氣候變暖下海面高度變化的數值模擬＊

連 展，魏澤勛＊，方國洪，孫寶楠

（1.國家海洋局 第一海洋研究所，山東 青島266061；2.海洋環境科學和數值模擬國家海洋局重點實驗室，山東 青島266061）

近年來，由于溫室氣體排放量有增無減，全球氣溫變暖的態勢日趨明顯［1］。其帶來的一系列后果越來越受到人們的重視。全球變暖可對地球環境系統產生多種影響，其中海面高度升高是對人類影響相對較大的一項。可能導致海平面變化的因素有很多，如海水鹽度、溫度、質量變化、氣象和地殼運動等都有可能對海平面帶來影響。

有研究表明，相對于海水熱比容變化，海水鹽比容變化導致的海平面變化較不顯著（Antonov et al.2005［2］）。一般情況下，因氣象和地殼運動導致的海平面變化幅度遠小于其它因素導致的海平面變化。對于陸地冰川開展的觀測工作較為有限，并且其資料可靠性較低［3］。因此，現今有關海平面對于氣候變化響應的工作較關注海水熱比容變化導致的海平面變化。基于熱脹冷縮的基本原理，氣溫上升必然導致海水體積的膨脹，從而造成海平面的升高。政府間氣候專業委員會（IPCC）綜合世界各地驗潮站數據與衛星測量數據，1961—1993年間，因氣候變化造成的全球海平面平均的上升速度為每年1.0 mm［3］。此結果與蔡怡和李海［4］應用不考慮兩極冰蓋融化增水的非Boussinesq近似模式的模擬結果、CABANES et al，［5］應用熱力診斷得到的結果較為接近。這顯示了全球氣候變化導致的海水體積膨脹是全球海平面升高的主要因素。

在對海平面變化問題的研究中，可依據的研究方法有多種，主要分為分析觀測資料［4-8］以及數值模擬［9-10］。但衛星觀測資料時間較短，驗潮站等定點觀測又受地殼運動等因素影響，而基于觀測資料驗證的數值模式可以較好地刻畫海平面變化情況的時空分布特征，同時在對未來情況預測上具有優勢。以往對全球海平面變化的數值模擬中，應用的模式大部分采用了Boussinesq近似，即在數值積分中考慮體積守恒而不是質量守恒。這顯然無法體現海水因受熱而產生的體積膨脹效應。少數非Boussinesq模式多僅進行理想模型試驗等［9］。蔡怡和李海［10］應用改進的POP模式模擬了非Boussinesq近似下北太平洋的海平面狀況，但其模式覆蓋區域較小，結果未能反映全球海平面變化的整體情況，并且其應用的改進型POP模式垂向坐標為基于距離的Z坐標，不利于精確模擬海水密度的變化［11］。本研究應用壓力坐標下的MITgcm模式（MIT General Circulation Model），建立了一個非Boussinesq近似下的全球海洋模式，模擬了近156 a來全球海平面的變化情況。并且根據對未來氣候變化趨勢的預測，對未來80 a內全球海平面變化進行了模擬。

1 模式各項參數設置和優化

MITgcm模式是由麻省理工學院開發的大氣-海洋通用環流模式。它的全稱為MIT General Circulation Model，是一個被設計用來研究大氣、海洋和氣候的數值模式［12］，并且得到了廣泛的應用。在垂向坐標的選擇上MITgcm提供Z坐標與壓力坐標兩種格式，其中應用壓力坐標可以實現對非Boussinesq近似流體的模擬［13］。

模式水平分辨率：1°×1°，水平覆蓋范圍：-80°S～80°N，-180°W～180°E（圖1）。

圖1 模式水平網格分布Fig.1 The horizontal grids of the model

垂向分為15層，每層厚度見表1。

表1 模式垂向分層Table 1 The vertically layering of water column for the model

模式地形數據選用的是ETOPO5數據集，溫鹽初始條件選用WOA（World Ocean Atlas）2005氣候態年平均數據，風場數據選用ECWMF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）氣候態年平均數據，SSS數據采用WOA2005氣候態年平均表層數據。SST數據的來源有兩種，分別為：1）ERSST（ex-tended reconstructed sea surface temperature data set）1855—2010年平均數據；2）IPCC第四次綜合報告給出的2010—2090年年平均數據。

通過與各類實測數據進行對比，開展了模式對于各類參數的敏感性研究，對關鍵參數進行了重點優化，最終確定溫鹽垂向擴散系數相同且同為9.552 58×103Pa／s2≈9.0×10-5m／s2，模式海面溫鹽松弛系數和時間步長分別選為2 592 000 s和600 s。

