喬 年 盧楚翰 管兆勇 胡 楊

南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京，210044

1 引言

大氣質(zhì)量變化能夠直接體現(xiàn)大氣環(huán)流變化和氣候系統(tǒng)的變化與調(diào)整（Lorenz，1951；Christy，et al，1989；Yu，et al，2014），這種調(diào)整決定了天氣、氣候變化甚至極端天氣、氣候事件發(fā)生。研究表明，在全球干空氣質(zhì)量守恒的前提下，一個半球的大氣質(zhì)量的增多必然與另一個半球大氣質(zhì)量的減少相對應(yīng)（Trenberth，1981；Trenberth，et al，2005），比如冬半球由于冷卻而地表氣壓升高時，夏半球的平均氣壓就會降低（Chen，et al，1997）。Guan 等（2001）使用地表氣壓（ps）計算大氣質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)南、北半球間存在全球空間尺度的大氣質(zhì)量再分布，并稱這種現(xiàn)象為“南北濤動”（Interhemispheric Oscillation，IHO）。IHO 反映了由半球際大氣質(zhì)量交換導(dǎo)致的大氣重新分布，其異常質(zhì)量大值區(qū)主要集中于兩半球的中高緯度，它可引起全球范圍內(nèi)的大氣環(huán)流變化。盧楚翰等（2008）對 IHO 季節(jié)特征進(jìn)行了分析，結(jié)果表明大氣質(zhì)量IHO 季節(jié)循環(huán)明顯，表現(xiàn)為兩半球大氣質(zhì)量的反位相變化，北半球大氣質(zhì)量在冬季達(dá)到最大，夏季最小，南半球相反。IHO季節(jié)變化與全球范圍大氣質(zhì)量的重新分布相關(guān)，其中對IHO 季節(jié)變化起主要作用的是水汽質(zhì)量的變化，對 IHO 貢獻(xiàn)最大的地表氣壓擾動出現(xiàn)在中緯度地區(qū)。IHO 與中國同期氣候變動以及夏季風(fēng)異常存在顯著聯(lián)系（盧楚翰等，2008，2009，2010，2013；Guan，et al，2010；叢菁等，2011；Jin，et al，2015）。除此之外，已有的研究還表明IHO 與大氣質(zhì)量海陸間遷移（胡潮等，2015；周游等，2016；尹旸艷等，2018）、大氣角動量異常（Lu，et al，2019）等現(xiàn)象都有關(guān)。

干空氣質(zhì)量流和水汽質(zhì)量流是引起地表氣壓變化的兩個主要分量，但氣候模式對兩者的模擬效果仍有待改進(jìn)（Qin，et al，2015）。世界氣候研究計劃（World Climate Research Program，WCRP）下的國際耦合模式比較計劃（Coupled Model Intercomparison Project，CMIP）在氣候變化及其影響研究方面得到了廣泛應(yīng)用。已有研究利用CMIP 模式資料分析了水汽質(zhì)量變化對IHO 季節(jié)變化的影響。盧楚翰（2009）利用國際大氣環(huán)流模式比較計劃（Atmospheric Model Intercomparison Project，AMIP）的12 個模式模擬資料評估了這些模式對IHO季節(jié)變化以及內(nèi)部因子的模擬能力，證明水汽質(zhì)量是IHO 季節(jié)變化的主要因素，但是AMIP 模式對于蒸發(fā)率和降水率的模擬效果較差。喬年等（2022）通過比較，篩選出了模擬IHO 季節(jié)循環(huán)最好的16 個CMIP6 模式。這16 個模式成功地模擬出半球大氣質(zhì)量的時間演變和空間結(jié)構(gòu)，表明水汽對IHO 季節(jié)變化有抵消作用且半球內(nèi)部水汽質(zhì)量變化可驅(qū)動越赤道質(zhì)量流的產(chǎn)生，但在量值和峰谷值的月份與再分析資料存在一定偏差。

