劉景衛(wèi)，周天軍，滿文敏

1 中國科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國家重點實驗室，北京 100029

2 國家氣象信息中心，北京 100081

1 引 言

受復(fù)雜地形和獨特海陸分布的影響，東亞季風(fēng)區(qū)氣候表現(xiàn)出顯著多時間尺度變率特征[1］.伴隨夏季風(fēng)的強(qiáng)弱變化發(fā)生的洪澇、干旱等氣候異常，給該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和社會生活造成嚴(yán)重影響.區(qū)域氣候模式（RCM）是研究東亞區(qū)域氣候異常發(fā)生規(guī)律的重要工具.在再分析資料或全球模式（GCM）提供的大尺度環(huán)流背景場驅(qū)動下，RCM模擬的區(qū)域氣候時間變化和空間分布特征，較之全球模式具有明顯優(yōu)勢，原因在于RCM具有相對較高的分辨率，對區(qū)域地形、海陸分布、陸面過程等的刻畫更為細(xì)致[2-3］.因此，在過去幾十年中，RCM在研究東亞區(qū)域氣候異常發(fā)生規(guī)律、預(yù)估未來氣候變化情景等工作中發(fā)揮了重要作用[4-7］.

RCM發(fā)展至今，對環(huán)流、降水、溫度等已具備較高的模擬能力，但是受區(qū)域內(nèi)物理過程、側(cè)邊界條件和地形因素等的影響，依然存在著模擬偏差[8-9］.異常氣候個例模擬是檢驗氣候模式性能、理解模擬偏差產(chǎn)生原因的重要途徑.受1997／98厄爾尼諾事件的影響，1998年夏季風(fēng)期間西太平洋暖池海溫偏低，西北太平洋副熱帶高壓南移，東亞夏季風(fēng)和梅雨鋒異常，長江流域出現(xiàn)了“二度梅”現(xiàn)象，造成了該地區(qū)的持續(xù)性洪澇[10］.1998年夏季氣候異常已經(jīng)成為檢驗區(qū)域氣候模式性能的典型個例.例如，鄭益群和錢永甫[11］用區(qū)域模式RegCM2對1998年夏季風(fēng)進(jìn)行了模擬，指出春季開始的積分比冬季開始的積分對初始場更為敏感，不同側(cè)邊界處理方案對模擬結(jié)果具有顯著影響.湯劍平等[12］對 MM5模式中輻射、陸面、對流等三種物理過程參數(shù)化方案進(jìn)行了組合試驗，探討了不同組合對1998年降水異常的模擬效果.Wang等[13］利用區(qū)域氣候模式IPRC-RegCM模擬了1998年中國強(qiáng)降水，表明該模式能夠合理模擬雨帶的時間演變、月平均降水的空間分布以及日降水強(qiáng)度的空間分布，特別是該模式對 “二度梅”現(xiàn)象有較好的模擬能力.Lee等[14］用區(qū)域氣候模式SNURCM分別在60km和20km兩種分辨率下模擬了1998年東亞夏季降水，表明模式能夠再現(xiàn)6月份中國中部地區(qū)的強(qiáng)降水事件，采用60km分辨率模擬的梅雨鋒時間變化較為合理，但對華南降水模擬效果較差；采用20km分辨率時模擬的降水增加，原因是表面潛熱通量增加使對流增強(qiáng).胡軼佳等[15］用RegCM3兩種不同的積云對流參數(shù)化方案對1998年中國降水異常進(jìn)行了模擬，結(jié)果表明在春、夏季轉(zhuǎn)換時期，兩者模擬的降水形勢差別較大，二者模擬的中國南方地區(qū)夏季降水差別最為明顯，積云對流參數(shù)化方案對中下層大氣環(huán)流的影響大于上層.劉術(shù)艷等[16］針對1998年夏季降水利用區(qū)域模式CWRF研究了區(qū)域選擇對模擬能力的影響.Wang和 Yang[17］利用兩套不同的再分析資料NCEP／DOE（R2）和 ERA40強(qiáng)迫 WRF 模式，對1998年東亞夏季風(fēng)進(jìn)行了模擬，發(fā)現(xiàn)兩套再分析資料水汽通量的不同使得降水模擬結(jié)果存在顯著差異.綜上所述，1998年夏季降水異常已經(jīng)成為檢驗區(qū)域模式性能的標(biāo)準(zhǔn)之一.

