喬 年 盧楚翰 管兆勇 胡 楊

南京信息工程大學氣象災害教育部重點實驗室/南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京，210044

1 引言

大氣質量變化能夠直接體現(xiàn)大氣環(huán)流變化和氣候系統(tǒng)的變化與調整（Lorenz，1951；Christy，et al，1989；Yu，et al，2014），這種調整決定了天氣、氣候變化甚至極端天氣、氣候事件發(fā)生。研究表明，在全球干空氣質量守恒的前提下，一個半球的大氣質量的增多必然與另一個半球大氣質量的減少相對應（Trenberth，1981；Trenberth，et al，2005），比如冬半球由于冷卻而地表氣壓升高時，夏半球的平均氣壓就會降低（Chen，et al，1997）。Guan 等（2001）使用地表氣壓（ps）計算大氣質量，發(fā)現(xiàn)南、北半球間存在全球空間尺度的大氣質量再分布，并稱這種現(xiàn)象為“南北濤動”（Interhemispheric Oscillation，IHO）。IHO 反映了由半球際大氣質量交換導致的大氣重新分布，其異常質量大值區(qū)主要集中于兩半球的中高緯度，它可引起全球范圍內的大氣環(huán)流變化。盧楚翰等（2008）對 IHO 季節(jié)特征進行了分析，結果表明大氣質量IHO 季節(jié)循環(huán)明顯，表現(xiàn)為兩半球大氣質量的反位相變化，北半球大氣質量在冬季達到最大，夏季最小，南半球相反。IHO季節(jié)變化與全球范圍大氣質量的重新分布相關，其中對IHO 季節(jié)變化起主要作用的是水汽質量的變化，對 IHO 貢獻最大的地表氣壓擾動出現(xiàn)在中緯度地區(qū)。IHO 與中國同期氣候變動以及夏季風異常存在顯著聯(lián)系（盧楚翰等，2008，2009，2010，2013；Guan，et al，2010；叢菁等，2011；Jin，et al，2015）。除此之外，已有的研究還表明IHO 與大氣質量海陸間遷移（胡潮等，2015；周游等，2016；尹旸艷等，2018）、大氣角動量異常（Lu，et al，2019）等現(xiàn)象都有關。

干空氣質量流和水汽質量流是引起地表氣壓變化的兩個主要分量，但氣候模式對兩者的模擬效果仍有待改進（Qin，et al，2015）。世界氣候研究計劃（World Climate Research Program，WCRP）下的國際耦合模式比較計劃（Coupled Model Intercomparison Project，CMIP）在氣候變化及其影響研究方面得到了廣泛應用。已有研究利用CMIP 模式資料分析了水汽質量變化對IHO 季節(jié)變化的影響。盧楚翰（2009）利用國際大氣環(huán)流模式比較計劃（Atmospheric Model Intercomparison Project，AMIP）的12 個模式模擬資料評估了這些模式對IHO季節(jié)變化以及內部因子的模擬能力，證明水汽質量是IHO 季節(jié)變化的主要因素，但是AMIP 模式對于蒸發(fā)率和降水率的模擬效果較差。喬年等（2022）通過比較，篩選出了模擬IHO 季節(jié)循環(huán)最好的16 個CMIP6 模式。這16 個模式成功地模擬出半球大氣質量的時間演變和空間結構，表明水汽對IHO 季節(jié)變化有抵消作用且半球內部水汽質量變化可驅動越赤道質量流的產生，但在量值和峰谷值的月份與再分析資料存在一定偏差。

