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本文利用28个全球耦合模式的模拟结果和中国区域台站、CRU观测资料,从温度和降水的空间型、年际年代际变率等方面,对各模式在中国区域的模拟能力进行评估,并据此对模式加权,得到变暖背景下21世纪中国区域温度、降水变化的概率预估结果；此外,通过LMDZ动力模式和统计模型SDSM,分别在中国东南区域进行动力和统计降尺度,对该区21世纪的气候变化进行了高分辨率预估研究。得到以下主要结论：1、对中国区域温度、降水模拟能力最优的前5个模式分别为INGV ECHAM4、UKMO HADCM3、CSIRO MK 3.5、NCAR CCSM3.0和MIROC3.2 (hires),且都优于多模式集合(MME)；基于模式表现的秩加权方法能有效改善概率预估。A1B情形下21世纪中期和末期温度显著增加,尤以冬季和北方为甚；末期降水也将显著增加。2、年代际时间尺度上,融入观测海洋同化的年代际模式和CMIP3模式都能较好地模拟出中国区域20世纪后期尤其是北方的增暖信号；年代际气候预测模式则能成功地模拟江淮流域和华南沿海的旱涝演变。但CMIP3模式对20世纪后期中国东部降水的旱涝结构演变的模拟与观测相反。3、ERA40资料驱动的动力降尺度模式LMDZ能较真实的模拟出中国东南区域各个季节大部分极端气候指数的空间分布,但对平均气候的模拟好于极端气候指数,对温度的模拟好于降水；对年际变化的模拟也较好。故可用该模式进行气候预估研究。4、利用LMDZ进行SRES-A2排放情形下的预估结果表明,未来东南区域所有季节平均温度、最高最低温度显著增加,导致霜冻日数将大幅减少,热浪天数大幅增加；极端降水事件增多,强度增大。5、统计降尺度方法模拟的极端温度与观测值有很好的一致性,能有效纠正耦合模式的“冷偏差”；对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题,说明降尺度模型SDSM的确有“增加值”的作用。未来SRES A2情景下,江淮地区的极端温度和降水事件都将增加。