青藏高原是世界上海拔最高、尺度最大、地形最复杂的高原，是除南北极以外地球上陆地冰川分布最多的地区，被称为“世界屋脊”，也被称为世界“第三极”（Qiu，2008），其复杂的气候变化及其独特高耸的大地形地表特征产生的动力作用和热强迫机制对我国、亚洲东部乃至全球天气气候和环境变化产生了巨大的影响（段安民等，2015）。同时，青藏高原又被誉为“亚洲水塔”（Immerzeel et al.，2010; 姚檀栋等，2019），孕育了长江、黄河、澜沧江、雅鲁藏布江、印度河、恒河等河流，滋养了中下游20亿人口，对维系中下游生态系统健康和经济社会发展起着至关重要的作用。

在全球变暖背景下，青藏高原气候发生了显著变化。大量工作利用观测资料和数值实验开展了青藏高原气候变化研究。研究表明，青藏高原近50 a来年平均气温每10 a升高0.3~0.4℃，其增温速率是全球平均的2倍（陈德亮等，2015）。由于青藏高原持续增暖，所以出现了冰川加速退缩、冻土消融、湖泊扩张、极端高温和极端降水事件发生频次显著增加、高原物种减少等现象（底阳平等，2019; Yao et al.，2019; 蒋元春等，2020）。青藏高原的变暖趋势表现出较强的季节性和空间变化特征。在季节上，青藏高原冬春季增温幅度较夏秋季大（Su et al.，2017; 吴芳营等，2019; 吴玉婷等，2022; 杨耀先等，2022）。在空间上，青藏高原北部的变暖速率较大（Rangwala et al.，2013; 魏莹和段克勤，2020; 李菲等，2021）。青藏高原持续增暖，故其地表环境和生态系统变化对气候变化的响应与反馈过程，一直以来备受科学界关注（Ding，2018; 朴世龙等，2019）。

政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第6次评估报告指出，自1850—1900年以来，全球地表平均温度已上升约1℃，气候变化正在加剧水循环、影响降水特征、加快多年冻土融化和海平面上升，人类对气候系统的影响是明确的，未来全球变暖已然是不争的事实（王会军等，2020; 赵宗慈等，2020; IPCC，2021; Zhou and Zhang，2021）。预估未来气候变化是气候变化应对政策制定和行动的基础，对农业、生态系统、社会经济和人类生存与发展有着重要的科学意义。为了对未来气候进行可靠预估，国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project，CMIP）至今已组织6次（CMIP1—6）。前人基于CMIP5计划结果已经做了大量工作，研究显示:青藏高原未来中到强降雨和暴雨的出现频率将增加（Hui et al.，2018）; 出现显著增暖增湿现象，增暖中心在高原西北地区，增温幅度从西北到东南递减，增湿以高原东南部为主（王玉琦等，2019）; 在温室气体排放较高的情景下，升温随海拔高度升高而放大得更大（Rangwala et al.，2013）。在不同典型浓度路径（Representative Concentration Pathways，RCPs）情景下，RCP4.5和RCP8.5青藏高原平均气温短期分别上升1.4和1.6℃，长期分别上升2.4和4.0℃（Jia et al.，2019）。在全球变暖1.5和2.0℃的背景下，基于CMIP5模式集合平均预估青藏高原气候变化幅度是全球气候变化的1.5~3.0倍（周天军等，2020）。

