不同水平分辨率BCC_CSM模式对中亚夏季降水模拟能力评估北大核心CSCD

地处干旱和半干旱气候区的中亚地区脆弱的生态环境对气候变化非常敏感,提高气候模式在中亚地区的模拟能力为应对未来气候变化制订科学的措施非常必要。利用两种分辨率的北京气候中心BCC_CSM模式(低分辨率BCC_CSM1.1模式和高分辨率BCC_CSM1.1m模式)提供的1948-2012年间CMIP5历史模拟试验结果系统评估了不同水平分辨率BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水的模拟性能,并进一步揭示了水平分辨率对模式性能的影响,同时探讨了可能原因。结果表明:提高模式水平分辨率能够较明显地改善BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水年际变率和长期变化趋势的模拟能力,但对整个中亚地区以及中亚西部地区夏季降水气候平均态的改善并不明显。相对于BCC_CSM1.1模式,BCC_CSM1.1 m模式对中亚东部地区夏季降水气候平均态、年际变率以及长期变化趋势的改善比西部地区更加显著。BCC_CSM1.1 m模式改善了对中亚地区夏季大尺度和对流性降水的长期变化趋势以及大尺度降水的气候平均态和年际变率的模拟能力,但对对流性降水气候平均态以及年际变率的模拟效果变得更差。总的说来,BCC_CSM1.1 m模式对中亚夏季总降水模拟性能的提高主要归功于对大尺度降水模拟的明显改善。机制分析表明提高模式水平分辨率能够改善BCC_CSM气候模式对200 h Pa西风环流以及850 h Pa环流场的模拟进而提高对中亚夏季降水的模拟性能。     

北非副热带高压与中亚夏季降水的关系

基于1979—2019年欧洲中期数值预报中心（ECMWF）的ERA-Interim逐月再分析数据和英国东安格利亚大学气候研究中心（CRU）的陆面逐月降水数据,分析夏季北非副热带高压（北非副高）与中亚夏季降水的关系。结果表明：北非副高的脊线指数和东伸脊点指数变化与中亚夏季降水联系紧密。在2个指数的单独变化和协同变化下,中亚夏季降水和大尺度环流异常分布存在很大不同。副高脊线主要导致中亚夏季降水南北反相变化,副高东伸脊点位置对中亚中南部降水存在重要影响。当副高位置偏东偏北时,里海和咸海上空受异常气旋控制,哈萨克斯坦大部分地区降水偏多,新疆受蒙古异常反气旋控制,降水偏少;当副高位置偏西偏南时,中亚地区主要受异常反气旋控制,其东北部存在异常气旋切变,对应中亚东北部降水偏多,其余区域降水偏少;当副高位置偏西偏北时,中亚上空受异常反气旋控制,大部分地区降水偏少;当副高位置东偏南时,中亚上空受异常气旋控制,热带印度洋水汽通过两步输送的方式,进入中亚上空,形成有利的动力和水汽条件,导致中亚大部分地区夏季降水偏多。     

新疆夏季降水时空分布的适用性评估

新疆气象站点稀疏且分布不均,高精度时空气象数据缺乏。基于数据同化的再分析资料,可成为解决这一问题的有效途径。利用美国国家环境预报中心再分析数据(CFSR)、欧洲中期数值预报中心再分析数据(ERA-Interim)和美国国家航空航天局再分析数据(MERRA)中的降水数据,分别与1979-2007年新疆气象观测数据和日本气象厅高分辨率亚洲陆地降水数据(APHRO)进行数理统计分析,评估了这3套再分析数据在新疆的适用性。3套再分析数据可有效表征新疆大部分地区年内降水的时空分布特征,夏季降水偏差小于100%;但未能捕捉到夏季降水的长期趋势。夏季降水的偏差与高程具有显著的相关性,这可为订正3套再分析数据、提高降水数据的精度提供技术支撑。     

