韓振宇,王宇星,聶羽

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RegCM4對(duì)中國(guó)東部區(qū)域氣候模擬的輻射收支分析

韓振宇①*,王宇星②,聶羽①

① 中國(guó)氣象局 國(guó)家氣候中心,北京 100081;

② 國(guó)家海洋局 海洋減災(zāi)中心,北京 100194

2015-11-04收稿，2016-05-05接受

中國(guó)氣象局氣候變化專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(CCSF201626;CCSF201509);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41405101);公益性行業(yè)(氣象)科研專(zhuān)項(xiàng)(GYHY201306019)

利用衛(wèi)星和再分析數(shù)據(jù),評(píng)估了區(qū)域氣候模式RegCM4對(duì)中國(guó)東部地區(qū)輻射收支的基本模擬能力,重點(diǎn)關(guān)注地表凈短波(SNS)、地表凈長(zhǎng)波(SNL)、大氣頂凈短波(TNS)、大氣頂凈長(zhǎng)波(TNL)4個(gè)輻射分量。結(jié)果表明:1)短波輻射的誤差值在夏季較大,而長(zhǎng)波輻射的誤差值在冬季較大。但各輻射分量模擬誤差的空間分布在冬、夏季都有較好的一致性。2)對(duì)于地表輻射通量,SNS表現(xiàn)為正偏差(向下凈短波偏多),在各分量中誤差最大,區(qū)域平均誤差值近50 W/m2;SNL表現(xiàn)為負(fù)偏差(向上凈長(zhǎng)波偏多);對(duì)于大氣頂輻射通量,TNS和TNL分別表現(xiàn)為“北負(fù)南正”的誤差分布和整體正偏差。3)利用空間相關(guān)和散點(diǎn)線性回歸方法對(duì)4個(gè)輻射分量的模擬誤差進(jìn)行歸因分析,發(fā)現(xiàn)在云量、地表反照率、地表溫度三個(gè)直接影響因子中,云量模擬誤差的貢獻(xiàn)最大,中國(guó)東部地區(qū)云量模擬顯著偏少。

輻射收支

模擬評(píng)估

區(qū)域氣候模式

云量

地表反照率

大氣頂?shù)膬糨椛涫钦麄€(gè)氣候系統(tǒng)的主要能量來(lái)源,這種輻射能量能轉(zhuǎn)化為其他形式的能量重新分布,如動(dòng)能、潛熱能和感熱能等,最終起驅(qū)動(dòng)氣候系統(tǒng)各圈層內(nèi)的運(yùn)動(dòng)、維持地球生命活動(dòng)等作用。太陽(yáng)輻射的季節(jié)變化及其導(dǎo)致的海陸溫差變化是東亞季風(fēng)的重要驅(qū)動(dòng)因子之一。19世紀(jì)70年代以來(lái),利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)來(lái)精確測(cè)定全球輻射收支的工作陸續(xù)開(kāi)展,提供了大量有關(guān)大氣頂輻射收支的信息,這些數(shù)據(jù)成為了評(píng)估氣候模式的重要依據(jù)。但僅根據(jù)大氣頂?shù)妮椛涫罩Р⒉荒苋娣从炒髿獾妮椛涮卣?輻射在大氣和地表之間的分配也是非常重要的(Gleckler,2005;Stephens,2005)。因此大氣頂(Top Of Atmosphere,TOA)和地表(SurFaCe,SFC)的輻射收支模擬都是區(qū)域氣候模式(Regional Climate Model,RCM)性能評(píng)估的重要內(nèi)容(Jaeger et al.,2008;Kothe et al.,2011;Güttler et al.,2014;Pessacg et al.,2014),可為RCM在氣候預(yù)測(cè)、氣候變化等方面的研究提供基礎(chǔ),但東亞地區(qū)的相關(guān)研究還較少。

