2016, Vol.35
② 厦门大学, 近海海洋环境科学国家重点实验室, 厦门 361005;
③ 中国人民解放军91039部队, 北京 102401;
④ 国家海洋局第二海洋研究所, 杭州 310012)
地球-大气系统以地球表面为下限，大气上界为上限，地球-大气系统的辐射平衡即大气层顶收入的太阳短波辐射总量和向宇宙逃逸的长波辐射之差[1]。在这个能量交换过程中，云层分布、 下垫面状况、 大气成分变化等因素都在不同时间和空间尺度上调控太阳辐射的收支平衡，收支平衡的变化又决定了地球和大气的热状况，影响全球温度场的基本分布格局，并在不同大气环流和下垫面的作用下形成了复杂多变的气候特征，从而产生各种各样的天气过程[2, 3, 4]。近百年来人类活动引起的温室气体和气溶胶变化，正改变着地球-大气系统的辐射收支平衡，加剧温室效应，导致全球性气候变化[5, 6, 7, 8, 9]。
目前，随着地面监测、 探空气球、 卫星遥感等观测手段的集成应用，针对不同温室效应因子的辐射强迫结果，包含各种物理过程对辐射平衡扰动效应的气候模式研究工作，已经取得了大量的成果[10, 11, 12]。然而，大多数研究结果表明，各种温室效应因子的辐射强迫通过气候数值模型的综合回报结果，与温度变化为代表的气候响应在实测“指纹”记录的空间形态上存在较大差异。其主要原因之一为缺乏介于辐射强迫和气候响应之间的中间层次观测成果的检验与控制，研究者只能依赖于不同处理方案的气候模型来理解从辐射强迫到温度变化的响应机制，这往往将气候问题复杂化。例如，政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告[12]趋向于将气候响应的空间形态主要归结于受动力过程和反馈作用的控制，认为“海冰-反照率反馈往往增强高纬度的响应，响应的空间形态也受到海陆之间热惯性差异的影响”和“在热带，随着纬度从地表到大部分对流层，变暖可能在增强，而平流层在明显变冷，并且对流层顶在向更高趋势发展”。因此，增加中间层次的观测，对于帮助判断各气候响应模型的认识水平，以及评估气候响应机制和气候变化预测都具有重要的现实意义。
本论文选取南海这一典型低纬度边缘海作为研究区域，并以东海作为中纬度比照区域，选取位于入射太阳辐射能量峰值所在的绿光通道，以及位于逸出的长波辐射区间，同时又具可探测太阳耀光能量的中红外通道为观测窗口对，通过遥感方法直接测量不同纬度带太阳辐射典型入射通道与长波辐射特定出射通道的太阳耀光辐射比参数（引入晴空辐射平衡的描述性指标CSRR，Calibrated Sunglint Radiation Ratio）时间序列，基于经验模态分解方法探讨南海大气温室效应的纬向地带性演变特征及其驱动机制。
2 研究方法 2.1 大气温室效应纬向地带性数据来源及处理方法本文所用遥感数据为NASA GSFC（Goddard Space Flight Center）数据档案中心（http://ladsweb.nascom.nasa.gov/）的Terra/MODIS产品，包括500m和1000m空间分辨率的L1B级别数据（图1a），时间范围为2000年1月至2010年12月。
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图1
MODIS CH21图像（a）及南海与东海的太阳耀光信息采样带位置图（b） 5°N带:4°-6°N，105°-114.5°E； 10°N带:9°-11°N，106.5°-118.5°E； 15°N带:14°-16°N，109°-119°E； 20°N带:19°-21°N，111°-121.5°E； 30°N带:29°-31°N，122.5°-127.5°E Fig.1 Image of MODIS CH21（a），and the location of sunglint sampling zones（shaded areas）in the South China Sea（SCS）and the East China Sea（ECS）（b）. Latitude 5°N: 4°-6°N，105°-114.5°E； Latitude 10°N: 9°-11°N，106.5°-118.5°E； Latitude 15°N: 14°-16°N，109°-119°E； Latitude 20°N: 19°-21°N，111°-121.5°E； Latitude 30°N: 29°-31°N，122.5°-127.5°E |
CH4、 O3和CO2遥感反演数据分别由AIRS标准反演产品全球1°×1°格点月值数据集（AIRX3STM）的160.5hPa CH4体积混合比产品、 O3大气柱总量产品（南北纬50°以内的数据已通过质量检验），以及AIRS和AMSU组合反演的全球对流层CO2体积分数2°×2.5°格点月值数据集（AIRX3C2M）导出，时间范围为2003年1月至2010年12月（数据集下载地址:http://disc.sci.gsfc.nasa.govAIRSdata-holdings）。