CMIP5模式对中国西北干旱区模拟能力评价

气候模式是研究气候系统和气候变化的重要工具,气候模式结果是进行气候预测和气候变化风险评估的重要依据。基于中国西北干旱区78个气象站点1960-2005年的观测数据,对最新公布的CMIP5的39个模式在中国西北干旱区1960-2005年平均气温、降水的模拟能力进行评估。结果表明:多个模式模拟年平均气温与观测值的相关系数达到0.39,夏、秋季节的相关系数好于春、冬季,年平均气温模拟大多偏低2℃以上,其中MIROC4h、CCSM4和CMCC-CM对年平均气温的模拟绝对误差较小。模拟的年、季降水量与观测值的相关系数很差,均不到0.1。年降水量模拟普遍偏高100 mm以上,其中CMCC-CM、CNRM-CM5和MRI-CGCM3对年降水量模拟绝对误差较小。年际变化趋势上,模拟的平均气温升高趋势和降水量增加趋势均比观测趋势要低,模拟的冬季平均气温升高趋势偏低最明显,达-0.21℃/10 a,模拟夏季的降水量增加趋势偏低最明显,相对误差达-99%。CMIP5模式对中国西北干旱区的模拟效果整体上偏差较大,未来无论从物理过程还是模式算法都需要进一步研究和改进。     

中亚5月土壤湿度异常对6月降水的影响

利用1980—2019年欧洲中期天气预报中心提供的ERA5月平均再分析数据和全球降水气候中心（GPCC）提供的逐月降水数据,分析中亚前期5月土壤湿度异常对后期6月局地降水变化的影响。结果表明：（1）中亚春季逐月土壤湿度总体表现为北部和中部高、西南和东南低的空间分布特征;3—4月土壤湿度年际变化的大值区主要位于中亚西南部;中亚北部土壤湿度在3月呈显著增加趋势,4—5月显著减少;中亚西南部3月土壤湿度显著减少。（2）中亚中部地区5月土壤湿度异常与当地6月的降水变化呈显著正相关,通过95%信度检验。5月土壤湿度正异常可以持续到6月,导致6月局地蒸发量增加,大气可降水量增多;同时地表向上潜热通量增加、感热通量减少、波恩比减小,进而导致大气边界层降低、低层大气湿熵增加、对流不稳定能量增大,有利于降水天气的发生。（3）前冬Ni?o3.4指数与中亚中部地区次年5月土壤湿度和6月降水异常都呈显著正相关,5月土壤湿度是厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）影响次年6月中亚中部地区降水异常的重要媒介,但土壤湿度可独立于ENSO影响6月降水。     

中国西北地区东部夏季不同等级降水时间演变特征

根据中国西北地区东部59个气象台站1965-2014年的逐日降水资料,将降水划分为小雨、中雨和大雨3个等级,分析和比较了该地区夏季不同等级降水降水量、降水日数和降水强度的时间演变特征,并对各等级降水对总降水贡献的时间变化进行了讨论。结果表明：（1）西北地区东部降水量和降水日集中在夏季。降水等级越高,降水量和降水日的集中程度越高,夏季大雨量（日）达到了全年大雨量（日）的72.15%（69.19%）;（2）西北地区东部各等级降水量、降水日主要在1996年存在一个由多转少的突变,均存在较明显的2~3 a的短周期;（3）西北地区东部夏季降水总量与中雨等级以上降水量具有相似的年际和年代际变化,相关系数高达0.8,主要受中雨和大雨量的影响,仅在东南部和甘肃中部趋于增加,在甘肃南部和内蒙古中部趋于减少。总降水日则与小雨日变化一致,主要呈减少趋势,总降水强度的增强则主要源自大雨强度的增大。     

地形对天山夏季降水影响的模拟

地形对局地云和降水的形成、发展过程起着重要作用。由于天山山脉对偏西、偏北气流的阻挡抬升作用,天山西部（喇叭口地形）和北坡中天山（东西走向）一带成为新疆云和降水最集中的地区。以新疆天山山区2013年8月24-26日一次典型强降水过程为例,利用WRFv3.5.1中尺度模式,通过改变初始场中的天山地形高度进行敏感试验,进而揭示天山地形对夏季山区及邻近区域降水的基本影响机制。控制试验较好地模拟出此次降水的空间分布、中心位置及起止时间、降水极大值高度等特征,与观测结果非常吻合。控制试验与敏感试验对比结果表明,天山地形对降水带分布影响不大,但对强降水中心的范围和量级影响显著。降水量与地形高度和抬升凝结高度的相对大小表现出较好的相关性,地形的阻挡抬升作用导致盛行气流产生较强的垂直上升运动,当达到甚至超过抬升凝结高度时,不稳定能量才得以充分释放,进而引起水凝物含量大大增加。地形对主要冰相水凝物雪晶和冰晶的高度分布影响不大,但对二者的中心值和维持时间影响显著。     

