#大气科学#【论文推荐| CAS-ESM模式对欧亚大陆逐日降水特征的数值模拟：物理参数化方案和水平分辨率的影响】
作者：孔祥慧, 王爱慧, 毕训强, 等.
doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2010.20171
摘要 ：本文利用中国科学院大气物理研究所地球系统模式CAS-ESM和NCAR CESM中的气候系统模式开展了一系列不同物理参数化方案和水平分辨率的模拟试验，并针对欧亚大陆逐日降水特征模拟性能进行分析研究。本研究进行了四组时长为19年（1998～2016年）的AMIP（Atmospheric Model Intercomparison Project）数值积分试验：在1.9°×2.5°的低分辨率下NCAR CESM模式使用CAM5物理参数化方案组合（记为CESM），在1.4°×1.4°的低水平分辨率下CAS-ESM模式使用CAM4与CAM5两种不同物理参数化方案组合（依次记为Lcam4和Lcam5），在0.5°×0.5°的高水平分辨率下CAS-ESM模式使用CAM5物理参数化方案（记为Hcam5）。通过与GPCC（Global Precipitation Climatology Centre）、CMORPH（CPC MORPHing technique）观测资料比较，两个模式较好地再现了平均降水特征和极端降水的气候态，但模式的降水频率偏大、降水强度偏弱。CESM的大雨日数与观测较为接近，Hcam5模拟的日最大降水量与观测最接近。针对CAS-ESM模式，不同物理参数化方案和水平分辨率均对降水特征产生影响，其中提高分辨率对降水特征的模拟有显著的改进。Lcam4和Lcam5相比，Hcam5显著提高了极端降水的模拟性能。在欧亚大陆中高纬地区，Lcam4的降水频率高于Lcam5；而在中国东部，Hcam5的降水频率比Lcam5小，与GPCC偏差更小。进一步分析的结果表明，与Lcam5相比，在欧洲地区Lcam4中的大尺度降水较多，水汽输送更强。在中国东部，Hcam5中对流性降水频率比Lcam5更小，而大尺度降水和水汽输送更大，使得高分辨率的模拟试验性能提高。
查看HTML全文https://t.cn/A6f6Ngv5
作者：孔祥慧, 王爱慧, 毕训强, 等.
doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2010.20171
摘要 ：本文利用中国科学院大气物理研究所地球系统模式CAS-ESM和NCAR CESM中的气候系统模式开展了一系列不同物理参数化方案和水平分辨率的模拟试验，并针对欧亚大陆逐日降水特征模拟性能进行分析研究。本研究进行了四组时长为19年（1998～2016年）的AMIP（Atmospheric Model Intercomparison Project）数值积分试验：在1.9°×2.5°的低分辨率下NCAR CESM模式使用CAM5物理参数化方案组合（记为CESM），在1.4°×1.4°的低水平分辨率下CAS-ESM模式使用CAM4与CAM5两种不同物理参数化方案组合（依次记为Lcam4和Lcam5），在0.5°×0.5°的高水平分辨率下CAS-ESM模式使用CAM5物理参数化方案（记为Hcam5）。通过与GPCC（Global Precipitation Climatology Centre）、CMORPH（CPC MORPHing technique）观测资料比较，两个模式较好地再现了平均降水特征和极端降水的气候态，但模式的降水频率偏大、降水强度偏弱。CESM的大雨日数与观测较为接近，Hcam5模拟的日最大降水量与观测最接近。针对CAS-ESM模式，不同物理参数化方案和水平分辨率均对降水特征产生影响，其中提高分辨率对降水特征的模拟有显著的改进。Lcam4和Lcam5相比，Hcam5显著提高了极端降水的模拟性能。在欧亚大陆中高纬地区，Lcam4的降水频率高于Lcam5；而在中国东部，Hcam5的降水频率比Lcam5小，与GPCC偏差更小。进一步分析的结果表明，与Lcam5相比，在欧洲地区Lcam4中的大尺度降水较多，水汽输送更强。在中国东部，Hcam5中对流性降水频率比Lcam5更小，而大尺度降水和水汽输送更大，使得高分辨率的模拟试验性能提高。
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中指研究院今日发布的《2021中国城市开发投资吸引力排行榜》显示：GDP万亿城市扩至23个，经济总量占全国比重超四成，北京、上海明显高于其他城市；舟山GDP增速超10%，居全国首位
2020年，我国GDP“万亿”城市增加6个至23个，核心一二线城市规模突出。2020年，我国地级以上城市平均GDP规模在3500亿元左右，23个GDP“万亿”城市经济总量占全国比重高达40%，头部城市领先优势突出。上海和北京的经济规模总量均超过了3.5万亿，远超于其他城市。
