中国地处东亚季风区，气候季节变化明显，尤其夏季(6—8月)季风降水多寡对国民经济发展和人民生活都产生极大影响。为防灾减灾和保障人民生命财产安全的需要，对夏季汛期降水的提早预测显得尤为必要和迫切。随着气候数值模式的研发，采用数值(即动力学方法)预测方法逐渐成为中国跨季度短期气候预测的重要手段之一。作为最早开展短期气候预测研究的机构之一，1989年中国科学院大气物理研究所用自行发展的海-气耦合环流模式(IAP 2层大气环流模式和4层海洋环流模式)做出了首例成功的跨季度降水距平预测试验(曾庆存等，1990)，从1991年开始每年年初进行当年汛期降水的准业务实时预测，并逐步建立完善了一套有理论依据的跨季度气候距平数值预测系统(李旭，1992；林朝晖等，1998)。郎咸梅等(2004a)首次利用IAP 9层大气环流模式并结合IAP-ENSO 预测系统对2002年夏季汛期降水异常进行了实时预测，结果表明，该预测系统较好地预测出了2002 年夏季中国大多数地区旱涝的分布形势。1996年，中国国家气候中心建立了第一代动力气候模式预测业务系统(高学杰等，1997；丁一汇等，2004)。在大量数值试验获得成功的同时，一系列围绕短期气候可预测性的研究也相继展开(Wang et al，1997；袁重光等，2000; 王会军等，2007，2008)。

随着气候动力学理论的逐步发展完善和计算技术及计算条件的不断提高，高分辨率的区域气候模式(Dickinson et al，1989 ; Giorgi et al，1989)逐渐加入到短期气候预测研究的行列中。区域气候模式利用与其嵌套的大尺度全球气候环流模式提供的初边界条件，可以对某一地区和区域气候进行细致预测。中国国家气候中心基于区域气候模式RegCM2，通过改进其中几个物理参数化过程和方案建立了嵌套模式RegCM_NCC(Ding et al，2006a，2006b)，RegCM_NCC 于2001 年开始进行试验性实时预报，取得了很好的预测效果。邓伟涛(2008)建立的CAM-RegCM通过对中国夏季降水进行的多年回报试验，结果也表明利用嵌套区域模式对中国夏季降水预测在区域局地特征预测上的优势。本文将采用RegCM3与IAP9L-AGCM 进行单向嵌套对中国1982—2001年的夏季降水进行系统回报试验，并检验该嵌套区域气候模式的预测性能。 2 RegCM3_IAP9L-AGCM模式系统的建立和试验设计 2.1 RegCM3_IAP9L-AGCM模式系统的建立

嵌套区域气候模式(RegCM3_IAP9L-AGCM)是在意大利国际理论物理中心(ICTP)建立的RegCM3(Pal et al，2007)和中国科学院大气物理研究所IAP9L-AGCM(Zeng et al，1987; Zhang，1990; Liang，1996)的基础上建立的。IAP9L-AGCM模式的水平分辨率为5°×4°，模式层顶为10 hPa。郎咸梅等(2004b)通过开展30 a(1970—1999年)集合回报试验，证实该模式对夏季气候具有较好的跨季度预测能力。RegCM3模式则对中国气候具有较高的模拟能力(张冬峰等，2007)。

通过单向嵌套技术(指数松弛边界方案)，将IAP9L-AGCM 每隔12 h输出的气候要素场进行空间插值，生成用来驱动RegCM3模式的初边界条件。RegCM3_IAP9L-AGCM的中心点位于(33.5°N，105°E)，水平分辨率为60 km，经纬方向格点数为140×90，范围覆盖了全中国。模式垂直方向为非均匀18 层。在本文的回报试验中，模式采用的物理过程及参数化方案包括：NCAR CCM3辐射方案(Kiehl et al，1996)、 BATS1e 生物圈-大气圈传输方案(Dickinson et al，1993)、Holtslag 行星边界层方案(Holtslag et al，1990)，Grell(1993)积云对流参数化方案。 2.2 试验设计

为了评估RegCM3_IAP9L-AGCM对中国夏季气候的预测潜力，本文对1982—2001年共20 a中国夏季(6—8月)气候进行了跨季度预测的回报试验。IAP9L-AGCM从每年的2月22、25和28日分别积分至8月31日，即进行3个单独积分，并用模式输出的4月1日至8月31日间隔为12 h的结果驱动RegCM3，使其分别从4月1日积分至8月31日。最后将IAP9L-AGCM和RegCM3从3个不同初始场分别完成的至8月模式积分结果的算术平均作为最终的全球模式和区域模式的集合回报试验结果。月平均海洋表面温度资料取自美国国家航空航天局的喷气推进实验室，水平分辨率为1°×1°。用于和模式结果进行对比的观测或再分析资料中，高空资料采用2.5°×2.5°的NCEP再分析资料，气温采用CN05的0.5°×0.5°的格点资料(Xu et al，2009)，降水采用Xie资料(Xie et al，2007)。 3 回报试验结果分析 3.1 夏季地表气温和降水的气候场数值模拟能力评估

