FGOALS 高分辨率氣候模式系統(tǒng)模式研制與應(yīng)用綜述

俞永強(qiáng) 安博 劉海龍 包慶 林鵬飛 何編 鄭偉鵬 欒貽花 白文蓉 李恬燕 , 2

1 中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(LASG), 北京 100029

2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

1 引言

氣候數(shù)值模式是定量研究氣候演變規(guī)律、預(yù)測(cè)或預(yù)估氣候變化的重要工具之一，已在地球系統(tǒng)科學(xué)研究中得到了廣泛應(yīng)用。為了確保模式核心技術(shù)的自主可控以及在國(guó)際氣候變化研究和談判的話語(yǔ)權(quán)，世界上主要發(fā)達(dá)國(guó)家均長(zhǎng)期堅(jiān)持自主研發(fā)氣候數(shù)值模式。20 世紀(jì)60 年代美國(guó)地球流體動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室（GFDL）研制了國(guó)際上第一個(gè)氣候模式并開啟了氣候變化模擬研究，模式團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人之一Manabe 也因此獲得了2021 年度諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。盡管氣候模式的研發(fā)歷史已經(jīng)超過(guò)了半個(gè)世紀(jì)，但是由于地球系統(tǒng)內(nèi)部存在復(fù)雜的多圈層和多尺度復(fù)雜的非線性相互作用過(guò)程以及人們對(duì)一些過(guò)程認(rèn)知存在局限性，當(dāng)代氣候模式仍然存在相當(dāng)大的不確定性（IPCC, 2021）。

為了理解氣候模式偏差形成的原因和減小未來(lái)氣候變化預(yù)估的不確定性，世界氣候研究計(jì)劃（WCRP）于1990 年代初期組織了國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（CMIP）。該計(jì)劃一經(jīng)推出就引起了學(xué)術(shù)界的極大重視，并一直持續(xù)至今，其試驗(yàn)結(jié)果不僅為IPCC 氣候變化評(píng)估報(bào)告提供了重要支撐，也極大地促進(jìn)了模式的發(fā)展?；贑MIP 試驗(yàn)結(jié)果的分析，目前主要從提高分辨率和改進(jìn)次網(wǎng)格參數(shù)化方案兩方面減小模式的不確定性。這是因?yàn)樘岣吣Ｊ娇臻g分辨率，可直接分辨更多的中小尺度動(dòng)力過(guò)程，從而減小對(duì)參數(shù)化方案的依賴性，同時(shí)以往的天氣預(yù)報(bào)和氣候模式研發(fā)經(jīng)驗(yàn)也表明提高模式分辨率是減小模式誤差的重要途徑之一。隨著高性能計(jì)算資源的增加，近幾年越來(lái)越多的全球研究機(jī)構(gòu)開始發(fā)展高分辨率全球氣候模式（欒貽花等, 2016）。為此，最新一期CMIP6 專門設(shè)計(jì)了一組高分辨率模式比較子計(jì)劃HighResMIP（Eyring et al., 2016）。國(guó)內(nèi)外多個(gè)模式研發(fā)中心參與了該子計(jì)劃，其中來(lái)自美國(guó)、英國(guó)及中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所模式團(tuán)隊(duì)發(fā)展的3 個(gè)耦合模式具有最高的水平分辨率。

大量研究表明，水平分辨率的提高顯著提升了模式對(duì)氣候及其變率的模擬能力，也為更準(zhǔn)確的氣候預(yù)測(cè)和氣候變化預(yù)估奠定了基礎(chǔ)。對(duì)海洋模式來(lái)說(shuō)，海洋第一斜壓羅斯貝半徑隨緯度的空間分布，決定了水平分辨率達(dá)到1/10°～1/12°海洋模式才能直接解析全球大洋大部分區(qū)域的中尺度渦旋（除高緯地區(qū)和近岸區(qū)域）（Hallberg, 2013）。依據(jù)海洋中一階斜壓模的Rossby 變形半徑尺度的空間分布特征，可以按照水平分辨率將海洋模式分為三類，其中水平分辨率低于1 °的模式需要對(duì)中尺度渦旋進(jìn)行參數(shù)化（即粗分辨率模式，“eddyparameterizing”模式）、水平分辨率在1/4 °左右的模式可以在熱帶地區(qū)分辨中尺度渦旋（即渦旋部分可分辨模式，“eddy-permiting”或“eddy-present”模式），水平分辨率為1/10 °左右的模式可以在全球絕大部分海區(qū)分辨中尺度渦旋（即渦分辨率模式，“eddy-resolving”或“eddy-rich 模式）。相比前兩類低分辨率海洋模式，1/10 °左右的渦分辨率海洋模式可以模擬出開闊洋面無(wú)處不在且能量活躍的中尺度渦旋，以及邊界流區(qū)域的準(zhǔn)永久活躍渦旋。渦分辨率海洋模式模擬海洋中尺度渦輸送作用也系統(tǒng)性地不同于渦旋部分可分辨的海洋模式，尤其體現(xiàn)在中尺度渦旋對(duì)物質(zhì)和能量的垂直輸送作用，而這影響著次表層的熱鹽收支平衡、可能造成模式模擬漂移（Griffies et al., 2015; von Storch et al., 2016）。在水平分辨率提升之后，海洋模式還可以更好地模擬地形敏感區(qū)域比如海峽和貫穿流（Hewitt et al.,2016）。對(duì)大氣模式來(lái)說(shuō)，將分辨率從CMIP5 典型的100 km 分辨率提高到25 km，可以模擬出更多天氣尺度過(guò)程比如熱帶氣旋、更真實(shí)的地形作用、以及局地大氣狀態(tài)由海洋主導(dǎo)的中尺度海氣相互作用（Bacmeister et al., 2014; Small et al., 2014）。同時(shí)，高分辨率大氣模式可以捕捉到下墊面高頻中尺度海溫異常擾動(dòng)，進(jìn)而模擬更真實(shí)的大氣邊界層，包括垂直深度可達(dá)對(duì)流層的深對(duì)流。高分辨率全球耦合氣候模式，由高分辨率海洋和大氣分量模式組成，具備這兩個(gè)分量模式的優(yōu)越性能，并且可以模擬更真實(shí)的中尺度海氣相互作用（Ma et al., 2016）。高分辨率耦合模式對(duì)中尺度海氣相互作用過(guò)程模擬性能的提升，反過(guò)來(lái)，也提升了模式對(duì)海表溫度氣候態(tài)、次表層模式漂移、水循環(huán)、年際變率如ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation）和IOD（Indian Ocean Dipole）、年代際變率如大西洋多年代際振蕩（AMO）、南極繞極流（ACC）、南大洋和海冰等大尺度氣候特征的模擬能力。這些現(xiàn)象的模擬性能提升對(duì)區(qū)域年代際預(yù)測(cè)至關(guān)重要，同時(shí)也是模式更準(zhǔn)確地模擬出氣候變率和長(zhǎng)期氣候變化趨勢(shì)的前提條件。

