過去千年特征暖期南、北半球降水變化差異及其機理分析

王思思， 朱麗東， 潘春華， 李鳳全

(浙江師范大學 地理與環境科學學院,浙江 金華 321004)

觀測資料顯示，20世紀后半葉，南、北半球降水面對現代氣候的快速增溫在不同緯度帶上表現出了不同的變化特征[1].而大規模的降水變化往往會增加極端氣候事件發生的頻率[2]，進而影響社會經濟的發展[3].因此，研究南、北半球降水對人為因子強迫和自然因子強迫的響應機制[4-5]，可以更加深入地認識全球降水的變化規律，有利于更好地預估未來增暖背景下降水數十年到數百年的發展趨勢，從而針對極端降水做好防災減災工作[6].

研究過去千年氣候對理解年代至百年尺度的氣候變化具有獨特的價值[7].在過去千年時段中存在著一個相對純粹受自然影響的中世紀氣候異常期(medieval climatic anomaly，MCA)[8]及受人為因子強迫和自然共同影響的現代暖期(present warm period，PWP)[9].對比研究這2個不同氣候背景下形成的特征時期，可以更好地理解在多年代際時間尺度上不同強迫因子對南、北半球降水的影響.其中，利用氣候模式可以很好地探討特征暖期南、北半球的降水變化及其機理[10].前人利用各種氣候模式對過去千年降水變化特征進行了研究[11-12]，劉斌等[13]依據CESM(community earth system model)結果發現，MCA北半球平均降水增加量要高于南半球；況雪源等[14]利用ECMO-G(全球海氣耦合氣候模式)結果發現，MCA北半球降水的變化幅度比南半球大，而高緯(度)地區降水的變幅大于低緯地區；PWP北半球及南半球低緯地區降水變化為正距平，南半球中高緯地區則呈現降水為負距平的現象；亦有研究發現，PWP降水呈“干區→更干，濕區→更濕”的變化特征[15].可以看出，不同氣候模式對過去千年特征暖期降水結構特征的模擬有所差異，模擬的氣候變化存在一定的模式依賴性[16]，需要對不同模式的氣候模擬結果進行對比分析.目前第6次國際耦合模式比較計劃(coupled model intercomparison project，CMIP)及國際古氣候模擬比較計劃(paleoclimate modeling intercomparison project，PMIP)第4階段中涉及過去千年時段的數據更新較少，因此，CMIP5/PMIP3中的大量過去千年氣候模擬試驗數據成為多模式對比研究過去千年氣候變化的更好選擇.

綜上所述，雖然前人針對過去千年的降水變化進行了深入探討，但是對于特征暖期南、北半球降水變化的認識仍較為缺乏.本文利用CMIP5/PMIP3中多個氣候模式模擬結果對南、北半球特征暖期的降水時空變化特征進行對比分析，探究在過去千年不同特征暖期的背景下南、北半球降水差異的成因機制，對了解近千年來全球降水的變化規律，為進一步認識和預測全球降水在未來增暖背景下的多年代際的變化提供理論參考.

1 模擬試驗設計與檢驗

1.1 資料簡介

本文選用了CMIP5/PMIP3提供的6個研究過去千年(公元850—2005年)的模擬試驗結果(https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip5/)，同時使用由美國國家大氣研究中心開發的通用地球系統模式(CESM)進行的過去千年全強迫模擬試驗結果[17-18]，其中多模式集成(multi-model ensemble mean，MME)為所有模擬結果(CESM,CCSM4,GISS-E2-R,MPI-ESM-P,CSIRO-Mk3L,BCC-CSM1,MRI-CGCM3)的算數平均集合.

