變網(wǎng)格模式LMDZ4對東亞夏季氣候的模擬檢驗

楊浩,江志紅,李肇新

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變網(wǎng)格模式LMDZ4對東亞夏季氣候的模擬檢驗

楊浩①②,江志紅②*,李肇新②③

① 中國氣象局 武漢暴雨研究所 暴雨監(jiān)測預(yù)警湖北省重點實驗室,湖北 武漢,430205;

② 南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害教育部重點實驗室/氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京,210044;

③ 法國科研中心動力氣象實驗室,法國 巴黎

2015-04-10收稿，2015-06-23接受

國家自然科學(xué)基金重點項目(41230528);江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目(PAPD);公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201306024);江蘇省高?！扒嗨{工程”創(chuàng)新團隊項目

摘要對法國動力氣象實驗室發(fā)展的變網(wǎng)格全球大氣環(huán)流模式LMDZ4在東亞地區(qū)的模擬性能進行評估。LMDZ4作為海氣耦合模式IPSL-CM5A的大氣模塊,本文局地格點加密區(qū)域位于東亞上空,加密區(qū)外使用ERA-interim再分析資料進行驅(qū)動,積分時段為1979—2009年。通過對模式在東亞東部區(qū)域夏季氣候的模擬能力評估,發(fā)現(xiàn)模式整體上能夠真實地模擬出南亞高壓、西風(fēng)急流、西太副高、水汽輸送以及夏季風(fēng)等環(huán)流系統(tǒng)的氣候平均態(tài),地面雨帶和氣溫的分布及極值中心都得到較好再現(xiàn)。同時模式仍顯現(xiàn)一定的偏差,具體表現(xiàn)為,華南沿海的模擬偏冷偏濕,江淮流域偏暖偏干,而東北地區(qū)則偏暖偏濕,導(dǎo)致這種地面要素場偏差的原因來自于中上層環(huán)流場的系統(tǒng)性模擬偏差。例如,高層南亞高壓、西風(fēng)急流模擬偏弱,而印度季風(fēng)和來自印度洋的水汽輸送偏強,導(dǎo)致華南沿海降水偏多。西太平洋副高偏東偏弱,低緯東風(fēng)帶強度偏弱,西太平洋區(qū)域比濕偏小,使得東南風(fēng)帶來的水汽無法到達江淮流域。上述偏差的產(chǎn)生可能由于LMDZ4模式中的云參數(shù)化方案尚存在不足之處,使得云量的模擬偏少,并且該版本模式的垂直分辨率不足,限制了它對高層環(huán)流系統(tǒng)的模擬能力,增加了模式的系統(tǒng)誤差。

關(guān)鍵詞

變網(wǎng)格模式

東亞夏季氣候

模擬檢驗

氣候系統(tǒng)的復(fù)雜性決定了氣候模式中存在著缺陷,它們在氣候模式建立之初就已經(jīng)存在(Collins et al.,2010)。氣候模式仍然需要做很大改進,云輻射過程、云和水汽反饋過程、陸面過程以及海洋物理過程等是氣候模式誤差的主要來源。同時,不同模塊之間的誤差傳遞,也在某些程度上增強了模式總體的不確定性(陳海山等,2011)。因此,對氣候系統(tǒng)描述的誤差,對氣候系統(tǒng)的各個物理過程認(rèn)知的有限以及技術(shù)的限制,使得要完全解決這些問題仍然面臨很大的挑戰(zhàn)(Van Vuuren et al.,2011)。動力降尺度一般采用區(qū)域氣候模式進行,它需要將觀測或者低分辨率全球模式結(jié)果作為模擬所需的初始和側(cè)邊界驅(qū)動條件。動力降尺度可以捕捉到較小尺度的非線性作用,所提供的氣候變量之間提高了協(xié)調(diào)性。然而,區(qū)域氣候模式模擬的區(qū)域氣候特征較全球模式有較大改善的原因,目前尚不清楚(王樹舟和于恩濤,2013;Blazquez and Nunez,2013)。是由區(qū)域模式分辨率提高、區(qū)域內(nèi)部地形、下墊面特征描述更加細致等造成,還是由外部環(huán)境場的強迫引起?為了排除全球模式外強迫部分所帶來的誤差來源,利用觀測(再分析)資料強迫區(qū)域氣候模式進行降尺度模擬,可以有效地檢驗觀測強迫場條件下區(qū)域氣候模式的模擬效果。

