土壤湿度异常对东亚夏季降水的影响：区域气候模式研究外文翻译资料

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土壤湿度异常对东亚夏季降水的影响：区域气候模式研究

JUNG-EUN KIM 和 SONG-YOU HONG

韩国首尔，延世大学，全球环境实验室大气科学部门

（手稿从2006年1月9日收到，定稿于2006年12月1日）

摘要

许多模式的研究表明：春季晚期土壤湿度的异常对北美夏季降水异常有显着影响。另一方面，土壤湿度对东亚形成季风降水的作用尚未确定。本研究旨在阐明土壤湿度对东亚地区晚春时节的夏季降水的重要性。利用国家环境预测中心（NCEP）的区域光谱模型（RSM）的1998年（高于正常降水年）以及1997年（低于正常降水年）的3个月（6月至8月）模拟资料，初始和边界条件来源于NCEP能源部（DOE）再分析资料。控制和运行来自再分析资料的初始土壤湿度，而其分别被设置为“湿”和“干”实验的饱和点和干点。

土壤湿度异常对东亚夏季降水模拟的影响不显着。其中，“干”、“湿”实验的降水变化在10％。与东亚夏季季风环流相关的土壤湿度和大尺度环流变化的局部反馈可以归结为这种异常的原因之一。我们发现在湿（干）实验中，在初始的土壤湿度条件下。增强（抑制）从土壤到大气的蒸发可以减少（增强）东亚和太平洋之间的海陆对比，从而导致削弱季风环流对初始土壤湿度条件的敏感性。可以得出结论，初始土壤湿度的影响对东亚的动态循环有重要影响。

1. 概述

对于准确的对于大气对海洋的缓慢变化状态和地球系统的陆地表面组成成分的模式预测（例如，Koster等人2004），可以预测几周到几个月。相对湿度的重要性是众所周知的。地球系统的另一个关键部分是土壤湿度的缓慢变化，它可以通过对蒸发和其他表面能通量的影响来产生对天气的影响。对降水变异性的影响以及在降水和先前土壤湿度条件比较中显示的尤其明显。例如，Namias（1959）发现在美国中西部的700 hPa高度场上，在春季和夏季之间，与春季降水异常和夏季温度异常的关系，呈现出显着滞后相关。这意味着来自土壤湿度库的降水再循环的正反馈，可能导致异常湿或干旱的持续时间延长。这种持久性进一步得到了国家环境预测中心（NCEP）再分析数据（Betts等人1996）的结论支持。然而，系统地收集观察到的定量土壤湿度数据目前是有限的。此外，蒸发-沉淀相互作用的详细功能尚不清楚。

由于上述原因，目前使用的用来确定一些极端区域气候情景的起源和维持，或评估由于土壤湿度异常造成的大气环流的季节可预测性的总体潜力数值模型不太合适。大多数以前的研究限于使用全球模型在北美洲的夏季流通。基于对1980年和1988年夏季干旱的土壤湿度异常的影响的总循环模式（GCM）研究，Wolfson et 等人（1987）和Atlas et 等人（1993）证明了异常土壤湿度会导致更大的降水减少和大平原上的表面温度的显着增加。 Beljaars 等人 （1996）调查了1993年美国夏季洪水对异常降雨的影响，并证明了湿初始土壤湿度处理后模拟降水有着显着改善。这些GCM研究澄清了土壤湿度和表面降水之间的积极反馈，进一步研究了土壤湿度在大气循环的季节可预测性中的重要作用（FennessyandShukla1999;MahanamaandKoster 2005）。Fennessy和Shukla（1999）认为通过使用土壤湿度的真实初始状态可以改善季节性大气预测。Mahanama和Koster（2005）支持这样的观点，即减少GCM中的气候偏差可以使更适当的土壤湿度初始化变成季节性预测技能。

同时，区域气候模式（RCM）方法变得流行，以澄清自20世纪90年代后期以来北美夏季循环中初始土壤湿度的作用（例如，Paegle等人1996; Giorgi等人1996; Bosilovich和Sun 1999; Seth和Giorgi 1998; Hong和Pan 2000）。与从GCM实验获得的土壤湿度和沉淀物之间的正反馈相反，来自区域模型研究的结果与1993年夏季在美国中部的模拟降水对表面土壤湿度的敏感性不一致（Paegle等，1996; Giorgi等，1996），以及湿和干土壤湿度条件下降水的减少（Bosilovich和Sun 1999）。此外，Seth和Giorgi（1998）证明了降水对初始土壤湿度的敏感性似乎在更大的范围内更加现实，证实了在GCM情况下的正反馈。 通过使用NCEP区域光谱模型（RSM; Hong和Pan（2000，2000以下）也证实了Seth和Giorgi（1998）的研究结果，但土壤湿度反馈对结构域大小的依赖性较弱。总体上，RCM中北美洲的土壤湿度和降水相互作用呈现出正反馈，符合以前的观测分析和GCM研究。 在欧洲也发现了这种类型的明显的积极反馈（Schauml;ret 等人1999）。

