曹 茜 董昌明 夏長(zhǎng)水

(1. 南京信息工程大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院 江蘇南京 210044; 2. 南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室 廣東珠海 519000; 3. 自然資源部第一海洋研究所 山東青島 266061; 4. 青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點(diǎn)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室區(qū)域海洋動(dòng)力學(xué)與數(shù)值模擬功能實(shí)驗(yàn)室山東青島 266237)

大洋環(huán)流主要包括海洋上層由風(fēng)驅(qū)動(dòng)形成的風(fēng)生環(huán)流, 以及海表受熱、蒸發(fā)降水不均勻等因素使溫度、鹽度發(fā)生變化導(dǎo)致表層密度變化而形成的熱鹽環(huán)流,大西洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流(Atlantic meridional overturning circulation, AMOC)是大洋熱鹽環(huán)流的重要組成部分。AMOC 作為實(shí)現(xiàn)全球氣候系統(tǒng)能量循環(huán)的關(guān)鍵過(guò)程之一, 對(duì)經(jīng)向熱輸送、極向淡水通量輸送和全球氣候系統(tǒng)能量平衡都具有十分重要的意義。根據(jù)前人的研究可以將AMOC 分為四個(gè)主要分支(于雷等, 2009;于子棚等, 2017): 海洋上層低緯度海域高溫高鹽海水向高緯度輸送(Ganachaudet al, 2000), 拉布拉多海域的深水形成及自北歐海向南流經(jīng)格陵蘭-冰島-蘇格蘭海脊形成的溢出流(Dicksonet al, 1994), 北大西洋深層水(North Atlantic deep water, NADW)的南向傳輸(Mauritzen, 1996)及大西洋中低緯度寬廣海盆內(nèi)的上升流(Stommel, 1961; Handohet al, 2003)。

AMOC 對(duì)海洋物質(zhì)能量輸送和全球氣候變化有著非常重要的影響。早在1925 年, Merz (1925)根據(jù)大西洋鹽度經(jīng)向橫截?cái)嗝娼o出了大西洋表層及深層洋流的分布特征, 首次得出了 AMOC 的大致流動(dòng)。AMOC 的存在有利于熱量向高緯度傳輸, 相關(guān)研究表明AMOC 輸送的熱量占整個(gè)北半球由赤道向極地輸送總熱量的25% (Brydenet al, 2001), AMOC 承擔(dān)了約70%的北大西洋副極地海域極向熱量輸送(Liet al, 2021)。AMOC 造成的熱量重新分配會(huì)對(duì)全球氣候變化產(chǎn)生影響, Meehl 等(2011)、Palmer 等(2011)、Trenberth 等(2012)等指出全球氣候系統(tǒng)耗散的熱量極有可能用于加熱深海, 該現(xiàn)象可能是海洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流輸送熱量所致。Chen 等(2018)研究發(fā)現(xiàn)AMOC 減弱時(shí)會(huì)輸送較少的熱量到中深層海洋, 導(dǎo)致更多的熱量停留在海洋表面, 從而加劇氣候變暖。AMOC 的存在將大氣與深層海洋之間的熱量變化聯(lián)系起來(lái), 其研究對(duì)海洋和氣候研究領(lǐng)域的發(fā)展都具有推動(dòng)作用。

目前, 對(duì)于AMOC 的研究可以分為現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)和數(shù)值模式兩種研究手段。其實(shí)測(cè)資料多為斷面觀測(cè)資料, 如RAPID (rapid climate change programme)和OSNAP (overturning in the subpolar North Atlantic program) (Lozieret al, 2017)浮標(biāo)陣列資料。Frajka-Williams (2015)利用2004～2014 年的RAPID 陣列觀測(cè)建立了一個(gè)將中上層海洋輸送的年際異常與海平面高度相聯(lián)系的回歸模型。Lozier 等(2019)運(yùn)用為期21 個(gè)月的OSNAP 觀測(cè)資料提出了AMOC 的驅(qū)動(dòng)源地為格陵蘭以東海域這一新觀點(diǎn)。上述兩種資料均存在準(zhǔn)確性高, 但時(shí)間覆蓋范圍相對(duì)較短的特點(diǎn)。目前AMOC 的觀測(cè)十分具有挑戰(zhàn)性, 需要橫跨整個(gè)盆地進(jìn)行測(cè)量, 因此, 歷史上可用于AMOC 長(zhǎng)期變化研究的觀測(cè)資料非常有限。

考慮到現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)缺乏且衛(wèi)星遙感難以獲得深海要素資料, 數(shù)值模擬成為當(dāng)前AMOC 研究的重要手段之一。不同模式產(chǎn)品都顯示了AMOC 具有年代際振蕩(Danabasogluet al, 2012; Delworthet al,2012; Muiret al, 2015, 2017; Bagatinskyet al, 2021),其周期性變化受多方面因素的影響。有研究指出,AMOC 年代際變化與北大西洋和北冰洋、北歐海之間的淡水交換相關(guān)(Delworthet al, 1997; Ortegaet al,2017; Liuet al, 2019)。Delworth 等(2000)研究發(fā)現(xiàn)AMOC 的低頻變率主要通過(guò)海表熱通量的變化引發(fā)AMOC 的變化。Jungclaus 等(2005)指出AMOC 低頻振蕩的周期是經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流及其熱鹽輸送與密度異常再分配之間的延遲反饋造成的。也有研究表明, 鹽度異常與溫度異常具有相似的傳播特征, 可以在一定程度上抵消溫度對(duì)AMOC 變化的影響(Sévellecet al, 2013, 2015)。李曉蘭等(2018)基于FGOALS-g2 (the flexible global ocean-atmosphere-land system model grid-point version 2)模擬結(jié)果指出AMOC 的低頻振蕩主要受溫度、鹽度的變化與海表風(fēng)場(chǎng)作用的影響。此外, 大量研究表明AMOC 的年代際振蕩與北大西洋濤動(dòng)(North Atlantic Oscillation, NAO)間存在相互作用(Timmermannet al, 1998; 周天軍等, 2005;Danabasoglu, 2008; Wenet al, 2016)。Ma 等(2021)考慮了平均流動(dòng)效應(yīng), 指出斜壓Rossby 波向西傳播速度的變化也會(huì)導(dǎo)致AMOC 多年代際變率周期的改變。由此可見(jiàn), 目前在AMOC 的年代際振蕩方面前人已經(jīng)開(kāi)展了大量研究, 但是對(duì)于AMOC 的年代際變化影響因素未有定論, 而且在很大程度上取決于研究所采用的模型產(chǎn)品不同。