2 模式的模擬流程

本研究建立的全球海平面變化數值模式共包含了3個主要事件過程，模擬流程見圖2，過程分別為：

過程1：模式由靜止啟動，SST強迫采用ERSST1855年年平均數據。為保證結果穩定，模式共運行3 000 a。

過程2：以過程1為初始條件，以ERSST1855—2010年平均數據作為海表面強迫，對此段時期內全球海平面高度進行模擬。

過程3：以過程2為初始條件，以IPCC第四次報告中2010—2090年年間年平均數據作為海表面強迫，對此段時期內全球海平面高度進行模擬。

圖2 模擬時間流程圖Fig.2 Flow chart of simulation time

3 模擬結果驗證

圖3為模式過程一的結果中表層流場，從圖中我們可以看出黑潮、灣流和赤道流系等主要環流結構在模擬結果中均已得到了較好的再現，可見本模式對于全球海洋環流結果具有一定的再現能力。

為了驗證模式對于全球海平面變化過程的模擬精度，我們將驗潮站水位觀測數據與模式過程二得到的水位數據進行了對比，驗潮站數據來源為PSMSL（Permanent Service for Mean Sea Level？）數據集。我們從中選取了觀測有效數據較多的且分別位于開闊海區（A 站點：22°8′W，21°19′N）和近岸海區（B站點：121°17′E，28°5′N）的兩個站點為代表站點（圖4）。圖5為二站點觀測數據與模擬結果的對比，可以看出本模式對于過程二期間的海平面變化情況具有一定的模擬能力。

圖3 模式表層流場Fig.3 The simulated surface current field

圖4 A和B站點站位圖Fig.4 The location of stations A and B

圖5 驗潮站觀測海平面變化與模擬結果對比Fig.5 Comparison of the sea-level changes observed at tidal station with those simulated

Church等在2011年應用統計分析的方法，綜合采用驗潮站數據和衛星高度計資料數據，對1880—2010年全球海平面變化情況進行了分析［14］，圖6為該統計結果與本模式模擬結果的對比。圖6中虛線為實測數據統計分析結果，實線為數值模擬結果，二者絕均差為19.724 6 mm，相關系數為0.992 8。

圖6 1880—2010年間全球海平面變化觀測結果與數值模擬結果對比Fig.6 Comparison of the global sea-level changes observed during 1880—2010 with those simulated

表2為模擬結果與我國國家海洋局發布的《2010年中國海平面公報》結果對比，可見本模式在中國近海海區具有較高的可信度。

表2 中國近海模擬結果與《2010年中國海平面公報》結果對比Table 2 Comparison of the simulated sea-level changes in the coastal waters of China with those published in“2010 Chinese Sea Level Bulletin”

4 模擬結果分析

通過對模擬結果的分析，得到2010年全球平均海平面相對于常年（即1975—1993年）上升43.8 mm，中國近海平均海平面相對于常年上升54.8 mm。可見模擬時間段內全球和中國近海均存在海平面上升的現象，且中國近海海平面上升速度略高于全球平均速度。

圖7為模擬得到的2010年全球海平面變化情況（相對于1975—1993即常年情況），全球海平面上升幅度較大的區域主要為：西北太平洋、北太平洋中部、南太平洋中部和北大西洋；東北太平洋和南極周邊海域海平面上升幅度較小，甚至存在海平面高度下降的區域。中國近海鄰近的西北太平洋地區存在海平面上升到情況，且上升速度由西向東逐漸增大。全球海平面變化幅度最大的地方位于格陵蘭島附近，可能與此地區劇烈的溫度變化有關［8］。圖8為中國近海和鄰近海域2010年海平面相對于常年上升幅度，從圖中可見渤海、黃海、東海和南海四個海區均存在海平面上升的趨勢，上升幅度略有差別。四個海區中海平面上升幅度最慢的為南海，黃海和東海則上升較快。中國近海海平面上升速度慢于鄰近的西北太平洋海區。海平面上升的幅度存在由西太平洋海平面上升高值區向中國近海逐漸減小的趨勢。在中國近海又存在由北至南逐漸減小的趨勢。

圖7 模擬得到的2010年全球海平面變化情況Fig.7 The simulated global sea-level changes in 2010

圖8 中國近海和鄰近海域2010年海平面相對于常年上升幅度（單位：m）Fig.8 The simulated range of the sea-level rising relatively to the perennial in the coastal waters of China in 2010（isoline unit：m）

