对流允许尺度区域气候模拟的研究进展

与以往的区域气候模式相比,对流允许区域气候模式不再依赖于对流参数化方案,其精细的分辨率可以显式表示深对流过程,在夏季对流降水的日变化和极端降水事件模拟等方面具有明显增值能力,是区域气候模拟的发展方向。对现有的对流允许尺度区域气候模拟研究进行了较为详细的回顾和介绍,简述了对流允许尺度区域气候模式中比较重要的物理过程及外部驱动条件的影响,总结了以往对流允许尺度区域气候模拟的研究成果以及当下所面临的挑战和对未来的展望,以期对中国及东亚区域对流允许区域气候模拟的研究提供有益参考。诸多研究表明,对流允许区域气候模拟作为一种有前景的气候模式,可提供更加可靠的区域尺度的气候信息。     

CSIRO Mk3.6.0模式及其驱动下RegCM4.4模式对中国气候变化的预估

使用区域气候模式RegCM4.4,对全球模式CSIRO-Mk3.6.0在RCP4.5情景下的气候变化试验结果（1950-2100年）在东亚地区进行25 km动力降尺度试验,比较了CSIRO-Mk3.6.0和RegCM4.4预估中国地区的21世纪气候变化。结果表明,两个模式预估未来中国地区气温持续升高,升温幅度具有区域性特征,RegCM4.4预估区域平均升温幅度低于CSIRO-Mk3.6.0,但二者年际波动基本一致。两个模式预估未来降水在中国西部以持续增加为主,东部则表现出较大的不一致性,预估区域平均年降水量变化不大,呈现冬季明显增加,夏季微弱减少的特点。此外,为了解区域气候模式对中国降水预估的不确定性,对本研究和以往RegCM3使用相同分辨率模拟得到的未来降水预估进行了对比,两个区域模式预估中国西部大部分地区未来降水一致性增加,东部存在明显不一致（冬季中、高纬除外）。     

东南亚地区未来气候变化的区域气候模式预估

在联合区域气候降尺度试验CORDEX(Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment)的框架下,使用全球气候模式MPI-ESM-MR（简称MPI）的模拟结果,驱动区域气候模式RegCM4(Regional Climate Mode version 4),开展了在中等温室气体排放路径RCP4.5下的东南亚区域21世纪气候变化预估试验。试验中模式的水平分辨率为25 km×25 km,积分时间为1981～2099年。模式对东南亚区域当代（1986～2005年）气候的模拟结果表明：MPI与RegCM4对这一区域年平均气温、降水的空间分布特征均具有较好的模拟能力;相比于全球模式,高分辨率的RegCM4提供了空间分布上更为精细的气候信息,但其模拟的气温存在系统性冷偏差,对降水的模拟则普遍偏多。对未来气候变化的预估显示,MPI与RegCM4预估的未来气温均一致表现为增加,至21世纪末期（2081～2099年）,预估的区域年平均气温升高幅度分别为1.8°C和1.7°C。二者对降水的预估则存在较大差异,MPI预估的年平均降水有不同程度增加,而Reg...     

区域气候模拟研究

区域气候模拟是近几年发展起来的研究有限区域气候及气候变化的方法。由于区域气候模式较好地表示了地形和地表状况，同时包含较详细的陆地过程方案，因而能捕获许多大气环流模式难以分辨的区域尺度温度、降水分布和土壤水分变化特征。此外，区域气候模拟对于了解温室气体强迫可能导致的全球增暖在区域尺度上的特征及生态、环境效应也具有重要的意义。该文总结区域气候模式和模拟试验结果，并指出存在问题及今后研究的重点。     

