新一代区域气候模式(CWRF)国内应用进展
刘冠州1, 梁信忠1,2,*
1.南京信息工程大学, 江苏 南京 210044
2.Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, MD, USA 20742
*通信作者:梁信忠(1963-),男,浙江温岭人,教授,主要从事数值模式发展及其在气候、环境、农业、经济领域的应用研究.E-mail:xliang@umd.edu

作者简介:刘冠州(1993-),男,江苏南通人,硕士研究生,主要从事区域气候数值模拟研究.E-mail:384137890@qq.com

摘要

随着区域气候模拟研究的不断深入,新一代区域气候模式CWRF因为其优异性能开始被广泛应用。从其对WRF物理过程的改良,模拟区域和侧边界条件的构建,个例模拟研究和与RegCM的模拟对比3个方面介绍CWRF模式在我国的发展与应用概况,说明CWRF在区域气候模拟中的准确性和先进性。探究了CWRF模式在国内的两大发展前景: 一是在CWRF模式中引入更为准确的物理过程参数化方案,并可进行有机组合实现优化集成气候预报;二是把CWRF与全球气候模式嵌套,进行短期气候的业务预报和长期气候变化及其影响的预测评估。梳理和归纳CWRF模式在我国的应用现状,展望CWRF模式本土化的发展趋势,为CWRF模式的使用和研究提供有意义的参考。

关键词: CWRF; 模拟区域和侧边界条件; 区域气候模式
中图分类号:P467 文献标志码:A 文章编号:1001-8166(2017)07-0781-07
Progress of the Climate Extension of Weather Research and Forecast(CWRF)Model Application in China
Liu Guanzhou1, Liang Xinzhong1,2,*
1.Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044,China
2.Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, MD, 20742, USA
*Corresponding author:Liang Xinzhong(1963-),male,Wenling City,Zhejiang Province,Professor. Research areas include the study of the numerical model development and its application in climate, environment, agriculture and economy.E-mail:xliang@umd.edu

First author:Liu Guanzhou(1993-),male,Nantong City,Jiangsu Province, Master student. Research areas include the study of regional climate simulation.E-mail:384137890@qq.com

Abstract

With the development of regional climate simulation, CWRF, the new generation regional climate model, is increasingly used in climate research because of its advanced capability and high skill. The CWRF application in China was introduced from three aspects: its modifications of WRF physics parameterizations, the construction of modeling domain and lateral boundary conditions, the case simulation study and comparison with RegCM, illustrating the accuracy and advantage of CWRF in regional climate simulations. Furthermore, two major CWRF developmental prospects in China were explored: one was to incorporate more accurate physical parameterization schemes and optimized multi-physics ensemble approach; the other was to nest CWRF in GCMs for short-term climate operational forecast and long-term climate change prediction and impact assessment. The status of CWRF applications in China was summarized and the outlook of its further development was pointed out, which provided a meaningful reference for more general research and application.

Keyword: CWRF; Modeling domain and lateral boundary conditions; Regional climate model.
1 引言

在20世纪80年代后计算机性能不断提升、全球范围观测技术不断加强的背景下, 气候数值模式有了极大的发展, 成为模拟或预测气候演变的重要工具[1]。全球的自然环境变化引起了广泛探讨[2], 而人类活动引起的全球气候变化问题更是得到了广泛关注[3]。我国的全球业务化数值气候预报系统已经得到了长足发展[4], 地球系统模式也得到了综合评估[5, 6]。常用来研究气候变化机制的海气耦合全球大气环流模式(General Circulation Model, GCM), 在区域尺度的气候模拟中存在着不小的误差。为了克服模拟不准确性, 20世纪90年代后, 区域气候模式(Regional Climate Model, RCM)迅猛发展。

