概率调整法在气候模式模拟降水量订正中的应用

应用概率调整法订正区域气候模式系统PRECIS在SRES A1B情景下模拟的各季节全国日降水量。以第95百分位降水量为阈值,利用Γ分布分段拟合1962年12月—1972年11月的模拟值,构建传递函数,得到1991年12月—2001年11月的订正值。结果表明:全国平均日降水量空间分布的模拟改善明显,偏差百分率高于100%的格点比例从23.5%降低到1.0%;对各地区平均降水月循环的模拟结果改善,冷季降水较暖季更接近观测,提高拟合优度是改进订正方法的关键;多数地区连续干日数、连续5 d最大降水量及极端降水贡献率的空间强度、概率分布与空间相关性的订正效果显著。总体来说,该方法对模拟中国区域降水的平均态与极端降水均有明显改善,有助于气候评估工作的展开。     

未来RCPs情景下珠江流域降水特征的模拟分析

利用全球模式（BCC_CSM1.1）驱动区域模式RegCM4,模拟分析了RCP8.5和RCP4.5排放情景下未来2010—2099年珠江流域降水基本特征、强度分布和极端降水事件的变化特征。研究表明,RegCM4区域气候模式可刻画出珠江流域极端降水的特征。RCP4.5和RCP8.5排放情景下降水变化特征一致,未来不同时段（2020s、2050s和2080s）珠江流域的年平均降水量减少,春季和冬季减少,夏季和秋季增加,而且年平均和四季的降水频率均减少,强度增加（春季除外）。降水基本特征的变化导致降水强度分布改变,春季除外,不同时段的年和四季的降水极值（降水90th和95th分位值）的年平均值均增加,增幅最大为秋季,表明未来时段极端降水强度增加。未来不同时段珠江流域的年最大日降水量的5年重现期值在柳江流域、红水河、桂江流域和珠江三角洲（珠三角）地区增加,增幅30%~45%。RCP8.5排放情景下,未来2080s时段珠三角地区的年最大日降水量5年重现期值相当于现在时段8~10年的重现值,50年值相当于现在时段100年的重现期值,表明未来这些地区的极端降水事件发生频率增加。      

气候模拟日降水量的统计误差订正分析——以上海为例

对区域气候模式系统PRECIS在SRES A1B情景下模拟的上海日降水输出按季节进行了统计误差订正。该方法首先对降水日数进行比率订正,以消除模式产生的微小值降水。然后利用Γ分布拟合日降水量的累计概率分布,采用整体和分段拟合两种方法构建传递函数TF（Transfer Function）进行订正。选取1962年12月—1992年11月作为控制时段,构建TF并将其应用于验证时段（1992年12月—2002年11月）。该订正方案消除了模式产生的微小值降水,解决了模拟的小降水值偏多的问题,频率误差保持在1%以下,分段拟合订正相比整体拟合订正具有更强的对极端降水的订正能力;对冬、春季的订正效果比夏、秋季更显著。该方案不仅有效消除了平均值的漂移,而且显著订正了变率,同时提高了极端降水事件的再现能力,是一种相对完善的订正方案。      

CWRF模式极端降水模拟误差订正

基于1980—2015年6—8月CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）14种方案的模拟结果和全国逐日降水观测资料,对比了Q-lin,Q-tri,RQ-lin,RQ-tri,SSP-lin和CDFt 6种误差订正方法对CWRF模式控制化方案（C1）模拟中国东部夏季日极端降水的订正效果,以CWRF模式14种方案日极端降水的模拟效果排名为基础,对比了模拟效果较好的4种方案集合、模拟较差的4种方案集合以及14种方案集合的订正效果,选出相对较好的订正方案进一步评估其成员集合后订正和成员分别订正后再集合的订正效果,结果表明:采用6种误差订正方法均可明显减少日极端降水模拟误差,其中RQ-lin方法订正效果最佳。CWRF模式对中国东部的极端降水指数均表现出较好的模拟能力,不同参数化集合方案得到14种方案成员先订正再集合与观测日极端降水平均值最为接近,研究结果对于改进模拟结果、提高其预测能力有重要应用价值。     

