Pokles a Horní Troposférický Sušení podél trajektorie na valné Oběh modelem


Original: http://www.atmos.washington.edu/~salathe/papers/ccm3traj/ccm3traj.html

Eric S. Salathé Jr. a Dennis L. Hartmann
Oddělení atmosférických věd
University of Washington
1999, J. Klima v tisku.

Copyright © 1999 American Meteorological Society

Abstraktní
Trajektorie analýza CCM3 vlhkosti simulace se používá k zobrazení, že model simuluje horní troposféře vlhkosti pozorování lepší, než by se dalo vyvodit z tradiční geografické srovnání. Horní troposféry vlhkosti simulace je ve srovnání s horní troposféry vlhkosti pocházející z GOES 6,7 mikronů pozorování v září 1992. Trajektorie začít v konvektivní oblastech tropů a jsou následovány do non-konvektivní poklesové regionech. Vlhkost a tlak podél trajektorie jsou určeny jak pro modelu a pozorování. Vlhkost hodnoty jako funkce poklesů souhlasit mnohem lépe mezi pozorováním a modelu, než dělat zeměpisná srovnání mřížka box, protože model nesimuluje podrobnosti v rozsáhlé proudění přesně. Relativní vlhkost vzduchu se snižuje o něco pomaleji poklesu podél trajektorie v CCM3 simulaci než v pozorování.

1.. Úvod
Přirozená variabilita horní troposféry vlhkosti a schopnost atmosférických modelů simulovat to správně tak zůstává nejistý a tato nejistota omezit důvěru v klimatických simulací atmosférickými modelů. V tomto článku prezentujeme trajektorie metodu pro porovnávání simulované a pozorované horní troposféře vlhkost. Tato metoda poskytuje jiný test pro hodnocení schopnosti modelů simulovat roli vodní páry v oblasti změny klimatu z porovnání provedených dříve (Salathé et al 1995;. Soden a Bretherton 1994; Roca et al, 1997;. Schmetz a Van de Berg 1994 ). Trajektorie metoda odhaluje fyzikální vztah mezi horní troposféry vlhkosti a ve velkém měřítku doznívající průtok, který se zdá být důležité pro určení klimatických odezvě na odchylky v konvektivní intenzita a frekvence. Tak, přesně modelování distribuce tropické konvekcí a vztah mezi konvekční vlhčení a sušení poklesy podél trajektorie je důležité, aby uspokojivě simuluje tropické klima.

Salathé a Hartmann (1997) představují trajektorie analýzu horní troposféře vlhkosti (UTH), a ukazují, že změna Uth podél drah poskytuje jednoduché vysvětlení horizontální rozložení vlhkosti od konvekcí. Podobné studie provedené Pierrehumbert (1998) a Soden (1998) podpořily tyto výsledky. Trajektorie analýza odděluje efekt ve velkém měřítku advekcí na jasně vzdušné vlhkosti z detailů ve velkém měřítku a větrného proudění v místě a intenzitě proudění. V tomto článku budeme používat tuto trajektorii analýzu porovnat pozorování se simulací podle Národního centra pro atmosférický výzkum (NCAR) Komunita Climate Model verze 3 (CCM3). Simulace porovnává mnohem lépe pozorování, je-li dráha analýza, než při použití tradičních Eulerovské průměry.

Srovnání atmosférických simulací s pozorováními přináší mnoho výzev, jak je popsáno v Randall a Wielickim (1997). Geografické vzor srovnání mají omezené možnosti při posuzování simulaci atmosférických procesů v obecné cirkulace (GCM modelu). Model lze udělat dobře i při výrobě dlouhodobou průměrnou vlhkost vzor ale nepodaří zachytit fyzicky důležité vlastnosti, které se odrážejí jen v kratších časových měřítcích. Například, Salathé et al. (1995) ukázal, že laboratoř Goddard pro atmosfér (GLA) GCM uspokojivě zachytil extrémní kontrast vlhkosti přes tropy odhalila v 10letých prostředky. Tento model však nebyl schopen adekvátně simulovat vlhkosti vzory pozorované u 1983 El Niño teploty povrchu moře anomálie. Tak, srovnání dlouhodobých průměrných statistik představují příliš slabý test z klimatického modelu je možnost simulovat klimatu nepokojům. Reverzní může být pravda, když srovnání geografických vzorů jsou příliš přísné zkoušky. Model, který představuje pouze hrubě dnešní statistiky, ale který přesně simuluje procesy, které určují klima, může být velmi užitečné pro předpověď klimatu. Dlouhodobé prostředky nemusí odpovídat tomu, jak dobře důležité procesy jsou zachyceny v případě, že je nedostatkem, který nesouvisí, například, mislocates konvekční činnosti.

