CMIP6 模式大气中南北半球水汽质量反相变化：不同温室气体排放情景差异*

乔 年 卢楚翰 管兆勇 胡 杨

南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京，210044

1 引言

大气质量变化能够直接体现大气环流变化和气候系统的变化与调整（Lorenz，1951；Christy，et al，1989；Yu，et al，2014），这种调整决定了天气、气候变化甚至极端天气、气候事件发生。研究表明，在全球干空气质量守恒的前提下，一个半球的大气质量的增多必然与另一个半球大气质量的减少相对应（Trenberth，1981；Trenberth，et al，2005），比如冬半球由于冷却而地表气压升高时，夏半球的平均气压就会降低（Chen，et al，1997）。Guan 等（2001）使用地表气压（ps）计算大气质量，发现南、北半球间存在全球空间尺度的大气质量再分布，并称这种现象为“南北涛动”（Interhemispheric Oscillation，IHO）。IHO 反映了由半球际大气质量交换导致的大气重新分布，其异常质量大值区主要集中于两半球的中高纬度，它可引起全球范围内的大气环流变化。卢楚翰等（2008）对 IHO 季节特征进行了分析，结果表明大气质量IHO 季节循环明显，表现为两半球大气质量的反位相变化，北半球大气质量在冬季达到最大，夏季最小，南半球相反。IHO季节变化与全球范围大气质量的重新分布相关，其中对IHO 季节变化起主要作用的是水汽质量的变化，对 IHO 贡献最大的地表气压扰动出现在中纬度地区。IHO 与中国同期气候变动以及夏季风异常存在显著联系（卢楚翰等，2008，2009，2010，2013；Guan，et al，2010；丛菁等，2011；Jin，et al，2015）。除此之外，已有的研究还表明IHO 与大气质量海陆间迁移（胡潮等，2015；周游等，2016；尹旸艳等，2018）、大气角动量异常（Lu，et al，2019）等现象都有关。

干空气质量流和水汽质量流是引起地表气压变化的两个主要分量，但气候模式对两者的模拟效果仍有待改进（Qin，et al，2015）。世界气候研究计划（World Climate Research Program，WCRP）下的国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project，CMIP）在气候变化及其影响研究方面得到了广泛应用。已有研究利用CMIP 模式资料分析了水汽质量变化对IHO 季节变化的影响。卢楚翰（2009）利用国际大气环流模式比较计划（Atmospheric Model Intercomparison Project，AMIP）的12 个模式模拟资料评估了这些模式对IHO季节变化以及内部因子的模拟能力，证明水汽质量是IHO 季节变化的主要因素，但是AMIP 模式对于蒸发率和降水率的模拟效果较差。乔年等（2022）通过比较，筛选出了模拟IHO 季节循环最好的16 个CMIP6 模式。这16 个模式成功地模拟出半球大气质量的时间演变和空间结构，表明水汽对IHO 季节变化有抵消作用且半球内部水汽质量变化可驱动越赤道质量流的产生，但在量值和峰谷值的月份与再分析资料存在一定偏差。

