【摘要】：運(yùn)用于數(shù)值敏感性試驗(yàn)的分段積分方法(簡(jiǎn)稱PW)周期性地利用分析資料更新模擬場(chǎng),可以有效抑制模式長(zhǎng)期積分的誤差積累。本文首次將分段積分方法應(yīng)用于溫室氣體排放對(duì)近期氣候變化影響的模擬研究,主要目的是檢驗(yàn)在采用復(fù)雜的氣候模式進(jìn)行的敏感性研究中,PW方法是否會(huì)好于傳統(tǒng)的連續(xù)模擬方法(簡(jiǎn)稱CONT),能夠更加準(zhǔn)確的模擬溫室氣體變化對(duì)氣候的影響,提高氣候變化敏感性試驗(yàn)的可信度。為此,本文利用通用地球系統(tǒng)模式CESM實(shí)施了一個(gè)研究近26年來(lái)(1979-2004年)溫室氣體排放對(duì)氣候變化貢獻(xiàn)的理想化的敏感性試驗(yàn),試驗(yàn)進(jìn)行了兩個(gè)模擬:在包含所有的外強(qiáng)迫下進(jìn)行的“全強(qiáng)迫模擬”(簡(jiǎn)稱ALL)和將溫室氣體濃度固定為初始值(1979年)的“固定溫室氣體模擬”(簡(jiǎn)稱FGHG),將兩個(gè)模擬的差(ALL-FGHG)視為溫室氣體排放的貢獻(xiàn)。試驗(yàn)利用模式資料作為準(zhǔn)確值來(lái)比較PW和CONT兩種方法的模擬精度,分析了不同的分段時(shí)間長(zhǎng)度和分析場(chǎng)誤差對(duì)PW模擬的影響。得到以下主要結(jié)論:(1)我們的試驗(yàn)中,用于敏感性試驗(yàn)的“有誤差的模式”是將產(chǎn)生“真實(shí)值”的“準(zhǔn)確模式”中的生成高云的相對(duì)濕度閾值降低得到的,這會(huì)導(dǎo)致高云量增加,到達(dá)地面的太陽(yáng)短波輻射減小,溫度降低。結(jié)果,在全強(qiáng)迫模擬中,CONT模擬的全球地面氣溫和降水都較“真實(shí)值”偏低,存在明顯的系統(tǒng)性誤差。由于不斷用分析場(chǎng)直接更新模擬場(chǎng),PW能夠保證對(duì)實(shí)際的氣候演變過(guò)程的模擬,也就是全強(qiáng)迫模擬,達(dá)到很高的精確度。這不但是對(duì)全球尺度和年平均量如此,就是在逐日的網(wǎng)格點(diǎn)上的溫度和水平風(fēng)等大氣要素的模擬都可以達(dá)到很高的精度。在全強(qiáng)迫模擬(ALL模擬)中,PW對(duì)降水的模擬也遠(yuǎn)好于CONT方法,不過(guò)達(dá)不到溫度和水平風(fēng)那樣高的模擬精度,說(shuō)明只是更新溫度和水平風(fēng)還不能完全消除降水模擬的誤差。(2)在固定溫室氣體濃度的模擬(FGHG模擬)中,PW的模擬量中只是部分地用分析資料更新,因此不能保證模擬值有很高的精度,但是和CONT相比,PW仍然可以在一定程度上改善FGHG模擬,不過(guò)優(yōu)勢(shì)不像在ALL模擬中那樣明顯,在某些地區(qū)和某些時(shí)段PW的模擬還會(huì)差于CONT模擬。(3)由于CONT在ALL和FGHG兩個(gè)模擬中都有系統(tǒng)性偏差,在用ALL-FGHG計(jì)算溫室氣體排放對(duì)全球平均地表氣溫和降水變化的貢獻(xiàn)時(shí),兩個(gè)模擬的系統(tǒng)性偏差在很大程度上會(huì)被抵消,最終得到“差值”(ALL-FGHG)的誤差會(huì)小于每個(gè)模擬的誤差,所得到的“差值”仍然有一定可信度。但是在不少地區(qū)和許多時(shí)段,兩個(gè)模擬的誤差是相反的,在網(wǎng)格點(diǎn)計(jì)算差值時(shí)兩個(gè)誤差疊加,造成CONT得到的“差值”的空間分布和“真實(shí)”相距很遠(yuǎn)。而得益于對(duì)ALL模擬精度的提高,PW明顯地提高了所計(jì)算的溫室氣體對(duì)地面氣溫、降水和水平流場(chǎng)變化貢獻(xiàn)的精度,增加了敏感性試驗(yàn)的可信度。不但PW模擬得到的全球平均地表氣溫和降水“差值”好于CONT模擬,更為重要的是,PW得到的“差值”的空間分布和“真實(shí)”的空間分布相當(dāng)接近。(4)分段時(shí)間間隔長(zhǎng)度對(duì)PW模擬結(jié)果會(huì)產(chǎn)生影響,總的來(lái)說(shuō)分段時(shí)間間隔越短,模擬結(jié)果越準(zhǔn)確。分段間隔從1天增加到2天,對(duì)結(jié)果影響不大,但分段間隔達(dá)到5天時(shí),則模擬受分析資料的約束較小,會(huì)導(dǎo)致ALL模擬精度大大降低,從而也會(huì)影響FGHG模擬的結(jié)果,最終降低了對(duì)溫室氣體貢獻(xiàn)模擬的精度。在分析資料中加入誤差后會(huì)使PW的模擬精度降低,但是根據(jù)我們的試驗(yàn),只要分析資料誤差在合理水平上,對(duì)結(jié)果的影響不會(huì)很大,仍然可以保證模擬結(jié)果好于CONT模擬。(5)本文的研究表明人類活動(dòng)對(duì)氣候變化影響的敏感性試驗(yàn)中,分段模擬方法可望得到比傳統(tǒng)的連續(xù)模擬方法更可信的結(jié)果,特別是在區(qū)域尺度上,分段模擬方法可以很好地刻畫人類活動(dòng)對(duì)氣候影響的空間分布細(xì)節(jié),具有更大的優(yōu)勢(shì),是一種很有前途的方法。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P467;X16
【圖文】：

