年际至多年代际气候变化的非线性相互作用及其对全球增暖速率的影响研究

Various natural climate oscillations played major roles in recent changes of global warming rate. These oscillations at different time scales interact with each other, showing strong nonlinearity, and then build the whole climate dynamic system. The intensive study of nonlinear effects should be the key for thoroughly understanding the global temperature change and making accurate future predictions of the global warming rate. However, because of the lack of available methods, the importance of the complex interactions between different scales has not still been paid enough attention to. So, this project is proposed to use adaptive methods to explore the nonlinear interactions among three key natural variabilities at interannual, interdecadal and multidecadal scales and how they affect the global warming rate. To extract three key oscillations and analyze their characteristics, the global mean surface temperature time series will first be decomposed by ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. Then the intra-mode and inter-mode modulations among three scales will be identified by the Holo-Hilbert spectral analysis (HHSA) method, and the mechanisms will be discussed. Based on these results, the effects of nonlinear modulations on global temperature change will be estimated quantitatively. The results of this study may provide the scientific basis for accurate attributions and future projections for climate changes.

气候系统是一个多尺度相互作用的强非线性系统，各种周期性自然振荡在全球增暖速率变化中扮演了重要角色。对气候变化非线性过程的深入研究是全面理解全球温度变化机理、准确预测未来增暖速率的关键。然而，由于研究方法的局限性，长期以来不同尺度间的非线性相互作用及其对全球温度变化的贡献并未得到足够的重视。本项目拟采用自适应数据分析方法，研究气候变化的非线性作用机理及非线性过程对全球增暖速率的影响。首先，利用经验模态分解方法，提取全球表层温度年际、年代际和多年代际这三种对全球长期增暖速率影响最大的自然气候变化信号，分析其演变特征；然后，基于高维全息谱方法，阐明这三种关键尺度在尺度内和尺度间的非线性调制机理，揭示相应的物理机制，并定量评估这些非线性过程对全球温度变化的贡献。研究结果可加深对气候变化中的非线性过程的认识，弥补气候变化研究中缺失的重要一环，为气候变化归因和未来气候预测提供新的科学依据。

全球温度在20世纪末经历了前所未有的快速增暖之后，在21世纪初却出人意料地放慢了脚步，呈现出全球增暖减缓（Hiatus）。全球增暖速率这种一变再变的现象挑战了当前对全球温度变化的解释机制。本课题以hiatus现象为例，系统研究了全球增暖速率变化的判别、机制和模拟。.首先，重新审视了全球增暖速率变化的判定方式，发现以往研究通常通过比较全球温度的年代尺度线性趋势和一个预定义的阈值的相对大小来判别增暖速率是否发生了改变。因此，目标时段、温度数据集和阈值这3个要素的选取至关重要，它们的选取偏差直接导致了目前学界关于hiatus存在性的争论。我们创新性地从hiatus现象发生概率的角度确认了21世纪初hiatus事件的存在性，从根本上消除了关于hiatus存在性的争议。并进一步解释了hiatus事件与人为增暖趋势之间的区别与联系，为科学评价全球气候变化提供了重要参考。.然后，为了阐明全球增暖速率变化的机制，量化了人为因素和关键尺度气候自然变率对全球增暖速率的影响，发现全球增暖速率变化主要取决于全球温度的年际、年代际及多年代际尺度自然变率，而三者分别来源于ENSO、PDO和AMO。Hiatus现象作为全球增暖速率变化的一部分，主要归因于年际变率的年代际变化和年际变率的冷却位相在21世纪初产生的降温趋势。特别地，年际变率的年代际变化源于AMO对ENSO的非线性调制作用。该结果调和了关于不同尺度自然变率的相对重要性的争论，加深了对全球温度变化中的非线性过程的认识，深化了对全球温度变化机制的理解。.最后，基于上述对全球温度变化的新认识，揭示了模式难以模拟出hiatus现象的原因。针对当前气候模式对hiatus现象的模拟困境，评估了首批发布的28个CMIP6气候模式对hiatus现象的模拟能力，并通过分尺度评估的方法进一步分析了模式难以模拟出hiatus现象的原因。研究揭示：模拟hiatus现象的关键在于正确地区分并准确地模拟人类活动引发的长期增暖趋势和气候系统内部的短期自然变率这两种不同来源的温度变化信号。该结果为改进模式的短期气候模拟能力提供了新的视角。