地球物理学报  2017, Vol. 60 Issue (9): 3315-3324   PDF    
CMIP5模式对东亚冬季风指数变化及其与冬季大气环流和气温关系的模拟评估
王政琪1,3,4, 徐影3, 周波涛2,3     
1. 中国气象科学研究院, 北京 100081;
2. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044;
3. 中国气象局国家气候中心, 北京 100081;
4. 中国科学院大学, 北京 100049
摘要:本文评估了44个CMIP5模式对东亚冬季风环流系统,特别是东亚冬季风指数及其对应的环流和气温特征的模拟能力.结果表明:CMIP5模式对地表气温和500 hPa位势高度场模拟效果最好,对200 hPa纬向风的模拟次之,而对海平面气压和850 hPa经向风的模拟相对较差.与单个模式相比,多模式集合(MME)的模拟能力要更优,其能够很好地再现西伯利亚高压、阿留申低压、东亚低层偏北风、中层东亚大槽、高层东亚西风急流以及地表气温的空间分布.不过,模拟的环流系统偏强,造成东亚地表气温总体偏低.对于东亚冬季风指数,分别选取基于300 hPa纬向风(IJhun)、850 hPa风场(IWang)、500 hPa位势高度(ICui)、以及海平面气压(IGuo)定义的四个指数表征东亚冬季风强度.MME能很好地模拟ICui和IWang指数的长期变化,还能合理再现四个指数所指示的东亚冬季风环流和气温的变化特征:对应冬季风偏强年份,西伯利亚高压、阿留申低压、东亚沿岸低层北风、东亚大槽和高空西风急流加强,东亚大陆地表气温和极端低温降低,但变化的幅度比观测结果偏弱.
关键词: CMIP5模式评估      东亚冬季风      大气环流      温度     
Evaluation of the CMIP5 models in simulating the change of the East Asian winter monsoon indices and their relationship with the wintertime atmospheric circulation and temperature
WANG Zheng-Qi1,3,4, XU Ying3, ZHOU Bo-Tao2,3     
1. Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China;
2. Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;
3. National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China;
4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract: Based on the simulations of 44 models archived in the Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5), this study evaluated their performance in modeling the East Asian winter monsoon (EAWM) and associated atmospheric circulation and temperature. The results show that the CMIP5 models have the best capacity to simulate the surface air temperature and the 500 hPa geopotential height, followed by the 200 hPa zonal wind and then the sea level pressure and the 850 hPa meridional wind. Moreover, the multimodel ensemble (MME), which outperforms the individual model, can well capture the spatial distribution of the Siberian high, the Aleutian low, the prevailing northerly wind over East Asia in the lower troposphere, the East Asian major trough in the middle troposphere, and the East Asian jet stream in the upper troposphere as well as the surface air temperature. However, the simulated circulation system is generally stronger than the observation, leading to a general cold bias of the East Asian surface air temperature. Further, four indices named IJhun, IWang, ICui and IGuo that were defined respectively from 300 hPa zonal winds, from 850 hPa winds, from 500 hPa geopotential height, and from sea level pressure were selected to represent the EAWM intensity. The MME can successfully reproduce the secular change of the ICui and IWang. The features of the anomalies in atmospheric circulation and temperature related to the four indices can also be reproduced reasonably. That is, a strong EAWM corresponds to a strengthening of the Siberian high, the Aleutian low, the East Asian major trough and the East Asian westerly jet stream and an intensification of the northerlies prevailing over East Asia in the lower troposphere, consequently resulting in a decrease in surface air temperature and extreme low temperature over East Asia. Nevertheless, the amplitude of the change in the simulations is weaker than that in the observation.
Key words: CMIP5 model evaluation      East Asian winter monsoon      Atmospheric circulation      Temperature     
1 引言