考慮到AMOC 在高緯度海域的重水形成與海水的垂向混合相關(guān), 我們選用考慮浪致混合作用改善了海洋環(huán)流垂向混合的FIO-ESM (First Institute of Oceanography-earth system model)模式產(chǎn)品進(jìn)行研究。FIO-ESM 模式產(chǎn)品的最新版本為FIO-ESM v2.0(First Institute of Oceanography-earth system model version 2.0), Bao 等(2020)在對(duì)該模式進(jìn)行多要素評(píng)估時(shí)簡(jiǎn)要介紹了 AMOC 的變化特點(diǎn), 并指出FIO-ESM v2.0 對(duì)AMOC 有較好的模擬能力。本研究將在此基礎(chǔ)上對(duì)AMOC 展開(kāi)詳細(xì)討論。

本文將采用FIO-ESM v2.0 的165 a 模式產(chǎn)品(1850～2014 年)研究AMOC 的空間分布特征及年代際變化規(guī)律, 與觀測(cè)資料及其他模式結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證, 并分析AMOC 變化的可能影響因素。本文的結(jié)構(gòu)安排如下: 第一部分是模式和資料方法介紹; 第二部分是結(jié)果與分析, 其中, 2.1 和 2.2 部分分別為AMOC 的空間分布特征和時(shí)間變化規(guī)律, 2.3 部分討論可能原因; 第三部分是結(jié)論和討論。

1 模式、數(shù)據(jù)和方法介紹

1.1 數(shù)值模式產(chǎn)品

本文主要采用FIO-ESM v2.0 的模擬結(jié)果進(jìn)行研究, FGOALS-g3 (the flexible global ocean-atmosphereland system model grid-point version 3)和CESM2 (the community earth system model version 2)兩種模式結(jié)果用于模式間的并行比較。耦合了海洋表面重力波動(dòng)的氣候系統(tǒng)模式FIO-ESM, 是在Qiao 等(2004)提出的非破碎海浪引起的海洋垂向混合理論(即浪致混合理論)的基礎(chǔ)上建立的(Qiaoet al, 2013)。該模式在海洋環(huán)流模塊中引入了浪致混合的作用, 通過(guò)改善海洋環(huán)流模塊的垂向混合來(lái)提高模式在海洋和大氣方面的模擬能力(廖華夏, 2017)。FIO-ESM v2.0 版本除考慮了浪致混合作用, 還考慮了海浪Stokes drift 對(duì)海氣動(dòng)量和熱量通量的影響、海浪飛沫對(duì)海氣熱通量的影響、海表面溫度(sea surface temperature, SST)日變化參數(shù)化方案及其對(duì)海氣熱通量的影響, 模式的分辨率介紹請(qǐng)見(jiàn)表1, 詳細(xì)介紹請(qǐng)參見(jiàn)宋振亞等(2019)、Bao 等(2020)。

表1 FIO-ESM v2.0 分量模式介紹Tab.1 Introduction of FIO-ESM v2.0 component mode

我們從前期版本已經(jīng)通過(guò)第五次耦合模式比較計(jì)劃(coupled model intercomparison project 5, CMIP5)評(píng)估的模式中選取了用于與本文FIO-ESM v2.0 模式進(jìn)行并行對(duì)比的模式產(chǎn)品, 其中一個(gè)是海洋模塊與FIO-ESM v2.0 模式一致采用第二代并行海洋模式(parallel ocean program version 2, POP2)的CESM2 模式, 該模式由美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)研發(fā)而來(lái); 另一個(gè)則選取了海洋模塊與FIO-ESM v2.0 模式不同, 采用了LICOM3 的FGOALS-g3 模式, 該耦合模式由中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)(State Key Laboratory Modelling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamic, LASG)與清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)研究中心(Center for Earth System Science, CESS)聯(lián)合開(kāi)發(fā)。兩者在CMIP5 的評(píng)估中處于中等偏上水平, 因此我們將這兩個(gè)模式產(chǎn)品用于與FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品的并行比較。兩者的詳細(xì)介紹請(qǐng)分別參考Li 等(2020)和官方網(wǎng)站http://www.cesm.ucar.edu/, 本文不進(jìn)行贅述。

本文采用上述模式生成的數(shù)值產(chǎn)品進(jìn)行分析,包括: (1) FIO-ESM v2.0、FGOALS-g3、CESM2 的1850～2014 年歷史模擬試驗(yàn)結(jié)果。該數(shù)據(jù)包含三個(gè)集合試驗(yàn), 分別為: r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1, 其中r、i、p、f 分別代表初始條件、初始化方法、擾動(dòng)的物理參數(shù)設(shè)置和強(qiáng)迫場(chǎng), r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1對(duì)應(yīng)三種不同初始條件下[將工業(yè)革命前參照試驗(yàn)(piControl)的301、330 和350 a 的1 月1 日數(shù)據(jù)作為初始條件進(jìn)行三個(gè)歷史模擬]的模擬試驗(yàn)。(2) FIOESM v2.0 模式的未來(lái)情景預(yù)測(cè)試驗(yàn)結(jié)果。未來(lái)情景預(yù)測(cè)試驗(yàn)中不同實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景表示為不同共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(shared socioeconomic pathway, SSP)與輻射強(qiáng)迫典型濃度路徑 (representative concentration pathway, RCP)的矩形組合, 本文采用SSP2-4.5 的模擬結(jié)果, 即在中等發(fā)展路徑下 2100 年輻射強(qiáng)迫達(dá)到 4.5 W/m2(RCP4.5)的情景(張麗霞等, 2019)。本研究主要采用上述數(shù)值產(chǎn)品中的水平方向流速、SST、海表鹽度(sea surface salinity, SSS)、蒸發(fā)、降水、風(fēng)速、海冰分布等變量, 以上模式數(shù)據(jù)可通過(guò) CMIP6 官網(wǎng)(https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/)獲得。

1.2 觀測(cè)資料和再分析產(chǎn)品

本文選用的觀測(cè)資料包括以下兩種: (1) 26.5°N附近的RAPID 斷面觀測(cè)資料。其時(shí)間覆蓋范圍為2004 年4 月至2014 年3 月, 數(shù)據(jù)時(shí)間間隔為12 h, 可從www.rapid.ac.uk/rapidmoc 獲取。(2) OSNAP 浮標(biāo)陣列資料。OSNAP 觀測(cè)系統(tǒng)由OSNAP West、OSNAP East 兩部分組成, OSNAP West 從拉布拉多大陸架東南部延伸到格陵蘭島的西南端, OSNAP East 從格陵蘭島的東南端延伸到蘇格蘭大陸架(Lozieret al,2019), 其經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流數(shù)據(jù)為2014 年7 月至2018年6 月的月平均結(jié)果, 可從www.o-snap.org 獲取。

