利用CMIP5多模式集合模拟气候变化对中国小麦产量的影响

【目的】利用最新的国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中30个全球大气-海洋耦合模式(AOGCMs)在典型浓度路径(RCPs)情景下的气候预估结果,基于集合模拟的方法评估气候变化对中国未来小麦产量的影响。【方法】气候变化对农业的影响评估通常基于未来逐日的气象资料,然而AOGCMs模拟的逐日数据存在较大的不确定性。利用"虚拟气候变暖"(PGW)的方法,将CMIP5模式预估的未来气候变化的信号与当前气候的逐日站点观测资料相结合,得到未来气候预估的逐日数据集合。结合作物过程模型CERES-Wheat,利用集合模拟的方法,以概率的形式量化表述气候变化对中国小麦产量影响的不确定性。【结果】未来中国冬春小麦代表站在其小麦生育期内的平均气温均有升高。预估21世纪末期,冬小麦代表站平均增温2.7—2.9℃,春小麦代表站平均增温3.0—3.3℃。RCP8.5情景比RCP2.6情景增温显著。预估未来冬、春小麦在其生育期内的降水量普遍增加,并随着排放量的增长,降水量表现出逐渐增多的趋势。在仅改变未来气候变化的条件下,冬、春小麦的灌溉小麦单产相对于1996—2005年普遍减产,并且随着气候变化,灌溉小麦的减产概率上升。春小麦代表站在灌溉条件下小麦减产的程度比冬小麦代表站更显著。预估到21世纪末期,冬小麦代表站在RCP2.6情景下减产2%左右,在RCP4.5情景下减产6%左右,在RCP8.5情景下减产9%左右,减产概率超过85%。预估春小麦代表站在RCP2.6情景下减产5%,在RCP4.5情景下减产8%以上,在RCP8.5情景下减产15%以上,减产概率超过90%。在雨养条件下,冬小麦代表站的小麦单产相较于1996—2005年显著增产。预估到21世纪末期,冬小麦代表站在RCP2.6情景下增产21%以上,在RCP4.5情景下增产22%以上,在RCP8.5情景下增产25%以上,增产概率超过90%。【结论】利用PGW方法获得未来气候预估的逐日数据集合有效的保留了当前气候的天气信息,尤其是极端天气事件的信息。利用集合模拟的方法评估未来气候在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下对中国小麦单产的影响,表明在灌溉条件下,随着排放量的增加,气候变化导致中国小麦单产减产的概率逐渐上升。雨养小麦单产集合的不确定性较灌溉条件大。

CMIP5多模式集合对东北三省未来气候变化的预估研究

应用CN05观测资料,以及参与国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)中的26个模式,评估了新一代全球气候模式对东北三省气候变化模拟能力并选出4个较优模式,发现经过筛选得出的较优模式集合平均模拟结果的可靠性得到进一步加强,尤其体现在对气温的模拟上.在此基础上着重分析了多模式集合在不同典型浓度路径(RCPs)下对未来气候变化特征的预估.结果表明:21世纪的未来阶段,东北三省将处于显著增温的状态,且RCP8.5情景下的增温速率(0.53℃/10a)明显高于RCP4.5情景下的速率(0.22℃/10a);空间上,北部地区将成为增温幅度最大、增温速率最高的区域.未来降水将会相对增加,但波动较大,21世纪末期RCP4.5和RCP8.5情景下的降水增加幅度分别为11.24%和15.95%;空间上,辽宁省西部地区将成为降水增加最为显著的区域.根据水分盈亏量,21世纪未来阶段,RCP4.5情景下的东北三省绝大多数地区未来将相对变湿,尤其到了中后期;RCP8.5情景下则是中西部地区将相对变干,其余地区则会相对变湿.

