第四纪研究  2016, Vol.36 Issue (4): 970-982   PDF    
中国中世纪暖期温度年代际变化特征及成因分析
靳春寒 , 刘健①,②,③ , 王志远     
(①. 虚拟地理环境教育部重点实验室, 江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点, 南京师范大学地理科学学院, 南京 210023;
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)
摘要: 利用通用地球系统模式CESM的过去2000年气候模拟试验资料,在与历史气候重建资料、观测/再分析资料及其他模式模拟资料进行对比验证的基础上,分析了中国中世纪暖期(Medieval Warm Period,简称MWP)地表温度年代际变化特征并初步探讨了其成因。结果表明:在公元801~1250年的中国中世纪暖期期间,在年代际尺度上,中国地表温度EOF第一模态的空间分布为全区一致型,并且北部的变率大于南部,最大的变率中心位于中国东北部;EOF第二模态反映出研究区内南北反向的空间分布特征。40°N以北地区温度变化一致;40°N以南青藏高原-云贵高原-东南沿海地区与华北地区呈反相变化,最大的变率中心位于青藏高原东部。中世纪暖期地表温度EOF第一模态主要归因于太阳辐射的影响,火山活动也是影响因子之一;EOF第二模态主要受气候系统内部变率的影响,其他外强迫因子的影响较小。但是,温室气体、土地利用/覆盖两个外强迫因子对气候系统内部变率具有一定的调制作用。在中国,中世纪暖期太阳活动剧烈、火山活动较少,下垫面吸收更多的太阳短波辐射,地表净辐射通量增大,是中世纪暖期形成的主要原因
主题词中国     中世纪暖期     年代际变率     温度变化     成因分析    
中图分类号     P461;P534.63+2                    文献标识码    A

1 引言

气候变暖已成为全球关注的焦点[1, 2]。对于现代暖期的迅速增温,政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,简称IPCC)认为20世纪50年代以来全球气候变暖的一半以上是人类活动造成的[1]。但有些科学家的观点与之相反,认为最近100多年来的全球增温主要由自然因素引起,人类活动所起的作用不大[3]。如何客观定量地认识20世纪增暖中自然和人为因素的作用是当前面临的重大科学难题。研究中世纪暖期(Medieval Warm Period,简称MWP)温度的变化特征及其成因有助于该问题的解决。

“中世纪暖期”由Lamb[4]于1965年提出,指欧洲及北大西洋临近地区的相对温暖气候阶段,因为公元1100~1200年正处于欧洲的中世纪,故而得名。后来的研究中人们将900~1300年间出现的温暖时期统称为中世纪暖期。IPCC第五次评估报告中将MWP称为“中世纪气候异常期”,认为MWP缺乏全球一致性,并指出1983~2012年很有可能是过去1400年最暖的30年[2];而有些学者则认为800~1300年间MWP作为全球性现象曾经真实存在,且气温比当前温暖[3]。可见对中世纪暖期是否是全球性现象、起讫时间以及不同区域增温幅度仍存在较大争议[515]

许多学者使用树轮、冰芯、湖芯、历史文献等代用指标研究了历史气候特征[1620],并已对中国中世纪暖期开展了卓有成效的研究[2125]。施雅风等[26]使用近2000年10年分辨率的古里雅冰芯资料与中国东部文献记录资料进行比较,发现中国东部MWP表现明显,而中国西部MWP表现不明显,并且在此时段出现了9世纪冷期和1150年、1220年的强冷干事件;王绍武等[27]建立了中国近千年温度序列,指出中国东部MWP主要出现于1040~1130年和1170~1260年两个时段,而中国西部特别是新疆、青藏无明显的中世纪暖期;然而,杨保等[28]依据昌都树轮稳定碳同位素年表,结合达索普冰芯氧同位素序列研究近千年青藏高原的温度变化时发现,青藏高原于1200~1400年存在MWP,并且其夏季平均温度比现在高1.2℃;郑景云等[29]对过去2000年中国气候变化进行了总结,亦认为中国东部MWP的温暖程度可能略高于20世纪,而中国西部虽然存在数十年暖锋但总体相对寒冷。由于重建资料的分辨率较低,且不同代用指标对气候变化的敏感性存在差异,所以反映的整个中国区域MWP的温度特征存在差异,且难以探讨其成因机制。

