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        區(qū)域氣候模式與陸面模式的耦合及其對(duì)東亞氣候模擬的影響

        2014-12-13 08:26:44曹富強(qiáng)丹利馬柱國
        大氣科學(xué) 2014年2期
        關(guān)鍵詞:潛熱通量氣溫

        曹富強(qiáng) 丹利 馬柱國

        中國科學(xué)院大氣物理研究所中國科學(xué)院東亞區(qū)域氣候—環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100029

        1 引言

        數(shù)值模擬是當(dāng)前氣候研究的主要手段之一,但由于一些物理過程和地形在區(qū)域尺度上的不確定性和復(fù)雜性,使得全球氣候模式難以描述復(fù)雜的區(qū)域氣候過程和下墊面特征,因此難以模擬特定的區(qū)域氣候特征,特別是植被大氣相互作用強(qiáng)烈的東亞地區(qū)(符淙斌等,2002)。20世紀(jì)80年代末,區(qū)域氣候模式 RCM(Regional Climate Model)概念被提出(Dickinson et al.,1989; Giorgi,1990)并建立了第一代區(qū)域氣候模式,具有代表性的如意大利國際理論物理中心(ICTP)的 RegCM1(Regional Climate Model Version 1),美國濱州州立大學(xué)(PSU)和美國國家大氣研究中心(NCAR)聯(lián)合開發(fā)的中尺度模式 MM4(Anthes et al.,1987)。目前,ICTP 的區(qū)域氣候模式已發(fā)展到第四代 RegCM4(Giorgi and Bates,1989; Giorgi et al.,2012),而 NCAR 已將MM4升級(jí)到 MM5并過渡到了 WRF(Weather Research Forecast)模式(Skamarock et al.,2005)。隨著觀測(cè)資料的積累和計(jì)算能力的提高,區(qū)域氣候模式已成為研究區(qū)域氣候重要而有效的工具。它具有較高的空間分辨率,可以更好的模擬東亞季風(fēng)氣候,特別是降水(Gao et al.,2006)。迄今為止,國內(nèi)外發(fā)展了不少的區(qū)域氣候模式,例如 RegCM、RIEMS、RAMS、RegCM_NCC以及NJU-RCM等,值得指出的是近年來中尺度天氣預(yù)報(bào)模式WRF被廣泛應(yīng)用于區(qū)域氣候模擬研究及天氣預(yù)報(bào),越來越受到科學(xué)界重視(Yu et al.,2010; Chen et al.,2012; Yuan et al.,2012)。

        相比全球氣候模式,雖然區(qū)域氣候模式對(duì)區(qū)域氣候模擬表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)(Liang et al.,2001;鞠麗霞和王會(huì)軍,2006;Patricola and Cook,2007;張冬峰和石英,2012),但其模擬能力具有區(qū)域性差異(王世玉和張耀存,1999;馮錦明和符淙斌,2007)。影響區(qū)域氣候模式模擬能力的因素很多,如:物理參數(shù)化方案的選取、側(cè)邊界條件、緩沖區(qū)設(shè)置等,其中物理參數(shù)化方案是首要考慮的影響因素。區(qū)域氣候模式的物理參數(shù)化方案涉及到陸面、水文、大氣過程等過程,它們既是模式的組成部分,又是模式的研究對(duì)象(劉鴻波等,2006)。陸面過程是區(qū)域氣候模式一個(gè)重要組成部分,陸面參數(shù)化方案在數(shù)值模擬研究區(qū)域氣候中起著重要作用(鄭婧等,2009)。陸面過程模型發(fā)展經(jīng)歷了從簡單水桶模型(Manabe,1969)到復(fù)雜的 LSM(Land Surface Model; Bonan,1996 )、BATS( Biosphere- Atmosphere Transfer Scheme; Dickinson et al.,1993)、AVIM(Atmosphere-Vegetation Interaction Model; Ji,1995)、CoLM(Common Land Model; Dai et al.,2003)和 CLM(Community Land Model; Oleson et al.,2004)等。選擇合理的陸面過程模型耦合到具有高分辨率的區(qū)域氣候模式,對(duì)提高區(qū)域氣候模式對(duì)區(qū)域氣候的模擬能力具有重要意義。