除了利用區(qū)域氣候模式對局地區(qū)域氣候進行模擬之外,動力降尺度的另外一種有效途徑是采用變網(wǎng)格技術(shù),在大氣環(huán)流模式中對某一區(qū)域加密網(wǎng)格,提高局地的水平分辨率,而遠離該區(qū)域的水平分辨率則相對降低。Déqué et al.(1994)的研究結(jié)果表明,和單純的全球模式相比,這種方法能夠提高模式對區(qū)域氣候的模擬能力。LMDZ模式是法國國家科研中心動力氣象實驗室(LMD)發(fā)展的一個具有變網(wǎng)格能力的大氣環(huán)流模式(Le et al.,1994;Li,1999)。Zhou and Li(2002)利用該模式的一個較早期版本對東亞地區(qū)進行加密,模式能夠較好地再現(xiàn)東亞夏季風(fēng)的基本特征。然而,該工作中LMDZ模式加密區(qū)分辨率較低(1°×1.5°),其模擬性能和應(yīng)用均受到限制。近幾年,該模式在原有基礎(chǔ)上增加了一個新的功能,即可以利用觀測資料或全球模式的環(huán)流場來強迫模式中加密區(qū)域之外的大氣變量,使模式對加密區(qū)域的模擬類似于一個區(qū)域氣候模式。Xin et al.(2008)和辛?xí)愿璧?2011)利用該模式研究了東亞地區(qū)高層大氣春季變冷趨勢引起的氣候效應(yīng)。而Chen et al.(2011)則用全球模式的輸出結(jié)果強迫LMDZ,從而進行未來氣候情景在中國地區(qū)的降尺度試驗。值得一提的是他們所用模式正是LMDZ大氣模式的全球版本,利用多個海氣耦合模式的海溫資料驅(qū)動,從而實現(xiàn)多模式集合研究。

Zou et al.(2010)利用1958—2000年ERA40再分析資料來驅(qū)動在中國地區(qū)加密的LMDZ模式,第一次系統(tǒng)評估了LMDZ模式在中國地區(qū)的氣候模擬性能,指出模式對夏季氣候平均態(tài)具有較好的再現(xiàn)能力,而且對中國東部夏季地面氣溫和降水的年際變率和年代際變化也具有較好的模擬能力。但Zou et al.(2010)使用的LMDZ版本對應(yīng)于法國拉普拉斯學(xué)院IPSL參加CMIP3試驗的耦合模式的大氣模塊,具體描述可參見Hourdin et al.(2006)。然而,LMDZ是一個不斷發(fā)展更新的模式,本文使用的LMDZ4版本是IPSL參與CMIP5試驗的耦合模式IPSL-CM5A(Dufresne et al.,2013)的大氣模塊,水平分辨率相對于Zhou and Li(2002)已有較大提高。本文目的在于檢驗改進后的模式LMDZ4的模擬性能,且采用的模式驅(qū)動場是較新的ERA-interim高分辨率(0.75°×0.75°)再分析資料,積分時段為1979—2009年。此外,本文的分析將側(cè)重于對中國氣候有較大影響的東亞地區(qū)大氣環(huán)流系統(tǒng),包括南亞高壓,西風(fēng)急流和西太平洋副熱帶高壓等。

東亞地區(qū)處于海陸交界地帶,是世界典型的季風(fēng)區(qū)之一,地形復(fù)雜多變,給模式在該區(qū)域的性能帶來一定挑戰(zhàn)(Kang et al.,2002;顧薇和李崇銀,2010)。此外,模式的模擬性能主要表現(xiàn)在對氣候平均態(tài)和氣候變率兩個方面,而氣候平均態(tài)的評估是檢驗?zāi)Ｊ侥M能力的基礎(chǔ)和重要參考依據(jù),在很大程度上也代表模式模擬效果的優(yōu)劣。因此,進一步開展變網(wǎng)格模式模擬結(jié)果的診斷分析和物理解釋方面的研究,揭示變網(wǎng)格模式對東亞地區(qū)氣候系統(tǒng)模擬誤差的原因,對于改進模式,提高東亞區(qū)域尤其是我國氣候變化的模擬和預(yù)測水平具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價值。

本文利用觀測的再分析資料驅(qū)動變網(wǎng)格大氣環(huán)流模式LMDZ4,從考察模式對東亞夏季降水、氣溫以及環(huán)流形勢模擬能力的角度,對模式的模擬能力進行評估,分析模擬偏差的產(chǎn)生原因,并對模式的不確定性有一定了解,為進一步預(yù)估未來氣候奠定基礎(chǔ)。

1　模式介紹和試驗設(shè)計

大氣環(huán)流模式LMDZ發(fā)展到現(xiàn)在,從最初的固定均勻網(wǎng)格(Sadourny and Laval,1984)到可變網(wǎng)格(Li,1999),再到LMDZ4(Hourdin et al.,2006;Dufresne et al.,2013),各物理參數(shù)化方案得到了改進和完善。本文使用的模式是LMDZ4,為了提高模式對東亞復(fù)雜地形的刻畫能力,將全球尺度經(jīng)緯向網(wǎng)格數(shù)設(shè)為120×120,模式的加密倍數(shù)在經(jīng)度和緯度方向分別設(shè)為5和2.5。使得東亞加密區(qū)的水平分辨率為0.6°(經(jīng)度)×0.6° (緯度),模式中心點為(110°E,30°N),加密區(qū)范圍(85～135°E,5～55°N)(圖1),覆蓋了東亞大部分地區(qū),垂直方向19層。為保證環(huán)流模擬的有效性,在模式加密區(qū)內(nèi)沒有外部資料強迫作用,加密區(qū)外松弛過程時間尺度為0.5 h,加密區(qū)域內(nèi)模式幾乎是獨立運行,而在加密區(qū)以外模式幾乎完全依賴于強迫場的變化而變化。

