HIRHAM-Simulated印度夏季风环流的验证

文摘

区域气候模型HIRHAM在亚洲大陆已经被应用于模拟印度季风环流在现在的条件下。模型是在横向和较低的边界由欧洲再分析(ERA40)从1958年到2001年的数据。模拟50公里水平分辨率的区域季风模式进行分析。本文焦点是长期的验证夏季季风气候及其变化有关循环,温度和降水。此外,季风行为模拟湿和干年来一直对几个观测数据集研究和比较。结果成功地再现观测由于现实的地形特征的再生产。模拟降水与高分辨率网格显示一个更好的协议降水数据集中央土地区域的印度和西藏升高和喜马拉雅地区高于ERA40。

1。介绍

亚洲季风环流的特点是季节性变化,年际和年代际时间尺度和对水资源的影响在一个高度密集的地区占主导地位的农业。出于这个原因,复杂机制的理解和大气之间的相互作用模式影响整个季风系统的特殊利益团体。全球环流模型(GCMs)常用于模拟大型循环的季风(例如,1- - - - - -3])。区域气候模式(RCM)系统与高时空分辨率可以添加价值区域尺度气候统计由这个模型时准确的大尺度。因此,rcm嵌套在GCM或由数据驱动的分析已经申请了一个特别感兴趣的领域由动力降尺度和改善他们的表现(例如,4,5])。几个RCM模拟进行了南亚季风区域(例如,6- - - - - -13])。

在这项研究中,我们应用在亚洲区域气候模型HIRHAM整合领域和分析44-year-long模拟1958 - 2001由ECMWF再分析(ERA40数据)。HIRHAM模型是一个先进的RCM,已经成功申请了欧洲区域(例如,14,15北极]),(例如,(16- - - - - -18])以及南极洲(例如,19,20.])。HIRHAM已经集成在亚洲大陆的高喜马拉雅山脉和青藏高原地形的模拟印度季风在今天的条件下。模型可以应用于改善之前的理解地区季风环流之间的耦合和地形以及热过程在喜马拉雅山脉和青藏高原,一个重要的先决条件是小心验证模型的模拟。因此,在目前的研究中,模型集成44年来一直对观测数据进行验证。重点是夏季季风环流的验证和比较地区大气环流、温度和降水HIRHAM模型和观测数据之间的模式。与此相关,长期气候学,可变性和季风行为选择湿和干燥季风年评估。经过简短的介绍HIRHAM模型和观测数据集(使用部分2),平均海平面压力的仿真结果,2 m空气温度和降水、位势和风能在不同垂直的水平,和一个潜在的对流不稳定指数是根据不同的数据集进行验证(部分3)。最后,结束语总结了主要结果(部分4)。

2。模型和观测数据

2.1。区域气候模式HIRHAM

本研究中使用的区域气候模型HIRHAM开发了克里斯腾森et al。21]。它已经被Dethloff适应极地et al。22林可]和et al。23]。动力部分的模型是基于静压数值预报模型HIRLAM(高分辨率有限区域模式)24)与预后水平风分量方程,温度、比湿、云含水量和表面压力。辐射的物理参数化,陆地表面过程,海面海冰过程,行星边界层湍流,重力波阻,积云对流,从大气环流模型和大规模的冷凝ECHAM4 [25]。细节模型的动力学和物理可以在给定的参考。

集成领域在亚洲地区(见图10°N之间)占地面积50°N和42°E 110°E,包括青藏高原和喜马拉雅山的高地形以及印度洋北部。网格模型域包括110×100点的水平分辨率0.5°。垂直混合离散化由19个间隔不规则的水平σ从表面10 hPa - p坐标。300年代模型时间步。

模型已经ERA40期间运行,也就是说,44年从1958年到2001年。在横向和更低的边界,HIRHAM被迫通过ERA40再分析数据空间插值0.5°网格(见部分2.2)。外侧迫使包括所有预后变量除了云含水量。从横向边界的信息转移到模型内部的边界放松(26]在10-grid-point-wide边界区域与边界数据每天更新4次。下边界,ECMWF-analyzed海洋表面温度已经使用,每日更新。

