气候变暖下海面高度变化的数值模拟＊

连 展，魏泽勋＊，方国洪，孙宝楠

（1.国家海洋局 第一海洋研究所，山东 青岛266061；2.海洋环境科学和数值模拟国家海洋局重点实验室，山东 青岛266061）

近年来，由于温室气体排放量有增无减，全球气温变暖的态势日趋明显［1］。其带来的一系列后果越来越受到人们的重视。全球变暖可对地球环境系统产生多种影响，其中海面高度升高是对人类影响相对较大的一项。可能导致海平面变化的因素有很多，如海水盐度、温度、质量变化、气象和地壳运动等都有可能对海平面带来影响。

有研究表明，相对于海水热比容变化，海水盐比容变化导致的海平面变化较不显著（Antonov et al.2005［2］）。一般情况下，因气象和地壳运动导致的海平面变化幅度远小于其它因素导致的海平面变化。对于陆地冰川开展的观测工作较为有限，并且其资料可靠性较低［3］。因此，现今有关海平面对于气候变化响应的工作较关注海水热比容变化导致的海平面变化。基于热胀冷缩的基本原理，气温上升必然导致海水体积的膨胀，从而造成海平面的升高。政府间气候专业委员会（IPCC）综合世界各地验潮站数据与卫星测量数据，1961—1993年间，因气候变化造成的全球海平面平均的上升速度为每年1.0 mm［3］。此结果与蔡怡和李海［4］应用不考虑两极冰盖融化增水的非Boussinesq近似模式的模拟结果、CABANES et al，［5］应用热力诊断得到的结果较为接近。这显示了全球气候变化导致的海水体积膨胀是全球海平面升高的主要因素。

在对海平面变化问题的研究中，可依据的研究方法有多种，主要分为分析观测资料［4-8］以及数值模拟［9-10］。但卫星观测资料时间较短，验潮站等定点观测又受地壳运动等因素影响，而基于观测资料验证的数值模式可以较好地刻画海平面变化情况的时空分布特征，同时在对未来情况预测上具有优势。以往对全球海平面变化的数值模拟中，应用的模式大部分采用了Boussinesq近似，即在数值积分中考虑体积守恒而不是质量守恒。这显然无法体现海水因受热而产生的体积膨胀效应。少数非Boussinesq模式多仅进行理想模型试验等［9］。蔡怡和李海［10］应用改进的POP模式模拟了非Boussinesq近似下北太平洋的海平面状况，但其模式覆盖区域较小，结果未能反映全球海平面变化的整体情况，并且其应用的改进型POP模式垂向坐标为基于距离的Z坐标，不利于精确模拟海水密度的变化［11］。本研究应用压力坐标下的MITgcm模式（MIT General Circulation Model），建立了一个非Boussinesq近似下的全球海洋模式，模拟了近156 a来全球海平面的变化情况。并且根据对未来气候变化趋势的预测，对未来80 a内全球海平面变化进行了模拟。

1 模式各项参数设置和优化

MITgcm模式是由麻省理工学院开发的大气-海洋通用环流模式。它的全称为MIT General Circulation Model，是一个被设计用来研究大气、海洋和气候的数值模式［12］，并且得到了广泛的应用。在垂向坐标的选择上MITgcm提供Z坐标与压力坐标两种格式，其中应用压力坐标可以实现对非Boussinesq近似流体的模拟［13］。

模式水平分辨率：1°×1°，水平覆盖范围：-80°S～80°N，-180°W～180°E（图1）。

图1 模式水平网格分布Fig.1 The horizontal grids of the model

垂向分为15层，每层厚度见表1。

表1 模式垂向分层Table 1 The vertically layering of water column for the model

模式地形数据选用的是ETOPO5数据集，温盐初始条件选用WOA（World Ocean Atlas）2005气候态年平均数据，风场数据选用ECWMF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）气候态年平均数据，SSS数据采用WOA2005气候态年平均表层数据。SST数据的来源有两种，分别为：1）ERSST（ex-tended reconstructed sea surface temperature data set）1855—2010年平均数据；2）IPCC第四次综合报告给出的2010—2090年年平均数据。

