CMIP5氣候模式下淡水通量變化

張守文，王輝，姜華*，杜凌

(1. 中國海洋大學 海洋與大氣學院，山東 青島 266100；2. 國家海洋環境預報中心，北京 100081)

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CMIP5氣候模式下淡水通量變化

張守文1，2，王輝2，姜華2*，杜凌1

(1. 中國海洋大學 海洋與大氣學院，山東 青島 266100；2. 國家海洋環境預報中心，北京 100081)

摘要：基于全球降水氣候態計劃(GPCP)的降水資料和美國伍茲霍爾海洋研究所(WHOI)的客觀分析海氣通量(OAFlux)的蒸發數據，對CMIP5的13個耦合模式的淡水通量歷史模擬結果進行評估。結果表明：模式能夠模擬出淡水通量的氣候態空間分布，但普遍存在雙熱帶輻合帶(ITCZ)現象，熱帶海域是模式模擬不確定性最大的區域。模式能較好模擬出緯向平均的淡水通量的分布特征，但量值較實測偏小，且由于模式對1月10°S附近淡水通量的模擬過低，導致年平均的赤道和10°S之間的淡水通量模擬存在明顯的偏差。季節尺度上，模式對北半球淡水通量的變化特征有很好的模擬能力，但對南半球的模擬能力不足。年際尺度上，模式普遍能夠刻畫ENSO引起的淡水通量在太平洋中部同西太平洋以及印尼貫通流反相變化的空間分布特征，但是時間特征模擬很差。從各個方面評估模式的歷史模擬結果，多模式集合的結果都要優于單個模式的結果。全球變暖背景下，未來淡水通量變化最顯著的區域位于熱帶和亞熱帶區域。原本蒸發(降水)占主導的海域，蒸發(降水)更強。不同氣候情景下，淡水通量變化的空間形態沒有顯著變化，但RCP8.5氣候情景下模擬的淡水通量變化幅度及模式間變化的一致性均強于RCP4.5的結果。

關鍵詞：淡水通量；CMIP5; 模式比較；預估；情景

1引言

海氣淡水通量，即海洋大氣界面處蒸發與降水之差(E-P)，是表征全球大氣與海洋之間水氣交換的一個重要指標。淡水通量的變化不僅能夠改變海洋鹽度場，引起溫度場和流場異常，還能夠通過海氣界面的能量交換引起大氣的響應[1—4]。隨著大氣中的溫室氣體含量不斷的增加，全球氣候一直處于升溫的變化中，預期的結果是全球水循環的增強[5—6]，并主要表現在大氣水汽輸運的增強上。政府間氣候變化第四次、第五次評估報告[7—8]對全球水循環的特征給出了共同的描述，即“Wet getting wetter and dry getting drier”。也就是說熱帶和中緯度地區原本濕潤的區域會變得更加濕潤，而亞熱帶干旱、半干旱的地區會變得更加干旱[9—11]。如果預測的水循環在未來的現實中會發生如此大尺度的變化，這會給人類社會和生態系統帶來十分嚴峻的考驗。比如，原本濕潤的地區會遭受頻發的洪水的侵襲，與此同時，原本干旱的地區由于轉換到了一個更加干旱的氣候中，將會面臨可用水的減少和水質的下降等一系列嚴峻的考驗。

全球變暖會導致水循環的加強，而水循環的改變會通過改變沿等密度面的海洋熱擴散，進而影響海表面的溫度。變化了的海表面溫度又會作用于大氣的下墊面，通過改變大氣中水氣的承載能力和改變海氣界面處的蒸發，繼而引起水循環的變化。因此，淡水通量的模擬能夠直接關系到海表面溫度的模擬正確與否并最終反饋到淡水通量自身的模擬。未來氣候模式的發展首先要著力改進模式物理參數化方案，使得模式的物理框架更加完備，增加預報結果的可靠性。比如對淡水通量的模擬，熱帶太平洋云反饋的作用以及緯向海表面溫度的梯度都是亟需完善的科學問題。其次，模式的分辨率需要進一步細化，從而增加對區域海洋的可預報性，最大限度的發揮模式的科學研究價值。

