BCC_CSM1.1m模式对福建前汛期降水预测的误差订正

采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。     

BCC_CSM1．1全球模式中极端气温变化的归因分析

利用1°×1°的ERA-Interim再分析资料和气候系统模式BCC_CSM1．1历史模拟（Historical）试验及气候归因试验（只考虑温室气体变化Historica1GHG试验和只考虑自然强迫变化的Historica1Nat试验）的结果,考查了BCC_CSM1．1模式对中国和全球陆地地区极端气温指数的模拟能力,并在此基础上分析了温室气体和自然强迫这两种外强迫的变化对极端气温变化的贡献。结果表明：BCC_CSM1．1可以对中国乃至全球陆地区域极端气温指数的气候态及其变化趋势进行合理模拟,主要偏差表现为模式对极端低温指数模拟值偏低,而对极端高温指数模拟值偏高。对于20世纪末极端气温指数的变化,只有考虑了温室气体变化的外强迫时,模式可以再现再分析资料中极端气温的变化趋势。这表明温室气体的变化对极端气温的变化有着关键性的影响。     

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

利用8个耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式结果,采用加权平均方法进行多模式集合,并与NCEP再分析资料进行对比分析,评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果,在此基础上,对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高（低）气温有模拟能力,所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平,20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下,未来中国极暖（冷）日数增多（减少）,到21世纪中期热浪指数增加2.6倍,到21世纪末期寒潮指数减少71%,20年一遇最高（低）气温在中国地区均呈现升高趋势,局部升温幅度达到4℃。     

CMIP5全球气候模式对贵州省极端气温的预估

利用泰勒图客观地评估了贵州省在参照时段1986—2005年8个CMIP5模式试验结果对气温的模拟能力,并采用在等权重系数条件下的集合平均结果计算了贵州省21世纪不同阶段不同情景下未来极端气温指数.研究表明：8个模式的集合平均的模拟效果能较好地模拟用于计算极端气温指数的基础数据,包括日平均气温、日最低气温和日最高气温.根据集合平均的结果,不同RCPs排放情景下21世纪贵州省相对于基准期大于25℃的高温日数（SU）、最低气温的最低值（TNN）和生长季长度（GSL）均表现为增加的趋势,而小于0℃的霜冻日数（FD）则呈现减少的趋势,排放越高,增加或减少的趋势越明显.RCP8.5、RCP4.5和RCP2.6情景下2006—2099年贵州省极端气温指数相对于1986—2005年SU、TNN、FD和GSL的变化速率分别为8.06~1.30 d／（10 a）、0.49~0.07℃／（10 a）、-4.99~-0.97 d／（10 a）和3.33~0.04 d／（10 a）.     

BCC_CSM1.1(m)模式对初夏东北冷涡的模拟及应用

利用1991-2017年BCC_CSM1.1（m）模式模拟数据和NCEP/NCAR逐月再分析资料,评估了BCC_CSM1.1（m）对初夏东北冷涡的模拟能力。结果表明：BCC_CSM1.1（m）模式可以对500 hPa位势高度场气候态进行模拟,均方根误差显示该模式对中国东北南部地区500 hPa位势高度场的模拟要优于东北北部地区。EOF第一模态结果显示,该模式可以较好地模拟出500 hPa位势高度场的主要时空变化特征。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出近27 a东北冷涡指数的上升趋势和年际变化,但模拟的上升趋势较实况偏强,年际变率较实况偏弱。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数的年代际突变,但是对突变开始时间的模拟较实况偏晚。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数和500 hPa位势高度场在东北及其附近地区的显著正相关,不能模拟出东北冷涡指数与东北初夏降水之间的显著负相关。此外,模式东北冷涡指数对东北初夏降水的预测能力十分有限。     

中国东北地区气温变化的模拟评估与未来情景预估

基于RegCM4区域气候模式、CMIP5全球气候模式数据集和中国东北地区162个气象站气温观测资料,采用偏差分析和相关分析评估了RegCM4和CMIP5对东北地区气温的模拟能力,预估了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下东北地区未来气温的变化.结果表明:区域模式和全球模式均能较好地再现气温时空变化特征,模...     