再分析資料選取美國(guó)極地科學(xué)中心水文氣候數(shù)據(jù)集(the Polar Science Center Hydrographic Climatology,PHC3.0)的年平均SST 和SSS 資料, 其垂向分層為33層, 水平分辨率為1°×1°。該資料可在http://psc.apl.washington.edu/nonwp_projects/PHC/-Climatology.htm l 獲取。

1.3 AMOC 計(jì)算方法

有關(guān)AMOC 強(qiáng)度的研究通常用流函數(shù)來(lái)表征,AMOC 流函數(shù)的推導(dǎo)過(guò)程如下。不可壓縮流體的速度場(chǎng)滿足體積連續(xù)性方程:

其中,x為緯向距離;y為經(jīng)向距離;z為深度;u,v,w分別對(duì)應(yīng)x,y,z方向的速度。將式(1)沿緯向進(jìn)行積分:

整理式(2)左邊得:

其中,x1、x2分別對(duì)應(yīng)大西洋西邊界和東邊界所在的緯向位置, 兩者均為y、z的函數(shù)。

由于大洋邊界處受到摩擦作用的影響速度很小,

對(duì)于散度為0 的速度場(chǎng), 可以取流函數(shù)ψ(y,z)與之建立聯(lián)系。流函數(shù)ψ(y,z)可以表示為

通過(guò)對(duì)式(7)進(jìn)行積分得到AMOC 流函數(shù)的計(jì)算公式:

其中,t為時(shí)間。

本研究利用模式的經(jīng)向流速v和公式(8), 計(jì)算了FIO-ESM v2.0、FGOALS 和CESM2 的AMOC 流函數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 AMOC 的空間分布特征

利用FIO-ESM v2.0 的1850～2014 年月平均數(shù)值模式產(chǎn)品, 根據(jù)公式(8)繪制了深度-緯度坐標(biāo)下AMOC 流函數(shù)分布圖, 如圖1a 所示。從圖1a 可以看出, FIO-ESM v2.0 可以合理地模擬出AMOC 的空間分布特征。由于面向流動(dòng)方向, 流函數(shù)的高值位于右手側(cè), 通過(guò)該方法我們可以根據(jù)流線兩側(cè)高值所在側(cè)的位置判斷海水運(yùn)動(dòng)的方向, 由此可知經(jīng)向流動(dòng)分為紅色填色區(qū)域的順時(shí)針流動(dòng)和藍(lán)色填色區(qū)域的逆時(shí)針流動(dòng)兩個(gè)部分, 從表層到底層分別呈現(xiàn)出向北、向南和向北流動(dòng)的三層結(jié)構(gòu)。上層顯示了表層海水的北向輸送, 在60°N 附近變重下沉, 繼而在中層2 000～3 000 m 深度附近向南回流, 該結(jié)果與前人對(duì)于AMOC 的理論認(rèn)知和研究結(jié)果基本一致(李曉蘭等,2018); 下層在4 000～5 000 m 深度附近的底層水存在北向流動(dòng)。FIO-ESM v2.0 的模擬結(jié)果顯示1850～2014年平均的AMOC 最大值(本文中定義為AMOC 流函數(shù)的最大值)出現(xiàn)在40°N、1 000 m 深度附近, 最大值為 30.35×106m3/s; 26.5°N 處 AMOC 的最大值為15.29×106m3/s, 最大值所在深度為 707 m, 與FGOALS-s2 最大值所在深度731 m 十分接近(黃文譽(yù)等, 2014)。圖1b 給出了大西洋20°～60°N 處平均和26.5°N 處AMOC 流函數(shù)隨深度的變化曲線。從圖中可以看出, 20°～60°N 處在2 500 m 以上的水體主要呈現(xiàn)順時(shí)針?lè)较蛄鲃?dòng), 2 500 m 以深出現(xiàn)強(qiáng)度偏弱的逆時(shí)針流動(dòng), 較強(qiáng)的南向回流位于700～3 500 m 深度處。在26.5°N 處南向回流所在深度與20°～60°N 處相似, 但其強(qiáng)度明顯增強(qiáng), 這是由26.5°N 處大西洋深層流場(chǎng)存在十分強(qiáng)烈的西邊界流造成的。

圖1 FIO-ESM v2.0 模擬的1850～2014 年平均的大西洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流(AMOC)流函數(shù)分布圖Fig.1 The average distribution of the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) stream function from 1850 to 2014 as simulated by FIO-ESM v2.0

2.2 AMOC 的時(shí)間變化規(guī)律

2.2.1 變化趨勢(shì)的對(duì)比檢驗(yàn)及模式間并行比較 為討論 AMOC 隨時(shí)間的變化特征, 圖 2a 給出了FIO-ESM v2.0 的三個(gè)集合試驗(yàn)(r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1)及三者的平均在26.5°N 處AMOC 最大值模擬結(jié)果的時(shí)間序列, 并與RAPID 實(shí)測(cè)資料進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1 模擬的RAPID觀測(cè)數(shù)據(jù)期間(2004 年4 月至2014 年3 月)、26.5°N處AMOC 最大值及三者平均值分別為18.76×106,18.70×106, 19.21×106, 18.90×106m3/s。模擬結(jié)果顯示三個(gè)集合試驗(yàn)的變化趨勢(shì)相似, 在1850～1900 年間,模式模擬的26.5°N 處AMOC 最大值緩慢增加, 從20世紀(jì)開(kāi)始呈現(xiàn)總體下降趨勢(shì), 在1935 年前后下降尤其迅速且1945 年附近出現(xiàn)極小值; 1945～1980 年期間AMOC 最大值再次緩慢上升而后減弱, 特別是在2000 年前后, AMOC 最大值下降十分急劇, 該反復(fù)升降現(xiàn)象的出現(xiàn)可能與AMOC 存在年代際振蕩有關(guān)。

