张潇潇 薛峰 董啸 林壬萍
1 北京市气候中心，北京 100089
2 中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心，北京 100029
早在20世纪早期，竺可桢（1934）就指出东亚夏季风具有“其来也渐，其退也速”的基本特征。之后我国科学家对夏季风雨带的阶段性推进过程做了深入细致的研究。例如，涂长望和黄士松（1944）发现夏季风雨带在北进过程中有两次明显的北跳。作为东亚夏季风环流系统重要成员的西太平洋副热带高压（简称副高）也存在两次明显的北跳并伴随着雨带的北进，大致在6月中旬和7月中下旬，分别对应于江淮梅雨的开始和结束。具体来说，5月底到6月上旬雨带位于华南地区，为华南前汛期；
6月中旬副高发生第一次北跳，雨带位于江淮流域到日本一带，为江淮梅雨期；
7月下旬副高第二次北跳，其主体东退到日本南部，雨带位于华北和东北地区。副高的两次北跳决定了雨带的北进和停滞，是东亚夏季风季节内演变的重要特征（Tao and Chen, 1987; 苏同华和薛峰, 2010）。
ENSO（El Niño and Southern Oscillation）循环是指热带中东太平洋海温异常及相关的大气环流异常变化现象，包括 El Niño 和 La Niña 两种相反的状态（Trenberth, 1997），El Niño 发生时赤道中东太平洋海表温度升高，而La Niña时则相反。一般情况下，El Niño事件在第一年春夏季发展，在冬季达到峰值，之后开始衰减，在第二年春夏季转变成中性状态或La Niña状态。ENSO是年际尺度上热带海气系统的重要变化信号，其对我国夏季气候异常有重要的影响。符淙斌和滕星林（1988）的研究表明，在El Niño发展年夏季，西太平洋副高偏东，中国南方多雨，而在衰减年夏季，副高则显著偏西，长江流域多雨，例如1998年夏季长江流域的大洪水就与 1997～1998年的 El Niño事件有关（陶诗言等, 1998）。在 La Niña 年冬季和春季，西太平洋海温偏高，暖池对流偏强，副高也趋于偏东（Xue and Zhao, 2017）。在季节内演变方面，前人通过合成分析表明，La Niña年东亚夏季风的季节内演变较为复杂，6月异常较弱，7月达到最强，8月又开始减弱。赵俊杰等（2016）等基于东亚夏季风降水呈现阶段式北进的特征，将夏季分为华南前汛期、江淮梅雨期、华北和东北雨期以及华南后汛期，分析了El Niño衰减年东亚夏季风和降水的季节内演变。结果表明，在上述各个时段，大气对流层低层表现为一致的环流异常型，副高及其以南区域为异常反气旋，其北部为异常气旋。这种环流异常型随东亚夏季风逐步向北推进，导致东亚各地区的主汛期降水增加，非主汛期降水减少，降水分布更为集中。
为了利用数值模式对东亚夏季风及其与ENSO循环的关系做模拟研究，首先需要对模式的模拟能力进行细致评估。当前正在进行中的第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）（Eyring et al., 2016）就为模式的系统评估和比较提供了难得的机会。气候诊断、评估和描述试验（DECK）和历史气候模拟试验（Historical）作为CMIP6中最为核心的两级试验，是评估气候模式基本性能研究的基准试验（周天军等, 2019），其中DECK试验包含了观测海温和海冰驱动大气环流模式的AMIP试验，将其与Historical试验进行比较是理解海气耦合过程影响模式模拟性能的重要途径。作为我国模式研发的重要成员，国家气候中心（BCC）逐步定版3个模式版本参加CMIP6计划（辛晓歌等, 2019），并在中国东部雨型模拟方面表现出了较CMIP5及其他CMIP6 模式的优势（Xin et al., 2020）。其中 BCCCSM2-MR 为气候系统模式（Wu et al., 2019），BCCESM1.0为气候—化学—气溶胶全耦合的地球系统模式（Wu et al., 2020），二者区别最大的是大气分量，BCC-ESM1.0的大气模式分量加入了大气化学模块及气溶胶过程。本文拟基于BCC-CSM2-MR和BCC-ESM1.0的模拟结果，对ENSO不同位相下东亚夏季风的季节内演变进行细致分析，为模式模拟东亚夏季风季节内演变的改进提供参考，也为利用该模式研究季风方面的科学问题提供依据。需要注意的是，本文所涉及的季节内尺度演变过程并不是指传统意义上的季节内振荡，而是针对东亚夏季风阶段式推进的规律及随季节进程变化的夏季风演化特征，为了方便表述，称之为东亚夏季风的季节内演变。
