基于BCC-CSM2-MR模式的开都河流域未来气温降水趋势分析及径流模拟

径流的趋势变化影响着流域居民的生产生活,在全球变暖的背景下分析流域未来气候变化和径流演变趋势对指导流域生产生活有着重要意义。为此,以国家气候中心研发的BCC-CSM2-MR模式作为气象数据,分析了开都河流域未来不同排放情景下降水和气温的变化情况,并以此数据驱动SWAT模型模拟了不同气候情景下径流变化情况。结果表明,在4种气候情景下流域平均气温均有所上升,其中SSP5-8.5情景下气温上升最为明显,降水则会出现一定波动,流域未来径流在枯水期差异较小,径流受气候变化影响的差异主要体现在汛期。

BCC-CSM2-MR模式对东亚冬季风气候特征的模拟评估

基于东安格里亚大学气候研究中心(Climatic Research Unit,CRU)资料及NCEP/DOE再分析数据集,评估了第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)中BCC-CSM2-MR气候模式对东亚冬季风(East Asian Winter Monsoom,EAWM)气候特征的模拟能力.结果表明:BCC-CSM2-MR模式能够合理再现西伯利亚高压、阿留申低压、850 hPa偏北风、500 hPa东亚大槽及200 hPa东亚西风急流等EAWM环流系统的气候态分布.其中,BCC-CSM2-MR模式对500 hPa高度场的模拟效果最好.BCC-CSM2-MR模式能够捕捉EAWM的年际变化及年代际减弱趋势,但是模式中EAWM的减弱趋势小于观测结果.模式能够模拟出EAWM异常对应的西伯利亚高压异常及阿留申低压异常,但是由于高低压异常中心位置与观测资料的差异,导致模式中EAWM异常对应的东亚低层北风异常相对观测结果偏弱,2 m气温负异常也较观测结果偏弱.

BCC-CSM2-MR全球气候模式对东亚地区降水和气温的模拟评估

全球气候模式BCC-CSM2-MR(Beijing Climate Center-Climate System Model version 2-Medium Resolution)由国家(北京)气候中心自主研发并参与了第六阶段国际耦合模式比较计划,该模式在BCC-CSM1.1m版本基础上对大气辐射传输、深对流过程及重力波等方面进行了优化,因此,该模式对东亚地区降水和气温模拟能力的改进亟需进一步评估。本文主要基于不同格点观测数据集与中国区域站点观测数据,系统对比分析BCC-CSM2-MR、BCC-CSM1.1m两个模式版本对东亚地区季节平均降水(气温)和日极端降水(气温)的模拟能力。结果表明:(1)相比BCC-CSM1.1m,BCC-CSM2-MR改进了对东亚大部分区域季节平均降水的模拟能力,尤其是青藏高原地区夏季平均降水,明显提高了对中国东南地区、朝鲜半岛及日本降水月际变化的模拟性能;(2)BCC-CSM2-MR对东亚地区季节平均气温模拟能力改进不明显,且对东亚大部分区域气温月际变化的模拟误差大于BCC-CSM1.1m;(3)对日极端降水(气温),BCC-CSM2-MR的模拟能力优于BCC-CSM1.1m,明显提高了对中国东南地区日极端降水(气温)的模拟能力。总体而言,BCC-CSM2-MR在深对流过程参数方案中的改进有利于对东亚地区降水的模拟。

BCC-CSM2-MR模式对中国陆面过程模拟能力评估

利用BCC-CSM2-MR模式(北京气候中心-气候系统模式第二版本-中等分辨率)参与CMIP6(第六次国际耦合模式比较计划)的历史试验模拟数据,与GLDAS(全球陆地资料同化系统)数据集和站点观测资料进行比较,系统评估了BCC-CSM2-MR模式对中国地区地表温度、上层(0~10 cm)土壤湿度、地表能量平衡分量等陆面变量的模拟能力,并进一步探讨了引起模式偏差的原因.结果表明:模式可以较好地模拟出各陆面变量的空间分布形势及变率,但在强度上还存在不同程度的偏差.与GLDAS数据相比,除对东南地区夏季地表温度有所高估外,模式在全年大部分时间低估了中国大部分区域的地表温度,尤其对青藏高原地区冬春季地表温度的低估显著,进一步误差分析发现,模式对东南地区夏季降水的低估导致了对向下短波辐射的高估,进而造成了对地表温度的高估,而模式对青藏高原地区地表反照率的高估导致了对向下净短波辐射的低估,最终引起了对地表温度的低估,尤其在冬春季更加明显.另外,模式在所有季节均明显低估了东南地区的上层土壤湿度,而高估了青藏高原地区冬春季的上层土壤湿度,这主要由于模式对降水的模拟偏差所致,而模式对青藏高原地区冬春季上层土壤湿度和10 m风速的高估又共同引起了对地表向上潜热通量的高估.

