海洋与湖沼  2022, Vol. 53 Issue (3): 538-556   PDF    
http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20211200309
中国海洋湖沼学会主办。
0

文章信息

曹茜, 董昌明, 夏长水. 2022.
CAO Qian, DONG Chang-Ming, XIA Chang-Shui. 2022.
基于地球系统模式FIO-ESM v2.0对1850~2014年大西洋经向翻转环流变化的研究
INVESTIGATING CHANGES IN ATLANTIC MERIDIONAL OVERTURNING CIRCULATION FROM 1850 TO 2014 BASED ON FIO-ESM V2.0 SIMULATIONS
海洋与湖沼, 53(3): 538-556
Oceanologia et Limnologia Sinica, 53(3): 538-556.
http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20211200309

文章历史

收稿日期:2021-12-04
收修改稿日期:2022-01-19
基于地球系统模式FIO-ESM v2.0对1850~2014年大西洋经向翻转环流变化的研究
曹茜1,2,3, 董昌明1,2,4, 夏长水3,4     
1. 南京信息工程大学海洋科学学院 江苏南京 210044;
2. 南方海洋科学与工程广东省实验室 广东珠海 519000;
3. 自然资源部第一海洋研究所 山东青岛 266061;
4. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室 山东青岛 266237
摘要:大西洋经向翻转环流(Atlantic meridional overturning circulation, AMOC)作为全球大洋的极向热量输送带, 对大西洋附近区域的天气及全球气候变化都存在至关重要的影响。采用自然资源部第一海洋研究所研发的地球系统模式FIO-ESM v2.0 (First Institute of Oceanography-earth system model version 2.0)分析了1850~2014年AMOC的空间分布特征及时间变化规律, 并进一步讨论造成该变化的可能因素。研究结果表明: 1850~2014年AMOC最大值出现在40°N、1 000 m深度附近, 其时间序列总体呈现-0.079 1×106 m3/(s·a)的减弱趋势, 该期间伴随着Labrador、Irminger海域冬季混合层深度的变浅。通过将模式计算的AMOC强度与RAPID (rapid climate change programme)和OSNAP (overturning in the subpolar North Atlantic program)观测资料进行对比, 结合模式间并行比较结果显示该模式能较好地再现观测数据期间的AMOC变化规律。FIO-ESM v2.0模式模拟的AMOC具有55 a左右的年代际周期, Labrador、Irminger海域冬季混合层深度变化揭示的对流变化以及Labrador、GIN海域表层海水密度变化造成的海水下沉对AMOC强度的周期性振荡贡献较明显, 其周期性变化与海表盐度(sea surface salinity, SSS)、海表温度(sea surface temperature, SST)、蒸发与降水的差值、北大西洋涛动(North Atlantic oscillation, NAO)等要素的变化密切相关。
关键词大西洋经向翻转环流(Atlantic meridional overturning circulation, AMOC)    FIO-ESM v2.0模式    AMOC指数    
INVESTIGATING CHANGES IN ATLANTIC MERIDIONAL OVERTURNING CIRCULATION FROM 1850 TO 2014 BASED ON FIO-ESM V2.0 SIMULATIONS
CAO Qian1,2,3, DONG Chang-Ming1,2,4, XIA Chang-Shui3,4     
1. School of Marine Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;
2. Southern Laboratory of Ocean Science and Engineering, Zhuhai 519000, China;
3. First Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Qingdao 266061, China;
4. Laboratory for Regional Oceanography and Numerical Modeling, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao 266237, China
Abstract: The Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) is an extremely important polar heat transport belt that has crucial effects on both Atlantic Ocean weather, and global climate change. The spatial distribution characteristics and temporal changes of the AMOC from 1850 to 2014 was analyzed using the First Institute of Oceanography-Earth System Model version 2.0 (FIO-ESM v2.0) that is developed by the First Institute of Oceanography of the Chinese Ministry of Natural Resources. Possible reasons for this change are discussed. Results show that the maximum value of the AMOC index from 1850 to 2014 appears near 40°N at depth of 1 000 m, and shows a weakening trend of approximately 0.079 1×106 m3/s per year. In addition, shallowing of mixed layer depth in winter in Labrador and Irminger Seas during the weakening of AMOC index was observed. The calculated AMOC intensities were compared with the Rapid Climate Change Programme (RAPID) and Overturning in the Subpolar North Atlantic Program (OSNAP) observations. Results highlight that the model is well suited to reproduce changes in AMOC over the study period. The AMOC simulation results have an interdecadal cycle of about 55 years. The convective changes were revealed by changes in the Labrador and Irminger Seas winter mixed layer depths. Changes in surface seawater densities in the Labrador and the Greenland-Iceland-Norwegian (GIN) Seas contribute apparently to the periodic oscillation of AMOC intensity. These periodic changes are directly interconnected with the changes in sea surface salinity, sea surface temperature, difference between evaporation and precipitation, North Atlantic Oscillation, and other factors.
Key words: Atlantic meridional overturning circulation (AMOC)    FIO-ESM v2.0    AMOC index    

大洋环流主要包括海洋上层由风驱动形成的风生环流, 以及海表受热、蒸发降水不均匀等因素使温度、盐度发生变化导致表层密度变化而形成的热盐环流, 大西洋经向翻转环流(Atlantic meridional overturning circulation, AMOC)是大洋热盐环流的重要组成部分。AMOC作为实现全球气候系统能量循环的关键过程之一, 对经向热输送、极向淡水通量输送和全球气候系统能量平衡都具有十分重要的意义。根据前人的研究可以将AMOC分为四个主要分支(于雷等, 2009; 于子棚等, 2017): 海洋上层低纬度海域高温高盐海水向高纬度输送(Ganachaud et al, 2000), 拉布拉多海域的深水形成及自北欧海向南流经格陵兰-冰岛-苏格兰海脊形成的溢出流(Dickson et al, 1994), 北大西洋深层水(North Atlantic deep water, NADW)的南向传输(Mauritzen, 1996)及大西洋中低纬度宽广海盆内的上升流(Stommel, 1961; Handoh et al, 2003)。

AMOC对海洋物质能量输送和全球气候变化有着非常重要的影响。早在1925年, Merz (1925)根据大西洋盐度经向横截断面给出了大西洋表层及深层洋流的分布特征, 首次得出了AMOC的大致流动。AMOC的存在有利于热量向高纬度传输, 相关研究表明AMOC输送的热量占整个北半球由赤道向极地输送总热量的25% (Bryden et al, 2001), AMOC承担了约70%的北大西洋副极地海域极向热量输送(Li et al, 2021)。AMOC造成的热量重新分配会对全球气候变化产生影响, Meehl等(2011)Palmer等(2011)Trenberth等(2012)等指出全球气候系统耗散的热量极有可能用于加热深海, 该现象可能是海洋经向翻转环流输送热量所致。Chen等(2018)研究发现AMOC减弱时会输送较少的热量到中深层海洋, 导致更多的热量停留在海洋表面, 从而加剧气候变暖。AMOC的存在将大气与深层海洋之间的热量变化联系起来, 其研究对海洋和气候研究领域的发展都具有推动作用。

