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1.
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。 相似文献
2.
利用第6次耦合模式比较计划（CMIP6）中的9个全球气候模式的模拟结果,通过CO2浓度达峰时间确定SSP1-1.9和SSP1-2.6两种情景下的全球碳中和时间,预估了全球碳中和下中国区域气候较历史参考期（1995—2014年）的未来变化,分析不同时间达到碳中和下气候响应差异,并与未实现碳中和的SSP2-4.5情景下的气候变化对比。结果表明,SSP1-1.9和SSP1-2.6情景下全球达到碳中和的时间分别为2041年和2063年,相较于历史参考期,SSP1-1.9/SSP1-2.6下中国区域平均年气温上升1.22/1.58℃,平均年降水量增加7.1％/9.9％。SSP1-2.6（晚碳中和）较SSP1-1.9（早碳中和）情景下年均温增高约0.36℃,最大升温区位于西南及高原地区。对降水而言,晚碳中和较早碳中和全国平均年降水量增加约2.7％。全年及夏季降水量显著增加区主要在西北,新疆地区出现降水增加超过8％的大值区,冬季则集中于黄河中下游,增幅也超过8％。未碳中和的SSP2-4.5情景下中国区域的升温显著强于SSP1-2.6（碳中和）情景,年平均气温高约0.61℃,西北地区是升温差别大值区,其中新疆部分地区增加升温超过0.8℃。SSP2-4.5较SSP1-2.6情景年降水量在西北地区增加显著,内蒙古西北部最大增加超过10％。有无碳中和对冬季降水影响更大,SSP2-4.5情景下新疆部分地区降水增加比SSP1-2.6下多20％左右,云南部分地区则少15％左右,表明有无碳中和对气候的影响远大于早晚碳中和。 相似文献
3.
基于国家气候中心中等分辨率模式BCC-CSM2-MR开展的第六次耦合模式比较计划(CMIP6)预估数据,采用双线性插值、趋势分析、偏差分析等方法,分析全球升温1.5℃和2.0℃辽河流域极端降水变化。结果表明：全球升温1.5℃辽河流域年平均降水量距平百分率增幅随排放情景的升高而增大,SSP5-8.5排放情景下增幅达5.82%。全球升温2.0℃辽河流域年和四季降水均为增加趋势,夏季降水增幅明显;SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下降水量均为自西南向东北递减,辽宁西部地区降水增幅较为显著,超过15%。不同排放情景下辽河流域极端降水指数均为增加趋势,日降水强度、强降水日数、强降水比例增长显著;随排放情景升高,极端降水指数增长速率增大,SSP5-8.5情景下的增长速率为SSP2-4.5情景下的两倍以上。SSP5-8.5情景下,21世纪末降水强度、强降水日数、强降水比例、强降水阈值、最长连续湿日数、最大十日降水量将达11.66 mm/d、15.15 d、59.08%、32.94 mm、9.69 d、201.29 mm,较基准期增加5.58 mm/d、5.15 d、37.08%、10.15 mm... 相似文献
4.
基于降水量、土壤湿度、径流量和干旱指数等多种气象要素,系统分析研究了近60年我国西北地区的干湿特征演变规律,并利用最新的第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）多模式模拟结果对该区域未来干湿变化特征进行了预估。结果显示：近60年来我国西北地区的降水量、土壤湿度和径流量均呈现出由东南向西北递减的空间分布格局;冷季的降水量和径流量明显低于暖季,但土壤湿度和干旱指数在冷暖季节差异不显著。西北地区年降水量、土壤湿度和干旱指数均呈现显著增加的趋势,增幅分别为5.07 mm/10 a、3.89 mm/10 a和0.26/10 a,特别是2000年后增加的趋势更显著,且变湿幅度最大主要出现在西北西部;而径流量在2000年之前呈现明显下降的趋势,而2000年后显著增加。在未来气候变化情境下,21世纪中期（2031～2060年）和后期（2071～2100年）西北地区呈现出湿润化的趋势,并且21世纪后期的湿润化程度更显著,高等排放情景（SSP5-8.5）比中等排放情景（SSP2-4.5）下湿润化更明显。本研究可为我国西北地区气候变化的影响评估提供参考依据。 相似文献
5.