另外，本文利用觀測/再分析資料來驗證氣候模式對全球年平均地表氣溫和降水空間分布的模擬能力.地表氣溫資料選用了美國國家環境預測中心(National Centers for Environment Prediction，NCEP)再分析資料的逐月地表氣溫數據[19]；降水資料使用的是全球降水氣候項目資料(global precipitation climatology project，GPCP)[20]和氣候預報中心降水集合分析資料(climate prediction center merged analysis of precipitation，CMAP)[21].為方便比較，采用雙線性插值的方法將模擬結果和觀測/再分析數據統一插值成2.5°×2.5°的空間分辨率.此外，本文使用9條過去千年北半球溫度重建序列(https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/paleoclimatology-data/)來驗證過去千年模擬結果的可信度，其中重建序列分別為Esp02,Mann03,Mob05,D′Arrigo06,Heg07,Mann08-cps,Sch15,Wli16和Gui17.另外，本文如果沒有特殊說明，距平時段均為公元851—1850年.

1.2 模擬結果驗證

本文利用泰勒圖分析評估各個氣候模式及MME對南、北半球年平均(公元1979—2000年)地表氣溫和降水空間分布的模擬能力.泰勒圖能夠直觀地比較各模式的模擬結果與觀測/再分析資料的對應程度，其中離紅色圓點(觀測場)越近，模式的模擬結果與觀測/再分析資料的相近度就越高.從圖1中可以觀察到各模式對南、北半球降水的模擬效果不及地表氣溫，然而，CMAP觀測/再分析資料所呈現的降水空間分布狀況與GPCP觀測/再分析資料同樣存在差異(見圖1(c)和圖1(d)).可見，雖然不同模式對南、北半球地表氣溫和降水分布的模擬結果存在一定的偏差，但均較合理地描述了年平均地表氣溫和降水的空間分布特征.此外，MME比任何單一模式都更真實地刻畫出全球地表氣溫和降水的空間分布形態，說明將所有模式的模擬結果進行算數平均處理能夠有效提高模擬結果的可信度[22].

圖1 CMIP5模式模擬的年平均地表氣溫與降水空間分布相對于觀測場的泰勒圖

圖2為過去千年北半球31年滑動平均的溫度距平序列，各個過去千年北半球溫度重建資料體現了過去千年MCA和PWP這2個特征暖期的存在[23]，結合前人的研究成果[14-15,23]，本文選取了公元851—1250年和公元1901—2000年這2個時段分別作為中世紀氣候異常期和現代暖期.此外，進一步分析北半球地表氣溫的MME模擬序列與各溫度重建序列在2個特征暖期的對比情況，MCA的MME模擬序列與各重建序列的相關性較低，這可能是受各模式模擬試驗設計方案不同及MCA原始代用資料較少的影響[24]，盡管如此，MCA地表氣溫的MME模擬曲線仍然處于各重建序列的不確定范圍之內；而PWP的MME模擬結果與各重建序列一致性較強.總體而言，MME可以較好地模擬北半球過去千年地表氣溫的2個特征暖期，采用MME來研究過去千年氣候變化是可靠的.

圖2 過去千年北半球溫度的31年滑動平均距平序列

2 結果與分析

2.1 特征暖期降水的時空變化

圖3給出了MME模擬的過去千年半球/全球年平均地表氣溫和降水距平序列的31年滑動平均值.從圖3中可以觀察到，MCA和PWP南、北半球均表現為降水增多，然而，南、北半球降水距平的時間變化在2個特征暖期具有不同的表現特征.在南半球和北半球之間的降水變化差異方面，MCA降水在同一年的變化差異最大為0.02 mm/d，而PWP則為0.01 mm/d.表明MCA南半球和北半球之間降水的變化幅度要大于PWP.在南、北半球降水距平的振幅變化方面，MCA北半球降水距平的振幅變化為0.02 mm/d，南半球為0.01 mm/d；而PWP南、北半球降水距平的振幅變化基本一致，可見,MCA和PWP的北半球降水距平變幅均略高于南半球，但是對比2個特征暖期可發現，PWP南、北半球降水距平變幅要遠大于MCA.

