东亚-西北太平洋夏季风模拟的参数优化研究

Quantifying and reducing the uncertainties in climate models is a field important to the climate modeling community. Typical climate models with horizontal resolution of 100-200 km are not well resolve the sub-grid processes such as cloud process and cumulus convection, so parameterization schemes are usually employed. Parameterization schemes in climate models typically contain many tunable input parameters that are determined based on limited measurements or theoretical calculations, which result in large uncertainties in climate simulations. Recent studies based on CMIP5 results show that the simulation of East Asian-western North Pacific summer monsoon remains a challenging problem for current climate models. In this project, we will apply an uncertainty quantification technique to both stand-alone atmospheric model and air-sea coupled model with focus on East Asian-western North Pacific summer monsoon. The sensitivity of East Asian-western North Pacific summer monsoon to several key uncertain parameters in cloud and cumulus convection parameterization schemes will be examined by using a stochastic importance-sampling algorithm that can progressively converge to optimal parameter values. This project will investigate the key physical processes that affect the simulation of East Asian-western North Pacific summer monsoon, and in particular the impacts of air-sea interactions on the sensitivity of simulated East Asian-western North Pacific summer monsoon to the uncertain parameters in cloud and cumulus convection schemes. Finally, the impacts of identified optimal parameters on the simulation and projection of East Asian-western North Pacific summer monsoon will be thoroughly evaluated.

量化和减少气候模式模拟的不确定性是当今国际气候模拟的热点问题之一。现今的气候模式无法显式地分辨诸如积云对流等次网格尺度过程，仍然存在许多需要参数化的物理过程。参数化方案中的一些参数涉及无法观测的中间物理过程，它们的确定通常基于经验或者一些有限的观测证据，因此存在相当大的不确定性。基于CMIP5模拟结果的研究显示，东亚-西北太平洋夏季风的模拟对于当前气候模式而言仍然具有相当难度。本项目将以东亚-西北太平洋夏季风为关注点，利用快速收敛到最优参数的高效采样方法，扰动模式中对流过程、云过程等的关键不确定参数，针对单独大气模式和海气耦合模式分别进行数值模拟试验，考察影响东亚-西北太平洋夏季风模拟的关键物理过程，考察海气耦合过程对物理过程参数敏感性的影响，探讨海气耦合过程影响关键参数和关键物理过程的机理，系统评估最优参数集对长期季风模拟和未来预估的影响。

量化和减少气候模式模拟的不确定性是当今国际气候模拟的热点问题之一。现今的气候模式针对积云对流等次网格过程仍需要参数化，参数化方案中的一些参数涉及无法观测的中间物理过程，存在相当大的不确定性。.本项目利用高效参数采样方法，优化了RegCM模式里MIT-Emanuel对流参数化方案，探讨了影响模拟性能的关键参数及其物理过程。在该基础上，将优化的对流参数方案应用于LASG研发的区域海气耦合模式FROALS，开展了针对东亚-西北太平洋地区的长期模拟和预估降尺度试验。利用该降尺度试验，与统计降尺度结果比较，分析了巴黎协定温升背景下中国地区极端气候的可能变化。此外，项目还发展了区域大气-海洋-海浪耦合模式，发展了高分辨率区域海气耦合模式。.在该项目资助下，取得的主要结果概述如下：.（1）利用“快速收敛到最优参数”的采样方法，优化了RegCM模式里MIT-Emanuel对流参数化方案。将优化的对流参数化方案应用于LASG研发的区域海气耦合模式FROALS，评估结果显示，FROALS对亚洲夏季风气候态、年际变率、季节内变率及极端气候指标均具有较好模拟效果，对区域尺度气候特征的模拟有明显“增值”。优化的MIT-Emanuel对流参数化方案被多个研究采用。.（2）利用优化的区域海气耦合模式FROALS，开展了针对东亚-西北太平洋地区长期气候变化模拟和预估动力降尺度试验，揭示了区域海气相互作用过程对东亚地区降水动力降尺度预估的影响及其物理过程。结合一个统计降尺度模式结果，预估了中国地区极端温度和极端降水指标在全球1.5℃和2℃温升背景下的变化。结果显示，和2℃温升相比，减少0.5℃增温，可以减少6%夏季日数和11%的热带夜的增幅。.（3）在优化的区域海气耦合模式FROALS基础上，发展了一个区域大气-海洋-海浪模式，研究了非破碎波致混合过程对亚洲季风模拟的影响。基于大气所自主研发的涡分辨北太平洋海洋模式LICOM_np（分辨率为0.1°），发展了一个区域大气天气分辨-海洋中尺度涡分辨的区域海气耦合模式，并探讨了影响季风槽降水模拟的关键物理过程。结果显示，准确模拟季风槽夏季降水量及其分布，对流参数化方案里需要考虑大尺度环境强迫、并且合理描述降水与低层垂直速度的关系。. 项目资助下，发表论文11篇，其中SCI论文8篇。