CMIP5模式對(duì)AMO與PDO模擬評(píng)估及未來預(yù)估

宋晗 劉鵬 陶麗

摘要 利用1880—2009年海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）觀測資料以及耦合模式比較計(jì)劃第五階段（Coupled Model Intercomparison Project phase 5，CMIP5）中4種情景（piControl、historical、RCP2.6、RCP4.5）下的模擬資料，通過資料對(duì)比，評(píng)估了CMIP5模式對(duì)兩個(gè)最為重要年代際尺度模態(tài)——北大西洋年代際振蕩（Atlantic Multidecadal Oscillation，AMO）和太平洋年代際振蕩（Pacific Decadal Oscillation，PDO）的模擬性能，并分析了在不同增暖情景下，這兩個(gè)海洋年代際模態(tài)的變化特征。結(jié)果表明：在historical和piControl情景下，多模式集合可以再現(xiàn)北太平洋、東太平洋和北大西洋海表溫度的年代際變化中心，但模擬的AMO和PDO模態(tài)的振幅都偏弱，特別是PDO模態(tài)在東太平洋強(qiáng)度的再現(xiàn)能力較弱。與觀測資料相比，在historical情景下對(duì)AMO和PDO時(shí)空特征模擬較好的模式有：CESM1-CAM5、FGOALS-g2、GISS-E2-H-CC、MIROC5和NorESM1-ME，多模式集合則有更好的模擬效果。在不同增暖情景下，AMO與PDO的空間特征基本一致且振幅差隨增暖變化不明顯，但是伴隨全球增暖加強(qiáng)，兩模態(tài)都呈現(xiàn)方差貢獻(xiàn)減小的特征，尤其AMO模態(tài)。

關(guān)鍵詞CMIP5;AMO;PDO;SST;全球增暖

在全球增暖背景下，由于大氣環(huán)流的變化過程相對(duì)較快，對(duì)于年際以上時(shí)間尺度的氣候變化的研究，需要通過海洋的年代際變化來進(jìn)行進(jìn)一步研究（劉鵬等，2014）。對(duì)于海洋的年代際變化最直觀就是對(duì)SST進(jìn)行研究，在眾多年代際信號(hào)中最顯著的信號(hào)有AMO和PDO。Bjerknes（1964）、Folland and Parker（1990）發(fā)現(xiàn)1920—1960年，北大西洋海表溫度存在增暖趨勢，1960—1980年則逐漸進(jìn)入變冷的階段。從1990年開始，北大西洋海表溫度又進(jìn)入暖期。Kerr（2000）將上述海表溫度的年代際變化正式定義為北大西洋年代際振蕩（the Atlantic Multidecadal Oscillation，AMO），它存在65～80 a周期性冷暖位相交替的現(xiàn)象，振幅為0.4 ℃（李雙林等，2009）。Mantua et al.（1997）用海表溫度月資料的異常去掉全球增暖趨勢后，對(duì)北太平洋地區(qū)做經(jīng)驗(yàn)正交分解（Empirical Orthogonal Function，EOF）分析，將第一模態(tài)定義為PDO模態(tài)，PDO存在多周期現(xiàn)象，并與厄爾尼諾和南方濤動(dòng)（El Nio-Southern Oscillation，ENSO）存在密切關(guān)系（Minobe，1997）。AMO與PDO信號(hào)對(duì)全球增暖停滯事件產(chǎn)生重要的影響，胡研究發(fā)現(xiàn)全球海洋變暖和AMO可以相互影響，認(rèn)為北大西洋增暖以及深層熱量傳輸導(dǎo)致環(huán)流異常從而影響赤道太平洋信風(fēng)，通過數(shù)值模擬以及模式試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)信風(fēng)增強(qiáng)導(dǎo)致赤道太平洋變冷是全球增暖停滯的重要原因，在全球變暖停滯期的空間分布與PDO類似，并與PDO負(fù)位相存在相關(guān)性，因此一般認(rèn)為AMO與PDO共同影響是造成全球增暖停滯的重要原因（Kosaka and Xie，2013;Chen and Tung，2014;England et al.，2014;Liu and Sui，2014;McGregor et al.，2014;Wu et al.，2018;楊韻等，2018）。

