曹富強(qiáng) 丹利 馬柱國

中國科學(xué)院大氣物理研究所中國科學(xué)院東亞區(qū)域氣候—環(huán)境重點實驗室，北京100029

1 引言

數(shù)值模擬是當(dāng)前氣候研究的主要手段之一，但由于一些物理過程和地形在區(qū)域尺度上的不確定性和復(fù)雜性，使得全球氣候模式難以描述復(fù)雜的區(qū)域氣候過程和下墊面特征，因此難以模擬特定的區(qū)域氣候特征，特別是植被大氣相互作用強(qiáng)烈的東亞地區(qū)（符淙斌等，2002）。20世紀(jì)80年代末，區(qū)域氣候模式 RCM（Regional Climate Model）概念被提出（Dickinson et al.,1989; Giorgi,1990）并建立了第一代區(qū)域氣候模式，具有代表性的如意大利國際理論物理中心（ICTP）的 RegCM1（Regional Climate Model Version 1），美國濱州州立大學(xué)（PSU）和美國國家大氣研究中心（NCAR）聯(lián)合開發(fā)的中尺度模式 MM4（Anthes et al.,1987）。目前，ICTP 的區(qū)域氣候模式已發(fā)展到第四代 RegCM4（Giorgi and Bates,1989; Giorgi et al.,2012），而 NCAR 已將MM4升級到 MM5并過渡到了 WRF（Weather Research Forecast）模式（Skamarock et al.,2005）。隨著觀測資料的積累和計算能力的提高，區(qū)域氣候模式已成為研究區(qū)域氣候重要而有效的工具。它具有較高的空間分辨率，可以更好的模擬東亞季風(fēng)氣候，特別是降水（Gao et al.,2006）。迄今為止，國內(nèi)外發(fā)展了不少的區(qū)域氣候模式，例如 RegCM、RIEMS、RAMS、RegCM_NCC以及NJU-RCM等，值得指出的是近年來中尺度天氣預(yù)報模式WRF被廣泛應(yīng)用于區(qū)域氣候模擬研究及天氣預(yù)報，越來越受到科學(xué)界重視（Yu et al.,2010; Chen et al.,2012; Yuan et al.,2012）。

相比全球氣候模式，雖然區(qū)域氣候模式對區(qū)域氣候模擬表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢（Liang et al.,2001；鞠麗霞和王會軍，2006；Patricola and Cook,2007；張冬峰和石英，2012），但其模擬能力具有區(qū)域性差異（王世玉和張耀存，1999；馮錦明和符淙斌，2007）。影響區(qū)域氣候模式模擬能力的因素很多，如：物理參數(shù)化方案的選取、側(cè)邊界條件、緩沖區(qū)設(shè)置等，其中物理參數(shù)化方案是首要考慮的影響因素。區(qū)域氣候模式的物理參數(shù)化方案涉及到陸面、水文、大氣過程等過程，它們既是模式的組成部分，又是模式的研究對象（劉鴻波等，2006）。陸面過程是區(qū)域氣候模式一個重要組成部分，陸面參數(shù)化方案在數(shù)值模擬研究區(qū)域氣候中起著重要作用（鄭婧等，2009）。陸面過程模型發(fā)展經(jīng)歷了從簡單水桶模型（Manabe,1969）到復(fù)雜的 LSM（Land Surface Model; Bonan,1996 ）、BATS（ Biosphere- Atmosphere Transfer Scheme; Dickinson et al.,1993）、AVIM（Atmosphere-Vegetation Interaction Model; Ji,1995）、CoLM（Common Land Model; Dai et al.,2003）和 CLM（Community Land Model; Oleson et al.,2004）等。選擇合理的陸面過程模型耦合到具有高分辨率的區(qū)域氣候模式，對提高區(qū)域氣候模式對區(qū)域氣候的模擬能力具有重要意義。