CMIP6 計劃試驗(yàn)主要包括核心的氣候診斷、評估和描述試驗(yàn)（Diagnostic Evaluation and Characterization of Klima，DECK），歷史模擬試驗(yàn)（Historical Run）和 23 個模式比較子計劃試驗(yàn)（CMIP6-endorsed MIPs）。情景模式比較計劃（Scenario Model Intercomparison Project，ScenarioMIP）是CMIP6 的主要子計劃之一。該計劃不同于CMIP5中的典型濃度路徑（RCPs）情景，CMIP6 中的情景是不同共享社會經(jīng)濟(jì)路徑（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）和RCPs 的組合情景，包含了未來社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的含義，更加強(qiáng)調(diào)未來輻射強(qiáng)迫情景與共享社會經(jīng)濟(jì)情景的一致性（O'Neill，et al，2016；Riahi，et al，2017；張麗霞等，2019），改進(jìn)了CMIP5 中長期存在的模型偏差和輻射強(qiáng)迫量化差的問題，為評估模式對過去和當(dāng)前氣候變化的模擬能力、預(yù)估未來氣候變化提供了重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)（Eyring，et al，2016；Stouffer，et al，2017）。已有研究利用CMIP6 情景模式比較計劃資料對區(qū)域降水進(jìn)行了預(yù)估。王予等（2021）指出在中國地區(qū)，CMIP6 相較于CMIP5 對極端降水的模擬能力總體上有提升，主要體現(xiàn)在CMIP6 對干旱區(qū)平均的氣候態(tài)和變率方面改進(jìn)明顯，而對于濕潤區(qū)的改進(jìn)主要表現(xiàn)在對極端降水空間相關(guān)模擬能力的提高。周天軍等（2021）利用CMIP6 模式模擬資料指出，溫室氣體濃度升高有利于提升極端降水事件的發(fā)生概率（44%），人為氣溶膠濃度上升則降低其發(fā)生概率（73%），這與地表降溫引起的可降水量減少、東亞夏季風(fēng)環(huán)流減弱有關(guān)。未來隨著溫室氣體的排放增加和人為氣溶膠的減排，類似持續(xù)性強(qiáng)降水事件的發(fā)生概率將持續(xù)升高。在不同的SSP 下，未來溫室氣體排放越多，極端降水事件的發(fā)生風(fēng)險越高。莊園煌等（2021）基于 CMIP6 的 16 個全球模式試驗(yàn)數(shù)據(jù)，預(yù)估了1.5/2℃升溫目標(biāo)下“一帶一路”主要陸域的未來降水變化，指出升溫目標(biāo)下陸域降水變化具有明顯的空間差異，地中海與黑海地區(qū)、中國南部至中南半島地區(qū)減少，其他地區(qū)的降水普遍增多。這些研究對認(rèn)識大氣中的水汽含量變化有著重要的物理意義。

與現(xiàn)代氣候相比，末次盛冰期存在大量冰蓋以及較低的溫室氣體含量，使得地表和對流層降溫，這種降溫通過抑制大氣容水能力而減少大氣中的水汽含量（Jiang，et al，2015；Yan，et al，2016；Cao，et al，2019）。進(jìn)一步的研究結(jié)果表明，隨著溫室氣體排放的增加大氣中的水汽含量也在增大（張麗霞等，2019；Lu，et al，2020）。然而，針對水汽質(zhì)量南、北半球變化的研究尚未見諸報道。當(dāng)不同的排放情景出現(xiàn)時，各季南、北半球的水汽質(zhì)量相較于歷史模擬時期如何變化以及區(qū)域水汽質(zhì)量異常變化對溫室氣體濃度上升的響應(yīng)差異如何，至今亦未見較為系統(tǒng)的研究。因此，文中將利用CMIP6 未來不同情景預(yù)估結(jié)果分析半球水汽質(zhì)量的季節(jié)循環(huán)特征，并給出冬、夏季區(qū)域水汽異常分布對CO2濃度上升的響應(yīng)特征，結(jié)果對深刻認(rèn)識氣候變化對全球大氣乃至降水變化的影響有著重要意義。

2 資料與方法

2.1 資 料

截至 2022 年 11 月，共有 47 個 CMIP6 模式對外發(fā)布了歷史模擬試驗(yàn)的月平均地表氣壓數(shù)據(jù)，歷史模擬試驗(yàn)中所分析時段為 1958 年1 月—2014 年12 月。喬年等（2022）根據(jù)歷史模擬試驗(yàn)對IHO 季節(jié)循環(huán)的模擬效果，從47 個模式中挑選了模擬較好的16 個模式，16 個模式中具有4 種主要排放情景即SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和SSP5-8.5 的資料具體見表1。所用變量為月平均地表氣壓、比濕，多層資料高度范圍為1000—10 hPa，共有17 層，覆蓋時段為2015 年1 月—2100 年12 月，此外，采用雙線性插值方法，對不同分辨率的資料進(jìn)行了處理，使其分辨率統(tǒng)一到2.5° × 2.5°網(wǎng)格，并取各模式的等權(quán)重算術(shù)平均作為模式集合平均。由于文中分析的是年變化，所有資料均事先處理成多年平均的月平均值，形成長度為12 個月的時間序列。

