中国东北地区气温变化的模拟评估与未来情景预估

基于RegCM4区域气候模式、CMIP5全球气候模式数据集和中国东北地区162个气象站气温观测资料,采用偏差分析和相关分析评估了RegCM4和CMIP5对东北地区气温的模拟能力,预估了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下东北地区未来气温的变化.结果表明:区域模式和全球模式均能较好地再现气温时空变化特征,模...     

欧亚大陆积雪覆盖率的模拟评估及未来情景预估

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)历史模拟试验(historical run)的模式输出结果以及遥感数据,采用相关分析、均方根误差、标准差等统计方法,评估了13个气候(或地球)系统模式对欧亚大陆积雪覆盖率的模拟能力,在此基础上,采用多模式集合平均的方法对未来不同温室气体排放情景下(rcp2.6、rcp4.5和rcp8.5)欧亚大陆积雪覆盖率的变化进行预估。结果显示:尽管各模式模拟的积雪覆盖率在高原地区与观测差异较大,但总体看来模式能够对欧亚大陆积雪覆盖率的空间形态、季节变化及年际变化特征做出较好地模拟。未来预估结果表明,多模式集合平均预估的欧亚大陆积雪覆盖率从2006年到2040年左右减少趋势非常明显,且不同排放情景下模式模拟的积雪减少速率非常接近;然而,大约从2040年之后,不同排放情景下的积雪覆盖率减小趋势的差异越来越大,rcp2.6和rcp4.5下积雪覆盖率的变化趋于平缓,而rcp8.5情景下,积雪覆盖率一直减少,冬季、春季和秋季都明显减少,减少最显著的区域位于西欧和青藏高原地区。由此可见,控制温室气体的排放对于未来欧亚大陆积雪的变化是至关重要的。     

中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性

本文基于第五次耦合模式比较计划的23个全球气候模式所提供的最高气温与最低气温在RCP4.5情景下的逐日格点资料,根据模式对5个极端气温指数的模拟能力,使用秩加权方法研究了中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性。结果表明,21世纪中期（2046—2065年）中国区域平均最高气温和平均最低气温的增加幅度相对于历史时期（1986—2005年）可能超过2.0℃（概率>66%),增加的大值区主要位于青藏高原南部。暖夜指数在中国大部分地区增加超过15%,西南和东南部沿海是增加的大值区,增幅超过20%。霜冻日数在全国范围内减少,减少的大值区位于青藏高原周围,减少日数超过了20 d。热浪指数在整个中国区域可能增加10 d以上,大值区位于西藏西南部,可达30 d。不确定性的结果表明,除热浪指数的可信度较低外,其余指数都有较高的可信度。到21世纪末期（2081—2100年),中国区域极端气温增加幅度超过前期,平均最高气温和平均最低气温很可能增加超过2.0℃（概率>90%),大值区除中国西部地区外,还扩展到了东北和青藏高原西南地区。中国大部分地区的暖夜指数增加超过15%,西南和南部沿海可能超过25%。大部分地区的霜冻日数减少20 d,青藏高原周围减少超过40 d。热浪指数在中国范围内增加20 d,青藏高原西南部增加40 d以上。除霜冻指数的信噪比略比21世纪中期大外,其余指数的信噪比与中期基本一致。     

基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析

利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果,通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)对中国气温进行多模式集合研究,给出了中国未来气温变化预估及其不确定性的时空分布。结果表明,中国21世纪冬夏将持续升温,且升温具有冬季高于夏季,北方高于南方的特点。初期(2016—2035年)北方有很大可能(80%)升温超过0.7℃,南方升温相同幅度的概率则超过50%;中期(2046—2065年)北方和南方升温超过1.5℃的概率分别为80%和50%;末期(2081—2100年),北方(南方)有80%(50%)的可能的升温超过2℃。气温预估的不确定性研究发现,无论冬夏,21世纪不同时期升温相对较弱的塔里木盆地、青藏高原南侧和中国东南地区为不确定性低值区,基本低于0.6℃,对应可信度较高,如21世纪初期信噪比超过4;而不确定性的高值区则主要分布在新疆北部、东北平原北部和青藏高原东南侧等升温相对较大的地区,普遍高于1℃,对应可信度较低,如初期信噪比低于2.5。此外,基于信噪比对比发现除青藏高原东部外,其他区域夏季预估的可信度均高于冬季,21世纪末期高于初期,且空间分布特征一致。     

