2016, Vol.36
②. 江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室, 南京师范大学数学科学学院, 南京 210023;
③. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 南京 210023)
亚洲季风因其深远的社会和环境影响广受人们关注[1, 2]，全球约有60％的人口居住在亚洲季风区。深入认识亚洲季风的变化规律并揭示其成因机制，提高对亚洲季风的预报能力，具有重大的意义。目前，对亚洲季风的研究主要基于现代气象仪器观测资料[3, 4]及代用指标重建资料[5, 6]。受器测资料时间长度的限制，借助器测资料对亚洲季风的时空变化特征及机理等方面开展的工作多集中在现代季风的季节变化[7～9]、 年际变化[10～14]或年代际变化[15～18]； 受重建资料的时空分辨率的制约[19～21]，依据历史记载、 树轮、 冰芯、 湖芯、 石笋等代用指标的研究[22～28]对亚洲季风的时空演变特征以及季风强弱变化的影响因子等的认识亟待深入。总之，目前对亚洲季风变化规律及机理认识还需加强[24]，特别是对于亚洲季风百年尺度时空变化规律及其成因的研究还很欠缺，使得对亚洲季风各种时间尺度的预测技巧都是较低的[29]，未来数十年至数百年的年代-百年际变化及其预报更是当前面临的科学难题[30]。利用可靠的气候模式开展合理的历史气候模拟是解决该问题的有效手段。
近年来，利用不同的气候模式进行的历史季风气候模拟工作已有所开展。Liu等[31]利用全球海气耦合模式ECHO-G的模拟结果发现，过去千年东亚夏季风在年代-百年尺度变化上存在纬度依赖性； Wang 等[32]利用 ECHO-G 模式的过去千年模拟结果发现，在百年尺度和年代际尺度上东亚夏季风降水的空间分布有显著差别； 况雪源等[33]利用 ECHO-G 模式的模拟结果研究表明，过去千年东亚夏季风在中世纪暖期最强，主要受有效太阳辐射的影响，在现代暖期有所减弱，主要受温室气体的影响且厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）的影响有所增强，而在小冰期则最弱； 周秀骥等[34]利用 FGOALS_gl 模拟结果，也发现在百年尺度上中世纪暖期是过去千年东亚夏季风环流最强时期； Man等[35]也通过MPI-ESM模式发现东亚夏季风在小冰期较弱，在中世纪暖期较强； 利用 ECHO-G 模式过去千年全球季风的模拟结果，Liu等[36]发现全球季风降水在小冰期较弱，在中世纪暖期较强，且存在显著的准200年周期； 另外还发现北半球夏季风降水变化对温室气体变化更敏感，而南半球夏季风降水变化对太阳辐射-火山活动辐射变化更敏感[37]。上述千年的气候模拟研究表明过去千年全球季风和东亚季风均在中世纪暖期较强，主要受到太阳辐射、 温室气体等外强迫因子的影响。孙炜毅等[38]利用CESM模拟结果发现： 过去2000年东亚夏季风（5°～55°N，100°～140°E） 降水存在准100 年、 准150 年和准200 年周期，这些百年际周期主要受太阳辐射影响，还与火山活动有关； 降水标准化EOF第一模态为由北向南“负-正-负-正”的条带状空间分布，不同外强迫因子对不同纬度带上降水的影响存在差异。这些结论对于整个亚洲季风系统百年尺度变化是否同样成立？亚洲季风百年际变化与东亚季风存在什么差别？这些都有待进一步研究； 同时以往的研究主要基于全强迫试验，缺乏单因子敏感性试验，难以区分不同外强迫因子对季风降水的影响以及气候系统内部变率的作用。
过去2000年是国际过去全球变化研究计划（Past Global Changes，简称PAGES）和世界气候研究计划的气候变率与可预报性研究计划的主要研究时段之一[39]。这一时段既包括工业革命前以自然变率为主的气候波动变化，也包括工业革命以来在自然波动基础上叠加人为影响的气候趋势变化[40～42]，对揭示百年尺度的气候变化规律及其机制至关重要。过去2000 年不但包含了完整的中世纪暖期，还包含了罗马暖期[43]，这为认识现代暖期的历史地位及其成因提供了新的依据。所以，将气候模拟拓展到过去2000年是十分必要的。因此，本文利用通用地球系统模式（Community Earth System Model，简称CESM）进行的多个过去2000年瞬变积分气候模拟试验，分析了亚洲夏季（6～9月）季风降水百年尺度时空变化特征，并初步探讨了其影响因素。
2 模拟试验与结果验证 2.1 模拟试验CESM是美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research，简称NCAR）于2010年推出的全球气-海-陆-冰全耦合气候模式。受现有计算资源及存贮容量的限制，目前只能采用CESM的低分辨率版本（CESM1.0.3，水平分辨率约 3.75°×3.75°） 进行过去2000年长时间积分数值气候模拟试验。本文利用CESM进行的6个过去2000年连续积分气候模拟试验，包括太阳辐射单因子敏感性试验（Total solar irradiation experiment，简称TSI）、 火山活动单因子敏感性试验（Volcanic eruptions experiment，简称Vol）、 温室气体单因子敏感性试验（Greenhouse gases experiment，简称GHGs）、 土地利用/覆盖单因子敏感性试验（Land use and land cover change experiment，简称LUCC）、 全强迫试验（All forcings experiment，简称ALL）和控制试验（Control experiment，简称Ctrl）。