近年来,许多专家学者使用气候模式开展了历史气候模拟工作[3033]。周天军等[34]使用FGOALS_gl模式比较了过去千年3个特征期气候的异同点,指出中世纪暖期的暖信号在除北太平洋中纬度以外的全球大部分地区普遍存在,并且认为暖中心位于北美大陆高纬地区,强度超过1.0℃;陈星和徐韵[35]使用MPM-2模式分析了过去1000年全球气候变化特征及其与各强迫因子变化的关系,认为1000~1300年气候温暖的主要原因是太阳辐射能量的增加;刘健等[36]、高建慧等[37]和况雪源等[38]均使用了全球海气耦合气候模式ECHO-G对中国中世纪暖期温度变化进行了研究,发现中国的MWP并不是一个持续稳定的暖期,而存在着峰谷起伏变化;对于中国区域的年平均温度距平来说,中国西部的距平变幅最大,东部最小,全国平均介于二者之间;此外,况雪源等[38]认为中国西部可以分为西北地区及青藏高原地区,其中西北地区气温变化与中国东部保持较好的一致性,而青藏高原地区在近千年来的气温变化与周边地区具有明显的季节差异。上述的模拟研究多集中于过去千年时段,未包含完整的中世纪暖期,难以阐明20世纪暖期的历史地位。

为了研究更长时间尺度历史气候的变化特征,本课题组完成了多个过去2000年的模拟试验。王志远和刘健[32]利用CESM研究过去2000年全球典型暖期特征与机制,选取1101~1200年百年时段代表中世纪暖期,研究表明太阳辐射加强是导致其变暖的主要原因;严蜜等[39]使用CESM气候模式分析了中国过去1500年典型暖期气候,其为了更好地与现代暖期作对比,选取了中世纪暖期中最明显持续增温的100年即1001~1100年,发现中世纪暖期地表温度变化主要受太阳辐射的影响,其他外强迫的作用较小。然而,严蜜等[39]并没有专门研究年代际尺度中国整个中世纪暖期地表温度的变化特征,而整个暖期气候的年代际变化特征和成因分析对于未来十年-百年气候预估至关重要。因此,本文利用通用地球系统模式(Community Earth System Model,简称CESM)开展的多个过去2000年瞬变积分气候模拟试验,重点分析中国中世纪暖期温度的年代际变化特征,探究了其影响因素,并初步探讨了其成因机制。

2 模拟试验及结果验证 2.1 模式及试验方案

CESM是由美国国家大气研究中心(NCAR)于2010年7月推出的代表世界先进水平的通用地球系统模式。该模式是在通用气候系统模式(CCSM)的基础上发展起来的,主要对CCSM模式中的物理过程进行了改进,增加了生物地球化学循环过程,对各种参数化方案也进行了改进完善,因此CESM能够更全面地描述地球气候系统[40]。CESM是一个全球气-海-陆-冰全耦合气候模式,由大气[41]、海洋[42]、陆面[43]、陆冰[44]、海冰[45]5个子模式通过“中央耦合器”耦合而成,而陆冰模式则单向耦合到陆面模式上。关于CESM的详细介绍,可参考其官方网站(https://www2.cesm.ucar.edu)。

本文使用CESM的低分辨率版本(大气模式和陆面模式在水平方向上采用T31波截断,即全球范围内经向48个格点,纬向96个格点,相当于水平分辨率3.75°×3.75°;海洋模式在全球范围内经向116格点,纬向100格点,垂直方向分为60层)进行了8个过去2000年瞬变积分气候模拟试验( 表 1),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)、控制试验(Control experiment,简称Ctrl)、全强迫试验(All forcings experiment,简称ALL)以及两个组合试验即人为因子试验(Anthropogenic forcings experiment,简称ANTH)、自然因子试验(Natural forcings experiment,简称SV)。试验的外强迫条件为地球轨道参数[51]、太阳辐射[46]、火山活动[47]、温室气体浓度[48]和土地利用/覆盖[49],具体试验设计见文献[32]。需要说明的是,2015年Sigl等[52]已经公布了过去2500年的火山活动序列,但在进行本模拟试验时该成果并未发表。因此,本模拟试验的火山活动高分辨率重建资料只有过去1500年,在全强迫模拟试验的前500年中不包含火山活动的影响,但这并不影响本文对中世纪暖期的研究。为了突出年代际变化信号,本文第3小节中对各试验结果均进行了7年滑动平均。

