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1.
利用降水观测资料, 评估了参加国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的34个全球模式对1986~2005年我国西南地区干湿季降水的模拟能力。结果表明, 34个CMIP5模式中分别有30和25个模式模拟的干季和湿季降水偏多。34个模式对我国西南地区干湿季降水的模拟能力差异较大, 大约半数模式的模拟值与观测值的空间相关系数通过了99%的信度检验, 且标准差之比小于2。利用两个技巧评分标准, 分别挑选出了对干湿季降水模拟最优的9个模式。最优模式集合平均结果要优于34个模式的集合平均, 更要优于大多数单个模式。进一步利用最优的9个模式的集合平均对RCP4.5和RCP8.5两种典型浓度路径下我国西南地区干湿季降水的变化进行了预估。相对于1986~2005年气候平均态, 在21世纪初期(2016~2035年), 我国西南地区干季降水变化表现为川西高原降水增多, 而四川盆地及攀西地区、重庆、贵州和云南的大部分地区降水减少;湿季降水变化表现为川西高原、贵州和广西大部分地区降水增多, 而四川盆地及攀西地区和云南降水减少。在21世纪中期(2046~2065年)和末期(2080~2099年), 西南地区干湿季降水普遍增多。在RCP8.5情景下, 降水的变化幅度要强于RCP4.5情景。 相似文献
2.
21世纪以来,云南频繁发生全省性干旱过程,造成严重的灾害。未来在气候变化背景下云南全省性干旱过程将如何变化尚未得到充分研究。基于16个第六次耦合模式比较计划(CMIP6)的模式结果和区域性干旱过程监测评估方法,研究了云南省区域性干旱过程历史时期的特征和未来不同排放情景下的可能变化。结果显示,适当订正后的CMIP6模式能较好地模拟出近54年云南省区域干旱事件的特征,模式偏差主要表现为夏季降水偏多、10—11月降水偏少。未来54年在三种排放情景下,云南省区域性干旱过程发生次数将增加1.1~4.7次,持续日数将增加2.6~4.0日,影响范围将增加0.2~0.6站,累计强度将增加0.1~0.2。未来发生在干季内的干旱过程次数将减少,但持续日数、影响范围、累计强度都将增加;由干季延伸至雨季的干旱过程次数、持续时间、累计强度都将增加;发生在雨季内的干旱过程次数和影响范围将增加、累计强度将减小。滇西北、滇东北等受干旱过程影响较轻的地区未来也将更容易受到干旱过程的影响。上述结果表明未来云南省全省性干旱过程将加强。 相似文献
3.
本文使用三个全球气候模式驱动下的高分辨率区域气候模式RegCM4的试验数据,首先评估了RegCM4对参考时段(1986~2005年)中国干燥度指数(AI)的模拟能力,而后根据典型浓度路径中等排放(RCP4.5)情景下RegCM4试验对中国未来干湿变化进行了预估研究。结果表明,RegCM4能够合理模拟中国区域AI的空间分布。两种潜在蒸散发计算方法得到的参考时段AI在空间分布和数值上存在一定差异,尤其是在中国西部高海拔地区和北方地区。在三个全球气候模式驱动场作用下的RegCM4预估试验中,21世纪中期(2046~2065年)和末期(2081~2098年)中国区域平均AI较参考时段分别减小2%~4%和2%~5%,其中西北中部变湿,其他地区均变干。不同地区未来干湿变化的主要影响因素存在差异,西北中部降水变化为主导因素,其他地区主要受控于升温所引起的潜在蒸散发变化。 相似文献
4.
基于CMIP5模式的中国气候变化敏感性预估与分析 总被引:4,自引:0,他引:4
以CMIP5提供的26个全球气候系统模式的温度和降水数据为基础,采用区域气候变化指数(Regional Climate Change Index,RCCI)分析中国的不同区域对21世纪气候变化响应的敏感性。结果表明,三种排放情景(RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5)下,21世纪全期,气候变化最敏感的区域分布在西藏地区,其次为我国西北地区以及东北地区,气候变化敏感性最低的区域分布在我国内蒙古中东部、华北地区以及长江中下游一带,且高排放情景对应更高的气候变化敏感性。对RCCI指数贡献因子分析结果表明,对中国气候变化敏感性贡献的大小依次为Δσ_TΔσ_pΔRRWAF。冬夏两季温度变化的大值区与RCCI指数的大致区分布一致,RCCI大小的分布很大程度上由温度变化的敏感性决定。而夏季降水变化的大值区主要出现在西藏地区、华南地区和东北地区,冬季降水变化的大值区则主要出现在黄河以南长江以北的中原地区以及东北地区。 相似文献
5.