图 1为RegCM3_IAP9L-AGCM回报和观测的1982—2001年夏季平均地表气温。可以看出，模式基本能够准确地回报出中国夏季平均地表气温的空间分布特征，例如，模式能够细致地刻画出两广地区、四川盆地、内蒙古沙漠地区及新疆和南疆盆地的高温，以及青藏高原一带的低温分布。但由于RegCM预测一直存在气温偏低的现象，因此，RegCM3_IAP9L-AGCM的回报结果较观测有1—3℃的系统性偏低。

图 1 1982—2001年(a)RegCM3_IAP9L-AGCM回报和(b)CN05观测的中国夏季平均地表气温的空间分布Fig. 1 Spatial distributions of average summer surface air temperature over China during 1982-2001 from(a)RegCM3_IAP9L-AGCM and (b)CN05 observation data

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图 2给出了RegCM3_IAP9L-AGCM回报和观测的1982—2001年夏季平均降水量分布。从与观测的比较来看，该嵌套模式能够捕捉到中国夏季降水由东南到西北逐步递减的主要空间分布特征。但模式回报的降水在中国东南和东北地区较观测偏多。另外，在高原的东侧由于陡峭地形造成了一个虚假的降水中心。

图 2 1982—2001年(a)RegCM3_IAP9L-AGCM回报和(b)Xie观测的中国夏季平均降水量的空间分布Fig. 2 Spatial distributions of average summer precipitation over China during 1982-2001 from(a)RegCM3_IAP9L-AGCM and (b)Xie observation data

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因此，RegCM3_IAP9L-AGCM能够合理地描述地表气温和降水的主要特征及空间分布，且较低分辨率的IAP9L-AGCM更有优势(图略)，这可能与高分辨率区域气候模式对局地地形和地表特征描述得更加细致，且模式采用的物理参数化方案能有效捕捉中小尺度环流信号有关。 3.2 高、低空气候变量模式可预测性的系统评估

对流层流场和位势高度场的分布形势及变化特征直接影响到地面气候特征的异常。因此，为系统评估RegCM3_IAP9L-AGCM对中国夏季气候的预测性能，而采用时间距平相关系数(ACC)来定量反映该嵌套模式对几个主要的高空气候变量场的预测能力，并与IAP9L-AGCM的预测性能进行比较。距平相关系数是统一将模式结果插值到观测网格上计算得到的。

对流层中层500 hPa位势高度场的演变通常会对中国气候的变化产生重要影响。从图 3a可以看出，RegCM3_IAP9L-AGCM对500 hPa位势高度场具有预测技巧的区域基本呈带状分布，范围涵盖了除东南、东北北部及西北西部外的中国大部分地区，相关系数最大可超过0.8，这无疑是有利于中国夏季气候异常的跨季度预测的。此外，由中国华北沿岸至东北亚一带，嵌套区域气候模式的预测优势明显好于IAP9L-AGCM，在一定程度上克服了气候模式在中高纬度地区普遍存在预测困难的缺陷。但在长江下游地区和华南大部分地区嵌套区域模式和全球模式的回报效果都不太好。

图 3 1982—2001年夏季(a)RegCM3_IAP9L-AGCM和(b)IAP9L-AGCM回报的500 hPa 位势高度场与观测的时间距平相关系数的空间分布(浅色和深色阴影区分别表示通过了90%和95%的信度检验)Fig. 3 Spatial distributions of the temporal ACC between the hindcast of(a)RegCM3_IAP9L-AGCM/(b)IAP9L-AGCM and observed 500 hPa geopotential height during summers of 1982-2001(Light and dark shadings denote areas with the 90% and 95% confidence levels)

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对流层高层(200 hPa)和低层(850 hPa)的风场配合及其分布特征对中国夏季地面降水等气候要素场的预测具有重要的指示意义。从RegCM3_IAP9L-AGCM回报的200(图 4a)和850 hPa(图 4b)来看，模式对对流层高层纬向风场的可预测性明显高于低层。在高层，区域模式回报的从西南半岛至中国长江中下游一带的纬向风场与观测的相关系数超过0.4，且都通过95%信度检验。在低层，通过信度检验的区域则较零散，只在中国南部地区和内蒙古东北部地区存在正的高相关系数区，而长江中下游地区则出现负相关区域。全球模式回报的200 hPa(图 4c)相关系数空间分布与嵌套区域模式(图 4a)存在明显差异，中国境内，IAP9L-AGCM回报的正相关区域仅出现在中国中部长江的中上游地区，另外，在内蒙古至东北地区则存在显著的负相关区域。IAP9L-AGCM回报的850 hPa(图 4d)纬向风场在长江中游地区与观测为显著负相关，在东南沿海地区为正相关。

