近44 a中国冬夏气温变率及其对区域变暖性的影响

利用近44a中国85个测站冬夏季逐日平均、最高和最低气温序列,研究冬夏季温度季节变率及其时空演变特征,探讨其对区域变暖稳定性的影响。结果表明：冬季,除高原、西南、东北以外的中国大部分地区,温度的季节变率存在显著下降趋势,是近期变暖的稳定区,其中变暖最为稳定、显著的区域是西北、华北地区,东北北部虽变暖幅度很大,但稳定性最差;夏季,长江中下游及其江南地区温度变率存在显著上升趋势,20世纪70年代后年际变幅明显增大,表明该地区80年代降温的稳定性差。     

全球增暖1.5/2℃下中国区域极端降水的风险变化及其影响因子

利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布(GEV)模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期(1995—2014年),全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示：位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大...     

近40年我国降水量年际变化的区域特征

应用方差极大准则下的正交旋转因子分析，对我国近４０年标准化年降水量场序列进行客观区划，结果表明，全国降水量场可明显划分成十大区域，它们各自具有不同的旱涝变化特征。例如，华北区和黄河中上游区变干趋势最为显著；西北地区和淮河、长江中上游地区略有变湿；而长江中下游、东北及珠江流域、华南沿海地区长期趋势呈波动变化。８０年代年降水量略低于５０年代。     

近50年中国降水序列均一性检验与订正研究

选取中国近50年(1951～2004年)月降水资料中具有连续观测20年以上记录的681个台站资料,通过对各站年代际分量的EOF分析及North判别检验,结合标准正态检验(SNHT)方法,发现所检站点中约有4%的台站降水序列存在非均一性.利用比值法对非均一降水序列进行了订正,结果表明对年降水序列的订正量在-3%～7%之间.必须注意的是,由于我国现有台站观测网的密度不够,影响了对非均一降水序列的订正精度.     

基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估

利用江淮流域29个代表站点1961--2000年逐日最高温度、最低温度和逐日降水资料,以及NCEP逐日大尺度环流场资料,引入基于多元线性回归与随机天气发生器相结合的统计降尺度模型SDSM（statistical downscalingmodel）,通过对每个站点建模,确立SDSM参数,并将该模型应用于SRESA2排放情景下HadCM3和cGcM3模式,得到了江淮流域各代表台站21世纪的逐日最高、最低温度和降水序列以及热浪、霜冻、强降水等极端气候指数。结果表明,当前气候下,统计降尺度方法模拟的极端温度指数与观测值有很好的一致性,能有效纠正耦合模式的“冷偏差”,如SDSM对江淮平均的冬季最高、最低温度的模拟偏差较CGCM3模式分别减少3℃和4．5℃。对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题,如CGCM3对江淮流域夏季降水强度的模拟偏差为-60．6％,但降尺度后SDSM—CGCM3的偏差仅为-6％,说明降尺度模型SDSM的确有“增加值”的作用。21世纪末期在未来SRESA2情景下,对于极端温度,无论Had．CM3还是CGCM3模式驱动统计模型,江淮流域所有代表台站,各个季节的最高、最低温度都显著增加,且以夏季最为显著,增幅在2—4℃;与之相应霜冻天数将大幅减少,热浪天数大幅增多,各站点冬季霜冻天数减少幅度为5—25d,夏季热浪天数增加幅度为4～14d;对于极端降水指数,在两个不同耦合模式HadCM3和CGCM3驱动下的变化尤其是变化幅度的一致性比温度差,但大部分站点各个季节极端强降水事件将增多,强度增强,SDSM—HadCM3和SDSM-CGCM3预估的夏季极端降水贡献率将分别增加26％和27％。     

全球变暖加剧对极端气候概率影响的初步探讨

依据实际资料,探讨了全球平均温度场演变序列的变率及其概率分布的变化规律,结果表明,仅仅随着平均温度的增加,其相应的时空概率分布变化已相当显著,何况在某些局部地区,其方差或其形状参数也有变动,因而形成极端气候事件频率增大的现象。     

