CMIP5全球气候模式对青藏高原地区气候模拟能力评估

青藏高原是气候变化的敏感和脆弱区,全球气候模式对于这一地区气候态的模拟能力如何尚不清楚。为此,本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的历史模拟试验数据,评估了44 个全球气候模式对1986~2005 年青藏高原地区地表气温和降水两个基本气象要素的模拟能力。结果表明,CMIP5 模式低估了青藏高原地区年和季节平均地表气温,年均平均偏低2.3℃,秋季和冬季冷偏差相对更大;模式可较好地模拟年和季节平均地表气温分布型,但模拟的空间变率总体偏大;地形效应校正能够有效订正地表气温结果。CMIP5 模式对青藏高原地区降水模拟能力较差。尽管它们能够模拟出年均降水自西北向东南渐增的分布型,但模拟的年和季节降水量普遍偏大,年均降水平均偏多1.3 mm d-1,这主要是源于春季和夏季降水被高估。同时,模式模拟的年和季节降水空间变率也普遍大于观测值,尤其表现在春季和冬季。相比较而言,44 个模式集合平均性能总体上要优于大多数单个模式;等权重集合平均方案要优于中位数平均;对择优挑选的模式进行集合平均能够提高总体的模拟能力,其中对降水模拟的改进更为显著。     

RIEMS2.0模式提高分辨率对中国气温模拟能力的影响

利用区域环境集成系统模式(RIEMS2.0)在60 km和30 km两种分辨率下进行中国区域的长期模拟试验(1991~2000年),开展不同分辨率下中国气温平均气候态和年际变率的模拟能力分析研究。结果表明:(1)RIEMS2.0能较好模拟出多数分区多年平均气温的空间分布,与观测空间分布较接近。随着水平分辨率的提高,模式模拟的气温空间分布模拟更精细,使得平均气温的模拟冷偏差减小,模拟结果更趋于实测。对年均温和冬季气温来说,中国及多数分区模拟与观测的偏差减少,且通过显著性检验(P0.01);对夏季气温来说,中国及多数分区的偏差增加,气温的模拟能力没有明显提高。(2)对年际变率来说,随着水平分辨率的提高,大部分区域模拟能力有一定程度的提高。特别是年均温和冬季气温的年际变率,多数地区模拟改进效果较好;而夏季气温年际变率的模拟在中国大部分地区没有明显改善。     

变网格模式LMDZ对东亚夏季气候平均态的模拟能力评估

将可变网格大气环流模式LMDZ的模拟中心移动至中国地理中心附近(37°N,112.5°E),在东亚地区进行加密,使用其对应全球模式同步输出资料进行环流强迫,以观测海表温度SST和海冰SIC资料对下边界强迫,对1979-2008年各年5-9月对500 hPa高度场,850 hPa温度场和地面要素等进行了模拟,并利用同期的NCEP/NCAR再分析资料和由中国气象台站资料生成的格点资料,评估该模式对东亚地区高空环流场、西太平洋副热带高压及地面温度、降水等的夏季气候平均态的模拟能力.结果表明:LMDZ可以较好的模拟平均环流场,其模拟结果能够反映实际的500 hPa高度场和850 hPa温度场的分布特征和趋势,但总体模拟值较观测值偏低;对副高强度的模拟能力偏弱、模拟的副高位置偏东,但准确的表现了副高随时间变化的移动特性;模式较好的再现了中国区域夏季地面气温和降水的空间分布特征;但从数值吻合度看,温度模拟主要呈区域性偏冷距平,在东南沿海地区偏低1～3℃,在西部青藏高原地区偏低3～4℃及以上,中部和东北大部基本无偏差;降水的模拟在中国西北地区与实际观测较为一致,其误差主要表现为在中国东南部沿海模拟的降水偏多;对7个子区域,模式对850 hPa温度场和地面日均气温的再现能力优于对500 hPa高度场的模拟,且子区域间模拟偏差结果相差大,其中华北区地面气温模拟偏差最小,西北区降水值模拟偏差最小.     

