全球增暖1.5/2℃下中国区域极端降水的风险变化及其影响因子

利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布(GEV)模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期(1995—2014年),全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示:位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大幅增加;与之相反,中国东部风险变化率较小,但气候平均态和年际变率增幅较大,同样导致该区域风险增加依然较高;此外,相对于位置参数,全国大部分区域主要是尺度参数的变化导致极端降水未来风险增大。

长江流域夏季极端降水非平稳极值建模及其趋势分析

使用国家气象信息中心位于长江流域共124个有效站点的降水资料,引入随时间变化的动态阈值,建立超门限广义帕累托分布模型,利用非平稳极值模型分析长江流域近57年(1961~2017年)夏季极端降水的时空特征及其趋势分析,并给出了重现期趋势变化情况。该分析对水源管理、水利建设以及城市设计等都具有重要的意义。1) 相对于平稳极值模型,非平稳极值模型能够更好地刻画极端降水;2) 给出了非平稳极值模型下极值模型参数分布情况,结果显示:长江流域尺度参数的趋势存在局部性,大部分地区趋势为正,形状参数呈现出正负相间的分布特征;3) 最后计算了20年、50年、100年一遇重现期趋势变化率,结果显示:不同重现期的降水量分布相似,重现期越长,极端降水重现水平最大的地方越多,重现水平达到了20 mm/decade以上;重现期均值也显示:相较平稳极值模型,非平稳极值模型极端降水的100年重现期所显示的重现水平更大,大的重现水平的区域范围增加。

基于BMA-QM的福建区域降水预报订正及暴雨检验研究

以全球交互式大集合预报系统提供的六种模式模拟的福建省及其周边区域2019年至2020年的4月至6月的日降水数据结果作为降水预报资料,以国家气象信息中心多源融合降水格点产品作为降水观测资料。对降水预报资料进行贝叶斯模型平均(简称BMA)方法订正后,对BMA方法订正结果使用分位数映射法(简称QM)进行再订正。结果表明:1) BMA方法订正后,提升模式在晴雨和小雨的预报技巧,但在中雨和大雨中未体现出优势。2) BMA-QM方法订正后,保持晴雨处的预报技巧之余,提升了小雨处的预报技巧,尤其提高了大雨处的预报技巧。3) BMA-QM方法订正之下,暴雨TS (0.163)和暴雨ETS (0.147)的提升率分别为98.30%、108.16%。BMA-QM方法订正可以提升模式对强降水的预报技巧,这将对做出更为准确的暴雨预警有着重要的意义。

统一框架下中国气候预估多模式集合策略对比

科学可靠的未来预估对气候变化适应和相关政策的制定具有重要意义.多模式集合是实现该目标的有效途径之一.但是,目前研究中鉴于关注的目标对象、时空尺度以及所用模式库的不同导致集合方案效果存在差异,不同方案间难以直接相互比较.因此本文构建了统一的框架来评估比较5种不同集合方案在中国区域的性能,具体集合方案为多模式集合平均(MME)、秩加权、可靠性集合平均、结合模式性能和独立性加权(ClimWIP)以及贝叶斯模型平均方案.同时分析了全球变暖1.5℃和2℃温控目标下(相对工业化前,1861~1900年),中国全域及7个分区的年平均温度和总降水量相对于当前(1995~2014年)的未来变化.结果表明:与MME相比,加权集合方案预估平均温度和总降水量中位数变化的一致性较好,且降低了不确定性,提高了信噪比(SNR).其中ClimWIP方案综合最优,其预估中国区域温度不确定性减幅达30%,总降水减幅约15%.不同区域和指数的预估可靠性不同,温度的可靠性大于降水.基于优选的ClimWIP方案的预估结果表明,全球变暖1.5℃和2℃下,相对于当前气候(1995~2014年),中国区域年平均温度增加约1.1℃和1.8℃,总降水增加约5.4%和11.2%.其中东北地区增温最强,增幅(集合样本中位数,括弧内为第10到90分位数区间,下同)达1.3(0.6~1.7)和2.0(1.4~2.6)℃,华北和西北次之.西南地区温度预估增幅较弱但最可靠.西北地区总降水量增加最大,全球变暖1.5℃和2℃下增幅为9.1%(–1.6~24.7%)和17.9%(0.5~36.4%),华北次之,西南地区总降水量变化不确定性大,信噪比最小.额外0.5℃增暖对中国气候产生显著影响,整个中国地区温度的增幅将超过全球平均值,总降水量也将进一步增加,其中西北增湿最强.