东亚冬季风是北半球冬季最为活跃的环流系统之一,其基本大气环流特征表现为:低层大陆受西伯利亚高压控制,北太平洋上空为阿留申低压,造成东亚沿岸盛行偏北风;500 hPa上,中国大陆东岸至日本上空为强大的东亚大槽;高层则为东亚西风急流(Lau et al., 1984; 陈隆勋等, 1991; Ding, 1994; Huang et al., 2003).东亚冬季风强弱变化对于东亚各国及邻近地区的天气气候有着重要影响.强东亚冬季风不仅会给东亚带来寒潮、低温冷害、冰冻雨雪等灾害性天气(陈隆勋等, 1991; Ding, 1994; Zhang et al. 1997; Huang et al., 2007; Ding et al., 2008),也与中国北方春季沙尘天气(Lang et al., 2003)和夏季洪涝灾害天气(Sun and Sun, 1994; 孙淑清和孙柏民, 1995; Chen et al., 2000)等存有联系.因而,东亚冬季风的变化备受关注.

为了定量描述东亚冬季风的强弱,诸多学者围绕上述五个系统定义了不同的东亚冬季风强度指数.亦即基于低层的海平面气压(郭其蕴, 1994; 施能, 1996; Gong et al., 2001; Wu and Wang, 2002)和风场(Ji et al., 1997; Lu and Chan, 1999; 陈隽和孙淑清, 1999; Chen et al., 2000; Hu et al., 2000; Yang et al., 2002; 王会军和姜大膀, 2004)的指数,基于中层的东亚大槽(孙柏民和李崇银, 1997; 崔晓鹏和孙照渤, 1999; Wang et al., 2009)和高层的西风急流(Jhun and Lee, 2004; Li and Yang, 2010)的指数.Wang和Chen(2010)根据指数定义的要素将现有的东亚冬季风指数分为四类,并指出各指数在描述冬季风的过程中,既存在普遍相似性,也存在一定的差异,如对强弱冬季风年的指示并不完全一致.贺圣平和王会军(2012)综合基于单个变量的指数定义,提出了一个综合强度指数.

全球气候模式是预估未来东亚冬季风变化的主要工具.为了减小预估的不确定性,在利用全球气候模式预估东亚冬季风变化之前,首先需要评估模式对东亚冬季风的模拟能力.近些年来,一些研究基于CMIP3和CMIP5全球气候模式模拟结果,评估了其对东亚冬季风基本气候特征的模拟能力.例如,Wei et al.(2013)利用41个CMIP5模式分析了东亚冬季风的气候态特征,并与CMIP3模式进行了对比.研究揭示,相比CMIP3而言,CMIP5模式对于东亚冬季地表气温、海平面气压和高空急流模拟的模式间差异显著减小,模拟的地表气温也更接近于观测结果.Gong等(2014)对18个CMIP5模式模拟结果的分析表明,多模式集合能够合理再现东亚冬季风的环流特征,但对东亚冬季风各环流要素的年际变化特征还存在一定的模拟偏差.Jiang等(2016)进一步分析了77个CMIP3和CMIP5模式模拟结果,指出多模式集合能够模拟出东亚地区气温的地理分布差异,但与观测相比仍存在地形因素导致的冷偏差.

值得注意的是,上述这些研究大都评估的是模式对东亚冬季风气候特征的模拟能力,很少直接评估模式对东亚冬季风指数以及其与季风环流系统和气候年际关系的模拟能力,这也正是本研究的出发点.

2 数据与指数定义

本文采用的数据为欧洲中心ERA-40的月平均再分析资料(水平分辨率为2.5°×2.5°)和44个CMIP5模式针对20世纪历史气候(historical simulation)的模拟数据.如引言所述,东亚冬季风环流主要包括西伯利亚高压、阿留申低压、低层偏北风、高空西风急流以及东亚大槽,并影响东亚气温变化.因此,本文分析的要素主要为海平面气压、地表气温、风场以及500 hPa位势高度场.ERA-40再分析资料可从http://www.ecmwf.int/en/research/climate-reanalysis下载,有关CMIP5模式的基本信息可参见表 1,更多细节可参阅http://cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip5/.由于各模式的分辨率不同,为方便将模式模拟结果与再分析数据进行对比分析,我们通过双线性插值方法,将所有模式的模拟数据统一插值到2.5°×2.5°的网格上.评估的时间段为1961—2000年.

