地理学报 2017 , 72 (9): 1555-1568 https://doi.org/10.11821/dlxb201709002

Orginal Article

基于模式优选的21世纪中国气候变化情景集合预估

张学珍¹^,, 李侠祥², 徐新创³^,, 张丽娟²

1. 中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室,北京 100101
2. 哈尔滨师范大学黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室,哈尔滨 150025
3. 湖北科技学院资源环境科学与工程学院,咸宁 437100

Ensemble projection of climate change scenarios of China in the 21st century based on the preferred climate models

ZHANG Xuezhen¹^,, LI Xiaxiang², XU Xinchuang³^,, ZHANG Lijuan²

1. Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
2. Key Laboratory of Remote Sensing Monitoring of Geographic Environment, College of Heilongjiang Province, Harbin Normal University, Harbin 150025, China
3. The School of Resources Environment Science and Technology, Hubei University of Science and Technology, Xianning 437100, Hubei, China

通讯作者: 徐新创(1976-), 博士, 副教授, 主要从事全球气候变化研究。E-mail: xxch8009@163.com

收稿日期: 2017-05-10

修回日期: 2016-07-18

网络出版日期: 2017-09-30

基金资助: 国家重点研发计划项目(2017YFA0605303)国家自然科学基金项目(91325302, 41471171)中国科学院地理科学与资源研究所杰出青年人才基金项目(2015RC101)中国科学院青年创新促进会(2015038)湖北省教育厅人文社科重点基金项目(16D094)

作者简介:

作者简介：张学珍(1981-), 博士, 副研究员, 主要从事地—气相互作用研究。E-mail: xzzhang@igsnrr.ac.cn

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摘要

未来气候变化情景预估是制定气候变化应对和适应策略的科学基础。本文利用参与耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的30个气候模式的模拟数据,通过评估各模式对历史气候变化的模拟能力,筛选出模拟区域气候变化的最优模式组合,进而建立偏最小二乘回归（PLS）集合预估模型,据此利用最优模式模拟结果预估区域温度和降水变化情景。通过与历史数据的对比,研究发现本文基于最优模式建立的PLS集合预估模型不仅优于传统的多模式集合平均,而且也优于利用全部模式建立的PLS集合预估模型,体现了模式优选过程的重要性。本文基于优选模式的PLS集合预估模型预估结果表明：① 21世纪各区域温度将持续上升,且冬半年升温速率总体大于夏半年,北方地区升温速率总体高于南方地区;RCP 4.5排放情景下温度上升先快后慢,转折点出现在21世纪中期,RCP 8.5排放情景下,呈持续增加趋势,至21世纪末的升温幅度约为RCP 4.5情景的2倍。② 21世纪各区降水变化均呈显著增加趋势,并表现出高排放情景大于低排放情景,少雨区大于多雨区的特征,但是降水增加过程伴有明显的年代际波动。对比发现,传统的等权重集合平均全部模式（EMC）方法预估的中国夏季变暖速率高于冬季,且降水基本呈线性增加,有悖于全球变暖的基本特征及中国降水具有鲜明的年代际变化特征的基本认识。因而,本文预估的温度和降水变化特征均更符合中国气候变化的基本规律。

关键词： CMIP5 ; 中国气候变化 ; 模式优选 ; 多模式集合 ; 情景预估

Abstract

Projection of future climate change scenarios provides the scientific basis for addressing climate change and for proposing strategies of adapting climate change. This study used the simulation data of 30 climate models, which were evolved in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Through evaluating the performance of each model on simulating the historical climate change, the preferred climate models were selected. Then, using the outputs of preferred climate models as independent variables and using ground measurements as dependent variables, the partial least squares regression (PLS) models were constructed for temperature and precipitation, respectively, of each region of China. By analyzing the ensemble predictions of regional temperature and precipitation changes, we found that the PLS ensemble mean of preferred climate models is closer to the ground measurements than the PLS ensemble mean of all of the climate models and the traditionally arithmetic average-based ensemble mean. The PLS ensemble projections of preferred climate model showed that climate warming would generally continue during the 21st century, which would be stronger in the cold half-year and in the northern regions than that in the warm half-year and in the southern regions. Under the scenario of RCP 4.5, the climate warming would be stronger in the first half of the 21st century and weaker in the second half. Under the scenario of RCP 8.5, the climate warming would keep nearly constant rate and, by the end of 21st century, the temperature would rise by two folds of that under the scenario of RCP 4.5. The increasing trend of precipitation would be stronger under the scenario of RCP 8.5 than that under the scenario of RCP 4.5 and would be stronger in the dry regions than that in the rainy regions with decadal oscillations. Finally, the equal weighting ensemble projections of all of the climate models exhibit that climate warming would be stronger in summer than in winter and that precipitation would increase linearly without decadal oscillations. These findings are opposite to the primary characters of climate changes that climate warming is stronger in winter than in summer and precipitation has strong inter-decadal variability. Thereby, the PSL-based ensemble mean of preferred climate model may provide reasonable projections of future temperature and precipitation changes.

Keywords： CMIP5 ; climate change ; preferred models ; scenario ; China

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张学珍, 李侠祥, 徐新创, 张丽娟. 基于模式优选的21世纪中国气候变化情景集合预估[J]. , 2017, 72(9): 1555-1568 https://doi.org/10.11821/dlxb201709002

ZHANG Xuezhen, LI Xiaxiang, XU Xinchuang, ZHANG Lijuan. Ensemble projection of climate change scenarios of China in the 21st century based on the preferred climate models[J]. 地理学报, 2017, 72(9): 1555-1568 https://doi.org/10.11821/dlxb201709002

1 前言

全球气候变化深刻影响人类赖以生存的水土资源、粮食安全、环境质量等诸多方面,是当前乃至今后一个时期内人类生存和发展面临的重大挑战。据IPCC第五次评估报告^[1],1880-2012年全球表面平均气温升幅约为0.85 ℃,与此同时,全球冰川面积逐渐减少,海平面上升,极端高温和强降水事件频率和强度明显增加,由此给人类福祉造成极大的损失。因而,预测分析未来气候变化情景,为有针对性地制定减缓和适应气候变化的策略提供科学依据,成为科学界的当务之急。

气候系统模式是预估未来气候变化的主要工具。世界气候研究计划（World Climate Research Programme, WCRP）推动发起并组织的耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project, CMIP）极大地促进了气候模式的发展^[2],并为认识气候变化机理,预估未来气候变化提供了重要基础数据。CMIP创立于1995年,目前已执行至第五阶段,即CMIP5。与前几个阶段相比,CMIP5模式的分辨率和物理过程参数化方案等方面都有了很大改进^[3],模拟能力明显提高,是IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）第五次评估报告的重要数据源。鉴于参与CMIP5的各个模式在基本结构、参数化方案等方面有较大差异,其模拟结果不尽相同,甚至相差甚远。因此,在未来气候变化预估中通常采用多模式集合平均（Multi-Model Ensemble Mean）结果,以力求最大程度的消除单一模式“噪音”,提炼高可信度的气候变化信号^[4-17]。

多模式集合平均技术可概括分为两类,即等权集合平均和加权集合平均。其中,大多数研究使用的是等权集合平均^{[7, 12]},仅少数研究使用了加权集合平均^[18-19]。相比而言,加权集合平均较等权集合平均更为合理,因为加权集合平均考虑了各模式模拟性能的差异,有选择性的吸收各模式的“可信”成分。具体而言,加权集合平均为各模式配置权重系数,以体现模式性能的差异,性能较好的模式一般具有较高的权重系数。因而,如何配置各个模式的权重系数成为加权集合平均的关键环节。当前,学术界尚无公认的权重系数计算方法,但现有大多数方法的共同之处是计算得到的权重系数均为正值,即认为所有模式均有“正向的可信”信号,而实际上模式模拟的区域气候变化可能严重偏离观测事实,甚至与观测事实完全相反。因此,在区域气候变化的多模式集合平均预估中应用这类模式结果无异于人为的引入了噪音,增加了预估结果的不确定性。所以,在多模式集合平均之前有必要根据模拟能力对模式进行筛选^[20],只将具有一定区域气候模拟能力的模式应用于多模式集合平均预估之中。一些学者在筛选模式的基础上再进行MME预测分析,有效降低了预估结果的不确定性^[21-28]。

目前,筛选模式的主要依据是模式对区域气候的空间异质性和20世纪气候变化的线性趋势的模拟能力,而较少考虑对气候波动变化特征,如年际—年代际变化的模拟能力。区域气候的空间异质性和20世纪气候变化的线性趋势主要源于气候系统的外强迫^[29],其中前者主要由太阳辐射随纬度分布变化及地形和距海远近所致,后者则主要是由人为排放温室气体导致其浓度逐渐增加所致。目前的气候系统模式一般均能较好的响应外强迫的变化。区域气候的波动变化特征,尤其是年代际的气候变化,一般源于气候系统内部变率^[30]。较好地再现区域气候波动变化特征是该模式比较全面地描述了区域气候动力过程的重要证据,这不仅是对模式模拟能力的“更高”要求,而且是未来区域气候变化预估的重要基础。

因而,基于上述研究进展,本文拟首先从参与CMIP5的模式中筛选出对中国气候变化具有较强模拟能力的模式,进而利用加权集合平均方法预估21世纪中国分区域的气候变化。其中,筛选CMIP5模式的主要依据是各模式对中国区域气候变化波动特征的模拟能力;加权集合平均的具体实现途径是偏最小二乘回归。以期提供较高可信度的21世纪中国区域气候变化情景预估结果。

2 数据来源与方法

2.1 数据来源

本文采用了CMIP5涵盖的30个气候（地球）系统模式（表1）的模拟资料,包括历史模拟试验数据（1850-2005年）和未来气候变化情景预估数据（2006-2100年）。其中,情景预估数据包括4种不同“典型浓度路径”（Representative Concentration Pathways, RCPs）情景下的模拟数据^[31-32],分别为低排放情景（人为排放温室气体至21世纪末产生的辐射强迫为2.6 W/m²,RCP 2.6,以下类同）、中排放情景（RCP 4.5）、中高排放情景（RCP 6.0）和高排放情景（RCP 8.5）。考虑到模拟数据的完整性,本文采用了表1所示30个模式的历史模拟及RCP 4.5和RCP 8.5情景模拟的资料。并且,为避免模式对不同初始场的敏感性差异,本文仅采用了每个模式的run1输出结果,即r1i1p1。模式及试验的详细设置参见http://pcmdi9.llnl.gov/。

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图1 中国温度与降水分区图

Fig. 1 Partition of temperature and precipitation in China

本文用于模式验证的历史温度和降水资料均来源于东英吉利大学气候研究机构（Climatic Research Unit, CRU）2015年发布的数据集（TS v3.23）,空间分辨率为0.5°×0.5°。与地面气象台站观测数据相比,CRU数据集融合了地面台站观测和其他辅助性数据源,因而其时间跨度较大,超过百年,为评估模式长期的模拟性能奠定了基础。另外,CRU数据集采用了空间插值技术,是一个标准的网格化数据集,便于与模式网格数据直接对比分析。

表1 30个CMIP5模式的空间分辨率和所属机构

Tab. 1 Horizontal resolution and hosts of 30 CMIP5 models used in this study

编号	模式名称	分辨率	所属国家、研究中心
1	CCSM4	1.250°×0.942°	美国国家大气研究中心
2	CESM1-BGC	1.250°×0.942°	美国国家大气研究中心
3	CESM1-CAM5	1.250°×0.942°	美国国家大气研究中心
4	CMCC-CM	0.750°×0.750°	意大利欧洲-地中海气候中心
5	CMCC-CMS	1.875°×1.875°	意大利地中海气候中心
6	CNRM-CM5	1.406°×1.401°	法国气象研究中心
7	CSIRO-Mk3-6-0	1.875°×1.875°	澳大利亚联邦科学与工业研究组织
8	CanESM2	2.813°×2.791°	加拿大气候模拟与分析中心
9	FGOALS-g2	2.813°×3.000°	中国科学院大气物理研究所
10	GFDL-CM3	2.500°×2.000°	美国地球物理流体动力学实验室
11	GFDL-ESM2G	2.500°×2.000°	美国地球物理流体动力学实验室
12	GFDL-ESM2M	2.500°×2.000°	美国地球物理流体动力学实验室
13	GISS-E2-H	2.500°×2.000°	美国国家航空与太空总署
14	GISS-E2-H-CC	2.500°×2.000°	美国国家航空与太空总署
15	GISS-E2-R	2.500°×2.000°	美国地球物理流体动力学实验室
16	GISS-E2-R-CC	2.500°×2.000°	美国国家航空与太空总署
17	IPSL-CM5A-LR	2.500°×1.268°	法国Pierre-Simon物理学研究所
18	IPSL-CM5A-MR	3.750°×1.895°	法国Pierre-Simon物理学研究所
19	IPSL-CM5B-LR	3.750°×1.895°	法国Pierre-Simon物理学研究所
20	MIROC-ESM	2.813°×2.790°	日本海洋地球科学与技术局、大气海洋研究所和国家环境变化研究所
21	MIROC-ESM-CHEM	2.813°×2.790°	日本海洋地球科学与技术局、大气海洋研究所和国家环境变化研究所
22	MIROC5	1.406°×1.400°	日本气候系统研究中心、国家环境研究所和全球变化研究中心
23	MPI-ESM-LR	1.875°×1.865°	德国普朗克气象研究所
24	MPI-ESM-MR	1.875°×1.865°	德国普朗克气象研究所
25	MRI-CGCM3	1.125°×1.121°	日本气象研究所
26	NorESM1-M	2.500°×1.895°	挪威气候中心
27	NorESM1-ME	2.500°×1.895°	挪威气候中心
28	bcc-csm1-1	1.250°×1.250°	中国气象局,北京气候中心
29	bcc-csm1-1-m	2.800°×2.800°	中国气象局,北京气候中心
30	inmcm4	2.000°×1.500°	俄罗斯数值模拟研究所