水平分辨率对DEM流域特征提取的影响

选取石质山地与黄土丘陵过渡区宛川河流域作为研究区,利用1∶5万、水平分辨率10~100 m栅格DEM提取流域特征参数进行分析。结果表明:DEM水平分辨率对数字河网的提取精度有影响,提取的流域面积差别很小,河流长度、河道总长、河道坡度以及河网密度有偏差,流域平均坡度变化明显,长度和坡度特征参数的变化导致流域汇流时间及滞时不一致。     

热带气旋北上对吉林省夏季降水影响研究

利用1951-2000年NCEP/NCAR位势高度场再分析资料和吉林省降水量等资料,对直接和间接影响吉林省的106个热带气旋的基本气候特征进行了统计分析.结果表明,由热带气旋北上产生的降水量占吉林省夏季(6-9月)降水量的10%;热带气旋影响的时间多集中在7月中旬至8月下旬;吉林省东南部和中部是因热带气旋北上而产生较多降水量的区域.通过对影响吉林省的热带气旋进行跟踪分析,确定了热带气旋中心进入350N,125°E位置时即开始间接影响吉林省的夏季降水.20世纪70年代后,影响吉林省的热带气旋个数有逐渐减少的趋势.     

山西夏季不同等级降水时空演变特征及其影响要素研究

基于1961—2018年降水观测资料,应用经验正交函数分解（EOF）、大气诊断等方法对山西夏季不同等级降水时空演变特征及其影响要素进行分析。结果表明：① 山西夏季降水量主要由大雨贡献（51.9%）,但在降水频次上以小雨为主。山西大雨与小雨事件存在显著差异。小雨多年平均雨量由南至北递增,而大雨却由南至北递减。此外,EOF表明全区一致型均是不同等级降水中的主空间模态,但在小雨和大雨中高载荷区存在明显差异。② ENSO在影响山西降水特别是大雨中占据主导,而NAO在小雨中作用更为突出。对大气环流异常结构的诊断分析表明,冷（暖）ENSO位相时,源于热带西太平洋并经由南海北上的季风水汽输送增强（减弱）,同时在ENSO和中高纬度大气活动联动调控下,在东亚地区建立的异常反气旋（气旋）可通过其西支南（北）风气流引导（抑制）季风水汽向山西进一步纵深推进,两者共同调配使得山西大雨事件增多（减少）;NAO主要通过一条沿西欧?东欧?乌拉尔山?蒙古高原的高纬度路径对降水施加影响,NAO正（负）位相时,在蒙古高原甚至山西建立的深厚异常（反）气旋通过其南支西（东）风一方面阻挡低纬度季风水汽进入山西,另一方面增强（减弱）山西有限的内陆水汽供应,从而引起山西小雨事件的增多（减少）。     

10个CMIP5模式预估中亚地区未来50 a降水时空变化特征

利用CRU月降水资料首先对参与IPCC第五次评估报告（IPCC AR5）的10个CMIP5模式对1951-2005年中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势等特征参数的模拟能力进行了系统评估,并选取具有较好模拟性能模式的未来预估试验结果作多模式集合平均预估未来50 a（2011-2060年）中亚地区在不同代表性浓度路径下降水量各特征参数的空间分布特征,结果表明：多数模式能够模拟出中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势的空间分布特征,同时发现中亚地区年降水量在过去50 a整体以轻微增加为主,趋势不显著。根据定量评估结果,从10个模式中选取4个具有较好模拟性能的模式结果做集合平均,同时利用历史回报试验数据进行检验,发现集合平均的模拟结果无论在量级还是高、低值中心的位置和范围与CRU资料非常接近。未来预估结果表明4种排放情景下4模式集合平均的中亚年降水在未来50 a增加较为明显,尤其在中国新疆南部（由低值区转变为高值区）。总体来看,未来50 a中亚降水增加趋势随着RCPs的增加而增加,且降水增加显著的区域随着RCPs的增加而明显增大。     

DEM不同分辨率对地形因子提取的不确定性

地形因子的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价、城市规划等方面的研究起着重要的作用,通过对地形因子计算和分析,为以上研究提供一定的参考。基于DEM(数字高程模型)的ASTER GDEM V2_30m数据,以云南省保山市隆阳区为研究区,提取该区的坡度与坡向等地形指标,分析不同分辨率(30 m、60 m、90m、120 m)下的地形因子的差异性。结果表明:随着分辨率降低,隆阳区坡度向中等级坡度集中,陡坡区域缩小,即坡度从集中在35°~45°区域向≤5°和15°~25°区域集中;不同空间分辨率对坡向提取也有不确定性的变化,但影响程度没有坡度大。因此在土壤侵蚀等模型中对地形因子进行估算时,需要充分考虑分辨率的影响。     

