46亿年来,太阳强迫对地球气候的形成和演变有着重要影响,但在相对较短的时间尺度上,太阳强迫对气候的影响一直存在争议(Rind,2002;Lean,2010)。其中一个重要问题是气候系统如何对太阳变率响应及气候系统如何放大此响应。太阳活动的年代际周期是准11a。在准11a太阳强迫的影响下,全球气候的变化具有不均匀性(Gray et al.,2010;赵亮等,2011;Mitchell et al.,2015;孙一等,2015;吴玲玲等,2018)。众多研究针对太阳强迫在准11a周期的峰年对气候系统的影响展开了讨论,并提出了气候系统的响应机制。

近年的相关研究有一些集中在太阳活动对厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)位相的影响方面。部分研究用太阳黑子数(SunSpot Numbers,SSN)的数量反映太阳活动的强弱:太阳黑子相对个数变化的平均周期为准11a,太阳黑子增多时太阳活动增强。太阳黑子峰年北半球冬季,热带东太平洋发生拉尼娜(La Niña)型海表温度异常(Sea Surface Temperature Anomaly,SSTA)的概率在观测和模式中均显著增加;当太阳活动不在峰值时,冷暖ENSO事件都有可能发生(van Loon et al.,2007;Meehl and Arblaster,2009;Meehl et al.,2009)。然而,另一部分研究用太阳总辐照度(Total Solar Irradiance,TSI)代表太阳强迫输入地球辐射量的大小。TSI是从太阳到地球的平均距离到达的每单位横截面的总电磁功率。在太阳辐射峰年,热带太平洋呈现出厄尔尼诺(El Niño)型SSTA(White and Liu,2008;Misios and Schmidt,2012)。两个结论的差别可能是由于太阳辐射峰年通常落后于太阳黑子峰年大约1a(Roy and Haigh,2010)。最新研究结果表明,剔除ENSO的变率后,模式中太阳辐射通过对全球水文循环的影响激发了赤道弱的西风异常,导致在太阳峰值年滞后1a,沃克(Walker)环流减弱东移,东太平洋呈现出El Niño型SSTA(Misios et al.,2019)。

太阳准11a周期变化影响热带气候系统的可能机制有两个。1)“自上而下(top-down)”机制:受太阳直接加热影响的部分平流层区域在峰值年产生了更多的臭氧,这增强了经向的温度梯度,激发出了行星波,又通过波的传播作用于对流层(Kodera and Kuroda,2002;Haigh et al.,2005;陆晏等,2017;施春华等,2018)。不过本文分析时不考虑该机制。因为与观测相比,第五次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase5,CMIP5)的平流层年代际变率没有得到很好的模拟(Charlton-Perez et al.,2013;Cai et al.,2017)。不仅如此,对于所有气候模型而言,模拟实际的平流层动力学仍然是一个挑战,模拟平流层变率的缺失也会影响平流层-对流层的耦合(Matthes et al.,2006;赵立龙和徐建军,2015)。2)“自下而上(bottom-up)”机制:亚热带地区相对少云,太阳强迫在峰值年能将更多的能量输送到该地区的海洋表面,使得海表蒸发更多的水分。水分被东北信风带到热带西太平洋,带去更强的降水,使Walker环流增强(Rind,2002;Meehl et al.,2003;van Loon et al.,2007;Roy and Haigh,2010)。Walker环流的增强又使得东北信风和哈德莱(Hadley)环流增强。一方面,热带东太平洋海面下冷水上翻增强,使东太平洋海表温度(Sea Surface Temperature,SST)降低,东西SST梯度增加,信风增强,进一步使得更多的冷水上翻到海表(Meehl et al.,2003)。另一方面,Hadley环流的加强导致副热带的云量减少,这使得更多的太阳辐射能够到达地表,并进一步增强了这些地区的太阳强迫(Meehl et al.,2003;van Loon et al.,2004;van Loon et al.,2007)。为了便于准确分析模式中是否模拟出了上述过程,本文将“bottom-up”机制分为thermostat过程(Clement et al.,1996)和蒸发过程(Haigh,1996)。简而言之,thermostat过程为:赤道接收了均一增加的太阳辐射,但由于东太平洋有冷水上翻抑制增暖,实际上东太平洋比西太平洋增温弱。蒸发过程为:因为副热带的云量少,强的太阳辐射更多地到达副热带地区,使Hadley环流加强,导致副热带的云量更少,更多的太阳辐射到达副热带,形成正反馈。

