研究表明，东亚夏季风和中国夏季降水具有显著的年代际变化，其中最为显著的是发生在1970年代末的年代际衰减，其主要特征表现为夏季西南季风环流的减弱和中国东部雨型的变化(Wang，2001；赵振国等，2008)。在1970年代末之后，中国东部夏季盛行的西南季风减弱，西太平洋副热带高压(简称副高)偏向西南，强度增强，由此导 致向北的水汽输送减弱，华北地区发生持续性干旱，导致该地区水资源匮乏；长江流域进入多雨 期，易于发生洪涝灾害，形成了所谓的“南涝北旱”型降水分布(黄荣辉等，2006)。同时，在其他区域和季节也能发现类似的年代际变化信号(宇如聪等，2008)，表明东亚夏季风的年代际变化与全球气候系统的变化有关。这次年代际变化不仅直接影响到中国夏季雨型的变化，也影响到中国夏季降水的年际变化及其预测，中国东部夏季降水与ENSO的关系明显减弱，而与南半球环流的关系则显著增强(高辉和王永光，2007；孙丹等，2012)，这表明在汛期预测中也必须充分考虑年代际背景的 变化。

有关这次年代际变化的成因，目前有多种观点，其中关注最多的是海洋变化造成的影响。观测分析表明，东亚夏季风环流和降水的变化与热带海洋变化特别是热带太平洋和印度洋海表温度(SST)的变暖有密切关系(Xue，2001；Gong and Ho，2002)。其后，有许多工作利用观测SST驱动大气环流模式模拟东亚夏季风的年代际变化，多数模式能模拟出与这次年代际变化相关的季风环流减弱包括副高加强西伸等主要特征，但模拟的降水则有较大误差(曾刚等，2007；Zhou et al.,2009; Fu et al.,2009)。另外一些研究认为这次年代际变化与全球海气耦合系统的年代际变化特别是北太平洋年代际振荡(PDO)的位相转换有关(朱益民和杨修群，2003；杨修群等，2005；张庆云等，2007)。1970年代末之后，PDO由冷位相转为暖位相，即中纬度北太平洋变冷，而热带中东太平洋变暖，并由此导致东亚夏季风减弱和中国夏季雨型的转 变。另一方面，由于东亚季风的强度与海陆之间的温差有关，除海洋的影响之外，还有一些研究关注陆表过程变化对东亚夏季风年代际变化的影响，如Xu et al.(2007)发现1970年代末东亚地区春季陆变冷，导致夏季海陆温差减弱，朱玉祥等(2009)发现青藏高原冬春季积雪在1977年之后显著增多，夏季感热减弱，并由此导致海陆温差减弱以及东亚夏季风的减弱。

上述研究多关注某一个因子的影响，目前尚不完全清楚海洋与陆地变化中哪个因子占主导地位。此外，虽然多数大气环流模式能模拟出东亚夏季风环流的变化，但未能模拟出与之相关的中国夏季雨型变化，这是否与模式自身的模拟性能有关或者是其他原因，也需要进一步研究。本文利用中国科学院大气物理研究所近年发展的第四代大气环流模式(简称IAP4)，基于1958～1999年的观测SST资料，驱动模式进行长期积分试验，并与观测资料对比分析了该模式对东亚夏季风环流和中国东部夏季降水的模拟情况，以进一步揭示东亚夏季风年代际变化的机理，为东亚气候的年代际变化预估提供理论基础。

本文所用模式IAP4是由中国科学院大气物理研究所近年发展的第四代大气环流模式，模式在 继承前三代模式动力框架优点的基础上，引入了许多新的特色，物理过程同美国国家大气研究中 心(NCAR)的CAM3.1基本相同。模式的水平 分辨率为1.4°×1.4°，垂直方向为26层。与前几 代模式相比，模式的分辨率有很大提高，物理过 程也更加完备。模拟结果表明，模式对全球和东亚气候有较好的模拟能力，其总体模拟性能与CAM3.1相当(张贺等，2009)。利用Hadley气候中心 提供的观测SST和海冰资料(Rayner et al.,2003)，驱动该模式进行长期积分试验。为保证 模拟结果的可靠性，共进行四组不同初始值的试验，取集合平均后1958～1999年共42年模拟结果进行分析。