伊朗高原和北非感热异常对夏季塔里木盆地降水的影响

基于1971—2019年日本气象厅提供的JRA-55地表感热、大气环流再分析数据和国家气象信息中心提供的我国陆面逐月格点降水数据,研究了夏季伊朗高原和北非感热异常对同期塔里木盆地降水的可能影响。结果表明：（1） 夏季伊朗高原感热和北非感热均与塔里木盆地夏季降水密切联系,将2个区域加热共同考虑,其与塔里木盆地降水的关系要比仅考虑单一区域加热更为紧密。（2） 当伊朗高原感热整体偏强,且北非感热呈北弱南强异常分布时,对应中亚副热带西风急流相对偏南,中亚和蒙古高原上空分别为异常气旋和反气旋控制,塔里木盆地上空南风加强;热带印度洋水汽在阿拉伯海与中亚的异常环流配合下北上进入塔里木盆地;以上条件共同导致了同期塔里木盆地降水的增多,反之亦然。（3） 北非和伊朗高原加热均可单独影响塔里木盆地夏季降水,其中伊朗高原感热对大尺度环流和水汽输送的影响均显著,因此其与降水的关系也更加密切。北非感热加热的影响主要体现在大尺度环流方面,对水汽输送的影响和伊朗高原存在差异,主要体现在印度半岛上空的异常反气旋位置偏南,导致阿拉伯海水汽无法进入塔里木盆地。     

中国极端降水事件时空特征及其对夏季温度响应

基于中国1951-2014年728个气象站点日降水数据,利用POT抽样、变异点分析、趋势分析、分段回归等方法全面分析中国极端降水事件（量级、频率与发生时间）非平稳性特征及其对夏季温度响应。研究结果发现中国极端降水量级有明显变异特征,但无显著趋势变化,中国极端降水频率则相反。并且中国极端降水次数在全国大部分区域有显著增加趋势。另外,研究还表明变异点对中国极端降水量级和频率趋势特征有明显的改变,对极端降水发生时间趋势特征改变较弱;中国极端降水发生时间在中南部呈显著上升趋势,其他区域趋势性不显著。中国大部分区域夏季温度呈上升或显著上升趋势,且变异特征显著。在转折点前,中国大部分区域如西部干旱区东南部、东部干旱区西南部、华北区、华中区和西南区北部夏季温度呈下降或显著下降趋势;在转折点后,上述区域夏季温度转为上升或显著上升趋势。     

中国不同气候区多源遥感降水融合与性能综合评估

遥感降水产品种类繁多,单一遥感降水产品难以满足所有气候区的降水估算。多源遥感降水融合方法可弥补这一缺陷,进而提高降水估算精度。本研究选择四种全球典型遥感降水产品（CHIRPS v2.0、CMORPH v1.0、PERSIANN-CDR、TRMM 3B42V7）,利用集成模型输出统计（EMOS）进行数据融合,并与均值（MME）对比分析,阐明遥感降水产品和EMOS,在不同气候区的基本统计性能（BIAS、RMSE、r和KGE）、等级性能（POD）和水文性能（NSE）。结果发现：① 四种遥感降水产品均能捕获多年降水的空间分布格局,但EMOS改进了遥感降水产品整体低估现象。相对于MME,EMOS显著地（P<0.05）减小了4个气候区的BIAS,减小全国降水BIAS和RMSE分别为36.9%和10.2%。全国尺度而言,EMOS提高r和KGE分别为18.2%和71.4%。② PERSIANN-CDR中寒旱区微量降雨的POD高于其他三种产品,但是对大雨的POD低于其他产品。EMOS对微量降雨POD的提高出现在干旱区和青藏高原,对中雨POD则在过渡区和湿润区,而对小雨则适用于全国各气候区。③ TRMM 3B42V7的径流模拟能力优于其他三种遥感降水产品,表现最差的为CHIRPS v2.0产品。相对MME而言,除过渡区外,EMOS均提高了其他气候区的水文模拟性能,且在青藏高原、干旱区和湿润区的NSE分别提高26.3%、8.5%和2.2%。研究结果不仅为遥感降水产品在不同气候区数据源的选择提供参考依据,而且为多源遥感降水数据的融合和应用开拓了新思路。     

