第四纪研究  2020, Vol.40 Issue (6): 1406-1417   PDF    
3 Ma以来轨道尺度东亚冬季风演化的模拟研究
张肖剑1, 靳立亚2,3, Andrey Ganopolski4, Matteo Willeit4     
(1 南京大学地理与海洋科学学院, 江苏 南京 210023;
2 成都信息工程大学大气科学学院, 四川 成都 610225;
3 兰州大学资源环境学院, 甘肃 兰州 730000;
4 Potsdam Institute for Climate Impact Research, Potsdam 14473, Germany)
摘要:轨道尺度东亚冬季风变率对认识第四纪东亚环境演化和北半球冰盖演化具有重要的作用。文章利用德国波茨坦气候影响研究所的中等复杂程度地球系统模式(CLIMBER-2)对过去3 Ma气候和环境的模拟结果,探讨了轨道尺度东亚冬季风演化特征及其变化机制。采用两种指数反映东亚冬季风强度,分别指示中纬度西风强度(EAWMU)和东亚北风强度(EAWMV)。CLIMBER-2较好地模拟出了3 Ma以来地球冰期-间冰期旋回特征,以及第四纪以来全球变冷趋势。东亚冬季风在过去3 Ma以来呈现逐渐增强的趋势,EAWMV和EAWMU分别在约2.6 Ma和约1.5 Ma突然增强。EAWMV(EAWMU)在约2.2 Ma(约1.5 Ma)之前主要以20 ka岁差周期为主导,约2.2~1.0 Ma(约1.5~1.0 Ma)的转型期以41 ka倾角周期和20 ka岁差周期为主导,约1.0 Ma之后则均出现100 ka、41 ka和20 ka这3个轨道周期特征,并以100 ka偏心率周期为主导。在约2.2 Ma(约1.5 Ma)之前,EAWMV(EAWMU)主要受控于太阳辐射的直接强迫作用,北半球冰盖的作用相对较弱,在此之后北半球冰盖起主导作用,太阳辐射的直接强迫作用相对较弱。因此,第四纪东亚冬季风与北半球冰盖存在复杂的耦合关系,当冰盖规模较小时,它们的关系很弱;反之,当冰盖规模较大时,它们的联系加强。
关键词第四纪    东亚冬季风    冰量    太阳辐射    气候模拟    
中图分类号     P532;P534.62+2                     文献标识码    A

0 引言

轨道时间尺度气候变化是古气候研究的热点问题之一。距今约2.6百万年(Ma)以来,地球进入第四纪冰期气候时代,该时期气候变化表现为显著的冰期-间冰期旋回特征,在中更新世气候转型(约1.2~0.7 Ma)之前以41 ka(千年)波动为主[1~2],在此之后表现为显著的100 ka和41 ka波动周期[3~5]。在已有的研究中,普遍以20世纪初米兰科维奇提出的“轨道驱动”理论为基本出发点,认为地球轨道参数(偏心率、地轴倾角和岁差,分别对应100 ka、41 ka和20 ka的周期变化)引起的太阳辐射随纬度和季节的周期性变化是驱动第四纪以来冰期-间冰期旋回和气候变化的主要原因[6]

虽然米兰科维奇假说存在诸多未解之谜,如偏心率引起的较小太阳辐射变量如何引起冰期-间冰期的大幅度变化,但是冰芯、深海沉积和黄土作为古气候研究三大支柱揭示的轨道周期特征在一定程度上验证了米兰科维奇假说的合理性[5]。相对来说,冰芯氧同位素(δ18O)[3]和深海沉积底栖有孔虫δ18O指标[7]具有较为明确的物理意义,可以用于指示温度和全球冰量的变化。黄土粒度指标则基于一定假设,即东亚季风直接受控于北半球冰盖的变化:第四纪冰期北半球冰盖增长,东亚冬季风的加强和亚洲内陆干旱化程度的加剧,可以将较粗的颗粒搬运至黄土高原,从而使得黄土沉积粒径变粗;相反,间冰期北极冰盖消退,东亚夏季风加强而冬季风减弱,黄土高原古土壤发育,黄土沉积的粒径明显变细[8~14]。大量记录显示东亚冬季风在第四纪以来呈现逐渐增强的趋势,并且呈现显著的轨道周期变化[2, 15~17]

然而,北半球冰盖和东亚冬季风的耦合关系近年来受到一些挑战。Sun等[15]通过比较我国黄土高原中部黄土沉积粒径和冰量的长期变化趋势,发现东亚冬季风对全球冰量的响应存在不稳定性,它们从2.1 Ma开始才存在很强的耦合关系,在此之前并没有显著的联系。南海沉积记录揭示东亚冬季风在最近0.8 Ma来存在强烈的41 ka和20 ka的周期变化,而缺少100 ka的冰量主周期[18~19]。因此,迫切需要对第四纪东亚冬季风变率及其与北半球冰盖的耦合关系进行重新评估。