基于CMIP5模式的不同集合方法对鄱阳湖流域降水及气温模拟能力的比较

全球气候模式被广泛应用于未来气候模拟及评估,其对地区实际气候模拟的准确性决定了研究结论的可靠性。为探索不同集合方法对降水和气温的模拟能力,基于第五次耦合模式比较计划CMIP5中的19个气候模式历史数据,比较了各模式对鄱阳湖流域气候的模拟能力,并选出最优模式;在此基础上,运用集合算术平均及贝叶斯模型平均(BMA)方法,构建了全模式等权集合、择优模式等权集合、全模式BMA集合及择优模式BMA集合4种多模式集合模型,评估了各集合模型对鄱阳湖流域气候变化的模拟能力。结果表明:①单模式及集合模型对气温的模拟能力优于对降水的模拟能力;②在年尺度上,全模式等权集合和择优模式等权集合模型低估了流域的多年平均气温及降水,而全模式BMA和择优模式BMA模型能较好地描述流域多年气候平均态,其中择优模式BMA模型优于全模式BMA;在月尺度上,全模式BMA模型在气温及降水的率定期与验证期均有着较好的模拟效果;③全模式BMA集合和择优模式BMA集合模型模拟的气温呈现南高北低、东高西低的分布特征,降水表现出东高西低、北高南低的分布特征,相较于全模式等权集合和择优模式等权集合模型能更好地再现流域降水与气温空间变化总体特征。建议使用BMA集合方法或对等权集合模拟值进行校正以提高多模式集合模拟精度。

CMIP5/6气候模式对ElNiño多样性模拟能力的评估

利用第五次和第六次国际间耦合模式比较计划(coupled model intercomparison project,CMIP)中全球气候模式的历史时期和未来增暖情景模拟结果,结合观测资料,文章对比评估了23个CMIP6模式和32个CMIP5模式对El Niño多样性的模拟能力,并预估了东部(eastern Pacific,EP)型和中部(central Pacific,CP)型El Niño对未来全球变暖的响应特征。结果表明,绝大多数CMIP5/6气候模式能够合理地模拟El Niño的多样性特征,且CMIP6多模式的模拟性能较CMIP5有明显提升。CMIP6模式不仅减弱了EP型El Niño空间模态模拟的离散性,而且还显著提高了CP型El Niño空间模态的模拟能力;CMIP5/6多模式基本能够模拟出两类El Niño的季节锁相性特征,但CP型El Niño衰亡时间较观测明显滞后3个月;同时CMIP5/6多模式模拟的EP型El Niño强度与观测值较为接近,但CP型El Niño的振幅却强于观测。在未来全球变暖背景下,CP型El Niño事件的发生频率相对于EP型事件将趋于降低;EP型和CP型El Niño振幅强度随着全球变暖加剧将被增强,且EP型增强幅度显著强于CP型。

基于CMIP6多模式集合的华中地区气候变化模拟与预估

选用华中地区1961—2014年逐日气象观测资料、1961—2100年12个CMIP6模式统计降尺度和偏差订正结果,评估CMIP6模式在区域的气温和降水量时空分布模拟结果,选出6个气温模式、4个降水量模式。基于优选模式集合的平均结果,分别分析未来SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5三种情景下2021—2100年华中地区不同时期气温和降水量的变化趋势。结果表明:多模式集合平均结果的气温年际变率模拟好于降水量,降水量空间模拟好于气温。三种情景下区域气温、降水量均为增加趋势,气温增速分别为0.13℃/10 a、0.30℃/10 a、0.62℃/10 a,降水量增速分别为16.2 mm/10 a、12.3 mm/10 a、19.3 mm/10 a。未来2021—2100年三种情景下华中地区降水量多为南部减小北部增大,气温近期、中期为西部降低、中东部升高,远期除湖北西部山区降低外,其他地区均为升高趋势。

基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

选用国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)提供的30个全球大气-海洋耦合模式(AOGCMs)在典型浓度路径(RCPs)情景下气温和降水量的预估结果,采用扰动法,用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均,尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法,用概率的形式给出中国平均气温升高1℃、2℃和3℃以及降水量增加10%、20%和30%概率的空间分布,讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明:经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升,北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区,北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28℃/10a。在21世纪初,中国北方地区年平均气温升高1℃的可能性超过50%。到了21世纪末期,中国大部分地区平均气温升高2℃的可能性超过60%,新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多,中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区,尤其是西北地区降水量增多非常显著,降水量增多30%的可能性超过70%以上。

