謝龍，白學(xué)志*，龍上敏

(1.河海大學(xué) 海洋學(xué)院，江蘇 南京 210098)

1 引言

自20 世紀(jì)70 年代以來(lái)，全球氣溫持續(xù)升高，對(duì)北極產(chǎn)生了深刻的影響。21 世紀(jì)以來(lái)，北極的氣溫變化是全球平均水平的兩倍，這被稱為“北極放大”現(xiàn)象[1]。與此同時(shí)，北極海冰覆蓋范圍呈不斷減小的趨勢(shì)[2-5]，海冰厚度和海冰密集度也持續(xù)降低[6-7]，在2007 年夏季出現(xiàn)了有衛(wèi)星觀測(cè)以來(lái)海冰覆蓋面積的最低值[5,8]。一般認(rèn)為北極海冰范圍會(huì)繼續(xù)減小，在2030 年可能會(huì)出現(xiàn)在夏季北極無(wú)冰的情況[4]。

海冰是北極氣候系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，控制著海洋-大氣界面上的熱量、水、動(dòng)量和氣體交換。夏季海冰范圍的減小會(huì)增加海洋對(duì)太陽(yáng)輻射的吸收，一方面加速海冰的融化，另一方面越來(lái)越多的開(kāi)闊海面對(duì)大氣產(chǎn)生異常加熱，形成正反饋效應(yīng)[9-10]。研究表明，北極增暖的反饋主要是冰雪反照率反饋，海冰的減少被認(rèn)為是北極放大現(xiàn)象的關(guān)鍵因素[1]。過(guò)去30 年的海冰減退極大地改變了北冰洋上混合層的熱收支[11]。在全球變暖和北極海冰不斷減少的背景下，北冰洋的熱含量必將發(fā)生變化，不同區(qū)域熱含量變化情況也不盡相同。因此，研究北冰洋熱含量的變化及其影響因素對(duì)于研究北冰洋海冰變化及氣候變化有重要意義。

北冰洋熱含量表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化。Serreze等[12]利用PHC（Polar Science Center Hydrographic Climatology）資料計(jì)算得到北冰洋熱含量的季節(jié)變化。夏季（7-9 月）北冰洋熱含量增量最大，9 月熱含量達(dá)到最大值，11-12 月熱損失最大，隨后熱含量持續(xù)下降，4 月達(dá)到最小值。

在海盆內(nèi)部，Timmermans 等[13]研究發(fā)現(xiàn)，在1987-2017 年的30 年里，加拿大海盆熱含量增加了幾乎1 倍，主要原因是海冰減少導(dǎo)致上層海洋吸收更多的太陽(yáng)輻射。M.S.和Thompson[14]利用同化資料研究了1958-2005 年間北冰洋上層1 000 m 熱含量的長(zhǎng)期變化特征。研究發(fā)現(xiàn)，北冰洋熱含量的季節(jié)循環(huán)主要受上層海洋凈熱通量的正負(fù)控制，而年際變化主要與北大西洋的經(jīng)向熱平流有關(guān)。Lique 和Steele[15]利用高分辨率全球海洋海冰模式ORCA025 對(duì)1968-2007 年間北冰洋熱含量變化進(jìn)行REOF 分析，發(fā)現(xiàn)北冰洋28%的熱含量變化是由季節(jié)性無(wú)冰區(qū)大氣熱通量的季節(jié)性和年際變化驅(qū)動(dòng)的，31%的熱含量變化受到大西洋水通過(guò)弗拉姆海峽的熱含量變化影響。

歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)顯示，北冰洋在過(guò)去幾十年中主要的氣候參數(shù)，如：北極表層氣溫、北冰洋淡水含量、中層（150～1 000 m）大西洋水溫度以及陸緣冰厚度等都發(fā)生了明顯變化[16-17]。在北歐海中，大西洋水是一個(gè)表層水團(tuán)，溫度最大值出現(xiàn)在海洋表面。在弗拉姆海峽中，它匯入西斯匹次卑爾根海流的地方，溫度在次表層出現(xiàn)最大值。大西洋水通過(guò)弗拉姆海峽和巴倫支海進(jìn)入歐亞海盆后，繼續(xù)向下游輸運(yùn)[18-19]，大部分大西洋水繞北冰洋循環(huán)流動(dòng)，大多數(shù)作為一股“邊緣”流沿著大陸架坡流動(dòng)[20]，流動(dòng)過(guò)程中大西洋水的溫度和鹽度在逐漸降低。在弗拉姆海峽，大西洋水溫度大約為3℃，在北冰洋內(nèi)部溫度下降到0.4℃。大西洋水的核心也隨著大西洋水在北冰洋內(nèi)部的流動(dòng)而從表層向下流動(dòng)，從弗拉姆海峽的200 m 下降到加拿大海盆中的500 m[21]。

