Nature 正刊！首次发现：过去20年大气环流加速并向两极偏移

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转自：“气象学家”公众号
            https://mp.weixin.qq.com/s/dFn0uolVymum5mY6GF0xtQ

Decadal changes in atmospheric circulation detected in cloud motion vectors

Larry Di Girolamo, Guangyu Zhao, Gan Zhang, Zhuo Wang, Jesse Loveridge & Arka Mitra

引用本文
Di Girolamo, L., Zhao, G., Zhang, G. et al. Decadal changes in atmospheric circulation detected in cloud motion vectors. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09242-1

        大气环流变化正在改变全球天气格局。我们利用多角度成像光谱辐射计（MISR）卫星观测的高度分辨云运动矢量（CMVs），首次发现过去20年对流层环流的统计学显著变化。 中纬度上对流层云运动速度最高增加约4 m s⁻¹·十年⁻¹，主要归因于经向流增强，可能反映风暴路径向极地偏移或温带气旋增强。 北半球与南半球热带边界分别以0.42±0.22°·十年⁻¹和0.02±0.14°·十年⁻¹速率向极地移动，极锋移动速率分别为0.37±0.31°·十年⁻¹和0.31±0.21°·十年⁻¹。这些独立观测为改进再分析和气候模型提供了关键基准。

图1  2000–2020年对流层风场气候态及年代际趋势

1. 研究背景与动机

• 关键问题： 大气环流（如哈德来环流、中纬度西风急流）的变化深刻影响全球天气模式（风暴路径、降水带、极端事件）。然而，基于气候模式(CMIP)和再分析数据(如ERA5)的研究在环流变化的幅度、甚至方向上存在显著差异和不一致。

• 根本挑战：
        • 模式不确定性： 气候模式对物理过程（如云、对流）的参数化存在固有不确定性。
        • 再分析数据局限性： 再分析（如ERA5）虽然融合了观测，但其核心是数值模式，同样受参数化不确定性影响。更重要的是，同化的观测系统（卫星、探空、地面站）本身在时间上是演变的（仪器更替、校准漂移、数据不连续），导致再分析存在随时间变化的偏差(time-dependent biases)，使趋势检测复杂化。
        • 指标多样性： 描述环流特征（如哈德来环流边界）的指标多样，且不同指标（高层 vs. 低层）可能给出不一致的结果。

• 迫切需求： 迫切需要独立于模式和再分析、具备气候观测质量(Climate-Quality) 的全球观测数据集来验证环流变化，为改进模式和再分析提供基准(Benchmark)。

• MISR CMV的独特价值： 本文提出MISR CMV正是满足这一需求的理想数据集：
        • 高度分辨： 提供云顶高度处的风速和风向（垂直分辨率1km）。
        • 立体成像原理： 通过多角度图像视差直接测量云高和运动，对辐射定标漂移不敏感，提供了“极其稳定”的记录（关键优势）。
        • 精度与稳定性验证： 经过广泛验证，风速精度约±3.7 m/s，高度精度约±370m，且利用地表作为稳定目标验证了长期稳定性（风速/高度趋势可忽略）。
        • 独立于再分析： MISR CMV未被同化进任何再分析系统，是独立的观测基准。
        • 长期稳定平台： Terra卫星保持极其稳定的赤道穿越时间超过20年，消除了日变化混淆效应和拼接短寿命卫星数据带来的人为不连续性。

图2  热带与极地环流边界的纬度迁移

2. 研究方法与挑战

• 数据：
        • 主数据： MISR Level 2 CMV产品 (Version F02_0002, 2000-2020)，仅使用白天降轨数据保证当地时间一致性。
        • 对比数据： ERA5再分析小时数据 (0.25° x 0.25°, 37层气压层)。特别处理了两种ERA5子集：
              • ERA5_MS: 在MISR CMV观测的确切时间、地点（经纬度）和高度采样ERA5风场。这是最直接、最公平的比较。
              • ERA5_AW: 所有当地时间10:30的ERA5风场数据（无论有无云），用于比较“有云条件”风与“所有条件”风的差异，并连接其他使用再分析日均值的研究。

