2021, Vol.41
2 中国科学院西北生态环境资源研究院, 中国科学院沙漠与沙漠化重点实验室, 甘肃 兰州 730000;
3 中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心, 北京 100101)
过去150年中北大西洋和北太平洋的海表温度在多年代际上均表现出明显的周期性变化[1~2]。大洋海表温度(Sea Surface Temperatures；简称SST)通常被认为对调控区域乃至全球尺度年代际气候变化有重要作用[3~13]。许多研究[11, 14~16]发现，人类活动导致的温室气体浓度激增虽然能很好地解释工业革命以来的气候增暖趋势，但是无法解释温度的年代际波动，而大洋的年代际振荡对这一现象有重要作用。Tung和Zhou[17]认为周期性的多年代际内部变率可以解释最近50年全球变暖趋势中的40%；Dai等[11]的研究表明过去一百多年来全球地表温度的年代际变化是受内部变率影响的，而内部变率中的年代际太平洋涛动(Interdecadal Pacific Oscillation，简称IPO)起主导作用；Steinman等[14]认为大西洋多年代际涛动(Atlantic Multidecadal Oscillation，北大西洋海表温度在多年代际上的内部变率部分，简称AMO)处于正相位，而太平洋多年代际涛动(Pacific Multidecadal Oscillation，北太平洋海表温度在多年代际上的内部变率部分，简称PMO)呈现出趋于负相位的态势，两者之间的相互作用导致21世纪以来北半球的增温停滞。但是这些研究基本上都是基于器测记录的，大部分地区的仪器记录仅100年左右，仅包含几个多年代际周期，限制了对北大西洋和北太平洋的海表温度在多年代际上对气候变化的影响是否稳定、正负相位的变化到底是如何影响北半球温度变化等关键问题的探索，难以揭示多年代际及更长时间尺度上的气候变化特征和可能的演变机制[18]。
过去2000年是衔接器测记录和自然记录的重要时段，人类活动对气候系统的影响在这一时段日渐显著。研究表明，过去千年北半球不同地区夏半年温度变化在年代际至百年尺度上是同步的[19~21]，因此，在过去千年历史中考察自然和人为因子对北半球夏季温度的贡献，可以在多年代际到百年尺度上检测人类活动影响较弱、自然背景下北半球温度演变的可能机制，可以更有效地分离工业革命以来全球变暖中人类活动的贡献，这对我们预测未来气候变化有重要的现实意义。
相较于区域温度变化的归因研究[22~40]，针对过去千年整个北半球温度变化的归因研究还不甚丰富。Schurer等[41]基于重建序列和多个模拟结果的分析发现，1400年开始外部强迫对长时间尺度的北半球温度变化有重要作用，其中火山活动和太阳活动是1400~1900年间北半球温度变化的主要驱动力，这与IPCC AR5[42]及之前的一些研究结果类似[43~46]；此外，Schurer等[41]还发现温室气体浓度的变化对公元1600~1800年间的寒冷气候也有重要作用，模式对外强迫的响应无法解释10世纪前后的温暖气候。之后Schurer等[47]进一步利用重建资料和HadCM3模式试验，发现在过去千年太阳活动对北半球温度的影响虽然可以检测到，但是影响较小，火山活动和温室气体的影响更大。Otto-Bliesner等[48]基于CESM模式的模拟实验表明，过去千年火山活动是在工业革命以前北半球温度变化最重要的驱动因子，火山活动的强弱是造成MCA和LIA时期温度差异的主要原因；而土地利用与覆盖(LULC)是第二重要的驱动因子，揭示了人类活动对工业革命之前的北半球温度变化也有重要影响。Atwood等[49]基于PMIP3计划中的多个模式，进一步量化了LIA时期各强迫因子的贡献，其结果表明，4种外部强迫能解释公元1600~1800年期间约47%的温度变化，其中火山活动、土地利用、温室气体年度、太阳活动的贡献分别为65%、13%、12%、10%。这些研究基本都是针对外部强迫对北半球温度变化影响的，虽然器测时期的研究表明了气候系统内部变率对北半球多年代际温度变化有重要作用，但量化AMO、PMO等气候系统内部变率在过去千年不同阶段对北半球温度变化贡献的相关成果较少，气候系统内部变率在长时间尺度上对北半球温度变化的影响机理还不甚清楚。另外，在年代际至百年尺度上气候模式的模拟结果差异较大，对年代际至百年尺度气候特征的刻画不如重建序列准确[42]。
近些年来，随着采样及分析技术的进步和高分辨率代用资料的不断累积，过去两千年北半球温度[19, 42, 50~61]、火山辐射强迫[62~65]、太阳辐射强迫[66~70]、温室气体浓度[71~80]、大洋海表温度[3, 81~88]等的重建取得了相当丰硕的成果。基于这些重建序列的分析表明在不同时间尺度上火山活动、太阳活动、人类活动对过去千年北半球温度都有重要作用[19, 55~56, 71, 89~93]，但这些结果基本都是定性诊断，缺乏定量评估。
因此，本文选取重建的北半球温度、火山辐射强迫、太阳辐射强迫、地球轨道参数变化、温室气体浓度、大气气溶胶浓度、土地利用变化、北大西洋和北太平洋海表温度在多年代际上的内部变率序列，尝试通过构建多元线性回归模型来定量评估自然强迫、人类活动强迫及气候系统内部变率在多年代际尺度上对过去千年北半球中高纬度地区(30°~70°N)夏季温度的贡献。