除了RCM之外，進(jìn)行區(qū)域氣候模擬的另一個重要工具是變網(wǎng)格模式.這類模式的代表之一是法國國家科研中心（CNRS）動力氣象實驗室（LMD）發(fā)展的可變網(wǎng)格的格點大氣環(huán)流模式LMDZ[18］，該模式在歐洲、非洲等地都得到了應(yīng)用[19-20］.東亞復(fù)雜的地形分布，成為檢驗變網(wǎng)格模式模擬能力的理想試驗平臺，圍繞著LMDZ模式對東亞平均氣候的模擬此前已有細(xì)致分析[21］.Xin等[22］利用該模式進(jìn)行了對流層中上層變冷影響東亞春季氣候的敏感性試驗.不過，LMDZ對1998年夏季氣候異常的模擬能力如何，此前尚未得到檢驗.本文的目的，就是針對1998年夏季降水這一典型降水異常個例，考查變網(wǎng)格模式LMDZ對東亞氣候的模擬能力，探討變網(wǎng)格模式在東亞氣候異常模擬研究中的適用性.

2 模式和資料介紹

LMDZ模式的一個特性是經(jīng)緯向均可伸縮，可用于區(qū)域加密，且在加密區(qū)外模式預(yù)報量可向再分析資料恢復(fù)，因此可用做區(qū)域氣候的模擬.這里使用的是最新版本LMDZ 4.0版本，以下簡稱LMDZ4[18］.LMDZ4是IPSL-CM4耦合模式的大氣模塊，水平方向采用Arakawa C網(wǎng)格，垂直方向采用了p-σ混合坐標(biāo)，時間積分方案采用蛙跳格式，并使用了一個周期性的校正因子[18，23］.主要物理過程包括修正后的歐洲中心中尺度天氣預(yù)報（ECMWF）輻射方案[24-25］，Emanuel積云對流參數(shù)化方案[26］，ORCHIDEE地表動態(tài)植被模塊[27-28］等.

LMDZ4原始版本中全球經(jīng)緯向網(wǎng)格數(shù)為96×71，垂直方向為19層，其中地面至1km高度有4層，20km以上有4層，2～20km之間垂直分辨率為2km.為了提高模式對東亞復(fù)雜地形的刻畫能力，本文提高了該模式的水平分辨率，將經(jīng)緯向網(wǎng)格數(shù)設(shè)定為200×100，使東亞加密區(qū)的水平分辨率提高到0.36°（經(jīng)度）×0.36°（緯度）.模式中心點位置為（30°N，110°E），加密區(qū)范圍（13.8°N—46.2°N，83°E—137°E），覆蓋了東亞大部分地區(qū).模式加密區(qū)域和地形如圖1所示.此外，為保證環(huán)流模擬的準(zhǔn)確性，在模式加密區(qū)內(nèi)，預(yù)報場每10天向再分析資料恢復(fù)一次，在加密區(qū)外則每半小時向再分析資料恢復(fù)一次.模式積分的時間步長為50s.

本文所用的側(cè)邊界強(qiáng)迫場為NCEP／DOE（R2）再分析資料，時間間隔為6h，所用要素包括經(jīng)向風(fēng)、緯向風(fēng)、相對濕度和溫度，原始資料水平分辨率為2.5°（經(jīng)度）×2.5°（緯度），垂直方向17層，最上層氣壓10hPa[29］，本文通過雙線性插值方法將原始資料插值到模式網(wǎng)格.模式下邊界強(qiáng)迫場為“國際大氣模式比較計劃”（AMIP II）提供的氣候態(tài)海表溫度和海冰[30］.模式積分開始時間為1998年5月1日00∶00GMT，結(jié)束于8月31日24∶00GMT，該控制試驗簡稱“LMD NCEP2”.

標(biāo)準(zhǔn)試驗LMD NCEP2的特色有二：一是區(qū)域加密，二是預(yù)報場每10天向再分析資料恢復(fù)一次.為了檢驗上述兩種處理方案對模擬結(jié)果的影響，在保持模式其它配置不變的情況下，進(jìn)一步設(shè)計了如下兩組敏感試驗：（1）模式水平網(wǎng)格不做任何加密、全球采用1.8°（經(jīng)度）×1.8°（緯度）的均勻網(wǎng)格，簡稱“LMD CON”；（2）在東亞加密區(qū)內(nèi)，預(yù)報場不向再分析資料做任何恢復(fù)，簡稱“LMD NORE”.

