官元紅,周廣慶,陸其峰,陸維松

(1.南京信息工程大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.南京信息工程大學(xué) 資料同化研究與應(yīng)用中心,江蘇 南京 210044;3.氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京信息工程大學(xué)),江蘇 南京 210044;4.中國(guó)科學(xué)院 大氣物理研究所,北京 100029;5.中國(guó)氣象局 國(guó)家衛(wèi)星氣象中心,北京 100081)

大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響

官元紅1,2,3,周廣慶4,陸其峰5,陸維松3

(1.南京信息工程大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.南京信息工程大學(xué) 資料同化研究與應(yīng)用中心,江蘇 南京 210044;3.氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京信息工程大學(xué)),江蘇 南京 210044;4.中國(guó)科學(xué)院 大氣物理研究所,北京 100029;5.中國(guó)氣象局 國(guó)家衛(wèi)星氣象中心,北京 100081)

利用中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所發(fā)展的九層大氣環(huán)流模式(簡(jiǎn)稱IAP 9L2°×2.5°-AGCM)分析了大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響,分別從實(shí)際觀測(cè)海溫、海冰的外強(qiáng)迫和氣候態(tài)海溫、海冰的外強(qiáng)迫出發(fā),進(jìn)行兩組集合回報(bào)試驗(yàn),每組包含3個(gè)試驗(yàn),分別將實(shí)時(shí)NCEP-Ⅱ資料和對(duì)NCEP-Ⅱ資料經(jīng)5 d平滑、11 d平滑后的資料作為大氣初始場(chǎng),進(jìn)行17 a(1988—2004年)集合回報(bào)試驗(yàn),采用相關(guān)分析方法對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明,比較相關(guān)系數(shù)定量檢驗(yàn)出大氣初始場(chǎng)對(duì)熱帶地區(qū)可預(yù)報(bào)性影響較小,而對(duì)中、高緯度地區(qū)影響很大。通過對(duì)6個(gè)試驗(yàn)中對(duì)應(yīng)氣象要素在對(duì)流層各層距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)以及17 a空間異常相關(guān)系數(shù)均值比較分析發(fā)現(xiàn)對(duì)東亞(中國(guó))地區(qū)夏季氣候而言,NCEP-Ⅱ資料經(jīng)5 d平滑后生成的大氣初始場(chǎng)對(duì)應(yīng)回報(bào)試驗(yàn)結(jié)果相對(duì)最好。

大氣初始場(chǎng);短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè);集合回報(bào);相關(guān)分析;可預(yù)測(cè)性

0 引言

重大氣候?yàn)?zāi)害的發(fā)生嚴(yán)重影響著人民生活和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,因此,如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)短期氣候倍受關(guān)注。對(duì)于短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)而言,研究注意力多集中在邊界條件上(主要是SST(sea surface temperature,海表溫度))(Harzallah and Sadourny,1995;Rowell,1998;袁重光等,2000;Lang and Wang,2010;魏鳳英,2011;鞠麗霞和郎咸梅,2012),但實(shí)際上完全基于SST的預(yù)測(cè)是不夠的,土壤濕度、雪蓋、地表植被等的影響也不可忽視(Yeh et al.,1984;王萬秋,1991;李旭,1992;馬駐國(guó),1992;朱乾根等,1996;Dirmeyer,1999;Kazuyuki et al.,2001;李忠賢等,2012)。很多研究也表明對(duì)于熱帶外的中高緯度地區(qū),特別是東亞地區(qū),由于大氣運(yùn)動(dòng)的非線性特性,其內(nèi)部混沌行為可增大氣候預(yù)測(cè)不確定性,導(dǎo)致初始場(chǎng)也扮演著不可輕視的角色(范新崗和丑紀(jì)范,1999;趙彥和郭裕福,2000;Wang et al.,2000;丑紀(jì)范和徐明,2001;郎咸梅等,2004;王會(huì)軍,2005;官元紅等,2009)。初始場(chǎng)對(duì)于短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響,近些年來前人也做了很多研究工作(Chervin,1986;Zwiers,1996;Descamps and Talagrand,2007;張立鳳和羅雨,2010;Fu et al.,2011;Wen et al.,2012),但至于大氣初始場(chǎng)(初始場(chǎng)中的大氣部分)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響到底有多大,目前很少有人對(duì)其量化。另一方面,雖然準(zhǔn)確大氣初始場(chǎng)非常重要,但目前在實(shí)時(shí)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)時(shí),大多僅通過集合方式來減小其不確定性(關(guān)吉平等,2006;麻巨慧等,2011),集合成員的大氣初始場(chǎng)通常仍采用某一時(shí)刻數(shù)值天氣預(yù)報(bào)實(shí)況分析場(chǎng)(如NCEP分析或再分析資料),通過簡(jiǎn)單插值直接提供給氣候模式,而對(duì)不同于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)而言,它要求初始信息應(yīng)盡可能地反映出一段時(shí)間內(nèi)大氣的持續(xù)性狀態(tài)而不是某一個(gè)時(shí)刻的信息(朱宗申等,2000),因?yàn)橐粋€(gè)時(shí)刻的資料含有很多高頻信息,這些信息對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)可能都是噪音,從而很難為短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)提供一個(gè)合適的大氣初始場(chǎng)。那么如何改進(jìn)大氣初始場(chǎng)呢?即如何通過提高大氣初值的確定性來提高預(yù)測(cè)水平?目前少見這方面的思考。鑒于以上兩方面問題,本文將利用時(shí)間平滑方法生成新的大氣初始場(chǎng),從新的大氣初始場(chǎng)和目前實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用的大氣初始場(chǎng)出發(fā),通過實(shí)際觀測(cè)海溫、海冰和氣候態(tài)的海溫、海冰強(qiáng)迫下的兩組集合回報(bào)試驗(yàn)來分析大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)影響;并在此基礎(chǔ)上,提出一個(gè)相對(duì)較好的大氣初始場(chǎng)(優(yōu)于目前實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用),以期為我國(guó)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)提供一點(diǎn)參考。

