Page 24 - 《高原气象》2021年第5期

5 期 陈虹举等：多模式产品对青藏高原极端气候模拟能力评估 985

图3 21个模式对1986-2005年青藏高原极端气候指数时序变化模拟能力排序
格点颜色对应的数字为该模式模拟能力的排名
Fig. 3 Ranking of 21 models for their performance based on the relationship of simulated and observed temporal trends
of extreme climate indices on the Qinghai-Xizang Plateau from 1986 to 2005. The number corresponding to
the grid color is the ranking of the simulation ability of the specific model
不确定性是客观存在的（蒋帅等，2017）。青藏高原 ESM、CanESM2、CSIRO-Mk3-6-0、MIROC-ESM
地区地势复杂，观测资料少、且空间分布不均匀， 和MIROC-ESM-CHEM。
加大了模式的模拟难度和验证难度。其次，同一模 3. 3. 2 综合优选模式和多模式模拟结果比较
式对同一极端气候指数在空间模拟和时序模拟结 就空间模拟能力而言，对于极端气候指数 FD、
果之间可能存在较大差异，致使有的模式空间模拟 ID、TNn 和 TXx，优选模式模拟结果和观测值的平
能力强，时序模拟能力较弱，而有的模式时序模拟 均相关系数与多模式集合结果和观测值的平均相
能力好，空间模拟能力差，例如，模式 MIROC- 关系数无明显差别，WSDI、CSDI、PROCPTOT、
ESM 对日最低气温类极端气候指数空间模拟能力 CDD、CWD、RX1day 的优选模式中每种模式模拟
较好，但时序模拟能力很弱。鉴于此，文中在分别 结果和观测值的平均相关系数依次为 0. 57，0. 38，
评价时序模拟能力和空间模拟能力的基础上，利用 0. 56，0. 35，0. 62 和 0. 56，而多模式中每种模式模
多模式的空间模拟能力排序和时序模拟能力排序 拟 结 果 与 观 测 值 的 平 均 相 关 系 数 依 次 为 0. 5，
进行累加，进一步综合优选了时序与空间模拟能力 0. 23，0. 55，0. 34，0. 58 和 0. 55，显然优选模式中
都较强的模式（图 5）。其中，对日最低气温类极端 每种模式模拟结果和观测值的平均相关系数高于
气 候 指 数 模 拟 最 好 的 5 个 模 式 依 次 是 GFDL- 多模式模拟结果和观测值的平均相关系数。在时
ESM2G、GFDL-CM3、CCSM4、MIROC5 和 AC‐ 序模拟能力方面，对于所有极端气候指数 FD、ID、
CESS1-0；对日最高气温类极端气候指数模拟最好 TNn、 TXx、 WSDI、 CSDI、 PROCPTOT、 CDD、
的 5 个模式依次是 CanESM2、BNU-ESM、MIROC- CWD 和 RX1day，优选模式模拟结果和观测值的平
ESM-CHEM、inmcm4、和 CCSM4；对日降水量类 均相关系数分别为 0. 38，0. 35，0. 31，0. 23，0. 16，
极端气候指数模拟最好的 5 个模式依次是 BNU- 0. 25，0. 04，0. 69，0. 05 和 0. 04，多模式模拟结果