CMIP5 模式對東太平洋ITCZ 偶極子模態(tài)模擬能力的評估

李馥孜 , 鄭小童

1. 物理海洋教育部重點實驗室, 山東 青島 266100;

2. 中國海洋大學(xué)海洋與大氣學(xué)院, 山東 青島 266100;

3. 青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點國家實驗室, 山東 青島 266003

熱帶輻合帶(Intertropical Convergence Zone, ITCZ)是南北半球副熱帶高壓間氣壓最低、氣流輻合的帶區(qū), 是熱帶海區(qū)在經(jīng)向上集中的強(qiáng)降雨帶和大型氣候系統(tǒng), 同時也是全球主要熱源區(qū), 其變化對熱帶和全球氣候有重要的影響。通常而言, ITCZ 位置和強(qiáng)度會隨季節(jié)變化而變化, 且年平均下存在顯著的南北不對稱性特征。熱帶中東太平洋ITCZ 較為獨(dú)特, 其位置在一年中的大部分時間都位于赤道以北, 只有在2—4 月(February-March-April, FMA)時, 南半球的季節(jié)性變暖和北半球的降溫減弱了赤道兩側(cè)氣候的不對稱性, 赤道以南也短暫出現(xiàn)了對流輻合的降雨帶, 形成了所謂的“雙ITCZ”現(xiàn)象(Wang et al, 2004)。

熱帶東太平洋在2—4 月出現(xiàn)短暫的“雙ITCZ”現(xiàn)象時, 由于東南太平洋氣候態(tài)海溫達(dá)到一年中的最大值(海溫最接近對流閾值), 熱帶東太平洋區(qū)域的大氣對海溫的變化也因此處于一年中最敏感的時候: 相對較小的海溫擾動也能引起強(qiáng)的大氣對流異常, 這使得2—4 月熱帶東太平洋區(qū)域降水異常也呈現(xiàn)出獨(dú)特的年際變化。Xie 等(2018)對1979—2017年的熱帶東太平洋2—4 月降水異常進(jìn)行了經(jīng)驗正交函數(shù)(Empirical Orthogonal Function, EOF)分解。第一主模態(tài)表現(xiàn)為以赤道為中心的降水增多(圖1a), 第一模態(tài)主成分(1stprincipal component, PC1)序列與同期Ni?o3 區(qū)SST 明顯相關(guān)(圖1c)。這一模態(tài)與極端厄爾尼諾- 南方濤動(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)現(xiàn)象有關(guān)(Takahashi et al., 2011; Chiodi et al, 2013; Johnson et al, 2016; Xie et al, 2018): 只有在極端的強(qiáng)厄爾尼諾發(fā)生時, 2—4 月的赤道東太平洋海表溫度(sea surface temperature, SST)才會高于深對流閾值, 進(jìn)而導(dǎo)致沿赤道緯向極端降水的出現(xiàn)。赤道東太平洋區(qū)域深對流的發(fā)展會誘導(dǎo)西風(fēng)異常的入侵, 減弱該區(qū)域的上升流, 最終在Bjerknes 正反饋作用下維持東太平洋2—4 月的暖海溫異常和降水增加現(xiàn)象(Lengaigne et al, 2010)。

東太平洋降水異常的第二主模態(tài)主要表現(xiàn)為跨赤道的經(jīng)向偶極子分布(圖1b), 即所謂的東太平洋ITCZ 偶極子(Eastern Pacific ITCZ dipole, EPID)模態(tài)。EPID 正位相被定義為5°N(6°S)附近降水正(負(fù))異常, 該異常雨帶與2—4 月氣候態(tài)雨帶的位置大致相同, 表征了降雨的經(jīng)向年際變化特征。EPID 時間序列(PC2)與同期太平洋中部Ni?o4 區(qū)的SST 異常有良好的相關(guān)性(圖1d), 因此前人的研究認(rèn)為熱帶東太平洋2—4 月出現(xiàn)ITCZ 在赤道南北移動的特殊現(xiàn)象是由中等強(qiáng)度厄爾尼諾造成的(Xie et al, 2018)。在中等強(qiáng)度厄爾尼諾的成熟期, 雖然赤道東太平洋的SST 異常幾乎關(guān)于赤道對稱, 但由于東太平洋赤道以北的氣候態(tài)SST 比赤道以南的氣候態(tài)SST 要高, 這會使得對稱的SST 異常引起不對稱的大氣響應(yīng), 即赤道北部大氣響應(yīng)比南部強(qiáng)——深對流只在赤道以北增強(qiáng), 從而驅(qū)動并形成強(qiáng)勁的跨赤道南風(fēng)?？绯嗟滥巷L(fēng)在科氏力的作用下會通過風(fēng)-蒸發(fā)-SST (Wind-Evaporation-SST, WES)正反饋機(jī)制使得赤道以南(北)區(qū)域海溫降溫(增溫)。這種海溫在經(jīng)向上的反相變化會進(jìn)一步增強(qiáng)(減弱)赤道以北(南)的深對流強(qiáng)度, 最終形成了關(guān)于赤道反對稱的EPID 降水模態(tài)。這一模態(tài)通常出現(xiàn)在中等強(qiáng)度厄爾尼諾的衰退期, 產(chǎn)生的海洋-大氣異常動力信號對ENSO 的類型和衰退有重要影響(Peng et al, 2020), 對南美沿岸的局地氣候也有重要影響(Peng et al, 2019)。

