田芝平 姜大膀 張冉 隋月

1 中國科學院大氣物理研究所竺可楨—南森國際研究中心，北京 100029

2 中國科學院研究生院，北京 100049

3 中國科學院東亞區(qū)域氣候—環(huán)境重點實驗室，北京 100029

4 中國科學院氣候變化研究中心，北京 100029

CCSM4.0的長期積分試驗及其對東亞和中國氣候模擬的評估

田芝平1，2姜大膀1，3，4張冉4隋月1，2

1 中國科學院大氣物理研究所竺可楨—南森國際研究中心，北京 100029

2 中國科學院研究生院，北京 100049

3 中國科學院東亞區(qū)域氣候—環(huán)境重點實驗室，北京 100029

4 中國科學院氣候變化研究中心，北京 100029

本文利用通用氣候系統(tǒng)模式CCSM4.0的低分辨率 （T31，約3.75°×3.75°）版本進行了700年的長期積分試驗，將中國地表氣溫、降水及東亞海平面氣壓、500hPa和100hPa位勢高度、850hPa風場的最后100年模擬結果與觀測和再分析資料進行了定性比較，并對前三個要素的不同統(tǒng)計量值進行了定量計算，系統(tǒng)評估了CCSM4.0對東亞及我國氣候的模擬能力。結果表明，模式能夠合理模擬各變量的基本分布形態(tài)，但幅度與觀測有所差別，其中地表氣溫的模擬效果最好，降水的相對最差。具體而言，地表氣溫空間分布型與觀測一致，但全年青藏高原地表氣溫模擬值偏高，位于塔里木盆地的暖中心未能模擬出來；降水空間分布型模擬較差，除冬季不明顯之外，我國中南部全年都存在一個虛假降水中心，并在夏季達到最強；冬季東亞地區(qū)海陸熱力對比大于觀測，夏季海平面氣壓場整體模擬效果不如冬季；模式對冬、夏季500hPa東亞大槽和西北太平洋副熱帶高壓的主要特征刻畫較好，但模擬結果整體比觀測偏強；夏季100hPa南亞高壓強度與觀測接近，但高壓范圍及中心位置存在偏差；850hPa東亞冬季風和夏季風環(huán)流模擬較好，但冬季西北氣流偏強，夏季索馬里越赤道氣流偏弱、我國東部西南氣流偏強?？偟膩碚f，CCSM4.0對東亞和我國大尺度氣候特征具備合理的模擬能力，盡管在定量上還存在著不足。

通用氣候系統(tǒng)模式 長期積分 東亞 中國 評估

1 引言

氣候模式是研究過去、現(xiàn)在和未來氣候及其變化的重要工具，近些年來，在大氣環(huán)流模式的基礎上，各種耦合模式快速發(fā)展。自2001年政府間氣候變化專門委員會 （IPCC）第三次評估報告發(fā)布以來，全球海氣耦合模式的研發(fā)工作有了長足的進步，并有23個全球海氣耦合模式參與了IPCC第四次評估報告 （AR4）。與此同時，國際耦合模式比較計劃第三階段中的 “20世紀氣候耦合模式模擬”（20C3M）計劃為全球耦合模式比較與評估提供了試驗平臺，全球氣候模式在模擬20世紀氣候和氣候變化特征方面取得了豐碩成果 （Zhou and Yu，2006；孫穎和丁一匯，2008）。然而，在將全球模式應用于區(qū)域尺度氣候模擬過程中，由于其水平分辨率通常較低，一般難以較好地描述區(qū)域地形，無法描述中尺度或小尺度氣候演變過程，從而會導致較大的模擬誤差 （江瀅等，2009）。為了能夠更加深入地研究區(qū)域尺度氣候，評估全球氣候模式對區(qū)域氣候的模擬能力就顯得尤為重要。

地處東亞，中國氣候不僅受中緯度西風帶的影響，還具有明顯的季風氣候特征，加之青藏高原大地形的復雜作用，全球氣候模式對于它的模擬能力通常具有局限性。近些年來，氣候模式對于中國氣候模擬能力的評估工作已經得到了一定程度的開展（Ding et al.，2007）。例如，Liang et al.（2001）利用國際大氣模式比較計劃中的模式結果對東亞氣候進行了分析，指出我國中部 （東北）降水相對于觀測的負（正）異常是由于模擬的東亞急流發(fā)生了極向偏移，從而造成急流誘導的經向環(huán)流上升支偏北，并指出模擬的降水和風場年循環(huán)偏差之間有著密切的內部聯(lián)系。高學杰等 （2004）利用觀測海洋表面溫度強迫的全球大氣環(huán)流模式CCM3對中國氣候進行了模擬，表明無論是對基本氣候態(tài)還是汛期氣候的模擬，均是地表氣溫效果較好，降水效果較差。隨后，高學杰等 （2006）又評估了區(qū)域氣候模式RegCM2對東亞降水的模擬能力，指出模式分辨率越高，模擬效果越好，分辨率與地形相比起著至少同等重要的作用。其間，全球大氣環(huán)流模式（Wang et al.，2000；楊軍麗等，2007；樂旭和王會軍，2009；Zhou et al.，2009）、全球海氣耦合模式（趙宗慈等，1995；徐影等，2002；王淑瑜和熊喆，2004；Jiang et al.，2005；Zhou et al.，2006；許崇海等，2007；張莉等，2008）、區(qū)域氣候模式 （鞠麗霞和王會軍，2006；馮錦明和符淙斌，2007；Gao et al.，2008）、地球系統(tǒng)動力學模式 （曾慶存等，2008）的相關數(shù)值試驗或者模式資料分析工作綜合表明，氣候模式對東亞氣候都具備一定的模擬能力，但模擬效果是因模式而異的；就整體而言，地表氣溫的模擬效果比降水要好，大多數(shù)模式對北半球冬季氣候的模擬效果要優(yōu)于夏季。全球海氣耦合模式的模擬誤差相對較為明顯，多數(shù)模式存在地表氣溫模擬值偏低、降水模擬值偏高的不足。與單個模式相比，多模式集合通常能夠更好地反映氣候變化的趨勢，使模擬能力在一定程度上得到提高，但單個模式對某一變量的模擬性能好壞會影響到集合平均結果，因此集合之前對所選模式性能進行評估是非常必要的。

