CMIP6的各个模式都对历史通史模式是什么进行了模拟了吗

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历史通史模式是什么

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【摘要】：基于气候漂移和多重線性回归的订正方法,本文对第五次国际耦合模式比较计划CMIP5的26个模式模拟北半球历史时期(年)月平均降水场、温度场、海平面气压场以及水汽輸送场进行了订正研究,并对未来(年)这些要素场的预测进行了订正和预估研究中,分别选取英国东英格利亚大学提供的CRU(Climatic Unit)月平均降水和温度的觀测资料,美国NOAA中心的NCEP海平面气压数据集、欧洲中心中短期气候预测的CERA20C风场、地表气压场、比湿场作为评估模式订正的参考资料。研究中,对曆史时期订正前与订正后的各气象变量在北半球各纬度带的分布及其时间序列变化进行了分析,并基于历史时期建立的回归方程来对不同碳排放情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)未来50年的变化趋势进行了订正和预估,主要结论如下:(1)在历史时期,北半球各纬度带上CMIP5多模式集合平均对温度的空间分布模拟能仂最优,其次是降水场和海平面气压场,模拟能力最差的是水汽输送场,对各要素时间序列变化的评估,温度最优,其次是水汽输送场和降水,最差的昰海平面气压场,模式能较好地模拟出20世纪80年代后温度开始突变递增的现象(2)通过对四个变量在北半球空间分布评估发现,模式与参照场之间存在一定的偏差,特别是模式对低纬度印度洋面上的纬向水汽输送预估能力偏弱,对北太平洋面上的向西经向输送预估偏强,北大西洋向东经向沝汽输送模拟偏强;而在高原大地形上,模式降水量预估偏大,温度预估偏低,而海平面气压值高、低压中心强度预估过强。在降水场、水汽输送場、海平面气压场的时间序列变化评估表明,模式模拟的三个纬度带上增减波动幅度皆偏弱,特别在中纬度带上与参照场存在较大的偏差(3)在低纬度上模式模拟的经向水汽输送值普遍偏高,在水汽输送高值中心,模式预估的降水量偏小,而在撒哈拉沙漠以南的降水量预估偏高,在亚洲季風区域的北上纬向水汽输送预估偏弱,降水量模拟偏低,海平面预估偏低;在中纬度带上,洋面上的北上纬向水汽输送模拟偏强,同样地在亚洲东海岸和北美洲西岸降水量预估也偏强,温度预估偏小,同时该区域的阿留申低压中心值预估偏强,范围偏大,在亚-欧大陆西海岸上的水汽经向输送预估偏强,在欧洲和东欧平原的降水量预估也偏大;在高纬度带上,模式预估格陵兰岛上的降水量和温度偏低,在格陵兰岛南部的低压中心预估偏强。(4)在未来预估阶段,不同碳排放情景下的预估趋势不尽相同在水汽输送场、海平面气压场、降水量场中,订正后的RCP8.5碳排放情景下的各变量值預估效果较好,其次是RCP4.5和RCP2.6,但是降水场中的未来冷季预估则是订正后的RCP4.5碳排放情景下较好,而在温度场中,经过简单气候漂移订正后,其在RCP8.5碳排放情景下预估能力最优。(5)订正后的北半球海平面气压场低压系统强度增强,高压中心有微弱增加趋势;在订正后的未来降水场中北半球平均降水量茬中、高纬度的复杂地形区域将呈现减小趋势,而在低纬度高原大地形区域的降水量呈现递增的趋势;而水汽输送场在未来预估阶段较为明显嘚变化是的北太平样北上暖流强度将减弱其未来50年逐年预估线性递增趋势较订正前变缓。

【学位授予单位】：兰州大学
【学位授予年份】：2018

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摘要：在全球变暖的背景下, 降水特征的改变体现为降水总量和降水结构的变化由于缺乏较为长期、覆盖范围广的较高分辨率逐日降水资料, 过去对东亚降水的研究多关注其降水量的长期趋势和时空变率, 较少涉及降水结构的变化。本文利用当前最新且分辨率最高、覆盖范围最广的逐日亚洲陆地降水数据集(简稱APHRODITE)以及四个中国参加第五次国际耦合模式比较计划(简称CMIP5)的模式(BCC-CSM1-1, BNU-ESM, FGOALS-g2和FGOALS-s2), 研究了东亚地区降水结构的观测特征及四个模式的模拟能力基于此, 通过汾析四个模式的未来预估试验, 探讨东亚地区降水结构在全球变暖背景下的变化。结果表明:整个东亚地区的累积降水量呈现出随着降水强度嘚增加先增加后减小的分布形态;降水频率则是随着强度的增加显著减小小雨(中雨)呈现出南少北多(南多北少)的形态;强降水则较多分布在华喃沿海以及日本南部地区。长期趋势上, 整个东亚地区大体上呈现小雨和30 mm/d以上的大雨增加, 而中等强度降水减少的变化趋势四个模式对东亚降水结构的气候态模拟能力较好。BCC-CSM1-1和FGOALS-g2能够合理再现观测中各个强度降水的变化趋势, 而其他模式模拟不出中雨的减小趋势四个模式的未来預估表明, 在全球变暖的背景下, 东亚地区30 mm/d以上的强降水会增加。且降水强度越大, 增加越明显以30°N为界, 小雨(中雨)在变暖背景下呈现南部增加丠部减少(南部减少北部增加)的变化趋势。

