羅無邊,劉飛*,陶麗
① 南京信息工程大學(xué) 氣候動力學(xué)中心,江蘇 南京 210044; ② 南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害教育部重點實驗室,江蘇 南京 210044
46億年來,太陽強迫對地球氣候的形成和演變有著重要影響,但在相對較短的時間尺度上,太陽強迫對氣候的影響一直存在爭議(Rind,2002;Lean,2010)。其中一個重要問題是氣候系統(tǒng)如何對太陽變率響應(yīng)及氣候系統(tǒng)如何放大此響應(yīng)。太陽活動的年代際周期是準11 a。在準11 a太陽強迫的影響下,全球氣候的變化具有不均勻性(Gray et al.,2010;趙亮等,2011;Mitchell et al.,2015;孫一等,2015;吳玲玲等,2018)。眾多研究針對太陽強迫在準11 a周期的峰年對氣候系統(tǒng)的影響展開了討論,并提出了氣候系統(tǒng)的響應(yīng)機制。
太陽準11 a周期變化影響熱帶氣候系統(tǒng)的可能機制有兩個。1)“自上而下(top-down)”機制:受太陽直接加熱影響的部分平流層區(qū)域在峰值年產(chǎn)生了更多的臭氧,這增強了經(jīng)向的溫度梯度,激發(fā)出了行星波,又通過波的傳播作用于對流層(Kodera and Kuroda,2002;Haigh et al.,2005;陸晏等,2017;施春華等,2018)。不過本文分析時不考慮該機制。因為與觀測相比,第五次耦合模式比較計劃(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)的平流層年代際變率沒有得到很好的模擬(Charlton-Perez et al.,2013;Cai et al.,2017)。不僅如此,對于所有氣候模型而言,模擬實際的平流層動力學(xué)仍然是一個挑戰(zhàn),模擬平流層變率的缺失也會影響平流層-對流層的耦合(Matthes et al.,2006;趙立龍和徐建軍,2015)。2)“自下而上(bottom-up)”機制:亞熱帶地區(qū)相對少云,太陽強迫在峰值年能將更多的能量輸送到該地區(qū)的海洋表面,使得海表蒸發(fā)更多的水分。水分被東北信風(fēng)帶到熱帶西太平洋,帶去更強的降水,使Walker環(huán)流增強(Rind,2002;Meehl et al.,2003;van Loon et al.,2007;Roy and Haigh,2010)。Walker環(huán)流的增強又使得東北信風(fēng)和哈德萊(Hadley)環(huán)流增強。一方面,熱帶東太平洋海面下冷水上翻增強,使東太平洋海表溫度(Sea Surface Temperature,SST)降低,東西SST梯度增加,信風(fēng)增強,進一步使得更多的冷水上翻到海表(Meehl et al.,2003)。另一方面,Hadley環(huán)流的加強導(dǎo)致副熱帶的云量減少,這使得更多的太陽輻射能夠到達地表,并進一步增強了這些地區(qū)的太陽強迫(Meehl et al.,2003;van Loon et al.,2004;van Loon et al.,2007)。為了便于準確分析模式中是否模擬出了上述過程,本文將“bottom-up”機制分為thermostat過程(Clement et al.,1996)和蒸發(fā)過程(Haigh,1996)。簡而言之,thermostat過程為:赤道接收了均一增加的太陽輻射,但由于東太平洋有冷水上翻抑制增暖,實際上東太平洋比西太平洋增溫弱。蒸發(fā)過程為:因為副熱帶的云量少,強的太陽輻射更多地到達副熱帶地區(qū),使Hadley環(huán)流加強,導(dǎo)致副熱帶的云量更少,更多的太陽輻射到達副熱帶,形成正反饋。
前人的研究大多基于單模式的模擬結(jié)果,目前并不清楚模擬信號是否具有模式依賴性(Meehl et al.,2009;Misios and Schmidt,2012)。多模式研究可以幫助減少不確定性,消除內(nèi)部變率可能造成的混疊效應(yīng),從而更好地表征氣候系統(tǒng)對太陽周期的響應(yīng)(Misios et al.,2016)。本文選取的CMIP5模式匯集了國際上的主流模式,這些模式的模擬結(jié)果可為研究提供重要的參考依據(jù)。
已有眾多學(xué)者研究了觀測及單個模式中熱帶太平洋對太陽強迫的響應(yīng),但基本聚焦于峰值年及后1~2 a的變化。本文基于多模式評估,擬通過分析再分析資料,得到年代際尺度上太陽強迫峰值年與谷值年的氣候系統(tǒng)對太陽活動的響應(yīng)的差異以及海氣耦合過程中對響應(yīng)的放大作用,并評估CMIP5模式中能否呈現(xiàn)出上述信號以及可能影響的機制。
1.1.1 觀測及再分析資料
