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CMIP5与CMIP6模型中ENSO振幅预测的不确定性研究

一、作者与发表信息

本研究由Goratz Beobide-Arsuaga（德国基尔GEOMAR亥姆霍兹海洋研究中心、汉堡大学）、Tobias Bayr（通讯作者，GEOMAR）、Annika Reintges（GEOMAR）和Mojib Latif（GEOMAR/基尔大学）合作完成，发表于Climate Dynamics期刊2021年第56卷，标题为《Uncertainty of ENSO-amplitude projections in CMIP5 and CMIP6 models》。

二、学术背景

科学领域：气候动力学，聚焦于厄尔尼诺-南方振荡（ENSO，El Niño-Southern Oscillation）的模拟与预测。
研究动机：ENSO是热带太平洋最强的年际气候波动，对全球气候有深远影响。然而，在人为变暖背景下，ENSO振幅的未来变化仍存在极大争议。尽管从CMIP3到CMIP5模型的ENSO模拟差异已缩小，但不同模型对ENSO振幅变化的预测仍存在显著分歧（如增幅或降幅），甚至符号（正/负）尚未统一。
研究目标：量化CMIP5和CMIP6模型中ENSO振幅预测的三大不确定性来源——情景不确定性（温室气体排放路径）、模型不确定性（物理参数化差异）和内部变率不确定性（气候系统自然波动），并探讨ENSO动力学特征对预测结果的影响。

三、研究流程与方法

1. 数据来源：

   • 使用CMIP5（36个模型）和CMIP6（20个模型）的多模型集合数据，包括历史模拟（1900–2005）和未来情景（RCP4.5/SSP2-4.5、RCP8.5/SSP5-8.5，2005–2099）。
     
   • 观测数据对比：HadISST和ERSST海表温度数据集。
     

2. ENSO振幅计算：

   • 定义ENSO振幅为Niño3.4区域（170°W–120°W，5°N–5°S）海表温度异常（SSTA）的30年滑动标准差（std），以滤除年代际波动。
     

3. 不确定性分解方法：

   • 基于Hawkins & Sutton（2009）框架，将总不确定性分为：
     
     • 内部变率：通过控制试验（无外强迫）估算。
       
     • 模型差异：不同模型对同一情景的响应差异。
       
     • 情景差异：不同排放路径（如RCP4.5 vs. RCP8.5）导致的差异。
       
   • 使用二阶多项式拟合长期趋势，分离人为强迫信号与自然变率。
     

4. 模型分类：

   • 动力学分类：根据ENSO反馈强度（如风-SST反馈、热通量-SST反馈）将模型分为“强反馈”（更接近观测）和“弱反馈”子集。
     
   • 振幅分类：基于ENSO变率大小分为“高”“中”“低”三组，其中“中”组最接近观测。
     

5. 关键因子分析：

   • 检验ENSO振幅变化与纬向风-SST反馈强度和平均态纬向SST梯度的关联性。
     

四、主要结果

1. ENSO振幅变化的模型分歧：

   • 预测范围从-0.4°C（振幅减弱）到+0.6°C（振幅增强），多模型集合平均接近零，表明无一致信号。
     
   • CMIP6的总不确定性高于CMIP5，主要因情景不确定性增加（SSP5-8.5的强迫更强）。
     

2. 不确定性来源的时间演变：

   • 2005–2034年：主导因素为内部变率（占总不确定性65%）。
     
   • 2034年后：模型不确定性成为主要来源（占60%），情景不确定性始终最小。
     

3. 子集分析：

   • “强反馈”模型：ENSO振幅变化范围缩小，但信号仍不显著（信噪比）。
     
   • “中振幅”模型：不确定性最低，但全球变暖信号仍不可检测。
     

4. 关键驱动因子：

   • 纬向风-SST反馈与ENSO振幅变化呈强正相关（R=0.84–0.90），表明其是决定ENSO响应的重要机制。
     
   • 平均态SST梯度变化与ENSO振幅的关联较弱（R=-0.25至-0.36），模型间一致性低。
     

五、结论与意义

1. 科学价值：

   • 首次系统量化了CMIP5/6中ENSO振幅预测的不确定性来源，揭示模型差异是长期预测的主要瓶颈。
     
   • 提出“强反馈”模型子集更可靠，但即使优化模型后，ENSO振幅的变暖信号仍无法显著检测。
     

2. 应用价值：

   • 为气候政策制定者提供ENSO预测的可信度评估，强调需改进模型对ENSO动力学的刻画（如风-SST反馈）。
     

3. 争议点：

   • CMIP6部分模型显示ENSO振幅增强趋势（与Fredriksen et al. 2020一致），但CMIP5结果相反，可能反映模型代际差异。
     

六、研究亮点

1. 方法创新：结合动力学分类与不确定性分解，明确模型偏差对预测的影响。
   
2. 关键发现：风-SST反馈是ENSO振幅变化的“放大器”，但其与平均态变化的非线性关系仍需探索。
   

七、其他价值

• 指出当前模型在ENSO非线性和Walker环流模拟中的不足，为下一代模型开发提供方向。
  

此研究为理解ENSO响应全球变暖的复杂性提供了量化工具，并呼吁加强模型对热带海气耦合过程的模拟能力。