全球變暖背景下春季Hadley環流與東亞夏季風環流年際對應關系的多模式預估

周波濤

1 國家氣候中心，北京 100081

2 中國科學院大氣物理研究所竺可楨-南森國際研究中心，北京 100029

1 引 言

平均經圈環流在維持地球氣候系統能量平衡方面起著重要作用.其中，以Hadley環流的作用尤為重要.Hadley環流通過角動量，水汽和能量輸送，聯系著全球大氣環流變化，它的年際變動不僅影響著低緯大氣活動，還可造成高緯度的氣候出現異常[1-7］.例如，Bjerknes[1］指出，強的 Hadley環流可以將低緯的西風角動量帶到中緯度地區從而使中緯度西風加強.周波濤等[3］發現Hadley環流與北太平洋濤動之間存在顯著的同位相變化關系.Chang[4］和Hou[5］的研究揭示，Hadley環流異常增強可以導致冬季熱帶外溫度顯著增加.它還可通過東亞-北太平洋-北美遙相關波列影響白令海區域大氣環流和海冰面積的變化[7］.

東亞地跨中、低緯度，因此，東亞氣候既受中高緯環流系統的影響[8-9］，也受熱帶環流系統的影響.Li[10］的研究表明，當Hadley環流偏強時，東亞鋒區位置偏北，不利于東亞地區冷涌向南爆發.周波濤等人[11-12］基于觀測資料分析和數值模擬研究，發現春季Hadley環流強度的年際變化對東亞夏季風環流和降水具有顯著影響.當春季Hadley環流偏強（弱）時，隨后夏季西太平洋副熱帶高壓位置偏西偏南（偏東偏北），東亞西風急流位置偏南（北），我國長江流域降水偏多（少）.春季Hadley環流的變化也可影響臺風盛期西北太平洋熱帶氣旋活動異常[13-14］.

近幾十年來，全球氣候正經歷著以變暖為顯著特征的變化.在全球變暖背景下，Hadley環流的強度和位置也發生了明顯變化.研究結果表明，近半個世紀以來，北半球冬季Hadley環流強度明顯加強[15-17］.Kobayashi和 Maeda[18］還發現，3—4月的北半球Hadley環流以及9—10月的南半球Hadley環流也在增強.此外，Hadley環流還呈現向極地方向擴張的趨勢[19-20］.關于 Hadley環流的未來可能變化，一些預估研究結果顯示，在A1B和A2排放情景下，到21世紀末期Hadley環流將減弱并向極地方向擴展[21-22］.已有的這些研究成果有助于我們認識Hadley環流的未來演變狀況.

如前所述，在當今氣候背景下，春季Hadley環流的年際變化對后期東亞夏季風環流和降水具有顯著影響[11-12］，那么，在未來全球變暖背景下，隨著Hadley環流的減弱，它們之間的聯系是依然存在還是將發生變化？這個問題目前尚不清楚，而對該問題的討論有助于深入理解熱帶大氣環流的年際變化規律及其異常對東亞季風氣候的未來影響.因此，值得作進一步研究.所以，本文以Hadley環流的年際變化為出發點，利用氣候系統模式的模擬結果，探討未來全球變暖背景下Hadley環流的年際變化及其與東亞夏季風環流和降水的年際關系.

2 資料和方法

本文分析所用的資料包括20世紀氣候模擬試驗（20C3M）和具有代表性的中等排放情景（SRES A1B）模擬試驗的模式數據.關于模式和模擬試驗的詳細信息可參見http：／／www-pcmdi.llnl.gov／.為評估氣候系統模式對當代氣候背景下Hadley環流的年際變率及其與東亞夏季風環流系統年際關系的模擬能力，文中還使用了1970—1999年的NCEP／NCAR再分析資料中的月平均風場和位勢高度場以及美國氣候預測中心（CPC）提供的月降水數據，以此作為觀測并與模式模擬結果作對比分析.由于各個模式的水平分辨率不同，為了便于比較，本文將所有模擬數據插值到2.5°×2.5°分辨率的規則網格上.