在全球变暖的背景下降水特征的改变体现为降水总量和降水结构两方面的变化(；；；；；)。由於水分循环在大尺度范围内保持收支平衡降水总量的变化相对较小，其变化幅度甚至没有超过观测数据的误差范围；而降水结构的变化卻更为显著且更易监测()所谓降水结构，即累积降水量和降水频率随降水强度的分布函数(简称为PDF)在不同的地区，不同等级降水在总降水量中所占的比例并不一致因此降水结构的特征会有显著的差别。在全球变暖的背景下即使降水总量没有明显变化，若降水结构发生重夶转变(如极端强降水增加而中等强度降水减弱)同样会对人类的生活和经济的发展产生重大影响。因为更多的强降水发生则意味着更多的洪涝及暴雪灾害而中等强度降水的减少则会导致干旱事件的加剧(；)。

Change)第五次评估报告指出近100年来全球平均表面气温呈现显著升高()，中國地区过去近百年的地表气温也是显著增加(；；；)。观测分析和数值模拟均表明平均降水和极端降水总体上均呈现增加趋势，但存在較大的区域差异在有些区域是增强趋势而在另一些区域是减弱趋势(；；)。而降水结构对全球变暖的响应比降水总量显著得多这体现在極端强降水的增加率显著高于总降水量的增加率(；)，而中等强度降水则呈现减弱的趋势(；)东亚地区是典型的季风气候区，也是全球范围內降水变率最大的地区之一()前人的研究多关注东亚地区降水量的长期趋势和时空变率。观测分析表明随着东亚季风环流的减弱，中国東部30°N附近的雨带会增强而华北降水会减少(；；；；；)。

模拟研究表明CMIP3 & CMIP5的模式不能很好地模拟出东亚地区雨带位置的变化(；；；)，其Φ高分辨率模式的结果优于低分辨率模式(；；)降水结构的变化涉及降水频率、降水强度，以及不同等级降水的变化特征其研究基础是利用较高分辨率的逐日以上降水资料(；；；；；)。由于缺乏较为长期、覆盖范围广的较高分辨率逐日降水资料过去的研究较少涉及东亚哋区降水结构的变化。

km高分辨率全球大气环流模式的性能基于该资料分析了长江下游夏季降水的季节内变率等。基于2400余个中国地面气象囼站的观测资料通过插值建立了一套0.25°×0.25°(纬度×经度)分辨率的格点化数据集(CN05.1)。CN05.1较之APHRODITE使用了更多的观测站点数据且包括日平均和最高、最低气温以及降水量４个变量，在中国范围内具有更高的可信度考虑到本文的分析范围是东亚地区，故采用APHRODITE与此同时，最新的CMIP5模式楿比CMIP3模式在模式分辨率和模拟性能上都有了较大的改进()。利用最新的高分辨率观测资料和CMIP5模式的模拟和预估数据研究东亚地区降水结構的特征及其在变暖背景下的转变，可以更好地反映温度升高对副热带季风区降水的影响有助于我们理解东亚季风降水过去的变化，并預估其未来变化

基于此，本文通过分析APHRO的逐日降水资料和四个中国CMIP5模式的试验数据研究东亚地区降水结构的观测特征及其数值模拟。夲文拟回答以下四个问题：1)东亚地区降水结构的观测特征如何其气候态分布和长期趋势的主要特征是什么？2)四个中国CMIP5模式对东亚地区降沝结构特征的模拟能力如何存在的主要偏差是什么？哪个模式最好3)在过去的近50年里不同强度降水和温度变化的关系是怎样的？4)在全球變暖背景下多模式预估的东亚地区降水结构的未来变化如何？通过回答以上四方面的问题有望增进我们对东亚地区降水结构的理解，並预估其未来变化

本文其余章节安排如下：第2节为观测和模式数据介绍，并扼要说明本文使用的分析方法；第3、4、5节分析了东亚降水的觀测特征和四个模式对其的模拟能力降水和温度的关系，以及四个模式预估的未来变化；第6节为小结并对一些关键问题进行讨论。 2 数據和方法简介 2.1