暖而咸的大西洋水分布在北冰洋各個(gè)區(qū)域，對(duì)于北冰洋的熱量平衡起著特殊的作用，但是大西洋水向上釋放的熱量能否影響北極海冰仍然存在很多爭(zhēng)論[22-23]。隨著21 世紀(jì)以來(lái)北冰洋內(nèi)大西洋水異常增暖[24]以及歐亞海盆內(nèi)“大西洋化”現(xiàn)象向東拓展，越來(lái)越多學(xué)者認(rèn)為大西洋水的熱量對(duì)于北冰洋海冰的變化具有重要的作用[25-26]。Polyakov 等[27]利用三維冰-海模型實(shí)驗(yàn)估算出在40 年后大西洋水熱通量每增加0.5 W/m2將會(huì)導(dǎo)致28～35 cm 的海冰融化。

由于觀測(cè)資料的稀缺，海-冰耦合模式是研究北極海-冰-氣系統(tǒng)的重要工具[28-29]。第六次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6，CMIP6）是CMIP 實(shí)施20 多年來(lái)參與的模式數(shù)量最多、設(shè)計(jì)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)最豐富、所提供的模擬數(shù)據(jù)最為龐大的一次。這些數(shù)據(jù)將支撐未來(lái)5～10 年的全球氣候研究，基于這些數(shù)據(jù)的研究成果將構(gòu)成未來(lái)氣候評(píng)估和氣候談判的基礎(chǔ)[30]。因此，CMIP6 模式對(duì)北極地區(qū)氣候模擬的準(zhǔn)確與否具有重要意義。本文擬基于觀測(cè)資料，評(píng)估CMIP6 模式對(duì)北冰洋熱含量的模擬能力。

本文采用PHC 觀測(cè)資料、ECCO2（The Estimating the Circulation and Climate of the Ocean Project Version 2）、SODA（Simple Ocean Data Assimilation）和GECCO3（German Contribution to the Estimating the Circulation and Climate of the Ocean Project Version 3）再分析資料以及29 套CMIP6 模式資料對(duì)北冰洋熱含量的水平分布、季節(jié)變化和長(zhǎng)期變化趨勢(shì)等進(jìn)行研究，同時(shí)評(píng)估了CMIP6 模式對(duì)北冰洋海洋熱含量的模擬能力。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)

本文采用PHC 的溫度數(shù)據(jù)，包括氣候態(tài)年平均、季節(jié)平均和月平均數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的空間范圍為全球海洋89.5°S～89.5°N，環(huán)全球經(jīng)度，水平空間分辨率為1°×1°。其中，季節(jié)平均數(shù)據(jù)僅包括冬季和夏季兩個(gè)季節(jié)，月平均數(shù)據(jù)只有海洋上層1 500 m 的數(shù)據(jù)。

本文采用了SODA、ECCO2 和GECCO3 再分析資料。SODA 海洋數(shù)據(jù)集是由全球簡(jiǎn)單海洋資料同化分析系統(tǒng)產(chǎn)生，該系統(tǒng)是美國(guó)馬里蘭大學(xué)于20 世紀(jì)90 年代初開(kāi)發(fā)的分析系統(tǒng)，其目的是為氣候研究提供一套與大氣再分析資料相匹配的海洋再分析資料[31]。SODA 資料時(shí)間范圍為1980 年1 月至2015 年12 月，時(shí)間分辨率為逐月，空間范圍為74.75°S～89.75°N，環(huán)全球經(jīng)度，水平空間分辨率為1°×1°。ECCO2 資料來(lái)自美國(guó)噴氣動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室（Jet Propulsion Laboratory,JPL），是基于美國(guó)麻省理工學(xué)院的海洋環(huán)流模式（Massachusetts Institude of Technology general circulation model,MITgcm）[32]。數(shù)據(jù)時(shí)間范圍為1992年1 月至2016 年12 月，時(shí)間分辨率為3 d，空間范圍為全球海洋89.875°S～89.875°N，環(huán)全球經(jīng)度，水平空間分辨率為0.25°×0.25°。本文還使用了同樣基于MITgcm的GECCO3 再分析資料。GECCO 是德國(guó)對(duì)ECCO 的進(jìn)一步發(fā)展，GECCO3 則是GECCO 和GECCO2 的延續(xù)。GECCO3 數(shù)據(jù)時(shí)間范圍為1948 年1 月至2018年1 月，時(shí)間分辨率為逐月，空間范圍為全球海洋89.5°S～89.5°N，環(huán)全球經(jīng)度，水平空間分辨率為1°×1°。