表 1 本文所选取的CMIP5模式信息 Table 1 Basic information of the CMIP5 models used in this study

根据Wang和Chen(2010)对东亚冬季风指数的四个分类,即对流层高层风场、对流层低层风场、500 hPa位势高度和海平面气压,我们从每一类中分别选取一个指数作为代表,用来表征东亚冬季风强度.所选的四个指数均为各类指数中相对比较常用的,具体定义列于表 2.由于各类指数定义所选取的要素不同,致使在描述冬季风的过程中不同指数各有侧重,但并无明显的优劣之分.

表 2 本文选取的东亚冬季风强度指数 Table 2 East Asian winter monsoon index used in this study
3 结果分析 3.1 东亚区域环流与温度的空间结构

泰勒图(Taylor,2001)能综合反映模式模拟的均方根误差、标准差与观测的比率、以及空间序列与观测的相关系数,是评估模式模拟能力的一种有效方法.均方根误差表征模拟的空间型与观测的相似度.均方根误差越接近0,模式模拟性能越高.标准差比率表征模式对中心振幅的模拟能力,而空间相关系数则表征模式对主要中心位置的描述能力.因此,我们首先采用泰勒图(图 1)直观显示CMIP5模式对东亚区域(20°N—50°N,100°E—144°E)(Boo et al., 2011)海平面气压、850 hPa经向风、500 hPa位势高度、200 hPa纬向风和地表气温的模拟能力.

图 1 泰勒分布图.图中红色代表各个CMIP5模式结果,蓝色代表多模式集合结果,REF为参考点(观测值). (a)海平面气压、(b)850 hPa经向风、(c)500 hPa位势高度、(d)200 hPa纬向风、(e)地表气温 Fig. 1 Taylor diagram showing the spatial pattern statistics of the CMIP5 simulations referring to the observation for (a) sea level pressure, (b) 850 hPa meridional wind, (c) 500 hPa geopotential height, (d) 200 hPa zonal wind, and (e) surface air temperature. The red represents the CMIP5 models and the blue represents the MME simulation

图 1揭示,在被评估的五个因子中,模式对地表气温和500 hPa位势高度场的模拟效果最好,对200 hPa纬向风的模拟次之,而对海平面气压和850 hPa经向风的模拟相对较差.就地表气温和500 hPa位势高度而言,各模式模拟结果与观测分布具有很高的相似性,空间相关系数均在0.95以上(通过99%的信度检验);模拟与观测的标准差比率位于1附近,模式间的差异性较小;模式均方根误差的绝对值几乎不超过0.25.对200 hPa纬向风而言,模式模拟的均方根误差介于-0.5~0.5间,其与观测的空间相关系数均超过0.90,大部分位于0.95~0.99之间(均通过99%的信度检验).模拟的标准差也与观测基本一致,但模式间的差异相比地表气温和500 hPa位势高度场要大.对于海平面气压和850 hPa经向风的模拟,则存在较大的模式间差异,而且模式模拟性能相对较差,其均方根误差明显大于前述的三个因子.另外还可发现,模拟的850 hPa经向风的均方根误差普遍大于对海平面气压的模拟,MIROC-ESM和MIROC-ESM-CHEM模拟的850 hPa经向风的均方根误差甚至超过1.但是,模式对850 hPa经向风标准差的模拟要优于对海平面气压标准差的模拟.对于多模式集合(MME)而言,其对五个因子的模拟性能均要好于单个模式的模拟.

