吳 靜， 刁一娜， 莊緒宗

(1. 中國(guó)海洋大學(xué)物理海洋實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100；2. 海軍東海艦隊(duì)海洋水文氣象中心，浙江 寧波 315100)

?

CMIP5氣候模式對(duì)北半球夏季阻塞的評(píng)估?

吳 靜1,2， 刁一娜1??， 莊緒宗2

(1. 中國(guó)海洋大學(xué)物理海洋實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100；2. 海軍東海艦隊(duì)海洋水文氣象中心，浙江 寧波 315100)

利用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心和美國(guó)大氣科學(xué)研究中心(NCEP/NCAR)的逐日再分析資料，評(píng)估了耦合模式比較計(jì)劃第五階段(The fifth Phase of the Coupled Model Intercomparison Project，簡(jiǎn)稱(chēng)CMIP5)17個(gè)氣候模式對(duì)于20世紀(jì)北半球夏季氣候態(tài)阻塞頻數(shù)和振幅的模擬能力，從線(xiàn)性趨勢(shì)和年際變化2方面評(píng)估了歐亞3個(gè)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(duì)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(duì)頻數(shù)的模擬結(jié)果略?xún)?yōu)于振幅；無(wú)論頻數(shù)或者振幅，CanESM2均為17個(gè)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(gè)關(guān)鍵區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差，但對(duì)阻塞頻數(shù)線(xiàn)性趨勢(shì)和年際變化特征的模擬能力有限。

CMIP5； 夏季阻塞； 模式評(píng)估

阻塞系統(tǒng)因其對(duì)于中高緯度天氣尺度系統(tǒng)影響的重要性，自二十世紀(jì)初就受到學(xué)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(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。近年來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)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(shī)言等[2]認(rèn)為1954和1998年夏季中國(guó)長(zhǎng)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(zhǎng)期占據(jù)歐洲中部地區(qū)，導(dǎo)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(shuō)明對(duì)阻塞系統(tǒng)的研究不但是大氣科學(xué)理論上需要解決的問(wèn)題，更是關(guān)乎到國(guó)計(jì)民生的重大課題。在理論研究方面，學(xué)者們從能量及波動(dòng)等動(dòng)力學(xué)角度對(duì)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(dòng)會(huì)有助于阻塞系統(tǒng)的建立。隨后Austin[5]利用非線(xiàn)性共振過(guò)程解釋了在整個(gè)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(dòng)強(qiáng)迫的包絡(luò)羅斯貝孤立子理論。為了進(jìn)一步研究阻塞的時(shí)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(yīng)出大氣環(huán)流中西風(fēng)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(lái)建立新的阻塞指數(shù)。Diao[12]提出的負(fù)指數(shù)通過(guò)跟蹤負(fù)指數(shù)場(chǎng)在特定區(qū)域內(nèi)由正到負(fù)再到正的演變過(guò)程描述阻塞系統(tǒng)的演變過(guò)程。以上這些成果雖有重要的研究意義，但目前天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)對(duì)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(duì)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(yù)報(bào)系統(tǒng)可以在一周時(shí)間尺度之前成功的預(yù)報(bào)阻塞的出現(xiàn)及消亡。TIGGE中期數(shù)值預(yù)報(bào)模式也被證實(shí)具有預(yù)報(bào)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(wú)法避免[15]。