臺(tái)站觀測(cè)能夠提供精確的SFC輻射收支數(shù)據(jù),常被用來(lái)進(jìn)行RCM等模式的評(píng)估(閻宇平等,2001;劉樹(shù)華等,2008;于濤,2010;宋耀明等,2014)。但有限的臺(tái)站觀測(cè)無(wú)法提供時(shí)空連續(xù)的長(zhǎng)期觀測(cè)資料,同時(shí)也缺少TOA的輻射資料;因此再分析資料和衛(wèi)星資料也常用來(lái)進(jìn)行模擬評(píng)估(Li et al.,2009;Kothe et al.,2011;Güttler et al.,2014;Wang et al.,2014)。

國(guó)際聯(lián)合區(qū)域氣候降尺度試驗(yàn)CORDEX(COordinated Regional climate Downscaling EXperiment),旨在基于全球模式的多模式、多情景預(yù)估結(jié)果,利用RCM等降尺度方法獲得高分辨率區(qū)域氣候變化信息(Giorgi et al.,2009)。目前,CORDEX-EastAsia第二階段已在開(kāi)展,RCM分辨率由50 km提高到25 km,能更好地適應(yīng)東亞復(fù)雜的下墊面特征。本文的研究目的是,以再分析和衛(wèi)星資料的輻射數(shù)據(jù)為參考,對(duì)區(qū)域氣候模式RegCM4的CORDEX試驗(yàn)在中國(guó)東部的模擬結(jié)果進(jìn)行初步評(píng)估。

1　模式、試驗(yàn)和資料

1.1模式簡(jiǎn)介及試驗(yàn)設(shè)計(jì)

國(guó)際理論物理中心研制的RegCM系列區(qū)域氣候模式有著廣泛的應(yīng)用,該系列模式對(duì)東亞和中國(guó)地區(qū)氣候有較好的模擬能力(Gao et al.,2003,2008;李巧萍和丁一匯,2004;鄒靖和謝正輝,2012;Zou and Zhou,2013)。本研究使用RegCM4.4版本,該模式有多種物理參數(shù)化方案選擇(Giorgi et al.,2012)。經(jīng)過(guò)在再分析資料驅(qū)動(dòng)下的大量試驗(yàn)的對(duì)比分析(王美麗,2015;Gao et al.,2016),本研究選擇了對(duì)中國(guó)氣候有較好模擬效果的參數(shù)化組合:輻射采用CCM3方案,行星邊界層使用Holtslag方案,大尺度降水采用SUBEX方案,積云對(duì)流選擇Emanuel方案,陸面使用CLM3.5方案。試驗(yàn)使用的土地覆蓋資料在中國(guó)區(qū)域內(nèi)基于中國(guó)1:100萬(wàn)植被圖得到(韓振宇等,2015)。該版本已經(jīng)被應(yīng)用在短期氣候預(yù)測(cè)(張冬峰等,2015)和CORDEX-East Asia第二階段的系列試驗(yàn)。

模擬區(qū)域采用CORDEX-EastAsia第二階段的推薦區(qū)域,覆蓋整個(gè)中國(guó)大陸及周邊地區(qū)(http://www.cordex.org/index.php?option=com_content&view=article&id=88&Itemid=625)。模式垂直方向分18層,水平分辨率取25 km。模式的初始和側(cè)邊界場(chǎng)數(shù)據(jù)、海溫?cái)?shù)據(jù)都采用ERA-Interim再分析資料。試驗(yàn)積分從1990年1月1日到2010年12月31日(世界時(shí),下同),其中第1年作為模式初始化時(shí)段。

1.2資料

衛(wèi)星資料和再分析資料中的輻射數(shù)據(jù)都存在一定的不確定性,因此本文選用兩套資料,以考察觀測(cè)資料不確定性對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。

1)CERES(Clouds and the Earth’s Radiant Energy System)EBAF逐月衛(wèi)星反演輻射資料(簡(jiǎn)稱(chēng)CERES),水平分辨率為1°×1°,時(shí)間跨度為2000年3月—2014年3月(Loeb et al.,2009;Kato et al.,2013)。CERES資料因其較高的精度已被廣泛用于氣候模式評(píng)估(吳春強(qiáng)和周天軍,2011)。

