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。     

未来气候变化情景下长江上游年径流量变化趋势研究

依据政府间气候变化委员会(IPCC)第五次评估报告(AR5)未来不同排放情景(RCPs)下的多模式(CMIP5)气温和降水预估结果,构建基于气温和降水的未来径流量预估模型,并以宜昌站为例分析了不同模式不同排放情景下未来80年(2020～2099年)长江上游年径流量的变化趋势。多模式集合平均预估结果表明:在99%的置信水平下,未来80年长江上游年径流量在RCP2.6排放情景下呈不显著增加趋势,在RCP4.5排放情景下呈不显著减小趋势,而在RCP8.5排放情景下则呈显著减小趋势;在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下未来80年长江上游年径流量预估均值相对于1961～2000年分别减少6.42%、10.99%和13.25%;同时,未来80年长江上游年径流量变化具有一定的年代际特征,在RCP2.6和RCP4.5排放情景下21世纪初期偏多、中期偏少而后期变化并不明显,在RCP8.5排放情景下则是21世纪中期以前偏多而中期以后明显偏少。本研究方法可为未来气候变化情景预估分析提供技术参考,本研究成果可供气候变化背景下长江上游乃至长江流域水资源开发利用及对策分析提供决策依据。      

不同代表性浓度路径情景下2045-2050年中国气溶胶分布变化的分析（英文）

基于来自于CMIP5中CESM模式的三种RCP情景下的气象场的降尺度模拟,应用区域空气质量模式系统RAMSCMAQ模拟2045-2050年中国地区气溶胶浓度.三种RCP情景下气象场的降尺度模拟表明,与RCP2.6相比,在RCP4.5和RCP8.5下,华北和华南的近地表温度差减小,风速在华北和华南地区增加,在中部地区下降.RCP2.6情景下,模拟的2045年到2050年平均的PM_(2.5)浓度在华北平原,长三角的部分地区和四川盆地最高,约为40-50μg m~(-3),在中国中部和珠三角的部分地区约为30-40μg m~(-3).与RCP2.6相比,在RCP4.5和RCP8.5下,PM_(2.5)增加了4-12μg m~(-3),其中在RCP4.5和RCP8.5下,SO_4~(2-)和NH_4~+的浓度增加,在RCP4.5下,NO~(3-)浓度降低,在RCP8.5下,NO~(3-)浓度升高,在RCP4.5和RCP8.5下,BC浓度变化很小,而OC浓度下降,其中在RCP8.5下,西南和东南部分地区的OC有所增加.不同的气溶胶物种浓度在RCP4.5和RCP2.6之间的差异以及RCP8.5和RCP2.6之间的差异具有相似的年度变化,这表明气候变化对不同物种的影响趋于一致.     

耦合模式FGOALS-g2中大西洋经向翻转流对3个典型浓度路径的响应

利用2个关于大西洋经向翻转流(Atlantic Meridional Overturning Circulation,AMOC)的指数:AMOC指数(15oN~65oN、深度为500 m以下的AMOC的最大值)和AMOC扩展指数(15oN~65oN、深度为2000~2500m的AMOC的最大值),研究了耦合模式FGOALS-g2(Grid-point Version 2 of Flexible Global Ocean-AtmosphereLand System Model)中的AMOC在CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)的3个典型浓度路径(Representation Concentration Pathways,RCP)(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5分别对应于2100年时490、650和1370 ppm的CO2浓度水平)下的响应问题,发现:在RCP2.6和RCP4.5浓度路径下,2006~2040年时间段内AMOC指数和AMOC扩展指数都呈现快速下降的趋势,2041~2100年时间段内AMOC指数逐渐恢复,AMOC扩展指数基本维持不变;在RCP8.5浓度路径下,2006~2100年时间段内AMOC指数和AMOC扩展指数都表现出快速下降的趋势。通过分析FGOALS-g2中北大西洋深水的成因发现:3个典型浓度路径下AMOC的长期变化趋势主要受到GIN(Greenland–Iceland–Norwegian)海域的深水形成率的调控,而AMOC的年代际尺度的变化则主要受到Labrador海域深水形成率的控制。同时揭示了:由于北大西洋2000 m深度附近的层结稳定性在RCP2.6和RCP4.5下(相比于1980~2005年)提高了30%~40%,使得由AMOC指数恢复产生的深水无法继续下沉,从而导致AMOC扩展指数没有出现恢复的现象。     

