中国天气发生器模拟非降水变量的效果评估

文中介绍了天气发生器BCC/RCG-WG基于谐波分析和多变量平稳过程对最高气温、最低气温、日照时数、相对湿度和平均风速等5个非降水变量的模拟模型,并根据中国669个站点1971-2000年的逐日气候资料(降水、最高气温,最低气温、日照时数、相对湿度和平均风速)计算了各站点的非降水变量的模拟参数.根据计算的模拟参数对中国...     

基于广义线性模型和NCEP资料的降水随机发生器

天气发生器可以用来插补历史缺测气象数据或生成未来天气情境, 近年来被普遍应用于对气象变量的降尺度研究, 为陆面的水文、 生态模拟提供外强迫输入。广义线性模型 (GLM) 是近年来用于建立大尺度气象变量与地面气象因子之间的一种有效方法, 基于GLM的天气发生器具有一定的应用前景。本文以NCEP再分析资料中的单格点气温、 500 hPa位势高度、 位温、 相对湿度、 海平面气压等5个变量作为影响降水变化的大尺度因子建立模拟逐日降水量的广义线性模型。模型中对降水概率的描述采用Logistic模型模拟, 而对降水量则分别试用Gamma分布、 指数分布、 正态分布和对数正态分布来模拟, 试图比较和揭示这些基于不同理论分布的模型的能力。模型中待定参数的估计及对研究区逐日降水量的模拟采用了完全相同的实测逐日降水数据和同期NCEP再分析资料。参数的最大似然估计用遗传算法来实现, 对山东省临沂地区10个主要气象观测站降水资料的研究表明, Gamma分布模型的拟合效果最好, 对数正态分布次之, 指数分布再次, 正态分布最差; 参数估计分月获取的拟合效果略好于不分月的。模型逐日降水模拟表明, 对降水发生概率的模拟会低估各月的多年平均值, 基于指数分布的GLM会低估各月总降水量期望 (为月内每日降水量期望之和) 的多年平均值, 而基于对数正态分布的GLM则会在降水量较大时产生高估现象。由对应的天气发生器模型生成的随机模拟降水序列表明, 基于对数正态分布的模型会高估月降水量较大时的多年平均, 而基于指数分布及Gamma分布的模型则模拟效果较好。总体上看, 这种基于NCEP再分析资料和GLM的天气发生器对降水变率具有很强的解释和模拟能力。     

天气发生器对陕西降水的模拟

以两状态一阶马尔科夫链和两参数GAMMA分布为天气发生器,利用陕西省6个代表站1961—2000年的逐日降水资料,计算了降水转移概率P(WD)、P(WW)及GAMMA分布参数ALPHA和BETA。根据各地不同月份计算的4个降水模拟参数对各地的逐日降水进行模拟,最后利用1971—2000年的实测数据对30a模拟结果进行了检验,结果较好。     

西安逐日降水概率分布和天气信息研究

本文用Ｍａｒｋｏｖ链、Ｐｏｌｙａ分布等理论模式研究了西安近６０年逐日降水序列干、湿日概率分布规律，得出西安逐日降水的气候概率，干、湿日演变的概率分布。以逐日降水气候概率为背景，用信息论方法对逐日降水天气信息做了研究。得到同一预报方法对不同气候背景的逐日降水天气做预报，所得的实际天气信息是不同的。     

一次鄂北春季降雪过程分析和数值模拟

采用非静力中尺度模式WRF,对2010年4月中旬鄂北襄樊出现的一次罕见春季降雪过程的天气系统和降雪云微物理量的三维分布特征进行了模拟分析。结果表明,该模式较好地模拟了降雪中心和主要的固体降水形态。进一步分析表明,西北干冷空气南下造成了环境降温和长江中游槽线切变区激发对流的发展,在对流层中层直接形成固态降水物质,低层高湿和充足的水汽输送是这次降雪过程形成的重要因素。     

