《哲學(xué)學(xué)報(bào)A》“隨機(jī)模擬”專輯4篇論文摘要

《哲學(xué)學(xué)報(bào)A》“隨機(jī)模擬”專輯4篇論文摘要

Philosophical Transactions of the Royal Society A, 2014, Vol. 372, No. 2018.

利用大氣隨機(jī)物理參數(shù)化處理模式誤差：對(duì)ECMWF季節(jié)預(yù)報(bào)耦合系統(tǒng)的影響——Addressing model error through atmospheric stochastic physical parametrizations: impact on the coupled ECMWF seasonal forecasting system.

海氣耦合氣候模式的有限分辨率和次網(wǎng)格尺度上的變率，是目前所有時(shí)間尺度上氣候模擬存在不確定性的主要原因。歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）一直致力于開發(fā)新的方法來解決這些不確定性，目前，隨機(jī)全傾向擾動(dòng)方案和隨機(jī)動(dòng)能后向散射算法被常用于全球數(shù)值天氣預(yù)報(bào)。在業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)模式中，ECMWF還進(jìn)行了海氣耦合氣候系統(tǒng)的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，并開發(fā)了最新的季節(jié)預(yù)報(bào)系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱System 4），System 4具有和中期天氣預(yù)報(bào)相似的隨機(jī)全傾向擾動(dòng)和后向散射方案。ECMWF的Weisheimer等分析了System 4中這些方案對(duì)再預(yù)報(bào)效果的影響，再預(yù)報(bào)時(shí)段為1981—2010年，與不考慮模式不確定性的季節(jié)尺度模擬結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。研究發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)傾向擾動(dòng)方案有助于減少過度強(qiáng)烈的對(duì)流活動(dòng)，尤其是在海洋大陸和熱帶西太平洋上空，從而減少了對(duì)向外長(zhǎng)波輻射（OLR）、云覆蓋、降水和近地面風(fēng)的模擬偏差。對(duì)MJO的影響也是正面的，MJO事件的頻率和幅度有所增加。此外，ENSO的預(yù)測(cè)誤差變小。而同隨機(jī)傾向擾動(dòng)方案相比，后向散射方案的總體影響較為一般。年內(nèi)，由包括隨機(jī)海冰參數(shù)化的海冰—海洋非耦合模式（即與大氣不發(fā)生交互）模擬的海冰厚度和海冰量增長(zhǎng)了約10%～20%（具體依季節(jié)而定），這種增長(zhǎng)可以由海冰強(qiáng)度的隨機(jī)擾動(dòng)導(dǎo)致海冰明顯變?nèi)鮼斫忉?，因?yàn)樾〉谋鶑?qiáng)度隨機(jī)值比大值更有影響。因此，海冰漂移更傾向于收斂，從而導(dǎo)致海冰厚度在北極中部累積，尤其是沿著北極西部海岸線。不過，這前20～30年隨機(jī)方案的非耦合集成可以看作是一個(gè)短暫的臨時(shí)階段，在此階段，海冰厚度累積和新開放水域海冰生成的增加導(dǎo)致海冰量的增加，而這個(gè)階段之后，海冰—海洋系統(tǒng)達(dá)到了一個(gè)“增加的海冰厚度抵消了由海冰強(qiáng)度擾動(dòng)引起的海冰明顯弱化”的新的準(zhǔn)平衡態(tài)，從而海冰量不再增加。相比，大氣—海冰—海洋耦合模式（ECHAM6-FESOM）模擬的北極海冰量卻一直沒有出現(xiàn)明顯增長(zhǎng)，這可以用一個(gè)輕微的大氣負(fù)反饋機(jī)制來解釋。然而，在南極，耦合與非耦合模式模擬的海冰量之間的差異遠(yuǎn)小于二者在北極的差異，這歸因于在南半球夏季海冰幾乎完全消融，從而抑制了隨機(jī)效應(yīng)帶來的海冰的短暫積累，導(dǎo)致對(duì)海冰的“記憶”相對(duì)缺乏。另外，隨機(jī)海冰參數(shù)化對(duì)非極地地區(qū)氣候平均態(tài)的影響總體上是弱的。

隨機(jī)海冰參數(shù)化對(duì)氣候和大氣—海冰—海洋交互的影響——Influence of stochastic sea ice parametrization on climate and the role of atmosphere–sea ice–ocean interaction.