CMIP6 计划试验主要包括核心的气候诊断、评估和描述试验（Diagnostic Evaluation and Characterization of Klima，DECK），历史模拟试验（Historical Run）和 23 个模式比较子计划试验（CMIP6-endorsed MIPs）。情景模式比较计划（Scenario Model Intercomparison Project，ScenarioMIP）是CMIP6 的主要子计划之一。该计划不同于CMIP5中的典型浓度路径（RCPs）情景，CMIP6 中的情景是不同共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）和RCPs 的组合情景，包含了未来社会经济发展的含义，更加强调未来辐射强迫情景与共享社会经济情景的一致性（O'Neill，et al，2016；Riahi，et al，2017；张丽霞等，2019），改进了CMIP5 中长期存在的模型偏差和辐射强迫量化差的问题，为评估模式对过去和当前气候变化的模拟能力、预估未来气候变化提供了重要数据基础（Eyring，et al，2016；Stouffer，et al，2017）。已有研究利用CMIP6 情景模式比较计划资料对区域降水进行了预估。王予等（2021）指出在中国地区，CMIP6 相较于CMIP5 对极端降水的模拟能力总体上有提升，主要体现在CMIP6 对干旱区平均的气候态和变率方面改进明显，而对于湿润区的改进主要表现在对极端降水空间相关模拟能力的提高。周天军等（2021）利用CMIP6 模式模拟资料指出，温室气体浓度升高有利于提升极端降水事件的发生概率（44%），人为气溶胶浓度上升则降低其发生概率（73%），这与地表降温引起的可降水量减少、东亚夏季风环流减弱有关。未来随着温室气体的排放增加和人为气溶胶的减排，类似持续性强降水事件的发生概率将持续升高。在不同的SSP 下，未来温室气体排放越多，极端降水事件的发生风险越高。庄园煌等（2021）基于 CMIP6 的 16 个全球模式试验数据，预估了1.5/2℃升温目标下“一带一路”主要陆域的未来降水变化，指出升温目标下陆域降水变化具有明显的空间差异，地中海与黑海地区、中国南部至中南半岛地区减少，其他地区的降水普遍增多。这些研究对认识大气中的水汽含量变化有着重要的物理意义。

与现代气候相比，末次盛冰期存在大量冰盖以及较低的温室气体含量，使得地表和对流层降温，这种降温通过抑制大气容水能力而减少大气中的水汽含量（Jiang，et al，2015；Yan，et al，2016；Cao，et al，2019）。进一步的研究结果表明，随着温室气体排放的增加大气中的水汽含量也在增大（张丽霞等，2019；Lu，et al，2020）。然而，针对水汽质量南、北半球变化的研究尚未见诸报道。当不同的排放情景出现时，各季南、北半球的水汽质量相较于历史模拟时期如何变化以及区域水汽质量异常变化对温室气体浓度上升的响应差异如何，至今亦未见较为系统的研究。因此，文中将利用CMIP6 未来不同情景预估结果分析半球水汽质量的季节循环特征，并给出冬、夏季区域水汽异常分布对CO2浓度上升的响应特征，结果对深刻认识气候变化对全球大气乃至降水变化的影响有着重要意义。

2 资料与方法

2.1 资 料

截至 2022 年 11 月，共有 47 个 CMIP6 模式对外发布了历史模拟试验的月平均地表气压数据，历史模拟试验中所分析时段为 1958 年1 月—2014 年12 月。乔年等（2022）根据历史模拟试验对IHO 季节循环的模拟效果，从47 个模式中挑选了模拟较好的16 个模式，16 个模式中具有4 种主要排放情景即SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和SSP5-8.5 的资料具体见表1。所用变量为月平均地表气压、比湿，多层资料高度范围为1000—10 hPa，共有17 层，覆盖时段为2015 年1 月—2100 年12 月，此外，采用双线性插值方法，对不同分辨率的资料进行了处理，使其分辨率统一到2.5° × 2.5°网格，并取各模式的等权重算术平均作为模式集合平均。由于文中分析的是年变化，所有资料均事先处理成多年平均的月平均值，形成长度为12 个月的时间序列。

