CMIP6模型在模拟印度支那半岛雨季降水过程中的表现评估：集合预报结果的差异及其潜在原因

《Atmospheric Research》：Evaluation of CMIP6 models in simulating precipitation during the rainy season over Indochina Peninsula: Ensemble differences and potential causes

本研究利用观测数据和CMIP6模型输出，通过综合排名指标区分高、低技能多模式集合（HMME/LMME），发现HMME在印度支那半岛季风降水模拟中更优，尤其在 onset/retreat 日期和ENSO关联方面表现更好，而LMME因异常水汽通量和大气环流导致降水时间偏差及内季变率偏差，强调模型选择对区域气候模拟的重要性。

　　

余万奇|葛飞|陈全亮|蒋一飞

大气科学学院 / 复杂地形区域气候变化与资源利用四川省重点实验室 / 成都平原城市气象与环境观测与研究站 / 成都信息科技大学四川气象灾害预测与预警工程实验室，中国成都

摘要

年降水量主要受雨季持续时间的控制，而雨季在印度支那半岛（ICP）的区域水资源安全和农业中起着至关重要的作用。本研究利用观测数据和第六阶段耦合模型比较项目（CMIP6）的模型输出，评估了ICP地区雨季降水量变化情况。我们采用了一种综合排名指标（MR）来识别高技能和低技能的多模型集合（HMME和LMME）。进一步分析了HMME和LMME之间的模拟差异及其潜在原因。结果表明，HMME在再现雨季气候特征方面始终优于LMME，尤其是在模拟雨季结束日期方面有显著改进。HMME的优越性能在很大程度上归因于其对大气环流和水分输送过程的更准确描述。相比之下，LMME在雨季开始时表现出强烈的异常水分汇聚和上升运动，在雨季结束时则表现出增强的水分扩散和下沉现象，从而导致雨季时间的明显偏差。此外，HMME对厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）作为孟加拉湾夏季季风（BoBSM）前兆信号的更好模拟，以及其与降水的关联，也是其优势所在。LMME未能捕捉到这种关系，从而导致模拟的季内降水量存在较大偏差。这些发现强调了选择最佳模型的重要性，这对于提高区域气候模拟的可靠性至关重要。

引言

亚洲夏季季风对维持人口密集地区的水资源和粮食安全起着关键作用，但其季节性降水量对气候变率和变化非常敏感（Shekhar等人，2022年）。印度支那半岛（ICP）位于印度季风和东亚季风系统之间，特别容易受到这些变化的影响，其农业和洪水风险与季风降水的时间和分布密切相关（Wang和LinHo，2002年；Frazier等人，2022年；Xie等人，2023年）。ICP地区的降水量遵循明显的季节性周期，主要受夏季季风的建立和消退的影响。雨季通常从5月持续到10月，因为此时季风环流在ICP西海岸和中南海上达到成熟阶段，增强了对该地区的对流活动。随着雨季的消退，9月份北部中南海上开始形成东风，并逐渐扩展到整个ICP地区，标志着季风系统的转变（Matsumoto，1997年；Kiguchi等人，2016年）。通常观察到明显的双峰降水量结构，5-6月的峰值由西南风带来的水分输送驱动，而8-9月的峰值与热带气旋活动密切相关（Takahashi和Yasunari，2006年；Nguyen-Le等人，2015年）。

ICP地区降水的季节性演变受大尺度环流转变的控制。季风开始的信号最初出现在4月底至5月初的孟加拉湾南部（BoB），随着对流的增强和盛行风的逆转而向北传播（Lau和Yang，1997年；Wu等人，2013年；Hsu等人，2014年）。ICP地区的降水量在转换期间与孟加拉湾夏季季风（BoBSM）的开始时间密切相关，较早（较晚）的开始时间会导致更湿润（更干燥）的条件，分别由提前（延迟）的西南风水分输送引起（Mao和Wu，2007年；Xing等人，2016年；Wang等人，2024年）。在年际时间尺度上，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）显著调节了ICP地区季风降水的时空分布（Fan等人，2019年；Li等人，2021年）。这种影响在冬季到夏季之间存在明显的滞后。在厄尔尼诺年份，西北太平洋和BoB地区的异常反气旋共同延迟了BoBSM的开始并抑制了降水量，而拉尼娜现象则导致相反的异常（Chen和Yoon，2000年；Ge等人，2017年；Ge等人，2021年）。海表温度异常（SSTAs），尤其是在Ni?o 3.4区域，通过改变大尺度大气环流和水分输送，影响季风的开始、持续时间和消退（Mao和Wu，2007年；Nguyen-Le等人，2015年）。此外，区域地形显著放大了这些季内对比，并加剧了降水的空间梯度（Chang等人，2005年；Zhuang等人，2022年）。

