基于CMIP6模式对青藏高原平均降水的模拟评估与预估

青藏高原降水对区域气候和水循环有着重要影响,在全球变暖的大背景下,研究青藏高原的降水分布及趋势变化十分必要.以1995-2014年青藏高原观测降水为基准态,评估第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中20个模式对青藏高原年和季节平均降水的模拟能力.结果表明,CMIP6模式能够较好地模拟出青藏高原降水从东南向西北减少的空间分布特征,但模式模拟仍存在湿偏差,平均降水偏差达到1.3 mm·d^(-1).而且对于冬季模拟降水,模式之间存在较大的差异,模式标准差在3 mm·d^(-1)以上.在共享社会经济路径SSP5-8.5和SSP2-4.5情景下,基于20个模式的模式集合(AMME)与择优选取的五个模式组成的集合(BMME)对中期(2045-2065年)和长期(2081-2100年)平均降水的未来预估,整体上青藏高原未来降水将有所增加,SSP5-8.5情景增幅大于SSP2-4.5,长期降水增幅大于中期.中期降水变化与长期分布一致,除了冬季和秋季南部地区、夏季东部地区表现为降水减少之外,其他大部分地区表现为全年和季节平均降水量的增加.BMME预估全年和季节平均降水增幅往往大于AMME.未来年平均降水的增加主要来源于春季降水的增加.

CMIP6模式模拟的人类活动和自然强迫对全球地表气温多尺度变化的影响

量化人类活动在气候变化中的定量贡献是气候变化检测归因研究的核心科学问题,也是提高气候变化预测和预估水平的重要科学基础.本文基于最新的第6次国际耦合模式比较计划(CMIP6)多模式历史归因模拟试验(DAMIP),检测了人为因素(ANT)和自然因素(NAT)对近百年(1915—2014年)全球地表气温多尺度变化的影响,归因了温室气体(GHG)、气溶胶(AA)、土地利用(LU)等不同人为因素对全球地表气温长期变化的相对贡献及南北半球差异.结果显示,近百年来人为因素引起的全球陆地实际增温约为1.1℃(0.8℃~1.3℃),对南北半球的贡献则分别约为0.7℃和1.2℃;全球大多数区域人为排放GHG和AA的显著作用在1960—1980年期间就能够被检测到,其中北半球AA的冷却作用要超前于GHG的增温效应;气候系统内部自然变率是调制大多数区域气温年代际(10~30年)及多年代际变率(30~60年)的主导因子,而人为和自然外强迫在全球地表气温年代际变率中的方差贡献约为5%~20%,但二者在北半球尤其在东亚和欧洲中高纬度地区地表气温多年代际变率中的方差贡献可达50%.人为因素强迫可使近50年(1965—2014)极端高温事件的发生风险概率增加3倍,其中北半球发生风险要高于南半球.

基于CMIP6模式评估结果对未来青藏高原降水多情景预估

青藏高原作为气候敏感区域,其降水对东亚水文循环和气候有着巨大的影响,因此对于其变化的研究十分重要。降水是全球水文循环的重要变量,是受气候变化影响的重要气候系统之一,为了探究全球气候模式对青藏高原降水的模拟能力以及探究在新模式、新情景下未来降水可能变化,本文使用耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)最新的31个气候模式逐月降水资料,以及国家气候中心所提供的CN05.1降水观测数据集,评估CMIP6模式对青藏高原降水的模拟能力,并择优选择模式在不同共享社会经济路径情景下(SharedSocioeconomicPathway,SSP)进行高原未来降水预估。结果表明:1995-2014年青藏高原观测降水分布模态特征为自东南向西北递减并且降水集中在夏季,大部分模式可以模拟出降水分布和季节性趋势但几乎都有高估降水的现象,多模式平均降水高出观测102%;总体上CMIP6最新模式对于青藏高原降水模拟能力较差,模式相对于观测的平均相对偏差指数为102%,说明大部分模式表现不理想,定量分析所有模式后选出EC-Earth3-Veg-LR, MPI-ESM1-2-LR, EC-Earth3-Veg, MRI-ESM2-0为模拟较优模式,可大致反映出青藏高原的降水特性;气候模式在SSP1-2.6情景下青藏高原降水增长最慢,SSP5-8.5增长最快;从辐射强迫较弱情景SSP1-2.6到较强情景SSP5-8.5,近期(2021-2040年)高原降水增幅在各情景下难发现较大差别,但中期(2041-2060年)和末期(2081-2100年)有明显增长,说明碳排放强度对近期影响较小而对长期影响大;未来降水增幅主要发生在念青唐古拉山以南地区,从季节性来看夏季增幅最大,其次是春季、秋季,增幅最小的是冬季,因此应当注重青藏高原未来夏季和春季的降水变化,做好应对措施。

