CMIP5模式对青藏高原地表温度的模拟与预估

利用1980~2005年英国东英吉利亚大学的 CRU全球陆面月平均地面数据集资料,对历史数据进行集合平均,结合泰勒诊断,开展青藏高原地区地表温度及其变化趋势的统计分析与模式模拟,并通过CRU观测资料和模式的历史资料集合平均得到年平均地表温度变化趋势,从而对高原未来的地表温度进行预估。结果表明：CMIP5中大多数模式对高原地区的年平均地表温度的模拟效果较好,但会受到季节差异的影响;多模式集合平均的模拟能力总体比单个模式模拟的性能更优,与观测场的数据更加接近;青藏高原未来的增温趋势与外辐射强迫的强度呈正相关,高原地区对高浓度排放情景下的增温效应比中低浓度更加剧烈,并且升温值在21世纪末极有可能突破6.5℃。     

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）.     

CMIP5气候模式对亚洲升温幅度的模拟与预估

基于新的全球表面温度数据集CMST(China merged surface temperature),全面评估了参加国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)的27个全球气候模式1900—2017年的气候模拟结果(1900—2005年为模式历史模拟,2006—2017年为不同典型浓度路径下的预估)。泰勒图及各种统计参数的对比表明,一些模式无论在历史模拟时段,还是在历史模拟和近期预估拼接时段,都稳定、较好地模拟出了观测序列的变化特征。利用筛选出模拟效果相对较优的9个模式,系统比较了其集合平均MT9(mean model top 9)与所有模式的集合平均MAM(mean all models)。分析结果表明:无论在哪种排放路径下,不管是时间变化,还是从空间分布方面,多数模式可能高估了亚洲区域增暖趋势,导致MAM过高估计了亚洲区域温度变化幅度与长期趋势,而优选的模式集合MT9明显比MAM更接近于观测值。进一步,采用了MT9的预估结果分析了2018—2099年的亚洲区域预估的地表升温幅度:到2099年,在RCP2.6浓度路径下,MT9预估亚洲地区的升温幅度较小,约为0.08℃;在RCP4.5浓度路径下,升温约为1.20℃;在RCP8.5浓度路径下,升温将达3.54℃,这些结果均略小于所有模式集合MAM的升温幅度,因而更加合理;同时还基于MT9预估分析了2018—2099年的温度距平的空间变化。     

CMIP5全球气候模式对青藏高原地区气候模拟能力评估

青藏高原是气候变化的敏感和脆弱区,全球气候模式对于这一地区气候态的模拟能力如何尚不清楚。为此,本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的历史模拟试验数据,评估了44 个全球气候模式对1986~2005 年青藏高原地区地表气温和降水两个基本气象要素的模拟能力。结果表明,CMIP5 模式低估了青藏高原地区年和季节平均地表气温,年均平均偏低2.3℃,秋季和冬季冷偏差相对更大;模式可较好地模拟年和季节平均地表气温分布型,但模拟的空间变率总体偏大;地形效应校正能够有效订正地表气温结果。CMIP5 模式对青藏高原地区降水模拟能力较差。尽管它们能够模拟出年均降水自西北向东南渐增的分布型,但模拟的年和季节降水量普遍偏大,年均降水平均偏多1.3 mm d-1,这主要是源于春季和夏季降水被高估。同时,模式模拟的年和季节降水空间变率也普遍大于观测值,尤其表现在春季和冬季。相比较而言,44 个模式集合平均性能总体上要优于大多数单个模式;等权重集合平均方案要优于中位数平均;对择优挑选的模式进行集合平均能够提高总体的模拟能力,其中对降水模拟的改进更为显著。     

CMIP5模式对中国东北气候模拟能力的评估

利用CN05观测资料和参与IPCC第五次评估报告的45个全球气候系统模式的模拟结果,分析了新一代全球气候模式对中国东北三省(1961~2005年)气温和降水的模拟能力。结果表明:1)绝大多数模式都能较好地模拟出研究区内显著增温的趋势,对气温的年际变化模拟能力则相对有限;2)所有模式均能很好地再现气温气候态的空间分布特征,且多模式集合模拟结果优于绝大多数单个模式,空间相关系数达到了0.96;3)对于降水的模拟结果,模式间差异较大,多模式集合能较好地再现其空间分布规律(空间相关系数为0.86),对降水年际变化及线性变化趋势的模拟能力则较差。总体来说,多模式集合对东北气候的时空变化特征具有一定的模拟能力,且对气温模拟效果优于降水,对空间分布的模拟能力优于时间变化。     