X 波段双极化雷达对云中水凝物粒子的相态识别

人工影响天气研究需对云中降水粒子的相态和分布结构进行准确识别,以便提高人工影响天气作业效率.中国科学院大气物理研究所的车载X波段双极化雷达可提供与云中降水粒子大小、形状、相态等特征密切相关的4个极化参数:反射率因子、差分反射率、差分相移率、水平和垂直极化相关系数.利用这4个极化参数加上环境温度作为5个输入参量,建立了降水粒子相态模糊逻辑识别算法,识别的降水粒子有10种:毛毛雨、雨、湿霰、干霰、小雹、大雹、雨加雹、湿雪、干雪、冰晶.利用此雷达的实际观测资料,并与地面和飞机空中实测资料对照,对我国南、北方地区观测的降水天气过程进行分析,结果表明:建立的模糊逻辑算法对云内水凝物粒子的相态识别分类合理.     

在气候影响研究中引入随机天气发生器的方法和不确定性

通过采用不同的随机天气发生器生成一定气候背景下各种气候变率情景，许多学者在最近的研究中已经认识到气候变率对农作物生长发育影响的重要性。传统的气候影响评估方法直接以大气环流模式的模拟试验结果作为未来气候情景，这样不可能理解如上的重要性。本文着重评述将随机天气发生器应用于气候变化影响研究的一般方法框架，以及作者的具体个例研究方法。文中最后分析了目前该领域研究中还存在的一些不确定性。 在当前的气候变化影响研究中，有不同的方法用来研制一种称为WGEN的典型随机天气发生器的参数化方案及其随机试验方法。不同的研究者也有不同的参数调控方法。通常的思路是通过气候控制试验和2×CO2试验之间的气候变量平均值和方差的变化来扰动随机天气发生器的参数，以生成未来逐日气候变化情景。本文作者根据短期气候预测模式的输出产品建立了一套WGEN的参数化方案及其随机试验方法，并且在时间和空间两个尺度上检验和评估了此参数化方案下WGEN的模拟能力。另外，作者由未来降水的变化，调试随机天气发生器参数，生成了气候变率变化情景。这些参数调节可以产生各种不同类型和定性大小的气候变率变化，用于气候影响评估的敏感性分析。通过如上方法，作为一个个例，文中评估了未来气候变率变化     

基于RegCM4模式的中国区域日尺度降水模拟误差订正

气候模式模拟得到的各气候变量与观测相比,总会存在一定的偏差,所得到的气候变化预估结果难以在影响评估模型中直接应用。本文尝试对一个区域气候模式（RegCM4.4）所模拟的中国区域逐日降水,基于概率分布（分位数映射）方法进行统计误差订正。在订正过程中,以模拟时段1991~2010年中的前半段（1991~2000年）作为参照时段,建立传递函数,对后一时段（2001~2010年）进行订正并检验其效果。首先对使用参数和非参数所建立的6种不同传递函数方法进行对比,发现6种方法均可明显减少降水模拟的误差,其中利用非参数转换建立传递函数的RQUANT方法效果更好。随后进一步分析了采用该方法对模式模拟降水所做订正的效果,结果表明,该方法可以明显改善对平均降水,以及降水年际变率和极端事件的模拟结果。     

CLIGEN天气发生器模拟沈阳地区降水的适用性评价

利用1981—2015年沈阳地区7个气象站的日观测数据,通过CLIGEN(Climate Generater)天气发生器模拟沈阳地区日降水序列数据,并统计模拟日降水量、月降水量、年降水量及年最大日降水量,利用平均值、标准差、偏度及峰度对CLIGEN天气发生器模拟的沈阳地区降水进行适用性评价。结果表明:CLIGEN天气发生器对沈阳地区日降水量、月降水量和年降水量平均值的模拟效果较好,模拟降水量的平均相对误差绝对值(Mean Absolute Relative Error,MARE)分别为2.1%、1.3%和3.3%,年最大日降水量的模拟精度稍差。对于降水最大值方面,CLIGEN天气发生器对沈阳地区日最大降水量和年最大降水量的模拟效果较差,模拟的日最大降水量和年最大降水量相对误差的最大值分别为-27.2%、18.3%。GLIGEN天气发生器能较好地模拟沈阳地区的月降水量和年降水量,t检验、F检验和K-S检验均表明,模拟的日最大降水量与年最大日降水量仅康平站达到极显著水平。从总体模拟效果来看,CLIGEN天气发生器能较好地模拟沈阳地区平均降水的统计特征。     