本文利用以下一些资料来分析模式的模拟结果，大气环流资料为欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1958～1999年月平均再分析资料，资料的水平分辨率为2.5°×2.5°，包括风场和高度场等(Uppala et al.,2005)。本文还利用中国气象局提供的中国区域160站月平均降水资料以及 CRU(Climate Research Unit at the University of East Anglia)提供的月平均陆地气温资料，分辨率为0.5°×0.5°(New et al.,2002)。

根据前人的研究结果，以1978年为这次年代际变化的分界点，并以1979～1999年和1958～1978年气候平均值的差值表示年代际变化。图 1给出观测和IAP4模拟的中国夏季(6～8月平均值)降水年代际变化的差值。观测显示(图 1a)，与1958～1978年相比，1979～1999年中国夏季降水型有明显变化，主要表现为长江流域降水明显增加，尤其是长江中下游地区，中心超过2 m m/d，而华北和华南降水则减少，中国东部夏季降水型由所谓的“北多南少”转变为“南多北少”或“南涝北旱”。模式能基本模拟出上述雨型的年代际变化分布(图 1b)，但与观测相比，模拟雨型变化的分布整体偏南，观测降水增值中心在长江流域，模拟则在江南，但总体上仍在模式的分辨率范围之内。此外，模拟的降水量变化也明显低于观测。

图 1

Fig. 1

图 1 中国东部夏季降水的年代际变化(单位：mm/d)：(a)观测；(b)模拟 Fig.1 The decadal variation of summer rainfall in eastern China(units: mm/d):(a)Observation;(b)simulation

由于长江流域降水的年代际变化最为明显，图 2进一步给出1958～1999年长江中下游地区夏季降水异常的时间序列，观测资料为中国气象局提供的站点观测数据，长江中下游地区为国家气候中心规定的17个代表站的平均值(陈兴芳和赵振国，2000)，其中虚线为9年滑动平均，代表年代际分量。观测显示(图 2a)，长江流域夏季降水在1978年之前偏少，特别是1960年代，而在1978年之后，降水明显增多，1990年代则更为明显。模式能模拟出降水年代际变化的总体趋势，包括1960年代的少雨期和1990年代的多雨期，模拟与观测在1958～1999年间年代际分量的相关高达0.84，说明模式能较好模拟出长江流域夏季降水的年代际变化。模拟与观测的主要差别表现为年代际转折的时间，观测为1978年，而模拟为1970年代中期，较观测偏早。

图 2

Fig. 2

图 2 1958～1999年长江流域夏季降水距平百分率：(a)观测；(b)模拟。实线为距平值，虚线为9年滑动平均 Fig.2 Summer rainfall anomaly in the Yangtze River basin during 1958−1999:(a)Observation;(b)simulation. The solid and dashed lines represent the anomaly and corresponding 9-year running mean，respectively

夏季雨型的年代际变化与东亚夏季风环流的变化有关。如图 3a所示，1978年之后，850 hPa东亚沿海出现明显的偏北风异常，西南季风明显减弱，不利于水汽向华北地区输送。另外，长江流域到日本一带为气旋性异常环流，有利于该地区降水增多，进而形成“南多北少”的夏季降水分布。模式能较好模拟出东亚沿海的偏北风异常以及长江流域到日本一带的气旋性环流异常(图 3b)，这与模式能模拟出中国东部夏季雨型的转变有直接关系。

图 3

Fig. 3

图 3 850 hPa风场的年代际变化：(a)ECMWF再分析资料；(b)模拟 Fig.3 The decadal variation of 850-hPa wind:(a)ECMWF reanalysis;(b)simulation

