在先前的研究7,51之后，我们采用了北极海洋领域的定义 ，被四个北极门户界定：巴伦特海洋开口和弗拉姆 ，戴维斯和白令海峡。该领域排除了北欧海洋，即使在冬季 ，它们在很大程度上仍然没有冰 。在显示地图（掩盖深灰色）和计算诸如北极域（盆地范围均值）或北极各个区域海上的集成数量时 ，都会在域外部掩盖域外部的海网点 。
为了评估潜在的变化，在考虑区域差异 ，物理气候变化和碳周期的同时 ，我们使用了参加参与CMIP6的CMIP5和18 ESM的9个ESM的套件（补充表1）。使用来自两个阶段的模型可以提高统计鲁棒性，并利用过去十年中模型社区的改进52 ，同时提供了测试以检查结论是否存在跨模型世代 。对于北极而言 ，CMIP6的一种改进是某些模型具有更好的横向分辨率 。
CMIP模型用于评估表面海洋和相关的地表水二氧化碳系统变量的月度变化和趋势。以前，CMIP5 CO2系统变量的月平均值先前是从每月平均模型输出中计算出的3 ，用于总溶解的无机碳CT ，总碱度，温度T，盐度S ，总溶解的无机磷PT和总溶解的无机磷和总溶解的硅溶解硅 ，使用Mocsy53 。对于CMIP6，分析的唯一CO2系统变量是表面海洋 ，每个模型组提供 。在RCP下 ，将1860 - 2005年的CMIP5结果与2006-2100的三个预测结合在一起，这些辐射强迫为2.6 W m -2、4.5 w m -2和8.5 w m -2（RCP26 ，RCP26 ，RCP45和RCP85实验，请参阅RCP2.6 ，RCP2.6 ，RCP2.6，RCP2.6 ，RCP2.6 ，RCP26，RCP45和RCP85实验。同样，在共享的社会经济途径（SSP）下 ，将1850 - 2014年的CMIP6结果与2015 - 2100的四个预测的结果结合在一起 ，该途径达到2.6 W m -2，4.5 W m -2 ，4.5 W m -2 ，7.5 W m -2，7.0 W m -2和8.5 w m -2和8.5 w m -2分别称为SSP1-2.6 ，SSP2-4.5 ，SSP3-7.0和SSP5-8.5 。
将磁场重制为1°×1°的常规网格，以进行模型评估和比较 。相对于年平均值的每月平均异常是通过在每个网格单元处减去每月平均时间序列的Cutic-Spline FIT54来计算的。比较了1996 - 2005年至2091 - 2100年或2006-2015和2091–2100之间比较际平均气候 ，并将趋势评估为大气CO2水平的函数 。The driving mechanisms were assessed with (1) Taylor-series expansions to quantify contributions from each of the four main input variables (CT, AT, T and S) and (2) idealized scenarios from CMIP5 with multiple simulations under different forcing to separate the direct chemical consequences attributable to the increase in atmospheric CO2 (geochemical effect) from the indirect consequences of physical climate change (radiative effect).文本中给出的误差线报告为多模型平均值为±1 s.d 。
比较了1996 - 2005年每个历史实验的模型输出年度的CMIP5和CMIP6季节性气候 ，在北极海洋域与基于观测的水面海洋产物（参考文献6,55），海面温度56和SEA-ICE浓度57进行了比较。在0.25°×0.25°常规的纬度 - 宽度较长网格上 ，提供了Sea-Ice浓度57数据产品。为了进行比较 ，将这些数据产品和所有模型场都重新制定到同一世界海洋图集1°×1°常规纬度网格，即Sea-Allosface-terface-tope-temperfultus-temperfultus-tempulation Grid 。使用CDO软件包（CDO Remapnn）中最近的邻居算法进行重新制定58 。从世界海景地图集上施加了一个普通的陆地面具。
