金瑞萌，楊 洋

(1.科右中旗氣象局，科右中旗 029400；2.貴州省織金縣氣象局，織金 552100)

0 引言

中國(guó)地處東亞季風(fēng)區(qū)，影響東亞夏季氣候的一個(gè)重要系統(tǒng)就是東亞夏季風(fēng)。在東亞夏季風(fēng)的影響下，中國(guó)東部地區(qū)的夏季降水會(huì)呈現(xiàn)出復(fù)雜的變化。自南海夏季風(fēng)爆發(fā)后，隨著夏季風(fēng)的推進(jìn)，中國(guó)東部形成3個(gè)雨季，分別為華南前汛期、江淮梅雨和華北雨季。中國(guó)東部夏季雨帶的推進(jìn)速度決定著其停滯時(shí)間的長(zhǎng)短，進(jìn)而影響中國(guó)東部的旱澇特征和雨型結(jié)構(gòu)，所以對(duì)中國(guó)東部夏季雨帶推進(jìn)的研究是十分重要的。

全球氣候模式是氣候模擬和預(yù)測(cè)未來氣候變化情景的重要工具和主要手段，使用全球氣候模式對(duì)未來氣候進(jìn)行情景預(yù)測(cè)之前必須要評(píng)估模式模擬現(xiàn)代氣候的能力[1]。為對(duì)比檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綄?duì)歷史氣候及其變化的模擬能力，文章利用CMIP5的33個(gè)模式歷史實(shí)驗(yàn)月平均降水?dāng)?shù)據(jù)，評(píng)估了33個(gè)模式對(duì)近幾十年中國(guó)東部雨帶推進(jìn)氣候態(tài)的模擬能力。初夏至盛夏東亞夏季風(fēng)向北推進(jìn)過程的快慢和強(qiáng)度的變化與中國(guó)東部7月降水異常直接相關(guān)，因此使用中國(guó)東部7月降水異常作為衡量初夏至盛夏雨帶推進(jìn)異常，尋找模擬能力較好的模式。

1 資料和方法

1.1 資料

文章使用的觀測(cè)降水資料為APHRODITE計(jì)劃的季風(fēng)區(qū)(MA)子數(shù)據(jù)集，即APHRO_MA_V1101逐日降水?dāng)?shù)據(jù)集[2]，分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間為1961—2005年，并且將逐日降水資料處理為逐月降水資料。

模式資料來自CMIP5的33個(gè)全球氣候模式模擬結(jié)果模式歷史試驗(yàn)中降水逐月資料，表1給出了33個(gè)模式的基本信息。為了便于比較分析，觀測(cè)資料和所有模式結(jié)果均采用了線性插值方法插值到了1°×1°分辨力的網(wǎng)格點(diǎn)上。

1.2 方法

1.2.1 空間相關(guān)系數(shù)

空間相關(guān)系數(shù)(R)是衡量模擬場(chǎng)和觀測(cè)場(chǎng)之間關(guān)系的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，他沒有單位，所以便于比較?？臻g相關(guān)系數(shù)(R)越接近于1(-1)時(shí)，模式模擬的效果就越好(差)?？梢酝ㄟ^33個(gè)CMIP5模式模擬場(chǎng)的空間相關(guān)系數(shù)折線圖直觀地看出哪些模式的模擬能力較好。

