FGOALS 高分辨率氣候模式系統(tǒng)模式研制與應用綜述

俞永強 安博 劉海龍 包慶 林鵬飛 何編 鄭偉鵬 欒貽花 白文蓉 李恬燕 , 2

1 中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國家重點實驗室(LASG), 北京 100029

2 中國科學院大學, 北京 100049

1 引言

氣候數(shù)值模式是定量研究氣候演變規(guī)律、預測或預估氣候變化的重要工具之一，已在地球系統(tǒng)科學研究中得到了廣泛應用。為了確保模式核心技術的自主可控以及在國際氣候變化研究和談判的話語權，世界上主要發(fā)達國家均長期堅持自主研發(fā)氣候數(shù)值模式。20 世紀60 年代美國地球流體動力學實驗室（GFDL）研制了國際上第一個氣候模式并開啟了氣候變化模擬研究，模式團隊負責人之一Manabe 也因此獲得了2021 年度諾貝爾物理學獎。盡管氣候模式的研發(fā)歷史已經(jīng)超過了半個世紀，但是由于地球系統(tǒng)內(nèi)部存在復雜的多圈層和多尺度復雜的非線性相互作用過程以及人們對一些過程認知存在局限性，當代氣候模式仍然存在相當大的不確定性（IPCC, 2021）。

為了理解氣候模式偏差形成的原因和減小未來氣候變化預估的不確定性，世界氣候研究計劃（WCRP）于1990 年代初期組織了國際耦合模式比較計劃（CMIP）。該計劃一經(jīng)推出就引起了學術界的極大重視，并一直持續(xù)至今，其試驗結果不僅為IPCC 氣候變化評估報告提供了重要支撐，也極大地促進了模式的發(fā)展。基于CMIP 試驗結果的分析，目前主要從提高分辨率和改進次網(wǎng)格參數(shù)化方案兩方面減小模式的不確定性。這是因為提高模式空間分辨率，可直接分辨更多的中小尺度動力過程，從而減小對參數(shù)化方案的依賴性，同時以往的天氣預報和氣候模式研發(fā)經(jīng)驗也表明提高模式分辨率是減小模式誤差的重要途徑之一。隨著高性能計算資源的增加，近幾年越來越多的全球研究機構開始發(fā)展高分辨率全球氣候模式（欒貽花等, 2016）。為此，最新一期CMIP6 專門設計了一組高分辨率模式比較子計劃HighResMIP（Eyring et al., 2016）。國內(nèi)外多個模式研發(fā)中心參與了該子計劃，其中來自美國、英國及中國科學院大氣物理研究所模式團隊發(fā)展的3 個耦合模式具有最高的水平分辨率。

大量研究表明，水平分辨率的提高顯著提升了模式對氣候及其變率的模擬能力，也為更準確的氣候預測和氣候變化預估奠定了基礎。對海洋模式來說，海洋第一斜壓羅斯貝半徑隨緯度的空間分布，決定了水平分辨率達到1/10°～1/12°海洋模式才能直接解析全球大洋大部分區(qū)域的中尺度渦旋（除高緯地區(qū)和近岸區(qū)域）（Hallberg, 2013）。依據(jù)海洋中一階斜壓模的Rossby 變形半徑尺度的空間分布特征，可以按照水平分辨率將海洋模式分為三類，其中水平分辨率低于1 °的模式需要對中尺度渦旋進行參數(shù)化（即粗分辨率模式，“eddyparameterizing”模式）、水平分辨率在1/4 °左右的模式可以在熱帶地區(qū)分辨中尺度渦旋（即渦旋部分可分辨模式，“eddy-permiting”或“eddy-present”模式），水平分辨率為1/10 °左右的模式可以在全球絕大部分海區(qū)分辨中尺度渦旋（即渦分辨率模式，“eddy-resolving”或“eddy-rich 模式）。相比前兩類低分辨率海洋模式，1/10 °左右的渦分辨率海洋模式可以模擬出開闊洋面無處不在且能量活躍的中尺度渦旋，以及邊界流區(qū)域的準永久活躍渦旋。渦分辨率海洋模式模擬海洋中尺度渦輸送作用也系統(tǒng)性地不同于渦旋部分可分辨的海洋模式，尤其體現(xiàn)在中尺度渦旋對物質和能量的垂直輸送作用，而這影響著次表層的熱鹽收支平衡、可能造成模式模擬漂移（Griffies et al., 2015; von Storch et al., 2016）。在水平分辨率提升之后，海洋模式還可以更好地模擬地形敏感區(qū)域比如海峽和貫穿流（Hewitt et al.,2016）。對大氣模式來說，將分辨率從CMIP5 典型的100 km 分辨率提高到25 km，可以模擬出更多天氣尺度過程比如熱帶氣旋、更真實的地形作用、以及局地大氣狀態(tài)由海洋主導的中尺度海氣相互作用（Bacmeister et al., 2014; Small et al., 2014）。同時，高分辨率大氣模式可以捕捉到下墊面高頻中尺度海溫異常擾動，進而模擬更真實的大氣邊界層，包括垂直深度可達對流層的深對流。高分辨率全球耦合氣候模式，由高分辨率海洋和大氣分量模式組成，具備這兩個分量模式的優(yōu)越性能，并且可以模擬更真實的中尺度海氣相互作用（Ma et al., 2016）。高分辨率耦合模式對中尺度海氣相互作用過程模擬性能的提升，反過來，也提升了模式對海表溫度氣候態(tài)、次表層模式漂移、水循環(huán)、年際變率如ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation）和IOD（Indian Ocean Dipole）、年代際變率如大西洋多年代際振蕩（AMO）、南極繞極流（ACC）、南大洋和海冰等大尺度氣候特征的模擬能力。這些現(xiàn)象的模擬性能提升對區(qū)域年代際預測至關重要，同時也是模式更準確地模擬出氣候變率和長期氣候變化趨勢的前提條件。

