下载文档原格式
Open Journal of Natural Science 自然科学, 2021, 9(1), 198-207Published Online January 2021 in Hans. /journal/ojnshttps:///10.12677/ojns.2021.91022中国区域CMIP6模式气温要素模拟能力评估邓嘉玲成都信息工程大学，大气科学学院，四川成都收稿日期：2020年12月30日；录用日期：2021年1月22日；发布日期：2021年1月29日摘要使用全球气候系统模式来模拟研究未来气候变化是现在常用的方法。
由于全球气候系统模式对区域尺度的模拟能力有较大的不确定性，所以预估未来气候变化之前通常要进行模式模拟能力的评估。
本文利用CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)中的8个全球气候系统模式对中国区域进行气温要素模拟的结果，来评估全球气候系统模式对中国区域的模拟能力。
同观测资料对比，能得出以下结论，此8个模式能较好的模拟过去一段时间中国气温变化的大致趋势，都呈现升温的趋势。
对中国区域的模拟，模式对青藏高原和四川盆地等受地形影响气温变化的模拟能力不是很好，产生非常大的冷偏差。
对国内中部以及东南地区的模拟能力也就相对较好，误差较小。
关键词CMIP6，中国区域，气温，评估Assessment of Air Temperature Simulations in China by CMIP6 Multi-ModelsJialing DengSchool of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu SichuanReceived: Dec. 30th, 2020; accepted: Jan. 22nd, 2021; published: Jan. 29th, 2021AbstractBased on the simulations of global climate system models, the projection of future climate change can be researched. Since the global climate system model has great uncertainty in the ability to simulate the regional scale, this study uses the results of the temperature element simulations of邓嘉玲the 8 global climate system models in CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) to evaluate the ability of simulation global climate system model in China. Comparing with the ob-servation data, the following conclusions can be drawn: each model can better simulate the gener-al trend of temperature changes in China in the past period, and all show a warming trend. For the temperature simulation in China, the models are not very good at simulating the topography-related temperature change, such as in the Qinghai-Tibet Plateau and in the Sichuan Basin, resulting in very large cold deviations. The simulation capability for the central and southeastern regions of China is relatively good, with small bias.KeywordsCMIP6, China, Air Temperature, AssessmentThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言世界气候研究计划(WCPR)为了推动模式发展和增进对地球气候系统的科学理解，开创了国际耦合模式比较计划(CMIP, Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) [1]，其先后进行了共计六次的模式比较计划。
