溫世強 常亮,2,3

(1上海海洋大學(xué), 海洋科學(xué)學(xué)院, 上海 201306;2自然資源部第二海洋研究所, 衛(wèi)星海洋動力學(xué)國家重點實驗室, 浙江 杭州 310012;3中國極地研究中心, 自然資源部極地科學(xué)重點實驗室, 上海 200136)

0 引言

過去的半個世紀, 北極是全球地表氣溫增暖最劇烈的地區(qū), 增溫幅度高達1.2 ℃ · (10 a)-1, 平均增溫幅度是全球的2倍以上, 在冬季尤為顯著達到4倍以上, 這種現(xiàn)象被稱為“北極放大”[1-4]。2015年12月至2016年2月期間, 北極地表氣溫創(chuàng)造了有觀測記錄以來的最暖記錄, 比2011—2012年冬季高出0.7℃, 隨后在2016—2017年和2017—2018年冬季又連續(xù)打破最暖記錄[5]。北極的快速升溫不但引起了本區(qū)域的海冰、冰蓋和凍土等的快速消融, 同時還通過改變大氣環(huán)流特征而影響北半球中低緯度的天氣和氣候[6-8]。研究發(fā)現(xiàn)北半球大氣的向極能量傳輸能夠?qū)⒋罅颗瘽駳饬鬏斔偷奖睒O地區(qū), 使得北極大氣中水汽集聚、云量增加, 促使大氣的下行長波輻射增強, 進而影響地表輻射收支, 導(dǎo)致地表升溫[9-12]。

水汽輸送是北半球大氣向極能量傳輸?shù)闹匾绞? 主要由濕度梯度驅(qū)動, 并受大尺度環(huán)流的影響, 包括平均經(jīng)向環(huán)流、準(zhǔn)靜止渦旋和瞬態(tài)渦旋三種基本輸送形式[13]。北極水汽輸送深刻影響了局地淡水循環(huán)、能量循環(huán)以及海洋冰凍過程。從熱力學(xué)角度而言, 水汽作為最顯著的溫室氣體,通過直接影響輻射和間接影響云的形成[14], 加強了云-反照率-地表氣溫之間的反饋過程[15], 增強了北極放大效應(yīng), 導(dǎo)致北極升溫和海冰減少[16]。從動力學(xué)角度而言, 水汽輸送會破壞冬季北極地區(qū)穩(wěn)定的“逆溫”結(jié)構(gòu), 加快大氣活動, 影響海冰漂流的過程[17]?；诖髿饧t外探測儀(Atmospheric Infrared Sounder, AIRS)、先進微波探測器(Advanced Microwave Sounding Unit-A,AMSU-A)遙感數(shù)據(jù)和ERA-Interim再分析資料,Boisvert等人[18]發(fā)現(xiàn)北極地區(qū)水汽輸送具有巨大的年際變化, 2003年、2004年和2010年均是水汽輸送的較小值年, 而2005年、2007年和2008年則是較大值年。Naakka等人[19]使用ERA-Interim再分析資料, 發(fā)現(xiàn)北極地區(qū)絕大多數(shù)向北水汽輸送被向南輸送抵消, 且在不同高度水汽輸送的方向不同。Dufour等人[20]認為再分析資料會過高估算水汽輸送, 在1979—2013年水汽輸送呈現(xiàn)下降趨勢, 這與他人的研究結(jié)論相悖[9,21-22], 此外還發(fā)現(xiàn)北大西洋、北太平洋和拉布拉多海是中緯度地區(qū)水汽進入北極的主要通道[20]。Gimeno等人[21]使用拉格朗日方法對ERA-Interim再分析資料估算的北極水汽輸送進行后向軌跡分析后認為, 水汽輸送的源頭位于北大西洋、北太平洋和地中海。Johansson等人[17]使用AIRS和中分辨率成像光譜儀(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)遙感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)水汽輸送不僅造成北極地表溫度的升高, 同時破壞了近地表大氣的穩(wěn)定性。Liu等人[23]根據(jù)ERA-Interim再分析資料和MODIS云產(chǎn)品發(fā)現(xiàn), 水汽入侵會導(dǎo)致北極地區(qū)出現(xiàn)更多的云, 以及更高的云水路徑。王岑等人[24]使用NCEP/NCAR再分析資料發(fā)現(xiàn)2015年12月29日北極地區(qū)增加的向北水汽輸送通過云輻射強迫和非絕熱作用共同導(dǎo)致了當(dāng)?shù)氐谋l(fā)性增溫。Boisvert和Stroeve[25]使用AIRS遙感數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn), 5月之前的水汽輸送使得北冰洋海冰提前融化, 而5月之后的水汽輸送促使云層變厚, 進而導(dǎo)致低層大氣溫度和輻射正異常, 推遲了北極海冰的凍結(jié)時間。