目前, 对于AMOC的研究可以分为现场观测和数值模式两种研究手段。其实测资料多为断面观测资料, 如RAPID (rapid climate change programme)和OSNAP (overturning in the subpolar North Atlantic program) (Lozier et al, 2017)浮标阵列资料。Frajka-Williams (2015)利用2004~2014年的RAPID阵列观测建立了一个将中上层海洋输送的年际异常与海平面高度相联系的回归模型。Lozier等(2019)运用为期21个月的OSNAP观测资料提出了AMOC的驱动源地为格陵兰以东海域这一新观点。上述两种资料均存在准确性高, 但时间覆盖范围相对较短的特点。目前AMOC的观测十分具有挑战性, 需要横跨整个盆地进行测量, 因此, 历史上可用于AMOC长期变化研究的观测资料非常有限。

考虑到现场观测数据缺乏且卫星遥感难以获得深海要素资料, 数值模拟成为当前AMOC研究的重要手段之一。不同模式产品都显示了AMOC具有年代际振荡(Danabasoglu et al, 2012; Delworth et al, 2012; Muir et al, 2015, 2017; Bagatinsky et al, 2021), 其周期性变化受多方面因素的影响。有研究指出, AMOC年代际变化与北大西洋和北冰洋、北欧海之间的淡水交换相关(Delworth et al, 1997; Ortega et al, 2017; Liu et al, 2019)。Delworth等(2000)研究发现AMOC的低频变率主要通过海表热通量的变化引发AMOC的变化。Jungclaus等(2005)指出AMOC低频振荡的周期是经向翻转环流及其热盐输送与密度异常再分配之间的延迟反馈造成的。也有研究表明, 盐度异常与温度异常具有相似的传播特征, 可以在一定程度上抵消温度对AMOC变化的影响(Sévellec et al, 2013, 2015)。李晓兰等(2018)基于FGOALS-g2 (the flexible global ocean-atmosphere-land system model grid-point version 2)模拟结果指出AMOC的低频振荡主要受温度、盐度的变化与海表风场作用的影响。此外, 大量研究表明AMOC的年代际振荡与北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation, NAO)间存在相互作用(Timmermann et al, 1998; 周天军等, 2005; Danabasoglu, 2008; Wen et al, 2016)。Ma等(2021)考虑了平均流动效应, 指出斜压Rossby波向西传播速度的变化也会导致AMOC多年代际变率周期的改变。由此可见, 目前在AMOC的年代际振荡方面前人已经开展了大量研究, 但是对于AMOC的年代际变化影响因素未有定论, 而且在很大程度上取决于研究所采用的模型产品不同。

考虑到AMOC在高纬度海域的重水形成与海水的垂向混合相关, 我们选用考虑浪致混合作用改善了海洋环流垂向混合的FIO-ESM (First Institute of Oceanography-earth system model)模式产品进行研究。FIO-ESM模式产品的最新版本为FIO-ESM v2.0 (First Institute of Oceanography-earth system model version 2.0), Bao等(2020)在对该模式进行多要素评估时简要介绍了AMOC的变化特点, 并指出FIO-ESM v2.0对AMOC有较好的模拟能力。本研究将在此基础上对AMOC展开详细讨论。

本文将采用FIO-ESM v2.0的165 a模式产品(1850~2014年)研究AMOC的空间分布特征及年代际变化规律, 与观测资料及其他模式结果进行对比验证, 并分析AMOC变化的可能影响因素。本文的结构安排如下: 第一部分是模式和资料方法介绍; 第二部分是结果与分析, 其中, 2.1和2.2部分分别为AMOC的空间分布特征和时间变化规律, 2.3部分讨论可能原因; 第三部分是结论和讨论。

1 模式、数据和方法介绍 1.1 数值模式产品

本文主要采用FIO-ESM v2.0的模拟结果进行研究, FGOALS-g3 (the flexible global ocean-atmosphere- land system model grid-point version 3)和CESM2 (the community earth system model version 2)两种模式结果用于模式间的并行比较。耦合了海洋表面重力波动的气候系统模式FIO-ESM, 是在Qiao等(2004)提出的非破碎海浪引起的海洋垂向混合理论(即浪致混合理论)的基础上建立的(Qiao et al, 2013)。该模式在海洋环流模块中引入了浪致混合的作用, 通过改善海洋环流模块的垂向混合来提高模式在海洋和大气方面的模拟能力(廖华夏, 2017)。FIO-ESM v2.0版本除考虑了浪致混合作用, 还考虑了海浪Stokes drift对海气动量和热量通量的影响、海浪飞沫对海气热通量的影响、海表面温度(sea surface temperature, SST)日变化参数化方案及其对海气热通量的影响, 模式的分辨率介绍请见表 1, 详细介绍请参见宋振亚等(2019)Bao等(2020)

表 1 FIO-ESM v2.0分量模式介绍 Tab. 1 Introduction of FIO-ESM v2.0 component mode
FIO-ESM v2.0分量模式 分辨率
大气(CAM5) 水平: 高分辨率f09 (0.9°×1.25°) 垂向: 30层
海洋(POP2) 水平: 1.1°× (0.27°~0.54°) 垂向: 61层
陆面(CLM4) 水平: 高分辨率f09 (0.9°×1.25°)
海冰(CICE 4.0) 水平: 1.1°× (0.27°~0.54°)
海浪(MASNUM海浪模式子程序版) 水平: 1.1°× (0.27°~0.54°)
注: 分量模式名称的全拼为community atmosphere model version 5 (CAM5), parallel ocean program version 2 (POP2), community land model version 4 (CLM4), Los Alamos sea ice model version 4.0 (CICE 4.0), marine science and numerical modeling (MASNUM)

我们从前期版本已经通过第五次耦合模式比较计划(coupled model intercomparison project 5, CMIP5)评估的模式中选取了用于与本文FIO-ESM v2.0模式进行并行对比的模式产品, 其中一个是海洋模块与FIO-ESM v2.0模式一致采用第二代并行海洋模式(parallel ocean program version 2, POP2)的CESM2模式, 该模式由美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)研发而来; 另一个则选取了海洋模块与FIO-ESM v2.0模式不同, 采用了LICOM3的FGOALS-g3模式, 该耦合模式由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(State Key Laboratory Modelling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamic, LASG)与清华大学地球系统科学研究中心(Center for Earth System Science, CESS)联合开发。两者在CMIP5的评估中处于中等偏上水平, 因此我们将这两个模式产品用于与FIO-ESM v2.0模式产品的并行比较。两者的详细介绍请分别参考Li等(2020)和官方网站http://www.cesm.ucar.edu/, 本文不进行赘述。

本文采用上述模式生成的数值产品进行分析, 包括: (1) FIO-ESM v2.0、FGOALS-g3、CESM2的1850~2014年历史模拟试验结果。该数据包含三个集合试验, 分别为: r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1, 其中r、i、p、f分别代表初始条件、初始化方法、扰动的物理参数设置和强迫场, r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1对应三种不同初始条件下[将工业革命前参照试验(piControl)的301、330和350 a的1月1日数据作为初始条件进行三个历史模拟]的模拟试验。(2) FIO-ESM v2.0模式的未来情景预测试验结果。未来情景预测试验中不同实验场景表示为不同共享社会经济路径(shared socioeconomic pathway, SSP)与辐射强迫典型浓度路径(representative concentration pathway, RCP)的矩形组合, 本文采用SSP2-4.5的模拟结果, 即在中等发展路径下2100年辐射强迫达到4.5 W/m2 (RCP4.5)的情景(张丽霞等, 2019)。本研究主要采用上述数值产品中的水平方向流速、SST、海表盐度(sea surface salinity, SSS)、蒸发、降水、风速、海冰分布等变量, 以上模式数据可通过CMIP6官网(https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/)获得。

