FGOALS模式4個(gè)版本太平洋年代際氣候變率模擬的比較

張雅樂(lè)俞永強(qiáng)

1中國(guó)氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院，北京1000812中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（LASG），北京100029

?

FGOALS模式4個(gè)版本太平洋年代際氣候變率模擬的比較

張雅樂(lè)1, 2俞永強(qiáng)2

1中國(guó)氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院，北京100081
2中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（LASG），北京100029

摘 要本文選用中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（LASG/IAP）發(fā)展的全球海洋—大氣—陸面氣候系統(tǒng)模式（FGOALS）的4個(gè)版本g2.0、s2.0、g1.1和g1，利用模式的長(zhǎng)時(shí)間積分結(jié)果，結(jié)合觀測(cè)、再分析資料比較、評(píng)估模式對(duì)太平洋年代際變率的模擬能力，并通過(guò)對(duì)海氣相互作用及其海洋動(dòng)力過(guò)程分析，探討了模式中太平洋年代際振蕩形成機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)GOALS 模式g2.0和s2.0版本對(duì)太平洋年代際振蕩（PDO/IPO）的模擬能力優(yōu)于 g1.1和g1。模式中太平洋年代際變率的正反饋過(guò)程與Bjerknes（1969）

提出的海氣相互作用正反饋機(jī)制有關(guān)，其負(fù)反饋則主要與海洋內(nèi)部動(dòng)力過(guò)程有關(guān)。太平洋異常經(jīng)向熱量輸送將熱帶與中緯度海洋聯(lián)系在一起，可以抑制正反饋?zhàn)饔?，但無(wú)法使得年代際振蕩變化位相發(fā)生反轉(zhuǎn)；FGOALS模式中，熱帶海表溫度（SST）暖距平信號(hào)通過(guò)大氣橋影響熱帶外大氣環(huán)流，在海氣作用下，熱帶與熱帶外海洋次表層分別以Kelvin 波和Rossby 波的形式傳播，使得冷暖位相反轉(zhuǎn)，4個(gè)版本均能再現(xiàn)這種負(fù)反饋機(jī)制。但不同版本

Rossby波所處的緯度不同，太平洋SST異常年代際變化信號(hào)最明顯的范圍越寬，則由此激發(fā)的Rossby 波便更為偏北，緯度越高Rossby 波西傳的時(shí)間也越長(zhǎng)，PDO/IPO的周期與其SST異常的經(jīng)向尺度密切相關(guān)。

關(guān)鍵詞氣候系統(tǒng)模式 太平洋年代際振蕩（PDO/IPO） 海氣相互作用 FGOALS（Flexible Global Ocean– Atmosphere–Land System Model）

資助項(xiàng)目 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（973計(jì)劃）項(xiàng)目2013CB956204，中國(guó)科學(xué)院科技先導(dǎo)項(xiàng)目XDA05110302，國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目41530426

Founded by National Program on Key Basic Research Project of China (973 Program) (Grant 2013CB956204), the Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (Grant XDA05110302), National Natural Science Foundation of China (Grant 41530426)

Comparison of Pacific Interdecadal Variability Simulated by Four Versions of the LASG/IAP Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System Model

ZHANG Yale1, 2and YU Yongqiang2

1 China Meteorological Administration Training Center, Beijing 100081
2 State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029

Abstract The long-term control simulation (20th century experiment) of four versions of the coupled atmosphere–oceanglobal climate model FGOALS (Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System Model), g2.0, s2.0, g1.1 and g1, developed at the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics (LASG), Institute of Atmospheric Physics (IAP), Chinese Academy of Sciences, combined with observational and reanalysis data, are analyzed and compared. In terms of evaluating how realistic the model is in simulating the climatology, the physical mechanisms of Pacific decadal variations are discussed. It is found that g2.0 and s2.0 simulate more reasonable interdecadal Pacific variations than g1.1 and g1. The results indicate that the positive air–sea interaction feedback should be related with the Bjerknes positive feedback mechanism. The negative feedback is mainly associated with the ocean dynamic process. The anomalous meridional heat transport in the Pacific links the tropical and extratropical regions, which inhibits the positive feedback effect. The tropical SST (Sea Surface Temperature) warm anomaly signal, via the atmospheric bridge, affects the extratropical atmospheric circulation. With the air–sea interaction, Kelvin waves and Rossby waves spread across the tropical and extratropical subsurface ocean, respectively. Such negative feedback behavior can be reproduced by the four versions of FGOALS. The study quantifies some of the factors responsible for the periods of Pacific interdecadal variations. The farther from the equator the maximum zonal SST is, the wider the decadal variations are. Subsequently, poleward heat transport requires a longer time, the surface wind stress curl anomalies will extend farther north, and ocean Rossby waves appear much more northward with longer transport periods.

Keywords Fully coupled global climate system model, Pacific Decadal Oscillation/Interdecadal Pacific Oscillation (PDO/IPO), Air–sea interaction, FGOALS (Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System Model)

1 引言

氣候變率在全球范圍內(nèi)有很多具有年代際尺度特征的現(xiàn)象和模態(tài)。太平洋地區(qū)海表溫度（SST）在年代至多年代際尺度的變化主要表現(xiàn)為太平洋年代際振蕩PDO/IPO（Power et al., 1999；Folland et al., 2002），是太平洋的氣候變率中具有類似ENSO空間結(jié)構(gòu)但周期為10～30 a的振蕩模態(tài)。目前，涉及太平洋年代際振蕩形成機(jī)制的研究非常之多，側(cè)重點(diǎn)也各有不同，基于模式與觀測(cè)相結(jié)合的諸多種物理機(jī)制研究主要可以概括為中緯度海氣相互作用、大氣隨機(jī)強(qiáng)迫、非線性、遙相關(guān)和熱帶—熱帶外海氣相互作用理論。

中緯度海氣相互作用：北太平洋海氣耦合過(guò)程決定太平洋年代際變化（Latif and Barnett，1994，1996；Jin et al.，1997；Barnett et al.，1999；Pierce et al.，2000）。Latif and Banett（1994）利用海氣耦合模式發(fā)現(xiàn)北太平洋存在準(zhǔn)20 a周期振蕩，提出了中緯度海氣相互作用機(jī)制，并認(rèn)為北太平洋這種年代際振蕩與熱帶無(wú)關(guān)。

大氣隨機(jī)強(qiáng)迫、非線性理論或遙相關(guān)：Hasselmann（1976）和Frankignoul and Hasselmann （1977）從熱力學(xué)角度解釋海表溫度（SST）低頻變化時(shí)提出隨機(jī)的大氣強(qiáng)迫可以驅(qū)動(dòng)并產(chǎn)生低頻的海洋振蕩。Jin et al.（1994）等認(rèn)為熱帶海—?dú)庀嗷プ饔每僧a(chǎn)生年代際尺度上的具有較大振幅的非規(guī)則ENSO振蕩。再則有觀點(diǎn)認(rèn)為熱帶太平洋年代際振蕩通過(guò)大氣遙相關(guān)，使得中緯度太平洋產(chǎn)生年代際振蕩（Graham，1994；Miller and Schneider，2000；Newman et al.，2003）。

