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从AMIP试验中预测CMIP5耦合模式中虚假“双ITCZ”问题的严重性

摘要：气候模式中双热带辐合带（DI）问题的严重程度可以通过热带降水不对称指数（PAI）来衡量，表明热带降水是否偏向于北半球或南半球。评估CMIP5中十九个模式，结果显示热带降水不对称指数与热带海洋表面温度（SST）偏差存在紧密联系。作为决定海表温度偏差的因素之一，AMIP试验中热带表面净热通量的不对称性被认为是预测耦合模拟的热带降水不对称指数相对于AMIP试验中热带降水不对称指数改变的重要因子，相关性为0.90。热带大气顶层（TOA）流体的短波辐射与热带降水不对称指数改变的相关系数比前者数值低但相关性仍然很强。然而，AMIP试验中表面和热带大气顶层流体的温度不对称性不能作为热带降水不对称指数变化的有效预测因子。该研究表明，双热带辐合带偏差最大程度上来源于热带和大气模式。

1.引言

以热带南部地区过度降水为特征的双热带辐合带问题是气候模式中长期存在的问题 [de Szoeke and Xie, 2008; Lin, 2007; Mechoso et al., 1995]。因为双热带辐合带的形成可能与单个模式的缺陷以及各种反馈有关，所以要理解它仍然是一个挑战。补偿错误也可能使分离单个错误源变得困难。很多学者已经提出了一些假设来解释双热带辐合带的形成。其中，对流参数化一直被认为是关键的偏差源之一。 例如，具有较低深对流阈值的模式通常具有更严重的双热带辐合带情况[Bellucci et al., 2010; Oueslati and Bellon, 2015]。闭合对流[Zhang and Wang, 2006]和侧向逸入[Hirota et al., 2011] 也是决定双热带辐合带形成的关键因素。从海洋的角度看，被低估的沿海风应力和过高估计的东南太平洋/大西洋的短波强迫已被认为是通过改变当地海表温度促成双热带辐合带形成的原因[e.g, Ma et al., 1996; Richter, 2015]。耦合海洋大气反馈的错误表现也可能在塑造热带海表温度模式以及双热带辐合带方面发挥重要作用 [Lin, 2007]。上述研究表明双热带辐合带问题源于热带地区。相比之下，最近的一些研究认为，双热带辐合带问题在很大程度上是由与南大洋上低估的云层覆盖相关的温带偏差所驱动的 [Hwang and Frierson, 2013; Li and Xie, 2013]。许多模式产生的云量少于观测到的云量，因此在南大洋产生过多的短波辐射[Hwang and Frierson, 2013; Trenberth and Fasullo, 2010]。预计这种温带偏差将激发整个赤道向北的大气能量输送，这需要增强（抑制）赤道南（北）的对流 [Hwang and Frierson, 2013]。这一假设表明，热带辐合带倾向于转向更温暖的半球 [Broccoli et al., 2006; Kang et al., 2008]。然而，最近几项完全耦合模式的研究指出，平均热带辐合带位置不需要随着温带扰动转移到较温暖的半球，在某种程度上，由此产生的能量传输的变化主要发生在海洋而不是大气中[Deser et al., 2014; Hawcroft et al., 2016; Kay et al., 2016; Tomas et al., 2016]。另一种可能性是南大洋辐射偏差对热带降水偏差的影响可以通过其他纬度带的辐射偏差来补偿[Adam et al., 2016; Kay et al., 2016]。

在给定各种反馈和误差补偿的情况下，确定耦合系统中的因果关系存在困难，本研究的重点在于是否可以以及如何最好地从具有耦合模式大气成分的AMIP试验（即观测海表温度强迫试验）入手，预测耦合模式的双热带辐合带偏差的问题。如果可以合理地预测耦合模式偏差，这对模式开发和误差减少具有直接影响。而且，通过比较耦合双热带辐合带偏差的热带和温带AMIP预测因子，可以深入了解热带辐合带位置的控制方式。

2.数据和方法

本研究使用了几个观测数据集，包括（1）来自全球降水气候计划(GPCP)2.2版本[Adler et al., 2003]的降水资料（全球月平均降水资料），（2）来自欧洲中期天气预报中心临时再分析数据(ERA-Interim) [Dee et al., 2011]的海洋表面温度和湍流热量资料，（3）来自云和地球辐射能量系统(CERES, 2.8版本) [Wielicki et al., 1996]的辐射通量资料。使用了第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中的十九个模式，它们具有AMIP试验和相应的耦合历史模拟[Taylor et al., 2011]。我们使用1979-2005年的时间段进行分析。