1 模式、回報(bào)試驗(yàn)數(shù)據(jù)及方案

采用模式為中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所的9層大氣環(huán)流模式(簡(jiǎn)稱IAP 9L2°×2.5°-AGCM)(Zhang,1990;Liang,1996),它為原始方程模式,包含較全面的物理過程參數(shù)化方案,如云輻射方案、對(duì)流調(diào)整方案和下邊界層處理等。垂直方向上采用9層(0≤σ≤1)不等距σ坐標(biāo),模式頂為10 hPa,水平方向上采用均勻緯經(jīng)度網(wǎng)格坐標(biāo),分辨率為2°×2.5°,變量按C-網(wǎng)格呈交錯(cuò)分布。模式主要預(yù)報(bào)量包括水平風(fēng)速、溫度、土壤濕度、水汽含量、地面氣壓等,診斷量則有垂直速度、位勢(shì)高度等。很多研究表明該模式有較強(qiáng)的氣候模擬能力及其動(dòng)力框架和物理過程參數(shù)化的合理性(李崇銀等,2000;Xue et al.,2001;Wang,2002;張鳳等,2004),它是大氣物理研究所每一年參與汛期預(yù)測(cè)的重要模式之一。

本研究中涉及兩組試驗(yàn)。第一組包括3個(gè)試驗(yàn):第一個(gè)試驗(yàn)的初始場(chǎng)為目前短期氣候?qū)崟r(shí)數(shù)值預(yù)測(cè)時(shí)所采用初始場(chǎng)。初始場(chǎng)中的大氣部分為美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)實(shí)時(shí)再分析NCEP/DOE ReanalysisⅡ數(shù)據(jù)(簡(jiǎn)稱NCEP-Ⅱ),水平分辨率2°×2.5°,包括17層位勢(shì)高度場(chǎng)、風(fēng)場(chǎng)、相對(duì)濕度、溫度場(chǎng);初始場(chǎng)中的雪蓋、夜間邊界層頂高度及地表的一些通量由于沒有觀測(cè)資料,用模式積分回報(bào)時(shí)段內(nèi)的17 a氣候態(tài)代替。外強(qiáng)迫(各月的海溫、海冰)采用的是回報(bào)時(shí)段內(nèi)NCAR的月平均全球海溫、海冰資料。集合回報(bào)時(shí)段為1988—2004年,利用IAP 9L2°×2.5°-AGCM,每年取4月15、18、21、24、27日的00時(shí)(世界時(shí),下同)的初始場(chǎng)為5個(gè)集合樣本,每年在每一個(gè)集合試驗(yàn)中均從4月21日00時(shí)積分至當(dāng)年的8月31日24時(shí)。文中將此試驗(yàn)稱為基礎(chǔ)試驗(yàn),簡(jiǎn)記為1_jh_ncep。

大氣資料含有“廣譜”信息,那么其中哪一段“譜”對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)而言是最重要、最敏感的呢?能否通過提取或者放大這種有用信息改進(jìn)大氣初值進(jìn)而提高預(yù)測(cè)水平?對(duì)于短期氣候預(yù)測(cè),短于天氣過程(3 d左右)的信息含有很多高頻信息,而過長(zhǎng)的時(shí)間信息(15 d以上)更多地反映的是邊值信息。所以為了過濾高頻天氣過程信息,本文選取介于3 d和15 d之間的天數(shù):5、11 d,該組第二、三個(gè)試驗(yàn)是對(duì)基礎(chǔ)試驗(yàn)初始場(chǎng)中的大氣部分進(jìn)行了5和11 d的平滑處理。第二個(gè)試驗(yàn)對(duì)NCEP-Ⅱ資料(緯向風(fēng)速、經(jīng)向風(fēng)速、位勢(shì)高度、相對(duì)濕度等)進(jìn)行5 d平滑,具體做法是:如準(zhǔn)備2000年4月15日00時(shí)時(shí)刻的大氣初始場(chǎng),則用2000年4月13、14、15、16、17日連續(xù)5 d的00時(shí)對(duì)應(yīng)的NCEP-Ⅱ資料按照比例0.05、0.15、0.6、0.15、0.05進(jìn)行加權(quán)平均后得到的結(jié)果作為2000年4月15日00時(shí)時(shí)刻的值,這里權(quán)重系數(shù)的選取是按照和當(dāng)天距離的遠(yuǎn)近而定,由于處理后的結(jié)果應(yīng)該含有當(dāng)天的信息最多,距離當(dāng)天越遠(yuǎn)含有的信息越少,所以這里取當(dāng)天的權(quán)重系數(shù)為0.6(5 d中的最大值),距離當(dāng)天越遠(yuǎn)權(quán)重系數(shù)越小,且距離當(dāng)天相同的天數(shù)所選的權(quán)重系數(shù)相同,即距離當(dāng)天1 d和2 d的權(quán)重系數(shù)分別取為0.15、0.05。其余天(4月18、21、24、27日00時(shí))的大氣初始場(chǎng)以此類推,從而得到這個(gè)試驗(yàn)每一年的5個(gè)集合樣本的大氣初始場(chǎng)。初始場(chǎng)中其他量(雪蓋、夜間邊界層頂高度及地表的一些通量)、外強(qiáng)迫海表溫度海冰、集合回報(bào)時(shí)段及積分起始日期均與基礎(chǔ)試驗(yàn)一致,將此試驗(yàn)記為1_jh_ncph5d。第三個(gè)試驗(yàn)的大氣初始場(chǎng)采用將NCEP-Ⅱ資料進(jìn)行11 d平滑后的結(jié)果,類似5 d平滑方法,在NCEP-Ⅱ資料上開一個(gè)長(zhǎng)度為11 d的時(shí)間窗口,在準(zhǔn)備當(dāng)日00時(shí)時(shí)刻的大氣初始場(chǎng)時(shí),距離當(dāng)日前、后5 d的對(duì)應(yīng)時(shí)刻的資料都用于平滑使用,但他們所占的權(quán)重不同,當(dāng)日資料占比重為0.5,距離當(dāng)日為5、4、3、2、1 d的資料比重分別是0.025、0.035、0.04、0.05、0.1,即其余天比重仍與該日距離有關(guān),越接近該日的比重越大,反之越小。這樣的選取同樣是為了保證處理后的結(jié)果含有當(dāng)天的信息最多,距離當(dāng)天越遠(yuǎn)信息越少。以此得到這個(gè)試驗(yàn)每一年5個(gè)集合樣本(15、18、21、24、27日00時(shí))的大氣初始場(chǎng)。初始場(chǎng)中其他量、外強(qiáng)迫海表溫度海冰、集合回報(bào)時(shí)段及積分起始日期也均同基礎(chǔ)試驗(yàn),文中將此試驗(yàn)記為1_jh_ncph11d。即第一組的3個(gè)試驗(yàn)中,只有大氣初始場(chǎng)不同,其余條件均相同。

