海气耦合模式FGOALS-s2模拟东亚气候的能力分析

2015-03-20丁立国张东海

中低纬山地气象 2015年6期

关键词：东亚降水气候

牟佳，丁立国，张东海

(贵州省气候中心，贵州贵阳 550002)

海气耦合模式FGOALS-s2模拟东亚气候的能力分析

牟佳，丁立国，张东海

(贵州省气候中心，贵州贵阳 550002)

该文采用FGOALS-s2模式两个20 a积分试验的结果，一个是海气自由耦合的控制试验，另一个是由控制试验产生的月平均海温强迫大气的海温强迫试验，通过比较两个试验结果的气候态和标准差，研究海气耦合模式FGOALS-s2模拟东亚气候变率的能力。结果表明：FGOALS-s2模式控制试验能够很好的再现降水和大气环流场的气候特征。与海温强迫试验相比：耦合模式能更好的模拟东亚地区气候态，200～500 hPa垂直积分的气温整体偏低，850 hPa上的东亚夏季风和南亚夏季风均偏弱，青藏高原附近的降水显著偏少，阿拉伯海、孟加拉湾、南海区域降水偏多，副高减弱偏南；耦合模式模拟的东亚气候标准差，在青藏高原上空200～500 hPa上垂直积分气温变率偏大，阿拉伯海、孟加拉湾以及南海和西北太平洋降水变率均偏少；两种试验均能较好地模拟中国雨带从华南到长江流域再到华北的季节演变过程，控制试验模拟的降水北进过程中雨带偏南，而南退过程缓慢。

海气耦合模式；FGOALS_s2；气候态；标准差

1 引言

东亚夏季风降水时空分布变化所引发的洪涝、干旱等灾害严重地影响着东亚东部人们的生产、生活和经济社会的发展，因此研究未来夏季风的变化趋势，及时做好预测工作势在必行。而海气耦合模式是国家“九五”重中之重科技项目“我国短期气候预测业务系统的研究”的重要研究成果之一。利用全球海气耦合模式对东亚季风降水的模拟，进而预估未来降水、气温等气象要素的变化趋势对东亚季风区的防灾减灾有着重要意义。

近年来，很多学者致力于发展海气耦合模式，并且取得了一定成果。例如，司东[1]等以国家气候中心全球大气—海洋耦合模式(BBC_CM1.0)20 a的预报产品为基础，对中国江淮梅雨降水的预报能力及预报误差存在的可能原因进行了分析。姚素香[2]等以区域气候模式RegCM3和普林斯顿海洋模式POM为基础建立了区域海气耦合模式，发现耦合模式能更好的再现1963—2002年中国夏季降水的水平平均分布、雨带的季节变化以及中国主要降水区降水的年际变化。谢坤[3]等把区域海气耦合模式、区域气候模式和NCEP/NCAR资料进行对比分析，发现海气耦合模式对模拟大气水汽输送特征的能力有更好的效果。综合国内外学者所做的工作，可以发现其实耦合模式和非耦合模式都能很好的反应真实情况，但是实际大气跟海洋是存在相互作用耦合在一起的，因此耦合模式模拟结果能更好的再现观测。

本文采用的是FGOALS_s2模式，在气候系统模式FGOALS的基础上，LASG/IAP学者通过和兄弟实验室的合作，已经成功耦合了VEGAS动态植被模块和IAP_OBM海洋生物模块，使得FGOALS拥有了完整的碳循环过程，形成地球系统模式的初始版本。因此采用FGOALS-s2模式模拟东亚气候，能更好的从全球性分析耦合模式和非耦合模式模拟结果的差异，更好的说明耦合模式在东亚气候中的作用。

2 模式、资料和方法

2.1 模式简介

FGOALS-s2模式是FGOALS家族模式里面最新的一员。该模式包括4个组成部分，大气模式是SAMIL2，水平分辨率约为1.66°×2.81°，海洋模式是LICOM2，水平分辨率是0.5°×0.5°，陆地模式是CLM3，水平分辨率为1.66°×2.81°，海冰模式是CSIM5，水平分辨率是 0.5°×0.5°。他们通过耦合器耦合在一起，得到FGOALS-s2模式，对该模式模拟性能评估以及具体介绍可以参考Bao[4]等文献。

2.2 资料

本文分析的对象是FGOALS-s2模式两个实验20 a的积分结果，分别是控制实验和用控制实验得到的月平均海温强迫大气模式得到的海温强迫实验，这两个试验的差别在于模式中逐日海温资料在控制试验中是高频的，而在强迫大气试验中是差值上去的。

本文使用FGOALS-s2模式20 a(0832-0851)的季节和月平均降水，200～500 hPa季节平均气温，850 hPa上季节平均水平风和垂直风以及500 hPa的季节平均高度场。同时为了评估模拟能力，观测资料采用CMAP季节和月平均降水资料以及ECWMF-Interim大气再分析资料，时间从1981—2000，采用与FGOALS-s2模式一样的季节和月平均气温、风和高度场资料。

2.3 方法

在分析模式模拟结果影响东亚夏季气候变率的过程中，我们采用对耦合模式和非耦合模式资料做气候平均态和标准差的处理，同时与做同样处理的观测资料做对比分析，来评估模式在夏季这样一个对东亚气候影响最大的季节中的作用模拟能力。在分析中国东部降水的季节性演变过程中，是对中国东部110～120°E范围做月降水平均，得出耦合模式，非耦合模式以及观测资料的季节性演变情况，并做对比分析。