        東亞地區(qū)處于獨(dú)特的地理位置且具有復(fù)雜的下墊面條件,形成了以典型的季風(fēng)氣候?yàn)橹鞯膮^(qū)域氣候環(huán)境,氣候的區(qū)域特征非常明顯。東亞地區(qū)不僅是世界上氣候變率較大的地區(qū),而且是受人類活動(dòng)影響強(qiáng)烈的地區(qū)(Fu,2003; 湯劍平等,2004)。相比其他地區(qū),該地區(qū)的區(qū)域氣候模擬難度較大。建立適合東亞地區(qū)的區(qū)域氣候模式,對(duì)于促進(jìn)中國區(qū)域氣候研究以及未來氣候環(huán)境變化預(yù)估具有重要意義。王芳棟等(2012)利用PRECIS和RegCM3兩個(gè)區(qū)域氣候模式模擬結(jié)果表明,相對(duì)觀測(cè)資料,對(duì)中國區(qū)氣溫 PRECIS模式表現(xiàn)為暖偏差,而RegCM3模式表現(xiàn)冷偏差。高學(xué)杰等(2012)采用RegCM3區(qū)域模式與全球海氣耦合模式嵌套,對(duì)中國及東亞地區(qū)進(jìn)行了過去和未來氣候模擬,表明該模式對(duì)中國氣溫和降水有較好的模擬能力,對(duì)未來氣候有一定的預(yù)估能力,但存在著很大不確定性,有待多模式集合驗(yàn)證。本文采用針對(duì)東亞地區(qū)開發(fā)的區(qū)域氣候耦合模式AVIM-RIEMS2.0,重點(diǎn)研究該模式對(duì)東亞地區(qū)氣候的模擬能力,并分析影響其模擬能力的因素。

        2 模式介紹與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

        區(qū)域環(huán)境系統(tǒng)集成模式(Regional Integrated Environment Modeling System,RIEMS)1998 年由 中國科學(xué)院東亞區(qū)域氣候環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)(Fu et al.,2000),該模式是基于廣義季風(fēng)系統(tǒng)的概念(即季風(fēng)系統(tǒng)是包含物理、化學(xué)、生物和社會(huì)等諸多組成部分的復(fù)雜系統(tǒng)),以 MM5為動(dòng)力框架構(gòu)建。目前的版本RIEMS2.0采用美國氣象研究中心和美國濱洲大學(xué)發(fā)展的中尺度模式MM5V3的非靜力動(dòng)力框架(趙得明等,2009)。模式耦合了修改過的 CCM3中的輻射方案和生物圈—大氣圈傳輸方案(BATS1e)等物理過程,并綜合考慮了植被—大氣、氣溶膠—大氣之間的相互作用等,同時(shí)還耦合了區(qū)域海洋模式和大氣化學(xué)模式。已有研究表明,RIEMS2.0對(duì)東亞區(qū)域氣候具有良好的模擬能力(熊喆和符淙斌,2006;馮錦明和符淙斌,2007;Zhao and Fu,2009;Zhao,2012)。本文將自主設(shè)計(jì)發(fā)展的植被—大氣相互作用模式AVIM(Ji,1995; Dan et al.,2005)耦合到 RIEMS2.0,形成耦合模式AVIM-RIEMS2.0(圖1)。通過與RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果、美國國家環(huán)境中心(NCEP)/美國能源部(DOE)的NCEP再分析資料(NCEPII)、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)再分析資料(ERA40)、英國東安格利亞大學(xué)(University of East Anglia)氣候研究部(Climatic Research Unit)的資料(CRU)、氣象臺(tái)站觀測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比分析評(píng)估耦合模式對(duì)東亞氣候的模擬能力。