不同代表性浓度路径(RCPs)下21世纪长江中下游强降水预估

利用政府间气候变化专门委员会第5次评估报告(IPCC AR5)耦合模式相互比较计划第5阶段(CMIP5)中所包含的8个模式资料,对长江中下游强降水的气候特征在21世纪的变化进行预估,并与此前基于第3阶段(CMIP3)的7个模式的预估结果进行了对比。所用资料既包括模式对20世纪的历史模拟,也包括它们在未来高、中、低三种排放情景(即RCP8.5、RCP4.5、RCP2.6三种代表性浓度路径)下的预估试验资料。结果表明:1)不同模式的预估结果有较好的一致性。相对于20世纪最后20 a(1980—1999年),21世纪不仅强降水事件频次、强降水事件的平均强度增加,且年际变率也有所增强。就增加幅度而言,西部强度较小,东部强度较大。2)就不同排放情景相互比较而言,在低排放情景和高排放情景(RCP2.6和RCP8.5)下,降水强度和频次的增长均比在中等排放情景(RCP4.5)下大。3)与之前CMIP3的结果相比,尽管二者均预估未来降水强度和频次增长,但二者增加幅度的空间分布并不一致。在CMIP5中,表现为自西向东幅度递增的特点,而在CMIP3中则中部地区增幅最大。     

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。     

近55年玉树地区气温变化特征分析及其未来趋势预估

利用玉树地区5个气象台站1961—2015年逐月气温资料,采用气候趋势系数等统计方法分析了近55年来气温年代际变化及其异常特征,并结合CMIP5计划21个全球气候耦合模式模拟结果对未来气温变化趋势进行了预估。结果表明:(1)近55年来玉树地区年平均气温、最高和最低气温均显著升高,21世纪上升趋势更为突出;全区增温总体上呈现出"西北高、东南低"的空间分布特征。(2)各季平均气温也在显著上升,其中冬季升温最明显,达0.48℃/10 a,对年气温升高的贡献率最大。(3)气温偏冷年基本出现在20世纪60年代—80年代;偏暖年集中出现在21世纪,进入本世纪气温偏暖频次明显增多。(4)在RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5情景下,玉树地区未来的气温变化都以增温为主,其中在中(RCP4.5)、高排放(RCP8.5)情景下增温效应更加显著。     

“一带一路”区域未来气候变化预估

利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)提供的18个全球气候模式的模拟结果,预估了3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下“一带一路”地区平均气候和极端气候的未来变化趋势。结果表明:在温室气体持续排放情景下,“一带一路”地区年平均气温在未来将会持续上升,升温幅度随温室气体浓度的增加而加大。在高温室气体排放情景(RCP8.5)下,到21世纪末期,平均气温将普遍升高5℃以上,其中北亚地区升幅最大,南亚和东南亚地区升幅最小。对于降水的变化,预估该区域大部分地区的年降水量将增加,其中西亚和北亚增加最为明显,而且在21世纪中期,RCP2.6情景下的增幅要比RCP4.5和RCP8.5情景下的偏大,而在21世纪后期,RCP8.5情景下降水的增幅比RCP2.6和RCP4.5情景下的偏大。未来极端温度也将呈升高的趋势,增温幅度高纬度地区大于低纬度地区、高排放情景大于低排放情景。而且在高纬度区域,极端低温的增暖幅度要大于极端高温的增幅。连续干旱日数在北亚和东亚总体呈现减少趋势,而在其他地区则呈增加趋势。极端强降水在“一带一路”区域总体上将增强,增强最明显的地区位于南亚、东南亚和东亚。     

CMIP5多模式集合对江苏省气候变化模拟评估及情景预估

利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。     

Projected Climate Change against Natural Internal Variability over China

The ability of 42 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5) models in simulating the annual and seasonal temperature and precipitation over China is first examined by using their historical experiments for 1986–2005, and then 39 relatively reliable models are chosen to project temperature and precipitation changes against the natural internal variability over the country under the Representative Concentration Pathways(RCP) scenarios in the 21 st century. The result shows the temperature continuing to increase, especially in northern China. The annual warming for 2081–2099 relative to 1986–2005 over the whole of the country is larger than the background variability, with the multimodel median changes under RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, and RCP8.5 being 9.9, 19.3, 22.8, and 35.9 times greater than one standard deviation of internal variability, respectively. The annual precipitation is projected to increase by 6.1%, 9.3%, 9.6%, and 16.2% for 2081–2099 relative to 1986–2005 under RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0, and RCP8.5 respectively, while large changes with high model agreement only occur over the northern Tibetan Plateau and Northeast China, which is mainly due to the robust changes in winter and spring under RCP6.0 and RCP8.5.     

