用于厄爾尼諾-南方濤動(ENSO)研究的海氣耦合模式綜述: 中間型和混合型模式*

張榮華

(1. 南京信息工程大學海洋科學學院 江蘇南京 210044; 2. 嶗山實驗室 山東青島 266237)

厄爾尼諾是指赤道中東太平洋海表溫度(sea surface temperature, SST)異常偏暖現象, 而南方濤動則是指熱帶太平洋海平面大氣壓力場東西方向上蹺蹺板(see-saw)式的變化, 二者合在一起構成了“厄爾尼諾-南方濤動(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)”的術語, 其具有2～7 年的不規則振蕩周期(巢紀平,2003)。ENSO 作為發生于熱帶太平洋海氣耦合相互作用中最顯著的年際氣候變化信號及其強迫作用, 對全球的天氣和氣候具有重要的影響(張人禾等, 2003;王會軍等, 2012; 鄭飛等, 2016; 張榮華等, 2016)。

過去幾十年對ENSO 廣泛而深入的研究已取得了重要進展(McCrearyetal, 1991; Neelinetal, 1998;Philander, 1999; McPhadenetal, 2006)。在20 世紀60年代之前, 厄爾尼諾和南方濤動現象是被分別作為海洋和大氣中兩個獨立的現象來單獨研究的。太平洋海表溫度和大氣海表物理場[如海平面氣壓(sea level pressure, SLP)等]的基本特征及其變化是基于有限的觀測資料來刻畫的; 到20 世紀60 年代末, 人們開始認識到厄爾尼諾和南方濤動是熱帶太平洋大尺度海氣相互作用過程中兩個密切相關的方面(Bjerknes,1969), 這一認知開啟了研究ENSO 的新紀元, 研究方法也從簡單的統計分析發展到采用動力診斷方法層面上, 開始把這兩種現象作為一個耦合的整體來研究, 由此提出了熱帶太平洋海表溫度、海表風場和溫躍層間相互作用的機制, 即所謂的“溫躍層反饋”或“Bjerknes 反饋”機制(Bjerknes, 1969; Wyrtki,1975)。在20 世紀70、80 年代, 開發了高度理想化的概念模型和簡化的海氣耦合模式以用于ENSO 過程分析和表征, 包括海洋赤道波動(開爾文波和羅斯貝波)動力學理論分析和熱帶海氣相互作用不穩定性理論等(Matsuno, 1966; McWilliamsetal, 1978; Schopfetal, 1988; Battistietal, 1989; Pacanowskietal,1998)。隨著觀測資料的不斷獲取和分析, 科學家們已經刻畫出經典ENSO 演變和準周期循環等一些共同特征, 如給出了關于ENSO 從發生、發展、到成熟和最后衰減等整個循環過程(Rasmussonetal, 1982); 并且提出了一些基本動力學理論來解釋熱帶太平洋氣候系統內部ENSO 循環的動力過程及正、負反饋機制等, 包括延遲振子理論(Suarezetal, 1988; Battistietal,1989)、充放電振子理論(Wyrtki, 1975; Jin, 1997)、西太平洋振子理論(Weisbergetal, 1997)、以及表層洋流輻合和平流振子理論(Picautetal, 1997)等。至此,ENSO 現象所蘊含的基本物理過程已相當清晰, 已把對ENSO 過程和機制的理論認知有效地轉化為對海氣耦合模式中過程的定量表征和參數化方法, 大力促進了ENSO 數值模式的發展和改進。

海氣耦合模式是開展ENSO 數值模擬和預測等研究強有力的工具。幾十年來海氣耦合模式的研制和應用已取得了巨大進展, 包括ENSO 數值模擬和對ENSO 提前半年或更長時間的實時預測等研究?？紤]到ENSO 模擬性能強烈地依賴于模式的動力框架、物理過程參數化和分辨率等因素, 已發展了不同類型的耦合模式。目前, 根據模式復雜程度的不同, 模式可以分為高度理想化的概念模型、簡化的中間型耦合模式(Intermediate Coupled Models, ICMs)和混合型耦合模式(Hybrid Coupled Models, HCMs), 以及最為復雜的基于原始方程的環流型耦合模式(Coupled General Circulation Models, CGCMs)等(Zhangetal,2020)。同時, 這些ICMs、HCMs、CGCMs 已經成功地應用于ENSO 數值模擬(Zebiaketal, 1987; Barnettetal, 1993; Chenetal, 1995; Zhangetal, 2003, 2005b,2016; Barnstonetal, 2012; 張榮華等, 2021)。特別地,觀測、過程認知及表征、模式構建及模擬等的綜合進展, 促成了利用耦合模式對ENSO 進行實時預測試驗的開展, 目前國際上已有20 多個海氣耦合模式每月對ENSO 進行提前6 個月至1 年的實時預測, 詳情請參見美國哥倫比亞大學氣候與社會國際研究所(International Research Institute for Climate and Society,IRI)網站: https://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/enso/current/?？傮w而言, 當前耦合模式也已采用天氣預報中廣泛采用的觀測資料同化技術等來有效改進ENSO 預測, 以提前6～12 個月開展與ENSO相關的熱帶太平洋SST 年際異常的有效預測(Chenetal,1995; Barnstonetal, 2012; Zhangetal, 2016)。值得指出的是, 一系列國際間合作計劃的實施更是極大地促進了ENSO 研究的發展, 包括熱帶海洋和全球大氣(Tropical Ocean Global Atmosphere Program, TOGA)計劃、氣候變率和可預測性(Climate Variability and Predictability, CLIVAR)計劃(Wallaceetal, 1998)、耦合模式比較計劃(Eyringetal, 2016)等。特別地, 科學家們已開發了一系列ENSO 模式, 并與觀測資料結合起來開展資料同化和ENSO 實時預測研究(Zhengetal,2006; Gaoetal, 2016, 2018; Tangetal, 2018)。這些基于模式、觀測資料和過程認知與表征等的綜合性集成研究, 為ENSO 數值模擬和預測等提供了堅實的數理基礎, 極大地推動了ENSO 實時預測的發展和改進。

然而, 隨著對ENSO 認知的逐漸深入和實時預測的廣泛開展, 對ENSO 現象的理解和表征等方面卻面臨著新的挑戰。例如, ENSO 表現出明顯的多樣性和復雜性(Zhangetal, 1998; Yehetal, 2014; Chenetal,2015; Timmermannetal, 2018; Xieetal, 2018), 一些ENSO 事件的發展和演變與Rasmusson 等(1982)所描述的經典ENSO 類型不同。例如, 在1982～1983 年, 熱帶太平洋發生了一次超強厄爾尼諾事件, 這次事件的發展與以往經典的厄爾尼諾事件有著顯著的差異,包括其發生時間以及在赤道太平洋中SST 異常首先出現的海區及隨后的傳播方式等; 之后在1997～1998年又發生了一次超強厄爾尼諾事件, 其空間結構和時間演變方式等也與1982～1983 年的強厄爾尼諾有所不同; 同樣地, 本世紀發生于2015～2016 年的一次強厄爾尼諾事件的演變也與1982～1983 年和1997～1998 年厄爾尼諾事件的形成過程和增溫方式等有明顯的不同。例如, 2015 年厄爾尼諾事件的前兆特征包括于2014 年初發生在赤道中太平洋海區的弱增暖信號(但這一持續性增暖信號卻在2014 年年中變弱而未在 2014 年年末發展成為厄爾尼諾事件); 但隨后于2015 年春季熱帶太平洋海溫迅速升高(即二次變暖),并在2015 年年末達到最強(Lianetal, 2014; Zhangetal,2016)。又如, 目前熱帶太平洋正經歷著連續3 年的持續性拉尼娜現象: 2020 年秋冬季發生了一次拉尼娜現象; 隨后于2021 年秋冬季赤道東太平洋海表出現了二次變冷; 2022 年下半年又出現了第三次變冷(Gaoetal,2022; Lietal, 2022)。目前, 對于這次持續性拉尼娜事件仍缺乏合理的物理解釋, 對其實時預測更存在巨大的挑戰。最近, 已有研究初步表明, 2023～2024 年熱帶太平洋將進入厄爾尼諾位相(Lianetal, 2023), 并將對全球天氣和氣候產生廣泛的影響。

影響ENSO 演變的因素很多, 包括熱帶太平洋氣候系統中各種強迫和反饋過程的調制作用, 如熱帶西太平洋的西風爆發(Chenetal, 2015; Lianetal,2023)、淡水通量強迫[freshwater flux, FWF (Zhangetal,2009)]、熱帶不穩定波[tropical instability waves, TIWs(Zhang, 2014)]、海洋生物引發的加熱效應[ocean biology-induced heating, OBH (Zhang, 2015b)]等, 也包括外部因子(如全球變暖等), 以及自然變率與人類活動所導致的氣候變化之間的相互作用等。