基于分位数映射法的黑河上游气候模式降水误差订正

区域气候模式降水弥补了高寒山区气象站点稀少的缺陷,是水文模拟的重要驱动变量。然而,高寒山区模式输出降水的总量和频率都存在较大不确定性。因此,改进了用于降水频率纠正的分位数映射法(Quantile Mapping,QM),对中尺度数值预报模式(Weather Research and Forecasting model,WRF)模拟的黑河上游日降水输出数据进行误差订正。选取第95分位和第98分位降水量为阈值,选择2004-2009年为建模时段,2010-2013年为验证时段,使用分段拟合的方法建立传递函数,侧重于对极端降水进行单独订正。研究结果表明:该方法不仅对降水空间分布有明显的改善,对极端降水也有很好的订正效果。订正前模式模拟日降水与台站之间的均方根误差为3.41 mm·d^-1,绝对偏差为115.67 mm·y^-1,订正后均方根误差减少为3.11 mm·d^-1,绝对偏差有明显改善,为60.3 mm·y^-1。订正后流域内年降水空间分布更加合理,年降水量也更接近于观测降水插值结果,其空间相关系数由0.74改善为0.94。春、夏季订正效果优于秋、冬季,其中夏季订正效果较为明显,订正前降水偏差百分比在-0.1~0.1以内的区域面积仅占流域总面积的28%,而订正后占比增加至66%。同时,该方法对极端降水有较好的订正效果,减小了日降水强度(SDII)和极强降水量(R99p)的模拟偏差,订正后的第95分位模拟降水与观测降水插值的相关系数由0.15提高到0.48。本研究为站点稀少的黑河上游提供了一种更有效的误差订正方案,有利于为寒区水文研究获取更精确的降水数据。     

青藏高原中东部夏季极端降水年代际变化特征

基于中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集得到的均一化降水序列,计算了夏季极端降水指数,分析青藏高原中东部1961—2014年夏季极端降水年代际变化趋势。结果表明:青藏高原中东部地区夏季降水量占全年总降水的50%以上,且夏季降水的变化趋势存在区域性差异,北部站点主要为增加趋势,南部增加和减少趋势的站点相当。夏季极端降水除西藏东部主要为减少趋势外,其他地区主要为增加趋势,且极强降水量的年代际变化趋势显著。大部分夏季极端降水指数的变化趋势在1970s发生转折,在此之前表现为减少的趋势,之后为增加趋势。通过Mann-Kendall趋势检验,在2000年之后强降水量和极强降水量出现突变。     

PRECIS水平分辨率对宁夏气候模拟影响的试验

利用1979-1993年ECMWF再分析数据驱动区域气候模式系统PRECIS,分析设置水平网格距为50 km和25 km时对PRECIS模拟宁夏气候效果的影响.模拟结果表明:PRECIS在两种分辨率下能较好地模拟宁夏地区的逐月平均温度和降水的时间序列分布特征,以及逐日温度和逐日降水发生频率的分布特征.当PRECIS分辨率为25 km时,PRECIS对宁夏地区月平均气温、降水的模拟和日气温与日降水发生频率分布特征的模拟与实况更加吻合,而且对0℃附近温度和极端降水与极端气温模拟的效果明显改善.     

CO2倍增对我国东部极端降水的影响

 利用GFDL-CM2.1耦合模式控制试验和CO₂增长试验逐日降水输出结果,评估了CO₂浓度加倍对我国极端降水变化的影响。结果表明：CO₂浓度加倍导致我国东部地区年极端降水的强度增强、降水量显著增多及降水频次显著增加（除华北南部外）; CO₂浓度加倍对我国春夏季极端降水影响较大,导致东部多数地区春夏季极端降水频次增加,强度增强;而CO₂浓度加倍导致华北南部和长江中下游春夏季雨日减少以及小雨、中雨减少,从而导致年总降水量减少。     

CO2倍增对我国东部极端降水的影响

利用GFDL-CM2.1耦合模式控制试验和CO₂增长试验逐日降水输出结果,评估了CO₂浓度加倍对我国极端降水变化的影响。结果表明：CO₂浓度加倍导致我国东部地区年极端降水的强度增强、降水量显著增多及降水频次显著增加（除华北南部外）; CO₂浓度加倍对我国春夏季极端降水影响较大,导致东部多数地区春夏季极端降水频次增加,强度增强;而CO₂浓度加倍导致华北南部和长江中下游春夏季雨日减少以及小雨、中雨减少,从而导致年总降水量减少。     

