Page 206 - 《高原气象》2022年第6期

6 期 杨明鑫等：CMIP6模式对我国西南地区夏季气候变化的模拟和预估 1569

图14 相对于参考时段1975-2014年，未来不同情景下我国西南地区夏季降水变化分布
Fig. 14 Geographical spatial distribution of summer precipitation changes in Southwest
China relative to 1975-2014 under different scenarios
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温“东高西低”的空间分布特征与“北强-南弱”的年 温的变暖趋势分别为0. 1 ℃·（10a）、0. 3 ℃·（10a）、
际变率分布特征。 0. 5 ℃·（10a） 和0. 6 ℃·（10a）；降水量的增加趋势分
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（3） 降水评估中，与观测值相比，模拟降水量 别为2. 1 mm·（10a）、2. 2 mm·（10a）、3. 0 mm·（10a） -1
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均大于观测值。其中 ACCESS-ESM1-5 偏差最大， 和5. 3 mm·（10a） 。
模拟降水量与观测值相差约 131. 9 mm。MME 与 （5） 未来情景下，西南地区夏季气温、降水量
BMME，均能模拟出西南地区夏季降水的空间分布 的增长变化均表现出区域差异。气温呈现出南北
特征，但以往全球耦合模式中对高原东南部地区降 不同的增幅特征，西南地区北部气温增长幅度大于
水量明显高估的现象，CMIP6 中依然存在。相较 南部。降水量在西藏西部地区出现明显增幅，且幅
MME，BMME 对于降水的高估与低估有明显改 度随着时间的增长而增大。
善，并且 BMME 能较好地模拟出夏季降水年际变 从分析结果可以看出，虽然部分模式能较好模
率的空间分布特征。 拟出西南地区夏季气候特征，但由于各模式分辨率
（4） 对于未来气候预估，在 SSP1-2. 6、SSP2- 与相关物理过程描述及其参数化方案设计的不同，
4. 5、SSP3-7. 0 和 SSP5-8. 5 四种情景下，西南地区 造成各模式间模拟结果差异较大。本文利用多模
夏季气温和降水均存在着显著增加的趋势。SSP1- 式集合平均和最优模式平均方法，减小了模式与观
2. 6、SSP2-4. 5、SSP3-7. 0 和 SSP5-8. 5 情景下，气 测之间的差异，但结果仍存在一定的不确定性。此