2)ERA-Interim再分析資料(簡(jiǎn)稱(chēng)ERAI)中的輻射通量、地表溫度、地表反照率、云量,水平分辨率為1.5°×1.5°,時(shí)間跨度為1979年1月—2014年5月(Dee et al.,2011)。受觀測(cè)資料時(shí)段的限制,本文選取2001—2010年的平均值作為氣候態(tài)進(jìn)行評(píng)估分析。

文中將不同分辨率的觀測(cè)和模式結(jié)果都水平插值到1°×1°分辨率,選取中國(guó)東部地區(qū)(108～123°E,20～40°N)為東亞季風(fēng)區(qū)的主要陸地區(qū)域進(jìn)行分析,文中的區(qū)域平均等統(tǒng)計(jì)分析全部基于該區(qū)域。需要注意,文中所有能量通量都是以向下為正。

2　輻射收支的模擬評(píng)估

2.1地表凈短波輻射(SNS)

相比CERES和ERAI,模式模擬的區(qū)域平均SNS都偏高,其中以ERAI為參考得到的誤差相對(duì)較低(圖1)。在觀測(cè)中,冬季云量較少,地表短波輻射以緯向分布為主,由南部沿海向北逐漸減小,數(shù)值分布在50～150 W/m2;夏季受夏季風(fēng)相關(guān)云系的影響,江淮地區(qū)有明顯的低值中心,數(shù)值在150 W/m2附近,而華北地區(qū)的高值能超過(guò)200 W/m2(圖略)。

圖1　相對(duì)于觀測(cè)基準(zhǔn)(ERAI+CERES)/2,CERES、ERAI和RegCM4中輻射分量SNS、TNS、SNL、TNL的區(qū)域平均偏差(單位:W/m2)Fig.1　Biases of CERES,ERA-Interim and RegCM4 relative to (ERA-Interim+CERES)/2 for SNS,TNS,SNL and TNL(for the whole investigation area and time period;units:W·m-2)

圖2　相對(duì)于CERES(a,c,e,g)和ERAI(b,d,f,h),RegCM4模擬SNS和SNL的誤差(單位:W/m2)a,b.冬季SNS;c,d.夏季SNS;e,f.冬季SNL;g,h.夏季SNLFig.2　Biases of RegCM4 relative to (a,c,e,g)CERES and (b,d,f,h)ERA-Interim for SNS and SNL(units:W·m-2):(a,b)SNS in winter;(c,d)SNS in summer;(e,f)SNL in winter;(g,h)SNL in summer

圖2a、c分別給出了模式多年平均SNS相對(duì)于CERES的差值,從空間分布圖中可以看出,冬季該區(qū)域以模擬偏多為主,尤其在30°N以南的地區(qū),SNS模擬得明顯偏多,中心偏高可超過(guò)80 W/m2;夏季模擬誤差明顯大于冬季,最高超過(guò)100 W/m2,但空間分布類(lèi)似。如果以ERAI為參考,得到的誤差普遍較低,但空間分布一致。

2.2地表凈長(zhǎng)波輻射(SNL)

相比CERES和ERAI,模式模擬的區(qū)域平均SNL都偏低,即模式模擬的地表長(zhǎng)波熱量釋放偏大,其中以ERAI為參考得到的誤差相對(duì)較低(圖1)。在觀測(cè)中,冬季SNL的分布與云量有關(guān),-50 W/m2的等值線大致位于32°N,其以南區(qū)域的云量大都超過(guò)五成。湖南及以西的云量超過(guò)六成,對(duì)應(yīng)SNL的高值中心,可達(dá)-20 W/m2;夏季SNL的分布也與云量有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系,除華北個(gè)別區(qū)域外,多數(shù)區(qū)域的云量都超過(guò)五成,SNL大于-50 W/m2(圖略)。

