IPSL-CM5A-MR中的有源AMOC-NAO耦合外文翻译资料

 2022-12-21 04:12

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IPSL-CM5A-MR中的有源AMOC-NAO耦合

气候模型

Na Wen1,2·Claude Frankignoul2·Guillaume Gastineau2

摘要 大气对AMOC变化的响应通过IPSL-CM5A中等分辨率气候模型进行研究，使用滞后最大协方差分析（MCA）控制模拟。在冬季检测到强烈的大气响应，在北大西洋AMOC强化约9年之后具有负NAO样响应，其模式大致类似于第二种AMOC变异模式。响应是通过AMOC的SST足迹和相关的表面热通量阻尼确定的，其中在湾流区域由冷SST产生的SST异常偶极子和在北大西洋海流周围的东北部的温暖SST。偶极SST异常模式与其主导的20年期间的AMOC变化同步演变，因此MCA检测到的滞后NAO响应实际上反映了近似同步AMOC对大气的影响，其在短时间滞后被强大的AMOC大气强迫所掩盖。因此，对AMOC强化的大气响应是类似NAO的正模式，以及阿留申群岛上的异常低压，与MCA在9年滞后时检测到的相反。由于NAO也有助于推动AMOC，并且在模式中AMOC和NAO之间存在正反馈，大气反馈强度约为大气强迫的1/4，这增强了AMOC的低频变化。海洋与大气的主导模式之间的领先 - 滞后关系以及NAO强劲的20年期进一步证实了这一点。

关键词 AMOC·NAO·大西洋多年代际变异性·海气相互作用·气候模型

1简介

气候模型（例如，Frankcombe等人，2010年）和观测结果（Rayner等人，2011年）表明，大西洋经向翻转环流（AMOC）的自然变率会引起经向海洋热传输的实质性变化，因此可能会显著促成低频气候变化。有人提出，AMOC影响北大西洋观测到的多年代海表温度（SST）变化，其通常被称为大西洋多年代际振荡（AMO;Latif等人。 2004; Vellinga和Wu 2004;奈特等人。 2005;Mignot等人。 2007）。 AMO对北大西洋周边地区的气候有一些明显的影响，例如北美和欧洲的气候或萨赫勒地区或巴西东北部的夏季降雨（Rodwell等人1995; Sutton和Hodson 2005; Pohlmann等。 2006;霍德森等人。 2010）。然而，AMO的变化不仅仅是由于AMOC的变化，因为它也受到外部强迫的影响，以及大气的自然变化的影响。由于缺乏长期海洋记录，很难在观测中建立AMOC，SST和大气之间的明确关系。因此，尽管存在缺点，但气候模型提供了研究AMOC变率及其气候影响的最佳方法。

大多数气候模型显示出AMOC明显的年代际或多年代际变化，但造成这种变化的主要机制因模型而异（Frankcombe等人2008; Liu 2012; MacMartin等人2013）。在一些模型中，AMOC变化主要反映了随机大气强迫与海洋设定时间尺度（Delworth和Greatbatch 2000;董和萨顿2005; Jungclaus等。2005; Kwon和Frankignoul 2014）。然而，其他人认为双向海洋 - 大气相互作用起主导作用（Timmermann等，1998; Farneti和Vallis2009）。但是，大气对AMOC变化的响应似乎很弱，并且气候模型之间也存在差异。。 Msadek和Frankignoul（2009）在早期版本的IPSL-CM4模型中发现东大西洋模式与AMOC之间存在微弱的正反馈，而Gastineau和Frankignoul（2012年，以下称GF12）在六种气候模型中检测到AMOC对寒冷季节气候的影响，随着AMOC的增强，随后在4 - 9年后出现负NAO响应，具体取决于模型。Frankignoul等人（2013年）在CCSM3中发现了红噪声状态下AMOC强化的显著正NAO响应（3年滞后），但也暗示在振荡机制中是负NAO反应。

估计AMOC的大气影响是困难的，因为大的大气内部变化导致小的信噪比（Teng et al.2011）。对AMOC的大气响应取决于AMOC诱导的SST和表面热通量异常，但后者可能是时间依赖性的，因此检测到显着响应的滞后取决于AMOC特殊印记的演变（GF12）。然而，如果在具有显著振荡行为的气候模型中在主导AMOC周期的大约一半的滞后处检测到响应，可能它实际上反映了由于AMOC的大气强迫在短暂滞后时掩盖的相反符号的更快响应。 在这里，我们建议用IPSL-CM5A-MR气候模型来完成这个案例（Dufresne等。2013）。

