分位数映射法在RegCM4中国气温模拟订正中的应用

将一种分位数映射法RQUANT,应用到一个区域气候模式（RegCM4）所模拟中国气温的误差订正中。从气候平均态、年际变率、极端气候及农业气候等多方面,评估了该方法对日平均气温、日最高气温和日最低气温模拟的订正效果。结果表明,该订正方法对模式模拟的日平均、日最高和最低气温气候平均态的订正效果都非常明显,中国大部分地区的订正结果与观测的偏差在±0.5℃之间。在降低极端气温指数和农业气候相关指数的模拟误差方面也有显著的效果,但对气温年际变率的订正效果有限。结合以往对降水订正的评估分析,该方法对模式模拟结果有较好的订正效果,可以应用于区域气候模式的气候变化模拟预估中,为气候变化及相关影响评估研究提供更适用和可靠的数据。     

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。     

基于分位数映射法的黑河上游气候模式降水误差订正

区域气候模式降水弥补了高寒山区气象站点稀少的缺陷,是水文模拟的重要驱动变量。然而,高寒山区模式输出降水的总量和频率都存在较大不确定性。因此,改进了用于降水频率纠正的分位数映射法(Quantile Mapping,QM),对中尺度数值预报模式(Weather Research and Forecasting model,WRF)模拟的黑河上游日降水输出数据进行误差订正。选取第95分位和第98分位降水量为阈值,选择2004-2009年为建模时段,2010-2013年为验证时段,使用分段拟合的方法建立传递函数,侧重于对极端降水进行单独订正。研究结果表明:该方法不仅对降水空间分布有明显的改善,对极端降水也有很好的订正效果。订正前模式模拟日降水与台站之间的均方根误差为3.41 mm·d^-1,绝对偏差为115.67 mm·y^-1,订正后均方根误差减少为3.11 mm·d^-1,绝对偏差有明显改善,为60.3 mm·y^-1。订正后流域内年降水空间分布更加合理,年降水量也更接近于观测降水插值结果,其空间相关系数由0.74改善为0.94。春、夏季订正效果优于秋、冬季,其中夏季订正效果较为明显,订正前降水偏差百分比在-0.1~0.1以内的区域面积仅占流域总面积的28%,而订正后占比增加至66%。同时,该方法对极端降水有较好的订正效果,减小了日降水强度(SDII)和极强降水量(R99p)的模拟偏差,订正后的第95分位模拟降水与观测降水插值的相关系数由0.15提高到0.48。本研究为站点稀少的黑河上游提供了一种更有效的误差订正方案,有利于为寒区水文研究获取更精确的降水数据。     

基于CMIP6的福建省极端气温预估

基于第六阶段耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6）模拟数据和高分辨率逐日格点观测数据,分别采用分位数映射法和泰勒图对福建省极端气温指数模拟值进行订正和评估,发现在历史参照期（1991—2010年）订正后的各极端气温指数模拟值与观测值更加接近。在此基础上,分析了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下福建省21世纪近期（2021—2040年）、中期（2051—2070年）和末期（2081—2100年）订正后的极端气温指数相对于历史参照期的时空变化特征。从时间变化来看,21世纪各时期,全省平均极端气温指数呈现升高趋势,且随着时间推移增幅不断加大。从空间变化来看,极端最高气温TXx呈现西北内陆增幅大、东南沿海增幅小的趋势,极端最低气温TNn空间分布与TXx类似,增幅略小,夏季日数Su增量在福建西南部为大值区,暖昼日数TX90p在福建东南部增幅最大。采用广义极值（generalized extreme value,GEV）分布研究了TXx重现期变化,发现SSP2-4.5情景下,21世纪3个时期增温较为匀速,而S...     

