基于PMIP模式的近千年亚洲–太平洋变化特征研究

Study on the Variability Characteristics of Asian-Pacific for the Past Millennium Based on PMIP Models

摘要: 本文利用美国国家环境预报中心–国家大气研究中心(NCEP/NCAR) 1958~2000年月平均温度再分析资料和古气候模拟比较计划(PMIP)中的12个模式的过去千年模拟结果以及对应的历史模拟结果，通过多模式集合平均值(MEM)、泰勒图、EOF分析以及相关分析等统计分析方法，对PMIP模式对过去千年APO的水平结构和垂直结构的模拟能力进行了评估，并对过去千年APO的变化特征进行了分析，结果表明：1) PMIP各模式能够较好模拟亚洲–太平洋地区对流层中上层扰动温度的水平与垂直分布，且模式对APO垂直结构的模拟能力优于对水平结构的模拟能力；2) APO的主要特征表现为亚洲地区与北太平洋地区之间表现出明显的扰动温度正负异常中心，其中正异常中心位于亚洲地区，而负异常中心则位于北太平洋地区；3) 过去千年间，亚洲地区与北太平洋地区对流层上层扰动温度之间同样存在反相位结构，表明过去千年APO这一遥相关同样存在，且过去千年APO分布和覆盖范围与当代基本一致，但在APO强度的年际变化上，过去千年要比近几十年更加剧烈。

Abstract: This study utilizes monthly average temperature reanalysis data from 1958 to 2000 provided by the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) and the past millennium simulation results from twelve models in the Paleoclimate Modeling Intercomparison Project (PMIP), along with their corresponding historical simulation results. Using statistical analysis methods such as multi-model ensemble mean (MEM), Taylor diagrams, EOF analysis, and correlation analysis, the study evaluates the ability of PMIP models to simulate the horizontal and vertical structures of APO over the past millennium and analyzes the variation characteristics of APO during this period. The results indicate that: 1) The PMIP models can effectively simulate the horizontal and vertical distribution of perturbed temperatures in the mid-to-upper troposphere of the Asian-Pacific region, with better performance in simulating the vertical structure than the horizontal structure of APO; 2) The main characteristic of APO is the significant centers of positive and negative perturbed temperature anomalies between the Asian region and the North Pacific region, with the positive anomaly center located in Asia and the negative anomaly center in the North Pacific; 3) Over the past millennium, an out-of-phase structure of perturbed temperatures in the upper troposphere between the Asian region and the North Pacific region similarly existed, indicating that the teleconnection phenomenon of APO was also present during this period. The distribution and coverage area of APO over the past millennium were fundamentally consistent with those of the present day, but the interannual variability in the intensity of APO was more pronounced over the past millennium than in recent decades.

1. 引言

大气遥相关是地球系统的重要表现形式，是气候可预测性的重要因子，因此一直是气候变化研究领域的核心科学问题之一。2007年，我国气象学者通过分析北半球夏季高层对流层温度，发现亚洲–太平洋地区对流层中长层扰动温度存在反相位联系，即亚洲–太平洋涛动(APO) [1]。在各类大气遥相关中，APO由于青藏高原加热作用引起的作为一种重要遥相关模式，可在各种尺度上对东亚乃至全球天气和气候起到重要的影响。从气候学角度看，APO主要特点为欧亚大陆上空存在异常暖中心和北太平洋上空的异常冷中心。作为北半球最主要的遥相关之一，APO在各个季节中表现出显著的年际和年代际变化[2]。进一步研究发现，APO与东亚地区季风以及季风性降水密切相关[3] [4]。例如，当APO强度偏强(弱)，7~9月华南汛期少(多)雨，此时APO主要是通过影响副高位置、东亚副热带夏季风强弱、热带西太平洋纬向风垂直切变的强度等过程影响华南后汛期降水[5]。APO还可通过影响东亚夏季风影响我国东部降水，且APO对我国南方的降水也存在明显影响，并可作为指示我国南方地区降水多寡的一个前兆信号[6]。因此，开展APO及气候效应研究具有重要意义。

一直以来，APO对我国的气候具有很大的影响，我国的季风以及季风性降水与其密切相关，APO强时黄河流域多涝少旱，APO弱时长江流域多旱少涝[7]。并且APO与台风的活动也具有十分紧密的联系，因此通过预测亚洲–太平洋地区对流层热力差异的异常变化来预测降水和热带气旋活动就显得十分重要[8]。

