华东地区极端降水动力降尺度模拟及未来预估

利用CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）数据集中的全球模式IPSL-CM5A-LR及其嵌套的区域气候模式WRF（Weather Research and Forecasting）,分别评估了模式对1981~2000中国华东区域极端降水指标的模拟能力,并讨论了RCP8.5排放情景下21世纪中期（2041~2060年）中国华东极端降水指标的变化特征。相比驱动场全球气候模式,WRF模式更好地再现了各个极端指数空间分布及各子区域降水年周期变化。在模拟区域气候特点方面,WRF模拟结果有所改进,并在弥补全球模式对小雨日过多模拟的缺陷起到了明显的作用。21世纪中期,华东区域的降水将呈现明显的极端化趋势。WRF模拟结果显示年总降雨量、年大雨日数、平均日降雨强度在华东大部分区域的增幅在20%以上;年极端降雨天数、连续5 d最大降水量的增幅在华东北部部分区域分别超过了50%和35%,同时最长续干旱日在华东区域全面增加;且变化显著的格点主要位于增加幅度较大的区域。未来华东区域会出现强降水事件和干旱事件同时增加的情况,降水呈现明显的极端化趋势,且华东北部极端化强于华东南部。     

21世纪黑河流域降水统计降尺度及预估北大核心CSCD

借助第五阶段国际耦合模式比较计划(CMIP5)多模式集合数据、欧洲中期预报中心再分析资料及黑河流域站点观测记录等,检验了模式降水估计偏差,设计了3种降尺度方法,对2011~2100年模式集合预估降水做了降尺度偏差订正。结果表明,即使去掉模式气候飘移,在黑河流域的模拟或估计降水偏差依然较大。本文选用15个CMIP5模式集合做降水预估。依据贝叶斯模式平均(BMA)和多元线性回归(MLR)构造降尺度模型,其因子有700 hPa位势高度场、经向风和比湿等。检验表明,两种降尺度模型各有优缺点,BMA降尺度降水平均值精度较高,但方差和相关系数较低;MLR的方差和相关系数均较高,但在黑河下游极端干旱区或少雨季节易出现“负降水”偏差。在降尺度模型中加入模式降水因子后,BMA的降水方差和相关系数均有明显提高,MLR的负降水问题得到一定程度抑制。BMA模型在黑河上游最优,MLR在中、下游及整个流域最优。因此,选用BMA和MLR对RCP4.5情景下2011~2100年的降水预估做降尺度偏差订正,结果表明,经BMA和MLR降尺度后预估的整个黑河流域降水呈下降趋势,相对于1971~2000年参考期,流域前期(2011~2040年)、中期(2041~2070年)、后期(2071~2100年)降水下降率依次为−9.7%、−12.5、−12.1%,即前、中期降水明显减少,后期变化不大。其中上游降水有一个弱的增加趋势,其变化率依次为1.4%、1.6%、2.3%;中游降水呈明显减少趋势,其变化率依次为−16.3%、−21.4%、−22.6%;下游降水前期减少,中、后期明显增加,其变化率依次为−13.0%、4.2%、21.4%。该预估结果表明,随着全球气候暖化,黑河上游祁连山区降水会缓慢增加,但中游农耕区降水明显减少,流域水资源供需矛盾可能会进一步加剧。因此,黑河流域未来的分水方案及相关的生态、农业、经济等发展规划需要据此做一些调整,以适应未来气候和黑河流域水资源的可能变化。     