大氣物理研究所自從上世紀(jì)八十年代以來(lái)就一直把發(fā)展氣候模式作為核心目標(biāo)之一，從最初的2層大氣環(huán)流模式（曾慶存和張學(xué)洪, 1987）和4 層海洋環(huán)流模式（Zhang and Liang, 1989）以及相應(yīng)的全球海氣耦合模式（Zhang et al., 1992），到大氣環(huán)流模式（AGCM；Wu et al., 1996）和大洋環(huán)流模式（OGCM；Zhang et al., 1996）、海陸氣冰耦 合 氣 候 系 統(tǒng) 模 式（吳 國(guó) 雄 等, 1997; Yu et al.,2002, 2004），經(jīng)過(guò)數(shù)十年的繼承發(fā)展，不斷迭代更新到目前的FGOALS 耦合氣候系統(tǒng)模式（靈活的全球?！?dú)狻懴到y(tǒng)模式，F(xiàn)lexible Global Ocean-Atmosphere-Land System Model；Yu et al.,2008, 2011; Li et al., 2013; Bao et al., 2013）。上述氣候系統(tǒng)模式積極參與各項(xiàng)國(guó)際氣候模式計(jì)劃，其數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果不僅廣泛地應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外的地球科學(xué)研究，而且還被聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化委員會(huì)（IPCC）發(fā)表的氣候變化評(píng)估報(bào)告所引用，為氣候政策的制定提供科研支撐（Zhou et al., 2018,2020）。

面對(duì)氣候變化研究和應(yīng)用的迫切需求，大氣物理研究所模式團(tuán)隊(duì)積極發(fā)展新版本氣候模式以應(yīng)對(duì)新的研究挑戰(zhàn)。首先在已有模式的基礎(chǔ)上，發(fā)展了高分辨率海洋模式和大氣環(huán)流模式，并分別進(jìn)行高分辨率耦合試驗(yàn)：包括高分辨率海洋模式與CAM4耦合（Lin et al., 2019），大氣模式與POP2 耦合等。在海洋模式動(dòng)力框架進(jìn)一步改進(jìn)升級(jí)后（俞永強(qiáng)等, 2018），高分辨率大氣模式FAMIL2.2 （Finite Volume Atmosphere Model of IAP LASG version 2.2）、新一代的高分辨率海洋模式LICOM3.0-H（LASG/IAP Climate system Ocean Model version 3.0-H）與高分辨率海冰模式、陸面模式一起，耦合組成了高分辨率耦合模式FGOALS-f3-H（An et al., 2022）。當(dāng)前最新一代的FGOALS 包含三個(gè)具有不同分量模式組合的版本：FGOALS-g3（Li L J et al., 2020）、FGOALS-f3-L（Guo et al., 2020）和FGOALS-f3-H。這三個(gè)耦合模式的海洋分量模式都是LICOM3.0；但應(yīng)用了不同的大氣分量模式，F(xiàn)GOALS-g3 采用了一個(gè)格點(diǎn)大氣模式GAMIL3，F(xiàn)GOALS-f3-L 和FGOALS-f3-H 采用的是基于球面立方體剖分投影的有限體積模式FAMIL2.2（Bao and Li, 2020; Li et al., 2021）。 FGOALS-g3 和FGOALS-f3-L 為低分辨率版本，F(xiàn)GOALS-f3-H 則是高分辨率版本。本文主要綜述近5 年來(lái)大氣物理研究所在高分辨率氣候模式研制和應(yīng)用方面的主要進(jìn)展，其中第2、3 和4 節(jié)分別介紹25 km 分辨率的大氣環(huán)流模式FAMIL2.2、0.1°分辨率海洋模式LICOM3.0 和高分辨率氣候系統(tǒng)模式FGOALS-f3-H 的研制及應(yīng)用，第5 節(jié)對(duì)全文總結(jié)及展望。

2 高分辨率大氣環(huán)流模式FAMIL

2.1 模式發(fā)展

LASG 大氣環(huán)流模式F/SAMIL 的發(fā)展經(jīng)歷分為兩個(gè)階段。1990 年代初，吳國(guó)雄課題組引進(jìn)了大氣環(huán)流譜模式R15L9，該模式是在澳大利亞譜模式的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。在動(dòng)力框架方面，吳國(guó)雄等（Wu et al., 1996）采用了曾慶存（1963）提出的參考大氣扣除的方法，而王在志等（2005a,2005b）提高了水平和垂直方向的分辨率，王鵬飛和黃剛（2006）又進(jìn)行了并行化處理。最終該模式被正式命名為SAMIL（Spectral Atmosphere Model of IAP LASG；吳 國(guó) 雄 和 李 建 平, 2005; 包 慶 等,2006）。

2010 年左右，F(xiàn)V3 動(dòng)力框架被引入大氣所氣候系統(tǒng)模式中，發(fā)展了新一代大氣環(huán)流模式FAMIL（Finite Volume Atmosphere Model of IAP LASG；周林炯, 2015；Zhou et al., 2015）。這種模式采用有限體積球立方網(wǎng)格，支持全球聚焦變網(wǎng)格，具有高分辨率和加密功能。在FAMIL 中，半拉格朗日通量形式平流方案被接入了FV3 動(dòng)力框架。理想試驗(yàn)和干框架試驗(yàn)表明，這種平流方案能夠?qū)崿F(xiàn)模式本身的保形和正定特性，并克服了“負(fù)水汽問(wèn)題”，改善了降水頻次（Wang et al., 2013）。Zhou et al.（2012）研究表明大氣模式FAMIL 具有優(yōu)越的并行計(jì)算性能和并行I/O（Input/Output）性能，其動(dòng)力框架最高可以實(shí)現(xiàn)6.25 km 的水平分辨率。Li et al.（2017）研究表明，該模式在CPU（Central Processing Unit）使用率、CPU 節(jié)點(diǎn)間信息傳輸?shù)却龝r(shí)間、代碼向量化、Gflops（Giga floating-point operations per second）平均值、Gflops 峰值五個(gè)方面表現(xiàn)優(yōu)異，模式系統(tǒng)具有良好的可擴(kuò)展性。