西太平洋副热带高压(副高)是东亚夏季风的一个主要环流系统，其形态变化尤其是其脊线的南北变动对中国夏季降水的分布有重要影响(苏同华和薛峰，2010)。图 4给出年代际变化前后观测和模拟的500 hPa副高分布，观测以通常的5880 gpm等值线代表，但模拟的副高较观测系统性偏强，因而模式中副高以5920 gpm等值线为代表。观测显示，1978年之后，副高明显偏向西南，强度增强，副高的这种形态变化有利于长江流域降水增加。模式能模拟出副高的变化趋势，但与观测相比，模拟副高的偏南趋势更为明显，这与图 1中模拟的雨型变化整体偏南是一致的。

图 4

Fig. 4

图 4 500 hPa西太平洋副高(单位：gpm)：(a)ECMWF再分析资料；(b)模拟。实线为1979～1999年平均，虚线为1958～1978年平均 Fig.4 The western Pacific subtropical high at 500 hPa:(a)ECMWF reanalysis;(b)simulation. The solid and dashed contours represent the climatological means during 1979−1999 and 1958−1978，respectively(units: gpm)

上一节的分析表明，在观测SST的驱动下，IAP4能模拟出东亚夏季风环流和中国东部夏季降水年代际变化的主要特征，说明海温强迫因子对年代际变化有重要作用。本节利用奇异值分解(SVD)分析中国夏季降水和SST的时空变化特征，以进一步揭示SST变化对中国夏季降水年代际变化的影响。

在进行SVD分解之前，首先对SST和降水做9年滑动平均，得到年代际分量。分解结果表明，第一模态的方差贡献率最高，达到47%，相应的时间系数相关为0.96。图 5为中国夏季降水和同期海温SVD的第一模态(SVD1)的异质相关分布及其时间变化，图 5a显示，长江流域为显著的正相关，最大相关在长江中下游地区，而华北和华南地区呈负相关，这种相关分布与图 1中中国东部夏季降水的年代际变化十分类似。同期SST的相关分布显示，热带海洋为显著的正相关，特别是热带印度洋和西太平洋以及热带东太平洋，相关系数超过0.6，而中纬度北太平洋为显著负相关。对应的时间系数显示(图 5c)，这种年代际转折发生在1970年代末期，降水和SST的转折时间完全一致，前期为负，后期为正，到1990年代末达到最大。

图 5

Fig. 5

图 5 中国东部夏季降水与观测海表温度SVD的第一模态异质相关分布和时间系数(单位：无量纲)：(a)中国东部降水，(b)海表温度(SST)，(c)时间系数(实线为SST，虚线为降水)。阴影区为通过95%显著性检验的区域 Fig.5 The heterogeneous correlation of first singular value decomposition(SVD)mode between summer rainfall in eastern China and sea surface temperature(SST) and the corresponding time series(units: dimensionless):(a)Summer rainfall in eastern China，(b)SST，(c)the corresponding time series of SST(solid line) and rainfall(das hed line). Regions above 95% confidence level are shaded

上述相关分布类似于PDO海温异常的分布特征，即北太平洋SST异常与东太平洋呈反位相变化。图 6进一步给出SVD1的SST(即图 5c中的 实线)和PDO指数的时间序列，其中PDO指数是指北太平洋地区(20°N以北)SST正交函数分解的第一模态(EOF1)，资料取自网站(http://jisao. washington.edu/pdo/PDO.latest [2012-08-05])，并取 9年滑动平均以得到年代际分量。可以看到，二者 在年代际尺度上的变化趋势非常相似，相关系数 高达0.72，只是在1990年代末期才显示出较大 差异。PDO在1970年代末从负位相转变为正位 相，对应于北太平洋的变冷和东太平洋的变暖，SST异常由正转负的时间稍滞后于PDO，这显示 了PDO位相转变对SST异常分布的影响。因 此，在年代际时间尺度上，中国东部夏季雨型的变化与热带海洋的变暖及相关的PDO位相转换有密切关系。