本文拟通过对PMIP各模式对于APO模拟能力进行评估，分析PMIP各模式对APO的模拟能力，这有助于人们更为深入地理解地球气候系统的演变过程。通过分析近千年来亚洲–太平洋地区的涛动变化特征，可更全面地认识该地区气候的变化过程。这有助于提高对气候变化的认识，为未来的气候预测和评估提供更准确的依据。同时，研究亚洲–太平洋地区近千年的涛动变化特征，也为我们应对气候变化提供了重要参考。通过深入了解该地区气候系统，可以更好地制定气候变化应对策略，保护生态环境，维护人类社会的可持续发展。研究结果不仅有助于加强科学界对APO现象的认识，也有助于提升公共政策制定者对气候变化风险的理解和重视，从而推动全球应对气候变化行动的科学性和有效性。

2. 研究数据和方法

本文选取的资料为美国国家环境预报中心——美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)提供的1958~2000年月平均温度再分析资料。古气候模拟比较计划(PMIP) 12个模式的过去千年模拟结果和历史模拟结果[9]。表1为本文所使用的各模式基本信息。所用方法包括多模式集合平均值(MEM) [10]、泰勒图[11]、经验正交函数(EOF)分解[12]和相关分析[13]等，其中MEM用于分析模式的整体性能，泰勒图用于评估模式对APO模态的模拟能力，APOI的时间序列用于分析APO的时间变化特征，EOF分析和相关分析用于分析出APO特征。

Table 1. 12 PMIP models used in this study and their detailed information

表1. 本研究中使用的12个模式及其过去1000年实验的基本信息

序号	模式名	机构/国家	空间分辨率	时期
1	BCC-CSM1-1	BCC/中国	−2.8˚ × −2.8˚, L26	850~1850
2	CCSM4	NCAR/美国	1.25˚ × −0.9˚, L26	850~1850
3	CSIRO-Mk3L-1-2	UNSW/澳大利亚	−5.6 ˚ × −3.2˚, L18	851~1850
4	FGOALS-s2	IAP/中国	−2.8˚ × −1.7˚, L2	850~1850
5	GISS-E2-R	NASA-GISS/美国	2.5˚ × 2˚, L40	850~1850
6	HadCM3	MOHC/英国	3.75˚ × 2.5˚, L19	850~1850
7	IPSL-CM5A-LR	IPSL/法国	3.75˚ × 1.9˚, L39	850~1850
8	MIROC-ES2L	MIROC/日本	−2.8125˚ × 2.8˚, L40	850~1849
9	MPI-ESM1-2-LR	MPI/德国	1.875˚ × 2˚, L47	1~1850
10	MPI-ESM-P	MPI-M/德国	−1.9˚ × −1.9˚, L47	850~1849
11	MRI-CGCM3	MRI/JMA/日本	−1.1˚ × 1.1˚, L48	850~1850
12	MRI-ESM2-0	MRI/日本	1.125˚ × 1.125˚, L80	850~1849

3. 模式和再分析数据中近几十年的APO

3.1. 近几十年APO的空间分布

为评估PMIP模式对APO水平分布的模拟能力，使用多模式集合平均与NCEP/NCAR再分析资料进行对比，从而对PMIP模式对APO的模拟能力进行评估。图1给出了1958~2000年夏季再分析的APO水平分布以及多模式集合平均结果与再分析值间的差异。从图1(a)上可以发现，APO的水平分布在亚洲大陆主要为以青藏高原为中心的扰动气温正异常区以及以北太平洋为中心的扰动气温负异常区。进一步从PMIP模式多集合平均结果MEM (图1(b))来看，PMIP模式对APO的空间分布有较好的模拟能力，其正负异常中心和强度均与再分析有较好的一致性，即东亚地区上空为以青藏高原为中心的暖中心，而北太平洋地区上空为冷中心。对于暖中心，多集合平均结果MEM在对暖中心的强度、位置和范围方面模拟效果较好；而对于冷中心，多集合平均结果MEM对冷中心的强度和位置的模拟效果较好，但对冷中心的范围模拟效果较差。总体而言，多集合平均结果MEM可以较好的模拟APO的水平分布，且对暖中心的模拟效果要优于对冷中心的模拟效果。

Figure 1. The horizontal distribution of APO during the summer from 1958 to 2000 as analyzed (contours, unit: ˚C) and (b) the multi-model ensemble mean results and their differences from the reanalysis values (shading, unit: ˚C)

图1. 1958~2000年夏季(a)再分析的APO水平分布(等值线，单位：℃)和(b)多模式集合平均结果及其与再分析值间的差异(填色，单位：℃)