1 资料选取研究选取了基于树轮重建的、时间跨度在1000年以上的北半球中高纬度地区夏半年温度变化的6条重建序列(表 1)。原因在于树轮资料分辨率高、定年准确，避免了不同种类代用资料的固有偏差对重建结果的影响(如定年误差、季节性干扰等)[94]，许多高海拔/高纬度地区的树轮生长主要受夏季温度限制[95]，此外夏季北半球中高纬度地区的树木生长对大型火山喷发事件的响应更敏感[19, 92]。Bri00、Esp02、DAr06虽然重建的是年平均温度，但是Esper等[96]的研究表明，这些重建采用的树轮资料对夏季温度的响应更敏感。为了减小重建时间(全年或夏季)和区域的不同带来的温度序列变化幅度的差异对评估结果的影响，本研究采用Esper等[96]统一校准(校准时段为1881~1992年)到30°~70°N夏季后的这6条北半球温度序列(图 1a)。研究提取CRU TS3.10数据集[97]中1881~1992年6月到8月30°~70°N的陆地温度数据作为北半球中高纬度地区夏季温度的观测序列。30年低通滤波[98]后，6条温度重建序列相互之间的相关性在共同时段(831~1992年)都很显著，平均温度序列与各重建序列的相关性皆在0.7以上(表 2)，将6条重建序列每年的±1倍标准偏差值作为平均温度序列的不确定性范围(图 1b灰色阴影)。30年低通滤波后，相较于重建序列，平均温度序列与CRU TS3.10提取的北半球中高纬度地区夏季观测温度的相关性最高(图 1b)，达到0.9(P < 0.001)。
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表 1 选取的北半球中高纬度温度重建序列的信息 Table 1 Characteristics of the selected millennium-long Northern Hemisphere temperature reconstructions |
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图 1 校准后的北半球中高纬度地区831~1992 A.D. 夏季温度变化[96] (a)选取的6条树轮重建序列；(b)6条重建序列的平均序列和±1SD(阴影区)所有序列经过30年低通滤波平滑 Fig. 1 The extratropical Northern Hemisphere summer temperature over the period 831~1992 A.D.[96]. (a)The selected six tree ring-based temperature reconstructions; (b)The temperature composite of six reconstructions and ±1 standard deviation(gray shading). All series have been smoothed using a 30-year low-pass filter |
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表 2 30年低通滤波平滑后6条北半球温度重建序列之间以及与它们的平均温度序列之间的相关性 Table 2 Correlation matrix for each Northern Hemisphere temperature reconstruction and the composite of six reconstructions, calculated using 30-year low-pass smoothed data |
选取Sigl等[65]重建的火山气溶胶辐射强迫序列、Steinhilber等[67]重建的太阳总辐照度序列(Total Solar Irradiance，简称TSI)、Berger[99]重建的地球轨道参数变化序列作为自然强迫序列。Sigl等[65]的重建结果是目前最新的火山活动重建之一，其结果将冰芯中10 Be浓度的异常与树木中14C浓度的异常结合起来对一些火山事件的发生年份做了修订；Steinhilber等[67]重建的太阳总辐照度序列，从极地冰芯中测量10 Be值时基于物理过程考虑了开放磁力场(open solar magnetic field)，在一定程度上减小了重建的太阳总辐照度的不确定性；Berger[99]重建的地球轨道强迫序列被广泛用于CMIP5气候模式中。另外，选取IPCC第五次评估报告[42](AR5)中用于分析过去2000年北半球温度在多年代际上对火山活动和太阳活动的响应程度的Crowley和Unterman[63]重建的全球火山气溶胶光学厚度序列与Ammann等[100]重建的太阳总辐照度序列作为对照组，以检验不同强迫序列的选取对分析结果是否存在显著影响。
由于人类活动主要导致温室气体浓度、大气气溶胶浓度、土地利用发生显著变化，本文利用Wang等[37]计算的表示过去千年人类活动强迫辐射效应的序列，即选取Schmidt等[71]重建的过去千年各种温室气体的综合辐射强迫序列、Miller等[101]重建的大气气溶胶辐射强迫序列、Kaplan等[102]重建的土地利用变化辐射强迫序列，考虑三者的叠加效应作为人类活动总的辐射强迫效应。
