引用本文
满文敏, 周天军. IAP年代际预测试验中火山活动对太平洋海温预测技巧的影响.地球科学进展, 2017, 32(4): 353-361
Man Wenmin, Zhou Tianjun. The Impact of Volcanic Eruption on Decadal-Scale Climate Prediction Skill of Pacic Sea Surface Temperatures in the IAP Near-Term Climate Prediction System(IAP DecPreS). Advances in Earth Science, 2017, 32(4): 353-361  
Doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2017.04.0353
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Copyright©2017, 地球科学进展 编辑部
IAP年代际预测试验中火山活动对太平洋海温预测技巧的影响
满文敏1,2, 周天军1,3
1.中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京 100029
2.江苏省气候变化协同创新中心,江苏 南京 210023
3.中国科学院大学,北京 100049

作者简介:满文敏(1985-),女,江苏徐州人,副研究员,主要从事季风变率和气候模拟研究.E-mail:manwenmin@mail.iap.ac.cn

基金:公益性行业(气象)科研专项项目“基于FGOALS-s、CMA 和 CESM 气候系统模式的年代际集合预测系统的建立与研究”(编号:GYHY201506012); 国家自然科学基金项目“火山气溶胶对全球和东亚夏季风影响的模拟研究”(编号:41675082)资助
摘要

火山活动是影响全球气候变化的重要自然因子。在年代际预测试验中加入火山气溶胶强迫会带来火山爆发后短期内气候响应回报技巧的改变。基于耦合气候系统模式FGOALS-s2的中国科学院大气物理研究所年代际气候预测试验(DP-EnOI-IAU试验)结果,分析了火山活动对太平洋海温年代际预测技巧的影响。DP-EnOI-IAU试验引入了平流层火山气溶胶的辐射外强迫变化,在模拟的1960—2005年共发生4次强的热带火山爆发事件。结果表明,DP-EnOI-IAU试验在多数年份对太平洋海温具有显著的预测技巧,但预测技巧在1982年El Chichon火山爆发和1991年Pinatubo火山爆发后显著下降。模式对火山爆发后ENSO位相的模拟偏差导致了其对太平洋海温年代际预测技巧的下降。对于1982年El Chichon火山爆发,在火山爆发峰值时期和第3年冬季,赤道中东太平洋均表现出与观测相反的海温型响应,使得DP-EnOI-IAU试验对太平洋海温的年代际预测技巧显著下降。在1991年Pinatubo火山爆发后的秋冬季和第3年冬季,观测和模拟的热带海温型亦相反,模式对1991年火山爆发后太平洋海温的预测技巧降低。相对于1982年El Chichon和1991年Pinatubo火山爆发,模式对1963年Agung火山爆发后热带海温型响应的模拟与观测较为一致,此次火山爆发没有带来太平洋海温预测技巧的显著下降。

关键词: 年代际预测试验; 火山活动; 太平洋海温
中图分类号:P467 文献标志码:A 文章编号:1001-8166(2017)04-0353-09
The Impact of Volcanic Eruption on Decadal-Scale Climate Prediction Skill of Pacic Sea Surface Temperatures in the IAP Near-Term Climate Prediction System(IAP DecPreS)
Man Wenmin1,2, Zhou Tianjun1,3
1.LASG, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029,China
2.Jiangsu Collaborative Innovation Center for Climate Change,Nanjing 210023,China
3.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049,China

First author:Man Wenmin (1985-), female, Xuzhou City, Jiangsu Province, Associate Professor. Research areas include monsoon variability and climate modelling.E-mail:manwenmin@mail.iap.ac.cn

Fund:Foundation item:Project supported by the R&D Special Fund for Public Welfare Industry (Meteorology) “Development and research of ensemble decadal climate prediction system based on global climate models FGOALS-s, CMA and CESM” (No.GYHY201506012); The National Natural Science Foundation of China “Global monsoon precipitation and East Asian summer monsoon responses to large volcanic eruptions” (No.41675082)
Abstract