国外有关海气系统年代际变率的机制研究

对近期国外有关年代际变率机制的诊断和模拟研究作了综合评述 ,着重介绍形成年代际变率的 5种主要机制 ,即热带海洋的强迫作用、中纬度的海气相互作用、温盐环流的作用、热带—中纬度的相互作用、海气之间的随机强迫作用机制 ,并简单阐述了作者的有关看法     

Impact of urban land-use change in eastern China on the East Asian subtropical monsoon: A numerical study

The effect of urban land-use change in eastern China on the East Asian subtropical monsoon (EASTM) is investigated by using the Community Atmosphere Model version 5.1. Comparison of the results between the urban expansion and reference experiments shows that with the urban expansion, the land surface energy balance alters: surface net radiation and sensible heat fluxes enhance while the latent heat fluxes reduce. As a result, a significant increase in surface air temperature over eastern China is detected. The urban land-use change contributes to a change in the zonal land-sea temperature difference (LSTD), leading to a delay in the time when LSTD changes from positive to negative, and vice versa. Additionally, the onset and retreat dates of the EASTM are also delayed. Meanwhile, the rise in surface air temperature leads to formation of abnormal northerly air flows, which may be the reason for the slower northward movement of the EASTM and a more southward location of its northern boundary.     

基于BP-CCA统计降尺度的中亚春季降水的多模式集合模拟与预估

利用中亚地区30个观测台站逐月降水资料及同期ERA-40再分析资料,结合8个CMIP5全球气候模式模拟与未来预估大尺度环流场,使用基于变形典型相关分析的统计降尺度方法（BP-CCA）建立降尺度模型,评估多个气候模式对当前气候下中亚地区春季降水的降尺度模拟能力,并对春季降水进行降尺度集合未来预估。结果表明,建立的降尺度模型能够很好地模拟出交叉检验期内春季降水的时间变化和空间结构：降尺度春季降水与相应观测序列的平均时间相关系数为0.35,最高为0.62,平均空间相关系数为0.87。气候模式对中亚春季降水的模拟能力通过降尺度方法得到了显著提高：8个模式降尺度后模拟的降水气候平均态相对误差绝对值降至0.2%—8%,相比降尺度前减小了10%—60%,模拟的降水量场与相应观测场的空间相关均超过0.77;对比降尺度前多模式集合结果,多模式降尺度集合模拟的相对误差绝对值由64%减小至4%,空间相关系数由0.47增大至0.81,标准化均方根误差降至0.59,且多模式降尺度集合结果优于大部分单个模式降尺度结果。多模式降尺度集合预估结果表明,在RCP4.5排放情景下,21世纪前期（2016—2035年）、中期（2046—2065年）和末期（2081—2100年）的全区平均降水变化率分别为-5.3%、3.0%和17.4%。21世纪前期中亚大部分地区降水呈减少趋势,降水呈增多趋势的站点主要分布在南部。21世纪中期整体降水变化率由减少变为增多趋势,21世纪末期中亚大部分台站降水增多较为明显。21世纪初期和末期可信度高的台站均主要位于中亚西部地区。     

基于可靠性集合平均方法的全球1.5/2.0℃变暖下中国极端气候的未来预估

全球变暖下我国气候响应的研究对进一步预估我国未来气候变化相关风险及制定适应和减缓政策具有重要意义。利用第六次耦合模式比较计划中25个全球气候模式的模拟结果,评估比较了各种可靠性集合加权方案对中国区域气候的模拟性能,基于表现最好的可靠性集合平均方案预估了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下中国极端气候指数在全球增暖1.5和2.0℃下的未来变化。结果表明,改进的可靠性集合方案模拟中国气候指数表现最好,与观测的偏差最小。未来中国区域温度明显增加,极端温度的增幅强于平均温度,极端降水整体也增加,且SSP5-8.5情景下增幅略强于SSP2-4.5情景。SSP5-8.5情景下,中国区域平均温度、最高温和最低温在全球增暖1.5(2.0℃)下较1995—2014年分别增加了1.11、1.18和1.31℃(1.88、1.98和2.14℃),总降水和强降水分别增加了5.6%和14.4%(10.5%和25.7%)。中国北方和青藏高原部分区域为增温的大值区,中国西部为降水增加的大值区。额外0.5℃增暖对中国地区产生显著影响,几乎整个中国地区温度指数的增幅都将超过全球平均。极端降水也将进一步增加,SSP5-...