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加速增暖的海洋相当于每秒都在爆炸原子弹

编辑:雅涵

导语:在过去 150 年间,全球气温大幅上升,在愈发炎热的夏日,人们往往会去海边避暑,然而海洋真的会是最后一片世外桃源吗?近来科学家发现,海洋吸收了气候变化所产生的90%热量,相当于在过去的 150 年间,每秒一颗原子弹爆炸的威力。科学家是如何研究全球海洋增暖,又运用了哪些“超能”技术呢?我们邀请了中国科学院大气物理研究所的魏科副研究员来给我们讲一讲!

对于过去100多年气候变化的认识,一直有一朵挥之不去的阴云,因为所有评估气候变化的观测站点主要集中在北半球大陆地区的陆地表面,而占地球表面积71%的海洋表面及内部不仅站点稀疏,而且观测时间短,这使得我们对全球变化的大量研究和主要认知集中在陆地表面和大气中,也使得全球温度序列很有可能存在较大的偏差。最近关于海洋资料的分析,让这朵“阴云”逐渐散去,揭示了一个惊人的事实:全球海洋正加速增暖!

如果让外星人给地球起个名字,“水球”或者“蓝球”应该是不错的选择,在宇宙中地球看起来就是一颗蓝色的水球,海洋覆盖了地球表面积的约71%,平均厚度达4千米,储存着97%的水资源。海洋总质量达到1.4×10^18吨,与之相比,大气总质量仅为5×10^15吨,仅为海洋总质量的0.36%。进一步考虑到海水的比热容远大于大气与陆地表面,因此海洋的热储存能力更强,是全球变化的主要调节器。

图1. 气候系统中的各分量和重要的过程,海洋是气候系统的关键组成部分。图片来自Neelin (2010) 《Climate Change and Climate Modeling》

进入地气系统的太阳辐射,经过大气、云层和表面的反射,以及大气层的吸收之后,只有约51%可以加热地球表面,其中的70%被海洋吸收,然后再以长波辐射、潜热感热等多种能量形式释放出去。在过去100多年里,全球温室气体逐渐增加,使地球系统“困住”了更多的热量,直接驱动了全球变暖,这些能量90%以上都存储在海洋中,因此海洋热含量变化是气候变化的一个核心指针:全球变暖事实上是海洋变暖。当考虑全球能量或热量变化时,甚至可以忽略大气和陆地表面温度的变化,只分析海洋热容量的变化,也可较为准确地了解地球气候系统的变化状况。

地球表面分布着数以万计的气象观测站,其中历史最悠久的观测站已经有长达200多年的连续观测,这些历史观测对于了解过去一百多年,尤其是最近50多年的陆地表面气候变化,发挥了至关重要的作用。然而,这些观测站主要分布在北半球大陆地区,即使在大陆地区,也因为沙漠、森林和冰川等存在,站点分布并不均一,因此基于陆地表面计算的全球温度,只反映了整个气候系统的一个方面,很有可能存在较大的偏差,这是研究全球气候变化挥之不去的阴影,比如近些年研究表明,由于北极地区观测较少,使得全球表面温度估计长期趋势被低估,因为极区放大效应,导致极区气候变化幅度更大。 

 

随着全球温室气体浓度数值不断攀升,全球温度增加已经成为既定事实,而海洋变暖多少的问题一直没有得到有效的解决,这主要是源于过去海洋观测数据的不足,不仅数量偏少,而且质量不佳。除了在长期气候变化监测上需要海洋数据,要深刻理解诸如“厄尔尼诺”、“拉尼娜”、南极绕极流、北大西洋震荡和太平洋年代际震荡等海洋异常现象,也需要详实的海洋资料,同时海洋资料还是季节到年际时间尺度上气候预测的重要依据。

 