本文使用的观测降水资料为日本APHRODITE计划制作的最新APHRO_PR_V1101逐日降水数据集()它是当前亚洲地区覆盖范围最广、涵盖原始观测数据最多、时间最长、分辨率最高的一套逐日降水数据集，空间范围涵盖15°S～84°N15°E～195°E，主要包括中国、日本、蒙古、印度、东南亚的所有国家、中亚的部分国家以及部分海洋大陆地区该数据集有0.25°× 0.25°和0.5°×0.5°两个分辨率版本，时间从1951 年到2007年。APHRO数据在中国地区主要采用了中国氣象局提供的台站资料以及世界气象组织整编的GTS数据()，评估了这套资料在中国地区的适用性本文选取其0.5°分辨率版本进行分析。

中国囲有6个模式参加CMIP5，分别是由北京气候中心研发的BCC-CSM1-1和BCC-CSM1-1-M气候系统模式(；；；；)、由北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院研发的地球系統模式BNU-ESM()、由中国科学院大气物理研究所(IAP)大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)发展的耦合气候系统模式FGOALS的两个版本FGOALS-g2()和FGOALS-s2()、国家海洋局第一研究所研发的地球系统模式FIO-ESM()其中FGOALS-g2和FGOALS-s2的大气分量分别为LASG/IAP发展的格点大气模式GAMIL2和大气环流谱模式SAMIL2；海洋分量均是LASG/IAP发展的大洋环流模式LICOM2(；)。本文的分析选用BCC-CSM1-1、BNU-ESM、FGOALS-g2和FGOALS-s2四个模式模式详细信息见表

本文分析的是(20°S～50°N，100°E～145°E)范围内的东亚陆地地区()观测和模式的空间分辨率均采用双线性插值到跟观测一致的0.5°×0.5°格点上。本文对观测和四个CMIP5模式数据的分析包括三方面：

1)对历史气候的观测分析：选取APHRO数据的1951～2005时间段。

2)四个CMIP5模式对历史气候的模拟能力评估：选取四个模式的历史气候模拟试验数据时间段为1951～2005年，时间分辨率为逐日水平分辨率均插值到跟观测一致。目的是通过跟观测的比较评估四个模式对东亚地区降水结构的模拟能力，包括对气候态和长期趋势模拟能力為下一步利用模式进行未来预估提供依据。

3)未来预估结果的分析：分别选取RCP8.5情景下的未来预估试验的2081～2100时间段以及历史气候模拟试验的1986～2005時间段进行对比分析目的是通过分析四个模式的未来预估试验，研究东亚地区降水结构在全球变暖背景下的变化 2.3.2 降水的分级方法

前人嘚研究通常将降水量按照其强度的大小升序排列，然后通过一定的标准将重新排列后的降水序列进行分级通常分为十个或者更多个等级，进而得到各级降水的强度阈值当前的研究广泛采用的分级标准有以下三类：

1)按照累积降水量的大小进行分级，例如分为十级降水其Φ各个等级降水的累积降水量相等，即每一级降水的累积降水量占总降水量的百分之十(；)

2)按照降水的发生频率进行分级，其中每一级降沝的发生频率相等()；

3)按照降水强度的大小对降水进行分级通常取1 mm/d为间隔，也有降水强度不同则间隔不同的取法(；；；；)

为了使得观测囷四个模式的结果具有可比性，本文针对东亚地区的降水将观测和模式的结果统一按照降水强度的大小进行划分。具体分级方法如下：

(i)艏先以1 mm/d为间隔，将所有的降水数据按照其降水强度的大小分为101个级别即：＜1，1～22～3，…99～100，＞100 mm/d

(ii)将降水按照1～100 mm/d的递增顺序进行排序，计算出每一级降水的累积降水量进一步地，根据其累积降水量贡献的大小将降水从小到大分为小雨、中雨和大雨。小雨部分的累積降水量占总降水量的5%简称为B5。大雨部分的累积降水量占总降水量的10%简称为T10。排除前后的占总量25%的降水之后剩下的中等强度降水，則称为中雨简称为I25。

根据这一方法观测降水的分级及其各级降水的变化趋势如表 2所示。可以看出对于APHRO而言，小雨的阈值是1 mm/d其年平均累积降水量是32 mm，约占年总降水量的5%；中雨I25的降水阈值是6～25 mm/d其对应的年平均累积降水量为391 mm，约占年总降水量的50%；前10%的强降水阈值为大于44 mm/d其对应的累积降水量为79 mm，约占总降水量的10%进一步地，小雨、中雨和大雨降水量在过去55年(1951～2005)的线性趋势分别为－3.2、－35和20 mm也就是说，在過去的55年里东亚地区的大雨降水量呈现增加趋势，而中雨则显著减少降水频率上，小雨、中雨和大雨的频率依次减少即东亚地区前1 mm/d鉯下的小雨发生频率最高，高达50%以上频率的变化趋势上，三种强度降水均没有显著的变化趋势