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 將分段積分方法用于評(píng)估溫室氣體排放對(duì)過(guò)去氣候變化影響的試驗(yàn)研究誤差的最大值也在第 10 層高達(dá) 34.99m/s。經(jīng)向風(fēng)的絕對(duì)誤差的平均值也在第 10層達(dá)到最大為 1.42m/s，平均最大絕對(duì)誤差也在第 10 層高達(dá) 26.12m/s。Nudging同化后同樣誤差較大的層誤差減小，誤差較小的層誤差增大。

圖 3.1 CONT 和 PW 模擬的全球地面氣溫平均值和平均絕對(duì)誤差（MAE）的時(shí)間序列。（a）PW1 模擬平均值和 CONT 比較；（b）PW2 模擬平均值和 CONT 比較；（c）PW1 模擬 MAE和 CONT 比較；（d）PW2 模擬 MAE 和 CONT 比較；（單位：K）下面我們對(duì) ALL 模擬的全球年平均降水模擬進(jìn)行對(duì)比分析。從圖 3.2（a）和（b）中可以看出，CONT 和 PW 模擬的降水都較“真實(shí)值”偏低，但是 PW模擬的偏低程度較小，而且模擬降水的逐年變化與“真實(shí)值”較為一致。但是PW 對(duì)降水的模擬不如地面氣溫，這應(yīng)該是由兩個(gè)原因造成的。首先氣溫是在 PW模擬中直接更新的預(yù)報(bào)變量，而降水是一個(gè)診斷變量；其次我們的試驗(yàn)中只是更新了各層的溫度和水平風(fēng)，沒有更新與降水關(guān)系密切的比濕。通常認(rèn)為比濕的再分析資料誤差較大，我們?cè)囼?yàn)中沒有考慮用分析資料更新濕度。我們的結(jié)果也說(shuō)明 PW 更新溫度和水平風(fēng)不能完全消除降水模擬的系統(tǒng)誤差。表 3.1 的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也顯示 26 年“真實(shí)”全球平均降水為 2.89mm/day，CONT 模擬的平均降水為2.81mm/day。不同更新時(shí)間間隔的 PW1 模擬的平均降水都為 2.82-2.83mm/day，PW2 得到的平均降水分別為 2.85mm/day（PW2D1）和 2.84mm/day（PW2D2），

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