NASA/Goddard長波輻射方案在GRAPES_Meso模式中的應用研究

張夢1, 2 王宏2 黃興友1

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NASA/Goddard長波輻射方案在GRAPES_Meso模式中的應用研究

張夢王宏黃興友

1南京信息工程大學大氣物理學院，南京210044 2中國氣象科學研究院大氣成分研究所，北京100081

本文將NASA（National Aeronautics and Space Administration）/Goddard長波輻射方案引入到GRAPES_ Meso（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System_Meso）模式中，對2006年4月中國地區進行了一個月的模擬試驗，并與相應的NCEP（）再分析資料進行了對比分析。試驗結果表明：在模擬區域內，使用GRAPES_Meso模式進行24 h、48 h預報得到的晴空大氣頂向外長波輻射通量（the clear sky outgoing longwave radiation flux，OLRC）、地面接收到向下長波輻射通量（the clear sky downward longwave radiation flux at ground，GLWC）分布形勢與NCEP再分析資料具有較好的對應關系；模式預報24 h、48 h OLRC和NCEP再分析資料月平均誤差百分比控制在－10%～＋10%以內，GLWC月平均誤差百分比比OLRC略大，但總體上兩者誤差都在合理和可接受范圍之內。OLRC和GLWC 24 h、48 h的預報和NCEP再分析資料的逐日距平相關系數及標準誤差的對比顯示，模式24 h預報OLRC、GLWC的距平相關系數月平均值分別為0.96、0.98，標準誤差月平均值分別為24.54 W m、27.23 W m；模式48 h預報OLRC、GLWC的距平相關系數月平均值分別為0.9521、0.9804，標準誤差月平均值分別為22.43 W m、27.64 W m。總體上，模式24 h、48 h預報OLRC和GLWC的距平相關系數都在0.93以上，標準誤差都在31 W m以內，且GLWC預報和NCEP再分析資料的相關性比OLRC略好，OLRC預報與NCEP再分析資料的的標準誤差比GLWC略小。通過和RRTM長波輻射方案對比可知，兩者的預報水平基本一致。本文研究結果表明，引入NASA/Goddard長波輻射方案后的GRAPES_Meso模式整體上能夠較好地預報OLRC和GLWC，該輻射方案可以作為模式GRAPES_Meso的備選輻射方案之一。

長波輻射方案 GRAPES_Meso模式 晴空大氣層頂向外長波輻射通量（OLRC）晴空地面接收到向下長波輻射通量（GLWC）

1 引言

輻射過程是地氣系統能量平衡不可缺少的重要過程之一，在影響天氣、氣候等方面起到至關緊要的作用。最近幾十年來，輻射過程的研究取得很多進展（Shi, 1984；石廣玉，1998；沈志寶和魏麗，2000；張華和石廣玉，2000；Zhang and Shi, 2002；Wang et al., 2004b；王宏等，2007；石廣玉等，2008）。輻射參數化方案也被廣泛用于中期天氣預報模式和氣候模式中（王標，1996；Wang et al., 2004a；王曼等，2005；沈元芳和胡江林，2006；劉玉芝等，2007；李劍東等，2009；楊學勝等，2009）。

地氣系統（包括云、大氣和地表）反射了大氣外界入射太陽輻射的30%左右，而吸收了剩余的部分，為了維持能量平衡狀態，被地氣系統所吸收的太陽輻射能必須重新向太空放射。正像太陽在所有頻率上發射電磁輻射那樣，地氣系統也同樣如此，而這種發射輻射稱為長波輻射。一個精確、高效的長波輻射方案不僅是天氣、氣候數值模式中不可或缺的重要物理過程之一，而且對于模式性能和計算效率具有重要影響（Fels and Kaplan, 1975；Ramanathan et al., 1983；Luther et al., 1988；Ellingson et al., 1991；沈元芳等，2003，2004）。在天氣和氣候數值模式模擬中，長波輻射通量的計算可能會花費總計算時間的三分之一或更多。當模式的時空分辨率增加和物理過程的處理改進時，我們很清楚需要一個快速和精確的長波輻射參數化方案。