基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究

利用CMIP5的15个全球气候系统模式对东亚及周边地区（70~150°E,0°~60°N）地面气温的回报结果进行超级集合（简称SUP）试验,以欧洲中期天气预报中心ERA逐月气温资料作为观测值,并采用均方根误差（RMSE）、距平相关系数（ACC）、绝对误差（MAE）对多模式集合平均（EMN）以及超级集合（SUP）的回报结果进行检验和评估。结果表明,超级集合回报结果一定程度上取决于训练期的长度。随训练期长度的增加,距平相关系数呈增大的趋势,均方根误差呈减小的趋势,但训练期达到一定长度后,误差不再有明显的减小,甚至出现误差增长。15个全球气候系统模式对东亚及周边地区的地面气温具有一定的回报能力,可以较好地回报出地面气温的年际变化和空间分布,海洋上回报的均方根误差小于陆地。但不同模式回报的结果不尽相同,在单模式中CCSM4对地面气温的回报效果最好。多模式集成的回报效果优于单模式的回报效果,SUP的回报效果优于EMN,其区域平均的均方根误差比多模式集合平均小0.43℃,超级集合极大地改善了地面气温的回报效果。

基于CanESM5模式的长江流域未来降雨变化趋势分析

长江流域位于我国东部季风区,受气候变化影响明显,频繁而严重的洪旱灾害问题突出,急需开展水文气象要素未来时空变化趋势分析。引入CMIP6发布的CanESM5模式低、中、高强迫(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5)3种不同情景降雨量预估成果,采用基于分位数的日尺度偏差校正统计降尺度方法,研究了未来40 a降雨量时空演变趋势。空间上长江流域多年平均降雨量维持从西北至东南逐渐增加的空间分布格局不变,时间上以关键控制断面屏山、宜昌未来40 a成果为代表,未来屏山、宜昌以上流域的年降雨量均值及极值较历史时期相比明显增大,且高强迫情景下的年降雨量明显大于低强迫情景和中强迫情景;对于低强迫情景和高强迫情景,屏山断面以上流域年降雨量随时间的线性变化显著,而宜昌断面以上流域年降雨量随时间的线性变化不显著;在中强迫情景下,2个断面以上流域年降雨量随时间的线性变化显著。

基于CMIP6的分权多模式集合对福建省的降水模拟评价

为探究分权多模式集合平均在降水模拟上的可行性,基于福建省72个台站观测数据与5个CMIP6全球气候模式的降水数据,联合优劣解距离法与秩和比法两种综合评价法,对5个CMIP6模式的不同统计指标进行综合评价,由此形成分权多模式集合平均(WMME),并与等权多模式集合平均(MME)进行比较。结果表明,在综合得分上,WMME的得分高于MME与其他5个模式,且各项统计指标均相对较好。在相对误差上,两者均对降水模拟偏低,且在秋冬两季的相对误差绝对值大于春夏两季,但WMME相较于MME有所改善。在对6种极端降水指数的模拟评价中,WMME对各项的泰勒技巧得分均优于MME,但所有模式对连续干旱天数的模拟均较差,对最大连续五日降水的模拟均较好。

基于时空分布式的CMIP5气候多模式集合优化

为了降低单一模式的不确定性和传统模式集合在时间和空间上分布的不均匀性,建立时空分布式的CMIP5气候多模式集合。利用改进的遗传算法,从时间和空间尺度优化CMIP5全球气候数据多模式集合,并采用Taylor图评估其模拟性能。实验结果表明,基于时空分布式的多模式集合优于单一模式和等权集合。