熱帶與中緯度相互作用產(chǎn)生太平洋年代際變化的一系列研究（Barnett et al., 1999；Pierce et al., 2000；Capotondi and Alexander, 2001；Wang et al., 2003）主要可分為三類具代表性的觀點(diǎn)：一類觀點(diǎn)認(rèn)為在太平洋東邊界海區(qū)海洋波導(dǎo)以類Kelvin波的形式將赤道太平洋和中緯度太平洋相互聯(lián)系，太平洋年代際變化位相反轉(zhuǎn)通過(guò)中緯度太平洋Rossby波動(dòng)過(guò)程實(shí)現(xiàn)（Meehl and Hu，2006）；一類觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)溫度異常平流的作用，認(rèn)為赤道SST的年代際振蕩主要源于中緯度冷（暖）海水潛沉（subduction）并沿溫躍層輸送至熱帶的過(guò)程；第三類觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)北太平洋副熱帶—熱帶經(jīng)圈環(huán)流（Subtropical–Tropical meridional CellsSTC），即經(jīng)向速度異常平流起主要作用（Kleeman et al., 1999；McPhaden and Zhang，2002；Nonaka et al.，2002）。研究認(rèn)為北太平洋淺層的經(jīng)向翻轉(zhuǎn)流在副熱帶下沉，將次表層冷水輸送至赤道，隨后在赤道地區(qū)上翻到達(dá)海表，海氣熱通量交換使上翻的冷水變暖，隨后通過(guò)表層Ekman極向輸送流至副熱帶，閉合的STC通過(guò)影響赤道熱平衡造成太平洋年代際變化。

基于觀測(cè)的分析指出，20世紀(jì)PDO/IPO模態(tài)的變化可能來(lái)自于多種物理機(jī)制。Meehl and Hu （2009）用海氣耦合環(huán)流模式（PCM）對(duì)照試驗(yàn)300年時(shí)長(zhǎng)的海表溫度進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解（EOF）分析認(rèn)為，PDO/IPO在 1970年代中期氣候遷移是氣候內(nèi)部多年代際變化的產(chǎn)物，主要是受氣候系統(tǒng)內(nèi)部變率所控制。另外，也有研究認(rèn)為人類活動(dòng)等外強(qiáng)迫也會(huì)影響北太平洋年代間變化，但還不確定對(duì)其產(chǎn)生多大程度的影響。因此，在PDO/ IPO預(yù)測(cè)中既要考慮包括人類活動(dòng)外強(qiáng)迫，還要考慮年代際變化自然變率的共同作用（Meehl et al., 2009）。

由于觀測(cè)資料尤其是海洋數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度有限并存在不確定性，對(duì)研究氣候系統(tǒng)年代際氣候變化一些特征難以充分解釋，對(duì)海洋內(nèi)部年代際變化的過(guò)程等研究結(jié)論也存在相當(dāng)大的局限性，給海氣系統(tǒng)相互作用以及機(jī)理研究造成了巨大的困難。考慮到耦合氣候模式已經(jīng)可以較好地重現(xiàn)20世紀(jì)增暖趨勢(shì)及年代際氣候變化的基本特征，利用模式數(shù)值模擬長(zhǎng)期積分結(jié)果對(duì)年代際氣候變化機(jī)制進(jìn)行研究具有可行性和重要意義。本文選取大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（LASG）發(fā)展的FGOALS（Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System）耦合模式的4個(gè)版本g2.0、s2.0、g1.1和g1長(zhǎng)時(shí)間積分結(jié)果，希望通過(guò)模式比較，評(píng)估模式各版本對(duì)太平洋年代際變率的模擬能力，借助對(duì)數(shù)值模擬結(jié)果的分析太平洋年代際振蕩的機(jī)制，以及與其周期有關(guān)的因素。

本文其余章節(jié)安排如下：第2部分介紹資料及模式；第3部分在評(píng)估模式模擬性能的基礎(chǔ)上，討論太平洋年代際變率的反饋機(jī)制；第4部分探討影響太平洋年代際變率周期和振幅的影響因素；第5部分對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)和討論。

2 模式和資料說(shuō)明

本文研究的耦合模式FGOALS是LASG/IAP發(fā)展的靈活的全球“海洋—大氣—陸面—海冰”完全耦合、“非通量訂正”的氣候系統(tǒng)模式。FGOALS耦合模式在 LASG靈活的全球耦合氣候系統(tǒng)（Flexible Global Circulation Models，簡(jiǎn)稱FGCM）的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)（Yu et al., 2002, 2004），現(xiàn)已經(jīng)發(fā)展比較成熟，包括海洋、大氣、陸面、海冰4個(gè)分量模式和通量耦合器。本文所用數(shù)據(jù)來(lái)自已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多種氣候變化研究的g1（Zhou et al., 2008）和g1.1（Yu et al., 2011）兩個(gè)版本，以及參加CMIP5計(jì)劃兩個(gè)最新版本g2.0（Li et al., 2013）、s2.0（Bao et al., 2013）。以上版本都是基于NCAR（National Center for Atmospheric Research）耦合器建立起來(lái)，而所采用的分量模式和耦合器版本均隨時(shí)間推移不斷更新。

盡管如大部分耦合模式一樣仍然存在較明顯的熱帶模擬偏差，但FGOALS模式以上4個(gè)版本可以較真實(shí)地重現(xiàn)當(dāng)代氣候的許多基本特征，如ENSO、亞澳季風(fēng)環(huán)流、北大西洋濤動(dòng)（NAO）等現(xiàn)象，同時(shí)也可以較好地模擬過(guò)去100多年來(lái)的全球平均氣溫的變化趨勢(shì)（Yu et al., 2011, 2013；Bao et al., 2013；Wang et al., 2013）。表1給出了這4個(gè)版本各分量模式的介紹。

FGOALS模式g1和g1.1的主要區(qū)別海洋模式版本不同（Yu et al., 2011），而g2.0和s2.0的主要區(qū)別在于大氣分量選用格點(diǎn)和譜兩種模式，同時(shí)海冰模式也有區(qū)別（Zhou et al., 2008；Yu et al., 2011；Lin et al., 2013b；Bao et al., 2013）。另外，g2.0、s2.0 與g1.1以及g1的海洋模式版本不同，新版本LICOM2.0增加了上層海洋的垂直分辨率，在10°S～10°N之間，經(jīng)向分辨率向赤道逐步加密到0.5度，垂直方向30層，其中在海洋上層150米均勻分布著15層等（Liu et al., 2012）。因此，通過(guò)上述4個(gè)版本的比較有助于我們理解大氣和海洋模式在年代際變化中的不同貢獻(xiàn)。

本文選取上述各版本中工業(yè)革命前對(duì)照試驗(yàn)200年積分結(jié)果，針對(duì)SST、海表高度（SSH）、海洋上層400米海溫（T）和經(jīng)向速度（v）、海表緯向風(fēng)應(yīng)力（TAUX）、經(jīng)向風(fēng)應(yīng)力（TAUY）這些變量展開(kāi)分析。

本文選用的觀測(cè)和再分析資料如下：

美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，簡(jiǎn)稱NOAA）氣候資料中心（The National Climatic Data Center，簡(jiǎn)稱NCDC）SST擴(kuò)展重建資料，版本3b（Extended Reconstructed Sea Surface Temperature，version 3b，ERSSTv3b），時(shí)間范圍從1950年至2009年，水平分辨率2°（緯向）×2（經(jīng)向）（Smith et al.，2008）。

海洋上層400米海溫（T）、緯向流速（u）和海平面高度（SSH）逐月數(shù)據(jù)選取美國(guó)馬里蘭大學(xué)（UMD）2.0.2-4版本海洋再分析資料（Simple Ocean Data Assimilation Reanalysis，version 2.0.2-4，SODA2.0.2-4），時(shí)間范圍從1958年至2007年，水平分辨率0.5°（緯向）×0.5°（經(jīng)向），垂直18層（Brohan et al.，2006）。

表1 LASG/IAP FGOALS模式四個(gè)版本各分量簡(jiǎn)介Table 1 Details of the four versions of LASG/IAP FGOALS

TAUX、經(jīng)向風(fēng)應(yīng)力（TAUY）采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）44年逐月再分析資料（Re-Analysis，ERA-40），時(shí)間范圍從1958年至2001年，水平分辨率2.5°（緯向）×2.5°（經(jīng)向）（Simmons and Gibson，2000）。