长江流域气候变化高分辨率模拟与RCP4.5情景下的预估

基于长江流域142个气象站1986—2005年月降水和气温数据,评估由MPI-ESM-LR模式驱动的CCLM区域气候模式对长江流域气温和降水的模拟能力,并采用EDCDF法对气温和降水预估数据进行偏差校正。结果表明：该区域气候模式能较好地模拟出长江流域平均气温的季节变化和空间分布特征,但模拟值无论在季节还是年际尺度上均高于观测值。对降水而言,该模式不能较好地模拟出降水的季节分布特征,导致春季、冬季及年模拟值高于观测值,而夏季和秋季模拟值低于观测值。总体而言,该模式对气温的模拟效果相对较好。偏差校正后的预估结果表明：在RCP4.5情景下,长江流域未来（2016—2035年）平均气温相对于基准期（1986—2005年）将升高0.66℃,年降水量将减少2.2%。     

RegCM4模式对中国过去30a气温和降水的模拟

利用区域气候模式(Reg CM4)对中国区域过去30 a(1983年1月至2012年12月)的气温和降水进行了数值模拟和检验分析。模拟结果和观测的对比检验表明,模式能够较好地再现过去30 a中国区域气温和降水的空间分布特征,对于温度和降水的分布型能够较为准确地模拟再现。但是,模拟的气温整体偏低于观测;模拟误差在东北地区相对较小,而在青藏高原周边地区误差相对较大。降水模拟值高于观测结果,在华南、华中地区效果好于其他地区;误差较大的区域主要集中在青藏高原东麓、四川和云南地区,这可能主要受地形因素影响。气温均方根误差整体上呈现出北高南低的分布,降水均方根误差则呈现出南高北低的分布。30 a气温模拟值上升趋势接近实际观测,气温在冬季的模拟好于其他季节,夏季降水的模拟结果明显偏高于观测。模式模拟结果可提供空间分辨率较高的气候资料,也可为观测资料稀少的地区提供有效的气候资料。     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究 I. 基于CAM3.1的模式评估

利用NCAR大气模式CAM3.1对中国区域近40年的极端气候事件进行了模拟试验;在此基础上, 利用1961～2000年中国区域452站的逐日最高、最低气温和降水资料, 从气候平均、年际变化和长期变化趋势等方面全面评估了该模式对中国极端气候事件的模拟能力。结果表明:(1)模式对中国区域极端气候指数气候平均态的大尺度空间分布特征具有一定的模拟能力;模式对极端降水指标空间分布的模拟能力较好, 而对极端气温指标的模拟较差;模式对极端气候指标的模拟存在系统性的偏差, 模拟的极端降水的系统性偏差要远大于对极端温度的模拟。(2)模式对极端气温指数的年际变化特征具有较强的模拟能力, 而对极端降水指数的年际变化基本没有模拟能力;模式模拟的各极端降水指标的年际变幅与观测存在较大的偏差。(3)模式较好地模拟出了暖夜和暖昼指数在中国大部分区域的增加趋势, 但变幅较实测偏小;模式对热浪持续指数长期趋势的模拟则相对略差。模式对极端气温指标长期趋势的模拟能力总体优于对极端降水指标的模拟。模式对极端降水频次和中雨日数长期趋势的模拟尚可, 但对持续湿期长期趋势的空间分布模拟较差。研究结果可为该模式用于极端气候的模拟研究提供一定参考。     