已有的相關(guān)研究針對北極水汽輸送的氣候特征、來源和異常變化, 以及其對局地氣候的影響等開展了一系列的分析, 但是在北極水汽輸送通道的分布和增長趨勢等方面還存在一些分歧。為了進一步認識全球變暖背景下北極地區(qū)水汽輸送的時空變化特征, 本文基于ERA5、JRA-55和MERRA-2三種再分析資料探討了北極水汽輸送的時空分布、變化趨勢等方面的特征, 并分析比較了三者間的差異性。本文在1.1節(jié)和1.2節(jié)介紹所使用的數(shù)據(jù)和處理方法。為了評價不同再分析資料進行水汽輸送估計的精度, 在1.3節(jié)將再分析資料與第二代高質(zhì)量全球無線電探空數(shù)據(jù)集(Integrated Global Radiosonde Archive 2,IGRA2)估計的水汽通量進行了對比驗證。在第2節(jié)基于1980—2018年的再分析資料對沿70°N的水汽通量的水平分布、垂直分布和月平均分布進行了對比研究, 并系統(tǒng)分析了北極地區(qū)整層水汽通量在不同季節(jié)的變化特征和線性趨勢;同時還探討了沿70°N水汽入侵的時間變化和水平分布特征。最后在第3節(jié)歸納了本文的主要結(jié)論。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 再分析資料

再分析資料的時空分辨率高, 可以用于在整個北極地區(qū)開展長時間尺度的水汽輸送變化研究。本文主要引入了ERA5、JRA-55和MERRA-2三種再分析資料進行北極水汽輸送的時空分布特征研究。歐洲中期數(shù)值天氣預(yù)報中心(ECMWF)的第五代再分析資料產(chǎn)品ERA5重新處理了ECMWF衛(wèi)星氣候數(shù)據(jù)集, 并運用了RTTOV11輻射傳輸模式, 使得數(shù)據(jù)具有更高的時間分辨率。另外, ERA5同化了更多的觀測數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù),能更為準(zhǔn)確地估計大氣狀況[26]。JRA-55是日本氣象廳(Japan Meteorological Agency, JMA)在2013年發(fā)布的再分析資料, 與上一代再分析資料JRA-25相比, JRA-55采用了更先進的四維同化變分方案, 并對衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)進行了修正[27]。MERRA-2是美國宇航局全球建模與同化辦公室(Global Modeling And Assimilation Office, GMAO)于2017年發(fā)布的一項再分析資料, 與上一代版本MERRA相比, MERRA-2同化了微波探測儀和高光譜紅外輻射儀等新的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù), 并使用了新的地球觀測系統(tǒng)模式(GEOS-5)[28]。本文使用的ERA5、JRA-55和MERRA-2的基本參數(shù)如表1所示。

表1 ERA5、JRA-55和MERRA-2基本參數(shù)Table 1.Basic parameters of ERA5, JRA-55 and MERRA-2

本文選取了1980年1月1日至2018年12月31日ERA5、JRA-55和MERRA-2再分析資料逐6小時的經(jīng)向風(fēng)和比濕數(shù)據(jù), 估算北極地區(qū)的水汽輸送。為保證使用數(shù)據(jù)的空間分辨率一致性,本文選取的ERA5空間分辨率為0.5°, 并使用線性插值法將JRA-55和MERRA-2的空間分辨率重采樣至0.5°的網(wǎng)格上。水汽輸送在水平方向可分為經(jīng)向和緯向方向, 經(jīng)向方向水汽輸送直接影響北極的局地氣候[29], 所以本文主要研究經(jīng)向方向的水汽輸送。水汽輸送通常以水汽通量的大小進行表示, 并規(guī)定水汽通量的正值為向北水汽輸送,負值為向南。連續(xù)氣壓層pi與pi+1間的水汽通量fqj可以用下式進行計算[19]:

式中,g是重力加速度, 其值取0.98(m·s-2),q是比濕(kg·kg-1),v是經(jīng)向風(fēng)(m·s-1),p是大氣壓強(hPa),下標(biāo)i表示連續(xù)氣壓層中的某個氣壓層, 下標(biāo)j指示連續(xù)氣壓層pi和pi+1之間的高度范圍。

對地表至500 hPa高度大氣層內(nèi)的整層水汽通量Fq進行計算[19]:

式中,n是氣壓層數(shù)。需要說明的是, 由于北極地區(qū)近98%的大氣水汽均集中在500 hPa以下[30],所以本文沒有估算高度500 hPa以上的水汽通量。

1.2 IGRA2數(shù)據(jù)

無線電探空觀測是開展北極地區(qū)水汽輸送特征研究的重要手段。為了評估再分析資料估算水汽通量數(shù)據(jù)的精度, 本文引入了1980—2018年美國國家氣候數(shù)據(jù)中心的IGRA2數(shù)據(jù)集進行比較驗證。IGRA2包括了全球2700多個分布式站點(無線電探空儀和探空氣球)的露點溫度、壓強和水汽壓等大氣參數(shù)的逐日數(shù)據(jù)集, 每個站點數(shù)據(jù)中的壓力、溫度和位勢高度均經(jīng)過了嚴格的質(zhì)量控制, 但是水汽壓和風(fēng)速存在較大偏差。為了保證水汽通量估算結(jié)果的質(zhì)量, 本文以5.4倍標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation, STD)作為閾值剔除了水汽壓和風(fēng)速的異常值, 并僅選取站點的有效數(shù)據(jù)次數(shù)高于整個觀測周期總數(shù)85%的站點[20]。按照此標(biāo)準(zhǔn), 本文從北極地區(qū)75個探空測站中篩選獲得了64個站點進行后續(xù)分析, 篩選出的探空測站空間分布結(jié)果如圖1所示。

圖1 本文選用的北極地區(qū)IGRA2站點的空間分布圖。數(shù)字表示探空測站的世界氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)編號Fig.1.Spatial distribution of IGRA2 sites in the Arctic region selected in this article.The number indicates the World Meteorological Organization (WMO) number of the radiosonde site

考慮到IGRA2沒有直接提供比濕數(shù)據(jù), 可以根據(jù)其提供的大氣壓強(p)和水汽壓參數(shù)(e)推算比濕(q), 計算公式如下[31]:

式中,w是水汽混合比(kg·kg-1),e是水汽壓(hPa),ε是常量, 取值為0.6219907。

1.3 再分析資料估算的水汽通量的精度分析

為了評估ERA5、JRA-55和MERRA-2估算北極地區(qū)整層水汽通量的精度, 本文將1980—2018年再分析資料與時空同步的利用IGRA2估算的整層水汽通量結(jié)果進行了比較, 兩者之間的相關(guān)系數(shù)(r)和均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)的空間分布結(jié)果如圖2所示。ERA5和JRA-55與IGRA2水汽通量的相關(guān)性在空間分布上較為一致, 在多數(shù)站點呈現(xiàn)出較強的正相關(guān)性(有49個站點的r＞0.5, 所有站點的平均相關(guān)系數(shù)分別為0.65和0.7), 但ERA5和JRA-55在阿拉斯加、格陵蘭島北側(cè)和加拿大北極群島北側(cè)站點的r較低(圖2a和2b)。MERRA-2與IGRA2估算的水汽通量在大多數(shù)站點上均具有較強的正相關(guān)性(有56個站點的r＞0.5, 所有站點的平均相關(guān)系數(shù)達到0.78), 僅在西伯利亞北部和北歐個別測站的相關(guān)性較低(圖2c), 這說明MERRA-2比ERA5和JRA-55更能捕捉到北極大范圍內(nèi)的水汽輸送變化特征。ERA5與JRA-55估算的水汽通量的RMSE空間分布特征相似, 但在阿拉斯加地區(qū)的數(shù)值分別偏高21%和27%, 在挪威海附近分別偏高34%和30%(圖2d和2e), 可能原因是這些地區(qū)的相對高海拔地形使西風(fēng)偏轉(zhuǎn)為南風(fēng), 造成了低層大氣的水汽通量數(shù)值較大[19], 而再分析資料的同化方案受地形影響未能準(zhǔn)確捕獲這種變化而導(dǎo)致誤差偏大。MERRA-2水汽通量的RMSE在北極相較ERA5和JRA-55偏低5.5%～8%(圖2d和2f), 說明MERRA-2表征北極水汽通量的精度更高。此外, 在西伯利亞地區(qū)ERA5和JRA-55的r值(平均值分別為0.8和0.86)高于MERRA-2(平均值為 0.63), 而RMSE值(平均值分別為129 kg·m-1·s-1和122 kg·m-1·s-1)較MERRA-2(平均為137 kg·m-1·s-1)偏低, 這說明ERA5和JRA-55的適用性更高?？傮w而言, 與ERA5和JRA-55相比, MERRA-2估計的北極水汽通量與IGRA2具有更高的一致性和精度, 更適用于北極水汽輸送的研究。

