Mid-Holocene climate change over China: model–data discrepancy
Mid-Holocene climate change over China: model–data discrepancy
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中国全新世中期气候变化：模型与数据的差异
DOI：
10.5194/cp-15-1223-2019
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发表时间：
2019-07
影响因子：
4.3
通讯作者：
Zhengtang Guo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yating Lin;Gilles Ramstein;Haibin Wu;Raj Rani;Pascale Braconnot;Masa Kageyama;Qin Li;Yunli Luo;Ran Zhang;Zhengtang Guo
抽象的。中全新世一直是验证的理想目标
大气环流模型（GCM）结果与收集的重建结果的对比
全局数据集。这些研究旨在测试GCM的敏感性，主要是为了
由轨道参数引起的季节性变化（
近日点）。尽管模型结果和数据之间存在广泛的一致性，
在气候方面，仍然存在一些重要的差异。没有共识
大陆的大小（温度异常的区域）的MH
热气候响应，使区域定量重建
这对全面了解MH气候模式至关重要。
在这里，我们比较了最近几年的年度和季度产量，
古气候模拟相互比较项目第3阶段（PMIP 3）模型，
中国气候重建的最新综合，包括，
第一次，温度和降水的季节性循环。我们的结果
表明MH模型和数据之间的主要差异
气候是年平均气温和冬季平均气温。比现在更温暖
气候条件是从年平均和年平均的花粉数据得出的。
温度（平均温度为10.7 K）和冬季平均温度
（平均10000美元），而大多数模型都提供
年平均气温和冬季平均气温比现在低，
温暖的夏天，表现出由季节强迫驱动的线性响应。通过
在BIOME 4和CESM中进行模拟，我们表明表面过程
是造成模型和数据之间不确定性的关键因素。这些
结果指出了包括非线性响应的至关重要性
地表水和能量平衡对植被变化的影响。
Abstract. The mid-Holocene period (MH) has long been an ideal target for the validation
of general circulation model (GCM) results against reconstructions gathered in
global datasets. These studies aim to test GCM sensitivity, mainly to
seasonal changes induced by the orbital parameters (longitude of the
perihelion). Despite widespread agreement between model results and data on
the MH climate, some important differences still exist. There is no consensus
on the continental size (the area of the temperature anomaly) of the MH
thermal climate response, which makes regional quantitative reconstruction
critical to obtain a comprehensive understanding of the MH climate patterns.
Here, we compare the annual and seasonal outputs from the most recent
Paleoclimate Modelling Intercomparison Project Phase 3 (PMIP3) models with an
updated synthesis of climate reconstruction over China, including, for the
first time, a seasonal cycle of temperature and precipitation. Our results
indicate that the main discrepancies between model and data for the MH
climate are the annual and winter mean temperature. A warmer-than-present
climate condition is derived from pollen data for both annual mean
temperature (∼0.7 K on average) and winter mean temperature
(∼1 K on average), while most of the models provide both
colder-than-present annual and winter mean temperature and a relatively
warmer summer, showing a linear response driven by the seasonal forcing. By
conducting simulations in BIOME4 and CESM, we show that surface processes
are the key factors creating the uncertainties between models and data. These
results pinpoint the crucial importance of including the non-linear responses
of the surface water and energy balance to vegetation changes.
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影响因子：
1.9
作者：
Xiaoqiang Li;Jie Zhou;J. Dodson
通讯作者：
Xiaoqiang Li;Jie Zhou;J. Dodson
DOI：
10.1073/pnas.ss11136
发表时间：
2014-09
期刊：
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影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
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Y. Tandong;Jiao Ke-qin;Tian Lide;Y. Zhihong;Shi Wei-lin;L. Thompson