本文旨在探討年際尺度上Hadley環流的變化及其與東亞夏季風環流和降水的對應關系，因此，我們分別選取兩模擬試驗中的30年平均作為氣候態進行分析，并在分析前濾去所有物理變量的線性趨勢.其中，20C3M 分析時段取為1970—1999年，A1B分析時段取為2070—2099年.文中春季（MAM）指3—5月平均，夏季（JJA）指6—8月平均.在全面評估的基礎上，我們選取模式模擬結果與觀測結果相一致的五個模式（GFDL＿CM2＿0，GFDL＿CM2＿1，IAP＿FGOALS＿1.0g，NCAR＿CCSM，UKMO＿HADCM3）進行預估分析，各模式的模擬能力詳見后文.由于多模式集合（MME）方法可以減小單模式模擬的不確定性和模式間的離差，所以該方法在氣候模式模擬預估分析中被廣泛應用[23］.因此，本文在隨后的分析中采用了MME方法，并選取上述五個模式的算術平均作為MME組合.

本文采用標準方差表示年際變率的強度.為定量描述Hadley環流強度的變化，本文采用Oort和Yienger[24］的定義，選取0°—30°N區域里最大質量流函數值作為北半球Hadley環流強度指數（HCI）.HCI值越大表示Hadley環流越強.西太平洋副熱帶高壓指數（WPSHI）定義為（10°N—30°N，110°E—150°E）區域平均的850hPa位勢高度距平[25］.東亞夏季風指數（EASMI）定義為東亞熱帶季風槽區（10°N—20°N，100°E—150°E）與東亞副熱帶地區（25°N—35°N，100°E—150°E）平均的850hPa緯向風距平差[26］.EASMI數值越大表示東亞夏季風越強.東亞高空西風急流指數（EAJI）定義為（25°N—35°N，80°E—150°E）與（40°N—50°N，80°E—150°E）區域平均的200hPa緯向風距平差.正（負）EAJI值表示東亞西風急流位置偏南（北）.東亞降水指數（EARI）定義為（27°N—32°N，110°E—130°E）區域平均的降水量.

3 Hadley環流的年際變率

3.1 Hadley環流年際變率的模擬評估

為更好地預估Hadley環流年際變率的未來變化，我們首先評估氣候模式對Hadley環流年際變率的模擬能力.圖1為觀測和20C3M試驗多模式集合（MME）揭示的春季平均經圈環流的標準方差空間分布.觀測結果（圖1a）顯示，春季Hadley環流的年際變率中心位于0°—10°N區域，最大的標準方差超過1.2×1010kg·s-1.20C3M中 MME模擬的Hadley環流年際變率的空間分布（圖1b）總體上與觀測結果相一致，盡管模擬的年際變率強度要比觀測值偏強.

表1進一步給出了觀測和模式模擬的春季HCI的標準方差.1970—1999年間，觀測的春季HCI的標準方差為0.96×1010kg·s-1，MME模擬的春季HCI標準方差為1.34×1010kg·s-1，略強于觀測值.這與圖1揭示的結論相吻合.從單個模式模擬情況來看，模擬的春季HCI標準方差在0.76×1010～1.82×1010kg·s-1之間變化.除模式IAP＿FGOALS＿1.0g的模擬值低于觀測值之外，其余四個模式的模擬值均比觀測值偏大，其中以模式GFDL＿CM2＿1最大.

表1 春季HCI的標準方差（單位：1010 kg·s－1）Table 1 Interannual standard deviations（in 1010 kg·s－1）of spring HCI

圖1 春季平均經圈環流的標準方差（單位：1010 kg·s-1）（a）觀測資料；（b）20C3MMME.Fig.1 Interannual standard deviations of spring mean meridional circulation（in 1010 kg·s-1）（a）Observation；（b）20C3MMME.

3.2 Hadley環流年際變率的未來變化預估

圖2為MME模擬的21世紀末期（2070—2099年）春季平均經圈環流的標準方差與20世紀末期（1970—1999年）的差異.由圖可見，0°—10°N 區域呈現顯著的負差異，最大差值為-0.6×1010kg·s-1.這種異常特征表明，相對于1970—1999年，到21世紀末期（2070—2099年）春季Hadley環流的年際變率強度將減弱.

圖2 MME模擬的A1B情景下春季平均經圈環流的標準方差（單位：1010 kg·s-1）與20C3M的差異深（淺）陰影表示通過95%（90%）信度.Fig.2 MME results of changes in interannual standard deviations of spring mean meridional circulation（in 1010 kg·s-1）between A1Band 20C3Msimulations Heavy（Light）shadings indicate areas above the 95%（90%）significance level.

