全球变暖背景下天气展望正确性的进步

天气非常如干旱、洪涝、高温热浪等庞大天然灾难常常给人类生命和财产带来庞大损失。这些天然灾难能否提前展望其发生的地点以及发生的强度和范围呢？其展望能力依靠于数值模式的发展，包括模式水平分辨率的进步和物理过程描述的正确性。

　　为了进步天气模式对将来天气转变和极端天气事件发生的预估能力，从1995年开始世界天气研究组织(WCRP)提议了国际耦合模式比较计划(CMIP)，该计划设计一系列给定强迫场的数值试验，要求各个国家的天气模式按照同样的强迫进行模仿和预估，产生大量多模式模仿效果。一方面，这给科学家们大量的模式数据用于分析模式偏差来源，以进步模式对历史事件的模仿能力和将来情景的预估性能；另一方面，联合国当局间天气转变专门委员会(IPCC)必要根据CMIP科学试验的效果，撰写决策评估报告，以供各国当局实行措施来珍爱环境，削减人类对全球天气转变的影响以及对全球极端天气事件的应对政策。

　　CAS FGOALS-f3-L天气体系模式于2019年5月完成并发布了第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中的大气模式比较计划(AMIP)和全球季风模式比较计划(GMMIP)。CAS FGOALS-f3-L模式采用时间滞后法生成了不同初始场的三个荟萃成员，并提供1979-2014年全球尺度的模仿效果。模式输出37个变量，包含3小时平均、6小时瞬时、日平均和月平均数据。CAS FGOALS-f3-L模式在AMIP和GMMIP试验中，模仿了观测的海温、海冰外强迫转变情况下，1870年以来全球大气环流转变的重要特性，重要包括历史极端降水、台风运动、热带季节内振荡的传播以及全球季风环流和降水的转变。同时，GMMIP试验还分外模仿了青藏高原动力和热力强迫对亚洲天气转变的影响。CAS FGOALS-f3-L天气体系模式的试验效果为天气模式的研发以及天气转变机理研究提供了坚实的科学基础，有利于天气展望正确性的进步。

　　CAS FGOALS-f3-L的大气分量模式FAMIL在曩昔的5年里进步了模式的水平分辨率，并改动了模式物理参数化过程，使得模式在各方面的模仿和展望性能有了很大的进步，分外是在季节内尺度上的模仿有了决定性的突破！CAS FGOALS-f3-L已经成为具有国际一流水平的数值模式。

　　相干数据已经在地球体系国际数据联盟(ESGF)数据平台上发布以供下载(https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/),相对应的数据描述论文和使用说明已被《Advances in Atmospheric Sciences》接收并出版（https://link.springer.com/article/10.1007/s00376-019-9027-8）。该研究得到了国家重点研发计划(2017YFA0604004)，国家天然科学基金(91737306, U1811464, 91837101, 41730963, 91637312, 41530426)等项目的共同资助。

图1 FGOAL-f3-L 大气分量模式FAMIL 模仿西太平洋台风示意图

图2 GMMIP Tier-1试验FGOAL-f3-L 模仿的全球陆地降水非常年平均的长期时间序列（1870-2014），与观测有很好的同等性

　　关键词：CMIP6， AMIP，FGOALS-f3-L，MJO，台风，极端降水

　　论文信息：

　　He, B., and Coauthors, 2019: CAS FGOALS-f3-L model datasets for CMIP6 historical Atmospheric Model IntercomparisonProject simulation. Adv. Atmos. Sci., 36(8), 771–778, https://doi.org/10.1007/s00376-019-9027-8.

　　论文链接：

　　https://link.springer.com/article/10.1007/s00376-019-9027-8

　　中文科普：

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