针对不同的区域气候模式，中国科学院大气物理研究所博士孔祥慧、王爱慧研究员、毕训强研究员及博士研究生王丹选用两个最广泛使用的区域气候模式—RegCM4.5和WRF3.6—对东亚地区的气候进行了水平分辨率为50km的动力降尺度模拟。试验以欧洲中心的二十世纪再分析资料为初始场和侧边界场，评估了两个模式在中国的极端气温模拟性能。基于气候变化检测和指数专家组的建议，对比分析了1981—2010年两个模式模拟的12个极端气温指数（即TXx, TXn, TNx, TNn, TX90p, TN90p, TX10p, TN10p WSDI, ID, FD, 和CSDI）及对应的观测资料。
总体而言，在中国大多数地区，两个区域气候模式在表征极端气温指数的时空分布特征上有令人满意的表征能力。RegCM模式再现极端气温的平均气候态上性能优于WRF模式，尤其是在青藏高原地区。此外，两个模式都很好地抓住了1981—2010年间ID,FD,CSDI,TX10p和TN10p的下降趋势，以及TXx, TXn, TNx, TNn, WSDI, TX90p和TN90p的上升趋势。在青藏高原地区，与观测资料相比表明，RegCM模式低估了极端气温的趋势，而WRF模式高估了极端气温的趋势。例如，在青藏高原地区中TXx的线性趋势在观测资料，RegCM和WRF模式分别是0.53°C (10 yr)-1, 0.44°C (10 yr)-1和 0.75°C (10 yr)-1。在模拟极端气温的年际变率方面，WRF模式的表现优于RegCM模式。我们的发现有助于提高对区域气候模式在不同时间尺度上物理过程的理解，从而使我们在今后的工作中追踪模式偏差的来源。
该研究已被《Advances in Atmospheric Sciences》接收并出版。
图1 全球模式和区域模式之间关系简介示意图，本文关注不同区域气候模式在中国地区对极端气温的模拟性能。颜色表示地形高度。
论文信息：
Citation: Kong, X. H., A. H. Wang, X. Q. Bi, and D. Wang, 2019: Assessment of temperature extremes in China using RegCM4 and WRF. Adv. Atmos. Sci., 36(4), 363–377, https://doi.org/10.1007/s00376-018-8144-0.
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