CMIP6 計劃試驗主要包括核心的氣候診斷、評估和描述試驗（Diagnostic Evaluation and Characterization of Klima，DECK），歷史模擬試驗（Historical Run）和 23 個模式比較子計劃試驗（CMIP6-endorsed MIPs）。情景模式比較計劃（Scenario Model Intercomparison Project，ScenarioMIP）是CMIP6 的主要子計劃之一。該計劃不同于CMIP5中的典型濃度路徑（RCPs）情景，CMIP6 中的情景是不同共享社會經濟路徑（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）和RCPs 的組合情景，包含了未來社會經濟發(fā)展的含義，更加強調未來輻射強迫情景與共享社會經濟情景的一致性（O'Neill，et al，2016；Riahi，et al，2017；張麗霞等，2019），改進了CMIP5 中長期存在的模型偏差和輻射強迫量化差的問題，為評估模式對過去和當前氣候變化的模擬能力、預估未來氣候變化提供了重要數(shù)據(jù)基礎（Eyring，et al，2016；Stouffer，et al，2017）。已有研究利用CMIP6 情景模式比較計劃資料對區(qū)域降水進行了預估。王予等（2021）指出在中國地區(qū)，CMIP6 相較于CMIP5 對極端降水的模擬能力總體上有提升，主要體現(xiàn)在CMIP6 對干旱區(qū)平均的氣候態(tài)和變率方面改進明顯，而對于濕潤區(qū)的改進主要表現(xiàn)在對極端降水空間相關模擬能力的提高。周天軍等（2021）利用CMIP6 模式模擬資料指出，溫室氣體濃度升高有利于提升極端降水事件的發(fā)生概率（44%），人為氣溶膠濃度上升則降低其發(fā)生概率（73%），這與地表降溫引起的可降水量減少、東亞夏季風環(huán)流減弱有關。未來隨著溫室氣體的排放增加和人為氣溶膠的減排，類似持續(xù)性強降水事件的發(fā)生概率將持續(xù)升高。在不同的SSP 下，未來溫室氣體排放越多，極端降水事件的發(fā)生風險越高。莊園煌等（2021）基于 CMIP6 的 16 個全球模式試驗數(shù)據(jù)，預估了1.5/2℃升溫目標下“一帶一路”主要陸域的未來降水變化，指出升溫目標下陸域降水變化具有明顯的空間差異，地中海與黑海地區(qū)、中國南部至中南半島地區(qū)減少，其他地區(qū)的降水普遍增多。這些研究對認識大氣中的水汽含量變化有著重要的物理意義。

與現(xiàn)代氣候相比，末次盛冰期存在大量冰蓋以及較低的溫室氣體含量，使得地表和對流層降溫，這種降溫通過抑制大氣容水能力而減少大氣中的水汽含量（Jiang，et al，2015；Yan，et al，2016；Cao，et al，2019）。進一步的研究結果表明，隨著溫室氣體排放的增加大氣中的水汽含量也在增大（張麗霞等，2019；Lu，et al，2020）。然而，針對水汽質量南、北半球變化的研究尚未見諸報道。當不同的排放情景出現(xiàn)時，各季南、北半球的水汽質量相較于歷史模擬時期如何變化以及區(qū)域水汽質量異常變化對溫室氣體濃度上升的響應差異如何，至今亦未見較為系統(tǒng)的研究。因此，文中將利用CMIP6 未來不同情景預估結果分析半球水汽質量的季節(jié)循環(huán)特征，并給出冬、夏季區(qū)域水汽異常分布對CO2濃度上升的響應特征，結果對深刻認識氣候變化對全球大氣乃至降水變化的影響有著重要意義。

2 資料與方法

2.1 資 料

截至 2022 年 11 月，共有 47 個 CMIP6 模式對外發(fā)布了歷史模擬試驗的月平均地表氣壓數(shù)據(jù)，歷史模擬試驗中所分析時段為 1958 年1 月—2014 年12 月。喬年等（2022）根據(jù)歷史模擬試驗對IHO 季節(jié)循環(huán)的模擬效果，從47 個模式中挑選了模擬較好的16 個模式，16 個模式中具有4 種主要排放情景即SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和SSP5-8.5 的資料具體見表1。所用變量為月平均地表氣壓、比濕，多層資料高度范圍為1000—10 hPa，共有17 層，覆蓋時段為2015 年1 月—2100 年12 月，此外，采用雙線性插值方法，對不同分辨率的資料進行了處理，使其分辨率統(tǒng)一到2.5° × 2.5°網格，并取各模式的等權重算術平均作為模式集合平均。由于文中分析的是年變化，所有資料均事先處理成多年平均的月平均值，形成長度為12 個月的時間序列。