        本文使用RIEMS2.0和AVIM-RIEMS2.0模式,模擬區(qū)域中心地理坐標(biāo)為(37°N,102°E),格點(diǎn)數(shù)為105(緯向)×91(經(jīng)向),緩沖區(qū)格點(diǎn)數(shù)為12,水平分辨率為60 km,覆蓋以中國為主的東亞區(qū)域。垂直方向分為16 層,最頂層氣壓為 100 hPa,積分步長為180 s。采用全球6小時(shí)一次、高空分辨率為2.5°×2.5°、地面分辨率為 1.875°×1.875°的 NCEPII資料驅(qū)動(dòng)RIEMS2.0模式和AVIM-RIEMS2.0模式。模擬時(shí)間分別為1979年11月~1981年1月、1984年11月~1986年1月、1989年11月~1991年1月、1994年11月~1996年1月、1999年11月~2001年1月、2004年11月~2006年1月,分別選取1980年、1985年、1990年、1995年、2000年和2005年6年模擬結(jié)果用于對(duì)比分析。

        3 資料與方法

        本文用于模式性能檢驗(yàn)的觀測(cè)和再分析資料中,月平均風(fēng)場(chǎng)和位勢(shì)高度來自NCEPII資料,水平分辨率為2.5°×2.5°;月平均氣溫、降水來自CRU資料和中國氣象臺(tái)站觀測(cè)資料(STN),水平分辨率均為0.5°×0.5°,其中,STN氣溫資料經(jīng)過均一化(Li and Yan,2009)處理;感熱通量和潛熱通量為NCEPII、ERA40資料,水平分辨率均為 2.5°×2.5°。

        圖1 AVIM-RIEMS2.0 耦合模式框架。LAI:葉面積指數(shù)(Leaf area index),NPP:凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net primary productivity),BC:黑炭(Black carbon)Fig.1 The framework of AVIM-RIEMS2.0 coupled model

        利用 AVIM-RIEMS2.0耦合模式和 RIEMS2.0模式對(duì)過去 30年中典型年份的模擬結(jié)果與觀測(cè)資料對(duì)比分析,研究耦合了具有動(dòng)態(tài)植被過程的AVIM模式后,RIEMS2.0模式對(duì)東亞區(qū)域氣候的模擬能力。氣象臺(tái)站觀測(cè)資料是日平均的站點(diǎn)數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)化為月平均資料后,采用 Cressman客觀插值法(Cressman,1959)插值成分辨率為 0.5°×0.5°的格點(diǎn)數(shù)據(jù)。模擬結(jié)果與驗(yàn)證資料進(jìn)行差值或區(qū)域平均計(jì)算時(shí),均采用雙線性插值法插值到模擬結(jié)果的格點(diǎn)上。

        4 模擬結(jié)果分析

        本文將6年的模擬結(jié)果平均后,與再分析資料和觀測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比分析,取 1、7兩個(gè)月份進(jìn)行研究以檢驗(yàn)?zāi)J綄?duì)氣候季節(jié)變化的模擬能力。由于ERA40資料的地表熱通量覆蓋時(shí)間為 1957~2002年,所以模擬結(jié)果的地表熱通量為前5年平均與其對(duì)比分析。

        4.1 850hPa風(fēng)場(chǎng)

        東亞地區(qū)除受西風(fēng)帶的作用外,還深受東亞季風(fēng)影響。850 hPa風(fēng)場(chǎng)是表征東亞大尺度季風(fēng)環(huán)流狀況的一個(gè)重要?dú)夂蛞兀▽O力等,2003;何金海等,2007)。由圖2可知,冬季,中國北方受來自西伯利亞的西北氣流影響,形成強(qiáng)勁的西北季風(fēng),量級(jí)達(dá)到 10 m s-1,兩個(gè)模式都能夠很好地模擬出 來。與NCEPII風(fēng)場(chǎng)相比,東北地區(qū)模擬值偏弱,而華北地區(qū)和長江中下游一帶模擬值偏強(qiáng)。由于模擬出較強(qiáng)的西北氣流,導(dǎo)致中國華南地區(qū)的東南氣流和西南地區(qū)的西南氣流模擬偏弱,從而使得模擬的氣溫降低、降水減少,尤其在中國南部地區(qū)。模擬結(jié)果相比,AVIM-RIEMS2.0模式對(duì)模擬值在東北地 區(qū)偏小而在華北地區(qū)偏大有所改善。夏季,氣壓帶和風(fēng)帶季節(jié)性北移,使得中國東部至朝鮮、日本一帶盛行西南季風(fēng)。受亞歐大陸和太平洋之間海陸熱力性質(zhì)差異的影響,在中國華北地區(qū)和長江中下游一帶形成東南季風(fēng)。因此,中國、朝鮮半島以及日本主要處于東南季風(fēng)和西南季風(fēng)控制之下。東亞地區(qū)夏季風(fēng)的這種分布特點(diǎn),在兩個(gè)模式結(jié)果中都有很好的體現(xiàn)。與NCEPII風(fēng)場(chǎng)相比,模擬的夏季風(fēng)在中國東部增強(qiáng),而在朝鮮半島及日本一帶減弱。就模擬結(jié)果相比較而言,AVIM-RIEMS2.0模擬夏季風(fēng)在中國東部相對(duì)較弱,更接近觀測(cè)結(jié)果;在朝鮮半島及日本的模擬偏差增大。

