1951—2020年广州地区极端气温指数年月尺度变化研究

根据广州国家基本气象站1951—2020年的逐日气温资料,采用线性趋势法、距平及累积距平法和Mann-Kendall检验法,对WMO推荐的16种极端气温指数中的13种以及2种结合本地实际的新的极端气温指数共计15种指数进行计算,从月尺度和年尺度分析广州地区各极端气温指数随时间变化的趋势和突变年份,并对以往研究中较少探究的基期的选择对相对极端气温指数的结果影响进行了对比分析。(1) 从年尺度看,广州地区近70 a的夏日日数SU25、酷热日数SU35、热夜日数TR20、非常热夜日数TR26、最高气温TXx、最低气温TNn、最低气温最大值TNx、相对暖夜日数TN90p、暖昼日数TX90p、显著偏暖持续指数WSDI均呈现明显的上升趋势,相对冷夜日数TN10p、冷昼日数TX10p和偏冷持续指数CSDI呈现下降趋势,气温日较差DTR和最高气温最小值TXn变化趋势不明显;(2) 新的极端气温指数SU35和TR26的上升速率明显大于SU25和TR20的上升速率,能更好地反映近70 a昼夜体感炎热日数呈现极显著的上升趋势,更加符合评估气候变化对当地生产生活的影响;(3) 从月尺度来看近70 a广州地区的暖系列极值气温指数TXx和TNx在夏季出现了明显的上升;相对极端气温指数TX90p在广州地区气候学意义的夏季(4—10月)的上升趋势除了5月以外均达到极显著水平;广州地区夏季相对暖(热)昼的上升是导致全年相对暖(热)昼上升的主要因素, 这与国内大部分地区冬季升温较为明显的结论有所不同;(4) 以三个不同基期(1961—1990年/1971—2000年/1981—2010年)的选择对相对极端气温指数的计算结果影响发现,基期的不同选择对相对极端气温指数的计算结果有一定影响,但不影响其变化趋势;(5) 突变分析显示广州地区近70 a的SU25、SU35、TMAXmean(平均最高气温)、TXx和TX90p的突变发生在1997年前后;TR20、TR26、TMINmean(平均最低气温)、TNn、TNx、TN10p、TX10p和TN90p的突变发生在1985年前后;结果符合全球气候变化的大趋势,可以为广州地区应对气候变化和预防极端天气灾害提供科学的理论依据和参考。      

1960年以来藏东南地区气温和降水的变化特征

利用1960年以来藏东南地区27个气象站逐日的气温和降水数据,采用线性倾向率法、 Mann-Kendall检验、小波分析、极端气候指数等方法,研究藏东南地区气候变化特征。结果表明：(1)藏东南地区年平均气温、年最低气温和年最高气温均呈明显的增加趋势,升幅为0.29～0.43℃·(10a)^-1。季节尺度上冬季增温最为明显。年降水量整体上呈增加趋势,线性趋势为6.66 mm·(10a)^-1,其中夏、秋季呈减少态势,冬、春季呈增加态势。(2)气温和降水存在多个周期变化特征,在大时间尺度上均存在28年变化周期。(3)平均气温、最高气温和最低气温分别在1994年、 2001年和1992年发生突变,降水量在1979年发生突变。(4)表征极端气温增暖的指数(极端最高气温TXx、极端最低气温TNn、最高气温极小值TNx、最低气温极大值TXn)均呈增加趋势,高温事件频率指数(暖昼日数TX90p、暖夜日数TN90p)呈上升趋势,低温事件频率指数(冷昼日数TX10p、冷夜日数TN10p)呈减小趋势。高温事件持续性指数WSDI呈增大趋势,低温事件持续性指数CSDI呈...     

