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1.
不同水平分辨率BCC_CSM模式对中亚地面气温模拟能力评估 总被引：2，自引：1，他引：1
本研究基于IPCC AR5(Intergovernmental Panel on Climate Change:Fifth Assessment Report)中BCC_CSM1.1(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1)和BCC_CSM1.1(m)(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 with a Moderate Resolution)气候模式的历史试验结果和CRU(Climatic Research Unit)资料, 采用趋势分析和滑动平均等方法检验了两个版本BCC_CSM模式对中亚地区1948～2011年平均地表气温、各热通量及其趋势的模拟性能, 并讨论了不同模式水平分辨率的影响, 结果显示:BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)两个模式均能够模拟出中亚地区显著增温以及感热通量、长/短波净辐射等要素由南向北递减的总体趋势。其中, BCC_CSM1.1(m) 在对中亚地面年平均气温、感热通量和长/短波净辐射空间分布的模拟结果好于BCC_CSM1.1, 但对于气温标准差的模拟, BCC-CSM1.1模式略好于BCC-CSM1.1(m)。模式分辨率的提高, 能够更好地表现出地形的影响, 对气温和各热通量模拟性能改善较大, 在中亚地区年平均气温的模拟中表现出了一定的优势。 相似文献
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全球变暖减缓期陆地地表气温变化特征和CMIP5多模式的未来情景预估 总被引：3，自引：1，他引：2
2000年后全球气温的增温率显著下降,全球进入变暖减缓期.本文基于CRU(Climatic Research Unit) 观测资料,分析讨论了2000年后全球及欧亚中高纬度地区全球变暖的减缓特征,评估了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)试验多模式对全球变暖减缓的模拟及未来气温变化预估.结果表明,2000年后全球陆地平均地面气温的增温率大幅下降至0.14℃ (10 a)-1,仅为1976~1999年加速期增温率的一半.全球陆地13个区域中有9个地区的增温率小于2000年前,4个地区甚至出现了降温.其中以欧亚中高纬地区最为特殊.加速期(1976~1999年)增温率达到0.50℃ (10 a)-1,为全球陆地最大,2000年后陡降至-0.17℃ (10 a)-1,为全球最强降温区,为全球变暖的减缓贡献了49.13%.并且具有显著的季节依赖,减缓期冬季增温率下降了-2.68℃ (10 a)-1,而秋季升高了0.86℃ (10 a)-1,呈现反位相变化特征.CMIP5多模式计划中仅BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下和MRI-ESM1模式在RCP8.5下的模拟较好地预估了全球及欧亚中高纬地区在2000年后增温率的下降以及欧亚中高纬秋、冬温度的反位相变化特征.BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下预估欧亚中高纬地区2012年后温度距平保持在1.2℃左右,2020年后跃至2℃附近振荡.而MRI-ESM1在RCP8.5情景下预估的欧亚中高纬度温度在2030年前一直维持几乎为零的增温率,之后迅速升高. 相似文献
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在联合区域气候降尺度试验CORDEX(Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment)的框架下,使用全球气候模式MPI-ESM-MR（简称MPI）的模拟结果,驱动区域气候模式RegCM4(Regional Climate Mode version 4),开展了在中等温室气体排放路径RCP4.5下的东南亚区域21世纪气候变化预估试验。试验中模式的水平分辨率为25 km×25 km,积分时间为1981～2099年。模式对东南亚区域当代（1986～2005年）气候的模拟结果表明：MPI与RegCM4对这一区域年平均气温、降水的空间分布特征均具有较好的模拟能力;相比于全球模式,高分辨率的RegCM4提供了空间分布上更为精细的气候信息,但其模拟的气温存在系统性冷偏差,对降水的模拟则普遍偏多。对未来气候变化的预估显示,MPI与RegCM4预估的未来气温均一致表现为增加,至21世纪末期（2081～2099年）,预估的区域年平均气温升高幅度分别为1.8°C和1.7°C。二者对降水的预估则存在较大差异,MPI预估的年平均降水有不同程度增加,而Reg... 相似文献
