摘 要: 為了探究南、北半球降水變化規(guī)律，利用 CMIP5 /PMIP3 中多個(gè)模式模擬結(jié)果( 7 個(gè)全強(qiáng)迫模式的算術(shù)平均值) 對(duì)過(guò)去千年 2 個(gè)特征暖期南、北半球降水的時(shí)空變化差異及其機(jī)制進(jìn)行了研究分析.結(jié)果表明: 1) 中世紀(jì)氣候異常期，北半球平均降水增長(zhǎng)要高于南半球; 2) 現(xiàn)代暖期，南、北半球平均降水增長(zhǎng)較為一致; 3) 中世紀(jì)氣候異常期，南、北半球降水變化差異主要是受南、北半球海洋表面溫度變化差異的影響; 4) 熱帶太平洋海區(qū)緯向海洋表面溫度梯度的減弱削弱了 Walker 環(huán)流，促進(jìn)了現(xiàn)代暖期南、北半球降水的均衡變化.研究結(jié)果為進(jìn)一步認(rèn)識(shí)和預(yù)測(cè)降水在未來(lái)全球增暖背景下多年代際的變化趨勢(shì)研究提供參考.
關(guān)鍵詞: 中世紀(jì)氣候異常期; 20 世紀(jì)增暖; 自然因子強(qiáng)迫; 人為因子強(qiáng)迫; 氣候模擬
觀測(cè)資料顯示，20 世紀(jì)后半葉，南、北半球降水面對(duì)現(xiàn)代氣候的快速增溫在不同緯度帶上表現(xiàn)出了不同的變化特征[1].而大規(guī)模的降水變化往往會(huì)增加極端氣候事件發(fā)生的頻率[2]，進(jìn)而影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[3].因此，研究南、北半球降水對(duì)人為因子強(qiáng)迫和自然因子強(qiáng)迫的響應(yīng)機(jī)制[4-5]，可以更加深入地認(rèn)識(shí)全球降水的變化規(guī)律，有利于更好地預(yù)估未來(lái)增暖背景下降水?dāng)?shù)十年到數(shù)百年的發(fā)展趨勢(shì)，從而針對(duì)極端降水做好防災(zāi)減災(zāi)工作[6].
氣候變化論文：我國(guó)西南地區(qū)春季降水對(duì)前期青藏高原熱力作用的響應(yīng)
研究過(guò)去千年氣候?qū)斫饽甏涟倌瓿叨鹊臍夂蜃兓哂歇?dú)特的價(jià)值[7].在過(guò)去千年時(shí)段中存在著一個(gè)相對(duì)純粹受自然影響的中世紀(jì)氣候異常期( medieval climatic anomaly，MCA)[8]及受人為因子強(qiáng)迫和自然共同影響的現(xiàn)代暖期( present warmperiod，PWP)[9].對(duì)比研究這 2 個(gè)不同氣候背景下形成的特征時(shí)期，可以更好地理解在多年代際時(shí)間尺度上不同強(qiáng)迫因子對(duì)南、北半球降水的影響.其中，利用氣候模式可以很好地探討特征暖期南、北半球的降水變化及其機(jī)理[10].
前人利用各種氣候模式對(duì)過(guò)去千年降水變化特征進(jìn)行了研究[11-12]，劉斌等[13]依據(jù) CESM( community earth system model) 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，MCA 北半球平均降水增加量要高于南半球; 況雪源等[14]利用 ECMO-G( 全球海氣耦合氣候模式) 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，MCA 北半球降水的變化幅度比南半球大，而高緯( 度) 地區(qū)降水的變幅大于低緯地區(qū); PWP 北半球及南半球低緯地區(qū)降水變化為正距平，南半球中高緯地區(qū)則呈現(xiàn)降水為負(fù)距平的現(xiàn)象; 亦有研究發(fā)現(xiàn)，PWP 降水呈“干區(qū)→更干，濕區(qū)→更濕”的變化特征[15].
