模型模拟亚洲中部干旱区高空西风急流和过去千年气候变化外文翻译资料

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模型模拟亚洲中部干旱区高空西风急流和过去千年气候变化

摘要：此项研究着眼于有关中亚气候演变最受争论问题之一：干旱中亚在整个过去千年间的水分变化之“谜”。一个国家最先进的区域气候模式（RCM）相继地被用于研究四个不同的31年时间层中极端干旱与潮湿的轮替。根据驱动数据的变化而选择模式，从而分析湿气变异在两个不同气候时期的时空演化：中世纪气候异常（MCA）和小冰期（LIA）。过去千年间在干旱中亚，西风急流的周相空间有一个明确的规律行为和双峰。结果表明，小冰期时期的规律变化显示出一个潮湿的中亚是而干燥的中国东部。在中世纪气候异常期间，哈萨克斯坦地区对西风急流赤道方向位移表现出比小冰期时期更快的反应。在印度和干旱中亚地区，降水异相图形的变化同时存在于小冰期和中世纪气候异常期。然而，小冰期时期的图形变化更加显著。

1 介绍

1.1 研究干旱中亚地区气候的先决条件

以往的研究表明，近期回暖趋势很可能是人为因素引起 (Santer et al. 1996; Hegerlet al. 1996; Stocker et al. 2013; Ramaswamy et al. 2006;Santer et al. 2003) 。未来全球气候的演变已经成为二十一世纪主要关注的几个问题之一。全球最大沙漠区之一的中亚很可能受到未来的气候变暖的威胁 (Chen et al. 2010)。反复出现的气候现象可能对社会、经济和人体健康有很大的影响，极端事件会潜在性地导致某种危机。影响大片区域并持续了较长时间的极端干旱事件被定义为“特殊干旱事件”（shen et al.2007）。它们可能会影响到亚洲人口稠密地区的经济、环境和社会。因此迫切需要解决此问题，从而基于全球气候变暖背景下，规划和保证未来的减缓和适应战略。

近千年的水分变化的调查将帮助我们了解，在有观测数据更早时，气候系统是如何回应自然强迫的。这将使得未来气候模拟得以改进。各种代用资料使过去一千年成为被最好记录的历史气候时期。尽管存在长期的气候重建，我们依然对于过去千年的干旱中亚的区域水文气候变化知之甚少。我们对的极端气候状态的敏感性 (e.g., droughts, floods, etc.)以及气候强迫的变化认知很大程度上局限于现代仪器的记录 (Easterling et al. 2000)。已公布的气候重建如亚洲季风干旱地图集(Cook et al. 2010)，是基于亚洲的非均匀分布的代用资料。由于代用资料的时间分辨率无法进行年际和季节变化的研究，局部影响的分析在使用这些数据时是具有挑战性的。

以前根据不同的代理数据的研究表明，在干旱中亚和亚洲季风区之间的湿度变化的相变行为（Chen et al. 2008;Chen et al. 2010; Cook et al. 2010; Fallah and Cubasch2015; Polanski et al. 2014）。根据Chen et al. (2010)等人研究表明这种相变的关系在小冰期期间更加明显。他们提出：西风急流的加强和向南的改变可能导致了小冰期时期干旱中亚的潮湿。Sato等人（2007年）在最近的气候条件中研究了水汽在干旱中亚地区的起源。他们认为，西风环流是干旱中亚地区湿度变化的主要驱动。Lioubimtseva et al.(2005) 得出的结论是起源于地中海的旋风是由西风急流输送到ACA的。

1.2 气候系统的演变特征

根据洛伦兹（1969）的理论，大尺度动力驱动使大气长期预测成为可能。他认为大气这种非线性系统可以呈现出确定性的演变规律行为，这些规律约束着大气的随机变化(Slingo and Palmer 2011)。帕尔默（1993）利用洛仑兹对流模式提出了增程型大气预测的概念(Slingo and Palmer 2011)。他指出气候的响应是可预测的，即使被引入洛伦兹方程的外强迫力很微弱。根据这个理论，Ruti et al.（2006年）利用NCEP-NCAR再分析和40年欧洲中期天气预报中心（ECMWF）再分析（ERA-40），并表明尽管热带外的对流层是极其混乱，副热带急流强度却显示出双峰的演变特征。在本文中，我们使用一个RCM来研究过去千年间气候对于外强迫的高分辨率下的区域响应。

1.3 区域气候模拟

连同全球大气环流模式（GCM）一起，RCM的模拟有助于更好地了解极端气候演变对过去环境变化的影响 (Diffenbaugh et al. 2006)。由于高度复杂的中亚地区地形地貌没有在粗分辨率的大气环流模型中没有很好的代表性，于是运用RCM模拟提供了有关不同的边界条件下，关于小规模的湿度变化的更多信息。此外，代理重建目前的区域气候变化并非由GCM模拟解决(Thompson 与Anderson 2000)。