目前所使用的大多数区域气候模式都是以美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)和宾夕法尼亚州立大学(The Pennsylvania State University)联合研制的中尺度模式(Mesoscale Model)MM4或MM5为基础。尤其是RegCM(Regional Climate Modeling system)系列模式得到了最为广泛的发展和应用。首先Dickinson等[7]和Giorgi等[8]在MM4的动力学基础上建立NCAR 的第一代RegCM1模式。其后Giorgi等[9, 10]显著改进了各个主要的物理参数化方案, 引进Grell[11]对流参数化方案和Kuo型对流方案(可供选择), 建立了RegCM2模式。再由国际理论物理中心(Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, ICTP)推出RegCM3模式, 增加了Betts等[12, 13]与Emanuel[14]对流参数化方案。目前已经发展到RegCM4.6[15], 包括新的对流、微物理、辐射、边界层及地面过程等参数化方案。由此, RegCM系列成为我国目前应用最广的区域气候模式。

另一方面, NCAR以领先的超级计算机技术和先进的软件架构为基础, 研制的下一代中尺度预报模式WRF(the Weather Research and Forecasting model), 在并列运行上表现卓越, 并使用模块化程序设计, 各个模块程序相互独立运行, 给使用者的再次开发提供了便利。考虑到WRF动力框架和物理过程等新的设计以及并行的计算效率和新模块的便捷加入, Liang等[16~19]自2001年开始持续研发用于区域气候研究的新一代CWRF模式(Climate extension of WRF)。Liang等[16]初步做了用WRF来模拟区域气候的试验, 结果表明WRF在模拟北美夏季降水时结果显著好于以MM5为基础的区域气候模式CMM5, 这为开发WRF延伸于区域气候模拟(CWRF)的研究开辟了广泛的空间。

Liang等[17~19]先是发现CMM5能高质量地模拟美国降水的变化特点, 而WRF的区域气候模拟性能还要好于CMM5, 于是在WRF基础上开发出了其气候延伸CWRF。CWRF拥有WRF的所有功能(如资料同化等), 既可用于数值天气预报, 又能用于气候模拟。

目前关于CWRF 区域气候模式在国内运用现状和前景的综述性文章还没有, 使科研工作者无法获得有关CWRF 区域气候模式运用的知识。本文就CWRF对WRF物理过程的改良, 模拟区域和侧边界条件的构建, 个例模拟研究和与RegCM的模拟对比3个方面介绍CWRF在国内的应用情况及发展前景。

2 CWRF对WRF物理过程的改良

CWRF对于WRF[20]而言在如下4个方面做了改进:①考虑了中尺度和行星尺度的相互作用机制, Liang等[17]将RCM 和GCM侧边界的能量和质量通量交换过程在缓冲区的算法作了优化处理; ②将陆面水文、行星边界层过程, 动态植物、混合层海洋等新型物理参数化方案耦合, 改进了地气相互作用过程的模拟; ③运用对流云、云微物理过程、云的形成和辐射传输等新的参数化方案, 在CWRF模式中进行了全耦合, 增加了云— 气溶胶— 辐射集合系统[21](Cloud-Aerosol-Radiation, CAR)的相互作用机制; ④运用相同的物理常量, 饱和水汽算法、地球— 太阳轨道方程、温室气体及气溶胶的历史记录和未来前景分布, 以及模式内的可调参数等来保证CWRF各模块间的系统一致性。Liang等[22~24]对WRF模式进行了细致改造, 进行了数量庞大的敏感性试验并经过了严苛的验证过程, 完成了CWRF的开发工作。

3 模拟区域和侧边界条件
3.1 模拟区域的选定

Giorgi等[10]在选择区域气候模式的模拟区域问题上指出:模拟区域一定要有适当的大小, 让区域气候模式拥有足够的空间与时间来发展区域尺度系统。通常没有考虑降雨等物理机制的影响和驱动场的选取, 只是把感兴趣的地方设为模拟区域[25, 26]。然而, Liang等[17]研究发现, 模拟区域的选择能很大程度地影响区域气候模式的模拟结果。他们指出, 根据降水物理机制选取的模拟区域和缓冲区的优化处理方案, 能够更准确地模拟1993年美国主要洪水区的降水时空分布特点, 以及位于中纬度的高空急流和位于中部平原的低空急流。