大氣物理研究所自從上世紀八十年代以來就一直把發(fā)展氣候模式作為核心目標之一，從最初的2層大氣環(huán)流模式（曾慶存和張學洪, 1987）和4 層海洋環(huán)流模式（Zhang and Liang, 1989）以及相應的全球海氣耦合模式（Zhang et al., 1992），到大氣環(huán)流模式（AGCM；Wu et al., 1996）和大洋環(huán)流模式（OGCM；Zhang et al., 1996）、海陸氣冰耦 合 氣 候 系 統(tǒng) 模 式（吳 國 雄 等, 1997; Yu et al.,2002, 2004），經(jīng)過數(shù)十年的繼承發(fā)展，不斷迭代更新到目前的FGOALS 耦合氣候系統(tǒng)模式（靈活的全球海—氣—陸系統(tǒng)模式，F(xiàn)lexible Global Ocean-Atmosphere-Land System Model；Yu et al.,2008, 2011; Li et al., 2013; Bao et al., 2013）。上述氣候系統(tǒng)模式積極參與各項國際氣候模式計劃，其數(shù)值試驗結果不僅廣泛地應用于國內(nèi)外的地球科學研究，而且還被聯(lián)合國政府間氣候變化委員會（IPCC）發(fā)表的氣候變化評估報告所引用，為氣候政策的制定提供科研支撐（Zhou et al., 2018,2020）。

面對氣候變化研究和應用的迫切需求，大氣物理研究所模式團隊積極發(fā)展新版本氣候模式以應對新的研究挑戰(zhàn)。首先在已有模式的基礎上，發(fā)展了高分辨率海洋模式和大氣環(huán)流模式，并分別進行高分辨率耦合試驗：包括高分辨率海洋模式與CAM4耦合（Lin et al., 2019），大氣模式與POP2 耦合等。在海洋模式動力框架進一步改進升級后（俞永強等, 2018），高分辨率大氣模式FAMIL2.2 （Finite Volume Atmosphere Model of IAP LASG version 2.2）、新一代的高分辨率海洋模式LICOM3.0-H（LASG/IAP Climate system Ocean Model version 3.0-H）與高分辨率海冰模式、陸面模式一起，耦合組成了高分辨率耦合模式FGOALS-f3-H（An et al., 2022）。當前最新一代的FGOALS 包含三個具有不同分量模式組合的版本：FGOALS-g3（Li L J et al., 2020）、FGOALS-f3-L（Guo et al., 2020）和FGOALS-f3-H。這三個耦合模式的海洋分量模式都是LICOM3.0；但應用了不同的大氣分量模式，F(xiàn)GOALS-g3 采用了一個格點大氣模式GAMIL3，F(xiàn)GOALS-f3-L 和FGOALS-f3-H 采用的是基于球面立方體剖分投影的有限體積模式FAMIL2.2（Bao and Li, 2020; Li et al., 2021）。 FGOALS-g3 和FGOALS-f3-L 為低分辨率版本，F(xiàn)GOALS-f3-H 則是高分辨率版本。本文主要綜述近5 年來大氣物理研究所在高分辨率氣候模式研制和應用方面的主要進展，其中第2、3 和4 節(jié)分別介紹25 km 分辨率的大氣環(huán)流模式FAMIL2.2、0.1°分辨率海洋模式LICOM3.0 和高分辨率氣候系統(tǒng)模式FGOALS-f3-H 的研制及應用，第5 節(jié)對全文總結及展望。

2 高分辨率大氣環(huán)流模式FAMIL

2.1 模式發(fā)展

LASG 大氣環(huán)流模式F/SAMIL 的發(fā)展經(jīng)歷分為兩個階段。1990 年代初，吳國雄課題組引進了大氣環(huán)流譜模式R15L9，該模式是在澳大利亞譜模式的基礎上發(fā)展而來的。在動力框架方面，吳國雄等（Wu et al., 1996）采用了曾慶存（1963）提出的參考大氣扣除的方法，而王在志等（2005a,2005b）提高了水平和垂直方向的分辨率，王鵬飛和黃剛（2006）又進行了并行化處理。最終該模式被正式命名為SAMIL（Spectral Atmosphere Model of IAP LASG；吳 國 雄 和 李 建 平, 2005; 包 慶 等,2006）。

2010 年左右，F(xiàn)V3 動力框架被引入大氣所氣候系統(tǒng)模式中，發(fā)展了新一代大氣環(huán)流模式FAMIL（Finite Volume Atmosphere Model of IAP LASG；周林炯, 2015；Zhou et al., 2015）。這種模式采用有限體積球立方網(wǎng)格，支持全球聚焦變網(wǎng)格，具有高分辨率和加密功能。在FAMIL 中，半拉格朗日通量形式平流方案被接入了FV3 動力框架。理想試驗和干框架試驗表明，這種平流方案能夠實現(xiàn)模式本身的保形和正定特性，并克服了“負水汽問題”，改善了降水頻次（Wang et al., 2013）。Zhou et al.（2012）研究表明大氣模式FAMIL 具有優(yōu)越的并行計算性能和并行I/O（Input/Output）性能，其動力框架最高可以實現(xiàn)6.25 km 的水平分辨率。Li et al.（2017）研究表明，該模式在CPU（Central Processing Unit）使用率、CPU 節(jié)點間信息傳輸?shù)却龝r間、代碼向量化、Gflops（Giga floating-point operations per second）平均值、Gflops 峰值五個方面表現(xiàn)優(yōu)異，模式系統(tǒng)具有良好的可擴展性。