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利用1901—2015年东英吉利大学气候研究中心(CRU)提供的月平均气温、降水、潜在蒸散量以及西班牙比利牛斯生态研究所(IPE-CSIC)创建的12个月尺度的标准化降水蒸散指数SPEI_(12),对中亚地区近115 a气候要素进行综合分析,并探究中亚地区干湿气候的时空变化。结果表明,中亚地区年平均气温的空间分布表现为东、西部高,中部低,全区呈显著增温趋势,其气候倾向率为0.15℃·(10 a)~(-1);年降水量表现为中南部多,东、西部少,除北部哈萨克斯坦平原地区外其他区域降水量均为增多趋势;全区年潜在蒸散量远大于年降水量,且与地形及下垫面联系密切,表现为东西部沙漠地区大,中部山区相对较小的特征;考虑水热平衡的干湿指数SPEI_(12)在哈萨克平原为弱的减小(略变干)趋势,其他区域呈增大(变湿)趋势。利用旋转经验正交函数(REOF)对SPEI_(12)进行分解得到6个子区域,各分区气温突变时间东边早于西边,降水量西边显著增多早于东边,且SPEI_(12)突变时间西边早于东边。利用集合经验模分解(EEMD)对SPEI_(12)和降水量不同时间尺度及其变化周期进行分析,得到SPEI_(12)存在准14 a的显著振荡周期,降水量存在准3 a、14 a的显著振荡周期。 相似文献
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对CMIP5全球气候模式中年代际回报试验的气温资料及其简单集合平均(Multi-model ensemble mean,EMN)和贝叶斯模式平均的结果(Bayesian Model Averaging,BMA)进行经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解和Morlet小波分析,检验评估各个模式及其EMN和BMA对东亚地面气温的方差、气温时空分布特征及周期变化的回报能力。结果表明,10个模式、EMN、BMA都能很好地回报出1981—2010年东亚地面气温的方差分布,其中BMA回报效果最好。EOF分析表明,BMA能较好地回报出东亚地面气温第一模态的时空分布。MIROC5能较好地回报出第二模态的趋势变化,但却不能回报出气温的年际变率。绝大多数模式和EMN、BMA虽然能回报出东亚地面气温的变化趋势,但是对气温年际变率的回报仍然是比较困难的。CMCC-CM对气温变化主模态的3~5 a的周期变化特征回报效果最好,和NCEP资料的结果最为接近。 相似文献
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中国北方农牧交错带气候变化特征及未来趋势 总被引：12，自引：0，他引：12
利用1951—2006年中国台站日平均观测资料对北方农牧带过去56a气候变化特征进行了分析，指出该农牧带年降水量具有明显的年际和年代际变化特征，近10a来呈明显的下降趋势；年平均气温在20世纪90年代前期变化幅度较小，1987年之后持续偏暖，与全球及中国温度变化趋势一致；降水和温度变化具有明显的季节和区域差异。在气候特征分析基础上，利用全球海气耦合模式嵌套区域气候模式在SRES A2排放情景下对未来30a（2001-2030年）的气候变化进行了预估，对照30a模式气候场（1961—1990年），分析了未来30a北方农牧交错带降水和温度变化的可能趋势，结果表明，未来该区平均地面气温持续升高，升温幅度达0．3℃，温度日较差将明显减小；年降水量呈增加趋势，但增加幅度较小，且降水变化具有明显的季节和地域差异；未来黄河上游地区干旱的威胁仍十分严峻。 相似文献
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珠江流域1961-2007年气候变化及2011-2060年预估分析 总被引：8，自引：3，他引：5
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
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利用1980~2005年英国东英吉利亚大学的 CRU全球陆面月平均地面数据集资料，对历史数据进行集合平均，结合泰勒诊断，开展青藏高原地区地表温度及其变化趋势的统计分析与模式模拟，并通过CRU观测资料和模式的历史资料集合平均得到年平均地表温度变化趋势，从而对高原未来的地表温度进行预估。结果表明:CMIP5中大多数模式对高原地区的年平均地表温度的模拟效果较好，但会受到季节差异的影响；多模式集合平均的模拟能力总体比单个模式模拟的性能更优，与观测场的数据更加接近；青藏高原未来的增温趋势与外辐射强迫的强度呈正相关，高原地区对高浓度排放情景下的增温效应比中低浓度更加剧烈，并且升温值在21世纪末极有可能突破6.5℃。 相似文献
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利用大约40余个气候模式和模式集合，考虑多种人类排放情景，预估到2025年前相对于1961－1990年中国的气温变化。只考虑未来人类排放增加多模式集成预估结果表明，中国年平均气温自2006到2025年的20 a期间将继续变暖0.55 ℃，至2010年年平均气温平均变暖大约为1.08 ℃（平均变暖范围为 0.73-1.54 ℃），至2020年年平均变暖约为1.43 ℃（平均变暖范围为1.10-2.09 ℃），至2025年平均变暖约为1.39 ℃（平均变暖范围为0.94-2.19 ℃）。 对1990－2005年已经出现观测事实的近16 a气候模式预估结果进行检验表明，多模式考虑多种排放情景集成，一致预估出这16 a的明显变暖趋势，但是变暖幅度略低于实际观测值。经检测证实，对2006－2025年中国气温的预估具有一定的可信度。需要指出的是，目前的预估没有考虑未来的自然变化，只考虑人类排放继续增加的影响。 相似文献