Způsob, jak zkoumat globální odezvu atmosférického simulace je uveden ve studii od společnosti Sun a Held (1996), který porovnat vztah mezi teplotou a vlhkostí v údajích Radiosonda a GCM simulace. Zjistili, že simulace dal mnohem silnější vazbu mezi vlhkostí a teplotou, než bylo pozorováno, které se přičítají k nadměrné vlhkosti vertikální dopravy v 9-level model.

V jiné studii, která odděluje fyzické vztahy od jejich zeměpisnou polohou, Fu et al. (1997) porovnávali vlhkosti odpověď CCM2 simulaci pro 1987 El Nino. Tím, že zkoumá korelaci Uth ve všech bodech v tropech se srážkami nad rovníkového Pacifiku, odhalili globální vlhkosti reakci na posun v konvekcí během El Nino. Jejich výsledky ukazují, že model může simulovat pozorovaný posun extrémních suchých zón, které obklopují tropické srážky, na rozdíl od GLA GCM uvedenými výsledky.

Nedávné studie kolísání horní troposféře vlhkosti podél trajektorie (Salathe a Hartmann, 1997; Pierrehumbert 1998; Soden 1998) se zachytit důležité procesy řídící horní troposféře vodní páru, a oddělit tyto procesy z detailů oběhu vzoru. Pokud se model může zachytit chování srovnatelná s pozorováním výsledků můžeme konstatovat, že se model adekvátně reprezentuje mnoho důležitých fyzikálních mechanismů ovládajících horní troposféře vodní páry a její vztah k konvekcí. Schopnost modelu přesně simulovat klimatické procesy a ohlasy, je mnohem důležitější pro simulaci změny klimatu, než je zachytit detaily povětrnostní podmínky.

2.. Údaje
Zjištěné údaje v této studii, je stejný soubor údajů uvedený v Salathé a Hartmann (1997). Horní troposférického vlhkost (UTH), definována jako střední hodnota relativní vlhkosti s ohledem na vody mezi 500 a 200 MB, je získán z GOES 6,7 mm pozorování po způsobu Udelhofen a Hartmann (1995) a SCHMETZ a Turpeinen (1988). Cloud-free pixelové hodnoty jsou průměrné hodnotě 2,5 stupňů sítě, čímž se získá jasný-sky ekvivalentní Uth. Vyhledávání vpřed znamená výpočty pomocí ECMWF teploty a vlhkosti profily vytvořit vyhledávací tabulku mapování Uth k satelitní jasu teplotu.

High-cloud frakční pokrytí označuje umístění hluboké konvekce a je vypočítána porovnáním cloud-top teplota od EPOS 11 mm Obrázky s polem teploty ECMWF najít zlomek mřížky pole, ve kterém se mrak nahoře je studenější než 300 mb teplota. Tato prahová hodnota je ekvivalentní k výběru 235 oblačnosti K horní Teplota, při které, například, Chen et al (1996), a zahrnuje většinu z vysoce reflexní, opticky hustých mraků spojených s aktivním prouděním.

Chcete-li provést výpočty trajektorií, používáme horizontální větry z ECMWF analýz. Trajektorie sledovat dvojrozměrné pohyb sloupce uvnitř 500-200 MB vrstvy a jsou vypočteny s použitím průměrné větry přes tuto vrstvu. Za účelem sledování poklesů sloupce vzduchu, jak vyplývá z tohoto horizontálního cestu, my počítáme vertikální pohyb jako radiatively řízený sestup (Salathe a Hartmann, 1997). Zářivé toky jsou počítány pomocí CCM2 sloupec radiační model. Teplotní a vlhkostní profily pro tento výpočet jsou převzaty z analýz ECMWF, s TV-odvozené Uth nahradí mezi 500 a 200MB.

