区域气候模式对东亚气候时空演变特征的模拟研究

利用区域环境集成模式系统对东亚地区进行了1987年1月到1996年12月的长期积分试验,重点采用经验正交函数分析方法分析和比较模式模拟及观测气候主分量时空特征,从而考察区域气候模式对东亚地区的区域气候模拟能力.结果表明:(1) RIEMS能够较好地抓住地面气温年平均状况及其年变化和年际变率的主要特征;(2)尽管模式对降水的模拟能力没有对地面气温模拟的强,但RIEMS模式基本上能够模拟出降水的空间分布以及降水的季节变化特征,同时能够抓住降水的年际变率.       

区域环境系统集成模式对1997/1998年夏季中国两个极端气候事件模拟能力分析

区域环境系统集成模式(RIEMS2.0,Regional Integrated Environment Modeling System Version 2.0)是由中国科学院大气物理研究所东亚区域气候环境重点实验室在RIEMS1.0基础上发展的区域气候模式。为了检验RIEMS2.0对短期气候的模拟能力,利用降水和气温(2 m)观测资料检验RIESM2.0不同物理过程和初始条件集合模拟1997/1998年夏季中国华北地区高温干旱和长江流域洪涝两个连续极端气候事件的能力(连续积分时间(1997年3月1日—1998年8月31日)共18个月),比较模拟和观测的1997/1998年夏季降水和气温。集合模拟结果表明RIEMS2.0能很好模拟1997/1998年夏季降水和气温及其两年差值分布;模拟和观测的日降水和平均气温结果有很好的相关性,但是降水模拟总体高估,干旱和江淮及江南区气温模拟偏高而半干旱和湿润区气温模拟偏低。在不同物理过程集合模拟中,虽然集合平均距平相关系数(ACC)和均方根误差(RMSE)并不是优于所有集合成员值,但集合模拟能减小模式的不确定性,在一定程度上提高模拟精度。不同显式水汽方案和积云参数化方案对降水、气温模拟效果表现出很好的一致性,湿润区一致性最好。因此,RIEMS2.0模拟能揭示1997/1998年两个连续极端气候事件夏季降水和气温空间分布,反映不同子区域降水和气温分布特征,各集合成员的模拟结果存在差异的同时也保持了很好的稳定性,选择合适的物理过程可以提高模式对区域气候的模拟能力。     

区域气候模式与陆面模式的耦合及其对东亚气候模拟的影响

将大气—植被相互作用模式AVIM（Atmosphere-Vegetation Interaction Model）与区域环境系统集成模式 RIEMS2.0（Regional Integrated Environment Modeling System Version 2.0）耦合,利用耦合后的AVIM-RIEMS2.0模式在东亚区域选定典型年份进行积分试验,通过模拟结果与观测资料对比分析,从整体上评估耦合模式对东亚区域的模拟能力。结果表明:模式能够较好地模拟850 hPa风场、500 hPa位势高度、气温、降水以及地表热通量空间分布型和季节变化。双向耦合具有动态植被过程的AVIM模式后,RIEMS2.0模拟能力有一定程度的提高。850 hPa风场在冬季的中国东北、华北地区以及夏季的中国东部地区,模拟偏差都减小;500 hPa高度场模拟在中国北方地区改进明显,而在中国南方地区的夏季并没表现出明显的改进趋势。耦合模式改进了RIEMS2.0模式冬季气温模拟偏低而夏季偏高的现象。从区域平均看,耦合模式改善了降水模拟偏多的现象,并使得潜热通量的模拟效果有明显的改进,对感热通量模拟在大部分地区也有改进。总的来看,AVIM-RIEMS2.0耦合模式对中国北方地区模拟改进较为明显,而对中国南方地区,特别是华南地区没有明显的改进。     

