氣候模式模擬是研究氣候變化的重要工具,為理解氣候變化、制定適應(yīng)性政策以及降低氣候風(fēng)險(xiǎn)提供了重要依據(jù)。然而,當(dāng)前氣候模式的發(fā)展仍面臨兩個(gè)核心挑戰(zhàn):模式本身的系統(tǒng)性偏差和空間分辨率不足。模式偏差會(huì)導(dǎo)致全球和區(qū)域尺度上的模擬與預(yù)測(cè)出現(xiàn)誤差,在極端天氣事件的模擬中尤為明顯;有限的分辨率則限制了模型對(duì)中小尺度過(guò)程(如對(duì)流、熱帶氣旋等)的表征能力,影響了極端事件模擬和區(qū)域氣候分析的可靠性。
已有一些國(guó)際計(jì)劃如CORDEX通過(guò)區(qū)域降尺度方法構(gòu)建高分辨率模擬,CMIP中的高分辨率比較計(jì)劃則直接利用高分辨率模式生成全球數(shù)據(jù),但這些方法均需消耗大量計(jì)算資源,并仍受模式誤差的困擾。生成式模型為高分辨率氣候模擬和降尺度提供了新的思路。本研究提出一種生成式降尺度模型(MVGDM),能夠?qū)⑷驓夂蚰J捷敵鰪募s100公里分辨率降尺度至25公里,并同時(shí)對(duì)氣候偏差進(jìn)行校正。將該模型應(yīng)用于GFDL-ESM4模式中的三個(gè)關(guān)鍵變量——海表溫度(SST)、2米氣溫(T2M)和500百帕位勢(shì)高度(Z500)后,其氣候態(tài)偏差分別降低了72%、79%和71%,同時(shí)較好保留了原數(shù)據(jù)中的內(nèi)部變率信息,實(shí)現(xiàn)了分辨率提升、誤差減少和內(nèi)部變率保持之間的平衡(圖1)。消融實(shí)驗(yàn)表明,模型中引入的“循環(huán)”結(jié)構(gòu)是取得上述效果的關(guān)鍵,該結(jié)構(gòu)有效避免了“模式崩潰”現(xiàn)象。
除了對(duì)單變量分布的校正,氣候降尺度還需關(guān)注變量間聯(lián)合分布與依賴結(jié)構(gòu),這些結(jié)構(gòu)通常反映了氣候系統(tǒng)的動(dòng)力關(guān)系。MVGDM 顯著改善了ENSO海溫異常西伸過(guò)程中的暖偏差,以及IOD海溫異常的空間分布偏差,較好再現(xiàn)了ENSO-PNA遙相關(guān)關(guān)系。相比之下,監(jiān)督類深度學(xué)習(xí)模型(如AFNO)雖在某些方面表現(xiàn)良好,但會(huì)破壞數(shù)據(jù)一致性,導(dǎo)致動(dòng)力模態(tài)缺失;傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法(如QM)雖對(duì)單變量偏差校正有效,卻難以優(yōu)化多變量間的空間依賴結(jié)構(gòu)(圖2)。
基于該模型,研究團(tuán)隊(duì)生成了全球范圍內(nèi)25公里分辨率的日尺度歷史模擬與未來(lái)氣候預(yù)估數(shù)據(jù)集。該成果發(fā)表于《Geophysical Research Letters》,論文第一作者為中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所博士研究生李海杰,通訊作者為汪亞副研究員、黃剛研究員與陶煒晨副研究員,合作作者包括林鵬飛研究員。研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金(42141019,92358302,42261144687,42175049,42475048,42405041)、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)-百度松果基金和國(guó)家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施“地球系統(tǒng)數(shù)值模擬裝置”(EarthLab)的資助和支持。
論文代碼已開(kāi)源:
https://github.com/Haijiepwd/MVGDM.git
基于本模型生成的全球25公里分辨率日尺度歷史模擬與未來(lái)預(yù)估數(shù)據(jù)集:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17119791
參考文獻(xiàn):
Li,H.,Wang,Y.,Huang,G.,Tao,W.,& Lin,P. (2025). Generative downscaling and bias correction of multivariable Earth system model simulations. Geophysical Research Letters,52,e2025GL117397.?https://doi.org/10.1029/2025GL117397

圖1. 不同模型(GFDL、MVGDM、AFNONet、QM)海表溫度(SST)、2米氣溫(T2M)及500百帕位勢(shì)高度(Z500)的氣候平均態(tài)偏差展示于子圖(a–l)中:(a–c)為GFDL結(jié)果,(d–f)為MVGDM結(jié)果,(g–i)為AFNONet結(jié)果,(j–l)為QM結(jié)果。

圖2. 不同模型(GFDL、MVGDM、AFNONet、QM)對(duì)于聯(lián)合分布依賴結(jié)構(gòu)的模擬能力