• 关键处理步骤：
        • 空间聚合： 将原始CMV和ERA5_MS数据按月聚合到0.25° x 0.25° 网格和20个1km垂直层（0-20km）。
        • 纬向平均： 计算经度平均，得到纬向平均风场（U-东西风, V-南北风, 风速）。
        • 去季节化： 计算每个网格/高度/月份相对于2000-2020年该月气候平均的异常值。
        • 趋势分析：
              1. 非参数方法： 使用Mann-Kendall检验判断趋势显著性，Sen's斜率估计趋势大小。
              2. 多重检验校正： 应用严格的收紧错误发现率(tightened FDR)校正（控制整体假阳性率≤5%），显著提高了结果的可信度，仅保留高置信度的趋势（文中所有显示的趋势均通过此校正）。
        • 环流边界指标计算：
               • 哈德来环流扩张 (Lat_U0)： 在0-1km高度层，纬向平均U分量由负（东风）变正（西风）的纬度。使用TropD软件包计算。
               • 极锋急流位置 (Lat_Umax)： 在1-2km高度层（约850hPa），纬向平均U分量达到最大值的纬度。同样使用TropD计算（“peak”方法）。

• 应对CMV的“云条件”采样挑战： CMV只在有云时才有观测，这本质上是“条件采样”。作者深入分析了潜在混淆因素：
        • 样本数量趋势： 发现样本数的年代际变化很小（大多在-0.6%到+0.2%/十年），且其空间分布与风趋势分布不匹配，影响可忽略。
        • 云顶高度变化趋势： 发现1km层内平均云顶高度趋势很小（多在0到+40 m/十年）。结合典型风速垂直梯度（~5 m/s/km）估算，其对风速趋势的影响极限约+0.2 m/s/十年，远小于观测到的风趋势。层内高度与风速相关性极低(<0.2)。
        • 样本经度偏移： 发现显著的经度重心偏移趋势区域很少，且与风趋势显著区域不重合。
        • 结论： 观测到的MISR CMV变化主要归因于云顶高度处大气环流本身的变化，而非采样偏差。

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（接上篇）

3. 核心发现

• 风场趋势 (Fig. 1)：
        • 上对流层风速显著增加： 中纬度上对流层（约8-12km）CMV风速显著增加。北半球(NH)最高达2 m/s/十年，南半球(SH)最高达4 m/s/十年 (95% CI)。这是最突出的信号之一。
        • 经向流加强： 风速增加主要源于向极地的经向风(V分量)增强。这表明：
              • 与温带气旋相关的暖输送带(Warm Conveyor Belts)或大气河(Atmospheric Rivers)可能增强。
              • 可能意味着风暴路径向极移动或气旋强度增加（尤其SH）。
              • 结合大气增暖导致的水汽增加，这可以解释观测和模拟中极端降水的增加。
        • 纬向流变化不对称：
              • NH： 上对流层向极流(V)和西风(U)分量均加强。
              • SH： 上对流层向极流(V)加强，但西风(U)分量在30-50°S减弱，而在60°S附近的中对流层U分量增加(~0.5-1.5 m/s/十年)。这强烈支持SH西风急流和风暴路径向极移动，与气候模式预测和近期再分析发现一致。
        • 热带不对称变化： 赤道高层CMV趋势显示，南半球深层热带上层东风增强，且上对流层向南分量(V)在NH和SH深层热带均显著增强，低层向北分量也增强。这可能指示跨赤道环流加强，与北半球更快变暖及其能量约束导致的环流响应一致（但也受内部变率影响）。

• 环流边界迁移 (Fig. 2)：
        • 哈德来环流扩张：
               • NH： 使用Lat_U0指标，CMV显示哈德来环流以0.42 ± 0.22° 纬度/十年 (95% CI, P=0.06) 的速度向极扩张（中等置信度）。
               • SH： 未观测到显著扩张（趋势：0.02 ± 0.14° 纬度/十年）。
        • 极锋迁移： 使用Lat_Umax指标，CMV、ERA5_MS和ERA5_AW均显示：
               • NH： 极锋以约0.37 ± 0.31° 纬度/十年速度向极移动。
               • SH： 极锋以约0.31 ± 0.21° 纬度/十年速度向极移动。
               • 置信度： 趋势的置信度从中等到低，与IPCC报告的低置信度一致。