随机物理倾向扰动在风暴尺度集合预报中的影响研究

为深入探究随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案在风暴尺度集合预报中的影响,基于WRF模式利用FNL资料对SPPT方案中的3个参量分别进行敏感性试验,得到SPPT方案的最佳参数配置,并在此基础上分析SPPT方案模拟的降水分布特征。结果表明:SPPT方案敏感性试验中,去相关时间选择6 h时构造的集合成员可信度更高,逐时降水评分效果在积分中后期较高,对于暴雨及以上量级的评分技巧最优;造成降水主要天气系统的维持时间对该变量的选取有较大的影响。去相关空间尺度选择100 km的集合试验更为可靠,对降水预报技巧较高;同时该变量的选取与天气过程中的大尺度信息、中小尺度系统的活跃以及模式的空间分辨率有密切联系。通过对离散度和离群值分析认为扰动振幅选择0.525最为合理。SPPT方案集合成员在局部地区可以较大幅度地改变降水量,对降水落区的准确模拟存在一定的局限性。      

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。     

我国太阳日总辐射计算方法的研究

对全国23个站点的日照时数、日最高气温、日最低气温、太阳日总辐射量等气象要素实测资料进行统计分析,利用回归分析法建立了以日照百分率和气温日较差为主要相关因子的各地日总辐射估算模型。结果表明：除了高原站拉萨以外,推算模型的复相关系数均介于0．80～0．93之间,拟合效果较好。在春、夏季使用独立的季节模型有一定的必要性,该方法适用于我国各地太阳日总辐射的推算,     

土壤湿度影响中国夏季气候的数值试验

利用"全球土壤湿度计划第2阶段"提供的土壤湿度资料强迫区域气候模式RegCM3,通过数值试验讨论了土壤湿度对东亚夏季气候模拟效果的影响。结果表明,合理考虑土壤湿度的作用,能够提高区域气候模式对中国夏季降水和2 m气温的空间分布型及逐日变化的模拟效果;模拟结果与观测的相关分析显示,降水和2 m气温的年际变化都得到了有效改进,这种改进在气温上尤为明显。不过上述改进具有区域依赖性。数值试验结果表明,气温对土壤湿度的敏感性强于降水,这也从一个侧面说明提高降水模拟效果的难度。总体而言,合理的土壤湿度能够提高区域气候模式对中国夏季气候的模拟能力。因此,合理描述土壤湿度的变化,是提高中国夏季气候预报技巧的潜在途径之一。     

中国日降水的分布特征和未来变化

通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM（COSMO model in climate mode）3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模式对中国地区2011—2050年的日降水预估值（SRES-A1B情景）,运用概率统计和极值理论方法,分析了2011—2050年日降水序列及其极值的可能变化趋势。结果表明：除华南和青藏高原西部存在着较大的偏差以外,模式和观测日降水序列的峰度和偏度的分布格局较一致,空间相关系数达到0.75以上,CCLM能够很好地模拟中国日降水的分布特征。2011—2050年,峰度和偏度在江淮部分地区、东北与内蒙中东部等地区呈显著增加趋势,降水极端事件将会增多;最大日降水量和汛期最多无降水日数在上述地区的增加,进一步反映干旱和洪涝出现概率将升高。     