耦合模式比較計(jì)劃第五階段(The fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project，以下簡(jiǎn)稱(chēng)CMIP5)是世界氣象組織氣候研究計(jì)劃(The World Climate Research Program,簡(jiǎn)稱(chēng)WCRP)的全球耦合模式工作組(Working Group on Coupled Modelling,簡(jiǎn)稱(chēng)WGCM)利用全球氣候模式為IPCC第五次評(píng)估報(bào)告(the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 簡(jiǎn)稱(chēng)IPCC AR5)提供的數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)[17]。其目的是評(píng)估各模式對(duì)歷史氣候的反演能力，并從近期和長(zhǎng)期2個(gè)時(shí)間尺度預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化并了解一些因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的差異，尤其是云和碳循環(huán)對(duì)模擬結(jié)果的反饋。CMIP5中共包括了60個(gè)模式實(shí)驗(yàn)，由于各個(gè)模式間參數(shù)化過(guò)程、初始場(chǎng)、分辨率以及氣候強(qiáng)迫存在差異，因此氣候態(tài)及氣候變率包括氣候趨勢(shì)必然存在差異[18]。對(duì)于阻塞系統(tǒng)的評(píng)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(jì)和21世紀(jì)(碳循環(huán)RCP8.5情景試驗(yàn))2個(gè)時(shí)間階段評(píng)估了12個(gè)CMIP5多模式對(duì)冬夏2個(gè)季節(jié)阻塞頻數(shù)的模擬能力，結(jié)果為：對(duì)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(cè)場(chǎng)，在歐亞地區(qū)則低于觀測(cè)場(chǎng)。

本文利用Diao等[12]于2006年提出的負(fù)指數(shù)，目的是將CMIP5中的17個(gè)歷史(Historical)氣候模式與美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心和美國(guó)大氣科學(xué)研究中心(NCEP/NCAR)再分析數(shù)據(jù)結(jié)果作對(duì)比，評(píng)估各模式對(duì)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(xué)者們研究阻塞系統(tǒng)時(shí)將北半球分為太平洋與大西洋-歐洲2個(gè)區(qū)域的形式[20-21]，本文所關(guān)注的是對(duì)東亞地區(qū)影響較大的歐亞大陸的3個(gè)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(xiàn)性趨勢(shì)和年際變化兩方面評(píng)估模式對(duì)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(gè)耦合模式比較計(jì)劃(CMIP5)歷史(Historical)氣候模式試驗(yàn)的1951年1月1日～2005年12月31日逐日高度場(chǎng)資料，北半球夏季選擇的是6、7、8三個(gè)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(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心和美國(guó)大氣科學(xué)研究中心(NCAR/NCEP)提供的水平分辨率為2.5(°)×2.5(°)，時(shí)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(chǎng)的再分析數(shù)據(jù)，以便對(duì)模式結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

表1 本文采用的17個(gè)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(xiàn)性插值 空間差值是將一種分辨率格點(diǎn)上的數(shù)值重新分配到另一種分辨率格點(diǎn)上的過(guò)程。為了保證模式數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，本文采用的方法為：在計(jì)算單個(gè)模式結(jié)果的過(guò)程中先不進(jìn)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(shí)候才采用雙線(xiàn)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(diǎn)上，這樣做的目的是最大程度的減小累計(jì)誤差。