模型仅是为了计算RCP8.5和SSP5-8.5下的2091 - 2100年货架海中的最高夏季温度 。通过计算每个模型的1996 - 2005年气候，然后从观察气候56中减去单个模型 ，以获得模型偏见 。在每个网格点和月份 ，偏见都从2091 - 2100年气候中删除。然后计算年度最大值，并在北极架子海上的所有网格点（底部深度<500 m）中取得的面积加权平均值 。结果报告为CMIP5和CMIP6多模型平均值±1 S.D.以同样的方式 ，对观察数据库进行了掩盖 ，并计算出最大值，以获得北极架子海域面积加权夏季最大值的现代数据参考 。对于其他分析 ，模型没有被辩解。
CMIP5模型中的三个提供了一组三个理想化的实验：1PCTCO2 ，ESMFIXCLIM1和ESMFDBK1 。这三个实验均由以相同速率增加的大气二氧化碳强迫，每年1％（在70年后翻了一番 ，在140年后进行了四倍 ，均相对于工业前水平），但是地球系统的感觉却有所不同 。1PCTCO2仿真既考虑了增加二氧化碳对碳循环的直接“地球化学”效应 ，又考虑了二氧化碳对物理气候的“辐射 ”效果 ，从而驱动物理变化，从而间接影响碳循环。ESMFIXCLIM1模拟具有相同的强迫性，但仅考虑直接效应（地球化学） ，而ESMFDBK1模拟仅考虑间接效应（辐射） 。
这些CMIP5理想化的实验允许人们对地球化学和辐射的贡献进行解析 ，但它们也具有局限性 。最明显的是，大气二氧化碳的增加速度比历史和高端RCP8.5方案大。其次 ，这三个实验之间的分离是不完善的。在旨在消除物理气候变化影响的ESMFIXCLIM1模拟中 ，海洋温度与陆地生物圈的响应有关，因为较高的二氧化碳会降低气孔电导 ，从而导致更大的明智的热量表面通量 。第三 ，只有三个模型为完整的实验提供了结果，其中只有两个（IPSL-CM5A-LR和MPII-LR）持续了每年1％的大气二氧化碳增加到1％ ，直到140年的仿真结束 ，其中大气中的CO2相对于前工业开始点（284 ppm）相对于相对于前工业起点（284 ppm） 。相反，第三型模型（GFDL-ESM2M）在最初的70年后停止了增加 ，这是大气二氧化碳增加一倍的点 ，在剩余的70年中保持相同的水平。鉴于模型数量有限，没有尝试提供模型不确定性的定量估计 。
AS，在忽略了PT和SIT的二阶术语 ，协方差和较小的贡献之后 ，泰勒系列的扩展产生了方程（1） 。通常，该方程用于比较四个驱动程序中的每个驱动程序的贡献 ，但在这里 ，我们以更广泛的方式来区分大气二氧化碳的影响与物理气候变化的影响。因此，联合敏感性的影响与联合驱动器异常的效果分离出来 ，从而将现代参考状态之间差异的一般原因（被定义为2006 - 2015年际表面际气候 ，未来状态，定义为2091-2100的气候 。从数学上讲 ，分离采取以下形式
素数是每月异常的地方 ，δ是现代（2006- 2015年）与未来（2091–2100）几十年之间的变化，0下标是现代十年 ，两个向量代表四个驱动程序x =（t ，s，s，s ，at ，ct）和相应的敏感性γ=（∂/∂t，∂/∂/∂/∂/∂/∂/∂/∂/∂/∂/∂公式（3）中的第一右侧项（在括号中）表征了增加大气二氧化碳（没有物理气候变化）的影响 ，这会影响敏感性 ，而第二和第三个术语（每个括号中的每个）将无效而没有物理气候变化的效果，从而影响驱动器障碍 。
实际上 ，泰勒对现代状态的普通扩展是使用现代敏感性和驱动器异常进行的 ，而对于未来状态，则是使用未来的敏感性和驱动器异常制成的。这两个状态之间的总差异是由于灵敏度和驱动因素异常的变化所致 。为了隔离敏感性变化的效果（没有物理气候变化） ，使用具有现代驱动器异常的未来敏感性计算公式（1）中的四个项的总和 ，然后减去现代参考状态以获得扰动（ΔSenterivitivitivitivitivitivitivitivitivitivitivitivitivitivitivitivitivition，exentiitivitivitivition ，等式（等式（3）） 。同样 ，使用具有未来驱动因素的现代敏感性，然后减去现代状态（Δannomalies，等式（3）中的第二项） ，使用现代敏感性计算驱动器异常的变化效果。但是 ，现代参考状态和这两个扰动的总和并未加起来未来状态，因为它不能解释驾驶员异常的变化与敏感性的增加之间的协同作用（等式（3）中的第三任期） 。因此 ，通过减去仅从未来状态（所有三个术语）中增加敏感性（第一项）计算出的状态 ，与驱动器异常（ΔAnmalies*，第二和第三项）的变化一起考虑了协同作用 。
这种气候-CO2分离是简化了对术语的更精细的重组 ，该术语是为分析CMIP5模型中年度周期幅度的贡献的研究4 ，该研究4排除了北极海洋，并未解决季节性时机。以前的研究也没有强调 ，敏感性的变化主要来自大气二氧化碳的增加 ，而驾驶员异常的变化来自物理气候变化。这种气候-CO2 Taylor系列的扩展只需要一个模型实验 。因此，我们能够在此处使用它来评估RCP8.5场景下强制强制的所有九种CMIP5模型 ，这与上一节所述的方法不同 ，该方法依赖于多个理想化的模拟以较不逼真的强迫进行，并且只有两个CMIP5模型提供了一组完整的结果 。
