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区域性暴雨事件由于影响范围大、持续时间长,更易引发严重洪涝灾害,对经济社会可持续发展构成严重威胁。因此,预估区域性暴雨事件的未来变化对于气候变化适应和灾害风险管理意义重大。本文基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式的动力降尺度模拟,利用“追踪式”客观识别方法,对我国区域性暴雨进行了识别,并从发生频次、持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度5个方面预估了其在RCP4.5情景下的未来变化。多模式预估结果表明,我国平均区域性暴雨事件的发生频次、持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度到21世纪末均呈不同程度的上升趋势。与1986—2005年相比,无论在21世纪中期(2046—2065年)还是末期(2080—2099年),位于“低值区”的事件出现频率减少,而位于“高值区”的事件出现频率增加。轻度区域性暴雨事件发生频次将减少,而中度、重度和严重的区域性暴雨事件发生频次将增加。在空间分布上,区域性暴雨事件的发生频次、持续时间和降水量均在我国东部区域大范围增加,并且三者增幅的空间分布型态较为一致。增加最显著的区域主要位于长江中下游、江南和华南地区,而且到21世纪末期的增加幅度大于中期。 相似文献
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基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式动力降尺度模拟（分别记为CdR、EdR、HdR、MdR）以及高分辨率格点观测数据CN05.1的日降水数据,利用“追踪式”客观识别方法,对1981—2005年中国区域性暴雨事件进行了识别,并评估了模式对其气候特征的模拟性能。结果表明：4个动力降尺度模拟以及多模式集合能较好地模拟区域性暴雨事件发生频次、平均持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度的年内分布特征以及气候平均值。观测的区域性暴雨事件持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度在不同区间的频率分布特征以及区域性暴雨事件的累计频次、累计持续时间和累计降水量的空间分布特征也能得到很好地再现。模拟值与观测的空间相关系数都在0.9以上,且均方根误差不超过0.4。不过,相对而言,模式模拟的区域性暴雨事件频次略少,主要由对中度区域性暴雨事件低估所致;模拟的平均持续时间和平均降水量略偏高,而平均影响范围略偏小。综合强度方面,除HdR外,其余模拟均有所高估,尤其是MdR。在频率分布特征和空间分布方面,CdR的模拟性能低于其他模拟。多模式集合模拟的平均持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度的相对误差分别为13%、2%、-11%和3%。 相似文献
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