本研究使用一个理想的、涡流解析的耦合模型研究了风力驱动的海洋环流与大气西风急流的耦合。低通滤波数据的经验正交函数分析表明，西边界流扩展(WBCE)的经向移动和副热带惯性再环流带强度的变化主导了海洋环流的变化。另一方面，大气位涡度(PV)的变率主要受常驻罗斯比波型的增长控制，而其压力的变率主要受大气急流纬向不对称的经向移动控制。大气中对海表温度(SST)变率的抑制可以减弱其PV变率，降低喷射移模的纬向不对称性。奇异值分解结果表明，WBCE的经向移动与大气急流中驻波扰动的增长之间存在正反馈关系。大气的响应受海温锋面上经向涡旋热通量的变化控制，这引起斜压不稳定性的增长。这种不稳定的增长最终导致东部海洋盆地上的大规模正压响应，或者前面提到的大气急流的经向移动。大气分辨率的降低抑制了大气涡旋分辨与海温锋面和WBCE经向移动相关的长度尺度的能力。分辨率的缺乏削弱了海洋环流变率对大气急流的影响，降低了正反馈的强度。
西部边界流(WBCs)，如北太平洋的黑潮和北大西洋的墨西哥湾流，是位于每个主要海洋盆地西部边界的快速、狭窄的洋流。这些洋流及其相关的WBCE扩展和惯性再环流带在年际到年代际的时间尺度上表现出强烈的变化。此外，暖水和冷水的辐合会产生尖锐的海温梯度或锋，导致冬季持续的地表热通量进入上覆大气。最近的研究表明，在这些地区解决10-100公里量级的所谓“大气中尺度”可能会改善中纬度气候变率的模拟，并加强海温引起的对流层上层强迫(Czaja et al. 2019)。这一说法得到了当前观测估计的支持，这些估计表明，白细胞变率对对流层的影响比以前的估计要大得多(Frankignoul等人，2011;Taguchi et al. 2012;r
velard et al. 2018)。
虽然耦合的大气环流模式(GCMs)和观测对我们了解气候的进展至关重要，但理想的准等转耦合模式提供了一个独特的、经常未被充分利用的视角来研究中纬度气候变率，因为它们的运行成本相对低廉，分析过程透明。然而，使用这类模式的研究尚未在能够充分解决海洋和大气中尺度问题的分辨率下进行。此外，在过去十年左右的准等转风驱动环流建模方面的进展，现在允许实现更真实的湍流环流(例如，Deremble等人，2011;Berloff 2015)。这就保证了使用这种模式对中纬度气候变率进行重要的重新调查。
我们将从这个主题的简单背景开始，然后是对第2节中使用的模型和方法的描述。第3节将展示基准模拟气候的参考解，第4节将分解其变率。滞后协变性和海洋-大气相互作用在第5节中进行了研究，最后对结果的讨论在第6节中给出。
过去，归因于中纬度耦合气候变率的驱动因素已被证明在本质上是复杂的，许多早期文献对中纬度海洋环流所起的作用存在分歧，即使是那些使用相同或类似模式的文献(例如，见Latif和Barnett 1999,1996;Schneider et al. 2002，这是一个经典的例子)。有人认为，大多数中纬度海洋通过一阶马尔可夫过程充当高频大气强迫的白噪声积分器(Hasselmann 1976;Frankignoul and Hasselmann 1977)。低频海表温度异常使表面热通量潮湿，从而增加海洋和大气的表面温度变率(Battisti等人，1995;Barsugli and Battisti 1998;Saravanan and McWilliams 1997;Kushnir et al. 2002)。例如，在北大西洋和太平洋观测到的海盆尺度三极海温异常通常部分归因于这一过程(Mantua et al. 1997;Okumura et al. 2001;亚历山大2010;Schneider and Fan 2012)。事实上，早期对中纬度耦合气候变率的回顾研究并没有发现温带大气对大尺度海温异常有强烈响应的证据(Kushnir et al. 2002;Kwon et al. 2010)。在这些研究中，提出海温变率是由大气变率的盆地尺度模态激发的，然后对大气进行弱反馈。
近年来，越来越清楚的是，白噪声积分器假说不足以解释海洋区域(如wbc和wbce)的气候变率(Smirnov et al. 2014)。首先，这些海洋区域表现出持续的冬季海温异常，这增加了地表热通量的可变性(Tanimoto 2003;田口等人，2012)。此外，最近的再分析数据表明，海温变率对大气的影响现在明显强于以前的估计(Frankignoul et al. 2011;Taguchi et al. 2012;r