圖2 1980—2018年不同再分析資料估算的北極整層水汽通量精度。a)—c)分別為ERA5、JRA-55、MERRA-2與IGRA2的r值情況; d)—f)分別為ERA5、JRA-55、MERRA-2與IGRA2的RMSE值情況Fig.2.Accuracy of integrated water vapor flux with different reanalysis data over the Arctic from 1980 to 2018.a)—c) indicated the r value between ERA5, JRA-55, MERRA-2 and IGRA2, respectively; d)—f) indicated the RMSE value between ERA5, JRA-55, MERRA-2 and IGRA2, respectively

2 北極地區(qū)水汽輸送的時空變化特征

2.1 北極地區(qū)水汽輸送的時空變化特征

圖3給出了基于ERA5、JRA-55和MERAA-2估算的1980—2018年北極極冠邊界處(即沿70°N)多年平均的整層水汽通量的水平分布結(jié)果。整體上, 三種再分析資料的水汽通量分布一致性較高,在東北極均為正值, 在西北極正值和負值相間分布且數(shù)值較東北極偏高, 這與吳靜[32]的結(jié)論相符。水汽通量的這一水平分布特征說明水汽輸送在東北極以向北為主, 而在西北極同時存在向北和向南的水汽輸送且較東北極更活躍, 這可能是因為東北極多數(shù)區(qū)域為陸地, 而西北極區(qū)域內(nèi)海洋和陸地的占比相近, 不同下墊面的差異導(dǎo)致了水汽輸送方向和強度不同?；谘?0°N水汽通量的極值分布, 可以揭示水汽輸送通道所在的位置。水汽通量極大值反映的向北水汽輸送通道,主要位于170°W楚科奇海、50°W巴芬灣、0°北大西洋和90°E中西伯利亞地區(qū), 這與Woods等人[33]的結(jié)論一致, 但比Dufour等人[20]的結(jié)論增加了90°E中西伯利亞地區(qū), 原因可能是Dufour等人[20]僅分析了1—4月和7—10月兩個時間段的水汽通量, 而本文與Woods等人[33]則分析了所有月份。水汽通量極小值反映的向南水汽輸送通道, 則主要位于100°W加拿大北極群島和25°W丹麥海峽地區(qū), 這些通道附近的水汽輸送除了與下墊面性質(zhì)有關(guān), 也較大程度地受局地氣象要素的影響。在楚科奇海、巴芬灣和北大西洋等區(qū)域, 水汽通量的大小均超過18 kg·m-1·s-1, 且范圍超過50°,這主要是受向北移動的氣旋影響[34]; 在加拿大北極群島上空, 向南水汽輸送較為活躍, 這主要是當(dāng)?shù)仄珡姷谋憋L(fēng)和較弱的氣旋活動共同作用的結(jié)果[35-36]; 丹麥海峽的向南水汽輸送則是冰島低壓產(chǎn)生的近地面北風(fēng)造成的[20]; 在中西伯利亞, 水汽輸送數(shù)值和范圍相對較小, 主要原因可能是亞歐大陸的風(fēng)速和濕度均值相較海洋偏小。

圖3 1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2沿70°N多年平均的整層水汽通量的水平分布圖Fig.3.Horizontal distribution of multiyear average integrated water vapor flux at 70°N of ERA5, JRA-55, and MERRA-2,respectively, from 1980 to 2018