RCPs 情景下长白山区气候变化预估分析于秀晶;刘玉英;杜尧东;韦小丽【摘要】利用全球模式（BCC＿CSM1.1）驱动区域气候模式 RegCM4，模拟分析了 RCP 4.5和 RCP 8.5温室气体排放情景下未来2010—2099年长白山区的气候变化特征。
结果表明：RegCM4模式对长白山区气候特征具有较好的模拟能力，未来 RCPs情景下长白山区气温明显升高。
与参照时段（1986—2005年）相比，RCP 4.5和 RCP 8.5情景下长白山区的年平均气温在21世纪20年代分别增加了0.7℃和1.0℃，21世纪50年代年平均气温分别增加了1.6℃和2.2℃，21世纪80年代年平均气温分别增加了1.9℃和3.8℃。
RCP 4.5和 RCP 8.5情景下，未来长白山区降水均呈略增多的趋势，21世纪20年代降水分别增加了6.5％和2.8％，21世纪50年代降水分别增加了6.6％和7.9％，21世纪80年代降水分别增加了11.0％和6.7％。
此外，两种排放情景下未来长白山区日平均气温的统计特征发生改变，偏度系数的负值减小，峰度系数的负值增加，说明未来高温事件发生的可能性增加；同时，中雨以上级别降水的发生频率增加，说明未来极端降水事件发生的可能性增加。
%Change trends of temperature and precipitation during2010-2099 in Changbai Mountain area under RCPs scenarios were analyzed based on projections over China simulated by a RegCM4 (a high resolution regional climate model)that was driven by a GCM(BCC_CSM1.1)in its boundary.The results show that the RegCM4 can well simulate local climate characteristics,judging from comparisons of the simulation with in situ observation. The projected temperature is in a significantly increasing trend in Changbai Mountain area under RCPS scenarios. Compared to that in the reference period (1986-2005 ),annualaverage temperature will increase by 0.7 ℃and 1.0 ℃ in 2020s,1.6 ℃ and 2.2 ℃ in 2050s,1.9 ℃ and 3.8 ℃ in 2080s under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios respectively.The projected precipitation in most areas of Changbai Mountain increases pared to that in the reference period (1986-2005 ),annual precipitation will increase by 6.5% and 2.8% in 2020s,6.6% and 7.9% in 2050s,11.0% and 6.7% in 2080s under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios respectively.In addition,sta-tistic characteristics of daily mean temperature change in Changbai Mountain area under two scenarios,i.e.,the negative value of skewness coefficient decreases,while that of kurtosis coefficient increases,and it suggests that the potential possibility of high temperature event might rise.The frequency of moderate rain and heavy rain enhances, which means possibly increasing extreme precipitation events.