土地利用变化对我国区域气候影响的数值试验

使用RegCM2区域气候模式单向嵌套澳大利亚CSIRO R21L9全球海-气耦合模式,通过将中国区域植被覆盖由理想状况改变为实际状况的数值试验对比分析,探讨了当代中国土地利用变化对中国区域气候的影响,并对结果进行了统计显著性检验。研究表明,土地利用的变化,会导致我国西北等地区年平均降水减少,导致年平均气温在内陆部分地区升高和在沿海个别地区降低,引起许多地方夏季日平均最高气温升高,而冬季日平均最低气温则在我国东部部分地区降低的同时在西北地区升高,土壤湿度的变化表现为大范围的降低。研究同时表明,相同的土地变化在不同的地理环境下引起的气候要素变化有一定的不一致性。     

中国周边海域海面温度日变化对区域气候的影响

利用区域气候模式,分别以逐时海面温度(sea surface temperature, SST)数据及逐日SST数据作为模式的海表温度进行强迫,开展了1991～2010年共计20年的数值模拟,探讨SST日变化对中国区域气候变化的影响。对比结果表明,两组试验均能合理地再现中国区域气候的主要气候态特征。同时发现,两组试验模拟的气候特征在我国沿海区域以及近海洋面上存在明显差异:考虑SST日变化之后,2 m气温和感热通量差异呈现夏季(冬季)升高(降低)为主的趋势;潜热通量则与之相反;低层风场差异在夏季以海洋吹向大陆的东南风为主,冬季则以陆面吹向海洋的西北风差异为主;另外,水汽输送差异呈气旋式(反气旋式)时,降水出现正差异(负差异)。SST日变化对上述气候因子的影响在夏季更为显著。     

青藏高原植被变化对区域气候影响研究进展

陆地生态系统与气候变化之间存在这密不可分的相互作用过程。青藏高原地区是全球气候变化的敏感区,全球变暖对高原陆地生态系统演变的影响非常明显,这必将导致高原生态系统变化。生态系统的变化又将会引起局地、区域气候的响应,导致局地、区域、甚至全球的气候变化。因此研究青藏高原地区植被演变及其与气候变化的关系是一个有着重要学术价值和实际意义的课题。本文在对青藏高原植被与气候关系研究回顾的基础上,介绍了近年来关于青藏高原植被变化对区域气候影响取得的新的进展,提出了一些可能的物理过程,同时指出了研究中存在问题及今后的工作重点。     

径流对区域气候变化的响应研究

利用汾河流域静乐站1970-2004年的气温、降水及径流资料,建立多元非线性回归模型,分析径流变化对区域气候变化的响应,结果表明,径流对降水的响应比气温敏感,且径流变化是气候因子和流域下垫面条件共同作用的结果.     

北半球冬季大气环流遥相关型特征与我国区域气候

计算了1951／1952～2002／2003年北半球冬季大气环流遥相关型的强度指数，研究了它们的长期变化和近期特征，指出近10年来WA型的负趋势，PNA型的正趋势还在持续并有所加强。它们的强度突变分别发生于20世纪80年代初(WA型1984年由强转弱)及70年代中(PNA型1976年由弱转强)。还指出，近10年来，亚洲(亚欧)地区的纬向环流强度继续在加强，经向环流强度继续在减弱，大气环流及遥相关型强度的这种变化是中国冬季气候变化的一个重要原因。     

植被变化对中国区域气候影响的数值模拟研究

用高分辨率区域气候模式(RegCM-NCC)模拟了中国区域植被发生改变后引起的局地或区域气候变化。结果表明:大范围区域植被变化对区域降水、温度的影响非常显著,内蒙古地区土地荒漠化可导致中国北方大部分地区降水减少,尤其加剧了华北、西北地区的干旱,西北地区绿化有利于黄河流域降水增加,而长江流域和江南地区降水却有不同程度的减少,因此可在一定程度上减少这里的洪涝灾害;气温的变化比降水更显著,植被退化使当地气温明显升高,使中、低层大气变得干燥,近地层风速加大,而植树造林却使当地及周围地区冬偏暖、夏偏凉,大气变得湿润,近地层风速减小,有利于在一定程度上减少沙尘暴的发生。另外,植被变化对东亚冬、夏季风强度也有一定程度的影响,从而影响到中国东部地区降水的分布和冬季低温、冷害事件发生的强度。     