2.2 水汽質量的計算

根據(jù)Guan 等（2001）和盧楚翰等（2008）的工作，利用地表氣壓（ps）計算全球的大氣總質量（mG）

式中，fD=1.0020 為地球形變參數(shù)，φ為緯度，a 為地球平均半徑，g0為平均重力加速度。由此可以推出北半球和南半球大氣總質量表達式分別為

而全球水汽質量（mwG）、北半球水汽質量（mNHw）及南半球水汽質量（mSHw）的表達式為

式中，pw是地表氣壓（ps）中的水汽壓強分量，表示為

式中，q為比濕，w為整層大氣的可降水量。

針對某一時間點，這里依據(jù)大氣質量定義IHO指數(shù)為

文中定義變量A的緯向平均為，定義變量A的異常（A′）為A相對于其年平均的偏差。定義變量A的年變程為一年12 個月A的最大值和最小值之差。

3 溫室氣體排放情景下的南北半球水汽質量逐月變化及與歷史模擬試驗對比

盧楚翰等（2008）基于再分析資料的診斷分析得出，半球水汽質量的季節(jié)變化是IHO 年循環(huán)的重要分量，表明模式大氣中水汽總量的變化對南北濤動有抵消作用。對比4 個溫室氣體排放情景下半球水汽質量變化（圖1），4 種情景下都顯示出如下的特征：（a）南、北半球水汽質量存在明顯的季節(jié)循環(huán)特征，北半球變化冬小夏大，南半球則與之相反，與大氣總質量呈現(xiàn)反向變化關系，表明大氣中水汽總量的變化對大氣總質量變化有補償作用。（b）北半球水汽質量變化峰值和年變程大于南半球。由于H2O 分子量為18，明顯小于大氣平均分子量（28），夏季北半球水汽體積的增加是ps進一步降低、IHO指數(shù)減小的重要分量。

圖1 半球水汽質量多年月平均值（a）及與歷史模擬試驗的差值（b），以及IwIHO 多年月平均值（c）及與歷史模擬試驗的差值（d）（單位：×1015 kg，長虛線、圓點（●）為SSP1-2.6（ssp126）情景下南、北半球，點虛線、圓圈（○）為SSP2-4.5 情景下，短虛線、加號（+）為SSP3-7.0 情景下，雙短虛線、五角星（☆）為SSP5-8.5 情景下，灰色柱狀為歷史模擬試驗）Fig.1 Multi-year monthly average hemispheric water vapor mass（a）and difference from that in historical run（b），and IwIHO multi-year monthly average（c）and difference from that in historical run（d）（annual average value has been deducted，unit：×1015 kg;the long dotted line and the solid circle（●）are for the Northern and Southern hemispheres respectively under the scenario of SSP1-2.6（ssp126），the dotted line and the hollow circle（○）are under the scenario of SSP2-4.5，the short dotted line and the plus sign（+）are under the scenario of SSP3-7.0，the double short dotted line and the pentagram（☆）are under the scenario of SSP5-8.5，and the gray columns are under the historical run）

隨著CO2濃度的持續(xù)上升，兩半球水汽質量呈現(xiàn)出了不同的變化。4 種情景中SSP1-2.6 情景下兩個半球水汽質量年變程變化都是最小的，南、北半球年變程分別為2.78×1015kg、4.47×1015kg。對于北半球而言，5—7 月水汽質量在SSP3-7.0 和SSP5-8.5 情景下氣候平均值相差較小，與歷史模擬試驗差值也在兩個情景下接近。雖然隨著CO2的增加，北半球各個月的水汽質量氣候平均值也隨之增大，但是SSP3-7.0 情景下水汽質量年變程最大（表2）（4.87×1015kg），比歷史模擬試驗增加了26.49%。結合圖1a 和b 可以發(fā)現(xiàn)，相鄰兩個情景間差距最大的月份是在SSP2-4.5 情景與SSP3-7.0 情景下的8 月，說明北半球夏季末水汽質量受溫室氣體含量增加影響較大，可能會對夏季末北半球降水增多產生重要影響。

