摘 要: 為了探究南、北半球降水變化規律，利用 CMIP5 /PMIP3 中多個模式模擬結果( 7 個全強迫模式的算術平均值) 對過去千年 2 個特征暖期南、北半球降水的時空變化差異及其機制進行了研究分析.結果表明: 1) 中世紀氣候異常期，北半球平均降水增長要高于南半球; 2) 現代暖期，南、北半球平均降水增長較為一致; 3) 中世紀氣候異常期，南、北半球降水變化差異主要是受南、北半球海洋表面溫度變化差異的影響; 4) 熱帶太平洋海區緯向海洋表面溫度梯度的減弱削弱了 Walker 環流，促進了現代暖期南、北半球降水的均衡變化.研究結果為進一步認識和預測降水在未來全球增暖背景下多年代際的變化趨勢研究提供參考.

　　關鍵詞: 中世紀氣候異常期; 20 世紀增暖; 自然因子強迫; 人為因子強迫; 氣候模擬

　　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].

　　氣候變化論文：我國西南地區春季降水對前期青藏高原熱力作用的響應

　　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 warmperiod，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 intercomparisonproject，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 ，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 ensemblemean，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[20]和氣候預報中心降水集合分析資料( climate prediction centermerged 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 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.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].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.

　　2 結果與分析

　　2.1 特征暖期降水的時空變化

　　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.

　　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].

　　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) .所示為 MME 模擬的特征暖期南、北半球各緯度帶降水變化率.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.

　　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 .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， 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，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 ，同時北半球平均降水增加量要高于南半球; 而PWP 受人為因子強迫的影響，南、北半球之間降水差異較小，南半球平均降水增加量高于北半球 .

　　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，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，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( intertropicalconvergence 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 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 。

　　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，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.

　　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 ; 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.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.

　　參考文獻:

　　[1]NOAKE K，POLSON D，HEGERL G C，et al.Changes in seasonal land precipitation during the latter twentieth-century[J].Geophys Res Lett，2012，doi: 10.1029 /2011GL050405.

　　[2]COLLINS M，KNUTTI R.Long-term climate change: projections，commitments and irreversibility[M].Cambridge: Cambridge University Press，2013: 1029-1136.

　　[3]HEGERL G C，BLACK E，ALLAN R P，et al. Challenges in quantifying changes in the global water cycle[J]. B Am Meteorol Soc，2015，96( 7) : 1097-1115.

　　[4]GU G，ADLER R F，HUFFMAN G J.Long-term changes/trends in surface temperature and precipitation during the satellite era( 1979—2012) [J].ClimDynam，2015，46( 3) : 1091-1105.

　　[5]ILES C E，HEGERL G C.The global precipitation response to volcanic eruptions in the CMIP5 models[J].Environ Res Lett，2014，9( 10) :104012.

　　[6]黃平，周士杰.全球變暖下熱帶降水變化研究回顧與挑戰[J].地球科學進展，2018，33( 11) : 1181-1192.

　　[7]鄭景云，張學珍，劉洋，等.過去千年中國不同區域干濕的多尺度變化特征評估[J].地理學報，2020，75( 7) : 1432-1450.

　　[8]周天軍，李博，滿文敏，等.過去千年 3 個特征期氣候的 FGOALS 耦合模式模擬[J].科學通報，2011，56( 25) : 2083-2095.

　　作者：王思思， 朱麗東， 潘春華， 李鳳全