文中根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）提供的卫星观测向外长波辐射（Outgoing Long wave Radiation，OLR）来表示暖池对流的强弱变化（Liebmann and Smith, 1996），分辨率为 2.5°（纬度）×2.5°（经度）；
月平均海表温度为NOAA扩展重建 SST（Extended Reconstructed Sea Surface Temperature Version 5），分辨率为 2°（纬度）×2°（经度）（Huang et al., 2017）；
大气环流再分析资料来自美国国家环境预测中心和能源部（NCEP/DOE II），分辨率为 2.5°（纬度）×2.5°（经度）（Kanamitsu et al., 2002）；
降水资料为 美 国 GPCP（ Global Precipitation Climatology Project）全球格点降水月平均资料，分辨率为2.5°（纬度）×2.5°（经度）（Adler et al., 2003）。模式资料来自CMIP6中BCC-CSM2-MR和BCCESM1提交的观测海温海冰驱动大气环流模式试验（AMIP试验，1979～2014年）和历史气候模拟试验（Historical试验，1850～2014年）的“r1i1p1f1”运行结果月平均数据（https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/[2021-06-20]），变量包括经向和纬向风场、位势高度、向外长波辐射、降水等。
Trenberth（1997）曾提出以对热带太平洋具有较好代表性的海洋—大气耦合关键区——Niño3.4区（5°N～5°S，170°W～120°W）区域平均的海表温度异常（Niño3.4指数）定义厄尔尼诺事件的发生，该方法简单易行，得到了科研和业务领域的广泛认可，目前国际上也以Niño3.4区海表温度距平值持续超过±0.5°C作为观测中ENSO事件的监测指标。考虑到在本文研究时段内（1979～2014年）1970年代后期以后ENSO强度变得更强（Yang,2018），我们参考观测中对 El Niño 事件的判定方法并结合模式模拟结果，定义当冬季（DJF）平均Niño3.4 指数高于 1°C 或者低于－1°C 时，就认为发生了一次 El Niño（La Niña）事件。观测中1979～ 2014 年 期 间 选 取 8 个 El Niño 衰 减 年 ：1983年、1987年、1992年、1995年、1998年、2003年、2007年和 2010年，8个 La Niña年：1985年、1988年、1989年、1999年、2000年、2008年、2011年和2012年。AMIP试验统一指定太阳常数、轨道参数和一些气体含量，利用观测海温和海冰为下边界条件驱动大气模式。由于AMIP运行时海温和海冰分布由观测值给定，在尽可能真实的情况下为大气构成一个“理想”海洋强迫，因此AMIP试验中海表温度的演变比历史试验的海气耦合模拟结果更接近实际，我们以观测中的ENSO年份作为AMIP试验的ENSO年份，而历史试验中的ENSO年份则依据耦合模式模拟的海温选取。由于耦合模式的向外长波辐射（OLR）数据（CMIP6输出变量为rlut）无法获取，因此用降水近似代替OLR进行分析。
首先分析模式对气候平均状态下东亚夏季风环流和降水的模拟，如图1～3所示，分别给出了观测和模拟的夏季（JJA）平均和6～8月的结果。观测显示，夏季主要的降水中心分布在中南半岛、菲律宾群岛、菲律宾以东太平洋以及朝鲜半岛和日本南部。低层风场上，西南季风向东亚和南亚输送水汽，西北太平洋反气旋对应了副热带高压及其控制下的降水低值中心，降水中心分布在副高的边缘。从季节内尺度的演变看，季风环流和相应的降水从6到8月呈现明显的北移特征，副高的北缘在6月处在30°N左右，而到了8月则北移到了朝鲜半岛和东北地区。随着环流的季节内北移，副高也呈现明显的东退特征。