图 4 同图 3，但为200 hPa(a、 c)和850 hPa(b、 d)纬向风场，(a、 b)RegCM3_IAP9L-AGCM回报结果，(c、 d)IAP9L-AGCM 回报结果Fig. 4 As in Fig. 3，but for 200(a，c) and 850 hPa(b，d)zonal winds.(a，b)are pertinent to RegCM3_IAP9L-AGCM and (c，d)to IAP9L-AGCM

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为了客观认识本文中模式对上述3个高、低空 气候变量的可预报性的回报能力，将本文的模式结果与第2次模式预测比较试验SMIP2(Phase 2 of the Seasonal Prediction Model Intercomparison Project)中的中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)、韩国气象厅(KMA)、俄罗斯地球物理观测总台(MGO)和日本气象厅气象研究所(MRI)4个单位的全球模式结果(施洪波等，2008)进行了比较，所有模式结果一致表明对500 hPa位势高度的可预测性最高。IAP9L-AGCM与这4个单位的模式可预测性水平相当，而RegCM3_IAP9L-AGCM通过信度检验的正相关区域比全球模式的空间范围更大。 此外，RegCM3_IAP9L-AGCM与MGO模式对200 hPa纬向风的可预测性明显优于上述其他全球模式，呈明显的带状分布特征。而SMIP2的4个全球模式对850 hPa纬向风场的可预测性优于本文所用的两个模式，表明IAP9L-AGCM和RegCM3_IAP9L-AGCM对低空环流的可预测性较当前国际的环流模式仍存在一定的差距，有待进一步改进和提高。

从以上比较分析来看，嵌套区域模式总体上比SMIP2的全球环流模式对中国高空环流形势的预测水平有明显的改善，尤其对中高层环流的预测，这为有效预测地面气候状况提供了更为准确的高空大尺度环流背景场。 3.3 对地面气候要素预测性能的评估

RegCM3_IAP9L-AGCM(图 5a)和IAP9L-AGCM(图 5b)回报的地表气温在中国中西部地区与观测的最大相关系数超过0.6，且大部分通过信度检验，但前者对准噶尔盆地和天山山脉一带的回报效果明显优于后者，这与区域气候模式对地表特征描述更为精细准确有关。另外，对东北和华北地区的回报效果嵌套区域模式较全球模式有明显改进。从对中国中南部地区的地表气温回报效果来看，两个模式的回报水平基本相当。

图 5 同图 3，但为夏季地表气温Fig. 5 As in Fig. 3，but for summer surface air temperature

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中国夏季跨季度短期气候预测的主要目的是针对全国范围尤其是关键气候区的汛期旱涝形势及其异常程度提前一个季度进行预测。虽然降水的数值预测水平目前还普遍较低，但其预测结果仍然是中国汛期气候预测的重要参考依据。数值模式的预测准确度主要参考其对历史降水的系统预测能力。从RegCM3_IAP9L-AGCM回报与观测的20 a降水距平百分率的空间相关分布(图 6a)来看，在中国中东部的大部分地区，模式结果与观测为正相关，广东、福建等沿海部分地区的相关系数超过0.36。此外，四川、湖北等地预测和观测的正相关也达到90%信度检验水平，但长江下游和华北南部出现负相关区域。内蒙古至东北地区除东北北部部分地区负相关外，其他大部分地区均为正相关，最高正相关系数超过0.5。西北地区除新疆北部外其他地区基本为正相关。与IAP9L-AGCM预测结果(图 6b)的主要差异表现为，RegCM3_IAP9L-AGCM回报的降水距平百分率与观测在华南和东北地区基本为正相关，但IAP9L-AGCM回报结果与观测基本呈负相关。但在华北和长江下游地区，IAP9L-AGCM的回报结果要好于嵌套模式。这里要说明一点，为了统一比较，所以在求距平相关系数时模式结果都被插值到观测网格上，IAP9L-AGCM由4°×5°插值到0.5°×0.5°，误差较大，所以通过90%信度检验的区域被虚假扩大了，因此，图 6b中阴影区域大小仅供定性参考。

图 6 同图 3，但为夏季降水Fig. 6 As in Fig. 3，but for summer precipitation

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图 7给出了IAP9L-AGCM和RegCM3_IAP9L-AGCM对中国夏季降水距平百分率20 a回报与观测的空间相关系数的年际变化。可见两个模式对中国夏季平均降水的回报结果都有明显的年际差异，且RegCM3_IAP9L-AGCM回报的正相关年份较IAP9L-AGCM多，表明两个模式均具有一定的预测能力。另外，在IAP9L-AGCM回报中的3个典型负相关年份(1983、1987和2001年)，RegCM3_IAP9L-AGCM的回报结果则有明显改进。

