气候数值模拟-L08模式物理过程参数化和气候敏感性试验
短期气候数值预测中海温和初始场作用的敏感性试验
短期气候数值预测中海温和初始场作用的敏感性试验赵彦;郭裕福【期刊名称】《应用气象学报》【年(卷),期】2000(011)0Z1【摘要】该文利用AGCM L2 AGCM 1-1模式,对两种类型的大气初始场(ICs)异常和海表温度(SST)异常进行了一系列的跨季度敏感性试验,用大量的试验结果考察了ICs异常和SST异常对东亚夏季500 hPa 高度场和降水距平场的影响,得到以下主要结论:热带东太平洋的SST异常型对我国夏季降水有非常显著的作用.在ElNi(~n)o型SST异常影响下,我国从西南到华北地区降水距平为负,东南沿海到日本及其以东海域为较强的正距平,中心位于海上,当SST异常为La Ni(~n)a 型时,我国东南沿海的正距平区向西、向北伸展,中心位于江淮流域,强度减小;ICs异常对中高纬度地区降水的影响不可忽视,在某些地区,当其与某种SST异常配置时,可能引起降水距平反向;热带东太平洋的SST异常对全球的大气环流有着重要作用;相比之下,ICs异常的作用是局地的,却是重要的,对中高纬度地区的环流形势影响较大.【总页数】10页(P21-30)【作者】赵彦;郭裕福【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室LASG,北京,100029;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室LASG,北京,100029【正文语种】中文【中图分类】P4【相关文献】1.初始场的同化对短期气候预测的影响 [J], 官元红;周广庆;陆维松2.大气初始异常在跨季度短期气候预测中作用的研究 [J], 郎咸梅;王会军;姜大膀3.短期气候数值预测中海温和初始场作用的敏感性试验 [J], 赵彦;郭裕福4.大气初始场对短期气候数值预测的影响 [J], 官元红;周广庆;陆其峰;陆维松5.外源强迫和初始值在短期气候预测中的作用 [J], 范广洲;李洪权因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
WRF短期气候预测实验介绍
WRF短期气候预测实验介绍2.1 WRF模式简介：WRF模式是以美国国家大气研究中心（NCAR）、美国环境预测中心（NCEP）等美国的科研机构为中心开发的新一代中尺度天气预报模式和同化系统。
WRF 模式系统具有可移植、易维护、可扩充、高效率、方便等诸多特性，各模式下端应用行业可以便捷地将各自的行业业务预测模式耦合链接于该模式。
由于该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，在数值计算、模式框架、程序优化等方面采用了当前最为成熟和最优的技术，因此世界上大多数国家选用该模式作为中尺度预报模式应用业务和科研[13]。
在软件设计方面，WRF模式应用了继承式软件设计、多级并行分解算法、选择式软件管理工具、中间软件包（连接信息交换、输入/输出以及其他服务程序的外部软件包）结构，并引入了更为先进的数值计算和资料同化技术、多重移动嵌套网格性能以及更为完善的物理过程（尤其是对流和中尺度降水过程）。
因此，WRF模式在天气预报、大气化学、区域气候、数值模拟研究等领域有着广泛的应用。
和其他的中尺度模式比较，该模式具有许多优越性。
2.1.1 主要特点（1）适用于全球各地，灵活的设置选择（2）是一个完全可压的、非静力模式（3）资料输入方便（4）采用了成熟和新的物理参数化方案（5）新的积分方案和网格形式（6）后处理方便（7）可在多操作平台、不同UNIX、Linux环境下运行2.1.2 模式基本方程组及差分方案方程取地形追随静力气压垂直坐标，即垂直质量坐标，形式为：η=（p h-p ht）/μ其中μ=p hs-p ht 。
由于μ(x,y)可看作是区域内（x,y）格点上的单位水平面积上气柱的质量，预报量和守恒通量都可写成近似的通量形式。
水平空间差分格式采用Arakawa C跳点格式，热力学变量和水汽变量定义在整数格点上，而υ、ν、ω交错排列与0.5dx、0.5dy、0.5dz上，这样ω与υ、ν在垂直方向上相差半个格距，使得连续方程求解ω时的计算精度更高，而T 与υ、ν在水平方向上错开半个格距以提高Φ的精度，而减少了由于地形引起的误差。
CMIP6土地利用模式比较计划(LUMIP)概况与评述
气候变化研究进展第17卷 第3期 2021年5月CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 17 No. 3May 2021自然变化和人类活动已大大改变了土地覆盖格局，而土地利用/覆盖变化（Land Use and Land Cover Change, LULCC ）反馈引起的气候要素的变化也不容忽视[1-3]。
研究表明：LULCC 对全球平均气候影响较小，但对区域/局地气候影响显著[4-5]。
森林砍伐已经并将导致高纬度地区变冷和热带地区变暖，并给中纬度地区的气候变化带来更大的不确定性[6-8]。