华中地区2030年前气温和降水量变化预估

 根据区域气候模式对华中地区1961-1990年和2001-2030年的逐月平均气温和降水量的模拟值（0.5°×0.5°经纬度格点,A2情景）,以1961-1990年为基准,计算并分析了该区域未来30 a（2001-2030年）的年、季平均气温和降水量的变化趋势。对气温变化而言,未来30 a华中地区年平均气温呈上升趋势,平均升温0.3℃,东部增温大于西部;春、夏季平均气温上升,分别为0.1～1.3℃、0.8～2.2℃;秋季北部地区气温下降,南部地区气温升高;冬季平均气温下降0.0～1.0℃。就降水而言,未来30 a华中地区年平均降水量大部分地区呈减少趋势,空间分布有南增北减的特点;春、夏、冬季平均降水量大部分地区减少,冬季平均降水量的减幅要大于春、夏季;秋季大部分地区平均降水量增加。     

基于CMIP5模拟的中国区域陆气耦合强度评估及未来情景预估

基于第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)11个模式历史情景的模拟结果计算得到了中国区域夏季的陆气耦合强度并进行集合平均,结果表明,位于半干旱区的华北和内蒙古地区陆气耦合强度相对较强,西部干旱区的陆气耦合强度相对较弱,位于湿润区的中国东北地区东部、长江中下游和西南地区陆气耦合强度最弱。利用上述模式集合平均结果与由NCEP再分析资料和欧洲中心的中期气象预报40年再分析资料(ERA40)计算得到的陆气耦合强度相比较,结果显示这些模式的集合平均与再分析资料NCEP和ERA40的计算结果有较好的一致性。利用历史情景模拟和不同的典型排放路径(RCP),即低排放情景RCP2.6、中排放情景RCP4.5和高排放情景RCP8.5下的模拟结果预估陆气耦合强度未来变化。结果显示:与历史情景相比较,位于湿润区的中国南方地区蒸散发的主要控制因子是温度,在3种排放情景下随着温度上升引起蒸散发增加所导致陆气耦合强度升高;位于青藏高原以及半干旱区的内蒙古大部分地区蒸散发在未来的年际变化幅度减弱导致陆气耦合指数降低;位于西北干旱区陆气耦合强度在RCP2.6和RCP4.5情景上升,然而在RCP8.5情景下陆气耦合强度下降,其原因是在高排放情景下,水汽平流输送明显增强,局地蒸散发异常对空气湿度变化的贡献减弱,导致了陆气耦合强度降低。未来预估结果在中国南方可信度相对较高,从全国来看,在RCP4.5情景下可信度相对较高。     

华中地区2030年前气温和降水量变化预估

根据区域气候模式对华中地区1961-1990年和2001-2030年的逐月平均气温和降水量的模拟值（0.5°×0.5°经纬度格点,A2情景）,以1961-1990年为基准,计算并分析了该区域未来30 a（2001-2030年）的年、季平均气温和降水量的变化趋势。对气温变化而言,未来30 a华中地区年平均气温呈上升趋势,平均升温0.3℃,东部增温大于西部;春、夏季平均气温上升,分别为0.1～1.3℃、0.8～2.2℃;秋季北部地区气温下降,南部地区气温升高;冬季平均气温下降0.0～1.0℃。就降水而言,未来30 a华中地区年平均降水量大部分地区呈减少趋势,空间分布有南增北减的特点;春、夏、冬季平均降水量大部分地区减少,冬季平均降水量的减幅要大于春、夏季;秋季大部分地区平均降水量增加。     

CMIP5模式对长江流域气温模拟与预估

利用长江流域147个气象观测站1961—2000年观测数据,对两个多模式集合CMIP3和CMIP5在长江流域气温模拟效果进行了评估,并进一步利用CMIP5输出结果预估2011—2050年长江流域气温时空变化。结果表明:两个多模式集合对长江流域气温具有一定的模拟能力,相对于CMIP3,CMIP5对实验期后20 a的年均气温变化的模拟效果更好,对年均气温变化倾向率的空间分布更加接近实测。预估表明:长江流域年均气温在3种RCPs情景下呈显著增加趋势,长江中下游变暖幅度要高于长江上游,到2050年,全流域气温都增加1.0℃以上。     

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...     