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】9页(P65-73)【关键词】气候变化预估;区域气候模式;RCPs排放情景;长白山区;RegCM4【作者】于秀晶;刘玉英;杜尧东;韦小丽【作者单位】吉林省气候中心，吉林长春 130062;吉林省信息中心，吉林长春130062;广东省气候中心，广东广州 510080;吉林省气候中心，吉林长春130062【正文语种】中文【中图分类】P426.2RCPs情景下长白山区气候变化预估分析于秀晶1刘玉英2杜尧东3韦小丽1（1.吉林省气候中心，吉林长春130062；2.吉林省信息中心，吉林长春130062；3.广东省气候中心，广东广州510080）摘要：利用全球模式（BCC＿CSM1.1）驱动区域气候模式RegCM4，模拟分析了RCP 4.5和RCP 8.5温室气体排放情景下未来2010—2099年长白山区的气候变化特征。
长白山地区近50年气候变化及其预估的开题报告标题：长白山地区近50年气候变化及其预估引言：长白山地区位于中国东北地区，自然环境丰富，气候变化对该区域的自然资源和生态环境有着深远的影响。
近年来，长白山地区的气候变化日渐显现，极端气候事件也愈加频繁，给该区域的生产生活带来巨大影响。
因此，探究长白山地区的气候变化趋势及其影响，对于该区域的可持续发展至关重要。
研究目的：本文旨在研究长白山地区近50年的气候变化趋势，揭示气候变化的主要原因，分析气候变化对区域自然资源和生态环境的影响，并预估未来气候变化趋势，为该地区的可持续发展提供科学的参考和决策依据。
研究内容：1. 长白山地区气候变化概述2. 长白山地区气温和降水量变化情况2.1 气温变化趋势及原因分析2.2 降水量变化趋势及原因分析3. 长白山地区气候变化的影响3.1 生态环境影响3.2 自然资源影响4. 长白山地区未来气候变化预估4.1 使用模型预估未来气候变化趋势4.2 预估未来气候变化对区域自然资源和生态环境的影响研究方法：本研究使用长白山地区气象站的观测数据，通过趋势分析、回归分析等统计分析方法，分析长白山地区近50年的气温和降水量变化趋势。
同时，参考现有学术研究成果，结合区域自然环境特点，分析明确长白山地区气候变化的影响，并使用气候模型预估未来气候变化趋势。
预期成果：本研究的预期成果包括：1. 揭示长白山地区气候变化的主要趋势及其原因；2. 分析气候变化对该地区生态环境和自然资源的影响；3. 预估未来长白山地区气候变化趋势；4. 为该地区可持续发展提供科学的参考和决策依据。
参考文献：1. 刘晓玲. 长白山地区气候变化对自然环境的影响研究[J]. 黑龙江科技学院学报, 2018, 33(3):43-47.2. 周纪春, 徐国昌, 郑景亮. 长白山地区气温和降水量变化特征分析[J]. 干旱气象, 2013, 31(3): 427-432.3. 王建明, 郭艳, 孙树人. 基于CMA-YY气候模型对东北地区未来20年气候变化的预估[J]. 自然资源学报, 2019, 34(3): 614-624.。
预测气候变化的方法气候变化是当今世界面临的最重要的问题之一。
科学家们已经通过大量的研究和实验，确定了气候变化是由人类活动导致的事实，而不是自然因素的影响。
因此，我们需要采用科学的方法来预测气候变化，以使我们能够采取预防措施，减轻气候变化对我们的影响。
气候变化的预测是一项复杂的工作，需要多种技术和方法的协同作用。
下面将介绍一些主要的方法和技术，包括气候模型、观测数据和统计分析等。
1. 气候模型气候模型是研究气候变化的主要工具之一。
气候模型是一种数学模型，用于模拟气候系统中的各种物理、化学和生物过程，以预测未来的气候趋势。
气候模型可以分为两种类型，分别是全球气候模型和区域气候模型。
全球气候模型是模拟全球气候系统的模型，可以预测全球气候变化，包括全球温度变化、气候极端事件、海平面上升等。
区域气候模型是基于全球气候模型，进一步细化，专门用于预测某个地区内的气候变化。
气候模型需要大量的观测数据作为输入，包括温度、降水、风速、大气成分等等。
气候模型被广泛用于气候变化预测和政策制定。
2. 观测数据观测数据是预测气候变化的另一种主要方法。
通过对气候系统中的各种变量进行长期的观测和记录，可以了解气候变化的实际情况，以预测未来的气候趋势。
目前，世界各地都有大量的气象站和其他监测站，可以记录各种气候变量，包括温度、降水、大气成分等等。
这些观测数据被用于确定气候趋势和周期，检验气候模型的有效性，并提供有关气候变化对社会和自然系统的影响的信息。
3. 统计分析统计分析是预测气候变化的另一种方法。
通过对过去和现在的气候变量进行分析，可以推断未来的气候变化趋势。
统计学方法包括回归分析、时间序列分析等等。
通过对历史数据的回顾，可以检验气候模型的有效性，并对未来气候变化进行预测。
同时，通过对不同时间段的气候数据进行比较，可以了解气候变化的趋势和周期，预测未来气候变化的可能性。