目前，GRAPES_Meso（Global/Regional Assi- milation and PrEdiction System_Meso）模式中包含很多短波輻射參數化方案，如簡單短波輻射方案（Dudhia, 1989）、Goddard短波輻射方案（Chou and Suarez, 1999）、GFDL（Geophysical Dynamics Laboratory）短波輻射方案（Lacis and Hansen, 1974）、ECMWF（European Centre for Medium-range Weather Forecast）短波輻射方案（Morcrette, 1990）等，而長波輻射方案相對較少，只有GFDL長波輻射方案（Schwarzkopf and Fels, 1991），ECMWF長波輻射方案（Morcrette, 1990）和相關-分布方法的RRTM（Rapid Radiation Transfer Model）長波輻射方案（Mlawer et al., 1997）。

本文擬將NASA/Goddard-分布長波輻射方案（Chou et al., 2001）引入GRAPES_Meso模式中。該方案采用?分布法計算輻射通量和冷卻率，是計算精度上可與逐線模式一致的快速輻射傳輸模式，已被廣泛地應用于各種大氣模式的大氣輻射傳輸研究中。

2 模式系統介紹

2.1 GRAPES_Meso模式

GRAPES_Meso模式是中國氣象科學研究院開發的新一代區域非靜力半隱式半拉格朗日中尺 度數值預報模式（陳德輝和沈學順，2006）。該模式動力框架（Yang et al., 2008）采用了全可壓方程、半隱式半拉格朗日的時間積分和平流方案、經緯度格點的網格設計、高度地形追隨坐標和水平方向Arakawa-C跳點格式等設置。物理過程參數化方案（Xu et al., 2008）包括積云對流參數化、微物理、長波和短波輻射、近地面層參數化、邊界層參數 化、陸面參數化等。其中，積云對流參數化方案 包括BMJ（Betts Miller Janjic）方案、KFeta（Kain Fritsch eta）方案、SAS（Simplified Arakawa Schubert）方案，微物理方案包括Kessler方案、Lin方案、Ncep- 3class（NCEP simple ice）方案、Ncep-5class（NCEP mixed phase）方案等，長波輻射方案包括RRTM長波方案、ECMWF長波方案、GFDL長波方案，短波輻射方案包括簡單短波方案、Goddard短波方案、GFDL短波方案、ECMWF短波方案等，近地面層參數化方案包括Monin-Obukhov方案、MYJSFC（Mellor Yamada Janjic SFC）方案，邊界層參數化方案包括MRF（Medium Range Forecast Model）方案、MYJ-PBL（Mellor Yamada Janjic PBL）方案等，陸面參數化方案包括熱擴散方案等。

本文引進NASA/Goddard的-分布長波輻射參數化，可以使GRAPES_Meso模式有一套完整的Goddard長、短波輻射參數化方案。微物理采用Ncep-5class方案，考慮水汽（q）、云水（q）、雨水（q）、云冰（q）和雪水（q）五種水物質。另外，積云對流選擇BMJ方案，近地面和陸面過程分別為Monin-Obukhov和熱擴散方案，邊界層參數化采用MRF方案。

GRAPES_Meso模式區域范圍涵蓋中國及周邊地區（15.125°N～64.875°N，70.00°E～149.75° E），水平分辨率0.25°×0.25°，垂直層數32，積分步長300秒，輻射每小時計算一次。模式選用NCEP 1°×1°、26層的分析資料作為初始場和側邊界進行預報，積分時間為72小時，起報時間為00:00（協調世界時，下同）。