圖1　模式在全球的網(wǎng)格點分布Fig.1　Schematic representation of the global model grid

模式的強迫環(huán)流場使用ERA-interim再分析資料,強迫變量包括緯向風(fēng)(u)、經(jīng)向風(fēng)(v)、溫度(t)和比濕(q),強迫場更新時間間隔為6 h,水平分辨率0.75°×0.75°。模式的下邊界由具有季節(jié)變化的觀測SST和海冰進行強迫,積分時間為1979—2009年,共31 a。相比于Zou et al.(2010)和Xin et al.(2008)的工作,該試驗的設(shè)計中,LMDZ4模式在東亞地區(qū)與ERA-interim的分辨率較為接近,地形也基本一致(圖2)。為對比模擬結(jié)果,本文選取的環(huán)流場資料為ERA-interim再分析資料,地面氣溫和降水資料分別使用Xu et al.(2009)和Chen et al.(2010)發(fā)展的中國區(qū)域格點數(shù)據(jù),這兩套數(shù)據(jù)均由站點觀測插值得到,分辨率均為0.5°×0.5°。

圖2　ERA-interim(a,c)與LMDZ4(b,d)模式在東亞(a,b)和中國東南部(c,d)的地形分布(單位:m)Fig.2　Topography in (a,b)East Asia and (c,d)South China in (a,c)ERA-Interim data and in (b,d)the LMDZ4 model(units:m)

2　結(jié)果分析

2.1地面要素場模擬的檢驗

降水和氣溫是最具代表性的兩個氣候要素,直接反映出氣候變化特征并影響著人類活動,在區(qū)域氣候模擬研究中,人們最關(guān)心的就是模式對溫度和降水的模擬能力。

圖3a、b、c給出了觀測的夏季氣候平均降水以及模擬偏差,模式可以成功地再現(xiàn)降水的由南向北遞減的分布特征,能夠模擬出位于中國南部沿海的降水中心,但對于夏季長江流域的多雨帶,模式?jīng)]有有效地抓住該特征。由模擬偏差(圖3c)可見,模式在中國南部沿海、東北以及青藏高原東側(cè)等地區(qū)模擬的降水偏多,比實際觀測偏多1～2 mm/d。而在江淮流域到西南地區(qū),模擬降水偏少1 mm/d左右。全國平均來看,模擬降水總體偏濕,比觀測多0.67 mm/d,這也和Zou et al.(2010)得出的結(jié)論一致,他們模式降水多出1.22 mm/d。

圖3　中國夏季平均降水(a、b、c;單位mm/d)和氣溫(d、e、f;單位:℃)分布(陰影區(qū)偏差絕對值大于1 mm/d 或1 ℃)　　a,d.觀測值;b,e.模擬值;c,f.模擬偏差Fig.3　June—August mean (a—c)precipitation (units:mm·d-1)and (d—f)surface air temperature(units:℃)for the (a,d)observation,and the difference between (b,e)LMDZ4 and the (c,f)observation:(shaded areas indicate biases exceeding 1 mm·d-1 or 1 ℃)

相對降水來說,模式對溫度的模擬誤差較小(圖3d、e、f)。全國總體為暖偏差,模擬偏高1.3 ℃。通過對比觀測與模式模擬的多年平均夏季地面氣溫分布發(fā)現(xiàn),中國夏季氣溫南高北低的變化趨勢在模式中得到較好再現(xiàn),四川盆地、內(nèi)蒙西部以及塔里木盆地的高值中心位置模擬準(zhǔn)確。溫度的模擬偏差分布同樣具有明顯的區(qū)域差異,其中冷偏差主要分布在東南沿海(-1 ℃)和青藏高原周邊地區(qū)(-1～-4 ℃),而東北、黃淮流域、四川盆地以及西北地區(qū)則呈現(xiàn)暖偏差,最高偏差達3 ℃(圖3f)。這種溫度的模擬偏差,不僅只表現(xiàn)在低層,到對流層中部500 hPa附近,偏差均呈現(xiàn)出南低北高(圖4),在對流層高層,偏差反向,南方模擬偏高,北方偏低。