模式在1850A.D. 的初始外强迫条件下运行了2400个模式年，取其后2000模式年作为过去2000年的控制试验结果，其他试验（各个单因子敏感性试验及全强迫试验）则以控制试验最后一年为初始场，进行积分计算。外强迫条件包括太阳辐射[44]、 火山活动[45]、 温室气体浓度[46]、 土地利用/土地覆盖[47]，详见文献[48]，试验中未开启陆面模式的碳氮循环过程。图 1给出了主要外强迫因子变化的时间序列，其中火山活动重建序列只有1500年，故火山活动单因子敏感性试验只运行了1500年，全强迫试验前500年的模拟结果不包含火山活动强迫变化； 土地利用/覆盖包括17种下垫面覆被类型，图 1d仅给出农作物和落叶阔叶林的格点占有率的变化，分别代表自然和人类活动影响的主要植被覆盖在过去2000年的变化情况。为了突出百年尺度变化特征，本文第3和4节分析中各试验结果与外强迫因子序列均进行了51年滑动平均，滑动平均后的有效自由度根据江剑民等[49]的方法进行计算。
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图 1 过去2000 年模拟试验所采用的主要外强迫因子变化的时间序列 Fig. 1 Time series of the external forcings used in the experiments over the past 2000 years |
2.2 结果验证
现有CMIP5比较计划中多个耦合模式都很难模拟出年际、 年代际和世纪尺度季风变化，尤其是东亚季风的变化[50～52]。为了验证模式模拟结果的可靠性，本文将CESM模拟结果与观测/再分析资料、 重建资料进行对比（表 1）。首先将美国气候预测中心降水集合分析资料（Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation，简称CMAP）以及2.2版的全球降水气候项目的降水资料（Global Precipitation Climatology Project，简称GPCP）与CESM模拟的亚洲季风区（5°～55°N，60°～170°E） 夏季降水的气候态进行对比。由于分辨率不同，对比前先将CMAP和GPCP的降水数据分别插值到CESM模拟结果的格点上。由图 2可知，CMAP（图 2b）与GPCP（图 2c）的夏季降水气候态的空间相关系数为0.91，均方根误差为1.59mm/天； 而CESM模拟结果（图 2a）与GPCP的夏季降水气候态的空间相关系数为0.75，均方根误差为2.18mm/天，模式能够再现降水的空间分布特征。但模式高估了青藏高原东部的降水，这是CMIP5模式现阶段普遍存在的问题[56]； 对印度半岛的降水也有高估。总体来说，CESM对整个亚洲季风区夏季降水气候态的模拟是合理的，但这并不能证明模式对气候变率的模拟能力。因此，还对比了模拟结果与观测/再分析资料（图 3）、 重建资料（图 4）的时间变化。由图 3可知，CESM模拟出了亚洲季风降水“冬弱夏强” 的典型季风气候特征，全强迫试验结果与GPCP 降水序列的相关系数为0.98，达到99％置信度，对5～9月的降水模拟较好，但高估了冬半年的降水。总体来看，CESM 模拟的亚洲季风区降水率的季节变化是合理的。
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表 1 用于验证的观测/再分析资料及重建资料 Table 1 Observation/reanalysis and reconstructed datasets used in comparison |
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图 2 夏季降水率（mm/天）的气候平均态 Fig. 2 Comparison of the climatological summer mean precipitation rate（mm/day）between GPCP， CMAP and the result from all forcings experiment |
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图 3 GPCP、 CMAP 和ALL的降水率的季节变化（mm/天） Fig. 3 Comparison of the annual cycle of precipitation rate（mm/day）between GPCP， CMAP and all forcings experiment（ALL） |
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图 4 过去1200 年亚洲区域（20°～55°N， 60°～160°E） 平均温度距平（℃， 相对于1961～1990A.D.）的31年滑动时间序列 Fig. 4 31year running mean time series of area averaged annual mean surface temperature anomaly（℃， relative to 1961～1990A.D.） over Asia（20°～55°N， 60°～160°E） over the past 2000 years |