2.2。观测数据集

通过使用网格模型验证进行了来自不同数据源的数据,在数据集已经与模型输出和彼此。

表1包含所有网格数据集用于模型验证。数据具有不同的空间和时间分辨率。从ERA40再分析欧洲中期天气预报中心(ECMWF) [27),2米的空气温度、平均海平面压力,降水、位势,风已经使用。从全球降水的研究中心,GPCC4降水已经应用数据集;(ftp://ftp-anon.dwd.de/pub/data/gpcc/html/fulldata_download.html(28])。另外从印度气象部门(IMD) [29日),降水数据进行了分析。

2.3。分析方法

为了开展网格数据集之间的直接比较,模型模拟结果,观察已经HIRHAM网格插值。HIRHAM量化比较和网格数据,常见的统计参数(均方根误差(RMSE)偏见“HIRHAM模式-观察”(偏见),和模式相关系数(PATCOR))计算了整个模型区域的子域(全部)以及地区特定条件的选择(见表2:地表(土地)、海洋(海洋),山海拔高于1500米a.s.l。(ELEV1500),和印度大陆(印度))。

3所示。结果

三维复杂的印度季风环流的动力学过程及其特征模式(例如,30.- - - - - -32)将在下面描述的一个广泛的验证模型。重点是夏季季风(6),1958 - 2001。

3.1。大气环流

验证的意思在不同的大气环流模式的水平,季节性的意思是ERA40再分析数据已经被使用。图2代表平均海平面压力和500 - hpa位势高度,在仿真期间平均1958 - 2001夏季季风季节(环流)。

HIRHAM仿真显示了一个在印度西北部扩展低压系统,涵盖整个印度北部,印度河-恒河平原南部喜马拉雅山脉和北印度洋值低于1000 hPa。它连接到近地表的位置季风热萧条。域的特点是大部分地区“HIRHAM-ERA40”小差异,从−2 hPa为平均海平面压力+ 2 hPa (MSLP)和从−5注+ 5注500 - hPa位势高度。在山区,更大的差异:在±8 hPa平均海平面压力和500 + 15 gpm - hPa位势高度。由于在西藏高原表面压力不均匀,500 hpa位势高度是第一级不受喜马拉雅山脉地形的影响。MSLP在青藏高原可能导致偏见不同地形ERA40和HIRHAM之间由于压力水平超过500 hPa的推断。相关之间的不同水平分辨率HIRHAM模型(~ 50公里)和ERA40(~ 125公里),影响主要在ERA40 HIRHAM实际上比表示。这些地形的差异反映在山区的环流差异更大。

好协议意味着近地表HIRHAM之间大规模的大气环流和ERA40在整个整合领域证明了高模式相关系数(0.95),一个小偏差(0.5 hPa),和一个小RMSE MSLP 1.5 (hPa)(见表2)。之间的影响不同解决山岳志HIRHAM和ERA40导致山区变得MLSP异常明显通过计算区域统计不同的子域。“所有”相比,偏差(2.0 hPa)和RMSE 2.9 (hPa)更高“ELEV1500”,而模式相关性较低(0.80)。相反,偏差(0.1 hPa)和RMSE 0.6 (hPa)较小的“海”显示更高PATCOR(0.99)比在整个域(见表2)。

低对流层的特点是一个强大的低层风场到西南海岸线南亚在阿拉伯海和孟加拉湾,代表跨赤道喷气(CEJ)图3。HIRHAM ERA40显示模式非常类似于在气候低级(850 hPa)风能领域。更高的解决HIRHAM模型地形影响区域风系统高度高的地区。