基于Delta分位数映射法的青藏高原中东部IMERG卫星降水误差订正

可靠的降水资料对理解青藏高原水量平衡和水循环过程尤为重要。IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for Global Precipitation Measurement)是新一代卫星降水产品,具有更广的覆盖范围与更高的时空分辨率,但在高原复杂地形条件下仍然存在较大的不确定性。鉴于此,本研究应用Delta分位数映射法(Quantile Delta Mapping, QDM),对IMERG日降水数据进行偏差订正,使用2001-2010年的中国区域地面气象要素数据集(China Meteorological Forcing Dataset, CMFD)降水数据和IMERG日降水产品分季节建立传递函数,对2011-2014年的IMERG逐日降水进行订正。研究结果表明：(1)Delta分位数映射法能够有效订正IMERG的降水频率、数值和空间分布,对极端降水和负偏差较大区域的订正效果更为明显。订正后的IMERG降水概率分布更加接近观测概率分布,降水偏差也更符合正态分布,改进了对全年和季节降水空间分布的刻画,提高了月降水的精度。(2)订正后日降水量均...     

RegCM4模式对雄安及周边区域气候变化的集合预估

基于CSIRO-Mk3-6-0、EC-EARTH、HadGEM2-ES和MPI-ESM-MR共4个全球气候模式,分别驱动区域气候模式RegCM4,所进行的RCP4.5（典型浓度路径）中等排放情景下25 km较高水平分辨率东亚区域21世纪气候变化模拟结果,针对雄安新区及周边区域,在对当代（1986~2005）气候进行检验的基础上,进行了该区域未来气候变化的多模拟集合预估,并给出了模拟间的差别。结果表明:RegCM4可以较好地模拟出分析区域当代平均气温和降水的分布及年内月循环变化特征;对与气温相关的极端气候事件指数,日最高气温最高值（TXx）和日最低气温最低值（TNn）,以及和降水相关的指数日最大降水量（RX1day）也有较好的模拟能力。雄安及周边区域未来平均气温、TXx和TNn将不断上升,高温热浪事件在增加的同时,低温事件将减少。未来分析区域平均降水量有所增加;而RX1day的增加更明显,且模拟间的一致性较好,不确定性相对较低,暴雨和洪涝事件的频率和强度均将增大。同时由于气温升高导致的潜在蒸发量相对于降水更大的增加,将使得区域水资源相对不足的现象加重。     

分位数调整法在北京动力降尺度模拟订正中的适用性评估

基于分位数调整法对变网格模式LMDZ4在中国区域进行动力降尺度模拟的北京日平均气温和降水结果进行了统计误差订正。订正后的日平均气温在年循环、平均值和频率等方面均十分接近观测值,全年平均气温偏差由-1.2℃降至-0.4℃。降水的订正过程较气温更加复杂,首先对降水日数进行订正,以消除模式产生的虚假微量降水,订正后降水日数误差由61.5%降至3.7%。此外,分位数调整法可有效订正中小型与极端降水的频率和强度,订正后全年降水误差由0.28 mm/d降至0.07 mm/d。订正后最大降水月为7月,与观测一致,消除了冬季的虚假极端降水。分位数调整法无论是对气温还是降水,其订正效果都存在明显的季节性差异。日平均气温的订正在冬、夏季要优于春、秋季,对极端高、低气温的订正更加显著。该统计误差订正方法不仅有效消除了气候平均值的漂移,同时对极值也有一定改善,是一种相对完善的订正方案。分位数调整法也存在一定的不确定性,订正效果受观测资料和模式模拟能力影响较大。     

CWRF模式极端降水模拟误差订正

基于1980—2015年6—8月CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）14种方案的模拟结果和全国逐日降水观测资料,对比了Q-lin,Q-tri,RQ-lin,RQ-tri,SSP-lin和CDFt 6种误差订正方法对CWRF模式控制化方案（C1）模拟中国东部夏季日极端降水的订正效果,以CWRF模式14种方案日极端降水的模拟效果排名为基础,对比了模拟效果较好的4种方案集合、模拟较差的4种方案集合以及14种方案集合的订正效果,选出相对较好的订正方案进一步评估其成员集合后订正和成员分别订正后再集合的订正效果,结果表明:采用6种误差订正方法均可明显减少日极端降水模拟误差,其中RQ-lin方法订正效果最佳。CWRF模式对中国东部的极端降水指数均表现出较好的模拟能力,不同参数化集合方案得到14种方案成员先订正再集合与观测日极端降水平均值最为接近,研究结果对于改进模拟结果、提高其预测能力有重要应用价值。     