Explosive volcanic eruptions are known to be a leading cause of natural climate change. There has been a growing recognition that there is a measurable climate system response even to moderate-sized volcanic eruptions. In this study, we investigated the hindcast skills of the Pacific Sea Surface Temperatures (SSTs) using the hindcast experiments based on the near-term climate prediction system DecPreS developed by the Institute of Atmospheric Physics (IAP)(hereafter DP-EnOI-IAU experiments). The DP-EnOI-IAU experiments were run for initial years from 1960 to 2005. These hindcasts took into account observed stratospheric aerosol concentrations that included the four large tropical volcanic eruptions during that period. The time evolution over the entire hindcast period for skill in predicting the patterns of the 3~7 year prediction averages for Pacific SSTs showed that there was statistically significant skill for most years except for a dramatic drop in skill during the 1980s and 1990s. Decadal hindcast skill is reduced if the post-eruption model response deviates the internal El Niño variability in the observations. The simulations showed a post-eruption SST of a La Niña-like pattern in the third northern winter after the 1982 El Chichon eruption and a El Niño-like pattern after the 1991 Pinatubo eruption, which were opposite in sign to what was in the observations. This lead to the loss of hindcast skill for years in the 1980s and 1990s affected by the eruptions. Agung (1963) happened to have post-eruption Pacific SSTs more similar to the observations and thus did not degrade prediction skill in the hindcasts.

Keyword: Near-term climate prediction system (IAP DecPreS); Volcanic eruption; Pacific sea surface temperature.
1 引言

火山活动是引起全球气候变化的重要自然因子。相对于太阳活动的变化, 火山活动在过去千年气候变化中可能起主导作用[1]。火山气溶胶最重要的辐射效应是将太阳辐射反射回外空, 减少了到达地面的太阳短波辐射, 对地面产生冷却作用[2]。强火山爆发对全球和半球年平均温度的影响是明显的, 至少可以使全球或半球平均温度下降0.3 ℃, 持续时间超过2年, 长的可以达到3~4年[3, 4]。在近期气候变化中, 与热带东太平洋海温的变冷[5]、大西洋多年代际振荡的负位[6]相类似, 中小规模火山活动被认为可能是导致过去15年全球变暖减缓现象的原因之一[7]。政府间气候变化专门委员会第五次评估报告(IPCC AR5)指出, 评估火山活动的气候效应是区分人为和自然因素的相对贡献、预估温室气体对全球气候影响的重要基础[8]。

相对于长期气候变化, 近期气候变化对社会政治、经济有更紧迫的影响, 因此广受关注。耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)专门设计了一套年代际预测试验, 1960— 2005年期间每隔5年开始1组10年回报/预报试验。此前针对CMIP5的年代际预测试验方案, 关于是否要加入火山气溶胶强迫存在很大的争议[9, 10]。由于火山活动会造成全球平均温度的下降, 有人认为在年代际预测试验中加入火山气溶胶强迫会较之观测带来虚假的回报技巧。然而事实是, 观测资料也受到了火山气溶胶的影响, 年代际预测试验中若不加入火山气溶胶强迫将会使得回报技巧不够真实。因此, CMIP5年代际预测试验最终引入了火山气溶胶的辐射外强迫变化, 在模拟时间(1960— 2005年)共发生4次强的热带火山爆发事件, 分别是Agung(1963年), Fuego(1974年), El Chichon(1982年)和Pinatubo(1991年)。Timmreck等[11]通过对比加入火山气溶胶强迫和不加火山气溶胶强迫的2组年代际预测试验, 发现加入火山气溶胶后不同区域的回报技巧是不一致的, 热带和副热带大西洋、印度洋和西太平洋的回报技巧提高, 而在热带东太平洋回报技巧显著下降, 整体而言, 全球平均表面温度的回报技巧有所提高。为了进一步开展年代际预测试验的多模式比较研究, 耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)发起了年代际气候预测计划(Decadal Climate Prediction Project, DCPP)。中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(IAP/LASG)新一代耦合气候系统模式拟参加DCPP计划。为了给基于新版本模式的年代际预测试验奠定基础, Wu 等[12]发展了新的初始化方法EnOI-IAU, 并将其应用在FGOALS-s2上, 从而构建了IAP/LASG近期气候预测系统(IAP DecPreS)。基于EnOI-IAU方案的回报试验同化了的、观测的海洋温度和盐度廓线资料, 对与太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation, PDO)有关的北太平洋海表面温度(Sea Surface Temperature, SST)具有很高的回报技巧[13]。