我们还比较了来自中国的五个模式(BCC-CSM1-1,BNU-ESM,FGOALS-g2,FGOALS-s2,FIO-ESM)的模拟性能.总体来讲,五个模式都能很好的模拟地表气温和500 hPa位势高度.对于200 hPa纬向风,五个模式也展现出很好的模拟能力,但相对而言,FIO-ESM模拟的均方根误差最小,BCC-CSM1-1模拟的均方根误差最大.对于海平面气压,BCC-CSM1-1和FIO-ESM模拟的均方根误差最小,与观测的空间相关系数也最大,而BNU-ESM和FGOALS-s2模拟的标准差与观测最为接近.对于850 hPa经向风,FIO-ESM模拟的均方根误差最小,与观测的相似度最高;而FGOALS-g2和FGOALS-s2模拟的均方根误差最大,与观测的相似度也最低.

图 2给出了模式间标准差的空间分布,用以评估各模式对要素场模拟的一致性.模式间标准差定义为,其中Xi代表单个模式值,代表多模式平均值,N代表模式总个数.由图可见,海平面气压场模拟(图 2a)的模式之间差异在海洋上空随着纬度增加而有所增加.各模式模拟的850 hPa经向风差异在中国东部地区相对较大(图 2b).500 hPa位势高度上(图 2c),模式之间的差异性主要体现在西北太平洋区域,而在东亚区域存在较小的差异.200 hPa纬向风上(图 2d),模式在东亚30°N—40°N区域的标准差相对较大,而在其南北两侧的标准差相对较小.对地表气温的模拟(图 2e),模式在中高纬地区的一致性相对低纬地区而言要低,尤其在青藏高原及其北部地区.这与全球气候模式因分辨率较粗而难以很好刻画复杂地形有关(Jiang et al., 2005; Xu and Xu, 2012; 吴佳等, 2015),也反映了不同模式对陆面过程、云和辐射反馈等物理过程描述的差异.

图 2 模式模拟的(a)海平面气压、(b) 850 hPa经向风、(c) 500 hPa位势高度、(d) 200 hPa纬向风和(e)地表气温的标准差.(a)和(b)中的红色实线代表青藏高原地形 Fig. 2 Inter-model spread of (a) sea level pressure, (b) 850 hPa meridional wind, (c) 500 hPa geopotential height, (d) 200 hPa zonal wind, and (e) surface air temperature. The red solid line in (a) and (b) represents the location of the Tibetan Plateau

图 3为MME模拟的和观测的海平面气压、地表气温和850 hPa经向风的气候态分布以及两者的差值.可见,MME能够很好的再现观测中的西伯利亚高压与阿留申低压之间的纬向压力差、地表气温的经向梯度分布,以及东亚盛行的偏北风(图 3a3b).但也存在一些差异,如MME模拟的西伯利亚高压和东亚沿岸的偏北风偏强,对于地表气温,尽管在某些区域模拟偏高,但总体来讲东亚区域呈现大范围的冷偏差(图 3c),这与以前的研究结论相一致(Gong et al., 2014; Jiang et al., 2016).对流层中层的东亚大槽和高层的东亚西风急流的气候态分布也能很好的被MME模拟出(图 4a4b).但相比观测而言,MME模拟的500 hPa位势高度场在东亚地区存在较小的负偏差,模拟的东亚大槽强度偏强.对高空急流的模拟总体也偏强(图 4c).这种偏差可能同样与模式对地形的描述有限以及对云和辐射等物理过程的描述不足有关,具体原因有待进一步研究.

图 3 地表气温(℃,阴影)、海平面气压(hPa,等值线)和850 hPa的风场(m·s-1,矢量)气候态分布. (a)ERA-40;(b)MME; (c)MME与ERA-40的差值.红色实线代表青藏高原地形 Fig. 3 Climatology of surface air temperature (℃, shadings), sea level pressure (hPa, contours), and 850 hPa winds (m·s-1, vectors) in winter. (a) the ERA-40 reanalysis, (b) the MME simulation, (c) difference between (b) and (a). The red solid line represents the location of the Tibetan Plateau
图 4 500 hPa位势高度(gpm,等值线)和200 hPa纬向风(m·s-1,阴影)的气候态分布.(a) ERA-40; (b) MME; (c) MME与ERA-40的差值 Fig. 4 Climatology of 500 hPa geopotential height (gpm, contours) and 200 hPa zonal wind (m·s-1, shading) in winter. (a) the ERA-40 reanalysis, (b) the MME simulation, (c) difference between (b) and (a)
3.2 东亚冬季风指数变化及相关联的季风环流和气候异常特征