利用新疆气象局提供的90个气象台站的连续观测记录, 计算了1961~2003年新疆地区年平均和季节平均自适应Palmer干旱指数的气候态及其变化趋势, 表明新疆地区气候就平均态而言整体上属于正常的气候条件, 研究时段内年平均和季节平均气候以湿润化趋势为主要变化特征, 定性的分析显示地表气温的持续上升倾向于引起干旱化, 而降水的增加则有利于气候的湿润化趋势。在SRES A2温室气体和气溶胶排放情景下, 21世纪90年代新疆地区地表气温的升高会导致干旱化的发生, 而降水的增加则有利于湿润化, 在二者的联合作用下, 新疆地区的干湿状况可能将发生一定程度的变化。 相似文献
6.
文章使用云南1961—2015年观测气象资料和RegCM4区域气候模式模拟的RCP4.5和RCP8.5情景下2016—2099年气候变化预估资料,计算了云南逐日气候舒适度指数,采用线性趋势和通径分析等方法分析了云南近55年气候舒适度的时空演变特征和变化成因,最后对未来变化趋势作了预估。结果显示:(1)云南观测资料多年平均值舒适日数最多,占全年的55%,南多北少,夏季最多;寒冷日数次多,占全年的23%,北多南少,冬季最多;冷日数比寒冷日数稍少,占全年的20%;热日数仅占全年的1%,闷热日数多年平均值为零。(2) 1961—2015年寒冷(舒适)日数年际和空间变化都呈明显的减少(增加)趋势,冷和热日数没有明显的变化趋势,闷热日数没有变化。(3)气温是云南气候舒适度各等级日数变化的主要因素,其次是风速,相对湿度只在温度高的情况下影响明显。(4) RCP4.5和RCP8.5两种情景下,2016—2099年云南寒冷(舒适)日数年际和空间变化都是减少(增加)的趋势;冷日数年变化是减少的趋势,空间变化为西北部增加;热日数只在RCP8.5情景下增加明显,主要是南部地区增加。 相似文献
7.
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... 相似文献
8.
基于CMIP5资料的云南及周边地区未来50年气候预估 总被引:5,自引:1,他引:5
利用CRU(Climatic Research Unit)高分辨率观测数据及云南省124站资料,检验了参与IPCC AR5(政府间气候变化专门委员会第5次评估报告)的7个全球海气耦合模式(Coupled Model Intercomparison Program 5,CMIP5)及模式集合平均对云南及周边地区气温和降水的模拟性能,同时进行该区域不同温室气体排放量情景下2006~2055年的气候预估。结果表明:全球海气耦合模式对该区域气温和降水气候场空间分布、气温的线性趋势和春、夏季降水的年代际振荡特征具有一定的模拟能力,且模式集合能力优于单一模式,气温模拟优于降水模拟,但春、夏季的降水好于其他季节,使得全年的总降水好于秋、冬两季。对未来情景预估表明,研究区域未来50年气温呈现显著的线性上升趋势,降水量保持年代际振荡特征并有所增加,2020年之前我国云南及其南部区域将经历相对的干旱时期。 相似文献
9.
气候变化背景下,陕西异常降水明显增多,目前关于陕西未来降水演变规律认识不足。以第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的41个模式数据为基准,结合CN05.1观测资料,评估了各模式对历史时期(1961—2014年)降水变化的模拟能力,筛选出模拟性能较好的模式,采用多模式集合平均,预估了陕西未来SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下降水变化。结果表明:(1)CMIP6模式可模拟出陕西全年和季节降水南多北少的空间分布特征,模拟结果与观测的全年和季节降水的空间相关系数超过0.95,标准差之比为0.76~1.87,模式基本能模拟观测降水的年际变化。(2)相比参考期(1995—2014年),未来降水在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下均呈增加趋势,排放情景越高,降水增加越多,呈北部增加多,南部增加少的空间特征;截至21世纪末,SSP2-4.5情景下陕西全年和春、夏、秋、冬四季降水量较参考期分别增加95.0 mm和35.1、19.8、26.0、14.5 mm,SSP5-8.5情景下增加量分别为132.6 mm和43.2、23.9、44.4、21.7 mm。(3)SSP2-4.5情景下,陕西21世纪早期和中期降水增幅较大,SSP5-8.5情景下末期增幅较大;春季、夏季和冬季降水增幅大值区位于陕西南部和东部,秋季降水增幅大值区位于陕西西部。 相似文献
10.
