吳 靜， 刁一娜， 莊緒宗

(1. 中國海洋大學物理海洋實驗室，山東 青島 266100；2. 海軍東海艦隊海洋水文氣象中心，浙江 寧波 315100)

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CMIP5氣候模式對北半球夏季阻塞的評估?

吳 靜1,2， 刁一娜1??， 莊緒宗2

(1. 中國海洋大學物理海洋實驗室，山東 青島 266100；2. 海軍東海艦隊海洋水文氣象中心，浙江 寧波 315100)

利用美國國家環(huán)境預報中心和美國大氣科學研究中心(NCEP/NCAR)的逐日再分析資料，評估了耦合模式比較計劃第五階段(The fifth Phase of the Coupled Model Intercomparison Project，簡稱CMIP5)17個氣候模式對于20世紀北半球夏季氣候態(tài)阻塞頻數(shù)和振幅的模擬能力，從線性趨勢和年際變化2方面評估了歐亞3個關(guān)鍵區(qū)(歐洲區(qū)、烏拉爾山區(qū)和鄂霍次克海區(qū))夏季阻塞頻數(shù)的模擬能力。結(jié)果表明：(1)盡管模式對北半球夏季阻塞頻數(shù)和振幅的模擬結(jié)果存在偏差，但大部分模式可以很好模擬出氣候態(tài)特征，模式對頻數(shù)的模擬結(jié)果略優(yōu)于振幅；無論頻數(shù)或者振幅，CanESM2均為17個氣候模式中模擬效果最好的，CMCC-CESM和MIROC-ESM為模擬效果最差的，多模式集成的結(jié)果優(yōu)于大部分單一模式。(2)大多數(shù)模式可以較好的模擬出歐亞3個關(guān)鍵區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)和標準差，但對阻塞頻數(shù)線性趨勢和年際變化特征的模擬能力有限。

CMIP5； 夏季阻塞； 模式評估

阻塞系統(tǒng)因其對于中高緯度天氣尺度系統(tǒng)影響的重要性，自二十世紀初就受到學者的關(guān)注[1]。阻高的建立與崩潰常常決定著短期和中期天氣預報的準確性。近年來，越來越多的學者開始關(guān)注夏季阻高系統(tǒng)與極端天氣現(xiàn)象之間的聯(lián)系。例如：陶詩言等[2]認為1954和1998年夏季中國長江中下游出現(xiàn)暴雨是亞洲雙阻型所提供的大尺度環(huán)流條件結(jié)果；另外，2010年夏季阻高長期占據(jù)歐洲中部地區(qū)，導致歐洲中部和東部多地區(qū)氣溫都超出了歷史記錄[3]，這說明對阻塞系統(tǒng)的研究不但是大氣科學理論上需要解決的問題，更是關(guān)乎到國計民生的重大課題。在理論研究方面，學者們從能量及波動等動力學角度對阻塞生命循環(huán)加以解釋。Berggren等[4]最早提出了斜壓不穩(wěn)定天氣尺度的擾動會有助于阻塞系統(tǒng)的建立。隨后Austin[5]利用非線性共振過程解釋了在整個緯圈上激發(fā)出的波數(shù)為四的阻塞波。羅德海等[6]建立了阻塞與天氣尺度波相互作用的模型，提出了瞬變渦動強迫的包絡(luò)羅斯貝孤立子理論。為了進一步研究阻塞的時空特征，不同的阻塞指數(shù)也從不同角度得到定義。Charney[7]，Dole和Gordon[8]，Lejen?s和?kland[9]利用逐日資料定義了持續(xù)性異常的阻塞指數(shù)。Tibaldi和Molteni[10]為了反應出大氣環(huán)流中西風的異常狀態(tài)，在Lejen?s和?kland阻塞指數(shù)的基礎(chǔ)上添加了約束條件。Pelly等[11]利用PV面上經(jīng)向位溫θ的異常來建立新的阻塞指數(shù)。Diao[12]提出的負指數(shù)通過跟蹤負指數(shù)場在特定區(qū)域內(nèi)由正到負再到正的演變過程描述阻塞系統(tǒng)的演變過程。以上這些成果雖有重要的研究意義，但目前天氣預報和氣候預測對于阻塞系統(tǒng)的考慮仍然是以數(shù)值模式手段為主。近些年隨著數(shù)值模式的不斷完善，模式對于阻塞的模擬能力不斷提高。Pelly和Hoskins[13]指出，歐洲中心(ECMWF)集成預報系統(tǒng)可以在一周時間尺度之前成功的預報阻塞的出現(xiàn)及消亡。TIGGE中期數(shù)值預報模式也被證實具有預報阻塞系統(tǒng)的能力[14]。但需要指出的是，數(shù)值模式的模擬結(jié)果并非完美。D’Andrea等[15]指出，AMIP模式在中緯度的阻塞的模擬存在偏差，而這一偏差至今在CMIP3耦合模式中仍無法避免[15]。

