于曉晶,李淑娟,趙 勇,姚俊強(qiáng),李紅軍
(1.中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所,新疆 烏魯木齊830002;2.中亞大氣科學(xué)研究中心,新疆 烏魯木齊830002;3.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,四川 成都610225)
CMIP5模式對(duì)未來(lái)30 a新疆夏季降水的預(yù)估
于曉晶1,2,李淑娟1,2,趙 勇3*,姚俊強(qiáng)1,2,李紅軍1,2
(1.中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所,新疆 烏魯木齊830002;2.中亞大氣科學(xué)研究中心,新疆 烏魯木齊830002;3.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,四川 成都610225)
選用參與氣候變化政府間合作委員會(huì)(IPCC)第5次評(píng)估報(bào)告的25個(gè)氣候耦合模式(CMIP5),基于GPCP(Global Precipitation Climatology Project)降水資料,采用多種統(tǒng)計(jì)方法,綜合評(píng)估模式歷史試驗(yàn)對(duì)1979-2005年新疆夏季降水的模擬能力,優(yōu)選出模擬性能較好的模式,進(jìn)而利用其RCP8.5排放路徑下的模擬結(jié)果來(lái)預(yù)估未來(lái)30 a(2021-2050年)新疆夏季降水的變化.從氣候平均場(chǎng)和年際變率來(lái)看,25個(gè)CMIP5模式的模擬性能差異顯著,部分模式可模擬出新疆夏季降水的主要空間分布特征,如伊犁河谷地區(qū)的降水中心以及南疆和東疆地區(qū)的少雨區(qū).從優(yōu)選出的9個(gè)模式的集合平均結(jié)果來(lái)看,對(duì)南疆西部山區(qū)與昆侖山北側(cè)地區(qū)降水強(qiáng)度和范圍模擬偏強(qiáng),對(duì)年際變率的模擬偏弱,但其降水的空間分布與觀測(cè)比較一致,可較準(zhǔn)確地捕捉到高、低值中心,空間相關(guān)性也較好.因此,利用該集合平均結(jié)果對(duì)未來(lái)新疆降水進(jìn)行預(yù)估是可信的.預(yù)估結(jié)果表明:(1)未來(lái)30 a北疆大部分地區(qū)和東疆部分地區(qū)夏季降水略微減少,伊犁河谷和南疆大部分地區(qū)顯著增多,且增幅中心出現(xiàn)在南疆西部和昆侖山北側(cè)地區(qū);(2)山區(qū)年際變率較其他地區(qū)明顯,且伊犁河谷、南疆西部和昆侖山北側(cè)地區(qū)的年際變率呈現(xiàn)逐漸增大趨勢(shì);(3)降水變化與500 hPa環(huán)流配置異常密切相關(guān),北疆地區(qū)偏南氣流加強(qiáng),表現(xiàn)為反氣旋性環(huán)流,南疆地區(qū)偏東氣流加強(qiáng),表現(xiàn)為氣旋性環(huán)流,因而導(dǎo)致未來(lái)新疆地區(qū)夏季降水南增北減.
CMIP5模式;新疆;夏季降水;預(yù)估
全球氣候變化已引起廣泛關(guān)注,干旱區(qū)降水和溫度對(duì)全球變化的響應(yīng)復(fù)雜,是氣候變化的敏感區(qū)和脆弱區(qū)[1-2].研究表明,近百年來(lái)中亞地區(qū)的變暖幅度大于中國(guó)東部季風(fēng)區(qū),甚至是后者變化幅度的兩倍[3].新疆地處亞洲中部干旱區(qū),地形復(fù)雜,生態(tài)環(huán)境極其脆弱,抵御氣候變化的能力相對(duì)薄弱[5].20世紀(jì)80年代中后期以來(lái),新疆氣候出現(xiàn)由quot;暖干quot;向quot;暖濕quot;的轉(zhuǎn)型[6].近些年的研究均表明,新疆降水量整體呈顯著增多趨勢(shì),其變化存在明顯的年際尺度(3 a和6 a準(zhǔn)周期)和年代際尺度(10 a和31 a準(zhǔn)周期)[7-8].極端降水量空間分布區(qū)域差異性顯著,山區(qū)極端降水強(qiáng)度大,平原地區(qū)極端降水頻數(shù)多,且在夏季呈明顯增加趨勢(shì)[9-10].降水變化異常極易引發(fā)旱澇災(zāi)害,給國(guó)民經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)巨大損失和威脅.因此,預(yù)測(cè)新疆地區(qū)未來(lái)降水的時(shí)空變化對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)發(fā)展、提高防災(zāi)減災(zāi)能力具有重要意義.