多元线性回归模型量化各因子对北半球温度贡献的前提假设是太阳活动、火山活动、地球轨道参数变化、人类活动、大洋海表温度对北半球温度的影响是线性的，它们对温度变化的共同作用是单个因子贡献的线性叠加。研究表明，外部强迫(太阳活动、火山活动、轨道强迫和人类活动)在多年代际上对北大西洋海表温度也有重要贡献[3]。因此，为了避免自变量因子之间产生多重共线性问题而影响回归模型的合理性，更准确地评估外部强迫因子的贡献，本研究选取重建的海表温度序列的内部变率序列(从重建的温度中剔除由外部强迫引起的温度变化组分后的残差序列定义为温度变化的内部变率组分)参与评估。北大西洋海表温度在多年代际上的内部变率(AMO)序列选取Wang等[3]重建的过去1200年北大西洋多年代际变率的内部变率序列，Wang等[3]重建结果反映的AMO的多年代际准周期变化在过去千年绝大部分时段都存在且比较显著，该结果有利于考察多年代际上北大西洋海表温度内部变率与北半球温度之间的相互作用。北太平洋海表温度在多年代际上的内部变率(PMO)部分选取Wang等[37]提取于Mann等[82]重建的北太平洋海表温度序列。
2 研究方法及结果 2.1 北半球夏季温度对火山活动及太阳活动的响应以最强的几次火山喷发事件和太阳活动极小期的年份作为关键年份[63, 65, 67, 100](表 3)，利用时序叠加分析[96, 103~104](Superposed Epoch Analysis，简称SEA)所选北半球夏季温度序列在多年代际上对火山活动和太阳活动的响应程度。极值年份筛选原则为：以大于火山辐射强迫序列的1.5倍标准差为标准来选取火山活动极大年份，由于本研究基于30年时间尺度，因此如果几个极大值年份间的间隔期小于30年，则只保留火山活动最强的那一年。基于此种原则分别选出两条火山辐射强迫序列的5次最强喷发事件。对两条TSI序列则进行30~160年的带通滤波处理(30~160年的选择是参考Steinhilber等[67]研究中提取TSI多年代际变率的尺度)，在此基础上以小于太阳序列的1.5倍标准差为标准来选取太阳活动极小期年份。
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表 3 选取的火山活动极大值年份和太阳活动极小值年份 Table 3 The event years of largest volcanic eruptions and solar activity minima |
结果表明(图 2)，在多年代际上Bri00和DAr06两条序列对Sigl等[65]重建的火山活动响应较慢，分别在火山活动后28年和33年达到最低值，其余北半球温度在选取的大型火山喷发事件发生的1~7年内达到最低值，造成的降温幅度为0.11~0.29 ℃，平均温度序列在火山活动发生后2年(Sigl等[65])和3年(Crowley和Unterman[63])温度降到最低，降温幅度分别为0.22 ℃和0.19 ℃。北半球温度在太阳活动极小值年份后的6~18年内达到最低值，降温幅度为0.14~0.32 ℃，北半球温度对Steinhilber等[67]的响应时间平均为8年，对Ammann等[100]的响应时间平均为15年。平均温度序列在太阳活动极小值年后的7年(Steinhilber等[67])和14年(Ammann等[100])达到最低，降温幅度为0.22 ℃和0.19 ℃。总的来说，大型火山喷发事件和太阳活动极小期都会导致北半球中高纬度地区夏季温度有明显降低。火山爆发导致的降温普遍比太阳活动极小期引发的降温迅速，但太阳活动极小期造成的寒冷期普遍较长。
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图 2 多年代际尺度上北半球中高纬度地区夏季温度对最强的5次火山事件 (a. Sigl等[65]，b. Crowley和Unterman[63])和5次太阳活动极小期(c. Steinhilber等[67]，d. Ammann等[100])的响应 Fig. 2 The response of extratropical Northern Hemisphere summer temperature to the five largest volcanic eruptions(a. Sigl et al. [65], b. Crowley and Unterman[63])and the five solar activity minima(c. Steinhilber et al.[67], d. Ammann et al.[100])on multidecadal timescale |
交叉相关分析表示两个变量的时间序列之间同时、超前和滞后若干年时的相关[37]。本研究选取30年的滑动窗口，通过交叉相关分析火山活动、太阳活动在多年代际尺度上对北半球夏季温度影响最大的时间。交叉相关分析前所有序列均进行30年低通滤波处理。为减小平滑序列较高的自相关性的影响，计算交叉相关系数时采用Wang等[3, 37]的方法调整序列的有效自由度——即时间序列的长度除以滑动窗口长度的一半。结果表明(表 4)，北半球温度与Ammann等[100]重建的太阳TSI序列的最大相关系数出现较晚，在12~26年之间。其余太阳和火山强迫序列与北半球温度间的最大相关系数基本上都出现在10年之内。温度的平均序列与太阳活动强迫序列的最大相关系数出现在第20年(Ammann等[100])和第4年(Steinhilber等[67])，分别为0.23和0.27；与火山活动强迫序列的最大相关系数出现在第4年(Sigl等[65])和第5年(Crowley和Unterman[63])，分别为0.55和0.53。总体来看，火山活动与北半球温度间的最大相关系数大于太阳活动。