RegCM4.4对中国夏季气候的回报和2014年预测

利用区域气候模式对全球气候模式季节预测产品进行动力降尺度,是获取未来高分辨率季节气候预测结果的重要途径。使用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m)输出结果,进行东亚19912013年逐年3月1日—9月1日的气候回报试验及2014年3月1日9月1日的气候预测试验。分析模式对中国地区夏季（6-8月）地面气温和降水的回报结果表明:RegCM4.4对夏季气候态的回报优于驱动场模式BCC_CSM1.1(m),并能提供更详细可靠的局地信息;RegCM4.4回报和观测的多年平均气温、降水的空间距平相关系数（ACCs）分别为-0.04和0.01,空间距平符号一致率（PCs）分别为51.1%和50.6%,趋势异常综合评分（PS）分别为64.2和70.3,均方差误差（MSE）分别为1.09 ℃和0.30 mm/d。RegCM4.4对中国地区2014年夏季气候预测结果表明,模式对夏季气温、降水距平整体分布的预测较好,但在次区域尺度上预测结果和观测存在差别。本研究只进行了一个区域气候模式RegCM4.4嵌套一个全球模式BCC_CSM1.1(m)单样本回报和预测试验的动力降尺度试验研究,未来在改进驱动场模式和区域气候模式模拟预测性能、订正驱动场模式输出系统误差及提高运算能力的基础上,进行多模式多样本的集合试验研究,有助于提高精细化短期气候预测产品的质量。     

区域气候模拟研究及其应用进展

区域气候模拟研究在过去十几年里取得了显著的进步。经过广泛的发展和不断的检验,区域气候模式现在已经成为气候研究和业务预报的重要工具。目前已经发表了很多令人鼓舞的结果,其中包括过去极端气候事件的模拟,当前气候发展演变和未来气候变化的预测,特别是对月和季节尺度气候的模拟与预测。通过对高分辨率和动力连续的区域气候模式结果的分析,人们对于周-季节时间尺度的各种物理过程,包括陆面和水文过程、边界层、云和降水、云-辐射相互作用的认识也在不断的深入。然而,区域气候是多尺度扰动(如中尺度、天气尺度、行星尺度扰动)和多圈层系统(如大气圈、生物圈、水圈、冰雪圈、陆面)相互作用的结果,同时物理过程本身具有不确定性,人们对一些复杂的物理过程,特别是土壤湿度作用以及云-气候反馈过程也缺乏深刻的理解,因此该领域的研究还面临着很多挑战。作者重点总结并评述了区域气候模式对现在和未来区域气候模拟、极端天气和气候事件模拟、物理过程研究、短期气候预测几方面应用的研究进展,最后讨论了区域气候模式发展在上述各方面,特别是周-次季节时间尺度区域天气和气候的模拟与预测所面临的挑战和应用前景。     

季节尺度区域气候模拟适应调整时间选取问题的数值试验

文中利用区域气候模式RegCM3,以1998年夏季中国异常气候事件为例,对季节尺度区域气候模拟适应调整时间的选取问题进行了数值研究。共做了11个试验,每个试验的适应调整时间最短为10 d,最长为6个月,以检验适应调整时间长短对夏季中国异常气候事件模拟结果的影响。结果表明:对于大气变量而言,模式通常在经过4—8 d的适应调整时间后,就进入"气候模态"运行,此后模拟误差主要是由于模式对区域内大气过程描述能力不足造成的,对适应调整时间选取不再敏感,这进一步证实了区域气候模拟是一个边值问题的观点。各气候区平均降水量模拟结果受适应调整时间影响也不大,但不同的适应调整时间对降水分布格局模拟将产生一定影响,降水分布模拟结果随适应调整时间的不同存在一定的不确定性,这种不确定性通常出现在强降水发生区域。总之,对于季节尺度降水模拟,适应调整时间大于2个月效果更好。对降水分布格局模拟误差和东亚夏季风系统进退过程之间关系的进一步分析发现,模式对受夏季风系统影响比较大的区域模拟的降水相关系数变化性也比较大,因此,发展合适的积云对流参数化方案以提高受夏季风系统直接影响区域强降水过程的描述能力是改进区域气候模式对中国区域夏季气候模拟效果的有效途径。     

RegCM4模式对云南及周边地区干旱化趋势的预估

利用50 km×50 km水平分辨率区域气候模式Reg CM4.0,嵌套全球气候模式输出结果 BCC_CSM1.1,模拟了新的温室气体排放情景RCP(Representative Concentration Pathw ay)下21世纪东亚地区的气候变化,针对模拟结果中云南及周边地区进行分析。对模拟的当代(1986 2005年)气候进行了检验,结果表明,模式能够模拟出该区域平均气温和降水的季节分布,但气温模拟存在一定冷偏差,冷季降水模拟偏多。在RCP8.5情景下,研究区域未来干季(11月至翌年4月)、湿季(5 10月)气温将逐渐升高,同时降水量将减少,干、湿季气温和降水变化存在一定的空间差异。以连续干旱日数CDD、降水与蒸发之差(P-E)、植物根区土壤贮水量RSW 3个指标进行的干旱性分析表明,全球变暖背景下未来云南及周边地区的干旱化趋势将持续并加重,其中干季更明显。     