為檢驗?zāi)M結(jié)果，本文還用到分辨率為1°（經(jīng)度）×1°（緯度）的 GPCP逐日海上降水[31］，和分辨率為0.25°（經(jīng)度）×0.25°（緯度）的 APHRO＿M(jìn)A＿0902逐日臺站降水[32］合成的觀測降水資料.本文利用雙線性插值技術(shù)，將其插值到模式網(wǎng)格上.

3 控制試驗結(jié)果分析

本文首先考查模式對1998年夏季（6—8月，JJA）日平均降水的模擬效果；隨后，從850hPa風(fēng)場和水汽輸送的角度，討論造成降水模擬偏差的直接原因；在此基礎(chǔ)上，從大尺度環(huán)流（500hPa西北太平洋副熱帶高壓、200hPa東亞副熱帶西風(fēng)急流）的角度，理解影響模式降水模擬效果的環(huán)流因素.最后，進(jìn)一步討論模式對“二度梅”現(xiàn)象的模擬情況.

3.1 降 水

圖2是1998年夏季平均降水分布.觀測資料中（圖2a），夏季的雨帶分布呈“西南—東北”走向，降水大值區(qū)主要集中在青藏高原東南側(cè)、華南、長江中下游、臺灣及其周邊地區(qū)，以及韓國和日本南部，總體從東南向西北遞減，西北內(nèi)陸地區(qū)降水相對稀少.模式較好地再現(xiàn)了上述特征（圖2b）.

較之觀測，模擬偏差主要表現(xiàn)為：華南地區(qū)降水大值中心偏東，強(qiáng)度偏強(qiáng)；長江流域、華北、朝鮮半島和日本雨帶位置偏北且強(qiáng)度偏強(qiáng)，江淮地區(qū)降水偏多、而25°N—30°N之間地區(qū)降水偏少.另外，沿青藏高原南側(cè)、海南島南側(cè)、東南沿海、長白山、祁連山東南側(cè)以及秦嶺—太行山—燕山等地出現(xiàn)虛假降水大值中心（圖2b）.對比模式地形（圖1），虛假降水幾乎都發(fā)生在陡峭地形區(qū)附近，表明地形對降水模擬的影響較大.地形對降水的這種增幅作用，在許多數(shù)值模式中都有體現(xiàn)[33-34］.而在陡峭地形地區(qū)的觀測站過少也可能造成了臺站資料對真實降水的低估[34］.

3.2 850hPa風(fēng)場和水汽輸送

降水異常是環(huán)流異常的結(jié)果.圖3給出低層850hPa風(fēng)場分布.在觀測中（圖3a），受西北太平洋副熱帶高壓和西風(fēng)槽的共同影響，東亞地區(qū)夏季大氣低層風(fēng)場主要呈“西南—東北”走向.東亞東南部受海洋性氣流和副高共同影響，表現(xiàn)為較強(qiáng)的西南氣流.在高原東南側(cè)西南氣流產(chǎn)生切變，形成了以青藏高原為中心的氣旋性環(huán)流.而東亞北部主要受中緯西風(fēng)的影響，并在華北和東北地區(qū)與海洋性西南氣流匯合，產(chǎn)生氣旋性切變.

圖3 1998年JJA平均的850hPa風(fēng)場：（a）觀測，（b）LMD NCEP2模擬，（c）模擬與觀測的差（單位：m／s）Fig.3 The JJA mean 850hPa wind field：（a）the observation，（b）the LMD NCEP2simulation，（c）difference between the simulation and the observation（units：m／s）

模式較好地再現(xiàn)了低層西南氣流和北部的低層西風(fēng)，但在東南沿海產(chǎn)生了反氣旋性偏差，在西南部四川盆地和緬甸中部均產(chǎn)生氣旋性偏差（圖3b）.比較圖3c可知，這些偏差對降水偏差有顯著影響.