表1給出了A1B情景下春季HCI的標準方差.由表1可見，五個模式模擬的春季HCI的標準方差在21世紀末期均呈減小的趨勢，減弱幅度在-0.08×1 010kg·s-1（IAP＿FGOALS＿1.0g）～-0.99×1010kg·s-1（GFDL＿CM2＿1）間變化.MME模擬結果顯示，春季HCI的標準方差由20世紀末期的1.34×1010kg·s-1下降到21世紀末期的0.91×1010kg·s-1，強度減弱32%（通過95%信度的F檢驗）.因此，在A1B排放情景下，隨著全球變暖，21世紀后30年春季Hadley環流的年際變率強度與20世紀后30年相比將會變弱.

4 春季Hadley環流與東亞夏季風環流的年際關系

4.1 20C3M模擬評估

研究結果[11-12］表明，在當今氣候背景下，春季Hadley環流異常在年際時間尺度上與東亞夏季風環流和降水變化之間存在顯著聯系.春季Hadley環流通過影響西太平洋副熱帶高壓和東亞高空西風急流兩大關鍵系統進而影響東亞夏季降水.因此，接下來將重點評估20C3M中氣候系統模式對Hadley環流與東亞夏季風環流和降水關系的模擬能力，主要包括對春季Hadley環流與東亞夏季850hPa高度場和水平風場、200hPa緯向風以及降水之間關系的模擬.

圖3 春季HCI與夏季850hPa位勢高度的相關（a）觀測資料；（b）20C3MMME；（c）A1BMME.深（淺）陰影表示通過95% （90%）信度.Fig.3 Correlations between spring HCI and summer geopotential height at 850hPa（a）Observation data；（b）MME results of 20C3Msimulations；（c）MME results of A1Bsimulations.Heavy（Light）shadings indicate areas above the 95% （90%）significance level.

圖3 a為觀測資料揭示的春季HCI與夏季850hPa位勢高度場的相關分布.可見，太平洋區域30°N以南為顯著的正相關，30°N以北為負相關.與此相對應，850hPa風場上則表現為：30°N以南的太平洋地區為異常的反氣旋型環流控制，東亞熱帶季風槽區為東風異常，梅雨鋒區為西風異常（圖4a）.這種環流特征指示東亞夏季風偏弱，西太平洋副熱帶高壓偏南[26］.圖3b和4b分別為20C3MMME模擬的春季HCI與夏季850hPa位勢高度和水平風場的相關分布.由圖可見，相關系數的空間分布特征與圖3a和4a揭示的特征相似.觀測中位勢高度場上“南正北負”的特征以及水平風場上30°N以南的異常反氣旋型環流均能在MME中得到再現，說明MME對春季Hadley環流與夏季東亞低層大氣環流系統的關系有很好的模擬能力.

圖4 同圖3，但為春季HCI與夏季850hPa水平風場的相關Fig.4 Same as in Fig.3，but for correlations between spring HCI and summer horizontal winds at 850hPa

指數之間的相關同樣支持上述結論.由表2可見，觀測資料顯示，春季HCI和夏季 WPSHI為顯著的正相關，相關系數為0.62，通過99%信度.20C3M中，MME的結果同樣顯示兩者之間為顯著的正相關，相關系數為0.44（通過95%信度）.對單個模式而言，五個模式都能模擬出春季HCI與夏季WPSHI間的正相關關系，相關系數的波動范圍為0.15～0.68.而且，GFDL＿CM2＿0和 GFDL＿CM2＿1兩個模式模擬的相關系數值與觀測值相近，分別為0.64和0.68（通過99%信度）.同樣，20C3MMME揭示的春季HCI與EASMI的相關也與觀測相一致（表3）.在觀測中，春季HCI和EASMI的相關系數為-0.66，超過99%信度.在20C3M中，MME模擬的相關系數為-0.46，通過95%信度.五個模式均模擬出這種負相關關系（相關系數變化范圍為-0.18～-0.66），其中三個模式（GFDL＿CM2＿0，GFDL＿CM2＿1，IAP＿FGOALS＿1.0g）的模擬值超過99%信度.

