改进中国南方地区降水模拟：NEX-GDDP-CMIP6与CMIP6模型的对比评估

《Atmospheric Research》：Improving regional precipitation simulation over South China: a comparative evaluation of NEX-GDDP-CMIP6 and CMIP6 models

华南地区1961–2014年降水模拟评估显示，NEX-GDDP-CMIP6在气候态、季节分布及空间结构上优于原CMIP6集合，但极端降水仍存低估和区域偏差，TOPSIS方法综合验证其优势。

　　

何嘉毅|姚乐宝|张永佳|陈一豪|王东海

中山大学大气科学学院，广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室，教育部热带大气-海洋系统重点实验室，中国珠海

摘要

本研究系统评估了NASA地球交换全球日降尺度预测（NEX-GDDP-CMIP6）和原始的第六阶段耦合模型比较项目（CMIP6）多模型集合在1961–2014年间对中国南方降水量模拟的性能，以CN05.1观测数据作为参考。评估涵盖了气候学特征、偏差、均方根误差（RMSE）、趋势和年际变异性，并采用了基于相似性排序的决策方法（TOPSIS）对模型性能进行了综合排名。结果表明，NEX-GDDP-CMIP6在表示年周期、双峰季节模式和空间降水量结构方面有了显著改进，其偏差和RMSE均低于CMIP6。尽管如此，两个集合在捕捉长期趋势和年际变异性方面仍存在困难。对于极端降水量，NEX-GDDP-CMIP6能够捕捉到四个ETCCDI指数（SDII、R95p、RX5day和CDD）的空间分布，尽管强降雨强度和累积量被低估，且CDD仍存在区域偏差。这些发现突显了高分辨率降尺度和偏差校正对改进区域降水量模拟的附加价值。基于其更好的性能，NEX-GDDP-CMIP6数据集可以被推荐作为未来中国南方区域气候研究的可靠输入，包括在多种共享社会经济路径（SSPs）下的评估。

引言

正如IPCC第六次评估报告（AR6）所强调的，全球变暖加剧了全球水文循环，导致降水制度发生显著变化，极端降水事件的频率增加（Alexander等人，2006；Allan和Soden，2008；Fowler和Hennessy，1995；O'Gorman和Schneider，2009；Trenberth，2011）。这些变化对区域水资源、农业、生态系统和基础设施构成了日益严重的挑战，特别是在人口密集和经济重要的地区（Knapp等人，2008；Nissen和Ulbrich，2017；Rosenzweig等人，2002）。

中国南方是一个受降水相关灾害影响严重的地区，包括高度城市化的粤港澳大湾区（GBA），那里密集的人口和关键基础设施加剧了水文气候风险（Li等人，2021；Sun等人，2021）。从气候学角度来看，该地区位于东亚季风系统内，受到复杂地形、频繁的热带气旋和强烈的陆海对比的影响。因此，这里年降水量丰富，具有明显的两峰季节结构，主要雨季分别发生在初夏（4月至6月，AMJ）和夏末（7月至9月，JAS）（Cai等人，2018；Chen等人，2009；Huang等人，2003；Wang和Chen，2012）。季风降水、锋面降水和对流极端事件的共存导致了强烈的空间异质性和显著的年际变异性，使中国南方成为区域降水模拟的严峻考验（Chi等人，2005；Gu等人，2018；Luo等人，2013；Xu等人，2009；Yihui和Chan，2005）。

参与第六阶段耦合模型比较项目（CMIP6）的全球气候模型提供了大尺度气候过程的物理一致模拟，是未来气候预测和不确定性评估的基础（Eyring等人，2016）。然而，它们相对粗糙的空间分辨率和模型间的较大差异限制了它们表示区域尺度降水特征的能力，特别是在地形复杂和气候梯度强烈的地区（Ayugi等人，2021；Cui等人，2021）。尽管区域气候模型（RCMs）可以增加动态细节，但由于计算成本高昂，它们通常仅适用于有限的领域、驱动模型和情景（Giorgi等人，2009），而观测数据仅限于历史记录。因此，只要适当降尺度和校正偏差，CMIP6对于区域气候影响研究仍然是不可或缺的。