1.2.2 空間相關(guān)系數(shù) 相關(guān)系數(shù)是用來(lái)反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)[22]。本文通過(guò)計(jì)算每個(gè)模式與觀測(cè)場(chǎng)夏季阻塞的氣候態(tài)特征的相關(guān)系數(shù)，對(duì)模式的模擬能力進(jìn)行評(píng)估。具體過(guò)程采用的是皮爾遜積差相關(guān)系數(shù)，其定義為2個(gè)變量協(xié)方差除以2個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差。2個(gè)空間場(chǎng)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(fù)指數(shù)。負(fù)指數(shù)的優(yōu)點(diǎn)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(diǎn)的指數(shù)，也不同于通過(guò)抽取幾個(gè)緯度的信息來(lái)反映阻塞的特征；它可以通過(guò)跟蹤區(qū)域來(lái)直接反映阻塞的空間和時(shí)間上的真實(shí)過(guò)程，而不是通過(guò)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(shì)高度;φs是發(fā)生經(jīng)向環(huán)流等壓面下降最大時(shí)30°N～40°N之間的某個(gè)特定緯度，同時(shí)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(fù)指數(shù)是這個(gè)特定緯度的等壓面高度和所有這個(gè)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(fù)指數(shù)挑選阻塞事件的時(shí)，認(rèn)為當(dāng)T時(shí)刻出現(xiàn)負(fù)指數(shù)且絕對(duì)值不低于50gpm時(shí)，作為當(dāng)此阻塞事件的開(kāi)始。在連續(xù)性方面，認(rèn)為如果在該格點(diǎn)T+1時(shí)刻也出現(xiàn)負(fù)指數(shù)絕對(duì)值不低于50gpm或者在T+1時(shí)刻距離上一個(gè)時(shí)刻發(fā)生阻塞事件地點(diǎn)的相對(duì)距離少于10個(gè)經(jīng)度，則可認(rèn)為是一個(gè)連續(xù)的阻塞過(guò)程。當(dāng)這樣的持續(xù)事件在某個(gè)T+N時(shí)刻的阻塞指數(shù)小于50gpm，則認(rèn)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(gè)阻塞過(guò)程的累計(jì)持續(xù)天數(shù)或稱(chēng)為持續(xù)時(shí)間。整個(gè)阻塞過(guò)程中出現(xiàn)的最大負(fù)指數(shù)絕對(duì)值為該次事件的振幅。由于阻塞的生命過(guò)程伴隨著負(fù)指數(shù)振幅的演變，而兩者的演變過(guò)程是一致的，因此可用負(fù)指數(shù)的振幅可以作為阻塞強(qiáng)度的指標(biāo)。

2 CMIP5模式對(duì)夏季北半球阻塞的評(píng)估

對(duì)于阻塞系統(tǒng)，頻數(shù)與振幅的分布分別可以反映出活動(dòng)中心和強(qiáng)度顯著區(qū)域。為了評(píng)估模式對(duì)北半球夏季阻塞系統(tǒng)的模擬能力，這里將17個(gè)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(cè)結(jié)果做比較，了解模式對(duì)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(shí)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(píng)估

根據(jù)負(fù)指數(shù)的定義，通過(guò)17個(gè)模式逐日的500hPa高度場(chǎng)可以求出逐年夏季阻塞發(fā)生的頻數(shù)。統(tǒng)計(jì)北半球40°N以北每一個(gè)格點(diǎn)上夏季阻塞發(fā)生的次數(shù)，對(duì)55年結(jié)果累計(jì)求出氣候態(tài)平均場(chǎng)，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(xiàn)分布與各模式與觀測(cè)場(chǎng)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(biāo)準(zhǔn)差分布。由圖1(a)可見(jiàn)，夏季阻塞的活動(dòng)中心共有5個(gè)，分別為大西洋和歐洲大陸的2個(gè)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(jiàn)，17個(gè)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(shuō)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(cè)場(chǎng)，而在歐亞地區(qū)低于觀測(cè)場(chǎng)，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(guò)圖1和圖3(a)分析可知，17個(gè)模式中只有3個(gè)模式與觀測(cè)場(chǎng)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(dòng)中心，卻在60°W模擬出不真實(shí)阻塞頻發(fā)區(qū)；CMCC-CESM模擬出的烏拉爾山活動(dòng)中心向東偏移至90°E；CMCC-CESM和MIROC-ESM模擬出的活動(dòng)中心在北大西洋中部而非東北部。