圖3 MME模擬的過去千年半球/全球年平均地表氣溫與降水的31年滑動平均距平序列

圖4為MME模擬的MCA和PWP降水距平的空間分布圖.MCA降水增長幅度最大的為熱帶西太平洋及喜馬拉雅山以南的印度半島地區；降水減少最明顯的是赤道中東太平洋、熱帶大西洋及南美洲巴西高原的部分地區.PWP熱帶西太平洋降水增加最為顯著；南、北半球30°附近則有2條降水減少的緯度帶，其中北美洲南部地區和南美洲北部地區降水減少幅度最大.總體而言，降水變化率較大區域主要集中在60° N—60° S，這可能是因為降水主要集中在中低緯(度)地區[13-14].

圖4給出了全球緯圈降水的平均變化，可以看出,全球降水變化具有“正—負—正”的帶狀分布現象，結合全球降水變化的特點,將南、北半球各劃分為4個緯度帶進行統計，分別為寒帶地區60° N(S)—90° N(S)、溫帶地區40° N(S)—60° N(S)、亞熱帶地區20° N(S)—40° N(S)及熱帶地區0°—20° N(S).表1所示為MME模擬的特征暖期南、北半球各緯度帶降水變化率.由表1可知，MCA北半球平均降水增加幅度為南半球的近2倍，其中，MCA北半球熱帶及南、北半球溫帶地區和寒帶地區降水增幅較大.PWP南半球降水增加幅度為北半球的近1.5倍，除了南、北半球的亞熱帶地區降水顯著減少以外，其他地區降水均顯著增加，其中南、北半球的寒帶地區及南半球的熱帶地區降水增幅最為明顯.綜上所述，MCA和PWP南、北半球的降水距平分布在不同緯度帶上表現出了顯著的區別，2個特征暖期,南、北半球降水距平的這種變化差異可能是降水對不同外強迫因子響應的一種體現[25]，各個外強迫因子對南、北半球降水的具體影響機制仍需進一步深入探討.

注：基于自然資源部標準地圖服務網站審圖號為GS(2016)1667號的標準地圖制作，底圖無修改.打點區域表示達到99%的置信度

表1 MME模擬的特征暖期南、北半球及其各緯度帶的降水距平的變化率 單位：%

2.2 不同特征暖期南、北半球降水與地表氣溫的關系

在模式結果中，PWP的溫暖程度明顯高于MCA(見圖3).為探討在升溫幅度相同的條件下南、北半球降水對MCA與PWP地表氣溫的響應狀況，表2給出了MME模擬的2個特征暖期南、北半球地表氣溫與降水的回歸系數.在相同升溫幅度下，MCA北半球平均降水變化量為PWP的近3倍；MCA南半球平均降水變化量為PWP的近1.5倍.由于MCA氣候變化主要受自然因子強迫(如太陽輻射和火山活動等)的影響，PWP氣候變化則為人為因子強迫(如溫室氣體等)所主導[9,26]，表明當氣溫升高一致時，南、北半球平均降水對自然因子強迫的響應要大于對人為因子強迫的響應，這與前人的研究結論較為一致[15,25-27].此外，從表2還可以看出，在氣溫變幅相同的情況下，MCA北半球降水變化量為南半球的近2倍，PWP南、北半球降水變化量則幾乎一致，即北半球降水對自然因子強迫的響應比南半球降水強烈，而人為因子強迫對南、北半球降水的影響基本相同.可見，南、北半球平均降水對不同氣候背景下的增溫具有不同的響應特征，與之相對應的是，MCA在自然因子強迫的影響下，南半球和北半球之間降水差異較大(見圖3)，同時北半球平均降水增加量要高于南半球(見表1)；而PWP受人為因子強迫的影響，南、北半球之間降水差異較小(見圖3)，南半球平均降水增加量高于北半球(見表1).

