2014年4月15日，应地表过程与资源生态国家重点实验室龚道溢教授的邀请，美国能源部西北太平洋国家实验室钱云研究员来访我室，并在化学楼二层学术报告厅作了题为“气候模拟中不确定性的定量化研究：敏感性分析，校正和优化”的学术报告。报告由龚道溢教授主持，共有来自地表过程与资源生态国家重点实验室、减灾与应急管理研究院、全球变化与地球系统科学研究院、地理学与遥感科学学院等多个单位的40余名师生参加。

钱云研究员	报告现场

报告第一部分，钱云研究员首先介绍了目前气候模拟的不确定性主要来自气候模式本身，主要包括了气候模式中参数的不确定性、模式的结构性误差等。他指出分析模式中气候变量对具有不确定性参数的敏感性有助于我们对气候模式的校正与优化，减小气候模拟的不确定性。他以CAM5模式中的降水为例，分析了降水特征，如平均降水、极端降水、降水日变化的位相，在不同区域、尺度和季节对与云、气溶胶相关的参数的敏感性。通过抽样分析具有不同参数值的数值模拟结果可以得到降水对不同参数的敏感性，可以发现与对流及云物理过程相关的参数最为关键。此外还发现，降水方差主要由各参数独立的变化所贡献，而参数间的相互作用仅仅贡献了其余的10-25%。

报告的第二部分，钱云研究员分别以CAM5和WRF模式中的降水模拟为例，介绍了模式的校正与优化方法。他指出在CAM5模式中，虽然总降水模拟很理想，但模拟的对流降水和层云降水在总降水中的比例与观测相差很大，在使用Multiple Very Fast Simulated Annealing (MVFSA)算法检查降水对与对流相关的参数的敏感性后，可以通过校正这些参数改善模式对不同降水的比例，甚至大气环流等的模拟。同样根据MVFSA可以校正WRF中K-F积云对流方案中的参数，减少对降水模拟的误差。

在报告的最后部分，钱云研究员对比分析了不同区域观测与模拟的降水日变化特征，发现模式在处理降水日变化这样的细节方面仍存在一些误差。而这属于模式结构性误差，不能通过校正参数来改善。

钱云研究员的报告引起了大家的浓厚兴趣和积极思考，报告结束后，与会师生就气候与气候模式不确定性的概念、气候模式不同的校正方法等问题提出了疑问和不同看法，钱云研究员就这些问题与大家进行了较深入的探讨。整个报告和讨论持续了一个半小时，参会师生受益匪浅，报告取得了圆满成功。

地表过程与资源生态国家重点实验室