利用高分辨率区域气候模式CCLM(COSMO model in Climate Mode)模拟鄱阳湖流域逐日气温资料,将基准期(1961-2000年)的模拟结果与实际观测值进行对比,并对2011-2050年SRES A1B情景下的气温变化进行预估分析。结果表明,(1)CCLM能够较好地...利用高分辨率区域气候模式CCLM(COSMO model in Climate Mode)模拟鄱阳湖流域逐日气温资料,将基准期(1961-2000年)的模拟结果与实际观测值进行对比,并对2011-2050年SRES A1B情景下的气温变化进行预估分析。结果表明,(1)CCLM能够较好地模拟出鄱阳湖流域基准期平均气温(TMean)、最高气温(TMax)和最低气温(TMin)分别在年、月、日尺度上的时空分布特征。与观测值相比,模拟值普遍偏大,其中,流域东北部和南部的偏差较小,流域北部和中部的偏差相对较大,但CCLM模式能反映出鄱阳湖流域东北部和西北部的气温低值区。(2)A1B情景下,未来40a鄱阳湖流域TMean、TMax和TMin在年、月、日尺度上均呈增加趋势。年气温增幅在2040s达到最大。月尺度上,1月的TMean和TMax以及8月的TMin增幅最大;日尺度上,年最大TMax在流域东部增幅最大,而年最小TMin在流域西北部增幅最大。研究结果可为鄱阳湖流域提供精细化的气候变化预估资料,同时对流域气候变化定量影响评估和适应性措施的提出具有重要的参考价值。展开更多
利用CCLM(COSMO model in Climate Mode)高精度区域气候模式输出的淮河流域逐日降水数据,计算了年降水量、降水强度、大雨日数和强降水量4个降水指数,首先通过与1961～2010年流域内气象站点的降水观测数据进行对比,检验CCLM模式对淮河...利用CCLM(COSMO model in Climate Mode)高精度区域气候模式输出的淮河流域逐日降水数据,计算了年降水量、降水强度、大雨日数和强降水量4个降水指数,首先通过与1961～2010年流域内气象站点的降水观测数据进行对比,检验CCLM模式对淮河流域降水的模拟能力。结果表明,CCLM模式能够很好的模拟淮河流域降水的年际变化和空间分布特征,在4个降水指数中,对年降水量的模拟效果最佳。CCLM模式在SRES-A1B(中排放)情景下的降水预估数据显示,2011～2050年淮河流域降水整体将呈增加趋势,增幅在70mm之内,降水量年际变率较大,波动范围达-40%～60%,很有可能造成未来旱涝灾害的频繁发生。空间分布上,流域南部和中部在未来40年内降水呈增加趋势,增幅不超过6.7%,其他区域则呈减少趋势,减幅不超过10.6%。展开更多
通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM(COSMO model in climatemode)3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模...通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM(COSMO model in climatemode)3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模式对中国地区2011—2050年的日降水预估值(SRES-A1B情景),运用概率统计和极值理论方法,分析了2011—2050年日降水序列及其极值的可能变化趋势。结果表明:除华南和青藏高原西部存在着较大的偏差以外,模式和观测日降水序列的峰度和偏度的分布格局较一致,空间相关系数达到0.75以上,CCLM能够很好地模拟中国日降水的分布特征。2011—2050年,峰度和偏度在江淮部分地区、东北与内蒙中东部等地区呈显著增加趋势,降水极端事件将会增多;最大日降水量和汛期最多无降水日数在上述地区的增加,进一步反映干旱和洪涝出现概率将升高。展开更多
利用高分辨率区域气候模式CCLM(COSMO Model in Climate Mode)对云南省气温和降水的模拟资料,采用多种评价指标,对比分析了试验期(1961~2005年)的模拟结果与同期25个气象站的观测值,并对RCP4.5情景下的近期(2030~2040年)气温可能变化趋...利用高分辨率区域气候模式CCLM(COSMO Model in Climate Mode)对云南省气温和降水的模拟资料,采用多种评价指标,对比分析了试验期(1961~2005年)的模拟结果与同期25个气象站的观测值,并对RCP4.5情景下的近期(2030~2040年)气温可能变化趋势进行了预估。结果表明:(1)CCLM区域气候模式能够较好地模拟云南省气温的演变趋势,而对降水的模拟能力相对较弱;(2)RCP4.5情景下,年平均气温(T)、最高气温(Tmax)和最低气温(Tmi n)将呈现一致上升趋势,2030~2040年比基准期1986~2005年上升幅度均为1.2℃;(3)2030~2040年,云南省暖事件发生的可能性将增加,冷事件可能有所减少。展开更多
Based on observed daily precipitation data of 540 stations and 3,839 gridded data from the high-resolution regional climate model COSMO-Climate Limited-area Modeling(CCLM)for 1961–2000,the simulation ability of CCLM ...Based on observed daily precipitation data of 540 stations and 3,839 gridded data from the high-resolution regional climate model COSMO-Climate Limited-area Modeling(CCLM)for 1961–2000,the simulation ability of CCLM on daily precipitation in China is examined,and the variation of daily precipitation distribution pattern is revealed.By applying the probability distribution and extreme value theory to the projected daily precipitation(2011–2050)under SRES A1B scenario with CCLM,trends of daily precipitation series and daily precipitation extremes are analyzed.Results show that except for the western Qinghai-Tibetan Plateau and South China,distribution patterns of the kurtosis and skewness calculated from the simulated and observed series are consistent with each other;their spatial correlation coefcients are above 0.75.The CCLM can well capture the distribution characteristics of daily precipitation over China.It is projected that in some parts of the Jianghuai region,central-eastern Northeast China and Inner Mongolia,the kurtosis and skewness will increase significantly,and precipitation extremes will increase during 2011–2050.The projected increase of maximum daily rainfall and longest non-precipitation period during flood season in the aforementioned regions,also show increasing trends of droughts and floods in the next 40 years.展开更多
