从全球地表平均温度时间序列中识别自然气候变率信号

从全球地平均温度时间序列中识别自然气候变率信号 从全球地表平均温度时间序列中识别自然 气候变率信号 第4卷第4期 2010年8月 沙漠与绿洲气象' D''.e''.'s''.er'.t..a...n.'.d......O....'a..s...i..s....'M.....e'.t..e...o...r'.o.'l''o'.g——y 译文 从全球地表平均温度时问序列中识别 自然气候变率信号 DavidWJThompson,JohnMWallace,PhilDJones,JohnJKenndhy 摘要:全球表面平均温度受到自然变率和人为强迫两方面影响.本文研究有关1900年1 月一2009年3月全球平均温度时间序列即自然气候变率中的信号鉴别和剔除问,研发了一 系列简单的,基于物理学的方法,并将其应用于区分厄尔尼诺一南方涛动(ENSO),高纬度大陆 冬季海洋气团平流变化和由火山爆发导致的大量气溶胶进入平流层这三种自然现象对气候的 影响.在ENSO和高纬度温度平流的作用从全球平均温度的记录中剔除之后,显示于仪表的火 山爆发及其变化的信号变得更加显而易见.随后火山爆发的影响就从记录中过滤掉,而剩下的 时间序列则显示出自1950年以来全球气温几乎是一个单调的递增模式.结果还揭示,年际时间 尺度海陆耦合的影响超过了ENSO和火山爆发.一般而言,全球陆地和海洋平均温度的情况紧 密地同海洋气团主导陆地的那2,3个月相关.大西洋海面温度大振幅的扰动使这 些耦合波动呈 现为一个复杂的空间信号. 1简介 观测到的20世纪全球表面平均温度随时间变化 的关系曲线,反映出自然发生的气候变化和人为排放 的温室气体以及含硫酸气体对温度的综合影响.一项 广泛应用的技术用于联合国政府间气候变化专门委员 会(IPCC)区别人为强迫和自然变化的评估,它包 括:(a)观察烈的气候变化的空间特征,(b)从气候模型 中推测人为强迫引起的气候变化的特征,而这些气候 模型设定了不同浓度的温室气体.本文推定从测得的 全球陆地和海洋平均温度(其变化源于自然气候变率) 记录中剔除人为强迫信号和其它一些20世纪全球平 均地表温度变率的关键因素. 早先的研究已经评估了全球平均温度的变化归 因于自然气候变率,但是过于依赖设定了气候指数的 全球表面温度中的厄尔尼诺一南方涛动 统计学方法. 现象(ENSO)的信号是通过以下方法来估计的:基于南 方涛动或赤道太平洋海面温度滞后指数的线性回归, 热带太平洋与大陆表面温度的最大协方差,复杂 的来源于线性逆模型的"基于模式的滤波器(patterns— basedfilters,PBF)",以及与地理相关的滞后回归分 析.火山爆发的信号规定为线性趋冷之后跟随着指数 式增温. 在本文的研究中,我们开发了一系列新方法从非 平滑的全球平均陆地与海洋温度变化的月平均时间序 列中识别和筛选与ENSO,动力学大气变率和火山爆 发有关的方差.用一种全球海洋一大气混合层响应异常 升温的热力学模型估计了ENSO与火山爆发对全球 平均气温的影响.在ENSO的例子里,假设升温与东太 平洋海面温度异常成比例;在火山爆发的情况下,假设 升温与平流层气溶胶含量成比例.用北半球海陆温度 差异同海平面气压场之间的协方差,对全球平均气温 中动力学大气变率进行估计.过滤法不是平滑数据,而 是减去已知原因(物理的,依赖时间的)引起的自然气 候变率的估计值,以减小全球平均温度的高频变率.因 此,剩余的全球平均温度时间序列同原始数据一样,可 以解释每月的温度变化情况. 筛选过程的结果提供了几种看待2O世纪全球平 均温度变率的新启示.在ENSO和动力学大气变率对 全球平均温度作用被剔除之后,剩余的时间序列突出 了1945年海面温度(SST)伪降低,更加凸显了全球表 面温度变化中火山爆发的信号特征.在火山爆发的信 号被剔除之后,剩余的全球平均温度时间序列呈现出 全球平均温度白1950年以来几乎单调递增. 