LULCC 对气候的影响主要体现在两方面[9]：一是对生物地球物理过程的影响，即通过改变地表特征（如反照率、叶面积指数和粗糙度等）影响陆地-大气之间的水热循环，进而改变气候；二是对生物地球化学过程的影响，表现为植被通过影响温室气体（如CO 2、CH 4和N 2O 等）的浓度和分布间接影响气候。
植被尤其是森林通过光合作用吸收温室气体并释放氧气，与碳氮循环息息相关。
IPCC 《气候变化与土地特别报告》指出，2007—2016年间，农、林、牧业等土地利用方式产生的温室气体约占全球排放量的23%[10]。
与此同时，LULCC 也在一定程度上改变了陆地生态系统的储碳能力和温室气体排放量。
随着全球人口的增加和人类生活质量的提高，未来对于粮食、水和能源的需求日益增长，合理规划土地利用对DOI: 10.12006/j.issn.1673-1719.2020.170王爱慧,缪月,史学丽. CMIP6土地利用模式比较计划（LUMIP ）概况与评述[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17 (3): 367-373Wang A H, Miao Y , Shi X L. Short commentary on the Land-Use Model Intercomparison Project (LUMIP) [J]. Climate Change Research, 2021, 17 (3): 367-373CMIP6土地利用模式比较计划（LUMIP）概况与评述王爱慧1，缪 月1,2，史学丽31 中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心（NZC），北京 100029；2 中国科学院大学，北京 100049；3 中国气象局国家气候中心，北京 100081Short commentary on the Land-Use ModelIntercomparison Project (LUMIP)资助项目：国家杰出青年基金（41925021）；国家自然科学基金（41875106）；气象行业专项（201506023）作者简介：王爱慧，女，研究员，******************减缓和应对气候变化至关重要。
WRF_Chem中沙尘天气过程对模式分辨率及边界层方案的敏感性试验
WRF-Chem 中沙尘天气过程对模式分辨率及边界层方案的敏感性试验杨贵成（兰州大学大气科学学院，甘肃兰州730000）摘要利用数值模式WRF-Chem 对兰州大学半干旱气候与环境观测站（SACOL ）所在地区2010年4月10 11日的沙尘天气过程进行了水平分辨率分别为10、3和1km 的模拟分析。
在每个试验中分别采用了YSU 和MYJ 边界层方案。
结果表明，3种分辨率的试验都较好地反映了沙尘天气过程中PM 10随时间的变化特征，显示出WRF-Chem 对沙尘天气过程具有良好的模拟能力，但是在复杂地形区域，模式分辨率的提高并不能相应提高模拟结果的精度。
在该试验中，采用MYJ 边界层方案对PM 10的模拟效果优于YSU 方案，反映出在热通量对整个过程不具有决定性影响的情况下，MYJ 方案取得了更加接近实际的结果。
关键词WRF-Chem 模式；沙尘气溶胶；模式分辨率；边界层方案中图分类号P435文献标识码A 文章编号0517－6611（2012）06－03462－05Simulation of Dust Aerosol Using WRF-Chem with Different Resolutions and Boundary Schemes YANG Gui-cheng （Department of Atmospheric Science ，Lanzhou University ，Lanzhou ，Gansu 730000）Abstract Based on the data from the Semi-Arid Climate Observatory and Laboratory （SACOL ）during the period from 10April 2010to 11April2010，experimental simulation of dust aerosol was carried out using WRF-Chem with resolution 10km ，3km and 1km．Two boundary schemes （YSU and MYJ ）were used respectively in each case．Tne results showed that ：all cases with different resolution represented similar variation tendency with the observation ，indicating the capability of WRF-Chem in the dust aerosol simulation．