RegCM4.4对中国夏季气候的回报和2014年预测

利用区域气候模式对全球气候模式季节预测产品进行动力降尺度,是获取未来高分辨率季节气候预测结果的重要途径。使用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m)输出结果,进行东亚19912013年逐年3月1日—9月1日的气候回报试验及2014年3月1日9月1日的气候预测试验。分析模式对中国地区夏季（6-8月）地面气温和降水的回报结果表明:RegCM4.4对夏季气候态的回报优于驱动场模式BCC_CSM1.1(m),并能提供更详细可靠的局地信息;RegCM4.4回报和观测的多年平均气温、降水的空间距平相关系数（ACCs）分别为-0.04和0.01,空间距平符号一致率（PCs）分别为51.1%和50.6%,趋势异常综合评分（PS）分别为64.2和70.3,均方差误差（MSE）分别为1.09 ℃和0.30 mm/d。RegCM4.4对中国地区2014年夏季气候预测结果表明,模式对夏季气温、降水距平整体分布的预测较好,但在次区域尺度上预测结果和观测存在差别。本研究只进行了一个区域气候模式RegCM4.4嵌套一个全球模式BCC_CSM1.1(m)单样本回报和预测试验的动力降尺度试验研究,未来在改进驱动场模式和区域气候模式模拟预测性能、订正驱动场模式输出系统误差及提高运算能力的基础上,进行多模式多样本的集合试验研究,有助于提高精细化短期气候预测产品的质量。     

基于CFS模式的中国站点夏季降水统计降尺度预测

本研究针对中国夏季站点降水,研制建立了基于Climate Forecast System(CFS)实时预测数值产品及观测资料的统计降尺度预测系统。此预测系统选取了CFS模式中当年夏季500 hPa高度场和观测资料中前一年秋、冬季海表面温度场作为预测因子,两因子的关键区分别为泛东亚地区和热带太平洋地区。统计降尺度模型对1982~2011年中国夏季降水的回报效果较CFS模式原始结果显著提高,空间距平相关系数由0.03提高到0.31,时间相关系数在中国大部分地区显著提高,最大可达0.6。均方根误差较CFS模式原始结果明显降低,同时,此降尺度模型较好的回报出2011年汛期降水的距平百分率的空间分布型。     

初值协调性对模式数值积分结果的影响

利用国家气候中心新一代全球大气环流模式BCC_AGCM2.0.1,考虑了初值协调性对模式数值积分结果的影响,进行了两组数值回报试验(简称S1,S2),对27年(1980～2006年)的夏季基本气候态进行了对比分析,并考察了该模式对夏季气候的回报技巧。使用交叉检验的方法,计算了对模式结果的评估参数值,包括时间和空间距平相关系数,对该模式性能进行了评估和检验。结果表明,BCC_AGCM2.0.1对季节尺度的大气环流场具有良好的模拟性能,模式基本上再现了观测位势高度场、温度场、流场的分布特征以及大尺度降水分布特征。500 hPa位势高度、温度空间距平相关系数对比表明,平均而言,500 hPa位势高度、温度的空间距平相关性,热带区域(30°S～30°N)高于东亚区域(0°～60°N,60°E～150°E)和全球区域。回报与观测的降水距平百分率相关系数分布对比表明,试验S2在我国江淮地区及南方地区的回报技巧要明显优于S1。     

基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究

利用CMIP5的15个全球气候系统模式对东亚及周边地区(70~150°E,0°~60°N)地面气温的回报结果进行超级集合(简称SUP)试验,以欧洲中期天气预报中心ERA逐月气温资料作为观测值,并采用均方根误差(RMSE)、距平相关系数(ACC)、绝对误差(MAE)对多模式集合平均(EMN)以及超级集合(SUP)的回报结果进行检验和评估。结果表明,超级集合回报结果一定程度上取决于训练期的长度。随训练期长度的增加,距平相关系数呈增大的趋势,均方根误差呈减小的趋势,但训练期达到一定长度后,误差不再有明显的减小,甚至出现误差增长。15个全球气候系统模式对东亚及周边地区的地面气温具有一定的回报能力,可以较好地回报出地面气温的年际变化和空间分布,海洋上回报的均方根误差小于陆地。但不同模式回报的结果不尽相同,在单模式中CCSM4对地面气温的回报效果最好。多模式集成的回报效果优于单模式的回报效果,SUP的回报效果优于EMN,其区域平均的均方根误差比多模式集合平均小0.43℃,超级集合极大地改善了地面气温的回报效果。     

