【数据分享】CMIP6未来气候变化情景数据之二: 历史时期降水数据集
图 1 historical月降水BCC-CSM2-MR模式空间图（单位:kg/m-2/s-1）
表格 1 historical月降水模型清单
ACCESS-CM2 | CAS-ESM2-0 | E3SM-1-1-ECA | GISS-E2-1-G | MIROC6 | NorESM2-MM |
ACCESS-ESM1-5 | CESM2 | EC-Earth3 | GISS-E2-1-H | MPI-ESM-1-2-HAM | SAM0-UNICON |
AWI-CM-1-1-MR | CESM2-FV2 | EC-Earth3-Veg | IITM-ESM | MPI-ESM1-2-HR | TaiESM1 |
AWI-ESM-1-1-LR | CESM2-WACCM | EC-Earth3-Veg-LR | INM-CM4-8 | MPI-ESM1-2-LR | |
BCC-CSM2-MR | CESM2-WACCM-FV2 | FGOALS-f3-L | INM-CM5-0 | MRI-ESM2-0 | |
BCC-ESM1 | CIESM | FGOALS-g3 | IPSL-CM6A-LR | NESM3 | |
CAMS-CSM1-0 | CMCC-CM2-HR4 | FIO-ESM-2-0 | KACE-1-0-G | NorCPM1 | |
CanESM5 | CMCC-CM2-SR5 | GFDL-ESM4 | KIOST-ESM | NorESM2-LM |
注：标注黄色为中国模式。
文件数量（netCDF文件）：999个
文件大小：9.6GB
《基于CMIP6的中国主要地区极端气温降水模拟能力评估及未来情景预估》
■ 研究目的：
论文试图从CMIP6最新发布的20个气候模式中选取精度较优的模式进行偏差校正，对中国主要地区极端气温/降水模拟能力进行评估，以预估中国地区未来极端水文事件变化的趋势。
■ 研究数据：
观测数据：以美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）气候预测中心（Climate Prediction Center, CPC）提供的历史时期中国地区逐日降水、日最高气温和日最低气温栅格数据作为观测值。
评估方法及指标：
1、本文选择了5个极端降水指标和5个极端气温指标，共10个指标，如表2所示。
表格 2 极端降水、极端气温指标信息
2、泰勒图
选择泰勒图对20个GCMs历史时期极端降水/气温的模拟效果进行评估。引入了一个定量化指标S将模拟场和观测场之间的相关系数和标准差定量化来评估模式模拟能力的优劣程度。
式中：R为模拟场与观测场之间的相关系数；R0为可以达到的最大相关系数，即所有模式中相关系数的最大值；
式中：R为模拟场与观测场之间的相关系数；R0为可以达到的最大相关系数，即所有模式中相关系数的最大值；
3、空间技巧评分
4、偏差校正方法
式中：STDm为模拟场中每个点上时间序列的标准差；STDo为观测场中每个点上时间序列的标准差。TS越接近于0，观测场和模拟场的标准差也越接近，模式的模拟能力越好；TS越大，观测场和模拟场的标准差偏差越大，模式模拟能力越差。
■ 结果：
GCMs对中国不同地区不同极端降水/气温指标的模拟表现存在较大差异，结果如图1所示。对极端气温的模拟表现好于对极端降水的模拟。在全国范围内，西北、华北和西北地区的模拟效果表现最好。
图 2 95%分位降水量多年均值泰勒图模拟结果
如图2所示，EC-Earth3是中国主要地区极端降水、气温模拟表现最好的模式。
图 3 不同的评价方法对20个GCMs极端气温/降水模拟能力排名
在未来时期，4种情景下TXx与TNn都有显著的增加。升温幅度随着情景的变化逐渐升高，SSP1-2.6情景下，上升趋势较为平缓，2100年TXx将上升到33.5℃；而SSP2-4.5、SSP3-7.0、、SSP5-8.53种情景下，2100年TXx将分别上升到35℃、36.5℃、38℃。20202050年升温趋势较为缓慢，4种情景变化幅度差异不大，但在2050年以后，升温速率随时间逐渐增加，情景间的差距逐渐明显。TNn增加速率大于TXx增加速率，导致未来时期气温日较差有明显下降趋势。
图 4 4种情景下中国各项极端气温指标变化序列
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