本文的组织结构如下,第2节主要阐述数据分析 61 62 译文 沙漠与绿洲气象. D.....e...se...r...t....a..n——d'.....O....a....s..—i.s....M.....e...t—e'.o...r..o....l.o——g——y 第4卷第5期 2010年1O月 方法,第3节介绍了如何剔除ENSO和动力学大气变 率对全球平均温度时间序列的影响,第4节检验了剔 除ENSO和动力学大气变率以后的剩余时间序列中 火山爆发的影响.第5节介绍了如何剔除火山爆发对 计算全球平均温度时间序列的影响,第6节进一步突 出阐述了在剔除各种影响以后全球平均温度变率的关 键特点,第7节为主要结论. 00奠?一蠹 本项研究中采用的数据选自气候研究组织近地 面气温数据集(第3版)(cRuTEM3),哈德莱中心海面 温度数据集(第2版)(HadSST2),以及二单位合编的 陆地一海面温度数据集(第3版)(HadCRUT3).所有的 温度数据均可从东英吉利大学(UniversityofEast Anglia)获取,提供的是经纬度5ox5.网格的数据,且为 月平均的距平值(基准期是1961--1990年);海平面 气压数据由国家大气研究中心的数据支持部提供,数 据规格同上. 已有时间序列的时间为1900年1月h2OO9年3 月.除非另作说明,所有分析均基于去趋势数据(使用 正在发展中的过滤算法,包括相关和回归计算),时间 限定在1950年1月006年12月,因此也消除了 Thompson等(2008)所述的1945年海面温度数据不连 续性的影响.本研究分析数据可通过以下网址在线获取 (WWW.atmos.colostate.edu/~davet/ThompsonWallace JonesKennedy). 羔舌王 本研究发展和应用了一种简单的,可行的,物理 学的方法剔除已知的气候现象对计算全球平均温度变 率的影响. (1)过滤全球平均温度时间序列,剔除已知自然气 候变率源的影响,放大了过去几个世纪全球变暖的人 为影响信号.1950年1月-_20O9年3月的原始数据 和过滤后的剩余数据显示的趋势是相当的(相差0.12 K/10a),(去趋势后)剩余数据的差只有原始数据的 2/3(分别为0.10K,0.15K).剔除影响后的时间序列更 清晰地表明,在过去的几十年里,相对于海洋区域,陆 地区域升温明显.海洋和陆地升温的差异,在一定程度 上反映出最近从船舶转换成浮标测定所带来的海面温 度偏冷现象. (2)滤除影响后的时间序列更清晰地显示火山爆 发对于全球表面温度的影响,例如皮纳图博火山爆发 的信号特征在全球平均温度原始时间序列中几乎完全 可以识别,在过滤掉ENSO和动力学大气变率引起的 影响后,也非常清晰地显示火山爆发的信号特征.精确 化了的火山信号衰减时间较长,更适合从响应火山强 迫的气候系统中评价气候的敏感性. (3)研究结果表明,全球平均地表温度和海洋温度 在年际时间尺度上存在耦合,在过滤了ENSO和火山 爆发对全球平均温度的影响后也是如此.当海面温度 场主导陆地2_3个月时,这种耦合程度最大,而且在 北大西洋海面温度变率中这种耦合更突出. (4)研究结果揭示了1945年末期全球平均温度 存在的伪不连续性以及20世纪40年代晚期陆面温度 方差存在的显着下降趋势.1945年的不连续性很大程 度上源于海洋表面温度场,其原因与海洋测量技术的 差异相关,即二战期间美国和英国的观测船混合使用, 二战后突然转为主要用英国观测船.陆面温度数据的 方差下降趋势与1951年以来观测网迅速增加相一致. 值得注意的是,陆面平均数据在1945年仍略有下降, 虽然在其剩余时间序列里下降十分小.SST数据集修 正了20世纪中叶因仪器变化给测量数据带来的影响, 期望在21世纪初叶可利用这些数据,但修正后的数据 对全球平均温度时间历程会带来怎样的影响,尤其是 对20世纪中叶的影响,这将是十分有意义的问题. 尹仔锋摘译自JournalofClimate,2009, 22:6120-6141 谷凡校