选用华中地区1961—2014年逐日气象观测资料、1961—2100年12个CMIP6模式统计降尺度和偏差订正结果,评估CMIP6模式在区域的气温和降水量时空分布模拟结果,选出6个气温模式、4个降水量模式。基于优选模式集合的平均结果,分别分析未来SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5三种情景下2021—2100年华中地区不同时期气温和降水量的变化趋势。结果表明：多模式集合平均结果的气温年际变率模拟好于降水量,降水量空间模拟好于气温。三种情景下区域气温、降水量均为增加趋势,气温增速分别为0.13℃/10 a、0.30℃/10 a、0.62℃/10 a,降水量增速分别为16.2 mm/10 a、12.3 mm/10 a、19.3 mm/10 a。未来2021—2100年三种情景下华中地区降水量多为南部减小北部增大,气温近期、中期为西部降低、中东部升高,远期除湖北西部山区降低外,其他地区均为升高趋势。 相似文献
6.
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... 相似文献
7.
基于最新的第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）14个耦合模式的数值模拟结果，预估研究了中等强迫情景（SSP2-4.5）和高强迫情景（SSP5-8.5）两种共享社会经济路径下21世纪中后期中亚极端降水事件的时空分布特征及其与区域气候增暖之间的关系。结果显示，大多数CMIP6模式基本能够模拟出历史观测降水气候态（1979～2018年）的空间分布特征，但在中亚西南及东南部偏干，北部及中南部偏湿。与历史基准期（1981～2010年）相比，21世纪末期（2071～2100年）中亚强降水强度在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下分别增加0.54 mm/10 a和2.4 mm/10 a，而强降水发生频率则分别增加了5%～27%和6%～210%，尤其是中南部高海拔山区增加的幅度更大。预估结果的信噪比显示，天山以北的中亚东北部区域的极端降水强度及其发生频率的预估结果具有更高的可信度。气候变暖对未来中亚极端降水事件的发生频次具有明显的调控作用，在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，当气温每升高1 K时，极端强降水事件的发生频次在分别增加约7 d和9 d，而最大连续无降水日数则分别增加约3 d... 相似文献
8.
《气象与环境学报》2016,(5)
利用CMIP 5全球气候模式、RegCM 4区域气候模式数据集和中国东北三省162个气象站降水观测资料,评估了CMIP 5和RegCM 4模式对中国东北三省降水的模拟能力,并对RCP 4.5和RCP 8.5温室气体排放情景下东北三省未来降水的变化进行了预估。结果表明:CMIP 5和RegCM 4模式均能较好地模拟东北三省年及四季降水量的变化,可再现东北三省降水量由东南向西向北递减的空间分布形势,但模拟的降水中心偏北,模拟的降水强度偏强;两个模式对夏季降水的模拟优于冬季,对冬季降水的模拟存在较大偏差。总体而言,全球气候模式CMIP 5对东北三省降水的模拟结果较好。对东北三省降水量的预估表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,全球气候模式CMIP 5预估东北三省年和四季降水量均呈不同程度的增加,其中对冬季降水量预估的偏差百分率增幅最大。在RCP 8.5情景下,东北三省降水量增幅显著,预估未来东北三省降水增加量基本呈由南向北逐步递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西南向东北递减的分布。在RCP 4.5情景下,东北三省降水量增幅较小,预估未来东北三省降水量总体呈由东南向西北递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西向东递减的分布。 相似文献
9.
根据珠江流域1961-2007年气温、降水量观测资料和ECHAM5/MPI-OM模式2011-2060年预估结果,分析了流域过去47 a的气温和降水量变化,并预估未来50 a变化趋势。结果表明,在全球变暖的背景下,过去47 a温度呈上升趋势,约升高1.8℃。冬季增温最明显,夏季最弱。未来50 a流域温度仍呈上升趋势,A1B情景下升幅约1.9℃,并且年际变化增强。A2和B1两种排放情景下秋季升温最显著,冬季最弱,A1B排放情景与此相反。过去47 a秋季降水量呈减少趋势;春、夏、冬季和年降水量均呈增加趋势。未来50 a降水总体呈增加趋势,A1B排放情景降水增加最多,约为230 mm。A2、A1B和B1情景下降水季节分配未发生显著变化。年降水和冬季降水的年际变率增强,秋季减弱。 相似文献
10.