通過對比地面要素場,模式基本抓住了降水和溫度在中國的分布特征,空間相關(guān)系數(shù)均超過99%顯著性檢驗。同時模擬仍存在一定的偏差,具體表現(xiàn)為,華南沿海的模擬偏冷偏濕,江淮流域偏暖偏干,而東北地區(qū)則為偏暖偏濕。影響氣溫和降水的最直接因素來自環(huán)流場,因此有必要進一步從環(huán)流場角度尋找模式模擬偏差的來源。

圖4　110～120°E平均經(jīng)向溫度模擬偏差的垂直分布(陰影區(qū)偏差絕對值超過0.5 ℃,豎線內(nèi)部為模式實際有效模擬區(qū)間)Fig.4　Vertical distribution of model biases for June—August mean temperature averaged for the longitudinal range of 110—120°E(shading indicates regions greater than 0.5 ℃;inner straight lines indicate the effective model area)

2.2高層環(huán)流系統(tǒng)的模擬檢驗

大量研究表明,東亞夏季環(huán)流系統(tǒng)中,最重要的高層大尺度環(huán)流系統(tǒng)是位于東亞中緯度地區(qū)的高空西風(fēng)急流以及南亞高壓(朱?？档?1980;朱乾根等,2003;Zhang et al.,2006),其強度變化和位置移動影響著我國的氣溫分布和雨帶移動。因此模式對高層環(huán)流系統(tǒng)的模擬能力直接決定降水和氣溫的模擬效果。

從模式模擬的100 hPa南亞高壓及其偏差場可看出(圖5),南亞高壓位于30°N的緯度中心位置能準(zhǔn)確模擬出來,但中心經(jīng)向位置偏西,強度偏弱。根據(jù)劉杰等(2010)關(guān)于南亞高壓相關(guān)指數(shù)的定義,與觀測相比,模式模擬的南亞高壓中心的面積偏小,16 750 gpm閉合曲線僅位于青藏高原上空(圖5a),而觀測的16 750 gpm閉合曲線一直延伸到長江下游入?？诟浇?圖略),這也極有可能是和長江流域模式降水偏少有關(guān)。由于風(fēng)場與氣壓場動力學(xué)上的聯(lián)系,南亞高壓和西風(fēng)急流是緊密聯(lián)系在一起的,氣壓場的變化必然導(dǎo)致風(fēng)場的調(diào)整,風(fēng)場的變化亦會導(dǎo)致氣壓場的變動。

圖5　夏季100 hPa位勢高度的模擬場(a),模擬偏差場(b)(單位:gpm;圖a陰影表示南亞高壓中心位置;圖b陰影表示偏差超過100 gpm)Fig.5　June—August mean geopotential height at 100 hPa for (a)LMDZ4 and (b)the difference between LMDZ4 and ERA-Interim(units:gpm)[shaded area in (a)is the observed South Asian High extent;shaded area in (b)indicates model biases exceeding 100 gpm]

因此,從模式對200 hPa夏季氣候平均緯向風(fēng)的模擬結(jié)果來看(圖6),模式能夠較好地模擬出東亞西風(fēng)急流的基本位置,模擬的急流軸(最大風(fēng)速達30 m/s以上中心緯度)位于40°N附近,與觀測資料很接近,但強度比觀測弱,極大值中心范圍較小。由模擬與觀測之差(圖6c)可見,在我國華北和內(nèi)蒙上空區(qū),西風(fēng)急流模擬較弱,負偏差中心值為3 m/s,低緯地區(qū)長江以南高層為弱東風(fēng)區(qū)。這種200 hPa緯向風(fēng)模擬的整體偏弱從速度勢上同樣得到反映,在觀測場中(圖6a),輻散風(fēng)中心位于菲律賓及其周圍海域上空,整個東亞區(qū)域都處在輻散風(fēng)范圍內(nèi),在北印度洋和南亞上空輻散風(fēng)梯度最大。模擬的速度勢分布型(圖6b)與觀測基本吻合,輻散中心同樣在菲律賓上空附近,最強輻散風(fēng)出現(xiàn)在印度半島和阿拉伯海一帶。但是,模擬的速度勢強度較觀測弱,尤其輻散中心的偏弱程度達到25%。根據(jù)地轉(zhuǎn)風(fēng)關(guān)系,南亞高壓的偏弱,直接導(dǎo)致西風(fēng)急流以及低緯東風(fēng)帶的減弱,速度勢減小。

圖7給出中國東部緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)模擬偏差的垂直分布。緯向風(fēng)的模擬偏差(圖7a)主要表現(xiàn)在對流層上層低緯地區(qū)的西風(fēng)風(fēng)速和中緯度的東風(fēng)風(fēng)速均比觀測偏小,在對流層中層500 hPa附近模擬與觀測較為接近,在對流層低層,華南、江淮地區(qū)的西風(fēng)偏強,華北地區(qū)西風(fēng)略弱。經(jīng)向風(fēng)的模擬偏差廓線如圖7b,與緯向風(fēng)類似,模擬偏差在近地面表現(xiàn)得更加復(fù)雜。對流層中上層北風(fēng)模擬大范圍偏弱,低層華南和華北地區(qū)南風(fēng)偏弱,江淮地區(qū)南風(fēng)偏強。因此,該模式在對流層中上層表現(xiàn)為系統(tǒng)性偏差,在對地表氣候具有重要影響的對流層下層,模式模擬的經(jīng)向風(fēng)場偏差與上述溫度的偏差相符。