甘肃河东地区近30年季节极端气温指数变化与环流影响

基于1988-2017年61个气象站点逐日气温数据,分析了甘肃河东地区近30年各季节极端气温指数的时空变化特征,并分析了ENSO和AO对河东地区极端气温指数的影响。结果表明:近30年河东地区处于变暖态势中,各季节气温日较差(DTR)、暖夜日数(TN90p)、暖昼日数(TX90p)均呈增加趋势,冷夜日数(TN10p)、冷昼日数(TX10p)均呈减少趋势。甘南高原极端气温指数在各区中变化最显著,春季是各极端指数变化最显著的季节,也是河东地区DTR变化趋势不同于全国的影响因素。DTR于1992年突变后增加,平均气温于1996-1997年发生突变,其余极端气温指数于1997年突变,极端气温指数在其自身以及平均气温突变年份前后的变化反映了区域变暖的态势。El Ni?o影响河东地区冬季DTR的增加,La Ni?a影响冬季TX10p日数增加,AO正相位时河东地区夏季高温事件更易发生。     

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...     

近51年海南岛极端气温事件分析

利用1970—2020年海南岛18个气象站点逐日气温资料和数字高程数据,选取12个适用于研究区的极端气温指数,结合气候倾向率、相关分析等方法,分析了海南岛近51 a极端气温事件时空分布特征,并探讨极端气温事件与海拔、区域的关系。结果表明：近51 a海南岛极端气温冷事件(霜日日数、冷夜日数、冷昼日数、冷持续日数)呈减少趋势,极端气温暖事件(夏日日数、暖夜日数、暖昼日数、热持续日数)呈增加趋势,且增加幅度明显大于冷事件减少的幅度,极端低温阈值和高温阈值、日最高温极小值和极大值以及日最低温极小值和极大值均存在升温倾向,升温幅度在0.25～0.47℃/(10 a)之间;极端气温冷事件的变化趋势与海拔存在显著负相关关系,极端气温暖事件的变化趋势与海拔相关性较小;各极端气温指数在海南岛不同地区变化趋势的方向一致,但变化幅度的空间差异性较大,大部分极端气温指数在中部山区变化最明显,极端低温、高温阈值、霜日日数和夏日日数在南部地区变化幅度小于其他地区。     

区域气候模式CWRF对我国极端温度时空变化的模拟评估

基于中国均一化气温数据集CN05.1的观测数据,结合暖昼指数（TX90）、冷昼指数（TX10）、暖夜指数（TN90）、冷夜指数（TN10）、暖日持续指数（WSDI）和冷日持续指数（CSDI）6个极端温度指数,从气候平均、概率分布、年际变率和年际趋势方面,系统评估区域气候模式（Climate–Weather Research and Forecasting model, CWRF）对1980～2015年间我国极端温度指数区域分布和年际变化的模拟能力,为改进并利用模式研究我国未来区域极端温度的预测提供科学依据。结果显示:观测的冷暖指数在北方的年际变率幅度高于南方,其中暖指数在我国大部分地区为增暖趋势,冷指数在北方地区的变冷趋势显著,尤其暖夜增暖、冷夜变冷,极端暖事件（WSDI）的持续性比冷事件（CSDI）显著。CWRF模式较好再现了极端温度指数的年均分布和年际变化趋势特征,尤其对暖日和冷日持续指数的模拟优势显著,但仍存在系统性的区域偏差,如低估暖昼和冷夜的极值强度;对华东地区暖（冷）指数变暖（冷）的趋势存在低（高）估;尤其是低估青藏高原地区暖、冷指数的强度,并且高估其暖昼变冷、暖夜变暖的年际变化趋势。因此,该模式对华东及高原地区极端温度的强度和年际变率的模拟仍亟需改善。     