WRF模式对中国夏季降水的动力降尺度模拟研究

采用NCEP的FNL再分析资料驱动WRF模式,对中国10 a(2000—2009年)夏季降水进行双重动力降尺度(双重嵌套)模拟,将子、母区域模拟结果和观测进行对比,以检验双重动力降尺度对中国夏季降水模拟的"增值"能力。结果表明:单重动力降尺度(单重嵌套)方法能较好模拟出中国10 a夏季平均降水的空间分布,对季风雨带"北跳"特征模拟较好,但模拟降水具有系统性正偏差。在母区域的强迫下,双重动力降尺度模拟的降水分布与单重动力降尺度相比,没有发生根本性变化。但由于子区域的分辨率要高于母区域,双重动力降尺度比单重动力降尺度能提供更多有价值的降水细节。双重动力降尺度的这种"增值"能力存在地域依赖性,在华南地区和江淮地区,双重动力降尺度模拟出的降水分布、量值和逐日演变都要好于单重动力降尺度。但在华北地区,双重动力降尺度没有表现出明显的"增值"。     

青藏高原极端气温的动力降尺度模拟北大核心CSCD

利用ERA-Interim再分析资料作为边界条件,基于耦合陆面模式Noah-MP的区域气候模式WRF在东亚区域进行了动力降尺度模拟(简称WRF2),对比格点观测资料,评估了动力降尺度对青藏高原极端气温指数的模拟能力,在此控制试验基础上,分别将WRF的陆面模式替换为Noah LSM,边界条件替换为CCSM4,进行了两组敏感性试验(分别是WRF1和WRF3),通过与控制试验的比较,分析了边界条件和陆面模式对极端气温指数模拟的影响。结果表明,WRF2能较好地模拟青藏高原极端气温指数气候态的空间分布,但存在一定的冷偏差;受边界条件影响WRF3模拟的极端气温指数的气候倾向率存在负偏差。同时,尽管采用不同的边界条件,耦合相同陆面过程的两次数值试验对极端气温空间分布的模拟能力相似,相比WRF2,WRF1表现出更强的冷偏差;但边界条件对极端气温指数气候倾向率的影响大于陆面模式,WRF3模拟的极端气温指数气候倾向率与观测结果更为接近。     

WRF模式对中国夏季降水的动力降尺度模拟研究

为了解国家气候中心第二代季节预测模式系统（BCCv2）预测产品在重庆地区的动力降尺度效果,利用WRF模式对BCCv2的2016年汛期预测数据进行动力降尺度试验,对比了动力降尺度前后预测的重庆地区汛期平均降水的差异及采用不同边界层参数化方案对降水预测的影响。试验结果表明,动力降尺度能较好地改善BCCv2对重庆地区汛期降水预测整体偏少的情况,且在降水空间分布特征上与观测更加接近。对比采用不同边界层参数化方案（MYJ、MYNN2、YSU和ACM2）后的降水预测结果可知,YSU方案偏差较小;但从整体看,各方案间差异并不明显。对环流场的偏差分析以及进一步利用松弛逼近法进行的试验表明,动力降尺度能较好地改善BCCv2对青藏高原以南和中国南部地区位势高度预测的正偏差,并能改善降尺度前其对高原南部偏西风水汽输送预测的偏弱,但对两广一带向北水汽输送预测依然较弱;边界场在环流形势预测中的偏差可能与动力降尺度预测的重庆地区汛期降水整体偏少存在联系。

     

统计降尺度方法集合预估华东气温的初步研究

利用共同经验正交函数(EOF)分解和逐步线性回归相结合的统计降尺度方法,研究了1月和7月华东地区41个气象观测站2070—2100年未来月平均温度变化情景的集合预估。同时采用850 hPa温度场、850 hPa位势高度和温度的联合场以及海平面气压和850 hPa温度的联合场作为预报因子变量场,对于两个场联合的预报因子变量场,采用的是两个变量场空间联合的EOF分解的方法。同时通过改变统计降尺度过程中输入的预报因子变量场、预报因子变量取值的区域,以及输入逐步线性回归方程的主分量个数共建立27种统计降尺度模型,并把它们应用于2种全球气候模式(GCMs):Echam5和HadCM3 IPCC AR4 20C3M和A1b情景,从而每个站点均生成1950—2099年(HadCM3)或1951—2100年(Echam5)1月和7月共54个IPCC TR4 A1b温度变化情景,然后对54种预估情景进行集合分析。多个温度变化情景的集合预估采用它们的中位数来表示。结果表明:(1)当前气候条件下,多个统计降尺度结果的集合预报如采用箱线图的中位数能够在一定程度上提高统计降尺度方法的模拟性能;(2)2070—2100年1月和7月未来气温情景相比当前气候条件的增温约3～4℃,7月与1月相比不确定性增大。     