2.2 水汽質(zhì)量的計算

根據(jù)Guan 等（2001）和盧楚翰等（2008）的工作，利用地表氣壓（ps）計算全球的大氣總質(zhì)量（mG）

式中，fD=1.0020 為地球形變參數(shù)，φ為緯度，a 為地球平均半徑，g0為平均重力加速度。由此可以推出北半球和南半球大氣總質(zhì)量表達(dá)式分別為

而全球水汽質(zhì)量（mwG）、北半球水汽質(zhì)量（mNHw）及南半球水汽質(zhì)量（mSHw）的表達(dá)式為

式中，pw是地表氣壓（ps）中的水汽壓強(qiáng)分量，表示為

式中，q為比濕，w為整層大氣的可降水量。

針對某一時間點(diǎn)，這里依據(jù)大氣質(zhì)量定義IHO指數(shù)為

文中定義變量A的緯向平均為，定義變量A的異常（A′）為A相對于其年平均的偏差。定義變量A的年變程為一年12 個月A的最大值和最小值之差。

3 溫室氣體排放情景下的南北半球水汽質(zhì)量逐月變化及與歷史模擬試驗(yàn)對比

盧楚翰等（2008）基于再分析資料的診斷分析得出，半球水汽質(zhì)量的季節(jié)變化是IHO 年循環(huán)的重要分量，表明模式大氣中水汽總量的變化對南北濤動有抵消作用。對比4 個溫室氣體排放情景下半球水汽質(zhì)量變化（圖1），4 種情景下都顯示出如下的特征：（a）南、北半球水汽質(zhì)量存在明顯的季節(jié)循環(huán)特征，北半球變化冬小夏大，南半球則與之相反，與大氣總質(zhì)量呈現(xiàn)反向變化關(guān)系，表明大氣中水汽總量的變化對大氣總質(zhì)量變化有補(bǔ)償作用。（b）北半球水汽質(zhì)量變化峰值和年變程大于南半球。由于H2O 分子量為18，明顯小于大氣平均分子量（28），夏季北半球水汽體積的增加是ps進(jìn)一步降低、IHO指數(shù)減小的重要分量。

圖1 半球水汽質(zhì)量多年月平均值（a）及與歷史模擬試驗(yàn)的差值（b），以及IwIHO 多年月平均值（c）及與歷史模擬試驗(yàn)的差值（d）（單位：×1015 kg，長虛線、圓點(diǎn)（●）為SSP1-2.6（ssp126）情景下南、北半球，點(diǎn)虛線、圓圈（○）為SSP2-4.5 情景下，短虛線、加號（+）為SSP3-7.0 情景下，雙短虛線、五角星（☆）為SSP5-8.5 情景下，灰色柱狀為歷史模擬試驗(yàn)）Fig.1 Multi-year monthly average hemispheric water vapor mass（a）and difference from that in historical run（b），and IwIHO multi-year monthly average（c）and difference from that in historical run（d）（annual average value has been deducted，unit：×1015 kg;the long dotted line and the solid circle（●）are for the Northern and Southern hemispheres respectively under the scenario of SSP1-2.6（ssp126），the dotted line and the hollow circle（○）are under the scenario of SSP2-4.5，the short dotted line and the plus sign（+）are under the scenario of SSP3-7.0，the double short dotted line and the pentagram（☆）are under the scenario of SSP5-8.5，and the gray columns are under the historical run）

隨著CO2濃度的持續(xù)上升，兩半球水汽質(zhì)量呈現(xiàn)出了不同的變化。4 種情景中SSP1-2.6 情景下兩個半球水汽質(zhì)量年變程變化都是最小的，南、北半球年變程分別為2.78×1015kg、4.47×1015kg。對于北半球而言，5—7 月水汽質(zhì)量在SSP3-7.0 和SSP5-8.5 情景下氣候平均值相差較小，與歷史模擬試驗(yàn)差值也在兩個情景下接近。雖然隨著CO2的增加，北半球各個月的水汽質(zhì)量氣候平均值也隨之增大，但是SSP3-7.0 情景下水汽質(zhì)量年變程最大（表2）（4.87×1015kg），比歷史模擬試驗(yàn)增加了26.49%。結(jié)合圖1a 和b 可以發(fā)現(xiàn)，相鄰兩個情景間差距最大的月份是在SSP2-4.5 情景與SSP3-7.0 情景下的8 月，說明北半球夏季末水汽質(zhì)量受溫室氣體含量增加影響較大，可能會對夏季末北半球降水增多產(chǎn)生重要影響。

