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。

基于CMIP5模式与VIC模型耦合的滦河流域未来气候及径流变化研究

滦河流域是京津冀地区重要的生态屏障,在全球变暖的背景下,研究滦河流域未来气候及径流变化情势对京津冀地区的发展具有重要意义。基于VIC模型模拟滦河流域历史径流,利用相关系数、中心均方根误差、标准差和均值构建CMIP5未来全球气候模式评价指标体系,并对其做归一化处理,从各模式中选取最优的降水、最高气温、最低气温及风速数据以分析滦河流域未来气候变化。采用Delta法进行气象要素空间降尺度,将VIC模型与CMIP5全球气候模式耦合,开展滦河流域未来径流变化情势分析。结果表明:VIC模型在滦河流域的径流模拟效果令人满意。在年际上,未来年降水量、日最高与最低气温均呈上升趋势,未来日平均风速无明显上升趋势。在年内分配上,与历史期同月份相比,未来月平均降水量有增有减,其中10月份增加率最高,达138.64%;未来月平均最高气温均升高,9月份变化最大,平均升高2.45℃;未来月平均最低气温平均升高3.24℃,其中2月份变化最大,平均升高4.45℃;不同月份未来风速有升有降,其中8月份变化最大,平均升高0.23 m/s,升高率达16.35%。未来期的多年平均流量为134.41 m^(3)/s,比历史期增加9.96%。未来年流量平均以10.2 m^(3)(/s·10 a)的速度波动上升。其中,2020s和2080s的年流量平均以12.8和28.9 m^(3)(/s·10 a)的速度波动上升,上升趋势显著。夏季径流占比由历史期的53%降至43%,冬季径流占比由7%升至12%。

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。

CMIP5模式对中国年平均气温模拟及其与CMIP3模式的比较

利用CRUT3v和CN05两套观测资料,评估25个CMIP5模式对1906—2005年中国年平均气温变化的模拟能力,并与CMIP3模式对比。结果表明:1906—2005年中国平均温升速率为0.84℃/100a,CMIP5多模式集合平均模拟的增温率为0.77℃/100a。模式对20世纪后期温升模拟好于前期,仅有两个模式能模拟中国20世纪40年代异常增暖。模式对气温气候态空间分布模拟较好,但在中国西部地区存在最大模拟冷偏差和不确定性。1961—1999年,中国北方增暖大于南方。多模式集合平均可以较好地模拟气温变化线性趋势的空间分布,但对南北气温变化趋势的差异模拟过小。总体说来,在中国平均气温变化趋势、气温气候态空间分布和气温变化趋势空间分布三方面,CMIP5模式都较CMIP3模式有所提高。

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。

中国平均降水和极端降水对气候变暖的响应:CMIP5模式模拟评估和预估

基于24个CMIP5全球耦合模式模拟结果,分析了中国区域年平均降水和ETCCDI强降水量(R95p)、极端强降水量(R99p)对增暖的响应.定量分析结果显示,CMIP5集合模拟的当代中国区域平均降水对增温的响应较观测偏弱,而极端降水的响应则偏强.对各子区域气温与平均降水、极端降水的关系均有一定的模拟能力,并且极端降水的模拟好于平均降水.RCP4.5和RCP8.5情景下,随着气温的升高,中国区域平均降水和极端降水均呈现一致增加的趋势,中国区域平均气温每升高1℃,平均降水增加的百分率分别为3.5%和2.4%,R95p增加百分率为11.9%和11.0%,R99p更加敏感,分别增加21.6%和22.4%.就各分区来看,当代的区域性差异较大,未来则普遍增强,并且区域性差异减小,在持续增暖背景下,中国及各分区极端降水对增暖的响应比平均降水更强,并且越强的极端降水敏感性越大.未来北方地区平均降水对增暖的响应比南方地区的要大,青藏高原和西南地区的R95p和R99p增加最显著,表明未来这些区域发生暴雨和洪涝的风险将增大.