由于大氣環(huán)流模式網(wǎng)格尺度較大，不能直接解析小尺度天氣過(guò)程，氣候模式通過(guò)參數(shù)化間接表示次網(wǎng)格過(guò)程對(duì)平均網(wǎng)格的貢獻(xiàn)。物理過(guò)程參數(shù)化是模式模擬及預(yù)測(cè)的最大不確定性來(lái)源，尤以對(duì)流—云—輻射的參數(shù)化過(guò)程最為復(fù)雜，大氣環(huán)流模式的整體性能很大程度上受制于上述濕物理過(guò)程的參數(shù)化水平。LASG 大氣模式發(fā)展至今，先后引進(jìn)替換了多種對(duì)流參數(shù)化方案，并開展了對(duì)其模擬性能的評(píng) 估（宋 曉 良, 2005; 劉 琨 等, 2010; Wang et al.,2011）。盡管已有的研究工作豐富了人們對(duì)積云對(duì)流問(wèn)題的理解，但由于積云對(duì)流本身所涉及的多尺度相互作用的復(fù)雜性，積云參數(shù)化的研究進(jìn)展依然緩慢，其中閉合假設(shè)和積云模型的不確定性最大。近期，結(jié)合大渦模擬和場(chǎng)地試驗(yàn)數(shù)據(jù)，夾卷率和積云垂直動(dòng)量在理論和參數(shù)化領(lǐng)域取得明顯進(jìn)展（Wang and Zhang, 2014）。在尺度自適應(yīng)參數(shù)化方案發(fā)展方面，F(xiàn)AMIL 模式組自主研發(fā)顯式對(duì)流降水方案（Resolved Convective Precipitation，簡(jiǎn)寫為RCP），實(shí)現(xiàn)積云對(duì)流降水顯式化，將傳統(tǒng)的積云對(duì)流降水用單參數(shù)云微物理方程改寫，然后分別計(jì)算它們的云微物理屬性，減少傳統(tǒng)積云對(duì)流參數(shù)化方案中由于對(duì)流效果的平均化和強(qiáng)烈依靠對(duì)流參數(shù)準(zhǔn)確性帶來(lái)的誤差。針對(duì)模式評(píng)估結(jié)果，在25～100 km 的水平分辨率下，RCP 方案的FAMIL2模式和其耦合版本FGOALS-f3 顯著增強(qiáng)了熱帶大氣季節(jié)內(nèi)振蕩MJO 的模擬能力（圖1），減少了雙赤道輻合帶誤差，提高了厄爾尼諾（ENSO）的模擬能力，準(zhǔn)確再現(xiàn)極端降水強(qiáng)度和日變化特征（圖2），并且提高熱帶氣旋（臺(tái)風(fēng)）模擬能力（圖3）（He et al., 2019; Li et al., 2019, 2021; Bao et al., 2020; Bao and Li, 2020; Ahn et al., 2020）。

圖1 2001～2009 年20～100 天帶通濾波逐日降水異常10°S 到10°N 平均與其（5°S～5°N，85°～95°E）區(qū)域平均的時(shí)間序列的超前滯后回歸：（a）TRMM 衛(wèi)星觀測(cè)結(jié)果；（b）FGOALS-f3-H 模式CMIP6 hist-1950 試驗(yàn)?zāi)M結(jié)果；（c）FGOALS-f3-L 模式 CMIP6 historical 試驗(yàn)?zāi)M結(jié)果。參考Ahn et al.（2020）的方法繪制。Fig.1 The 2001-2009 lag-regression of 10°S to 10°N average 20-100 days band-pass-filtered precipitation anomalies against its time series averaged over the (5°S-5°N, 85°-95°E): (a) TRMM satellite observation; (b) FGOALS-f3-H CMIP6 hist-1950 simulation results; (c) FGOALS-f3-L CMIP6 historical simulation results.This plot is calculated with reference to Ahn et al.(2020).

2.2 模式評(píng)估

極端降水災(zāi)害占中國(guó)自然災(zāi)害的70%，準(zhǔn)確模擬和預(yù)估極端降水事件對(duì)防災(zāi)減災(zāi)十分重要。FAMIL2 模式緩解了青藏高原南坡虛假降水問(wèn)題，模擬青藏高原地區(qū)的日降水概率密度分布與高分辨率衛(wèi)星資料一致（Bao and Li, 2020）。FAMIL2 模式能夠再現(xiàn)亞洲夏季風(fēng)的降水日變化峰值時(shí)間，并再現(xiàn)了我國(guó)陸地夜間降水峰值的特點(diǎn)。大部分CMIP5 模式不能抓住150 mm d-1以上的極端降水，并且低估了極端降水的頻次，而FAMIL2 模式提高了對(duì)中國(guó)東部極端降水的模擬能力（He et al.,2019）。

MJO（Madden Julian Oscillation）是大氣環(huán)流的重要系統(tǒng)，MJO 的活動(dòng)對(duì)天氣和氣候有明顯影響。FAMIL2 及其全耦合版本FGOALS-f3 準(zhǔn)確再現(xiàn)了MJO 東傳的強(qiáng)度和速度特征。大部分 CMIP5和 CMIP6 模式模擬 MJO 東傳明顯偏弱（Ahn et al., 2020）， 圖1 是參照Ahn et al.（2020）計(jì)算方法，基于觀測(cè)和模擬的2001～2009 年逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，包括TRMM 衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)、FGOALS-f3-H hist-1950 試 驗(yàn)、FGOALS-f3-L historical 歷史 試 驗(yàn)等，相 比 前 版 本FGOALS-s（Ahn et al., 2020），F(xiàn)GOALS-f 模擬的MJO 東傳強(qiáng)度增強(qiáng)、速度合理。

國(guó)際主流氣候模式在100 km 標(biāo)準(zhǔn)分辨率下模擬臺(tái)風(fēng)個(gè)數(shù)偏少、模擬能力不足。FAMIL2 通過(guò)采用顯式對(duì)流降水方案RCP 改進(jìn)了對(duì)流耦合紅道波群和MJO 的模擬能力，使用100 km 分辨率能夠再現(xiàn)全球熱帶氣旋的生成位置、移動(dòng)路徑、季節(jié)循環(huán)、年際變率等特征。100 km 分辨率的FAMIL2 模式模擬出西北太平洋熱帶氣旋爆發(fā)個(gè)數(shù)為每年76 個(gè)，與觀測(cè)結(jié)果一致，優(yōu)于國(guó)際主流模式中每年9 個(gè)的結(jié)果。FAMIL2 有能力模擬出熱帶氣旋爆發(fā)個(gè)數(shù)的年際變率，在西北太平洋、北大西洋的熱帶氣旋爆發(fā)個(gè)數(shù)的時(shí)間相關(guān)系數(shù)分別是：0.51 和0.49（Li et al., 2019; He et al., 2019; Bao et al., 2020）。