CMIP5部分模式气温和降水模拟结果在北半球及青藏高原的检验

利用北半球和青藏高原的观测资料,通过趋势分析、量值比较及小波分析等方法对已提交历史模拟结果的8个模式进行了比较。结果表明,各模式对北半球气温年变化模拟的较好,一般7、8月气温最高,1月气温最低,不存在相位差问题。各模式模拟的历史气温年际和年代际变化趋势比较一致,气温最大相差2.8℃以上;模拟的1850-2005年气温平均最高和最低值相差可达1.8℃左右;除1个模式外,其余模式都能较准确地模拟出至少有一次气温突变。对北半球降水的模拟,各模式都模拟出了降水的季节变化,但从年际变化趋势来看,4个模式模拟的降水为增大趋势,4个为减小趋势。对青藏高原的模拟,从变化趋势与观测气温的对比来看,8个模式中,除2个模式通过了0.05显著性水平检验外,其余均通过了0.01显著性水平检验;各模式都模拟出了青藏高原的降水中心,但对降水量值的模拟相差较大。

CMIP5全球气候模式对中国地区降水模拟能力的评估

使用多种观测资料和43个参加耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的全球气候模式模拟数据,评估分析了全球气候模式对中国地区1980—2005年降水特征的模拟能力。结果表明:多数CMIP5模式能够模拟出中国降水由西北向东南递增的分布特点,这与耦合模式比较计划第三阶段(CMIP3)的模式模拟结果类似,但华南地区降水模拟偏少,西部高原地区降水模拟偏多。模式能够较好地模拟出降水冬弱夏强的季节变化特征,但降水模拟系统性偏多。从EOF分析结果来看,多数CMIP5模式可以再现中国地区年平均降水的时空变化特征,集合平均的表现优于CMIP3。多模式集合在月、季、年时间尺度下模拟的平均值优于大部分单个模式的结果。CMIP5中6个中国模式的模拟能力与其他模式相当,其中FGOALS-g2、BCC-CSM1-1-m的模拟能力相对较好。

CMIP5模式对南海SST的模拟和预估

分析了32个CMIP5模式对南海历史海表温度(SST)的模拟能力和不同排放情景下未来SST变化的预估。通过检验各气候模式对南海历史SST增温趋势和均方差的模拟,发现大部分模式都能较好地模拟出南海20世纪历史SST的基本特征和变化规律,但也有部分模式的模拟存在较大偏差。尽管这些模拟偏差较大的模式对SST多模式集合平均的影响不大,但会增加未来情景预估的不确定性。剔除15个模式后,分析了南海SST在RCP26、RCP45和RCP85三种排放情景下的变化趋势,发现在未来百年呈明显的增温趋势,多模式集合平均的增温趋势分别为0.42、1.50和3.30℃/(100a)。这些增温趋势在空间上变化不大,但随时间并不是均匀变化的。在前两种排放情景下,21世纪前期的增温趋势明显强于后期,而在RCP85情景下,21世纪后期的增温趋势强于前期。

10个CMIP5模式预估中亚地区未来50a降水时空变化特征

利用CRU月降水资料首先对参与IPCC第五次评估报告(IPCC AR5)的10个CMIP5模式对1951-2005年中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势等特征参数的模拟能力进行了系统评估,并选取具有较好模拟性能模式的未来预估试验结果作多模式集合平均预估未来50 a(2011-2060年)中亚地区在不同代表性浓度路径下降水量各特征参数的空间分布特征,结果表明:多数模式能够模拟出中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势的空间分布特征,同时发现中亚地区年降水量在过去50 a整体以轻微增加为主,趋势不显著。根据定量评估结果,从10个模式中选取4个具有较好模拟性能的模式结果做集合平均,同时利用历史回报试验数据进行检验,发现集合平均的模拟结果无论在量级还是高、低值中心的位置和范围与CRU资料非常接近。未来预估结果表明4种排放情景下4模式集合平均的中亚年降水在未来50 a增加较为明显,尤其在中国新疆南部(由低值区转变为高值区)。总体来看,未来50 a中亚降水增加趋势随着RCPs的增加而增加,且降水增加显著的区域随着RCPs的增加而明显增大。

