RCP4.5情景下中国未来干湿变化预估

本文采用国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中21个气候模式的试验数据, 利用土壤湿度以及由其他8个地表气象要素计算所得的干旱指数, 预估了RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5)情景下21世纪中国干湿变化。结果表明:全球气候模式对1986～2005年中国现代干湿分布具备模拟能力, 尽管在西部地区模式与观测间存在一定的差异。在RCP4.5情景下, 21世纪中国区域平均的标准化降水蒸散发指数和土壤湿度均有减小趋势, 与之对应的是短期和长期干旱发生次数增加以及湿润区面积减小。从2016到2100年, 约1.5%～3.5%的陆地面积将从湿润区变成半干旱或半湿润区。空间分布上, 干旱化趋势明显的区域主要位于西北和东南地区, 同时短期和长期干旱发生次数在这两个地区的增加幅度也最大, 未来干旱化的发生时间也较其他地区要早;只在东北和西南地区未来或有变湿倾向, 但幅度较小。在季节尺度上, 北方地区变干主要发生在暖季, 南方则主要以冷季变干为主。造成中国干旱化的原因主要是由降水与蒸散发所表征的地表可用水量减少。     

中国干湿区变化与预估

本文采用干湿指数对1962~2011年中国干湿区范围变化进行了集中分析,并利用CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）模式对其变化趋势开展了预估研究。结果表明,1962~2011年平均极端干旱区、干旱区、半干旱区、半湿润区和湿润区分别占中国陆地总面积的2.8%、11.7%、22.4%、32.6%和30.5%。期间,中国区域年干湿指数总体上呈现下降趋势,空间上表现为西部湿润化和东部干旱化的特征。显著缩小的是湿润区和极端干旱区,半湿润区、半干旱区和干旱区则显著扩大,这表明中国气候敏感区域在扩张。春季和秋季干湿指数变化趋势的空间分布与年平均的较为一致,冬季西北呈干旱化,夏季东南部地区为湿润化。相对于参考时段1986~2005年,在RCP4.5（Representative Concentration Pathway 4.5）情景下18个气候模式中位数的预估结果中,降水仅在东南南部减少,而潜在蒸散发在全区域增加,由于潜在蒸散发的增量超过了降水的增幅,中国区域将整体趋于干旱化,仅在西北地区呈湿润化特征;未来湿润区、干旱区和极端干旱区缩小,气候敏感性高的半湿润区和半干旱区仍将扩大。     

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%。     

RCPs情景下贵州省气候变化预估分析

使用国际耦合模式比较计划第五阶段CMIP5的模式结果,在不同RCP情景下对贵州省未来气温、降水进行了预估。通过对气温、降水的模拟值和实测值的标准化均方根误差的评估得知,模式对贵州省气温的模拟能力较强,对降水的模拟能力相对较差。预估结果表明:未来在RCP8.5、RCP4.5和RCP2.6情景下贵州省气温均是明显的上升趋势,降水小幅度增加,增温(增湿)速率分别为0.5℃/10a(1.0%/10a)、0.2℃/10a(0.9%/10a)和0.1℃/10a(0.6%/10a),到了21世纪末期相对于基准期气温(降水)分别增加4.5℃(5.2%)、2.3℃(5.4%)和1.3℃(4.2%)。空间分布总体上增温幅度从西南向东北逐渐变大,而降水相对于基准期变化的区域性差异较大。总体来说,21世纪温室气体浓度越高,增温增湿速率越快。     

RCPs情景下汉江流域未来极端降水的模拟与预估

采用应用于跨行业影响模式比较计划(ISIMIP)的5个CMIP5全球气候模式模拟的历史和未来RCP排放情景下的逐日降水数据,在评估模式对汉江流域1961—2005年极端降水变化特征模拟能力的基础上,进一步计算了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下汉江流域未来2016—2060年极端降水总量(R95p)、极端降水贡献率(PEP)、连续5 d最大降水(RX5d)和降水强度(SDII),结果表明:RCP4.5情景下的极端降水指数上升最明显,R95p和RX5d分别较基准期增加12.5%和8.2%,PEP增加3.2个百分点,SDII微弱上升。在不同排放情景下,PEP均有一定的增幅,以流域西北和东南部增幅较大;R95p在流域绝大部分区域表现出一定的增加,且流域东南部和北部是增幅高值区;RX5d在RCP2.6和RCP4.5情景下整体表现为增加的特征,但在RCP8.5情景下整体表现为减少的特征。对极端降水预估的不确定性中,SDII的不确定性最小,RX5d的不确定性最大;不确定性大值区主要位于流域东部、东南部和西北部部分区域。     

未来30年亚洲降水情景预估及偏差订正

借助第五次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)多模式集合数据及英国气候研究所(Climatic Research Unit Time-Series version 4.0,CRU TSv4.0)的格点降水资料,分析了多模式集合平均...     

