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基于全球模式对中国极端气温指数模拟的评估
引用本文:王冀,江志红,宋洁,丁裕国.基于全球模式对中国极端气温指数模拟的评估[J].地理学报,2008,63(3):227-236.
作者姓名:王冀  江志红  宋洁  丁裕国
作者单位:1. 南京信息工程大学, 江苏省气象灾害重点实验室, 大气科学学院, 南京210044; 2. 北伊利诺伊大学, 美国
基金项目:国家自然科学基金 , 江苏气象灾害重点实验室项目
摘    要:对IPCC 所提供的7 个全球海气耦合模式输出信息(年霜冻日数、生物生长季、温度 年较差、暖夜指数、热浪指数), 利用同期(1961-2000 年) 中国地区极端气温观测资料检测并 评价模式的预估效能。结果表明, 这些模式对中国地区的极端气温都具有一定的模拟能力, 但同时各个模式的模拟场都有各自的系统误差; 综合评价, 在7 个模式中GFDL-CM2.0 和 MIROC3.2 (hires) 两个模式对中国区域极端气温的模拟效果均为最佳。模拟所得的最优指数 为霜冻日数, 其后依次为: 暖夜指数、热浪指数、气温年较差和生物生长季; 而就空间分布 结构来看, 除暖夜指数的模拟效果较差之外, 其余指数均能较好地模拟出其空间分布特征。

关 键 词:全球海气耦合模式  未来极端气候预估  中国区域  极端气温指数  
收稿时间:2007-07-24
修稿时间:2007年7月24日

Evaluating the Simulation of the GCMS on the Extreme Temperatur e Indices in China
WANG Ji,JIANG Zhi-hong,SONG Jie,DING Yu-guo.Evaluating the Simulation of the GCMS on the Extreme Temperatur e Indices in China[J].Acta Geographica Sinica,2008,63(3):227-236.
Authors:WANG Ji  JIANG Zhi-hong  SONG Jie  DING Yu-guo
Institution:1. Nanjing University of Information Science & Technology, Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Disaster, Nanjing 210044, China;
2. Department of Geography, Northern Illinois University, DeKalb, Illinois 60115, USA
Abstract:Based on the same term observations of extreme temperature data during 1961-2000 in China, we have evaluated seven model's output product including frost days (FD), growing season length (GSL), extreme temperature range (ETR), warm nights (TN90), and heat wave duration index (HDWI) supplied by the IPCC-AR4. The results show that all the models have the capability of modeling temperature characteristics in spatial and temporal variations and there are systematic errors in each model. This result indicates that the models' simulation accuracies for the five temperature indices are in the order from the best to the worst: FD, TN90, HWDI, ETR and GSL. In terms of the spatial distribution, the bad modeling effect is TN90, the characteristic distributions of other extreme temperature indices can be modeled. Generally, GFDL-CM2.0 and MIROC3.2 (hires) can best model the extreme temperature indices in China.
Keywords:global ocean-atmosphere coupling model  future extreme climate assessment  extreme temperature index in China
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