高分辨率统计降尺度数据集NEX-GDDP对中国极端温度指数模拟能力的评估

利用1986—2005年中国地面气象台站观测的格点化逐日气温资料（CN05.1）评估了高分辨率统计降尺度数据集NASA Earth Exchange/Global Daily Downscaled Projections（NEX-GDDP）中21个全球气候模式对中国极端温度指数的模拟能力。在选用了日最低温度最大值（TNx）、日最高温度最大值（TXx）、暖夜指数（TN90p）和暖昼指数（TX90p）来研究极端温度事件的变化。结果显示:（1）除MRI-CGCM3模拟的日最高温度最大值外,其余模式对4个指数的模拟结果均表现出与观测一致的上升趋势,但模拟结果的平均值相对观测平均低0.26℃/（10 a）（日最低温度最大值）、0.19℃/（10 a）（日最高温度最大值）、2.21%/（10 a）（暖夜指数）、1.04%/（10 a）（暖昼指数）。（2）不同模式对各指数变化趋势空间分布特征的模拟存在较大差别,对日最低温度最大值、日最高温度最大值、暖夜指数和暖昼指数模拟能力最优模式分别为CCSM4、CESM1-BGC、MIROC-ESM-CHEM和bcc-csm1-1。模式模拟的日最低温度最大值和日最高温度最大值气候态平均值与观测值的相关系数在0.97以上。暖夜指数和暖昼指数模拟结果与观测值的标准差比值为0.34—1.58,均方根误差变化为1.6%—3.47%,对这两个指数模拟能力较优的模式分别为MIROC-ESM-CHEM（暖夜指数）和CESM1-BGC（暖昼指数）。（3）综合模式对4个指数在气候态平均值和变化趋势模拟能力的评估结果来看,CanESM2、CESM1-BGC和MIROC-ESM-CHEM显示了相对较高的模拟能力。因此,在利用GDDP-NEX研究未来极端温度事件时,建议将它们作为优选模式。      

基于ETCCDI指数2017年中国极端温度和降水特征分析

利用中国1961—2017年2419站均一化逐日气候数据,计算了气候变化检测和指数联合专家组定义的26个极端气候指数,分析2017年中国极端温度和降水特征。结果表明：2017年中国区域平均的所有极端高温指数均高于1961—1990年30年平均,所有极端低温指数均低于1961—1990年30年平均。中国区域平均的多个极端温度指数达到或者接近历史极值,其中年最小日最高气温(TXn)和年最小日最低气温(TNn)均达到历史最高值,冷夜(TN10p)、冷昼(TX10p)和持续冷日日数(CSDI)达到历史最低值。年最大日最高气温(TXx)、年最大日最低气温(TNx)、暖夜(TN90p)、霜冻(FD)、冰冻(ID)、热夜(TR)、生长期长度(GSL)排在1961年以来的第2或第3位,其余极端温度指数全部排在了1961年以来前10位。2017年中国区域平均的10个极端降水指数中,有7个指数值处于1961—2017年1个标准差范围内,指示2017年的极端降水接近正常年。     

基于均一化资料的中国极端地面气温变化分析

利用经过质量控制和均一化处理的中国693个气象站点1961-2014年逐日最高气温、最低气温和平均气温资料,对极端气温的空间变化进行了分区划分,并分析了11个极端气温指数的变化特征。结果表明:极端高温指数(极端最高气温、夏季日数、暖夜日数、暖昼日数、持续暖期和生长日)在各区呈增加趋势,而极端低温指数(极端最低气温、霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数、持续冷期)在各区呈减小趋势(极端最低气温除外,呈增加趋势),其中夜间极端气温指数变化程度最大(暖夜日数增加和冷夜日数减小最显著);每个指数在大部分区域均有明显的趋势转折,极端高温指数的转折时间基本在1995-1998年之间,而极端低温指数的转折时间在1985-1986年和1995年前后。极端高温指数转折前/后有减小/增加趋势,而极端低温指数正好相反(但极端最低气温除外,转折前/后有减小/增加趋势)。几乎所有区域的极端气温指数均与平均气温呈显著的相关,其中阈值指数与平均气温的相关性最好。     

