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海洋所在氣候模式系統性誤差分析和歸因等方面取得重要進展

  

  中國科學院海洋研究所張榮華研究組在歸因氣候模式模擬中上層海洋溫度誤差、改進海洋混合參數化方案和減小氣候模式系統性誤差等研究方面取得了重要進展,相關最新研究結果分別在Journal of ClimateJournal of Physical Oceanography期刊上發表。

  氣候變化成為深刻影響21世紀全球發展的重大社會問題之一,公眾和政策制定者獲得氣候變化信息的重要途徑之一是通過IPCC的評估報告,如CMIP5的模式結果是IPCC第五次評估報告的重要科學依據。但令人沮喪的是,CMIP5模式結果中存在較嚴重的系統性誤差,例如Double ITCZ,熱帶太平洋冷舌模擬過強等問題。這些誤差嚴重限制了模式對未來氣候變化的預估能力,并直接影響到IPCC報告的可信度。IPCC第六次評估報告即將發布,而CMIP6的模擬結果將是這次評估報告的重要科學依據。鑒于在CMIP5模擬結果中出現的系統性誤差,模式系統性誤差的成因和影響成為CMIP6的重點關注問題之一。

  本研究工作關注CMIP6 產品中北太平洋副熱帶海區的上層海洋溫度模擬的冷偏差。利用Argo觀測資料,本研究設計理想的垂直擴散率場來模擬北太平洋副熱帶海區垂直混合的季節變化,并將其應用于海洋模擬中以分析溫度誤差對海洋垂直混合的敏感性。結果表明,當考慮到垂直混合的季節變化后,海洋內部溫度誤差減??;同時增強邊界層底混合強度可以降低海表面溫度的冷偏差。此外,溫度模擬對靜力不穩定的參數化方案非常敏感,當增加對流擴散系數后,可以降低海表面的冷偏差。這些研究結果表明,北太平洋的冷偏差在很大程度上歸因于海洋混合參數化方案的不確定性。因此,該研究對于認清模式誤差的產生機制、改進模式的模擬和預報能力都具有重要的科學意義和應用價值。

  以上研究由張榮華研究員及其團隊成員朱聿超博士和其他合作者共同完成,研究得到中科院海洋大科學研究中心、青島海洋科學與技術試點國家實驗室、中科院戰略性先導科技專項、國家自然科學基金等項目資助。

  文章鏈接:

  Zhu, Y., R.-H. Zhang, and J. Sun, 2020: North Pacific upper-ocean cold temperature biases in CMIP6 simulations and the role of regional vertical mixing. J. Climate, 337523-7538, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0654.1

  Zhu, Y. and R.-H. Zhang, 2019: A Modified Vertical Mixing Parameterization for Its Improved Ocean and Coupled Simulations in the Tropical Pacific. J. Phys. Oceanogr., 49, 21–37, https://doi.org/10.1175/JPO-D-18-0100.1

   

  

  aCMIP6模擬上層海洋(0-100米)多年平均溫度誤差;(b)區域(圖a中方框區域)平均溫度誤差的季節變化;(c、d)增強海洋上層垂直混合強度后對海洋溫度模擬的改善(用改進后的海洋垂直混合參數化方案模擬與原始方案間之差來表示)。


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