世界氣候研究計(jì)劃“耦合模擬工作組”組織的CMIP6 正在進(jìn)行中，全球33 家機(jī)構(gòu)的約112 個(gè)氣候模式版本注冊(cè)參加[30]。本文選取了CMIP6 歷史氣候模擬實(shí)驗(yàn)下的29 個(gè)模式（1850 年1 月至2014 年12 月）以及未來(lái)試驗(yàn)場(chǎng)景SSP126（在SSP1（低強(qiáng)迫情景）基礎(chǔ)上對(duì)RCP2.6 情景的升級(jí)（輻射強(qiáng)度在2100 年達(dá)到2.6 W/m2））下的25 個(gè)模式（2015 年1 月至2100 年12 月，4 個(gè)中國(guó)模式BCC-ESM1、CASESM2-0、CIESM 和TaiESM1 在SSP126 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下沒(méi)有提供結(jié)果）。CMIP6 模式數(shù)據(jù)在使用過(guò)程中均插值到1°×1°的規(guī)則網(wǎng)格上，模式所屬機(jī)構(gòu)和網(wǎng)格分辨率見(jiàn)表1。

表1 模式介紹Table 1 Models introduction

2.2 熱含量計(jì)算方法

本文采用Lique 和Steele[15]給出的計(jì)算公式來(lái)計(jì)算海洋熱含量

式中，T是給定點(diǎn)的溫度；Tref是參考溫度，取Tref=-0.27℃，-0.27℃是利用PHC 數(shù)據(jù)計(jì)算得到的氣候態(tài)平均溫度；通過(guò)計(jì)算，我們發(fā)現(xiàn)海水密度與海水比熱容取定值和變化值對(duì)計(jì)算熱含量影響很小，因此本文取海水密度ρ0=1 026 kg/m3，海水比熱容Cp=4 000 J/(kg·℃)。計(jì)算區(qū)域?yàn)?0°～90°N，環(huán)全球經(jīng)度，計(jì)算深度分別為海洋上層500 m 和全水深。

3 結(jié)果

3.1 歷史時(shí)期北冰洋熱含量水平分布特征

3.1.1 觀測(cè)和再分析資料

圖1和圖2分別為觀測(cè)和再分析資料氣候年平均上層500 m 和全水深熱含量水平分布，再分析資料在計(jì)算時(shí)選取公共時(shí)間段：1992 年1 月至2015 年12 月。

圖1 1992-2015 年基于觀測(cè)和再分析資料的北冰洋長(zhǎng)期年平均上層500 m 熱含量水平分布Fig.1 Distribution of annual average upper 500 m heat content in the Arctic Ocean from 1992 to 2015 based on the observation reanalysis data

圖2 1992-2015 年基于觀測(cè)和再分析資料的北冰洋長(zhǎng)期年均全水深熱含量水平分布Fig.2 Distribution of annual average whole water heat content in the Arctic Ocean from 1992 to 2015 based on the observation reanalysis data

由圖可以看出，不論是上層500 m 還是全水深，觀測(cè)和再分析資料的北冰洋熱含量水平分布都表現(xiàn)出在北歐海（北歐海是對(duì)格陵蘭海、冰島海和挪威海的統(tǒng)稱）較高，在挪威海最高的特征。這主要是受到沿著挪威陸坡北向流動(dòng)的挪威海大西洋暖流和自弗拉姆海峽向南流動(dòng)的東格陵蘭寒流的影響[33-36]。

在上層500 m，觀測(cè)和再分析資料的北冰洋熱含量水平分布都表現(xiàn)出由弗拉姆海峽至北冰洋中心逐漸降低，在歐亞海盆為正，在加拿大海盆為負(fù)的特征。這是因?yàn)殡S著大西洋水不斷向北冰洋內(nèi)部流動(dòng)溫度也在逐漸降低，熱含量也逐漸減小。對(duì)于全水深，北冰洋熱含量在挪威海最高，在格陵蘭海、歐亞海盆和加拿大海盆熱含量為負(fù)。在北冰洋內(nèi)部的海盆邊緣出現(xiàn)熱含量的極大值，這主要是因?yàn)闇嘏谋贝笪餮笏饕茄刂箨懫略诒睒O海盆周?chē)鲃?dòng)[20]。相較于上層500 m，北冰洋全水深熱含量在歐亞海盆由正值變?yōu)樨?fù)值。

3.1.2 CMIP6 模擬結(jié)果和偏差

圖3給出了CMIP6 多模式集合平均結(jié)果（MME）的熱含量水平分布。如圖所示，MME 的北冰洋熱含量水平分布也表現(xiàn)出挪威海最高的特征。MME 上層500 m 熱含量水平分布與觀測(cè)比較接近：在挪威海最高，由弗拉姆海峽至北冰洋中心逐漸降低。MME全水深熱含量在北冰洋幾乎所有海域全部為正，同觀測(cè)和再分析資料相差較大。

圖3 CMIP6 多模式集合平均北冰洋熱含量水平分布Fig.3 The Arctic Ocean heat content of multi-model ensemble mean