植被变化对中国区域气候的影响Ⅰ:初步模拟结果

利用区域气候模式（RegCM2）对中国植被变化的气候影响进行了模拟研究,结果表明:江淮流域洪涝灾害增多及华北干旱的加剧可能是北方草原沙漠化与南方长绿阔叶林退化共同影响的结果,而且南方植被退化对其的影响似乎更严重。严重的植被退化会导致降水与植被退化之间的正反馈,易使退化区不断向外扩展且退化难以恢复。而程度较轻的植被退化,退化与降水减少之间是一种负反馈,当人为压力减弱后,退化较易恢复,但由于地表径流的增加,易导致洪涝灾害的发生。植被退化使气候变得更加恶劣,而北方草原植被增加使气候变得温和。但植树区外围的降水减少,易使新栽树林由外向内退化,说明目前的北方草原区气候似乎不支持在该地区出现大面积的森林。     

中国近代土地利用变化对区域气候影响的数值模拟

利用国家气候中心改进的高分辨率区域气候模式(RegCM-NCC)模拟研究了中国近代历史时期土地利用/覆盖变化对中国区域气候的影响,模拟结果显示,1700年以来,以森林砍伐、草地退化及相应耕地面积扩大为主的土地利用变化可能对中国区域降水、温度产生了显著影响。1700—1900年期间,由于土地利用的变化使华北、西南等地区降水呈减少趋势,其他区域变化不明显,但近50年来却使长江中下游地区、西北、东北部分地区降水有所增加。1700—1800年间的土地利用变化使得除东北及长江流域地区外的大部分地区温度呈下降趋势,1900年以后有所升高,特别是近50年来中国大部分区域平均气温升高,与这一时期由于大气中温室气体排放浓度增加造成的温度升高相一致。另外,土地利用变化不仅使大气温度、湿度发生变化,还可引起基本流场的变化,使东亚冬、夏季风气流有所增强,这主要是由于植被变化改变了地面温度,使海、陆温差进一步增大的结果。因此,土地利用变化对区域尺度气候变化的影响是不容忽视的。     

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.     

西北植被覆盖对我国区域气候变化影响的数值模拟

使用美国ＮＣＡＲ区域气候模式ＲｅｇＣＭ２研究了西北植被覆盖面积变化对我国区域气候变化的影响。共设计了三组试验,即西北植被面积扩大试验,控制试验和植被面积缩小试验。     

大气棕色云项目科学组会议简介

2005年4月4-6日在上海同济大学召开了大气棕色云(Atmospheric Brown Cloud,简称: ABC)项目科学组会议(Science Team Meeting of the Project Atmospheric Brown Clouds)。会议由ABC科学委员会主持召开,科学委员会中方负责人是中国科学院大气物理研究所石广玉研究员和北京大学张远航教授。与会代表分别来自中国、美国、日本、韩国、越南、印度、意大利、马尔代夫、尼泊尔、瑞典、泰国等大约40余位科学家,其中还有诺贝尔奖获得者Paul J.Crutzen。会议由联合国环境规划署(UNEP)资助。     

空气污染与气候变化

近50年来,全球气候变化主要由大气温室气体浓度的日益增加引起,而空气污染主要由悬浮于空气中的大气气溶胶粒子造成,它们都主要由矿物燃料的燃烧排放形成.近年的研究表明,大气气溶胶粒子也具有气候效应:一是通过散射和吸收太阳光,减少到达地面的太阳辐射而具有降冷作用,可抵消一部分由温室气体造成的变暖作用;二是可以作为云中凝结核改变云微物理过程和降水性质,改变大气的水循环.大气气溶胶对于经济社会的许多方面,如农业、水资源、人体健康、城市化等也表现出重要的影响.由于空气污染和气候变化在很大程度上有共同的原因,即主要都是由矿物燃料燃烧的排放造成,因而减轻和控制空气污染与减少温室气体排放保护气候在行动上应是一致的.为了从经济上得到最大的节约和获得双赢的效果,应该采取协同应对空气污染和气候变化的减排战略,即应该采取统一的而不是分离的科学研究和应对战略.     

气候现象及其与未来区域气候变化的联系

<正>与IPCC以前的评估报告相比,第五次评估报告(AR5)增加了单独一章,即第十四章~([1]),比较系统地评估了关于气候现象及其与未来区域气候变化关系方面取得的最新研究进展。这是AR5的亮点之一。区域气候是很多复杂的大气过程共同影响的结果。在全球变暖的背景下,这些过程对大尺度强迫的响应有明显的区域特征,所以区域气候变化存在显著差异。与CMIP3模式比,CMIP5模式对大尺度     

对IPCC第五次评估报告气溶胶-云对气候变化影响与响应结论的解读

<正>在气候变化的驱动因子中,气溶胶和云对气候变化的影响程度仍然是不确定性最大的部分。政府间气候变化专门委员会(IPCC)第一工作组(WG1)第五次评估报告(AR5)总结了有关云和气溶胶对气候变化影响的研究,从观测、理论以及模式角度评估了其对气候变化的影响与响应~([1]),得出以下主要结论。     

Regional Climate Change and Uncertainty Analysis based on Four Regional Climate Model Simulations over China