青藏高原作为全球气候变化的高敏感区域和脆弱区域，对于模式预测的准确度具有一定挑战。青藏高原产生永久冻土降解（Xue et al.，2009）、热强迫减弱以及陆地蒸发量增加（Yang et al.，2014）等气候变化，使其未来变化更加难以预估。CMIP5模型输出结果在青藏高原上存在较大的不确定性（胡芩等，2014; Su et al.，2017; Fan et al.，2021）; CMIP6实验数据已发布，且新一代气候和地球系统模式在物理过程、生物地球化学过程、参数化方案和分辨率等方面均较早期版本有了不同程度的改进; 无论从模式的改进，还是对未来情景的设计，CMIP6模拟结果更符合实际，能展现出更高的模拟精度。与观测相比，CMIP6与CMIP5大部分模式对高原地表平均增暖预估存在冷偏差，但该冷偏差在CMIP6中有所减小，与CMIP5冷偏差1.52℃相比减小了0.44℃（Zhu and Yang，2020; Cui et al.，2021）。CMIP6的多模式集合平均（Multi-Model Ensemble，MME）能够将青藏高原西北地区CMIP5的MME中出现的较大冷偏减小到1℃左右，春、冬季冷偏较小，在不同海拔高度均能减小到2℃以下，在海拔高度3~4 km区域偏差最小，冷偏为0.22℃（Lun et al.，2021）。MME结果与中位数结果优于大多数单个模型模拟效果（Jiang et al.，2020; 陈荣等，2023），能较好地再现青藏高原季节平均气温和降水的总体空间格局以及所有季节的平均温度和降水的增加趋势。CMIP6模式预估结果表明，相比于1995—2014年，在不同共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）SSP2-4.5和SSP5-8.5情景中，青藏高原年平均地表气温在21世纪90年代分别上升2.5和5.1℃，其中秋季和冬季增幅更大，高海拔地区增暖幅度大，藏北高原中西部和巴颜喀拉山区为升温中心（陈炜等，2021; 孟雅丽等，2022）。因此，探究CMIP6模式中青藏高原增暖对温室气体增加的响应及其不确定性的基本机制具有重要意义，能有效应对气候变化对高原区域农业、生态系统、社会经济产生的影响，保障其安全，推动其可持续发展。

气候反馈响应分析方法（Climate Feedback-response Analysis Method，CFRAM; Cai and Lu，2009; Lu and Cai，2009）是用温度来表征气候系统外部强迫和内部各气候因子的变化对总的气候系统能量或温度变化的贡献的一种统计方法。CFRAM基于耦合的大气-地表系统的能量平衡方程，可以把模式输出的温度变化分解为由外强迫、辐射和非辐射过程引起的部分温度变化。相比于传统的气候反馈诊断方法，CFRAM方法有明显的优势。它关注整个大气和地表能量扰动的温度响应，并且可以定量计算出辐射过程和非辐射过程的贡献。高原增暖是外部强迫和气候反馈共同作用的结果，利用CFRAM可以深入理解各外强迫和反馈过程对高原增暖的相对贡献。通过对比多模式间的结果差异，可进一步揭示多模式对高原增暖响应模拟不确定性的主要来源。本文将基于CMIP6，运用CFRAM方法，系统地分析青藏高原在CO₂强迫下，各个反馈过程对增暖及其不确定性的贡献。

1 研究区域及资料和方法

1.1 研究区域概况

青藏高原地势高耸，地形复杂，平均海拔在4 km以上。这种特殊的地理环境形成了青藏高原极其复杂的气候条件。本文选取60°~110°E、20°~50°N范围内海拔1.5 km以上区域作为青藏高原区域。

1.2 资料

利用气候模式模拟有助于诊断青藏高原对温室气体增加的响应。本文采用了CMIP6最核心的DECK实验中的两组基准试验的模式数据（Eyring et al.，2016）:一组是气候模式对工业化前气候状态的控制模拟，一般是至少500 a的工业前模拟实验（piControl）; 另一组是在piCcontrol实验运行的某个时间节点上，把CO₂的浓度突然增加4倍，模式再持续运行至少150 a，使气候系统达到新平衡状态（Deser et al.，2012），称之为突然4倍CO₂强迫实验（abrupt-4×CO₂）。为使模式间比较具有公平性和一致性，每个模式仅用同一初始状态实验（r1i1p1f1）下的数据。本文对青藏高原在CO₂强迫下的响应定义为增暖后与增暖前气候态之差。增暖前的气候态为piCcontrol实验中最后150 a的年平均值。增暖后的气候状态为abrupt-4×CO₂实验中第140—150年的年平均值。

