侧边界条件是区域模式相较于全球模式的最显著特征。其存在既是区域模式的理论局限（例如，不适定性、不协调性以及与大气整体连通性的矛盾），也是区域模式在实际应用中的重要优势（可针对特定区域进行更激进的优化配置，而不破坏整体环流）。区域模式的边值问题涉及多个层面，包括数值表达形式、物理气流特性、动力模式自身特点等，需要从多层次加以深入理解。

本研究从全球-区域一体化建模视角，尝试对区域模式的边值问题进行系统性分析。首先，基于一个已经过多尺度充分检验的全球模式，通过构造数值边界条件（最低限度的侧边界松弛强迫）建立其有限区域版本，以一致的模式代码进行全球和区域模拟。基于“acid test”试验理念，分析了全球与区域模式在不同场景下的计算一致性。研究表明，当全球模式与区域模式的气流保持动力一致时，无论是短期高分辨率应用还是多年长期气候模拟，二者的计算结果均可实现较高一致性。区域模式中常见的虚假惯性-重力波不会干扰有效的气象信息。研究进一步使用多套数据源作为侧边界条件，对区域模式进行驱动，并以千米级分辨率下的青藏高原区域为研究对象，分析不同边值来源对模式性能的影响。结果表明，当边界条件与区域模式的动力特性存在较大不一致时，边界区域更容易生成小尺度的不连续性。总体而言，这些不连续性不会显著干扰模式内部的求解过程。侧边界气流的不同，可影响模式的降水极值表现，并产生一些与其他设置（如显式对流）影响相当的敏感性。边值的存在虽然不会改变模式的系统性偏差，但是这些偏差会受边值影响，产生新的不确定性。研究思路可用于评估同类具有全球-区域一体化特征的数值模式，检验模式的算法设计完整性以及代码实施可靠性。

全球模式,区域模式,全球区域一体化,侧边值问题