前人的研究大多基于单模式的模拟结果,目前并不清楚模拟信号是否具有模式依赖性(Meehl et al.,2009;Misios and Schmidt,2012)。多模式研究可以帮助减少不确定性,消除内部变率可能造成的混叠效应,从而更好地表征气候系统对太阳周期的响应(Misios et al.,2016)。本文选取的CMIP5模式汇集了国际上的主流模式,这些模式的模拟结果可为研究提供重要的参考依据。

已有众多学者研究了观测及单个模式中热带太平洋对太阳强迫的响应,但基本聚焦于峰值年及后1~2a的变化。本文基于多模式评估,拟通过分析再分析资料,得到年代际尺度上太阳强迫峰值年与谷值年的气候系统对太阳活动的响应的差异以及海气耦合过程中对响应的放大作用,并评估CMIP5模式中能否呈现出上述信号以及可能影响的机制。

1 资料与方法

1.1 资料

1.1.1 观测及再分析资料

本文采用SSN来表征太阳活动(徐克红等,2007;袁建刚等,2017)。这是因为早期TSI的重建资料质量较低(Matthes et al.,2006;Gray et al.,2010),而SSN是观测资料,可靠性高。数据由比利时皇家天文台太阳影响数据分析中心(SIDC)提供,资料下载的网站为http://www.sidc.be/silso/datafiles。

本文使用的再分析资料包括:1)美国国家海洋和大气局(NOAA)提供的延伸重建的逐月海表温度(Extended Reconstructed SST V5)(Huang et al.,2017);2)美国国家海洋和大气局-环境科学协作研究所(NOAA-CIRES)的月平均20世纪再分析资料(20th Century Reanalysis V2c)(Compo et al.,2006),包括地表降水、850hPa的U和V风场;3)美国国家环境预测中心和国家大气研究中心(NCEP/NCAR)的地表潜热通量(Surface Latent Heat net Flux,SLHF,Reanalysis 1)(Kalnay et al.,1996)。以上资料除地表潜热通量的时段为1950年1月—2014年12月外,其余变量的时段均为1870年1月—2004年12月,水平分辨率均采用线性插值方法插值为2.5°×2.5°。

1.1.2 CMIP5资料

模式资料均来自CMIP5的30个全球气候模式历史试验的模拟结果,因为历史实验加入了观测的自然强迫(太阳辐射以及火山强迫等),所以本文的重点仅在于历史试验(historical_r1i1p1)。表1给出了相关模式的基本信息,选取的时间范围为1870年1月—2003年12月。选取的环流场包括海表面温度场、850hPa风场、地表降水场和地表潜热通量场。由于各模式资料的水平分辨率不一致,所以将所有模式的输出资料统一插值成与再分析资料一致的分辨率。虽然本文只采用了r1i1p1设置的资料,但因为太阳强迫共有十几个周期,所以有足够多的样本去除内部模态。有关CMIP5模式的更多详细内容另请参阅Taylor et al.(2012)。

注:峰谷年Niño3之差是指各模式12个太阳准11a周期中峰年Niño3指数减去谷年的合成结果的正负(用+-表示),×表示剔除该模式.

1.2 方法

1.2.1 太阳强迫峰谷年的确定

由于太阳黑子数值的波动较快,峰谷年难以界定,又为了滤除高频变化及ENSO本身的年际变率,对太阳黑子逐月序列做去趋势和3a滑动平均处理。相应地,其他所用资料均做相同的处理。滤除高频噪声后的太阳黑子数(图1a)清楚地显示了准11a周期,因此可以确定太阳活动峰值和谷值的年份。所有时段共有12个准11a周期,挑选的年份如下,太阳峰年:1883,1893,1906,1918,1928,1938,1948,1958,1969,1980,1990,2001年;太阳谷年:1878,1889,1901,1912,1923,1933,1943,1953,1964,1976,1986,1996年。本文所指的太阳活动峰(谷)年均为太阳黑子数序列经滑动平均处理后的一个周期中最高(低)值所在的年份,意味着此年及前后1a的太阳黑子数较多(少)。

