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。     

陕西省特大干旱的气候特征

采用降水距平百分率对陕西省 1 997年特大干旱的气候特征进行了分析 ,并通过与历史上几次重大干旱年份的对比分析 ,得出结论 :1 997年干旱是陕西省建国以来最严重的干旱 ,1 92 8年(民国十七年 )的干旱是陕西省本世纪出现的最严重的一次干旱。     

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。     

CMIP6全球气候模式对中国极端降水模拟能力的评估及其与CMIP5的比较

对CMIP6全球气候模式在中国地区极端降水的模拟能力进行了综合评估.基于CN05.1观测数据集和32个CMIP6全球气候模式的降水数据,采用8个常用极端降水指数对极端降水进行了定量描述.研究结果表明,在极端降水的气候平均态方面,CMIP6多模式集合对1961—2005年中国地区区域平均的8个极端降水指数模拟的平均相对误...     

CMIP5模式对中国地区气温模拟能力评估与预估

利用第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中29个气候模式的气温模拟结果,评估了各模式对中国地区年平均气温的模拟能力,对未来不同典型浓度路径（RCPs）下中国地区气温的可能变化给出了预估。结果表明：各模式能较好地模拟过去100多年中国地区增温趋势和年平均气温的空间分布,从模式间标准差来看,各模式对中国中部、南部气温模拟具有较高的一致性。利用相对均方根误差分析了各模式的模拟能力,对于多时间尺度（月、年）气温的气候平均态,有7个模式表现良好,高于中等水平,5个模式的模拟能力低于中等水平,模式集合平均值的模拟效果优于大多数单个模式。根据29个模式的评估结果,使用模拟性能相对较好的模式分析了未来不同排放情景下中国地区气温变化,21世纪前期,不同排放情景之间的预估结果差别较小,21世纪中期各情景之间的差别逐渐增大,到21世纪后期,3种排放情景的升温差别明显增大。     

CMIP6不同分辨率全球气候模式对中国降水模拟能力评估

基于参与CMIP6高分辨率模式比较计划(HighResMIP)9个模式组的18个全球气候模式模拟数据,通过与CN05.1观测资料的对比,评估了不同分辨率气候模式对中国区域1961—2014年降水特征的模拟能力.结果表明:低、高分辨率模式均能模拟出中国区域多年平均降水的总体空间分布特征,以及降水冬弱夏强的季节变化特征,但...     

CMIP6全球气候模式对中亚极端降水模拟能力的评估

本文基于NOAA再分析逐日降水数据和22个CMIP6模式的降水模拟数据,选取了6个极端降水指数,从气候态和相对变率两个角度对CMIP6模式在中亚地区极端降水方面的模拟能力开展了评估。结果表明,在气候态方面,中亚地区降水的空间分布表现为由西南向东北递增,其东南部山地迎风侧降水偏多;多模式集合对SDII(简单降水强度)和CDD(最大无雨期)模拟的平均误差分别为-5.43%和0.45%,对PRCPTOT(年总降水量)、R1mm(有雨日数)、Rx5day(最大连续五日降水)和CWD(最大雨期)的模拟结果存在明显高估,且在中亚东南部高海拔地区误差偏高。在相对变率方面,多模式集合模拟的中亚极端降水的相对变率偏小,其中对CWD的模拟效果相对较好,平均误差为-4.78%;对R1mm的模拟效果最差,平均误差为-36.16%。模式间进行比较,TaiESM1、EC-Earth3-Veg-LR和GFDL-ESM为22个CMIP6模式中模拟能力最好的前3个模式。     

CMIP5全球气候模式对中国黄河流域气候模拟能力的评估

利用格点化观测资料,对第5次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project phase 5,CMIP5)提供的18个全球气候模式在黄河流域的模拟能力进行评估和客观选择。结果表明:基于1961—2005年黄河流域逐日的气温和降水观测资料,对黄河流域气候进行了模拟评估,通过对气候平均态、年际变率、季节循环、年际变化主要模态及概率密度函数等方面的模拟能力进行统计评价,分析得到所有模式模拟能力的综合评分排序,剔除较差的模式样本。最终选择的5个全球气候模式分别为MIROC-ESM-CHEM、CSIRO-Mk3-6-0、NorESM1-M、CNRM-CM5和EC-EARTH,5个全球气候模式综合评分较优,且基本可以覆盖18个CMIP5模式对黄河流域未来平均气温预估的不确定性分布,形成了可用于黄河流域气候变化研究的多模式集合系统。     