3 模式的模拟能力评估

3.1 气候平均态

图1、图2、图3分别给出了观测资料、耦合模式模拟和非耦合模式模拟结果4种变量的夏季气候平均态分布，从图可以看出，耦合模式和非耦合模式都能很好的模拟夏季4种变量的气候空间分布特征，包括降水、气温的大值区，副高的位置以及风的整体走向。但也并不是整体吻合，像非耦合模式在90°E，20°N附近降水跟观测和耦合模式相比都偏多，而耦合模式跟观测结果能较好的吻合。与非耦合模式模拟的气温最大值相比，耦合模式要低，跟资料结果相比，耦合模式高温中心位置相对接近，非耦合模式相对偏北。从副高的位置来看，耦合模式副高面积相对偏小，西伸脊点偏东。非耦合模式相对脊线偏北，从而相对矢量风的范围和走向也会带来改变，非耦合模式风中心偏北。图4是耦合模式和非耦合模式的差值图，从图来看，降水在青藏高原附近的差值很大，耦合模式模拟结果相对偏少，对气温的垂直积分，其模拟结果整体较低。从风场的变化来看，在东北部陆地地区有一个强的气旋，相对于高度场图上的低压，而在东北部陆地有反气旋产生，对应高度场的高压地区，从印度洋吹往大陆的西南气流也变为东北风。由此基本上可以看出耦合模式相对于非耦合模式模拟结果整体都在减弱。

图1 观测资料的夏季平均态分布

(a：降水，单位mm/d；b：200～500 hPa垂直积分的温度，单位K；c：850 hPa矢量风，单位m/s ； d：500 hPa高度，单位m)

图2 耦合模式模拟结果的夏季平均态分布

图3 非耦合模式模拟结果的夏季平均态分布

分析原因可能是：考虑耦合模式下海气相互作用，蒸发带走热量，伴有能量耗散，大气温度降低，通过大气环流，这种影响也一定程度影响到大陆气温，由此相对于没有海气相互作用的非耦合模式，气温会低。在青藏高原附近，由于大地形的作用，青藏高原上空形成高压，考虑青藏高原两侧大气耗散热量，因此耦合模式下两侧温度要低，风变弱，相对于非耦合模式降水变少。

图4 耦合模式和非耦合模式模拟结果夏季平均态差值

(a：降水，单位mm/d；b：200～500 hPa垂直积分的温度，单位K；c：850 hPa矢量风，单位m/s ； d：500 hPa高度，单位m)

图5-1 夏季降水(a，c，e)和200～500hPa垂直积分的温度(b，d，f)标准差分布图

图5-2 夏季降水(a，c，e)和200～500 hPa垂直积分的温度(b，d，f)标准差分布图

3.2 标准差

图5分别给出了观测资料、模式模拟的降水和200～500 hPa高度场的标准差分布。从变率的方面进一步分析耦合模式在模拟东亚气候中的作用。从图5a，5c，5e降水标准差分布对比图可以看出，其在青藏高原处有很大的气候变率，非耦合模式变率要比耦合模式的大，这可能与在此处非耦合模式模拟结果降水偏多有关。观测资料变率分布相对平衡一些，而耦合模式和非耦合模式模拟结果在低纬地区都有很大的变率。对比图5b，5d，5f，耦合模式和非耦合模式模拟结果较观测资料的变率大值区相对偏南，偏东，而在东亚东部陆地的区域，耦合模式模拟结果比非耦合模式要偏南一些。

图6是耦合模式和非耦合模式模拟的差值图。从图6a看，整体上基本非耦合模式要比耦合模式值偏大些，分析图6b，由于耦合模式模拟结果大值区偏南，在青藏高原处有一个正的最大值区，而在其他地区耦合模式模拟结果相对要弱一些。

分析原因可能是：由于海气耦合后能量耗散，使得振幅变小，相对于给定海温强迫实验，没有能量的耗散，因此在大部分地区变率会变小。而像图6b在青藏高原处的正的大值区可能是由于受南亚高压的控制，使得变率很强。

图6 耦合模式模拟结果和非耦合模式模拟结果标准差的差值

4 海气耦合模式对东亚气候态的模拟

110～120°E中国东部地区是中国降水的频发地区，对此范围做带状平均能够更好的展现年际降水季节演变，对做好预防旱涝灾害有很大帮助。

从图7a，7b，7c可以看出耦合模式和非耦合模式都能很好的再现观测的降水演变过程，都是从1月开始雨带逐渐北移，到夏季6，7月份开始南退，都能反映从华南前汛期降水到长江流域降水再到华北降水的降水天气形势。但其中也存在差异，从前3幅图的对比来看，非耦合模式降水雨带略微偏北，而且南退的时间有些偏早，在6月份中上旬就开始南退，但是伴随着雨带的南退又有一定程度的雨带的北伸，并不像观测资料一样整体性南退，在低纬地区降水偏少。而耦合模式除了南退过程比较缓慢外，很大程度上都类似于观测真实结果，不论从雨带北伸的位置还是降水的总量来看。