水汽輸送直接決定降水分布[35］.為檢驗?zāi)Ｊ綄λ斔偷哪M能力，圖4給出了整層積分水汽輸送.觀測資料中（圖4a），中國南部—東?！毡灸喜繛檩^強(qiáng)的“西南—東北”走向的水汽輸送大值帶.模式能夠模擬出水汽輸送的分布特征（圖4b），包括極大值中心的位置，但模擬的水汽輸送大值中心范圍過大，沿“江淮—華北—黃?！r半島”延伸的西南水汽輸送過強(qiáng).較強(qiáng)的暖濕偏南氣流與冷干的偏北氣流在江淮和華北地區(qū)匯合，導(dǎo)致降水偏多.青藏高原東部水汽輸送也呈現(xiàn)氣旋性偏差，造成局地降水偏多.東南沿海地區(qū)為反氣旋性偏差，造成25°N—30°N之間降水偏少.

3.3 西北太平洋副熱帶高壓

圖4 同圖3，但為整層積分的水汽輸送（單位：kg·m-1·s-1）Fig.4 Same as Fig.3，but for the whole-layer integrated water vapor transport（units：kg·m-1·s-1）

西北太平洋副熱帶高壓（以下簡稱“西太副高”）是影響東亞夏季風(fēng)降水的重要系統(tǒng)，對東亞夏季風(fēng)水汽輸送和雨帶位置有重要影響[35-36］.圖5為1998年夏季500hPa高度場分布.觀測中（圖5a）西太副高西部邊緣位于中國東南部，最北端位于西北太平洋30°N附近，這種分布形勢為來自印度洋和孟加拉灣的暖濕氣流向長江流域、日本乃至華北和朝鮮半島的輸送創(chuàng)造了有利條件.模式能夠模擬出副高的空間分布特征（圖5b），但500hPa高度值整體偏低（圖5c），平均偏低約80gpm；特別地，負(fù)偏差中心位于緬甸和中國西南部，有利于低層水汽隨西南氣流更多地向偏北方向輸送.與此同時，模擬的副高脊線位置偏北，也造成了偏強(qiáng)的向北水汽輸送.

比較圖2，與較為合理的副高結(jié)構(gòu)模擬結(jié)果相對應(yīng)，沿副高周邊的雨帶分布特征亦得到合理模擬.前人的研究指出，副高偏北將令雨帶偏北、長江流域降水偏少[35，37］，上述關(guān)系在模式中亦有明顯體現(xiàn)，意味著環(huán)流特別是副高的模擬偏差，是造成雨帶偏差的直接原因.

3.4 副熱帶西風(fēng)急流

圖5 同圖3，但為500hPa位勢高度（等值線，單位：gpm）和風(fēng)場（矢量，單位：m／s）.（c）中位勢高度的差值用陰影表示Fig.5 Same as Fig.3，but for the 500hPa geopotential height（isolines，units：gpm）and wind field（vectors，unit：m／s）and（c）uses shading denotes the difference of geopotential height between the simulation and the observation

東亞副熱帶西風(fēng)急流是東亞季風(fēng)環(huán)流系統(tǒng)的重要成員[38］.西風(fēng)急流異常偏北時，我國長江中下游夏季降水偏少，河套、華北夏季降水偏多；夏季西風(fēng)急流異常偏南時，降水型則與之相反[35，39］.圖6給出1998年夏季200hPa西風(fēng)急流的分布.觀測資料中（圖6a），西風(fēng)急流軸（緯向風(fēng)速＞25m／s）位于38°N附近，從中國西北部向東延伸至日本北部.其中急流軸以南為大尺度輻散環(huán)流控制，而低層850hPa風(fēng)場（圖3a）在急流軸以南、副高外圍存在輻合，這樣的高低層環(huán)流配置有利于低層暖濕空氣的抬升進(jìn)而產(chǎn)生降水.模式能夠模擬出副熱帶西風(fēng)急流的空間分布特征，包括急流軸的位置和急流強(qiáng)度（圖6a—6b），但模式中副熱帶西風(fēng)急流強(qiáng)度偏弱，急流軸范圍偏小且位置偏北.前人基于對高空急流區(qū)附近的渦度、渦度平流和散度分布的分析表明，急流入口區(qū)右側(cè)高空為正渦度平流和輻散區(qū)，氣流上升，而急流入口區(qū)北側(cè)氣流下沉，從而形成暖空氣上升、冷空氣下沉的大氣環(huán)流圈[40］；急流出口區(qū)的情況恰好相反.一般在急流軸南側(cè)，伴隨氣流上升，并在水汽充足的條件下，降水較多.東亞雨帶的時間演變常隨著副熱帶急流軸位置的南北移動而同向移動.因此，模式中急流軸位置偏北，直接導(dǎo)致模擬的雨帶位置偏北.