為詳細研究沿70°N水汽輸送的垂直結(jié)構(gòu),圖4給出了該緯度圈多年平均的水汽通量的垂直分布結(jié)果。ERA5和JRA-55所估算的1980—2018年沿70°N多年平均的水汽通量在垂直方向的分布特征較為相似(圖4a和4b), 與Serreze等人[30]的研究結(jié)論相吻合, 這兩種資料的水汽通量正值主要分布于850～950 hPa高度, 并在900 hPa附近出現(xiàn)水汽通量極大值, 這說明向北水汽輸送主要集中于850～950 hPa高度, 并在900 hPa較為強烈,這可能是因為對流層內(nèi)風(fēng)速通常隨著高度升高而增大, 濕度隨著高度升高而減小, 兩者在900 hPa高度達到平衡狀態(tài)。MERRA-2的有效水汽通量結(jié)果在垂直方向上也具有與ERA5和JRA-55相似的空間分布特征。此外, 900 hPa高度附近的水汽通量極大值主要位于170°W楚科奇海、50°W巴芬灣、0°北大西洋和90°E中西伯利亞地區(qū)(圖4a和4b), 與圖3中整層水汽通量極大值的位置相近,這與 Naakka等人[19]的分析結(jié)論一致, 說明900 hPa高度水汽通量能夠大致代表整層水汽通量的變化。

圖4 1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2沿70°N多年平均的水汽通量的垂直分布圖。a) ERA5; b) JRA-55;c) MERRA-2。c)圖中的空白區(qū)域是因為MERRA-2的v和q變量在此處存在無效數(shù)據(jù)Fig.4.Vertical distribution of multiyear average water vapor flux at 70°N of ERA5, JRA-55, and MERRA-2, respectively,from 1980 to 2018.a) ERA5; b) JRA-55; c) MERRA-2.The blank area in the c) is caused by invalid v and q in MERRA-2

圖5繪制了ERA5、JRA-55和MERRA-2在1980—2018年沿70°N處多年月平均的整層水汽通量的變化結(jié)果。三種再分析資料得到的沿70°N多年月平均水汽通量均為正值, 說明向北水汽輸送通量平均高于向南, 北極地區(qū)整體體現(xiàn)為水汽匯入地。就年際變化特性而言, 三種資料基本一致, 均呈單峰型分布, 1—7月水汽通量逐月增長,在7月達到最高(約10 kg·m-1·s-1), 7—12月逐月降低, 在12月達到最低(約為4 kg·m-1·s-1), 夏季(6—8月)極大值約為冬季(12月至次年2月)極小值的2倍, 這可能是夏季地表氣溫升高增加了大氣保持水分的能力, 空氣濕度較冬季更高所導(dǎo)致的[30]。

圖5 1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2沿70°N多年月平均的整層水汽通量的變化圖Fig.5.Multiyear monthly average of integrated water vapor flux at 70°N of ERA5, JRA-55 and MERRA-2, respectively, from 1980 to 2018

圖6繪制了1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2三種再分析資料在北極季節(jié)平均的整層水汽通量的空間分布結(jié)果。三種再分析資料均顯示向北水汽輸送的季節(jié)變化比向南輸送更加明顯, 這可能與中緯度與副極地的溫帶氣旋和濕度在一年中的劇烈變化有關(guān)[20]。北極地區(qū)的向北水汽輸送強度在夏(6—8月)、秋(9—11月)、春(3—5月)、冬(12月至次年2月)季依次遞減。夏季向北水汽輸送最為活躍, 北大西洋、楚科奇海和巴芬灣的水汽通量值均達到50 kg·m-1·s-1以上(圖6c、6g和6k), 這可能是北冰洋及其鄰近海域海冰融化 , 開闊水域增多, 海-氣相互作用增強導(dǎo)致的[37]。秋季北極大部分的水汽通量值低于20 kg·m-1·s-1,楚科奇海和巴芬灣區(qū)域約為40 kg·m-1·s-1, 僅北大西洋區(qū)域達到60 kg·m-1·s-1以上(圖6d、6h和6l), 這可能是當(dāng)?shù)貪穸仁芎１诨绊懚眲≡龆嘣斐傻腫38]。冬季北大西洋海域的水汽通量數(shù)值相比春季偏高20 kg·m-1·s-1, 這可能是因為該地是冬季氣旋的主要活動區(qū)域[39]。除巴芬灣以外,ERA5、JRA-55和MERRA-2的水汽通量在北極的季節(jié)分布特征基本一致。在巴芬灣, MERRA-2較ERA5和JRA-55的水汽通量數(shù)值略小(圖6a—6l), 且MERRA-2在該區(qū)域的精度高于ERA5和JRA-55(圖2), 這說明ERA5和JRA-55可能高估了巴芬灣附近的水汽通量。