进一步对PMIP模式对APO的垂直结构模拟能力进行分析。图2为1958~2000年夏季再分析的APO垂直结构以及多集合平均结果MEM与再分析值之间的差异。从再分析(图2(a))和模拟(图2(b))的APO垂直结构中均可发现，暖中心均位于青藏高原上空，而冷中心也均位于北太平洋上空。APO垂直结构的多集合平均结果MEM与水平分布类似，模拟结果MEM对暖中心的模拟结果在强度和位置方面具有良好的模拟性能，但暖中心的西部地区对流层存在一定的冷偏差，而低层为暖偏差。对于冷中心，模拟结果MEM模拟的中心强度总体上较弱，而对冷中心位置的模拟效果较好。总体来看，模拟结果MEM可以很好的模拟APO的垂直分布，且与水平分布一致，MEM对暖中心的模拟效果要优于对冷中心的模拟。

Figure 2. The vertical distribution of APO along 30˚N during the summer from 1958 to 2000 as analyzed (contours, unit: ˚C) and (b) the multi-model ensemble mean results and their differences from the reanalysis values (shading, unit: ˚C)

图2. 1958~2000年夏季沿30˚N的(a)再分析的APO垂直分布(等值线，单位：℃)和(b)多模式集合平均结果及其与再分析值间的差异(填色，单位：℃)

Figure 3. The model’s simulation of (a) the horizontal distribution of perturbed temperatures averaged over 500~200 hPa from 1958 to 2000 and (b) the vertical distribution of perturbed temperatures along 30˚N. REF represents the reanalysis values. The radial coordinate indicates the standard deviation, the angular coordinate represents the spatial correlation coefficient between the model and the reanalysis data, and the distance from the symbol to the REF point indicates the normalized centered root mean square difference

图3. 模式(a)对1958~2000年500~200 hPa平均的扰动温度水平分布的模拟和(b)对沿30˚N的扰动温度垂直分布的模拟。REF代表再分析值，径向坐标为标准差，角坐标为模式与再分析数据之间的空间相关系数；符号到REF点的距离为标准化后的中心均方根差

为进一步分析PMIP模式对APO空间模态的模拟能力，计算了PMIP各模式与再分析数据达到APO水平和垂直结构之间的空间相关系数(SCC)、标准差和中心均方根误差(CRMSE)，并绘制泰勒图进行分析。由图3(a)可知，各模式模拟的对流层中上层扰动温度水平分布与再分析值之间的空间相关系数在0.67~0.90之间，标准差在0.75~1.05之间，中心均方根差在0.45~0.89之间，表明各模式对对流层中上层扰动温度的水平结构均有较好的模拟能力。由图3(b)可知，对各模式模拟的对流层中上层扰动温度垂直结构与再分析结果之间的空间相关系数在0.79~0.96之间，标准差在0.81~1.13之间，中心均方根差则在0.29~0.76之间，同样表明相关模式都能较好的模拟再分析数据对流层上层扰动温度的垂直分布。进一步对比模式对APO水平和垂直结构模拟结果的泰勒图可知，模式模拟的垂直结构的空间相关系数和标准差平均值均高于水平结构结果，而模式模拟的垂直结构的中心均方根差平均值低于水平结构的结果。由此可见，PMIP各模式对对流层中上层扰动温度垂直分布的模拟能力优于对水平分布的模拟，这与Yang等[14]的结果一致。

3.2. 近几十年APO的时间变化分析

从为分析近几十年来APO的时间变化特征，分别计算了再分析数据和模式模拟的1958~2000年APOI的时间序列。图4为1958~2000年各模式模拟和再分析数据的APOI年际变化曲线。从图中可以看出，再分析数据和模拟的APO均存在明显的年际变化特征，且大多数模式模拟的APOI的年际变化较再分析值具有更为明显的年际变化，而多模式集合平均得到的APOI年际变化则与再分析值更为接近。因此，采用多模式集合平均能够明显减低单一模式带来的模拟不确定性。

Figure 4. The interannual variation curves of the APO Index (APOI) from 1958 to 2000 for each model and the reanalysis data

图4. 1958~2000年各模式及再分析数据的APOI的年际变化曲线

3.3. APO的EOF分解

图5为1958~2000年亚洲–北太平洋地区的对流层上层扰动温度的EOF分析。各模式的方差贡献位于18.4%至45.9%之间，每个模式的模拟与再分析数据之间的空间相关系数(SCC)则从0.35至0.64不等。而MEM的方差贡献则为30.4%，空间相关系数为0.56。整体来看，不同模式的空间相关系数差异较大，这也反应出各模式模拟的准确性上存在差异，部分模式表现优异，而部分模式表现不佳，而MEM的模拟的效果要优于大多数的模式。

