温室气体和土地覆盖变化对季风亚洲区域气候影响的动力降尺度研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41675080
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:68.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:D0502.气候与气候系统
- 结题年份:2020
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:Rezaul Mahmood; 魏江峰; 韩瑛; 段亚雯; 韩云环;
- 关键词:
项目摘要
Monsoon Asia is a typical region with the most significant human activities. The impacts of human activities on regional climate is one of the key issues in global change study and a grave concern for policy makers. Previous studies focused on the impacts of either greenhouse gases (GHG) or land use and land cover change (LULCC) on regional climate. The relative contribution of GHG and LULCC on regional climate, especially for the weather and climate extremes, remains unclear. Given the drawback of global climate models (GCM) in simulating weather and climate extremes, we therefore employ a dynamical downscaling approach (using GCM output driving regional climate model) to assess the relative contribution of GHG and LULCC on regional climate change. The linear and nonlinear responses of regional climate to GHG and LULCC will be investigated to understand the mechanism of human-induced climate change. To improve the performance of dynamical downscaling, a new dynamical downscaling (NDD) method will be employed, which was recently developed by the principle investigator of this proposal. The NDD introduced GCM bias corrections, including climatological mean bias and variance bias, which significantly improved the climatological means and extreme events simulated by regional climate model. We therefore expect the project outcome will advance our knowledge on the human-induced changes in regional climate change in the monsoon Asia.
季风亚洲区是人类活动最剧烈的地区。人类活动对区域气候变化的影响,是全球变化研究的重要科学问题之一,也是国家制定中长期发展规划的重大关切。以往研究或者关注温室气体或者关注土地覆盖变化的气候效应。二者对区域气候变化(尤其是极端天气气候事件)的相对贡献研究还比较薄弱。考虑到全球模式对极端天气气候事件(特别是极端降水)的模拟能力有限。本项目拟在以往研究基础上,采用较高分辨率的区域模式对全球模式结果进行动力降尺度,评估人类活动引起的温室气体和土地覆盖变化对季风亚洲区域气候变化的相对贡献;从区域气候对二者的线性响应和非线性响应角度,深入研究人类活动影响区域气候变化的机理。为提高模拟结果的准确性,项目采用申请人最近发展的动力降尺度方法,该方法通过订正全球模式的系统误差,可以显著提高区域模式对气候平均态和极端天气气候事件的模拟能力。该项目的实施将有望深化人类活动对季风亚洲区域气候变化影响的认识。
结项摘要
季风亚洲区是人类活动最剧烈的地区。人类活动排放的温室气候和大尺度土地利用变化,显著地影响大气和地表的能量平衡,从而影响区域乃至全球气候。正确理解和认识二者对季风亚洲区域气候的影响,对政府制定中长期发展规划、开展主动适应气候变化的国家战略具有十分重要的意义。以往研究多采用全球模式,分辨率较粗,对极端天气气候事件的模拟能力有限。本项目在以往研究基础上,采用较高分辨率的区域模式对全球模式结果进行动力降尺度,评估了人类活动引起的温室气体和大尺度土地利用变化对季风亚洲区域气候变化的相对贡献。研究结果表明:在春、夏、秋三个季节,温室气体和大尺度土地利用变化均导致东亚地区无雨日数显著增加,小雨、中雨日数则显著减少,土地利用变化在春、夏季的影响接近于或大于温室气体的影响。在冬季,温室气体和土地利用对不同强度降水的影响大体相反。温室气体导致降雨增加,无雨日数减少。土地利用则导致降水减少,无雨日数增加。温室气体增加导致春季高温异常事件频次显著增加,低温异常事件显著减少。土地利用变化则导致10~18°C的高温异常和-10~-20°C的低温异常事件出现的概率同时增加。机理分析表明,温室气体增加导致干旱区冷季的降水再循环率增加了19.8%,降水效率增加10%,从而导致新疆地区降水呈现出显著的增加趋势。与温室气体的作用相反,大尺度土地利用变化导致降水的直接和间接效应减弱,从而导致降水量减小。温室气体增加导致大气向下的长波辐射增加,从而引起地表气温升高。土地利用变化影响温度的机理则不同于温室气体。在东亚地区,土地利用变化导致地表粗糙度减小,从而导致感热减小,减小了地表向大气的能量输送,导致地表气温升高。项目研究结果启示我们,在未来气候变化预估研究中,除了需要考虑温室气体的情景,土地利用变化也是需要重点考虑的因素,尤其是在区域尺度极端天气、气候事件变化预估中,应给予充分重视。
项目成果
期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Evaluating vector winds in the Asian-Australian monsoon region simulated by 37 CMIP5 models
评估 37 个 CMIP5 模式模拟的亚洲-澳大利亚季风区矢量风
- DOI:10.1007/s00382-018-4599-z
- 发表时间:2019
- 期刊:Climate Dynamics
- 影响因子:4.6
- 作者:Huang Fang;Xu Zhongfeng;Guo Weidong
- 通讯作者:Guo Weidong
Short communication comments on 'DISO: A rethink of Taylor diagram'
关于“DISO:泰勒图的重新思考”的简短交流评论
- DOI:10.1002/joc.6359
- 发表时间:2020
- 期刊:International Journal of Climatology
- 影响因子:--
- 作者:Xu Zhongfeng;Han Ying
- 通讯作者:Han Ying
Multivariable integrated evaluation of model performance with the vector field evaluation diagram
用向量场评价图对模型性能进行多变量综合评价
- DOI:10.5194/gmd-10-3805-2017
- 发表时间:2017
- 期刊:Geoscientific Model Development
- 影响因子:5.1
- 作者:Xu Zhongfeng;Han Ying;Fu Congbin
- 通讯作者:Fu Congbin
Global pattern of historical and future changes in rapid temperature variability
温度快速变化的历史和未来变化的全球模式
- DOI:10.1088/1748-9326/abccf3
- 发表时间:2020
- 期刊:Environmental Research Letters
- 影响因子:6.7
- 作者:Xu Zhongfeng;Huang Fang;Liu Qi;Fu Congbin
- 通讯作者:Fu Congbin
The linkage between CMIP5 climate models' abilities to simulate precipitation and vector winds
CMIP5 气候模型模拟降水和矢量风的能力之间的联系
- DOI:10.1007/s00382-020-05259-6
- 发表时间:2020
- 期刊:Climate Dynamics
- 影响因子:4.6
- 作者:Huang Fang;Xu Zhongfeng;Guo Weidong
- 通讯作者:Guo Weidong
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