全球氣候模式(GCM)是進(jìn)行未來(lái)氣候變化預(yù)估的有效工具[1].作為氣候變化政府間合作委員會(huì)(IPCC)第5次評(píng)估報(bào)告的重要依據(jù),第五次耦合模式比較計(jì)劃(CMIP5)在關(guān)注歷史氣候模擬和增加針對(duì)近期10~30 a時(shí)間尺度氣候預(yù)估的同時(shí),開(kāi)發(fā)出一套以穩(wěn)定濃度為特征的新情景---代表性濃度路徑(RCPs).國(guó)內(nèi)外學(xué)者已利用其結(jié)果對(duì)全球不同區(qū)域極端溫度和降水進(jìn)行過(guò)大量研究,表明全球氣候模式對(duì)極端氣候有一定的模擬能力,并可以用來(lái)預(yù)估未來(lái)氣候變化趨勢(shì)[11-15].但是,模式結(jié)果受多種因素影響,如入射的輻射分布、海陸地形、大氣的穩(wěn)定度、垂直運(yùn)動(dòng)、水汽的輻散及輻合等,這些均會(huì)使得歷史模式結(jié)果與實(shí)際存在一定差異,對(duì)未來(lái)變化的預(yù)估也存在一定的不確定性[16].因此,在利用CMIP5模式對(duì)未來(lái)氣候進(jìn)行預(yù)估前,有必要對(duì)模式的歷史模擬性能進(jìn)行客觀評(píng)估,以減小預(yù)估結(jié)果的不確定性.
吳昊旻等[17]、Huang等[18]以及Zhao等[19]已從不同角度評(píng)估過(guò)CMIP5模式對(duì)中亞地區(qū)降水的模擬能力,并對(duì)其未來(lái)變化進(jìn)行預(yù)估.針對(duì)新疆地區(qū)降水研究,以往多側(cè)重于觀測(cè)資料或再分析資料的氣候統(tǒng)計(jì)方面[4,7-10],對(duì)歷史降水變化趨勢(shì)和特征取得一定認(rèn)識(shí),但利用模式結(jié)果對(duì)該地區(qū)未來(lái)降水變化的預(yù)估研究還相對(duì)較少.夏季是新疆的主要降水季節(jié),可占年降水量的40%~50%[20-22],因而本研究主要關(guān)注夏季.本文選用25個(gè)CMIP5模式,首先評(píng)估各模式對(duì)新疆歷史夏季降水的模擬能力,優(yōu)選出模擬效果較好的模式,進(jìn)而預(yù)估新疆夏季未來(lái)30 a降水變化,為氣候變化預(yù)估和應(yīng)對(duì)提供科學(xué)參考.
本文選用的25個(gè)CMIP5模式如表1所示,其降水?dāng)?shù)據(jù)包括1900-2005年的歷史氣候模擬試驗(yàn)以及RCP8.5排放路徑[23]下2006-2100年的模擬結(jié)果.為方便比較,采用雙線性插值方法,將所有模式結(jié)果插值為1.5°X1.5°的水平分辨率.受地形限制,新疆觀測(cè)站點(diǎn)相對(duì)稀疏且分布不均勻,尤其在山脈、沙漠和戈壁等下墊面,因而本研究的驗(yàn)證資料采用GPCP(Global Precipitation Climatology Project)數(shù)據(jù)集[24](https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/gpcpmonthly-global-precipitation-climatology-project.),其水平分辨率為2.5°X2.5°,時(shí)間為1979-2005年.這種降水資料由雨量計(jì)、衛(wèi)星、探空等多種探測(cè)資料反演融合而得,是目前較好的全球降水格點(diǎn)資料集之一,已普遍應(yīng)用于全球氣候模式對(duì)比分析中[25-28].
