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1.
利用NCAR公用陆面模式(Community Land Model 3.0,CLM3.0)及普林斯顿大学1948—2001年1°×1°、3 h一次的全球大气近地面强迫资料,对中国地区1948-2001年的土壤温度进行了off-line模拟试验,通过对模拟结果和全国台站观测土壤温度资料的对比,评估了CLM3.0对中国区域不同层次土壤温度的模拟能力。结果表明:模式能模拟出中国地区多年平均土壤温度的空间分布型,除部分地区模拟比观测偏高外,模式模拟的土壤温度普遍偏低;模式能较好地反映出中国地区土壤温度的年际变化,对4月的模拟稍好于7月。对于划分的8个子区域,东部区域模拟好于其它各区,除高原一带外,表层的模拟均好于深层;模式基本能抓住土壤温度的变化趋势,而且模拟出了7月长江流域以南地区土壤温度显著降低这一趋势,但模拟的趋势比观测有所偏弱。  相似文献   

2.
利用NCAR公用陆面模式(Community Land Model 3.0,CLM3.0)及普林斯顿大学1948—2001年1°×1°、3 h一次的全球大气近地面强迫资料,对中国地区1948-2001年的土壤温度进行了off-line模拟试验,通过对模拟结果和全国台站观测土壤温度资料的对比,评估了CLM3.0对中国区域不同层次土壤温度的模拟能力。结果表明:模式能模拟出中国地区多年平均土壤温度的空间分布型,除部分地区模拟比观测偏高外,模式模拟的土壤温度普遍偏低;模式能较好地反映出中国地区土壤温度的年际变化,对4月的模拟稍好于7月。对于划分的8个子区域,东部区域模拟好于其它各区,除高原一带外,表层的模拟均好于深层;模式基本能抓住土壤温度的变化趋势,而且模拟出了7月长江流域以南地区土壤温度显著降低这一趋势,但模拟的趋势比观测有所偏弱。  相似文献   

3.
基于普林斯顿大学1948-2006年3h一次、1 °×1 °空间分辨率的全球陆面驱动数据,利用NCAR系列陆面模式CLM3.0、CLM3.5、CLM4.0,分别对全球近50 a的陆面状况进行了offline模拟试验.在此基础上,对比分析了不同版本模式对全球土壤温度、土壤湿度、地表感热、潜热和地表径流气候态的模拟结果,揭示了不同版本模式对全球陆面变量模拟的差异及主要特征.结果表明:1)CLM系列模式模拟的土壤温度、湿度在全球范围内存在一定差异.与CLM4.0相比,CLM3.0和CLM3.5模拟的1月、7月的浅层和深层土壤温度在北半球中高纬度存在明显的暖偏差.CLM3.0模拟的土壤湿度在北半球高纬地区均存在不同程度的偏湿,而在热带及中纬度地区则以偏干为主,尤其是对热带地区深层土壤湿度的模拟存在严重偏干的现象;相比之下,CLM3.5模拟的浅层土壤湿度仅在北半球高纬地区存在偏湿的现象;二者对深层土壤湿度的模拟差异较小.2)CLM系列模式模拟的地表能量通量和地表水文变量也存在较明显的差异.模式对潜热通量和感热通量的明显差异主要出现在热带地区,与CLM4.0相比,CLM3.0模拟的潜热(感热)通量总体偏小(大),而CLM3.5模拟的潜热(感热)通量以偏大(小)为主.CLM3.0模拟的地表径流在热带地区明显偏大,CLM3.5在一定程度上改善了上述区域径流偏大的问题,但过分低估了上述地区的地表径流.3)模式模拟结果的差异具有明显的季节变化和区域性特点.总体而言,CLM3.0对不同地区的土壤湿度和冠层蒸散的季节变化模拟都存在较大偏差,其模拟的土壤湿度明显偏低,而对冠层蒸腾作用在冠层蒸散过程中所做的贡献估计不足;CLM3.5和CLM4.0对上述结果有了较明显的改进.对于其他陆面因子的季节变化而言,CLM3.0的模拟能力也存在一定程度的不足,而CLM3.5和CLM4.0的模拟结果则更为合理.  相似文献   