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2.2 分析方法

中国国土辽阔,气候类型复杂多样,不同地区的气候变化过程与机理也不尽相同,因此本文将分区进行气候变化情景预估研究。其中,温度分区参照中国气候区划^[33],将中国划分为7个区,分别是：东北、农牧交错带、西北、华北、江淮、长江中下游和华南,分别对应于气候区划中的中温带湿润—半湿润区、中温带半干旱区、中温带干旱区、暖温带、北亚热带、中亚热带和南亚热带。降水分区,以800 mm等降水量分界线将中国划分为多雨、少雨两个区,分别对应于湿润区和半湿润—干旱区（图1）。同时,考虑到温度变化的季节差异,分别进行冬半年（10月-次年4月）和夏半年（5-9月）温度预估。在区域和季节划分基础上,本文的分析思路如下：首先,遴选出能够较好模拟气候变化波动特征的若干个模式,以下称为“最佳模式”;然后,将历史观测数据作为因变量,最佳模式模拟数据作为自变量,构建单因素偏最小二乘（PLS）回归模型,并分析了PLS回归模型不确定性的空间差异特征;进而,以此模型为工具,利用最佳模式的情景模拟数据预估各区的气候变化情景;最后,将本文的预估结果（称为“PLS预估”）与等权重集合平均CMIP5全部模式的预估结果（称为“EMC预估”）进行对比分析。

（1）最佳模式遴选

① 初步遴选。计算区域历史模拟与观测数据（1931-2005年）之间的相关系数,以二者呈正相关为标准,初步遴选出部分模式。需要说明,历史时段的选择依据同时考虑了历史观测数据的“真实性”和PLS建模所需要的样本量。具体而言,越往早期观测站点越稀少,CRU数据中的插补成分越大;同时,为分段建立PLS回归模型,以评估模型的稳定性,又需要足够长度的时间序列（样本量）。综合考虑这两重因素,本文采用的历史时段为1931-2005年。

② 二次精选。以历史观测为因变量,以初步遴选模式的历史模拟为自变量,通过分段建立PLS模型,并进行交叉有效性检验,评估模型的稳定性,进而逐步剔除性能最差的模式,保留性能较好的模式,遴选出若干最佳模式。具体而言,取1931-2005年的首（1931-1960年）、尾（1976-2005年）各30年,分别建立PLS模型,以下分别称为F30模型和L30模型,然后采用F30和L30模型分别对其余时段进行预测,即,利用F30模型预测1961-2005年,利用L30预测1931-1975年,并将两套“预测”数据分别与各自对应时段观测资料进行相关性分析,当两个模型预测数据与观测数据均呈显著正相关（p < 0.10）时,则认为PLS模型具备稳定的外推能力,此时PLS模型中用作为自变量的模式被称为最佳模式;否则,根据“初步筛选”步骤中各历史模拟与观测资料的相关系数剔除相关系数最小的模式,再重复交叉有效性检验步骤,循环往复,直到F30模型与L30模型的“预测”数据与观测数据均呈显著正相关为止。

（2）偏最小二乘法回归模型建立

由于CIMP5气候模式均是动力学模式,建立于相同的物理学原理之上,且均采用了IPCC指定的同一外强迫数据,因此,最佳模式模拟结果之间可能存在高度相关性。数据分析发现,各模式模拟结果之间的确存在高度相关性。其中,东北区、农牧交错带、西北区、长江中下游的冬半年和华南区的冬半年,最佳模式集两两间的相关系数超过半数达到0.1的信度水平。由于存在高度相关关系,直接以最优模式模拟结果作为自变量构建的多元回归模型的稳定性将比较差,不宜用于外推预估。

偏最小二乘法是一种多元统计方法^[34],集主成分分析、典型相关分析和多元回归分析于一体,较好的解决了因自变量之间的多重相关性而导致结果误差大、稳定性低的问题^[35-37]。因此,本文基于该方法建立了以各区最佳模式集为自变量,以CRU历史数据为因变量的PLS模型。模型建立的过程可概括为4步^[38-39]：① 矩阵标准化。将自变量（X）与因变量（Y）分别标准化（减去平均值除以标准差）得标准化矩阵X₀、Y₀。② 成分提取。分别提取X₀、Y₀的第1成分u₁、v₁（u₁、v₁分别为X₀与Y₀的线性组合）,为满足回归分析的需求,u₁和v₁的相关系数需达到最强,且应尽可能多的包含变量中的变异信息。此后,建立X₀和Y₀对u₁的回归方程：

$\begin{matrix} \{\begin{matrix} X_{0} = u_{1} p_{1}^{T} + X_{1} \\ Y_{0} = u_{1} r_{1}^{T} + Y_{1} \end{matrix} \end{matrix}$ （1）

式中：X₁、Y₁分别为X₀和Y₀的残差矩阵;p₁^T、r₁^T为回归系数。在此基础上,将X₁和Y₁分别取代X₀和Y₀,提取第2个成分u₂,同理提取第r个成分u_r。成分u的具体数量可根据交叉有效性检验判断。③ 建立回归方程。建立Y₀对成分u₁, u₂, …, u_r的回归方程,并进一步将方程表示为Y₀对X₀的回归方程。④ 逆标准化。将Y₀对X₀的回归方程按照逆标准化的过程还原为Y对X的回归方程,即偏最小二乘回归模型。有关利用交叉有效性检验提取成分个数的介绍参见文献[40]。

（3）未来气候变化情景预估

利用上述过程以历史观测数据（1931-2005年）为因变量,以最佳模式的同期模拟为自变量,针对每个区域每个季节逐一建立了PLS模型。进而利用该模型及最佳模式的未来气候变化模拟结果,预估了各区未来气候变化情景。需要说明的是,对于少雨区而言,达到本文遴选标准的最佳模式仅有一个,即模式16,不宜采用PLS建模。因此,下文分析中直接采用了模式16的模拟结果。在研究区域方面,鉴于青藏高原和塔里木盆地的历史资料短缺,难以客观定量评估各模式的性能,因而未被纳入本文的研究区域范畴。

3 结果分析

3.1 最佳模式集与全模式的模拟性能对比

图2展示了经过遴选之后不同区域、不同“季节”温度变化模拟的最佳模式及其历史模拟（1931-2005年）与观测数据的相关系数。从季节对比来看,冬半年温度变化模拟的最佳模式数量与夏半年大致相当,分别总计有50个（次）和51个（次）。然而,夏半年区域之间最佳模式数量之差大于冬半年,且存在鲜明的区域差异。具体而言,在夏半年,东北、农牧交错带和西北地区的最佳模式数量分别高达15个、12个和9个,而华南地区为6个,其余3个地区分别仅有3个;在冬半年,南方地区最佳模式数量略多于北方地区,江淮、长江中下游和华南地区的最佳模式数量分别为10个、9个和9个,东北和农牧交错带地区的最佳模式数量分别为8个和6个,其余两个地区均有4个。这说明CMIP5中的模式对冬半年南、北方温度变化的模拟能力基本相当,而对夏半年温度变化而言,对北方温度变化的模拟能力强于南方。但是,无论是冬半年还是夏半年,位于中部过渡地区的华北平原的最佳模式总是最少的,这反映了大多数模式对气候过渡地区的温度变化模拟能力较弱。就模式间的差异来看,对夏半年温度变化模拟能力相对较高的模式是模式17,出现在5个区域,其次是模式1、2、3、7、8、10、18、22、29,均出现在3个区域。对冬半年温度变化模拟能力相对较高的模式是24,出现在6个区域,其次是模式12,出现在5个区域。

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图2 各区域最佳模式及其历史模拟与观测数据的相关系数(模式序号见表1)

Fig. 2 The selected model for each region and the correlation coefficients between historical simulation and observation

对降水而言,最佳模式相对较少,少雨区仅有模式16,多雨区只有两个模式,即模式5和模式21。这说明大多数模式都不能较好的再现历史观测的降水变化,由此突显模式对中国降水变化的模拟能力普遍偏弱。

表2展示了不同气候模式组合和不同集合平均方法对历史观测数据的预估能力。如表所示,最佳模式等权重集合平均的模拟结果与观测资料的相关系数普遍高于全部模式等权重集合平均的结果,在降水数据方面尤为明显。全部模式等权重集合平均模拟的降水与观测数据不存在显著正相关关系,甚至在多雨区呈负相关关系,而最佳模式等权重集合平均模拟的降水与观测数据呈正相关,且均通过99%的信度检验。这表明,通过遴选建立的“最佳模式组合”较好的捕捉到了区域气候变化信息;而全部模式的等权集合平均可能造成模式间变化信号的相互抵消,从而使得集合平均序列的变率较小,与观测序列没有显著相关关系。由此印证最佳模式集的预估能力强于全部模式。

表2 不同模式组合、不同集合方法的性能对比

Tab. 2 Comparisons among the performance of model group and ensample method

变量	区域	季节	最佳模式PLS模型外推序列与同期CRU序列相关性			全部模式PLS模型外推序列与同期CRU序列相关性			等权集合平均序列与CRU序列相关性,1931-2005年			最佳模式PLS模拟与CRU相关性
变量	区域	季节	F30 ≥ L45		L30 ≥ F45		F30 ≥ L45		L30 ≥ F45	最佳模式	全模式	1931-2005年
温度	东北区	夏	0.64^****	0.52^****		0.45^***	0.28^*		0.60^****	0.51^****		0.64^****
	东北区	冬	0.43^***	0.34^**		0.21	0.08		0.58^****	0.48^****		0.59^****
	农牧交错带	夏	0.65^****	0.37^**		0.22	0.12		0.64^****	0.52^****		0.67^****
	农牧交错带	冬	0.64^****	0.31^**		0.34^**			0.22	0.66^****			0.56^****	0.67^****
	西北区	夏	0.58^****	0.30^**		-0.06	0.07		0.52^****	0.46^****		0.54^****
	西北区	冬	0.50^****	0.32^**		0.33^**			0.22	0.55^****			0.46^****	0.56^****
	华北区	夏	0.63^****	0.28^*		-0.03	0.15		0.47^****	0.37^****		0.49^****
	华北区	冬	0.68^****	0.30^*		0.53^****			0.19	0.62^****			0.56^****	0.65^****
	江淮区	夏	0.40^***	0.35^**		0.28^*	0.12		0.40^****	0.25^**		0.42^****
	江淮区	冬	0.71^****	0.55^****	0.44^***		0.37^**	0.70^****		0.50^****	0.71^****
	长江中下游区	夏	0.30^*	0.35^**	0.18	0.05	0.32^**	0.03	0.35^***
	长江中下游区	冬	0.55^****	0.42^***	0.48^****		0.36^**	0.54^****		0.35^***	0.57^****
	华南区	夏	0.35^**	0.35^**	-0.04;	0.21;	0.56^****	0.34^***	0.51^****
	华南区	冬	0.48^***	0.35^**	0.24		0.21	0.53^****		0.33^***	0.54^****
降水	少雨	年	-	-	-	-	0.27^**	0.05	-
降水	多雨	年	0.43^**	0.44^**	0.32^**		0.27^*	0.40^****		-0.12	0.43^****

注：^*：p < 0.1;^**：p < 0.05;^***：p < 0.01;^****：p < 0.001;F30、L45、L30、F45分别为1931-1960年、1961-2005年、1976-2005年、1931-1975年,例如F30 ≥ L45表示以1931-1960年为“训练期”,外推（“预测”）1961-2005年;因少雨区“最佳集”仅包括一个模式,即只有一个自变量,不宜建立PLS模型;阴影仅为便于查看。

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同时,与等权重最佳模式的预估相比,基于最佳模式建立PLS模型的预估结果与观测数据的相关性在各区域、季节普遍偏高。因此,相比等权重集合平均,基于偏最小二乘法的加权平均更为合理,展示了更强的模拟能力。此外,通过交叉有效性检验可知,基于最佳模式建立的PLS模型也具有较强的稳定性,具备稳定的外推“预估”能力。如表2所示,基于最佳模式及偏最小二乘法建立的F30模型与L30模型的外推“预估”序列与同期观测数据的相关性至少通过了90%的显著性检验,且绝大多数的显著水平超过了95%,展示了稳定的外推能力。因此,基于最佳模式集建立的偏最小二乘回归模型,相比等权重集合平均具备较强的模拟能力,同时也具备稳定的外推预估能力,可用于多模式集合预估。

由此可见,通过筛选而得的“最佳模式组合”对区域气候变化具有较强的模拟能力,基于此建立的偏最小二乘回归模型的模拟能力强于等权集合平均方法,且具备稳定的外推预估能力,可用于多模式集合预测。

但是,即使基于最佳模式建立的PLS模型相较于等权重集合平均方法具有上述优点,但是PLS模型仍旧有一定的不确定性,模拟结果对观测数据的方差解释量最大为50%,并且PLS模拟结果的不确定性呈现出一定的季节和空间分异规律。夏半年,PLS模型对中国南北气候过渡区模拟结果的不确定性相对较大,在其它区域不确定性相对较小;而在冬半年却基本呈现出相反的空间相位。具体而言,在夏半年,PLS模型在中国东北、西北和农牧交错带的模拟能力较强,方差解释量约为38%,华南地区次之,中国华北—江淮—长江中下游一带最弱,方差解释量约为18%;在冬半年,PLS模型在农牧交错带—江淮—华北一带模拟能力最强,方差解释量约为46%,东北地区次之,西北,长江中下游—华南区较弱,方差解释量约为31%,呈现出与夏半年大致相反的空间格局。上述特征在基于全部模式建立的PLS模型与等权重集合平均结果中均有所体现,这可能属于CMIP5模式的“共同信号”,而与多模式集合方法关系甚微。

3.2 21世纪中国气候变化预估

3.2.1 温度变化预估图3展示了不同排放情景下21世纪分区域的温度变化。在两种排放情景下21世纪期间各区温度均呈上升趋势,但温度上升过程和升高幅度随排放情景、“季节”（冬、夏半年）和地区而异。总体特征是：RCP 8.5情景下的升温速率高于RCP 4.5情景,冬半年升温速率大于夏半年,北方地区升温速率高于南方地区。具体而言,RCP 4.5情景下,冬半年升温速率为0.17~0.37 ℃/10a,夏半年升温速率为0.08~0.28 ℃/10a,RCP 8.5情景下,冬半年和夏半年的升温速率则分别高达0.55~0.83 ℃/10a和0.20~0.55 ℃/10a。且RCP 4.5情景下的温度上升过程呈现转折特征,转折点大致出现在21世纪中叶,此前温度上升明显快于之后。而RCP 8.5情景下,温度上升过程呈稳定持续上升态势。