圖2 26.5°N 處AMOC 最大值的時(shí)間序列Fig.2 Time series of AMOC maximum at 26.5°N

為通過(guò)不同模式間的比較來(lái)評(píng)估FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品的模擬效果, 圖2b 給出了FIO-ESM v2.0 模擬實(shí)驗(yàn)的平均和FGOALS-g3、CESM2 模式產(chǎn)品的26.5°N處AMOC 最大值模擬結(jié)果的時(shí)間序列。從圖像中可以看出, FGOALS-g3 模式產(chǎn)品的變化幅度明顯大于CESM2和FIO-ESM v2.0, 三者的AMOC最大值在2004年后與RAPID 實(shí)測(cè)資料總體變化趨勢(shì)相似, 都存在明顯下降, 但模式產(chǎn)品的下降幅度小于實(shí)測(cè)值, RAPID 的結(jié)果在2004～2008 年與FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品較接近,2008 年之后由于觀測(cè)流量顯著減小, 二者差異增大,在2009～2014 年RAPID 的結(jié)果與FGOALS-g3 模式產(chǎn)品在數(shù)值上更接近。為進(jìn)一步驗(yàn)證模式模擬AMOC 的準(zhǔn)確性, 將模式結(jié)果與RAPID 實(shí)測(cè)資料的數(shù)值進(jìn)行比對(duì), 對(duì)比發(fā)現(xiàn)FGOALS-g3、CESM2 模擬的RAPID 觀測(cè)數(shù)據(jù)期間, 26.5°N 處AMOC 最大值的平均分別為15.86×106和20.46× 106m3/s。此外, FGOALS-s2 模式模擬的26.5°N 處AMOC 最大值為20.5×106m3/s (李曉蘭等, 2018), FGOALS-g2 模式的模擬結(jié)果為23.5×106m3/s(黃文譽(yù)等, 2014)。與其他模式結(jié)果相較, FIO-ESM v2.0模式產(chǎn)品的結(jié)果與同時(shí)期來(lái)自RAPID 觀測(cè)的結(jié)果17.8×106m3/s 比較接近。

2.2.2 年代際變化特征 AMOC 最大值的時(shí)間序列顯示在其總體變化趨勢(shì)之下, AMOC 還存在年代際尺度的異常增減現(xiàn)象, 該現(xiàn)象與AMOC 的低頻振蕩有關(guān)。圖3a 給出了FIO-ESM v2.0、FGOALS-g3 和CESM2 模式產(chǎn)品1850～2014 年AMOC 指數(shù)[本文中采用李曉蘭等(2018)的方法, 將AMOC 指數(shù)定義為500 m 深度以下, 20°～60°N 區(qū)域內(nèi)AMOC 流函數(shù)的最大值, 與前文所定義的AMOC 最大值相比, 該指數(shù)忽略了上層風(fēng)生環(huán)流的影響]模擬結(jié)果的時(shí)間序列。從圖中可以看出, FIO-ESM v2.0 和FGOALS-g3 模擬的AMOC 指數(shù)總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì), 通過(guò)線性擬合得出兩者每年減弱約0.079 1×106和0.035 9×106m3/s, 而CESM2 模擬結(jié)果呈現(xiàn)每年約0.029 5×106m3/s 的增加。為進(jìn)一步分析不同模式模擬AMOC 的年代際振蕩周期,我們將AMOC 指數(shù)的時(shí)間序列首先進(jìn)行去除線性趨勢(shì)和平滑的處理, 以減弱隨機(jī)誤差的影響, 而后進(jìn)行譜分析(圖 3b), 通過(guò) 95%檢驗(yàn)信度的紅噪聲檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)FIO-ESM v2.0、CESM2 模式產(chǎn)品AMOC 指數(shù)的顯著性周期均為55 a, 該研究結(jié)果與GFDL 早期版本海氣耦合模式模擬的50 a 左右的年代際振蕩周期(Delworthet al,1993)及NCAR 的CCSM4 模式結(jié)果顯示AMOC 存在50～200 a 的周期(Danabasogluet al, 2012)相似;FGOALS-g3 模擬AMOC 的顯著性周期呈現(xiàn)25 和11 a左右的雙峰結(jié)構(gòu), 該模式的前一代產(chǎn)品FGOALS-g2 同樣存在雙峰型的周期(Huanget al, 2014)。

圖3 FIO-ESM v2.0、CESM2、FGOALS-g3 模式產(chǎn)品1850～2014 年AMOC 指數(shù)的時(shí)間序列及功率譜分析Fig.3 Time series and power spectrum analysis of AMOC index of FIO-ESM v2.0, CESM2 and FGOALS-g3 products from 1850 to 2014

2.2.3 長(zhǎng)期、年代際變化的發(fā)生海域及原因分析 上文中, 根據(jù)FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品的AMOC 指數(shù)時(shí)間序列, 我們獲得了AMOC 的總體變化趨勢(shì)及年代際變化特征, 接下來(lái)將對(duì)導(dǎo)致AMOC 出現(xiàn)總體減弱和周期型振蕩的主要發(fā)生海域進(jìn)行討論。AMOC 主要表現(xiàn)為表層高溫、高鹽的海水向北輸送在高緯度海域變重下沉, 形成北大西洋深層水的過(guò)程。因此,AMOC 的強(qiáng)弱與高緯度海域表層海水的密度變化、對(duì)流下沉和深水的形成密切相關(guān)。本文采用Swingedouw等(2007)的方法將北大西洋高緯度海域分為3 部分進(jìn)行研究, 分別為L(zhǎng)abrador 海(48°～66°N, 42°～61°W)、Irminger 海(48°～66°N, 10°～42°W)和GIN (Greenland-Iceland-Norwegian)海域(66°～80°N, 14°W～20°E), 以上3 個(gè)海域在圖4 中用紅框進(jìn)行了標(biāo)注。

圖4 給出了FIO-ESM v2.0 模擬的1850～2014 年平均的冬季混合層深度、表層海水密度分布及其長(zhǎng)期變化趨勢(shì)。表層海水密度與表層海水的下沉直接相關(guān),混合層深度則可以一定程度上表征下沉、對(duì)流的強(qiáng)度,本文中的混合層深度定義為密度大小與表層海水密度差異不超過(guò)0.03 kg/m3的最大海水深度, 海水密度通過(guò)模式的溫鹽資料計(jì)算得出, 冬季范圍參照Huang等(2014)選取每年12 月至次年4 月。由圖4a、圖4b可以看出, Labrador、Irminger 以及GIN 海域的表層海水密度、混合層深度明顯大于周?chē)Ｓ? 周?chē)Ｓ虻亩净旌蠈由疃却蠖嗵幱?～200 m 之間, Labrador、Irminger 及GIN 三個(gè)海域的冬季混合層深度最大值均超過(guò)600 m, 特別是Irminger 海域, 最大值達(dá)1 000 m以上。該現(xiàn)象表明Labrador、Irminger 以及GIN 三個(gè)海域的表層海水下沉及對(duì)流十分活躍, 對(duì)AMOC 在高緯度海域的深水形成貢獻(xiàn)顯著。

圖4 FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品1850～2014 年平均的冬季混合層深度、表層密度及其長(zhǎng)期變化Fig.4 Average depth of mixed layer, surface density, and their long-term changes of FIO-ESM v2.0 model products from 1850 to 2014 in winter

