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1.
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。 相似文献
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基于RegCM4模式的中国区域日尺度降水模拟误差订正 总被引：4，自引：0，他引：4
气候模式模拟得到的各气候变量与观测相比,总会存在一定的偏差,所得到的气候变化预估结果难以在影响评估模型中直接应用。本文尝试对一个区域气候模式（RegCM4.4）所模拟的中国区域逐日降水,基于概率分布（分位数映射）方法进行统计误差订正。在订正过程中,以模拟时段1991~2010年中的前半段（1991~2000年）作为参照时段,建立传递函数,对后一时段（2001~2010年）进行订正并检验其效果。首先对使用参数和非参数所建立的6种不同传递函数方法进行对比,发现6种方法均可明显减少降水模拟的误差,其中利用非参数转换建立传递函数的RQUANT方法效果更好。随后进一步分析了采用该方法对模式模拟降水所做订正的效果,结果表明,该方法可以明显改善对平均降水,以及降水年际变率和极端事件的模拟结果。 相似文献
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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 总被引：6，自引：2，他引：4
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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于中国均一化气温数据集CN05.1的观测数据,结合暖昼指数（TX90）、冷昼指数（TX10）、暖夜指数（TN90）、冷夜指数（TN10）、暖日持续指数（WSDI）和冷日持续指数（CSDI）6个极端温度指数,从气候平均、概率分布、年际变率和年际趋势方面,系统评估区域气候模式（Climate–Weather Research and Forecasting model, CWRF）对1980～2015年间我国极端温度指数区域分布和年际变化的模拟能力,为改进并利用模式研究我国未来区域极端温度的预测提供科学依据。结果显示:观测的冷暖指数在北方的年际变率幅度高于南方,其中暖指数在我国大部分地区为增暖趋势,冷指数在北方地区的变冷趋势显著,尤其暖夜增暖、冷夜变冷,极端暖事件（WSDI）的持续性比冷事件（CSDI）显著。CWRF模式较好再现了极端温度指数的年均分布和年际变化趋势特征,尤其对暖日和冷日持续指数的模拟优势显著,但仍存在系统性的区域偏差,如低估暖昼和冷夜的极值强度;对华东地区暖（冷）指数变暖（冷）的趋势存在低（高）估;尤其是低估青藏高原地区暖、冷指数的强度,并且高估其暖昼变冷、暖夜变暖的年际变化趋势。因此,该模式对华东及高原地区极端温度的强度和年际变率的模拟仍亟需改善。 相似文献
6.
干旱区由于气温日较差大,气温预报难度偏大,尤其是最高、最低气温预报。利用2013—2015年ECMWF、T639、DOGRAFS、GRAPES 4种模式24 h内气温预报产品,采用递减平均订正法以及集合平均和加权集合平均法,设计2种订正集成方案,即方案1是对多模式气温预报先集成后订正,方案2是先订正后集成,对新疆地区日最高气温和最低气温预报的误差订正及集成效果进行对比检验。结果表明:(1)4种模式对新疆气温预报的准确率表现为ECMWF模式整体最好,DOGRAFS模式最差,且最低气温的预报准确率提高程度高于最高气温;(2)对于新疆不同区域,最高(低)气温预报准确率北疆高于南疆,西部高于东部,平原高于山区,且冬季的订正能力大于其他季节;(3)加权集合平均法优于集合平均法,先订正后集合方案优于先集合后订正方案;(4)方案2对2015年7月13—30日和2014年4月22—24日两次极端高、低温天气过程的最高(低)气温订正效果明显。 相似文献
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CMIP5 模式对中国极端气温及其变化趋势的模拟评估 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于中国区域逐日气温资料和CMIP5 中30 个全球气候模式资料,计算了平均日最高气温（TXAV)、平均日最低气温（TNAV)、热浪指数（HWDI)、霜冻日数（FD)、和暖夜指数（TNF90）5 个极端气温指数,评估各模式对中国区域极端气温的气候平均场和趋势的模拟能力。研究结果表明,大部分模式能够较好地模拟出极端指数的气候平均场,其中对TNAV、TXAV 和FD 平均场模拟能力较强,大部分模式平均场与观测场的相关系数超过0.90,但对TNF90 和HWDI 的模拟能力相对较低,相关系数均低于0.70,且各模式的模拟能力存在较大的差异。对极端指数的趋势模拟来说,模式模拟的中国区域平均各极端气温指数的线性变化趋势与观测相同,但大多数模式模拟趋势的强度偏弱。相比于气候平均场,模式对极端气温指数趋势空间场模拟较差,除TNAV 有1/3 的模式平均场与观测场的相关系数超过0.60 外,模式模拟其余指数的相关系数均低于0.60。模拟极端气温气候平均场的能力最优的5 个模式为：IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、IPSL-CM5A-LR、MPI-ESM-MR 和MPI-ESM-P。趋势空间场模拟最好的5 个模式为：MPI-ESM-P、CANESM2、ACCESS1-3、BCC-CSM1-1 和NorESM1-M。模式对极端气温指数的时空模拟能力一致性较差,但基于气候平均场或趋势空间场的优选模式,相比于所有集合模式平均,模拟能力均有一定程度的改善。 相似文献
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基于CSIRO-Mk3-6-0、EC-EARTH、HadGEM2-ES和MPI-ESM-MR共4个全球气候模式,分别驱动区域气候模式RegCM4,所进行的RCP4.5（典型浓度路径）中等排放情景下25 km较高水平分辨率东亚区域21世纪气候变化模拟结果,针对雄安新区及周边区域,在对当代（1986~2005）气候进行检验的基础上,进行了该区域未来气候变化的多模拟集合预估,并给出了模拟间的差别。结果表明:RegCM4可以较好地模拟出分析区域当代平均气温和降水的分布及年内月循环变化特征;对与气温相关的极端气候事件指数,日最高气温最高值（TXx）和日最低气温最低值（TNn）,以及和降水相关的指数日最大降水量（RX1day）也有较好的模拟能力。雄安及周边区域未来平均气温、TXx和TNn将不断上升,高温热浪事件在增加的同时,低温事件将减少。未来分析区域平均降水量有所增加;而RX1day的增加更明显,且模拟间的一致性较好,不确定性相对较低,暴雨和洪涝事件的频率和强度均将增大。同时由于气温升高导致的潜在蒸发量相对于降水更大的增加,将使得区域水资源相对不足的现象加重。 相似文献
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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。 相似文献
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利用第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）28个全球气候模式模拟的历史和多SSP排放情景下的模拟结果以及国家气候中心制作的CN05.1格点化的观测数据,在评估28个全球气候模式对青藏高原极端气温相关指数模拟效果的基础上,预估了多个SSP情景下青藏高原未来极端气温指数的变化趋势。评估结果表明多模式集合平均模拟结果更稳定,且能模拟出极端气温指数的时间分布以及空间分布特征,但与观测相比,不同指数存在不同偏差。预估结果表明,相对于1995-2014年,青藏高原上日最高气温最高值（TXx）、日最低气温最低值（TNn）、暖昼指数（TX90p）未来呈上升趋势,霜冻日数（FD）、冰冻日数（ID）、冷夜指数（TN10p）呈减少趋势,其中高原极端低温比极端高温增温明显,暖昼指数在高原西南部增加明显,霜冻日数、冰冻日数、冷夜指数在高原东南部减少明显。SSP1-1.9情景下,极端气温指数在21世纪的变化幅度较小,随着辐射强迫增大,指数的变化趋势也增大。SSP1-2.6情景下,2030年前中国实现碳达峰时,青藏高原地区TXx、 TNn、 TX90p增长分别不超过1.12℃、0.84℃、 8.4%, FD、 I... 相似文献