1.2.2 类La Niña型海温的判定

150°~90°W、5°S~5°N的海域被称为Niño3区,其平均SSTA作为Niño3指数。Niño3指数可以有效地识别传统的ENSO事件。本文用Niño3指数的正负来表征类El Niño型和类La Niña海温。自举法(Bootstrap Methods)是一种重抽样技术,在现代统计研究中广泛运用(莫惠栋,2001)。本文使用单变量自举法来判断各信号的统计意义。

2 太平洋对太阳强迫响应的观测结果

为了探究在太阳黑子数从谷值到峰值的过程中,热带太平洋年代际的响应如何演变,本文分析了过去100多年的太阳黑子数的逐月序列和其3a滑动平均的序列(图1a)、1870年以来3a滑动平均后的12个太阳黑子谷年及之后4a的合成(图1b)以及Niño3指数(图1c)的合成。图1a可以看出太阳黑子数有着明显的规律性,各谷年的太阳黑子数波动小,而各峰年的太阳黑子数波动大,一个周期中峰年与谷年太阳黑子数的差异也较大。一个太阳强迫11a变化周期中,从谷值年到峰值年历时4~5a,所以把12个从谷年到峰年的信号段做了合成分析(图1b,c),其中灰色阴影是标准差,标准差越小,意味着该段信号的不确定性越小。通过图1b和图1c得出,太阳黑子增长过程中,不管前期热带太平洋区域的SSTA是正是负,热带东太平洋都有向负的SSTA转变的趋势,谷年之后的第4年冬季负信号最强,负信号最强段通过了95%的显著性检验,不确定性也较小。因此,随着太阳活动的增强,热带太平洋激发了类La Niña型的SSTA,信号在太阳黑子峰年前一年最强,并且持续到太阳黑子峰年当年。下面分析导致观测中热带太平洋海温变化的机制。

“Bottom-up”机制涉及在相对少云的亚热带地区与入射太阳辐射的相互作用以及海-气耦合(Rind,2002;Meehl et al.,2003;van Loon et al.,2004,2007;Roy and Haigh,2010)。本文将讨论此机制在观测中的响应过程,并将此机制分为thermostat过程和蒸发过程,然后展开分析。

在北半球冬季,因为亚热带地区相对少云,太阳峰年相比于谷年,对太平洋的加热增加,所以峰年的太阳强迫能将更多的能量输送到亚热带太平洋的海洋表面,使得向上的海表潜热通量(Latent Heat Net Flux,LHNF)增加(图2a),在对应的区域蒸发了更多的水分。这些水分被东北信风带到赤道西太平洋和赤道辐合区(Intertropical Convergence Zone,ITCZ)以北(图2a),给ITCZ以北、南太平洋辐合带(South Pacific Convergence Zone,SPCZ)和印度尼西亚以东带去了更多的降水(图2b)(van Loon et al.,2004,2007)。在印度尼西亚以东增强的降水使得Walker环流东移并增强,这能从图2c得到验证。从图2c可以看出太阳峰年比谷年,热带太平洋地区海表面气压(Sea Level Pressure,SLP)东高西低,热带东风显著增强。然而,增强的热带东风带从东太平洋只延伸到中太平洋,这意味着Walker环流增强并东移。Walker环流的增强和东移引发了热带中西太平洋上升运动增强,而热带东太平洋下沉运动增强(Gleisner and Thejll,2003)。这个过程即称为蒸发过程。

另一个与上述过程共同作用的过程是thermostat过程。随着东北信风的增强(图2c),热带东太平洋海洋的上升流增大,海表温度降低,赤道冷舌向西延伸(图2b);赤道东西SST梯度的增加导致东西压力梯度的增加(图2c),这会增强东风和Walker环流,反过来又增强SST梯度。这个正反馈过程也称为Bjerknes反馈(Bjerknes,1969)。总之,强的太阳辐射使亚热带和热带太平洋的气候系统激发出了蒸发过程,与此同时,蒸发过程中增强的热带东风则引发了thermostat过程,这两个过程相互联系,相互补充。