AMO與PDO除了對(duì)全球氣候產(chǎn)生影響，還會(huì)對(duì)區(qū)域氣候有影響。AMO對(duì)于東亞夏季風(fēng)、降水、氣溫變化、大西洋颶風(fēng)的強(qiáng)度及頻率以及ENSO強(qiáng)度均產(chǎn)生影響，而PDO的主要影響中緯度，當(dāng)PDO正位相時(shí)，中國東部、韓國、日本美國東南部、堪察加半島等地區(qū)溫度明顯降低;澳大利亞西北部、北美西北部等地區(qū)溫度偏高;澳大利亞東部、日本、北美中部等地區(qū)降水明顯減少（李雙林等，2009;Newman et al.，2016）。當(dāng)AMO是正位相，PDO為負(fù)位相時(shí)，兩者都有利于東亞夏季風(fēng)增強(qiáng)北推，否則出現(xiàn)相反的情況（丁一匯等，2020）。華南春季降水與PDO指數(shù)存在正相關(guān)關(guān)系，前期秋季PDO處于負(fù)位相時(shí)，華南春季降水偏少，反之亦然（孫照渤等，2017）。PDO正位相可以激發(fā)出負(fù)的太平洋-日本型遙相關(guān)波列，導(dǎo)致長江中下游地區(qū)降水偏多，華北降水偏少（任永建等，2016）。PDO對(duì)北半球冬季兩大洋風(fēng)暴軸強(qiáng)度和位置的變化有影響（朱偉軍等，2019）。AMO與PDO形成機(jī)制都較為復(fù)雜，AMO普遍被認(rèn)為是氣候系統(tǒng)內(nèi)部的自然變率，它會(huì)對(duì)氣候變化產(chǎn)生較大影響;而PDO形成機(jī)制主要分成氣候系統(tǒng)外部強(qiáng)迫與氣候系統(tǒng)的內(nèi)部作用兩部分，而氣候系統(tǒng)內(nèi)因主要分為5種，包括大氣的隨機(jī)強(qiáng)迫、大氣遙相關(guān)、中緯度局地海氣相互作用、熱帶與中緯度相互作用以及海洋非線性過程（Dima and Lohmann，2007;方長芳，2010）。

本文采用的CMIP5模式在氣候變化研究方面提供了較好的資料，較以前幾個(gè)階段它在模式的參數(shù)化方案、通量處理方法以及耦合器技術(shù)等方面均得到了很大改進(jìn)，并且輸出要素增多（Meehl et al.，2005，2007;辛?xí)愿璧龋?012;陳曉晨等，2014）。有學(xué)者在采用CMIP5模式對(duì)不同要素的模擬能力進(jìn)行評(píng)估中，發(fā)現(xiàn)其均存在一定的模擬能力，但在單一要素的模擬中發(fā)現(xiàn)，由于模式敏感度、動(dòng)力框架等不同，導(dǎo)致模擬結(jié)果存在較大差異，因此需要進(jìn)一步完善（Reichler and Kim，2008;Taylor et al.，2012;郭彥等，2013）。其他學(xué)者進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)CMIP5模式可以再現(xiàn)北大西洋以外的SST異常，但難以重現(xiàn)某些與AMO有關(guān)的區(qū)域影響，并且在piControl情景下AMO與海氣相互作用有關(guān)，而在historical情景下則認(rèn)為與自然以及人為強(qiáng)迫有關(guān)（Han et al.，2016;Lyu and Yu，2017;Murphy et al.，2017）。并且CMIP5模式對(duì)PDO模擬存在一定缺陷（孫龔，2013），這可能與PDO幾十年的基本模態(tài)有關(guān)（Newman，2013），Kim et al.（2016）指出無論是CMIP5還是CMIP3，在模擬ENSO和PDO的空間模態(tài)、降水等方面與觀測都存在一定差異，并且CMIP5模式集合較CMIP3模式集合具有更好的模擬能力（孫龔，2013）。

