Historical Evolution of Global and Regional Surface Air Temperature Simulated by FGOALS-s2 and FGOALS-g2: How Reliable Are the Model Results?

In order to assess the performance of two versions of the IAP/LASG Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System (FGOALS) model, simulated changes in surface air temperature (SAT), from natural and anthropogenic forcings, were compared to observations for the period 18502005 at global, hemispheric, continental and regional scales. The global and hemispheric averages of SAT and their land and ocean components during 18502005 were well reproduced by FGOALS-g2, as evidenced by significant correlation coefficients and small RMSEs. The significant positive correlations were firstly determined by the warming trends, and secondly by interdecadal fluctuations. The abilities of the models to reproduce interdecadal SAT variations were demonstrated by both wavelet analysis and significant positive correlations for detrended data. The observed land--sea thermal contrast change was poorly simulated. The major weakness of FGOALS-s2 was an exaggerated warming response to anthropogenic forcing, with the simulation showing results that were far removed from observations prior to the 1950s. The observations featured warming trends (19062005) of 0.71, 0.68 and 0.79 (100 yr)-1 for global, Northern and Southern Hemispheric averages, which were overestimated by FGOALS-s2 [1.42, 1.52 and 1.13oC (100 yr)-1] but underestimated by FGOALS-g2 [0.69, 0.68 and 0.73oC (100 yr)-1]. The polar amplification of the warming trend was exaggerated in FGOALS-s2 but weakly reproduced in FGOALS-g2. The stronger response of FGOALS-s2 to anthropogenic forcing was caused by strong sea-ice albedo feedback and water vapor feedback. Examination of model results in 15 selected subcontinental-scale regions showed reasonable performance for FGOALS-g2 over most regions. However, the observed warming trends were overestimated by FGOALS-s2 in most regions. Over East Asia, the meridional gradient of the warming trend simulated by FGOALS-s2 (FGOALS-g2) was stronger (weaker) than observed.     

2017年冬季北京霾日极少的大尺度气候和环流背景:兼论“霾气候”预测研究

近年北京霾问题受到广泛关注。2017年冬季北京霾日显著偏少,同样令人瞩目。Pei等2018年提出一种影响北京持续性霾事件多寡的大尺度气候和环流背景机制,指出西北太平洋关键区（K区）海表温度距平起重要作用。文中据此对比分析2017和2016年冬季情形发现:2016年冬季K区偏暖,东亚冬季风系统偏弱,华北地区多异常偏南风距平,低层大气偏稳定,导致霾日偏多;而2017年情形恰好相反。这说明北京霾也受制于大尺度气候异常。进而简述现有研究存在的问题,就如何推进“霾气候”预测研究提出若干建议。      

大洋温盐环流与气候变率的关系研究:科学界的一个新课题

大洋温盐环流与气候变率的关系研究是90年代中后期以来国际科学界提出的一个新课题。在概述温盐环流基本图像的基础上,讨论了温盐环流在气候系统中的重要作用,介绍了国际科学界针对该问题的未来行动,总结了国际科学界的研究现状。     

大气科学：一个充满活力的前沿科学

着眼于未来发展的若干战略问题,阐述了对当前大气科学发展的状况与趋势的意见,提出了我国未来发展大气科学的思路和重点任务建议,还分析了我国大气科学研究中存在的若干问题并提出一些政策建议。     

雅鲁藏布江流域夏季降水的年际变化及其原因

本文通过多套观测与再分析降水资料的比较,分析了雅鲁藏布江流域夏季降水的特征,从水汽含量与水汽输送的角度检验了雅鲁藏布江水汽通道的特点,研究了流域夏季降水的年际变化及其原因。分析表明:（1）该流域夏季降水大值位于雅鲁藏布江出海口至大峡谷一带,观测中流域平均降水可达5.8 mm d-1。不同资料表现的降水空间分布一致,但再分析降水普遍强于观测,平均为观测的2倍左右。（2）该流域夏季的水汽主要来自印度洋和孟加拉湾的偏南暖湿水汽输送,自孟加拉湾出海口沿布拉马普特拉河上溯至大峡谷,即雅鲁藏布江水汽通道。水汽收支诊断表明,夏季流域南部（即水汽通道所在处）是水汽辐合中心,流域平均的辐合约9.5 mm d-1,主要来自风场辐合与地形坡度的贡献。（3）不同再分析资料表现的流域降水和水汽分布特征总体一致,但量值差异较大。NCEP（美国国家环境预报中心）气候预报系统再分析资料CFSR、日本气象厅再分析资料JRA-25较欧洲中期天气预报中心再分析ERA-Interim资料更适于研究该流域（青藏高原东南部）的水汽特征,因为后者给出的流域降水和水汽偏强。（4）近30年该流域夏季降水无显著趋势,以年际变率为主。年际异常的水汽辐合（约为气候态的35.4%）源自异常西南风导致的局地水汽辐合（纬向、经向辐合分别贡献了16.5%、83.5%）,地形作用很小。流域夏季降水的年际变化是由印度夏季风活动导致的异常水汽输送造成的,其关键系统是印度季风区北部的异常气旋（反气旋）式水汽输送。     

过去千年气候变化的数值模拟研究进展

在阐述千年气候变化研究意义的基础上,围绕着如何利用气候系统模式来对过去千年的气候变化进行归因模拟、以理解其中自然和人为因素的作用问题,总结和评述了国际上相关研究进展,进一步归纳了千年气候变化数值模拟中亟待解决的科学问题,重点包括千年气候演变中自然变率特征时段(即中世纪暖期和小冰期)与人类活动影响时段(即20世纪气候变暖)的气候差别,在中世纪暖期、小冰期和20世纪气候变暖这3个特征时段上,自然变化和人类活动影响的作用与机制比较、中国过去千年气候演变的模拟等,随后,扼要介绍了国家自然科学基金重大项目"中国地区树轮及千年气候变化研究"之课题"中国千年气候变化数值模拟与机理研究"的主要研究内容.     