表 1 8个过去2000年气候模拟试验简况 Table 1 Brief introduction of eight climatic modeling experiments over the past 2000 years
2.2 结果验证

为了验证本研究所用模式模拟结果的可靠性,本文使用现代观测/再分析资料、重建资料以及其他模式模拟资料与CESM的ALL试验的结果进行了对比( 表 2)。观测/再分析资料CN05. 1是使用了基于中国气象局所属的2400余个台站观测资料(包括上述基准站、基本站和国家一般气象站)制作的一套分辨率为0.25°×0.25°的格点化观测数据集[53, 54],时段为1961~2014年。为了方便与ALL试验模拟的中国区域(15°~55°N,70°~140°E)地表气温空间形态作对比,将1961~2000年CN05. 1的温度资料进行3.75°×3.75°的高斯格点插值。CESM的ALL试验与CN05. 1资料的年平均地表气温的空间分布如图 1所示,二者的空间分布形态相似,空间相关系数达0.91。但从地表气温平均值与纬圈平均值均可以看出,在青藏高原地区ALL试验的数值较CN05. 1资料的数值偏高,这可能与模式中青藏高原地区的海拔高度比真实的高程值偏低有关。总体上看,CESM较好地模拟出了中国区域地表气温由低纬向高纬逐渐递减的变化特征。

表 2 用于对比的观测/再分析资料、重建资料及其他模式模拟资料 Table 2 Observed/reanalyzed, reconstructed and simulated datasets used in comparison

图 1 CESM全强迫试验(a)与CN05.1格点化观测数据集温度资料(b)的年平均地表气温空间分布及其纬圈平均值(单位:℃) (a)中左上角数字为模拟结果与观测/再分析资料的空间相关系数 Fig. 1 Spatial pattern and zonal average of annual mean surface air temperature(℃)derived from CESM and CN05. 1.The number shown in the upper-left corner of (a) indicates pattern correlation coefficient between ALL experiment and CN05.1

图 2是重建和模拟的中国平均温度距平时间序列的对比图,由于不同重建结果的基准时段不同,在验证模式过去2000年地表温度的模拟性能之前,先对重建资料与模拟资料进行标准化处理。图 2中蓝线为葛全胜等[55]重建的过去2000年中国区域温度距平序列,青色线为Shi等[56]重建的过去1005~1995年中国区域温度距平序列,品红色线为Yang等[57]重建的过去505~1995年中国区域温度距平序列,红线为ECHO-G模式模拟的过去千年中国区域年平均地表温度距平序列(ERIK)[58],黑线是ALL试验模拟的过去2000年中国区域的地表温度距平序列。ALL试验地表温度距平的结果与ERIK试验温度距平的结果起伏变化几乎相同,而ALL试验变化的幅度大于ERIK试验变化的幅度,二者的相关系数为0.67,达到99 %置信度。ALL试验与Shi和Yang重建结果的相关系数分别为0.50和0.36,均通过了0.01的显著性检验,尤其是Yang等[57]重建结果在900~2000年与ALL试验结果的起伏变化更为一致。但是,ALL试验结果与葛全胜等[55]重建结果相位上有一定的差异,尤其是在前1000年;并且,葛全胜等[55]重建结果与Yang等[57]重建结果在505~1100年相差也较大。这可能与模拟试验的外强迫序列、模式参数化方案、重建资料等的不确定性有关。而ALL试验结果与葛全胜等[55]重建结果的相关系数为0.26,通过了0.01的显著性检验。因此,CESM模拟的中国区域的过去2000年地表温度较为合理。

图 2 中国过去2000年平均地表温度标准化距平(相对于1851~1950年)时间序列 Fig. 2 Time series of area averaged annual mean surface temperature normalized anomaly(relative to 1851~1950) over China during the past 2000 years
3 模拟结果分析 3.1 中世纪暖期选取