以上研究均是對(duì)AMO與PDO的模擬能力進(jìn)行分析，在觀測中發(fā)現(xiàn)了AMO與PDO存在一定相關(guān)性（Delworth and Mann，2000;Wu et al.，2011;Chen et al.，2014;McGregor et al.，2014），因此是否可以將AMO與PDO模擬能力進(jìn)行聯(lián)合評(píng)價(jià)，挑選出既對(duì)PDO有較好的模擬，又對(duì)AMO有較好模擬的模式是本文待解決的問題。本文分析評(píng)估CMIP5中不同模式對(duì)AMO與PDO的模擬性能以及未來情景下這兩個(gè)海洋年代際模態(tài)對(duì)于全球增暖的響應(yīng)。由于工業(yè)化革命前期參照試驗(yàn)（piControl）主要用于研究氣候系統(tǒng)內(nèi)部自然變率，歷史情景試驗(yàn)（historical）主要是研究自然和人為驅(qū)動(dòng)下的氣候變化，未來典型濃度路徑情景試驗(yàn)主要是未來氣候變化預(yù)估，因此將各個(gè)模式的historical試驗(yàn)結(jié)果與觀測進(jìn)行對(duì)比，作為評(píng)估模式的標(biāo)準(zhǔn)，分析AMO與PDO未加強(qiáng)迫下的基本特征，進(jìn)而找出對(duì)AMO與PDO都模擬效果較好的模式，并對(duì)模式的模擬能力進(jìn)行排序，并且分析這兩個(gè)海洋年代際模態(tài)在增暖情景下的變化，這對(duì)于今后研究年代際變化的模式挑選具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)和方法

使用了CMIP5模式中historical、piControl、RCP2.6、RCP4.5情景下不同模式模擬的SST資料。其中historical試驗(yàn)選取1850—2005年共156 a的SST資料，piControl試驗(yàn)選取了結(jié)果較為穩(wěn)定的連續(xù)400 a的SST資料。為了保證足夠多樣本數(shù)，RCP2.6和RCP4.5未來情景試驗(yàn)選取了2006—2100年共95 a的SST資料。模式資料均通過線性插值成水平分辨率為1°×1°。相關(guān)模式基本信息見表1。historical、piControl、RCP2.6以及RCP4.5試驗(yàn)?zāi)Ｊ絺€(gè)數(shù)分別為24、11、11以及16，模式個(gè)數(shù)不同，一方面由于piControl所選取時(shí)間長度較長，因此符合模式較少，另一方面RCP2.6以及RCP4.5本身的模式個(gè)數(shù)較少。為了評(píng)估模式的模擬能力，本文采用Hadley中心提供的SST資料，時(shí)間長度為1880-2009年共130 a，水平分辨率為1°×1°（模式數(shù)據(jù)下載地址：http：//data.ceda.ac.uk/badc/cmip5/data/）。

本文提取AMO和PDO年代際信號(hào)及其集合的方法如下：首先對(duì)各個(gè)模式的SST分別求全球平均，然后運(yùn)用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD;薛春芳等，2013）得到各個(gè)模式全球平均的SST增暖趨勢，并回歸到每個(gè)格點(diǎn)上，每個(gè)格點(diǎn)SST減去這個(gè)回歸趨勢，然后利用Lanczos濾波器（姚菊香等，2005）濾掉13 a以下的波（去除太陽黑子影響），只保留年代際信號(hào)，再通過EOF方法提取不同模式AMO模態(tài)和PDO模態(tài)，并將不同模式得到的時(shí)間序列分別進(jìn)行功率譜分析，然后對(duì)于同一情景下不同模式得到的方差、AMO模態(tài)和PDO模態(tài)分別求平均作為模式集合，功率譜集合平均是對(duì)得到的功率譜曲線以及檢驗(yàn)線的同一周期做平均作為模式集合結(jié)果。首先對(duì)比分析觀測與historical資料，并且將historical與piControl進(jìn)行比較，然后再把historical的各個(gè)模式對(duì)兩個(gè)模態(tài)（AMO、PDO）的模擬能力進(jìn)行排序，最后在不同增暖情景下分析兩模態(tài)隨增暖的變化情況。其中使用了Xu et al.（2016）提出的矢量場評(píng)估（Vector Field Evaluation，VFE）泰勒?qǐng)D方法，對(duì)AMO與PDO的模擬能力進(jìn)行聯(lián)合評(píng)價(jià)。