德國(guó)亥姆霍茲（Helmholtz）極地與海洋研究中心的Juricke等研究了隨機(jī)海冰強(qiáng)度參數(shù)化對(duì)氣候平均態(tài)的影響。模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在北極，在102年（積分時(shí)段）的前20～30

數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式中與水平分辨率有關(guān)的參數(shù)化不確定性評(píng)估——Assessing parametrization uncertainty associated with horizontal resolution in numerical weather prediction models.

為描述由集合天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)模式誤差產(chǎn)生的不確定性，研究者已開發(fā)了多種基于有關(guān)次網(wǎng)格尺度變率假設(shè)的特定隨機(jī)算法。不過，目前很少有研究證明這些算法的準(zhǔn)確性，而一些隨機(jī)參數(shù)化的實(shí)現(xiàn)可能錯(cuò)誤地描述了模型不確定性的真正來源。就天氣預(yù)報(bào)模式水平分辨率不足問題，英國(guó)氣象局的Shutts等介紹了一種方法，試圖量化ECMWF集成預(yù)報(bào)系統(tǒng)中的有關(guān)物理參數(shù)化傾向的不確定性。該方法通過將高分辨率真實(shí)預(yù)報(bào)粗化到一個(gè)與低分辨率目標(biāo)相一致的時(shí)空分辨率再進(jìn)行比較的方式定義了模式誤差，并檢測(cè)了其概率分布作為傾向大小的函數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與對(duì)流參數(shù)化和明確的水相變化有關(guān)的溫度傾向誤差就像一個(gè)方差隨平均值而成比例增長(zhǎng)的泊松過程，這表明支撐對(duì)流的Craig和Cohen統(tǒng)計(jì)模型的假設(shè)也可能適用以對(duì)流參數(shù)化。相比，輻射溫度的傾向誤差與其平均值的關(guān)系有很大不同。這些發(fā)現(xiàn)表明，ECMWF隨機(jī)擾動(dòng)參數(shù)化傾向方案可以進(jìn)一步改進(jìn)，因?yàn)樗僭O(shè)該傾向誤差的標(biāo)準(zhǔn)偏差是與平均值成比例的。

提高數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和氣候模擬的水平分辨率：幻覺還是靈丹妙藥？ ——Increasing horizontal resolution in numerical weather prediction and climate simulations: illusion or panacea?

ECMWF數(shù)值天氣預(yù)報(bào)大約每8年便提高1倍的全球水平分辨率的穩(wěn)定更新可能被新出現(xiàn)的計(jì)算架構(gòu)所改變。這也許有助于解決隨分辨率增加而帶來的預(yù)測(cè)不確定性問題，特別是當(dāng)開始解析對(duì)流尺度的運(yùn)動(dòng)時(shí)。不過，由于模式分辨率的偏面增加會(huì)使系統(tǒng)迅速變得不堪重負(fù)，而且可能不會(huì)提高數(shù)值預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度，因此有必要對(duì)數(shù)值計(jì)算方法進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。在利用百億億次、大規(guī)模并行計(jì)算能力設(shè)計(jì)預(yù)報(bào)模式時(shí)，需要對(duì)模式各部分不確定性的敏感性有更深入的了解，并最終深入理解大氣中的多尺度交互作用及其在超高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和氣候模式中的數(shù)值實(shí)現(xiàn)。就此，ECMWF的Wedi探討了通過調(diào)整譜和物理空間的相對(duì)分辨率以大幅提高預(yù)報(bào)效果的可能性。研究認(rèn)為，這一方面需要減少譜變換計(jì)算的相對(duì)分辨率；另一方面在于探索格點(diǎn)空間水平分辨率與頻譜空間波數(shù)的比率的重要性，而這與高分辨率的模擬和集合預(yù)報(bào)的不確定性估計(jì)都有關(guān)系。