简介:Thisstudyexaminespre-industrialcontrolsimulationsfromCMIP5climatemodelsinanefforttobetterunderstandthecomplexrelationshipsbetweenArcticseaiceandthestratosphere,andbetweenArcticseaiceandcoldwintertemperaturesoverEurasia.WepresentnormalizedregressionsofArcticsea-iceareaagainstseveralatmosphericvariablesatextendedleadandlagtimes.Statisticallysignificantregressionsarefoundatleadsandlags,suggestingbothatmosphericprecursorsof,andresponsesto,lowseaice;butgenerally,theregressionsarestrongerwhentheatmosphereleadsseaice,includingaweakerpolarstratosphericvortexindicatedbypositivepolarcapheightanomalies.Significantpositivemidlatitudeeddyheatfluxanomaliesarealsofoundtoprecedelowseaice.Wearguethatlowseaiceandraisedpolarcapheightarebotharesponsetothisenhancedmidlatitudeeddyheatflux.Theso-called"warmArctic,coldcontinents"anomalypatternispresentonetotwomonthsbeforelowseaice,butisabsentinthemonthsfollowinglowseaice,suggestingthattheEurasiancoolingandlowseaicearedrivenbysimilarprocesses.Lastly,ourresultssuggestadependenceonthegeographicregionoflowseaice,withlowBarents-KaraSeaicecorrelatedwithaweakenedpolarstratosphericvortex,whilstlowSeaofOkhotskiceiscorrelatedwithastrengthenedpolarvortex.Overall,theresultssupportanotionthattheseaice,polarstratosphericvortexandEurasiansurfacetemperaturescollectivelyrespondtolarge-scalechangesintroposphericcirculation.
简介:利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)中5个全球气候模式3种典型浓度路径(RCPs)预估结果,基于植被净初级生产力模型,估算安徽省21世纪近期(2018—2030年)、中期(2031—2050年)和远期(2051—2099年)植被净初级生产力及其对气候变化的响应。结果表明:对不同模式在安徽省模拟能力的评估可知,气温以多模式集合模拟效果优于单个模式,MIROC-ESM-CHEM对降水的模拟能力较好。未来安徽省将持续变暖,北部变暖幅度高于南部,其中RCP8.5情景下变暖趋势更显著;全省降水量将增加,南部增加多于北部。随着气候趋于暖湿化,植被净初级生产力总体增加;与基准年相比,21世纪近期增加不明显,中后期显著增加,空间上南部增加总体高于北部。从气候变化响应来看,安徽省植被净初级生产力与降水量和平均气温均显著相关,并且对降水量的响应程度更高。
简介:利用CMIP5耦合气候模式的模拟结果,分析了不同排放情景下1.5℃和2℃升温阈值出现的时间。多模式集合平均结果表明:RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下,全球地表温度将分别在2029年、2028年和2025年达到1.5℃升温阈值;RCP2.6情景下直至21世纪末期都未达到2℃升温阈值,RCP4.5和RCP8.5排放情景下达到2℃升温阈值的时间分别为2048年和2040年。伴随着排放情景的升高,完成从1.5℃升温阈值到2℃升温阈值所需要的时间缩短。区域尺度上,达到同一升温阈值的时间主要表现为陆地比海洋早,且陆地对排放情景差异的敏感性相对较差,而海洋达到升温阈值的时间则随着排放情景的升高而明显提前。中国达到相应升温阈值的时间要早于全球,且以东北和西北地区出现的时间最早。
简介:利用东亚地区逐日降水资料,评估了17个CMIP5气候模式对中国东部夏季不同强度降水的时空分布、不同强度降水对1970年代末中国东部夏季总降水量年代际转折的贡献的模拟能力。从夏季不同强度降水占总降水的比重来看,在中国东北和华北地区,小雨和中雨占主导;而在华南和江淮地区,大雨和暴雨则相对更为重要。CMIP5模式可大致模拟出中国东部小雨、大雨和暴雨占总降水比重的空间分布,但对中雨占比的空间分布模拟较差。总体说来,多数CMIP5模式高估了小雨和中雨的比重,但低估了大雨和暴雨的比重,从而导致大多数模式高估东北和华北的总降水量,而低估华南和江淮的总降水量。对1970年代末我国华北和江淮地区夏季降水量的年代际转折,观测资料表明该转折主要体现为大雨和暴雨雨量的年代际转折;仅有少数CMIP5模式能模拟出华北大雨和暴雨年代际减少的特征,使得这些模式对华北地区总降水的年代际变化也有较好的模拟能力。对于江淮区域,由于大雨和暴雨的比重被严重低估,尽管部分模式能模拟出夏季总降水量年代际增加的特征,但却多以小雨、中雨的年代际变化为主。多模式集合并不能显著提高模式对不同强度降水的空间分布的模拟能力,尤其是降水年代际变化的模拟能力。