東亞地區(qū)處于獨特的地理位置且具有復(fù)雜的下墊面條件，形成了以典型的季風(fēng)氣候為主的區(qū)域氣候環(huán)境，氣候的區(qū)域特征非常明顯。東亞地區(qū)不僅是世界上氣候變率較大的地區(qū)，而且是受人類活動影響強(qiáng)烈的地區(qū)（Fu,2003; 湯劍平等，2004）。相比其他地區(qū)，該地區(qū)的區(qū)域氣候模擬難度較大。建立適合東亞地區(qū)的區(qū)域氣候模式，對于促進(jìn)中國區(qū)域氣候研究以及未來氣候環(huán)境變化預(yù)估具有重要意義。王芳棟等（2012）利用PRECIS和RegCM3兩個區(qū)域氣候模式模擬結(jié)果表明，相對觀測資料，對中國區(qū)氣溫 PRECIS模式表現(xiàn)為暖偏差，而RegCM3模式表現(xiàn)冷偏差。高學(xué)杰等（2012）采用RegCM3區(qū)域模式與全球海氣耦合模式嵌套，對中國及東亞地區(qū)進(jìn)行了過去和未來氣候模擬，表明該模式對中國氣溫和降水有較好的模擬能力，對未來氣候有一定的預(yù)估能力，但存在著很大不確定性，有待多模式集合驗證。本文采用針對東亞地區(qū)開發(fā)的區(qū)域氣候耦合模式AVIM-RIEMS2.0，重點研究該模式對東亞地區(qū)氣候的模擬能力，并分析影響其模擬能力的因素。

2 模式介紹與試驗設(shè)計

區(qū)域環(huán)境系統(tǒng)集成模式（Regional Integrated Environment Modeling System,RIEMS）1998 年由 中國科學(xué)院東亞區(qū)域氣候環(huán)境重點實驗室開發(fā)（Fu et al.,2000），該模式是基于廣義季風(fēng)系統(tǒng)的概念（即季風(fēng)系統(tǒng)是包含物理、化學(xué)、生物和社會等諸多組成部分的復(fù)雜系統(tǒng)），以 MM5為動力框架構(gòu)建。目前的版本RIEMS2.0采用美國氣象研究中心和美國濱洲大學(xué)發(fā)展的中尺度模式MM5V3的非靜力動力框架（趙得明等，2009）。模式耦合了修改過的 CCM3中的輻射方案和生物圈—大氣圈傳輸方案（BATS1e）等物理過程，并綜合考慮了植被—大氣、氣溶膠—大氣之間的相互作用等，同時還耦合了區(qū)域海洋模式和大氣化學(xué)模式。已有研究表明，RIEMS2.0對東亞區(qū)域氣候具有良好的模擬能力（熊喆和符淙斌，2006；馮錦明和符淙斌，2007；Zhao and Fu，2009；Zhao，2012）。本文將自主設(shè)計發(fā)展的植被—大氣相互作用模式AVIM（Ji,1995; Dan et al.,2005）耦合到 RIEMS2.0，形成耦合模式AVIM-RIEMS2.0（圖1）。通過與RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果、美國國家環(huán)境中心（NCEP）/美國能源部（DOE）的NCEP再分析資料（NCEPII）、歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）再分析資料（ERA40）、英國東安格利亞大學(xué)（University of East Anglia）氣候研究部（Climatic Research Unit）的資料（CRU）、氣象臺站觀測資料進(jìn)行對比分析評估耦合模式對東亞氣候的模擬能力。

本文使用RIEMS2.0和AVIM-RIEMS2.0模式，模擬區(qū)域中心地理坐標(biāo)為（37°N，102°E），格點數(shù)為105（緯向）×91（經(jīng)向），緩沖區(qū)格點數(shù)為12，水平分辨率為60 km，覆蓋以中國為主的東亞區(qū)域。垂直方向分為16 層，最頂層氣壓為 100 hPa，積分步長為180 s。采用全球6小時一次、高空分辨率為2.5°×2.5°、地面分辨率為 1.875°×1.875°的 NCEPII資料驅(qū)動RIEMS2.0模式和AVIM-RIEMS2.0模式。模擬時間分別為1979年11月～1981年1月、1984年11月～1986年1月、1989年11月～1991年1月、1994年11月～1996年1月、1999年11月～2001年1月、2004年11月～2006年1月，分別選取1980年、1985年、1990年、1995年、2000年和2005年6年模擬結(jié)果用于對比分析。

3 資料與方法

本文用于模式性能檢驗的觀測和再分析資料中，月平均風(fēng)場和位勢高度來自NCEPII資料，水平分辨率為2.5°×2.5°；月平均氣溫、降水來自CRU資料和中國氣象臺站觀測資料（STN），水平分辨率均為0.5°×0.5°，其中，STN氣溫資料經(jīng)過均一化（Li and Yan，2009）處理；感熱通量和潛熱通量為NCEPII、ERA40資料，水平分辨率均為 2.5°×2.5°。

