基于高分辨率区域气候模式的三峡库区降水变化模拟与预估

基于三峡库区1961—2005年逐日降水格点数据,评估由BCC_CSM1.1模式驱动的RegCM4区域气候模式、MPI—ESM—LR模式驱动的CCLM区域气候模式对三峡库区年平均降水量、极端降水的模拟能力,筛选出与观测更为接近的区域气候模式模拟数据,预估在RCP4.5温室气体排放情景下未来2016—2050年三峡库区降水变化特征。结果表明:RegCM4和CCLM模式能够模拟出三峡库区降水量和暴雨日数的季节、年际变化特征和空间分布形态,但在库区东南部模拟的数值均偏少,而对暴雨强度不具备模拟能力。总体而言,CCLM模式对三峡库区降水的模拟效果好于RegCM4。在RCP4.5情景下,2016—2050年三峡库区年降水量未表现出明显变化趋势,而年暴雨日数将显著增加,平均较当代(1986—2005年)增加1.2 d。     

PRECIS模式对宁夏气候模拟能力的初步验证

本文获得了受权使用英国Hadley气候中心的区域气候模式系统PRECIS已模拟好的中国境内的数据,取其宁夏区域内的模拟值与同期实际观测资料进行对比,分析验证PRECIS模式对宁夏区域气候的模拟能力.结果表明:PRECIS能够模拟宁夏年平均和夏季平均气温的空间分布特征;与观测值相比,模拟的最高气温平均偏差仅为0.5℃; PRECIS能够模拟出15a月平均气温逐渐升高的趋势以及逐日平均、最高和最低气温发生频率的分布特征.PRECIS能够模拟出宁夏年平均和夏季降水基本的空间差异和季节分布特征,但对月平均降水的模拟值整体偏高.     

华北地区夏季降水模拟研究:区域气候模式性能评估

利用高分辨率区域气候模式Reg CM3对华北地区1991—2002年夏季气候进行了数值模拟,对照中国台站的实测资料,对模拟的华北地区夏季降水、温度进行了较为全面的比较,以检验模式的模拟性能。对平均场的模拟结果检验认为,该区域气候模式对华北地区夏季降水的空间分布模拟存在一定的误差,河套地区及黄河以南地区降水量接近实况,沿着太行山脉及东部沿海地区降水量明显偏多。模式对温度的模拟误差较小,较好地再现了气温的空间分布特征,但山西及以北地区模拟的温度略偏低。模式能够较好地模拟出华北地区夏季降水和气温的年际变化,成功再现了该区域降水和气温的异常变化。模式能够成功模拟出该区域降水和气温日变化特征,特别是对于逐年夏季的降水日变化过程的峰值和谷值均有成功表现,对于典型年份华北地区较强降水过程中降水发生的时间、落区、强度等也有再现能力,不足的是模拟的降水量比观测偏大。对于模式误差是否与地形或模式积云对流参数化方案等有关,需要进一步探讨。     

RegCM3对山东夏季气候高分辨率模拟

利用区域气候模式RegCM3及NCEP/DOE再分析资料,对山东地区1985-2000年夏季区域气候变化进行了高分辨率(20 km)的数值模拟试验.通过对模拟结果和山东地区较密集的观测资料的比较分析,检验了模式在该地区的模拟能力.结果表明:(1)区域气候模式RegCM3能够合理地模拟出山东区域中高层的主要环流特征;(2)数值模拟能够合理再现山东地区16 a夏季平均降水南高北低和地面气温西高东低的主要分布特征.同时也能够合理地模拟出1990和1998年山东地区夏季强降水的主要特征,以及1992和1999年的干旱;(3) 模式结果较好地反映了1985-2000年16 a夏季山东地区降水和地面气温变率的主要特征.     

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。     

RegCM3模式对青藏高原温度和降水的模拟及检验

为了检验RegCM3区域气候模式对青藏高原地区的模拟能力,利用NCEP再分析资料和观测站点资料,采用三种不同的对流参数化方案,对青藏高原地区2006年夏季进行了模拟分析,并重点对温度和降水进行了细致的检验。结果表明：模式能较好地再现青藏高原地区大尺度的环流特征,具有对青藏高原地区的温度和降水分布特征的模拟能力;对于量值的模拟,三种对流参数化方案均模拟出了与实况温度一致的变化趋势,但均存在5~6 ℃的冷偏差;Grell方案模拟的降水量均大于实况,Kuo-Anthes方案对于高原地区的降水量的模拟较为接近于实况,但模式对降水量的模拟能力仍有待进一步提高。     