用MME 減去PHC 和SODA，得到熱含量偏差如圖4所示（藍(lán)色代表MME 偏冷，橙色代表MME 偏暖）。由圖可知，在上層500 m，MME 熱含量在格陵蘭海暖偏差最大，在挪威海、巴倫支海及歐亞海盆偏冷。對(duì)于全水深熱含量，MME 在幾乎所有海域均偏暖，同樣在格陵蘭海暖偏差最大，僅在巴倫支海部分海域偏冷。

圖4 北冰洋熱含量水平分布偏差Fig.4 Deviation of the Arctic Ocean heat content with respect to PHC and SODA,respectively

為了研究模式模擬偏差產(chǎn)生的原因，圖5給出了PHC、再分析資料和CMIP6 模式模擬的垂直溫度剖面。在加拿大海盆，模擬的溫度剖面分布與觀測(cè)較為相似，都是表層溫度較低，至500 m 深度左右溫度達(dá)到最高值，隨后溫度緩慢降低，2 000 m 以深后溫度基本保持不變。但是模擬的溫度在整個(gè)水柱明顯高于觀測(cè)和再分析資料，約0.8℃，因此模式模擬的上層500 m 和全水深熱含量在加拿大海盆偏暖。

在歐亞海盆，模擬的上層500 m 熱含量偏冷，而全水深熱含量偏暖。歐亞海盆上層500 m 溫度剖面如圖5c所示。由圖可知，模式模擬的上層500 m 溫度垂直剖面與PHC 和再分析資料相比有較大差異：PHC 和再分析資料溫度最高值出現(xiàn)在300 m 水深上下，約為0.9℃，隨后溫度逐漸降低，至2 000 m 水深上下達(dá)到最低值，在-0.5～-1℃之間。而模式模擬的MME 溫度最高值出現(xiàn)在水深800 m 上下，約為1℃，明顯偏深。在上層500 m，MME 溫度略低于PHC 和再分析資料。但隨著水深逐漸增加，在500 m 以深，MME 溫度逐漸高于PHC 和再分析資料，至溫度穩(wěn)定后，MME 溫度高于PHC 和再分析資料接近2℃。這導(dǎo)致了模式模擬的歐亞海盆上層500 m 熱含量偏冷，而全水深熱含量偏暖。CMIP6 模式對(duì)于入流大西洋水的模擬仍然是亟待解決的問(wèn)題，幾乎沒(méi)有模式能較準(zhǔn)確地模擬出北冰洋中大西洋水的垂直結(jié)構(gòu)。

圖5 北冰洋各海盆和格陵蘭海長(zhǎng)期年平均垂直溫度剖面Fig.5 Long-term annual mean vertical temperature profiles of the Arctic Ocean basins and Greenland Sea

在格陵蘭海，MME 溫度垂直剖面與PHC 和再分析資料存在較大偏差：模式模擬的溫度剖面隨著深度增加先降低后增加，在約300 m 水深達(dá)到最高值6℃左右，隨后溫度逐漸降低，至1 500 m 水深后穩(wěn)定在2℃左右，而PHC 和再分析資料的溫度垂直剖面則隨著水深增加溫度逐漸降低，由表層的6～10℃至1 000 m 以深穩(wěn)定在-2℃。在800 m 以深，MME 溫度顯著高于觀測(cè)和再分析資料，溫度差甚至達(dá)到4℃，因此格陵蘭海出現(xiàn)最大熱含量暖偏差。

3.1.3 中國(guó)模式模擬能力

為了了解中國(guó)模式對(duì)于北冰洋熱含量的模擬情況，用中國(guó)模式模擬結(jié)果減去PHC 得到中國(guó)模式與PHC 上層500 m 和全水深熱含量偏差如圖6和圖7所示。在上層500 m，大部分中國(guó)模式都在格陵蘭海偏暖，在挪威海和巴倫支海偏冷，其中CIESM 的暖偏差最大。FGOALS-f3-L、FGOALS-g3、FIO-ESM-2-0和CAS-ESM2-0 在歐亞海盆和加拿大海盆偏冷，其余中國(guó)模式偏暖。對(duì)于全水深熱含量，大部分模式都在巴倫支海偏冷。FGOALS-f3-L 在加拿大海盆偏冷，F(xiàn)GOALS-g3 在加拿大海盆和歐亞海盆偏冷，其他中國(guó)模式在加拿大海盆和歐亞海盆均呈明顯偏暖的特征。

圖6 中國(guó)模式與PHC 的北冰洋上層500 m 熱含量水平分布偏差Fig.6 Deviation of the upper 500 m Arctic Ocean heat content of Chinese models with respect to PHC

圖7 中國(guó)模式與PHC 的北冰洋全水深熱含量水平分布偏差Fig.7 Deviation of the whole water column Arctic Ocean heat content of Chinese models with respect to PHC

