未来RCPs情景下珠江流域降水特征的模拟分析

利用全球模式（BCC_CSM1.1）驱动区域模式RegCM4,模拟分析了RCP8.5和RCP4.5排放情景下未来2010—2099年珠江流域降水基本特征、强度分布和极端降水事件的变化特征。研究表明,RegCM4区域气候模式可刻画出珠江流域极端降水的特征。RCP4.5和RCP8.5排放情景下降水变化特征一致,未来不同时段（2020s、2050s和2080s）珠江流域的年平均降水量减少,春季和冬季减少,夏季和秋季增加,而且年平均和四季的降水频率均减少,强度增加（春季除外）。降水基本特征的变化导致降水强度分布改变,春季除外,不同时段的年和四季的降水极值（降水90th和95th分位值）的年平均值均增加,增幅最大为秋季,表明未来时段极端降水强度增加。未来不同时段珠江流域的年最大日降水量的5年重现期值在柳江流域、红水河、桂江流域和珠江三角洲（珠三角）地区增加,增幅30%~45%。RCP8.5排放情景下,未来2080s时段珠三角地区的年最大日降水量5年重现期值相当于现在时段8~10年的重现值,50年值相当于现在时段100年的重现期值,表明未来这些地区的极端降水事件发生频率增加。      

1961～2009年中国季风区范围和季风降水变化

东亚季风对中国气候和环境有重要影响, 以往研究多关注于季风环流和人为给定区域内夏季降水的变化, 对于季风区域变化本身及其相伴的季风降水鲜有涉及。本文使用四套降水观测资料, 其中包括基于2416个台站最新资料所得到的中国区域高分辨率降水格点数据, 集中分析了1961～2009年中国季风区范围、季风区西北边界、季风降水及其强度变化。结果表明, 季风区约占中国陆地面积的60%, 研究时段内总体上在缩少;季风降水无趋势性变化而是表现为一定的年际和年代际变率;中国季风降水强度平均为4.46 mm d-1。季风区西北部的东、西边界间区域属于典型的干湿交错带, 季风区西北边界在40°N以南整体上表现为-0.026°/a的西进趋势, 而在其北部则表现为0.041°/a的东退, 这主要是源于区域尺度热力对比、大气环流和水汽通量的变化所致。     

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。     

气侯变化对东部季风区赣江和官厅流域径流的影响

选取中国东部季风区南方赣江流域和北方官厅流域,基于逐日气象和水文观测数据率定和验证了HBV水文模型,并以国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中输出要素最多的5个全球气候模式在3种典型浓度路径（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）下的预估结果驱动HBV模型,预估了气候变化对21世纪两个流域径流的影响。结果表明：(1) 1961—2017年,赣江和官厅流域年平均气温均呈显著上升趋势,升温速率分别为0.17℃/(10 a)和0.28℃/(10 a);同期,赣江流域降水显著增加,官厅流域降水微弱下降。不同RCP情景下,21世纪两个流域均将持续变暖、降水有所增加,北方官厅流域的气温和降水增幅均大于南方赣江流域。(2) 21世纪,官厅流域年、季径流增幅远大于赣江流域。官厅流域年径流在近期（2020—2039年）、中期（2050—2069年）、末期（2080—2099年）均呈增加趋势,RCP8.5情景下增幅最大、RCP4.5最小。赣江流域在RCP4.5下,近期、中期年径流相对基准期略有减少,但在整个21世纪径流呈上升趋势;RCP2.6和RCP8.5下,21世纪中期以后径流增幅下降。(3) 21世纪,东部季风区北部的官厅流域发生洪涝、南方赣江流域发生干旱的可能性增大,不同RCP情景预估得到相同的结论。     

气候模式对东北三省降水模拟能力评估及预估

利用CMIP 5全球气候模式、RegCM 4区域气候模式数据集和中国东北三省162个气象站降水观测资料,评估了CMIP 5和RegCM 4模式对中国东北三省降水的模拟能力,并对RCP 4.5和RCP 8.5温室气体排放情景下东北三省未来降水的变化进行了预估。结果表明:CMIP 5和RegCM 4模式均能较好地模拟东北三省年及四季降水量的变化,可再现东北三省降水量由东南向西向北递减的空间分布形势,但模拟的降水中心偏北,模拟的降水强度偏强;两个模式对夏季降水的模拟优于冬季,对冬季降水的模拟存在较大偏差。总体而言,全球气候模式CMIP 5对东北三省降水的模拟结果较好。对东北三省降水量的预估表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,全球气候模式CMIP 5预估东北三省年和四季降水量均呈不同程度的增加,其中对冬季降水量预估的偏差百分率增幅最大。在RCP 8.5情景下,东北三省降水量增幅显著,预估未来东北三省降水增加量基本呈由南向北逐步递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西南向东北递减的分布。在RCP 4.5情景下,东北三省降水量增幅较小,预估未来东北三省降水量总体呈由东南向西北递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西向东递减的分布。     