2 historical試驗(yàn)中AMO與PDO的特征分析

2.1 年代際變化主要區(qū)域

研究氣候年代際變化首先要對(duì)于年代際變化大值區(qū)有所了解，進(jìn)而對(duì)得到年代際信號(hào)明顯區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步分析。首先對(duì)觀測以及各個(gè)模式輸出的SST年資料去趨勢。由圖1可以看出SST增暖趨勢并非是線性趨勢，且EEMD方法得到的趨勢基本上可以代表SST趨勢，因此利用EEMD方法去除CMIP5各個(gè)情景下各個(gè)模式的SST趨勢變化是比較合理的。對(duì)去趨勢后SST進(jìn)行13 a低通濾波，計(jì)算每一格點(diǎn)的年代際均方差，并與未濾波SST的均方差進(jìn)行比較（圖2）。由圖2a、2b可以看出無論是濾波還是未濾波下SST均方差均在北太平洋、東太平洋以及北大西洋地區(qū)出現(xiàn)大值，說明SST年際以及年代際信號(hào)在這三個(gè)地區(qū)均較強(qiáng)。圖2b、2d分別為historical試驗(yàn)多模式的均方差集合結(jié)果，多模式總均方差集合與年代際尺度均方差集合的大值區(qū)位置與觀測大致相同，不同在于多模式均方差更大，北太平洋大值區(qū)偏西，東太平洋大值區(qū)向西延伸，北大西洋大值區(qū)擴(kuò)大。

熱帶中東太平洋未濾波時(shí)在三個(gè)區(qū)域中信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)，但濾波后信號(hào)在三個(gè)區(qū)域中強(qiáng)度最弱，說明年代際信號(hào)主要存在于北大西洋以及北太平洋地區(qū)，熱帶中東太平洋地區(qū)主要為年際信號(hào)，并存在年代際信號(hào)。

為更加清晰地分析年代際信號(hào)明顯的區(qū)域，將圖2a、2b中SST總均方差大于0.35部分區(qū)域挑選出來，再用年代際尺度均方差除以總均方差得到圖2e和圖2f表示年代際信號(hào)在總信號(hào)中所占比重。由圖2e觀測結(jié)果可見北太平洋以及北大西洋地區(qū)貢獻(xiàn)率達(dá)到60%以上，熱帶中東太平洋地區(qū)貢獻(xiàn)率僅為30%左右，并且熱帶中東太平洋大值區(qū)出現(xiàn)在Nio3區(qū)（150°～90°W，5°S～5°N）南側(cè)。由圖2f historical模式結(jié)果可見SST年代際信號(hào)在北太平洋、北大西洋區(qū)域更強(qiáng)，并且所占比重更大。由此可得出在北太平洋、熱帶中東太平洋以及北大西洋地區(qū)年代際信號(hào)顯著且年代際貢獻(xiàn)率較大。

2.2 historical和piControl試驗(yàn)中AMO、PDO時(shí)空特征分析

選取年代際信號(hào)顯著區(qū)域，即北太平洋以及北大西洋地區(qū)（0°～60°N的北大西洋，20°N以北的太平洋）。對(duì)這兩個(gè)地區(qū)的SST進(jìn)行EOF分解，將標(biāo)準(zhǔn)化后PDO、AMO的時(shí)間序列定義為觀測和各個(gè)模式的PDO指數(shù)和AMO指數(shù)，然后得到觀測和各個(gè)模式SST的PDO和AMO指數(shù)回歸場，并對(duì)多模式回歸場進(jìn)行平均（圖3）。由圖3可以看到historical情景下多模式集合與觀測相比，AMO模態(tài)在北大西洋地區(qū)大值區(qū)向高緯度移動(dòng)，熱帶大西洋信號(hào)強(qiáng)度小于觀測，但在東太平洋地區(qū)信號(hào)強(qiáng)于觀測;在觀測中，PDO模態(tài)在熱帶中東太平洋地區(qū)、熱帶印度洋地區(qū)存在很強(qiáng)的信號(hào)，而在模式集合中熱帶中東太平洋地區(qū)信號(hào)偏弱、熱帶印度洋地區(qū)信號(hào)消失，在北太平洋地區(qū)大值區(qū)位置偏西。historical情景與piControl情景比較，可以看到piControl情景下AMO模態(tài)，在熱帶大西洋、熱帶太平洋海表溫度異常不明顯。但是historical無論是與觀測還是piControl比較，空間場分布基本一致，強(qiáng)度略有差異，因此historical 試驗(yàn)?zāi)軌蚰MAMO和PDO的基本空間特征。觀測中AMO模態(tài)方差貢獻(xiàn)為53%，貢獻(xiàn)遠(yuǎn)大于piControl與historical兩種試驗(yàn)，其方差貢獻(xiàn)（VAR，下同）分別為34%和30%，而觀測中PDO模態(tài)方差為38%，方差貢獻(xiàn)略小于其他兩種情景，其方差貢獻(xiàn)分別為42%和41%，但無論是AMO還是PDO模態(tài)historical情景下方差貢獻(xiàn)均略大于piControl情景下。

