【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及预测气候演变，尤其涉及一种引入动态spectral nudging系数的气候模式动力降尺度方法。
技术介绍
1、气候模式是理解和预测气候演变的重要手段。受模式误差、初值误差以及边界条件(外强迫)误差的影响，气候模式在长时间的连续积分过程中，模拟误差会不断累积和增大，表现出独立于气候系统内部变率和外部强迫的虚假变化(称之为“气候漂移”)，降低气候模式的模拟能力。研究表明，耦合气候模式比较计划(coupled model inter-comparisonproject，cmip)中，不同气候模式对全球季风降水及其变化趋势的模拟误差分别达70％和18％(hsu et al.2013)，对全球干旱区年降水量和年潜在蒸散发量的模拟误差分别达74.9％和29.7％(yu et al.2024)，对东亚夏季降水的模拟误差达0.8mm/day(qu etal.2014)。这表明，气候模式在长时间的连续积分过程中，模拟性能存在较大的不确定性。不断减小长时间积分过程中气候模式的模拟误差和模拟不确定性，对深入理解气候变化机理以及准确预测气候演变等具有重要的意义。
2、减少长时间积分过程中气候模式模拟误差和模拟不确定性的主要途径有：一是完善气候模式对云-辐射过程、边界层过程、陆气相互作用等物理过程的刻画能力，减小模式误差；二是提高气候模式初、边界条件的准确性；三是改进模拟方法，如提高模式分辨率，采用多模式、多驱动场的集合预报以及基于nudging的四维资料同化方法等。研究表明，基于nudging的四维资料同化方法通过在气候模式
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4、其中，是气候模式各模拟变量x的时间倾向项；m(x,t)是气候模式的强迫项，包括气候模式中所有的物理和动力学过程；g(x)(xreana-x)为权重项；为变量x的nudging系数(te(x)代表各模拟变量的nudging时间尺度，单位为s)，决定了模式变量向观测或再分析场逼近的程度；xreana表示背景场(如观测或再分析资料)变量。该方法具有计算量小、易于在气候模式中实现等优点，因此被广泛应用于减小气候模式的模拟误差和模拟不确定性。
5、nudging四维同化方法可分为observation nudging、grid nudging和spectralnudging，前者针对观测场，后二者针对驱动气候模式的再分析资料。grid nudging和spectral nudging的区别在于方程(1)中(xreana-x)的表达式不同。grid nudging中(xreana-x)是气候模式模拟变量与背景场之间的差值，而spectral nudging中(xreana-x)是气候模式模拟变量与背景场之间的差值通过快速傅里叶变换展开进行谱滤波后保留的余项。在spectral nudging方案中，方程(1)可进一步表示为：
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7、其中，是变量x的谱系数的时间倾向；是气候模式强迫项的谱系数；是变量x对应的谱空间中的nudging系数；m和n为纬向和经向的截断波数；x和y分别表示气候模式中纬向和经向的网格；η表示气候模式的垂直高度层；表示(xreana-x)的谱系数。
8、综上可知，grid nudging不考虑不同频谱上气候模式模拟变量与背景场变量之间的差异，即以相同的强度修正模拟结果，忽略了气候模式中、小尺度大气运动的影响。spectral nudging则考虑了大气不同尺度的影响，把包含主要大气波动信号的余项进行了保留(storch et al.2000)。研究表明，与grid nudging相比，spectral nudging不仅可减少侧向边界的虚假反射，还可消除气候模式中模拟区域大小和位置的影响(miguez-machoet al.2004)。一些评估研究也表明，在模拟降水和低层环流方面，spectral nudging优于grid nudging(ma et al.2016；yang et al.2019；huang et al.2021)。
9、研究表明，影响spectral nudging四维同化方法模拟效果的核心之一是nudging系数的选取。从公式(1)可以看出，若nudging系数过大，气候模式的模拟结果会受到背景场的强迫而无法自由发展，且背景场中的动态不平衡可能会被虚假地放大；若nudging系数较小，则背景场对气候模式模拟结果的影响较小，这意味着气候模式的模拟误差将不受约束地不断被放大，更易产生“气候漂移”并降低气候模式的模拟能力。基于实际模拟试验的结果表明，减小nudging系数不仅会增加气候模式模拟结果的变率，还会使模拟误差增加(bowden et al.2012)；nudging系数的选取会影响气候模式对气候年际变率的模拟能力(pohl and cretat 2014)；使用较小的nudging系数作用于气候模式中的风速或气温变量，可以减小气候模式对青藏高原极端降水的模拟误差(huang et al.2021)。需要注意的是，目前的气候模式中，nudging系数假设为不随时间、空间变化的常数，这意味着，气候模式在积分过程中模拟误差的变化受背景场的强迫在时间、空间上是固定不变的。已有使用气候模式开展动力降尺度模拟的研究也主要是通过设计不同nudging系数的敏感性试验，得到最优的模拟结果。由此可能产生如下问题：一是受研究时段、研究地区差异的影响，不同研究中得出的nudging系数的取值存在显著的差异，从而导致不同研究的结论存在不确定性；二是在使用气候模式开展动力降尺度模拟过程中，为了得到最优的模拟结果，需要反复试验nudging系数，从而耗费计算资源；三是气候模式的模拟误差是随时间和空间不断变化的，nudging系数取值为常数的假设与这一实际物理过程不符。一些研究也表明，nudging系数在垂直高度上的不同取值或分布会对气候模式模拟结果产生显著的影响。例如，storchet al.(2000)的研究表明，使用再分析资料作为背景场驱动气候模式时，为提高气候模式的模拟效果，大气高层建议采用较大的nudging系数，而大气低层则建议采用较小的nudging系数。schubert-frisius et al.(2017)研究了nudging系数随高度变化的不同类型廓线结构对spectral nudging模拟性能的影响，结果表明，使用随高度呈二次增长的抛物型的nudging系数廓线会使气候模式模拟的相对涡度与再分析资料相对涡度的相关性随着nudging系数的减小而迅速减小；使用特定两个模式层之间为非零值、其它模式层本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种引入动态Spectral Nudging系数的气候模式动力降尺度方法，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种引入动态spectral nudgin...
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