WRF-Chem 4.4.1對(duì)廣東省氣溫宜居指標(biāo)的模擬能力評(píng)估

肖宇坤，黃汝萍，何博翰，張羽，劉暢，宋翠婷

（1.廣東省氣候中心，廣東廣州 510640；2.中國(guó)氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所，廣東廣州 510640；3.廣東省生態(tài)氣象中心，廣東廣州 510640；4.雷州市氣象局，廣東雷州 524200）

氣候條件是評(píng)價(jià)人類是否適宜居住的基礎(chǔ)指標(biāo)之一，是人口分布的重要影響因子。近年來(lái)，為了更好地利用氣候資源，許多研究者通過(guò)不同的指標(biāo)量化氣候?qū)θ梭w舒適度、穿著和生態(tài)的影響，進(jìn)而評(píng)估氣候條件與人類居住環(huán)境之間的關(guān)系［1-5］。研究指出，WRF-Chem不僅能夠較為合理地模擬出PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2、CO的時(shí)空變化特征，而且能夠模擬出氣溫、風(fēng)速等氣象要素的日變化、季節(jié)變化以及空間分布特征［6-8］。由此可見(jiàn)，WRF-Chem有潛力可以成為城市宜居性評(píng)價(jià)相關(guān)工作得力分析工具，但目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于利用區(qū)域模式對(duì)城市宜居性評(píng)價(jià)的相關(guān)研究卻較少。

近些年，氣溫對(duì)廣東的氣候影響越來(lái)越突出［9-10］。因此，本研究通過(guò)評(píng)估區(qū)域模式模擬廣東省氣溫宜居指標(biāo)的能力，從而探討區(qū)域模式用于研究廣東省城市宜居能力的合理性。本研究基于廣東省86個(gè)國(guó)家自動(dòng)氣象觀測(cè)站的逐日氣溫資料，利用WRF-Chem 4.4.1區(qū)域模式對(duì)廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的時(shí)空分布特征進(jìn)行模擬評(píng)估，同時(shí)重點(diǎn)評(píng)估了WRFChem 4.4.1對(duì)6項(xiàng)廣東省氣溫宜居指標(biāo)（年適宜溫度日數(shù)、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差）的模擬能力。

1 WRF-Chem模式簡(jiǎn)介及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 模式簡(jiǎn)介

在2002年初，美國(guó)大氣科學(xué)的國(guó)家研究機(jī)構(gòu)、美國(guó)能源部所屬的綜合性多學(xué)科實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）共同推出了將WRF（氣象模式）和Chem（化學(xué)模式）在線完全耦合的新一代區(qū)域空氣質(zhì)量模式。NOAA在2021年8月25日正式推出WRF-Chem 4.4.1，并修復(fù)了如氣候氣溶膠選項(xiàng)邏輯檢查等小錯(cuò)誤。相比全球模式，區(qū)域模式WRF能夠提供時(shí)空分辨率更為精細(xì)化的模擬結(jié)果［11］。因此該次研究選用WRF-Chem最新版本（4.4.1）對(duì)廣東省氣溫及其宜居指標(biāo)模擬能力進(jìn)行評(píng)估。

1.2 模式設(shè)置

WRF 4.4版本用戶指導(dǎo)手冊(cè)中推薦了“CONUS”和“TROPICAL”兩個(gè)物理參數(shù)包供區(qū)域模式模擬研究選擇（https：／／www2.mmm.ucar.edu／wrf／users／docs／user_guide_v4／v4.4／users_guide_chap5.html），其中“CONUS”選項(xiàng)經(jīng)過(guò)了大量的測(cè)試并顯示出來(lái)十分合理的研究結(jié)果。該次研究中物理過(guò)程與“CONUS”保持一致，即THOMPSON V3.1微物理、TIEDTKE積云對(duì)流、UNIFIED-NOAH陸面過(guò)程和RRTMG長(zhǎng)波輻射與短波輻射參數(shù)化方案。

模式時(shí)間從2000年12月1日00：00（北京時(shí)，下同）到2005年12月31日18：00，積分步長(zhǎng)為60 s，前一個(gè)月作為初始化時(shí)間，每6 h輸出一次模擬結(jié)果。模式水平分辨率為15 km，經(jīng)緯度格點(diǎn)數(shù)分別為75和65個(gè)。雖然該次研究所擁有的計(jì)算機(jī)運(yùn)算資源和存儲(chǔ)空間無(wú)法完成更高分辨率以及更短的模式輸出文件時(shí)間間隔，但是模式輸出文件的時(shí)間具體為00：00、06：00、12：00、18：00，可以較為合理地反映出氣溫的日變化和最高、最低值。模式模擬區(qū)域如圖1所示。

圖1 模擬區(qū)域示意圖

2 資料和指標(biāo)計(jì)算方法

2.1 資料來(lái)源

本研究使用廣東省氣候中心整理的2001—2005年廣東省86個(gè)常規(guī)地面觀測(cè)站的逐日氣溫資料。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)包括極值檢驗(yàn)、時(shí)間連續(xù)性檢驗(yàn)等質(zhì)量控制處理［12］。