表2 春季HCI和夏季WPSHI的相關系數Table 2 Correlation coefficients between spring HCI and summer WPSHI

表3 春季HCI和夏季EASMI的相關系數Table 3 Correlation coefficients between spring HCI and summer EASMI

圖5 同圖3，但為春季HCI與夏季200hPa緯向風的相關Fig.5 Same as in Fig.3，but for correlations between spring HCI and summer zonal winds at 200hPa

表4 春季HCI和夏季EAJI的相關系數Table 4 Correlation coefficients between spring HCI and summer EAJI

圖5a為觀測資料揭示的春季HCI與夏季200hPa緯向風的相關分布.由圖可見，40°N南北兩側分別為正相關和負相關，表明春季Hadley環流偏強時，夏季40°N南北兩側分別出現西風異常和東風異常，東亞西風急流位置偏南.20C3MMME模擬的春季HCI與夏季200hPa緯向風的相關分布（圖5b）與圖5a相一致，40°N南北兩側同樣分別為正相關和負相關.表4給出了春季HCI與夏季EAJI的指數相關.觀測揭示，春季HCI與夏季EAJI為顯著的正相關，相關系數為0.37，通過95%信度.在20C3M中，MME模擬的相關系數為0.42，同樣通過95%信度.除模式NCAR＿CCSM（相關系數為0.14）外，其它四個模式均能模擬出顯著的正相關（通過95%信度）.

圖6 同圖3，但為春季HCI與夏季降水的相關Fig.6 Same as in Fig.3，but for correlations between spring HCI and summer precipitation

圖6 a為春季HCI與夏季降水的相關分布.可見，長江流域為顯著的正相關，該結果與利用中國臺站降水所得的結果[11］相一致.日本附近一帶也為正相關.另外，在熱帶太平洋區域為顯著的負相關.這種分布特征在20C3MMME模擬（圖6b）中同樣可以得到較好體現，盡管在顯著性范圍方面有所縮小.由表5也可以看到，觀測和20C3MMME揭示的春季HCI與夏季EARI的相關關系較為一致.在觀測中，兩者間的相關系數為0.42，通過95%信度；在20C3MMME中，相關系數為0.40，同樣通過95%信度.不過，單模式模擬的相關系數值波動范圍較大，其變化范圍為0.08（UKMO＿HADCM3）～0.70（IAP＿FGOALS＿1.0g）.

4.2 Hadley環流與東亞夏季風環流關系的未來預估

從上述分析可知，MME能夠合理地模擬出1970—1999年間春季Hadley環流與夏季東亞大氣環流（西太平洋副熱帶高壓、東亞夏季風、西風急流）和降水的年際關系.因此，接下來將利用MME模擬結果，分析A1B情景下春季Hadley環流與東亞夏季風環流和降水年際關系的可能變化.圖3c—6c分別為A1B情景下21世紀末期春季HCI與夏季850hPa位勢高度場、850hPa水平風場、200hPa緯向風以及降水的相關分布.總體而言，A1BMME模擬的相關系數空間分布與20C3MMME模擬的大體一樣，但相關系數和相關范圍明顯減小.

表5 春季HCI和夏季EARI的相關系數Table 5 Correlation coefficients between spring HCI and summer EARI

從指數相關來看，五個模式均預估出A1B情景下春季HCI與夏季 WPSHI（表2）和EASMI（表3）的相關將減弱.MME結果表明，春季HCI與夏季WPSHI（EASMI）的相關系數由20C3M 的0.44（-0.46）下降到A1B的0.19（-0.15）.也就是說，在20世紀末期，春季HCI可解釋 WPSHI（EASMI）變化方差的19.4%（21%），但到21世紀末期，其解釋方差僅占3.6%（2.3%）.如果將每個模式的相關系數作為一個獨立樣本進行t檢驗可以發現，A1B情景下春季HCI與夏季 WPSHI（EASMI）的相關性減弱顯著，通過90%（95%）信度.因此，與20世紀末期相比，春季HCI與夏季 WPSHI（EASMI）的聯系在21世紀末期將會減弱.

表4給出了A1B情景下春季HCI與夏季EAJI的相關系數.三個模式（GFDL＿CM2＿0，GFDL＿CM2＿1，IAP＿FGOALS＿1.0g）的模擬結果顯示，21世紀末期春季HCI與夏季EAJI的相關明顯減小，另兩個模式（NCAR＿CCSM，UKMO＿HADCM3）模擬的相關略微增大.MME預估結果表明，A1B情景下春季HCI與夏季EAJI的相關減弱，相關系數由20C3M時的0.42下降到0.26.