21世纪前期中国降水预估及其订正

用全球格点分析数据集（CRU TSv4.0）月降水资料和24个CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）模式历史模拟数据以及RCP4.5情景下的预估数据,分析了多模式集合平均降水的偏差特征并进行了扣除模式气候漂移和一元对数差分回归订正。结果表明,模式降水在西部和北部明显偏多,东南沿海偏少;冷季（11月至次年4月）在全国大部分地区模式降水偏多,暖季（5～10月）东南沿海季风区偏少。1956～2005年多模式集合平均历史模拟降水偏差中84%属于气候漂移,其余是偏差的非定常模态。扣除气候漂移后,RCP4.5情景下2006～2015年中国模式降水预估偏差减小90%以上,大部分地区降水偏差百分率分布在±5%以内,仅在青藏高原西部和西北中部等地区模式降水偏多10%～40%;暖季降水偏差分布与年降水量类似;冷季偏差较大,北方降水偏多,南方偏少。检验表明,一元线性对数差分回归方程订正后,模式降水对于2006～2015年期间西南和江南中部的干旱少雨气候均能再现,且距平同号率高于多模式集合平均和扣除气候漂移的结果。用该方法对RCP4.5情景下2016～2035年模式预估降水进行订正,结果显示,南方（淮河以南）降水减少5%～20%,河套、内蒙古和华北北部减少20%～40%,东北南部、淮河流域、西北大部增加10%～40%及以上,东南沿海和台湾省降水增加10%～20%。以上降水预估结果说明,在RCP4.5情景下,21世纪前期持续十年的西南干旱会略有缓解,但南方降水偏少格局变化不大,淮河流域和三江源区及其以西等地降水可能明显增加。中国降水异常分布总体呈现南北少、中间多的格局,但北方和西部高山地带的降水预估存在较大的不确定性。     

RCPs情景下珠江流域气候变化预估分析

针对珠江流域,分析了在全球气候模式（BCC_CSM1.1）驱动下,区域气候模式RegCM4进行的中国区域气候变化模拟中,珠江流域在RCP4.5和RCP8.5温室气体排放情景下,未来2010—2099年的气候变化。结果表明,RegCM4对珠江流域气候特征具有很强的模拟能力。未来RCPS情景下珠江流域气温将持续增大。与参照时段（1980—1999年）相比,RCP4.5和RCP8.5情景下的年平均温度在2020s分别增加0.7 ℃和0.8 ℃,2050s分别增加1.0 ℃和1.6 ℃,2080s分别增加1.6 ℃和2.9 ℃。而未来年降水并未表现出显著的变化趋势,但不同情景、不同地区预估的降水呈现不同的变化趋势。RCP4.5情景下,流域降水2020s将减少4.3%,2050s和2080s将分别增加0.7%和0.1%;RCP8.5情景下,未来不同时段流域降水均呈减少趋势,2020s、2050s和2080s分别减少1.7%、2.9%和0.2%,表明降水预估具有更大的不确定性。两种排放情景下未来降水在东南沿海增加、西北部减少,变化率为±8%。此外,两种排放情景下未来珠江流域的日平均温度统计特征发生改变,揭示未来高温事件可能增加,同时,大雨级别以上的降水发生频率增加,可能导致洪涝事件增加。      

未来中国地区的暴雨洪涝灾害风险预估

利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)17个全球气候模式的模拟结果和SSPs社会经济预估数据对RCP4.5和RCP8.5排放情景下中国地区21世纪暴雨洪涝灾害风险的可能变化进行分析。结果表明:21世纪末,极端强降水事件将增加,且极端降水的强度和频率也将增强;暴雨洪涝风险可能随时间呈增加趋势,RCP8.5高排放情景下100 a重现期的洪涝风险更为明显;21世纪RCP4.5和RCP8.5情景下10 a和100 a重现期GDP物理暴露度都将增加;RCP4.5情景下,POP物理暴露度随时间的推移呈先增长后减小趋势,RCP8.5情景下则持续增长。区域分布来看,未来暴雨洪涝风险较高的地区集中在中国中东部及沿海地区,相对于1961—2005年基准期,低风险区面积将缩小,中高以上风险区(Ⅳ和Ⅴ级)面积不断扩大,尤其是高风险区(Ⅴ级)面积扩大更加明显。21世纪,10 a重现期暴雨洪涝灾害中高以上风险区域(Ⅳ和Ⅴ级)面积在RCP4.5情景下随时间多呈先增加后减小的趋势,在RCP8.5情景下不断增大;100 a重现期中高以上风险区域面积在2个排放情景下都呈不断增加趋势。     