圖2e、g分別給出了模式多年平均SNL相對(duì)于CERES的差值,從空間分布圖中可以看出,冬季該區(qū)域以模擬偏少為主,尤其在南部沿海地區(qū),SNL模擬得明顯偏少,中心偏低可超過(guò)-80 W/m2;夏季,模擬誤差明顯低于冬季,但空間分布類(lèi)似,誤差值大都分布在-5～-15 W/m2。如果以ERAI為參考,得到的誤差普遍較低,但空間分布一致。

2.3大氣頂凈短波輻射(TNS)

相比CERES和ERAI,模式模擬的區(qū)域平均TNS都偏低,其中以ERAI為參考得到的誤差相對(duì)較高(圖1)。在觀測(cè)中,冬、夏季,TNS的空間分布與SNS的相似,數(shù)值分別分布在120～220 W/m2和270～350 W/m2(圖略)。圖3a、c分別給出了模式多年平均TNS相對(duì)于CERES的差值,從空間分布圖中可以看出,冬季,以30°N為界,模擬誤差空間分布為“北負(fù)南正”,誤差值遠(yuǎn)低于SNS,分布在-30～40 W/m2。夏季的空間分布與冬季相似,北部負(fù)偏差增強(qiáng),而南部正偏差減弱。如果以ERAI為參考,得到的誤差以負(fù)偏差為主,但空間和季節(jié)分布變化不大。

圖3　相對(duì)于CERES(a,c,e,g)和ERAI(b,d,f,h),RegCM4模擬TNS和TNL的誤差(單位:W/m2)a,b.冬季TNS;c,d.夏季TNS;e,f.冬季TNL;g,h.夏季TNLFig.3　Biases of RegCM4 relative to (a,c,e,g)CERES and (b,d,f,h)ERA-Interim for TNS and TNL(units:W·m-2):(a,b)TNS in winter;(c,d)TNS in summer;(e,f)TNL in winter;(g,h)TNL in summer

2.4大氣頂凈長(zhǎng)波輻射(TNL)

相比CERES和ERAI,模式模擬的區(qū)域平均TNL都偏高,即模式模擬的大氣頂長(zhǎng)波熱量釋放偏小,其中以ERAI為參考得到的誤差相對(duì)較高(圖1)。在觀測(cè)中,冬季云量較少,TNL以緯向分布為主,由南向北逐漸增大,數(shù)值分布在-270～-210 W/m2;夏季,受夏季風(fēng)相關(guān)云系的影響,江淮和華南地區(qū)有明顯的高值中心,數(shù)值大于-230 W/m2,而華北地區(qū)的低值超過(guò)-260 W/m2(圖略)。

圖3e、g分別給出了模式多年平均TNL相對(duì)于CERES的差值,從空間分布圖中可以看出,冬季該區(qū)域以正偏差為主,尤其在30°N以北的地區(qū),TNL模擬誤差較大,多數(shù)區(qū)域超過(guò)20 W/m2;夏季的模擬誤差總體小于冬季,且在南部沿海有較小的負(fù)偏差,但是北部部分區(qū)域的誤差較大,最高超過(guò)40 W/m2。如果以ERAI為參考,得到的誤差普遍較高,但空間分布一致。

總體來(lái)看,分別以CERES和ERAI為參考,得到的模式誤差的季節(jié)和空間分布都較為一致,所以能基本排除觀測(cè)資料的不確定性對(duì)模式評(píng)估結(jié)果的影響。模式模擬的SFC輻射通量更接近ERAI,而TOA輻射通量更接近CERES,其中SNS的模擬誤差最大。

3　影響因子分析

模式顯著高估了SFC的凈入射短波輻射和凈出射長(zhǎng)波輻射,而在TOA是相反的誤差。對(duì)于總的輻射收支,這些分量的模擬誤差會(huì)部分抵消。模式模擬SNS偏高通常有兩種可能的原因,一是云量或者其他大氣短波吸收量的模擬偏低,導(dǎo)致模擬的向下短波輻射偏大;二是由地表反照率的模擬偏低所引起。SNL的模擬誤差可能來(lái)自云量或者地表溫度模擬誤差引起的向外長(zhǎng)波高估。TNS、TNL模擬誤差的影響因子分別與SNS、SNL類(lèi)似,但具體的物理過(guò)程有所區(qū)別。將在本節(jié)詳細(xì)分析誤差的來(lái)源(如無(wú)特別說(shuō)明,以下的模擬誤差都是基于CERES)。