2.3 模式應(yīng)用

FAMIL 模式團(tuán)隊(duì)建立了天氣—?dú)夂蛞惑w化的集成無(wú)縫隙預(yù)測(cè)系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱為FGOALS-f2 無(wú)縫隙預(yù)測(cè)系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)采用了無(wú)縫隙的集成預(yù)測(cè)方法，將天氣和氣候的預(yù)測(cè)融合在一起，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。FGOALS-f2 無(wú)縫隙預(yù)測(cè)系統(tǒng)在MJO、熱帶氣旋（臺(tái)風(fēng)）、厄爾尼諾以及北極海冰等方面已達(dá)到國(guó)際同類模式預(yù)測(cè)系統(tǒng)的先進(jìn)水平。該系統(tǒng)能夠較準(zhǔn)確預(yù)測(cè)天氣和氣候變化的趨勢(shì)和變化規(guī)律，為政府、企業(yè)和公眾提供了重要的預(yù)測(cè)信息。FGOALS-f2無(wú)縫隙預(yù)測(cè)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)結(jié)果不僅多次用于國(guó)家級(jí)會(huì)商，參與咨詢報(bào)告撰寫，還被廣泛應(yīng)用于中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心、自然資源部國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心、水利部信息中心等多家國(guó)家級(jí)和省級(jí)業(yè)務(wù)平臺(tái)中。這些應(yīng)用不僅服務(wù)了國(guó)家需求和國(guó)防安全，還為農(nóng)業(yè)、水利、能源等重要領(lǐng)域提供了可靠的預(yù)測(cè)依據(jù)。FGOALS-f2 無(wú)縫隙預(yù)測(cè)系統(tǒng)已多次助力一帶一路地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)，提升了我國(guó)在S2S（次季節(jié)—季節(jié)）預(yù)測(cè)領(lǐng)域的國(guó)際影響力。該系統(tǒng)已經(jīng)加入了世界氣象組織（WMO）S2S 預(yù)測(cè)計(jì)劃，向全球用戶提供實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。在國(guó)際S2S 參與模式系統(tǒng)中，F(xiàn)GOALS-f2 系統(tǒng)的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效性最高，重要指標(biāo)的預(yù)測(cè)水平達(dá)到國(guó)際同類模式預(yù)測(cè)系統(tǒng)的先進(jìn)水平。例如，MJO 預(yù)報(bào)技巧可達(dá)30 天，接近歐洲中心33 天的MJO 預(yù)報(bào)技巧。FGOALS-f2 無(wú)縫隙預(yù)測(cè)系統(tǒng)是我國(guó)天氣氣候預(yù)測(cè)領(lǐng)域的重要成果之一，具有較高的技術(shù)水平和廣泛的應(yīng)用前景。該系統(tǒng)不僅為我國(guó)天氣氣候預(yù)測(cè)的發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)，而且為全球防災(zāi)減災(zāi)和氣象災(zāi)害預(yù)警提供了重要支持。

3 高分辨率海洋環(huán)流模式LICOM

3.1 模式發(fā)展

海洋環(huán)流本身具有鮮明的非線性多尺度相互作用的動(dòng)力特征，這就要求海洋模式不僅需要足夠高的空間分辨率，而且還需要采用次網(wǎng)格物理參數(shù)化方案描述數(shù)值計(jì)算方案無(wú)法直接分辨率的動(dòng)力過(guò)程。例如，目前高分辨率海洋模式已經(jīng)可以直接模擬海洋中的Rossby 波、中尺度渦等與天氣氣候現(xiàn)象緊密相關(guān)的過(guò)程；另一方面模式次網(wǎng)格過(guò)程需要合理地模擬次網(wǎng)格動(dòng)力過(guò)程對(duì)大尺度環(huán)流的影響。在這樣的需求驅(qū)動(dòng)下，LICOM（LASG/IAP Climate system Ocean Model）高分辨率版本發(fā)展也進(jìn)行了大量的工作。

首先，改進(jìn)了模式的動(dòng)力框架。俞永強(qiáng)等（2018）發(fā)展了一個(gè)可以適用于任意水平正交曲線坐標(biāo)系的海洋模式動(dòng)力框架，并應(yīng)用于氣候系統(tǒng)海洋模式LICOM，實(shí)現(xiàn)了三極網(wǎng)格的新版本。新動(dòng)力框架克服了經(jīng)緯網(wǎng)格北極點(diǎn)處理為孤島的缺陷，避免模式網(wǎng)格距隨緯度增加而急劇減小帶來(lái)的計(jì)算不穩(wěn)定，并去掉了原本的空間濾波，增加了模式的可擴(kuò)展性和計(jì)算效率。其次，Lin et al.（2019）升級(jí)了模式的耦合器，并利用渦分辨率海洋模式LICOM2.0 與高分辨率大氣模式耦合，構(gòu)建了超高分辨率準(zhǔn)全球耦合模式。該模式在當(dāng)前氣候條件下成功運(yùn)行6 年，并根據(jù)觀測(cè)和再分析數(shù)據(jù)對(duì)模擬進(jìn)行了評(píng)估。再次，進(jìn)行了模式異構(gòu)并行的改進(jìn)。Jiang et al.（2019）使 用OpenACC（Open Accelerator）實(shí)現(xiàn)了LICOM2.0 的GPU 加速，Wang et al.（2021）使 用 HIP（ Heterogeneous-Compute Interface for Portability）以 及Wei et al.（2023）使 用CUDA（Compute Unified Device Architecture）實(shí) 現(xiàn) 了LICOM3.0 時(shí)間積分部分的GPU 加速。HIP 版本一方面在國(guó)產(chǎn)超算平臺(tái)上成功實(shí)現(xiàn)了6550 個(gè)節(jié)點(diǎn)和26200 個(gè)GPU 的測(cè)試，另一方面建立了全球1/20°的海洋模式版本，模式的速度提高到每天約2.72 個(gè)模擬年（圖4）。而CUDA 版本的高分辨率（0.1°）模式，在小規(guī)模的測(cè)試上得到了約4.5倍的加速。此外，模式也進(jìn)行了物理過(guò)程的改進(jìn)，增加了潮致混合（于子棚等, 2017）、引入了時(shí)空變化沿等密度面混合系數(shù)（李逸文, 2019）等。

基于上述動(dòng)力框架和并行技術(shù)的改進(jìn)，建立了氣候系統(tǒng)海洋模式第三版（LICOM3），其低分辨率（Lin et al., 2019）和高分辨率（Li Y W et al., 2020）版本均參與了國(guó)際海洋模式比較計(jì)劃（OMIP）。低分辨率的LICOM3 分別采用了海洋—海冰參考試驗(yàn)第二階段（Co-ordinated Ocean-Ice Reference Experiments，Phase II，簡(jiǎn)稱CORE-II）的數(shù)據(jù)集和日本大氣再分析表面數(shù)據(jù)（JRA55-do）強(qiáng)迫模式，利用來(lái)自觀測(cè)氣侯態(tài)和年際變化數(shù)據(jù), 對(duì)兩個(gè)試驗(yàn)的模擬性能進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明模式的兩個(gè)試驗(yàn)均很好再現(xiàn)了平均態(tài)、年際變化和長(zhǎng)期線性趨勢(shì)，兩個(gè)試驗(yàn)的差異主要來(lái)自強(qiáng)迫場(chǎng)之間的差異。針對(duì)高分辨率模式，采用了JRA55-do 的強(qiáng)迫場(chǎng)，連續(xù)積分了61 年（1958～2018 年）得到了全球高分辨率海洋狀態(tài)模擬。利用觀測(cè)和再分析資料對(duì)數(shù)據(jù)集模擬的海洋大尺度和中尺度空間特征進(jìn)行了檢驗(yàn)評(píng)估，檢驗(yàn)表明海洋中尺度空間分布結(jié)構(gòu)模擬較好，中尺度結(jié)構(gòu)對(duì)海表面溫度（SST）變化的貢獻(xiàn)在中尺度活動(dòng)區(qū)可以達(dá)到50%，與觀測(cè)相當(dāng)。渦分辨率模擬的大尺度特征相對(duì)低分辨率也有明顯改進(jìn)，表現(xiàn)為氣候態(tài)SST 偏差明顯減小，模擬的SST 變化趨勢(shì)和北大西洋經(jīng)圈翻轉(zhuǎn)環(huán)流演變也明顯改進(jìn)。除了以上兩套標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)之外，Ding et al.（2022b）利用ERA-20C（1901～2010 年）的6 小時(shí)大氣數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高分辨率LICOM3，模擬了過(guò)去百年全球海洋的變化，模擬結(jié)果可以真實(shí)地再現(xiàn)大尺度全球海洋環(huán)流，并捕捉到全球表面中尺度渦旋的基本特征。以上這些數(shù)據(jù)都可以公開下載，具體信息請(qǐng)參見相關(guān)文獻(xiàn)。