本文使用的18个CMIP6模式均包含分析所需的变量，包括:温度、比湿、云量、云水/云冰含量、地表感热（潜热）通量、地表向下（向上）的长波辐射通量、地表向下（向上）的短波辐射通量、大气顶部向下（向上）的短波辐射通量。表1给出了各模式的名称及分辨率。所有模式均为月平均数据输出，并使用双线性插值插值到2.5°×2.5°网格。

1.3 方法:气候反馈响应分析方法（CFRAM）

气候反馈响应分析方法（CFRAM）是当前气候反馈领域广泛应用的分析方法之一，其优势在于用部分温度变化表征各外强迫和反馈过程对总温度变化的贡献，且所有的部分温度变化之和等于总温度变化。CFRAM基于耦合的大气-地表系统的能量平衡方程，关注整个大气和地表能量扰动的温度响应，可将模式输出的温度变化分解为由外强迫、辐射和非辐射过程引起的部分温度变化，定量计算气候系统外部强迫以及内部各气候要素的变化引起的独立能量或温度变化。辐射能量通量散度的变化可通过辐射能量通量辐合（Q^rad）变化和非辐射能量通量辐合（Q^non-rad）变化之和来表示：

式中：$\mathrm{\Delta }（\partial E/\partial t）$是基准状态和变暖状态之间能量储存的差异；Q^rad=S-R由从净短波辐射通量（S）与净长波辐射通量（R）之间的差推导得出。使用线性近似，$\mathrm{\Delta }（S-R）$可进一步分解为个别辐射反馈过程，公式如下：

其中：符号Δ后的上标CO₂、AL、WV、CLD分别表示单独由CO₂浓度、地表反照率、水汽、云变化引起的部分辐射加热扰动；ΔT为两种气候状态下每一层的温度差。此外，$\partial R/\partial T$称为普朗克反馈矩阵。ΔQ^non-rad表示非辐射能量通量辐合的变化，可分解为以下几个过程：

式中：ΔQ^ATM、ΔQ^SHSR、ΔQ^SH和ΔQ^LH分别表示大气对流/大尺度垂直和水平运动引起的能量辐合变化、与地表热存储变化相关的非辐射能量通量辐合的变化以及潜热通量和感热通量变化引起的能量辐合变化。再将（2）式和（3）式带入（1）式中，得到：

方程的左右两侧包含各层大气层以及地表的温度变化矩阵，上述方程可逐网格进行计算。其中CO₂强迫项（$\mathrm{\Delta }{T}^{{\mathrm{C}\mathrm{O}}_2}$）表示仅由于CO₂突然增加4倍而引起的温度变化。

在abrupt-4×CO₂实验中，abrupt-4×CO₂是引起温度变化和其他反馈过程中温度变化的唯一外强迫。辐射反馈过程包括反照率反馈（AL）、水汽反馈（WV）和云反馈（CLD）。非辐射过程包括大气动力学项（ATM）、地表热存储项（SHSR）以及地表感热通量项（SH）和地表潜热通量项（LH）。其中，云反馈可以分解为云的短波效应（CLDS）和长波效应（CLDL）。ATM项表示在大气层中由于非辐射过程引起的能量辐合最终导致的温度变化，有可能来自对流或大尺度垂直运动、大气的水平运动以及大气中的潜热通量和感热通量的变化。另外，SH项和LH项表示由于地表潜热通量和地表感热通量的变化而引起的地表温度的变化。