Simulace je 15 let integrace NCAR CCM3 nucen pozorované měsíční-průměrné teploty povrchu moře, tzv. atmosférický model vzájemného srovnání Project (AMIP) běhu. Tato instituce CCM3 je spektrální GCM s T42 (přibližně 2,8 stupně zeměpisná délka / šířka rozlišení), 18 vertikální úrovni, a 20 minut časové rozlišení, pomocí semi-Lagrangeův přepravu pro vlhkost (Kiehl et al., 1996, 1998). Vlhké konvekce parametrizace zahrnuje hluboké kupa schéma Zhang a McFarlane (1995). Důležité změny z CCM2 patřit úpravy simulaci přenosu záření, mezní vrstvy a vlhké prouděním. Používáme simulované vítr a vlhkost pro analýzu trajektorií a použít konvekční srážky pole označují konvekčně aktivní oblasti v simulaci. Stejně jako u pozorovaných dat, se vertikální pohyb bere jako radiatively řízené diabatic původu, s radiačním chlazení vypočítaný z simulované teploty a vlhkosti profilů.

Pro porovnání simulace na satelitních údajů, my počítáme GOES vodní páry kanálů záření z CCM3 teploty a vlhkosti polí pomocí stejného vpřed model jako se používá v metodě vyhledávání. Použití načítání schéma záře vypočítanou z modelových dat vrátí simulované Uth ke srovnání pozorování. Nejvhodnější metodou pro hodnocení atmosférických modelů je simulovat satelitních pozorování z modelových výsledků (Salathe, et al 1995;. Soden a Bretherton 1994).

3.. Simulace konvektivních regionů
Trajektorie analýzy závisí na volbě trajektorie kořeny v hluboké konvekce. Nicméně, jsme pomocí různých parametrů uvést proudění v pozorování a simulace, a tak začneme tuto kapitolu tím, že definuje, jak konvekčně aktivní oblasti jsou vybrány ve vyjádřeních a simulací. Potom budeme používat tyto definice porovnat pozorovaný a simulované distribuce konvekční činnosti. Při posuzování vlhkosti simulaci, musíme vzít v úvahu dvě věci. První z nich, určené v této části, je, zda model může produkovat pozorované frekvence a distribuce hluboké konvekce. Druhé, upravené v oddílech 4 a 5, je, zda model zachycuje správný vztah mezi prouděním vzduchu a vlhkosti do čistý vzduch.

. Definice konvektivní regionů
Srovnání mezi pozorovanou a simulované cloud zlomek představuje několik problémů, protože toto množství není stanovena stejným způsobem v obou případech. Pro pozorování jsme definovali vysoké oblačnosti zlomek jako podíl satelitních pixelů 2,5 stupňů gridbox, které naznačují cloud nejvyšší teploty chladnější než teplota ECMWF 300 mb v tomto bodě. Měsíční, střední frakce cloud je zobrazen na obr. 1a. Polojasno pixel by mohla být překročena v této zkoušce, pokud to má za následek pixel znamenat menší než 300 MB teplotě. Tak by se satelit-odvodil cloud zlomek podceňují skutečné vysoké oblačnosti zlomek.

Fig 1

Obrázek 1. 09 1992-měsíční průměr distribuce konvektivní činnost nad východním tropickém Pacifiku, jak je uvedeno pozorován velký mrak frakce (nahoře), CCM3 simulovaný 250 mb cloud frakce (uprostřed) a CCM3 simulovaný konvektivní srážky v mm / den (spodní ).

Měsíční průměr-cloud zlomek na každé úrovni je archivována ze simulace. CCM3 diagnózy cloud frakce na každém tlaku na základě simulované vertikální pohyb, vlhkosti a teploty (Kiehl et al. 1996). V ideálním případě, srovnat s TV-odvozených oblačnosti, musí být překrývající se mraky v každé vrstvě CCM3 simulace se účtuje nějakou metodu. Maximální mrak podíl v simulaci dochází na 250 MB, takže oblak podíl na této úrovni by měl být přiměřený ukazatel měsíční střední-high-cloud distribuce, s ohledem na vlastnosti hlubokých konvektivní oblačnosti systémů. 250 mb simulované měsíční průměr-cloud frakce je uvedeno v 1b Obr.

Protože pouze průměrná měsíční a ne každý den simulované oblačnosti terénu je archivován budeme používat simulované konvekční srážky uvést umístění konvekce v každodenním simulací. Pro pozorování budeme předpokládat, že všechny body s více než 20% vyšší oblačnosti jsou konvekčně aktivní. Chcete-li najít práh pro simulované srážky, které je v souladu s vysokou oblačností, porovnáme-měsíční průměrné simulované 250MB zákal (obr. 1b) a konvektivní srážky (obr. 1c). Obrys 5 mm / den srážky pokrývá podobnou oblast regionu východního Pacifiku se vztahuje 20% simulované cloud frakce. Proto jsme se v úvahu všechny body s konvektivní srážky větší než 5 mm / den, aby se konvekčně aktivní. Všimněte si, že obr. 1c ukazuje srážky prodlužuje přes rovníkové západním Tichomoří, i když obrysy na konci 1b Obr na 10% oblačnosti, tam byl oblačnost s simulované srážky tam.