广州、深圳、重庆等地GDP规模在2.5万亿以上；苏州作为东部地区的核心城市之一，经济总量达到了20171亿元，电子信息产业、装备制造业等六大主导行业在拉动工业经济企稳回升中发挥有力的支撑作用，叠加服务业稳步复苏，全年经济总量成功迈进了两万亿门槛。
杭州着力数字经济赋能发展，高新技术产业也在稳步推进，在“新产业、新业态、新模式”为主要特征的经济发展模式下，GDP总量达到了1.5万亿以上；成都计算机通信和其他制造业、石油和天然气开采、烟草制品业等发展稳定，服务业逐渐恢复，GDP总量同样保持在1.5万亿以上。
武汉、南京、天津GDP总量均在1.4万亿~1.8万亿之间，其中武汉经济受疫情的冲击较大，下半年在政策支持下加速复苏，经济基本盘得以稳住；其他城市经济总量均在1.3万亿以下，其中泉州、济南、合肥、南通、西安及福州经济稳定增长，2020年成为GDP万亿规模以上的新成员。另外，2020年东莞GDP已达到9000万亿以上，即将进入万亿门槛。
2020年，我国GDP“万亿”城市增加6个至23个，核心一二线城市规模突出。2020年，我国地级以上城市平均GDP规模在3500亿元左右，23个GDP“万亿”城市经济总量占全国比重高达40%，头部城市领先优势突出。上海和北京的经济规模总量均超过了3.5万亿，远超于其他城市。
广州、深圳、重庆等地GDP规模在2.5万亿以上；苏州作为东部地区的核心城市之一，经济总量达到了20171亿元，电子信息产业、装备制造业等六大主导行业在拉动工业经济企稳回升中发挥有力的支撑作用，叠加服务业稳步复苏，全年经济总量成功迈进了两万亿门槛。
杭州着力数字经济赋能发展，高新技术产业也在稳步推进，在“新产业、新业态、新模式”为主要特征的经济发展模式下，GDP总量达到了1.5万亿以上；成都计算机通信和其他制造业、石油和天然气开采、烟草制品业等发展稳定，服务业逐渐恢复，GDP总量同样保持在1.5万亿以上。
武汉、南京、天津GDP总量均在1.4万亿~1.8万亿之间，其中武汉经济受疫情的冲击较大，下半年在政策支持下加速复苏，经济基本盘得以稳住；其他城市经济总量均在1.3万亿以下，其中泉州、济南、合肥、南通、西安及福州经济稳定增长，2020年成为GDP万亿规模以上的新成员。另外，2020年东莞GDP已达到9000万亿以上，即将进入万亿门槛。
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2020年，我国GDP“万亿”城市增加6个至23个，核心一二线城市规模突出。2020年，我国地级以上城市平均GDP规模在3500亿元左右，23个GDP“万亿”城市经济总量占全国比重高达40%，头部城市领先优势突出。上海和北京的经济规模总量均超过了3.5万亿，远超于其他城市。
广州、深圳、重庆等地GDP规模在2.5万亿以上；苏州作为东部地区的核心城市之一，经济总量达到了20171亿元，电子信息产业、装备制造业等六大主导行业在拉动工业经济企稳回升中发挥有力的支撑作用，叠加服务业稳步复苏，全年经济总量成功迈进了两万亿门槛。
杭州着力数字经济赋能发展，高新技术产业也在稳步推进，在“新产业、新业态、新模式”为主要特征的经济发展模式下，GDP总量达到了1.5万亿以上；成都计算机通信和其他制造业、石油和天然气开采、烟草制品业等发展稳定，服务业逐渐恢复，GDP总量同样保持在1.5万亿以上。
武汉、南京、天津GDP总量均在1.4万亿~1.8万亿之间，其中武汉经济受疫情的冲击较大，下半年在政策支持下加速复苏，经济基本盘得以稳住；其他城市经济总量均在1.3万亿以下，其中泉州、济南、合肥、南通、西安及福州经济稳定增长，2020年成为GDP万亿规模以上的新成员。另外，2020年东莞GDP已达到9000万亿以上，即将进入万亿门槛。
2020年，我国GDP“万亿”城市增加6个至23个，核心一二线城市规模突出。2020年，我国地级以上城市平均GDP规模在3500亿元左右，23个GDP“万亿”城市经济总量占全国比重高达40%，头部城市领先优势突出。上海和北京的经济规模总量均超过了3.5万亿，远超于其他城市。
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武汉、南京、天津GDP总量均在1.4万亿~1.8万亿之间，其中武汉经济受疫情的冲击较大，下半年在政策支持下加速复苏，经济基本盘得以稳住；其他城市经济总量均在1.3万亿以下，其中泉州、济南、合肥、南通、西安及福州经济稳定增长，2020年成为GDP万亿规模以上的新成员。另外，2020年东莞GDP已达到9000万亿以上，即将进入万亿门槛。
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