IPCC A2情景下中国区域气候变化的数值模拟

在政府间气候变化委员会(IPCC)排放情景特别报告 (SRES)的A2情景下,利用CSIRO Mark3海气耦合模式模拟现代和未来2个10年的模拟结果,驱动MM5区域气候模式进行中国未来区域气候变化的数值模拟试验,研究了IPCC A2情景下未来中国温度、降水和环流等的变化趋势.结果表明,(1)区域气候模式MM5V3能够再现气候平均环流、降水和温度分布的主要特征,具有较好的区域气候变化模拟能力;(2)IPCC A2情景下,未来中国平均地面气温将有明显的升高,特别是中国的东北、西北和西南地区增幅超过了1 ℃.冬季,地面平均气温的增幅由南至北逐渐增加;夏季,在内蒙和中国西南地区有明显的增温.伴随温度的升高,降水也有明显的变化,年平均降水在中国的东北地区、江淮流域及以南大部分地区都有明显的增强,而中国华北部分地区及西南、西北大部分地区降水将呈减少趋势.不同季节不同地区的降水变化也不同,秋季华北、华南和江淮地区降水都增加,而冬季减少.降水的年内变化也有所增强.     

区域海气耦合模式FROALS的发展及其应用

区域海气耦合模式是研究局地海气相互作用过程影响气候变率的重要平台,也是对全球气候模式进行"动力降尺度"的重要工具.本文介绍了LASG(State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics)/IAP(Institute of Atmospheric Physics)发展的区域海气耦合模式FROALS(Flexible Regional Ocean-Atmosphere-Land System model),并总结了过去五年围绕该区域海气耦合模式开展的研究工 作.FROALS的特点之一是有两个完全不同的大气模式分量和海洋模式分量选项,可以适应不同的模拟研究需 求.针对区域海气耦合模式在西北太平洋地区的模拟偏差,通过分步骤考察不同大气模式分量和不同海洋模式分量对模式模拟性能的影响,指出大气模式是导致区域海气耦合偏差的主要分量.通过改进对流触发的相对湿度阈值标准,有效地改善了此前区域海气耦合模式在亚洲季风区普遍出现的"模拟海温冷偏差".改进的FROALS对西北太平洋地区的大气和海洋环境有较好的模拟能力,合理地再现了西北太平洋地区表层洋流气候态和年际变率.较之非耦合模式,考虑区域海气耦合过程后,改进了东亚和南亚地区的降水和热带气旋潜势年际变率的模拟.最后,针对东亚—西北太平洋地区,利用FROALS对IAP/LASG全球气候模式模拟和预估的结果进行了动力降尺 度,得到了东亚区域50 km高分辨率区域气候变化信息.分析显示,FROALS模拟得到的东亚区域气候较之全球气候模式和非耦合区域气候模式结果具有明显的"增值",显示出区域海气耦合模式在该区域良好的应用前景.     

全球及中国区域气候变化预估研究主要进展简述

自IPCC评估报告发表以来,气候模式对未来气候变化的预估成为人们重视的问题。因此,本文回顾了IPCC前4次报告对全球未来气候变化预估的主要结论,并对全球及区域气候模式对中国地区的模拟和预估结果进行了分类总结,得出区域气候模式由于分辨率更高、对特殊地形的模拟能力更强,因此比全球气候模式的模拟和预估结果更准确;同时讨论了目前存在的问题及今后研究的方向。     

温室效应引起的中国区域气候变化的数值模拟Ⅰ:模式对中国气候模拟能力的检验

使用RegCM2区域气候模式单向嵌套澳大利亚CSIRO R21L9全球海-气耦合模式,进行了CO2加倍对中国区域气候变化影响的数值试验研究,分析了控制试验(1×CO2)即模式对中国当代气候的模拟情况.首先给出了全球模式控制试验在中国地区的结果,分析表明它对中国区域的地面气温和降水具有一定的模拟能力,其结果可以用来制作驱动区域气候模式的初始场和侧边界.对RegCM2 5 a时间长度控制试验积分结果的分析与检验表明,区域气候模式由于具有较高的分辨率和较完善的物理过程,它对中国区域地面气温和降水的模拟效果较全球模式有了较大提高,如它模拟的各月气温与实况的相关系数全年12个月的平均由全球模式的0.83提高到0.92,降水由0.48提高到0.65.     