圖1 AVIM-RIEMS2.0 耦合模式框架。LAI：葉面積指數(shù)（Leaf area index），NPP：凈初級生產(chǎn)力（Net primary productivity），BC：黑炭（Black carbon）Fig.1 The framework of AVIM-RIEMS2.0 coupled model

利用 AVIM-RIEMS2.0耦合模式和 RIEMS2.0模式對過去 30年中典型年份的模擬結(jié)果與觀測資料對比分析，研究耦合了具有動態(tài)植被過程的AVIM模式后，RIEMS2.0模式對東亞區(qū)域氣候的模擬能力。氣象臺站觀測資料是日平均的站點數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為月平均資料后，采用 Cressman客觀插值法（Cressman，1959）插值成分辨率為 0.5°×0.5°的格點數(shù)據(jù)。模擬結(jié)果與驗證資料進(jìn)行差值或區(qū)域平均計算時，均采用雙線性插值法插值到模擬結(jié)果的格點上。

4 模擬結(jié)果分析

本文將6年的模擬結(jié)果平均后，與再分析資料和觀測資料進(jìn)行對比分析，取 1、7兩個月份進(jìn)行研究以檢驗?zāi)Ｊ綄夂蚣竟?jié)變化的模擬能力。由于ERA40資料的地表熱通量覆蓋時間為 1957～2002年，所以模擬結(jié)果的地表熱通量為前5年平均與其對比分析。

4.1 850hPa風(fēng)場

東亞地區(qū)除受西風(fēng)帶的作用外，還深受東亞季風(fēng)影響。850 hPa風(fēng)場是表征東亞大尺度季風(fēng)環(huán)流狀況的一個重要氣候要素（孫力等，2003；何金海等，2007）。由圖2可知，冬季，中國北方受來自西伯利亞的西北氣流影響，形成強(qiáng)勁的西北季風(fēng)，量級達(dá)到 10 m s-1，兩個模式都能夠很好地模擬出 來。與NCEPII風(fēng)場相比，東北地區(qū)模擬值偏弱，而華北地區(qū)和長江中下游一帶模擬值偏強(qiáng)。由于模擬出較強(qiáng)的西北氣流，導(dǎo)致中國華南地區(qū)的東南氣流和西南地區(qū)的西南氣流模擬偏弱，從而使得模擬的氣溫降低、降水減少，尤其在中國南部地區(qū)。模擬結(jié)果相比，AVIM-RIEMS2.0模式對模擬值在東北地 區(qū)偏小而在華北地區(qū)偏大有所改善。夏季，氣壓帶和風(fēng)帶季節(jié)性北移，使得中國東部至朝鮮、日本一帶盛行西南季風(fēng)。受亞歐大陸和太平洋之間海陸熱力性質(zhì)差異的影響，在中國華北地區(qū)和長江中下游一帶形成東南季風(fēng)。因此，中國、朝鮮半島以及日本主要處于東南季風(fēng)和西南季風(fēng)控制之下。東亞地區(qū)夏季風(fēng)的這種分布特點，在兩個模式結(jié)果中都有很好的體現(xiàn)。與NCEPII風(fēng)場相比，模擬的夏季風(fēng)在中國東部增強(qiáng)，而在朝鮮半島及日本一帶減弱。就模擬結(jié)果相比較而言，AVIM-RIEMS2.0模擬夏季風(fēng)在中國東部相對較弱，更接近觀測結(jié)果；在朝鮮半島及日本的模擬偏差增大。

4.2 500hPa位勢高度

圖2 850 hPa月平均風(fēng)場（單位：m s-1）。（a）、（b）、（c）分別表示 1 月 NCEPII數(shù)據(jù)、RIEMS2.0 減 NCEPII數(shù)據(jù)、AVIM-RIEMS2.0 減 NCEPII數(shù)據(jù)；（d）、（e）、（f）表示方式相同，但為 7 月 Fig.2 Monthly mean wind field at 850 hPa(units: m s-1).(a),(b),(c)denote NCEPII data,RIEMS2.0 minus NCEPII data,and AVIM-RIEMS2.0 minus NCEPII data in January,respectively;(d),(e),(f)same as(a),(b),(c),but for July