在图5中，每个模式都表现出来了位于东亚、中东地区的扰动温度的异常正值，其中心值基本都位于30˚N，45˚E及45˚N，120˚E附近；而异常的负值则主要出现在北太平洋中部地区，中心值基本都位于30˚N，170˚W附近，而这些中心值的位置分布也与董才桂等(2014)的研究结果基本一致。这样的异常也正反应了在亚洲地区与北太平洋地区对流层上层扰动温度之间存在的反相位结构。

Figure 5. The spatial distribution of the first Empirical Orthogonal Function (EOF) mode of perturbed temperatures in the mid-to-upper troposphere over the Asian-North Pacific region from 1958 to 2000

图5. 1958~2000年亚洲–北太平洋地区对流层中上层扰动温度的EOF第一模态空间分布

为进一步揭示APO的特征，计算了多模式集合平均的APOI与对流层中上层扰动温度的相关系数分布(图6)。如图所示，为近几十年的各模式MEM的APOI与对流层上层的温度的相关分析，相关场也显示出了与水平分布图中APO分布所近似的结构，而其在东亚地区、中东地区、北太平洋中部地区的APOI与对流层的扰动温度也是呈现了显著的正相关关系，它们的相关系数分别达到了0~0.3、0.2~0.4、0.1~0.2之间；而亚洲北部地区、北太平洋东部地区的APOI与对流层的扰动温度仍是呈现了显著的负相关关系，它们的相关系数分别达到了−0.1~0、−0.4~0之间。而东亚地区、中东地区的显著正相关的中心值也分别达到了0.3、0.4，也都位于30˚N附近；北太平洋东部地区的显著负相关的中心值也达到了−0.4，位于30˚N，140˚W附近。

可以看到，APOI与扰动温度的相关系数分布同样显示出APO水平分布类似的空间结构，即东亚地区和中东地区APOI与对流层中上层扰动温度以正相关为主，而北太平洋东部地区APOI与对流层中上层扰动温度为显著的负相关关系，其相关系数通过90%的显著性水平检验。

综上所述，APO的特征主要表现为亚洲地区与北太平洋地区之间表现出明显的扰动温度正负异常中心，其中正的异常中心位于亚洲地区，而负的异常中心则位于北太平洋地区。

Figure 6. The correlation coefficient distribution between the multi-model ensemble mean APO Index (APOI) and the perturbed temperatures in the upper troposphere from 1958 to 2000 (shaded areas indicate regions passing the 90% significance level test)

图6. 1958~2000年多模式集合平均的APOI与对流层上层扰动温度的相关系数分布(阴影区代表通过90%的显著性水平检验)

4. 过去千年模拟中的APO

4.1. 过去千年APO的存在性

如图7显示了过去千年期间模拟的MEM的对流层上层扰动温度的EOF分析结果，过去千年期间模拟的MEM的方差贡献为14.46%。同且东亚和中东地区为EOF第一模态正异常区，其中心基本都位于30˚N，45˚E及45˚N，170˚E附近；负异常区则主要出现在北太平洋中部地区，中心基本都位于30˚N，170˚W附近，这也与上文中近几十年来APO的空间结构特征一致，即亚洲地区与北太平洋地区均存在明显的扰动温度正负异常中心，其中正异常中心位于亚洲地区，而负异常中心则位于北太平洋地区。由此可见，APO在过去千年仍然存在。

Figure 7. The spatial distribution of the first Empirical Orthogonal Function (EOF) mode of perturbed temperatures in the mid-to-upper troposphere (500~200 hPa) over the Asian-North Pacific region from 850 to 1850, based on the multi-model ensemble mean

图7. 多模式集合平均的850~1850年亚洲–北太平洋地区对流层中上层(500~200 hPa)扰动温度EOF第一模态空间分布

4.2. 过去千年APO的空间分布

为分析过去千年APO的水平分布及其近几十年来APO的水平结构是否存在差异，进一步将过去千年(图8)和近几十年(图1) APO的空间分布进行对比。图8为多模式集合平均的过去千年APO的水平结构。对比图8与图1(b)可以发现，过去千年APO的水平分布与近几十年差异并不明显，其扰动温度的正异常区均位于东亚大陆，且暖中心均位于青藏高原上空，而扰动温度的负异常区同样位于北太平洋地区。与过去千年APO的水平分布相比，近几十年来APO的暖中心在强度上基本一致，但正异常区范围则有所减小；负异常区中心强度上基本一致，且负异常区的范围同样偏小。总体来看，近几十年来APO与过去千年中APO的强度、分布和范围基本一致。

