IPCC第六次气候变化评估中的气候约束预估方法

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得益于第五次评估报告(AR5)以来约束预估研究的迅速发展,观测约束成为政府间气候变化专门委员会(IPCC)第一工作组(WGI)第六次评估报告(AR6)提升对未来预估约束的证据链中的重要一环.IPCC第一工作组第六次评估报告首次利用包括根据历史模拟温度升高幅度得到的观测约束、多模式预估以及第六次评估报告中更新的气候敏感度在内的多条证据链来约束全球地表温度未来变化的预估,减小了多模式预估的不确定性.文中回顾并介绍了IPCC第一工作组第六次评估报告中涉及的几种主要观测约束方法(多模式加权方法、基于归因结论的约束方法(ASK方法)、萌现约束方法)及其应用情况.在IPCC第一工作组第六次评估报告以及很多针对不同区域不同变量的预估研究中,观测约束方法均显示出了订正模式误差、改善模式预估的潜力.相比而言,目前中国在观测约束预估方面的研究还不多,亟待加强观测约束方法研究以及在中国区域气候变化预估中的应用,为中国应对气候变化的政策制定和适应规划提供更丰富、不确定性更小的未来气候信息.
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面向精细化的气象服务需求,为做到对云贵高原锋面系统变化的精准把控,深入认知其动态演变规律,基于50 a(1971—2020年)逐日台站观测资料,提出了一种利用线性拟合近似判定云贵高原地面锋线的方法,并通过综合分析锋线位置和锋线周边气象要素的空间分布和时间变化特征以及长持续锋线事件的锋线位置、走向变化,系统揭示了云贵高原锋线的移动特征,展现了云贵高原准“静”止锋的“动”态特征.结果表明,冷性锋线集中在102.5°—105°E,最大降温区在锋线东侧,暖性锋线集中在104.5°—105.75°E,最大升温区位于
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基于雷达资料快速更新四维变分同化(RR4DVar)技术和三维数值云模式发展的快速更新雷达四维变分分析系统(VDRAS),通过在系统中加入地面自动气象站观测资料的同化方法,对发生在北京地区的10个强对流过程开展了地面资料同化的高分辨率模拟分析和检验评估,并与已经业务使用的地面资料融合方法进行对比.研究结果发现,地面观测资料同化使边界层1 km高度以下的分析场改善最为明显,风速和风向的均方根误差分别平均降低0.1 m/s和7.2°,温度的均方根误差降低0.2℃.模式最低层100 m高度的风速均方根误差降低0.
中尺度对流系统(Mesoscale Convective System,MCS)是很多对流性天气的主要致灾体,可导致严重的气象和水文灾害,如雷暴大风、冰雹、龙卷风和山洪.对MCS进行准确的识别和追踪,并根据追踪轨迹及获得的MCS特征实现MCS的分类,对灾害天气的分析和预报有重要意义.基于京津冀地区2010—2019年的雷达组合反射率拼图资料,分别使用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极度梯度提升决策树(XGBoost)和深度神经网络(DNN)4种机器学习方法,研发了京津冀地区MCS的自动识别算法.使
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冬季降水相态及其转变时间的精细化客观预报对提高气象预报和服务质量具有重要的现实意义.利用京津冀地区国家级自动气象站观测资料及网格化快速更新精细集成产品,统计分析了京津冀地区复杂地形下各类降水相态温度和湿球温度平均气候概率的分布差异及不同降水相态时网格化快速更新精细集成产品中可能影响降水相态判断的特征信息.然后将地面观测天气现象资料、复杂地形下降水相态气候特征及高分辨率模式输出产品作为特征向量,分别基于梯度提升(XGBoost)、支持向量机(SVM)、深度神经网络(DNN)3种机器学习方法建立了降水相态的高
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为了提高CMA-MESO (China Meteorological Administration Mesoscale model)(原GRAPES)三维变分同化系统中2 m相对湿度资料的应用效果,改善模式中相对湿度的分析和降水预报效果,分析了2015年6—8月T639(T639L60全球中期数值预报系统,0.28125°×0.28125°)分析场低层相对湿度和2 m相对湿度之差与表征稳定度的理查森数(Ri)的关系,发现二者有很好的相关,Ri<0时,模式低层相对湿度与2 m相对湿度的差异较小,基本在同化观