由于大氣環(huán)流模式網(wǎng)格尺度較大，不能直接解析小尺度天氣過程，氣候模式通過參數(shù)化間接表示次網(wǎng)格過程對平均網(wǎng)格的貢獻。物理過程參數(shù)化是模式模擬及預測的最大不確定性來源，尤以對流—云—輻射的參數(shù)化過程最為復雜，大氣環(huán)流模式的整體性能很大程度上受制于上述濕物理過程的參數(shù)化水平。LASG 大氣模式發(fā)展至今，先后引進替換了多種對流參數(shù)化方案，并開展了對其模擬性能的評 估（宋 曉 良, 2005; 劉 琨 等, 2010; Wang et al.,2011）。盡管已有的研究工作豐富了人們對積云對流問題的理解，但由于積云對流本身所涉及的多尺度相互作用的復雜性，積云參數(shù)化的研究進展依然緩慢，其中閉合假設和積云模型的不確定性最大。近期，結合大渦模擬和場地試驗數(shù)據(jù)，夾卷率和積云垂直動量在理論和參數(shù)化領域取得明顯進展（Wang and Zhang, 2014）。在尺度自適應參數(shù)化方案發(fā)展方面，F(xiàn)AMIL 模式組自主研發(fā)顯式對流降水方案（Resolved Convective Precipitation，簡寫為RCP），實現(xiàn)積云對流降水顯式化，將傳統(tǒng)的積云對流降水用單參數(shù)云微物理方程改寫，然后分別計算它們的云微物理屬性，減少傳統(tǒng)積云對流參數(shù)化方案中由于對流效果的平均化和強烈依靠對流參數(shù)準確性帶來的誤差。針對模式評估結果，在25～100 km 的水平分辨率下，RCP 方案的FAMIL2模式和其耦合版本FGOALS-f3 顯著增強了熱帶大氣季節(jié)內(nèi)振蕩MJO 的模擬能力（圖1），減少了雙赤道輻合帶誤差，提高了厄爾尼諾（ENSO）的模擬能力，準確再現(xiàn)極端降水強度和日變化特征（圖2），并且提高熱帶氣旋（臺風）模擬能力（圖3）（He et al., 2019; Li et al., 2019, 2021; Bao et al., 2020; Bao and Li, 2020; Ahn et al., 2020）。

圖1 2001～2009 年20～100 天帶通濾波逐日降水異常10°S 到10°N 平均與其（5°S～5°N，85°～95°E）區(qū)域平均的時間序列的超前滯后回歸：（a）TRMM 衛(wèi)星觀測結果；（b）FGOALS-f3-H 模式CMIP6 hist-1950 試驗模擬結果；（c）FGOALS-f3-L 模式 CMIP6 historical 試驗模擬結果。參考Ahn et al.（2020）的方法繪制。Fig.1 The 2001-2009 lag-regression of 10°S to 10°N average 20-100 days band-pass-filtered precipitation anomalies against its time series averaged over the (5°S-5°N, 85°-95°E): (a) TRMM satellite observation; (b) FGOALS-f3-H CMIP6 hist-1950 simulation results; (c) FGOALS-f3-L CMIP6 historical simulation results.This plot is calculated with reference to Ahn et al.(2020).

2.2 模式評估

極端降水災害占中國自然災害的70%，準確模擬和預估極端降水事件對防災減災十分重要。FAMIL2 模式緩解了青藏高原南坡虛假降水問題，模擬青藏高原地區(qū)的日降水概率密度分布與高分辨率衛(wèi)星資料一致（Bao and Li, 2020）。FAMIL2 模式能夠再現(xiàn)亞洲夏季風的降水日變化峰值時間，并再現(xiàn)了我國陸地夜間降水峰值的特點。大部分CMIP5 模式不能抓住150 mm d-1以上的極端降水，并且低估了極端降水的頻次，而FAMIL2 模式提高了對中國東部極端降水的模擬能力（He et al.,2019）。

MJO（Madden Julian Oscillation）是大氣環(huán)流的重要系統(tǒng)，MJO 的活動對天氣和氣候有明顯影響。FAMIL2 及其全耦合版本FGOALS-f3 準確再現(xiàn)了MJO 東傳的強度和速度特征。大部分 CMIP5和 CMIP6 模式模擬 MJO 東傳明顯偏弱（Ahn et al., 2020）， 圖1 是參照Ahn et al.（2020）計算方法，基于觀測和模擬的2001～2009 年逐日降水數(shù)據(jù)，包括TRMM 衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)、FGOALS-f3-H hist-1950 試 驗、FGOALS-f3-L historical 歷史 試 驗等，相 比 前 版 本FGOALS-s（Ahn et al., 2020），F(xiàn)GOALS-f 模擬的MJO 東傳強度增強、速度合理。

國際主流氣候模式在100 km 標準分辨率下模擬臺風個數(shù)偏少、模擬能力不足。FAMIL2 通過采用顯式對流降水方案RCP 改進了對流耦合紅道波群和MJO 的模擬能力，使用100 km 分辨率能夠再現(xiàn)全球熱帶氣旋的生成位置、移動路徑、季節(jié)循環(huán)、年際變率等特征。100 km 分辨率的FAMIL2 模式模擬出西北太平洋熱帶氣旋爆發(fā)個數(shù)為每年76 個，與觀測結果一致，優(yōu)于國際主流模式中每年9 個的結果。FAMIL2 有能力模擬出熱帶氣旋爆發(fā)個數(shù)的年際變率，在西北太平洋、北大西洋的熱帶氣旋爆發(fā)個數(shù)的時間相關系數(shù)分別是：0.51 和0.49（Li et al., 2019; He et al., 2019; Bao et al., 2020）。