由于觀測中ENSO 事件和EPID 模態(tài)出現(xiàn)的次數(shù)有限的緣故, 人們對于EPID 模態(tài)的理解還很不足。此外, 要對EPID 模態(tài)及其對ENSO 的影響進(jìn)行預(yù)測, 就要評估氣候模式中EPID 模態(tài)的模擬能力, 明確模式偏差及其產(chǎn)生的原因?；谝陨蠁栴}, 本文利用第五次耦合模式比較計劃(Coupled Model Intercomparison Project phase 5, CMIP5)中24 個模式的工業(yè)革命前控制試驗(Pre-industrial Control, picontrol)結(jié)果(Taylor et al, 2012), 評估長期穩(wěn)定的氣候狀態(tài)下模式對EPID 模態(tài)的模擬能力, 并進(jìn)一步探究該模態(tài)發(fā)展的物理機(jī)制和動力學(xué)過程。

前人的多項研究表明(Bellucci et al, 2010; Oueslati et al, 2015; Zhang et al, 2015), 大部分CMIP5 模式仍然存在熱帶降水和海溫偏差, 例如部分模式中太平洋赤道以南降水偏多, 導(dǎo)致南太平洋輻合帶(South Pacific convergence zone, SPCZ)過長, 在東太平洋出現(xiàn)假的“雙ITCZ”現(xiàn)象; 同時也有相當(dāng)多的模式在太平洋赤道上降水不足, 與之對應(yīng)的是赤道冷舌過強(qiáng)和過度向西延伸。由于EPID 模態(tài)的發(fā)展以及EPID 模態(tài)和ENSO 的聯(lián)系都與氣候背景態(tài)的特征密切相關(guān), 本文通過對比觀測和模式中的EPID 模態(tài)特征以及模式間EPID 模態(tài)的模擬差異來探究EPID 模態(tài)的發(fā)生及發(fā)展的物理過程, 特別是模式中氣候態(tài)的模擬偏差(例如“雙ITCZ”現(xiàn)象)對EPID 模態(tài)模擬的影響。

1 數(shù)據(jù)與方法

本文使用了 CMIP5 中的 24 個耦合模式picontrol 試驗的月平均模擬結(jié)果(表1)。使用控制試驗的原因是外強(qiáng)迫保持穩(wěn)定, 同時有足夠的模擬長度來評估模式對EPID 模態(tài)的模擬能力。各模式均選取r1i1p1 集合成員進(jìn)行研究, 并在計算之前將各模式所有數(shù)據(jù)插值到1°×1°的網(wǎng)格點上, 以保證各模式權(quán)重和分辨率一致。各模式均取300a長度(由于 CMIP5 數(shù)據(jù)長度原因, 其中 MIROC- ESM-CHEM 模式長度為255a, NorESM1-ME 模式長度為252a), 對數(shù)據(jù)進(jìn)行3 個月至9 年的滑動平均濾波處理, 得到292a 的扣除了季節(jié)變化和年代際變化的年際異常變化結(jié)果。研究中將標(biāo)準(zhǔn)化的多模式異常數(shù)據(jù)按順序連接后進(jìn)行EOF 處理, 并計算多模式集合(Multi-model ensemble, MME)的模擬結(jié)果。

表1 選取的CMIP5 模式 Tab. 1 CMIP5 models used in this study

為了與模式數(shù)據(jù)進(jìn)行比較, 本文同時分析了相應(yīng)的觀測資料。觀測的降水?dāng)?shù)據(jù)為 CPC Merged Analysis of Precipitation(CMAP)中1979 年1 月至2018 年12 月的月平均資料, 分辨率為2.5°×2.5°(Xie et al, 1997); 同時段海表溫度月平均數(shù)據(jù)來源于Centennial Observation-Based Estimates of SST version 2 (COBE-SST2) (Hirahara et al, 2014); 月平均風(fēng)場來源于 ECMWF 第三代再分析資料的ERA-Interim 同化分析數(shù)據(jù)(Dee et al, 2011), 分辨率為1°×1°。