基于国家气候中心中等分辨率模式版本BCC-CSM2-MR开展的第六次耦合模式比较计划(CMIP6)模拟结果, 首先利用辽河流域80个气象站点观测资料对模式的性能进行了评估, 然后分析了未来不同共享社会经济路径(SSP)情景下的气温降水变化趋势。结果表明: 模式能较好的模拟气温和降水的月、季、年变化, 模拟的气温较观测气温偏低, 模拟的降水略偏多; 模式对秋季和冬季气温的模拟性能明显优于夏季和春季, 对夏季降水的模拟性能较好。模式较好地模拟了辽河流域气温南高北低的纬向分布以及降水自东南向西北逐渐减少的空间分布形势, 较好地模拟出辽河流域冷暖中心位置, 模拟的降水偏少地区位于辽河流域水系稀疏地区。相对于基准期(1995—2014年), 未来辽河流域气温、降水基本呈增加趋势, 未来不同时期不同情景气温增幅均表现为平均最低气温>平均气温>平均最高气温, 冬季和春季增温幅度较大, 夏季降水量增幅最显著。随着排放情景升高, 平均气温和平均最低(最高)气温增幅持续增大, 显著增温地区集中于辽河流域东北部。SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下预估降水的增幅自西南向东北递减, 降水增加大值区位于辽宁西部; SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下降水增幅自西向东逐渐递减, 降水增幅显著区域位于辽河流域上游的内蒙古和辽宁西部。 相似文献
11.
1.5和2℃升温阈值下中国温度和降水变化的预估 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
12.
Future Changes in Extreme High Temperature over China at 1.5℃-5℃ Global Warming Based on CMIP6 Simulations 总被引：1，自引：0，他引：1
Extreme high temperature(EHT)events are among the most impact-related consequences related to climate change,especially for China,a nation with a large population that is vulnerable to the climate warming.Based on the latest Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6),this study assesses future EHT changes across China at five specific global warming thresholds(1.5℃-5℃).The results indicate that global mean temperature will increase by 1.5℃/2℃ before 2030/2050 relative to pre-industrial levels(1861-1900)under three future scenarios(SSP1-2.6,SSP2-4.5,and SSP5-8.5),and warming will occur faster under SSP5-8.5 compared to SSP1-2.6 and SSP2-4.5.Under SSP5-8.5,global warming will eventually exceed 5℃ by 2100,while under SSP1-2.6,it will stabilize around 2℃ after 2050.In China,most of the areas where warming exceeds global average levels will be located in Tibet and northern China(Northwest China,North China and Northeast China),covering 50%-70%of the country.Furthermore,about 0.19-0.44 billion people(accounting for 16%-41%of the national population)will experience warming above the global average.Compared to present-day(1995-2014),the warmest day(TXx)will increase most notably in northern China,while the number of warm days(TX90p)and warm spell duration indicator(WSDI)will increase most profoundly in southern China.For example,relative to the present-day,TXx will increase by 1℃-5℃ in northern China,and TX90p(WSDI)will increase by 25-150(10-80)days in southern China at 1.5℃-5℃ global warming.Compared to 2℃-5℃,limiting global warming to 1.5℃ will help avoid about 36%-87%of the EHT increases in China. 相似文献
13.
基于CMIP6的16个全球模式试验数据,多模式集合预估了《巴黎协定》1.5°C/2°C温升目标下“一带一路”倡议的主要陆域未来气温和降水变化。与观测相比较,多模式集合能够比较准确地刻画“一带一路”主要陆域1995～2014年气温和降水的空间结构特征。在SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5三种不同路径情景下,相对于工业革命前（1850～1900年）,全球升温1.5°C与2°C分别将发生在2020年代中后期与2040年左右。全球1.5°C与2°C温升目标下,预计“一带一路”陆域平均的气温分别显著升高1.84°C和2.43°C,两者相差0.59°C,模式间标准差分别为0.18°C和0.21°C;区域平均的降水分别显著增加20.14 mm/a和30.02 mm/a,相差9.88 mm/a,模式间标准差分别为10.79 mm/a和13.72 mm/a。两种温升目标下,“一带一路”主要陆域气温空间上均表现为一致性显著增暖,高纬度的增温幅度普遍比低纬度大;降水变化具有明显的空间差异性,地中海与黑海地区、中国南部至中南半岛地区减少,其他地区的降水普遍增加。P-E指数表征的干旱化未来在欧洲地区、中国南部至中南半岛地区、南亚印度东部地区、东南亚和赤道非洲中部地区达到最大。 相似文献
14.