為了深入了解淡水循環及其對氣候變化的影響，迫切需要對其特征加以分析并定性定量的預估淡水通量的變化。耦合模式比較計劃第五階段(CMIP5)為實現這個目的提供了有效的工具。最新的全球氣候模式采用更合理的參數化方案、通量處理方案和耦合技術，模式的模擬結果和預估能力都得到了顯著的提高。目前為止，大量的工作都是對陸面降水的檢驗以及對未來極端降水的預估。IPCC5報告指出，全球大尺度降水的空間形態模擬有了顯著提高，較之于CMIP3，年平均相關性從0.77提高到了0.82。Liu等[12]通過將全球的陸地劃分為8個區域，評估了CMIP5中12個模式對夏季和冬季降水的模擬能力，研究發現在全球尺度上，模式的結果與再分析數據結果沒有十分顯著的差別，但是在不同的區域存在十分強的季節誤差和模式間的誤差。Sillmann等[13]發現CMIP5能夠比CMIP3更為準確的模擬出降水的振幅，但是對于極端降水的模擬仍有很大的不確定性。Kumar等[14]則指出模式在表現降水的長期變化上表現不足。除此之外，模式的區域降水的模擬能力也獲得了很大關注。陳曉晨等[15]的研究發現CMIP5的模式能夠再現中國年平均降水的時空變化特征，但在量值上有較大偏差，多模式集合的結果要優于單個模式的結果。李振朝等[16]研究發現模式對北半球季節變化降水的模擬要遠優于趨勢的模擬，各個模式都能夠模擬出青藏高原的降水中心，但模式間差異較大。

前人的工作對CMIP5模式降水的評估多是針對陸面的降水，而對海洋中的降水，以及對淡水通量的模擬缺乏足夠的評估。因此，本文利用13個CMIP5全球氣候模式的結果，分別從氣候態的空間分布、季節變化和年際變化的特征幾個角度評估模式淡水通量歷史結果模擬能力，并在此基礎上，分析了在全球變暖的不同未來氣候情景下，淡水通量的變化特征。

2數據和方法

為了評估模式的模擬能力，本文主要使用了全球降水氣候態計劃(GPCP，Adler等[17])的降水資料和美國伍茲霍爾海洋研究所的客觀分析海氣通量OAFlux的蒸發數據(Yu和Weller[18])與模式的結果進行對比。這兩種數據組合表征的淡水通量是目前為止最為準確的淡水通量的數據，很多研究也一致選擇這種組合方式[3，19]。

本文選取了參加CMIP5計劃中的13個模式的歷史氣候模擬試驗(historical)數據和RCP4.5、RCP8.5兩種典型濃度路徑未來情景(Representative Concentration Pathways)實驗數據(Taylor等[20])。這13個模式分別為BCC-CSM1-1、BNU-ESM、CanESM2、CCSM4、CESM1-CAM5、CSIRO-MK3-6-0、GISS-E2-H、INMCM4、IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM、MIROC5、MPI-ESM-LR和MRI-CGCM3，每個模式的具體信息和細節可以參照http://cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip5/。歷史氣候模擬實驗首先在溫室氣體等外強迫固定在工業革命前的狀態運行數百年，使得模式達到平衡，之后在實測的溫室氣體、太陽常數、火山活動、臭氧和氣溶膠等外強迫下模擬1850到2005年的海洋-大氣的歷史變化。RCP4.5和RCP8.5分別表示在該情景下，輻射強迫在2100年分別達到4.5和8.5 W/m2。為了方便數據處理和比較，我們只選取每種試驗下每個模式的第一個樣本，并使用線性插值的方法將其插值到再分析數據的網格上。

本文通過Taylor圖研究不同模式模擬的結果與再分析資料標準差和相關性的關系。其次，為了評估未來氣候情景下淡水通量的變化是否通過顯著性檢驗，我們使用了卡方檢驗。圖6中灰點的區域表示多模式集合的結果通過了顯著性檢驗。