1.2 观测资料和再分析产品

本文选用的观测资料包括以下两种: (1) 26.5°N附近的RAPID断面观测资料。其时间覆盖范围为2004年4月至2014年3月, 数据时间间隔为12 h, 可从www.rapid.ac.uk/rapidmoc获取。(2) OSNAP浮标阵列资料。OSNAP观测系统由OSNAP West、OSNAP East两部分组成, OSNAP West从拉布拉多大陆架东南部延伸到格陵兰岛的西南端, OSNAP East从格陵兰岛的东南端延伸到苏格兰大陆架(Lozier et al, 2019), 其经向翻转环流数据为2014年7月至2018年6月的月平均结果, 可从www.o-snap.org获取。

再分析资料选取美国极地科学中心水文气候数据集(the Polar Science Center Hydrographic Climatology, PHC3.0)的年平均SST和SSS资料, 其垂向分层为33层, 水平分辨率为1°×1°。该资料可在http://psc.apl.washington.edu/nonwp_projects/PHC/-Climatology.html获取。

1.3 AMOC计算方法

有关AMOC强度的研究通常用流函数来表征, AMOC流函数的推导过程如下。不可压缩流体的速度场满足体积连续性方程:

    (1)

其中, x为纬向距离; y为经向距离; z为深度; u, v, w分别对应x, y, z方向的速度。将式(1)沿纬向进行积分:

    (2)

整理式(2)左边得:

    (3)

其中, x1x2分别对应大西洋西边界和东边界所在的纬向位置, 两者均为yz的函数。

由于大洋边界处受到摩擦作用的影响速度很小, 在这里可以忽略不计, 得到式(4):

    (4)

    (5)

    (6)

对于散度为0的速度场, 可以取流函数ψ (y, z) 与之建立联系。流函数ψ (y, z) 可以表示为

    (7)

通过对式(7)进行积分得到AMOC流函数的计算公式:

    (8)

其中, t为时间。

本研究利用模式的经向流速v和公式(8), 计算了FIO-ESM v2.0、FGOALS和CESM2的AMOC流函数。

2 结果与分析 2.1 AMOC的空间分布特征

利用FIO-ESM v2.0的1850~2014年月平均数值模式产品, 根据公式(8)绘制了深度-纬度坐标下AMOC流函数分布图, 如图 1a所示。从图 1a可以看出, FIO-ESM v2.0可以合理地模拟出AMOC的空间分布特征。由于面向流动方向, 流函数的高值位于右手侧, 通过该方法我们可以根据流线两侧高值所在侧的位置判断海水运动的方向, 由此可知经向流动分为红色填色区域的顺时针流动和蓝色填色区域的逆时针流动两个部分, 从表层到底层分别呈现出向北、向南和向北流动的三层结构。上层显示了表层海水的北向输送, 在60°N附近变重下沉, 继而在中层2 000~3 000 m深度附近向南回流, 该结果与前人对于AMOC的理论认知和研究结果基本一致(李晓兰等, 2018); 下层在4 000~5 000 m深度附近的底层水存在北向流动。FIO-ESM v2.0的模拟结果显示1850~2014年平均的AMOC最大值(本文中定义为AMOC流函数的最大值)出现在40°N、1 000 m深度附近, 最大值为30.35×106 m3/s; 26.5°N处AMOC的最大值为15.29×106 m3/s, 最大值所在深度为707 m, 与FGOALS-s2最大值所在深度731 m十分接近(黄文誉等, 2014)。图 1b给出了大西洋20°~60°N处平均和26.5°N处AMOC流函数随深度的变化曲线。从图中可以看出, 20°~60°N处在2 500 m以上的水体主要呈现顺时针方向流动, 2 500 m以深出现强度偏弱的逆时针流动, 较强的南向回流位于700~3 500 m深度处。在26.5°N处南向回流所在深度与20°~60°N处相似, 但其强度明显增强, 这是由26.5°N处大西洋深层流场存在十分强烈的西边界流造成的。

图 1 FIO-ESM v2.0模拟的1850~2014年平均的大西洋经向翻转环流(AMOC)流函数分布图 Fig. 1 The average distribution of the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) stream function from 1850 to 2014 as simulated by FIO-ESM v2.0 注: a: AMOC空间分布, 其中正(负)值表示顺(逆)时针环流, 箭头表示海水的大致流动方向; b: AMOC流函数随深度的变化, 红线和蓝线分别为20°~60°N处平均和26.5°N处的模拟结果
2.2 AMOC的时间变化规律 2.2.1 变化趋势的对比检验及模式间并行比较

为讨论AMOC随时间的变化特征, 图 2a给出了FIO-ESM v2.0的三个集合试验(r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1)及三者的平均在26.5°N处AMOC最大值模拟结果的时间序列, 并与RAPID实测资料进行了对比验证。r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1模拟的RAPID观测数据期间(2004年4月至2014年3月)、26.5°N处AMOC最大值及三者平均值分别为18.76×106, 18.70×106, 19.21×106, 18.90×106 m3/s。模拟结果显示三个集合试验的变化趋势相似, 在1850~1900年间, 模式模拟的26.5°N处AMOC最大值缓慢增加, 从20世纪开始呈现总体下降趋势, 在1935年前后下降尤其迅速且1945年附近出现极小值; 1945~1980年期间AMOC最大值再次缓慢上升而后减弱, 特别是在2000年前后, AMOC最大值下降十分急剧, 该反复升降现象的出现可能与AMOC存在年代际振荡有关。

图 2 26.5°N处AMOC最大值的时间序列 Fig. 2 Time series of AMOC maximum at 26.5°N 注: a: FIO-ESM v2.0模式不同模拟试验在26.5°N处AMOC最大值时间序列和RAPID (rapid climate change programme)资料的比较, 黄线、蓝线、浅蓝色线分别对应r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1模拟试验结果, 红色实线表示整体均值(ensemble mean), 为以上三种模拟试验的平均; b: FIO-ESM v2.0 (红线)、CESM2 (黄线)、FGOALS-g3 (蓝线)模式产品26.5°N处AMOC最大值时间序列和RAPID资料的比较; 以上图中黑线均为RAPID实测结果

为通过不同模式间的比较来评估FIO-ESM v2.0模式产品的模拟效果, 图 2b给出了FIO-ESM v2.0模拟实验的平均和FGOALS-g3、CESM2模式产品的26.5°N处AMOC最大值模拟结果的时间序列。从图像中可以看出, FGOALS-g3模式产品的变化幅度明显大于CESM2和FIO-ESM v2.0, 三者的AMOC最大值在2004年后与RAPID实测资料总体变化趋势相似, 都存在明显下降, 但模式产品的下降幅度小于实测值, RAPID的结果在2004~2008年与FIO-ESM v2.0模式产品较接近, 2008年之后由于观测流量显著减小, 二者差异增大, 在2009~2014年RAPID的结果与FGOALS-g3模式产品在数值上更接近。为进一步验证模式模拟AMOC的准确性, 将模式结果与RAPID实测资料的数值进行比对, 对比发现FGOALS-g3、CESM2模拟的RAPID观测数据期间, 26.5°N处AMOC最大值的平均分别为15.86×106和20.46× 106 m3/s。此外, FGOALS-s2模式模拟的26.5°N处AMOC最大值为20.5×106 m3/s (李晓兰等, 2018), FGOALS-g2模式的模拟结果为23.5×106 m3/s (黄文誉等, 2014)。与其他模式结果相较, FIO-ESM v2.0模式产品的结果与同时期来自RAPID观测的结果17.8×106 m3/s比较接近。

