张耀存教授团队最新研究揭示气候动力模态对东亚季风降水未来预估的影响


发布时间:2023-08-07浏览次数:15


季风变化引起的降水异常对人口密集的东南亚地区的生态、经济和社会民生等影响深远。科学研究发现,全球气温增暖使大气中的水汽含量增加,在全球范围内增大了季风降水的强度,但季风降水的局地变化却存在明显的区域差异。数值模式分析指出,受大气内部变率、模式间差异和不同温室气体排放情景的影响,不同气候模式对东亚季风降水特征的未来预估存在很大的不确定性,其中模式不确定性的影响最大。这为东亚季风区降水未来变化归因增加了难度,也为季风降水的数值模式改进和模式预测带来了更多挑战。

全球最大的赌钱网张耀存教授团队长期攻关东亚季风区降水变化机理及未来预估问题,从季风区降水的变化机制分析(Tang et al.,2021)、数值模式差异与模拟能力评估(Yang et al., 2019; Huang et al.2022)等方面开展系统研究。最新研究工作针对季风降水预估的不确定性问题独辟蹊径,从中纬度气候动力模态角度讨论季风降水的未来变化,并取得创新性成果。团队成员及合作者受指纹法思想启发,利用多组格林函数试验数据构建了气候动力系统中最稳定的模态并称为“最优模态”。通过将最优模态运用到多集合成员模式数据中预估未来东亚季风降水,并得到了降水模态显著增强的特征。定量分析区域降水时空变化特征发现,在全球温室气体高浓度(RCP8.5)排放情景下,我国长江中下游流域到韩国、日本南部地区的降水在本世纪末将显著增加约29.2%,同时我国华北地区以及我国华南到南亚国家区域降水将显著减少。上述结论在第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)数据中得到了验证,同时在不同模式间保持了较高一致性(图1),很大程度上减少了东亚季风降水预估的不确定性。研究结果提高了气候模式对区域降水模拟能力的认知。

图1 多成员集合模式对东亚季风降水模态的未来预估

团队进一步对东亚季风降水未来变化过程中大气内部动力和外部热力因子的相对贡献进行定量诊断。研究表明,东亚季风区降水增强和减弱的空间结构与太平洋-日本遥相关型密切联系,对应的大气低层环流系统在世纪末将增强约19.6%,同时低层水汽含量将增加约13.8%。区别于水汽在全球平均降水增减过程中的重要作用,该结果强调了环流系统表征的大气内部动力过程对东亚季风降水增强的主要贡献(占比67%)。这对于理解区域季风降水模拟差异的来源起到了建设性作用,也为未来东亚季风区极端天气气候事件的模拟和归因提供了科学依据。

最新研究成果以“Robust projection of East Asian summer monsoon rainfall based on dynamical modes of variability”为题,于2023年6月29发表于《自然·通讯》 (Nature Communications)。全球最大的赌钱网张耀存教授团队的助理研究员薛道凯博士为本文第一作者,薛道凯博士和美国西北太平洋国家实验室吕建教授为共同通讯作者。合作者还包括来自美国西北太平洋国家实验室、美国劳伦斯伯克利国家实验室、中国科学院大气物理研究所、中国海洋大学的学者。该研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、江苏省气候变化协同创新中心的资助。

论文链接:https://doi.org/10.1038/s41467-023-39460-y.

参考文献:

Xue, D., et al. (2023) Robust projection of East Asian summer monsoon rainfall based on dynamical modes of variability. Nature Communications, 14, 3856.

Huang, D., et al. (2022) Inter-model spread of the simulated East Asian summer monsoon rainfall and the associated atmospheric circulations from the CMIP6 models. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 127(20), e2022JD037371.  

Tang, Y., et al. (2021) Drivers of summer extreme precipitation events over East China. Geophysical Research Letters, 48, e2021GL093670.  

Yang, B., et al. (2019) Better monsoon precipitation in coupled climate models due to bias compensation. Nature Partner Journal: Climate and Atmospheric Science. 2, 1–8.

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