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Disentangling the Impacts of Regional Refinement and Dynamical Downscaling in simulating the Meiyu system

Variable-resolution global modeling,MPAS-A,Dynamical downscaling,Limited-area model (LAM),Lateral boundary conditions

主题1 天气、气候、全球变化、行星大气 > 专题1.2 模式数值算法研究

        准确模拟作为东亚夏季风主要降水机制的梅雨锋系统，需要平衡高区域分辨率与物理上一致的大尺度强迫这两个相互竞争的需求。变分辨率（VR）全球大气模式和传统的单向动力降尺度代表了应对这一挑战的两种截然不同的方法，然而导致它们模拟差异的机制尚未被正式分离。在此，我们利用2020年梅雨季期间的四组 MPAS-A（v7.0.1）试验来解耦两个独立的效应：一个粗网格均匀全球模拟（U60km）、一个具有 64–16 公里过渡网格的 VR 全球模拟（V64km-16km），以及由 U60km 和 V64km-16km 提供侧边界条件（LBC）驱动的两个 16 公里区域有限区域模拟（分别为 R16km-U60km 和 R16km-V64km）。一种加和的三重效应分解——总效应（TE = V64km-16km − R16km-U60km）、边界效应（BE = V64km-16km − R16km-V64km）和升尺度反馈效应（UFE = R16km-V64km − R16km-U60km）——将配置间的总降水差异划分为边界耦合架构的贡献和经 VR 修正的大尺度驱动场的贡献。

        基于 IMERG 卫星观测数据的评估表明，在核心梅雨区，V64km-16km 和 U60km 取得了相当的季节平均空间分布相关性（两者的皮尔逊相关系数 PCC 均为 0.67），而区域有限区域模式（LAM）的空间相关性略低（PCC = 0.56–0.57）；然而，在捕捉中尺度梅雨带结构、区域降水强度分布以及江淮走廊低层水汽输送组织方面，所有三种 16 公里配置都比 U60km 有了实质性的显著改进。三重效应分解揭示，边界效应在配置间的总差异中占据绝对主导地位，占核心梅雨区该时段平均总效应的 99.1%（TE = −2.390 mm day⁻¹，其中 BE = −2.366 mm day⁻¹），而升尺度反馈效应的贡献微乎其微（UFE = −0.037 mm day⁻¹）。边界效应具有强烈的幕发性（episodic），在2020年7月5日至7日强烈的梅雨活跃期，达到了整个季节的最大负向偏移（−32 mm day⁻¹）。

       对这一极端事件的个案研究表明，U60km 完全未能捕捉到有组织的中尺度对流系统，仅产生了远低于观测到的 300 毫米阈值的弥散降水累积；V64km-16km 在 200 毫米的累积降水量级上再现了大致的雨带形态，但降水极大值存在系统性的位移；而两种区域配置均实现了 300 毫米级的累积降水，且相对于观测具有更准确的空间定位，同时表现出异常强烈的 850 hPa 中尺度涡旋，这与单向 LBC 框架固有的、不受约束的边界驱动水汽辐合放大效应相一致。这些结果确立了，VR 全球方法与 LAM 方法之间的总降水差异绝大部分是由双向边界耦合架构决定的，而非由大尺度驱动场的质量决定的，这对于设计东亚地区高分辨率区域气候模拟策略具有直接的启示意义。