本项目将利用中国科学院大气物理研究所的新一代大气环流模式IAP AGCM4.0进行积云对流参数化方案的集合研究,以期提高模式在东亚地区的模拟能力,并探索积云对流与环境场相互作用的物理规律和机制。本研究选取的积云对流参数化方案拟包括AS方案,Emanuel 方案,Kuo方案,Tiedtke方案,Zhang-McFarlane方案等。本研究拟采用B类集合的思想,即在同一个大气环流模式中,在积分的每一时间步长对各个积云对流参数化方案同时进行计算,然后将各方案的计算结果进行集合后返回给模式,再进行下一步积分。该集合思想考虑了积云对流集合结果与模式其他过程之间的相互反馈,有助于我们研究积云对流与环境场相互作用的物理机制。此外,本项目还将尝试建立恰当的目标函数,确定集合方案中各参数化方案的最优权重系数。
cumulus parameterization;ensemble;atmospheric general circulatio;optimal weigh coefficient;
我国位于东亚季风区,洪涝、干旱等自然灾害频发。大气环流模式是研究季风,包括诊断分析和预测的一个重要工具。积云对流参数化方案是影响模式模拟的降水的一个重要过程,且模拟的降水对积云对流参数化方案十分敏感。但使用任何单个的积云对流参数化方案均无法全面而准确地模拟或预测整个中国区域的气候状况。因此本项目开展了积云对流参数化方案的集合方法研究,以提高模式对东亚气候,尤其是我国东部降水的模拟能力。本研究选取的积云对流参数化方案包括Zhang-McFarlane方案,修改的Zhang-McFarlane方案和Emanuel 方案。集合方法包括离线集合和在线集合。利用三种不同对流方案的模拟结果,以我国东部降水的均方根误差为目标目标函数,设计了求解各方案最优权重系数的方法。模拟结果表明,无论离线集合方案还是在线集合方案,其整体的模拟能力均优于单独的方案。此外,本研究所确定的最优权重系数应用于离线集合的效果要优于应用于在线集合的效果。本项目提出的对流参数化方案的最优集合方法可应用于短期气候预测系统中,提高系统的预测效果。