深受中緯度西風(fēng)帶影響的東亞地區(qū)，對流層中、低層大氣環(huán)流在很大程度上決定了中國的氣候狀況（田芝平等，2012）。從圖3可以看出，冬季，東亞大槽位于大陸東岸，槽線一般穩(wěn)定在 120°～130°E，且強(qiáng)度較強(qiáng)。模式能夠較好地再現(xiàn)500 hPa位勢高度分布，并且較準(zhǔn)確地模擬了東亞大槽位置。與NCEPII資料相比，模式模擬的位勢高度值偏小約25 gpm，且東亞大槽位置西移。模式模擬結(jié)果之間相比，AVIM-RIEMS2.0模式的模擬值高于RIEMS2.0模式，相差約 5 gpm。因此，AVIM- RIEMS2.0模式對500 hPa位勢高度模擬值偏低現(xiàn)象有所改善。夏季，東亞大槽西移回大陸而基本消失，副高增強(qiáng)而成為影響東亞區(qū)域氣候的重要氣候系統(tǒng)，模式能夠較好地再現(xiàn)這一特點。與NCEPII資料相比，模式在中國華北地區(qū)模擬值偏高約 10 gpm，而在其他地區(qū)模擬值偏低約15 gpm。模擬的副高東西方向增強(qiáng)而南北方向減弱。模擬結(jié)果相比，AVIM-RIEMS2.0模式改善了在東北地區(qū)的模擬結(jié)果。總得來看，AVIM-RIEMS2.0模式對500 hPa位勢高度模擬在中國北方有一定改進(jìn)，而在中國南方的夏秋季節(jié)并沒表現(xiàn)出明顯的改進(jìn)，可能與南方植被季節(jié)變化不明顯有關(guān)。

為進(jìn)一步檢驗 AVIM-RIEMS2.0模式在區(qū)域尺度上的模擬性能，根據(jù)氣候分區(qū)及植被分布狀況，將中國劃分為東北、華北、華中、華南、過渡帶（依據(jù)植被）、西北、西南、青藏高原8個分區(qū)（圖4）。從季節(jié)變化和區(qū)域平均的角度，分析模式對氣溫、降水以及地表熱通量的模擬能力。由于青藏高原地區(qū)氣象臺站較少，插值結(jié)果有一定不確定性，所以該地區(qū)氣溫、降水的模式結(jié)果還與 CRU資料進(jìn)行對比，與臺站觀測資料進(jìn)行相互驗證。

4.3 氣溫

近地面氣溫模擬結(jié)果的好壞是評價區(qū)域氣候模式模擬能力的一個主要依據(jù)（王芳棟等，2010）。從圖5、6中可以看出，與觀測資料相比，模式能夠很好模擬出氣溫的空間分布型。冬季（圖5），中國氣溫最低值出現(xiàn)在東北地區(qū)的北部，大約-30°C。與CRU資料和STN資料相比，模式模擬的氣溫偏低，尤其在中國的東北地區(qū)和青藏高原地區(qū)。模擬結(jié)果相比，雖然AVIM-RIEMS2.0模式對模擬氣溫偏低的現(xiàn)象有所改善，但與觀測資料相比模擬的氣溫依然偏低。夏季（圖6），與觀測資料相比，RIEMS2.0模式在中國西北地區(qū)以及東部的中部地區(qū)模擬值偏高約6°C，而在青藏高原地區(qū)模擬值偏低明顯；AVIM-RIEMS2.0模式模擬值在中國西北地區(qū)偏高，而在青藏高原地區(qū)以及中國東部的中部模擬值偏低。兩個模式在四川盆地都模擬出一個高值中心，但AVIM-RIEMS2.0模式的模擬值偏小。雖然兩個模式存在上述偏差，但兩個模式相比，AVIM-RIEMS2.0模式模擬的氣溫偏差明顯減小。

圖3 同圖2，但為500 hPa月平均位勢高度（單位：gpm） Fig.3 Same as Fig.2,but for 500-hPa geopotential height(units: gpm)

圖4 中國子區(qū)域劃分及其編號：Ⅰ東北、Ⅱ華北、Ⅲ華中、Ⅳ華南、Ⅴ過渡帶、Ⅵ西南、Ⅶ西北、Ⅷ青藏高原 Fig.4 Eight sub-regions classified over China and their numbers: ⅠNortheast,ⅡNorth China,Ⅲ Central China,Ⅳ South China,ⅤTransitional zone,Ⅵ Southwest,Ⅶ Northwest,Ⅷ Tibet Plateau