2021—2050年河南省夏玉米净灌溉需水量对气候变化的响应

基于河南省17个气象站点观测资料和25个CMIP5模式预估数据,采用BCC/RCG-WG 3.0天气发生器构建区域气候变化情景,集合评估了RCP4.5情景下2021—2050年夏玉米净灌溉需水量较1961—2000年的变化及其空间分布。结果表明：全生育期内气温升高1.8℃,降水增加3.6%,引起作物需水量和有效降水量分别增加5.1%和1.5%,净灌溉需水量增加5.6%。受气温升高和降水减少的双重影响,播种－拔节期净灌溉需水量增幅较大,达到21.3%;拔节－乳熟期尽管有效降水量增加3.0%,但这并不足以抵消气温升高引起的作物需水量增加5.1%的影响,净灌溉需水量仍然增加3.4%;乳熟－成熟期,由于有效降水量增加8.2%,超过了作物需水量增加7.4%的影响,净灌溉需水量减少1.4%。豫西三门峡、孟津和豫西南栾川、西峡等4站在各生育期内净灌溉需水量均有不同程度的增加。     

Statistical and dynamical characteristics of the urban heat island intensity in Seoul

The statistical and dynamical characteristics of the urban heat island (UHI) intensity in Seoul are investigated for non-precipitation days and precipitation days using 4-year surface meteorological data with 1-h time intervals. Furthermore, the quantitative influence of synoptic pressure pattern on the UHI intensity is examined using a synoptic condition clustering method. The statistical analysis shows that the daily maximum UHI intensity in Seoul for non-precipitation days is strongest in autumn (4.8°C) and weakest in summer (3.5°C). The daily maximum UHI intensity is observed around midnight in all seasons except in winter when the maximum occurrence frequency is found around 08 LST. This implies that anthropogenic heating contributes to the UHI in the cold season. The occurrence frequency of the UHI intensity has a negatively skewed distribution for non-precipitation days but a positively skewed distribution for precipitation days. The amplitude of the heating/cooling rate and the difference in the heating/cooling rate between the urban and rural areas are smaller in all seasons for precipitation days than for non-precipitation days, resulting in weaker UHI intensities for precipitation days. The urban cool island occurs very often in the daytime, with an occurrence frequency being 77% of the total non-precipitation days in spring. The analysis of the impact of large-scale dynamical forcing shows that the daily maximum UHI intensity varies with synoptic pressure pattern, ranging from ?22% in spring to 28% in summer relative to the seasonal mean daily maximum UHI intensity. Comparison of the UHI intensity calculated using station-averaged temperatures to that based on the conventional two-station approach indicates that local effects on the UHI intensity are minimized by using multiple-station data. Accordingly, an estimation of the UHI intensity using station-averaged temperatures for both urban and rural areas is suggested.     

A daily temperature dataset over China and its application in validating a RCM simulation

This paper describes the construction of a 0.5°×0.5°daily temperature dataset for the period of 1961- 2005 over mainland China for the purpose of climate model validation. The dataset is based on the in- terpolation from 751 observing stations in China and comprises 3 variables: daily mean,minimum,and maximum temperature.The"anomaly approach"is applied in the interpolation.The gridded climatology of 1971-2000 is first calculated and then a gridded daily anomaly for 1961-2005 is added to the climatologY to o...     