2.2 水汽质量的计算

根据Guan 等（2001）和卢楚翰等（2008）的工作，利用地表气压（ps）计算全球的大气总质量（mG）

式中，fD=1.0020 为地球形变参数，φ为纬度，a 为地球平均半径，g0为平均重力加速度。由此可以推出北半球和南半球大气总质量表达式分别为

而全球水汽质量（mwG）、北半球水汽质量（mNHw）及南半球水汽质量（mSHw）的表达式为

式中，pw是地表气压（ps）中的水汽压强分量，表示为

式中，q为比湿，w为整层大气的可降水量。

针对某一时间点，这里依据大气质量定义IHO指数为

文中定义变量A的纬向平均为，定义变量A的异常（A′）为A相对于其年平均的偏差。定义变量A的年变程为一年12 个月A的最大值和最小值之差。

3 温室气体排放情景下的南北半球水汽质量逐月变化及与历史模拟试验对比

卢楚翰等（2008）基于再分析资料的诊断分析得出，半球水汽质量的季节变化是IHO 年循环的重要分量，表明模式大气中水汽总量的变化对南北涛动有抵消作用。对比4 个温室气体排放情景下半球水汽质量变化（图1），4 种情景下都显示出如下的特征：（a）南、北半球水汽质量存在明显的季节循环特征，北半球变化冬小夏大，南半球则与之相反，与大气总质量呈现反向变化关系，表明大气中水汽总量的变化对大气总质量变化有补偿作用。（b）北半球水汽质量变化峰值和年变程大于南半球。由于H2O 分子量为18，明显小于大气平均分子量（28），夏季北半球水汽体积的增加是ps进一步降低、IHO指数减小的重要分量。

图1 半球水汽质量多年月平均值（a）及与历史模拟试验的差值（b），以及IwIHO 多年月平均值（c）及与历史模拟试验的差值（d）（单位：×1015 kg，长虚线、圆点（●）为SSP1-2.6（ssp126）情景下南、北半球，点虚线、圆圈（○）为SSP2-4.5 情景下，短虚线、加号（+）为SSP3-7.0 情景下，双短虚线、五角星（☆）为SSP5-8.5 情景下，灰色柱状为历史模拟试验）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）

随着CO2浓度的持续上升，两半球水汽质量呈现出了不同的变化。4 种情景中SSP1-2.6 情景下两个半球水汽质量年变程变化都是最小的，南、北半球年变程分别为2.78×1015kg、4.47×1015kg。对于北半球而言，5—7 月水汽质量在SSP3-7.0 和SSP5-8.5 情景下气候平均值相差较小，与历史模拟试验差值也在两个情景下接近。虽然随着CO2的增加，北半球各个月的水汽质量气候平均值也随之增大，但是SSP3-7.0 情景下水汽质量年变程最大（表2）（4.87×1015kg），比历史模拟试验增加了26.49%。结合图1a 和b 可以发现，相邻两个情景间差距最大的月份是在SSP2-4.5 情景与SSP3-7.0 情景下的8 月，说明北半球夏季末水汽质量受温室气体含量增加影响较大，可能会对夏季末北半球降水增多产生重要影响。

表2 半球水汽质量气候平均值及水汽质量IHO年变程（单位：×1015 kg）Table 2 Annual ranges of climatic mean values of hemispherical water vapor mass and IwIHO（unit：×1015 kg）

南半球水汽质量季节变化则不同于北半球。SSP1-2.6 情景后随着CO2浓度的升高，南半球水汽质量年变程增大。从与历史模拟试验的差值可以发现，虽然SSP1-2.6 和SSP5-8.5 情景下南半球各季节水汽质量差值最小和最大，但是SSP2-4.5 和SSP3-7.0 情景相比，两个情景下水汽质量变化幅度差距较小，与历史模拟试验的差值也比较接近，这与北半球SSP2-4.5 和SSP3-7.0 情景下水汽质量气候平均值差距较大不同，同时，SSP5-8.5 情景下南半球水汽质量气候平均值与历史模拟试验下的差值远大于其他3 种情景，尤其在3 月，最大差值达到1.32×1015kg。对比可以发现，南半球水汽质量在温室气体排放超过一定阈值后会发生较大的增加，而在阈值前水汽质量的增加幅度较小，而北半球水汽质量则是随着温室气体的增加都会出现较大幅度的变化，这可能与两半球海陆分布不同有关。