模式所需的初始場(chǎng)資料來(lái)源于美國(guó)國(guó)家大氣研究中心（NCAR）發(fā)布的地球系統(tǒng)模型（CESM1）第1版的全球偏差校正氣候模型輸出數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)網(wǎng)格分辨率為1°×1°，時(shí)間分辨率為6 h（https：／／rda.ucar.edu／datasets／ds316.1／），選取時(shí)間段為2001—2005年。

圖2 2001—2005年廣東省各宜居指標(biāo)模擬（填色）和觀測(cè)（圓點(diǎn)）的空間分布

2.2 離群值的判斷方法

離群值也叫異常值，即與其他數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯不同的測(cè)量值。在箱型圖中：超過(guò)上4分位數(shù)1.5倍間距的值或者小于下4分位1.5倍間距的值被定義為離群值。離群值對(duì)一些統(tǒng)計(jì)量影響很大（如均值），因此本研究先對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)和模式數(shù)據(jù)進(jìn)行離群值判別與剔除處理。

2.3 模式評(píng)估指標(biāo)及氣溫宜居指標(biāo)的選取

1）模式評(píng)估指標(biāo)的選取。

本研究采用平均偏差MB、標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差NMB、標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差NME、均方根誤差RMSE以及相關(guān)系數(shù)R評(píng)估模式2001—2005年模擬結(jié)果與實(shí)際檢測(cè)值的吻合程度。

2）氣溫宜居指標(biāo)的選取。

本研究根據(jù)《氣候資源評(píng)價(jià)氣候宜居城鎮(zhèn)》（QXT570-2020）［13］，選出與氣候宜居相關(guān)的6個(gè)氣溫宜居評(píng)價(jià)指標(biāo)（表1），初步評(píng)估模式對(duì)氣溫宜居模擬能力。

表1 氣溫宜居評(píng)價(jià)指標(biāo)、閾值和評(píng)價(jià)等級(jí)

3 結(jié)果與分析

分析模擬結(jié)果時(shí)發(fā)現(xiàn)，WRF-Chem 4.4.1對(duì)廣東省氣溫的模擬存在系統(tǒng)性偏差，具有準(zhǔn)定常性。因此，本研究先基于歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模擬的日平均氣溫和最高氣溫進(jìn)行校正，然后再評(píng)估區(qū)域模式對(duì)廣東省氣溫及其宜居性指標(biāo)的模擬能力。

3.1 對(duì)廣東省氣溫季節(jié)循環(huán)變化特征的模擬能力評(píng)估

表2給出了2001—2005年廣東省全區(qū)平均的模擬氣溫與觀測(cè)氣溫季節(jié)循環(huán)變化的相似性指標(biāo)。該指標(biāo)包括平均偏差（MB）、標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差（NMB）、標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差（NME）、均方根誤差（RMSE）以及相關(guān)系數(shù)（R）。

表2 2001—2005年廣東省全區(qū)平均的模擬氣溫與觀測(cè)氣溫季節(jié)循環(huán)變化的相似性指標(biāo)

從表2可以看出，平均偏差、標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差、標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差、均方根誤差指標(biāo)均在合理范圍內(nèi)，說(shuō)明了模式模擬結(jié)果與觀測(cè)結(jié)果較為一致。相關(guān)系數(shù)均通過(guò)99%的顯著性檢驗(yàn)，表明模式對(duì)廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的季節(jié)循環(huán)變化特征具有較好的模擬能力，其中最低氣溫的模擬效果最好（相關(guān)系數(shù)為0.82），平均氣溫次之（相關(guān)系數(shù)為0.79），而最高氣溫的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到了0.70。

3.2 對(duì)廣東省氣溫宜居指標(biāo)空間分布特征的模擬能力評(píng)估

從圖2可以看出，WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省年平均氣溫（圖2a）、最高氣溫（圖2b）和最低氣溫（圖2c）的空間分布特征，這與以往研究指出大多數(shù)值模式能夠較好地模擬中國(guó)年平均最高氣溫和最低氣溫空間分布的結(jié)論［14］大體相符。