2 CMIP5 模式對EPID 模態(tài)的模擬評估及與氣候態(tài)模擬偏差的聯(lián)系

2.1 CMIP5 模式對EPID 模態(tài)的模擬評估

圖1 2—4 月熱帶東太平洋降水異常EOF 結(jié)果及與ENSO 的關(guān)系 a. 第一主模態(tài)空間場(解釋方差為54%); b. EPID 模態(tài)空間場(解釋方差為20%); c. PC1 與同期標(biāo)準(zhǔn)化ENSO 序列; d. PC2 與同期標(biāo)準(zhǔn)化ENSO 序列; e. PC1、PC2 與同期ENSO 序列相關(guān)系數(shù)。圖a、b 中的等值線表示同期海溫異常回歸至標(biāo)準(zhǔn)化PC, 間隔為0.2 , ℃ 加粗實線為0 , ℃ 正負(fù)異常值分別用實線和虛線表示; 填色和矢量分別為同期降水量(單位: mm·d–1)和海表面風(fēng)場(單位: m·s–1)異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC, 藍(lán)色箭頭表示異常西風(fēng), 紅色箭頭表示異常東風(fēng) Fig.1 EOF modes of FMA precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific and the relationships between PCs and concurrent ENSO. Regressions of precipitation (mm·d–1; shading), SST (contour at interval of 0.2 , zero contour℃ thickened and negative dashed), and surface wind velocity (m·s–1; vector) against (a) the standardized PC1 (54% variance) and (b) the standardized PC2 (20% variance), blue (red) arrows indicate westerly (easterly) wind anomalies. Standardized PCs and concurrent ENSO indices are plotted in (c) and (d), and correlations between standardized PCs and concurrent ENSO indices are plotted in (e)

在觀測中, 2—4 月的EPID 模態(tài)(圖1b)較為明顯的空間特征表現(xiàn)為以赤道為對稱軸的正、負(fù)降水異常, 且強(qiáng)度較為一致, 其異常中心分別在5°N 和6°S附近。本文根據(jù)Xie 等(2018)對觀測的分析方法, 對24 個CMIP5 模式集合結(jié)果和各模式2—4 月的熱帶東太平洋降水異常分別進(jìn)行EOF 分析(圖2、3)。結(jié)果顯示, 大多數(shù)模式的第一模態(tài)表現(xiàn)出降水赤道緯 向異常, 第二模態(tài)為 EPID 模態(tài); 少數(shù)模式(如MIROC5、MPI-ESM-LR 等)的EPID 模態(tài)過強(qiáng), 為第一模態(tài), 反之第二模態(tài)為緯向模態(tài)。此外, 僅有少數(shù)模式能夠模擬出與觀測中EPID 模態(tài)相似的空間特征和解釋方差(如ACCESS1-0 和CMCC-CM), 有部分模式的EPID 模態(tài)空間特征與觀測差異較大, 且(或)解釋方差過小(如 IPSL-CM5A-MR、MRI- CGCM3 和NorESM1-M 等), 模擬差異主要表現(xiàn)為降水正、負(fù)異常的對稱軸在赤道以南或赤道以北, 降水異常強(qiáng)度南北不一致, 最強(qiáng)異常雨帶偏南或過窄。

為了進(jìn)一步定量評估模式對EPID 模態(tài)的模擬, 使用泰勒圖分析各模式的模擬效果(圖4), 并根據(jù)以下公式計算技巧評分(Taylor, 2001):

圖2 CMIP5 模式2—4 月降水異常EOF 第一模態(tài)空間分布圖 等值線表示同期海溫異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC1, 間隔為0.2 , ℃ 加粗實線為0 , ℃ 正負(fù)異常值分別用實線和虛線表示; 填色和矢量分別為同期降水量(單位: mm·d–1)和海表面風(fēng)場(單位: m·s–1)異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC1, 藍(lán)色和紅色箭頭分別表示異常西風(fēng)和東風(fēng)。各子圖下方的數(shù)值、字符串和百分?jǐn)?shù)分別表示EPID 模態(tài)的技巧評分(無此項的為非EPID 模態(tài))、模式名稱和解釋方差, 其中MME 為多模式集合 Fig.2 First EOF mode of FMA precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific in CMIP5 models. Regressions of precipitation (mm·d–1; shading), SST (contour at interval of 0.2℃, zero contour thickened and negative dashed), and surface wind velocity (m·s–1; vector) against the concurrent standardized PC1, blue (red) arrows indicate westerly (easterly) wind anomalies. The skillscore of EPID mode, model name and variance are marked at the bottom left, bottom and bottom right of each subgraph, respectively

式中: R 為各模式與觀測的空間相關(guān)系數(shù), SDR 為各模式與觀測的空間標(biāo)準(zhǔn)差之比。通常技巧評分越高的模式, 其與觀測結(jié)果越為接近, 模擬效果也就越好。

從技巧評分(圖2、圖3 各模式EPID 模態(tài)左下角所標(biāo)注的數(shù)值)上看, 24 個模式總體上對EPID 模態(tài)的模擬效果不理想。14 個模式的技巧評分小于0.7(其中10 個小于0.6), 4 個模式在第一模態(tài)可以較好地模擬出EPID 模態(tài)(技巧評分均為0.79), 只有6 個模式能在第二模態(tài)模擬出EPID 的空間分布特征(技巧評分在0.7 以上), 僅有ACCESS1-0 的技巧評分高于0.9。從泰勒圖中可看到(圖4), 大部分模式(18 個)的標(biāo)準(zhǔn)差在0.3～0.5 之間, 其中有8 個模式的標(biāo)準(zhǔn)差大于或等于0.4, 與觀測場(標(biāo)準(zhǔn)差為0.45)較為接近; 絕大部分模式(21 個)與觀測場的空間相關(guān)系數(shù)大于0.5, 但僅有8 個模式的相關(guān)系數(shù)大于0.7。對于多模式集合結(jié)果, 相關(guān)系數(shù)(0.88)和技巧評分(0.84)均高于絕大多數(shù)模式, 但標(biāo)準(zhǔn)差(0.37)較低。