由于MWP为百年尺度上的一个暖期[3436],因此对ALL试验进行31年滑动平均以选取中国MWP。图 3为ALL试验过去2000年中国区域年平均地表气温31年滑动距平(相对于501~1500年)时间序列。由图 3可知,过去两千年中国地区地表气温经历了“暖期—冷期—暖期—调整期—冷期—调整期—暖期”的波动变化。在过去对MWP的研究中,不同的学者选取的MWP时段大不相同,本文根据ALL试验年平均地表气温距平结果( 图 3),选取地表气温距平为正的时段,即801~1250年为中世纪暖期时段。

图 3 全强迫试验过去2000年中国年平均地表气温距平(℃,相对于501~2000年)的31年滑动平均序列 红色阴影区为暖期;蓝色阴影区为冷期;灰色阴影区为调整期 Fig. 3 31-year running mean time series of area averaged annual mean surface temperature anomaly (℃, relative to 501~2000)over China during the past 2000 years simulated by ALL experiment. Red shaded: warm period; Blue shaded: cold period; Grey shaded: adjustment period
3.2 地表温度时空变化特征

为了研究MWP中国区域地表温度年代际时空变化特征,对ALL试验年平均地表温度7年滑动平均的距平场进行经验正交函数分解(Empirical Orthogonal Function,简称EOF)。图 4a4c分别为全强迫试验地表温度EOF分解的第一特征模态和第二特征模态,解释方差分别为49.6 %和11.4 %,根据North等[59]的EOF分解的特征值样本误差估计方法检验,前两个特征模态均可以通过检验,能够被独立区分。

图 4 中世纪暖期年平均地表温度(单位:℃)7年滑动平均距平场EOF分解前两个模态(a,c)及其时间序列(b,d) (a)和(c)中左上角数字为模态的解释方差 Fig. 4 The EOF modes(a and c)and corresponding PCs(b and d)of 7-year running annual mean surface temperature (℃) anomaly from the ALL experiment in the MWP. The numbers shown in the upper-left corners of (a) and (c) indicate the explained variance of the EOF modes

中国区域的年平均地表温度7年滑动平均距平场分解的第一模态(EOF1,图 4a)空间分布显示为全区一致型,并且北部的变率大于南部,最大的变率中心位于中国东北部。从第一模态对应的时间序列(PC1,图 4b)可以看出,当PC1为正值时表示气候偏暖,对应的空间型态为全区一致增温,变率大的地区增温幅度更大;当PC1为负值时表示气候偏冷,对应的空间型态为全区一致降温,且变率大的地区降温幅度更大。第二模态(EOF2,图 4c)反映的是研究区内南北反相的温度分布特征。40°N以北地区温度变化一致;40°N以南青藏高原-云贵高原-东南沿海地区与华北东部呈反相变化,最大的变率中心位于青藏高原东部。图 4d是EOF第二模态的时间序列,当PC2为正时,其空间形态为北方增温南方降温,当PC2为负时,其空间形态为北方降温南方增温。

对上述的PC1、PC2进行功率谱分析,以研究地表温度的时间变化特征,结果如图 5所示。由图 5a可知,PC1具有12年、13年、19年的年代际周期。计算PC1序列与ALL试验801~1250年中国区域的年平均地表温度7年滑动平均距平序列的相关性,二者的相关系数达到了0.99。因此,EOF第一模态对应的时间序列反映的是MWP中国区域年平均地表温度年代际变化特征。从图 5b可以看出,PC2仅通过了0.05的信度检验,具有11年、13年、19年的年代际周期。

图 5 全强迫试验EOF分解前两个模态时间序列的功率谱 Fig. 5 Power spectrum of the PC1 and PC2 from the ALL experiment
3.3 成因分析

为了了解全强迫试验ALL模拟的MWP中国区域地表温度区域差异的成因,下文对比分析了全强迫试验、控制试验及各个单因子敏感性试验模拟的地表温度7年滑动平均距平场的EOF前两个模态。