BCC_CSM1.1模式对我国气温的模拟和预估

利用我国541个测站1960—2010年气温资料以及国家气候中心参加第5次耦合模式比较计划 (CMIP5) 的气候系统模式BCC_CSM1.1的历史试验和年代际试验结果,评估了该模式对我国近50年气温变化特征的模拟能力, 对模式的年代际试验结果进行了误差订正,并给出未来10~20年我国气温变化的预估。结果表明:历史试验和年代际试验均模拟出了与观测较为一致的增暖趋势,但均没有观测资料的增暖幅度大。其中,历史试验比年代际试验更接近于观测。年代际尺度上,模式对我国东部的模拟要好于西部;年际尺度上,模式的高预报技巧区在我国西北地区西南部和东部、西南地区北部。历史试验和年代际试验对我国气温空间场整体分布模拟较好,误差订正后的年代际试验结果对空间气温场的模拟有更好把握。相对于观测资料得到的1960—2010年0.27℃/10 a的增温速率,模式预估我国2011—2030年平均气温变化速率达到0.48℃/10 a, 上升趋势更加明显。     

Projected potential vegetation change in China under the SRES A2 and B2 scenarios

The ability of seven global coupled ocean-atmosphere models to reproduce East Asian monthly surface temperature and precipitation climatologies during 1961 1990 is evaluated. January and July climate differences during the 2050s and 2090s relative to 1961-1990 projected by the seven-model ensemble under the Special Report on Emission Scenarios （SRES） A2 and B2 scenarios are then briefly discussed. These projections, together with the corresponding atmospheric CO2 concentrations under the SRES A2 and B2 scenarios, are subsequently used to drive the biome model BIOME3 to simulate potential vegetation distribution in China during the 2050s and 2090s. It is revealed that potential vegetation belts during the 2050s shift northward greatly in central and eastern China compared to those during 1961-1990. In contrast, potential vegetation change is slight in western China on the whole. The spatial pattern of potential vegetation during the 2090s is generally similar to that during the 2050s, but the range of potential vegetation change against 1961 1990 is more extensive during the 2090s than the 2050s, particularly in western China. Additionally, there exists model-dependent uncertainty of potential vegetation change under the SRES A2 scenario during the 2090s, which is due to the scatter of projected climate change by the models. The projected change in potential vegetation under the SRES A2 scenario during the 2090s is attributable to surface temperature change south of 35°N and to the joint changes of surface temperature, precipitation, and atmospheric CO2 concentration north of 35°N.     

Evaluation and projection of daily maximum and minimum temperatures over China using the high-resolution NEX-GDDP dataset

A new bias-corrected, statistically downscaled product, the NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled Projections (NEX-GDDP) dataset, has been developed and released to help in understanding climate change at local to regional scales. Here, we evaluate the performance of the NEX-GDDP data in simulating daily maximum temperature (TX) and daily minimum temperature (TN) in the historical period 1961–2005 over China at national and regional scales. Projected future changes in TX and TN are assessed under the Representative Concentration Pathways (RCPs) 4.5 and 8.5 emissions scenarios. Results show that the NEX-GDDP data can capture the basic spatial patterns of TX and TN, but these results underestimate the warming trends of TX and TN from 1961 to 2005 over China. The largest biases are found in western China due to its complex terrain conditions; these biases are 2.33 and 2.21 times larger than those found in eastern China for TX and TN, respectively. The climate projections show that the difference in uncertainties is small between the east and the west, and higher warming changes correspond to greater uncertainties. The increasing trends under the RCP8.5 are 2.22 and 2.31 times the size found under the RCP4.5 by the end of the twenty-first century for TX and TN, respectively. The Tibetan plateau has the fastest warming trend under the two scenarios.