根據(jù)EOF 和技巧評分結(jié)果, 將24 個模式分為3組, 探究EPID 模態(tài)模擬差異的原因。將技巧評分大于0.7 的10 個模式分為兩組, 其中EPID 模態(tài)出現(xiàn)在第二主模態(tài)的6 個模式為第一組, EPID 模態(tài)出現(xiàn)在第一主模態(tài)的4 個模式為第二組, 剩余的對EPID模態(tài)模擬效果較差的14 個模式為第三組, 在泰勒圖中分別用藍(lán)點、粉點和紅點表示(圖4)。由于EPID模態(tài)的發(fā)展機(jī)理與熱帶SST 和降水氣候平均態(tài)顯著相關(guān), 本文著重考察3 組模式中平均態(tài)的差異對EPID 模態(tài)模擬的影響。

圖3 CMIP5 模式2—4 月降水異常EOF 第二模態(tài)空間分布圖 等值線表示同期海溫異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC2, 間隔為0.2 , ℃ 加粗實線為0 , ℃ 正負(fù)異常值分別用實線和虛線表示; 填色和矢量分別為同期降水量(單位: mm·d–1)和海表面風(fēng)場(單位: m·s–1)異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC2, 藍(lán)色和紅色箭頭分別表示異常西風(fēng)和東風(fēng)。各子圖下方的數(shù)值、字符串和百分?jǐn)?shù)分別表示EPID 模態(tài)的技巧評分(無此項的為非EPID 模態(tài))、模式名稱和解釋方差, 其中MME 為多模式集合 Fig.3 Same as Fig.2, except for the second EOF mode of FMA precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific in CMIP5 models.

2.2 熱帶太平洋氣候態(tài)模擬偏差對EPID 模態(tài)模擬的影響

Xie 等(2018)指出觀測中東太平洋平均氣候態(tài)的ITCZ 位于赤道以北, 在年際變化上ITCZ 圍繞10°N 和赤道附近移動。在北半球冬春季最接近赤道, 由于赤道上存在上升流和冷舌, 無法產(chǎn)生對流降水, 因此出現(xiàn)關(guān)于赤道對稱的“雙ITCZ”現(xiàn)象。這種狀態(tài)最有利于EPID 模態(tài)的出現(xiàn)。

本文將3 組模式2—4 月的氣候平均態(tài)與實際觀測場進(jìn)行比較(圖5), 可以發(fā)現(xiàn)一些共同的偏差, 例如赤道上冷舌模擬過強(qiáng), 且赤道以南的海溫普遍高于赤道以北。相應(yīng)地, 降水場和風(fēng)場也有差異: 觀測中雖然出現(xiàn)“雙 ITCZ”現(xiàn)象, 但赤道以北的降水依然較多; 反之, 模式中對赤道以南的降水模擬普遍偏大, 并大于赤道以北的降水, 體現(xiàn)了輻合帶的中心已經(jīng)達(dá)到赤道以南。這些氣候平均態(tài)的模擬偏差, 可能是模式對EPID 模態(tài)模擬不佳的主要原因。

此外, 3 組模式的氣候態(tài)也有所不同。能夠模擬出EPID 模態(tài)的第一組(圖5b)和第二組(圖5c)模式的氣候態(tài)能夠較好地表現(xiàn)出與觀測相似的“雙ITCZ”特征, 而這一特征對EPID 的發(fā)展和維持是至關(guān)重要的。但第二組的赤道冷舌較第一組和觀測場過強(qiáng), 導(dǎo)致在赤道上無法產(chǎn)生較強(qiáng)的對流, 這可能是第二組模式中降水緯向模態(tài)較弱而EPID 成為第一模態(tài)的主要原因。相較而言, 模擬效果較差的第三組模式在2—4 月的降水氣候態(tài)明顯偏南, 處于5°—10°S之間, 且冷舌模擬過強(qiáng)(圖5d)。這一氣候態(tài)分布不利于EPID 模態(tài)的發(fā)展, 因此這些模式中EPID 模態(tài)與觀測場相差較大, 同時解釋方差較小。

圖4 CMIP5 模式對2—4 月EPID 模態(tài)模擬的空間場分布相對于觀測場的泰勒圖 OBS 為觀測結(jié)果, MME 為多模式集合 Fig.4 Taylor diagram of EPID mode in CMIP5 models and observations in FMA OBS: Observation; MME: multi-model ensemble

圖5 2—4 月的氣候態(tài)空間分布圖 a. 觀測場; b. 第一組模式; c. 第二組模式; d. 第三組模式。圖中等值線及標(biāo)值為海溫(單位: ℃), 填色為降水量(單位: mm·d–1), 箭頭為海表面風(fēng)場(單位: m·s–1) Fig.5 Climatology of SST (℃; contour), precipitation (mm·d–1; shading) and surface wind velocity (m·s–1; vector) in FMA: (a) Observations; (b) in group 1; (c) in group 2; and (d) in group 3