本研究所用的統(tǒng)計(jì)方法包括標(biāo)準(zhǔn)差、均方根誤差和空間相關(guān)等,具體計(jì)算公式和物理意義如表2所示.應(yīng)用到本研究中,標(biāo)準(zhǔn)差可反映降水量的時(shí)間變率,即年際尺度波動(dòng)情況;相對(duì)均方根誤差可反映模式結(jié)果和觀測(cè)之間強(qiáng)度上的差異;空間相關(guān)系數(shù)可定量反映模擬結(jié)果與觀測(cè)場(chǎng)之間空間分布的相似程度.
表1 25個(gè)CMIP5模式的信息
圖1為GPCP觀測(cè)的新疆地區(qū)1979-2005年夏季降水的氣候平均場(chǎng)和年際變率的空間分布.從氣候平均場(chǎng)來(lái)看(圖1a),新疆夏季降水各地差異顯著,南疆盆地和東疆地區(qū)降水較少,降水量不足250 mm;北疆大部分地區(qū)、南疆西部山區(qū)和昆侖山北側(cè)山區(qū)降水量均在250 mm以上;夏季降水極值中心出現(xiàn)在伊犁河谷地區(qū),最高超過(guò)600 mm.從夏季降水的年際變率來(lái)看(圖1b),其空間分布與氣候平均場(chǎng)分布類(lèi)似,降水量大的地區(qū)年際變率也大,反之亦然.南疆盆地和東疆大部分地區(qū)的年際尺度波動(dòng)較小,基本在80 mm/a以下,最小不足40 mm/a.北疆大部分地區(qū)、南疆西部以及昆侖山北側(cè)地區(qū)的年際變率在80~120 mm/a,年際變率極值中心仍出現(xiàn)在伊犁河谷地區(qū),可達(dá)160 mm/a.
表2 統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算公式及物理意義
圖2為25個(gè)CMIP5模式模擬的新疆地區(qū)1979-2005年夏季降水氣候平均場(chǎng)的空間分布.總體而言,部分模式可模擬出新疆地區(qū)夏季降水氣候平均場(chǎng)的主要分布特征,如伊犁河谷地區(qū)的降水中心以及南疆和東疆地區(qū)的少雨區(qū)等.其中ACCESS1-0、HadGEM2-CC、MICRO-ESM和MICRO-ESM-CHEM這4個(gè)模式對(duì)南疆地區(qū)夏季降水的范圍和量級(jí)模擬嚴(yán)重偏多,最高超過(guò)1000 mm;而bcc-csm1-1、BNUESM、GFDL-ESM2G和GFDL-ESM2M這4個(gè)模式一方面對(duì)南疆地區(qū)夏季降水的范圍和量級(jí)偏大,另一方面又對(duì)北疆地區(qū)夏季降水的范圍和量級(jí)模擬偏小,大部分地區(qū)低于50 mm,且均沒(méi)有模擬出伊犁河谷地區(qū)的降水中心,模擬的降水中心均位于南疆西部地區(qū).FGOALS-s2模式對(duì)新疆夏季降水模擬整體偏小,完全沒(méi)有模擬出降水的空間分布特征.
圖3為25個(gè)CMIP5模式模擬的新疆地區(qū)1979-2005年夏季降水年際變率的空間分布.其模擬效果與氣候平均場(chǎng)一致,模擬的氣候平均場(chǎng)結(jié)果與觀測(cè)接近,對(duì)應(yīng)年際變率的模擬效果也較好.ACCESS1-0、HadGEM2-CC、MICRO-ESM 和 MICRO-ESMCHEM這4個(gè)模式對(duì)南疆西部山區(qū)和昆侖山北側(cè)地區(qū)夏季降水的年際變率模擬偏大,bcc-csm1-1、BNU-ESM、GFDL-ESM2G和GFDL-ESM2M這4個(gè)模式對(duì)南疆地區(qū)模擬偏大、對(duì)北疆部分地區(qū)模擬偏小,FGOALS-s2對(duì)全疆地區(qū)模擬均偏小.