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A new parametric bias correction method for precipitation with an extension for extreme values is compared to an empirical and an existing parametric method. The bias corrections are applied to the regional climate model COSMO-CLM (consortium for small-scale modelling – climate limited area modelling) with a resolution of 4.5 km for the time periods 1991–2000 and 2091–2100. In addition to a comparison in a cross-validation framework, a focus is laid on the investigation of extreme value correction and the effect of the bias correction on the climate change signal. According to the statistical methods used in this study, it was found that the empirical method outperforms both parametric alternatives. However, due to the limited length of the available time series, some outliers occurred, and all methods had problems correcting extreme values. The climate change signal is moderately influenced by all three methods, and the power of climate change detection is reduced. The largest effect was found for the number of dry days and the mean daily intensity, which are considerably altered after correction. 相似文献
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Projections of daily mean temperature variability in the future: cross-validation tests with ENSEMBLES regional climate simulations 总被引：1，自引：0，他引：1
Because of model biases, projections of future climate need to combine model simulations of recent and future climate with information on observed climate. Here, 10 methods for projecting the distribution of daily mean temperatures are compared, using six regional climate change simulations for Europe. Cross validation between the models is used to assess the potential performance of the methods in projecting future climate. Delta change and bias correction type methods show similar cross-validation performance, with methods based on the quantile mapping approach doing best in both groups due to their apparent ability to reduce the errors in the projected time mean temperature change. However, as no single method performs best under all circumstances, the optimal approach might be to use several well-behaving methods in parallel. When applying the various methods to real-world temperature projection for the late 21st century, the largest intermethod differences are found in the tails of the temperature distribution. Although the intermethod variation of the projections is generally smaller than their intermodel variation, it is not negligible. Therefore, it should be preferably included in uncertainty analysis of temperature projections, particularly in applications where the extremes of the distribution are important. 相似文献
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Based on climate extreme indices calculated from a high-resolution daily observational dataset in China during1961–2005, the performance of 12 climate models from phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP6),and 30 models from phase 5 of CMIP(CMIP5), are assessed in terms of spatial distribution and interannual variability. The CMIP6 multi-model ensemble mean(CMIP6-MME) can simulate well the spatial pattern of annual mean temperature,maximum daily maximum temperature, and minimum daily minimum temperature. However, CMIP6-MME has difficulties in reproducing cold nights and warm days, and has large cold biases