• 与ERA5再分析的比较与评估：
        • 整体一致性良好： MISR CMV与ERA5_MS在气候平均态和趋势的空间分布模式上总体吻合很好，特别是在低层和对环流边界指标（Lat_U0, Lat_Umax）的估计上。这支持了使用ERA5和这些指标监测环流变化。
        • 关键差异揭示ERA5潜在偏差：
              • 气候平均： 在深层热带上对流层，ERA5_MS风速比MISR CMV小约2-8 m/s（主要由V分量差异驱动）。中纬度上对流层，NH ERA5_MS比MISR大1-3 m/s，SH则小1-2 m/s。
              • 趋势： 在SH和热带的上对流层，CMV风速和V分量趋势显著大于ERA5_MS（最高相差约2 m/s/十年）。特别在20-40°S区域，ERA5_MS V分量趋势比MISR弱约4 m/s/十年，而U分量趋势则强约2.5 m/s/十年。ERA5_AW在V分量上的趋势比CMV和ERA5_MS弱得多。
        • 差异来源推断： 由于MISR CMV观测本身高度稳定准确，且与位置无关，这些远大于MISR自身不确定性的差异很可能指向ERA5系统本身的问题。作者推测可能是：
              • 同化到ERA5中的输入数据（尤其是SH和热带高层）存在错误趋势。
              • ERA5在云物理参数化和准确表达云-环流相互作用方面存在局限（ERA5_MS样本中仅少量被ERA5自身判定为云顶）。
              • 高层（尤其是热带和对流层顶附近）是已知的难点（如开尔文波表达不足）。

        • 重要结论： ERA5在低层到中层对流层风场表现优异，但在上对流层（尤其SH和热带）存在系统性偏差，使用ERA5研究该区域环流变化（特别是云-环流相互作用这一核心气候问题）需谨慎。MISR CMV为改进ERA5提供了关键基准。

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（接上篇）

4. 讨论与结论

• 核心贡献：
        • 首次提供了基于独立、高精度、高稳定卫星观测的全球对流层风场（特别是云顶风）气候态及其2000-2020年趋势的详细分析。
        • 量化了中纬度高层风（尤其经向分量）的显著加速和热带、极地环流边界的向极移动趋势。
        • 完成了对ERA5全球风场及其趋势的首个系统性误差评估（针对整个对流层，基于高度分辨独立观测），揭示了其在高层（尤其SH和热带）的潜在偏差，对依赖再分析的研究发出重要提醒。
        • 为改进气候模式和再分析产品提供了关键的观测基准(Benchmark)。

• 科学意义：
        • 观测到的环流变化（如中纬度经向流加强、环流向极扩张/移动）与温室气体增加导致的气候变化理论预期和部分模型结果一致，提供了关键的观测证据。
        • 高层风信号更强更早出现（至少在云条件下），可能预示着变暖导致的环流变化信号首先出现在高层。
        • ERA5_AW与CMV/ERA5_MS在经向风趋势上的差异，暗示晴空条件下可能存在向赤道的补偿性经向流趋势。两者结合可能表明热带-温带水热输送变率加剧，导致向极地的水热输送事件更加极端，对极端降水和温度有重要影响。

• 局限与展望：
        • 时间尺度： 20年记录相对于气候系统内部变率（如年代际振荡）仍较短。观测到的变化是人为强迫和自然变率的混合结果，难以完全分离。需要更长的记录。
        • 空间尺度： 分析聚焦纬向平均，掩盖了重要的区域细节。区域环流变化及其影响需要更高分辨率研究，但受限于数据长度和区域变率更大的噪声。
        • 采样限制： CMV本质上是“有云条件”的采样。无法直接量化代表环流强度的质量流函数变化（如哈德来环流强度）。无法捕捉晴空区域环流。
        • 指标依赖： 环流边界变化的结果依赖于所选指标（Lat_U0, Lat_Umax）。
        • 未来方向：
              • 延长MISR CMV记录或发展类似后续任务。
              • 开展区域尺度的环流变化研究。
              • 结合其他独立观测（如Aeolus激光雷达风场）进行协同验证。
              • 利用MISR CMV基准改进模式和再分析中的云物理、对流参数化及高层动力过程。

5. 总结

        这项研究利用独特的、高稳定性的MISR卫星云运动矢量数据，为近二十年（2000-2020）全球大气环流的关键变化提供了迄今为止最独立的观测证据。它清晰揭示了中纬度上对流层风速（尤其经向分量）的显著加速、以及哈德来环流和极锋的向极移动趋势，这些变化与气候变暖的预期影响相符。同时，该研究对广泛使用的ERA5再分析风场进行了严格评估，确认其在低中层表现良好，但在上对流层（尤其南半球和热带）存在系统性偏差，为改进再分析和气候模型提供了不可替代的基准数据集。尽管受限于20年的时间长度和“有云条件”采样的特性，这项工作无疑显著推进了我们对观测到的环流变化及其与再分析/模式间差异的理解，是气候监测和模型评估领域的重要里程碑。