1.2.2 泰勒?qǐng)D法

為了更加全面且直觀地分析33個(gè)CMIP5模式模擬初夏至盛夏中國(guó)東部雨帶的推進(jìn)模擬能力，在此引入泰勒?qǐng)D分析方法[3]。泰勒?qǐng)D主要從3個(gè)方面綜合考察模式模擬與觀測(cè)氣候場(chǎng)的匹配程度，分別是模式模擬與觀測(cè)氣候場(chǎng)的空間相關(guān)系數(shù)(R)、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差(σf/σr)以及去除模式系統(tǒng)性誤差的均方根誤差(E＇)，三者組成1個(gè)極坐標(biāo)圖，可以很直觀地根據(jù)模擬氣候場(chǎng)在泰勒?qǐng)D中的位置判斷他的模擬能力。圖1為泰勒?qǐng)D方法的示意圖，A點(diǎn)是觀測(cè)場(chǎng)所在的位置，設(shè)B和C為兩個(gè)模式模擬場(chǎng)所在的位置。在△ABC中，∠AOB的余弦值為模擬場(chǎng)和觀測(cè)場(chǎng)的空間相關(guān)系數(shù)(R)，OB的長(zhǎng)度為模擬場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)差之比，即相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差(σf/σr)，AB的長(zhǎng)度為模擬場(chǎng)和觀測(cè)場(chǎng)去除模式系統(tǒng)性誤差的均方根誤差(E′)。在泰勒?qǐng)D中，越靠近觀測(cè)值，模式的模擬效果就越好，即當(dāng)空間相關(guān)系數(shù)(R)越大、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差(σf/σr)越接近于1、去除模式系統(tǒng)性誤差的均方根誤差(E′)越小時(shí)，模式的模擬效果越好。在圖1中，模式B的模擬能力顯著優(yōu)于模式C的模擬能力。將33個(gè)模式都放入泰勒?qǐng)D中時(shí)，就可以很直觀地看出哪些模式的模擬能力較好。

圖1 泰勒?qǐng)D方法示意圖

1.2.3 S技巧評(píng)分

模擬技巧評(píng)分采用Taylor定義的公式計(jì)算：

(1)

式中，R為空間相關(guān)系數(shù)；σ為模擬結(jié)果相對(duì)于觀測(cè)結(jié)果的空間標(biāo)準(zhǔn)差；R0為最大空間相關(guān)系數(shù)，文中取為1。S越接近1(0)，模擬效果越好(差)。

2 中國(guó)東部雨帶北推氣候態(tài)的模擬評(píng)估

2.1 雨帶氣候態(tài)的結(jié)果分析

圖2給出了中國(guó)東部地區(qū)(110°～122°E)觀測(cè)的1961—2000年的月平均降水氣候態(tài)的時(shí)間—緯度剖面圖。從圖中可以看出：東部雨帶在初夏到盛夏有一個(gè)明顯的向北推進(jìn)的特征；5月上旬雨帶開始向北推進(jìn)；6月初雨帶北跳至28°N附近的長(zhǎng)江流域南部地區(qū)，江淮梅雨就此開始；7月初雨帶再次北跳，到達(dá)33°N附近的黃淮地區(qū)。

圖2 1961—2000年中國(guó)東部地區(qū)(110°E～122°E)的月平均降水氣候態(tài)時(shí)間—緯度剖面圖(單位：mm/d)

2.2 模式模擬能力評(píng)估

為對(duì)比檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綄?duì)歷史氣候及其變化的模擬能力，文章利用了CMIP5 33個(gè)模式歷史實(shí)驗(yàn)月平均降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)1961—2000年中國(guó)東部雨帶北推氣候態(tài)進(jìn)行了模擬，為了尋找模擬能力較好的模式，文章就33個(gè)模式對(duì)1961—2000年中國(guó)東部雨帶推進(jìn)氣候態(tài)的模擬能力進(jìn)行評(píng)估。

圖3是33個(gè)CMIP5模式模擬6月、7月以及7月與6月差值的降水氣候態(tài)的泰勒?qǐng)D。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，從整體來看，模式對(duì)6月降水氣候態(tài)的模擬能力最好，33個(gè)模式的空間相關(guān)系數(shù)基本上都大于0.7，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差在0.5～1.0的模式非常多，去除模式系統(tǒng)性誤差的均方根誤差在1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之間的模式也非常多；其次是對(duì)7月與6月差值降水氣候態(tài)的模擬，對(duì)7月降水氣候態(tài)的模擬能力總體要差一些。所有模式模擬中，NorESM1-M模式對(duì)7月與6月差值降水氣候態(tài)的模擬是效果最好的，空間相關(guān)系數(shù)為0.92，去除模式系統(tǒng)性誤差的均方根誤差在0.4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之間，且相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差在1.0左右。

圖3 33個(gè)CMIP5模式模擬6，7月以及7月與6月差值降水氣候態(tài)的泰勒?qǐng)D(數(shù)字1-33表示33個(gè)模式，三角表示7月與6月差值，星號(hào)表示7月，圓點(diǎn)表示6月)