為更加直觀地討論大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響,本文設(shè)計(jì)了第二組試驗(yàn),該組試驗(yàn)也包含與第一組類似的3個(gè)試驗(yàn),且這3個(gè)試驗(yàn)的初始場(chǎng)與第一組中3個(gè)試驗(yàn)對(duì)應(yīng)相同;但與第一組不同的是這里3個(gè)試驗(yàn)的外強(qiáng)迫均用NCAR月平均全球資料在回報(bào)時(shí)段17 a內(nèi)對(duì)應(yīng)月的平均值(氣候態(tài)),即不再含有年際變化信息,模式采用季節(jié)性運(yùn)行,即這組試驗(yàn)剔除了實(shí)際觀測(cè)的外強(qiáng)迫對(duì)可預(yù)測(cè)性的貢獻(xiàn)。將這三個(gè)試驗(yàn)分別記為:2_jh_ncep、2_jh_ncph5d、2_jh_ncph11d。

以上兩組共6個(gè)試驗(yàn)中,每個(gè)試驗(yàn)在每一年均得到5個(gè)夏季回報(bào)結(jié)果(夏季為6、7、8月的平均),取這5個(gè)回報(bào)結(jié)果的算術(shù)平均與模式氣候態(tài)間的距平作為當(dāng)年夏季的回報(bào)結(jié)果,則在每個(gè)試驗(yàn)中均得到對(duì)應(yīng)17 a的回報(bào)結(jié)果,其中模式氣候態(tài)為回報(bào)時(shí)段內(nèi)模式的17 a(1988—2004年)控制試驗(yàn)結(jié)果的夏季平均。

2 分析方法

受顯著性水平制約的相關(guān)分析可以直接顯示模式結(jié)果與實(shí)測(cè)間的接近程度,本研究采用相關(guān)分析的方法,分別計(jì)算了距平時(shí)間、空間異常相關(guān)系數(shù),其計(jì)算公式為:

3 結(jié)果分析

3.1 距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)

3.1.1 外強(qiáng)迫海溫、海冰為實(shí)際觀測(cè)海溫、海冰為了考察模式回報(bào)結(jié)果與相應(yīng)實(shí)測(cè)間的吻合程度,這里利用17 a集合回報(bào)結(jié)果,首先采用時(shí)間相關(guān)系數(shù)分析了每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的回報(bào)與NCEP-Ⅱ資料在17 a的平均相關(guān)程度,從而對(duì)模式在各個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上的預(yù)測(cè)能力有一個(gè)總體認(rèn)識(shí)。這節(jié)先給出第一組3個(gè)試驗(yàn)中500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)(H500)的分析結(jié)果。

圖1 H500在第一組3個(gè)試驗(yàn)的回報(bào)結(jié)果與NCEP-Ⅱ資料在夏季的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)的分布(陰影區(qū)表示通過0.05信度的顯著性檢驗(yàn)) a.1_jh_ncep;b.1_jh_ncph5d;c.1_jh_ncph11dFig.1 Spatial distribution of temporal anomaly correlation coefficients at 500 hPa in summer for the period of 1988—2004(JJA)in the first set of three ensemble hindcasting experiments(the shadings indicate the significance of 95% confidence level) a.1_jh_ncep;b.1_jh_ncph5d;c.1_jh_ncph11d

圖1是H500在試驗(yàn)1_jh_ncep、1_jh_ncph5d、1_jh_ncph11d中的夏季回報(bào)結(jié)果與NCEP-Ⅱ資料的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)分布,陰影區(qū)表示通過0.05信度的顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域?？梢?3個(gè)試驗(yàn)中,在觀測(cè)海溫、海冰外強(qiáng)迫下,模式可預(yù)測(cè)能力總體呈帶狀分布;在熱帶及低緯地區(qū)可預(yù)測(cè)性較高且可預(yù)測(cè)性區(qū)域較廣,最大相關(guān)系數(shù)達(dá)0.8以上,兩極地區(qū)較低;后兩個(gè)試驗(yàn)與基礎(chǔ)試驗(yàn)在熱帶地區(qū)的可預(yù)測(cè)性相差較小,而在熱帶以外地區(qū)相差較大。

為了更加細(xì)致地分析后兩個(gè)試驗(yàn)與基礎(chǔ)試驗(yàn)的可預(yù)測(cè)性差別,從而清楚地認(rèn)識(shí)不同大氣初始場(chǎng)下的可預(yù)測(cè)性,圖2給出了后兩個(gè)試驗(yàn)與基礎(chǔ)試驗(yàn)的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)在全球及中國(guó)地區(qū)的差異。

圖2 第一組試驗(yàn)中全球(a、c)、中國(guó)(b、d)的H500距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)的差值分布 a,b.1_jh_ncph5d減去1_jh_ncep;c,d.1_jh_ncph11d減去1_jh_ncepFig.2 Difference of temporal anomaly correlation coefficients between (a,b)test 1_jh_ncph5d (c,d)test 1_jh_ncph11d and test 1_jh_ncep with geopotential height at 500 hPa (a,c)in the globe and (b,d)over China a,b.1_jh_ncph5d-1_jh_ncep;c,d.1_jh_ncph11d-1_jh_ncep

圖2a、c分別代表H500在試驗(yàn)1_jh_ncph5d、1_jh_ncph11d的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)減去H500在試驗(yàn)1_jh_ncep中的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)(均與NCEP-Ⅱ資料進(jìn)行相關(guān))在全球的分布。可明顯看出,后兩個(gè)試驗(yàn)與基礎(chǔ)試驗(yàn)在熱帶地區(qū)的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)之差幾乎為零,即分別以平滑5、11 d的NCEP-Ⅱ資料和實(shí)時(shí)未平滑的NCEP-Ⅱ資料作為大氣初始場(chǎng)所做的集合回報(bào)在熱帶地區(qū)的結(jié)果相差無幾,而后兩個(gè)試驗(yàn)與基礎(chǔ)試驗(yàn)中雖然外強(qiáng)迫相同但大氣初始場(chǎng)不同,可見大氣初始場(chǎng)對(duì)熱帶地區(qū)的可預(yù)報(bào)性的作用較小,這與Shukla(1981)研究成果一致,即在熱帶地區(qū)緩慢變化的下邊界強(qiáng)迫對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)的顯著影響是短期氣候預(yù)測(cè)的物理基礎(chǔ)。

