智海,李愷霖,周順武

(南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044)

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CMIP5西北太平洋氣候變率的模擬評估

智海,李愷霖,周順武

(南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044)

利用觀測海溫資料和CMIP5模式模擬結(jié)果分析西北太平洋(120°E～120°W,20～60°N)海表溫度的氣候態(tài)和年代際變化特征。結(jié)果表明,所選22個模式可以較好地模擬出西北太平洋海表溫度的氣候特征及其年際、年代際變化特征;模式模擬的海表溫度總體標(biāo)準(zhǔn)偏差在黑潮延伸體區(qū)域最大;絕大多數(shù)模式能模擬出海表溫度的第一EOF模態(tài);西北太平洋海表溫度具有較明顯的年代際振蕩現(xiàn)象,13/22的模式模擬的海表溫度存在明顯的年代際振蕩,同時海表溫度氣候態(tài)的模擬偏差對其周期振蕩模擬的影響較大,尤其在黑潮延伸體區(qū)域。

CMIP5;西北太平洋;氣候變率;海表溫度

0 引言

對于東亞的氣候而言,無論是東亞夏季風(fēng)還是冬季風(fēng),都存在著明顯的年代際變化(李建平等,2013)。例如在1980—2000年太平洋年代際振蕩(Pacific Decadal Oscillation,PDO)處于正位相,多發(fā)生較強的厄爾尼諾,呈現(xiàn)為東亞夏季風(fēng)減弱的態(tài)勢,中國夏季長江流域降水異常增多,俗稱南澇北旱(趙平和周秀驥,2006),而在2000—2013年近十年期間PDO為負位相,多發(fā)生較強的拉尼娜,呈現(xiàn)為東亞夏季風(fēng)增強的態(tài)勢,中國夏季北方地區(qū)降水異常增多,俗稱北澇南旱(顧薇和李崇銀,2010;劉海文等,2012),PDO對東亞氣候的年代際變化有著至關(guān)重要的影響(Li et al.,2010;Zhu et al.,2011)。

太平洋年代際振蕩是近年來所發(fā)現(xiàn)的年代際時間尺度上的強信號(Mantua et al.,1997)。自從這一現(xiàn)象被發(fā)現(xiàn)以來,就在學(xué)界受到極大的關(guān)注:一方面,PDO是疊加在長期氣候趨勢上變化上的擾動,可直接造成包括我國在內(nèi)的太平洋地區(qū)氣候的年代際變化(馬柱國和邵麗娟,2006;朱益民等,2007;Yoon and Yeh,2010;李崇銀等,2011;余斌等,2011;李明剛等,2012);另一方面PDO又是年際變率的重要背景,對于年際變化(如ENSO)有重要的調(diào)制作用(Zhang et al.,1997;Alexander and Barnett,1998;McCabe and Dettinger,1999;Mantua and Hare,2002;楊修群等,2004;Schneider and Cornuelle,2005;孫曉娟等,2011;Wang et al.,2012;張福穎等,2012;Chen et al.,2013)。大量的觀測資料和分析表明:在1976/1977年前后北太平洋海洋大氣狀況出現(xiàn)了一次顯著的年代際形態(tài)轉(zhuǎn)變(Trenberth,1990)。在海洋方面,熱帶中東太平洋海表溫度(sea surface temperature,SST)出現(xiàn)年代際異常增暖,而在北太平洋中西部SST卻異常變冷,阿拉斯加灣及北美西岸SST增加。而海洋上的這種變化對應(yīng)著大氣上的變化體現(xiàn)在:北太平洋地區(qū)海平面氣壓(sea level pressure,SLP)和500 hPa高度場明顯降低,阿申低壓異常加深、東移并偏南(楊修群等,2004)。研究還發(fā)現(xiàn),類似于20世紀(jì)70年代末的氣候突變同樣發(fā)生在20世紀(jì)20和40年代,而且近期的研究還發(fā)現(xiàn)了從1998—2002年的冬季的一些異常特征也可以用年代際振蕩來解釋(Bond et al.,2003)。