NCEP/NCAR再分析場(chǎng)所表現(xiàn)的5個(gè)活動(dòng)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(gè)區(qū)域頻數(shù)則相對(duì)較少。通過(guò)圖1中17個(gè)模式的陰影分布對(duì)比可知，CanESM2、CMCC-CMS、GFDL-ESM2M和MIROC5等4個(gè)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(gè)格點(diǎn)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(dá)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(gè)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(gè)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(diǎn)達(dá)35次。17個(gè)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(gè)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(guò)雙線(xiàn)性差值處理后的氣候平均態(tài)上的每一個(gè)格點(diǎn)的阻塞頻數(shù)進(jìn)行模式之間的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，即得圖1(c)所示的17個(gè)模式之間北半球夏季阻塞頻數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差分布。與頻數(shù)本身情況不同，標(biāo)準(zhǔn)差中心只有2個(gè)，1個(gè)同樣是在歐洲大陸30°E附近，另1個(gè)則出現(xiàn)在北美洲西海岸(120°W)，說(shuō)明以上兩個(gè)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(biāo)準(zhǔn)差值在此處較小，說(shuō)明各個(gè)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(biāo)準(zhǔn)差；d-t:CMIP5各模式)，等值線(xiàn)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(xiàn)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(píng)估

與阻塞頻數(shù)相似，通過(guò)累計(jì)17個(gè)模式1951—2005年夏季北半球40°N以北每一個(gè)格點(diǎn)上每一次阻塞過(guò)程的振幅，通過(guò)累積結(jié)果求出氣候平均場(chǎng)，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(xiàn)分布與各模式與觀測(cè)場(chǎng)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(biāo)準(zhǔn)差分布。由圖2(a)可見(jiàn)，夏季北半球阻塞強(qiáng)度最強(qiáng)的4個(gè)區(qū)域?yàn)闅W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(qiáng)度卻偏較。另外，對(duì)比圖3(a)和(b)可知，17個(gè)CMIP5模式對(duì)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(duì)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(jiàn)圖3)，通過(guò)了95%的顯著性檢驗(yàn)，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(guò)雙線(xiàn)性差值處理后的氣候平均態(tài)上每一個(gè)格點(diǎn)的阻塞振幅進(jìn)行模式之間的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，得到圖2(c)所示的17個(gè)模式之間北半球夏季阻塞振幅的標(biāo)準(zhǔn)差分布。由圖可見(jiàn)，17個(gè)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(gè)區(qū)域模式之間的標(biāo)準(zhǔn)差最大，說(shuō)明這2個(gè)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(gè)模式中，只有一個(gè)模式——CMCC-CESM對(duì)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(cè)值，而它與NCEP/NCAR所對(duì)應(yīng)的空間相關(guān)系數(shù)只有0.5408，為17個(gè)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(cè)場(chǎng)達(dá)到140位勢(shì)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(duì)阻塞振幅的模擬結(jié)果最好，與NCEP/NCAR的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.9027和0.8776，且每個(gè)格點(diǎn)的振幅與觀測(cè)值相減后絕對(duì)值都不超過(guò)60位勢(shì)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(gè)模式無(wú)論頻數(shù)或者振幅都是17個(gè)CMIP5氣候模式中模擬效果最好的，此4個(gè)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(dòng)力學(xué)角度分析可知，阻塞過(guò)程對(duì)應(yīng)局地的大氣環(huán)流由緯向型轉(zhuǎn)為經(jīng)向的斜壓過(guò)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(qiáng)度對(duì)于阻塞模擬至關(guān)重要[11]。另外，風(fēng)暴軸和定常波分別作為天氣尺度渦動(dòng)帶和地形等強(qiáng)迫出的準(zhǔn)定常行星波，與大氣阻塞在空間上和時(shí)間場(chǎng)也存在密切聯(lián)系[23]。圖4為對(duì)于阻塞振幅和頻次平均態(tài)模擬效果最好的4個(gè)模式——CanESM2、CMCC-CM、MIORC5和MPI-ESM-LR和2個(gè)最差的模式CMCC-CESM和MIROC-ESM對(duì)于北半球夏季西風(fēng)急流、風(fēng)暴軸和定常波平均態(tài)的多模式集成。4個(gè)最好的模式集成的空間分布與再分析場(chǎng)的空間相似系數(shù)分別為0.9527、0.9693和0.9113，兩個(gè)最差的模式對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0.8566、0.8416和0.6796，說(shuō)明西風(fēng)急流、風(fēng)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(gè)因素空間位置和強(qiáng)度的模擬能力，才可將阻塞的活動(dòng)中心和強(qiáng)度顯著區(qū)域做到成功模擬。