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图3 不同排放情景下21世纪中国分区域的温度变化(距平参考：1971-2000年)

Fig. 3 Temperature changes for each region during the 21st century (anomaly refers to mean of 1971-2000)

就区域差异而言,RCP 4.5情景下区域之间夏季温度上升速率相对大小与RCP 8.5情景下的基本一致,农牧交错带的升温速率总是最大,其次是东北和西北地区,再次是华北平原地区,南方3个地区升温速率较小,其中江淮地区升温速率最小。冬半年升温速率,也是农牧交错带最大,南方地区较小,其中长江中下游和华南地区最小。与夏季不同的是,冬季江淮地区升温速率较大,稍低于农牧交错带,与东北地区大致相当,位居第二位;而西北地区升温速率相对较低,与华北平原大致相当,处于第三位。北方快速升温,南方升温相对较慢,致使在未来气候变化情景下,中国东部南、北方的温度梯度逐步缩小,且冬半年表现尤为明显,这与过去几十年全球变暖背景下,中国区域的温度变化特征是一致的。

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图4 不同排放情景下21世纪中国分区域降水变化(虚线为11年滑动平均)

Fig. 4 Precipitation changes for each region during the 21st century (The dotted line is 11-year moving average)

3.2.2 降水变化预估图4展示了不同排放情景下21世纪分区域降水变化。21世纪中国降水变化总体呈显著增加趋势,增加速率因排放情景和区域而异。总体特征是：RCP 8.5情景下的降水增加速率大于RCP 4.5情景,少雨区的降水增加速率大于多雨区。具体而言,RCP 4.5排放情景下,少雨区与多雨区的增加趋势分别为0.57%/10a（p < 0.1）和0.22%/10a（p < 0.01）;RCP 8.5排放情景下分别为1.04%/10a（p < 0.01）和0.31%/10a（p < 0.01）。但是,与温度的变化特征不同,降水变化并非是“准线性”的增加趋势,而是呈现出较为明显的年代际波动,其中RCP 8.5情景下的年代际变率大于RCP 4.5情景下的,少雨区的年代际变率大于多雨区的。具体而言,在RCP 4.5情景下,多雨区和少雨区的降水年代际变化呈现出几乎相似的特征,21世纪20年代和60年代降水相对偏少,40年代相对偏多。RCP 8.5情景下,多雨区和少雨区的降水年代际变化特征出现较大差异。多雨区的降水在21世纪20-50年代维持较低水平,此后呈现明显上升趋势,并在70年代达到峰值,而后呈现下降趋势。少雨区的降水则是在21世纪10-40年代持续上升,40-60年代趋于下降,并在60年代达到谷底,而后再次呈现上升趋势。

3.3 与EMC预估结果的对比

3.3.1 温度变化图5展示了EMC方法与本文预估的温度变化之差。其差异性因季节、区域和排放情景表现各异。就冬半年温度变化而言,EMC方法预估北方升温速率略低于本文预估结果,其中以农牧交错带和江淮地区的升温速率低估最为明显,以RCP 4.5情景为例,本文预估的农牧交错带和江淮地区升温速率分别为0.37 ℃/10a,0.32 ℃/10a,而MME预估仅为0.26 ℃/10a和0.23 ℃/10a。对于南方长江中下游和华南地区来说,EMC预估的升温速率则略低于本文结果。就夏半年温度变化而言,EMC预估的升温速率较本文偏高,且二者之差呈现明显的地域分异规律,具体表现为自北向南EMC方法的高估幅度逐渐增加,且RCP 8.5情景下的高估幅度大于RCP 4.5情景。由于EMC方法高估了夏季升温速率,且低估了北方大部分地区的冬季升温速率,这导致EMC方法预估的中国夏季变暖速率高于冬季,例如,农牧交错带RCP 4.5排放情景下EMC方法预估的冬、夏半年温度升高速率分别为0.26 ℃/10a和0.26 ℃/10a,RCP 8.5排放情景下分别为0.60 ℃/10a和0.59 ℃/10a;本文预估该地区RCP 4.5情景下冬、夏半年升温速率分别为0.37 ℃/10a和0.28 ℃/10a,RCP 8.5情景下分别为0.83 ℃/10a和0.62/10a。这有悖于近几十年观测到的全球变暖基本特征——冬季升温速率大于夏季,而本文的预估结果则与此特征一致。

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图5 EMC方法与PLS方法预估的温度变化之差(虚线为11点滑动平均)

Fig. 5 Comparisons of temperature changes projected by EMC method and PLS method

3.3.2 EMC对降水变化的预估图6展示了EMC方法与本文预估的降水变化之差,EMC方法与本文预估的21世纪降水变化共同呈现增加的趋势,且少雨区增速大于多雨区,RCP 8.5情景增速大于RCP 4.5情景。同时,EMC方法与本文的预估结果也有明显的差异,主要表现为两点：① EMC方法预估的降水增加速率大于PLS;② EMC方法预估的降水变化更接近于线性变化,年代际变率信号较弱。具体而言,EMC方法预估的RCP 4.5情景下多雨区和少雨区的降水增加速率分别为0.70%/10a,1.14%/10a,RCP 8.5情景下多雨区和少雨区的降水增加速率则分别为0.90%/10a,0.19%/10a,均高于PLS的预估结果。更为重要的是,由于模式之间正、负距平的抵消效应,EMC预估的降水变化过程基本是“线性”增加,年代际波动极其微弱。然而,历史气候变化表明中国降水具有鲜明的年代际变化特征。因此EMC预估的降水准线性变化有悖于历史降水变化事实特征。

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图6 EMC方法与PLS方法预估的降水变化之差(虚线为11点滑动平均)

Fig. 6 Comparisons of precipitation changes projected by EMC method and PLS method (The dotted line is 11-year moving average)

4 结论与讨论

4.1 结论

本文通过评估CMIP5模式对中国区域气候的模拟能力遴选出最佳模式,进而以最佳模式模拟结果为自变量,以区域温度和降水为因变量,建立PLS模型,并利用该模型对21世纪中国（青藏高原和塔克拉玛干沙漠地区除外）区域气候变化进行了多模式集合预估。基于历史观测数据的验证表明,通过上述过程建立的区域温度和降水PLS多模式集合预估模型相较于传统等权重集合平均多模式预估的性能有所提高,且模型更为稳定。PLS多模式集合预估结果显示：① 21世纪各区域温度将持续上升,且冬半年升温速率总体大于夏半年,北方地区升温速率总体高于南方地区,与郯俊岭等^[41]、杨绚等^[42]的研究结果基本一致;RCP 4.5排放情景下温度上升先快后慢,转折点出现在21世纪中期,RCP 8.5排放情景下,呈持续增加趋势,至21世纪末的升温幅度约为RCP 4.5情景的2倍,与张艳武等^[27]的研究结果基本一致。② 21世纪各区降水变化均呈显著增加趋势,并表现出高排放情景大于低排放情景,少雨区大于多雨区的特征,这与江志红等^[43]研究结果基本一致;但是降水上升过程伴有明显的年代际波动。

与本文预估结果相比,传统的全部模式等权重集合平均（EMC）的温度和降水预估结果均在一定程度上有悖于历史观测事实的基本特征。① EMC方法高估了夏季升温速率,低估了北方大部分地区的冬季升温速率,这导致预估的中国夏季变暖速率高于冬季,有悖于近几十年观测到的全球变暖基本特征——冬季升温速率大于夏季。② EMC方法预估的降水基本是“线性增加,年代际波动极其微弱,这有悖于中国降水具有鲜明的年代际变化特征的基本认识。这进一步印证了遴选高性能的模式进而构建基于PLS的多模式集合预估模型有助于提高预估准确性。

4.2 讨论

如引言所述,加权集合平均的核心环节在于权重的定义,目前国内外尚没有统一的权重计算方法,除了本文尝试使用的PLS模型以外,当前尚有一些其他方法,比如贝叶斯模型集合。在后续研究中值得对不同的权重方案进行对比分析。除了本文涉及的统计降尺度以外,基于区域气候模式的动力降尺度也是进行区域气候变化情景预估的有效手段。目前,统计、动力相结合的区域气候情景预估研究逐渐成为一个新的区域气候预估手段。另外,由于新疆和西藏地区的历史观测站点较少,资料不确定性较大,影响了本文对CMIP5模式在该地区模拟性能的评估,因此未将两地纳入本文研究范围。再就是本文评估发现多数CMIP5模式均不能较好的模拟中国区域降水,导致在降水预估方面遴选出的最佳模式严重偏少。虽然其在历史降水模拟方面具有相对较强的模拟能力,但由于数量较少,在一定程度上增加了预估结果的不确定性。

本文对PLS模型不确定性的分析发现,其不确定性存在明显的季节差异和地域分异规律。具体来说,夏半年,PLS模型预估结果的不确定性在中国南北气候过渡区相对较大,在其他地区相对较小,而在冬半年大致呈现反相位。这种时间和空间分异规律不仅出现在PLS集合预估中,也普遍存在于多种集合预估中。集合预估的这种“共同”不确定性可能意味着这是来自于CMIP5模式的共性信号。换言之,这意味着CMIP5模式模拟结果的不确定性本身就存在明显的时间和空间差异,这为今后模式改进提供了线索。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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被引期刊影响因子

