CMIP6 HighResMIP對(duì)青藏高原氣候模擬的評(píng)估和預(yù)估

楊珂珂 郭東林 華維 馬迪 辛羽婷

摘要 高分辨率模式模擬被認(rèn)為是研究資料相對(duì)欠缺的青藏高原地區(qū)氣候變化的重要方法之一。第六次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（CMIP6）新增了高分辨率模式比較計(jì)劃（HighResMIP），但其對(duì)青藏高原氣候的模擬性能尚未系統(tǒng)評(píng)估。本研究分析了6對(duì)（更高、較低分辨率）CMIP6 HighResMIP模式對(duì)青藏高原當(dāng)前氣候的模擬能力，并集合預(yù)估了近期青藏高原氣候的變化趨勢(shì)。相對(duì)較粗分辨率模擬，所有（2／3）模式的更高分辨率模擬減少了平均降水（氣溫）的區(qū)域平均偏差。泰勒?qǐng)D涉及指標(biāo)的綜合評(píng)估顯示，約1／3模式的更高分辨率對(duì)平均氣溫和降水模擬效果優(yōu)于較低分辨率，其余模式的更高分辨率則接近或者劣于較低分辨率。集合平均結(jié)果優(yōu)于單個(gè)模式，且其更高分辨率模擬效果總體優(yōu)于較低分辨率。更高分辨率模式集合預(yù)估顯示，相對(duì)于1995—2014年，在SSP5-8.5情景下到2021—2040年青藏高原整體呈增溫趨勢(shì)，東南部增溫相對(duì)較弱;降水從北到南呈增加-減少-增加的變化模態(tài);青藏高原氣溫將平均增加（0.81±0.91） ℃，降水將平均增加（0.05±0.25） mm／d。

關(guān)鍵詞 青藏高原; 氣候變化; HighResMIP; 高分辨率模擬

青藏高原平均海拔在4 000 m以上，被稱為“亞洲水塔”“地球第三極”等，其包含大量的冰川、積雪等固態(tài)水資源（Yao et al.，2012;Guo and Wang，2013;Duan and Xiao，2015），為世界約20％人口提供著生活用水（Immerzeel et al.，2010）?？紤]到這些固態(tài)水資源的可持續(xù)性，在全球變暖背景下，青藏高原氣候如何變化受到了廣泛關(guān)注。然而，由于青藏高原地理環(huán)境復(fù)雜、觀測(cè)資料稀缺，為在區(qū)域尺度研究其氣候變化帶來了困難。模式模擬可以研究過去和未來大尺度氣候變化（Chen，2013），因此理論上在一定程度可以彌補(bǔ)上述不足。

全球氣候模式（GCM）被廣泛用于模擬全球或區(qū)域尺度過去和未來氣候變化及其影響（He et al.，2019;于恩濤和孫建奇，2019;Khan et al.，2020;詹明月，2020;蔣文好和陳活潑，2021;徐蓉蓉等，2021）。在耦合模式比較計(jì)劃（CMIP）的推動(dòng)下，GCM的水平分辨率已經(jīng)得到了明顯提高。CMIP3大氣模式的基本水平分辨率為250 km（Meehl et al.，2007），CMIP5大多數(shù)大氣模式的水平分辨率提高到了150 km（Taylor et al.，2012）。但是，對(duì)于地形復(fù)雜的青藏高原區(qū)域而言，這樣的分辨率可能仍不夠，模擬結(jié)果存在較大不確定性。模式評(píng)估顯示，CMIP5和CMIP6模式模擬的年和季節(jié)平均的表面溫度呈現(xiàn)冷偏差，尤其是在秋季和冬季;降水被高估（Su et al.，2013;胡芩等，2014;You et al.，2016;Jia et al.，2019;陳煒等，2021）。總體上，CMIP6模式結(jié)果相對(duì)于CMIP5有所提高，但仍然存在冷、濕偏差（Zhu and Yang，2020;陳煒等，2021）。