随着CO2浓度的上升，水汽质量IHO 年变程也随之增大，在SSP5-8.5 情景下达到最大，为7.97×1015kg（表2）。图1c 显示冬、夏季的水汽质量IHO 变化幅度最大，最大的月份在4 种情景中都是8 月，这可以为解释夏季末区域降水量大提供依据。值得注意的是，4 种情景中随着CO2浓度的上升，各情景间IwIHO年变程的增加幅度减小（SSP1-2.6 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），说明当CO2浓度升高到一定程度后，半球间大气水汽质量异常增加幅度减小，是否是因为更多的水汽进入海洋有待进一步确认。

综上分析，随着CO2浓度的上升，南、北半球水汽质量年变程都是在SSP1-2.6 情景下最小，且北半球水汽质量季节变化幅度大于南半球。4 种情景下冬、夏两季半球水汽质量变化最为剧烈。但是CO2浓度继续上升，南、北半球水汽质量季节变化出现差异，北半球水汽质量变化在SSP3-7.0 情景下最大，南半球则是在SSP5-8.5 情景下最大。而水汽质量IHO 年变程随着CO2浓度的升高而增大，在SSP5-8.5 情景下达到最大，但增大的幅度减小。

4 温室气体排放情景下水汽质量分布

水汽质量的季节变化对IHO 季节变化起到补偿作用，但随着CO2的增加，南、北半球水汽质量呈现出不同的季节变化特征。为了进一步探讨不同情景下水汽质量变化对大气质量分布的影响，接下来从地表气压（ps）的水汽压（pw）分量冬、夏季分布进行分析。

4.1 北半球冬季（DJF）

图2 冬季4 个温室气体排放情景及历史模拟试验下水汽压异常值纬向平均分布（a）及与历史模拟试验的差值（b）（实线为SSP1-2.6 情景，长虚线为SSP2-4.5 情景，短虚线为SSP3-7.0 情景，点虚线为SSP5-8.5 情景，黑色柱状为历史模拟试验）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）

为了进一步探究水汽质量在不同CO2浓度下的分布，这里分析水平分布特征。由图3 可见，CO2浓度的变化对赤道附近变化影响最为剧烈，而其他地区变化较大的主要还是集中在大洋洋面上。由于CO2浓度的变化会导致洋面海温发生变化，进一步影响Pw的变化，从而对IHO 产生影响。图3 说明，赤道太平洋水汽质量变化对CO2浓度的变化最为敏感。

图3 冬季4 种温室气体排放情景下水汽压异常值分布（a—d）及与历史模拟试验的差值（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）

随着CO2的增加，夏季各纬度[]变幅也减小，但各纬度带间[]变幅受情景变化影响存在明显差异。南半球[]变幅随着CO2增加而减小，且各纬度带间差异较小，但历史模拟试验及SSP1-2.6 情景（图4a）下[]变幅最大值在赤道北侧，其他3 种情景却是在赤道南侧。北半球各纬度带间差异却明显不同。SSP2-4.5 情景下越靠近北极，[p′

图4 夏季4 个温室气体排放情景及历史模拟试验下水汽压异常值纬向平均分布（a）及与历史模拟试验的差值（b）（实线为SSP1-2.6 情景，长虚线为SSP2-4.5 情景，短虚线为SSP3-7.0 情景，点虚线为SSP5-8.5 情景，黑色柱状为历史模拟试验）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]变幅先是增大，之后几乎稳定不变，在极区附近反而略有增大。在SSP3-7.0 和SSP5-8.5 情景下，从赤道到北极[]变幅显著下降，但也都是在极区附近[]增大，而且北半球中纬度极大值向北移动。从与历史模拟试验的差值（图4b）可以看出，随着CO2的增加，夏季[]变化先是减小，在SSP2-4.5 情景下[]最接近历史模拟试验，再之后[]变幅增大。此外，有意思的是，SSP1-2.6 情景下北极地区[]减小，而其他3 种情景下却是增大。

图5 同图3，但为夏季Fig.5 Same as Fig.3 but for summer

5 结论与讨论

使用历史模拟试验中对IHO 季节变化模拟较好的16 个模式模拟资料，研究SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-70 和SSP5-8.5 四个不同CO2浓度情景下对IHO 季节变化起主要作用的水汽质量季节变化，分析其与历史模拟试验的差异，最后从水汽压空间分布场来探究不同区域水汽质量对CO2浓度变化的响应，主要结论如下：