2.2 NASA/Goddard長波輻射方案

Goddard長波輻射方案是Chou and Suarez（2001）在NASA/GSFC（NASA Goddard Space Flight Center）氣候和輻射分部研制的，已用于Goddard大氣試驗室各種大氣模式，包括大氣環流模式（Koster and Suarez, 1986）和云集合模式（Tao et al., 1996），也應用于各大學和政府機構。它計算了由于水汽、CO和O主要吸收帶引起的吸收，由于NO、CH和CFC's（氯氟烴類化合物）等次要微量氣體引起的吸收，以及由于云和氣溶膠引起的吸收和散射。氣溶膠光學性質由輸入的參數確定。長波輻射的光譜按波數劃分成10個帶，光譜波數從0～3000 cm。這些長波輻射方案不僅在對流層和較低平流層，而且也在中層（一直到0.01 hPa層）計算冷卻率方面顯示了精確性和有效性。Chou and Suarez（2001）曾仔細地對本文使用的輻射方案與高分辨率逐線計算的精確計算作了驗證，通量可精確到高分辨率逐線計算的1%之內，而大氣冷卻率的計算精確性可從地表延伸到0.01 hPa層。

為了計算熱紅外輻射通量，熱紅外輻射譜帶分為9個帶和1個次帶。表1給出了10個譜帶的譜域以及各帶中包括的吸收體。水汽吸收線（HO line）吸收覆蓋了整個紅外譜，而水汽吸收域（HO continuum）吸收在540～1380 cm譜域中。CO吸收在540～800 cm譜域中，O吸收在980～1100 cm譜域中。在4～7帶800～1380 cm區域之間，由于CH、NO、CFC's和CO引起的次要吸收是分散的。由NO引起的吸收在3a次帶，這部分吸收被合并到10帶中處理。表中列出“low”和“high”兩種透射參數化方法，提供程序中選擇，我們將在GRAPES_Meso模式中的數值試驗中選用“high”。

表1 譜帶、吸收體和透射參數化方法

為了提高輻射通量透射計算的精度和速度，根據不同吸收體和譜帶，采用3種不同的參數化方法：K為吸收系數隨氣壓線性變化的?分布方法（-distribution method with linear pressure scaling），應用于水汽和微量氣體，如果在中層大氣（＜10 hPa）中不需要精確的冷卻率計算，那么這種方法也應用于帶3中的CO吸收；T為通過預先設置的查找表得到在不同氣壓和溫度下的相關?分布方法（Table look-up with temperature and pressure scaling），帶3和5中CO和O吸收引起的透射可以從預先計算好的透射表中得到，由于吸收系數隨氣壓線性變化的?分布方法低估了中層大氣的水汽的冷卻率，如果在中層大氣中需要水汽冷卻率的精確計算，那么3個最強的水汽吸收帶（帶1、2和8）的透射也可從1預先計算好的透射表中得到；C為水汽吸收域吸收的單參數溫度換算的-分布方法（One-parameter temperature scaling for water vapor continuum absorption）。帶3～7中由水汽吸收域由吸收引起的透射可以應用單參數的換算方法，這些參數化應用于不同的譜帶和吸收體，如表1所示。

3 在GRAPES_Meso模式中的數值試驗

3.1 數值試驗設計

本文選用2006年4月1日至4月30日，共計30天時間作為試驗時段。每天的00:00進行24 h和48 h預報，然后對每天的預報結果進行日平均。長波輻射傳輸方案對地氣輻射平衡的影響在大氣頂向外長波輻射和地面接收到的向下輻射通量兩個變量上表現最為明顯。為了剔除GRAPES_Meso模式中云物理過程對輻射傳輸的影響，單純研究NASA/Goddard長波輻射傳輸方案在GRAPES_ Meso模式中的適應情況，只對模式預報的晴空大氣頂向外長波輻射通量（OLRC）及地面接收到的向下長波輻射通量（GLWC）進行了分析，并與相應的NCEP再分析資料進行逐日對比檢驗。本文主要在模擬區域對試驗日期內24 h、48 h 預報的OLRC和GLWC與NCEP月平均的相對誤差百分比情況，與NCEP日平均的距平相關系數、標準誤差情況，及其分布狀況進行了分析。這里，月平均誤差百分比定義（以OLRC為例）為GRAPES_Meso模式預報得出的OLRC月平均值與相應NCEP再分析資料所得OLRC月平均值之差，再除以NCEP再分析資料所得OLRC月平均值。