Future changes and uncertainties in temperature and precipitation over China based on CMIP5 models 总被引：3，自引：0，他引：3
Climate changes in future 21 st century China and their uncertainties are evaluated based on 22 climate models from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5). By 2081–2100, the annual mean surface air temperature(SAT) is predicted to increase by 1.3℃± 0.7℃, 2.6℃± 0.8℃ and 5.2℃± 1.2℃ under the Representative Concentration Pathway(RCP) scenarios RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5, relative to 1986–2005, respectively. The future change in SAT averaged over China increases the most in autumn/winter and the least in spring, while the uncertainty shows little seasonal variation.Spatially, the annual and seasonal mean SAT both show a homogeneous warming pattern across China, with a warming rate increasing from southeastern China to the Tibetan Plateau and northern China, invariant with time and emissions scenario.The associated uncertainty in SAT decreases from northern to southern China. Meanwhile, by 2081–2100, the annual mean precipitation increases by 5% ± 5%, 8% ± 6% and 12% ± 8% under RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5, respectively. The national average precipitation anomaly percentage, largest in spring and smallest in winter, and its uncertainty, largest in winter and smallest in autumn, show visible seasonal variations. Although at a low confidence level, a homogeneous wetting pattern is projected across China on the annual mean scale, with a larger increasing percentage in northern China and a weak drying in southern China in the early 21 st century. The associated uncertainty is also generally larger in northern China and smaller in southwestern China. In addition, both SAT and precipitation usually show larger seasonal variability on the sub-regional scale compared with the national average. 相似文献
15.
The middle and lower Yangtze River basin (MLYRB) suffered persistent heavy rainfall in summer 2020, with nearly continuous rainfall for about six consecutive weeks. How the likelihood of persistent heavy rainfall resembling that which occurred over the MLYRB in summer 2020 (hereafter 2020PHR-like event) would change under global warming is investigated. An index that reflects maximum accumulated precipitation during a consecutive five-week period in summer (Rx35day) is introduced. This accumulated precipitation index in summer 2020 is 60% stronger than the climatology, and a statistical analysis further shows that the 2020 event is a 1-in-70-year event. The model projection results derived from the 50-member ensemble of CanESM2 and the multimodel ensemble (MME) of the CMIP5 and CMIP6 models show that the occurrence probability of the 2020PHR-like event will dramatically increase under global warming. Based on the Kolmogorov–Smirnoff test, one-third of the CMIP5 and CMIP6 models that have reasonable performance in reproducing the 2020PHR-like event in their historical simulations are selected for the future projection study. The CMIP5 and CMIP6 MME results show that the occurrence probability of the 2020PHR-like event under the present-day climate will be double under lower-emission scenarios (CMIP5 RCP4.5, CMIP6 SSP1-2.6, and SSP2-4.5) and 3–5 times greater under higher-emission scenarios (3.0 times for CMIP5 RCP8.5, 2.9 times for CMIP6 SSP3-7.0, and 4.8 times for CMIP6 SSP5-8.5). The inter-model spread of the probability change is small, lending confidence to the projection results. The results provide a scientific reference for mitigation of and adaptation to future climate change. 相似文献
16.
董思言 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2024,18(5)
新疆未来暖湿化的预估分析可为区域气候变化减缓和适应提供重要的科学基础。国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）全球气候模式在三种共享社会经济路径（SSPs）下的结果显示,新疆地区未来2021~2100年总体呈现气温升高、降水增加的“暖湿化”现象,但这种变化的具体数值和空间分布存在一定差异。其中SSP2-4.5情景下,相对于1995~2014年,预估2021~2040年新疆地区年平均气温将升高1.2℃左右,年平均降水将增加6.8%。对极端事件的预估结果表明,新疆地区未来暖事件将增加,冷事件将减少;极端强降水事件将增多,且高排放情景下的增加更为显著。新疆地区的未来预估分析,将有助于对新疆地区灾害风险时空变化格局的认识,对未来农业方面等风险防范也有重要的指示作用。 相似文献
17.
基于国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）模式模拟以及观测数据,评估了9个CMIP6模式对亚洲地区叶面积指数（LAI)、总初级生产力（GPP）和净初级生产力（NPP）的模拟性能。模拟评估结果表明,9个CMIP6模式能够较好地模拟出亚洲地区陆地生态系统LAI、GPP和NPP的时空分布特征。综合来看,多模式集合（MME）模拟效果最佳,其模拟的LAI、GPP和NPP与观测的空间相关系数分别达到0.90、0.81和0.89,均方根误差在0.5左右。在此基础上,利用MME结果进一步预估了亚洲地区陆地生态系统在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的未来变化。总体而言,亚洲地区LAI、GPP和NPP到21世纪末都呈现上升趋势。其中,温室气体高排放情景下的上升趋势大于温室气体低排放情景下的上升趋势,亚洲中高纬度地区的增幅大于低纬度地区的增幅。从区域平均来看,到21世纪末期,与当今气候态相比,北亚LAI、GPP和NPP的增幅最大,其在SSP5-8.5情景下分别增加68%、106%和90%;东南亚增幅最小,分别为15%、34%和39%。在SSP1-2.6情景下,北亚LAI、GPP和NPP在21世纪末的增幅分别为23%、29%和26%;东南亚分别为3%、10%和11%,意味着未来全球变暖背景下亚洲区域陆地生态系统变绿和固碳幅度加强。 相似文献
18.