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[4]	Qu X, Huang G, Zhou W. Consistent responses of East Asian summer mean rainfall to global warming in CMIP5 simulations . Theoretical and Applied Climatology, 2014, 117(1): 123-131. https://doi.org/10.1007/s00704-013-0995-9 URL [本文引用: 1] 摘要 East Asia summer rainfall is of great social conomic importance. Based on observations, reanalysis and simulations of 16 Coupled Models Intercomparison Project phase 5 (CMIP5) models, the responses of East Asia summer precipitation, as well as some relevant features, to global warming are investigated. The CMIP5 historical simulation reasonably reproduces the climatology of summer rainfall, the associated circulation, the moisture and its transportation, and the mid-troposphere horizontal advection of temperature as well. Under global warming, the rainfall enhancement is robustly projected in the state-of-the-art models over North China, Northeast China, northern coast of Japan and the Kuroshio. As well, the total summer rainfall over East Asia is consistently increased in the models. For the consistent responses, the moisture budget analysis based on the simulations shows that two factors are responsible: one is increased moisture. As East Asia is a climatological ascent region in northern summer, increased moisture induced by global warming leads to more moisture transported upward and thus the rainfall rise. The other is enhanced evaporation, which may be caused by surface warming and provides more precipitable water to the atmosphere column. Furthermore, the results may provide some implications to the long-term variability of East Asia summer rainfall over the last several decades.
[5]	Zhu Xian, Dong Wenjie. Evaluation and projection of northern hemisphere March-April snow convered area simulated by CMIP5 coupled climate models . Advances in Climate Change Research, 2013, 9(3): 173-180. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-1719.2013.03.003 URL Magsci 摘要基于卫星观测数据，评估了23个CMIP5耦合模式对北半球3—4月积雪面积的模拟能力，在此基础上应用多模式集合平均结果，预估了未来不同温室气体排放情景下北半球3—4月积雪面积的变化情况。结果表明：整体上看，CMIP5耦合模式对北半球3—4月积雪面积具有一定的模拟能力，模式基本能再现北半球3—4月积雪面积的分布特征，但对高原等复杂地形地区积雪的模拟偏差较大并且低估了北半球积雪的减少趋势，这些可能是由卫星资料本身的缺陷以及模式参数化方案的不同造成的。多模式集合预估结果表明，未来几十年北半球3—4月积雪将继续减少并且集中发生在欧亚大陆中西部地区。温室气体排放将会对未来北半球积雪的变化产生显著影响。在RCP8.5情景下，未来北半球积雪减少最显著；在RCP4.5和RCP6.0情景下，在21世纪前半叶北半球积雪减少趋势与RCP8.5情景相当，但是在21世纪后半叶积雪的减少趋势明显小于RCP8.5情景；在RCP2.6情景下，北半球积雪减少趋势最小。所以，控制温室气体排放对于未来北半球积雪的生存至关重要。 [朱献, 董文杰. CMIP5耦合模式对北半球3-4月积雪面积的历史模拟和未来预估 . 气候变化研究进展, 2013, 9(3): 173-180.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-1719.2013.03.003 URL Magsci 摘要基于卫星观测数据，评估了23个CMIP5耦合模式对北半球3—4月积雪面积的模拟能力，在此基础上应用多模式集合平均结果，预估了未来不同温室气体排放情景下北半球3—4月积雪面积的变化情况。结果表明：整体上看，CMIP5耦合模式对北半球3—4月积雪面积具有一定的模拟能力，模式基本能再现北半球3—4月积雪面积的分布特征，但对高原等复杂地形地区积雪的模拟偏差较大并且低估了北半球积雪的减少趋势，这些可能是由卫星资料本身的缺陷以及模式参数化方案的不同造成的。多模式集合预估结果表明，未来几十年北半球3—4月积雪将继续减少并且集中发生在欧亚大陆中西部地区。温室气体排放将会对未来北半球积雪的变化产生显著影响。在RCP8.5情景下，未来北半球积雪减少最显著；在RCP4.5和RCP6.0情景下，在21世纪前半叶北半球积雪减少趋势与RCP8.5情景相当，但是在21世纪后半叶积雪的减少趋势明显小于RCP8.5情景；在RCP2.6情景下，北半球积雪减少趋势最小。所以，控制温室气体排放对于未来北半球积雪的生存至关重要。
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[8]	Wu Jia, Zhou Botao, Xu Ying. Response of precipitation and its extremes over China to warming: CMIP5 simulation and projection . Chinese Journal of Geophysics, 2015, 58(9): 3048-3060. [吴佳, 周波涛, 徐影. 中国平均降水和极端降水对气候变暖的响应: CMIP5模式模拟评估和预估 . 地球物理学报, 2015, 58(9): 3048-3060.]
[9]	Li Kailin, Zhi Hai, Bai Wenrong. Evaluation and projection of the climatic characteristics of Aleutian low based on CMIP5 models . Climatic and Environmental Research, 2016, 21(5): 533-546. https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2016.15161 URL 摘要利用观测的海温资料和海平面气压资料,检验了CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5,CMIP5)多模式对阿留申低压(Aleutian Low,AL)特征指数的时空分布和变化的模拟能力;从AL周期及变化趋势等方面,分析了CMIP5模式预估的未来AL的变化特征.结果表明,CMIP5模式及其集合平均能够很好地模拟AL的环流结构,对AL的气候态有着较强的模拟能力,尤其是模式对于东太平洋海表温度的模拟能力直接影响其对于AL的模拟效果.模式的集合平均对变率强度的模拟偏强,且对于变率的模拟效果逊于对气候态的模拟.22个模式中的16个模式能模拟出AL强度指数的年代际变化周期,对年代际周期有着较好的刻画能力.Historical试验下对于AL的变化趋势存在着较大的不确定性,而相对于两种不同排放情景,随着排放的增加,AL更加偏北,强度增强,年际、年代际周期变得更加显著.在两种排放情景下模式的集合平均以及多数模式模拟出AL有着向北和增强的趋势. [李恺霖, 智海, 白文蓉. CMIP5多模式对阿留申低压气候特征的模拟检验与预估 . 气候与环境研究, 2016, 21(5): 533-546.] https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2016.15161 URL 摘要利用观测的海温资料和海平面气压资料,检验了CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5,CMIP5)多模式对阿留申低压(Aleutian Low,AL)特征指数的时空分布和变化的模拟能力;从AL周期及变化趋势等方面,分析了CMIP5模式预估的未来AL的变化特征.结果表明,CMIP5模式及其集合平均能够很好地模拟AL的环流结构,对AL的气候态有着较强的模拟能力,尤其是模式对于东太平洋海表温度的模拟能力直接影响其对于AL的模拟效果.模式的集合平均对变率强度的模拟偏强,且对于变率的模拟效果逊于对气候态的模拟.22个模式中的16个模式能模拟出AL强度指数的年代际变化周期,对年代际周期有着较好的刻画能力.Historical试验下对于AL的变化趋势存在着较大的不确定性,而相对于两种不同排放情景,随着排放的增加,AL更加偏北,强度增强,年际、年代际周期变得更加显著.在两种排放情景下模式的集合平均以及多数模式模拟出AL有着向北和增强的趋势.
[10]	Chen L, Frauenfeld O W. Surface air temperature changes over the twentieth and twenty-first centuries in China Simulated by 20 CMIP5 models . Journal of Climate, 2014, 27(11): 3920-3937. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-13-00465.1 URL 摘要 Abstract Historical temperature variability over China during the twentieth century and projected changes under three emission scenarios for the twenty-first century are evaluated on the basis of a multimodel ensemble of 20 GCMs from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) and two observational datasets. Changes relative to phase 3 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP3) are assessed, and the performance of individual GCMs is also quantified. Compared with observations, GCMs have substantial cold biases over the Tibetan Plateau, especially in the cold season. The timing and location of these biases also correspond to the greatest disagreement among the individual models, indicating GCMs' limitations in reproducing climatic features in this complex terrain. The CMIP5 multimodel ensemble shows better agreement with observations than CMIP3 in terms of the temperature biases. Both CMIP3 and CMIP5 capture the climatic warming over the twentieth century. However, the magnitude of the annual mean temperature trends is underestimated. There is also limited agreement in the spatial and seasonal patterns of temperature trends over China. Based on six statistical measures, four individual models-the Max Planck Institute Earth System Model, low resolution (MPI-ESM-LR), Second Generation Canadian Earth System Model (CanESM2), Model for Interdisciplinary Research on Climate, Earth System Model (MIROC-ESM), and Community Climate System Model, version 4 (CCSM4)-best represent surface air temperature variability over China. The future temperature projections indicate that the representative concentration pathway (RCP) 8.5 and RCP 4.5 scenarios exhibit a gradual increase in annual temperature during the twenty-first century at a rate of 0.60 degrees and 0.27 degrees C (10 yr)(-1), respectively. As the lowest-emission mitigation scenario, RCP 2.6 projects the lowest rate of temperature increase [0.10 degrees C (10 yr)(-1)]. By the end of the twenty-first century, temperature is projected to increase by 1.7 degrees-5.7 degrees C, with larger warming over northern China and the Tibetan Plateau.
[11]	Liu Caihong, Yu Jinhua, Li Hongmei. Projected climate change under the RCPs scenario in the Qinghai Plateau . Journal of Desert Research, 2015, 35(5): 1353-1361. https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-694X.2014.00138 URL Magsci 摘要 <p>利用 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)耦合模式结果对 RCPs(Representative Concentration Pathways)情景下的青海高原气温、降水变化趋势及极端气候事件2011-2100年演变特征进行了预估。结果表明:在21世纪,青海高原年平均气温显著升高,RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5排放情景下增温速率分别为0.06 ℃/10a、0.24 ℃/10a和0.61 ℃/10a。年降水量将明显增加,幅度1.4～7.0 mm/10a。青海高原21世纪与气温、降水有关的事件都有趋于极端化的趋势,极端冷指标下降,极端暖指标均明显上升。极端降水频次增加,强度加重,且变化幅度与排放强度成正比。</p> [刘彩红, 余锦华, 李红梅. RCPs情景下未来青海高原气候变化趋势预估 . 中国沙漠, 2015, 35(5): 1353-1361.] https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-694X.2014.00138 URL Magsci 摘要 <p>利用 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)耦合模式结果对 RCPs(Representative Concentration Pathways)情景下的青海高原气温、降水变化趋势及极端气候事件2011-2100年演变特征进行了预估。结果表明:在21世纪,青海高原年平均气温显著升高,RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5排放情景下增温速率分别为0.06 ℃/10a、0.24 ℃/10a和0.61 ℃/10a。年降水量将明显增加,幅度1.4～7.0 mm/10a。青海高原21世纪与气温、降水有关的事件都有趋于极端化的趋势,极端冷指标下降,极端暖指标均明显上升。极端降水频次增加,强度加重,且变化幅度与排放强度成正比。</p>
[12]	Yao Yao, Luo Yong, Huang Jianbin. Evaluation and projection of temperature extremes over China based on 8 modeling data from CMIP5 . Advances in Climate Change Research, 2012, 8(4): 250-256. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-1719.2012.04.003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要利用8个耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式结果，采用加权平均方法进行多模式集合，并与NCEP再分析资料进行对比分析，评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果，在此基础上，对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高（低）气温有模拟能力，所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平，20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下，未来中国极暖（冷）日数增多（减少），到21世纪中期热浪指数增加2.6倍，到21世纪末期寒潮指数减少71%，20年一遇最高（低）气温在中国地区均呈现升高趋势，局部升温幅度达到4℃。 [姚遥, 罗勇, 黄建斌. 8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估 . 气候变化研究进展, 2012, 8(4): 250-256.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-1719.2012.04.003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要利用8个耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式结果，采用加权平均方法进行多模式集合，并与NCEP再分析资料进行对比分析，评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果，在此基础上，对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高（低）气温有模拟能力，所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平，20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下，未来中国极暖（冷）日数增多（减少），到21世纪中期热浪指数增加2.6倍，到21世纪末期寒潮指数减少71%，20年一遇最高（低）气温在中国地区均呈现升高趋势，局部升温幅度达到4℃。
[13]	Liu Y, Feng J, Zhuguo M A. An analysis of historical and future temperature fluctuations over China based on CMIP5 simulations . Advances in Atmospheric Sciences, 2014, 31(2): 457-467. https://doi.org/10.1007/s00376-013-3093-0 URL 摘要 The trends and fluctuations of observed and CMIP5-simulated yearly mean surface air temperature over China were analyzed. In general, the historical simulations replicate the observed increase of temperature, but the multi-model ensemble (MME) mean does not accurately reproduce the drastic interannual fluctuations. The correlation coefficient of the MME mean with the observations over all runs and all models was 0.77, which was larger than the largest value (0.65) from any single model ensemble. The results showed that winter temperatures are increasing at a higher rate than summer temperatures, and that winter temperatures exhibit stronger interannual variations. It was also found that the models underestimate the differences between winter and summer rates. The ensemble empirical mode decomposition technique was used to obtain six intrinsic mode functions (IMFs) for the modeled temperature and observations. The periods of the first two IMFs of the MME mean were 3.2 and 7.2, which represented the cycle of 2–7-yr oscillations. The periods of the third and fourth IMFs were 14.7 and 35.2, which reflected a multi-decadal oscillation of climate change. The corresponding periods of the first four IMFs were 2.69, 7.24, 16.15 and 52.5 in the observed data. The models overestimate the period of low frequency oscillation of temperature, but underestimate the period of high frequency variation. The warming rates from different representative concentration pathways (RCPs) were calculated, and the results showed that the temperature will increase by approximately 0.9°C, 2.4°C, 3.2°C and 6.1°C in the next century under the RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 and RCP8.5 scenarios, respectively.