气候模式是研究地球气候系统内部耦合机制以及气候系统对外强迫响应最有效的手段之一[20~21],目前对轨道尺度东亚冬季风变化已有一些模拟研究。Wen等[22]利用TRACE21瞬变模拟结果发现末次冰盛期以来轨道尺度东亚冬季风主要受控于太阳辐射,冰量的作用很小,这与Li和Morrill[23]的结论一致;Shi等[24]发现东亚冬季风主要响应地球轨道的41 ka倾角周期;Xie等[25]发现过去0.3 Ma轨道尺度东亚冬季风的变化存在纬度依赖性的特征,中纬度的冬季风主要以100 ka周期为主导,受控于北半球冰盖,而低纬度的冬季风以23 ka周期为主导,受控于低纬太阳辐射;Wen等[22]的模拟结果反映的是低纬度的冬季风,因此他们的结果与Xie等[25]的一致。然而,Li和Morrill[23]的结果反映的是中纬度的冬季风,因此与Xie等[25]的结论存在冲突。Xie等[25]同时发现当只在轨道参数的驱动下,中低纬的东亚冬季风均以23 ka周期为主导,这一结论与Shi等[24]的也不一致。因此,当前古气候模拟结果对北半球冰盖-东亚冬季风的耦合关系也存在很大的争议。

值得注意的是,当前的模拟研究主要利用气候模式研究东亚冬季风对太阳辐射和冰量等外强迫的响应,这些模拟忽略了气候变化对冰盖的反馈[11]。此外,目前模拟的时段相对较短,没有覆盖整个第四纪。利用中等复杂程度地球系统模式可以进行冰盖与气候完全耦合的瞬变模拟,从而考虑冰盖与气候的相互作用过程,此外中等复杂程度地球系统模式计算量较少,可以完成长时间的积分[11]。因此,本文将利用一个中等复杂程度地球系统模式对过去3 Ma气候与环境的模拟,研究东亚冬季风与北半球冰盖的耦合关系,从而为古气候重建提供参考。

1 模式介绍及试验设计 1.1 模式介绍

为研究过去3 Ma以来轨道尺度东亚冬季风的演化历史及其驱动机制,本文利用我们已有的一个瞬变模拟结果进行分析。该瞬变模拟所使用的模式为CLIMBER-2,它是一个中等复杂程度地球系统模式[26~27],该模式由多个模块组成:1)2.5维尺度的统计-动力大气模式POTSDAM-2,该模式的水平分辨率约为5° lat×51° lon;2)纬向平均的海洋-海冰耦合模式;3)三维冰盖模式SICOPOLIS[28];4)陆地动力植被模式VECODE[29];5)全球碳循环模式[30~31]。大气与冰盖模块基于能量平衡采用双向耦合方式[32],其中冰盖模式仅用于北半球,并且假定南极冰盖对全球冰量变化的贡献占全球冰量的10 %,且在模式运行时保持为常量;对影响雪面反照率的风沙降尘进行参数化处理[32~33]。有关CLIMBER-2模式更多的信息可参见网站介绍(https://www.pik-potsdam.de/research/earth-system-analysis/models/climber/climber-2)。

CLIMBER-2模式的多模块相互作用耦合设计充分考虑了全球大气、海洋、陆地、冰雪、植被及生物碳循环等多种影响气候变化的因子,此外,通过引入火山喷发效应的表达式、更新放射性碳通风年龄和地表能量交换订正计算以及南大洋风尘沉降速率用于铁肥效应的参数化等方案,使得该模式的外强迫条件简化为仅用轨道参数驱动[34]。CLIMBER-2可以不依赖轨道参数加速技术实现快速的长时间连续积分计算,使得它在冰期-间冰期旋回和末次冰期碳循环模拟研究中具有独特的优势。CLIMBER-2在古气候和未来气候变化研究中已有广泛应用[35~36],包括对过去几十万年轨道和千年尺度东亚季风系统演化过程和机制的研究[37]

1.2 试验方案

以往应用CLIMBER-2模式进行的古气候模拟试验,都是采用单向耦合试验方案。在模式运行时首先给出地球轨道参数作为外强迫,由碳循环模块计算大气CO2浓度。然而,CO2对植被的施肥效应是根据重建的CO2浓度计算而得,因此,模式还需根据重建结果输入温室气体(CO2、CH4和N2O)浓度,使得模拟的CO2浓度变化对气候的反馈效应无法体现出来[34]

在本研究模拟试验中,采用多模块相互作用全耦合方案(图 1),将轨道强迫[6]作为唯一外强迫因子驱动模式运行。大气CO2对陆地植被的施肥效应由陆地植被模式计算,南大洋的风尘沉降速率用于铁肥效应的参数化,由全球海平面变化计算而得;风沙沉降对冰盖的辐射效应根据其影响冰盖的面积由全球气候模式计算而得。