CMIP5模式对ENSO现象的模拟能力评估

针对参与耦合模式比较计划(CMIP5)的17个海-气耦合模式对20世纪气候的模拟结果,从热带太平洋海表温度和大气海平面气压变化的综合分析角度较详细评估了模式对厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象的模拟能力。结果表明,这些模式基本上能模拟出ENSO现象的一些主要特征,包括热带太平洋海温的空间分布及其时空演变特征、与海平面气压变化的关联、ENSO周期变化及锁相特征等,但不同模式的模拟结果仍然差异较大。(1)从模拟的热带太平洋年平均海温的偏差来看,多模式集合平均值与观测的均方根误差小于1.0℃,但单个模式的误差相对要大一些。误差较小的为1.2—1.3℃,多数模式在1.6℃以下,但也有个别模式的误差超过2.0℃。(2)从经验正交函数分解结果来看,热带太平洋实测月平均海表温度距平和海平面气压距平的年际尺度变化第1模态主要表现为ENSO变化特征,第2模态反映的是海温的长期变化趋势。只有少数几个CMIP5模式能够再现这种特征,多数模式所模拟的海温距平/海平面气压距平时空变化的第1、第2特征向量分布顺序与观测分析正好相反,ENSO变成了第2模态,趋势成了最主要的模态。尽管如此,所有模式都能模拟出南方涛动变化与热带太平洋海温距平时空变化的密切关联,无论是作为第1还是第2特征模态,所有模式模拟的南方涛动与热带太平洋海温距平时空变化都有密切相关。(3)谱分析结果表明,ENSO现象具有2—7年的周期,其中,4年的周期最明显。大多数模式模拟的ENSO周期在此范围内,但有些模式的主要周期偏短,为2年左右。个别模式的ENSO主要周期为11年,已超出2—7年的范围。(4)多数模式模拟的厄尔尼诺及拉尼娜的峰值出现在冬季(11—2月),与观测基本吻合。另有少数模式模拟的峰值出现在9—10月,比观测略提前。只有个别模式模拟的峰值出现在夏季,与观测相差太大。     

东北地区气候变化CMIP5模式预估

利用CMIP5的多模式集合资料,从时间变化和空间分布两方面分析了不同情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)中国东北地区未来100年的气候变化。结果显示:3种排放情景下,21世纪东北地区气温和降水呈显著增长趋势,中期和末期增幅较明显,冬季增幅高于其他季节,RCP8.5情景下气温增暖最为显著,RCP4.5次之,RCP2.6最小,随着年代的推移,气温和降水年较差逐渐减小;空间分布显示:3种排放情景下各个时期的增温分布形式基本一致,由南向北逐渐增大,辽宁南部增温幅度最小,最显著地区位于黑龙江大兴安岭;不同情景下气温变化率的分布形势略有不同,但均呈显著增温趋势;3种排放情景下降水距平百分率均为增加趋势,呈由东向西逐渐增大的经向分布特征;不同情景下的降水变化率分布形势相似,呈南大北小特征,辽宁地区增长最为明显,黑龙江西部地区增长相对较小。     

Change in Extreme Climate Events over China Based on CMIP5

The changes in a selection of extreme climate indices(maximum of daily maximum temperature(TXx),minimum of daily minimum temperature(TNn),annual total precipitation when the daily precipitation exceeds the 95th percentile of wet-day precipitation(very wet days,R95p),and the maximum number of consecutive days with less than 1 mm of precipitation(consecutive dry days,CDD))were projected using multi-model results from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project in the early,middle,and latter parts of the 21st century under different Representative Concentration Pathway(RCP)emissions scenarios.The results suggest that TXx and TNn will increase in the future and,moreover,the increases of TNn under all RCPs are larger than those of TXx.R95p is projected to increase and CDD to decrease significantly.The changes in TXx,TNn,R95p,and CDD in eight sub-regions of China are different in the three periods of the 21st century,and the ranges of change for the four indices under the higher emissions scenario are projected to be larger than those under the lower emissions scenario.The multi-model simulations show remarkable consistency in their projection of the extreme temperature indices,but poor consistency with respect to the extreme precipitation indices.More substantial inconsistency is found in those regions where high and low temperatures are likely to happen for TXx and TNn,respectively.For extreme precipitation events(R95p),greater uncertainty appears in most of the southern regions,while for drought events(CDD)it appears in the basins of Xinjiang.The uncertainty in the future changes of the extreme climate indices increases with the increasing severity of the emissions scenario.     