圖6　ERA-interim(a)和LMDZ4(b)的夏季平均200 hPa速度勢(等值線,單位:106m2·s-1)、輻散風(fēng)場(矢量,單位:m/s)、緯向風(fēng)(陰影,單位:m/s)及緯向風(fēng)模式偏差(c,單位:m/s)分布(圖c方框內(nèi)部為模式實際有效模擬區(qū)間)Fig.6　June—August mean 200-hPa velocity potential(contours;units:106 m2·s-1),divergent wind (vectors;units:m·s-1),and zonal wind [(a)ERA-Interim;(b)LMDZ4];and (c)model biases for 200-hPa zonal wind[inner box in (c)is the effective model area]

圖7　110～120°E平均緯向風(fēng)(a)和經(jīng)向風(fēng)(b)模擬偏差的垂直分布(單位:m/s,豎線內(nèi)部為模式實際有效模擬區(qū)間)Fig.7　Vertical section of model wind biases for June—August mean (a)zonal wind and (b)meridional wind,averaged for the longitudinal range of 110—120°E (units:m·s-1;shading indicates regions greater than 1 m·s-1;inner straight lines indicate the effective model area)

總之,模式對對流層上層南亞高壓、西風(fēng)急流和速度勢的模擬在空間分布上與觀測十分吻合(空間相關(guān)系數(shù)均超過0.98),但強度明顯偏弱,高層環(huán)流系統(tǒng)的減弱,將進一步影響到對流層中低層的天氣系統(tǒng),從而引起我國雨帶和氣溫的變化。

2.3中、低層環(huán)流系統(tǒng)的模擬檢驗

前文主要檢驗了模式模擬的西風(fēng)急流等對流層高層環(huán)流系統(tǒng),而在行星尺度上,影響東亞夏季降水、溫度變化的另一個大的環(huán)流系統(tǒng)是中低緯對流層中低層的西太平洋副熱帶高壓(吳國雄等,2002;陶詩言和衛(wèi)捷,2006)。因此,模式對西太副高的模擬能力往往決定著我國降水的模擬效果。

從觀測的夏季500 hPa高度場來看(圖8a),西太平洋副高脊線維持在25°N左右,西伸脊點位于134°E附近,中高緯度等高線較為平直,在我國華北上空有一弱低壓槽,印度上空存在明顯高壓區(qū)。圖 8b顯示,模式對500 hPa 高度場有較好的模擬效果(空間相關(guān)系數(shù)達到0.97),副高脊線位置與觀測處在同一緯度。模式模擬偏差表現(xiàn)在副高強度偏弱、位置偏東(西伸脊點在138°E);同時模擬值總體偏低,低緯度偏低情況明顯,與大陸高壓距離更遠;中國東部上空的低槽更加明顯(偏差圖略)。已有研究表明,南亞高壓的東西振蕩與500 hPa西太副高存在“相向而行,相背而離”的特征,對我國夏季區(qū)域降水有非常重要的影響(朱福康等,1980)。上一節(jié)已指出模擬的南亞高壓偏西偏弱,與模擬副高“相背而離”,因此該系統(tǒng)將進一步影響低層及地面要素場。

圖8　夏季500 hPa位勢高度場(等值線,單位:dagpm)和850 hPa平均風(fēng)場(箭矢，單位:m/s,陰影區(qū)風(fēng)速大于3 m/s)a.觀測值;b.模擬偏差Fig.8　June—August mean (a)geopotential height at 500 hPa(contours;units:dagpm)and winds at 850 hPa (vectors;units:m·s-1)for ERA-Interim and (b)model bias