3.2 模式評(píng)估

模式評(píng)估是模式發(fā)展的基石，而多模式比較則是模式評(píng)估的一個(gè)關(guān)鍵的手段。在提交OMIP 模擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)的同時(shí)，LICOM3 也參與了國(guó)際海洋模式比較計(jì)劃（OMIP）框架下的多模式數(shù)值試驗(yàn)和模擬評(píng)估工作。

Tsujino et al.（2020）通過(guò)評(píng)估11 個(gè)全球海洋—海冰模式的試驗(yàn)結(jié)果，比較了基于JRA55 再分析資料的JRA55-do 海洋強(qiáng)迫場(chǎng)數(shù)據(jù)集和CORE-II海洋強(qiáng)場(chǎng)的差異，LICOM3 就是這11 個(gè)模式之一，這兩組試驗(yàn)也分別被稱為OMIP-1 和OMIP-2。這兩個(gè)試驗(yàn)?zāi)M的許多特性非常相似，但OMIP-2 再現(xiàn)了20 世紀(jì)80 年代和90 年代觀測(cè)到的全球變暖，以及21 世紀(jì)初期變暖停滯和近期的加速變暖，OMIP-1 無(wú)法再現(xiàn)這些現(xiàn)象。而且OMIP-1 模擬兩半球夏季海冰濃度的負(fù)偏差在OMIP-2 中顯著減小，OMIP-2 模擬的海溫和海表高度（動(dòng)力海平面）的季節(jié)和年際變化的總體有所提高。這些結(jié)果都證明了新的強(qiáng)迫場(chǎng)JRA55-do 總體上要優(yōu)于舊強(qiáng)迫場(chǎng)。Chassignet et al.（2020）評(píng)估了4 對(duì)高低分辨率的海洋—海冰模式OMIP-2 試驗(yàn)的結(jié)果。雖然這些模式在數(shù)值和參數(shù)化上各不相同，但每一對(duì)高低分辨率模式都是匹配的，從而盡可能地區(qū)分水平分辨率的影響。低分辨率模擬中西部邊界流、赤道流和南極繞極流的位置、強(qiáng)度和變率的偏差，在高分辨率模式中得到了顯著改善。然而，盡管高分辨率模式“分辨”了大部分這些特征，但溫度和鹽度的改善在不同模式家族之間并不一致，有些區(qū)域高分辨率模式比低分辨率模式的偏差更大。也就是說(shuō)，從目前的結(jié)果看，大幅提高水平分辨率并不能在所有模式的所有區(qū)域提供明確的偏差改善。Ding et al.（2022a）使用了與Chassignet et al.（2020）相同的高分辨率數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果以及兩個(gè)額外的高分辨率LICOM3.0 試驗(yàn)，評(píng)估了渦分辨率全球海洋—海冰模式模擬中尺度渦流的性能。與衛(wèi)星觀測(cè)相比，盡管全球平均渦動(dòng)動(dòng)能被低估了25%～45%，渦旋活躍區(qū)渦動(dòng)動(dòng)能大約被高估27%～60%，主要位于黑潮延伸體、墨西哥灣流和南極繞極流地區(qū)，而渦旋非活躍區(qū)渦動(dòng)動(dòng)能被低估。基于相關(guān)中尺度渦特性的進(jìn)一步分析表明，渦旋活躍區(qū)的高估主要?dú)w因于中尺度渦的強(qiáng)度，并且在中尺度渦處于發(fā)展階段時(shí)更為突出。這為進(jìn)一步評(píng)估和改進(jìn)模式指出了方向。Treguier et al.（2023）評(píng)估了來(lái)自海洋模式比較計(jì)劃（OMIP）受共同大氣影響狀態(tài)驅(qū)動(dòng)的6 組低分辨率和渦分辨率模式的混合層深度（MLD）。分析發(fā)現(xiàn)，在冬季低分辨率模式在深水形成區(qū)域表現(xiàn)出較大的偏差，這些偏差在渦分辨率模式中有所減少，但不同模式模擬的區(qū)域偏差不同，其中北半球模態(tài)水形成區(qū)偏差的改進(jìn)最為明顯，而南大洋的結(jié)果對(duì)比更加鮮明，高、低分辨率中偏差符號(hào)相反。

在OMIP 模擬比較計(jì)劃框架之外，還有大量研究單獨(dú)評(píng)估了高分辨率LICOM 版本的模擬性能。比如Li et al.（2018）對(duì)渦分辨海洋模式LICOM2模擬的北赤道潛流（NEUC）的平均態(tài)進(jìn)行了評(píng)估，并對(duì)三支北赤道潛流的變率進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，高分辨率LICOM2 較好地再現(xiàn)了三個(gè)東向NEUC急流的主要特征，如三個(gè)急流的位置、傾斜方向和寬度。然而，模擬的NEUC 偏弱，位置偏淺。在39 年的高分辨率LICOM2 模擬中，也發(fā)現(xiàn)了NEUC存在年際（2～7 年）和年代際（12～19 年）兩個(gè)主要時(shí)間變率。此外，緯向速度的時(shí)間低通濾波表明，準(zhǔn)穩(wěn)定的跨盆NEUC 只能在比年際周期更長(zhǎng)的時(shí)間尺度上出現(xiàn)。此外，也開展了針對(duì)低分辨率LICOM3 模擬結(jié)果的評(píng)估，如孫志闊等（2020）評(píng)估了北赤道逆流的模擬、Wang et al.（2022）評(píng)估海平面變化的模擬、白佳慧等（2023）評(píng)估了南極繞極流和南大洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流的模擬能力。

3.3 模式應(yīng)用

在研制高分辨率海洋環(huán)流模式的同時(shí)，還在下述兩方面開展了大量應(yīng)用研究。一是利用高分辨率LICOM 模式開展海洋環(huán)流的短期業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)試驗(yàn)；二是利用高分辨率LICOM 的結(jié)果，與國(guó)內(nèi)外同行學(xué)者合作開展了中尺度、亞中尺度的物理海洋過(guò)程的分析。