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表 4 北半球温度序列和外强迫序列的最大交叉相关系数(Max CC)及其滞后时间(Lag year) Table 4 Maximum cross-correlation coefficient(Max CC)and its lag time(Lag year) of Northern Hemisphere temperature with external forcing |
多元线性回归被广泛应用于全球[7, 12, 105]、半球[3, 43]和区域[37, 106~107]尺度的气候变化检测与归因研究中。本研究利用多元线性回归方法，首先用方程(1)建立的模型评估自然强迫(太阳活动、火山活动、轨道强迫)对北半球中高纬度地区夏季温度的贡献(考虑滞后效应)，再逐步添加同步的人类活动(方程(2))、海表温度的内部变率(方程(3))评估过去千年对北半球中高纬度地区夏季温度的贡献。方程表达如下：
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(1) |
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(2) |
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(3) |
公式(1)~(3)中，T表示北半球夏季温度，t表示年份，S、V、O、A分别表示太阳活动、火山活动、轨道强迫和人类活动造成的辐射强迫值，AMO和PMO分别表示北大西洋和北太平洋海表温度的多年代际内部变率部分，ts、tv分别表示交叉相关分析后太阳活动、火山活动与北半球夏季温度之间相关系数达到最大的滞后时间，a、b、c、d、f、g分别为回归系数。由于6条重建温度序列的平均序列与观测记录之间的相关性最好，因此对北半球中高纬度地区温度的评估主要基于平均温度序列。在进行回归分析之前将所有序列进行30年低通滤波处理，再标准化为均值为0、方差为1的无量纲序列，故回归方程的截距项为0。在回归过程中，若出现不显著的因子(P≥0.05)，或者回归系数为负值的情况，则剔除该因子重新建立回归模型。将各北半球温度重建序列每年的多元回归拟合结果的±1倍标准偏差作为平均温度拟合结果的不确定性范围(如图 3中的灰色阴影部分)。决定系数(R2，也称为方差解释率)代表多元回归模型中的北半球温度被各强迫因子所解释的比率，决定系数越逼近1，拟合效果和解释效果越好。本文定义拟合结果的解释方差为决定系数乘以100%。
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图 3
多元线性回归评估公元870~1992年北半球中高纬度地区夏季温度变化
(a)用自然强迫评估；(b)用自然强迫、人类活动强迫评估；(c)用自然强迫、人类活动强迫、AMO和PMO评估 NHT：重建的北半球温度，NHTmlr：拟合的北半球温度；灰色阴影：拟合结果的不确定性范围，R2：决定系数 Fig. 3 The estimated extratropical Northern Hemisphere summer temperature by applying multiple linear regression over the period 870~1992 A.D. (a)Estimated by natural forcings; (b)Estimated by natural forcings and anthropogenic forcing; (c)Estimated by natural forcings, anthropogenic forcing, AMO and PMO. NHT: Northern Hemisphere temperature reconstruction, NHTmlr: estimated Northern Hemisphere temperature, Shading: uncertainty range of fitting series, R2: coefficient of determination |
结果表明，仅基于太阳活动、火山活动、地球轨道强迫拟合的温度序列对北半球中高纬度地区(30°~70°N)夏季温度变化的解释方差大约为35% (图 3a)，拟合序列没有显示工业革命以来气候变暖的特征，而且对大约9~10世纪相对温暖的状况拟合偏低，对16~18世纪相对寒冷的气候状况的拟合偏高。但对1450~1520年间北半球夏季温度经历的大的起伏变化拟合很好，SEA分析中选取的过去千年最强的火山喷发事件及最弱的太阳活动极小期在这一时期都有出现，强烈的火山气溶胶的降温效应和平静的太阳活动的叠加效应，可能导致了这一时期迅速强烈的降温，Esper等[108]的研究也表明大型火山喷发事件对这一时期降温有很重要的影响。
加入人类活动强迫(CO2浓度、大气气溶胶浓度、土地利用变化的叠加辐射强迫)后，解释方差增大到约65% (图 3b)，较之前增加了约30%。将包含人为强迫因子的拟合序列定义为温度变化的外强迫组分，可以看出外强迫组分对工业革命以来增温趋势的拟合明显更优，对16~18世纪气温变化特征的捕捉优于仅基于自然强迫的拟合，但是依然对约13世纪之前气温特征的刻画没有明显变化。