確實, ENSO 經典理論難以解釋這些不同類型ENSO 事件的發生和演變, 現行的海氣耦合模式對ENSO 多樣性的模擬和預測仍有相當的困難(Zhangetal,1998); 目前海氣耦合模式對ENSO 的數值模擬和預測仍然存在很大的偏差和不確定性, 這里以 2014～2015 年熱帶太平洋海表溫度異常預測為例, 更詳細地加以說明: 早在2014 年年初, 赤道中太平洋已出現一個較弱的SST 暖異常信號, 但它并沒有在2014年年末發展成為一次厄爾尼諾事件[其基本定義的標準為: 當尼諾3.4 海區(120°～170°W, 5°S～5°N) 3 個月滑動平均海表溫度高于氣候平均態0.5 ℃時, 即進入厄爾尼諾狀態; 持續5 個月以上便形成一次厄爾尼諾事件]; 然而許多海氣耦合模式卻曾預測會在2014 年年末出現一次較強的厄爾尼諾事件, 但實際上并未出現。對2014 年下半年赤道太平洋會發生厄爾尼諾的錯誤預警, 讓氣候研究學術界十分的尷尬; 另一方面, 耦合模式對發生在2015 年的超強ENSO 事件的實時預測, 也出現嚴重低估現象, 包括從2015 年春季至年中所發生的快速增暖過程預測存在嚴重的低估現象(Zhangetal, 2016); 同時, 不同模式從2015 年年初開始對夏季和秋季該次厄爾尼諾事件的強度預測也具有很大的差異。這些都說明了不同模式對ENSO 預測存在明顯的不確定性。確實, 目前耦合模式在ENSO 實時預測技巧上有較大的偏差和模式間的差異性。從年代際時間尺度變化的角度來看, ENSO預測技巧存在明顯的年代際變化差異, 如相比于20世紀80 和90 年代, 21 世紀以來ENSO 的預測技巧有明顯的下降, 這可能反映了ENSO 本身特性的年代際變化(Chenetal, 1995; Zhengetal, 2006; Huetal,2014; Tangetal, 2018), 但是對年代際變化相關的具體物理過程的認知還非常有限(Zhangetal, 2022)。

總之, 盡管耦合模式一直在不斷的發展和改進中, 但當前對ENSO 有調制作用的多圈層和多尺度具體過程仍未能在模式中有合理的認知和表征, 這為利用海氣耦合模式開展ENSO 多樣性模擬及其實時預測等提出了極大的挑戰, 需進一步有效改進各類海氣耦合模式(包括ICMs、HCMs 和CGCMs 等)對ENSO 的模擬和預測, 其中需要對其所涉及的潛在調制過程及機制進行分析、理解和定量表征, 并進一步把對過程的表征轉化為對模式預測性能的改進上,以有效減小模式模擬的系統性偏差和不確定性。

為及時總結關于ENSO 模式及模擬等已有成果,揭示目前所存在的問題與挑戰, 為未來改進海氣耦合模式及年際氣候異常預測等提供科學指導(曾慶存等, 1990; 穆穆等, 2017), 本文簡要回顧一些與ENSO模式的發展及其數值模擬相關的研究進展。由于目前用于ENSO 相關研究的模式眾多, 不能一一詳細介紹,這里我們主要介紹我國國內一些相關單位在ENSO模式發展方面的相關研究進展, 選擇性地重點介紹國內幾個主要的海氣耦合模式及其對ENSO 模擬性能的評估。很顯然, 模式對ENSO 和氣候模擬的性能的改進總是在持續發展中, 包括動力框架的更新、物理過程參數化表征、更高的空間分辨率等方面的進展。值得注意的是, 另有其他幾篇聚焦于ENSO 不同方面的回顧性論文, 包括McCreary 等(1991), Neelin等(1998), Stockdale 等(1998), Philander(1999), Latif 等(1998), Guilyardi 等(2004), Barnston 等(2012), Tang 等(2018), Wang (2018), Timmermann 等(2018), Fang 等(2020), Ren 等(2020), 可供閱讀參考。

1 應用于ENSO 研究的大氣、海洋及其耦合模式簡介

基于地球流體動力學方程組的數值模式是研究ENSO 的有效工具(曾慶存, 1979), 由于ENSO 模擬性能強烈地依賴于模式的動力框架、參數化方案和分辨率等因素, 過去幾十年來已開發了復雜程度不同的各類海氣耦合模式來系統研究與ENSO 相關的海氣相互作用過程, 這些復雜程度不同的耦合模式在ENSO 理論體系的建立、數值模擬和實時預測等研究中都起到了重要作用。

其中用于ENSO 研究中最為復雜的模式是基于原始方程組的大氣環流模式(Atmospheric General Circulation Models, AGCMs)與大洋環流模式(Oceanic General Circulation Models, OGCMs)所組成的環流型耦合模式(CGCMs), 這類模式變量取為全變量的形式(如總的海表溫度場, 可分解為其氣候態部分和年際異常部分), 還考慮了盡可能詳盡的物理過程及其參數化方案。同時, 考慮到與ENSO 相關的海洋和大氣變量年際異常的特征, 可對控制大氣或海洋狀態的復雜方程組進行合理的簡化, 這不僅可以提高計算效率, 還具有促使物理過程的顯式表征、物理意義的深刻認知和機制的可解釋性等優勢。

1.1 大氣模式

就大氣而言, 相應的統計模式和動力模式在ENSO 研究中都有廣泛的應用。其中大氣統計模式可用來確定熱帶太平洋中由ENSO 引發的大氣變量場的年際異常及與海表溫度場之間的關系(圖1), 這是因為ENSO 引發的大氣年際異常場(如海表大氣風場和降水異常等)主要反映了其對熱帶太平洋SST 年際異常的快速響應(可看成為定常響應), 因而可用統計模式來表征海氣耦合模式中較為快速變化的大氣分量部分: 基于歷史數據利用統計方法來構建海表風場年際異常等對海表溫度異常響應的統計模式, 這樣可由海表溫度年際異常直接計算出相應的大氣異常的定常響應; 進一步又反過來對海洋產生反饋, 以表征海氣間的相互作用。具體試驗結果表明這類統計大氣模式對大氣年際異常場的表征確實是非常成功的, 可真實地再現觀測到的熱帶太平洋大氣風應力年際異常及與海表溫度異常間的關系。另一個可采用統計大氣模塊進行與ENSO 相關年際異常場表征的原因在于: 目前大氣動力模式在模擬與ENSO 相關的總風場時仍有很大的模式誤差, 而其中很大一部分是由氣候平均態模擬誤差所造成的?？紤]到總風場可分成為氣候態部分和年際異常部分, 他們是由不同的主導過程所控制的,大氣模式對這兩者的表征也可分開考慮。對于氣候態部分, 目前即使最為先進的大氣模式參數化方案也還不能精確地模擬好海表風場的季節性循環等現象和相應的過程, 如一些對氣候平均態維持也起至關重要作用的微物理過程還很難在模式中有較好的定量表征,特別是目前用AGCM 對一些熱帶大氣積云對流、云、輻射等細致的微物理過程及其相互作用的表征還相當的困難(Zhuetal, 2017), 使得AGCM 對總風場模擬仍有很大的模式誤差。但假如我們直接構建距平模式,并把大氣風場的氣候態平均部分直接從觀測資料中來給定, 就可回避氣候平均態部分的模擬。對于年際異常部分, 考慮到熱帶太平洋大氣海表風場等年際異常反映了包括微物理過程在內的多尺度過程相互作用的一個宏觀效應(即各種過程共同效應所產生的凈結果),可用統計模式來表征相關變量年際異常間的宏觀關系,因而可不必考慮單個具體過程的影響。例如, 海表溫度與大氣風場年際異常間的宏觀關系可利用統計模式來表征(即后者反映了對前者的一個定常響應), 這樣就可有效地回避包括對流等過程對風場影響等棘手的具體的參數化等問題?；谶@些想法, 我們可不考慮具體的細致過程而只注重宏觀關系的統計模式, 可利用歷史資料來構建大氣場年際異常模式, 以表征海氣耦合模式中大氣年際異常與海表溫度異常之間的統計關系。結果表明, 這種統計模式確實可非常真實地再現與ENSO 相關的大氣海表風場年際異常及與對應SST 年際異常間的宏觀關系, 模擬結果表明這種統計方法是非常有效和成功的。