区域海气耦合模式模拟中国夏季降水能力分析

基于OASIS3(Ocean Atmosphere Sea Ice Soil version 3)耦合器,耦合区域气候模式RegCM3(Regional Climate Model version 3)和海洋模式HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model),建立一个区域海气耦合模式,并通过嵌套方法处理海洋模式的侧边界问题。运用该耦合模式对1982～2001年包括中国在内的东亚地区气候进行连续模拟,重点分析其对中国夏季(6～8月)降水的模拟性能。结果表明:耦合模式基本可以模拟出中国夏季降水的空间分布特征,模拟的降水量值和年际变化在靠近海洋的沿海区域比参照试验有一定程度的改善;能够再现观测夏季降水经验正交函数第一模态(EOF1)的空间分布特征,与观测EOF1的时间相关性也比参照试验有较大提高;前6个模态的组合分析也表明耦合模式对长江中下游、山东半岛、海南岛等区域夏季降水的较大时间尺度气候分量的模拟改善更显著。     

区域气候模式对中国夏季平均气温和降水的评估分析

使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM-NCC)对1983-2002年中国夏季平均气温和降水进行了数值回报试验,并对2003-2007年夏季进行实时预报.从模式20年回报的平均状况来看,模式基本上能够反映出中国夏季气候的平均状况.使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分(P)和距平相关系数(ACC)等五个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析,结果表明:该模式对我国夏季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力,部分地区有较好的预报效果.区域气候模式20年夏季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似,回报夏季降水量的分布形态与实况有一定的差异.近25年区域气候模式夏季平均气温预报P评分为67.9分,降水为67.6分.     

区域气候模式对我国冬春季气温和降水预报评估

使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式 (RegCM_NCC) 对1983— 2002年冬季以及1984—2003年春季我国平均气温和降水进行了数值回报试验, 并对2003— 2007年进行实时预报。结果表明:区域气候模式20年冬、春季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似, 我国大部地区平均气温预报与实况接近; 模式回报的冬、春季降水量的分布形态与实况有较大差异, 全国大部地区模式回报降水量比实况偏多, 西南地区降水量误差最大。使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分 (P) 和距平相关系数 (ACC) 等5个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析, 结果表明:该模式对我国冬、春季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力。大多数年份冬、春季平均气温的P评分在60以上, 冬、春季平均气温多年平均分别为66.4和67.8;大多数年份的冬、春季降水评分为60~75, 冬、春季降水多年平均分别为69.9和65.6。     

基于BCC_CSM模式的山西省盛夏降水降尺度预测

降尺度方法是目前弥补气候系统模式预测结果不足的重要手段,为获得具有较高预测技巧的山西盛夏降水客观化预测产品,本文选取1990—2017年6月起报的BCC_CSM气候系统模式输出盛夏结果和同期NCEP/NCAR再分析资料同时与山西盛夏降水异常典型模态具有统计显著的因子,利用逐步回归方法建立了山西盛夏降水降尺度模型。进一步研究发现,降尺度模型的预测能力与BCC_CSM对影响山西盛夏降水关键区海温的预测技巧密切相关。检验回报与观测的时间和空间距平相关系数(TCC和ACC)、回报与观测的距平符号一致率(PC)以及趋势异常综合评分(PS),表明降尺度模型对山西盛夏降水的预测技巧较BCC_CSM输出有明显改进,BCC_CSM模拟降水TCC在山西全区没有通过95%信度检验,降尺度模型回报TCC在山西大部分地区通过95%信度检验,中南部通过99%信度检验;相应的ACC由-0.02提高到0.35,PC由53.3%提高到66.8%,PS由65.6%提高到78.9%。2018年盛夏业务试运行,ACC为0.42,PS为70.8%。     