降尺度CMIP6模式对新疆降水模拟评估

基于6个CMIP6模式的日降水量数据,采用降尺度方法将其统一分辨率到0.25°×0.25°,选取5个极端降水指数从降水气候态、极端性、季节性对新疆区域1961—2014年历史期降水模拟效果评估。结果表明:降尺度CMIP6模式能较好再现新疆区域降水的空间分布特征,最大年均降水量误差<30 mm,夏季降水模拟效果最佳,相关系数均高于0.8。模式在春、秋季对降水的模拟效果差异较小,标准差比值均在1.00~1.25,ACCESS-CM2模拟效果最佳。模式集合均值能模拟出观测降水增多趋势,但低估了降水的年际变率,模拟结果提示新疆20世纪80年代的降水转折可能与人类活动有关。在降水极端性和季节性方面,降尺度数据对新疆的极端降水和季节性降水均有较好的模拟性能,降尺度数据对季节性降水的模拟能力(与观测均值误差<0.001)比原始分辨率的数据(与观测误差>0.005)效果好。

CMIP6模式对北太平洋中纬度海洋锋强度与冬季风暴轴关系的模拟及预估

本文利用参与第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的高分辨率气候模式CNRM-CM6-1-HR资料,对北太平洋中纬度海洋锋强度与冬季风暴轴的关系开展模拟和预估。研究发现,该模式能够较好地再现海洋锋强度与风暴轴的正相关关系,即当海洋锋加强(减弱)时,风暴轴在其主体及下游区域显著增强(削弱),但模拟的正相关关系在风暴轴北部强于观测,这是由于模拟的海洋锋强度与低层大气斜压性的正相关关系在其北部偏强。对比模式在历史试验和未来4种共享社会经济路径(SSPs)下的模拟结果发现,全球变暖背景下,海洋锋强度与风暴轴依然存在显著的正相关关系,但在风暴轴气候态大值区及其北部区域呈现减弱趋势,正相关关系减弱程度在高辐射强迫情景(SSP5-8.5)下最大,在中等至高辐射强迫情景(SSP3-7.0)下最小。进一步研究发现,未来海洋锋强度与低层大气斜压性的正相关关系呈现出类似的减弱趋势,说明未来海洋锋与风暴轴关系的变化主要取决于海洋锋与低层大气斜压性关系的变化。

CMIP6模式对青藏高原极端温度的模拟能力评估及其未来预估

为探究新一代国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)气候模式对青藏高原未来极端温度的模拟能力,使用1995-2014年CMIP6历史模拟实验数据和观测数据CN05.1,通过对年频次及时间空间分布的对比分析,评估8个全球气候模式对青藏高原极端高温和极端低温2个气象要素的模拟性能,并对未来在不同排放情景下极端温度事件演变趋势进行预估。结果表明,尽管所选模式模拟能力有差异,但都能合理地再现青藏高原极端高温和极端低温西部冷、东部暖的分布特征;预估结果指出未来高原极端高温事件出现的概率会增大,极端低温事件将会减少。极端温度有显著上升趋势,整体上极端低温的增温趋势比极端高温更明显,并在未来共享社会经济路径(shared socioeconomic path,SSP)SSP5~8.5高排放情境下趋势更剧烈。未来极端气温事件空间分布差异变得更加显著,藏北高原中西部和柴达木盆地有明显增温趋势,而藏南地区变化不显著。

