《哲學(xué)學(xué)報A》“隨機模擬”專輯4篇論文摘要

Philosophical Transactions of the Royal Society A, 2014, Vol. 372, No. 2018.

利用大氣隨機物理參數(shù)化處理模式誤差：對ECMWF季節(jié)預(yù)報耦合系統(tǒng)的影響——Addressing model error through atmospheric stochastic physical parametrizations: impact on the coupled ECMWF seasonal forecasting system.

海氣耦合氣候模式的有限分辨率和次網(wǎng)格尺度上的變率，是目前所有時間尺度上氣候模擬存在不確定性的主要原因。歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）一直致力于開發(fā)新的方法來解決這些不確定性，目前，隨機全傾向擾動方案和隨機動能后向散射算法被常用于全球數(shù)值天氣預(yù)報。在業(yè)務(wù)預(yù)報模式中，ECMWF還進行了海氣耦合氣候系統(tǒng)的長期預(yù)測，并開發(fā)了最新的季節(jié)預(yù)報系統(tǒng)（簡稱System 4），System 4具有和中期天氣預(yù)報相似的隨機全傾向擾動和后向散射方案。ECMWF的Weisheimer等分析了System 4中這些方案對再預(yù)報效果的影響，再預(yù)報時段為1981—2010年，與不考慮模式不確定性的季節(jié)尺度模擬結(jié)果進行了對比。研究發(fā)現(xiàn)，隨機傾向擾動方案有助于減少過度強烈的對流活動，尤其是在海洋大陸和熱帶西太平洋上空，從而減少了對向外長波輻射（OLR）、云覆蓋、降水和近地面風(fēng)的模擬偏差。對MJO的影響也是正面的，MJO事件的頻率和幅度有所增加。此外，ENSO的預(yù)測誤差變小。而同隨機傾向擾動方案相比，后向散射方案的總體影響較為一般。年內(nèi)，由包括隨機海冰參數(shù)化的海冰—海洋非耦合模式（即與大氣不發(fā)生交互）模擬的海冰厚度和海冰量增長了約10%～20%（具體依季節(jié)而定），這種增長可以由海冰強度的隨機擾動導(dǎo)致海冰明顯變?nèi)鮼斫忉?，因為小的冰強度隨機值比大值更有影響。因此，海冰漂移更傾向于收斂，從而導(dǎo)致海冰厚度在北極中部累積，尤其是沿著北極西部海岸線。不過，這前20～30年隨機方案的非耦合集成可以看作是一個短暫的臨時階段，在此階段，海冰厚度累積和新開放水域海冰生成的增加導(dǎo)致海冰量的增加，而這個階段之后，海冰—海洋系統(tǒng)達到了一個“增加的海冰厚度抵消了由海冰強度擾動引起的海冰明顯弱化”的新的準平衡態(tài)，從而海冰量不再增加。相比，大氣—海冰—海洋耦合模式（ECHAM6-FESOM）模擬的北極海冰量卻一直沒有出現(xiàn)明顯增長，這可以用一個輕微的大氣負反饋機制來解釋。然而，在南極，耦合與非耦合模式模擬的海冰量之間的差異遠小于二者在北極的差異，這歸因于在南半球夏季海冰幾乎完全消融，從而抑制了隨機效應(yīng)帶來的海冰的短暫積累，導(dǎo)致對海冰的“記憶”相對缺乏。另外，隨機海冰參數(shù)化對非極地地區(qū)氣候平均態(tài)的影響總體上是弱的。

隨機海冰參數(shù)化對氣候和大氣—海冰—海洋交互的影響——Influence of stochastic sea ice parametrization on climate and the role of atmosphere–sea ice–ocean interaction.

德國亥姆霍茲（Helmholtz）極地與海洋研究中心的Juricke等研究了隨機海冰強度參數(shù)化對氣候平均態(tài)的影響。模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在北極，在102年（積分時段）的前20～30

數(shù)值天氣預(yù)報模式中與水平分辨率有關(guān)的參數(shù)化不確定性評估——Assessing parametrization uncertainty associated with horizontal resolution in numerical weather prediction models.

為描述由集合天氣預(yù)報系統(tǒng)模式誤差產(chǎn)生的不確定性，研究者已開發(fā)了多種基于有關(guān)次網(wǎng)格尺度變率假設(shè)的特定隨機算法。不過，目前很少有研究證明這些算法的準確性，而一些隨機參數(shù)化的實現(xiàn)可能錯誤地描述了模型不確定性的真正來源。就天氣預(yù)報模式水平分辨率不足問題，英國氣象局的Shutts等介紹了一種方法，試圖量化ECMWF集成預(yù)報系統(tǒng)中的有關(guān)物理參數(shù)化傾向的不確定性。該方法通過將高分辨率真實預(yù)報粗化到一個與低分辨率目標相一致的時空分辨率再進行比較的方式定義了模式誤差，并檢測了其概率分布作為傾向大小的函數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與對流參數(shù)化和明確的水相變化有關(guān)的溫度傾向誤差就像一個方差隨平均值而成比例增長的泊松過程，這表明支撐對流的Craig和Cohen統(tǒng)計模型的假設(shè)也可能適用以對流參數(shù)化。相比，輻射溫度的傾向誤差與其平均值的關(guān)系有很大不同。這些發(fā)現(xiàn)表明，ECMWF隨機擾動參數(shù)化傾向方案可以進一步改進，因為它假設(shè)該傾向誤差的標準偏差是與平均值成比例的。

提高數(shù)值天氣預(yù)報和氣候模擬的水平分辨率：幻覺還是靈丹妙藥？ ——Increasing horizontal resolution in numerical weather prediction and climate simulations: illusion or panacea?

ECMWF數(shù)值天氣預(yù)報大約每8年便提高1倍的全球水平分辨率的穩(wěn)定更新可能被新出現(xiàn)的計算架構(gòu)所改變。這也許有助于解決隨分辨率增加而帶來的預(yù)測不確定性問題，特別是當開始解析對流尺度的運動時。不過，由于模式分辨率的偏面增加會使系統(tǒng)迅速變得不堪重負，而且可能不會提高數(shù)值預(yù)報準確度，因此有必要對數(shù)值計算方法進行相應(yīng)調(diào)整。在利用百億億次、大規(guī)模并行計算能力設(shè)計預(yù)報模式時，需要對模式各部分不確定性的敏感性有更深入的了解，并最終深入理解大氣中的多尺度交互作用及其在超高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報和氣候模式中的數(shù)值實現(xiàn)。就此，ECMWF的Wedi探討了通過調(diào)整譜和物理空間的相對分辨率以大幅提高預(yù)報效果的可能性。研究認為，這一方面需要減少譜變換計算的相對分辨率；另一方面在于探索格點空間水平分辨率與頻譜空間波數(shù)的比率的重要性，而這與高分辨率的模擬和集合預(yù)報的不確定性估計都有關(guān)系。