圖4　相對(duì)于CERES,RegCM4模擬總云量(a—c)和地表反照率(d—f)的誤差　　a,d.年平均;b,e.冬季;c,f.夏季Fig.4　Biases of RegCM4 relative to CERES for (a—c)total cloud fraction and (d—f)surface albedo:(a,d)annual mean;(b,e)winter mean;(c,f)summer mean

推測(cè)云量(CFR)、地表反照率(ALB)、地表溫度(TS)是直接影響輻射收支各分量模擬的三個(gè)主要因素。如果CFR和ALB模擬偏低,可能會(huì)起到增加SNS和TNS的作用;TS模擬偏低,可能會(huì)起到增加SNL和TNL的作用。對(duì)比這些要素模擬誤差的空間分布,可以發(fā)現(xiàn)一些定性的對(duì)應(yīng)關(guān)系:CFR的年平均模擬誤差以偏少為主,在30°N以南的部分地區(qū)偏少超過(guò)二成,而在北部部分地區(qū)存在正偏差(圖4a),正偏差在冬季更為顯著(圖4b)。這樣的空間分布與SNS和TNS模擬誤差有很好的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系,且在冬季相關(guān)更強(qiáng),其相關(guān)系數(shù)達(dá)-0.87和-0.86(表1);而ALB模擬以偏低為主,誤差值的空間分布較為均勻,沒(méi)有明顯的高低值中心(圖4d),且季節(jié)差異較小(圖4e—f)。ALB與SNS或者TNS模擬誤差之間的空間相關(guān)較弱,且不是推測(cè)的負(fù)相關(guān)(表1),因此判斷ALB模擬誤差對(duì)短波輻射模擬的影響較小;出乎預(yù)料的是,TS和SNL模擬誤差的相關(guān)在冬、夏季符號(hào)相反,且TS和TNL模擬誤差之間并沒(méi)有顯著的相關(guān)(表1),因此推測(cè)TS模擬誤差對(duì)長(zhǎng)波輻射模擬的影響較小。

表1輻射分量模擬誤差與CFR、ALB、TS模擬誤差的空間相關(guān)系數(shù)

Table 1The spatial correlation coefficients between biases of radiation components and that of CFR,ALB,and TS

CFRALB年冬季夏季年冬季夏季SNS-080-087-049023010008TNS-081-086-056040019026CFRTS年冬季夏季年冬季夏季SNL080077062005044-049TNL072065064-018001-029

下面進(jìn)一步給出CFR、ALB、TS這三個(gè)要素綜合影響各輻射分量模擬的定量分析。圖5a給出的是SNS模擬誤差對(duì)CFR和ALB誤差(dCFR和dALB)的依賴(lài)度。當(dāng)ALB的誤差為零時(shí),隨著CFR誤差值由正到負(fù),SNS的模擬誤差會(huì)從-14 W/m2增加到78 W/m2。從圖5c可以看出,多數(shù)樣本點(diǎn)(約84%)都位于坐標(biāo)系的第三象限,dCFR和dALB都是負(fù)值,即模擬結(jié)果中云量偏少、反照率偏弱,對(duì)應(yīng)圖5a中SNS模擬偏高。并且SNS誤差僅在縱軸方向(dCFR變化的方向)上的變化較為顯著,再次說(shuō)明ALB與SNS模擬誤差之間的相關(guān)較弱。對(duì)TNS的分析也是類(lèi)似的(圖5b)。