文摘利用高分辨率区域气候模式CCLM(COSMO model in Climate Mode)模拟鄱阳湖流域逐日气温资料,将基准期(1961-2000年)的模拟结果与实际观测值进行对比,并对2011-2050年SRES A1B情景下的气温变化进行预估分析。结果表明,(1)CCLM能够较好地模拟出鄱阳湖流域基准期平均气温(TMean)、最高气温(TMax)和最低气温(TMin)分别在年、月、日尺度上的时空分布特征。与观测值相比,模拟值普遍偏大,其中,流域东北部和南部的偏差较小,流域北部和中部的偏差相对较大,但CCLM模式能反映出鄱阳湖流域东北部和西北部的气温低值区。(2)A1B情景下,未来40a鄱阳湖流域TMean、TMax和TMin在年、月、日尺度上均呈增加趋势。年气温增幅在2040s达到最大。月尺度上,1月的TMean和TMax以及8月的TMin增幅最大;日尺度上,年最大TMax在流域东部增幅最大,而年最小TMin在流域西北部增幅最大。研究结果可为鄱阳湖流域提供精细化的气候变化预估资料,同时对流域气候变化定量影响评估和适应性措施的提出具有重要的参考价值。
基金Natural Science Foundation of Hebei Province of China(E2021210114)Project of Hebei Province Department of Human Resources and Social Security of China(C20220325)。
文摘利用CCLM(COSMO model in Climate Mode)高精度区域气候模式输出的淮河流域逐日降水数据,计算了年降水量、降水强度、大雨日数和强降水量4个降水指数,首先通过与1961～2010年流域内气象站点的降水观测数据进行对比,检验CCLM模式对淮河流域降水的模拟能力。结果表明,CCLM模式能够很好的模拟淮河流域降水的年际变化和空间分布特征,在4个降水指数中,对年降水量的模拟效果最佳。CCLM模式在SRES-A1B(中排放)情景下的降水预估数据显示,2011～2050年淮河流域降水整体将呈增加趋势,增幅在70mm之内,降水量年际变率较大,波动范围达-40%～60%,很有可能造成未来旱涝灾害的频繁发生。空间分布上,流域南部和中部在未来40年内降水呈增加趋势,增幅不超过6.7%,其他区域则呈减少趋势,减幅不超过10.6%。
文摘通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM(COSMO model in climatemode)3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模式对中国地区2011—2050年的日降水预估值(SRES-A1B情景),运用概率统计和极值理论方法,分析了2011—2050年日降水序列及其极值的可能变化趋势。结果表明:除华南和青藏高原西部存在着较大的偏差以外,模式和观测日降水序列的峰度和偏度的分布格局较一致,空间相关系数达到0.75以上,CCLM能够很好地模拟中国日降水的分布特征。2011—2050年,峰度和偏度在江淮部分地区、东北与内蒙中东部等地区呈显著增加趋势,降水极端事件将会增多;最大日降水量和汛期最多无降水日数在上述地区的增加,进一步反映干旱和洪涝出现概率将升高。
文摘利用高分辨率区域气候模式CCLM(COSMO Model in Climate Mode)对云南省气温和降水的模拟资料,采用多种评价指标,对比分析了试验期(1961~2005年)的模拟结果与同期25个气象站的观测值,并对RCP4.5情景下的近期(2030~2040年)气温可能变化趋势进行了预估。结果表明:(1)CCLM区域气候模式能够较好地模拟云南省气温的演变趋势,而对降水的模拟能力相对较弱;(2)RCP4.5情景下,年平均气温(T)、最高气温(Tmax)和最低气温(Tmi n)将呈现一致上升趋势,2030~2040年比基准期1986~2005年上升幅度均为1.2℃;(3)2030~2040年,云南省暖事件发生的可能性将增加,冷事件可能有所减少。
基金supported by the National Basic Research Program of China(No.2010CB428401)National Natural Science Foundation of China(No40911130506)
文摘Based on observed daily precipitation data of 540 stations and 3,839 gridded data from the high-resolution regional climate model COSMO-Climate Limited-area Modeling(CCLM)for 1961–2000,the simulation ability of CCLM on daily precipitation in China is examined,and the variation of daily precipitation distribution pattern is revealed.By applying the probability distribution and extreme value theory to the projected daily precipitation(2011–2050)under SRES A1B scenario with CCLM,trends of daily precipitation series and daily precipitation extremes are analyzed.Results show that except for the western Qinghai-Tibetan Plateau and South China,distribution patterns of the kurtosis and skewness calculated from the simulated and observed series are consistent with each other;their spatial correlation coefcients are above 0.75.The CCLM can well capture the distribution characteristics of daily precipitation over China.It is projected that in some parts of the Jianghuai region,central-eastern Northeast China and Inner Mongolia,the kurtosis and skewness will increase significantly,and precipitation extremes will increase during 2011–2050.The projected increase of maximum daily rainfall and longest non-precipitation period during flood season in the aforementioned regions,also show increasing trends of droughts and floods in the next 40 years.