2 青藏高原对温室气体增加的多模式集合平均响应

2.1 突然4倍CO₂强迫下青藏高原增暖特征

为了更好地理解高原地面温度对温室气体的响应机制及其特殊性，将高原平均增暖与全球陆面平均增暖进行对比分析。在突然4倍CO₂（abrupt-4×CO₂）强迫下，18个模式对青藏高原区域平均和全球陆面平均增暖预估如图1所示。图1a中，按CFRAM输出青藏高原升温幅度降序排列（模式编号与表1编号对应），并将多模式集合平均MME（简写为E）放在横坐标的右端。图1a显示，CFRAM输出结果在青藏高原地区地表增暖与模式预估偏差较小，能较好地反映青藏高原地表增暖。根据Fan et al.（2021）针对东亚增暖预估的研究结果，CFRAM在整个东亚区域乃至全球陆地格点上均能可靠地分解模式模拟的总温度变化，较好地再现模式预估增暖值，误差控制在10%以内。青藏高原地区平均增暖范围为5.8~10.4 K，全球陆面平均增暖范围为5.2~9.7 K，大多数模式预估的青藏高原区域平均增暖大于全球陆面平均增暖，MME结果同样表明高原增暖大于全球陆面平均增暖。

运用CFRAM分析MME增暖，得到由外强迫和各内部反馈过程对高原及全球陆面平均增暖的贡献。如图1b所示，高原增暖贡献项从大到小依次为水汽反馈（WV）、CO₂、反照率反馈（AL）和地表热存储（SHSR）项。温室气体强迫引起的青藏高原区域平均增温与全球陆面平均增暖相当。地表反照率反馈对青藏高原表面增温的贡献约是对全球陆面增温贡献的4倍。水汽反馈、云短波辐射反馈以及地表热存储过程导致的青藏高原升温幅度略低于对全球陆面平均温度的贡献。云长波辐射反馈过程对青藏高原温度变化为正贡献，而对全球陆面温度变化为负贡献。地表的感热和潜热过程对青藏高原和全球陆面温度变化均为负贡献且在青藏高原造成的降温更强。其主要原因是，与全球陆面平均相比，青藏高原海拔高度高、积雪多、地表反照率反馈贡献大，水汽少、水汽反馈贡献小，云量多、云辐射反馈贡献为正，冰川、积雪融化伴随的感热和潜热过程负贡献高。

多模式对高原增暖的模拟结果存在一定差异，为了进一步探究模式间差异的原因，对每个模式的反馈分析结果进行讨论。图2展示了每个模式中各反馈过程对高原平均增暖和全球陆面平均增暖的贡献。结果表明，温室气体强迫对青藏高原和全球陆面增暖的贡献在各模式中高度一致，均为正贡献，且增温幅度差异较小。水汽反馈在各模式中均对高原和全球陆面平均变暖产生正贡献。地表反照率反馈在青藏高原上有明显正贡献，但存在显著的模式间差异。地表热存储过程在各模式中对高原和全球陆面平均增温均为正贡献，且贡献幅度相当。相反地，地表的感热和潜热过程在各模式中对高原和全球陆面平均增暖均为负贡献，且对青藏高原增暖的负贡献更大。需要特别指出的是，云反馈、大气动力过程对高原和全球陆面增温的贡献在不同模式中符号不同。在大多数模式中，云短波辐射对全球增暖有正贡献。

综上所述，各模式（图2）和MME（图1b）的CFRAM输出结果显示，青藏高原地表增暖与全球陆面平均增暖相似，在很大程度上可归因于人为的温室气体强迫及相应的正的水汽反馈，并通过地表反照率反馈、云短波辐射反馈以及地表热存储过程进一步放大，而地表的感热和潜热过程抑制了升温的幅度。与全球陆面平均相比，青藏高原地表反照率反馈产生的增温更大，这是造成青藏高原变暖比全球陆面更强烈的原因。