从1998 年起,国际上开始筹建Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography,缩写为Argo,这是希腊神话中英雄Jason所乘船的名字)全球实时海洋观测网,Argo所用的自动剖面浮标是一种圆柱体状的自沉浮装置,长约1.5米、重45公斤左右(图2)。一旦投放入海,浮标会自动下潜至1000米水深,随着洋流漂移数天(一般为10天),再次下潜1000米,抵达2000米深度后慢慢上升,回到海洋表面,并在上升过程中利用自身携带的电子传感器,逐层测量海水的温度和盐度等海洋环境数据。当浮标到达海面后,会自动将定位及测量的数据发送给卫星,再中继给各数据中心,之后,浮标又会再次下潜,进入下一个观测循环。这种浮标具有无须日常维护、不易受到人为损坏的优点,可以长期、自动、实时和连续获取大范围、深层海洋资料,被视为"海洋观测手段的一场革命”。Argo所用的浮标可以在茫茫大海上自动运行4~5年,直到浮标自带的电池容量耗尽为止,通常一个浮标在其生存期内可以获得140-180条剖面。

图2. Argo浮标

Argo计划自2000年正式实施以来,全球包括美国、澳大利亚、法国、英国、德国、日本、韩国、印度和中国等世界上近40个国家和团体在全球海洋共布放了超过14000个Argo浮标,组成了全球Argo实时海洋观测网,从而真正意义实现了对全球海洋中上层的实时观测。目前全球海洋内部正漂流着3925个Argo浮标(2019年1月6日),为全球海洋状态提供持续实时的监测。

 

随着“核心Argo”网的建成,并随着剖面浮标技术的不断创新发展,该计划又提出继续向有冰覆盖的两极海区、赤道、西边界流区和重要边缘海(包括日本海、地中海、黑海、墨西哥湾和南中国海等)拓展,并派生出了“生物地球化学Argo(BGC-Argo)”和“深海Argo(Deep-Argo)”等两个子计划。早期的Argo浮标无法在冰覆盖海区进行观测,今天装备有探冰传感器的浮标可以待浮标漂移到无冰海区后,再浮出水面发送观测资料;也可以把资料暂时储存起来,等夏天冰盖融化后再把资料发回地面。如今,Argo数据已经成为海洋和大气研究中重要的数据来源和参考依据。 

Argo资料真正丰富起来是在2005年之后,在此之前的海洋观测主要依靠船舶,不仅观测稀少,而且主要分布在北半球中纬度航线较为丰富的区域(图3)。海洋观测数据不足,如何估算此前的海洋状况呢?科学家永远无法穿越到上世纪重新对全球海洋中上层进行精细的测量,因此,如何深刻挖掘旧有的资料,重新获得关于过去100多年,尤其是过去50多年的海洋中上层热含量的变化状况,成为进行气候变化研究重要的研究课题。海洋数据领域科研人员一直在持续不断的改进旧数据的质量、发展新的技术以更准确的重构过去海洋的状态。

目前国际海洋研究领域一般推荐用海洋次表层XBT(Expendable bathythermograph,抛弃式测温仪器)温度观测数据(图5),XBT是1970年到2001年海洋次表层最主要的温度观测仪器,占1970-2001年所有次表层温度数据的41%。尽管基于这个仪器的观测数据存在各种问题,例如时空分布非常不均匀,数据存在系统性偏差等,但这是目前仅有的历史资料里的核心部分。

图5. 船用抛弃式测温仪器包括探体、发射器、甲板处理单元及数据显示记录仪器,其中探体是发射入水中消耗掉的部分,一般为鱼雷型流线造型。探体头上安置有温度传感器,并将采集的信号通过信号线传输到船上甲板处理单元。探体入水后,探体上的电极通过海水与接地线形成回路,温度测量电路开始工作,采集海水温度的同时计算探体下落的深度,探体达到最大深度后,铜细线自动断开,完成本次测量。