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。     

基于RegCM4模式的我国西南地区极端降水变化预估研究

基于5个全球气候系统模式结果驱动的高分辨率区域气候模式(RegCM4)模拟输出,系统评估了RegCM4模式对中国西南地区极端降水变化的模拟性能,并科学预估了中国西南地区极端降水的未来演变特征。结果表明,RegCM4模式能合理再现西南地区极端降水变化特征,但模拟的四川中部的湿偏差较大而四川盆地干偏差较大;进行偏差校正后,模拟性能有所提升,对西南地区极端降水模拟偏差有所减小。相较于当代气候(1986—2005年),就区域平均而言在21世纪(2021—2098年),有效降水总量(Prcptot)、强降水日数(R10 mm)、日最大降水量(Rx1day)和极端降水量(R95p)都明显增加;在RCP4.5和RCP8.5情景下,Rx1day和R95p在西南大部分地区增多,到21世纪末RCP4.5情景下增加幅度分别为16.0％和12.6％;Prcptot和R10 mm未来变化存在一定的区域差异,但Prcptot和R10 mm变化在空间上较为相似,在云南南部和四川盆地地区呈现减少趋势,其余地区增加明显;且RCP8.5高排放情景的变化幅度明显大于RCP4.5情景。     

基于全球及区域气候模式的江苏省降水变化趋势预估

利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%～30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%～40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。     

２种降尺度方法在太湖流域的应用对比

同时应用统计降尺度模型SDSM(Statistical Downscaling Model)和区域气候模式PRECIS(Providing Regional Climate for Impacts Studies),对太湖流域的日降水量和日最高、最低气温进行降尺度处理,建立未来2021-2050年的气候变化情景,并对比分析两种方法的适用性.结果表明,两种方法模拟的未来时期日最高、最低气温季节和年的变化情景增幅总体上比较一致,高排放情景A2下模拟生成的情景增温幅度较B2情景大,未来时期最高气温增加幅度比最低气温明显.两种方法模拟的降水变化情景差异明显,PRECIS模拟的2021-2050年降水增加趋势明显,增幅较大;而SDSM模拟的未来时期降水存在一定的减少趋势,变化幅度相对较小.以上结果说明PRECIS和SDSM都能较好地模拟太湖流域未来气温变化情景,而对未来降水的模拟不确定性较大.     

1961—2010年中国华南地区夏季降水结构变化分析

利用1961—2010年华南地区64个气象站的逐日降水资料,通过计算降水集中度指数Q,分析了华南夏季降水的结构。结果表明：夏季华南地区北部（南部）大部分地区降水集中度较小（大),表明该地区降水较为分散（集中)。在趋势变化上,近50年华南大部分地区夏季降水量和降水集中度都是增多的。北部和南部的降水量也均呈增加的趋势,北部增加更明显。另外,降水集中度在华南北部和南部也均呈增加的趋势,即降水呈现更集中的趋势,尤其是华南南部降水集中度增加更明显。此外,无论降水量为1 mm以上、25 mm以上还是50 mm以上的降水,持续1 d降水的雨日都在减少,而超过1 d的持续性降水过程都在增多。在空间分布上,华南大部分地区1 mm以上降水的雨日呈减少的趋势,而25 mm以上和50 mm以上的持续性降水过程呈增加的趋势。     

CDF-T方法在站点尺度日降水预估中的应用

基于1961-2015年上海降水观测数据和8个全球气候模式GCMs模拟的日降水量数据,采用累计概率分布函数构建转换模型CDF-T建立了站点尺度日降水量的统计降尺度模型。结果表明,降尺度模型显著改善了GCMs对降水日数偏多、降水强度偏低和降水量偏少的模拟结果。与利用全年日降水序列建模结果相比,利用汛期日降水序列建模更好地刻画了汛期降水的累计概率分布曲线,同时提高了汛期总降水量、降水强度和年平均暴雨日数、暴雨量、暴雨强度的均值和变化趋势的降尺度效果。模型对较长年份的暴雨重现期订正效果更佳。与当代(2006-2015年)气候相比,2016-2095年上海降水呈现以下特征:全年和汛期总降水量和降水强度增加,降水日数减少,未来可能出现更多的旱涝年;汛期降水极端性增强,暴雨降水均值和极端值均增加;50年以上重现期的年最大日降水量未来呈前40年减少后40年增加的变化。CDF-T模型为站点尺度气候变化影响评估和未来预估提供降尺度技术和基础气候数据。     