2.2.2 年代际变化特征

AMOC最大值的时间序列显示在其总体变化趋势之下, AMOC还存在年代际尺度的异常增减现象, 该现象与AMOC的低频振荡有关。图 3a给出了FIO-ESM v2.0、FGOALS-g3和CESM2模式产品1850~2014年AMOC指数[本文中采用李晓兰等(2018)的方法, 将AMOC指数定义为500 m深度以下, 20°~60°N区域内AMOC流函数的最大值, 与前文所定义的AMOC最大值相比, 该指数忽略了上层风生环流的影响]模拟结果的时间序列。从图中可以看出, FIO-ESM v2.0和FGOALS-g3模拟的AMOC指数总体呈现下降趋势, 通过线性拟合得出两者每年减弱约0.079 1×106和0.035 9×106 m3/s, 而CESM2模拟结果呈现每年约0.029 5×106 m3/s的增加。为进一步分析不同模式模拟AMOC的年代际振荡周期, 我们将AMOC指数的时间序列首先进行去除线性趋势和平滑的处理, 以减弱随机误差的影响, 而后进行谱分析(图 3b), 通过95%检验信度的红噪声检验发现FIO-ESM v2.0、CESM2模式产品AMOC指数的显著性周期均为55 a, 该研究结果与GFDL早期版本海气耦合模式模拟的50 a左右的年代际振荡周期(Delworth et al, 1993)及NCAR的CCSM4模式结果显示AMOC存在50~200 a的周期(Danabasoglu et al, 2012)相似; FGOALS-g3模拟AMOC的显著性周期呈现25和11 a左右的双峰结构, 该模式的前一代产品FGOALS-g2同样存在双峰型的周期(Huang et al, 2014)。

图 3 FIO-ESM v2.0、CESM2、FGOALS-g3模式产品1850~2014年AMOC指数的时间序列及功率谱分析 Fig. 3 Time series and power spectrum analysis of AMOC index of FIO-ESM v2.0, CESM2 and FGOALS-g3 products from 1850 to 2014 注: a: AMOC指数时间序列; b: 功率谱分析; 其中, 图a中红色、蓝色、黄色实线分别对应FIO-ESM v2.0、CESM2、FGOALS-g3的AMOC指数时间序列; 图b中红色、蓝色、黄色实线分别对应FIO-ESM v2.0、CESM2、FGOALS-g3的AMOC指数的功率谱, 红色、蓝色、黄色、虚线分别表示FIO-ESM v2.0、CESM2、FGOALS-g3功率谱的95%检验信度的红噪声检验结果
2.2.3 长期、年代际变化的发生海域及原因分析

上文中, 根据FIO-ESM v2.0模式产品的AMOC指数时间序列, 我们获得了AMOC的总体变化趋势及年代际变化特征, 接下来将对导致AMOC出现总体减弱和周期型振荡的主要发生海域进行讨论。AMOC主要表现为表层高温、高盐的海水向北输送在高纬度海域变重下沉, 形成北大西洋深层水的过程。因此, AMOC的强弱与高纬度海域表层海水的密度变化、对流下沉和深水的形成密切相关。本文采用Swingedouw等(2007)的方法将北大西洋高纬度海域分为3部分进行研究, 分别为Labrador海(48°~66°N, 42°~61°W)、Irminger海(48°~66°N, 10°~42°W)和GIN (Greenland- Iceland-Norwegian)海域(66°~80°N, 14°W~20°E), 以上3个海域在图 4中用红框进行了标注。

图 4 FIO-ESM v2.0模式产品1850~2014年平均的冬季混合层深度、表层密度及其长期变化 Fig. 4 Average depth of mixed layer, surface density, and their long-term changes of FIO-ESM v2.0 model products from 1850 to 2014 in winter 注: a: 混合层深度; b: 表层密度; c: 混合层深度的长期变化趋势; d: 表层密度的长期变化趋势。其中, 红色方框1、2、3内部覆盖的海域分别对应Labrador海、Irminger海和GIN海(图 4b~d红框编号同图 4a), c和d中的等值线分别为冬季混合层深度、表层密度长期变化的0值所在位置

图 4给出了FIO-ESM v2.0模拟的1850~2014年平均的冬季混合层深度、表层海水密度分布及其长期变化趋势。表层海水密度与表层海水的下沉直接相关, 混合层深度则可以一定程度上表征下沉、对流的强度, 本文中的混合层深度定义为密度大小与表层海水密度差异不超过0.03 kg/m3的最大海水深度, 海水密度通过模式的温盐资料计算得出, 冬季范围参照Huang等(2014)选取每年12月至次年4月。由图 4a图 4b可以看出, Labrador、Irminger以及GIN海域的表层海水密度、混合层深度明显大于周围海域, 周围海域的冬季混合层深度大多处于0~200 m之间, Labrador、Irminger及GIN三个海域的冬季混合层深度最大值均超过600 m, 特别是Irminger海域, 最大值达1 000 m以上。该现象表明Labrador、Irminger以及GIN三个海域的表层海水下沉及对流十分活跃, 对AMOC在高纬度海域的深水形成贡献显著。

AMOC指数总体呈现减弱趋势, 为明确AMOC减弱的主要发生海域, 图 4c图 4d给出了FIO-ESM v2.0模式产品1850~2014年冬季表层海水密度和混合层深度的长期变化趋势。在Labrador、Irminger及GIN三个海域, 表层海水密度均总体呈现减小趋势。其中, Labrador和GIN海域减小十分明显; Irminger海域总体减小缓慢, 中部海域变化不大, 西北大陆沿岸出现密度增大现象。此外, Labrador海域的冬季混合层深度总体减小, 在格陵兰岛南部沿岸存在正异常, 通过面积加权平均得到该海域的冬季混合层深度变化为-0.642 m/a; Irminger海域北部及东部大陆沿岸冬季混合层深度有明显增加, 中部及南部海域混合层深度变浅, 总体呈现-0.35 m/a的减弱趋势; GIN海域与Labrador、Irminger海域差异较大, 其中部及东北部沿岸冬季混合层深度明显增加, 周围海域减小缓慢, 通过面积加权平均得到该海域冬季混合层深度呈现0.01 m/a的增加趋势。其中, Labrador、Irminger海域的混合层深度长期变化趋势的分布与黄文誉等(2014)的研究结果相似都呈现减弱趋势, 但在GIN海域两者差异明显, 选取同期(1980~2005年) FIO-ESM v2.0模式产品比较发现GIN海域的冬季混合层深度减弱, 与前人研究成果一致, 但其1850~2014年的冬季混合层深度呈现总体增加的长期变化特征, 说明模式产品前期(特别是1895~1945年)的混合层深度加深较明显, 该现象可能与高纬度海域的海冰分布有关。下面, 我们将对海冰分布情况进行分析。