本文采用SSN來表征太陽活動(徐克紅等,2007;袁建剛等,2017)。這是因為早期TSI的重建資料質(zhì)量較低(Matthes et al.,2006;Gray et al.,2010),而SSN是觀測資料,可靠性高。數(shù)據(jù)由比利時皇家天文臺太陽影響數(shù)據(jù)分析中心(SIDC)提供,資料下載的網(wǎng)站為http://www.sidc.be/silso/datafiles。
本文使用的再分析資料包括:1)美國國家海洋和大氣局(NOAA)提供的延伸重建的逐月海表溫度(Extended Reconstructed SST V5)(Huang et al.,2017);2)美國國家海洋和大氣局-環(huán)境科學(xué)協(xié)作研究所(NOAA-CIRES)的月平均20世紀再分析資料(20th Century Reanalysis V2c)(Compo et al.,2006),包括地表降水、850 hPa的和風(fēng)場;3)美國國家環(huán)境預(yù)測中心和國家大氣研究中心(NCEP/NCAR)的地表潛熱通量(Surface Latent Heat net Flux,SLHF,Reanalysis 1)(Kalnay et al.,1996)。以上資料除地表潛熱通量的時段為1950年1月—2014年12月外,其余變量的時段均為1870年1月—2004年12月,水平分辨率均采用線性插值方法插值為2.5°×2.5°。
1.1.2 CMIP5資料
模式資料均來自CMIP5的30個全球氣候模式歷史試驗的模擬結(jié)果,因為歷史實驗加入了觀測的自然強迫(太陽輻射以及火山強迫等),所以本文的重點僅在于歷史試驗(historical_r1i1p1)。表1給出了相關(guān)模式的基本信息,選取的時間范圍為1870年1月—2003年12月。選取的環(huán)流場包括海表面溫度場、850 hPa風(fēng)場、地表降水場和地表潛熱通量場。由于各模式資料的水平分辨率不一致,所以將所有模式的輸出資料統(tǒng)一插值成與再分析資料一致的分辨率。雖然本文只采用了r1i1p1設(shè)置的資料,但因為太陽強迫共有十幾個周期,所以有足夠多的樣本去除內(nèi)部模態(tài)。有關(guān)CMIP5模式的更多詳細內(nèi)容另請參閱Taylor et al.(2012)。
表1 本文使用的CMIP5模式、所屬機構(gòu)、所用太陽強迫的來源和分類Table 1 CMIP5 models used in the paper,along with their institution,solar forcing and classification
1.2.1 太陽強迫峰谷年的確定
由于太陽黑子數(shù)值的波動較快,峰谷年難以界定,又為了濾除高頻變化及ENSO本身的年際變率,對太陽黑子逐月序列做去趨勢和3 a滑動平均處理。相應(yīng)地,其他所用資料均做相同的處理。濾除高頻噪聲后的太陽黑子數(shù)(圖1a)清楚地顯示了準11 a周期,因此可以確定太陽活動峰值和谷值的年份。所有時段共有12個準11 a周期,挑選的年份如下,太陽峰年:1883,1893,1906,1918,1928,1938,1948,1958,1969,1980,1990,2001年;太陽谷年:1878,1889,1901,1912,1923,1933,1943,1953,1964,1976,1986,1996年。本文所指的太陽活動峰(谷)年均為太陽黑子數(shù)序列經(jīng)滑動平均處理后的一個周期中最高(低)值所在的年份,意味著此年及前后1 a的太陽黑子數(shù)較多(少)。
圖1 1870—2016年太陽黑子數(shù)(SSN)逐月序列(a,灰線;單位:個)以及3 a滑動平均后的序列(黑線)。12個周期的太陽黑子谷值年至之后4 a的SSN合成序列(b,粗黑線),Nio3指數(shù)合成序列(c,粗黑線;單位:K);灰色陰影均表示0.5個標準差;4根虛線分別為99%、95%的自舉法檢驗(細灰線)Fig.1 Monthly data of the (a) SSN (gray line;unit:number) from 1870 to 2016,and the sequence of the 3-year running mean (black line).(b) Ensemble SSN from the solar valley year to the next 4 years in 12 cycles.(c) Ensemble Nio3 index (thick black line;unit:K).The gray shading indicates that the ensemble anomaly is smaller than 0.5 standard deviation,and the four thin gray lines are the bootstrap tests of 99% and 95%