再引入AMO和PMO后，多元回归序列对北半球中高纬度地区夏季温度变化的解释方差增大到约73% (图 3c)。整体来看，引入海温的内部变率组分后，对北半球中高纬度地区夏季温度的振幅变化特征的刻画较外强迫拟合更优，尤其是对约13世纪之前和约18世纪以来气温多年代际波动的特征刻画更好。说明过去千年，北半球中高纬度地区夏季温度的多年代际波动可能与AMO和PMO有重要关系。
利用Crowley和Unterman[63]重建的火山活动辐射强迫和Ammann等[100]重建的太阳活动辐射强迫为参照组的对比试验表明，4种组合形式下各因子对北半球温度的解释方差变化很小，都在73%~74%范围内(图 4)，说明火山和太阳活动强迫序列的变化对北半球中高纬度地区夏季温度评估结果的影响很小。用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor，简称VIF)检验评估多元回归拟合模型各因子是否存在多重共线性(multicollinearity)情况。多重共线性会导致模型参数的置信区间过大，使单个因子解释起来很困难。方差膨胀因子VIF是指回归系数的估计量由于自变量的共线性使其方差增加的一个相对度量。一般原则下，VIF若大于10就表明存在显著的共线性问题[109]。结果表明(表 5)，在4种组合形式下各因子的VIF都小于2，说明本研究选取的各自变量之间没有显著的多重共线性，均可作为解释变量代入模型。
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图 4 不同火山强迫和太阳活动强迫序列的组合对公元870~1992年北半球夏季温度的评估对比 NHT：重建的北半球温度，NHTmlr：拟合的北半球温度，R2：决定系数，Vsi：Sigl等[65]重建的火山气溶胶辐射强迫，Vcr：Crowley和Unterman[63]重建的火山气溶胶光学厚度，Sst：Steinhilber等[67]重建的太阳总辐照度，Sam：Ammann等[100]重建的太阳总辐照度，O：Berger[99]重建的地球轨道参数，A：叠加的人类活动辐射强迫[37]，AMO：北大西洋海表温度的多年代际内部变率部分[3]，PMO：北太平洋海表温度的多年代际内部变率部分[37] Fig. 4 The estimated extratropical Northern Hemisphere summer temperature using different combinations of solar forcing and volcanic forcing over the period 870~1992 A.D. NHT: Northern Hemisphere temperature reconstruction, NHTmlr: estimated Northern Hemisphere temperature, R2: coefficient of determination, Vsi: volcanic aerosol forcing reconstruction from Sigl et al.[65], Vcr: volcanic aerosol optical reconstruction from Crowley and Unterman[63], Sst: total solar irradiance reconstruction from Steinhilber et al.[67], Sam: total solar irradiance reconstruction from Ammann et al.[100], O: Earth's orbital parameters reconstruction from Beger[99], A: combined anthropogenic forcing reconstruction[37], AMO: the multidecadal internal component of the North Atlantic SST[3]; PMO: the multidecadal internal component of the North Pacific SST[37] |
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表 5 不同多元线性回归组合下各自变量的方差膨大系数 Table 5 The Variance Inflation Factor of each independent variable under different multiple linear regression combinations |
中世纪气候异常期和小冰期是现代气候变暖之前最近的暖期和冷期。学术界普遍认为这两个时期人类活动对气候的影响很微弱，其气候特征呈现的是自然状态下的气候变率[110]，工业革命以来的气候变暖主要是人类活动造成的[42]，因此对比分析这些特征温度时段的气候特征有助于识别人类活动对气候的影响。中世纪气候异常期(Medieval Climate Anomaly, 简称MCA)选取900~1100年、小冰期(Little Ice Age，简称LIA)选取1450~1850年、现代暖期(Current Warm Period，简称CWP)选取1851~1992年，利用公式(1)、(2)和(3)的模型评估自然强迫、人类活动和内部变率对特征温度时段北半球中高纬度地区夏季温度的影响。结果表明(图 5)，自然强迫对MCA、LIA、CWP时期北半球中高纬度地区夏季温度的解释方差分别为约4%、54%和15%，说明自然强迫对LIA时期北半球中高纬度地区夏季温度的变化起了非常重要的作用，对MCA、CWP时期的温度变化贡献相对较小。