        4.2 500hPa位勢(shì)高度

        圖2 850 hPa月平均風(fēng)場(chǎng)(單位:m s-1)。(a)、(b)、(c)分別表示 1 月 NCEPII數(shù)據(jù)、RIEMS2.0 減 NCEPII數(shù)據(jù)、AVIM-RIEMS2.0 減 NCEPII數(shù)據(jù);(d)、(e)、(f)表示方式相同,但為 7 月 Fig.2 Monthly mean wind field at 850 hPa(units: m s-1).(a),(b),(c)denote NCEPII data,RIEMS2.0 minus NCEPII data,and AVIM-RIEMS2.0 minus NCEPII data in January,respectively;(d),(e),(f)same as(a),(b),(c),but for July

        深受中緯度西風(fēng)帶影響的東亞地區(qū),對(duì)流層中、低層大氣環(huán)流在很大程度上決定了中國的氣候狀況(田芝平等,2012)。從圖3可以看出,冬季,東亞大槽位于大陸東岸,槽線一般穩(wěn)定在 120°~130°E,且強(qiáng)度較強(qiáng)。模式能夠較好地再現(xiàn)500 hPa位勢(shì)高度分布,并且較準(zhǔn)確地模擬了東亞大槽位置。與NCEPII資料相比,模式模擬的位勢(shì)高度值偏小約25 gpm,且東亞大槽位置西移。模式模擬結(jié)果之間相比,AVIM-RIEMS2.0模式的模擬值高于RIEMS2.0模式,相差約 5 gpm。因此,AVIM- RIEMS2.0模式對(duì)500 hPa位勢(shì)高度模擬值偏低現(xiàn)象有所改善。夏季,東亞大槽西移回大陸而基本消失,副高增強(qiáng)而成為影響東亞區(qū)域氣候的重要?dú)夂蛳到y(tǒng),模式能夠較好地再現(xiàn)這一特點(diǎn)。與NCEPII資料相比,模式在中國華北地區(qū)模擬值偏高約 10 gpm,而在其他地區(qū)模擬值偏低約15 gpm。模擬的副高東西方向增強(qiáng)而南北方向減弱。模擬結(jié)果相比,AVIM-RIEMS2.0模式改善了在東北地區(qū)的模擬結(jié)果。總得來看,AVIM-RIEMS2.0模式對(duì)500 hPa位勢(shì)高度模擬在中國北方有一定改進(jìn),而在中國南方的夏秋季節(jié)并沒表現(xiàn)出明顯的改進(jìn),可能與南方植被季節(jié)變化不明顯有關(guān)。

        為進(jìn)一步檢驗(yàn) AVIM-RIEMS2.0模式在區(qū)域尺度上的模擬性能,根據(jù)氣候分區(qū)及植被分布狀況,將中國劃分為東北、華北、華中、華南、過渡帶(依據(jù)植被)、西北、西南、青藏高原8個(gè)分區(qū)(圖4)。從季節(jié)變化和區(qū)域平均的角度,分析模式對(duì)氣溫、降水以及地表熱通量的模擬能力。由于青藏高原地區(qū)氣象臺(tái)站較少,插值結(jié)果有一定不確定性,所以該地區(qū)氣溫、降水的模式結(jié)果還與 CRU資料進(jìn)行對(duì)比,與臺(tái)站觀測(cè)資料進(jìn)行相互驗(yàn)證。