2.2 各反馈过程对青藏高原增暖相对贡献的空间分布特征

考虑到青藏高原的空间复杂性，进一步讨论MME高原增暖和每个反馈过程引起的部分温度变化的空间分布（图3）。结果显示，青藏高原增温在中部以及西部地区最强，出现增温超过8 K的增暖中心（图3i）。CO₂强迫导致的高原增暖呈现出空间上的均匀分布（图3e）。地表反照率引起的增暖在青藏高原东部和南部地区出现2个明显的增暖中心（图3a），这是未来冰雪覆盖减少造成地表反照率变化的结果，因此增暖主要发生在气候态冰雪覆盖多、反照率高的地区（图4a）。在冰雪融化的过程中，感热和潜热过程发生变化，抑制青藏高原增暖。因此，感热和潜热过程在青藏高原东部和南部地区同样出现2个明显的增暖的负贡献中心，降温效应超过-7 K。这种抑制增暖空间格局与地表反照率变化引起的增暖的空间格局高度一致（图3a、h）。在某种程度上，这意味着感热和潜热过程减少了反照率反馈引起的空间不均匀性。水汽反馈在高原上造成空间分布较均匀的增暖，在高原全域导致大于3 K的增暖分布，只有高原东南部边缘地区变暖超过4 K。这是由于在全球变暖情景下，青藏高原上空大气中的水汽含量将增加（图4b），水汽含量的增加增强了向下的长波辐射。云反馈过程对高原增暖的贡献存在较大的空间差异（图3c、d）。云长波辐射反馈对高原北部增暖有正贡献、对南部增暖有负贡献，这与云短波辐射反馈造成的温度变化分布相反（图3c、d），从而总体上削弱了云反馈对青藏高原增暖的贡献。这是由于在温室气体强迫下，高原上空总云量变化和整层大气柱的云水/云冰含量变化的MME吻合较好（图4c、d），青藏高原云量的减少和云水/云冰的增加相互抵消，对增温的贡献较小。地表热存储过程在青藏高原上呈现整体增暖的空间格局，在青藏高原的中部和西部地区，增温较其他区域更为显著（图3g），东部出现与感热和潜热过程抑制增暖相同区域的抑制中心，这与青藏高原较快的冰雪融化有关。大气动力过程对青藏高原变暖的贡献较小（图3f），不做深入讨论。

总体而言，在abrupt-4×CO₂强迫下，作为对外部强迫的响应，CO₂增加导致青藏高原地表均匀增暖，而水汽反馈和地表反照率反馈则显著放大了初始增暖。地表的热吸收和热释放过程总体对青藏高原地表增温也有积极作用。感热和潜热过程主要起到抑制升温的作用。

3 青藏高原对温室气体增加的响应的模式间差异

3.1 abrupt-4×CO₂强迫下青藏高原增暖的模式间差异特征

由图1和图2可知，与全球陆面平均增暖相比，青藏高原区域平均增暖更强，模式间不确定性也更大。为此，我们运用CFRAM分析方法探究青藏高原各反馈响应过程引起的部分增暖的模式间差异，进而揭示青藏高原增暖预估不确定性的来源。

图5a为各模式中高原区域平均总增暖以及外强迫和反馈响应过程引起部分增暖的箱线图，从上到下分别为最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值。总增温模式间差异约为2 K，云短波和长波反馈、地表反照率反馈以及水汽反馈是模式间不确定性最大的3项。云短波辐射反馈模式间差异接近4 K，且模式对云反馈过程模拟结果的符号不一致。反照率和水汽反馈虽然模式间差异也较大，但模式间的符号一致。大气动力过程模式间差异虽然相对较小，但模式间对该过程的贡献为正或负仍存在争议。地表热存储过程以及感热和潜热过程模式间差异较小，上四分位数、中位数、下四分位数差异在0.5 K左右。CO₂强迫带来的部分增暖几乎不存在模式间的差异。

各模式外强迫和反馈响应过程引起青藏高原部分增暖的模式间差异如图5b所示，即图2a中的部分温度变化去掉MME值后的结果。黑虚线对应各色柱的总和，即为各模式模拟的高原平均增暖偏离MME的值。云反馈、地表反照率反馈和水汽反馈的各模式不确定性基本是同相位的，而地表感热和潜热过程则基本是反相位的。这表明，云反馈、地表反照率反馈和水汽反馈3个过程对模式中高原增暖响应的不确定性起增大的贡献。