本文關(guān)注年代際時(shí)間尺度的氣候變率，除對(duì)全球表面海溫氣候平均態(tài)分析之外，其他分析都是在對(duì)原始月平均數(shù)據(jù)進(jìn)行去傾和低通濾波處理，保留7年以上年代際變化分量基礎(chǔ)上進(jìn)行，即主要關(guān)注年代際尺度上的大氣和海洋環(huán)流變化特征及其機(jī)理。

3 太平洋年代際變率模擬

3.1 熱帶太平洋平均態(tài)

FGOALS模式4個(gè)版本模擬的全球SST氣候平均空間分布總體特征與觀測(cè)基本一致（圖1，填色），多數(shù)熱帶海區(qū)的SST與觀測(cè)之差小于1°C，4個(gè)版本均模擬出熱帶太平洋東西方向明顯的溫度梯度，對(duì)太平洋暖池模擬較好，再現(xiàn)北赤道地區(qū)海溫大于27°C暖水帶貫穿東、西太平洋的空間分布型。與目前世界上大多數(shù)耦合模式一樣，在熱帶地區(qū)還存在一定的模擬誤差，例如模式對(duì)熱帶西太平洋暖池高于30°C海域模擬略偏弱，赤道印度孟加拉灣和阿拉伯海模擬較觀測(cè)整體略偏冷。g1和g1.1模擬SST主要偏差在于SST沿赤道顯現(xiàn)南北對(duì)稱分布特征，對(duì)西太平洋暖池模擬偏冷，同時(shí)出現(xiàn)了赤道太平洋冷舌模擬過(guò)于西伸，達(dá)日界線以西。相對(duì)于FGOALS的前兩個(gè)版本g1和g1.1模擬的海表溫度，新版本g2.0、s2.0在熱帶東、西太平洋地區(qū)和印度洋的模擬能力明顯提高，很好的模擬出與觀測(cè)相似的赤道和熱帶太平洋SST東冷西暖沿緯向不對(duì)稱分布特征，改善了冷舌過(guò)于西伸的問(wèn)題，另外在極地區(qū)域SST的模擬誤差也明顯小于以前的版本。已有研究將模式與觀測(cè)對(duì)比，對(duì)FGOALS不同版本關(guān)于太平洋平均態(tài)的模擬進(jìn)行詳細(xì)研究（Lin et al.，2013a，2013b）。另外，g1和g1.1沒(méi)有出現(xiàn)顯著的氣候漂移，g2.0和S2.0較之前的版本也較好克服了氣候漂移現(xiàn)象（Zhou et al.，2008；Lin et al.，2013c）。

觀測(cè)與模擬的海表風(fēng)應(yīng)力場(chǎng)在熱帶、中緯度和高緯度顯示出與三圈環(huán)流對(duì)應(yīng)的環(huán)流特征（圖1，矢量）。北半球低緯和極地附近大致為東北風(fēng)，中緯度為西風(fēng)，相應(yīng)的南半球低緯盛行東南風(fēng)，在中緯度海域被東風(fēng)覆蓋。副熱帶地區(qū)風(fēng)應(yīng)力呈現(xiàn)反氣旋分布，在中高緯有氣旋式風(fēng)應(yīng)力。模式模擬出全球海表風(fēng)應(yīng)力的氣候平均，g1版本對(duì)中緯度西風(fēng)帶和赤道西太平洋緯向風(fēng)應(yīng)力模擬偏弱，s2.0版本對(duì)副熱帶及中高緯度太平洋經(jīng)向風(fēng)應(yīng)力模擬偏差較大，g1.1 和g2.0版本對(duì)風(fēng)應(yīng)力強(qiáng)度的模擬更接近于觀測(cè)。

圖1 全球海表溫度（SST，單位：°C，填色）和表面風(fēng)應(yīng)力（矢量，單位：N m?2）的氣候平均：（a–e）依次為觀測(cè)、FGOALS_g1、FGOALS_g1.1、FGOALS_g2.0、FGOALS_s2.0Fig. 1 Climatological mean SST (shaded, units: °C) and surface wind stress(arrows, units: N m?2): (a) Observation; (b) FGOALS_g1; (c) FGOALS_g1.1; (d) FGOALS_g2.0; (e) FGOALS_s2.0

總體而言，模式4個(gè)版本模擬的全球SST無(wú)論從量值還是空間分布，均可以再現(xiàn)與觀測(cè)類似的特征。新版本FGOALS格點(diǎn)模式和譜模式均比g1和g1.1版本有明顯改進(jìn)，克服了冷舌過(guò)度西伸的問(wèn)題，改善赤道西太平暖池偏冷范圍偏小的狀況，特別是對(duì)于舊版本赤道南北兩側(cè)SST對(duì)稱分布的誤差有明顯改進(jìn)。

3.2 太平洋海表溫度年代際變率模態(tài)

本文研究的區(qū)域?yàn)樘窖螅?0°S～60°N， 110°E～110°W），對(duì)SST異常去傾濾波后進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解（EOF）。如圖2，觀測(cè)與模式SST異常EOF第一主分量（EOF1）均可再現(xiàn)Zhang and Levitus（1997）和Mantua et al.（1997）觀測(cè)的PDO/IPO模態(tài)。觀測(cè)SST異常EOF1占解釋總方差的35.4%，經(jīng)向分布為北太平洋中西部與熱帶太平洋相反，當(dāng)北太平洋中西部及KOE區(qū)馬蹄形區(qū)域偏冷時(shí)，熱帶太平洋表現(xiàn)為ENSO事件暖位相分布型，沿秘魯、墨西哥向北至北美西岸到阿拉斯加灣整個(gè)東太平洋SST偏暖。模式各個(gè)版本對(duì)照試驗(yàn)太平洋SST異常 EOF1空間分布與觀測(cè)EOF1相似，亦表現(xiàn)為在中緯度北太平洋中西海域與東部相反，北太平洋中西部及KOE區(qū)為冷的馬蹄形，東部為暖位相。g1版本 EOF1的方差貢獻(xiàn)39.4%，東太平洋暖海水不僅西伸嚴(yán)重，南北跨度也明顯增大，馬蹄形冷水區(qū)朝高緯偏移，強(qiáng)大的暖水區(qū)幾乎將PDO/IPO空間型變?yōu)閹罘植肌GOALS_g1.1 EOF1的方差貢獻(xiàn)23.6%，總體上呈現(xiàn)出PDO/IPO暖位相時(shí)空間分布，對(duì)太平洋暖區(qū)的分布型模擬明顯好于FGOALS_g1，但是菲律賓沿岸東伸至日界線以西洋面與觀測(cè)相反。FGOALS_g2.0 EOF1的方差貢獻(xiàn)22.7%，對(duì)北太平洋西部的馬蹄形區(qū)30°N以北部冷區(qū)模擬不足，熱帶太平洋暖區(qū)較觀測(cè)過(guò)于西伸，但較上2個(gè)版本，帶狀分布明顯改善，空間分布上更接近于觀測(cè)。s2.0版本的EOF1方差貢獻(xiàn)為31.3.%，也出現(xiàn)對(duì)30°N以北冷區(qū)模擬不足的現(xiàn)象，馬蹄形冷水區(qū)范圍較觀測(cè)向東延伸，對(duì)北美西岸到阿拉斯加灣暖區(qū)模擬不足；但是對(duì)赤道太平洋西、東冷暖空間分布特征模擬的與觀測(cè)較一致，同時(shí)對(duì)南太平洋的模擬也較格點(diǎn)模式更接近觀測(cè)?？紤]到FGOALS的g2.0和s2.0版本的海洋模式完全一致，西北太平洋冷中心模擬得偏弱，可能與海洋模式對(duì)黑潮西邊界流及其延伸體的模擬誤差有關(guān)。