基于转移累计概率分布统计降尺度方法的未来降水预估研究:以湖南省为例

基于最新一代CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）模式历史情景和未来RCP4.5情景下的模式逐日降水数据,使用转移累计概率分布（CDF-t）统计降尺度方法,从空间变化和时间变率两个方面评估该降尺度方法对湖南日降水量模拟能力的改善效果,并在此基础上对未来降水量变化进行预估。结果表明, CMIP5气候模式由于分辨率较低,无法细致反映湖南地形变化和大气环流影响导致的区域降水变化特征。经过CDF-t统计降尺度处理之后,模式对湖南降水的时、空分布模拟与实况更为接近,绝大部分模式对降水空间结构的模拟能力都有显著提高。基于CDF-t统计降尺度的多模式集合预估结果表明,21世纪湖南省日降水量呈弱的增多趋势（0.95%/（10 a））。21世纪初、中和末期相对于1986—2005年的气候平均态,湖南省日降水量分别增加了4.6%、5%和5.2%。3个时期湖南省日平均降水变化的空间分布存在较强的一致性,皆表现为湖南西北、东北和东南3个地区降水增幅最为显著,且随着辐射强迫的增大,3个地区降水增幅也呈递增趋势。需要指出的是,预估结果在模式之间存在一定差异,并且这种差异随着辐射强迫的增大而增大。      

SDSM统计降尺度方法对江淮地区地面气温模拟能力评估及其未来情景预估

运用SDSM统计降尺度对江淮地区五个代表站点进行统计降尺度研究,应用独立观测资料验证发现统计降尺度模式具有一定的可靠性.在A2排放情景下,对5个测站的未来情景研究发现,到21世纪中叶,各测站普遍增温1.5℃左右,到本世纪末,增温幅度在4℃左右.这一结论与LMDZ动力降尺度模式结果基本一致,但统计降尺度的模拟值要略高于动力降尺度.     

利用区域气候模式对我国南方百年气温和降水的动力降尺度模拟

本文采用NCAR的WRF3.5.1模式,以NOAA的20世纪再分析资料作为区域气候模式的初始场和侧边界场,对东亚地区进行了百年以上(1900~2010年)尺度、水平分辨率为50 km的动力降尺度数值模拟试验。通过与观测气候资料的对比,分析了驱动场(20世纪再分析资料)和区域气候模式对我国南方地区近50年(1961~2010年)气温和降水的气候平均态的模拟能力。结果表明:经过动力降尺度的区域气候模式试验结果能更好地模拟我国南方地区气温气候平均态和季节循环。WRF模式模拟的气温与观测的气温的空间相关系数均在0.97以上。年平均和夏季,WRF模式模拟的气温与观测的气温的偏差大多介于-1°C到+1°C之间。对于降水,WRF模式显著提高了我国南方降水的模拟能力。和驱动场相比,WRF模式模拟的降水与观测的偏差明显减小。夏季,WRF模式模拟的降水空间相关系数在0.5以上。由此延伸至对近百年我国南方地区三个子区域(华南地区、江淮地区和西南地区)四个时段(1914~1942年、1943~1971年、1972~2000年和2001~2010年)的分析,结果表明区域气候模式动力降尺度的结果在区域平均的气温和降水的模拟数值上与观测比较接近,夏季模拟能力有明显的提高,冬季存在气温模拟偏低的误差。对气温趋势分析表明,在20世纪40年代以后的两个时间段,区域气候模式明显提高了气温变化线性趋势的模拟性能。     

