简介:本文基于第五次耦合模式比较计划的23个全球气候模式所提供的最高气温与最低气温在RCP4.5情景下的逐日格点资料,根据模式对5个极端气温指数的模拟能力,使用秩加权方法研究了中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性。结果表明,21世纪中期(2046—2065年)中国区域平均最高气温和平均最低气温的增加幅度相对于历史时期(1986—2005年)可能超过2.0℃(概率〉66%),增加的大值区主要位于青藏高原南部。暖夜指数在中国大部分地区增加超过15%,西南和东南部沿海是增加的大值区,增幅超过20%。霜冻日数在全国范围内减少,减少的大值区位于青藏高原周围,减少日数超过了20d。热浪指数在整个中国区域可能增加10d以上,大值区位于西藏西南部,可达30d。不确定性的结果表明,除热浪指数的可信度较低外,其余指数都有较高的可信度。到21世纪末期(2081—2100年),中国区域极端气温增加幅度超过前期,平均最高气温和平均最低气温很可能增加超过2.0℃(概率〉90%),大值区除中国西部地区外,还扩展到了东北和青藏高原西南地区。中国大部分地区的暖夜指数增加超过15%,西南和南部沿海可能超过25%。大部分地区的霜冻日数减少20d,青藏高原周围减少超过40d。热浪指数在中国范围内增加20d,青藏高原西南部增加40d以上。除霜冻指数的信噪比略比21世纪中期大外,其余指数的信噪比与中期基本一致。
简介:基于1980-2016年的4套再分析资料(NCEP/DOE资料、MERRA2资料、ERA-Interim资料和JRA-55资料),采用计算大气热源的正算法和倒算法,研究青藏高原大气热源及其计算的不确定性因素,得到以下结论:(1)计算方法和资料均会导致结果的不确定性,正算法只能得到整层热源,而倒算法可得到热源垂直结构,但其结果准确性依赖于再分析资料精度;(2)对比4套再分析资料计算结果发现,正算法结果较倒算法结果普遍偏高,采用ERA-Interim资料,基于两种方法计算的大气热源年代际变化趋势一致。基于4套资料,采用倒算法计算的热源在1980-2016年呈现明显的年代际变化特征;(3)夏半年(3-8月)强热源区主要分布在青藏高原中东部,热源自下而上呈源-汇-源分布;(4)基于正算法和ERA-Interim资料估算的夏半年的降水潜热在喜马拉雅山南坡显著偏小,高原西部地区和南部冈底斯山一带则明显偏大。
简介:通过采用不同的随机天气发生器生成一定气候背景下各种气候变率情景,许多学者在最近的研究中已经认识到气候变率对农作物生长发育影响的重要性。传统的气候影响评估方法直接以大气环流模式的模拟试验结果作为未来气候情景,这样不可能理解如上的重要性。本文着重评述将随机天气发生器应用于气候变化影响研究的一般方法框架,以及作者的具体个例研究方法。文中最后分析了目前该领域研究中还存在的一些不确定性。在当前的气候变化影响研究中,有不同的方法用来研制一种称为WGEN的典型随机天气发生器的参数化方案及其随机试验方法。不同的研究者也有不同的参数调控方法。通常的思路是通过气候控制试验和2×CO2试验之间的气候变量平均值和方差的变化来扰动随机天气发生器的参数,以生成未来逐日气候变化情景。本文作者根据短期气候预测模式的输出产品建立了一套WGEN的参数化方案及其随机试验方法,并且在时间和空间两个尺度上检验和评估了此参数化方案下WGEN的模拟能力。另外,作者由未来降水的变化,调试随机天气发生器参数,生成了气候变率变化情景。这些参数调节可以产生各种不同类型和定性大小的气候变率变化,用于气候影响评估的敏感性分析。通过如上方法,作为一个个例,文中评估了未来气候变率变化对中国东北地区玉米生长、最终产量和该地区农业气候资源的影响。然而由于随机天气发生器本身以及参数调控方法的不足,目前将随机天气发生器应用于气候变化影响研究还存在一些不确定性。检测和模拟气候变率变化信号是减少这种不确定性的必要途径之一。