為了更好地了解MME 和中國(guó)模式與PHC 資料的偏差，通過(guò)計(jì)算不同資料在0～100 m、100～300 m、300～750 m、750～1 500 m 和1 500～3 000 m 不同深度的平均溫度，用MME 和中國(guó)模式減去PHC，得到模式平均溫度剖面與PHC 的溫度偏差如圖8所示。

圖8 CMIP6 模式平均溫度剖面與PHC 溫度剖面的溫度偏差Fig.8 The temperature deviation between the average temperature profile of the CMIP6 models and the PHC temperature profile

由圖可知，對(duì)于加拿大海盆，在上層100 m，MME和所有中國(guó)模式均偏冷。MME 偏冷約0.5℃，除了NESM3，其他中國(guó)模式偏差較大，超過(guò)1℃。在100～300 m 水深，MME 偏暖約0.5℃，CIESM 偏暖較小，NESM3 偏暖接近2℃，其余中國(guó)模式仍舊偏冷，但偏差較上層500 m 減小。在300 m 以深，除了FGOALS-g3和FGOALS-f3-L 一直偏冷，NESM3 在1 500 m 以深偏冷，其余中國(guó)模式均偏暖。BCC-CSM2-MR 和BCCESM1 偏差最大，基本都偏暖2℃，CIESM 和TaiESM1次之。對(duì)于歐亞海盆，在上層100 m，MME 和所有中國(guó)模式均偏冷超過(guò)1℃。在100～300 m 水深，部分中國(guó)模式由偏冷變?yōu)槠?，偏差較上層100 m 均有減小。在300 m 以深，溫度偏差情況類(lèi)似于加拿大海盆。在格陵蘭海，除了BCC-CSM2-MR 和BCC-ESM1在上層100 m 偏冷，NESM3 在上層300 m 偏冷，其余中國(guó)模式在所有深度處均偏暖。MME 在100～300 m偏暖超過(guò)6℃。偏差最大的模式是100～300 m 水深的CIESM，最大偏差接近10℃。從750 m 以深，MME和中國(guó)模式的偏差逐漸減小。

從以上分析可以看出，加拿大海盆和歐亞海盆溫度偏差的特征比較相似，在格陵蘭海情況則不同。同時(shí)，從溫度偏差的絕對(duì)值考慮，格陵蘭海溫度偏差在-4～10℃，遠(yuǎn)超加拿大海盆和歐亞海盆的-3～3℃。這也解釋了為什么MME 與PHC 的暖偏差在格陵蘭海最大。

3.2 北冰洋海洋熱含量的季節(jié)和年代際變化

3.2.1 季節(jié)變化

利用PHC 月均數(shù)據(jù)計(jì)算得到的PHC 熱含量的季節(jié)變化如圖9所示。由圖可知，北冰洋熱含量表現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化：夏季（7-9 月）北冰洋熱含量增量最大，9 月份達(dá)到最大值。11-12 月熱損失最大，隨后熱含量持續(xù)下降，4 月份達(dá)到最小值。

圖9 基于PHC 觀測(cè)資料的北冰洋熱含量季節(jié)變化Fig.9 Seasonal variation of Arctic Ocean heat content based on the PHC observation data

GECCO3、ECCO2 和SODA 3 種再分析資料的熱含量季節(jié)和年代際變化如圖10所示。其中，GECCO3時(shí)間范圍是1948-2018 年，ECCO2 時(shí)間范圍是1992-2016 年，SODA 時(shí)間范圍是1980-2015 年，在計(jì)算年代際變化時(shí)使用十三點(diǎn)滑動(dòng)平均的方法除去季節(jié)信號(hào)。

由圖10c和圖10d可知，在上層500 m，再分析資料表現(xiàn)出同PHC 相同的季節(jié)變化特征：熱含量在9 月份最高，4 月份最低。ECCO2 的上層海洋熱含量最高，SODA 和GECCO3 次之，PHC 最低。對(duì)于全水深，ECCO2 和SODA 熱含量季節(jié)變化特征同上層500 m情況相同。GECCO3 熱含量在10 月份最低，2 月份最高，同SODA 和ECCO2 相差較大。

由圖10a和圖10b可知，在上層500 m，GECCO3在1948-1988 年間熱含量呈下降趨勢(shì)。在1992-2016年，再分析資料熱含量表現(xiàn)出一致的上升趨勢(shì)。對(duì)于全水深，GECCO3 與ECCO2 和SODA 表現(xiàn)出較大的差異。GECCO3 的熱含量從1948-1963 年迅速上升，再經(jīng)歷至1978 年的緩慢上升之后，基本保持不變，與ECCO2 和SODA 的熱含量明顯上升趨勢(shì)相差較大。ECCO2 和SODA 則表現(xiàn)出明顯的熱含量上升趨勢(shì)。結(jié)合圖10c和圖10d，我們發(fā)現(xiàn)，GECCO3 對(duì)于上層500 m 熱含量的模擬與SODA 和ECCO2 比較接近，但在全水深時(shí)偏差較大。