3 CMIP5模式對(duì)北半球夏季歐亞地區(qū)阻塞頻數(shù)線(xiàn)性趨勢(shì)和年際變化特征的評(píng)估

由以上分析可知，對(duì)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(dòng)中心與強(qiáng)度顯著區(qū)域。但從氣候預(yù)測(cè)角度來(lái)講，模式對(duì)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(qiáng)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性[24]。中國(guó)地處東亞，夏季鄂霍茨克海地區(qū)的阻高形勢(shì)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(zhǎng)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(jì)分布，將歐亞阻塞關(guān)鍵區(qū)域分為以下3個(gè)：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(gè)CMIP5氣候模式、多模式平均與再分析數(shù)據(jù)下3個(gè)關(guān)鍵區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)的年際變化特征。17個(gè)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(shuō)明模式對(duì)于歐亞阻塞頻數(shù)的模擬能力有限。下面將通過(guò)進(jìn)一步考察這55年期間，17個(gè)模式對(duì)每個(gè)關(guān)鍵區(qū)平均的阻塞頻數(shù)進(jìn)行線(xiàn)性趨勢(shì)的模擬，以及夏季平均阻塞頻數(shù)和年際之間的標(biāo)準(zhǔn)差分布，并試圖通過(guò)功率譜分析找出主周期，模擬17個(gè)CMIP5模式自上世紀(jì)中葉以來(lái)55年阻塞頻數(shù)的變化特點(diǎn)。

((a):NCEP/NCAR； (b):多模式集合；(c):多模式間頻數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差；(d～t):CMIP5各模式)；等值線(xiàn)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(xiàn)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(fēng)急流, 等值線(xiàn)間隔為5 m/s；(d)、(e)、(f):風(fēng)暴軸，等值線(xiàn)間隔為10 m2s-2；(g)、(h)、(i):定常波, 等值線(xiàn)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(duì)于夏季氣候平均態(tài)阻塞頻數(shù)和振幅模擬最好的4個(gè)多模式集合和2個(gè)最差的模式對(duì)北半球1951—2005年夏季平均西風(fēng)急流、風(fēng)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(xiàn)性趨勢(shì)分析

對(duì)于歐洲區(qū)(見(jiàn)圖6)，NCEP/NCAR表現(xiàn)出的近55年阻塞頻數(shù)的線(xiàn)性趨勢(shì)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(gè)模式呈線(xiàn)性下降趨勢(shì)，其中CMCC-CESM和IPSL-CM5A-LR能很好的與NCEP/NCAR結(jié)果吻合。8個(gè)模式則相反呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，沒(méi)能模擬出歐洲區(qū)夏季阻塞頻數(shù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。與歐洲區(qū)相同，再分析數(shù)據(jù)對(duì)于烏拉爾山區(qū)表現(xiàn)出的線(xiàn)性趨勢(shì)同樣是下降的，斜率為-0.0518。17個(gè)模式中有9個(gè)斜率為負(fù)，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(xiàn)性趨勢(shì)。與前兩個(gè)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(guò)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(jiàn)，這兩個(gè)模式雖然線(xiàn)性趨勢(shì)與再分析一致，但每年的頻數(shù)均多于觀測(cè)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(duì)歐亞三個(gè)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(xiàn)代表頻數(shù)；直線(xiàn)代表線(xiàn)性趨勢(shì)。Curve lines represent frequency; Straight line represent linear tendency.)圖6 CMIP5模式與NCEP/NCAR對(duì)歐洲區(qū)1951—2005年夏季阻塞頻數(shù)線(xiàn)性趨勢(shì)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(biāo)準(zhǔn)差

