这种称为“动态降尺度”的技术涉及使用区域气候模型动态推断局部尺度大尺度气候过程的影响，已被证明是模拟高分辨率降水的有效方法。此外，随着超级计算能力的进步，动态降尺度现在正在发展到千米尺度。

先前的研究表明，千米尺度的动力降尺度模型(DDM)比在几十公里尺度上运行的DDM更能真实地捕捉降水特征。然而，我们对千米级模拟优势背后的机制的理解仍然有限。

复旦大学高艳红教授及其研究团队探索了大量1/4分辨率(约25-30公里)的DDM，并率先在青藏高原开展了4公里网格间距模拟。

然后，最近，他们在覆盖中国东部人口稠密和经济发达地区的域中，用两个2公里尺度的DDM和传统的四分之一度分辨率进行了实验。使用多尺度地理加权回归(MGWR)方法建立地形与降水之间的关系，并根据气象站观测结果评估结果。

首先，他们再次确认，千米尺度的DDM比以四分之一分辨率运行的DDM更能描述观测到的降水特征。然后，深入探究其原因，发现小尺度地形对中国东部大部分气象站观测到的降水分布起着主导作用，而千米尺度的DDM更能再现这些观测到的地形对降水的影响。比四分之一度DDM准确。这些结果已发表在《大气与海洋科学快报》上。

许多研究已经认识到地形对降水的形成和分布的重要影响。基于这一共识，高教授和她的团队选取了地形与降水关系研究中常用的五个地形因子——地形高程、地形坡度、地形起伏、距海岸线的距离和盛行风向。

比较了几种回归方法，发现MGWR方法在展示地形因素对降水空间分布的影响方面表现最好。这是因为它有利于基于带宽反映不同因素对降水分布的尺度效应;即带宽越小的因子对降水空间异质性的影响越大。

根据气象站观测，地形起伏、地形高程、距海岸线的距离均具有较小的带宽，对中国东部降水分布的非均质性具有重要影响。其中，地形地貌起伏是占主导地位的站点约占站点的3/4。

“与四分之一度DDM相比，千米级模拟具有水平分辨率更精细的优势，此外，它能够更精确地描述子网格地形特征并捕获子网格表面变化对降水。地形-降水关系的粗分辨率模型产生的差异可能是观测和模拟之间降水不匹配的原因，”高教授解释说。“这意味着改进降水模拟的潜在方法。”

本研究从中国东部地形与降水关系的角度阐述了公里尺度和1/4度DDM结果差异的机制，强调了下垫面次网格变化在模拟中的关键作用降水量。这可能被证明是至关重要的，因为人们正在尝试进一步提高数值天气模型的模拟性能。