古氣候模擬是過去氣候變化研究領域的核心研究內容，將模擬結果與代用資料相結合可以揭示過去氣候自然變化的原因，這對于理解當代氣候、預測與預估氣候變化具有重要的意義。例如，針對過去千年氣候變化，科研人員采用全球海氣耦合模式在自然和人為強迫條件下進行了數(shù)值模擬試驗，并以此研究了東亞夏季降水時空變率、近530年中國東部的旱澇事件，通過與代用資料的比較，表明氣候模式對東亞及我國千年尺度氣候具有一定的模擬能力 （彭友兵和徐影，2009；Peng et al.，2009；Shen et al.，2009）。在我們采用國際上新一代的氣候系統(tǒng)模式開展東亞和中國古氣候模擬工作之初，十分有必要檢驗模式對于目標區(qū)域現(xiàn)代氣候主要特征的模擬能力。為此，本文對通用氣候系統(tǒng)模式CCSM4.0進行了長時間的積分，結合觀測和再分析資料，評估了它對中國地表氣溫、降水以及東亞地區(qū)海平面氣壓、500hPa和100hPa位勢高度、850hPa風場的模擬能力，以此為后續(xù)利用CCSM4.0開展東亞和中國古氣候模擬研究工作奠定基礎。

2 模式和資料

2.1 模式介紹與試驗

通用氣候系統(tǒng)模式 （Community Climate System Model，簡稱CCSM）是國際上新一代的耦合氣候系統(tǒng)模式之一，系由美國國家科學基金會和能源部支持、國家大氣研究中心開發(fā)的氣候模式（Blackmon et al.，2001）。該模式由大氣、海洋、陸面、海冰和耦合器五大模塊組成，并通過耦合器來實現(xiàn)其它四個物理子模塊間的耦合。CCSM支持多種分辨率，可以對各模塊進行不同的組合，以達到模擬過去和現(xiàn)在地球氣候系統(tǒng)、預測和預估氣候變化等目的。

CCSM自1996年推出以來，先后經歷了從CCSM1.0、CCSM1.2、CCSM1.4、CCSM2.0、 CCSM 2.0.1、CCSM3.0到現(xiàn)在的 CCSM4.0、CESM1.0多個版本的改進和發(fā)展，并且參與了IPCC系列評估報告。其中CCSM4.0于2010年4月初發(fā)布，模式整體性能相對于以往有了較大改進 （Gent et al.，2011）。除了支持更高精度的分辨率 （共17種分辨率）之外，各模塊在參數(shù)化方案、物理過程和計算能力方面均有明顯改進；該版本模式在數(shù)據(jù)讀取和插值方面也有了較大提高。關于CCSM4.0更詳細的模式介紹及各分量特征，請參見http：∥www.cesm.ucar.edu／models／ccsm4.0／［2011－06－24］。

在CCSM4.0發(fā)布之前，該模式前身已被廣泛應用于工業(yè)革命前期氣候模擬 （Otto－Bliesner et al.，2006）、末次盛冰期和全新世中期氣候模擬（Shin et al.，2003；Levis et al.，2004；Brandefelt and Otto－Bliesner，2009；周波濤和趙平，2009；Zhou and Zhao，2009）、氣候模式結果的不確定性分析 （陳顯堯等，2008）以及次表層海溫同化模擬試驗研究 （凌鐵軍等，2009），取得了很多成果。在CCSM4.0發(fā)布之后，王秀成等 （2010）將其中的最新海冰模式CICE4替代了LASG／IAP（中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國家重點實驗室）氣候系統(tǒng)模式中的海冰模式，并利用這一新的耦合模式對20世紀中后期的全球氣候進行了模擬，檢驗表明CICE4對極地氣候模擬能力有一定程度的改進作用。