圖6 同圖3，但為200hPa緯向風(fēng)（單位：m／s）Fig.6 Same as Fig.3，but for the 200hPa zonal wind（units：m／s）

綜上，LMD NCEP2較合理地再現(xiàn)了1998年東亞夏季平均環(huán)流場的特征，從而在一定程度上再現(xiàn)了降水的分布.與觀測相比，LMD NCEP2模擬的降水位置明顯偏北，特別是長江流域雨帶偏北，并在陡峭地形區(qū)附近存在明顯的虛假降水.模式模擬的水汽輸送偏強(qiáng)，在江淮地區(qū)造成水汽輻合偏差，使得雨帶較之觀測偏北；而副熱帶西風(fēng)急流和副高位置偏北，則為偏強(qiáng)的向北水汽輸送提供了有利的大尺度環(huán)流背景.

3.5 對“二度梅”的模擬

上文從季節(jié)平均的角度，分析了LMD NCEP2模擬的降水和季風(fēng)環(huán)流，下面進(jìn)一步檢查該模式對次季節(jié)尺度特征的模擬能力，即主要考查模式對1998年江淮地區(qū)“二度梅”現(xiàn)象的模擬能力.中國東部（105°E—122°E）緯向平均的雨帶時間演變?nèi)鐖D7所示.觀測中（圖7a）“二度梅”特征表現(xiàn)為：（1）5月下旬南海夏季風(fēng)爆發(fā)，華南率先進(jìn)入雨季；（2）6月中旬，雨帶向北推進(jìn)至長江流域，江淮地區(qū)進(jìn)入第一個梅雨期，這次降水過程在江淮地區(qū)一直持續(xù)到7月初；（3）7月7日左右，雨帶繼續(xù)北進(jìn)，華北進(jìn)入雨季；（4）接著在7月中旬，雨帶突然南撤至江淮地區(qū)，并帶來持續(xù)性降水；（5）7月底8月初，雨帶繼續(xù)北進(jìn)，我國華北迎來第二次雨季；（6）8月中旬開始，雨帶迅速南撤至華南，夏季風(fēng)雨季結(jié)束.

圖7 中國東部（105°E—122°E）降水的緯度-時間剖面圖：（a）觀測，（b）模擬，（c）模擬與觀測之差（單位：mm／d）Fig.7 Latitude-time cross section of the precipitation over eastern China（105°E—122°E）：（a）observation，（b）simulation，（c）the deviation between simulation and observation（units：mm／d）

LMD NCEP2能夠模擬出1998年夏季雨帶的次季節(jié)尺度進(jìn)退特征（圖7b），包括降水強(qiáng)度和雨帶范圍等，對江淮地區(qū)的“二度梅”現(xiàn)象亦有合理再現(xiàn).但模擬的雨帶位置系統(tǒng)偏北，令華北降水偏多，長江流域在梅雨期降水偏少，非梅雨期降水偏多；江淮地區(qū)兩次強(qiáng)降水持續(xù)時間偏短，尤其是第二次強(qiáng)降水持續(xù)時間更短，雨帶范圍偏小.

圖8進(jìn)一步給出兩個梅雨期降水較為集中的時段，即6月15日至6月30日和7月20日至8月5日（這里分別簡記為“T1”和“T2”）平均降水的空間分布.觀測中，T1梅雨期降水大值區(qū)范圍較大，從華南向東北一直延伸到日本西南部；T2梅雨期降水大值區(qū)范圍較小，僅分布在長江中下游地區(qū).LMD NCEP2總體上再現(xiàn)了兩個時段降水的空間分布特征.但兩個時段的降水大值區(qū)位置較之觀測均偏北，長江以南降水偏少、以北降水偏多.模擬與觀測降水的空間相關(guān)系數(shù)在T1時段為0.49，在T2時段為0.34.整體而言，模式對T2時段降水的模擬效果較之T1要差.