3.2 數值試驗結果

圖1給出了模擬區域內OLRC的24小時日平均預報結果與NCEP再分析資料的對比（以2006年4月10日為例），并將30天試驗日期內OLRC月平均誤差百分比進行了分析。GRAPES_Meso模式預報的24 h OLRC日平均值。在中國中東部，有一個成西南—東北走向的OLRC高值區，一直延伸到我國東北南部。在日本及其北部洋面有一個OLRC低值區，并呈東北—西南走向延伸到我國 臺灣地區。在我國阿爾泰山地區及其東部地區，分別有一個OLRC低值區。喜馬拉雅山脈南側地區，OLRC等值線致密排列，并在我國云南地區形成了一個西北—東南走向的OLRC低值區。圖1b為NCEP再分析資料的OLRC日平均值，在圖1b中，能很明顯地找到與上述圖1a中相似的特征。這說明，GRAPES_Meso模式預報的24 h OLRC能很好地反映OLRC等值線的分布情況。中國地區的OLRC的誤差值大多數在－10～＋30 W m以內，只是在喜馬拉雅山脈南部的OLRC等值線致密地區和我國新疆北部地區誤差較大。結合圖1c所示GRAPES_Meso模式24 h預報的OLRC與相應NCEP再分析資料OLRC的月平均誤差百分比，可知中國地區的誤差百分比大多在－10%～10% 以內。喜馬拉雅山脈南部的OLRC等值線致密地區和我國新疆地區誤差百分比較大，但也在20%左右，這是由于數值模式中，地形坡度對長波輻射計算的影響造成的。在喜馬拉雅山脈、昆侖山脈和天山山脈地區地形坡度大、模式分辨率高，由此所計算的模式長波輻射就可因計算的面積和真實地表面面積的差異而產生較大誤差（陳斌等，2006）。

圖2 a和b所示為GRAPES_Meso模式預報的48 h OLRC日平均和相應NCEP再分析資料的對比（以2006年4月10日為例），對照圖2b可在圖2a中找到與之相對應的特征。如我國東北北部的東西伯利亞地區的OLRC高值區，日本海洋面的低值區，我國東南地區的高值區，我國新疆附近地區的高值區，喜馬拉雅山脈南部的OLRC等值線致密地區等。中國地區的OLRC誤差大多數在－20～20 W m以內，只是在新疆地區的高值區和喜馬拉雅山脈南部的OLRC等值線致密地區誤差較大。結合圖2c，GRAPES_Meso模式48 h預報的OLRC月平均誤差百分比可知，大多數地區的OLRC誤差百分比在 －10%～10%以內，上述誤差較大地區的誤差百分比也在20%左右。

圖3a、b中對比GRAPES_Meso模式24 h預報GLWC的日平均值和相應的NCEP再分析資料的GLWC日平均值（以2006年4月10日為例）。圖3a中，有和圖3b相似的特征，如新疆地區的GLWC高值區，西藏青海地區的低值區、中國南海到日本海呈西南—東北走向的高值區、我國西南地區呈西北—東南走向的低值區等。結合圖3c，GRAPES_ Meso模式24 h預報的GLWC月平均誤差百分比，可知預報值普遍比NCEP再分析資料要小，大多數地區的GLWC誤差百分比在－15%～0以內，但在新疆地區的高值區、青藏高原地區的低值區和喜馬拉雅山脈南部的等值線致密地區誤差百分比較大。