圖1 奇異向量分解(singular vector decomposition, SVD)分析得到的關于海表面溫度(a)和海表大氣緯向風應力(b)異常的第一模態特征向量的空間分布以及SVD 分析得到的第一模態的時間擴展系數(c)Fig.1 The spatial patterns of the first singular vector decomposition (SVD) mode derived for SST (a), surface zonal wind stress (b), and the time series associated with the first SVD mode (c)

在采用大氣動力模式用于ENSO 研究時, AGCM是基于地球流體動力學原始方程組的模式, 它的運行非常耗時, 并且不同過程都混合在一起, 其影響效果不易區分, 模擬結果缺少可解釋性?？紤]到熱帶太平洋與ENSO 相關的大氣年際變率特征, 可對大氣動力方程組進行非常合理而有效的簡化。例如, 熱帶大氣動力學研究中經常采用淺水方程來近似, 以表征大氣對由ENSO 所引發的熱帶太平洋SST 異常的響應(Gill, 1980)。另外, 考慮到ENSO 演變中大氣異常場響應的垂直結構特征, 可以采用兩層近似的垂向分層式動力方程組來真實地描述海表大氣風場對SST 異常場響應的垂向結構, 這樣就可以把大氣對海表溫度的響應這一復雜的三維問題簡化為一個二維問題, 進一步用具有代表性的二維淺水方程模式來求解和分析, 如已由Gill (1980)、Zebiak 等(1987)等代表性研究所證實的, 基于這些簡化模式對ENSO 相關的大氣年際變率等的表征和模擬都非常成功, 再現了與ENSO 演變相關的大氣風場響應的基本特征,特別是所得到的海表大氣風場年際異常場對SST 異常的響應、上層海洋對風應力強迫的響應等半解析解的形式, 便于數學上的求解和物理上的可解釋性。

1.2 海洋模式

就海洋模式而言, 由于低頻海洋動力過程及調整與SST 時空演變等對ENSO 模擬至關重要, 需要采用海洋動力模式來表征與ENSO 相關的過程和機制。類似于大氣動力模式中對相關過程的簡化和近似,目前同樣已構建了不同復雜程度的海洋模式并成功地應用于ENSO 研究中。海洋模式中最為復雜的是基于原始方程組的OGCMs, 模式變量采用完全變量的形式(如總的SST 場), 其運行非常費時。如Zhang 等(2002)所描述的, 海洋環流模式按其所采用的垂直坐標系的不同可分為等深面坐標系的海洋模式(即表示為z-坐標系或簡稱為level OGCM)和分層型海洋模式(簡稱為layer OGCM)。前者如美國國家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)地球物理流體動力學實驗室(Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, GFDL)所開發的模塊化海洋環流模式[modular ocean model, MOM (Bryanetal,1975; Pacanowskietal, 1998; Griffiesetal, 2004)], 這種模式的垂直坐標取在固定的海洋等深度上, 其每層的垂直位置(深度)和厚度是固定不變的, 模式輸出直接得到等深面上的結果(如50 m)。后者的分層型海洋模式在垂直方向上按一定的要求進行垂向分層,如取等密度面坐標系、地形追隨坐標系(Melloretal,1982; Zengetal, 1991; Zhangetal, 1992)、海洋混合層深度追隨坐標系[如Chen 等(1994)], 以及不同坐標系間的混合所構成的混合型坐標系等。分層海洋模式的垂直坐標點在垂直方向上是不固定的, 其每層的深度和厚度隨海洋狀態演變是可變的。垂直坐標系決定了海洋模式的基本動力架構, 會導致控制方程的復雜程度、過程表征、模式性能和計算效率等的差異性。

由于環流型海洋模式非常復雜, 也可對其進行有效的簡化近似以用于ENSO 研究, 包括約化重力(reduced gravity)近似、淺水方程近似和線性化近似(Mooreetal, 1977)等。例如, 考慮到上層海洋對海表大氣風應力響應所具有的明確的垂直結構, 也可采用兩層近似來簡化表征上層海洋動力和熱力場對風場響應的垂直結構。特別地, 垂向模態分解方法可把熱帶海洋對大氣的響應這樣一個復雜的三維空間問題轉化為一個二維問題(McCreary, 1981), 從而極大地簡化了上層海洋對大氣風場強迫響應問題的認知和求解, 例如, 以Zebiak 等(1987)開發的ICM [以下簡稱為ZC87 (Zebiaketal, 1987)]為代表的中間型耦合模式, 在僅保留幾個垂直模態的條件下就可以真實地再現上層海洋對風應力強迫響應的主要特征(Keenlysideetal, 2002)。值得一提的是, 在ENSO 研究中采用簡化的海洋模式不僅可以提高計算效率,還可以更清晰地表征其所涉及的各種物理量之間的關系及相應的過程和機制, 便于結果的可解釋性。

1.3 海氣耦合模式

單獨的海洋模式和大氣模式可用來進行與ENSO 相關的數值模擬, 如當給定大氣強迫場(如海表面風場、熱通量和淡水通量等)來驅動海洋模式時,單獨的海洋模式可以模擬出與厄爾尼諾和拉尼娜事件, 及其位相轉變過程中相關的海洋狀態及其演變(如SST 年際異常等)。同樣, 當給定海洋強迫場(如SST)來驅動大氣模式時, 單獨的大氣模式可再現與南方濤動(Southern Oscillation, SO)相關的表面風場等大氣狀態及其時空演變?？紤]到ENSO 起源于熱帶太平洋海氣相互作用, 表征ENSO 現象需要采用海氣耦合模式。值得指出的是, 當海洋模式與大氣模式兩者耦合時, 性能良好的海洋-大氣分量模式并不能保證由它們所構成的海氣耦合模式能夠模擬出ENSO循環。換言之, 耦合模式的構建及對ENSO 的模擬能力不僅取決于其單獨的海洋或大氣分量模式的性能,還取決于對海氣相互作用過程的合理表征(包括海表風場、熱通量、淡水通量、SST 等強迫場, 以及其所引發的響應和反饋過程等)。

影響海氣耦合模式對ENSO 模擬性能的因素很多, 包括各種強迫和反饋的強度及年際異常間的位相關系、不同的正負反饋過程等的補償效應等。實際上, 當大氣與海洋分量模式耦合時, 需要小心調試海洋-大氣模式中的耦合部分, 需特別關注海洋模式中海洋溫躍層影響SST 的過程和強度、海表海氣耦合強度等的表征; 要合理平衡影響海表溫度年際變化中各種強迫和反饋過程的強度及其相對作用的大小,以得到SST 的真實模擬, 包括其空間結構和時間演變等。同樣, 大氣風場對SST 響應的表征, 也需要有合理的時空結構, 這樣大氣與海洋異常場之間具有合理的時空配置, 以確保熱帶太平洋氣候系統中海氣相互作用能維持年際振蕩式的循環, 產生2～7 年的ENSO 現象。

復雜程度不同的海洋和大氣模式可以進行組合,以構建出不同類型的海氣耦合模式, 并已廣泛地應用于海氣相互作用和ENSO 模擬及預測研究中。根據模式復雜程度的不同, 海氣耦合模式可以分為ICMs、HCMs、CGCMs 等(Zebiaketal, 1987; Latifetal, 1998;Chenetal, 1995; Stockdaleetal, 1998; Zhangetal,2016)。作為基于原始方程所構建的最為復雜的海氣耦合模式, CGCMs 是指由AGCMs 與OGCMs 組合而形成的環流型耦合模式。相比之下, ICMs 和HCMs都是簡化模式, 其計算成本較低。例如, 中間型耦合模式中大氣和海洋變量都取為距平變量的形式(如海表溫度為年際異常), 即只關注年際異常部分; 而相應的氣候平均態部分由對應的觀測資料給定; 同時,海氣模式間的耦合可采用異常耦合(anomaly coupling)。例如, Zebiak 等(1987)所構建的ICM 是最早成功用于ENSO 預測的動力模式(Caneetal, 1985, 1986), 其中大氣分量采用Gill 類型的定常大氣動力模塊, 而海洋分量采用一個由兩層線性化近似所組成的動力模塊。又如Zhang 等(2003)也發展了一個ICM 用于ENSO研究。另外, HCM 也是一類簡化的海氣耦合模式, 其中海洋或大氣分量模式有一個采用了簡化的距平模式, 而另一個分量則采用環流型模式。例如, 大氣部分可采用統計的大氣模塊, 其與OGCM 間耦合而構建一類HCMOGCM(Zhang, 2015a); 也可采用簡化的海洋模塊(如ICM 中的海洋分量模式)與AGCM 間耦合而構建另一種類型的HCMAGCM(Huetal, 2019), 這兩類簡化的ICMs 和HCMs 是本文所要詳細闡述的海氣耦合模式; 關于CGCMs 將在另文詳述。

