通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM(COSMO model in climatemode)3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模...通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM(COSMO model in climatemode)3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模式对中国地区2011—2050年的日降水预估值(SRES-A1B情景),运用概率统计和极值理论方法,分析了2011—2050年日降水序列及其极值的可能变化趋势。结果表明:除华南和青藏高原西部存在着较大的偏差以外,模式和观测日降水序列的峰度和偏度的分布格局较一致,空间相关系数达到0.75以上,CCLM能够很好地模拟中国日降水的分布特征。2011—2050年,峰度和偏度在江淮部分地区、东北与内蒙中东部等地区呈显著增加趋势,降水极端事件将会增多;最大日降水量和汛期最多无降水日数在上述地区的增加,进一步反映干旱和洪涝出现概率将升高。展开更多
文摘通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM(COSMO model in climatemode)3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模式对中国地区2011—2050年的日降水预估值(SRES-A1B情景),运用概率统计和极值理论方法,分析了2011—2050年日降水序列及其极值的可能变化趋势。结果表明:除华南和青藏高原西部存在着较大的偏差以外,模式和观测日降水序列的峰度和偏度的分布格局较一致,空间相关系数达到0.75以上,CCLM能够很好地模拟中国日降水的分布特征。2011—2050年,峰度和偏度在江淮部分地区、东北与内蒙中东部等地区呈显著增加趋势,降水极端事件将会增多;最大日降水量和汛期最多无降水日数在上述地区的增加,进一步反映干旱和洪涝出现概率将升高。