气候变化背景下陆地季风与非季风区极端降水特征对比

利用月平均地表气候要素数据集(CRU TS 4.02)的逐月降水和逐月日平均气温资料,采用线性趋势分析、滑动平均和相关分析等方法,研究了1901-2017年气候变化背景下全球陆地季风区与非季风区的极端降水特征。结果表明:我国所处的亚洲季风区的极端降水频率分布较为稳定,仅在变暖减缓时段出现大范围小值区;非季风区在急剧加速变暖时段极端降水频率分布呈现两极化,大范围的小值区与大值区共存,而季风区不易出现这种情况。季风与非季风区极端降水频率均值变化基本趋于一致,只在加速变暖时段有所不同。季风与非季风极端降水频率小值区格点数占比变化趋于一致,仅在两个加速变暖时段有所区别,而对于大值区,除去1921-1949年和1950-1972年,季风区大值区格点数占比均低于非季风区。季风与非季风区极端降水量的分布形式受气候变化影响相对较小,但无论处于哪个冷暖时段,季风区的极端降水量均远远高于非季风区。非季风区的极端降水频率与气温的相关性要好于季风区,叠加温度趋势变化时,中高纬度大部分地区呈正相关的关系,去趋势后,相关性减弱。     

RCPs情景下汉江流域未来极端降水的模拟与预估

采用应用于跨行业影响模式比较计划(ISIMIP)的5个CMIP5全球气候模式模拟的历史和未来RCP排放情景下的逐日降水数据,在评估模式对汉江流域1961—2005年极端降水变化特征模拟能力的基础上,进一步计算了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下汉江流域未来2016—2060年极端降水总量(R95p)、极端降水贡献率(PEP)、连续5 d最大降水(RX5d)和降水强度(SDII),结果表明:RCP4.5情景下的极端降水指数上升最明显,R95p和RX5d分别较基准期增加12.5%和8.2%,PEP增加3.2个百分点,SDII微弱上升。在不同排放情景下,PEP均有一定的增幅,以流域西北和东南部增幅较大;R95p在流域绝大部分区域表现出一定的增加,且流域东南部和北部是增幅高值区;RX5d在RCP2.6和RCP4.5情景下整体表现为增加的特征,但在RCP8.5情景下整体表现为减少的特征。对极端降水预估的不确定性中,SDII的不确定性最小,RX5d的不确定性最大;不确定性大值区主要位于流域东部、东南部和西北部部分区域。     

近40年东亚季风变化特征及其与海陆温差关系

利用NCEP/NCAR再分析资料, 计算了乔云亭等定义的1957—2000年东亚季风指数, 研究了各指数之间相互关系和年际变化的主要特征, 在此基础上又利用全国194站1957—2000年地面资料分析东亚季风指数的年际变化与各气象要素场的年际变化之间的关系以及我国近40年气候变化特点。结果表明:西南季风、东南季风和偏北季风的年变化有所差异; 夏季, 东部地区降水量与相对应各个海区海陆温差负相关显著, 并且江淮区对应的海陆温差与东北区和华北区夏季降水有较好的正相关关系, 当江淮区对应的海陆温差降低时, 江淮区夏季降水量增加, 华北区和东北区夏季降水量减少; 经过前后两段时期 (1957—1978年和1979—2000年) 对比发现海陆温差变化对我国季风区夏季降水的影响在增强。同时, 发现850 hPa气温变化在前后两段时期也发生了显著变化, 1979年之前我国东部升温最快的区域位于华北西南部和江淮东部, 1979年之后升温最快的区域转移到江淮西部和我国东南部的海面上。     

Temperature and precipitation in the context of the annual cycle over Asia: Model evaluation and future change

