基于CMIP5資料的熱帶太平洋和印度洋海溫變化與降水變化的關(guān)系及其成因分析

杜美芳,徐海明,鄧潔淳

(1.南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.東臺市氣象局,江蘇 鹽城 224200)

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基于CMIP5資料的熱帶太平洋和印度洋海溫變化與降水變化的關(guān)系及其成因分析

杜美芳1,2,徐海明1,鄧潔淳1

(1.南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.東臺市氣象局,江蘇 鹽城 224200)

摘要：利用第五次耦合模式比較計劃(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,簡稱CMIP5)月平均資料,從季節(jié)變化角度,對熱帶太平洋、印度洋海溫變化與降水變化的關(guān)系及其成因進行了初步分析。20個模式集合平均結(jié)果表明:在全球增暖背景下,熱帶太平洋年平均的海溫變化與降水變化符合“warmer-get-wetter”型特征,而季節(jié)平均與年平均存在明顯的差異;冬季和春季,海溫增暖最大區(qū)和降水增加區(qū)之間存在東西向和南北向的位置偏差;夏季和秋季,二者只存在明顯的南北位置偏差,且與冬季和春季的情況相反。熱帶印度洋的冬季和春季海溫變化與降水變化也存在位置偏差。兩個熱帶大洋季節(jié)平均的降水變化均是“warmer-get-wetter”和“wet-get-wetter”兩個機制共同作用的結(jié)果。

關(guān)鍵詞：全球變暖;熱帶太平洋;熱帶印度洋;海溫增暖;降水

0引言

20世紀(jì)80年代以來,全球氣候持續(xù)變暖(張楠等,2009),這不僅引起氣象學(xué)家的注意,政府部門及公眾對氣候變化的關(guān)注也與日俱增。對于這一問題,各國學(xué)者從不同角度作了大量研究,并取得了許多有意義的成果(姚潔等,2010)。IPCC第四次評估報告指出,近100 a(1906—2005年)內(nèi)全球平均氣溫升高0.74 ℃,且近50 a的平均氣溫是過去500 a和1 300a中的最高值(IPCC,2007)。全球增暖不僅僅是指全球平均氣溫的變化,也表現(xiàn)在海表面溫度的變化上(李忠賢等,2011)。觀測表明,1961年以來,全球海洋平均溫度的上升已延伸到至少3 000 m深度,海洋吸收了80%以上被增添到氣候系統(tǒng)的熱量,且海洋區(qū)域的變暖速率比陸地快(廖宏和朱懿旦,2010)。

大量的研究發(fā)現(xiàn),海表溫度的增暖表現(xiàn)出明顯的不均勻性。熱帶地區(qū)海溫增暖的形態(tài)表現(xiàn)出赤道加強響應(yīng)(Knutson and Manabe,1995;Meehl et al.,2000)。Liu et al.(2005)研究了緯向平均的海溫結(jié)構(gòu)特征,發(fā)現(xiàn)海溫增暖最大區(qū)出現(xiàn)在赤道地區(qū),并且赤道北側(cè)的海溫增暖速率要快于赤道南側(cè)。Meehl et al.(2007)利用IPCC多模式集合資料發(fā)現(xiàn),赤道太平洋地區(qū)海溫增暖最大,而赤道南側(cè)的副熱帶地區(qū)海溫增暖最小。Ma and Xie(2013)也發(fā)現(xiàn)了“赤道增暖峰值”和“跨越赤道的增暖梯度”這兩種較為突出的海溫增暖型。針對海溫增暖的這些特征,Seager and Murtugudde(1997)認為,風(fēng)場的減弱會引起熱阻尼變?nèi)?從而導(dǎo)致赤道地區(qū)的增暖強于副熱帶地區(qū)。Xie et al.(2010)發(fā)現(xiàn)海洋環(huán)流和表面通量的調(diào)整對海溫增暖型的形成起了極其重要的作用,其中上翻阻尼、熱力反饋、水平平流和蒸發(fā)阻尼是赤道增暖最快的原因。Xie and Philander(1994)提出風(fēng)蒸發(fā)(Wind-Evaporation-SST,簡稱WES)反饋機制,并以此解釋了北半球副熱帶海溫增暖強于南半球副熱帶地區(qū)的原因。Ma and Xie(2013)發(fā)現(xiàn)赤道南側(cè)增強的東南信風(fēng)減弱了海溫增暖,尤其是赤道南側(cè)的太平洋地區(qū),而赤道北側(cè)減弱的東北信風(fēng)則增強了海溫增暖,即兩半球非對稱的信風(fēng)變化導(dǎo)致北半球副熱帶海溫增暖強于南半球副熱帶,并可以很好地用WES反饋機制來解釋。

于此同時,許多觀測事實和模式模擬的結(jié)果表明,隨著全球變暖,降水強度在加強,而降水的頻率在減小(Wilby and Wigley,2002;Trenberth and Stepaniak,2003;Kharin and Zwiers,2005;Meehl et al.,2005;Barnett et al.,2006;Sun et al.,2007;Trenberth and Dai,2007;張文君和譚桂容,2012),氣候模式普遍表現(xiàn)出高緯度地區(qū)降水增加,而副熱帶地區(qū)降水減少。就年平均而言,熱帶地區(qū)的降水增加(Meehl et al.,2007),干濕季節(jié)的季節(jié)性降水范圍擴大(Chou et al.,2007)。