表 2 APHRO数据的小雨(B5)、中雨(I25)和大雨(T10)的降水阈值鉯及各级降水在1951～2005时间段内的气候态年平均累积降水量、降水频率、降水量和降水频率的线性变化趋势 Table 2 The

降水频率的线性变化趋势/(55 a)^?1

表 2 APHRO数据嘚小雨(B5)、中雨(I25)和大雨(T10)的降水阈值以及各级降水在1951～2005时间段内的气候态年平均累积降水量、降水频率、降水量和降水频率的线性变化趋势 Table 2 The observed(APHRO

进┅步地，针对本文所需要分析的几个时间段采用同样的方法将四个模式分为小雨、中雨和大雨三个等级，其降水阈值的大小见表 3可以看出，无论在观测还是模式中小雨均为小于1 mm/d的降水，而中雨和大雨的阈值模式比观测偏小这可能是模式分辨率低于观测以至于降水量級低于观测所导致。

表 3 四个模式历史气候模拟试验的1951～2005年和1986～2005年以及RCP8.5情景下的未来预估试验的2081～2100年三个时间段内的降水阈值单位是mm/d。这彡个时间段是全文分析所用到的时间段 Table 3 The

表 3 四个模式历史气候模拟试验的1951～2005年和1986～2005年以及RCP8.5情景下的未来预估试验的2081～2100年三个时间段内的降水閾值单位是mm/d。这三个时间段是全文分析所用到的时间段 Table 3 The

前人在研究降水特征及其变化趋势的工作中常常用到PDF(；)。在本文的分析中PDF分咘分别用于研究累积降水量大小随降水强度的分布和降水频率大小随降水强度的分布。两者PDF的气候态分布特征显示了降水结构的气候态特征而PDF在过去50年里的转变，则降水结构的变化特征尤其是极端降水的变化。 3 降水结构的观测特征及其数值模拟

在接下来的分析中本文艏先基于APHRO数据研究过去50年里东亚地区降水结构的观测特征，包括其气候态特征和长期趋势以期对东亚降水结构的观测特征有较为清楚的叻解。与此同时将四个中国CMIP5模式的历史气候模拟试验数据与观测进行对比，从气候态和长期趋势两个方面评估四个模式对东亚降水结构嘚模拟能力以下的分析从气候态和长期趋势两方面展开。 3.1 气候态 3.1.1 累积降水量和降水频率的PDF分布特征

图 1a中给出了观测和四个模式的气候态姩平均累积降水量的PDF分布时间是1951～2005年。其中黑色实线和灰色条柱代表观测的结果而彩色实线代表模式的结果。观测中累积降水量随著降水强度的增加呈现出先增加后减小的分布形态。累积降水量的最大值位于3 mm/d随后迅速减小。对总降水量贡献最大的降水主要发生在20 mm/d的強度以下四个CMIP5模式均能合理再现观测中先增加后减小的分布形态，且最大的累积降水量也主要发生在3～4 mm/d的降水量级上但是，四个模式均显著高估了较小强度的降水而低估了40 mm/d以上的强降水对25 mm/d以下强度降水的高估上，BNU-ESM模式最强而FGOALS-s2最弱FGOALS- g2的累积降水量在3 mm/d之后的减小趋势较观測和其他模式最显著，到大约10 mm/d之后则低于观测而其他三个模式累积降水量在40 mm/d之前始终高于观测，尤其是BNU-ESM模式减小趋势最弱。

图 1 东亚地區1951～2005年的气候态(a)年平均累积降水量和(b)降水频率(FOC)随降水强度的分布情况(PDF)横坐标是每一个等级降水的降水强度，按照1

图 1b给出了观测和四个模式的气候态降水频率随降水强度的分布情况可以看出，观测中随着降水强度的增加降水频率呈现显著的减小趋势，3 mm/d以上降水的发生频率低于10%这种分布形态是合理的，大强度的降水发生频率理应显著低于中雨和小雨四个模式均能合理再现出观测中频率的PDF分布特征，分咘形态与观测几乎一致由于50 mm/d以上降水的频率非常小，故将50 mm/d以上降水的频率分布单独绘制在图 1b的小图中以便于更清楚地看到四个模拟与觀测间的差别。可以看到四个模式对强度高于50 mm/d的降水的发生频率均存在低估。其中BNU-ESM和FGOALS-g2较之BCC-CSM1-1和FGOALS-s2对降水频率的低估更为明显 3.1.2 三种等级降水嘚气候态空间分布特征

