势分析以及Mann-Kendall检验法,对陕西省51 a降水的时空分布特征及趋势进行分析,揭示了陕西省降水变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并确定了主要周期。结果表明：（1）陕西省年降水量年际变化大且时空分布极不均匀,降水量从北部向南部递增,呈南多北少特征,大致上为纬向分布。陕北、关中、陕南年降水量多年平均值依次为279 mm、563 mm、840 mm。三大区域年均降水变化相对较为平稳,近51 a来,研究区内年均降水总体呈北部和南部略微下降,中部微弱上升的变化格局,线性倾向率分别为-5.110 mm/10 a、-3.758 mm/10 a、1.908 mm/10 a;（2）陕西省年均降水量有3～7 a,10～17 a,17～30 a周期,以中时间尺度10～17 a的少-多交替最为明显。在微观尺度上,陕北、关中、陕南地区的周期均表现得零乱且不显著。中观尺度,关中和陕南的降水周期比较显著,为10～17 a,陕北的降水周期表现得不十分规律。宏观尺度,陕北的降水周期为23～30 a,关中和陕南较为相似,为18～25 a;（3）Mann-Kendall检验发现1993年是陕西省年均降水量增加的一个显著突变点,2009年以后陕西省将处于多雨期。     

IPCCSRES情景下新疆未来气候变化格局分析

全球气候模型（GCM）提供了有效的方法来评估全球气候变化的过程,并可预估包括人类活动因素驱动在内的未来气候变化情景。然而其较低的分辨率并不能捕捉到那些地表特性复杂区域的气候变化特性。因此,使用包括区域气候模型（RcM）、偏差校正法和统计方法等方法在内的降尺度方法来处理GCM的原始数据以达到评估区域的气候变化的目的。本研究应用使用偏差校正法中的delta方法将24个GCM在IPCC三种气候变化情景下的月尺度数据水平分辨率降尺度到0．5℃,进而用于分析新疆未来气候变化格局。基于降尺度后的计算结果与GCM模型原始数据比较表明：降尺度方法可以改善复杂地表和地形的区域气候变化预估特征,并降低GCM生成的气候数据在新疆地区的不确定性。结果表明：AIB、A2和B1三种情景模式下年均气温和年降水量在21世纪早期具有相似的空间格局与变化趋势,到21世纪中期会产生波动变化。年平均气温在A1B,A2和B1三种情景下到21世纪末将分别达到10℃,11．1℃和8．5℃;与此同时,年降水量将会有波动性的增加趋势。在2020—2070年间,AIB情景下区域年平均气温大于其他两个情景。A1B情景下的年降水量在2020-2040年间也大于其他两个情景。然而,在不同的情境下年平均气温与年降水存在很大的不确定性。不同情景下年平均气温的差异达6℃,而年平均降水差异大约200mm。在区域气候变化格局方面,到21世纪末,在天山中部、伊犁河流域、天山南部和塔里木河下游的年平均气温的增长要比准噶尔盆地、帕米尔高原和昆仑上北坡的小。年降水量在南疆西部呈现出轻微的下降趋势,但是在昌吉,吐鲁番,哈密和阿尔金山北部呈现出增长趋势。     

3 万年来亚洲降水与大气环流变化重建和模拟综述

区域性的湖泊水位能反映有效降水及气候变化,已成为重建第四纪降水和水量平衡最重要的指标。亚洲分布着几乎全球各种成因类型的湖泊,第四纪湖泊演化在全球第四纪研究中占有重要地位。多年来通过对地貌学、沉积学、生物地球化学和考古学的研究重建了各个区域的湖泊水位变化,并据此建立了湖泊演变数据库,作为研究第四纪亚洲区域气候变化的重要基础。本文介绍湖泊水位气候理论的发展历程,回顾晚第四纪亚洲湖泊水位研究的历史;分析晚第四纪亚洲从西到东不同区域湖泊水位变化历史和地域特征,并根据晚第四纪冰期和间冰期的两个特征期湖泊空间变化特征,从古气候模拟的角度探讨了气候驱动机制下湖泊水位变化的成因。     

Spatiotemporal characteristics of seasonal precipitation and their relationships with ENSO in Central Asia during 1901–2013

The vulnerable ecosystem of the arid and semiarid region in Central Asia is sensitive to precipitation variations. Long-term changes of the seasonal precipitation can reveal the evolution rules of the precipitation climate. Therefore, in this study, the changes of the seasonal precipitation over Central Asia have been analyzed during the last century (1901–2013) based on the latest global monthly precipitation dataset Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) Full Data Reanalysis Version 7, as well as their relations with El Niño- Southern Oscillation (ENSO). Results show that the precipitation in Central Asia is mainly concentrated in spring and summer seasons, especially in spring. For the whole study period, increasing trends were found in spring and winter, while decreasing trends were detected in summer and fall. Inter-annual signals with 3–7 years multi-periods were derived to explain the dominant components for seasonal precipitation variability. In terms of the dominant spatial pattern, Empirical orthogonal function (EOF) results show that the spatial distribution of EOF-1 mode in summer is different from those of the other seasons during 1901–2013. Moreover, significant ENSO-associated changes in precipitation are evident during the fall, winter, spring, and absent during summer. The lagged associations between ENSO and seasonal precipitation are also obtained in Central Asia. The ENSO-based composite analyses show that these water vapor fluxes of spring, fall and winter precipitation are mainly generated in Indian and North Atlantic Oceans during El Niño. The enhanced westerlies strengthen the western water vapor path for Central Asia, thereby causing a rainy winter.     

气候变化下新疆及咸海流域河川径流演变及适应性对策分析

 中亚咸海流域地处全球气候变化的敏感中心,生态环境脆弱、水资源紧缺,过去百年来中亚咸海流域气候、人类活动、生态环境均经历了较为显著的变化,分析中亚咸海流域气候-水-生态-人类活动的关系,对自然与人文相近的新疆可持续发展具有重要的借鉴意义。以最新收集的资料为基础,对比研究近50 a来新疆及近80 a来中亚咸海流域的气温、降水和主要河流的径流变化情况,结合二者水资源开发利用的演变历程,分析气候变化与人类活动对研究区生态环境与持续发展的影响,最后借鉴中亚咸海流域气候变化、人类活动、生态环境的综合关系,讨论气候变化下新疆水资源开发利用的适应性对策。结果表明：近80 a来,新疆与中亚咸海流域气候呈现较为一致的变暖趋势,尤其是20世纪80年代以来,二者绝大部分地区气候呈现“暖干”向“暖湿”转型迹象,河川径流也有不同程度的增加,但由于人类活动规模与强度的迅速、持续增强,研究区生态环境呈现尚未得到有效遏制的恶化趋势。立足于有利的气候时期,强化水资源开发利用管理,提高水资源利用效率和效益,加快关键水源工程建设,完善水资源配置网络体系的建设,是未来一段时期内应对气候变化下新疆水资源开发利用的主要适应性对策。