velard et al. 2018)。
wbc和wbce的变率被认为受以下因素控制:(1)通过平流效应(Dewar 2003)或向西传播的斜压罗斯比波(Taguchi et al. 2007)触发海洋环流年代际响应的大尺度大气强迫;Sasaki et al. 2013;2) wbce混沌、湍流行为导致的内在年际变率(Nonaka et al. 2016;Bishop et al. 2017;Small et al. 2019;Laurindo et al. 2019)。Nonaka等人(2020)已经证明了白细胞变异性的这种时间尺度依赖性。这些wbce的强度和位置变化随后通过低空斜压性的变化影响与上覆风暴路径和大气急流的局部耦合(Nakamura et al. 2004;Brayshaw et al. 2008;Sampe et al. 2010;O 'Reilly and Czaja 2015)。这些海洋区域的动力学受到中尺度海洋动力学的强烈控制，为了充分诊断它们的影响，模式必须对中尺度海洋动力学进行动力学解析。
此外，现在有研究表明，可能还需要能够解析10-100公里量级的所谓“大气中尺度”的模式，而不仅仅是解析(Ma et al. 2016, 2017;Siqueira et al. 2021)。据推测，随着大气中尺度分辨率的提高，对流层上层的海洋强迫将增强(Czaja et al. 2019)。为例。Famooss Paolini等人(2022)表明，大气分辨率的增加导致西风急流对海温异常的响应，这与再分析数据更相似。这种改善后的下游西风急流响应与海温锋面位移方向一致。这种响应与线性理论(Hoskins and Karoly 1981)的预期相反，这意味着与海温锋移相关的异常非绝热加热主要由瞬态涡强迫平衡(Peng et al. 1997;Peng and Whitaker 1999)。我们在这里注意到，尽管最近大气gcm有所改善，但涡旋平均流反馈对海温异常仍然表现出复杂的非线性响应(Seo等人，2017)，并且大气分辨率的提高并不一定会导致更接近观测值的环流(Czaja等人，2019)。
在由固定风驱动的漩涡解析的理想海洋模式框架内，通过对潜在的位涡(PV)动力学的详细分析，中尺度漩涡在海洋环流变率中的重要性是众所周知的(例如Berloff和McWilliams 1999a;Hogg等人，2005;Berloff et al. 2007b;Deremble et al. 2011;Berloff 2015;Shevchenko et al. 2016;Kurashina et al. 2021)。此外，利用理想耦合模式的研究表明，中尺度海洋涡旋在中纬度气候变率中的重要性。例如，Dewar(2001)表明，中尺度涡旋变率对海洋Ekman泵送有强烈的反馈，并在年代际时间尺度上达到峰值，从而控制海温响应和大气变率。Hogg等人(2006)和Berloff等人(2007a)也证明了大气变率的时间尺度控制是重要的，通过海洋环流的非线性调整选择了首选的年代际时间尺度(Dewar 2003)。这就能够通过对首选大气状态之间的转换来设定相应的年代际耦合振荡的时间尺度(Kravtsov et al. 2007)。例如，Kravtsov et al.(2007)发现，当西风大气急流从极地转向赤道状态时，西bce对异常强迫的非线性调整导致了持续海温异常的形成。这种海温异常通过强烈的地表热通量将大气固定在赤道纬度状态，直到异常消散。海温距平消散后，大气恢复到更偏向极地的状态，迫使WBCE返回极地。抑制中尺度海洋涡旋对耦合变率的影响减弱，进一步支持了中尺度海洋涡旋不仅在控制海洋变率中起重要作用，而且对上覆大气也起重要作用的观点。此外，Kravtsov等人(2006)和Farneti(2007)展示了一种向西传播的耦合锁相罗斯比波，其作用于与盆地穿越时间相关的年际时间尺度。这种耦合相互作用被证明不需要大气在两种首选状态之间转换(Kravtsov et al. 2006)，类似于Goodman和Marshall(1999)提出的正反馈机制。然而，需要注意的重要一点是，这些研究都没有模拟出能够充分解决海洋和大气中尺度问题的气候。此外，没有一个研究过大气分辨率对模拟气候的影响，也没有发现海洋环流对大气变率模态的改变。