針對降水的這些變化特征,很多研究者從降水的氣候背景場和海溫增暖的分布型出發(fā)分析其成因,最早提出用來解釋降水變化的機制是“rich-get-richer”機制(Manabe and Wetherald,1975;Knutson and Manabe,1995;Wetherald and Manabe,2002),即原本有較強水汽輻合(輻散)和降水多(少)的地區(qū)降水將增加(減少)。Chou et al.(2009)利用10個全球氣候模式對全球變暖背景下熱帶地區(qū)降水變化的“rich-get-richer”機制進行了評估,發(fā)現(xiàn)此機制基本上可以用來解釋熱帶地區(qū)的降水變化。較早的Cess試驗(Cess et al.,1990)表明,均勻增加的海溫會導(dǎo)致降水變化的空間非均勻性,主要氣候雨帶的降水增加,在此基礎(chǔ)之上,不少學(xué)者研究了海溫的均勻增暖對降水變化的影響(Neelin et al.,2003;Chou and Neelin,2004;Held and Soden,2006;Seager et al.,2010),發(fā)現(xiàn)年平均的降水變化具有“wet-get-wetter”型特征,即熱帶地區(qū)主要雨帶中心降水將增加,而其兩側(cè)及副熱帶地區(qū)降水將減少,這與水汽梯度的增加以及雨帶中心以外的干對流有關(guān)。Xie et al.(2010)對比了CMIP3多模式與Cess試驗的結(jié)果發(fā)現(xiàn)年平均的降水變化具有“warmer-get-wetter”型特征,且CMIP3模式反映的降水變化與理想海溫增暖試驗的結(jié)果存在明顯差異,進一步證明了在全球增暖背景下,海溫變化對降水有著重要的作用。此外,Ma and Xie(2013)利用CMIP3的多模式集合研究了海溫增暖型與降水變化的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)海溫增暖分布的不均勻性是降水變化分布不均勻性的決定性因素。由此可見,目前有關(guān)全球變暖背景下年平均的降水變化的機制主要有“wet-get-wetter”和“warmer-get-wetter”這兩個機制。

縱觀前人對海溫變化與降水變化關(guān)系的研究,多數(shù)是從年平均的角度出發(fā),而沒有考慮不同季節(jié)中海溫變化與降水變化之間的關(guān)系。不同季節(jié)的海溫增暖型與年平均是否存在差異,各個季節(jié)的海溫變化與降水變化是否仍有一致的配置關(guān)系,以及年平均降水變化的兩個機制是否能解釋不同季節(jié)的降水變化都是亟待解決的問題。因此,本文對四個季節(jié)分別進行分析,發(fā)現(xiàn)各個季節(jié)的海溫增暖型與年平均情況不同,并且海溫增暖與降水增加之間的配置關(guān)系也發(fā)生了改變。此外,造成四個季節(jié)降水變化的機制并不僅僅是上述兩個機制的其中之一。

1資料與方法

1.1CMIP5和觀測資料

本文使用第五次耦合模式比較計劃(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,簡稱CMIP5)中31個氣候模式的歷史長期模擬試驗數(shù)據(jù),選用其中1979年1月—2005年12月的逐月平均海溫、降水和風(fēng)場資料。對于未來預(yù)估試驗,本文選用中等排放的RCP4.5情景(到2100年溫室氣體濃度達到的輻射強迫為4.5 W/m2),包括了2041年1月—2050年12月的逐月平均海溫、降水和風(fēng)場資料。

為了與實際觀測進行對比分析,選取的觀測資料包括:1)1979年1月—2005年12月美國氣候預(yù)測中心(Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation,簡稱CMAP)的月平均降水資料,水平分辨率為2.5°×2.5°;2)1979年1月—2005年12月英國Hadley中心(Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set,簡稱HadISST)的海表溫度資料,水平分辨率為1°×1°。

此外,由于CMIP5各模式資料的分辨率不一致,為了便于分析,利用線性插值的方法將各模式的輸出資料與觀測資料統(tǒng)一插值到1°×1°的經(jīng)緯度網(wǎng)格上。

1.2方法

熱帶局地的降水變化與海溫增暖型緊密相關(guān),而局地的海溫變化不會明顯地影響局地降水,因此這里所指的海溫增暖并非簡單的局地海溫增暖,而是局地海溫相對于熱帶平均海溫的變化(Johnson and Xie,2010;Xie et al.,2010;Ma and Xie,2013)。因此,將1991—2000年作為當(dāng)前氣候,2041—2050年作為未來氣候,計算了各模式中兩個階段之間的海溫差值,而后對熱帶(20°S～20°N)地區(qū)進行區(qū)域平均。那么,本文研究的海溫變化即為各模式中兩個階段的海溫差值減去熱帶海溫差值的區(qū)域平均值,最后進行模式平均的結(jié)果(模式的選取見第二節(jié))。此外,文中的降水變化和海表面風(fēng)場變化則直接用這兩個階段的差值表示,并取模式的等權(quán)平均。此外,還用到奇偶對稱分析方法(管兆勇等,1994)。

2模式的選取與檢驗

CMIP5模式輸出結(jié)果較CMIP3更接近歷史近期的真實氣候平均狀況,因為模式的誤差是不可避免的,所以理想化模式結(jié)果還應(yīng)得到觀測結(jié)果的檢驗。因此將31個模式輸出資料與觀測資料進行對比,包括熱帶地區(qū)的海溫和降水,主要考慮不同模式結(jié)果模擬的氣候場與實際觀測場的相關(guān)程度以及標(biāo)準(zhǔn)偏差,從而挑選出所用的模式資料。