CMIP6模式中的中国冬季气温主要区域空间模态及与观测的对比分析

利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)的全球气候模式历史模拟试验资料,通过旋转经验正交函数分析得到了CMIP6模式中的我国冬季气温变化主要的区域空间模态。结果表明:CMIP6多模式集合平均中我国冬季气温有4个主要的区域空间模态,分别为中原—西北型,华南型,东北型以及滇藏型。其中,东北型与滇藏型是较为稳定的空间模态,在所选CMIP6模式及观测资料中都稳定存在,这也是前人研究中一致性较高的模态。而我国新疆、西北、华中及华南地区的冬季气温在空间分型上存在分歧,这些地区的分型在以往研究中的一致性也较差。华南型在所选CMIP6模式内是一致存在的模态,中原—西北型在模式内部的差异性较大。在近40 a观测资料中,新疆及西北到我国南方为统一的空间分型,在CMIP6多模式集合平均的结果中新疆及西北地区气温空间分布与我国中原地区的联系更为紧密。CMIP6模式能较好地模拟出与低温空间分布有直接联系的对流层中层的槽的位置,当CMIP6模式和观测中的冬季气温都表现为同一个空间模态时,该模态所对应的对流层中层的主要环流系统在观测和CMIP6模式中也是一致的。

基于CMIP6模式的西南地区旱灾风险未来预估

预估西南地区在全球气候变暖背景下未来的干旱变化趋势,可为西南各区域研究旱灾变化并防范未来旱灾风险提供有效参考。通过评估30个CMIP6模式对西南地区的模拟性能,挑选并计算出由10个模式组成的多模式集合平均数据,基于标准化降水蒸散指数SPEI、地形、人口、GDP和土壤含水量等指标,利用AHP-熵权组合权重法和ArcGIS的空间分析功能来构建包含致灾因子危险性和承灾体易损性的旱灾风险评估模型,对西南地区SSP126,SSP245,SSP585三种组合情景下的2021—2040年近期和2041—2060年远期的旱灾风险进行了预估。结果表明:(1)高风险区主要分布在贵州南部、云南东部以及重庆的沙坪坝、四川的温江、越西等零星地区;(2)低风险区主要分布在四川东部和相邻的重庆西部等地区,大致呈南北递减的变化趋势;(3)从近期到远期,未来3种情景组合都表现出次高和高风险区范围增大,次低和低风险区范围减少的形势。综上,全球气候变暖背景下,西南地区未来的旱灾风险整体将有加大加重的趋势,尤其是低纬度地区未来的风险性将明显加重。

基于CMIP6模式的云南省六大流域气候变化趋势预测

基于云南省六大流域36个基准气象站降水、平均气温的逐月资料,利用CMIP6已发布的11个气候模式,模拟预估六大流域气象要素变化过程,应用3种模式集成方法提升模拟能力,评价各模式及集成方法的适宜性,选择最优方法预测六大流域在SSP2-4.5情景下未来气候变化可能的发展趋势。结果表明,预测云南省六大流域未来近、中、远期降水逐渐增多,气温逐渐升高;预测2060年后降水可能呈显著增加趋势,2050年后气温可能呈显著升高趋势。

基于CMIP6模式对云南2023—2060年气温及降水变化的预估

挑选了CMIP6系列模式中对云南区域模拟效果较好的5个模式,对SSP1-2.6、SSP2-4.5以及SSP5-8.5情景下云南2023—2060年气温及降水变化进行预测。结果表明:(1)云南区域平均气温在三种排放情境下均为升高趋势;(2)2023—2030年三种排放情境下,云南东部气温升高幅度大于中西部;(3)在SSP1-2.6及SSP5-8.5情景下降水为增加趋势,在SSP2-4.5情景下降水为减少的变化趋势;(4)在SSP1-2.6情景下2023—2030年云南降水减少最明显的区域在西部地区,2031—2060年降水增加明显的区域在东北和西南部,在SSP2-4.5情景下2023—2030年云南西部降水减少,东部降水增加,2031—2060年云南中北部和西北部降水减少,SSP5-8.5情景下,2023—2060年云南西北部降水减少,其他地区增加。

基于CMIP6模式的辽宁夏季降尺度降水预估分析

基于14个CMIP6全球模式的6—8月降水历史数据、不同情景下的降水预估数据以及CN05.1格点数据,利用机器学习模型以及非参数转换模型,对CMIP6降水数据进行降尺度处理,并在此基础上对辽宁未来夏季降水进行预估.结果表明:①机器学习模型有较好的降尺度能力,XGBoost模型的降尺度能力优于随机森林模型.②基于XGBoost模型的辽宁未来时期夏季降水在不同情景下均呈增加趋势,降水增加趋势在SSP5-8.5、SSP3-7.0、SSP2-4.5、SSP1-2.6情景下依次减弱.③不同情景下降水突变均发生在21世纪中后期,且在突变后呈上升趋势,降水呈现显著增加的区域也有所增多.④无论在突变前还是突变后,SSP5-8.5情景下降水增加趋势均较其他情景明显,在21世纪末期增加趋势达到了0.05显著性水平.