針對(duì)全球模式分辨率較粗的限制，高分辨率區(qū)域模式動(dòng)力降尺度模擬在青藏高原區(qū)域得以廣泛開展（Maussion et al.，2010;Ji and Kang，2013;Yu et al.，2015;Gao et al.，2018;Guo et al.，2018;Niu et al.，2018;Fu et al.，2021）。Gao et al.（2018）研究顯示，相較于用作邊界條件的再分析資料或者GCM，RCM能更好地捕捉到觀測(cè)的降水變化模態(tài)。另有學(xué)者也表明，相對(duì)全球模式，區(qū)域模式能更好地再現(xiàn)地形效應(yīng)，從而捕捉到青藏高原溫度和降水更精細(xì)的空間細(xì)節(jié)（Maussion et al.，2011;Ji and Kang，2013）。盡管區(qū)域模式降尺度方法在一定程度上提高了模擬性能，并體現(xiàn)了更多的區(qū)域細(xì)節(jié)，但由于區(qū)域模式動(dòng)力降尺度方法需要給定邊界場(chǎng)，邊界場(chǎng)數(shù)據(jù)的不確定性直接會(huì)影響降尺度結(jié)果。并且，邊界場(chǎng)的給定使得模擬區(qū)域不能與外界發(fā)生能水交換，給模擬結(jié)果帶來了較大不確定性（Gao et al.，2012;Guo and Wang，2016）。

高分辨率全球模式模擬不必設(shè)定邊界范圍，因此原則上可以彌補(bǔ)上述不足。Guo and Wang（2016）初步研究表明，當(dāng)全球模式分辨率提高至與區(qū)域模式相近時(shí)，其比區(qū)域模式能更好地模擬出青藏高原氣溫的氣候態(tài)和趨勢(shì)，但對(duì)降水氣候態(tài)的模擬不及區(qū)域模式。隨著高性能計(jì)算資源的增加，最新的CMIP6新增了高分辨率全球模式比較計(jì)劃（HighResMIP），其大氣模式水平分辨率提高到了約25 km（Haarsma et al.，2016）。最近研究已經(jīng)評(píng)估了CMIP6 HighResMIP模式對(duì)中亞、西非等地區(qū)氣候的模擬性能（Ajibola et al.，2020;Xin et al.，2021;Chen et al.，2022;Li et al.，2022）。但是，CMIP6 HighResMIP在青藏高原地區(qū)的模擬性能如何以及更高分辨率模擬是否更具優(yōu)勢(shì)，目前對(duì)此還沒有開展系統(tǒng)的研究。

本研究基于一套格點(diǎn)觀測(cè)資料（CN05.1）系統(tǒng)分析了CMIP6 HighResMIP模式對(duì)青藏高原氣候的模擬性能以及分辨率提高的影響，并基于高分辨率模式的集合對(duì)近期（2021—2040年）青藏高原氣候變化趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)估。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

CMIP6 HighResMIP模擬試驗(yàn)分為三個(gè)層級(jí)，第一層級(jí)試驗(yàn)是歷史強(qiáng)迫的大氣模式比較計(jì)劃，時(shí)段為1950—2014年;第二層級(jí)為百年耦合試驗(yàn)，時(shí)段為1950—2050年;第三層級(jí)是對(duì)第一層級(jí)的延伸，時(shí)間為2015—2050年（部分模擬可擴(kuò)展到2100年），仍然使用單獨(dú)大氣模式進(jìn)行氣候預(yù)估試驗(yàn)（王磊等，2019）。試驗(yàn)中僅考慮水平分辨率變化，垂直分辨率保持不變。高分辨率試驗(yàn)的大氣模式水平分辨率要≤50 km。更詳細(xì)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)信息可見Haarsma et al.（2016）。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性，本文共選取了第二層級(jí)試驗(yàn)6對(duì)（更高、較低分辨率）模式（表1）。較高分辨率模式包括：EC-Earth3P-HR、MRI-AGCM3-2-S、HadGEM3-GC3-HM、HiRAM-SIT-HR、NICAM16-8S和FGOALS-f3-H，其大氣模式水平分辨率約在19～35 km;它們相應(yīng)的較低分辨率模式分別是EC-Earth3P、MRI-AGCM3-2-H、HadGEM3-GC3-MM、HiRAM-SIT-LR、NICAM16-7S和FGOALS-f3-L，它們的大氣模式水平分辨率約在50～125 km。本文中高分辨率多模式等權(quán)重集合平均記為MME-H，低分辨率多模式等權(quán)重集合平均記為MME-L。選取了1995—2014年的歷史模擬為模式性能評(píng)估，2015—2040年的模擬為未來預(yù)估（2021—2040年代表近期，與Intergovernmental Panel on Climate Change Sixth Assessment Report（IPCC AR6）報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)一致）（IPCC，2021;孫穎，2021）。由于所選的HighResMIP模式未提供2050年以后的數(shù)據(jù)，因此本文僅對(duì)近期氣候進(jìn)行預(yù)估。HighResMIP模式未來預(yù)估情景為共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑，其相當(dāng)于CMIP6 SSP中的最高排放情景（Haarsma et al.，2016），因此本文預(yù)估可認(rèn)為是SSP5-8.5情景下的近期青藏高原氣候變化。選取1995—2014年作為參考期，未來與參考期間的差代表未來時(shí)期的變化。