圖1分別給出了31個模式模擬的熱帶地區(qū)(20°S～20°N)海溫和降水與相應(yīng)的觀測場之間的相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)偏差。從圖1a中看到,31個模式的海溫模擬場與觀測場的相關(guān)系數(shù)大都超過0.8,但是存在一些相關(guān)系數(shù)較小的,如HadCM3和bcc-csm1-1-m所模擬的熱帶地區(qū)的海溫場與實際觀測場相關(guān)程度較小。此外,海溫場的標(biāo)準(zhǔn)偏差基本都在0.8～1.2之間,但GISS-E2-H、MRI-CGCM3、CNRM-CM5、GISS-E2-H-CC等均小于0.8,說明這四個模式對熱帶地區(qū)海溫的模擬相比于觀測場偏差較大。降水場相關(guān)系數(shù)(圖1b)大都超過0.7,但GISS-E2-H、GISS-E2-H-CC、inmcm4、bcc-csm1-1-m所模擬的熱帶地區(qū)的降水場與實際觀測場相關(guān)程度較小,均小于0.7。此外,CSIRO-Mk3-6-0、HadCM3、ACCESS1-3、ACCESS1-0模式所模擬的熱帶地區(qū)降水場與觀測場偏差較大,標(biāo)準(zhǔn)偏差均大于1.2。為了更好的表現(xiàn)真實氣候平均狀況,選取了海溫相關(guān)系數(shù)大于0.8,降水相關(guān)系數(shù)大于0.7,且標(biāo)準(zhǔn)偏差均位于0.8～1.2的20個模式(表1)。

3年平均情況

Xie et al.(2010)利用CMIP3的模式資料,對比分析不同的多模式集合,發(fā)現(xiàn)年平均的降水和海溫變化遵循“warmer-get-wetter”型,即降水增加(減少)與局地最大(小)海溫增暖基本一致。Ma and Xie(2013)也利用CMIP3的多模式集合資料得到了同樣的結(jié)果,即海溫增暖空間型在決定降水變化中起關(guān)鍵作用,大多數(shù)熱帶降水空間變化對溫室氣體的響應(yīng)可以用“warmer-get-wetter”機制來解釋。下面利用CMIP5模式輸出資料,分別分析熱帶太平洋和印度洋年平均的海溫變化與降水變化是否仍存在這樣的關(guān)系。

3.1熱帶太平洋

圖1　CMIP5中31個模式模擬的熱帶地區(qū)海溫場(a)、降水場(b)與觀測場的相關(guān)系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)偏差(31個字母分別表示31個模式,其順序與表1一致)Fig.1　Correlation coefficients and standard deviations of (a)sea surface temperature and (b)precipitation over tropical Pacific between observations and 31 models results from CMIP5(Letters represent 31 models that are consistent with the order in Table 1)

表1本文所用的CMIP5中31個模式

Table 1The 31 models from CMIP5 used in this paper

序號模式名稱國家大氣模式水平分辨率海洋模式水平分辨率AACCESS1-0Australia1.241°×1.875°0.6°×1°BACCESS1-3Australia1.241°×1.875°0.6°×1°Cbcc-csm1-1-mChina0.6°×1°0.776°×1°DCanCM41)Canada2.813°×2.813°0.938°×1.406°ECCSM41)USA0.938°×1.25°0.469°×1.125°FCESM1-BGC1)USA0.938°×1.25°0.469°×1.125°GCESM1-CAM51)USA0.938°×1.25°0.469°×1.125°HCMCC-CM1)Italy0.75°×0.75°1.208°×1.978°ICMCC-CMS1)Italy1.875°×1.25°1.208°×1.978°JCNRM-CM5France1.406°×1.406°0.616°×0.995°KCSIRO-Mk3-6-0Australia1.875°×1.875°0.952°×1.875°LFIO-ESM1)China2.813°×2.813°0.469°×1.125°MGFDL-CM31)UnitedStates2°×2.5°0.9°×1°NGFDL-ESM2G1)UnitedStates2°×2.5°0.857°×1°OGFDL-ESM2M1)UnitedStates2°×2.5°0.9°×1°PGISS-E2-HUSA2°×2.5°2°×2.5°QGISS-E2-H-CCUSA2°×2.5°2°×2.5°RGISS-E2-R1)USA2°×2.5°2°×2.5°SGISS-E2-R-CC1)USA2°×2.5°2°×2.5°THadCM3UnitedKingdom2.466°×3.75°1.25°×1.25°UHadGEM2-CC1)UnitedKingdom1.241°×1.875°0.833°×1°VHadGEM2-ES1)UnitedKingdom1.241°×1.875°0.833°×1°Winmcm4Russia1.5°×2°0.529°×1°XIPSL-CM5A-LR1)France1.875°×3.75°1.208°×1.978°YIPSL-CM5A-MR1)France1.259°×2.5°1.208°×1.978°ZIPSL-CM5B-LRFrance1.875°×3.75°1.208°×1.978°aMPI-ESM-LR1)Germany/Korea1.208°×1.875°1.818°×1.406°bMPI-ESM-MR1)Germany/Korea1.875°×1.875°0.446°×0.449°cMRI-CGCM3Japan1.125°×1.125°0.489°×1°dNorESM1-M1)Norway1.875°×2.5°0.469°×1.125°eNorESM1-ME1)Norway1.875°×2.5°0.469°×1.125°

圖2　熱帶太平洋地區(qū)年平均的表面風(fēng)速(箭矢;單位:m/s)、海溫(陰影;單位:℃)和降水(等值線;單位:mm/mon)的變化Fig.2　Annual mean changes in surface wind speed(arrows;units:m/s),sea surface temperature(shadings;units:℃) and precipitation(contours;units:mm/mon) over tropical Pacific

注：1)為本文選取的20個模式.均表面風(fēng)場變化、海溫變化和降水變化的分布,可以看出,海溫增暖區(qū)沿赤道分布,其中高值區(qū)位于熱帶東太平洋,海溫增暖最大值超過0.5 ℃,且對應(yīng)有明顯的降水增加,增幅最大值超過20 mm/mon。赤道以北的太平洋海溫增暖相對較小,而赤道以南的太平洋海溫明顯下降,尤其是東南太平洋有一個“冷片”,向西北方向延伸,海溫增暖最小值超過-0.6 ℃,對應(yīng)降水明顯減少。

