区域气候模式PRECIS对中国气候的长期数值模拟试验

作者:王芳栋;许吟隆;李涛 刊名:中国农业气象 上传者:王亚林

【摘要】利用欧洲中心ERA40再分析资料驱动区域气候模式PRECIS,对中国地区进行了50km水平分辨率、40a(1961-2000年)时间长度的连续积分,并对模拟的温度和降水与观测资料进行了比较分析。结果表明:模式对中国地区温度和降水的年、季空间分布型态均具有一定的模拟能力,对温度和降水的年际变化也有较好的模拟效果,尤其对于20世纪80年代后期出现的暖冬以及1998年的夏季极端降水都有较好的体现。但模式不足在于区域内普遍存在模拟的气温略高于实况的系统性暖偏差,幅度一般在1~3℃;内蒙古和东北地区年降水量比观测值明显偏多,长江以南地区和四川盆地的降水中心范围都明显偏大,位置偏南。总体来看,无论是空间分布还是年际变化,模式对温度的模拟能力明显优于降水。

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当前,气候变化已经对自然生态系统和人类社会经济系统产生重大影响,成为人类可持续发展最严峻的挑战之一,受到国际社会,尤其是科研领域的普遍关注。全球气候模式(GCM)是目前研究气候变化机制和进行气候预测的重要手段之一,但由于其水平分辨率较低,难以细致地描述区域地形特征、陆面物理过程以及其他因子对区域气候变化的强迫和影响,另外由于物理学和动力学上的限制,使得GCM对区域气候的模拟还有很大的局限性和不确定性,无法正确描述出中尺度环流型。20世纪90年代以来,为了解决这个问题,一种方式是提高全球模式水平分辨率的方法,以期在区域气候的模拟可靠性上有所提高;其二是采用变网格方案,即对所关心的区域提高分辨率,而对其他地区采取相对较低的分辨率;其三是采用由天气模式发展而来的高分辨率区域气候模式,并将其与全球气候模式进行嵌套来对区域气候变化进行预估[1]。由于区域气候模式(RCM)具有较高的分辨率和更完善的物理过程,较全球气候模式(GCM)能够更加细致地描述地形和海陆分布以及地表植被分布等下垫面特征,能够更好地刻画气候的区域性特征,可以模拟出更详尽、更准确的气候场分布[2-4],因此近年来成为研究有限区域气候及气候变化的重要工具。区域气候模式首先是由Dickinson等[5]和Giorgi[6]发展并应用到气候模拟中来的。随着计算机技术的飞速发展,区域气候模式也逐步发展并得到广泛应用,主要包括美国国家大气研究中心(NCAR)的区域气候模式RegCM3,英国气象局Hadley中心的PRECIS,美国科罗拉多州立大学(CUS)的区域天气模式RAMS,德国马普气象研究所的区域气候模式REMO,日本的MRI以及澳大利亚的DARLAM等。国内相关学者和研究人员也利用区域气候模式开展了相关研究工作[7-17],许吟隆等[2]利用1979-1993年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)15a再分析数据作为准观测边界条件驱动区域模拟系统PRECIS(ProvidingRegionalClimatesforIm-pactsStudies),初步分析了其对中国区域气候的模拟能力,结果表明,PRECIS能够很好地模拟中国区域最高最低温度的型态分布特征,但对降水的模拟值偏高。高学杰等[18]利用区域气候模式RegCM3,嵌套ERA40再分析资料,分别进行了中国区域在实际植被和理想植被分布情况下各15a时间长度(1987-2001年)的积分试验,探讨了中国土地利用状况对气候的影响。目前,在气候模拟分析、研究以及气候变化影响评估方面,PRECIS是在中国应用较为广泛的区域气候模式之一。之前利用该模式对中国地区的模拟一般利用ERA15进行嵌套,只进行15a的数值模拟,时间相对较短。本文在前面研究工作的基础上,将首次利用ERA40再分析资料作为侧边界条件驱动PRE-CIS,在中国区域进行长达40a的连续积分模拟试验,然后对模式模拟的温度和降水与观测资料进行比较研究,以分析评估其对中国区域气候的模拟能力,从而为今后PRECIS的改进、气候变化预测以及气候变化影响评估等提供参考。1资料和方法11模式介绍PRECIS是由英国气象局Hadley气候预测与研究中心发展的区域气候模拟系统。PRECISRCM的大气部分应用准静力平衡方程,垂直方向最下面4层采用地形追随坐标系,最上面3层采用P坐标系,中间采用两者的混合坐标系,分为19层,顶层气压为05hPa。应用水平扩散项控制非线性不稳定。侧边界采用松弛边界条件,缓冲区大小采用4个格点,陆面过程应用的是MOSES-I(MetOfficeSurfaceExchang

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