以CMAP(Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation)月平均降水资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的40年再分析资料集ERA40为观测基础,分析了当前政府间气候变化专门委员会第四次评估报告(IPCC AR4)的17个全球海气...以CMAP(Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation)月平均降水资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的40年再分析资料集ERA40为观测基础,分析了当前政府间气候变化专门委员会第四次评估报告(IPCC AR4)的17个全球海气耦合模式对东亚季风区夏季降水和环流的模拟能力。结果表明:(1)模式基本上都能够模拟出降水由东亚东南部海洋至东亚西北部中国内陆减少的空间分布特征,部分模式能够模拟出降水的部分主要模态;(2)大部分模式基本上能够模拟出中国东部陆地降水的季节进退。但同时也存在相当的差异,这包括:(1)多数模式普遍存在模拟降水量偏少、降水变幅偏小的缺陷;(2)雨带的季节推进过程与观测存在一定偏差,尤其海洋上的季节进退过程模拟较差,有的模式甚至不能模拟出东亚季风区东部海洋上大致的季节进程。因此,模式对东亚季风区降水的模拟能力还是比较有限的,需要进一步改进。多模式集合的夏季环流场以偏弱为主,不利于降水的形成,这在中国东部大陆部分比较明显。另外,空气湿度模拟值偏低、从而造成水汽输送偏弱也是导致东亚季风区夏季降水模拟偏小的原因之一。展开更多
利用CRU（Climatic Research Unit）高分辨率观测数据及云南省124站资料，检验了参与IPCC AR5（政府间气候变化专门委员会第5次评估报告）的7个全球海气耦合模式（Coupled Model Intercomparison Program 5， CMIP5）及模式集合平均对...利用CRU（Climatic Research Unit）高分辨率观测数据及云南省124站资料，检验了参与IPCC AR5（政府间气候变化专门委员会第5次评估报告）的7个全球海气耦合模式（Coupled Model Intercomparison Program 5， CMIP5）及模式集合平均对云南及周边地区气温和降水的模拟性能，同时进行该区域不同温室气体排放量情景下2006～2055年的气候预估。结果表明：全球海气耦合模式对该区域气温和降水气候场空间分布、气温的线性趋势和春、夏季降水的年代际振荡特征具有一定的模拟能力，且模式集合能力优于单一模式，气温模拟优于降水模拟，但春、夏季的降水好于其他季节，使得全年的总降水好于秋、冬两季。对未来情景预估表明，研究区域未来50年气温呈现显著的线性上升趋势，降水量保持年代际振荡特征并有所增加，2020年之前我国云南及其南部区域将经历相对的干旱时期。展开更多
文摘以CMAP(Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation)月平均降水资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的40年再分析资料集ERA40为观测基础,分析了当前政府间气候变化专门委员会第四次评估报告(IPCC AR4)的17个全球海气耦合模式对东亚季风区夏季降水和环流的模拟能力。结果表明:(1)模式基本上都能够模拟出降水由东亚东南部海洋至东亚西北部中国内陆减少的空间分布特征,部分模式能够模拟出降水的部分主要模态;(2)大部分模式基本上能够模拟出中国东部陆地降水的季节进退。但同时也存在相当的差异,这包括:(1)多数模式普遍存在模拟降水量偏少、降水变幅偏小的缺陷;(2)雨带的季节推进过程与观测存在一定偏差,尤其海洋上的季节进退过程模拟较差,有的模式甚至不能模拟出东亚季风区东部海洋上大致的季节进程。因此,模式对东亚季风区降水的模拟能力还是比较有限的,需要进一步改进。多模式集合的夏季环流场以偏弱为主,不利于降水的形成,这在中国东部大陆部分比较明显。另外,空气湿度模拟值偏低、从而造成水汽输送偏弱也是导致东亚季风区夏季降水模拟偏小的原因之一。
文摘利用CRU（Climatic Research Unit）高分辨率观测数据及云南省124站资料，检验了参与IPCC AR5（政府间气候变化专门委员会第5次评估报告）的7个全球海气耦合模式（Coupled Model Intercomparison Program 5， CMIP5）及模式集合平均对云南及周边地区气温和降水的模拟性能，同时进行该区域不同温室气体排放量情景下2006～2055年的气候预估。结果表明：全球海气耦合模式对该区域气温和降水气候场空间分布、气温的线性趋势和春、夏季降水的年代际振荡特征具有一定的模拟能力，且模式集合能力优于单一模式，气温模拟优于降水模拟，但春、夏季的降水好于其他季节，使得全年的总降水好于秋、冬两季。对未来情景预估表明，研究区域未来50年气温呈现显著的线性上升趋势，降水量保持年代际振荡特征并有所增加，2020年之前我国云南及其南部区域将经历相对的干旱时期。
