气候异常如干旱、洪涝、高温热浪等重大自然灾害常常给人类生命和财产带来重大损失。这些自然灾害能否提前预测其发生的地点以及发生的强度和范围呢？其预测能力依赖于数值模式的发展，包括模式水平分辨率的提高和物理过程描述的准确性。
为了提高气候模式对未来气候变化和极端气候事件发生的预估能力，从1995年开始世界气候研究组织(WCRP)发起了国际耦合模式比较计划(CMIP)，该计划设计一系列给定强迫场的数值试验，要求各个国家的气候模式按照同样的强迫进行模拟和预估，产生大量多模式模拟结果。一方面，这给科学家们大量的模式数据用于分析模式误差来源，以提高模式对历史事件的模拟能力和未来情景的预估性能；另一方面，联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)需要根据CMIP科学试验的结果，撰写决策评估报告，以供各国政府执行措施来保护环境，减少人类对全球气候变化的影响以及对全球极端气候事件的应对政策。
CAS FGOALS-f3-L气候系统模式于2019年5月完成并发布了第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中的大气模式比较计划(AMIP)和全球季风模式比较计划(GMMIP)。CAS FGOALS-f3-L模式采用时间滞后法生成了不同初始场的三个集合成员，并提供1979-2014年全球尺度的模拟结果。模式输出37个变量，包含3小时平均、6小时瞬时、日平均和月平均数据。CAS FGOALS-f3-L模式在AMIP和GMMIP试验中，模拟了观测的海温、海冰外强迫变化情况下，1870年以来全球大气环流变化的主要特征，主要包括历史极端降水、台风活动、热带季节内振荡的传播以及全球季风环流和降水的变化。同时，GMMIP试验还特别模拟了青藏高原动力和热力强迫对亚洲气候变化的影响。CAS FGOALS-f3-L气候系统模式的试验结果为气候模式的研发以及气候变化机理研究提供了坚实的科学基础，有利于气候预测准确性的提高。
CAS FGOALS-f3-L的大气分量模式FAMIL在过去的5年里提高了模式的水平分辨率，并改进了模式物理参数化过程，使得模式在各方面的模拟和预测性能有了很大的提高，特别是在季节内尺度上的模拟有了决定性的突破！CAS FGOALS-f3-L已经成为具有国际一流水平的数值模式。
相关数据已经在地球系统国际数据联盟(ESGF)数据平台上发布以供下载(https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/),相对应的数据描述论文和使用说明已被《Advances in Atmospheric Sciences》接收并出版（https://link.springer.com/article/10.1007/s00376-019-9027-8）。该研究得到了国家重点研发计划(2017YFA0604004)，国家自然科学基金(91737306, U1811464, 91837101, 41730963, 91637312, 41530426)等项目的共同资助。
图1 FGOAL-f3-L 大气分量模式FAMIL 模拟西太平洋台风示意图
图2 GMMIP Tier-1试验FGOAL-f3-L 模拟的全球陆地降水异常年平均的长期时间序列（1870-2014），与观测有很好的一致性
关键词：CMIP6， AMIP，FGOALS-f3-L，MJO，台风，极端降水
论文信息：
He, B., and Coauthors, 2019: CAS FGOALS-f3-L model datasets for CMIP6 historical Atmospheric Model IntercomparisonProject simulation. Adv. Atmos. Sci., 36(8), 771–778, https://doi.org/10.1007/s00376-019-9027-8.
论文链接：
https://link.springer.com/article/10.1007/s00376-019-9027-8
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