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蝴蝶效应和自调制El Niño对全球变暖的响应

自然体积585，页面68 - 73 (2020）引用本文

主题

一个齿顶高本文发表于2021年2月18日

一个出版商校正本文发表于2020年11月17日

本文已被更新

摘要

El Niño和La Niña，统称为El Niño-Southern振荡(ENSO)，不仅影响深远1，2，3.，4，5，6但也有很强的非线性7，8，9，10，11，12，13，14．例如，位于赤道东太平洋的El Niño的最大暖异常大于位于赤道中太平洋的La Niña的最大冷异常7，8，9．相关的大气非线性热阻尼在El Niño期间使赤道太平洋降温，但在La Niña期间使其升温15，16．在温室变暖条件下，气候模型预测强El Niño和La Niña事件的频率会增加，但不同模型的变化差异很大17，这部分归因于内部的变化18，19，20.，21，22，23．这里我们展示了蝴蝶效应24，对相同初始条件的无穷小随机扰动会引起截然不同的ENSO初始变异性，这系统地影响了一个世纪后ENSO对温室效应变暖的响应。在初始变率较高的实验中，来自ENSO热阻尼的较大的累积海洋热损失减少了赤道上太平洋的分层，导致随后温室变暖下ENSO变率的增加较小。这种自调制机制在两个大的系综中运行，由两个不同的模型生成，每个模型都从相同的初始条件开始，但有一个蝴蝶扰动24，25；它也在由另一个模型从不同的初始条件开始生成的大型集成中运行25，26以及参与耦合模型相互比较项目的跨气候模型27，28．因此，如果温室变暖导致ENSO变率增加29最初被内部变异性抑制，未来ENSO变异性可能增强，反之亦然。这种将ENSO变化随时间联系起来的自调节为理解气候变化中ENSO变化在多个时间尺度上的动力学提供了不同的视角。

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图1:蝴蝶效应对ENSO变异性的影响。
图2:蝴蝶效应对赤道太平洋热平衡的影响。
图3:ENSO对温室变暖响应的自调节机制。
图4:用其他模型生成的大集合中ENSO自调制的鲁棒性。
图5:CMIP5和CMIP6模型中ENSO响应的自调节机制。

数据可用性

论文相关数据可从以下网站下载:ORA-S5，https://www.ecmwf.int/en/research/climate-reanalysis/ocean-reanalysis；HadISST v1.1,https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/；ERSST v5中,https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/marineocean-data/extended-reconstructed-sea-surface-temperature-ersst-v5/；NCEP / NCAR再分析,https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.derived.surfaceflux.html/；ERA5,https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era5；CMIP5,https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip5/；CMIP6,https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/；CESM-LENS,http://www.cesm.ucar.edu/projects/community-projects/LENS/data-sets.html；GFDL-CM3,http://www.cesm.ucar.edu/projects/community-projects/MMLEA/；GFDL-ESM2M,http://www.cesm.ucar.edu/projects/community-projects/MMLEA/．

代码的可用性

EOF和参数|的计算代码αD|可以从https://drive.google.com/open?id=1d2R8wKpFNW-vMIfoJsbqIGPIBd9Z_8rj．所有代码均可根据要求提供。

改变历史

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下载参考

确认

本工作受到中国科学院战略重点研究项目的支持，项目编号为XDB40000000。我们感谢负责CMIP的世界气候研究计划耦合建模工作组，感谢气候建模小组制作并提供其模型输出。对于CMIP，美国能源部的气候模型诊断和相互比较项目与全球地球系统科学门户组织合作，提供协调支持并主导软件基础设施的开发。我们非常感谢各个再分析小组为我们提供数据集。PMEL捐款号5077。w.c.， B.N.和A.S.由CSHOR和澳大利亚政府国家环境科学计划的地球系统和气候变化中心支持。CSHOR是QNLM和CSIRO之间的南半球海洋研究联合研究中心。

作者信息

作者及隶属关系

  1. 中国海洋大学高等海洋研究所物理海洋学重点实验室和青岛海洋科学技术国家实验室，青岛

    蔡文菊，耿涛，吴立新

  2. 南半球海洋研究中心(CSHOR)， CSIRO海洋与大气，霍巴特，塔斯马尼亚，澳大利亚

    蔡文菊，吴本杰明，耿涛，阿古斯·桑托索

  3. 澳大利亚研究委员会(ARC)极端气候卓越中心，新南威尔士大学，悉尼，新南威尔士，澳大利亚

    阿古斯Santoso

  4. NOAA/太平洋海洋环境实验室，西雅图，华盛顿州，美国

    Michael J. McPhaden

作者
  1. Wenju蔡
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  2. 本杰明Ng
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  3. 耿道
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  4. 立信吴
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  5. 阿古斯Santoso
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  6. Michael J. McPhaden
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贡献

