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CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估 被引量:5
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作者 杨阳 戴新刚 +1 位作者 唐恒伟 张蓓 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期769-784,共16页
借助英国气候研究所(Climate Research Unit,CRU)全球陆地格点分析数据集(CRU TS v4.0)月降水资料和24个国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)模式历史气候模拟及RCP4.5情景下的降水预... 借助英国气候研究所(Climate Research Unit,CRU)全球陆地格点分析数据集(CRU TS v4.0)月降水资料和24个国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)模式历史气候模拟及RCP4.5情景下的降水预估数据,设计了多种回归方案并对模式降水预估偏差进行订正。这些方案包括一元回归、一元对数回归、一元差分回归、一元对数差分回归、多元回归、多元对数回归、多元差分回归、多元对数差分回归和简单移除气候漂移等。2006~2015年中国大陆模式降水预估的订正结果表明,一元回归订正法普遍优于多元回归订正和扣除气候漂移订正法,其中一元对数回归法的效果最好,其降水距平同号率(Anomaly Rate,AR)和降水距平百分率相关系数(Anomaly Percentage Correlation Coefficient,APCC)最高,分别达到69%和0.5;而降水距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)最高的是一元对数差分回归法。不同回归订正法所得预估结果的距平同号格点分布显示,一元对数回归法在北方优于南方,而一元差分(年际增量)或对数差分回归法在南方优于北方。这直接导致在中国南方区域(95°E以东,35°N以南)一元对数回归或多元对数回归订正结果的AR、ACC和APCC均低于对应的差分/对数差分回归法,在北方和西部地区则与此相反。因此,模式降水的回归订正方案具有区域性,这可能源于不同区域降水序列统计性质的差异。用区域组合回归订正法,即在南方用一元差分回归订正,其余地区用一元对数回归订正,其降水预估场的AR提高到72%,但ACC和APCC均略有下降,原因是差分回归订正增加了预估降水场的方差。对RCP4.5情景下2016~2045年24个模式集合平均降水预估的组合回归订正结果显示,相对于1976~2005年平均,未来30年降水异常大致呈南北少,中间多的格局,其中长江中下游、江南中西部、西南东北部、华南沿海和海南省等地降水偏少10%~20%,淮河流域、三江源区和台湾省降水偏多10%~40%,西北东部、华北和东北大部降水正常或略偏少。从降水百分率方差看,模式群的离散度(不确定度)呈现东部小,西部大的分布特征,说明模式预估的西北中部和青藏高原西部等降水偏少区的不确定性较大;而河套北部、华北南部和江南东部等地对应于2006~2015年检验期的"盲区"(模式与观测降水距平反号),其降水预估参考价值可能不大,需要引入他法加以改进。 展开更多
关键词 cmip5模式计划 中国降水预估 偏差订正法 回归方程 未来30年旱涝格局
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CMIP5模式对东亚500 hPa高度场主要模态时空结构模拟能力的评估 被引量:10
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作者 黄海玲 江志红 +1 位作者 王志福 陈威霖 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期110-127,共18页
利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)提供的39个全球气候模式模拟的1961—2005年逐月500 hPa位势高度场资料,以及同期美国国家环境预测中心再分析资料,通过经验正交函数分解提取主要模态,基于泰勒图方法、概率密度函数的Brier评分和显著... 利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)提供的39个全球气候模式模拟的1961—2005年逐月500 hPa位势高度场资料,以及同期美国国家环境预测中心再分析资料,通过经验正交函数分解提取主要模态,基于泰勒图方法、概率密度函数的Brier评分和显著性评分指标,探讨CMIP5模式对东亚500 hPa高度场主要模态时空结构的模拟能力,寻求具有较好东亚环流型态模拟能力的气候模式以及模拟较好的主模态。结果表明:(1)CMIP5模式能够模拟出东亚500 hPa高度场主要模态,且各模式对冬季主要模态时空结构的模拟能力都高于夏季。(2)各模式对冬季模态(西太平洋遥相关型)模拟能力最强,第3模态最差,对冬季主要模态空间结构模拟较好的模式为IPSL-CM5B-LR、MPI-ESM-P、CMCC-CMS、FGOALS-g2、HadGEM2-ES;夏季第1模态空间结构模拟能力最强,其次分别为第2模态和东亚-太平洋型(简记第3模态),西太平洋遥相关型较差,对夏季主要模态空间结构模拟较好的模式为ECEARTH、CanESM2、CMCC-CM、GFDL-ESM2G、IPSL-CM5A-MR。(3)对主要模态时间系数概率密度函数特征的模拟评估表明,模式对冬季第2模态概率密度函数的模拟较好,其次为西太平洋遥相关型,其主要模态时间系数的概率密度函数模拟较好的模式为CESM1-FASTCHEM、HadGEM2-ES、INM-CM4、GISS-E2-H、BCCCSM1-1;模式对夏季第2模态时间系数的概率密度函数模拟较好,其次分别为第3模态、西太平洋遥相关型,其主要模态时间系数概率密度函数模拟较好的模式为CCSM4、HadGEM2-CC、GFDL-CM3、MRI-CGCM3、NorESM1-M。(4)综合时空结构模式模拟能力,对冬季主要模态模拟较好的前5个模式为HadGEM2-ES、IPSL-CM5B-LR、CESM1-FASTCHEM、INM-CM4、BCC-CSM1-1;夏季前5个模式为ECEARTH、CMCC-CM、CCSM4、CANESM2、MIROC5。 展开更多
关键词 5次耦合模式比较计划(cmip5) 东亚500 hPa高度场 主要模态时空结构 模式评估
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Multidecadal Trends in Large-Scale Annual Mean SATa Based on CMIP5 Historical Simulations and Future Projections 被引量:4
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作者 Nan Xing Jianping Li Lanning Wang 《Engineering》 SCIE EI 2017年第1期136-143,共8页
