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user: 3. 中国区域气温模拟能力 3.1. 时间维度上的模拟能力 通过对模式数据处理，得到了八个模式下中国区域1961~2014年的平均温度折线图(图1)，观察观测数据我们能看到在1961到2014年这段时期中国的平均气温是呈增长趋势的，总的1961到2014年的观测数据的平均增长速率为0.17℃/10a，为了更清晰的看出模式对中国地区气温的总体变化趋势的模拟的能力，也计算了模式在1961到2014年54年间的平均增长速率(见表2)。可以看到大部分的模式资料在这段时期也都基本表现出增温的趋势，只有一个模式BCC-ESM1在2014年相对于1961年温度降低了，使速率呈现出一个负的增长。对比所有模式CESM2-WACCM的增长速率最为接近，说明和观测资料总的增长趋势最为接近。 图1. 模式1960~2010年中国区域平均温度模拟 Table 2 The change trend of models during 1961~201 模式名称 CanESM5 BCC-CSM2-MR BCC-ESM1 CAMS-CSM1-0 平均增长速率(℃/10a) 0.43 0.06 −0.02 0.06 模式名称 CESM2 CNRM-CM6-1 CNRM-ESM2-1 CESM2-WACCM 平均增长速率(℃/10a) 0.33 0.28 0.31 0.24 表2. 1961~2014年间模式平均增长速率 因为在这54年间，主要的增长时期是在1976到2007年，平均增长速率为0.51℃/10a所以为了更细致的比较，计算了8个模式在这段时期内的增长速率(表3)。在这段时期内，我们可以看到所有的模式都呈现了增长的趋势，而且在总的54年内呈负趋势的BCC-ESM1也在这段时期内是有一个正的增长趋势的，而且是所有模式中与观测资料增长趋势第二相近的。有这个结果的可能原因是由于1961到2014年这54年总的温度增长并不是特别大，而模式与观测资料间的差值可能是正值也可能是负值，也可能有大有小，从而导致的这个结果。模式中与这段增长区间速率最为相近的为CNRM-ESM2-1，比例为96%，非常接近。为了更直观的看出模式对气温要素的总体变化趋势的模拟能力，计算了模式与观测数据之间的相关系数(表4)，可以看到CESM2-WACCM是最好的，在0.8左右。最差的为CNRM-CM6-1相关系数在0.54而前面总的平均增长速率相差最大的模式相关系数也有0.6这说明看模式对中国区域平均气温的总体趋势的模拟能力，通过总的平均增长速率来评判不是特别准确。 Table 3 The change trend of models during 1976~200 模式名称 CanESM5 BCC-CSM2-MR BCC-ESM1 CAMS-CSM1-0 平均增长速率(℃/10a) 0.36 0.23 0.46 0.21 模式名称 CESM2 CNRM-CM6-1 CNRM-ESM2-1 CESM2-WACCM 平均增长速率(℃/10a) 0.31 0.18 0.49 0.31 表3. 1976~2007年间模式平均增长速率 Table 4 The correlation coefficients between models and observation dat 模式名称 CanESM5 BCC-CSM2-MR BCC-ESM1 CAMS-CSM1-0 相关系数 0.7792 0.5426 0.6435 0.5665 模式名称 CESM2 CNRM-CM6-1 CNRM-ESM2-1 CESM2-WACCM 相关系数 0.6826 0.5236 0.7228 0.7919 表4. 