图1 1979～2014 年气候平均的（a）夏季、（b）6 月、（c）7 月、（d）8 月平均降水量（阴影，单位：mm d−1）和 850 hPa 风场（箭头，单位：m/s）Fig.1 Climatologically averaged (1979 –2014) distributions of (a) summer mean, (b) June, (c) July, and (d) August precipitation (shaded, units:mm d−1) and 850-hPa winds (vector, units: m s−1)
图2和图3给出了两个模式的AMIP试验及Historical试验模拟结果。对于大气模式，两个模式都能够模拟出中南半岛的降水中心，我国南海东部的降水中心模拟较观测偏弱，而菲律宾海的降水中心则较观测偏强，特别是BCC-ESM1，模拟的降水中心强度可达到14 mm/d，而观测的菲律宾海降水中心降水为10 mm/d。此外，大气模式模拟的菲律宾海降水中心相比观测偏北，与之相应的西太平洋反气旋环流也位于30°N～40°N，且随季节进程向北推进的过程较观测偏弱。同时可以看到，大气模式模拟的近赤道区域的降水相比观测明显偏弱。这反映出在海洋条件接近实况的背景下，单独大气模式对环流和降水的模拟存在偏差，这可能和AMIP试验中大气受海洋单方面强迫、未考虑大气对海洋的反馈作用有关，大气模式的模拟能力受到缺乏海气相互作用的限制（李博等, 2009; Zou and Zhou, 2013; He and Zhou, 2014; Song and Zhou,2014; Dong et al., 2017; Lin et al., 2018）。
图2 BCC-CSM2-MR 模式模拟的 1979～2014 年（a、e）夏季、（b、f）6 月、（c、g）7 月、（d、h）8 月平均降水量（阴影，单位：mm d−1）和 850 hPa 风场（箭头，单位：m/s）：（a–d）AMIP 试验；
（e–h）Historical试验Fig.2 (a, e) Summer, (b, f) June, (c, g) July, and (d, h) August mean precipitation (shaded, units: mm d−1) and 850-hPa winds (vector, units: m s−1)simulated by BCC-CSM2-MR model during 1979–2014: (a–d) AMIP experiment; (e–h) Historical experiment
图3 同图2，但为 BCC-ESM1 模式的模拟结果Fig.3 Same as Fig.2, but simulated by BCC-ESM1 model
对比大气模式，可以看到海气耦合模式能够明显改进对气候态环流和降水的模拟。图4进一步给出两个模式的耦合模拟与AMIP模拟之差。从降水来看，南海东部的降水中心强度在耦合模式中有明显增加；
大气模式中对于菲律宾海的过强降水在耦合模式中均得到了明显抑制，特别是BCC-ESM1的降水强度减弱了4 mm以上、达到了与观测相当的强度，模拟的菲律宾海降水中心位置也有明显的改善。从季节内进程来看，耦合模式模拟的反气旋环流和其南部的降水逐渐北进的过程也比大气模式更合理。此外，在近赤道地区耦合模式的降水强度比大气模式更接近观测，特别是BCC-ESM1，观测为 6 mm/d，而大气模式模拟基本在 4 mm/d 以下，耦合模式对大气模式的近赤道降水不足有明显改善。
图4 （a–d）BCC-CSM2-MR 模式和（e–h）BCC-ESM1 模式模拟的 1979～2014 年（a、e）夏季、（b、f）6 月、（c、g）7 月、（d、h）8月平均降水量（阴影，单位：mm d−1）和850 hPa风场（箭头，单位：m/s）的Historical试验与AMIP试验模拟结果之差Fig.4 Differences between the coupled Historical experiment and the uncoupled AMIP experiment of (a, e) summer, (b, f) June, (c, g) July, and (d, h)August mean precipitation (shaded, units: mm d−1) and 850-hPa winds (vector, units: m s−1) during 1979 –2014: (a –d) BCC-CSM2-MR model;(e–h) BCC-ESM1 model