本文采用大氣 （CAM4）、海洋 （POP2）、陸面（CLM4）、海冰 （CICE4）完全耦合的模式分量設計。其中大氣模塊和陸面模塊在水平方向均采用T31波截斷，即全球范圍內經向48個格點，緯向96個格點 （約3.75°×3.75°），垂直方向采用混合σ坐標，共分為26層；海洋模塊和海冰模塊水平分辨率近似為3°×3°。之所以采用這一相對較低分辨率是因為我們的最終目的是進行古氣候模擬研究，相關試驗通常需要上千年的積分時間長度，低分辨率能夠使模式快速運行，以最小的計算代價得到所需的氣候平衡態(tài)，進而可能對過去大尺度上的長期氣候變化特征進行模擬研究。

為檢驗CCSM4.0對現(xiàn)代氣候的模擬能力，我們選用2000年的初、邊值條件進行了長時間積分試驗，其中初始條件包括大氣和海洋表面溫度，邊值條件包括太陽常數(shù) （1361.27W／m2）、溫室氣體濃度 ［甲烷為1760ppb（1ppb＝10－9）、二氧化碳為368.9ppm （1ppm＝10－6）、氧化亞氮為316 ppb、三氯氟甲烷為653.45ppt（1ppt＝10－12）、二氯二氟甲烷為535ppt］及地球軌道參數(shù)（軌道年為1990年）。數(shù)值試驗過程中不改變模式參數(shù)和邊界條件，一共連續(xù)積分了700年。如圖1所示，模式在最初的幾百年處于調整狀態(tài)，鑒于最后100年全球年平均地表氣溫的變化趨勢為0.03℃／100a，在0.05℃／100a的趨勢范圍之內，可以認為模式達到了準平衡態(tài) （Braconnot et al.，2007），因此，本文根據(jù)601～700年共100年的模式資料計算得到CCSM4.0的模擬試驗氣候態(tài)，用于與觀測和再分析資料作比較。

圖1 全球年平均地表氣溫序列 （單位：℃）。黑實線表示9年滑動平均值Fig.1 Time series of globally averaged annual surface air temperature.Black solid line indicates the 9－year running mean

2.2 資料

為了檢驗模式的模擬能力，選取中國和東亞作為主要分析區(qū)域。與模擬結果進行比較的觀測和再分析資料（以下統(tǒng)稱為觀測資料）包括：國家氣候中心發(fā)展的CN05（Xu et al.，2009）日平均格點氣溫資料，CMAP（Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation）（Xie and Arkin，1997）月平均格點降水資料，以及NCEP－DOE2（Kanamitsu et al.，2002）月平均海平面氣壓、850hPa經向和緯向風以及500hPa和100hPa位勢高度場的再分析資料。所有資料選取的時段均為1979～2008年。由于本文的目的在于比較模式結果和觀測資料的現(xiàn)代氣候平均態(tài)，因此模式結果為積分試驗后100年平均所得到的氣候態(tài)，所有觀測和再分析資料均取30年平均作為其氣候態(tài)，在現(xiàn)代氣候平均態(tài)的意義上兩者之間具有可比性。

2.3 分析方法

考慮到除地表氣溫外，所有觀測和再分析資料的水平分辨率均為2.5°×2.5°，而模式輸出資料的水平分辨率為3.75°×3.75°，為便于定量分析，模式資料都用雙線性插值方法統(tǒng)一插值到了2.5°×2.5°格點分辨率上。CN05地表氣溫格點資料水平分辨率為0.5°×0.5°，為此使用區(qū)域平均的插值方法將其插值到2.5°×2.5°分辨率上。在評估模式模擬能力的過程中，首先比較了模擬和觀測的地表氣溫、降水等要素氣候平均態(tài)的空間分布特征，然后分別計算中國區(qū)域172個格點的地表氣溫和降水、以及東亞地區(qū) （15°N～60°N，70°E～140°E）范圍內551個格點的海平面氣壓場的不同統(tǒng)計量值，以此來定量衡量模擬和觀測值之間的相似性及空間差異。用于定量分析的統(tǒng)計量包括：區(qū)域平均值（RA，VRA）、區(qū)域平均誤差 （RAE，VRAE）、空間相關系數(shù) （SCC，VSCC）、標準差之比 （RSD，VRSD）、均方根誤差 （RMSE，VRMSE）和去除模式系統(tǒng)性誤差的均方根誤差 （RMSE2，VRMSE2），具體定義如下：

其中，xi（yi）代表第i個空間格點的氣候態(tài)模擬（觀測）值，n表示中國 （或東亞）區(qū)域內的格點總數(shù)。根據(jù)以上定義可知，RAE可以反映模擬與觀測場的區(qū)域平均差異，SCC表示模擬與觀測空間分布型的相似度，RSD表征了模擬與觀測氣候態(tài)空間變率的相對大小，RMSE表示模式與觀測之間的絕對差異，包括模式內部誤差和系統(tǒng)性誤差兩部分，前者由RMSE2表示，后者則可由RMSE與RMSE2的差值來衡量。Jiang et al.（2005）曾將這些統(tǒng)計量應用于七個全球海氣耦合模式對我國氣候模擬能力的評估工作，表明這些統(tǒng)計量能夠從定量的角度較好地刻畫各模式對我國氣候的模擬效果。