目前，亚洲区域千年时间长度的集成重建序列只有PAGES 2k Consortium重建的过去1200 年亚洲区域夏季温度距平序列（简称 PAGES 2k温度序列）[55]，图 4为该序列与模式模拟的亚洲区域（20°～55°N，60°～160°E） 过去1200 年夏季温度距平序列的对比。由图 4可见，ALL的温度变化与重建的温度变化在百年尺度上较为一致，模拟结果处于重建资料的不确定性范围（2倍标准差）以内。二者31年滑动的相关系数为0.53（自由度为27），原始序列的相关系数为0.24，均达到99％置信度。但模拟结果整体偏低，表明模式存在系统偏差[57]。总体而言，模式模拟的亚洲地区的温度变化在百年尺度和年际尺度上的变化比较合理。
3 亚洲夏季风降水百年尺度时空变化特征 3.1 时间变化特征图 5为ALL的亚洲季风区及其子区夏季（6～9月）降水率和地表温度的距平时间序列，其中亚洲夏季风（Asian summer monsoon，简称ASM）的3个子季风系统分别为东亚夏季风（East Asian summer monsoon，简称EASM：20°～55°N，105°～140°E）、 印度夏季风（Indian summer monsoon，简称ISM： 5°～40°N，60°～105°E） 和西北太平洋夏季风（the western North Pacific summer monsoon，简称WNPSM：5°～25°N，105°～170°E）。由图 5可知，过去2000年亚洲地表气温存在3个相对暖期，即罗马暖期（100～400A.D.）、 中世纪暖期（800～1250A.D.）和现代暖期（1901～2000A.D.），及两个相对冷期，即黑暗冷期（500～700A.D.）和小冰期（1400～1850A.D.），这与重建结果较为一致[55, 58]。亚洲季风区（图 5a）及其子区（图 5b～5d）夏季降水和温度的波动变化均较为一致，基本呈同相变化，即暖期降水多，冷期降水少。该现象在整个亚洲季风区和印度季风区（图 5c）更为明显，温度与降水序列的相关系数分别为0.82和0.81（均达到99％置信度）。而在东亚地区（图 5b）温湿同步变化的关系相对较弱，这可能是由于EASM降水变化虽然受东亚大陆或北半球温度变化的影响，但并不总是取决于陆地温度的变化[59]。在百年尺度上，ASM降水量随着温度的升高逐渐增多，反映了温度与降水的协同变化，这与温度升高导致水汽增加、 季风环流增强，从而向季风区输送的水汽增多有关[60]。通过计算各区域降水间的相关系数可知，在百年尺度上，ASM与各子区的夏季降水变化比较一致，相关系数分别为0.69（EASM，自由度为43）、 0.79（ISM，自由度为29）和0.71（WNPSM，自由度为53）。模拟结果显示ISM和WNPSM降水在百年尺度上的相关关系不明显，二者相关系数为0.25（未达到90％置信度，自由度为29）； EASM与ISM、 WNPSM降水的相关系数分别为0.41（达到95％置信度，自由度为29）和0.51（达到99％置信度，自由度为43），说明东亚季风与印度季风、 西北太平洋季风在百年时间尺度上均具有同步变化的特征。 这些与MPI-ESM模式模拟结果较为一致[61]。
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图 5 过去2000年亚洲季风区及其子季风区夏季降水（mm/天）与地表气温（℃）距平（相对于1～2000A.D.）的51年滑动时间序列（相关系数后面的数字为有效自由度） Fig. 5 51-year running mean time series of summer precipitation rate（mm/day）and surface temperature（℃）anomalies（relative to 1～2000A.D.）during the past 2000 years over Asian monsoon region and its sub-regions. The numbers behind the correlation coefficients indicate the effective freedom degrees |
图 6为ASM及其子系统降水的功率谱。由图 6可知： 过去2000年ASM降水（图 6a）变化存在着71年、 93年、 111年、 144年和195年的周期，即存在准100年、 准150年和准200年的百年际周期； EASM降水（图 6b）存在准100年和准200年的百年际周期； ISM降水（图 6c）存在准100年和准150年（只达到95％置信度）的百年际周期； 而WNPSM降水（图 6d）只存在准100年的百年际周期。MPI-ESM模式模拟结果也表明ASM降水有准100年和准200年的周期，但准150年周期并不显著[61]； Zorita等[62]通过ERIK模式也发现EASM降水存在准100 年和准200 年的周期。这反映了亚洲夏季风降水百年际变化的共同性与模式依赖性。而孙炜毅等[38]发现EASM降水还存在准150年周期，这与本文结果存在差异，可能与季风区域选取差异有关。