Four sets of climate change simulations at grid spacing of 50 km were conducted over East Asia with two regional climate models driven at the lateral boundaries by two global models for the period 1981–2050. The focus of the study was on the ensemble projection of climate change in the mid-21 st century(2031–50) over China. Validation of each simulation and the ensemble average showed good performances of the models overall, as well as advantages of the ensemble in reproducing present day(1981–2000) December–February(DJF), June–August(JJA), and annual(ANN) mean temperature and precipitation. Significant warming was projected for the mid-21 st century, with larger values of temperature increase found in the northern part of China and in the cold seasons. The ensemble average changes of precipitation in DJF, JJA, and ANN were determined, and the uncertainties of the projected changes analyzed based on the consistencies of the simulations. It was concluded that the largest uncertainties in precipitation projection are in eastern China during the summer season(monsoon precipitation).     

A Climate Version of the Regional Atmospheric Modeling System

Summary The Regional Atmospheric Modeling System (RAMS) has been widely used to simulate relatively short-term atmospheric processes. To perform full-year to multi-year model integrations, a climate version of RAMS (ClimRAMS) has been developed, and is used to simulate diurnal, seasonal, and annual cycles of atmospheric and hydrologic variables and interactions within the central United States during 1989. The model simulation uses a 200-km grid covering the conterminous United States, and a nested, 50-km grid covering the Great Plains and Rocky Mountain states of Kansas, Nebraska, South Dakota, Wyoming, and Colorado. The model’s lateral boundary conditions are forced by six-hourly NCEP reanalysis products. ClimRAMS includes simplified precipitation and radiation sub-models, and representations that describe the seasonal evolution of vegetation-related parameters. In addition, ClimRAMS can use all of the general RAMS capabilities, like its more complex radiation sub-models, and explicit cloud and precipitation microphysics schemes. Thus, together with its nonhydrostatic and fully-interactive telescoping-grid capabilities, ClimRAMS can be applied to a wide variety of problems. Because of non-linear interactions between the land surface and atmosphere, simulating the observed climate requires simulating the observed diurnal, synoptic, and seasonal cycles. While previous regional climate modeling studies have demonstrated their ability to simulate the seasonal cycles through comparison with observed monthly-mean temperature and precipitation data sets, this study demonstrates that a regional climate model can also capture observed diurnal and synoptic variability. Observed values of daily precipitation and maximum and minimum screen-height air temperature are used to demonstrate this ability. Received September 27, 1999 Revised December 11, 1999     

全球及中国区域气候变化预估研究主要进展简述

自IPCC评估报告发表以来,气候模式对未来气候变化的预估成为人们重视的问题。因此,本文回顾了IPCC前4次报告对全球未来气候变化预估的主要结论,并对全球及区域气候模式对中国地区的模拟和预估结果进行了分类总结,得出区域气候模式由于分辨率更高、对特殊地形的模拟能力更强,因此比全球气候模式的模拟和预估结果更准确;同时讨论了目前存在的问题及今后研究的方向。     

青藏高原区域气候变化及其差异性研究

利用1961—2007年青藏高原66个气象台站气温和降水量资料,通过典型气候分区,系统研究了近47年来青藏高原气温、降水量等气候因子时空演变规律,揭示了青藏高原不同区域气候变化的差异性。研究表明:近47年来,青藏高原的气候呈现出显著增暖趋势,年平均气温以0.37℃/10a的速率上升,气候变暖在夜间要较日间明显。冬季较其他季节明显,2月气温由冷向暖的转变最为显著,8月最不显著,且在某些区域有变冷迹象;高原边缘地区气候变暖要明显于高原腹地,青海北部区特别是柴达木盆地是青藏高原气候变化的敏感区。降水量总体表现出增多态势,气候倾向率达9.1mm/10a,但区域性差异较为明显,藏东南川西区是青藏高原降水量增多最显著的地区;12月至次年5月即冬春季整个青藏高原降水量随着气候变暖而增多,7月和9月黄河上游区1987年后干旱化趋势明显。     

Response of Atmospheric Energy to Historical Climate Change in CMIP5

Three forms of atmospheric energy, i.e., internal, potential, and latent, are analyzed based on the historical simulations of 32 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5) models and two reanalysis datasets(NCEP/NCAR and ERA-40). The spatial pattern of climatological mean atmospheric energy is well reproduced by all CMIP5 models. The variation of globally averaged atmospheric energy is similar to that of surface air temperature(SAT) for most models. The atmospheric energy from both simulation and reanalysis decreases following the volcanic eruption in low-latitude zones. Generally, the climatological mean of simulated atmospheric energy from most models is close to that obtained from NCEP/NCAR, while the simulated atmospheric energy trend is close to that obtained from ERA-40. Under a certain variation of SAT, the simulated global latent energy has the largest increase ratio, and the increase ratio of potential energy is the smallest.