3 結果分析

3.1 地表氣溫

地表氣溫是最基本、最受關注的氣候要素，是氣候變化的主要指標，CCSM4.0對中國地表氣溫的模擬能力如何需要重點檢驗。圖2為我國年、冬季、夏季平均地表氣溫的觀測場以及模擬與觀測的偏差分布圖（觀測和模式資料分別用區(qū)域平均和雙線性插值方法統(tǒng)一插值到2.5°×2.5°格點上）。根據(jù)年平均地表氣溫實況分布 （圖2a），在105°E以東地表氣溫自南向北逐漸降低；青藏高原由于高海拔地形作用表現(xiàn)為大范圍的低溫區(qū)，中心位于高原西北部，地表氣溫低于－6℃；與此相對，新疆大部分地區(qū)地表氣溫則為正值，最高達12℃，中心位于地勢較低的塔里木盆地。CCSM4.0對我國105°E以東地區(qū)地表氣溫的模擬結果與觀測接近 （圖略），偏差為－3～3℃ （圖2b），尤其是地表氣溫由南向北遞減的走勢模擬得較好。但由于分辨率相對較粗的原因，模擬的地表氣溫等值線整體上比觀測要更加平滑，進而難以精確地模擬出觀測的區(qū)域尺度氣候特征，例如青藏高原低溫中心強度模擬偏弱3～6℃；模式未能模擬出塔里木盆地的暖中心，該地區(qū)最大偏差達9℃。

為了定量評估模式對地表氣溫的模擬能力，表1列出了中國區(qū)域172個格點上年平均和各季節(jié)平均地表氣溫的各個統(tǒng)計量值。就年平均而言，模擬比觀測的區(qū)域平均地表氣溫偏高0.1℃；SCC和RSD值均較高，分別為0.88和1.0，表明模式較好地刻畫出了年平均地表氣溫的空間分布型和變率；RMSE與RMSE2值相等，這說明模擬與觀測的差異來源于模式的內部誤差，這與模式本身的物理過程和參數(shù)化方案等有關。

表1 中國地區(qū)地表氣溫統(tǒng)計量值Table 1 Values of statistical variables for surface air temperature in China

冬季和夏季地表氣溫分布狀況如圖2c－f所示，與年平均類似，模擬與觀測的地表氣溫空間分布型一致，但幅度有所差異，這主要體現(xiàn)在青藏高原及新疆地區(qū)，尤其是在塔里木盆地。由圖2d和圖2f的偏差分布情況可以看出，冬季模擬值在青藏高原西部及東部略有偏高，而在高原中部略微偏低；高原低溫中心夏季模擬值整體偏高3～9℃，最大偏差位于高原西側。位于塔里木盆地的暖中心在模擬結果中均未表現(xiàn)出來，且該模擬誤差在夏季比冬季要大。冬季，除青藏高原東、西部及新疆西部以外，全國大部分地區(qū)地表氣溫模擬值較觀測偏低，最大偏差達6℃；夏季，我國東部地表氣溫模擬值偏高約3℃。進一步由表1可知，夏季SCC值為0.82，RSD僅為0.7，均為年平均及各季節(jié)平均的最小值；冬季SCC值最高，為0.94；冬、夏季RMSE與RMSE2的差值分別為0.4℃和0.3℃，反映出一定的模式系統(tǒng)性誤差。另外，RAE絕對值在冬季最大，達1.9℃，其次為夏季 （RAE值為1.8℃），其他季節(jié)該差值均較小，其中冬季模擬與觀測的地表氣溫區(qū)域平均誤差為零。

由以上結果可以看出，模式對中國地區(qū)地表氣溫的模擬能力總體上較好。根據(jù)空間相關系數(shù)，冬季模擬效果最好，夏季效果相對最差；模擬與觀測的差異主要表現(xiàn)在對青藏高原區(qū)域地表氣溫模擬值偏高和對塔里木盆地暖中心模擬值的不足，這和模式的內部誤差有很大關系。

圖2 1979～2008年中國平均地表氣溫的 （a、c、e）觀測場以及 （b、d、f）模擬與觀測的偏差分布圖 （單位：℃）：（a、b）年平均；（c、d）冬季；（e、f）夏季。等值線間隔：3℃Fig.2 Surface air temperature in China for（a，c，e）1979－2008climatology from CN05observation data and（b，d，f）the differences between simulations and observations（units：℃）：（a，b）Annual mean；（c，d）winter；（e，f）summer.Contour interval is 3℃

3.2 降水

中國地處東亞季風區(qū)，季風降水的時空分布及其變化對人們的生產、生活和我國經濟社會的發(fā)展有著重要的影響，因此了解氣候模式對我國降水的模擬能力是十分必要的。科研人員的已有研究表明，由于受東亞季風的影響，我國降水的模擬能力存在很大不足，以往模式對東亞季風降水的模擬效果也不盡相同 （Jiang et al.，2005；高學杰等，2006；張莉等，2008）。

