从检验CMIP5气候模式看CMIP6地球系统模式的发展.pdf

doi10.12006/j.issn.1673-1719.2018.036 赵宗慈 , 罗勇 , 黄建斌 . 从检验 CMIP5 气候模式看 CMIP6 地球系统模式的发展 [J]. 气候变化研究进展 , 2018, 14 6 643-648 从检验CMIP5气候模式看CMIP6地球系统模式的发展 气候变化研究进展 第 14 卷 第 6 期 2018 年 11 月 CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 14 No. 6 November 2018 世界气候研究项目（WCRP）正在组织第六次 气候模式对比计划（CMIP6，全球各个气候模式 组正在抓紧发展新模式和做多种相关的数值试验。 此时，有必要回顾大量 CMIP5 气候模式模拟气候 变化的效果，以便展望 CMIP6 的地球系统模式的 可能发展前景。目前 IPCC 第六次评估报告正在启 动和进行中，其中所用的主要工具是 CMIP6 的地 球系统模式。 1 CMIP5模式简介 CMIP5 模式 [1] 是地球系统模式，除了包括常 规的全球大气模式（按照水平网格点数分 4 级， 即 1 级网格点数＜ 8000，2 级在 8000 ～ 30000 之 间，3 级在 30000 ～ 52000 之间，4 级＞ 52000） 和海洋模式（按照水平网格点数分 4 级，即 1 级网 格点数＜ 12000，2 级在 12000 ～ 50000 之间，3 级在 50000 ～ 110000 之间，4 级＞ 110000，以及 陆面和植被模式以及海冰模式，由于是地球系统模 式，因此还包含了更多的地球系统（ES）的生物 地球化学特征，即气溶胶过程（A，大气化学过 程（AC，陆地碳循环（LC）和海洋生物地球化学 过程（OBGC。 参加 CMIP5 的气候模式有 46 个，作为一个例 赵宗慈 1,2 ，罗 勇 1 ，黄建斌 1 1 清华大学地球系统科学系，北京 100084；2 中国气象局国家气候中心，北京 100081 The detection of the CMIP5 climate model to see the development of CMIP6 earth system models 资助项目 科技部重点专项（2017YFA0603700；清华大学创新科学研究项目（20131089357） 子，表 1给出信息较多的 24个 CMIP5模式的简介。 注意这里给出的 24个模式大气分辨率一般是 2级， 海洋分辨率一般是 3 级。地球系统的特征大多数模 式考虑简单或复杂气溶胶过程，近半模式考虑了陆 地碳循环和海洋生物地球化学过程，少数模式考虑 了大气化学过程，多数模式做控制试验（即工业化 前）积分的时间为 6000 月（大约 500 年。模式 做历史试验积分的时段一般为 18502005 年，个 别模式积分到 2012 年。外强迫因子多数模式考虑 自然强迫如太阳活动和火山活动，人类活动都考虑 了温室气体和硫化物等，有些模式则考虑了更多的 因素。表中未来预估只给出 RCP8.5（高排放）的 积分时段，一般是 20062100 年。注意到表 1 中 有 3 个中国的模式。 2 检验CMIP5模式的模拟效果 检验模式的模拟效果一般都是与观测做对比， 计算模拟与观测的偏差、均方误差、相对均方误差， 以及线性变化趋势和相关系数等，空间尺度包括全 球、半球和大洲等，时间尺度从年到多年甚至百年 等。由于各个研究组给出的同一变量的观测资料也 有差异，因此对比尽量用多种观测资料，并且也给 出观测资料之间的差异。作为检验的例证，本节只 气候变化研究进展 2018 年 644 表 1 24 个 CMIP5 模式性能和数值试验简介 [1-2] Table 1 Brief introduction of 24 CMIP5 and their key experiments [1-2] 模式名（国家） ACCESS1.0 （澳大利亚） 大气 / 海 洋分辨率 地球系统 物理 a 控制试验 b 积分时间 / 月 历史模拟外 强迫因子 c 历史模拟时 段 d 气温/℃ RCP8.5 预 估时段 平衡态气候 敏感性 /℃ RCP8.5温度线性 趋势 e ℃/90a 2 级 /3 级 A 复杂 6000 GHG, Oz, SA, Sl, Vl, BC, OC 18502005 年 （13.79） 20062100 年 3.80 5.10 ACCESS1.3 （澳大利亚） 2 级 /3 级 A 复杂 6000 GHG, Oz, SA, Sl, Vl, BC, OC 18502005 年 （13.93） 20062100 年 3.55 5.05 BCC-CSM1.1 （中国） 2 级 /3 级 LC, OBGC 6000 Nat, Ant, GHG, SD, Oz, SI, VI, SS, Ds, BC, OC 18502012 年 （14.19） 20062300 年 2.80 4.25 BCC-CSM1.1m （中国） 3 级 /4 级 LC, OBGC 4800 Nat, Ant, GHG, SD, Oz, SI, VI, SS, Ds, BC, OC 18502012 年 （14.90） 20062099 年 2.85 4.10 CanESM2 （加拿大） 2 级 /2 级 A 复杂 , LC, OBGC 11952 GHG, Oz, SA, BC, OC, LU, SI, VI 18502005 年 （13.95） 20062100 年 3.70 5.50 CCSM4 （美国） 4 级 /4 级 A 简单 , LC, OBGC 6012 Sl, GHG, Vl, SS, Ds, SD, BC, MD, OC, Oz, AA, LU 18502005 年 （13.79） 20062100 年 2.90 4.20 CSIRO-Mk3.6.0 （澳大利亚） 2 级 /2 级 A 复杂 6000 Ant, Nat 18502005 年 （12.94） 20062100 年 4.15 5.35 FGOALS-g2 （中国） 1 级 /3 级 A 简单 8400 GHG, Oz, SA, BC, Ds, OC, SS, SI, VI 18502005 年 （无） 20062101 年 3.30 3.50 GFDL-CM3 （美国） 2 级 /3 级 A 复杂 , AC 6000 GHG, SA, Oz, LU, SI, VI, SS, BC, MD, OC 18602005 年 （12.60） 20062100 年 4.00 6.28 GFDL-ESM2G （美国） 2 级 /3 级 A 简单 , LC, OBGC 6000 GHG, SD, Oz, LU, SI, VI, SS, BC, MD, OC 18612005 年 （13.40） 20062100 年 2.45 4.00 GFDL-ESM2M （美国） 2 级 /3 级 A 简单 , LC, OBGC 6000 GHG, SD, Oz, LU, SI, VI, SS, BC, MD, OC 18612005 年 （13.50） 20062100 年 2.45 3.90 GISS-E2-Hp1 （美国） 2 级 /3 级 A 复杂 , AC 6480 GHG, LU, SI, VI, BC, OC, SA, Oz 18502005 年 （15.34） 20062300 年 2.30 3.60 GISS-E2-Rp1 （美国） 2 级 /3 级 A 复杂 , AC 6600 GHG, LU, SI, VI, BC, OC, SA, Oz 18502005 年 （13.50） 20062300 年 2.15 3.28 HadGEM2-ES （英国） 2 级 /3 级 A 复杂 , AC, LC, OBGC 6912 GHG, SA, Oz, LU, SI, VI, BC, OC 18592005 年 （14.07） 20052099 年 4.65 5.70 INM-CM4 （俄罗斯） 2 级 /4 级 LC, OBGC 6000 GHG, Oz, SI, SA, VI 18502005 年 （无） 20062100 年 2.10 3.45 IPSL-CM5A-LR （法国） 2 级 /2 级 A 简单 , LC, OBGC 12000 Nat, Ant, GHG, SA, Oz, LU, SS, Ds, BC, MD, OC, AA 18502005 年 （12.60） 20062300 年 4.20 6.20 简 讯 6 期 645 赵宗慈，等从检验 CMIP5 气候模式看 CMIP6 地球系统模式的发展 续表 1 模式名（国家） IPSL-CM5A-MR （法国） 大气 / 海 洋分辨率 地球系统 物理 a 控制试验 b 积分时间 / 月 历史模拟外 强迫因子 c 历史模拟时 段 d 气温/℃ RCP8.5 预 估时段 平衡态气候 敏感性 /℃ RCP8.5 温度线性 趋势 e ℃/90a 2 级 /2 级 A 简单 , LC, OBGC 3228 Nat, Ant, GHG, SA, Oz, LU, SS, Ds, BC, MD, OC, AA 18502005年 （13.50） 20062100年 4.15 6.50 IPSL-CM5B-LR （法国） 2 级 /2 级 A 简单 , LC, OBGC 3600 Nat, Ant, GHG, SA, Oz, LU, SS, Ds, BC, MD, OC, AA 18502005年 （13.73） 20062100年 2.65 4.30 MIROC5 （日本） 3 级 /3 级 A 复杂 8040 GHG, SA, Oz, LU, Sl, Vl, SS, Ds, BC, MD, OC 18502012年 （14.64） 20062100年 2.75 4.35 MIROC-ESM （日本） 2 级 /2 级 A 复杂 , LC, OBGC 6372 GHG, SA, Oz, LU, Sl, Vl, MD, BC, OC 18502012年 （14.85） 20062100年 4.70 6.10 MPI-ESM-LR （德国） 2 级 /2 级 LC, OBGC 12000 GHG, Oz, SD, SI, VI, LU 18502005年 （13.59） 20062300年 3.65 5.00 MPI-ESM-MR （德国） 2 级 /2 级 LC, OBGC 12000 GHG, Oz, SD, SI, VI, LU 18502005年 （13.74） 20062100年 3.45 4.75 MRI-CGCM3 （日本） 3 级 /4 级 A 复杂 6000 GHG, SA, Oz, LU, SI, VI, BC, OC 18502005年 （13.58） 20062100年 2.65 4.25 NorESM1-M （挪威） 2 级 /4 级 A 复杂 , AC 6012 GHG, SA, Oz, S1, V1, BC, OC 18502005年 （13.37） 20062100年 2.80 3.95 模式集合平均 2 ～ 4 级 /2 ～ 4 级 多种 3200 ～ 12000 多种 18502012年 （13.80） 20062100年 3.41 4.70 注 aA气溶胶，AC大气化学，LC陆地碳循环，OBGC海洋生物地球化学； b 工业化前； c Nat自然强迫，Ant人为强迫，GHG完全混合温室气体， SD 人为硫化物气溶胶（只有直接效应，SI 人为硫化物气溶胶（只有间接效应，SA 人为硫化物气溶胶直接和间接效应，Oz 对流层和平流层臭氧， LU 土地利用变化，Sl 太阳辐射，Vl 火山气溶胶，SS 海盐，Ds 尘埃，BC 黑炭，MD 矿物尘埃，OC 有机碳，AA 人为气溶胶； d 括号中为 1961 1990 年全球年平均气温； eRCP8.5 高排放路径下，20062095 年（90 年）对流层中高层温度变化线性趋势。 给出 CMIP5 模拟的 4 个常用的大气变量与相应的 观测的对比。 2.1 表面气温 表面气温是对比中最重视的一个变量，CMIP5 多模式与观测对比表明1 气候态模拟效果。以 历史模拟中 19611990 年全球年平均气温的 30 年 平均模拟结果为例， IPCC第五次评估报告（AR5） 给出，全球年平均气温 36 个模式平均模拟值是 13.82℃，而观测值为 14.00℃（3 套观测资料分别 为 HadCRUT4、GISTEMP 和 MLOST，其 30 年平 均值相差不到 0.05℃，模拟与观测相差 0.18℃， 两者很接近 [1] 。表 1 的第 6 列给出 22 个模式（除 2个模式没有给出模拟值外）的相应模拟值，其集 合平均值为 13.80℃，与观测相差 0.20℃，注意到 不同模式的模拟结果差异很大，其中最大模拟值 是 15.34℃（比观测值高 1.34℃，最小模拟值是 12.60℃（比观测值低 1.40℃） [1-2] 。2 全球分布的 相关系数。多种观测全球表面气温的资料，用来与 模式对比的观测资料之间的相关系数为 1.0，说明 各种观测资料全球气温分布之间的差异很小。而多 个 CMIP5模式集合平均与观测的相关系数是 0.99， 不同模式与观测的相关系数在 0.97 ～ 0.99 之间， 说明模式模拟的全球气温分布与观测很接近（见表 气候变化研究进展 2018 年 646 2） [1] 。3 相对误差。计算时间-空间均方误差， 有 26 个模式相对误差比 42 个 CMIP5 气候模式集 合平均要好 10 以上（图略） [1] 。4 近 20 年变暖 停滞值得提出的是，观测资料显示，最近 20 年 全球年平均气温变暖减缓或停滞，绝大多数模式没 有模拟出这个特征，反而是继续明显增暖，即模 拟气温变化的总趋势是对的（图略） [1] 。