模式物理过程参数化和气候敏感性试验

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气候数值模拟课件第 8 讲 模式物理过程参数化和气候敏感性试验.ppt (book118.com)
数值模拟
1.什么是参数化：在数值模式中，不考虑过程细节，而是用其他一些确定的变量所表示的简化函数表示这个过程，称为参数化。参数化可以被认为是物理过程的影响，而不是模拟。
2.小尺度的物理过程不能用模式准确的描述，但我们必须把模块化、公式化，这叫次网格的物理过程参数化。
3.如何参数化：忽略一些过程（简单模式）；基于一些假设，简化复杂物理过程；基于观测，用统计/经验关系；嵌套模式和超参数（嵌入气候模式的云模式）。

4.数值模式必须考虑一些影响大气运动的重要物理过程，例如许多绝热物理过程——辐射传输、水汽凝结、湍流对热量、动量和水汽输送等等，除了大尺度凝结之外，这些过程都是次网格尺度（时间或空间）的过程。
5.物理过程参数化：把上述次网格的物理过程，通过大尺度的物理量来描述它们的统计效应，并作为某些物理量的源或汇包含在大尺度运动方程组中，这种方法统称为参数化方法。
气候敏感性试验
1.是什么：利用气候数值模式，通过设计不同的数值模拟或数值试验，来研究各种物理因子的异常变化影响气候形成和演变的物理过程和物理机制，通常被称为气候的敏感性试验。通过气候敏感性试验，可以揭示某些外部条件和内部参数的变化所引起的气候变化，加深人们对气候形成和气候变化的物理过程和物理机制的认识。当然，通过与模式过程、内部参数有关的敏感性试验，则可以为模式的改进提供很好的物理依据。气候敏感性试验是认识气候形成和演变规律最重要的手段之一。
2.怎么做：试验设计（控制试验、异常试验）；两种试验模拟结果之差表示异常气候状态，揭示不同因子异常产生的气候效应及其物理过程。

3.示例：古气候模拟（主要考虑了太阳辐射、地球轨道参数、冰雪覆盖、海陆分布等因素影响）；地形影响的敏感性试验；CO2影响的敏感性试验；SSTA影响的敏感性试验；陆面状况异常影响的敏感性试验（地表反照率、土壤温度、土壤湿度）；冰雪异常影响的敏感性试验；人类好的影响的敏感性试验

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