三个全球气候模式对中国气温季节变化模拟能力的空间差异特征分析

针对第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中3个全球气候模式对中国气温季节变化模拟能力的空间差异特征进行具体分析。结果表明：BCC-CSM1.1（m）模式和GFDL-CM3模式能够再现中国气温的季节性变化,在中国东部地区模拟能力较强,平均绝对误差和均方根误差均较小,在中国西部地区模拟能力较弱,平均绝对误差和均方根误差较大。与BCC-CSM1.1（m）和GFDL-CM3模式相比,HADGEM2-ES模式再现中国地区气温季节变化的能力最弱,平均绝对误差和均方根误差在西部部分地区、内蒙古地区和东北地区较大,在华南地区南部较小。在相同模式下,日平均气温模拟效果最好,其次是日最低气温,日最高气温模拟效果最差。纬度、经度、海拔和坡度对气候模式模拟效果的影响存在模式间的差异,而坡向和地形遮蔽度对模式的模拟效果无明显影响。     

夏季怒江流域水汽输送多支特征及对降水影响

基于高空间分辨率0.25°的ERA-Interim再分析资料、TRMM 3B43 Version7数据、气象站点实测数据等多源数据,本文采用一种新的流域边界水汽通量概化和提取方法,揭示了夏季怒江流域水汽输送多支特征,并分析了其对降水时空分异的影响。研究表明,在高黎贡山南部、北部,伯舒拉岭北部及念青唐古拉山中部,有4支区域性水汽输送高值区,多年平均输送通量分别达102.6 kg/(m·s)、66.3 kg/(m·s)、39.7 kg/(m·s)和41.3 kg/(m·s)。多支水汽输送不仅深刻影响流域水汽输送格局,而且对降水时空分异也有不同程度影响。年际变化上,中下游横断山区水汽输送对降水的影响较小,上游青藏高原区影响较大,尤其以那曲—比如—索县一带影响最为显著。空间分布上,流域降水与水汽输送通量呈显著正相关,受多支水汽输送影响形成多个区域性多雨带。     

不同更新方式对中亚热带森林土壤理化性质的影响

森林的不同更新方式对森林土壤理化性质有重要影响．本研究通过野外调查探讨中亚热带山区杉木人工林和米槠人促更新林2种不同更新方式下林地土壤理化性质的变化特征,并用土壤退化指数定量描述土壤质量变化．结果表明：杉木人工林土壤表层（0—10cm）容重显著高于米槠人促更新林（P〈0．05）;随土壤深度的增加,杉木人工林和米槠人促更...     

不同更新方式对中亚热带森林土壤理化性质的影响

森林的不同更新方式对森林土壤理化性质有重要影响．本研究通过野外调查探讨中亚热带山区杉木人工林和米槠人促更新林2种不同更新方式下林地土壤理化性质的变化特征,并用土壤退化指数定量描述土壤质量变化．结果表明：杉木人工林土壤表层（0—10cm）容重显著高于米槠人促更新林（P〈0．05）;随土壤深度的增加,杉木人工林和米槠人促更新林土壤有机C、全N、全P、水解N和有效P均逐渐降低．米槠人促更新林表层（0—10cm）土壤有机c比杉木人工林高出15．6％,全N、全P以及水解N和速效P也均表现出人促米槠更新林高于杉木人工林的趋势;土壤退化指数的计算结果表明杉木林土壤质量显著低于米槠人促更新林．     

中国东部土地利用/覆盖变化对夏季降水影响的不稳定性研究

基于WRF模式,采用1980年和2000年的土地利用/覆盖数据分别进行了连续21年的模拟试验(EXP1980和EXP2000),进而分析了中国东部LUCC对夏季降水影响的不稳定性及其与大尺度气候背景的关系。结果发现:(1)中国东部以农—林(草)转换为主要特征的LUCC对夏季降水的影响因年份而异,在1981年、1984年、1986年、1988年、1989年和1996年(LR年),EXP1980比EXP2000中国东部降水偏多,在1992年、1993年、1994年、1995年、1997年和1999年(MR年),EXP2000比EXP1980中国东部降水偏多;(2)LR年与MR年的气候背景显著不同,MR年相比LR年位势高度场呈"西高东低",降水场呈"南多北少"的格局,并且该特征得到了NCEP2再分析数据的印证。这意味着20世纪80-90年代南方降水增加可能部分由LUCC所致,北方降水减少则因LUCC而弱化。