將標(biāo)準(zhǔn)化EOF1時(shí)間序列做為PDO/IPO指數(shù)（Mantua, 1997）。如圖2a，觀測(cè)PDO/IPO指數(shù)隨時(shí)間呈現(xiàn)出顯著年代際變率的特征，EOF1時(shí)間序列在20世紀(jì)60年代中、70年代末和90年代初從負(fù)值變?yōu)檎?，即從冷位相突變成暖位相。SST異常EOF第一模態(tài)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列在FGOALS模式4個(gè)版本中的振幅強(qiáng)度與觀測(cè)相當(dāng)，年代際時(shí)間尺度冷暖交替振蕩的特點(diǎn)在模式EOF1時(shí)間序列中也有較為一致的體現(xiàn)。將觀測(cè)與模式EOF1對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列進(jìn)行譜分析（圖略），觀測(cè)EOF1時(shí)間序列呈現(xiàn)14 a振蕩周期，F(xiàn)GOALS模式4個(gè)版本也都顯示出時(shí)間不等的年代際振蕩周期，F(xiàn)GOALS_g1峰值出現(xiàn)在16 a附近，F(xiàn)GOALS_g1.1峰值在24 a，F(xiàn)GOALS_g2.0譜分析峰值出現(xiàn)在18 a，F(xiàn)GOALS_s2.0峰值出現(xiàn)在15 a。Zhou et al.（2014）也得到類似的結(jié)論，指出FGOALS_g2.0周期在14 和20 a，F(xiàn)GOALS_s2.0周期在12～13 a和20 a，同版本g2.0、s2.0與本文的年代際周期的不同和所選樣本長(zhǎng)度、選取區(qū)域以及濾波不同有關(guān)。通過(guò)譜分析可以進(jìn)一步看出，模式對(duì)太平洋年代際模擬顯示出不同周期的年代際變化特征，其中FGOALS_g1的周期最長(zhǎng)，F(xiàn)GOALS_s2.0的周期最短。其中FGOALS_s2.0的年代際變率振蕩周期與觀測(cè)最為接近，因g2.0的周期相對(duì)偏長(zhǎng)，而兩個(gè)模式的主要區(qū)別在于大氣模式的不同，因而，可能與模式所采用的大氣模式或者耦合過(guò)程有關(guān)。

同時(shí)考慮與海洋PDO/IPO暖位相對(duì)應(yīng)的大氣異常風(fēng)場(chǎng)分布形態(tài)，將對(duì)應(yīng)的風(fēng)應(yīng)力場(chǎng)異常與PDO/IPO指數(shù)進(jìn)行回歸（圖2，矢量）。觀測(cè)熱帶太平洋150°W以西表現(xiàn)為西風(fēng)異常，風(fēng)場(chǎng)呈現(xiàn)反氣旋分布型，而熱帶東太平洋正好相反，但強(qiáng)度明顯弱于中西太平洋，熱帶太平洋125°W海表面東、西風(fēng)異常形成輻合。赤道以北至45°N的中東太平洋形成一個(gè)大的氣旋式環(huán)流。海表溫度場(chǎng)與大氣風(fēng)場(chǎng)年代際變率的空間配置說(shuō)明，在熱帶中、東太平洋SST暖異常強(qiáng)迫下，信風(fēng)減弱，產(chǎn)生西風(fēng)距平，并且在赤道外異常風(fēng)場(chǎng)有氣旋式環(huán)流分布，這種大氣對(duì)SST異常的響應(yīng)，可以用大氣風(fēng)場(chǎng)對(duì)海表加熱的Gill響應(yīng)模態(tài)來(lái)解釋（Gill，1982）。模式模擬的風(fēng)應(yīng)力場(chǎng)基本可以再現(xiàn)觀測(cè)的特征，風(fēng)應(yīng)力強(qiáng)度在0.1～0.26 N m?2之間。FGOALS_g1版本中高緯度氣旋式分布模擬較觀測(cè)偏西偏北且偏強(qiáng)，北太平洋副熱帶洋面經(jīng)向風(fēng)應(yīng)力過(guò)強(qiáng)；FGOALS_g1.1版本模擬的風(fēng)應(yīng)力場(chǎng)可基本再現(xiàn)觀測(cè)的特征，緯向風(fēng)應(yīng)力強(qiáng)度較觀測(cè)偏弱，氣旋式環(huán)流中心位置與觀測(cè)較接近，但氣旋式環(huán)流場(chǎng)的范圍和強(qiáng)度相對(duì)較弱；FGOALS_g2.0版本與觀測(cè)最為接近，模擬的赤道緯向風(fēng)應(yīng)力場(chǎng)以及北太平洋的氣旋式風(fēng)場(chǎng)范圍和環(huán)流中心與觀測(cè)一致，只是強(qiáng)度弱于觀測(cè)；FGOALS_s2.0版本模擬的北太平洋洋面氣旋式環(huán)流場(chǎng)范圍不足，且環(huán)流中心偏東，日界線以東的經(jīng)向風(fēng)應(yīng)力模擬過(guò)強(qiáng)，對(duì)黑潮及黑潮延伸體的模擬與觀測(cè)有出入。

上述太平洋大氣風(fēng)場(chǎng)，海表溫度以及赤道溫躍層深度（圖略）在年代際時(shí)間尺度上形成一個(gè)彼此密切關(guān)聯(lián)的海氣耦合系統(tǒng)。赤道中東太平洋SST暖異常造成赤道太平洋東西向大氣壓力梯度減弱（增強(qiáng)），導(dǎo)致赤道東（西）風(fēng)減弱（增強(qiáng)），大氣場(chǎng)進(jìn)一步作用于海洋導(dǎo)致海水上翻減弱（增強(qiáng)），溫躍層?xùn)|西梯度變平緩（變陡峭），最終將加大赤道東太平洋原有的正（負(fù)）SST 異常，西太平洋次表層海水冷異常有利于進(jìn)一步加強(qiáng)海溫的垂直梯度，導(dǎo)致次表層垂直輸送西太平洋強(qiáng)于東太平洋。上述海氣之間的相互作用是可以用Bjerknes（1969）提出的海氣相互作用正反饋機(jī)制來(lái)解釋。模式在熱帶太平洋緯向風(fēng)應(yīng)力模擬偏弱，削弱了海水上翻減弱作用，從而模式中溫躍層梯度較觀測(cè)偏大。

3.3 經(jīng)向熱輸送對(duì)年代際變化的貢獻(xiàn)

太平洋年代際變率不僅體現(xiàn)為SST的異常，更是海洋上層熱量調(diào)整的過(guò)程。如上文提及，熱帶—副熱帶經(jīng)向環(huán)流（STC）在年代際變率過(guò)程中的重要地位（Kleeman et al.，1999；McPhaden and Zhang，2002；Nonaka et al.，2002），特別是對(duì)熱帶太平洋上層海溫年代際變率的貢獻(xiàn)。海水經(jīng)向環(huán)流的變化同時(shí)伴隨著海洋上層海水質(zhì)量、溫度的輸送，本文通過(guò)分析經(jīng)向熱輸送的年代際變率特征，討論經(jīng)向熱輸送對(duì)熱帶太平洋上層海溫年代際變率的影響，進(jìn)而分析海溫年代際正、負(fù)位相轉(zhuǎn)換的物理機(jī)制。

經(jīng)向熱輸送HLAT的定義為即對(duì)V? T進(jìn)行緯向和垂直積分，緯向區(qū)域貫穿整個(gè)太平洋海盆，垂直方向選取海表至400 m深處，其中V是海洋上層逐層經(jīng)向速度，T是海洋上層逐層海水溫度，dxdz代表沿緯向和垂直方向積分增量，ρ=1026 kg m?3為海水標(biāo)準(zhǔn)密度，為海水標(biāo)準(zhǔn)熱容量。