圖9給出了3個(gè)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(biāo)準(zhǔn)差分布。由圖9(a)可以看出，對(duì)于歐洲區(qū)頻數(shù)的模擬，17個(gè)模式中與再分析數(shù)據(jù)頻數(shù)差值的絕對(duì)值大于3的只有1個(gè)，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(duì)值均不超過(guò)1.5次。就歐洲區(qū)55年阻塞頻數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差而言，NCEP/NCAR再分析結(jié)果為8.5452；17個(gè)CMIP5模式中，只有6個(gè)模式模擬出的標(biāo)準(zhǔn)差高于再分析數(shù)據(jù)，說(shuō)明其他11個(gè)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(wú)論頻數(shù)還是標(biāo)準(zhǔn)差，17個(gè)模式的模擬結(jié)果與觀測(cè)場(chǎng)相比都十分相似。

與前兩個(gè)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(gè)模式的模擬結(jié)果與再分析相減的結(jié)果絕對(duì)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(gè)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(gè)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(biāo)準(zhǔn)差。

3.3 功率譜分析

通過(guò)比較功率譜圖上各個(gè)諧波方差的大小，可對(duì)歐亞3個(gè)關(guān)鍵區(qū)夏季阻塞頻數(shù)變化的周期進(jìn)行提取。由圖10可見(jiàn)，NCEP/NCAR的歐洲區(qū)方差峰值對(duì)應(yīng)的周期為3.37年，但此峰值并沒(méi)有通過(guò)置信度為95%的顯著性檢驗(yàn)，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(shí)間函數(shù)中的主要周期。反觀模式結(jié)果，17個(gè)模式中有CanES M2、GFDL-ESM2M、IPSL-CM5A-LR、CNRM-CM5等4個(gè)模式同樣不存在主周期，剩余的13個(gè)模式均存在這2～5年的主周期，4個(gè)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(duì)于烏拉爾山區(qū)(見(jiàn)圖11)，NCEP/NCAR表現(xiàn)出包含在時(shí)間函數(shù)中的主要周期有3個(gè)：T1=8.31年、T2=7.71年和T3=2.16年。這說(shuō)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(gè)，為CMCC-CESM和MPI-ESM-LR；能模擬出2年左右的模式有8個(gè)，沒(méi)有任何一個(gè)模式同時(shí)模擬出這2個(gè)主周期，其余模式均無(wú)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(diǎn)的模式有MRI-CGCM3、BCC-CSM1.1、HadGEM2-CC、GFDL-ESM2M和BNU-ESM等5個(gè)。

圖9 CMIP5模式與NCEP/NCAR對(duì)歐亞3個(gè)關(guān)鍵區(qū)1951—2005年夏季平均阻塞頻數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)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(xiàn)為功率譜對(duì)應(yīng)各諧波的F檢驗(yàn)值。Dashed line donates the corresponding value of F test.)圖10 CMIP5模式與NCEP/NCAR對(duì)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(fù)指數(shù)作為阻塞指數(shù)，同時(shí)利用NCEP/NCAR再分析資料，對(duì)17個(gè)CMIP5氣候模式對(duì)北半球夏季阻塞的頻數(shù)與振幅的模擬能力進(jìn)行評(píng)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(duì)于夏季氣候態(tài)阻塞頻數(shù)的模擬能力，同時(shí)也對(duì)指示阻塞事件顯著性的指標(biāo)——阻塞振幅的模擬能力也進(jìn)行了考察。通過(guò)空間相關(guān)系數(shù)比較了各個(gè)模式和多模式集合對(duì)再分析資料的反演能力。通過(guò)線(xiàn)性趨勢(shì)分析與功率譜分析，評(píng)估了各模式對(duì)影響中國(guó)夏季氣候的歐亞地區(qū)3個(gè)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(xiàn)性趨勢(shì)和年際變化的模擬能力。得到以下結(jié)論：