气溶胶遥感反演数据来源于MODIS大气3级标准数据产品（MOD08_M3）的MODIS/Terra气溶胶、 水汽、 云层全球1°×1°格点月值数据集，已通过NASA严格的质量控制，我们选用其中的550nm气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Thickness，简称AOT）产品，时间范围为2000年2月至2010年12月（数据集下载地址https://ladsweb.nascom.nasa.govdata）。
如图1b，蓝线区域为2000-2010年MODIS影像中太阳耀光的统计区，红线区域为本文选择的太阳耀光信息采样带，以中心纬度命名。其中，南海研究区选择 5°N、 10°N、 15°N和 20°N等带，东海对照区布置 30°N带。
如图2，采用ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感图像处理软件对MODIS L1B数据中的MODIS CH4和MODIS CH21进行辐射定标、 地理配准和重采样等预处理，通过ENVI的二维散点制图工具，对不同纬度带的耀光发生区进行1°×1°采样窗的CSRR测量（方法详见下述）。CSRR数据质量控制以月份为时间区间，CSRR高低排序后扣除首尾各2个测量值，取中值作为当月的CSRR代表值，测量数据缺失的时间点采用3次样条插值处理，最后获得各纬度带的CSRR时间序列。
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图2 数据处理流程图 Fig.2 Flow chart of data processing |
讨论中引用的CH4、 O3、 CO2和AOT遥感反演数据，各纬度带分别取带内所有像元的中值作为当月代表值，其中CH4和O3包含升、 降两轨数据，各进行平均处理，以获得各纬度带CH4、 O3、 CO2以及AOT等大气成分的时间序列。
另外，通过对各纬度带的CSRR时间序列进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）[13, 14]，其中采用Zhao和Huang[15, 16]提出的镜像拓延算法，解决原始数据边界对EMD分解过程中的上冲和下冲污染，从而获取具有不同特征尺度的本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）分量，结合CH4、 O3、 CO2以及AOT遥感反演数据，分析南海大气温室效应纬向地带性的演变特征。
2.2 CSRR测量方法 2.2.1 观测窗口选取中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高时间分辨率和适中空间分辨率，包含0.4-14.5μm之间36个通道的地面光谱信息。本文选择其中的可见光第4通道（CH4:545-565nm）和中红外第21通道（CH21:3.929-3.989μm）作为观测窗口。
MODIS CH4位于可见光波段，中心波长为555nm（图3），邻近太阳辐射能量分布的峰值（480nm），能够更好地代表地球-大气系统的入射太阳辐射。晴空条件下该通道的光透射主要受瑞利散射的影响，大气透射率相对稳定，常变大气成分对该通道的影响极小[17, 18]。
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图3
MODIS的CH4和 CH21通道设置与主要温室气体的吸收光谱 据Howard[17]及Goody和Robinson[18]修改 Fig.3 Absorption spectrums for major greenhouse gases in the Earths atmosphere（modified after Howard[17]，Goody and Robinson[18]），with bands of MODIS CH4 and CH21 |
MODIS CH21位于中红外区，中心波长为3.959μm（图3），其辐射能由地物自身热辐射和反射太阳辐射两部分构成，具有探测太阳耀光能量的能力。相比其他红外通道，晴空条件下该通道的大气透射率最高，主要受大气CO2吸收作用的影响，其次为CH4和O3，对水汽含量变化并不敏感[17, 18, 19]。因此，MODIS CH21可以更好地反映大气CO2等温室气体的浓度变化。
2.2.2 遥感信息特征根据普朗克定律，绝对黑体的辐射亮度L随波长λ与温度T的分布函数可表示为[20]:
假设太阳和地球为绝对黑体，并认为太阳和地球的表面温度分别为6000K和300K，根据公式（1）可算得太阳表面出射辐射、 地球表面出射辐射在MODIS CH4和MODIS CH21两通道的辐亮度，而太阳表面出射辐射仅有约为2.1615×10-5的份额（基于能量守恒定律，通过日地距离和太阳半径进行简单计算）到达地球的大气层顶部。太阳辐射能进入大气层后，在传输过程中受到各种大气成分的吸收、 反射、 散射等机制影响产生衰减，最后卫星传感器观测的太阳耀光辐亮度Lg可简化为:
公式（2）中，τ为大气透射率，MODIS CH4和MODIS CH21的大气透射率分别按0.85和0.98计[21]； ρ为地表反射率； Lsun为大气层顶接收的太阳辐亮度； Lsurf为地面出射辐射的辐亮度。具体计算结果见表1。
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表1 太阳耀光分谱辐亮度数据表 Table 1 Visible and intermediate infrared spectral radiance of sunglint |
水面发生的太阳耀光属于镜面反射，其在各波段光谱上存在共变性，可通过等值增加水体在MODIS CH4和MODIS CH21的反射率ρ实现对水面耀光强度渐变的模拟，结合表1进行计算，拟合得到水面耀光的推测分布线:Lg.CH4=155.8Lg.CH21-102.5，Lg.CH4和Lg.CH21分别为水面耀光在MODIS CH4和MODIS CH21两通道的辐亮度（图4）。
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图4
南海MODIS CH4与MODIS CH21
太阳耀光辐亮度散点的季节分布图 黑线: 推测分布线Lg.CH4=155.8Lg.CH21-102.5； 红点: 春季； 绿点: 夏季； 蓝点: 秋季（秋季南海MODIS传感器探测的太阳耀光强度 偏弱，冬季基本没有太阳耀光MODIS遥感影像的形成条件） Fig.4 Scatter plot of seasonal sunglint signals of the SCS in simulated spectral radiance for MODIS CH4 and CH21. Black line shows Lg.CH4=155.8Lg.CH21-102.5. Red points in spring，green for summer，and blue for autumn（sunglint intensity detected by MODIS sensor is weak in autumn，even disappears in winter） |
在研究区域选取太阳耀光成像清晰的10幅MODIS遥感影像（表2），对各季节耀光覆盖水域的MODIS CH4、 MODIS CH21辐亮度值进行取样统计，可表现这两个通道太阳耀光辐亮度散点的季节性变化（图4）。
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表2 MODIS遥感影像信息一览表 Table 2 List of MODIS remote sensing images |
图4显示，太阳耀光辐亮度散点落在推测分布线附近，体现了水面耀光的光谱共变性，受到水体自身性质的影响较小，且辐射分布基本符合黑体辐射定律。耀光散点大多呈现相对于推测分布线的高偏，鉴于MODIS CH21位于CO2等温室气体的吸收谱区内，其原因可能是CO2等温室气体的吸收作用引起太阳耀光在大气传输过程中的红外能量衰减。
2.2.3 遥感信息提取
如图4，太阳耀光辐亮度散点在MODIS CH4辐亮度0-200W/m2·sr·μm范围内分布的差异性较小，这是由于弱强度耀光与水体后向散射混杂，主要反映水体信息的缘故。随着耀光强度的增加，季节差异性变大: 夏季耀光散点的分布趋势高于推测分布线，春、 秋两季的耀光散点分布较为相似，临近推测分布线。可见，太阳耀光辐亮度散点的分布并非总是遵循理论计算结果，两者之间存在季节性的偏移变化，该特征可用统计耀光散点的下边界斜率
加以描述（图5），反映了研究区域上空大气成分含量变化等因素引起的辐射平衡变动。
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图5