东亚夏季的年际变率主要由夏季风的变异性决定。东亚季风系统在5月形成，横跨东南亚，从东部延伸印度到西北太平洋。 在夏季向北行进，取得当地的名称，Meiyu，Baiu和Changma，连续扫过中部，日本和朝鲜半岛。然后在9月逐渐撤退（例如，Kang等人1999; Lau 1992）。Fukutome等人（2003）确定了特定的海面温度（SST）相关特征与日本夏季降水的变化。他们表明SST模式显示一个区域伸长的偶极子，在大约30°N的任一侧具有相反的SST异常。耦合使得北（南）极的冷（暖）异常伴随着日本的增加的夏季降水，反之亦然。Wang等人（2001）研究了ENSO对东亚夏季大气环流的延迟影响。他们表明，1998年中国中南部地区的毁灭性洪水可能部分是由于1997/98年厄尔尼诺现象的延迟影响。然而，东亚的土壤湿度异常和夏季降水之间的相互作用还没有被研究。

本研究试图利用RCM研究晚春的土壤湿度对东亚夏季风降水的重要性。除了具有比GCM更高的分辨率的优点之外，RCM可以隔离嵌入在演变的气候信号内的内部强制机制。通过使用再分析边界条件迫使大规模循环保持现实，并且区域模型不向大规模循环提供反馈的事实允许区分反馈，这在标准方法中是非常难以实现的 的全球模型集成。模型实验设置遵循HP2000的方法。RSM被配置为在东亚大约50公里的水平分辨率为两个夏天，1998年6月-8月（JJA）1998年（东亚高于正常降水量）和1997年6月-8月（低于正常降水量）。NCEP能源部（DOE）再分析（Kanamitsu等人，2002）用于提供大规模的强迫。 预测季节性降雨对“湿”和“干”初始土壤湿度的敏感性。实验区域循环的验证和解释见第3节、第4节总结了论文的结论。

1. 模型和实验设计
2. 模式描述

在本研究中使用NCEP-RSM。详细的RSM模式描述由JUangetal提供（1997）和应用于区域气候的Hong和Leetmaa（1999）。RSM的频谱表示是用于压力，发散度，温度和混合比的扰动的二维余弦系列。二维正弦系列用于涡度扰动场。线性计算，例如水平扩散和半隐式调整，只被认为是扰动。因此，消除了由于由区域模型对来自基本场的线性强制的重新评估所引起的误差。 基于Hong和Juang（1998）开发的地形混合技术，RSM的质量场与全局模型的质量场一致;然而，它具有增加的区域细节，即使当模型在横向边界附近具有非常陡峭的地形的域上运行时。

RSM包括云与辐射之间的长波和短时相互作用，行星界面过程，深层对流，大规模凝结，重力波阻力，增强的地形，简单的水文模型以及垂直和水平扩散。土壤物理学Mahrt和Pan（1984）利用两层土壤模型，以及美国地质调查局（USGS; Chen和Dudhia 2001）的植被分数，植被类型和土壤类型。USGS土壤和植被类型分为16和12类。植被指数从0％到100％。边界层物理学采用非局部扩散方案（Hong 等人2006）。通过大规模冷凝和对流参数化方案产生沉淀。大规模降水算法验证预测比湿度的过饱和度。潜热作为比湿度释放，温度调节到饱和值。该方案不包括预测云; 然而，考虑到在低于冷凝水平的不饱和层中的雨的蒸发。深层对流的对流参数化遵循潘和Wu (1995)和Hong and Pan (1998)发展的对流参数化。

1. 实验装置

初始条件获自NCEP-DOE再分析数据（Kanamitsu等人2002）。从6 h再分析数据中，横向边界和基线场在时间上被线性内插。SST是从分辨率为1°的观察获得（Reynolds和Smith 1994）。3个月的夏季模拟从1997年6月1日UTC和1998年6月1日开始。实验设置与HP2000相同，除了地理位置。域名涵盖华东，朝鲜半岛，日本和周围海洋（图1）。使用的地图投影是中心经度为127.5°的极地立体投影。网格点的数量为129（东-西）乘86（南-北），并选择50公里的分辨率。