1961—2010年东北地区汛期极端降水的非均匀性特征

利用东北地区91站1961—2010年逐日降水资料,讨论东北地区汛期极端降水量的非均匀性分布特征。结果表明,东北地区极端降水量呈现由南向北逐渐减少的分布特征;极端降水主要集中出现在7月,东北地区中部极端降水出现相对比较分散,东北东部、北部、西部和南部出现比较集中;东北地区汛期纬度偏低地区极端降水量偏多,极端降水发生较晚,且较为集中,纬度偏高地区则反之。汛期极端降水量与集中度存在显著的负相关关系,即汛期极端降水量越多,极端降水越集中,特别是嫩江、松花江流域。     

CWRF模式在中国夏季极端降水模拟的误差订正

利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法（CDFt）的订正效果。通过将广义帕累托分布（GPD）引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法（XCDFt）,检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。     

SSPs情景下福建省未来极端降水的模拟与预估

基于最新一代CMIP6全球气候模式模拟的历史和未来SSPs排放情景下的逐日降水数据和高分辨率逐日格点观测数据,采用泰勒图和分位数映射法评估订正模式性能,计算并分析SSP2—4.5和SSP5—8.5情景下福建省21世纪近期(2021—2040年)、中期(2051—2070年)和末期(2081—2100年)8个极端降水指数的变化。结果表明：在参照期(1991—2010年)经过分位数映射法偏差订正后,各极端降水指数模式模拟与观测更加接近,其空间相关系数、均方根误差和标准差的模拟性能都大幅提升。21世纪各个阶段,福建省年累积降水量(Prcptot)、极端暴雨日数(R50mm)均多于参照期,且越到后期、高排放情景下增幅越大。大于10 mm的降水日数(R10mm)和极端大雨日数(R20mm)则是增减各异,R10mm表现为福建东北部减少、其他大部分地区增加,R20mm表现为SSP2—4.5情景下21世纪近期福建西北部减少、而其他情景和时段均增加。表征降水强度的最大1 d降水量(Rx1day)、最大连续5 d降水量(Rx5day)和日降水强度指数(SDⅡ)在未来全部增加,且沿海地区增幅高于内陆地区。持...     

未来全球气候变暖情景下华东地区极端降水变化的数值模拟研究

将公用气候系统模式与区域气候模式单向嵌套(CCSM3-RegCM3),分别对1950—1999年和2000—2099年进行大气温室气体中等排放情景(A1B)下中国区域高分辨率连续数值模拟试验,以分析其对我国华东降水量时空变化的模拟能力,探讨未来华东地区极端降水的可能变化。与CRU、CMAP实际降水观测及NCEP再分析资料驱动的RegCM3模拟结果的对比显示,模式系统较好地重现了我国华东降水水平分布、日变化以及极端降水指数变化特征。在此基础上,分析了A1B情景下21世纪中期和后期降水以及东亚夏季风的可能变化。(1)未来中国长江中下游及其以北地区降水普遍增加,以南沿海地区降水相对变化不明显甚至减少,21世纪末期相对21世纪中期更为明显;(2)极端降水指数显示未来长江中下游及其以北地区极端降水增加10%～15%,干旱程度减弱,而南部沿海地区小范围极端降水减少,最大持续无雨期天数增加最大可达30%;(3)未来东亚夏季风偏强,尤其是西南气流加强,致使夏季风明显北推,这是导致长江中下游及其以北地区降水显著增加的主要原因。     

温室效应引起的江淮流域气候变化预估

 选用英国Hadley中心的RCM-PRECIS模式进行江淮流域气候变化的数值模拟。在验证了PRECIS在江淮流域模拟能力的基础上,对未来CO₂增加后江淮流域的气候变化响应进行了预估。结果表明：在B2情景下,整个江淮流域都将继续增暖,到本世纪末（2071-2100年）区域年平均温度将增加2.9℃,夏季将可能出现更多的高温事件,而冬季极端低温事件减少;降水量呈增加趋势,强降水（尤其是120 mm以上的降水）日数也将增多。