BCC_CSM1.1对10年尺度全球及区域温度的预测研究

近期10～30年时间尺度的年代际预测是第五次耦合模式国际比较计划(CMIP5)重要内容之一。按照CMIP5试验要求, 国家气候中心利用气候系统模式BCC_CSM1.1完成并提交了年代际试验结果。本文评估了该模式年代际试验对10年尺度全球及区域地表温度的预测能力, 并通过与20世纪历史气候模拟试验的对比分析, 研究模式模拟对海洋初始观测状态的依赖程度。分析结果表明:(1)在有、无海洋初始化条件下, 模式均能模拟出1960～2005年间全球10年平均实测地表温度的变暖趋势, 但在有海洋初始化条件下, 可以明显减小BCC_CSM1.1模式模拟的全球升温趋势, 使得年代际试验比历史试验的结果更接近观测值。这一特点在观测资料相对丰富的南北纬50°以内地区更为显著。(2)在年代际试验预测前期, 通过Nudging方法, 利用SODA再分析海洋温度资料对模式进行初始化, 经过前期8～12月的协调后, 模式预测的第1年南北纬50°范围海洋、陆面的平均地表气温接近于观测值(CRUTEM3, HadSST2)。由于模式初值SODA再分析SST资料与HadSST2观测值存在明显的全球大洋系统暖偏差以及模式本身系统偏差的影响, 年代际试验模拟的地表气温在2～7年之内, 从观测SST状态逐渐恢复到模式系统本身状态。在同组Decadal试验中, 陆面和海洋恢复调整的时间长度几乎一致。(3) 从10年平均气候异常在区域尺度上的预报技巧来看, 有、无海洋初始同化对预测结果影响不大, 高预测技巧区主要分布在南半球印度洋中高纬度、热带西太平洋以及热带大西洋区域。(4)SST变化与下垫面热通量密切相关, 在热带和副热带海洋区域, 长波辐射和感热通量是影响10年时间尺度SST变化较大的物理量, 在中高纬度海洋, 洋面温度变化主要受潜热通量的影响相对较大。     

BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋潜热通量的评估

利用1979—2005年OAFlux (Objectively Analyzed air-sea Fluxes) 观测资料以及CMIP5的15个耦合模式的模拟结果,评估了BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量气候态和变化趋势的模拟能力,并分析造成趋势偏差的可能原因。结果表明:BCC_CSM1.1(m) 模式模拟热带太平洋年平均潜热通量气候态在各纬度上差异较大, 其中在赤道的模拟能力较佳,而在10°N和8°S附近模拟偏差较大;BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量趋势的模拟能力一般,造成趋势偏差的主要原因是该模式低估了风速对潜热通量的局地贡献以及它对风速的非局地贡献的模拟存在较大偏差。此外,该模式未能较好地模拟出风速对全球变暖响应。因此,BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量趋势模拟的改进需加强其对风速模拟的改进。     

中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性

本文基于第五次耦合模式比较计划的23个全球气候模式所提供的最高气温与最低气温在RCP4.5情景下的逐日格点资料,根据模式对5个极端气温指数的模拟能力,使用秩加权方法研究了中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性。结果表明,21世纪中期（2046—2065年）中国区域平均最高气温和平均最低气温的增加幅度相对于历史时期（1986—2005年）可能超过2.0℃（概率>66%),增加的大值区主要位于青藏高原南部。暖夜指数在中国大部分地区增加超过15%,西南和东南部沿海是增加的大值区,增幅超过20%。霜冻日数在全国范围内减少,减少的大值区位于青藏高原周围,减少日数超过了20 d。热浪指数在整个中国区域可能增加10 d以上,大值区位于西藏西南部,可达30 d。不确定性的结果表明,除热浪指数的可信度较低外,其余指数都有较高的可信度。到21世纪末期（2081—2100年),中国区域极端气温增加幅度超过前期,平均最高气温和平均最低气温很可能增加超过2.0℃（概率>90%),大值区除中国西部地区外,还扩展到了东北和青藏高原西南地区。中国大部分地区的暖夜指数增加超过15%,西南和南部沿海可能超过25%。大部分地区的霜冻日数减少20 d,青藏高原周围减少超过40 d。热浪指数在中国范围内增加20 d,青藏高原西南部增加40 d以上。除霜冻指数的信噪比略比21世纪中期大外,其余指数的信噪比与中期基本一致。     