由上述分析可知,不同模式在年降水平均場(chǎng)和年際變率上的模擬性能存在較大差異.泰勒?qǐng)D方法[29]可集中表示多個(gè)模式的統(tǒng)計(jì)信息,如圖4所示,兩個(gè)坐標(biāo)軸分別表示模式結(jié)果與GPCP觀測(cè)數(shù)據(jù)求得的空間相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差,如此可較為全面地反映這25個(gè)CMIP5模式的模擬性能.可以明顯看出,大部分CMIP5模式對(duì)新疆夏季降水氣候平均場(chǎng)和年際變率的模擬能力比較接近.對(duì)于氣候平均場(chǎng)(圖4),大部分模式的標(biāo)準(zhǔn)差在1.0~1.75弧線之間,空間相關(guān)系數(shù)基本分布在0.4~0.7之間.對(duì)于年際變率,大部分模式的標(biāo)準(zhǔn)差也在1.0~1.75之間,空間相關(guān)系數(shù)也多分布在0.35~0.6之間.
圖1 GPCP觀測(cè)的新疆地區(qū)1979-2005年夏季降水的氣候平均場(chǎng)(a,單位:mm)和年際變率(b,單位:mm/a)的空間分布
圖2 25個(gè)CMIP5模式模擬的新疆地區(qū)1979-2005年夏季降水的氣候平均場(chǎng)(單位:mm)空間分布
圖3 25個(gè)CMIP5模式模擬的新疆地區(qū)1979-2005年夏季降水年際變率(單位:mm/a)的空間分布
圖4 25個(gè)CMIP5模式模擬結(jié)果與GPCP觀測(cè)數(shù)據(jù)所求的新疆夏季降水氣候平均場(chǎng)(紅色)和年際變率(藍(lán)色)的泰勒?qǐng)D(REF表示觀測(cè),角坐標(biāo)表示模式結(jié)果與觀測(cè)的空間相關(guān)系數(shù),縱坐標(biāo)表示模式標(biāo)準(zhǔn)差與觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差之比.圖標(biāo)越接近REF,表示模式模擬的空間分布越接近于觀測(cè))
圖5 9個(gè)CMIP5模式集合平均的新疆地區(qū)1979-2005年夏季降水的氣候平均場(chǎng)
表2 25個(gè)CMIP5模式的評(píng)分
在上述分析基礎(chǔ)上,進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)各模式模擬的氣候平均場(chǎng)和年際變率與GPCP觀測(cè)資料對(duì)應(yīng)特征量的空間相關(guān)系數(shù)和均方根誤差,當(dāng)某個(gè)模式結(jié)果與觀測(cè)之間的空間相關(guān)系數(shù)(相對(duì)均方根誤差)大于(小于)25個(gè)模式相應(yīng)統(tǒng)計(jì)量的平均值則記為1分,最后計(jì)算每個(gè)模式的總評(píng)分,從而定量選出模擬性能最優(yōu)的模式.如表2所示,25個(gè)CMIP5模式中模擬性能最優(yōu)的9個(gè)模式為:ACCESS1-3、bcc-csm1-1-m、CMCC-CM、CNRM-CM5、GFDL-CM3、GFDLESM2G、GFDL-ESM2M、MPI-ESM-LR和MPI-ESMMR.圖5為這9個(gè)模式的集合平均結(jié)果.與觀測(cè)(圖1)相比,模式集合平均結(jié)果對(duì)南疆西部山區(qū)與昆侖山北側(cè)地區(qū)夏季降水強(qiáng)度和范圍模擬仍偏強(qiáng),對(duì)年際變率的模擬偏弱.但二者空間分布與其對(duì)應(yīng)的GPCP觀測(cè)比較一致,較為準(zhǔn)確地捕捉到高、低值中心,其空間相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.68和0.56.因此,利用這9個(gè)模式的集合平均結(jié)果來(lái)預(yù)估未來(lái)30 a新疆地區(qū)夏季降水變化是可行的.
圖6為9個(gè)模式集合平均預(yù)估的未來(lái)30 a新疆夏季降水變化的空間分布.從逐10 a變化來(lái)看(圖6a,b,c),未來(lái)北疆地區(qū)夏季降水略微有所減少,且減少范圍隨時(shí)間逐漸縮小;南疆大部分地區(qū)夏季降水增多明顯,尤其是南疆西部山區(qū)和昆侖山北側(cè)地區(qū),其降水增幅超過(guò)40 mm,最高超過(guò)100 mm.從30 a平均變化來(lái)看(圖6d),未來(lái)北疆大部分地區(qū)和東疆北部地區(qū)夏季降水略微有所減少,伊犁河谷和南疆大部分地區(qū)呈增多趨勢(shì),且增幅中心出現(xiàn)在南疆西部和昆侖山北側(cè)地區(qū).