Liu et al.（2021）基于LICOM3 建立了一個(gè)全球渦分辨預(yù)報(bào)系統(tǒng)LFS（LICOM Forecast System），系統(tǒng)包括分析和預(yù)報(bào)兩部分，用簡(jiǎn)單的Nudging 方法生成初值之后，在GFS 逐6 小時(shí)預(yù)報(bào)場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)下預(yù)報(bào)未來(lái)7 天的海洋狀態(tài)。LFS 在短期海洋預(yù)測(cè)方面總體表現(xiàn)良好，海表面溫度、海表高度異常、2000 m 以上溫度和鹽度提前1 天預(yù)報(bào)的均方根誤差中位數(shù)分別約為0.52°C、0.10 m、0.57°C 和0.13 psu（practical salinity units，無(wú)單位量綱）。雖然存在海溫預(yù)測(cè)的暖偏差，但LFS 對(duì)溫躍層溫度和鹽度的預(yù)測(cè)與IV-TT（OceanPredict 相互比較和驗(yàn)證任務(wù)組）框架下的海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)的結(jié)果是可比的。Zheng et al.（2023）深入比較了與IV-TT 框架下其他海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)，評(píng)價(jià)結(jié)果表明LFS 具有較好的短期海洋環(huán)境預(yù)報(bào)能力。在1～6 天的預(yù)測(cè)中，海表溫度、溫度和鹽度剖面的均方根誤差分別在0.53°C～0.63°C、0.57°C～0.66°C 和0.12°～0.13 psu之間（圖5）。整體表現(xiàn)可與其他主要海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)相比較，但在預(yù)測(cè)溫度和鹽度分布方面略有優(yōu)勢(shì)，同時(shí)海表面高度等也存在一定的偏差，需要進(jìn)一步分析和改進(jìn)來(lái)提升預(yù)報(bào)能力。

Wang et al.（2018）利用高分辨率LICOM2 長(zhǎng)期氣候模擬試驗(yàn)的結(jié)果，研究了熱帶太平洋東部亞中尺度渦旋活動(dòng)的空間和季節(jié)變化特征，這也是較早利用模式分析這一區(qū)域亞中尺度過(guò)程的工作。LICOM2 可以很好地分辨該區(qū)域的亞中尺度渦旋，亞中尺度渦動(dòng)能收支表明，表層混合層的亞中尺度渦旋主要是由正壓不穩(wěn)定產(chǎn)生的，其次是斜壓不穩(wěn)定。非線性相互作用在亞中尺度范圍內(nèi)導(dǎo)致了顯著的正向能量串級(jí)，對(duì)平衡能量收支起著重要作用。作為對(duì)正壓不穩(wěn)定性引起的能量輸入變化的響應(yīng)，亞中尺度渦動(dòng)能表現(xiàn)出明顯的季節(jié)循環(huán)，最大值和最小值分別出現(xiàn)在北方的秋季和春季。此外，強(qiáng)烈的季節(jié)循環(huán)對(duì)混合層深度的季節(jié)性具有重要的調(diào)節(jié)作用。特別是7～10 月強(qiáng)亞中尺度渦旋引起的重新分層是該季節(jié)混合層深度變淺的重要貢獻(xiàn)。

Wang et al.（2019）利用高分辨率LICOM2 的結(jié)果，分析了全球渦動(dòng)動(dòng)能（EKE）收支中水平波數(shù)的空間分布。在熱帶和中緯度地區(qū)，從背景流到渦旋的正壓能量轉(zhuǎn)換在整個(gè)波數(shù)空間都是正的，通常在EKE 達(dá)到最大時(shí)尺度達(dá)到峰值（Le）。斜壓能量轉(zhuǎn)換在中緯度地區(qū)更為明顯，在比Le小尺度和比Le大尺度上表現(xiàn)為正、負(fù)的偶極結(jié)構(gòu)。地轉(zhuǎn)流上的表面風(fēng)能在Le附近造成了顯著的EKE 損失，但在更大的范圍內(nèi)積累了能量。由壓力通量收斂導(dǎo)出的內(nèi)部粘性耗散和底部拖曳作為EKE 匯項(xiàng)。后者在Le處效率最高，而前者在更小的尺度上更占主導(dǎo)地位。頻譜空間中EKE 的產(chǎn)生與耗散存在明顯的不匹配，尤其是在中緯度地區(qū)，而赤道上的主要正向能量串級(jí)和中緯度上的主要反向能量串級(jí)調(diào)和了這一點(diǎn)。

Feng et al.（2020）研究了黑潮入侵對(duì)南海中尺度渦模擬的影響?；诟叻直媛蔐ICOM2 的數(shù)值試驗(yàn)，比較了呂宋海峽處地形優(yōu)化后的黑潮入侵形態(tài)和強(qiáng)度不同，研究了黑潮入侵優(yōu)化后對(duì)南海中尺度渦模擬的影響。發(fā)現(xiàn)黑潮入侵的減弱導(dǎo)致了渦旋活動(dòng)的減弱，這使得模式結(jié)果與觀測(cè)結(jié)果更為相近。渦動(dòng)動(dòng)能收支的分析進(jìn)一步表明，黑潮入侵的優(yōu)化將通過(guò)改變水平速度切變和溫躍層斜率來(lái)改變渦動(dòng)動(dòng)能，而這兩個(gè)參數(shù)分別與正壓和斜壓不穩(wěn)定性有關(guān)。前者在模式渦動(dòng)動(dòng)能減弱中起著更為重要的作用，而黑潮入侵導(dǎo)致的渦動(dòng)動(dòng)能的水平輸送對(duì)呂宋海峽西部區(qū)域的能量收支同樣起著重要的作用。Qiu et al.（2022）利用高分辨率LICOM3 的2007～2017 年結(jié)果，分析了南海北部跨陸架的熱量和鹽度的輸送。在確定了侵入大陸坡47 個(gè)反氣旋渦和97 個(gè)氣旋渦的基礎(chǔ)上，與未侵入斜坡的渦相比，侵入渦在水平方向上更加不對(duì)稱且充滿活力。由于西沙群島和東沙群島的水平不對(duì)稱，這些渦流引起O (1012) W 和 O (104) kg s-1（O 表示量級(jí)， order of magnitude）的跨斜坡熱和鹽傳輸。基于位渦收支，我們發(fā)現(xiàn)速度水平不對(duì)稱是由位渦不對(duì)稱引起的，這主要是由東沙群島的渦流非線性效應(yīng)和西沙群島的地形β 效應(yīng)引起的。這些研究結(jié)果在幫助我們理解中小尺度渦旋的能量和物質(zhì)輸送的同時(shí)，也充分表明了高分辨率LICOM 對(duì)于海洋多尺度過(guò)程良好的模擬能力。

4 高分辨率氣候系統(tǒng)模式FGOALSf3-H

基于本文第2 和3 節(jié)描述的高分辨率大氣環(huán)流模式FAMIL2.2 和海洋環(huán)流模式 LICOM3.0，中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所LASG 還研發(fā)了最新一代全球高分辨率全耦合氣候系統(tǒng)模式FGOALS-f3-H。該耦合模式包含4 個(gè)分量模式（表1）：大氣分量模式FAMIL2.2（He et al., 2019; Bao et al., 2020; Li et al., 2021）、海洋分量模式LICOM3.0-H（Li Y W et al., 2020）、海 冰 模 式CICE4（Hunke and Lipscomb, 2008）和陸面模式CLM4（Lawrence et al., 2011）。上述分量模式使用美國(guó)國(guó)家大氣研究中心（NCAR）開發(fā)的耦合器Coupler 7（Craig et al., 2012）進(jìn)行耦合。