CMIP5全球气候模式对中国地区降水模拟能力的评估

使用多种观测资料和43个参加耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的全球气候模式模拟数据,评估分析了全球气候模式对中国地区1980-2005年降水特征的模拟能力。结果表明：多数CMIP5模式能够模拟出中国降水由西北向东南递增的分布特点,这与耦合模式比较计划第三阶段（CMIP3）的模式模拟结果类似,但华南地区降水模拟偏少,西部高原地区降水模拟偏多。模式能够较好地模拟出降水冬弱夏强的季节变化特征,但降水模拟系统性偏多。从EOF分析结果来看,多数CMIP5模式可以再现中国地区年平均降水的时空变化特征,集合平均的表现优于CMIP3。多模式集合在月、季、年时间尺度下模拟的平均值优于大部分单个模式的结果。CMIP5中6个中国模式的模拟能力与其他模式相当,其中FGOALS-g2、BCC-CSM1-1-m的模拟能力相对较好。     

CMIP6全球气候模式对中国极端降水模拟能力的评估及其与CMIP5的比较

对CMIP6全球气候模式在中国地区极端降水的模拟能力进行了综合评估.基于CN05.1观测数据集和32个CMIP6全球气候模式的降水数据,采用8个常用极端降水指数对极端降水进行了定量描述.研究结果表明,在极端降水的气候平均态方面,CMIP6多模式集合对1961—2005年中国地区区域平均的8个极端降水指数模拟的平均相对误...     

CMIP5西北太平洋气候变率的模拟评估

利用观测海温资料和CMIP5模式模拟结果分析西北太平洋(120°E~120°W,20~60°N)海表温度的气候态和年代际变化特征。结果表明,所选22个模式可以较好地模拟出西北太平洋海表温度的气候特征及其年际、年代际变化特征;模式模拟的海表温度总体标准偏差在黑潮延伸体区域最大;绝大多数模式能模拟出海表温度的第一EOF模态;西北太平洋海表温度具有较明显的年代际振荡现象,13/22的模式模拟的海表温度存在明显的年代际振荡,同时海表温度气候态的模拟偏差对其周期振荡模拟的影响较大,尤其在黑潮延伸体区域。     

CMIP5模式对中国年平均气温模拟及其与CMIP3模式的比较

利用CRUT3v和CN05两套观测资料,评估25个CMIP5模式对1906-2005年中国年平均气温变化的模拟能力,并与CMIP3模式对比。结果表明：1906-2005年中国平均温升速率为0.84℃/100a,CMIP5多模式集合平均模拟的增温率为0.77℃/100a。模式对20世纪后期温升模拟好于前期,仅有两个模式能模拟中国20世纪40年代异常增暖。模式对气温气候态空间分布模拟较好,但在中国西部地区存在最大模拟冷偏差和不确定性。1961-1999年,中国北方增暖大于南方。多模式集合平均可以较好地模拟气温变化线性趋势的空间分布,但对南北气温变化趋势的差异模拟过小。总体说来,在中国平均气温变化趋势、气温气候态空间分布和气温变化趋势空间分布三方面,CMIP5模式都较CMIP3模式有所提高。     

CMIP5气候模式对中国未来气候变化的预估和应用

气候模式是研究气候系统和气候变化的有力工具,其模拟结果是进行气候预测和气候变化风险评估的重要数据基础。随着全球气候变暖速度加快,地表生态环境、水文动态循环过程、社会经济发展等都受到其影响,进而影响到人类的生产和生活。利用气候模式对未来气候变化特征进行评估和预测,可为人类调整发展策略以适应气候变化提供科学依据。通过汇总CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)模式在气候变化方面的相关研究,综述了CMIP5气候模式在农业生产、水文动态监控以及其他领域中的应用,最后指出了CMIP5气候模式在模拟预估未来气候变化上存在的不足,并展望了CMIP5气候模式在未来的应用。     