在北半球中高緯度地區(qū),結(jié)果出現(xiàn)了較大差別。由圖2a可見,除了在部分海洋、北美的東海岸,試驗(yàn)1_jh_ncph5d的相關(guān)系數(shù)較基礎(chǔ)試驗(yàn)小外,北美的中西部、格陵蘭地區(qū)在試驗(yàn)1_jh_ncph5d中的相關(guān)系數(shù)較基礎(chǔ)試驗(yàn)均有提高,且提高后這些區(qū)域通過了顯著性檢驗(yàn)(圖1)。除此之外,提高最明顯的是在歐亞大陸,尤其是俄羅斯的西北部,基礎(chǔ)試驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)只有-0.3左右(圖1a),而在試驗(yàn)1_jh_ncph5d中高達(dá)0.4以上(圖1b),可見僅改變大氣初始場(chǎng),使負(fù)相關(guān)提高到正相關(guān),從差值(圖2a)上反映也很明顯,較基礎(chǔ)試驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)提高近0.7以上。其次,在東亞地區(qū)改進(jìn)也很明顯,相關(guān)系數(shù)提高達(dá)0.4以上,從而使該區(qū)域也通過了顯著性檢驗(yàn)(圖1b)。由圖2c可看出試驗(yàn)1_jh_ncph11d中相關(guān)系數(shù)差值的正值區(qū)不及圖2a中廣,但在東亞地區(qū)仍然是大范圍的正值區(qū)。

對(duì)比差值在中國(guó)地區(qū)的分布(圖2b、d)可見,平滑11 d后的結(jié)果較未平滑的改進(jìn)范圍和程度不及平滑5 d的明顯。但可明顯看出,在中國(guó)的絕大部分地區(qū)均被正值區(qū)所覆蓋,即僅改變大氣初始場(chǎng)后對(duì)基礎(chǔ)試驗(yàn)都有改進(jìn),甚至在部分地區(qū)的相關(guān)系數(shù)提高達(dá)0.4以上,改進(jìn)非常明顯。而H500在我國(guó)汛期預(yù)測(cè)中是一個(gè)很重要的參考指標(biāo),這也是本文選H500進(jìn)行分析的原因(其他要素場(chǎng)有相似的結(jié)論,不再贅述),因此,這里相關(guān)系數(shù)的提高無疑對(duì)我國(guó)短期氣候預(yù)測(cè)有一定的幫助,數(shù)值的變化大小在一定程度上說明了大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)影響的程度。同時(shí)也說明在熱帶以外地區(qū),氣候變化的不確定性不再主要取決于外強(qiáng)迫,大氣初始場(chǎng)的作用不可忽視,相對(duì)全球來說,大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)的影響在東亞地區(qū)更為顯著,這與Wang et al.(2000)、郎咸梅等(2004)的研究一致。

在南半球的中高緯地區(qū),只有少部分地區(qū)出現(xiàn)距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)差值的正值區(qū),其余大部分地區(qū)均為負(fù)值,尤其在南極大陸,出現(xiàn)了數(shù)值較大、范圍較廣的負(fù)值區(qū),這可能是由于在南極大陸利用的NCEP-Ⅱ資料可信度不高所引起。

3.1.2 外強(qiáng)迫海溫、海冰為氣候態(tài)海溫、海冰

為了單純討論大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響,本節(jié)討論第二組中的3個(gè)試驗(yàn),它們的外強(qiáng)迫取為NCAR月平均全球資料在回報(bào)時(shí)段17 a內(nèi)對(duì)應(yīng)月的平均值,即氣候態(tài)海溫、海冰;初始場(chǎng)與第一組中對(duì)應(yīng)3個(gè)試驗(yàn)相同。同3.1.1節(jié),這里仍然選擇H500進(jìn)行對(duì)比分析。

圖3a、b、c分別是H500在試驗(yàn)2_jh_ncep、2_jh_ncph5d、2_jh_ncph11d中的回報(bào)結(jié)果與NCEP-Ⅱ資料的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)分布,可明顯看出,剔除了實(shí)際觀測(cè)的海溫、海冰的外強(qiáng)迫后,這里的可預(yù)測(cè)性區(qū)域明顯減小(對(duì)比圖1),特別是在赤道附近的熱帶地區(qū),圖1中通過了顯著性檢驗(yàn)的可預(yù)測(cè)性區(qū)域,而在這里不但沒有通過顯著性檢驗(yàn)反而距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)了廣泛的負(fù)值區(qū)。再次驗(yàn)證了熱帶地區(qū)的可預(yù)測(cè)性主要來源于外強(qiáng)迫這一結(jié)論。但同時(shí)也可看出,雖然剔除了實(shí)際觀測(cè)外強(qiáng)迫的影響,但對(duì)于H500仍然有一些明顯的可預(yù)測(cè)性區(qū)域,這在一定程度上也說明了大氣初始場(chǎng)在短期氣候預(yù)測(cè)中扮演著不可忽視的角色,至少在這些可預(yù)測(cè)性區(qū)域。除此之外,采用平滑5 d(圖3b)的大氣初始場(chǎng)下可預(yù)測(cè)性區(qū)域最大,結(jié)果仍是相對(duì)最好。