下面分析historical 試驗(yàn)對(duì)PDO和AMO周期的模擬能力。對(duì)各個(gè)模式的AMO與PDO指數(shù)進(jìn)行功率譜分析，然后將功率譜進(jìn)行多模式集合并與觀測進(jìn)行對(duì)比（圖4）。圖4a中可以看到AMO在觀測中只存在明顯的60 a左右周期，并不存在雙周期現(xiàn)象;而在historical多模式集合中可以看到除60～70 a周期外，還存在20 a左右明顯周期的雙周期現(xiàn)象;但是在piControl情景下短周期較長周期更為顯著，可能是由于長周期在不同模式中較為分散，平均后振幅并不顯著，也可能是由于piControl的時(shí)間較長，導(dǎo)致周期離散度增大。在圖4b中觀測PDO存在20～30 a以及50～60 a顯著周期;在historical多模式集合中可以看到PDO在20～40 a左右均有明顯周期，較長周期變長，達(dá)到70 a左右;而piControl情景下較短周期的主周期增多，長周期更長達(dá)到80 a左右，可以在60 a左右發(fā)現(xiàn)一個(gè)次要周期。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)AMO主周期振幅略大于PDO主周期振幅，并且無論是AMO還是PDO，長周期在觀測中振幅均大于piControl情景下多模式集合振幅，可能是由于一方面模式模擬不出這種長周期的變化，另一方面不同模式主周期較為分散，平均后振幅降低。historical情景下與觀測相比，AMO與PDO時(shí)空基本特征一致，在強(qiáng)度、中心位置與主周期長度上略有差異。由于piControl試驗(yàn)主要研究氣候系統(tǒng)內(nèi)部變率，不包含增暖信息，AMO和PDO一般認(rèn)為是一種氣候系統(tǒng)內(nèi)部變率，增暖對(duì)它們也有一定的影響，因此這里有必要將piControl與historical情景下AMO、PDO進(jìn)行對(duì)比分析。各個(gè)模式AMO與PDO空間特征在兩個(gè)情景下基本對(duì)應(yīng)一致（圖略），但振蕩周期不太一樣，例如ACCESS1-3模式（圖5），historical情景下AMO表現(xiàn)為有一個(gè)70 a左右的長周期和20 a左右的短周期，而piControl情景下只有短周期振蕩比較明顯;historical情景下PDO的長周期振蕩相對(duì)于piControl情景下的長周期振蕩較弱，但總體上兩種情景下，PDO的振蕩周期較接近。

為了更好地研究模式模擬能力，將各個(gè)模式的AMO和PDO模態(tài)與功率譜曲線分別用VFE泰勒?qǐng)D方法進(jìn)行分析（圖6），將AMO作為矢量場的一維，將PDO作為另一維，通過計(jì)算得到VFE圖。其中標(biāo)號(hào)1～24分別為ACCESS1-0、ACCESS1-3、bcc-csm1-1、bcc-csm1-1-m 、CanESM2、CCSM4、CESM1-BGC、CESM1-CAM5、CESM1-FASTCHEM、CESM1-WACCM、CMCC-CESM、CNRM-CM5、FGOALS-g2、FGOALS-s2、GISS-E2-H、GISS-E2-H-CC、inmcm4、IPSL-CM5A-LR、IPSL-CM5A-MR、MIROC5、MPI-ESM-LR、MRI-CGCM3、NorESM1-M、NorESM1-ME，25表示模式的集合平均，紅色圈圓心處為觀測資料，當(dāng)所求點(diǎn)越接近于紅色圈圓心，則該模式與觀測越接近。矢量長度是指一個(gè)矢量的模的長度，橫縱坐標(biāo)代表歸一化矢量長度（模式場矢量長度除以觀測場矢量長度），扇形坐標(biāo)代表觀測與各個(gè)模式的矢量相似系數(shù)，圖6a是將AMO與PDO的EOF區(qū)域分別插值成2°×2°以及2.5°×2.5°的格點(diǎn)，同時(shí)選取了573個(gè)格點(diǎn)，對(duì)各個(gè)模式的AMO、PDO空間結(jié)構(gòu)的進(jìn)行聯(lián)合評(píng)估的VFE泰勒?qǐng)D。圖6b顯示了各個(gè)模式AMO與PDO周期聯(lián)合評(píng)估的VFE泰勒?qǐng)D。