4.
CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究   总被引:7,自引:2,他引:5  
本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料,驱动公用陆面过程模式(Community Land Model version 4.0,CLM4.0)模拟了中国区域1961~2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据(National Centers for Environmental Prediction Reanalysis,NCEP)和高级微波扫描辐射计(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS,AMSR-E)反演的土壤湿度进行了对比分析,结果表明CLM4.0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征,但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致,与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致;从1961~2010年土壤湿度模拟结果分析得出,各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外,土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主,30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下,CLM4.0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小,湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著,其次是半干旱区和干旱区。  相似文献   

5.
中国区域多源土壤湿度数据的比较研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
利用中国区域1992~2010年的土壤湿度观测资料,对欧洲航天局(European Space Agency)的卫星遥感反演(以下简称ESA)和欧洲中期天气预报中心(European Centre of Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA-Interim(ECMWF Reanalysis-Interim,以下简称ERA)两套再分析土壤湿度数据在典型区域的可靠性进行了评估。结果表明:两种土壤湿度均能较好的描述观测区域的总体土壤干湿变化,但均值和趋势一致性存在时间和空间差异。ESA、ERA资料都能较好的描述中国区域春、夏、秋3个季节土壤湿度的干、湿分布格局。在干湿程度上,ESA在北方地区较观测偏干,在江淮和西南较观测偏湿;ERA在北方和西南地区较观测偏湿,在江淮较观测偏干;在江淮、华北部分区域,ERA与观测数据的相关性要高于ESA。ESA、ERA与观测在秋季时相关性最好(大部分站点大于0.7);在全国大部分区域,ESA偏差要小于ERA且在大部分地区都表现出与观测一致的变化趋势。在空间上,ERA在东北、华北、西南变干的范围明显大于观测;然而,ERA能更好的体现观测土壤湿度的年际变化。相对于西部地区,东部地区ERA与观测的一致性最好,而ESA在受降水、植被、地形等因素影响较小的时段或区域与观测的一致性更好,对秋季土壤湿度的描述比春、夏季更准确。  相似文献   

6.
中国土壤湿度的分布与变化 I. 多种资料间的比较   总被引:13,自引:2,他引:11  
土壤湿度是影响气候的重要因子之一, 但观测资料的欠缺制约着该领域研究工作的开展。本文汇总了目前国际上运用较为广泛的四套土壤湿度资料: ERA40和NCEP/NCAR再分析资料、全球土壤湿度计划资料(GSWP2)、以及NCAR最近完成的利用观测资料强迫“通用陆面模式”CLM所产生的土壤湿度资料。在此基础上, 利用中国区域观测的19年 (1981~1999年) 的土壤湿度和13年 (1992~2004年) 的土壤相对湿度资料, 对四套资料在中国区域的可靠性进行了分析和比较, 主要结论如下: 四套资料基本揭示出土壤湿度的空间分布, GSWP2揭示了四套资料最多的共性, 即东北、 华南湿, 华北、 西北干, 土壤湿度基本由西北向东北和东南呈梯度增加的特征; GSWP2较好地描述了土壤湿度的季节循环; ERA40土壤湿度的年际变化与观测相关最好; 观测资料和四套资料都表明前期降水会增加土壤湿度, 但土壤湿度异常对后期降水的影响则不显著; 气温与土壤湿度的关系较复杂, 不同的区域有不同的特征。  相似文献   

7.
陈海山  周晶 《大气科学》2013,37(1):1-13
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。  相似文献   

8.
基于陆面数据同化系统改进中国区域土壤湿度的模拟研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Dataset,CMFD),驱动中国科学院大气物理研究所陆面数据同化系统(LDAS-IAP/CAS-1.0),得到了2003—2010年中国区域土壤湿度数据集,同时不考虑同化卫星遥感亮温数据,直接驱动CLM3.0模拟了2003—2010年中国区域土壤湿度时空变化。将二者土壤湿度模拟结果、地面土壤湿度观测值、美国国家环境预报中心(NCEP)气候再分析数据(CFSR)、基于主动和被动微波传感器的全球土壤湿度数据(SM-MW)进行对比分析发现,考虑同化卫星遥感亮温后与不考虑同化模拟的土壤湿度空间分布有明显差异。将模拟、同化土壤湿度值与观测值对比发现,同化后的青海、甘肃、宁夏和陕西地区土壤湿度较模拟结果有一定的改善。相对于CFSR再分析数据和SM-MW遥感反演数据,模拟和同化土壤湿度值在35°N以南对土壤湿度空间分布的细节刻画更为细致。同化卫星遥感亮温数据后,从2003—2010年土壤湿度四季和年平均空间分布看出,土壤湿度空间分布从西北向东南增加。东北、江淮地区及青藏高原为土壤湿度高值区,新疆和内蒙古为土壤湿度低值区。从变化趋势来看,内蒙古、青藏高原和新疆南部年平均土壤湿度呈增加趋势,其他地区以减小趋势为主。  相似文献   