全球变暖情景下太平洋年代际振荡(PDO)时空特征变化分析

基于CMIP5多模式中的历史情景与全球变暖情景资料以及观测海温数据,利用EOF分析,回归分析、功率谱分析等方法对北太平洋区域冬季海—气耦合系统进行了研究,进而分析了全球变暖背景下太平洋年代际振荡(PDO)时空特征的变化.通过对比观测资料中1934年前后的PDO时空特征,发现在全球变暖的背景下,PDO强度得到加强,PDO...     

North Pacific SST Forcing on the Central United States “Warming Hole” as Simulated in CMIP5 Coupled Historical and Uncoupled AMIP Experiments

The central United States experienced a cooling trend during the twentieth century, called the “warming hole,” most notably in the last quarter of the century when global warming accelerated. The coupled simulations of the models that participated in the Coupled Model Intercomparison Project, Phases 3 and 5 (CMIP3/5), have been unable to reproduce this abnormal cooling phenomenon satisfactorily. An unrealistic representation of the observed phasing of the Pacific Decadal Oscillation (PDO)—one of the proposed forcing mechanisms for the warming hole—in the models is considered to be one of the main causes of this effect. The CMIP5’s uncoupled Atmospheric Model Intercomparison Project (AMIP) experiment, whose duration approximately coincides with the peak warming hole cooling period, provides an opportunity, when compared with the coupled historical experiment, to examine the role of the variation in Pacific Ocean sea surface temperature (SST) in the warming hole’s formation and also to assess the skill of the models in simulating the teleconnection between Pacific SST and the continental climate in North America. Accordingly, this study compared AMIP and historical runs in the CMIP5 suite thereby isolating the role of SST forcing in the formation of the warming hole and its maintenance mechanisms. It was found that, even when SST forcing in the AMIP run was “perfectly” prescribed in the models, the skill of the models in simulating the warming hole cooling in the central United States showed little improvement over the historical run, in which SST is calculated interactively, even though the AMIP run overestimated the anti-correlation between temperature in the central United States and the PDO index. The fact that better simulation of the PDO phasing in the AMIP run did not translate into an improved summer cooling trend in the central United States suggests that the inability of the coupled CMIP5 models to reproduce the warming hole under the historical run is not mainly a result of the mismatch between simulated and observed PDO phasing, as believed.     

CMIP5耦合模式对太平洋年代际振荡的模拟与预估

利用第五次耦合模式比较计划（CMIP5）40个模式的模拟资料和分类集合的方法,评估了耦合模式对20世纪太平洋年代际振荡（PDO）特征的模拟能力。结果表明,CMIP5多数模式对PDO周期有着较好的刻画能力,能模拟出PDO的年代际变化周期。模式对PDO模态空间特征的模拟能力存在较大差异,小部分模式模拟效果较差。进一步的分析表明,对PDO模态模拟较好的第1类模式,能较好地再现热带太平洋与北太平洋海表温度异常（SSTA）年代际变化间的关系,而且热带太平洋SSTA通过大气遥相关影响北太平样海表温度的过程也模拟的较成功。对PDO模态模拟差的模式,不能合理模拟出热带太平洋SSTA对北太平洋海表温度影响的遥相关过程。以上研究也证实了热带太平洋地区海表温度的年代际变率对北太平洋海表温度年代际变率的重要影响,热带太平洋SSTA对北太平洋SSTA的影响是通过大气遥相关实现的。利用CMIP5中等排放情景模拟结果,分析了第1类模式预估的北太平洋年代际变率的特征,发现21世纪北太平洋年代际变率的主要模态为一致的正异常分布且呈现明显的上升趋势,第二模态则表现为类似于20世纪典型PDO的马蹄型SSTA分布。     

The Atlantic Multidecadal Oscillation in twentieth century climate simulations: uneven progress from CMIP3 to CMIP5