耦合模式比較計劃第五階段(The fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project，以下簡稱CMIP5)是世界氣象組織氣候研究計劃(The World Climate Research Program,簡稱WCRP)的全球耦合模式工作組(Working Group on Coupled Modelling,簡稱WGCM)利用全球氣候模式為IPCC第五次評估報告(the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 簡稱IPCC AR5)提供的數(shù)值模擬實驗[17]。其目的是評估各模式對歷史氣候的反演能力，并從近期和長期2個時間尺度預測未來氣候變化并了解一些因素對預測結(jié)果的差異，尤其是云和碳循環(huán)對模擬結(jié)果的反饋。CMIP5中共包括了60個模式實驗，由于各個模式間參數(shù)化過程、初始場、分辨率以及氣候強迫存在差異，因此氣候態(tài)及氣候變率包括氣候趨勢必然存在差異[18]。對于阻塞系統(tǒng)的評估，Mastato等[19]使用了Pelly等[11]建立在PV面上的阻塞指數(shù)，從20世紀和21世紀(碳循環(huán)RCP8.5情景試驗)2個時間階段評估了12個CMIP5多模式對冬夏2個季節(jié)阻塞頻數(shù)的模擬能力，結(jié)果為：對于夏季阻塞頻數(shù)，模式在大洋上模擬出的結(jié)果多于觀測場，在歐亞地區(qū)則低于觀測場。

本文利用Diao等[12]于2006年提出的負指數(shù)，目的是將CMIP5中的17個歷史(Historical)氣候模式與美國國家環(huán)境預報中心和美國大氣科學研究中心(NCEP/NCAR)再分析數(shù)據(jù)結(jié)果作對比，評估各模式對1951—2005年北半球夏季氣候平均態(tài)阻塞的頻數(shù)與振幅模擬能力。不同于以往學者們研究阻塞系統(tǒng)時將北半球分為太平洋與大西洋-歐洲2個區(qū)域的形式[20-21]，本文所關(guān)注的是對東亞地區(qū)影響較大的歐亞大陸的3個關(guān)鍵區(qū)(歐洲區(qū)、烏拉爾山區(qū)和鄂霍次克海區(qū))。并試圖從線性趨勢和年際變化兩方面評估模式對關(guān)鍵區(qū)夏季阻塞頻數(shù)的模擬能力。

1 資料和方法

1.1 資料

本文采用的是17個耦合模式比較計劃(CMIP5)歷史(Historical)氣候模式試驗的1951年1月1日～2005年12月31日逐日高度場資料，北半球夏季選擇的是6、7、8三個月。模式資料的基本信息如表1所示。再分析資料采用的是美國國家環(huán)境預報中心和美國大氣科學研究中心(NCAR/NCEP)提供的水平分辨率為2.5(°)×2.5(°)，時間范圍同樣為1951年1月1日～2005年12月31日的逐日再分析高度場的再分析數(shù)據(jù)，以便對模式結(jié)果進行評估。

表1 本文采用的17個氣候模式的基本信息Table 1 The information of 17 climate models used in current study

1.2 方法

1.2.1 雙線性插值 空間差值是將一種分辨率格點上的數(shù)值重新分配到另一種分辨率格點上的過程。為了保證模式數(shù)據(jù)的準確性，本文采用的方法為：在計算單個模式結(jié)果的過程中先不進行差值，只在最后模式間比較以及考察模式集成結(jié)果的時候才采用雙線性差值，即將所有的模式和集成結(jié)果統(tǒng)一到2.5(°)×2.5(°)的水平分辨率格點上，這樣做的目的是最大程度的減小累計誤差。

1.2.2 空間相關(guān)系數(shù) 相關(guān)系數(shù)是用來反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標[22]。本文通過計算每個模式與觀測場夏季阻塞的氣候態(tài)特征的相關(guān)系數(shù)，對模式的模擬能力進行評估。具體過程采用的是皮爾遜積差相關(guān)系數(shù)，其定義為2個變量協(xié)方差除以2個變量的標準差。2個空間場越相似，相關(guān)系數(shù)越趨近于1。

1.2.3 阻塞指數(shù) 本文采用的阻塞指數(shù)是Diao等[12]定義的負指數(shù)。負指數(shù)的優(yōu)點在于其增加了指數(shù)的自由度，能夠反映等壓面上的二維信息，它既不同于Dole和Gordon[8]的基于點的指數(shù)，也不同于通過抽取幾個緯度的信息來反映阻塞的特征；它可以通過跟蹤區(qū)域來直接反映阻塞的空間和時間上的真實過程，而不是通過間接的途徑去反映。這一阻塞指數(shù)定義如下：

NI=h(λ,φs)-h(λ,φ),
90°N≥φ≥φs，360°≥λ≥0° 。

其中:h(λ,φ)是500hPa位勢高度;φs是發(fā)生經(jīng)向環(huán)流等壓面下降最大時30°N～40°N之間的某個特定緯度，同時也代表經(jīng)向環(huán)流向南伸出的切斷低壓或低壓槽的位置。負指數(shù)是這個特定緯度的等壓面高度和所有這個緯度以北的等壓面高度的差值。夏季由于受到副熱帶高壓系統(tǒng)的影響，φs取為40°N。