首先分析ALL试验EOF1的影响因子。对Ctrl试验、TSI试验、Vol试验、GHGs试验以及LUCC试验的年平均地表温度均进行了7年滑动平均距平场EOF分解( 图 6图 7),各个试验前两个模态均通过了North检验[59]。TSI和Vol试验的EOF第一模态均表现为全区一致型( 图 6e6g),南部的变率小于北部,而Ctrl试验的第一模态则表现出了南北反相的变化趋势( 图 6c)。可见,Ctrl试验并不是造成ALL试验第一模态全区一致变化的原因,即全强迫试验EOF1的空间分布特征并不主要受气候系统内部变率的影响。TSI和Vol试验空间分布形态相似,二者与ALL试验的空间相关性都很高,相关系数分别为0.75和0.85。为了进一步比较二者对ALL试验结果影响的程度,下面对ALL、Ctrl、TSI、Vol试验第一模态对应的时间序列( 图 6b6d6f6h)进行功率谱分析,结果如图 8所示。由图 8可知,全强迫试验的PC1具有12年、13年、19年的周期( 图 8a);太阳辐射单因子敏感性试验的PC1具有12年、13年的周期( 图 8c);火山活动单因子敏感性试验的PC1具有17年、19年的周期( 图 8d);而控制试验的PC1( 图 8b)没有与ALL试验相似的显著性周期。也就是说,ALL试验12年、13年的周期与TSI试验的周期一致;ALL试验19年周期与Vol试验的周期一致。相比之下,TSI试验PC1的周期与ALL试验PC1的周期更为一致。综上所述,全强迫试验的EOF1及PC1主要受太阳辐射影响;此外,中世纪暖期火山活动较少对中世纪暖期地表温度的升高也有一定的影响;而气候系统内部变率的影响相对较小。

图 6 中世纪暖期地表温度(单位:℃)7年滑动平均距平场各试验EOF分解第一模态的空间分布及时间序列 (a)、(b)为全强迫试验,(c)、(d)为控制试验,(e)、(f)为太阳辐射单因子敏感性试验,(g)、(h)为火山活动单因子敏感性试验;(a)、(c)、(e)和(g)左上角数字为模态的解释方差,(e)和(g)右上角数字为其他试验与全强迫试验第一模态空间相关系数 Fig. 6 The spatial patterns and the corresponding PC1s of the EOF1 modes of 7-year running annual mean surface temperature anomaly in the MWP. (a) and (b) are ALL experiment; (c) and (d) are Ctrl experiment; (e) and (f) are TSI experiment; (g) and (h) are Vol experiment. The numbers shown in the upper-left corners of (a), (c), (e) and (g) indicate the explained variance of EOF1, and shown in the upper-right corners of (e) and (g) indicate the spatial correlation coefficients with EOF1 of ALL experiment

图 7 中世纪暖期地表温度(单位:℃)7年滑动平均距平场ALL试验的EOF分解第二模态与其他试验的EOF分解第一模态空间分布及时间序列 (a)、(b)为全强迫试验,(c)、(d)为控制试验,(e)、(f)为温室气体单因子敏感性试验,(g)、(h)为土地利用/覆盖单因子敏感性试验;(a)、(c)、(e)和(g)左上角数字为模态的解释方差,(c)、(e)和(g)右上角数字为其他试验与全强迫试验第二模态空间相关系数 Fig. 7 The spatial distributions and the time series of the EOF1 or EOF2 modes of 7-year running annual mean surface temperature anomaly from the experiments in the MWP. (a) and (b) are ALL experiment; (c) and (d) are Ctrl experiment; (e) and (f) are GHGs experiment; (g) and (h) are LUCC experiment. The numbers shown in the upper-left corners of (a), (c), (e) and (g) indicate the explained variance of EOF, and shown in the upper-right corners of (c), (e) and (g) indicate the spatial correlation coefficients with EOF2 of ALL experiment

图 8 各试验EOF分解第一模态时间序列的功率谱 (a)全强迫试验(ALL experiment);(b)控制试验(Ctrl experiment);(c)太阳辐射单因子敏感性试验(TSI experiment);(d)火山活动单因子敏感性试验(Vol experiment) Fig. 8 Power spectrum of PC1 from the experiments