k测量方法图示 图中A为取值下限（MODIS CH4辐亮度值:82.2581W/m2·sr·μm），依据耀光水体和非耀光水体的统计光谱差异性； B为取值上限（MODIS CH4辐亮度值:500W/m2·sr·μm），依据MODIS传感器探测水面耀光的饱和界限 Fig.5 Schematic diagram for k measurement. Point A is the lower limit of k measurement（MODIS CH4 Radiance:82.2581W/m2·sr·μm），which is based on the statistical spectrum otherness of sunglint water and non-sunglint water. Point B is the upper limit of k measurement（MODIS CH4 Radiance:500W/m2·sr·μm），which is based on the saturated limit of MODIS sensor detecting sunglint |
根据Philpot[22]的定义，到达传感器的来自耀光水体的辐射亮度Lg可表述为:
公式（3）中，Lsun为大气层顶部的太阳辐射，Lsky为下行天空漫辐射，Lw为观测水体的离水辐射，L*为大气路径辐射，τu为水面到传感器的大气透射率，τd为大气层顶到水面的大气透射率，rg为海-气界面的耀光反射率，Rsky为水面的菲涅尔反射率。
根据太阳耀光辐射传输几何模型[23]，海-气界面的耀光反射率rg为[24, 25]:
由公式（3）可将MODIS CH4与MODIS CH21二维辐射散点图（图5）中统计耀光散点的下边界斜率k改写为:
公式（5）中，Lsun.CH4及Lsun.CH21、 Lsky.CH4及Lsky.CH21、 Lw.CH4及Lw.CH21、 L*.CH4及L*.CH21、 τu.CH4及τu.CH21、 τd.CH4及τd.CH21、 rg.CH4及rg.CH21、 Rsky.CH4及Rsky.CH21分别为MODIS CH4和MODIS CH21两通道的大气层顶部太阳辐射、 下行天空漫辐射、 观测水体离水辐射、 大气路径辐射、 水面到传感器的大气透射率、 大气层顶到水面的大气透射率、 海-气界面耀光反射率和水面菲涅尔反射率。
假定传感器成像区域的大气性质均一，电磁波光程相同，大气多次散射作用和邻近像元交叉反射作用可以忽略，则对于成像区域内的任意像元，大气透射率τu.CH4、 τd.CH4、 τu.CH21、 τd.CH21各为常量，天空漫辐射的空间变率Δ(Lsky)和大气路径辐射的空间变率Δ(L*)可近似为零； 水面的菲涅尔反射率与电磁波入射角和波长有关，对于成像时间相同的遥感影像，同一波长下的菲涅尔反射率Rsky、 R(ω)对于成像区域可分别看成一致； 本文研究区域离岸较远，水体悬浮物质（生物及非生物）浓度较低且相差不大，可看作性质相同的水体，因此水体离水辐射的空间变率Δ(Lw)同样可忽略不计。于是式5可简化为:
公式（7）中，波面概率分布函数p(zx，zy)和倾斜波面天顶角β0仅与海洋动力环境参数（风速、 波面坡度、 波面倾角等）有关，其绝对量值或相对量值在不同波长处都是相同的，即Δ(pCH4(zx，zy))=Δ(pCH21(zx，zy))、 Δ(cos4β0. CH4)=Δ(cos4β0.CH21)，因此同一景遥感影像的k可以表述为:
其中大气层顶的太阳辐射亮度Lsun为:
公式（9）中E0为大气层顶的太阳分谱辐射照度，ΔΩ为太阳延伸到地球的立体角。由于地球公转原因，E0应为时间的函数，根据天文观测[26]有:
公式（10）中，D为儒略日，$\overline {{E_0}} $为太阳分谱辐射照度的多年平均。
联立公式（9）和（10），公式（8）可写为:
公式（11）中，$\overline {{E_{0.CH4}}} $、 $\overline {{E_{0.CH21}}} $分别为MODIS CH4和MODIS CH21两通道的太阳辐射照度多年均值。
太阳角度的变化，对于k所表述的辐射平衡变动的影响，远大于各种大气成分的驱动作用[27]，是为辐射平衡时空分布格局的主要调控因子。故本文在上述基础上，引入晴空辐射平衡的描述性指标CSRR:
修正成像几何的影响，反映特定大气成分通过大气双程透射率比对辐射平衡的调控作用，以及由此引发的大气温室效应强弱信号转换。
公式（12）中的校正项${{{R_{CH21}}\left( \omega \right)} \over {{R_{CH4}}\left( \omega \right)}}$即非偏振太阳光的菲涅尔反射率比，该项可通过遥感成像的几何关系（公式（13）-（15））进行修正。ω为电磁波入射角，ω′为电磁波折射角，nR为水面折射率[28, 29]。
