近日，中国科学院海洋所张荣华研究员团队在热带太平洋大气 - 海洋物理和生物地球化学等多圈层耦合模式、海洋生物引发加热过程及其气候效应研究方面取得新进展，研究成果分别在 Journal of Climate, Journal of Advances in Modeling Earth Systems 和 Scientific Report 等期刊发表。
热带太平洋存在复杂的多圈层相互作用，其中海洋 - 大气相互作用产生的厄尔尼诺 - 南方涛动（ El Ni？o and Southern Oscillation, 简称 ENSO ) 现象，是导致全球气候年际异常的主要因素之一。然而，当前对 ENSO 的数值模拟和预报仍存在很大的不确定性和模式误差，这与一些相关过程和机制未能在模式中有很好的表征有关，海洋物理与生物地球化学过程之间的相互作用就是其中之一。例如，海洋浮游植物中的叶绿素可以吸收和调制进入海洋上层的太阳辐射，进而改变太阳辐射在海洋上层中的转递和分配，并可最终影响气候系统。
图1 热带太平洋混合型大气- 海洋物理和生物地球化学耦合模式(HCM-AOPB)
基于此，张荣华研究员团队率先构建了基于卫星资料的统计模型来表征海洋生物过程引发的加热效应，将统计模式进一步拓展至过程表征模式，并自主发展了针对热带太平洋的混合型大气 - 海洋物理和生物地球化学耦合模式 ( 图 1) 。该模式能够真实 表征海洋物理与生物地球化学过程之间的相互作用，通过模式的敏感性试验发现，海洋叶绿素引发的加热效应会削弱 ENSO 约 20% 的振幅并改变其周期，从而形成对 ENSO 的负反馈效应。此外 , 该研究还揭示了海洋生物加热效应影响气候的一种新机制 : 叶绿素主要通过影响穿透过混合层底的太阳辐射，从而进一步改变上层海洋层结和混合强度等海洋动力过程来间接实现，所发现的间接动力机制不同于以往关于叶绿素在混合层内吸收太阳辐射并直接加热混合层以影响气候系统的观点。
科研团队将基于卫星数据所构建的海表面温度和叶绿素浓度年际异常之间的统计模型引入到国际上广泛使用的 NCAR-CESM 模式中，以表征热带太平洋生物加热过程所引发的气候效应，从而有效改善了 NCAR-CESM 对 ENSO 的模拟（原 CESM 模拟的 ENSO 振幅明显偏强，图 2 ），这为改进气候模式对 ENSO 的模拟提供了新的思路。研究发展的混合型大气 - 海洋物理和生物地球化学耦合模式（ HCM-AOPB ）以及相应的统计模式，为表征海洋生物和物理相互作用以及对 ENSO 调制等提供了一个经济有效的数值模拟平台和预报工具，为解释 ENSO 可变性和多样性提供了新的框架。
该研究由中国科学院海洋所张荣华研究员和博士研究生田丰、北京师范大学王秀君教授、中国民用航空飞行学院康贤彪博士、海洋所高川博士和美国马里兰大学朱杰顺博士等合作完成。研究得到了中国科学院战略性先导科技专项、国家自然科学基金、青岛海洋国家实验室、 山东省泰山学者和自主创新计划以及青岛市领军人才计划 等项目资助。
相关文章：
1. Zhang R-H, Tian F , Wang X (2018) Ocean Chlorophyll-Induced Heating Feedbacks on ENSO in a Coupled Ocean Physics–Biology Model Forced by Prescribed Wind Anomalies. J Clim 31(5):1811–1832. (JCR Q1 ， IF=4.661)
https://journals.ametsoc.org/doi/10.1175/JCLI-D-17-0505.1
2. Zhang R-H, Tian F , Wang X (2018) A New Hybrid Coupled Model of Atmosphere, Ocean Physics and Ocean Biogeochemistry to Represent Biogeophysical Feedback Effects in the Tropical Pacific. J Adv Model Earth Syst. doi:10.1029/2017MS001250. (JCR Q1 ， IF=3.970)
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2017MS001250
3. Kang X, Zhang R-H, Gao C , Zhu J (2017) An improved ENSO simulation by representing chlorophyll-induced climate feedback in the NCAR Community Earth System Model. Sci Rep 7(1):17123. (IF=4.122)
https://www.nature.com/articles/s41598-017-17390-2