2.3 模式應用

FAMIL 模式團隊建立了天氣—氣候一體化的集成無縫隙預測系統(tǒng)，簡稱為FGOALS-f2 無縫隙預測系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的氣候預測系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)采用了無縫隙的集成預測方法，將天氣和氣候的預測融合在一起，以提高預測的準確性和時效性。FGOALS-f2 無縫隙預測系統(tǒng)在MJO、熱帶氣旋（臺風）、厄爾尼諾以及北極海冰等方面已達到國際同類模式預測系統(tǒng)的先進水平。該系統(tǒng)能夠較準確預測天氣和氣候變化的趨勢和變化規(guī)律，為政府、企業(yè)和公眾提供了重要的預測信息。FGOALS-f2無縫隙預測系統(tǒng)的預測結果不僅多次用于國家級會商，參與咨詢報告撰寫，還被廣泛應用于中國氣象局國家氣候中心、自然資源部國家海洋環(huán)境預報中心、水利部信息中心等多家國家級和省級業(yè)務平臺中。這些應用不僅服務了國家需求和國防安全，還為農(nóng)業(yè)、水利、能源等重要領域提供了可靠的預測依據(jù)。FGOALS-f2 無縫隙預測系統(tǒng)已多次助力一帶一路地區(qū)防災減災，提升了我國在S2S（次季節(jié)—季節(jié)）預測領域的國際影響力。該系統(tǒng)已經(jīng)加入了世界氣象組織（WMO）S2S 預測計劃，向全球用戶提供實時預測。在國際S2S 參與模式系統(tǒng)中，F(xiàn)GOALS-f2 系統(tǒng)的實時預報時效性最高，重要指標的預測水平達到國際同類模式預測系統(tǒng)的先進水平。例如，MJO 預報技巧可達30 天，接近歐洲中心33 天的MJO 預報技巧。FGOALS-f2 無縫隙預測系統(tǒng)是我國天氣氣候預測領域的重要成果之一，具有較高的技術水平和廣泛的應用前景。該系統(tǒng)不僅為我國天氣氣候預測的發(fā)展做出重要貢獻，而且為全球防災減災和氣象災害預警提供了重要支持。

3 高分辨率海洋環(huán)流模式LICOM

3.1 模式發(fā)展

海洋環(huán)流本身具有鮮明的非線性多尺度相互作用的動力特征，這就要求海洋模式不僅需要足夠高的空間分辨率，而且還需要采用次網(wǎng)格物理參數(shù)化方案描述數(shù)值計算方案無法直接分辨率的動力過程。例如，目前高分辨率海洋模式已經(jīng)可以直接模擬海洋中的Rossby 波、中尺度渦等與天氣氣候現(xiàn)象緊密相關的過程；另一方面模式次網(wǎng)格過程需要合理地模擬次網(wǎng)格動力過程對大尺度環(huán)流的影響。在這樣的需求驅動下，LICOM（LASG/IAP Climate system Ocean Model）高分辨率版本發(fā)展也進行了大量的工作。

首先，改進了模式的動力框架。俞永強等（2018）發(fā)展了一個可以適用于任意水平正交曲線坐標系的海洋模式動力框架，并應用于氣候系統(tǒng)海洋模式LICOM，實現(xiàn)了三極網(wǎng)格的新版本。新動力框架克服了經(jīng)緯網(wǎng)格北極點處理為孤島的缺陷，避免模式網(wǎng)格距隨緯度增加而急劇減小帶來的計算不穩(wěn)定，并去掉了原本的空間濾波，增加了模式的可擴展性和計算效率。其次，Lin et al.（2019）升級了模式的耦合器，并利用渦分辨率海洋模式LICOM2.0 與高分辨率大氣模式耦合，構建了超高分辨率準全球耦合模式。該模式在當前氣候條件下成功運行6 年，并根據(jù)觀測和再分析數(shù)據(jù)對模擬進行了評估。再次，進行了模式異構并行的改進。Jiang et al.（2019）使 用OpenACC（Open Accelerator）實現(xiàn)了LICOM2.0 的GPU 加速，Wang et al.（2021）使 用 HIP（ Heterogeneous-Compute Interface for Portability）以 及Wei et al.（2023）使 用CUDA（Compute Unified Device Architecture）實 現(xiàn) 了LICOM3.0 時間積分部分的GPU 加速。HIP 版本一方面在國產(chǎn)超算平臺上成功實現(xiàn)了6550 個節(jié)點和26200 個GPU 的測試，另一方面建立了全球1/20°的海洋模式版本，模式的速度提高到每天約2.72 個模擬年（圖4）。而CUDA 版本的高分辨率（0.1°）模式，在小規(guī)模的測試上得到了約4.5倍的加速。此外，模式也進行了物理過程的改進，增加了潮致混合（于子棚等, 2017）、引入了時空變化沿等密度面混合系數(shù)（李逸文, 2019）等。

基于上述動力框架和并行技術的改進，建立了氣候系統(tǒng)海洋模式第三版（LICOM3），其低分辨率（Lin et al., 2019）和高分辨率（Li Y W et al., 2020）版本均參與了國際海洋模式比較計劃（OMIP）。低分辨率的LICOM3 分別采用了海洋—海冰參考試驗第二階段（Co-ordinated Ocean-Ice Reference Experiments，Phase II，簡稱CORE-II）的數(shù)據(jù)集和日本大氣再分析表面數(shù)據(jù)（JRA55-do）強迫模式，利用來自觀測氣侯態(tài)和年際變化數(shù)據(jù), 對兩個試驗的模擬性能進行檢驗。結果表明模式的兩個試驗均很好再現(xiàn)了平均態(tài)、年際變化和長期線性趨勢，兩個試驗的差異主要來自強迫場之間的差異。針對高分辨率模式，采用了JRA55-do 的強迫場，連續(xù)積分了61 年（1958～2018 年）得到了全球高分辨率海洋狀態(tài)模擬。利用觀測和再分析資料對數(shù)據(jù)集模擬的海洋大尺度和中尺度空間特征進行了檢驗評估，檢驗表明海洋中尺度空間分布結構模擬較好，中尺度結構對海表面溫度（SST）變化的貢獻在中尺度活動區(qū)可以達到50%，與觀測相當。渦分辨率模擬的大尺度特征相對低分辨率也有明顯改進，表現(xiàn)為氣候態(tài)SST 偏差明顯減小，模擬的SST 變化趨勢和北大西洋經(jīng)圈翻轉環(huán)流演變也明顯改進。除了以上兩套標準試驗之外，Ding et al.（2022b）利用ERA-20C（1901～2010 年）的6 小時大氣數(shù)據(jù)驅動高分辨率LICOM3，模擬了過去百年全球海洋的變化，模擬結果可以真實地再現(xiàn)大尺度全球海洋環(huán)流，并捕捉到全球表面中尺度渦旋的基本特征。以上這些數(shù)據(jù)都可以公開下載，具體信息請參見相關文獻。

