基于BCC_CSM模式的中国东部夏季降水预测检验及订正

基于国家气候中心第二代季节预测模式的历史回报试验数据,检验了模式对我国东部夏季降水的预测能力,探讨了预测误差形成的可能原因,并应用降尺度方法提高了模式的降水预测技巧。分析表明:(1)模式能在一定程度上把握我国东部夏季降水时空变率的两个主要模态(偶极子型模态和全区一致型模态),但是不同超前时间的预测在刻画模态方差贡献、异常空间分布特征、时间系数的年际变化等方面存在明显误差;(2)模式能够合理预测大尺度环流和海表温度(SST)的变化特征,但是对中国东部夏季降水的总体预测技巧有限,这与模式不能准确刻画西太平洋副热带高压、大陆高压、中高纬阻塞高压等环流系统以及热带太平洋、印度洋SST变率对中国东部降水模态的影响有关;(3)针对1991~2003年回报试验数据中的500 h Pa位势高度、850 h Pa纬向风和经向风、SST变量,在全球范围内寻找并定位与中国东部站点降水关系最密切的预报因子,进而建立针对降水预测的单因子线性回归、多因子逐步和多元回归模型。采用2004~2013年回报试验对所建立的降水预测模型进行了独立检验,结果表明:所建立的降尺度预测模型能显著提高中国东部地区夏季降水的预报技巧。以6月1日起报试验为例,预测的第一模态(第二模态)与观测的空间相关系数由原始的0.12(0.48)提高到了0.58(0.80),时间相关系数则从0.47(0.15)提高到0.80(0.67);其它超前时间的预测试验中,降尺度预测模型的降水预测技巧相比模式原始预测技巧也同样明显提高。

BCC_CSM模式夏季关键区海温回报评估

利用国家气候中心气候系统模式(Beijing Climate Center Climate System Model,BCC_CSM)的汛期回报试验数据集,评估了夏季中低纬度海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)的预测能力。结果表明:该模式对夏季中低纬海温具有一定的预测能力,且在低纬地区的预测技巧尤为出色。对太平洋、热带印度洋和北大西洋这三个关键区进一步分析发现,该模式对不同海区海温的预测能力有所不同。其中,模式对夏季北太平洋海温及Nio 3.4指数表现出显著的预测技巧,对热带印度洋、北大西洋海温及热带印度洋全区一致海温模态(Indian Ocean Basin-wide Warming,IOBW)也表现出一定的预测技巧,而对北大西洋海温三极子模态(North Atlantic Tripole,NAT)的技巧相对较低。研究发现,预测技巧与前冬的ENSO状态密切相关,当前冬位于ENSO异常位相时,BCC_CSM模式对于三大海区夏季海温的预测技巧要高于前冬位于ENSO正常位相时,且对NAT指数也具有更高的预测技巧。前冬ENSO所处的位相对于该模式对夏季Nio 3.4指数及IOBW指数的预测技巧影响不明显。此外,该模式对夏季海温的预测技巧依赖于超前时间,预测技巧在大部分情形下超前1个月的预测技巧相对更高。

BCC_CSM模式夏季长江中下游水汽输送评估

基于国家气候中心第二代季节预测模式的回报数据集与NCEP再分析数据,首先分析了夏季长江中下游地区大气水汽含量以及水汽输送特征,在此基础上分析了该地区水汽输送与长江中下游降水及夏季风之间的配置关系。进一步对模式的水汽输送预测能力进行了评估,并对造成模式误差的可能原因进行了分析。研究表明,夏季长江中下游降水与东亚夏季风联系密切,而东亚夏季风主要通过影响长江中下游的水汽输送来影响该地区降水,因此水汽输送是联系水汽源地与降水的一个重要的枢纽;另一方面,模式中夏季长江中下游大气水汽输送较观测而言存在一个气旋性偏差,不利于水汽输送到该地区,这导致了长江中下游大气可降水量偏少,从而成为该地区降水的预测总体偏少一个重要原因,这种负偏差中心分布在20°N-40°N之间,而低纬度则是一个正偏差分布。进一步研究发现,模式对于长江中下游水汽输送的预测偏差主要是由夏季风的预测偏差导致的,且模式对于弱季风年的预测能力要强于强季风年。