模拟重力势在300 hpa高度,如图4,影响对流层上部反气旋坐落在青藏高原。在其北部边界,环极西风带(CPW)是重要的流模式。南方的反气旋,对流层上层热带东风急流(TEJ)发生。HIRHAM所有这些模式复制,也可见在气候上对流层的比较如图300 hPa风力字段5。与ERA40数据相比,重力势图的差异4很小,在±10 gpm的位势高度在+ 20 300 hPa和流量在70 - hPa位势高度低平流层。

ERA40数据相比,意味着大规模的大气环流HIRHAM模型复制的。差异主要是关联到一个不同的水平分辨率,在HIRHAM贡献一个附加值由于更好的空间分辨率与其他亚洲RCM协议应用程序(例如,6,9- - - - - -13,33])。

3.2。温度

近地表2 m验证空气温度季节性意味着ERA40平均再分析数据在仿真期间1958 - 2001夏季季风季节(环流)。

夏季气温最高,呈现在图6,发生在印度和阿拉伯半岛西北部Tharr沙漠。well-pronounced温度梯度之间的平地温暖地区的印度和西藏高原寒冷的高山区的模拟。小−2 K和K + 2之间的差异发生在域(图的大部分地区6 (b))。在山里,更高的温度差异(在±8 K)计算,这是归因于不同的解决山岳志。HIRHAM topography-related温度差异也ERA40成为明显的通过检查选择的统计参数表表示2。整个域的“所有”,高模式相关系数(0.96),一个小偏差(0.3 K)和一个小RMSE (2.3 K)发生。ELEV1500》中较大值偏差(−1.7 K)和RMSE PATCOR (3.5 K)和低(0.90),讨论了MSLP类似。

3.3。降水

3.3.1。气候学

由于夏季季风环流和地形抬升过程,密集的和长期的降雨事件发生时特别是在迎风的山脉和离岸沿海地区。因此积累了夏季降水的最大值中观察到有超过800毫米的西高止山脉迎风马拉巴尔海岸,在喜马拉雅山脉的南部斜坡(Khasi山脉和西隆高原)和西南迎风的缅甸人在孟加拉湾东部山脉。这三个区域是由HIRHAM复制(见图7)。另一方面,李影响导致更少的降雨量100毫米以下,例如在Dekkan高原。最小的数量低于10毫米模拟沙漠和半沙漠地区。降水的验证进行了季节性意味着ERA40平均再分析数据在仿真期间1958 - 2001夏季季风季节(环流)。此外,GPCC4和IMD-RF数据作为附加的网格数据集。

与ERA40相比(图7 (b)−),主要是有区别的50 mm + 50毫米和更高的差异在这些地区,夏季降水的主要部分。HIRHAM低估降水在喜马拉雅山脉的南部斜坡ca。−200毫米和显示了一个由ca高估。+ 200毫米Khasi山脉和西隆高原东南部的喜马拉雅山脉附近的阿萨姆邦,归因于ERA40由于粗糙的平滑山岳形态学水平分辨率。统计参数(见表2)表现出相对较高的模式相关系数(0.75),27.4毫米的偏差,和128.5毫米的RMSE“所有”。子域具有明显的分化与更高的偏见和RMSE特别为“海”。干燥降水有明显的偶极子模式差异位于孟加拉湾南部南锡兰和金额低于−马拉巴尔海岸以西200毫米和潮湿的差异在阿拉伯海和孟加拉湾中部有超过+ 200毫米(见图7 (b))。偶极子模式与弱关联模式相关性在“海”(见表2)。要理解这个异常模式,敏感性研究有关的影响不同宽度的横向边界区进行了(见附录)。