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。     

RSM模式对中国东部夏季降水模拟能力的检验

本文利用美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)区域谱模式RSM(Regional Spectral Model)对中国东部地区夏季降水进行了为期20 a(1984—2003年)、水平分辨率为30 km的高精度模拟,并对模拟所得降水的气候态、年际变率、逐日变化以及极端事件进行了检验,和对造成降水偏差的大气环流特征进行了分析。结果表明RSM模拟所得夏季降水的空间分布、时间变率,以及降水量值都与实况相近,也基本可以再现夏季降水的年际变率分布情况,但是模拟所得的雨带存在偏南且偏弱的特点。对于逐日降水特征,RSM模拟所得季节内逐日降水变化与实况的走势基本一致,再现了夏季降水主要集中于东部和南部的特点,模拟出了江淮地区6月日降水区随时间北抬的特点。对于极端事件,模拟和实测的夏季不同雨强的天数分布对比表明模拟与实况基本接近,但是模拟的降水日大值中心较实况偏北;极端降水指数的计算结果也表明RSM模拟的极端降水情况与实况基本一致。综上,RSM模式对中国东部地区降水有着较好的模拟能力,可以用于中国东部地区的夏季降水气候特征研究。     

区域气候模式REMO对中国气温和降水模拟能力的评估

采用泰勒图和偏差分析等统计方法,评估分析了德国区域气候模式（REMO）对中国1989-2008年气温和降水的模拟能力。结果表明：REMO气温模拟值与观测值空间相关系数为0.94,降水空间相关系数较低（0.42）,气温模拟结果明显优于降水;从空间偏差上看,在中国大部分地区,REMO模拟的气温高于观测值,偏差在±4℃以内,青藏高原整体有明显的-4～-2℃的冷偏差;模拟的降水值则高于观测值,空间偏差分布较均匀,中国大部分地区偏差在±300 mm之内;除青藏高原、华南和西南地区外,REMO能较准确地反映出中国气温和降水的空间分布特征,其中华北和东北地区模拟效果最好;REMO对夏季气温和冬季降水的模拟能力相对较好;REMO在地形起伏较大地区的模拟能力有待提高。     

13个IPCC AR4模式对中国区域近40a气候模拟能力的评估

利用中国区域550个站点逐日地面气温及降水资料,评估了参与政府间气候变化专门委员会第四次报告（the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change,IPCCAR4）的13个新一代全球气候系统模式及多模式集合对中国近40 a（1961—2000年）地面气温和降水的模拟能力,结果表明：最新全球模式对中国地区地面气温年变化及空间分布的模拟结果均较好,但在整个模拟区域地面气温模拟值系统性偏低,东部地区模拟效果好于中西部;对于降水,大部分模式能模拟出中国降水的年变化及空间分布特征,但模拟的区域性差别较大,多数模式对中国东部季风区夏季雨带北抬的过程有一定的模拟能力,但模拟雨带位置偏北。新一代全球模式能模拟出温度的线性变化趋势,但对温度及降水的年际变率模拟能力较低。比较多种评估指标得出,模式集合对温度的模拟效果最好,模式UKMO-HadCM3对降水的模拟效果最好。     

区域气候模式RIEMS对东亚气候的模拟

利用区域环境集成系统模式对东亚地区进行了1987年1月到1996年12月的长期积分试验,重点考察了区域气候模式对东亚地区区域气候平均状况的模拟能力.结果表明:(1) RIEMS模式能够较好地模拟出不同季节温度的空间分布以及不同区域温度的年变化;同时模式模拟的季和月平均表面大气温度与观测之间偏差大约一般在1～2℃.(2)对于降水来说,RIEMS模式能够较好地模拟降水的季节变化以及空间分布特征;同时,也能够较好地模拟不同区域降水的年变化.就季节而言,模式模拟的冬季降水最好,相对较差的为夏季;同时,模式能够较好地模拟雨带季节性移动,但模拟的雨带较观测的雨带偏北,大约为2～3纬度.(3)RIEMS模式能够模拟出东亚地区观测的湿润和干旱分布规律,但对于西北干旱区较观测偏干.       