海洋是大氣的加熱場,具有相當(dāng)大的熱容量及緩慢變化的特性,因此在研究氣候年代際時間尺度自然變率時海洋的年代際變化受到廣泛關(guān)注。而大氣系統(tǒng)直接受SST的強迫,因此首先要認識年代際時間尺度上SST的分布型式和變率(李泓和李麗平,2001)。但是由于各種各樣資料的限制和觀測手段的缺乏,隨著技術(shù)手段的發(fā)展氣候模式越來越成為研究年代際氣候變化的有效工具。但是,雖然氣候系統(tǒng)模式是氣候變化模擬和預(yù)估的有力工具,但其可靠性一直是人們關(guān)注的問題,世界氣候研究計劃已經(jīng)組織了多次耦合模式比較計劃(CMIP),旨在統(tǒng)一的框架下開展多模式比較(郭彥等,2013)。2008年耦合模擬工作組(WGCM)與國際地學(xué)生物圈計劃(IGBP)的地球系統(tǒng)積分與模擬(AIMES)計劃聯(lián)合召開會議,決定合作推動新一輪的氣候模式比較研究計劃CMIP5(Taylor et al.,2012)。新一輪計劃依然是以CMIP3為基礎(chǔ),但是又做了許多改進,特別是改進物理參數(shù)化和提高模式分辨率,目前的氣候模式已不是單純比較模式模擬變量的能力,而是發(fā)展到進一步深入考察模式對物理過程和因子的模擬能力,即研究模式物理的真實性。

一直以來,太平洋海溫變率主導(dǎo)模態(tài)評估和預(yù)估的研究較少,Overland et al.(2007)用10個IPCC AR4模式在未來全球變暖情景下預(yù)估了未來北太平洋年際振蕩的變化,模式集合的結(jié)果指出未來北太平洋全海盆增暖,SST的空間型態(tài)沒有變化。IPCC AR4模式對熱帶太平洋和北太平洋海溫的年代際可預(yù)報性模擬較差,這是由于北太平洋SST從季節(jié)到年代際的變化不僅僅起源于紅噪聲同時起因于ENSO中轉(zhuǎn)變成紅噪聲的信號(Newman et al.,2003)。Furtado et al.(2011)指出IPCC AR4模式中北太平洋海溫模態(tài)在時空特征上都與觀測結(jié)果有著顯著的差別,這是因為模式捕捉北太平洋主導(dǎo)模態(tài)動力過程的能力值得懷疑。Meehl et al.(2013)研究指出特別是在熱帶太平洋,與海溫的線性趨勢不同的模態(tài)往往會在中斷數(shù)十年后呈現(xiàn)出相反的相位。更進一步的研究表明,通過對北太平洋黑潮區(qū)海平面高度的研究,能進行對黑潮變化的預(yù)測(Qiu et al.,2014)。李根(2012)發(fā)現(xiàn)在利用CMIP3不同耦合模式模擬熱帶氣候態(tài)SST時存在著非常大的模式差異,這種差異甚至超過了實際SST的變化。孫龔(2013)對比了CMIP3和CMIP5對北太平洋海溫變率前兩個模態(tài)的模擬結(jié)果,指出不論是CMIP3還是CMIP5對于時間特征基本沒有模擬能力。模式的模擬性能主要表現(xiàn)為兩個方面:一是氣候態(tài),二是氣候變率。對氣候態(tài)的模擬在一定程度上表征了模式在一定時間尺度下對氣候背景的模擬能力,而合理的模擬出年際變率才能利用模式對未來氣候進行有效的預(yù)估(張宏芳,2011)。