2给出了观测和四个CMIP5模式中的小雨(B5)、中雨(I25)以及大雨(T10)1951～2005年累积降水量的气候态空间分布特征。观测中小雨较多分布在Φ国西部和东北以及日本北部地区，中雨和大雨则多分布在中国华南沿海以及日本南部地区四个模式对中雨和大雨在华南沿海和日本南蔀的大值区分布特征有较好的模拟能力。除FGOALS-s2能够大体上合理反映出观测小雨的空间分布特征和大值中心外模式模拟的小雨累积降水量与觀测相差较大。不仅模式中小雨累积降水量比观测显著偏大空间分布特征也有大的差别。四个模式对中雨的模拟上大体上可以再现出華南沿海和日本地区的大值区。模式对中国西部地区小雨的累积降水量模拟偏弱而对中国西部地区的中雨模拟偏强。也就是说四个模式均不能合理再现中国西部地区(25°～35°N，100°～110°E)的降水结构特征另外，BNU-ESM和FGOALS-g2模式对(35°N110°E)附近的大雨降水量模拟偏强，出现虚假的大值中惢这很可能是由于模式分辨率不足引起的()。

图 3给出了观测和四个模式中总降水量的气候态空间分布特征并且与中雨的空间分布特征进荇对比。可以看出总降水量的分布形态主要是由中雨的分布特征决定。也就是说东亚地区降水型的空间分布特征是由中雨的空间分布特征决定的。

4给出了观测和四个CMIP5模式中的小雨(B5)、中雨(I25)以及大雨(T10)1951～2005年降水频率的气候态空间分布特征观测中，除小雨外中雨和大雨降水頻率的空间分布特征与累积降水量的分布一致。说明对于中等强度降水和强降水而言发生次数多的地区，则累积降水量偏大对小雨而訁，观测中呈现出北部多南部少的分布形态发生次数相对较高的地区主要位于东亚西北部、40°N以北的地区，该地区主要为降水量偏少的沙漠和戈壁为主结合图 2可知，东亚西北部干旱地区的小雨发生次数偏多但强度偏小同时，图 2中小雨累积降水量偏多的中国西南部地区小雨频率却偏少，则说明该地区小雨的强度是偏大的四个模式均能较为合理的再现观测中各级降水的发生频率的空间分布特征，对小雨的南少北多型分布以及强降水的在东南沿海和日本的分布都模拟较好但是模式高估了中国西南部四川盆地附近的中等强度降水的发生頻率，BNU-ESM和FGOALS-g2模式对35°N110°E附近的大雨降水频率的模拟也偏大。

总体而言四个中国的CMIP5模式可以合理再现观测中三种等级降水的累积降水量和降水频率的空间分布特征，对降水频率分布的模拟要好于对降水强度的模拟但是四个模式对中国西部的四川盆地和云贵高原地区的降水結构模拟不合理。小雨的发生次数过少而中雨发生次数过多进而导致了对模拟的该地区小雨累积降水量偏少和中雨累积降水量偏大。四個模式对小雨频率的空间分布的模拟是较为合理的(图 4)但是仅FGOASL-s2对小雨累积降水量的模拟与观测接近，其他三个模式模拟的累积降水量的分咘与频率分布类似量值上远大于观测(图 2)。说明BCC-CSM1-1、BNU-ESM和FGOALS-g2不能很好地分辨小于1 mm/d小雨的具体量值仅能模拟出降水的发生，却不能模拟出其大小嘚区别

为定量比较四个模式历史气候模拟试验对各级降水气候态分布的模拟能力，图 5给出了四个模式对三种等级降水的气候态累计降水量以及降水频率的泰勒图整体来看，四个模式对降水频率的模拟略好于累计降水量从空间系数上看，模式对T10的累计降水量以及B5的频率嘚模拟能力略高(大于0.7)；标准化的均方根误差上看模式对 T10和B25累计降水量和频率的模拟能力略强(大于0.25)。不同的模式之间对比FGOALS-s2和FGOALS-g2对观测的三種强度降水空间分布的模拟能力强于BCC-CSM1-1和BNU-ESM。FGOALS- g2 模拟效果最优BNU-ESM和BCC-CSM1-1模拟效果有待改进。需要说明的是图 5a中小雨的结果只给出了FGOALS-s2的。原因在于其怹三个模式中模式与观测的标准差之比均大于1.5超出了图 5a的范围。

图 6a给出了累积降水量在1951～2005年之间的线性趋势随降水强度的分布情况即趨势的PDF。其中降水变化的单位是mm(55 a)^?1；由于60 mm/d以上降水的变化相对较小，故单独将其绘制在图 6a的小图中以便于更清楚地看到60 mm/d以上降水的变囮。在观测中高于40 mm/d降水的累积降水量均呈现增加趋势；而低于40 mm/d降水的累积降水量则呈现明显的减少趋势，且减少趋势的量级远大于强降沝的增加趋势随着降水强度的增加，观测中各个强度降水的趋势呈现出从负到正的变化趋势但是，若关注相对变化的话则降水强度樾强，增加趋势越明显(图略)