模式与观测数据之间的相关系数 综合上述结果，说明模式对中国区域平均气温的总体的增长趋势是有较好的模拟能力的。而对观测资料的增长趋势模拟能力最好的为CESM2-WACCM。最后在总的增温趋势中有两个增加十分明显的时段，一个是在1984年到1990平均增温速率达到了0.2℃/年。以及1996到1998年平均增温速率为0.55℃/年，而大部分的模式在这两个时间段也表现出增温的趋势，只有少数的模式表现出了较前年下降的趋势，综合比较相关系数，说明大部分的模式对于中国区域气温要素的变化特征能有较具体的模拟能力。模式能大致的表现的中国地区气温要素变化的特征，但还是有些许差距，相关系数最大的也在0.8附近，说明在这方面模式还有待发展。观测资料表现出来的自1970年之后的增温与北半球以及全球的平均气温的年代际变化一致 [ 9 ]。Delworth [ 10 ] 等通过GFDL海气耦合模式研究认为这段时期的变暖是由于人类活动以及海气系统内部年代际变率共同的作用造成的。虽然在全球变暖的背景下，模式对中国地区气温要素模拟能力在总的趋势上有较好的性能，但是由图1可以看到在模式与观测数据之间的平均温度还是有些许差距的，大部分数据的折线都在观测数据的下方，模式相比于观测数据基本温度都是偏低的，只有两个模式有正的差值，模拟的温度数据比观测温度数据值要大。而模式和模式之间有的折线增长趋势以及温度模拟非常接近，比如BCC-CSM2-MR和BCC-ESM1之间，CESM2和CESM2-WACCM之间，CNRM-CM6-1和CNRM-ESM2-1之间。这三对模式的平均温度折线非常接近，温度相差不超过1℃。这说明不同研发机构在模式中对大气物理过程中如水汽过程、正负反馈机制等是有差异的，而这种差异也就是导致模式与模式数据之间的不同。也因此来自同一研发机构的模式之间，对同一气象要素的模拟数据结果是相近的。周天军 [ 11 ] 等也指出对于CMIP5中的模式由于没有严格的限制准入条件，导致各个模式在性能上表现出较大的差异。由于模式与观测数据之间还是存在一定差值的，为了更清楚的显示出模式数据下对中国区域的平均气温的模拟与观测数据之间的差异，也对8个模式数据进行了简单的差值处理(图2)。 图2. 1961到2014年平均温度模式与观测数据差值 可以看到与前面折线图分析相同的结果，只有CESM2和CESM2-WACCM这两种模式下的平均气温比观测数据要高。其余的模式与观测资料都是负差值，都比观测温度的数据要低。而大部分的模式对气温的模拟性能都是不错的，差值都比较小，基本差值都是处于2℃左右。但是也有模拟性能不是很好的模式，与观测数据相差较大，其中CNRM-CM6-1模式与观测数据差值的绝对值都在3℃~4℃左右，不过最近几年2010到2014年间的误差就相对较小了，为2℃左右。而同样有这么大差值绝对值的为CanESM5模式，该模式在2000年到2010间误差基本都在4℃，而对1961到1970间的气温模拟误差都普遍在3℃。误差较大的模式，对年份与年份之间的误差都不大，基本保持一个差值上下浮动。但是模拟能力相对较好的模式，年份之间的差异就非常大了，比如BCC-ESM1，它所有年份间的误差都在2℃以内，但是年份间的误差却非常大，整个柱状图看起来是非常不平整的，在1984年出现了正差值为0.2℃，模拟最好的年份在2013年，差值绝对值仅为0.1℃，但在2006年差值为−1.8℃，年份之间差的最大有2℃，和它相似的还有CAMS-CSM1-0这个模式，在模拟性能好的年份，差值仅为0.2℃，在差值大的年份，甚至达到了2.1℃。所以在运用模式资料的时候，对年份之间误差都保持在一个水平线上的模式可以进行全部加减一个值，就能使模式的预测性能提高一些，但对年份之间相差较大的模式，如何从中选取合适的年份的数据就很重要了，要从不同时间序列中选到合适的、准确的，有代表性的数据。