圖2是20個模式集合平均的熱帶太平洋年平海表面風(fēng)場的變化是海溫變化的一個重要因素,Xie and Philander(1994)提出的WES(wind-evaporation-SST)反饋機制可以很好地解釋赤道南北側(cè)海溫增暖的不對稱性。從圖2中可以看到,赤道以南的南太平洋東南信風(fēng)明顯加強,產(chǎn)生海溫增暖最小值,赤道北側(cè)東北信風(fēng)減弱,使得海溫增暖超過0.3 ℃。赤道南北兩側(cè)非對稱的信風(fēng)變化導(dǎo)致赤道北側(cè)增暖強于南側(cè),符合WES反饋機制。此外,赤道地區(qū)存在西風(fēng)異常,使得赤道中東太平洋的冷水上翻減弱,導(dǎo)致海溫大幅度增暖。

由此可見,本文得到的熱帶太平洋年平均海溫變化與降水變化之間的關(guān)系與前人的研究結(jié)果一致,即降水增加區(qū)基本對應(yīng)海溫增暖最大區(qū),降水減少區(qū)基本對應(yīng)海溫增暖最小區(qū),符合“warmer-get-wetter”機制。

3.2熱帶印度洋

圖3是20個模式集合平均的熱帶印度洋年平均表面風(fēng)場變化、海溫變化和降水變化的分布,可以看出,熱帶印度洋海溫增暖的大值中心位于阿拉伯海西北部,對應(yīng)的降水增加,且降水增加值達15 mm/mon,而海溫下降的大值中心位于赤道以南的東南印度洋,對應(yīng)的降水減少值達12 mm/mon,即熱帶印度洋的海溫變化與降水變化均呈東北—西南方向的對稱分布,符合“warmer-get-wetter”機制。由此可見,在全球增暖情況下,熱帶印度洋的海溫增暖的不均勻性是造成降水變化不均勻分布的重要原因。

圖3　熱帶印度洋地區(qū)年平均的表面風(fēng)速(箭矢;單位:m/s)、海溫(陰影;單位:℃)和降水(等值線;單位:mm/mon)的變化Fig.3　Annual mean changes in surface wind speed(arrows;units:m/s),sea surface temperature(shadings;units:℃) and precipitation(contours;units:mm/mon) over tropical Indian Ocean

熱帶印度洋海表面風(fēng)場的異常造成了海溫增暖的不均勻分布,從而進一步影響降水變化的分布。從圖3中可以看到,熱帶印度洋赤道附近存在顯著的東風(fēng)異常,使得赤道以南的東南印度洋溫躍層變淺,冷水上翻運動加強,印度尼西亞沿岸的海溫降低。而赤道以北的西北印度洋受赤道地區(qū)異常東風(fēng)的影響,溫躍層加深,冷水上翻運動減弱,形成了海溫增暖的大值區(qū),增暖值達0.25 ℃。

由此可見,熱帶印度洋赤道地區(qū)的異常東風(fēng)使得印度尼西亞沿岸海溫下降,而阿拉伯海海溫增暖,兩地形成較大的海溫梯度,從而使得赤道以南的東南印度洋降水減少,赤道以北的西北印度洋降水增加。

圖4　熱帶太平洋地區(qū)季節(jié)平均的海溫(陰影;單位:℃)和降水(等值線;單位:mm/mon)的變化　　a.冬季;b.春季;c.夏季;d.秋季Fig.4　Seasonal mean changes in sea surface temperature(shadings;units:℃) and precipitation(contours;units:mm/mon) over tropical Pacific　　a.winter;b.spring;c.summer;d.autumn

4季節(jié)平均情況

4.1熱帶太平洋

圖4是熱帶太平洋地區(qū)各季節(jié)平均的海溫變化與降水變化,可見,熱帶太平洋地區(qū)在四個季節(jié)總體上均表現(xiàn)出赤道地區(qū)海溫增暖大值區(qū)的降水增加,而赤道兩側(cè)海溫增暖小的地區(qū)降水減少,但與年平均的情況存在顯著的差異。冬季,海溫增暖大值區(qū)位于赤道東太平洋,增暖值超過0.3 ℃,而降水增加區(qū)的中心位于赤道中太平洋(160°W附近),降水變化的最大值達35 mm/mon,且偏向赤道南側(cè),兩者存在一定東西向和南北向的位置偏差。此外,赤道以北的東北太平洋海溫增暖相對較小,對應(yīng)降水明顯減少(圖4a)。春季,海溫增暖大值中心移向赤道東太平洋,且強度增強,海溫增暖最大值超過0.5 ℃,而降水增加區(qū)主要位于赤道中太平洋(145°W附近),相對赤道位置偏南,且強度增強,降水變化的最大值達45 mm/mon,可見兩者仍存在一定的位置偏差。此時赤道以北的東北太平洋海溫的降低相比冬季進一步增強,范圍西伸,對應(yīng)的降水減少(圖4b)。到了夏季,兩者間的不一致性更加明顯,赤道東太平洋的海溫增暖大值區(qū)向南、向東移動,最大增暖值仍達到0.5 ℃,而此時降水增加區(qū)明顯向東北方向移動至赤道東太平洋北側(cè)地區(qū),且降水增加強度變化較小,兩者位置存在明顯的南北向偏差。此外,赤道以北的東北太平洋的海溫增暖強度開始增強,降水也逐漸增加(圖4c)。秋季的情況與夏季相似,海溫增暖大值區(qū)位于赤道南側(cè)的東太平洋,降水增加區(qū)偏向赤道北側(cè),但強度有所減弱,且此時赤道以北的東北太平洋的海溫增暖明顯增強,對應(yīng)的降水明顯增加(圖4d)。