Decadal variability in the climate system from the Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) is one of the major sources of variability at this temporal scale that climate models must properly incorporate because of its climate impact. The current analysis of historical simulations of the twentieth century climate from models participating in the CMIP3 and CMIP5 projects assesses how these models portray the observed spatiotemporal features of the sea surface temperature (SST) and precipitation anomalies associated with the AMO. A short sample of the models is analyzed in detail by using all ensembles available of the models CCSM3, GFDL-CM2.1, UKMO-HadCM3, and ECHAM5/MPI-OM from the CMIP3 project, and the models CCSM4, GFDL-CM3, UKMO-HadGEM2-ES, and MPI-ESM-LR from the CMIP5 project. The structure and evolution of the SST anomalies of the AMO have not progressed consistently from the CMIP3 to the CMIP5 models. While the characteristic period of the AMO (smoothed with a binomial filter applied fifty times) is underestimated by the three of the models, the e-folding time of the autocorrelations shows that all models underestimate the 44-year value from observations by almost 50 %. Variability of the AMO in the 10–20/70–80 year ranges is overestimated/underestimated in the models and the variability in the 10–20 year range increases in three of the models from the CMIP3 to the CMIP5 versions. Spatial variability and correlation of the AMO regressed precipitation and SST anomalies in summer and fall indicate that models are not up to the task of simulating the AMO impact on the hydroclimate over the neighboring continents. This is in spite of the fact that the spatial variability and correlations in the SST anomalies improve from CMIP3 to CMIP5 versions in two of the models. However, a multi-model mean from a sample of 14 models whose first ensemble was analyzed indicated there were no improvements in the structure of the SST anomalies of the AMO or associated regional precipitation anomalies in summer and fall from CMIP3 to CMIP5 projects.     

CMIP5多模式对阿留申低压气候特征的模拟检验与预估

利用观测的海温资料和海平面气压资料,检验了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project 5,CMIP5)多模式对阿留申低压(Aleutian Low,AL)特征指数的时空分布和变化的模拟能力;从AL周期及变化趋势等方面,分析了CMIP5模式预估的未来AL的变化特征。结果表明,CMIP5模式及其集合平均能够很好地模拟AL的环流结构,对AL的气候态有着较强的模拟能力,尤其是模式对于东太平洋海表温度的模拟能力直接影响其对于AL的模拟效果。模式的集合平均对变率强度的模拟偏强,且对于变率的模拟效果逊于对气候态的模拟。22个模式中的16个模式能模拟出AL强度指数的年代际变化周期,对年代际周期有着较好的刻画能力。Historical试验下对于AL的变化趋势存在着较大的不确定性,而相对于两种不同排放情景,随着排放的增加,AL更加偏北,强度增强,年际、年代际周期变得更加显著。在两种排放情景下模式的集合平均以及多数模式模拟出AL有着向北和增强的趋势。     

亚非夏季风的年代际变化:大西洋多年代际振荡与太平洋年代际振荡的协同作用

亚非夏季风系统包括非洲夏季风、南亚夏季风和东亚夏季风。它是全球季风系统中具有高度整体一致性变化的系统,其主要原因是亚非夏季风系统具有相同的主要驱动力:AMO(Atlantic Multidecadal Oscillation,大西洋多年代际振荡)和PDO(Pacific Decadal Oscillation,太平洋年代际振荡)海洋年代际变化模态。在此前提下,本文首先阐述了AMO对亚非夏季风的强迫作用与遥相关作用,特别强调了它在亚非夏季风及其降水年代际转型中的作用;其次讨论了PDO与冬春积雪的年代际变化对东亚夏季风雨带的协同作用;最后综合分析了AMO、PDO与IOBM(Indian Ocean Basin Mode,印度洋海盆一致模态)的协同作用,指出印度洋海洋模态在年代尺度上独立于AMO与PDO的相关组合,主要起着加强东亚夏季风活动的作用。     

Influence of internal decadal variability on the summer rainfall in Eastern China as simulated by CCSM4

The combined impact of the Pacific Decadal Oscillation(PDO) and Atlantic Multidecadal Oscillation(AMO) on the summer rainfall in eastern China was investigated using CCSM4. The strongest signals occur with the combination of a positive PDO and a negative AMO(+PDO- AMO), as well as a negative PDO and a positive AMO(-PDO + AMO). For the +PDO- AMO set, significant positive rainfall anomalies occur over the lower reaches of the Yangtze River valley(YR),when the East Asian summer monsoon becomes weaker, while the East Asian westerly jet stream becomes stronger, and ascending motion over the YR becomes enhanced due to the jet-related secondary circulation. Contrary anomalies occur over East Asia for the-PDO + AMO set. The influence of these two combinations of PDO and AMO on the summer rainfall in eastern China can also be observed in the two interdecadal rainfall changes in eastern China in the late 1970 s and late 1990 s.     

