近日，大气和气候科学TOP期刊npj Climate and Atmospheric Science在线发表了海洋与大气学院的最新科研成果“Near-term projection of Amazon rainfall dominated by phase transition of the Interdecadal Pacific Oscillation”（太平洋年代际振荡的位相转换主导了亚马逊平原降雨的近期预测）。该成果第一作者为海洋与大气学院在读博士生刘怿，通讯作者为林霄沛教授和李子光副教授。
亚马逊平原拥有地球上最大最复杂的热带雨林系统和生态系统，每年吸收超过10亿吨大气中的二氧化碳，被誉为“地球之肺”，其对减少温室气体排放和减缓全球变暖起到至关重要的作用。然而在过去的十几年中，亚马逊平原正经历前所未有的严重干旱和森林退化，不断接近生态“临界点”，对全球气候系统和水循环构成严重威胁。对此，前人研究主要强调近期人类活动引起的快速变暖是导致亚马逊平原在最近十几年中长期干旱的原因，然而尚未有研究讨论气候系统内部变率对亚马逊平原长期干旱趋势的影响。
本研究利用最新的地球系统模式CESM2大样本实验，定量地分离出内部变率和外部强迫对2010-2019年亚马逊平原降雨呈不断减少趋势的相对贡献，揭示了内部变率对近期亚马逊平原出现长期干旱的主导作用。研究发现，太平洋年代际振荡（IPO）在2010年左右由负位相转变为正位相并持续至今，这一位相转变贡献了大约45%（40-49%）亚马逊平原降雨的干旱趋势，而外部强迫（如人类活动引起的气溶胶和温室气体排放）仅贡献了约12%（图1）。这一结果表明IPO的位相转变是近期亚马逊平原降雨减少的主导因素，而非人类活动导致的全球变暖。
鉴于IPO对亚马逊平原降雨年代际变化趋势的关键作用，因此准确预测IPO在未来的位相转换对于亚马逊平原降雨的短期预测具有重要意义。CESM2的预测结果表明，虽然亚马逊平原降雨在未来呈现长期的减少趋势，但在近期（10-30年）的变化存在很大的不确定性，而这种不确定性主要取决于IPO的位相变化（图2）。研究表明，若气候模式能准确预测未来20年（2020-2039年）IPO的位相变化，将减少约38%的不确定性，极大程度上提高了对亚马逊平原降雨的近期预测水平。
本研究结果表明，先前研究大大低估了IPO对亚马逊平原气候年代际变化的调控作用，因此充分考虑并精确预测IPO的位相转换能够极大提升对亚马逊平原降雨变化的预测能力。这一结果丰富了亚马逊平原气候预测的理论框架，为提高亚马逊平原水循环和极端事件的短期预测水平提供了新的思路。
发表文章列表：
Yi Liu, Wenju Cai, Yu Zhang, Xiaopei Lin, Ziguang Li. Near-term projection of Amazon rainfall dominated by phase transition of the Interdecadal Pacific Oscillation. npj Clim Atmos Sci 6, 46 (2024).
文章链接：https://doi.org/10.1038/s41612-024-00587-4
图1. IPO位相转换对2010-2019年亚马逊平原降水趋势的贡献。（a）观测下2010-2019年DJFMA平均的SST趋势空间分布。打点的区域表示该处的趋势在95%的置信水平之上显著。（b）所有样本集合平均下2010-2019年DJFMA平均的SST趋势空间分布。打点的区域表示该处有80%以上的样本模拟出与集合平均值相同方向的趋势，即具有模式间一致性。（c）与（b）相同，但对应于dry10样本集合平均。（d）与（b）相同，但对应于dry10样本集合平均减去wet10样本集合平均的差值。打点的区域表示该处的差值在95%的置信水平之上显著。（e）从左至右分别为2010-2019年观测的亚马逊平原降水趋势（黑色条形）、大样本实验下外部强迫引起的亚马逊平原降水趋势（黄色条形）、大样本实验下由IPO引起的亚马逊平原降水趋势（蓝色条形）和经IPO位相转换“矫正”后的亚马逊平原降水趋势（红色条形）、大样本实验下由AMO引起的亚马逊平原降水趋势（蓝色条形）和经AMO位相转换“矫正”后的亚马逊平原降水趋势（红色条形）。其中误差棒代表Bootstrap检验下第5百分位数至第95百分位数的样本集合平均降水趋势。（f）IPO位相转换“矫正”前（蓝色）和“矫正”后（红色）2010-2019年亚马逊平原降水趋势的分布直方图与拟合后的分布函数。蓝色（红色）虚线表示IPO位相转换“矫正”前（后）的样本集合平均值，两组分布之间的差异在95%置信水平之上显著。
图2. 亚马逊平原降水的近期预测及IPO的影响。（a）观测（黑线，1950-2019年）、CESM2大样本集合平均的历史情景（灰线，1950-2019年）、未来排放情景（红线，2020-2100年）、dry10样本集合平均（棕线，2020-2039年）和wet10样本集合平均（绿线，2020-2039年）下亚马逊平原9年滑动平均的DJFMA降水异常的时间序列。每条时间序列对应的阴影为其样本间正负一倍标准差，代表内部变率引起的差异。（b）CESM2大样本实验集合平均下2020-2039年DJFMA平均的降水趋势空间分布。打点的区域表示该处有80%以上的样本模拟出与集合平均值相同方向的趋势，即具有模式间一致性（下同）。（c）与（b）相同，但对应于dry10样本集合平均减去wet10样本集合平均的差值。打点的区域表示该处的差值在95%的置信水平之上显著（下同）。（d）CESM2大样本实验集合平均下2020-2039年DJFMA平均的SST趋势空间分布。（e）与（d）相同，但对应于dry10样本集合平均减去wet10样本集合平均的差值。