南水北调东线工程流域未来气候变化预估

利用国家气候中心全球大气海洋环流模式(NCC／IAP T63),考虑IPCC SRES A2(高排放)和A1B(中等排放)两种人类排放情景,对2030年前南水北调东线工程流域气候变化进行了预估。结果表明,由于人类活动,未来30a东线区域将变暖,尤以1月(冬季)东线北部地区变暖最明显,其中A2情景,2010年1月变暖约5℃,2020年1月变暖约7℃。7月(夏季)东线南部变暖最小,其中,2010年为0.2℃,2020年为0.9℃。值得注意的是,人类活动对未来30a东线区域降水的影响不明显,A2情景可能略有增加趋势,A1B情景可能略有减少趋势。     

数值模式不同分辨率和地形对东亚降水模拟影响的试验

为探讨东亚地区降水数值模拟中水平分辨率和地形的作用,使用RegCM2区域气候模式,采用不同的模式分辨率和地形,对东亚降水进行对比模拟试验.结果表明,东亚地区降水的模拟效果取决于模式的水平分辨率,模式分辨率越高,模拟的效果越好.使用实际地形的模拟效果好于使用平滑地形的.但同时,使用较高分辨率的平滑地形的模拟,效果好于使用次高分辨率的实际地形的模拟.这表明在东亚地区降水模拟中,分辨率与地形相比,起着至少同样重要的作用.结果指出,对东亚地区降水的模拟而言,使用60 km及以上分辨率可能是必需的.     

长期气候变化——IPCC第五次评估报告解读

<正>IPCC第五次评估报告(AR5)~①中关于长期气候变化的预估主要基于全球耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的46个地球系统模式结果,在对模式、情景及不确定性介绍的基础上,给出了21世纪及其后更远时期的气候变化预估结果。与第四次评估报告(AR4)及全球耦合模式比较计划第三阶段(CMIP3)不同的是,AR5预估所使用的温室气体排放情景为典型浓度路径(RCP,AR4主要使用的是SRES),但在相似温室气体浓度的情况下,两者给出的未来气候变化结果差别不大。     

GCM STUDIES ON ANTHROPOGENIC CLIMATE CHANGE IN CHINA

Impacts of human activities on climate change as simulated by the general circulation models(GCMs)in China for the recent ten years have been summarized and reviewed in this paper.Theresearches show that it might be getting warmer over China due to the greenhouse effects.Theatmospheric circulation and precipitation also might be changed due to the greenhouse effects.Theassessments and evaluations of the models over the globe and China have also been presented in thispaper.     

实况海温强迫的CCM3模式对中国区域气候的模拟能力

使用NCAR/CCM3全球环流模式进行了5个集合19年(1979～1997)时间长度的观测海温强迫的AMIP2试验,对结果的中国区域部分进行了重点分析.首先给出了模式对中国地区基本气候态的模拟,表明模式对这些区域的气温有较好的模拟效果,对降水的模拟效果则比较差.随后,考察了模式对历年中国汛期降水和气温的模拟预测,结果表明,模式对中国整体降水的模拟预测能力较差,但分地区看,则在长江流域地区的效果较好;模式对中国汛期气温有较好的模拟能力,尤其是在东部的长江以北地区等.     

基于RegCM4模式的中国区域日尺度降水模拟误差订正

气候模式模拟得到的各气候变量与观测相比,总会存在一定的偏差,所得到的气候变化预估结果难以在影响评估模型中直接应用。本文尝试对一个区域气候模式（RegCM4.4）所模拟的中国区域逐日降水,基于概率分布（分位数映射）方法进行统计误差订正。在订正过程中,以模拟时段1991~2010年中的前半段（1991~2000年）作为参照时段,建立传递函数,对后一时段（2001~2010年）进行订正并检验其效果。首先对使用参数和非参数所建立的6种不同传递函数方法进行对比,发现6种方法均可明显减少降水模拟的误差,其中利用非参数转换建立传递函数的RQUANT方法效果更好。随后进一步分析了采用该方法对模式模拟降水所做订正的效果,结果表明,该方法可以明显改善对平均降水,以及降水年际变率和极端事件的模拟结果。     

赴埃及参加“气溶胶与气候相互作用”培训研讨班总结

2008年2月11～15日,由国际理论物理研究中心（ICTP：The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics）主办的“气溶胶与气候相互作用（Workshop on Aerosol—Climate Interactions：Mechanisms,Monitoring,and Impacts in Tropical Regions）”培训研讨班,在埃及东部海滨小城Hurghada举行。与会人员包括来自不同国家的40多名专家、     