图 4d显示大西洋西北部海域表层密度下降明显, 对应海域的冬季混合层深度和表层密度较小且混合层深度减小十分缓慢, 这与北极海冰的分布密切相关。图 5给出了FIO-ESM v2.0模式产品1850~2014年平均的冬季海冰厚度分布及15%海冰密集度的变化情况。由图 5可知, 混合层深度浅且海表密度下降较快的北部海域海表有大量海冰覆盖。表层海冰的存在阻隔了海气热量输送及海表风应力的影响, 减弱大气强迫造成的海水扰动, 因此在海冰覆盖海域混合层深度较小。随全球气候变暖, 高纬度海域海表温度增加导致海冰融化。由于融冰盐度明显低于海水, 因此随海冰融化, 冰覆盖下表层海水盐度、密度减小, 导致其层结更加稳定, 对应表层海水下沉减弱、混合层深度减小。图 4c显示在格陵兰岛南部、斯瓦尔巴南部沿岸和GIN中部海域存在冬季混合层深度呈显著加深趋势的带状海域, 根据15%的海冰密集度等值线变化可知混合层深度加深的位置多位于海冰覆盖海域的周围。这是由于海冰融化导致北极冰覆盖面积减少, 在15%海冰密集度等值线附近, 虽然表层密度减小, 但由于海冰阻隔作用的消失, 海表受大气强迫及海水在风应力扰动下混合较原来增强的影响, 混合层深度增加。

图 5 FIO-ESM v2.0模拟的1850~2014年平均的冬季海冰厚度 Fig. 5 The average winter sea ice thickness from 1850 to 2014 as simulated by FIO-ESM v2.0 注: 红色实线表示1850~1859年平均的15%海冰密集度等值线; 绿色实线表示2005~2014年平均的15%海冰密集度等值线

为进一步明确不同海域下沉、对流变化与AMOC周期性振荡的关系, 图 6给出了r1i1p1f1、r2i1p1f1、r3i1p1f1三种模拟试验下1850~2014年Labrador、Irminger、GIN海域面积加权的冬季混合层深度、海表密度与对应试验下AMOC指数变化的相关性。三种模拟试验下Labrador、Irminger海域冬季混合层深度与AMOC指数均呈现正相关, GIN海域冬季混合层深度与AMOC指数仅在r1i1p1f1中呈现较弱的正相关, r2i1p1f1、r3i1p1f1情况下呈现较弱的负相关, 这是由于受到北极海冰融化的影响, GIN海位于海冰覆盖轮廓周围的海域出现大面积的混合层深度加深。海表密度在Labrador、GIN海域与AMOC指数的相关性较好, 在Irminger海域两者相关性较弱。因此相较Irminger海域, Labrador、GIN海域海表密度变化造成的海水下沉对AMOC强度变化的贡献更加明显。

图 6 FIO-ESM v2.0三个模拟试验1850~2014年的冬季混合层深度、海表密度与对应模拟试验AMOC指数时间序列的相关性 Fig. 6 The three simulation experiments of FIO-ESM v2.0 in simulating the correlation between the depth of the mixed layer and the surface seawater density from 1850 to 2014 in winter and the AMOC index time series of the corresponding simulation experiments

综上, AMOC的形成与Labrador、Irminger以及GIN三个海域的深对流及深水形成密切相关。1850~2014年AMOC强度总体减弱时, Labrador、Irminger海域的混合层深度逐渐变浅, GIN海域混合层深度受北极海冰融化的影响异常缓慢加深。Huang等(2014)通过FGOALS-g2模式产品的研究指出AMOC的年代际变化与Labrador海域发生的对流密切相关, FIO-ESM v2.0模式产品结果在此基础上增加了Irminger、GIN海域的影响, 研究发现Labrador、Irminger海域冬季混合层深度变化揭示的对流现象以及Labrador、GIN海域表层海水密度变化造成的海水下沉对AMOC强度的周期性振荡贡献较明显。

2.3 AMOC变化的影响因素

上文中分海域对AMOC的变化规律进行了讨论, 接下来我们主要就造成AMOC变化的因素展开分析。根据OSNAP资料可知观测时段内AMOC强度约为16.8×106 m3/s (图 7), 强度随时间的变化主要受东部断面(GIN、Irminger海域)的影响, 西部断面(Labrador海域)AMOC强度在2.6×106 m3/s左右, 且随时间的变化较东部断面而言不明显。FIO-ESM v2.0模拟结果显示东部和西部断面的AMOC强度变化幅度都在5×106 m3/s左右, 西部断面的AMOC强度与观测值总体相差不大, 东部断面的AMOC强度明显高于西部, 但其远小于观测值。

图 7 FIO-ESM v2.0模拟结果与OSNAP观测资料的AMOC强度比较 Fig. 7 Comparison of AMOC intensity in FIO-ESM v2.0 simulations and OSNAP observations 注: 两者的东西部以45°W为分界, OSNAP观测值按观测断面计算, 模式模拟结果东部选取59.5°N所在横截面, 西部选取(58°W, 52°N)、(50°W, 60°N)之间的线段所在的横截面。其中, 2014年7~12月的模式结果采用历史模拟试验结果计算得到, 2015年1月以后的模式结果通过未来情景预测试验SSP245计算得到

为分析该现象出现的原因, 我们随机选取FIO-ESM v2.0的一种集合试验进行讨论, 本文以r3i1p1f1试验为例, 将模式产品1850~2014年平均的SST、SSS与PHC3.0再分析资料进行比较, 如图 8所示。从图 8可以看出, 模式与实测资料的SST、SSS在本研究海域均呈现随纬度增加不断减小的空间分布特征, 且SST、SSS模式结果与实测数据的差值的空间分布总体相似。GIN海域模式模拟的SSS、SST结果较观测值普遍偏低, 而通过比较高纬度海域SSS、SST和海表密度的分布可知SSS相较SST对海表密度的影响更加明显。因此, GIN海域模拟的海表密度受SSS的影响数值上小于实际值, 导致该海域更少的水体下沉从而得到弱于OSNAP观测断面的AMOC强度结果。

图 8 FIO-ESM v2.0模拟的海表温度(SST)、海表盐度(SSS)与PHC3.0资料的比较 Fig. 8 Comparison of FIO-ESM v2.0 simulated sea surface temperature (SST), sea surface salinity (SSS), and PHC3.0 注: a: FIO-ESM v2.0模拟的海表盐度; b: FIO-ESM v2.0模拟的海表温度; c: PHC3.0资料的海表盐度; d: PHC3.0资料的海表温度; e: FIO-ESM v2.0结果与PHC3.0资料的海表盐度差值; f: FIO-ESM v2.0结果与PHC3.0资料的海表温度差值

除SST、SSS以外, AMOC强度的变化还受到其他多方面因素的影响, 为分析AMOC变化的影响机制, 本文主要就SST、SSS、蒸发量减降水量(evapotranspiration minus precipitation, E-P)、气压和风速等方面展开讨论。本文以FIO-ESM v2.0模式的r3i1p1f1试验为例, 通过谱分析发现该试验模拟的AMOC具有27.5 a左右的年代际振荡周期。根据图 2a中AMOC最大值的时间序列, 我们选取3个AMOC强度极大值年份(1872年、1929年、2006年)的平均就各要素变化情况展开讨论。