综上所述，模式的不确定性主要由云反馈贡献，其次是地表反照率反馈、水汽反馈。地表热存储过程以及大气动力过程的模式间差异也不可忽略。外部强迫（4倍CO₂）的直接贡献几乎没有表现出模式间差异。

3.2 各反馈过程对青藏高原增暖不确定性的贡献的空间分布

为了全面了解温室气体强迫下青藏高原变暖的不确定性，研究其不确定性的空间分布特征，本节将详细讨论各反馈过程造成的部分温度变化的空间分布的模式间差异。图6a展示的是18个模式变暖预估的标准差的空间分布，图6b—s为各模式对地表变暖预估相对于MME的偏差（各模式排列从左到右、从上到下，与表1的排列一致）。每个小图右上方的值表示对应的区域平均值，图6b—s按照青藏高原区域平均变暖从左到右、从上到下排列。增暖预估最大标准差出现在青藏高原中东部和南部地区，该特征与Woldemeskel et al.（2016）的研究结果一致。各模式对高原增暖预估存在较大空间差异，绝大多数模式对青藏高原区域增暖预估体现为正、负异常均出现，均出现了多个正、负极大值中心，最大极值中心差值达8 K以上，极值中心分布基本与地表反照率和总云量的MME分布一致。这表明，改善地表反照率和云量的参数可有效减小模式对青藏高原变暖预估的空间不确定性。

图7为模式对反照率反馈造成的部分温度变化的模拟情况。图7a为18个模式反照率反馈增暖预估的标准差的空间分布，图7b—s为各模式对反照率反馈地表变暖预估相对于MME的偏差。图8—12与图7相同，依次显示的是水汽反馈、云反馈、大气动力过程、地表热吸收和热释放过程以及感热和潜热过程相关的个别过程的部分温度变化。反照率反馈增暖预估的标准差（图7a）呈现出显著的非均匀的空间分布，最大标准差出现在青藏高原中南部地区。标准差大值中心与最强增暖地区一致，表明反照率造成的增暖强的地区，模式间差异大。反照率反馈增暖较强的模式模拟出的高原整体增暖倾向于正异常，反之亦然。反照率反馈造成的高原平均增暖最大正异常与最大负异常之差达3.21 K。

水汽反馈导致的增暖在空间上显示出较均匀的分布（图8a）。根据各模式水汽反馈与MME的水汽反馈引起的部分增暖预估偏差分布（图8b—s）可知，水汽反馈引起的增温在高原区域基本呈现一致的正（负）异常。各模式间区域平均偏差最大正异常与最大负异常之差达2.51 K。然而，云反馈增暖预估的标准差（图9a）呈现出明显的非均匀空间分布，模式间最大差异出现在青藏高原东南部地区（图9b—s）。相当一部分模式结果显示，单模式中云反馈过程造成的温度变化相对于MME的偏差在高原东南部和中西部地区符号相反。这表明，在温室气体增加的强迫下，高原东南部云的变化机制与中西部云的变化机制可能存在差异。大气动力过程通过引起大气温度变化，并进而通过长波辐射影响地表温度。大气动力过程造成的温度变化在模式间的差异大值区出现在青藏高原中部一带地区（图10a）。与其他反馈过程相比，大气动力过程的引起的区域平均增暖相对于MME的偏差小一个量级，对总增暖的模式间差异贡献较小，故不再做详细讨论。

地表热存储（图11）以及感热和潜热过程（图12）造成的增温模式间差异较大，并且表现出显著的空间不均匀性。地表热存储过程导致的增暖的模式间差异大值出现在青藏高原东部和南部地区，其极值中心与增暖最显著地区一致（图11a）。单个模式地表热存储过程引起增温相对于MME值的偏差在青藏高原山区域内较为散乱，可存在多个正负极大值中心（图11b—s）。相应地，感热和潜热过程造成的增温模式间差异也较大（图12a）。感热和潜热过程引起增温相对于MME值的偏差和反照率反馈的贡献大致呈现反向分布（图7），表明感热和潜热过程可以有效抑制由反照率反馈引起的增暖不确定性。

