简介:利用2个关于大西洋经向翻转流(AtlanticMeridionalOverturningCirculation,AMOC)的指数:AMOC指数(15oN~65°N、深度为500m以下的AMOC的最大值)和AMOC扩展指数(15°N~65°N、深度为2000~2500m的AMOC的最大值),研究了耦合模式FGOALS-g2(Grid-pointVersion2ofFlexibleGlobalOcean-Atmosphere-LandSystemModel)中的AMOC在CMIP5(CoupledModelIntercomparisonProjectPhase5)的3个典型浓度路径(RepresentationConcentrationPathways,RCP)(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5分别对应于2100年时490、650和1370ppm的CO2浓度水平)下的响应问题,发现:在RCP2.6和RCP4.5浓度路径下,2006~2040年时间段内AMOC指数和AMOC扩展指数都呈现快速下降的趋势,2041~2100年时间段内AMOC指数逐渐恢复,AMOC扩展指数基本维持不变;在RCP8.5浓度路径下,2006~2100年时间段内AMOC指数和AMOC扩展指数都表现出快速下降的趋势。通过分析FGOALS-g2中北大西洋深水的成因发现:3个典型浓度路径下AMOC的长期变化趋势主要受到GIN(Greenland–Iceland–Norwegian)海域的深水形成率的调控,而AMOC的年代际尺度的变化则主要受到Labrador海域深水形成率的控制。同时揭示了:由于北大西洋2000m深度附近的层结稳定性在RCP2.6和RCP4.5下(相比于1980~2005年)提高了30%~40%,使得由AMOC指数恢复产生的深水无法继续下沉,从而导致AMOC扩展指数没有出现恢复的现象。
简介:使用区域气候模式RegCM4.4(RegionalClimateModelversion4.4)单向嵌套CCSM4.0(CommunityClimateSystemModelversion4.0)气候系统模式输出结果,进行了2001~2010年逐年2月1日至9月1日共10年长度的季节尺度气候预测回报试验,针对平均气温和降水,分析了两个模式对中国地区夏季(6~8月)气候的回报能力。首先对气候态的分析表明,RegCM4.4对气温和降水的回报/模拟效果均较CCSM4.0有所改进,特别是在提供更详细可靠的局地信息方面,其中降水回报与观测的空间相关系数,由CCSM4.0的0.39提高到RegCM4.4的0.53,但同时RegCM4.4对中国东部季风降水的回报表现出类似CCSM4.0北方偏多的偏差。对两个模式2001~2010年逐年气温和降水距平的回报能力,通过回报与观测空间和时间距平相关系数(ACCs和ACCt)、回报与观测空间和时间距平符号一致率(PCs和PCt)以及趋势异常综合评分(PS)进行了考察,结果表明两个模式的表现在整体分布上有一定相似的同时,RegCM4.4能够提供更多的空间分布细节,并对降水的回报结果有一定的改善,如CCSM4.0和RegCM4.4回报降水的ACCs多年平均分别为0.03和0.10,PS分别为70.4和71.4。同时给出了两个具体年份(2003年和2009年)的个例分析。
简介:Inviewofthefactthattheatmosphereiscapableofmemory,thisresearchsuggestedanddevelopedtheviewpointofatmosphericmemorialdynamics.Byintroducingamemoryfunctionintothedynamic-thermodynamicequationsoftheatmosphere,theseequationscanbetransformedintodifference-integralequations.Inthisway,thenumericalsolutionoftheatmosphericmotioncanbeobtainedbyusingseveralinitialfieldsratherthanonlyoneinitialfield.Theretrospectivetimeintegrationschemeisanoriginalschemebasedthesystemself-memorizationprinciple,whichdiffersgreatlyfromother
简介:利用CRUT3v和CN05两套观测资料,评估25个CMIP5模式对1906—2005年中国年平均气温变化的模拟能力,并与CMIP3模式对比。结果表明:1906—2005年中国平均温升速率为0.84℃/100a,CMIP5多模式集合平均模拟的增温率为0.77℃/100a。模式对20世纪后期温升模拟好于前期,仅有两个模式能模拟中国20世纪40年代异常增暖。模式对气温气候态空间分布模拟较好,但在中国西部地区存在最大模拟冷偏差和不确定性。1961—1999年,中国北方增暖大于南方。多模式集合平均可以较好地模拟气温变化线性趋势的空间分布,但对南北气温变化趋势的差异模拟过小。总体说来,在中国平均气温变化趋势、气温气候态空间分布和气温变化趋势空间分布三方面,CMIP5模式都较CMIP3模式有所提高。