因此本文擬利用CMIP5的實驗結(jié)果,評估氣候模式對西北太平洋上層海溫的變率模擬。針對挑選出的22個模式的piControl實驗結(jié)果,通過分析海溫的氣候態(tài)、氣候變率及模式與模式之間的模擬不確定性,評估各個模式以及模式的集合平均對于西北太平洋年代際變率的模擬能力。并通過揭示西北太平洋氣候變率的特征來探究影響西北太平洋年代際變化的可能因素。

1 資料與方法

采用的觀測資料是來自NCEP/NCAR的ERSST(Improved Extended Reconstruction Sea Surface Temperature,ERSST)再分析資料(Smith and Reynolds,2004)。該資料是基于最新的ICOADS SST數(shù)據(jù),釆用改良的統(tǒng)計方法重新構(gòu)建而成的逐月資料,可追溯至1854年1月,水平空間分辨率是2°×2°,并且扣除了全球變暖的趨勢。

圖1 觀測和模擬的西北太平洋年海表溫度氣候態(tài)(等值線;單位:℃)及其差值分布(模擬結(jié)果減觀測結(jié)果;彩色陰影區(qū),單位:℃)Fig.1 Observed and simulated climatologies of SST(contours;units:℃) in Northwest Pacific and their differences(simulations minus observations;color shadings,units:℃)

使用來自CMIP5的22個模式資料,模式的實驗是piControl實驗(工業(yè)革命前控制實驗),主要用來估計模式的非強迫變率和診斷非強迫系統(tǒng)的氣候漂移。本文采用的piControl實驗的設(shè)計目的是在不考慮外界強迫和全球變暖的情形下研究氣候本身的內(nèi)部變率。實驗將太陽常數(shù)、溫室氣體、氣溶膠和臭氧等強迫資料固定在1850年前后(Taylor et al.,2012)。模式選取的資料是模式模擬實驗的最后100 a的資料。資料選取的范圍是120°E～120°W、20～60°N的西北太平洋區(qū)域。由于不同模式之間水平分辨率各不相同,為了便于與模式進行比較,把觀測資料和所有的模式資料全部插值為1°×1°規(guī)則網(wǎng)格。

模式對氣候態(tài)的模擬在一定程度上表征了模式在一定時間尺度下對氣候背景的刻畫能力,采用Taylor圖評估方法對氣候態(tài)進行評估;對年際變率的模擬能力是模式模擬能力的重要體現(xiàn)之一,使用EOF和功率譜分析方法對年際變率進行評估。

2 CMIP5模式氣候態(tài)模擬結(jié)果

海溫是對氣候直接產(chǎn)生影響的海洋要素,并因此影響天氣和氣候的變化,圖1從整體上來看,SST呈現(xiàn)出很明顯的南暖北冷的分布形式。從集合平均的結(jié)果看來誤差控制的很好,誤差數(shù)值都在0 ℃左右。而從模式與觀測之間的差值可以看出,從總體上模式與觀測之間的誤差在-4～2 ℃之間,但有個別模式在個別地區(qū)出現(xiàn)了比較大的偏差。12/22的模式把誤差控制在了0 ℃左右,其中NorESM1-ME、NorESM1-M這兩個模式控制的比較好。7/22的模式在日本東部都有著SST的偏高中心,以EC-EARTH偏高的較多。與模式有著明顯偏高中心相對應(yīng)的是IPSL-CM5B-LR,IPSL-CM5B-LR在日本東部的SST明顯偏低。

為了更直觀地看出各個模式對于氣候態(tài)模擬的優(yōu)劣程度,圖2給出了Taylor圖。Taylor圖是用來衡量模式模擬能力的圖形,各個數(shù)字代表模式的編號,數(shù)字的方位角表示模式與觀測的空間相關(guān)系數(shù),數(shù)字與原點的距離表示模式與觀測的標(biāo)準(zhǔn)差之比。REF表示觀測,越接近REF表示模擬的效果越好。從Taylor圖中可以看出幾乎所有模式的模擬結(jié)果都集中在REF附近,并且所有模式的相關(guān)系數(shù)都在0.95以上,說明模式對海洋氣候態(tài)模擬的效果較好,各個模式間的差別不大。