表2 半球水汽質量氣候平均值及水汽質量IHO年變程（單位：×1015 kg）Table 2 Annual ranges of climatic mean values of hemispherical water vapor mass and IwIHO（unit：×1015 kg）

南半球水汽質量季節(jié)變化則不同于北半球。SSP1-2.6 情景后隨著CO2濃度的升高，南半球水汽質量年變程增大。從與歷史模擬試驗的差值可以發(fā)現(xiàn)，雖然SSP1-2.6 和SSP5-8.5 情景下南半球各季節(jié)水汽質量差值最小和最大，但是SSP2-4.5 和SSP3-7.0 情景相比，兩個情景下水汽質量變化幅度差距較小，與歷史模擬試驗的差值也比較接近，這與北半球SSP2-4.5 和SSP3-7.0 情景下水汽質量氣候平均值差距較大不同，同時，SSP5-8.5 情景下南半球水汽質量氣候平均值與歷史模擬試驗下的差值遠大于其他3 種情景，尤其在3 月，最大差值達到1.32×1015kg。對比可以發(fā)現(xiàn)，南半球水汽質量在溫室氣體排放超過一定閾值后會發(fā)生較大的增加，而在閾值前水汽質量的增加幅度較小，而北半球水汽質量則是隨著溫室氣體的增加都會出現(xiàn)較大幅度的變化，這可能與兩半球海陸分布不同有關。

隨著CO2濃度的上升，水汽質量IHO 年變程也隨之增大，在SSP5-8.5 情景下達到最大，為7.97×1015kg（表2）。圖1c 顯示冬、夏季的水汽質量IHO 變化幅度最大，最大的月份在4 種情景中都是8 月，這可以為解釋夏季末區(qū)域降水量大提供依據(jù)。值得注意的是，4 種情景中隨著CO2濃度的上升，各情景間IwIHO年變程的增加幅度減?。⊿SP1-2.6 至SSP2-4.5 的增加幅度是0.33×1015kg，SSP2-4.5 至SSP3-7.0 的增加幅度是0.25×1015kg，SSP3-7.0 至SSP5-8.5 的增加幅度是0.14×1015kg），說明當CO2濃度升高到一定程度后，半球間大氣水汽質量異常增加幅度減小，是否是因為更多的水汽進入海洋有待進一步確認。

綜上分析，隨著CO2濃度的上升，南、北半球水汽質量年變程都是在SSP1-2.6 情景下最小，且北半球水汽質量季節(jié)變化幅度大于南半球。4 種情景下冬、夏兩季半球水汽質量變化最為劇烈。但是CO2濃度繼續(xù)上升，南、北半球水汽質量季節(jié)變化出現(xiàn)差異，北半球水汽質量變化在SSP3-7.0 情景下最大，南半球則是在SSP5-8.5 情景下最大。而水汽質量IHO 年變程隨著CO2濃度的升高而增大，在SSP5-8.5 情景下達到最大，但增大的幅度減小。

4 溫室氣體排放情景下水汽質量分布

水汽質量的季節(jié)變化對IHO 季節(jié)變化起到補償作用，但隨著CO2的增加，南、北半球水汽質量呈現(xiàn)出不同的季節(jié)變化特征。為了進一步探討不同情景下水汽質量變化對大氣質量分布的影響，接下來從地表氣壓（ps）的水汽壓（pw）分量冬、夏季分布進行分析。