除此之外，CanESM5模式随着年份的增加，模拟的性能是逐渐变好的，但是CAMS-CSM1-0模式，的模拟性能随着年份却是不断下降的，在1990年到2014年间的平均误差为1.17而1861到1990年的平均误差缺仅为0.69。出现这个现象的原因可能是出于模式的不确定性。在以上的基础上，为了分析模式在时间序列的总的模拟能力，对模式1961~2014年间的模拟温度取了总的平均与这段时期内总的平均值进行了差值，得到了(图3)。 图3. 模式1961到2014年间总平均温度与观测数据差值 总的来说，误差都不是很大，模式在时间尺度上对气温要素有较好的模拟。可以看到模式在气温要素时间维度上的模拟性能最好的为CAMS-CSM1-0平均误差仅为0.91℃，其次为BCC-ESM1，平均误差为0.99℃，也相差不是很大。接着是CESM2、CESM2-WACCM、BCC-CSM2-MR这些模式的平均误差都在2℃以内，模拟性能都比较好。初此之外的模式，CAMS-ESM2-1的平均误差在2.35℃、而CanESM5、CNRM-CM6-1两个模式的误差都达到了3℃。结合前面模式对气温要素总体趋势的模拟能力，我们可以看到，CNRM-CM6-1这个模式在总的对时间维度上的模拟能力是比较差的，性能最好的是CESM2-WACCM。也有CAMS-CSM1-0模式在总体的趋势模拟能力较差，但对年份的平均温度是较好的。所以在选取模式的时候，根据模式对模拟要素在不同方面的性能好坏来选取比较好。模式无法模拟出气温突变的特征。另外，我们能看到模拟性能较差的模式都是相较于其他模式的大气模式分辨率较低，说明大气模式分辨率也对模式的模拟能力有影响，但是BCC-ESM1这个模式的分辨率不高，差值却不是很大，说明在模式中对大气物理过程的描述是非常重要的，描述的差异造成了模式之间对气象要素模拟能力的差异，且影响是相较之分辨率更大的。我们也可以看到来自中国大气研究所的、本土的模式对我们中国区域的气温要素模拟能力是普遍较好的。也表现出了中国大气研究所对中国地区的大气物理过程的描述是比较符合实际情况的。CESM2和CESM2-WCCM这两个模式具有相同的大气模式分辨率，且都来自于美国，但是数据结果却有所不同，也表现出了这个特征。最后根据以上两个方面(对中国区域气温变化的总体趋势以及对气温年平均变化)的模拟能力，得出所有的模式在时间维度上模拟性能的排名为CESM2-WACCM、CAMS-CSM1-0、BCC-ESM1、CESM2、CNRM-CM6-1、CanESM5、BCC-CSM2-MR、CNRM-CM6-1。 3.2. 空间尺度下模式的模拟能力 在对模式做了区域平均取得模式在时间维度上的大致模拟能力后，为了对模拟能力的评估有更多方面的比较，了解模式对中国具体区域的模拟能力，对模式取了1961~2014年的平均温度，在空间尺度上与观测数据进行差值处理(观测数据减模式数据)，得到以下(图4)。 图4. 1961到2014年模式与观测数据区域平均温度差值 同样可以看到与前面相符的是只有CESM2-WACCM和CESM2对比观测数据的温度总体是偏高的，其他的模式数据基本都是偏低，最明显的是CNRM-CM6-1，CNRM-ESM2-1两个模式，几乎对中国全区域的温度都进行了较观测资料低的预测。其余的模式，虽然总体来说模拟数据都是比观测资料的温度低，但是与观测值出现暖偏差的地方都集中在了西部，且偏差都较大，在全国范围内，所有模式误差最大的地方基本都集中在了西藏的西部地区。同时由图可以看到所有的模式差值都很明显的能看出中国的几个典型的地形–青藏高原，四川盆地，天山山脉，在这些地方的偏差与周围地区都有明显的差距，地形会对模式的模拟性能产生影响。为了更清晰的看到模式与观测资料之间的空间相关性，对每个模式进行了空间相关系数的计算(表5)。