中国大陆1956～2008年极端气温事件变化特征分析

利用446个国家级气象站1956～2008年共53年的日最高、最低气温资料,分析了我国大陆地区气温极端事件的变化规律。结果表明,中国大陆地区霜冻日数和结冰日数明显减少,减少显著的区域集中在北方,夏季日数和炎热夜数明显增多,增多显著的区域主要在中东部。日最高(低)气温的极大(小)值整体都有上升趋势,最高(低)气温的极大值在北方上升较明显,而在长江中下游和西南地区有下降的趋势;最高(低)气温的极小值则在全国范围都呈明显上升,极端最低气温上升尤为显著,在北方大部分地区升温速率达1.0℃·(10a)-1以上。冷夜(昼)日数普遍明显减少,53年中减少趋势为7.9d·(10a)-1[2.8d·(10a)-1];暖夜(昼)日数明显增加,增加趋势为7.0d·(10a)-1[4.1d·(10a)-1]。冷夜(昼)日数减少主要发生在冬季,其次是春、秋季,而暖昼和暖夜日数增加最显著的季节分别出现在秋季和夏季。从转折时间上看,绝对指数和极值指数的冷指数是从20世纪80年代中后期开始显著减少的,暖指数显著增加的时间则推迟到20世纪90年代中期。但相对指数的冷指和暖指都是在20世纪80年代中后期开始显著变化的。     

中国20年一遇气温和降水极值变化的高分辨率模拟

基于25 km高分辨率区域气候模式（RegCM3）嵌套MIROC3.2_hires全球气候模式结果,进行IPCC SRES A1B情景下21世纪气候变化的模拟,分析中国区域未来气温和降水极值重现期的变化。首先检验模式对当代（1981-2000年）极端事件重现期的模拟能力,结果表明,模式能够较好地再现中国地区20年一遇极端事件的基本分布型,但所模拟的数值与观测相比还有一定偏差,特别是在极端降水方面。21世纪中期（2041-2060年）和末期（2081-2100年）20年一遇的高温极值在整个区域内均将升高,东北地区增幅最大;低温极值将增大,中心位于内蒙古、新疆及青藏高原南麓;降水极值也将普遍增大。气温和降水极值在21世纪末期的增加幅度均比中期要大。在未来全球变暖背景下,中国地区极端高温事件将明显增多,面积增大;极端低温事件将大幅度减少,面积减少;强降水事件也将增多,面积不断扩大。     

RegCM3 CORDEX东亚试验模拟和预估的中国夏季温度变化

按照CORDEX (COordinated Regional Downscaling Experiment) 计划试验设计要求,利用中国科学院大气物理研究所全球模式FGOALS-g2的数据驱动区域气候模式RegCM3,针对1986~2005年历史气候和2010~2065年RCP8.5排放情景下气候预估,对东亚地区进行了50 km动力降尺度模拟。首先评估了RegCM3模式及驱动模式FGOALS-g2对1986~2005年夏季中国地表气温和极端高温事件的模拟能力,然后比较了两个模式在RCP8.5排放情景下对中国夏季地表气温和极端高温事件预估的变化,重点分析了动力降尺度结果的优势。结果表明,两个模式均能合理再现夏季中国地表气温和极端高温事件的大尺度气候态特征。相对于全球模式,区域模式由于水平分辨率较高,能在刻画地表气温分布的细节上体现出优势。在RCP8.5排放情景下,两个模式预估的三个地表气温指标均显著升高,到21世纪中期 (2046~2065年),两个模式预估的全国平均地表气温增幅相当,气温日较差变化均较小。在FGOALS-g2模式预估中,到21世纪中期,三个地表气温指标的增幅相当,气温日较差没有明显变化,东北和青藏高原的地表气温增幅最大。在RegCM3模式预估中,到21世纪中期,中国大部分地区日最高气温 (Tmax) 增幅大于日最低气温 (Tmin) 增幅,气温日较差增加;而在青藏高原西部,Tmax的增幅较Tmin偏低,气温日较差减小。在RCP8.5排放情景下,两个模式预估的极端高温事件到21世纪中期也显著增加,RegCM3模式预估的极端高温事件全国平均增幅略高于FGOALS-g2模式的预估。在两个模式的预估中,日最高气温最大值 (TXx)、暖昼指数 (TX90p) 和持续暖期指数 (WSDI) 变化的空间分布特征与Tmax相似;和当代相比TX90p增加了60%以上,而WSDI增加了一倍以上。     