本文的主要目的是利用基于EnOI-IAU方法的年代际预测试验, 考查火山活动是否会对太平洋海温年代际预测技巧带来显著影响。

2 模式、初始化方案和年代际预测试验
2.1 模式

FGOALS-s2是IAP参加CMIP5的全球气候系统模式版本, 包含大气、海洋、海冰和陆面等4个分量模式, 模式的耦合器采用美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)的CPL6[14]。FGOALS-s2的大气分量(SAMIL2)采用R42谱方法离散, 水平分辨率约为2.81° (经度)× 1.66° (纬度), 垂直方向采用混合坐标, 分为26层。海洋模式采用LICOM2, 水平分辨率为1° × 1° , 其中赤道区域加密到0.5° × 0.5° , 垂直方向为z坐标, 共30层[15]。陆面和海冰分量分别是NCAR开发的CLM3[16]和CSIM5 [17]。

2.2 EnOI-IAU初始化方案

新发展的EnOI-IAU方案同化的观测资料来自英国哈德来气候中心(Hadley Centre)提供的、经过质量控制的原始海洋温度和盐度廓线资料EN4_v1.1和格点化SST资料HadISST1.1。同化区域和同化循环窗口宽度的设置与IAU方案基本一致, 但只同化海洋上层700 m的资料。这里只简单介绍该方案的主要步骤, 详细流程见参考文献[18]。在一个同化循环内, 首先由模式自由积分得到预报场(背景场); 然后使用集合最优差值(EnOI)方法, 结合预报场和观测资料, 计算得到分析增量; 最后, 将模式回到同化循环的起始点, 重新积分, 并在积分过程中逐步引入分析增量。其中, 步骤2中的EnOI方法是基于集合卡尔曼滤波(EnKF)理论发展而来, 可以视为EnKF的次优解, 其优点是不需要进行集合模拟。本研究中, 构造EnOI背景误差协方差矩阵所需集合成员来自CMIP5中模拟1850年以来历史气候的试验。

EnOI-IAU与IAU方案的主要区别是得到分析增量的方法(步骤2)。EnOI的主要优势有2点:首先它同时考虑了观测和模式误差, 因此得到的分析增量与模式更匹配; 另一方面, 它能够同化原始廓线资料, 不依赖于格点化资料。此外, 2套方案的另外一个重要区别是, EnOI-IAU方案采用的是全场同化策略, IAU方案采用的则是异常场同化策略, 即只同化观测的距平场。具体细节见参考文献[13]。

2.3 年代际预测试验

吴波等[13]开展了CMIP5设计的标准年代际预测试验。1960— 2005年期间每隔5年开始1组10年回报/预报试验(共计10组)。回报/预报试验的初始条件来自于初始化试验。如此前的介绍所述, 除了热带太平洋海温变化、大西洋多年代际振荡等气候系统内部变率, 辐射外强迫对近期气候变化也有贡献, 因此回报/预报试验中引入了辐射外强迫, 包括平流层火山气溶胶的变化。模式时间2005年之前, 辐射外强迫场与历史气候模拟试验一致, 而在2005年之后则与RCP4.5一致。基于EnOI-IAU方案的年代际预测试验(以下记为DP-EnOI-IAU试验)包含3个集合成员, 以下将重点分析集合平均的结果。

在EnOI-IAU初始化方案采用全场同化, 模式会偏离自身的气候态而趋向观测气候态。但是在预测试验的自由积分过程中, 模式将迅速漂移向自身固有的气候态, 模式又会向自身气候态漂移。这种漂移现象对预测技巧有极大影响, 因此采用CMIP5推荐的方法进行了后处理, 对此漂移现象进行订正[13]。