土壤湿度年际变化对中国区域极端气候事件模拟的影响研究Ⅰ.基于CAM3.1的模式评估

利用NCAR大气模式CAM3.1对中国区域近40年的极端气候事件进行了模拟试验;在此基础上,利用1961～2000年中国区域452站的逐日最高、最低气温和降水资料,从气候平均、年际变化和长期变化趋势等方面全面评估了该模式对中国极端气候事件的模拟能力.结果表明:(1)模式对中国区域极端气候指数气候平均态的大尺度空间分布特征具有一定的模拟能力;模式对极端降水指标空间分布的模拟能力较好,而对极端气温指标的模拟较差;模式对极端气候指标的模拟存在系统性的偏差,模拟的极端降水的系统性偏差要远大于对极端温度的模拟.(2)模式对极端气温指数的年际变化特征具有较强的模拟能力,而对极端降水指数的年际变化基本没有模拟能力;模式模拟的各极端降水指标的年际变幅与观测存在较大的偏差.(3)模式较好地模拟出了暖夜和暖昼指数在中国大部分区域的增加趋势,但变幅较实测偏小;模式对热浪持续指数长期趋势的模拟则相对略差.模式对极端气温指标长期趋势的模拟能力总体优于对极端降水指标的模拟.模式对极端降水频次和中雨日数长期趋势的模拟尚可,但对持续湿期长期趋势的空间分布模拟较差.研究结果可为该模式用于极端气候的模拟研究提供一定参考.     

多模式动力降尺度对中国中东部地区极端气温指数的模拟评估

利用LMDZ4变网格大气环流模式分别嵌套于BCC-csm1.1-m、CNRM-CM5、FGOALS-g2、IPSL-CM5A-MR和MPI-ESM-MR等5个全球模式,进行中国中东部地区1961-2005年动力降尺度模拟试验,对比分析降尺度前后各模式对中国中东部极端气温指数的模拟能力。结果表明,相较全球模式,LMDZ4模式较好地刻画了青藏高原、四川盆地等复杂地形的变化,能更好地表现出中国中东部地区极端气温的空间分布。但降尺度改善效果具有明显的区域性差异,对于最高气温、最低气温和霜冻日数,降尺度之后主要在东北、西北、青藏高原以及西南地区改善明显,与观测场的空间相关系数提高至0.95以上,均方根误差低于0.5℃（0.5 d）,且降尺度后模式对最低气温和最高气温空间相关系数的改善程度随地形升高而增大;对于热浪指数,降尺度后在东北、华南以及西南地区热浪分布大值区改善效果明显,但模式间的一致性不高。降尺度在一定程度上模拟出与观测一致的最高、最低气温的线性趋势空间分布,在东北、华北、青藏高原和西南地区最低气温和霜冻日数趋势误差较全球模式小。降尺度模式集合（RMME）对极端气温气候平均场和线性趋势均有较高的模拟能力。多模式动力降尺度能够提高全球模式对中国区域极端气温的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。     

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。     

基于MIROC/WRF嵌套模式的中国气候降尺度模拟

开展了基于嵌套的全球模式MIROC和区域气候模式WRF的动力降尺度模拟试验,检验该模式对中国气候的模拟性能,得到以下结论:全球气候模式MIROC和WRF都能较好地模拟出中国年平均地表气温(下文简称气温)分布。WRF模式对气温场的描述更为细致,模拟出了四川盆地高温和中国最北方区域的低温。两个模式总体上对南方降水模拟好于北方地区,东部地区好于西部地区。MIROC模式模拟的年平均和各季节降水与观测的 空间相关系数在0.79～0.83之间,表明它对降水的模拟较好。WRF模式模拟的降水空间分布好于MIROC模式。MIROC模式在青藏高原东南侧存在虚假降水中心,WRF能有效改进该地区降水的模拟。两个模式对年平均气温和降水年际变率的模拟能力均较差,WRF模式相对MIROC模式有一定改进。     