9.
利用2012年7-9月微气象蒸发观测实验的观测资料和陆面模式CLM4.0,对荒漠草原过渡带快速变化的陆面过程进行了单点数值模拟试验,通过比较模拟值与观测值来检验模式的模拟能力。结果表明:(1)CLM4.0模式能较好地模拟下垫面快速变化的辐射通量、湍流通量、土壤温度及土壤含水量的变化特征,但模拟值较观测值还存在一定偏差。在干旱及湿润地表状况下,CLM4.0模式模拟的反射辐射与观测值的偏差较小,而草地地表时模拟值较观测值偏高;CLM4.0模式较好地模拟了地表长波辐射的变化趋势,但是在正午和夜间偏差较大。(2)CLM4.0模式模拟的湍流通量与观测值之间的相关系数达0.85以上,但模拟值较观测值偏高。(3)CLM4.0模式模拟的土壤温度及含水量较观测值偏小,且对强降水引起的土壤含水量的变化过程的模拟性能较差。发展适用于干旱荒漠草原过渡带的土壤孔隙度参数化方案,进而通过改善土壤热导率、导水率的模拟有助于提高该类下垫面土壤温度及土壤含水量的模拟性能。  相似文献   

10.
周晶  陈海山 《大气科学》2012,36(6):1077-1092
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。  相似文献   

11.
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.  相似文献   

12.
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   总被引:19,自引:9,他引:19  
冯锦明  符淙斌 《大气科学》2007,31(5):805-814
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。  相似文献   

13.
多种土壤湿度资料在中国地区的对比分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1992—2012年中国区域土壤湿度观测资料对目前使用较为广泛的5套土壤湿度资料(ERA-Interim、NCEP再分析资料、GLDAS同化资料、CPC模式资料和AMSR-E卫星反演资料)的适用性进行检验,分析5套资料对中国区域土壤湿度的时空分布特征和变化趋势的描述能力。结果表明:5套资料都能大体反映暖季中国区域土壤湿度东南湿、西北干,自东南向西北递减的分布格局以及西北干旱区和半干旱区变湿、长江流域部分地方变干的变化趋势,其中CPC资料最接近观测事实,并能较好地表现局地特征;在描述土壤湿度的季节变化和年际变化方面,GLDAS和NCEP资料与观测数据的相关性较好,能较好反映土壤湿度的时间演变特征。进一步利用检验效果较好的GLDAS、NCEP和CPC资料分别对中国区域土壤湿度时间和空间的长期变化趋势分析发现:中国区域标准化年平均土壤湿度在1948—1996年处在相对湿润期,而1996—2012年处在相对干旱期;中国区域年平均土壤湿度的空间变化特征是东部变干、西部变湿,自东北、华北至西南呈现一个干旱化带。  相似文献   

14.
利用1961-2010年普林斯顿大学每3 h一次、1°×1°的大气强迫场数据驱动公用陆面模式CLM4.0(Common Land Model,version4.0)对黄河源区土壤湿度的时空分布进行了模拟试验,合理优化了CLM 4.0中土壤有机质和土壤质地属性参数,将模拟结果与荷兰自由大学AM SR-E土壤湿度产品进行了对比分析,并利用玛曲土壤湿度观测站点的观测数据对模拟结果进行了验证。结果表明,CLM4.0模式能较好的模拟黄河源区土壤湿度的空间分布及变化趋势,在优化陆面有机质和土壤质地数据参数后,模拟的土壤湿度空间分布更合理,但CLM4.0模拟的土壤湿度比地面观测值和AMSR-E土壤湿度产品的土壤湿度偏低。  相似文献   

15.
江志红  陈威霖  宋洁 《大气科学》2009,33(1):109-120
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。  相似文献   

