李忠賢，陳海山，倪東鴻，曾剛

(南京信息工程大學氣象災害省部共建教育部重點實驗室，江蘇南京210044)

土壤濕度對東亞夏季氣候潛在可預報性影響的數值模擬

李忠賢，陳海山，倪東鴻，曾剛

(南京信息工程大學氣象災害省部共建教育部重點實驗室，江蘇南京210044)

利用全球大氣環(huán)流模式NCAR CAM3進行了在給定的觀測海溫條件下的22 a(1979—2000年)5—8月的2組集合試驗。運用方差分析方法，分析了在氣候態(tài)和年際變化的表層土壤濕度情況下，CAM3模式模擬的東亞夏季氣候潛在可預報性及其差異。結果表明:在給定的觀測海溫條件下，采用氣候態(tài)的土壤濕度時，CAM3模式模擬的東亞夏季氣候的潛在可預報性偏低;而采用年際變化的土壤濕度時，模擬的夏季氣候潛在可預報性有所提高，尤其是在中國西北地區(qū);后者模擬的中國西北地區(qū)夏季降水和氣溫的潛在可預報性比前者的模擬結果提高0.1以上。其原因可能是:采用年際變化的土壤濕度時，模式可以更好地模擬出中國西北地區(qū)的地表蒸發(fā)量和湍流熱通量的年際變化，進而使得模式對該地區(qū)夏季氣候的預報技巧得到提高。

潛在可預報性;夏季氣候;土壤濕度;數值模擬

Abstract:Two ensemble simulations for 22 boreal－summer seasons(1979—2000)are conducted by the Community Atmosphere Model version 3(CAM3)with the specified observed sea surface temperature (SST).Impacts of surface soil moisture(SSM)on the simulation of potential predictability of East Asian summer climate are investigated by the model with interannually varying SSM(ISSM)and climatological SSM(CSSM)，respectively，based on the variance analysis method.Results show that，under the specified observed SST，the potential predictability of East Asian summer climate simulated by the CAM3 with ISSM is better than that with CSSM over East Asia，especially over Northwest China.The potential predictability of summer precipitation and air temperature over Northwest China from ISSM simulations is 0.1 higher than that from CSSM simulations.A possible mechanism of influence of soil moisture on potential predictability of summer climate in Northwest China is proposed.The interannual variability of ground evaporation and surface turbulent heat flux can be simulated by CAM3 with ISSM better than with CSSM in Northwest China，leading to the model forecast skill of the summer climate improved by the model with ISSM.

Key words:potential predictability;summer climate;surface soil moisture;numerical simulation

0 引言

中國地處東亞季風區(qū)，受東亞季風年際變化影響，氣候災害發(fā)生頻率較高，旱、澇災害極大地影響國民經濟建設和社會發(fā)展，對月、季時間尺度旱、澇氣候，尤其是汛期旱、澇趨勢的預測是中國氣象學家的一項重要課題(丑紀范和徐明，2001)。研究氣候年際變化的規(guī)律和可預測性對預測短期氣候變化具有重要意義，這也是國際CLIVAR計劃(氣候變率及可預測性計劃)的目標。影響氣候年際變化的因子非常多，如海溫、積雪、土壤溫度和濕度以及極地冰雪等。因此，研究氣候模式對東亞氣候年際變率的可預報性(或預測能力)是非常重要的(王會軍等，1997)。

近幾十年來，人們認識到大氣、海洋、陸地及冰雪圈是一個完整而不可分割的氣候系統(tǒng)。海溫異常通常被認為是最主要的大氣下邊界強迫(Shukla，1981)，因此，許多學者(Yang et al.，1998;Lang and Wang，2005;施洪波等，2008;Zhou et al.，2009;Zhou and Zou，2010)利用氣候模式研究了海溫年際變化對大氣環(huán)流和氣候年際變率及可預報性的影響。