圖4a、c分別代表H500在試驗(yàn)2_jh_ncph5d、2_jh_ncph11d的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)減去H500在試驗(yàn)2_jh_ncep中的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)(均與NCEP-Ⅱ資料進(jìn)行相關(guān))在全球的分布?？梢?雖然大氣初始場(chǎng)不同,但試驗(yàn)2_jh_ncph5d、2_jh_ncph11d與試驗(yàn)2_jh_ncep在熱帶地區(qū)相關(guān)系數(shù)差別仍然較小。另外,即便此時(shí)的外強(qiáng)迫全為氣候態(tài)的海溫和海冰,但后兩組試驗(yàn)與前一組試驗(yàn)在中高緯度地區(qū)的差別仍非常明顯,尤其是在俄羅斯的西北部,距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)通過改進(jìn)初始場(chǎng)后提高了近0.8。顯而易見,大氣初始場(chǎng)在中高緯度對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的重要作用,將月以上時(shí)效預(yù)測(cè)認(rèn)為與初值無關(guān)的概念需要改變(李旭,1992)。由圖4b可見,在中國(guó)的大部分地區(qū),采用5 d平滑后大氣初始場(chǎng)對(duì)H500的回報(bào)明顯改善了實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用初始場(chǎng)的回報(bào),在部分地區(qū)相關(guān)系數(shù)提高達(dá)0.6以上。從采用平滑11 d的初始場(chǎng)的結(jié)果來看(圖4d),在中國(guó)部分地區(qū)較實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用初始場(chǎng)的結(jié)果有改進(jìn),但其他地區(qū)不但沒有改進(jìn)反而變差,這不僅說明了初始場(chǎng)的重要性,而且也說明了采用11 d平滑初始場(chǎng)不及5 d平滑初始場(chǎng)。這可能是因?yàn)槎唐跉夂蝾A(yù)測(cè)是直接與時(shí)間有關(guān)氣候統(tǒng)計(jì)特征量的預(yù)測(cè),它是一個(gè)個(gè)天氣過程的累加,而對(duì)中國(guó)地區(qū)的降水、高溫及寒潮天氣等的預(yù)報(bào),東亞大槽和阻塞高壓是關(guān)鍵性的參考因子它們的維持時(shí)間基本在5～7 d左右,更長(zhǎng)時(shí)間的很少,因此11 d平滑后初始場(chǎng)可能把這些有用信息過濾掉了,所以造成結(jié)果不僅在部分地區(qū)沒有改進(jìn)反而變差;相反5 d平滑初始場(chǎng)可能提取了這些信息并且過濾了對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)而言的高頻噪音,因此效果得以改進(jìn)。這表明在用該模式做短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)時(shí),準(zhǔn)備大氣初始場(chǎng)時(shí)并不是平滑資料的時(shí)間窗口越長(zhǎng)越好,否則反而會(huì)影響短期氣候預(yù)測(cè)的效果。

圖3 H500在第二組3個(gè)試驗(yàn)的回報(bào)結(jié)果與NCEP-Ⅱ資料在夏季的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)的分布(陰影區(qū)表示通過0.05信度的顯著性檢驗(yàn)) a.2_jh_ncep;b.2_jh_ncph5d;c.2_jh_ncph11dFig.3 Spatial distribution of temporal anomaly correlation coefficients at 500 hPa in summer for the period of 1988—2004(JJA)in the second set of three ensemble hindcasting experiments(the shadings indicate the significance of 95% confidence level) a.2_jh_ncep;b.2_jh_ncph5d;c.2_jh_ncph11d

圖4 第二組試驗(yàn)中全球(a、c)、中國(guó)(b、d)H500距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)的差值分布 a,b.2_jh_ncph5d減去2_jh_ncep;c,d.2_jh_ncph11d減去2_jh_ncepFig.4 Difference of temporal anomaly correlation coefficients between (a,b)test 2_jh_ncph5d (c,d)test 2_jh_ncph11d and test 2_jh_ncep with geopotential height at 500 hPa (a,c)in the globe and (b,d)over China a,b.2_jh_ncph5d-2_jh_ncep;c,d.2_jh_ncph11d-2_jh_ncep

圖5 第一組試驗(yàn)中各氣象要素場(chǎng)空間(中國(guó)區(qū)域)距平相關(guān)系數(shù)17 a的均值Fig.5 The average of spatial anomaly correlation coefficients in the first set of ensemble hindcasting experiments over China during the 17 years

除此之外,雖然第一組與第二組試驗(yàn)中每個(gè)試驗(yàn)對(duì)應(yīng)的大氣初始場(chǎng)一致,只有外強(qiáng)迫的海溫、海冰不同(如1_jh_ncph5d與2_jh_ncph5d),但結(jié)果也出現(xiàn)了較大的不同。分別對(duì)比圖2b、4b及圖2d、4d可見,相同的大氣初始場(chǎng)對(duì)不同外強(qiáng)迫下的相關(guān)系數(shù)有了不同程度地提高,在氣候態(tài)的外強(qiáng)迫下,預(yù)報(bào)技巧改進(jìn)最大值超過了實(shí)際海溫海冰下的預(yù)報(bào)技巧,但改進(jìn)的區(qū)域范圍不及實(shí)際海溫海冰強(qiáng)迫下的大。這在一定程度上說明對(duì)于東亞地區(qū)的短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)除了大氣初始場(chǎng)的重要作用外,實(shí)際觀測(cè)的外強(qiáng)迫及其與準(zhǔn)確的初始場(chǎng)的合理配置、相互作用也不容忽視(趙彥和郭裕福,2000)。

3.2 空間異常相關(guān)系數(shù)

以上比較了以時(shí)間平滑前、后資料作為大氣初始場(chǎng)的夏季回報(bào)結(jié)果分別與NCEP-Ⅱ資料的距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)及在全球和中國(guó)地區(qū)的差值分布。為深入理解不同大氣初始場(chǎng)下東亞地區(qū)可預(yù)測(cè)性在17 a間的整體變化情況,本節(jié)將從空間異常相關(guān)系數(shù)出發(fā)做進(jìn)一步地分析。分析區(qū)域?yàn)?0.0～122.5°E、20.0～50.0°N(包含中國(guó)在內(nèi),簡(jiǎn)稱中國(guó)區(qū)域)。