關于春季HCI與夏季EARI關系的未來變化，MME同樣預估兩者之間的關系將減弱（相關系數由20C3M時的0.40下降到A1B的0.25）.不過，各模式之間存在很大差異.三個模式（GFDL＿CM2＿0，IAP＿FGOALS＿1.0g，UKMO＿HADCM3）模擬的相關值減小，一個模式（NCAR＿CCSM）模擬的相關值變大，一個模式（GFDL＿CM2＿1）模擬的相關值不變，說明春季Hadley環流與東亞夏季降水關系的預估存在很大的不確定性.

5 結論和討論

利用五個氣候系統模式對現代氣候背景（20C3M）和未來溫室氣體排放情景（A1B）的模擬結果，并結合觀測資料，評估了模式對春季Hadley環流年際變率及其與東亞夏季風環流和降水關系的模擬效能，并在此基礎上預估了A1B情景下Hadley環流年際變率的未來演變及其與東亞夏季風環流和降水的關系.

MME預估結果表明，在A1B排放情景下，到21世紀末期（2070—2099年）春季Hadley環流強度的年際變率將減弱.與20世紀末期（1970—1999年）相比，春季HCI的年際變率強度可減弱32%（通過95%信度的F檢驗）.一些研究指出[27-28］，靜力穩定度對Hadley環流變化具有顯著影響.靜力穩定度增加（減?。r，Hadley環流強度減弱（加強）.因此，A1B情景下副熱帶地區靜力穩定度的增加[29］可能是造成未來Hadley環流減弱的一個原因.另外，在未來變暖背景下，平流層臭氧含量的恢復[30］也可造成 Hadley環流減弱.當然，Hadley環流的變化可能還受其它因素的影響，還有待今后進一步研究.

隨著春季Hadley環流年際變率的減弱，其與夏季西太平洋副熱帶高壓和東亞夏季風強度的年際對應關系也相應減弱.其中，春季 HCI與夏季WPSHI的相關系數由20世紀末期的0.44減弱至21世紀末期的0.19，與夏季EASMI的相關系數由20世紀末期的-0.46下降到-0.15，這種減弱分別通過90%和95%信度，而且五個模式的模擬結果相一致.此外，MME預估結果還表明，春季HCI與夏季東亞西風急流和降水的年際關系在21世紀末期也減弱.其中，春季HCI與夏季EAJI的相關系數由20世紀末期的0.42下降到0.26，與夏季EARI的相關系數由20世紀末期的0.40下降到0.25.不過，各個單模式之間存在較大差異.

春季Hadley環流與東亞夏季大氣環流關系的減弱可能緣于春季Hadley環流與印度洋SST的耦合作用變弱.觀測研究結果[11］表明，印度洋海溫（SST）在春季Hadley環流與東亞夏季大氣環流的聯系中起著重要的紐帶作用.春季強Hadley環流可以通過激發印度洋SST正異常引起東亞夏季環流異常.從20C3MMME模擬的春季HCI與夏季SST的相關分布（圖7a）可見，20世紀末期，20°S以北的印度洋區域為顯著的正相關，MME模擬結果與觀測[11］相一致.但是，在A1B情景下，到21世紀末期，印度洋區域的正相關無論從顯著范圍還是相關系數值都明顯減小（圖7b），亦即，春季Hadley環流與印度洋SST的聯系減弱，從而使得春季Hadley環流與夏季東亞大氣環流的關系變弱.

圖7 春季HCI與夏季海溫的相關（a）20C3MMME；（b）A1BMME.深（淺）陰影表示通過95% （90%）信度.Fig.7 Correlations between spring HCI and summer sea surface temperature（a）MME results of 20C3Msimulations；（b）MME results of A1Bsimulations.Heavy（Light）shadings indicate areas above the 95% （90%）significance level.

本文的結論反映的是當前全球氣候系統模式對A1B情景下未來Hadley環流年際變化及其與東亞夏季風環流系統之間關系的一種可能估計.由于排放情景本身存在不確定性，因此未來的預估結果也存在較大的不確定性.同時，就目前的水平而言，模式尚有不確定性，這也會給所得的結論帶來不確定性，因此，亟需進一步改進和完善氣候模式.

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