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利用国家气候中心发展的海气耦合模式BCC_CSM 1.1模拟的北半球逐日最高气温数据探讨了近年来破纪录高温事件频数变化特征,并预估了其在未来不同情景排放下的可能变化。基于单点逐日最高气温模拟资料呈正态分布及破纪录高温事件符合随机理论,对北半球近50 a破纪录高温事件频数进行了模拟与理论的对比分析。结果表明:破纪录高温事件频数模拟理论比呈现显著的上升趋势,且这种上升趋势海洋大于陆地,低纬大于高纬;通过与气温相关分析得知破纪录高温事件频数模拟理论比的上升趋势主要是由北半球气温上升导致。在此基础上,比较了RCP4.5与RCP8.5两种不同排放情景下破纪录高温事件频数模拟理论比的变化特征,结果表明在后期(2060—2098)二者差异显著,前者变化较为平稳,而后者具有显著上升趋势,这种差异是对气温不同变化的响应,且低纬海洋的响应比陆地更为敏感。 相似文献
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BCC_CSM1.1对10年尺度全球及区域温度的预测研究 总被引：6，自引：3，他引：3
近期10～30年时间尺度的年代际预测是第五次耦合模式国际比较计划(CMIP5)重要内容之一。按照CMIP5试验要求, 国家气候中心利用气候系统模式BCC_CSM1.1完成并提交了年代际试验结果。本文评估了该模式年代际试验对10年尺度全球及区域地表温度的预测能力, 并通过与20世纪历史气候模拟试验的对比分析, 研究模式模拟对海洋初始观测状态的依赖程度。分析结果表明:(1)在有、无海洋初始化条件下, 模式均能模拟出1960～2005年间全球10年平均实测地表温度的变暖趋势, 但在有海洋初始化条件下, 可以明显减小BCC_CSM1.1模式模拟的全球升温趋势, 使得年代际试验比历史试验的结果更接近观测值。这一特点在观测资料相对丰富的南北纬50°以内地区更为显著。(2)在年代际试验预测前期, 通过Nudging方法, 利用SODA再分析海洋温度资料对模式进行初始化, 经过前期8～12月的协调后, 模式预测的第1年南北纬50°范围海洋、陆面的平均地表气温接近于观测值(CRUTEM3, HadSST2)。由于模式初值SODA再分析SST资料与HadSST2观测值存在明显的全球大洋系统暖偏差以及模式本身系统偏差的影响, 年代际试验模拟的地表气温在2～7年之内, 从观测SST状态逐渐恢复到模式系统本身状态。在同组Decadal试验中, 陆面和海洋恢复调整的时间长度几乎一致。(3) 从10年平均气候异常在区域尺度上的预报技巧来看, 有、无海洋初始同化对预测结果影响不大, 高预测技巧区主要分布在南半球印度洋中高纬度、热带西太平洋以及热带大西洋区域。(4)SST变化与下垫面热通量密切相关, 在热带和副热带海洋区域, 长波辐射和感热通量是影响10年时间尺度SST变化较大的物理量, 在中高纬度海洋, 洋面温度变化主要受潜热通量的影响相对较大。 相似文献
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BCC_CSM模式对热带降水年循环模态的模拟 总被引：7，自引：2，他引：5
本文评估了国家气候中心发展的两个不同分辨率海—陆—气—冰多圈层耦合气候系统模式BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1 (m) 对热带降水两个年循环模态——揭示降水冬夏季节差异的季风模态和揭示过渡季节春季和秋季非对称特征的春秋非对称模态的模拟能力,讨论了模拟偏差产生的可能原因。分析结果表明,BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1 (m) 均能合理再现全球年平均降水的基本分布特征,也能较合理再现热带降水年循环模态的基本分布特征,尤其季风模态中降水与环流关于赤道反对称的特征;能够较合理再现春秋非对称模态与热带海洋表面温度(SST)年循环之间的关系。大气温度场、环流场以及热带SST的模拟偏差对降水季风模态有影响;热带SST年循环的偏差对降水春秋非对称模态的模拟偏差有贡献;模式分辨率对降水年循环模态的模拟也有一定影响。对比分析显示,大气模式和陆面模式水平分辨率提高之后模式在某些模拟性能上有所提高,这表现在:BCC_CSM1.1 (m) 模拟的1～12月降水气候态的空间变率更接近观测;热带海表温度年循环总体上更接近观测;模拟的热带降水年循环模态的部分特征更合理。但BCC_CSM1.1 (m) 的模拟结果相对观测仍存在较大偏差,有待进一步改进。 相似文献
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利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。 相似文献
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Detection, Causes and Projection of Climate Change over China： An Overview of Recent Progress 总被引：19，自引：0，他引：19