圖5是第一組中3個(gè)試驗(yàn)的各物理量夏季回報(bào)結(jié)果在中國(guó)區(qū)域與對(duì)應(yīng)NCEP-Ⅱ資料的空間異常相關(guān)系數(shù)17 a平均值的柱狀分布。高層的物理量有200 hPa緯向風(fēng)場(chǎng)(U200)、位勢(shì)高度場(chǎng)(H200),中層有500 hPa緯向風(fēng)場(chǎng)(U500)、位勢(shì)高度場(chǎng)(H500)及溫度場(chǎng)(T500),低層有850 hPa溫度場(chǎng)(T850)、表面氣溫場(chǎng)(TAS)及海平面氣壓場(chǎng)(SLP)?？擅黠@看出,在第一組的3個(gè)試驗(yàn)中,8個(gè)要素場(chǎng)在試驗(yàn)1_jh_ncph5d中的相關(guān)系數(shù)均值均為最大,相對(duì)基礎(chǔ)試驗(yàn),各個(gè)要素場(chǎng)提高都很明顯,尤其是TAS,提高了0.13。由于地表氣溫不僅反映地表面各種能量過程的平衡狀態(tài),也是衡量由二氧化碳等微量氣體濃度的變化而引起的氣候變化的物理量,所以是一個(gè)十分重要的氣象要素。采用5 d平滑的大氣初始場(chǎng)使得相關(guān)系數(shù)提高,這將對(duì)我國(guó)汛期預(yù)測(cè)有一定的參考價(jià)值。11 d平滑大氣初始場(chǎng)不如5 d平滑的結(jié)果好,對(duì)于中、高層要素場(chǎng)甚至不如實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)時(shí)所采用的初始場(chǎng)的結(jié)果,同前面距平時(shí)間相關(guān)系數(shù)的結(jié)果一致,這可能是因?yàn)?1 d平滑的資料將一些對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)有用的信息過濾了。同時(shí)也可看出,在8個(gè)氣象要素場(chǎng)中,只有SLP在3個(gè)試驗(yàn)中的相關(guān)系數(shù)均值都為負(fù)值,這說明SLP的預(yù)測(cè)具有較高的難度,即便如此,在3個(gè)試驗(yàn)中,基礎(chǔ)試驗(yàn)(1_jh_ncep)的相關(guān)系數(shù)均值仍然最小,其余兩組試驗(yàn)較基礎(chǔ)試驗(yàn)都有不同程度地改進(jìn),且仍是5 d平滑改進(jìn)的程度要大于11 d平滑。

圖6是第二組中3個(gè)試驗(yàn)的各物理量夏季回報(bào)結(jié)果在中國(guó)區(qū)域與對(duì)應(yīng)NCEP-Ⅱ資料的空間異常相關(guān)系數(shù)17 a平均值的柱狀分布?？梢?各物理量場(chǎng)在試驗(yàn)2_jh_ncph5d中的相關(guān)系數(shù)均值較試驗(yàn)2_jh_ncep都有不同程度地提高;且除了H200和T500在試驗(yàn)2_jh_ncp11d稍大外,其他變量在試驗(yàn)2_jh_ncph5d中結(jié)果均最大,從這個(gè)角度來說,平滑5 d后的初始場(chǎng)仍好于平滑11 d及實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用的初始場(chǎng)。

圖6 第二組試驗(yàn)中各氣象要素場(chǎng)空間(中國(guó)區(qū)域)距平相關(guān)系數(shù)17 a的均值Fig.6 The average of spatial anomaly correlation coefficients in the second set of ensemble hindcasting experiments over China during the 17 years

對(duì)比圖5和圖6,在采用相同大氣初始場(chǎng)前提下,第一組試驗(yàn)中各變量的相關(guān)系數(shù)大多比第二組試驗(yàn)中對(duì)應(yīng)相關(guān)系數(shù)大(如1_jh_ncph5d和2_jh_ncph5d),這是因?yàn)榈谝唤M試驗(yàn)采用的是實(shí)際觀測(cè)的外強(qiáng)迫,而第二組采用的是氣候態(tài)的外強(qiáng)迫所導(dǎo)致。另外,在第一組試驗(yàn)中,1_jh_ncph11d中對(duì)1_jh_ncep的改進(jìn)只有在低層,而在第二組試驗(yàn)中,2_jh_ncph11d中各個(gè)要素場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)均值較2_jh_ncep的都有提高,這是因?yàn)榈诙M試驗(yàn)中采用的外強(qiáng)迫為氣候態(tài),平滑11 d的資料后可能更多地反映的是邊值信息,所以使得這里的結(jié)果好于第一組試驗(yàn)。

4 結(jié)論與討論

本文采用時(shí)間平滑方法生成新的大氣初始場(chǎng),分別從新大氣初始場(chǎng)和目前實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用大氣初始場(chǎng)出發(fā),利用IAP 9L2°×2.5°-AGCM模式,初步分析了大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響;較目前實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用的大氣初始場(chǎng),經(jīng)5 d平滑的大氣初始場(chǎng)更多提取了短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)所需的信息。

具體是利用上述模式,分別在實(shí)際觀測(cè)海溫、海冰(第一組)和氣候態(tài)海溫、海冰(第二組)的兩種外強(qiáng)迫下,各自進(jìn)行了3個(gè)集合回報(bào)試驗(yàn),每一組3個(gè)集合回報(bào)試驗(yàn)的大氣初始場(chǎng)分別是對(duì)應(yīng)時(shí)刻的NCEP-Ⅱ資料(實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)所采用)、NCEP-Ⅱ資料經(jīng)5 d平滑和11 d平滑后的資料,初始場(chǎng)中其他量在6個(gè)試驗(yàn)中均相同,集合回報(bào)時(shí)段為1988—2004年,分別從時(shí)間和空間相關(guān)上對(duì)兩組(6個(gè))試驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,各個(gè)氣象要素場(chǎng)的結(jié)果都很相似,鑒于H500在我國(guó)汛期預(yù)測(cè)中是一個(gè)很重要的參考指標(biāo),所以本文只選取這個(gè)要素進(jìn)行分析(其余略),結(jié)果表明:

1)兩組試驗(yàn)中,即使大氣初始場(chǎng)不同,但它們?cè)跓釒У貐^(qū)相關(guān)系數(shù)差別均很小;另一方面,第二組試驗(yàn)在熱帶地區(qū)的可預(yù)測(cè)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于第一組對(duì)應(yīng)試驗(yàn)的可預(yù)測(cè)性,從這兩方面進(jìn)一步肯定了前人觀點(diǎn),即熱帶地區(qū)的可預(yù)報(bào)性主要來源于海溫、海冰的外強(qiáng)迫,而與大氣初始場(chǎng)關(guān)系較小。