b. Porovnání pozorování a simulace
V atmosféře je umístění konvektivní činnosti těsně spojené s teplotou povrchu moře (SST) přechody (Hartmann a Michelson, 1993). Vzhledem k tomu, CCM3 simulace je vynuceno pozorované měsíční-zjištěná průměrná SST, očekáváme, že oceánské proudění je simulován na stejných lokalitách jako pozorované v měsíčním průměru. Obrázek 1a ukazuje průměrnou pozorován velký mrak frakce a obr. 1b je zobrazen měsíční průměrnou simulovanou cloud zlomek na 250 MB pro září 1992. Měsíční průměr-konvekční činnost ve východním Pacifiku je výhodně umístěn v simulaci. Cloud frakce, je však podstatně vyšší a nižší, než je uvedeno široké rozšíření u sledovaných oblačnosti, a to i s ohledem na rozdíly v tom, jak jsou definovány dvě veličiny. Nadbytek měsíční průměr srážek v CCM3 simulace pro Pacifik východu je v souladu s nadměrnou cloud frakce (Hack et al., 1998).

S prahovými hodnotami pro aktivní konvekce zvolené výše (pozorované oblačnost nad 20% a simulované srážky nepřesahující 5 mm / den) můžeme nyní porovnat den-to-denní variabilitu simulované a pozorované konvekcí. Vzhledem k tomu, že nemůžeme očekávat, že model duplikovat přehledné proměnlivost proudění, budeme pozorovat a porovnat simulované hodnoty celkové ploše jihovýchodní tropického Pacifiku obsazený konvekcí, bez odkazu k místu, kde v tomto regionu se nachází konvekcí. Pierrehumbert (1995) usiloval o dynamické důležitosti okupovaných územích prouděním v tropech. Konvekční plochy můžeme vyvodit z měsíční-střední cloud distribuce se bude lišit od měsíčního průměru prostoru na každé simulované den, zatímco druhý je více fyzicky relevantní. Omezíme oblast výpočtu do regionu z 30. až 30N a 170W na 60W a najít oblast konvektivní činnosti pro každý den jak v simulaci a pozorování. Průměrování denní hodnotu konvekční plochy v měsíci přináší 26% pro simulaci a 13% pro pozorování. To znamená, že na základě simulace Zhang a McFarlane (1995) parametrizace vytváří dvakrát okamžité konvekční plochu, než je typické pro pozorování. Také simulované hluboké konvekce má tendenci zůstat v pevných místech zatímco ve vyjádřeních konvekční plochy posunout o tropech ze dne na den. Vrátíme-li se srovnání průměrných měsíčních-oblačnosti na obr. 1, je toto chování denního variability prouděním projevuje nízkými hodnotami sledovaných oblačnosti rozložena na velkou plochu oproti vysokým hodnotám uzavřených na umístění stacionární konvektivní činnost simulace.

4. Geografické rozložení vlhkosti

Fig 1

Obrázek 2. Místo (nahoře) a CCM3 simulovaný (uprostřed) horní troposférický relativní vlhkosti východním tropickém Pacifiku. Pozorované a simulované větrné vektory překrýt vlhkosti pole. Dolní panel je simulace minus pozorování.

Obrázek 2 zobrazuje září 1992 rozeslání horní troposféry vlhkosti odvozené z družicových měření (nahoře), jsou simulovány CCM3 (uprostřed) a rozdíl mezi těmito dvěma (dole). Všechny body mřížky s aktivním konvekcí (tj. mrak podíl více než 20% pro pozorování a srážkami více než 5 mm / den CCM3) byli vyloučeni z měsíčních způsobech, jak omezit vliv oblačnosti kontaminace. Tohoto důvodu mohou být některé mrak znečištění z pozorovaného Uth, což by mohlo přinést mírné vlhké zkreslení. Na měsíční-zjištěná průměrná a simulovat vítr vektory překrýt odpovídající Uth distribuce. Simulovaná UTH zachycuje celkovou strukturu a extrémní hodnoty, které byly pozorovány, s vlhkými hodnot podél 10 \ XFB N spojené s konvekcí ITCz a průměrná relativní vlhkost vzduchu i pod 15% v jižním subtropech. Vlhké oblasti v simulaci, nicméně, je více homogenní než zonally pozorování a šíří se mnohem méně na jih. Rozdíl mapa odráží tento nepoměr. Záporné hodnoty v blízkosti 5 \ XFB N, 100 \ XFB W ukazují, že přechod z mokré do suché je dál na sever, v simulaci. Kladné hodnoty v okolí 10 \ XFB N, 145 \ XFB W vyplývají ze změn ve sledovaném vlhkosti podél ITCz. Rozpor ve vlhkosti vzorů je velmi pravděpodobné, výsledkem rozdílu v pozorovaných a simulovaných vyšší úrovně větry. Pozorování ukazují, severovýchod větry přes jižní Pacifik zatímco simulované Easterlies jsou výrazně zonální. Všimněte si, že velké rozdíly v 5N, 100W odpovídat zintenzivnění northeasterlies v pozorování. Hurrell et al (1998), všimněte si podobný rozpor v tomto regionu při porovnání 15-leté střední vítr simulované CCM3 s pozorováními na zimu jižní (červen-červenec-srpen).