3 CMIP5模式的bottom-up过程研究

评估CMIP5模式中太平洋对太阳峰/谷年响应的模拟能力,首先要确定驱动各模式的太阳强迫是否一致。30个CMIP5模式中,有28个模式是由相同的太阳总辐照度驱动的,使用了Wang et al.(2005)的重建资料,剩下2个模式ACCESS1.0和ACCESS1.3则使用了Lean(2000)的重建资料(表1)。两者只是在长期趋势中的振幅上有所不同,准11a的太阳周期一致(Gray et al.,2010)。每个模型的大气层顶(Top of the Atmosphere,TOA)均调整过以达到能量平衡,而TOA入射短波辐射通常可以代表作用于模式中气候系统的太阳强迫 (Misios et al.,2016)。大部分CMIP5模式的TOA入射短波辐射有11a周期(图略),然而有2个模式(IPSL-CM5A-LR和IPSL-CM5A-MR)的入射短波辐射没有11a周期。通过合成各模式的每个准11a周期中谷值年及之后4a的入射短波辐射并加以比较(图3),还有4个模式(BCC-CSM1.1、BCC-CSM1.1(m)、FGOALS-g2和INMCM4.0)的入射短波辐射的振幅和周期与大多数模式有差别(图3)。因此,上述6个模式的数据不再分析。在确保外部太阳强迫一致的前提下,继续分析各模式与观测相比的模拟能力。

一些模式能模拟出与观测类似的太阳峰年减谷年在赤道东太平洋的冷信号,即12个太阳准11a周期中峰年减谷年Niño3指数的合成之差为负(表1),但并不是所有的模式都能模拟出与观测相似的信号,相反,很多模式甚至模拟出了暖信号(峰谷年Niño3之差为正)。因此,模式的分类讨论是有必要的,所以将各模式以峰年减谷年Niño3指数之差的正负分为两类子集合:类La Niña异常的模式有10个,类El Niño异常的模式有14个(表1)。接下来通过分析“bottom-up”机制中的反馈过程,讨论造成这两类子集合在强太阳强迫下影响气候系统的结果不同的原因。

本文把峰谷年Niño3之差为负(正)的子集合称为类La Niña(类El Niño)组,通过合成各组各模式峰年减谷年的各要素之差去分析。类La Niña组的热带和亚热带的中东太平洋为强的向下的潜热通量(图4a),这意味着在这些地区太阳峰年较谷年的蒸发效应较弱。两组模式以10°N为代表的气候态信风的北风分量与再分析结果相比较弱(图4),并且在再分析结果中东北信风始于20°N,而模式中东北信风的始于15°N,所以模式中南北向的Hadley环流的下沉支较再分析结果更靠近赤道。在类La Niña组中,热带SST负异常范围较窄长,亚热带地区大面积为SST正异常(图5a),而在类El Niño组,热带SST正异常较弱,范围较大,亚热带地区无明显异常(图5b)。类La Niña组的热带降水均为负(图5a),类El Niño组的热带降水均为正,均不符合再分析资料结果的特征。

类La Niña组一方面在亚热带地区没有显著的正潜热通量,以至于没有产生大量水汽;另一方面东北信风的风向和风带范围与再分析结果不一致。所以蒸发过程的前提条件,也就是再分析结论中信风首先将亚热带地区蒸发的水汽带到热带地区这一现象都没有在模式中体现出。而分析类El Niño组也不能说明类El Niño组在热带东太平洋的SST正异常是因为模拟不出蒸发过程。总之,蒸发过程并不能解释为什么类La Niña组模式能模拟出SST冷信号。

通过分析两组模型多年冬季平均SST之差可知(图6),类La Niña组的西太平洋SST较类El Niño组的高,而中东太平洋的SST相对较低,即类La Niña组的太平洋冷舌更强。所以类La Niña组的热带太平洋东西SST梯度较大。根据S-T法(Sprintall and Tomczak,1992)得知,温跃层的上界深度定义为比表层海温低0.5℃的深度。假设在开阔海域,盐度几乎不变,盐度不影响海水密度。海温越冷,海水密度越大,导致海水厚度越薄,所以海表温度越低,温跃层深度越浅。因此,类La Niña组的冬季气候态热带东西SST梯度差比类El Niño组更强(图6),意味着类La Niña组的温跃层在西太平洋较类El Niño组的深,在东太平洋较浅,即温跃层的斜率较大。