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。     

区域气候模式分辨率对中国夏季气温模拟影响的评估

为评估区域气候模式中分辨率对中国夏季气温模拟的影响,选用区域气候模式RegCM3,针对中国范围同一区域设置3种水平分辨率(30、60和90 km)和3种垂直分辨率(14、18和23层)就2000-2004年夏季地表气温进行模拟试验,采用模拟偏差、均方根误差、空间相关系数等多种参数,评估了气温模拟对分辨率的敏感性.结果表...     

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.     

MRI模式对华南春雨气候态及年际变率的模拟：不同模式分辨率的比较

本文利用日本气象研究所（MRI）参加第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）的大气环流模式在高、中、低三种分辨率下的AMIP试验结果,评估了其对华南春雨气候态和年际变率的模拟能力,比较了不同分辨率的模拟结果。结果表明,三种不同水平分辨率（120 km、60 km和20 km）的模式均能再现北半球春季位于中国东南部的降水中心。相较于120 km模式,20 km模式能够更为合理地模拟出华南春雨位于南岭—武夷山脉的降水中心。水汽收支分析表明,60 km、20 km模式高估了水汽辐合,使得华南春雨的降水强度被高估。在年际变率方面,在三种分辨率下,模式均能较好地再现观测中El Ni?o衰减年春季的西北太平洋反气旋以及华南春雨降水正异常。较之120 km模式,60 km、20 km模式模拟的降水正异常的空间分布和强度更接近观测,原因是后者模拟的El Ni?o衰减年春季华南地区的水平水汽平流异常更接近观测。本研究表明,发展高分辨率气候模式是提高华南春雨的气候态和年际变率模拟水平的有效途径之一。     

长江流域气候变化高分辨率模拟与RCP4.5情景下的预估

基于长江流域142个气象站1986—2005年月降水和气温数据,评估由MPI-ESM-LR模式驱动的CCLM区域气候模式对长江流域气温和降水的模拟能力,并采用EDCDF法对气温和降水预估数据进行偏差校正。结果表明：该区域气候模式能较好地模拟出长江流域平均气温的季节变化和空间分布特征,但模拟值无论在季节还是年际尺度上均高于观测值。对降水而言,该模式不能较好地模拟出降水的季节分布特征,导致春季、冬季及年模拟值高于观测值,而夏季和秋季模拟值低于观测值。总体而言,该模式对气温的模拟效果相对较好。偏差校正后的预估结果表明：在RCP4.5情景下,长江流域未来（2016—2035年）平均气温相对于基准期（1986—2005年）将升高0.66℃,年降水量将减少2.2%。     

CMIP5模式对中国东北气候模拟能力的评估

利用CN05观测资料和参与IPCC第五次评估报告的45个全球气候系统模式的模拟结果,分析了新一代全球气候模式对中国东北三省(1961~2005年)气温和降水的模拟能力。结果表明:1)绝大多数模式都能较好地模拟出研究区内显著增温的趋势,对气温的年际变化模拟能力则相对有限;2)所有模式均能很好地再现气温气候态的空间分布特征,且多模式集合模拟结果优于绝大多数单个模式,空间相关系数达到了0.96;3)对于降水的模拟结果,模式间差异较大,多模式集合能较好地再现其空间分布规律(空间相关系数为0.86),对降水年际变化及线性变化趋势的模拟能力则较差。总体来说,多模式集合对东北气候的时空变化特征具有一定的模拟能力,且对气温模拟效果优于降水,对空间分布的模拟能力优于时间变化。     

