將分段積分方法用于評估溫室氣體排放對過去氣候變化影響的試驗研究.pdf

1、運用于數值敏感性試驗的分段積分方法（簡稱PW）周期性地利用分析資料更新模擬場，可以有效抑制模式長期積分的誤差積累。本文首次將分段積分方法應用于溫室氣體排放對近期氣候變化影響的模擬研究，主要目的是檢驗在采用復雜的氣候模式進行的敏感性研究中，PW方法是否會好于傳統(tǒng)的連續(xù)模擬方法（簡稱CONT），能夠更加準確的模擬溫室氣體變化對氣候的影響，提高氣候變化敏感性試驗的可信度。為此，本文利用通用地球系統(tǒng)模式CESM實施了一個研究近26年來（1979

2、-2004年）溫室氣體排放對氣候變化貢獻的理想化的敏感性試驗，試驗進行了兩個模擬：在包含所有的外強迫下進行的“全強迫模擬”（簡稱ALL）和將溫室氣體濃度固定為初始值（1979年）的“固定溫室氣體模擬”（簡稱FGHG），將兩個模擬的差（ALL-FGHG）視為溫室氣體排放的貢獻。試驗利用模式資料作為準確值來比較PW和CONT兩種方法的模擬精度，分析了不同的分段時間長度和分析場誤差對PW模擬的影響。得到以下主要結論：
　?。?）我們的試

3、驗中，用于敏感性試驗的“有誤差的模式”是將產生“真實值”的“準確模式”中的生成高云的相對濕度閾值降低得到的，這會導致高云量增加，到達地面的太陽短波輻射減小，溫度降低。結果，在全強迫模擬中，CONT模擬的全球地面氣溫和降水都較“真實值”偏低，存在明顯的系統(tǒng)性誤差。由于不斷用分析場直接更新模擬場，PW能夠保證對實際的氣候演變過程的模擬，也就是全強迫模擬，達到很高的精確度。這不但是對全球尺度和年平均量如此，就是在逐日的網格點上的溫度和水平風等

4、大氣要素的模擬都可以達到很高的精度。在全強迫模擬（ALL模擬）中，PW對降水的模擬也遠好于CONT方法，不過達不到溫度和水平風那樣高的模擬精度，說明只是更新溫度和水平風還不能完全消除降水模擬的誤差。
　?。?）在固定溫室氣體濃度的模擬（FGHG模擬）中，PW的模擬量中只是部分地用分析資料更新，因此不能保證模擬值有很高的精度，但是和CONT相比，PW仍然可以在一定程度上改善FGHG模擬，不過優(yōu)勢不像在ALL模擬中那樣明顯，在某些地區(qū)

5、和某些時段PW的模擬還會差于CONT模擬。
　?。?）由于CONT在ALL和FGHG兩個模擬中都有系統(tǒng)性偏差，在用ALL-FGHG計算溫室氣體排放對全球平均地表氣溫和降水變化的貢獻時，兩個模擬的系統(tǒng)性偏差在很大程度上會被抵消，最終得到“差值”（ALL-FGHG）的誤差會小于每個模擬的誤差，所得到的“差值”仍然有一定可信度。但是在不少地區(qū)和許多時段，兩個模擬的誤差是相反的，在網格點計算差值時兩個誤差疊加，造成CONT得到的“差值”的

6、空間分布和“真實”相距很遠。而得益于對ALL模擬精度的提高，PW明顯地提高了所計算的溫室氣體對地面氣溫、降水和水平流場變化貢獻的精度，增加了敏感性試驗的可信度。不但PW模擬得到的全球平均地表氣溫和降水“差值”好于CONT模擬，更為重要的是，PW得到的“差值”的空間分布和“真實”的空間分布相當接近。
　?。?）分段時間間隔長度對PW模擬結果會產生影響，總的來說分段時間間隔越短，模擬結果越準確。分段間隔從1天增加到2天，對結果影響不大

7、，但分段間隔達到5天時，則模擬受分析資料的約束較小，會導致ALL模擬精度大大降低，從而也會影響FGHG模擬的結果，最終降低了對溫室氣體貢獻模擬的精度。在分析資料中加入誤差后會使PW的模擬精度降低，但是根據我們的試驗，只要分析資料誤差在合理水平上，對結果的影響不會很大，仍然可以保證模擬結果好于CONT模擬。
　?。?）本文的研究表明人類活動對氣候變化影響的敏感性試驗中，分段模擬方法可望得到比傳統(tǒng)的連續(xù)模擬方法更可信的結果，特別是在區(qū)