本文的目的如下：（1）使用IPSL-CM5A-MR模型评估AMOC对大气的影响; （2）了解大气如何通过AMOC诱导的SST异常响应AMOC变异性。结果表明，通过以墨西哥湾流/北大西洋流域为中心的偶极SST足迹，AMOC对NAO的影响很大。结果发现，当AMOC放大约9年时检测到的负NAO样模式实际上反映了近大瞬时AMOC对大气的影响，增强的AMOC推动类似NAO的积极响应，这表明AMOC和NAO之间的积极反馈，以及20年期间的积极耦合。本文的其余部分安排如下：第2节描述了模型和统计方法。 在第3节展示海洋反馈信号，并讨论了AMOC，SST与大气之间的关系。 在第4节中研究了AMOC与NAO之间相互作用的机理。最后一节给出总结和讨论。

2模型和方法

2.1模型

IPSL-CM5A-MR气候模型（以下称IPSL-MR），MR代表中等分辨率，由LMDZ5A大气模型，NEMO海洋模型（包括OPA9海洋环流模型，LIM-2海冰模型和PISCES海洋生物地球化学模型）和ORCHIDEE地表模型，再加上OASIS3模块（Dufresne等人2013）。大气模型具有39个垂直水平，水平分辨率为2.5°（经度）和1.25°（纬度），而不是相同IPSL-CM5A型号的低分辨率（LR）版本的3.75°和1.87°，以下称为IPSL-LR。海洋模型使用ORCA2配置，不规则网格使用2°的标称分辨率，在热带地区和北极地区增加到0.5°，在上部150 m处增加分辨率的31个垂直水平。在这项研究中，经过200年的调整后，考虑了500年控制运行的最后300年。 为了消除剩余的漂移，在分析之前，所有模型数据都用三阶多项式去趋势化。

IPSL-MR是IPSL-CM5A型号的一个版本，其使用更好的分辨率，改善了气候模拟，特别是在中纬度地区。特别是，急流和风暴路径的位置更加真实（Barnes and Polvani 2013; Arakelian and Codron 2012），它减少了中纬度地区的寒冷偏差（Dufresne et al.2013）。因此，拉布拉多和北欧的海冰覆盖海洋略有减少，更多的对流发生在海洋中南拉布拉多海（未显示）。尽管如此，北大西洋地区仍存在冷偏，海冰覆盖过多。如图1a所示，平均AMOC，在大西洋内由经验中的经向流函数诊断出来，反映了上层海洋的北向质量通量，在45°和60°N之间下沉，以及北大西洋深水（NADW）的南向回流。其最大值为13 Sv，在35N和1000 m深度附近，这比IPSL-LR（GF12）的10 Sv大，但是与观察结果或海洋模型后报模拟（Yeager和Danabasoglu2014）相比，仍被低估（Ganachaud和Wunsch，2003; McCarthy等，2012）。另请注意，2000米以下的南极底水细胞向北延伸得太远。

图1 a对于IPSL-CM5AMR模式中最近300年的控制运行数据，大西洋（Sv）的平均经向翻转流函数。轮廓间隔（CI）为2 Sv，顺时针（逆时针）循环为正（负）。 B和C分别表现经向翻转流函数的超前EOF模式（CI = 0.1 Sv），解释方差分别为45％和23％。这里，EOF幅度对应具有单位的归一化PC方差。

MR模型中年度AMOC的主导模式如图1b，c所示。经向翻转流函数的第一个主要经验正交函数（EOF）（图1b）表现出一个盆地尺度单极环流异常，在1500米深的热带大西洋具有广泛的最大值。它表示AMOC的加速（减速）和加深（变浅），最重要的是在20°S和20°N之间。该模式解释了45％的方差，并具有50-70年的显性时间尺度（未显示）。第二个EOF模式（EOF2，图1c）显示偶极子模式，主要的环流异常发生在20N和60N之间，而20N以南的相反符号的异常较弱。虽然它只解释了23％的方差，但EOF2主要支配北大西洋的AMOC变异性，从35°N到60°N，主导期为20年（如第3节和图10所示）。请注意，EOF1模式特定于IPSL-MR，EOF2在IPSL-LR中大致类似于EOF1，但在35°N以南的符号中则相反（参见GF12中的图2）