AMOC 指數(shù)總體呈現(xiàn)減弱趨勢(shì), 為明確AMOC減弱的主要發(fā)生海域, 圖4c、圖4d 給出了FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品1850～2014 年冬季表層海水密度和混合層深度的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)。在Labrador、Irminger 及GIN三個(gè)海域, 表層海水密度均總體呈現(xiàn)減小趨勢(shì)。其中,Labrador 和GIN 海域減小十分明顯; Irminger 海域總體減小緩慢, 中部海域變化不大, 西北大陸沿岸出現(xiàn)密度增大現(xiàn)象。此外, Labrador 海域的冬季混合層深度總體減小, 在格陵蘭島南部沿岸存在正異常, 通過(guò)面積加權(quán)平均得到該海域的冬季混合層深度變化為-0.642 m/a; Irminger 海域北部及東部大陸沿岸冬季混合層深度有明顯增加, 中部及南部海域混合層深度變淺, 總體呈現(xiàn)-0.35 m/a 的減弱趨勢(shì); GIN 海域與Labrador、Irminger 海域差異較大, 其中部及東北部沿岸冬季混合層深度明顯增加, 周?chē)Ｓ驕p小緩慢, 通過(guò)面積加權(quán)平均得到該海域冬季混合層深度呈現(xiàn)0.01 m/a 的增加趨勢(shì)。其中, Labrador、Irminger海域的混合層深度長(zhǎng)期變化趨勢(shì)的分布與黃文譽(yù)等(2014)的研究結(jié)果相似都呈現(xiàn)減弱趨勢(shì), 但在GIN 海域兩者差異明顯, 選取同期(1980～2005 年) FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品比較發(fā)現(xiàn)GIN 海域的冬季混合層深度減弱, 與前人研究成果一致, 但其1850～2014 年的冬季混合層深度呈現(xiàn)總體增加的長(zhǎng)期變化特征, 說(shuō)明模式產(chǎn)品前期(特別是1895～1945 年)的混合層深度加深較明顯, 該現(xiàn)象可能與高緯度海域的海冰分布有關(guān)。下面, 我們將對(duì)海冰分布情況進(jìn)行分析。

圖4d 顯示大西洋西北部海域表層密度下降明顯,對(duì)應(yīng)海域的冬季混合層深度和表層密度較小且混合層深度減小十分緩慢, 這與北極海冰的分布密切相關(guān)。圖5 給出了FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品1850～2014年平均的冬季海冰厚度分布及15%海冰密集度的變化情況。由圖5 可知, 混合層深度淺且海表密度下降較快的北部海域海表有大量海冰覆蓋。表層海冰的存在阻隔了海氣熱量輸送及海表風(fēng)應(yīng)力的影響, 減弱大氣強(qiáng)迫造成的海水?dāng)_動(dòng), 因此在海冰覆蓋海域混合層深度較小。隨全球氣候變暖, 高緯度海域海表溫度增加導(dǎo)致海冰融化。由于融冰鹽度明顯低于海水,因此隨海冰融化, 冰覆蓋下表層海水鹽度、密度減小,導(dǎo)致其層結(jié)更加穩(wěn)定, 對(duì)應(yīng)表層海水下沉減弱、混合層深度減小。圖4c 顯示在格陵蘭島南部、斯瓦爾巴南部沿岸和GIN 中部海域存在冬季混合層深度呈顯著加深趨勢(shì)的帶狀海域, 根據(jù)15%的海冰密集度等值線變化可知混合層深度加深的位置多位于海冰覆蓋海域的周?chē)＿@是由于海冰融化導(dǎo)致北極冰覆蓋面積減少, 在15%海冰密集度等值線附近, 雖然表層密度減小, 但由于海冰阻隔作用的消失, 海表受大氣強(qiáng)迫及海水在風(fēng)應(yīng)力擾動(dòng)下混合較原來(lái)增強(qiáng)的影響,混合層深度增加。

圖5 FIO-ESM v2.0 模擬的1850～2014 年平均的冬季海冰厚度Fig.5 The average winter sea ice thickness from 1850 to 2014 as simulated by FIO-ESM v2.0

為進(jìn)一步明確不同海域下沉、對(duì)流變化與AMOC周期性振蕩的關(guān)系, 圖6 給出了r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1 三種模擬試驗(yàn)下1850～2014 年Labrador、Irminger、GIN 海域面積加權(quán)的冬季混合層深度、海表密度與對(duì)應(yīng)試驗(yàn)下AMOC 指數(shù)變化的相關(guān)性。三種模擬試驗(yàn)下Labrador、Irminger 海域冬季混合層深度與AMOC 指數(shù)均呈現(xiàn)正相關(guān), GIN 海域冬季混合層深度與AMOC 指數(shù)僅在r1i1p1f1 中呈現(xiàn)較弱的正相關(guān), r2i1p1f1、r3i1p1f1 情況下呈現(xiàn)較弱的負(fù)相關(guān), 這是由于受到北極海冰融化的影響, GIN 海位于海冰覆蓋輪廓周?chē)暮Ｓ虺霈F(xiàn)大面積的混合層深度加深。海表密度在Labrador、GIN 海域與AMOC 指數(shù)的相關(guān)性較好, 在Irminger 海域兩者相關(guān)性較弱。因此相較Irminger 海域, Labrador、GIN 海域海表密度變化造成的海水下沉對(duì)AMOC 強(qiáng)度變化的貢獻(xiàn)更加明顯。

圖6 FIO-ESM v2.0 三個(gè)模擬試驗(yàn)1850～2014 年的冬季混合層深度、海表密度與對(duì)應(yīng)模擬試驗(yàn)AMOC 指數(shù)時(shí)間序列的相關(guān)性Fig.6 The three simulation experiments of FIO-ESM v2.0 in simulating the correlation between the depth of the mixed layer and the surface seawater density from 1850 to 2014 in winter and the AMOC index time series of the corresponding simulation experiments

綜上, AMOC 的形成與Labrador、Irminger 以及 GIN 三個(gè)海域的深對(duì)流及深水形成密切相關(guān)。1850～2014 年AMOC 強(qiáng)度總體減弱時(shí), Labrador、Irminger 海域的混合層深度逐漸變淺, GIN 海域混合層深度受北極海冰融化的影響異常緩慢加深。Huang 等(2014)通過(guò)FGOALS-g2 模式產(chǎn)品的研究指出AMOC 的年代際變化與Labrador 海域發(fā)生的對(duì)流密切相關(guān), FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品結(jié)果在此基礎(chǔ)上增加了Irminger、GIN 海域的影響, 研究發(fā)現(xiàn)Labrador、Irminger 海域冬季混合層深度變化揭示的對(duì)流現(xiàn)象以及Labrador、GIN 海域表層海水密度變化造成的海水下沉對(duì)AMOC 強(qiáng)度的周期性振蕩貢獻(xiàn)較明顯。