陸地表面是氣候系統(tǒng)的一個重要下邊界，陸地面積約占地球表面的1/3，陸面與大氣發(fā)生復雜的相互作用，陸地表面可以通過能量、水分和動量的交換在全球和區(qū)域尺度上對氣候產生強迫(Pielke and Avissar，1990)。近年來，陸面過程及其與氣候的相互作用引起了人類社會的普遍關注，并逐漸成為了一個重要的科學研究領域(陳海山和孫照渤，2002)。土壤和大氣之間的反饋過程在氣候系統(tǒng)中非常重要，在副熱帶地區(qū)土壤的作用甚至可與熱帶地區(qū)的海洋相比(Shukla and Mintz，1982)。據統(tǒng)計，就全球陸地而言，65%的降水來自于地表面的蒸發(fā)，而僅有35%來自于海洋的水平輸送(Chahine，1992)。因此，土壤濕度是除海溫外影響氣候預測的另一重要因子(Dirmeyer，2000;Koster et al.，2004a)。

Namias(1958，1963)研究發(fā)現，土壤濕度的季節(jié)性異常對大氣的季節(jié)變化有重要作用。Rowntree and Bolton(1983)通過敏感性試驗指出，干土壤可使未來氣溫升高、降水減少，濕土壤可使氣溫降低、降水持續(xù)。Yeh et al.(1984)用GFDL的GCM研究了灌溉后土壤對氣候的影響，并指出，增加土壤含水量將使降水增加、氣溫降低。林朝暉等(2001)研究指出，模式對土壤含水量初值的敏感性有較明顯的季節(jié)差異，相對而言，在晚春和夏季較強，而在秋季明顯減弱。Douville(2004)研究認為，模式大氣的潛在可預報性對土壤濕度的初始場是非常敏感的。王萬秋(1991)研究認為，固定的土壤溫度異常和土壤濕度的初始異常對短期氣候有明顯影響，土壤溫度的影響主要在異常區(qū)內及其南部相鄰區(qū)域，而土壤濕度異常的影響則可以以長波波列形式向外傳播到很遠距離處。馬柱國等(2000)指出，土壤濕度與降水呈正相關，與氣溫呈反相關，且不同深度不同區(qū)域有顯著差異。張文君等(2008)研究認為，前期降水會增加土壤濕度，但土壤濕度異常對后期降水的影響則不顯著。戴長勇和左志燕(2010)研究認為，黃河以南地區(qū)上年冬季土壤濕度與夏季降水存在正的相關關系。梁樂寧和陳海山(2010)基于ERA40的1958—2001年土壤濕度再分析資料和中國541站降水資料，通過觀測分析揭示了華南春季土壤濕度異常與中國夏季降水的聯系及其可能的物理過程。利用第一次全球土壤濕度計劃(GSWP)資料，Dirmeyer(2005)研究認為，土壤濕度與降水的可預報性有一定的聯系。許多研究(Douville and Chauvin，2000;Koster et al.，2000，2004b;Kanae et al.，2006)指出，土壤濕度異常對半干旱區(qū)的短期氣候可預報性影響明顯，使用真實的土壤濕度資料有利于提高半干旱地區(qū)的短期氣候潛在可預報性。Conil et al. (2007)利用耦合了陸面過程的氣候模式，分析土壤濕度異常對短期氣候變率及可預報性的影響，結果表明，土壤濕度異常產生的外部變率在北半球夏季較為重要。

綜上所述，土壤濕度異常對短期氣候變化具有重要影響。許多學者利用數值模式研究了土壤濕度初始場和年際異常對氣候的影響，也有一些學者利用觀測資料分析了土壤濕度異常與東亞夏季氣候的聯系，而有關土壤濕度對東亞夏季氣候可預報性影響的工作還不多見。本文主要利用全球大氣環(huán)流模式NCAR CAM3進行2組集合試驗，運用方差分析等方法初步探討土壤濕度對東亞夏季氣候潛在可預報性的影響。

1 試驗設計和分析方法

1.1 資料

本文采用的資料有:1)NCEP/NCAR再分析大氣資料(Kalnay et al.，1996)，包括1979—2000年的每年5月1日00:00、2日00:00、…、8日00:00的大氣風場、相對濕度、高度場、氣溫場、地面溫度場和地面氣壓場以及1979—2000年每6 h 1次的表層(0～10 cm)土壤濕度。2)歐洲中期天氣預報中心再分析資料(ERA－40;Uppala et al.，2005)，包括1979年1月—2000年12月逐月500 hPa位勢高度場以及地表蒸發(fā)量、感熱和潛熱通量場。其中，NCEP/ NCAR再分析資料用于CAM3模式集合試驗的大氣初始場和強迫場，ERA－40再分析資料作為觀測資料，用于同模式模擬結果的對比分析。