可以看出，不同氣候模式對(duì)過(guò)去千年特征暖期降水結(jié)構(gòu)特征的模擬有所差異，模擬的氣候變化存在一定的模式依賴性[16]，需要對(duì)不同模式的氣候模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析.目前第 6 次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃( coupled model intercomparisonproject，CMIP) 及國(guó)際古氣候模擬比較計(jì)劃( paleoclimate modeling intercomparison project，PMIP)第 4 階段中涉及過(guò)去千年時(shí)段的數(shù)據(jù)更新較少，因此，CMIP5/PMIP3 中的大量過(guò)去千年氣候模擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)成為多模式對(duì)比研究過(guò)去千年氣候變化的更好選擇.綜上所述，雖然前人針對(duì)過(guò)去千年的降水變化進(jìn)行了深入探討，但是對(duì)于特征暖期南、北半球降水變化的認(rèn)識(shí)仍較為缺乏.
本文利用 CMIP5 /PMIP3 中多個(gè)氣候模式模擬結(jié)果對(duì)南、北半球特征暖期的降水時(shí)空變化特征進(jìn)行對(duì)比分析，探究在過(guò)去千年不同特征暖期的背景下南、北半球降水差異的成因機(jī)制，對(duì)了解近千年來(lái)全球降水的變化規(guī)律，為進(jìn)一步認(rèn)識(shí)和預(yù)測(cè)全球降水在未來(lái)增暖背景下的多年代際的變化提供理論參考.
1 模擬試驗(yàn)設(shè)計(jì)與檢驗(yàn)
1.1 資料簡(jiǎn)介
本文選用了 CMIP5/PMIP3 提供的 6 個(gè)研究過(guò)去千年( 公元 850—2005 年) 的模擬試驗(yàn)結(jié)果 ，同時(shí)使用由美國(guó)國(guó)家大氣研究中心開(kāi)發(fā)的通用地球系統(tǒng)模式( CESM) 進(jìn)行的過(guò)去千年全強(qiáng)迫模擬試驗(yàn)結(jié)果[17-18]，其 中 多 模 式 集 成 ( multi-model ensemblemean，MME) 為 所 有 模 擬 結(jié) 果 ( CESM，CCSM4，GISS-E2-R，MPI-ESM-P，CSIRO-Mk3L，BCC-CSM1，MRI-CGCM3) 的算數(shù)平均集合.另外，本文利用觀測(cè)/再分析資料來(lái)驗(yàn)證氣候模式對(duì)全球年平均地表氣溫和降水空間分布的模擬能力.
地表氣溫資料選用了美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)測(cè)中心 ( National Centers for Environment Prediction，NCEP) 再分析資料的逐月地表氣溫?cái)?shù)據(jù)[19]; 降水資料使用的是全球降水氣候項(xiàng)目資料[20]和氣候預(yù)報(bào)中心降水集合分析資料( climate prediction centermerged analysis of precipitation，CMAP)[21].
為方便比較，采用雙線性插值的方法將模擬結(jié)果和觀測(cè)/再分析數(shù)據(jù)統(tǒng)一插值成 2.5°×2.5°的空間分辨率.此外，本文使用 9 條過(guò)去千年北半球溫度重建序列來(lái)驗(yàn)證過(guò)去千年模擬結(jié)果的可信度，其中重建序列分別為 Esp02，Mann03，Mob05，D'Arrigo06，Heg07，Mann08-cps，Sch15，Wli16 和Gui17.另外，本文如果沒(méi)有特殊說(shuō)明，距平時(shí)段均為公元 851—1850 年.