加入人类活动影响后解释方差分别变为约4%、66%和76%，说明人类活动对1850年以来的增温趋势起了主导作用，人类活动对LIA时期的温度也有贡献，但对MCA时期的影响不显著。再考虑AMO和PMO的影响后解释方差分别增加为约30%、78%和96%，可以看出内部变率对3个时段的北半球中高纬度地区夏季温度都有不同程度的影响。模型考虑人类活动影响后虽然抓住了CWP时期气候增暖的趋势，但对气温的多年代际波动刻画不足，考虑AMO和PMO后对北半球中高纬度地区夏季温度的多年代际波动特征捕捉的很好，说明海表温度在多年代际上的内部变率对这一时期北半球温度的多年代际波动有重要影响，这与葛全胜等[16]、史锋等[58]、Dai等[11]、Steinman等[14]、Wang等[37]的结论类似。
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图 5
对特征时期北半球中高纬度地区夏季温度变化的评估
(a，b，c)仅基于自然强迫评估；(d，e，f)基于自然强迫、人类活动强迫评估；(g，h，i)基于自然强迫、人类活动强迫、海温变化的评估 |
进一步尝试评估北半球温度变化中单个因子的贡献。定义多元线性回归模型中单个自变量因子的方差贡献为该自变量的回归比例系数与所有自变量回归比例系数之和的比值乘以回归模型的决定系数(R2)。
结果表明(图 6)，870~1992年期间在多年代际上火山活动、太阳活动、地球轨道、人类活动、AMO和PMO对北半球中高纬度地区(30°~70°N)夏季温度的影响是显著的，其中人类活动(约26%)、火山活动(约18%)、地球轨道(约14%)贡献相对较大，PMO(约7%)和AMO(约8%)的贡献较为接近，太阳活动的影响较小(约1%)。
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图 6 各因子对6条公元870~1992年北半球中高纬度地区夏季温度重建序列和平均温度序列的贡献对比 Fig. 6 The contribution of each forcing to six extratropical Northern Hemisphere summer temperature reconstructions and the composite reconstruction over the period 870~1992 A.D. |
各因子对单个重建序列的解释方差在约41%~73%之间(图 6)，说明由于不同的温度重建序列选用的树轮资料不同，采用的重建方法不同，重建的区域范围不同，选择的校准时段不同等造成北半球温度趋势和幅度存在差异，导致检测和归因的结果存在差异。总体来看，外部强迫因子对北半球中高纬度地区夏季温度的贡献远大于AMO和PMO的贡献，这与对东亚温度的归因结论相似[37]。其次，火山活动、人类活动、地球轨道、AMO对北半球中高纬度地区夏季温度变化的贡献在6条北半球温度重建序列中均显著且解释方差总体相对较大；太阳活动和PMO的解释方差总体相对较小，且对一些北半球温度序列没有显著的影响。检测到火山活动对过去千年北半球温度的贡献较大，这与Schurer等[41, 47]、Atwood等[49]、Otto-Bliesner等[48]基于重建和模拟结果对过去千年北半球温度的归因结论相似。检测到地球轨道参数变化对过去千年北半球中高纬度地区夏季温度趋势变化有重要作用，印证了Esper等[111]、Kaufman等[112]、Wanner等[113]的研究结论，即过去两千年轨道强迫造成的冷却趋势在北半球中高纬度夏季更显著。检测到较弱的太阳活动的贡献，也与Schurer等[47]的研究结论一致，太阳活动对区域温度变化的贡献可能更显著[114]。
IPCC AR5采用的MCA时期为950~1250年，对该时期北半球温度归因分析发现地球轨道(约37%)、火山活动(约14%)、PMO(约10%)和AMO(约11%)对北半球温度影响显著，地球轨道变化占主导地位，这可能与本研究选取的6条北半球温度重建序列在约1000~1300年皆有波动下降的趋势，导致多元回归量化中地球轨道参数变化的比重较大有关。Goosse等[115]针对欧洲、Wang等[37]针对东亚的研究都强调了气候系统内部变率在这一时期温度变化中的重要性，但需要指出Wang等[37]对这一时期温度归因分析的解释方差并不高(约30%)。由于重建结果的不确定性随着重建时间向前延伸而逐渐增大，MCA在不同研究中的年代划分也不一致[110, 116~117]，基于本研究选取的重建温度序列的趋势和振幅变化特征，选择900~1100年为MCA时期，结果表明在这一时期(图 7)，地球轨道(约7%)、太阳活动(约6%)、PMO(约9%)和AMO(约7%)对北半球夏季温度的影响是显著的，可以看出海表温度的内部变率部分对这一时期北半球温度的贡献大于外部强迫因子，这与其他学者的研究结论类似[37, 103, 115]。但同样相较于LIA和CWP时期，MCA时期的解释方差较小、不确定性较大(图 5g)；相较于950~1250年的归因结果差异较大，也反映出年代划分对归因结果的影响很大。总之，对MCA时期的归因结果不确定性相对较大，这与随着年代的愈发久远代用资料的逐渐减少导致重建序列的变化特征差异增大、反映真实的MCA时期北半球温度和各影响因子变化特征的能力减弱有关[103, 118]，今后需加强对MCA时期气候变化特征和归因的研究。