由此可見,熱帶太平洋季節(jié)平均的海溫變化和降水變化與年平均相比較,存在明顯的差異。冬季和春季,海溫增暖大值區(qū)與降水增加區(qū)中心不僅存在東西向的位置偏差,還存在南北位置偏差,而夏季和秋季,只存在明顯的南北位置偏差,且與冬季和春季相反。熱帶太平洋季節(jié)平均的海溫變化與降水變化并不遵循“warmer-get-wetter”機制。因此,不能單純地從年平均的角度研究熱帶太平洋海溫變化和降水變化的關(guān)系,還要關(guān)注其季節(jié)間的差異。

4.2熱帶印度洋

圖5　熱帶印度洋地區(qū)季節(jié)平均的海溫(陰影;單位:℃)和降水(等值線;單位:mm/mon)的變化　　a.冬季;b.春季;c.夏季;d.秋季Fig.5　Seasonal mean changes in sea surface temperature(shadings;units:℃) and precipitation(contours;units:mm/mon) over tropical Indian Ocean　　a.winter;b.spring;c.summer;d.autumn

圖5是熱帶印度洋季節(jié)平均海溫變化與降水變化,可以看出,冬季,阿拉伯海地區(qū)存在一個海溫增暖的大值區(qū),對應(yīng)的降水增加,而赤道南側(cè)的大部分地區(qū)海溫也是增暖的,雖然增暖強度較弱,但其對應(yīng)的降水卻顯著增加。此外,孟加拉灣東部的海溫下降,降水減少。與年平均的情況相比,海溫變化與降水變化之間的關(guān)系基本符合“warmer-get-wetter”型特征,但是赤道印度洋南側(cè)的80°E附近不符合這個機制,且冬季赤道以南的東南印度洋的海溫是增暖、降水是增加的(圖5a)。春季,海溫增暖的分布情況發(fā)生改變,阿拉伯海地區(qū)的海溫增暖強度有所減弱,而阿拉伯海東南部—斯里蘭卡島沿岸—孟加拉灣一帶的海溫上升,對應(yīng)的降水卻顯著減少,不符合“warmer-get-wetter”型特征。此外,赤道南側(cè)地區(qū)的海溫增暖加強,對應(yīng)的降水增加也更加明顯。與年平均的情況相比,海溫增暖與降水增加的分布仍存在明顯的差異(圖5b)。夏季,熱帶印度洋的海溫變化與降水變化均發(fā)生了顯著的改變,海溫增暖的大值區(qū)向東、向北移至赤道北側(cè)附近,且強度加強,而降水增加大值區(qū)從赤道南側(cè)北移到赤道北側(cè),與海溫變化形成較好的位置對應(yīng)關(guān)系。同時,赤道以南的東南印度洋的海溫下降,并伴有一個較強的降水減少中心。因此,夏季熱帶印度洋的海溫變化與降水變化符合“warmer-get-wetter”型特征,這與年平均的情況相似,基本符合印度洋偶極子的分布型特征,但仍存在一定的差異(圖5c)。秋季,赤道北側(cè)的海溫增暖大值區(qū)變化較小,但對應(yīng)的降水增加強度卻明顯加強。此外,赤道以南的東南印度洋的海溫增暖強度進一步減弱,對應(yīng)的降水減少,即秋季熱帶印度洋的海溫變化與降水變化符合“warmer-get-wetter”型特征(圖5d)。

由此可見,熱帶印度洋季節(jié)平均的海溫變化和降水變化與年平均相比較,存在明顯的差異。冬季和春季,海溫變化與年平均分布不同,主要表現(xiàn)在赤道以南的東南印度洋地區(qū),而降水變化則呈現(xiàn)出赤道南北的對稱分布,且部分地區(qū)海溫變化與降水變化并不符合“warmer-get-wetter”型特征。夏季和秋季,海溫增暖與降水增加的分布與年平均的情況類似,符合“warmer-get-wetter”型特征,但仍存在一定的差異。因此,季節(jié)間的差異也是在研究熱帶印度洋海溫變化和降水變化的關(guān)系時需要考慮的一個重要因素。

圖6　熱帶太平洋緯向平均海溫變化(陰影;單位:℃)與降水變化(等值線;單位:mm/mon)偶分量(a,b)和奇分量(c,d)的時間演變,以及熱帶太平洋緯向平均海溫(陰影;單位:℃)與降水(等值線;單位:mm/mon)的氣候背景場的時間演變(e,f) a,c,e.東太平洋(120°E～160°W);b,d,f.西太平洋(80～160°W)Fig.6　Latitude-time cross sections of (a,b)even component and (c,d)odd component of zonal mean sea surface temperature(shadingds;units:℃) and precipitation(contours;units:mm/mon) changes over tropical Pacific,together with latitude-time cross sections of (e,f)climatological zonal mean sea surface temperature(shadingds;units:℃) and precipitation(contours;units:mm/mon) over tropical Pacific a,c,e.eastern Pacific(120°E—160°W);b,d,f.western Pacific(80—160°W)

5季節(jié)平均的海溫變化與降水變化位置偏差的原因探究

模式中的降水變化有“wet-get-wetter”型特征,即熱帶主要雨帶中心降水增加,其兩側(cè)和干的副熱帶地區(qū)降水減少。Chou et al.(2009)認為原本有很強的水汽輻合及降水的地區(qū)降水增加,即“rich-get-richer”機制。Ma and Xie(2013)也指出原本降水區(qū)降水增加,原本干區(qū)降水減少。由此推測,熱帶太平洋、印度洋季節(jié)平均的海溫變化與降水變化位置偏差可能與各自的氣候背景場的季節(jié)變化有關(guān),并且熱帶太平洋與印度洋之間還存在一定的差異。下面將初步分析導(dǎo)致降水變化的機制。