顯而易見, 所構建的ICMs、HCMs 和CGCMs 等用來做ENSO 研究時各有其優勢和劣勢, 計算效率是需要考慮的一個方面; 同時還要考慮模式性能和能否以簡單而清晰的方式來表征相關的物理過程等。由OGCM 與AGCM 耦合而構建的CGCM, 因包含了盡可能完整的物理過程, 運算非常費時; 兩者耦合時容易出現所謂的氣候漂移現象(是指耦合模式長時間積分時得到的氣候平均態模擬會偏離相應的觀測結果,使得模式對氣候平均態的模擬產生系統性偏差, 也導致對ENSO 相關年際異常模擬的失敗)。這其中一個主要原因在于CGCM 中變量取為完全變量的形式,海氣之間耦合時采用了完全耦合(full coupling)。這樣,當模式隨著時間積分時, 模式平均態模擬會逐漸偏離觀測到的氣候平均態而產生系統性的偏差(如模擬的SST 振幅變得很低、變化范圍很小等)。而ICM 和HCM 中采用了某種近似或簡化, 如其中一個模式分量取為距平形式, 相應的模式變量取為距平變量(如其中大氣或者海洋的氣候平均態是由觀測給定的,故只考慮其年際異常部分作為預報量), 海氣耦合時采用異常耦合(即在海氣界面進行海氣通量交換時,只使用模擬得到的年際異常部分來計算大氣與海洋間的通量場, 而相應的氣候平均態部分取值于觀測場)。這種處理方式就相當于給海氣耦合系統附加了一個約束條件, 在某種程度上限制了變量場的時空演變的自由度, 使得年際異常只能在觀測資料給定的氣候平均態附近擺動。這樣能有效避免氣候漂移問題的出現, 使得簡化的海氣耦合模式(ICMs 和HCMs)在ENSO 數值模擬和預測上具有良好的性能, 因而已被廣泛應用于ENSO 研究中。另外, ICM 和HCM 相對于CGCM 都有較大的計算優勢。由此可見, ICMs和HCMs 廣泛應用于ENSO 研究中, 不僅是因為其計算省時高效, 也因為它們適用于對物理過程的顯式表征和機理的可解釋性等優勢, 這已在Gill (1980)、Zebiak 等(1987)和其他基于ICM 所開展的關于ENSO研究工作中得到充分的驗證。但這些簡化模式不能給出完全變量場的模擬, 使得模擬結果不夠全面, 其中有些簡化模式和近似也會影響模擬結果的可應用性和真實性。

過去幾十年來, 科研機構和業務單位在ENSO 模式的發展和改進等方面都取得了重要進展, 對推動ENSO 研究做出了卓越的貢獻, 如已成功地發展了多種復雜程度不同的海氣耦合模式, 并應用于包括對ENSO 物理過程的表征和數值模擬之中。結果表明,這些模式不僅再現了ENSO 的空間結構和時間演變過程, 也表征了海洋與大氣年際異常場間的相互關系; 進一步, 目前性能良好的模式已被廣泛應用于分析和評估與ENSO 相關的各種強迫和反饋機制, 已成功應用于ENSO 實時預測和相關的氣候預測等中。在下面幾節中, 我們將詳細描述幾個已被成功應用于ENSO 數值模擬和預測的簡化海氣耦合模式。

2 中間型海氣耦合模式(ICM)及其對ENSO的數值模擬

中間型海氣耦合模式是指一類專門用于ENSO模擬和預測的簡化模式(Zebiaketal, 1987; Kangetal,2000; Zhangetal, 2003; Songetal, 2018), 由于其復雜程度介于高度理想化的概念模型(conceptual model)與復雜的CGCMs 之間而被稱為中間型耦合模式。更具體地, ICMs 是一類距平模式, 其基本特征是模式變量由距平方程所組成, 即把海洋和大氣的年際異常場取為直接的預報變量, 而模式中隨季節變化的氣候平均場部分則從觀測資料中給定。如上所述, 構建和使用這類聚焦與ENSO 相關的年際異常模擬的中間型海氣耦合模式具有明顯的優勢。例如, 可以只重點考慮對年際異常有重要影響的海氣過程, 而不需要專門關注對氣候平均態起重要影響的相關過程。這是因為對氣候平均態起重要作用的過程(如深海過程、中小尺度過程等)對ENSO 相關年際異常不一定有直接的動力作用, 這樣就不需要在模式中顯式地關注其對ENSO 模擬的影響。同樣, 海氣界面間耦合時采用異常場之間的異常耦合, 從而避免了對一些復雜而又困難的海氣過程參數化的精細化表征, 也避免了氣候漂移現象和系統性誤差的出現等。

ICMs 一般可以由一個簡化的大氣模式與一個簡化的海洋模式進行耦合來構建, 其中的大氣分量可采用動力模式, 如由Gill (1980)模式所代表的簡單的兩層近似來表征大氣對SST 異常響應及其垂直結構;同樣地, 大氣分量也可采用常用的統計方法, 如經驗正交函數(empirical orthogonal function, EOF)和奇異值分解(singular vector decomposition, SVD)方法等,這是因為考慮到與ENSO 相關的大氣年際異常主要反映了對海表溫度年際異常的快速響應, 大氣模式可取為簡化的定常型模式, 從歷史數據中來構建出大氣年際異常場對SST 年際異常響應的統計模式。

對于海洋分量而言, 考慮到海洋動力過程在ENSO 演變中的重要性, ICMs 應采用簡化的動力模式,以考慮海洋動力過程對ENSO 時空演變的重要作用。例如, 考慮到熱帶上層海洋對大氣風應力強迫響應的特征, 上層海洋在垂直方向也可以近似取為兩層結構, 可由淺水方程模式來定量計算(Gill, 1980), 可從此模式方程中半解析地理解大氣對SST 異常定常響應解的空間結構。同樣地, 在ICMs 框架內, 不需要考慮海洋全水層的熱力過程, 而只需關注表層海洋混合層中與SST 相關的熱力和動力過程, 可構建SST 距平模式來描述其年際變率, 并嵌入到簡化的海洋動力模式之中。值得指出的是, 模式的上層海洋動力部分(描述流場和壓力)可以取為線性的, 但控制SST 異常時空演變的距平模式需是非線性的, 以考慮各種非線性平流場的協同作用。

ICMs 中通過海洋與大氣年際異常場之間的交換進行異常耦合: SST 距平模式直接產生SST 異常場來驅動大氣模式; 所產生的表層風場年際異常等又反過來作用于海洋(包括海洋環流和溫躍層等的變化),進一步影響SST。因為溫躍層和次表層過程對SST具有非常重要的影響, 所以需要在模式中合理表征其作用。在ICMs 中, 次表層海水上卷到混合層的溫度(Te)是一個顯式表征的變量, 可根據溫躍層深度的變化[如由海表高度(sea level, SL)表示]來對Te進行參數化(Wyrtki, 1975)。下面給出兩種ICM 的具體例子。

2.1 中國科學院海洋研究所(IOCAS)中間型海氣耦合模式(IOCAS ICM)

在中國科學院海洋研究所(Institute of Oceanology Chinese, Academy of Sciences, IOCAS), 我們發展和改進了一個ICM及其四維變分同化系統[簡稱為IOCAS ICM (Zhangetal, 2016)], 并用于對ENSO 相關的數值模擬研究(張榮華等, 2021)。IOCAS ICM 是由一個中等復雜程度的海洋模式與一個大氣風應力異常統計模式所組成(圖2), 其中海洋部分是由Keenlyside等 (2002)基于垂向斜壓模態分解方法(McCreary,1981)所開發的一個中等復雜度的海洋動力模式(Intermediate Ocean Model, IOM)。

圖2 中國科學院海洋研究所中間型海氣耦合模式(IOCAS ICM)的構成框架示意圖Fig.2 Schematic diagrams showing the structures of an intermediate coupled model (ICM) developed and improved at the Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences(IOCAS), which is named as IOCAS ICM

與常用的ZC87 模式不同, IOCAS ICM 的海洋動力模式(IOM)考慮了觀測到的海洋層結的水平可變性;同時也考慮了上層海洋中熱力及動力場等復雜的垂直結構(如它在垂向上包含了十個模態)。此外, 該IOM 中部分地考慮了動量方程中海洋流場的非線性影響, 從而可更真實地刻畫出赤道海區的緯向和經向海洋流場; 海洋動力模式的預報變量可采用其全變量和距平變量兩種形式, 如在距平形式的模式中,全變量場可分解為氣候態和年際異常場部分, 年際異常場取為模式的直接模擬變量, 而氣候平均態部分是由觀測或模式本身模擬結果來給定的。海洋動力模式中嵌套了一個由SST 距平模塊所表征的混合層溫度變化方程及相應的熱力和動力學過程, 以描述海表溫度時空演變。IOCAS ICM 另一顯著的特點是采用了次表層海水上卷到混合層溫度(Te)異常的參數化方法, 其中Te是采用反算優化方法分以下幾步計算得到的(Zhangetal, 2005a): 先由基于ICM 中的SST 距平方程反算得到Te場; 然后, 用SVD 或EOF方法構建Te與SL 年際異常間的經驗關系。這樣, 當給定SL 異常時, 就可以算出Te場。IOCAS ICM 經過優化可產生穩定持續的ENSO 循環(圖3～5)。對ENSO預測的試驗表明, 其模擬性能是令人滿意的。在做實時預測時, 模式直接計算得到相關的年際異常場, 沒有進行任何修正等后處理。

圖3 由IOCAS ICM 模擬得到的 SST (a)和大氣海表緯向風應力(b)年際異常沿赤道的緯圈-時間分布Fig.3 Interannual anomalies of simulated SST (a) and surface zonal wind stress along the equator (b) from extended integration of the IOCAS ICM.