圖3 22個模式集合平均的海表溫度總體標(biāo)準(zhǔn)偏差(單位:℃)Fig.3 Total standard deviation of SST for the ensenble mean of 22 models(units:℃)

圖2 22個模式及模式集合平均的標(biāo)準(zhǔn)化西北太平洋海表溫度的Taylor圖Fig.2 Taylor diagram of normalized SSTs over Northwest Pacific for the 22 models and their ensemble mean

為了直觀了解模式與模式之間對于不同海區(qū)的模擬差異,圖3所給出的是多模式集合平均及其22個模式的總體標(biāo)準(zhǔn)差空間分布,從圖中看出低緯度太平洋地區(qū)的數(shù)值很小,基本上都在1以下。中高緯度太平洋大部分區(qū)域的數(shù)值在1～2之間,但是在日本黑潮延伸體、日本海西部、黃海東部各個模式模擬的偏差較大。這是由于黑潮是全球最強的西邊界流之一,活動活躍(谷德軍,2004),而黃海由于有黃海暖流這一支輸運外海高鹽水的流動導(dǎo)致變率較大(湯毓祥,2001)。另外由于海氣耦合模式中,模擬結(jié)果和觀測的差別在耦合模式中會通過海氣相互作用被放大,差別大的基本上是在海陸邊界處(陳克明等,1997;閔錦忠等,2000)。基于以上的原因,故這些區(qū)域模式與模式之間模擬差異比較大,該區(qū)域的不確定性強。

圖4 西北太平洋海表溫度的標(biāo)準(zhǔn)偏差(單位:℃)Fig.4 Standard deviations of SST over Northwest Pacific(units:℃)

3 CMIP5模式氣候變率模擬結(jié)果

3.1 標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差往往被用來描述數(shù)據(jù)的離散程度,對于海溫計算標(biāo)準(zhǔn)差可以表征海溫的變化情況。圖4給出的是西北太平洋海表溫度時間序列的標(biāo)準(zhǔn)差示意圖。從整體上來看,近100 a來西北太平洋海表溫度都有著普遍的變化。從觀測中可以看出SST變率最大的地區(qū)的在日本西部的日本海、黃海以及黑潮延伸體一帶。另外在日本東部的黑潮分支和黑潮延伸體的區(qū)域,SST的變率也比較明顯。對于集合平均來說SST變率最明顯的地方是在中國的黃海、日本海西部這一帶,但是卻沒有模擬出鄂霍次克海的變率。有15/22的模式對于在黃海的SST標(biāo)準(zhǔn)模擬的比較好;13/22的模式都對日本海區(qū)域的SST標(biāo)準(zhǔn)差的強度和范圍都模擬的比較好;16/22的模式模擬出在日本海海域和黃海海域標(biāo)準(zhǔn)差高值中心的情形。而對于黑潮延伸體的SST標(biāo)準(zhǔn)差模擬,20/22的模式模擬了出來,但是在強度上有所差異,不同的模式之間模擬的范圍還有較大差距。CanESM2、CNRM-CM5、IPSL-CM5A-LR、IPSL-CM5A-MR、IPSL-CM5B-LR這四個模式在黑潮延伸體有著明顯的大值區(qū),強度大范圍廣,強度達到了6 ℃。MRI-CGCM3在黑潮延伸區(qū)的強度也很強,也達到了6 ℃,但范圍稍小。NorESM1-ME、NorESM1-M這兩個模式所模擬出的變率較小,只有4 ℃。

圖5給出的是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的22個模式及集合平均的西北太平洋海表溫度空間分布標(biāo)準(zhǔn)差Taylor圖。在圖中可以看出所有模式的空間相關(guān)系數(shù)都達到了0.9以上,CESM1(BGC)的空間相關(guān)系數(shù)更是超過了0.98,這說明模式對空間形態(tài)的模擬較好。6/22的模式標(biāo)準(zhǔn)差之比在1以上。