图 6

Fig. 6

图 6 归一化的SVD分解第一模态SST时间系数(实线)与PDO指数(长虚线)的时间序列 Fig.6 The normalized time series of the first SVD mode of SST(solid line) and Pacific decadal oscillation(PDO)index(dashed line)

对模式模拟的结果进行类似的SVD分解，与观测一致，第一模态的方差贡献率最高，达到 58%，相应时间系数的相关为0.95。图 7给出模式模拟的中国夏季降水和同期海温SVD第一模态异质相关分布，因采用观测SST驱动，SST分布与图 5a基本一致。降水相关分布显示(图 7a)，长江以南为正，而两侧为负，正负异常中心比观测偏南，这与模式模拟的降水和副高变化偏南是一致的。对应的时间系数变化显示(图 7c)，年代际转折在1970年代末期，这与观测一致(图 5c)。此外，与观测的降水相比，模拟降水的变化幅度明显偏低。

图 7

Fig. 7

图 7 同图 5，但为模拟结果 Fig.7 Same as Fig. 5，except for the simulation result

图 8进一步给出年代际尺度长江流域夏季降水 (图 2)与同期SST的相关分布。观测显示(图 8a)，热带海洋为正相关区，最显著相关区为热带印度洋到西太平洋以及热带东太平洋，而北太平洋为负相关区。模拟结果与观测基本一致，但相关系数偏 低。上述相关分布与SVD的分析基本相同，也与以前的观测和模拟结果是一致的(Xue，2001；曾刚等，2007)，这进一步表明由PDO位相转变造成的热带海洋变暖是长江流域降水年代际变化的主要原因。

图 8

Fig. 8

图 8 长江流域夏季降水与同期海表温度的年代际相关分布：(a)观测，(b)模拟。阴影区为通过95%显著性检验的区域 Fig.8 Correlation between summer rainfall in the Yangtze River basin and SST at the decadal timescale:(a)Observation，(b)simulation. Regions above 95% confidence level are shaded

图 9为观测和模拟的地表气温的年代际变化，由于ECMWF的再分析资料分辨率较低，这里采用CRU提供的地表气温资料。图 9a显示，在1970年代末期之后，虽然全球变暖的趋势非常明显，但个别地区却是变冷的，其中比较显著的是江淮流域，个别地区变冷超过0.5^oC。由于夏季海洋变暖而陆地变冷，进而导致海陆温差减弱，东亚夏季风的强度变弱。在观测SST驱动下，模式能基本模拟出长江流域的变冷趋势(图 9b)，但江淮地区的变冷中心明显偏南，这与模拟的副高和雨带偏南是一致的。由于陆地也呈现出显著的年代际变化，一些研究将这次东亚夏季风的年代际减弱归结为陆面过程的变化(Xu et al.,2007)，但从上面的模拟结果并结合其他模式的模拟结果分析(曾刚等，2007)，海洋变化尤其是热带SST的变暖才是东亚夏季风年代际减弱的主要原因，而陆面变冷则可能是SST变化的结果。另外，图 9a显示1970年代末之后，亚洲中高纬度明显变暖，最大值超过0.6^oC。但模拟结果为变冷(图 9b)，与观测相反。一方面，亚洲高纬度的变暖与温室气体含量增加导致的全球变暖有关，其信号在北半球高纬度最明显，而模式中温室气体含量保持不变，未能模拟出亚洲高纬地区的变暖是合理的。

图 9

Fig. 9

图 9 亚洲夏季地表气温的年代际变化(单位：K)：(a)CRU观测；(b)模拟。阴影区为负值 Fig.9 The decadal variation of summer surface air temperature over Asia(units: K):(a)Observation from CRU;(b)simulation. Regions with negative values are shaded