全球海表温度年代际尺度的空间分布及其对长江中下游梅雨的影响

使用统计诊断的方法,探讨了近百年全球海表温度年代际尺度的空间分布结构与长江中下游梅雨异常变化的可能联系.采用三次样条函数拟合的方法将1885～2000-全球海表温度场和长江中下游梅雨雨量百分比序列的年代际变化分量分离出来,在分析各自年代际变化特征基础上,研究了全球海表温度的年代际尺度分布结构对长江中下游梅雨异常变化的影响.结果表明(1) 全球海表温度年代际尺度变化分量清晰地表征出气候背景的分布状态,其中太平洋年代际振荡(PDO)型态表现突出,特别是1976年以后太平洋的气候背景呈现暖事件增强的趋势.同时,印度洋及大西洋中部海域的海表温度也表现出明显的升温趋势.(2) 长江中下游梅雨年代际尺度变化趋势与全球海表温度的年代际变化趋势基本一致,特别是与PDO典型分布型态的变化趋势有很好的对应,当PDO暖事件趋势处于较强时期时,长江中下游梅雨为偏多的趋势,反之亦然.其中20世纪70胩代中期PDO出现暖位相增强的突变,长江中下游梅雨也在此时期转入增多的趋势.同时,印度洋、大西洋部分地区的海表温度的年代际变化与梅雨的年代际变化之间也有一定的关联.(3) PDO指数与西太平洋副热带高压面积指数的年代际变化趋势一致的统计事实,从一个侧面说明海洋的-代际变化最终通过副热带高压的变动影响梅雨的异常变化的可能性.     

1953～2017年黄河源区气温变化的多尺度特征

基于黄河源区8个站点的年平均气温序列,利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）方法,揭示了以玛多站为代表的黄河源区1953~2017年气温演变的多时间尺度特征,探讨不同时间尺度上的周期振荡对气温变化总体特征的影响程度,分析了黄河源区不同时间尺度的气温变化与海温指数,尤其是与北大西洋多年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO）间的关系。结果表明:（1）1953年以来黄河源区玛多站年平均气温以0.31 ℃/10 a的变化率表现为明显的增暖趋势,20世纪80年代后期开始转暖,尤其是进入20世纪90年代后期变暖更加明显。（2）1953~2017年,黄河源区年平均气温呈现3 a、6 a、11 a、25 a、64 a及65 a以上时间尺度的准周期变化,其中以准3 a和65 a以上时间尺度的振荡最显著,准3 a的年际振荡在21世纪以前振幅较大,而进入21世纪后年际振荡振幅减弱,65 a以上时间尺度的年代际振荡振幅明显加大。（3）1998年气候显著变暖以前,以准3 a周期为代表的年际振荡在气温演变过程中占据主导地位,1998年气候显著变暖以后,65 a以上时间尺度周期振荡的贡献率增加近5倍,与准3 a周期振荡的贡献相当。（4）气温与Nino3.4指数和PDO（Pacific Decadal Oscillation）指数的同期相关均不显著,但当气温领先PDO指数22 a时正相关最大且显著,不同于PDO指数,气温原始序列及其3个年代际尺度分量滞后AMO指数3~7 a或二者同期时相关性最高,这就意味着AMO对黄河源区气温具有显著影响。（5）AMO的正暖位相对应着包括中国的整个东亚地区偏暖,黄河源区只是受影响区域的一部分,20世纪60年代至90年代初期AMO的负冷位相期、20世纪90年代中后期至今AMO的正暖位相与黄河源区气温距平序列的负距平、正距平相对应,气温在65 a以上时间尺度的变化与AMO指数相关性更高,可见,AMO是影响黄河源区气温变化的一个重要的气候振荡,这种影响主要表现在年代际时间尺度上。     

An overview of decadal climate predictability in a multi-model ensemble by climate model MIROC

Decadal climate predictability is examined in hindcast experiments by a multi-model ensemble using three versions of the coupled atmosphere-ocean model MIROC. In these hindcast experiments, initial conditions are obtained from an anomaly assimilation procedure using the observed oceanic temperature and salinity with prescribed natural and anthropogenic forcings on the basis of the historical data and future emission scenarios in the Intergovernmental Panel of Climate Change. Results of the multi-model ensemble in our hindcast experiments show that predictability of surface air temperature (SAT) anomalies on decadal timescales mostly originates from externally forced variability. Although the predictable component of internally generated variability has considerably smaller SAT variance than that of externally forced variability, ocean subsurface temperature variability has predictive skills over almost a decade, particularly in the North Pacific and the North Atlantic where dominant signals associated with Pacific decadal oscillation (PDO) and the Atlantic multidecadal oscillation (AMO) are observed. Initialization enhances the predictive skills of AMO and PDO indices and slightly improves those of global mean temperature anomalies. Improvement of these predictive skills in the multi-model ensemble is higher than that in a single-model ensemble.