1.2 模擬結(jié)果驗(yàn)證
本文利用泰勒?qǐng)D分析評(píng)估各個(gè)氣候模式及MME 對(duì)南、北半球年平均( 公元 1979—2000 年) 地表氣溫和降水空間分布的模擬能力.泰勒?qǐng)D能夠直觀地比較各模式的模擬結(jié)果與觀測(cè)/再分析資料的對(duì)應(yīng)程度，其中離紅色圓點(diǎn)( 觀測(cè)場(chǎng)) 越近，模式的模擬結(jié)果與觀測(cè)/再分析資料的相近度就越高.從 中可以觀察到各模式對(duì)南、北半球降水的模擬效果不及地表氣溫，然而，CMAP 觀測(cè)/再分析資料所呈現(xiàn)的降水空間分布狀況與 GPCP 觀測(cè)/再分析資料同樣存在差異.可見(jiàn)，雖然不同模式對(duì)南、北半球地表氣溫和降水分布的模擬結(jié)果存在一定的偏差，但均較合理地描述了年平均地表氣溫和降水的空間分布特征.
此外，MME 比任何單一模式都更真實(shí)地刻畫(huà)出全球地表氣溫和降水的空間分布形態(tài)，說(shuō)明將所有模式的模擬結(jié)果進(jìn)行算數(shù)平均處理能夠有效提高模擬結(jié)果的可信度[22].各個(gè)過(guò)去千年北半球溫度重建資料體現(xiàn)了過(guò)去千年 MCA 和 PWP 這 2 個(gè)特征暖期的存在[23]，結(jié)合前人的研究成果[14-15，23]，本文選取了公元 851—1250 年和公元 1901—2000 年這 2 個(gè)時(shí)段分別作為中世紀(jì)氣候異常期和現(xiàn)代暖期.
此外，進(jìn)一步分析北半球地表氣溫的 MME 模擬序列與各溫度重建序列在 2 個(gè)特征暖期的對(duì)比情況，MCA的 MME 模擬序列與各重建序列的相關(guān)性較低，這可能是受各模式模擬試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案不同及 MCA 原始代用資料較少的影響[24]，盡管如此，MCA 地表氣溫的 MME 模擬曲線仍然處于各重建序列的不確定范圍之內(nèi); 而 PWP 的 MME 模擬結(jié)果與各重建序列一致性較強(qiáng).總體而言，MME 可以較好地模擬北半球過(guò)去千年地表氣溫的 2 個(gè)特征暖期，采用MME 來(lái)研究過(guò)去千年氣候變化是可靠的.
2 結(jié)果與分析
2.1 特征暖期降水的時(shí)空變化
給出了 MME 模擬的過(guò)去千年半球/全球年平均地表氣溫和降水距平序列的 31 年滑動(dòng)平均值.從中可以觀察到，MCA 和 PWP 南、北半球均表現(xiàn)為降水增多，然而，南、北半球降水距平的時(shí)間變化在 2 個(gè)特征暖期具有不同的表現(xiàn)特征.
在南半球和北半球之間的降水變化差異方面，MCA 降水在同一年的變化差異最大為 0. 02 mm/d，而 PWP 則為0.01 mm/d.表明 MCA 南半球和北半球之間降水的變化幅度要大于 PWP.在南、北半球降水距平的振幅變化方面，MCA 北半球降水距平的振幅變化為0.02 mm/d，南半球?yàn)?0.01 mm/d; 而 PWP 南、北半球降水距平的振幅變化基本一致，可見(jiàn)，MCA 和 PWP的北半球降水距平變幅均略高于南半球，但是對(duì)比 2個(gè)特征暖期可發(fā)現(xiàn)，PWP 南、北半球降水距平變幅要遠(yuǎn)大于 MCA.
MCA 降水增長(zhǎng)幅度最大的為熱帶西太平洋及喜馬拉雅山以南的印度半島地區(qū); 降水減少最明顯的是赤道中東太平洋、熱帶大西洋及南美洲巴西高原的部分地區(qū).PWP 熱帶西太平洋降水增加最為顯著; 南、北半球 30°附近則有 2條降水減少的緯度帶，其中北美洲南部地區(qū)和南美洲北部地區(qū)降水減少幅度最大.總體而言，降水變化率較大區(qū)域主要集中在 60° N—60° S，這可能是因?yàn)榻邓饕性谥械途? 度) 地區(qū)[13-14].
