土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究 I. 基于CAM3.1的模式评估

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。     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究Ⅰ.基于CAM3.1的模式评估

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.     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究Ⅱ.敏感性试验分析

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。     

不同升温阈值下中国地区极端气候事件变化预估

本文基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的18个全球气候模式的模拟结果,预估了全球平均气温在不同典型浓度路径(RCPs)下达到2℃、3℃和4℃阈值时,中国地区气温和降水的变化,并采用了具有稳定统计意义的27个极端气候指标定量评估了全球平均气温达到不同阈值时,中国地区极端气候事件的可能变化。结果表明,未来我国平均气温增幅将高于全球平均增暖,极端暖事件(如暖夜、暖昼、热带夜)明显增多,达到4℃阈值时,暖夜指数相比参考时段增加约49.9%。极端冷事件(如冷夜、冷昼、霜冻)减少。随全球气温升高,中国北方平均降水增多。在不同升温阈值下,中国地区降水的极端性都体现出增强的趋势,强降水事件发生频率(如中雨日数、大雨日数)和强度(如五日最大降水量、极端强降水量)都明显增加。随升温阈值的升高,这些变化幅度更大,在 RCP8.5 情景下全球升温 3℃和4℃时,中国平均五日最大降水分别增加 12.5mm和17.0mm。我国西南地区极端降水强度的增幅高于其他地区。     

CMIP5全球气候模式对中国地区降水模拟能力的评估

使用多种观测资料和43个参加耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的全球气候模式模拟数据,评估分析了全球气候模式对中国地区1980-2005年降水特征的模拟能力。结果表明：多数CMIP5模式能够模拟出中国降水由西北向东南递增的分布特点,这与耦合模式比较计划第三阶段（CMIP3）的模式模拟结果类似,但华南地区降水模拟偏少,西部高原地区降水模拟偏多。模式能够较好地模拟出降水冬弱夏强的季节变化特征,但降水模拟系统性偏多。从EOF分析结果来看,多数CMIP5模式可以再现中国地区年平均降水的时空变化特征,集合平均的表现优于CMIP3。多模式集合在月、季、年时间尺度下模拟的平均值优于大部分单个模式的结果。CMIP5中6个中国模式的模拟能力与其他模式相当,其中FGOALS-g2、BCC-CSM1-1-m的模拟能力相对较好。     

CMIP5全球气候模式对上海极端气温和降水的情景预估

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,以下简称CMIP5)28个模式的数值模拟结果和1981~2010年华东和上海气温和降水观测数据,评估了该28个气候模式对华东和上海气温和降水的模拟能力,并预估了RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5)情景下上海2021~2030年极端气温和降水气候的变化趋势和不确定性。结果表明:与观测值相比,模式对华东和上海年平均气温的模拟大多均值偏高、方差偏低;对年总降水量的模拟大多均值偏高,但方差以华东偏高、上海偏低为主;26个模式的气温变化趋势和12个模式的降水变化趋势与观测值相同。选出8个模式的预估结果表明:与2001~2010年相比,2021~2030年上海冬天极端低温的出现日数(冷夜日数)呈减少趋势,不确定性最小;夏天暖夜日数呈增加的趋势,不确定性较小;其他极端气温事件的变化趋势则存在较大的不确定性,冷夜指标的不确定性最大。强降水发生日数和强降水的强度都呈现增加的趋势,且不确定性较小。     

CMIP5全球气候模式对青藏高原地区气候模拟能力评估

青藏高原是气候变化的敏感和脆弱区,全球气候模式对于这一地区气候态的模拟能力如何尚不清楚。为此,本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的历史模拟试验数据,评估了44 个全球气候模式对1986~2005 年青藏高原地区地表气温和降水两个基本气象要素的模拟能力。结果表明,CMIP5 模式低估了青藏高原地区年和季节平均地表气温,年均平均偏低2.3℃,秋季和冬季冷偏差相对更大;模式可较好地模拟年和季节平均地表气温分布型,但模拟的空间变率总体偏大;地形效应校正能够有效订正地表气温结果。CMIP5 模式对青藏高原地区降水模拟能力较差。尽管它们能够模拟出年均降水自西北向东南渐增的分布型,但模拟的年和季节降水量普遍偏大,年均降水平均偏多1.3 mm d-1,这主要是源于春季和夏季降水被高估。同时,模式模拟的年和季节降水空间变率也普遍大于观测值,尤其表现在春季和冬季。相比较而言,44 个模式集合平均性能总体上要优于大多数单个模式;等权重集合平均方案要优于中位数平均;对择优挑选的模式进行集合平均能够提高总体的模拟能力,其中对降水模拟的改进更为显著。     