Future Precipitation Extremes in China under Climate Change and Their Physical Quantification Based on a Regional Climate Model and CMIP5 Model Simulations

The atmospheric water holding capacity will increase with temperature according to Clausius-Clapeyron scaling and affects precipitation.The rates of change in future precipitation extremes are quantified with changes in surface air temperature.Precipitation extremes in China are determined for the 21st century in six simulations using a regional climate model,RegCM4,and 17 global climate models that participated in CMIP5.First,we assess the performance of the CMIP5 models and RCM runs in their simulation of extreme precipitation for the current period(RF:1982-2001).The CMIP5 models and RCM results can capture the spatial variations of precipitation extremes,as well as those based on observations:OBS and XPP.Precipitation extremes over four subregions in China are predicted to increase in the mid-future(MF:2039-58)and far-future(FF:2079-98)relative to those for the RF period based on both the CMIP5 ensemble mean and RCM ensemble mean.The secular trends in the extremes of the CMIP5 models are predicted to increase from 2008 to 2058,and the RCM results show higher interannual variability relative to that of the CMIP5 models.Then,we quantify the increasing rates of change in precipitation extremes in the MF and FF periods in the subregions of China with the changes in surface air temperature.Finally,based on the water vapor equation,changes in precipitation extremes in China for the MF and FF periods are found to correlate positively with changes in the atmospheric vertical wind multiplied by changes in surface specific humidity(significant at the p<0.1 level).     

青藏高原未来气候变化预估:CMIP5模式结果

本文使用国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)中对青藏高原气候模拟较优的气候模式, 在RCP4.5中等偏低辐射强迫情景下对青藏高原未来气候变化进行了预估研究。结果表明, 青藏高原年均地表气温在2006~2100年的线性趋势平均为0.26℃/10a, 增暖幅度与海拔高度大体成正比;相比于1986~2005年参考时段, 2090年代平均升温2.7℃, 21世纪末期增温幅度明显高于早期和中期;在早、中和末期, 年均增温分别为0.8~1.3℃、1.6~2.5℃和2.1~3.1℃;各季节也均为变暖趋势, 其中冬季增温最大。对于年均降水来说, 未来百年将小幅增加, 集合平均趋势为1.15%/10a, 2090年代较参考时段增加10.4%;在早、中和末期的变化范围分别为-1.8%至15.2%、-0.9%至17.8%和1.4%至21.3%;季节降水也呈增加趋势, 夏季增幅明显高于其余三个季节且在21世纪末期较大, 青藏高原未来年均降水增加主要来自于夏季。需要指出的是, 上述预估结果在气候模式间存在着一定的差异, 未来气候变化的不确定性范围较大, 地表气温的可信度相对较高, 而降水的则偏低。     

CMIP5气候模式对东亚夏季平均环流场模拟能力的评估

利用第五次耦合模式比较计划(Phase 5 of Coupled Model Intercomparison Project,CMIP5)提供的30个全球气候模式模拟的1961~2005年的夏季逐月环流场资料及同期NCEP再分析资料,引入泰勒图及各种评估指标,探讨全球气候模式对东亚夏季平均大气环流场的模拟能力,寻求具有较好东亚夏季环流场模拟能力的气候模式。结果表明:1)全球气候模式能够模拟出东亚夏季平均大气环流的基本特征,CMIP5模式的总体模拟能力较第三次耦合模式比较计划(CMIP3)有较大程度的提高,如CMIP5模式对东亚大部分地区夏季海平面气压(Sea Level Pressure,SLP)场的模拟偏差在6 h Pa以内。2)模式对不同层次环流场的模拟能力存在差异,500 h Pa高度场的模拟能力最强,其次为100 h Pa高度场、850 h Pa风场,SLP场最弱;对东亚夏季主要环流系统的模拟对比发现,模式对印度热低压及东伸槽强度指数的模拟能力最好。3)综合CMIP5模式对东亚夏季各层次平均环流场以及主要环流系统的模拟能力,发现模拟较好的5个模式为CESM1-CAM5、MPI-ESM-MR、MPI-ESM-LR、MPI-ESM-P和Can ESM2。4)相对于单一模式,多模式集合平均(MME)模拟能力较强,但较优选的前5个模式集合平均的模拟能力弱。     