RIEMS中积云对流参数化方案对我国降水的影响

利用区域环境集成系统模式RIEMS选择Kuo-anthes(KA)和Grell(GCC)积云对流参数化方案,进行1991年5～8月敏感性试验,重点考察了区域环境集成系统模式中两种积云对流参数化方案对1991年江淮流域持续性暴雨的模拟能力.结果表明:1)对于200 hPa西风急流的位置和强度来说,采用GCC积云对流参数化方案较采用KA对流参数化方案,RIEMS模式模拟的结果更加接近观测;2)不管模式采用哪种参数化方案,RIEMS模式都能模拟出850 hPa上的水汽输送和流场,但模式模拟的水汽输送都比观测强;3)不管是采用GCC方案还是KA方案RIEMS模式基本上能够模拟出平均气温的空间分布,但对于长江以南地区,模式模拟的温度较观测偏低,对长江以北地区模式模拟的温度偏高.而采用GCC方案模式模拟的温度更加接近观测,并且对大部分地区温度偏差在-1.65～1.5℃;4)对于降水来说,采用GCC方案模式能够较好地模拟降水的空间分布特征以及雨带季节性移动,但模拟的雨带较观测的偏北,大约为1～2纬度.尽管GCC积云对流参数化方案在RIEMS模式中模拟中国地区降水更加接近观测,但由于积云对流参数化在不同水平分辨率下影响模式模拟的效果,因此对利用RIEMS模式进行数值模拟应考虑不同水平分辨下积云对流参数化方案的适用范围.     

RegCM3对东亚环流和中国气候模拟能力的检验

使用RegCM3区域气候模式,嵌套ERA40再分析资料,对东亚地区进行了15年（1987～2001年）时间长度的数值积分试验,分析了模式对东亚平均环流及中国地区气温和降水的模拟。结果表明,模式对东亚平均环流的特征和中国地区降水、地面气温的年、季地理分布和季节变化特征均具有一定的模拟能力,对气温和降水年际变率的模拟也较好。此外模式模拟在测站稀少地区,可以提供局地如降水分布更可靠的信息。模式对气温的模拟存在1-3℃的系统性冷偏差;对中国地区降水地理分布的模拟也存在一定偏差,如对年平均降水的模拟中,降水最大值位置与观测有一定差距,特别是对冬季降水中心的模拟存在较大偏差。模式模拟的夏季降水,在中国北方地区总体偏大100-200 mm,南方总体偏小100-200 mm。模式对地面气温的模拟效果好于降水。     

贵州近50a气温时空分布特征分析

采用EOF展开、方差分析、小波分析及功率谱检验等方法，通过对贵州省15个气象观测站50a(1951年3月～2001年2月)的气温变化和中国160个站气温变化的对比，以及其自身时空分布变化特征的分析得出：贵州气温近半个世纪的演变趋势跟整个中国同时期气温演变趋势并不一致，具有一定的地域差异性；贵州春季、冬季多年平均气温的空间分布类型比较相似，主要表现为省之东北部气温相对低，而省之其它地区气温相对高，而夏季多年平均气温分布跟冬、春季气温分布类型接近相反，秋季多年平均气温空间分布特征不明显；夏季气温易于预测，而冬季气温难以预测；各个季节之间气温演变没有显著相关性，但夏季气温变化自身存在显著的年际变化周期，约为2．6a。     