圖3為CMAP和CCSM4.0模擬的中國區(qū)域年、冬季、夏季平均降水量分布情況。對比年平均降水分布型可以發(fā)現(xiàn) （圖3a、b），模式能夠在一定程度上模擬出中國降水南方多、北方少的特點。然而，與以往的模式結果類似 （高學杰等，2003，2006；Jiang et al.，2005；Xu et al.，2010），在我國中南部地區(qū)出現(xiàn)了一個虛假的降水中心，最大降水超過7mm／d，這主要是源于夏季降水模擬誤差（圖3f）；而觀測中降水最大值僅為4mm／d左右，且位于我國東南部。這種降水模擬的差異除了與地形有關以外，還可能與模式分辨率有關。高學杰等（2006）研究指出，要消除上述虛假降水中心，選取60km（約0.5°）及更高的水平分辨率可能是必要的。此外，我國西部年降水較觀測偏強1～2mm／d，東南部則偏弱1～2mm／d。進一步由表2可知，就年平均而言，我國區(qū)域平均降水模擬值比觀測大1.2mm／d；模擬與觀測降水場的相關系數(shù)為0.64，低于年均地表氣溫的相關系數(shù)；RMSE與RMSE2分別為1.8mm／d和1.3mm／d，由二者之差所反映的模式系統(tǒng)性誤差為0.5mm／d。

圖3 中國降水量的 （a、c、e）1979～2008年氣候平均CMAP資料以及 （b、d、f）CCSM4.0模擬結果 （單位：mm／d）：（a、b）年平均；（c、d）冬季；（e、f）夏季。等值線間隔：1mm／dFig.3 Precipitation in China for（a，c，e）1979－2008climatology from CMAP and（b，d，f）CCSM4.0simulations（units：mm／d）：（a，b）Annual mean；（c，d）winter；（e，f）summer.Contour interval is 1mm／d

表2 中國地區(qū)降水統(tǒng)計量值Table 2 Values of statistical variables for precipitation in China

冬季和夏季降水模擬情況如圖3c－f所示。冬季，全國降水偏少，最大值僅為2mm／d，位于我國東南部，而模擬結果在我國東部沿岸、西南地區(qū)及青藏高原西麓均出現(xiàn)了等量的降水大值區(qū)，除我國南部少數(shù)地區(qū)外，全國大部冬季降水模擬值偏高。夏季，模擬的我國中南部虛假降水中心十分明顯，不僅范圍很大，強度也很強，中心降水量超過13mm／d，而觀測中最大降水僅為9mm／d左右，且位于臺灣和兩廣地區(qū)。我國中部地區(qū)模擬與觀測的夏季降水偏差比年平均更大，最大降水偏差達9mm／d（圖略）。此外，我國25°N以南地區(qū)的夏季降水偏弱1～5mm／d。由此可見，除冬季不明顯外，年平均和夏季模擬中均出現(xiàn)了虛假降水中心，使得我國降水的整體模擬水平大大降低，這可以進一步通過表2反映出來。各季節(jié)模擬與觀測降水的RA值之差較大，其中冬季和春季的RAE值分別為0.6mm／d和1.6mm／d，均超過了對應季節(jié)觀測的RA值 （0.5mm／d和1.5mm／d）。各季節(jié)降水場的RSD值均大于1，SCC也相對較低，其中冬季僅為0.53，表明模擬與觀測場的相似性在冬季最差。另外，各季節(jié)降水模擬的系統(tǒng)性誤差也不盡相同，其中春季RMSE與RMSE2差值最大，達0.7mm／d，而冬、夏季降水模擬系統(tǒng)性誤差值則相對較小。

上述分析表明，CCSM4.0對中國降水的模擬效果不如地表氣溫，具體表現(xiàn)在模擬與觀測場之間的相關系數(shù)較低、模式結果的系統(tǒng)性誤差較大。其中，在我國中南部地區(qū)模擬的虛假降水中心是造成模擬效果較差的直接原因，這可能與模式水平分辨率較低所導致的高原地形處理不當有關。

圖4 東亞地區(qū) （a、b）冬季 （DJF）和 （c、d）夏季 （JJA）海平面氣壓 （單位：hPa）：（a、c）1979～2008年氣候平均NCEP－DOE2再分析資料；（b、d）CCSM4.0模擬結果。等值線間隔：2hPaFig.4 Sea level pressure（units：hPa）in East Asia in（a，b）winter（DJF）and（c，d）summer（JJA）for（a，c）1979－2008climatology from NCEP－DOE2reanalysis data and（b，d）CCSM4.0simulations.Contour interval is 2hPa

3.3 海平面氣壓

海平面氣壓場是描述海陸熱力對比、進而反映大氣環(huán)流狀況的一個重要氣候要素。圖4分別給出了東亞地區(qū)模擬和觀測的冬、夏季海平面氣壓場分布，選取的范圍為 （15°N～60°N，70°E～140°E），表3是該區(qū)域內551個格點的海平面氣壓統(tǒng)計量值?？偟膩碚f，模擬的海平面氣壓場空間型與觀測的基本一致，但幅度有所不同。冬季，東亞海平面氣壓西高東低的分布型模擬得較好，其中SCC高達0.91；另一方面，RMSE和 RMSE2差值為1.1hPa，反映了一定的模式系統(tǒng)性誤差。觀測中亞洲冷高壓主體位于蒙古以西，而模擬的高壓強度偏強、范圍擴大，中心氣壓值超過1038hPa，比觀測大4hPa，高壓中心位置向南、向東各偏移了約5°，超過1030hPa氣壓值的高壓范圍也擴展至東亞大部分地區(qū)。由此可見，模擬的亞洲高壓對東亞及我國氣候產生影響的強度和范圍比實際要大。

