植被变化对中国区域气候影响的数值模拟研究

用高分辨率区域气候模式(RegCM-NCC)模拟了中国区域植被发生改变后引起的局地或区域气候变化。结果表明:大范围区域植被变化对区域降水、温度的影响非常显著,内蒙古地区土地荒漠化可导致中国北方大部分地区降水减少,尤其加剧了华北、西北地区的干旱,西北地区绿化有利于黄河流域降水增加,而长江流域和江南地区降水却有不同程度的减少,因此可在一定程度上减少这里的洪涝灾害;气温的变化比降水更显著,植被退化使当地气温明显升高,使中、低层大气变得干燥,近地层风速加大,而植树造林却使当地及周围地区冬偏暖、夏偏凉,大气变得湿润,近地层风速减小,有利于在一定程度上减少沙尘暴的发生。另外,植被变化对东亚冬、夏季风强度也有一定程度的影响,从而影响到中国东部地区降水的分布和冬季低温、冷害事件发生的强度。     

植被变化对中国区域气候的影响Ⅰ:初步模拟结果

利用区域气候模式（RegCM2）对中国植被变化的气候影响进行了模拟研究,结果表明:江淮流域洪涝灾害增多及华北干旱的加剧可能是北方草原沙漠化与南方长绿阔叶林退化共同影响的结果,而且南方植被退化对其的影响似乎更严重。严重的植被退化会导致降水与植被退化之间的正反馈,易使退化区不断向外扩展且退化难以恢复。而程度较轻的植被退化,退化与降水减少之间是一种负反馈,当人为压力减弱后,退化较易恢复,但由于地表径流的增加,易导致洪涝灾害的发生。植被退化使气候变得更加恶劣,而北方草原植被增加使气候变得温和。但植树区外围的降水减少,易使新栽树林由外向内退化,说明目前的北方草原区气候似乎不支持在该地区出现大面积的森林。     

西北植被覆盖对我国区域气候变化影响的数值模拟

使用美国ＮＣＡＲ区域气候模式ＲｅｇＣＭ２研究了西北植被覆盖面积变化对我国区域气候变化的影响。共设计了三组试验,即西北植被面积扩大试验,控制试验和植被面积缩小试验。     

植被变化对中国区域气候的影响I:初步模拟结果

利用区域气候模式(RegCM2)对中国植被变化的气候影响进行了模拟研究,结果表明江淮流域洪涝灾害增多及华北干旱的加剧可能是北方草原沙漠化与南方长绿阔叶林退化共同影响的结果,而且南方植被退化对其的影响似乎更严重.严重的植被退化会导致降水与植被退化之间的正反馈,易使退化区不断向外扩展且退化难以恢复.而程度较轻的植被退化,退化与降水减少之间是一种负反馈,当人为压力减弱后,退化较易恢复,但由于地表径流的增加,易导致洪涝灾害的发生.植被退化使气候变得更加恶劣,而北方草原植被增加使气候变得温和.但植树区外围的降水减少,易使新栽树林由外向内退化,说明目前的北方草原区气候似乎不支持在该地区出现大面积的森林.     

青藏高原植被变化对区域气候影响研究进展

陆地生态系统与气候变化之间存在这密不可分的相互作用过程。青藏高原地区是全球气候变化的敏感区,全球变暖对高原陆地生态系统演变的影响非常明显,这必将导致高原生态系统变化。生态系统的变化又将会引起局地、区域气候的响应,导致局地、区域、甚至全球的气候变化。因此研究青藏高原地区植被演变及其与气候变化的关系是一个有着重要学术价值和实际意义的课题。本文在对青藏高原植被与气候关系研究回顾的基础上,介绍了近年来关于青藏高原植被变化对区域气候影响取得的新的进展,提出了一些可能的物理过程,同时指出了研究中存在问题及今后的工作重点。     

植被变化对中国区域气候的影响Ⅱ:机理分析

在利用区域气候模式（RegCM2）对中国植被变化的气候影响进行了数值模拟研究的基础上,该文着重对其中可能的机理进行了分析,结果表明:植被变化对地-气系统的能量平衡具有重要影响。植被变化使地表释放的有效通量（感热+潜热）发生变化,同时有效通量中的感热。潜热分配,即波恩比亦会发生改变,从而导致大气湿静力能分布的变化,使大气层结及垂直运动发生相应改变,这会进一步影响到大气水汽输送情况,井与相应的垂直运动变化结合最终导致降水的变化。另外,由于植被变化造成的地表蒸散及上壤持水能力的变化,会使土壤含水量、地表径流等也发生明显的变化。     