东南亚地区未来气候变化的区域气候模式预估

在联合区域气候降尺度试验CORDEX(Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment)的框架下,使用全球气候模式MPI-ESM-MR（简称MPI）的模拟结果,驱动区域气候模式RegCM4(Regional Climate Mode version 4),开展了在中等温室气体排放路径RCP4.5下的东南亚区域21世纪气候变化预估试验。试验中模式的水平分辨率为25 km×25 km,积分时间为1981～2099年。模式对东南亚区域当代（1986～2005年）气候的模拟结果表明：MPI与RegCM4对这一区域年平均气温、降水的空间分布特征均具有较好的模拟能力;相比于全球模式,高分辨率的RegCM4提供了空间分布上更为精细的气候信息,但其模拟的气温存在系统性冷偏差,对降水的模拟则普遍偏多。对未来气候变化的预估显示,MPI与RegCM4预估的未来气温均一致表现为增加,至21世纪末期（2081～2099年）,预估的区域年平均气温升高幅度分别为1.8°C和1.7°C。二者对降水的预估则存在较大差异,MPI预估的年平均降水有不同程度增加,而Reg...     

QM和QDM方法对中国极端气候的高分辨率气候变化模拟的误差订正对比

采用分位数映射（Quantile Mapping, QM）和delta分位数映射（Quantile Delta Mapping, QDM）两种误差订正方法对区域气候模式RegCM4在中国区域内模拟的逐日气温和降水数据进行订正。模式数据是5种不同全球气候模式驱动下的区域模式气候变化模拟结果。计算订正前后的极端气候指数进行对比分析,包括日最高气温极大值（TXx）、日最低气温极小值（TNn）、连续干旱日数（CDD）和最大日降水量（RX1day）。结果表明,5组模拟结果和其集合平均（ensR）都显示气温指数的模拟效果高于降水指数,其中对TXx模拟最好,对CDD的模拟最差;经过订正后,针对不同模式的两种订正结果都能够有效地减小模式与观测的偏差并提高了空间相关系数,且两种方法的订正效果无明显差别。对RCP4.5情景下未来变化的分析中,QM在一定程度上改变了模式模拟的未来变化幅度和空间分布特征,QDM则能够有效地保留所有极端指数的气候变化信号。从全国平均来看,除CDD外,所有指数未来都呈现增加趋势,且QDM订正结果与订正前模式模拟的变化趋势更为接近。建议在气候变化模拟的误差订正中采用QDM方法。     

西北地区大风日数的时空分布特征

利用选取的西北5省(区)以及内蒙古西部(110°E以西)分布均匀的127个气象站1960-2000年41a逐月大风出现日数资料, 分析研究了西北地区大风的空间、时间特征, 并具体分析了大风与沙尘暴的时空关系, 揭示了西北地区大风分布的一些新事实。西北大风天气可划分为较少区(年均大风日数小于10d)、较多区(年均大风日数10~50d)、多发区(年均大风日数50~100d)和频发区(年均大风日数大于100d)。西北地区大部分区域为大风较多区, 占总站数的614%, 大风频发区分布最小; 大风最频繁发生的地方在新疆西北部的阿拉山口, 年平均大风日数超过160d, 平均不到3d就有一次大风天气, 大风日数最少的地方是陕西北部延安, 平均每年发生大风天气的日数不到1d。大风日数空间分布与地形有很大关系, 两山之间的峡谷地带以及高山和青藏高原极易出现大风天气。西北地区多数台站近40a来大风呈减少趋势, 其中新疆西北部、甘肃河西走廊西部和陕西东部等地区减少最为明显, 大风增加的区域主要集中在新疆东北部到青海西部地区, 其代表站年均大风日数从20世纪60年代到80年代中期以后增加了近3倍, 达到190d。总体来讲, 西北地区大风天气最多的季节是春季, 以5月最多, 其次是夏季, 秋、冬季特别是秋季大风最少; 陕西、甘肃中南部夏季大风较多, 青海东南部则夏季最最少, 冬季大风更多一些。进一步分析表明, 西北地区大风频发区与沙尘暴频发区并不完全重合, 例如, 南疆是西北乃至我国沙尘暴最频发区之一, 但是南疆却是西北地区大风的较少区, 年大风日数远少于沙尘暴日数。同样是沙源丰富的沙漠地区, 也都是我国沙尘暴的主要频发区, 但是塔克拉玛干沙漠及其附近地区的沙尘暴日数远多于大风日数, 而巴丹吉林沙漠地区的大风日数却比沙尘暴日数明显偏多。最近40 a西北地区大风与沙尘暴发生次数随时间变化趋势一致, 基本呈线性减少特征, 这说明在下垫面状况不变或变化不大的情况下, 近年来沙尘暴次数减少可能主要是由于大风天气(沙尘暴驱动因子)减少而造成的。大风的时间变化可以决定沙尘暴随时间的变化。