南京大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 60 ›› Issue (2): 301–316.doi: 10.13232/j.cnki.jnju.2024.02.011

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基于CMIP6模式对青藏高原平均降水的模拟评估与预估

季玉枝1,3, 杨小玲2,3(), 周波涛3, 徐昕1, 王元1   

  1. 1.中尺度灾害性天气教育部重点实验室，南京大学大气科学学院，南京，210023
    2.江西信息应用职业技术学院，南昌，330043
    3.气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京信息工程大学，南京，210044
  • 收稿日期:2024-02-01 出版日期:2024-03-30 发布日期:2024-03-29
  • 通讯作者: 杨小玲 E-mail:yxljxcia@163.com
  • 基金资助:
    科技部国家重点研发计划(2023YFC3007502);国家自然科学基金(42122036)

CMIP6 evaluation and projection of precipitation over the Qinghai⁃Xizang Plateau

Yuzhi Ji1,3, Xiaoling Yang2,3(), Botao Zhou3, Xin Xu1, Yuan Wang1   

  1. 1.Key Laboratory of Mesoscale Severe Weather，Ministry of Education，and School of Atmospheric Sciences，Nanjing University，Nanjing，210023，China
    2.Jiangxi Vocational and Technical College of Information Application，Nanchang，330043，China
    3.Key Laboratory of Meteorological Disaster，Ministry of Education/ Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing，210044，China
  • Received:2024-02-01 Online:2024-03-30 Published:2024-03-29
  • Contact: Xiaoling Yang E-mail:yxljxcia@163.com

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摘要：

青藏高原降水对区域气候和水循环有着重要影响，在全球变暖的大背景下，研究青藏高原的降水分布及趋势变化十分必要.以1995-2014年青藏高原观测降水为基准态，评估第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）中20个模式对青藏高原年和季节平均降水的模拟能力.结果表明，CMIP6模式能够较好地模拟出青藏高原降水从东南向西北减少的空间分布特征，但模式模拟仍存在湿偏差，平均降水偏差达到1.3 mm·d-1.而且对于冬季模拟降水，模式之间存在较大的差异，模式标准差在3 mm·d-1以上.在共享社会经济路径SSP5?8.5和SSP2?4.5情景下，基于20个模式的模式集合（AMME）与择优选取的五个模式组成的集合（BMME）对中期（2045-2065年）和长期（2081-2100年）平均降水的未来预估，整体上青藏高原未来降水将有所增加，SSP5?8.5情景增幅大于SSP2?4.5，长期降水增幅大于中期.中期降水变化与长期分布一致，除了冬季和秋季南部地区、夏季东部地区表现为降水减少之外，其他大部分地区表现为全年和季节平均降水量的增加.BMME预估全年和季节平均降水增幅往往大于AMME.未来年平均降水的增加主要来源于春季降水的增加.

关键词: CMIP6模式, 青藏高原, 平均降水, 模式评估, 预估

Abstract:

Precipitation over the Qinghai?Xizang Plateau （QXP） has a significant impact on regional climate and water cycling. Understanding the impact of global warming on the trend of precipitation over the QXP is crucially important. This article assesses the simulation results of 20 Coupled Model Inter?comparison Project Phase 6 (CMIP6) models with the gridded observations for the period of 1995-2014 to evaluate the performance of CMIP6 models in simulating precipitation over the QXP. The results indicate that the CMIP6 models reasonably capture the spatial distributions of precipitation on the QXP，which decrease from the southeast to the northwest，but the model simulations still suffer from wet bias，the mean precipitation bias is 1.3 mm·d-1. And there is a large model spread of simulated winter precipitation，the standard deviation is larger than 3 mm·d-1. Under the scenario of the Shared Socio?economic Pathway SSP5?8.5 and SSP2?4.5，future projections of precipitation in the mid?term (2045-2065) and long term (2081-2100) based on the ensemble of 20 models (AMME) and the ensemble of 5 optimal models (BMME) show that the future precipitation over the Qinghai?Xizang Plateau is expected to increase，with larger increases under SSP5?8.5 than under SSP2?4.5，and larger increases in long term than mid?term. Spatially，the mid?term precipitation changes align with the long?term，with most areas showing increases in year? and seasonal? averaged precipitation，except for the southern portion of the region in winter and fall，and the eastern portion of the region in summer，which show decreases in precipitation. Notably，BMME projections tend to be higher magnitudes of increase in both annual and seasonal precipitation compared to the AMME. In future scenarios，the increase of annual precipitation is predominantly attributable to the increase of springtime rainfall.