植被变化对中国区域气候的影响II:机理分析

在利用区域气候模式(RegCM2)对中国植被变化的气候影响进行了数值模拟研究的基础上,该文着重对其中可能的机理进行了分析,结果表明植被变化对地-气系统的能量平衡具有重要影响.植被变化使地表释放的有效通量(感热+潜热)发生变化,同时有效通量中的感热、潜热分配,即波恩比亦会发生改变,从而导致大气湿静力能分布的变化,使大气层结及垂直运动发生相应改变,这会进一步影响到大气水汽输送情况,并与相应的垂直运动变化结合最终导致降水的变化.另外,由于植被变化造成的地表蒸散及土壤持水能力的变化,会使土壤含水量、地表径流等也发生明显的变化.     

中国近代土地利用变化对区域气候影响的数值模拟

利用国家气候中心改进的高分辨率区域气候模式(RegCM-NCC)模拟研究了中国近代历史时期土地利用/覆盖变化对中国区域气候的影响,模拟结果显示,1700年以来,以森林砍伐、草地退化及相应耕地面积扩大为主的土地利用变化可能对中国区域降水、温度产生了显著影响。1700—1900年期间,由于土地利用的变化使华北、西南等地区降水呈减少趋势,其他区域变化不明显,但近50年来却使长江中下游地区、西北、东北部分地区降水有所增加。1700—1800年间的土地利用变化使得除东北及长江流域地区外的大部分地区温度呈下降趋势,1900年以后有所升高,特别是近50年来中国大部分区域平均气温升高,与这一时期由于大气中温室气体排放浓度增加造成的温度升高相一致。另外,土地利用变化不仅使大气温度、湿度发生变化,还可引起基本流场的变化,使东亚冬、夏季风气流有所增强,这主要是由于植被变化改变了地面温度,使海、陆温差进一步增大的结果。因此,土地利用变化对区域尺度气候变化的影响是不容忽视的。     

近20年中国土地利用变化影响区域气候的数值模拟

区域尺度土地利用/土地覆盖变化(LUCC)的气候效应以及土地覆盖数据的不确定性, 一直是LUCC研究不可忽视的关键问题。本研究基于最新的遥感资料, 采用新的区域气候模式RegCM4.0, 探讨了1990年至2010年中国LUCC对区域气候的影响。结果表明, 中国区域LUCC使得局地气温和日较差发生了显著改变, 而降水及低层环流场变化不显著;LUCC的影响存在季节性差异, 其中, 夏秋季响应程度较大且主要体现在边界层内。就LUCC对气候影响的机理各地区有所不同, 华北地区LUCC的气候效应主要受蒸散发作用主导, 而长江流域则由反照率与蒸散发共同作用。这些结果均说明, 较短时间尺度的LUCC气候效应主要体现在其局地范围, 且在不同的季节有所差异。     

黄河源区植被覆盖度对区域气候影响的数值模拟

利用1997-2006年8km空间分辨率的AVHRR/NDVI,得到了与区域气候模式RegCM3具有相同分辨率的植被覆盖度时间序列,并用其替代RegCM3模式中默认的植被覆盖度,对黄河源区主要气候要素进行了数值模拟。结果表明,使用卫星遥感估算的植被覆盖度,模拟的黄河源区气象台站月平均气温更接近实测值,局地降水量也有一定...     