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图 6 过去2000年亚洲季风区及其子季风区夏季降水（mm/天）距平序列的功率谱 Fig. 6 Power spectrum of the time series of summer precipitation rate（mm/day）anomaly over Asian monsoon region and its sub-regions |
3.2 空间变化特征
对整个亚洲季风区夏季降水的标准化场进行经验正交函数分解（EOF）以获得其在空间上的型态分布。根据North等[63]提出的EOF分解的特征值样本误差估计方法检验，百年尺度降水EOF的前两个模态场能够被独立区分，且方差贡献分别为19.1％和11.6％，代表了亚洲夏季风降水变化的主要空间分布特征。从第一模态（EOF1，图 7a）可以看到，亚洲夏季风降水在 100°E以东由北向南呈“正-负-正-负”的条带状分布，100°E以西的印度季风区呈西南-东北向的“正-负-正”分布，并且低纬的降水变率更大； 第二模态（EOF2，图 7b）呈现阿拉伯海东部、 印度半岛南端和华北平原及其以东同纬地区与其他地方反相的分布型态，降水变率最大区域为 5°～25°N地区。
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图 7 全强迫试验的亚洲夏季风降水标准化EOF前两个模态 Fig. 7 The standardization EOF of the summer mean precipitation rate of all forcings experiment |
图 8为3个子季风区的夏季降水标准化EOF第一模态。EASM降水第一模态表现为由南向北的“正-负-正” 的条带状空间分布，这与孙炜毅等[38]中对应区域的结果一致； ISM降水第一模态表现为西南-东北向的“正-负-正”分布，而WNPSM降水第一模态为南北反相分布。亚洲夏季风3个子系统降水百年尺度第一模态空间分布与亚洲夏季风降水第一模态中对应区域的分布型态相似。
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图 8 亚洲夏季风子系统降水标准化EOF第一模态 Fig. 8 The standardization EOF of the summer mean precipitation rate over sub-regions of Asian monsoon |
4 亚洲夏季风降水百年尺度时空变化的归因分析 4.1 时间变化的归因分析
为了探讨降水时间变化特征的影响因素，将外强迫因子序列与全强迫试验（ALL）及各单因子敏感性试验的亚洲夏季风降水时间变化序列进行比较（图 9a）。可以发现： ALL、 TSI的降水与太阳辐射序列的峰谷对应较好，体现了太阳辐射强（弱），降水多（少）的对应关系； 从ALL与Vol的降水变化来看，在1300A.D.、 1500A.D. 和1850A.D. 左右火山活动的活跃期，降水均相应地减少，这是因为火山活动的加强会导致有效太阳辐射减弱，从而使得亚洲夏季风降水减少； 温室气体浓度（CO2）的变化在1600A.D. 以前波动幅度很小，小冰期有轻微的下降，现代暖期迅速上升，这与小冰期降水少、 现代暖期降水持续增加的变化是一致的； 耕地面积1900A.D. 以前有一个非常缓慢的上升趋势，1900A.D. 以后迅速上升，而LUCC的降水在现代暖期有轻微的下降趋势。各单因子强迫序列及其驱动下的敏感性试验与ALL的亚洲夏季风降水距平序列的相关系数如表 2所示。可知，亚洲夏季风降水百年尺度变化主要受火山活动和太阳辐射的影响，而ALL结果应包含着气候系统内部变率。为此进一步对Ctrl、 ALL、 TSI和Vol的亚洲夏季风降水时间变化序列进行了功率谱分析，结果见图 10。由图 10b可知，Ctrl亚洲夏季风降水序列具有122年和156年的显著周期（即准150年周期，但只达到95％置信度）以及接近95％置信度的103年和187年的周期（即准100年和准200年）。由太阳辐射强迫下的降水序列（图 10c）具有108年、 134年、 205年的显著周期（即准100年、 准150年和准200年周期），由火山活动强迫下的降水序列（图 10d）具有91年、 116年、 181年、 264年的显著周期（即准100年和准200年周期）。可见，在太阳辐射和火山活动的调制作用下，亚洲夏季风降水的准200年和准100年周期被放大； 同时，太阳辐射的调制作用也使得亚洲夏季风降水的准150年周期被放大。综上，亚洲夏季风降水序列准200年和准100年周期主要受太阳辐射和火山活动共同影响，而准150年周期主要与太阳辐射和气候系统内部变率有关。Tan等[64]通过高分辨率石笋资料发现亚洲夏季风降水具有117.8年周期，该周期与太阳活动有关； Liu等[65]和Zhao等[66]也通过石笋资料表明亚洲夏季风降水具有准200年周期，且主要受太阳活动影响； Liu等[67]在青海湖沉积物中发现太阳活动是影响亚洲夏季风降水230年、 120年百年际周期的重要因素。以上这些表明模拟结果的周期信号在部分代用记录中也有所体现。