[14]	Zhi Xiefei, Wang Jing, Lin Chunze, et al. Bayesian model average prediction on temperature by CMIP5 data . Journal of Meteorological Sciences, 2015, 35(4): 405-412. https://doi.org/10.3969/2014jms.0052 URL 摘要利用CMIP5的8个全球气候系统模式对气温的回报结果进行贝叶斯模式平均（简称BMA）试验,并采用均方根误差、距平相关系数、连续等级概率评分等对多模式集合平均（简称EMN）和BMA的回报结果进行检验、评估。结果表明,EMN的回报效果优于8个单模式的回报效果,而BMA的回报效果最好,其区域平均的均方根误差比EMN小0.5℃左右。在此基础上,利用中等排放情景RCP4.5下CMIP5模式中的年际年代际预估资料对2011—2035年的气温进行预估。研究发现东亚地区在2011—2035年气温将普遍升高,海洋上的增暖幅度较小,陆地上的增暖幅度较大,且增暖幅度随纬度升高而增大。青藏高原及中国北方大部分地区气温将明显升高,升温幅度在1℃左右,而南方的升温幅度较小,约为0.3~0.6℃。 [智协飞, 王晶, 林春泽, 等. CMIP5多模式资料中气温的BMA预测方法研究 . 气象科学, 2015, 35(4): 405-412.] https://doi.org/10.3969/2014jms.0052 URL 摘要利用CMIP5的8个全球气候系统模式对气温的回报结果进行贝叶斯模式平均（简称BMA）试验,并采用均方根误差、距平相关系数、连续等级概率评分等对多模式集合平均（简称EMN）和BMA的回报结果进行检验、评估。结果表明,EMN的回报效果优于8个单模式的回报效果,而BMA的回报效果最好,其区域平均的均方根误差比EMN小0.5℃左右。在此基础上,利用中等排放情景RCP4.5下CMIP5模式中的年际年代际预估资料对2011—2035年的气温进行预估。研究发现东亚地区在2011—2035年气温将普遍升高,海洋上的增暖幅度较小,陆地上的增暖幅度较大,且增暖幅度随纬度升高而增大。青藏高原及中国北方大部分地区气温将明显升高,升温幅度在1℃左右,而南方的升温幅度较小,约为0.3~0.6℃。
[15]	Liu Ke, Xu Yinlong, Tao Shengcai, et al. Validation of multi-model ensemble to air temperature of China and projection of air temperature change in China for the next three decades . Plateau Meteorology, 2011, 30(2): 363-370. URL Magsci 摘要 <FONT face=Verdana>利用1961-1999年中国区域701个气象站气温观测资料, 分析了20个全球气候模式（IPCC AR4）在中国区域地面气温的模拟能力; 利用三因素统计方法, 先确定各模式气温模拟的权重因子, 最后对多模式做不等权重和等权重的集合模拟\.在此基础上分析了A2， A1B， B1排放情景下未来时段（2011-2040年）中国区域的气温变化。结果表明：（1）全球模式对中国区域年平均气温的空间分布模拟较好，特别是在低纬地区及东部地区；但年平均气温演变趋势的模拟值较观测值偏差较大；（2）两种不同集合方法都可以模拟出中国区域的升温趋势，但不等权重集合效果略好于等权重集合；（3）2011-2040年，相对于1961-1990时段，多模式集合预估结果表明, 3种温室气体排放情景下中国区域年平均气温的增幅均在1 ℃以上，其中华南地区的增幅最小，增幅<0.8 ℃, 而西北和青藏高原南部地区增幅均在1 ℃以上。<BR></FONT> [刘珂, 许吟隆, 陶生才, 等. 多模式集合对中国气温的模拟效果及未来30年中国气温变化预估 . 高原气象, 2011, 30(2): 363-370.] URL Magsci 摘要 <FONT face=Verdana>利用1961-1999年中国区域701个气象站气温观测资料, 分析了20个全球气候模式（IPCC AR4）在中国区域地面气温的模拟能力; 利用三因素统计方法, 先确定各模式气温模拟的权重因子, 最后对多模式做不等权重和等权重的集合模拟\.在此基础上分析了A2， A1B， B1排放情景下未来时段（2011-2040年）中国区域的气温变化。结果表明：（1）全球模式对中国区域年平均气温的空间分布模拟较好，特别是在低纬地区及东部地区；但年平均气温演变趋势的模拟值较观测值偏差较大；（2）两种不同集合方法都可以模拟出中国区域的升温趋势，但不等权重集合效果略好于等权重集合；（3）2011-2040年，相对于1961-1990时段，多模式集合预估结果表明, 3种温室气体排放情景下中国区域年平均气温的增幅均在1 ℃以上，其中华南地区的增幅最小，增幅<0.8 ℃, 而西北和青藏高原南部地区增幅均在1 ℃以上。<BR></FONT>
[16]	Parry M L, Canziani O F, Palutikof J P, et al. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change . Encyclopedia of Language & Linguistics, 2007, 12(1): 171-175. https://doi.org/10.9774/GLEAF.978-1-909493-38-4_2 URL 摘要 Mitigation is an all-embracing category used in pragmatics to label the wide set of strategies by which speakers attenuate one or more aspects of their speech. The notion and the term were introduced by Fraser (1980) to refer to the linguistic devices by which speakers try to protect themselves against various kinds of interactional risks. So far mitigation has been a subtopic of the wide field of research in politeness and its dominating metaphor of face. However, in mitigating processes, there seems to be another motivational factor, more basic than politeness, i.e., reducing responsibility. As a concept that captures the rhetorical, indexical quality of our communicative behaviors, mitigation foregrounds the multidimensional character of discursive choices.
[17]	Jiang D B, Zhang Y, Sun J Q. Ensemble projection of 1-3 degrees C warming in China . Chinese Science Bulletin, 2009, 54(18):3326-3334. https://doi.org/10.1007/s11434-009-0313-1 URL [本文引用: 1] 摘要 Studies on the influences of climate change on biogeochemical cycles and on the key vulnerabilities and the risk from climate change suggest that annual surface temperature rise of 1 C, 2 C and 3 C above the present level would lead to changes in extreme weather and climate events, food production, fresh water resources, biodiversity, human mortality, etc. Here two sets of simulations as performed with seventeen atmosphere-ocean general circulation models (AOGCMs) for the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change ( IPCC AR4), i.e. the model outputs from the 20th Century Climate in Coupled Models (20C3M) and from the Special Report on Emissions Scenarios (SRES) emission scenarios B1, A1B and A2, are used to analyze spatial and temporal characteristics of the above values in China over the 21st century. The results indicate that the rate of warming varies from region to region. The above values are reached much later (earlier) when emission amount is lower (higher), and spread of the time when the lower (higher) value is exceeded is narrower (wider) among the three scenarios. As far as the spatial pattern is concerned, the above values are crossed much earlier in northern China and the Tibetan Plateau with respect to the Yangtze-Huaihe River Valley and South China.
[18]	Huang P, Ying J. A multi-model ensemble pattern regression method to correct the tropical Pacific SST change patterns under global warming . Journal of Climate, 2015, 28(12): 4706-4723. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-14-00833.1 URL [本文引用: 1] 摘要 ABSTRACT This study develops a new observational constraint method, called multimodel ensemble pattern regression (EPR), to correct the projections of regional climate change by the conventional unweighted multimodel mean (MMM). The EPR method first extracts leading modes of historical bias using intermodel EOF analysis, then builds up the linear correlated modes between historical bias and change bias using multivariant linear regression, and finally estimates the common change bias induced by common historical bias. Along with correcting common change bias, the EPR method implicitly removes the intermodel uncertainty in the change projection deriving from the intermodel diversity in background simulation. The EPR method is applied to correct the patterns of tropical Pacific SST changes using the historical and representative concentration pathway 8.5 (RCP8.5) runs in 30 models from phase 5 of CMIP (CMIP5) and observed SSTs. The common bias patterns of the tropical Pacific SSTs in historical runs, including the excessive cold tongue, the southeastern warm bias, and the narrower warm pool, are estimated to induce La Ni09a–like change biases. After the estimated common change biases are removed, the corrected SST changes display a pronounced El Ni09o–like pattern and have much greater zonal gradients. The bias correction decreases by around half of the intermodel uncertainties in the MMM SST projections. The patterns of corrected tropical precipitation and circulation change are dominated by the enhanced SST change patterns, displaying a pro- nounced warmer-get-wetter pattern and a decreased Walker circulation with decreased uncertainties.
[19]	Zhang X, Yan X. A new statistical precipitation downscaling method with Bayesian model averaging: A case study in China . Climate Dynamics, 2015, 45(9): 1-15. https://doi.org/10.1007/s00382-015-2532-2 URL [本文引用: 1] 摘要 This paper presents a new vision on the cold and cool events that affect the tropical region of South America, considering the dynamics and the energetics of wave train propagation associated with these systems. Through a composite analysis of meridional winds at 300 hPa for cold (T < 0 °C) and cool (0 °C ≤ T ≤ 2.5 °C) air incursions affecting tropical latitudes and causing frost are studied. The cold events observed in tropical latitudes are associated with a single Rossby wave pattern propagating over the Pacific Ocean which drives the low level anticyclone from the southwest of the continent to low latitudes. This propagation involves a southern circulation due to the meridional wind penetration and consequently cold air advection causing temperatures to drop below 0 °C. During cool events a subtropical wave train propagating through the Pacific Ocean is observed, which merges before the event with a wave coming from the subpolar latitudes of the South Atlantic Ocean. The zonal propagation leads to the entrance of the anticyclone from the west of the continent, and it is strengthened together with the meridionaly extended cyclone located upstream. This configuration causes southerly wind advection over central-southeastern Brazil and consequently causes the temperature decrease. The energetics shows that the cold events kinetic energy maxima are more intense than those of cool events. For the cold events three maxima are observed, the first (K1) and the third (K3) maxima are developed by baroclinic conversion and ageostrophic flux convergence and the second one (K2) by ageostrophic flux convergence. For the cool events two maxima are found, the first maximum (K4) developed by baroclinic conversion and the second one by ageostrophic flux convergence.
[20]	Chen Hong. Validation of the CMIP5 climate models in simulating decadal variations of summer rainfall in eastern China . Climatic and Environmental Research, 2014, 19(6): 773-786. https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2014.13174 URL [本文引用: 1] 摘要使用分类集合的方法评估了第五次耦合模式比较计划（CMIP5）多个耦合模式对中国东部夏季降水年代际变化的模拟性能。结果表明，在评估的38个模式中，仅有6个模式（第1类模式）可以成功再现1970年代末中国东部夏季降水年代际变化的主要特征，即长江流域降水偏多、而华北和华南偏少。这些模式模拟的成功归因于它们能较好再现1970年代末东亚夏季风的年代际减弱及相关的环流场的变化，包括东亚沿海的偏北风异常以及西太平洋副热带高压的偏向西南、强度增强等。而对降水年代际变化模拟很差的第2类模式，则模拟出不出东亚夏季风的这种减弱特征。进一步的分析表明，两类CMIP5模式对太平洋年代际振荡（PDO）空间分布特征都有较好的再现能力，但对PDO年代际转变特征的模拟能力则差异较大。第1类模式能很好地模拟出1970年代末热带海洋的增暖和相关的PDO位相由负到正的转换，而第2类模式所模拟的PDO位相转变与观测完全相反，且也不能模拟出热带中东太平洋海洋的年代际增暖及江淮流域夏季的变冷，因此导致该类模式对1970年代末东亚夏季风的减弱和中国东部夏季雨型的年代际转变没有模拟能力。由此也表明，对耦合模式来说，中国夏季降水年代际变化的模拟能力在很大程度上取决于模式对海洋年代际变化信号的模拟。 [陈红. CMIP5气候模式对中国东部夏季降水年代际变化的模拟性能评估 . 气候与环境研究, 2014, 19(6): 773-786.] https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2014.13174 URL [本文引用: 1] 摘要使用分类集合的方法评估了第五次耦合模式比较计划（CMIP5）多个耦合模式对中国东部夏季降水年代际变化的模拟性能。结果表明，在评估的38个模式中，仅有6个模式（第1类模式）可以成功再现1970年代末中国东部夏季降水年代际变化的主要特征，即长江流域降水偏多、而华北和华南偏少。这些模式模拟的成功归因于它们能较好再现1970年代末东亚夏季风的年代际减弱及相关的环流场的变化，包括东亚沿海的偏北风异常以及西太平洋副热带高压的偏向西南、强度增强等。而对降水年代际变化模拟很差的第2类模式，则模拟出不出东亚夏季风的这种减弱特征。进一步的分析表明，两类CMIP5模式对太平洋年代际振荡（PDO）空间分布特征都有较好的再现能力，但对PDO年代际转变特征的模拟能力则差异较大。第1类模式能很好地模拟出1970年代末热带海洋的增暖和相关的PDO位相由负到正的转换，而第2类模式所模拟的PDO位相转变与观测完全相反，且也不能模拟出热带中东太平洋海洋的年代际增暖及江淮流域夏季的变冷，因此导致该类模式对1970年代末东亚夏季风的减弱和中国东部夏季雨型的年代际转变没有模拟能力。由此也表明，对耦合模式来说，中国夏季降水年代际变化的模拟能力在很大程度上取决于模式对海洋年代际变化信号的模拟。