CMIP6全球气候模式对青藏高原中东部地表感热通量模拟能力评估

利用青藏高原（以下简称高原）气象台站常规观测资料、国家青藏高原科学数据中心的青藏高原地气相互作用过程高分辨率（逐小时）综合观测数据集（2005～2016）、国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）的历史模拟试验数据和卫星辐射资料,定量评估了12个全球气候模式对1979～2014年高原中东部地表感热通量的模拟能力,并对其模拟偏差进行了成因分析。结果表明,CMIP6模式可较好地重现高原地表感热通量的年循环和季节平均的空间分布型,但数值较计算感热通量偏低,主要表现为对感热通量大值区严重低估。区域平均而言,12个模式模拟的春季高原中东部感热通量的时间演变序列整体较计算感热通量偏低,其中偏差最大的模式为MIROC6,其多年均值仅为计算值的1/3左右。进一步分析发现多模式模拟的春季高原10 m高度处风速和地气温差分别偏强和偏弱,说明CMIP6模拟的春季高原感热通量偏低可主要归因于地气温差的模拟冷偏差。地气温差的模拟冷偏差在高原中东部地区普遍存在,且地表温度和空气温度均存在明显冷偏差,尤其地表温度偏差更大,这很大程度上可能与CMIP6多模式模拟的春季高原降水偏强有关。     

CMIP5全球气候模式对上海极端气温和降水的情景预估

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,以下简称CMIP5)28个模式的数值模拟结果和1981~2010年华东和上海气温和降水观测数据,评估了该28个气候模式对华东和上海气温和降水的模拟能力,并预估了RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5)情景下上海2021~2030年极端气温和降水气候的变化趋势和不确定性。结果表明:与观测值相比,模式对华东和上海年平均气温的模拟大多均值偏高、方差偏低;对年总降水量的模拟大多均值偏高,但方差以华东偏高、上海偏低为主;26个模式的气温变化趋势和12个模式的降水变化趋势与观测值相同。选出8个模式的预估结果表明:与2001~2010年相比,2021~2030年上海冬天极端低温的出现日数(冷夜日数)呈减少趋势,不确定性最小;夏天暖夜日数呈增加的趋势,不确定性较小;其他极端气温事件的变化趋势则存在较大的不确定性,冷夜指标的不确定性最大。强降水发生日数和强降水的强度都呈现增加的趋势,且不确定性较小。     

CMIP5多模式对阿留申低压气候特征的模拟检验与预估

利用观测的海温资料和海平面气压资料,检验了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project 5,CMIP5)多模式对阿留申低压(Aleutian Low,AL)特征指数的时空分布和变化的模拟能力;从AL周期及变化趋势等方面,分析了CMIP5模式预估的未来AL的变化特征。结果表明,CMIP5模式及其集合平均能够很好地模拟AL的环流结构,对AL的气候态有着较强的模拟能力,尤其是模式对于东太平洋海表温度的模拟能力直接影响其对于AL的模拟效果。模式的集合平均对变率强度的模拟偏强,且对于变率的模拟效果逊于对气候态的模拟。22个模式中的16个模式能模拟出AL强度指数的年代际变化周期,对年代际周期有着较好的刻画能力。Historical试验下对于AL的变化趋势存在着较大的不确定性,而相对于两种不同排放情景,随着排放的增加,AL更加偏北,强度增强,年际、年代际周期变得更加显著。在两种排放情景下模式的集合平均以及多数模式模拟出AL有着向北和增强的趋势。     

青藏高原未来气候变化预估:CMIP5模式结果

本文使用国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)中对青藏高原气候模拟较优的气候模式, 在RCP4.5中等偏低辐射强迫情景下对青藏高原未来气候变化进行了预估研究。结果表明, 青藏高原年均地表气温在2006~2100年的线性趋势平均为0.26℃/10a, 增暖幅度与海拔高度大体成正比;相比于1986~2005年参考时段, 2090年代平均升温2.7℃, 21世纪末期增温幅度明显高于早期和中期;在早、中和末期, 年均增温分别为0.8~1.3℃、1.6~2.5℃和2.1~3.1℃;各季节也均为变暖趋势, 其中冬季增温最大。对于年均降水来说, 未来百年将小幅增加, 集合平均趋势为1.15%/10a, 2090年代较参考时段增加10.4%;在早、中和末期的变化范围分别为-1.8%至15.2%、-0.9%至17.8%和1.4%至21.3%;季节降水也呈增加趋势, 夏季增幅明显高于其余三个季节且在21世纪末期较大, 青藏高原未来年均降水增加主要来自于夏季。需要指出的是, 上述预估结果在气候模式间存在着一定的差异, 未来气候变化的不确定性范围较大, 地表气温的可信度相对较高, 而降水的则偏低。     