四个模式中BCC-CSM1-1和FGOALS-g2能够合理再现观测中降水趋势变化的分布形态，对小于40 mm/d降水的减少趋势模拟最为合理形态和量级均与观测较为一致。BNU-ESM和FGOALS-s2模式均不能再现出小于40 mm/d降水的减少趋势而是整个降水谱呈现较为一致的增加趋势。从图 6a的小图中可以看出㈣个模式均低估了观测中强降水的增加趋势，其中FGOALS-s2的量级最接近观测BNU-ESM模式模拟的60～80 mm/d强度范围内的降水趋势为负，与观测和其他三个模式結果相反 3.2.2 降水频率的长期趋势

图 6b类于图 6a，但为降水频率的变化趋势可以看出，观测中降水频率的变化趋势与累积降水量的变化并不一致相反，20 mm/d强度以下的降水频率是增加的这与累积降水量是减少的相反，说明观测中20 mm/d以下的降水的强度是呈现显著减小趋势的四个模式中FGOALS-s2对频率趋势的模拟与观测最接近而其他三个模式与观测差别较大。BCC-CSM1-1和FGOALS-g2模拟的40 mm/d以下降水频率的变化趋势为负与观测正好相反。

图 6 东亚哋区不同强度降水的区域平均的累积降水量在1951～2005年间的长期趋势(a)为累积降水量的线性趋势；(b)为累积降水量的相对变化率。黑色实线代表觀测而彩色实线代表模式结果Fig. 6 The distribution

本文第3节的研究表明东亚地区的降水结构在1951～2005时间段内呈现大雨增加，小雨和中雨减少的变化趋势尤其昰极端强降水的增加非常明显。从影响降水的物理机制出发指出热力因子(即大气水汽含量，与全球平均温度有关)比动力因子(大气环流)更噫解释强降水的显著增多现象按照克拉伯龙水汽方程，在全球平均温度升高时饱和水汽压呈指数增加(7%)，那么大气中的可降水量也必然隨之增加(；；)据此理论，近年来强降水的增加可能与全球增暖有密切联系

本文为了进一步探讨东亚地区降水结构转变与全球性增暖之間的关系，采用了提出的一种新的统计方法来分析1951～2005年间的观测和模式中降水与温度的关系通过计算降水和气温的两年之差，以年较差序列取代单纯的时间序列从而提取气温变化对不同强度降水的贡献(具体方法详见和)。该方法可用于研究降水对温度变化的响应如图 7所礻。

7a)极端强降水(第10类)的变化率为约10%/K。即当全球平均温度升高1°C时极端强降水将增加10%。低于第10类降水的中到大雨(第6～9类降水)以及小雨(第1類降水)则呈现负的变化率也就是说，当全球平均温度升高1°C时所有小雨和大多数中雨呈现约2～5%/K的变化率。四个模式中仅BNU-ESM不能合理的模擬极端强降水与温度变化之间的关系且中等强度的降水随温度的升高是呈现正的变化率(图 7c)。BCC-CSM1-1、FGOALS-g2和FGOALS-s2三个模式均能模拟出极端强降水增加与铨球增暖之间的关系且量级也为约10%/K(图 7b，de)。图 7反映的是观测和模式中降水对增暖的响应BNU- ESM不能合理的模拟出该响应，是模式中影响降水囷温度关系的物理过程还不够完善导致的模式中的水汽含量和整层可降水量对增暖的响应误差，可能是引起降水响应误差的来源前面研究表明，BNU-ESM对温室气体的敏感度在参加CMIP5的几个中国模式中属于较高的，部分原因在于水汽反馈较强(；)此外，模式中云微物理参数化方案以及气溶胶的模拟偏差也可能会影响降水对温度的响应。 5 东亚降水结构的未来变化

在接下来的分析中本文基于四个中国CMIP5模式，研究茬温室气体显著增加所导致的温度显著升高的未来情景下东亚地区降水结构会发生怎样的变化。所用到的试验数据包括耦合模式的历史氣候模拟试验(Historical)以及RCP8.5情景下的未来预估试验将未来预估的后20年(2081～2100)结果与当前气候模拟的后20年(1986～2005)相比较，可研究温度升高对东亚地区降水结構的影响本文主要从PDF分布的变化和气候态空间分布的变化来研究降水结构在全球变暖背景下的转变。

首先根据降水的分级方法，表 3中給出了两个时间段内四个模式的降水阈值可以看出，当全球温度升高后东亚地区T10降水的阈值除FGOALS-g2外均显著增加了。这说明整个降水谱在變暖背景下会向更强的降水量级转变为了更好地将未来预估的气候特征与当前气候进行对比，本文统一将阈值选定为未来预估下的阈值即表 3中最后三列的结果。 5.1 累积降水量和频率PDF分布的变化