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。     

BCC_CSM气候模式对风暴轴的模拟能力评估

本文利用NCEP/NCAR再分析资料从不同角度评估了BCC_CSM气候模式对风暴轴的模拟能力。对于气候态的模拟,BCC_CSM气候模式可以准确地模拟出各季节风暴轴主体的强度与位置。对于时空分布的年际变化的模拟,BCC_CSM模拟的冬季风暴轴EOF分解的第一与第二模态特征向量场同NCEP再分析资料对应的特征向量场结构类似,前两个模态分别为全区一致及南北反向型,第三模态则有所不同。对于年内逐月的风暴轴强度和纬度指数变化,BCC_CSM有着较好的模拟效果,可以模拟出太平洋风暴轴独有的“深冬抑制”现象,但对经度指数变化的模拟则与再分析资料有着较大差异。对于风暴轴向极移动情况的模拟,太平洋地区的模拟结果没有表现出向极移动,而大西洋地区则模拟出1970年以后风暴轴位置向极地偏移的趋势。     

A Simulation of the Upper-Tropospheric Temperature Pattern in BCC_CSM1.1

A simulation of the upper-tropospheric temperature (UTT) by the Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 (BCC_CSM1.1) model is evaluated through a comparison with NCEP/NCAR reanalysis data. It is shown that this model has the ability to simulate the climate pattern of the UTT in all four seasons. The spatial correlation on the climatological distribution between the simulation and the observation is 0.92, 0.93, 0.90, and 0.93 for spring, summer, autumn, and winter, respectively. The first leading mode of the UTT in the simulation agrees with that in the observation, except that the simulated second leading mode corresponds to the observed first leading mode in spring. The standard deviation distribution of the simulation is also roughly consistent with the observation, with a pattern coefficient of 0.82, 0.78, 0.82, and 0.82 in spring, summer, autumn, and winter, respectively. The potential UTT change in the second half of the 21st century under the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP8.5) scenario is examined. The prominent change is that the summer UTT will increase over Eurasia and decrease over the North Pacific compared with the present, indicating that the zonal thermal contrast between Asia and the North Pacific will be strengthened within the context of future global warming. The intensity of the interannual variability of the UTT over the Asian-Pacific region is also generally increased. The zonal thermal contrast between Asia and the North Pacific will tend to be enhanced in winter, concurrent with the intensified interannual variability.     

BCC_CSM1.1m对冬季典型环流系统的预测评估

基于国家气候中心气候系统模式1.1版本（BCC_CSM1.1m）的历史回报数据,利用时间相关系数和均方根误差等确定性技巧评分,对西伯利亚高压、阿留申低压、东亚冬季风3种东亚地区冬季典型环流系统的预报技巧进行检验评估,并通过时间序列分析和空间相关系数等方法,分析东亚地区冬季典型环流系统的可预报性来源。结果表明：由于模式对热带海洋和北太平洋海平面气压的预测偏差小、对欧亚大陆的预测偏差大,模式对阿留申低压、东亚冬季风的预测技巧高于西伯利亚高压。进一步分析表明：厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）是阿留申低压和东亚冬季风的重要可预报性来源,而土壤温度是西伯利亚高压的重要可预报性来源,并受ENSO调制。此外,东亚冬季风的预报技巧也受到西伯利亚高压预报技巧的制约。     

Improving long-lead seasonal forecasts of precipitation over Southern China based on statistical downscaling using BCC_CSM1.1m

