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1.
文中对IPCC第六次评估报告(AR6)第一工作组(WGI)报告的第七章关于地球能量收支、气候反馈和气候敏感度中的重要内容进行了凝练,并简要总结该方面的最新研究成果和结论。评估显示,自工业革命以来,人类活动造成的有效辐射强迫(ERF)为2.72 [1.96~3.48] W/m2,其中,均匀混合温室气体的贡献为3.32 [3.03~3.61] W/m2,气溶胶的贡献为-1.1 [-1.7~-0.4] W/m2。净的气候反馈参数为-1.16 [-1.81~-0.51] W/(m2∙℃),云仍然是气候反馈整体不确定性的最大来源。平衡态气候敏感度(ECS)和瞬态气候响应(TCR)可用于评估全球平均地表气温对强迫的响应,是衡量全球气候响应的有效手段。ECS和TCR的最佳估计分别为3.0 [2.0~5.0]℃和1.8 [1.2~2.4]℃。  相似文献   
2.
由于地面观测台站空间分布不均匀,运用不同区域平均技术方法研究中国降水特征和变化规律的结果存在显著差异,是区域降水变化研究不确定性的重要来源之一。本文以“中国地面与CMORPH(CPC Morphing Technique)融合逐日降水产品”作为参照值,基于中国地面2425 站观测资料,采用5种网格尺寸的经纬度网格面积加权平均方法、省面积加权平均方法、直接平均方法等计算中国区域平均降水量时间序列,比较所得序列统计属性与参照值的偏差,判别方法的优劣。分析表明,1998~2012年,2.5°网格和5.0°网格区域平均方案所得年降水量序列的变化速率和离散程度同参照值最为接近,分别是最优和次优的区域平均方案。省面积加权平均方法对多年平均年降水量的计算准确,但对年降水量变化趋势的估计效果稍差,距平百分率序列很不准确。网格过疏或过密都会使区域平均结果出现较大误差,直接平均方法的误差亦偏大,可靠性较低。  相似文献   
3.
2021年夏季中国气候异常特征及主要气象灾害   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
4.
基于全国2048个站点1961—2019年逐日降水观测数据,采用10个降水指标刻画暖季降水时空特征,分析了东部厄尔尼诺(EP)、中部厄尔尼诺(CP)和拉尼娜(LN)事件对中国暖季降水时空特征的影响。研究结果表明:(1)过去59年,我国暖季降水总量、降水强度和极端降水等特征总体上均呈增加趋势,主要表现在东南和西北地区,而华北地区呈减少趋势。(2)东南和西北地区暖季可降水量的增加和增强的水汽通量为降水的形成提供了有利的水汽条件;而华北地区暖季可降水量趋于减少和水汽通量减弱均不利于降水的形成。(3)ENSO事件对我国暖季降水时空特征有显著调节作用。位于中国东北的气旋带来干冷空气和水汽通量减少使得在EP起始年份华北地区暖季降水总量、降水强度和极端降水等均趋于减少。东南地区对LN事件较为敏感,在LN起始年份,位于东南地区的反气旋源源不断的将暖湿气流输送到该区域,为降水增加提供了充沛的水汽条件。  相似文献   
5.
针对长江中下游三个大水年1991、1998和2016年,利用NCEP/NCAR大气环流再分析资料和CMAP降水资料,对比了夏季降水的季节内特征,分析了引起降水季节内变化的大气环流季节内振荡ISO演变及源地。小波分析表明,三年季节内降水周期差异明显,分别为20~30 d、20~40 d和10~20 d。随之,以东亚季风区季节内振荡指数及热带外Rossby波活动通量,诊断了引起三年季节内活动异常的热带和中纬度ISO变率特点。结果显示影响三年季节内降水的ISO差异较大。1991年受到来自印度洋10~30 d和中纬度高层Rossby波10~30 d的ISO共同影响,造成周期为20~30 d的低频降水;1998年ISO来源路径单一,受中北太平洋30~60 d和10~30 d的ISO西传叠加作用,降水表现为20~40 d的振荡;引起2016年季节内降水异常的ISO源地较多,既有来自印度洋向东北传播30~60 d的ISO,又有来自太平洋向西北传播10~30 d的ISO,还有来自热带外10~30 d的ISO,三者在长江中下游汇合,引起降水10~20 d的振荡。研究结果对认识长江中下游夏季集中降水的形成有重要意义。   相似文献   
6.
基于ERA5月平均再分析资料,利用Lorenz环流分解方法从定常和瞬变以及基流和涡旋的角度对比了北极与青藏高原臭氧低值区的动力输送特征。结果表明:动力总输送在两地上平流层作用最强,均使其臭氧浓度降低,且定常输送均强于瞬变输送,纬向与经向输送的作用均大致相反。然而,动力输送在北极地区的作用强度远大于青藏高原地区。北极地区纬向输送使得平流层中上层臭氧浓度降低,平流层下层臭氧浓度升高,经向输送的作用与之相反且强度明显偏弱,二者均主要作用于上平流层。青藏高原地区纬向和经向输送除在上平流层均使得臭氧浓度降低外,二者作用大致相反且强度相当,输送大值区在垂直方向上存在双中心结构,分别位于上平流层与上对流层—下平流层(Upper Troposphere–Lower Stratosphere,简称UTLS)区。两地区纬向和经向输送的差异均主要由定常涡旋输送所造成。青藏高原地区定常与瞬变输送的强度差异没有北极地区大。此外,两地定常和瞬变输送中涡旋对臭氧纬向平均的输送均起到主要作用,体现出涡旋输送在两地臭氧浓度变化的动力输送过程中发挥着至关重要的作用。  相似文献   
7.