通过与各类实测数据进行对比，开展了模式对于各类参数的敏感性研究，对关键参数进行了重点优化，最终确定温盐垂向扩散系数相同且同为9.552 58×103Pa／s2≈9.0×10-5m／s2，模式海面温盐松弛系数和时间步长分别选为2 592 000 s和600 s。

2 模式的模拟流程

本研究建立的全球海平面变化数值模式共包含了3个主要事件过程，模拟流程见图2，过程分别为：

过程1：模式由静止启动，SST强迫采用ERSST1855年年平均数据。为保证结果稳定，模式共运行3 000 a。

过程2：以过程1为初始条件，以ERSST1855—2010年平均数据作为海表面强迫，对此段时期内全球海平面高度进行模拟。

过程3：以过程2为初始条件，以IPCC第四次报告中2010—2090年年间年平均数据作为海表面强迫，对此段时期内全球海平面高度进行模拟。

图2 模拟时间流程图Fig.2 Flow chart of simulation time

3 模拟结果验证

图3为模式过程一的结果中表层流场，从图中我们可以看出黑潮、湾流和赤道流系等主要环流结构在模拟结果中均已得到了较好的再现，可见本模式对于全球海洋环流结果具有一定的再现能力。

为了验证模式对于全球海平面变化过程的模拟精度，我们将验潮站水位观测数据与模式过程二得到的水位数据进行了对比，验潮站数据来源为PSMSL（Permanent Service for Mean Sea Level？）数据集。我们从中选取了观测有效数据较多的且分别位于开阔海区（A 站点：22°8′W，21°19′N）和近岸海区（B站点：121°17′E，28°5′N）的两个站点为代表站点（图4）。图5为二站点观测数据与模拟结果的对比，可以看出本模式对于过程二期间的海平面变化情况具有一定的模拟能力。

图3 模式表层流场Fig.3 The simulated surface current field

图4 A和B站点站位图Fig.4 The location of stations A and B

图5 验潮站观测海平面变化与模拟结果对比Fig.5 Comparison of the sea-level changes observed at tidal station with those simulated

Church等在2011年应用统计分析的方法，综合采用验潮站数据和卫星高度计资料数据，对1880—2010年全球海平面变化情况进行了分析［14］，图6为该统计结果与本模式模拟结果的对比。图6中虚线为实测数据统计分析结果，实线为数值模拟结果，二者绝均差为19.724 6 mm，相关系数为0.992 8。

图6 1880—2010年间全球海平面变化观测结果与数值模拟结果对比Fig.6 Comparison of the global sea-level changes observed during 1880—2010 with those simulated

表2为模拟结果与我国国家海洋局发布的《2010年中国海平面公报》结果对比，可见本模式在中国近海海区具有较高的可信度。

表2 中国近海模拟结果与《2010年中国海平面公报》结果对比Table 2 Comparison of the simulated sea-level changes in the coastal waters of China with those published in“2010 Chinese Sea Level Bulletin”

4 模拟结果分析

通过对模拟结果的分析，得到2010年全球平均海平面相对于常年（即1975—1993年）上升43.8 mm，中国近海平均海平面相对于常年上升54.8 mm。可见模拟时间段内全球和中国近海均存在海平面上升的现象，且中国近海海平面上升速度略高于全球平均速度。

图7为模拟得到的2010年全球海平面变化情况（相对于1975—1993即常年情况），全球海平面上升幅度较大的区域主要为：西北太平洋、北太平洋中部、南太平洋中部和北大西洋；东北太平洋和南极周边海域海平面上升幅度较小，甚至存在海平面高度下降的区域。中国近海邻近的西北太平洋地区存在海平面上升到情况，且上升速度由西向东逐渐增大。全球海平面变化幅度最大的地方位于格陵兰岛附近，可能与此地区剧烈的温度变化有关［8］。图8为中国近海和邻近海域2010年海平面相对于常年上升幅度，从图中可见渤海、黄海、东海和南海四个海区均存在海平面上升的趋势，上升幅度略有差别。四个海区中海平面上升幅度最慢的为南海，黄海和东海则上升较快。中国近海海平面上升速度慢于邻近的西北太平洋海区。海平面上升的幅度存在由西太平洋海平面上升高值区向中国近海逐渐减小的趋势。在中国近海又存在由北至南逐渐减小的趋势。