由于西太副高直接引導(dǎo)低層850 hPa風(fēng)場的運動,當(dāng)副高偏東且較弱,相應(yīng)的來自西太平洋的東南季風(fēng)減弱,而印度季風(fēng)卻較強,來自印度—孟灣的西南氣流強盛,不但進入南海,到達菲律賓,還進一步到達菲律賓以東的西太平洋。由850 hPa氣候平均風(fēng)場及模擬偏差場(圖8a、b)可見,模式較好地模擬出了對中國夏季氣候有重要影響的青藏高原南、北支氣流。北支氣流在夏季很弱,僅在新疆南部的天山山脈附近有一小股偏西氣流。南支氣流位于東亞南部,由印度洋北部的偏西氣流經(jīng)中南半島、南海進入中國東部。與觀測資料對比可知,模式模擬的南支氣流比觀測偏強,南支西南風(fēng)氣流能夠北伸至長江以南地區(qū),這樣的模擬偏差一方面會使得南支氣流攜帶水汽到達華南沿海,導(dǎo)致該區(qū)域降水偏多,溫度偏低;另一方面,模擬偏弱的東南風(fēng)無法將水汽送到江淮流域,造成模擬的江淮流域偏干,偏熱(圖3)。需要指出的是,由于LMDZ4模式設(shè)計的特殊性,模式加密區(qū)東邊界為135°E,135°E以東的風(fēng)場(u、v)會向強迫場恢復(fù),因此對該區(qū)域風(fēng)場結(jié)果應(yīng)謹(jǐn)慎對待。

為了進一步檢驗?zāi)Ｊ綄χ?、低層環(huán)流系統(tǒng)的模擬能力,同時了解降水和溫度模擬誤差的原因,計算夏季850 hPa水汽通量及散度(圖9)。從模擬和觀測場上可以看出(圖9a、b):二者水汽輻合區(qū)范圍都集中在江淮流域,觀測和模擬的輻合中心基本一致;水汽的輻散區(qū)包括華南沿海、華北、東北以及西北地區(qū)。上述這些特點,與夏季平均降水分布(圖3)相比較,發(fā)現(xiàn)它與降水分布特征相吻合。模式完全抓住了水汽通量及散度的分布特征,但也存在一定的偏差(圖9c)。例如,模式模擬東亞地區(qū)西南季風(fēng)的水汽輸送在南海到我國南部沿海地區(qū)偏強,并且該區(qū)域的散度模擬偏差為負,表明輻合更強,而江淮地區(qū)的散度模擬偏差為正,輻合偏弱,東北也存在較明顯輻合偏強區(qū)域,這與降水在江淮偏少,東南沿海和東北偏多的模擬偏差分布基本吻合(圖3)。顯然這種偏差與高層大尺度環(huán)流系統(tǒng)中的南亞高壓模擬偏西偏弱,西風(fēng)急流和低緯東風(fēng)帶強度模擬偏弱,西太平洋副高模擬偏東偏弱有關(guān)。

圖9　夏季850 hPa水汽通量(箭矢，單位:kg·(s·hPa·m)-1)及散度(陰影，單位:10-5 g·s-1·cm-2)觀測(a)和模擬偏差場(b)(黃色陰影為正散度,藍色陰影為負散度,深灰色陰影為正偏差,淺灰色陰影為負偏差)Fig.9　June—August mean (a)moisture flux [vectors;units:kg·(s·hPa·m)-1] and moisture flux divergence (shading;units:10-5 g·s-1·cm-2)at 850 hPa for ERA-Interim and (b)model biases (yellow and dark gray shading indicates positive biases;blue and light gray shading indicates negative biases)

模式對上層形勢場的模擬存在著偏差,相應(yīng)的也將影響各個地面量的模擬效果。通過以上環(huán)流系統(tǒng)模擬偏差分析可知,850 hPa南支西南風(fēng)模擬偏強,這樣將向中國東南沿海輸送更多的水汽,使得該地區(qū)降水模擬偏多。高層南亞高壓以及200 hPa副熱帶西風(fēng)急流和低緯度東風(fēng)帶的模擬偏弱,導(dǎo)致500 hPa西太副高偏東偏弱,使得低層來自太平洋的東南風(fēng)較弱,向江淮流域輸送的水汽不足,降水模擬偏少。這種影響機制已在大量的觀測診斷分析中得到證實:即夏季西風(fēng)急流異常偏北(偏弱)時,我國長江中下游夏季降水異常偏少,華南、河套、華北地區(qū)夏季降水異常偏多;夏季西風(fēng)急流異常偏南時,長江中下游夏季降水異常偏多,河套、華北地區(qū)夏季降水異常偏少(Liang and Wang,1998;Zhang et al.,2006;杜銀等,2009)。

2.4云和比濕的模擬檢驗

除了上述環(huán)流形勢場以外,云是太陽輻射主要的調(diào)制者,通過吸收和散射入射的太陽輻射,起到冷卻或加熱地面氣溫的作用,對降水和氣溫有重要影響(IPCC,2007;楊溯等,2013)。當(dāng)前氣候模式對云輻射過程的模擬還存在很大的不確定性,這直接影響用模式預(yù)估未來氣候變化的可信度(汪方和丁一匯,2005;Li et al.,2011;Dufresne et al.,2013)。圖10給出了再分析資料的氣候平均總云量及LMDZ4模式的模擬偏差。模式基本能抓住總云量由南向北遞減的分布特征,阿拉伯海、西太平洋、西北太平洋的大值中心模擬較好。但除了南海北部、南海以東部分地區(qū)以及青藏高原西南地區(qū)以外,全國其他地區(qū)的總云量模擬均偏少。其中,青藏高原及以東地區(qū)、貝加爾湖附近的總云量偏少程度達到20%。夏季云量的模擬偏少,導(dǎo)致太陽對地面的短波輻射增加,從而造成我國整個長江以北地區(qū)氣溫模擬偏高(圖3)。