图1 全球（绿色和红色）和区域（蓝色）气候模拟，过去千年800-公元2005年的简化方法的示意图：（1）千年实验采用T31L19空间分辨率的完全耦合AOGCM。（2）大气实验，只有200年的时间切片，用T63L31分辨率的ECHAM5模式。（3）与在 高分辨率区域气候模式模拟匹配30年的时间层的50公里空间分辨率COSMO-CLM

这项研究着手于有着当下主要争议依据的重要课题。在这里，过去千年间极端的湿度的发生对气候的敏感性在中亚地区进行测试。首先，第2节提出模型建立，然后在第3节得出结果。最后，结论和讨论在第4节。

2 资料和方法

这里给出近千年气候模拟的一般方法包括模型模拟的三步层次(Fig. 1)。前两个步骤类似于在波兰斯基等人（2014）提出的模拟的框架，第三个附加仅由大气环流模式驱动（AGCM）的RCM模拟。一般的三步架构的工作原理如下：（i）马克斯·普朗克气象研究所地球系统模型（MPI-ESM）对过去整个一千年（1206年）的大气 - 海洋 - 陆地表面 - 生物 - 地球化学全耦合的全球模式中，包括一个大气模型，欧洲中心/汉堡第5版（ECHAM5）在T31下的空间分辨率（约3.7◦times;3.7◦）(Roeckner et al. 2006)，和一个海洋模型，马克斯·普朗克研究所GR3.0 (ca.3.0◦ times; 3.0◦) 空间分辨率的海洋模式（MOM）。他们是从一系列集成要素中选出来的（有关模型选择的更多详细信息，请参阅 Polanskiet al. (2014)和 Fallah、Cubasch（2015））。（ii）该ECHAM5 GCM在一个更高的空间分辨率T63 (ca. 1.8◦ times; 1.8◦) 下选出两个不同的时间片 (如MCA 和 LIA) ，它们长度为200年，并且(iii)在高空间分辨率的RCM (ca. 0.5◦ times; 0.5◦) 中选出一个31年的时间片。步骤（ii）中AGCM模拟的海洋表面温度和海冰所涉及的数据是取自步骤（i）的耦合模拟（表一）。

表1 RCM的时间层

其中，步骤(ii) 中AGCM模型对过去千年的运行被用作RCM时间片模拟的驱动模型。对于较高分辨率的模拟，施加了一个水平分辨率为0.5◦ times; 0.5◦，垂直层次为32的4.8 CLM17版本 COSMO-CLM（CCLM）模型(Steppeler et al. 2003; Dobler and Ahrens 2008; Asharaf et al. 2012)。CCLM模式是一个从COSMO模型发展而来，运用地形跟随高度坐标的非静力平衡RCM。COSMO是德国气象局（DWD）当前使用的天气预测模式。

根据Kaspar和Cubasch (2008)的文章，几个月后CCLM模式在气候模型中达到平衡状态。因此，模拟的第一年被作为分析中的自转周期排除。该模型域适合于覆盖整个ACA (图 2)。

图2 区域气候模式米级地域和地形

表2 COSMO-CLM模式配置参数

所有的气候模拟集成了一个31年的时间片，它需要合理的计算时间。表2显示了本研究中使用的模型配置。最新的地球表面物理参数数据（比如：地理，土地使用，植被覆盖度和海陆标识）运用在了所有模拟中。考虑近千年的轨道配置，Pruml;ommel et al. (2013)运用的常规设置也在这项研究所应用。在这个常规设置中，纬度和季节大气顶部的的日照是基于地球轨道参数。

此前，应用模型模拟了过去的一千年来测试其对历史时期“异常”干旱的识别能力。近期气候（1979-2005）模拟对比每月的PDSI全球数据（DAI-PDSI，下同）（DAI2011A，2011B，2011C）后得到验证。Dai-PDSI是从气候研究组（CRU）每月近地面空气温度（Jones等，2001）和国家环境预报中心（NCEP）降水数据计算而来。韦伯等人 (1993)基于质地的土壤持水容量地图被作为有效含水量（AWC）应用在Dai-PDSI的计算中。

CCLM被大约0.7的分辨率的ECMWF ERA-临时再分析资料驱动，我们额外计算其输出的PDSI。结果表明：COSMO-CLM能够捕捉到最近气候的PDSI形态（未示出）。经典PDSI计算方法是在帕尔默方法（1965年）后出现的，它被用于从气候模拟的每月气温和降水数据来估计干旱指数。干区域指数是基于网格点在每个时间步长的干燥条件下的百分比来计算。据Dai （2013），PDSIlt;.2的门槛适用于这样的考虑。