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表 2 全强迫试验降水序列与单因子敏感性试验降水序列及单因子强迫序列的相关系数（括号内的数字为有效自由度， *表示达到95％置信度， *〖KG-*2〗*表示达到99％置信度） Table 2 The correlation coefficients between the time series of Asian summer monsoon precipitation from all forcings experiment and from each sensitive experiment or the time series of each external forcing（the numbers in the brackets indicate the effective freedom degrees， * and ** represent correlation significant at 95％ confidence level and 99％ confidence level，respectively） |
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图 9 全强迫试验和单因子敏感性试验亚洲夏季风及其子系统降水时间序列 Fig. 9 The time series of summer precipitation rate from all forcings experiment and each sensitive experiment over Asian monsoon region and its sub-regions |
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图 10 各试验中亚洲夏季风降水的功率谱 Fig. 10 Power spectrum of the time series of Asian summer monsoon precipitation |
对于亚洲夏季风的3个子季风系统，由图 9b～9d结合表 2可知： 与整个亚洲夏季风降水相似，火山活动和太阳辐射是影响EASM和ISM降水百年尺度变化的主要因子； 而WNPSM降水主要受火山活动的影响。表 3列出了ALL、 Ctrl及TSI和Vol中各子季风区降水的百年际周期。Ctrl的EASM降水具有准100年和准150年周期（均只达到95％置信度）； 在太阳辐射的调制作用下，其准100年和准150年周期被放大； 在火山活动的影响下，EASM降水具有准200年周期； 而在多因子共同作用下，准150年周期反而消失。控制试验ISM降水也具有准100年和准150年周期，太阳辐射放大了其准100年和准150年周期； 而多因子共同作用下，ISM降水的准150年周期变得模糊。由各试验WNPSM降水的周期可知，WNPSM降水的准100年周期可能受多因子共同影响。所以东亚夏季风降水准100年周期主要受太阳辐射和气候系统内部变率影响，准200年周期与火山活动有关； 印度夏季风降水准100年周期主要与气候系统内部变率和太阳辐射有关，Shi等[68]利用树轮资料也发现太阳活动是印度夏季风降水准100年（92年）周期的主要影响因子； 而西北太平洋夏季风降水的准100年周期可能受多因子的共同作用。综上可知，太阳辐射是影响各区域夏季风降水百年际周期的主要因素，东亚和亚洲夏季风降水百年际周期还与火山活动有关。
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表 3 各试验中亚洲夏季风3个子系统降水的周期（年）（*表示达到95％置信度， **表示达到99％置信度） Table 3 Periods （years） of the summer monsoon precipitation over the sub-regions of Asian monsoon （* and ** represent period significant at 95％ confidence level and 99％ confidence level， respectively） |
分别对Ctrl和各单因子敏感性试验的亚洲夏季风降水标准化场进行EOF分析，前两个模态均能被独立区分，可用来了解亚洲夏季风降水百年尺度空间变化特征的影响因素[38, 69]。图 11和图 12为各试验EOF分析的前两个模态。由图可知，与ALL相反，Ctrl的EOF1（图 11b）呈现阿拉伯海东部、 印度半岛南端和华北平原及其以东同纬地区与其他地方反相的分布型态； EOF2（图 12b）在 100°E以东由北向南呈“正-负-正-负”的条带状分布，100°E以西的印度季风区呈西南-东北向的“正-负-正”分布。首先分析外强迫因子对 Ctrl 的调制作用。对于Ctrl的EOF1，太阳辐射（图 11c）的调制作用主要是使 Ctrl 中 20°N左右的正值区东缩，华北平原的负值区南移并向西南方向延伸，且 45°N左右的正值区南移； 火山活动（图 11d）对 Ctrl 的调制作用主要是使 20°N 的正值区北移和东缩，并使其以北的负值区缩小而印度季风区的负值区域扩大； 温室气体（图 11e）对 Ctrl 的调制作用主要是将 20°N 的正值区向北扩大，并使其以北的负值区缩小； 土地利用/覆盖（图 11f）对 Ctrl 的调制作用只使 20°N 的正值中心区向北推进。对于Ctrl的EOF2，太阳辐射（图 12c）的调制作用主要是使 Ctrl 中 50°N 左右的正值区扩大，35°N左右的负值区南扩，从而 25°N 左右的正值区和 5°～15°N的负值区南移； 火山活动（图 12d）对 Ctrl 的调制作用主要是使 35°N 和 15°N左右的负值区扩大，并使二者之间的正值区缩小； 温室气体（图 12e）的调制作用与太阳辐射相似； 土地利用/覆盖对 Ctrl 的调制作用（图 12f）较小。综上可知： 在单因子强迫作用下亚洲夏季风降水的EOF第一（二）模态均与控制试验的EOF第一（二）模态相似，说明单个外强迫因子对气候系统内部变率的调制作用比较弱； 而4个因子叠加作用下的全强迫试验EOF第一（二）模态变得与控制试验EOF第二（一）模态很相似，说明多因子之间的非线性相互作用放大了对气候系统内部变率的影响，甚至将气候系统内部变率的第二模态凸显了出来，使得控制试验的第二模态在全强迫试验中变成主模态，而控制试验的主模态在全强迫试验中退居为第二模态。