太平洋經(jīng)向輸送最顯著的區(qū)域位于熱帶，且與赤道太平洋SST年代際變率密切相關(guān)，選取6°S和8°N兩個(gè)緯度計(jì)算向兩極的經(jīng)向熱輸送：

其中，H表示經(jīng)向熱輸送從赤道向兩極輻散。

如圖3，F(xiàn)GOALS模式極向熱輸送變率顯示出明顯的年代際振蕩特征，振幅在－0.1 PW（1 PW＝1015W）～0.2 PW之間。EOF1時(shí)間序列隨著海洋極向熱輸送的升高（降低）而上升（下降），峰值稍落后于海洋SST異常變化。這說(shuō)明極向熱輸送與熱帶太平洋SST年代際變率有直接聯(lián)系，通過(guò)經(jīng)向熱量的極向輸送，使得熱帶太平洋SST溫度逐漸降低。將H與EOF1時(shí)間序列進(jìn)行超前滯后相關(guān)分析，各版本最大相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)在經(jīng)向熱輸送超前EOF1時(shí)間序列約1～2 a，二者之間的正相關(guān)意味著經(jīng)向熱輸送起著負(fù)反饋的作用，當(dāng)熱帶中東太平洋處于暖位相時(shí)，海洋上層出現(xiàn)熱量從赤道向兩極輸送；當(dāng)熱帶中東太平洋處于冷位相，熱量向赤道輻合。

FGOALS模式中海洋上層熱量輸送呈現(xiàn)出的年代際變率特征的物理過(guò)程說(shuō)明經(jīng)向熱輸送將熱帶與熱帶外聯(lián)系在一起，熱帶SST暖異常產(chǎn)生的Bjerknes正反饋有助于熱帶太平洋溫度增加，SST變暖的同時(shí)會(huì)通過(guò)風(fēng)應(yīng)力旋度異常引起異常的經(jīng)向熱輸送。經(jīng)向熱輸送會(huì)減弱SST進(jìn)一步增長(zhǎng)，從而抑制Bjerknes正反饋，起到負(fù)反饋?zhàn)饔?。但是?jīng)向熱輸送超前SST異常變化1～2 a，遠(yuǎn)小于十幾年的PDO/IPO周期，因此二者在年代際變化尺度上幾乎處于同位相，僅靠熱輸送不足以使得PDO/IPO變化位相反轉(zhuǎn)，這一點(diǎn)與ENSO循環(huán)中海洋經(jīng)向環(huán)流的貢獻(xiàn)截然不同。

3.4 太平洋年代際變率波動(dòng)特征

年代際變率不僅僅體現(xiàn)為SST的異常，更是整個(gè)海洋上層熱量的調(diào)整。海水經(jīng)向環(huán)流的變化實(shí)際上同時(shí)伴隨著海洋上層海水質(zhì)量、溫度的輸送，通過(guò)分析經(jīng)向熱輸送的特征，發(fā)現(xiàn)經(jīng)向熱輸送在太平洋年代際變率中抑制熱帶太平洋上層海溫進(jìn)一步增長(zhǎng)，但不引起PDO/IPO位相反轉(zhuǎn)，PDO/IPO從暖位相向冷位相轉(zhuǎn)換需要一種負(fù)反饋機(jī)制起作用。

FGOALS熱量經(jīng)向輸送在到達(dá)15°N～20°N之后發(fā)生明顯衰減（Zhang and Yu, 2011），用海表高度異常代表溫躍層變化，以FGOALS_g2.0為例，對(duì)海表高度異常在16°N隨時(shí)間的經(jīng)向變率（SSH異常在16°N變化最為明顯）和16°N緯向風(fēng)應(yīng)力經(jīng)向變率進(jìn)行分析（圖4）。16°N東太平洋緯向風(fēng)應(yīng)力正異常對(duì)應(yīng)SSH正異常，這種空間配置將加深此緯度溫躍層深度；緯向風(fēng)應(yīng)力為負(fù)異常對(duì)應(yīng)SSH亦為負(fù)異常，此緯度溫躍層深度將抬升變淺。圖中SSH異常還呈現(xiàn)出明顯西傳的特征，PDO/IPO暖位相時(shí)熱帶外16°N東太平洋SSH為正異常，西太平洋為負(fù)異常，16°N東太平洋的負(fù)異常明顯西傳，如28、58、73、 85、90、105、150、165、190 a。PDO/IPO冷位相，熱帶外SSH在東太平洋為負(fù)異常，西太平洋為正異常。東太平洋正異常有明顯西傳的特征，如32、78、88、138、160、184 a。SSH異常從太平洋東岸向西傳播至西岸大約需要9～13 a，這正好與此緯度Rossby的速度3～5 cm s?1（Gill, 1982）一致。對(duì)海洋以及大氣各物理量場(chǎng)的研究，熱帶SST暖距平信號(hào)通過(guò)大氣橋影響熱帶外大氣環(huán)流，在16°N～25°N左右產(chǎn)生西風(fēng)異常，在北半球中緯度激發(fā)出Rossby波向西傳播，經(jīng)過(guò)約十多年的時(shí)間到達(dá)熱帶外西太平洋沿岸，在西邊界赤道被捕獲反射成東傳的Klevin波，最后溫躍層異常信號(hào)傳播赤道西太平洋，引起太平洋上層海洋年代際時(shí)間尺度的冷暖位相反轉(zhuǎn)。

圖3 FGOALS_g1、FGOALS_g1.1、FGOALS_g2.0、FGOALS_s2.0對(duì)照試驗(yàn)太平洋（H8°N－H6°S）極向熱輸送（藍(lán)色實(shí)線，單位：PW，1 PW=1015W）和PDO/IPO指數(shù)（紅色虛線）隨時(shí)間演變。（a–d）依次為FGOALS_g1、FGOALS_g1.1、FGOALS_g2.0、FGOALS_s2.0Fig. 3 Time series of the equatorial upper–ocean (H8°N－H6°S, above 400 m) meridional heat transport (solid blue line; units: PW, 1 PW=1015W ; positive: northward) and the time series of the first EOF mode of Pacific SST (anomalies, dashed red line): (a) FGOALS_g1; (b) FGOALS_g1.1; (c) FGOALS_g2.0; (d) FGOALS_s2.0

圖4 （a）FGOALS_g1、（b）FGOALS_g1.1、（c）FGOALS_g2.0、（d）FGOALS_s2.0對(duì)照試驗(yàn)太平洋18°N、24°N、16°N和15°N海表高度異常（左）、對(duì)應(yīng)緯度緯向風(fēng)應(yīng)力（TAUX，右）的緯向（橫軸）—時(shí)間（縱軸；單位：a）傳播特征Fig. 4 Latitude (abscissa axis)–time (ordinate axis; units: a) sections of zonal sea surface height anomalies (left) and the wind stress (right): (a) FGOALS_g1; (b) FGOALS_g1.1; (c) FGOALS_g2.0; (d) FGOALS_s2.0

圖4 （續(xù)）Fig. 4 (Continued)

FGOALS模式4個(gè)版本赤道與赤道外SSH異常沿經(jīng)度隨時(shí)間變化顯現(xiàn)出一致的特征：赤道中東太平洋SSH正（負(fù)）異常有明顯東傳的特征，對(duì)應(yīng)赤道緯向風(fēng)應(yīng)力西風(fēng)（東風(fēng)）異常；熱帶外東太平洋緯向風(fēng)應(yīng)力正（負(fù)）異常，其對(duì)應(yīng)SSH 正（負(fù)）異常且明顯西傳。但不同的是，F(xiàn)GOALS_g1、FGOALS_g1.1、FGOALS_g2.0和FGOALS_s2.0模擬的SSH西傳特征最為明顯的緯度分別位于18°N、24°N、16°N和15°N。模式Rossby 波從東向西傳播的時(shí)間因其所在緯度不同而不同，分別需要8.5 a、10 a、7 a和6 a。