图 9给出了r3i1p1f1情况下模式产品SST、SSS模拟结果的超前-滞后空间分布情况。根据r3i1p1f1试验模拟的AMOC周期, 我们选取AMOC达到极大值前后28 a期间为研究时段, 通过计算AMOC强度极大值之前/后某年的平均与165 a模式产品平均的差值得到该超前/滞后年份SST、SSS的异常分布。从图 9中可以看出, SST和SSS的异常大致呈现相同符号。通过SST、SSS异常与海表密度异常分布情况的比较得出SSS与海表密度分布更加接近, 因此, 高纬度海域海表密度的变化受SSS影响更加明显。在AMOC强度达到极大值时, Irminger、GIN海域的SST和SSS多呈现正异常, Labrador海域的SST和SSS呈现负异常(图 9d)。GIN海域的SST、SSS异常分布与超前、滞后28 a时的分布结果相似, 与超前、滞后15 a时的分布结果呈现反位相。AMOC达到极大值前15 a内GIN海域的SST逐渐增加, 由负异常转变为正异常, SSS先增加后减小, 在AMOC强度达到极大值时SST、SSS异常均为正值, 而后随SST和SSS逐渐减弱发生位相的反转在AMOC强度达到极大值后15 a两者均呈现负异常。Labrador海域的SST、SSS异常分布与GIN海域相反, 超前、滞后28 a与AMOC强度达到极大值时分布相似多呈现负异常, 而在超前、滞后15 a时两者多呈现正异常; Irminger海域在超前、滞后28 a时与AMOC强度达到极大值时相似, SSS和SST在左侧海域为低值, 超前、滞后15 a时与之相反。

图 9 SST (填色)、SSS (等值线)异常的超前-滞后空间分布情况 Fig. 9 The lead-lag spatial distribution of SST (shading) and SSS (isoline, unit: psu) 注: 其超前-滞后时间T分别为a: T=-28、b: T=-15、c: T=-5、d: T=0、e: T=15、f: T=28, 其中正/负值代表滞后/超前

图 10给出了r3i1p1f1情况下模式产品中海表气压的超前-滞后空间分布情况, 从图 10可以看出, 在AMOC强度达到高值的年份(T=-28、T=-28和T=0时), Labrador、Irminger及GIN海域海表气压表现为低压异常, 低压中心多分布于GIN海域, 在30°~50°N区域多表现为高压, 其高压中心在经向上多分布于55°W和0°附近; 在AMOC强度达到低值的年份(T=-15、T=15时), 高纬度海域海表气压多表现为高压异常, 中纬度海域多表现为低压异常。海表气压的分布与图 8中SST、SSS的分布具有很好的相关性, 在SST较高时, 气流上升, 海表气压场表现为低压, 反之亦然。随AMOC强度增强, Labrador、Irminger以及GIN三个海域的海表气压减小, 在AMOC强度出现极大值后, 海表气压逐渐增大。这种北大西洋地区副极地低压(冰岛低压)和副热带高压(亚速尔高压)间的大尺度跷跷板结构即为NAO, AMOC的周期性变化可能与NAO之间存在关联, 为明确它们之间的联系, 我们结合风速分量展开进一步的讨论。

图 10 海表气压场的超前-滞后空间分布情况 Fig. 10 The lead-lag spatial distribution of sea surface pressure field 注: 其超前-滞后时间T分别为a: T=-28、b: T=-15、c: T=-5、d: T=0、e: T=15、f: T=28, 其中正/负值代表滞后/超前

图 11图 12给出了经向风速、纬向风速的超前-滞后空间分布情况。在AMOC强度达到高值的年份(T=-28、T=28和T=0时), NAO强度较强, 在40°N以北区域, 经向风速在东部海域出现显著的正异常, 西部海域出现负异常; 纬向风速在南部海域出现显著的正异常, 北部海域出现负异常。在表层海水流经的40°~60°N海域, 纬向风表现为西风增强, 受地转作用的影响, 西风会诱导偏南方向的流动, 因此, 在AMOC达到极大值时, 表层向北的海水流动受抑制。

图 11 经向风速的超前-滞后空间分布情况 Fig. 11 The lead-lag spatial distribution of meridional wind speed 注: 其超前-滞后时间分别为a: T=-28、b: T=-15、c: T=-5、d: T=0、e: T=15、f: T=28, 其中正/负值代表滞后/超前

图 12 纬向风速的超前-滞后空间分布情况 Fig. 12 The lead-lag spatial distribution of zonal wind speed 注: 其超前-滞后时间分别为a: T=-28、b: T=-15、c: T=-5、d: T=0、e: T=15、f: T=28, 其中正/负值代表滞后/超前

此外, 蒸发、降水对海表密度的变化存在重要影响, 图 13给出了E-P异常的超前-滞后空间分布。从图中可以看出, AMOC强度达到高值的年份时(T=-28、T=28和T=0时), GIN海域的降水量普遍大于蒸发量; Labrador海域的降水量普遍小于蒸发量; Irminger西部海域降水量普遍小于蒸发量, 东部海域降水量普遍大于蒸发量。这是由于在AMOC强度达到高值的年份时, GIN、Irminger海域海表气压低, 空气上升遇到冷空气形成降水较多, Labrador海域的SST较低, 较少的空气上升使得降水量表现为负异常; 蒸发量在Labrador、Irminger海域为正值, 中心位于(30°W, 55°N)附近; 在GIN海域多呈现负值(蒸发量、降水量图略)。在蒸发、降水的共同作用下, AMOC强度达到高值的年份GIN海域的E-P多表现为负值; Labrador海域的E-P多表现为正值; Irminger西部海域为正异常, 东部表现为负异常。AMOC强度达到低值的年份各海域的E-P异常与之相反。E-P的变化与气压场分布相关, 当E-P为负异常时, 降水量大于蒸发量, 对应图 10中表面气压的负异常区域。

图 13 E-P的超前-滞后空间分布情况 Fig. 13 The lead-lag spatial distribution of E-P 注: 其超前-滞后时间分别为a: T=-28、b: T=-15、c: T=-5、d: T=0、e: T=15、f: T=28, 其中正/负值代表滞后/超前

综上可知, 在AMOC强度增强的过程中, 高纬度海域的SST增强, SSS及海表密度先增强后减弱, SST增强导致海表气压降低使得南北方向气压差增大, 在AMOC强度极大值的年份海表气压场在高纬度海域呈现显著的负异常, 风场、NAO又与气压场的变化密切相关, SST、风速及气压的变化影响E-P。AMOC强度的变化受到以上6个要素的影响且各要素之间可能存在关联。因此, 想要充分了解各要素和AMOC强度的先后变化关系还需要进一步的验证。

由于AMOC强度随时间的变化主要受东部断面(GIN、Irminger海域)的影响, 因此, 图 14仅给出了GIN、Irminger海域SST、SSS、海表密度、蒸发、NAO指数[采用Li等(2003)的定义方法计算得到]及AMOC指数等多要素异常变化的超前-滞后分布。从图 14可以看出, 海洋表层的密度变化与SSS和SST的变化密切相关, AMOC指数变化滞后于海表密度约4 a。从图 9温盐分布的超前-滞后关系可知SSS达到最大值的时间略早于SST, 蒸发受到风速和SST的共同影响, 通常气温高或风速大时蒸发较强, 风速变化落后于SST, 与气压场、NAO的变化密切相关。

图 14 AMOC极大值年的多影响要素与AMOC指数异常变化的超前-滞后关系 Fig. 14 Lead-lag relationship between the multiple influencing factors of AMOC maximum year and the abnormal change of AMOC index 注: a: GIN海域、b: Irminger海域