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图 11 ALL的亚洲夏季风降水标准化EOF2与其他试验的亚洲夏季风降水标准化EOF1 Fig. 11 The spatial structure of EOF2 from ALL and EOF1 from other experiments for standardized Asian summer monsoon |
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图 12 ALL的亚洲夏季风降水标准化EOF1与其他试验的亚洲夏季风降水标准化EOF2 Fig. 12 The spatial patterns of EOF1 from ALL and EOF2 from other experiments for standardized Asian summer monsoon |
对Ctrl和单因子敏感性试验与ALL的亚洲夏季风降水对应模态进行空间相关分析。对于ALL的EOF1，由太阳辐射强迫下的降水变化格局与ALL的降水变化最接近，二者的空间相关系数为0.61，其次是GHGs、 Ctrl及LUCC（空间相关系数分别为0.49、 0.43和0.39），火山活动造成的降水变化格局与ALL结果相关仅为0.11（图 12b～12f）。可见，亚洲夏季风降水百年尺度EOF1的空间分布型主要决定于太阳辐射，其次是温室气体、 气候系统内部变率和土地利用/覆盖，而火山活动则对亚洲夏季风降水百年尺度的主要空间分布影响较小。对于ALL的EOF2，Ctrl及GHGs均与ALL的降水变化格局关系密切（空间相关系数分别为0.79和0.77），其次是TSI和LUCC（空间相关系数分别为0.69和0.68），而Vol与ALL的空间相关系数相对最小（0.57）（图 11b～11f）。因此，亚洲夏季风降水百年尺度EOF2的空间分布型主要受温室气体和气候系统内部变率的影响，其次是太阳辐射和土地利用/覆盖，而火山活动的影响相对较小。
进一步分析影响3个子系统区域夏季降水主模态的因素，表 4为ALL的EOF1与其他试验的EOF2中各子系统区域的空间相关系数。由表 4可知： 东亚季风区主模态主要受太阳辐射和温室气体的共同影响，印度季风区主模态与太阳辐射有关，西北太平洋季风区主模态受除火山活动外的气候系统内部变率、 温室气体、 土地利用/覆盖、 太阳辐射多因子的共同作用。
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表 4 ALL的EOF1与其他试验的EOF2中 子季风区域的空间相关系数 Table 4 The spatial correlation coefficients over the sub-regions between EOF1 of ALL and EOF2 of other experiments |
本文利用通用地球系统模式的全强迫试验、 控制试验及各单因子敏感性试验结果，分析了过去2000年亚洲夏季风及其子系统降水百年尺度的时空变化特征并初步探讨了其成因，主要结论如下：
（1）CESM模拟的亚洲区域夏季降水气候态与观测资料的空间相关系数为0.75，均方根误差为2.18mm/天，说明模拟的夏季降水气候态较为真实，但高估了青藏高原东部的降水； 模拟的亚洲区域降水率的年变化与观测资料的相关系数为0.98，与再分析资料的精度相当，很好地模拟了降水的季节循环，但高估了冬半年的降水； 且模拟的亚洲区域地表气温与重建资料的年际和百年际波动变化均比较一致，但模拟的气温整体偏低，说明模式存在系统性偏差。
（2）过去2000 年亚洲季风及其子区夏季降水与温度的时间变化均基本同位相。亚洲夏季风降水存在准100年、 准150年和准200年周期，东亚夏季风降水存在准200年和准100年周期，印度和西北太平洋夏季风降水均存在准100年的显著周期。亚洲夏季风降水准200年和准100年周期由太阳辐射和火山活动共同影响，而准150年周期与太阳辐射和气候系统内部变率有关； 东亚夏季风降水的准100年周期主要受太阳辐射和气候系统内部变率的影响，准200年周期与火山活动有关； 印度夏季风降水准100年周期也主要与太阳辐射和气候系统内部变率有关，而西北太平洋夏季风降水的准100年周期可能受多因子共同作用。
（3）在百年际空间分布上，亚洲夏季风降水EOF1模态在 100°E以东由北向南呈“正-负-正-负”的条带状分布，100°E以西的印度季风区呈西南-东北向的“正-负-正”分布，并且低纬的降水变率更大； EOF2呈现阿拉伯海东部、 印度半岛南端和华北平原及其以东同纬地区与其他地方反相的分布型态，5°～25°N地区降水变率最大。亚洲夏季风3个子系统降水百年尺度第一模态空间分布与亚洲夏季风降水第一模态中对应区域的分布型态相似。