CMIP5模式对中国西北干旱区模拟能力评价

气候模式是研究气候系统和气候变化的重要工具,气候模式结果是进行气候预测和气候变化风险评估的重要依据。基于中国西北干旱区78个气象站点1960-2005年的观测数据,对最新公布的CMIP5的39个模式在中国西北干旱区1960-2005年平均气温、降水的模拟能力进行评估。结果表明:多个模式模拟年平均气温与观测值的相关系数达到0.39,夏、秋季节的相关系数好于春、冬季,年平均气温模拟大多偏低2℃以上,其中MIROC4h、CCSM4和CMCC-CM对年平均气温的模拟绝对误差较小。模拟的年、季降水量与观测值的相关系数很差,均不到0.1。年降水量模拟普遍偏高100 mm以上,其中CMCC-CM、CNRM-CM5和MRI-CGCM3对年降水量模拟绝对误差较小。年际变化趋势上,模拟的平均气温升高趋势和降水量增加趋势均比观测趋势要低,模拟的冬季平均气温升高趋势偏低最明显,达-0.21℃/10 a,模拟夏季的降水量增加趋势偏低最明显,相对误差达-99%。CMIP5模式对中国西北干旱区的模拟效果整体上偏差较大,未来无论从物理过程还是模式算法都需要进一步研究和改进。

CMIP5模式对中国地区气温模拟能力评估与预估

利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中29个气候模式的气温模拟结果,评估了各模式对中国地区年平均气温的模拟能力,对未来不同典型浓度路径(RCPs)下中国地区气温的可能变化给出了预估。结果表明:各模式能较好地模拟过去100多年中国地区增温趋势和年平均气温的空间分布,从模式间标准差来看,各模式对中国中部、南部气温模拟具有较高的一致性。利用相对均方根误差分析了各模式的模拟能力,对于多时间尺度(月、年)气温的气候平均态,有7个模式表现良好,高于中等水平,5个模式的模拟能力低于中等水平,模式集合平均值的模拟效果优于大多数单个模式。根据29个模式的评估结果,使用模拟性能相对较好的模式分析了未来不同排放情景下中国地区气温变化,21世纪前期,不同排放情景之间的预估结果差别较小,21世纪中期各情景之间的差别逐渐增大,到21世纪后期,3种排放情景的升温差别明显增大。

CMIP5模式对中国近海海表温度的模拟及预估

基于观测和再分析资料,利用多种指标和方法评估了国际耦合模式比较计划(CMIP5)中21个模式对中国近海海温的月、季节和年际变化模拟能力。多模式集合能够再现气候平均意义下近海海温的空间分布特征,但量值上存在一定的低估。在渤海和黄海,集合平均与观测差别比较明显。在年际尺度上,与观测数据对比,模式模拟海温与Nino3指数相关性较小。中国近海海表面温度在1960-2002年有明显的升高趋势,从2003年开始增温趋缓。评估结果表明,ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、FGOALS-g2、CNRM-CM5-2、INMCM4八个模式对中国近海海温的变化有较好的模拟能力。利用ACCESS1.0、INMCM4、BCC-CSM1.1、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM这5个模式结果对中国近海海温未来的变化进行了预估。在RCP4.5、RCP8.5情景下,未来近100年中国近海海温有明显升高趋势,最优模式多模式集合平均增温分别可达到1.5℃、3.3℃,净热通量变化和平流变化共同促进了东海升温。