        4.3 氣溫

        近地面氣溫模擬結(jié)果的好壞是評(píng)價(jià)區(qū)域氣候模式模擬能力的一個(gè)主要依據(jù)(王芳棟等,2010)。從圖5、6中可以看出,與觀測(cè)資料相比,模式能夠很好模擬出氣溫的空間分布型。冬季(圖5),中國氣溫最低值出現(xiàn)在東北地區(qū)的北部,大約-30°C。與CRU資料和STN資料相比,模式模擬的氣溫偏低,尤其在中國的東北地區(qū)和青藏高原地區(qū)。模擬結(jié)果相比,雖然AVIM-RIEMS2.0模式對(duì)模擬氣溫偏低的現(xiàn)象有所改善,但與觀測(cè)資料相比模擬的氣溫依然偏低。夏季(圖6),與觀測(cè)資料相比,RIEMS2.0模式在中國西北地區(qū)以及東部的中部地區(qū)模擬值偏高約6°C,而在青藏高原地區(qū)模擬值偏低明顯;AVIM-RIEMS2.0模式模擬值在中國西北地區(qū)偏高,而在青藏高原地區(qū)以及中國東部的中部模擬值偏低。兩個(gè)模式在四川盆地都模擬出一個(gè)高值中心,但AVIM-RIEMS2.0模式的模擬值偏小。雖然兩個(gè)模式存在上述偏差,但兩個(gè)模式相比,AVIM-RIEMS2.0模式模擬的氣溫偏差明顯減小。

        圖3 同圖2,但為500 hPa月平均位勢(shì)高度(單位:gpm) Fig.3 Same as Fig.2,but for 500-hPa geopotential height(units: gpm)

        圖4 中國子區(qū)域劃分及其編號(hào):Ⅰ東北、Ⅱ華北、Ⅲ華中、Ⅳ華南、Ⅴ過渡帶、Ⅵ西南、Ⅶ西北、Ⅷ青藏高原 Fig.4 Eight sub-regions classified over China and their numbers: ⅠNortheast,ⅡNorth China,Ⅲ Central China,Ⅳ South China,ⅤTransitional zone,Ⅵ Southwest,Ⅶ Northwest,Ⅷ Tibet Plateau

        從區(qū)域平均氣溫看(圖7),相對(duì)于觀測(cè)資料,AVIM-RIEMS2.0模式模擬的氣溫偏低。夏季,RIEMS2.0模式在中國西北地區(qū)、青藏高原地區(qū)模擬值偏低,其余分區(qū)模擬值偏高;其他季節(jié)各個(gè)分區(qū)RIEMS2.0模式的模擬值都偏低。模式結(jié)果相比,在中國東北地區(qū)、華北地區(qū)、過渡帶以及春季華中地區(qū)的模擬能力有明顯提高,使得模擬氣溫偏差減少大約3~6°C,而在其他分區(qū)沒有明顯改進(jìn);對(duì)于RIEMS2.0模式,在華中地區(qū)和華南地區(qū)的模擬效果好(不包括春季),但普遍存在模擬值偏高的問題(西北地區(qū)的夏季除外)。總體看,相比RIEMS2.0模式,AVIM-RIEMS2.0模式對(duì)氣溫的模擬能力在中國多數(shù)地區(qū)得到提高,但在中國的熱帶、亞熱帶地區(qū)對(duì)氣溫的模擬沒有明顯改善,可能與該氣候帶內(nèi)的植被冬夏季節(jié)差異不顯著有關(guān)。