Obrázek 3. Scatter plot simulovaných a pozorované horní troposféře hodnoty relativní vlhkosti. Kříže ukazují měsíční průměr hodnot ve stejné zeměpisné šířky a délky. Kruhy označují průměr všech hodnot ve stejném intervalu poklesu z konvektivní zdroje.

Obrázek 3 (kříže) je rozptyl pozemek pozorovaných a simulovaných měsíční-průměrnými hodnotami v každém bodu sítě. Každý kříž je průměr 30 denních simulovaných nebo pozorované Uth hodnot v daném 2,5 \ XFB 2,5 \ XFB gridbox. Všechny konvekčně aktivní gridboxes jsou vyloučeny z průměru pomocí cloud frakce a precipitační prahy uvedené výše, a tak bodový graf zobrazuje UTH střední hodnoty pouze přes konvekčně-neaktivních gridboxes. Mírný 3 procentního bodu suché zaujatost v simulované Uth je přemožen rozptylu. Široký rozptyl odráží rozdíly v geografickém rozložení vlhkosti jak je uvedeno výše.

5. Vlhkost Změna podél trajektorií v pozorování a CCM3 Simulace
Jak bylo uvedeno výše, nedávné observační studie podle Salathé a Hartmann (1997), Pierrehumbert (1998), a Soden (1998) ukázaly, že konvekce vlhkosti do odeznění pohybů dává užitečnou popis pozorovaného tropické rozložení vlhkosti pryč od konvekcí. Nyní budeme zkoumat, zda CCM3 můžete duplikovat tyto zjištěné výsledky. Úspěch v opakování tohoto chování bude znamenat, že model může zachytit procesy, které jsou nezbytné pro rozsáhlé tropické vztahu mezi konvekcí a horní troposféry vlhkosti.

Podle metody popsané v Salathé a Hartmann (1997) spočteme trajektorie 500-200 vrstvy mb, které mají původ v hlubokých konvektivní systémy v září 1992. Trajektorie jsou počítány vpřed z konvektivní zdroje a svislá rychlost se nachází na každém kroku od zářivé chlazení výpočtu (viz bod 2). Vertikální rychlost je integrována podél dráhy, čímž se získá čistý vertikální poklesů pro všechny body podél trajektorie. Obecně platí, že může více trajektorie projít jediného gridbox pokud konvergují. Tak, čistý pokles od ukončení konvekci vzduchu v gridbox nalézt zprůměrováním poklesů hodnoty všech trajektorií bodů, které leží v gridbox. My pak zápas pozorované Uth do čisté půdy v každém gridbox v každém okamžiku. Vztah mezi Uth a poklesy na pozorovaných datech (satelitní odvozená UTH a ECMWF větry) je zobrazen pomocí křížů a přerušovaná čára na obr. 4 a představuje kompozitní pohled poklesů a sušení po dvojrozměrném trajektorii. Každý kříž představuje normalizovanou průměrnou Uth v intervalu 2 poklesové mb středem v tomto bodě. Přerušovaná čára je krychlový vhodné, aby údaje, které mají pomoci vizualizovat vztah. Jsou UTH hodnoty jsou normalizovány koeficientem 55%, což odpovídá průměru pozorován UTH v konvekční oblasti (tj. za nulovou poklesu), tak, že hodnoty představují dílčí pokles relativní vlhkosti vzduchu po opuštění proudění

Obrázek 4. Horní troposférický relativní vlhkost v závislosti na poklesu. Kruhy a kříže jsou prostředky v intervalech 2 poklesové MB pro simulaci a pozorování, pevné a přerušovaná čára je krychlový vhodné údajů. Čerchovaná čára je teoretický vztah.