圖4 由IOCAS ICM 模擬得到的海表壓力場(等價于海面高度場) (a)和Te (b)年際異常沿赤道的緯圈-時間分布Fig.4 Interannual anomalies of simulated sea surface pressure (a) and entrainment temperature (b) along the equator from extended integration of the IOCAS ICM

圖5 觀測(a1)、IOCAS ICM (b1)和HCMAGCM (c1)模擬得到的Ni?o 3.4 區SST 異常的時間序列;對應的Ni?o 3.4 區SST 異常時間序列的功率譜(d); 對應的觀測和模式模擬得到的SST 年際異常標準差的空間分布(a2、b2 和c2); 觀測和模式模擬得到的標準差隨季節的變化(e)Fig.5 Time series of SST anomalies (°C) averaged over the Ni?o 3.4 region (a1, b1, c1) and horizontal distributions of the standard deviation of SST interannual variability (°C) (a2, b2, c2) for observation (a), ICM (b), and HCM (c), respectively. Power spectra of the Ni?o 3.4 SST index in observation and model simulations (d). Seasonal variations of the standard deviation of the Ni?o 3.4 SST index(°C) as a function of calendar month (e)

IOCAS ICM 已成功應用于ENSO 數值模擬和預測研究中。例如, 它是成功預測2010～2012 年間熱帶太平洋海表溫度二次變冷事件的耦合模式之一(Zhangetal, 2013)。在對ENSO 模擬和回報性能進行優化之后, 自2015 年8 月起, IOCAS ICM 每月對熱帶太平洋SST 年際異常演變進行實時預測, 其結果被收錄于IRI 以作進一步的應用(詳情請參見https://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/enso/curre nt/)。圖6 給出了ENSO 實時預測的例子。這里需指出的是: IOCAS ICM 預測得到的年際異常結果是直接從模式計算得到的, 沒有做任何的后處理; 同時,這里用IOCAS ICM 做預測時也還沒有采用復雜的資料同化方法技術。

圖6 不同海氣耦合模式以2023 年2 月作為初始場進行實時預測得到的2023 年熱帶太平洋Ni?o3.4 區SST 隨時間的分布Fig.6 The predictions of the Ni?o3.4 SST anomalies during 2023～2024, which are made from mid-February 2023 as an initial condition using different coupled models, including the IOCAS ICM

目前, IOCAS ICM 已廣泛應用于ENSO 相關的數值模擬研究, 如資料同化和可預報性分析等(Zhengetal, 2006; Gaoetal, 2016, 2018; Taoetal, 2018, 2019;Muetal, 2007)。同時, IOCAS ICM 已為國內單位所廣泛使用, 以開展熱帶太平洋海洋-大氣相互作用、ENSO 數值模擬、ENSO 實時預測和可預報性等研究,包括中國科學院海洋研究所(IOCAS)、中國科學院大氣物理研究所(Institute of Atmospheric Physics, IAP)、大氣科學和地球流體力學數值模擬國家重點實驗室(State Key Laboratory of Numerical Modelling for Atmospheric Sciences & Geophysical Fluid Dynamics,LASG)、復旦大學、同濟大學、國家海洋環境預報中心、天津大學、南京信息工程大學等, 其中, 我們直接為模式用戶提供所有源代碼和必要的技術幫助及支撐; 本文的綜述也為使用該模式提供技術指導。有關模式的詳細說明和應用例子請參見2021 年由科學出版社出版的《中間型海洋-大氣耦合模式及其ENSO模擬和預測》專著(張榮華等, 2021)。

2.2 與美國哥倫比亞大學Zebiak-Cane 模式的簡單比較

美國哥倫比亞大學的Zebiak 等(1987)最早開發了一個著名的ICM [ZC87 (Zebiaketal, 1987)], 它是第一個用于ENSO 預測的動力學模式(Caneetal,1986), 也是ENSO 數值模擬領域應用最為廣泛的簡化動力模式。具體地, ZC87 模式采用了一個兩層的線性淺水方程來近似表征熱帶海氣耦合系統, 其中大氣部分是基于Gill (1980)模式的定常動力模式; 海洋部分是基于線性淺水方程的動力模式。同時, 一個非線性的SST 模式嵌套到海洋動力模式中以表示海洋混合層中各種不同海洋動力過程對SST 的影響, 其中次表層海水上卷到混合層的溫度(Te)異常場是通過與溫躍層變化的解析關系(三角雙曲函數)來進行參數化的。作為一個距平模式, 它聚焦于對SST 年際變率有重要影響的主要物理過程, 而隨季節變化的SST和溫度垂向梯度等氣候平均態部分是基于觀測資料給定的; 海洋與大氣間的相互作用是通過異常場的耦合來實現的(即異常耦合), 避免了在CGCMs 中常見的所謂的氣候漂移等問題。正如上面所提到的, 這一ICM 的動力構架和過程表征是足夠的簡單以至于其可顯式表征一些主要過程, 便于機制的可解釋性;但又是足夠的復雜以至于其模擬結果可與觀測進行直接比較。如ZC87 模式成功刻畫了與厄爾尼諾相關的SST 年際變率(Zebiaketal, 1987), 因此被廣泛應用于ENSO 研究之中[如Mu 等(2007)]。不僅如此,ZC87 模式還能被進一步簡化成為一類概念型ENSO模式(Jin, 1997; Jinetal, 1999), 即把ENSO 相關的控制方程進一步再做最大程度的簡化, 從而可得到半解析形式的解。如其中只保留了海氣異常場及其相互作用關系中最主要的特征, 但仍能表征ENSO 的年際循環。這樣所衍生出的概念型模式在ENSO 動力學理論分析和過程認知中發揮了極大的作用(Jin, 1997;Jinetal, 1999), 從而極大地推動了熱帶海氣相互作用動力學的發展。最近, 原始的熱帶太平洋ZC87 模式已經被擴展到包含印度洋在內的熱帶海區, 以考察印度洋的年際變率及其對熱帶太平洋年際變率的影響和跨洋盆間的相互作用等(Songetal, 2018)。

值得指出的是: 歷史上, 簡化的ICMs 在ENSO理論體系的構建和對ENSO 成功模擬及預測研究中都起到了非常重要的作用。這種簡化模式不僅具有可解釋性的優勢(如可方便地進行模式調試和過程及機制等的認知研究), 還可進行對ENSO 的真實模擬和實時預測, 其結果可與觀測資料間進行直接對比。當然, 這類簡化的距平模式的適用性也是有限的, 如距平模式本身只考慮年際異常場的計算, 而海洋或大氣的氣候平均態需要由觀測給定。當也需要確定氣候平均態時, 應采用更為復雜的海氣耦合模式以計算海洋和大氣的完全變量場(包括氣候平均態和年際變率)。同時, 很多對ENSO 有調制作用的過程也難以在這類模式中加以考慮, 如大氣隨機強迫和海洋生物引發的加熱效應等(Lianetal, 2014; Zhang, 2015a;Kangetal, 2017a)。因此有必要構建基于AGCM 或OGCM 所組成的更為完整而復雜的海氣耦合模式,并對ENSO 進行全方位的模擬, 如包括氣候態等。