5 未來海平面變化預測

為了對未來不同情境下全球和中國近海平均海平面高度變化情況進行可靠的預測，我們收集了IPCC綜合提供的全球各大主要氣候模式對未來的預測結果。所有模式均按照《IPCC排放情景特別報告》（SRES，2000）中所描述的情景。SRES情景分為探索可替代發展路徑的四個情景族（A1，A2，B1和B2），涉及一系列人口、經濟和技術驅動力以及由此產生的溫室氣體排放。A1情景假定這樣一個世界：經濟增長非常快，全球人口數量峰值出現在本世紀中葉，新的和更高效的技術被迅速引進。A2情景描述了一個很不均衡的世界：人口快速增長、經濟發展、技術進步緩慢。

綜合了各類模式對于未來不同情境的預測模擬之后，從中選取了對于2090年全球平均表面溫度升高最快預測結果（A2，最快情景）和最慢預測結果（A1，最慢情景），并且進而評估得到一般情況下全球平均表面溫度變化趨勢。圖9和圖10分別為最樂觀和最悲觀情境下2090年全球海平面相對于常年變化幅度，從圖中可以發現在最樂觀情境中，南大洋海區為海平面上升最強的區域，北大西洋海平面變化幅度也較劇烈，北太平洋東側相對于西側海平面上升幅度較大。在最悲觀情境中，北太平洋海平面上升較大區域位于海區中心偏西側。在最悲觀和最樂觀情境下，全球海平面平均上升幅度分別為和0.48和0.27 m，中國近海海平面平均上升幅度分別為0.42和0.18 m。綜合全球情況，北大西洋和南大洋仍為海平面變化劇烈海區，澳大利亞以南海區存在海平面下降的趨勢。

圖9 全球平均表面溫度升高最慢情境下2090年全球海平面高度相對于常年變化幅度Fig.9 The changing range of the global sea-level height relatively to the perennial in 2090 simulated under the condition of the slowest rising of global surface temperature

圖10 全球平均表面溫度升高最快情境下2090年全球海平面高度相對于常年變化幅度Fig.10 The changing range of the global sea-level height relatively to the perennial in 2090 simulated under the condition of the fastest rising of global surface temperature

表3為模擬得到的不同情境下2090年中國近海相對于常年海平面變化情況，可見至2090年渤海、黃海、東海和南海海平面變化趨勢各有不同，在上升最快情境下南海海區海平面上升幅度明顯小于其它海區，可能與此情景設計的氣溫變化情況有關。

6 結 論

通過對數值模擬結果的分析，我們可以得到如下結論：

1）全球海平面高度存在上升的現象。2010年全球平均海平面相對于常年（即1975—1993年）上升43.8 mm，中國近海平均海平面相對于常年上升54.8 mm。

2）2010年全球海平面變化情況，全球海平面上升幅度較大的區域主要為：西北太平洋、北太平洋中部、南太平洋中部和北大西洋。

3）渤海、黃海、東海和南海四個海區海平面上升幅度各不相同，黃東海海平面上升幅度略高，南海海平面上升幅度最小。中國近海海平面上升速度慢于鄰近的西北太平洋海區。

4）若全球溫度變化情況與預測相同，那么未來80 a后，全球平均海平面上升速度將遠遠超過現今水平。最極端情況下中國近海海平面上升幅度明顯大于全球平均水平。

在模式的建立和調整過程中，我們進行了多種敏感性實驗。實驗結果顯示模擬結果對于溫鹽垂向擴散系數有著較高的敏感性（圖在本文中未畫出），這顯示在考慮溫度長期變化趨勢的海面數值模式中，如何選取合理有效的溫鹽垂向擴散系數對于模式結果的可靠性至關重要。受計算時間的限制，本工作中選取的溫鹽垂向擴散系數為常數，下一步工作計劃采用更有實際代表性的參數化方案代替。同時，本研究的結果顯示，即使忽略海水質量的變化，考慮海水熱脹冷縮的數值模式仍然可以較好地再現過去一段時期內海平面的變化過程，并為未來變化趨勢提出有意義的預測。

另一方面，我們發現根據不同氣候變化情景預測得到的未來全球海平面變化的幅度均遠大于近期。根據黃瑞新［15］的研究結果，若采用Boussinesq近似對海洋進行模擬將會導致虛假的重力位能。在對未來海洋進行預測模擬中，這部分重力位能的差異將被進一步放大，這提示我們若采用Boussinesq近似進行較長時間尺度的海洋數值模式對未來情景進行預測，Boussinesq近似造成的系統誤差將被越來越突出的表現出來，相對于低緯度地區，這部分誤差在北太平洋、北大西洋和南大洋海區格外顯著。

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