利用观测、再分析和CMIP6数据集研究中国大陆降水事件的长期变化
编号:2827
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更新:2023-04-15 07:37:00
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张贴报告
摘要
降水及其日变化与地球系统的动力和热力过程密切相关,对地球气候有着不可忽视的影响。基于1980-2014年暖季(5-9月)中国大陆2087个气象观测站的小时降水数据,本文评估了再分析和CMIP6数据集重现降水事件的能力。统计结果表明,短时降水事件的出现频率比长时间高,但再分析和CMIP6数据集均低估了短时降水事件的频率,高估了长时间降水事件的频率。降水平均持续时间的空间分布呈现“三明治”结构,而其他大部分数据集的持续时间表现为“北方短,南方长”。与降水平均持续时间相比,再分析和CMIP6数据集可以较好地再现平均强度的分布。尽管如此,这些数据集均不能完全捕捉到降水平均持续时间和强度的变化趋势。对于降水事件的日变化,再分析和CMIP6数据集能够重现午后峰值,然而,除了ERA5和HadGEM3-GC31-MM这两个数据集,其他数据均不能重现长时间降水事件的清晨峰值。对于降水频率,1-3小时事件的峰值时间在大多数站点有提前的趋势,而4-6小时事件则呈现延后的趋势。对于降水强度,提前的趋势较多出现在小于6小时的事件中,而大于6小时的事件则呈现推迟趋势。其他数据集均不能完全重现上述结果。本研究为提高模式和再分析数据集中降水模拟的真实性提供了参考。
关键词
降水事件;持续时间;日循环;峰值时间;再分析和CMIP6数据集
稿件作者
李积明
兰州大学
张丽洁
兰州大学
汪洋
兰州大学
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