地形的影响在东非10月至12月气候:用RegCM4敏感性实验

文摘

地形的影响在东非气候调查使用国际理论物理中心区域气候模式,专注于10月至12月的季节。结果表明,平均降雨量(温度)显著减少(增加)对该地区地形高程时降低。基于该模型,对所选地区地形(KTU)作减少到25%,平均降水(温度)在东非减少(增加)19% (1.4°C)。最大降雨(温度)减少(增加)然而观察地形减少在该地区。地形高程的降低导致了异常水分散度在低水平,对该地区下降运动。KTU地形作增强了表面热通量KTU地区和倾向于作增强对流/ KTU和东非地区作。的地形还有助于生成高频中尺度和subsynoptic干扰区域。这些扰动产生降水的区域,也可能提高降水系统在偏远地区由于扰动的传播。纬向风速的大小在850 hpa随地形高程的降低。

1。介绍

地形中扮演着重要的角色在决定一个行星的大气环流。它有远程动态效果;一座山可以扰乱均匀流下游产生波列。它的作用不仅是空气的流动的障碍,但也作为热源。地形的变化可以建立水平温度梯度可以生成一个流。动力学和热的表现地形代表问题的复杂性(Blumsack [1])。

地形的影响(山)在不同地区气候的不同方面进行了研究。哈恩和Manabe2)指出,青藏高原的影响(TP)南亚季风环流是由于机械和TP热力学的影响。山指出是工具性的存在在维护南亚低压系统。迪金森和骑士3]研究了额与中尺度地形和显示山延缓和阻止即将到来的前表面,而上层与前面移动相关的潜在涡度异常跨域不受影响。

最近的研究利用不同的模型来研究地形对气候的影响(例如,李et al。4)(青藏高原),(5,6洛矶山脉]())。例如,Flesch和路透社6)指出,当地形海拔降低,降雨量减少。最大降雨量的减少是注册在山区和丘陵地带,与减少地形解除关联和相关的垂直水汽通量。

已经指出,在东非季节性降雨模式由于存在复杂的地形非常复杂和大型内陆水体(Indeje et al。7])。研究地形对东非气候的影响通常是缺乏。因此呼吁更多的研究在这方面。

在热带地区本研究的领域在哪里,最重要的气候因素是降雨(Okoola [8])。近年来,非洲东部遭受频繁的事件的过度(9,10和缺乏降雨(Hastenrath et al。11)对经济的负面影响,因为大多数的经济部门很大程度上取决于水资源。降水变化和可预测性因此气候研究的重要方面来解决,尤其是在该地区。降水(降雨)在东非的模式通常是由季节性迁移的热带辐合带(ITCZ)的迁移,南北,在该地区一年两次。ITCZ因此倾向于实施重大影响气候降雨和气温模式。ITCZ影响和定义了双峰雨情经验丰富的大部分地区在三月到五月期间(MAM)和10月至12月(的生命)。通常,ITCZ的流逝导致发病的两个雨季3到4周,但这可能是调制之间的交互从一季到下一季的ITCZ和扰动全球气候循环,以及本地循环系统的变化由地表异质性变量引起的植被特征,大型内陆湖泊和地形(12- - - - - -14]。

季节性预测或长期气候预测仍然依赖于能够解决在一个足够高的分辨率,雨量分布的具体模式。这个问题可以通过降尺度方法加以解决。这个方法尤其重要,要求在东非锻炼。这是由于复杂的地形,包括一些山和大湖嵌入在对比地形设置。与统计方法、数值模拟基于区域气候模型(rcm)越来越多地用于缩减规模大气变量与大规模气候迫使有关。rcm已广泛用于世界各地的理解区域气候过程,季节性气候变化,气候变化和区域。各种版本的rcm迄今为止用于不同地区(15- - - - - -28]。

区域气候模拟之前致力于东非大多使用较低版本的ICTP RCM [29日- - - - - -33]。Otieno和Anyah34]研究土地利用变化对气候的影响使用RegCM4.0,聚焦在肯尼亚。