     

Variation in the climatic response to SRES emissions scenarios in integrated assessment models

Integrated assessment models (IAMs) have commonly been used to understand the relationship between the economy, the earth’s climate system and climate impacts. We compare the IPCC simulations of CO₂ concentration, radiative forcing, and global mean temperature changes associated with five SRES ‘marker’ emissions scenarios with the responses of three IAMs—DICE, FUND and PAGE—to these same emission scenarios. We also compare differences in simulated temperature increase resulting from moving from a high to a low emissions scenario. These IAMs offer a range of climate outcomes, some of which are inconsistent with those of IPCC, due to differing treatments of the carbon cycle and of the temperature response to radiative forcing. In particular, in FUND temperatures up until 2100 are relatively similar for the four emissions scenarios, and temperature reductions upon switching to lower emissions scenarios are small. PAGE incorporates strong carbon cycle feedbacks, leading to higher CO₂ concentrations in the twenty-second century than other models. Such IAMs are frequently applied to determine ‘optimal’ climate policy in a cost–benefit approach. Models such as FUND which show smaller temperature responses to reducing emissions than IPCC simulations on comparable timescales will underestimate the benefits of emission reductions and hence the calculated ‘optimal’ level of investment in mitigation.     

Climate change scenarios for precipitation and potential evapotranspiration over central Belgium

In this article, we examine climate model estimations for the future climate over central Belgium. Our analysis is focused mainly on two variables: potential evapotranspiration (PET) and precipitation. PET is calculated using the Penman equation with parameters appropriately calibrated for Belgium, based on RCM data from the European project PRUDENCE database. Next, we proceed into estimating the model capacity to reproduce the reference climate for PET and precipitation. The same analysis for precipitation is also performed based on GCM data from the IPCC AR4 database. Then, the climate change signal is evaluated over central Belgium using RCM and GCM simulations based on several SRES scenarios. The RCM simulations show a clear shift in the precipitation pattern with an increase during winter and a decrease during summer. However, the inclusion of another set of SRES scenarios from the GCM simulations leads to a less clear climate change signal.     

Temperature and precipitation trend analysis of the Iraq Region under SRES scenarios during the twenty-first century

Theoretical and Applied Climatology - Iraq is classified as the fifth most vulnerable country in the world to decreased water and food availability, extreme temperatures, and associated health...     

CMIP6模式对亚洲陆地生态系统的模拟评估与预估

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。     

Impact of the Asian-Pacific Oscillation on early autumn precipitation over Southeast China:CMIP6 evaluation and projection

本文对32个CMIP6模式对8月亚洲-太平洋涛动(APO)与我国东南初秋(9月)降水及大气环流联系的模拟能力进行了评估,并就SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下,未来2021-2040年(近期),2041-2060(中期)和2081-2100(长期)期间二者联系的变化进行了预估.基于模式对APO与我国东南初秋降水之间显著正相关关系的再现能力,选取3个模式作为“最优”模式集合(BMME).研究表明,BMME较好地模拟了与APO相关的我国东南初秋降水和大气环流异常,且在再现APO与我国东南部降水的正相关关系,以及东亚高空急流(EAJ)经向位移与APO和我国东南部初秋降水之间的负相关关系方面均优于单个模式.总体而言,未来不同SSP情景下尽管APO与EAJ之间仍呈负相关关系,但APO与我国东南初秋降水以及EAJ与我国东南降水的关系将呈减弱确实.此外,不同模式预估结果之间存在明显差异,仅对未来APO-EAJ关系的预估表现出较好的一致性.     