为了解决这些限制，NASA开发了NEX-GDDP-CMIP6数据集，使用偏差校正和空间分解（BCSD）方法，为历史和未来时期生成了0.25°×0.25°的空间分辨率的日气候预测（Thrasher等人，2022）。通过统计校正系统偏差和增强空间细节，NEX-GDDP-CMIP6已广泛应用于区域气候影响评估、水文建模和极端事件分析（Dioha等人，2024；Moradian等人，2024；Rao等人，2024；Wu等人，2023；Zhang等人，2024b）。然而，最近的研究表明，统计降尺度带来的改进并不是在所有降水特征上都均匀的，其再现时间变异性和极端降水的能力仍依赖于地区（Dioha等人，2024；Samuel等人，2025；Yuan等人，2023）。

尽管中国南方的重要性以及NEX-GDDP-CMIP6的日益广泛应用，但对其在该地区性能的全面评估仍然有限。特别是，尚不清楚统计降尺度在多大程度上改善了降水的空间结构和季节周期，以及在季风动态、热带气旋和复杂地形共同影响下的年际变异性和极端特征。此外，统计降尺度在这种气候制度下的优势和局限性尚未得到系统评估。

因此，本研究的目标是：（1）从空间和时间角度评估和比较NEX-GDDP-CMIP6和原始CMIP6模型在中国南方模拟降水的性能，包括气候学特征、季节周期、年际变异性和多模型集合行为；（2）使用TOPSIS多标准决策框架综合模型性能，提供降水模拟能力的综合排名；（3）评估NEX-GDDP-CMIP6数据集使用标准化ETCCDI指数再现中国南方极端降水特征的能力，并检查在季风主导、地形影响地区的剩余限制。为此，我们分析了1961–2014年期间中国南方（20°–30°N，105°–120°E）的23对CMIP6和NEX-GDDP-CMIP6模型，以高分辨率CN05.1数据集作为参考。

本文的其余部分组织如下。第2节描述了数据和方法。第3.1节和第3.2节评估了降水气候学和时间变异性。第3.3节展示了模型排名结果。第3.4节基于ETCCDI指数检查了极端降水特征。第4节总结了主要发现并讨论了其含义。

研究区域

本研究关注的中国南方地理上定义为北纬20至30度、东经105至120度之间的区域（图1）。位于东亚季风带的北部边缘，中国南方受到多个相互作用的气候系统的影响，包括南海夏季季风、西南季风和西太平洋副热带高压。这些重叠的系统形成了高度复杂和多变的降水模式，具有明显的季节性和空间异质性。

平均日降水量分布

为了比较原始CMIP6模型和NEX-GDDP-CMIP6降尺度产品在模拟中国南方降水方面的性能，我们检查了1961–2014年期间日平均降量的空间分布。图2和图3分别展示了CMIP6和NEX-GDDP-CMIP6模型模拟的气候空间模式，以及CN05.1的观测数据，以及每个数据集的相应多模型集合平均值（MMEs）。

总结与讨论

本研究系统评估了1961–2014年间NEX-GDDP-CMIP6和原始CMIP6多模型集合在中国南方降水量模拟能力上的差异，以CN05.1观测数据作为基准。分析涵盖了多个维度，包括气候学特征、时间序列变化、偏差和RMSE的空间模式，以及趋势和年际变异性。此外，还使用了TOPSIS多标准决策方法

CRediT作者贡献声明

何嘉毅：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，可视化，验证，软件，调查，数据管理，概念化。姚乐宝：撰写 – 审稿与编辑，验证，监督，正式分析。张永佳：撰写 – 审稿与编辑，监督，调查。陈一豪：撰写 – 审稿与编辑，监督。王东海：撰写 – 审稿与编辑，项目管理，资金获取。

资金信息

中国国家重点研发计划 [项目编号：2019YFC1510400]

广东省基础与应用基础研究重大项目 [项目编号：2020B0301030004]

澳门特别行政区科学技术发展基金 [项目编号：0009/2024/RIB1]

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

在准备这项工作时，作者使用了Chat Generative Pre-trained Transformer（ChatGPT）来完善内容。使用该工具/服务后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对出版物的内容负全责。

致谢

本项工作得到了中国国家重点研发计划（2019YFC1510400）、广东省基础与应用基础研究重大项目（2020B0301030004）和澳门特别行政区科学技术发展基金（项目编号：0009/2024/RIB1）的支持和资助。