用于評(píng)估模式的格點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)為CN05.1。該數(shù)據(jù)集基于2 416個(gè)氣象站觀測(cè)資料內(nèi)插到0.25°×0.25°網(wǎng)格發(fā)展而成，覆蓋時(shí)期為1961—2020年，是目前可獲得的中國(guó)氣溫、降水等氣候要素的最優(yōu)格點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)集之一。該數(shù)據(jù)集已被廣泛用于氣候變化和模式評(píng)估研究（Guo and Wang，2016;Zhou et al.，2016;Gao et al.，2018）。

1.2 方法

利用泰勒?qǐng)D、相關(guān)系數(shù)、平均偏差、均方根誤差和納什效率系數(shù)（NSE）定量評(píng)估模擬與觀測(cè)值之間的相似性水平。NSE表示模擬與觀測(cè)值的擬合線與1∶1線的吻合程度，其范圍為-∞到1;當(dāng)NSE統(tǒng)計(jì)值接近1時(shí)，模擬值則更準(zhǔn)確。模擬和觀測(cè)值的差異顯著性采用合成分析方法評(píng)估。研究區(qū)域?yàn)椋?5°～105°E，25°～40°N，海拔在2 000 m以上中國(guó)疆域內(nèi)的青藏高原主體。6對(duì)模式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一插值到CN05.1分辨率（0.25°×0.25°）進(jìn)行對(duì)比。對(duì)于氣溫，在插值過程中考慮了地形校正。具體方法是，先使用大氣溫度遞減率（0.65 ℃／（100 m））將模擬格點(diǎn)氣溫訂正到0 m地形高度上，然后將其插值到CN05.1格點(diǎn)，最后再使用大氣溫度遞減率將插值所得溫度訂正到對(duì)應(yīng)CN05.1格點(diǎn)地形上。但由于CMIP6官網(wǎng)未提供HiRAM-SIT-HR、HiRAM-SIT-LR和NICAM6-8S、NICAM6-7S兩對(duì)模式的地形資料，因此未對(duì)其氣溫進(jìn)行地形校正，這可能會(huì)給它們的性能評(píng)估帶來一定的不確定性，但由于地形僅影響系統(tǒng)偏差，因此不影響未來預(yù)估結(jié)果（未來與參考期的差值）。

2 結(jié)果

2.1 歷史時(shí)期溫度和降水氣候態(tài)模擬能力評(píng)估

6對(duì)模式和它們的集合都較好地再現(xiàn)了青藏高原平均氣溫的空間分布特征（圖1、2），空間相關(guān)系數(shù)為0.79～0.93（表2）。然而6對(duì)模式對(duì)溫度的模擬在多數(shù)區(qū)域都存在冷偏差，主要集中在青藏高原的西南部。在6對(duì)模式中，有4對(duì)（MRI-AGCM3-2-S、MRI-AGCM3-2-H;HadGEM3-GC31-HM、HadGEM3-GC31-MM;NICAM16-8S、NICAM16-7S;FGOALS-f3-H、FGOALS-f3-L）的更高分辨率模擬相對(duì)較粗分辨率減少了冷偏差（圖2），這表明對(duì)部分模式而言，分辨率提高可減小氣溫模擬偏差。但各組模式分辨率提高后的模擬性能提高的幅度差異較大，對(duì)于有些模式而言，提高分辨率，模擬性能提高明顯，而有些則效果較弱。MME-H模擬的冷偏差比MME-L相對(duì)較?。▓D1、圖3和圖4）。