在根據(jù)負指數(shù)挑選阻塞事件的時，認為當T時刻出現(xiàn)負指數(shù)且絕對值不低于50gpm時，作為當此阻塞事件的開始。在連續(xù)性方面，認為如果在該格點T+1時刻也出現(xiàn)負指數(shù)絕對值不低于50gpm或者在T+1時刻距離上一個時刻發(fā)生阻塞事件地點的相對距離少于10個經(jīng)度，則可認為是一個連續(xù)的阻塞過程。當這樣的持續(xù)事件在某個T+N時刻的阻塞指數(shù)小于50gpm，則認為該次阻塞事件結(jié)束。其中規(guī)定N不小于5d為發(fā)生整個阻塞過程的累計持續(xù)天數(shù)或稱為持續(xù)時間。整個阻塞過程中出現(xiàn)的最大負指數(shù)絕對值為該次事件的振幅。由于阻塞的生命過程伴隨著負指數(shù)振幅的演變，而兩者的演變過程是一致的，因此可用負指數(shù)的振幅可以作為阻塞強度的指標。

2 CMIP5模式對夏季北半球阻塞的評估

對于阻塞系統(tǒng)，頻數(shù)與振幅的分布分別可以反映出活動中心和強度顯著區(qū)域。為了評估模式對北半球夏季阻塞系統(tǒng)的模擬能力，這里將17個模式夏季氣候平均態(tài)阻塞頻數(shù)和振幅空間分布與觀測結(jié)果做比較，了解模式對北半球夏季阻塞的總體模擬能力和與再分析結(jié)果存在的偏差，同時考察多模式集合的模擬效果。

2.1 阻塞頻數(shù)的模擬能力評估

根據(jù)負指數(shù)的定義，通過17個模式逐日的500hPa高度場可以求出逐年夏季阻塞發(fā)生的頻數(shù)。統(tǒng)計北半球40°N以北每一個格點上夏季阻塞發(fā)生的次數(shù)，對55年結(jié)果累計求出氣候態(tài)平均場，將得到的數(shù)據(jù)與NCEP/NCAR資料相減，即得到圖1(d-t)各模式的夏季平均阻塞頻數(shù)的等值線分布與各模式與觀測場之間誤差的陰影分布。圖1(a)(b)(c)分別為NCEP/NCAR和多模式平均的阻塞頻數(shù)分布，以及多模式之間的標準差分布。由圖1(a)可見，夏季阻塞的活動中心共有5個，分別為大西洋和歐洲大陸的2個區(qū)，中心在20°W和30°E；烏拉爾山區(qū)中心在65°E，鄂霍茨克海區(qū)中心位于140°E以及中心在130°W的東太平洋區(qū)。這與Diao[12]等的結(jié)果吻合。由圖1(b)可見，17個多模式集合的模擬結(jié)果優(yōu)于大部分單一模式，這與圖3(a)空間相關(guān)系數(shù)的結(jié)果一致，說明多模式集合能夠很好的模擬出夏季氣候態(tài)的阻塞頻數(shù)。模式集成顯示：模式在大西洋和太平洋北部模擬的結(jié)果高于觀測場，而在歐亞地區(qū)低于觀測場，此結(jié)果與Masato等[19]利用建立在PV面上的阻塞指數(shù)所模擬出的結(jié)果一致。通過圖1和圖3(a)分析可知，17個模式中只有3個模式與觀測場之間的空間相關(guān)系數(shù)在0.7以下：BNU-ESM未能模擬出烏拉爾山區(qū)活動中心，卻在60°W模擬出不真實阻塞頻發(fā)區(qū)；CMCC-CESM模擬出的烏拉爾山活動中心向東偏移至90°E；CMCC-CESM和MIROC-ESM模擬出的活動中心在北大西洋中部而非東北部。

NCEP/NCAR再分析場所表現(xiàn)的5個活動中心里，歐洲大陸區(qū)與鄂霍茨克海區(qū)為阻塞高頻區(qū)域，平均每年夏季阻塞頻數(shù)都在12次以上，其它3個區(qū)域頻數(shù)則相對較少。通過圖1中17個模式的陰影分布對比可知，CanESM2、CMCC-CMS、GFDL-ESM2M和MIROC5等4個模式能夠較好的模擬出這一特征，并且與NCEP/NCAR結(jié)果相比每個格點的誤差均在6次之內(nèi)，CanESM2的模擬結(jié)果最優(yōu)，與再分析數(shù)據(jù)結(jié)果的相似系數(shù)達到0.9257，CMCC-CM次之，空間相似系數(shù)為0.9130。BCC-CSM1.1、BNU-ESM、CMCC-CM、GFDL-CM3、MPI-ESM-LR、MRI-CGFM3和NorESM1-M等7個模式模擬出的平均阻塞頻數(shù)偏少，而CMCC-CESM、CNRM-CM5、HadGEM2-CC、IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM、MIROC-ESM-CHEM等6個模式模擬出的平均阻塞頻數(shù)偏多。其中MIROC-ESM誤差最大，與NCEP/NCAR相差最多的格點達35次。17個模式中，CMCC-CESM和MIROC-ESM的模擬效果最差，與再分析數(shù)據(jù)結(jié)果的空間相似系數(shù)僅為0.5155和0.6057。為了尋找17個氣候模式之間北半球夏季平均態(tài)阻塞頻數(shù)的差異分布特征，將經(jīng)過雙線性差值處理后的氣候平均態(tài)上的每一個格點的阻塞頻數(shù)進行模式之間的標準差計算，即得圖1(c)所示的17個模式之間北半球夏季阻塞頻數(shù)的標準差分布。與頻數(shù)本身情況不同，標準差中心只有2個，1個同樣是在歐洲大陸30°E附近，另1個則出現(xiàn)在北美洲西海岸(120°W)，說明以上兩個地區(qū)模式之間頻數(shù)的差異最大。大西洋東部和烏拉爾山區(qū)由于自身夏季阻塞頻數(shù)就較少，因此模式間模擬的差異較小。而鄂霍茨克海區(qū)雖然是夏季阻塞高頻區(qū)，但模式間標準差值在此處較小，說明各個模式都能比較好的模擬出此地區(qū)夏季阻塞頻數(shù)。