上述可知，CSRR为经过菲涅尔反射率比校正后的MODIS CH4和MODIS CH21耀光水体辐亮度的相对量比值，由两个通道的双程大气透射率比值和太阳常数比值所决定。MODIS CH4位于可见光通道，主要受瑞利散射作用，大气中的气溶胶也会对该通道的辐亮度产生影响。MODIS CH21是CO2、 CH4和O3共同作用的大气窗口。其中，太阳周期性活动对太阳常数比值的影响极小，并且CSRR数据集长度也限制了长周期太阳活动的讨论； 而在各向同性单次散射近似的条件下，瑞利散射光学厚度仅与波长有关[19]，对双程大气透射率比值的贡献稳定。因此，CSRR的时空分布形态主要源于CO2、 CH4、 O3和气溶胶对双程大气透射率比值的调控。
3 南海CSRR的纬向地带性分布 3.1 CSRR时间序列图6a为南海各纬度带CSRR的2000-2010年时间过程线，研究区域的CSRR值大致介于100-250之间，5°-15°N带CSRR往中纬方向的多年均值和季节变化幅度逐渐减小，但 20°N带CSRR的多年均值和季节变化幅度增大。
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图6 南海各纬度带的CSRR时间序列（a）与IMF分量及其趋势性分量（b，以 20°N带为例） Fig.6 Time series of CSRR in the South China Sea(SCS)（a），with IMF components and residual trend（b）， with the result for latitude 20°N being an example |
在各纬度带的时间分布上，随着纬度的增加，CSRR逐渐呈现规律的季节性波动:5°N带CSRR的季节性表现偏弱，呈现多峰形态，年内最大值大致位于秋季。10°N带属于过渡类型，CSRR年内最大值相对于 5°N带往夏季移动，但是多峰形态依然存在。15°N带和 20°N带CSRR的季节性表现尤为明显，夏季最高，冬季最低。
本文对南海 5°N至 20°N各带的CSRR时间序列（图6a）进行EMD分解，生成一系列IMF分量及其数据趋势性分量，每个IMF分量图形表示不同尺度的CSRR变化特征信号，其物理意义反映了该尺度的南海大气温室效应波动振幅和周期。我们选取形态和周期相对较为稳定的3个IMF分量，按时间尺度划分，分别为趋势项、 准十年尺度分量和年尺度分量（图6b）。
3.2 CSRR趋势项南海各纬度带的CSRR趋势项表现为逐年增加的长期变化特征，其变化量呈现纬向地带性分布，纬度越高，增幅越大（图7a）。为确保CSRR趋势性变化的准确性，我们选取南海 5°N至 20°N各带及东海 30°N带有效性最好的夏季CSRR数据进行线性回归分析。结果显示，往中纬方向的回归系数亦为递增分布，最大值出现在 30°N带（图7b），与CSRR趋势项的时空分布格局（图7a）具有较好的一致性。上述对比验证说明，受CO2等温室气体的影响，东亚海域的温室效应近年整体呈现上升趋势，其变化量具有典型的纬向地带性分布特征，近赤道的低纬度海域为温室效应的低增长区，往中纬度海域温室效应的增幅加大。
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图7 南海各纬度带的CSRR趋势性变化量（a），以及南海与东海各纬度带的夏季线性回归分析结果（b，已移除偏移量）和CO2趋势项分布（c） Fig.7 Variation of CSRR trends in the SCS（a），and the linear regression result of summer CSRR （b，offsets were removed），with the residual trends of CO2（c）in the SCS and the East China Sea(ECS) |
从多年趋势变化来看，南海 5°N至 20°N及东海 30°N各纬度带的CO2浓度往中纬方向的趋势性变化量分布依次为14.39ppm、 14.49ppm、 14.61ppm、 14.85ppm和15.44ppm（图7c），这与CSRR趋势项多年变化量（图7a）的时空分布特征有一定相似，因此，CSRR趋势项的时空分布格局具有受CO2排放调控的特征。但是，各纬度带之间的CO2趋势性变化量相差不到1ppm，单一的CO2因素似乎无法支持CSRR趋势项在不同纬度带的相对振幅强度所构成的“指纹”特征。
这使我们不得不考虑到大气中水汽的作用。虽然MODIS CH21对水汽含量的变化并不敏感，但是作为大气中储库最大的温室气体，水汽对地球-大气系统辐射平衡的影响，也将在MODIS CH4与MODIS CH21的CSRR有所表现。Keller[30]指出: 温室气体在沿着赤道（赤道地区水汽可以使得（其他）温室气体的作用很不显著）往北极（极点区域水汽相对较少，（其他）温室气体起主导作用）的区域发挥越来越显著的作用，因此，高纬度区域的变暖程度高于低纬度区域，并且这种现象已被许多模型所证明。在实际的气候响应中，在南、 北半球低纬向高纬区域的SAT（Surface Air Temperature）长期变化（文献[31]中图9.6），以及西太平洋的SST（Sea Surface Temperature）长期变化（文献[32]中图1d），都可以观测到上述现象的存在: 相对于低纬度区域，往高纬方向的SAT和SST趋势性变化更大，增暖更为显著。