2000年以来中国区域植被变化及其对气候变化的响应

气候是植被变化的主要驱动因子,研究全球增暖背景下中国区域植被变化及其对气候的响应对于国家开展重大生态恢复评估和未来植被保护政策制定具有重要意义。利用2000-2016年MODIS植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集,运用统计分析方法,从平均态、线性趋势、时间序列、相关性等方面系统分析了2000年以来中国区域植被变化及其对气候变化的响应。结果表明:中国区域NDVI在平均态上呈现从东南向西北递减的空间分布,受降水生长季的影响,东部地区植被指数明显较大;我国大部分地区NDVI呈现增加的趋势,其中湿润半湿润地区NDVI增长幅度为0.037·(10a)^-1,而在干旱半干旱地区变化较小[0.013·(10a)^-1]。NDVI的变化与气候驱动因素的相关性存在一定的区域差异,其中:NDVI与气温变化在东南沿海、东北东部以及青藏高原北部等地区呈现出显著正相关,而在青藏高原南部等地区呈现微弱的负相关;除青藏高原、塔里木盆地和东北北部等地区外,NDVI与降水量在全国大多数地区呈正相关。从全国平均来看,温度和降水变化对NDVI的贡献分别为7.5%和9.1%,其中温度对NDVI变化的贡献主要体现在湿润半湿润地区(9.3%),而降水的贡献则在干旱半干旱地区(12.2%)。植被变化对气候要素驱动的响应也呈现出明显的区域差异性,在我国东南沿海、云贵高原东部、四川盆地等南方地区以及黄河中下游、东北东部等部分地区,NDVI变化对气温的敏感性最强;而在中国北方干旱半干旱大部分地区,NDVI变化则是对降水驱动具有很显著的响应特征。总体而言,气温是驱动南方地区植被变化的主导因子,而降水则调控着北方地区植被生长变化。     

NEX-GDDP和CMIP5对青藏高原地区近地面气象场历史和未来模拟的评估与偏差校正

青藏高原是全球变化研究的热点区域,气候模式模拟是研究该区域气候变化的重要数据来源。本文使用基于中国地面台站的插值格点数据集(CN05.1),对国际气候耦合模式第5次比较计划(CMIP5)及其高分辨率统计降尺度数据集(NEX-GDDP)中15个模式1966-2005年间的逐日最高/最低气温、降水和平均风速在青藏高原区域的模拟能力进行了评估。使用多领域间影响模型比较计划(ISI-MIP)的偏差校正方法对上述数据进行了训练和验证,并对未来时期模式数据进行了校正。研究表明:(1)训练时期(1986-2005年),NEX-GDDP高估了日最高气温(1.04℃)和日最低气温(0.23℃),低估了日降水量(-0.11 mm),CMIP5低估了日平均风速(-0.11 m·s^-1)。年/季平均值/总量和极端值存在较大偏差。(2)校正后,验证时期(1966-1985年)各变量逐日数据的相关系数提高(除气温外),均方根误差下降,平均偏差幅度减小。各变量的年/季平均值/总量和极端值的偏差大幅减小。(3)对于未来时期(2006-2095年),校正过程保留了原有数据年/季平均值/总量和极端值的变化趋势,调整了各要素平均值/总量和极端值的基准值和空间分布特征,以更准确地衔接历史时期的规律,可为该地区未来气候变化及其影响研究提供重要参考。     

2℃全球变暖背景下中国未来气候变化预估

相对于工业化革命前期, 全球年平均地表气温上升2℃的时间和相应的气候变化受到了广泛关注, 特别是包括欧盟成员国在内的许多国家和国际组织已经将避免2℃全球变暖作为温室气体减排的首要目标。为此, 本文作者基于16个气候模式在20世纪气候模拟试验和SRES B1、A1B和A2温室气体和气溶胶排放情景下的数值模拟试验结果, 采用多模式集合方法预估研究了2℃全球变暖发生的时间、对应的大气中主要温室气体浓度以及中国气候变化情况。根据模式集合平均结果, 三种排放情景下2℃全球变暖分别发生在2064年、2046年和2049年, 大气二氧化碳当量浓度分别为625 ppm、645 ppm和669 ppm (1 ppm=10-6)。对应着2℃全球变暖, 中国气候变暖幅度明显更大。从空间分布形势上看, 变暖从南向北加强, 在青藏高原地区存在一个升温大值区; 就整体而言, 中国区域平均的年平均地表气温上升2.7～2.9℃, 冬季升温幅度 (3.1～3.2℃) 要较其他季节更大。年平均降水量在华南大部分地区减少0～5%, 而在其余地区增加0～20%, 中国区域年平均降水增加3.4%～4.4%, 各季节增加量在0.5%～6.6%之间。     

How accurately are climatological characteristics and surface water and energy balances represented for the Colombian Caribbean Catchment Basin?