從區(qū)域平均氣溫看（圖7），相對于觀測資料，AVIM-RIEMS2.0模式模擬的氣溫偏低。夏季，RIEMS2.0模式在中國西北地區(qū)、青藏高原地區(qū)模擬值偏低，其余分區(qū)模擬值偏高；其他季節(jié)各個分區(qū)RIEMS2.0模式的模擬值都偏低。模式結(jié)果相比，在中國東北地區(qū)、華北地區(qū)、過渡帶以及春季華中地區(qū)的模擬能力有明顯提高，使得模擬氣溫偏差減少大約3～6°C，而在其他分區(qū)沒有明顯改進(jìn)；對于RIEMS2.0模式，在華中地區(qū)和華南地區(qū)的模擬效果好（不包括春季），但普遍存在模擬值偏高的問題（西北地區(qū)的夏季除外）?？傮w看，相比RIEMS2.0模式，AVIM-RIEMS2.0模式對氣溫的模擬能力在中國多數(shù)地區(qū)得到提高，但在中國的熱帶、亞熱帶地區(qū)對氣溫的模擬沒有明顯改善，可能與該氣候帶內(nèi)的植被冬夏季節(jié)差異不顯著有關(guān)。

4.4 降水

相比氣溫，降水的不均一性更為明顯，而降水的空間分布和雨帶位置不僅是氣候模式研究重要內(nèi)容之一，也是評價模式模擬能力的一個主要指標(biāo)（吳蓉和張耀存,2012）。從不同季節(jié)降水分布圖看（圖8、9），與CRU和STN資料相比，模式能夠基本模擬出中國降水的季節(jié)變化和分布型，即降水空間上表現(xiàn)由東南沿海向西北內(nèi)陸逐漸減少，時間上主要集中在夏季。冬季（圖8），降水主要集中在中國南方。與觀測資料相比，雖然模式能夠模擬出中國華南地區(qū)雨帶，但存在模擬的雨帶位置北移東伸、強(qiáng)度偏弱的現(xiàn)象。模擬結(jié)果相比，AVIM- RIEMS2.0模式模擬的雨帶強(qiáng)度更弱，但兩個模式的降雨空間分布相似。夏季（圖9），雨帶北移使得降水集中在長江中下游以北地區(qū)。與觀測資料相比，模式模擬雨帶強(qiáng)度較強(qiáng)、位置偏北明顯，且西北地區(qū)模擬降水偏多。模擬結(jié)果相比，AVIM- RIEMS2.0模式對降水的模擬結(jié)果更好，并一定程度上改善RIEMS2.0模式模擬降水偏多問題?？傮w看，AVIM-RIEMS2.0模式對RIEMS2.0模擬降水偏多的現(xiàn)象有較大改善。

從降水的區(qū)域平均看（見圖10），兩個模式對降水的模擬能力都存在明顯的區(qū)域性差異。AVIM-RIEMS2.0模式在中國的東北地區(qū)、華北地區(qū)、華中地區(qū)、過渡帶以及西南地區(qū)的降水模擬改進(jìn)明顯，降低了RIEMS2.0模式模擬降水偏高現(xiàn)象，這些地區(qū)也是植被大氣相互作用較為強(qiáng)烈的地區(qū)（俞淼等,2011）。相比CRU和STN資料，AVIM- RIEMS2.0模式在多數(shù)地區(qū)模擬降水減少，而RIEMS2.0模式模擬降水增加。在中國的華北和華南地區(qū)，兩個模式模擬的降水都偏高。兩個模式相比，AVIM-RIEMS2.0模式模擬的降水更接近觀測。

4.5 地表熱通量

圖6 同5，但為7月近地面氣溫月平均（單位：°C） Fig.6 Same as Fig.5,but for monthly mean surface air temperature in July(units: °C)

圖7 近地面氣溫8個子分區(qū)的區(qū)域平均（單位：°C） Fig.7 Mean surface air temperature over the eight sub-regions(units: °C)