Figure 8. The horizontal distribution of the Asian-Pacific Oscillation (APO) from 850 to 1850, based on the multi-model ensemble mean (contours, unit: ˚C)

图8. 850~1850年多模式集合的APO水平分布(等值线，单位：℃)

将图9与图2进行对比发现，过去千年与近几十年的APO的垂直分布和范围基本一致，暖中心都位于青藏高原的上空，冷中心也都位于北太平洋东部的上空，分布都是从地表延伸至200 hPa，这也与水平分布图中APO的主要分布位置相对应。与过去千年APO的垂直分布(图9)相比，近几十年APO的垂直分布(图2(b))中，暖中心在强度上基本一致，而在所覆盖的范围上则要更小一点；同样，冷中心也是覆盖范围更小。总而言之，与过去千年APO的垂直结构相比，近几十年APO的冷暖中心在强度上基本一致，而中心范围均略小。

Figure 9. The vertical distribution of the Asian-Pacific Oscillation (APO) along 30˚N from 850 to 1850, based on the multi-model ensemble mean (contours, unit: ˚C)

图9. 850~1850年沿30˚N的多模式集合的APO垂直分布(等值线，单位：℃)

4.3. 过去千年APO的时间变化分析

图10展示了过去千年间各模式MEM的APOI年际变化情况。经过对比，可以明显观察到，相较于近几十年(如图4所示)，过去千年的APOI年际变化显得更为剧烈且波动显著。这一现象表明，在近几十年内，气候变化呈现出相对稳定的态势。这一稳定的趋势可能源于多种复杂因素的交织影响，包括气候变化、战争冲突、科技进步以及社会经济结构的变革等，这些因素均可能对APOI产生显著的影响。

为了深入剖析这些波动背后的深层次原因，我们可结合历史资料，挖掘过去千年中重大事件对APOI的潜在影响；同时，可利用现代科技手段，对过去的数据进行更为精确的重建和深入分析，以揭示气候变化背后的复杂机制与规律以至于我们更好地理解气候变化的本质。

Figure 10. The interannual variation of the APO Index (APOI) from 850 to 1850 for each model’s multi-model ensemble mean (MEM), filtered using a 30-year low-pass Butterworth filter

图10. 850~1850年各模式MEM的APOI的年际变化，并使用了30年低通巴特沃斯滤波器进行滤波

5. 结论

基于PMIP的12个模式过去千年模拟结果以及对应的历史模拟结果，以及NCEP/NCAR提供的1958~2000年月平均温度再分析资料，对PMIP模式对过去千年APO的水平结构和垂直结构的模拟能力进行了评估，并对过去千年APO的变化特征进行了分析，主要得出以下结论：

1) PMIP各模式能够较好地模拟亚洲–太平洋地区对流层中上层扰动温度的水平与垂直分布，且模式对对流层上层扰动温度的垂直分布的模拟能力要优于对水平分布的模拟能力。并且PMIP各模式的MEM也可以很好地模拟APO的空间分布及APOI的年际变化，MEM的模拟效果也要优于单一的模式。MEM在模拟APO的空间分布的细节上，其模拟暖中心的效果较好而模拟APO的冷中心的效果则相对较差。

2) 由EOF分析和相关分析可以看到，亚洲地区与北太平洋地区对流层上层扰动温度之间存在一种反相位结构，也就是APO。故APO的主要特征表现为亚洲地区与太平洋地区之间表现出明显的扰动温度正负异常中心，其中正的异常中心位于亚洲地区，而负的异常中心则位于北太平洋地区。并且APO的强度也与对流层上层的扰动温度有密切的关系。

3) 对模式模拟的过去千年APO的空间分布和EOF分解结果进行分析可知，在过去千年间亚洲地区与北太平洋地区对流层中上层扰动温度之间同样存在一种反相位结构，表明过去千年间同样存在APO现象，且过去千年与近几十年APO的分布范围相近，暖中心覆盖东亚、南亚与中东，冷中心覆盖北太平洋中部、东部及其沿岸。过去千年与近几十年的APO的分布和覆盖范围基本一致，但在APO的强度的年际变化上，过去千年要比近几十年更加剧烈。

基金项目

成都信息工程大学本科教学工程项目(2021YLZY09)。