Surface and upper air temperatures over India in relation to monsoon rainfall

Summary The relationship between the all-India summer monsoon rainfall and surface/upper air (850, 700, 500 and 200 mb levels) temperatures over the Indian region and its spatial and temporal characteristics have been examined to obtain a useful predictor for the monsoon rainfall. The data series of all-India and subdivisional summer monsoon rainfall and various seasonal air temperatures at 73 surface observatories and 9 radiosonde stations (1951–1980) have been used in the analysis. The Correlation Coefficients (CCs) between all-India monsoon rainfall and seasonal surface air temperatures with different lags relative to the monsoon season indicate a systematic relationship.The CCs between the monsoon rainfall and surface-air temperature of the preceding MAM (pre-monsoon spring) season are positive over many parts of India and highly significant over central and northwestern regions. The average surface air temperature of six stations i.e., Jodhpur, Ahmedabad, Bombay, Indore, Sagar and Akola in this region (Western Central India, WCI) showed a highly significant CC of 0.60 during the period 1951–1980. This relationship is also found to be consistently significant for the period from 1950 to present, though decreasing in magnitude after 1975. WCI MAM surface air temperature has shown significant CCs with the monsoon rainfall over eleven sub-divisions mainly in northwestern India, i.e., north of 15 °N and west of 80 °E.Upper air temperatures of the MAM season at almost all the stations and all levels considered show positive CCs with the subsequent monsoon rainfall. These correlations are significant at some central and north Indian stations for the lower and middle tropospheric temperatures.The simple regression equation developed for the period 1951–1980 isy = – 183.20 + 8.83x, wherey is the all-India monsoon rainfall in cm andx is the WCI average surface air temperature of MAM season in °C. This equation is significant at 0.1% level. The suitability of this parameter for inclusion in a predictive regression model along with five other global and regional parameters has been discussed. Multiple regression analysis for the long-range prediction of monsoon rainfall, using several combinations of these parameters indicates that the improvement of predictive skill considerably depends upon the selection of the predictors.With 9 Figures     

SRES A2情景下未来30年我国东部夏季降水变化趋势

采用与全球海气耦合模式 (NCC/IAPT63) 嵌套的区域气候模式 (RegCM2_NCC), 对东亚区域进行了30年的气候积分 (1961—1990年), 作为控制试验的气候背景场, 在此基础上, 在IPCC第三次评估报告SRES排放情景A2下对我国未来30年 (2001—2030年) 的气候变化趋势进行了预估, 重点分析了我国东部季风区夏季降水的变化趋势及区域特征。结果显示:未来30年夏季平均降水量在北部地区呈现增加的趋势, 以降水量距平代表的夏季主要雨带转到长江以北地区, 且北方地区降水量增加主要以对流性降水量增加为主, 长江以南地区降水量有所减少, 特别是华南地区降水量减少较为明显, 据此预测结果, 未来30年华北地区夏季干旱可能有所缓解。未来30年夏季低层空气湿度也将发生明显变化, 主要表现为中高纬度地区湿度增大, 较低纬度地区湿度减小, 东亚夏季风有所增强, 特别是西南气流明显加强, 有利于暖湿空气向北方地区输送。由于预估结果的可信度取决于全球模式和区域模式的模拟性能以及温室气体排放浓度的准确性, 因此还需要更多的试验及进一步的综合比较, 以减少未来气候变化趋势预估的不确定性。     

SRES A2 情景下中国区域性高温热浪事件变化特征

随全球变暖,应对高温热浪事件是未来现代化城市面临的难题之一。本文利用全球模式-HadAM3p提供的3组不同边界场和初始场驱动区域气候模式系统PRECIS的输出结果,模拟未来情景下中国区域性高温热浪事件发生频率、强度及持续时间的变化趋势。结果表明：全球PRECIS对基准时段（1961-1990年）的高温热浪事件的发生的频率、强度和持续时间及对应的大气环流特征具有较强的模拟能力。相对于基准时段,未来情景下未来时段（2071-2100年）中国各地区的高温热浪的强度增加,发生频率增幅超过了100 %,且持续时间增加30 %以上。此外,观测资料和模拟结果均表明武汉和哈尔滨地区的高温热浪与500 hPa高度场的正距平密切相关。而未来情景下,武汉和哈尔滨地区500 hPa高度场的正距平呈增加趋势,表明这些地区未来可能面临危害更严重的高温热浪事件。