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图 7 公元870~1992年特征时期各因子对北半球中高纬度地区夏季温度的贡献 Fig. 7 The contribution of each forcing to extratropical Northern Hemisphere summer temperature composite reconstruction over the special period to 870~1992 A.D. |
小冰期(LIA)时期(图 7)，火山活动(约24%)、太阳活动(约7%)、地球轨道(约16%)、人类活动(约13%)、PMO(约10%)和AMO(约8%)这6种因子对北半球夏季温度的影响都是显著的。火山活动是这一时期温度变化最关键的驱动因素，这与Schurer等[41, 47]、Atwood等[49]、Otto-Bliesner等[48]的研究结果一致。不仅是北半球温度，PAGES2K项目组[119]近期的研究表明，LIA时期火山活动对全球平均温度的变化也起了很重要的作用。值得注意的是，人类活动对LIA时期北半球温度变化的作用也比较大，这一方面可能与人类活动导致的土地利用加剧有关[47, 49]，另一方面与温室气体浓度在这一时期的异常有重要关系[41, 47]。
工业革命以来即现代暖期(CWP)，人类活动(约48%)的影响对温度增暖趋势的变化起了主导作用(图 5f)，而AMO(约32%)对这一时期北半球温度的多年代际变率可能起了重要作用(图 5i)，这与Schurer等[47]、史峰等[58]、Wang等[3, 37]的结论类似。加上火山活动(约16%)的影响，三者对北半球中高纬度地区夏季温度的贡献达到约96%。太阳活动和地球轨道参数变化对这一时期温度变化的贡献不显著。但是未能检测到PMO对这一时期北半球温度的显著影响，这与Steinman等[14]、Stolpe等[120]的研究结论相似；与Dai等[11]的结论有所不同，可能主要与选取的太平洋海温指数不同有关。Dai等[11]研究中采用的太平洋海温指数IPO基本针对整个太平洋地区；而本文中的PMO主要针对北太平洋地区。
另外，Bradley等[121]发现约725~1025年期间火山活动弱，太阳活动也没有显著的波动，其认为这一时期的气候变化很可能主要受气候系统内部自身变化的影响。本研究中属于这一时期范围内的是870~1025年，对该时段北半球中高纬度地区夏季温度的量化评估结果显示，火山活动、太阳活动、PMO和AMO对这一时期北半球夏季温度的影响是显著的，这4个因子对北半球温度总的贡献约为55%，其中PMO(约19%)和AMO(约15%)的共同作用是约34%，明显高于火山活动(约15%)和太阳活动(约7%)的共同作用约22%，我们的结果对Bradley等[121]的结论提供了一定的支持。
3 结论与讨论本研究主要根据一些代表性的历史时期气候变化重建结果，基于多元线性回归模型尝试量化了多年代际尺度上(>30年)太阳活动、火山活动、地球轨道参数变化、人类活动、AMO和PMO对北半球中高纬度地区(30°~70°N)夏季温度的贡献。主要结论如下：
在多年代际上北半球中高纬度地区夏季温度变化对火山活动和太阳活动都有响应。大型火山喷发事件和太阳活动极小期都会导致北半球中高纬度地区夏季温度有明显下降，但这种响应存在一个滞后效应。过去千年太阳活动(约1%)、火山活动(约18%)、地球轨道参数变化(约14%)、人类活动(约26%)、北大西洋(约8%)和北太平洋(约7%)海表温度的内部变率部分对北半球中高纬度地区夏季温度变化的影响都是显著的，6种因子共同对北半球中高纬度地区夏季温度的贡献约为73%，外部强迫(约59%)对过去千年北半球温度的变化起主导作用，大洋海表温度的内部变率组分贡献约为15%。
不同因子在不同典型温度时期对北半球中高纬度地区夏季温度的贡献不同。MCA时期，AMO和PMO(约16%)对北半球温度的变化起了重要作用，其贡献略大于太阳活动和地球轨道参数变化(约13%)，火山活动和人类活动的影响不显著。LIA时期，6种因子的影响都是显著的(P < 0.05)，外部强迫的贡献占到约66%，火山活动的贡献(约24%)是这一时期温度变化最主要的驱动因子，人类活动(约13%)对北半球温度的影响也变得较为重要。1851年以来，外部强迫的贡献占到约64%，其中人类活动约占48%、火山活动约占16%，人类活动对温度增暖趋势的变化起了主导作用；AMO(约32%)对这一时期北半球温度的多年代际变率起了重要作用。我们的结果有助于理解多年代际上影响北半球中高纬度地区夏季温度的主要驱动因子，尤其是为MCA时期主要驱动因子的认识提供了重要参考；有助于更准确地评估过去千年人类活动对北半球温度变化的贡献；为模式改进初始化方案、调整对强迫因子的响应，从而约束模式未来预估的不确定性等提供了一定的依据[25, 122]。其次，相较于以往的过去千年北半球温度的模拟研究，本文除量化了人类活动强迫和自然强迫对北半球温度的影响外，还尝试量化了AMO和PMO的贡献；结果表明AMO对当前北半球温度多年代际波动有重要影响，在预估未来北半球温度变化时应当重点关注AMO位相的变化对北半球温度的影响。