WRF模式对宝鸡地区2013年夏季温度和降水预报的评估检验

利用宝鸡地区155个县区级或乡镇级自动站的观测资料与WRF模式的输出产品,检验WRF模式对2013年夏季最高、最低气温和降水预报的效果。结果表明:WRF模式预报的最高、最低气温的空间分布形态与实况较为一致,对于阴天和降水情况下的气温预报具有较高的准确性,最高、最低温度的预报值较实况整体偏低。WRF模式对宝鸡地区东部晴雨预报准确率较高,达到65%以上;凤县、太白最差,仅为40%左右。WRF模式预报的夏季日平均降水量与实况值在量级上较为一致,但空间分布误差较大。模式3个时次预报的逐日降水量能够较为准确地描述夏季各次降水的发生—发展—减弱过程。通过对模式预报的降水量进行分级检验发现,模式对降水的预报能力随着降水量级的增大而减小,空报多于漏报;WRF模式的暴雨预报值得参考。     

中国夏季不同强度降水模拟对不同积云对流参数化方案的敏感性研究

利用PσRCM9区域气候模式, 分析了中国夏季不同强度降水模拟对不同积云对流参数化方案的敏感性。结果表明, 采用四种积云对流参数化方案, 模式能够模拟出小雨、 大雨和暴雨的雨量百分比和雨日百分比空间分布的一致性特征, 但不能模拟出中雨雨量百分比和雨日百分比空间分布的相似性, 这是由于模式不能模拟中雨雨量百分比的空间分布形式所致。还发现模拟的我国夏季降水以小雨和中雨为主, 四种积云对流参数化方案均低估了中国夏季大雨和暴雨对总降水的贡献, 尤其是在我国西部、 东北和华北地区更明显。不同积云对流参数化方案下模拟的极端强降水阈值的空间分布形式基本与观测一致, 但强度与观测存在较大差异。相比较而言, Grell方案较Kuo、 Anthes-Kuo和Betts-Mille积云对流参数化方案更适合中国东南部地区夏季极端强降水的模拟。     

RegCM4.0不同对流参数化方案对山东省气温和降水的模拟

利用NCAR/NNRP2的每日4次再分析资料、NOAA的周平均OI_WK再分析资料和山东省122个观测站逐日气温和降水资料,使用RegCM4.0区域气候模式,选取MIT-Emanuel、Grell和Kuo 3种对流参数化方案,对山东省1990—2009年气温和降水进行了数值模拟。结果表明:3种对流参数化方案均能模拟出山东省平均气温和降水量的年际变化,且对气温的模拟效果总体好于降水。模拟的年平均气温偏低,其中Grell试验模拟结果最低,而Ema和Kuo试验模拟的年平均气温在内陆地区存在冷偏差(约-1℃),在沿海地区存在暖偏差(约+1.5℃)。模拟的年降水量偏少,其中Kuo试验模拟值最少。该模式对降水的模拟效果冬季最好,夏季最差。其中,夏季降水量的模拟值Ema试验较观测值偏多13.2%,Grell试验较观测值偏少17.8%。Grell和Kuo试验,对夏季和秋季降水量的模拟值与观测值的相关系数最高。     

基于GRAPES数值预报模式对贵州暴雨过程的模式运用研究

利用我国新一代数值预报模式GRAPES对2004年夏季贵州3次暴雨过程进行了模拟试验，模拟结果表明，GRAPES模式对贵州夏季降水过程的模拟结果有差别，对降水过程和中尺度系统模拟较好，能模拟出降水的落区和大小分布，但对局地强降水的模拟能力较差，降水大小的模拟存在偏差，模拟的降水较实况降水偏小。     

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。     

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.       

自组织映射神经网络(SOM)降尺度方法对江淮流域逐日降水量的模拟评估

利用1961~2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6~8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(Brier Score)均近似为0,显著性评分(Significance Score)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%~60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。     

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。     

北京市"7·21"特大暴雨不同预报产品可预报性对比

利用ECMWF、NCEP全球预报产品和BJ-RUC区域预报产品,对比了不同模式对北京市"7·21"特大暴雨暖区降水、锋面降水的预报效果,同时利用WRF高分辨率中尺度模式同化常规观测资料和雷达资料,对此次过程进行数值模拟试验。结果表明:NCEP和ECMWF的全球集合预报产品都能预报出北京市"7·21"特大暴雨过程,但在暖区降水阶段和锋面降水阶段存在6 h左右的时间滞后,且降水量偏小;BJ-RUC区域模式预报出了整个强降水过程,且较好地预报了暖区降水,优于NCEP和ECMWF预报,但锋面降水较之实况锋面阶段降水偏南,预报的降水量小于实况。对于此次特大暴雨过程的模拟,暖区降水和锋面降水的预报要优于业务预报,且暖区降水接近实况降水,但整个锋面降水过程存在3 h的时间滞后。     