为了进行对比分析, 还用到了NCAR CESM1的42个集合成员模拟[19]。这组试验首先从1850年积分到1920年, 然后对大气模式进行微小扰动形成42个不同的集合成员, 然后每组集合成员从1920年积分到2100年。

2.4 观测数据

本文用于评估预测技巧的观测资料为:哈德来中心提供的逐月海表面温度资料HadISST[20], 水平分辨率为1° × 1° 。在后面的分析中, 为便于对比, 将观测资料插值到模式分辨率上进行分析。

3 结果分析

本文首先分析1960— 2005年的4次强火山活动对太平洋海温年代际预测技巧的影响, 然后探讨火山活动导致模式预测技巧下降的主要原因。

图1中红线给出DP-EnOI-IAU试验回报的3~7年平均太平洋区域(40° S~70° N, 100° E~80° W)海温异常与对应观测的空间相关系数, 所有点在时间轴上的位置是回报年3~7年的中间年份; 持续预测是指用观测中回报年前5年平均的海温异常代表未来3~7年的变化, 其与对应观测的空间相关系数如图1中蓝线所示。总的来说, DP-EnOI-IAU试验的回报技巧明显高于持续预测的技巧, 证明了进行年代际预测试验的必要性。DP-EnOI-IAU试验回报的太平洋海温异常与观测的空间相关系数表明, DP-EnOI-IAU试验在多数年份对太平洋海温具有显著的预测技巧, 然而预测技巧在1982年El Chichon火山爆发和1991年Pinatubo火山爆发后显著下降, 1963年Agung火山爆发和1974年Fuego火山爆发后预测技巧没有发生明显变化。值得注意的是, DP-EnOI-IAU试验与CMIP5模式年代际预测试验对太平洋海温的预测技巧基本处于同一水平, CMIP5多模式平均的预测技巧也在1990s显著下降[10]。那么火山活动是如何影响模式对太平洋海温年代际预测技巧发生变化的呢?

此前关于热带太平洋海温对火山爆发的响应存在较大的争议[21, 22]。Adams等[21]利用时序叠加分析方法(Superposed Epoch Analysis, SEA)证明了1649年以来强火山爆发后会发生El Niñ o事件, 而后往往接着发生一次弱的La Niñ a 事件。观测数据也显示, 近期的3次火山爆发均伴随着El Niñ o 事件的发生, 如1963年Agung, 1982年El Chichon和1991年Pinatubo火山爆发。Mann等[22]利用一个热带太平洋海气耦合模式ZC(Zebiak-Cane model)证明了热带地区火山爆发后会出现类El Niñ o型响应。然而, 利用海气耦合模式模拟的结果表明, 强火山爆发并不一定对应El Niñ o事件的发生, 这是因为全球海气耦合模式对ENSO型海温动力反馈过程的刻画较弱, 前人的结论具有较大的不确定性和模式依赖性[23]。例如, Man等[23]比较了观测和德国马普气象研究所地球系统模式模拟的20世纪3次火山活动后(1963年, 1982年, 1991年)中国地区夏季降水异常的分布, 发现二者在中国东部地区存在明显差异, 并指出这与观测和模拟的ENSO态不同有关。Maher等[24] 则利用考虑了自然(包括火山气溶胶强迫)和人为外强迫的CMIP5历史强迫试验(包括来自31个模式的122个集合成员), 考查了火山活动与El Niñ o事件是否存在必然联系。结果表明, 火山爆发后第一个冬季热带东、西太平洋海温梯度表现为弱的类El Niñ o型变化, 即东太平洋的变冷较之西太平洋和印度洋偏弱; 与海温变化相对应, 赤道东太平洋海平面气压降低, 信风减弱。紧接着, 在火山爆发后第3年冬季, 会发生强的类La Niñ a事件, 赤道中东太平洋海温负异常可以达到-0.5 ℃。因此, 我们推测, 模式对火山爆发后热带太平洋海温响应的模拟能力可能直接影响其对太平洋海温的预测技巧。