Key words: CMIP6, Qinghai?Xizang Plateau, precipitation, model evaluation, projection

中图分类号: 

  • P448

表1

所使用的20个CMIP6模式概况"

序号模式名称所属国家和机构分辨率（经度×纬度：格点数）
1ACCESS⁃CM2

Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization，Australia

Research Council Centre of Excellence for Climate System Science，Australia

192×144
2ACCESS⁃ESM1⁃5Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization，Australia192×145
3BCC⁃CSM2⁃MRBeijing Climate Center，China320×160
4CanESM5Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis，Canada128×64
5CESM2National Center for Climate Research，USA288×192
6CESM2⁃WACCMNational Center for Climate Research，USA288×192
7EC⁃Earth3EC⁃Earth Consortium，Europe512×256
8EC⁃Earth3⁃VegEC⁃Earth Consortium，Europe512×256
9FGOALS⁃g3Chinese Academy of Sciences，China180×80
10GFDL⁃ESM4

National Oceanic and Atmospheric Administration，Geophysical Fluid

Dynamics Laboratory，USA

288×180
11INM⁃CM4⁃8Institute for Numerical Mathematics，Russia180×120
12INM⁃CM5⁃0Institute for Numerical Mathematics,Russia180×120
13IPSL⁃CM6A⁃LRInstitute Pierre Simon Laplace，France144×143
14MIROC6Atmosphere and Ocean Research Institute，The University of Tokyo,Japan256×128
15MPI⁃ESM1⁃2⁃HRMax Planck Institute for Meteorology，Germany384×192
16MPI⁃ESM1⁃2⁃LRMax Planck Institute for Meteorology，Alfred Wegener Institute，Germany192×96
17MRI⁃ESM2⁃0Meteorological Research Institute，Japan320×160
18NESM3Nanjing University of Information Science &Technology，China192×96
19NorESM2⁃LMNorESM Climate modeling Consortium，Norway144×96
20NorESM2⁃MMNorESM Climate modeling Consortium，Norway288×192

图1

青藏高原地区1995-2014年历史观测（左列）和AMME模拟（中列）降水气候态（单位：mm·d-1）及相对偏差（右列）分布图:从上到下分别为年（1-12月，ANN）、冬季（12-2月，DJF）、春季（3-5月，MAM）、夏季（6-8月，JJA）、秋季（9-11月，SON）"

图2

CMIP6 20个模式和AMME模拟的1995-2014年青藏高原年（a）和季节平均（b~e）降水泰勒图"

图3

历史时期（1961-2014年，黑线）与在SSP5?8.5（红线）和SSP2?4.5（蓝线）情景下2015-2100年AMME（实线）和BMME（虚线）预估的青藏高原年（a）和（b~e）季节平均降水异常的20年滑动平均的时间序列（相对于1995-2014年）"

表2

模拟年和季节平均降水的五个最优模式"

ANNDJFMAMJJASON
EC⁃Earth3⁃VegEC⁃Earth3⁃VegEC⁃Earth3⁃VegINM⁃CM4⁃8MRI⁃ESM2⁃0
EC⁃Earth3EC⁃Earth3EC⁃Earth3EC⁃Earth3⁃VegACCESS⁃ESM1⁃5
NorESM2⁃LMCanESM5CanESM5INM⁃CM5⁃0EC⁃Earth3
MRI⁃ESM2⁃0MIROC6NorESM2⁃LMEC⁃Earth3EC⁃Earth3⁃Veg
BCC⁃CSM2⁃MRINM⁃CM5⁃0BCC⁃CSM2⁃MRBCC⁃CSM2⁃MRBCC⁃CSM2⁃MR

图4

SSP2?4.5情景下青藏高原地区中期（2046-2065年）相对于1995-2014年的年（a）和季节平均（b~e）降水变化Black solid dots represent grids with a statically significant change at the 90% confidence level."

图5

SSP5?8.5情景下青藏高原中期（2046-2065年）相对于1995-2014年的年（a）和季节平均（b~e）降水变化Black solid dots represent grids with a statically significant change at the 90% confidence level."

图6

SSP2?4.5情景下青藏高原长期（2081-2100年）降水相对于1995-2014年的年（a）和季节平均（b~e）降水变化Black solid dots represent grids with a statically significant change at the 90% confidence level."

图7

SSP5?8.5情景下青藏高原长期（2081-2100年）相对于1995-2014年的年（a）和季节平均（b~e）降水变化Black solid dots represent grids with a statically significant change at the 90% confidence level."

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