下面分析ALL试验EOF2的影响因子。从图 7可知,Ctrl试验( 图 7c)、GHGs试验( 图 7e)、LUCC试验( 图 7g)的EOF第一模态与ALL试验的EOF第二模态( 图 7a)均表现出了南北反相的变化特征。对ALL试验的PC2( 图 7b)与Ctrl、GHGs以及LUCC试验的PC1( 图 7d7f7h)进行功率谱分析( 图 9)后发现,全强迫试验的PC2具有11年、13年、19年的周期( 图 9a),控制试验的PC1具有11年、15年、19年的周期( 图 9b),温室气体单因子敏感性试验的PC1具有13年、15年、16年的周期( 图 9c),土地利用/覆盖单因子敏感性试验的PC1具有11年、14年、20年的周期( 图 9d)。全强迫试验PC2的11年、19年的周期与控制试验PC1的周期一致,其13年的周期则与温室气体、土地利用/覆盖两个单因子试验相似,与控制试验PC1的周期接近,这反映了温室气体、土地利用/覆盖对气候系统内部变率的调制作用。因此,中世纪暖期中国地表温度EOF2的空间分布形态主要受气候系统内部变率的影响,其他外强迫因子的影响很少。但是,温室气体、土地利用/覆盖两外强迫因子对气候系统内部变率具有一定的调制作用。

图 9 ALL试验的EOF分解第二模态及其他试验的EOF分解第一模态时间序列的功率谱 (a)全强迫试验(ALL experiment);(b)控制试验(Ctrl experiment);(c)温室气体单因子敏感性试验(GHGs experiment);(d)土地利用/覆盖单因子敏感性试验(LUCC experiment) Fig. 9 Power spectrum of the PC1 or PC2 from the experiments

地表净辐射是地表通过短波、长波辐射过程得到的净能量,它控制着进入大气的感热能和潜热能,是驱动大气运动的主要能源,在地气系统的相互作用中起着关键作用[60]图 10是中国中世纪暖期地表净辐射通量距平场空间形态。在年代际尺度上,中国区域ALL试验( 图 10a)的地表净辐射通量相对于过去501~2000年呈现出全区一致增加的空间形态,但是控制试验的地表净辐射通量( 图 10b)为全区一致减少,这说明中国中世纪暖期地表净辐射通量主要受外部因子影响。由上述分析中国中世纪暖期主控因子的研究可知,太阳辐射和火山活动是影响中世纪暖期是影响温暖的主要因素。分析太阳辐射与火山活动外强迫条件共同驱动的人为因子试验地表净辐射通量的结果( 图 10c),其地表净辐射通量表现为全区一致增加,但其增加量比太阳辐射单因子净地表辐射增加量少(图略)。温室气体与土地利用/覆盖驱动的人为因子试验表现出的是南北反向的变化趋势( 图 10d),在40°N以北地区地表净辐射通量一致增加,而在40°N以南地区地表净辐射通量则减少,尤其青藏高原地区减少幅度更大,这可能与青藏高原地区的海拔高度、下垫面覆被、不同地区的高原积雪等有关[61, 62]。且此空间形态与全强迫试验EOF第二模态相似,计算其与全强迫试验EOF第二模态的空间相关系数,相关系数达到0.70。因此,温室气体与土地利用/覆盖仍对中世纪暖期温度上升具有一定的调制作用。中世纪暖期太阳活动剧烈、火山活动少,下垫面吸收更多地太阳短波辐射,地表净辐射通量增大,是导致中世纪暖期温暖的主要原因。

图 10 中国中世纪暖期地表净辐射通量距平(W/m2,相对于501~2000年)场空间分布型态 (a)全强迫试验(ALL experiment);(b)控制试验(Ctrl experiment);(c)自然因子试验(SV experiment);(d)人为因子试验(ANTH experiment) Fig. 10 Spatial pattern of surface net radiation fluxes anomaly(W/m2, relative to 501~2000)over China in the MWP
4 结论

本文利用通用地球系统模式CESM模拟的过去2000年全强迫试验、控制试验、4个单因子敏感性试验与2个组合试验资料,分析了中国中世纪暖期温度年代际变化特征并初步探讨了其成因,主要结论如下:

(1)模式模拟的中国地表温度的气候平均态与观测/再分析资料较为接近,且模拟的中国地区地表温度与不同重建资料及其他模式模拟结果对比结果相关系数在0.26~0.67之间,通过了0.01的显著性检验,说明CESM对中国区域的模拟结果是合理的。

(2)模拟结果显示,过去两千年中国区域平均地表气温大致经历了“暖期—冷期—暖期—调整期—冷期—调整期—暖期”的波动变化;中国中世纪暖期出现在801~1250年。

(3)中国地表温度EOF第一模态空间分布表现为全区一致型,并且北部的变率大于南部。最大的变率中心位于中国的东北部。该模态的时空变化特征主要受太阳辐射变化的影响;此外,中世纪暖期火山活动较少对温度的升高也有一定的影响;而气候系统内部变率的影响相对较小。