（4）亚洲夏季风降水EOF1的空间分布型主要受太阳辐射影响，EOF2的空间分布主要受温室气体和气候系统内部变率的共同影响； 分析表明单因子的调制作用有限，而多因子间的非线性相互作用会放大对气候系统内部变率的影响。东亚夏季风降水主模态主要受太阳辐射和温室气体的共同影响，印度夏季风降水主模态与太阳辐射有关，西北太平洋夏季风降水主模态受气候系统内部变率、 温室气体、 土地利用/覆盖、 太阳辐射的共同作用。
上述结论只是对模拟试验结果的初步分析，关于外强迫因子和气候系统内部变率对亚洲季风及其子系统降水的影响机理还有待进一步深入研究。本文中东亚夏季风降水的相关结论与孙炜毅等[38]并不完全一致，可能与季风区域选取的差异有关。此外需要指出的是，本文仅仅是CESM单个气候模式的模拟结果，而现有的耦合模式对东亚季风年际变化的模拟能力有待提高，模式次网格过程参数化方案、 数值计算方案等还存在诸多需要改进之处，因此不排除此结果可能具有模式依赖性。还需在今后的工作中加强多模式集成研究，以及模拟结果与重建资料、 观测/再分析资料的对比验证，从而为改进模式对区域季风的模拟能力提供参考。
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②. Jiangsu Provincial Key Laboratory for Numerical Simulation of Large Scale Complex Systems, School of Mathematical Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023;
③. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023)
Abstract
The characteristics and attribution of the spatiotemporal variation of the Asian summer monsoon(ASM)precipitation are not sufficiently understood, especially on multidecadal-centennial time scale. In recent years, climate model has been an important and effective tool to solve the problem. In this paper, we compared six experiments conducted for the past 2000 years using the Community Earth System Model(CESM, version 1.0.3)to analyze the characteristics and causes of the precipitation variation of ASM(5°~55°N, 60°~170°E) and its sub-systems on centennial time scale. The experiments include total solar irradiation experiment(TSI), volcanic eruptions experiment(Vol), greenhouse gases experiment(GHGs)and land use/land cover change experiment(LUCC), control experiment(Ctrl)and all forcings experiment(ALL). Five experiments are carried out from 1A.D. to 2000A.D. based on a 2400 years' control experiment under the A.D. 1850's initial forcing. Limited by the reconstructed volcanic data, the volcanic eruptions experiment starts from 501A.D. and there is no volcanic forcing during 1~500A.D. in the all forcing experiment. Based on the comparison of simulated results derived from all forcings experiment with proxy records and reanalysis data, the performance of CESM in simulating climate change over Asia was verified. By the way, the sub-systems of ASM include East Asian summer monsoon(EASM, 20°~55°N, 105°~140°E), Indian summer monsoon(ISM, 5°~40°N, 60°~105°E) and