In Colombia, the access to climate related observational data is restricted and their quantity is limited. But information about the current climate is fundamental for studies on present and future climate changes and their impacts. In this respect, this information is especially important over the Colombian Caribbean Catchment Basin (CCCB) that comprises over 80 % of the population of Colombia and produces about 85 % of its GDP. Consequently, an ensemble of several datasets has been evaluated and compared with respect to their capability to represent the climate over the CCCB. The comparison includes observations, reconstructed data (CPC, Delaware), reanalyses (ERA-40, NCEP/NCAR), and simulated data produced with the regional climate model REMO. The capabilities to represent the average annual state, the seasonal cycle, and the interannual variability are investigated. The analyses focus on surface air temperature and precipitation as well as on surface water and energy balances. On one hand the CCCB characteristics poses some difficulties to the datasets as the CCCB includes a mountainous region with three mountain ranges, where the dynamical core of models and model parameterizations can fail. On the other hand, it has the most dense network of stations, with the longest records, in the country. The results can be summarised as follows: all of the datasets demonstrate a cold bias in the average temperature of CCCB. However, the variability of the average temperature of CCCB is most poorly represented by the NCEP/NCAR dataset. The average precipitation in CCCB is overestimated by all datasets. For the ERA-40, NCEP/NCAR, and REMO datasets, the amplitude of the annual cycle is extremely high. The variability of the average precipitation in CCCB is better represented by the reconstructed data of CPC and Delaware, as well as by NCEP/NCAR. Regarding the capability to represent the spatial behaviour of CCCB, temperature is better represented by Delaware and REMO, while precipitation is better represented by Delaware. Among the three datasets that permit an analysis of surface water and energy balances (REMO, ERA-40, and NCEP/NCAR), REMO best demonstrates the closure property of the surface water balance within the basin, while NCEP/NCAR does not demonstrate this property well. The three datasets represent the energy balance fairly well, although some inconsistencies were found in the individual balance components for NCEP/NCAR.     

中国地区IPCC A1B情景下21世纪中期气候变化的数值模拟试验

利用MM5V3区域气候模式单向嵌套ECHAM5全球环流模式的结果,对中国地区实际温室气体浓度下当代气候(1981—2000年)及IPCC A1B情景下21世纪中期气候(2041—2060年)分别进行了水平分辨率为50 km的模拟试验。首先检验全球和区域模式对当代气候的模拟情况,结果表明:区域模式对中国地区地面温度和降水空间分布的模拟能力优于全球模式;与实际观测相比,区域模式模拟的地面温度在中国大部分地区偏低,模拟的降水量偏多,降水位置偏北。IPCCA1B情景下中国地区21世纪中期气候变化的模式结果显示:各季节地面温度在全国范围内都将比当代升高1.2～3.9℃,且升温幅度具有北方大于南方、冬季大于夏季的时空分布特征;降水变化具有一定的区域性和季节性,秋季和冬季降水在全国大部分地区都将增加10%～30%,春季和夏季降水则呈现"北方减少、南方增多"的趋势,变化幅度在-10%～10%之间。21世纪中期地面温度和降水变化还具有一定的年际特征:地面温度在中国地区各子区域均表现为上升趋势,升温速率在0.7～0.9℃/10a之间,温度变率也比当代有所增大;降水在西北地区略呈下降趋势,在其它子区域均为上升,降水变率的变化具有区域性特征。     