“Bottom-up”機制涉及在相對少云的亞熱帶地區(qū)與入射太陽輻射的相互作用以及海-氣耦合(Rind,2002;Meehl et al.,2003;van Loon et al.,2004,2007;Roy and Haigh,2010)。本文將討論此機制在觀測中的響應(yīng)過程,并將此機制分為thermostat過程和蒸發(fā)過程,然后展開分析。
在北半球冬季,因為亞熱帶地區(qū)相對少云,太陽峰年相比于谷年,對太平洋的加熱增加,所以峰年的太陽強迫能將更多的能量輸送到亞熱帶太平洋的海洋表面,使得向上的海表潛熱通量(Latent Heat Net Flux,LHNF)增加(圖2a),在對應(yīng)的區(qū)域蒸發(fā)了更多的水分。這些水分被東北信風(fēng)帶到赤道西太平洋和赤道輻合區(qū)(Intertropical Convergence Zone,ITCZ)以北(圖2a),給ITCZ以北、南太平洋輻合帶(South Pacific Convergence Zone,SPCZ)和印度尼西亞以東帶去了更多的降水(圖2b)(van Loon et al.,2004,2007)。在印度尼西亞以東增強的降水使得Walker環(huán)流東移并增強,這能從圖2c得到驗證。從圖2c可以看出太陽峰年比谷年,熱帶太平洋地區(qū)海表面氣壓(Sea Level Pressure,SLP)東高西低,熱帶東風(fēng)顯著增強。然而,增強的熱帶東風(fēng)帶從東太平洋只延伸到中太平洋,這意味著Walker環(huán)流增強并東移。Walker環(huán)流的增強和東移引發(fā)了熱帶中西太平洋上升運動增強,而熱帶東太平洋下沉運動增強(Gleisner and Thejll,2003)。這個過程即稱為蒸發(fā)過程。
圖2 對12個周期中北半球冬季(12月—次年2月)太陽峰年與谷年的氣象要素差進行合成,包括LHNF(陰影;向上的方向為正)和850 hPa氣候態(tài)風(fēng)場(箭矢)(a),SST(陰影)和地表降水(黑色等值線,正值為實線,負值為虛線)(b)及SLP(陰影)和850 hPa差值風(fēng)場(箭矢,超過95%置信水平為黑色)(c),打點區(qū)均為超過95%置信水平的區(qū)域Fig.2 Ensemble difference of meteorological elements on the Northern Hemisphere winter (December to February,DJF) between the solar peak year and solar valley year in 12 cycles.This includes (a) LHNF (contour;the upward variable is positive) and 850 hPa wind speed (climatology value;vector arrow);(b) SST (contour) and surface precipitation (black contour;the positive value is solid and the negative value is dashed);and (c) SLP (contour) and 850 hPa wind speed (difference value;vector arrow;the black vector exceeds the 95% confidence level from the bootstrap test described in the paper).The dotted areas are significant at the 95% confidence level
另一個與上述過程共同作用的過程是thermostat過程。隨著東北信風(fēng)的增強(圖2c),熱帶東太平洋海洋的上升流增大,海表溫度降低,赤道冷舌向西延伸(圖2b);赤道東西SST梯度的增加導(dǎo)致東西壓力梯度的增加(圖2c),這會增強東風(fēng)和Walker環(huán)流,反過來又增強SST梯度。這個正反饋過程也稱為Bjerknes反饋(Bjerknes,1969)??傊?強的太陽輻射使亞熱帶和熱帶太平洋的氣候系統(tǒng)激發(fā)出了蒸發(fā)過程,與此同時,蒸發(fā)過程中增強的熱帶東風(fēng)則引發(fā)了thermostat過程,這兩個過程相互聯(lián)系,相互補充。