the western North Pacific summer monsoon(WNPSM, 5°~25°N, 105°~170°E). The precipitation and temperature mainly reflect an in phase variability on centennial time scale both over the ASM region and its sub-regions. The results of spectrum analysis show that there are three periodicities(100-yr, 150-yr and 200-yr)in the ASM precipitation, two periodicities(100-yr and 200-yr)in the EASM precipitation and the ISM and WNPSM precipitation both have a significant 100-yr period. Compared with the results of other experiments, it can be found that the total solar irradiation is the main factors of the centennial cycle of summer monsoon precipitation over these regions. Also, the volcanic eruptions are related to the centennial cycle of EASM and ASM precipitation. Then the empirical orthogonal function(EOF)is used to find out the spatial characteristic of precipitation. The spatial structure of the first mode of the ASM precipitation(EOF1)shows the "plus-minus-plus-minus" zonal belts over the east part of 100°E while it shows the "plus-minus-plus" structure from southwest to northeast over the ISM region. Meanwhile, the spatial structure of the second mode(EOF2)shows negative value over the eastern Arabian Sea, the southern Indian peninsula, the North China Plain and the east region of the plain of the same latitude and shows positive value over other regions. The following results are obtained by comparison with other experiments:The main cause of the spatial pattern of EOF1 is the total solar irradiation and the factors affecting the spatial structure of EOF2 are the greenhouse gases and the internal variability of climate system. At the same time, the nonlinear interactions between diverse factors are found to amplify the influence on the internal variability of climate system. The structures of the main modes of precipitation over three sub-systems are similar to the pattern over the same regions of the EOF1.The first mode of EASM precipitation affects by the total solar irradiation and the greenhouse gases, and the first mode of ISM precipitation is related to the total solar irradiation. Meanwhile, the first mode of WNPSM precipitation is related to diverse factors, except the volcanic eruptions. More works are needed to analyze the external forcing's influence mechanism to ASM precipitation