区域气候模式对中国夏季降水的10年回报试验及其评估分析

该文使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM_NCC)对1991～2000年中国夏季降水进行了数值回报试验.从模式回报的降水10年平均状况来看,模式基本上能够反映这10年夏季的平均状况.用国家气候中心预报评分P、技巧评分SS、距平相关系数(ACC)和异常气候评分TS 4种评估参数对模式的回报试验进行了总体评估分析,结果表明该模式对我国汛期降水具有一定的跨季度预报能力,对部分地区(西部,东北,长江下游等)有较强的预报能力.从相关系数来看,预报准确率较高(即相关系数较高)的地区是中国东北地区的北部(内蒙古的北部和黑龙江的西北部),内蒙古-河套-长江中游地区,新疆的西北部,西藏的东部和四川的西部,江南部分地区,广西部分地区.这些地区的中心一般均超过0.90的信度检验.160个站中相关系数高于0.20的有54个,约占33.73%.     

RegCM3_IAP9L-AGCM对中国跨季度短期气候预测的回报试验研究

将区域气候模式RegCM3与中国科学院大气物理研究所全球大气环流模式IAP9L-AGCM进行单向嵌套,建立嵌套区域气候模式RegCM3_IAP9L-AGCM,并利用该嵌套模式对1982—2001年中国夏季短期气候进行了跨季度集合回报试验。结果表明,RegCM3_IAP9L-AGCM对高空气候变量(500hPa位势高度场、200和850hPa纬向风场)的回报结果与实况距平相关系数(ACC)基本为正,其回报效果好于单独使用IAP9L-AGCM的结果。除850hPa纬向风场外,其他两个变量场回报与实况正相关的区域基本呈纬向带状分布且通过90%信度检验。在中国大部分地区(除长江下游、东北北部和西北北部外),嵌套区域气候模式回报的降水距平百分率与实况基本为正相关。RegCM3_IAP9L-AGCM和IAP9L-AGCM对中国不同区域的夏季降水回报效果不同,前者对华南降水的回报效果明显好于后者。     

A regional climate model downscaling projection of China future climate change

Climate changes over China from the present (1990–1999) to future (2046–2055) under the A1FI (fossil fuel intensive) and A1B (balanced) emission scenarios are projected using the Regional Climate Model version 3 (RegCM3) nests with the National Center for Atmospheric Research (NCAR) Community Climate System Model (CCSM). For the present climate, RegCM3 downscaling corrects several major deficiencies in the driving CCSM, especially the wet and cold biases over the Sichuan Basin. As compared with CCSM, RegCM3 produces systematic higher spatial pattern correlation coefficients with observations for precipitation and surface air temperature except during winter. The projected future precipitation changes differ largely between CCSM and RegCM3, with strong regional and seasonal dependence. The RegCM3 downscaling produces larger regional precipitation trends (both decreases and increases) than the driving CCSM. Contrast to substantial trend differences projected by CCSM, RegCM3 produces similar precipitation spatial patterns under different scenarios except autumn. Surface air temperature is projected to consistently increase by both CCSM and RegCM3, with greater warming under A1FI than A1B. The result demonstrates that different scenarios can induce large uncertainties even with the same RCM-GCM nesting system. Largest temperature increases are projected in the Tibetan Plateau during winter and high-latitude areas in the northern China during summer under both scenarios. This indicates that high elevation and northern regions are more vulnerable to climate change. Notable discrepancies for precipitation and surface air temperature simulated by RegCM3 with the driving conditions of CCSM versus the model for interdisciplinary research on climate under the same A1B scenario further complicated the uncertainty issue. The geographic distributions for precipitation difference among various simulations are very similar between the present and future climate with very high spatial pattern correlation coefficients. The result suggests that the model present climate biases are systematically propagate into the future climate projections. The impacts of the model present biases on projected future trends are, however, highly nonlinear and regional specific, and thus cannot be simply removed by a linear method. A model with more realistic present climate simulations is anticipated to yield future climate projections with higher credibility.     