究其原因，此固然与CO2的趋势性变化密不可分，更与水汽纬向分布具有的“水汽稀释效应”不无关系: 受太阳直射辐射的空间形态影响，大气中的水汽含量从赤道往两极逐渐降低，在近赤道区域，水汽含量丰富，CO2趋势性变化产生的辐射强迫对气候的改变较小，而往高纬方向的水汽含量逐渐减少，CO2趋势性变化产生的辐射强迫增大，在气候响应中逐渐占据主导地位，故水汽南高北低的纬向分布特征在CO2趋势项对辐射平衡的调控中具有极为重要的调节作用。
在全球变暖的背景条件下，温室气体的趋势性增加导致综合辐射强迫增加，引起全球温度上升，连带形成水汽的趋势性增加，并形成印太暖池为中心的水汽显著增加海域[33]。南海位于印太暖池，水汽的增加趋势亦为显著，从而东亚海域的“水汽稀释效应”信号表现尤为强烈，CSRR观测的大气温室效应纬向地带性分布明显。因此，水汽的纬向分布对CO2的气候驱动力具有调节作用，二者对气候的共同调控形成CSRR趋势项的纬向地带性分布，在气候响应中有利于形成地表温度场（SAT和SST）长期变化趋势低纬小、 高纬大的纬向地带性特征。
3.3 CSRR准十年尺度分量南海 5°N至 20°N各带的CSRR均包含准十年尺度的特征分量，谷值位于2005-2006年，峰值分别位于2000-2001年和2009-2010年，各纬度带的变化趋势基本相同（图8）。相对而言，虽然本研究采用的CH4、 CO2和O3受到数据集长度的限制，但据形态上推测，3种大气成分都具有与CSRR相似的准十年周期性活动。有所区别的是，AOT准十年尺度分量与CSRR相比，表现为相反位相的周期分布，峰值出现在2005-2006年，这可能与东亚夏季风活动的年代际减弱[34]有关——2005年恰好是东亚夏季风强度减弱导致中国东部地区气溶胶浓度最大的一年。
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图8
南海各纬度带CSRR与CO2、 CH4、 O3和AOT的准十年尺度分量叠加图 图中红线代表CSRR，蓝线分别代表CO2（a）、 CH4（b）、 O3（c）及AOT（d）等大气成分 Fig.8 IMF components of quasi-10 years cycle of CSRR with CO2，CH4，O3 and AOT in the SCS. Red line indicates CSRR，blue line indicates CO2（a），CH4（b），O3（c）and AOT（d），respectively |
CO2、 CH4和O3作为重要的温室气体，对辐射平衡产生正强迫作用，而具有“冷却效应”的气溶胶，其反相调制也产生相同效果，虽然这些大气成分与CSRR准十年尺度分量的峰谷位置略有差异，但两两的振荡特征基本相同，综合辐射强迫结果形成了CSRR准十年周期的形态分布，因此南海大气温室效应的准十年尺度特征分量应是CH4、 CO2、 O3和气溶胶共同驱动所致。
3.4 CSRR年尺度分量如图9所示，南海 5°N带CSRR表现为半年周期增强，年内分布为双峰形态，峰值位于春/秋季，谷值位于夏/冬季。相对而言，CO2、 O3和AOT均呈现夏季高、 冬季低的周期分布，CH4具有与CSRR相似的半年周期增强特征。气溶胶对太阳短波辐射具有反射作用，产生负辐射强迫，其绝对强迫值更甚于CO2等温室气体[35, 36, 37]，因此，5°N带AOT夏季峰值及CH4半年周期增强将导致夏季CSRR的减小，形成双峰分布。
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图9
南海各纬度带CSRR与CO2、 CH4、 O3和AOT的年尺度分量叠加图 图中红线代表CSRR，蓝线分别代表CO2（a）、 CH4（b）、 O3（c）及AOT（d）等大气成分 Fig.9 IMF components of annual cycle of CSRR with CO2，CH4，O3 and AOT in the SCS. Red line indicates CSRR，blue line indicates CO2（a），CH4（b），O3（c）and AOT（d），respectively |