RegCM3 CORDEX东亚试验模拟和预估的中国夏季温度变化

按照CORDEX (COordinated Regional Downscaling Experiment) 计划试验设计要求,利用中国科学院大气物理研究所全球模式FGOALS-g2的数据驱动区域气候模式RegCM3,针对1986~2005年历史气候和2010~2065年RCP8.5排放情景下气候预估,对东亚地区进行了50 km动力降尺度模拟。首先评估了RegCM3模式及驱动模式FGOALS-g2对1986~2005年夏季中国地表气温和极端高温事件的模拟能力,然后比较了两个模式在RCP8.5排放情景下对中国夏季地表气温和极端高温事件预估的变化,重点分析了动力降尺度结果的优势。结果表明,两个模式均能合理再现夏季中国地表气温和极端高温事件的大尺度气候态特征。相对于全球模式,区域模式由于水平分辨率较高,能在刻画地表气温分布的细节上体现出优势。在RCP8.5排放情景下,两个模式预估的三个地表气温指标均显著升高,到21世纪中期 (2046~2065年),两个模式预估的全国平均地表气温增幅相当,气温日较差变化均较小。在FGOALS-g2模式预估中,到21世纪中期,三个地表气温指标的增幅相当,气温日较差没有明显变化,东北和青藏高原的地表气温增幅最大。在RegCM3模式预估中,到21世纪中期,中国大部分地区日最高气温 (Tmax) 增幅大于日最低气温 (Tmin) 增幅,气温日较差增加;而在青藏高原西部,Tmax的增幅较Tmin偏低,气温日较差减小。在RCP8.5排放情景下,两个模式预估的极端高温事件到21世纪中期也显著增加,RegCM3模式预估的极端高温事件全国平均增幅略高于FGOALS-g2模式的预估。在两个模式的预估中,日最高气温最大值 (TXx)、暖昼指数 (TX90p) 和持续暖期指数 (WSDI) 变化的空间分布特征与Tmax相似;和当代相比TX90p增加了60%以上,而WSDI增加了一倍以上。     

高分辨率统计降尺度数据集NEX-GDDP对中国极端温度指数模拟能力的评估

利用1986—2005年中国地面气象台站观测的格点化逐日气温资料（CN05.1）评估了高分辨率统计降尺度数据集NASA Earth Exchange/Global Daily Downscaled Projections（NEX-GDDP）中21个全球气候模式对中国极端温度指数的模拟能力。在选用了日最低温度最大值（TNx）、日最高温度最大值（TXx）、暖夜指数（TN90p）和暖昼指数（TX90p）来研究极端温度事件的变化。结果显示:（1）除MRI-CGCM3模拟的日最高温度最大值外,其余模式对4个指数的模拟结果均表现出与观测一致的上升趋势,但模拟结果的平均值相对观测平均低0.26℃/（10 a）（日最低温度最大值）、0.19℃/（10 a）（日最高温度最大值）、2.21%/（10 a）（暖夜指数）、1.04%/（10 a）（暖昼指数）。（2）不同模式对各指数变化趋势空间分布特征的模拟存在较大差别,对日最低温度最大值、日最高温度最大值、暖夜指数和暖昼指数模拟能力最优模式分别为CCSM4、CESM1-BGC、MIROC-ESM-CHEM和bcc-csm1-1。模式模拟的日最低温度最大值和日最高温度最大值气候态平均值与观测值的相关系数在0.97以上。暖夜指数和暖昼指数模拟结果与观测值的标准差比值为0.34—1.58,均方根误差变化为1.6%—3.47%,对这两个指数模拟能力较优的模式分别为MIROC-ESM-CHEM（暖夜指数）和CESM1-BGC（暖昼指数）。（3）综合模式对4个指数在气候态平均值和变化趋势模拟能力的评估结果来看,CanESM2、CESM1-BGC和MIROC-ESM-CHEM显示了相对较高的模拟能力。因此,在利用GDDP-NEX研究未来极端温度事件时,建议将它们作为优选模式。      

近50年我国日平均气温的气候变化

应用近50年我国234个测站的日平均温度资料，研究了最高(低)日平均温度、各种界限温度日数、生长季节长度及有效积温的变化趋势。结果表明:近50年，夏季最高日平均温度以上升为主，新疆南部和黄淮的部分地区为下降趋势；最低日平均温度北方大部地区有较明显的升温趋势，新疆南部及长江流域则有下降趋势；在冬季，无论是最高日平均温度还是最低日平均温度的变化趋势均以上升为主，北方尤为明显；日平均温度高于30℃的炎热日数近50年来基本上没有什么变化，但日平均温度为20~30℃的温暖日数却有增加。低于5℃的冷日日数基本上也是减少的。日平均温度低于-10℃的严寒日数，在40o~45 o N的新疆、内蒙古西部、东北中南部地区减少得更为明显。除西南东部等少数地方外，我国大部分地区近50年来生长季节延长，有效积温增加。