給出了全球緯圈降水的平均變化，可以看出，全球降水變化具有“正—負(fù)—正”的帶狀分布現(xiàn)象，結(jié)合全球降水變化的特點(diǎn)，將南、北半球各劃分為 4 個(gè)緯度帶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分別為寒帶地區(qū)60° N( S) —90° N ( S) 、溫帶地區(qū) 40° N ( S) —60° N( S) 、亞熱帶地區(qū) 20° N( S) —40° N( S) 及熱帶地區(qū) 0°—20° N( S) .所示為 MME 模擬的特征暖期南、北半球各緯度帶降水變化率.MCA 北半球平均降水增加幅度為南半球的近 2 倍，其中，MCA 北半球熱帶及南、北半球溫帶地區(qū)和寒帶地區(qū)降水增幅較大.
PWP 南半球降水增加幅度為北半球的近 1.5 倍，除了南、北半球的亞熱帶地區(qū)降水顯著減少以外，其他地區(qū)降水均顯著增加，其中南、北半球的寒帶地區(qū)及南半球的熱帶地區(qū)降水增幅最為明顯.綜上所述，MCA 和PWP 南、北半球的降水距平分布在不同緯度帶上表現(xiàn)出了顯著的區(qū)別，2 個(gè)特征暖期，南、北半球降水距平的這種變化差異可能是降水對(duì)不同外強(qiáng)迫因子響應(yīng)的一種體現(xiàn)[25]，各個(gè)外強(qiáng)迫因子對(duì)南、北半球降水的具體影響機(jī)制仍需進(jìn)一步深入探討.
2.2 不同特征
暖期南、北半球降水與地表氣溫的關(guān)系在模式結(jié)果中，PWP 的溫暖程度明顯高于MCA .為探討在升溫幅度相同的條件下南、北半球降水對(duì) MCA 與 PWP 地表氣溫的響應(yīng)狀況， 給出了 MME 模擬的 2 個(gè)特征暖期南、北半球地表氣溫與降水的回歸系數(shù).
在相同升溫幅度下，MCA 北半球平均降水變化量為 PWP 的近 3 倍;MCA 南半球平均降水變化量為 PWP 的近 1.5 倍.由于 MCA 氣候變化主要受自然因子強(qiáng)迫( 如太陽(yáng)輻射和火山活動(dòng)等) 的影響，PWP 氣候變化則為人為因子強(qiáng)迫( 如溫室氣體等) 所主導(dǎo)[9，26]，表明當(dāng)氣溫升高一致時(shí)，南、北半球平均降水對(duì)自然因子強(qiáng)迫的響應(yīng)要大于對(duì)人為因子強(qiáng)迫的響應(yīng)，這與前人的研究結(jié)論較為一致[15，25-27].
此外，在氣溫變幅相同的情況下，MCA 北半球降水變化量為南半球的近 2 倍，PWP 南、北半球降水變化量則幾乎一致，即北半球降水對(duì)自然因子強(qiáng)迫的響應(yīng)比南半球降水強(qiáng)烈，而人為因子強(qiáng)迫對(duì)南、北半球降水的影響基本相同.可見(jiàn)，南、北半球平均降水對(duì)不同氣候背景下的增溫具有不同的響應(yīng)特征，與之相對(duì)應(yīng)的是，MCA 在自然因子強(qiáng)迫的影響下，南半球和北半球之間降水差異較大 ，同時(shí)北半球平均降水增加量要高于南半球; 而PWP 受人為因子強(qiáng)迫的影響，南、北半球之間降水差異較小，南半球平均降水增加量高于北半球 .