根據(jù)以上結(jié)果, 模式中熱帶海溫及降水平均態(tài)的模擬偏差是造成EPID 模態(tài)模擬差異的主要原因。多數(shù)模式在2—4 月時ITCZ 已經(jīng)移動到赤道以南, 沒有出現(xiàn)對于EPID 發(fā)展至關(guān)重要的“雙ITCZ”結(jié)構(gòu)?？紤]到赤道東太平洋降雨帶會隨太陽輻射而南北移動, 因此推測模式對EPID 模態(tài)的模擬效果應(yīng)該在ITCZ 關(guān)于赤道對稱時較好, 故需要對每個模式的EPID 模態(tài)信號提取的季節(jié)進(jìn)行調(diào)整。

3 EPID 模態(tài)信號對季節(jié)和氣候態(tài)特征的依賴性

3.1 隨季節(jié)調(diào)整的EPID 模態(tài)模擬評估

根據(jù)上述分析發(fā)現(xiàn), 由于ITCZ 模擬的偏差, 在2—4 月大部分模式無法較好地模擬EPID 模態(tài)。為了進(jìn)一步驗證氣候平均態(tài)模擬差異對模式中EPID 模態(tài)表現(xiàn)的影響, 本研究對各模式熱帶東太平洋3 個月滑動平均降水異常分別逐月進(jìn)行EOF 分析處理, 找到各模式對EPID 模態(tài)模擬最佳的季節(jié), 評估各模式在不同時間下EPID 模態(tài) 的模擬效果。本文采用的模擬效果判斷標(biāo)準(zhǔn)是EPID 模態(tài)出現(xiàn)在EOF 結(jié)果的第二主模態(tài), 且技巧評分最高。

圖6 和圖7 分別為經(jīng)過篩選和調(diào)整后不同季節(jié)熱帶東太平洋降水的第一和第二主模態(tài)。從圖中可以發(fā)現(xiàn), 僅有4 個模式對EPID 模態(tài)模擬最佳的季節(jié)出現(xiàn)在 2—4 月(圖7), 說明多數(shù)模式EPID 模態(tài)出現(xiàn)的時間與實際觀測不同。其他模式在季節(jié)調(diào)整后的模擬結(jié)果與 FMA 結(jié)果相比, 技巧評分都有明顯提升。19 個模式對EPID 模態(tài)的技巧評分大于0.6(其中13 個大于0.7), 但不同模式在EPID 模態(tài)的解釋方差和空間特征等方面仍然存在明顯差異。

圖6 季節(jié)調(diào)整后CMIP5 模式降水異常的EOF 第一模態(tài)空間分布圖 等值線表示同期海溫異常回歸至標(biāo)準(zhǔn)化PC1, 間隔為0.2 , ℃ 加粗實線為0 , ℃ 正負(fù)異常值分別用實線和虛線表示; 填色和矢量分別為同期降水量(單位: mm·d–1)和海表面風(fēng)場(單位: m·s–1)異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC1, 藍(lán)色和紅色箭頭分別表示異常西風(fēng)和東風(fēng)。各子圖下方的大寫字母、字符串和百分?jǐn)?shù)分別表示季節(jié)、模式名稱和解釋方差, 其中 DJF 表示 December-January- February, JFM 表示January-February-March, FMA 表示February-March-April, MAM 表示March-April-May, AMJ 表示April-May-June, MME 為多模式集合 Fig.6 First EOF mode of precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific after seasonal adjustment in CMIP5 models. Regressions of precipitation (mm·d–1; shading), SST (contour at interval of 0.2℃, zero contour thickened and negative dashed), and surface wind velocity (m·s–1; vector) against the concurrent standardized PC1, blue (red) arrows indicate westerly (easterly) wind anomalies. The season, model name and variance are marked at the bottom left, bottom and bottom right of each subgraph, respectively DJF: December-January-February; JFM: January-February-March; FMA: February-March-April; MAM: March-April-May; AMJ: April-May-June; MME: multi-model ensemble

圖7 季節(jié)調(diào)整后CMIP5 模式降水異常的EOF 第二模態(tài)空間分布圖 等值線表示同期海溫異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC1, 間隔為0.2 , ℃ 加粗實線為0 , ℃ 正負(fù)異常值分別用實線和虛線表示; 填色和矢量分別為同期降水量(單位: mm·d–1)和海表面風(fēng)場(單位: m·s–1)異?；貧w至標(biāo)準(zhǔn)化PC2, 藍(lán)色箭頭表示異常西風(fēng), 紅色箭頭表示異常東風(fēng)。各子圖下方的數(shù)值、字符串和百分?jǐn)?shù)分別表示技巧評分、模式名稱和解釋方差, 其中MME 為多模式集合 Fig.7 Same as Fig.6, except for the second EOF mode of precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific after seasonal adjustment in CMIP5 models.