圖5 22個模式及模式集合平均的標(biāo)準(zhǔn)化西北太平洋海表溫度標(biāo)準(zhǔn)偏差的Taylor圖Fig.5 Taylor diagram of standard deviations of normalized SST over Northwest Pacific for the 22 models and their ensemble mean

圖6 西北太平洋海表溫度的EOF第一空間模態(tài)Fig.6 Spatial patterns of the first EOF mode of SST over Northwest Pacific

3.2 經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)

經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)能把隨時間變化的變量場分解為不隨時間變化的空間函數(shù)部分以及只依賴時間變化的時間函數(shù)部分,從而更好地對海溫的特征進行分析。圖6給出的是經(jīng)過EOF分解后的西北太平洋海表溫度的第一模態(tài)的空間型。無論是觀測資料還是模式資料都反映出PDO的分布形態(tài)。但是由于模式性能的差異,在EOF分解的時候,其有些模式的模態(tài)相對觀測出現(xiàn)了漂移,與觀測相比相差較大,但為了整體評估選擇的CMIP5模式,把結(jié)果放在一起比較,也說明了模式之間在模擬年際變化之間的優(yōu)劣。從觀測中我們可以看出負值中心在西北太平洋中部,同時負值的范圍很大,而在北美的沿岸是正的大值區(qū),空間第一模態(tài)基本上以40°N為中心南北對稱分布。對于模式集合平均來說,零線的走向和觀測的走向基本一致,對于中心的位置來說集合平均的中心位置在日本以東的海面上,而在北美的西岸也呈現(xiàn)類似于帶狀的分布,但是這種分布的范圍和強度與實際觀測存在著比較大的差異。對于另外的22個模式來說,分布型基本上也是以40°N為中心南北對稱分布,零線的位置基本上走向一致。對于中心的模擬,大多數(shù)模式模擬中心的位置偏北,而且模式與模式之間模擬的效果相差巨大。17/22的模式的中心在日本東部,并且向太平洋東部延伸,其中ACCSEE1.0、BCC-CSM1.1、MPI-ESM-LR在日本東部的中心模擬的數(shù)值較大,以MPI-ESM-LR模擬的數(shù)值為最大。幾乎所有的模式都沒能很好的模擬出北美沿岸的正值區(qū)帶狀分布。

圖7所給出的是西北太平洋EOF第一模態(tài)是時間序列,為了便于比較,事先進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。從觀測資料的EOF中可以看出,EOF第一模態(tài)的時間序列存在著明顯的振蕩現(xiàn)象,不論是正位相還是負位相都有著比較大的振幅。對于集合平均來說振幅很小,基本上觀察不到正負相位的變化。從另外的23個模式中可以看出各個模式之間有著正負位相的分布。并且各個模式的振幅都不盡相同,但是比起觀測值振幅來說,所有的模式振幅都比實際的情況要來的小。觀測的最大正振幅達到了0.023,負振幅也達到了-0.022,所有模式的正負振幅都在-0.020～0.020之間。

圖7 西北太平洋海表溫度EOF第一模態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化時間序列Fig.7 Normalized time coefficients of the first EOF mode of SST over North Pacific

表1給出的是各個數(shù)據(jù)的模態(tài)所對應(yīng)的方差貢獻率。從觀測數(shù)據(jù)中可以看出:第一模態(tài)的方差貢獻率為22.3%。而集合模式中第一模態(tài)的貢獻率為13.6%。對于22個模式而言一共有14/22的模式第一模態(tài)的方差貢獻率小于20%,8/22的模式貢獻率大于20%,其中CCSM4、NorESM1-ME、NorESM1-M這三個模式的貢獻率超過30%。