比濕分布同樣與季風(fēng)環(huán)流、水汽輸送以及地面降水密切相關(guān)。從900 hPa比濕觀測場(圖10)可以看到,中國西南、中南半島北部以及青藏高原南側(cè)是一條比濕高值帶,這是來自印度洋的索馬里急流帶來的水汽輸送。同時在菲律賓到我國南海區(qū)域也存在一大值區(qū),該區(qū)域水汽來自西太平洋副熱帶反氣旋。模式模擬的第一個高值區(qū)較好,但第二個高值中心沒有模擬出,這可能由于上層模擬的500 hPa西太副高偏東偏弱,850 hPa西太反氣旋較弱(圖8),從而導(dǎo)致向該區(qū)域輸送的水汽偏少。從模擬比濕偏差圖上還可以看出,我國南海以及西太平洋大片區(qū)域比濕偏少,說明該區(qū)域受副高的影響更多一些。

IPCC最近幾次報告均指出(IPCC,2001,2007),當(dāng)前所有模式的云輻射參數(shù)化方案對模式的分辨率十分敏感。對不同的垂直分辨率,模擬云量相對于觀測的偏差范圍可達20%,射出長波輻射和入射短波輻射也會發(fā)生顯著的的變化,對降水和氣溫產(chǎn)生極大影響。最重要的是,模擬結(jié)果并不隨分辨率的增加而收斂于觀測結(jié)果,而是表現(xiàn)為顯著的系統(tǒng)性誤差(Lane et al.,2000)。LMDZ4同樣存在上述問題,模式垂直分辨率(19層)的不足會使模擬的云結(jié)構(gòu)產(chǎn)生誤差,并對溫度、比濕等有明顯的影響(Hourdin,2006;Dufresne,2013)。

圖10　夏季觀測總云量(a)及模擬偏差(b)(單位:%),900 hPa比濕(c)及模擬偏差(d)(單位:g/kg)Fig.10　June—August mean (a)total cloud cover(units:%)and (c)specific humidity(units:g·kg-1)at 900 hPa for ERA-Interim and (b,d)model biases

3　結(jié)論與討論

本文使用LMDZ4變網(wǎng)格大氣環(huán)流模式嵌套于ERA-interim再分析資料進行了31 a積分,詳細分析了其對東亞區(qū)域夏季氣候的刻畫能力,在觀測資料作為強迫場的條件下,檢驗?zāi)Ｊ綄|亞區(qū)域氣候的模擬性能和偏差,探討其誤差和不確定性來源。分析結(jié)果表明:

圖11　模式模擬的各環(huán)流要素場及偏差示意Fig.11　Schematic representation of the major atmospheric circulation systems in the region and their biases in LMDZ4

1)通過對比地面降水和氣溫、高中低層環(huán)流場,模式在整體上能夠較為真實地模擬出大氣和陸面等主要變量的氣候平均態(tài)。模式也能較好再現(xiàn)高層急流、副高、水汽輸送以及夏季風(fēng)等的空間分布特征和系統(tǒng)強度,并且模式對對流層中、高層環(huán)流的模擬比對低層環(huán)流的模擬更接近于觀測,這與辛?xí)愿璧?2011)研究結(jié)論一致。雨帶和氣溫極值中心在模式中的再現(xiàn),表明模式對于東亞氣候具有不錯的模擬能力,同時說明變網(wǎng)格模式LMDZ4對各要素場的模擬精確度較高。

2)模擬結(jié)果同樣存在一定的誤差(圖11),具體表現(xiàn)為:環(huán)流場上的模擬表現(xiàn)為系統(tǒng)性偏差,夏季高層南亞高壓偏西偏弱,西風(fēng)急流和低緯東風(fēng)帶強度偏弱,西太平洋副高偏東偏弱,西太反氣旋較弱。與此同時,印度季風(fēng)強盛,來自印度洋的西南風(fēng)水汽輸送偏強,而東南風(fēng)帶來的水汽無法到達江淮流域,我國南海以及西太平洋大片區(qū)域比濕偏少。由于以上環(huán)流系統(tǒng)的模擬偏差,最終導(dǎo)致地面要素場上華南沿海的模擬偏冷偏濕,江淮流域偏暖偏干,而東北地區(qū)則為偏暖偏濕。