由于再分析资料是由观测和模式值同化得到的全球数据场, 虽然它在资料丰富的地区最能代表实况, 但是在海洋和高山等很多地区观测缺失和不合规, 导致再分析场的不确定性很大, 不同的区域气候模式的同化结果可能会不尽相同。Trenberth等[27]、Higgins等[28]、Mo等[29]和Boyle[30]研究指出, 区域尺度上由再分析资料得到的水汽通量有较大误差。所以把再分析资料或GCM模拟/预报产品用作侧边界场和初始场时, 模拟区域及其缓冲区位置的选取是非常重要的。要舍弃那些侧边界包含误差大的地区, 防止把全球环流模式中的误差入引到区域模式的运行区域[17, 31]

3.2 侧边界条件的优化

曾庆存等[32]和廖洞贤等[33]的研究表明, 侧边界处理的好坏是嵌套模式模拟成败的关键。区域模式重要的误差来源之一就是侧边界处理的误差。天气尺度的侧边界嵌套有3个重要的误差来源: ①用差分方法求解微分方程会导致计算波, 并不断在模式边界折射、反射; ②在细网格中引入天气尺度的波动, 因格距的差异导致波动的相速差; ③对非绝热过程而言, 格距差也会导致用参数化方案得到的次网格强迫项的差异, 从而形成了虚假的非绝热平流[34, 35]。以上误差的累积和它们相互间的非线性影响, 导致区域气候模式模拟产生误差或不确定性。

Liang等[17] 釆用Davies等[36]提出的边界张弛条件让缓冲区的模式模拟值得以接近大尺度的强迫因子, 对缓冲区的水平宽度和垂直方向影响强度进行了细致的考虑, 让大尺度的强迫因子和区域气候模式运行得出的中尺度数值尽可能有效混合, 并使得中尺度系统在区域内, 尤其在边界层, 得以与地面过程相互作用, 得到充分发展。这样能让区域气候模式的中尺度物理过程按照大尺度大气环流的强迫条件发展, 又让区域气候模式的内外趋于一致, 从而提高区域气候模拟性能。

4 个例模拟研究

CWRF在国内的应用才刚开始, 主要集中在夏季降水、冬季持续性降雪等大范围区域气候特征的个例研究。

在模拟中国季风区夏季降水的研究中, 刘术艳等[31]运用CWRF模拟了1998 年夏季洪涝灾害的极端降水事件。结果表明CWRF很好地再现了1998年中国长江流域的特大洪涝灾害。他们指出, 侧边界资料的误差大小和关键地区的环流因素是区域气候模拟的关键因子。此外, 曾明剑等[37]选择了云物理、边界层参数化和辐射过程等8种参数化组合方案, 运用CWRF进行了120 h的实时集合预报, 实验结果表明:CWRF 能很好地预报中国区域的降水, 其中积云参数化方案是最为重要的集合成员。

近年来, 我国极端的持续性雨雪灾害天气事件频发, 将CWRF运用于大范围降雪灾害的气候数值模拟, 具有重要的现实意义。而地面温度的模拟则是模式性能检验的重要指标之一[38]。曾明剑等[39]运用CWRF较成功地模拟了2008年中国南方的冰冻雨雪灾害性过程, 包括降水区域的主雨带位置和降水量级以及对流层中低层的逆温区和位于30° N左右的倾斜锋区。同时也很好地模拟出了冻雨形成的地面温度特征。