2.2统计方法

2.2.1最大协方差分析

为了研究大气对AMOC变化的响应与季节的关系，我们在北大西洋地区（10N-80N，100W-40E）的3个月平均海平面气压（SLP）与在30S和80N之间的年际大西洋经向翻转流函数上使用了滞后MCA。在分析之前，使用frac14;，frac12;，frac14;作为权重的基本二项式滤波器应用于年度季节性SLP和年度AMOC时间序列，因此，例如，12年 - 2月在第n年（DFJn）被替换为 1 4DJFn-1 1 2DJFn 14DJFn，突出低频而不影响季节性。因此，当海洋领先或滞后至少3年时，因果关系才会完全分离。 MCA有很好的文献记载（Bretherton等人1992; Czaja和Frankignoul 2002），这里仅简要概述。滞后MCA通过在SLP场X（t）之间执行协方差矩阵的奇异值分解来隔离正交空间模式对（uk，vk）及其对应的时间序列（xk（t），yk（t-tau;））和在时间t-tau;，大西洋经向翻转流函数Y（t-tau;）。时间序列xk（t）和yk（t-tau;）之间的协方差用cov（xk，yk）=sigma;k最大化，其中sigma;k是协方差矩阵的第k个奇异值。 在每个滞后tau;，使用蒙特卡罗方法评估时间序列xk（t）和yk（t-tau;）之间的平方协方差（SC）和相关性（R）的统计显著性，其中大气时间序列是使用3年随机扰乱100次以构建SC和相关R的零假设分布。请注意，在MCA和EOF分析中，SLP通过纬度余弦的平方根进行面积加权，对于AMOC，海洋层厚度进行面积加权。

MCA模式的空间正交性可以是物理模式的强约束（Cheng和Dunkerton

1995年）。为了在显示对AMOC的大气响应时放宽空间正交性的约束，通过使用前四对MCA模式来执行最大旋转，使得约95％的SC保持在不同的滞后。结果对模式数量的增加基本上不敏感。为了显示MCA结果，当海洋战主导时我们展示了海洋的均匀地图和大气的异质地图（分别通过海洋和大气异常数据在海洋引导时获得的海洋和大气异常数据），当海洋滞后时展示相反的图。因此，在两种情况下都保留了变量之间的线性关系（Czaja和Frankignoul，2002）。在本研究中，我们关注冬季（DJF）对年际AMOC（以冬季为中心）的大气响应，因为DJF提供了3个月运行平均的SLP与相应集中的年际AMOC之间最稳健的关系。在调查大气对AMOC的响应时，ENSO信号（由20S-20N，100E-80W定义的热带太平洋的第一个主要EOF模式给出）从大气和海洋中移除，如Frankignoul和Kestenare（2002） ，并使用线性回归。注意，当获得类似的结果在分析之前不会移除ENSO信号，如第3节展示的。

2.2.2均衡反馈评估

为了评估对给定SST异常模式的大气响应，我们使用Frankignoul等人（1998）的单变量方法，为方便起见，这里称为平衡反馈评估（EFA）。该方法的原理是在气候时间尺度上，大气SLP变化X（t）可以分为两部分：一部分由SST异常T（t）驱动，另一部分是大气内部变异N（ t）这样

X(t) = b times; T(t) N(t), (1)

其中反馈系数b表示对SST异常强迫的大气响应。由于SST不能被随后的随机大气波动所迫使，因此反馈系数b被推导为

minus;1

b(tau;) = CXT (tau; )CTT (tau; ),

(2)

其中CXT（tau;）代表滞后协方差; CTT（tau;）是滞后tau;的SST自协方差，其中tau;是SST超前时间，大于大气持续性和大气响应时间。在移除ENSO遥相关之后，该方法应用于月度数据，如前所述。采用前导时间tau;为2个月。通过蒙特卡罗方法估计系数b的统计显着性，其中大气变量的年份被随机地加扰1000次并保留月份序列。

3对AMOC变化的大气响应

3.1 MCA分析

（a）

(b)

平方协方差（单位：Pa2 Sv2）和b冬季（DJF）SLP和年度AMOC之间的第一个MCA模式的相关性。 黑色和蓝色线分别表示有和没有ENSO的MCA分析。 实心圆（星号）表示95％（90％）置信水平。 当AMOC（大气）领先时，滞后为负（正）

图2示出了第一MCA模式与（黑线）和没有（蓝线）ENSO的平方协方差（SC）和相关性（R）。两条曲线之间的相似性很大，表明ENSO对北大西洋大气与AMOC之间关系的影响很小。尽管如此，ENSO信号在下面任将被删除。当大气层出现时，在滞后1和2处，SC中存在一个大而显着的峰值（这是它被认为是最大化的主要量），并且在12-13的滞后期间是一个较大但仍然非常显著的峰值。这反映了AMOC的大气强迫。该相关性也非常显著，但它在滞后0处达到峰值，可能反映抽样不确定性。

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