該試驗中,模式與再分析資料強迫場的水平分辨率和下墊面地形基本一致,因此可以排除全球模式驅(qū)動時帶來的邊界條件的不確定性。通過評估檢驗,對模式模擬產(chǎn)生的系統(tǒng)性偏差以及誤差來源有了進一步深入理解。Hourdin et al.(2006,2013)研究已指出,LMDZ4模式中的輻射方案和云參數(shù)化方案中還存在一些薄弱環(huán)節(jié)(如云水含量、光學(xué)厚度、云粒子有效半徑等),導(dǎo)致云量的模擬偏少。最新版本的模式LMDZ5中水平和垂直分辨率都得到很大改進,尤其是垂直分辨率由19層增加到39層,這極大提高了模式對高層環(huán)流系統(tǒng)的模擬能力(Dufresne et al.,2013;Hourdin et al.,2013)。最后需要說明的是,由于本文采用的模式驅(qū)動及驗證資料(ERA-interim)本身仍存在一定的不確定性,對本文的結(jié)論應(yīng)謹(jǐn)慎對待。

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LMDZ4,a variable-resolution global atmospheric general circulation model,is assessed against observed data in Southeast Asia before its further utilization in climate change downscaling studies.The model is developed in the Laboratoire de Météorologie Dynamique in Paris,as the atmospheric component of the ocean—atmosphere coupled system IPSL-CM5A.In order to investigate the ability of LMDZ4 in simulating East Asian summer precipitation,temperature and circulation,this paper analyzes the causes of simulation deviation and some of the uncertainties in this model.The study is expected to lay a foundation for further forecasting of future climate changes.

In this study,LMDZ4 has its domain centered over Southeast Asia[domain center at (30°N,110°E);coverage:(5—55°N,85—135°E)],and is driven by ERA-Interim reanalysis data from 1979 to 2009.It is actually used as a traditional limited-area model with the whole globe as the buffer zone that receives the ERA-Interim data.The nudged variables include zonal wind,meridional wind,temperature and specific humidity,with a time interval of 6 h.There are 121×120(latitude×longitude)grids and 19 layers in the vertical direction.The spatial resolution inside the domain is approximately 0.6°×0.6°.The driving forcing is added through a relaxation procedure.We impose a long(10 days,but not infinite,to be comparable with other simulations using this historical set-up)relaxation time scale inside the domain,while the relaxation time scale outside the domain is 1.5 h.The use of two distinct relaxation time scales inside and outside the domain enables the model to run almost freely inside the domain,whereas it completely follows the forcing outside the domain.For the purpose of model assessment,daily temperature and rainfall at a few meteorological stations in China are used.These two datasets are available with a resolution of 0.5°×0.5°.

Results show that the mean state of the major atmospheric general circulation systems can be simulated well,including the South Asian High,westerly jet,western Pacific subtropical high,and moisture transport.The main characteristics of rainfall and surface air temperature are also successfully reproduced.Nevertheless,the simulation shows some biases.Wet and cold biases are found over southern coastal areas,warm and dry biases over the Huaihe river basin,and warm and wet biases over northeast regions,which are related to the simulation deviations of mid-upper level circulations.For example,the simulated strengths of the South Asian high and westerly jet stream are too weak,while the water vapor transport from the Indian Ocean is stronger,leading to more rainfall over southern coastal areas.The missed rainfall belt along the Yangtze River Valley is due to a lack of moisture brought by southeast winds that are too weak,and is directly related to the weak western Pacific subtropical high,which leads to less moisture over western Pacific regions.The deviations mentioned above may largely be attributable to the cloud parameterization scheme in LMDZ4,which yields insufficient cloud cover.In addition,the coarse vertical resolution in this model version is also thought to be a factor contributing to some of the imperfections in upper-level circulation,and to model biases.As we use only one regional climate model driven by one set of reanalysis data,we cannot fully explore the uncertainties of this model in terms of climate changes for precipitation and temperature.It is clear that more research is needed to assess these uncertainties.We need to include as many different types of downscaling model(e.g.,dynamical and statistical downscaling)as possible when generating climate-change information at the local scale.

variable-resolution model;East Asian summer climate;model performance

(責(zé)任編輯：劉菲)

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150410001

Simulation of the East Asian summer climate with LMDZ4—a variable resolution model

YANG Hao1,2,JIANG Zhihong2,LI Zhaoxin2,3

1HubeiKeyLaboratoryforHeavyRainMonitoringandWarningResearch,InstituteofHeavyRain,ChinaMeteorologicalAdministration,Wuhan430205,China;2KeyLaboratoryofMeteorologicalDisasterofMinistryofEducation(KLME)/CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters(CIC-FEMD),NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;3LaboratoiredeMétéorologieDynamique,CNRS,Paris,France

引用格式：楊浩,江志紅,李肇新,2016.變網(wǎng)格模式LMDZ4對東亞夏季氣候的模擬檢驗[J].大氣科學(xué)學(xué)報,39(4):433-444.

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*聯(lián)系人，E-mail:zhjiang@nuist.edu.cn