圖4a和b為GRAPES_Meso模式48 h預報GLWC的日平均值和相應的NCEP再分析資料GLWC的日平均值（以2006年4月10日為例）。對比圖4a和b可知，兩者有相似特征，如貝加爾湖地區的GLWC低值區，新疆地區的高值區，西藏青海地區的低值區，云南地區由西北向東南延伸的低值區，我國東南地區向北延伸到華北地區的高值區，日本地區由南向北延伸的高值區等。結合圖4c，GRAPES_Meso模式48 h預報的GLWC月平均誤差百分比，可知大多數地區的GLWC誤差百分比在－15%～0以內。

為了方便比較24 h、48 h GRAPES_Meso模式OLRC、GLWC預報結果和相應NCEP再分析資料，圖5分別作出了兩者標準誤差和距平相關系數隨時間的變化。對圖5a、b分析可知，模式24 h預報OLRC、GLWC的距平相關系數月平均值分別為0.96、0.98，標準誤差月平均值分別為24.54 W m、27.23 W m；對圖5c、d分析可知，模式48 h預報OLRC、GLWC的距平相關系數月平均值分別為0.95、0.98，標準誤差月平均值分別為22.43 W m、27.64 W m。總體來說，24 h、48 h OLRC和GLWC的距平相關系數都在0.93以上且標準誤差在31 W m以內，說明兩者的預報結果和相應的NECP再分析資料的相關性都比較好，且24 h預報結果略好于48 h預報。雖然GLWC的標準誤差比OLRC略高，但與NECP再分析資料的相關性卻較好，因為OLRC的距平相關系數波動比GLWC略大，且比GLWC得到的結果略小，所以引入RRTM長波輻射方案對OLRC進行對比。由圖5e可知，RRTM長波輻射方案得到24 h預報OLRC的距平相關系數月平均值為0.96，48 h預報OLRC的距平相關系數月平均值為0.95。圖5e與圖5b、d中OLRC進行對比可知，兩個方案的OLRC距平相關系數隨時間的變化基本一致，且距平相關系數值也基本相同。圖中4月中旬OLRC都有一個明顯的相關系數的極小值，這是因為這期間東亞地區經歷了一次典型的強沙塵暴天氣過程。

4 結論

本文在GRAPES_Meso模式中引入NASA/ Goddard的長波輻射參數化方案，并針對2006年4月1～30日進行了一個月的試驗，分別對中國地區OLRC和GLWC日平均值進行分析，并分析試驗時段內兩變量的月平均誤差百分比及標準誤差、距平相關系數逐日變化。試驗對比結果表明：

（1）通過GRAPES_Meso模式24 h、48 h預報的OLRC、GLWC和相應NCEP再分析資料日平均值對比，可知引入NASA/Goddard長波輻射參數化方案后的GRAPES_Meso模式能較好的預報OLRC和GLWC的分布情況。

（2）分析2006年4月GRAPES_Meso模式24 h、48 h預報的OLRC和GLWC月平均誤差百分比可知，大多數地區24 h、48 h預報的OLRC月平均誤差百分比在－10%～＋10%以內，而24 h、48 h預報的GLWC月平均誤差百分比要比OLRC較大。不過總體上，引入NASA/Goddard長波輻射參數化方案后的GRAPES_Meso模式預報OLRC和GLWC兩變量的月平均誤差比較理想。

（3）對2006年4月中國地區的OLRC、GLWC和相應日平均NCEP再分析資料的距平相關系數及標準誤差分析可知，模式24 h預報OLRC、GLWC的距平相關系數月平均值分別為0.96、0.98，標準誤差月平均值分別為24.54 W m、27.23 W m；模式48 h預報OLRC、GLWC的距平相關系數月平均值分別為0.95、0.98，標準誤差月平均值分別為22.43 W m、27.64 W m。無論模式24 h還是48 h 預報OLRC、GLWC和NCEP再分析資料的相關系數都在0.93以上，且標準誤差都在31 W m以內。24 h預報二者相關性要好于48 h，GLWC的相關性比OLRC略好，但OLRC的標準誤差比GLWC小。