5.1熱帶太平洋

根據(jù)奇偶分量的分解方式(管兆勇等,1994),將熱帶太平洋海溫變化與降水變化分解為關(guān)于赤道對稱的奇偶分量,并與海溫和降水的氣候背景場進行比較,找出二者存在位置偏差的原因,結(jié)果如圖6所示。

圖6a為熱帶東太平洋海溫變化與降水變化的偶對稱分量,海溫增暖與降水增加均表現(xiàn)為沿赤道的大值帶,二者隨時間較一致,是“warmer-get-wetter”機制作用的結(jié)果。圖6c為相應(yīng)的奇對稱分量,可見,1—5月,赤道南側(cè)的海溫增暖并不明顯,卻對應(yīng)較大的降水增加中心。6月,海溫增暖與降水增加都發(fā)生轉(zhuǎn)變,降水增加中心移到赤道北側(cè)(10°N附近),而海溫增暖大值區(qū)相對降水位置偏北,二者并不一致。從氣候背景場(圖6e)來看,1—5月,赤道南側(cè)有一個明顯的海溫與降水的大值區(qū),與奇對稱分量中的降水增加大值區(qū)較一致。6—12月,海溫與降水的大值區(qū)北移至赤道北側(cè)(10°N附近),與另外一個降水增加大值區(qū)一致。因此,對于奇對稱分量,降水增加的大值區(qū)并不對應(yīng)海溫增暖的大值區(qū),存在明顯的位置偏差,而此時降水變化的分布受海溫和降水的氣候背景場的影響非常明顯,即降水的氣候背景場使得1—5月的降水增加中心相對于海溫增暖的大值區(qū)偏南,而6—12月的降水增加中心相對于海溫增暖的大值區(qū)偏北,主要是“wet-get-wetter”機制作用的結(jié)果。至于海溫氣候背景場的作用,這里不做討論。

熱帶西太平洋類似熱帶東太平洋,偶對稱分量的海溫增暖與降水增加的大值區(qū)均位于赤道附近,且1—7月表現(xiàn)明顯,是“warmer-get-wetter”機制作用的結(jié)果。奇對稱分量的降水增加大值區(qū)與海溫增暖大值區(qū)并不一致,尤其是1—6月,赤道南側(cè)地區(qū)的海溫增暖強度較弱,而降水卻明顯增加,此時受其氣候背景場的影響明顯,即降水的氣候背景場使得1—6月的降水增加中心相對于海溫增暖的大值區(qū)偏南,而7—12月的降水增加中心相對于海溫增暖的大值區(qū)偏北,主要是“wet-get-wetter”機制作用的結(jié)果(圖6b、d、f)。

因此,熱帶太平洋海溫的增暖型在一定程度上決定了降水變化的空間分布,主要是降水變化的偶對稱分量,符合“warmer-get-wetter”型特征。而奇對稱分量隨季節(jié)存在明顯的位置偏差,造成這種現(xiàn)象的原因與海溫和降水的氣候場緊密相關(guān),主要是“wet-get-wetter”機制作用的結(jié)果。對比熱帶太平洋的年平均與季節(jié)平均發(fā)現(xiàn),年平均的海溫增暖和降水增加,符合“warmer-get-wetter”型特征,而季節(jié)平均與年平均存在不一致性,海溫變化與降水變化隨時間存在明顯的位置偏差,是“warmer-get-wetter”和“wet-get-wetter”兩個機制共同作用的結(jié)果,即二者共同作用形成了全球變暖背景下降水的變化。

5.2熱帶印度洋

圖7給出了熱帶印度洋海溫和降水的氣候背景場。對比圖5可以看出,冬季,赤道南側(cè)存在一個海溫和降水的大值區(qū),解釋了赤道南側(cè)較弱的海溫增暖卻對應(yīng)較強的降水增加,降水的氣候場為降水的增加提供了重要的條件,符合“wet-get-wetter”型特征(圖7a)。春季,赤道南側(cè)的海溫和降水的大值區(qū)向南移動,且強度加強,降水增加的強度也隨之加強,而阿拉伯海東南部—斯里蘭卡島沿岸—孟加拉灣一帶的降水減少,可能與降水的氣候場偏小有關(guān),同樣符合“wet-get-wetter”型特征(圖7b)。夏季,海溫和降水的大值區(qū)北移至赤道北部的斯里蘭卡島沿岸—孟加拉灣一帶,且強度明顯減弱,此時海溫增暖和降水增加的大值區(qū)均北移至赤道北側(cè),且降水增加的強度也明顯減弱,即降水的變化一方面受海溫增暖的影響,一方面也受降水氣候背景場的影響,是“warmer-get-wetter”和“wet-get-wetter”兩個機制共同作用的結(jié)果(圖7c)。秋季,降水的氣候場有所增強,而海溫增暖和降水增加的強度也都增強,即降水的變化受海溫變化與降水氣候場共同的影響,是兩個機制的共同作用的結(jié)果(圖7d)。

熱帶印度洋降水的變化不僅受海溫增暖的影響,還與降水的氣候背景場緊密聯(lián)系,降水的氣候場造成了季節(jié)平均的海溫變化與降水變化存在的位置偏差,即降水變化是“warmer-get-wetter”和“wet-get-wetter”兩個機制共同作用的結(jié)果。

圖7　熱帶印度洋海溫(陰影;單位:℃)與降水(等值線;單位:mm/mon)的氣候背景場　　a.冬季;b.春季;c.夏季;d.秋季Fig.7　Climatological mean sea surface temperature(shadings;units:℃) and precipitation(contours;units:mm/mon) over tropical Indian Ocean　　a.winter;b.spring;c.summer;d.autumn.