依据政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 第六次评估报告 (AR6) 第一工作组 (WGI) 报告第七章的内容,详细介绍了AR6最新定义的有效辐射强迫 (ERF)及其计算方法,并给出了自工业革命以来 (1750—2019年) 各气候辐射强迫因子ERF的最佳估值。根据AR6的最新评估,工业革命以来总人为ERF的估值为2.72 (1.96~3.48) W·m-2,相较于AR5 估计结果 (1750—2011年) 增长了0.43 W·m-2。2011年后温室气体浓度的增加及其辐射效率的修正是造成总人为ERF增加的主要原因。自工业革命以来温室气体浓度变化造成的ERF为3.84 (3.46~4.22) W·m-2,二氧化碳仍然是其中的最大贡献因素 (56%±16%)。而气溶胶的总ERF (气溶胶-辐射相互作用 (ERFari) 与气溶胶-云相互作用 (ERFaci) 的总和) 为-1.1(-1.7~-0.4) W·m-2,其中ERFari贡献20%~25%,ERFaci贡献接近75%~80%。AR6中气溶胶的总ERF的估算相较于AR5在数值上有所增加,而不确定性有所减少。但由于没有考虑部分重要的调整过程,ERFaci仍然存在较大的不确定性。  相似文献   
8.
本文依据政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告(AR6)第一工作组(WGI)报告第七章的内容,详细解读了基于多源证据对气候敏感度的估算,这些证据包括:过程理解、仪器记录、古气候数据和萌现约束。得到的结论是,多源证据支持平衡态气候敏感度(ECS)的中心估计值接近3 ℃,可能区间为2.5~4.0 ℃,非常可能区间为2.0~5.0 ℃;瞬态气候响应(TCR)的最佳估值为1.8 ℃,可能区间为1.4~2.2 ℃,非常可能区间为1.2~2.4 ℃。与之前历次IPCC评估报告相比,AR6关于气候敏感度的估算最为重要的创新之处为,它没有将气候模式结果当作唯一证据,而是仅仅给出第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)结果并与基于多源证据的综合评估结果进行了对比。通过对比发现,CMIP6关于ECS与TCR的平均值均高于第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)和AR6的综合评估结果。相比CMIP6,AR6综合了多个证据线有效地缩小了ECS的不确定范围。  相似文献   
9.
MJO对我国降水影响的季节调制和动力-统计降尺度预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
吴捷  任宏利  许小峰  高丽 《气象》2018,44(6):737-751
利用1981—2016年中国区域CN05.1格点降水资料和EAR-Interim再分析资料,研究了季节循环对于热带大气季节内振荡(MJO)对我国降水影响的调制作用,并基于模式对MJO的预报建立了针对延伸期降水的动力-统计降尺度模型。结果表明,MJO对我国季节内降水异常的影响明显受到季节循环的调制。当MJO对流在热带印度洋活跃时,我国降水偏多的区域随季节由南向北推进;当MJO对流位于海洋性大陆地区时,在秋、冬季我国东部和高原大部分地区降水异常偏少,而到了春、夏季该关系反转。MJO对流和基本气流(特别是副热带西风急流)的位置和强度的变化所引起热带外环流响应的不同是造成这种季节性差异的重要原因。模式检验表明,BCC_AGCM2.2对目标候MJO的预报技巧可达18d以上,在此基础上利用模式预报MJO信息构建了随季节演变滚动的MJO动力-统计降尺度预测模型。独立样本检验表明,该模型在较长时效(10~20d)下对MJO高影响区低频降水异常的预报技巧高于模式的直接预报,特别是在MJO活跃时期对降水预报技巧的提升更加明显,这为MJO信号释用提供了新的思路。  相似文献   
10.
气候反馈反映了气候系统内部对外界干扰的适应过程,在很大程度上影响对未来气候变化的预估。本文对政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告(AR6)中有关气候反馈的内容进行了梳理。相比第五次评估报告(AR5),AR6对云反馈的认识有了较大提高,尤其是副热带海洋上空低云的反馈。AR6认为在高信度上云反馈参数为正值,即对气候变化起到一种放大效应。不过,云反馈的不确定范围在所有反馈机制中依然是最大的。除了普朗克反馈外,其他反馈机制(包括水汽、温度直减率、地表反照率、云、生物地球物理和非CO2生物地球化学反馈)均在正值区间或零附近,总体上对气候变化起到放大效应。AR6对总的气候反馈的估计值为-1.16 W·m-2·℃-1,5%~95%的置信区间为[-1.81,-0.51] W·m-2·℃-1。随着气候平均态的增暖,气候反馈参数很可能会更靠近正值。  相似文献   
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