中国地区IPCC A1B情景下21世纪中期气候变化的数值模拟试验

利用MM5V3区域气候模式单向嵌套ECHAM5全球环流模式的结果,对中国地区实际温室气体浓度下当代气候(1981—2000年)及IPCC A1B情景下21世纪中期气候(2041—2060年)分别进行了水平分辨率为50 km的模拟试验。首先检验全球和区域模式对当代气候的模拟情况,结果表明:区域模式对中国地区地面温度和降水空间分布的模拟能力优于全球模式;与实际观测相比,区域模式模拟的地面温度在中国大部分地区偏低,模拟的降水量偏多,降水位置偏北。IPCCA1B情景下中国地区21世纪中期气候变化的模式结果显示:各季节地面温度在全国范围内都将比当代升高1.2～3.9℃,且升温幅度具有北方大于南方、冬季大于夏季的时空分布特征;降水变化具有一定的区域性和季节性,秋季和冬季降水在全国大部分地区都将增加10%～30%,春季和夏季降水则呈现"北方减少、南方增多"的趋势,变化幅度在-10%～10%之间。21世纪中期地面温度和降水变化还具有一定的年际特征:地面温度在中国地区各子区域均表现为上升趋势,升温速率在0.7～0.9℃/10a之间,温度变率也比当代有所增大;降水在西北地区略呈下降趋势,在其它子区域均为上升,降水变率的变化具有区域性特征。     

Projected Climate Change in the Northwestern Arid Regions of China: An Ensemble of Regional Climate Model Simulations

The projected temperature and precipitationchange under different emissions scenarios using Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 models over the northwestern arid regions of China(NWAC) were analyzed using the ensemble of three high-resolution dynamical downscaling simulations: the simulation of the Regional Climate Model version 4.0(Reg CM4) forced by the Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1(BCC_CSM1.1); the Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model(Had GEM3-RA) forced by the Atmosphere-Ocean coupled Had GEM version 2(Had GEM2-AO); and the Weather Research and Forecasting(WRF) model forced by the Norwegian community Earth System Model(Nor ESM1-M). Model validation indicated that the multimodel simulations reproduce the spatial and temporal distribution of temperature and precipitation well. The temperature is projected to increase over NWAC under both the 4.5 and 8.5 Representative Concentration Pathways scenarios(RCP4.5 and RCP8.5, respectively) in the middle of the 21 st century, but the warming trend is larger under the RCP8.5 scenario. Precipitation shows a significant increasing trend in spring and winter under both RCP4.5 and RCP8.5; but in summer, precipitation is projected to decrease in the Tarim Basin and Junggar Basin. The regional averaged temperature and precipitation show increasing trends in the future over NWAC; meanwhile, the large variability of the winter mean temperature and precipitation may induce more extreme cold events and intense snowfall events in these regions in the future.     