((a:NCEP/NCAR； b:多模式集合；c:多模式間頻數(shù)標準差；d-t:CMIP5各模式)，等值線代表阻塞頻數(shù)，陰影部分代表各模式(多模式集合)與再分析數(shù)據(jù)的差值，等值線與陰影間隔均為2(次)。 (a) NCEP/NCAR during 1951—2005 ; (b) the ensemble mean; (c) the inter-model frequency standard deviation and (d-t):each CMIP5 models. The color shading represents the differences between the models (multi-model-ensemble included) and NCEP/NCAR reanalysis in frequency. Contour and shading intervals are both 2(2,4,6,…).)

圖1 1951—2005年北半球夏季平均阻塞頻數(shù)分布
Fig.1 Spatial distribution of summer mean frequency of blocking

2.2 阻塞振幅的模擬能力評估

與阻塞頻數(shù)相似，通過累計17個模式1951—2005年夏季北半球40°N以北每一個格點上每一次阻塞過程的振幅，通過累積結(jié)果求出氣候平均場，再將得到的數(shù)據(jù)與再分析資料相減，即得到圖2(d～t)各模式的夏季平均阻塞振幅的等值線分布與各模式與觀測場之間誤差的陰影分布。圖2(a)(b)(c)分別為NCEP/NCAR和多模式集合的阻塞振幅分布，以及多模式之間的標準差分布。由圖2(a)可見，夏季北半球阻塞強度最強的4個區(qū)域為歐洲區(qū)(30°E)、鄂霍茨克海區(qū)(130°E)太平洋東北部(150°W)和大西洋東北部(10°W)。烏拉爾山區(qū)雖同樣為阻塞頻發(fā)區(qū)域，但強度卻偏較。另外，對比圖3(a)和(b)可知，17個CMIP5模式對于北半球夏季氣候態(tài)阻塞振幅的模擬結(jié)果稍弱于頻數(shù)。且由圖2(b)可知，與頻數(shù)的模擬情況相似，對于阻塞振幅，多模式集合的模擬結(jié)果同樣優(yōu)于大部分單一模式，與NCEP/NCAR再分析空間相關(guān)系數(shù)為0.8011(見圖3)，通過了95%的顯著性檢驗，能夠很好的模擬夏季氣候態(tài)北半球阻塞系統(tǒng)的振幅分布。與阻塞頻數(shù)相似，將經(jīng)過雙線性差值處理后的氣候平均態(tài)上每一個格點的阻塞振幅進行模式之間的標準差計算，得到圖2(c)所示的17個模式之間北半球夏季阻塞振幅的標準差分布。由圖可見，17個模式之間的模擬結(jié)果也存在有較大差異，主要表現(xiàn)在東北太平洋和東北大西洋這2個區(qū)域模式之間的標準差最大，說明這2個區(qū)域阻塞振幅模擬結(jié)果的差異是模式之間的主要區(qū)別所在。17個模式中，只有一個模式——CMCC-CESM對于太平洋東北部和大西洋東北地區(qū)的模擬結(jié)果都明顯小于觀測值，而它與NCEP/NCAR所對應的空間相關(guān)系數(shù)只有0.5408，為17個模式中的最低值。而MIROC-ESM在東北太平洋區(qū)域的振幅結(jié)果高于觀測場達到140位勢米，整體所模擬出的相關(guān)系數(shù)也僅為0.5820。相比而言，CanESM2和MIROC5對阻塞振幅的模擬結(jié)果最好，與NCEP/NCAR的相關(guān)系數(shù)達到0.9027和0.8776，且每個格點的振幅與觀測值相減后絕對值都不超過60位勢米，能夠很好的模擬夏季平均阻塞振幅的空間分布的主要特征。