This article summarizes the main results and findings of studies conducted by Chinese scientists in the past five years.It is shown that observed climate change in China bears a strong similarity with the global average.The country-averaged annual mean surface air temperature has increased by 1.1℃over the past 50 years and 0.5-0.8℃over the past 100 years,slightly higher than the global temperature increase for the same periods.Northern China and winter have experienced the greatest increases in surface air temperature.Although no significant trend has been found in country-averaged annual precipitation, interdecadal variability and obvious trends on regional scales are detectable,with northwestern China and the mid and lower Yangtze River basin having undergone an obvious increase,and North China a severe drought.Some analyses show that frequency and magnitude of extreme weather and climate events have also undergone significant changes in the past 50 years or so. Studies of the causes of regional climate change through the use of climate models and consideration of various forcings,show that the warming of the last 50 years could possibly be attributed to an increased atmospheric concentration of greenhouse gases,while the temperature change of the first half of the 20th century may be due to solar activity,volcanic eruptions and sea surface temperature change.A significant decline in sunshine duration and solar radiation at the surface in eastern China has been attributed to the increased emission of pollutants. Projections of future climate by models of the NCC(National Climate Center,China Meteorological Administration)and the IAP(Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences),as well as 40 models developed overseas,indicate a potential significant warming in China in the 21st century,with the largest warming set to occur in winter months and in northern China.Under varied emission scenarios,the country-averaged annual mean temperature is projected to increase by 1.5-2.1℃by 2020,2.3-3.3℃by 2050, and by 3.9-6.0℃by 2100,in comparison to the 30-year average of 1961 1990.Most models project a 10% 12% increase in annual precipitation in China by 2100,with the trend being particularly evident in Northeast and Northwest China,but with parts of central China probably undergoing a drying trend.Large uncertainty exists in the projection of precipitation,and further studies are needed.Furthermore,anthropogenic climate change will probably lead to a weaker winter monsoon and a stronger summer monsoon in eastern Asia. 相似文献