为了评估对各个术语的变化的贡献，采用了泰勒扩展 ，该扩展涉及淡水通量的影响。将公式（1）中的AT和CT项归一化后 ，参考盐度S0，参考 。59指出 ，由归一化的学期驱动驱动的年际变化可以忽略不计 ，而归一化的CT项下降，本质上等于公式（1）中的最后两个项的总和 ，这些总和不归一化 。基于该发现和参考的工作。60 ，参考 。61引入了一个修改的方程式，将对AT和CT的影响分离为生物地球化学驱动的方程 ，以及从淡水通量的变化（降水减去蒸发 ，河流输入和海冰融化和形成）的物理驱动的方程式 。因此公式（1）可以被重写为
其中SAT和SCT是盐度归一化量（SX = XS0/s）。在我们的情况下，S0是每个网格单元中的年平均盐度 ，因为重点是相对于年平均值的每月异常 ，此前也采用了以前的选择1，该选择应最大程度地减少盐度标准化的已知问题62 。因此，公式（1）中AT和CT的两个原始术语中的每个术语都分为两个组成部分：一个由盐度变化（淡水通量 ，方形支架中）驱动 ，而另一个是由盐分量构量化量的变化驱动的（生物地球化学（Biogeochemical） 。
随后的许多研究都使用了这种淡水泰勒的扩张。但是，括号中两个术语之前的S/S0比随后删除了63 ，通常采用了1,64,65,66 。也就是说 ，对于季节性异常，相对于年度平均值 ，S/S0比率等于1 。在这里避免了这种简化 ，因为在北极海洋中，预计盐度的大量短期变化。
实际上 ，对卷积进行了局部进行 ，并为盆地范围的平均值所面积的术语加权。使用Mocsy53的衍生物67计算部分衍生物（敏感性） 。对于2006 - 2015年的平均值，我们采用了一种基本方法：对于每个项和月份 ，相对于年平均值的每月平均值被计算出来 ，并乘以相应的每月平均值和年度平均敏感性的平均值 。所有术语的总和与实际的模拟变量（例如）对于现代衰老平均值（例如）。相反，在本世纪末，根据RCP8.5（2091–2100） ，这种基本方法在几个月之间发生巨大变化（例如初夏初期的最低最小值与最高夏季夏季的最大程度之间的最低限度）时 ，导致了不良的一致性 。为了提高同意，我们在三个步骤之后修改了世纪末反卷积的方法：（1）相反 ，在连续几年（在Januaries ，Februaries之间等之间）计算异常，并乘以每对年之间的相应平均敏感性；（2）随后多年来总结了这些产品（每个月和每个学期） ，以将现代和未来几十年之间的总变化分解；（3）最后 ，将每个术语和月的总更改添加到2006 - 2015年的每月反卷积的每个术语中，以获得2091 - 2100的反卷积 。那十年来的一致性与使用2006 - 2015年的基本方法时发现了相似之处。
显示了图 ，以详细介绍了多个变量的年度高和低的时间的演变 。在盆地或地区的平均水平表示 ，该时间安排（年度高和低月份）表示，这是通过两种方式之一计算的 。对于每月异常和其他变量 ，首先计算出年度周期际际气候学的每个月 ，该变量的面积加权平均值，然后从结果的12点中选择了最大和最小的几个月。这种方法的重量减少了每月异常的区域，例如冰覆盖的区域 。海冰撤退和生长日期使用了第二种方法 ，定义为当海冰浓度首先降至0.15时 ，并且第一次首次升至0.15时 。在这种情况下，记录了不同网格单元的定时（月指数） ，并用于计算面积加权平均月指数。当显示出年度高和低点的这种时间的演变与大气二氧化碳增加的函数时 ，曲线与立方样条拟合，以抑制年际变化 。
在扩展数据中显示的[H+]和[CO2*]的平衡计算图10中显示的[CO2*]是用Mocsy53进行的 ，并且推荐的常数用于最佳实践 ，其= 2,130 µmol kg -1，CT = 2,000 µmol kg -kg -1 。将总溶解的无机磷和硅设置为零。
本文来自作者[admin]投稿，不代表永利号立场，如若转载，请注明出处：http://www.siyonli.com/zshi/202506-810.html
评论列表（3条）
我是永利号的签约作者“admin”
本文概览： 在先前的研究7,51之后，我们采用了北极海洋领域的定义，被四个北极门户界定：巴伦特海洋开口和弗拉姆，戴维斯和白令海峡。该领域排除了北欧海洋，即使在冬季，它们在很大程度上仍然...
文章不错《北极海上高中（{{{{＼BoldSymbol {p}}}} _ {{{{{＼Bf {co}}} _ {{2}}} _》内容很有帮助