但研究也存在很多不足。首先研究选用的数据是基于代用资料重建的，代用资料本身就存在一定的不确定性，代用资料与气候要素之间的关系可能随着时间变化而发生改变[123]，而且随着年份的前推，重建结果中包含的代用资料就越少[103]，其反映真实的温度和强迫因子变化特征的能力越有限；其次，不同北半球温度重建序列选用的代用资料、采用的重建方法、选择的区域范围和校准时间不同，导致重建的北半球温度的趋势及振幅也皆有差异，这些都增大了评估结果的不确定性，尤其是增加了对年代较LIA和CWP更为久远的MCA时期的量化结果的不确定性，因此今后需加强对MCA时期的归因研究。本文选用的北半球温度序列和AMO序列都是基于树轮资料重建的，有些资料被二者重复使用，这可能会影响北大西洋与北半球夏季温度之间的相关性，而已有的太平洋海表温度的重建序列在多年代际上差异较大[124]，不利于准确评估PMO的影响。本研究未考虑热带大洋涛动的影响，在之后的检测与归因研究中应加强对高低纬气候系统之间相互作用的考虑[125]。本研究只是对时间序列的分析，随着网格化重建结果的增多，今后应该从时空变化的角度去分析历史时期气候变化的归因问题。最后，本文的结果是基于多元回归的统计分析，无法考察各强迫因子对温度影响的物理机制，气候模式在气候检测与归因、气候变化机制等研究中有不可替代的作用。通过模拟结果-重建资料的综合对比，量化外部强迫与内部变率对气候变化的影响、揭示过去2000年气候变化的机理，为预估未来气候变化提供科学支撑是今后研究的热点之一。
致谢: 感谢审稿专家对本文提出的建设性意见；感谢编辑部老师对本文的编辑和润色。
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Abstract
Assessing the influence of natural and anthropogenic forcings on Northern Hemisphere(NH) temperature over the past millennium contributes to a better understanding of the physical mechanisms of climate change for the special periods of the past(e.g., Medieval Climate Anomaly, MCA, 900~1100 A.D.; Little Ice Age, LIA, 1450~1850 A.D.; and Current Warm Period, CWP, 851~1992 A.D.). This kind of study also provides important reference for the prediction of future climate change. In this paper, we use previously published six tree-ring based millennial-length NH temperature reconstructions to separate the contributions from natural forcing(volcanic, solar, Earth's orbital parameter), anthropogenic forcing(greenhouse gas concentrations, tropospheric aerosol concentrations, land use change) and internal variability(the multidecadal internal component of North Atlantic and North Pacific SST, referred to simply as AMO and PMO) to the extratropical NH(30°~70°N) summer temperature changes over the period 870~1992 A. D.by approach of Multiple Linear Regression. We found that about 73% of the extratropical NH summer temperature change on time scales longer than 30 years can be explained by these all drivers over the last millennium. The internal climate variability, such as AMO and PMO, may play an important role in the extratropical NH summer temperature during the MCA(900~1100 A.D.), while the volcanic forcing is the dominant factor during the LIA(1450~1850 A.D.). Since 1851 A.D., anthropogenic forcing contributed nearly 50% of temperature variance, leading to the long-term warming trend, whereas the AMO contributed nearly a third of the temperature multidecadal variability of this period.