(4)中国地表温度EOF第二模态反映的是研究区内南北反向的温度分布特征。40°N以北地区温度变化一致;40°N以南青藏高原-云贵高原-东南沿海地区与华北东部地区呈反相变化,最大变率中心位于青藏高原东部地区。该模态的时空变化特征主要受气候系统内部变率的影响,受外强迫因子的影响较小。其他外强迫因子的影响很少。但是,温室气体、土地利用/覆盖两外强迫因子对气候系统内部变率具有一定的调制作用。

(5)中国中世纪暖期太阳活动剧烈、火山活动少,下垫面吸收更多地太阳短波辐射,地表净辐射通量增大,是导致中世纪暖期温暖的主要原因。

以上结论只是对模拟试验结果的初步分析,关于外强迫因子及气候系统内部变率对中国中世纪暖期年代际温度变率的影响机制还有待深入研究。

致谢: 感谢审稿专家和编辑部老师建设性的修改意见。

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Study on the characteristics and causes of interdecadal temperature changes in China during the MWP
Jin Chunhan, Liu Jian①,②,③, Wang Zhiyuan     
(①. Key Laboratory for Virtual Geographic Environment, Ministry of Education; State Key Laboratory of Geographical Environment Evolution, Jiangsu Provincial Cultivation Base; School of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023;
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 causes of interdecadal temperature changes over China during the Medieval Warm Period(MWP)are analyzed in this paper, based on the climate simulation results over the past 2000 years using the Community Earth System Model(CESM). By comparing with proxy records, observational/reanalysis datasets and other simulation results, CESM is proved to be reasonable in simulating the temperature variation of China. The results from 8 climatic experiments are analyzed, including total solar irradiation experiment(TSI), volcanic eruption experiment(Vol), greenhouse gas experiment(GHGs), land use and land cover change experiment(LUCC), control experiment(Ctrl), all forcing experiment(ALL), anthropogenic forcing experiment(ANTH)and natural forcing experiment(SV). These experiments are carried out from 1A.D.to 2000 A. D except the volcanic eruption experiment, which simulates the climate variation from 501A.D.to 2000A.D., limited by the reconstruction of the volcanic forcing. Though the past 2500 volcanic forcing was reconstructed by Sigl et al.in 2015, it is later then the time we begun those experiments. The simulated time series of annual mean surface temperature anomaly(℃, relative to 501~2000A.D.)over China show that, the MWP is from 801 A.D.to 1250 A.D.in China. The method of the empirical orthogonal function(EOF)is used to study the characteristics of the temperature change in this paper. 7-year running mean datasets are used to highlight the interdecadal variabllity. The results show that the first EOF mode of 7-year running mean temperature variation is dominated by an uniform sign pattern during the MWP over China from all forcing experiment. The variability ratios increase from south to north in the research area. The maximum variability center located at the northeast of China. The second EOF mode is a north-south dipole pattern. The temperature change is out-of-phase between north and south of 40°N in the research area, and it is out-of-phase between Tibetan Plateau-Yungui Plateau-Southeast coastal areas and Northeast China, too. The maximum variability center located at the east of Tibetan Plateau. Comparing the leading EOF modes and corresponding PCs among the 8 experiments, it is found that the total solar radiation is the main cause of the first EOF mode of interdecadal temperature variation in the MWP. The volcanic eruptions also play a role. The internal variability of the climate system is the main cause of the second EOF mode of interdecadal temperature variation in the MWP, while other external forcings have little to do in this regard. It is also found that the GHGs and LUCC forcings have modulated the internal variability of the climate system. Finally, the spatial patterns of surface net radiation fluxes anomaly(W/m2, relative to 501~2000A.D.)from 8 experiments are analyzed over China in the MWP. It shows that the solar activity was strong and volcanic activity was weak in the MWP, causing the underlying surface absorbed more solar shortwave radiation. So the surface net radiation flux increased, inducing the warming in the MWP.
Key words: China     Medieval Warm Period     interdecadal variability     temperature change     attribution