（4）由上述三點及與RRTM長波輻射方案的對比得出，在GRAPES_Meso模式中引入NASA/ Goddard的長波輻射參數化方案，能較好地對中國地區的OLRC、GLWC進行預報。NASA/Goddard的長波輻射參數化可以作為GRAPES_Meso模式備選方案之一。

對模式改進的檢驗，應落實于地面場如氣溫和降水的模擬和預報效果。但本文的重點放在對長波輻射方案的討論，對長波輻射來說OLRC和GLWC輻射通量是兩個重要的變量。地面場如氣溫的預 報效果，不僅和長波輻射有關，還和短波輻射有關。降水預報效果所涉及因素更多，不僅有輻射方案，還有微物理方案、積云對流參數化方案等。限于本文的重點和篇幅，這部分工作將在今后做進一步研究。

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Application Research of the NASA/Goddard Longwave Radiative Scheme in the GRAPES_Meso Model

ZHANG Meng, WANG Hong, and HUANG Xingyou

1210044 2100081

The National Aeronautics and Space Administration (NASA)/Goddard long-wave radiative scheme is integrated into the Global/Regional Assimilation and Prediction System Mesoscale (GRAPES_Meso) model in this study. One month of simulation experiments conducted in China and its nearby areas are compared with the corresponding(NCEP) reanalysis data recorded in April 2006. The results show that the distribution of the clear-sky outgoing longwave radiation flux (OLRC) at the top of atmosphere and downward long wave radiation flux at ground (GLWC) of 24- and 48-hour forecasts by using the GRAPES_Meso model are in good agreement with the NCEP reanalysis data. The monthly average percentage error of the OLRC of these forecasts is within －10% and 10%. Although the monthly average percentage error of the GLWC is slightly larger than that of the OLRC, both are within a reasonable and acceptable range. The comparison study of the daily averaged anomaly correlation coefficient and standard error of these fluxes of the both forecasts show that the monthly averaged anomaly correlation coefficients of the OLRC and the GLWC of the 24-hour forecast are 0.96 and 0.98, respectively, and that the monthly averaged standard errors are 24.54 W mand 27.23 W m, respectively. Those of the OLRC and the GLWC of the 48-hour forecast are 0.95 and 0.98 and 22.43 W mand 27.64 W m, respectively. Overall, the daily averaged anomaly correlation coefficient of the OLRC and the GLWC of both 24-hour and 48-hour forecasts are above 0.93, and the daily standard error is within 31 W m. Moreover, the correlation of the GLWC and the NCEP reanalysis data is stronger than that of the OLRC, whereas the standard error of the OLRC and the NCEP reanalysis data is smaller than that of the GLWC. A comparison of the longwave radiative schemes of the(RRTM) and the NASA/Goddard models reveal that the forecasting of the two schemes is essentially identical. The results of OLRC and the GLWC show that NASA/Goddard longwave radiative scheme may be appropriate for application to the GRAPES_Meso model.

Longwave radiative scheme, GRAPES_Meso model, Clear sky outgoing longwave radiation flux (OLRC), Clear sky downward longwave radiation flux at ground (GLWC)

1006–9895(2014)03–0603–12

P435

A

10.3878/j.issn.1006-9895.2013.13165

2013–05–02，

2013–09–08收修定稿

國家重點基礎研究發展計劃（973計劃）2014CB441201，國家自然科學基金項目41275007，中國氣象科學研究院基本科研業務費重點項目2013Z007

張夢，男，1988年出生，碩士研究生，主要從事GRAPES模式應用研究。E-mail: zhangmengxiang218@126.com

王宏，E-mail: wangh@cma.gov.cn

張夢，王宏，黃興友. 2014. NASA/Goddard長波輻射方案在GRAPES_Meso模式中的應用研究 [J]. 大氣科學, 38 (3): 603–614, doi:10.3878/j.issn. 1006-9895.2013.13165. Zhang Meng, Wang Hong, Huang Xingyou. 2014. Application research of the NASA/Goddard longwave radiative scheme in the GRAPES_Meso model [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 38 (3): 603–614.