Development of a Downscaling Method in China Regional Summer Precipitation Prediction

A downscaling method taking into account of precipitation regionalization is developed and used in the regional summer precipitation prediction (RSPP) in China. The downscaling is realized by utilizing the optimal subset regression based on the hindcast data of the Coupled Ocean-Atmosphere General Climate Model of National Climate Center (CGCM/NCC), the historical reanalysis data, and the observations. The data are detrended in order to remove the influence of the interannual variations on the selection of predictors for the RSPP. Optimal predictors are selected through calculation of anomaly correlation coe±cients (ACCs) twice to ensure that the high-skill areas of the CGCM/NCC are also those of observations, with the ACC value reaching the 0.05 significant level. One-year out cross-validation and independent sample tests indicate that the downscaling method is applicable in the prediction of summer precipitation anomaly across most of China with high and stable accuracy, and is much better than the direct CGCM/NCC prediction. The predictors used in the downscaling method for the RSPP are independent and have strong physical meanings, thus leading to the improvements in the prediction of regional precipitation anomalies.     

Hindcast Experiment of Extraseasonal Short-Term Summer Climate Prediction over China with RegCM3_IAP9L-AGCM

The regional climate model RegCM3 has been one-way nested into IAP9L-AGCM,the nine-level atmospheric general circulation model of the Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,to perform a 20-yr(1982-2001)hindcast experiment on extraseaonal short-term prediction of China summer climate.The nested prediction system is referred to as RegCM3_IAP9L-AGCM in this paper.The results show that hindcasted climate fields such as 500-hPa geopotential height,200-and 850-hPa zonal winds from RegCM3_IAP9L-AGCM have positive anomaly correlation coefficients (ACCs) with the observations,andare better than those from the stand-alone IAP9L-AGCM.Except for the 850-hPa wind field,the positive ACCs of the other two fields with observations both pass the 90% confidence level and display a zonal distribution.The results indicate that the positive correlation of summer precipitation anomaly percentage between the nested prediction system and observations covers most parts of China except for downstream of the Yangtze River and north of Northeast and Northwest China.The nested prediction system and the IAP9L-AGCM exhibit different hindcast skills over different regions of China,and the former demonstrates a higher skill over South China than the latter in predicting the summer precipitation.     

Evaluation and Analysis of RegCM3 Simulated Summer Rainfall over the Huaihe River Basin of China

This study evaluates the ability of the Abdus Salam International Center for Theoretical Physics(ICTP)version 3 Regional Climate Model(RegCM3) in simulating the summer rainfall amount and distribution and large-scale circulation over the Huaihe River basin of China.We conducted the simulation for the period of 1982-2001 and the wet year of 2003 to test the ensemble simulation capacity of RegCM3.First,by comparing the simulated rainfall amount and distribution against the observations,it is found that RegCM3 can reproduce the rainfall pattern and its annual variations.In addition,the simulated spatial patterns of 850-hPa wind and specific humidity fields are close to the observations,although the wind speed and humidity values are larger.Finally,the ensemble simulation of RegCM3 for summer 2003 failed to capture the spatial distribution and underestimated the magnitude of the precipitation anomalies,and the reasons are analyzed.     