評估CMIP5模式中太平洋對太陽峰/谷年響應(yīng)的模擬能力,首先要確定驅(qū)動各模式的太陽強迫是否一致。30個CMIP5模式中,有28個模式是由相同的太陽總輻照度驅(qū)動的,使用了Wang et al.(2005)的重建資料,剩下2個模式ACCESS1.0和ACCESS1.3則使用了Lean(2000)的重建資料(表1)。兩者只是在長期趨勢中的振幅上有所不同,準11 a的太陽周期一致(Gray et al.,2010)。每個模型的大氣層頂(Top of the Atmosphere,TOA)均調(diào)整過以達到能量平衡,而TOA入射短波輻射通??梢源碜饔糜谀J街袣夂蛳到y(tǒng)的太陽強迫 (Misios et al.,2016)。大部分CMIP5模式的TOA入射短波輻射有11 a周期(圖略),然而有2個模式(IPSL-CM5A-LR和IPSL-CM5A-MR)的入射短波輻射沒有11 a周期。通過合成各模式的每個準11 a周期中谷值年及之后4 a的入射短波輻射并加以比較(圖3),還有4個模式(BCC-CSM1.1、BCC-CSM1.1(m)、FGOALS-g2和INMCM4.0)的入射短波輻射的振幅和周期與大多數(shù)模式有差別(圖3)。因此,上述6個模式的數(shù)據(jù)不再分析。在確保外部太陽強迫一致的前提下,繼續(xù)分析各模式與觀測相比的模擬能力。
圖3 CMIP5中30個模式的12個太陽周期從谷值年到峰值年大氣層頂?shù)娜蚱骄肷涠滩ㄝ椛渫康暮铣?灰線代表的模式被剔除)Fig.3 Ensemble mean of incoming shortwave radiation flux at the top of the atmosphere (TOA) of 12 cycles from the solar valley year to peak year in each model (some lines have overlapped each other).The gray line indicates that the pattern has been removed
圖4 CMIP5中12個太陽周期的峰年減谷年地表潛熱通量(陰影,向上為正值)和冬季850 hPa氣候態(tài)風(fēng)場(箭矢)的多模式集合平均差值(打點區(qū)域均通過95%的自舉法檢驗):(a)類La Nia;(b)類El NioFig.4 In CMIP5,the multi-model mean (MMM) SLHF (contour) and wind speed of climatology winter 850 hPa (vector arrow) of the difference between solar peak year and valley year of 12 solar cycles.(a) La Nia-like group,(b) El Nio-like group.The black dots are 95% significant according to the bootstrap statistic test
圖5 同圖4。但陰影表示海表溫度,黑色等值線為降水Fig.5 Same as Fig.4,but on SST (contour) and precipitation (black contour)
圖6 類拉尼娜組與類厄爾尼諾組的冬季氣候態(tài)的海溫及850 hPa氣候態(tài)的風(fēng)場之差(打點區(qū)域和黑色矢量箭頭通過了95%的顯著性檢驗)Fig.6 The ensemble mean of the DJF climatologic SST and 850 hPa wind difference between the La Nia-like group and El Nio-like group.The dotted areas and the black vector are significant at the 95% confidence level
冬季,峰值年的太陽強迫輻射到相對少云的亞熱帶地區(qū)的能量較谷值年多,從而給赤道西太平洋帶去了更多的降水,增強了Hadley環(huán)流和Walker環(huán)流,最終導(dǎo)致赤道東太平洋的海表溫度降低,更多的太陽輻射到達地面,此為蒸發(fā)過程。增強的Hadley環(huán)流和Walker環(huán)流形成了更強的信風(fēng),赤道東太平洋海面下的冷上涌流更甚,使得SST降低,冷舌向西擴張。增強的SST梯度又進一步增強了信風(fēng),此為thermostat過程。
這項研究表明,太陽變率是太平洋年代際變化的一個強迫來源,需要進一步的研究來評估改善該地區(qū)年代際變率的可預(yù)測性。由于CMIP6允許世界各國專家自行組織和設(shè)計模式比較子計劃,其中便有平流層和對流層的動力學(xué)比較子計劃,這可能對于平流層變率和平流層-對流層交換有著比CMIP5更好地模擬能力(Gerber and Manzini,2016;周天軍等,2019),所以后續(xù)可以在CMIP6模式中加入“top-down”機制進行討論。