進(jìn)一步從各模式最優(yōu)的EPID 模態(tài)與觀測場比較的泰勒圖(圖8)上發(fā)現(xiàn), 各模式模擬的分布較2—4 月時更為接近。除了BCC-CSM1-1 以外, 其余23個模式與觀測場的空間相關(guān)系數(shù)均大于0.6, 且大部分模式(14 個)的相關(guān)系數(shù)在0.75 以上; 所有模式的標(biāo)準(zhǔn)差依舊均小于觀測的標(biāo)準(zhǔn)差(0.45)。根據(jù)以上EPID 模態(tài)的模擬技巧評分, 將24 個模式分為兩組, 其中技巧評分大于0.7 的模式定為第四組, 技巧評分小于0.7 的模式定為第五組, 在泰勒圖上分別用藍(lán)點和紅點表示。

3.2 季節(jié)調(diào)整前后的氣候態(tài)差異及其對EPID 模態(tài)模擬效果的影響

為了分析季節(jié)調(diào)整前后的氣候態(tài)差異, 首先將24個模式在2—4 月和季節(jié)調(diào)整后的氣候態(tài)平均場進(jìn)行對比。對比結(jié)果顯示, 2—4 月赤道以南雨帶明顯偏強(qiáng)(圖9a), 赤道以北、120°W 以東的平均降水量小于1mm·d–1; 而在季節(jié)調(diào)整后, 赤道以南降水明顯減少, 赤道以北則明顯增強(qiáng)(圖9b), 與之相對應(yīng)的, 季節(jié)調(diào)整后的EPID 模態(tài)模擬效果明顯變好。以上兩組結(jié)果與觀測場(圖5a)相比, 較為一致的特征在于赤道以北降水多于赤道以南, 赤道上冷舌較強(qiáng), 降水較少。

為進(jìn)一步考察不同月份的EPID 模態(tài)在多模式中的模擬差異及其原因, 將第四組和第五組模式的氣候態(tài)分別進(jìn)行了合成處理。結(jié)果發(fā)現(xiàn)技巧評分較高的第四組模式(圖9c)在氣候態(tài)上出現(xiàn)了“雙ITCZ”現(xiàn)象, 赤道以北的降水量高于赤道以南, 且赤道上冷舌較弱, 與觀測場較為接近; 而技巧評分較低的第五組模式(圖9d), 相較于2—4 月評分較低的第三組模式而言(圖5d), 赤道以南的降水強(qiáng)度有所減弱, 赤道以北則有所增強(qiáng), 但依舊表現(xiàn)為赤道以南降水明顯偏多, 赤道以北的降水主要分布在120°W 以西, 并未貫穿整個東太平洋, 同時赤道冷舌較強(qiáng)。

圖8 季節(jié)調(diào)整后CMIP5 模式模擬的EPID 模態(tài)空間場分布相對于觀測場的泰勒圖 OBS 為觀測結(jié)果, MME 為多模式集合 Fig.8 Taylor diagram of EPID mode in CMIP5 models and observations after seasonal adjustment OBS: Observation; MME: multi-model ensemble

圖9 CMIP5 模式的氣候態(tài)空間分布圖 a. 2—4 月的多模式平均場; b. 季節(jié)調(diào)整后的多模式平均場; c. 第四組模式; d. 第五組模式。圖中等值線及標(biāo)值為海溫(單位: ℃ ), 填色為降水量(單位: mm·d–1), 箭頭為海表面風(fēng)場(單位: m·s–1) Fig.9 Multi-model ensemble mean climatology of SST (℃; contour), precipitation (mm·d–1; shading) and surface wind velocity (m·s–1; vector): (a) during FMA; (b) for seasonal adjustment; (c) in group 4; and (d) in group 5

為了進(jìn)一步探究氣候背景態(tài)對EPID 模態(tài)的重要性, 本文計算了季節(jié)調(diào)整后各模式的EPID 模態(tài)在降水、SST 和風(fēng)場異常上的緯度-時間演化(圖10), 將EPID 模態(tài)的時間序列PC2 與降水、SST 和風(fēng)場異常的緯向(140°—80°W)平均值逐月作回歸處理。同時, 通過定義東太平洋熱帶降水重心緯度(nentφ, 圖10 中棕色虛線)來定量地確定各模式中“雙ITCZ”現(xiàn)象出現(xiàn)的時間及位置:

式中:1φ =20°S,2φ =20°N, P 為緯度帶降水量。

由于大多數(shù)模式在春季(2—4月)模擬的ITCZ會出 現(xiàn)在赤道以南, 因此熱帶降水會兩次跨越赤道, 即“雙ITCZ”現(xiàn)象。大多數(shù)模式的EPID 模態(tài)出現(xiàn)在其中一次“雙ITCZ”現(xiàn)象的月份附近, 這說明氣候背景態(tài)(特別是熱帶降水)關(guān)于赤道的對稱結(jié)構(gòu)對于EPID 模態(tài)的發(fā)生是十分重要的。 部分模式(IPSL-CM5A-LR 、MRI-CGCM3 、 IPSL-CM5A-MR 、 GISS-E2-H 和BCC-CSM1-1)中EPID 模態(tài)出現(xiàn)的月份與“雙ITCZ”現(xiàn)象出現(xiàn)的月份相差較大, 其原因還需要進(jìn)一步研究。