FGOALS/RegCM动力降尺度对南亚夏季气候变化的预估

基于CORDEX计划的试验设计,利用区域气候模式Reg CM3对全球模式FGOALS-g2在RCP8.5情景下的预估结果进行动力降尺度,预估了南亚地区未来近期(2016~2035年)和远期(2080~2099年)的夏季气候变化特征。结果显示,未来两个时段的气候变化空间分布类似,只是远期的变化幅度更大。具体表现为:高低空急流减弱,低空急流中心向北移动。南亚地区整体降水减少,但其北部降水显著增加。降水变化的空间分布主要受降水频率的控制,且降水频率随强度分布的变化表现出明显的地域差异。降水的未来变化特征与水汽输送的变化有密切联系。在区域模式中,受低空急流减弱和北移的影响,水汽输送减弱,对应降水减少。而在全球模式中,虽然季风环流也在减弱,但可降水量增加起主导作用,使得预估的水汽输送增强、降水量增加。     

Comparison of a very-fine-resolution GCM with RCM dynamical downscaling in simulating climate in China

Regional climate simulation can generally be improved by using an RCM nested within a coarser-resolution GCM. However, whether or not it can also be improved by the direct use of a state-of-the-art GCM with very fine resolution, close to that of an RCM, and, if so, which is the better approach, are open questions. These questions are important for understanding and using these two kinds of simulation approaches, but have not yet been investigated. Accordingly, the present reported work compared simulation results over China from a very-fine-resolution GCM (VFRGCM) and from RCM dynamical downscaling. The results showed that: (1) The VFRGCM reproduces the climatologies and trends of both air temperature and precipitation, as well as inter-monthly variations of air temperature in terms of spatial pattern and amount, closer to observations than the coarse-resolution version of the GCM. This is not the case, however, for the inter-monthly variations of precipitation. (2) The VFRGCM captures the climatology, trend, and inter-monthly variation of air temperature, as well as the trend in precipitation, more reasonably than the RCM dynamical downscaling method. (3) The RCM dynamical downscaling method performs better than the VFRGCM in terms of the climatology and inter-monthly variation of precipitation. Overall, the results suggest that VFRGCMs possess great potential with regard to their application in climate simulation in the future, and the RCM dynamical downscaling method is still dominant in terms of regional precipitation simulation.     

Dynamic downscaling of summer precipitation prediction over China in 1998 using WRF and CCSM4

To study the prediction of the anomalous precipitation and general circulation for the summer(June–July–August) of1998, the Community Climate System Model Version 4.0(CCSM4.0) integrations were used to drive version 3.2 of the Weather Research and Forecasting(WRF3.2) regional climate model to produce hindcasts at 60 km resolution. The results showed that the WRF model produced improved summer precipitation simulations. The systematic errors in the east of the Tibetan Plateau were removed, while in North China and Northeast China the systematic errors still existed. The improvements in summer precipitation interannual increment prediction also had regional characteristics. There was a marked improvement over the south of the Yangtze River basin and South China, but no obvious improvement over North China and Northeast China. Further analysis showed that the improvement was present not only for the seasonal mean precipitation, but also on a sub-seasonal timescale. The two occurrences of the Mei-yu rainfall agreed better with the observations in the WRF model,but were not resolved in CCSM. These improvements resulted from both the higher resolution and better topography of the WRF model.     

Statistical downscaling of summer temperature extremes in northern China

Two approaches of statistical downscaling were applied to indices of temperature extremes based on percentiles of daily maximum and minimum temperature observations at Beijing station in summer during 1960-2008. One was to downscale daily maximum and minimum temperatures by using EOF analysis and stepwise linear regression at first, then to calculate the indices of extremes; the other was to directly downscale the percentile-based indices by using seasonal large-scale temperature and geo-potential height records. The cross-validation results showed that the latter approach has a better performance than the former. Then, the latter approach was applied to 48 meteorological stations in northern China. The cross-validation results for all 48 stations showed close correlation between the percentile-based indices and the seasonal large-scale variables. Finally, future scenarios of indices of temperature extremes in northern China were projected by applying the statistical downscaling to Hadley Centre Coupled Model Version 3 (HadCM3) simulations under the Representative Concentration Pathways 4.5 (RCP 4.5) scenario of the Fifth Coupled Model Inter-comparison Project (CMIP5). The results showed that the 90th percentile of daily maximum temperatures will increase by about 1.5℃, and the 10th of daily minimum temperatures will increase by about 2℃ during the period 2011-35 relative to 1980-99.     