圖10 基于GECCO3、ECCO2、SODA 再分析資料的北冰洋熱含量年代際變化和季節(jié)變化Fig.10 Decadal and seasonal variations of heat content in the Arctic Ocean of GECCO3、ECCO2 and SODA reanalysis data

CMIP6 模式的北冰洋歷史熱含量季節(jié)變化如圖11所示。由圖可知，CMIP6 模式模擬的上層500 m 熱含量的季節(jié)變化特征與觀測(cè)和再分析資料相似：熱含量在9 月份最高，4 月份最低。MME 的模擬結(jié)果同觀測(cè)和再分析資料比較接近。CMIP6 模式全水深熱含量也表現(xiàn)出與觀測(cè)和再分析資料相同的季節(jié)變化。中國(guó)模式CIESM 的熱含量遠(yuǎn)高于其他模式，模擬較差。不同模式間熱含量差異非常大。

圖11 CMIP6 模式模擬的北冰洋歷史熱含量季節(jié)變化（1850-2014 年）Fig.11 Seasonal variation of the Arctic Ocean historical heat content of CMIP6 models (1850-2014)

3.2.2 模式評(píng)估

圖12給出了CMIP6 模式與PHC 觀測(cè)資料的北冰洋年平均熱含量之間的泰勒?qǐng)D。黑色實(shí)線代表標(biāo)準(zhǔn)偏差，藍(lán)色虛線代表相關(guān)系數(shù)，粉紅虛線代表中心均方根差。由圖可知，在上層500 m，大部分CMIP6模式模擬能力比較接近，相關(guān)系數(shù)在0.7～0.95 之間，標(biāo)準(zhǔn)偏差在0.75～1.5 之間。在上層500 m，中國(guó)模式BCC-CSM2-MR、BCC-ESM1 和NESM3 年平均熱含量與PHC 的相關(guān)系數(shù)非常小，模擬相對(duì)較差，F(xiàn)IOESM-2-0、CESM2-WACCM 和CESM2 的模擬相對(duì)較好。相較上層500 m，CMIP6 模式全水深熱含量的空間泰勒?qǐng)D分布比較分散，偏差相對(duì)較大。MRI-ESM2-0、BCC-CSM2-MR 和BCC-ESM1 的模擬相對(duì)較 差，CNRM-CM6-1、CNRM-ESM2-1 和 Had-GEM3-GC31-LL 模擬相對(duì)較好。

為方便查閱，表2給出了圖12空間泰勒?qǐng)D的標(biāo)準(zhǔn)偏差、中心均方根差和相關(guān)系數(shù)的具體數(shù)值。

表2 CMIP6 模式與PHC 觀測(cè)資料歷史年平均熱含量之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差、中心均方根差和相關(guān)系數(shù)Table 2 Standard deviation,center root mean square difference and correlation of annual average heat content in history between CMIP6 models and PHC observation data

圖12 CMIP6 模式與PHC 觀測(cè)資料歷史年平均熱含量之間的空間泰勒?qǐng)D（1850-2014 年）Fig.12 Taylor diagram of annual average heat content in history between CMIP6 models and PHC observation data (1850-2014)

CMIP6 模式模擬的1850-2100 年北冰洋上層500 m 熱含量和全水深熱含量的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)如圖13所示。由圖可知，1850-1975 年間，MME 上層500 m和全水深熱含量基本保持不變。1975 年以后，上層500 m 熱含量呈明顯的上升趨勢(shì)，到了2075-2100 年間，熱含量基本保持不變；1975 年以后，全水深熱含量也呈上升趨勢(shì)，但相較上層500 m其上升趨勢(shì)較緩。這可能是因?yàn)樯蠈雍Ｑ笫艿蕉趸荚黾拥纫蛩貙?dǎo)致的全球變暖的影響要大于深層海洋。粗藍(lán)線和粗紅線分別是歷史時(shí)期SODA 和ECCO2 年平均熱含量時(shí)間序列。在上層500 m，SODA 和ECCO2 熱含量高于MME，增長(zhǎng)趨勢(shì)也大于MME，但對(duì)于全水深，SODA 和ECCO2熱含量則低于MME，在增長(zhǎng)趨勢(shì)方面則無(wú)明顯差異。

圖13 CMIP6 模式模擬的北冰洋年平均熱含量時(shí)間序列Fig.13 Time series of the Arctic Ocean annual mean heat content of CMIP6 models

在上層500 m，大部分中國(guó)模式熱含量和熱含量增長(zhǎng)趨勢(shì)均低于MME、ECCO2 和SODA，但在全水深情況下，大部分中國(guó)模式熱含量要高于MME、ECCO2和SODA。其中，中國(guó)模式CIESM 熱含量與其他CMIP6模式和再分析資料相差很大。不同模式熱含量差異很大，在全水深情況下，甚至有一個(gè)CMIP6 模式熱含量出現(xiàn)了負(fù)值。