青藏高原土壤冻融参数化改进及其在BCC_CSM气候模式中的效果对比

考虑到冻融过程对于陆气相互作用的重要影响,本文将改进后的冻融参数化方案耦合到BCC_CSM2_MR模式中并进行了为期一年的模拟实验,根据土壤层的年变化将模拟时段划分为开始冻结、完全冻结、开始消融和完全消融四个阶段,分析了土壤温度、土壤温度、高原近地面风场和降水这几个气象要素。结果表明,对于浅层和深层的土壤温度,四个冻融阶段新方案的模拟都有良好的改进效果,尤其是在高原中部模拟更加准确。优化后的冻融参数化方案对土壤湿度的模拟效果改善是十分显著的,在这四个冻融时段,新方案的均方根误差和偏差在青藏高原全域都有明显的降低,主要表现在青藏高原中部地区。青藏高原上整体呈现为西风,冻结过程阶段新方案模拟结果在高原北部以及中部地区风速偏差有所减小,与对比资料更为接近;完全冻结阶段、消融过程阶段以及完全消融阶段新方案在高原北部的风速偏差减小较为明显;在冻融过程的四个阶段的降水模拟,新方案的均方根误差比原方案减小,相关系数都有提升。研究结果显示改进之后的土壤冻融参数化方案相比与原方案BCC_CSM中的模拟效果有提升,对于主要环流系统的模拟有改善。

BCC_CSM气候模式对中国区域500 hPa气候要素模拟能力的检验

以NCEP/NCAR的1948—2005年逐月再分析资料为实况场,利用标准化均方根误差、相关系数等方法对BCC_CSM模式模拟中国区域500 hPa不同季节的位势高度场、温度场、相对湿度场、风场等气象要素的能力进行检验.结果表明:1)位势高度场的标准化均方误差在中国区域的不同季节均小于1,对应相关系数均通过显著性水平α=0.05的显著性检验;2)温度场的标准化均方误差在中国区域不同季节均小于1,对应相关系数除了夏季的中国南方外均通过显著性水平α=0.05的显著性检验;3)相对湿度、经向风与纬向风在中国区域夏、秋、冬三个季节的标准化均方根误差都比较小,实况纬向风场与模拟纬向风场全年相关性都比较好,相关系数在中国绝大部分地区能通过显著性水平α=0.05的显著性检验;4)模式模拟出了中国不同地区各个气象要素的年内变化,除中国西南地区的经向风外,各气象要素实况场与模拟场的相关系数均通过水平α=0.05的显著性检验.

BCC_CSM气候模式对中国区域气候变化模拟能力的检验

为了科学评价BCC_CSM气候模式的模拟效果,并为改进和完善此模式提供科学依据,以NCEP/NCAR 1948—2005年逐月再分析资料作为检验模式对应的实况场,利用距平标准化均方根误差、相关系数等方法对国家气候中心发展的BCC_CSM气候模式模拟中国气候变化的能力进行了检验,检验要素包括:对流层高、中、低层各季节的温度场、风场、相对湿度场和加热场等。结果表明,除春季外,其他3个季节实况场与模拟场的距平标准化均方根误差都较小;全年相关性都比较好,全国绝大部分地区均通过了α=0.05显著性水平检验;不同气象要素场的距平标准化均方根误差与相关系数呈现出季节性和区域性特征;模式模拟出了中国不同区域各个气象要素的年变化;与IPCC AR4中的13种模式相比较,BCC_CSM气候模式对中国区域地面温度场的模拟效果较好。

基于BCC＿CSM模式的破纪录高温事件研究

利用国家气候中心发展的海气耦合模式BCC_CSM 1.1模拟的北半球逐日最高气温数据探讨了近年来破纪录高温事件频数变化特征,并预估了其在未来不同情景排放下的可能变化。基于单点逐日最高气温模拟资料呈正态分布及破纪录高温事件符合随机理论,对北半球近50 a破纪录高温事件频数进行了模拟与理论的对比分析。结果表明:破纪录高温事件频数模拟理论比呈现显著的上升趋势,且这种上升趋势海洋大于陆地,低纬大于高纬;通过与气温相关分析得知破纪录高温事件频数模拟理论比的上升趋势主要是由北半球气温上升导致。在此基础上,比较了RCP4.5与RCP8.5两种不同排放情景下破纪录高温事件频数模拟理论比的变化特征,结果表明在后期(2060—2098)二者差异显著,前者变化较为平稳,而后者具有显著上升趋势,这种差异是对气温不同变化的响应,且低纬海洋的响应比陆地更为敏感。