3.2 模式評估

模式評估是模式發(fā)展的基石，而多模式比較則是模式評估的一個關鍵的手段。在提交OMIP 模擬試驗數(shù)據(jù)的同時，LICOM3 也參與了國際海洋模式比較計劃（OMIP）框架下的多模式數(shù)值試驗和模擬評估工作。

Tsujino et al.（2020）通過評估11 個全球海洋—海冰模式的試驗結果，比較了基于JRA55 再分析資料的JRA55-do 海洋強迫場數(shù)據(jù)集和CORE-II海洋強場的差異，LICOM3 就是這11 個模式之一，這兩組試驗也分別被稱為OMIP-1 和OMIP-2。這兩個試驗模擬的許多特性非常相似，但OMIP-2 再現(xiàn)了20 世紀80 年代和90 年代觀測到的全球變暖，以及21 世紀初期變暖停滯和近期的加速變暖，OMIP-1 無法再現(xiàn)這些現(xiàn)象。而且OMIP-1 模擬兩半球夏季海冰濃度的負偏差在OMIP-2 中顯著減小，OMIP-2 模擬的海溫和海表高度（動力海平面）的季節(jié)和年際變化的總體有所提高。這些結果都證明了新的強迫場JRA55-do 總體上要優(yōu)于舊強迫場。Chassignet et al.（2020）評估了4 對高低分辨率的海洋—海冰模式OMIP-2 試驗的結果。雖然這些模式在數(shù)值和參數(shù)化上各不相同，但每一對高低分辨率模式都是匹配的，從而盡可能地區(qū)分水平分辨率的影響。低分辨率模擬中西部邊界流、赤道流和南極繞極流的位置、強度和變率的偏差，在高分辨率模式中得到了顯著改善。然而，盡管高分辨率模式“分辨”了大部分這些特征，但溫度和鹽度的改善在不同模式家族之間并不一致，有些區(qū)域高分辨率模式比低分辨率模式的偏差更大。也就是說，從目前的結果看，大幅提高水平分辨率并不能在所有模式的所有區(qū)域提供明確的偏差改善。Ding et al.（2022a）使用了與Chassignet et al.（2020）相同的高分辨率數(shù)值試驗結果以及兩個額外的高分辨率LICOM3.0 試驗，評估了渦分辨率全球海洋—海冰模式模擬中尺度渦流的性能。與衛(wèi)星觀測相比，盡管全球平均渦動動能被低估了25%～45%，渦旋活躍區(qū)渦動動能大約被高估27%～60%，主要位于黑潮延伸體、墨西哥灣流和南極繞極流地區(qū)，而渦旋非活躍區(qū)渦動動能被低估。基于相關中尺度渦特性的進一步分析表明，渦旋活躍區(qū)的高估主要歸因于中尺度渦的強度，并且在中尺度渦處于發(fā)展階段時更為突出。這為進一步評估和改進模式指出了方向。Treguier et al.（2023）評估了來自海洋模式比較計劃（OMIP）受共同大氣影響狀態(tài)驅動的6 組低分辨率和渦分辨率模式的混合層深度（MLD）。分析發(fā)現(xiàn)，在冬季低分辨率模式在深水形成區(qū)域表現(xiàn)出較大的偏差，這些偏差在渦分辨率模式中有所減少，但不同模式模擬的區(qū)域偏差不同，其中北半球模態(tài)水形成區(qū)偏差的改進最為明顯，而南大洋的結果對比更加鮮明，高、低分辨率中偏差符號相反。

在OMIP 模擬比較計劃框架之外，還有大量研究單獨評估了高分辨率LICOM 版本的模擬性能。比如Li et al.（2018）對渦分辨海洋模式LICOM2模擬的北赤道潛流（NEUC）的平均態(tài)進行了評估，并對三支北赤道潛流的變率進行了分析。結果表明，高分辨率LICOM2 較好地再現(xiàn)了三個東向NEUC急流的主要特征，如三個急流的位置、傾斜方向和寬度。然而，模擬的NEUC 偏弱，位置偏淺。在39 年的高分辨率LICOM2 模擬中，也發(fā)現(xiàn)了NEUC存在年際（2～7 年）和年代際（12～19 年）兩個主要時間變率。此外，緯向速度的時間低通濾波表明，準穩(wěn)定的跨盆NEUC 只能在比年際周期更長的時間尺度上出現(xiàn)。此外，也開展了針對低分辨率LICOM3 模擬結果的評估，如孫志闊等（2020）評估了北赤道逆流的模擬、Wang et al.（2022）評估海平面變化的模擬、白佳慧等（2023）評估了南極繞極流和南大洋經(jīng)向翻轉環(huán)流的模擬能力。

3.3 模式應用

在研制高分辨率海洋環(huán)流模式的同時，還在下述兩方面開展了大量應用研究。一是利用高分辨率LICOM 模式開展海洋環(huán)流的短期業(yè)務化預報試驗；二是利用高分辨率LICOM 的結果，與國內(nèi)外同行學者合作開展了中尺度、亞中尺度的物理海洋過程的分析。