大氣分量模式FAMIL2.2 和海洋分量模式LICOM3.0，相關(guān)描述詳見本文的第2 和3 節(jié)。海冰分量模式CICE4 是Los Alamos 實(shí)驗(yàn)室研發(fā)，為滿足耦合器對(duì)海洋和海冰模式水平網(wǎng)格點(diǎn)一致的要求，我們將CICE4 的水平網(wǎng)格點(diǎn)調(diào)整為與LICOM3.0一致的三極網(wǎng)格，即3600×2302（格點(diǎn)×格點(diǎn)），應(yīng)用于FGOALS-f3-H。陸面分量模式CLM4.0 是NCAR 研發(fā)，采用經(jīng)緯網(wǎng)格，水平分辨率為0.31°×0.23°。在高分辨率耦合模式FGOALS-f3-H 中，耦合器與大氣分量、陸面分量和海冰分量的數(shù)據(jù)交換的時(shí)間步長(zhǎng)均為15 min，與海洋模式的數(shù)據(jù)交換步長(zhǎng)則為4 h。分析表明，相對(duì)于低分辨率版本的耦合模式FGOALS-f3-L，高分辨率版本FGOALS-f3-H 可以更好地模擬歷史全球平均氣溫、海表溫度等隨時(shí)間的變化（圖6），以及多年平均的氣候態(tài)（圖7）、中尺度渦旋、中尺度海氣相互作用（An et al., 2022）、熱 帶 太 平 洋 不 穩(wěn) 定 波（Li et al.,2023）、熱帶氣旋（Liu et al., 2023）等。

圖6 1950～2014 年全球平均（a）海表溫度（SST，單位：°C）、（b）降水量（單位：mm d-1）和（c）2 m 氣溫（T2m，單位：°C）的逐年時(shí)間序列，以及1950～2014 年（d）北極海冰范圍（ArSIE，單位：106 km2）和（e）南極海冰范圍（AnSIE，單位：106 km2）的逐年時(shí)間序列，（d、e）中實(shí)線為3 月，虛線為9 月。圖中黑線是FGOALS-f3-H 模擬結(jié)果，綠線是FGOALS-f3-L 模擬結(jié)果，紅線和藍(lán)線分別為觀測(cè)和再分析數(shù)據(jù)。引自An et al.（2022）。Fig.6 Time series of the annual global mean (a) Sea surface temperature (SST, units: °C), (b) precipitation (units: mm d-1), and (c) 2 m air temperature (T2m, units: °C) from FOGALS-f3-H (black), FGOALS-f3-L (green), observation (red), and reanalysis data (blue) during 1950-2014.Time series of (d) Arctic sea ice extent (ArSIE, units: 106 km2) and (e) Antarctic sea ice extent (AnSIE, units: 106 km2) in March (solid) and September(dashed), from FOGALS-f3-H (black), FGOALS-f3-L (green) and observation data (Bootstrap in red and Passive Microwave in blue) during 1950-2014.Cited from An et al.(2022).

圖7 （a）FGOALS-f3-H 模擬的1982～2014 年海表溫度氣候平均（等值線）及其相對(duì)OISSTv2.1 觀測(cè)數(shù)據(jù)的偏差（填色，單位：°C），（c）FGOALS-f3-H 模擬的1979～2014 年降水氣候平均及其相對(duì)GPCP 降水?dāng)?shù)據(jù)的偏差（單位：mm d-1），（e）FGOALS-f3-H 模擬的1979～2014 年2 m 氣溫氣候平均及其相對(duì)JRA-55 再分析數(shù)據(jù)的偏差（單位：°C），（b-f）同（a-c），但為FGOALS-f3-L 的相應(yīng)結(jié)果。引自An et al.（2022）。Fig.7 (a) Climatological mean (lines) SST (units: °C) from FGOALS-f3-H and its bias (color) against OISSTv2.1 during 1982-2014,(c) climatological mean (lines) precipitation (units: mm d-1) from FGOALS-f3-H and its bias (color) against GPCP during 1979-2014,(e) climatological mean (lines) 2 m air temperature (units: °C) from FGOALS-f3-H and its bias (color) against JRA-55 during 1979-2014, (b-f) are the same as (a-c), but for FGOALS-f3-L.Cited from An et al.(2022).

4.1 海洋中尺度渦旋

高分辨率耦合氣候模式模擬性能的優(yōu)越性主要體現(xiàn)在對(duì)海洋中尺度渦旋的直接模擬。FGOALS-f3-H 的海洋模式分量是高分辨率海洋模式LICOM3.0，水平分辨率為0.1 °，可以直接解析海洋大部分區(qū)域的第一斜壓羅斯貝半徑，通過(guò)正壓和斜壓不穩(wěn)定過(guò)程為中尺度渦旋的發(fā)展提供能量，同時(shí)還可以更好地模擬中尺度-大尺度環(huán)流之間的相互作用，也有利于改善對(duì)大尺度環(huán)流的模式。例如，對(duì)于具有強(qiáng)烈非線性動(dòng)力過(guò)程的灣流和黑潮等西邊界流，F(xiàn)GOALS-f3-H 也給出了更好的模擬結(jié)果。圖8a、c、e 是FGOALS-f3-H 模擬的海表高度（SSH）標(biāo)準(zhǔn)差與FGOALS-f3-L 結(jié)果、AVISO 觀測(cè)資料的對(duì)比（An et al., 2022）。LICOM3.0 單獨(dú)海洋模式模擬結(jié)果已經(jīng)表明，隨著分辨率的增加，SSH 變率明顯增加且更接近觀測(cè)。對(duì)于LICOM3.0 高分辨率單獨(dú)海洋模式模擬，海洋單方面受大氣強(qiáng)迫，沒(méi)有海氣反饋?zhàn)饔茫^(guò)高的粘性系數(shù)和耗散作用可能導(dǎo)致了模式低估SSH 變率和渦動(dòng)動(dòng)能（EKE）。在單獨(dú)海洋模式模擬中大氣對(duì)海洋的耗散作用過(guò)大，在高分辨率耦合模式則更真實(shí)地模擬中尺度海氣反饋?zhàn)饔?，F(xiàn)GOALS-f3-H 模擬的SSH 變率也比高分辨率單獨(dú)海洋模式LICOM3.0-H 更高，這在西邊界流這樣中尺度海氣相互作用劇烈的鋒區(qū)尤為明顯。FGOALS-f3-H 模擬的SSH 變率在西邊界流區(qū)域和南極繞極流比觀測(cè)更強(qiáng)，在大洋內(nèi)區(qū)比觀測(cè)弱。圖8b 和d 是FGOALS-f3-H 和FGOALS-f3-L 模擬的月平均海表渦動(dòng)動(dòng)能（EKE）?？梢钥闯觯現(xiàn)GOALSf3-H 模擬的黑潮、灣流、南大洋、厄加勒斯折回流和南極繞極流等地區(qū)更活躍。