图 5为观测和模拟的四个东亚冬季风指数的变化.对比发现,不同指数所刻画的东亚冬季风的变化不尽相同.从长期变化来看,MME能很好的模拟出ICuiIWang指数的变化特征.其中,MME对ICui的模拟最好,与观测结果计算的相关系数为0.43(超过95%信度),对IWang的模拟次之,与观测结果计算的相关系数为0.32(超过95%信度).但对IJhunIGuo变化的模拟相对较差.

图 5 标准化后的(a)IJhun、(b)IWang、(c)ICui(ICui乘以了-1,以使大值对应强的东亚冬季风)和(d)IGuo的变化. 黑线为观测,蓝色线为MME模拟,灰色线为单个模式模拟 Fig. 5 The normalized time series of the East Asian winter monsoon index. (a) IJhun, (b) IWang, (c) ICui (multiplied by -1 so that a high value corresponds to a strong EAWM), (d) IGuo. The black line represents the observation, the blue line represents the MME simulation, and grey lines represent the simulation of the CMIP5 individual models

进一步,选取东亚冬季风指数标准差序列中大于0.5的年份定义为强冬季风年,小于-0.5的年份定义为弱季风年,分析强弱冬季风年背景下东亚冬季风环流和气温异常变化情况,从而评估CMIP5模式对东亚冬季风指数与冬季季风环流和气温异常的年际关系的模拟能力.由于不同模式模拟的强弱年不同,因此,在计算MME结果时,先分别计算出各个模式模拟的强弱季风年的合成差值,然后再对所有模式结果进行等权重平均.

图 6a-6f给出了观测中基于IJhun指数描述的强弱东亚冬季风年的海平面气压、850 hPa经向风、500 hPa位势高度、200 hPa纬向风、地表气温和极端低温的差值分布,其中所选取的极端低温指数(TNn)定义为日最低气温最低值.由图可见,IJhun所描述的东亚冬季风环流和气候异常特征为:当东亚冬季风偏强,低层西伯利亚高压和阿留申低压均加强,东亚沿岸盛行北风异常;对流层中层的东亚大槽和高层的东亚西风急流均加强,结果导致东亚大陆地表气温和极端低温降低.MME模拟的强弱东亚冬季风年的海平面气压、850 hPa经向风、500 hPa位势高度、200 hPa纬向风、地表气温和极端低温的差值分布特征(图 6g-l)与观测结果揭示的差值分布特征具有很高的一致性,尽管在东亚沿岸的北风异常、高空急流中心风速异常等方面模拟偏弱.这说明CMIP5 MME能够很好地模拟出基于IJhun指数所描述的东亚冬季风环流和气候的异常变化特征.

图 6 基于IJhun的强弱冬季风年的海平面气压(a,g)、850 hPa经向风(b,h)、500 hPa位势高度(c,i)、200 hPa纬向风(d,j)、地表气温(e,k)和极端低温(f,l)的合成差值分布.左列为观测结果,右列为MME模拟结果.(a)、(b)、(g)、(h)中的红色实线代表青藏高原地形 Fig. 6 Composite difference of sea level pressure (a, g), 850 hPa meridional wind (b, h), 500 hPa geopotential height (c, i), 200 hPa zonal wind (d, j), surface air temperature (e, k), and TNn (f, l) between strong and weak EAWM years based on IJhun. The left panels are for the observation results and the right panels are for the MME simulation results. The red solid line in (a), (b), (g) and (h) represents the location of the Tibetan Plateau