Zatímco vztah mezi Uth a sesedání závisí na větrných analýz, které jsou ovlivněny modelem ECMWF atmosféry, tento vztah však představuje náš nejlepší odhad skutečného stavu atmosféry. Pouze ECMWF pole, které výsledky silně závisí na je horní úroveň horizontální větry. Vlhkost a konvektivní činnost pocházejí z družicových měření. Teplota jen slabě ovlivňuje analýzu. Vertikální rychlost, která je odvozena od pozorovaného Uth a ECMWF teploty a vlhkosti pomocí radiačního přenosu výpočtů, se liší jen málo od typických tropických hodnot. V ECMWF horní úrovni horizontální větrné analýzy jsou pole nejtěsněji omezena pozorování a nejvíce konzistentní s pozorováními.

Chcete-li otestovat, zda GCM správně simuluje tento vztah mezi poklesů a horní troposféry vlhkosti, jsme analýzu opakovat podle simulovaných větry a Uth za stejný měsíc. Jak s pozorovanými daty, jsou všechny trajektorie hodnoty spadají do gridbox průměrně dát poklesové hodnoty u každého gridbox odebraného trajektorie analýzy. Vztah mezi simulovaným Uth a sesedání je zobrazen kruhů a plná čára na obr. 4, jak je uvedeno výše, každý kruh je normalizovaná průměrná UTH v intervalu 2 poklesové mb a pevná linka je krychlový za vhodné. Simulovaná vlhkost v konvektivní regionech je 46%, což je faktor normalizování. Porovnáváme normalizované Uth hodnot z pozorování a CCM3 protože rozdíl v relativní vlhkosti zjištěných v konvektivní regionech je velmi citlivý na volbu prahových hodnot pro proudění, že tyto volby nemají výrazně ovlivnit vztah mezi Uth a poklesy. Tak, porovnání normalizované Uth zdůrazňuje tvar poklesů sušení křivky na obr. 4. Nicméně, aktuální bias mezi pozorovanou a CCM3 Uth je poměrně malé, jak je vidět na Obr. 3, kde jsou použity rozměrové hodnoty. CCM3 UTH je v průměru o 3 sušičkou procentních bodů, než pozorování pro trajektorie srovnání, jak je to pro geografické srovnání.

Po Salathe a Hartmann (1997), očekává, že sušení v horní troposféře vrstvu po ukončení konvekcí a odeznění lze vypočítat za předpokladu, že všechny pozemky v sloupci vzduchu ustupovat společně, je měrná vlhkost zachována v každém balíku, a teplota se přizpůsobuje environmentální hodnotu o radiační adiabatické chlazení vyrovnávacího oteplování. Proto v případě, že měrná vlhkost profilu v konvekčně aktivní oblasti je s (p) a teplota prostředí profil T (p), pak, když vzduch balík ustoupila od P1 do P2, jeho měrná vlhkost je s (p1) a jeho teplota bude T (p2). Relativní vlhkost vzduchu klesat pozemku ustupuje od svého měrná vlhkost zůstává nezměněna, zatímco její teplota se zvýší na ekologickou hodnotu na nižší úrovni. Radiační požadavek na chlazení, a pro parcelu ustupovat určitý přírůstek tlaku závisí na okolní teplotě profilu.

Pro každý přírůstek sedání, najdeme vlhkosti profil ustoupila sloupce, jak je popsáno výše, a integrovat relativní vlhkost vzduchu nad vrstvu 500-200 mb získat Uth jako funkce poklesů. Volba počáteční měrná vlhkost profil v konvektivní regionu dát 75% relativní vlhkosti na všech úrovních, které bylo přijato s ohledem na ledu pod 273k spočteme Uth jak je znázorněno na teoretickou křivkou (čerchovaná) na obr. 4. Křivka byla normalizována Uth = 58%, což je hodnota pro Uth bez poklesu (tj. v konvektivní oblasti). Pozorování a simulace se podobnými sušení křivky, ale i suché pomaleji, než je teoretické křivky. Méně rychlé vysušení pozorovaných a simulovaných dat ve srovnání s teorií pravděpodobně odráží členění jednoduché teorie ve větších vzdálenostech podél trajektorie. Nahromadění malých množství vlhkosti aplikovat mělké konvekce může způsobit pomalejší schnutí. Také, protože suché podmínky na velkých poklesové hodnoty představují zlomek celkové ovzduší, by smíchání se s mladšími, méně ustoupil, leteckých balíků a bude mít relativní zvlhčovací efekt.