根据上述各要素间的制约关系, 图 15所示给出了AMOC强度与各要素的变化关系示意图。当SSS增加时, 高纬度海域表层密度增加, AMOC强度随之增强, 更多的表层海水向深层输送, 因此, 需要低纬度海域更多高温高盐海水向北输送进行补偿, 从而促进了高纬度海域SST、SSS进一步增加, 高纬度海域SST的增加有利于气流上升导致海表气压减小, NAO强度随之增大, 在压强梯度力以及地转的共同作用下, 西风增强, 受地转作用的影响向北的表层流动受到抑制。随SST升高, 气流上升与冷空气凝结形成的降水也随之增加, 海表的蒸发、风速和SST相关, 随高纬度海域SST和风速的增加, 蒸发随之加强, E-P受蒸发降水的共同影响。此外, 高纬度海域SST增加促进了海冰融化, 更多的淡水注入海洋导致SSS减小。表层海水密度在SST和SSS的共同影响下逐渐减小, 高纬度海域表层海水的下沉减弱, AMOC强度减弱, SST、蒸发等要素发生反向变化。

图 15 AMOC影响因素示意图 Fig. 15 Schematic diagram of AMOC influencing factors
3 结论

本文采用地球系统模式FIO-ESM v2.0的165 a模式产品(1850~2014年)分析了AMOC的时空分布特征, 研究发现模式可以合理地模拟出大西洋表层海水向北输送, 在高纬度海域变重下沉后向南回流的运动过程。根据海表密度和冬季混合层深度的分布可知高纬度海域的深水形成主要集中于Labrador、Irminger、GIN三个海域。AMOC指数最大值出现在40°N、1 000 m深度附近, 在1850~2014年间总体呈现减弱趋势, 每年下降约0.079 1×106 m3/s, 该现象与冬季混合层深度和海表密度减小有关。全球变暖背景下, 大西洋高纬度海冰覆盖海域受冰融化的影响, SSS、海表密度减小, 海洋层结更加稳定, 混合层深度减小。但在15%海冰密集度等值线附近, 海冰融化使得海水与大气直接接触, 风应力扰动导致附近海域混合增强, 冬季混合层深度加深。通过与RAPID观测资料比较显示该模式对AMOC强度有较好的模拟。

FIO-ESM v2.0模式模拟的AMOC具有55 a左右的年代际周期, AMOC强度的变化与SSS、SST等多方面因素有关。前人已经开展了许多有关AMOC年代际振荡机制的研究, 比如副极地涡旋、高纬度海域淡水强迫、热输送、盐度变化等要素对AMOC周期性振荡的影响, 本文就多种要素与AMOC强度变化之间的联系以及要素间的相互作用展开讨论。当SSS增强时, 高纬度海域表层密度增加, 有利于AMOC增强, 表层海水北向输送随之增加导致高纬度海域SST增大。表层增温促进气流上升, 在高空与冷空气相遇后凝结增加降水, 同时高纬度海域SST增加导致海表气压减小, NAO强度增加, 在压强梯度力以及地转的共同作用下西风增强, 抑制了表层海水的北向输送, 随温度增加海冰融化, 并且E-P呈现负异常, 更多的淡水注入海洋导致SSS减小, 抑制AMOC增强。本研究有关热量、盐度对AMOC影响的分析与前人的结果相似, 但本研究的研究海域主要选择了GIN和Irminger海域, 而忽略了Labrador海域的影响, 这是由于OSNAP观测资料和FIO-ESM v2.0模式产品均显示AMOC强度的变化在量值和变化幅度方面西部海域的变化与总体变化更加接近。

FIO-ESM v2.0模拟的高纬度海域AMOC最大值的分布在东部海域大于西部海域, 与OSNAP观测资料结果一致, 但东部海域的模拟结果远小于OSNAP观测值, 这是由于模式模拟的SSS、SST与实测之间存在差异。该现象的产生可能与海洋模块的参数化有关, FIO-ESM v2.0中的海洋模块POP2采用的是K剖面参数化(K-profile parameterization, KPP)方案, 该垂直混合参数化方案会对温度和盐度产生影响, 通过压力梯度变化来改变环流。AMOC在高纬度海域的下沉和混合受大气强迫输入湍动能的影响, 而KPP方案的边界层厚度通过诊断获得, 不利于海洋与大气强迫场之间的联系。因此, FIO-ESM v2.0对AMOC的模拟在垂直混合方面还需进一步改进。