圖5　模式中SNS(a)和TNS(b)模擬誤差(單位:W/m2)與ALB和CFR模擬誤差的對(duì)應(yīng)關(guān)系以及ALB和CFR模擬誤差的聯(lián)合分布(c,用樣本點(diǎn)數(shù)表示)Fig.5　Monthly means of model biases in (a)SNS and (b)TNS (units:W·m-2) against biases in ALB and CFR and (c)the number of occurrence in each ALB-CFR class

圖6a給出的是SNL模擬誤差對(duì)CFR和TS誤差(dCFR和dTS)的依賴(lài)度。當(dāng)TS的誤差為零時(shí),隨著CFR誤差值由正到負(fù),SNL的模擬誤差會(huì)從15 W/m2降低到-42 W/m2。從圖6c可以看出,近半數(shù)樣本點(diǎn)(約46%)都位于坐標(biāo)系第二、三象限的零值附近。dCFR是負(fù)值,說(shuō)明模擬結(jié)果中云量偏少,對(duì)應(yīng)圖6a中SNL模擬偏低,地表長(zhǎng)波熱量釋放偏大。并且SNL誤差在橫軸方向(dTS變化的方向)上幾乎沒(méi)有變化,說(shuō)明TS與SNL模擬誤差之間的相關(guān)沒(méi)有CFR強(qiáng)。對(duì)于TNL(圖6b),其模擬誤差都是正值,但隨著CFR誤差值由正到負(fù)變化時(shí),正偏差也在逐漸變小。這是因?yàn)?CFR偏小時(shí)大氣頂向外長(zhǎng)波熱量釋放較大,TNL數(shù)值偏小。同樣,TS與TNL模擬誤差之間的相關(guān)較弱。

假設(shè)不同誤差之間的關(guān)系是線性的,線性回歸的決定系數(shù)R2可以用來(lái)衡量誤差貢獻(xiàn)率?；贑ERES和ERAI的計(jì)算都顯示,dCFR對(duì)各個(gè)輻射分量模擬誤差的貢獻(xiàn)率都遠(yuǎn)大于dALB或者dTS,且對(duì)各個(gè)輻射分量的影響也是相當(dāng)?shù)?圖略)。

4　結(jié)論和討論

利用衛(wèi)星和再分析數(shù)據(jù),初步評(píng)估了中國(guó)東部區(qū)域模式RegCM4模擬的輻射收支過(guò)程,主要結(jié)論有:

1)在中國(guó)東部區(qū)域,RegCM4顯著高估了區(qū)域平均的SFC凈入射短波輻射和凈出射長(zhǎng)波輻射,而在TOA是相反的誤差。這一結(jié)論不依賴(lài)于觀測(cè)資料的選擇,且誤差的空間分布隨季節(jié)變化不大。短波輻射的誤差值在夏季較大,季節(jié)差異超過(guò)20 W/m2;而長(zhǎng)波輻射的誤差值在冬季較大,季節(jié)差異在10 W/m2附近。輻射分量SNS的模擬誤差最大,區(qū)域年平均誤差值將近50 W/m2。

2)選擇CFR、ALB、TS三個(gè)直接影響因子,對(duì)四個(gè)輻射分量的模擬誤差進(jìn)行線性歸因分析。中國(guó)東部地區(qū)CFR模擬顯著偏少,年平均模擬值在30°N以南的部分地區(qū)偏少超過(guò)二成。其空間和散點(diǎn)分布都與四個(gè)輻射分量的誤差有很好的相關(guān)關(guān)系?？臻g相關(guān)、散點(diǎn)線性回歸的分析結(jié)果都顯示,三個(gè)因子中CFR模擬誤差的貢獻(xiàn)最大,貢獻(xiàn)率大都超過(guò)25%,空間相關(guān)系數(shù)也超過(guò)0.5,高于ALB和TS低于10%的貢獻(xiàn)率和較低的空間相關(guān)系數(shù)。

圖6　模式中SNL(a)和TNL(b)模擬誤差(單位:W/m2)與TS和CFR模擬誤差的對(duì)應(yīng)關(guān)系及TS和CFR模擬誤差的聯(lián)合分布(c,用樣本點(diǎn)數(shù)表示)Fig.6　Monthly means of model biases in (a)SNL and (b)TNL(units:W·m-2) against biases in TS and CFR and (c)the number of occurrence in each TS-CFR class