3結果分析

3.1淡水通量氣候特征的模擬

1980-2005年平均的淡水通量空間差異性較大(圖1a)。淡水通量的空間分布主要受降水的分布影響，負的極大值區主要位于強的熱帶輻合區域，如熱帶輻合帶和南太平洋輻合帶；而正的極大值區域主要位于副熱帶高壓區域(圖1o,p)。在全球尺度上，除了北半球的西邊界流區，蒸發、降水最大值的區域通常不會疊加在一起。在西邊界流區，中緯度風暴帶強降水區域稍微位于蒸發最大值的下游區域。這導致了蒸發降水的補償，使得淡水通量很弱。通過比較13個氣候模式與再分析的淡水通量的空間分布，模式基本能夠再現再分析資料的空間分布形態，但模式與再分析資料以及模式與模式之間還是存在一定的偏差。在熱帶太平洋海域，負的淡水通量主要位于暖池以及ITCZ(Intertropical Convergence Zone)和SPCZ海域，主要原因是因為這些海域SST較高，對流作用強，降水旺盛，因此導致了淡水通量呈現出明顯的負的分布。與之相對應，正值區域主要位于ITCZ北部以及SPCZ東南部，這些區域中，海表面溫度相對較低，對流稍弱，蒸發占據了主導地位。值得注意的是每個模式模擬的暖池區域以及ITCZ區域的淡水通量的負值都要大于再分析的結果，而除MIROC-ESM之外的12個模式模擬的SPCZ的淡水通量也都要大于再分析結果。模式(除MIROC的兩個模式外)普遍的表現出顯著的雙ITCZ現象，淡水通量模擬的這種現象主要受降水模擬的影響(圖1p)，并且伴隨著赤道冷舌西伸過強發生(Mechoso等[21])。此外，模式模擬的淡水通量在印度洋上的負值區向西延伸過強，最遠達到印度洋西海岸。通過對比再分析資料與多模式集合的結果，模式模擬的負的淡水通量的強度要大于再分析的結果且緯向的延伸要強于再分析的結果，而模擬的正的淡水通量的強度和經向的延伸也要弱于再分析結果。分析不同模式間模擬的差別，不同模式在熱帶區域的模擬結果存在較大偏差，而在副熱帶以及更高的緯度帶上，模式間的差異性不顯著。在熱帶區域，模式模擬的淡水通量的氣候態之間的標準差的最大值約為0.5 m/a，與淡水通量氣候態最大2 m/a的量值相比，不確定性達到了40%(圖1o)。

圖1　1980-2005年再分析的淡水通量氣候態空間分布(a)和13個模式的氣候態空間分布(b-n)、多模式集合的平均(o)以及降水多模式集合的平均(p) Fig.1　Climatological freshwater flux from reanalysis (a) and climate simulations by 13 coupled climate models (b-n)，multi-model ensemble mean (o) and multi-model ensemble mean of precipitation (p) during 1980 to 2005

模式能模擬出緯向平均的淡水通量及其季節變化的緯度分布的特征(圖2)，即緯向上呈現M狀的分布。但是在具體分布形態和量值上還是存在一定的誤差。無論年平均還是1月或者7月淡水通量的緯向分布，在赤道區域都有一個明顯的凸起，即此處的淡水通量的量值要大于南北兩側的值，這主要是由于模式對赤道太平洋東部的模擬出現雙ITCZ所致。由于模式對1月10°S附近模擬的淡水通量異常小，使得與實測之間產生了較大誤差。7月同樣也存在這樣異常的小值，但是多模式集合的結果要明顯好于1月的結果。可見，正是由于模式對10°S附近淡水通量的異常模擬，導致了年平均赤道區域的偏差。此外，模式的結果普遍小于實測的結果，特別是南北緯20°之間的區域，實測與多模式集合結果的誤差最大能夠達到1 m/a。整體而言，實測與多模式最大值的模擬結果存在較好的一致性。

圖2　緯向平均淡水通量的緯度分布Fig.2　Latitudinal distribution of zonally averaged freshwater

為評估局部區域淡水通量模擬能力，我們首先將熱帶太平洋區域劃分為南北兩側，并分別繪制Taylor圖分析模式模擬結果與再分析資料的關系。之所以將熱帶太平洋以赤道為界一分為二，而不將整個熱帶太平洋區域取平均，是因為赤道南北兩側呈現出不同的變化特征(圖4)，若將整個海區取平均無法表現出局部區域的淡水通量的季節變化。我們發現，氣候模式的模擬結果與再分析數據的相關性很好，均在0.7～0.9之間(圖3)。但是模式模擬的淡水通量的標準差普遍大于再分析的結果，特別是BCC-CSM1-1和MRI-CGCM3，其標準差誤差在0°～20°N之間相差60%，而在0°～20°S區域相差近50%。可見，在淡水通量變化最為顯著的熱帶太平洋海域，雖然模式模擬的淡水通量與再分析數據有著十分顯著的相關性，但是對淡水通量變化強度的模擬存在較大的誤差。同樣，我們利用Taylor圖分析了20°N以北以及20°～40°S的海域模式模擬的結果，結果表明，20°N以北海域模式模擬結果與再分析數據相關性在0.8～0.95之間，但模式標準差的結果要稍弱于再分析結果；20°～40°S海域中，模式模擬的結果與再分析數據出入很大，首先是相關性不顯著，其次是模式模擬結果的標準差都要弱于再分析數據，這主要是由于模式對南半球淡水通量零等值線的模擬過北引起的(圖1)，同時與南半球再分析的淡水通量的不確定性也有一定關系。