表2 MME模擬的特征暖期地表氣溫與降水的回歸系數

然而，降水變化具有空間分布不均勻的特征[13]，為了更好地理解2個特征暖期降水對不同強迫因子響應的半球差異，本文進一步分析了南、北半球不同緯度帶降水對地表氣溫的響應狀況.由表2可知，在升溫幅度相同的背景下，MCA南、北半球熱帶地區平均降水變化量比其他緯度地區要高一個數量級，同時，北半球溫帶地區和寒帶地區平均降水變化量大于南半球溫帶地區和寒帶地區.表明南、北半球降水對自然因子強迫的響應主要體現在熱帶地區，這與劉斌等[13]的研究結論相吻合，MCA低緯地區的降水變化主要受太陽輻射和火山活動的共同影響[13]；而北半球溫帶地區和寒帶地區平均降水受自然因子強迫的影響均要高于南半球溫帶地區和寒帶地區，這可能是受北極放大作用的影響[28].從MME模擬的地表氣溫距平圖中可以看出，寒帶地區的氣溫在MCA異常偏高(見圖5(a))，這與高緯地區的冰雪正反饋有關，同時這種“極地增強”的特征在北半球更為顯著[8,13-14]，與之相對應的是北半球呈現寒帶地區和溫帶地區平均降水偏多的現象(見表1).

注：基于自然資源部標準地圖服務網站審圖號為GS(2016)1667號的標準地圖制作，底圖無修改.圖中只顯示超過99%顯著性檢驗的區域

PWP在給定升溫幅度時，南、北半球各緯度帶平均降水的變化量大體相同(見表2)，尤其是熱帶和高緯度地區.可見，南、北半球各緯度帶平均降水對人為因子強迫的響應較為一致，這可能與“大氣穩定機制”有關[26]，全球受溫室氣體的影響增溫一致性較強，與之相對的南、北半球各緯度帶降水變化較為均衡(見表1).

2.3 特征暖期降水南北差異的機理分析

全球海洋面積分布廣闊，作為全球水汽的重要來源，海洋的表面溫度(sea surface temperature，SST)變化對全球降水具有重要的意義[25,29].在2個特征暖期的增溫背景下，MME模擬的SST距平的變化表現出了不同的特征，具體見圖5(b)～圖5(d).

為了研究特征暖期南、北半球降水差異的機制，對比分析了南、北半球及其不同緯度帶降水與特征暖期SST及850 hPa風場的相關系數分布圖，具體見圖6和圖7.

注：基于自然資源部標準地圖服務網站審圖號為GS(2016)1667號的標準地圖制作，底圖無修改.打點區域表示達到99%的置信度

注：基于自然資源部標準地圖服務網站審圖號為GS(2016)1667號的標準地圖制作，底圖無修改.打點區域表示達到99%的置信度

從圖6(a)中可以觀察到，全球SST呈現“北半球暖-南半球冷”的空間分布模態，然而在南半球降水與全球SST的相關系數圖中(見圖6(b))，南、北半球SST表現出了相反的空間分布模態，表明MCA南、北半球降水變化差異受南-北半球SST溫差的影響[25].此外，觀察MCA南、北半球不同緯度帶降水與全球SST的相關系數圖(見圖6(c)～圖6(j))，南-北半球SST溫差的變化對南、北半球各緯度帶降水均有影響，其中與北半球熱帶地區降水和南半球熱帶地區降水各自相關的SST場(見圖6(i)和圖6(j))分別與北半球降水和南半球降水各自相關的SST場(見圖6(a)和圖6(b))具有較高的空間一致性(相關系數分別為0.95和0.95，均通過99%的顯著性檢驗)，說明MCA南、北半球熱帶地區降水對全球SST異常變化的響應最為強烈.

從北半球熱帶地區降水與SST及850 hPa風場的相關系數圖中可以發現，南、北半球的熱力差異較大，對應著較強的南、北半球低緯地區的偏南風(見圖6(i))，為北半球帶來了更多的降水；而在南半球熱帶地區降水與SST及850 hPa風場的相關系數圖中，南半球低緯地區的偏南風削弱了北半球低緯地區較強的偏北風(見圖6(j))，導致了北半球降水變化量高于南半球.這可能與熱帶輻合帶(intertropical convergence zone，ITCZ)季節性的南、北移動有關[30].MCA處于太陽活動劇烈期，具有更強的太陽輻射[9,26]，因此，當太陽直射在北半球的時候，北半球SST因吸收更多的太陽短波輻射而偏高，南、北半球SST溫差加大，由此產生的跨赤道氣壓梯度有利于進一步推動ITCZ帶向北移動，為北半球帶來更多的降水；反之，當太陽直射點向南半球移動時，南半球SST因接受更高的太陽短波輻射而偏高，此時向南偏移的ITCZ帶使南半球降水偏多，然而由于ITCZ帶在東太平洋和大西洋的移動位置偏北[31]，導致了南、北半球降水變化量的差異.