圖7為9個(gè)模式集合平均預(yù)估的未來(lái)30 a新疆夏季降水年際變率的空間分布.總體來(lái)講,未來(lái)新疆大部分地區(qū)夏季降水的年際變率不大,北疆中東部、南疆中部以及東疆地區(qū)的年際變率均較小,山區(qū)降水變率相對(duì)較大.尤其伊犁河谷、南疆西部和昆侖山北部地區(qū)的降水變率呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢(shì),中心值超過(guò)160 mm/a.
圖8為9個(gè)模式集合平均預(yù)估的未來(lái)30 a新疆夏季500 hPa風(fēng)場(chǎng)變化.可以看出,未來(lái)夏季降水變化與其對(duì)應(yīng)的環(huán)流配置異常密切相關(guān).北疆地區(qū)總體偏南氣流加強(qiáng),呈現(xiàn)為反氣旋環(huán)流,氣流下沉輻散,降水過(guò)程的發(fā)生發(fā)展受到一定抑制.南疆地區(qū)則偏東氣流顯著加強(qiáng),尤其在昆侖山北側(cè)表現(xiàn)為氣旋性環(huán)流,氣流上升輻合,更有利于降水過(guò)程的發(fā)生發(fā)展.這與未來(lái)新疆地區(qū)夏季降水南增北減的分布相對(duì)應(yīng).
圖6 9個(gè)CMIP5模式集合平均預(yù)估的新疆夏季降水(單位:mm)的空間分布
圖7 9個(gè)CMIP5模式集合平均預(yù)估的新疆夏季降水年際變率(單位:mm/a)的空間分布
圖8 9個(gè)CMIP5模式集合平均預(yù)估的新疆夏季500 hPa風(fēng)場(chǎng)變化(單位:m/s)
選用25個(gè)CMIP5模式的歷史試驗(yàn)和RCP8.5排放路徑下的模擬結(jié)果,首先利用GPCP觀測(cè)資料評(píng)估各模式對(duì)1979-2005年新疆夏季降水的模擬能力,采用標(biāo)準(zhǔn)差、均方根誤差和空間相關(guān)等統(tǒng)計(jì)方法,優(yōu)選出模擬性能較好的9個(gè)模式,進(jìn)而利用其集合平均結(jié)果來(lái)預(yù)估未來(lái)30 a(2021-2050年)新疆夏季降水的變化.從氣候平均場(chǎng)和年際變率來(lái)看,各模式的模擬性能差異顯著,部分模式可模擬出新疆夏季降水的主要空間分布特征,如伊犁河谷地區(qū)的降水中心以及南疆和東疆地區(qū)的少雨區(qū).根據(jù)定量評(píng)估結(jié)果,從25個(gè)模式選出9個(gè)模擬性能最優(yōu)的模式進(jìn)行集合平均,進(jìn)而預(yù)估未來(lái)新疆夏季降水變化.雖然集合平均結(jié)果對(duì)南疆西部山區(qū)與昆侖山北側(cè)地區(qū)降水強(qiáng)度和范圍模擬偏強(qiáng),對(duì)年際變率的模擬偏弱,但其降水的空間分布與觀測(cè)比較一致,可較準(zhǔn)確地捕捉到高、低值中心,空間相關(guān)性也較好.因此,利用該集合平均結(jié)果對(duì)未來(lái)新疆降水進(jìn)行預(yù)估是可信的.(1)未來(lái)30 a北疆大部分地區(qū)和東疆北部地區(qū)夏季降水略微有所減少,伊犁河谷和南疆大部分地區(qū)顯著增多,且增幅中心出現(xiàn)在南疆西部和昆侖山北側(cè)地區(qū).(2)山區(qū)年際變率較其他地區(qū)明顯,且伊犁河谷、南疆西部和昆侖山北側(cè)地區(qū)的年際變率呈現(xiàn)逐漸增大趨勢(shì).(3)降水變化與500 hPa環(huán)流異常密切相關(guān),北疆地區(qū)偏南氣流加強(qiáng),呈現(xiàn)為反氣旋性環(huán)流,南疆地區(qū)則偏東氣流顯著加強(qiáng),呈現(xiàn)為氣旋性環(huán)流,因而導(dǎo)致未來(lái)新疆地區(qū)夏季降水南增北減.