离1越近说明越相关，也就说明这个模式对中国地区空间上的模拟能力最好。由图表可以看到，在所有的模式中，模式的模拟性能从高到低依次为CESM2-WACCM，CESM2，CAMS-CSM1，BCC-CSM2-MR，CNRM-CM6-1，CNRM-ESM2-1，CanESM5，BCC-ESM1。而这个结果与大气模式分辨率完全相对应。大气模式分辨率高的，在空间维度上的模拟的能力表现的都比较好。最差的两个模式，大气模式分辨率都是最低的。所以如果要提高模式在空间尺度上的模拟能力，可以提高模式的大气水平分辨率。 Table 5 The spatial correlation coefficient between models and observation dat 模式名称 CanESM5 BCC-CSM2-MR BCC-ESM1 CAMS-CSM1-0 相关系数 0.9154 0.9600 0.9055 0.9725 模式名称 CESM2 CNRM-CM6-1 CNRM-ESM2-1 CESM2-WACCM 相关系数 0.9770 0.9521 0.9500 0.9777 表5. 模式与观测资料的空间相关系数 总体来看，所有模式的空间相关系数都较大，说明所有的模式对中国地区气温要素在空间维度上的模拟能力都表现很好，都能较好的反映出中国地区平均气温的空间分布特征。在此基础上，我们可以看到所有模式都对黑龙江的西北部漠河温度模拟都偏高，有暖偏差，但差的不多，大约为2℃。在全球变暖的背景下，这里相较于全球也是增温比较明显的地方 [ 12 ]，而且在年季变化方面，都是比较复杂的 [ 13 ]。而对于青藏高原，和四川盆地以及新疆这种有着复杂地势的地形，都出现了较大的冷偏差。落桑曲加 [ 14 ] 等也通过CMIP5分析未来青藏高原地区的气温是有升温的趋势。在模拟性能较差的几个模式中，误差甚至能达到12℃。由于模拟性能较好的三个模式在全中国来说，除了几个地形以外，差值都较小，所以除开他们以外，从总的区域模拟性能来说，所有的模式对中国的中部以及东南区域的气温模拟能力较好，差的小的能在1℃以内，最多的也不会超过2℃，偏差都较小。而误差在4~5东北地区次之，而西南以及新疆地区都有着非常大的偏差值，西南地区的误差都在12℃左右模拟性能较差。对于青藏高原和四川盆地以及新疆这种偏差值较大的地区，误差相对较小的为CESM2-WACCM以及CESM2这两个模式，较次之的是CAMS-CSM1，这几个模式的分辨率都是比较高的，因为在青藏高原这种复杂地形的区域的大气物理过程都比较复杂，很难准确的描述出来，有很多的干扰条件和不确定因素，所以如果要对有着复杂地形的区域做气温要素的模拟，可以选择提高大气模式分辨率，这是一个比较有效的方法。因为所有模式对青藏高原等复杂地形的模拟能力都较差，所以在之后要提高模式对气温要素在空间尺度上的模拟能力，让模式进一步发展，在提高模式大气模式分辨率的基础上，如何准确的表示出这些地方的大气物理过程，使模式在复杂地形的模拟更准确是一个必须解决的问题。 值得一提的是，在青藏高原这种高海拔的高原地形，由于观测站所处的海拔高度一般都是处于海拔较低的河谷地区而模式地形的海拔高度一般是代表大尺度的平均海拔，就会导致模式和观测资料的海拔高度相差较大。从而导致模式的模拟结果与观测资料之间的偏差。且青藏高原地区的观测站由于建立成本等耗费太大，所以观测站较少也导致了观测资料本身就存在着不确定性。由张蓓 [ 6 ] 等对通过CMIP5模式集合对中国气温预估偏差分析以及订正，看到模式在气温预估的一致性方面东部是是高于西部的，而且在高排放的情景下会加剧西部地区模式气温模拟偏低的情况，并且会比东部更加明显。分析显示模式气温偏差会与地形偏差关联，存在气候漂移的现象，如果去除这种现象可以消除一部分地形以及插值的影响，且订正效果较好。