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。

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多模式对中国及各分区气温和降水时空特征的预估

利用7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,在RCP4.5、RCP8.5两种排放情景下,从年、季、月尺度上对中国以及中国的7个区域的气温和降水进行未来情景预估分析。分析结果表明：2010-2099年,两种情景下中国的气温增加明显,并呈现出春弱秋冬（尤其是一、八、九、十一、十二月）强的特征,北部（N）、西北东部（ENW）、西北西部（WNW）、西藏（Tibet）的升温趋势高于其他地区。RCP8.5情景下的气温线性趋势值大部分都高于RCP4.5情景下的值。在RCP4.5情景下,2060-2099年东北部（NE）呈现降温。两种情景下,全国降水量也呈增加趋势,呈现由东南向西北递减的地理分布,并表现出冬弱春夏强的季节变化特征。西北西部（WNW）在全年降水偏少,春夏季黄河以北降水趋势较小,降水大值中心在长江以南地区,尤其是在五、六、七、八月份。秋季,在RCP4.5、RCP8.5情景下SE降水线性趋势分别低于或等于全国平均水平,东北部（NE）、北部（N）、西北东部（ENW）的降水线性趋势略高。在2010~2039年,在RCP8.5情景下西南（SW）的降水减少。

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

利用8个耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)模式结果,采用加权平均方法进行多模式集合,并与NCEP再分析资料进行对比分析,评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果,在此基础上,对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高(低)气温有模拟能力,所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平,20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下,未来中国极暖(冷)日数增多(减少),到21世纪中期热浪指数增加2.6倍,到21世纪末期寒潮指数减少71%,20年一遇最高(低)气温在中国地区均呈现升高趋势,局部升温幅度达到4℃。

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。

全球变暖减缓期陆地地表气温变化特征和CMIP5多模式的未来情景预估

2000年后全球气温的增温率显著下降,全球进入变暖减缓期。本文基于CRU（Climatic Research Unit）观测资料,分析讨论了2000年后全球及欧亚中高纬度地区全球变暖的减缓特征,评估了CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）试验多模式对全球变暖减缓的模拟及未来气温变化预估。结果表明,2000年后全球陆地平均地面气温的增温率大幅下降至0.14°C（10 a）-1,仅为1976~1999年加速期增温率的一半。全球陆地13个区域中有9个地区的增温率小于2000年前,4个地区甚至出现了降温。其中以欧亚中高纬地区最为特殊。加速期（1976~1999年）增温率达到0.50°C（10 a）-1,为全球陆地最大,2000年后陡降至-0.17°C（10 a）-1,为全球最强降温区,为全球变暖的减缓贡献了49.13%。并且具有显著的季节依赖,减缓期冬季增温率下降了-2.68°C（10a）-1,而秋季升高了0.86°C（10 a）-1,呈现反位相变化特征。CMIP5多模式计划中仅BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下和MRI-ESM1模式在RCP8.5下的模拟较好地预估了全球及欧亚中高纬地区在2000年后增温率的下降以及欧亚中高纬秋、冬温度的反位相变化特征。BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下预估欧亚中高纬地区2012年后温度距平保持在1.2°C左右,2020年后跃至2°C附近振荡。而MRI-ESM1在RCP8.5情景下预估的欧亚中高纬度温度在2030年前一直维持几乎为零的增温率,之后迅速升高。

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。

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。

基于CMIP5的东亚地区降雪量变化特征分析

利用JMA的JRA-55降雪量及CMIP5的6个模式模拟的降雪量资料,分析了东亚地区降雪量年变化特征及年际变化特征.结果表明:东亚地区降雪量在1958-2004年期间具有明显的年际变化特征及区域分布特征;降雪主要集中在11月至翌年的4月,这6个月中降雪量占年总降雪量的82%;年际变化特征呈现出一种波动变化略有增加的趋势,但是增加的幅度有所不同.从区域分布特征来看,东亚地区降雪主要分布在东北亚、青藏高原及新疆等3个区域.CMIP5的6个模式对东亚区域及其子区域东北亚、青藏高原、新疆1850-2004年降雪量年际变化特征的模拟差异较大.多模式集合预报的结果表现为,在过去155 a(1850-2004年)东亚区域降雪量呈现明显减小趋势,东北亚和青藏高原降雪量为波动略有减小趋势,新疆降雪量为明显增加趋势.