肖宇坤，黃汝萍，何博翰，張羽，劉暢，宋翠婷

（1.廣東省氣候中心，廣東廣州 510640；2.中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所，廣東廣州 510640；3.廣東省生態(tài)氣象中心，廣東廣州 510640；4.雷州市氣象局，廣東雷州 524200）

氣候條件是評價人類是否適宜居住的基礎指標之一，是人口分布的重要影響因子。近年來，為了更好地利用氣候資源，許多研究者通過不同的指標量化氣候對人體舒適度、穿著和生態(tài)的影響，進而評估氣候條件與人類居住環(huán)境之間的關系［1-5］。研究指出，WRF-Chem不僅能夠較為合理地模擬出PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2、CO的時空變化特征，而且能夠模擬出氣溫、風速等氣象要素的日變化、季節(jié)變化以及空間分布特征［6-8］。由此可見，WRF-Chem有潛力可以成為城市宜居性評價相關工作得力分析工具，但目前國內外關于利用區(qū)域模式對城市宜居性評價的相關研究卻較少。

近些年，氣溫對廣東的氣候影響越來越突出［9-10］。因此，本研究通過評估區(qū)域模式模擬廣東省氣溫宜居指標的能力，從而探討區(qū)域模式用于研究廣東省城市宜居能力的合理性。本研究基于廣東省86個國家自動氣象觀測站的逐日氣溫資料，利用WRF-Chem 4.4.1區(qū)域模式對廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的時空分布特征進行模擬評估，同時重點評估了WRFChem 4.4.1對6項廣東省氣溫宜居指標（年適宜溫度日數、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差）的模擬能力。

1 WRF-Chem模式簡介及實驗設計

1.1 模式簡介

在2002年初，美國大氣科學的國家研究機構、美國能源部所屬的綜合性多學科實驗室、美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）共同推出了將WRF（氣象模式）和Chem（化學模式）在線完全耦合的新一代區(qū)域空氣質量模式。NOAA在2021年8月25日正式推出WRF-Chem 4.4.1，并修復了如氣候氣溶膠選項邏輯檢查等小錯誤。相比全球模式，區(qū)域模式WRF能夠提供時空分辨率更為精細化的模擬結果［11］。因此該次研究選用WRF-Chem最新版本（4.4.1）對廣東省氣溫及其宜居指標模擬能力進行評估。

1.2 模式設置

WRF 4.4版本用戶指導手冊中推薦了“CONUS”和“TROPICAL”兩個物理參數包供區(qū)域模式模擬研究選擇（https：／／www2.mmm.ucar.edu／wrf／users／docs／user_guide_v4／v4.4／users_guide_chap5.html），其中“CONUS”選項經過了大量的測試并顯示出來十分合理的研究結果。該次研究中物理過程與“CONUS”保持一致，即THOMPSON V3.1微物理、TIEDTKE積云對流、UNIFIED-NOAH陸面過程和RRTMG長波輻射與短波輻射參數化方案。

模式時間從2000年12月1日00：00（北京時，下同）到2005年12月31日18：00，積分步長為60 s，前一個月作為初始化時間，每6 h輸出一次模擬結果。模式水平分辨率為15 km，經緯度格點數分別為75和65個。雖然該次研究所擁有的計算機運算資源和存儲空間無法完成更高分辨率以及更短的模式輸出文件時間間隔，但是模式輸出文件的時間具體為00：00、06：00、12：00、18：00，可以較為合理地反映出氣溫的日變化和最高、最低值。模式模擬區(qū)域如圖1所示。

圖1 模擬區(qū)域示意圖

2 資料和指標計算方法

2.1 資料來源

本研究使用廣東省氣候中心整理的2001—2005年廣東省86個常規(guī)地面觀測站的逐日氣溫資料。數據經過包括極值檢驗、時間連續(xù)性檢驗等質量控制處理［12］。