BCC气候模式对中国近50a极端气候事件的模拟评估

利用中国区域437站1958—2005年逐日气温和降水资料,评估了国家气候中心（BeijingCli-mateCenter,BCC）气候模式对中国近50a极端气候事件空间分布、时间演变等方面的模拟能力。结果表明：1）模式对极端温度和降水多年平均的空间分布具有一定的模拟能力,但尚存在系统性的偏差。暖昼日数的模拟优于冷夜日数,全年冷夜日数的模拟优于冬季和夏季的模拟,而全年和夏季暖昼日数的模拟优于冬季的模拟。极端降水频次的模拟优于极端降水量的模拟;夏季和全年的模拟优于冬季的模拟。夏季极端降水频次的模拟较好,但冬季的模拟在长江中下游和华南偏小、北方偏大,而全年的模拟在长江下游及南部沿海地区系统性偏大;夏季和全年极端降水量的模拟系统性偏低,而冬季在北方偏高、南方偏低。2）模式较好地模拟出了夏季和全年冷夜日数的全国较为一致的减少趋势,再现东北和东南沿海地区冬季冷夜日数的减少趋势,但模拟的趋势较实测偏弱。模式对暖昼日数长期趋势的模拟效果较理想,较好地反映出了大部分地区暖昼事件发生频率显著增加的特征,但冬季的模拟尚有待改进。模式较好地模拟出了夏季和全年极端降水频次的长期趋势,较好地刻画了极端降水频次＂南增北减＂的特征;模式对冬季极端降水频次的变化趋势几乎无模拟能力。同样,模式也较好地模拟出了极端降水量夏季南增北减的分布形势和冬季的总体增加趋势,但对全年的模拟不理想。3）模式能较好地模拟出冷夜日数和暖昼日数异常变化的主要空间型,对EOF第一模态的时间演变特征具有一定模拟能力;但模式对第二模态时间演变特征的刻画能力较差。模式对极端降水指标的年际变化具有一定的模拟能力,对部分区域极端降水事件的年际变化具有较好的模拟能力;但模拟能力表现出了明显的区域性差异,部分区域极端降水年际变化的模拟结果与实况甚至相反,模式对极端降水年际变化的模拟能力还有待提高。所得结果可为BCC气候模式的改进及极端气候模拟、预估提供一定的参考。     

基于MIROC/WRF嵌套模式的中国气候降尺度模拟

开展了基于嵌套的全球模式MIROC和区域气候模式WRF的动力降尺度模拟试验,检验该模式对中国气候的模拟性能,得到以下结论:全球气候模式MIROC和WRF都能较好地模拟出中国年平均地表气温(下文简称气温)分布。WRF模式对气温场的描述更为细致,模拟出了四川盆地高温和中国最北方区域的低温。两个模式总体上对南方降水模拟好于北方地区,东部地区好于西部地区。MIROC模式模拟的年平均和各季节降水与观测的 空间相关系数在0.79～0.83之间,表明它对降水的模拟较好。WRF模式模拟的降水空间分布好于MIROC模式。MIROC模式在青藏高原东南侧存在虚假降水中心,WRF能有效改进该地区降水的模拟。两个模式对年平均气温和降水年际变率的模拟能力均较差,WRF模式相对MIROC模式有一定改进。     

利用区域气候模式对我国南方百年气温和降水的动力降尺度模拟

本文采用NCAR的WRF3.5.1模式,以NOAA的20世纪再分析资料作为区域气候模式的初始场和侧边界场,对东亚地区进行了百年以上(1900~2010年)尺度、水平分辨率为50 km的动力降尺度数值模拟试验。通过与观测气候资料的对比,分析了驱动场(20世纪再分析资料)和区域气候模式对我国南方地区近50年(1961~2010年)气温和降水的气候平均态的模拟能力。结果表明:经过动力降尺度的区域气候模式试验结果能更好地模拟我国南方地区气温气候平均态和季节循环。WRF模式模拟的气温与观测的气温的空间相关系数均在0.97以上。年平均和夏季,WRF模式模拟的气温与观测的气温的偏差大多介于-1°C到+1°C之间。对于降水,WRF模式显著提高了我国南方降水的模拟能力。和驱动场相比,WRF模式模拟的降水与观测的偏差明显减小。夏季,WRF模式模拟的降水空间相关系数在0.5以上。由此延伸至对近百年我国南方地区三个子区域(华南地区、江淮地区和西南地区)四个时段(1914~1942年、1943~1971年、1972~2000年和2001~2010年)的分析,结果表明区域气候模式动力降尺度的结果在区域平均的气温和降水的模拟数值上与观测比较接近,夏季模拟能力有明显的提高,冬季存在气温模拟偏低的误差。对气温趋势分析表明,在20世纪40年代以后的两个时间段,区域气候模式明显提高了气温变化线性趋势的模拟性能。