CMIP6模式对黄河水源涵养区降水和气温模拟能力的评估

黄河流域水源涵养区是国家重要的生态屏障,评估全球气候模式对黄河流域水源涵养区降水和气温的模拟能力至关重要。基于国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)的20个全球气候模式,采用相对误差、相关系数、确定性系数和泰勒图等评估指标,对黄河流域水源涵养区1985—2014年降水和气温的模拟能力进行综合评估,并对优选出的模式进行空间分析。结果表明:绝大多数气候模式对气温的模拟效果优于降水,气温的相关系数高达0.95以上;而对降水的模拟普遍存在高估现象,确定性系数偏低。在对黄河流域水源涵养区分区研究中发现,大部分模式对3个区域(黄河源区、唐乃亥-兰州以上流域和渭河-伊洛河流域)的模拟精度都有待进一步提高,不同气候模式在不同分区上的模拟能力有差异,总体上,20个模式在黄河源区模拟的降水和气温效果最好,唐乃亥-兰州以上流域次之,渭河-伊洛河流域最差。其中,EC-Earth3-Veg模式在3个区域的模拟能力相对最优,能基本再现降水和气温的年变化特征。降水模拟在黄河源区偏差最大,唐乃亥-兰州以上流域次之,渭河-伊洛河流域最好。气温模拟在唐乃亥-兰州以上流域偏差最大,渭河-伊洛河流域次之,黄河源区最好。研究结果可为黄河流域水资源管理及气候变化的研究提供参考。

CMIP6模式新情景(SSP-RCP)概述及其在淮河流域的应用

新一轮国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)将为气候变化预估领域提供更为丰富的全球气候模式数据,其共享社会经济路径(SSPs)与典型浓度路径(RCPs)的科学组合情景融入了社会经济发展的影响,将提供更可靠的气候变化可能结果。首先对选择包含7个组合情景(SSP1-1.9,SSP1-2.6,SSP4-3.4,SSP2-4.5,SSP4-6.0,SSP3-7.0和SSP5-8.5)的5个CMIP6全球模式进行降尺度处理,并基于此数据开展2021—2100年淮河流域年均气温、降水的时空演变分析。2021—2100年,除SSP1-1.9情景外,其余6个组合情景下,年平均气温都呈递增趋势,且上升幅度随辐射强迫的增加而增加;淮河流域年降水都在增加,降水增加区域主要位于流域中部,且流域极端洪涝事件更易发生。对比CMIP5预估结果发现,CMIP6情景下未来淮河流域气温增速更快,降水增幅更大。

CMIP6模式对青藏高原气候的模拟能力评估与预估研究

利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)模拟试验数据,首先评估了45个全球气候模式对1985-2014年青藏高原地表气温和降水的模拟能力,表明CMIP6模式能合理地模拟地表气温的空间分布,但大部分模式对年和季节平均地表气温的模拟值偏低,年均偏冷2.1℃,冷偏差在冬季和春季相对更大。CMIP6模式对青藏高原降水的模拟能力较为有限,尽管它们能模拟出年均降水东多西少的空间分布特征,但普遍存在高估,尤其是在春季和夏季,年均降水较观测偏多397.8 mm·a^(-1)。基于模拟性能较好的模式,相比于1995-2014年,在共享社会经济路径(SSPs)中等偏低情景SSP2-4.5下,青藏高原年均地表气温在21世纪90年代上升2.5℃,2015-2100年的线性趋势平均为0.28℃·(10a)^(-1),其中秋季和冬季增幅更大,高海拔区增暖幅度高于低海拔区。年均降水在21世纪90年代将增加12.8%,2015-2100年的线性趋势平均为1.56%·(10a)^(-1),其中春季增幅最大,高原北部边界区为降水增加的大值区。相较SSP2-4.5情景,SSP5-8.5情景下青藏高原地表气温和降水增幅更大,21世纪90年代年均地表气温升高5.1℃,降水增加30.2%,两者在2015-2100年的线性趋势平均分别为0.64℃·(10a)^(-1)和3.80%·(10a)^(-1)。整体上,模式对地表气温和降水预估结果的不确定性均随时间增大。