耦合模式相比大气模式的改进凸显了海气相互作用对于西北太平洋区域的环流和降水气候平均态模拟的重要性（Dong and Lin, 2021），大气模式中仅有对单方向强迫的响应，而在模拟中考虑海洋大气耦合过程使模式实现了对海气相互作用的响应能力。尽管如此，可以看到对于朝鲜半岛和日本南部的降水中心的模拟，大气模式和耦合模式均偏弱，耦合模式相比大气模式的改进并不明显。这说明大气模式自身偏差的影响持续体现到耦合模式中，除了海气相互作用之外的其他因素对于该降水中心的模拟来说可能更为重要，如环流的模拟偏差、对流参数化等，还需关注对大气模式自身的改进。
西太平洋副热带高压是东亚夏季风环流系统的重要成员，在AMIP模拟中副高的位置相对观测偏东偏北，而耦合模拟中副高的位置相对AMIP模拟向西南调整，使得耦合模拟的副高位置更合理；
大气模式中15°N处的过强偏西气流在耦合模式中得到抑制，大气模式对125°E越赤道气流的模拟不足在耦合模式中也得到了改进。
从环流场和降水场的季节内演变来看，大气模式中西太平洋反气旋环流位置偏北且相对稳定，耦合模拟的反气旋中心位置更偏南且北推更明显；
观测中 125°E 处 8 mm/d等降水量线自 10°N 北推至20°N的特征在大气模式中难以再现， 耦合模式中菲律宾北部的降水相对于大气模式在6月偏少而在8月偏多，对降水随环流北推过程的刻画更接近实际。
图5为观测以及大气模式和耦合模式模拟的夏季平均副高5880 gpm等值线的位置（黑线）以及6～8月副高的季节内位置变化。观测中夏季平均副高的脊线位置位于约25°N，副高随着季节进程呈现北跳（6～7月）以及北跳同时东退（7～8月）的特征。可以看到，大气模式模拟的副高型态与观测相比存在一定偏差，主要是副高西南侧5880 gpm等值线有一定凹陷的特征，这和大气模式模拟的该区域降水偏多、对流偏强有关。大气模式模拟的夏季平均的副高脊线约在30°N，较观测偏北，这也同前述模拟的环流和降水偏北相对应。
图5 气候平均的（a）观测、（b、d）BCC-ESM1 模式和（c、e）BCC-CSM2-MR模式模拟的副高5880 gpm线夏季平均（黑线）及6月、7月、8月季节内演变（彩线）：（b、c）AMIP试验；
（d、e）Historical试验Fig.5 Climatological summer mean and monthly locations of western Pacific subtropical high 5880-gpm lines at 500 hPa for (a) observation,(b, c) AMIP experiment, and (d, e) Historical experiment: (b, d) BCCESM1 model; (c, e) BCC-CSM2-MR model.The black and colored lines represent the summer (JJA) mean and monthly results,respectively
对于大气模式的副高位置偏北以及副高型态的模拟偏差，耦合模式有较大的改善，耦合模式模拟的夏季平均的副高脊线位置更为接近观测，同时耦合模式能很好地模拟出副高的“椭圆”型态。前人研究表明，考虑海气耦合过程可以减少非耦合的大气模式对观测海温的虚假响应（Zou and Zhou,2013），CMIP5大气模式不能合理地模拟与副高密切相关的西北太平洋局地海气相互作用（He and Zhou, 2014），而CMIP5耦合模式可以显著提升对西北太平洋异常反气旋的模拟能力并改善气候态副高的模拟（Song and Zhou, 2014）。值得注意的是，BCC两个CMIP6模式无论大气模式和耦合模式都能够合理地模拟出从6～8月副高北跳以及东退的特征。尽管细节上和观测仍有一定偏差，但是能够合理的模拟出副高的季节内移动特征的模式在CMIP5 和CMIP6 模式中并不多见（Dong et al., 2017）。