        4.4 降水

        相比氣溫,降水的不均一性更為明顯,而降水的空間分布和雨帶位置不僅是氣候模式研究重要內(nèi)容之一,也是評(píng)價(jià)模式模擬能力的一個(gè)主要指標(biāo)(吳蓉和張耀存,2012)。從不同季節(jié)降水分布圖看(圖8、9),與CRU和STN資料相比,模式能夠基本模擬出中國降水的季節(jié)變化和分布型,即降水空間上表現(xiàn)由東南沿海向西北內(nèi)陸逐漸減少,時(shí)間上主要集中在夏季。冬季(圖8),降水主要集中在中國南方。與觀測(cè)資料相比,雖然模式能夠模擬出中國華南地區(qū)雨帶,但存在模擬的雨帶位置北移東伸、強(qiáng)度偏弱的現(xiàn)象。模擬結(jié)果相比,AVIM- RIEMS2.0模式模擬的雨帶強(qiáng)度更弱,但兩個(gè)模式的降雨空間分布相似。夏季(圖9),雨帶北移使得降水集中在長江中下游以北地區(qū)。與觀測(cè)資料相比,模式模擬雨帶強(qiáng)度較強(qiáng)、位置偏北明顯,且西北地區(qū)模擬降水偏多。模擬結(jié)果相比,AVIM- RIEMS2.0模式對(duì)降水的模擬結(jié)果更好,并一定程度上改善RIEMS2.0模式模擬降水偏多問題??傮w看,AVIM-RIEMS2.0模式對(duì)RIEMS2.0模擬降水偏多的現(xiàn)象有較大改善。

        從降水的區(qū)域平均看(見圖10),兩個(gè)模式對(duì)降水的模擬能力都存在明顯的區(qū)域性差異。AVIM-RIEMS2.0模式在中國的東北地區(qū)、華北地區(qū)、華中地區(qū)、過渡帶以及西南地區(qū)的降水模擬改進(jìn)明顯,降低了RIEMS2.0模式模擬降水偏高現(xiàn)象,這些地區(qū)也是植被大氣相互作用較為強(qiáng)烈的地區(qū)(俞淼等,2011)。相比CRU和STN資料,AVIM- RIEMS2.0模式在多數(shù)地區(qū)模擬降水減少,而RIEMS2.0模式模擬降水增加。在中國的華北和華南地區(qū),兩個(gè)模式模擬的降水都偏高。兩個(gè)模式相比,AVIM-RIEMS2.0模式模擬的降水更接近觀測(cè)。

        4.5 地表熱通量

        圖6 同5,但為7月近地面氣溫月平均(單位:°C) Fig.6 Same as Fig.5,but for monthly mean surface air temperature in July(units: °C)

        圖7 近地面氣溫8個(gè)子分區(qū)的區(qū)域平均(單位:°C) Fig.7 Mean surface air temperature over the eight sub-regions(units: °C)

        地表熱通量一般指陸—?dú)庵g的物質(zhì)和能量交換,發(fā)生在近地面附近。它是表征陸—?dú)庀嗷プ饔玫囊粋€(gè)重要參數(shù),在氣候模式中地位非常重要(丁一匯,1997)。從圖11、12可以看出,模式能夠較好模擬出感熱通量和潛熱通量的季節(jié)變化。冬 季(圖11),大部分地區(qū)感熱通量和潛熱通量的變化范圍分別約為:-20~40 Wm-2、0~80 Wm-2,且變化趨勢(shì)基本一致:由東南向西北逐漸減少。與ERA40資料相比,中國地區(qū)感熱通量和潛熱通量的模擬值在大部分地區(qū)都偏低約10 Wm-2,北部偏低尤為明顯。模擬結(jié)果相比,AVIM-RIEMS2.0模式降低了感熱通量和潛熱通量的模擬偏差。夏季(圖12),中國地區(qū)的感熱通量變化的基本趨勢(shì)與冬季相反:由東南向西北增加,變化范圍約為:10~100 Wm-2;潛熱通量變化的趨勢(shì)與冬季大體相同,變化范圍約為:10~140 Wm-2。相比ERA40資料,模式能夠合理的模擬出感熱通量和潛熱通量的分布特征。模擬結(jié)果相比,RIEMS2.0模式對(duì)中國東部感熱通量模擬偏低約10 Wm-2,而對(duì)西北地區(qū)模擬偏高約30 Wm-2;AVIM-RIEMS2.0模式對(duì)中國感熱通量模擬雖然在西北地區(qū)略低,但對(duì)其他地區(qū)感熱通量模擬得到很大改善。對(duì)于潛熱通量的模擬,AVIM-RIEMS2.0模式降低了中國東部和西北 地區(qū)的模擬偏差而使得模擬值更接近ERA40資料,但在青藏高原地區(qū)模擬的潛熱通量偏低明顯。AVIM-RIEMS2.0模式對(duì)青藏高原地區(qū)潛熱通量模擬主要集中在高原東南部,這與以往的模擬結(jié)果一致(丹利等,2011),而ERA40在7月青藏高原西部也出現(xiàn)了較大的潛熱分布,則是一個(gè)虛假中心。