Based on observations and Coupled Model lntercomparison Project Phase 5 (CMIP5) results, multidecadal variations and trends in annual mean surface air temperature anomalies (SATa) at global, hemispheric, and hemis... Based on observations and Coupled Model lntercomparison Project Phase 5 (CMIP5) results, multidecadal variations and trends in annual mean surface air temperature anomalies (SATa) at global, hemispheric, and hemispheric land and ocean scales in the past and under the future scenarios of two representative concentration pathways (RCPs) are analyzed. Fifteen models are selected based on their performances in capturing the temporal variability, long-term trend, multidecadal variations, and trends in global annual mean SATa. Observational data analysis shows that the multidecadal variations in annual mean SATa of the land and ocean in the northern hemisphere (NH) and of the ocean in the southern hemisphere (SH) are similar to those of the global mean, showing an increase during the 1900-1944 and 1971-2000 periods, and flattening or even cooling during the 1945-1970 and 2001-2013 periods. These observed characteristics are basically reproduced by the models. However, SATa over SH land show an increase during the 1945-1970 period, which differs from the other hemispheric scales, and this feature is not captured well by the models. For the recent hiatus period (2001-2013), the projected trends of BCC-CSM1-1-m, CMCC-CM, GFDL-ESM2M, and NorESM1-ME at the global and hemispheric scales are closest to the observations based on RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, suggesting that these four models have better projection capability in SATa. Because these four models are better at simulating and projecting the multidecadal trends of SATa, they are selected to analyze future SATa variations at the global and hemispheric scales during the 2006-2099 period. The selected multi-model ensemble (MME) projected trends in annual mean SATa for the globe, NH, and SH under RCP4.5 (RCP8.5) are 0.17 (0.29) ℃, 0.22 (0.36) ℃, and 0.11 (0.23) ℃-decade-1 in the 21st century, respectively. These values are significantly lower than the projections of CMIP5 MME without model selection. 展开更多
关键词 Surface air temperature anomalies (SATa) Multidecadal trend Coupled Model lntercomparison Project Phase 5 cmipS) Projection
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全球1.5和2℃温升时的气温和降水变化预估 被引量:51
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作者 胡婷 孙颖 张学斌 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第26期3098-3111,共14页
基于新一代全球气候模式比较计划(CMIP5)的结果,评估了全球近地面气温和降水在不同温升时,主要包括1.5和2℃温升时的响应特征.多模式集合平均结果显示,RCP2.6,RCP4.5,RCP6.0和RCP8.5情景下,全球平均气温相对于工业化前升温1.5℃的时间... 基于新一代全球气候模式比较计划(CMIP5)的结果,评估了全球近地面气温和降水在不同温升时,主要包括1.5和2℃温升时的响应特征.多模式集合平均结果显示,RCP2.6,RCP4.5,RCP6.0和RCP8.5情景下,全球平均气温相对于工业化前升温1.5℃的时间出现在2036,2028,2033和2025年,升温2℃的时间在后3个情景为2049,2056和2039年,而RCP2.6情景在2100年前没有达到2℃温升(尽管有些单个的模式试验可以达到).全球平均气温到达不同温升的时间主要与不同排放路径上达到的辐射强迫和排放浓度有关.不同情景达到1.5℃(2℃)温升时的辐射强迫和CO_2当量浓度值相近,分别为2.9~3.0 W/m^2^(3.7^3.9 W/m^2)以及450.6~454.1 ppm(523.0~539.1 ppm).因此,基于不同组合的排放路径选择决定了温升阈值出现的时间,1.5℃温升目标的实现可能需要开发更低的排放路径组合.利用气候敏感度为指标对不同模式间差异的分析表明,一般而言,瞬时气候响应高(偏暖)的模式到达1.5和2℃温升的时间早,瞬时气候响应低(偏冷)的模式到达的时间晚,但其他因子也可能影响到达某个特定温升的时间.进一步对多模式集合的空间分布的研究显示,在达到同一温升值时,不同情景驱动下的全球气温和降水变化的分布基本不存在差异,说明在全球和区域尺度上,气温和降水的响应特征和高低排放情景的定义(基于2100年的辐射强迫)基本无关.由此对RCP8.5情景下每升温0.5℃的模式结果分析表明,随着排放和辐射强迫的增加,全球气温和降水基本呈现出高纬温度增幅大于低纬、陆地增温大于海洋、湿润的地方降水增多、干旱的地方降水减少等未来气候变暖的普遍特征.气温每增加0.5℃的区域响应特征基本不存在差异.这说明,在全球和区域尺度上,这些变化基本都是线性的. 展开更多
关键词 1.5 2℃ 温升 气温 降水 全球气候模式比较计划(cmip5) 预估
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