降水强烈受地形影响(34),这突显出在HIRHAM需要高分辨率。更好的空间分辨率相关(0.5°),大量的吸收地表,GPCC4更适合比ERA40验证HIRHAM-simulated降水。有较小的差异(图“HIRHAM-GPCC4”7 (c)比“HIRHAM-ERA40”)。喜马拉雅南部斜坡上的明显的负差异比较中发现ERA40几乎是缺失的。因此,HIRHAM-simulated降水接近GPCC4越高提升地区的降水,验证了低偏差(4.1毫米)和低RMSE(73.3毫米)。更高的模式相关性”HIRHAM与GPCC4”在“ELEV1500”(0.85)和“印度”(0.81)中的“GPCC4对ERA40”相比,“ELEV1500”(0.60)和“HIRHAM对ERA40”在“印度”(0.77)显示高分辨率模型的优越性的附加值HIRHAM模拟(见表2)。

夏季季风降水在一定程度上是受到对流降水事件的影响。因此,动态过程,对对流的影响,分析了。根据潜在的对流不稳定指数过去十年(1990 - 2000)计算了HIRHAM ERA40,描述和比较夏季降雨模式的动力机制(见图8)。该指数(35)是基于不同的等效700 hPa和1000 hPa之间潜在的温度。正值代表对流层稳定条件,负值表示潜在的低对流层的对流不稳定,这是一个粗糙的指标在夏天对流和降水。整个印度洋和青藏高原和喜马拉雅山脉南部的陆地表面具有不稳定的条件下,最小值在阿拉伯海北部。比较HIRHAM和ERA40潜在的对流不稳定指标,HIRHAM中的模式显示更多的区域特征在高地形由于更高的水平分辨率。中央印度土地和阿拉伯海北部比ERA40由较强的不稳定性与更高的潜在的对流活动具有积极的异常“降水-蒸发”和垂直速度500 hPa总降雨量在这个领域。这一结果同意与印度中部的降雨量的增加,这是接近GPCC4数据集(见图7)和演示的附加值HIRHAM在这些地区。

年平均降雨量的进一步检验周期如图9选定的子域(土地、印度、西藏和冰川)长期模拟从1958 - 2001年另外强调的附加值HIRHAM模型对驾驶ERA40数据。在“土地”和“印度”,是一个很好的协议HIRHAM, ERA40, GPCC4微小的差异。在夏季,HIRHAM模拟降水比ERA40因此接近GPCC4。在高海拔地区越高,“西藏”和“冰川”,ERA40显示显著高估的降水尤其是从5月到9月,也就是说,整个夏季季风季节。有关它的更好的空间分辨率,HIRHAM能够模拟降水更现实,而GPCC4。统计参数计算表2强调HIRHAM的附加值。

此外,验证HIRHAM-simulated印度中部的降雨量与另一个rain-gauge-based高分辨率网格数据集来自印度气象部门(IMD-RF)支持已经讨论了附加值HIRHAM模拟的区域(图10)。区域是一个在一个域覆盖的特点分析了降水模式在印度中部地表IMD-RF, HIRHAM, ERA40。HIRHAM接近IMD-RF(266.1毫米)的数据通过模拟比ERA40总降水(231.5毫米)(171.1毫米)。降雨量最大的贡献来源于大规模降雨,还有一小部分是与对流降水。这两个组件HIRHAM模拟ERA40相比更大。

3.3.2。年际变化和年代际的意思

所描述的年际变化,标准偏差在仿真期间1958 - 2001夏季季风季节(环流)提出了降水图11。更好的与GPCC4土地数据集,只在土地面积所示的值。所有数据集达成高同比降水变化在西高止山脉,印度中部,南部斜坡喜马拉雅山脉包括Khasi山脉和西隆高原和东南亚。GPCC4相比,HIRHAM和ERA40高估年际降水变化的值超过100毫米。发现低变异性在温带北部纬度30°N包括青藏高原,在阿拉伯半岛以及在里海南部的沙漠和半沙漠地区。