CMIP5模式对ENSO现象的模拟能力评估

针对参与耦合模式比较计划(CMIP5)的17个海-气耦合模式对20世纪气候的模拟结果,从热带太平洋海表温度和大气海平面气压变化的综合分析角度较详细评估了模式对厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)现象的模拟能力。结果表明,这些模式基本上能模拟出ENSO现象的一些主要特征,包括热带太平洋海温的空间分布及其时空演变特征、与海平面气压变化的关联、ENSO周期变化及锁相特征等,但不同模式的模拟结果仍然差异较大。(1)从模拟的热带太平洋年平均海温的偏差来看,多模式集合平均值与观测的均方根误差小于1.0℃,但单个模式的误差相对要大一些。误差较小的为1.2—1.3℃,多数模式在1.6℃以下,但也有个别模式的误差超过2.0℃。(2)从经验正交函数分解结果来看,热带太平洋实测月平均海表温度距平和海平面气压距平的年际尺度变化第1模态主要表现为ENSO变化特征,第2模态反映的是海温的长期变化趋势。只有少数几个CMIP5模式能够再现这种特征,多数模式所模拟的海温距平/海平面气压距平时空变化的第1、第2特征向量分布顺序与观测分析正好相反,ENSO变成了第2模态,趋势成了最主要的模态。尽管如此,所有模式都能模拟出南方涛动变化与热带太平洋海温距平时空变化的密切关联,无论是作为第1还是第2特征模态,所有模式模拟的南方涛动与热带太平洋海温距平时空变化都有密切相关。(3)谱分析结果表明,ENSO现象具有2—7年的周期,其中,4年的周期最明显。大多数模式模拟的ENSO周期在此范围内,但有些模式的主要周期偏短,为2年左右。个别模式的ENSO主要周期为11年,已超出2—7年的范围。(4)多数模式模拟的厄尔尼诺及拉尼娜的峰值出现在冬季(11—2月),与观测基本吻合。另有少数模式模拟的峰值出现在9—10月,比观测略提前。只有个别模式模拟的峰值出现在夏季,与观测相差太大。

CMIP5模式对中国极端气温及其变化趋势的模拟评估

本文基于中国区域逐日气温资料和CMIP5中30个全球气候模式资料,计算了平均日最高气温(TXAV)、平均日最低气温(TNAV)、热浪指数(HWDI)、霜冻日数(FD)、和暖夜指数(TNF90)5个极端气温指数,评估各模式对中国区域极端气温的气候平均场和趋势的模拟能力。研究结果表明,大部分模式能够较好地模拟出极端指数的气候平均场,其中对TNAV、TXAV和FD平均场模拟能力较强,大部分模式平均场与观测场的相关系数超过0.90,但对TNF90和HWDI的模拟能力相对较低,相关系数均低于0.70,且各模式的模拟能力存在较大的差异。对极端指数的趋势模拟来说,模式模拟的中国区域平均各极端气温指数的线性变化趋势与观测相同,但大多数模式模拟趋势的强度偏弱。相比于气候平均场,模式对极端气温指数趋势空间场模拟较差,除TNAV有1/3的模式平均场与观测场的相关系数超过0.60外,模式模拟其余指数的相关系数均低于0.60。模拟极端气温气候平均场的能力最优的5个模式为:IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、IPSL-CM5A-LR、MPI-ESM-MR和MPI-ESM-P。趋势空间场模拟最好的5个模式为:MPI-ESM-P、CANESM2、ACCESS1-3、BCC-CSM1-1和Nor ESM1-M。模式对极端气温指数的时空模拟能力一致性较差,但基于气候平均场或趋势空间场的优选模式,相比于所有集合模式平均,模拟能力均有一定程度的改善。

10个CMIP5模式对亚澳季风环流及其变率的模拟

利用参加第五次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,简称CMIP5)的10个海气耦合模式的输出结果,比较了这些模式对6种季风指数年际变化的模拟能力,并从季风区大气环流场的气候态以及海表温度异常(SSTA)与季风的相关关系两个方面对季风指数的模拟差异原因进行了讨论。得到结论:CMIP5模式对于季风指数年际变化模拟的结果与观测资料差异较大,其中对南亚季风指数(WebsterYang index)模拟最好,模式集合会显著改进对南亚季风指数的模拟效果;不同模式基本可以描述出各个季风区大气环流场的气候态分布特征;耦合模式对南亚季风指数模拟的关键可能在于对SSTA的年际变化以及SSTA与季风相关关系的准确模拟。