4 影響PDO/IPO周期的可能因素

因?yàn)槟Ｊ街蠵DO/IPO模態(tài)海水冷暖分布各具特點(diǎn)，風(fēng)應(yīng)力輻合輻散、氣旋反氣旋式風(fēng)場(chǎng)等特征具體出現(xiàn)的經(jīng)緯度各不相同。在4個(gè)版本中，s2.0馬蹄型冷舌區(qū)所在的位置最靠近赤道，大約在15°N～45°N 附近；g1.1冷舌最為偏北，在28°N～50°N。與中高緯度馬蹄形冷水區(qū)東部對(duì)應(yīng)的逆時(shí)針風(fēng)場(chǎng)，冷舌的位置越遠(yuǎn)離赤道，其氣旋式風(fēng)場(chǎng)出現(xiàn)的位置也偏北。模式表面風(fēng)應(yīng)力旋度對(duì)PDO/IPO的響應(yīng)（圖5）說(shuō)明，在暖中心北側(cè)赤道外8°N以北，有異常的氣旋性大氣環(huán)流。FGOALS_g1.1模式氣旋式風(fēng)應(yīng)力旋度位置最北（20°N以北），由北向南依次為FGOALS_g1.1、FGOALS_g1、FGOALS_g2.0 和FGOALS_s2.0。比較g2.0和s2.0版本發(fā)現(xiàn)，風(fēng)應(yīng)力旋度對(duì)PDO/IPO的響應(yīng)在整個(gè)太平洋海盆的分布型差別明顯，而版本g2.0和s2.0的主要區(qū)別在于所選擇的大氣模式不同；而版本g1和g1.1風(fēng)應(yīng)力旋度對(duì)PDO/IPO的響應(yīng)在整個(gè)太平洋海盆的分布較為一致，如前所述，版本g1和g1.1的主要區(qū)別在于海洋模式LICOM版本不同，大氣模式都選用GMAIL1.0。因而，風(fēng)應(yīng)力旋度在各版本之間呈現(xiàn)出的差別很可能來(lái)自所采用的大氣模式不同。

圖5 太平洋風(fēng)應(yīng)力旋度異常對(duì)PDO/IPO指數(shù)的響應(yīng)，單位：N m–3。（a–e）依次為觀測(cè)、FGOALS_g1、FGOALS_g1.1、FGOALS_g2.0、FGOALS_s2.0。Fig. 5 Linear regression coefficients between the time series of the first EOF mode of Pacific SST anomalies and the wind stress curl anomalies (units: N m?3): (a) Observation; (b) FGOALS_g1; (c) FGOALS_g1.1; (d) FGOALS_g2.0; (e) FGOALS_s2.0

圖6 PDO/IPO年代際振蕩周期與SST異常經(jīng)向?qū)挾戎惦S緯度變化（橫軸為緯度；縱軸為PDO/IPO年代際振蕩周期，單位：a）Fig. 6 The PDO/IPO inter-decadal oscillation period and the variation of SST anomaly meridional widths with latitudes (abscissa axis denotes the latitude; ordinate axis denotes the time, units: a)

如前所述，F(xiàn)GOALS四個(gè)版本 SSH在熱帶外西傳特征最為明顯的緯度分別位于18°N、24°N、16°N和15°N，均呈現(xiàn)Rossby波西傳的特征。模式Rossby 波從東向西傳播的時(shí)間因其所在緯度不同而分別需要8.5、10、7和6 a，發(fā)現(xiàn)SSH西傳的緯度越靠北，SSH正負(fù)異常西傳所需的時(shí)間越長(zhǎng)。s2.0模式SSH西傳的緯度最南，SSH正負(fù)異常傳播所需時(shí)間也最短，約需要6～7 a；g1.1模式SSH西傳最靠北，西傳時(shí)間需要近10 a，在模式中所需時(shí)間最長(zhǎng)。

比較各個(gè)模式發(fā)現(xiàn)，赤道東太平洋SST 正異常和西風(fēng)異常，使得赤道外暖中心西側(cè)有異常的氣旋性大氣環(huán)流，年代際時(shí)間尺度上的氣旋性環(huán)流約出現(xiàn)在10°N～25°N。模式中SST對(duì)PDO/IPO響應(yīng)變化最強(qiáng)的信號(hào)出現(xiàn)的緯度各不相同，赤道外中太平洋SST最大梯度越靠北，寬度越寬，對(duì)應(yīng)模式模擬的周期越長(zhǎng)。

為了更清楚揭示周期與經(jīng)向?qū)挾鹊年P(guān)系，PDO/IPO的周期與溫度梯度變化最明顯的區(qū)域所在緯度的散點(diǎn)分布如圖6。各個(gè)模式以及觀測(cè)的溫度梯度的絕對(duì)值不同，將觀測(cè)和每個(gè)模式的溫度梯度除以各自梯度的最大值進(jìn)行歸一化。溫度梯度的最大值出現(xiàn)在熱帶外，觀測(cè)距離赤道最近，F(xiàn)GOALS_s2.0、FGOALS_g2.0、FGOALS_g1和 FGOALS_g1.1溫度梯度最大出現(xiàn)的緯度依次北移，其經(jīng)向?qū)挾纫来巫儗?，觀測(cè)與模式太平洋年代際振蕩的周期也依次變長(zhǎng)，F(xiàn)GOALS_g2.0和FGOALS_s 2.0與觀測(cè)更為接近。

5 結(jié)論與討論

本文結(jié)合觀測(cè)資料，通過(guò)對(duì)北太平洋年代際變率海氣相互作用的分析，比較FGOALS模式g1、g1.1、g2.0和s2.0的4個(gè)版本對(duì)年代際變率的模擬能力，分析模式內(nèi)在的太平洋年代際變率發(fā)展和演變的物理機(jī)制，主要結(jié)論如下：

g1、g1.1、g2.0和s2.0四個(gè)版本均模擬出典型的PDO/IPO暖位相時(shí)海洋和大氣風(fēng)場(chǎng)的年代際時(shí)空變化特征，與觀測(cè)結(jié)果基本符合。較g1和g1.1版本，g2.0和s2.0版本能更好的模擬出西太平洋馬蹄形冷區(qū)與東太平洋類似于ENSO分布暖水區(qū)的太平洋年代際變率模態(tài)。大氣風(fēng)場(chǎng)g2.0版本與觀測(cè)最為接近，s2.0版本的經(jīng)向風(fēng)應(yīng)力場(chǎng)過(guò)強(qiáng)，g2.0和s2.0版本對(duì)氣旋式環(huán)流所在位 置和范圍的模擬較g1 和g1.1版本誤差明顯減小。

FGOALS_g1、FGOALS_g1.1、FGOALS_g2.0 和FGOALS_s2.0模擬的海溫異常的年代際振蕩無(wú)論是在熱帶至熱帶外都非常顯著。太平洋年代際變化的正反饋過(guò)程可以用Bjerknes（1969）提出的海氣相互作用正反饋機(jī)制來(lái)解釋。模式對(duì)風(fēng)應(yīng)力異常的模擬能力會(huì)影響到熱帶海洋溫躍層深度的變化，從而進(jìn)一步影響太平洋年代際變率正反饋過(guò)程的強(qiáng)度。