PWP南、北半球降水序列(見圖7(a)和圖7(b))與SST具有普遍的顯著正相關關系，其中北半球降水與赤道太平洋SST的相關系數可達0.60(通過99%的顯著性檢驗)；而南半球降水與西太平洋SST的相關系數最高，說明南、北半球降水與太平洋SST的關系密切.此外，從PWP南、北半球不同緯度帶降水與全球SST的相關系數圖來看(見圖7(c)～圖7(j))，除了北半球亞熱帶地區降水與SST的相關系數圖以外，南、北半球其他緯度帶降水各自相關的SST場與相對應的南、北半球降水各自相關的SST場(見圖7(a)和圖7(b))具有極高的相似度(相關系數的絕對值為0.83～0.96，均通過99%的顯著性檢驗)，表明太平洋SST的變化影響南、北半球各緯度帶降水的變化特征.

進一步對比MCA與PWP南、北半球及其各緯度帶降水與全球SST的相關系數圖，由圖6可知，MCA熱帶太平洋海區緯向SST梯度較大，而PWP熱帶太平洋海區緯向SST變化相對一致(見圖7).因此結合MME模擬的結果，MCA熱帶太平洋海區在自然因子強迫的影響下具有較強的緯向SST梯度，對應著較強的偏東風(見圖5(c))；而受人為因子強迫的影響，PWP熱帶太平洋海區緯向SST梯度減弱[27]，對應著偏西風，同時南、北半球的850 hPa風場較為相似(見圖5(d)).由于增強的熱帶太平洋海區緯向SST梯度有利于加強Walker環流，使得水汽更多地輻合于西太平洋暖池區域[15,26-27]，低緯度地區的降水增加顯著；減弱的熱帶太平洋海區緯向SST梯度則削弱了Walker環流，推動了南、北半球降水的均衡變化.

3 結 論

本文利用CMIP5/PMIP3中多個模式的模擬結果對過去千年2個特征暖期，也就是中世紀氣候異常期(公元851—1250年)和現代暖期(公元1901—2000年)的南、北半球降水時空分布特征進行了對比分析，探討了全球海溫場在不同特征暖期的背景下對南、北半球降水變化的影響機制.主要結論如下：

1)通過與觀測/再分析資料的對比，筆者發現MME能較好地再現公元1979—2000年南、北半球地表氣溫和降水的空間分布狀況；另外，各個過去千年北半球溫度重建資料與MME模擬的地表氣溫在2個特征暖期的變化較為一致，這說明采用MME來研究過去千年2個特征暖期的氣候變化是可靠的.

2)MCA南半球和北半球之間降水距平的差異要大于PWP.而PWP南、北半球降水距平各自的變幅要遠大于MCA.此外，MCA北半球平均降水增長要高于南半球；PWP南、北半球平均降水增長則較為一致.

3)MCA南、北半球降水的變化差異受南-北半球SST溫差變化的影響，南、北半球溫差增大有利于推動ITCZ帶向南、北半球移動，而ITCZ帶在東太平洋和大西洋的移動位置偏北，導致了北半球降水變化量高于南半球.

4)2個特征暖期的南、北半球降水均受熱帶太平洋海區緯向SST梯度的影響，MCA熱帶太平洋海區比PWP具有更強的緯向SST梯度，較強的熱帶太平洋海區緯向SST梯度有利于加強Walker環流，使得水汽更多地輻合于西太平洋暖池區域，增加低緯地區的降水量；而PWP減弱的熱帶太平洋海區緯向SST梯度則削弱了Walker環流，促進南、北半球降水均衡變化.

致謝：感謝浙江師范大學王志遠博士及南京師范大學劉健教授提供的部分模擬試驗數據！