16.
利用最新的高时空分辨率(1 km、1 h)的中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(HRCLDAS-V1.0)大气近地面强迫资料,驱动由NCAR发展的通用陆面模式(CLM),对青藏高原地区2015年1月1日至9月30日的土壤湿度开展了模拟研究。结果表明模拟得到的高时空分辨率(1 km、1 h)土壤湿度能够体现出青藏高原地区从东南向西北逐渐变低的空间分布特征,较好地表现出各层土壤湿度的时间变化特征,6~9月土壤湿度波动较大,1~5月波动较平缓,上层土壤湿度变幅较大,深层变化较平缓。0~5 cm、0~10 cm和10~40 cm深度土壤湿度模拟结果与观测值的相关系数均在0.8以上,其中0~5 cm土层的相关系数达到0.92,各层土壤湿度观测值与模拟值的均方根误差变化则相反,3个土层土壤湿度模拟结果与观测值的偏差均小于0.04 mm3 mm-3,但模式对于研究时段土壤湿度变化的低值有高估现象,且模拟能力随着土层深度的加深而减弱。  相似文献   

17.
13个IPCC AR4模式对中国区域近40a气候模拟能力的评估   总被引:15,自引:1,他引:14  
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。  相似文献   

18.
本文首先利用中国气象局国家气象信息中心提供的中国732个站点观测的土壤体积含水量,评估了CLM4.5(Community Land Model version 4.5)在CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)近地面大气数据驱动下模拟的逐月土壤湿度(记为CLM4.5-CFSR),然后基于CLM4.5-CFSR比较了皮尔逊相关法和自相关法计算得到的1980~2009年中国地区土壤湿度记忆性的区域及季节分布特征,量化了土壤湿度的记忆能力,研究了降水频率、降水强度和近地表气温分别对土壤湿度记忆性的影响。结果表明:CLM4.5-CFSR能较好地反映出大部分地区月时间尺度上土壤湿度的变化特征。两种方法描述的土壤湿度记忆性的空间分布特征相似,但季节特征不同。不同深度土壤湿度的记忆时长相差不大,在0.85~2.2个月不等,其中内蒙古东北部较大,新疆西南部较小。春季,较湿的土壤记忆性也较强。当降水频率较低时,其对蒸发速率较大的地区土壤湿度的记忆性影响很小,当降水强度较大时,它会迅速补充土壤散失的水分,破坏初始时刻土壤的干湿状态,引起其记忆性减弱。近地表气温变化主要通过影响土壤的蒸发过程减弱土壤湿度的记忆性。未来可利用气候模式开展数值敏感性试验对本文得到的结论进行机理研究,为进一步提高季节和季节内尺度的降水预报提供依据。  相似文献   

19.
土壤湿度是地球系统模拟的重要参数之一,准确获得其时空分布和变化特征是研究陆-气相互作用的基础。再分析资料和陆面数据同化资料均可提供全球或区域高分辨率土壤湿度产品,但在使用前需要对其进行评估分析。利用土壤湿度观测数据,计算ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、CRA40再分析资料和GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM、CLDAS陆面数据同化资料土壤湿度产品与观测数据的中位数、模拟偏差、相关系数等统计指标,并分季节和气候区讨论不同土壤湿度产品在中国北方地区的模拟效果。结果表明:整体来看,CRA40与观测值的相关性最好,ERA5和ERA5-Land分别对干中心、湿中心模拟效果更好,GLDAS-Noah对于较干土壤地区模拟略偏湿,CLDAS对较湿土壤地区模拟结果以系统性偏干为主,NCEP-DOE R2和GLDAS-CLSM模拟效果较差;ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、GLDAS-Noah和CLDAS在所有季节均为模拟正偏差,春季模拟效果较好的是CRA40、ERA5-Land,夏季和秋季ERA5-Land、ERA5和CRA40与观测值相关性较好,不同产品模拟的冬季土壤湿度和观测值相关性是全年中最小的;不同土壤湿度产品在干旱区以模拟偏湿为主,GLDAS-Noah模拟效果最佳,但模拟土壤湿度峰值和谷值的出现时间较观测较早,GLDAS-Noah、CRA40、ERA5能较好模拟季风区干、湿土壤的持续时段和土壤湿度变化振幅,大部分产品能模拟出夏季风影响过渡区较干土壤和较湿土壤的出现时间。  相似文献   

20.
CMIP5模式对中国东北气候模拟能力的评估   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献   

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