夏季，海平面氣壓場模擬效果較差，SCC值僅為0.71。圖4c實況中位于新疆地區(qū)的低壓中心對應圖2e中該地區(qū)的暖中心，其中心氣壓值低于1006hPa，但模式卻未能模擬出這一熱低壓區(qū)，這與模式不能模擬出該地區(qū)夏季地表氣溫暖中心是一致的。該熱低壓以南的高壓中心對應夏季青藏高原的低溫中心，但模擬的高壓偏弱，這與青藏高原夏季地表氣溫模擬值偏高有關。除此之外，東北地區(qū)的低壓模擬偏強。由表3可以發(fā)現(xiàn)，夏季模擬與觀測的東亞區(qū)域平均氣壓差（0.2hPa）遠小于冬季值（2.7hPa），表明氣壓幅度夏季模擬稍好；但SCC值卻顯著低于冬季值，反映出氣壓場空間分布型在夏季模擬稍差。綜合而言，CCSM4.0對夏季海平面氣壓場的整體模擬效果不如冬季。

表3 東亞地區(qū)海平面氣壓統(tǒng)計量值Table 3 Values of statistical variables for sea level pressure over East Asia

總體看來，CCSM4.0能夠合理模擬出東亞地區(qū)海平面氣壓場的基本分布形態(tài)。在冬季，大陸冷高壓模擬偏強，東亞緯向氣壓差大于觀測，使得海陸熱力對比加大，由大陸指向海洋的氣壓梯度力增大，模擬的東亞地區(qū)大氣環(huán)流也相應增強。夏季，東亞海陸熱力對比變化不明顯。另外，夏季模擬和觀測的海平面氣壓場分布與地表氣溫分布有很好的對應關系。

3.4 500hPa位勢高度

我國大部位于北半球中緯度，氣候條件受到中緯度西風帶的重要影響，因此對流層中、低層大氣環(huán)流在很大程度上決定了我國的氣候狀況。觀測表明，冬季500hPa東亞大槽很強，最低等值線處達5120gpm，且大槽主體位于海上；歐洲淺槽相對較弱 （圖5a）。模式對東亞大槽和歐洲淺槽都有很好的模擬能力，只是模擬的東亞大槽強度偏強，出現(xiàn)一個閉合的低值中心，強度達5080gpm，該低槽的加深有利于北方強冷空氣的入侵，造成我國東北冬季地表氣溫模擬值偏低；歐洲淺槽也比觀測更為明顯 （圖5b）。除此之外，模式結果中位于低緯度海洋上空的副熱帶高壓偏強，閉合中心強度達5920gpm，而該高壓中心在NCEP－DOE2再分析資料中并未顯現(xiàn)，低緯最大位勢高度僅為5840gpm。夏季，東亞大槽相對冬季東移減弱，模式較好地再現(xiàn)了這一特點 （圖5c、d）。觀測中夏季副熱帶高壓較冬季明顯加強，其中位于非洲大陸北部的5880gpm等位勢高度線范圍較大，而位于西北太平洋的副熱帶高壓范圍較小；在模擬結果中，西北太平洋副熱帶高壓比觀測更強、范圍更大，且高壓單體向西伸至南海，有利于氣流沿高壓前緣向我國輸送水汽，造成長江流域夏季降水較觀測增加 （圖3f）；與冬季相比，模擬的西北太平洋副熱帶高壓西伸明顯、范圍增大、位置偏北。

綜上所述，CCSM4.0對東亞地區(qū)冬、夏季500 hPa位勢高度場上的基本系統(tǒng)模擬能力較好，其中包括東亞大槽在冬季強、在夏季弱、西北太平洋副熱帶高壓在冬季弱、在夏季強的主要分布特點。與此相對，模擬結果整體上比觀測偏強，主要體現(xiàn)在東亞大槽和西北太平洋副熱帶高壓的強度和范圍上。

3.5 夏季100hPa位勢高度

北半球夏季在100hPa層上存在一個強大且穩(wěn)定的大氣環(huán)流系統(tǒng)，即南亞高壓，它是夏季出現(xiàn)在青藏高原及其鄰近地區(qū)上空對流層上部的大尺度高壓系統(tǒng)，對我國夏季大范圍旱澇分布及亞洲氣候都有重要的影響。圖6是夏季100hPa位勢高度場分布情況。在NCEP－DOE2再分析資料中，南亞高壓中心大致位于 （30°N，70°E），中心強度超過16760 gpm，且閉合高壓范圍大體以30°N為東西軸線，延伸至整個東半球。模擬的南亞高壓分布與觀測較為接近，高壓中心強度和觀測一致；不同的是高壓中心位置不僅南移了約5個緯度，且東移至約90°E的青藏高原南部上空，高壓范圍也比觀測要小。若高壓穩(wěn)定在青藏高原上空，會使高原南部及其鄰近地區(qū)遭受干旱。由此可見，模擬的南亞高壓對我國夏季氣候產生的影響比觀測要大。