双热带辐合带的定义随着研究的不同而不同。有些人使用东南热带太平洋上的平均降水量 (150°W–100°W, 20°S–0) [Bellucci et al., 2010; Oueslati and Bellon, 2015]来定义，而其他人使用半球降水不对称指数（PAI），通过对北部热带(0–360°E, 0–20°N)和南部热带(0–360°E, 0–20°S)上的降水量进行均值归一化处理，并计算二者差值得到[Hwang and Frierson, 2013]。因为双热带辐合带问题不止在太平洋地区明显，在大西洋盆地也很明显（图1），我们使用了由Hwang和Frierson定义的降水不对称指数。

假设模式是独立的，根据T检验，对于十九个模式在95%置信水平显著相关的阈值为0.46。

3.结果

3.1.CMIP5模式中的双热带辐合带问题

与全球降水气候计划（GPCP）的降水数据相比较，CMIP5中十九个模式的AMIP试验的多模式集合平均值在热带海洋上存在过度降水，在东亚季风区、北美中部和亚马逊地区存在被低估的降水（图1a）。图1b显示，与AMIP试验相对比，耦合模拟在热带地区具有一个相似但是更为严重的偏差。AMIP试验和耦合模拟的差异表现为北印度洋、包括加勒比海在内的西北大西洋上的降水减少以及东南太平洋/大西洋上的降水增加，表明平均热带辐合带整体向南移动（图1c）。从年平均和纬向平均结果来看，平均降水的南移更为明显（图1d）。另一个有趣的特征是双热带辐合带问题主要发生在海洋区域而不是陆地区域。

与GPCP观测结果相比，十九个模式的AMIP试验中有十一个的降水不对称指数数值过大，表明相对于观测降水，在北部热带有过多的降水（图1e）。相反，在耦合模拟中，只有五个模式具有可与观测结果相比较的降水不对称指数，而其他模式均表现出显著偏低的降水不对称指数。其中六个模式甚至有负的降水不对称指数，意味着平均热带辐合带转移到赤道以南（图1e）。相比于观测值0.20的降水不对称指数，十九个模式AMIP试验的降水不对称指数的多模式集合平均值为0.22，但是十九个模式耦合模拟的多模式集合平均值显著降低了0.04（图1e）。因此，耦合模式中的大部分热带降水偏差源于与海洋相互作用产生的海表温度偏差。AMIP试验和耦合模拟之间的相关性为-0.18，表明AMIP试验中的降水不对称指数本身并不是相应耦合模拟中降水不对称指数的良好预测因子。

与AMIP试验相比，在耦合模拟中，平均热带辐合带向南移动的原因是什么？从大气的角度讲，偏差源可以追溯到边界海表面温度，通过研究表面通量或大气顶层辐射可以了解其影响。来自十九个模式耦合模拟的海表温度偏差的多模式集合平均值具有强烈的半球不对称性，并且热带不对称性（-0.46°C，0–20°N减 0–20°S）弱于温带不对称性（-1.1°C，20°N–70°N减20°S–70°S）（图2a）。但是，与温带海表温度偏差的经向不对称性相比，降水不对称指数的改变（耦合模拟相对于AMIP试验）与热度海表温度偏差的经向不对称性相关性更强（前者相关系数为0.29，后者相关系数为0.89）(图2b和2c)。模式间的比较提供了统计证据，证明了热带海表温度偏差对于解释热带辐合带在耦合模式中向南移动至关重要。这与以前的研究相一致[Hwang and Frierson, 2013; Li and Xie, 2013].

图1.CMIP5中十九个模式的（a）AMIP试验值减去GPCP值，（b）历史耦合模拟值减去GPCP值和（c）历史耦合模拟和AMIP试验差值的多模式集合平均的年平均降水偏差（毫米/天）。图1a和1b中的等高线是观测降水。点画表示19个模式中超过15个与多模式集合平均值符号相同的区域。（d）GPCP的区域年平均降水量（黑色）， CMIP5中十九个模式 AMIP试验的多模式集合平均值（红色）和耦合模拟的多模式集合平均值（绿色）。 （e）AMIP试验和耦合模拟（红点）之间的降水不对称指数及其他们的多模式集合平均值（黑点）降水不对称指数散点图。 观测降水不对成指数为0.20（黑星）。通过使用热带平均值归一化的（0-20°N，0-360°E）和（0-20°S，0-360°E）之间的降水差异来计算PAI。 这里使用的所有数据都是1979年至2005年的。

图2.（a）CMIP5中十九个模式耦合模拟的多模式集合平均的年平均海表温度偏差。阴影表示十九个模式中超过十五个具有与多模式集合平均值相同符号的区域。（b）热带海表温度偏差（0-20°N减去0-20°S）的不对称性与热带降水不对称指数变化（耦合模拟的热带降水不对称指数相对于AMIP试验）之间的散点图。（c）类似于图2b，但x轴是温带海表温度偏差（20°N-70°N减去20°S-70°S）的不对称性。图2b和2c中的黑点表示CMIP5中十九个模式模拟的多模式集合平均。