1.2 模式和試驗設計

CAM3模式是NCAR開發(fā)的第6代全球大氣環(huán)流模式，是在CCM0、CCM1、CCM2、CCM3、CAM2的基礎上發(fā)展起來的，該模式包含了公共陸面模式(CLM3)、薄層海洋模式(slab ocean model)和熱力動力海冰模式(Collins et al.，2004;Hurrell et al.，2006)。NCAR CAM3大氣環(huán)流模式已在東亞夏季大氣環(huán)流和氣候的年際、年代際變率模擬方面等得到廣泛的應用(曾剛等，2007;李忠賢等，2009，2011)。

利用大氣環(huán)流模式NCAR CAM3進行2組1979—2000年5—8月的集合試驗，每年分別有8個集合成員。在1979—2000年的每年夏季(6—8月)前的1個月(5月)用8個初始場(即5月1日00:00、2日00:00、…、8日00:00)進行積分(即積分時分別取5月1—8日00:00的NCEP/NCAR再分析大氣資料作為初值，8個初值積分的結果作為1個集合)，積分時間為4個月，海溫資料為CAM3模式攜帶的1979—2000年逐月的觀測海溫資料，該資料是HadISST OI數據和Smith/Reynolds數據的結合。2組集合試驗中每一時步的表層土壤濕度資料分別為氣候態(tài)和年際變化的資料，具體為:第一組集合試驗(簡稱ISSM試驗)采用年際變化的表層土壤濕度，該資料為1979—2000年每6 h 1次的NCEP/ NCAR再分析(Kalnay et al.，1996)表層(0～10 cm)土壤濕度，將該資料插值到模式網格點的每一時步上;第二組集合試驗(簡稱CSSM試驗)采用氣候態(tài)的表層土壤濕度，該資料為1979—2000年平均的氣候態(tài)的表層土壤濕度，將該資料插值到模式網格點的每一時步上。

利用上述2組集合試驗模式輸出的逐月平均氣象要素場，采用方差分析等方法分析ISSM試驗和CSSM試驗模式模擬的東亞夏季氣候潛在可預報性及其差異。

1.3 方差分析方法

氣候變量的年際變率是由外部強迫和天氣振蕩引起的，其中外部強迫產生的年際變率是可預報的，或稱為潛在可預報性的，而天氣振蕩引起的變率在氣候預測的時間尺度上是不可預測的。變率的強度用方差表示，由外部強迫和天氣振蕩引起的方差分別稱為信號(外部)方差和噪音(內部)方差(趙曉川等，2008)。外強迫(海溫、土壤濕度等)產生的夏季氣候潛在可預報性可以通過計算外部方差和總方差的比值來估算(Yang et al.，1998)，具體方法如下:

在某一格點上，假定φi，j是某一氣象要素(氣溫、降水等)第i個積分、第j年的夏季平均值，分別計算樣本總體平均值，以及第j年的集合平均值，其中＜φ＞j隨年份不同而變化。定義

為外部方差，即由海溫和土壤濕度等外強迫引起的年際變率;定義

為內部方差，即由大氣內部動力原因引起的自然變率，它反映了單個積分成員之間的離散度。二者之和被稱作總方差，

其中:M為初始場的個數(M=8);N為積分的年數(N=22)。外部方差與總方差之比被記作R，作為模式大氣潛在可預報性的指標。它反映了外強迫引起的外部方差在變量總方差中所占的比例。R越大，說明外強迫對氣候變量的影響越大，當R＞0.5時，說明外強迫的作用超過了大氣內部動力學原因的作用，外強迫對氣候變量具有較大的潛在可預報能力。

為了分析外強迫產生的夏季氣候潛在可預報性的年際變化，對特定年份(第j年)外部方差與內部方差，可由下式(Shukla and Gutzler，1983;Quan et al.，2004)計算:

第j年的模式潛在可預報性可表示為

2 東亞夏季氣溫和降水的潛在可預報性

圖1和圖2分別給出了2組集合試驗CAM3模式模擬的東亞夏季降水和2 m氣溫潛在可預報性的空間分布?？梢姡?組集合試驗模式模擬的東亞夏季氣候潛在可預報性較低，基本都在0.5以下，這表明大氣環(huán)流模式對東亞夏季氣候的模擬能力有較大的局限性。比較而言，采用年際變化的表層土壤濕度時，模式模擬的東亞夏季降水潛在可預報性要高于采用氣候態(tài)的表層土壤濕度時的模擬結果，尤其是在青藏高原和中國西北地區(qū)，可預報性可提高0.10左右(圖1c);而中國東部地區(qū)兩者差異不明顯，這可能與東部地區(qū)的氣候變化主要受海溫的影響有關。由圖2可見，表層土壤濕度對東亞夏季2 m氣溫的潛在可預報性也有較大的影響，尤其是在東亞中緯度地區(qū)，ISSM試驗模擬上述地區(qū)2 m氣溫的潛在可預報性比CSSM試驗的模擬結果高出0.15左右(圖2c)。

圖1CSSM試驗(a)和ISSM試驗(b)模擬的東亞夏季降水的潛在可預報性，以及ISSM試驗與CSSM試驗模擬結果的差值分布(c)Fig.1Potential predictability of East Asian summer precipitation from(a)CSSM simulations and(b) ISSM simulations，and(c)their differences(ISSM simulations minus CSSM simulations)

圖2CSSM試驗(a)和ISSM試驗(b)模擬的東亞夏季2 m氣溫的潛在可預報性，以及ISSM試驗與CSSM試驗模擬結果的差值分布(c)Fig.2Potential predictability of East Asian summer 2 m air temperature from(a)CSSM simulations and (b)ISSM simulations，and(c)their differences (ISSM simulations minus CSSM simulations)

圖3 和圖4分別為2組試驗模擬的夏季降水和2 m氣溫潛在可預報性差值沿20～55°N經向平均的經度—時間剖面?？梢?，110°E以西地區(qū)，ISSM試驗模擬的各年份20～55°N平均夏季降水和氣溫的潛在可預報性高于CSSM試驗模擬結果0.05～0.15。由此可見，土壤濕度異常對東亞大陸110°E以西的夏季氣候潛在可預報性具有較重要影響;而110°E以東地區(qū)夏季氣候潛在可預報性的貢獻可能主要來自于海溫等，土壤濕度的貢獻并不明顯。

圖3ISSM試驗與CSSM試驗模擬的1979—2000年夏季降水潛在可預報性差值沿20～55°N平均的經度—時間剖面Fig.3Differences of the potential predictability of summer precipitation between ISSM simulations and CSSM simulations averaged over 20—55°N from 1979 to 2000

圖4ISSM試驗與CSSM試驗模擬的1979—2000年夏季2 m氣溫潛在可預報性差值沿20～55°N平均的經度—時間剖面Fig.4Differences of the potential predictability of summer 2 m air temperature between ISSM simulations and CSSM simulations averaged over 20—55°N from 1979 to 2000

圖5 和圖6分別為1979—2000年中國西北地區(qū)(80～100°E，36～42°N)夏季降水和氣溫潛在可預報性的年際變化?？梢姡珻AM3模式模擬的各年份西北地區(qū)降水和氣溫的潛在可預報性基本較低。值得注意的是，在絕大多數年份，ISSM試驗模擬的西北地區(qū)夏季氣候的潛在可預報性明顯高于CSSM試驗的模擬結果。其中，1990年ISSM試驗模擬的西北地區(qū)氣溫潛在可預報性甚至達到0.7左右，表現出較高的潛在預報技巧，而該年份CSSM試驗的模擬結果低于0.1。可見，土壤濕度對中國西北地區(qū)夏季降水和氣溫的潛在可預報性具有較明顯的影響。