6結(jié)論

1)洋年平均表面風(fēng)場變化、海溫變化和降水變化的分布符合WES反饋機制,且降水增加區(qū)對應(yīng)海溫增暖最大區(qū),降水減少區(qū)對應(yīng)海溫增暖最小區(qū),符合“warmer-get-wetter”型特征。而季節(jié)平均的海溫變化和降水變化與年平均的情況存在明顯差異。冬、春季海溫增暖大值區(qū)與降水增加區(qū)同時存在東西向和南北向的位置偏差,而夏、秋季只存在明顯的南北位置偏差,且與冬季和春季的情況相反。

2)熱帶太平洋海溫的增暖型在一定程度上決定了降水變化的空間分布,主要是降水變化的偶對稱分量,符合“warmer-get-wetter”型特征。而奇對稱分量隨季節(jié)存在明顯的位置偏差,與海溫和降水的氣候場緊密相關(guān),主要是“wet-get-wetter”機制作用的結(jié)果。因此,季節(jié)平均是“warmer-get-wetter”和“wet-get-wetter”兩個機制共同作用的結(jié)果。

3)熱帶印度洋年平均海溫變化與降水變化呈東北—西南方向的對稱分布,符合“warmer-get-wetter”機制。而季節(jié)平均的海溫變化和降水變化與年平均情況相比較,也存在明顯的差異,尤其是春季阿拉伯海東南部—斯里蘭卡島沿岸—孟加拉灣一帶的海溫變化與降水變化不符合“warmer-get-wetter”型特征。

4)熱帶印度洋降水的變化不僅受海溫增暖的影響,還與降水的氣候背景場緊密聯(lián)系,降水的氣候場解釋了季節(jié)平均的海溫變化與降水變化存在的位置偏差,即降水變化是“warmer-get-wetter”和“wet-get-wetter”兩個機制共同作用的結(jié)果。

此外,本文僅從海溫和降水氣候背景場的角度分析了熱帶太平洋降水的變化機制,而沒有考慮海洋環(huán)流和風(fēng)應(yīng)力等因素。熱帶印度洋降水變化是“warmer-get-wetter”和“wet-get-wetter”兩個機制共同作用的結(jié)果,文中沒有進一步探究這兩個機制各自作用和貢獻。值得注意的是,在分析熱帶太平洋和印度洋氣候背景場時發(fā)現(xiàn),海溫與降水的強度及位置變化較一致,且降水氣候場對降水的變化有著重要的影響,那么海溫氣候場對降水變化的影響及其可能機制也有待進一步的研究。

參考文獻(References)：

Barnett D N,Brown S J,Murphy J M,et al.2006.Quantifying uncertainty in changes in extreme event frequency in response to doubled CO2 using a large ensemble of GCM simulations[J].Clim Dyn,26:489-511.

Cess R D,Potter G L,Blanchet J P,et al.1990.Inter-comparison and interpretation of cloud-climate feedback processes in 19 atmospheric general circulation Models[J].J Geophys Res,95:16601-16615.

Chou C,Neelin J D.2004.Mechanisms of global warming impacts on regional tropical precipitation[J].J Climate,17:2688-2701.

Chou C,Tu J Y,Tan P H.2007.Asymmetry of tropical precipitation change under global warming[J].Geophys Res Lett,34,L17708.doi:10.1029/2007GL030327.

Chou C,Chen C A,Tu J Y.2009.Evaluating the “rich-get-richer” mechanism in tropical precipitation change under global warming[J].J Climate,22:1982-2005.

管兆勇,徐建軍,王盤興.1994.大氣環(huán)流的奇偶對稱性(I)理論依據(jù)和氣候特征[J].氣象科學(xué),14(4):300-310.Guan Zhaoyong,Xu Jianjun,Wang Panxing.1994.Parity symmetry of atmospheric circulation(I):Theoretical basis and climate characteristics[J].Scientia Meteorologica Sinica,14(4):300-310.(in Chinese).

Held I M,Soden B J.2006.Robust responses of the hydrological cycle to global warming[J].J Climate,19:5686-5699.

IPCC.2007.IPCC Fourth assessment report(AR4)[M].Cambridge:Cambridge University Press.

Johnson N C,Xie S P.2010.Changes in the sea surface temperature threshold for tropical convection[J].Nat Geosci,3:842-845.doi:10.1038/ngeo1008.

Kharin V V,Zwiers F W.2005.Estimating extremes in transient climate change simulations[J].J Climate,18:1156-1173.

Knutson T R,Manabe S.1995.Time-mean response over the tropical Pacific to increased CO2 in a coupled ocean-atmosphere model[J].J Climate,8:2181-2199.

李忠賢,陳海山,曾剛,等.2011.海溫強迫下的東亞夏季大氣環(huán)流潛在可預(yù)報性特征[J].大氣科學(xué)學(xué)報,34(3):281-287.Li Zhongxian,Chen Haishan,Zeng Gang,et al.2011.Potential predictability of East Asian atmospheric circulation in summer under the SST forcing[J].Trans Atmos Sci,34(3):281-287.(in Chinese).

廖宏,朱懿旦.2010.全球碳循環(huán)與中國百年氣候變化[J].第四紀(jì)研究,30(3):445-455.Liao Hong,Zhu Yidan.2010.Global carbon cycle and climate change in hundred years of China[J].Quaternary Research,30(3):445-455.(in Chinese).

Liu Z,Varvus S,He F,et al.2005.Rethinking tropical oceanic response to global warming:The enhanced equatorial warming[J].J Climate,18:4684-4700.

Ma J,Xie S.2013.Regional patterns of sea surface temperature change:A source of uncertainty in future projections of precipitation and atmospheric circulation[J].J Climate,12:191-200.

Manabe S,Wetherald R T.1975.The effect of doubling CO2 concentration on the climate of the general circulation model[J].J Atmos Sci,32:3-15.