W.C.构思了这项研究，并撰写了最初的手稿。B.N.对蝴蝶实验进行分析，T.G.对CMIP5和CMIP6进行分析。所有作者都为解释结果、讨论相关动态和改进本文做出了贡献。

相应的作者

对应到Wenju蔡或立信吴．

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有利益竞争。

额外的信息

同行评审信息自然感谢Tobias Bayr和其他匿名审稿人对这项工作的同行评审所做的贡献。

出版商的注意施普林格自然对出版的地图和机构从属关系中的管辖权主张保持中立。

扩展的数据图形和表格

扩展数据图1蝴蝶效应实验中集合平均变暖和ENSO变化。

CESM-LE的40个蝴蝶效应实验结果。一个，全球平均海表温度时间序列。红色曲线代表整体平均值。b、近50年(2050-2099年)与前50年(1920-1969年)的多实验集合平均海温和风应力差。c和在b但赤道沿岸的海洋温度平均在5°S-5°N之间，显示了赤道上层海洋分层的加强，如参考文献所示。17，增强了海-气耦合。d，E-每个实验的初始50年期间(蓝柱)和最后50年期间(红柱)的指数变异性以及多个实验的集合平均值。误差条表示试验间的1 s.d.值E-两个时期的指数变异性。

扩展数据图2蝴蝶效应实验中初始和未来气候的ENSO特征。

CESM-LE的40个蝴蝶效应实验结果。一个，实验间的关系E-index和C-前50年(1920-1969)的指数s.d.。b，如一个，实验间的关系E-指数变率和EP(5°S-5°N, 150°W - 90°W)净热流通量的变率。c，d，和一个，b，而是未来50年(2050-2099年)。蓝色的星星和橙色的菱形代表最弱和最强的初始十个实验E-指数变异性，分别。黑色实心圆圈代表其他实验。更大的实验E-指数变异性系统地产生更大的热通量变异性，并且更大C-指数可变性强El Niño事件导致强La Niña事件。这些特性在初始气候和未来气候中都可以看到。统计(即相关性)R),P值)的线性拟合(红色实线)所示。这种关系在99%置信水平以上具有统计学意义。

扩展数据图3观测数据集和超过27个选定的CMIP5和CMIP6模型聚合的非线性热阻尼。

一个，每月观察E1979-2017年EP(5°S-5°N, 150°W - 90°W)的月地表净热通量异常。b，如一个，但每月观察C-指数与CP(5°S-5°N, 160°E-150°W)上的归一化月地表净热通量异常之间的关系E-指数，以NHF(t) =αT（E指数(t）)2+βTE指数(t） +γT，以及相应的热力学非线性系数αT与EP ENSO和CP ENSO有关。3个海温再分析结果和2个大气再分析结果52，53，54，55，56(参见方法中的“大气热反馈及其非线性”)。c，d，如一个，b，但对于所选的27个CMIP5和CMIP6模型(扩展数据图;7)．

图4蝴蝶效应实验中的ENSO热阻尼和累积海洋热通量。

CESM-LE的40个蝴蝶效应实验结果。一个，b，时间序列E-指数(黑色)和净热流(红色)在EP(在0°，105°W)的最强实验(运行14;一个)和最弱(运行24;b）E-指数在最初50年(1920-1969)的变化。c，两个实验的EP累积净热流。原始月净热通量场参考了蝴蝶效应之前的70年(1850-1919)常见月气候学。到1969年(由垂直黑线表示的最初50年结束时)，由于ENSO的初始变率更大，产生了更大的累积热损失，减少了温室效应导致的上层海洋变暖。

扩展数据图5蝴蝶效应后最初100年ENSO热阻尼。

CESM-LE的40个蝴蝶效应实验结果。a、b，每月之间的关系E指数和EP(5°S-5°N, 150°W - 90°W;一个)，以及每月之间C指数和月CP(5°S-5°N, 160°E-150°W;b)，二次去趋势入海净热通量(W m−2)的前100年(1920-2019年)。热阻尼在厄尔尼诺Niño期间将热量从海洋中带走，在拉Niña期间将热量注入海洋，但由于厄尔尼诺Niño的振幅更大，在几次ENSO事件之后，净热量从海洋中带走。c，实验间关系表明，ENSO的初始变异性更大，因此累积海洋热损失更大(在0°，105°W，由黑色十字在e，正的海洋)，生成。原始月净热通量场参考了蝴蝶效应之前的70年(1850-1919)常见月气候学。如中所示，累积的海洋热损失可以用热通量变异性来代替d，表明更大的累积热损失与更大的热通量变异性相关。蓝色的星星和橙色的钻石c而且d用最弱和最强的初始值表示十个实验E-指数变异性，分别。黑色实心圆圈代表其他实验。相关性(R),P线性拟合值(红色实线)显示。e的40个累积热通量场的实验间回归E-指数变化，均在最初100年(1920-2019年)，显示了ENSO模式的累积热通量。在蝴蝶效应导致更大的ENSO初始变异性的实验中，沿赤道产生了更大的累积海洋热损失。基于双尾学生的90%和95%置信水平以上具有统计学意义t-test分别表示为黑色点画和绿色实体轮廓。