基于CMIP6模式的乌江流域气温与降水时空变化

为了探究乌江流域未来气温与降水的时空变化特征,基于1961~2014年中国区域逐日气象格点数据,对国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)中SSPs情景(SSP1-1.9,SSP1-2.6,SSP4-3.4,SSP2-4.5,SSP4-6.0,SSP3-7.0,SSP5-8.5)齐全的全球气候模式(GCM)进行了降尺度与偏差订正,在评估气候模式对乌江流域气温、降水模拟能力的基础上,预估分析了近期(2021~2040年)、中期(2041~2060年)、末期(2081~2100年)流域气温与降水的变化特征。结果表明:①2021~2100年乌江流域的年平均气温、季节气温均呈上升趋势。相对于基准期(1995~2014),各情景下近期年平均气温增幅均在1℃左右,在中期、末期,年平均气温增幅最小为1.4℃和1.3℃(SSP1-1.9),最大为2.3℃和4.6℃(SSP5-8.5);夏季与秋季气温增幅多为同时期四季气温增幅中最小和最大;空间上,年、季平均气温增幅总体上呈现出由流域上游向下游逐渐增大的分布特征。②2021~2100年乌江流域的年、季降水总体呈上升趋势。相对于基准期,各情景下年降水变化率均在近期最小,末期最大;季节尺度,夏、秋季降水变化率最小,冬季降水变化率最大;空间上,春、冬两季降水变化率总体上从流域上游至下逐渐增大,秋季降水变化率分布特征与春、冬两季相反;年降水和夏季降水多呈现出中游变化率最大的特点。研究成果可为流域应对气候变化提供科学依据,有助于水资源管理和社会经济发展规划。

CMIP6模式对中国西南地区气温的模拟与预估

应用1961-2014年CN05.1月平均气温观测数据集,以及国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)的19个全球气候模式数据,基于泰勒图、泰勒指数和年际变化技巧评分,系统评估了CMIP6模式对中国西南地区气温的气候态空间分布以及年际变化的模拟能力,并预估该地区未来气温在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下的变化特点。结果表明:(1)与其他季节相比,大多数CMIP6模式对研究区1961-2014年秋季气温气候态空间分布的模拟表现最好;CMIP6模式模拟四季和年平均气温年际变化的结果整体偏低。19个模式中对西南地区气温模拟较好的模式有ACCESS-CM2、 CMCC-CM2-SR5和CMCC-ESM5。(2)3个较优模式的等权重集合,在模拟气温的气候态空间分布和年际变化方面优于19个模式的等权重集合。(3)与1961-2014年同期观测结果的多年平均气温相比,未来西南地区四季及年平均气温在4种情景下均呈升高趋势,四季和年平均气温升高0.94~3.48℃。4种气候情景下均表现为夏季升温最多(2.17~3.48℃),且夏季平均气温的年际波动幅度最小;冬季升温最少(0.94~2.24℃),其年际波动幅度最大。(4)在21世纪初,4种情景间季节和年平均气温的升高趋势差异不大,随着时间的推移,到21世纪中期,高辐射强迫情景下气温的升高趋势逐渐高于低辐射强迫情景。(5)在4种情景下,21世纪初期(2015-2034年)、中期(2045-2064年)及末期(2081-2100年)的多年平均气温与历史(1961-2014年)观测气温的距平值均呈现西北大于东南、高纬度高海拔地区大于低纬度低海拔地区的空间分布特点。随着时间推移,在21世纪末期,同一地区高辐射强迫情景的气温距平值明显高于低辐射强迫情景。