Meehl G A,Collins W D,Boville B A,et al.2000.Response of the NCAR Climate System Model to increased CO2 and the role of physical processes[J].J Climate,13:1879-1898.

Meehl G A,Arblaster J M,Tebaldi C.2005.Understanding future patterns of increased precipitation intensity in climate model simulations[J].Geophys Res Lett,32,L18719.doi:10.1029/2005GL023680.

Meehl G A,Stocker T F,Collins W D,et al.2007.Global climate projections//Solomon S,Qin D,Manning M,et al.Climate change 2007:The physical science basis.Cambridge:Cambridge University Press:747-845.

Neelin J D,Chou C,Su H.2003.Tropical drought regions in global warming and El Nino teleconnections[J].Geophys Res Lett,30,2275.doi:10.1029/2003GLO018625.

Seager R,Murtugudde R.1997.Ocean dynamics,thermocline adjustment,and regulation of tropical SST[J].J Climate,10:521-534.

Seager R,Naik N,Vecchi G A.2010.Thermodynamic and dynamic mechanisms for large-scale changes in the hydrological cycle in response to global warming[J].J Climate,23:4651-4668.

Sun Y,Solomon S,Dai A,et al.2007.How often will it rain?[J].J Climate,20:4801-4818.

Trenberth K E,Stepaniak D P.2003.Seamless poleward atmospheric energy transports and implications for the Hadley circulation[J].J Climate,16:3706-3722.

Trenberth K E,Dai A.2007.Effects of Mount Pinatubo volcanic eruption on the hydrological cycle as an analog of geoengineering[J].Geophys Res Lett,34,L15702.doi:10.10 29/2007G L030524.

Wetherald R T,Manabe S.2002.Simulation of hydrologic changes associated with global warming[J].J Geophys Res,107,4379.doi:10.1029/2001JD001195.

Wilby R L,Wigley T M L.2002.Future changes in the distribution of daily precipitation totals across North America[J].Geophys Res Lett,29,1135.doi:10.1029/2001GL013048.

Xie S P,Philander S G H.1994.A coupled ocean-atmosphere model of relevance to the ITCZ in the eastern Pacific[J].Tellus,46A:340-350.

Xie S P,Deser C,Vecchi G A,et al.2010.Global warming pattern formation:Sea surface temperature and rainfall[J].J Climate,23:966-986.

姚潔,陳海山,朱偉軍.2010.北半球陸面過程對全球變暖響應(yīng)特征的初步分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報,33(2):220-226.Yao Jie,Chen Haishan,Zhu Weijun.2010.Preliminary analysis on response features of land surface processes over the Northern Hemisphere to global warming[J].Trans Atmos Sci,33(2):220-226.(in Chinese).

張楠,苗春生,邵海燕.2009.1951—2007年華北地區(qū)夏季氣溫變化特征[J].氣象與環(huán)境學(xué)報,25(6):23-28.Zhang Nan,Miao Chunsheng,Shao Haiyan.2009.Summer air temperature variation from 1951 to 2007 in northern China[J].Journal of Meteorology and Environment,25(6):300-310.(in Chinese).

張文君,譚桂容.2012.全球變暖形勢下中國陸表水分的變化[J].大氣科學(xué)學(xué)報,35(5):550-563.Zhang Wenjun,Tan Guirong.2012.Simulated changes of land surface water associated with global warming over China[J].Trans Atmos Sci,35(5):550-563.(in Chinese).

(責(zé)任編輯：張福穎)

李麗平,宋哲,吳楠.2015.三類厄爾尼諾事件對東亞大氣環(huán)流及中國東部次年夏季降水的影響[J].大氣科學(xué)學(xué)報,38(6):753-765.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20130723001.

Li Li-ping,Song Zhe,Wu Nan.2015.Effects of three types of El Nino events on atmospheric circulation over East Asia and following summer precipitation in eastern China[J].Trans Atmos Sci,38(6):753-765.(in Chinese).

Relationship between sea surface temperature variation and

precipitation variation over tropical Pacific and Indian

Ocean and its cause analysis based on CMIP5 data

DU Mei-fang1,2,XU Hai-ming1,DENG Jie-chun1

(1.School of Atmospheric Sciences,NUIST,Nanjing 210044,China;2.Dongtai Meteorological Bureau,Yancheng 224200,China)

Abstract:Based on the monthly mean global data from CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5),this paper studies relationship between sea surface temperature(SST) variation and precipitation variation over tropical Pacific and Indian Ocean along with its possible causes from the point of seasonal variation.The ensemble mean results of 20 models show that,under the background of global warming,annual spatial distributions of SST and precipitation variations over tropical Pacific Ocean accord with the “warmer-get-wetter” mechanism.However,the differences between seasonal mean and annual mean are obvious.Both zonal and meridional positional deviations between the local maximum enhanced SST and increased precipitation are detected in winter and spring,but only opposite meridional deviation is detected in summer and autumn.Meanwhile,the similar positional deviation between SST and precipitation exits over tropical Indian Ocean in winter and spring as well.Moreover,seasonal changes of precipitation over two tropical oceans accord with both the “warmer-get-wetter” mechanism and the “wet-get-wetter” mechanism.

Key words:global warming;tropical Pacific Ocean;tropical Indian Ocean;SST warming;precipitation

通信作者：李麗平,博士,副教授,研究方向為區(qū)域氣候與海氣相互作用及低頻振蕩,li.liping@163.com.

基金項目:國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2015CB453200;2013CB430202);國家自然科學(xué)基金重點資助項目(41330425);公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201406024);江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目(PAPD)

收稿日期：2013-07-23;改回日期:2014-05-08

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20131009001

中圖分類號：

文章編號：1674-7097(2015)06-0742-11P47

文獻標(biāo)志碼：A