青藏高原近期气候变化研究进展

本文对近期关于青藏高原地区气候变化的研究进行了回顾。结果表明,在过去的几十年间,青藏高原地区的气候发生了明显的变化。主要表现为:1)温度呈上升趋势;降水和积雪呈增加趋势,多年冻土呈退化状态;温度和降水的变化不仅有季节性的差异,还存在区域性的差异。2)区域气候模式RegCM对青藏高原地区温度和降水有一定的模拟能力,但存在系统性的误差。文中还对在青藏高原气候变化方面的研究不足进行了讨论。     

植被退化对青藏高原冬夏季气候影响的模拟研究

利用区域气候模式RegCM3,模拟分析了青藏高原地区植被退化对自身及周边地区气候产生的影响。结果表明：植被退化后,在退化区域冬夏季地表温度明显升高,最大增值2℃,而外围则温度降低,量值为-0.5℃～-1℃。夏季气温的变化趋势与地表温度类似,但量值较小,冬季退化区气温增加范围较大。夏季退化区湿度和降水增大,增加值分别达到0.6g/kg和35mm/month;退化区外围降水减少,外围西部及北部地区湿度减小,中心值为-0.4 g/kg。在冬季,湿度稍有减小,主要分布在西藏地区和青海、四川的交界处。     

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。     

土壤湿度异常对区域短期气候影响的数值模拟试验

用区域气候模式 (RegCM_NCC) 对江淮流域地区春季初始土壤湿度异常导致的区域气候效应进行了数值模拟分析, 结果表明:土壤湿度异常变化对区域降水的影响非常显著, 土壤湿度的正异常使得异常区域内降水增大, 地面空气增湿、蒸发加大, 与此相应, 地表气温迅速降低, 土壤湿度的负异常有与之相反的结果, 这种区域气候响应是通过改变地表辐射平衡及地-气系统能通量而实现的; 区域土壤湿度异常对短期气候的影响在一个月之内较明显, 它的影响可持续至以后的几个月, 但强度逐渐减弱; 区域土壤湿度异常的气候响应不仅仅局限于异常区域内部, 而且可以通过次级环流影响到其他区域的降水、温度等变化。     

Regional Climate Change and Uncertainty Analysis based on Four Regional Climate Model Simulations over China

Four sets of climate change simulations at grid spacing of 50 km were conducted over East Asia with two regional climate models driven at the lateral boundaries by two global models for the period 1981–2050. The focus of the study was on the ensemble projection of climate change in the mid-21 st century(2031–50) over China. Validation of each simulation and the ensemble average showed good performances of the models overall, as well as advantages of the ensemble in reproducing present day(1981–2000) December–February(DJF), June–August(JJA), and annual(ANN) mean temperature and precipitation. Significant warming was projected for the mid-21 st century, with larger values of temperature increase found in the northern part of China and in the cold seasons. The ensemble average changes of precipitation in DJF, JJA, and ANN were determined, and the uncertainties of the projected changes analyzed based on the consistencies of the simulations. It was concluded that the largest uncertainties in precipitation projection are in eastern China during the summer season(monsoon precipitation).     

气候变化的归因与预估模拟研究

本文总结了近五年来中国科学院大气物理研究所在气候变暖的归因模拟与预估研究上的主要进展。研究表明,利用海温、太阳辐射和温室气体等实际强迫因子驱动大气环流模式,能够较为合理地模拟全球平均地表气温在20世纪的演变,但是难以模拟出包括北大西洋涛动／北极涛动和南极涛动在内的高纬度环流的长期变化趋势。利用温室气体和硫酸盐气溶胶等“历史资料”驱动气候系统模式,能够较好地模拟出20世纪后期的全球增暖,但如果要再现20世纪前期(1940年代)的变暖,还需同时考虑太阳辐射等自然外强迫因子。20世纪中国气温演变的耦合模式模拟技巧,较之全球平均情况要低;中国气候在1920年代的变暖机理目前尚不清楚。对于近50年中国东部地区“南冷北暖”、“南涝北旱”的气候变化,基于大气环流模式特别是区域气候模式的数值试验表明,夏季硫酸盐气溶胶的负辐射效应超过了温室气体的增暖效应,从而对变冷产生贡献。但现有的数值模拟证据,不足以说明气溶胶增加对“南涝北旱”型降水异常有贡献。20世纪中期以来,青藏高原主体存在明显增温趋势,温室气体浓度的增加对这种增暖有显著贡献。多模式集合预估的未来气候变化表明,21世纪全球平均温度将继续增暖,增温幅度因不同排放情景而异;中国大陆年均表面气温的增暖与全球同步,但增幅在东北、西部和华中地区较大,冬季升温幅度高于夏季、日最低温度升幅要强于日最高温度;全球增暖有可能对我国中东部植被的地理分布产生影响。伴随温室气体增加所导致的夏季平均温度升高,极端温度事件增多;在更暖的气候背景下,中国大部分地区总降水将增多,极端降水强度加大且更频繁发生,极端降水占总降水的比例也将增大。全球增暖有可能令大洋热盐环流减弱,但是减弱的幅度因模式而异。全球增暖可能不是导致北太平洋副热带－热带经圈环流自20世纪70年代以来变弱的原因。文章同时指出了模式预估结果中存在的不确定性。     