基于多状态Markov链模式的极端降水模拟试验

文中建立了基于多状态一阶Markov链的逐日降水量随机模式式结合广义帕雷托分布(GPD)产生夏季逐日极端降水量的模拟资料,结果所显示的各种气候特征表明,绝大多数站点(尤其是中国东部多雨地区)都达到较高的精度.分析表明,该模式对中国东部极端降水特征的模拟能力在某些方面优于两状态一阶Markov链模式.对东部6个代表站模拟试验结果表明,月降水均方差、日降水极大值、月半均降水日数、日降水均方差、日平均降水量等指标与实况比较,均证明该模式对逐日降水量的模拟效果较好,基本模拟出降水量的各种特征.对中同东部78个代表站采用的两种模式模拟结果对比发现,除日平均降水量以外,月半均降水日数、日降水平均极大值都与实际观测结果较为一致,总体上优于两状态模式,说明用该模式在全国范围内模拟逐日降水特征尤其是极端降水特征有较高的町行性.例如,由其中6个代表站模拟资料所拟合的极端降水GPD模式具有较高的拟合优度.无论从门限值或重现期值来看都可发现模拟与实测结果有较好的相似性,且两者门限值的误差越小,重现期极值的差距也越小.证明Markov链模式对极端降水的模拟有广泛的适用性.     

区域气候模式对我国中、东部夏季气候的数值模拟

利用高分辨率的区域气候模式RegCM3(ICTP,2004年)对1994、1997、1998年我国夏季(6～8月)气候进行了数值模拟试验,并对比分析了不同积云对流方案对降水场模拟结果的影响。结果表明:该模式能够较真实地描述出我国夏季温度场的主要高、低温中心及月际变化,但模拟的气温场偏低;选择不同的积云对流方案对降水的模拟结果影响很大,采用Grell积云对流方案模拟出的我国夏季降水场最接近观测场,较好地模拟出我国东部地区夏季主要雨带的大致位置及变化,但雨带的位置偏南、中心降水量值偏大;500 hPa位势高度场的模拟结果和实际观测场较为一致,但西风带的位置偏南,相应地副热带高压588位势什米线位置较观测场向东南偏移。     

区域气候模式REMO对东亚季风季节变化的模拟研究

将欧洲区域气候模式REMO首次应用于东亚区域,利用该模式对1980年和1990年东亚季风季节变化进行了模拟研究,并将模拟结果与NCEP再分析资料进行比较,以检验该模式对东亚季风的模拟能力.研究表明,区域气候模式REMO能够较好地模拟出东亚地区高、低空的大气环流特征,模拟的高度场、流场和温度场与NCEP再分析资料场都比较一致.模拟结果显示了东亚季风的月变化和季节转换特征.模拟的降水场与GPCC降水资料的对比结果表明,REMO能较为成功地模拟出东亚地区降水的空间分布,并能较好地反映降水的季节变化及主要降水趋势,夏季降水模拟偏大,整个区域平均的降水量偏差约为18%左右.     

2019—2020年1—3月降水和气温的多源数据融合产品检验评估及对比分析

对2020年1-3月CLDAS多源降水融合实况、多源气温融合实况采用平均绝对误差分析、均方根误差分析及相关系数分析等方法进行检验评估,并与2019年同时段多源降水融合实况、多源气温融合实况进行对比分析.结果表明:2月降水多源融合实况较观测实况偏多;3月多源气温融合实况最接近观测实况;西部地区的日最低气温多源融合实况较为接近观测实况.     

谱逼近方法在东亚夏季降水区域模式模拟中的适用性研究:区域大小和位置的影响

利用区域气候模式 MM5V3 对1991、1998和2003年的东亚夏季降水进行了模拟.首先通过6个嵌套区域大小、位置的敏感性试验,研究了区域气候模式在东亚地区的模拟对嵌套区域的敏感性.在此基础上研究了谱逼近方案对降低此敏感性的作用.结果表明:(1)区域气候模式MM5V3能够基本模拟出东亚夏季极端降水的分布特征和强度变...