Since the early or late arrival of monsoon rainfall can be devastating to agriculture and economy, the prediction of the onset of monsoon is a very important issue. The Asian monsoon is characterized by a strong annual cycle with rainy summer and dry winter. Nevertheless, most of monsoon studies have focused on the seasonal-mean of temperature and precipitation. The present study aims to evaluate a total of 27 coupled models that participated in phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) for projection of the time evolution and the intensity of Asian monsoon on the basis of the annual cycle of temperature and precipitation. And future changes of onset, retreat, and intensity of monsoon are analyzed. Four models for good seasonal-mean (GSM) and good harmonic (GH) groups, respectively, are selected. GSM is based on the seasonal-mean of temperature and precipitation in summer and winter, and GH is based on the annual cycle of temperature and precipitation which represents a characteristic of the monsoon. To compare how well the time evolution of the monsoon is simulated in each group, the onset, retreat, and duration of Asian monsoon are examined. The highest pattern correlation coefficient (PCC) of onset, retreat, and duration between the reanalysis data and model outputs demonstrates that GH models’ MME predicts time evolution of monsoon most precisely, with PCC values of 0.80, 0.52, and 0.63, respectively. To predict future changes of the monsoon, the representative concentration pathway 4.5 (RCP 4.5) experiments for the period of 2073-2099 are compared with historical simulations for the period of 1979-2005 from CMIP5 using GH models’ MME. The Asian monsoon domain is expanded by 22.6% in the future projection. The onset date in the future is advanced over most parts of Asian monsoon region. The duration of summer Asian monsoon in the future projection will be lengthened by up to 2 pentads over the Asian monsoon region, as a result of advanced onset. The Asian monsoon intensity becomes stronger with the passage of time. This study has important implication for assessment of CMIP5 models in terms of the prediction of time evolution and intensity of Asian monsoon based on the annual cycle of temperature and precipitation.     

Future change of global monsoon in the CMIP5

This study investigates future changes of Global Monsoon (GM) under anthropogenic global warming using 20 coupled models that participated in the phase five of Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) by comparing two runs: the historical run for 1850–2005 and the Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 run for 2006–2100. A metrics for evaluation of models’ performance on GM is designed to document performance for 1980–2005 and best four models are selected. The four best models’ multi-model ensemble (B4MME) projects the following changes in the twenty-first century under the RCP4.5 scenario. (1) Monsoon domain will not change appreciably but land monsoon domain over Asia tends to expand westward by 10.6 %. (2) The annual mean and range of GM precipitation and the percentage of local summer rainfall will all amplify at a significant level over most of the global region, both over land and over ocean. (3) There will be a more prominent northern-southern hemispheric asymmetry and eastern-western hemispheric asymmetry. (4) Northern Hemisphere (NH) monsoon onset will be advanced and withdrawal will be delayed. (5) Changes in monsoon precipitation exhibits huge differences between the NH and the Southern hemisphere (SH). The NH monsoon precipitation will increase significantly due to increase in temperature difference between the NH and SH, significant enhancement of the Hadley circulation, and atmospheric moistening, against stabilization of troposphere. There is a slight decrease of the Walker circulation but not significant against the inter-model spread. There are important differences between the CMIP 3 and CMIP5 results which are discussed in detail.     

对南海季风进退及强度的气候分析

根据南海及其附近地区的海面和高空气象资料,计算了南海的季风指数分布和月、季变化,并根据低空流场分析了季风的来源和进退趋势,对季风的推进路径和强度变化作了讨论。结果表明:南海夏季风首先出现于泰国湾,然后由西南向东北扩展,最早影响南海的夏季风是来自副热带高压南侧的东南气流,其后是通过90°E、105°E附近的越赤道气流;在南海夏季风盛行后,印度季风才并入。对冬季风的强度、厚度和影响范围,也进行了较详尽的分析。     

The Dynamic Plateau Monsoon Index and Its Association with General Circulation Anomalies

Based on monthly ECMWF reanalysis-Interim(ERA-Interim) reanalysis data,along with monthly precipitation and temperature data,the Dynamic Plateau Monsoon Index(DPMI) is defined.The results of a contrast analysis of the DPMI versus the Traditional Plateau Monsoon Index(TPMI) are described.The response of general circulation to northern Qinghai-Xizang Plateau summer monsoon anomalies and the correlation of the DPMI with general circulation anomalies are investigated.The results show that,the DPMI reflected meteorological elements better and depicted climate variation more accurately than the TPMI.In years when the plateau summer monsoon is strong,the low over the plateau and the trough near the eastern coast of Asia are deeper and higher than normal over South China.This correlation corresponds to two anomalous cyclones over the plateau and the eastern coast of Asia and an anomalous anticyclone in South China.The plateau and its adjacent regions are affected by anomalous southwesterly winds that transport more moisture to South China and cause more precipitation.The lower reaches of the Yangtze River appear to receive more precipitation by means of the strong westerly water vapor flow transported from the "large triangle affecting the region".In years when the plateau summer monsoon is weak,these are opposite.The plateau monsoon is closely related to the intensity and position of the South Asian high,and the existence of a teleconnection pattern in the mid-upper levels suggests a possible linkage of the East Asian monsoon and the Indian monsoon to the plateau summer monsoon.     