3.3 功率譜分析

功率譜分析是用來分析周期的一種方法,能幫助我們更加深入的了解海溫的性質(zhì)。圖8給出的是觀測資料、22個所選取模式以及模式集合平均的功率譜分析。虛線表示的是95%的置信區(qū)間。從第一張觀測圖中可以看出,西北太平洋海表溫度存在這一個大約8 a左右的振蕩周期,同時還可能存在著長達50 a以上的振蕩周期。以下這幾個模式超過了置信線,存在著比較明顯的周期ACCSEE1.0、CanESM2、CESM1(BGC)、CNRM-CM5、GFDL-CM3、GFDL-ESM2G、HadGEM2-ES、INM-CM4、IPSL-CM5A-MR、IPSL-CM5B-LR、MPI-ESM-P、NorESM1-ME、NorESM1-M,它們對應(yīng)的周期分別為:15、16、5、5、20、15、14、25、5、15、15、5、6 a。呈現(xiàn)出明顯周期的年份以20 a左右的周期為最多。但是相比較于在氣候態(tài)上模擬能力較好的集合平均來說,它在功率譜上沒有存在著明顯的周期,集合的模擬能力甚至比不上單個模式的模擬能力。通過對于氣候態(tài)的分析,氣候態(tài)差異最大的地區(qū)是黑潮延伸體,對模式總體標(biāo)準(zhǔn)偏差的分析可以看出模式之間不確定性最強的區(qū)域是在日本海的西部、黃海的東部以及黑潮延伸體,尤其以黑潮延伸體的不確定性最強,不確定的范圍最廣。而通過各個模式間的海表溫度標(biāo)準(zhǔn)差可以看出各個模式的變率在這些區(qū)域的變率也普遍較大。但是對于黑潮延伸體氣候態(tài)偏差較大的CanESM2、EC-EARTH、IPSL-CM5B-LR的這3個模式中有兩個有比較明顯的周期;CanESM2、CNRM-CM5、 IPSL-CM5A-LR、IPSL-CM5A-MR 、IPSL-CM5B-LR、MRI-CGCM3這6個模式的時間變率比較大,其中有4個模式有明顯的周期。反觀黑潮延伸體變率最小的NorESM1-ME、NorESM1-M這兩個模式并沒有明顯的周期。因此氣候態(tài)模擬的差異對SST周期振蕩的影響比較小,而黑潮延伸體變率的大小會很明顯的影響到SST的振蕩周期。

表1 西北太平洋海表溫度EOF第一模態(tài)的方差貢獻率

Table 1 Variance contributions of the first EOF mode of SST over North Pacific

編號名稱第一模態(tài)方差貢獻率/%編號名稱第一模態(tài)方差貢獻率/%1observe22.313HadGEM2-AO14.92Ensemble13.614HadGEM2-CC15.43ACCESS1.015.915HadGEM2-ES15.64BCC-CSM1.124.916INM-CM418.35CanESM224.417IPSL-CM5A-LR19.36CCSM432.418IPSL-CM5A-MR20.77CESM1(BGC)28.519IPSL-CM5B-LR19.88CNRM-CM516.820MPI-ESM-LR17.89EC-EARTH17.321MPI-ESM-P19.610GFDL-CM318.822MRI-CGCM317.011GFDL-ESM2G18.823NorESM1-ME31.612GFDL-ESM2M23.724NorESM1-M32.6

圖8 西北太平洋海表溫度EOF第一模態(tài)時間系數(shù)的功率譜分析(虛線表示95%置信水平)Fig.8 Power spectrum analysis of time coefficients of the first EOF mode of SST over North Pacific(Dotted lines represent 95% confidence level)

4 結(jié)論

本文從西北太平洋SST的年代際變化入手,利用ERSST海溫資料以及CMIP5的piControl試驗的22個模式資料以及這22個模式的集合平均,重點研究了西北太平洋SST的氣候態(tài)特征、時空變率以及周期,得到了如下幾個結(jié)論:

1)氣候態(tài)上觀測與模式之間呈現(xiàn)著南暖北冷的帶狀分布型,各個模式之間對于氣候態(tài)的模擬效果很好。從氣候態(tài)的偏差上來看模式的集合平均偏差很少。12/22的模式把誤差控制在了0 ℃左右,其中NorESM1-ME、NorESM1-M模擬較好。7/22的模式在日本東部都有著SST偏高中心,以EC-EARTH偏高的較多。IPSL-CM5B-LR在日本東部的SST與卻明顯的偏低了。

2)通過分析22個模式以及集合平均的時空變率,在空間上在中低緯度模式與模式之間的模擬的差異小,不確定性小。但是在黑潮延伸體和海岸線部分卻有著大值區(qū),因此在這些區(qū)域模式之間的差異比較大,不確定性大。模式的集合平均對于時間變率的模擬相比于各個模式?jīng)]有很明顯的優(yōu)勢。

3)對以上資料進行EOF分解,對于ERSST海溫資料第一模態(tài)的方差貢獻率為22.3%。GFDL-ESM2M最接近實際的方差貢獻率為23.7%,CCSM4、NorESM1-ME、NorESM1-M這三個模式的貢獻率超過30%,而集合模式中第一模態(tài)的貢獻率僅為13.6%。13/22的模式存在著明顯的周期,周期從5～15 a之間,集合模式對于周期完全沒有模擬能力,這是由于耦合模式的不受外部強迫所造成的。周期對于氣候態(tài)差異的響應(yīng)較弱,對于黑潮延伸體高變率的響應(yīng)較強。

CMIP5中的piControl實驗排除了外界的影響,忽略了全球變暖的影響,注重研究了氣候系統(tǒng)本身的變率,對于氣候態(tài)的模擬不同模式之間的差異比較少,但是當(dāng)進行更加深入的研究時,模式與模式之間卻出現(xiàn)了巨大的差異,因此下一步要進一步研究模式的之間不同的物理參數(shù)化方案通過更好的參數(shù)化方案的選取來盡可能揭示太平洋年代際振蕩可能的物理過程。

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(責(zé)任編輯：孫寧)

CMIP5 assessment of climate variability over Northwest Pacific

ZHI Hai,LI Kai-lin,ZHOU Shun-wu

(School of Atmospheric Sciences,NUIST,Nanjing 210044,China)

The observed SST data and CMIP5 data are used to analyze climate state and interdecadal variation of sea surface temperature(SST) over Northwest Pacific(20—60°N,120°E—120°W).Results indicate that the selected 22 models can simulate the climate state perfectly.More importantly,the selected models can simulate the annual and interdecadal variations of SST over Northwest Pacific.Total standard deviation of SST simulted by the models is the largest in Kuroshio extension region.The majority of models have an ability to simulate the first EOF mode of SST.The SST over Northwest Pacific has a significant interdecadal oscillation phenomenon.SSTs simulated by the 13/22 models have obvious interdecadal oscillations.Meanwhile,the simulated deviation of SST climate state has a great effect on the periodic oscillation of SST,especially in Kuroshio extension region.

CMIP5;Northwest Pacific;climate variability;SST(sea surface temperature)

2014-05-08；改回日期：2015-03-02

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項目(2012CB955204);國家自然科學(xué)基金(41376039)

智海,博士,副教授,研究方向為氣候變化,Zhihai@nuist.edu.cn.

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140508002.

1674-7097(2015)02-0184-11

P4

A

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140508002

智海,李愷霖,周順武.2015.CMIP5西北太平洋氣候變率的模擬評估[J].大氣科學(xué)學(xué)報,38(2):184-194.

Zhi Hai,Li Kai-lin,Zhou Shun-wu.2015.CMIP5 assessment of climate variability over Northwest Pacific[J].Trans Atmos Sci,38(2):184-194.(in Chinese).