地表熱通量一般指陸—氣之間的物質(zhì)和能量交換，發(fā)生在近地面附近。它是表征陸—氣相互作用的一個重要參數(shù)，在氣候模式中地位非常重要（丁一匯,1997）。從圖11、12可以看出，模式能夠較好模擬出感熱通量和潛熱通量的季節(jié)變化。冬 季（圖11），大部分地區(qū)感熱通量和潛熱通量的變化范圍分別約為：-20～40 Wm-2、0～80 Wm-2，且變化趨勢基本一致：由東南向西北逐漸減少。與ERA40資料相比，中國地區(qū)感熱通量和潛熱通量的模擬值在大部分地區(qū)都偏低約10 Wm-2，北部偏低尤為明顯。模擬結(jié)果相比，AVIM-RIEMS2.0模式降低了感熱通量和潛熱通量的模擬偏差。夏季（圖12），中國地區(qū)的感熱通量變化的基本趨勢與冬季相反：由東南向西北增加，變化范圍約為：10～100 Wm-2；潛熱通量變化的趨勢與冬季大體相同，變化范圍約為：10～140 Wm-2。相比ERA40資料，模式能夠合理的模擬出感熱通量和潛熱通量的分布特征。模擬結(jié)果相比，RIEMS2.0模式對中國東部感熱通量模擬偏低約10 Wm-2，而對西北地區(qū)模擬偏高約30 Wm-2；AVIM-RIEMS2.0模式對中國感熱通量模擬雖然在西北地區(qū)略低，但對其他地區(qū)感熱通量模擬得到很大改善。對于潛熱通量的模擬，AVIM-RIEMS2.0模式降低了中國東部和西北 地區(qū)的模擬偏差而使得模擬值更接近ERA40資料，但在青藏高原地區(qū)模擬的潛熱通量偏低明顯。AVIM-RIEMS2.0模式對青藏高原地區(qū)潛熱通量模擬主要集中在高原東南部，這與以往的模擬結(jié)果一致（丹利等，2011），而ERA40在7月青藏高原西部也出現(xiàn)了較大的潛熱分布，則是一個虛假中心。

圖8 同圖5，但為1月降水量（單位：mm d-1） Fig.8 Same as Fig.5,but for January precipitation(units: mm d-1)

圖9 同圖5，但為7月降水量（單位：mm d-1） Fig.9 Same as Fig.5,but for July precipitation(units: mm d-1)

從感熱通量和潛熱通量區(qū)域平均看（圖13、14），NCEPⅡ資料的感熱和潛熱通量相對 ERA40資料的總體偏大，這也反映了當(dāng)前地表熱通量的再分析資料之間仍具有較大差異，與氣候變量相比地表熱通量不確定性更大的事實。根據(jù)以往研究結(jié)果，中國地區(qū) ERA40資料地表熱通量準(zhǔn)確性優(yōu)于NCEPII再分析資料（趙天保和符淙斌，2006；丹利等，2011）。相對 ERA40資料的感熱通量，兩個模式在不同區(qū)域、不同季節(jié)的模擬性能存在明顯差異。對于感熱通量，AVIM-RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果在東北地區(qū)、華北地區(qū)以及大部時間的其他地區(qū)更接近 ERA40資料；對于潛熱通量，除青藏高原以及西南地區(qū)以外，AVIM-RIEMS2.0模式的模擬 結(jié)果比RIEMS2.0模式的更接近 ERA40資料的結(jié)果。

圖10 降水量8個分區(qū)的區(qū)域平均（mm d-1） Fig.10 Monthly precipitation averaged over the eight sub-regions(units: mm d-1)

5 結(jié)論與討論

（1）AVIM-RIEMS2.0和RIEMS2.0兩個模式的模擬結(jié)果表明，模式能較好地模擬850 hPa風(fēng)場和500 hPa位勢高度在東亞地區(qū)分布的基本形勢。相比NCEPII資料，模式模擬的850 hPa風(fēng)場冬季在中國東北地區(qū)偏弱，華北和長江中下游地區(qū)偏強(qiáng)；夏季在中國東部增加，朝鮮及日本一帶減弱。模式模擬的500 hPa位勢高度在冬季偏低；夏季在華北地區(qū)偏高而其他地區(qū)偏低，副高東西方向增強(qiáng)而南北減弱。兩個模式的模擬結(jié)果相比，AVIM- RIEMS2.0耦合模式的模擬結(jié)果改進(jìn)的地區(qū)主要位于中國北方地區(qū)，而中國南方地區(qū)特別是夏季并沒表現(xiàn)出明顯的改進(jìn)。

圖12 同圖11，但為7月份月平均感熱和潛熱通量（單位：Wm-2） Fig.12 Same as Fig.11,but for monthly mean sensible heat flux and latent heat flux in July(units: Wm-2)