CMIP5模式对中国东部夏季不同强度降水气候态和年代际变化的模拟能力评估

利用东亚地区逐日降水资料,评估了17个CMIP5气候模式对中国东部夏季不同强度降水的时空分布、不同强度降水对1970年代末中国东部夏季总降水量年代际转折的贡献的模拟能力。从夏季不同强度降水占总降水的比重来看,在中国东北和华北地区,小雨和中雨占主导;而在华南和江淮地区,大雨和暴雨则相对更为重要。CMIP5模式可大致模拟出中国东部小雨、大雨和暴雨占总降水比重的空间分布,但对中雨占比的空间分布模拟较差。总体说来,多数CMIP5模式高估了小雨和中雨的比重,但低估了大雨和暴雨的比重,从而导致大多数模式高估东北和华北的总降水量,而低估华南和江淮的总降水量。对1970年代末我国华北和江淮地区夏季降水量的年代际转折,观测资料表明该转折主要体现为大雨和暴雨雨量的年代际转折;仅有少数CMIP5模式能模拟出华北大雨和暴雨年代际减少的特征,使得这些模式对华北地区总降水的年代际变化也有较好的模拟能力。对于江淮区域,由于大雨和暴雨的比重被严重低估,尽管部分模式能模拟出夏季总降水量年代际增加的特征,但却多以小雨、中雨的年代际变化为主。多模式集合并不能显著提高模式对不同强度降水的空间分布的模拟能力,尤其是降水年代际变化的模拟能力。     

5个IPCC AR4全球气候模式对东北三省降水模拟与预估

利用IPCC AR4中5个全球气候模式数据集和中国东北三省162个站降水实测资料,评估5个全球气候模式和多模式集合平均对中国东北三省降水的模拟能力,并对SRES B1、A1B和A2三种排放情景东北三省未来降水变化进行预估。结果表明：全球气候模式能较好再现东北三省降水的月变化,但存在系统性湿偏差;多模式集合平均能较好模拟东北三省年降水量的空间分布,但模拟中心偏北,强度略强,模式对东北三省夏季降水的模拟效果优于冬季降水;预估结果表明,三种排放情景下21世纪中前期和末期东北三省降水均将增多,21世纪末期增幅高于21世纪中前期,冬季增幅高于其他季节;就排放情景而言,SRES A1B和A2排放情景增幅相当,高于B1排放情景增幅;不同排放情景东北三省降水量增率分布呈较一致变化,A2排放情景下,增幅最显著的辽宁环渤海地区年降水量在21世纪中前期将增加7%以上,21世纪末期将增加16%。     

7个IPCC AR4模式对中国地区极端降水指数模拟能力的评估及其未来情景预估

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。     

不同升温情景下中国东北地区平均气候和极端气候事件变化预估

利用区域气候模式RegCM4的逐日气温和降水资料,预估1.5℃和2.0℃升温情景下,东北地区平均气候和极端气候事件的变化。结果表明：RCP4.5排放情景下,模式预计在2030年和2044年左右稳定达到1.5℃和2.0℃升温;两种升温情景下,东北地区气温、积温、生长季长度均呈增加趋势,且增幅随着升温阈值的升高而增加;1.5℃升温情景下,年平均气温增幅为1.19℃,年平均降水距平百分率增幅为5.78%,积温增加247.1℃·d,生长季长度延长7.0 d;2.0℃升温情景下气温、积温、生长季长度增幅较1.5℃升温情景下显著,但是年和四季降水普遍减少,年降水距平百分率减小1.96%。两种升温情景下,极端高温事件显著增加,极端低温事件显著减少,极端降水事件普遍增加。霜冻日数、结冰日数均呈显著减少趋势,热浪持续指数呈显著增加趋势;未来东北地区降水极端性增强,不仅单次降水过程的量级增大,极端降水过程的量级也明显增大,随着升温阈值的增大,极端降水的强度也逐渐增大。     

1980—2017年四川省气候变化综合区划北大核心

基于四川省1980—2017年主要气象要素观测资料,运用ArcGIS空间分析法,分别探讨了气温、降水量和极端气候指数的年际空间变化特征;同时建立极端气候指标体系,结合熵权法、模糊综合评价法开展综合极端气候指数区划,最终完成1980—2017年四川省气候变化综合区划。研究表明:1980—2017年四川省极端气候事件的发生率呈上升趋势,从区域分布上大致表现为东高西低;根据四川省气温和降水量变化速率区划、综合极端气候指数区划,将四川省划分为6个气候变化区,其中,川东北地区综合气候变化速率最快。     

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。     

Regional climate change experiments over southern South America. I: present climate