东亚副热带西风急流及其年际变率的海气耦合模式模拟

分析了中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG/IAP)快速耦合气候系统模式FGOALS_gl模拟的东亚副热带西风急流,并讨论了ENSO对东亚夏季副热带西风急流位置的影响。FGOALS_gl能较好模拟东亚副热带西风急流的空间分布以及季节演变,但较之再分析资料,模式模拟的急流强度偏弱,中心偏南。这主要是由于模式模拟的对流层中上层平均温度一致偏冷,且急流轴南部的冷偏差总是强于北部,使得模拟的经向温度差偏弱造成的。FGOALS_gl能合理再现东亚夏季副热带急流位置南北移动的年际变化特征,只是模拟的急流年际变率偏强。分析表明,模式模拟的ENSO偏差是造成西风急流年际变率偏强的重要原因。观测和模拟的东亚夏季副热带西风急流位置的南移多发生在ENSO位相达到峰值之后的夏季,但由于模拟的ENSO强度偏强,峰值多出现在春、夏季,并能维持至翌年秋季,因此,ENSO在其衰减年的夏季,对热带对流层温度异常的加热作用依然很强,造成模式中热带地区的对流层温度异常强于观测,从而导致东亚副热带西风急流年际变率模拟偏强。     

西北太平洋热带气旋潜势分布和年际变率的数值模拟

热带气旋潜势指数是定量表征影响热带气旋生成的大尺度环境条件指标,在不能显式模拟热带气旋的气候系统模式中,常被作为热带气旋的代用指标。基于中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室发展的AGCM GAMIL2.0模式在历史海温驱动下的积分结果,评估了该模式对热带气旋潜势气候态、季节循环和年际变率的模拟能力。并分别从影响热带气旋潜势分布的热力因子(相对湿度、热带气旋最大风速)和动力因子(垂直风切变、绝对涡度、垂直抬升速度)的角度,讨论了造成热带气旋潜势模拟误差的原因。结果表明,在西北太平洋地区,模式能够合理再现热带气旋潜势的气候态分布,但由于GAMIL2.0模拟的相对湿度偏大且向东延伸,造成了热带气旋潜势大值区较之再分析资料偏大且偏东10°。由于GAMIL2.0模拟的季风槽位置偏北偏强,导致模拟的热带气旋潜势季节循环北进偏早而南退偏晚。在年际变化方面,GAMIL2.0能合理模拟出热带气旋潜势在ENSO正负位相东西反向的变化特征,但位于20°—30°N的加强和减弱区的分界线偏西,这与模拟的垂直速度和相对湿度的模拟误差有关,进一步分析表明,这是由于模拟中ENSO事件期间的西北太平洋异常上升中心比观测偏西且偏强造成的。     

气候现象及其与未来区域气候变化的联系

<正>与IPCC以前的评估报告相比,第五次评估报告(AR5)增加了单独一章,即第十四章~([1]),比较系统地评估了关于气候现象及其与未来区域气候变化关系方面取得的最新研究进展。这是AR5的亮点之一。区域气候是很多复杂的大气过程共同影响的结果。在全球变暖的背景下,这些过程对大尺度强迫的响应有明显的区域特征,所以区域气候变化存在显著差异。与CMIP3模式比,CMIP5模式对大尺度     

2022年汛期气候趋势预测与展望

中国是自然灾害频发的国家,气象灾害造成的损失占自然灾害造成损失的70%。2020年夏季出现超长梅雨期,长江和淮河发生洪水;2021年夏季,华北雨季开始早,结束晚,期间发生了“21·7”河南地区特大暴雨事件。这些气象灾害都对人民生命财产造成严重损失。因此,有必要提前对气候异常进行预测,以提高国家的防灾减灾能力。2022年3月,中国科学院大气物理研究所开展汛期（6～8月）的全国汛期气候趋势预测会商会。通过综合大气所各个数值模式和统计模型的结果,在未来4～6个月全球短期气候仍处在La Ni?a事件恢复到ENSO正常状态的背景下,预计2022年汛期（6～8月）,东北东部和中部、华北大部分地区、黄河中下游、东南沿海、西北地区中部、西藏大部分地区、西南地区东部和云南大部分地区降水正常略偏多,其中环渤海湾地区降水偏多2～5成,可能发生局地洪涝灾害。全国其他大部分地区降水正常略偏少,其中长江下游地区和新疆北部降水偏少2～5成。预计今年登陆台风数正常略偏多。由于未来ENSO的趋势演变具有一定的不确定性以及夏季降水受到中高纬大气环流季节内变化的影响,因此,此次汛期预测结果具有一定的不确定性。我们将根据2022年春末、夏初大气环流和海洋等因子的实际演变趋势,做进一步补充订正预测。