1.5和2℃升温阈值下中国温度和降水变化的预估

基于CMIP5耦合气候模式模拟结果对1.5和2℃升温阈值时中国温度和降水变化的分析表明,1.5℃升温阈值时,中国年平均升温由南向北加强且在青藏高原地区有所放大,季节尺度上升温的空间分布与其类似,就区域平均而言,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均气温分别升高1.83、1.75和1.88℃,气温的季节变幅以冬季升高最为显著;除华南和西南地区外中国大部分地区年平均降水量增多,降水的季节差异明显,以夏季降水的分布模态与年平均降水量的分布最为相似,区域平均的年降水量分别增加5.03%、2.82%和3.27%,季节尺度上以冬季降水增幅最大。2℃升温阈值时,RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均温度的空间分布与1.5℃升温阈值基本一致,中国年平均气温分别升高2.49和2.54℃,季节尺度上气温的变化以秋、冬季增幅最大;中国范围内年平均降水量基本表现为增多趋势,其中,西北和长江中下游部分地区表现为明显的季节差异,区域平均的年降水量分别增加6.26%和5.86%。与1.5℃升温阈值相比较,2℃升温阈值时中国年平均温度在RCP4.5和RCP8.5情景下分别升高0.74和0.76℃,降水则分别增加3.44%和2.59%,空间上温度升高以东北、西北和青藏高原最为显著,降水则在东北、华北、青藏高原和华南地区增加最为明显。      

区域气候模式REMO对东亚季风季节变化的模拟研究

将欧洲区域气候模式REMO首次应用于东亚区域,利用该模式对1980年和1990年东亚季风季节变化进行了模拟研究,并将模拟结果与NCEP再分析资料进行比较,以检验该模式对东亚季风的模拟能力.研究表明,区域气候模式REMO能够较好地模拟出东亚地区高、低空的大气环流特征,模拟的高度场、流场和温度场与NCEP再分析资料场都比较一致.模拟结果显示了东亚季风的月变化和季节转换特征.模拟的降水场与GPCC降水资料的对比结果表明,REMO能较为成功地模拟出东亚地区降水的空间分布,并能较好地反映降水的季节变化及主要降水趋势,夏季降水模拟偏大,整个区域平均的降水量偏差约为18%左右.     

CCSM4.0的长期积分试验及其对东亚和中国气候模拟的评估

本文利用通用气候系统模式CCSM4.0的低分辨率 (T31, 约3.75° × 3.75°) 版本进行了700年的长期积分试验, 将中国地表气温、降水及东亚海平面气压、500 hPa和100 hPa位势高度、850 hPa风场的最后100年模拟结果与观测和再分析资料进行了定性比较, 并对前三个要素的不同统计量值进行了定量计算, 系统评估了CCSM4.0对东亚及我国气候的模拟能力。结果表明, 模式能够合理模拟各变量的基本分布形态, 但幅度与观测有所差别, 其中地表气温的模拟效果最好, 降水的相对最差。具体而言, 地表气温空间分布型与观测一致, 但全年青藏高原地表气温模拟值偏高, 位于塔里木盆地的暖中心未能模拟出来; 降水空间分布型模拟较差, 除冬季不明显之外, 我国中南部全年都存在一个虚假降水中心, 并在夏季达到最强; 冬季东亚地区海陆热力对比大于观测, 夏季海平面气压场整体模拟效果不如冬季; 模式对冬、夏季500 hPa东亚大槽和西北太平洋副热带高压的主要特征刻画较好, 但模拟结果整体比观测偏强; 夏季100 hPa南亚高压强度与观测接近, 但高压范围及中心位置存在偏差; 850 hPa东亚冬季风和夏季风环流模拟较好, 但冬季西北气流偏强, 夏季索马里越赤道气流偏弱、我国东部西南气流偏强。总的来说, CCSM4.0对东亚和我国大尺度气候特征具备合理的模拟能力, 尽管在定量上还存在着不足。