CMIP6模式对青藏高原极端气温指数模拟能力评估及预估

利用第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）28个全球气候模式模拟的历史和多SSP排放情景下的模拟结果以及国家气候中心制作的CN05.1格点化的观测数据,在评估28个全球气候模式对青藏高原极端气温相关指数模拟效果的基础上,预估了多个SSP情景下青藏高原未来极端气温指数的变化趋势。评估结果表明多模式集合平均模拟结果更稳定,且能模拟出极端气温指数的时间分布以及空间分布特征,但与观测相比,不同指数存在不同偏差。预估结果表明,相对于1995-2014年,青藏高原上日最高气温最高值（TXx）、日最低气温最低值（TNn）、暖昼指数（TX90p）未来呈上升趋势,霜冻日数（FD）、冰冻日数（ID）、冷夜指数（TN10p）呈减少趋势,其中高原极端低温比极端高温增温明显,暖昼指数在高原西南部增加明显,霜冻日数、冰冻日数、冷夜指数在高原东南部减少明显。SSP1-1.9情景下,极端气温指数在21世纪的变化幅度较小,随着辐射强迫增大,指数的变化趋势也增大。SSP1-2.6情景下,2030年前中国实现碳达峰时,青藏高原地区TXx、 TNn、 TX90p增长分别不超过1.12℃、0.84℃、 8.4%, FD、 I...     

针对江苏省气温和降水的高分辨率降尺度模拟及预估北大核心

本文利用WRF模式,以25 km分辨率数值模拟结果作为驱动场,对江苏省现代和未来15 a的气候进行5 km高分辨率降尺度模拟及预估。结果显示,高分辨率降尺度模拟对其驱动场具有显著的提高,降水的负偏差和气温冷偏差均有所降低,其模拟的降水与气温概率分布与观测更为接近;对于极端指数,WRF模式能够模拟出其基本分布,除连续湿润日数CWD和极端高温TXx之外,高分辨率模拟对其他指数的模拟均有显著的提升。在RCP8.5排放情景下对未来气候变化的预估表明,江苏降水在夏季以减少为主,在春季则以增加为主,全年平均降水存在减少趋势;未来0~1 mm·d^(-1)的微弱降水发生概率将增加,小雨、中到大雨以及暴雨发生的概率均降低,而暴雨强度的增强导致极端强降水R95显著增加;气温25℃以上高温发生的概率在未来有所增加,而0℃以下的低温发生概率减小,从而导致暖持续日数显著增加,而冷持续日数减小,另外,极端高温和极端低温都有显著的升高。     

新疆地区未来气候变化的区域气候模式集合预估

本文基于一套在5个全球气候模式结果驱动下,RegCM4区域气候模式对东亚25km水平分辨率的集合预估,分析了中、高温室气体典型排放路径(RCP4.5和RCP8.5)下,21世纪不同时期新疆地区的未来气候变化.对模式当代气候模拟结果的检验表明,区域模式的模拟集合(ensR)总体上能够很好地再现当代新疆平均气温、降水和极端...     