4.1 北半球冬季（DJF）

圖2 冬季4 個溫室氣體排放情景及歷史模擬試驗下水汽壓異常值緯向平均分布（a）及與歷史模擬試驗的差值（b）（實線為SSP1-2.6 情景，長虛線為SSP2-4.5 情景，短虛線為SSP3-7.0 情景，點虛線為SSP5-8.5 情景，黑色柱狀為歷史模擬試驗）Fig.2 Distributions of zonal average water vapor pressure anomalies under four scenarios and in the historical run in winter（a）and the differences from the historical simulation run（b）（the solid line denotes the SSP1-2.6 scenario，the long dotted line is for the SSP2-4.5 scenario，the short dotted line is for the SSP3-7.0 scenario，the dotted line is for the SSP5-8.5 scenario，and the black column is for the historical run）

為了進一步探究水汽質量在不同CO2濃度下的分布，這里分析水平分布特征。由圖3 可見，CO2濃度的變化對赤道附近變化影響最為劇烈，而其他地區(qū)變化較大的主要還是集中在大洋洋面上。由于CO2濃度的變化會導致洋面海溫發(fā)生變化，進一步影響Pw的變化，從而對IHO 產生影響。圖3 說明，赤道太平洋水汽質量變化對CO2濃度的變化最為敏感。

圖3 冬季4 種溫室氣體排放情景下水汽壓異常值分布（a—d）及與歷史模擬試驗的差值（e—h）（a、e.SSP1-2.6，b、f.SSP2-4.5，c、g.SSP3-7.0，d、h.SSP5-8.5）Fig.3 Distributions of water vapor pressure anomalies（a—d）and differences from historical run（e—h）under four scenarios in winter（a，e.SSP1-2.6；b，f.SSP2-4.5；c，g.SSP3-7.0；d，h.SSP5-8.5）

4.2 北半球夏季（JJA）

隨著CO2的增加，夏季各緯度[]變幅也減小，但各緯度帶間[]變幅受情景變化影響存在明顯差異。南半球[]變幅隨著CO2增加而減小，且各緯度帶間差異較小，但歷史模擬試驗及SSP1-2.6 情景（圖4a）下[]變幅最大值在赤道北側，其他3 種情景卻是在赤道南側。北半球各緯度帶間差異卻明顯不同。SSP2-4.5 情景下越靠近北極，[p′

圖4 夏季4 個溫室氣體排放情景及歷史模擬試驗下水汽壓異常值緯向平均分布（a）及與歷史模擬試驗的差值（b）（實線為SSP1-2.6 情景，長虛線為SSP2-4.5 情景，短虛線為SSP3-7.0 情景，點虛線為SSP5-8.5 情景，黑色柱狀為歷史模擬試驗）Fig.4 Distribution of zonal average water vapor pressure anomalies under four scenarios and in the historical run in summer（a）and differences from historical simulation（b）（the solid line is for the SSP1-2.6 scenario，the long dotted line is for the SSP2-4.5 scenario，the short dotted line is for the SSP3-7.0 scenario，the dotted line is for the SSP5-8.5 scenario，and the black column is for the historical run）

w]變幅先是增大，之后幾乎穩(wěn)定不變，在極區(qū)附近反而略有增大。在SSP3-7.0 和SSP5-8.5 情景下，從赤道到北極[]變幅顯著下降，但也都是在極區(qū)附近[]增大，而且北半球中緯度極大值向北移動。從與歷史模擬試驗的差值（圖4b）可以看出，隨著CO2的增加，夏季[]變化先是減小，在SSP2-4.5 情景下[]最接近歷史模擬試驗，再之后[]變幅增大。此外，有意思的是，SSP1-2.6 情景下北極地區(qū)[]減小，而其他3 種情景下卻是增大。

圖5 同圖3，但為夏季Fig.5 Same as Fig.3 but for summer

5 結論與討論

使用歷史模擬試驗中對IHO 季節(jié)變化模擬較好的16 個模式模擬資料，研究SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-70 和SSP5-8.5 四個不同CO2濃度情景下對IHO 季節(jié)變化起主要作用的水汽質量季節(jié)變化，分析其與歷史模擬試驗的差異，最后從水汽壓空間分布場來探究不同區(qū)域水汽質量對CO2濃度變化的響應，主要結論如下：