（2）相比 STN、CRU的氣溫和降水資料，雖然模式能夠模擬出氣溫和降水的變化規(guī)律，但也存在著模擬偏差。冬季，模式模擬的氣溫偏低，特別是在中國的東北地區(qū)和青藏高原地區(qū)；模擬的雨帶位置北移東伸、強(qiáng)度偏弱的現(xiàn)象。夏季，RIEMS2.0模式模擬的氣溫偏高、降水偏多，而 AVIM- RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果與其相反。模式之間對氣溫和降水的模擬也存在差異。AVIM-RIEMS2.0模式模擬的氣溫在中國北方地區(qū)改進(jìn)明顯，使得模擬偏差減少 3～6°C（東北地區(qū)夏季除外），而在中國南部地區(qū)，雖然改善了RIEMS2.0模式氣溫模擬偏高的現(xiàn)象，但相對臺站觀測資料氣溫出現(xiàn)模擬偏低的現(xiàn)象。AVIM-RIEMS2.0模式模擬的雨帶強(qiáng)度 較弱、降水偏少，改善了RIEMS2.0模式模擬的降水偏多現(xiàn)象。從氣溫和降水的區(qū)域平均看，AVIM- RIEMS2.0模式在中國的多數(shù)地區(qū)使得模擬值與觀測值之間偏差減少，說明引入動態(tài)植被提高了區(qū)域氣候模式對區(qū)域氣候的模擬能力。

圖13 感熱通量8個子分區(qū)的區(qū)域平均（單位：Wm-2） Fig.13 Monthly mean sensible heat flux averaged over the eight sub-regions(units: Wm-2)

（3）再分析資料的地表熱通量具有一定的差異，NCEPⅡ資料比ERA40資料的感熱通量和潛熱通量都偏高。已有驗證結(jié)果表明，ERA40資料在東亞地區(qū)的可靠性比NCEPII資料高（趙天保和符淙斌,2006; 周連童,2009），AVIM-RIEMS2.0 模式地表熱通量模擬結(jié)果也更接近ERA40資料。以ERA40資料作參照，兩個模式在不同區(qū)域、不同季節(jié)的模擬性能存在明顯差異。對于感熱通量，AVIM- RIEMS2.0 模式的模擬結(jié)果在東北地區(qū)、華北地區(qū)以及大部時間的其他地區(qū)偏差減??；對于潛熱通量，除青藏高原以及西南地區(qū)外，其他地區(qū) AVIM- RIEMS2.0模式的模擬結(jié)果都優(yōu)于 RIEMS2.0。因 此，耦合模式對潛熱通量模擬改善更明顯。同時利用耦合模式驗證了 EAR40資料夏季潛熱通量在青藏高原西部為一虛假中心。

圖14 潛熱通量8個子分區(qū)的區(qū)域平均（單位：Wm-2） Fig.14 Monthly mean latent heat flux averaged over the eight sub-regions(units: Wm-2)

雖然RIEMS2.0模式對東亞地區(qū)模擬在不同區(qū)域與觀測資料具有一定的差異，但該模式能夠較好模擬出基本氣候態(tài)的時空變化。RIEMS2.0模式與陸面模式AVIM進(jìn)行雙向耦合后，在以中國東北地區(qū)、華北地區(qū)為主的北方地區(qū)，對主要氣候要素的模擬能力得到較大改善，而在華南地區(qū)并沒有表現(xiàn)出明顯的提高。耦合模式在中國北部和華南地區(qū)模擬能力的差異，可能與兩地區(qū)植被物候特征有關(guān)。中國北方地區(qū)以溫帶氣候為主，植被物候變化明顯，而華南地區(qū)屬于熱帶地區(qū)，植被沒有明顯的物候變化。耦合動態(tài)植被過程AVIM模式后，模式能夠反映植被物候的季節(jié)變化特征。物候通過影響返照率、地表粗糙度、冠層導(dǎo)度以及水、能量交換等季節(jié)變化對氣候產(chǎn)生影響（Richardson et al.,2013）。因此，耦合模式在植被季節(jié)變化不明顯的中國南方地區(qū)沒有表現(xiàn)出優(yōu)勢?？傮w看，AVIM-RIEMS2.0模式在東亞地區(qū)具有良好的模擬能力，引入動態(tài)植被對提高模式的模擬能力、改善模擬效果具有一定的促進(jìn)作用。今后還有待進(jìn)一步改進(jìn)和完善植被類型的分類，使其更好地應(yīng)用東亞地區(qū)的陸氣相互作用模擬研究。

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