气溶胶主导的调制现象在南海 10°N带也有所表现:2000-2002年AOT峰值位于夏季，2003-2010年AOT峰值转移至冬季，CO2、 CH4和O3的形态分布与 5°N带一致，由于气溶胶的调制作用，导致 10°N带CSRR在2000-2001年呈现与 5°N带相似的双峰分布，2002-2010年逐渐转换为单峰振荡形态，峰值位于夏季。
南海 15°N、 20°N带AOT的年尺度分量维持冬季高、 夏季低的振荡形态，CO2和O3表现为夏季高、 冬季低的周期分布，虽然 15°-20°N带的CH4呈现双峰形态转为单峰分布，但其季节变化量产生的正辐射强迫对辐射平衡的调制作用较弱。综合调制作用减弱了冬季的温室效应，同时增强了夏季的温室效应，因此 15°N、 20°N带CSRR的季节变化仍然遵循单峰分布，峰值位于夏季。
可见，南海大气温室效应的年尺度分量受到CO2、 CH4、 O3和气溶胶的共同调制作用，气溶胶的负辐射强迫项显著大于温室气体的增暖效应，占据主要的驱动力位置。
4 结论本研究基于2000-2010年南海研究区和东海对照区大气典型短波与长波通道的太阳耀光辐射比参数（CSRR）时间序列提取，结合CH4、 O3、 CO2和AOT标准遥感反演产品，利用经验模态分解方法获得了不同特征尺度分量，分析南海大气温室效应纬向地带性的演变特征及其驱动机制。结论如下:
（1）在多年尺度上，南海乃至整个东亚海域的温室效应呈现正增长趋势，其趋势性变化量由低纬往中纬区域逐渐增大。由低纬往高纬单调调整的，具有明显纬向地带性的水汽大储库与纬向地带性较弱的CO2小储库的联合影响，是温室效应长期变化趋势的主要驱动力。
（2）南海大气温室效应具有准十年周期的振荡特征，谷值位于2005-2006年，与正辐射强迫的CO2、 CH4和O3准十年尺度分量变化趋势相似，与负辐射强迫的AOT准十年尺度分量反相变化，属于此4种大气成分的综合调控结果。
（3）南海大气温室效应的年尺度分量在 5°N带呈现双峰分布，峰/谷值出现在春秋/夏冬； 10°N带仅在2000-2001年存在双峰形态，其他年份及 15°N、 20°N带的年尺度分量转为单峰分布，峰值位于夏季。年尺度分量的表现受到CH4、 O3、 CO2和气溶胶的综合调控，其中气溶胶是单双峰形态转换的主要驱动因子。
由此可见，关于地球-大气系统辐射平衡物理学参数地带性分布规律的观测，有助于理解从辐射强迫到温度变化的气候响应机制，对如何筛选简洁合理的第四纪气候评估模型具有重要的参考价值。
致谢 感谢各位审稿专家为本文提出的建设性意见，以及杨美芳老师和高抒老师的细心审阅。
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② State Key Laboratory of Marine Environmental Science, Xiamen University, Xiamen 361005;
③ The Unit 91039 of People's Liberation Army, Beijing 102401;
④ Second Institute of Oceanography.State Oceanic Administration, Hangzhou 310012)
Abstract
In the present study, the Calibrated Sunglint Radiation Ratio(CSRR), a descriptive index of clear-sky Radiance Balance was established using the calibrated ratio of the sunglint radiation differences of the green light band(MODIS CH4)and the middle infrared band(MODIS CH21).The former is close to the peak wavelength of the incident solar radiation, and the latter detects sunglint in the region of outgoing long wave radiation.CSRR is a function concerning bidirectional atmospheric transmissivity ratio and solar irradiance ratio, which is capable to reveal the characteristics of the latitudinal variation of greenhouse effect in the South China Sea(SCS).We calculated the time series of CSRR of various