中国6个CMIP5模式对全球降水年际-年代际变率模拟的定量评估

本文利用美国全球降水气候中心(GPCC)的降水资料和中国参加国际第五阶段耦合模式比较计划(CMIP5)的6个气候模式[BCC_CSM1.1、BCC_CSM1.1(m)、BNU-ESM、FGOALS-s2、FGOALS-g2和FIO-ESM]的历史模拟试验的降水数据,采用可以表征降水变率相对和绝对量级的方法,定量评估了6个模式对降水年际-年代际变率的模拟能力。研究表明,观测降水的年际变率一般占总方差的65%~80%,年代际变率占总方差的10%~35%。在CMIP5历史试验中,6个模式平均的降水年际分量方差对总方差的贡献(超过70%)较观测偏强,模拟降水年代际分量的方差对总方差的贡献较小(约为10%~20%)。模式总体低估了全球平均总降水、年际降水和年代际降水的变率,但是高估了年际降水对总降水的贡献、低估了年代际降水对总降水的贡献。与观测相比,6个模式对东亚和澳大利亚地区的年代际降水的模拟都比较好,模拟与观测年代际降水方差的比值为1左右。在非洲、南美洲和海洋性大陆,BCC_CSM1.1模式模拟的降水年代际变率最接近观测;在欧亚和北美,BNU-ESM模式模拟的降水年代际变率与观测最接近。在欧亚大陆上,BCC_CSM1.1模式模拟的降水年际分量与年代际分量的方差比最接近观测;在非洲和美洲,FGOALS-s2模式模拟的降水年际分量与年代际分量的方差比最接近观测。本文的研究结果有助于理解中国当前气候模式对降水年际-年代际变率的模拟能力,以及未来改进模式。     

Robustness of Precipitation Projections in China:Comparison between CMIP5 and CMIP3 Models

Three sources of uncertainty in model projections of precipitation change in China for the 21st century were separated and quantified: internal variability,inter-model variability,and scenario uncertainty.Simulations from models involved in the third phase and the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP3 and CMIP5) were compared to identify improvements in the robustness of projections from the latest generation of models.No significant differences were found between CMIP3 and CMIP5 in terms of future precipitation projections over China,with the two datasets both showing future increases.The uncertainty can be attributed firstly to internal variability,and then to both inter-model and internal variability.Quantification analysis revealed that the uncertainty in CMIP5 models has increased by about 10%–60% with respect to CMIP3,despite significant improvements in the latest generation of models.The increase is mainly due to the increase of internal variability in the initial decades,and then mainly due to the increase of inter-model variability thereafter,especially by the end of this century.The change in scenario uncertainty shows no major role,but makes a negative contribution to begin with,and then an increase later.     

CMIP5模式对我国西南地区干湿季降水的模拟和预估

利用降水观测资料, 评估了参加国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的34个全球模式对1986～2005年我国西南地区干湿季降水的模拟能力。结果表明, 34个CMIP5模式中分别有30和25个模式模拟的干季和湿季降水偏多。34个模式对我国西南地区干湿季降水的模拟能力差异较大, 大约半数模式的模拟值与观测值的空间相关系数通过了99%的信度检验, 且标准差之比小于2。利用两个技巧评分标准, 分别挑选出了对干湿季降水模拟最优的9个模式。最优模式集合平均结果要优于34个模式的集合平均, 更要优于大多数单个模式。进一步利用最优的9个模式的集合平均对RCP4.5和RCP8.5两种典型浓度路径下我国西南地区干湿季降水的变化进行了预估。相对于1986～2005年气候平均态, 在21世纪初期(2016～2035年), 我国西南地区干季降水变化表现为川西高原降水增多, 而四川盆地及攀西地区、重庆、贵州和云南的大部分地区降水减少;湿季降水变化表现为川西高原、贵州和广西大部分地区降水增多, 而四川盆地及攀西地区和云南降水减少。在21世纪中期(2046～2065年)和末期(2080～2099年), 西南地区干湿季降水普遍增多。在RCP8.5情景下, 降水的变化幅度要强于RCP4.5情景。