基于国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)模式模拟以及观测数据,评估了9个CMIP6模式对亚洲地区叶面积指数(LAI)、总初级生产力(GPP)和净初级生产力(NPP)的模拟性能。模拟评估结果表明,9个CMIP6模式能够较好地模拟出亚洲地区陆地生态系统LAI、GPP和NPP的时空分布特征。综合来看,多模式集合(MME)模拟效果最佳,其模拟的LAI、GPP和NPP与观测的空间相关系数分别达到0.90、0.81和0.89,均方根误差在0.5左右。在此基础上,利用MME结果进一步预估了亚洲地区陆地生态系统在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的未来变化。总体而言,亚洲地区LAI、GPP和NPP到21世纪末都呈现上升趋势。其中,温室气体高排放情景下的上升趋势大于温室气体低排放情景下的上升趋势,亚洲中高纬度地区的增幅大于低纬度地区的增幅。从区域平均来看,到21世纪末期,与当今气候态相比,北亚LAI、GPP和NPP的增幅最大,其在SSP5-8.5情景下分别增加68%、106%和90%;东南亚增幅最小,分别为15%、34%和39%。在SSP1-2.6情景下,北亚LAI、GPP和NPP在21世纪末的增幅分别为23%、29%和26%;东南亚分别为3%、10%和11%,意味着未来全球变暖背景下亚洲区域陆地生态系统变绿和固碳幅度加强。 相似文献
11.
利用1961~2000年中国东北地区80个测站的月降水和平均气温资料,通过计算地表最大潜在蒸发、地表干燥度指数和地表水分盈亏量,分析了东北地区及其7个不同气候区域地表干湿状况的时空分布规律及其变化趋势,并探讨了它与降水和气温的关系。结果表明,东北地区及其不同区域的地表干湿状况不仅具有较大的地域差别和年际及年代际变率,而且存在着明显的阶段性和低频变化特征,特别是20世纪90年代中期以来,东北地区呈现出较强的变干倾向,并且由于气温升高所导致的潜在蒸发的加大与降水一样对这一变干倾向也有十分重要的影响。 相似文献
12.
1961—2010年云南干湿气候变化 总被引:1,自引:0,他引:1
利用15个站点1961—2010年日照时数、降水量和平均温度等气候资料,计算云南5个区域各季节相对湿润度指数,分析云南干湿气候变化特征。结果表明,相对湿润度指数可定量、准确地表达云南各区域自然气候干湿程度,能客观反映云南干湿气候的波动变化和区域性差别。20世纪90年代中期以来,云南干季、雨季潜在蒸散量呈增大变化趋势,同期降水量有减小的趋势变化,从而在气候变暖背景下引发云南气候的干旱化趋势。干季各地相对湿润度指数年际波动变化大,年代际差异明显;雨季各地干湿状况年际波动相对较小,且呈现明显的周期性波动变化趋势。云南5个区域的干湿气候变化既有一致性也有差异性:滇中和滇西南比较一致,滇西北与滇东南差异明显,滇西北与滇东北雨季差异突出、干季较为相似。 相似文献
13.
采用中国530年旱涝指数序列,并将其划分为华北和西北东部地区(Ⅰ区)、长江流域地区(Ⅱ区)以及中南和东南沿海地区(Ⅲ区)3个区域.应用功率谱、滤波方法、BG算法等研究旱涝指数序列各相对平稳均值段之间的干湿转化特征.结果表明,近130年的干旱时段和历史上的干早或偏旱时段相比,Ⅰ区干湿转化频率有所加快;Ⅱ区于湿转化频率没有太大变化;Ⅲ区干湿转化频率有所降低.并且重大干湿转折时期大多对应突变点比较集中,即这一时期气候态不稳定,容易发生突变或符种极端气候事件.结合小波系数的周期分析结果发现,Ⅰ区从1920年左右开始的干旱,在经历了20世纪70年代末以来的严重干旱以后,有可能在21世纪再持续50到70年,其后再一次发生由干旱向湿润的转型;Ⅱ区则有可能在接下来的几十年中持续湿润期相对集中的情况.此外,Ⅰ-Ⅲ区干湿变化的特征与北半球的气候变化有一定的对应关系;Ⅰ区的干湿变化与当地温度变化具有较好的止相关;Ⅱ区和Ⅲ区干湿变化与温度变化的联系较Ⅰ区差一些;太平洋年代际涛动可能对3个区域的干湿转化均有不同程度的影响.在此基础上,定义旱(涝)尺度因子,可以定量描述旱涝持续性的区域特征;滑动计算旱(涝)尺度因子,可以检测哪一时段对应有旱涝群发性事件及重大干湿期的转折. 相似文献
14.
本文利用成都地区14个区(市)县国家级地面气象观测站1980~2016年的日平均气温、日平均相对湿度数据,采用温湿指数对成都地区气候舒适度进行评价分析,结果表明:成都地区4月和10月为非常舒适月份,无极度不舒适月份,春季和秋季为非常舒适季节,夏季为不舒适季节,冬季为较不舒适季节,近37年气候舒适度总体变好。相比,成都西北部、中部和蒲江县的气候舒适度较好。气候舒适度突变多发生在2009~2013年,冬季的突变发生在1984年,冬季气候舒适度向好转向的特征非常明显。 相似文献
15.