表2 半球水汽質(zhì)量氣候平均值及水汽質(zhì)量IHO年變程（單位：×1015 kg）Table 2 Annual ranges of climatic mean values of hemispherical water vapor mass and IwIHO（unit：×1015 kg）

南半球水汽質(zhì)量季節(jié)變化則不同于北半球。SSP1-2.6 情景后隨著CO2濃度的升高，南半球水汽質(zhì)量年變程增大。從與歷史模擬試驗(yàn)的差值可以發(fā)現(xiàn)，雖然SSP1-2.6 和SSP5-8.5 情景下南半球各季節(jié)水汽質(zhì)量差值最小和最大，但是SSP2-4.5 和SSP3-7.0 情景相比，兩個情景下水汽質(zhì)量變化幅度差距較小，與歷史模擬試驗(yàn)的差值也比較接近，這與北半球SSP2-4.5 和SSP3-7.0 情景下水汽質(zhì)量氣候平均值差距較大不同，同時，SSP5-8.5 情景下南半球水汽質(zhì)量氣候平均值與歷史模擬試驗(yàn)下的差值遠(yuǎn)大于其他3 種情景，尤其在3 月，最大差值達(dá)到1.32×1015kg。對比可以發(fā)現(xiàn)，南半球水汽質(zhì)量在溫室氣體排放超過一定閾值后會發(fā)生較大的增加，而在閾值前水汽質(zhì)量的增加幅度較小，而北半球水汽質(zhì)量則是隨著溫室氣體的增加都會出現(xiàn)較大幅度的變化，這可能與兩半球海陸分布不同有關(guān)。

隨著CO2濃度的上升，水汽質(zhì)量IHO 年變程也隨之增大，在SSP5-8.5 情景下達(dá)到最大，為7.97×1015kg（表2）。圖1c 顯示冬、夏季的水汽質(zhì)量IHO 變化幅度最大，最大的月份在4 種情景中都是8 月，這可以為解釋夏季末區(qū)域降水量大提供依據(jù)。值得注意的是，4 種情景中隨著CO2濃度的上升，各情景間IwIHO年變程的增加幅度減?。⊿SP1-2.6 至SSP2-4.5 的增加幅度是0.33×1015kg，SSP2-4.5 至SSP3-7.0 的增加幅度是0.25×1015kg，SSP3-7.0 至SSP5-8.5 的增加幅度是0.14×1015kg），說明當(dāng)CO2濃度升高到一定程度后，半球間大氣水汽質(zhì)量異常增加幅度減小，是否是因?yàn)楦嗟乃M(jìn)入海洋有待進(jìn)一步確認(rèn)。

綜上分析，隨著CO2濃度的上升，南、北半球水汽質(zhì)量年變程都是在SSP1-2.6 情景下最小，且北半球水汽質(zhì)量季節(jié)變化幅度大于南半球。4 種情景下冬、夏兩季半球水汽質(zhì)量變化最為劇烈。但是CO2濃度繼續(xù)上升，南、北半球水汽質(zhì)量季節(jié)變化出現(xiàn)差異，北半球水汽質(zhì)量變化在SSP3-7.0 情景下最大，南半球則是在SSP5-8.5 情景下最大。而水汽質(zhì)量IHO 年變程隨著CO2濃度的升高而增大，在SSP5-8.5 情景下達(dá)到最大，但增大的幅度減小。

4 溫室氣體排放情景下水汽質(zhì)量分布

水汽質(zhì)量的季節(jié)變化對IHO 季節(jié)變化起到補(bǔ)償作用，但隨著CO2的增加，南、北半球水汽質(zhì)量呈現(xiàn)出不同的季節(jié)變化特征。為了進(jìn)一步探討不同情景下水汽質(zhì)量變化對大氣質(zhì)量分布的影響，接下來從地表氣壓（ps）的水汽壓（pw）分量冬、夏季分布進(jìn)行分析。