3.3 CMIP6 模式間不確定性

圖14給出模式間熱含量偏差的標(biāo)準(zhǔn)差。由圖可知，歷史和未來(lái)情形下模式間熱含量偏差的標(biāo)準(zhǔn)差比較相似，模式間熱含量變化最大的區(qū)域主要出現(xiàn)在北歐海、歐亞海盆和加拿大海盆。在上層500 m，模式間熱含量標(biāo)準(zhǔn)差最大值出現(xiàn)在挪威海域，加拿大海盆和歐亞海盆次之，說(shuō)明模式間熱含量變化最大的區(qū)域在挪威海域；對(duì)于全水深，標(biāo)準(zhǔn)差最大值出現(xiàn)在戴維斯海峽，歐亞海盆較高，加拿大海盆和挪威海次之。

圖14 北冰洋CMIP6 模式間熱含量偏差的標(biāo)準(zhǔn)差Fig.14 Standard deviation of the Arctic Ocean heat content between models

利用模式間EOF(正交函數(shù)分解)方法，我們先對(duì)29 個(gè)CMIP6 模式處理得到多模式集合平均結(jié)果MME，用每個(gè)模式與MME 做差得到模式與MME 偏差的矩陣，然后進(jìn)行EOF 分解，得到的模式間序列即為不同模式對(duì)該模態(tài)的模擬情況，結(jié)果如圖15和圖16所示。

如圖15和圖16所示，上層500 m 和全水深模式間EOF 第一模態(tài)（EOF1）表現(xiàn)出整個(gè)北冰洋同位相變化特征，且第一模態(tài)表現(xiàn)出與熱含量水平分布類(lèi)似的特征。在北冰洋內(nèi)部的歐亞海盆和加拿大海盆，出現(xiàn)沿著海盆邊緣的紅線和藍(lán)線，其絕對(duì)值大小均在0.5～1之間。出現(xiàn)沿海盆邊緣的線說(shuō)明不同CMIP6 模式對(duì)于大西洋水在北冰洋內(nèi)部沿海盆邊緣的流動(dòng)差異較大；從模式間序列來(lái)看，上層500 m 有16 個(gè)模式較MME 偏冷，13 個(gè)模式偏暖。6 個(gè)中國(guó)模式偏暖，4 個(gè)偏冷；全水深有12 個(gè)模式較MME 偏冷，17 個(gè)模式偏暖。8 個(gè)中國(guó)模式偏暖，2 個(gè)偏冷。

圖15 北冰洋上層500 m 歷史熱含量的CMIP6 模式間EOF 第一模態(tài)分布（a）和模式間序列(b）（1850-2014 年）Fig.15 Distribution of the first EOF mode between CMIP6 models of the historical upper 500 m heat content of the Arctic Ocean (a) and sequence between models (b) (1850-2014)

圖16 北冰洋歷史全水深熱含量的CMIP6 模式間EOF 第一模態(tài)（a）和模式間序列（b）（1850-2014 年）Fig.16 Distribution of the first EOF mode between CMIP6 models of the historical whole water column heat content of the Arctic Ocean (a) and sequence between models (b) (1850-2014)

3.4 CMIP6 對(duì)未來(lái)北冰洋熱含量預(yù)測(cè)

CMIP6 模式給出了2015-2100 年在不同情景下的預(yù)測(cè)結(jié)果。在未來(lái)試驗(yàn)場(chǎng)景SSP126 下，6 個(gè)中國(guó)模式提供了結(jié)果。為了觀察北冰洋熱含量在未來(lái)的變化情況，我們選取了兩個(gè)時(shí)間段進(jìn)行對(duì)比：2020-2050 年和2060-2090 年，得到MME 熱含量水平分布如圖17所示。

圖17a和圖17b是上層500 m 熱含量水平分布，圖17c和圖17d是全水深熱含量水平分布。整體看來(lái)，對(duì)于上層500 m 和全水深，其熱含量水平分布情況與歷史情形相似。2060-2090 年較2020-2050 年均表現(xiàn)出明顯的熱含量自歐亞海盆向加拿大海盆增加的趨勢(shì)。這說(shuō)明在CMIP6模式對(duì)于未來(lái)情形的模擬中，北冰洋在增暖。

圖17 CMIP6 多模式集合平均未來(lái)北冰洋熱含量水平分布Fig.17 The future heat content of the Arctic Ocean of CMIP6 multi-model ensemble mean