圖8 （a）觀測中6月15日—6月30日平均降水；（b）同（a），但為模擬結(jié)果；（c）同（a），但為模擬與觀測之差；（d—f）分別同（a—c），但為7月20日—8月5日（單位：mm／d）Fig.8 The mean precipitation from June 15to June 30derived from （a）the observation，（b）the simulation and（c）the difference between the simulation and the observation.（d—f）Same as（a—c）respectively，but for the period from July 20 to August 5（units：mm／d）

為理解造成兩個梅雨期江淮地區(qū)降水模擬偏差的原因，以下從環(huán)流角度分別對兩個梅雨期降水進(jìn)行分析.圖9給出T1和T2兩個時段平均的整層積分水汽輸送.觀測資料中，兩個梅雨期水汽輸送大值區(qū)分別對應(yīng)著降水大值區(qū).而模擬的水汽輸送大值區(qū)較之觀測偏強(qiáng)，有利于把水汽輸送到更北的位置，造成模擬的雨帶較之觀測偏北.模擬的T1階段中國東南部和T2階段南方地區(qū)存在反氣旋式水汽輸送偏差，致使降水偏少.在兩個階段，北部的北風(fēng)異常和南部的南風(fēng)異常都有利于水汽在江淮地區(qū)輻合，造成該地區(qū)降水偏多.此外，T1階段，在江淮地區(qū)西部存在一個較強(qiáng)的水汽輻合偏差，令江淮地區(qū)降水偏多、范圍偏大.T2階段，在華北至江淮地區(qū)水汽輻合偏強(qiáng)，對應(yīng)著該地區(qū)降水的正偏差.

從500hPa位勢高度（圖10）來看，觀測中，T1和T2兩個梅雨期降水的大值區(qū)都位于西太副高外圍，這進(jìn)一步反映了西太副高對降水的顯著影響.在T1和T2兩個時段，LMD NCEP2模擬的500hPa高度場偏差都存在“西南—東北”走向的負(fù)異常大值中心，亦有利于北部偏北風(fēng)異常和南部偏南風(fēng)異常在江淮地區(qū)匯合.分階段來看，T1階段500hPa位勢高度場比觀測偏低15gpm左右，且西太副高西北側(cè)氣壓梯度偏大，有利于中國東南部氣旋式水汽輸送偏差的形成；T2階段500hPa平均位勢高度值較之觀測偏低更多（偏低120gpm左右），西太副高北部氣壓梯度偏差更大，令華南大部分地區(qū)被反氣旋式水汽輸送偏差控制，降水較觀測偏少.因此，西太副高的模擬偏差通過影響水汽輸送及其輻合輻散，最終導(dǎo)致梅雨期降水的模擬偏差.

總體上模式對第二次梅雨期的環(huán)流形勢模擬較差，直接導(dǎo)致模擬的第二次梅雨期降水相對較差.

4 控制試驗與敏感試驗的比較

圖9 （a）觀測中6月15日—6月30日平均的整層積分水汽輸送（單位：kg·m-1·s-1）；（b）同（a），但為模擬結(jié)果；（c）同（a），但為模擬與觀測之差；（d—f）分別同（a—c），但為7月20日—8月5日Fig.9 The whole-layer integrated water vapor transport averaged between June 15and June 30derived from （a）observation，（b）simulation and（c）the deviation between simulation and observation（units：kg·m-1·s-1）.（d—f）Same as（a—c）respectively，but for the period between July 20and August 5

圖10 （a）觀測中6月15日—6月30日平均的500hPa位勢高度（單位：gpm）；（b）同（a），但為模擬結(jié)果；（c）同（a），但為模擬與觀測之差；（d—f）分別同（a—c），但為7月20日—8月5日（單位：gpm）Fig.10 The averaged geopotential height at 500hPa level between June 15and June 30derived from（a）observation，（b）simulation and（c）the deviation between simulation and observation.（d—f）Same as（a—c）respectively，but for the period between July 20and August 5（units：gpm）

上文對標(biāo)準(zhǔn)版本的變網(wǎng)格模式性能進(jìn)行了分析.標(biāo)準(zhǔn)版本的特色一是區(qū)域加密，二是預(yù)報場每10天向再分析資料恢復(fù)一次.這兩種處理技術(shù)對模擬結(jié)果有何影響？為回答上述問題，以下將對控制試驗和敏感試驗?zāi)M結(jié)果進(jìn)行比較.

