简介：英国牛津大学气候物理学教授TimPalmer于Nature杂志（2014年11月20日）著文倡议建立高分辨率的全球气候模式。目的是缩小对全球变暖预估的不确定性。因为,直到IPCCAR5的预估,模式结果上限与下限之间仍有很大差异。如果未来的变暖接近预估的上限,那对全世界都是灾难,减排就刻不容缓。

简介：将时间滑动相关方法STC（slidingtemporalcorrelation）用于研究混沌系统和海洋环流模式的可信计算时间RCT（reliablecomputationtime）,Lorenz混沌系统的数值试验表明用STC求得的可预报时间和可信计算时间,与使用传统误差限方法所得结果一致,证明了其有效性。对海洋环流模式LICOM和NEMO的研究发现：1.当海洋模式以非耦合的方式运行时,试验的结果表明其海表温度SST的可信计算时间较长,平均达到6个月以上,这主要是由于海洋模式的运行过程中,采用恢复性边界条件使模拟结果不会太过偏离观测值。对于强迫场从1月开始的试验,LICOM模式的SST可信计算时间在赤道东太平洋和西北太平洋地区存在RCT低值区,其数值不超过2个月。而NEMO模式在赤道太平洋地区全是RCT高值区,NEMO模式的RCT低值区域出现在赤道外的太平洋和大西洋中纬度地区,强迫场从7月开始的试验,RCT纬向平均分布与1月有相反的形式。2.海洋模式以耦合方式运行时,由于去掉了恢复边界条件作用,海洋模式预报的SST可信计算时间明显减小,年平均RCT为1个月左右。按季节平均得到的RCT变化不大,在30～40天之间,RCT的大值区春季位于南半球,而秋季位于北半球,可达2个月以上。耦合模式中所模拟的500hPa高度场的RCT与单独运行的大气模式所得结果相差不大,仍在2周以内。3.无论是按季节平均还是按海区平均所得到的RCT分布,都在30～60天左右,只有极少数区域在特定季节可以达到80天以上,这说明在海气耦合模式中,由于计算不确定造成的可预报上限一般不超过2～3个月,这比使用资料分析得到可预报期限短很多,因此根据木桶原理,RCT可能是制约海气耦合模式SST预报能力的一个重要因素。

简介：10年时间尺度的气候预测,由于能够提供给政策制定者和有关部门与单位近期的气候变化预测,作为经济规划和社会生活安排等的参考,因此越来越受到重视。10年气候预测是气候科学中一个新的领域,一般预测方法采用：一是统计预测方法,根据前期气候变化特征,利用统计关系,计算预测未来10年的气候变化;二是动力模式预测方法,利用全球或区域气候模式,在一定初边条件和外强迫作用下,预测未来10年的气候变化;三是动力加统计的预测方法，利用气候模式预测结果，参考统计方法建立的关系进行订正，预测未来10年的气候变化。

简介：利用2001年7月至2011年7月甘肃省榆中县地面观测站每日8次云量资料和同期NCEP每日4次等压面资料,由NCEP资料构造预报因子,以总云量和低云量为预报对象,分析预报因子和预报对象的相关性,采用逐步回归方法建立榆中县逐月每日8个时次的云量预报方程并进行回代;并利用2012年的资料检验预报方程的预报效果。结果表明：云量主要受整层湿度、垂直运动、不稳定能量、槽强度指数和700hPa水汽通量散度影响,其中湿度条件和垂直运动是重要因素。建立的预报方程对总云量的预报效果比低云量好;总云量平均预报误差在2成左右,低云量平均预报误差在3成左右;预报值的变化趋势可以部分地反映实际云量的变化趋势。

简介：基于淮河流域的地形、岩石地质类型等空间分布特征，对陆面—水文耦合模式CLHMS1.0（CoupledLandSurface？HydrologicalModelversion1.0）的河道曼宁糙率系数、水力传导度两个关键参数进行了率定；在此基础上，通过基于CLHMS1.0的多组敏感性试验，分析了河道曼宁糙率系数、水力传导度对CLHMS1.0模拟淮河流域水文过程的影响。研究结果表明，淮河流域上游王家坝子流域曼宁糙率系数的减小，可以显著提高模式对王家坝水文控制站上游模拟的水流流速，减小了模式对王家坝洪峰来临时间模拟偏迟的误差；依据淮河不同子流域的岩石地质类型选定更为合理的水力传导度参数后，模式对淮河流域河道流量等水文过程的模拟更为准确。利用参数率定后的CLHMS1.0对淮河流域1980～1987年逐日水文过程进行了模拟，与观测实况比较结果表明，采用了新的河道曼宁糙率系数和水力传导度参数后，模式对淮河流域逐日水文过程的模拟能力显著提高，且可以更合理地模拟出地表产流和地下水补给对流域河道流量的相对贡献。

简介：基于国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）历史模拟试验（historicalrun）的模式输出结果以及遥感数据,采用相关分析、均方根误差、标准差等统计方法,评估了13个气候（或地球）系统模式对欧亚大陆积雪覆盖率的模拟能力,在此基础上,采用多模式集合平均的方法对未来不同温室气体排放情景下（rcp2.6、rcp4.5和rcp8.5）欧亚大陆积雪覆盖率的变化进行预估.结果显示：尽管各模式模拟的积雪覆盖率在高原地区与观测差异较大,但总体看来模式能够对欧亚大陆积雪覆盖率的空间形态、季节变化及年际变化特征做出较好地模拟.未来预估结果表明,多模式集合平均预估的欧亚大陆积雪覆盖率从2006年到2040年左右减少趋势非常明显,且不同排放情景下模式模拟的积雪减少速率非常接近;然而,大约从2040年之后,不同排放情景下的积雪覆盖率减小趋势的差异越来越大,rcp2.6和rcp4.5下积雪覆盖率的变化趋于平缓,而rcp8.5情景下,积雪覆盖率一直减少,冬季、春季和秋季都明显减少,减少最显著的区域位于西欧和青藏高原地区.由此可见,控制温室气体的排放对于未来欧亚大陆积雪的变化是至关重要的.