强度尺度分解方法在气候温度场检验中的应用

【作者】 李娟； 曾晓东； 陈红； 蔡其发；

【机构】 中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心； 中国科学院大学； 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心；

【摘要】 模式预报的物理量都有各自不同的内部空间结构和分布特征。而不同的空间结构和分布特征又与模式的物理过程息息相关。对物理量场空间结构的分析和检验,不仅能够很好地在空间分布上定量地衡量预报场与观测场的一致程度,弥补传统检验方法的不足;更重要地是能够深层次地从物理意义上分析和评估模式物理过程的合理程度,以及是否有漏掉的物理过程等,从而推动模式的发展。目前,针对气候场检验的方法主要是传统的统计分析方法,这些方法虽然能一定程度上定量给出模式模拟的空间场空间分布特征的总体模拟能力,但是不能具体反映物理量本身的空间结构信息。近些年,空间检验方法得到了大力的发展,但这些方法大部分都应用在天气预报场的检验中。其中,强度尺度分解方法是由Casati et al.于2004年提出,主要是针对定量降水预报(QPFs)的检验。该方法不仅能够在不同的空间尺度上(例如大尺度锋面降水和小尺度对流降水)进行检验,而且能够对不同的预报强度进行评估。本文首次将Casati等提出的强度尺度分解方法应用到气候地表温度场的检验中,探讨此方法用于评估气候模拟场误差的详细空间信息的适用性。以新一代气候系统模式模拟的月平均地表温度为例,传统的统计分析方法(较为常用的是空间相关系数和均方根误差、EOF分析等)不能完全反映模拟场误差的空间信息;强度尺度分解方法可计算不同阈值和空间尺度上的均方误差和模拟技巧,评估对应的模拟能力,定量给出模拟场主要误差的空间信息(误差范围即温度阈值及对应的空间尺度),例如亚洲东部地区1月单年及多年平均的模拟场在230K阈值1600km模拟技巧非常低。本研究表明强度尺度分解方法适用于气候温度场的检验评估,能定量给出误差的空间信息。更多还原