Dynamic downscaling of summer precipitation prediction over China in 1998 using WRF and CCSM4

To study the prediction of the anomalous precipitation and general circulation for the summer(June–July–August) of1998, the Community Climate System Model Version 4.0(CCSM4.0) integrations were used to drive version 3.2 of the Weather Research and Forecasting(WRF3.2) regional climate model to produce hindcasts at 60 km resolution. The results showed that the WRF model produced improved summer precipitation simulations. The systematic errors in the east of the Tibetan Plateau were removed, while in North China and Northeast China the systematic errors still existed. The improvements in summer precipitation interannual increment prediction also had regional characteristics. There was a marked improvement over the south of the Yangtze River basin and South China, but no obvious improvement over North China and Northeast China. Further analysis showed that the improvement was present not only for the seasonal mean precipitation, but also on a sub-seasonal timescale. The two occurrences of the Mei-yu rainfall agreed better with the observations in the WRF model,but were not resolved in CCSM. These improvements resulted from both the higher resolution and better topography of the WRF model.     

基于印度洋海温信号的我国西北地区东部夏季降水组合降尺度预测方法研究

利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。     

RegCM3对中国淮河流域降水模拟能力的检验及分析

检验了区域气候模式RegCM3(Regional Climate Model version3)对中国淮河流域(30°55′—36°36′N,111°55′—121°25′E)1982—2001年夏季降水及大尺度环流场的模拟能力,并选取降水明显偏多的2003年夏季为个例,评估了RegCM3模式对该年淮河流域夏季降水的集合模拟能力。模拟的20a降水的空间分布与实测资料对比表明,RegCM3成功地模拟出了淮河流域夏季降水的空间分布和年际变化;通过分析对比RegCM3模拟出的低层850hPa流场结构和水汽输送状况与实测情况,可知RegCM3能模拟出低层流场结构的大致分布和水汽输送特点,但模拟所得风速和湿度均比实况偏大。对2003年淮河流域夏季降水的集合模拟结果表明,RegCM3对中小尺度极端强降水的降水量和降水中心的模拟能力尚有待进一步提高。     

降尺度方法在中国不同区域夏季降水预测中的应用

在中国降水气候分区的基础上,利用降尺度方法进行区域夏季降水预测(RSPP),预测模型建立的基础是寻找影响区域气候的关键因子。降尺度预测模型中使用的资料有国家气候中心海-气耦合模式(CGCM/NCC)回报资料、NCEP/NCAR再分析资料和台站观测资料。为了避免年代际变化特征对季节尺度降水预测的影响,首先对CGCM/NCC模式输出资料、NCEP/NCAR再分析资料、区域平均降水资料去除年代际线性变化趋势,即去除所有预报因子场和预报对象场的长期变化趋势。然后分别计算预报对象和模式资料的预报因子场以及再分析资料的预报因子场的相关系数,把相关系数值同时达到0.05显著性检验水平的区域平均环流特征作为预测因子,保证挑选出的预测因子既能反映实际大气中预测因子与预报对象的关系,同时又是海-气耦合模式预测的高技巧信息。利用最优子集回归作为转换函数的降尺度方法建立区域夏季降水预测模型。交叉检验和独立样本检验结果表明,文中设计的区域夏季降水预测模型对中国大部分地区的夏季降水趋势预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。进一步对具有较高预测技巧的代表性区域的可预报性来源分析发现,物理意义明确且独立性强的预测因子有助于提高预测准确率。     

基于海气耦合模式的山西省夏季降水统计降尺度预测研究

基于中国气象局国国家气候中心海气耦合模式(CGCM/NCC)预测产品和山西省50站夏季降水资料,利用典型因子回归的方法(CCA),建立了山西省夏季降水的统计降尺度预测模型。该预测模型选取了CGCM/NCC模式夏季500 h Pa高度场和海平面气压作为预测因子,分别选取了长江中下游地区和热带中东太平洋作为预报关键区。统计降尺度模型对2007~2014年山西省夏季降水的回算较模式原始结果有显著提高,除2008年外,空间距平相似系数(ACC)均通过了0.01的显著性检验,时间相关系数(TCC)在山西省大部分地区都有显著提高,最大可达0.6,降水预测(PS)评分在70分以上。检验结果显示,基于CCA降尺度方法建立的预测模型对山西省夏季降水模态预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。