3.2.AMIP试验预测降水不对称指数

热带海表温度偏差在双热带辐合带形成中的重要性引出了一个问题，即什么决定了热带地区耦合模式的海表温度偏差？是否可以根据AMIP试验预测双热带辐合带问题？在这里，耦合模拟的热带降水不对称指数相对于AMIP试验中热带降水不对称指数的改变被用来作预报因子。表面热通量和大气顶层辐射都与海表温度密切相关，海表温度在不同的耦合模拟中是不同的。例如，海表温度的变化通过改变特定的湿度直接改变表面潜热通量，并通过增强/抑制对流影响表面和大气顶层的辐射通量。因此，在孤立的耦合模拟中研究表面热通量和大气顶层辐射不能轻易地确定出潜在的因果关系。我们研究了相应的AMIP试验，这些模拟与十九个模式的耦合模拟具有相同的大气模式，以预测耦合模式中的海表温度和降水。

图3.（a）CMIP5中十九个模式 AMIP试验的多模式集合平均的净表面热流偏差（，向下为正）。阴影表示十九个模式中超过十五个具有与多模式集合平均值相同符号的区域。（b）AMIP试验的纬向平均表面净热通量偏差的经向不对称性与耦合模式中纬向平均海表温度偏差的经向不对称性的散点图（相关系数为0.78）。（c）类似于图3b，但x轴是针对纬向平均表面净热通量的经向不对称性（相关系数为0.90）。右图是类似的，但x轴是对于大气顶层净短波辐射。基于0-38°N和0-38°S之间的对比度计算表面热通量和大气顶层短波辐射的不对称性，基于0-20°N和0-20°S之间的对比度计算海表温度偏差和热带降水不对称指数的不对称性。黑点表示十九个模式的多模式集合平均值，红线表示线性回归。黑色星代表观测值。请注意，在计算表面热通量时，仅使用海洋上的值。

从海洋的角度来看，表面热通量是导致海表温度偏差最重要的因素之一 [e.g., Richter, 2015], 但是这个表面通量与观测值并非完全一致。另外，与其他表面通量数据来源相比，云和地球辐射能量系统的表面辐射资料和临时再分析数据的湍流通量资料被认为是相对可靠的，但从全球平均表面净通量数值为非常不合理的9.3的意义上讲，它们在能量上并不一致。因为我们的重点是理解海表温度偏差和降水模式中的南北不对称性，所以我们删除了这个全球平均值，我们希望这是合理的。同时，观测数据集的选择不会影响模式间的相关性。

来自于AMIP试验的表面净热通量的多模式集合平均值（图3a）与耦合模式中热带上的海表温度偏差的偏差模式（图2a）相类似，支持了耦合模式中海表温度偏差部分来源于表面热通量偏差的说法。对于图3a，我们使用0-38°N和0-38°S平均值之间的差异作为衡量热通量偏差模式的半球间不对称性的指标。在下文中将提到这些结果对以上所选择区域的敏感性。对于CMIP5中十九个模式，AMIP试验中的表面净热通量的经向不对称性与耦合模式中海表温度偏差的经向不对称性显著相关（相关系数为0.78;图3b），与降水不对称指数的改变也存在显着相关性（相关系数为0.90;图3c）。因此，即使在耦合模拟中使用过多种海洋模式，耦合模拟的降水不对称指数相对于AMIP试验中降水不对称指数的改变依然有大约80％可以通过其AMIP试验中的表面净热通量的热带不对称性来解释。相比于-3.7的观测值，CMIP5中十九个模式的AMIP试验中，表面净热通量的经向不对称性显示出从-15.2到2.8的波动范围，并且十九个模式中的十三个高估了表面净热通量的经向不对称性，相比于进入北部热带地区的能量，更多的能量被输入到南部热带地区（图3b）。这与南部热带地区相对于北部热带地区偏暖（图2a）和热带辐合带的南移（图1c）是一致的。对单个热通量成分的研究表明，表面辐射热通量和潜热通量偏差都会导致降水不对称指数改变。我们假设大气模式中的表面热通量偏差很大程度上决定了耦合模式中海表温度偏差的不对称性，从而推动了大气降水变化。因此，通过使用基于简单经验模型的AMIP试验，可以合理地预测耦合模拟中热带海温和降水的不对称性：

图4.（a）AMIP试验中净表面热通量（红色）（大气顶层净短波辐射，黑色）的不对称性与耦合模拟的热带降水不对称指数相对于AMIP试验的变化之间的相关系数。x轴是大气顶层净短波辐射和净表面热通量不对称所定义的纬度。

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