由圖6a可以看到編號(hào)25距離紅色圓心最近，表示historical多模式集合在空間場模擬上與觀測最為接近，并且大多數(shù)模式的矢量長度大于觀測，表示模擬的PDO和AMO的振幅較觀測強(qiáng)，相似系數(shù)為0.5～0.9，模擬較好模式有CESM1-CAM5、FGOALS-g2、IPSL-CM5A-MR、MIROC5。圖6b中CESM1-CAM5的周期與觀測最為接近，MME與ACCESS1-3、GISS-E2-H-CC、MPI-ESM-LR模式模擬較好，大多數(shù)模式的矢量長度小于觀測，表示模擬的PDO和AMO的年代際周期不顯著，相似系數(shù)為0.3～0.8。表2為計(jì)算得到歸一化的矢量偏差均方根。表中紅色標(biāo)注為空間場與周期模擬能力均較好的模式。將空間排序和周期排序相加，并重新排名得到對(duì)historical試驗(yàn)中空間結(jié)構(gòu)和周期都模擬的比較好的模式：CESM1-CAM5、FGOALS-g2、GISS-E2-H-CC、MIROC5、NorESM1-ME，多模式集合也具有較好模擬能力。

3 不同增暖情景下AMO與PDO特征分析

3.1 空間特征分析

多模式集合較大多數(shù)模式而言具有較好的模擬效果，因此進(jìn)一步研究了在不同增暖情景下AMO與PDO的特征，可以從多模式集合進(jìn)行研究。圖7中各個(gè)情景下模式集合所選模式為表1中對(duì)應(yīng)情景下所給出有資料的模式，圖7中可以看出在各個(gè)情景下AMO、PDO空間特征基本保持一致，振幅大小差異不明顯。與觀測中情況相反，AMO模態(tài)在各個(gè)情景下的方差貢獻(xiàn)率要小于PDO的方差貢獻(xiàn)。對(duì)AMO模態(tài)，各個(gè)情景下均存在太平洋海表溫度異常，RCP4.5情景下太平洋海表溫度異常更為顯著，并且在該情景下印度洋海表溫度異常較為顯著;對(duì)PDO模態(tài)，各情景均在熱帶中東太平洋模擬出較小的海表溫度異常，在印度洋基本看不到明顯的海表溫度異常。綜上所述，在各情景下AMO與PDO空間模態(tài)的基本特征大致相同，其空間分布隨增暖的加強(qiáng)在各自的區(qū)域內(nèi)未有明顯的變化，但集合后AMO與PDO模態(tài)的方差貢獻(xiàn)隨增暖加強(qiáng)略有減小的趨勢。

3.2 方差貢獻(xiàn)率隨增暖的變化

為了研究方差貢獻(xiàn)隨增暖的變化，進(jìn)一步利用散點(diǎn)圖分析不同情景下各個(gè)模式方差貢獻(xiàn)大小隨全球平均SST的變化（圖8）。由圖8a可見，各個(gè)情景下AMO模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率隨全球平均SST的增大而有逐漸減小的趨勢，而且增暖幅度越強(qiáng)，其方差貢獻(xiàn)率隨全球平均SST增大而減小得越明顯，在圖8a中表現(xiàn)為散點(diǎn)圖斜率piControl

4 討論與結(jié)論

基于觀測SST以及CMIP5試驗(yàn)中的上述4種情景下耦合模式輸出SST資料，提取AMO與PDO信號(hào)，并分析這兩種年代際模態(tài)的時(shí)空特征，進(jìn)行CMIP5耦合模式對(duì)這兩種年代際模態(tài)模擬能力的聯(lián)合評(píng)估，客觀定量地找出模擬能力較好的模式，并分析未來情景下這兩個(gè)海洋年代際變化模態(tài)對(duì)于全球增暖的響應(yīng)，得到如下結(jié)論：

