Page 89 - 《高原气象》2026年第2期

2 期 户元涛等：NEX-GDDP-CMIP6降尺度数据对秦岭（陕西段）气温变化的模拟评估及未来预估 389
模拟值； X和 Y为观测和模拟的区域平均； R为空间 GDDP-CMIP6 模式模拟的秦岭多年平均气温的空
ˉ
ˉ
相关系数。 间分布。从观测来看［图 2（a）］， 秦岭年平均气温在
2. 2. 2 泰勒图 南部和北部低海拔地区较高， 在中西部高海拔地区
为评估模式对观测数据时间演变特征的模拟 较低， 特别是海拔超过 3000 m 的地区， 年平均气温
能力， 采用泰勒图， 直观展示了模拟值与观测值之 最低。多模式集合平均（MME）略微低估了西部高
间的标准差之比（δ f ）、 相关系数（R）和均方根误差 海拔地区的最低气温， 大约低估 0. 85 ℃， 高估了
（RMSE）。δ f 和 RMSE 约束模拟值与观测值之间的 南 、 北 部 低 海 拔 地 区 的 最 高 气 温 ， 最 大 高 估
偏差大小， R 反映模拟与观测之间的相似程度（胡 1. 0 ℃， 但整体很好地都模拟出了观测年平均气温
一阳等， 2021）， 计算公式如下： 的大小和空间分布， 二者空间模态的相关系数达
δ f = δ y （2） 0. 92［图 2（b）］。 各 单 模 式 的 模 拟 效 果 类 似 于
δ x MME， 均很好地再现了观测的秦岭年平均气温的
1 n 分布型， 模式间差异较小， 与观测的空间相关系数
RMSE = ∑ [( x i - x ˉ) - ( y i - y ˉ) ] 2 （3）
n i = 1 集中于0. 90~0. 92［图2（c）~（j）］。
)
1 ( x i - x ˉ ( y i - y ˉ) 图 3比较了 1961 -2014年观测的和模式模拟的
n
R = ∑ （4）
n i = 1 δ x δ y 秦岭年平均气温的空间变化趋势。观测的秦岭全
-1
式中： n 为时间长度（本文为 1961 -2014 年）； i为年 区呈增温变化， 趋势介于 0. 07~0. 25 ℃·（10a） ，
份； x ˉ和 y ˉ为观测值和模拟值的平均值； x i 和 y i 为第 i 呈明显的南北向分布特征， 北坡增温快， 特别是低
-1
年对应的观测值和模拟值； δ x 和 δ y 为观测值和模拟 海拔地区， 增温超过了 0. 20 ℃·（10a） ， 南坡增温
-1
值的标准差。当模拟值的 RMSE 越小越趋近于 0， 慢， 趋势不超过 0. 10 ℃·（10a）［图 3（a）］， 这与前
δ f 和 R 越大越接近于 1， 表示模拟值越靠近观测值 人基于站点的研究结论一致（高翔等， 2012）。MME
（REF）， 说明模拟效果越好。 基本模拟出了观测趋势的大小和空间分布［图 3
2. 2. 3 一元线性回归 （b）］， 模拟的增温趋势为 0. 13~0. 19 ℃·（10a） ，
-1
气温变化趋势（气候倾向率）计算采用一元线 空间模态的相关系数达 0. 65， 但略微高估了南部、
性回归方程， 公式如下： 低估了北部， 特别是北坡低海拔地区的增温趋势。
（5） 相比于 MME， 优选的各单模式基本模拟出了观测
Y = a 0 t + a 1
式中： Y 为气温； t 为时间段； a 0 为回归系数， 表征 气温变化趋势的空间分布特征， 模拟与观测的空间
变化趋势； a 1 为常数项； 趋势显著性检验采用双尾 t 相关系数均超过了 0. 50， 其中， IITM-ESM、 INM-
检验法。 CM4-8、 INM-CM5-0、 IPSL-CMGA-LR 和 NESM3
2. 2. 4 研究时段和海拔范围划分 模拟效果最好， 空间相关系数介于 0. 62~0. 77， 但
为对比不同时期气温变化幅度， 参照 IPCC6 报 模式间在气温变化趋势大小方面的模拟仍存在差
告（IPCC， 2021）和 CMIP6 相关研究对未来时段的 异， 对观测趋势的空间分布模拟能力有限， 类似于
划分（Jiang et al， 2020； 周天军等， 2021； 李博渊和 CMIP6 模式对青藏高原气温变化的模拟效果（冯波
胡芩， 2024）， 本文同样选取了本世纪近期（2021 - 等， 2025）。
2040 年）、 中期（2041 -2060 年）和末期（2081 -2100 图 4进一步比较了 1961 -2014年模式对观测的
年）进行分析， 当前气候基准态选取了 1995 -2014 秦岭年平均气温随时间演变特征的模拟能力。由
年的平均。 图 4 看出， 各模式均能模拟出秦岭气温逐渐上升的
为研究秦岭气温变化趋势与海拔之间的关系， 变化特征， 所有模式均高估了秦岭年平均气温， 多
参照 Zhao et al（2020）的研究， 将整个秦岭划分为： 年平均的 MME高估了约 1. 15 ℃［图 4（a）］， 说明模
平原区（海拔≤600 m）、 低山区（600 m<海拔≤1500 式模拟的气温在秦岭地区存在系统性暖偏差。使
m）、 中山区（1500 m<海拔≤2600 m）和高山区（海拔 用 MME 加入系统偏差校正后的秦岭气温年际变化
>2600 m）。 与 观 测 更 一 致 ， MME 模 拟 的 气 温 变 化 趋 势
-1
-1
［0. 20 ℃·（10a） ］接近于观测［0. 22 ℃·（10a） ］
3 结果分析
［图 4（b）］。NEX-GDDP-CMIP6 单模式均能较好地
3. 1 模式对秦岭气温变化的模拟能力评估 模拟出秦岭历史时期气温随时间的演变特征， 模式
图 2 对 比 了 1961 -2014 年 观 测 的 和 NEX- 模拟的气温场和观测场的年际相关系数为 0. 46~