使用RegCM4东非地区普遍缺乏,特别是在气候研究。在这项研究中,我们使用RegCM4.0探讨地形对东非气候的影响,专注于10月至12月的季节。简要描述模型的部分2。部分3提供数据和模型的设置。结果与讨论部分给出4概要和结论,同时给出了部分5。

2。模型描述

区域气候模式(RegCM4)是最新版本的总部设在Abdus Salam国际理论物理中心(ICTP)区域气候模型(35,36]。这是一个进化的以前版本(RegCM3),被朋友et al。37]。RegCM4.0的动力结构的静水一样版本的中尺度模式,版本5 (MM5)的国家大气研究中心(NCAR)和宾夕法尼亚州立大学(时et al。38])。RegCM4.0和可用的模型选择简要总结如下。

静水,可压缩,sigma-p坐标模型运行在荒川B-grid风和热力学变量横向交错(Giorgi et al。39])。使用的辐射传输方案是,全球模式CCM3 [40,41]。行星边界层(PBL)使用修改后的Holtslag (Holtslag et al。42])和一个新的培养方案的华盛顿大学43,44)是在模型中实现的。

三个积云对流机制存在。尖刺外壳的Kuo-type方案的简化版本45是被尖刺外壳等。46),此后出现最早的版本(RegCM1)。第二个和使用的主要方案是时(47在Giorgi等的实现。48]。可以采用两种不同闭合假设(Arakawa-Schubert或Fritsch-Chappell)。第三是麻省理工学院的方案,介绍了RegCM3 [37,49,50]。

解决尺度降水方案本质上是基于SUBEX(次网格显式水分计划)参数化的朋友et al。51),包括一个预后方程云水(该计划不显著改变RegCM4.0 RegCM3相比,除了在某些参数设置)。

陆地表面过程描述通过转移计划(蝙蝠)占据了整个生物圈—大气层中交换量迪金森et al。52),次网格蝙蝠Giorgi et al。53),和社区土地模型版本CLM3.5 [54,55]。相比于蝙蝠,CLM是一个更高级的包装(详细描述56,57]。对于海洋通量,它利用阻力系数参数化中蝙蝠包(迪金森et al。(52]),并改善昼夜通量的计算海洋,预后海表面温度(SST)计划被曾庆红和Beljaars [58)是在模型中实现。在RegCM3,朋友等。37曾庆红et al。[的]实施方案59基于湍流Monin-Obhukov表示。这个计划是为了提高过度蒸发在温暖的热带海洋中发现蝙蝠的选择。

简化的气溶胶方案专门为应用程序设计的长期气候模拟RegCM系统中的增量开发。Solmon et al。60)首先执行第一代气溶胶模型包括₂、硫酸盐、有机碳和黑碳。Zakey et al。61年)然后添加4-bin沙尘模块,Zakey et al。62年]2-bin海盐计划实现。RegCM4此外,粉尘排放方案占次网格排放量不同类型的土壤和土壤质地分布已经更新根据劳伦et al。63年]。粉尘排放大小分布可以根据角(现在也被64年]。当所有气溶胶模拟,12个额外的预测方程解决RegCM4,包括运输规模风,动荡和深对流,来源,干态和湿清除过程(Giorgi et al。36])。RegCM系统包括一个交互式维热湖模型已应用于不同区域设置,如(65年,66年]。热带乐队配置也是RegCM4中实现。在这个配置中,该模型使用了墨卡托投影集中在赤道带覆盖整个热带地区,从45°S到45°N。墨卡托投影的使用允许模型网格完全覆盖的热带乐队结束点在纵向方向上完全重叠(科波拉et al。67年])。

3所示。数据和模型设置

在这项研究中,时对流与Fritsch-Chappell计划关闭假设(Grell-FC),在希拉et al。24]。Adeniyi [68年]同样观察到Grell-FC提供了一个更好的模拟在西非。通过社区土地地表过程描述模型,CLM3.5版本。它选择基于模型的性能在这个特定的领域,如于和王69年]。模型运行50公里(表的一项决议1在1999 - 2008年期间)。