继赵等人（2014年）的操作，200百在30◦，50◦N和60◦-100◦E区域间帕纬向风的第一主成分是西亚副热带西风急流（WASH）位移量，第二主要成分是WASWJ强度。 扩大这一区域至5◦不会影响EOF分析结果。GCM和RCM模拟的EOF形态分与赵等人（2014）的研究相似。（未示出）标准化主成分（PC1）时间序列（有单位标准偏差和零均值）的正值表示WASWJ有赤道向转变。标准化PC2时间序列的正值表现了WASWJ的强度。正如赵等人（2014年）的研究，夏季（JAA）季节在我们的分析考虑当中。该AGCM模拟以前被验证与失效季风指数的重建相反(Fallah and Cubasch 2015; Polanski et al. 2014)。

图3 对于中世纪的气候异常（MCA）900-1100和b小冰期（LIA）1515年至1715年，干旱的中亚域ECHAM5模拟异常干燥区域（黑线）和降雨（蓝线）标准化的年平均（零均值和单位方差）。红色和绿色区域表示选择RCM模拟干燥和潮湿的时期。时间序列使用的是31年平滑移动平均滤波。

图4 200百帕U-风的领先两个主要组件（PCS）和混合物组分中心（实心方块）从一个中世纪气候异常（MCA）和c小冰期AGCM模拟的协方差椭圆4散点图（LIA）（蓝色表示体系1和红色为体系2）和内核概率密度函数（PDF）B中世纪气候异常（MCA）和d小冰期期间，对两台电脑（LIA）的评估。

3 结果

3.1 时间层的选择

季风区的组合代理模型与新古记录比较表明，AOGCM能够捕捉大多数亚洲历史上的旱灾 (Polanski et al. 2014; Fallah and Cubasch 2015）我们选用四个不同的时间片（每个模拟AGCM内取两个30年的时间）来研究近千年中极端气候事件可能的驱动（表1和图3）。 干旱的严重性可以通过它的强度，持续时间和空间范围（Shen，2007）来确定。 干旱地区的时间序列被用来识近千年干旱的时空扩展。此外，ACA月异常降水总量被作为水分变化的度量。60◦-100◦E和35◦，50◦N之间的区域用于计算ACA的异常降水，以确保所选择的地区位于西风为主的ACA。图3显示了ACA区域内干区和降水异常两个AGCM时间片的标准化时间系列年平均。MCA提出了九世纪末两种不同发展走势的“引爆点”，显示ACA地区公元1000年后向更潮湿状态的转变。LIA在年际和年代际时间尺度中呈现出清晰的波动，其中十七世纪中叶幅度最大。当值交叉plusmn;1次代表特别高的幅度（极端）事件（在图3中红色和绿色区域分别存在干，湿交替）。

图5 30个到左侧（体系1），右（体系2）中心的最近点的复合示于图4。a的中世纪气候异常期间PDSI的体系1（MCA），b中世纪气候异常（MCA）期间的体系2，c小冰期（LIA）期间的体系1，d小冰期（LIA）的体系2。

3.2 AGCM模拟

我们专注主要的两台电脑中相当于西风急流位移和力量的200百帕风，以确定在西风为主的ACA地区湿度变化的结构。图4a和c显示用AGCM模拟的200百帕西风里最主要两台PC的相空间。两个PC的二维高斯核概率密度函数（PDF）的估计，也示于图4b以及4d。继以往的研究中采用的混合模型（法拉赫和Cubasch2015年，法拉赫和Sodoudi2015年;2007年Hannachi; Hannachi和特纳2013;特纳和2010 Hannachi），多变量分布被分解成两个高斯分布部分。每个组件由特定的均值和协方差定义。两种组分的选择是基于Akaike信息（Ljung1999）是最小化的使用两个组件的事实。混合模型（实心正方形）和协方差椭圆（实线）的中心示于图图4a和C，它们分别为MCA及LIA时期。通过使用双组分高斯混合模型，所述相位状态都聚集成两个机制。红色表示状态属于左机制和蓝彩色表示状态相关于右机制（4a和4c）。二维内核的PDF在MCA期间的估计显示了两个机制（图4b和4d）类似的概率。小冰期期间，左手侧的机制更为可能。下文文中我们将左手侧的作为机制1，右手侧作为机制2。

为了识别与优选的机制相关的干旱模式，30个到中心最近点的各部分PDSI的复合都被计算在内。图5示PDSI

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