人类活动对气候变化的影响：减少数值模拟不确定性的方法及其应用研究

In the two statuses required to simulate in the numerical simulation studies to identify the effects of anthropogenic forcing on climate change, the observation or analyses data for one status are often available.For this kind of subject,this project proposes a piecewise integration method to replace the traditionally continuous integration method in the numerical simulation. In this novel method, the given observed information will be lead into the simulation through re-initialization to avoid the climate state shift in the numerical simulation due to the fast increase of initial error and model error in a long-time integration and reduce uncertainty in the simulations. In order to avoid the oscillation in the re-initialization, a nudging-based data assimilation system will be established for the climate models to produce the analyses data required by the re-initialization. Based on the proposed method, two climate models (NCAR/CESM and BUN-ESM) will be utilized to perform numerical experiments to evaluate the contributions of greenhouse gas emission and land use to global climate change during the past 60 years. The simulation results will be compared with other simulation results based on standard simulation method. The research will contribute to reduce the uncertainty in the climate simulation study and reveal more clearly the strength and mechanism of the influence of human activity on climate change.

利用数值模拟方法研究人类活动对气候变化影响时所要模拟的两类状态中，有一类状态是有观测和分析资料的，实际上是已知的。针对这类问题本项目提出可采用分段积分方法代替传统的连续积分模拟方法，这种分段积分方法通过不断地再初始化将已知的分析场引入模拟过程，避免因长期时间积分后模式和初始场误差造成的模拟状态的严重漂移，从而减少模拟结果的不确定性。在用于模拟的气候模式上建立基于动力张弛技术的资料同化系统来产生再初始化需要的分析场，避免再初始化可能产生的振荡。利用NCAR/CESM和BNU-ESM模式采用上述方法模拟研究近60年来温室气体排放和土地利用/覆盖变化对全球气候变化的贡献，并和传统模拟方法的模拟结果进行比较，期望能更清晰地揭示最近半个多世纪来人类活动对气候变化影响的幅度和机理，也期望通过这一探索使这一模拟研究方法在真实的气候系统模式中得以实现，显著减小地球系统模式数值模拟的不确定性。

检验了分段积分方法用于研究大气状况对外强迫变化的响应的效果；在美国NCAR/CESM模式中实现了分段积分方法，解决了在模式中加入nudging 同化模块的方法，实现了对再分析资料的同化以及模式的不断再初始化问题，在气候模式中实现了分段积分算法；利用WRF模式开展了将分段积分方法用于研究高原积雪，海温，湖泊等下垫面状况异常对地区气候的影响，取得可喜成果，进一步确认了分段积分相对于传统连续积分方法的好处；实现了将Nudging同化技术用于气候变化归因模拟，分析了碳排放转移对历史责任归因和减排政策的影响，指出进一步的归因研究需要分段积分方法来减小不确定性，相比分段积分方法，Nudging方法具有更大的灵活性和稳定性，理论解释更清晰；研究了分段积分的方法在减少数值模拟不确定性的作用，发现分段积分方法无论是时间上还是空间上对气温模拟结果的准确度有较大的提高，分段积分方法对降水模拟结果的准确度略有提高，尤其是赤道附近，分段积分方法对水平风速模拟结果也有一定的提高尤其是南支急流附近；利用NCAR/CESM模式采用分段积分方法模拟研究了人类活动造成的温室气体排放和土地利用对气候变化的影响。