Future change of Asian-Australian monsoon under RCP 4.5 anthropogenic warming scenario

We investigate the future changes of Asian-Australian monsoon (AAM) system projected by 20 climate models that participated in the phase five of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). A metrics for evaluation of the model’s performance on AAM precipitation climatology and variability is used to select a subset of seven best models. The CMIP5 models are more skillful than the CMIP3 models in terms of the AAM metrics. The future projections made by the selected multi-model mean suggest the following changes by the end of the 21st century. (1) The total AAM precipitation (as well as the land and oceanic components) will increase significantly (by 4.5 %/°C) mainly due to the increases in Indian summer monsoon (5.0 %/°C) and East Asian summer monsoon (6.4 %/°C) rainfall; the Australian summer monsoon rainfall will increase moderately by 2.6 %/°C. The “warm land-cool ocean” favors the entire AAM precipitation increase by generation of an east-west asymmetry in the sea level pressure field. On the other hand, the warm Northern Hemisphere-cool Southern Hemisphere induced hemispheric SLP difference favors the ASM but reduces the Australian summer monsoon rainfall. The combined effects explain the differences between the Asian and Australian monsoon changes. (2) The low-level tropical AAM circulation will weaken significantly (by 2.3 %/°C) due to atmospheric stabilization that overrides the effect of increasing moisture convergence. Different from the CMIP3 analysis, the EA subtropical summer monsoon circulation will increase by 4.4 %/°C. (3) The Asian monsoon domain over the land area will expand by about 10 %. (4) The spatial structures of the leading mode of interannual variation of AAM precipitation will not change appreciably but the ENSO-AAM relationship will be significantly enhanced.     

Forecasting Monsoon Precipitation Using Artificial Neural Networks

This paper explores the application of Artificial Intelligent (AI) techniques for climate forecast. It pres ents a study on modelling the monsoon precipitation forecast by means of Artificial Neural Networks (ANNs). Using the historical data of the total amount of summer rainfall over the Delta Area of Yangtze River in China, three ANNs models have been developed to forecast the monsoon precipitation in the corre sponding area one year, five-year, and ten-year forward respectively. Performances of the models have been validated using a ＇new＇ data set that has not been exposed to the models during the processes of model development and test. The experiment results are promising, indicating that the proposed ANNs models have good quality in terms of the accuracy, stability and generalisation ability.     

孟加拉湾西南季风与南海热带季风季节内振荡特征的比较

采用美国国家环境预报中心的向外长波辐射和风场资料及日本气象厅的降水资料,用30-60d滤波后的夏季风指数在孟加拉湾和南海的区域平均值分别代表孟加拉湾西南季风和南海热带季风季节内振荡,对两支季风的季节内振荡特征进行比较分析,发现孟加拉湾西南季风的季节内振荡和南海热带季风的季节内振荡在夏季风期间(5-10月)都有约3次半的波动.夏季风期间,在阿拉伯海-西太平洋纬带上,夏季风的季节内振荡有4次从阿拉伯海的东传和3次从西太平洋的西传,其中7月后东传可直达西太平洋.孟加拉湾和南海在夏季风期间都有4次季节内振荡的经向传播,但孟加拉湾在约15°N以南为季节内振荡从热带东印度洋的北传,在约15°N以北则为副热带季风季节内振荡的南传;而在南海则是4次季节内振荡从热带的北传.在以孟加拉湾西南季风季节内振荡和南海热带季风季节内振荡分别划分的6个位相中,都存在1-3位相和4-6位相中低频对流、环流形势相反的特征,这是由热带东印度洋季节内振荡的东传和北传所致.热带印度洋季节内振荡沿西南-东北向经过约14d传到孟加拉湾,激发了孟加拉湾西南季风季节内振荡的东传,经过约6d到达南海,激发了南海热带季风季节内振荡的北传,经过约25d到达华南,形成热带印度洋季节内振荡向华南的经纬向接力传播(45d).孟加拉湾西南季风季节内振荡所影响的降水主要是在20°N以南的热带雨带随低频对流的东移而东移;而南海热带季风季节内振荡所影响的降水除了这种热带雨带随低频对流的东移外,还有在20°N以北的东亚副热带地区存在雨带随南海低频对流的北移而北移.