Change in Extreme Climate Events over China Based on CMIP5

The changes in a selection of extreme climate indices(maximum of daily maximum temperature(TXx),minimum of daily minimum temperature(TNn),annual total precipitation when the daily precipitation exceeds the 95th percentile of wet-day precipitation(very wet days,R95p),and the maximum number of consecutive days with less than 1 mm of precipitation(consecutive dry days,CDD))were projected using multi-model results from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project in the early,middle,and latter parts of the 21st century under different Representative Concentration Pathway(RCP)emissions scenarios.The results suggest that TXx and TNn will increase in the future and,moreover,the increases of TNn under all RCPs are larger than those of TXx.R95p is projected to increase and CDD to decrease significantly.The changes in TXx,TNn,R95p,and CDD in eight sub-regions of China are different in the three periods of the 21st century,and the ranges of change for the four indices under the higher emissions scenario are projected to be larger than those under the lower emissions scenario.The multi-model simulations show remarkable consistency in their projection of the extreme temperature indices,but poor consistency with respect to the extreme precipitation indices.More substantial inconsistency is found in those regions where high and low temperatures are likely to happen for TXx and TNn,respectively.For extreme precipitation events(R95p),greater uncertainty appears in most of the southern regions,while for drought events(CDD)it appears in the basins of Xinjiang.The uncertainty in the future changes of the extreme climate indices increases with the increasing severity of the emissions scenario.     

华北地区未来气候变化的高分辨率数值模拟

使用20km高水平分辨率的区域气候模式RegCM3,单向嵌套FvGCM/CCM3全球模式,进行了中国区域气候变化的数值模拟试验,分析华北地区夏半年4-9月的气温、降水和高温、干旱事件的变化。模式积分时间分为两个时段,分别为当代的1961-1990年和在IPCC SRES A2温室气体排放情景下的21世纪末2071-2100年。模式检验结果表明:在大部分月份,区域模式对当代气候的模拟都较全球模式更好。两个模式模拟的未来气温和降水变化,在空间分布型和量级上都有一定不同,如区域模式的升温更高,降水出现大范围减少等。此外,使用日最高气温不低于35℃的日数(D_(T35))和考虑了湿度因素的炎热指数(I_(H))不低于35℃的日数(D_(H135)),分析了区域模式模拟的未来高温事件变化,结果表明:未来华北地区D_(T35)和平原地区D_(H135)均有较大增加。未来华北地区的连续干旱日数(CDD)将增加,依照UNEP(United Nations Environment Programme)干旱指数(A_(U))给出的气候湿润区将有较大幅度减少,而半湿润半干旱区和半干旱区面积将增加。     

温室效应引起的中国区域气候变化的数值模拟Ⅰ:模式对中国气候模拟能力的检验

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,进行了CO2加倍对中国区域气候变化影响的数值试验研究,分析了控制试验(1×CO2)即模式对中国当代气候的模拟情况.首先给出了全球模式控制试验在中国地区的结果,分析表明它对中国区域的地面气温和降水具有一定的模拟能力,其结果可以用来制作驱动区域气候模式的初始场和侧边界.对RegCM2 5 a时间长度控制试验积分结果的分析与检验表明,区域气候模式由于具有较高的分辨率和较完善的物理过程,它对中国区域地面气温和降水的模拟效果较全球模式有了较大提高,如它模拟的各月气温与实况的相关系数全年12个月的平均由全球模式的0.83提高到0.92,降水由0.48提高到0.65.     

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。     

温室效应对我国东部地区气候影响的高分辨率数值试验

使用RegCM3区域气候模式,单向嵌套NASA/NCAR 的全球环流模式FvGCM的输出结果,对中国东部地区进行了在实际温室气体浓度下当代1961~1990年和在IPCC A2温室气体排放情景下21世纪末期2071~2100年各30年时间长度,水平分辨率为20 km的气候变化模拟试验。首先分析全球和区域模式对中国东部地区当代气候的模拟情况,结果表明全球模式对中国东部地区气温的总体分布型模拟较好,但存在冷偏差,区域模式在对这个冷偏差有所纠正的同时,提供了气温地理分布更详细的信息。全球模式模拟的年降水中心位于长江流域,与观测差别较大,区域模式对此同样也有改进,降水高值区主要位于区域南部,并表现出较强的地形强迫特征。区域模式的模拟结果还表明,至21世纪末期,在温室效应作用下,中国东部的气温将明显升高,年平均气温的升高值在2.7~4.0℃之间,其中北部升温大于南部,冬季升温大于夏季。冬季升温表现出明显的随纬度增加而增加的分布型。模拟区域内年平均降水将增加,增加值一般在10%以上,部分地区达到30%。降水增加在夏季较明显,区域内以普遍增加为主,冬季降水自山东半岛至湖南地区将减少,其他地区增加。此外,对夏季高温日数和冬季低温日数及年平均大雨日数的变化也进行了分析。     