图 1 CLIMBER-2数值模拟试验方案[34] Fig. 1 Schematic diagram of the simulation in CLIMBER-2[34]

第四纪时期包含了多个冰期-间冰期的旋回,期间伴随有碳循环的长期变化[34, 38],能否很好地模拟地球系统碳循环变化对成功模拟第四纪冰期气候演化是一个很大的挑战,因为不同初值条件或即使一个很小的碳通量不平衡都可能导致在冰期轨道时间尺度上模拟的大气CO2浓度出现较大的“漂移”,特别是在多模块全耦合试验中,气候-地表风化的负反馈效应可使模拟的“气候”与实际状态“漂移”很远。为避免这种“漂移”现象的出现,模式通过火山喷发气溶胶效应给予适当的校正[34~35]

模式运行所需要的初始条件来自使用CLIMBER-2进行的中上新世(3.3~3.0 Ma)瞬变模拟得到的最后一年的气候值[39]。对给定的初值用单向耦合试验方案,完成一系列时间长度为0.3 Ma的瞬变模拟试验,得到模拟完成时的“气候态”,并用该气候参量值作为多模块相互作用全耦合试验初值运行CLIMBER-2。本试验采用分段模拟的方法,每隔0.1 Ma进行时长为0.5 Ma的模拟,对重复时段的模拟结果求平均,最后得到3 Ma的连续模拟,这一方法可以减少模式“漂移”。随着北半球冰盖的扩张,每隔0.2 Ma采用不同的地表风化层覆盖方案。关于具体的模拟试验方案可参考文献[35]。

2 结果 2.1 3 Ma以来地球冰量变化的模拟及其与重建结果的对比

第四纪(距今2.6 Ma以来)是以冰期气候为主导的地球环境新阶段,它最为显著的特征是周期性的冰川运动[4]。关于冰期的起源及其旋回问题一直是古气候领域里最为重要的问题之一,但目前仍未完全解答[5]。虽然本研究并不试图去解答这个问题,但由于本文关注地球冰期-间冰期旋回背景下东亚冬季风的演化,因此,模式对全球冰量的模拟能力是本研究的一个重要前提。

对于气候系统而言,有众多外强迫条件可以驱使其发生变化,包括冰盖、温室气体、海洋环流等。然而,对于地球系统而言,冰盖、温室气体和海洋环流等都是它的内部因子,它接受到的太阳辐射是最为重要的外强迫因子,而影响到达地球太阳辐射量最重要的因子是轨道参数的变化,也被认为是第四纪冰期-间冰期旋回的最终驱动因子[6]。本研究所用的CLIMBER-2模式是一个中等复杂程度地球系统模式,本模拟试验只用轨道参数强迫CLIMBER-2模式。影响北半球冰量变化最重要的是65°N夏季太阳辐射量,在过去3 Ma,65°N夏季太阳辐射量发生明显的周期性振荡(图 2a),并且存在2个显著的周期,分别为20 ka和41 ka的周期信号,对应于地球轨道的岁差和倾角两个参数,而100 ka的偏心率周期在夏季太阳辐射中不明显(图 2b)。

图 2 过去3 Ma以来65°N夏季太阳辐射、全球冰量和CO2浓度变化 (a)6月65°N太阳辐射变化[6]及其(b)小波分析结果;(c)LR04-δ18O记录的全球冰量变化[7]及其(d)小波分析结果;(e)CLIMBER-2模拟的全球冰量变化(海平面高度表示)及其(f)小波分析结果;(g)CLIMBER-2模拟的CO2浓度变化及其(h)小波分析结果右图横坐标表示年代,纵坐标表示Morlet变换的特征时间尺度,色度表示小波功率谱,颜色的冷暖反映波动的位相,暖(冷)色调表示周期波动的高(低)值期;图 4图 6与此图图例注释一致 Fig. 2 Evolutions of summer insolation, global ice volume and CO2 concentration during the past 3 Ma. (a)June insolation at 65°N [6] and associated (b) wavelet power spectra; (c)Global ice volume from LR04 benthic δ18O stack[7] and associated (d) wavelet power spectra; (e)Simulated sea-level equivalent of global ice volume changes from the CLIMBER-2 and associated (f) wavelet power spectra; (g)Simulated CO2 variations from the CLIMBER-2 and associated (h) wavelet power spectra. In the right column of the figure, the abscissa indicates age, and the ordinate represents the characteristic time scale of the Morlet transform. The shading reflects the wavelet power. The color reflects the fluctuating phase: the warm(cool)tone indicates high(low)value of the periodic fluctuation. Figures 4 and 6 below are consistent with this illustration