2)兩組試驗(yàn)中,雖然每一組的外強(qiáng)迫相同只有大氣初始場(chǎng)不同,但在熱帶外的中高緯度地區(qū)差別很大,這說明此時(shí)可預(yù)報(bào)性不再主要來源于外強(qiáng)迫,大氣初始場(chǎng)的作用非常重要。因此,我國(guó)在進(jìn)行短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)時(shí),需重視對(duì)大氣初始場(chǎng)的準(zhǔn)備,從而增加初始場(chǎng)的確定性;另一方面,結(jié)合目前的集合預(yù)測(cè)方式來減小初始場(chǎng)的不確定性。進(jìn)而可以從增加初始場(chǎng)確定性和減小初始場(chǎng)的不確定性兩方面來改進(jìn)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)。

3)由5 d平滑和11 d平滑大氣初始場(chǎng)的回報(bào)結(jié)果可見,對(duì)中國(guó)區(qū)域而言,不論從距平時(shí)間相關(guān)、空間異常相關(guān)視角來看,還是從對(duì)流層中上、下層的空間視角來看,5 d平滑后的回報(bào)結(jié)果總體上要好于平滑11 d的結(jié)果,這可能是因?yàn)槠交? d后的大氣初始場(chǎng)較平滑11 d的濾掉了對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)的高頻噪音部分、提取了大尺度信息,而平滑11 d后的資料濾掉了對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)的一些有用(如東亞大槽、阻塞高壓等)的信息。因此,利用該模式做預(yù)測(cè)時(shí),為了提取對(duì)短期氣候預(yù)測(cè)有用的大尺度信息時(shí),用于平滑的時(shí)間窗口并不是越長(zhǎng)越好。

4)雖然兩組試驗(yàn)中各個(gè)試驗(yàn)對(duì)應(yīng)的大氣初始場(chǎng)一致(1_jh_ncph5d、2_jh_ncph5d),只有外強(qiáng)迫的海溫、海冰不同,但結(jié)果也出現(xiàn)了較大的不同,這說明在短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)中,除了考慮大氣初始場(chǎng)的重要影響外,它們同外強(qiáng)迫之間的配置及相互作用也不可輕視,另外還需綜合考慮其他可預(yù)測(cè)因子(土壤濕度及雪蓋等)的影響。

需要指出的是短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)是一個(gè)難度很大的工作,尤其對(duì)處于東亞季風(fēng)區(qū)的我國(guó)而言。本文僅對(duì)大氣初始場(chǎng)的作用及影響作了一些初步工作,以此說明在利用IAP 9L2°×2.5°-AGCM模式進(jìn)行短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)時(shí),提取含有大尺度信息的大氣初始場(chǎng)非常急切和必要。但至于在集合回報(bào)時(shí)選取更多的集合樣本,以及用于平滑的時(shí)間窗口只是粗略地選取介于天氣過程(3 d左右)和更多反映邊值信息過程(15 d以上)之間的5和11 d,對(duì)于其他天數(shù)(如6、7、8、9 d等)的平滑結(jié)果如何,出于計(jì)算量和存儲(chǔ)量的考慮,本文沒有足夠多的試驗(yàn)。未來將考慮更加有效的方法,從理論上給出更合理的平滑時(shí)間窗口,進(jìn)一步嘗試提取短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)所需的大氣初始場(chǎng)信息。另外,本文只是對(duì)IAP 9L2°×2.5°-AGCM這一個(gè)模式而言得到了一些初步的結(jié)論,對(duì)其他模式是否有相同的結(jié)論的工作正在開展中。

丑紀(jì)范,徐明.2001.短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的進(jìn)展和前景[J].科學(xué)通報(bào),46(11):890-894.

范新崗,丑紀(jì)范.1999.初值信息在氣候預(yù)測(cè)中的作用[J].大氣科學(xué),23(1):71-76.

關(guān)吉平,張立鳳,張銘.2006.集合預(yù)報(bào)研究現(xiàn)狀與展望[J].氣象科學(xué),26(2):228-235.

官元紅,周廣慶,陸維松.2009.一個(gè)用于氣候模式的三維變分資料同化系統(tǒng)——方案設(shè)計(jì)及檢驗(yàn)[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),32(3):392-404.

鞠麗霞,郎咸梅.2012.RegCM3_IAP9L-AGCM對(duì)中國(guó)跨季度短期氣候預(yù)測(cè)的回報(bào)試驗(yàn)研究[J].氣象學(xué)報(bào),70(2):244-252.

郎咸梅,王會(huì)軍,姜大膀.2004.大氣初始異常在跨季度短期氣候預(yù)測(cè)中作用的研究[J].大氣科學(xué),28(2):231-240.

李崇銀,穆明權(quán),畢訓(xùn)強(qiáng).2000.大氣環(huán)流的年代際變化II.GCM數(shù)值模擬研究[J].大氣科學(xué),24(6):739-748.

李旭.1992.短期氣候異常的數(shù)值模擬與預(yù)測(cè)研究[D].北京:中國(guó)科學(xué)院研究生院.

李忠賢,陳海山,倪東鴻,等.2012.土壤濕度對(duì)東亞夏季氣候潛在可預(yù)報(bào)性影響的數(shù)值模擬[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),35(4):423-430.

麻巨慧,朱躍建,王盤興,等.2011.NCEP、ECMWF及CMC全球集合預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)展綜述[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),34(3):370-380.

馬駐國(guó).1992.中國(guó)東部土壤濕度和區(qū)域氣候變化的關(guān)系及一個(gè)土壤濕度反演模型的建立[D].北京:中國(guó)科學(xué)院研究生院.

王會(huì)軍.2005.來自大氣內(nèi)部的季節(jié)氣候可預(yù)測(cè)性初探[J].大氣科學(xué),29(1):64-70.

王萬秋.1991.土壤濕度異常對(duì)短期氣候影響的數(shù)值模擬試驗(yàn)[J].大氣科學(xué),15(5):23-32.

魏鳳英.2011.我國(guó)短期氣候預(yù)測(cè)的物理基礎(chǔ)及預(yù)測(cè)思路[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),22(1):1-11.

袁重光,李旭,王會(huì)軍,等.2000.IAP/CAS的短期氣候距平數(shù)值預(yù)測(cè)研究[J].氣象科學(xué),20(3):326-338.

張鳳,陳紅,林朝暉,等.2004.IAP AGCM-I水平分辨率的提高及其對(duì)全球和東亞季風(fēng)降水的數(shù)值模擬[J].氣候與環(huán)境研究,9(2):396-408.

張立鳳,羅雨.2010.初始場(chǎng)對(duì)暴雨數(shù)值預(yù)報(bào)的影響及集合預(yù)報(bào)試驗(yàn)[J].氣象科學(xué),30(5):650-656.