类La Niña组的热带东风较类El Niño组的强(图6),意味着类La Niña组有着较强的Walker环流,所以导致了类La Niña组的气候态冷舌较强。这也意味着类La Niña组的Bjerknes反馈较强(Bjerknes,1969),而thermostat过程的核心就是Bjerknes反馈。太阳峰值年相比于谷值年,对太平洋的加热增加。对于类El Niño组而言,考虑热力学作用,辐射加热增加使得整个赤道太平洋海温增加,导致向上的潜热通量增强。蒸发增加又会导致海温冷却,最后达到一个新的、更热的平衡(Clement et al.,1996)。又因为此组的thermostat过程较弱,所以在赤道东太平洋海面下冷的上涌流的动力效应也较弱,所以它的热力效应没有被上涌流抵消(图5b)。类La Niña组的thermostat过程更强,温跃层倾斜更大,所以东太平洋海底的冷水更易上翻,抵消了外加热强迫,导致海表温度变低,蒸发也变少,最终使得类La Niña组比类El Niño组在太阳峰值年较谷值年中,太平洋东西海温梯度较强,东太平洋有较强的冷信号(图5)。海温梯度的增加增强了气压梯度,导致了更强的东风和更强的Walker环流,这反过来又增强了海温梯度。所以thermostat过程的强弱是影响两类模式是否能在强太阳强迫下模拟出类La Niña现象的重要因素。

4 结论与讨论

本文利用再分析资料得出了年代际尺度中太阳偏强年份会激发热带太平洋类La Niña型的响应,“bottom-up”机制可以解释这个现象。根据再分析的结果,本文评估了CMIP5模式中强太阳强迫能否激发出这个现象。

在年代际尺度上,太阳强迫偏强年相较于太阳强迫偏弱年,再分析资料中的热带东太平洋有负的海温异常。随着太阳强迫的增强,热带太平洋对偏强的太阳强迫的类La Niña型响应在太阳黑子峰值前一年达到最大。本文接着分析了再分析资料中的“bottom-up”机制,可将其分为两个过程。在北半球冬季,峰值年的太阳强迫辐射到相对少云的亚热带地区的能量较谷值年多,从而给赤道西太平洋带去了更多的降水,增强了Hadley环流和Walker环流,最终导致赤道东太平洋的海表温度降低,更多的太阳辐射到达地面,此为蒸发过程。增强的Hadley环流和Walker环流形成了更强的信风,赤道东太平洋海面下的冷上涌流更甚,使得SST降低,冷舌向西扩张。增强的SST梯度又进一步增强了信风,此为thermostat过程。

本文将CMIP5模式根据是否能模拟出类似于观测中的现象,分为两个子集合:类La Niña组和类El Niño组。两组模式的分析结果表明,无法用蒸发过程解释类La Niña组的潜热通量和气候态风场。由于类La Niña组温跃层的斜率较类El Niño组的更大,所以Bjerknes反馈更强。所以,当遇到相同的太阳强迫加热海表温度时,类La Niña组的thermostat过程更强,即海面下的冷海水更容易上翻,能抵消SST的外部加热强迫。综上,模式里主要控制太阳强迫下峰值年相比于谷值年有类La Niña响应的是thermostat过程而不是蒸发过程。

这项研究表明,太阳变率是太平洋年代际变化的一个强迫来源,需要进一步的研究来评估改善该地区年代际变率的可预测性。由于CMIP6允许世界各国专家自行组织和设计模式比较子计划,其中便有平流层和对流层的动力学比较子计划,这可能对于平流层变率和平流层-对流层交换有着比CMIP5更好地模拟能力(Gerber and Manzini,2016;周天军等,2019),所以后续可以在CMIP6模式中加入“top-down”机制进行讨论。

参考文献