区域和全球模式的嵌套技术 及其长期积分试验

将区域模式嵌入澳大利亚CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization）的全球模式中,并将其应用于区域模式的长期气候积分试验。模拟结果表明,当区域与全球模式嵌套时,边界吸收问题十分重要,由区域模式得到的高分辨率大尺度环流形式在边界上必须与全球模式提供的强迫一致,同时区域模式必须给出基于模式内部物理过程产生的高分辨信息。因此,在嵌套过程中,必须仔细考虑缓冲区的设置,使大尺度强迫与中尺度特征充分混合,既保持区域模式内外的一致性,又使区域内部中尺度强迫物理过程得到充分发展。将区域模式与澳大利亚CSIRO的9层21波三角形截断谱模式嵌套后,完成了连续3年的区域气候模式积分。模拟结果表明,由于区域模式较好地刻划了区域尺度的地形、下垫面和海岸线分布等的细节特征,模拟的区域气候特征比全球模式有较大的改进,尤其是对季风降水的模拟,区域模式明显改进了全球模式的模拟结果。     

两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性

基于ASD（automated statistical downscaling）统计降尺度模型提供的多元线性回归和岭回归两种统计降尺度方法,采用RCP4.5（representative concentration pathways 4.5）和RCP8.5情景下全球气候模式MPI-ESM-LR输出的预报因子数据、NCEP/NCAR再分析数据和秦岭山地周边10个气象站观测数据,评估两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性及预估秦岭山地未来3个时期（2006-2040年、2041-2070年和2071-2100年）的平均气温和降水。结果表明:率定期和验证期内,两种统计降尺度方法均可以较好地模拟研究区域的平均气温和降水的变化特征,且多元线性回归的模拟效果优于岭回归。在未来气候情景下,两种统计降尺度方法预估的研究区域平均气温均呈明显上升趋势,气温增幅随辐射强迫增加而增大。降水方面,21世纪未来3个时期降水均呈不明显减少趋势,但季节分配发生变化。综合考虑两种统计降尺度方法在秦岭山地对平均气温和降水的模拟效果和情景预估结果,认为多元线性回归降尺度方法更适用于秦岭山地气候变化的降尺度预估研究。     

利用区域气候模式对我国南方百年气温和降水的动力降尺度模拟

本文采用NCAR的WRF3.5.1模式,以NOAA的20世纪再分析资料作为区域气候模式的初始场和侧边界场,对东亚地区进行了百年以上(1900~2010年)尺度、水平分辨率为50 km的动力降尺度数值模拟试验。通过与观测气候资料的对比,分析了驱动场(20世纪再分析资料)和区域气候模式对我国南方地区近50年(1961~2010年)气温和降水的气候平均态的模拟能力。结果表明:经过动力降尺度的区域气候模式试验结果能更好地模拟我国南方地区气温气候平均态和季节循环。WRF模式模拟的气温与观测的气温的空间相关系数均在0.97以上。年平均和夏季,WRF模式模拟的气温与观测的气温的偏差大多介于-1°C到+1°C之间。对于降水,WRF模式显著提高了我国南方降水的模拟能力。和驱动场相比,WRF模式模拟的降水与观测的偏差明显减小。夏季,WRF模式模拟的降水空间相关系数在0.5以上。由此延伸至对近百年我国南方地区三个子区域(华南地区、江淮地区和西南地区)四个时段(1914~1942年、1943~1971年、1972~2000年和2001~2010年)的分析,结果表明区域气候模式动力降尺度的结果在区域平均的气温和降水的模拟数值上与观测比较接近,夏季模拟能力有明显的提高,冬季存在气温模拟偏低的误差。对气温趋势分析表明,在20世纪40年代以后的两个时间段,区域气候模式明显提高了气温变化线性趋势的模拟性能。     

