基于国家气候中心第二代季节预测模式的历史回报试验数据,检验了模式对我国东部夏季降水的预测能力,探讨了预测误差形成的可能原因,并应用降尺度方法提高了模式的降水预测技巧。分析表明:(1)模式能在一定程度上把握我国东部夏季降水时...基于国家气候中心第二代季节预测模式的历史回报试验数据,检验了模式对我国东部夏季降水的预测能力,探讨了预测误差形成的可能原因,并应用降尺度方法提高了模式的降水预测技巧。分析表明:(1)模式能在一定程度上把握我国东部夏季降水时空变率的两个主要模态(偶极子型模态和全区一致型模态),但是不同超前时间的预测在刻画模态方差贡献、异常空间分布特征、时间系数的年际变化等方面存在明显误差;(2)模式能够合理预测大尺度环流和海表温度(SST)的变化特征,但是对中国东部夏季降水的总体预测技巧有限,这与模式不能准确刻画西太平洋副热带高压、大陆高压、中高纬阻塞高压等环流系统以及热带太平洋、印度洋SST变率对中国东部降水模态的影响有关;(3)针对1991~2003年回报试验数据中的500 h Pa位势高度、850 h Pa纬向风和经向风、SST变量,在全球范围内寻找并定位与中国东部站点降水关系最密切的预报因子,进而建立针对降水预测的单因子线性回归、多因子逐步和多元回归模型。采用2004~2013年回报试验对所建立的降水预测模型进行了独立检验,结果表明:所建立的降尺度预测模型能显著提高中国东部地区夏季降水的预报技巧。以6月1日起报试验为例,预测的第一模态(第二模态)与观测的空间相关系数由原始的0.12(0.48)提高到了0.58(0.80),时间相关系数则从0.47(0.15)提高到0.80(0.67);其它超前时间的预测试验中,降尺度预测模型的降水预测技巧相比模式原始预测技巧也同样明显提高。展开更多
本研究基于IPCC AR5（Intergovernmental Panel on Climate Change：Fifth Assessment Report）中BCC_CSM1.1 （Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1）和BCC_CSM 1.1 （m） （Beijing Climate Center Climate Syst...本研究基于IPCC AR5（Intergovernmental Panel on Climate Change：Fifth Assessment Report）中BCC_CSM1.1 （Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1）和BCC_CSM 1.1 （m） （Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 with a Moderate Resolution）气候模式的历史试验结果和CRU （Climatic Research Unit）资料,采用趋势分析和滑动平均等方法检验了两个版本BCC CSM模式对中亚地区1948～2011年平均地表气温、各热通量及其趋势的模拟性能,并讨论了不同模式水平分辨率的影响,结果显示：BCC CSM1.1和BCC_CSM1.1（m）两个模式均能够模拟出中亚地区显著增温以及感热通量、长/短波净辐射等要素由南向北递减的总体趋势.其中,BCC_CSM 1.1 （m）在对中亚地面年平均气温、感热通量和长/短波净辐射空间分布的模拟结果好于BCC_ CSM1.1,但对于气温标准差的模拟,BCC-CSM1.1模式略好于BCC-CSM1.1（m）.模式分辨率的提高,能够更好地表现出地形的影响,对气温和各热通量模拟性能改善较大,在中亚地区年平均气温的模拟中表现出了一定的优势.展开更多
地处干旱和半干旱气候区的中亚地区脆弱的生态环境对气候变化非常敏感,提高气候模式在中亚地区的模拟能力为应对未来气候变化制订科学的措施非常必要。利用两种分辨率的北京气候中心BCC_CSM模式(低分辨率BCC_CSM1.1模式和高分辨率BCC_CS...地处干旱和半干旱气候区的中亚地区脆弱的生态环境对气候变化非常敏感,提高气候模式在中亚地区的模拟能力为应对未来气候变化制订科学的措施非常必要。利用两种分辨率的北京气候中心BCC_CSM模式(低分辨率BCC_CSM1.1模式和高分辨率BCC_CSM1.1m模式)提供的1948-2012年间CMIP5历史模拟试验结果系统评估了不同水平分辨率BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水的模拟性能,并进一步揭示了水平分辨率对模式性能的影响,同时探讨了可能原因。