圖51979 —2000年中國西北地區(qū)夏季降水潛在可預報性的年際變化(點線:CSSM模擬結果;實線:ISSM模擬結果)Fig.5Interannual variability of the potential predictability of summer precipitation in Northwest China from 1979 to 2000(The dotted and solid lines represent the results from CSSM simulations and ISSM simulations，respectively)

圖61979 —2000年中國西北地區(qū)夏季氣溫潛在可預報性的年際變化(點線:CSSM模擬結果;實線:ISSM模擬結果)Fig.6Interannual variability of the potential predictability of summer 2 m air temperature in Northwest China from 1979 to 2000(The dotted and solid lines represent the results from CSSM simulations and ISSM simulations，respectively)

3 西北地區(qū)地表蒸發(fā)量和湍流熱通量異常年際變化的模擬

由前述可知，在相同的海溫強迫條件下，采用年際變化的表層土壤濕度時，CAM3模式對中國西北地區(qū)夏季氣候的預報技巧得到了提高。馬柱國等(2001)研究指出，土壤濕度能夠通過改變地表向大氣輸送的感熱、潛熱通量等影響區(qū)域氣候。因此，地表蒸發(fā)量、感熱和潛熱通量可看作是聯系土壤濕度與氣候變化的重要中間環(huán)節(jié)。下面將分析CSSM試驗和ISSM試驗對西北地區(qū)地表蒸發(fā)量、感熱和潛熱通量的模擬情況。

圖7和圖8給出了中國西北地區(qū)夏季地表蒸發(fā)量和潛熱通量異常的年際變化。可見，ISSM試驗模擬的該地區(qū)地表蒸發(fā)量和潛熱通量異常的年際變化優(yōu)于CSSM試驗的模擬結果，更接近ERA－40資料結果。計算表明，CSSM試驗和ISSM試驗模擬的中國西北地區(qū)夏季蒸發(fā)量、潛熱通量異常與ERA－40資料的相關系數分別為0.16和0.46，后者通過了置信水平為95%的顯著性檢驗。圖9為中國西北地區(qū)夏季感熱通量異常的年際變化?？梢?，ISSM試驗模擬的該地區(qū)感熱通量異常的位相和振幅與再分析資料基本一致，而CSSM試驗未能模擬出該地區(qū)夏季感熱通量異常的年際變化特征。計算表明，CSSM試驗和ISSM試驗模擬的中國西北地區(qū)夏季感熱通量異常與ERA－40資料的相關系數分別為0.24和0.54，后者通過了置信水平為98%的顯著性檢驗。綜上所述，CSSM試驗難以較好地模擬出西北地區(qū)夏季地表蒸發(fā)量、感熱和潛熱通量異常的年際變化特征，而ISSM試驗的模擬結果與再分析資料是基本一致的。

圖71979 —2000年中國西北地區(qū)夏季地表蒸發(fā)量異常的年際變化(單位:mm;實線:ERA－40再分析資料;點線:CSSM模擬結果;虛線:ISSM模擬結果)Fig.7Interannual variability of ground evaporation anomaly(mm)in Northwest China in JJA from 1979 to 2000(The solid，dotted and dashed lines represent the results from ERA40 data，CSSM simulations and ISSM simulations，respectively)

圖81979 —2000年中國西北地區(qū)夏季潛熱通量異常的年際變化(單位:W·m－2;實線:ERA－40再分析資料;點線:CSSM模擬結果;虛線:ISSM模擬結果)Fig.8Interannual variability of surface latent heat flux anomaly(W·m－2)in Northwest China in JJA from 1979 to 2000(The solid，dotted and dashed lines represent the results from ERA40 data，CSSM simulations and ISSM simulations，respectively)

圖91979 —2000年中國西北地區(qū)夏季感熱通量異常的年際變化(單位:W·m－2;實線:ERA－40再分析資料;點線:CSSM模擬結果;虛線:ISSM模擬結果)Fig.9Interannual variability of surface sensitive heat flux anomaly(W·m－2)in Northwest China in JJA from 1979 to 2000(The solid，dotted and dashed lines represent the results from ERA40 data，CSSM simulations and ISSM simulations，respectively)