亚洲区域气候模式比较计划的进展

区域气候变化的信息是气候变化影响评估的基础。在发展全球气候模式的同时 ,发展高分辨的区域气候模式是获取区域气候变化信息的重要途径之一。作者介绍了由中国科学院大气物理研究所START全球变化东亚区域研究中心发起和主持 ,有中、美、韩、日和澳大利亚 1 0个研究组参加的亚洲区域气候模式比较计划的目的、意义、工作任务和试验设计等主要内容 ,给出了该国际比较计划第 1阶段 (连续 1 8个月积分 )和第 2阶段( 1 988～ 1 998年连续 1 0年积分 )的初步结果 ,讨论了区域气候模式在亚洲应用中的一些共性问题以及进一步研究的方向。     

A Numerical Simulation Study of Impacts of Historical Land-Use Changes on the Regional Climate in China Since 1700

By using the improved regional climate model (BCC_RegCM1.0), a series of modeling experiments are undertaken to investigate the impacts of historical land-use changes (LUCs) on the regional climate in China. Simulations are conducted for 2 years using estimated land-use for 1700, 1800, 1900, 1950, and 1990. The conversion of land cover in these periods was extensive over China, where large areas were altered from forests to either grass or crops, or from grasslands to crops. Results show that, since 1700, historical LUCs have significant effects on regional climate change, with rainfall increasing in the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin, Northwest China, and Northeast China, but decreasing by different degrees in other regions. The air temperature shows significant warming over large areas in recent hundred years, especially from 1950 to 1990, which is consistent with the warming caused by increasing greenhouse gases. On the other hand, historical LUCs have obvious effects on mean circulation, with the East Asian winter and summer monsoonal flows becoming more intensive, which is mainly attributed to the amplifled temperature difference between ocean and land due to vegetation change. Thus, it would be given more attention to the impacts of LUCs on regional climate change.     

MM5 Simulations of the China Regional Climate During the LGM.II: In uence of Change of Land Area, Vegetation, and Large-scale Circulation Background

Using a regional climate model MM5 nested to an atmospheric global climate model CCM3, a series of simulations and sensitivity experiments have been performed to investigate the relative LGM climate response to changes of land-sea distribution, vegetation, and large-scale circulation background over China.Model results show that compared with the present climate, the fluctuations of sea-land distribution in eastern Asia during the LGM result in the temperature decrease in winter and increase in summer. It has significant impact on the temperature and precipitation in the east coastal region of China. The impact on precipitation in the east coastal region of China is the most significant one, with 25%-50% decrease in the total precipitation change during the LGM. On the other hand, the changes in sea-land distribution have less influence on the climate of inland and western part of China. During the LGM, significant changes in vegetation result in temperature alternating with winter increase and summer decrease, but differences in the annual mean temperature are minor. During the LGM, the global climate, i.e., the large-scale circulation background has changed signi cantly. These changes have signi cant influences on temperature and precipitation over China. They result in considerable temperature decreases in this area, and direct the primary patterns and characteristics of temperature changes. Results display that, northeastern China has the greatest temperature decrease, and the temperature decrease in the Tibetan Plateau is larger than in the eastern part of China located at the same latitude. Moreover, the change of large-scale circulation background also controls the pattern of precipitation change. Results also show that, most of the changes in precipitation over western and northeastern parts of China are the consequences of changing large-scale circulation background, of which 50%-75% of precipitation changes over northern and eastern China are the results of changes in large-scale circulation background. Over China, the LGM climate responses to di erent mechanisms in order of strength from strong to weak are, the large-scale circulation pattern, sealand distribution, vegetation, CO2 concentration, and earth orbital parameters.