6對(duì)模式和它們的集合都總體高估了青藏高原的平均降水，區(qū)域平均高估值為0.28～1.53 mm／d。但需要注意的是，MRI-AGCM3-2-S、MRI-AGCM3-2-H、FGOALS-f3-H和FGOALS-f3-L在較大區(qū)域出現(xiàn)低估的現(xiàn)象，并且前兩個(gè)模式的低估范圍主要集中在青藏高原西部，后兩個(gè)模式主要集中在東南部，表明模式之間存在較大差異。所有6對(duì)模式的更高分辨率模擬相對(duì)較粗分辨率均減少了對(duì)降水的高估（圖5），這表明分辨率提高對(duì)降水的模擬偏差有所改進(jìn)。就集合平均而言，相對(duì)于MME-L，MME-H對(duì)降水的高估減弱，且給出了更多區(qū)域細(xì)節(jié)（圖1、圖3和圖4）。

從泰勒?qǐng)D（圖6a）可以看出，6對(duì)模式都合理地模擬了青藏高原氣溫的空間分布，模式間的差異較小。從單個(gè)模式來看，2對(duì)模式的更高分辨率氣溫模擬的效果優(yōu)于較低分辨率（NICAM16-8S、NICAM16-7S;FGOALS-f3-H、FGOALS-f3-L），其余模式的更高分辨率模擬的效果接近或者劣于低分辨率。集合平均氣溫模擬結(jié)果總體要優(yōu)于單個(gè)模式結(jié)果，并且MME-H的模擬性能略好于MME-L（表2）。模式對(duì)降水空間變化的模擬性能要弱于氣溫（圖6b），且模式間的差異較大。從單個(gè)模式來看，與氣溫類似，有2對(duì)模式的更高分辨率降水模擬的效果優(yōu)于較低分辨率（NICAM16-8S、NICAM16-7S;HiRAM-SIT-HR、HiRAM-SIT-LR），其余模式的更高分辨率模擬的效果接近或者劣于低分辨率。集合平均降水模擬結(jié)果明顯優(yōu)于單個(gè)模式結(jié)果，并且MME-H的模擬性能好于MME-L（圖6b）。綜上，僅部分模式的高分辨率模式對(duì)青藏高原氣溫和降水的模擬能力優(yōu)于低分辨率模式，因此分辨率提高對(duì)模擬性能的影響具有模式依賴性。

2.2 多模式集合預(yù)估未來近期氣候變化

上面對(duì)歷史時(shí)期模擬結(jié)果的評(píng)估顯示，多模式集合平均模擬結(jié)果總體要優(yōu)于單個(gè)模式，且更高分辨率模擬（MME-H）的集合結(jié)果優(yōu)于較低分辨率（MME-L）。因此，本文基于MME-H結(jié)果對(duì)未來SSP5-8.5情景下近期青藏高原氣溫和降水的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)估，同時(shí)給出了MME-L的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

如圖7所示，MME-H預(yù)估在SSP5-8.5情景下到近期整個(gè)青藏高原均呈現(xiàn)增溫趨勢(shì)。相對(duì)1995—2014年，絕大部分地區(qū)增溫在0.8 ℃以上，東南部增溫相對(duì)其余區(qū)域較弱。MME-L預(yù)估的增溫空間分布模態(tài)與MME-H具有一定的差異，其預(yù)估的增溫相對(duì)較弱區(qū)域?yàn)榍嗖馗咴髂喜亢筒襁_(dá)木盆地，而不是東南部。就區(qū)域平均氣溫變化序列的趨勢(shì)而言，MME-H模擬的溫度在1995—2014年的趨勢(shì)為 0.36 ℃／（10 a）（MME-L：0.22 ℃／（10 a）），接近但小于觀測(cè)趨勢(shì)0.45 ℃／（10 a）（圖8a）。MME-H預(yù)估的2021—2040年區(qū)域平均氣溫隨時(shí)間呈逐漸升高趨勢(shì)（圖8a），相對(duì)1995—2014年將平均升高（0.81±0.91） ℃。MME-L預(yù)估的氣溫將平均升高（0.80±1.01） ℃，與MME-L結(jié)果接近，但不確定性范圍增大（圖7和圖8）。