Liu et al.（2021）基于LICOM3 建立了一個全球渦分辨預報系統(tǒng)LFS（LICOM Forecast System），系統(tǒng)包括分析和預報兩部分，用簡單的Nudging 方法生成初值之后，在GFS 逐6 小時預報場的驅動下預報未來7 天的海洋狀態(tài)。LFS 在短期海洋預測方面總體表現(xiàn)良好，海表面溫度、海表高度異常、2000 m 以上溫度和鹽度提前1 天預報的均方根誤差中位數(shù)分別約為0.52°C、0.10 m、0.57°C 和0.13 psu（practical salinity units，無單位量綱）。雖然存在海溫預測的暖偏差，但LFS 對溫躍層溫度和鹽度的預測與IV-TT（OceanPredict 相互比較和驗證任務組）框架下的海洋預報系統(tǒng)的結果是可比的。Zheng et al.（2023）深入比較了與IV-TT 框架下其他海洋預報系統(tǒng)，評價結果表明LFS 具有較好的短期海洋環(huán)境預報能力。在1～6 天的預測中，海表溫度、溫度和鹽度剖面的均方根誤差分別在0.53°C～0.63°C、0.57°C～0.66°C 和0.12°～0.13 psu之間（圖5）。整體表現(xiàn)可與其他主要海洋預報系統(tǒng)相比較，但在預測溫度和鹽度分布方面略有優(yōu)勢，同時海表面高度等也存在一定的偏差，需要進一步分析和改進來提升預報能力。

Wang et al.（2018）利用高分辨率LICOM2 長期氣候模擬試驗的結果，研究了熱帶太平洋東部亞中尺度渦旋活動的空間和季節(jié)變化特征，這也是較早利用模式分析這一區(qū)域亞中尺度過程的工作。LICOM2 可以很好地分辨該區(qū)域的亞中尺度渦旋，亞中尺度渦動能收支表明，表層混合層的亞中尺度渦旋主要是由正壓不穩(wěn)定產(chǎn)生的，其次是斜壓不穩(wěn)定。非線性相互作用在亞中尺度范圍內(nèi)導致了顯著的正向能量串級，對平衡能量收支起著重要作用。作為對正壓不穩(wěn)定性引起的能量輸入變化的響應，亞中尺度渦動能表現(xiàn)出明顯的季節(jié)循環(huán)，最大值和最小值分別出現(xiàn)在北方的秋季和春季。此外，強烈的季節(jié)循環(huán)對混合層深度的季節(jié)性具有重要的調(diào)節(jié)作用。特別是7～10 月強亞中尺度渦旋引起的重新分層是該季節(jié)混合層深度變淺的重要貢獻。

Wang et al.（2019）利用高分辨率LICOM2 的結果，分析了全球渦動動能（EKE）收支中水平波數(shù)的空間分布。在熱帶和中緯度地區(qū)，從背景流到渦旋的正壓能量轉換在整個波數(shù)空間都是正的，通常在EKE 達到最大時尺度達到峰值（Le）。斜壓能量轉換在中緯度地區(qū)更為明顯，在比Le小尺度和比Le大尺度上表現(xiàn)為正、負的偶極結構。地轉流上的表面風能在Le附近造成了顯著的EKE 損失，但在更大的范圍內(nèi)積累了能量。由壓力通量收斂導出的內(nèi)部粘性耗散和底部拖曳作為EKE 匯項。后者在Le處效率最高，而前者在更小的尺度上更占主導地位。頻譜空間中EKE 的產(chǎn)生與耗散存在明顯的不匹配，尤其是在中緯度地區(qū)，而赤道上的主要正向能量串級和中緯度上的主要反向能量串級調(diào)和了這一點。

Feng et al.（2020）研究了黑潮入侵對南海中尺度渦模擬的影響。基于高分辨率LICOM2 的數(shù)值試驗，比較了呂宋海峽處地形優(yōu)化后的黑潮入侵形態(tài)和強度不同，研究了黑潮入侵優(yōu)化后對南海中尺度渦模擬的影響。發(fā)現(xiàn)黑潮入侵的減弱導致了渦旋活動的減弱，這使得模式結果與觀測結果更為相近。渦動動能收支的分析進一步表明，黑潮入侵的優(yōu)化將通過改變水平速度切變和溫躍層斜率來改變渦動動能，而這兩個參數(shù)分別與正壓和斜壓不穩(wěn)定性有關。前者在模式渦動動能減弱中起著更為重要的作用，而黑潮入侵導致的渦動動能的水平輸送對呂宋海峽西部區(qū)域的能量收支同樣起著重要的作用。Qiu et al.（2022）利用高分辨率LICOM3 的2007～2017 年結果，分析了南海北部跨陸架的熱量和鹽度的輸送。在確定了侵入大陸坡47 個反氣旋渦和97 個氣旋渦的基礎上，與未侵入斜坡的渦相比，侵入渦在水平方向上更加不對稱且充滿活力。由于西沙群島和東沙群島的水平不對稱，這些渦流引起O (1012) W 和 O (104) kg s-1（O 表示量級， order of magnitude）的跨斜坡熱和鹽傳輸。基于位渦收支，我們發(fā)現(xiàn)速度水平不對稱是由位渦不對稱引起的，這主要是由東沙群島的渦流非線性效應和西沙群島的地形β 效應引起的。這些研究結果在幫助我們理解中小尺度渦旋的能量和物質輸送的同時，也充分表明了高分辨率LICOM 對于海洋多尺度過程良好的模擬能力。

4 高分辨率氣候系統(tǒng)模式FGOALSf3-H

基于本文第2 和3 節(jié)描述的高分辨率大氣環(huán)流模式FAMIL2.2 和海洋環(huán)流模式 LICOM3.0，中國科學院大氣物理研究所LASG 還研發(fā)了最新一代全球高分辨率全耦合氣候系統(tǒng)模式FGOALS-f3-H。該耦合模式包含4 個分量模式（表1）：大氣分量模式FAMIL2.2（He et al., 2019; Bao et al., 2020; Li et al., 2021）、海洋分量模式LICOM3.0-H（Li Y W et al., 2020）、海 冰 模 式CICE4（Hunke and Lipscomb, 2008）和陸面模式CLM4（Lawrence et al., 2011）。上述分量模式使用美國國家大氣研究中心（NCAR）開發(fā)的耦合器Coupler 7（Craig et al., 2012）進行耦合。