因为XBT数据存在系统性偏差,XBT数据也经常被称为“不成熟”的数据之一。如何订正XBT偏差?如何更好地使用历史XBT数据?从2008至今,国际不同的研究小组提出了超过10种偏差订正方案,以订正历史XBT数据的系统性偏差。在2014年11月举办了第四次XBT科学研讨会议上,XBT研究小组首次面向气候变化、物理海洋学术界对如何使用XBT数据提出建议, 建议订正XBT偏差时考虑下面多种因素:需同时订正温度和深度偏差、订正时需考虑不同仪器的差异、不同海水温度的影响、历史不同时期偏差不一致等问题。中国科学院大气物理研究所朱江和成里京研究团队在2014年提出的海洋数据偏差订正方案脱颖而出,成为目前国际上推荐的最佳订正方案。

另外海洋中存在大量缺测的区域,需要利用已有的观测去“推算”无观测区域的温度变化。这种“推测”的物理基础是海洋各个区域的变动都不是独立的,而是具有丰富的相关性。大气所研究团队利用海洋丰富的时空相关性,提出了一个新的空间插值方案,新的方法使用集合最优插值方法,并利用耦合模式比较计划的多模式历史模拟提供动力集合样本,以提供更好的初始场(作为一个先验估计)和背景误差协方差(定义了信息如何从有观测的区域传递到无观测的区域),该方法有效地克服了目前主流方案主要问题。依据以上发展技术,研究团队重建了一个新的自1940年以来全球海洋上层2000米的温度数据集,并不断对数据进行更新,此数据为水平1度×1度网格、垂向从1m到2000m总共41层,月平均的从1940到现在的温度数据。

系统性分析和评估表明:该数据集能够很准确的再现1940-2015历史区间内的气候平均态、年代际变化(如PDO)、年际变率(如ENSO)、以及长期趋势。此外,由NCAR牵头的研究比较了目前最常用的6种次表层格点温度数据(IPRC、SCRIPPS、EN4.1、JAMSTEC77、IAP)对2004-2014之间地球系统能量收支的估计,发现基于次表层温度格点数据的结果在月际尺度误差很大。尽管如此,大气所的格点数据在所用的六种观测数据中误差最小。 

根据这套数据做的新的海洋变暖估计比政府间气候变化专门委员会第五次评估报告中的估计快约13%,反映了更快的全球变暖速率。该研究从能量角度表明气候变暖并没有减缓,相反,海洋和地球系统在加速吸收热量,特别是深海变暖在加速。此外,更准确的海洋热含量估计解决了困扰气候变化科学界的“消失的能量”之谜(即大气层顶能量收支与海洋热含量变化不匹配的现象)。该研究成果于2017年发表在《Science Advances》杂志上(Cheng et al., 2017),被美国第四次国家气候评估-气候科学评估报告直接使用,被英国皇家学会选为IPCC-AR5之后的主要进展之一。

另外,国际政府间气候变化第五期评估报告(IPCC-AR5)列出的5个海洋热含量变化估算中,最小的估计竟只有最大的估计的一半(图6)。对于海洋变暖速度估算的不确定性,一方面限制了人们对全球变暖的科学认知,影响地球系统能量不平衡、气候敏感性等关键气候参数的估算;另一方面也极大的阻碍了对气候模型的评估,基于误差较大的海洋资料,不可能来评估气候模型对于过去气候的模拟状况,也限制了数值模式对未来做出合理的预估。

图6.(上图)全球上层2000米海洋热含量变化:过去的变化和未来预估。右侧样条为2081-2100年预估值。(下图)新的海洋热含量估计(蓝色)比IPCC-AR5中的五个估计(灰色)显示出更强的同期海洋变暖速率。气候模型的同期模拟结果(黄绿色)

最近中国科学院大气所成里京副研究员联合美国圣-托马斯大学J. Abraham、加州大学伯克利分校Z. Hausfather和美国大气研究中心K. Trenberth在《Science》上撰文,对上述问题进行了解答(Cheng et al., 2019)。他们利用大气物理研究所最新的海洋上层2000米热含量数据,以及更新和改进了方法的日本气象厅、澳大利亚联邦科学与工业研究组织、美国普林斯顿大学等的新数据,重新估算了海洋上层热含量的变化。结果表明各个数据使用新的方法之后,显示出非常一致的自1955年以来的全球海洋热含量上升趋势。