值得注意的是，CanESM2、CMCC-CM、MIROC5和MPI-ESM-LR等4個模式無論頻數(shù)或者振幅都是17個CMIP5氣候模式中模擬效果最好的，此4個模式集成的阻塞頻數(shù)和振幅的空間分布與NCEP/NCAR再分析資料的空間相似系數(shù)分別為0.9407與0.9108。從動力學角度分析可知，阻塞過程對應局地的大氣環(huán)流由緯向型轉(zhuǎn)為經(jīng)向的斜壓過程，且阻塞事件通常發(fā)生在中緯度急流的出口處，因此急流的平均位置與強度對于阻塞模擬至關(guān)重要[11]。另外，風暴軸和定常波分別作為天氣尺度渦動帶和地形等強迫出的準定常行星波，與大氣阻塞在空間上和時間場也存在密切聯(lián)系[23]。圖4為對于阻塞振幅和頻次平均態(tài)模擬效果最好的4個模式——CanESM2、CMCC-CM、MIORC5和MPI-ESM-LR和2個最差的模式CMCC-CESM和MIROC-ESM對于北半球夏季西風急流、風暴軸和定常波平均態(tài)的多模式集成。4個最好的模式集成的空間分布與再分析場的空間相似系數(shù)分別為0.9527、0.9693和0.9113，兩個最差的模式對應的相關(guān)系數(shù)為0.8566、0.8416和0.6796，說明西風急流、風暴軸和定常波是控制阻塞系統(tǒng)的重要因素，只有提高以上3個因素空間位置和強度的模擬能力，才可將阻塞的活動中心和強度顯著區(qū)域做到成功模擬。

3 CMIP5模式對北半球夏季歐亞地區(qū)阻塞頻數(shù)線性趨勢和年際變化特征的評估

由以上分析可知，對于北半球夏季氣候氣候態(tài)阻塞系統(tǒng)的模擬能力而言，大多數(shù)CMIP5氣候模式可以較好的模擬出大氣阻塞的活動中心與強度顯著區(qū)域。但從氣候預測角度來講，模式對氣候要素的年際變率的模擬更為關(guān)鍵，只有掌握氣候要素的年際和年代際變化才可以加強預報的準確性[24]。中國地處東亞，夏季鄂霍茨克海地區(qū)的阻高形勢的維持是梅雨發(fā)生的大氣環(huán)流背景，烏拉爾山區(qū)的異常頻繁的阻塞事件是引發(fā)1998年長江洪水的重要原因[25]，因此掌握東亞上、下游地區(qū)的阻塞特征顯得尤為關(guān)鍵。根據(jù)再分析資料阻塞特征的統(tǒng)計分布，將歐亞阻塞關(guān)鍵區(qū)域分為以下3個：歐洲區(qū)(0°～50°E,40°N～70°N)、烏拉爾山區(qū)(50°E～90°E,40°N～70°N)和鄂霍次克海區(qū)(110°E～160°E,40°N～70°N)。圖5所示為1951—2005年17個CMIP5氣候模式、多模式平均與再分析數(shù)據(jù)下3個關(guān)鍵區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)的年際變化特征。17個CMIP5模式與再分析資料下的阻塞頻數(shù)的年際變化存在不同程度的偏差，說明模式對于歐亞阻塞頻數(shù)的模擬能力有限。下面將通過進一步考察這55年期間，17個模式對每個關(guān)鍵區(qū)平均的阻塞頻數(shù)進行線性趨勢的模擬，以及夏季平均阻塞頻數(shù)和年際之間的標準差分布，并試圖通過功率譜分析找出主周期，模擬17個CMIP5模式自上世紀中葉以來55年阻塞頻數(shù)的變化特點。

((a):NCEP/NCAR； (b):多模式集合；(c):多模式間頻數(shù)標準差；(d～t):CMIP5各模式)；等值線代表阻塞振幅，陰影部分代表各模式(多模式集合)與再分析數(shù)據(jù)的差值，等值線與陰影間隔均為10(gmp)。(a) NCEP/NCAR during 1951—2005 ; (b) The ensemble mean; (c) The inter-model amplitude standard deviation； (d-t)Each CMIP5 models. The color shading represents the differences between the models (multi-model-ensemble included) and NCEP/NCAR reanalysis in amplitude. Contour and shading intervals are both 10(10,20,30,…)gmp.)

圖2 北半球夏季阻塞振幅分布
Fig.2 Spatial distribution of summer mean amplitude of blocking

圖3 CMIP5模式(包括多模式集合)1951—2005年夏季氣候平均態(tài)阻塞頻數(shù)和振幅與NCEP/NCAR的空間相關(guān)系數(shù)Fig.3 Spatial correlation coefficients between summer mean frequency and amplitude of blocking from CMIP5 models (multi-model-ensemble included) and NCEP/NCAR reanalysis during 1951—2005

((a)、(b)、(c):西風急流, 等值線間隔為5 m/s；(d)、(e)、(f):風暴軸，等值線間隔為10 m2s-2；(g)、(h)、(i):定常波, 等值線間隔為10gmp。(a),(b),(c) Westly jet, contour interval is 5 m/s. (d),(e),(f) Storm tracks, contour interval is 10 m2s-2. (g),(h),(i) Stationary waves, contour interval is 10 gmp.)