CMIP5耦合模式对北半球3—4月积雪面积的历史模拟和未来预估

基于卫星观测数据,评估了23个CMIP5耦合模式对北半球3—4月积雪面积的模拟能力,在此基础上应用多模式集合平均结果,预估了未来不同温室气体排放情景下北半球3—4月积雪面积的变化情况。结果表明:整体上看,CMIP5耦合模式对北半球3—4月积雪面积具有一定的模拟能力,模式基本能再现北半球3—4月积雪面积的分布特征,但对高原等复杂地形地区积雪的模拟偏差较大并且低估了北半球积雪的减少趋势,这些可能是由卫星资料本身的缺陷以及模式参数化方案的不同造成的。多模式集合预估结果表明,未来几十年北半球3—4月积雪将继续减少并且集中发生在欧亚大陆中西部地区。温室气体排放将会对未来北半球积雪的变化产生显著影响。在RCP8.5情景下,未来北半球积雪减少最显著;在RCP4.5和RCP6.0情景下,在21世纪前半叶北半球积雪减少趋势与RCP8.5情景相当,但是在21世纪后半叶积雪的减少趋势明显小于RCP8.5情景;在RCP2.6情景下,北半球积雪减少趋势最小。所以,控制温室气体排放对于未来北半球积雪的生存至关重要。     

CMIP5模式对北极涛动的模拟评估

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)历史试验(historical)的输出结果,评估了26个耦合模式对北极涛动(AO)的模拟能力。对各模式逐月AO指数序列的功率谱分析表明,有23个模式能够模拟出AO模态无显著变化周期的特征。这些模式也能够较好地再现冬季AO在海平面气压场上的主要分布特征,但均高估了AO模态的强度。对于伴随着冬季AO位相变化而出现的中高纬度偶极型的纬向平均纬向风异常,CMIP5中只有一些模式有较好的模拟表现,大多数模式对其中心位置和强度的模拟存在明显不足。对比之下,MPI-ESM-P对AO时空特征的模拟更接近观测结果。     

中国6个CMIP5模式对全球降水年际-年代际变率模拟的定量评估

本文利用美国全球降水气候中心(GPCC)的降水资料和中国参加国际第五阶段耦合模式比较计划(CMIP5)的6个气候模式[BCC_CSM1.1、BCC_CSM1.1(m)、BNU-ESM、FGOALS-s2、FGOALS-g2和FIO-ESM]的历史模拟试验的降水数据,采用可以表征降水变率相对和绝对量级的方法,定量评估了6个模式对降水年际-年代际变率的模拟能力。研究表明,观测降水的年际变率一般占总方差的65%~80%,年代际变率占总方差的10%~35%。在CMIP5历史试验中,6个模式平均的降水年际分量方差对总方差的贡献(超过70%)较观测偏强,模拟降水年代际分量的方差对总方差的贡献较小(约为10%~20%)。模式总体低估了全球平均总降水、年际降水和年代际降水的变率,但是高估了年际降水对总降水的贡献、低估了年代际降水对总降水的贡献。与观测相比,6个模式对东亚和澳大利亚地区的年代际降水的模拟都比较好,模拟与观测年代际降水方差的比值为1左右。在非洲、南美洲和海洋性大陆,BCC_CSM1.1模式模拟的降水年代际变率最接近观测;在欧亚和北美,BNU-ESM模式模拟的降水年代际变率与观测最接近。在欧亚大陆上,BCC_CSM1.1模式模拟的降水年际分量与年代际分量的方差比最接近观测;在非洲和美洲,FGOALS-s2模式模拟的降水年际分量与年代际分量的方差比最接近观测。本文的研究结果有助于理解中国当前气候模式对降水年际-年代际变率的模拟能力,以及未来改进模式。     