在1971-2010期间,全球海洋上层2000米变暖速率为0.36~0.39 Wm-2。新的估算显示出比IPCC-AR5更强的海洋变暖速率:IPCC-AR5的同期估计仅为0.20~0.32 Wm-2。此外,海洋变暖在上世纪90年代后显著加速:1991年后海洋上2000米变暖速率为0.55~0.68 Wm-2。这直接反映了人类活动持续排放的温室气体对海洋的影响。

气候模型能否准确模拟过去的海洋变化呢?Science研究表明,耦合模式比较计划5(CMIP5)模型集合平均可以非常好的模拟历史海洋变暖:1970-2010年间,CMIP5模拟的海洋上层2000米变暖速率为0.39 Wm-2,与最新的观测几乎一致。模型对过去情况的优秀的模拟效果极大提升了其对未来预估的可信程度。根据CMIP5模型预估,在RCP8.5情景下(假设未来不采取任何减排的气候政策),2081-2100年间,整个上层2000米海洋将平均变暖0.78摄氏度(相对于1991-2005的气候状态),这是过去60年海洋变暖总量的6倍!在RCP2.6情景下(假设未来气候政策可以接近或达到《巴黎协定》目标),2081-2100年间海洋上层2000米将平均变暖0.4摄氏度。

人类活动已经深刻的改变了海洋环境,海洋增温已经造成了海平面上升、溶解氧下降、极端事件加剧、珊瑚白化等后果。然而,由于海洋对温室气体响应的“滞后效应”,海洋正在加速变暖,更强的海洋增暖将发生在本世纪。即使接近或者达到《巴黎协定》目标,海洋升温及其带来的影响也将持续。若不积极应对,未来人类和地球生态系统都将面临严重的气候风险。 

在过去6-8年里,全球变暖停滞(Hiatus)成为气候变化领域内火爆的话题,也催生了大量的Science和Nature级别论文,以及更多的专业论文。这个概念基于在1998的超强厄尔尼诺现象之后,全球的地表气温的增温幅度有限,例如,在国际政府间气候变化特别委员会(IPCC)的第五次评估报告(IPCC-AR5)里,全球地表平均温度序列表明:1951年以后的平均升高速度为0.11±0.03摄氏度/10年,而在1998-2012期间,全球地表平均温度升温速率仅为0.05±0.10摄氏度/10年,这无疑是明显的增暖停滞或者增暖减缓的表现。一些反对/质疑气候变化的人趁机迅速将“气候变暖的谎言”以及与之相伴的阴谋论等观点炒热。

然而随着2013年之后温度重新飙升,尤其是2015-2016的超强厄尔尼诺引起全球温度飙升,使得1998年的高温记录迅速掉到了10名以后,全球变暖停滞的概念一下子似乎成了“明日黄花”。但是全球表面气温资料中显示的“停滞”是如何形成的?确实还是需要更合理的科学解释。 

如果利用全球海洋热含量的数据来回看过去50年的气候变化,可以发现,海洋热含量序列里根本就没有变暖停滞期,其变化表现出稳定的增长趋势。这说明如果要考察地球的气候变化,需要将大气与海洋一起综合考虑,考虑到海洋的巨大面积、巨大热容量,海洋热容量比地表面温度序列更能准确的反映过去几十年里到底发生了什么样的气候变化。因为全球温室气体增加引起的全球增暖,其热量分配与流动在整个气候系统里进行,近期地表/海表温度变化的“停滞”,仅仅是海气相互作用的自然变率的产物,是由于海洋能量在不同深度间的输送导致的,全球变暖并未停滞。当综合考察海-气系统的变化之后,“全球变暖停滞”(Hiatus)基本上就成为伪命题了。 

 

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