RegCM4对华北区域21世纪气候变化预估研究

利用国家气候中心完成的RegCM4区域气候模式在RCP4.5和RCP8.5两种排放路径下的气候变化动力降尺度试验结果,在检验模式对基准期(1986—2005年)气温和降水模拟能力基础上,进行华北区域21世纪气候变化预估分析。结果表明:RegCM4对华北区域基准期气温和降水的模拟能力较好。未来21世纪,两种情景下华北区域气温、降水、持续干期(consecutive dry days, CDD)和强降水量(R95p)变化逐渐增大,但变化幅度在高排放的RCP8.5情景下更为显著,其中近期(2021—2035年)、中期(2046—2065年)、远期(2080—2098年)RCP8.5情景下年平均气温分别升高1.77、3.44、5.82℃,年平均降水分别增加8.1%、14%、19.3%,CDD分别减少3、3、12 d, R95p分别增加30.8%、41.9%、69.8%。空间上,未来21世纪华北区域内年、冬季、夏季平均气温将一致升高,夏季升温幅度最大;年、冬季、夏季平均降水整体以增加为主,冬季降水增加幅度最大;CDD以减少为主,但近期和中期在山西和京津冀有所增加,而R95p以增加为主,表明21世纪华北区域干旱事件逐渐减少、极端降水事件不断增加。     

Change in Extreme Climate Events over China Based on CMIP5

The changes in a selection of extreme climate indices(maximum of daily maximum temperature(TXx),minimum of daily minimum temperature(TNn),annual total precipitation when the daily precipitation exceeds the 95th percentile of wet-day precipitation(very wet days,R95p),and the maximum number of consecutive days with less than 1 mm of precipitation(consecutive dry days,CDD))were projected using multi-model results from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project in the early,middle,and latter parts of the 21st century under different Representative Concentration Pathway(RCP)emissions scenarios.The results suggest that TXx and TNn will increase in the future and,moreover,the increases of TNn under all RCPs are larger than those of TXx.R95p is projected to increase and CDD to decrease significantly.The changes in TXx,TNn,R95p,and CDD in eight sub-regions of China are different in the three periods of the 21st century,and the ranges of change for the four indices under the higher emissions scenario are projected to be larger than those under the lower emissions scenario.The multi-model simulations show remarkable consistency in their projection of the extreme temperature indices,but poor consistency with respect to the extreme precipitation indices.More substantial inconsistency is found in those regions where high and low temperatures are likely to happen for TXx and TNn,respectively.For extreme precipitation events(R95p),greater uncertainty appears in most of the southern regions,while for drought events(CDD)it appears in the basins of Xinjiang.The uncertainty in the future changes of the extreme climate indices increases with the increasing severity of the emissions scenario.     

FGOALS-g2模式模拟和预估的全球季风区极端降水及其变化

利用LASG/IAP（中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室）全球耦合模式FGOALS-g2,评估了其对全球季风区极端气候指标的模拟能力,并讨论了RCP8.5排放情景下21世纪季风区极端气候指标的变化特征。总体而言,模式对季风区总降水和极端气候指标1997～2014年气候态和年际变率的空间分布均具有一定的模拟能力。偏差主要表现在模式低估了亚洲季风强降水中心,低估了中雨（10～20 mm d-1）和大雨（20～50 mm d-1）的频率而高估了暴雨（>50 mm d-1）频率。在RCP8.5排放情景下,由于可降水量的增加,模式预估的全球季风区极端降水、降水总量和降水强度将持续增加。到2076～2095年,极端降水和降水强度在北美季风区增加最显著（约22%和17%）,降水总量在澳大利亚增加最显著（约37%）。然而,FGOALS-g2对全球季风区平均的日降水量低于1 mm的连续最大天数（CDD）的预估变化不显著,这是由于预估的CDD在陆地季风区将增加,而在海洋季风区将减少。对各子季风区的分析显示,CDD在南美季风区变长最显著,达到30%,在澳洲季风区变短最显著,达到40%,这与两季风区日降水量低于1 mm的降水事件发生频率变化不同有关。     

气候变化国家评估报告（Ⅰ）：中国气候变化的历史和未来趋势

 中国的气候变化与全球变化有相当的一致性，但也存在明显差别。在全球变暖背景下，近100 a来中国年平均地表气温明显增加，升温幅度比同期全球平均值略高。近100 a和近50 a的降水量变化趋势不明显，但1956年以来出现了微弱增加的趋势。近50 a来中国主要极端天气气候事件的频率和强度也出现了明显的变化。研究表明，中国的CO2年排放量呈不断增加趋势，温室气体正辐射强迫的总和是造成气候变暖的主要原因。对21世纪气候变化趋势做出的预测表明：未来20～100 a，中国地表气温增加明显，降水量也呈增加趋势。     