全球变暖减缓期陆地地表气温变化特征和CMIP5多模式的未来情景预估

2000年后全球气温的增温率显著下降,全球进入变暖减缓期.本文基于CRU(Climatic Research Unit) 观测资料,分析讨论了2000年后全球及欧亚中高纬度地区全球变暖的减缓特征,评估了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)试验多模式对全球变暖减缓的模拟及未来气温变化预估.结果表明,2000年后全球陆地平均地面气温的增温率大幅下降至0.14℃ (10 a)-1,仅为1976~1999年加速期增温率的一半.全球陆地13个区域中有9个地区的增温率小于2000年前,4个地区甚至出现了降温.其中以欧亚中高纬地区最为特殊.加速期(1976~1999年)增温率达到0.50℃ (10 a)-1,为全球陆地最大,2000年后陡降至-0.17℃ (10 a)-1,为全球最强降温区,为全球变暖的减缓贡献了49.13%.并且具有显著的季节依赖,减缓期冬季增温率下降了-2.68℃ (10 a)-1,而秋季升高了0.86℃ (10 a)-1,呈现反位相变化特征.CMIP5多模式计划中仅BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下和MRI-ESM1模式在RCP8.5下的模拟较好地预估了全球及欧亚中高纬地区在2000年后增温率的下降以及欧亚中高纬秋、冬温度的反位相变化特征.BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下预估欧亚中高纬地区2012年后温度距平保持在1.2℃左右,2020年后跃至2℃附近振荡.而MRI-ESM1在RCP8.5情景下预估的欧亚中高纬度温度在2030年前一直维持几乎为零的增温率,之后迅速升高.     

CMIP5模式对ENSO现象的模拟能力评估

针对参与耦合模式比较计划(CMIP5)的17个海-气耦合模式对20世纪气候的模拟结果,从热带太平洋海表温度和大气海平面气压变化的综合分析角度较详细评估了模式对厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象的模拟能力。结果表明,这些模式基本上能模拟出ENSO现象的一些主要特征,包括热带太平洋海温的空间分布及其时空演变特征、与海平面气压变化的关联、ENSO周期变化及锁相特征等,但不同模式的模拟结果仍然差异较大。(1)从模拟的热带太平洋年平均海温的偏差来看,多模式集合平均值与观测的均方根误差小于1.0℃,但单个模式的误差相对要大一些。误差较小的为1.2—1.3℃,多数模式在1.6℃以下,但也有个别模式的误差超过2.0℃。(2)从经验正交函数分解结果来看,热带太平洋实测月平均海表温度距平和海平面气压距平的年际尺度变化第1模态主要表现为ENSO变化特征,第2模态反映的是海温的长期变化趋势。只有少数几个CMIP5模式能够再现这种特征,多数模式所模拟的海温距平/海平面气压距平时空变化的第1、第2特征向量分布顺序与观测分析正好相反,ENSO变成了第2模态,趋势成了最主要的模态。尽管如此,所有模式都能模拟出南方涛动变化与热带太平洋海温距平时空变化的密切关联,无论是作为第1还是第2特征模态,所有模式模拟的南方涛动与热带太平洋海温距平时空变化都有密切相关。(3)谱分析结果表明,ENSO现象具有2—7年的周期,其中,4年的周期最明显。大多数模式模拟的ENSO周期在此范围内,但有些模式的主要周期偏短,为2年左右。个别模式的ENSO主要周期为11年,已超出2—7年的范围。(4)多数模式模拟的厄尔尼诺及拉尼娜的峰值出现在冬季(11—2月),与观测基本吻合。另有少数模式模拟的峰值出现在9—10月,比观测略提前。只有个别模式模拟的峰值出现在夏季,与观测相差太大。     

10个CMIP5模式对亚澳季风环流及其变率的模拟

利用参加第五次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,简称CMIP5)的10个海气耦合模式的输出结果,比较了这些模式对6种季风指数年际变化的模拟能力,并从季风区大气环流场的气候态以及海表温度异常(SSTA)与季风的相关关系两个方面对季风指数的模拟差异原因进行了讨论。得到结论:CMIP5模式对于季风指数年际变化模拟的结果与观测资料差异较大,其中对南亚季风指数(Webster- Yang index)模拟最好,模式集合会显著改进对南亚季风指数的模拟效果;不同模式基本可以描述出各个季风区大气环流场的气候态分布特征;耦合模式对南亚季风指数模拟的关键可能在于对SSTA的年际变化以及SSTA与季风相关关系的准确模拟。