圖6 1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2在北極多年季節(jié)平均的整層水汽通量的空間分布圖。a)—d) 分別為ERA5在冬、春、夏、秋季的結(jié)果; e)—h) 分別為JRA-55在冬、春、夏、秋季的結(jié)果; i)—l) 分別為MERRA-2在冬、春、夏、秋季的結(jié)果Fig.6.Spatial distribution of multiyear seasonal average integrated water vapor flux over the Arctic from 1980 to 2018.a)—d)indicate winter, spring, summer and autumn results of ERA5 respectively; e)—h) indicate winter, spring, summer and autumn results of JRA55 respectively; i)—l) indicate winter, spring, summer and autumn results of MERRA-2 respectively

圖7繪制了1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2三種資料在北極按季節(jié)平均的整層水汽通量線性趨勢的空間分布結(jié)果。三種再分析資料均顯示, 在不同季節(jié)水汽通量的變化趨勢特征差異較大。在夏季, 向北水汽輸送通道附近(0°北大西洋、90°E中西伯利亞、50°W巴芬灣地區(qū))水汽通量的線性增長速度達到0.4 kg·m-1·s-1·a-1以上(圖7c、7g和7k)。前人的研究[40-42]表明, 北大西洋和巴芬灣附近水汽通量的增速較快分別是由氣溫升高導(dǎo)致的濕度上升和氣旋活動增多導(dǎo)致的, 而東西伯利亞海和中西伯利亞地區(qū)的水汽通量增長分別與北極偶極子異常和喀拉海位勢高度負異常有關(guān)。秋季北大西洋附近海域的水汽通量增速達到0.8 kg·m-1·s-1·a-1以上(圖7d、7h和7l),這可能與海冰融化導(dǎo)致當(dāng)?shù)貪穸鹊募眲≡黾佑嘘P(guān)[38]。冬季水汽通量增長最為強烈的區(qū)域主要在北大西洋區(qū)域(圖7a、7e和7i), 春季則主要在西伯利亞區(qū)域(圖7b、7f和7j), 但與夏季相比, 這兩個區(qū)域的水汽通量增長趨緩, 均低于0.4 kg·m-1·s-1·a-1。

圖7 1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2在北極多年季節(jié)平均的整層水汽通量的線性趨勢分布圖。a)—d) 分別為ERA5在冬、春、夏、秋季的結(jié)果; e)—h) 分別為JRA-55在冬、春、夏、秋季的結(jié)果; i)—l) 分別為MERRA-2在冬、春、夏、秋季的結(jié)果Fig.7.Linear trend of multiyear seasonal average integrated water vapor flux over the Arctic from 1980 to 2018.a)—d) indicate winter, spring, summer and autumn results of ERA5 respectively; e)—h) indicate winter, spring, summer and autumn results of JRA55 respectively; i)—l) indicate winter, spring, summer and autumn results of MERRA-2 respectively

2.2 沿70°N水汽入侵的時間序列和水平分布

水汽入侵是指大氣中強烈的水汽輸送事件[33],能夠造成向下長波輻射和云水路徑正異常[23], 從而引發(fā)北極海冰減退。依據(jù)Woods等人[33]對水汽入侵的定義, 本文對沿70°N緯度帶東西方向上9°的范圍內(nèi)水汽通量值超過總數(shù)90%, 并至少持續(xù)1.5 d的水汽入侵現(xiàn)象進行了統(tǒng)計分析。圖8繪制了分別基于ERA5、JRA-55和MERRA-2數(shù)據(jù), 在1980—2018年沿70°N水汽入侵的年平均次數(shù)。1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2的水汽入侵次數(shù)平均為每年27～29次, 2010—2011年為水汽入侵的高值年, ERA5為43次,JRA-55為40次, MERRA-2為40次。從圖8還可以看出, 2008年之后的年平均水汽入侵次數(shù)出現(xiàn)較大波動, 這與采用滑動t檢驗方法對三種再分析資料的水汽入侵年平均次數(shù)的統(tǒng)計是一致的(檢驗結(jié)果未予顯示)。此外, 2008年前后的水汽輸送突變主要是由北極地區(qū)低對流層濕度的快速異常變化引起的。