（1）不同情景下半球水汽質量變化存在著共同點。南、北半球水汽質量與大氣總質量呈現(xiàn)反相變化關系，表明大氣中水汽總量的變化對大氣質量南北濤動有補償作用，而且北半球水汽質量變化峰值高于南半球。無論南半球或是北半球，SSP1-2.6 情景下半球水汽質量變化幅度均最大，且冬、夏季異常變化較大。此外，北半球水汽質量季節(jié)變化幅度明顯大于南半球。

（2）不同情景下半球水汽質量變化存在差異。對于北半球而言，5—8 月和11 月—次年1 月水汽質量在SSP3-7.0 情景下最大，且該情景下北半球水汽質量年變程最大，與歷史模擬試驗差值也最大。南半球則不同于北半球，SSP1-2.6 情景后隨著CO2濃度的上升，南半球水汽質量年變程隨之增大。全球水汽質量氣候平均值最大年變程出現(xiàn)在SSP3-7.0 情景下，且在此情景下全球水汽質量氣候平均值與歷史模擬試驗差值達到最大，而SSP5-8.5 情景下全球水汽質量變化幅度與SSP2-4.5 情景下相同。隨著CO2濃度的上升，水汽質量IHO 年變程也隨之增大，在SSP5-8.5 情景下達到最大，但增大的幅度逐漸減小。

（3）CMIP6 各溫室氣體排放情景下冬、夏季在分布上有相同特征，但隨著CO2濃度的上升，不同地區(qū)變化在不同季節(jié)也不盡相同。CO2濃度變化對赤道附近變化影響最為明顯，且越靠近南極，變化越小，但越靠近北極，夏季變化反而大于冬季。冬季在SSP3-7.0 情景下、夏季在SSP1-2.6 和SSP2-4.5 情景下，兩半球低緯度和北極水汽質量出現(xiàn)了異于其他情景的位相變化。此外，隨著CO2的增加，夏季水汽質量有向北半球中緯度堆積的趨勢。

要說明的是，盧楚翰等（2008）研究IHO 的季節(jié)循環(huán)，發(fā)現(xiàn)實際大氣中有顯著的南、北半球反相的水汽季節(jié)變化。模擬大氣中亦然（胡潮等，2015）。季節(jié)循環(huán)所揭示的夏季大氣水汽含量顯著增加的事實，這說明了當夏半年溫度升高時，不僅可導致地球表面向大氣輸送的水汽量增多，而且大氣水汽容量也顯著增大。顯然，全球變暖同樣會導致類似情況發(fā)生。研究表明，1973—2006 年北半球大陸上空氣柱中水汽總量以每10 年0.45 mm 速度增加（如，Durre，et al，2009）。而Trenberth（2011）在研究全球變暖對降水影響時，指出全球變暖會導致更強的蒸發(fā)作用和地面干旱，而由于大氣容水能力提升（每升溫1℃，大氣的持水量增加約7%），全球大氣中的水汽質量會增加，導致全球水循環(huán)加強。Santer 等（2007）指出水汽質量的增加離不開人為影響。因此，雖然不同溫室氣體排放情景下水汽質量變化依舊對季節(jié)IHO 起到主要的抵消作用，但是半球水汽質量年變程和分布都對CO2響應存在差異，這種差異形成的機理仍然有待揭示，且區(qū)域水汽質量變化對降水的影響如何也需要加強研究。注意到，王雅君（2022）指出CMIP6 四個溫室氣體排放情景中SSP1-2.6 情景下全球升溫是穩(wěn)定的，其他3 種情景是瞬變升溫，并且利用CMIP6 溫室氣體排放情景資料確定了多組全球穩(wěn)定升溫和瞬變升溫的數(shù)據(jù)集，指出了全球穩(wěn)定和瞬變升溫下亞非夏季風降水響應差異，那么不同情景下由于水汽分布及其時、空變化強度導致的降水及季風環(huán)流異常如何則需要更多的研究。

致 謝：CMIP6 資料取自美國Lorenz 國家實驗室（LLNL/PCMDI，Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison）。文中插圖使用 NCL 軟件繪制。謹致謝忱!