本文将在比以往研究高得多的分辨率下运行的准等转耦合模式(Dewar 2001;Hogg等人，2006;Kravtsov et al. 2006, 2007;Berloff et al. 2007a)。我们在这项研究中的主要目的是看看是否观察到任何新的耦合行为，并试图解释所涉及的机制。
我们将在本研究中使用的模型是1.5.0版的准地转耦合模型(Q-GCM)，该模型在Hogg等人(2003)中首次描述和实现。它的设计是为了模拟中纬度气候系统的各个方面，由风驱动的双环流箱状海洋与周期性的通道大气相结合，通过混合层进行热量和动量的传递。该模型类似于Kravtsov和Robertson(2002)以及Kravtsov等人(2007)使用的模型，但也包括一个动力活跃的大气混合层。
2.1.1 符号
在我们开始描述模型之前，我们将介绍本文中使用的符号，该符号与Hogg等人(2003)中使用的符号相同。左上标用“o”或“a”表示海洋或大气变量，右下标用“m”或整数i表示混合层或第i等压层。从海洋-大气界面计算出的层数。
2.1.2 几何模型
盒状海洋模式由3个等平层组成，深度和。基准解决方案对具有横向尺寸的盆地具有标称的海洋分辨率。这给出了一个离散的网格大小点分别代表纵向和纬度方向上的细胞顶点。在上层等气旋海洋中，有一个固定深度的混合层。河道大气也由3个等压层组成，其深度为。对于具有横向维度的通道，基准解决方案的标称大气分辨率为。这给出了一个离散的网格大小点分别代表纵向和纬度方向上的细胞顶点。在低层等压轴大气中，还存在另一个变深度的混合层，其厚度为。
选择表1和表2中的参数，如涡流粘度和边界条件系数，以获得真实的湍流环流。例如，众所周知，这些参数的不同选择对海洋环流具有巨大而深远的影响(例如，Haidvogel et al. 1992;Berloff and McWilliams 1999a, b;Hogg等人，2005;Deremble et al. 2011)，因此要小心选择正确的参数选择。
2.1.3 准地转层(QG
海洋和大气的QG方程可以写成PV异常和动压异常。例如，在海洋中，它们分别以矢量形式表示为和。海洋PV异常定义为
(1)
其中s是科里奥利参数A是通过动压力异常或浮力定义层间相互作用的矩阵
（2）
随着重力的减小。在海洋中，分别对应和的罗斯比变形半径。大气中PV异常的定义与海洋相同，只是增加了陆地地形(见附录1)。
我们使用(x, y)作为我们的纬向和子午坐标，其中x总是从模型域的西部边界向东增加;Y从中纬度向两极方向递增。
通过此关系式可以将第i等压洋的动压力转换为输运流函数
(3）
经向速度和纬向速度是通过求导来计算的
（4）
大气速度可以用同样的方法计算。
我们现在可以把海洋的准等转方程写成
（5）
式中，和分别为拉普拉斯扩散系数和双调和扩散系数。雅可比算子由和给出，水平拉普拉斯算子和双调和算子分别由和给出。QG层的强迫由34矩阵B和夹带矢量定义。大气的QG方程是相似的，除了我们现在将要描述的前面提到的强迫项。
表1双环流海洋模式参数
2.1.4 夹带向量
在海洋中，矩阵B由
（6）
在大气层中，我们只有。海洋和大气的夹带矢量和分别由式给出
（7）
这些强迫矢量对应于进入每个QG层的垂直速度。为了简化后续的分析，我们将绝热强迫和绝热强迫合并为一个单独的项。我们把这个术语称为上层海洋总夹带
（8）
海洋和大气中的埃克曼泵送被计算为表面应力旋度(去掉左上标)。
（9）
海洋和大气表面应力被计算为低等气旋大气速度的线性组合(Hogg et al. 2014)。这意味着海洋埃克曼泵送仅取决于大气流动，而不明确取决于海洋环流。脚注2
(7)中的大气非绝热夹带包含由于大气混合层变化而产生的辐射热通量项。当不稳定分层发生时，用校正项调整夹带(Hogg et al. 2014)。
2.1.5 边界条件
部分滑移边界条件应用于横向边界(Haidvogel等人，1992)
（10）
其中为无因次部分滑移边界条件参数(见表1、表2)，为水平网格间距。下标n表示向外法向偏导数。我们选择了一个接近自由滑移的部分滑移边界条件参数，因为这样可以更真实地表示wbc中的非线性动力学，详见Deremble et al.(2011)。