從北半球熱帶地區(qū)降水與 SST 及 850 hPa 風(fēng)場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)圖中可以發(fā)現(xiàn)，南、北半球的熱力差異較大，對(duì)應(yīng)著較強(qiáng)的南、北半球低緯地區(qū)的偏南風(fēng)，為北半球帶來(lái)了更多的降水; 而在南半球熱帶地區(qū)降水與 SST 及 850 hPa 風(fēng)場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)圖中，南半球低緯地區(qū)的偏南風(fēng)削弱了北半球低緯地區(qū)較強(qiáng)的偏北風(fēng)，導(dǎo)致了北半球降水變化量高于南半球.這可能與熱帶輻合帶( intertropicalconvergence zone，ITCZ) 季節(jié)性的南、北移動(dòng)有關(guān)[30].MCA 處于太陽(yáng)活動(dòng)劇烈期，具有更強(qiáng)的太陽(yáng)輻射[9，26]。
因此，當(dāng)太陽(yáng)直射在北半球的時(shí)候，北半球SST 因吸收更多的太陽(yáng)短波輻射而偏高，南、北半球SST 溫差加大，由此產(chǎn)生的跨赤道氣壓梯度有利于進(jìn)一步推動(dòng) ITCZ 帶向北移動(dòng)，為北半球帶來(lái)更多的降水; 反之，當(dāng)太陽(yáng)直射點(diǎn)向南半球移動(dòng)時(shí)，南半球SST 因接受更高的太陽(yáng)短波輻射而偏高，此時(shí)向南偏移的 ITCZ 帶使南半球降水偏多，然而由于 ITCZ帶在東太平洋和大西洋的移動(dòng)位置偏北[31]，導(dǎo)致了南、北半球降水變化量的差異.
PWP 南、北 半 球 降 水 序 列 與 SST 具有普遍的顯著正相關(guān)關(guān)系，其中北半球降水與赤道太平洋 SST 的相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.60( 通過(guò) 99%的顯著性檢驗(yàn)) ; 而南半球降水與西太平洋 SST 的相關(guān)系數(shù)最高，說(shuō)明南、北半球降水與太平洋 SST 的關(guān)系密切.此外，從 PWP 南、北半球不同緯度帶降水與全球 SST 的相關(guān)系數(shù)圖來(lái)看 。
除了北半球亞熱帶地區(qū)降水與 SST 的相關(guān)系數(shù)圖以外，南、北半球其他緯度帶降水各自相關(guān)的 SST 場(chǎng)與相對(duì)應(yīng)的南、北半球降水各自相關(guān)的 SST 場(chǎng)具有極高的相似度( 相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值為 0.83～0.96，均通過(guò) 99%的顯著性檢驗(yàn)) ，表明太平洋 SST 的變化影響南、北半球各緯度帶降水的變化特征.進(jìn)一步對(duì)比 MCA 與 PWP 南、北半球及其各緯度帶降水與全球 SST 的相關(guān)系數(shù)，MCA 熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 梯度較大，而PWP 熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 變化相對(duì)一致.
因此結(jié)合 MME 模擬的結(jié)果，MCA 熱帶太平洋海區(qū)在自然因子強(qiáng)迫的影響下具有較強(qiáng)的緯向SST 梯度，對(duì)應(yīng)著較強(qiáng)的偏東風(fēng) ; 而受人為因子強(qiáng)迫的影響，PWP 熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 梯度減弱[27]，對(duì)應(yīng)著偏西風(fēng)，同時(shí)南、北半球的 850 hPa 風(fēng)場(chǎng)較為相似.由于增強(qiáng)的熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 梯度有利于加強(qiáng)Walker 環(huán)流，使得水汽更多地輻合于西太平洋暖池區(qū)域[15，26-27]，低緯度地區(qū)的降水增加顯著; 減弱的熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 梯度則削弱了Walker環(huán)流，推動(dòng)了南、北半球降水的均衡變化.