[21]	Hu Qin, Jiang Dabang, Fan Guangzhou. Climate change projection on the Tibetan Plateau: Results of CMIP5 models . Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2015, 39(2): 260-270. https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1406.13325 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要本文使用国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)中对青藏高原气候模拟较优的气候模式, 在RCP4.5中等偏低辐射强迫情景下对青藏高原未来气候变化进行了预估研究。结果表明, 青藏高原年均地表气温在2006~2100年的线性趋势平均为0.26℃/10a, 增暖幅度与海拔高度大体成正比;相比于1986~2005年参考时段, 2090年代平均升温2.7℃, 21世纪末期增温幅度明显高于早期和中期;在早、中和末期, 年均增温分别为0.8~1.3℃、1.6~2.5℃和2.1~3.1℃;各季节也均为变暖趋势, 其中冬季增温最大。对于年均降水来说, 未来百年将小幅增加, 集合平均趋势为1.15%/10a, 2090年代较参考时段增加10.4%;在早、中和末期的变化范围分别为-1.8%至15.2%、-0.9%至17.8%和1.4%至21.3%;季节降水也呈增加趋势, 夏季增幅明显高于其余三个季节且在21世纪末期较大, 青藏高原未来年均降水增加主要来自于夏季。需要指出的是, 上述预估结果在气候模式间存在着一定的差异, 未来气候变化的不确定性范围较大, 地表气温的可信度相对较高, 而降水的则偏低。 [胡芩, 姜大膀, 范广洲. 青藏高原未来气候变化预估:CMIP5模式结果 . 大气科学, 2015, 39(2): 260-270.] https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1406.13325 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要本文使用国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)中对青藏高原气候模拟较优的气候模式, 在RCP4.5中等偏低辐射强迫情景下对青藏高原未来气候变化进行了预估研究。结果表明, 青藏高原年均地表气温在2006~2100年的线性趋势平均为0.26℃/10a, 增暖幅度与海拔高度大体成正比;相比于1986~2005年参考时段, 2090年代平均升温2.7℃, 21世纪末期增温幅度明显高于早期和中期;在早、中和末期, 年均增温分别为0.8~1.3℃、1.6~2.5℃和2.1~3.1℃;各季节也均为变暖趋势, 其中冬季增温最大。对于年均降水来说, 未来百年将小幅增加, 集合平均趋势为1.15%/10a, 2090年代较参考时段增加10.4%;在早、中和末期的变化范围分别为-1.8%至15.2%、-0.9%至17.8%和1.4%至21.3%;季节降水也呈增加趋势, 夏季增幅明显高于其余三个季节且在21世纪末期较大, 青藏高原未来年均降水增加主要来自于夏季。需要指出的是, 上述预估结果在气候模式间存在着一定的差异, 未来气候变化的不确定性范围较大, 地表气温的可信度相对较高, 而降水的则偏低。
[22]	Tao Chunwei, Jiang Chao, Sun Jianxin. Projection of future changes in climate in Northeast China using a CMIP5 multi- model ensemble . Chinese Journal of Geophysics, 2016, 59(10): 3580-3591. https://doi.org/10.6038/cjg20161006 URL 摘要应用CN05观测资料,以及参与国际耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）中的26个模式,评估了新一代全球气候模式对东北三省气候变化模拟能力并选出4个较优模式,发现经过筛选得出的较优模式集合平均模拟结果的可靠性得到进一步加强,尤其体现在对气温的模拟上.在此基础上着重分析了多模式集合在不同典型浓度路径（RCPs）下对未来气候变化特征的预估.结果表明：21世纪的未来阶段,东北三省将处于显著增温的状态,且RCP8.5情景下的增温速率（0.53℃/10a）明显高于RCP4.5情景下的速率（0.22℃/10a）;空间上,北部地区将成为增温幅度最大、增温速率最高的区域.未来降水将会相对增加,但波动较大,21世纪末期RCP4.5和RCP8.5情景下的降水增加幅度分别为11.24%和15.95%;空间上,辽宁省西部地区将成为降水增加最为显著的区域.根据水分盈亏量,21世纪未来阶段,RCP4.5情景下的东北三省绝大多数地区未来将相对变湿,尤其到了中后期;RCP8.5情景下则是中西部地区将相对变干,其余地区则会相对变湿. [陶纯苇, 姜超, 孙建新. CMIP5多模式集合对东北三省未来气候变化的预估研究 . 地球物理学报, 2016, 59(10): 3580-3591.] https://doi.org/10.6038/cjg20161006 URL 摘要应用CN05观测资料,以及参与国际耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）中的26个模式,评估了新一代全球气候模式对东北三省气候变化模拟能力并选出4个较优模式,发现经过筛选得出的较优模式集合平均模拟结果的可靠性得到进一步加强,尤其体现在对气温的模拟上.在此基础上着重分析了多模式集合在不同典型浓度路径（RCPs）下对未来气候变化特征的预估.结果表明：21世纪的未来阶段,东北三省将处于显著增温的状态,且RCP8.5情景下的增温速率（0.53℃/10a）明显高于RCP4.5情景下的速率（0.22℃/10a）;空间上,北部地区将成为增温幅度最大、增温速率最高的区域.未来降水将会相对增加,但波动较大,21世纪末期RCP4.5和RCP8.5情景下的降水增加幅度分别为11.24%和15.95%;空间上,辽宁省西部地区将成为降水增加最为显著的区域.根据水分盈亏量,21世纪未来阶段,RCP4.5情景下的东北三省绝大多数地区未来将相对变湿,尤其到了中后期;RCP8.5情景下则是中西部地区将相对变干,其余地区则会相对变湿.
[23]	Jiang Jiang, Jiang Dabang, Lin Yihua. Projection of monsoon area and precipitation in China under the RCP4.5 scenario . Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2015, 39(5): 901-910. https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1411.14216 URL Magsci 摘要本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中共46个全球气候模式的数值试验结果,通过对中国区域的年、夏季和冬季降水气候态的模拟能力评估,择优选取了18个气候模式用来预估RCP4.5情景下21世纪中国季风区范围、季风降水及其强度变化。结果表明,相对于1986~2004年参考时段,RCP4.5情景下多数模式和所有模式集合平均在不同时段内均模拟出中国季风区面积、季风降水及其强度的增加趋势,最明显的时段出现在2081~2099年。其中,季风区面积扩张是导致季风降水增加的主要因素。在机制上,热力与动力条件变化均有利于季风降水强度的增加以及更多的水汽进入中国东部,从而引起季风区范围的扩大。 [姜江, 姜大膀, 林一骅. RCP4.5情景下中国季风区及降水变化预估 . 大气科学, 2015, 39(5): 901-910.] https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1411.14216 URL Magsci 摘要本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中共46个全球气候模式的数值试验结果,通过对中国区域的年、夏季和冬季降水气候态的模拟能力评估,择优选取了18个气候模式用来预估RCP4.5情景下21世纪中国季风区范围、季风降水及其强度变化。结果表明,相对于1986~2004年参考时段,RCP4.5情景下多数模式和所有模式集合平均在不同时段内均模拟出中国季风区面积、季风降水及其强度的增加趋势,最明显的时段出现在2081~2099年。其中,季风区面积扩张是导致季风降水增加的主要因素。在机制上,热力与动力条件变化均有利于季风降水强度的增加以及更多的水汽进入中国东部,从而引起季风区范围的扩大。
[24]	Zhang Wulong, Zhang Jingyong, Fan Guangzhou. Evaluation and projection of dry-and wet-season precipitation in southwestern China using CMIP5 models . Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2015, 39(3): 559-570. https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1408.14136 Magsci 摘要利用降水观测资料, 评估了参加国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的34个全球模式对1986～2005年我国西南地区干湿季降水的模拟能力。结果表明, 34个CMIP5模式中分别有30和25个模式模拟的干季和湿季降水偏多。34个模式对我国西南地区干湿季降水的模拟能力差异较大, 大约半数模式的模拟值与观测值的空间相关系数通过了99%的信度检验, 且标准差之比小于2。利用两个技巧评分标准, 分别挑选出了对干湿季降水模拟最优的9个模式。最优模式集合平均结果要优于34个模式的集合平均, 更要优于大多数单个模式。进一步利用最优的9个模式的集合平均对RCP4.5和RCP8.5两种典型浓度路径下我国西南地区干湿季降水的变化进行了预估。相对于1986～2005年气候平均态, 在21世纪初期(2016～2035年), 我国西南地区干季降水变化表现为川西高原降水增多, 而四川盆地及攀西地区、重庆、贵州和云南的大部分地区降水减少;湿季降水变化表现为川西高原、贵州和广西大部分地区降水增多, 而四川盆地及攀西地区和云南降水减少。在21世纪中期(2046～2065年)和末期(2080～2099年), 西南地区干湿季降水普遍增多。在RCP8.5情景下, 降水的变化幅度要强于RCP4.5情景。 [张武龙, 张井勇, 范广洲. CMIP5模式对我国西南地区干湿季降水的模拟和预估 . 大气科学, 2015, 39(3): 559-570.] https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1408.14136 Magsci 摘要利用降水观测资料, 评估了参加国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的34个全球模式对1986～2005年我国西南地区干湿季降水的模拟能力。结果表明, 34个CMIP5模式中分别有30和25个模式模拟的干季和湿季降水偏多。34个模式对我国西南地区干湿季降水的模拟能力差异较大, 大约半数模式的模拟值与观测值的空间相关系数通过了99%的信度检验, 且标准差之比小于2。利用两个技巧评分标准, 分别挑选出了对干湿季降水模拟最优的9个模式。最优模式集合平均结果要优于34个模式的集合平均, 更要优于大多数单个模式。进一步利用最优的9个模式的集合平均对RCP4.5和RCP8.5两种典型浓度路径下我国西南地区干湿季降水的变化进行了预估。相对于1986～2005年气候平均态, 在21世纪初期(2016～2035年), 我国西南地区干季降水变化表现为川西高原降水增多, 而四川盆地及攀西地区、重庆、贵州和云南的大部分地区降水减少;湿季降水变化表现为川西高原、贵州和广西大部分地区降水增多, 而四川盆地及攀西地区和云南降水减少。在21世纪中期(2046～2065年)和末期(2080～2099年), 西南地区干湿季降水普遍增多。在RCP8.5情景下, 降水的变化幅度要强于RCP4.5情景。
[25]	Song Chunyang, Zhang Shouwen, Jiang Hua, et al. Evaluation and projection of SST in the China seas from CMIP5 . Acta Oceanologica Sinica, 2016, 38(10): 1-11. https://doi.org/10.3969/j.issn.0253-4193.2016.10.001 URL 摘要基于观测和再分析资料,利用多种指标和方法评估了国际耦合模式比较计划(CMIP5)中21个模式对中国近海海温的月、季节和年际变化模拟能力。多模式集合能够再现气候平均意义下近海海温的空间分布特征,但量值上存在一定的低估。在渤海和黄海,集合平均与观测差别比较明显。在年际尺度上,与观测数据对比,模式模拟海温与Nino3指数相关性较小。中国近海海表面温度在1960-2002年有明显的升高趋势,从2003年开始增温趋缓。评估结果表明,ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、FGOALS-g2、CNRM-CM5-2、INMCM4八个模式对中国近海海温的变化有较好的模拟能力。利用ACCESS1.0、INMCM4、BCC-CSM1.1、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM这5个模式结果对中国近海海温未来的变化进行了预估。在RCP4.5、RCP8.5情景下,未来近100年中国近海海温有明显升高趋势,最优模式多模式集合平均增温分别可达到1.5℃、3.3℃,净热通量变化和平流变化共同促进了东海升温。 [宋春阳, 张守文, 姜华, 等. CMIP5模式对中国近海海表温度的模拟及预估 . 海洋学报, 2016, 38(10): 1-11.] https://doi.org/10.3969/j.issn.0253-4193.2016.10.001 URL 摘要基于观测和再分析资料,利用多种指标和方法评估了国际耦合模式比较计划(CMIP5)中21个模式对中国近海海温的月、季节和年际变化模拟能力。多模式集合能够再现气候平均意义下近海海温的空间分布特征,但量值上存在一定的低估。在渤海和黄海,集合平均与观测差别比较明显。在年际尺度上,与观测数据对比,模式模拟海温与Nino3指数相关性较小。中国近海海表面温度在1960-2002年有明显的升高趋势,从2003年开始增温趋缓。评估结果表明,ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、FGOALS-g2、CNRM-CM5-2、INMCM4八个模式对中国近海海温的变化有较好的模拟能力。利用ACCESS1.0、INMCM4、BCC-CSM1.1、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM这5个模式结果对中国近海海温未来的变化进行了预估。在RCP4.5、RCP8.5情景下,未来近100年中国近海海温有明显升高趋势,最优模式多模式集合平均增温分别可达到1.5℃、3.3℃,净热通量变化和平流变化共同促进了东海升温。
[26]	He Jinhai, Zhan Fengxing, Qi Li, et al. Evolution of surface temperature during global warming hiatus based on observations and CMIP5 simulations . Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2016, 40(1): 33-45. https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1409.14217 URL Magsci 摘要 2000年后全球气温的增温率显著下降,全球进入变暖减缓期.本文基于CRU(Climatic Research Unit) 观测资料,分析讨论了2000年后全球及欧亚中高纬度地区全球变暖的减缓特征,评估了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)试验多模式对全球变暖减缓的模拟及未来气温变化预估.结果表明,2000年后全球陆地平均地面气温的增温率大幅下降至0.14℃ (10 a)<sup>-1</sup>,仅为1976~1999年加速期增温率的一半.全球陆地13个区域中有9个地区的增温率小于2000年前,4个地区甚至出现了降温.其中以欧亚中高纬地区最为特殊.加速期(1976~1999年)增温率达到0.50℃ (10 a)<sup>-1</sup>,为全球陆地最大,2000年后陡降至-0.17℃ (10 a)<sup>-1</sup>,为全球最强降温区,为全球变暖的减缓贡献了49.13%.并且具有显著的季节依赖,减缓期冬季增温率下降了-2.68℃ (10 a)<sup>-1</sup>,而秋季升高了0.86℃ (10 a)<sup>-1</sup>,呈现反位相变化特征.CMIP5多模式计划中仅BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下和MRI-ESM1模式在RCP8.5下的模拟较好地预估了全球及欧亚中高纬地区在2000年后增温率的下降以及欧亚中高纬秋、冬温度的反位相变化特征.BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下预估欧亚中高纬地区2012年后温度距平保持在1.2℃左右,2020年后跃至2℃附近振荡.而MRI-ESM1在RCP8.5情景下预估的欧亚中高纬度温度在2030年前一直维持几乎为零的增温率,之后迅速升高. [何金海, 詹丰兴, 祁莉, 等. 全球变暖减缓期陆地地表气温变化特征和CMIP5多模式的未来情景预估 . 大气科学, 2016, 40(1): 33-45.] https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.1409.14217 URL Magsci 摘要 2000年后全球气温的增温率显著下降,全球进入变暖减缓期.本文基于CRU(Climatic Research Unit) 观测资料,分析讨论了2000年后全球及欧亚中高纬度地区全球变暖的减缓特征,评估了CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)试验多模式对全球变暖减缓的模拟及未来气温变化预估.结果表明,2000年后全球陆地平均地面气温的增温率大幅下降至0.14℃ (10 a)<sup>-1</sup>,仅为1976~1999年加速期增温率的一半.全球陆地13个区域中有9个地区的增温率小于2000年前,4个地区甚至出现了降温.其中以欧亚中高纬地区最为特殊.加速期(1976~1999年)增温率达到0.50℃ (10 a)<sup>-1</sup>,为全球陆地最大,2000年后陡降至-0.17℃ (10 a)<sup>-1</sup>,为全球最强降温区,为全球变暖的减缓贡献了49.13%.并且具有显著的季节依赖,减缓期冬季增温率下降了-2.68℃ (10 a)<sup>-1</sup>,而秋季升高了0.86℃ (10 a)<sup>-1</sup>,呈现反位相变化特征.CMIP5多模式计划中仅BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下和MRI-ESM1模式在RCP8.5下的模拟较好地预估了全球及欧亚中高纬地区在2000年后增温率的下降以及欧亚中高纬秋、冬温度的反位相变化特征.BCC-CSM1.1在RCP2.6情景下预估欧亚中高纬地区2012年后温度距平保持在1.2℃左右,2020年后跃至2℃附近振荡.而MRI-ESM1在RCP8.5情景下预估的欧亚中高纬度温度在2030年前一直维持几乎为零的增温率,之后迅速升高.
[27]	Zhang Yanwu, Zhang Li, Xu Ying. Simulations and projections of the surface air temperature in China by CMIP5 models . Advances in Climate Change Research, 2016, 12(1): 10-19. https://doi.org/10.12006/j.issn.1673-1719.2015.113 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中29个气候模式的气温模拟结果，评估了各模式对中国地区年平均气温的模拟能力，对未来不同典型浓度路径（RCPs）下中国地区气温的可能变化给出了预估。结果表明：各模式能较好地模拟过去100多年中国地区增温趋势和年平均气温的空间分布，从模式间标准差来看，各模式对中国中部、南部气温模拟具有较高的一致性。利用相对均方根误差分析了各模式的模拟能力，对于多时间尺度（月、年）气温的气候平均态，有7个模式表现良好，高于中等水平，5个模式的模拟能力低于中等水平，模式集合平均值的模拟效果优于大多数单个模式。根据29个模式的评估结果，使用模拟性能相对较好的模式分析了未来不同排放情景下中国地区气温变化，21世纪前期，不同排放情景之间的预估结果差别较小，21世纪中期各情景之间的差别逐渐增大，到21世纪后期，3种排放情景的升温差别明显增大。</p> [张艳武, 张莉, 徐影. CMIP5模式对中国地区气温模拟能力评估与预估 . 气候变化研究进展, 2016, 12(1): 10-19.] https://doi.org/10.12006/j.issn.1673-1719.2015.113 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中29个气候模式的气温模拟结果，评估了各模式对中国地区年平均气温的模拟能力，对未来不同典型浓度路径（RCPs）下中国地区气温的可能变化给出了预估。结果表明：各模式能较好地模拟过去100多年中国地区增温趋势和年平均气温的空间分布，从模式间标准差来看，各模式对中国中部、南部气温模拟具有较高的一致性。利用相对均方根误差分析了各模式的模拟能力，对于多时间尺度（月、年）气温的气候平均态，有7个模式表现良好，高于中等水平，5个模式的模拟能力低于中等水平，模式集合平均值的模拟效果优于大多数单个模式。根据29个模式的评估结果，使用模拟性能相对较好的模式分析了未来不同排放情景下中国地区气温变化，21世纪前期，不同排放情景之间的预估结果差别较小，21世纪中期各情景之间的差别逐渐增大，到21世纪后期，3种排放情景的升温差别明显增大。</p>
[28]	Wu Haomin, Huang Anning, He Qing, et al. Projection of the spatial and temporal variation characteristics of precipitation over Central Asia of 10 CMIP5 models in the next 50 years . Arid Land Geography, 2013, 36(4): 669-679. Magsci [本文引用: 1] 摘要利用CRU月降水资料首先对参与IPCC第五次评估报告（IPCC AR5）的10个CMIP5模式对1951-2005年中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势等特征参数的模拟能力进行了系统评估，并选取具有较好模拟性能模式的未来预估试验结果作多模式集合平均预估未来50 a（2011-2060年）中亚地区在不同代表性浓度路径下降水量各特征参数的空间分布特征，结果表明：多数模式能够模拟出中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势的空间分布特征，同时发现中亚地区年降水量在过去50 a整体以轻微增加为主，趋势不显著。根据定量评估结果，从10个模式中选取4个具有较好模拟性能的模式结果做集合平均，同时利用历史回报试验数据进行检验，发现集合平均的模拟结果无论在量级还是高、低值中心的位置和范围与CRU资料非常接近。未来预估结果表明4种排放情景下4模式集合平均的中亚年降水在未来50 a增加较为明显，尤其在中国新疆南部（由低值区转变为高值区）。总体来看，未来50 a中亚降水增加趋势随着RCPs的增加而增加，且降水增加显著的区域随着RCPs的增加而明显增大。 [吴昊旻, 黄安宁, 何清, 等. 10个CMIP5模式预估中亚地区未来50a降水时空变化特征 . 干旱区地理, 2013, 36(4): 669-679.] Magsci [本文引用: 1] 摘要利用CRU月降水资料首先对参与IPCC第五次评估报告（IPCC AR5）的10个CMIP5模式对1951-2005年中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势等特征参数的模拟能力进行了系统评估，并选取具有较好模拟性能模式的未来预估试验结果作多模式集合平均预估未来50 a（2011-2060年）中亚地区在不同代表性浓度路径下降水量各特征参数的空间分布特征，结果表明：多数模式能够模拟出中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势的空间分布特征，同时发现中亚地区年降水量在过去50 a整体以轻微增加为主，趋势不显著。根据定量评估结果，从10个模式中选取4个具有较好模拟性能的模式结果做集合平均，同时利用历史回报试验数据进行检验，发现集合平均的模拟结果无论在量级还是高、低值中心的位置和范围与CRU资料非常接近。未来预估结果表明4种排放情景下4模式集合平均的中亚年降水在未来50 a增加较为明显，尤其在中国新疆南部（由低值区转变为高值区）。总体来看，未来50 a中亚降水增加趋势随着RCPs的增加而增加，且降水增加显著的区域随着RCPs的增加而明显增大。
[29]	Zhou Tianjun, Zhao Zongci. Attribution of the climate warming in China for the 20th century . Advances in Climate Change Research, 2006, 2(1): 82-86. [本文引用: 1] [周天军, 赵宗慈. 20世纪中国气候变暖的归因分析 . 气候变化研究进展, 2006, 2(1): 82-86.] [本文引用: 1]
