将分段积分方法用于评估温室气体排放对过去气候变化影响的试验研究

发布时间：2020-06-18 07:17

【摘要】：运用于数值敏感性试验的分段积分方法(简称PW)周期性地利用分析资料更新模拟场,可以有效抑制模式长期积分的误差积累。本文首次将分段积分方法应用于温室气体排放对近期气候变化影响的模拟研究,主要目的是检验在采用复杂的气候模式进行的敏感性研究中,PW方法是否会好于传统的连续模拟方法(简称CONT),能够更加准确的模拟温室气体变化对气候的影响,提高气候变化敏感性试验的可信度。为此,本文利用通用地球系统模式CESM实施了一个研究近26年来(1979-2004年)温室气体排放对气候变化贡献的理想化的敏感性试验,试验进行了两个模拟:在包含所有的外强迫下进行的“全强迫模拟”(简称ALL)和将温室气体浓度固定为初始值(1979年)的“固定温室气体模拟”(简称FGHG),将两个模拟的差(ALL-FGHG)视为温室气体排放的贡献。试验利用模式资料作为准确值来比较PW和CONT两种方法的模拟精度,分析了不同的分段时间长度和分析场误差对PW模拟的影响。得到以下主要结论:(1)我们的试验中,用于敏感性试验的“有误差的模式”是将产生“真实值”的“准确模式”中的生成高云的相对湿度阈值降低得到的,这会导致高云量增加,到达地面的太阳短波辐射减小,温度降低。结果,在全强迫模拟中,CONT模拟的全球地面气温和降水都较“真实值”偏低,存在明显的系统性误差。由于不断用分析场直接更新模拟场,PW能够保证对实际的气候演变过程的模拟,也就是全强迫模拟,达到很高的精确度。这不但是对全球尺度和年平均量如此,就是在逐日的网格点上的温度和水平风等大气要素的模拟都可以达到很高的精度。在全强迫模拟(ALL模拟)中,PW对降水的模拟也远好于CONT方法,不过达不到温度和水平风那样高的模拟精度,说明只是更新温度和水平风还不能完全消除降水模拟的误差。(2)在固定温室气体浓度的模拟(FGHG模拟)中,PW的模拟量中只是部分地用分析资料更新,因此不能保证模拟值有很高的精度,但是和CONT相比,PW仍然可以在一定程度上改善FGHG模拟,不过优势不像在ALL模拟中那样明显,在某些地区和某些时段PW的模拟还会差于CONT模拟。(3)由于CONT在ALL和FGHG两个模拟中都有系统性偏差,在用ALL-FGHG计算温室气体排放对全球平均地表气温和降水变化的贡献时,两个模拟的系统性偏差在很大程度上会被抵消,最终得到“差值”(ALL-FGHG)的误差会小于每个模拟的误差,所得到的“差值”仍然有一定可信度。但是在不少地区和许多时段,两个模拟的误差是相反的,在网格点计算差值时两个误差叠加,造成CONT得到的“差值”的空间分布和“真实”相距很远。而得益于对ALL模拟精度的提高,PW明显地提高了所计算的温室气体对地面气温、降水和水平流场变化贡献的精度,增加了敏感性试验的可信度。不但PW模拟得到的全球平均地表气温和降水“差值”好于CONT模拟,更为重要的是,PW得到的“差值”的空间分布和“真实”的空间分布相当接近。(4)分段时间间隔长度对PW模拟结果会产生影响,总的来说分段时间间隔越短,模拟结果越准确。分段间隔从1天增加到2天,对结果影响不大,但分段间隔达到5天时,则模拟受分析资料的约束较小,会导致ALL模拟精度大大降低,从而也会影响FGHG模拟的结果,最终降低了对温室气体贡献模拟的精度。在分析资料中加入误差后会使PW的模拟精度降低,但是根据我们的试验,只要分析资料误差在合理水平上,对结果的影响不会很大,仍然可以保证模拟结果好于CONT模拟。(5)本文的研究表明人类活动对气候变化影响的敏感性试验中,分段模拟方法可望得到比传统的连续模拟方法更可信的结果,特别是在区域尺度上,分段模拟方法可以很好地刻画人类活动对气候影响的空间分布细节,具有更大的优势,是一种很有前途的方法。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P467;X16
【图文】：

单位,经向风,纬向风,绝对误差

兰州大学硕士学位论文将分段积分方法用于评估温室气体排放对过去气候变化影响的试验研究误差的最大值也在第 10 层高达 34.99m/s。经向风的绝对误差的平均值也在第 10层达到最大为 1.42m/s，平均最大绝对误差也在第 10 层高达 26.12m/s。Nudging同化后同样误差较大的层误差减小，误差较小的层误差增大。

时间序列,绝对误差,时间序列,平均值

图 3.1 CONT 和 PW 模拟的全球地面气温平均值和平均绝对误差（MAE）的时间序列。（a）PW1 模拟平均值和 CONT 比较；（b）PW2 模拟平均值和 CONT 比较；（c）PW1 模拟 MAE和 CONT 比较；（d）PW2 模拟 MAE 和 CONT 比较；（单位：K）下面我们对 ALL 模拟的全球年平均降水模拟进行对比分析。从图 3.2（a）和（b）中可以看出，CONT 和 PW 模拟的降水都较“真实值”偏低，但是 PW模拟的偏低程度较小，而且模拟降水的逐年变化与“真实值”较为一致。但是PW 对降水的模拟不如地面气温，这应该是由两个原因造成的。首先气温是在 PW模拟中直接更新的预报变量，而降水是一个诊断变量；其次我们的试验中只是更新了各层的温度和水平风，没有更新与降水关系密切的比湿。通常认为比湿的再分析资料误差较大，我们试验中没有考虑用分析资料更新湿度。我们的结果也说明 PW 更新温度和水平风不能完全消除降水模拟的系统误差。表 3.1 的统计结果也显示 26 年“真实”全球平均降水为 2.89mm/day，CONT 模拟的平均降水为2.81mm/day。不同更新时间间隔的 PW1 模拟的平均降水都为 2.82-2.83mm/day，PW2 得到的平均降水分别为 2.85mm/day（PW2D1）和 2.84mm/day（PW2D2），

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