由于大气环流对海温异常的滞后响应，厄尔尼诺衰减年其气候影响仍持续，东亚夏季风的第一模态与ENSO衰减位相相关（刘伯奇和何金海,2015），对于东亚季风区特别是我国夏季降水的影响主要集中在厄尔尼诺衰减位相，El Niño年衰减期对东亚夏季风的影响更显著（陈文, 2002; 黄平和黄荣辉, 2010; 陈卫和陆日宇, 2016）。在分析气候态特征的基础上，本节继续考察BCC两个CMIP6模式对El Niño衰减年东亚夏季风环流和降水季节内演变的模拟情况。观测显示，在El Niño衰减年，副高夏季一致偏西，并且在8月异常达到最大（图6）。Xue et al.（2018）指出，在 El Niño 衰减年夏季，副高6～8月一直受到El Niño的影响，因而表现出比El Niño发展年更显著的异常。副高偏西和对流偏弱对应局地的西北太平洋异常反气旋，这与前冬的El Niño所导致的衰减年夏季印度洋增暖有关，即通常所谓的印度洋电容器效应（Xie et al., 2009），西太平洋暖池对流的季节内演变受到热带印度洋强迫以及局地海气相互作用的共同影响（Xue and Fan, 2019; 薛峰等, 2020）。OLR 场上，西北太平洋区域呈现“南正北负”的空间特征，也就是副高南部（北部）对流偏弱（强）。随着东亚夏季风环流的整体北移和东退，异常对流中心也存在向北和向东移动的特征。可以明显看到，虽然夏季对流一致偏弱，但是8月中南半岛到我国南海对流增强，伴随着降水增多和副高西南侧向内凹陷。这也反映出El Niño衰减年副高显著的季节内演变特征。图6右侧的降水异常特征基本与OLR（图6左）相对应，这也说明该地区对流降水在总降水中占有较大比重。
对于大气模式，两个模式的AMIP试验基本能够模拟出副高在El Niño衰减年夏季一致偏西的特征（图7）。BCC-ESM1模式基本能够模拟出6月、7月OLR场上的南北向空间型态，模拟的对流减弱中心较观测偏弱，特别是7月。而BCC-CSM2-MR模式模拟的6月、7月对流偏弱强度较观测接近，但位置较观测偏东。模式模拟的最大偏差是El Niño衰减年的8月，两个模式均模拟出日本南部有一个虚假的对流增强中心，相比观测中在中南半岛和南海的中心来说位置明显偏东北。这也导致了模式模拟的副高被“切断”，而且模式也无法模拟出El Niño衰减年副高异常在8月最大的特征。观测中（图6）El Niño衰减年7月，日本以南区域位于西北太平洋异常反气旋北部的偏东气流中，随着副高从7月到8月的北推及西伸，反气旋风场异常最北端的纬向位置对应北推，反气旋主体范围在纬向上显著扩展，且主体边缘向西扩展到110°E附近，主体中心位置正好位于日本以南，对应OLR正异常，风速较小（图6e）。而在AMIP试验中（图7），副高7～8月始终维持在35°N，8月副高位置相对观测偏东了20个经度，反气旋风场异常最北端的位置偏北，主体在纬向上扩展不明显，且主体范围相对于观测更小（被限制在120°E以东），日本以南恰好位于反气旋西侧的偏南风气流中（图7e），使得近海面风速增大，可能通过增强海表向大气的潜热与感热释放，进而减弱对流层低层大气层结稳定度，引起日本以南对流增强。根据唐颢苏等（2019）的研究，西北太平洋异常反气旋风场异常与局地海温异常之间有相互作用，AMIP试验中西北太平洋异常反气旋环流的模拟偏差可能是导致日本南部虚假对流的原因，这可能与观测海温驱动下大气模式不能合理刻画局地海气相互作用有关。
图6 观测的 El Niño 衰减年合成的（a、b）6 月、（c、d）7 月和（e、f）8 月 850 hPa风场异常（箭头，单位：m s−1）、OLR 异常（左列填色，单位：W m−2）、降水量异常（右列填色，单位：mm d−1）及副高5880 gpm线（绿线为气候态，黑线为衰减年合成），打点区通过90%置信水平检验Fig.6 Composites of the 850-hPa winds anomalies (vectors, units: m s−1), OLR anomalies (shadings on the left panel, units: W m−2), precipitation anomalies (shadings on the right panel, units: mm d−1) and locations of western Pacific subtropical high 5880-gpm lines at 500 hPa in (a–b) June, (c–d)July, and (e–f) August for the El Niño decaying years in observation.The green and black lines represent climatology results and composites of 5880-gpm lines, respectively.The dots denote areas significant at the 90% confidence level