為了對(duì)比不同模式之間模擬能力的差異，在此設(shè)置3個(gè)定量標(biāo)準(zhǔn)來挑選模擬能力相對(duì)較好的模式，首先空間相關(guān)系數(shù)大于0.9；其次去除模式系統(tǒng)性誤差的均方根誤差在0.5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)；最后，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差在0.7～1.3。由此最終得到模擬能力較好的模式有5個(gè)，其中沒有對(duì)7月降水氣候態(tài)模擬能力較好的模式；對(duì)6月降水氣候態(tài)模擬能力較好的模式是inmcm4模式；對(duì)7月與6月差值降水氣候態(tài)的模擬能力較好的模式分別是BNU-ESM模式、NorESM1-M模式、MPI-ESM-LR模式和HadGEM2-CC模式，其中NorESM1-M模式的模擬能力最好的。

圖4是33個(gè)CMIP5模式模擬6月、7月以及7月與6月差值降水氣候態(tài)的空間相關(guān)系數(shù)。圖4a為6月降水氣候態(tài)的空間相關(guān)系數(shù)，可以看出17個(gè)模式模擬能力較好，其中最好的是CSIRO-Mk3-6-0和HadGEM2-CC，模擬能力最差的模式是MIROC-ESM。

圖4b為7月降水氣候態(tài)的空間相關(guān)系數(shù)，可以看出有4個(gè)模式的模擬能力比較好，分別是：CNRM-CM5，GFDL-CM3，HadGEM2-CC和inmcm4，模擬能力最差的模式是EC-EARTH。

圖4c為7月與6月差值降水氣候態(tài)的空間相關(guān)系數(shù)，可以看出有14個(gè)模式模擬能力較好，其中最好的是HadGEM2-CC，模擬能力最差的模式是EC-EARTH。

綜上所述，由空間相關(guān)系數(shù)評(píng)估的結(jié)果是，33個(gè)模式中CNRM-CM5，HadGEM2-CC和inmcm4模式的模擬能力最好。

圖5是33個(gè)CMIP5模式模擬6月、7月以及7月與6月差值降水氣候態(tài)的S技巧評(píng)分。圖5a為6月降水氣候態(tài)的S技巧評(píng)分，可以看出有11個(gè)模式模擬能力較好，其中最好的是MPI-ESM-LR和MRI-CGCM3，最差的是MIROC-ESM。

圖5b為7月降水氣候態(tài)的S技巧評(píng)分，可以看出11個(gè)模式模擬能力較好，其中最好的是inmcm4，模擬能力最差的模式是EC-EARTH。

圖5c為7月與6月差值降水氣候態(tài)的S技巧評(píng)分，可以看出有6個(gè)模式中模擬能力較好，其中最好的是NorESM1-M，模擬能力最差的模式是CanESM2。

綜上所述，由S技巧評(píng)分評(píng)估的結(jié)果是：33個(gè)模式中CNRM-CM5模式的模擬能力最好，這個(gè)模式對(duì)6月、7月以及7月與6月差值降水氣候態(tài)的模擬都有很好的模擬能力，模擬能力最差的模式是MIROC-ESM，EC-EARTH和CanESM2。

結(jié)合泰勒?qǐng)D(inmcm4和NorESM1-M模式模擬能力最好)、空間相關(guān)系數(shù)(CNRM-CM5、HadGEM2-CC和inmcm4模式的模擬能力最好)和S技巧評(píng)分(CNRM-CM5模式的模擬能力最好)的評(píng)估結(jié)果，可以看出inmcm4 和CNRM-CM5模式對(duì)中國(guó)東部雨帶北推氣候態(tài)的模擬能力最好。

圖4 33個(gè)CMIP5模式模擬(a)6月；(b)7月；(c)7月與6月差值月平均降水氣候態(tài)的空間相關(guān)系數(shù)