世界气候研究计划（WCRP）提出的第六阶段耦合模型比较项目（CMIP6）为评估气候模型提供了一个共同框架（Eyring等人，2016年；Zhou等人，2019年）。与CMIP5相比，CMIP6的历史模拟通常显示出对ICP地区降水量更好的模拟能力（Iqbal等人，2021年；Hamed等人，2022年；Supharatid等人，2022年）。此外，多项研究证实，多模型集合（MME）通常通过抵消系统误差而优于单个模型（Yang等人，2021年；Ayodele等人，2022年；Wang等人，2025年）。大多数现有评估主要集中在季节平均值或极端值上，常常忽略了ICP地区关键的雨季特征，如雨季的开始和结束日期、持续时间和季内降水量变化。对这些特征的可靠模拟对于诊断区域水文气候响应和制定适应策略至关重要，因为雨季的开始和结束决定了关键的种植窗口，而季内降水量峰值直接影响水资源可用性和极端事件（Frazier等人，2022年；Xie等人，2023年）。然而，模型技能和模型间差异的潜在原因尚未得到充分研究。分析气候模型卓越性能和偏差的原因对于改进气候建模和预测至关重要（Srivastava等人，2020年）。

本研究利用最新的观测和再分析数据集，评估了19个CMIP6模型在ICP地区雨季降水量模拟方面的能力，重点关注气候学的开始、结束、持续时间和季内变化。根据综合排名指标（MR）选择了表现最佳和最差的MME，并进一步探讨了它们之间的模拟差异。此外，还通过模型在雨季开始（结束）期间的大尺度环流表示以及它们对海表温度（SST）-季风-降水量关系的模拟，研究了集合差异的潜在原因。

部分摘录

观测和再分析数据

本研究中的日降水量观测数据来自亚洲高分辨率降水观测数据整合项目（APHRODITE）。该数据集通过收集和分析亚洲各地的雨量计观测数据生成（Yatagai等人，2012年）。我们将APHRODITE-V1101（1951–2007年）和V1101EX_R1（2007–2015年）合并为一个连续的日降水量数据集。对于大气变量，参考数据来源于ERA5再分析数据集。

模型性能

CMIP6模型在模拟雨季开始（RSO）、结束（RSR）、雨季长度（LRS）和总季内降水量（TOTPR）方面的性能在ICP地区的空间模式和年际变化上存在显著差异（图1）。值得注意的是，模型在捕捉空间模式方面的性能并不总是与其在表示时间变化方面的性能一致。在空间上，NorESM2-MM、CMCC-ESM2和MIROC-ES2H等模型能够再现观测结果

讨论与结论

本研究定量评估了CMIP6模型在ICP地区模拟雨季降水量方面的性能。采用MR方法确定了高技能和低技能的多模型集合（HMME和LMME）。进一步研究了HMME和LMME之间的模拟差异及其潜在原因。主要发现总结如下：

• (1)
  HMME在模拟ICP雨季的气候特征方面始终优于LMME。

CRediT作者贡献声明

余万奇：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，软件开发，数据分析，概念构思。葛飞：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，监督，资源协调，项目管理，方法论研究，资金获取，数据分析，概念构思。陈全亮：撰写 – 审稿与编辑，监督，概念构思。蒋一飞：验证，数据分析。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

我们感谢德国气候计算中心（DKRZ）、人类与自然研究所（RIHN）、日本气象厅气象研究所（MRI JMA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、JMA以及表1中列出的气候建模团队提供的数据和资源。本工作得到了国家自然科学基金（42375047、U2442210、U20A2097）、四川省自然科学基金（2026NSFSCZY0088、2024NSFTD0017、2024NSFSC0064）和开放研究的支持。