4.1 北半球冬季（DJF）

圖2 冬季4 個溫室氣體排放情景及歷史模擬試驗(yàn)下水汽壓異常值緯向平均分布（a）及與歷史模擬試驗(yàn)的差值（b）（實(shí)線為SSP1-2.6 情景，長虛線為SSP2-4.5 情景，短虛線為SSP3-7.0 情景，點(diǎn)虛線為SSP5-8.5 情景，黑色柱狀為歷史模擬試驗(yàn)）Fig.2 Distributions of zonal average water vapor pressure anomalies under four scenarios and in the historical run in winter（a）and the differences from the historical simulation run（b）（the solid line denotes the SSP1-2.6 scenario，the long dotted line is for the SSP2-4.5 scenario，the short dotted line is for the SSP3-7.0 scenario，the dotted line is for the SSP5-8.5 scenario，and the black column is for the historical run）

為了進(jìn)一步探究水汽質(zhì)量在不同CO2濃度下的分布，這里分析水平分布特征。由圖3 可見，CO2濃度的變化對赤道附近變化影響最為劇烈，而其他地區(qū)變化較大的主要還是集中在大洋洋面上。由于CO2濃度的變化會導(dǎo)致洋面海溫發(fā)生變化，進(jìn)一步影響Pw的變化，從而對IHO 產(chǎn)生影響。圖3 說明，赤道太平洋水汽質(zhì)量變化對CO2濃度的變化最為敏感。

圖3 冬季4 種溫室氣體排放情景下水汽壓異常值分布（a—d）及與歷史模擬試驗(yàn)的差值（e—h）（a、e.SSP1-2.6，b、f.SSP2-4.5，c、g.SSP3-7.0，d、h.SSP5-8.5）Fig.3 Distributions of water vapor pressure anomalies（a—d）and differences from historical run（e—h）under four scenarios in winter（a，e.SSP1-2.6；b，f.SSP2-4.5；c，g.SSP3-7.0；d，h.SSP5-8.5）

4.2 北半球夏季（JJA）

隨著CO2的增加，夏季各緯度[]變幅也減小，但各緯度帶間[]變幅受情景變化影響存在明顯差異。南半球[]變幅隨著CO2增加而減小，且各緯度帶間差異較小，但歷史模擬試驗(yàn)及SSP1-2.6 情景（圖4a）下[]變幅最大值在赤道北側(cè)，其他3 種情景卻是在赤道南側(cè)。北半球各緯度帶間差異卻明顯不同。SSP2-4.5 情景下越靠近北極，[p′

圖4 夏季4 個溫室氣體排放情景及歷史模擬試驗(yàn)下水汽壓異常值緯向平均分布（a）及與歷史模擬試驗(yàn)的差值（b）（實(shí)線為SSP1-2.6 情景，長虛線為SSP2-4.5 情景，短虛線為SSP3-7.0 情景，點(diǎn)虛線為SSP5-8.5 情景，黑色柱狀為歷史模擬試驗(yàn)）Fig.4 Distribution of zonal average water vapor pressure anomalies under four scenarios and in the historical run in summer（a）and differences from historical simulation（b）（the solid line is for the SSP1-2.6 scenario，the long dotted line is for the SSP2-4.5 scenario，the short dotted line is for the SSP3-7.0 scenario，the dotted line is for the SSP5-8.5 scenario，and the black column is for the historical run）

w]變幅先是增大，之后幾乎穩(wěn)定不變，在極區(qū)附近反而略有增大。在SSP3-7.0 和SSP5-8.5 情景下，從赤道到北極[]變幅顯著下降，但也都是在極區(qū)附近[]增大，而且北半球中緯度極大值向北移動。從與歷史模擬試驗(yàn)的差值（圖4b）可以看出，隨著CO2的增加，夏季[]變化先是減小，在SSP2-4.5 情景下[]最接近歷史模擬試驗(yàn)，再之后[]變幅增大。此外，有意思的是，SSP1-2.6 情景下北極地區(qū)[]減小，而其他3 種情景下卻是增大。

圖5 同圖3，但為夏季Fig.5 Same as Fig.3 but for summer

5 結(jié)論與討論

使用歷史模擬試驗(yàn)中對IHO 季節(jié)變化模擬較好的16 個模式模擬資料，研究SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-70 和SSP5-8.5 四個不同CO2濃度情景下對IHO 季節(jié)變化起主要作用的水汽質(zhì)量季節(jié)變化，分析其與歷史模擬試驗(yàn)的差異，最后從水汽壓空間分布場來探究不同區(qū)域水汽質(zhì)量對CO2濃度變化的響應(yīng)，主要結(jié)論如下：