(1)17個(gè)CMIP5氣候模式對(duì)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(chǎng)的相關(guān)系數(shù)均達(dá)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(chǎng)的空間相關(guān)系數(shù)達(dá)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(dá)到0.8982。通過(guò)模式之間標(biāo)準(zhǔn)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(duì)于北半球夏季阻塞振幅的平均態(tài)的模擬能力稍弱。17個(gè)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(chǎng)的空間相關(guān)系數(shù)達(dá)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(gè)區(qū)域模式之間振幅的標(biāo)準(zhǔn)差最大，即這2個(gè)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(dòng)力學(xué)角度分析可知，西風(fēng)急流、風(fēng)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(gè)因素空間位置和強(qiáng)度的模擬能力，才可將阻塞的活動(dòng)中心和強(qiáng)度顯著區(qū)域做到成功模擬。

(3)沒(méi)有任何一個(gè)模式可以同時(shí)正確的模擬出歐亞3個(gè)關(guān)鍵區(qū)1951—2005年的線(xiàn)性趨勢(shì)。這說(shuō)明對(duì)于夏季阻塞頻數(shù)年際變化趨勢(shì)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(gè)關(guān)鍵區(qū)夏季平均阻塞頻數(shù)和年際之間的標(biāo)準(zhǔn)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(cè)場(chǎng)之間的偏差也最小。

(5)由NCEP/NCAR再分析場(chǎng)可見(jiàn)，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(gè)CMIP5模式中，沒(méi)有任何一個(gè)模式可以同時(shí)正確的模擬出歐亞3個(gè)關(guān)鍵區(qū)的主周期，這說(shuō)明對(duì)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(duì)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(duì)頻數(shù)的模擬結(jié)果稍?xún)?yōu)于振幅。無(wú)論頻數(shù)或者振幅，CanESM2均為17個(gè)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(duì)于阻塞系統(tǒng)模擬能力依賴(lài)于模式本身的分辨率[14]，過(guò)低的水平分辨率有可能導(dǎo)致瞬變渦旋在阻塞發(fā)生發(fā)展過(guò)程中的作用無(wú)法體現(xiàn)[20]。由表1和模式模擬結(jié)果對(duì)比可知，一些高分辨率模式對(duì)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(shí)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(xiàn)性趨勢(shì)。這或許說(shuō)明提高數(shù)值模式對(duì)于阻塞的模擬能力，不僅僅依賴(lài)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(duì)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(shí)為認(rèn)識(shí)歐亞大陸3個(gè)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(xiàn)性趨勢(shì)和年際變化特征提供參考。由于北半球夏季阻塞對(duì)中國(guó)的天氣、氣候存在重要影響，因此本文的研究對(duì)認(rèn)識(shí)我國(guó)夏季氣候的年際變化特征存在參考意義。

[1] Garriott E B. Long-range weather forecasts [M]. Washington, D. C: Government Printing Office, 1904.

[2] 陶詩(shī)言, 倪允琪, 趙思雄, 等. 1998年夏季中國(guó)暴雨的形成機(jī)理與預(yù)報(bào)研究 [M]. 北京: 氣象出版社, 2001.

[3] Grumm R H. The central European and Russian heat event of July-August 2010 [J]. Bull Amer Meteor Soc, 2011, 92: 1285-1296.

[4] Berggren R, B Bolin, Rossby C G. An aerological study of zonal motion, its perturbations and break-down[J]. Tellus, 1949, 2: 14-37.

[5] Austins J F. The blocking of middle latitude westerly winds by planetary waves [J]. Quart J Roy Meteor Soc, 1980, 106: 327-350.

[6] 羅德海. 大氣中大尺度包絡(luò)孤立子理論與阻塞環(huán)流[M]. 北京: 氣象出版社, 1999.