        圖8 同圖5,但為1月降水量(單位:mm d-1) Fig.8 Same as Fig.5,but for January precipitation(units: mm d-1)

        圖9 同圖5,但為7月降水量(單位:mm d-1) Fig.9 Same as Fig.5,but for July precipitation(units: mm d-1)

        從感熱通量和潛熱通量區(qū)域平均看(圖13、14),NCEPⅡ資料的感熱和潛熱通量相對(duì) ERA40資料的總體偏大,這也反映了當(dāng)前地表熱通量的再分析資料之間仍具有較大差異,與氣候變量相比地表熱通量不確定性更大的事實(shí)。根據(jù)以往研究結(jié)果,中國地區(qū) ERA40資料地表熱通量準(zhǔn)確性優(yōu)于NCEPII再分析資料(趙天保和符淙斌,2006;丹利等,2011)。相對(duì) ERA40資料的感熱通量,兩個(gè)模式在不同區(qū)域、不同季節(jié)的模擬性能存在明顯差異。對(duì)于感熱通量,AVIM-RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果在東北地區(qū)、華北地區(qū)以及大部時(shí)間的其他地區(qū)更接近 ERA40資料;對(duì)于潛熱通量,除青藏高原以及西南地區(qū)以外,AVIM-RIEMS2.0模式的模擬 結(jié)果比RIEMS2.0模式的更接近 ERA40資料的結(jié)果。

        圖10 降水量8個(gè)分區(qū)的區(qū)域平均(mm d-1) Fig.10 Monthly precipitation averaged over the eight sub-regions(units: mm d-1)

        5 結(jié)論與討論

        (1)AVIM-RIEMS2.0和RIEMS2.0兩個(gè)模式的模擬結(jié)果表明,模式能較好地模擬850 hPa風(fēng)場(chǎng)和500 hPa位勢(shì)高度在東亞地區(qū)分布的基本形勢(shì)。相比NCEPII資料,模式模擬的850 hPa風(fēng)場(chǎng)冬季在中國東北地區(qū)偏弱,華北和長江中下游地區(qū)偏強(qiáng);夏季在中國東部增加,朝鮮及日本一帶減弱。模式模擬的500 hPa位勢(shì)高度在冬季偏低;夏季在華北地區(qū)偏高而其他地區(qū)偏低,副高東西方向增強(qiáng)而南北減弱。兩個(gè)模式的模擬結(jié)果相比,AVIM- RIEMS2.0耦合模式的模擬結(jié)果改進(jìn)的地區(qū)主要位于中國北方地區(qū),而中國南方地區(qū)特別是夏季并沒表現(xiàn)出明顯的改進(jìn)。

        圖12 同圖11,但為7月份月平均感熱和潛熱通量(單位:Wm-2) Fig.12 Same as Fig.11,but for monthly mean sensible heat flux and latent heat flux in July(units: Wm-2)