Detection, Causes and Projection of Climate Change over China： An Overview of Recent Progress

This article summarizes the main results and findings of studies conducted by Chinese scientists in the past five years.It is shown that observed climate change in China bears a strong similarity with the global average.The country-averaged annual mean surface air temperature has increased by 1.1℃over the past 50 years and 0.5-0.8℃over the past 100 years,slightly higher than the global temperature increase for the same periods.Northern China and winter have experienced the greatest increases in surface air temperature.Although no significant trend has been found in country-averaged annual precipitation, interdecadal variability and obvious trends on regional scales are detectable,with northwestern China and the mid and lower Yangtze River basin having undergone an obvious increase,and North China a severe drought.Some analyses show that frequency and magnitude of extreme weather and climate events have also undergone significant changes in the past 50 years or so. Studies of the causes of regional climate change through the use of climate models and consideration of various forcings,show that the warming of the last 50 years could possibly be attributed to an increased atmospheric concentration of greenhouse gases,while the temperature change of the first half of the 20th century may be due to solar activity,volcanic eruptions and sea surface temperature change.A significant decline in sunshine duration and solar radiation at the surface in eastern China has been attributed to the increased emission of pollutants. Projections of future climate by models of the NCC(National Climate Center,China Meteorological Administration)and the IAP(Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences),as well as 40 models developed overseas,indicate a potential significant warming in China in the 21st century,with the largest warming set to occur in winter months and in northern China.Under varied emission scenarios,the country-averaged annual mean temperature is projected to increase by 1.5-2.1℃by 2020,2.3-3.3℃by 2050, and by 3.9-6.0℃by 2100,in comparison to the 30-year average of 1961 1990.Most models project a 10% 12% increase in annual precipitation in China by 2100,with the trend being particularly evident in Northeast and Northwest China,but with parts of central China probably undergoing a drying trend.Large uncertainty exists in the projection of precipitation,and further studies are needed.Furthermore,anthropogenic climate change will probably lead to a weaker winter monsoon and a stronger summer monsoon in eastern Asia.     

Assessment of Temperature Extremes in China Using RegCM4 and WRF

This study assesses the performance of temperature extremes over China in two regional climate models(RCMs),RegCM4 and WRF, driven by the ECMWF's 20 th century reanalysis. Based on the advice of the Expert Team on Climate Change Detection and Indices(ETCCDI), 12 extreme temperature indices(i.e., TXx, TXn, TNx, TNn, TX90 p, TN90 p,TX10 p, TN10 p WSDI, ID, FD, and CSDI) are derived from the simulations of two RCMs and compared with those from the daily station-based observational data for the period 1981–2010. Overall, the two RCMs demonstrate satisfactory capability in representing the spatiotemporal distribution of the extreme indices over most regions. RegCM performs better than WRF in reproducing the mean temperature extremes, especially over the Tibetan Plateau(TP). Moreover, both models capture well the decreasing trends in ID, FD, CSDI, TX10 p, and TN10 p, and the increasing trends in TXx, TXn, TNx, TNn, WSDI, TX90 p,and TN90 p, over China. Compared with observation, RegCM tends to underestimate the trends of temperature extremes,while WRF tends to overestimate them over the TP. For instance, the linear trends of TXx over the TP from observation,RegCM, and WRF are 0.53?C(10 yr)^-1, 0.44?C(10 yr)^-1, and 0.75?C(10 yr)^-1, respectively. However, WRF performs better than RegCM in reproducing the interannual variability of the extreme-temperature indices. Our findings are helpful towards improving our understanding of the physical realism of RCMs in terms of different time scales, thus enabling us in future work to address the sources of model biases.