结果表明:提高模式水平分辨率能够较明显地改善BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水年际变率和长期变化趋势的模拟能力,但对整个中亚地区以及中亚西部地区夏季降水气候平均态的改善并不明显。相对于BCC_CSM1.1模式,BCC_CSM1.1 m模式对中亚东部地区夏季降水气候平均态、年际变率以及长期变化趋势的改善比西部地区更加显著。BCC_CSM1.1 m模式改善了对中亚地区夏季大尺度和对流性降水的长期变化趋势以及大尺度降水的气候平均态和年际变率的模拟能力,但对对流性降水气候平均态以及年际变率的模拟效果变得更差。总的说来,BCC_CSM1.1 m模式对中亚夏季总降水模拟性能的提高主要归功于对大尺度降水模拟的明显改善。机制分析表明提高模式水平分辨率能够改善BCC_CSM气候模式对200 h Pa西风环流以及850 h Pa环流场的模拟进而提高对中亚夏季降水的模拟性能。展开更多
为了提高BCC_CSM气候系统模式运行效率,保障业务科研工作的顺利开展,进行BCC_CSM气候系统模式在IBM高性能计算系统的移植工作;通过性能优化使BCC_CSM模式运行效率显著提高,通过气候要素形势场分布和相对误差量化指标对BCC_CSM气候系统...为了提高BCC_CSM气候系统模式运行效率,保障业务科研工作的顺利开展,进行BCC_CSM气候系统模式在IBM高性能计算系统的移植工作;通过性能优化使BCC_CSM模式运行效率显著提高,通过气候要素形势场分布和相对误差量化指标对BCC_CSM气候系统模式模拟性能进行验证。结果表明:移植优化后,BCC_CSM气候系统模式计算效率提高为原来的1.4倍;基于CMIP5 pi Control试验,完成531—540年10 a的气候模拟,全球年平均地表气温形势场分布合理,相对误差小于0.5%,BCC_CSM气候系统模式计算和模拟性能均能满足应用需求。展开更多
利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC_CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明:CWRF预测地面2 m气...利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC_CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明:CWRF预测地面2 m气温、降水气候平均态的空间分布比BCC_CSM1.1m更接近观测,分布误差更小;在保持总体技巧不低于BCC_CSM1.1m的同时,CWRF对我国华东和华中地区的降水年际变化预测准确率更高;对不同强度的降水预测CWRF表现均优于BCC_CSM1.1 m模式,尤其在极端降水预测准确率上更优。总之,得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程模拟,CWRF降尺度可以提高中国夏季跨季度降水预测能力。展开更多
文摘基于国家气候中心第二代季节预测模式的历史回报试验数据,检验了模式对我国东部夏季降水的预测能力,探讨了预测误差形成的可能原因,并应用降尺度方法提高了模式的降水预测技巧。分析表明:(1)模式能在一定程度上把握我国东部夏季降水时空变率的两个主要模态(偶极子型模态和全区一致型模态),但是不同超前时间的预测在刻画模态方差贡献、异常空间分布特征、时间系数的年际变化等方面存在明显误差;(2)模式能够合理预测大尺度环流和海表温度(SST)的变化特征,但是对中国东部夏季降水的总体预测技巧有限,这与模式不能准确刻画西太平洋副热带高压、大陆高压、中高纬阻塞高压等环流系统以及热带太平洋、印度洋SST变率对中国东部降水模态的影响有关;(3)针对1991~2003年回报试验数据中的500 h Pa位势高度、850 h Pa纬向风和经向风、SST变量,在全球范围内寻找并定位与中国东部站点降水关系最密切的预报因子,进而建立针对降水预测的单因子线性回归、多因子逐步和多元回归模型。采用2004~2013年回报试验对所建立的降水预测模型进行了独立检验,结果表明:所建立的降尺度预测模型能显著提高中国东部地区夏季降水的预报技巧。以6月1日起报试验为例,预测的第一模态(第二模态)与观测的空间相关系数由原始的0.12(0.48)提高到了0.58(0.80),时间相关系数则从0.47(0.15)提高到0.80(0.67);其它超前时间的预测试验中,降尺度预测模型的降水预测技巧相比模式原始预测技巧也同样明显提高。