觀測與historical情景資料中均發(fā)現(xiàn)北太平洋、熱帶中東太平洋和北大西洋地區(qū)年代際信號(hào)較為顯著。對(duì)于AMO和PDO的模擬，多模式集合與觀測的空間分布基本相同，多模式集合在兩種模態(tài)的振幅稍有偏弱，在PDO模態(tài)北太平洋中心位置向西側(cè)偏移。在周期模擬方面，觀測中AMO與PDO具有明顯50～60 a長周期，并且PDO存在20 a左右較短周期，而多模式集合對(duì)兩模態(tài)的長周期模擬能力很有限。CESM1-CAM5、FGOALS-g2、GISS-E2-H-CC、MIROC5、NorESM1-ME以及多模式集合對(duì)AMO和PDO的模擬能力較好，而模式ACCESS1-0、bcc-csm1-1-m、CESM1-WACCM、GISS-E2-H、IPSL-CM5A-LR的模擬能力較差。

4種不同情景（piControl、historical、RCP2.6、RCP4.5）下的AMO與PDO的振幅未隨增暖加強(qiáng)出現(xiàn)一致性變化，空間基本特征一致，并且在piControl情景下AMO只是相對(duì)獨(dú)立的大西洋SST異常，而在其他情景下，AMO模態(tài)在太平洋均有異常;PDO模態(tài)在不同情景下基本保持一致，均表現(xiàn)為相對(duì)獨(dú)立的太平洋SST異常，熱帶中東太平洋地區(qū)信號(hào)較弱。

在不同增暖情景下，AMO與PDO模式集合的方差貢獻(xiàn)率均存在隨增暖的加強(qiáng)而略有減小的趨勢。進(jìn)一步研究同一情景下方差貢獻(xiàn)隨增暖變化，可以看出AMO模態(tài)的這一特征更為明顯，而PDO模態(tài)雖然有類似現(xiàn)象但略不明顯，具體物理機(jī)制有待探討。

本文對(duì)于CMIP5各個(gè)耦合模式中AMO空間模態(tài)、周期與PDO空間模態(tài)、周期進(jìn)行聯(lián)合定量評(píng)估，得到模擬能力較好的模式，這對(duì)于模式挑選具有重要的意義。

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Evaluation and future projection of AMO and PDO in CMIP5 models

SONG Han，LIU Peng，TAO Li

Key Laboratory of Meteorological Disaster，Ministry of Education （KLME）/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters （CIC-FEMD）/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change （ILCEC），Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China

Based on the observed sea surface temperature （SST） data from 1880 to 2009 and the simulated SST datasets under four scenarios （piControl，historical，RCP2.6 and RCP4.5） in the CMIP5 （Coupled Model Intercomparison Project phase 5） models，this paper evaluated the simulation performance of CMIP5 models for two most important interdecadal scale modes （Atlantic Multidecadal Oscillation （AMO） and Pacific Decadal Oscillation （PDO）），and further investigated their future projection under different warming scenarios.Results show that the multi-model ensemble can reproduce the interdecadal variation centers of sea surface temperature in North Pacific，East Pacific and North Atlantic under historical and piControl scenarios，but the simulatedamplitudes of AMO mode and PDO mode are weak，especially PDO mode in East Pacific.By evaluating the spatial and temporal characteristics of AMO mode and PDO mode under historical scenario，this paper ranks the ability of models that simulate AMO mode and PDO mode，and suggeststhat CESM1-CAM5，F(xiàn)GOALS-g2，GISS-E2-H-CC，MIROC5 and NorESM1-ME are five better models and the multi-model ensemble is best.Under different warming scenarios，the spatial characteristics of AMO mode and PDO mode are basically consistent and the amplitude differencesamong different warming scenarios are not obvious.However，with the increase of global warming，AMO modeand PDOmode are characterized by the decrease of variance contribution，especially AMO mode.

CMIP5;AMO;PDO;SST;global warming

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20190227001

（責(zé)任編輯：袁東敏）