圖10 季節(jié)調(diào)整后EPID 模態(tài)在熱帶東太平洋(140°—80°W)的演變圖 圖中填色為降水量(單位: mm·d–1); 等值線為SST(單位: ℃), 其間隔為0.2 , ℃ 加粗實線為零值線, 正、負(fù)異常值分別用實線和虛線表示; 箭頭為風(fēng)場(單位: m·s–1), 其中藍(lán)色箭頭表示異常西風(fēng), 紅色箭頭表示異常東風(fēng); 棕色虛線為熱帶東太平洋緯向平均氣候態(tài)降水的重心緯度, 黑色豎線為季節(jié)調(diào)整后的EPID 模態(tài)出現(xiàn)的月份, 橫軸數(shù)字為月份, 括號內(nèi)1 表示季節(jié)調(diào)整后月份當(dāng)年, 0 表示前一年。 Fig.10 Evolution of second EOF mode of precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific after seasonal adjustment in CMIP5 models. Regressions of precipitation (mm·d–1; shading), SST (contour at interval of 0.2℃, zero contour thickened and negative dashed), and surface wind velocity (m·s–1; vector) with increased (decreased) speed in blue (red). All zonally averaged in 140°-80°W upon the standardized PC2 of precipitation EOF are shown as a function of calendar month and latitude. The brown dashed line is the centroid of tropical climatological precipitation. The black vertical line is the central month of EPID after seasonal adjustment. The number on the horizontal axis is month, 1 in bracket indicates the current year of the month after seasonal adjustment, and 0 represents the previous year.

綜合上述分析, 根據(jù)EPID 模態(tài)模擬效果調(diào)整后, 出現(xiàn)EPID 模態(tài)的季節(jié)的氣候態(tài)特征更為明顯地表現(xiàn)出“雙ITCZ”現(xiàn)象。以上結(jié)果也再次驗證了平均氣候態(tài)對于 EPID 模態(tài)的重要影響, 即“雙ITCZ”的氣候態(tài)結(jié)構(gòu)是模式對EPID 模擬的關(guān)鍵因素。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文使用 24 個CMIP5 耦合模式的picontrol 試驗結(jié)果, 結(jié)合觀測資料對EPID 模態(tài)模擬能力進(jìn)行了評估, 并在此基礎(chǔ)上研究了氣候態(tài)和EPID 模態(tài)模擬能力的相互關(guān)系, 得到以下主要結(jié)論:

1) 在2—4 月, 大部分模式(18 個)無法較好地在EOF 第二模態(tài)模擬出EPID 模態(tài), 這些模式在氣候態(tài)上表現(xiàn)為雨帶普遍出現(xiàn)在赤道以南, 且雨帶幾乎貫穿140°—80°W, 但赤道以北的雨帶在100°—80°W 明顯偏弱。同時, 赤道上冷舌較強(qiáng), 赤道以南的海溫普遍高于赤道以北, 與觀測結(jié)果相反。因此, 2—4 月大部分模式對EPID 模態(tài)模擬效果較差的原因在于這些模式在該季節(jié)沒有“雙ITCZ”現(xiàn)象, 降雨帶常年出現(xiàn)在赤道以南。

2) 模式對于EPID 模態(tài)的模擬能力會隨季節(jié)而變化, 在EPID 模態(tài)最顯著的季節(jié), 大部分模式(19個)能夠模擬出降水異常的經(jīng)向不對稱特征(技巧評分大于0.6), 但各模式的模擬效果依舊存在差異。大多數(shù)模式的EPID 模態(tài)出現(xiàn)在有“雙ITCZ”現(xiàn)象的月份附近, 這說明了氣候背景態(tài), 特別是熱帶降水關(guān)于赤道的對稱結(jié)構(gòu), 對于EPID 模態(tài)的發(fā)生十分重要。部分模式由于氣候態(tài)降水依舊表現(xiàn)為赤道以南降水更為明顯, 使得EPID 模態(tài)的模擬效果仍不理想。另外需要指出的是, 在我們的評估中, 多模式集合結(jié)果對EPID 模態(tài)的模擬誤差普遍小于絕大多數(shù)模式, 主要原因在于多模式的平均會抵消部分模式間的誤差, 使模擬結(jié)果更接近于觀測結(jié)果。

4.2 討論

與ENSO 的關(guān)系是EPID 模態(tài)的另一重要屬性。前人研究認(rèn)為, 熱帶東太平洋2—4 月降水異常的年際變化由兩種一致的模態(tài)組成, 一種是以赤道為中心強(qiáng)化的降水增多, 另一種是EPID 模態(tài)(Xie et al, 2018)。這兩種模態(tài)的產(chǎn)生和發(fā)展分別與EP 型厄爾尼諾和CP 型厄爾尼諾有明顯的相關(guān)性。為了探究模式對以上關(guān)系的模擬, 本文選擇了季節(jié)調(diào)整后對EPID 模態(tài)模擬的技巧評分達(dá)到0.7 以上的13 個模式(即圖9 中第四組模式)結(jié)果, 分別求各模式EOF分解結(jié)果PC1 和PC2 與同期E-index 和C-index 的相關(guān)系數(shù)。