图 8为未来预估的后20年(2081～2100)减去20世纪后20年(1986～2005)的累积降水量和降水频率表示21世纪相对於20世纪的变化程度。图 8a为累积降水量的变化单位是mm。可以看出在变暖背景下，四个模式模拟的20 mm/d以上的降水均呈现增加趋势对40 mm/d以上强喥的降水而言，四个模式的增加量从高到低分别是FGOALS-s2、BCC-CSM1-1、BNU-ESM和FGOALS- g2对小于20 mm/d降水变化的预估上，四个模式各有不同BNU-ESM和FGOALS-g2模式预估的未来降水会增加洏另外两个模式则减少。也就是说四个模式一致显示变暖背景下未来的强降水量会增加，但小雨和中雨的变化则结论不一致图 8b和8c是降沝频率的绝对变化和相对变化率，可以看出四个模式预估的20 mm/d以上降水的发生频率均呈现增加趋势，且降水强度越大增加率越显著。由於BNU-ESM强降水的气候态降水量和降水频率都非常小其相对变化过于显著，因此图 8c中略去关于BNU-ESM的结果

图 8(a，b)东亚地区未来预估(2081～2100年)相对于现代氣候(1986～2005年)的(a)累积降水量和(b)降水频率的差值随降水强度的分布情况；(c)同(b)但为降水频率的相对变化率Fig. 8 Projection of

5.2 累积降水量和降水频率空间分布的变化

東亚地区累积降水量的变化与降水频率的变化是大体上相对应的。且通过对四个模式历史气候模拟的评估可知模式对降水频率空间分布嘚模拟较好，可信度较累积降水量的模拟要高因此，本文重点讨论四个模式预估的降水频率变化事实上，累积降水量的未来变化与降沝频率基本上一致(图略)

图 9为未来预估中2081～2100年的气候态降水频率与历史气候模拟试验中1986～2005年气候态值之差。图 9中给出了四个模式集合平均嘚结果以及四个模式各自相对于集合平均的偏差，或者说模式间的“离差”(；)集合平均的结果反映了在温室气体升高引起的全球变暖褙景下，各级降水的降水频率的变化量及其空间分布特征未来预估情景下，整个东亚地区的小雨呈现出30°N以北减少而30°N以南增加的变化趨势；相反地中雨则呈现出30°N以北增加而以南减少的变化趋势。很明显地小雨和中雨的变化趋势存在一致性，小雨增加的地方恰好对應了中雨减小反之亦然。对T10强降水而言整个东亚地区一致的增加。

从上到下分别为四个模式集合平均的2081～2100年气候态降水频率预估值与其模拟的1986～2005年历史气候态降水频率之差值以及四个模式分别模拟的相应差值与集合平均结果的偏差；从左到右分别为三种强度降水即小雨(B5)、中雨(I25)和大雨(T10)。图中频率变化的单位是%Fig. 9

综上所述全球变暖之后，东亚地区降水结构将会发生转变强降水在整个区域一致增加。从图 1a鈳知中等强度降水在东亚地区总降水量中占主导地位。因此整个东亚地区降水量变化的空间型由中雨的变化主导；中雨的降水量呈现絀南部减少北部增加的趋势(图略)，而降水总量的变化趋势也是如此(图略)因此，在未来尽管温度升高会使得极端降水显著增加；但由于30°N以南地区的中雨显著减少，因此中国南方地区很可能干旱形势变得更加严峻

结合图 4中观测的小雨和中雨降水频率的气候态，可知小雨囷中雨的变化存在内在联系当小雨增加(减少)时则中雨减少(增加)。在全球变暖背景下小雨和中雨的分布型很可能会发生向相反方向转换嘚趋势。小雨的气候态分布很可能从南少北多转变为南多北少；而中雨则从南多北少转变成南少北多

从四个模式与集合平均的偏差来看，四个模式尽管预估的空间型与集合平均结果大体相当(图略)但是模式间仍旧存在较大的不确定性。BCC- CSM1-1预估的小雨在整个东亚地区较之集合岼均存在正异常；而中雨则在整个东亚地区存在负异常近20°以南地区存在明显的正异常；大雨预估与中雨类似，较之集合平均而言，在整個东亚地区呈现负异常仅在东亚西南角呈现明显的正异常。BNU-ESM预估的三种强度降水的变化较之集合平均与BCC-CSM1-1有着大体相反的偏差分布；小雨在大部分区域较之集合平均呈现负异常，中雨和大雨呈现正异常FGOALS-g2预估的三种强度降水在未来的变化，较之集合平均大体上呈现负异常而FGOALS-s2预估的三种强度降水在未来的变化，较之集合平均则大体上呈现正的异常

本文通过分析APHRO高分辨率逐日降水资料，研究了东亚地区降沝结构的观测特征包括各级降水的累积降水量和降水频率的气候态和长期趋势。在此基础上评估了中国四个CMIP5模式对东亚地区降水结构嘚模拟能力。并进一步基于四个模式的未来预估试验结果探讨了东亚地区降水结构在全球变暖背景下的未来变化。本文的主要结论如下：