为了回答上述问题, 图2分别给出观测和DP-EnOI-IAU试验在1982年El Chichon火山爆发峰值时期(1982D1983JF)、火山爆发峰值后的秋冬季(1983 SONDJF)和火山爆发峰值后的第3个冬季(1985 DJF)的海温异常分布。观测中, 火山爆发峰值时期赤道中东太平洋海温表现为类El Niñ o型变化, 正海温异常可以达到1.35 ℃, 而在DP-EnOI-IAU试验中, 赤道中东太平洋海温表现为负异常, 这种几乎相反的热带海温型响应直接导致了DP-EnOI-IAU年代际预测试验对火山爆发后太平洋海温预测技巧的显著下降。在火山爆发峰值后的秋冬季, 观测和DP-EnOI-IAU试验中赤道中东太平洋都表现为负海温异常。在第3年冬季, 观测和DP-EnOI-IAU试验模拟的赤道中东太平洋海温型再次相反, 观测中赤道中东太平洋海温表现为类La Niñ a型变化, 负海温异常约为-0.5 ℃; 而在DP-EnOI-IAU试验中, 赤道中东太平洋海温表现为类El Niñ o型, 正海温异常约为0.7 ℃。

图1 太平洋区域(40° S~70° N, 100° E~80° W)年平均海温异常与观测的空间相关系数
红线为DP-EnOI-IAU试验回报的太平洋区域(40° S~70° N, 100° E~80° W)年平均海温异常与对应观测的空间相关系数随时间的演变, 所有点在时间轴上的位置是回报年3~7年的中间年份, 代表回报年3~7年的平均(例如1960年回报的3~7年海温为1962— 1966年平均, 在时间轴上对应的年份为1964年); 蓝色虚线为持续预测, 定义为观测中回报年前5年的海温异常(代表回报年3~7年的平均)与对应观测的空间相关系数。黑色三角形代表4次强的热带火山爆发事件, 分别是1963年Agung, 1974年Fuego, 1982年El Chichon, 和1991年Pinatubo火山爆发Fig.1 Anomaly pattern correlations of the annual mean SST over the Pacific Ocean region (40° S~70° N, 100° E~80° W) for the predictions and corresponding observations
Anomaly pattern correlations plotted as a function of the central year of the 3~7 year hindcast predictions, Pacific Ocean region (40° S~70° N, 100° E~80° W), ocean points only, for initial years starting in 1960 (red line is DP-EnOI-IAU, blue dashed line is persistence prediction de?ned as the average of years 3~7 in the future having the same climate anomalies as the 5 year average prior to the start of the prediction; central year of the 3~7 year hindcast is plotted, so the value for initial year 1960 for prediction 1962-1966 is plotted for 1964, etc.), peak volcano periods are noted by triangles labeled for the large tropical volcanic eruptions (the eruptions were Agung (1963), Fuego (1974), El Chichon (1982), and Pinatubo (1991))

图3进一步给出了观测和DP-EnOI-IAU试验在1991年Pinatubo火山爆发峰值(1992 JFM), 火山爆发峰值后的秋冬季(1992 SONDJF)和火山爆发峰值后第3个冬季(1994 DJF)的海温异常分布。类似的偏差出现在观测和模式对1991年Pinatubo火山爆发后赤道中东太平洋海温响应的模拟中。观测中, 火山爆发峰值时期赤道中东太平洋海温表现为类El Niñ o型, 正海温异常约为0.75 ℃; DP-EnOI-IAU试验中赤道中东太平洋海温也为正异常, 但是强度较观测偏弱, 约为0.3 ℃。在随后的秋冬季, 观测中赤道中东太平洋海温变化不明显, 但在DP-EnOI-IAU试验中赤道中东太平洋海温表现为显著的负异常, 强度约为-0.6 ℃。在第3年冬季, 观测中赤道中东太平洋海温表现为类El Niñ o型变化, 正海温异常约为0.7 ℃; 而在DP-EnOI-IAU试验中, 赤道中东太平洋海温表现为类La Niñ a型, 负海温异常约为-0.6 ℃, 说明观测和模拟的赤道中东太平洋海温型相反。