深海底栖有孔虫氧同位素标准曲线(LR04-δ18O)[7]重建的全球冰量(图 2c)显示出非常复杂的周期特征(图 2d),在约1.2 Ma前以41 ka倾角周期为主;约1.2 Ma后发生明显的转型,尤其是约0.7 Ma后以100 ka的偏心率周期为主导,也存在着41 ka的倾角周期,而20 ka的岁差周期非常弱。约1.2~0.7 Ma发生的地球气候的周期变化也称为中更新世转型[40~42]。在夏季太阳辐射中并没有出现显著的长期趋势(图 2a),而LR04-δ18O揭示的全球气候则有非常显著的降温趋势,无论是间冰期还是冰期的温度均存在下降趋势(图 2c),也就是第四纪以来全球存在变冷趋势。CLIMBER-2模拟的全球冰量也存在显著的增加趋势,然而这一增加趋势只存在于冰期,而对于间冰期,全球冰量并没有明显的变化趋势(图 2e),这是由于本试验采用分段模拟方案引起的。总体来说,CLIMBER-2捕捉到了第四纪以来全球变冷的趋势。

模拟的全球冰量也存在着中更新世转型,在约1.0 Ma前主要以41 ka的倾角周期为主,同时有微弱的20 ka岁差周期;约1.0 Ma后以100 ka的偏心率周期为主导,同时存在着41 ka的倾角周期,而20 ka的岁差周期相对较弱(图 2f),但较LR04-δ18O的岁差周期强(图 2d)。CLIMBER-2模拟的CO2浓度自3.0 Ma以来呈现快速下降的趋势,由360 ppmv减少到1.0 Ma的约220 ppmv,此后没有明显的长时间尺度变化趋势(图 2g),这一总体趋势与代用记录重建的CO2浓度变化基本一致[43]。这一时期CO2浓度的变化以41 ka的倾角周期为主,同时还存在20 ka的岁差周期(图 2h)。约1.2 Ma后也发生明显的转型,CO2浓度开始以100 ka为主导周期在180~280 ppmv之间波动,与南极冰芯重建结果几乎一致[44]。因此,CLIMBER-2模拟的第四纪全球冰量变化的周期与重建结果基本一致,CO2浓度的模拟也与重建结果非常吻合,表明CLIMBER-2模式在模拟第四纪地球环境变化上有较强的能力。

在本模拟试验中,北极冰盖的形成主要是由于CO2浓度的减少引起的,而最初的CO2浓度变化是由火山的喷发效应控制的,敏感性试验发现由火山喷发引起较小的CO2浓度减少就可以引起北极冰盖的形成[35]

而影响冰盖进退的周期变化主要与风化层(沉积物厚度大于100 m)的移除范围有关,风化层可以通过两种方式影响冰盖的变化[34~35],第一种是影响冰盖的滑动速度,风化层上冰盖的滑动速度要远远高于基岩,也就是冰盖在风化层上更容易滑动到较低纬度地区融化;第二种方式是冰盖滑动过程中侵蚀风化层引起的粉尘排放可以减少冰盖的反照率,从而影响冰盖的融化速度。风化层主要是由冰盖的进退进行移除的,在早更新世,风化层移除的范围较小,从而冰盖的融化速度较快,因此冰期-间冰期旋回的周期较短。由于冰盖的反复进退,风化层移除的范围越来越大,引起冰期-间冰期旋回的周期加长,也就是引起了中更新世气候的转型[35]。虽然这一物理机制还有待深入验证,但它对第四纪冰期-间冰期旋回的成功模拟,为东亚冬季风的模拟提供重要基础。

2.2 3 Ma以来东亚冬季风变率的模拟及其与重建结果的对比

本文的主要研究目的是探讨黄土粒径揭示的东亚冬季风与北极冰盖的耦合关系,大量证据显示中国黄土沉积主要来源于上风向的亚洲内陆荒漠,黄土粗颗粒主要通过表层的西风搬运(图 3)[11~12, 45],因此,本文其中的一个东亚冬季风指数定义为35°~ 45°N和95°~ 115°E范围内(图 3红色方框)近地面(10 m)西风强度(EAWMU,u-component of East Asian winter monsoon winds)。EAWMU并不是传统意义上的东亚冬季风强度的指数,一般常用东亚地区的北风强弱反映东亚冬季风的强度[22, 46]。因此,我们同时将25°~ 35°N和120°~ 130°E范围内(图 3绿色方框)近地面(10 m)北风强度作为本文的另一个东亚冬季风指数(EAWMV,v-component of East Asian winter monsoon winds)。

图 3 1981~2010年冬季近地面(10 m)平均风场 数据来自美国NOAA的NCEP/NCAR再分析资料[47];黄色阴影为黄土分布,红色和绿色方框用于定义冬季风指数,紫色和绿色十字为赵家村和灵台剖面的位置 Fig. 3 Mean near-surface(10 m)wind field in winter from 1981 to 2010 based on NCEP/NCAR reanalysis[47]. Yellow shading indicates the distribution of loess in China. The red and green boxes show the areas where the EAWM indices are defined. The purple and green crosses represent the locations of Zhaojiacun and Lingtai sections, respectively