图6强初始和弱初始两组实验的差异E指数的变化。

CESM-LE的40个蝴蝶效应实验结果。这一差异表明了两组之间因ENSO变异性不同而产生的影响。一个、SST(°C)、风应力(N m−2)最强的十个实验之间的差异E-指数在最初50年期间(1920-1969)的变化和最弱的10个实验E-指数同期变异性(见图。1 b橙色菱形和蓝色星星)。b和在一个但对于150米以上的海洋温度(°C)。点画表示两个集合之间的差异显著高于90%置信水平，基于双尾学生t -测试，绿色实线表示95%置信水平。

图7 CMIP5和CMIP6模型的选择。

结果是针对27个模型，即34个CMIP5模型中的18个和15个CMIP6模型中的9个，这些模型都产生了动态非线性系数αD小于- 0.155，即大于观测振幅的50%17和一个热力学非线性系数αT小于0，只有一个模拟了观测值的50%。一般来说，更大αT与一个更大的αD，所有模型的相关系数均为0.47。选定的型号用不同颜色填充的符号进行标记，而非选定的型号则用黑色和灰色表示，没有填充。CESM-LE的每个集合成员和多成员集合平均值分别显示在填充的蓝色和红色圆圈中。

扩展数据图8 CMIP5和CMIP6模型中的ENSO性质。

一个，b，模型间关系E在最初50年期间(1900-1949年)，ENSO频率较强，EP(5°S-5°N, 150°W - 90°W)的热通量变异性为-指数变异性。c，d，和一个，b，但最近50年(2050-2099年)。较高的型号E-指数的可变性系统地产生了更高频率的强ENSO事件和更强的热通量可变性。结果是针对27个模型，即34个CMIP5模型中的18个和15个CMIP6模型中的9个，这些模型都产生了动态非线性系数αD小于- 0.155，即大于观测振幅的50%17和一个热力学非线性系数αT小于0。强ENSO频率一个，c定义为每50年强厄尔尼诺Niño事件的总数(E-指数超过1.5 s.d)加上总次数强La Niña事件(C-指数小于- 1.5 s.d)在ENSO高峰季节(12月- 2月)。相关性(R),P线性拟合值(红色实线)显示。在所有的散点图中，这种关系在99%置信水平以上具有统计学意义。

扩展数据图9 CMIP5和CMIP6模式中ENSO变率的演变。

一个最后50年(2050-2099年)和初始50年(1900-1949年)之间的模型间关系E-指数变异性，在99%置信水平以上呈统计显著的反比关系，即在初始阶段产生较大变异性的模型系统地产生较小的未来变异性。结果是针对27个模型，即34个CMIP5模型中的18个和15个CMIP6模型中的9个，这些模型都产生了动态非线性系数αD小于- 0.155(大于观测振幅的50%)17)和热力学非线性系数αT小于0。b，进化E-指数变化，以50年的运行窗口衡量，从1900年开始每年向前移动，并在初始年份记录，对于10个初始值强的模型E-指数可变性(红框中的一个)和10个弱初始模型E-指数可变性(蓝框中的一个)．实心红(蓝)线和红(蓝)阴影分别表示具有强(弱)初始值的10个模型的多模型平均和模型间扩散(1 s.d.值)E指数的变化。在初始变率较弱的模式中，ENSO变率在随后的时期对温室变暖的响应更快，最终振幅超过了初始ENSO变率较强的模式。不同的运行窗口长度(例如40年或60年)和不同的模型组样本大小(例如初始值最大的7个或13个模型)进行平均E-指数变异性相对于初始值最小的7或13个模型E-指数变异性)产生质的相似行为。

扩展数据图10 CMIP5和CMIP6模式所有可用运行的初始ENSO变率及其未来变化。

结果是针对27个选定的模型，即34个CMIP5模型中的18个和15个CMIP6模型中的9个，这些模型都产生了动态非线性系数αD小于- 0.155(大于观测振幅的50%)17)和热力学非线性系数αT小于0。一个，前50年模型间关系(1900-1949)E-指数变率及其未来变化(2050-2099 - 1900-1949)，由每个模式中相应的全球平均海温变暖衡量。b，如一个，但对于C指数。运行编号指示在模型名称旁边(例如，r1, r2等)。

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蔡，W.，吴，B.，耿，T.。et al。蝴蝶效应和自调制El Niño对全球变暖的响应。自然585， 68-73(2020)。https://doi.org/10.1038/s41586-020-2641-x

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