[30]	Latif M, Grötzner A, Münnich M, et al. A mechanism for decadal climate variability//Decadal Climate Variability . Berlin and Heidelberg: Springer, 1996: 263-292. [本文引用: 1]
[31]	van Vuuren D P, Edmonds J, Kainuma M, et al. The representative concentration pathways: An overview . Climatic Change, 2011, 109: 5-31. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0148-z URL [本文引用: 1] 摘要 This paper summarizes the development process and main characteristics of the Representative Concentration Pathways (RCPs), a set of four new pathways developed for the climate modeling community as a basis for long-term and near-term modeling experiments. The four RCPs together span the range of year 2100 radiative forcing values found in the open literature, i.e. from 2.6 to 8.5 W/m 2 . The RCPs are the product of an innovative collaboration between integrated assessment modelers, climate modelers, terrestrial ecosystem modelers and emission inventory experts. The resulting product forms a comprehensive data set with high spatial and sectoral resolutions for the period extending to 2100. Land use and emissions of air pollutants and greenhouse gases are reported mostly at a 0.5 0.5 degree spatial resolution, with air pollutants also provided per sector (for well-mixed gases, a coarser resolution is used). The underlying integrated assessment model outputs for land use, atmospheric emissions and concentration data were harmonized across models and scenarios to ensure consistency with historical observations while preserving individual scenario trends. For most variables, the RCPs cover a wide range of the existing literature. The RCPs are supplemented with extensions (Extended Concentration Pathways, ECPs), which allow climate modeling experiments through the year 2300. The RCPs are an important development in climate research and provide a potential foundation for further research and assessment, including emissions mitigation and impact analysis.
[32]	Taylor K E, Stouffer R J, Meehl G A. An overview of CMIP5 and the experiment design . Bulletin of the American Meteorological Society, 2012, 93(4): 485-498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1 URL [本文引用: 1]
[33]	Zheng Jingyun, Bian Juanjuan, Ge Quansheng, et al. The climate regionalization in China for 1981-2010 . Chinese Science Bulletin, 2013, 58(30): 3088-3099. https://doi.org/10.1360/972012-1491 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>根据我国658个站1981~2010年日气象观测数据, 以日平均气温稳定≥10℃的日数、年干燥度、7月平均气温为划分温度带、干湿区、气候区的主要指标, 以1月平均气温、年降水量为温度带、干湿区划分的辅助指标, 并参考日平均气温稳定≥10℃的积温及极端最低气温的多年平均值等指标, 对我国1981~2010年气候状况进行了区划, 将我国分为12个温度带、24个干湿区、56个气候区. 与1951~1980年相比, 受气候增暖影响, 1981~2010年间我国东部多个温度带界线出现了北移, 其中暖温带北界东段最大北移超过1个纬度, 北亚热带北界东段平均北移1个纬度, 中亚热带北界中段最大北移2个纬度, 南亚热带北界西段北移0.5~2.0个纬度; 西部因受地形影响, 温度带水平移动不显著, 但在青藏高原有亚寒带范围缩小、温带范围扩大趋势. 同时, 因华北、东北东南部、西北东部降水减少, 北方半干旱与半湿润分界线东移与南进, 其中36°~41°N间的移动幅度达0.5~2.5经度; 但西北的河西走廊、新疆及青藏高原的干旱区、半干旱区总体转湿.</p> [郑景云, 卞娟娟, 葛全胜, 等. 1981-2010年中国气候区划 . 科学通报, 2013, 58(30): 3088-3099.] https://doi.org/10.1360/972012-1491 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>根据我国658个站1981~2010年日气象观测数据, 以日平均气温稳定≥10℃的日数、年干燥度、7月平均气温为划分温度带、干湿区、气候区的主要指标, 以1月平均气温、年降水量为温度带、干湿区划分的辅助指标, 并参考日平均气温稳定≥10℃的积温及极端最低气温的多年平均值等指标, 对我国1981~2010年气候状况进行了区划, 将我国分为12个温度带、24个干湿区、56个气候区. 与1951~1980年相比, 受气候增暖影响, 1981~2010年间我国东部多个温度带界线出现了北移, 其中暖温带北界东段最大北移超过1个纬度, 北亚热带北界东段平均北移1个纬度, 中亚热带北界中段最大北移2个纬度, 南亚热带北界西段北移0.5~2.0个纬度; 西部因受地形影响, 温度带水平移动不显著, 但在青藏高原有亚寒带范围缩小、温带范围扩大趋势. 同时, 因华北、东北东南部、西北东部降水减少, 北方半干旱与半湿润分界线东移与南进, 其中36°~41°N间的移动幅度达0.5~2.5经度; 但西北的河西走廊、新疆及青藏高原的干旱区、半干旱区总体转湿.</p>
[34]	Wold S, Albano C, Dunn M, et al. Pattern regression finding and using regularities in multivariate data//Martens J. Proc. IUFOST Conf. “Food Research and Data” . London: Analysis Applied Science Publication, 1983. [本文引用: 1]
[35]	Wold S, Trygg J, Berglund A, et al. Some recent developments in PLS modeling . Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems, 2001, 58(2): 131-150. https://doi.org/10.1016/S0169-7439(01)00156-3 URL [本文引用: 1] 摘要 The original chemometrics partial least squares (PLS) model with two blocks of variables ( X and Y), linearly related to each other, has had several enhancements/extensions since the beginning of 1980. We here discuss multi-block and hierarchical PLS modeling for installing a priori knowledge of the data structure and simplifying the model interpretation, variable selection schemes for PLS with often similar objectives, nonlinear PLS, and prefiltered PLS, orthogonal signal correction (OSC). A very recent development, orthogonalized-PLS (O-PLS) is included as a way to accomplish both OSC, and a simpler interpretation of the PLS model. In this context, we also briefly mention time series, batch, and wavelets variants of PLS. These PLS extensions are illustrated by examples from peptide quantitative structure ctivity relationships (QSAR) and multivariate characterization of pulp using NIR.
[36]	Höskuldsson A. PLS regression methods . Journal of Chemometrics, 1988, 2(3): 211-228. https://doi.org/10.1002/(ISSN)1099-128X URL
[37]	Geladi P, Kowalski B R. Partial least-squares regression: A tutorial . Analytica Chimica Acta, 1986, 185(86): 1-17. https://doi.org/10.1016/0003-2670(86)80028-9 URL [本文引用: 1] 摘要 A tutorial on the partial least-squares (PLS) regression method is provided. Weak points in some other regression methods are outlined and PLS is developed as a remedy for those weaknesses. An algorithm for a predictive PLS and some practical hints for its use are given.
[38]	Deng Nianwu, Xu Hui. Model of simple partial least squares regression and its application . Engineering Journal of Wuhan University, 2001, 34(2): 14-16. https://doi.org/10.3969/j.issn.1671-8844.2001.02.004 URL [本文引用: 1] 摘要采用偏最小二乘回归对大坝位移监测资料进行建模，并应用于某土石坝的沉降资料分析中，结果表明，该方法有较高的预报精度. [邓念武, 徐晖. 单因变量的偏最小二乘回归模型及其应用 . 武汉大学学报工学版, 2001, 34(2): 14-16.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1671-8844.2001.02.004 URL [本文引用: 1] 摘要采用偏最小二乘回归对大坝位移监测资料进行建模，并应用于某土石坝的沉降资料分析中，结果表明，该方法有较高的预报精度.
[39]	Zhao Zhongjun, Liu Shanliang, You Daming, et al. Application of partial least square regression on precipitation prediction during the flood season in Liaoning province . Journal of Arid Meteorology, 2015, 33(6): 1038-1044. https://doi.org/10.11755/j.issn.1006-7639(2015)-06-1038 URL [本文引用: 1] 摘要利用1951 ～2011年中国160个气象站逐月降水、温度、74项环流指数和NCEP再分析海表温度资料,采用偏最小二乘回归(PLSR)方法,结合均生函数构造预报量周期性因子,建立辽宁省汛期平均降水量及其5站(沈阳、朝阳、营口、丹东和大连)汛期降水量预测模型,并进行预测效果检验分析.结果表明:采用均生函数构造预报量周期性因子,在一定程度上弥补了气候预测统计模型高相关性因子的不足,从而使辽宁汛期平均降水量PLSR模型的试报均方根误差降低约10 mm.PLSR模型由于较好地解决了预报因子之间的多重相关性问题,其预测效果较逐步回归模型有明显提高,对2002 ～2011年辽宁5站汛期降水量试报的Ps评分平均值为72.6％,比逐步回归模型提高了10.3％. [赵中军, 刘善亮, 游大鸣, 等. 偏最小二乘回归模型在辽宁汛期降水预测中的应用 . 干旱气象, 2015, 33(6): 1038-1044.] https://doi.org/10.11755/j.issn.1006-7639(2015)-06-1038 URL [本文引用: 1] 摘要利用1951 ～2011年中国160个气象站逐月降水、温度、74项环流指数和NCEP再分析海表温度资料,采用偏最小二乘回归(PLSR)方法,结合均生函数构造预报量周期性因子,建立辽宁省汛期平均降水量及其5站(沈阳、朝阳、营口、丹东和大连)汛期降水量预测模型,并进行预测效果检验分析.结果表明:采用均生函数构造预报量周期性因子,在一定程度上弥补了气候预测统计模型高相关性因子的不足,从而使辽宁汛期平均降水量PLSR模型的试报均方根误差降低约10 mm.PLSR模型由于较好地解决了预报因子之间的多重相关性问题,其预测效果较逐步回归模型有明显提高,对2002 ～2011年辽宁5站汛期降水量试报的Ps评分平均值为72.6％,比逐步回归模型提高了10.3％.
[40]	Ma Mingde, Ma Xuejuan, Xie Yingzhong, et al. Analysis the relationship between ecological footprint (EF) of Ningxia and influencinig factors: Partial Least-Squares Regression . Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(3): 682-689. https://doi.org/10.5846/stxb201211181613 URL Magsci 摘要生态足迹分析方法是一种度量区域生态可持续程度的有效方法，偏最小二乘回归法（PLS）能有效解决多元回归分析中变量的多重相关性问题，具有容易操作，相关分析精度高等特点。以宁夏为研究区域，在计算了宁夏2001-2010年人均生态足迹的基础上，应用偏最小二乘回归分析法，对影响宁夏生态足迹的各因子的重要程度进行了分析。通过变量投影重要性分析、特异点分析和预测分析，证明所得偏最小二乘回归模型具有较好的精度。研究结果为：2001-2010年，宁夏人均生态足迹由1.818103793 hm<sup>2</sup>上升至 2.894958909 hm<sup>2</sup>，生态赤字由1.28352051 hm<sup>2</sup>上升至2.42316627 hm<sup>2</sup>，生态承载力由0.53458328 hm<sup>2</sup>下降至0.47179264 hm<sup>2</sup>；全区GDP、城镇居民人均生活消费支出、第二产业产值和第一产业产值是影响宁夏生态足迹的显著因子。 [马明德, 马学娟, 谢应忠, 等. 宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析 . 生态学报, 2014, 34(3): 682-689.] https://doi.org/10.5846/stxb201211181613 URL Magsci 摘要生态足迹分析方法是一种度量区域生态可持续程度的有效方法，偏最小二乘回归法（PLS）能有效解决多元回归分析中变量的多重相关性问题，具有容易操作，相关分析精度高等特点。以宁夏为研究区域，在计算了宁夏2001-2010年人均生态足迹的基础上，应用偏最小二乘回归分析法，对影响宁夏生态足迹的各因子的重要程度进行了分析。通过变量投影重要性分析、特异点分析和预测分析，证明所得偏最小二乘回归模型具有较好的精度。研究结果为：2001-2010年，宁夏人均生态足迹由1.818103793 hm<sup>2</sup>上升至 2.894958909 hm<sup>2</sup>，生态赤字由1.28352051 hm<sup>2</sup>上升至2.42316627 hm<sup>2</sup>，生态承载力由0.53458328 hm<sup>2</sup>下降至0.47179264 hm<sup>2</sup>；全区GDP、城镇居民人均生活消费支出、第二产业产值和第一产业产值是影响宁夏生态足迹的显著因子。
[41]	Tan Junling, Jiang Zhihong, Ma Tingting. Projections of future surface air temperature change and uncertainty over China based on the Bayesian Model Averaging . Acta Meteorologica Sinica, 2016, 74(4): 583-597. URL [本文引用: 1] [郯俊岭, 江志红, 马婷婷. 基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析 . 气象学报, 2016, 74(4): 583-597.] URL [本文引用: 1]
[42]	Yang Xuan, Li Dongliang, Tang Xu. Probability assessment of temperature and precipitation over China by CMIP5 multi-model ensemble . Journal of Desert Research, 2014, 34(3): 795-804. https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-694X.2013.00381 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要选用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）提供的30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下气温和降水量的预估结果，采用扰动法，用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均，尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法，用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃，2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%，20%和30%概率的空间分布，讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明：经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升，北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区，北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初，中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期，中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%，新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多，中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区，尤其是西北地区降水量增多非常显著，降水量增多30%的可能性超过70%以上。 [杨绚, 李栋梁, 汤绪. 基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析 . 中国沙漠, 2014, 34(3): 795-804.] https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-694X.2013.00381 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要选用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）提供的30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下气温和降水量的预估结果，采用扰动法，用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均，尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法，用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃，2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%，20%和30%概率的空间分布，讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明：经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升，北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区，北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初，中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期，中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%，新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多，中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区，尤其是西北地区降水量增多非常显著，降水量增多30%的可能性超过70%以上。
[43]	Jiang Zhihong, Zhang Xia, Wang Ji. Projection of climate change in China in the 21st century by IPCC-AR4 models . Geographical Research, 2008, 27(4): 787-799. [本文引用: 1] [江志红, 张霞, 王冀. IPCC-AR4模式对中国21世纪气候变化的情景预估 . 地理研究, 2008, 27(4): 787-799.] [本文引用: 1]