文摘本研究基于IPCC AR5（Intergovernmental Panel on Climate Change：Fifth Assessment Report）中BCC_CSM1.1 （Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1）和BCC_CSM 1.1 （m） （Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 with a Moderate Resolution）气候模式的历史试验结果和CRU （Climatic Research Unit）资料,采用趋势分析和滑动平均等方法检验了两个版本BCC CSM模式对中亚地区1948～2011年平均地表气温、各热通量及其趋势的模拟性能,并讨论了不同模式水平分辨率的影响,结果显示：BCC CSM1.1和BCC_CSM1.1（m）两个模式均能够模拟出中亚地区显著增温以及感热通量、长/短波净辐射等要素由南向北递减的总体趋势.其中,BCC_CSM 1.1 （m）在对中亚地面年平均气温、感热通量和长/短波净辐射空间分布的模拟结果好于BCC_ CSM1.1,但对于气温标准差的模拟,BCC-CSM1.1模式略好于BCC-CSM1.1（m）.模式分辨率的提高,能够更好地表现出地形的影响,对气温和各热通量模拟性能改善较大,在中亚地区年平均气温的模拟中表现出了一定的优势.
文摘地处干旱和半干旱气候区的中亚地区脆弱的生态环境对气候变化非常敏感,提高气候模式在中亚地区的模拟能力为应对未来气候变化制订科学的措施非常必要。利用两种分辨率的北京气候中心BCC_CSM模式(低分辨率BCC_CSM1.1模式和高分辨率BCC_CSM1.1m模式)提供的1948-2012年间CMIP5历史模拟试验结果系统评估了不同水平分辨率BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水的模拟性能,并进一步揭示了水平分辨率对模式性能的影响,同时探讨了可能原因。结果表明:提高模式水平分辨率能够较明显地改善BCC_CSM气候模式对中亚夏季降水年际变率和长期变化趋势的模拟能力,但对整个中亚地区以及中亚西部地区夏季降水气候平均态的改善并不明显。相对于BCC_CSM1.1模式,BCC_CSM1.1 m模式对中亚东部地区夏季降水气候平均态、年际变率以及长期变化趋势的改善比西部地区更加显著。BCC_CSM1.1 m模式改善了对中亚地区夏季大尺度和对流性降水的长期变化趋势以及大尺度降水的气候平均态和年际变率的模拟能力,但对对流性降水气候平均态以及年际变率的模拟效果变得更差。总的说来,BCC_CSM1.1 m模式对中亚夏季总降水模拟性能的提高主要归功于对大尺度降水模拟的明显改善。机制分析表明提高模式水平分辨率能够改善BCC_CSM气候模式对200 h Pa西风环流以及850 h Pa环流场的模拟进而提高对中亚夏季降水的模拟性能。
文摘为了提高BCC_CSM气候系统模式运行效率,保障业务科研工作的顺利开展,进行BCC_CSM气候系统模式在IBM高性能计算系统的移植工作;通过性能优化使BCC_CSM模式运行效率显著提高,通过气候要素形势场分布和相对误差量化指标对BCC_CSM气候系统模式模拟性能进行验证。结果表明:移植优化后,BCC_CSM气候系统模式计算效率提高为原来的1.4倍;基于CMIP5 pi Control试验,完成531—540年10 a的气候模拟,全球年平均地表气温形势场分布合理,相对误差小于0.5%,BCC_CSM气候系统模式计算和模拟性能均能满足应用需求。
文摘利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC_CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明:CWRF预测地面2 m气温、降水气候平均态的空间分布比BCC_CSM1.1m更接近观测,分布误差更小;在保持总体技巧不低于BCC_CSM1.1m的同时,CWRF对我国华东和华中地区的降水年际变化预测准确率更高;对不同强度的降水预测CWRF表现均优于BCC_CSM1.1 m模式,尤其在极端降水预测准确率上更优。总之,得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程模拟,CWRF降尺度可以提高中国夏季跨季度降水预测能力。
