Page 28 - 《高原气象》2025年第6期
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高     原      气     象                                 44 卷
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             西南部上空出现异常西风气流， 使青藏高原变冷变                                在年际分布方面， 观测数据和模式模拟数据都
             干。对于降水 δ O 而言， 在 El Niño 年是偏低的（薄                   可能受到气候异常事件的影响， 模式可能未能准确
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             燕青和吴洪宝， 2008）。                                     模拟 ENSO等事件对青藏高原气候的影响。尽管年
                  总体而言， 各模式对青藏高原降水 δ O 的年际                      际变化方面存在差异， 但模式融合再分析后， 松弛
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             变化模拟水平比较低， 模式经过融合资料再分析的                            逼近方法能够更有效地捕捉这种复杂的环流特征，
             模拟效果在非季风区和季风区都显著提高了， 但在                            进而改善模拟结果， 使其与观测资料的相关系数有
             过渡区中只对部分模式有改善。由此可见， 松弛逼                            所提高。例如， JRA55 再分析资料在年际变化的模
             近 方 法 对 年 际 变 化 的 改 善 效 果 并 非 普 遍 存 在 。            拟中表现最为优越， 这表明其提供的多年代际变率
             JRA55再分析资料在青藏高原年际模拟中有更好的                           综合大气数据集在该地区同样适用。全球气候异
             适用性， 且和 MIROC5模式结合的模拟效果要好于                         常事件对青藏高原的影响应该更好地纳入模式考
             另外两个模式。TNIP 观测数据和模式模拟数据的                           虑， 以提高模式对该地区气象要素的全面模拟
             年际分布特征比较揭示了模式在模拟青藏高原氧                              能力。
             同位素和年际分布上的一些挑战。这些差异可能                                  尽管 JRA55再分析资料有很好的适用性， 但与
             来自于模式参数设定、 地形分辨率的不完善（李延                            之结合的模式改变对模拟结果的影响很大， 模拟结
                                                                                                       18
             等， 2024）。                                          果更多的取决于所采用的模式。在降水 δ O 空间
                                                                分 布 上 ，  IsoGSM-JRA55、  ECHAM6-JRA55、  MI‐
              4  讨论
                                                                ROC5-JRA55 有 不 同 的 极 值 中 心 和 范 围 。 且
                  通过对比分析青藏高原 TNIP 观测数据和各模                       IsoGSM2 模式融合不同再分析资料模拟的季节平
                                                                        18
             式模拟的结果， 8 种不同模式再分析资料组合均可                           均降水 δ O 和观测数据的相关系数的差是 0. 002~
                                                                                                           18
             以再现水循环中水稳定同位素的变化特征， 尽管各                            0. 01， 年际变化曲线中， 各再分析模拟的降水 δ O
             模式之间的模拟结果还是存在一些显著差异， 但其                            数值相差皆不超过 2‰； 而 JRA55 再分析资料融合
             对青藏高原降水氧同位素效应的刻画与姚檀栋等                              不同模式相关系数的差是 0. 02~0. 24。模式差异直
             （1991）研究一致。由于不同模式的对流活动和陆                           接影响了模式对青藏高原地区降水氧同位素的模
             面过程的不同物理参数化方案以及分辨率的差异，                             拟结果。
             可能导致相同地区在不同模式中的降水量、 温度、                                总体而言， IsoGSM2、 ECHAM6、 MIROC5 模
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             湿度等变量的差异， 从而影响降水 δ O 的模拟结果                         式大体上拟合效果相当， iCAM6模式对青藏高原降
                                                                   18
             （He et al， 2015； Man et al， 2022）。                 水 δ O 值出现了整体的低估现象。这种现象可能
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                  首先， 就青藏高原降水 δ O 和降水量的空间分                      与该模式对高原地表温度模拟偏低有关（Chen et
             布特征而言， 模式经过再分析资料的融合相比自由                            al， 2017）。通过松弛逼近方法结合再分析资料， 青
                                                                                          18
             运行的模拟结果有很大的改善。引入松弛逼近方                              藏高原地区的降水量、 降水 δ O 以及其季节变化得
             法主要将模式中的 U、 V 风场向再分析资料的风场                          到了显著改善。然而， 模式的选择和再分析资料的
             逼近， 从而使得采用松弛逼近之后模式模拟的大尺                            融合仍然对结果产生重要影响， 尤其是在年际变化
             度环流场与观测更为接近， 而降水以及降水氧同位                            的模拟中。未来的研究可以进一步深入探讨模式
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             素本身受到大尺度环流的影响， 从而提高降水氧同                            参数化方案对降水 δ O 模拟的影响， 优化模式对气
             位素的模拟。例如， IsoGSM2-JRA55 模拟的降水                      候异常事件的响应机制， 提升其对复杂区域气候特
             δ O 空间分布情况与 TNIP 观测最接近。松弛逼近                        征的模拟能力。
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             方法能够在一定程度上纠正模式中对水汽来源的                              5  结论
             偏差（Hu et al， 2021）， 不同模型和再分析资料的组
             合还能较好地还原青藏高原降水 δ O 的季节变化                               青藏高原作为全球最大的高原之一， 其气象变
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             特征。融合再分析资料模拟的降水量分布减少了                              化对全球气候系统具有重要影响。然而， 青藏高原
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             虚假降水中心（图 3）。结合降水 δ O 气候平均态                         复杂的地形特征给模式模拟降水同位素带来挑战，
             （图 2）来看， 青藏高原北部和西南部存在降水量效                          使得现有大气环流模式在模拟该地区降水同位素
             应 ，  而 东 南 部 呈 现 出 反 降 水 量 效 应（谭 明 等 ，             时存在较大偏差。本研究利用 TNIP 青藏高原观测
             2016）。                                             数 据 和 iCAM6-Free、  iCAM6-ERA5、  IsoGSM2-
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