Pro další ilustraci podobnosti mezi simulované a pozorované poklesové sušení, na Obr. 3 (kruhy) pozorované UTH hodnoty se vynesou do grafu proti simulované Uth hodnot ze stejné poklesové intervalu, na tomto obrázku, hodnoty nejsou normalizované ukázat malou zaujatost, která zůstává. Vzhledem k tomu, že trajektorie jsou omezeny na jasné-sky, tyto body odrážejí pouze konvekčně-neaktivní hodnoty, jako křížky z geografického srovnání. UTH hodnoty jsou zprůměrovány 2 poklesové intervalech mb tak, že každý interval obsahuje přibližně 30 nezávislých Uth hodnoty, což odpovídá 30 hodnoty v měsíčních průměrů používaných pro zeměpisné srovnání. To znamená, že kruhy a kříže představují průměry za přibližně stejného počtu nezávislých datových hodnot.

Porovnáním hodnot Uth se stejným množstvím poklesů, kruhy porovnat dvě pole v závislosti na podobnou dynamickou historii, spíše než tím, že prostě zabírat stejnou zeměpisnou šířku a délku, jako u párů označených křížky. Opět platí, že není jasné, zaujatost mezi simulované a pozorované Uth vidět, ale rozptyl je značně sníženo, což znamená mnohem lepší schopnost modelu zachytit pozorovanou variabilitu Uth. Nicméně snížení rozptyl na Obr. 3 a dvě křivky na Obr. 4 ukazují, že simulace neprodukuje dostatečné vlhkosti okolí konvekcí a UTH neklesá zdaleka tak rychle pryč od konvekce, jak uvádí. Zvýšená rozptyl při nízké Uth pravděpodobně kvůli problémům s trajektorií metody na velkých vzdálenostech od konvekce jak je uvedeno v Salathé a Hartmann (1997). Trajektorie výpočet sám se stává nejistým na velké vzdálenosti a vlhkosti injekcí mělké konvekce nebo sub-gridscale míchání může být rovněž důležité. Výsledky však ukazují, že do značné míry, CCM3 zachycuje pozorované rychlým vysycháním, jelikož vzduch ustupuje od konvekcí.

6. Závěr
Protože tato studie byla založena na pouze jednom měsíci údajů za malé oblasti, nemůžeme přesvědčivě charakterizovat schopnost CCM3 simulovat subtropické vodní páry. Západní Pacifik subtropické, ale je ideální oblast pro zkoumání mechanismů ovládající vodní páry, protože konvekce je trvalá po ITCz a velmi velký a suchý kraj tvoří na jižní polokouli v průběhu září.

Porovnání geografickou strukturu měsíční průměr pozorovat a simulované UTH naznačuje, že model může zachytit celkové měsíční-střední vzor vlhkosti a proudění, ale zásadní rozdíly ve struktuře znamenají nedostatky v simulované transportu vlhkosti. Tyto vlhkosti diskrepance se shodovat s rozdíly v simulovaných i pozorované velké větry, nicméně, a proto nemusí indikovat důležitý nedostatek v modelu fyziky, protože je volně běžící klimatologie run a ne numerické předpovědi počasí. Proto je schopnost modelu pro simulaci procesů řídící vlhkost maskuje, že není schopna přesně simulovat umístění dynamických vlastností na měsíční časovém měřítku, s ohledem pouze slabý nutí pozorované teploty povrchu moře.

Lagrangeova zobrazení vlhkosti advekcí a poklesy uvedeným v Salathé a Hartmann (1997), Pierrehumbert (1998), a Soden (1998) naznačuje možnost posoudit simulované vlhkost, která odstraňuje základní procesy z podrobných povětrnostní podmínky. Porovnání simulované vztahu mezi poklesů a Uth s pozorováním výsledků Salathé a Hartmann (1997) ukazuje, že CCM3 zachycuje pozorovaný vztah docela dobře. Porovnání pozorovaných a simulovaných Uth pro Body rastru s podobnými poklesové historie vykazuje mnohem lepší korelaci mezi pozorování a simulací, než porovnávání eulerovských průměry. Zdá se tedy, že CCM3 možné simulovat důležité procesy spojující tropické proudění a odvod vlhkosti do subtropů. V důsledku toho, bude mít zlepšení v vlhkosti simulace závisí na pokroku v simulaci konvekčních oblastí a v konvektivní parametrizaci.