4.2 中尺度海氣相互作用

在海盆尺度，赤道外地區(qū)風(fēng)速和海表溫度是負(fù)相關(guān)的。衛(wèi)星觀測(cè)首先揭示，在鋒面和中尺度，近地表風(fēng)速與海表溫度呈正相關(guān)關(guān)系（Xie, 2004;Small et al., 2008）。對(duì)于負(fù)的海表風(fēng)速與海表溫度相關(guān)關(guān)系，表明大的風(fēng)速對(duì)應(yīng)冷的海表溫度，說(shuō)明大氣環(huán)流變化主導(dǎo)海溫的變化；對(duì)于正的海表風(fēng)速與海表溫度相關(guān)關(guān)系，表明暖的海表溫度對(duì)應(yīng)大的風(fēng)速，說(shuō)明海溫異常主導(dǎo)大氣環(huán)流的變化。Bryan et al.（2010）用這一指標(biāo)（中尺度海表風(fēng)場(chǎng)和海表溫度呈正相關(guān)）檢驗(yàn)了不同水平分辨率氣候模式的模擬精度，發(fā)現(xiàn)只有高分辨率耦合氣候模式模擬性能模擬出這一中尺度特征。圖9a 是模式模擬的逐月高通濾波（3°×3°箱式濾波）海表10 m 風(fēng)速與SST 相關(guān)的空間分布（An et al., 2022）?？梢钥闯鲈阡h區(qū)和中尺度渦旋活躍區(qū)：灣流、黑潮及其延伸體、南極繞極流等地區(qū)，F(xiàn)GOALS-f3-L 不能模擬中尺度海氣相互作用特征（圖9b），F(xiàn)GOALS-f3-H 模擬的風(fēng)速與海表溫度都呈顯著正相關(guān)，且分布與前人觀測(cè)結(jié)果相似，這表明FGOALS-f3-H 能夠較好地模擬出中尺度的海氣作用。

圖9 （a）FGOALS-f3-H 和（b）FGOALS-f3-L 模擬的2001～2008 年高通濾波的海表風(fēng)與海表溫度相關(guān)。打點(diǎn)區(qū)域表示通過(guò)95%的雙邊t 顯著性檢驗(yàn)。引自An et al.（2022）。Fig.9 Temporal correlations of high-pass filtered surface wind speed with SST from (a) FOGALS-f3-H and (b) FGOALS-f3-L simulations during 2001-2008.Stippling indicates statistical significance at the 95% level calculated using a two-sided t-test.Cited from An et al.(2022).

4.3 熱帶太平洋不穩(wěn)定波（TIW）

熱帶不穩(wěn)定波是赤道東太平洋海洋鋒附近的最主要的季節(jié)內(nèi)中尺度波動(dòng)，直接影響該區(qū)域海洋狀態(tài)、生物化學(xué)循環(huán)和大氣邊界層特征，與海洋環(huán)流和ENSO 等相互作用。高分辨率氣候系統(tǒng)模式FGOALS-f3-H 可以模擬出TIW 的基本特征，包括西傳的Rossby 波（Li et al., 2023；圖10）。但仍有不足：模式模擬的TIW 強(qiáng)度較低，其通過(guò)正壓、斜壓不穩(wěn)定從平均場(chǎng)獲取的能量比觀測(cè)偏低。相比高分辨率單獨(dú)海洋模式，高分辨率耦合模式由于更真實(shí)的模擬了中尺度海氣相互作用，其模擬TIW更接近觀測(cè)。

5 總結(jié)和展望

近五年來(lái)，大氣物理研究所自主研制了水平分辨率為25 km 的大氣環(huán)流模式FAMIL2.2、水平分辨率為0.1°的高分辨率海洋模式LICOM3.0，以及相應(yīng)的耦合模式FGOALS-f3-H，這些均開展了長(zhǎng)期氣候變化數(shù)值試驗(yàn)，并參與CMIP6 的高分辨率耦合模式比較試驗(yàn)（HighResMIP），是該計(jì)劃中水平分辨率最高的三個(gè)模式之一。大量模式評(píng)估研究指出，高分辨率數(shù)值模式對(duì)熱帶輻合帶（ITCZ）、臺(tái)風(fēng)、季節(jié)內(nèi)振蕩、青藏高原和亞洲季風(fēng)區(qū)降水的模擬能力相對(duì)低分辨率模式有明顯提高，可以更好地模擬出黑潮、熱帶太平洋不穩(wěn)定波等中小尺度海氣相互作用活躍的系統(tǒng)。面向未來(lái)，大氣模式團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步完善模式的次網(wǎng)格參數(shù)化方案，提高分辨率，開發(fā)新一代公里尺度分辨率分辨率大氣模式、海洋模式及其耦合系統(tǒng)版本，主要模式研發(fā)和應(yīng)用設(shè)想如下：

（1）新一代高分辨率大氣模式的發(fā)展目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)全球12.5 km 的分辨率，改進(jìn)與分辨率相適應(yīng)的物理過(guò)程參數(shù)化方案，保證高分辨率模式長(zhǎng)期積分穩(wěn)定性，提高模式對(duì)極端天氣氣候事件（例如臺(tái)風(fēng)、MJO、青藏高原和東亞季風(fēng)區(qū)的極端強(qiáng)降水）的模擬技巧。

（2）隨著天氣氣候一體化的模式發(fā)展趨勢(shì)，可以繼續(xù)提升LICOM 海洋模式分辨率，向公里級(jí)分辨率全球海洋模式推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)非靜力過(guò)程的模擬。這要求對(duì)模式動(dòng)力框架和次網(wǎng)格參數(shù)化過(guò)程進(jìn)行整體重構(gòu)和升級(jí)。同時(shí)，需要對(duì)計(jì)算資源合理配置，以提升高分辨率模式計(jì)算效率。

（3）下一次模式比較計(jì)劃CMIP7 擬在2024年啟動(dòng)，其中就包括新的高分辨率模式比較計(jì)劃HighResMIP2。因此，可以基于新一代高分辨率氣候系統(tǒng)模式，開展HighResMIP2 系列試驗(yàn)，通過(guò)對(duì)多模式模擬結(jié)果分析，開展多尺度相互作用研究。

（4）模式團(tuán)隊(duì)還將依托新版本高分辨率模式及變網(wǎng)格版本建立新一代公里級(jí)超高分辨率耦合模式系統(tǒng)，開展天氣—?dú)夂蛞惑w化的公里級(jí)無(wú)縫隙預(yù)測(cè)，以更高質(zhì)量和精細(xì)化的無(wú)縫隙預(yù)測(cè)產(chǎn)品助力我國(guó)全球防災(zāi)減災(zāi)和可持續(xù)發(fā)展，進(jìn)一步提高模式的國(guó)內(nèi)外影響力。