图7 模拟得到的2010年全球海平面变化情况Fig.7 The simulated global sea-level changes in 2010

图8 中国近海和邻近海域2010年海平面相对于常年上升幅度（单位：m）Fig.8 The simulated range of the sea-level rising relatively to the perennial in the coastal waters of China in 2010（isoline unit：m）

5 未来海平面变化预测

为了对未来不同情境下全球和中国近海平均海平面高度变化情况进行可靠的预测，我们收集了IPCC综合提供的全球各大主要气候模式对未来的预测结果。所有模式均按照《IPCC排放情景特别报告》（SRES，2000）中所描述的情景。SRES情景分为探索可替代发展路径的四个情景族（A1，A2，B1和B2），涉及一系列人口、经济和技术驱动力以及由此产生的温室气体排放。A1情景假定这样一个世界：经济增长非常快，全球人口数量峰值出现在本世纪中叶，新的和更高效的技术被迅速引进。A2情景描述了一个很不均衡的世界：人口快速增长、经济发展、技术进步缓慢。

综合了各类模式对于未来不同情境的预测模拟之后，从中选取了对于2090年全球平均表面温度升高最快预测结果（A2，最快情景）和最慢预测结果（A1，最慢情景），并且进而评估得到一般情况下全球平均表面温度变化趋势。图9和图10分别为最乐观和最悲观情境下2090年全球海平面相对于常年变化幅度，从图中可以发现在最乐观情境中，南大洋海区为海平面上升最强的区域，北大西洋海平面变化幅度也较剧烈，北太平洋东侧相对于西侧海平面上升幅度较大。在最悲观情境中，北太平洋海平面上升较大区域位于海区中心偏西侧。在最悲观和最乐观情境下，全球海平面平均上升幅度分别为和0.48和0.27 m，中国近海海平面平均上升幅度分别为0.42和0.18 m。综合全球情况，北大西洋和南大洋仍为海平面变化剧烈海区，澳大利亚以南海区存在海平面下降的趋势。

图9 全球平均表面温度升高最慢情境下2090年全球海平面高度相对于常年变化幅度Fig.9 The changing range of the global sea-level height relatively to the perennial in 2090 simulated under the condition of the slowest rising of global surface temperature

图10 全球平均表面温度升高最快情境下2090年全球海平面高度相对于常年变化幅度Fig.10 The changing range of the global sea-level height relatively to the perennial in 2090 simulated under the condition of the fastest rising of global surface temperature

表3为模拟得到的不同情境下2090年中国近海相对于常年海平面变化情况，可见至2090年渤海、黄海、东海和南海海平面变化趋势各有不同，在上升最快情境下南海海区海平面上升幅度明显小于其它海区，可能与此情景设计的气温变化情况有关。

6 结 论

通过对数值模拟结果的分析，我们可以得到如下结论：

1）全球海平面高度存在上升的现象。2010年全球平均海平面相对于常年（即1975—1993年）上升43.8 mm，中国近海平均海平面相对于常年上升54.8 mm。

2）2010年全球海平面变化情况，全球海平面上升幅度较大的区域主要为：西北太平洋、北太平洋中部、南太平洋中部和北大西洋。

3）渤海、黄海、东海和南海四个海区海平面上升幅度各不相同，黄东海海平面上升幅度略高，南海海平面上升幅度最小。中国近海海平面上升速度慢于邻近的西北太平洋海区。

4）若全球温度变化情况与预测相同，那么未来80 a后，全球平均海平面上升速度将远远超过现今水平。最极端情况下中国近海海平面上升幅度明显大于全球平均水平。

在模式的建立和调整过程中，我们进行了多种敏感性实验。实验结果显示模拟结果对于温盐垂向扩散系数有着较高的敏感性（图在本文中未画出），这显示在考虑温度长期变化趋势的海面数值模式中，如何选取合理有效的温盐垂向扩散系数对于模式结果的可靠性至关重要。受计算时间的限制，本工作中选取的温盐垂向扩散系数为常数，下一步工作计划采用更有实际代表性的参数化方案代替。同时，本研究的结果显示，即使忽略海水质量的变化，考虑海水热胀冷缩的数值模式仍然可以较好地再现过去一段时期内海平面的变化过程，并为未来变化趋势提出有意义的预测。