圖5 33個(gè)CMIP5模式模擬(a)6月；(b)7月；(c)7月與6月差值降水氣候態(tài)的S技巧評(píng)分

3 7月中國(guó)東部降水趨勢(shì)的模擬評(píng)估

3.1 7月東部降水趨勢(shì)的觀測(cè)結(jié)果

圖6為1961—2005年中國(guó)東部7月降水趨勢(shì)的觀測(cè)結(jié)果，可以看出1961—2005年黃河以南地區(qū)的降水基本上呈增加趨勢(shì)，大值中心在湖南、廣東，趨勢(shì)值大于0.5 (mm/d)/10 a；黃河以北地區(qū)降水呈減少趨勢(shì)，大值中心在渤海灣附近，趨勢(shì)值大于0.6 (mm/d)/10 a。趨勢(shì)沒有通過95%置信度檢驗(yàn)。

3.2 模式模擬能力評(píng)估

與對(duì)中國(guó)東部雨帶北推氣候態(tài)的模擬評(píng)估相同，對(duì)33個(gè)CMIP5模式模擬的7月中國(guó)東部降水趨勢(shì)也要進(jìn)行評(píng)估。圖7為33個(gè)CMIP5模式模擬7月降水趨勢(shì)的空間相關(guān)系數(shù)，從圖中可以看出，只有3個(gè)模式的空間相關(guān)系數(shù)大于0.6，其中CanESM2模式的模擬能力是33個(gè)模式中最好，空間相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.8。在33個(gè)模式中，空間相關(guān)系數(shù)為負(fù)值的模式有18個(gè)，可以看出整體模式模擬能力都不是很好。

圖6 觀測(cè)的1961—2005年中國(guó)東部7月降水趨勢(shì)(單位：(mm/d)/10 a)

圖7 33個(gè)CMIP5模式模擬7月降水趨勢(shì)的空間相關(guān)系數(shù)

圖8為33個(gè)CMIP5模式模擬7月降水趨勢(shì)的S技巧評(píng)分，從圖中可以看出，有8個(gè)模式的S技巧評(píng)分大于0.6，其中HadGEM2-CC模式的S技巧評(píng)分達(dá)到0.8，是33個(gè)模式中模擬能力最好的模式?？梢钥闯?3個(gè)模式對(duì)中國(guó)東部7月降水趨勢(shì)的模擬均不是很好。

圖8 33個(gè)CMIP5模式模擬7月降水趨勢(shì)的S技巧評(píng)分

總體來說，33個(gè)模式對(duì)7月中國(guó)東部降水趨勢(shì)的模擬能力都不太好，結(jié)合S技巧評(píng)分和空間相關(guān)系數(shù)的評(píng)估結(jié)果來看，模擬能力最好的兩個(gè)模式是HadGEM2-CC和CanESM2。

4 結(jié)束語

文章利用1961—2005年觀測(cè)的APHRO_MA_V1101逐月降水資料和CMIP5的33個(gè)全球氣候模式模擬結(jié)果模式歷史試驗(yàn)中降水逐月資料，對(duì)比檢驗(yàn)了模式對(duì)歷史氣候及其變化的模擬能力，評(píng)估了33個(gè)CMIP5模式對(duì)近幾十年中國(guó)東部雨帶推進(jìn)氣候態(tài)的模擬能力。得到如下主要結(jié)論：

1)綜合泰勒?qǐng)D、空間相關(guān)系數(shù)和S技巧評(píng)分3種評(píng)估方法的結(jié)果來看，33個(gè)CMIP5模式中，對(duì)中國(guó)東部雨帶北推氣候態(tài)的模擬能力最好的是inmcm4和CNRM-CM5模式。

2)1961-2005年中國(guó)東部7月降水趨勢(shì)在黃河以南地區(qū)增加，在黃河以北地區(qū)降水減少。33個(gè)CMIP5模式對(duì)中國(guó)東部7月降水趨勢(shì)的模擬能力都不太好。

從文章的分析可以看出，以不同的方式方法評(píng)測(cè)模式的模擬能力或者模擬不同的觀測(cè)量時(shí)，各模式的模擬能力是不同的。因此，為了給氣候變化提供更有價(jià)值的依據(jù)，有必要進(jìn)一步對(duì)氣候模式的模擬結(jié)果作多時(shí)空尺度的全面評(píng)估[4]。除此之外，文章僅對(duì)33個(gè)CMIP5模式對(duì)降水的模擬進(jìn)行了評(píng)估，要想更客觀的評(píng)價(jià)模式的模擬能力，需要對(duì)其他多個(gè)物理量的模擬效果作一個(gè)綜合的評(píng)估。