图12代表的意思是沉淀在土地领域的两个选择10年时间内整个44-year-long HIRHAM模拟。第一个十年(1970 - 1980)是根据32]以更多的湿和第二个时期(1990 - 2000)由正常的夏季季风降雨条件。在这两个几十年,类似于GPCC4 HIRHAM降水数据集很好,尤其是在印度南部和中部,在喜马拉雅山脉东部(Khasi山脉和西隆高原)。因此,不仅对长期气候学还在年代际时间尺度上,增加值HIRHAM ERA40相比已经证明。

3.3.3。湿和干燥的夏季季风复合材料

HIRHAM模拟成功验证后的长期和年代际气候,极端的夏季季风降水对个人年分析了。目的是探讨HIRHAM性能模拟典型降雨异常模式之间的强(湿)和弱(干)季风(年)。异常的选择从长期干态和湿态复合材料模拟1958 - 2001的标准是由Farrara和Yu (36]。季风年被定义为异常潮湿(干)如果夏天(环流)在季风降水平均域(35)(少)大于0.5个标准差以上(下图)气候的意思。

在数据(13日)- - - - - -13 (c)的降雨特征差异“wet-dry”复合年(环流)一起显示复合材料ERA40和GPCC4相同。95%的统计显著性水平的差异是由白色的轮廓线表示。HIRHAM模拟表明高分化ERA40相比,这些模式的分布。消极的降水异常在印度南部比较HIRHAM和GPCC4更好的协议。对积极的降水异常在印度中部和西海岸的印度,HIRHAM模拟类似于GPCC4数据集。第三积极降水异常发现东南亚HIRHAM也复制,而ERA40未能表现出来。另一方面,HIRHAM未能重现积极的降水异常在GPCC4孟加拉国可见的面积。

图13 (d)显示了“降水-蒸发”和“wet-dry”的垂直速度500 hPa复合年基于HIRHAM模拟(环流)。白色的圆点代表最强的地区潜在的对流活动与积极的发生异常降水-蒸发”以及垂直速度500 hPa的积极异常,“wet-dry”。它表明,三个积极的降水异常图中描述13 (c)HIRHAM的模拟与这些地区之间的复杂的反馈表明对流和大规模降水由HIRHAM复制在某种程度上模拟。湿对流是重要的在温暖的海洋和大陆从热带地区扩展到中纬度地区,包括个人云从1到10公里之间的水平尺度到中尺度对流系统水平尺度约1000公里。对流影响表面局部暴雨和通过其聚合对大规模的大气动量通量的影响,水分和热量。许多不同规模的大气过程影响垂直热力大气结构,对流发起。我们计算潜在的对流不稳定指数低对流层水分敏感。根据混合比含水率的演化方程为水蒸气。意思是混合比的局部变化取决于它的水平和垂直平流意味着组件和艾迪的水平和垂直通量收敛组件。持续大规模的提升可以使低对流层层。这样,垂直运动引起的对流过程为热力学不稳定的纵列。长期的意思是次的列收敛的水分,这是受到对流和大规模水平平流的水分。

4所示。结论

印度夏季风环流的模拟与区域气候模型HIRHAM已经表示,针对几个观察网格数据集进行验证。的性能HIRHAM气候学和大气环流的变化,温度和降水被量化。相当好的协议模型和ERA40数据流通和温度模式被发现。

降雨气候学和变化的验证与几个观测数据集(ERA40, GPCC4和IMD-RF)表示,与高分辨率模拟显示一个更好的协议数据集ERA40相比,可以提供额外的价值。改善是由于空间分辨率和物理模型。HIRHAM提供最好的协议GPCC4降水数据集。HIRHAM-simulated降水接近GPCC4降水在更高的高海拔地区。例如,明显的负差异在喜马拉雅南部斜坡,这是明显的ERA40相比,几乎是失踪的GPCC4比较。在印度中部,有一个潮湿的异常模式“HIRHAM-ERA40”,在“HIRHAM-GPCC4”变得越来越小。更高的模式“HIRHAM对GPCC4”相关的“印度”相比,“HIRHAM对ERA40”显示了HIRHAM模拟在印度中部的附加值。印度中部的验证HIRHAM-simulated降雨量与rain-gauge-based高分辨率数据集来自印度气象部门(IMD-RF)支持HIRHAM仿真讨论的好处。