综上所述，预测气候变化的方法有很多，包括气候模型、观测数据和统计分析等。
17种MODIS产品的功能解释1.MODIS-地表温度产品：显示地表的温度分布，有助于研究气候变化和环境监测。
2.MODIS-云相态产品：识别和分类云的类型和性质，用于天气预报和气候模型研究。
3.MODIS-云降水产品：估算云的降水量，有助于水资源管理和灾害预警。
4.MODIS-大气成分产品：提供大气中的气体和颗粒物的浓度分布信息，用于空气质量评估和大气污染监测。
5.MODIS-植被指数产品：提供植被生长和活动的信息，用于农业生产和生态环境评估。
6.MODIS-海洋色彩产品：显示海洋的溶解有机物和悬浮物的浓度分布，有助于海洋生态系统的研究和渔业管理。
7.MODIS-大气比辐射产品：提供大气辐射传输的信息，用于气候变化、太阳能资源评估和大气辐射模拟。
8.MODIS-火灾产品：监测和识别地表火灾，有助于火灾控制和自然资源管理。
9.MODIS-地表反照率产品：显示地表反射太阳辐射的能力，用于土地利用和气候变化研究。
10.MODIS-雪冰覆盖产品：估算地表的雪和冰的分布，有助于水资源管理和气候模型研究。
11.MODIS-陆地表面温度产品：提供陆地表面温度的分布信息，用于土地利用和气候监测。
12.MODIS-水汽产品：提供大气中水汽的浓度分布，用于气象预报和气候模型研究。
13.MODIS-陆地地表植被覆盖产品：显示陆地表面的植被覆盖情况，用于生态环境评估和农业监测。
14.MODIS-夜间发光产品：显示地球表面的夜间灯光分布，用于城市发展和能源管理。
15.MODIS-水色产品：提供水体的透明度和色彩信息，用于水质监测和海洋生态研究。
16.MODIS-短波地表净辐射产品：提供地表向大气和空间发射的净辐射信息，用于气候模拟和能源评估。
17.MODIS-气溶胶光学厚度产品：显示大气中气溶胶的浓度分布，用于大气污染监测和人类健康评估。
文章编号 1005-8656（2021）02-0003-06基于CMIP5和RegCM4模式的内蒙古气候变化模拟评估及未来RCPs情景预估孟玉婧（内蒙古气候中心，内蒙古 呼和浩特 010051）摘要文章利用CMIP5全球气候模式和RegCM4区域气候模式模拟的内蒙古降水量和平均气温的逐月数据，分别将2 个气候模式1961—2005 年的模拟结果与实际观测值进行对比，综合评估2 个气候模式对内蒙古降水量和平均气温的模拟能力，并预估分析3 种RCPs情景下2021—2100年内蒙古未来降水量和平均气温的可能变化特征。
结果显示：CMIP5模式对年降水量模拟效果优于RegCM4模式，而RegCM4模式对年平均气温的细节模拟更具有优势，总体上CMIP5模式对内蒙古降水量和平均气温均具有良好的模拟能力。
未来80 年内蒙古气候呈暖湿变化趋势，其中RCP8.5情景增幅最大，年降水量和年平均气温分别增加了21.6%和5.3 ℃，RCP4.5情景次之，RCP2.6情景增加趋势不明显。
四季和各年代的降水量和平均气温也一致呈增加趋势，其中冬季降水量增幅最大，最大可达22.15％，秋季平均气温在RCP2.6和RCP4.5情景下增幅最大，分别为1.50 ℃和2.22 ℃，冬季平均气温在RCP8.5情景下增幅最大，为3.67 ℃；RCP2.6情景下，年降水量和年平均气温分别在21 世纪60 年代和40 年代增幅最大，分别为8.12%和1.57 ℃，而RCP4.5和RCP8.5情景下则均在21 世纪90 年代增加幅度最大，最大分别可达18.52%和5.80 ℃。
关键词气候变化预估；RCPs情景；CMIP5；RegCM4；内蒙古中图分类号 P426.6；P434 文献标识码 A doi:10.14174/ki.nmqx.2021.02.001引言近年来，随着经济的快速发展及人类活动的影响，全球气候变暖有加重的趋势。
在政府间气候变化专门委员会（IPCC）历届评估报告的推动下，气候变化是当今社会普遍关注的全球性问题。
我国本土气温指数期货产品的研发设计——源于京津冀“首都经济圈”核心功能区的气温数据
李竹薇;田颖楠;韩奕娆;刘瀚文
【期刊名称】《中国证券期货》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】我国幅员辽阔,对天气变化非常敏感,迫切需要对天气风险进行有效管理,以消除或减少天气风险对各行业的不利影响。
从产品研发设计视角出发,以京津冀“首都经济圈”核心功能区为例,参考国外成熟产品,对我国本土气温指数期货产品进行合约设计和模拟定价,根据行业需求阐述产品的应用价值,提出产品在天气风险管理中的显著作用。
研究贡献有,搭建起我国本土气温指数期货产品的研发体系;基于国外成熟市场规则构建出符合我国国情的气温指数期货产品标准化合约框架;运用ARMA模型构建出精确度高的气温预测模型;采用蒙特卡罗模拟法制定出气温指数期货两款产品价格;明确产品的应用推广需求和风险管理作用。