圖3　太平洋熱帶海域再分析和模式模擬淡水通量的Taylor關系圖(A表示再分析數據，B-N依次代表BCC-CSM1-1、BNU-ESM、CanESM2、CCSM4、CESM1-CAM5、CSIRO-MK3-6-0、GISS-E2-H、INMCM4、IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM、MIROC5、MPI-ESM-LR和MRI-CGCM3模式)Fig.3　Taylor diagrams of the reanalysis and simulated freshwater flux on the tropical Pacific Ocean. A represents the reanalysis freshwater flux，B-N represent BCC-CSM1-1、BNU-ESM、CanESM2、CCSM4、CESM1-CAM5、CSIRO-MK3-6-0、GISS-E2-H、INMCM4、IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM、MIROC5、MPI-ESM-LR and MRI-CGCM3 respectively

圖4　月均淡水通量EOF分析第一模態的空間分布(a為再分析數據的結果，b-n為13個模式的結果，o為多模式集合的結果)Fig.4　Space distribution of the first EOF of monthly freshwater flux (a represents the reanalysis results，b-n represent the results of 13 climate models and o represents the results of multi-model ensemble)

圖6　蒸發、降水、淡水通量2080-2099年平均態減去1980-1999年平均態(第一列為RCP4.5情景下的差值，第二列RCP8.5情景下的差值，第三列RCP8.5情景與RCP4.5情景的差值)Fig.6　Average evaporation，precipitation and E-P change for (2080-2099) relative to (1980-1999) (the first column represents the difference under RCP4.5，the second column represents the difference under RCP8.5 while the third column represents the difference between two scenarios，RCP8.5 and RCP4.5)

圖7　不同氣候情景下淡水通量變化的緯向平均分布以及同多模式集合變化一致的模式數量的緯向分布Fig.7　Latitudinal distribution of zonally averaged freshwater change under RCP4.5 scenario (a) and RCP8.5 scenario (b)，the quantities of climate models that have similar change with the multi-model ensemble

3.2淡水通量時空特征的模擬與分析

為了刻畫淡水通量季節變化的時空特征，我們對1980-2005年再分析的淡水通量數據和模式模擬的數據分別進行了經驗正交函數(EOF)分析(圖4)。通過分析再分析的結果，可以發現EOF第一模態以赤道為界，南北兩側呈現不同的變化特征。西邊界流區變化十分顯著，結合第一模態的時間序列(未展示)，可以發現灣流和黑潮區域在夏季為負的淡水通量，而在冬季為正的淡水通量。印度洋和太平洋的季風區也顯示出這種顯著的季節變化特征。對比模式模擬的結果與再分析結果，模式整體上能夠模擬出以赤道為界南北半球不一致的變化，但是存在較大的誤差。首先，除了MIROC5外，其他模式均沒有模擬出西邊界流區顯著的淡水通量變化；其次，模式在南半球35°～65°S緯度帶的太平洋以及印度洋東部均存在負-正-負的變化，這與再分析的結果不符。

考察模式第一模態的方差貢獻率，模式的結果為27%～41%，而多模式集合的結果為31%，與再分析的30%的貢獻率吻合較好。通過將模式數據第一模態的時間序列與再分析結果對比，發現相關系數最小的模式是BNU-ESM，為0.83，相關系數最大的為CSIRO-Mk3-6-0，為0.964。足見，模式模擬的結果雖然在區域海洋，尤其是35°S以南的南半球海域和西邊界流區存在一定的誤差，但是基本上能夠刻畫全球尺度上淡水通量季節變化的時空特征。