为了进一步考查1963年Agung火山爆发与1982年El Chichon和1991年Pinatubo火山爆发对太平洋海温预测技巧的不同影响, 图4给出利用单个模式CESM1 的42个集合成员得到的赤道中东太平洋(10° S~10° N, 170° E~90° W)区域平均海温异常的PDF分布, 以及观测和DP-EnOI-IAU试验的结果。PDF分布可以更加清晰地阐述火山爆发后ENSO位相的变化, 零线的右侧代表类El Niñ o型响应, 左侧代表类La Niñ a型响应。如图4a~c所示, 模式对1963年Agung火山爆发后ENSO位相的模拟与观测一致, 在火山爆发峰值时期表现为类El Niñ o型响应, 爆发后第1年秋冬季和第3年冬季均为类La Niñ a型响应, 模拟与观测这种符号一致的海温型响应导致此次火山爆发没有带来太平洋海温预测技巧的显著下降。然而, 对于1982年El Chichon火山爆发, 在火山爆发峰值时期和第3年冬季, 赤道中东太平洋均表现出相反的海温型响应, 使得模式对太平洋海温的年代际预测技巧显著下降。在1991年Pinatubo火山爆发后的秋冬季和第3年冬季, 观测和模拟的热带海温型相反, 导致模式同样对1991年火山爆发后太平洋海温的预测技巧降低。

图2 观测和DP-EnOI-IAU试验预测的1982年El Chichon火山爆发后海温异常分布
(a)观测中1982年El Chichon火山爆发峰值(1982年12月、1983年1~2月, 1982D1983JF)的海温异常(℃); (b)同(a), 但为火山爆发峰值后秋冬季(1983 SONDJF)的海温异常; (c)同(a), 但为火山爆发峰值后第3个冬季(1985 DJF)的海温异常; 海温异常为相对于火山爆发前5年平均的异常值.(d)~(f)同(a)~(c)但为DP-EnOI-IAU试验的海温异常.黑框区域为赤道东太平洋区域(10° S~10° N, 170° E~90° W)Fig.2 Observed SST anomalies from the HadISST and the initialized predictions of DP-EnOI-IAU for the 1982 El Chichon eruption
Observed SST anomalies from the HadISST for (a) the peak of the 1982 El Chichon eruption (December (D), 1982, January-February (JF), 1983); (b) the SONDJF average after the peak of the eruption (1983); (c) the third DJF after the eruption peak (1985); (d)~(f) as (a)~(c)Initialized predictions from DP-EnOI-IAU, SST anomalies (℃) (all relative to 5 years before each eruption) for eruption peak (d), SONDJF average after the eruption peak (b), and the third DJF after the eruption (f). The dashed box in each panel denotes the eastern tropical Pacific from 10° S~10° N, 170° E~90° W

值得指出的是, 前人的研究已经注意到初始态在气候系统对火山爆发的响应中的重要作用[25], 其直接影响到年代际预测试验对火山爆发后短期内气候响应的预测的可信度, 特别是在ENSO不同位相时气候系统对火山爆发的响应会存在显著的不同[26]。本文的分析也表明, 模式对火山爆发后ENSO位相的模拟偏差直接导致太平洋海温年代际预测技巧的下降。

图3 观测和DP-EnOI-IAU试验预测的1991年Pinatubo火山爆发后海温异常分布
(a)观测中1991年Pinatubo火山爆发峰值(1992年1~3月, 1992 JFM)的海温异常; (b)同(a), 但为火山爆发峰值后秋冬季(1992 SONDJF)的海温异常; (c)同(a), 但为火山爆发峰值后第3个冬季(1994 DJF)的海温异常; (d)~(f)同(a)~(c), 但为DP-EnOI-IAU试验的海温异常; 黑框区域为赤道东太平洋区域(10° S~10° N, 170° E~90° W)Fig.3 Observed SST anomalies from the HadISST and the initialized predictions of DP-EnOI-IAU for the 1991 Pinatubo eruption
Observed SST anomalies from the HadISST for (a) the peak of the 1991 Mount Pinatubo eruption (January, February, and March (JFM), 1992); (b) the SONDJF average after the peak of the eruption (1992), and (c) the third DJF after the eruption peak (1994), (℃); (d)~(f) as(a)~(c):Initialized predictions from FGOALS-s2, SST anomalies (℃) (all relative to 5 years before each eruption) for eruption peak (d), SONDJF average after the eruption peak (e), and the third DJF after the eruption (f); The dashed box in each paneldenotes the eastern tropiallpalific from 10° S~10° N, 170° E~90° W