5 在检 验的基础上，对 21 世纪的预估表明，20062095 年 RCP8.5 情景下预估的全球年平均温度，相对于 18611880 年变化分别为 2020 年多模式平均预估 变暖 1.6℃，最低变暖 1.2℃（INM-CM4，最高变 暖 2.5℃（IPSL-CM5A-LR；2057年分别为 3.5℃， 2.5℃和 4.7℃；2095年分别为 5.5℃， 4.0℃和 8.0℃ （表略。表明所有模式一致预估未来由于人类排 放继续增加，全球气候将继续变暖，变暖的程度随 模式不同而变，即不同模式预估未来变暖的幅度有 较大差异 [1-2] 。 2.2 对流层中高层温度 对流层中高层温度是一个重要的检验变量，与 观测对比研究注意到1近 35年的变暖。20世纪 后 20年到 21世纪前 15年卫星反演的温度 （观测值） 的变暖小于 32 个 CMIP5 模式模拟的变暖。1979 2016 年共 38 年观测的变暖是 0.199℃/10a，32 个 CMIP5模式集合平均模拟同期变暖是 0.299℃/10a。 20002016 年观测的变暖是 0.191℃/10a，模式集 合平均变暖是 0.286℃/10a，模式高估了 21 世纪初 期对流层变暖率部分是由模式中有些外强迫因子造 成系统性的差异（图表略） [2] 。2 相对误差。计算时 间-空间均方误差，有 21 个模式相对误差比 42 个 CMIP5气候模式集合平均要好 10以上 （图略） [1] 。 3 在检验的基础上，21 世纪预估计算表明，以高排放 RCP8.5 为例，20062095 年的线性变化趋势，24 个 CMIP5集合平均为 4.70℃/90a，最 高 6.50℃/90a， 最低 3.28℃ /90a，表明预估 21 世纪一致变暖的趋 势，但是不同模式变暖趋势差异较大（表 1） [2] 。4 注意到，24 个 CMIP5 气候模式预估的对流层中 高层温度线性变化趋势的变暖程度与气候平衡态 敏感度温度呈正相关，即气候模式的气候敏感度 温度越高，其预估的温度变暖趋势越暖（见表 1， 两者相关系数为 0.903 [2] 。 2.3 降水量 全球降水量是衡量模拟效果的重要变量，也 是影响气候变化的重要变量，对比表明1 相关 系数。用来对比的全球降水量分布的观测资料之 间的相关系数是 0.93，说明各种观测资料基本一 致，模式与观测的相关系数只有 0.83，最低 0.74， 最高 0.90，说明气候模式模拟降水量具有一定的 模拟能力，但是相对于气温，降水的模拟更困难 些（表 2。2 相对误差。计算时间-空间均方 误差，有 26 个模式相对误差比 42 个 CMIP5 气候 模式集合平均要好 10 以上（图略） [1] 。 2.4 大气顶部辐射 大气顶部的辐射是影响许多变量的物理基础， 因此经常检验大气顶部出射的长波辐射和大气顶 部短波云辐射效应。与观测对比检验表明1 用 来对比的大气顶部出射长波辐射分布的观测资料 间相关系数是 1.00， 说明各种观测资料基本一致。 多模式集合与观测的相关系数为 0.96，最 低 0.92， 最高 0.98，表明模式模拟出射辐射的能力较高（见 表 2。2 用来对比的大气顶部短波云辐射效应分 布的观测资料间相关系数是 0.97，说明各种观测 表 2 多种年平均变量 19801999 年 36 个 CMIP5 模式与观 测之间的全球分布相关系数，观测资料之间的全球分布相 关系数 [1] Table 2 Pattern correlations between 36 CMIP5 models and observations for the annual mean climatology over the period 1980-1999 [1] 年平均变量 相关系数 表面气温 降水量 大气顶部出射长波辐射 大气顶部短波云辐射效应 观测之间 1.00 0.93 1.00 0.97 0.99 0.97 ～ 0.99 0.83 0.74 ～ 0.90 0.96 0.92 ～ 0.98 0.73 0.60 ～ 0.88 注观测资料 [1] 中，表面气温有 ERA-Int、NCEP/NCAR、ERA40、 CRU TS 3.10、HadCRU4、GISTEMP、MLOST，降水量有 GPCP、 CMAP、CRU TS3.10.1，大气顶部辐射有 CERES EBAF 2.6、ERBE、 CERES ES-4 ERBE；括号内为多模式结果范围。 CMIP5 模拟与观测 简 讯 6 期 647 赵宗慈，等从检验 CMIP5 气候模式看 CMIP6 地球系统模式的发展 资料基本一致。多模式集合与观测的相关系数为 0.73，最低 0.60，最高 0.88，表明模式模拟短波 云辐射效应的能力较低（表 2。 