图 7 1982—2001年模式回报与观测的中国夏季降水距平百分率的空间相关系数的年际变化Fig. 7 Interannual variations of the spatial correlation coefficient of summer precipitation anomaly percentage between model results and observations during 1982-2001

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从以上模式结果分析可发现，对降水的预测效果不同模式在不同区域存在很大差异，为此，将中国划分为几个不同区域(表 1)，分别计算其模式回报水平，除华北和西北地区IAP9L-AGCM的回报效果好于RegCM3_IAP9L-AGCM外，其他各区包括全中国平均，嵌套模式的回报效果较全球模式有所改善。IAP9L-AGCM回报中国全国平均结果为0.03，这与1978—1995年中国汛期降水距平百分率预报综合会商结果的试评估结果平均相关系数为0.03相当(陈桂英等，1997)，而嵌套区域模式回报中国全国平均相关系数为0.05。由于高低空环流分布特征及高层引导气流对中国夏季降水具有重要指示意义，因此，RegCM3_IAP9L-AGCM对 500 hPa位势高度场和200 hPa纬向风场回报能力较IAP9L-AGCM的明显提高为其降水回报效果提高奠定了基础。但由于对低空850 hPa纬向风场回报效果较差，因此，在高低空配合产生对降水与否至关重要的辐合辐散环流的回报能力较弱，故对降水的回报水平目前仍很低。值得一提的是，嵌套区域模式对华南地区降水回报效果较全球模式明显改进，这与RegCM3_IAP9L-AGCM较准确地回报了该地区20 a平均降水的空间分布特征有关。

利用新建立的高分辨率单向嵌套区域气候模式对中国夏季跨季度短期气候预测进行了20 a的集合回报试验研究，初步评估了对中国夏季气候的预测性能。从对地表气温和降水的回报结果来看，建立的RegCM3_IAP9L-AGCM基本能够抓住中国夏季地表气温和降水的总体空间分布特征，为进行跨季度气候变量的距平预报奠定了基础。RegCM3_IAP9L-AGCM对中国夏季对流层的高、低空气候变量具有一定的预测能力，尤其是对500 hPa 位势高度场和200 hPa纬向风场的距平回报与观测间的相关系数在中国上空基本为正，具有预测技巧的区域基本呈纬向带状分布，这较IAP9L-AGCM的回报效果要更好一些。对夏季地表气温的回报效果RegCM3_IAP9L-AGCM较IAP9L-AGCM在中国中西部地区和华北以及东北地区都有明显改进。

中国夏季降水预测是跨季度预测的重要关注对象。同时，它也是最难预测的一个要素场。从模式回报的20 a降水距平百分率与观测的相关来看，RegCM3_IAP9L-AGCM对中国大部分区域的降水回报与观测为正相关，但在长江下游、东北北部和西北北部等少数地区仍为负相关，且降水距平百分率的相关系数通过90%信度检验的区域基本呈块状分布，说明模式对降水预测仍有很大的局限性。另外，两个模式对中国不同区域的降水回报效果存在差异，RegCM3_IAP9L-AGCM对华南降水的预测效果明显好于IAP9L-AGCM，但对华北降水的预测，后者预测效果好。这与模式分辨率及不同模式中采用的不同物理过程参数化方案有关。总体来说，除现有对数值预测系统采用统计方法进行结果订正来改进模式预测性能的方法外，RegCM3_IAP9L-AGCM可被视为是改进IAP9L-AGCM进行短期气候预测的一个有效尝试。

Lin等(1997)通过改进模式中的地表反照率的参数化方案，发现可以大大改善模式对东亚夏季风降水的月平均及其季节突变的模拟能力，尤其是亚洲夏季风及其降水模拟更接近实况，这表明陆面过程的改进对提高中国降水预测水平有很明显的效果。在区域气候模式对中国降水模拟中陆面过程的改进也能够明显改善模式的模拟性能(丁一汇等，1998)。由于任何模式都存在系统误差，故对模式预测值进行订正能改进预测效果(赵彦等，1999；Wang et al，2000)。近年来，随着统计预测方法的不断改进(Fan et al，2008)和数值模式的不断完善，一些研究结果表明采用统计与动力相结合的方法可有效提高对中国季节预测的准确度(Wang et al，2009; Lang et al，2010)。因此，在未来工作中，探索对模式系统中参数化方案的改进(尤其是陆面过程和对流降水参数化方案的改进)，采用订正系统对模式预测结果直接进行订正或采用统计与动力相结合的方法，以提高嵌套区域气候模式的预测效果。

致谢： 感谢中国科学院大气物理研究所王会军研究员对本工作的许多有益讨论。