北京气候中心气候系统模式研发进展——在气候变化研究中的应用

较全面地介绍了北京气候中心气候系统模式(BCC_CSM)研发所取得的一些进展及其在气候变化研究中的应用,重点介绍了全球近280 km较低分辨率的全球海-陆-气-冰-生物多圈层耦合的气候系统模式BCC_CSM1.1和110 km中等大气分辨率的BCC_CSM1.1(m),以及大气、陆面、海洋、海冰各分量模式的发展。BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)气候系统模式均包含了全球碳循环和动态植被过程。当给定全球人类活动导致的碳源排放后,就可以模拟和预估人类活动对气候变化的影响。BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)已应用于IPCC AR5模式比较,为中外开展气候变化机理分析和未来气候变化预估提供了大量的试验数据。还介绍了BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)参与国际耦合模式比较计划(CMIP5)的大量试验分析评估结果,BCC_CSM能够较好地模拟20世纪气温和降水等气候平均态和季节变化特征,以及近1000年的历史气候变化,所预估的未来100年气候变化与国际上其他模式的CMIP5试验预估结果相当。初步的分析表明,分辨率相对高的BCC_CSM1.1(m)在区域气候平均态的模拟上优于分辨率较低的BCC_CSM1.1。

BCC__CSM1.1(m)模式对于夏季亚洲—太平洋涛动的模拟

亚洲—太平洋涛动是北半球夏季亚洲大陆和北太平洋副热带地区对流层中高层扰动温度场上大尺度的东西反相的遥相关现象,其异常变化与亚洲—太平洋地区夏季风气候有着密切的联系.基于欧洲中心的ERA-40再分析资料和国家气候中心BCC_CSM1.1(m)气候系统模式多年的数值模拟结果,本文主要评估了BCC_CSM1.1(m)模式对于夏季亚洲—太平洋涛动的空间分布、指数的时间演变及与其变化所对应的亚洲地区夏季环流异常等方面的模拟能力,结果表明:BCC_CSM1.1(m)模式能够较好地模拟出北半球夏季对流层中高层扰动温度在亚—太地区中纬度存在的西高东低"跷跷板"现象;模式能够模拟出夏季亚洲—太平洋涛动指数的年际变率,但是不能模拟出该指数在20世纪60—70年代明显下降的年代际趋势;模式还能较好地模拟出亚洲—太平洋涛动高低指数年亚洲—太平洋地区夏季环流的异常:指数偏高年份,南亚高压增强,高空西风急流带和热带东风急流均加强,索马里越赤道气流增强,南亚热带季风和东亚副热带季风均增强,东亚季风低压槽加强,西北太平洋副热带高压增强,南亚和东亚北部降水增加,菲律宾地区、中国长江流域—朝鲜半岛—日本一带地区降水减少,反之亦然.

气象应用的高性能计算机性能需求推算方法

气象应用是高性能计算的重要领域之一,随着数值预报模式的高速发展,中国气象局目前的高性能计算机系统已无法满足模式业务发展的需求,中国气象局依托"气候变化应对决策支撑工程"重点工程项目引进新一代高性能计算机系统用以支撑"十二五"期间的天气气候数值预报模式的发展,对新引进系统的建设规模估算成为必须解决的首要问题。文中主要基于数值预报模式的发展需求,根据数值预报模式各特征参数与高性能计算资源需求之间的变化关系,提出采用推算法对高性能计算机性能需求进行推算。根据该推算方法估算未来五年内中国气象局数值预报业务发展对高性能计算资源的需求量,解决了如何将应用需求转换成高性能计算机的能力需求。

基于年际增量和EOF迭代法的长江流域汛期降水预测

基于国家气候中心气候系统模式(Beijing Climate Center Climate System Model,BCC_CSM1.1m)和美国NCEP/NCAR的气候预测模式(The NCEP Climate Forecast System Version 2,CFSv2)分别建立针对长江流域汛期降水的动力与统计相结合的降尺度预测模型,并比较两模式对应模型的预报技巧和差异来源。分别选择两模式2月起报的500 hPa及200 hPa全球位势高度场为预报因子,结合年际增量及经验正交分解(EOF)迭代法建立降尺度模型(分别简称DY_CSM1.1m和DY_CFSv2),研究发现:(1) EOF迭代法中截断解释方差的递增增加了预报因子的协同性和稳定性,从而显著提高预报技巧,并由此确定98%的截断解释方差为模型的最优参数。(2)两模型基于最优参数的预测效果均优于模式原始的降水预测,其中DY_CSM1.1m预测技巧更高,对应29 a距平相关系数(ACC)平均评分可达0.43,尤其在长江干流区域预报效果显著提高。将两模型预测的降水年际增量百分率转换为降水距平百分率时,ACC多年平均评分降为0.27和0.22,仍高于模式原始预测。(3) DY_CSM1.1m的ACC历年评分和长江流域汛期降水年际增量均与西太平洋副热带高压的一系列指数具有高相关性(以西太平洋副高脊线位置指数为例,DY_CFSv2则无此关系),因此BCC_CSM1.1m在西太平洋地区模拟性能优于CFSv2是导致该模式降尺度后预报技巧更高的重要原因,这一点在典型洪涝年1998和2020年中得以佐证。