也有质量和动量守恒约束适用于横向边界(McWilliams 1977;Hogg et al. 2014)。
表2通道大气模式参数
2.1.6 辐射热通量
整个模式是由太阳辐射驱动的，太阳辐射在时间上是固定的，并且取决于纬度。然后，线性化的辐射方案将热量重新分配到整个大气中(Hogg et al. 2014)。
2.1.7 感热通量和潜热通量
感热通量和潜热通量由一个单独的项参数化
(11)
其中为感热通量系数和潜热通量系数。
2.1.8 海洋表面的混合层
海表混合层的海温演化，用表示，用表示
（12）
式中为海温，为混合层速度。这些是通过在混合层深度上积分的Ekman平衡来计算的。
我们也有固定的，恒温的等压层。我们将表示为与通过辐射平衡获得的温度常数的偏差(Hogg et al. 2014)。对于我们的模型参数，海洋混合层的恒定温度为。注意(12)还分别包含和给出的拉普拉斯扩散率和双调和扩散率(见表1)。(12)中的强迫项包含海洋表面的热强迫和海洋混合层底部的携带热通量。
2.1.9 大气表面混合层
大气混合层的温度演变由类似于(12)的方程给出，只是强迫项略有不同(Hogg et al. 2014)。大气混合层顶部的热通量为，地表强迫为。
为了将模拟气候的特征和变率的精确来源归因于海洋诱导或耦合效应，我们在完全耦合的气候模拟的同时运行了部分耦合的气候模拟。这是通过改变一个参数来实现的，该参数控制着大气混合层和低层等气旋大气之间的耦合。当，模型是完全耦合的。另一方面，当大气与大气混合层变率解耦时(详情见附录2)。这是部分耦合气候的参数选择。这个耦合参数是有用的，因为任何海温驱动的变率将被抑制，而纯大气驱动的变率将保持不变。注意，海洋和大气之间的机械相互作用与完全耦合的情况完全相同。
根据从西部边界发出的时间平均压力等高线，计算出划分海洋盆地的环流间边界。这近似于西高压脊的位置，因为它从西部边界分离并延伸到开阔的海洋。该环流间边界将用于突出显示由于大气变率而产生的进入海洋环流的涡度通量的位置。
在对数据应用任何统计技术之前，应用2年低通滤波器去除高频振荡。这允许在随后的分析中更容易地拾取任何低频信号。
经验正交函数(EOF)分析是通过计算从海洋/大气状态变量获得的协方差矩阵的特征分解来进行的(von Storch和Zwiers 1999)。这给出了从最重要到最不重要的可变性模式(EOFs)，它解释了数据中最大的差异。我们将以总方差的百分比表示每个EOF的解释方差。然后将过滤后的数据集投影到EOFs上，得到主成分(PCs)，它给出了EOFs的时间演化信息。分析功率谱也将表明最重要的时间尺度在起作用。
虽然EOFs在分解单场变率方面很有用，但它们缺乏关于模拟气候中协变模式的信息，例如海洋-大气相互作用。为了挑选出这些协变模式，对使用两个状态变量构建的滞后交叉协方差矩阵进行奇异值分解(SVD)分析(Bretherton et al. 1992)。与EOF分解类似，数据首先经过2年的低通滤波，两个字段都被抽样到一个网格上。这是为了节省内存成本，因为交叉协方差矩阵比协方差矩阵需要更大的存储空间。通过最大化相对于时滞的协方差平方分数，也可以得到任何延迟响应的可能时间尺度，如果存在的话。与EOF分解类似，SVD产生的模式使数据中的交叉协方差最大化。注意，当我们关注成对的字段时，分解中产生了两组模式—每个字段一组。这些被称为奇异向量或SVD模式。同样，通过将原始数据集投影到这些模式上，我们获得了两组时间系数。这些可以相互关联，以获得对奇异向量对之间耦合强度的度量。第5节将说明所需的svd。
图1
统计平衡下基准模拟双环流的未过滤海洋PV异常和输送流函数(Sv)面板从左到右分别显示了上层和下层。图上半部分的面板显示瞬时字段，下半部分的面板显示时间平均字段。瞬时海洋运输流函数场。d-f瞬时海洋PV异常场。g-i时均海洋输运流函数场。j - 1时均海洋PV异常场
摘要
1 介绍
2 模型与方法
3.模拟气候
4 模拟气候的变率
5 解开气候变化的原因
6 总结与讨论
数据和材料的可用性
改变历史
笔记
参考文献
作者信息
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附录
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