5 CWRF与RegCM的模拟对比

区域气候模式RegCM[9, 15, 40]系列在中国应用最为广泛。Liu等[41]最早利用RegCM模式研究东亚地区的气候特征, 成功地再现了1990年6~8月东亚地区的夏季风降水和1991年洪涝期间发生在东亚地区的极端降水。之后关于中国季风变化特点的诸多研究都证实了RegCM模式有能力模拟东亚夏季风和雨带的发展变化过程。但是, RegCM模拟结果还存在一些重要的偏差:降水模拟分布不够好, 主雨带位置偏离, 数值点风暴(Numerical Points Storms), 虚假降水中心频发等。

刘术艳[20]比较了RegCM3和初期的CWRF对同一区域进行气候模拟, 表明CWRF在东亚季风区的模拟有明显优势。CWRF与RegCM3模拟的中国区域逐月降水量的空间分布类型有较大差异。首先对于1998年5月的降水情况, CWRF比较成功地模拟出了中国地区降水量的空间分布, 华南前汛期主要降水地区的方位与范围和实际观测值比较接近。而RegCM3却不能很好地模拟中国华南等地的降水情况, 青藏高原的东部与南部产生了虚假的降水中心, 全国地区的降水分布类型和实际观测也有较大差距。在6月, 长江流域进入第一阶段梅雨, CWRF可以成功地模拟其南部的2个强降水中心区域和降水区范围扩张的实况, 但RegCM3只能模拟出1个强降水中心, 并且中心位置和实测不符。对于7月而言, 2个模式都能成功模拟位于长江流域的条状性雨带, 与RegCM3相比, CWRF的模拟更加符合实况。比较遗憾的是, 初期的CWRF与RegCM3在模拟8月的雨带方面都不太成功。

刘术艳[20]也对比了CWRF与RegCM3模拟各月降水时产生的数值点风暴。这里把数值点风暴定义为一个地区月总降水量大于1 000 mm的事件。分析表明CWRF模拟的数值点风暴次数很少, 并且强度也较弱, 只有在8月产生了为数不多的大于1 000 mm的强降水中心。而RegCM3模式模拟得出的数值点风暴却非常严重, 6月和7月在中国华南等地都产生了大量数值点风暴, 导致中国地区的降水数值模拟误差显著。赵宗慈等[25]使用RegCM2探索了垂直分辨率对于区域降水模拟性能的影响, 指出较细密的垂直分辨率模拟出来的降水分布情况好于较粗的垂直分辨率模式, 但较细密的垂直分辨率易引发“ 数值点暴雨” 。 然而CWRF与RegCM3用同样的水平、垂直分辨率, 也极大地避免了数值点风暴的发生。可见数值点风暴的发生与模式物理过程方案有关。

6 CWRF的阶段成果与发展前景

结合上文中CWRF目前在国内应用的情况, 可以得到以下结论: ① CWRF对于WRF而言在气候物理过程方面进行了细致改造, 并通过进行数量庞大的敏感性试验完成了验证和开发过程; ② 区域气候模式模拟区域和其缓冲区位置的选取是非常重要的, 尽可能将驱动区域内中小尺度特征过程的强迫因子在缓冲区内加以有效处理, 并避免将侧边界置于强迫场误差数值大的地区; ③ 在个例模拟研究方面, CWRF成功地模拟出中国季风区的夏季降水分布和冬季大范围降雪灾害事件; ④ 与RegCM3相比, CWRF在东亚季风区具有明显的优势, 能较准确地模拟降水的空间分布, 减少虚假的数值点风暴; ⑤最近Liang等[16~19]对中国区域进行了大规模的长期模拟实验, 最新版的CWRF模拟效果依然优于最新版的RegCM4.6, 尤其是降水的时空分布。