圖4 NCEP/NCAR對于夏季氣候平均態(tài)阻塞頻數(shù)和振幅模擬最好的4個多模式集合和2個最差的模式對北半球1951—2005年夏季平均西風急流、風暴軸以及定常波分布
Fig.4 Distribution of mean state of westly jet,storm tracks and stationary waves from NCEP/NCAR, multi-model-ensemble (MME) of best four and worst two models in stimulating summer frequency and amptitude over North Hemisphere (time series:1951—2005)

3.1 線性趨勢分析

對于歐洲區(qū)(見圖6)，NCEP/NCAR表現(xiàn)出的近55年阻塞頻數(shù)的線性趨勢是下降的，斜率為-0.0461，即平均每年夏季阻塞頻數(shù)減少0.0461次。與再分析資料相比，9個模式呈線性下降趨勢，其中CMCC-CESM和IPSL-CM5A-LR能很好的與NCEP/NCAR結(jié)果吻合。8個模式則相反呈現(xiàn)上升趨勢，沒能模擬出歐洲區(qū)夏季阻塞頻數(shù)隨時間的變化趨勢。與歐洲區(qū)相同，再分析數(shù)據(jù)對于烏拉爾山區(qū)表現(xiàn)出的線性趨勢同樣是下降的，斜率為-0.0518。17個模式中有9個斜率為負，其中CMCC-CMS模式模擬出了最接近于再分析數(shù)據(jù)的結(jié)果，但兩者斜率之差仍然相差較大，為-0.0287。其余模式均不能模擬出烏拉爾山區(qū)夏季阻塞的線性趨勢。與前兩個關(guān)鍵區(qū)不同，鄂霍茨克海區(qū)夏季阻塞頻數(shù)是逐年增加的，平均每年增加0.0665次。通過比較可知，MIROC-ESM-CHEM和MIROC-ESM模式最接近于NCEP再分析數(shù)據(jù)的斜率。但從圖8也可見，這兩個模式雖然線性趨勢與再分析一致，但每年的頻數(shù)均多于觀測值，這一結(jié)論與圖2(p～q)的模擬結(jié)果一致。

圖5 CMIP5模式、多模式集合及NCEP/NCAR對歐亞三個關(guān)鍵區(qū)1951—2005年夏季平均阻塞頻數(shù)年際變化分布Fig.5 Distribution of interannual variability of frequency from CMIP5 models, multi-model-ensemble (MME) and NCEP/NCAR over different regions (time series:1951—2005)

(曲線代表頻數(shù)；直線代表線性趨勢。Curve lines represent frequency; Straight line represent linear tendency.)圖6 CMIP5模式與NCEP/NCAR對歐洲區(qū)1951—2005年夏季阻塞頻數(shù)線性趨勢模擬分布Fig.6 Distribution of linear tendency of blocking frequency over Euro region in summer ( time series:1951—2005)

圖7 同圖6，但為烏拉爾山區(qū)Fig.7 Same as Fig. 6, but for Ural Mountain region

圖8 同圖6，但為鄂霍茨克海區(qū)Fig.8 Same as Fig. 6, but for Okhotsk Sea region

3.2 平均頻數(shù)與標準差

圖9給出了3個阻塞關(guān)鍵區(qū)各模式和NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)的夏季平均的阻塞頻數(shù)與55年際之間標準差分布。由圖9(a)可以看出，對于歐洲區(qū)頻數(shù)的模擬，17個模式中與再分析數(shù)據(jù)頻數(shù)差值的絕對值大于3的只有1個，為CMCC-CMS，它模擬出的歐洲區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)較再分析結(jié)果多3.415次。其余模式結(jié)果與再分析數(shù)據(jù)相比絕對值均不超過1.5次。就歐洲區(qū)55年阻塞頻數(shù)的標準差而言，NCEP/NCAR再分析結(jié)果為8.5452；17個CMIP5模式中，只有6個模式模擬出的標準差高于再分析數(shù)據(jù)，說明其他11個模式模擬出的阻塞頻數(shù)逐年變化都比再分析數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定。而由圖2可知，相比于歐洲區(qū)，烏拉爾山區(qū)由于本身夏季阻塞發(fā)生的次數(shù)就比較少，因此在多模式比較中，無論頻數(shù)還是標準差，17個模式的模擬結(jié)果與觀測場相比都十分相似。

與前兩個區(qū)域相比，鄂霍茨克海區(qū)夏季阻塞發(fā)生的次數(shù)明顯偏多，6個模式的模擬結(jié)果與再分析相減的結(jié)果絕對值大于3(次)，其中IPSL-CM5A-LR和MIROC-ESM模擬出的年平均阻塞次數(shù)偏多，BNU-ESM、CMCC-CM、MPI-ESM-LR、MRI-CGCM3等4個結(jié)果偏小。這與圖2的北半球阻塞頻數(shù)氣候平均態(tài)分部相一致。除此，由圖9(c)仍可知，除MPI-CGCM3，其余16個模式均能很好的模擬鄂霍茨克海區(qū)1951—2005年夏季阻塞頻數(shù)標準差。