3 混合型海氣耦合模式(HCM)及其對ENSO的數值模擬

海洋-大氣混合型耦合模式(HCMs)是一類由ICMs 中的簡化海洋模式或大氣模式與環流型模式(General Circulation Model, GCM)所組成的, 其復雜程度介于ICMs 與CGCMs 之間(Neelinetal, 1992,1993; Barnettetal, 1993; Syuetal, 1995; Changetal,2001; Tang, 2002; Zhangetal, 2009, 2012; Zhuetal,2013; Zhang, 2015b)。更具體地, HCMs 中的大氣或海洋的一個分量模式采用了以年際異常為直接預報變量的距平模式(即類似于ICMs 中取大氣或海洋年際異常為預報量), 而另一分量模式則采用原始方程組的環流型模式(General Circulation Models, GCMs),這樣構成的海氣耦合模式稱之為混合型耦合模式。HCMs 根據其大氣或海洋模式的組成方式大體可以分為兩種: HCMAGCM和HCMOGCM。其中, HCMAGCM為AGCM 與簡化的海洋距平模式進行耦合所構成的,而HCMOGCM為OGCM 與簡化的大氣距平模式進行耦合所構成的。HCMs 中大氣與海洋也采用異常耦合,即在計算海氣界面之間的海氣通量時只考慮模式模擬得到的年際異常場的影響, 而隨季節變化的氣候態平均場則由觀測資料給定。

HCM 與ICM 具有一些共同的優勢。例如, 由于海洋或大氣分量模式中直接預報量取為年際異常形式, 計算出的異常場直接用于海氣間的異常耦合; 而相應的氣候態場則由觀測給定, 避免了CGCM 模擬中經常面臨的氣候漂移問題。此外, 簡化的HCM 在進行時間積分時具有更高的計算效率, 有利于進行各種敏感性試驗, 以考慮自然界中可能出現的各種情景(如考慮不同的海氣耦合強度等)。同時, HCM 中海氣界面變量場都顯式地分離為氣候態部分和年際異常場部分, 這樣也便于顯式分離各種強迫場的作用。例如, 可用HCM 研究不同氣候態對ENSO 的調制影響, 也可分析耦合強迫和反饋作用強度等對ENSO相關的年際變率的影響。

歷史上, HCM 這類耦合模式也都為ENSO 理論體系的建立、對ENSO 數值模擬和實時預測的成功實現等做出了重要貢獻。目前, 這種簡化的HCM 仍然是熱帶海氣相互作用研究中的強有力的工具, 為認識和表征與海氣系統年際和年代際變化及其相關過程的研究提供了一個有效的模擬工具, 包括HCM 可方便地用來研究熱帶海區海氣相互作用對年際變率和可預報性的影響等。例如, Neelin 等(1992)構建了一個由等深面坐標系的 OGCM(即由美國 NOAA 的GFDL 開發的MOM)與一個定常的大氣動力模型所組成的HCMOGCM, 用于研究海氣耦合過程對ENSO 相關的年際變率的影響, 包括海氣耦合強度與年際振蕩維持方式之間的關系(如在風應力與海表溫度場關系中可引入ατ來表示海氣耦合強度:τinter=ατ×SSTinter,其中τinter表示風應力年際異常,ατ表示海氣耦合強度系數, SSTinter表示海表溫度年際異常)。另外, 這種模式也是較早用于ENSO 預測的模式之一[如Barnett 等(1993)], 其中由Scripps of Oceanography 所發展的HCM 目前仍用于ENSO 的實時預測中(IRI 網站上標注為SCRIPPS 的模式)。

另外, HCM 也非常適用于氣候態年代際變化對ENSO 調制影響等研究。例如, 利用這類HCM 可研究風應力和海表溫度平均態(τclim和SSTclim)的改變與海氣耦合系統年際變率特征間的關系等敏感性問題,以考察氣候平均態對ENSO 的調制作用。例如, 在HCMAGCM中, 由于SSTclim是可從觀測資料中給定,可以利用HCMOGCM考慮氣候變化背景下不同SSTclim場對ENSO 的調制影響, 即分析SSTclim的改變會怎樣影響ENSO 特性等敏感性問題。同樣, 在HCMOGCM中,τclim可由觀測資料中給定, 可用HCMOGCM試驗來闡明氣候變化背景下不同τclim場對ENSO 特性的影響,評估在全球變暖背景下未來氣候態風場的改變可能對ENSO 產生的調制作用等科學問題。

作者及其合作者已經成功構建和改進了兩類簡化的HCMAGCM和HCMOGCM, 并用于ENSO 研究, 本節將簡要介紹相關的研究成果和應用范例。

3.1 由AGCM 與IOCAS ICM 中的簡化海洋模式組成的混合型模式(HCMAGCM)

由IOCAS ICM 中簡化的中間型海洋距平模式與大氣環流模式(AGCM)結合可構建一類混合型海氣耦合模式(HCMAGCM)。例如, Zhang 等(2008)用耦合器(coupler)實現了IOCAS ICM 中海洋模式(圖2)與德國馬克斯-普朗克氣象研究所開發的第四代歐洲中期天氣預報中心大氣環流模式ECHAM4 (Roeckneretal,2003)二者間的耦合。近來, Hu 等(2019)在未使用耦合器的情況下, 將簡化的中間型海洋模式(IOM)與第五代ECHAM5 的AGCM 進行直接耦合而構建了一個HCMAGCM(圖7)。由于海洋分量模式采用了距平形式,模式中的海洋和大氣耦合采用異常耦合(圖7): 先由海洋模式計算出海表溫度年際異常(SSTinter), 與由觀測給定的SST 氣候態場(SSTclim)結合得到總的SST 場(SST=SSTclim+SSTinter), 用于強迫AGCM 并計算出總的風應力(τ)場, 再計算出相對于AGCM 氣候態的風應力的年際異常場(τinter=τ-τclim), 用于強迫海洋距平模式, 就直接計算出海表溫度年際異常; 與給定的氣候態SST 場結合形成總的SST 場以強迫AGCM, 得到大氣海表風應力場; 重復以上步驟就可以得到海洋-大氣相關變量場, 實現對海氣耦合系統的數值模擬。

已利用該HCMAGCM進行了超過1 000 年的長期模擬試驗(Huetal, 2023), 并對模擬得到的熱帶太平洋SST 場和ENSO 事件的性能等進行了評估(圖5 和圖8)。與IOCAS ICM 相比(圖5), 由于使用了AGCM作為耦合模式的大氣分量, 考慮了大氣隨機強迫效應, 該HCMAGCM能模擬出ENSO 事件的不規則性(圖8) (Huetal, 2019), 具有2～5 年的不規則振蕩周期(圖5b1 和圖8); 而在IOCAS ICM 中, 得到約為4 年的非常有規則的周期振蕩(如圖3 和圖5c1 所示)。而且,HCMAGCM更合理地再現了ENSO 事件的振幅、演變過程以及SST 年際異常等的季節鎖相特征(圖5e), 也能很好地描述由SST 異常引發的與ENSO 相關的全球大氣環流年際異常(Huetal, 2019)。需要指出的是,HCMAGCM中海洋只包括了熱帶太平洋區域, 但大氣使用了全球AGCM, 該HCMAGCM仍可用來研究熱帶太平洋SST 異常對副熱帶和中緯度地區天氣和氣候的影響。例如, 該模式可用于研究與ENSO 相關的全球氣候異常的遙相關型分析, 包括太平洋-北美(Pacific and North America, PNA)等重要的大氣遙相關型。初步結果表明: 因這些遙相關型主要受熱帶太平洋海表溫度異常的影響, 模式模擬的遙相關型與觀測分析結果有著較為相似的分布特征; 并且這種SST 異常對熱帶外的影響是通過大氣Hadley 環流和遙相關波列來實現的。與觀測相比表明, HCMAGCM模擬得到的赤道中太平洋SST 變率幅度稍強, 但對ENSO 相關的大氣響應型的模擬與觀測結果非常相似。因此, 該區域性 HCMAGCM不僅可以描述熱帶太平洋中與ENSO 相關的海氣相互作用過程, 還能再現由ENSO引起的全球大氣環流的響應, 是研究熱帶太平洋與ENSO 相關的海氣耦合過程及對全球大氣的遠程影響的有效工具。

HCMAGCM相對于CGCM 具有明顯的計算優勢;同時, 由于采用距平形式的海洋模式, HCMAGCM中使用異常耦合的方式, 從而未出現氣候漂移等相關問題。當然, 我們這里所構建的HCMAGCM是一個區域模式, 其海洋部分僅考慮了熱帶太平洋中的海氣耦合過程, 不包含熱帶太平洋外海洋-大氣相互作用過程及其影響。這樣, 其應用具有一定的局限性。當然,由于HCMAGCM中一些海洋氣候態是給定的, 這種設置也限制了HCMAGCM的一些應用性。另外, 該模式的海洋變量是距平形式, 不能模擬海洋的總變量, 因而未考慮會通過改變海洋氣候態而影響SST 的相關過程。

3.2 由OGCM 與大氣統計模式組成的混合型海氣耦合模式(HCMOGCM)