综上所述，青藏高原总增暖的最大模式间差异出现在高原中东部和南部地区。模式间差异大值中心分布基本与地表反照率和云反馈的模式间差异大值区分布一致，表明改进地表反照率以及云量的参数可有效缩小模式对青藏高原增暖预估的空间不确定性。青藏高原反照率反馈、云反馈、地表热存储过程以及感热和潜热过程的模式间差异均呈现显著的非均匀空间分布。反照率反馈过程的最大模式间差异在中南部地区，云反馈过程的最大模式间差异在东南部地区，地表热存储过程的最大模式间差异在东部和南部地区，感热和潜热过程的最大模式间差异在中南部地区。对单个模式而言，感热和潜热过程造成的温度变化与反照率反馈项符号相反，起到降低空间不均匀性的作用。

4 结论与讨论

本文基于CMIP6模式中18个模式的模拟结果，分析了在CO₂浓度突然4倍（abrupt-4×CO₂）强迫下青藏高原增暖响应，并对青藏高原增暖进行了气候响应反馈归因分析，讨论了其模式间差异的来源。在abrupt-4×CO₂强迫下，青藏高原地表增暖与全球陆面平均增暖相似，在很大程度上可归因于人为的温室气体强迫及相应的正的水汽反馈，并通过地表反照率反馈、云短波辐射反馈以及地表热存储过程进一步放大，而地表的感热和潜热过程抑制了升温的幅度。与全球陆面平均相比，青藏高原地表反照率反馈产生的增温更大，这是造成青藏高原变暖比全球陆面更强烈的原因。

多模式对高原增暖的模拟存在较大模式不确定性。从高原平均增暖来看，模式的不确定性主要由云反馈贡献，其次是地表反照率反馈以及水汽反馈，但受到感热和潜热过程的抑制。地表热存储过程以及大气动力过程的模式间差异也不可忽略。外部强迫（4倍CO₂）对高原增暖的直接贡献几乎没有表现出模式间差异。从增暖模式间差异的空间分布来看，青藏高原总增暖的最大模式间差异出现在高原中东部和南部地区。模式间差异大值中心分布基本与地表反照率和云反馈的模式间差异大值区分布一致，表明改进地表反照率以及云量的参数可以有效缩小模式对青藏高原增暖预估的空间不确定性。青藏高原反照率反馈、云反馈、地表热存储过程以及感热和潜热过程的模式间差异均呈现显著的非均匀空间分布。反照率反馈过程的最大模式间差异在中南部地区，云反馈过程的最大模式间差异在东南部地区，地表热吸收和热释放过程的最大模式间差异在东部和南部地区，感热和潜热过程的最大模式间差异在中南部地区。对单个模式而言，感热和潜热过程造成的温度变化与反照率反馈项符号相反，起到降低空间不均匀性的作用。

综上所述，本文对CMIP6中青藏高原增暖对温室气体增加的响应及模式间差异进行了深入讨论。对高原增暖预估来说，反照率反馈和云反馈过程是缩小高原增暖预估不确定性的关键; 同时，陆面过程如地表热存储和热通量过程的准确模拟也至关重要。

本研究主要关注青藏高原地区增暖对CO₂强迫的响应。然而，在现实气候系统中，除了CO₂外，气溶胶强迫、臭氧强迫等对气候变化也有重要影响。因此，对气候变化的研究需要综合考虑各种外部强迫因素的影响，以便更全面地理解和预测气候系统的变化趋势。此外，本研究主要考虑青藏高原多年平均气候状态，但青藏高原夏季是“热源”、冬季为“冷源”，随着季节的变化，各个反馈响应过程将出现显著变化，因此，分季节探究高原增暖的响应有助于更全面地了解不同季节的主要反馈响应过程及不确定性来源，利于模式在青藏高原地区的进一步改进。

参考文献