全球升温1.5 ℃和2.0 ℃辽河流域极端降水变化预估

基于国家气候中心中等分辨率模式BCC-CSM2-MR开展的第六次耦合模式比较计划(CMIP6)预估数据,采用双线性插值、趋势分析、偏差分析等方法,分析全球升温1.5℃和2.0℃辽河流域极端降水变化。结果表明:全球升温1.5℃辽河流域年平均降水量距平百分率增幅随排放情景的升高而增大,SSP5-8.5排放情景下增幅达5.82%。全球升温2.0℃辽河流域年和四季降水均为增加趋势,夏季降水增幅明显;SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下降水量均为自西南向东北递减,辽宁西部地区降水增幅较为显著,超过15%。不同排放情景下辽河流域极端降水指数均为增加趋势,日降水强度、强降水日数、强降水比例增长显著;随排放情景升高,极端降水指数增长速率增大,SSP5-8.5情景下的增长速率为SSP2-4.5情景下的两倍以上。SSP5-8.5情景下,21世纪末降水强度、强降水日数、强降水比例、强降水阈值、最长连续湿日数、最大十日降水量将达11.66 mm/d、15.15 d、59.08%、32.94 mm、9.69 d、201.29 mm,较基准期增加5.58 mm/d、5.15 d、37.08%、10.15 mm、5.55 d、102.86 mm。相比全球升温1.5℃,全球升温2.0℃情况下,6种极端降水指数的增幅更显著,且SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下辽河流域极端降水呈一致增加趋势。

BCC模式对北半球阻塞高压的模拟偏差评估及原因

基于NCEP/NCAR、日本气象厅的JRA55以及欧洲中期预报中心(ECMWF)最新发布的ERA5三套逐日再分析资料数据,考察国家气候中心中等分辨率(约110 km)的气候系统模式BCC-CSM2-MR和单独大气模式BCC-AGCM3-MR对北半球中高纬度阻塞高压(阻高)的模拟能力。再分析数据分析结果表明:"北大西洋—欧洲地区"以及"北太平洋中部地区"分别为北半球阻高发生的最高频及次高频区域;冬春季为阻高高发季节,夏秋季阻高频率减少至冬春季的一半左右;ERA5再分析资料中各个季节的阻高频率均高于另两套资料结果,尤其在北太平洋地区。模拟评估结果显示,单独大气模式BCC-AGCM3-MR对北半球中高纬度阻高发生频率、空间分布和季节变化特征均有较好的模拟能力,其主要偏差表现为冬春欧亚大陆特别是乌拉尔山地区阻高频率偏高,而北大西洋地区阻高频率偏低;春季北太平洋阻高频率偏低。这与模式北半球高纬度地区500 hPa位势高度场气候态偏差有关。BCC-CSM2-MR耦合模式的阻高模拟偏差总体与大气模式类似。但耦合模式中冬季欧亚大陆特别是乌拉尔山地区阻高频率减小、北太平洋春季阻高频率增大,模拟偏差减小。同时,耦合模式能够再现夏季北太平洋东西阻高频率双峰值特征。因此,海气耦合过程有助于改善对欧亚及北太平洋地区阻高频率模拟。阻高频率年际变率受到气候系统内部变率不确定性的较大影响,这也是制约阻高预测水平的重要因素。

影响春季热带太平洋地区海温变化的动力热力作用分析

厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)春季预报障碍是ENSO预测的一个难点问题,弄清影响春季热带太平洋地区海表温度(SST)变化的动力和热力作用对于理解ENSO关键区SST的异常变化及ENSO春季预报障碍成因非常重要。本文利用BCC-CSM2-MR数值模式,模拟产生一套1986~2017年间相互协调的逐月海表风应力、感热、潜热、长波和短波净辐射能量、海洋流场等观测代用数据。利用这些数据对影响海温变化的动力和热力作用及其相对重要性进行了诊断分析,结果表明:(1)与其他季节相比,春季Ni?o3.4区海洋表层温度(后文中用T_S表示)呈现出独特的先增暖后趋冷的不对称季节性转换特征,这一变化主要是由于影响T_S的大气风应力、海流以及能量净通量在春季均表现出明显的季节性转换过程。进一步的分析表明,热力作用对局地海温的季节性变化影响最为重要,水平平流输送以反向作用为主,其中经向平流输送起到了反向作用,不利于该区域T_S的季节性转变,纬向平流输送仅在春季转为弱的正贡献,浅层垂直平流输送对春季T_S变化的影响很小。(2)动力热力作用与T_S异常的变化倾向相关关系也表明,春季Ni?o3.4区热力作用与T_S异常变化呈现显著的正相关,纬向海流异常的输送项也表现为正相关,而经向海流输送项展现出由负相关向正相关转化的特征。(3)对Ni?o3.4区T_S变化的方差贡献分析结果表明,春季热力作用对T_S的异常变化的贡献达50%以上,相关系数超0.7,其次是纬向、经向平流项贡献,各占10%~20%左右,但两者作用相反,其他项贡献较小。

基于SSPs的未来全球陆地极端降水强度的空间分异特征预估

采用SSPs情景下BCC-CSM2-MR模式输出的2015—2100年的全球日值降水数据,基于采用超阈值取样方法和韦伯分布理论,计算了全球陆地极端降水的阈值和强度的空间差异特征。结果表明:①不同SSPs情景下全球陆地的极端降水阈值空间分布具有相似性,且差异较大的地区主要分布在中纬度地区。其中SSP1-2.6情景下的阈值与SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景的空间相关系数分别达到了0.73、0.71、0.70和0.69(n=16941),均通过了0.01显著性水平的检验。②不同SSPs情景下的全球陆地极端降水强度空间分布具有相似性,仅在强度和面积上有所差异,呈现出区域和次区域特征。同一SSP情景下的全球陆地极端降水强度之间的空间相关系数,随着重现期的增加而减小。③SSP5-8.5与SSP1-2.6情景下的全球陆地极端降水强度差异在热带和季风区主要以正差异为主,其分布面积和强度随着年遇型增加而增加。