圖5 （a、b）冬季 （DJF）和 （c、d）夏季 （JJA）500hPa位勢高度 （單位：gpm）：（a、c）1979～2008年氣候平均NCEP－DOE2再分析資料；（b、d）CCSM4.0模擬結果。等值線間隔：40gpmFig.5 Geopotential height（units：gpm）at 500hPa in（a，b）winter（DJF）and（c，d）summer（JJA）for（a，c）1979－2008climatology from NCEP－DOE2reanalysis data and（b，d）CCSM4.0simulations.Contour interval is 40gpm

圖6 夏季 （JJA）100hPa位勢高度 （單位：gpm）：（a）1979～2008年氣候平均NCEP－DOE2再分析資料；（b）CCSM4.0模擬結果。等值線間隔為40gpmFig.6 Summer（JJA）geopotential height（units：gpm）at 100hPa for（a）1979－2008climatology from NCEP－DOE2reanalysis data and（b）CCSM simulations.Contour interval is 40gpm

3.6 850hPa風場

我國氣候除了受中緯度西風帶的作用以外，還受到東亞季風的顯著影響。東亞冬季風和夏季風是我國冬、夏季氣候干濕和冷暖變化的主要調控因子。東亞冬季風強盛時期，北方強冷空氣入侵，能造成我國大范圍大風和降溫天氣；當夏季風強盛時期，我國東部降水通常偏多，主雨帶位置也會相應發(fā)生變化。其中，850hPa風場是表征東亞大尺度季風環(huán)流狀況的主要氣候要素。

圖7分別給出了冬季和夏季850hPa風的觀測和模擬場。在冬季實況場中 （圖7a），來自西伯利亞的西北氣流十分強盛，量級達到10m／s，它與500hPa層上東亞大槽的槽后位置相對一致，南海和熱帶西北太平洋等低緯度地區(qū)盛行東北風。模式對我國北方的西北氣流有很好的模擬能力，但強度較觀測偏強，這與前述冬季模式結果中東亞大槽偏深有關，從而造成我國東北及華北地表氣溫偏低（圖2d）；南海東北氣流模擬得較好，而與觀測不同，熱帶西北太平洋和低緯度越赤道氣流為盛行東風。在夏季再分析資料中 （圖7c），源于澳大利亞的越赤道氣流、索馬里低空急流和西北太平洋副熱帶高壓西側的西南氣流在我國東部匯合，使得我國東部至朝鮮、日本一帶盛行西南風，給我國南方和東部提供了充沛的水汽條件，造成這些地區(qū)夏季降水較多 （圖3e）。CCSM4.0對該水汽輸送通道氣流的模擬情況較好，但澳大利亞越赤道氣流和索馬里急流比觀測明顯偏弱，使得來自印度洋的水汽減少，從而造成我國南方夏季降水模擬偏少 （圖3f）。另一方面，我國東部沿岸的西南氣流模擬偏強，加之西北太平洋副熱帶高壓較觀測偏強、位置偏西（圖5d），造成長江流域降水增加 （圖3f）。

從總體比較結果來看，東亞季風環(huán)流主要組件均能被CCSM4.0合理地模擬出來，其中包括：850 hPa冬季我國北方盛行的西北氣流，夏季澳大利亞越赤道氣流、索馬里低空急流以及我國東南部的西南氣流。然而也應該看到，模擬的風場強度和方向與觀測仍然存在不同程度的差異，例如冬季風模擬偏強，夏季索馬里越赤道氣流偏弱、我國東部西南氣流偏強。另外，對流層低層風場與中層大氣環(huán)流系統(tǒng)相互配合，與我國部分地區(qū)地表氣溫和降水的空間分布型緊密相關。

圖7 （a、b）冬季 （DJF）和 （c、d）夏季 （JJA）850hPa風場 （單位：m／s），其余同圖4Fig.7 850－h(huán)Pa wind fields（units：m／s）in（a，b）winter（DJF）and（c，d）summer（JJA）.Others are the same as Fig.4

4 結論

本文利用新一代全球耦合氣候系統(tǒng)模式CCSM4.0對現(xiàn)代氣候進行了長期積分試驗模擬，并將中國地表氣溫、降水及東亞地區(qū)海平面氣壓、500hPa和100hPa位勢高度、850hPa風場的模擬結果與觀測和再分析資料作了比較分析，分別從定性和定量的角度評估了CCSM4.0對東亞及我國氣候態(tài)的模擬能力，得到以下結論：

（1）CCSM4.0對中國地表氣溫的模擬能力較好，能再現(xiàn)地表氣溫的主要空間分布特征，其中冬季模擬效果最好，夏季相對最差。不管是年平均還是冬、夏季平均，青藏高原地表氣溫模擬值均偏高，而位于塔里木盆地的暖中心均未能模擬出來。

（2）CCSM4.0對中國降水的模擬效果相對較差，存在較大的系統(tǒng)性誤差。與觀測資料不同，模式結果中我國中南部地區(qū)出現(xiàn)了虛假降水中心，該中心在冬季不明顯，在夏季達到最強，這可能與模式水平分辨率較低有關。

（3）CCSM4.0能合理模擬出東亞地區(qū)海平面氣壓場的基本分布特點，其中冬季模擬能力較好，夏季則相對較差。冬季模擬的東亞地區(qū)海陸熱力對比要大于觀測。