基于高分辨率模拟数据RCP4.5情景下的华中区域气候变化预估

基于RegCM4.4高分辨率区域气候模式数据和华中区域1986—2005年逐日气象观测资料,在对模式模拟性能检验的基础上,对中国华中区域未来不同时期、1.5℃和2℃温升阈值下气候变化进行预估.结果表明:模拟结果能较准确反映出区域气温、降水年内变化特征及空间分布特征;与观测值相比,气温模拟值偏低、降水模拟值偏大;与198...     

中国降水季节性的预估

本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中共46个全球气候模式的数值试验数据,通过评估择优选取了14个模式来预估21世纪中国各季节降水百分率及其变率。结果表明,模式集合平均能够较好地模拟各季节降水百分率及其变率,但模式与观测间、各模式间都存在一定不同,空间上西部差异较大,季节上夏季差异明显。21世纪中国降水百分率整体表现为夏季大冬季小,但存在区域性,如华南春季降水百分率大于夏季。与1986~2004年相比,中国降水百分率整体表现为在夏季显著减少,冬春季显著增加,但高原则与之相反。此外,模式对于长江中下游地区降水百分率的预估存在较大不确定性。RCP8.5情景下降水季节性变幅要大于RCP4.5情景。降水季节性的变率在四季均表现出一定的增加趋势,但21世纪早、中和末期与1986~2004年相比并无显著差异（置信水平为95%）。     

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

利用8个耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式结果,采用加权平均方法进行多模式集合,并与NCEP再分析资料进行对比分析,评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果,在此基础上,对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高（低）气温有模拟能力,所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平,20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下,未来中国极暖（冷）日数增多（减少）,到21世纪中期热浪指数增加2.6倍,到21世纪末期寒潮指数减少71%,20年一遇最高（低）气温在中国地区均呈现升高趋势,局部升温幅度达到4℃。     

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...     

1961～2009年中国季风区范围和季风降水变化

东亚季风对中国气候和环境有重要影响, 以往研究多关注于季风环流和人为给定区域内夏季降水的变化, 对于季风区域变化本身及其相伴的季风降水鲜有涉及。本文使用四套降水观测资料, 其中包括基于2416个台站最新资料所得到的中国区域高分辨率降水格点数据, 集中分析了1961～2009年中国季风区范围、季风区西北边界、季风降水及其强度变化。结果表明, 季风区约占中国陆地面积的60%, 研究时段内总体上在缩少;季风降水无趋势性变化而是表现为一定的年际和年代际变率;中国季风降水强度平均为4.46 mm d-1。季风区西北部的东、西边界间区域属于典型的干湿交错带, 季风区西北边界在40°N以南整体上表现为-0.026°/a的西进趋势, 而在其北部则表现为0.041°/a的东退, 这主要是源于区域尺度热力对比、大气环流和水汽通量的变化所致。     

CMIP5模式对我国西南地区干湿季降水的模拟和预估

利用降水观测资料, 评估了参加国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的34个全球模式对1986～2005年我国西南地区干湿季降水的模拟能力。结果表明, 34个CMIP5模式中分别有30和25个模式模拟的干季和湿季降水偏多。34个模式对我国西南地区干湿季降水的模拟能力差异较大, 大约半数模式的模拟值与观测值的空间相关系数通过了99%的信度检验, 且标准差之比小于2。利用两个技巧评分标准, 分别挑选出了对干湿季降水模拟最优的9个模式。最优模式集合平均结果要优于34个模式的集合平均, 更要优于大多数单个模式。进一步利用最优的9个模式的集合平均对RCP4.5和RCP8.5两种典型浓度路径下我国西南地区干湿季降水的变化进行了预估。相对于1986～2005年气候平均态, 在21世纪初期(2016～2035年), 我国西南地区干季降水变化表现为川西高原降水增多, 而四川盆地及攀西地区、重庆、贵州和云南的大部分地区降水减少;湿季降水变化表现为川西高原、贵州和广西大部分地区降水增多, 而四川盆地及攀西地区和云南降水减少。在21世纪中期(2046～2065年)和末期(2080～2099年), 西南地区干湿季降水普遍增多。在RCP8.5情景下, 降水的变化幅度要强于RCP4.5情景。     

The Projection of Temperature and Precipitation over China under RCP Scenarios using a CMIP5 Multi-Model Ensemble

Climate changes in 21st century China are described based on the projections of 11 climate models under Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios. The results show that warming is expected in all regions of China under the RCP scenarios, with the northern regions showing greater warming than the southern regions. The warming tendency from 2011 to 2100 is 0.06°C/10 a for RCP2.6, 0.24°C/10 a for RCP4.5, and 0.63°C/10 a for RCP8.5. The projected time series of annual temperature have similar variation tendencies as the new greenhouse gas (GHG) emission scenario pathways, and the warming under the lower emission scenarios is less than under the higher emission scenarios. The regional averaged precipitation will increase, and the increasing precipitation in the northern regions is significant and greater than in the southern regions in China. It is noted that precipitation will tend to decrease in the southern parts of China during the period of 2011-2040, especially under RCP8.5. Compared with the changes over the globe and some previous projections, the increased warming and precipitation over China is more remarkable under the higher emission scenarios. The uncertainties in the projection are unavoidable, and further analyses are necessary to develop a better understanding of the future changes over the region.