内部变率和外强迫对近期气候变化预测的影响及其机理研究

Near term climate prediction is also termed as “near term decadal climate prediction”. It refers to a prediction of future 10 years climate change. The near term climate prediction is affected by both the internal variability of the coupled climate system and also the external forcing changes including natural (solar variability and volcanic aerosols) and anthropogenic forcing (including GHG, aerosol and land use changes) agents. Near term climate prediction has been regarded as one grand challenge of climate community by the World Climate Research Programme. In this project, we aim to assess the contributions of internal variability and external forcing to the near term climate prediction. We will perform numerical hindcast experiments by using the near time climate prediction system developed by the Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences. Both initialized and un-initialized hindcast experiments will be performed and compared. The forcing of volcanic aerosol emission to the phase transition of dominant decadal variability modes such as the Pacific Decadal Variability (PDV) mode and the Atlantic Multi-decadal Variability (AMV) mode will be examined.

近期气候预测又称“近期年代际气候预测”，是指对未来10年的气候进行预测，它既受到内部产生的气候变率的时间演变影响，又受到未来的外强迫路径影响，在可预报性机理上面临挑战，是当前气候变化研究领域的国际前沿问题，被世界气候研究计划（WCRP）列为大科学挑战问题之一。本项目拟采用中科院大气所基于气候系统模式构建的、含有海洋同化的年代际预报系统，通过数值试验和多模式比较，揭示海洋初始化过程、外强迫变化（含太阳辐射度变化和火山气溶胶等自然外强迫、以及温室气体和气溶胶等人为外强迫）对10年以内的近期气候预测技巧的影响和作用机制；考察火山气溶胶对于气候系统年代际变化模态回报技巧的影响；分析气候系统主要年代际变率模态PDV（太平洋年代际振荡模态）和AMV（大西洋多年代际振荡模态）对全球气候变化影响的可预报性。

近期气候变化预测既受内部产生的气候变率的时间演变影响，又受到未来的外强迫路径影响。理解内部变率与外强迫对近期气候变化预测的影响及其物理机制，为年代际尺度气候变化的预测和预警提供科学支撑，对于提高近期气候变化的预测能力具有重要意义。本项目取得的主要成果如下：（1）基于大气物理研究所气候模式FGOALS-s2，完成了季节至年代际气候预测系统IAP-DecPreS的1979至2016年历史气候回报试验，比较了全场同化和异常场同化两种初始化策略下预测系统对热带海温变率的回报技巧差异，揭示了模式气候态漂移对预测技巧影响的物理机制；（2）基于多模式历史气候模拟及单一模式超级集合模拟试验数据，利用不同气候系统外强迫和内部变率的估算方法，研究了内部变率的估算对全球地表气温预估中信号萌芽时间（TOE）的影响，揭示了关键内部变率模态（太平洋年代际振荡、北大西洋多年代际振荡等）对全球季风区及中亚地区降水变化的影响及其物理机制，分析了不同ENSO位相下火山爆发对全球季风降水的影响，开展了全球变暖下我国极端热浪事件的检测与归因研究，并重点比较了不同温升背景下我国极端热浪事件及全球干湿季降水差异的变化；（3）基于IAP-DecPreS和第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）年代际气候预测计划（DCPP）的年代际历史回报试验，量化了外强迫与模式初始化对全球地表气温、全球陆地季风区降水以及东亚地区年代际气候可预测性的影响，揭示了青藏高原地区年代际可预测性来源的物理机制；（4）基于多模式的超级集合模拟，研究了太平洋年代际振荡（IPO）对近期气候预估不确定性的影响，并发展了利用IPO位相变化约束南亚夏季风降水、热带地区沃克环流的近期气候预估结果不确定性的方法。受该项目资助，已发表学术论文22篇，其中 SCI 论文 17 篇，包括 1 篇《Science Advances》，1 篇《Nature Communications》。