為考慮海洋中復雜的多圈層和多尺度過程及其相互作用, 海洋模式應取為由完全變量的原始方程組所組成的環流型模式(即 OGCMs), 其中應考慮海洋生物地球化學過程(Wangetal, 2005, 2009, 2013);同時, 考慮到與ENSO 相關的大氣場年際異常主要反映了其對海表溫度年際異常的快速定常響應, 大氣模式可取為簡化的定常響應模式。例如, 可由簡化的大氣模式與海洋環流模式(OGCM)耦合來構建另一類混合型耦合模式(HCMOGCM)。其中簡化大氣模式可選用Gill(1980)型的動力模式(Zebiaketal, 1987)和大氣平均模式(Neelinetal, 1987)等; 也可以采用統計大氣模式: 即利用EOF 和SVD 等方法來構建大氣年際異常場對海表溫度異常的定常響應(Barnetetal, 1993;Changetal, 2001)。例如, 張榮華等早在20 世紀90年代時就構建了基于IAP OGCM 所組成的混合型海氣耦合模式(張榮華等, 1997; 朱杰順等, 2009)。

同樣, Zhang 等(2009)構建了一個由分層型OGCM (Chen et al, 1994; Murtugudde et al, 1996)與統計大氣模式耦合的混合型海氣耦合模式(HCMOGCM;圖9)。這里, HCMOGCM中使用由SVD 方法構建的大氣風應力統計模型與IOCAS ICM 中的完全一樣(圖1);海洋分量是由Gent 等(1989)發展的海洋環流模式(OGCM): 一個基于約化重力、原始方程組的分層型海洋模型; Chen 等(1994)進一步把一個塊體混合層模式[bulk mixed layer (ML) model (Krausetal, 1967)]嵌入到這一海洋環流模式中, 使得該模式中海洋表層混合層深度(Hm)也是一個顯式的預報變量, 直接由塊體混合層模式來確定(而不像等深面坐標系海洋環流模式中混合層深度只能是由診斷計算來確定, 即在這類模式模擬中混合層深度只有診斷意義而無動力作用)。進一步, 我們使用的海洋模式的垂直分層采用了與海洋混合層深度相關的sigma 坐標系: 模型的最上層取為混合層(ML), 其深度是隨空間和時間變化的; 混合層下面的分層則根據sigma 坐標進行垂直劃分(每一層與總層厚度之比取為固定的常數)。HCMOGCM中大氣與海洋變量間的耦合采用了異常耦合方式來進行: 由OGCM 模擬得到總的海表溫度場,計算出相對于氣候態 SST (SSTclim)的年際異常(SSTinter=SST-SSTclim), 通過大氣統計模型計算出相應的風應力年際異常(τinter), 將其與觀測到的氣候態風應力場(τclim)相結合, 得到總風應力場(τ=τclim+τinter)來強迫OGCM, 得到總的海表溫度場, 再減去SSTclim得到SST 年際異常又作用于大氣, 實現海氣間的耦合。相對于CGCM, HCMOGCM也具有明顯的計算優勢;同時, 由于使用異常耦合, 風應力氣候態場(τclim)是由觀測給定的, 該模式不存在氣候漂移等問題。但由于HCMOGCM中異常耦合中氣候場(例如τclim等)是從觀測給定的, 使得模式演變是在觀測到的氣候態約束下進行的, 相應的年際異常不會太偏離觀測到的氣候態, 這會限制耦合系統的自由度, 使得模擬所得的ENSO 會缺少不規則性和多樣性等問題。

這類 HCMOGCM也得到了廣泛的應用。例如,Zhang 等(2018)在早期HCMOGCM的基礎上構建了一個熱帶太平洋區域HCMOGCM來表征熱帶太平洋大氣、物理海洋和海洋生物地球化學過程之間的相互作用。如圖9 所示, HCMOGCM的大氣部分用一個統計的定常模式來表征大氣海表風應力和淡水通量等年際異常對SST 異常的響應, 海洋部分中考慮了海洋環流和海洋生態過程, 可顯式表征OBH, 以實現熱帶太平洋海洋生態系統與氣候系統間的耦合。這樣形成的HCM AOPB 是研究多圈層和多尺度過程相互作用的一個有效工具, 可進行包括海洋生物引發的加熱效應、TIWs 引發的風場反饋、淡水通量引發的強迫作用和鹽度效應(Zhangetal, 2012)、熱帶氣旋引發的強迫作用等相關過程的研究。這些過程在HCM 中可以單獨或綜合考慮, 以考察各種不同過程的單獨或合成作用, 可分清各種多圈層和多尺度過程的不同影響等。

例如, 由于HCMOGCM中包含了海洋生態系統模式, 可用來研究海洋中復雜的多圈層和多尺度過程及其相互作用。我們已利用該模式進行了多種數值試驗來研究海洋生物過程引發的加熱效應及其對ENSO的調制作用, 包括通過海洋葉綠素影響上層海洋短波輻射穿透度的相關調制機制、不同反饋強度下海洋生物加熱效應對ENSO 的影響等。圖10 給出了利用HCMOGCM模擬得到的海洋-大氣年際異常的例子(Tianetal, 2018; Zhangetal, 2018)。

圖10 由HCMOGCM 模擬得到的SST (a), 海氣界面淡水通量(b)和海表葉綠素(c)年際異常沿赤道的緯圈-時間分布Fig.10 Longitude-time sections along the equator for interannual anomalies of SST (a), fresh water flux (b), and ocean chl (c)simulated from the HCMOGCM

值得指出的是, 包含海洋生態系統的HCMOGCM模擬得到的ENSO 分布特征較為規則, 這是因為該HCMOGCM采用了統計的大氣模型而未考慮風場的隨機強迫作用, 模式中的風應力年際異常僅考慮其對SST 年際異常的定常響應, 沒有顯式考慮大氣動力學過程及相關隨機強迫的直接影響(如AGCM); 因我們所發展的HCMOGCM是一個熱帶太平洋的區域模式,模式僅在熱帶太平洋海區有活躍的海氣相互作用,不能考慮大氣中的遙相關過程。這樣, HCMOGCM就難以表征熱帶太平洋SST 變率對全球大氣的遙影響。未來需將這一海洋模式與全球AGCM 進行耦合, 以考慮大氣隨機強迫、完全的大氣動力學過程和大氣中的遙相關等過程。

3.3 由等深面坐標系和分層型OGCM 組成的HCM間的差別及動力影響

目前基于不同垂直坐標系的OGCM 得到廣泛的應用, 包括構建不同的海氣耦合模式。值得指出的是,我們基于分層型海洋模式所構建的HCMOGCM具有明顯的特色和優勢。從海洋模式本身而言, 我們這里構建的HCMOGCM, 相比于其他基于等深面坐標系的海洋模式[如Neelin 等(1992), Tang (2002)]有明顯的差別。首先, 在這種分層型OGCM 中, 模式第一層取為混合層, 其深度也作為模式的顯式預報變量, 其傾向可由顯式考慮了海洋混合層動力和熱力過程的預報方程來直接計算得到[即通過塊體混合層模式來直接確定(Krausetal, 1967)]; 而在等深面坐標系的海洋模式中, 混合層深度只能是由診斷計算間接得到(即其本身不是一個預報量)。進一步, 在海氣相互作用表征方面, 我們所構建的分層型海洋模式中, 大氣強迫場影響上層海洋的方式與等深面坐標系的海洋模式有顯著的不同(Zhangetal, 2002)。例如, 在顯示表征混合層深度的分層型海洋模式中, 因大氣強迫場對海洋混合層深度也可產生直接影響, 可通過兩種路徑來影響海洋: 其一是大氣風應力、海表熱通量和淡水通量分別通過對應的動量方程、海表溫度方程和鹽度方程實現大氣對海洋的強迫作用; 其二是風應力和浮力通量(QB; 熱通量和FWF 間的組合)還可通過對混合層深度的作用而對海洋產生影響。然而, 后者這條影響路徑在基于等深面坐標系的海洋模式(如MOM)中是不存在的。顯而易見, 因等深面坐標系的海洋模式中大氣對海洋的影響只存在第一條影響路徑, 而沒有顯式考慮風應力和QB對海洋混合層深度產生影響的第二條影響路徑。相關研究指出, 這種表征上的差別會直接影響模擬結果, 導致模式模擬結果的差異(Kangetal, 2017b; Gaoetal, 2020)。由于QB也可通過影響混合層深度而在海氣相互作用中起到重要的作用, 因此在海氣耦合模式中應合理考慮兩種不同的影響方式。