另一方面，我们发现根据不同气候变化情景预测得到的未来全球海平面变化的幅度均远大于近期。根据黄瑞新［15］的研究结果，若采用Boussinesq近似对海洋进行模拟将会导致虚假的重力位能。在对未来海洋进行预测模拟中，这部分重力位能的差异将被进一步放大，这提示我们若采用Boussinesq近似进行较长时间尺度的海洋数值模式对未来情景进行预测，Boussinesq近似造成的系统误差将被越来越突出的表现出来，相对于低纬度地区，这部分误差在北太平洋、北大西洋和南大洋海区格外显著。

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［1］ RICHARD A K.GLOBAL CHANGE：The Hottest Year，By a Hair［J］.Science，1998，279（5349）：315-316.

［2］ ANTONOV J I，LEVITUS S，BOYER T P.Steric sea level variations during 1957—1994：Importance of salinity［J］.J.Geophys Res，Oceans（1978—2012），2002，107（C12）：8013，doi：101029／2001JC000964.

［3］ IPCC.Climate Change 2007：the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change［M］.Cambridge，U K：Cambridge University Press，2007.

［4］ CAI Y，SONG X J.The analysis for sea surface temperature and sea surface height change in based on global warming［J］.Atomspheric science research and application，2004，26（1）：42-48.蔡怡，宋学家.全球增暖背景下太平洋海温、海面气温和海面高度变化分析［J］.大气科学研究与应用，2004，26（1）：42-48.

［5］ CABANES C，CAZENAVE A，PROYOST C L.Sea level rise during past 40 years determined from satellite and in situ observations［J］.Science，2001，294（5543）：840-842.

［6］ MUNK W.Twentieth century sea level：An enigma［J］.Proc.Natl.Acad.Sci.U.S.A，2002，99：6550-6555.

［7］ DOUGLAS B C，KEARNEY M S，LEATHERMAN S P.Sea Level Rise：History and Consequences［M］.New York：Academic，2001.

［8］ CHURCH J A，GREGORY J M，HU YBRECHTYS P，et al.Climate Change 2001：The Scientific Basis［M］.Cambridge，U K：Cambridge University.Press，2001：639-694.

［9］ HUANG R X，JIN X Z，ZHANG X H.An oceanic general circulation model in pressure coordinates［J］.Advances in Atmospheric Sciences.2001，18（1）：1-22.

［10］ CAI Y，LI H.Simulation of sea level and heat content of Pacific Ocean based on global warming during last 40 years［J］.Journal of tropical oceanography，2006，25（4）：14-19.蔡怡，李海.全球变暖背景下最近40年太平洋海面高度和热容量变化数值模拟［J］.热带海洋学报，2006，25（4）：14-19.

［11］ ZHANG X H，LI W，JIN X Z，et al.Development and Prospect of Ocean general circulation model in pressure coordinate［J］.Progress in Natural Science，2002，10（12）：1015-1020.张学洪，李薇，金向泽，等.压力坐标海洋环流模式的发展和前景［J］.自然科学进展，2002，10（12）：1015-1020.

［12］ MAROTZKE J，GIERING R，ZHANG K Q，et al.Construction of the adjoint MIT ocean general circulation model and application to Atlantic heat transport variability［J］.J.Geophysical Res.，1999，104（C12）：29529-29547.

［13］ DESZOEKE R A，SAMELSON R M.The duality between the Boussinesq and Non-Boussinesq hydrostatic equations of motion［J］.J.Phys.Oceanogr.，2002，32（8）：2194-2203.

［14］ CHURCH J A，WHITE N J.A 20th century acceleration in global sea-level rise［J］.Geophys.Res.Lett，2006，33（1）：L01602，doi：10.1029／2005GL024826.

［15］ HUANG R X.On the Balance of Energy in the Oceanic General Circulation［J］.Scientia atm ospherica sinica，1998，22（4）：562-574.黄瑞新.论大洋环流的能量平衡［J］.大气科学，1998，22（4）：562-574.