over the Tibetan Plateau. Its performance in simulating extreme precipitation indices is generally lower than in simulating temperature indices. Compared to CMIP5, CMIP6 models show improvements in the simulation of climate indices over China. This is particularly true for precipitation indices for both the climatological pattern and the interannual variation, except for the consecutive dry days. The arealmean bias for total precipitation has been reduced from 127%(CMIP5-MME) to 79%(CMIP6-MME). The most striking feature is that the dry biases in southern China, very persistent and general in CMIP5-MME, are largely reduced in CMIP6-MME. Stronger ascent together with more abundant moisture can explain this reduction in dry biases. Wet biases for total precipitation, heavy precipitation, and precipitation intensity in the eastern Tibetan Plateau are still present in CMIP6-MME, but smaller, compared to CMIP5-MME. 相似文献
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Ramón Fuentes-Franco Erika Coppola Filippo Giorgi Federico Graef Edgar G. Pavia 《Climate Dynamics》2014,42(3-4):629-647
The skill of a regional climate model (RegCM4) in capturing the mean patterns, interannual variability and extreme statistics of daily-scale temperature and precipitation events over Mexico is assessed through a comparison of observations and a 27-year long simulation driven by reanalyses of observations covering the Central America CORDEX domain. The analysis also includes the simulation of tropical cyclones. It is found that RegCM4 reproduces adequately the mean spatial patterns of seasonal precipitation and temperature, along with the associated interannual variability characteristics. The main model bias is an overestimation of precipitation in mountainous regions. The 5 and 95 percentiles of daily temperature, as well as the maximum dry spell length are realistically simulated. The simulated distribution of precipitation events as well as the 95 percentile of precipitation shows a wet bias in topographically complex regions. Based on a simple detection method, the model produces realistic tropical cyclone distributions even at its relatively coarse resolution (dx = 50 km), although the number of cyclone days is underestimated over the Pacific and somewhat overestimated over the Atlantic and Caribbean basins. Overall, it is assessed that the performance of RegCM4 over Mexico is of sufficient quality to study not only mean precipitation and temperature patterns, but also higher order climate statistics. 相似文献
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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。 相似文献
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Bias corrections of global models for regional climate simulations of high-impact weather 总被引：1，自引：1，他引：0
Cindy L. Bruyère James M. Done Greg J. Holland Sherrie Fredrick 《Climate Dynamics》2014,43(7-8):1847-1856
All global circulation models (GCMs) suffer from some form of bias, which when used as boundary conditions for regional climate models may impact the simulations, perhaps severely. Here we present a bias correction method that corrects the mean error in the GCM, but retains the six-hourly weather, longer-period climate-variability and climate change from the GCM. We utilize six different bias correction experiments; each correcting different bias components. The impact of the full bias correction and the individual components are examined in relation to tropical cyclones, precipitation and temperature. We show that correcting of all boundary data provides the greatest improvement. 相似文献