Citation
Ying, J., M. Collins, R. Chadwick, S. F. Chen, X. M. Hu, T. Lian, and S.-M. Long, 2025: Causes of differences in the tropical Pacific SST warming pattern projected by CMIP6 models. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-024-4278-4.
Downlaod:http://www.iapjournals.ac.cn/aas/article/doi/10.1007/s00376-024-4278-4
封/面/故/事
云辐射反馈是热带太平洋增暖型不同预估结果的主导因素
热带太平洋是热带三大洋中面积最广的海域。在平均状态下，热带太平洋西部为全球海表面温度（SST）最高的暖池海域，东部则受到海洋上翻流影响形成温度相对较低的“冷舌”，从而使得热带太平洋SST呈现明显东西向非均匀特征，并在Bjerknes正反馈的作用下得以长期维持。全球变暖下，热带太平洋平均态SST的变化对理解全球气候如何响应人类活动导致的全球变暖至关重要。
热带太平洋上的卫星云图
然而，由于气候模式对热带太平洋SST增暖（TPSW）型的预估相互间存在明显差异，从而严重影响了TPSW型以及与之密切相关的全球各地区气候变化预估的可靠性。为减少模式间的差异以提高预估结果的可靠性，阐明模式间预估TPSW型差异的主要来源是关键。
据此，中英科学家团队近日发表于Advances in Atmospheric Sciences的研究表明，云辐射反馈是导致这些差异的主要原因。该研究被选为封面文章。
（封面照片拍摄于马来西亚马六甲海峡，捕捉了阳光穿过热带太平洋上空的云层时产生的丁达尔效应。光影的交织不仅隐喻了云反馈塑造海洋变暖模式，也展现了自然和科学之美，凸显了云过程在调节气候响应中的关键作用。摄影：林艳芳）
研究人员基于最新的第六次耦合模式比较计划（CMIP6）模式资料，发现几乎所有的模式预估得到热带太平洋东西向海温梯度减弱的“类厄尔尼诺型”，这与以往的CMIP3和CMIP5多模式预估得到的结果相比存在更好的模式间一致性。尽管如此，不同的CMIP6模式对这种“类厄尔尼诺”型的幅度预估仍然存在明显不同。
中英两国研究人员进一步对基于30个CMIP6模式的预估结果进行了细致分析，发现模式间对预估TPSW型的差异主要源于两种不同的云辐射反馈：
1
东太平洋：东太平洋不同的云辐射反馈导致类似厄尔尼诺变暖的幅度不同。尤其是在赤道远东太平洋，模式对云辐射反馈的描述有正有负，千差万别，是CMIP6模式间预估TPSW型不确定性的主导来源。
2
中太平洋：中太平洋不同的云辐射负反馈导致了西太平洋SST增暖幅度的不同。该负反馈的模式间差异可以通过激发出一系列的海洋—大气耦合过程（包括风—蒸发—SST反馈和Bjerknes反馈）导致西太平洋SST增暖不同。
该研究的第一作者、中国自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境监测预警全国重点实验室的应俊博士表示：“这些发现进一步强调了云辐射反馈过程在塑造全球变暖下热带太平洋海温增暖型的关键作用。改进模式中的云辐射反馈过程可以让我们做出更可靠的气候预估。”
研究的另一警示是：CMIP6模式中对中太平洋的云辐射负反馈过程的描述普遍偏弱，这一问题从CMIP5到CMIP6模式并没有得到改善（Ying and Huang, 2016）。通过“观测约束”（也称涌现约束）方法将这一偏差的影响从模式中去除可得到更强的“类厄尔尼诺”型。这意味着在未来世界将出现更为严重的极端气候事件，如强烈风暴和长期干旱，凸显了改进气候模型预测的重要性。
“以往研究认为关注‘pattern effect’ 对于不同气候反馈强度的关键作用，而我们的研究反其道而行之，发现气候反馈才是塑造海温变化型的核心要素。” 论文通讯作者之一、英国埃克塞特大学的Matthew Collins教授说，“此外，我们这项工作也是最早将东太平洋的云辐射反馈视为塑造海温增暖型重要因素的研究之一。”
目前面临的一大挑战是，观测到的长期海温趋势显示出类似拉尼娜的变暖（西减东海温梯度增强），但CMIP6模型预测的却是类似厄尔尼诺的模式。研究团队计划在后续研究中解决这一差异。
应俊博士补充道：“我们的最终目标是改进热带太平洋海温增暖型的预估，从而为正确预估未来气候变化提供更可靠的依据。”
图1 30个CMIP6模型预测的热带太平洋海温变暖模式的模型间差异。(a)基于30个CMIP6模型的TPSW模式的模型间标准差；(b)赤道（5°S-5°N）太平洋平均的多模式集合（MME）TPSW 模式（黑色），赤道太平洋上TPSW模式的第一（红色）和第二（蓝色）模型间经验正交函数（EOF）模式，以及面板中显示的各自解释方差；(c)-(d)，TPSW对标准化主成分1（PC1）（c）和PC2（d）的回归模式；点绘表示基于学生t检验，回归在95%置信水平上显著。(a)、(c) 和 (d) 中的黑色等值线为 MME TPSW 模式（间隔为0.1 K K⁻¹；零等值线加粗，负值用虚线表示）。