We present an analysis of a regional simulation of present-day climate (1981–1990) over southern South America. The regional model MM5 was nested within time-slice global atmospheric model experiments conducted by the HadAM3H model. We evaluate the capability of the model in simulating the observed climate with emphasis on low-level circulation patterns and surface variables, such as precipitation and surface air mean, maximum and minimum temperatures. The regional model performance was evaluated in terms of seasonal means, seasonal cycles, interannual variability and extreme events. Overall, the regional model is able to capture the main features of the observed mean surface climate over South America, its seasonal evolution and the regional detail due to topographic forcing. The observed regional patterns of surface air temperatures (mean, maxima and minima) are well reproduced. Biases are mostly within 3°C, temperature being overestimated over central Argentina and underestimated in mountainous regions during all seasons. Biases in northeastern Argentina and southeastern Brazil are positive during austral spring season and negative in other seasons. In general, maximum temperatures are better represented than minimum temperatures. Warm bias is larger during austral summer for maximum temperature and during austral winter for minimum temperature, mainly over central Argentina. The broad spatial pattern of precipitation and its seasonal evolution are well captured; however, the regional model overestimates the precipitation over the Andes region in all seasons and in southern Brazil during summer. Precipitation amounts are underestimated over the La Plata basin from fall to spring. Extremes of precipitation are better reproduced by the regional model compared with the driving model. Interannual variability is well reproduced too, but strongly regulated by boundary conditions, particularly during summer months. Overall, taking into account the quality of the simulation, we can conclude that the regional model is capable in reproducing the main regional patterns and seasonal cycle of surface variables. The present reference simulation constitutes the basis to examine the climate change simulations resulting from the A2 and B2 forcing scenarios which are being reported in a separate study.     

Assessing future changes in seasonal climatic extremes in the Ganges river basin using an ensemble of regional climate models

Using an ensemble of four high resolution (~25 km) regional climate models, this study analyses the future (2021–2050) spatial distribution of seasonal temperature and precipitation extremes in the Ganges river basin based on the SRES A1B emissions scenario. The model validation results (1989–2008) show that the models simulate seasonality and spatial distribution of extreme temperature events better than precipitation. The models are able to capture fine topographical detail in the spatial distribution of indices based on their ability to resolve processes at a higher regional resolution. Future simulations of extreme temperature indices generally agree with expected warming in the Ganges basin, with considerable seasonal and spatial variation. Significantly warmer summers in the central part of the basin along with basin-wide increase in night temperature are expected during the summer and monsoon months. An increase in heavy precipitation indices during monsoon, coupled with extended periods without precipitation during the winter months; indicates an increase in the incidence of extreme events.     

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.     

An evaluation of RegCM3_CERES for regional climate modeling in China

A 20-year simulation of regional climate over East Asia by the regional climate model RegCM3_CERES (Regional Climate Model version 3 coupled with the Crop Estimation through Resource and Environment Synthesis) was carried out and compared with observations and the original RegCM3 model to comprehensively evaluate its performance in simulating the regional climate over continental China. The results showed that RegCM3_CERES reproduced the regional climate at a resolution of 60 km over China by using ERA40 data as the boundary conditions, albeit with some limitations. The model captured the basic characteristics of the East Asian circulation, the spatial distribution of mean precipitation and temperature, and the daily characteristics of precipitation and temperature. However, it underestimated both the intensity of the monsoon in the monsoonal area and precipitation in southern China, overestimated precipitation in northern China, and produced a systematic cold temperature bias over most of continental China. Despite these limitations, it was concluded that the RegCM3_CERES model is able to simulate the regional climate over continental China reasonably well.     

基于多区域模式集合的中国西部干旱区极端温度未来预估

利用CORDEX-EA计划11个区域模式模拟结果,集合预估了中国西部干旱区16个极端温度指数未来的变化趋势及空间分布。结果表明:1)区域模式基本上能够再现近30 a西部干旱区极端温度的空间分布。2)多模式集合预估的西部干旱区21世纪中期霜冻日数(FD)和冰封日数(ID)呈现显著的下降趋势,而热夜日数(TR)和夏季日数(SU)则呈现明显的上升趋势。3)未来异常暖昼持续指数(WSDI)和生长期(GSL)呈现增加趋势,异常冷昼持续指数(CSDI)和日较差(DTR)则呈现下降趋势。4)未来气候增温导致冷昼日数(TX90p)、暖夜日数(TN90p)增加,而暖昼日数(TX10p)和冷夜日数(TN10p)减少。5)未来月最高温度极大值(TXx)、月最低温度极大值(TNx)、月最高温度极小值(TXn)和月最低温度极小值(TNn)都呈现增加的趋势。因此,西部干旱区未来发生极端低温事件的概率减小,发生极端高温事件的概率则会增大,但不同的极端温度指数变化的空间分布并不均一,存在明显的区域差异。     

1957-2005年河南省降水和温度极端事件变化

利用河南省1957-2005年逐日降水,最高、最低和日平均气温资料,分析了近50 a河南省极端天气事件的变化趋势。结果表明：1957-2005年河南省暴雨日数、极端降水事件和严重干燥事件发生频率都在增加,但其线性趋势并不显著;暴雨和极端降水的变化趋势呈明显的南北差异;异常高温事件增加而异常低温事件减少,暖冬的趋势比较显著;高温日数和低温日数都显著减少,其变化趋势的空间分布具有很好的一致性。