比较HIRHAM和ERA40潜在的对流不稳定指数,在HIRHAM代表更多的区域特征模式高地形由于更高的水平分辨率。中央印度土地和阿拉伯海北部比ERA40由较强的不稳定性与较强的潜在的对流活动具有积极的异常“降水-蒸发”以及积极的异常垂直速度500 hPa总降雨量在这个领域。这一结果同意与印度中部的降雨量的增加,这是接近GPCC4数据集。

年平均降雨量周期已经调查了选定的子域长期模拟。在高海拔地区越高,“西藏”和“冰川”,ERA40显示显著高估的降水尤其是从5月到9月。有关它的更好的空间分辨率,HIRHAM能够模拟降水更实际,而GPCC4。

所有数据集达成高同比降水变化在西高止山脉,印度中部,南部喜马拉雅山脉的斜坡,东南亚。GPCC4相比,HIRHAM ERA40高估年际降水变化。发现低变异性在温带北部纬度30°N,充分体现在所有数据。

HIRHAM模拟成功验证后,对长期和10年的气候学,典型的降雨异常模式之间的强(湿)和弱(干)季风(年)评估。HIRHAM模拟表明高分化ERA40相比,这些模式的分布。消极的降水异常在印度南部比较HIRHAM和GPCC4更好的协议。对积极的降水异常在印度中部和西海岸的印度,HIRHAM模拟类似于GPCC4数据集。第三积极降水异常发现东南亚HIRHAM也复制,而ERA40未能表现出来。另一方面,HIRHAM未能重现积极的降水异常在GPCC4孟加拉国可见的面积。模拟三个积极的最强降水异常与区域相关联的潜在的对流活动的特点是积极的两次异常和垂直速度500 hPa表明对流和大规模降水之间的复杂的反馈是HIRHAM模拟在某种程度上再现。

附录

虽然我们并没有改变整合领域的大小像卡斯特罗et al。4),这种敏感性的研究有助于了解不同宽边界区域对仿真结果的影响。在一个实验中(称为HIRHAM BOUND20),放松的边界已经扩展为一个20-grid-point-wide区。这个敏感性研究的目的是为了测试对仿真结果的影响,因为一个重要的偶极子的偏见HIRHAM-simulated降雨量印度洋赤道附近发生。第二个目的是研究改变了边界的影响区降雨模式以及相关的模拟对流和南部边界附近风场的行为。

图(14日)显示了显著的削弱和北部降雨偶极子模式的转变。这表明降水偏见的一部分是与外侧边界强迫和边界区域的宽度。根据其他RCM的研究(例如,6,8- - - - - -11,37]),另一部分可能导致降雨偏见与积云对流参数化关联。详细探讨这超出了本文的范围,但这种HIRHAM敏感性研究是对未来的计划。

降水模式在印度中部(图特征(14日))和强烈的对流在地表的分布(图14 (b))仍然存在和独立应用边界区宽度。

最后,修改后的边界区对风场的影响在850 hPa显示最大季风的北移风流在阿拉伯海中部和南部,印度、孟加拉湾(见图14 (c))影响北部降水异常偶极子模式的转变在海洋(见图(14日))。风速的高梯度特征,通常发生在印度南部和孟加拉湾(见“BOUND10”),也转移到朝鲜,同时削弱。

确认

这项研究得到了DFG-Graduate学校1364/1”之间的交互构造、气候和生物圈亚洲季风地区“波茨坦大学的由德国科学基金会(DFG)。作者感谢教授曼弗雷德特克,波茨坦大学的研究生院的代表为他永久的支持和富有成果的讨论。作者还要感谢Ines Hebestadt建议的模型模拟和承认两个匿名评论者的有用的建议,改善并澄清了手稿。

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