分析淡水通量的年際變化特征，我們首先對原始的月均淡水通量數據求年平均，并對其進行EOF分析。再分析數據EOF分析第一模態顯示太平洋中部同西太平洋以及印尼貫穿流海域呈現出相反的變化特征。這與El Nio年蒸發和降水的變化一致，即太平洋中部海表面高溫區域的蒸發增強，而在西太平洋和印尼貫穿流海域降水增強(Curtis[22])，可見此模態是受ENSO顯著影響的模態。年際尺度上淡水通量EOF第一模態與月均淡水通量EOF分析的第三模態的空間分布(Schanze等[23])一致。通過對比再分析結果，模式普遍能夠得到太平洋中部同西太平洋以及印尼貫穿流海域相反的變化特征，但是仍然存在一定偏差。首先，模式模擬的淡水通量的變化中心過于西伸；其次，印度洋中東部的模擬過強(CCSM4、CESM1-CAM5、INMCM4、MIROC-ESM、MRI-CGCM3)；再次，模式對北太平洋東部熱帶海域的模擬普遍過強。再分析資料的EOF第一模態的方差貢獻率為24%，不同模式模擬的第一模態的方差貢獻率變化較大，為14%～38%，多模式集合的結果要明顯強于單個模式的結果。

3.3未來不同氣候情景下淡水通量的變化

通過評估氣候模式對1980-2005年淡水通量的模擬，我們發現模式基本上能夠再現淡水通量變化的空間特征，且多模式集合的結果要明顯優于單個模式的結果。本文將1980-1999年的平均態定義為當今的氣候狀態，而未來的氣候狀態則定義為2080-2099年的平均態，通過多模式集合的方法比較兩者的差值來定性定量的探討淡水通量在未來不同氣候情景下的變化。之前的分析，得知BCC-CSM1-1和MRI-CGCM3兩個模式對熱帶海域的模擬過強，因此下文中對未來氣候情景下淡水通量的預估中，舍棄了這兩個模式的結果。通過圖6多模式集合的結果可以得知，全球變暖會導致淡水通量的變化呈帶狀分布，在赤道以及中高緯海域減小，而在亞熱帶區域則明顯的增加。蒸發只在南大洋部分海域和北大西洋高緯海域呈現出明顯的減小的變化，其他區域都是隨著全球變暖而增加。赤道區域是降水變化最為顯著的區域，降水顯著的增加，變化的大小約為0.4 m/a；在亞熱帶海域，降水的變化不確定性較大(沒有通過顯著性檢驗)，表明不同模式之間存在較大的差異。降水的空間變化形態決定了淡水通量的空間變化(圖6d，g)。不同情景下，淡水通量的空間形態沒有顯著變化，但RCP8.5氣候情景下，淡水通量相對于RCP4.5情景明顯加強。可以預期未來的北大西洋的淡水通量會減小，這主要是由于蒸發的減弱造成的。失水減少，會使得海面鹽度相對變大，對經向翻轉流必然存在一定的影響。

隨著全球變暖，兩種氣候情景下，緯向平均淡水通量的變化呈現出一致的形態，即“M”形(圖7)。圖7a，b中的黑色實線表示多模式集合的結果，紅色實線表示與多模式集合的結果正負一致的模式結果的最大值，而藍色實線則表示相應的模式的最小值。多模式集合結果表明，中低緯度海區是變化最為顯著的區域。RCP4.5氣候情景下，赤道區域淡水通量減小0.15 m/a，而亞熱帶海域則是增加了0.05 m/a到0.12 m/a不等；RCP8.5氣候情景下，赤道區域減小0.22 m/a，亞熱帶海域增加0.2～0.5 m/a不等。此外，熱帶海域和亞熱帶海域是模式結果不確定性最大的區域，RCP4.5氣候情景下，不確定性最大值達到0.13 m/a，而RCP8.5氣候情景下，不確定性最大值則高達0.22 m/a。

考察模式模擬的淡水通量的一致性，能夠很好的評估多模式集合結果的可信度。圖7c，d中的黑線表示緯向平均的同多模式集合結果正負變化一致的模式的數量。可以發現，兩種氣候情景下，曲線的變化形態一致。模式對高緯度區域淡水通量變化的模擬與多模式集合結果正負相同的約有10個(參與評估的11個模式)，表現出了極高的一致性；正負變化相同的個數最少的區域出現在45°S附近，約有7個；其他區域約為9個。整體上，RCP8.5氣候情景下要比RCP4.5氣候情景下的個數多。