首先，圖11比較了三組試驗?zāi)M的JJA降水分布.LMD NCEP2與LMD NORE模擬的JJA降水空間分布特征類似，只有在環(huán)渤海灣地區(qū)略偏多，在加密區(qū)兩者空間相關(guān)系數(shù)為0.92，均方根誤差為2.38mm／d，差異不明顯，表明模式在加密區(qū)每10天向側(cè)邊界強(qiáng)迫場的恢復(fù)對模擬結(jié)果影響不大.LMD NCEP2與LMD CON相比，兩者雨帶的空間分布特征也基本一致，但在加密區(qū)兩者空間相關(guān)系數(shù)僅為0.5，均方根誤差為4.9mm／d，差異顯著；前者模擬的降水空間分布總體上與觀測更為接近，盡管其降水強(qiáng)度偏大雨帶范圍偏北；后者較好地再現(xiàn)了華南和長江流域的雨帶分布，但降水強(qiáng)度偏小，陡峭地形附近依然存在虛假降水，且在青藏高原東側(cè)模擬出了虛假的降水大值中心，此外，較之LMD NCEP2，其模擬的降水總體上在長江以南偏多，長江以北偏少.

為解釋上述三組試驗?zāi)M的降水差異，圖12進(jìn)一步給出模擬的整層積分水汽輸送.LMD NORE與LMD NCEP2模擬的水汽輸送空間相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.99，均方根誤差為11.90kg·m-1·s-1，相差較小，但較之LMD NCEP2，LMD NORE中中國東部向北水汽輸送略有減弱，尤其在環(huán)渤海灣地區(qū)產(chǎn)生了氣旋式環(huán)流異常，有利于該區(qū)域降水增加.LMD CON與LMD NCEP2模擬的整層積分水汽輸送差異較大，兩者空間相關(guān)系數(shù)僅為0.76，均方根誤差為66.44kg·m-1·s-1，差異顯著.較之LMD NCEP2，LMD CON模擬的水汽輸送在東亞季風(fēng)區(qū)總體偏弱，長江以南水汽輸送大值區(qū)偏西偏南，青藏高原東部水汽輸送偏多，顯著受該試驗分辨率較粗的影響.

圖13 三個試驗?zāi)M的5—8月逐日降水泰勒圖數(shù)字所在位置表示模擬與觀測的相似度.其中，1代表LMD NCEP2，2代表LMD CON，3代表LMD NORE；星號代表整個加密區(qū)，圓圈代表華北，加號代表長江流域，三角形代表華南.Fig.13 The Taylor diagram for the three experiments in simulating the precipitation during May to August of 1998 The positions of the numbers represent comparability between simulations and observation.Numbers 1，2，3denote LMD NCEP2，LMD CON，LMD NORE，respectively.Stars，open circles，pluses and triangles indicate all the zoomed domain，North China，Yangtze River Basin，and South China，respectively.

泰勒圖可以定量表征模擬與觀測的相似度[41］.數(shù)字所在位置表示模擬與觀測的相似度，半徑表示模擬與觀測標(biāo)準(zhǔn)差的比率，與橫坐標(biāo)的角度代表模擬與觀測的空間相關(guān)系數(shù)的反余弦，即離橫軸和比率為1的半徑越近，模擬越接近觀測.圖13給出三個試驗?zāi)M的5—8月逐日降水分別在整個加密區(qū)、華北、長江流域和華南的泰勒圖.從相關(guān)系數(shù)上看，在加密區(qū)，LMD NCEP2、LMD NORE與觀測的相關(guān)系數(shù)均高于0.75且數(shù)值相當(dāng)，而LMD CON與觀測的相關(guān)系數(shù)僅為0.53.具體到華北、長江流域和華南，LMD NCEP2、LMD NORE與觀測的相關(guān)系數(shù)大致在0.5以上且總體相差不大；而LMD CON與觀測的相關(guān)系數(shù)均低于0.3，特別地，在華南幾乎無相關(guān)（相關(guān)系數(shù)僅為0.02）.從變率強(qiáng)度上看，LMD NORE總體相對較大，LMD NCEP2次之，LMD CON最?。籐MD CON在華北更接近觀測，而在其它區(qū)域，LMD NORE和LMD NCEP2更接近觀測.總體上，LMD NCEP2與LMD NORE對降水的模擬效果相當(dāng)，而LMD CON模擬效果相對較差；LMDNCEP2在華北模擬結(jié)果優(yōu)于LMDNORE，而在長江流域和華南差于LMD NORE，其原因可能是華北大尺度降水相對較多，而長江流域和華南對流性降水相對較多[42］，加密區(qū)向觀測10天尺度的恢復(fù)有利于提高模式對大尺度降水的模擬能力，而對模式對流性降水產(chǎn)生了不利影響，即模式在加密區(qū)向觀測10天尺度的恢復(fù)在一定程度上“污染”了加密區(qū)的模擬結(jié)果.