CLIMBER-2模拟结果显示EAWMU在过去3 Ma总体上呈现出增强的趋势,在约1.5 Ma之前,冬季风的波动幅度较小,同时没有明显的变化趋势;约1.5 Ma之后,冬季风的波动幅度急剧增大(图 4a)。小波分析结果显示,在约1.5 Ma之前,EAWMU以20 ka岁差周期为主导;约1.5~1.0 Ma的过渡时段,EAWMU以20 ka岁差周期和41 ka倾角周期为主导;约1.0 Ma之后,EAWMU存在着100 ka、41 ka和约20 ka的显著周期,其中,100 ka的偏心率周期最强,41 ka的倾角周期次之,而20 ka的岁差周期最弱(图 4b)。EAWMV在过去3 Ma总体上也呈现出增强趋势,EAWMV在约2.6 Ma就开始显著增强,比EAWMU开始增强的时间提早约1 Ma(图 4c)。EAWMV的小波结果显示,在约2.2 Ma之前,冬季风只存在20 ka的岁差周期;约2.2 Ma之后,同时出现了41 ka的倾角周期;在约1.2 Ma之后,再增加了100 ka的偏心率周期,并且这一周期信号占主导地位(图 4d)。因此,EAWMV无论是开始增强的时间还是出现周期转折的时间都要早于EAWMU,除此之外,它们的变化特征基本一致。

图 4 CLIMBER-2模拟的过去3 Ma以来东亚冬季风变化及其周期特征 (a)EAWMU指数时间序列及其(b)小波分析结果;(c)EAWMV指数时间序列及其(d)小波分析结果 Fig. 4 Simulated EAWM variability based on CLIMBER-2 during the past 3 Ma and cycle characteristics. (a)The time series of the EAWMU and associated (b) wavelet power spectra; (c)The time series of the EAWMV and associated (d) wavelet power spectra

灵台和赵家村黄土剖面集成的石英粒度[48]显示东亚冬季风在约2.7 Ma之前非常弱,在约2.6 Ma突然增强(图 5a),这一突变与CLIMBER-2模拟的EAWMV变化吻合(图 4c)。丁仲礼等[49]等根据黄土-红粘土沉积记录推测2.6 Ma前后大气环流出现重构,东亚冬季风开始形成或加强,我们的模拟结果恰好也验证了这一推测。但也有一些记录显示的冬季风突然增强的时间比较晚,例如,Lu等[50~51]利用西峰黄土剖面粗粒径含量和沉积速率重建的东亚冬季风在约1.1 Ma突然增强,这与CLIMBER-2模拟的EAWMU变化比较一致(图 4a)。因此,黄土沉积的变化可能存在显著的空间差异。

图 5 黄土记录揭示的过去3.2 Ma以来东亚冬季风变化[48]及其周期特征 (a)灵台和赵家村黄土剖面集成的石英粒度变化;(b)3.2~2.4 Ma石英粒度的频谱特征;(c)2.4~1.6 Ma石英粒度的频谱特征;(d)1.6~0.8 Ma石英粒度的频谱特征;(e)0.8~0 Ma石英粒度的频谱特征 Fig. 5 Loess-based EAWM variability during the past 3.2 Ma[48] and associated power spectrum. (a)Stacked mean grain size variations of quartz particles at Lingtai and Zhaojiacun sections, and associated power spectrum for four intervals: (b)3.2~2.4 Ma, (c)2.4~1.6 Ma, (d)1.6~0.8 Ma, and (e)0.8~0 Ma

通过对灵台和赵家村黄土剖面石英粒度的功率谱分析显示,在1.6 Ma之前,东亚冬季风以20 ka和41 ka周期为主导,没有100 ka的偏心率周期(图 5b5c);在1.6~0.8 Ma之间,总体上也只有20 ka和41 ka的周期信号(图 5d),但在约1.1 Ma已经开始出现100 ka的周期信号(图 5a);而0.8 Ma之后,100 ka的周期信号已经主导东亚冬季风的变化(图 5e)。总体来说,除了转型的时间差异以及早更新世的倾角周期的缺失外,模拟的东亚冬季风的周期特征与重建结果比较一致。最近,Sun等[52]利用靖远黄土剖面重建的年平均温度在0.7 Ma之前以岁差周期为主导,没有倾角周期信号,在0.7 Ma之后同时出现3个轨道周期信号。东亚年平均温度在很大程度上受东亚冬季风强度的影响,因此,Sun等[52]这一重建结果与CLIMBER-2模拟的EAWMU变化比较吻合。总体来说,模拟的东亚冬季风与重建结果具有很强的一致性,显示了我们模拟的可靠性。