2.3 AMOC 變化的影響因素

上文中分海域?qū)MOC 的變化規(guī)律進(jìn)行了討論,接下來(lái)我們主要就造成 AMOC 變化的因素展開(kāi)分析。根據(jù)OSNAP 資料可知觀測(cè)時(shí)段內(nèi)AMOC 強(qiáng)度約為16.8×106m3/s (圖7), 強(qiáng)度隨時(shí)間的變化主要受東部斷面(GIN、Irminger 海域)的影響, 西部斷面(Labrador 海域)AMOC 強(qiáng)度在2.6×106m3/s 左右, 且隨時(shí)間的變化較東部斷面而言不明顯。FIO-ESM v2.0模擬結(jié)果顯示東部和西部斷面的AMOC 強(qiáng)度變化幅度都在5×106m3/s 左右, 西部斷面的AMOC 強(qiáng)度與觀測(cè)值總體相差不大, 東部斷面的AMOC 強(qiáng)度明顯高于西部, 但其遠(yuǎn)小于觀測(cè)值。

圖7 FIO-ESM v2.0 模擬結(jié)果與OSNAP 觀測(cè)資料的AMOC 強(qiáng)度比較Fig.7 Comparison of AMOC intensity in FIO-ESM v2.0 simulations and OSNAP observations

為分析該現(xiàn)象出現(xiàn)的原因, 我們隨機(jī)選取FIO-ESM v2.0 的一種集合試驗(yàn)進(jìn)行討論, 本文以r3i1p1f1 試驗(yàn)為例, 將模式產(chǎn)品1850～2014 年平均的SST、SSS 與PHC3.0 再分析資料進(jìn)行比較, 如圖8所示。從圖8 可以看出, 模式與實(shí)測(cè)資料的SST、SSS在本研究海域均呈現(xiàn)隨緯度增加不斷減小的空間分布特征, 且SST、SSS 模式結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的差值的空間分布總體相似。GIN 海域模式模擬的SSS、SST結(jié)果較觀測(cè)值普遍偏低, 而通過(guò)比較高緯度海域SSS、SST 和海表密度的分布可知SSS 相較SST 對(duì)海表密度的影響更加明顯。因此, GIN 海域模擬的海表密度受SSS 的影響數(shù)值上小于實(shí)際值, 導(dǎo)致該海域更少的水體下沉從而得到弱于 OSNAP 觀測(cè)斷面的AMOC 強(qiáng)度結(jié)果。

圖8 FIO-ESM v2.0 模擬的海表溫度(SST)、海表鹽度(SSS)與PHC3.0 資料的比較Fig.8 Comparison of FIO-ESM v2.0 simulated sea surface temperature (SST), sea surface salinity (SSS), and PHC3.0

除SST、SSS 以外, AMOC 強(qiáng)度的變化還受到其他多方面因素的影響, 為分析AMOC 變化的影響機(jī)制, 本文主要就 SST、SSS、蒸發(fā)量減降水量(evapotranspiration minus precipitation,E-P)、氣壓和風(fēng)速等方面展開(kāi)討論。本文以FIO-ESM v2.0 模式的r3i1p1f1 試驗(yàn)為例, 通過(guò)譜分析發(fā)現(xiàn)該試驗(yàn)?zāi)M的AMOC 具有27.5 a 左右的年代際振蕩周期。根據(jù)圖2a 中 AMOC 最大值的時(shí)間序列, 我們選取 3 個(gè)AMOC 強(qiáng)度極大值年份(1872 年、1929 年、2006 年)的平均就各要素變化情況展開(kāi)討論。

圖9 給出了r3i1p1f1 情況下模式產(chǎn)品SST、SSS模擬結(jié)果的超前-滯后空間分布情況。根據(jù)r3i1p1f1試驗(yàn)?zāi)M的AMOC 周期, 我們選取AMOC 達(dá)到極大值前后28 a 期間為研究時(shí)段, 通過(guò)計(jì)算AMOC 強(qiáng)度極大值之前/后某年的平均與165 a 模式產(chǎn)品平均的差值得到該超前/滯后年份SST、SSS 的異常分布。從圖9 中可以看出, SST 和SSS 的異常大致呈現(xiàn)相同符號(hào)。通過(guò)SST、SSS 異常與海表密度異常分布情況的比較得出SSS 與海表密度分布更加接近, 因此, 高緯度海域海表密度的變化受 SSS 影響更加明顯。在AMOC 強(qiáng)度達(dá)到極大值時(shí), Irminger、GIN 海域的SST和SSS 多呈現(xiàn)正異常, Labrador 海域的SST 和SSS 呈現(xiàn)負(fù)異常(圖9d)。GIN 海域的SST、SSS 異常分布與超前、滯后28 a 時(shí)的分布結(jié)果相似, 與超前、滯后15 a 時(shí)的分布結(jié)果呈現(xiàn)反位相。AMOC 達(dá)到極大值前15 a 內(nèi)GIN 海域的SST 逐漸增加, 由負(fù)異常轉(zhuǎn)變?yōu)檎惓? SSS 先增加后減小, 在AMOC 強(qiáng)度達(dá)到極大值時(shí)SST、SSS 異常均為正值, 而后隨SST 和SSS 逐漸減弱發(fā)生位相的反轉(zhuǎn)在AMOC 強(qiáng)度達(dá)到極大值后15 a 兩者均呈現(xiàn)負(fù)異常。Labrador 海域的SST、SSS異常分布與GIN 海域相反, 超前、滯后28 a 與AMOC強(qiáng)度達(dá)到極大值時(shí)分布相似多呈現(xiàn)負(fù)異常, 而在超前、滯后15 a 時(shí)兩者多呈現(xiàn)正異常; Irminger 海域在超前、滯后28 a 時(shí)與AMOC 強(qiáng)度達(dá)到極大值時(shí)相似,SSS 和SST 在左側(cè)海域?yàn)榈椭? 超前、滯后15 a 時(shí)與之相反。

圖9 SST (填色)、SSS (等值線)異常的超前-滯后空間分布情況Fig.9 The lead-lag spatial distribution of SST (shading) and SSS (isoline, unit: psu)