【总页数】14页(P4-17)
【作者】李竹薇;田颖楠;韩奕娆;刘瀚文
【作者单位】大连理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】F83
【相关文献】
1.气温指数保险的经济学分析及产品设计方法研究——以气温指数海水养殖保险为例
2.基于ANUSPLIN的京津冀区域逐日气温格点数据集建立方法研究
3.1961—2017年京津冀地区极端气温指数时空变化分析
4.气温变动对我国蔬菜价格指数影响的实证分析——基于全国173个城市最低气温与28种重点监测蔬菜批发均价
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
气候变化国家评估报告(Ⅰ)_中国气候变化的历史和未来趋势气候变化国家评估报告(Ⅰ):中国气候变化的历史和未来趋势近年来，全球气候变化的现象越来越明显，对人类的生存和发展带来了巨大的挑战。
作为世界上人口最多的国家之一，中国在气候变化方面的发展和应对举措备受关注。
为了更好地了解中国气候变化的历史和未来趋势，中国政府委托了国家气候中心进行了一项全面的国家评估报告。
首先，回顾中国气候变化的历史，我们可以看到多个因素对中国气候变化产生了重要影响。
自然因素是影响气候变化的主要因素之一。
中国位居亚洲大陆之中，辐射和经纬度差异导致地势复杂多样，气候类型丰富多样。
另外，中国地处于亚洲季风区，季风气候的形成和变化对中国的气候也起到了重要作用。
人类活动是另一个重要因素。
工业化、城市化和农业发展带来了大量温室气体的排放，对气候造成了非常大的影响。
根据评估报告的数据，过去一百多年间，中国的气温呈现明显的升高趋势。
特别是20世纪80年代以后，气温上升的速度更加明显，平均气温比过去上升了0.7℃到0.9℃，这一变化速度比全球平均水平要高出许多。
同时，中国的降水也出现了明显变化。
尤其是北方地区的降水量减少，土地干旱化的问题日益凸显。
这些气候变化给中国的农业生产、自然资源保护和城市发展等方面都带来了巨大的挑战。
对于中国的未来气候趋势评估，报告指出，气温将继续上升，降水变化将更为显著。
据专家测算，到本世纪末，中国的气温将比现在上升2℃左右，北方降水将进一步减少，南方则更容易受到强降水的影响。
这些变化将对中国的生态系统、农田灌溉、水资源分配和城市基础设施等方面带来巨大压力。
这也意味着我们必须要采取更加积极的举措来应对气候变化的挑战。
针对中国气候变化的评估报告也提出了一些对策和建议。
首先，我们要加快能源结构转型。
减少化石燃料的使用，增加可再生能源的比例，以降低温室气体排放。
其次，加强农业的可持续发展。
推广耕作方式的改进，减少农业碳排放，提高农业生产适应气候变化的能力。
区域气候模拟能力评价指标及预测模型随着全球气候变化的加剧，对区域气候模拟能力进行评价和预测变得越来越重要。
区域气候模拟能力评价指标及预测模型的研究可以帮助我们更好地理解和应对气候变化的影响，为制定可持续发展战略和应对气候风险提供科学依据。
一、区域气候模拟能力评价指标区域气候模拟能力评价指标是衡量一个地区对气候变化适应的能力和应对气候风险的能力的指标体系。
下面介绍一些常用的指标：1. 平均温度和降水量变化趋势：通过分析过去几十年的气象数据，可以统计出区域平均温度和降水量的变化趋势。
这可以反映出区域对气候变化的适应能力。
2. 自然灾害频率和强度：自然灾害经常受气候变化的影响，所以对自然灾害频率和强度进行评估也是评价一个区域气候模拟能力的重要指标之一。
3. 生态系统的健康状况：生态系统的健康状况可以影响一个地区的气候调节能力和抵御气候风险的能力。
评估生态系统的健康状况可以采用净生产力、物种多样性和植被覆盖率等指标。
4. 社会经济指标：区域的经济发展水平、社会基础设施的完善程度、教育水平和医疗保障等社会经济指标也可以用来评估一个地区的气候模拟能力。
以上只是一些常用的评价指标，实际评价中可以根据具体的需要进行选择和修改。
二、区域气候模拟能力预测模型针对区域气候模拟能力的预测，可以利用一些数学模型和统计方法。
下面介绍一些常用的预测模型：1. 气候模型：气候模型是基于物理原理和气候系统的运行规律来预测未来气候变化的模型。
这些模型可以通过建立气候系统的方程组来模拟地球的气候变化，并预测未来的气候状态。
2. 统计模型：统计模型是基于历史气象数据和其他相关数据来建立数学模型，通过统计分析和预测方法来预测未来的气候变化。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。
3. 气候指标模型：气候指标模型是利用已有的气候指标数据来建立数学模型，通过分析不同气候指标之间的关系来预测未来的气候变化。
这些模型可以用于评估一个地区对气候变化的适应能力。