实验完成了初始和侧边界条件获得ERA-interim网格再分析数据分辨率1.5度(Uppala et al。70年])。的数据是一个第三代欧洲中期天气预报中心(ECMWF)再分析产品。海洋表面温度是获得美国国家海洋和大气管理局(NOAA)。它是最优插值海面温度(OISST),制作每周1度分辨率(雷诺兹et al。71年])。风场和边界条件模型中的更新6小时。

三组实验完成。控制实验与实际地形(TP100)和敏感性实验与地形降低到75% (TP75)和25% (TP25)。减少的区域地形位于经度34°之间38吗°E和纬度6°s°N。它以后会称为KTU自作包括肯尼亚部分地区的高山、坦桑尼亚和乌干达(KTU)作包括太。埃尔贡,太。肯尼亚,太。乞力马扎罗山,太一支Usambara范围,和恩戈罗恩戈罗火山口等。研究人员在(如4- - - - - -6在他们的研究中)使用类似的方法。

降水数据集用来评估模型的性能在东非全球降水气候学项目(GPCP) 2.2版结合降水数据集,网格分辨率2.5度(阿德勒et al。72年])提供的NOAA /桨/ ESRL PSD,科罗拉多州博尔德美国,从他们的网站http://www.esrl.noaa.gov/psd/气候研究单位,CRU TS3.10数据集(73年,74年]。CRU TS3.10 (CRU TS 3.10.01降水)每月网格气候学站1901 - 2009年期间数据的分辨率为0.5度。这是因为非洲雨量计观测数据postindependence时期的1970年代通过近年来许多时空不连续大部分东非(Schreck三世和Semazzi [75年])。风、相对湿度和温度来确定和评估水分运输是ERA-interim,网格分辨率0.75度(迪et al。76年])。美国国家环境预报中心/国家大气研究中心的NCEP / NCAR再分析纬向和经向风(Kalnay et al。77年)被用来计算涡流动能。第一年模型的产出下降的模型向上。分析被完成在9年(2000 - 2008)。

4所示。结果与讨论

在本节中,提供的模型结果和讨论。图1显示了模型域和海拔米,学习区(EA)和地区KTU灵敏度的减少地形作实验。

4.1。每年的降雨量和温度的循环

在气候变化下,年度周期预计将有所不同,因此近年来全球变暖的观察增加强度可能大大抵消之间的微妙平衡各种气候对该地区气候变化的来源(Owiti和朱14])。举个例子,在1996年到2005年期间,9的10年的年最高的年度温度记录前(IPCC(政府间气候变化专门委员会报告78年])。降雨和气温变化的知识方面的年度周期因此理解气候变化的重要组成部分。

年度周期的气候学特征是单峰、双峰,三峰降水机制在不同的区域在东非(部分1)。然而,观察到的区域的气候学该地区年平均降雨量的循环[28°E-42°E, 12°S-5°N]有大量的降雨收到10月至5月,较低的值收到6月和9月之间。这个模型捕捉的气候学是2000 - 2008年期间(图2),仿真与实际地形(TP100或对照实验)展品高降雨量收到在东非,紧随其后的是仿真对该地区的地形KTU减少到75%作(TP75)。降雨量最少的地形时收到进一步下降到25% (TP25),这意味着在研究区降雨量减少和降低KTU地形作。KTU地形作这样的存在增强了研究区降水。

分析的年度周期温度(图3)显示,温度通常增加与减少地形KTU。作

4.2。季节性降雨和温度

作为讨论的部分1,ITCZ公认定义双峰雨情经历了在该地区的大部分地区在三月到五月期间(MAM)和10月至12月(的生命)。降雨是调制从一个季节到另一个之间的交互ITCZ和扰动全球气候循环,以及本地循环系统的变化由地表异质性变量引起的植被特征,大型内陆湖泊和地形(Owiti和朱14])。