圖18給出了6 個(gè)CMIP6 中國(guó)模式在未來(lái)兩個(gè)時(shí)間段北冰洋上層500 m（圖18a）和全水深（圖18b）熱含量的水平分布情況。由圖可知，中國(guó)模式的未來(lái)熱含量水平分布與歷史情形相似，但在未來(lái)兩個(gè)時(shí)間段，除了FIO-ESM-2-0，其余5 個(gè)中國(guó)模式均沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的熱含量增加，熱含量變化很小，與MME所表現(xiàn)的北冰洋增暖情形相差甚大。對(duì)于全水深，中國(guó)模式的未來(lái)熱含量水平分布與歷史情形相似，但類(lèi)似于上層500 m，在未來(lái)的兩個(gè)時(shí)間段，只有FIOESM-2-0 表現(xiàn)出熱含量的增加，其余5 個(gè)中國(guó)模式均沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的熱含量增加，熱含量變化很小，模擬情況同MME 相差較大。

圖18 CMIP6 中國(guó)模式模擬2020-2050 年、2060-2090 年北冰洋年平均熱含量水平分布Fig.18 The annual mean heat content in the Arctic Ocean of CMIP6 Chinese models in 2020-2050 and 2060-2090

4 結(jié)論

前人對(duì)于北極熱含量已經(jīng)進(jìn)行過(guò)一些研究。Serreze 等[12]利用PHC 資料計(jì)算得到北冰洋熱含量的季節(jié)變化：熱含量在9 月份最高，4 月份最低。本文基于觀測(cè)和再分析資料，結(jié)合CMIP6 模式資料，研究發(fā)現(xiàn)CMIP6 模式模擬的北冰洋熱含量也表現(xiàn)出與PHC 相同的季節(jié)變化，但不同模式的差異非常大；對(duì)于北冰洋的熱含量長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，在1850-1975 年間，MME 和大部分CMIP6 模式的上層500 m 熱含量基本保持不變，1975 年之后熱含量呈明顯的上升趨勢(shì)，到了2075-2100 年間熱含量增加逐漸減少，基本

保持不變。全水深熱含量的上升趨勢(shì)相較上層500 m較緩。其中，中國(guó)模式CIESM 的熱含量遠(yuǎn)高于再分析資料和其他CMIP6 模式，模擬較差。

Lique 和Steele[15]利用ORCA025 研究了1968-2007 年間北冰洋熱含量的水平分布。研究發(fā)現(xiàn)，北大西洋水通過(guò)弗拉姆海峽東部和巴倫支海進(jìn)入北極盆地，并在盆地周?chē)拇箨懫吕^續(xù)流動(dòng)。本文研究發(fā)現(xiàn)在歷史情形下（1850-2014 年），北冰洋上層500 m熱含量在挪威海最大，由弗拉姆海峽至歐亞海盆熱含量逐漸降低；全水深熱含量的最大值出現(xiàn)在挪威海，極大值出現(xiàn)在北冰洋內(nèi)部海盆邊緣區(qū)域，在歐亞海盆和加拿大海盆內(nèi)部熱含量為負(fù)。歷史情形下，相較觀測(cè)和再分析資料，MME 全水深熱含量在幾乎所有海域均偏暖。未來(lái)情形下（2015-2100 年），MME 的模擬結(jié)果表明北冰洋正在增暖，但大部分中國(guó)模式卻沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的熱含量增加現(xiàn)象。通過(guò)分析CMIP6模式與PHC 年平均熱含量之間的空間泰勒?qǐng)D，本文發(fā)現(xiàn)：在歷史情形下，BCC-CSM2-MR 和BCC-ESM1對(duì)北冰洋上層500 m 和全水深熱含量的模擬都比較差，NESM3 對(duì)上層500 m 熱含量的模擬較差，MRIESM2-0 對(duì)全水深熱含量的模擬較差。CESM2、CESM2-WACCM 和中國(guó)模式FIO-ESM-2-0 對(duì)上層500 m 熱含量的模擬較好，CNRM-CM6-1、CNRMESM2-1 和Had-GEM3-GC31-LL 對(duì)全水深熱含量的模擬較好。

CMIP6 模式對(duì)于北冰洋垂直溫度剖面的模擬情況與觀測(cè)和再分析資料差異較大，在加拿大海盆，模擬的溫度垂直剖面與觀測(cè)類(lèi)似，但整體溫度偏高；在歐亞海盆，模擬的溫度垂直剖面形狀與觀測(cè)相差較大，沒(méi)有能較準(zhǔn)確地模擬出大西洋水地垂直結(jié)構(gòu)，在1 000 m 以深，模擬的溫度偏高2℃左右。

本文分析了北冰洋熱含量的水平分布、季節(jié)變化和長(zhǎng)期變化趨勢(shì)等，但對(duì)北冰洋熱含量的分析沒(méi)有深入至其影響機(jī)制層面，下一步的工作可以結(jié)合北冰洋海表面熱通量和海洋熱輸送等資料深入分析北冰洋熱含量的影響因素，同時(shí)從模式的動(dòng)力學(xué)框架和對(duì)北極極端事件的模擬情況等角度對(duì)CMIP6 模式進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估。