模式所需的初始場資料來源于美國國家大氣研究中心（NCAR）發(fā)布的地球系統模型（CESM1）第1版的全球偏差校正氣候模型輸出數據。該數據網格分辨率為1°×1°，時間分辨率為6 h（https：／／rda.ucar.edu／datasets／ds316.1／），選取時間段為2001—2005年。

圖2 2001—2005年廣東省各宜居指標模擬（填色）和觀測（圓點）的空間分布

2.2 離群值的判斷方法

離群值也叫異常值，即與其他數據點明顯不同的測量值。在箱型圖中：超過上4分位數1.5倍間距的值或者小于下4分位1.5倍間距的值被定義為離群值。離群值對一些統計量影響很大（如均值），因此本研究先對觀測數據和模式數據進行離群值判別與剔除處理。

2.3 模式評估指標及氣溫宜居指標的選取

1）模式評估指標的選取。

本研究采用平均偏差MB、標準化平均誤差NMB、標準化平均偏差NME、均方根誤差RMSE以及相關系數R評估模式2001—2005年模擬結果與實際檢測值的吻合程度。

2）氣溫宜居指標的選取。

本研究根據《氣候資源評價氣候宜居城鎮(zhèn)》（QXT570-2020）［13］，選出與氣候宜居相關的6個氣溫宜居評價指標（表1），初步評估模式對氣溫宜居模擬能力。

表1 氣溫宜居評價指標、閾值和評價等級

3 結果與分析

分析模擬結果時發(fā)現，WRF-Chem 4.4.1對廣東省氣溫的模擬存在系統性偏差，具有準定常性。因此，本研究先基于歷史觀測數據對模擬的日平均氣溫和最高氣溫進行校正，然后再評估區(qū)域模式對廣東省氣溫及其宜居性指標的模擬能力。

3.1 對廣東省氣溫季節(jié)循環(huán)變化特征的模擬能力評估

表2給出了2001—2005年廣東省全區(qū)平均的模擬氣溫與觀測氣溫季節(jié)循環(huán)變化的相似性指標。該指標包括平均偏差（MB）、標準化平均誤差（NMB）、標準化平均偏差（NME）、均方根誤差（RMSE）以及相關系數（R）。

表2 2001—2005年廣東省全區(qū)平均的模擬氣溫與觀測氣溫季節(jié)循環(huán)變化的相似性指標

從表2可以看出，平均偏差、標準化平均誤差、標準化平均偏差、均方根誤差指標均在合理范圍內，說明了模式模擬結果與觀測結果較為一致。相關系數均通過99%的顯著性檢驗，表明模式對廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的季節(jié)循環(huán)變化特征具有較好的模擬能力，其中最低氣溫的模擬效果最好（相關系數為0.82），平均氣溫次之（相關系數為0.79），而最高氣溫的相關系數也達到了0.70。

3.2 對廣東省氣溫宜居指標空間分布特征的模擬能力評估

從圖2可以看出，WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省年平均氣溫（圖2a）、最高氣溫（圖2b）和最低氣溫（圖2c）的空間分布特征，這與以往研究指出大多數值模式能夠較好地模擬中國年平均最高氣溫和最低氣溫空間分布的結論［14］大體相符。