4 東亞夏季大氣環(huán)流的潛在可預報性

前文分析表明，采用年際變化的表層土壤濕度(ISSM)時，CAM3模式對西北地區(qū)地表通量的模擬有明顯改善，那么，ISSM對西北地區(qū)大氣環(huán)流的潛在可預報性是否也有貢獻呢?下文將分析2組試驗對東亞(60～110°E)夏季大氣環(huán)流潛在可預報性的模擬情況。

由圖10可見，2組集合試驗模擬的東亞中高緯度地區(qū)夏季500 hPa位勢高度潛在可預報性較低，潛在可預報性數值均低于0.5。比較而言，采用年際變化的表層土壤濕度時，模式模擬的東亞中高緯度地區(qū)夏季500 hPa位勢高度潛在可預報性要高于采用氣候態(tài)的表層土壤濕度時的模擬結果，尤其是在西北地區(qū)，可預報性數值可提高0.20左右(圖10c)。上述分析表明，采用年際變化的表層土壤濕度，模式可以更好地模擬出西北地區(qū)的大氣環(huán)流異常。

圖10CSSM試驗(a)和ISSM試驗(b)模擬的東亞夏季500 hPa位勢高度場的潛在可預報性以及ISSM試驗與CSSM試驗模擬結果的差值分布(c)Fig.10Potential predictability of East Asian summer 500 hPa geopotential height from(a)CSSM simulations and(b)ISSM simulations，and(c)their differences(ISSM simulations minus CSSM simulations)

5 結論和討論

利用全球大氣環(huán)流模式NCAR CAM3進行1979—2000年5—8月的2組集合試驗，對比分析了在相同的海溫條件下，采用氣候態(tài)的表層土壤濕度(CSSM)和年際變化的表層土壤濕度(ISSM)時，CAM3模式模擬的東亞夏季氣候潛在可預報性的差異，結果表明，CAM3模式模擬的東亞夏季氣候可預報性較低。而在相同的海溫條件下，采用年際變化的表層土壤濕度時，CAM3模式模擬的東亞夏季氣候可預報性要高于采用氣候態(tài)的表層土壤濕度的模擬結果，尤其是中國西北地區(qū)夏季氣候的潛在可預報性可以提高0.1以上。采用氣候態(tài)的表層土壤濕度時，CAM3模式模擬的中國西北地區(qū)地表蒸發(fā)量(潛熱通量)和感熱通量異常的年際變化與再分析資料的相關系數僅為0.16和0.24，未能通過置信水平為90%的顯著性檢驗;而采用年際變化的表層土壤濕度時，CAM3模式基本能較好地模擬出中國西北地區(qū)地表蒸發(fā)量、感熱和潛熱通量異常的年際變化，模式模擬的該地區(qū)地表蒸發(fā)量(潛熱通量)和感熱通量異常的年際變化與再分析資料的相關系數為0.46和0.54，分別通過置信水平為95%和98%的顯著性檢驗?？梢?，土壤濕度對于西北地區(qū)地表蒸發(fā)和熱通量具有非常重要的影響。采用年際變化的土壤濕度，可以明顯改善模式對西北地區(qū)地表蒸發(fā)和熱通量的模擬能力，也改善了模式對西北地區(qū)夏季大氣環(huán)流異常的模擬效果，從而也使得模式對該地區(qū)夏季氣候的可預報性得到一定的提高。

本文通過設計2組集合試驗，對比采用氣候態(tài)和年際變化的表層土壤濕度的情況下，CAM3模式模擬的東亞夏季氣候可預報性的差異，分析了土壤濕度對東亞夏季氣候可預報性的影響。由于CAM3模式對于東亞地區(qū)夏季氣候模擬本身存在局限性，并且本工作所采用的NCEP/NCAR再分析資料的每6 h 1次0～10 cm的土壤濕度資料本身也存在一定的不足之處，因此，本研究還是初步的;今后有必要采用其他模式和資料來進一步對比驗證本文得到的結果。

陳海山，孫照渤.2002.陸氣相互作用及陸面模式的研究進展［J］.南京氣象學院學報，25(2):277－288.

丑紀范，徐明.2001.短期氣候數值預測的進展和前景［J］.科學通報，46(11):890－895.

