氣候數值模擬-L08

1第8講模式物理過程參數化和氣候敏感性試驗2

Three-dimensionhydrostaticprimitiveequationsonspherewithsigmacoordinateVorticityandDivergenceequationsMasscontinuityequationHydrostaticequationThermodynamicenergyequationMoistureconservationequationDynamicsofAtmosphereDynamicsThree-dimensionhydrostaticprimitiveequationsonspherewithsigmacoordinate3PhysicalProcessesofAGCMFrom(In-SikKang2004)PhysicsofAtmosphereandLandSurfaceCumulusConvectionLargeScaleCondensationRadiationLandSurfaceProcessPlanetaryBoundaryLayerGravityWaveDragCumulusconvectionShallowconvectionLarge-scalecondensationGravitywavedragPlanetaryboundarylayerRadiationLandsurfacePhysics4DifferentscalesinvolvedAtmosphericmotionshavedifferentscales.Climatemodelresolutions:

Regional:50kmGlobal:100~200kmSub-gridscaleprocesses:

Atmosphericprocesseswithscalescannotbeexplicitlyresolvedbymodels.Physicalparameterization:

Torepresenttheeffectofsub-gridprocessesbyusingresolvablescalefields.2007年10月5什么是參數化（Parameterization）？在數值模式中，不考慮過程的細節(jié)，而是用其它一些確定的變量所表示的簡化函數表示這個過程，這個方法稱為“參數化”。6E1:Asimpleexampleforcomplexflowaroundavarietyofsurfacefeatures:高大的樹木，有較大的摩擦周圍建筑物或其他障礙物產生的湍流渦在開放的領域,表面摩擦要少得多

在一個網格框，模型不可能解決任何局地的流，漩渦，或障礙的存在，該模型必須考慮這些表面上的低級別的流量與單數的摩擦力（F）的長期預測風方程的聚合效應。7E2:Convectiveprocesses:通過對流重要的熱量和水汽的垂直再分配，可以很容易地發(fā)生之間的尺度網格框。8E3:Microphysicalprocesses:即使在非常高分辨率的模式，由于微物理過程發(fā)生的規(guī)模太小，模式分辨不能，其在水平和垂直的重要變化。在這個例子中，云的微物理過程的凝結和液滴增長1公里的模型網格內發(fā)生的。9

小尺度的物理過程不能用模式準確的描述，但是我們必須把模塊化、公式化，這就叫次網格的物理過程參數化10Physics:那些小于模式的分辨率物理過程，可以施加尺度的累積效應

它包括大氣與外界的能量、水、勢等的交換。

云和微物理過程等Climatemodelscannotresolveweatherfeaturesand/orprocessesthatoccurwithinasinglemodelgridbox.ParameterizingPhysicalProcesses在我們還沒認清物理過程的細節(jié)時候，參數化可以使我們認清物理過程的影響

所以參數化可以被認為是物理過程的影響，而不是模擬。Parameterizationisnecessaryforseveralreasons:電腦還沒有強大到足以把許多物理過程很明確，因為他們要么太?。ㄈ缜八觯┗驈碗s的，但是這些都必須要解決

許多其他的物理過程，不能被模式化，因為他們沒有充分理解為方程格式或有沒有合適的數據12

每一個重要的物理過程參數化方案都不能直接預測，只能基于合理的物理聯(lián)系（例如輻射）或統(tǒng)計（例如推斷相對濕度混濁）基礎之上來表示。該方案必須基于能獲得預測方程變量的一些過程信息，才能實現(xiàn)。封閉是指在參數的假設和預測變量之間的聯(lián)系。（關閉參數及預測方程之間的循環(huán)。）AccountingfortheEffectsofPhysicalProcesses13ParameterizedProcessesandParametersIncomingSolarRadiationAbsorptionbytheatmosphereReflection/AbsorptionatEarth’sSurfaceScatteringbyAerosolsEmissionfromCl;oudsEmissionfromEarth’sSurfaceReflection/AbsorptionbyClouds14Soilwaterandsnow-meltTurbulenceRain(Cooling)SensibleHeatDeepConvection(Warming)VegetationSoilPropertiesEvaporationSnow/Ice/WaterCoversnowCondensationSurfaceRoughnessTopography15IncomingSolarRadiationAbsorptionbytheatmosphereReflection/AbsorptionatEarth’sSurfaceSoilwaterandsnow-meltTurbulenceScatteringbyAerosolsRain(Cooling)SensibleHeatDeepConvection(Warming)VegetationSoilPropertiesEvaporationSnow/Ice/WaterCoversnowCondensationEmissionfromCl;oudsSurfaceRoughnessTopographyEmissionfromEarth’sSurfaceReflection/AbsorptionbyClouds16Whatshouldbeparameterized?Radiationtransfer.Surfaceprocesses.Verticalturbulentprocesses.Cloudsandlarge-scalecondensation.Cumulusconvection.Gravitywavedrag.16majorphysicalprocessesinclimatesystem.(from/nwp/pcu1/ic4/frameset.htm)ModelPhysicsinclude:Small-scalephysicalprocessescannotberepresentedexplicitlyincomputermodels.Theymustberepresentedbybulkformulae.Thisiscalledparameterizationofthesub-gridscalephysics.17CloudseffectsintheclimatesystemPhysicalprocessesandinteractions.(fromArakawa,2004)Cloudsradiationeffects:modifyingtheabsorption,scattering,emission.CloudsinfluencePBL:theverticaltransportofheat,moistureandmomentum.Cloudshydrologicaleffects:condensation,evaporationandprecipitation.18CumulusconvectiveParameterizationschemesManabemoistconvectiveadjustmentscheme.Arakawa–Schubertscheme.Betts–Millerscheme.Kuoscheme.積云發(fā)展的早期階段積云發(fā)展的成熟階段Thisstormhasreachedanupper-levelinversion,formingananvil-shapetothecloud.19FromMcGuffieandHenderson-Sellers(2007)AClimateModellingPrimer20Howdowedoparameterizationin

