RSM模式对中国东部夏季气候模拟能力的检验_宗培书

为了定量评估 RSM 对温度的模拟能力，我们还计算了模拟与实测温度的相关系数以及 均方根误差，如图 3。统计量的计算选取的温度序列分别为模拟和实测的 6 月份温度 20 年 时间序列、 7 月份温度 20 年时间序列、 8 月份温度 20 年时间序列、 夏季温度 20 年时间序列， 以及 20 年平均夏季温度的空间分布序列。计算的相关系数全部通过了 95%的可信度测试， 且夏季的时间序列计算结果要明显优于 6、7、8 三个月份。在这三个月中，6 月份的相关系 数最高，且均方根误差最小；7 月份的相关系数与 8 月份大致相当，但是 7 月份的均方根误 差明显比 8 月份的小。与时间相关系数和均方根误差相比，空间相关系数明显偏小，而且均 方根误差也更大。综上所述，RSM 模式对于温度的空间分布和时间趋势都有着较好的模拟 能力。
3、 模拟结果分析
3.1 气候态 3.1.1 温度 为了确定 RSM 模式在区域气候模拟方面存在的系统误差， 本节分析了 RSM 模拟和实况 的温度偏差。对比模拟和实况的 20 年夏季平均降水空间分布（图 2）可见，RSM 基本模拟 出了温度自西北向东南递增的特点，而且总体数值相差不大。
图 2. a）CMA 实测，b) RSM 模拟所得中国东部地区 20 年平均夏季降水空间分布。 Figure 2. Spatial distribution of the summer temperature obtained from a) the CMA observation data, b) the RSM simulation result during the 20years.
2、 模式和方法
2.1 模式简介 RSM 模式是一个区域谱模式，目前广泛地应用于区域气候模拟和短期气候预测。RSM 基于离散化原始方程， 与低分辨率的全球谱模式有着相同的垂直结构和物理过程。 其垂直方 向分为 28 层，在 2 维空间上分别采用 sine 和 cosine 系列的谱方法。包含的物理过程有：松 弛的 Arakawa-Schubert 对流方案、包含降水和蒸发在内的大尺度凝结方案、 Tiedtke 浅对流 方案、非局地边界层方案、Pierrehumbert 的重力波拖曳方案及 Richardson 垂直扩散方案、 陆 面过程采用的是 OSU 陆面模型和 USGS 植被分类、蒸发选用的是 NCAR 的直接蒸发方案、 地形分布采用 USGS 平滑数据。 （Juang and Kanamitsu, 1994） 2.2 模拟方案 实验中 RSM 模式的水平分辨率为 30km，模拟区域为中国东部地区，东西方向 109 个 格点，南北方向 98 个格点。考虑到剔除边界作用，选用的分析区域为（ 20°N~40°N ， 105°E~130°E） 。本次实验所采用的参数化方案有：Chou 辐射方案，Kain-Fritsch 积云参数化 方案， CLD3 云物理方案 (Hong and Pan, 1998), 和 NOAH 陆面过程方案. 模式的模拟时间为 每年的 5 月 21 日至 8 月 1 日，一次积分时间为 180s，spin-up 时间为每年的前 11 天。 为了能够更详细地研究 RSM 对中国不同区域的模拟能力，我们还把中国东部地区分为 了三个子区域 （如图 1） ， 分别为： 华北 （34-40°N, 107-123°E） ， 江淮流域 （26-34°N, 107-123°E） ，
RSM 模式对中国东部夏季气候模拟能力的检验
宗培书 1, 汤剑平 2，刘安宁 1, ，王啸华 1，周晶 3
（1、江苏省气象台，210008； 2、 南京大学大气科学学院, 210003 3、 江苏省气象局，201118） 摘要 本 文 利 用 NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 区域 谱模式 RSM （ Regional Spectral Model）对中国东部地区的夏季气候进行了为期 20 年（1984-2003） 、水平分辨率为 30km 的模拟，并对模 拟的温度和降水气候态、 年际变率及极端事件进行了检验。 结果表明 RSM 模拟所得夏季温度和降水的气候 态空间分布、时间变率，以及数值大小都与实况相近；在年际变率方面，RSM 基本可以再现夏季温度和降 水的年际变率，模拟的年际变率空间分布型也与实况相似。极端事件方面，模拟所得日最高、最低温度的 概率分布曲线与实况相近；模拟和实测的夏季不同雨强的天数分布对比也表明模拟与实况基本接近，但是 模拟的降水日大值中心较之实况偏北。综上所述，RSM 模式对中国东部地区气候平均态空间分布、时间变 率以及极端事件都有着较好的模拟能力，可以用于中国东部地区的气候研究。 关键词：RSM，中国东部，夏季气候
