基于CMIP5的兩個FGOALS模式的南海夏季風特征分析

鐘瑜珊 譚雅麗 潘劍波

摘 要：本文利用分辨率為60×128的FGOALS-g2模式的1950—1999年的月平均風場資料和分辨率為108×128的FGOALS-s2模式的1950—1999年月平均風場資料，與同期美國國家環境預報中心資料進行比較分析，根據風場平面特征、風場年際特征以及風場資料數據的統計特征，探討FGOALS模式對南海夏季風特征的模擬能力。

關鍵詞：CMIP5模式;FGOALS模式;南海夏季風

中圖分類號：P422文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）10-0137-04

Characteristics of South China Sea Summer Monsoon Based on CMIP5 and Two FGOALS Models

ZHONG Yushan1 TAN Yali2 PAN Jianbo1

（1.The Center for Early Warning Information Release of Emergency in Xinfeng County，Xinfeng Guangdong 511100;2. Xinfeng County Meteorological Bureau，Xinfeng Guangdong 511100）

Abstract： In this paper， the monthly mean wind data of FGOALS-g2 model from 1950 to 1999 and FGOALS-s2 model from 1950 to 1999 were used to compare with the data of National Center for environmental prediction in the same period. According to the plane characteristics， interannual characteristics and statistical characteristics of wind data， the ability of FGOALS model to simulate the characteristics of South China Sea summer monsoon was discussed.

Keywords： CMIP5 model;FGOALS model;South China Sea summer monsoon

全球季風是指大氣環流隨季節變化而大尺度反向，并同時伴有顯著降水變化特征的現象。季風作為全球大氣環流的重要組成部分，對中國乃至全世界氣候、天氣影響都很大。南海季風是影響東亞天氣氣候的主要因素之一，其爆發時間具有年際變化[1]。南海夏季風的爆發標志著東亞夏季風建立和雨季開端，其爆發時間和強度影響著東亞夏季風向北推進的進程[2]。

近年來，全球耦合氣候系統模式的研究有了較大進步。全球氣候模式是研究氣候變化、氣候模擬和氣候變化情景預估的重要工具。第五次國際耦合模式比較計劃（CMIP5）的目的是解決聯合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第四次評估報告后出現的一些主要的科學問題，以豐富現有的氣候變化理論，提高對氣候變化的預估能力[3]。CMIP5包含了更多的模式，采用了更合理的參數化方案、通量處理方案和耦合器技術，以提高氣候模式的模擬和預估能力[4-5]。

1 資料和方法

1.1 數據資料

本文采用的模式資料是分辨率為60×128的FGOALS-g2模式的1950—1999年的月平均風場資料，以及分辨率為108×128的FGOALS-s2模式的1950—1999年月平均風場資料。

為了對比和檢驗兩套FGOALS模式對歷史南海季風爆發的模擬能力，本文采用的風場對比資料是美國國家環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）的全球逐月大氣再分析資料，選取1951—1999年的1—12月的月平均風場資料，其分辨率為73×144。

1.2 方法

本文定義的南海區域為（5°N—15°N，110°E—120°E）。

利用風場結合溫濕指標來定義南海季風的爆發更符合季風最初的定義。根據相關文獻，將南海季風的爆發定義為：在南海區域的850 hPa緯向風區域平均由偏東風轉為偏西風，并以該年6—8月的850 hPa緯向風的算術平均值為南海季風強度指數。

由于各模式的網格資料分辨率各不相同，為便于處理，本文利用區域平均的方法來處理數據。在分析爆發的演變過程時，本文計算三套850 hPa的風場資料數據，在南海區域作區域平均，得到耦合模式和NCEP資料的南海爆發指數逐月序列，根據序列分析爆發時間、爆發強度等特征，并對耦合模式和非耦合模式資料作氣候平均態和標準差的處理。其中用到的統計方法有平均偏差、均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）和方差。

平均偏差公式為：

[BIAS=i=1nAi-Bin]? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

式中：[A]代表模式資料模擬的風速值;[B]代表NCEP再分析資料的風速值;[n]代表樣本個數。

均方根誤差計算公式如式（2）所示：

[RMSE=i=1nAi-Bi2n-1]? ? ? ? ? ?（2）

方差計算公式如式（3）所示：

[S2=t=1nAi-Bi-A1-B12n-1]? ? ? ? ? ? ? ?（3）

2 結果分析

2.1 風場平面特征

圖1為1950—1999年50年5月和6月平均的風場矢量圖和緯向風風速填色圖（東風為負，西風為正，下同）。如圖1所示，NCEP和FGOALS-g2的風場資料在南海區域風場平面分布大致相似，而NCEP和FGOALS-s2的風場資料在南海區域風場平面分布有較大區別。

從空間平面圖來看，5月的NCEP資料顯示，南海南部（5°N—10°N，110°E—120°E）區域已經轉向為較為平直的偏西風，南海北部（10°N—15°N，110°E—120°E）區域，風場尚未完全轉向為偏西風，在南海東北部區域還有偏東風量。從圖A1到A2的變化可以看出，從5月到6月，在南海區域，緯向風自南向北發生偏轉，偏西風量風速也自南向北增大，在南海東西部的110°E和120°E位置存在緯向西風的風速高值區。