在本节中,KTU地形上的生命作降水和温度的影响在东非检查。结果(图4)表明,模型捕捉观察到的降雨量(数据的模式4(一)和4 (b))地区,最大降雨量西方部门而不是东北部门往往收到降雨减少。敏感性测试,数据4 (c)和4 (d)显示,有一种普遍的降雨量的减少在非洲东部的大部分地区地形KTU降低到25%(图作4 (d))。存在显著减少降雨的地区周围地形降低(图4 (g)在肯尼亚北部),一小部分(图尔卡纳地区)出现降雨的增加。这个观点的发现Flesch和路透社6最大降雨量的减少是注册在山区和丘陵地带。降雨量的减少与减少地形解除关联和相关的垂直水汽通量(Flesch和路透社6])。

进一步分析远程KTU地形作的影响的位置不KTU(图作的一部分11)表明,减少KTU海拔导致降雨量的减少位置作UG (30°E-33°E, 1°4°N)和TZ (33°E-39°E, 10°S-7°S),而在柯(37°E-39°E, 3°存在°N)有增加降雨,同意增加观察图4 (g)。KTU地形作因此在东非对偏远地区的影响。

为了了解地形对降水的年际变化的影响,我们检查的标准差均值作为对降水的模拟与实际地形和地势降低到25%。结果(图12)表明,标准偏差随分析地区,除了克地区,这显示了一个增加地形时降低。这表明,对该地区降水的年际变化也同样受地形的影响。

反应温度的分析表明,模型逼真地再现了观察到的温度(数据5(一个)和5 (b)),最高气温值观察在EA的东北部门。敏感性测试(数字5 (b)和5 (c))表明,有一种普遍的非洲东部大部分地区的温度上升当地形KTU是作减少到25%。最大温度的增加在该地区的地形是减少(图5 (d))。进一步的分析表明,该地区平均温度在EA (KTU)作表3,增加约1.4°C (8°C)当地形KTU是作减少到25%。温度的增加也可能与观察到的该地区降雨量的减少(Afiesimama et al。79年])。

4.3。风和水分运输

大气环流是重要的沉淀,因为其最终效果是提高在当地的空气和水蒸气降低空气温度通过输送水汽和冷空气入侵,导致空气饱和(陆80年])。为了提供可能的解释关于观察到该地区降雨量的减少,我们调查的水分运输850 hpa收敛或发散和相关的水分在生命的季节。观察到的气候学水分运输的特点是高水分收敛的东部维多利亚湖(约35°E 1°S),覆盖KTU(图作的一部分6(一))。这种融合了这种控制实验(图6 (b))。然而,在地形的敏感性实验KTU减少到25%,作高水分辐合区转移到维多利亚湖的西部,经度30°E。图6 (d)展品异常水分发散在大部分地区,对该地区最大散度经度之间33°E-37°E和纬度6°s°N,覆盖大部分地区KTU明显降雨减少在哪里作观察。

意味着生命纬向风速的大小(主要是东风)在850 hpa EA地区观测到的增加与减少地形高程(图7)。这可能是负责观察转变的最大水分辐合区在这个级别从维多利亚湖的东部(约35°E, 1°S)西部。

垂直速度的进一步分析(ω)表明,核能开发局ω的气候学特征是上升运动区(图8(一个)经度之间),特别是28°38吗°E(包括KTU地形地区作)。这个气候学是实际被使用的实际地形模型(图8 (b))。当KTU地形作降低到25%(图8 (c)),上升运动抑制。这意味着对该地区观察到的上升运动与地形有关解除由于KTU地形作。

垂直速度的区别((c) - (b))在图8 (d)表明对该地区有一个净沉降。异常下沉运动表明,对流抑制由于地形减少到25%。根据Flesch和路透社(6),降雨量的减少与减少地形升降和相关的垂直水汽通量。因此解释了为什么降雨量KTU减少作(约60%),从而降低了该地区平均降雨量记录在整个东非地区约19%(表2)。