latitude zones in the SCS and the contrasting area(the East China Sea, ECS)from 2000 to 2010.Based on Empirical Mode Decomposition(EMD)analysis of the time series of CSRR, combined with remote sensing products including CH4, O3, CO2 and AOT(Aerosol Optical Thickness), we found that there were three relative important components for greenhouse effect in the SCS.
(1)On a long-term scale, the greenhouse effect in the Eastern Asian Seas appeared increasing growth from low latitudes to middle latitudes, which were affected mainly by both water vapor and CO2.In contrast to CO2, water vapor had large reservoirs in the atmosphere and contributed significantly to the latitudinal variation.
(2)Over the SCS, greenhouse effect contained oscillation characteristic of quasi-10a cycles, with the low value appearing from 2005 to 2006.This distribution pattern was similar to the atmosphere components of CH4, O3 and CO2, which had a positive radiative forcing.AOT had negative radiative forcing and reverse-phase distribution.The quasi-10a cycle characteristic of greenhouse effect were co-regulated of CH4, O3, CO2 and aerosol.
(3)At an annual scale, greenhouse effect showed a bimodal distribution at 5°N, with the maximum/minimum values being appearing in the spring, autumn/summer and winter seasons.At 10°N, the bimodal distribution of greenhouse effect still existed from 2000 to 2001.In the rest years for the 10°N belt, and at 15°N and 20°N, it was transformed gradually into the unimodal distribution, with the maximum values being appearing in the summer seasons.The annual cycle characteristic of greenhouse effect were co-regulated of CH4, O3, CO2 and aerosol, and the aerosol was the main driving factor in the transformation between unimodal and bimodal distributions.
Thus, the observation of the zonation distribution of physical parameters associated with radiation balance helps to understand the climate response mechanism, from radiative forcing to temperature changes, which is useful in improving the climate models for the region.