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其中 Si 为模式模拟结果， Oi 为观测结果， S 和 O 分别为模拟和观测结果在检验区间 内的平均值。当在某一时间范围内对模式模拟结果进行检验时，通过（2）式计算得到时间 相关系数， 它表征了同一格点上模式输出场与观测场变量的时间相关性； 当在某一空间范围 内对模拟结果进行检验时，通过（2）式计算得到空间相关系数，它表征了模式输出场与观 测场在空间上的相关程度。 本 文 用 来 检 验 模 式 结 果 的 实 况 资 料 有 ： 中 国 气 象 局 CMA (China Meteorological Administration) 的 0.5°日气温资料，和日本 APHRODITE (Asian Precipitation-Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of Water Resources) 0.25°日降水资料。
以及华南（18-26°N,107-123°E） 。
图 1. RSM 的模拟区域、分析子区域及地形分布（单位：m） 。 Figure 1. RSM simulation domain and topography (unit: m). The thick solid line represents the analysis zone for computing statistical skill scores in the following tables and figures. 2.2 统计检验方法简介 本文对模式模拟结果进行检验所用的统计量包括均方根误差（Root Mean Square Error， RMSE）和 Pearson 相关系数（Correlation Coefficient ，CC）。 均方根误差可以作为衡量模式模拟结果准确性的指标，其计算公式为：
1、 引言
中国东部地区由于受到独特的地理位置、植被分布和季风气候的影响，是世界上季节、 年际和年代际气候变率最大的地区之一（符淙斌，1997） ，在该地区开展数值模拟试验的难 度相对较大。如何准确模拟和预估东亚地区当代及未来气候是科学界亟需解决的问题之一。 全球环流模式（General Circulation Model，GCM）作为一项主要数值模拟工具已被国内学者 广泛应用于东亚地区气候模拟研究中（Zhou and Li，2002；高学杰等，2003，2004；王淑瑜 等，2004；Jiang et al，2005；Zhou and Yu，2006） 。然而用于长期积分的全球模式水平分辨 率较低（200~400km） ，无法准确描述由区域性强迫引起的中小尺度天气过程和相互作用， 导致区域气候模拟结果与实际观测之间往往存在较大偏差（Grotch and MacCracken，1991） 。 为了弥补全球环流模式分辨率过低的缺陷，常用的方法是利用区域气候模式（RSM） 嵌 套全球环流模式进行降尺度， 目前此法已在气候模拟研究领域得到了广泛应用与发展。 目前 常 用 的 区 域 气 候 模 式 有 RegCM3(RCM version 3) ， WRF(Weather Research and Forcasting model) ， 已 经 NCEP RSM(National Centers for Environmental Prediction Regional Spectral Model)等。关于区域气候模式在中国东部地区的应用，已经有多名学者做过相关研究，如刘 淑瑜等(2005)利用 RegCM3 模式成功模拟出了中国东部地区 1998 年夏季的降水特征；张冬 峰等使用 RegCM3 模式对东亚地区进行了 15 年 (1987-2001) 的数值积分试验，结果表明模 式对东亚平均环流的特征及中国的降水、 地面气温的年、 季分布和季节变化特征均具有一定 的模拟能力，对气温和降水年际变率的模拟也较好。宗培书等 (2011) 检验了 RegCM3 对中 国淮河流域 1982-2001 年夏季降水及大尺度环流场的模拟能力， 结果表明 RegCM3 能成功模 拟出淮河流域夏季降水的空间分布和年际变化；高学杰等 (2012)也证明了 RegCM3 模式可 以给出中国地区的温度和降水高分辨率气候态特征；于恩涛等 (2011) 对比了三种不同积云
图 3. RSM 模拟和实测的 6 月、7 月、8 月、夏季温度时间序列以及夏季温度空间分布的泰 勒图。 Figure 3.Taylor diagram of RSM simulation result against the CMA temperature in June, July, August, and in summer (JJA) of temporal and spatial series, respectively. 表 1 列出了观测和模拟的 20 年夏季不同区域平均温度，显示模拟的华北地区温度比实 况偏高 2.1℃，而华南温度则比实况低 2.8℃。三个子区域中，江淮流域的温度与实况最为接 近，偏差仅为 0.4℃。可见 RSM 可以很好地再现中国东部地区，尤其是江淮流域的温度气 候态分布。
RMSE
1 N ( ( S i Oi ) 2 N i 1