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以欧洲极端降水归因分析为例讲解CESM模型在降水诊断计算中的科研应用

news 来源：原创 2025/5/7 10:11:12

CESM采用模块化架构设计，其大气模块（CAM）整合了先进的云微物理参数化方案。在降水诊断计算中，模型通过混合相态云方案（MG2）精确刻画云滴-雨滴的相变过程，采用CLUBB湍流方案实现次网格尺度通量的高精度计算。最新版CESM2.1引入超参数化技术（SPCAM），将传统参数化方案替换为嵌入式的云解析模型，显著提升了对流降水模拟的空间分辨率（可达4km），使热带辐合带降水强度的模拟误差降低约38%。

本文以CESM2.1模型对欧洲冬季极端降水事件的归因研究为案例，系统解析从实验设计到结果验证的全技术链条。通过NAO（北大西洋涛动）负相位情景下的海-气-陆耦合模拟，揭示大尺度环流异常与区域降水响应的物理联系，并展示高分辨率嵌套模拟（10km）对地形降水增幅效应的捕捉能力。

研究对象‌：2013-2014年冬季西欧持续性极端降水事件（观测显示降水量超气候平均值200%）
‌核心问题‌：北大西洋涛动负相位如何通过多圈层相互作用调控极端降水？阿尔卑斯山脉地形对降水空间分布的影响机制？

操作流程

1. 数据准备与预处理（耗时2周）

‌输入数据‌：
- 边界条件：ERA5再分析数据（海温、海冰、大气环流）
- 地形数据：SRTM 90m DEM（用于CLM5陆面模型）
- 强迫场：CMIP6历史情景GHG浓度
‌预处理工具‌：
bash

# 使用CESM预处理工具链 ./check_input_data -export --data-list-dir /input/ERA5 ./cesm_setup -case NAO_Exp -res f09_f09_mg17 -comps B1850CN

2. 模型配置（分辨率与物理方案）

‌核心组件‌：
- 大气模块：CAM6（Finite Volume动态核心）
- 陆面模块：CLM5（包含3层积雪参数化）
- 海洋模块：POP2（重点区域加密至0.1°）
‌关键参数化方案‌：
namelist

&cam_nml microphysics_scheme = 'MG2' ! 混合相态云微物理 turb_scheme = 'CLUBB' ! 高阶湍流闭合方案 conv_scale_aware = .true. ! 尺度自适应深对流参数化 / &clm_nml soil_hydrology = 'V2.0' ! 改进版土壤水运移模型

3. 实验设计（控制组与扰动组）

‌控制实验（CTRL）‌：2010-2015年气候态模拟
‌扰动实验（NAO-）‌：在北大西洋（30°W-10°E, 30°-60°N）区域叠加观测匹配的SST负异常场（ΔSST=-1.5℃）
‌运算指令‌：
bash

# 提交跨节点并行计算（使用Slurm作业系统） sbatch --nodes=64 --ntasks=1024 ./case.run

4. 后处理与诊断分析

‌输出数据提取‌：
bash

# 使用NCO工具提取降水量场 ncks -v PRECT /output/NAO_Exp/*.nc ./precip.nc # 计算日降水强度 cdo daymean precip.nc daily_precip.nc
‌水汽追踪分析‌：
python

# 使用xarray解析WAM（水汽溯源模块）输出 ds = xr.open_dataset('wam_output.nc') atlantic_contrib = ds['Q_origin'].sel(source='Atlantic') / ds['Q_total']