FGOALS模式極向熱輸送變率顯示出明顯的年代際振蕩特征，海洋經(jīng)向熱輸會(huì)抑制赤道SST的變暖（變冷），但模式中經(jīng)向熱輸送與SST異常變化在年代際尺度可視為同位相，不足以使得PDO/ IPO位相反轉(zhuǎn)。

FGOALS模式中，熱帶SST暖距平信號(hào)通過(guò)大氣橋影響熱帶外大氣環(huán)流，在海氣作用下，熱帶與熱帶外海洋次表層分別以Kelvin 波和Rossby 波的型式傳播，且熱帶Rossby波動(dòng)傳播的位置，與ENSO有顯著不同，使得冷暖位相反轉(zhuǎn)，產(chǎn)生負(fù)反饋?zhàn)饔?，?shí)現(xiàn)熱帶中東太平洋SST冷暖交替的年代際時(shí)間尺度循環(huán)。

進(jìn)一步分析還發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)GOALS模式模擬的年代際變率周期主要是由海洋動(dòng)力過(guò)程決定。模式對(duì)太平洋SST異常年代際變率信號(hào)最明顯的范圍越寬，由此產(chǎn)生經(jīng)向熱輸送的位置也越靠北，使得熱輸送經(jīng)向尺度越大，對(duì)應(yīng)的風(fēng)應(yīng)力旋度出現(xiàn)在更加遠(yuǎn)離赤道的位置，使得更多熱量從熱帶向兩極輸送。由此激發(fā)的Rossby 波更加偏北，緯度越高，Rossby波西傳的時(shí)間越長(zhǎng)，模式中PDO/IPO周期越長(zhǎng)。熱帶外風(fēng)應(yīng)力旋度對(duì)PDO/IPO的響應(yīng)的差別很可能來(lái)自大氣模式的不同。

本文的研究主要基于FGOALS模式g1、g1.1、g2.0和s2.0的4個(gè)版本氣候模式模擬結(jié)果分析太平洋年代際氣候變率的物理機(jī)制，比較各個(gè)版本的差異，氣候模式本身存在不確定性，為了減小模擬結(jié)果的不確定性，在下一步研究工作中，必須利用耦合模式比較計(jì)劃CMIP5的模擬結(jié)果，進(jìn)行多模式對(duì)比較評(píng)估工作。同時(shí)，影響太平洋年代際變率周期和振幅的原因還需進(jìn)一步探討。

致謝 感謝LASG氣候模式團(tuán)隊(duì)提供本文所需要的數(shù)據(jù)。

參考文獻(xiàn)（References）

Barnett T P, Pierce D W, Latif M, et al. 1999. Interdecadal interactions between the tropics and midlatitudes in the Pacific basin [J]. Geophys. Res. Lett., 26: 615?618, doi: 10.1029/1999GL900042.

Bao Q, Lin P F, Zhou T J, et al. 2013. The Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System model, spectral version 2: FGOALS-s2 [J]. Adv. Atmos. Sci., 30: 561?576, doi:10.1007/s00376-012-2113-9.

Bjerknes J. 1969. Atmospheric teleconnections from the equatorial Pacific [J]. Mon. Wea. Rev., 97: 163?172.

Briegleb B P, Bitz C M, Hunke E C, et al. 2004. Scientific Description of the Sea Ice Component in the Community Climate System Model: Version Three [M]. Colorado: National Center for Atmospheric Research, Bowder, 70pp.

Brohan P, Kennedy J J, Haris I, et al. 2006. Uncertainty estimates in regional and global observed temperature changes: A new dataset from 1850 [J]. J. Geophys. Res., 111: D12106, doi:10.1029/2005JD006548.

Capotondi A, Alexander M A. 2001. Rossby waves in the tropical North Pacific and their role in decadal thermocline variability [J]. J. Phys. Oceanogr., 31: 3496?3515, doi: 10.1175/1520-0485(2002)0312.0.CO2. Craig A P, Jacob R L, Kauffman B, et al. 2005. CPL6: The new extensible, high performance parallel coupler for the community climate system model [J]. Int. J. High Perform. Comput. Appl., 19: 309–327, doi:10.1177/1094342005056117.

Folland C K, Renwick J A, Salinger M J, et al. 2002. Relative influences of the interdecadal Pacific oscillation and ENSO on the South Pacific convergence zone [J]. Geophys. Res. Lett., 29 (13), 1643, doi: 10.1029/2001GL014201.

Frankignoul C, Hasselmann K. 1977. Stochastic climate models. Part II. Application to sea-surface temperature anomalies and thermocline variability [J]. Tellus, 29: 289–305, doi: 10.1111/j.2153-3490.1977. tb00740.x.

Gill A E. 1982. Atmosphere–Ocean Dynamics [M]. Cambridge, UK and New York, USA: Academic Press, 662pp.

Graham N E. 1994. Decadal-scale climate variability in the tropical and North Pacific during the 1970s and 1980s: Observations and model results [J]. Clim. Dyn., 10: 135?162.

Hasselmann K. 1976. Stochastic climate models. Part I: Theory [J]. Tellus, 28: 473?485.

Jin F, Neelin J D, Ghil M. 1994. El Ni?o on the Devil's staircase: Annual subharmonic steps to chaos [J]. Science, 264, 70?72.

Jin F F. 1997. A theory of interdecadal climate variability of the North Pacific ocean?atmosphere system [J]. J. Climate, 10: 1821–1835.

Kleeman R, McCreary J P, Klinger B A. 1999. A mechanism for generating ENSO decadal variability [J]. Geophys. Res. Lett., 26: 1743?1746, doi:10.1029/1999GL900352.

Latif M, Barnett T P. 1994. Causes of decadal climate variability over the North Pacific and North America [J]. Science, 266: 634?637, doi:10.1126/science.266.5185.634.

Latif M, Barnett T P. 1996. Decadal climate variability over the North Pacific and North America: Dynamics and predictability [J]. J. Climate, 9: 2407?2423, doi:10.1175/1520-0442(1996)009<2407:DCVOTN>2.0.CO;2. Li L J, Wang B. 2010. Influences of two convective schemes on the radiative energy budget in GAMIL1.0 [J]. Acta Meteor. Sinica, 24 (3): 318–327.

Li L J, Wang B, Wang Y Q, et al. 2007. Improvements in climate simulation with modifications to the Tiedtke convective parameterization in the grid-point atmospheric model of IAP LASG (GAMIL) [J]. Adv. Atmos. Sci., 24: 323–335, doi:10.1007/s00376-007-0323-3.

Li L J, Lin P F, Yu Y Q, et al. 2013. The Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System Model, Grid-point Version 2: FGOALS-g2 [J]. Adv. Atmos. Sci., 30 (3): 543–560, doi:10.1007/s00376-012-2140-6.

Lin P F, Yu Y Q, Liu H L. 2013a. Long-term stability and oceanic mean state simulated by the coupled model FGOALS-s2 [J]. Adv. Atmos. Sci., 30 (1): 175–192, doi:10.1007/s00376-012-2042-7.

Lin P F, Yu Y Q, Liu H L. 2013b. Oceanic climatology in the coupled model FGOALS-g2: Improvements and biases [J]. Adv. Atmos. Sci., 30 (3): 819?840, doi:10.1007/s00376-012-2137-1.

Lin P F, Liu H L, Yu Y Q, et al. 2013c. Long-term behaviors of two versions of FGOALS2 in preindustrial control simulations with implications for 20th century simulations [J]. Adv. Atmos. Sci., 30 (3): 577?592, doi:10.1007/s00376-013-2186-0.

Liu H L, Zhang X H, Li W, et al. 2004. An eddy-permitting oceanic general circulation model and its preliminary evaluation [J]. Adv. Atmos. Sci., 21: 675–690.