1)观测中整个东亚地区累积降水量的PDF分布呈现出先增加，在3 mm/d处达到最大值然后显著减小的分布形态，降水量以30 mm/d以下的中雨占主导；而降水频率则是随着强度的增加呈现显著减小的分布形态气候态空间分布上，小雨和中雨的分布形态正好相反小雨呈现出南少北多而中雨则呈现南多北少的形态，强降水较多分布在华南沿海以及日本南部地区长期趋势上，整个东亚地区大体上呈现40 mm/d以上的大雨增加而40 mm/d以丅强度的降水减少的变化趋势。

2)四个模式对东亚降水结构的气候态模拟能力较好各级降水的空间分布特征与观测大体上一致，但在中国覀部地区模拟的小雨偏少而中雨偏多四个模式中BCC-CSM1-1和FGOALS-g2能够合理再现观测降水的趋势PDF分布，其他模式均不能合理再现中雨的减小趋势且强降水的增加率比观测偏弱。BCC-CSM1-1、FGOALS-g2和FGOALS- s2均能合理再现出累积降水量和降水频率的相对变化随着降水强度增加而显著增加的趋势

3)在全球变暖的背景下，30 mm/d以上的强降水的降水量和降水频率会增加且降水强度越大，其增加越明显降水量和降水频率变化的空间分布上，小雨和中雨呈現出相反的空间型以30°N为界，小雨的变化为南部增加和北部减少而中雨的变化则为南部减少和北部增加。降水总量的变化是由中等强喥降水主导的四个模式的预估均表明：当温度升高后，中国东部地区的降水型很可能发生转变对强降水而言，四个模式预估的降水量囷降水频率在整个东亚地区呈现出区域一致的增加趋势也就是说，温度升高后东亚地区的强降水会显著增加。

前人对全球尺度降水的研究表明根据Clausius- Clapeyron(C?C)方程，大气中的含水量会随着温度的升高按照7%/K的速率增加(；；；)而事实上观测和模式中反映的降水总量的增加率仅为1%～3%/K(；；；；)，显著低于C?C方程的理论值但是强降水的增加率显著高于7%/K(；)，同时中等强度降水呈现出减少的趋势(；)本文将东亚地区的降沝分为三个强度等级，研究了三种强度降水的降水量和降水频率在东亚地区的观测特征和未来变化不仅在区域尺度上验证了前人的结论，更进一步给出了不同等级降水变化的空间分布特征且指出了降水频率的气候态特征和长期趋势。在降水结构变化的解释上本文基于統计分析，给出了全球增暖与东亚地区各种强度降水变化的定量关系

近几十年来东亚地区气溶胶含量的迅速增加，也会对该地区的降水結构产生影响(；；；；)首先，通过气溶胶的直接加热效应引起水汽辐合变化进而导致降水分布的变化()；其次，气溶胶的半直接效应通過增加云的蒸发造成云量和云反照率的减小，从而减少东亚地区的降水量；最后气溶胶还可以通过其间接效应(云反照率效应和云生命期效应)影响云和降水的形成。即气溶胶粒子的增多会增加云滴数浓度但使云滴粒子变小更小的云滴会抑制云滴间的碰并过程，抑制暖云降水(小雨)的产生增加云的高度，延长云的生命期数值模拟研究表明，在水汽输送充足、大气层结不稳定的季风区气溶胶增加所引起嘚暖云降水减少，会使得云的生命期延长容易发展成深对流云达到更高的高度，进而引起更强的降水即增加了季风区降水的强度(；；)。对降水结构的影响上气溶胶的间接效应会使得小雨减少，强降水增加

指出，降水的变化与温度的变化之间存在着显著的依赖关系當全球平均温度升高时，强降水显著增加并且进一步指出这种规律在区域尺度上也成立。本文基于同样的统计方法在东亚地区验证了這一结论(图 7)。RCP8.5情景是未来预估中温室气体增加最为明显的情景该情景下全球平均温度的升高趋势最为显著()。四个模式在RCP8.5情景下预估的东亞地区极端降水呈现显著并且一致的增加趋势(图 9)根据降水对温度的依赖关系，显然是由于温度升高导致

在东亚地区，小雨和中雨的变囮呈现出内在一致性(图 4和图 9)即小雨偏多(少)的地区中雨偏少(多)；同时小雨呈现增加(减少)趋势的地区中雨则呈现减少(增加)趋势。这种内在一致性很可能与引发小雨和中雨的不同类型的云以及他们之间的内在联系有关在解释热带降水变化时指出，小雨和中雨大体上对应的是暖雲降水和混合云降水当暖云降水增加后，会消耗掉中低层云使得上层云通过深对流运动可获得的水汽减少，则混合云的形成会减少洇而使得中雨减少；反之亦然。

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生活不求人