4 结论和讨论

本文利用基于气候系统模式FGOALS-s2的中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统的EnOI-IAU年代际预测试验结果, 分析了火山活动对太平洋海温年代际预测的影响。主要结论如下:

(1) DP-EnOI-IAU试验在多数年份对太平洋海温具有显著的预测技巧, 然而预测技巧在1982年El Chichon火山爆发和1991年Pinatubo火山爆发后显著下降, 1963年Agung火山爆发和1974年Fuego火山爆发后预测技巧没有发生明显变化。

(2) 模式对火山爆发后ENSO位相的模拟偏差导致其对太平洋海温年代际预测技巧下降。对于1982年El Chichon火山爆发, 在火山爆发峰值时期和第3年冬季, 赤道中东太平洋均表现出相反的海温型响应, 使得DP-EnOI-IAU试验对太平洋海温的年代际预测技巧显著下降。在1991年Pinatubo火山爆发后的秋冬季和第三年冬季, 观测和模拟的热带海温型亦相反, 导致模式对1991年火山爆发后太平洋海温的预测技巧降低。

图4 赤道东太平洋区域(10° S~10° N, 170° E~90° W)区域平均的海温异常的PDF分布
柱状为CESM1 42个集合成员在赤道东太平洋区域(10° S~10° N, 170° E~90° W, 图2中的黑框区域)区域平均的海温异常的PDF分布, (a)~(c)为1963年Agung火山爆发, (d)~(f)为1982年El Chichon火山爆发, (g)~(i)为1991年Pinatubo火山爆发; 蓝线为DP-EnOI-IAU试验结果, 红线为观测, 黑线右侧代表类(g)~(i)El Niñ o响应, 左侧代表类La Niñ a响应Fig.4 The histograms for an SST area average in the eastern tropical Pacific from 10° S~10° N, 170° E~90° W
The histograms for an SST area average in the eastern tropical Pacific from 10° S~10° N, 170° E~90° W, coutline shown in Fig.2, from the CESM142 member large ensemble for (a)~(c) Agung, (d)~(f) El Chichon, and (g)~(i) Pinatubo. DP-EnOI-IAU is vertical blue line, observed is vertical red line, zero line for the model distribution is vertical black line denoting El Niñ o-like responseto the right of dotted line and La Niñ a-like response to left

(3) 相对于1982年El Chichon火山爆发和1991年Pinatubo火山爆发, DP-EnOI-IAU试验对1963年Agung火山爆发后热带海温型响应的模拟与观测较为一致, 使得此次火山爆发没有带来太平洋海温年代际预测技巧的显著下降。

前面的研究指出, 气候初始态在气候系统对火山爆发的响应中起到重要作用, 在不同ENSO位相时气候系统对火山爆发的响应会存在显著不同。第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)设立“ 火山强迫的气候响应模拟比较计划” (the Model Intercomparison Project on the Climatic Response to Volannic forcing, VolMIP), 专门设计了9组发生在不同气候状态下(包括强/弱/中性ENSO和强/弱/中性大洋经圈环流AMOC)的火山爆发试验, 通过这9组理想数值试验, 一是可以探讨不同ENSO位相下火山活动对气候影响的不确定性有多大, 二是可以更好地区分火山爆发后气候系统内部变率和火山气溶胶外强迫对气候影响的异同。但是在本文的分析中, 一是受模拟时段的限制, 所选的火山事件个例较少, 二是利用现有试验无法区分ENSO是气候系统内部变率的结果还是火山气溶胶的作用, 因此很难挑选单独的非ENSO年进行分析, 未来将基于CMIP6 VolMIP的理想数值试验加以分析。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
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