趙彥,郭裕福.2000.短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)中海溫和初始場(chǎng)作用的敏感性試驗(yàn)[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),11(增刊):21-30.

朱乾根,蘭紅平,沈桐立.1996.土壤濕度和地表反射率變化對(duì)中國(guó)北方氣候影響的數(shù)值研究[J].氣象學(xué)報(bào),54(4):493-500.

朱宗申,郝民,馬清云,等.2000.用于短期區(qū)域氣候預(yù)測(cè)的資料同化系統(tǒng)[C]//項(xiàng)目辦公室.短期氣候預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)動(dòng)力模式的研制.北京:氣象出版社:385-392.

Chervin R M.1986.Interannual variability and seasonal climate predictability[J].J Atmos Sci,1:233-251.

Descamps L,Talagrand O.2007.On some aspects of the definition of initial conditions for ensemble prediction[J].Mon Wea Rev,135:3260-3272.

Dirmeyer P A.1999.Assessing GCM sensitivity to soil wetness using GSWP data[J].J Meteor Soc Japan,77:367-385.

Fu X H,Wang B,Lee J Y,et al.2011.Sensitivity of dynamical intraseasonal prediction skills to different initial conditions[J].Mon Wea Rev,139:2572-2592.

Harzallah A,Sadourny R.1995.Internal versus SST-forced atmospheric variability as simulated by an atmospheric general circulation model[J].J Climate,8(3):474-495.

Kazuyuki S,Judah C,Dara E.2001.Evolution of atmospheric response to early-season Eurasian snow cover anomalies[J].Mon Wea Rev,129:2746-2760.

Lang X M,Wang H J.2010.Improving extra-seasonal summer rainfall prediction by merging information from GCM and observation[J].Wea Forecasting,25:1263-1274.

Liang X Z.1996.Description of a nine-level grid point atmospheric general circulation model[J].Adv Atmos Sci,13:269-298.

Rowell D P.1998.Assessing potential seasonal predictability with an ensemble of multidecadal GCM simulation[J].J Climate,11(2):109-120.

Shukla J.1981.Dynamical predictability of monthly mean[J].J Atmos Sci,38:2547-2572.

Wang H J.2002.The Mid-Holocene climate simulated by a grid-point AGCM coupled with a Biome model[J].Adv Atmos Sci,19:205-218.

Wang H J,Matsuno T,Kurihara Y.2000.Ensemble hindcast experiment for the flood period over China in 1998 by use of the CCSR/NIES atmosphere general circulation model[J].J Meteor Res Japan,78:357-365.

Wen M,Yang S,Vintzileos A,et al.2012.Impacts of model resolutions and initial conditions on predictions of the Asian summer monsoon by the NCEP climate forecast system[J].Wea Forecasting,27:629-646.

Xue F,Bi X Q,Lin Y H.2001.Modelling the global monsoon system by IAP 9L AGCM[J].Adv Atmos Sci,18:404-412.

Yeh T C,Wetherald R T,Manabe S.1984.The effect of soil moisture on the short-term climate and hydrology change——A numerical experiment[J].Mon Wea Rev,112:474-490.

Zhang X H.1990.Dynamical framework of IAP nine-level atmospheric general circulation model[J].Adv Atmos Sci,7:67-77.

Zwiers F W.1996.Interannual variability and predictability in an ensemble of AMIP climate simulations conducted with the CCC GCM2[J].Climate Dyn,12:825-847.

(責(zé)任編輯：張福穎)

Influenceofinitialatmosphericconditionsonshort-termclimatenumericalprediction

GUAN Yuan-hong1,2,3,ZHOU Guang-qing4,LU Qi-feng5,LU Wei-song3

(1.School of Mathematics and Statistics,NUIST,Nanjing 210044,China;2.Center for Data Assimilation Research and Application,NUIST,Nanjing 210044,China;3.Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST),Ministry of Education,Nanjing 210044,China;4.Institute of Atmospheric and Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China;5.National Satellite Meteorological Center,China Meteorological Administration,Beijing 100081,China)

In order to analyze the influence of initial atmospheric conditions on short-term climate numerical prediction,two different sets of ensemble hindcasting experiments were performed with IAP9L2x2.5-AGCM(a grid-point Atmospheric General Circulation Model which was developed by the Institute of Atmospheric Physics,the Chinese Academy of Sciences) forced by observed and climatic surface sea temperature(SST),sea ice respectively for seventeen years(1988—2004).In each set of the experiment,there were three tests under three different initial atmospheric conditions,namely,NCEP-Ⅱdata,smoothed 5-day NCEP-Ⅱdata and smoothed 11-day NCEP-Ⅱdata.The method of correlation analysis was used here.The results showed that the influence of initial atmospheric conditions on short-term climate prediction in the extratropical areas is greater than that in the tropical areas.As to summer in East Asia(China),the initial atmospheric conditions of smoothed 5-day NCEP-Ⅱ data performed better than smoothed 11-day NCEP-Ⅱdata and NCEP-Ⅱdata(adopted by real-time prediction at present) by comparing the temporal anomaly correlation and the average of spatial anomaly correlation of meteorological elements during the 17 years.In contrast to the initial atmospheric conditions adopted at present,the work in this paper unveiled some useful information that is suitable for short term prediction for IAP 9L2°×2.5°-AGCM,which is valuable.

initial atmospheric conditions;short-term climate numerical prediction;ensemble hindcasting;correlation analysis;predictability

2012-04-11;改回日期2012-09-17

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41105057;41275111;41375115);公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(GYHY201206002);國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2010CB951901)

官元紅,博士,副教授,研究方向?yàn)橘Y料同化與短期氣候預(yù)測(cè),guanyh@nuist.edu.cn.

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20120411001.

1674-7097(2014)05-0631-11

P461.2;P435

A

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20120411001

官元紅,周廣慶,陸其峰，等.2014.大氣初始場(chǎng)對(duì)短期氣候數(shù)值預(yù)測(cè)的影響[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),37(5):631-641.

Guan Yuan-hong,Zhou Guang-qing,Lu Qi-feng,et al.2014.Influence of initial atmospheric conditions on short-term climate numerical prediction[J].Trans Atmos Sci,37(5):631-641.(in Chinese)