對(duì)于降水，MME-H預(yù)估在SSP8.5情景下到近期青藏高原北部和東南部降水增多，西南以及中部部分地區(qū)降水減少。MME-L預(yù)估的降水空間變化模態(tài)與MME-H較為相似，但MME-H由于分辨率更高，因此給出了更多的區(qū)域細(xì)節(jié)（圖7）。就區(qū)域平均降水變化序列的趨勢(shì)而言，MME-H和MME-L模擬的降水在1995—2014年無明顯變化趨勢(shì)，與觀測(cè)結(jié)果相似（圖8b）。MME-H預(yù)估的2021—2040年區(qū)域平均降水隨時(shí)間呈弱增加趨勢(shì)（圖8b），相對(duì)1995—2014年將平均增加（0.05±0.25） mm／d。MME-L預(yù)估的降水將平均升高（0.02±0.37） mm／d，低于MME-H結(jié)果，其不確定性范圍較MME-H增大（圖7和圖8）。

3 討論

青藏高原復(fù)雜的地形條件使其成為檢驗(yàn)分辨率提高對(duì)模擬性能影響的理想之地。一直以來，不管是全球模式還是區(qū)域模式，它們的模擬結(jié)果在青藏高原上均體現(xiàn)為冷和濕的偏差（Su et al.，2013;Guo et al.，2018;Zhu and Yang，2020）。Guo and Wang（2016）研究顯示，區(qū)域模式會(huì)加大作為其驅(qū)動(dòng)場(chǎng)的粗分辨率（1.125°）全球模式中青藏高原地區(qū)的冷偏差，而與區(qū)域模式分辨率相近的高分辨率（ 0.562 5°）全球模式可明顯減少這種冷偏差。這一結(jié)果的后半部分得到了當(dāng)前研究的進(jìn)一步證實(shí)。也就是，當(dāng)分辨率進(jìn)一步提高時(shí)[從較粗分辨率范圍（1.25°×1.0°～0.5°×0.5°，不同模式分辨率相異）到較高分辨率范圍（0.35°×0.35°～0.19°×0.19°）]，多數(shù)全球模式的冷偏差減小，尤其是青藏高原西部（圖2）。但需要注意的是，青藏高原西部臺(tái)站稀少，造成CN05.1資料可能在這些地區(qū)存在一定偏差（吳佳和高學(xué)杰，2013），因此可能引起了評(píng)估結(jié)果的不確定性。對(duì)于降水，Guo and Wang（2016）研究顯示，高分辨率（0.562 5°）全球模式可在一定程度上減少粗分辨率（1.125°）全球模式中的濕偏差。當(dāng)前研究也進(jìn)一步證實(shí)了這一結(jié)果，當(dāng)分辨率進(jìn)一步提高時(shí)，6對(duì)模式的濕偏差均減少（圖5）。相較于氣溫，模式分辨率提高對(duì)降水的改進(jìn)更明顯，主要原因是降水具有明顯的局地性或零散性特征，受地形影響較大（黃子立等，2021;Xin et al.，2021）。本研究討論了全球模式分辨率提高對(duì)青藏高原冷、濕偏差的影響，關(guān)于引起這種冷、濕偏差的物理過程與機(jī)制還需要進(jìn)一步深入研究。Chen et al.（2017）指出氣候模式高估了青藏高原積雪，其通過積雪反照率反饋?zhàn)饔靡鹆死淦睿╖hu and Yang，2020）。已有研究也表明模擬的濕偏差可能與季風(fēng)系統(tǒng)等有關(guān)（Su et al.，2013;Gu et al.，2020;Zhu and Yang，2020）。

本文更高分辨率模式集合預(yù)估（MME-H）顯示，在SSP5-8.5情景下到近期（2021—2040年）青藏高原東南部增溫相對(duì)其他地區(qū)較弱。這一結(jié)果與區(qū)域模式集合預(yù)估的RCP8.5情景下2016—2035年的變化結(jié)果（相對(duì)1986—2005年）相似（Guo et al.，2018）。同時(shí)，其也與區(qū)域模式RegCM4預(yù)估的RCP8.5情景下2089—2099年的變化結(jié)果（相對(duì)1995—2005年）類似（Ji and Kang，2013）。對(duì)于降水，MME-H預(yù)估出在SSP5-8.5情景下到近期青藏高原地區(qū)從北向南呈增加—減少—增加的變化模態(tài)。這一變化模態(tài)與區(qū)域模式集合預(yù)估的RCP8.5情景下2016—2035年的結(jié)果（相對(duì)1986—2005年）十分相似（Guo et al.，2018），不同的是MME-H預(yù)估的南部降水增加強(qiáng)于北部，而區(qū)域模式集合預(yù)估卻與之相反。這一變化模態(tài)也與區(qū)域模式RegCM4預(yù)估的RCP8.5情景下2089—2099年的結(jié)果（相對(duì)1995—2005年）較為相似（Ji and Kang，2013）。盡管未來預(yù)估結(jié)果與現(xiàn)實(shí)相比可能存在較大不確定性，但多種研究之間較好的一致性能增加預(yù)估的可信度。本研究基于多個(gè)高分辨率全球模式的集合，預(yù)估了青藏高原氣溫和降水在近期的變化，并將其與已有工作進(jìn)行了對(duì)比，未來需進(jìn)一步深入研究這種氣候變化的物理機(jī)制。