2012

... 全球气候变化深刻影响人类赖以生存的水土资源、粮食安全、环境质量等诸多方面,是当前乃至今后一个时期内人类生存和发展面临的重大挑战.据IPCC第五次评估报告^[1],1880-2012年全球表面平均气温升幅约为0.85 ℃,与此同时,全球冰川面积逐渐减少,海平面上升,极端高温和强降水事件频率和强度明显增加,由此给人类福祉造成极大的损失.因而,预测分析未来气候变化情景,为有针对性地制定减缓和适应气候变化的策略提供科学依据,成为科学界的当务之急. ...

CMIP研究计划的进展及其在中国地区的检验和应用前景

2009

... 气候系统模式是预估未来气候变化的主要工具.世界气候研究计划（World Climate Research Programme, WCRP）推动发起并组织的耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project, CMIP）极大地促进了气候模式的发展^[2],并为认识气候变化机理,预估未来气候变化提供了重要基础数据.CMIP创立于1995年,目前已执行至第五阶段,即CMIP5.与前几个阶段相比,CMIP5模式的分辨率和物理过程参数化方案等方面都有了很大改进^[3],模拟能力明显提高,是IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）第五次评估报告的重要数据源.鉴于参与CMIP5的各个模式在基本结构、参数化方案等方面有较大差异,其模拟结果不尽相同,甚至相差甚远.因此,在未来气候变化预估中通常采用多模式集合平均（Multi-Model Ensemble Mean）结果,以力求最大程度的消除单一模式“噪音”,提炼高可信度的气候变化信号^[4-17]. ...

CMIP研究计划的进展及其在中国地区的检验和应用前景

2009

Surface air temperature simulations over China with CMIP5 and CMIP3

2013

Consistent responses of East Asian summer mean rainfall to global warming in CMIP5 simulations

2014

CMIP5耦合模式对北半球3-4月积雪面积的历史模拟和未来预估

2013

CMIP5耦合模式对北半球3-4月积雪面积的历史模拟和未来预估

2013

Assessment of CMIP5 global model simulations and climate change projections for the 21st century using a modified Thornthwaite climate classification

2014

基于CMIP5资料的云南及周边地区未来50年气候预估

2014

... 多模式集合平均技术可概括分为两类,即等权集合平均和加权集合平均.其中,大多数研究使用的是等权集合平均^{[7, 12]},仅少数研究使用了加权集合平均^[18-19].相比而言,加权集合平均较等权集合平均更为合理,因为加权集合平均考虑了各模式模拟性能的差异,有选择性的吸收各模式的“可信”成分.具体而言,加权集合平均为各模式配置权重系数,以体现模式性能的差异,性能较好的模式一般具有较高的权重系数.因而,如何配置各个模式的权重系数成为加权集合平均的关键环节.当前,学术界尚无公认的权重系数计算方法,但现有大多数方法的共同之处是计算得到的权重系数均为正值,即认为所有模式均有“正向的可信”信号,而实际上模式模拟的区域气候变化可能严重偏离观测事实,甚至与观测事实完全相反.因此,在区域气候变化的多模式集合平均预估中应用这类模式结果无异于人为的引入了噪音,增加了预估结果的不确定性.所以,在多模式集合平均之前有必要根据模拟能力对模式进行筛选^[20],只将具有一定区域气候模拟能力的模式应用于多模式集合平均预估之中.一些学者在筛选模式的基础上再进行MME预测分析,有效降低了预估结果的不确定性^[21-28]. ...

基于CMIP5资料的云南及周边地区未来50年气候预估

2014

中国平均降水和极端降水对气候变暖的响应: CMIP5模式模拟评估和预估

2015

中国平均降水和极端降水对气候变暖的响应: CMIP5模式模拟评估和预估

2015

CMIP5多模式对阿留申低压气候特征的模拟检验与预估

2016

CMIP5多模式对阿留申低压气候特征的模拟检验与预估

2016

Surface air temperature changes over the twentieth and twenty-first centuries in China Simulated by 20 CMIP5 models

2014

RCPs情景下未来青海高原气候变化趋势预估

2015

RCPs情景下未来青海高原气候变化趋势预估

2015

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

2012

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

2012

An analysis of historical and future temperature fluctuations over China based on CMIP5 simulations

2014

CMIP5多模式资料中气温的BMA预测方法研究

2015

CMIP5多模式资料中气温的BMA预测方法研究

2015

多模式集合对中国气温的模拟效果及未来30年中国气温变化预估

2011

多模式集合对中国气温的模拟效果及未来30年中国气温变化预估

2011

Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change

2007

Ensemble projection of 1-3 degrees C warming in China

2009

A multi-model ensemble pattern regression method to correct the tropical Pacific SST change patterns under global warming

2015

A new statistical precipitation downscaling method with Bayesian model averaging: A case study in China

2015

CMIP5气候模式对中国东部夏季降水年代际变化的模拟性能评估

2014

CMIP5气候模式对中国东部夏季降水年代际变化的模拟性能评估

2014

青藏高原未来气候变化预估:CMIP5模式结果

2015

青藏高原未来气候变化预估:CMIP5模式结果

2015

CMIP5多模式集合对东北三省未来气候变化的预估研究

2016

CMIP5多模式集合对东北三省未来气候变化的预估研究

2016

RCP4.5情景下中国季风区及降水变化预估

2015

RCP4.5情景下中国季风区及降水变化预估

2015

CMIP5模式对我国西南地区干湿季降水的模拟和预估

2015

CMIP5模式对我国西南地区干湿季降水的模拟和预估

2015

CMIP5模式对中国近海海表温度的模拟及预估

2016

CMIP5模式对中国近海海表温度的模拟及预估

2016

全球变暖减缓期陆地地表气温变化特征和CMIP5多模式的未来情景预估

2016

全球变暖减缓期陆地地表气温变化特征和CMIP5多模式的未来情景预估

2016

CMIP5模式对中国地区气温模拟能力评估与预估

2016

... 本文通过评估CMIP5模式对中国区域气候的模拟能力遴选出最佳模式,进而以最佳模式模拟结果为自变量,以区域温度和降水为因变量,建立PLS模型,并利用该模型对21世纪中国（青藏高原和塔克拉玛干沙漠地区除外）区域气候变化进行了多模式集合预估.基于历史观测数据的验证表明,通过上述过程建立的区域温度和降水PLS多模式集合预估模型相较于传统等权重集合平均多模式预估的性能有所提高,且模型更为稳定.PLS多模式集合预估结果显示：① 21世纪各区域温度将持续上升,且冬半年升温速率总体大于夏半年,北方地区升温速率总体高于南方地区,与郯俊岭等^[41]、杨绚等^[42]的研究结果基本一致;RCP 4.5排放情景下温度上升先快后慢,转折点出现在21世纪中期,RCP 8.5排放情景下,呈持续增加趋势,至21世纪末的升温幅度约为RCP 4.5情景的2倍,与张艳武等^[27]的研究结果基本一致.② 21世纪各区降水变化均呈显著增加趋势,并表现出高排放情景大于低排放情景,少雨区大于多雨区的特征,这与江志红等^[43]研究结果基本一致;但是降水上升过程伴有明显的年代际波动. ...

CMIP5模式对中国地区气温模拟能力评估与预估

2016

10个CMIP5模式预估中亚地区未来50a降水时空变化特征

2013

10个CMIP5模式预估中亚地区未来50a降水时空变化特征

2013

20世纪中国气候变暖的归因分析

2006

... 目前,筛选模式的主要依据是模式对区域气候的空间异质性和20世纪气候变化的线性趋势的模拟能力,而较少考虑对气候波动变化特征,如年际—年代际变化的模拟能力.区域气候的空间异质性和20世纪气候变化的线性趋势主要源于气候系统的外强迫^[29],其中前者主要由太阳辐射随纬度分布变化及地形和距海远近所致,后者则主要是由人为排放温室气体导致其浓度逐渐增加所致.目前的气候系统模式一般均能较好的响应外强迫的变化.区域气候的波动变化特征,尤其是年代际的气候变化,一般源于气候系统内部变率^[30].较好地再现区域气候波动变化特征是该模式比较全面地描述了区域气候动力过程的重要证据,这不仅是对模式模拟能力的“更高”要求,而且是未来区域气候变化预估的重要基础. ...

20世纪中国气候变暖的归因分析

2006

A mechanism for decadal climate variability//Decadal Climate Variability

1996

The representative concentration pathways: An overview

2011

... 本文采用了CMIP5涵盖的30个气候（地球）系统模式（表1）的模拟资料,包括历史模拟试验数据（1850-2005年）和未来气候变化情景预估数据（2006-2100年）.其中,情景预估数据包括4种不同“典型浓度路径”（Representative Concentration Pathways, RCPs）情景下的模拟数据^[31-32],分别为低排放情景（人为排放温室气体至21世纪末产生的辐射强迫为2.6 W/m²,RCP 2.6,以下类同）、中排放情景（RCP 4.5）、中高排放情景（RCP 6.0）和高排放情景（RCP 8.5）.考虑到模拟数据的完整性,本文采用了表1所示30个模式的历史模拟及RCP 4.5和RCP 8.5情景模拟的资料.并且,为避免模式对不同初始场的敏感性差异,本文仅采用了每个模式的run1输出结果,即r1i1p1.模式及试验的详细设置参见http://pcmdi9.llnl.gov/. ...

An overview of CMIP5 and the experiment design

2012

1981-2010年中国气候区划

2013

... 中国国土辽阔,气候类型复杂多样,不同地区的气候变化过程与机理也不尽相同,因此本文将分区进行气候变化情景预估研究.其中,温度分区参照中国气候区划^[33],将中国划分为7个区,分别是：东北、农牧交错带、西北、华北、江淮、长江中下游和华南,分别对应于气候区划中的中温带湿润—半湿润区、中温带半干旱区、中温带干旱区、暖温带、北亚热带、中亚热带和南亚热带.降水分区,以800 mm等降水量分界线将中国划分为多雨、少雨两个区,分别对应于湿润区和半湿润—干旱区（图1）.同时,考虑到温度变化的季节差异,分别进行冬半年（10月-次年4月）和夏半年（5-9月）温度预估.在区域和季节划分基础上,本文的分析思路如下：首先,遴选出能够较好模拟气候变化波动特征的若干个模式,以下称为“最佳模式”;然后,将历史观测数据作为因变量,最佳模式模拟数据作为自变量,构建单因素偏最小二乘（PLS）回归模型,并分析了PLS回归模型不确定性的空间差异特征;进而,以此模型为工具,利用最佳模式的情景模拟数据预估各区的气候变化情景;最后,将本文的预估结果（称为“PLS预估”）与等权重集合平均CMIP5全部模式的预估结果（称为“EMC预估”）进行对比分析. ...

1981-2010年中国气候区划

2013

Pattern regression finding and using regularities in multivariate data//Martens J. Proc. IUFOST Conf. “Food Research and Data”

1983

... 偏最小二乘法是一种多元统计方法^[34],集主成分分析、典型相关分析和多元回归分析于一体,较好的解决了因自变量之间的多重相关性而导致结果误差大、稳定性低的问题^[35-37].因此,本文基于该方法建立了以各区最佳模式集为自变量,以CRU历史数据为因变量的PLS模型.模型建立的过程可概括为4步^[38-39]：① 矩阵标准化.将自变量（X）与因变量（Y）分别标准化（减去平均值除以标准差）得标准化矩阵X₀、Y₀.② 成分提取.分别提取X₀、Y₀的第1成分u₁、v₁（u₁、v₁分别为X₀与Y₀的线性组合）,为满足回归分析的需求,u₁和v₁的相关系数需达到最强,且应尽可能多的包含变量中的变异信息.此后,建立X₀和Y₀对u₁的回归方程： ...

Some recent developments in PLS modeling

2001

PLS regression methods

1988

Partial least-squares regression: A tutorial

1986

单因变量的偏最小二乘回归模型及其应用

2001

单因变量的偏最小二乘回归模型及其应用

2001

偏最小二乘回归模型在辽宁汛期降水预测中的应用

2015

偏最小二乘回归模型在辽宁汛期降水预测中的应用

2015

宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析

2014

宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析

2014

基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析

2016

基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析

2016

基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

2014

基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

2014

IPCC-AR4模式对中国21世纪气候变化的情景预估

2008

IPCC-AR4模式对中国21世纪气候变化的情景预估

2008

〈

〉

基于模式优选的21世纪中国气候变化情景集合预估

Ensemble projection of climate change scenarios of China in the 21st century based on the preferred climate models

1 前言

2 数据来源与方法

2.1 数据来源

2.2 分析方法

3 结果分析

3.1 最佳模式集与全模式的模拟性能对比

3.2 21世纪中国气候变化预估

3.3 与EMC预估结果的对比

4 结论与讨论

4.1 结论

4.2 讨论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子