圖10 給出了r3i1p1f1 情況下模式產(chǎn)品中海表氣壓的超前-滯后空間分布情況, 從圖10 可以看出, 在AMOC 強(qiáng)度達(dá)到高值的年份(T=-28、T=-28 和T=0 時(shí)),Labrador、Irminger 及GIN 海域海表氣壓表現(xiàn)為低壓異常, 低壓中心多分布于GIN 海域, 在30°～50°N 區(qū)域多表現(xiàn)為高壓, 其高壓中心在經(jīng)向上多分布于55°W和0°附近; 在AMOC 強(qiáng)度達(dá)到低值的年份(T=-15、T=15 時(shí)), 高緯度海域海表氣壓多表現(xiàn)為高壓異常, 中緯度海域多表現(xiàn)為低壓異常。海表氣壓的分布與圖8中SST、SSS 的分布具有很好的相關(guān)性, 在SST 較高時(shí), 氣流上升, 海表氣壓場(chǎng)表現(xiàn)為低壓, 反之亦然。隨AMOC 強(qiáng)度增強(qiáng), Labrador、Irminger 以及GIN 三個(gè)海域的海表氣壓減小, 在AMOC 強(qiáng)度出現(xiàn)極大值后, 海表氣壓逐漸增大。這種北大西洋地區(qū)副極地低壓(冰島低壓)和副熱帶高壓(亞速爾高壓)間的大尺度蹺蹺板結(jié)構(gòu)即為NAO, AMOC 的周期性變化可能與NAO 之間存在關(guān)聯(lián), 為明確它們之間的聯(lián)系, 我們結(jié)合風(fēng)速分量展開(kāi)進(jìn)一步的討論。

圖10 海表氣壓場(chǎng)的超前-滯后空間分布情況Fig.10 The lead-lag spatial distribution of sea surface pressure field

圖11 和圖12 給出了經(jīng)向風(fēng)速、緯向風(fēng)速的超前-滯后空間分布情況。在AMOC 強(qiáng)度達(dá)到高值的年份(T=-28、T=28 和T=0 時(shí)), NAO 強(qiáng)度較強(qiáng), 在40°N 以北區(qū)域, 經(jīng)向風(fēng)速在東部海域出現(xiàn)顯著的正異常, 西部海域出現(xiàn)負(fù)異常; 緯向風(fēng)速在南部海域出現(xiàn)顯著的正異常, 北部海域出現(xiàn)負(fù)異常。在表層海水流經(jīng)的40°～60°N 海域, 緯向風(fēng)表現(xiàn)為西風(fēng)增強(qiáng),受地轉(zhuǎn)作用的影響, 西風(fēng)會(huì)誘導(dǎo)偏南方向的流動(dòng),因此, 在AMOC 達(dá)到極大值時(shí), 表層向北的海水流動(dòng)受抑制。

圖11 經(jīng)向風(fēng)速的超前-滯后空間分布情況Fig.11 The lead-lag spatial distribution of meridional wind speed

圖12 緯向風(fēng)速的超前-滯后空間分布情況Fig.12 The lead-lag spatial distribution of zonal wind speed

此外, 蒸發(fā)、降水對(duì)海表密度的變化存在重要影響, 圖13 給出了E-P異常的超前-滯后空間分布。從圖中可以看出, AMOC 強(qiáng)度達(dá)到高值的年份時(shí)(T=-28、T=28 和T=0 時(shí)), GIN 海域的降水量普遍大于蒸發(fā)量; Labrador 海域的降水量普遍小于蒸發(fā)量;Irminger 西部海域降水量普遍小于蒸發(fā)量, 東部海域降水量普遍大于蒸發(fā)量。這是由于在AMOC 強(qiáng)度達(dá)到高值的年份時(shí), GIN、Irminger 海域海表氣壓低, 空氣上升遇到冷空氣形成降水較多, Labrador 海域的SST 較低, 較少的空氣上升使得降水量表現(xiàn)為負(fù)異常;蒸發(fā)量在Labrador、Irminger 海域?yàn)檎? 中心位于(30°W, 55°N)附近; 在GIN 海域多呈現(xiàn)負(fù)值(蒸發(fā)量、降水量圖略)。在蒸發(fā)、降水的共同作用下, AMOC 強(qiáng)度達(dá)到高值的年份GIN 海域的E-P多表現(xiàn)為負(fù)值;Labrador 海域的E-P多表現(xiàn)為正值; Irminger 西部海域?yàn)檎惓? 東部表現(xiàn)為負(fù)異常。AMOC 強(qiáng)度達(dá)到低值的年份各海域的E-P異常與之相反。E-P的變化與氣壓場(chǎng)分布相關(guān), 當(dāng)E-P為負(fù)異常時(shí), 降水量大于蒸發(fā)量, 對(duì)應(yīng)圖10 中表面氣壓的負(fù)異常區(qū)域。

圖13 E-P 的超前-滯后空間分布情況Fig.13 The lead-lag spatial distribution of E-P

綜上可知, 在AMOC 強(qiáng)度增強(qiáng)的過(guò)程中, 高緯度海域的SST 增強(qiáng), SSS 及海表密度先增強(qiáng)后減弱,SST 增強(qiáng)導(dǎo)致海表氣壓降低使得南北方向氣壓差增大, 在AMOC 強(qiáng)度極大值的年份海表氣壓場(chǎng)在高緯度海域呈現(xiàn)顯著的負(fù)異常, 風(fēng)場(chǎng)、NAO 又與氣壓場(chǎng)的變化密切相關(guān), SST、風(fēng)速及氣壓的變化影響E-P。AMOC 強(qiáng)度的變化受到以上6 個(gè)要素的影響且各要素之間可能存在關(guān)聯(lián)。因此, 想要充分了解各要素和AMOC 強(qiáng)度的先后變化關(guān)系還需要進(jìn)一步的驗(yàn)證。

由于AMOC 強(qiáng)度隨時(shí)間的變化主要受東部斷面(GIN、Irminger 海域)的影響, 因此, 圖14 僅給出了GIN、Irminger 海域SST、SSS、海表密度、蒸發(fā)、NAO 指數(shù)[采用Li 等(2003)的定義方法計(jì)算得到]及AMOC 指數(shù)等多要素異常變化的超前-滯后分布。從圖14 可以看出, 海洋表層的密度變化與SSS 和SST的變化密切相關(guān), AMOC 指數(shù)變化滯后于海表密度約4 a。從圖9 溫鹽分布的超前-滯后關(guān)系可知SSS 達(dá)到最大值的時(shí)間略早于SST, 蒸發(fā)受到風(fēng)速和SST 的共同影響, 通常氣溫高或風(fēng)速大時(shí)蒸發(fā)較強(qiáng), 風(fēng)速變化落后于SST, 與氣壓場(chǎng)、NAO 的變化密切相關(guān)。

圖14 AMOC 極大值年的多影響要素與AMOC 指數(shù)異常變化的超前-滯后關(guān)系Fig.14 Lead-lag relationship between the multiple influencing factors of AMOC maximum year and the abnormal change of AMOC index