從結(jié)果(圖11a)可以看出, 第四組模式均能模擬出PC1 與E-index 較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系, 但PC2 與C-index 的相關(guān)系數(shù)在不同模式間存在很大的差異, 且有4 個模式未能通過0.05 的顯著性檢驗, 其他模式中有6 個模式的相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù), 這與觀測結(jié)果正好相反。對于這種偏差, 可能是由于不同模式對ENSO 的模擬能力不同, 造成不同模式中厄爾尼諾在熱帶東太平洋激發(fā)的降水異常場空間分布不同, 進(jìn)而導(dǎo)致PC2 與C-index 的相關(guān)系數(shù)在不同模式間以及不同模式與觀測結(jié)果間出現(xiàn)較大差異。為了進(jìn)一步了解模式中東太平洋降水模態(tài)和ENSO 指數(shù)之間的關(guān)系, 將E-index 和C-index 分別回歸到同期熱帶東太平洋降水異常場(即E-index 和C-index 分別激發(fā)的降水異常場), 并將E-index 和C-index 的降水異?；貧w場與降水異常的EOF 第一、第二模態(tài)(即圖6 和圖7)分別求空間相關(guān)系數(shù), 發(fā)現(xiàn)兩個模態(tài)的模式間時間序列相關(guān)系數(shù)(即圖11a 中的數(shù)值)和空間相關(guān)系數(shù)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系(圖11b、11c)。即如果一個模式中赤道降水模態(tài)時間序列(即PC1)與E-index 的相關(guān)性偏高, 該模式中赤道降水模態(tài)的空間分布(即EOF1)就與和E-index 有關(guān)的降水異?？臻g分布的空間相關(guān)性越高, 反之就越低; 同樣地, 若一個模式中 EPID 模態(tài)的時間序列(即PC2)與C-index 的相關(guān)性偏高, 該模式中EPID 模態(tài)的空間分布就與和C-index 相關(guān)的降水異?？臻g分布的空間相關(guān)性越高, 反之則越低。這說明由于模式對ENSO 的模擬存在誤差, 雖然模式可以通過WES 機(jī)制模擬出EPID 模態(tài), 但與CP 型厄爾尼諾的關(guān)系并不顯著, 所以模式中影響EPID 模態(tài)演化的物理過程仍需深入研究。

此外, 本研究第五組模式中的部分模式在“雙ITCZ”現(xiàn)象出現(xiàn)的季節(jié)以及其他季節(jié)均無法較好地模擬出EPID 模態(tài), 說明出現(xiàn)“雙ITCZ”現(xiàn)象時, 影響EPID 模態(tài)模擬效果的其他因素依舊存在, 這同樣需要進(jìn)一步探究。

圖11 第四組模式對熱帶東太平洋降水異常模擬的EOF 結(jié)果與ENSO 的關(guān)系 a. 降水異常EOF 時間序列PC 與同期ENSO 的相關(guān)系數(shù)直方圖, 虛線為95%置信度的臨界值; b. PC1 與E-index 時間序列相關(guān)系數(shù)(縱軸)和EOF1 與E-index 對熱帶東太平洋降水異?；貧w場空間相關(guān)系數(shù)(橫軸)的模式間散點圖; c. PC2 與C-index 時間序列相關(guān)系數(shù)和EPID 模態(tài)與C-index 對熱帶東太平洋降水異?；貧w場空間相關(guān)系數(shù)的模式間散點圖。OBS 為實際觀測; 各大寫字母代表不同的模式: A 為IPSL-CM5B-LR, B 為MIROC-ESM, C 為MIROC-ESM-CHEM, D 為INMCM4, E 為ACCESS1-3, F 為ACCESS1-0, G 為GFDL-CM3, H 為GFDL-ESM2G, I 為CanESM2, J 為MPI-ESM-P, K 為MIROC5, L 為MPI-ESM-LR, M 為CMCC-CM。圖b 中, b(PC1, Pre)表示降水異常EOF 第一模態(tài)空間場, b(E-index, Pre)表示E-index 與同期熱帶東太平洋降水異常的回歸場; 圖c 中, b(PC2, Pre)表示EPID 模態(tài)空間場, b(C-index, Pre)表示C-index 與同期熱帶東太平洋降水異常的回歸場 Fig.11 The relationships between EOF modes of precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific and concurrent ENSO in group 4 (a) Correlation coefficient histogram of PC in EOF results and concurrent ENSO, dashed lines mean the 95% confidence level. (b)Scatterplots with correlation coefficients of PC1 and E-index and spatial correlation coefficients of EOF1 and precipitation anomaly regression field of E-index. (c)Scatterplots with correlation coefficients of PC2 and C-index and spatial correlation coefficients of EPID mode and precipitation anomaly regression field of C-index b(PC1, Pre): EOF first mode; b(E-index, Pre): regression field of E-index and concurrent precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific; b(PC2, Pre)EPID mode; b(C-index, Pre): regression field of C-index and concurrent precipitation anomaly over the eastern tropical Pacific OBS: observation; A: IPSL-CM5B-LR; B: MIROC-ESM; C: MIROC-ESM-CHEM; D: INMCM4; E: ACCESS1-3; F: ACCESS1-0; G: GFDL-CM3; H: GFDL-ESM2G; I: CanESM2; J: MPI-ESM-P; K: MIROC5; L: MPI-ESM-LR; M: CMCC-CM