Poděkování. Tento výzkum byl financován z grantu NASA NAG5-6101 na University of Washington a subdodávek PNO 34.402 rámci grantu NASA NAG-1-1849 na Harvardské univerzitě.

7. Reference

Chen, SS, RA Houze a musí být Mapes, 1996: Víceúrovňový variabilita hluboké konvekce ve vztahu k rozsáhlé oběhu v tógu-COARE. J. Atmos. Sci., 53, 1380-1409.
Fu, R., RE Dickinson a B. Newkirk, 1997: Odpověď na horní troposféře vlhkosti a vlhkosti na změny tropické konvekcí. Srovnání pozorování a GCM přes cyklus ENSO. Geofyzikální. Res Lett., 24, 2371-2374.
Hack, JJ, JT Kiehl a JW Hurrell, 1998: hydrologických a termodynamické charakteristiky NCAR CCM3. J. Klima, 11, 1179-1206.
Hartmann, DL a ML Michelson, 1993: velké účinky na regulaci tropické teploty povrchu moře. J. Klima, 6, 2049 – 2062.
Hurrell, JW, JJ Hack, A. Boville, DL Williamson, JT Kiehl, 1998: dynamická simulace klimatu Společenství NCAR verze modelu 3 (CCM3). J. Klima, 11, 1207-1236.
Kiehl, JT, JJ Hack, BG Bonan, BA Boville, BP Briegleb, DL Williamson a PJ Rasch, 1996: Popis klimatu Společenství NCAR Model (CCM3). Tato instituce Tech. Poznámka NCAR/TN420 + STR, 152 s. [Dostupný z Národního centra pro výzkum atmosféry, Boulder CO 80307.]
Kiehl, JT, JJ Hack, BG Bonan, BA Boville, DL Williamson a PJ Rasch, 1998: Národní centrum pro atmosférický výzkum klimatu vzoru Společenství: CCM3. J. Klima, 11, 1131-1149.
Pierrehumbert, RT, 1995: termostaty, žebra chladiče a místní skleníkový. J. Atmos. Sci., 52, 1784-1806.
Pierrehumbert, RT, 1998: Boční míchání jako zdroj subtropické vodní páry. Geofyzikální. Res. Lett., 25, 151-154.
Randall, DA a BA Wielicki, 1997: Měření, modely a hypotézy v atmosférických věd. J. Amer. Meteor. Soc., 78, 399-406.
Roca, R., L. Picon, M. Debois, H. Le Treut a J.-J. Morcrette, 1997: Přímé srovnání Meteosat dat vodní páry kanálu a obecných výsledků modelových oběhu. Geofyzikální. Res. Lett., 24, 147-150.
Salathé, EP a DL Hartmann, 1997: Analýza trajektorie tropického horní troposféry vlhkostí a prouděním. J. Klima, 10, 2533-2547.
Salathé, EP, D. Chesteru a YC Sud, 1995: Vyhodnocení horní troposféry vlhkosti klimatologie v obecném modelu pomocí oběhového TOVS Radiance pozorování. J. Klima, 8, 2404 – 2424.
Schmetz, J. a L. van de Berg, 1994: Vyšší vlhkost troposféře pozorování z Meteosat ve srovnání s krátkými polí předpověď počasí. Geofyzikální. Res. Lett., 21, 573-576.
Schmetz, J. a OM Turpeinen, 1988: Odhad horní troposféry relativní vlhkosti pole z Meteosat údajů vodních par obrazu. J. Appl. Meteor., 27, 889-899.
Soden, BJ a FP Bretherton, 1994: Hodnocení rozvodů vody páry ve všeobecných cirkulačních modelů s využitím satelitních pozorování. J. geofyzikální. Res., 99, 1187-1210.
Soden, BJ, 1998: Sledování horní troposféře vodní páry radiances: satelit perspektivní. J. geofyzikální. Res., 103, 17069.
Sun, DZ a IM Held, 1996: Porovnání modelovaných a pozorovaných vztahů mezi meziročnímu kolísání vodní páry a teploty. J. Klima, 9, 665-675
Udelhofen, PM a DL Hartmann, 1995: Vliv tropických cloudových systémů na relativní vlhkosti v horní troposféře. Geofyzikální. Res., 100, 2162 – 2174.
Zhang, GJ a NA McFarlane, 1995: Citlivost klimatu simulací parametrizaci konvekce cumulus v kanadském cirkulační Climate Centre obecného modelu. Atmos.-Ocean, 33, 407-446.

Comments are closed.