另一方面，模拟结果说明高纬度变暖与热带海洋变暖的成因是不同的，前者主要与温室气体含量增加造成的全球变暖有关，而后者则主要与PDO的位相转变有关。当然，全球变暖也在一定程度上增强了热带海洋变暖的程度，这从图 6中SVD1的SST在1990年代末期与PDO有较大差异可以看到。结合已有研究结果(杨修群等，2004)，可以认为热带海洋变暖主要是PDO位相转变的结果，并由此导致东亚夏季风在1970年代末期的减弱，这与姜大膀和王会军(2005)分析其他模式得到的结论一致。

本文利用观测SST驱动IAP4进行长期积分试验，并根据多种观测资料对比分析了模式模拟的东亚夏季风和中国东部夏季降水的年代际变化。结 果表明，模式能模拟出1970年代末期东亚夏季风环流的减弱，东亚沿海地区出现明显的偏北风异常，同时西太平洋副高偏向西南，强度增强，长江流域降水增多，华南和华北降水减少，但模拟的副高和降水异常中心略偏南。在热带海洋变暖的情况下，模式还模拟出长江流域的变冷中心，因而减弱了东亚地区的海陆温差，这是模式能再现东亚夏季风年代际减弱的主要原因。

SVD的分析表明，对应于中国东部夏季雨型的年代际变化，热带印度洋和太平洋为大范围正相关，而北太平洋为负相关，这种相关分布与PDO位相转变有关，1970年代末之后，PDO由负位相转变为正位相，热带太平洋和印度洋变暖，北太平洋变冷。模式能模拟出中国东部夏季降水与SST的相关分布特征，时间系数显示二者的年代际变化均发生在1970年代末期，表明PDO的位相转变是造成东亚夏季风年代际变化的主要原因。另一方面，在观测SST强迫下，模式未能模拟出全球变暖趋势下亚洲高纬度地区的变暖，这显示全球变暖与东亚夏季风的年代际变化并不存在必然联系。

已有研究表明，利用观测SST驱动大气环流模式，多数模式能较好模拟出与东亚夏季风衰减的 环流场变化，但降水的模拟结果则显示出较大误差，其原因可能与早期大气模式的分辨率较低有关。由于降水变化的空间尺度较小，分辨率较低的模式虽然能模拟出大尺度环流场的变化，但不足以描述降水的变化。海气耦合模式对东亚夏季风年代际变化的模拟效果一般要低于大气环流模式，根据政府间气候变化委员会第4次评估报告中多个耦合模式的评估结果(孙颖和丁一汇，2008；顾薇和李崇银，2010)，虽然多数模式能模拟出PDO等年代际信号的空间模态，但仅有少数模式能模拟出东亚夏季风降水的年代际变化，主要是由于这些模式难以描述与东亚夏季风年代际变化的主要特征，如本文所揭示出的东亚沿海的变冷趋势。因此，目前模式对东亚夏季风年代际变化的模拟效果显示出较大的差异，对模式有很强的依赖性，这对未来年代际变化的预估提出了很大挑战，同时也提醒我们在利用模式进行年代际预估试验时，要首先注意选择模拟性能较好的模式。

本文研究所揭示的东亚夏季风年代际变化与PDO位相的关系，对未来东亚夏季风年代际变化的预估有重要意义。考虑到PDO是一种周期振荡的现象，其位相一般可持续20～30年，而且从1970年代末到现在的正位相业已持续30年，可以推测PDO的位相可能开始转变。从最近监测的数据也可看到，PDO自2011年起开始明显转变为负位相(http://jisao.washington.edu/pdo/PDO.latest [2012-08-05])。据此我们可以推断，东亚夏季风从本世纪10年代开始可能再次趋强，中国东部夏季雨型亦可能随之改变，华北地区夏季降水可能增加，这对多年来饱受干旱之苦的华北地区或许是个福音。同时应注意，华北地区夏季发生暴雨的可能性也在增加。

致谢 感谢两位审稿人提出的修改建议，张贺博士提供了IAP4的模拟结果，在此一并致谢。