3.3 功率譜分析

通過比較功率譜圖上各個諧波方差的大小，可對歐亞3個關(guān)鍵區(qū)夏季阻塞頻數(shù)變化的周期進行提取。由圖10可見，NCEP/NCAR的歐洲區(qū)方差峰值對應的周期為3.37年，但此峰值并沒有通過置信度為95%的顯著性檢驗，因此再分析數(shù)據(jù)的結(jié)果為：1951—2005年歐洲區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)并不存在包含在時間函數(shù)中的主要周期。反觀模式結(jié)果，17個模式中有CanES M2、GFDL-ESM2M、IPSL-CM5A-LR、CNRM-CM5等4個模式同樣不存在主周期，剩余的13個模式均存在這2～5年的主周期，4個不存在主周期的模式諧波方差圖上均可以找到2～5年的峰值。對于烏拉爾山區(qū)(見圖11)，NCEP/NCAR表現(xiàn)出包含在時間函數(shù)中的主要周期有3個：T1=8.31年、T2=7.71年和T3=2.16年。這說明烏拉爾山區(qū)夏季阻塞頻數(shù)存在有顯著的8年左右的周期，并且有2年左右的周期振蕩。CMIP5各模式中，能模擬出8年左右周期的模式只有2個，為CMCC-CESM和MPI-ESM-LR；能模擬出2年左右的模式有8個，沒有任何一個模式同時模擬出這2個主周期，其余模式均無法正確模擬出烏拉爾山區(qū)夏季阻塞頻數(shù)的變化。同樣，圖12表明鄂霍茨克海區(qū)夏季阻塞的存在約5.5年的周期，表現(xiàn)出這一特點的模式有MRI-CGCM3、BCC-CSM1.1、HadGEM2-CC、GFDL-ESM2M和BNU-ESM等5個。

圖9 CMIP5模式與NCEP/NCAR對歐亞3個關(guān)鍵區(qū)1951—2005年夏季平均阻塞頻數(shù)與標準差分布Fig.9 Distribution of summer mean blocking frequency and standard deviation from CMIP5 models and NCEP/NCAR over different regions (time series:1951—2005)

(虛線為功率譜對應各諧波的F檢驗值。Dashed line donates the corresponding value of F test.)圖10 CMIP5模式與NCEP/NCAR對歐洲區(qū)1951—2005年夏季阻塞頻數(shù)的功率譜分析Fig.10 Power spectrum analysis of summer blocking frequency from CMIP5 models and NCEP/NCAR over Euro regions (time series:1951—2005)

圖11 同圖10，但為烏拉爾山區(qū)Fig.11 Same as Fig. 10, but for Ural Mountain region

圖12 同圖10，但為鄂霍茨克海區(qū)Fig.12 Same as Fig. 10, but for Okhotsk Sea region

4 結(jié)論

本文使用了Diao等[12]于2006年提出的負指數(shù)作為阻塞指數(shù)，同時利用NCEP/NCAR再分析資料，對17個CMIP5氣候模式對北半球夏季阻塞的頻數(shù)與振幅的模擬能力進行評估。需要指出的是，不同于以往的研究結(jié)果，本文不僅模擬了CMIP5多模式對于夏季氣候態(tài)阻塞頻數(shù)的模擬能力，同時也對指示阻塞事件顯著性的指標——阻塞振幅的模擬能力也進行了考察。通過空間相關(guān)系數(shù)比較了各個模式和多模式集合對再分析資料的反演能力。通過線性趨勢分析與功率譜分析，評估了各模式對影響中國夏季氣候的歐亞地區(qū)3個關(guān)鍵區(qū)域(歐洲區(qū)、烏拉爾山區(qū)和鄂霍次克海區(qū))的夏季阻塞頻數(shù)的線性趨勢和年際變化的模擬能力。得到以下結(jié)論：

(1)17個CMIP5氣候模式對北半球夏季阻塞頻數(shù)氣候態(tài)的模擬存在不同程度的偏差，但與再分析場的相關(guān)系數(shù)均達到了0.5以上，總體而言各模式均能較好的模擬出夏季北半球氣候態(tài)阻塞的空間分布，CanESM2的模擬結(jié)果最優(yōu)，與再分析場的空間相關(guān)系數(shù)達到0.9257；CMCC-CESM和MIROC-ESM的模擬效果最差，空間相似系數(shù)僅為0.5155和0.6057；多模式集成的結(jié)果優(yōu)于大多數(shù)單一模式，與NCEP/NCAR的相似程度達到0.8982。通過模式之間標準差分布可知，歐洲大陸30°E附近和北美洲西海岸(120°W)是模式間主要差異所在。

(2)與頻數(shù)相比，CMIP5氣候模式對于北半球夏季阻塞振幅的平均態(tài)的模擬能力稍弱。17個模式中，CanESM2同樣可以最好的模擬出阻塞振幅的平均態(tài)特征，與再分析場的空間相關(guān)系數(shù)達到0.9027；同樣是CMCC-CESM和MIROC-ESM的模擬效果最差，空間相似系數(shù)僅為0.5408和0.5820；多模式集合的結(jié)果為0.8011，仍然優(yōu)于大多數(shù)單一模式的模擬能力。東北太平洋和東北大西洋這2個區(qū)域模式之間振幅的標準差最大，即這2個區(qū)域阻塞振幅模擬結(jié)果的差異是模式之間的主要區(qū)別所在。由動力學角度分析可知，西風急流、風暴軸和定常波是控制阻塞系統(tǒng)的重要因素，只有提高以上3個因素空間位置和強度的模擬能力，才可將阻塞的活動中心和強度顯著區(qū)域做到成功模擬。