圖2d-i表明模式能夠較為合理地模擬出廣東省氣溫宜居指標(biāo)的空間分布。

具體而言，模式能很好地反映了年適宜溫度日數(shù)在茂名市中部、清遠(yuǎn)市北部、粵東地區(qū)均存在大值區(qū)，而珠三角地區(qū)則呈小值區(qū)的空間分布特征（圖2d）。從圖2e可以看出，模式再現(xiàn)了7月平均最低氣溫在沿海地區(qū)、肇慶市、云浮市北部、清遠(yuǎn)市南部呈現(xiàn)大值區(qū)和粵北地區(qū)呈現(xiàn)小值區(qū)的空間分布特征。從圖2f可以看出，1月平均最高氣溫的空間分布呈現(xiàn)從沿海至內(nèi)陸逐漸降低的帶狀模態(tài)，特別是沿海地區(qū)存在三個(gè)氣溫大值區(qū)，分別是湛江和茂名地區(qū)、珠三角沿海地區(qū)、汕尾和汕頭地區(qū)，模式則較好地模擬出觀測(cè)結(jié)果的這個(gè)空間分布特征（圖2f）。另外，關(guān)于氣溫日較差的空間分布特征，從圖2g可以看出，該模式能較好地抓住了年平均氣溫日較差在河源和梅州、云浮、廣州呈現(xiàn)大值區(qū)以及珠三角地區(qū)呈現(xiàn)小值區(qū)的觀測(cè)分布特征，但在湛江北部地區(qū)存在高估現(xiàn)象（圖2g）。對(duì)夏季平均日較差空間分布的模擬也大體與觀測(cè)一致，但是在中山、江門、河源地區(qū)存在低估現(xiàn)象（圖2h）。而模式模擬廣東省冬季平均氣溫日較差效果相對(duì)差一點(diǎn)，存在整體高估的現(xiàn)象（圖2i）。前人的研究也表明了相同的問(wèn)題，即氣溫日較差在沿海地區(qū)的模擬值和觀測(cè)結(jié)果相比存在不合理的情況［15-16］。而引起這一不合理情況的原因還有待進(jìn)一步研究分析。

3.3 對(duì)廣東省全區(qū)氣溫宜居指標(biāo)分布范圍的模擬能力評(píng)估

圖3給出了2001—2005年廣東省86個(gè)站點(diǎn)的年平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫以及6個(gè)氣溫宜居指標(biāo)的模擬（藍(lán)色）與觀測(cè)（紅色）箱型圖。該模式較好地抓住了平均氣溫（圖3a）、最低氣溫（圖3c）、年平均氣溫日較差（圖3g）的變化范圍，模擬值分別主要集中在21.6～23.8、18.1～21.4、7.4～8.8℃，中位值分別是23.3、19.6、8.1℃，這與相應(yīng)變量觀測(cè)值的主要范圍和中位數(shù)較為貼近。此外，該模式很好地模擬出了最高氣溫的中位數(shù)（圖3b），但是對(duì)7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、冬季平均氣溫日較差的模擬存在高估的現(xiàn)象（圖3e、3f、3i）。圖3d、圖3h則表明年適宜溫度日數(shù)、夏季平均最低氣溫的模擬存在低估現(xiàn)象。結(jié)合以往的研究結(jié)果［17］，這種高估或者低估的模擬誤差很可能來(lái)自于不準(zhǔn)確的地表反照率分布所引起的。

3.4 對(duì)廣東省氣溫宜居指標(biāo)等級(jí)模擬能力評(píng)估

在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用過(guò)程中，宜居指標(biāo)優(yōu)良率達(dá)標(biāo)是申請(qǐng)“中國(guó)氣候宜居城市”的必備條件之一，因此本研究統(tǒng)計(jì)了模式模擬6個(gè)氣溫宜居指標(biāo)優(yōu)良等級(jí)的準(zhǔn)確率。WRF-Chem 4.4.1模擬全省86個(gè)國(guó)家觀測(cè)站的年適宜溫度日數(shù)、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差優(yōu)良等級(jí)的準(zhǔn)確率分別為94.19%、94.19%、100%、95.35%、63.95%、98.84%。

4 結(jié)論

本研究基于廣東省86個(gè)國(guó)家自動(dòng)氣象觀測(cè)站的逐日氣溫資料，利用WRF-Chem 4.4.1對(duì)2001—2005年廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫以及6個(gè)氣溫宜居指標(biāo)（年適宜溫度日數(shù)、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差）進(jìn)行模擬評(píng)估，主要得到以下結(jié)論：

1）WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫的季節(jié)循環(huán)變化特征。模擬結(jié)果與觀測(cè)資料的相關(guān)系數(shù)分別是0.79、0.70、0.82，均通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)。

2）WRF-Chem 4.4.1不僅能夠較好地模擬出廣東省平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的空間分布特征，而且能夠較為合理地模擬出廣東省氣溫宜居指標(biāo)（包括年適宜溫度日數(shù)、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差和夏季平均氣溫日較差）的空間分布。此外，模式還較好地抓住了平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫和1月平均最高氣溫在廣東省沿海地區(qū)呈現(xiàn)3個(gè)大值區(qū)的特點(diǎn)，即分別位于湛江和茂名地區(qū)、珠三角沿海地區(qū)、汕尾和汕頭地區(qū)。

3）WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省全區(qū)86個(gè)站點(diǎn)的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、和年平均氣溫日較差的中位數(shù)和波動(dòng)范圍。但是，模式對(duì)7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、冬季平均氣溫日較差的分布范圍模擬存在高估的現(xiàn)象，而對(duì)年適宜溫度日數(shù)、夏季平均最低氣溫則存在低估現(xiàn)象。

4）WRF-Chem 4.4.1能夠較好地模擬出廣東省2001—2005年適宜溫度日數(shù)、7月平均最低氣溫、1月平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、夏季平均氣溫日較差、冬季平均氣溫日較差的優(yōu)良等級(jí)。模式模擬6個(gè)氣溫適宜指標(biāo)的準(zhǔn)確率分別為91.86%、94.19%、100.00%、68.60%、67.44%、98.84%。