基于另外三个冬季风指数所刻画的东亚冬季风环流和气候异常特征(图略)与IJhun所描述的异常特征相类似,亦即强冬季风年,西伯利亚高压、阿留申低压、东亚沿岸低层北风、东亚大槽和高空西风急流都加强,东亚大陆地表气温和极端低温降低.这些特征在MME中也能够得到较好的再现,虽然模拟的高空急流中心风速的变化程度偏弱,位置偏南;850 hPa经向风风速变化、海洋和大陆海平面气压差以及东亚降温幅度等也偏弱.因此,尽管MME模拟的四个冬季风指数的变化与观测资料不尽相同,但都能合理捕捉强弱冬季风年所对应的季风环流和气候的年际变化过程.不过,由于四个冬季风指数分属不同的类别,对东亚冬季风虽都具有较好的表征但各具特色(Wang和Chen, 2010),加之CMIP5模式对不同要素的模拟能力尚存差异,因而会造成对不同冬季风指数的模拟结果存有差别.

4 结论

基于欧洲中心ERA-40的再分析数据,本文评估了44个CMIP5模式对东亚冬季风环流系统,特别是东亚冬季风指数及其对应的环流和气候特征的模拟能力.结果表明:

(1) 就空间分布而言,CMIP5模式对地表气温和500 hPa位势高度场模拟效果最好,对200 hPa纬向风的模拟次之,而对海平面气压和850 hPa经向风的模拟相对较差.

(2) MME对上述五个因子的模拟能力要优于单个模式的模拟能力.其能够很好地模拟出低层西伯利亚高压与阿留申低压之间的纬向压力差、东亚偏北风和地表气温以及中层的东亚大槽和高层的东亚西风急流的分布.不过,MME模拟整体偏低.

(3) 对于东亚冬季风指数,MME能很好地模拟ICuiIWang的长期变化,而对IJhunIGuo变化的模拟相对较差.另外,MME能合理再现指数所指示的东亚冬季风环流的变化特征.也就是,对应冬季风偏强年份,西伯利亚高压、阿留申低压、东亚沿岸低层北风、东亚大槽和高空西风急流加强,东亚大陆地表气温降低,极端低温下降,但变化的幅度较观测总体要偏弱.