3 結(jié) 論
本文利用 CMIP5/PMIP3 中多個(gè)模式的模擬結(jié)果對(duì)過(guò)去千年 2 個(gè)特征暖期，也就是中世紀(jì)氣候異常期( 公元 851—1250 年) 和現(xiàn)代暖期( 公元 1901—2000 年) 的南、北半球降水時(shí)空分布特征進(jìn)行了對(duì)比分析，探討了全球海溫場(chǎng)在不同特征暖期的背景下對(duì)南、北半球降水變化的影響機(jī)制.主要結(jié)論如下：
1) 通過(guò)與觀測(cè)/再分析資料的對(duì)比，筆者發(fā)現(xiàn)MME 能較好地再現(xiàn)公元 1979—2000 年南、北半球地表氣溫和降水的空間分布狀況; 另外，各個(gè)過(guò)去千年北半球溫度重建資料與 MME 模擬的地表氣溫在 2個(gè)特征暖期的變化較為一致，這說(shuō)明采用 MME 來(lái)研究過(guò)去千年 2 個(gè)特征暖期的氣候變化是可靠的.
2) MCA 南半球和北半球之間降水距平的差異要大于 PWP.而 PWP 南、北半球降水距平各自的變幅要遠(yuǎn)大于 MCA.此外，MCA 北半球平均降水增長(zhǎng)要高于南半球; PWP 南、北半球平均降水增長(zhǎng)則較為一致.3) MCA 南、北半球降水的變化差異受南-北半球 SST 溫差變化的影響，南、北半球溫差增大有利于推動(dòng) ITCZ 帶向南、北半球移動(dòng)，而 ITCZ 帶在東太平洋和大西洋的移動(dòng)位置偏北，導(dǎo)致了北半球降水變化量高于南半球.
4) 2 個(gè)特征暖期的南、北半球降水均受熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 梯度的影響，MCA 熱帶太平洋海區(qū)比 PWP 具有更強(qiáng)的緯向 SST 梯度，較強(qiáng)的熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 梯度有利于加強(qiáng)Walker 環(huán)流，使得水汽更多地輻合于西太平洋暖池區(qū)域，增加低緯地區(qū)的降水量; 而 PWP 減弱的熱帶太平洋海區(qū)緯向 SST 梯度則削弱了 Walker環(huán)流，促進(jìn)南、北半球降水均衡變化.
參考文獻(xiàn):
[1]NOAKE K，POLSON D，HEGERL G C，et al.Changes in seasonal land precipitation during the latter twentieth-century[J].Geophys Res Lett，2012，doi: 10.1029 /2011GL050405.
[2]COLLINS M，KNUTTI R.Long-term climate change: projections，commitments and irreversibility[M].Cambridge: Cambridge University Press，2013: 1029-1136.
[3]HEGERL G C，BLACK E，ALLAN R P，et al. Challenges in quantifying changes in the global water cycle[J]. B Am Meteorol Soc，2015，96( 7) : 1097-1115.
[4]GU G，ADLER R F，HUFFMAN G J.Long-term changes/trends in surface temperature and precipitation during the satellite era( 1979—2012) [J].ClimDynam，2015，46( 3) : 1091-1105.
[5]ILES C E，HEGERL G C.The global precipitation response to volcanic eruptions in the CMIP5 models[J].Environ Res Lett，2014，9( 10) :104012.
[6]黃平，周士杰.全球變暖下熱帶降水變化研究回顧與挑戰(zhàn)[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2018，33( 11) : 1181-1192.
[7]鄭景云，張學(xué)珍，劉洋，等.過(guò)去千年中國(guó)不同區(qū)域干濕的多尺度變化特征評(píng)估[J].地理學(xué)報(bào)，2020，75( 7) : 1432-1450.
[8]周天軍，李博，滿文敏，等.過(guò)去千年 3 個(gè)特征期氣候的 FGOALS 耦合模式模擬[J].科學(xué)通報(bào)，2011，56( 25) : 2083-2095.
作者：王思思， 朱麗東， 潘春華， 李鳳全
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