圖2d-i表明模式能夠較為合理地模擬出廣東省氣溫宜居指標的空間分布。

具體而言，模式能很好地反映了年適宜溫度日數在茂名市中部、清遠市北部、粵東地區(qū)均存在大值區(qū)，而珠三角地區(qū)則呈小值區(qū)的空間分布特征（圖2d）。從圖2e可以看出，模式再現了7月平均最低氣溫在沿海地區(qū)、肇慶市、云浮市北部、清遠市南部呈現大值區(qū)和粵北地區(qū)呈現小值區(qū)的空間分布特征。從圖2f可以看出，1月平均最高氣溫的空間分布呈現從沿海至內陸逐漸降低的帶狀模態(tài)，特別是沿海地區(qū)存在三個氣溫大值區(qū)，分別是湛江和茂名地區(qū)、珠三角沿海地區(qū)、汕尾和汕頭地區(qū)，模式則較好地模擬出觀測結果的這個空間分布特征（圖2f）。另外，關于氣溫日較差的空間分布特征，從圖2g可以看出，該模式能較好地抓住了年平均氣溫日較差在河源和梅州、云浮、廣州呈現大值區(qū)以及珠三角地區(qū)呈現小值區(qū)的觀測分布特征，但在湛江北部地區(qū)存在高估現象（圖2g）。對夏季平均日較差空間分布的模擬也大體與觀測一致，但是在中山、江門、河源地區(qū)存在低估現象（圖2h）。而模式模擬廣東省冬季平均氣溫日較差效果相對差一點，存在整體高估的現象（圖2i）。前人的研究也表明了相同的問題，即氣溫日較差在沿海地區(qū)的模擬值和觀測結果相比存在不合理的情況［15-16］。而引起這一不合理情況的原因還有待進一步研究分析。

3.3 對廣東省全區(qū)氣溫宜居指標分布范圍的模擬能力評估

圖3給出了2001—2005年廣東省86個站點的年平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫以及6個氣溫宜居指標的模擬（藍色）與觀測（紅色）箱型圖。該模式較好地抓住了平均氣溫（圖3a）、最低氣溫（圖3c）、年平均氣溫日較差（圖3g）的變化范圍，模擬值分別主要集中在21.6～23.8、18.1～21.4、7.4～8.8℃，中位值分別是23.3、19.6、8.1℃，這與相應變量觀測值的主要范圍和中位數較為貼近。此外，該模式很好地模擬出了最高氣溫的中位數（圖3b），但是對7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、冬季平均氣溫日較差的模擬存在高估的現象（圖3e、3f、3i）。圖3d、圖3h則表明年適宜溫度日數、夏季平均最低氣溫的模擬存在低估現象。結合以往的研究結果［17］，這種高估或者低估的模擬誤差很可能來自于不準確的地表反照率分布所引起的。

3.4 對廣東省氣溫宜居指標等級模擬能力評估

在實際業(yè)務應用過程中，宜居指標優(yōu)良率達標是申請“中國氣候宜居城市”的必備條件之一，因此本研究統計了模式模擬6個氣溫宜居指標優(yōu)良等級的準確率。WRF-Chem 4.4.1模擬全省86個國家觀測站的年適宜溫度日數、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差優(yōu)良等級的準確率分別為94.19%、94.19%、100%、95.35%、63.95%、98.84%。

4 結論

本研究基于廣東省86個國家自動氣象觀測站的逐日氣溫資料，利用WRF-Chem 4.4.1對2001—2005年廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫以及6個氣溫宜居指標（年適宜溫度日數、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差）進行模擬評估，主要得到以下結論：

1）WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫的季節(jié)循環(huán)變化特征。模擬結果與觀測資料的相關系數分別是0.79、0.70、0.82，均通過了99%的顯著性檢驗。

2）WRF-Chem 4.4.1不僅能夠較好地模擬出廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的空間分布特征，而且能夠較為合理地模擬出廣東省氣溫宜居指標（包括年適宜溫度日數、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差和夏季平均氣溫日較差）的空間分布。此外，模式還較好地抓住了平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫和1月平均最高氣溫在廣東省沿海地區(qū)呈現3個大值區(qū)的特點，即分別位于湛江和茂名地區(qū)、珠三角沿海地區(qū)、汕尾和汕頭地區(qū)。

3）WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省全區(qū)86個站點的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、和年平均氣溫日較差的中位數和波動范圍。但是，模式對7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、冬季平均氣溫日較差的分布范圍模擬存在高估的現象，而對年適宜溫度日數、夏季平均最低氣溫則存在低估現象。

4）WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省2001—2005年適宜溫度日數、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差的優(yōu)良等級。模式模擬6個氣溫適宜指標的準確率分別為91.86%、94.19%、100.00%、68.60%、67.44%、98.84%。