利用国家气候中心完成的RegCM4区域气候模式在RCP4.5和RCP8.5两种排放路径下的气候变化动力降尺度试验结果,在检验模式对基准期(1986—2005年)气温和降水模拟能力基础上,进行华北区域21世纪气候变化预估分析。结果表明:RegCM4对华北区域基准期气温和降水的模拟能力较好。未来21世纪,两种情景下华北区域气温、降水、持续干期(consecutive dry days, CDD)和强降水量(R95p)变化逐渐增大,但变化幅度在高排放的RCP8.5情景下更为显著,其中近期(2021—2035年)、中期(2046—2065年)、远期(2080—2098年)RCP8.5情景下年平均气温分别升高1.77、3.44、5.82℃,年平均降水分别增加8.1%、14%、19.3%,CDD分别减少3、3、12 d, R95p分别增加30.8%、41.9%、69.8%。空间上,未来21世纪华北区域内年、冬季、夏季平均气温将一致升高,夏季升温幅度最大;年、冬季、夏季平均降水整体以增加为主,冬季降水增加幅度最大;CDD以减少为主,但近期和中期在山西和京津冀有所增加,而R95p以增加为主,表明21世纪华北区域干旱事件逐渐减少、极端降水事件不断增加。 相似文献
19.
Changes in precipitation minus evaporation (P -E) are analyzed to investigate the possible impacts of climate change on water resource conditions in China. Simulations of SRES A1B and 20C3M scenarios from the WCRP CMIP3 GCMs are employed in the study. Time slice analysis shows that there would be more annual mean P -E across China in 2040-2055 and 2080-2099, compared to 1980-1999, with the largest percentage change over Northwest China and the Bohai Rim area. Precipitation and evaporation would also increase over entire China during these two periods. Annual mean P -E, precipitation, and evaporation averaged over the whole China and its eight sub-areas all yield generally upward trends during the 21st century. This indicates that on annual mean scale, the global warming related precipitation dominates the hydroclimate conditions in China. On seasonal mean scale, although precipitation is projected to increase over China, P -E exhibits both decreasing and increasing trends over certain regions of China. This suggests that the variation of global warming related evaporation dominates hydroclimate conditions over some parts of China, especially in northern China. Therefore, in hydroclimate condition projections, considering both evaporation and precipitation changes should be more reasonable than considering only precipitation. 相似文献
20.
This article evaluates the performance of 20 Coupled Model Intercomparison Project phase 6(CMIP6)models in simulating temperature and precipitation over China through comparisons with gridded observation data for the period of 1995–2014,with a focus on spatial patterns and interannual variability.The evaluations show that the CMIP6 models perform well in reproducing the climatological spatial distribution of temperature and precipitation,with better performance for temperature than for precipitation.Their interannual variability can also be reasonably captured by most models,however,poor performance is noted regarding the interannual variability of winter precipitation.Based on the comprehensive performance for the above two factors,the“highest-ranked”models are selected as an ensemble(BMME).The BMME outperforms the ensemble of all models(AMME)in simulating annual and winter temperature and precipitation,particularly for those subregions with complex terrain but it shows little improvement for summer temperature and precipitation.The AMME and BMME projections indicate annual increases for both temperature and precipitation across China by the end of the 21st century,with larger increases under the scenario of the Shared Socioeconomic Pathway 5/Representative Concentration Pathway 8.5(SSP585)than under scenario of the Shared Socioeconomic Pathway 2/Representative Concentration Pathway 4.5(SSP245).The greatest increases of annual temperature are projected for higher latitudes and higher elevations and the largest percentage-based increases in annual precipitation are projected to occur in northern and western China,especially under SSP585.However,the BMME,which generally performs better in these regions,projects lower changes in annual temperature and larger variations in annual precipitation when compared to the AMME projections. 相似文献