RegCM4中SNS的模擬誤差最為突出,以CERES為參考,RegCM4模擬SNS偏高,與眾多CMIP3/5模式的模擬結(jié)果相似(Li et al.,2013)。ERAI作為再分析系統(tǒng)的直接模擬輸出也表現(xiàn)出類(lèi)似的差異(圖2a—d),且RegCM4模擬的云量也與ERAI更加接近(圖略),可能是RegCM4與這些全球氣候模式及再分析系統(tǒng)存在相似的缺陷。例如,Li et al.(2013)指出全球模式在計(jì)算輻射傳輸時(shí)普遍未考慮云中雨(雪)水或?qū)α髟圃扑妮椛鋸?qiáng)迫作用,RegCM4是否有類(lèi)似的影響還需進(jìn)一步分析。目前,RegCM4已引入新的大尺度降水方案,是包括五種水物質(zhì)的混合相云方案(Nogherotto et al.,2012;Nogherotto,2015),其對(duì)云輻射效應(yīng)的描述更加準(zhǔn)確,未來(lái)需要進(jìn)一步分析新的方案對(duì)RegCM4輻射收支模擬的影響。此外,本文僅對(duì)比分析了對(duì)輻射通量模擬誤差產(chǎn)生直接影響的三個(gè)物理因子,未來(lái)對(duì)RegCM4模式的進(jìn)一步改進(jìn)時(shí),還需要深入分析環(huán)流等偏差或者物理過(guò)程參數(shù)化方案對(duì)云量、地表反照率等模擬的影響。

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The net radiation at the top of the atmosphere(TOA) is one of the most important driving forces of the Earth’s climate system,while the radiation budget of the climate system directly influences atmospheric and oceanic motion,as well as the atmospheric water cycle.In this paper,the performance of the regional climate model RegCM4 in simulating the radiation budget over eastern China is evaluated.A long-term simulation at a grid spacing of 25 km driven by ERA-Interim data for the period 1990—2010 is conducted.The East Asia domain of phase II of the international COordinated Regional climate Downscaling EXperiment(CORDEX) is used as the model domain.The simulation is compared with a satellite dataset and reanalysis over eastern China during 2001—10 in terms of surface net shortwave(SNS),surface net longwave(SNL),TOA net shortwave(TNS),and TOA net longwave(TNL) radiation.Results show that biases in shortwave fluxes are larger in summer,and biases in longwave fluxes are larger in winter.However,spatial distributions of the biases in summer and winter are similar.For surface fluxes,biases of SNS are positive(overestimation of net downward shortwave flux),with a regional average of nearly 50 W/m2,which is the maximum among these radiation flux biases.Biases of SNL are negative(overestimation of net upward longwave flux).For TOA fluxes,biases of TNS are negative in the north but positive in the south,and biases of TNL are overall positive.Attribution analysis on the biases in radiation fluxes is conducted by two methods—spatial correlation and linear regression.The biases in the cloud fraction,surface albedo,and surface temperature are considered.We find that biases in the radiation fluxes can be explained,to a large degree,by significant negative biases in cloud fraction.

radiation budget;model evaluation;regional climate model;cloud fraction;surface albedo

(責(zé)任編輯：孫寧)

The radiation budget in a regional climate simulation by RegCM4 for eastern China

HAN Zhenyu1,WANG Yuxing2,NIE Yu1

1NationalClimateCenter,ChinaMeteorologicalAdministration,Beijing100081,China;2NationalMarineHazardMitigationService,Beijing100194,China

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20151104001

引用格式：韓振宇,王宇星,聶羽,2016.RegCM4對(duì)中國(guó)東部區(qū)域氣候模擬的輻射收支分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),39(5):683-691.

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*聯(lián)系人，E-mail:hanzy@cma.gov.cn