本文主要針對(duì)降水要素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并選出最優(yōu)模式組合來(lái)預(yù)估未來(lái)新疆夏季降水變化.以往研究表明,北疆夏季降水與西亞副熱帶急流關(guān)系密切[30],南疆塔里木盆地降水受高原季風(fēng)影響顯著[31],另外還受到海洋增暖的影響[19]等.因此,在后續(xù)研究中將結(jié)合這些影響因素進(jìn)一步深入評(píng)估,以更加全面細(xì)致地揭示未來(lái)新疆夏季降水變化.
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Projected Summer Precipitation over Xinjiang by Multi-CMIP5 Models in the Next 30 Years
YU Xiaojing1,2,LI Shujuan1,2,ZHAO Yong3*,YAO Junqiang1,2,LI Hongjun1,2
(1.Institute of Desert Meteorology,China Meteorology Administration,Urumqi 830002,China;2.Center for Central Asian Atmosphere Science Research,Urumqi 830002,China;3.School of Atmospheric Sciences,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225,China)
Based on the outputs of historical and representative concentration pathway(RCP8.5)experiments produced by 25 models from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison project(CMIP5),using the Global Precipitation Climatology Project(GPCP)dataset and several statistical methods,the performances in simulating the annual summer rainfall during 1979-2005 have been assessed,according to which,some preferable models among them has being identified.and projected changes in summer rainfall over Xinjiang of northwestern China in the next 30 a(2021-2050)have been further estimated.In terms of climatic mean and inter-annual standard deviation(ISD),there are notable differences among the 25 CMIP5 models,and part of them can well capture the main spatial patterns of summer rainfall over Xinjiang,such as the precipitation center over the Ili River Valley and shadows over the southern and eastern Xinjiang.Due to the 9 selected models'ensemble outputs,the spatial distribution of precipitation is identical to the observation.However,the simulated intensity and regions are overestimated while the ISD are underestimated over the west of southern Xinjiang and northern Kunlun Mountains.In the next 30 years,the summer rainfall decreases slightly over most of the northern Xinjiang and part of the eastern Xinjiang while increases significantly over the Ili River Valley and most of the southern Xinjiang with maximum centers located in the west of southern Xinjiang and northern Kunlun Mountains.The ISD is more remarkable in the mountains than other regions,and shows a gradually increasing trend over the Ili River Valley,as well as the west of the southern Xinjiang and northern Kunlun Mountains.Further analysis shows that the precipitation changes are closely related to the anomalous circulation configuration at 500 hPa.Southerly winds intensify and maintain an anticyclonic circulation over the northern Xinjiang while easterly winds and a cyclonic circulation over southern Xinjiang,which results in the increase of summer precipitation over the southern Xinjiang and decrease over the northern Xinjiang.
CMIP5 models;Xinjiang;summer precipitation;projection
P456.7
A
1002-0799(2017)05-0053-10
于曉晶,李淑娟,趙勇,等.CMIP5模式對(duì)未來(lái)30 a新疆夏季降水的預(yù)估[J].沙漠與綠洲氣象,2017,11(5):53-62.
10.12057/j.issn.1002-0799.2017.05.008
2017-05-02;
2017-05-16
國(guó)家自然科學(xué)基金(41375101),國(guó)家自然基金聯(lián)合基金(U1503181),中央級(jí)公益科研院所基本科研業(yè)務(wù)專(zhuān)項(xiàng)(IDM201506),國(guó)家自然科學(xué)基金(41605067,91437109)共同資助.
于曉晶(1987-),女,助理研究員,主要從事數(shù)值模擬和模式評(píng)估方面研究.E-mail:yxj1301@126.com
趙勇(1979-),男,副研究員,主要從事干旱區(qū)氣候變化研究.E-mail:zhaoyong@idm.cn