CMIP6HighResMIP对青藏高原气候模拟的评估和预估

高分辨率模式模拟被认为是研究资料相对欠缺的青藏高原地区气候变化的重要方法之一。第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)新增了高分辨率模式比较计划(HighResMIP),但其对青藏高原气候的模拟性能尚未系统评估。本研究分析了6对(更高、较低分辨率)CMIP6 HighResMIP模式对青藏高原当前气候的模拟能力,并集合预估了近期青藏高原气候的变化趋势。相对较粗分辨率模拟,所有(2/3)模式的更高分辨率模拟减少了平均降水(气温)的区域平均偏差。泰勒图涉及指标的综合评估显示,约1/3模式的更高分辨率对平均气温和降水模拟效果优于较低分辨率,其余模式的更高分辨率则接近或者劣于较低分辨率。集合平均结果优于单个模式,且其更高分辨率模拟效果总体优于较低分辨率。更高分辨率模式集合预估显示,相对于1995—2014年,在SSP5-8.5情景下到2021—2040年青藏高原整体呈增温趋势,东南部增温相对较弱;降水从北到南呈增加-减少-增加的变化模态;青藏高原气温将平均增加(0.81±0.91)℃,降水将平均增加(0.05±0.25) mm/d。     

Temporal statistical downscaling of precipitation and temperature forecasts using a stochastic weather generator

Statistical downscaling is based on the fact that the large-scale climatic state and regional/local physiographic features control the regional climate. In the present paper, a stochastic weather generator is applied to seasonal precipitation and temperature forecasts produced by the International Research Institute for Climate and Society(IRI). In conjunction with the GLM(generalized linear modeling) weather generator, a resampling scheme is used to translate the uncertainty in the seasonal forecasts(the IRI format only specifies probabilities for three categories: below normal, near normal, and above normal) into the corresponding uncertainty for the daily weather statistics. The method is able to generate potentially useful shifts in the probability distributions of seasonally aggregated precipitation and minimum and maximum temperature, as well as more meaningful daily weather statistics for crop yields, such as the number of dry days and the amount of precipitation on wet days. The approach is extended to the case of climate change scenarios, treating a hypothetical return to a previously observed drier regime in the Pampas.     

动力降尺度CMIP5的2006—2035新疆夏季降水变化

评估了CMIP5 9个模式对新疆夏季降水的模拟效果,从中选取5个较好的模式结果,利用RegCM4动力降尺度再集合平均。通过对CMIP5 9个模式的评估,发现CanCM4、CMCC-CM、CNRM-CM5、HadCM3、MIROC4h对新疆夏季降水的模拟较好。进一步分析动力降尺度和集合平均结果,发现动力降尺度能更好地描述新疆复杂地形造成的降水,同时发现2006—2035年比1976—2005年新疆夏季的总体降水有所减少,存在明显的减少趋势。在空间分布上主要表现为天山山脉和其南侧降水显著减少,昆仑山山脉北缘降水显著增加,这与2006—2035年新疆东北侧500 hPa出现的位势高度正异常和与之相对应的反气旋式环流异常有关。这一环流异常造成了天山山脉上空水汽的显著辐散和昆仑山山脉北缘上空水汽的显著辐合。     