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利用CRU(Climatic Research Unit)高分辨率观测数据及云南省124站资料,检验了参与IPCC AR5(政府间气候变化专门委员会第5次评估报告)的7个全球海气耦合模式(Coupled Model Intercomparison Program 5,CMIP5)及模式集合平均对云南及周边地区气温和降水的模拟性能,同时进行该区域不同温室气体排放量情景下2006~2055年的气候预估。结果表明:全球海气耦合模式对该区域气温和降水气候场空间分布、气温的线性趋势和春、夏季降水的年代际振荡特征具有一定的模拟能力,且模式集合能力优于单一模式,气温模拟优于降水模拟,但春、夏季的降水好于其他季节,使得全年的总降水好于秋、冬两季。对未来情景预估表明,研究区域未来50年气温呈现显著的线性上升趋势,降水量保持年代际振荡特征并有所增加,2020年之前我国云南及其南部区域将经历相对的干旱时期。 相似文献
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Wei Chen Xiaowei Hong Riyu Lu Aifen Jin Shizhu Jin Jae-Cheol Nam Jin-Ho Shin Tae-Young Goo Baek-Jo Kim 《大气科学进展》2016,33(1):1-9
This study investigates the interannual variation of summer surface air temperature over Northeast Asia(NEA) and its associated circulation anomalies.Two leading modes for the temperature variability over NEA are obtained by EOF analysis.The first EOF mode is characterized by a homogeneous temperature anomaly over NEA and therefore is called the NEA mode.This anomaly extends from southeast of Lake Baikal to Japan,with a central area in Northeast China.The second EOF mode is characterized by a seesaw pattern,showing a contrasting distribution between East Asia(specifically including the Changbai Mountains in Northeast China,Korea,and Japan) and north of this region.This mode is named the East Asia(EA) mode.Both modes contribute equivalently to the temperature variability in EA.The two leading modes are associated with different circulation anomalies.A warm NEA mode is associated with a positive geopotential height anomaly over NEA and thus a weakened upper-tropospheric westerly jet.On the other hand,a warm EA mode is related to a positive height anomaly over EA and a northward displaced jet.In addition,the NEA mode tends to be related to the Eurasian teleconnection pattern,while the EA mode is associated with the East Asia-Pacific/PacificJapan pattern. 相似文献
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利用基于BCC-CSM1.1m模式建立的第2代季节预测模式系统1984—2019年历史回算数据,客观评估该模式对1月和4月欧亚积雪覆盖率（snow cover fraction,SCF）气候态和年际变化的预测技巧,分析模式预测偏差产生的可能原因。结果表明:BCC-CSM1.1m模式在超前0~2个月对欧亚大陆SCF具有一定预测技巧,对4月SCF的预测能力明显高于1月,1月预测技巧在欧洲西部地区最高,4月在西西伯利亚地区最高。SCF的预测结果在除青藏高原外的大范围地区表现为系统性偏低,预测偏差在1月随着起报时间的增长没有明显变化,而在4月随着起报时间的增长,关键区偏差由负转正并逐渐增大。分析表明,SCF预测偏差与模式中近地面气温的预测偏差有直接关系。除此之外,SCF的预测偏差部分源于模式本身的系统性偏差,模式分辨率以及参数化方案可能是预测结果在积雪覆盖率接近100%的高纬度地区明显偏低的原因。 相似文献