Long-lead precipitation forecasts for 1–4 seasons ahead are usually difficult in dynamical climate models due to the model deficiencies and the limited persistence of initial signals. But, these forecasts could be empirically improved by statistical approaches. In this study, to improve the seasonal precipitation forecast over the southern China (SC), the statistical downscaling (SD) models are built by using the predictors of atmospheric circulation and sea surface temperature (SST) simulated by the Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 m (BCC_CSM1.1 m). The different predictors involved in each SD model is selected based on both its close relationship with the target seasonal precipitation and its reasonable prediction skill in the BCC_CSM1.1 m. Cross and independent validations show the superior performance of the SD models, relative to the BCC_CSM1.1 m. The temporal correlation coefficient of SD models could reach > 0.4, exceeding the 95 % confidence level. The SC precipitation index can be much better forecasted by the SD models than by the BCC_CSM1.1 m in terms of the interannual variability. In addition, the errors of the precipitation forecast in all four seasons are significantly reduced over most of SC in the SD models. For the 2015/2016 strong El Niño event, the SD models outperform the dynamical BCC_CSM1.1 m model on the spatial and regional-average precipitation anomalies, mostly due to the effective SST predictor in the SD models and the weak response of the SC precipitation to El Niño-related SST anomalies in the BCC_CSM1.1 m.     

BCC_CSM对全球海表温度和混合层深度的模拟评估

为了定量评估北京气候中心(BCC)发展的BCC_CSM对当代全球海表温度和混合层深度的模拟能力,以WOA09(World Ocean Atlas 2009)观测资料作为检验模式的气候态实况场,提取包括BCC_CSM在内的CMIP5中的17个海气耦合模式的模拟结果,评估BCC_CSM模拟的全球海表温度和混合层深度的气候平均态并分析造成偏差的可能原因。结果表明:BCC_CSM模拟的海表温度在北半球中高纬的误差较大,而在其余纬度的模拟性能较佳。偏差的产生主要归因于海洋环流偏差。BCC_CSM模拟的最深混合层在北半球中高纬和南半球高纬地区的误差较大,同时这些区域也是多模式模拟差异最大的区域;其模拟的最浅混合层在南半球中高纬的偏差较大。冬季大西洋经向翻转环流的模拟在北大西洋下沉的位置偏南导致北半球高纬地区海表温度偏冷。由此认为包括BCC_CSM在内的许多海气耦合模式需重点改进对南、北半球深对流海域物理过程的描述,以提高气候预测的可信度。     

CMIP6 Evaluation and Projection of Temperature and Precipitation over China

This article evaluates the performance of 20 Coupled Model Intercomparison Project phase 6(CMIP6)models in simulating temperature and precipitation over China through comparisons with gridded observation data for the period of 1995–2014,with a focus on spatial patterns and interannual variability.The evaluations show that the CMIP6 models perform well in reproducing the climatological spatial distribution of temperature and precipitation,with better performance for temperature than for precipitation.Their interannual variability can also be reasonably captured by most models,however,poor performance is noted regarding the interannual variability of winter precipitation.Based on the comprehensive performance for the above two factors,the“highest-ranked”models are selected as an ensemble(BMME).The BMME outperforms the ensemble of all models(AMME)in simulating annual and winter temperature and precipitation,particularly for those subregions with complex terrain but it shows little improvement for summer temperature and precipitation.The AMME and BMME projections indicate annual increases for both temperature and precipitation across China by the end of the 21st century,with larger increases under the scenario of the Shared Socioeconomic Pathway 5/Representative Concentration Pathway 8.5(SSP585)than under scenario of the Shared Socioeconomic Pathway 2/Representative Concentration Pathway 4.5(SSP245).The greatest increases of annual temperature are projected for higher latitudes and higher elevations and the largest percentage-based increases in annual precipitation are projected to occur in northern and western China,especially under SSP585.However,the BMME,which generally performs better in these regions,projects lower changes in annual temperature and larger variations in annual precipitation when compared to the AMME projections.