未来极端降水对气候平均变暖敏感性的蒙特卡罗模拟试验

利用Weibull分布拟合逐日降水的原始分布模式,并基于统计降尺度和蒙特卡罗随机模拟方法,对中国东部区域各站逐日极端降水量在未来气候变暖条件下的响应特征进行统计数值试验.结果表明,在全球变暖背景下,区域平均温度的改变即可导致区域极端降水概率分布特征的变动.从两个典型代表区域的预估结果中可见,长江中下游南部平均降水量对平均温度升高有正响应,模拟得到的区域极端降水概率分布曲线有明显的向右平移,导致大量级的极端降水的再现期缩短即概率增大.山东及渤海湾区域平均降水量对平均温度升高有负响应,模拟得到的区域极端降水概率密度分布尺度参数变小更明显,即方差增大,表现为左右两侧概率密度增加,同样导致大量级的极端降水再现期缩短即概率增大.本文仅考察了气候均值改变条件下,未来区域气候极端值的概率预估的可行性方案.对于未来气候方差的变化并未作试验,但理论上已经证明,未来气候极端值的概率对于气候方差变化的敏感性可能更大.由于目前尚未整卵出考察方差变化的较为完整的实际观测资料,该问题还有待进一步深入研究.     

气候模式对东北三省降水模拟能力评估及预估

利用CMIP 5全球气候模式、RegCM 4区域气候模式数据集和中国东北三省162个气象站降水观测资料,评估了CMIP 5和RegCM 4模式对中国东北三省降水的模拟能力,并对RCP 4.5和RCP 8.5温室气体排放情景下东北三省未来降水的变化进行了预估。结果表明:CMIP 5和RegCM 4模式均能较好地模拟东北三省年及四季降水量的变化,可再现东北三省降水量由东南向西向北递减的空间分布形势,但模拟的降水中心偏北,模拟的降水强度偏强;两个模式对夏季降水的模拟优于冬季,对冬季降水的模拟存在较大偏差。总体而言,全球气候模式CMIP 5对东北三省降水的模拟结果较好。对东北三省降水量的预估表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,全球气候模式CMIP 5预估东北三省年和四季降水量均呈不同程度的增加,其中对冬季降水量预估的偏差百分率增幅最大。在RCP 8.5情景下,东北三省降水量增幅显著,预估未来东北三省降水增加量基本呈由南向北逐步递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西南向东北递减的分布。在RCP 4.5情景下,东北三省降水量增幅较小,预估未来东北三省降水量总体呈由东南向西北递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西向东递减的分布。     

基于ASD统计降尺度的雅鲁藏布江流域未来气候变化情景

青藏高原对东亚、南亚甚至全球的气候和水文循环有重要影响,模拟和分析青藏高原未来气候状况对研究东南亚区域生态、气候、水资源格局与演变趋势具有重要意义。利用ASD统计降尺度方法,对MIROC3.2_medres模式输出的降水和气温进行降尺度,并与ERA-40再分析资料进行了对比分析和评价,在此基础上分析了2046-2065年与2081-2100年三种情景下的气候变化情况。结果表明,ASD统计降尺度模型可以较好地将雅鲁藏布江流域GCM大尺度降水和气温数据降尺度到站点尺度,气温的解释方差都在90%以上,降水的解释方差也达到12%~27%;雅鲁藏布江流域未来降水年际变化不明显,年变化趋势多数小于5%;降水年内分配将更加集中,秋、冬、春季的降水减少趋势明显,最大降幅达55.58%,夏季降水显著增加,最大增幅达到30.44%;雅鲁藏布江流域未来将显著增温,21世纪中叶增温幅度为1.60~2.12℃,21世纪末期增温幅度达2.34~3.69℃;在降水与气温的双重影响下,流域水资源问题可能会变得更加严峻。     

２种降尺度方法在太湖流域的应用对比

同时应用统计降尺度模型SDSM(Statistical Downscaling Model)和区域气候模式PRECIS(Providing Regional Climate for Impacts Studies),对太湖流域的日降水量和日最高、最低气温进行降尺度处理,建立未来2021-2050年的气候变化情景,并对比分析两种方法的适用性.结果表明,两种方法模拟的未来时期日最高、最低气温季节和年的变化情景增幅总体上比较一致,高排放情景A2下模拟生成的情景增温幅度较B2情景大,未来时期最高气温增加幅度比最低气温明显.两种方法模拟的降水变化情景差异明显,PRECIS模拟的2021-2050年降水增加趋势明显,增幅较大;而SDSM模拟的未来时期降水存在一定的减少趋势,变化幅度相对较小.以上结果说明PRECIS和SDSM都能较好地模拟太湖流域未来气温变化情景,而对未来降水的模拟不确定性较大.     

基于全球及区域气候模式的江苏省降水变化趋势预估

利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%～30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%～40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。