(3)沒有任何一個模式可以同時正確的模擬出歐亞3個關(guān)鍵區(qū)1951—2005年的線性趨勢。這說明對于夏季阻塞頻數(shù)年際變化趨勢的模擬，CMIP5氣候模式的能力有限。

(4)大多數(shù)模式可以正確的模擬出歐亞3個關(guān)鍵區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)和年際之間的標準差，其中烏拉爾山區(qū)由于本身夏季阻塞發(fā)生次數(shù)較少，因而模式之間的差異最小，且與觀測場之間的偏差也最小。

(5)由NCEP/NCAR再分析場可見，1951—2005年歐洲區(qū)不存在夏季阻塞頻數(shù)的主周期，烏拉爾山區(qū)存在有8年左右的主周期和2年左右的周期振蕩，鄂霍茨克海區(qū)的周期為5.5年。17個CMIP5模式中，沒有任何一個模式可以同時正確的模擬出歐亞3個關(guān)鍵區(qū)的主周期，這說明對于夏季阻塞頻數(shù)的周期變化，模式的模擬能力同樣有限。

綜上所述，盡管CMIP5模式對北半球夏季阻塞頻數(shù)和振幅的模擬存在偏差，但大部分模式可以很好模擬出氣候平均態(tài)特征，且模式對頻數(shù)的模擬結(jié)果稍優(yōu)于振幅。無論頻數(shù)或者振幅，CanESM2均為17個氣候模式中模擬效果最好的，CMCC-CESM和MIROC-ESM的模擬效果最差，多模式集成的結(jié)果優(yōu)于大部分單一模式。目前，已有研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)值模式對于阻塞系統(tǒng)模擬能力依賴于模式本身的分辨率[14]，過低的水平分辨率有可能導致瞬變渦旋在阻塞發(fā)生發(fā)展過程中的作用無法體現(xiàn)[20]。由表1和模式模擬結(jié)果對比可知，一些高分辨率模式對夏季氣候態(tài)阻塞頻數(shù)(如CMCC-CM和MIROC5)和振幅(如MIROC5)的反演結(jié)果確實較好，但CMCC-CESM和IPSL-CM5A-LR雖然分辨率較低，卻能較好的模擬出歐洲區(qū)阻塞的線性趨勢。這或許說明提高數(shù)值模式對于阻塞的模擬能力，不僅僅依賴于提高模式的分辨率，還存在有更多的途徑。

阻塞系統(tǒng)是北半球夏季中高緯度環(huán)流的重要組成部分。本文的結(jié)果為CMIP5模式對夏季氣候平均態(tài)阻塞的頻數(shù)和振幅模擬能力提供依據(jù)，同時為認識歐亞大陸3個關(guān)鍵區(qū)(歐洲區(qū)、烏拉爾山區(qū)和鄂霍次克海區(qū))阻塞頻數(shù)的線性趨勢和年際變化特征提供參考。由于北半球夏季阻塞對中國的天氣、氣候存在重要影響，因此本文的研究對認識我國夏季氣候的年際變化特征存在參考意義。

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責任編輯 龐 旻

Assessments on Simulation of Summer Northern Hemisphere Blocking in CMIP5 Climate Models

WU Jing1,2, DIAO Yi-Na1, ZHUANG Xu-Zong2

(1. Physical Oceanography Laboratory, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2. Ocean Hydrometeorology Institute, Navy Donghai-Armada, Ningbo 315100, China)

Based on the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR) gridded reanalysis data during 1951-2005 and model outputs from 20thCentury Climate Simulation experiment by 17 coupled models of the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), the capabilities of the climate models in simulating summer Northern Hemisphere blocking have been evaluated. In addition, the abilities of the models to simulate the linear tendency and interannual variability of summer frequency in the three key regions of Eurasia (Euro region, Ural Mountain region and Okhotsk region) are evaluated. Results show that : (1) Despite bias exists in 17 model results, the basic spatial patterns of the climatology of frequency and amplitude are well simulated. On the whole, the simulation of frequency is better than that of amplitude and the multi-model-ensemble (MME) shows better skill than most of single model. For both frequency and amplitude, CanESM2 is best and CMCC-CESM and MIROC-ESM are worst. (2) Most models can basically reproduce the climatology frequency and standard deviation in the three key regions of Eurasia, however, they fail to capture the linear tendency and interannual variability.

CMIP5； summer blocking； model evaluation

國家自然科學基金青年基金項目(40905030)；國家重點基礎(chǔ)發(fā)展規(guī)劃項目(2012CB417403)資助

2013-05-14；

2013-10-29

吳 靜(1986-)，女，碩士生。E-mail：303120111@qq.com

?? 通訊作者： E-mail:diaoyh@ouc.edu.cn

P462.4

A

1672-5174(2015)02-018-13

10.16441/j.cnki.hdxb.20130225