统计降尺度方法在天津小时降水和气温精细化预报中的应用

基于ECWMF模式预报数据对2018年3—11月降水和2 m温度进行统计降尺度,利用先频率匹配法、再阈值法对插值后的降水订正,利用Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法对插值后的温度订正,最终获得逐小时降水量和温度的预报。结果表明：(1)对于晴雨预报准确率,绝大多数预报时效频率匹配法和阈值法均对其有明显提高,前者最大改进幅度可达20%以上。对于相对误差,阈值法对空报现象有较显著改进。对于1 h降雨量大于等于20 mm的短时强降水,频率匹配法订正后的TS评分有明显提高。对2018年“安比”台风事件,除具有以上改进效果外,频率匹配法提高了降水主体形态和量级的预报水平,阈值法对空报站订正正确。(2)对于温度的ECWMF模式预报检验,几乎在任何预报时效内都是3月的绝对误差最大。通过Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法后,各月的绝对误差都有不同程度减小。总体上,订正后的绝对误差曲线仍具有订正前的周期性波动,波峰、波谷位置也与订正前基本一致,且绝对误差越大,订正幅度越大。个例分析也表明订正后保留了温度预报空间分布的准确性,且绝对误差有明显下降。     

浙江省高分辨率气温空间分布图的计算与绘制

以浙江省及周边74个气象站1961—2000年常规气温观测资料为基础,利用月平均气温物理经验统计模型,完成了浙江省100m×100m分辨率月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温空间分布的制图,分析了拟合气温的局地分布规律,并从多个角度对拟合结果进行了验证。结果表明,月平均气温的绝对误差平均值为0.09～0.59℃,平均最高气温误差为0.09～0.80℃,平均最低气温误差为0.10～0.58℃。拟合结果较好地反映了浙江山地月气温的宏观分布趋势和局地分布特征,为浙江山地气候资源的合理开发与利用提供了科学依据。     

一组RegCM4动力降尺度对中国群发性高温事件的模拟评估

基于高分辨率格点数据集CN05.1和区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式动力降尺度模拟（CdR、EdR、HdR、MdR）,识别了观测和模拟的1981—2005年中国群发性高温事件（CHTE）。在此基础上,评估了模式对中国CHTE的模拟能力。结果表明：4个动力降尺度模拟以及多模式集合（MME）均能很好地模拟出中国CHTE频次、持续时间和累计强度的空间分布。不过,HdR模拟的CHTE发生次数在新疆地区略偏少,而其他3个模拟试验的CHTE次数在中国东南部略偏多。观测中CHTE持续时间、极端强度、累计强度、最大影响面积、平均影响面积、综合强度等的频率分布规律均能被合理再现。MME也能很好模拟观测揭示的CHTE综合强度以及频次、持续时间、强度、影响面积等单项指标的上升趋势。单模式成员亦可再现大多数指标的上升趋势,但也存在一定不足,如EdR模拟的CHTE综合强度呈减弱趋势,MdR模拟的CHTE频次和极端强度呈弱的下降趋势。     

白洋淀流域未来日最高最低气温变化的统计降尺度分析

大气环流模型（GCMs）预测的气候变化情景空间分辨率低,不能满足气候变化对水资源影响进行评估的需要.利用统计降尺度模型可以解决GCMs预测的气候变化情景空间分辨率低的缺陷.在白洋淀流域应用统计降尺度模型（SDSM）,选取日平均气温作为预报量,根据NCEP再分析数据与站点实测数据序列的相关关系选择合适的预报因子,建立大气环流因子与各站点日最高气温和最低气温之间的统计关系.将数据序列分为1961-1975年和1976-1990年两个时段,对SDSM进行率定和验证.最后将HadCM3输出的未来情景降尺度到站点尺度,模拟白洋淀流域未来时期三个时段2020s（2010-2039年）、2050s（2040-2069年）和2080s（2070-2099年）的日最高气温和最低气温时间序列.结果表明：SDSM在白洋淀流域的模拟效果较好.白洋淀流域日最高气温和最低气温在A2和B2两种情景下均呈现上升趋势,且A2情景下的增幅高于B2情景,山区的增幅高于平原,日最高气温的增幅大于日最低气温.