气候变化是最具挑战性的全球性问题，在气候变暖背景下，全球极端事件频率呈明显增加的趋势，灾害损失日益严重。妥善应对全球气候变化，离不开全球气候模式对气候现象的准确模拟，以及对未来气候变化的正确预估。然而，当前传统气候模式由于其水平空间分辨率粗糙（~100公里）无法准确描述模式中物理过程，特别是云和对流过程，因此其模拟区域气候、极端气候事件的能力差，对未来气候的预估具有很大的不确定性。为了减少气候模拟偏差，提高对区域极端气候的模拟能力，全球云解析气候模式（水平分辨率达到一公里尺度）的研制和应用正成为目前全球气候模式的发展趋势。但全球云解析气候模式的运行需要大量的计算资源，对计算效率要求高，给气候时间尺度（几十年甚至上百年）模拟带来巨大的挑战。为此我将介绍一套实现全球云解析气候模拟的可行方案：多尺度模拟框架（multi-scale modeling framework, MMF）。在该框架下，每个粗网格的气候模式格点里嵌入一公里分辨率的云解析模式来显式模拟深对流。我将重点介绍多尺度模拟框架的基本结构，原理，优缺点，并进一步展示利用多尺度模拟框架模拟的中尺度对流系统结果，以及与传统气候模式模拟作对比的结果。
 

对流可分辨,多尺度模拟框架,全球气候模式