3 3 Ma以来轨道尺度东亚冬季风驱动机制探讨

EAWMU指数为中纬度西风强度,它主要受中纬度经向气压梯度影响[37],最终受控于经向温度梯度[53]。CLIMBER-2模拟的经向温度梯度在3 Ma以来出现逐渐增加的趋势,这个增加的趋势在约1.5 Ma之前也较明显(图 6a),然而这一趋势在EAWMU上并不存在(图 4a),除此之外,EAWMU与经向温度梯度的变化趋势基本一致。经向温度梯度的周期在约1.0 Ma之前均呈现20 ka的岁差周期和41 ka的倾角周期,约1.0 Ma之后存在100 ka偏心率周期、41 ka倾角周期和20 ka岁差周期(图 6b)。除了约1.5 Ma前的41 ka倾角周期,经向温度梯度与EAWMU的周期特征也基本一致。因此,EAWMU可能主要受经向温度梯度影响,其他一些因素(如地表覆盖)可能起调节作用。

图 6 CLIMBER-2模拟的过去3 Ma冬季温度梯度变化及其周期特征 (a)35°~ 55°N和95°~ 115°E范围内经向温度梯度变化及其(b)小波分析结果;(c)25°~ 35°N和110°~ 160°E范围内纬向温度梯度(海陆热力差异)变化及其(d)小波分析结果 Fig. 6 Simulated winter temperature gradients based on the CLIMBER-2 during the past 3 Ma and cycle characteristics. (a)Meridional temperature contrasts in winter between 35°N and 55°N over northern Asia(95°E to 115°E) and associated (b) wavelet power spectra; (c)Zonal temperature contrasts(sea-land thermal contrasts)in winter between 160°E and 110°E spanning 25°~ 35°N and associated (d) wavelet power spectra

EAWMV指数反映的是东亚北风强度,它主要受海陆热力差异的控制[22~23]。CLIMBER-2模拟的海陆热力差异变化趋势(图 6c)与EAWMV(图 4c)非常一致,均在约2.6 Ma突然增强。海陆热力差异与EAWMV的周期特征存在微小差异,海陆热力差异在约2.2 Ma之前以20 ka岁差周期为主导,同时存在较弱的41 ka倾角周期(图 6d),然而EAWMV不存在倾角周期(图 4d)。在约2.2~1.2 Ma,海陆热力差异与EAWMV均同时存在20 ka岁差周期和41 ka倾角周期;在约1.2 Ma之后,它们同时存在20 ka岁差周期、41 ka倾角周期和100 ka偏心率周期,并以100 ka偏心率周期为主导。

在约2.2 Ma之前,模拟的冰量主要以41 ka倾角周期为主导,20 ka岁差周期只在2.5 Ma前后存在,并且非常弱(图 2f)。然而经向和纬向温度梯度均同时存在20 ka岁差周期和41 ka倾角周期,并且岁差周期信号强于倾角周期(图 6)。而EAWMU和EAWMV只有岁差周期(图 4)。因此,这一时期北极冰盖对东亚冬季风的影响较弱,岁差可能是主控因子,这可能是由于这一时期北极冰盖相对较小,其直接热力作用要弱于岁差。

在约2.2~1.5 Ma期间,模拟的冰量同样以41 ka倾角周期为主导,同时存在较弱的20 ka岁差周期(图 2f)。然而,经向温度梯度中20 ka岁差周期要强于41 ka倾角周期(图 6b),而海陆热力差异的倾角周期信号已经增强(图 6d)。与之对应,EAWMU的倾角周期基本不存在(图 4b),而EAWMV的倾角周期信号开始出现(图 4d)。因此,这一时期北极冰盖对EAWMU的影响较弱,而对EAWMV的影响开始加强。然而鉴于北极冰盖中岁差周期信号较弱,岁差对东亚冬季风的作用仍然不能忽视,并且依然是EAWMU的主控因子。

在约1.5~1.0 Ma的过渡时期,模拟的冰量也是以41 ka倾角周期为主,同时存在较弱的20 ka岁差周期(图 2f)。这时,经向温度梯度(图 6b)、海陆热力差异(图 6d)和东亚冬季风(图 4)均出现41 ka倾角周期和20 ka岁差周期,并且东亚冬季风的倾角周期信号不弱于岁差周期,然而,太阳辐射中的倾角周期信号要显著弱于岁差周期(图 2b),反映了北极冰盖的作用开始加强。

在约1.0 Ma之后,冰量、经向温度梯度、海陆热力差异和东亚冬季风均出现了100 ka偏心率周期、41 ka倾角周期和20 ka岁差周期,并且偏心率周期信号最强、倾角周期信号次之、岁差周期最弱,这与太阳辐射的周期特征刚好相反,反映了北极冰盖对东亚冬季风的作用开始占主导地位。