根據(jù)上述各要素間的制約關(guān)系, 圖15 所示給出了AMOC 強(qiáng)度與各要素的變化關(guān)系示意圖。當(dāng)SSS增加時(shí), 高緯度海域表層密度增加, AMOC 強(qiáng)度隨之增強(qiáng), 更多的表層海水向深層輸送, 因此, 需要低緯度海域更多高溫高鹽海水向北輸送進(jìn)行補(bǔ)償, 從而促進(jìn)了高緯度海域SST、SSS 進(jìn)一步增加, 高緯度海域SST 的增加有利于氣流上升導(dǎo)致海表氣壓減小,NAO 強(qiáng)度隨之增大, 在壓強(qiáng)梯度力以及地轉(zhuǎn)的共同作用下, 西風(fēng)增強(qiáng), 受地轉(zhuǎn)作用的影響向北的表層流動(dòng)受到抑制。隨SST 升高, 氣流上升與冷空氣凝結(jié)形成的降水也隨之增加, 海表的蒸發(fā)、風(fēng)速和SST 相關(guān),隨高緯度海域 SST 和風(fēng)速的增加, 蒸發(fā)隨之加強(qiáng),E-P受蒸發(fā)降水的共同影響。此外, 高緯度海域SST增加促進(jìn)了海冰融化, 更多的淡水注入海洋導(dǎo)致SSS減小。表層海水密度在SST 和SSS 的共同影響下逐漸減小, 高緯度海域表層海水的下沉減弱, AMOC 強(qiáng)度減弱, SST、蒸發(fā)等要素發(fā)生反向變化。

圖15 AMOC 影響因素示意圖Fig.15 Schematic diagram of AMOC influencing factors

3 結(jié)論

本文采用地球系統(tǒng)模式FIO-ESM v2.0 的165 a模式產(chǎn)品(1850～2014 年)分析了AMOC 的時(shí)空分布特征, 研究發(fā)現(xiàn)模式可以合理地模擬出大西洋表層海水向北輸送, 在高緯度海域變重下沉后向南回流的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。根據(jù)海表密度和冬季混合層深度的分布可知高緯度海域的深水形成主要集中于 Labrador、Irminger、GIN 三個(gè)海域。AMOC 指數(shù)最大值出現(xiàn)在40°N、1 000 m 深度附近, 在1850～2014 年間總體呈現(xiàn)減弱趨勢(shì), 每年下降約0.079 1×106m3/s, 該現(xiàn)象與冬季混合層深度和海表密度減小有關(guān)。全球變暖背景下, 大西洋高緯度海冰覆蓋海域受冰融化的影響,SSS、海表密度減小, 海洋層結(jié)更加穩(wěn)定, 混合層深度減小。但在15%海冰密集度等值線附近, 海冰融化使得海水與大氣直接接觸, 風(fēng)應(yīng)力擾動(dòng)導(dǎo)致附近海域混合增強(qiáng), 冬季混合層深度加深。通過(guò)與RAPID 觀測(cè)資料比較顯示該模式對(duì)AMOC 強(qiáng)度有較好的模擬。

FIO-ESM v2.0 模式模擬的AMOC 具有55 a 左右的年代際周期, AMOC 強(qiáng)度的變化與SSS、SST 等多方面因素有關(guān)。前人已經(jīng)開(kāi)展了許多有關(guān)AMOC 年代際振蕩機(jī)制的研究, 比如副極地渦旋、高緯度海域淡水強(qiáng)迫、熱輸送、鹽度變化等要素對(duì)AMOC 周期性振蕩的影響, 本文就多種要素與AMOC 強(qiáng)度變化之間的聯(lián)系以及要素間的相互作用展開(kāi)討論。當(dāng)SSS增強(qiáng)時(shí), 高緯度海域表層密度增加, 有利于AMOC增強(qiáng), 表層海水北向輸送隨之增加導(dǎo)致高緯度海域SST 增大。表層增溫促進(jìn)氣流上升, 在高空與冷空氣相遇后凝結(jié)增加降水, 同時(shí)高緯度海域SST 增加導(dǎo)致海表氣壓減小, NAO 強(qiáng)度增加, 在壓強(qiáng)梯度力以及地轉(zhuǎn)的共同作用下西風(fēng)增強(qiáng), 抑制了表層海水的北向輸送, 隨溫度增加海冰融化, 并且E-P呈現(xiàn)負(fù)異常,更多的淡水注入海洋導(dǎo)致SSS 減小, 抑制AMOC 增強(qiáng)。本研究有關(guān)熱量、鹽度對(duì)AMOC 影響的分析與前人的結(jié)果相似, 但本研究的研究海域主要選擇了GIN 和Irminger 海域, 而忽略了Labrador 海域的影響,這是由于OSNAP 觀測(cè)資料和FIO-ESM v2.0 模式產(chǎn)品均顯示AMOC 強(qiáng)度的變化在量值和變化幅度方面西部海域的變化與總體變化更加接近。

FIO-ESM v2.0 模擬的高緯度海域AMOC 最大值的分布在東部海域大于西部海域, 與OSNAP 觀測(cè)資料結(jié)果一致, 但東部海域的模擬結(jié)果遠(yuǎn)小于OSNAP觀測(cè)值, 這是由于模式模擬的SSS、SST 與實(shí)測(cè)之間存在差異。該現(xiàn)象的產(chǎn)生可能與海洋模塊的參數(shù)化有關(guān), FIO-ESM v2.0 中的海洋模塊POP2 采用的是K 剖面參數(shù)化(K-profile parameterization, KPP)方案, 該垂直混合參數(shù)化方案會(huì)對(duì)溫度和鹽度產(chǎn)生影響, 通過(guò)壓力梯度變化來(lái)改變環(huán)流。AMOC 在高緯度海域的下沉和混合受大氣強(qiáng)迫輸入湍動(dòng)能的影響, 而KPP方案的邊界層厚度通過(guò)診斷獲得, 不利于海洋與大氣強(qiáng)迫場(chǎng)之間的聯(lián)系。因此, FIO-ESM v2.0 對(duì)AMOC的模擬在垂直混合方面還需進(jìn)一步改進(jìn)。

致謝 感謝自然資源部第一海洋研究所鮑穎副研究員和廈門(mén)大學(xué)李非栗教授對(duì)本研究提出的指導(dǎo)性意見(jiàn)和建議, 感謝清華大學(xué)黃文譽(yù)副教授、中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所于子棚博士的有益討論和幫助。本研究使用的觀測(cè)數(shù)據(jù)集OSNAP 數(shù)據(jù)由OSNAP(副極地北大西洋翻轉(zhuǎn)計(jì)劃)項(xiàng)目和為其做出貢獻(xiàn)的所有計(jì)劃收集并免費(fèi)提供; RAPID 數(shù)據(jù)由RAPID-MOC 項(xiàng)目免費(fèi)提供, PHC3.0 資料由PHC 網(wǎng)頁(yè)免費(fèi)提供, 模式資料通過(guò)CMIP6 氣候模式比較計(jì)劃免費(fèi)獲得。