图1 区域模式领域和地形（轮廓间隔为200米阴影部分为大于1000m的值 实心框指定了本研究中引入的领域; 虚线代表分析区）

如HP2000中所做的设计三个土壤湿度敏感性实验。控制运行的初始土壤湿度用重新分析的值初始化。土壤和干燥实验分别在领域容量和干燥极值点初始化土壤湿度。正如HP2000所证明的，RSM中的区域气候响应不显着依赖于整合领域的大小。初步结果证实，在东亚地区土壤湿度异常的气候信号对地域大小不敏感，因此这方面没有进一步研究。

c. 选择季节的说明

东亚地区典型的夏季特征是暴雨，这主要归因于6月和7月的长马前沿和7月下旬至8月中旬的热浪。图2显示了两个数据集的累积降水的空间分布。

图2 1998年和1997年的3个月（JJA）累积沉淀（mm）和两年的差额（a） - （c）（分辨率为1°的GPCP数据）

（d） - （f）中共站数据 （c）和（f）中的实线（虚线）表示正（负）值

（a），（b），（d）和（e）中，阴影是大于400mm（光）和800mm（暗）的值，并且区分正（暗）负（（c）和（f）中的值）

图2 a-c通过在约0.5°处以1°分辨率内插全局降水气候学项目（GPCP; Huffman等人2001）数据到RSM网格获得，这导致局部最大降水的不确定性。图2 d-f显示在NCEP气候预测中心（CPC; http://dss.ucar.edu/dataets/ds512.0）上存储的观测到的每日降水，其也内插到RSM网格。这两个数据集显示了在陆地上的一般性协议，在站数据中有更多的细节。站数据将用于提供局部最大图。区域模型领域和地理学。轮廓间距为200米。大于1000米的值用阴影表示。实心框表示在本研究中引入的域; 虚线代表分析区。站数据将用于提供局部最大/最小值，使用GPCP数据进行降水计算。

选择指定的例子，因为它们在东亚地区的降水方面代表相反的季节。1998年夏天有一个异常严重的雨天（图2a，d）。在今年夏天，主要雨带从中国中部向东北延伸到朝鲜半岛的日本。从7月31日至8月17日持续18天的朝鲜半岛持续18天的强降雨以前所未有的统计数据为特征，即强降雨事件的数量是正常数量的16倍，破纪录的每日降雨量中度降水。长江流域发生了严重洪水事件，这是自1955年以来中国最严重的事件；这一事件导致了巨大的经济损失。 另一方面，1997年夏季具有季风降水的地区（图2b，e）。在这两年的降水比较（图2c，f）中，1997年华南地区降水频带位于华南地区，华南地区降水较多; 然而，1998年，中国中部，满洲，朝鲜和西北太平洋受到更多的降雨。 1997年，韩国在7月份经历了典型的夏季季风强降雨，8月份出现了热浪（未显示）。

1. 结论和讨论
2. 对照实验

在本节中，将根据再分析和观测到的降水对来自RSM的模拟气候进行评估。注意，再分析中的大规模变量是第一猜测字段的统计合并（6 h模型预测）和可用观测值。因此，来自仿真的大规模特征将与分析中的大规模特征相比较。另一方面，从再分析获得的降水是6小时预报，没有来自观测的任何信息，使得对模拟降水的量和模式的验证将针对观测进行。用再分析土壤湿度初始化的对照实验再现了在季节性降水的分布和位置方面与不同夏季相关的观察到的降水（参见图2和图3）。1998年和1997年的夏季，模式相关系数分别为0.52和0.78（表1）。1998年，中国中部和日本降雨量过大的地区的结果得到了很好的重现，但韩国的降水被低估了（图3a）。向北观察到过量降水。 1997年，中国南方主要的降水量被良好模拟（图3b）。RSM中海洋的降水量明显减少，特别是1998年，导致1998年的季节性模拟技能比1997年差。控制运行时的局部最大周期中心中国和青藏高原大于GPCP降水，但与中国台站数据相当。尽管模拟降水与观测之间存在一定的空间和数量差异，但两年之间的降水异常也得到了较好的模拟。（参见图2e，2f和3c）。在中国南部和中国南部的降雨不足在中国和韩国北部地区是不同

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