圖8 1980—2018年分別基于ERA5、JRA-55和MERRA-2數(shù)據(jù)的沿70°N水汽入侵次數(shù)的年平均次數(shù)Fig.8.Annual average of water vapor intrusion at 70°N from 1980 to 2018 based on ERA5, JRA-55 and MERRA-2

圖9繪制了1980—2018年分別基于ERA5、JRA-55和MERRA-2再分析資料中沿70°N處水汽入侵的水平分布結(jié)果。三種再分析資料得到的水汽入侵水平分布相似, 主要集中于0°北大西洋、180°楚科奇海、50°W巴芬灣和20°E—90°E西伯利亞區(qū)域, 與上文中向北水汽輸送的通道位置(圖3)相符, 同時也與Woods和Caballero[43]的結(jié)論吻合,說明了水汽入侵主要發(fā)生在向北水汽輸送通道附近。水汽入侵年平均次數(shù)的極大值出現(xiàn)在北大西洋(圖9), 這可能是當(dāng)?shù)貧庑男眽合到y(tǒng)引起的瞬態(tài)渦旋輸送偏強導(dǎo)致的[29]。此外, 在巴芬灣出現(xiàn)水汽入侵的次數(shù)較低, 且多年平均的整層水汽通量數(shù)值最高(圖3), 說明當(dāng)?shù)氐南虮彼斔洼^為平穩(wěn), 這可能是由于巴芬灣附近的濕度受到西風(fēng)急流和大尺度的大氣環(huán)流調(diào)節(jié)而呈穩(wěn)定狀態(tài)[42]。

圖9 1980—2018年基于ERA5、JRA-55和MERRA-2數(shù)據(jù)的沿70°N水汽入侵的水平分布圖Fig.9.Horizontal distribution of water vapor intrusion at 70°N from 1980 to 2018 based on ERA5, JRA-55 and MERRA-2

3 結(jié)論

本文首先以IGRA2無線電探空數(shù)據(jù)為參照,評估了1980—2018年ERA5、JRA-55和MERRA-2三種再分析資料估計的水汽通量結(jié)果在北極地區(qū)的適用性, 并基于三種再分析資料對沿70°N以及整個北極地區(qū)的水汽輸送時空變化特征進行了分析, 得到如下主要結(jié)論。

1.ERA5和JRA-55與IGRA2估計的北極水汽通量的平均相關(guān)性分別為 0.65和 0.7,MERRA-2與IGRA2的平均相關(guān)性達到0.78。以IGRA2的估計結(jié)果為參考, ERA5和JRA-55估計的水汽通量的RMSE比MERRA-2平均偏高5.5%～8%。整體而言, MERRA-2估計的北極水汽通量與IGRA2具有更高的一致性, 比ERA5和JRA-55更適用于開展北極地區(qū)的水汽輸送研究。

2.沿70°N水汽通量的空間分布顯示, 在水平方向上, 水汽輸送在東北極基本以向北輸送為主, 在西北極則同時存在向南和向北輸送且相對東北極更活躍; 在垂直方向上, 向北水汽輸送在900 hPa高度較為強烈。此外, 沿70°N水汽通量的月平均分布結(jié)果還表明, 向北水汽平均輸送強度高于向南水汽輸送, 北極地區(qū)整體上體現(xiàn)為水汽匯入地。

3.北極地區(qū)的向北水汽輸送呈現(xiàn)不同的季節(jié)性和空間分布特征, 具體表現(xiàn)為夏秋季的向北水汽輸送較冬春季更加活躍, 水汽通量在北大西洋、楚科奇海和巴芬灣附近均超過40 kg·m-1·s-1,并分別在向北水汽輸送通道附近和北大西洋海域以超過0.4 kg·m-1·s-1·a-1和0.8 kg·m-1·s-1·a-1的速度增長; 冬季水汽通量比春季在北大西洋區(qū)域偏高10 kg·m-1·s-1, 同時, 冬春季節(jié)水汽通量在北大西洋和西伯利亞的增長速度較為平緩, 均低于0.4 kg·m-1·s-1·a-1。

4.受北極地區(qū)近地表比濕快速增加的影響,2008年以后沿70°N水汽入侵的年均次數(shù)存在明顯的波動。同時, 北極地區(qū)水汽入侵的發(fā)生位置與中緯度水汽進入北極的輸送通道位置一致, 主要分布在0°的北大西洋、180°的楚科奇海、50°W的巴芬灣和20°E—90°E的西伯利亞區(qū)域。