（1）不同情景下半球水汽質(zhì)量變化存在著共同點(diǎn)。南、北半球水汽質(zhì)量與大氣總質(zhì)量呈現(xiàn)反相變化關(guān)系，表明大氣中水汽總量的變化對大氣質(zhì)量南北濤動有補(bǔ)償作用，而且北半球水汽質(zhì)量變化峰值高于南半球。無論南半球或是北半球，SSP1-2.6 情景下半球水汽質(zhì)量變化幅度均最大，且冬、夏季異常變化較大。此外，北半球水汽質(zhì)量季節(jié)變化幅度明顯大于南半球。

（2）不同情景下半球水汽質(zhì)量變化存在差異。對于北半球而言，5—8 月和11 月—次年1 月水汽質(zhì)量在SSP3-7.0 情景下最大，且該情景下北半球水汽質(zhì)量年變程最大，與歷史模擬試驗(yàn)差值也最大。南半球則不同于北半球，SSP1-2.6 情景后隨著CO2濃度的上升，南半球水汽質(zhì)量年變程隨之增大。全球水汽質(zhì)量氣候平均值最大年變程出現(xiàn)在SSP3-7.0 情景下，且在此情景下全球水汽質(zhì)量氣候平均值與歷史模擬試驗(yàn)差值達(dá)到最大，而SSP5-8.5 情景下全球水汽質(zhì)量變化幅度與SSP2-4.5 情景下相同。隨著CO2濃度的上升，水汽質(zhì)量IHO 年變程也隨之增大，在SSP5-8.5 情景下達(dá)到最大，但增大的幅度逐漸減小。

（3）CMIP6 各溫室氣體排放情景下冬、夏季在分布上有相同特征，但隨著CO2濃度的上升，不同地區(qū)變化在不同季節(jié)也不盡相同。CO2濃度變化對赤道附近變化影響最為明顯，且越靠近南極，變化越小，但越靠近北極，夏季變化反而大于冬季。冬季在SSP3-7.0 情景下、夏季在SSP1-2.6 和SSP2-4.5 情景下，兩半球低緯度和北極水汽質(zhì)量出現(xiàn)了異于其他情景的位相變化。此外，隨著CO2的增加，夏季水汽質(zhì)量有向北半球中緯度堆積的趨勢。

要說明的是，盧楚翰等（2008）研究IHO 的季節(jié)循環(huán)，發(fā)現(xiàn)實(shí)際大氣中有顯著的南、北半球反相的水汽季節(jié)變化。模擬大氣中亦然（胡潮等，2015）。季節(jié)循環(huán)所揭示的夏季大氣水汽含量顯著增加的事實(shí)，這說明了當(dāng)夏半年溫度升高時，不僅可導(dǎo)致地球表面向大氣輸送的水汽量增多，而且大氣水汽容量也顯著增大。顯然，全球變暖同樣會導(dǎo)致類似情況發(fā)生。研究表明，1973—2006 年北半球大陸上空氣柱中水汽總量以每10 年0.45 mm 速度增加（如，Durre，et al，2009）。而Trenberth（2011）在研究全球變暖對降水影響時，指出全球變暖會導(dǎo)致更強(qiáng)的蒸發(fā)作用和地面干旱，而由于大氣容水能力提升（每升溫1℃，大氣的持水量增加約7%），全球大氣中的水汽質(zhì)量會增加，導(dǎo)致全球水循環(huán)加強(qiáng)。Santer 等（2007）指出水汽質(zhì)量的增加離不開人為影響。因此，雖然不同溫室氣體排放情景下水汽質(zhì)量變化依舊對季節(jié)IHO 起到主要的抵消作用，但是半球水汽質(zhì)量年變程和分布都對CO2響應(yīng)存在差異，這種差異形成的機(jī)理仍然有待揭示，且區(qū)域水汽質(zhì)量變化對降水的影響如何也需要加強(qiáng)研究。注意到，王雅君（2022）指出CMIP6 四個溫室氣體排放情景中SSP1-2.6 情景下全球升溫是穩(wěn)定的，其他3 種情景是瞬變升溫，并且利用CMIP6 溫室氣體排放情景資料確定了多組全球穩(wěn)定升溫和瞬變升溫的數(shù)據(jù)集，指出了全球穩(wěn)定和瞬變升溫下亞非夏季風(fēng)降水響應(yīng)差異，那么不同情景下由于水汽分布及其時、空變化強(qiáng)度導(dǎo)致的降水及季風(fēng)環(huán)流異常如何則需要更多的研究。

致 謝：CMIP6 資料取自美國Lorenz 國家實(shí)驗(yàn)室（LLNL/PCMDI，Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison）。文中插圖使用 NCL 軟件繪制。謹(jǐn)致謝忱!