NEX-GDDP降尺度数据对中国极端降水指数模拟能力的评估

• 作者: 王倩之 刘凯 汪明
• 来源期刊: 气候变化研究进展
• 关键词: NEX-GDDP 中国 极端降水 模式评估
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 气候系统变化|Changes in Climate System
• 页码范围: 31-43
• 页数: 13页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12006/j.issn.1673-1719.2020.253

摘要

利用1986—2005年中国地面气象台站观测的格点化逐日降水数据(CN05.1)评估了NASA高分辨率降尺度逐日数据集NEX-GDDP中21个全球气候模式在0.25?(约25 km×25 km)分辨率下对中国极端降水的模拟能力.选取年最大日降水量(RX1D)、年最大5 d降水量(RX5D)、湿日总降水量(PRCPTOT)、湿日平均降水强度(SDII)、强降水总量(R95p)和极端强降水总量(R99p)这6个强度指数,暴雨日数(R50)、强降水日数(R95T)、极端强降水日数(R99T)、最大连续湿日(CWD)、最大连续干日(CDD)这5个频率指数作为评价指数开展评估,结果表明:(1)各模式很难捕捉到极端降水指数年际变化线性趋势,表现最好的模式GFDL-ESM2G也仅有45％的指标显示出了与观测的正相关性,而且很弱.(2)各模式对于气候态均值的模拟效果较好,其中,CSIRO-MK3-6-0、NorESM1-M、MRI-CGCM3对强度指数模拟较优,inmcm4、IPSL-CM5A-MR、MIROC5对频率指数模拟较优,综合表现最优的3个模式为CSIRO-MK3-6-0,inmcm4、MRI-CGCM3.(3)综合考虑各模式对11个极端降水指数在气候态均值和年际变化线性趋势模拟能力的评估结果来看,GFDL-ESM2G、CSIRO-MK3-6-0、ACCESS1-0显示了相对较高的综合模拟能力.