全球变暖背景下大气环流优势模态演变及其对我国东部夏季降水的影响

Atmospheric circulation modes and their connections with precipitation have changed under global warming background, which introduced new challenges to summer precipitation forecasting in eastern China. To identify the impacts of dominant circulation modes on precipitation, previous studies have widely used a “posterior analysis” approach to deduce anomalous circulations and external forcings from the perspective of precipitation. However, in climate system anomalous circulations driven by external forcings directly lead to regional precipitation anomalies, and therefore it is necessary to adopt a "prior analysis" approach to analyze sufficient conditions that dominant circulation modes influence precipitation. In this project, we will extract dominant circulation modes at different temporal-spatial scales by using the self-organizing map from the perspective of atmospheric circulation. And then the temporal-spatial variations and evolution of dominant circulation modes will be studied, especially the new characteristics of dominant circulation modes after global warming. Further, we will investigate the impacts of external forcings on the occurrence and persistence of dominant circulation modes. Lastly, the relationship between dominant circulation modes and summer precipitation in eastern China will be examined, and the CMIP5/CMIP6 climate model datasets will be used to predict the variations of dominant circulation modes and the response of summer precipitation in eastern China in the future. This project aims to provide scientific evidence for summer precipitation forecasting in eastern China.

全球变暖背景下大气环流模态的调整以及降水对环流响应关系的变化，对我国东部夏季降水预测提出了新的挑战。对于大气环流优势模态对我国东部夏季降水的影响，以往研究多采用“后验分析”方式，即从地面降水特征出发，反推大气环流异常和外强迫作用。但气候系统主要表现为外强迫驱动大气环流异常，导致区域降水异常，故有必要采用“先验分析”方式，即分析大气环流优势模态对降水影响的充分条件。因此，本项目拟直接从大气环流角度出发，利用自组织映射神经网络方法分离不同时空尺度大气环流优势模态，进而研究大气环流优势模态的时空变化特征及其演变规律,尤其是全球变暖后大气环流优势模态变化的新特征；然后探究大气环流优势模态发生与维持的外源强迫作用；最后研究大气环流优势模态对我国东部夏季降水的影响，并利用CMIP5/CMIP6模式资料预估未来大气环流优势模态的变化及我国东部夏季降水对这一变化的响应，为我国东部夏季降水预测提供科学依据。

全球变暖背景下，大气环流模态的调整以及降水对环流响应关系的变化，对我国东部夏季降水预测提出了新的挑战。太平洋-日本遥相关型是夏季东亚大气环流的主要模态，其在20世纪90年代末发生了明显的年代际变化，该遥相关型年代际变化主要与前期ENSO衰减快慢及同期热带印度洋与海洋性大陆海温异常密切相关。在20世纪90年代之后，太平洋-日本遥相关型结构的年代际变化使得其对东亚夏季降水的影响减弱。在此基础上，从环流角度出发，利用自组织映射神经网络（SOM）方法将东亚中纬度夏季环流分成六类。SOM1在东亚中纬度地区呈正异常中心，主要使得长江中下游夏季降水偏多且发生区域极端降水的占比超过25%；SOM2为SOM1的反位相，主要导致东北夏季降水显著偏多且发生区域极端降水事件的占比约为24%；SOM3在东亚中纬度呈东-西（负-正）向的偶极子分布型，SOM4为SOM3的反位相，主要影响华北地区夏季降水显著偏多；SOM5呈东南-西北（负-正）向分布型，SOM6为SOM5的反位相，主要影响长江中下游夏季降水异常。.深对流参数化是区域气候模拟中不确定性的主要来源之一，由于计算条件限制，采用对流允许方法在长期千米尺度的模拟受到限制，特别是在东亚地区。利用COSMO区域气候模式进行一对10年（2001-2010年）参考模拟，其中深对流参数化模拟的水平分辨率为12 km，对流允许模拟的水平分辨率4.4 km。4.4 km的对流允许模拟显著提高了模式对大气顶出射长波和短波辐射以及降水强度的模拟能力。此外，该模式主要考虑了气溶胶的直接和半直接辐射效应。减少硫酸盐气溶胶会导致低层变暖，增强大气层结不稳定性，增加平均降水量和降水日数。增加硫酸盐气溶胶会导致大致相反的影响。东亚区域降水对黑炭气溶胶扰动的响应为非线性，这主要是由于黑炭气溶胶二次反馈，使得大气温度廓线变化对黑炭气溶胶的响应类似。