[7] Charney J G, Shukla J, Mo K C. Comparison of a barotropic blocking theory with observation [J]. J Atmos Sci, 1981, 38: 762-779.

[8] Dole R M, Gordon N D. Persistent anomalies of the extra-tropical Northern Hemisphere wintertime circulation: Geographical distribution and regional persistence characteristics [J]. Mon Wea Rev, 1983, 111(8): 1567-1586.

[9] Lejen?s H, ?kland H. Characteristics of Northern Hemisphere blocking as determined from a long time series of observational data [J]. Tellus, 1983, 35A: 350-362.

[10] Tibaldi S, Molteni F. On the operational predictability of blocking [J]. Tellus, 1990, 42A: 343-365.

[11] Pelly J L, Hoskins B J. A new perspective on blocking [J]. J Atmos Sci, 2003, 60: 743-755.

[12] Diao Y, Li J, Luo D. A new blocking index and it s application: Blocking action in the Northern Hemisphere [J]. J Climate, 2006, 19: 4819-4827.

[13] Pelly J L, Hoskins B J. How well does the ECMWAF Ensemble Prediction System predict blocking? [J]. Quart J Royal Met Soc, 2003, 129: 1683-1702.

[14] Matsueda M. Blocking Predictability in operational medium-range ensemble forecast [J]. SOLA, 2009, 5: 113-116.

[15] D’Andrea F, Tibaldi S, Blackburn M, et al. Northern Hemisphere atmospheric blocking as simulated by 15 atmospheric general circulation models in the period 1979-1988 [J]. Climate Dyn, 1998, 14: 385-407.

[16] Barnes E A, Slingo J, Woolings T. A methodololgy for the comparison of blocking climatologies indices, models and climate scenarios [J]. Climate Dyn, 2012, 38: 2467-2481.

[17] Taylor K E, Stouffer R J, Meehl G A. An Overview of CMIP5 and the experiment design [J]. Bull Amer Meteor Soc, 2012, 93: 485-498.

[18] 余錦華, 唐盛, 吳立廣, 等. IPCC AR4模式對(duì)熱帶氣旋熱力控制因子的模擬能力評(píng)估 [J]. 海洋學(xué)報(bào), 2011, 33(6): 39-54.

[19] Masato G, Hoskins B, Woollings T. Winter and Summer Northern Hemisphere blocking in CMIP5 models [J]. J Climate, 2013, 26(18): 7044-7059.

[20] Ringer M A, Martin G M, Greeves C Z. The physical properties of the atmosphere in the new Hadley Centre Global Environmengt Model(HadGEM1). PartⅡ: Aspects of variability and regional climate [J]. J Climate, 2006, 19(7): 1302-1326.

[21] Lejen?s H. Long term variation of atmospheric blocking in the Northern Hemisphere [J]. J Meteor Soc Japan, 1995, 73: 79-89.

[22] 馬麗娟, 羅勇, 秦大河, 等. CMIP3模式對(duì)未來(lái)50a歐亞大陸雪水當(dāng)量的預(yù)估 [J]. 冰川凍土, 2011, 33(6): 707-720.

[23] 刁一娜, 李建平, 羅德海. 阻塞流場(chǎng)與瞬變渦動(dòng)相互作用的動(dòng)力學(xué)研究 [J]. 大氣科學(xué), 2004, 28(6): 901-924.

[24] 郭巖, 陳海山, 張宏芳, 等. CMIP3氣候模式對(duì)東亞冬季大氣環(huán)流模擬能力的評(píng)估 [J]. 氣象與減災(zāi)研究, 2012, 35(1): 7-16.

[25] Li S, Ji L, Lin W, et al. The Maintenance of the Blocking over the Ural Mountains during the Second Meiyu Period in the Summer of 1998 [J]. Advances in Atmosheric Science, 2001, 18(1): 87-105.

責(zé)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(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(40905030)；國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)發(fā)展規(guī)劃項(xiàng)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