Page 95 - 《高原气象》2025年第5期

5 期 陈沪宁等：CMIP6模式对川渝夏季复合热浪与青藏高原大气热源关系的模拟差异及原因 1213

图4 1985 -2014年多模式集合（MME）模拟的川渝地区夏季复合热浪日数气候态（a， 单位： d）、 夏季高原观测（b）和多模式
集合（c， MME）的大气热源气候态及模式模拟的HWF和AHS与观测结果的相对均方根误差（RMSE′， 黄色上三角形）和年际
变率评分（IVS， 紫色下三角形）（d）
Fig. 4 Spatial distribution of HWF climatology （a， unit： d）， AHS climatology of observations （b） and MME （c） during
1985 -2014， and relative root-mean-square error （RMSE'， top triangle of yellow） and the interannual variability skill
score （IVS， bottom triangle of purple） of the HWF and AHS simulated by CMIP6 models versus
the observations during 1985 -2014 （d）
较大差异， MME 得到的相关系数仅为-0. 03， 其中 HWFI 之间的相关系数为-0. 4， 通过 95% 置信水平
相关系数超过 90% 置信度检验的模式有 12 个［图 5 的显著性检验。WMME模式集合中， HWFI与高原
（a）］。根据相关系数的排名挑选出 4 个“相关性排 全区大气热源均无显著相关［图 5（c）］， 相应的 AH‐
名最高”的模式： NorESM2-MM、 CNRM-ESM2-1、 SI与HWFI的相关系数仅为0. 04。
MPI-ESM1-2-HR、 EC-Earth3 组成表现最好模式集 3. 3 模式对川渝地区夏季复合热浪与青藏高原大
合（Best Mixed Model Ensemble， BMME）， 以及 4 气热源关系模拟差异的可能原因
个“相关性排名最低”的模式： INM-CM5-0、 AC‐ 上述分析指出， 川渝地区的下沉运动可通过绝
CESS-ESM1-5、 IPSL-CM6A-LR、 EC-Earth3-Veg 组 热增温和减少云量、 增多地表净短波辐射来促进高
成表现最差模式集合（Worst Mixed Model Ensem‐ 温天气的发生。图 6 给出了 BMME 和 WMME 中夏
ble， WMME）。BMME模拟 HWF和 AHS的 RMSE′ 季 HWFI 回归的总云量异常场， BMME 和 WMME
分别为-0. 39 和-0. 11， WMME 模拟的 RMSE′分别 模式均可以模拟出川渝地区复合热浪发生时总云
为-0. 26 和-0. 01， 而 BMMW 和 WMME 模拟的 IVS 量的负异常， 再次突出了云量异常对川渝地区复合
较为接近， 均在 4~5（HWF）以及 3~4（AHS）之间。 热浪发生的重要性。
总 体 而 言 ， BMME 对 HWF 和 AHS 的 模 拟 优 于 为了探究 BMME和 WMME对川渝地区夏季复
WMME。 合热浪和高原东南部大气热源异常间相关性模拟
图 5（b）~（c）为 BMME 和 WMME 模拟的夏季 差异的可能原因， 图 7 给出了模式中夏季高原东南
HWFI 与高原 AHS 的相关系数空间分布。BMME 部 AHS 偏弱时对应的异常大气环流场。当高原东
对应的结果与观测较为相似， 在高原东南部出现了 南部夏季 AHS 偏弱时， BMME 可以模拟出与观测
显著的负相关［图 5（b）］， 对应的关键区 AHSI 与 结果较为一致的北半球中纬度位势高度正异常［图