因此,第四纪东亚冬季风(黄土沉积)与北极冰盖可能并不完全耦合,这取决于冰盖的大小,当冰盖规模较小的时候,它的热力作用弱于太阳辐射的直接强迫作用,从而对东亚冬季风的影响较弱,这一认识也验证了刘东生和丁仲礼[54]的推测;当北极冰盖规模较大的时候,它的热力作用就显著强于太阳辐射的直接强迫作用,对冬季风的影响占主导地位。总体来说,东亚冬季风与北极冰盖在中更新世转型之后有很强的耦合关系,而之前它们的耦合关系比较弱。

值得注意的是,CO2浓度与北极冰盖的周期特征基本一致(图 2f2h),因此,无法从周期特征区分它们对东亚冬季风的作用。但是它们的变化趋势存在一定的差异,模拟的北极冰盖在冰期逐渐扩张,而在间冰期没有明显的变化趋势(图 2e)。而模拟的CO2浓度在1.0 Ma之前无论冰期还是间冰期均出现显著的下降趋势。模拟的东亚冬季风强度在间冰期均没有显著的变化趋势(图 4a4c),这与北极冰盖的变化趋势一致,而与CO2浓度的变化不一致。因此,东亚冬季风可能主要受北极冰盖的影响,而CO2的作用可能较弱。

CLIMBER-2模式揭示的轨道尺度东亚冬季风驱动机制与以往研究在中更新世气候转型期之后基本一致,主要受北半球冰盖驱动[55~57],然而以往的研究一般也强调早更新世东亚冬季风受高纬冰量驱动[58],但本文的研究却显示东亚冬季风受岁差驱动。Sun等[52]重建的年平均温度在早更新世也存在显著的岁差周期特征,因此CLIMBER-2模式揭示的早更新世东亚冬季风的物理机制可能是合理的。而CLIMBER-2没有发现早更新世的冰量驱动机制(41 ka周期),一个可能原因是CLIMBER-2只是一个中等复杂程度的地球系统模式,它的分辨率很粗,物理过程相对简化。张仲石等[11]利用CAM4模式认为北半球冰盖通过遥相关影响中纬度槽脊系统,最终影响低层西风强度,也就是EAWMU的强度,而中等复杂程度地球系统模式对北半球槽脊系统和大气长波的模拟有待优化[11, 59],可能导致CLIMBER-2没有显示早更新世的冰量驱动作用。然而,张仲石等[11]用来强迫CAM4的冰盖范围相对较大,可能并不适合用来解释早更新世的东亚冬季风的驱动机制。因此,还需要利用复杂的气候模式或者地球系统模式进一步在早更新世气候环境背景下研究东亚冬季风。此外,还有一个不能忽视的因素就是黄土沉积序列的年代问题,一些黄土序列时间标尺是在东亚冬季风受冰量驱动的假设下建立的[60~62],因此,早更新世黄土沉积揭示的41 ka周期的东亚冬季风是否真的存在,可能还需要进一步研究。

4 结论

本文基于CLIMBER-2中等复杂程度地球系统模式在轨道参数的强迫下对过去3 Ma的模拟结果,探讨了过去3 Ma以来轨道尺度东亚冬季风的演化特征,并分析了东亚冬季风变化的物理机制,重点探讨了东亚冬季风与北半球冰量的耦合关系及可能机制,主要结论如下:

(1) 基于纬向风指数(EAWMU)和经向风指数(EAWMV)定义的东亚冬季风的演化过程存在一定的差异。EAWMV(EAWMU)在约2.2 Ma(约1.5 Ma)发生突变,在此之前东亚冬季风强度变幅较小,在此之后变幅明显增大。总体来说,东亚冬季风在过去3 Ma以来出现显著的增强趋势,与全球变冷相对应。EAWMV(EAWMU)的主导周期也在约2.2 Ma(约1.5 Ma)和约1.0 Ma发生转型,在约2.2 Ma(约1.5 Ma)之前以20 ka的岁差周期为主导,在约2.2~1.0 Ma(约1.5~1.0 Ma)期间,41 ka的倾角周期开始出现,在约1.0 Ma之后,100 ka的偏心率开始出现。

(2) EAWMU主要受中纬度经向温度梯度影响,中纬度经向温度梯度通过影响气压梯度进而改变地表西风强度。EAWMV主要受控于海陆热力差异。中纬度地(海)表的温度主要受太阳辐射和北半球冰量的影响。当北半球冰量较小的时候,太阳辐射对地(海)表温度的直接强迫作用要显著强于北半球冰量,因此,EAWMV(EAWMU)在约2.2 Ma(约1.5 Ma)之前主要受岁差驱动,从而呈现显著的20 ka周期。当北半球冰盖增大时,冰量对地(海)表温度的强迫作用要显著强于太阳辐射的直接强迫作用,因此,EAWMV(EAWMU)在约2.2 Ma(约1.5 Ma)开始出现显著的41 ka倾角周期,在约1.0 Ma开始出现100 ka偏心率的主导周期。

(3) 东亚冬季风与北半球冰盖的耦合关系取决于冰盖的大小,它们的耦合关系在冰盖扩张时加强,而在冰盖退缩时减弱,当冰盖规模较小时可能没有显著的耦合关系。不同类型的东亚冬季风指数对北半球冰盖的敏感度存在差异,反映东亚冬季风存在显著空间差异。

致谢: 感谢审稿专家和编辑部杨美芳老师的宝贵意见!