3 展望CMIP6地球系统模式的可能发展 从 CMIP5 到 CMIP6 的地球系统模式，其核 心是进一步减小地球系统模式的不确定性，提高 模式模拟和预估的可靠性，即在多种时间和多种 空间尺度的模拟和预估效果都要提高，着重是提 高地球系统各圈层的气候态、气候变率与趋势、 天气与气候现象和极端事件模拟效果，特别是在 区域尺度 [1-2] 。 3.1 期待CMIP6地球系统模式可能的发展 1 继续提高地球系统模式的水平和垂直分辨 率，一些模式研究证实，高分辨率对大气中的风 暴路径、温带气旋、热带气旋的强度和结构、陆 地降水的日内变化和极端降水的模拟效果有明显 提高。海洋模式水平分辨率的提高，有助于提高 对海面高度变率、西边界流、热带不稳定波、沿 岸上翻和大西洋经向翻转环流的变率的模拟效果。 模式具有更细的垂直分辨率和模式顶的高度更高， 有助于提高模式模拟低层平流层的气候变率、阻 塞、准两年涛动和北大西洋涛动的效果。 2 在地球系统 5 个圈层中的气溶胶效应，是 气候模式的主要不确定性源，影响到模式的微物 理过程和输送的模拟效果，预计气溶胶效应会有 进一步的改进。 3 云过程与辐射参数化，包括对流以及与边 界层和大尺度环流的相互作用，是大气模式的主 要不确定性源，从而间接影响其他圈层的模拟效 果，现在许多模式正在全力以赴地发展云过程参 数化。 4 海洋模式的垂直与水平混合以及对流的模 拟是主要不确定性源，大西洋经向翻转环流是多 数模式的模拟软肋，这些方面都正在改进。 5 提高海冰的模拟效果，取决于对海冰的参 数化以及相关的海洋和大气的模拟效果，预期海 冰的模拟会有较大的提高。 6 地球系统模式五圈层的生物地球化学过程 的参数化，如碳循环、氮循环和森林火灾等，正 在进一步改进和发展。 3.2 影响CMIP6地球系统模式的相关因素 CMIP6 地球系统模式的发展与改进离不开多 方面的相关因素，如观测资料的质量、对地球系 统科学的发展与认识的提高、未来人类活动的动 态、未来自然强迫的趋势、多种数理统计方法在 气候模式中的应用、计算机的发展，以及经费支 持的力度等 [1-2] 。 1 观测资料的可靠性。地球系统模式的改进 和发展，主要依靠与观测事实的对比，因此观测 资料的可靠性是提高模式模拟能力的重要基础。 由于一些观测资料的长度不够长，数据的质量较 差，直接影响到模式模拟气候系统变化趋势和变 率的能力。例如模式模拟效果检验表明，现在模 式对高层热带对流层温度、热带大气环流、大西 洋经向翻转环流、北大西洋涛动和太平洋年代变 率的模拟效果较差，主要是由这些方面的观测资 料长度不够所致。观测资料的质量直接影响到北 冰洋云的性质、海洋热容量、海洋的淡水通量以 及极端降水的模拟效果。对古气候重建的质量也 直接影响到对模式模拟效果的评估。 2 科学认知深化。提高对地球系统五圈层相 互作用和反馈机制的认识，特别是生物地球化学 过程的认识， 直接关系到气候模式的发展和完善。 3 未来人类活动的动态。未来对气候系统变 化的预估效果，除了取决于模式的模拟能力，还 取决于人类对温室气体排放的不同方案、人类对 气溶胶排放的不同方案和土地利用的变化等，采 用不同的人类活动途径将影响气候模式对未来气 候变化的预估效果。 4 未来自然强迫的趋势。地球系统模式模拟 历史变化时，输入历史上已经发生的自然强迫如 太阳活动和火山活动特征，从而保证了历史模拟 的质量。但是未来自然强迫如太阳活动和火山活 动的变化趋势是难以预测的，因此带来未来地球 气候变化研究进展 2018 年 648 参考文献 IPCC. Climate change 2013 the physical science basis [M]. Cambridge Cambridge University Press, 2013 1535 Santer B D, Fyfe J C, Pallotta G, et al. Causes of differences in model and satellite tropospheric warming rates [J]. Nature Geoscience, 2017, 10 7. DOI 10.1038/NGEO2973 [1] [2] 系统变化预估的不确定性。 5 数理统计方法在模式中的应用。各种统 计方法在模式中的应用也会影响到对模式模拟能 力的评估，例如统计降尺度、模式的气候调谐 （tuning、初始化与同化、集合和技术评分方法等。 6 计算机的发展。计算机能力是决定复杂的 地球系统模式是否能顺利运行的保证。 7 经费支持力度。经费强度则在任何时候都 是不可缺的基础。 期待 CMIP6 的地球系统模式将会有明显的发 展和改进，这就需要各个模式组和有关部门的共 同努力，从而为气候变化的科学研究以及气候影 响和对策研究提供更可靠的方法与工具。 简 讯