参考文献
Boo K O, Martin G, Sellar A, et al. 2011. Evaluating the East Asian monsoon simulation in climate models. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 116(D1): 575-582.
Chen J, Sun S Q. 1999. Eastern Asian winter monsoon anomaly and variation of global circulation Part I:A comparison study on strong and weak winter monsoon. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 23(1): 101-111.
Chen L X, Zhu Q G, Luo H B, et al. 1991. East Asian Monsoon. Beijing: Meteorological Press: 1-362.
Chen W, Graf H F, Huang R H. 2000. The interannual variability of East Asian winter monsoon and its relation to the summer monsoon. Advances in Atmospheric Sciences, 17(1): 48-60. DOI:10.1007/s00376-000-0042-5
Cui X P, Sun Z B. 1999. East Asian winter monsoon index and its variation analysis. Journal of Nanjing Institute of Meteorology, 22(3): 321-325.
Ding Y H. 1994. Monsoons over China. Advances in Atmospheric Sciences, 11(2): 252-252. DOI:10.1007/BF02666553
Ding Y H, Wang Z Y, Song Y F, et al. 2008. Causes of the unprecedented freezing disaster in January 2008 and its possible association with the global warming. Acta Meteorologica Sinica, 66(5): 808-825.
Gong H N, Wang L, Chen W, et al. 2014. The climatology and interannual variability of the East Asian winter monsoon in CMIP5 models. Journal of Climate, 27(4): 1659-1678. DOI:10.1175/JCLI-D-13-00039.1
Gong D Y, Wang S W, Zhu J H. 2001. East Asian winter monsoon and Arctic Oscillation. Geophysical Research Letters, 28(10): 2073-2076. DOI:10.1029/2000GL012311
Guo Q Y. 1994. Relationship between the variations of East Asian winter monsoon and temperature anomalies in China. Quarterly Journal of Applied Meteorology, 5(2): 218-225.
He S P, Wang H J. 2012. An integrated East Asian winter monsoon index and its interannual variability. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 36(3): 523-538.
Hu Z Z, Bengtsson L, Arpe K. 2000. Impact of global warming on the Asian winter monsoon in a coupled GCM. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 105(D4): 4607-4624. DOI:10.1029/1999JD901031
Huang R H, Zhou L T, Chen W. 2003. The progresses of recent studies on the variabilities of the East Asian monsoon and their causes. Advances in Atmospheric Sciences, 20(1): 55-69. DOI:10.1007/BF03342050
Huang R H, Chen J L, Huang G. 2007. Characteristics and variations of the East Asian monsoon system and its impacts on climate disasters in China. Advances in Atmospheric Sciences, 24(6): 993-1023. DOI:10.1007/s00376-007-0993-x
Jhun J G, Lee E J. 2004. A new East Asian winter monsoon index and associated characteristics of the winter monsoon. Journal of Climate, 17(4): 711-726. DOI:10.1175/1520-0442(2004)017<0711:ANEAWM>2.0.CO;2
Ji L R, Sun S Q, Arpe K, et al. 1997. Model study on the interannual variability of Asian winter monsoon and its influence. Advances in Atmospheric Sciences, 14(1): 1-22. DOI:10.1007/s00376-997-0039-4
Jiang D B, Wang H J, Lang X M. 2005. Evaluation of East Asian climatology as simulated by seven coupled models. Advances in Atmospheric Sciences, 22(4): 479-495. DOI:10.1007/BF02918482
Jiang D B, Tian Z P, Lang X M. 2016. Reliability of climate models for China through the IPCC Third to Fifth Assessment Reports. International Journal of Climatology, 36(3): 1114-1133. DOI:10.1002/joc.2016.36.issue-3
Lang X M, Wang H J, Jiang D B. 2003. Extraseasonal ensemble numerical predictions of winter climate over China. Chinese Science Bulletin, 48(19): 2121-2125. DOI:10.1360/03wd0171
Lau K M, Li M T. 1984. The monsoon of East Asia and its global associations-A survey. Bulletin of the American Meteorological Society, 65(2): 114-125. DOI:10.1175/1520-0477(1984)065<0114:TMOEAA>2.0.CO;2