CMIP6模式大气中南北半球际涛动的季节循环

利用1958—2014年47个CMIP6模式输出资料和NCEP/NCAR再分析资料,研究了模式大气中南北涛动(InterHemispheric Oscillation,IHO)的季节变化特征,且评估了CMIP6对IHO季节特征的模拟能力。结果表明:47个CMIP6模式都能模拟出IHO的季节演变特征,但模式间存在一定差异。通过比较,筛选出模拟IHO季节循环较好的16个模式,它们能成功模拟出半球大气质量的时间演变和空间结构。进一步分析表明,水汽对IHO季节变化有抵消作用且半球内部水汽质量变化可驱动越赤道质量流的产生;地表净短波辐射夏高冬低,其加热造成的水汽蒸发在水汽质量变化中起到重要作用;地表净长波辐射在春秋变化幅度较大,与大气质量逐月变化吻合。对比再分析资料表明,CMIP6模式模拟的半球大气质量的峰谷值变化有明显的月份偏差,且CMIP6模式模拟的地表气压异常值的偏差主要出现在北太平洋、欧亚大陆、南半球中纬度地区和两极极区,模拟的南北半球的蒸发和降水量、赤道风场、地表净长波和短波辐射通量等均存在明显的偏差。

CMIP6模式对青藏高原东坡暖季降水的模拟评估

青藏高原东坡陡峭地形区是气候模式陆地降水模拟偏差的大值区,且这一偏差长期未得到有效改善。基于17个参加国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)的全球气候模式的日降水结果,评估了当前最新一代的气候模式对青藏高原东坡地区2000—2014年暖季(5—9月)降水气候态及其季节内演变的模拟能力。结果表明:高原东坡降水正偏差存在于大部分的CMIP6模式当中,且模式虚假降水主要源于对强降水(降水量≥6 mm/d)的过量模拟,模式对<6 mm/d的弱降水的模拟略小于观测。尽管模式对高原东坡暖季平均降水表现出一致性的高估,但不同模式对于不同月份降水的模拟存在较大不同。基于环流场的分析显示,高原东坡强降水的季节内演变与高原东坡及其以东对流层中层偏南风的演变密切相关,表明模式对于对流层中层环流的模拟虽然不是导致高原东坡强降水模拟正偏差的最主要因素,但对于环流季节内变化的合理模拟是模式能否再现高原东坡强降水逐月变化的一个关键因子。

CMIP6模式对北冰洋海洋热含量的模拟能力评估

本文利用PHC、ECCO2、SODA、GECCO3和CMIP6资料,分析了北冰洋热含量的水平分布特征、季节变化和长期变化趋势等,评估了CMIP6模式对北冰洋海洋热含量的模拟能力。研究发现,北冰洋海洋热含量表现出明显的季节变化:热含量在4月份最低,9月份最高;在历史情形下(1850-2014年),相较观测和再分析资料,CMIP6多模式集合平均(MME)的上层500 m热含量在格陵兰海偏暖,在挪威海、巴伦支海和欧亚海盆偏冷,MME的全水深热含量在北冰洋几乎所有区域均偏暖,在格陵兰海偏差最大;CMIP6模式对北冰洋温度剖面模拟偏差较大,MME平均温度在1 000 m以深均高于观测和再分析资料。在未来情形下(2015-2100年),MME表现出明显的北冰洋增暖情形,但绝大多数中国模式没有表现出明显的增暖情形。中国模式中,BCC-CSM2-MR和BCC-ESM1对北冰洋年平均热含量的模拟较差,CIESM对热含量季节和年代际变化模拟较差,FIO-ESM-2-0对北冰洋上层500 m年平均热含量及热含量季节和年代际变化的模拟都比较好。

基于CMIP6模式的西南地区冬季昆明准静止锋变化趋势分析

基于CMIP6计划中的ACCESS-CM2模式输出的每小时降水量、近地面气温及比湿数据,采用EOF正交函数分解法研究云贵地区昆明准静止锋在历史冬季时期(1973~2014年)的时空分布,并考虑不同外界强迫情景,分析了未来近期(2015年12月~2064年2月)和未来远期(2064年12月~2100年2月)的气象要素变化趋势。结果表明,冬季云贵地区的近地面气温主要特征为低温空间分布,且云南和贵州的近地面气温变化特征呈反位相分布,昆明准静止锋主要位于沾益一带,两省降水量和近地面比湿均呈正位相变化;空间变化趋势上,随着外界强迫程度加强,昆明准静止锋东移至贵州省西部,雨带位置随锋面的移动东移至贵州区域;时间变化趋势上,未来近期贵州地区近地面气温、每小时降水量和比湿均增大,未来远期气温和比湿的增幅较小,降水量变化趋势不明显。