致谢 感谢自然资源部第一海洋研究所鲍颖副研究员和厦门大学李非栗教授对本研究提出的指导性意见和建议, 感谢清华大学黄文誉副教授、中国科学院大气物理研究所于子棚博士的有益讨论和帮助。本研究使用的观测数据集OSNAP数据由OSNAP(副极地北大西洋翻转计划)项目和为其做出贡献的所有计划收集并免费提供; RAPID数据由RAPID-MOC项目免费提供, PHC3.0资料由PHC网页免费提供, 模式资料通过CMIP6气候模式比较计划免费获得。
参考文献
于子棚, 刘海龙, 林鹏飞, 2017. 潮汐混合对大西洋经圈翻转环流(AMOC)模拟影响的数值模拟研究. 大气科学, 41(5): 1087-1100
于雷, 郜永祺, 王会军, 等, 2009. 高纬度淡水强迫增强背景下大西洋经向翻转环流的响应及其机制. 大气科学, 33(1): 179-197 DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2009.01.16
李晓兰, 俞永强, 2018. 耦合模式FGOALS-s2模拟的大西洋经圈翻转环流(AMOC)的年代际变率. 气候与环境研究, 23(2): 221-234
宋振亚, 鲍颖, 乔方利, 2019. FIO-ESM v2.0模式及其参与CMIP6的方案. 气候变化研究进展, 15(5): 558-565
张丽霞, 陈晓龙, 辛晓歌, 2019. CMIP6情景模式比较计划(ScenarioMIP)概况与评述. 气候变化研究进展, 15(5): 519-525
周天军, DRANGE H, 2005. 卑尔根气候模式中大西洋热盐环流年代际与年际变率的气候影响. 大气科学, 29(2): 167-177 DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2005.02.01
黄文誉, 王斌, 李立娟, 等, 2014. 耦合模式FGOALS-g2中大西洋经向翻转流对3个典型浓度路径的响应. 气候与环境研究, 19(6): 670-682
廖华夏, 2017. 地球系统模式FIO-ESM对ENSO现象模拟能力的评估与分析[D]. 青岛: 国家海洋局第一海洋研究所: 9-10.
BAGATINSKY V A, DIANSKY N A, 2021. Variability of the North Atlantic thermohaline circulation in different phases of the Atlantic Multidecadal Oscillation from ocean objective analyses and reanalyses. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 57(2): 208-219 DOI:10.1134/S000143382102002X
BAO Y, SONG Z Y, QIAO F L, 2020. FIO-ESM Version 2.0: model description and evaluation. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(6): e2019JC016036
BRYDEN H L, IMAWAKI S, 2001. Ocean heat transport [M] //SIEDLER G, CHURCH J, GOULD J. Ocean Circulation and Climate: Observing and Modelling the Global Ocean. San Diego, USA: Academic Press: 455-474.
CHEN X Y, TUNG K K, 2018. Global surface warming enhanced by weak Atlantic overturning circulation. Nature, 559(7714): 387-391 DOI:10.1038/s41586-018-0320-y
DANABASOGLU G, 2008. On multidecadal variability of the Atlantic Meridional Overturning Circulation in the Community Climate System Model Version (in Chinese). Journal of Climate, 21(21): 5524-5544 DOI:10.1175/2008JCLI2019.1
DANABASOGLU G, YEAGER S G, KWON Y O, et al, 2012. Variability of the Atlantic Meridional overturning circulation in CCSM4. Journal of Climate, 25(15): 5153-5172 DOI:10.1175/JCLI-D-11-00463.1
DELWORTH T L, GREATBATCH R J, 2000. Multidecadal thermohaline circulation variability driven by atmospheric surface flux forcing. Journal of Climate, 13(9): 1481-1495 DOI:10.1175/1520-0442(2000)013<1481:MTCVDB>2.0.CO;2
DELWORTH T, MANABE S, STOUFFER R J, 1993. Interdecadal variations of the thermohaline circulation in a coupled ocean-atmosphere model. Journal of Climate, 6(11): 1993-2011 DOI:10.1175/1520-0442(1993)006<1993:IVOTTC>2.0.CO;2
DELWORTH T L, MANABE S, STOUFFER R J, 1997. Multidecadal climate variability in the Greenland Sea and surrounding regions: a coupled model simulation. Geophysical Research Letters, 24(3): 257-260 DOI:10.1029/96GL03927
DELWORTH T L, ZENG F R, 2012. Multicentennial variability of the Atlantic meridional overturning circulation and its climatic influence in a 4000 year simulation of the GFDL CM2.1 climate model. Geophysical Research Letters, 39(13): L13702
DICKSON R R, BROWN J, 1994. The production of North Atlantic Deep Water: sources, rates, and pathways. Journal of Geophysical Research: Oceans, 99(C6): 12319-12341 DOI:10.1029/94JC00530
FRAJKA-WILLIAMS E, 2015. Estimating the Atlantic overturning at 26°N using satellite altimetry and cable measurements. Geophysical Research Letters, 42(9): 3458-3464 DOI:10.1002/2015GL063220
GANACHAUD A, WUNSCH C, 2000. Improved estimates of global ocean circulation, heat transport and mixing from hydrographic data. Nature, 408(6811): 453-457 DOI:10.1038/35044048
HANDOH I C, BIGG G R, JONES E J W, 2003. Evolution of upwelling in the Atlantic Ocean basin. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 202(1/2): 31-58
HUANG W Y, WANG B, LI L J, et al, 2014. Variability of Atlantic meridional overturning circulation in FGOALS-g2. Advances in Atmospheric Sciences, 31(1): 95-109 DOI:10.1007/s00376-013-2155-7
JUNGCLAUS J H, HAAK H, LATIF M, et al, 2005. Arctic-North Atlantic interactions and multidecadal variability of the meridional overturning circulation. Journal of Climate, 18(19): 4013-4031 DOI:10.1175/JCLI3462.1
LI F L, LOZIER M S, HOLLIDAY N P, et al, 2021. Observation-based estimates of heat and freshwater exchanges from the subtropical North Atlantic to the Arctic. Progress in Oceanography, 197: 102640 DOI:10.1016/j.pocean.2021.102640
LI J P, WANG J X L, 2003. A new North Atlantic Oscillation index and its variability. Advances in Atmospheric Sciences, 20(5): 661-676 DOI:10.1007/BF02915394
LI L J, YU Y Q, TANG Y L, et al, 2020. The flexible global ocean-atmosphere-land system model grid-point version 3 (FGOALS-g3): description and evaluation. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(9): e2019MS002012
LIU W, FEDOROV A, SÉVELLEC F, 2019. The mechanisms of the Atlantic meridional overturning circulation slowdown induced by Arctic sea ice decline. Journal of Climate, 32(4): 977-996 DOI:10.1175/JCLI-D-18-0231.1
LOZIER M S, BACON S, BOWER A S, et al, 2017. Overturning in the Subpolar North Atlantic Program: a new international ocean observing system. Bulletin of the American Meteorological Society, 98(4): 737-752 DOI:10.1175/BAMS-D-16-0057.1
LOZIER M S, LI F, BACON S, et al, 2019. A sea change in our view of overturning in the subpolar North Atlantic. Science, 363(6426): 516-521 DOI:10.1126/science.aau6592
MA X F, LIU W, BURLS N J, et al, 2021. Evolving AMOC multidecadal variability under different CO2 forcings. Climate Dynamics, 57(1/2): 593-610
MAURITZEN C, 1996. Production of dense overflow waters feeding the North Atlantic across the Greenland-Scotland Ridge. Part 1: evidence for a revised circulation scheme. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 43(6): 769-806 DOI:10.1016/0967-0637(96)00037-4
MEEHL G A, ARBLASTER J M, FASULLO J T, et al, 2011. Model-based evidence of deep-ocean heat uptake during surface-temperature hiatus periods. Nature Climate Change, 1(7): 360-364 DOI:10.1038/nclimate1229
MERZ A, 1925. Die deutsche atlantische expedition auf dem vermessungs-und forschungsschiff "meteor". Sitzungsberichte der Preussischen Akademie der Wissenschaften, Physikalisch-Mathematische Klasse, 31: 562-586
MUIR L C, FEDOROV A V, 2015. How the AMOC affects ocean temperatures on decadal to centennial timescales: the North Atlantic versus an interhemispheric seesaw. Climate Dynamics, 45(1/2): 151-160
MUIR L C, FEDOROV A V, 2017. Evidence of the AMOC interdecadal mode related to westward propagation of temperature anomalies in CMIP5 models. Climate Dynamics, 48(5/6): 1517-1535
ORTEGA P, ROBSON J, SUTTON R T, et al, 2017. Mechanisms of decadal variability in the Labrador Sea and the wider North Atlantic in a high-resolution climate model. Climate Dynamics, 49(7): 2625-2647
PALMER M D, MCNEALL D J, DUNSTONE N J, 2011. Importance of the deep ocean for estimating decadal changes in Earth's radiation balance. Geophysical Research Letters, 38(13): L13707
QIAO F L, SONG Z Y, BAO Y, et al, 2013. Development and evaluation of an Earth System Model with surface gravity waves. Journal of Geophysical Research: Oceans, 118(9): 4514-4524 DOI:10.1002/jgrc.20327
QIAO F L, YUAN Y L, YANG Y Z, et al, 2004. Wave-induced mixing in the upper ocean: distribution and application to a global ocean circulation model. Geophysical Research Letters, 31(11): L11303
SÉVELLEC F, FEDOROV A V, 2013. The leading, interdecadal eigenmode of the Atlantic meridional overturning circulation in a realistic ocean model. Journal of Climate, 26(7): 2160-2183 DOI:10.1175/JCLI-D-11-00023.1
SÉVELLEC F, FEDOROV A V, 2015. Optimal excitation of AMOC decadal variability: links to the subpolar ocean. Progress in Oceanography, 132: 287-304 DOI:10.1016/j.pocean.2014.02.006
STOMMEL H, 1961. Thermohaline convection with two stable regimes of flow. Tellus, 13(2): 224-230 DOI:10.3402/tellusa.v13i2.9491
SWINGEDOUW D, BRACONNOT P, DELECLUSE P, et al, 2007. Quantifying the AMOC feedbacks during a 2×CO2 stabilization experiment with land-ice melting. Climate Dynamics, 29(5): 521-534 DOI:10.1007/s00382-007-0250-0
TIMMERMANN A, LATIF M, VOSS R, et al, 1998. Northern hemispheric interdecadal variability: a coupled air-sea mode. Journal of Climate, 11(8): 1906-1931
TRENBERTH K E, FASULLO J T, 2012. Tracking earth's energy: from El Niño to global warming. Surveys in Geophysics, 33(3): 413-426
WEN N, FRANKIGNOUL C, GASTINEAU G, 2016. Active AMOC-NAO coupling in the IPSL-CM5A-MR climate model. Climate Dynamics, 47(7/8): 2105-2119