中国科大揭示全球对流解析模式提升南亚夏季风降水次季节预报能力

近日，中国科学技术大学大气科学先进计算实验室(LACAR)基于神威海洋之光超算平台开展了次季节尺度（30天）全球对流解析模拟试验。研究发现全球对流解析模拟可降低传统气候模式（数十公里空间分辨率）在印度半岛夏季风降水的低估偏差，提升南亚季风降水的次季节预报能力。进一步结合再分析和观测数据，揭示了南亚夏季风降水预报能力的提升与赤道印度洋雨带降水频率的改善存在密切联系。研究成果近日以“Excessive equatorial light rain causes modeling dry bias of Indian summer monsoon rainfall”为题，发表于国际知名期刊《npj Climate and Atmospheric Science》。

南亚夏季风是最重要的气候现象之一，其降水影响数个南亚国家的粮食和经济安全，同时也是亚洲水循环的重要过程。全球气候模式是研究和预测南亚夏季风的重要工具。基于第三次到第六次国际耦合模式比较计划(CMIP3-CMIP6)的相关研究指出全球气候模式数值模拟能力在不断发展，但是多数模式仍然存在一些系统偏差，如印度半岛夏季风降水的干偏差，全球范围的小雨频率高估偏差。其中印度半岛夏季风降水的干偏差限制了南亚地区汛期和极端降水预报能力，不利于防灾减灾和亚洲水循环研究。

图1.2020年6月11日至7月10日期间南亚夏季风平均降水。(a) GPCP观测数据；(b) CMORPH数据；（c）全球粗分辨率模式(U60km)相对于CMORPH的降水偏差；（d）变分辨率模式(V4km)与粗分辨率模式的差异，其中黑色实线内为加密至4公里的区域；（e）全球对流解析模式（U3km）与粗分辨率模式的差异；（f）赤道印度洋（EIO）雨带和印度北部雨带（NI）的平均降水，其中雨带地理区域对应a-e中的红色虚线区域。

传统全球气候模式的空间分辨率较低，约在几十到百公里尺度，不足以表征大气中小尺度过程及其相互作用。公里尺度的全球对流解析模式则是提升全球气候模式模拟准确性的关键发展方向。本研究则基于研究团队前期开展的全球对流解析尺度（3公里）次季节模拟试验，分析了全球对流解析模式对于南亚夏季风降水的模拟能力。研究发现全球对流解析模式可改进南亚夏季风环流系统模拟，同时相对于区域加密对流解析模式和全球粗分辨率模式显著改善了印度半岛夏季风降水的干偏差（图1）。

进一步的研究则发现，全球对流解析模式同时抑制了“小雨频率高估，大雨频率低估”的误差，改进了模拟降水的频率分布。传统粗分辨率模式中的小雨频率高估在赤道区域最为明显，所以赤道印度洋雨带的夏季风降水显著偏高。赤道印度洋雨带的过量小雨在高空释放过量潜热，引发哈德莱型异常环流，其下沉支进而抑制印度半岛季风雨带的降水（图2）。反之，全球对流解析模式则削弱了粗分辨率模式中赤道印度洋的过量小雨误差，并通过雨带竞争关系，改善了印度半岛夏季风降水的干偏差。该结果展示了对流解析尺度对于“局地对流-南亚季风”多尺度相互作用的模拟能力，及其在次季节预报领域的应用潜力。

图2.赤道印度洋过量小雨和印度北部季风降水干偏差的关联机制示意图。黑色实线区域分别代表赤道印度洋(EIO)和印度北部(NI)雨带。蓝色透明箭头代表输送水汽的索马里急流。红色透明箭头代表粗分辨率模式中赤道过量小雨激发的哈德莱型异常环流和抑制索马里急流的异常气流。顺时针环绕的红色箭头代表异常环流激发的异常反气旋。红色”+”号代表潜热(LH)加热。饼状图代表全球对流解析模式(上图)和全球粗分辨率模式(下图)中EIO区域的降水频率(PF, %)分布。

本研究得到了中国科学院战略先导科技专项、安徽省自然科学基金、中国科学技术大学双一流研究基金、崂山实验室科技专项以及国家重点基础设施项目“地球系统数值模拟设施”(EarthLab)等项目的共同资助。同时中国科学技术大学高性能计算中心、青岛超算中心提供了高性能计算支持。地球和空间科学学院赵纯教授和计算机科学学院安虹教授为共同通讯作者，博士研究生李顾东泽为第一作者。

论文信息：

Li, G., Zhao, C., Gu, J. et al. Excessive equatorial light rain causes modeling dry bias of Indian summer monsoon rainfall. npj Clim Atmos Sci 8, 23 (2025).https://doi.org/10.1038/s41612-025-00916-1

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41612-025-00916-1

（地球和空间科学学院、科研部）

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