4討論

本文利用GPCP的降水資料和WHOI OAFlux的蒸發數據，通過從氣候態的空間分布、季節變化和年際變化的特征來評估13個模式1980-2005年淡水通量歷史模擬能力。在此基礎上，使用RCP4.5和RCP8.5不同氣候情景下的淡水通量數據，定性定量的預估未來全球變暖背景下，淡水通量的變化特征。結果表明：

(1)各模式能夠模擬出淡水通量的氣候態分布。但除MIROC-ESM和MIROC5外，其他模式都會出現雙ITCZ現象。熱帶海域是各個模式之間模擬不確定性最大的區域，不確定性最大達到40%。

(2)模式能夠模擬出緯向平均的淡水通量的分布特征，但由于模式對1月10°S附近淡水通量的模擬過低，導致年平均的赤道和10°S之間的淡水通量模擬存在明顯的偏差。

(3)模式對北半球的季節變化的模擬很好，但對南半球的模擬能力不足。年際尺度上，模式都能夠再現由ENSO引起的太平洋中部同西太平洋以及印尼貫通流反相的變化，但是無法準確的刻畫淡水通量年際變化的時間特征。

(4)全球變暖背景下，熱帶太平洋的降水異常增多，導致熱帶太平洋淡水通量異常減小，成為了淡水通量變化最為顯著的區域，變化的幅度約為0.4 m/a。不同氣候情景下，淡水通量變化的空間形態沒有改變，RCP8.5氣候情景下模擬的淡水通量變化強于RCP4.5的變化。此外，RCP8.5氣候情景下各模式模擬結果的一致性也要略強于RCP4.5。

致謝：本文所用模式資料均來自網站http://cmip-pcmdi.llnl.gov/，對模式組表示衷心感謝。感謝美國大氣海洋局(NOAA)提供的GPCP降水數據和美國伍茲霍爾研究所(WHOI)提供的蒸發數據。

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收稿日期：2014-12-19；

修訂日期：2015-02-02。

基金項目：國家海洋局海洋公益性專項(201505013)；國家自然科學基金(41376008，41106024，41376016)。

作者簡介：張守文(1987—)，男，山東省日照市人，博士，主要從事氣候變化背景下的海平面變化及全球水循環研究。E-mail：zhangshouwen@ouc.edu.cn *通信作者：姜華，研究員，主要從事海洋環流變異和氣候變化。E-mail：hjiang@nmefc.gov.cn

中圖分類號:P731.27

文獻標志碼：A

文章編號：0253-4193(2016)01-0010-10

Freshwater flux variations based on CMIP5 climate models

Zhang Shouwen1，2，Wang Hui2，Jiang Hua2，Du Ling1

(1.CollegeofOceanicandAtmosphericScience，OceanUniversityofChina，Qingdao266100，China；2.NationalMarineEnvironmentalForecastingCenter，StateOceanicAdministration，Beijing100081，China)

Abstract:Reanalysis precipitation datasets from Global Precipitation Climatology Project (GPCP) and evaporation datasets from WHOI OAflux project are used to evaluate the historical freshwater flux from 13 CMIP5 climate models. The results show that all models could capture the climatological space distribution while the double ITCZs are widespread and the tropical ocean is the region with most significant uncertainties among the models. Latitudinal distributions of zonal-mean freshwater and their seasonal variations are broadly captured by most of the models. But the models’ results are smaller than the reanalysis data，freshwater simulation between 10°S and the equator shows significant bias because of the overestimate of freshwater in the January. On the seasonal timescale，the models show good result in the North Hemisphere，but have some deficiencies in the South Hemisphere. On the interannual timescale，the models could provide a suitable simulation of freshwater space distribution induced by ENSO，but they are deficient in simulating the temporal characteristics. Results of multi-model ensemble are superior to single model in all respects of evaluation.Tropical and sub-tropical ocean will change significant under the circumstance of global warming，where used to be dry will be drier and wet will be wetter. Spatial distribution pattern will not change markedly under different scenarios，but the amplitudes of freshwater flux and the consistency among the models will strengthen under RCP8.5 compared with the RCP4.5.

Key words:freshwater flux; CMIP5; model evaluation; projection; scenarios

張守文，王輝，姜華，等. CMIP5氣候模式下淡水通量變化[J]. 海洋學報，2016，38(1): 10-19，doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2016.01.002

Zhang Shouwen，Wang Hui，Jiang Hua，et al. Freshwater flux variations based on CMIP5 climate models[J]. Haiyang Xuebao，2016，38(1): 10-19，doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2016.01.002