戴長勇，左志燕.2010.中國東部前冬、春土壤濕度與夏季氣候的關系［J］.氣象科技，38(3):300－305.

李忠賢，孫照渤，陳海山，等.2009.CAM3模式海氣湍流通量參數化的改進及其應用［J］.氣象學報，67(6):1101－1112.

李忠賢，陳海山，曾剛，等.2011.海溫強迫下的東亞夏季大氣環(huán)流潛在可預報性特征［J］.大氣科學學報，34(3):281－287.

梁樂寧，陳海山.2010.春季華南土壤濕度異常與中國夏季降水的可能聯系［J］.大氣科學學報，33(5):536－546.

林朝暉，楊小松，郭裕福.2001.陸面過程模式對土壤含水量初值的敏感性研究［J］.氣象與環(huán)境研究，6(2):240－248.

馬柱國，魏和林，符淙斌.2000.中國東部區(qū)域土壤濕度的變化及其與氣候變率的關系［J］.氣象學報，58(3):278－287.

馬柱國，符淙斌，謝力，等.2001.土壤濕度和氣候變化關系研究中的某些問題［J］.地球科學進展，16(4):563－568.

施洪波，周天軍，萬慧，等.2008.SMIP2試驗對亞洲夏季風的模擬能力及其可預報性的分析［J］.大氣科學，23(1):36－52.

王會軍，薛峰，畢訓強.1997.氣候模式的年際變率和可預測性［J］.應用氣象學報，8(增刊):217－222.

王萬秋.1991.土壤溫濕異常對短期氣候影響的數值模擬試驗［J］.大氣科學，15(5):115－123.

曾剛，孫照渤，王維強，等.2007.東亞夏季風年代際變化——基于全球觀測海表溫度驅動NCAR Cam3的模擬分析［J］.氣候與環(huán)境研究，12(2):221－224.

張文君，周天軍，宇如聰.2008.中國土壤濕度的分布與變化Ⅰ:多種資料間的比較［J］.大氣科學，32(3):581－597.

趙曉川，吳洪寶，何浪.2008.中國季降水量的氣候噪音和潛在可預報性估計［J］.南京氣象學院學報，31(6):819－827.

Chahine T M.1992.The hydrological cycle and its influence on climate［J］.Nature，359:373－380.

Collins W D，Rasch P J，Boville B A，et al.2004.Description of the NCAR Community Atmosphere Model(CAM3)［R］//NCAR/ TN－464 STR.Boulder，CO:National Center for Atmospheric Research.

Conil S，Douvile H，Tyteca S.2007.The relative influence of soil moisture and SST in climate predictability explored within ensembles of AMIP type experiments［J］.Climate Dynamics，28(2/3): 125－145.

Dirmeyer P A.2000.Using a global soil wetness data set to improve seasonal climate simulation［J］.J Climate，13(16):2900－2922.

Dirmeyer P A.2005.The land surface contribution to the potential predictability of boreal summer season climate［J］.J Hydrometeorology，6(5):618－632.

Douville H.2004.Relevance of soil moisture for seasonal atmospheric predictions:Is it an initial value problem［J］.Climate Dynamics，22 (4):429－446.

Douville H，Chauvin F.2000.Relevance of soil moisture for seasonal climate predictions:A preliminary study［J］.Climate Dynamics，16 (10/11):719－736.

Hurrell J W，Hack J J，Philips A S，et al.2006.The dynamical simulation of the Community Atmosphere Model Version 3(CAM3)［J］.J Climate，19(11):2162－2183.

Kanae S，Hirabayashi Y，Yamada T，et al.2006.Influence of“realistic”land surface wetness on predictability of seasonal precipitation in boreal summer［J］.J Climate，19(8):1450－1460.

Kalnay E，Kanamitsu M，Kistler R，et al.1996.The NCEP/NCAR 40－year reanalysis project［J］.Bull Amer Meteor Soc，77:437－471.

Koster R D，Suarez M J，Heiser M.2000.Variability and predictability of precipitation at seasonal to interannual timescales［J］.J Hydrometeor，1(1):26－46.