（1）不同情景下半球水汽质量变化存在着共同点。南、北半球水汽质量与大气总质量呈现反相变化关系，表明大气中水汽总量的变化对大气质量南北涛动有补偿作用，而且北半球水汽质量变化峰值高于南半球。无论南半球或是北半球，SSP1-2.6 情景下半球水汽质量变化幅度均最大，且冬、夏季异常变化较大。此外，北半球水汽质量季节变化幅度明显大于南半球。

（2）不同情景下半球水汽质量变化存在差异。对于北半球而言，5—8 月和11 月—次年1 月水汽质量在SSP3-7.0 情景下最大，且该情景下北半球水汽质量年变程最大，与历史模拟试验差值也最大。南半球则不同于北半球，SSP1-2.6 情景后随着CO2浓度的上升，南半球水汽质量年变程随之增大。全球水汽质量气候平均值最大年变程出现在SSP3-7.0 情景下，且在此情景下全球水汽质量气候平均值与历史模拟试验差值达到最大，而SSP5-8.5 情景下全球水汽质量变化幅度与SSP2-4.5 情景下相同。随着CO2浓度的上升，水汽质量IHO 年变程也随之增大，在SSP5-8.5 情景下达到最大，但增大的幅度逐渐减小。

（3）CMIP6 各温室气体排放情景下冬、夏季在分布上有相同特征，但随着CO2浓度的上升，不同地区变化在不同季节也不尽相同。CO2浓度变化对赤道附近变化影响最为明显，且越靠近南极，变化越小，但越靠近北极，夏季变化反而大于冬季。冬季在SSP3-7.0 情景下、夏季在SSP1-2.6 和SSP2-4.5 情景下，两半球低纬度和北极水汽质量出现了异于其他情景的位相变化。此外，随着CO2的增加，夏季水汽质量有向北半球中纬度堆积的趋势。

要说明的是，卢楚翰等（2008）研究IHO 的季节循环，发现实际大气中有显著的南、北半球反相的水汽季节变化。模拟大气中亦然（胡潮等，2015）。季节循环所揭示的夏季大气水汽含量显著增加的事实，这说明了当夏半年温度升高时，不仅可导致地球表面向大气输送的水汽量增多，而且大气水汽容量也显著增大。显然，全球变暖同样会导致类似情况发生。研究表明，1973—2006 年北半球大陆上空气柱中水汽总量以每10 年0.45 mm 速度增加（如，Durre，et al，2009）。而Trenberth（2011）在研究全球变暖对降水影响时，指出全球变暖会导致更强的蒸发作用和地面干旱，而由于大气容水能力提升（每升温1℃，大气的持水量增加约7%），全球大气中的水汽质量会增加，导致全球水循环加强。Santer 等（2007）指出水汽质量的增加离不开人为影响。因此，虽然不同温室气体排放情景下水汽质量变化依旧对季节IHO 起到主要的抵消作用，但是半球水汽质量年变程和分布都对CO2响应存在差异，这种差异形成的机理仍然有待揭示，且区域水汽质量变化对降水的影响如何也需要加强研究。注意到，王雅君（2022）指出CMIP6 四个温室气体排放情景中SSP1-2.6 情景下全球升温是稳定的，其他3 种情景是瞬变升温，并且利用CMIP6 温室气体排放情景资料确定了多组全球稳定升温和瞬变升温的数据集，指出了全球稳定和瞬变升温下亚非夏季风降水响应差异，那么不同情景下由于水汽分布及其时、空变化强度导致的降水及季风环流异常如何则需要更多的研究。

致 谢：CMIP6 资料取自美国Lorenz 国家实验室（LLNL/PCMDI，Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison）。文中插图使用 NCL 软件绘制。谨致谢忱!