CSIRO Mk3.6.0模式及其驱动下RegCM4.4模式对中国气候变化的预估

使用区域气候模式RegCM4.4,对全球模式CSIRO-Mk3.6.0在RCP4.5情景下的气候变化试验结果（1950-2100年）在东亚地区进行25 km动力降尺度试验,比较了CSIRO-Mk3.6.0和RegCM4.4预估中国地区的21世纪气候变化。结果表明,两个模式预估未来中国地区气温持续升高,升温幅度具有区域性特征,RegCM4.4预估区域平均升温幅度低于CSIRO-Mk3.6.0,但二者年际波动基本一致。两个模式预估未来降水在中国西部以持续增加为主,东部则表现出较大的不一致性,预估区域平均年降水量变化不大,呈现冬季明显增加,夏季微弱减少的特点。此外,为了解区域气候模式对中国降水预估的不确定性,对本研究和以往RegCM3使用相同分辨率模拟得到的未来降水预估进行了对比,两个区域模式预估中国西部大部分地区未来降水一致性增加,东部存在明显不一致（冬季中、高纬除外）。     

RegCM3模式对青藏高原地区气候的模拟

使用RegCM3区域气候模式，利用ECMWF的ERA40再分析资料，对东亚地区进行了长达15年（1987-2001年）时间的数值积分试验，重点分析了模式对青藏高原及青藏铁路沿线地区气温和降水的模拟。结果表明，RegCM3模式具有模拟青藏高原及周边地区当代降水和气温主要分布特征的能力，尤其在观测站点稀少地区可提供局地降水和气温分布的较可靠信息。模式较好地模拟了青藏铁路沿线地区的降水，特别是气温的年变化趋势，同时也较好地模拟了这一地区气温的年际变化，但对该区降水年际变化的模拟能力则有待进一步提高。     

High-resolution simulations for Vietnam - methodology and evaluation of current climate

To assist the government of Vietnam in its efforts to better understand the impacts of climate change and prioritise its adaptation measures, dynamically downscaled climate change projections were produced across Vietnam. Two Regional Climate Models (RCMs) were used: CSIRO’s variable-resolution Conformal-Cubic Atmospheric Model (CCAM) and the limited-area model Regional Climate Model system version 4.2 (RegCM4.2). First, global CCAM simulations were completed using bias- and variance-corrected sea surface temperatures as well as sea ice concentrations from six Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) global climate models. This approach is different from other downscaling approaches as it does not use any atmospheric fields from the GCMs. The global CCAM simulations were then further downscaled to 10 km using CCAM and to 20 km using RegCM4.2. Evaluations of temperature and precipitation for the current climate (1980-2000) were completed using station data as well as various gridded observational datasets. The RCMs were able to reproduce reasonably well most of the important characteristics of observed spatial patterns and annual cycles of temperature. Average and minimum temperatures were well simulated (biases generally less than 1oC), while maximum temperatures had biases of around 1oC. For precipitation, although the RCMs captured the annual cycle, RegCM4.2 was too dry in Oct.-Nov. (-60% bias), while CCAM was too wet in Dec.- Mar. (130% bias). Both models were too dry in summer and too wet in winter (especially in northern Vietnam). The ability of the ensemble simulations to capture current climate increases confidence in the simulations of future climate.