numericalmodels?忽略一些過程（簡單模式）基于一些假設，簡化復雜的物理過程?；谟^測，用統(tǒng)計/經驗關系。嵌套模式和超參數：嵌入到氣候模式的云模式。21DynamicalprocessesDynamicalprocessesCloudprocessesRadiationprocessesHydrologicalprocessesSurfaceprocessesBoundarylayerprocessesFirstphaseSecondphasePrecipitation天氣和氣候預測的參數化的重要性已眾所周知，很多工作已經完成，以提高我們對物理過程參數化的認識。But,parameterizationhasnotbeenamaturesubjecttillnow.22Parameterizationisamethodtorepresenttheeffectsofphysicalprocesseswhicharetoosmallortoocomplexorpoorlyunderstood.數值模式必須考慮一些影響大氣運動的重要物理過程，例如許多絕熱物理過程－－輻射傳輸、水汽凝結、湍流對熱量、動量和水汽的輸送等等，除了大尺度凝結之外，這些過程都是次網格尺度(時間或空間)的過程。由于模式大氣一般都是離散化的，這些次網格過程在模式中很難用顯式表示出來。因此必須尋求描述這些物理過程的其他方法。通常把上述次網格的物理過程，通過大尺度的物理量來描述它們的統(tǒng)計效應，并作為某些物理量的源或匯包含在大尺度運動方程組中，這種方總統(tǒng)稱為“參數化”的方法。物理過程參數化的基本概念23Group1:RadiationtransferGroup2:SurfaceexchangesprocessesGroup3:Soil-vegetation-atmosphereparameterizationsGroup4:Boundarylayerturbulentprocesses.Group5:Cloudsandlarge-scalecondensation.Group6:Cumulusconvectionparameterization.2007年10月24海洋模式中的主要參數化過程動量方程中的水平和垂直粘性溫度和鹽度方程中的水平和垂直混合中尺度渦的混合和輸運深對流過程短波輻射穿透海底邊界層。。。。。。25A.氣候敏感性試驗：問題利用氣候數值模式，通過設計不同的數值模擬或數值試驗，來研究各種物理因子的異常變化影響氣候形成和演變的物理過程和物理機制，通常被稱為氣候的敏感性試驗。通過氣候敏感性試驗，可以揭示某些外部條件和內部參數的變化所引起的氣候變化，加深人們對氣候形成和氣候變化的物理過程和物理機制的認識。當然，通過與模式過程、內部參數有關的敏感性試驗，則可以為模式的改進提供很好的物理依據。氣候敏感性試驗是認識氣候形成和演變規(guī)律最重要的手段之一。8.2氣候敏感性試驗：問題和方法26B.氣候敏感性試驗：方法試驗一：控制試驗（ControlExperiments）試驗二：異常試驗(PerturbedExperiments)（1）試驗的設計：（2）結果的分析：異常試驗模式結果－控制試驗模式結果＝》異常氣候狀態(tài)

=>揭示不同因子異常產生的氣候效應及其物理過程。27表1不同類型的氣候敏感性試驗氣候變化的物理過程、物理機制研究估計外強迫的影響模式過程、內部參數引起的氣候變化、模式改進敏感性試驗的目的

試

驗輻射過程云對流陸面過程模式分辨率水平擴散數值計算方案地形太陽輻射地球旋轉大氣成分氣溶膠火山爆發(fā)海表溫度（SST）海冰積雪陸面性質（土壤濕度、土壤溫度…）植被分布……288.3氣候敏感性試驗的例子古氣候的研究中，主要考慮了太陽輻射、地球軌道參數、冰雪覆蓋、海陸分布等因素對古氣候形成的影響。Example1:古氣候模擬29Example2:地形影響的敏感性試驗30Example3:CO2影響的敏感性試驗31Example4:SSTA影響的敏感性試驗模式采用的SSTA異常強迫(Shukla等1983)大氣