随着CWRF模式的不断改进, 其应用领域将会日益拓展, CWRF在区域气候模拟中的优势也会愈发凸显, 基于CWRF 的气候数值模拟研究更加深入。未来CWRF模式的发展和应用有两大趋势:① 在模式中引进更为准确的物理过程参数化方案及其优化集合(如海气相互作用[42], 农作物与气候耦合动态演变[43, 44], 经过细致优化后的集合积云对流参数化方案[45, 46]等); ② 与全球气候模式嵌套, 进行短期气候的业务预报和长期气候变化及其影响的预测评估。

6.1 引入更为准确的物理过程参数化方案

为了获得更为准确的区域气候数值模拟结果, 可以采用单个更先进的参数化方案, 如CAR[47]和优化集合积云参数化方案[46](Ensemble Cumulus Parameterization, ECP), 也可以用多种参数化方案的集合[48]

以ECP为例, Qiao等[46]使用结合多个积云闭合假设, 包括准平衡(AS, quasi-equilibrium based), 垂直速度(W, vertical velocity), 水汽辐合(MC, moisture convergence), 总不稳定性调整(KF, total instability adjustment)和不稳定性趋势(TD, instability tendency)的集合积分参数化方案, 发现闭合算法显著影响着降水变化等气候特点。将ECP方案引入CWRF中, 垂直速度(W)闭合假设产生最小的夏季降水平均偏差, 水分收敛(MC)闭合假设真实地再现了夏季降水的日变化, 而不稳定性趋势(TD)和总不稳定性调整(KF)闭合假设则更好地捕获到了实际观测的降水昼夜变化信号。Qiao等[49]还指出垂直速度和水汽辐合可能是控制降水季节平均和日变化的主要因素, 而不稳定趋势可能在调节日循环周期中起关键作用。可以将大尺度的不稳定性趋势作为ECP的触发机制来改善预测效果[45]

6.2 与全球气候模式嵌套

把CWRF与全球气候模式嵌套, 进行短期气候的业务预报和长期气候变化及其影响的预测评估。Yuan等[50]将CWRF与美国国家环境预测中心(National Center for Environmental Prediction, NCEP)的气候预测系统CFS(Climate Forecast System)嵌套, 改善了冬季降水的年际预测能力。CWRF季节平均降水的预报误差比CFS平均降低22%, 由于拥有了精细的地形效应, 浅对流和陆地水文过程, CWRF可以更准确地模拟出强降雨事件和下雨天数。CWRF还更准确地模拟出美国地区的极端降雨情况及其受厄尔尼诺和拉尼娜现象的影响。Chen等[51]将CWRF模式与欧洲中期天气预报中心— 汉堡4.5版本(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts-Hamburg Versiom 4.5, ECHAM)大气环流模式嵌套, 大幅减少ECHAM模拟的降水均方根误差, 通过提高空间分辨率和改进物理过程方案, 更真实地模拟中尺度区域的气候结构, 并对ENSO(El Niñ o-Southern Oscillation)气候效应的模拟和空间分布细化方面有所改善。

中国目前还没有自创的RCM, 而CWRF在MM5和WRF的基础上细致地改造了物理过程的算法, 通过大量的敏感性试验完成了修正和开发, 在中国区域的初步气候模拟也取得了极佳的结果, 具有非常好的引进前景。CWRF作为精细化的区域气候模拟工具, 已经被国家气候中心列为今后业务预报的核心区域气候模式。其充分考虑了人类因素、植被和下垫面对气候的影响, 还综合考量了农作物、经济、水文[52~54]等各类动力相互作用因子, 可以充分评估和预测气候对国计民生的影响。

目前CWRF正积极地研发能运用于一带一路规划区域气候模拟的进一步模式改进工作, 计划为这一关系国计民生的国家级顶层战略提供短期气候的展望及长期气候变化和影响的评估。CWRF以其在农业经济预测上的优势和在国外农作物产量、空气、水质量等模拟的成功积累[43, 44, 55~58], 可以对国家“ 一带一路” 建设项目中的气象、气候保障, 资源开发和生态保护等领域提供科学的指导。

The authors have declared that no competing interests exist.

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