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Orbital variations of the East Asian winter monsoon during the past 3 Ma from a transient simulation
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(1 School of Geography and Ocean Science, Nanjing University, Nanjing 210023, Jiangsu;
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3 College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, Gansu;
4 Potsdam Institute for Climate Impact Research, Potsdam 14473, Germany)

Abstract

The East Asian winter monsoon(EAWM) is an important component of Earth's climate system, which significantly influences climate changes over East Asia. Orbital-scale variability of the EAWM during the Quaternary period is a crucial issue for paleoclimate researches because it significantly affects the geographical environment in Northern China. In addition, the EAWM provides another perspective for the development of Northern Hemisphere ice sheets given the coupling of the EAWM variability and Northern Hemisphere ice volume at orbital timescales. However, their coupling relationship is doubled by many proxy records and climate simulations. This study intends to explore orbital variations of the EAWM during the past 3 Ma and associated physical mechanisms, especially their response to the Northern Hemisphere ice volume, based on transient simulations by the fully coupled Earth system model of intermediate complexity CLIMBER-2. The CLIMBER-2 considers the synchronous interactions among climate system, carbon cycle, and ice sheets, which therefore requires the sole forcing factor:Earth's orbital variations. The CLIMBER-2 simulates well the glacial cycles and global cooling during the Quaternary period, which provides a solid foundation for the simulation of the EAWM. This study uses two EAWM indices to fully describe EAWM variability. The first EAWM index(EAWMU, u-component of EAWM winds) is defined as the mean zonal near-surface wind velocity over East Asia(35°~45°N and 95°~115°E), which reflects the capacity of the EAWM transporting coarse sediment to Chinese Loess Plateau. The second EAWM index(EAWMV, v-component of EAWM winds) is defined as the strength of the northerly winds over East Asia(25°~35°N and 120°~130°E). Simulation results indicate a general intensification of the EAWM during the past 3 Ma, showing a sharp increase around 2.2 Ma(1.5 Ma) for the EAWMV(EAWMU). Simulated EAWMV(EAWMU) was dominated by 20 ka precession cycle before ca. 2.2 Ma(ca. 1.5 Ma), by 41 ka obliquity and 20 ka precession cycles between ca. 2.2~1.0 Ma(ca. 1.5~1.0 Ma). After ca. 1.0 Ma, both the EAWMV and EAWMU show combined 100 ka eccentricity, 41 ka obliquity and 20 ka precession cycles. The shift in paleoclimatic periodicity of modelled EAWM from 20 ka to 100 ka cycles differs with the loess records, which reveal a shift from 41 ka to 100 ka over the mid-Pleistocene transition. The EAWMU is influenced by the meridional contrast of surface pressure at middle latitudes, which is further controlled by the meridional thermal contrast. The EAWMV is controlled by the sea-land thermal contrast. Before ca. 2.2 Ma(ca. 1.5 Ma), the effect of the Northern Hemisphere ice sheet on the sea-land thermal contrast(meridional thermal contrast) was weaker than the direct effect of the insolation due to the relatively small ice sheet. Therefore, the EAWMV(EAWMU) was dominated by 20 ka precession cycle during the corresponding period. Accompanying by the increase of the ice sheet after ca. 2.2 Ma(ca. 1.5 Ma), the effect of the ice sheet on the sea-land thermal contrast(meridional thermal contrast) was stronger than the direct effect of the insolation. Hence, the EAWMV(EAWMU) was dominated by 20 ka precession and 41 ka obliquity cycles between ca. 2.2~1.0 Ma(ca. 1.5~1.0 Ma), and by 100 ka eccentricity cycle after ca. 1.0 Ma. Our simulations indicate that the coupled relationship between the EAWM and Northern Hemisphere ice volume depends on the size of the ice sheets. The sensitivity of the EAWM to the size of the ice sheets is significant different between the EAWMU and EAWMV, which reflects the spatial difference of the EAWM. Our study further suggests that special caution should be taken when exploring the development of Northern Hemisphere ice sheets based on loess records during the Early Pleistocene.
Key words: Quaternary period    East Asian winter monsoon    ice volume    insolation    paleoclimate simulation