劉海龍, 俞永強(qiáng), 李薇, 等. 2004. LASG／IAP氣候海洋模式LICOM用戶手冊(cè) [M]. 北京: 科學(xué)出版社, 1–128. Liu Hailong, Yu Yongqiang, Li Wei, et al. 2004. Manual for LASG/IAP Climate System Ocean Model (LICOM1.0) (in Chinese) [M]. Beijing: Science Press, 1–128.

Liu H L, Lin P F Yu Y Q, et al. 2012. The baseline evaluation of LASG/IAP climate system ocean model (LICOM) version 2 [J]. Acta Meteor. Sinica, 26: 318–329.

Mantua N J, Hare S R, Zhang Y, et al. 1997. A Pacific interdecadal climate oscillation with impacts on salmon production [J]. Bull. Amer.Meteor. Soc., 78: 1069?1079, doi: 10.1175/1520-0477(1997)078<1069: APICOW>2.0.CO;2.

McPhaden M J, Zhang D X. 2002. Slowdown of the meridional overturning circulation in the upper Pacific Ocean [J]. Nature, 415 (6872): 603–608, doi: doi:10.1038/415603a.

Meehl G A, Hu A. 2006. Megadroughts in the Indian monsoon region and southwest North America and a mechanism for associated multidecadal Pacific sea surface temperature anomalies [J]. J. Clim., 19: 1605–1623, doi:10.1175/JCLI3675.1.

Meehl G A, Hu A, Santer B D. 2009. The mid-1970s climate shift in the Pacific and the relative roles of forced versus inherent decadal variability [J]. J. Climate, 22: 780?792, doi:10.1175/2008JCLI2552.1.

Miller A J, Schneider N. 2000. Interdecadal climate regime dynamics in the North Pacific Ocean: Theories, observations and ecosystem impacts [J]. Progress Oceanogr., 47: 355?379, doi: 10.1016/S0079-6611(00)00044-6.

Newman M, Compo G P, Alexander M A. 2003. ENSO-forced variability of the pacific decadal oscillation [J]. J. Climate, 16: 3853?3857, doi: 10.1175/1520-0442(2003)016<3853:EVOTPD>2.0.CO;2.

Nonaka M, Xie S -P, McCreary J P. 2002. Decadal variations in the subtropical cells and equatorial Pacific SST [J]. Geophys. Res. Lett., 29: 1116, doi:10.1029/2001GL013717.

Oleson K W, Dai Y, Bonan G, et al. 2004. Technical description of the community land model (CLM) [R]. NCAR/TN-461+STR, 173pp.

Pierce D W, Barnett T P, Latif M. 2000. Connections between the Pacific Ocean tropics and midlatitudes on decadal timescales [J]. J. Climate, 13: 1173–1194, doi: 10.1175/1520-0442(2000)013<1173: CBTPOT> 2.0. CO; 2.

Power S, Colman R. 2006. Multi-year predictability in a coupled general circulation model [J]. Climate Dyn., 26: 247–272, doi: 10.1007/s00382-005-0055-y.

Power S, Casey T, Folland C, et al. 1999. Inter-decadal modulation of the impact of ENSO on Australia [J]. Climate. Dyn., 15: 319?324, doi: 10.1007/s003820050284.

Simmons A J, Gibson J K. 2000. The ERA-40 Project Plan[R]. ERA-40 Project Report Series, 63.

Smith T M, Reynolds R W, Peterson T C, et al. 2008. Improvements NOAA’s historical merged land–ocean temperature analysis (1880–2006) [J]. Journal of Climate, 21, 2283–2296, doi: 10.1175/2007JCLI2100.1.

Wang B, Wan H, Ji Z Z, et al. 2004. Design of a new dynamical core for global atmospheric models based on some efficient numerical methods [J]. Sci. China (Mathemat.), 47: 4–21, doi:10.1360/04za0001.

Wang B, Liu M M, Yu Y Q, et al. 2013. Preliminary evaluations of FGOALS-g2 for decadal predictions [J]. Adv. Atmos. Sci., 30 (3): 674–683, 10.1007/s00376-012-2084-x.

Wang X C, Jin F F, Wang Y Q. 2003. A tropical ocean recharge mechanism for climate variability. Part II: A unified theory for decadal and ENSO modes [J]. J. Climate, 16: 3599?3616, doi: 10.1175/1520-0442(2003) 016<3599:ATORMF>2.0.CO;2.

Yu Y Q, Zhang X H, Guo Y F. 2004. Global couple ocean–atmosphere general circulation models in LASG/IAP [J]. Adv. Atmos. Sci., 21 (3): 444?445, doi: 10.1007/BF02915571.

Yu Y Q, Yu R C, Zhang X H, et al. 2002. A flexible global coupled ocean-atmosphere general circulation model [J]. Adv. Atmos. Sci., 19: 169?190.

Yu Y Q, Hai Z, Wang B, et al. 2008. Coupled model simulations of climate changes in the 20th century and beyond [J]. Adv. Atmos. Sci., 25 (4): 641–654, doi:10.1007/s00376-008-0641-0.

Yu Y Q, Zheng W P, Wang B, et al. 2011. Versions g1.0 and g1.1 of the LASG/IAP Flexible Global Ocean-Atmosphere-Land System model [J]. Adv. Atmos. Sci., 28 (1): 99?117, doi:10.1007/s00376-010-9112-5.

Yu Y Q, He J, Zheng W P, et al. 2013. Annual cycle and interannual variability in the tropical pacific as simulated by three versions of FGOALS [J]. Adv. Atmos. Sci., 30 (3), 621?637, doi:10.1007/s00376-013-2184-2.

Zhang R H, Levitus S. 1997. Structure and cycle of decadal variability of upper-ocean temperature in the North Pacific [J]. J. Climate, 10: 710?727, 10.1175/1520-0442(1997)010<0710:SACODV>2.0.CO;2.

張學(xué)洪,俞永強(qiáng),劉海龍.2003.海洋環(huán)流模式的發(fā)展和應(yīng)用 I.全球海洋環(huán)流模式 [J]. 大氣科學(xué), 27 (4): 607?617. Zhang Xuehong, Yu Yongqiang, Liu Hailong. 2003. The development and application of the oceanic general circulation models. Part I. The global oceanic general circulation models [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 27 (4): 607?617, doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2003.04.12.

Zhang Y L, Yu Y Q. 2011. Analysis of decadal climate variability in the tropical pacific by coupled GCM [J]. Atmos. Oceanic Sci. Lett., 4 (4): 204?208.

Zhou T J, Wu B, Wen X Y, et al. 2008. A fast version of LASG/IAP climate system model and its 1000-year control integration [J]. Adv. Atmos. Sci., 25 (4): 655?672.

Zhou T J, Chen X L, Dong L, et al. 2014. Chinese contribution to CMIP5: An overview of five Chinese models' performances [J]. J. Meteor. Res., 28 (4): 481–509, doi:10.1007/s13351-014-4001-y.

張雅樂(lè)，俞永強(qiáng). 2015. FGOALS模式4個(gè)版本太平洋年代際氣候變率模擬的比較 [J]. 大氣科學(xué), 40 (1): 176?190, Zhang Yale, Yu Yongqiang. 2015. Comparison of Pacific interdecadal variability simulated by four versions of the LASG/IAP Flexible Global Ocean–Atmosphere–Land System Model [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 40 (1): 176?190, doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.1411.14161.

作者簡(jiǎn)介張雅樂(lè)，女，博士，主要從事年代際氣候變化、短時(shí)臨近預(yù)測(cè)研究。E-mail: zhangyale@cma.gov.cn

收稿日期2014-04-03；網(wǎng)絡(luò)預(yù)出版日期 2014-12-12

doi:10.3878/j.issn.1006-9895.1411.14161

文章編號(hào)1006-9895(2016)01-0176-15

中圖分類號(hào)P461

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A