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多全球模式对中国区域气候的模拟评估和预估

冯婧  
【摘要】:本文利用参与CMIP5的五个全球模式:BCC-CSM1-1, CanESM2, CNRM-CM5, INMCM4, NorESM1-M的长期历史试验数据、在RCP4.5、RCP8.5两种排放情景下的未来预估数据以及经过客观分析法插值得到的逐日气温和降水的观测格点数据,评估了单个模式及模式集合对1961-2005年中国区域气候和极端气候事件的模拟能力,并预估了中等和高等两种情景下,中国区域未来气候平均态和极端气候事件的变化。主要结论如下: (1)各模式对中国区域的气温变化有较好的模拟能力:各模式能够很好反映平均气温的空间分布、年际变化和增暖趋势;模式集合能够再现最低气温的上升速率大于最高气温,北方变暖速率大于南方的特点。但不足之处在于:未能正确反映1994年中国区域最高气温的突变;各模式都表现为系统性冷偏差,对最低气温的模拟偏差较大,相对误差达9倍多,这可能与中国区域平均气温接近0℃有关(0.73℃)。对最低气温的年际变化模拟能力好于最高气温,对北方气温的年际变化模拟能力好于南方,模拟较差的区域是西南地区的云贵高原东部、四川盆地和青藏高原东南部。 (2)从单个模式比较看,CanESM2模式的线性趋势最大,但偏差不大;INMCM4模式对气温年际变化的模拟能力较低;CNRM-CM5模式的偏差较大。模式集合模拟能力较好。 (3)基于模式集合对气温较好的模拟能力,进一步用模式集合预估了2006-2099年中国区域平均气温的变化,结果为:在RCP8.5和RCP4.5两种排放情景下,2006-2099年,区域平均气温、最高气温和最低气温的增加趋势分别为0.54℃/10a、0.25℃/10a;0.52℃/10a、0.24℃/10a;0.57℃/10a、0.25℃/10a,高排放情景下的增温趋势比中等排放情景下高0.3℃/10a,最低气温的增温速率略大于最高气温的增温速率,但各模式之间离差较大,因此最低气温对未来我国区域变暖的贡献较大的论断有待进一步考证;在RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下,到2099年,中国区域平均气温、最高气温、最低气温将比1986-2005年的均值分别增加6.9℃,9.9℃;13.3℃,16.1℃;0.74℃,3.8℃,距平百分率分别增加50%、110%;18%、45%;150%、325%;在RCP8.5情景下,青藏高原地区的升温速率大于同纬度中东部地区,西部地区大于东部地区。 (4)各模式对极端气温事件也有较好的模拟能力,模式集合对热浪、暖夜、冷日等三个指数的空间和时间相关较高。但是未反映出极端气温年际变率大的特征。模式集合对中国区域35N以北的极端气温指数的年际变化好于以南地区,其中对西南地区模拟能力较低。模式集合预估极端气温指数的结果为:在RCP4.5和RCP8.5情景下,2006-2099年的热浪、暖夜、冷日指数的线性趋势分别为2.57days/10a和9.99days/10a,1.77%/10a和4.28%/10a,-0.83%/10a和-1.18%/10a,高排放情景下的变化趋势明显高于中等排放情景下;相对于1986-2005年的平均值而言,到2099年,热浪分别增加7.3倍,18倍;暖夜分别增加3.8倍和7.2倍;冷日分别增加60%和80%,暖事件的上升速率远大于冷事件的下降速率。 就变化趋势的分布看,在两种情景下,热浪指数在东北北部、华北南部、新疆和西藏南部地区增加速率最快;暖夜趋势在西南、华南、东部沿海和塔里木盆地增速最快;冷日在东北和青藏高原地区下降最快。 (5)对平均降水量的模拟来看,模式集合对区域降水有一定的模拟能力:空间相关均大于0.67,相对误差低于55%,模拟出了区域降水的增加趋势。但对降水的年际变化和地区差异的模拟能力不足。 从降水的周期看,模式集合未能很好反应降水的周期信号。我国降水在1961-1990年主要为10-8年的周期,1991-2005年为5年左右的周期,周期随着时间缩短,模式集合主要体现为1980-1995年的4-5年周期和2000-2005年的5年左右的周期。 从降水的模态来看,模式集合对我国东部地区的降水分布和变化特征有所反应,其第一第二模态与观测较为一致,基本反映出了我国东部地区降水的分布型和变化特征。模式集合第一模态能够反映我国东部地区的降水从1980年开始由南旱北涝转变为南涝北旱这一变化特征,但是时间转折点稍偏晚。第二模态反映出了1975年以前由江南—华南少雨而江淮—黄淮多雨向江南—华南多雨而江淮—黄淮少雨的分布型的转变特征,和2000年以后江南—华南少雨而江淮—黄淮多雨的分布特征。 模式集合对2006-2099年降水的预估结果为:在中、高两种排放情景下,线性趋势范围分别是[0.01,0.04]mm/day·10a和[0.02,0.07] mm/day·10a,两者相差[0.01,0.03]mm/day·10a。单个模式中,CanESM2模拟的线性趋势最大。 预估的线性趋势分布上看,在我国北方和青藏高原地区,高排放情景下的增加速率大于中等排放情行,在长江以南地区,两种情景下变化不大。两种情景下,降水增加最快的区域为东北三省、内蒙、黄河中下游和西藏南部,高排放情景下,青藏高原北部降水较其他区域增加较快。 (6)各模式对极端降水事件具有—定的模拟能力,模式集合的空间相关高于0.63;除了对CWD的相对误差在2倍左右,其余五个指数都在40%以内;除了CWD和R10的时间相关为负,其余极端指数均为正相关,其中CDD和R95T的相关较大。 模式集合对极端降水事件的预估结果为:未来中国区域极端降水事件呈增加趋势,RCP4.5和RCP8.5情景下,2080-2099年的极端降水指数的平均值相对于1986-2005年的变化分别为,CDD减少8%,11%;CWD增加8%,5%;R10增加14%,20%;R95T增加18%,38%;R5D增加15%,27%;SDⅡ增加8%,13%。高排放对极端降水影响明显,极端降水变化较快的区域位于云南和青藏高原南部。


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