4 結(jié)論

本文利用CMIP6 HighResMIP研究了全球模式分辨率提高對(duì)青藏高原氣候模擬性能的影響，并基于多個(gè)高分辨率氣候模式集合，預(yù)估了近期青藏高原的氣候變化趨勢(shì)，得到如下主要結(jié)果：

1）揭示了全球模式分辨率提高總體可減少青藏高原氣溫和降水的模擬偏差，但綜合泰勒?qǐng)D涉及指標(biāo)來看，僅少部分（1／3）全球模式的分辨率提高可改進(jìn)模擬性能。氣候模式分辨率提高后的集合結(jié)果要優(yōu)于其較低分辨率的集合結(jié)果。

2）在SSP5-8.5情景下，相對(duì)1995—2014年，到近期（2021—2040年）青藏高原東南部增溫相對(duì)其他地區(qū)較弱，降水從北到南呈增加-減少-增加的變化模態(tài);青藏高原區(qū)域平均氣溫將平均增加（0.81±0.91） ℃，降水將增加（0.05±0.25） mm／d。

這些結(jié)果將有助于理解氣候模式分辨率提高對(duì)青藏高原氣候模擬的影響以及近期青藏高原氣候的演變趨勢(shì)。針對(duì)青藏高原氣候模擬，在研究方法上，前人已經(jīng)從采用單個(gè)較粗分辨率全球模式（許吟隆等，2003），到多個(gè)較粗分辨率全球模式（Su et al.，2013;胡芩等，2014;Zhu and Yang，2020），再到單個(gè)區(qū)域模式（Gao et al.，2013;Ji and Kang，2013），再到多個(gè)區(qū)域模式（Guo et al.，2018）。本文進(jìn)一步拓展方法到采用多個(gè)高分辨率（0.35°×0.35°～0.19°×0.19°）全球模式開展了青藏高原氣候的模擬與預(yù)估研究。鑒于青藏高原地形的高度復(fù)雜性，未來有必要進(jìn)一步提高全球模式分辨率開展該地區(qū)的氣候模擬研究。

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High-resolution model simulation is considered one of the important methods for studying climate change over the Tibetan Plateau （TP），which is characterized with scarce observations.The High Resolution Model Intercomparison Project （HighResMIP） has been added to the Sixth International Coupled Model Comparison Program （CMIP6），but its simulation performance has not been systematically evaluated over the TP.In this study，we evaluate the ability of CMIP6 HighResMIP models to simulate historical climate over the TP and perform an ensemble projection of the TP climate trend in the near future.The results show that，when compared to lower-resolution simulations，higher-resolution simulations of almost all （two-thirds） models reduce the area-mean bias of annual mean precipitation （surface air temperature）.A combined assessment of the Taylor diagram involving indices shows that higher-resolution simulations of about one-third of the models outperform their lower-resolution simulations for both annual mean surface air temperature and precipitation，while higher-resolution simulations of the rest of the models are close to or inferior to their lower-resolution simulations.Multi-model ensemble results outperform individual model results，and their higher-resolution simulation generally outperforms the lower-resolution simulation.Under the SSP5-8.5 scenario，an ensemble of higher-resolution models projects significant warming over the TP during 2021—2040 compared to 1995—2014，with relatively weak warming in the southeastern part.Projected precipitation shows an increasing-decreasing-increasing pattern from north to south.The annual mean surface air temperature will increase by （0.81±0.91） ℃ and precipitation will increase by （0.05±0.25） mm／d on average over the TP.These findings are useful for understanding the impact of improved model resolution on climate simulation performance over the TP and the evolution of the TPs climate in a warming future world.

Tibetan Plateau;climate change;HighResMIP;high-resolution simulation

doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.20220808001

（責(zé)任編輯：張福穎）