据史等。5),高频中尺度的活动和subsynoptic干扰可以测量涡旋动能(补充)模拟。补充的定义是 在哪里和在纬向和经向风分量500 hPa吗和各自的时间。为了研究地形的贡献的生成高频中尺度和subsynoptic干扰区域,计算补充基于2006年11月(湿)的时间平均值决定在此期间2000 - 2008。结果(图10)表明,仿真与实际地形(TP100,图10 (b))有一个面向纬向高28°之间勉强带E-43°E和10°S 3°S(包括KTU)作的南部地区,标志着活跃的高频中尺度和subsynoptic干扰仿真期间。另一方面,当地形高程降低到25% (TP25,图10 (c)),类似高勉强带出现,但是绝对的值要低得多,表明中尺度的抑制和subsynoptic活动。NCEP再分析通常低估了补充(图10 ())由于相对粗决议,如史等。5]。

TP100实验表明,高频中尺度和subsynoptic干扰分布在非洲东部的大部分地区,在该地区产生降水,可能提高降水系统在其他地区下游传播到东非的内部部门。

4.4。表面热通量

为了理解地形的热影响区域,我们研究的反应表面热通量与观察到的降水异常减少由于地形。

如图9(一个),表面(明智的和潜在的)热通量通常是更大的在控制实验(TP100)比敏感性实验(TP25),特别是在KTU地区最大热通量作观察。

图9 (b)表明之间的显热通量的增加在该地区纬度5°s°N地形时降低到25% (TP100超高频在TP25比),这意味着显热通量的增加与减少地形高程在这个地区。然而,在该地区之间的经度35°E-42°E和纬度2°存在°N,显热通量比TP25 TP100更大。这正值观察到显著增加降雨在这个区域(图4 (g)),减少所引起的地形。

分析地表潜热通量(LHF,图9 (c))在该地区显示LHF TP100高于LHF TP25,暗示LHF减少地形时死亡。这是符合观察到的降雨量减少KTU地区作由于地形的减少。另一方面,在该地区之间的经度35°E-42°E和纬度2°存在°N,潜热通量TP25比TP100还大。这表明LHF增加在这一地区KTU地形作了。LHF的增加在这一地区也同样符合观察该地区降雨量的增加(图4 (g))。

一般来说,地形的存在在KTU TP100实验增强了表面热通量在作KTU。作这可能提高对流KTU和地区作可以解释为什么对该地区降雨量比TP25在TP100更高,如史等。5]。

5。摘要和结论

在这项研究中,我们使用国际理论物理中心(ICTP)区域气候模型(RegCM4.0)检查在东非气候,地形的影响,重点十月到十二月(生命)的季节。进行了控制仿真与实际地形和敏感性实验进行了地形高程降低到75%和25%。

结果表明,核能开发局的降雨(温度)显著减少(增加)对该地区地形高程降低的时候。基于模型,当地形KTU减少到25%,作均值作为降水(温度)在EA地区减少(增加)19% (1.4°C)。最大降雨(温度)减少(增加),然而,在KTU地区作观察,降水(温度)在KTU减少(增加)作60% (8°C)。这可能是解释为异常水分差异表现出在该地区低水平和相关的异常下沉运动。散度在低水平导致垂直收缩抑制对流由于沉降81年,82年]。

核能开发局降水的年际变化在东非地区受到KTU地形作。

地形在KTU提高作的存在对该地区地表热通量。

减少地形导致增加纬向风速的大小在850 hpa(东风)。

艾迪动能(补充)表明地形KTU有助于作高频中尺度的生成和subsynoptic干扰区域。这些扰动产生对该地区降水和提高降水系统在偏远地区由于下游扰动的传播。

来自本研究的发现和确定的偏差要求更详细的调查研究,特别是在该地区。这些结果可能激励研究人员和建模中心进一步提高模型的性能在东非。

信息披露

鲍勃·亚历克斯Ogwang是第一作者。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者感谢NOAA提供OISST数据,为提供ERA-Interim ECMWF再分析数据,和东安格利亚大学的气候研究中心的数据用于这项研究。这项研究已经被国家自然科学基金委(41230422),共同支持中国公益专项资金(GYHY 201206017), NCET项目,江苏省自然科学基金批准号下的中国BK2004001和项目优先资助的学术程序开发江苏高等教育机构(PAPD)。作者还要感谢中国奖学金委员会(CSC)的财政支持和南京大学信息科学和技术为数据分析提供必要的设施和所有其他形式的支持。

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