我們所構建的HCMOGCM的另一特色是考慮了太平洋氣候系統與海洋生態系統間的相互作用: 即在OGCM 中引入了海洋生態系統模式, 實現了海洋生態系統與氣候系統間的耦合。該模式作為一個簡單的地球系統模式可用于多圈層和多尺度過程及其相互作用等研究。

4 總結和討論

ENSO 現象是海氣系統中最強的年際變率, 是地球氣候系統中最具可預報性的年際信號。ENSO 起源于熱帶太平洋海洋-大氣間的相互作用過程, 同時也受地球系統中多圈層、多尺度和跨海盆等過程的調制影響。學者們對ENSO 進行了廣泛而深入的研究, 包括觀測分析、過程認知和表征、模式構建及數值模擬和實時預測等。近半個多世紀以來, ENSO 相關研究從現象發現、物理過程認知、模式構建、到實時預測等都取得了巨大進展, 特別是基于數值模式開展對ENSO 季節到年際尺度的實時預測等都取得了令人鼓舞的成功, 是20 世紀地球科學理論研究和實際應用中最為成功的案例之一(McPhadenetal, 2006)。對ENSO 研究所取得的巨大進展可以歸因于諸多因素,包括構建了對熱帶太平洋海氣耦合系統進行實時監測的現場和衛星觀測系統、相關的國際合作計劃的開展[如 TOGA、國際海洋觀測系統(Global Ocean Observation System, GOOS)、地轉海洋學實時觀測陣(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, Argo)等]。此外, 對ENSO 相關物理過程和機制的充分理解, 已有效地轉化為對其定量的表征和模式構建之中, 由此研發和改進了各類復雜程度不同的海氣耦合模式; 同時, 觀測與模式相互結合的資料同化技術的發展和應用等也極大地推動了ENSO 及相關氣候異常實時預測的重要進展。

作為ENSO 研究的最有效工具之一, 海氣耦合模式具有可重復性、可調試性等獨特優勢, 利用海氣耦合模式不僅可以實現對過去和現在狀態的模擬, 而且還能開展對未來變化的預報、預測和預估等, 是其他觀測和理論分析等研究方法所難以做到的。過去幾十年間在研發ENSO 模式和改進其模擬性能等方面已開展了大量工作, 使得海氣耦合模式從概念化的定性描述到綜合性的定量化表征都取得了重要進展?？紤]到ENSO 表征具有很強的模式依賴性及其模擬性能也表現出對模式動力框架和物理過程參數的高度敏感性等原因, 目前已發展了各具特色的海氣耦合模式, 用于ENSO 模擬和預測。值得指出的是, 構建海氣耦合模式的一個關鍵要點是: 當海洋與大氣模式進行耦合時, 需要特別關注耦合模式中熱帶太平洋海氣相互作用的表征(如耦合強度和反饋強度、局地作用和遠程影響等不同過程間的相對平衡等因素), 使得海氣耦合系統能維持自身的年際振蕩, 產生可持續性的ENSO 循環。

就模式復雜程度而言, 環流型海氣耦合模式(CGCM)是由完整的AGCM 與OGCM 間耦合所組成的, 二者均基于復雜的原始方程組, 并包含了幾乎完整的物理過程及參數化等。同時, 考慮到ENSO 相關的年際異常具有特定的時空結構和演變等特性(如熱帶大氣風場年際異常對海表溫度異常的響應場在垂直方向上主要表現為二層結構), 可對復雜的原始方程組做進一步簡化, 如經常采用線性兩層近似和簡單的淺水方程組等簡化模式來表征與ENSO 相關的變量場的時空演變, 進一步構建較為簡化的海氣耦合模式以用于ENSO 認知、表征、模擬和預測。

目前, 已發展了幾類廣泛使用的簡化海氣耦合模式, 其中的ICMs 介于高度理想化概念型模式與CGCM 之間, 其控制方程組取為距平形式: 只關注海洋和大氣變量的年際異常部分, 而對應的氣候平均態部分則由相應的觀測資料給定; 大氣和海洋年際異常場直接取為預報變量(如海表溫度年際異常等)。進一步, 在這類簡化模式中, 海洋動力場垂直方向上經常采用線性兩層近似和簡單的淺水方程模式來簡化表征; 同時, 海氣耦合模式間耦合時采用異常耦合,以有效避免海氣耦合模式模擬中氣候漂移等現象的出現。結果表明, 這類簡化模式可以非常好地刻畫出與ENSO 相關的大氣和海洋年際異常特征。值得一提的是, ICMs 用來表征ENSO 時表現得足夠簡單以至于其主要過程可顯式表征便于機制的可解釋性, 但又足夠復雜以至于其結果可與觀測進行直接比較。歷史上這類模式在ENSO 理論體系的建立和實時預測中起到重要作用, 目前這類模式仍廣泛地應用于ENSO 研究。本文重點介紹的IOCAS ICM, 已為國內單位廣泛使用, 包括IOCAS、IAP、LASG、復旦大學、同濟大學、國家海洋環境預報中心、天津大學、南京信息工程大學等。

HCMs 是另一類簡化的海氣耦合模式, 其中大氣或海洋分量模式采用距平形式(即直接取年際異常場為模式的預報變量), 而另一個分量模式采用AGCM或者OGCM。耦合時也采用基于年際異常場的異常耦合: 計算海氣界面通量時所用到的氣候態場是從觀測資料中給定的; 用模式計算得到的年際異常加上由觀測給定的氣候平均場來計算海氣界面的通量場(如海表風應力和海表溫度場等)。這一過程起到通量校正(flux correction)的作用, 有助于緩解海氣耦合模式在長時間積分時所出現的氣候漂移等問題。進一步, HCM 可分為HCMAGCM和HCMOGCM兩種。其中,HCMAGCM中海氣耦合是這樣進行的: 由AGCM 計算出總的海表面風應力場(τ), 然后計算出其相對于AGCM 氣候態風應力場(τclim, 由AGCM 單獨試驗給定的)的年際異常(τinter=τ-τclim), 作為強迫場作用于簡單的海洋模式, 可直接得到SST 年際異常(SSTinter);將其與觀測得到的SST 氣候態場(SSTclim)相結合形成總的SST 場(SST= SSTclim+SSTinter)以驅動AGCM, 實現海氣間的耦合。HCMOGCM中海氣耦合是這樣進行的: 由 OGCM 產生總的 SST 場, 計算出相對于OGCM 氣候態SST 場(SSTclim, 由OGCM 單獨試驗給定)的年際異常(SSTinter=SST-SSTclim); 作為強迫場驅動簡化的大氣模式直接得到風應力的年際異常, 與觀測得到的風應力氣候態場(τclim)結合而形成總的風應力場(τ=τclim+τinter), 進而驅動OGCM, 實現海氣間的耦合; 海氣界面通量之間交換也采用異常耦合, 以避免氣候漂移現象的發生。

本文主要介紹ICMs 和HCMs 這兩類簡化海氣耦合模式的特點, 目前這兩類模式都有廣泛的應用, 至于在實際應用中采用哪類模式取決于不同的應用目的, 因地制宜合理選取。例如, 可用ICMs 和HCMs來研究ENSO 與大氣或海洋平均態之間的關系, 評估氣候平均態變化對ENSO 的調制作用等。具體地, 當需要聚焦大氣過程的重要性時, 可采用 HCMAGCM;當需要聚焦海洋過程的重要性時, 可采用HCMOGCM。采用統計大氣模式所構建的HCMOGCM, 其大氣模式中不包含隨機強迫的作用, 可聚焦耦合系統中的確定性部分的影響。本文的描述可作為這些模式的使用手冊, 以提供相關的科學指導和技術支撐。

當然, 這些簡化模式及其對ENSO 的模擬還存在明顯的不足和局限性。例如, ICMs 和HCMs 中隨季節變化的氣候場部分是由觀測資料給定的, 并采用了異常耦合, 使得一些過程的表征是不全面的(如氣候態及其影響過程等), 其應用性受到一定的限制; 如因氣候態是由觀測資料給定的, 可能會約束了模式中ENSO 演變的自由度等; 又如因HCMOGCM中大氣模式采用了統計模式, 只考慮了大氣海表風場對海表溫度年際異常的定常響應, 未能考慮大氣的隨機性的作用, 使得這些模式對ENSO 的模擬過于規則,缺乏ENSO 多樣性和復雜性。另外, 這些簡化模式大多是區域模式(如模式區域大多選為熱帶太平洋區域),難以考慮熱帶外過程和跨洋盆過程等的影響。因此,應拓展區域而發展全球模式; 應發展和應用更完整和更為復雜的環流型耦合模式(CGCMs), 以能同時描述氣候態季節性演變及其影響, 開展與ENSO 相關的多時空尺度和多圈層過程間的相互作用研究, 相關工作將在另文介紹。