綜上所述，LMD NCEP2與LMD NORE對降水的模擬能力相當(dāng)，且較為接近觀測，LMD CON對降水的模擬能力相對較差.對比LMD NCEP2和LMD NORE結(jié)果可知，LMDZ4加密區(qū)向強(qiáng)迫場的恢復(fù)有利于提高模式對華北降水的模擬能力，而對長江流域和華南降水的模擬具有不利影響.較之LMD CON，加密試驗由于在東亞的分辨率大大提高，對東亞夏季降水模擬效果更好.

5 結(jié)論與討論

本文利用變網(wǎng)格模式LMDZ4，對1998年東亞夏季降水進(jìn)行了模擬，考查了該模式對東亞夏季降水的模擬能力，并從環(huán)流角度探討了模式模擬的降水偏差成因.主要結(jié)論如下：

（1）LMDZ4能再現(xiàn)1998年東亞夏季降水的空間分布特征和雨帶兩次向北推進(jìn)過程.但模擬的梅雨鋒雨帶位置偏北、強(qiáng)度偏強(qiáng)，陡峭地形附近虛假降水較多.

（2）LMDZ4較好地模擬出了西南氣流、沿中國南部—東?！毡灸喜垦由斓膹?qiáng)水汽輸送帶.但水汽輸送大值中心范圍偏大、強(qiáng)度偏強(qiáng).在江淮和華北地區(qū)以及四川盆地，存在氣旋式的水汽輻合偏差，導(dǎo)致降水較觀測偏多.東南地區(qū)為反氣旋式的水汽輸送偏差，降水偏少.

（3）LMDZ4能夠再現(xiàn)西太副高和高層副熱帶西風(fēng)急流的空間分布，但模擬的高度值整體偏低，負(fù)距平中心位于西南地區(qū)，使得低層“西南—東北”向的水汽輸送偏強(qiáng).模擬的西太副高和副熱帶西風(fēng)急流位置偏北有利于雨帶位置偏北.

（4）模擬的二度梅時期的水汽輸送在江淮地區(qū)和華南沿海出現(xiàn)氣旋式輻合偏差，造成這兩地區(qū)降水偏多；模式對副高位置的模擬偏差，導(dǎo)致江南地區(qū)出現(xiàn)反氣旋式的水汽輸送偏差，降水偏少；總體上模式對第二次梅雨期的環(huán)流形勢模擬較差，直接導(dǎo)致模擬的第二次梅雨期降水相對較差.

（5）LMDZ4加密區(qū)向強(qiáng)迫場的10天尺度恢復(fù)有利于提高模式對華北降水的模擬能力，而對長江流域和華南降水的模擬具有不利影響，即在一定程度上“污染”了加密區(qū)的模擬結(jié)果.較之均勻網(wǎng)格模擬試驗，加密試驗由于在東亞的分辨率大大提高，對東亞夏季降水的模擬效果更好.

總結(jié)本文結(jié)果，變網(wǎng)格模式LMDZ4作為一種特殊的區(qū)域模式，在地形復(fù)雜、氣候多變的東亞地區(qū)，同樣具有較強(qiáng)的模擬能力.結(jié)合前人利用普通區(qū)域氣候模式進(jìn)行的同類模擬研究，變網(wǎng)格模式LMDZ4具有普通區(qū)域氣候模式的共性，例如能夠合理再現(xiàn)1998年東亞夏季降水的空間分布和時間演變特征，但模擬的降水偏強(qiáng)、雨帶位置系統(tǒng)偏北、在陡峭地形地區(qū)降水誤差較大等[13-14，16］.變網(wǎng)格模式LMDZ4的優(yōu)越性在于，它能夠模擬出1998年夏季分別以長江流域和華南沿海為中心的南北兩條雨帶，而普通區(qū)域模式對華南雨帶的模擬能力一般較差.

如何有效地減緩乃至消除LMDZ4模擬的雨帶系統(tǒng)偏北的問題呢？影響模式模擬性能的原因很多，除模式物理過程外，側(cè)邊界強(qiáng)迫、模式分辨率及模式地形等都會對模擬結(jié)果造成影響[17，43］.本文LMDZ4在降水模擬上的偏差，究竟來自NCEP2再分析資料的不確定性、還是受模式分辨率乃至模式地形的影響，這都是未來亟待開展的研究工作.

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