大氣分量模式FAMIL2.2 和海洋分量模式LICOM3.0，相關描述詳見本文的第2 和3 節(jié)。海冰分量模式CICE4 是Los Alamos 實驗室研發(fā)，為滿足耦合器對海洋和海冰模式水平網(wǎng)格點一致的要求，我們將CICE4 的水平網(wǎng)格點調(diào)整為與LICOM3.0一致的三極網(wǎng)格，即3600×2302（格點×格點），應用于FGOALS-f3-H。陸面分量模式CLM4.0 是NCAR 研發(fā)，采用經(jīng)緯網(wǎng)格，水平分辨率為0.31°×0.23°。在高分辨率耦合模式FGOALS-f3-H 中，耦合器與大氣分量、陸面分量和海冰分量的數(shù)據(jù)交換的時間步長均為15 min，與海洋模式的數(shù)據(jù)交換步長則為4 h。分析表明，相對于低分辨率版本的耦合模式FGOALS-f3-L，高分辨率版本FGOALS-f3-H 可以更好地模擬歷史全球平均氣溫、海表溫度等隨時間的變化（圖6），以及多年平均的氣候態(tài)（圖7）、中尺度渦旋、中尺度海氣相互作用（An et al., 2022）、熱 帶 太 平 洋 不 穩(wěn) 定 波（Li et al.,2023）、熱帶氣旋（Liu et al., 2023）等。

圖6 1950～2014 年全球平均（a）海表溫度（SST，單位：°C）、（b）降水量（單位：mm d-1）和（c）2 m 氣溫（T2m，單位：°C）的逐年時間序列，以及1950～2014 年（d）北極海冰范圍（ArSIE，單位：106 km2）和（e）南極海冰范圍（AnSIE，單位：106 km2）的逐年時間序列，（d、e）中實線為3 月，虛線為9 月。圖中黑線是FGOALS-f3-H 模擬結果，綠線是FGOALS-f3-L 模擬結果，紅線和藍線分別為觀測和再分析數(shù)據(jù)。引自An et al.（2022）。Fig.6 Time series of the annual global mean (a) Sea surface temperature (SST, units: °C), (b) precipitation (units: mm d-1), and (c) 2 m air temperature (T2m, units: °C) from FOGALS-f3-H (black), FGOALS-f3-L (green), observation (red), and reanalysis data (blue) during 1950-2014.Time series of (d) Arctic sea ice extent (ArSIE, units: 106 km2) and (e) Antarctic sea ice extent (AnSIE, units: 106 km2) in March (solid) and September(dashed), from FOGALS-f3-H (black), FGOALS-f3-L (green) and observation data (Bootstrap in red and Passive Microwave in blue) during 1950-2014.Cited from An et al.(2022).

圖7 （a）FGOALS-f3-H 模擬的1982～2014 年海表溫度氣候平均（等值線）及其相對OISSTv2.1 觀測數(shù)據(jù)的偏差（填色，單位：°C），（c）FGOALS-f3-H 模擬的1979～2014 年降水氣候平均及其相對GPCP 降水數(shù)據(jù)的偏差（單位：mm d-1），（e）FGOALS-f3-H 模擬的1979～2014 年2 m 氣溫氣候平均及其相對JRA-55 再分析數(shù)據(jù)的偏差（單位：°C），（b-f）同（a-c），但為FGOALS-f3-L 的相應結果。引自An et al.（2022）。Fig.7 (a) Climatological mean (lines) SST (units: °C) from FGOALS-f3-H and its bias (color) against OISSTv2.1 during 1982-2014,(c) climatological mean (lines) precipitation (units: mm d-1) from FGOALS-f3-H and its bias (color) against GPCP during 1979-2014,(e) climatological mean (lines) 2 m air temperature (units: °C) from FGOALS-f3-H and its bias (color) against JRA-55 during 1979-2014, (b-f) are the same as (a-c), but for FGOALS-f3-L.Cited from An et al.(2022).

4.1 海洋中尺度渦旋

高分辨率耦合氣候模式模擬性能的優(yōu)越性主要體現(xiàn)在對海洋中尺度渦旋的直接模擬。FGOALS-f3-H 的海洋模式分量是高分辨率海洋模式LICOM3.0，水平分辨率為0.1 °，可以直接解析海洋大部分區(qū)域的第一斜壓羅斯貝半徑，通過正壓和斜壓不穩(wěn)定過程為中尺度渦旋的發(fā)展提供能量，同時還可以更好地模擬中尺度-大尺度環(huán)流之間的相互作用，也有利于改善對大尺度環(huán)流的模式。例如，對于具有強烈非線性動力過程的灣流和黑潮等西邊界流，F(xiàn)GOALS-f3-H 也給出了更好的模擬結果。圖8a、c、e 是FGOALS-f3-H 模擬的海表高度（SSH）標準差與FGOALS-f3-L 結果、AVISO 觀測資料的對比（An et al., 2022）。LICOM3.0 單獨海洋模式模擬結果已經(jīng)表明，隨著分辨率的增加，SSH 變率明顯增加且更接近觀測。對于LICOM3.0 高分辨率單獨海洋模式模擬，海洋單方面受大氣強迫，沒有海氣反饋作用，過高的粘性系數(shù)和耗散作用可能導致了模式低估SSH 變率和渦動動能（EKE）。在單獨海洋模式模擬中大氣對海洋的耗散作用過大，在高分辨率耦合模式則更真實地模擬中尺度海氣反饋作用，F(xiàn)GOALS-f3-H 模擬的SSH 變率也比高分辨率單獨海洋模式LICOM3.0-H 更高，這在西邊界流這樣中尺度海氣相互作用劇烈的鋒區(qū)尤為明顯。FGOALS-f3-H 模擬的SSH 變率在西邊界流區(qū)域和南極繞極流比觀測更強，在大洋內(nèi)區(qū)比觀測弱。圖8b 和d 是FGOALS-f3-H 和FGOALS-f3-L 模擬的月平均海表渦動動能（EKE）。可以看出，F(xiàn)GOALSf3-H 模擬的黑潮、灣流、南大洋、厄加勒斯折回流和南極繞極流等地區(qū)更活躍。