However ，in the complicated terrain condi-tion ，the case with higher resolution did not necessarily get a better result．In this experiment ，the case with MYJ resulted of a higher accuracy ，in-dicating that the results of simulation using MYJ scheme has good agreement with the observation when the heat flux is not the decisive factor in the weather process．Key words WRF-Chem model ；Dust aerosol ；Model resolution ；Boundary schemes作者简介杨贵成（1984－），男，甘肃兰州人，硕士研究生，研究方向：气象学。
BCC气候系统模式开展的CMIP5试验介绍IntroductionofCMIP5
BCC 气候系统模式开展的CMIP5试验介绍Introduction of CMIP5 experiments carried out by BCC climatesystem model辛晓歌，吴统文，张洁中国气象局国家气候中心，北京 100081气候系统模式是研究气候变化机理和预测气候未来变化不可替代的工具。
世界气候研究计划（WCRP）组织的耦合模式比较计划（CMIP），为国际耦合模式的评估和后续发展提供了重要的平台。
参与该计划的试验数据资料被广泛应用于气候变化相关机理以及未来气候变化特征预估等方面的研究，其研究结果是政府间气候变化专门委员会(IPCC)评估报告的重要内容之一。
CMIP在经历了CMIP1、CMIP2和CMIP3几个阶段之后，于2008年9月，启动了第五阶段的模式试验计划（CMIP5）。
该试验计划新增了一些模式试验，目的是解决从第四次评估过程中涌现出的主要科学问题，以丰富现有气候变化理论和提高对未来气候变化的预估的能力。
如过去的CMIP计划一样，试验的评估研究结果将为IPCC 第五次评估报告（ IPCC AR5，计划在2013年出版）提供有价值的科学参考信息。
目前，CMIP5试验的开展已成为国内外气候模式工作组的首要工作之一。
国家气候中心新发展的气候系统模式参与了CMIP5试验计划。
自CMIP5试验设计[1]在2009年10月公布以来，国家气候中心开始致力于试验数据的准备、输出物理量添加和试验的开展。
目前，除个别不具备开展条件的试验外，大部分试验均已顺利完成。
模式试验资料在经过CMOR后处理之后，已经发布到PCMDI网站（/esgcet/），可供国内外学者下载使用。
相对于CMIP3，CMIP5试验设计增加了年代际近期预测试验、包含碳循环的气候试验和诊断气候反馈的敏感性试验。
试验数目较多，且彼此间存在联系，需要使用者投入较大精力进行了解。
本文的目的是对国家气候中心开展的CMIP5试验进行分类介绍，给出各个试验的主要信息，以方便气候研究领域的科学家了解和使用，提高试验资料的利用率。
WRF模式物理过程参数化方案简介
第24卷第20期2008年10月甘肃科技Gansu Science and Techno logyVol.24N o.20O ct.2008 WRF模式物理过程参数化方案简介*胡向军1,2,陶健红1,郑飞2,3,王娜2,4,张铁军1,刘世祥1,尚大成1(1.兰州中心气象台,甘肃兰州730020;甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃兰州730020;2.兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;3.中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京100029;4.陕西省气候中心,陕西西安710014)摘要:文章较全面的介绍了新一代中尺度天气预报WR F(W eather R esearch and Fo recast)模式各种物理过程参数化方案的基本情况,进行了参数化方案选择应用的一些讨论,对模式研究和预报应用时如何选取参数化方案提供了一定的参考。
关键词:W RF;物理过程;参数化;选择应用中图分类号:P457.6在数值模式模拟天气过程时,往往由于模式分辨率不足等原因,对次网格尺度的物理过程不能很好的描述,需要诸如辐射、边界层、微物理等物理过程参数化来完善模拟的效果。
目前很多参数化方案均来自各种当前较为流行的气象模式所使用的方案,本文介绍的WRF模式参数化方案是目前参数化方案较为丰富,代表性较好的一类。
W RF模式系统是由美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度同化预报系统,其目的是提高我们对中尺度天气系统的认识和预报水平,以及促进研究成果向业务应用的转化[1]。