Li Y Q, Yang S. 2010. A dynamical index for the East Asian winter monsoon. Journal of Climate, 23(15): 4255-4262. DOI:10.1175/2010JCLI3375.1
Lu E, Chan J C L. 1999. A unified monsoon index for South China. Journal of Climate, 12(8): 2375-2385. DOI:10.1175/1520-0442(1999)012<2375:AUMIFS>2.0.CO;2
Shi N. 1996. Features of the East Asian winter monsoon intensity on multiple time scale in recent 40 years and their relation to climate. Quarterly Journal of Applied Meteorololgy, 7(2): 175-182.
Sun B M, Sun S Q. 1994. The analysis on the features of the atmospheric circulation in preceding winters for the summer drought and flooding in the Yangtze and Huaihe river valley. Advances in Atmospheric Sciences, 11(1): 79-90. DOI:10.1007/BF02656997
Sun B M, Li C Y. 1997. Relationship between disturbance of East Asian trough and tropical convection activities. Chinese Science Bulletin, 42(5): 500-504.
Sun S Q, Sun B M. 1995. The relationship between the anomalous winter monsoon circulation over East Asia and summer drought/flooding in the Yangtze and Huaihe River valley. Acta Meteorologica Sinica, 53(4): 440-450.
Taylor K E. 2001. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 106(D7): 7183-7192. DOI:10.1029/2000JD900719
Wang H J, Jiang D B. 2004. A new East Asian winter monsoon intensity index and atmospheric circulation comparison between strong and weak composite. Quaternary Sciences, 24(1): 19-27.
Wang L, Chen W, Zhou W, et al. 2009. Interannual variations of East Asian trough axis at 500 hPa and its association with the East Asian winter monsoon pathway. Journal of Climate, 22(3): 600-614. DOI:10.1175/2008JCLI2295.1
Wang L, Chen W. 2010. How well do existing indices measure the strength of the East Asian winter monsoon. Advances in Atmospheric Sciences, 27(4): 855-870. DOI:10.1007/s00376-009-9094-3
Wei K, Xu T, Du Z C, et al. 2013. How well do the current state-of-the-art CMIP5 models characterize the climatology of the East Asian winter monsoon?. Climate Dynamics, 43(5-6): 1241-1255.
Wu B Y, Wang J. 2002. Winter Arctic Oscillation, Siberian high and East Asian winter monsoon. Geophysical Research Letters, 29(19): 3-1.
Wu J, Zhou B T, Xu Y. 2015. Response of precipitation and its extremes over China to warming:CMIP5 simulation and projection. Chinese Journal of Geophysics, 58(9): 3048-3060. DOI:10.6038/cjg20150903
Xu Y, Xu C H. 2012. Preliminary assessment of simulations of climate changes over China by CMIP5 multi-models. Atmospheric and Oceanic Science Letters, 5(6): 489-494.
Yang S, Lau K M, Kim K M. 2002. Variations of the East Asian jet stream and Asian-Pacific-American winter climate anomalies. Journal of Climate, 15(3): 306-325. DOI:10.1175/1520-0442(2002)015<0306:VOTEAJ>2.0.CO;2
Zhang Y, Sperber K R, Boyle J S. 1997. Climatology and interannual variation of the East Asian winter monsoon:Results from the 1979-1995 NCEP/NCAR reanalysis. Monthly Weather Review, 125(10): 2605-2619. DOI:10.1175/1520-0493(1997)125<2605:CAIVOT>2.0.CO;2
陈隽, 孙淑清. 1999. 东亚冬季风异常与全球大气环流变化I. 强弱冬季风影响的对比研究.大气科学, 23(1): 101–111.
陈隆勋, 朱乾根, 罗会邦, 等. 1991. 东亚季风. 北京: 气象出版社: 1-362.
崔晓鹏, 孙照渤. 1999. 东亚冬季风强度指数及其变化的分析. 南京气象学院学报, 22(3): 321–325.
丁一汇, 王遵娅, 宋亚芳, 等. 2008. 中国南方2008年1月罕见低温雨雪冰冻灾害发生的原因及其与气候变暖的关系. 气象学报, 66(5): 808–825. DOI:10.11676/qxxb2008.074
郭其蕴. 1994. 东亚冬季风的变化与中国气温异常的关系. 应用气象学报, 5(2): 218–225.
贺圣平, 王会军. 2012. 东亚冬季风综合指数及其表达的东亚冬季风年际变化特征. 大气科学, 36(3): 523–538. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2011.11083
施能. 1996. 近40年东亚冬季风强度的多时间尺度变化特征及其与气候的关系. 应用气象学报, 7(2): 175–182.
孙柏民, 李崇银. 1997. 冬季东亚大槽的扰动与热带对流活动的关系. 科学通报, 42(5): 500–504.
孙淑清, 孙柏民. 1995. 东亚冬季风环流异常与中国江淮流域夏季旱涝天气的关系. 气象学报, 53(4): 440–450. DOI:10.11676/qxxb1995.050
王会军, 姜大膀. 2004. 一个新的东亚冬季风强度指数及其强弱变化之大气环流场差异. 第四纪研究, 24(1): 19–27.
吴佳, 周波涛, 徐影. 2015. 中国平均降水和极端降水对气候变暖的响应:CMIP5模式模拟评估和预估. 地球物理学报, 58(9): 3048–3060. DOI:10.6038/cjg20150903