4.2 中尺度海氣相互作用

在海盆尺度，赤道外地區(qū)風速和海表溫度是負相關的。衛(wèi)星觀測首先揭示，在鋒面和中尺度，近地表風速與海表溫度呈正相關關系（Xie, 2004;Small et al., 2008）。對于負的海表風速與海表溫度相關關系，表明大的風速對應冷的海表溫度，說明大氣環(huán)流變化主導海溫的變化；對于正的海表風速與海表溫度相關關系，表明暖的海表溫度對應大的風速，說明海溫異常主導大氣環(huán)流的變化。Bryan et al.（2010）用這一指標（中尺度海表風場和海表溫度呈正相關）檢驗了不同水平分辨率氣候模式的模擬精度，發(fā)現(xiàn)只有高分辨率耦合氣候模式模擬性能模擬出這一中尺度特征。圖9a 是模式模擬的逐月高通濾波（3°×3°箱式濾波）海表10 m 風速與SST 相關的空間分布（An et al., 2022）。可以看出在鋒區(qū)和中尺度渦旋活躍區(qū)：灣流、黑潮及其延伸體、南極繞極流等地區(qū)，F(xiàn)GOALS-f3-L 不能模擬中尺度海氣相互作用特征（圖9b），F(xiàn)GOALS-f3-H 模擬的風速與海表溫度都呈顯著正相關，且分布與前人觀測結果相似，這表明FGOALS-f3-H 能夠較好地模擬出中尺度的海氣作用。

圖9 （a）FGOALS-f3-H 和（b）FGOALS-f3-L 模擬的2001～2008 年高通濾波的海表風與海表溫度相關。打點區(qū)域表示通過95%的雙邊t 顯著性檢驗。引自An et al.（2022）。Fig.9 Temporal correlations of high-pass filtered surface wind speed with SST from (a) FOGALS-f3-H and (b) FGOALS-f3-L simulations during 2001-2008.Stippling indicates statistical significance at the 95% level calculated using a two-sided t-test.Cited from An et al.(2022).

4.3 熱帶太平洋不穩(wěn)定波（TIW）

熱帶不穩(wěn)定波是赤道東太平洋海洋鋒附近的最主要的季節(jié)內(nèi)中尺度波動，直接影響該區(qū)域海洋狀態(tài)、生物化學循環(huán)和大氣邊界層特征，與海洋環(huán)流和ENSO 等相互作用。高分辨率氣候系統(tǒng)模式FGOALS-f3-H 可以模擬出TIW 的基本特征，包括西傳的Rossby 波（Li et al., 2023；圖10）。但仍有不足：模式模擬的TIW 強度較低，其通過正壓、斜壓不穩(wěn)定從平均場獲取的能量比觀測偏低。相比高分辨率單獨海洋模式，高分辨率耦合模式由于更真實的模擬了中尺度海氣相互作用，其模擬TIW更接近觀測。

5 總結和展望

近五年來，大氣物理研究所自主研制了水平分辨率為25 km 的大氣環(huán)流模式FAMIL2.2、水平分辨率為0.1°的高分辨率海洋模式LICOM3.0，以及相應的耦合模式FGOALS-f3-H，這些均開展了長期氣候變化數(shù)值試驗，并參與CMIP6 的高分辨率耦合模式比較試驗（HighResMIP），是該計劃中水平分辨率最高的三個模式之一。大量模式評估研究指出，高分辨率數(shù)值模式對熱帶輻合帶（ITCZ）、臺風、季節(jié)內(nèi)振蕩、青藏高原和亞洲季風區(qū)降水的模擬能力相對低分辨率模式有明顯提高，可以更好地模擬出黑潮、熱帶太平洋不穩(wěn)定波等中小尺度海氣相互作用活躍的系統(tǒng)。面向未來，大氣模式團隊將進一步完善模式的次網(wǎng)格參數(shù)化方案，提高分辨率，開發(fā)新一代公里尺度分辨率分辨率大氣模式、海洋模式及其耦合系統(tǒng)版本，主要模式研發(fā)和應用設想如下：

（1）新一代高分辨率大氣模式的發(fā)展目標是實現(xiàn)全球12.5 km 的分辨率，改進與分辨率相適應的物理過程參數(shù)化方案，保證高分辨率模式長期積分穩(wěn)定性，提高模式對極端天氣氣候事件（例如臺風、MJO、青藏高原和東亞季風區(qū)的極端強降水）的模擬技巧。

（2）隨著天氣氣候一體化的模式發(fā)展趨勢，可以繼續(xù)提升LICOM 海洋模式分辨率，向公里級分辨率全球海洋模式推進，實現(xiàn)對非靜力過程的模擬。這要求對模式動力框架和次網(wǎng)格參數(shù)化過程進行整體重構和升級。同時，需要對計算資源合理配置，以提升高分辨率模式計算效率。

（3）下一次模式比較計劃CMIP7 擬在2024年啟動，其中就包括新的高分辨率模式比較計劃HighResMIP2。因此，可以基于新一代高分辨率氣候系統(tǒng)模式，開展HighResMIP2 系列試驗，通過對多模式模擬結果分析，開展多尺度相互作用研究。

（4）模式團隊還將依托新版本高分辨率模式及變網(wǎng)格版本建立新一代公里級超高分辨率耦合模式系統(tǒng)，開展天氣—氣候一體化的公里級無縫隙預測，以更高質量和精細化的無縫隙預測產(chǎn)品助力我國全球防災減災和可持續(xù)發(fā)展，進一步提高模式的國內(nèi)外影響力。