在未来的研究和业务预报中,WRF模式系统将成为改进从云尺度到天气尺度等不同尺度重要天气特征预报精度的工具[2]。
邓莲堂[3]、章国材[4]、李毅[5]、汤浩[6]等人已对WRF模式的基本结构和框架情况做了介绍,但并未对其物理过程参数化方案的相关情况做全面的介绍,本文即是在此基础上更进一步的对该模式各种物理过程参数化方案进行简要的介绍,文中以WRF v2版本为基础进行论述,为研究和业务人员根据自己的研究对象而选取不同的参数化方案提供一定的参考。
第四次国际古气候模拟比较计划(PMIP4)概况与评述
DOI: 10.12006/j.issn.1673-1719.2019.085郑伟鹏, 满文敏, 孙咏, 等. 第四次国际古气候模拟比较计划（PMIP4）概况与评述 [J]. 气候变化研究进展, 2019, 15 (5): 510-518Zheng W P, Man W M, Sun Y , et al . Short commentary on CMIP6 Paleoclimate Modelling Intercomparison Project Phase 4 (PMIP4) [J]. Climate Change Research, 2019, 15 (5): 510-518第四次国际古气候模拟比较计划（PMIP4）概况与评述郑伟鹏1,2，满文敏1，孙 咏1，栾贻花31 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室，北京 100029；2 中国科学院大学地球与行星科学学院，北京 100049；3 中国科学院气候变化研究中心，北京 100029气候变化研究进展第15卷 第5期 2019年9月CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 15 No. 5September2019收稿日期：2019-04-16；修回日期：2019-05-19资助项目：国家重点研发计划（2016YFC1401401)；国家自然科学基金（41376002，41530426，41675082)；国家自然科学基金与贝尔蒙特论坛“气候领域” 合作项目(41661144009)作者简介：郑伟鹏，男，副研究员，zhengwp@引 言古气候模拟比较计划（PMIP ）始于20世纪90年代初，其建立的动机是为了系统地研究和理解数值模式对古气候边界条件和外强迫因子的响应，更好地开展古气候模拟与古气候资料的对比工作。
来自两方面的因素促成了这一计划的实现，其一是协作全新世制图计划（COHMAP ）[1] 的实施显示了结合数值模拟和古环境数据分析来研究气候变化机制的重要性；其二是随着数值模式的蓬勃发展及应用，模式研究团队认识到了数值模式的独特性和不确定性，开始尝试通过多模式对比的办法来解决这些问题。
基于WRF模式对气溶胶—对流—降水相互作用的研究
基于WRF模式对气溶胶—对流—降水相互作用的研究基于WRF模式和引入气溶胶微物理效应的Grell-Freitas对流参数化方案对2008年7月17日安徽寿县的一次强雷暴过程进行了模拟，比较了该方案中的气溶胶影响对流的不同过程（云水自动转化过程和蒸发过程）对对流以及降水的影响。
并针对方案假定的CCN浓度进行了敏感性试验，考察云、雨水含量，降水空间分布，以及累积降水时间序列对不同CCN浓度的响应。
模拟结果显示，当气溶胶浓度从低浓度增加到背景浓度时，累积降水量变化不大，随着气溶胶浓度继续的增加，累积降水量呈减小趋势。
这对于如何在全球模式中引入对流—微物理双参数化方案具有一定的指示意义。
关键词：WRF模式，气溶胶效应，对流参数化方案，CCN浓度，敏感性试验第一章引言大气气溶胶是大气中悬浮的各种固体、液体粒子的总称，它能够吸收和散射太阳短波辐射，从而影响全球辐射平衡，也能够充当凝结核和冰核，对大气中微物理及水循环过程产生影响，IPCC报告中显示气溶胶对气候有着重要的强迫作用。
但是人们对于气溶胶气候效应的认识还很有限，IPCC第四次报告中指出“气溶胶是气候变化影响因子中不确定性最大的因子之一”，最近美国科学学会的一次报告指出”气溶胶气候强迫是全球气候强迫中最大的不确定因素，而气溶胶对云的间接效应，则很有可能是气溶胶气候强迫中最大的不确定因素”。
这里的气溶胶间接效应包括第一间接效应和第二间接效应，前者表现为气溶胶对云滴数浓度及云滴半径的影响（Twomey, 1977; Twomey et al., 1984），后者则表现为气溶胶对云水平尺度和生命周期的影响（Albrecht, 1989; Hansen et al.,1997;Ackerman et al.,2000）。
气溶胶浓度的升高还能减小云滴粒子的大小，使云滴谱变窄，导致云滴碰并增长效率降低，进而抑制云中的暖雨过程（Squires and Twomey, 1961;Warner and Twomey, 1967; Rosenfeld, 1999）。