Koster R D，Dirmeyer P A，Guo Zhichang，et al.2004a.Regions of strong coupling between soil moisture and precipitation［J］.Science，305(5687):1138－1140.

Koster R D，Suarez M J，Liu P，et al.2004b.Realistic initialization of land surface states:Impacts on subseasonal forecast skill［J］.J Hydrometeor，5(6):1049－1063.

Lang X M，Wang H J.2005.Seasonal differences of model predictability and the impact of SST in the Pacific［J］.Adv Atmos Sci，22(1): 103－113.

Namias J.1958.Persistence of mid－tropospheric circulations between adjacent months and seasons［C］//Bolin B.The atmosphere and the sea in motion(Rossby Memorial Volume).Oxford:Rockefeller Institute Press and Oxford University Press:240－248.

Namias J.1963.Surface－atmosphere interactions as fundamental causes of droughts and other climatic fluctuations［J］.Arid Zone Research，20:345－359.

Pielke R A，Avissar R.1990.Influence of landscape structure on local and regional climate［J］.Landscape Ecology，4(2/3):133－155.

Quan X W，Webster P J，Moore A M，et al.2004.Seasonality in SST－forced atmospheric short－term climate predictability［J］.J Climate，17(6):3090－3108.

Rowntree P R，Bolton J R.1983.Simulation of the atmospheric response to soil moisture anomalies over Europe［J］.Quart J Roy Meteor Soc，109(461):501－526.

Shukla J.1981.Dynamical predictability of monthly means［J］.J Atmos Sci，38:2547－2572.

Shukla J，Mintz Y.1982.Influence of land－surface evapotranspiration on the earth’s climate［J］.Science，215:1498－1501.

Shukla J，Gutzler D S.1983.Interannual variability and predictability of 500 mb geopotential heights over the Northern Hemisphere［J］. Mon Wea Rev，111(6):1273－1279.

Uppala S M，K?llberg P W，Simmons A J，et al.2005.The ERA－40 reanalysis［J］.Quart J Roy Meteor Soc，131:2961－3012.

Yang X－Q，Jeffrey L A，William F S.1998.Reproducible forced modes in AGCM ensemble integrations and potential predictability of atmospheric seasonal variations in the extratropics［J］.J Climate，11 (11):2942－2959.

Yeh T C，Wetherald R I，Manabe S.1984.The effect of soil moisture on the short－term climate and hydrology change:A numerical experiment［J］.Mon Wea Rev，112(3):474－490.

Zhou Tianjun，Zou Liwei.2010.Understanding the predictability of East Asian summer monsoon from the reproduction of land－sea thermal contrast change in AMIP－type simulation［J］.J Climate，23(22): 6009－6026.doi:10.1175/2010JCLI3546.1.

Zhou Tianjun，Wu Bo，Scaife A A，et al.2009.The CLIVAR C20C Project:Which components of the Asian－Australian Monsoon circulation variations are forced and reproducible?［J］.Climate Dynamics，33:1051－1068.doi:10.1007/s00382－008－0501－8.

(責任編輯:劉菲)

Numerical simulation of effect of soil moisture variability on potential predictability of summer climate over East Asia

LI Zhong－xian，CHEN Hai－shan，NI Dong－h(huán)ong，ZENG Gang
(Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education，NUIST，Nanjing 210044，China)

P461.2;P435

A

1674－7097(2012)04－0423－08

李忠賢，陳海山，倪東鴻，等.2012.土壤濕度對東亞夏季氣候潛在可預報性影響的數值模擬［J］.大氣科學學報，35(4):423－430.

Li Zhong－xian，Chen Hai－shan，Ni Dong－h(huán)ong，et al.2012.Numerical simulation of effect of soil moisture variability on potential predictability of summer climate over East Asia［J］.Trans Atmos Sci，35(4):423－430.(in Chinese)

2011－12－30;改回日期:2012－02－18

國家自然科學基金資助項目(40905045);江蘇省“333高層次人才培養(yǎng)工程”項目;江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目(PAPD)

李忠賢(1979—)，男，福建仙游人，博士，副教授，研究方向為海陸氣相互作用與短期氣候預測，lizhongxian@nuist.edu.cn.