（4）CCSM4.0對500hPa和100hPa位勢高度場模擬能力較好。在500hPa層上，模式能夠較好地模擬出東亞大槽冬強夏弱、西北太平洋副熱帶高壓冬弱夏強的主要特征。另一方面，冬季東亞大槽模擬偏強，冬季和夏季西北太平洋副熱帶高壓強度和范圍比觀測大。夏季，位于100hPa層上的南亞高壓中心強度與觀測接近，但位置向南、向東均有所偏移，且高壓范圍比觀測要小。

（5）CCSM4.0能夠模擬出850hPa東亞冬、夏季風環(huán)流的主要系統(tǒng)，包括冬季我國北方的西北氣流和夏季我國東南部的西南氣流。但與觀測相比，冬季風模擬偏強，夏季索馬里越赤道氣流偏弱、我國東部西南氣流偏強，造成模式結果中我國南部季風降水偏少、長江流域季風降水增加。

綜上所述，CCSM4.0對東亞及中國氣候態(tài)模擬效果總體上合理，可用于東亞和我國區(qū)域氣候模擬工作。同時也應當看到，模擬結果與觀測和再分析資料之間仍然存在著不同程度的差異，這可能是由多方面原因引起的。一方面，本試驗過程中選取的模式水平分辨率較低，無法模擬中、小尺度氣候過程，這和前人利用全球氣候模式進行區(qū)域氣候模擬得出的結果是一致的 （高學杰等，2004；江瀅等，2009）；另一方面，雖然是新一代氣候系統(tǒng)模式，模式本身整體性能較以往版本有所提高，但模式系統(tǒng)性誤差以及與內部物理過程、參數(shù)化方案等有關的模式內部誤差依然存在。最后需要說明的是，本文所進行的700年積分試驗是以目前的溫室氣體濃度值作為邊界條件，因此僅適用于現(xiàn)代氣候模擬評估，而后續(xù)進行的古氣候模擬控制試驗將另行設計。

致謝感謝兩位審稿人的寶貴評閱意見，感謝美國國家大氣研究中心提供氣候系統(tǒng)模式CCSM4.0。

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Long－Term Climate Simulation of CCSM4.0and Evaluation of Its Performance over East Asia and China

TIAN Zhiping1，2，JIANG Dabang1，3，4，ZHANG Ran4，and SUI Yue1，2

1Nansen－ZhuInternationalResearchCentre，InstituteofAtmosphericPhysics，ChineseAcademyofSciences，Beijing100029
2GraduateUniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049
3KeyLaboratoryofRegionalClimate－EnvironmentResearchforTemperateEastAsia，ChineseAcademyofSciences，Beijing100029
4ClimateChangeResearchCenter，ChineseAcademyofSciences，Beijing100029

A 700－year long－term climate simulation is performed by the Community Climate System Model version 4.0（CCSM4.0）with a low atmospheric horizontal resolution（T31，an equivalent grid spacing of about 3.75°）.To systematically evaluate the capability of the model over East Asia and China，the last 100－year results of surface air temperature and precipitation in China，sea level pressure，geopotential height at 500hPa and 100hPa，and wind field at 850hPa over East Asia are qualitatively compared to observation and reanalysis data，and a few statistical variables of the former three climatic elements are quantitatively examined.Results show that the model can reasonably reproduce the basic spatial patterns of the above climatic fields，though the magnitudes are somewhat different from observations.The best（worst）performance is found for surface air temperature（precipitation）as a whole.Specifically，the simulated geographical distribution of surface air temperature agrees with observations.However，it is overestimated on the Qinghai－Tibetan Plateau，and the warm center on the Tarim Basin is missed by the model throughout the year.The spatial distribution of precipitation is poorly simulated.A fake precipitation center，which is the strongest in summer，occurs over central southern China all year around except in winter.The simulation of sea level pressure is generally better in winter than in summer，though the simulated thermal contrast between the East Asian continent and adjacent oceans is larger than observations.The model can well capture the East Asia major trough and subtropical high over the western North Pacific at 500hPa during winter and summer，though the values are larger than observations.The simulated intensity of the South Asia high at 100hPa in summer is consistent with observations，whereas the extent and center location exhibit some deviations.The East Asian winter and summer monsoon circulations at 850hPa are well simulated.However，the northwesterly flow is overestimated in winter.In summer，the Somalia cross－equatorial flow is underestimated，while the southwesterly flow over eastern China is overestimated.Collectively，CCSM4.0has a reliable capability to simulate the large－scale climate features over East Asia and China，though some deficiencies still exist in a quantitative manner.

Community Climate System Model，long－term simulation，East Asia，China，evaluation

1006－9895（2012）03－0619－14

P435

A

10.3878／j.issn.1006－9895.2011.11092

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2011－05－18，2011－09－16收修定稿

中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項XDA05120703，中國科學院知識創(chuàng)新工程重要方向項目KZCX2－EW－QN202，國家自然科學基金資助項目40975050、41175072

田芝平，女，1987年出生，碩士研究生，主要從事古氣候模擬研究。E－mail：tianzhiping＠m(xù)ail.iap.ac.cn