利用1961—2008 年云南省124 站及其相邻省市区的37 个地面站的逐日平均气温、降水量资料,客观分析了考虑气温垂直递减率的气温细网格数据。在此基础上,分析研究了云南近50 年来的气候变化。(1)云南近50 年来的气温变化,趋势上与北半球和全国一致,但气候变暖的速率相对缓慢;(2) 云南气候带面积有明显变化,北热带和南亚热带面积增加,而中亚热带、北亚热带和温带的面积减少;(3) 云南冬季是气温上升幅度最大的季节,然后依次是秋季、夏季和春季,虽然近50 年来云南大部分区域气温呈上升趋势,但少数区域气温却呈下降趋势,这些降温区主要集中在低海拔河谷地区;(4) 云南近50 年来降水量年平均变化不大,但季节和空间分布的变化却比较明显,雨季和主汛期降水量呈下降趋势,干季呈上升趋势;在空间分布上,滇东地区呈一致性下降趋势,滇中呈一致性上升趋势;滇西和滇南地区降水量的增减趋势呈交错分布。 相似文献
16.
丽水市旅游气候舒适度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用人体舒适度气象指数(BCMI)、寒冷指数(CI)、温湿指数(THI)和度假气候指数(HCI)等4个综合性的气候指标,对丽水市的旅游气候舒适度进行了分析评价,并着重对比分析了BCMI和HCI对旅游气候适宜性的表征能力。结果表明:丽水市全年有8个月BCMI处在4~6级之间,属一类气候适宜区;冬季CI值较低,无严寒现象,夏季低海拔地区THI值偏高,但海拔600 m以上地区(约占市域面积6成)THI值较低,适宜“避暑纳凉”;HCI比传统的BCMI表现的更客观、更全面,它不仅考虑了气候的热舒适性影响,还考虑了降水和云量对旅游出行及观光的影响,且就时间尺度而言,HCI更适合旅游舒适度逐日预报的开展。 相似文献
17.
根据辽宁省61个气象站1961—2020年逐日气温和降水量数据,对比分析1991—2020年和1981—2010年新旧气候平均值变化及对辽宁省气候业务的影响。结果表明:1—11月平均气温、平均最高气温、平均最低气温均升高;10—12月降水量增幅最大。年及四季平均气温、平均最高和最低气温均升高,增幅自东部和西部山区向中部平原地区增大,中部区域增幅最为显著;平均气温和平均最高气温均以春季增幅最大,平均最低气温夏季增幅最大。年、夏季和秋季降水量减少,春季和冬季增加;7—8月降水量总体减少,东部山区和大连沿海地区降水量增加;7月下旬—8月上旬降水量增加,辽宁西部和南部地区增幅最大,为5%~6%,北部地区增幅最小。气候平均值改变后,四季平均气温及降水量评价等级均发生了变化。 相似文献
18.
黄中艳 《气候变化研究进展》2010,6(2):113-118
从影响自然干湿变化的多种因素出发,基于云南省15个站点1961-2007年干季9项气候要素实测数据,应用因子分析法研究云南干季干湿气候变化特征。提取了表征干季干湿气候变化的3个公共因子,阐明了云南干季干湿气候变化特点和原因。结果显示:1960年代以来5个年代干湿气候变化明显,变化原因各异,总变化趋势是湿度缓降、干旱强度渐强;1960-1980年代都处于中等干旱偏弱态势,进入1990年代后降水时间分布不均和气候变暖导致干季气候持续典型偏干;干季总降水量变化趋势有不确定性,年代际变化明显、变率不大,但其年际变化突出造成干季干湿状况年际波动大。 相似文献
19.
The U.N. Framework Convention on Climate Change’s (UNFCCC’s) Paris Agreement—which aims to limit climate change and increase global resilience to its effects—was a breakthrough in climate diplomacy, committing its Parties to develop and update national climate plans. Yet the Parties to the Agreement have largely overlooked the effect of climate change on ocean-based communities, economies, and ecosystems—as well as the role that the ocean can play in mitigating and adapting to climate change. Because the ocean is an integral part of the climate system, stronger inclusion of ocean issues is critical to achieving the Agreement’s goals. Here we discuss four ocean-climate linkages that suggest specific responses by Parties to the Agreement connected to 1) accelerating climate ambition, including via sustainable ocean-based mitigation strategies; 2) focusing on CO2 emissions to address ocean acidification; 3) better understanding ocean-based mitigation; and 4) pursuing ocean-based adaptation. These linkages offer a more complete perspective on the reasons strong climate action is necessary and inform a systematic approach for addressing ocean issues under the Agreement to strengthen climate mitigation and adaptation. 相似文献