FGOALS-g2資料顯示，5月，南海南部以西南氣流為主，并且到6月仍處于向較為平直的西風氣流轉向的過程，南海北部也較早轉向為偏西風，整個南海區域緯向風風速與NCEP資料對比偏小，偏差在2 m/s內。同時，還可以明顯觀察到，FGOALS-g2只模擬出了8°N、120°E附近的緯向風大風速區，并沒有模擬出8°N、110°E附近的緯向風大風速區，在局部區域有偏差?？梢?，FGOALS-g2模式能較好地模擬出南海850 hPa緯向風的基本分布特征，但對850 hPa風矢量轉向的規律以及局部地區模式耦合把握還不夠。

FGOALS-s2資料顯示，在850 hPa的緯向風轉向是由南海北部開始的，并且自北向南推進，這與NCEP資料的結果相差較大。同時，FGOALS-s2對風速的模擬效果也不好，與NCEP資料存在較大偏差。鑒于FGOALS模式是為了評估全球的氣候變化而設計的，因此，部分模式對局部區域的模擬可能會存在一些問題，導致模式的模塊間耦合不夠理想，不能合理地模擬出局部區域的事件。

2.2 風場變化特征

南海地區50年850 hPa緯向平均風速各月變化如圖2所示。從圖2可以看出，850 hPa緯向風的NCEP資料顯示，5月以前低空緯向風均為負值（東風），其中1月出現東風極大值，為6.55 m/s，5月初開始轉向為正值（西風）。根據本文定義，850 hPa緯向風的突變代表著南海季風的建立。隨后緯向風風速迅速增大，5月到6月增長速率為4.25 m/s，6月之后，增長速率減緩，直至8月，西風風速達到極大值，為6.36 m/s，隨后風速開始減小，到10月轉向為負值，至此，南海季風爆發結束。

FGOALS-g2資料顯示，1—10月，各月西風緯向平均風速都比NCEP資料小，東風緯向平均風速都比NCEP資料大，1月，東風出現極大值，為8.68 m/s，和NCEP資料差距為2.13 m/s。圖2顯示出，850 hPa緯向風是在5月中旬才開始轉為正值的（西風），比NCEP資料偏遲。在偏西風增速的過程中，7月西風達到極大值，為3.86 m/s，隨后風速減小，到8月又有增速的過程，隨后在9月西風達到另一極大值，為4.10 m/s，與NCEP資料的4.22 m/s相近。9月之后，緯向風風速開始減小，但速率較NCEP資料更慢，轉向時間也比NCEP資料更遲?？梢?，FGOALS-g2的緯向風變化與NCEP資料的規律有明顯差距，南海季風爆發時間長度相似，FGOALS-g2模擬的南海季風較遲開始、較遲結束。

FGOALS-s2資料顯示，1—10月，各月西風緯向平均風速都比NCEP資料小，東風緯向平均風速都比NCEP資料大。1月，FGOALS-s2資料模擬的東風極大值為8.92 m/s，與NCEP間的差距為2.37 m/s，同FGOALS-g2資料相似，850 hPa緯向風都是在5月中旬才開始轉向為正值（西風），比NCEP資料遲。在偏西風增速的過程中，風速大致以勻速增大，在8月達到極大值，為5.09 m/s，隨后開始減小，9月為4.17 m/s，與NCEP資料的4.22 m/s相近，但9月以后的減速速率比NCEP資料小，轉向時間也比NCEP資料更遲。FGOALS-s2的緯向風變化與NCEP資料的整體形勢變化相似，南海季風爆發時間長度相似，但對全年的極大值和極小值的計算以及變速規律的模擬掌握不足。

2.3 南海季風強度指數變化特征

三套數據夏季緯向風50年氣候平均態，如圖3所示。NCEP資料顯示，在南海整個區域，乃至南海東部的西太平洋地區，南海季風強度均大于5 m/s;但FGOALS-g2資料顯示，在南海南部和偏東部模擬的南海季風強度相對較弱;而在FGOALS-s2的資料中，可以明顯看到在南海北部，南海季風強度指數為負值，即在該處6—8月的平均緯向風仍為偏東風。在南海南部，FGOALS-s2模式模擬的南海季風強度也比NCEP資料模擬的較弱，結合前文可推測是因為FGOALS-s2模式的滯后性引起的南海季風強度減小。

3 結語

對于模擬南海季風爆發及結束時間，FGOALS-g2和FGOALS-s2模式表現出明顯的滯后性，并且受滯后性的影響，緯向風的增速速率減緩，緯向西風的風速模擬結果不穩定，其對應的南海季風強度指數偏小。

參考文獻：

[1]黃昕，周天軍，吳波，等.氣候系統模式FGOALS模擬的南亞夏季風：偏差和原因分析[J].大氣科學，2019（2）：437-455.

[2]林壬萍，周天軍.參加CMIP5計劃的四個中國模式模擬的東亞地區降水結構特征及未來變化[J].大氣科學，2015（2）：338-356.

[3]杜銀，包慶，謝志清.FGOALS模式對梅雨期東亞副熱帶西風急流變化特征的模擬[J].大氣科學，2017（3）：603-617.

[4]任榮彩，楊揚.Changes in Winter Stratospheric Circulation in CMIP5 Scenarios Simulated by the Climate System Model FGOALS-s2[J]Advances in Atmospheric Sciences，2012（6）：1374-1389.

[5]郝鈺茜.北半球夏季風區降水年際協同變化主模態的變化特征和機理[D].北京：中國氣象科學研究院，2019：25.