        (2)相比 STN、CRU的氣溫和降水資料,雖然模式能夠模擬出氣溫和降水的變化規(guī)律,但也存在著模擬偏差。冬季,模式模擬的氣溫偏低,特別是在中國的東北地區(qū)和青藏高原地區(qū);模擬的雨帶位置北移東伸、強(qiáng)度偏弱的現(xiàn)象。夏季,RIEMS2.0模式模擬的氣溫偏高、降水偏多,而 AVIM- RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果與其相反。模式之間對(duì)氣溫和降水的模擬也存在差異。AVIM-RIEMS2.0模式模擬的氣溫在中國北方地區(qū)改進(jìn)明顯,使得模擬偏差減少 3~6°C(東北地區(qū)夏季除外),而在中國南部地區(qū),雖然改善了RIEMS2.0模式氣溫模擬偏高的現(xiàn)象,但相對(duì)臺(tái)站觀測(cè)資料氣溫出現(xiàn)模擬偏低的現(xiàn)象。AVIM-RIEMS2.0模式模擬的雨帶強(qiáng)度 較弱、降水偏少,改善了RIEMS2.0模式模擬的降水偏多現(xiàn)象。從氣溫和降水的區(qū)域平均看,AVIM- RIEMS2.0模式在中國的多數(shù)地區(qū)使得模擬值與觀測(cè)值之間偏差減少,說明引入動(dòng)態(tài)植被提高了區(qū)域氣候模式對(duì)區(qū)域氣候的模擬能力。

        圖13 感熱通量8個(gè)子分區(qū)的區(qū)域平均(單位:Wm-2) Fig.13 Monthly mean sensible heat flux averaged over the eight sub-regions(units: Wm-2)

        (3)再分析資料的地表熱通量具有一定的差異,NCEPⅡ資料比ERA40資料的感熱通量和潛熱通量都偏高。已有驗(yàn)證結(jié)果表明,ERA40資料在東亞地區(qū)的可靠性比NCEPII資料高(趙天保和符淙斌,2006; 周連童,2009),AVIM-RIEMS2.0 模式地表熱通量模擬結(jié)果也更接近ERA40資料。以ERA40資料作參照,兩個(gè)模式在不同區(qū)域、不同季節(jié)的模擬性能存在明顯差異。對(duì)于感熱通量,AVIM- RIEMS2.0 模式的模擬結(jié)果在東北地區(qū)、華北地區(qū)以及大部時(shí)間的其他地區(qū)偏差減??;對(duì)于潛熱通量,除青藏高原以及西南地區(qū)外,其他地區(qū) AVIM- RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果都優(yōu)于 RIEMS2.0。因 此,耦合模式對(duì)潛熱通量模擬改善更明顯。同時(shí)利用耦合模式驗(yàn)證了 EAR40資料夏季潛熱通量在青藏高原西部為一虛假中心。

        圖14 潛熱通量8個(gè)子分區(qū)的區(qū)域平均(單位:Wm-2) Fig.14 Monthly mean latent heat flux averaged over the eight sub-regions(units: Wm-2)

        雖然RIEMS2.0模式對(duì)東亞地區(qū)模擬在不同區(qū)域與觀測(cè)資料具有一定的差異,但該模式能夠較好模擬出基本氣候態(tài)的時(shí)空變化。RIEMS2.0模式與陸面模式AVIM進(jìn)行雙向耦合后,在以中國東北地區(qū)、華北地區(qū)為主的北方地區(qū),對(duì)主要?dú)夂蛞氐哪M能力得到較大改善,而在華南地區(qū)并沒有表現(xiàn)出明顯的提高。耦合模式在中國北部和華南地區(qū)模擬能力的差異,可能與兩地區(qū)植被物候特征有關(guān)。中國北方地區(qū)以溫帶氣候?yàn)橹?,植被物候變化明顯,而華南地區(qū)屬于熱帶地區(qū),植被沒有明顯的物候變化。耦合動(dòng)態(tài)植被過程AVIM模式后,模式能夠反映植被物候的季節(jié)變化特征。物候通過影響返照率、地表粗糙度、冠層導(dǎo)度以及水、能量交換等季節(jié)變化對(duì)氣候產(chǎn)生影響(Richardson et al.,2013)。因此,耦合模式在植被季節(jié)變化不明顯的中國南方地區(qū)沒有表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)??傮w看,AVIM-RIEMS2.0模式在東亞地區(qū)具有良好的模擬能力,引入動(dòng)態(tài)植被對(duì)提高模式的模擬能力、改善模擬效果具有一定的促進(jìn)作用。今后還有待進(jìn)一步改進(jìn)和完善植被類型的分類,使其更好地應(yīng)用東亞地區(qū)的陸氣相互作用模擬研究。

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