图7 El Niño 衰减年合成的 BCC-CSM2-MR 模式（左列）和 BCC-ESM1 模式（右列）AMIP 试验（a、b）6 月、（c、d）7 月和（e、f）8 月850 hPa风场异常（箭头，单位：m s−1）、OLR异常（填色，单位：W m−2）及副高5880 gpm线（绿线为气候态，黑线为衰减年合成），打点区通过90%置信水平检验Fig.7 Composites of the 850-hPa winds anomalies (vector, units: m s−1), OLR anomalies (shaded, units: W m−2), and locations of western Pacific subtropical high 5880-gpm lines at 500 hPa in (a–b) June, (c–d) July, and (e–f) August simulated by AMIP experiment of BCC-CSM2-MR model (left column) and BCC-ESM1 model (right column) for the El Niño decaying years.The dots denote areas significant at the 90% confidence level
为了对比大气模式的模拟结果，首先要选出耦合模式中的ENSO事件。图8是两个模式的Historical试验模拟的Niño3.4指数时间序列，本文选取1900～2014年时间段进行分析。根据第二节中选取 ENSO事件的方法，BCC-CSM2-MR（BCCESM1）模式共有 15（6）个 El Niño 衰减年和 10（12）个 La Niña年。对比观测的 36 年（1979～2014 年）中有 8 个 El Niño 衰减年和 8 个 La Niña年来说（每 10 年中各有 2.2 个 El Niño 年和 La Niña年），BCC-CSM2-MR模式中平均每10年中有1.3个 El Niño 年和 0.9 个 La Niña 年，而 BCC-ESM1模式中每 10年中有 0.5个 El Niño年和 1.0个 La Niña年。这可能和本文的ENSO年份选择有关，为了单独考察 El Niño 衰减和 La Niña 的影响，在选取ENSO年份的时候排除了连续两年为El Niño和 La Niña 年之后一年为 El Niño 发展年的年份。
图8 1900～2014 年（a）BCC-CSM2-MR 和（b）BCC-ESM1 模式Historical试验的Niño3.4指数时间序列Fig.8 Time series of Niño3.4 index for the Historical experiment of(a) BCC-CSM2-MR model and (b) BCC-ESM1 model during 1900–2014
相比大气模式的模拟结果，耦合模式尽管考虑了海气耦合过程，在刻画El Niño衰减年夏季副高一致偏西方面仍有一定偏差。可以看到，BCC-CSM2-MR虽能模拟出El Niño衰减年副高偏西，但是其偏西幅度明显较观测偏小，而且季节内演变存在较大偏差，观测中8月的大幅度西伸无法在模式中再现（图9左列）。与之相应的降水减少（对流减弱）的幅度较观测偏少。对于BCC-ESM1模式，尽管降水偏少的异常幅度相比BCC-CSM2-MR更强，但是其位置同观测相比存在偏差，6～7月降水减弱的中心接近赤道，而非观测中的20°N附近。这也直接导致了副高偏西的模拟存在一定的偏差。尽管8月在副高西南侧能够模拟出负的降水中心，但是与AMIP试验相同，在副高北侧有一个虚假的气旋中心及相应的降水增多，这也影响了副高位置的模拟。
图9 同图7，但为 Historical试验 El Niño 衰减年合成结果，填色部分为降水量异常Fig.9 Same as Fig.7, but for Historical experiments, the shadings indicate precipitation anomalies
耦合模式改善了对东亚夏季风气候态的模拟，但其对ENSO影响东亚夏季风的模拟改进并不明显，这可能与模式模拟ENSO的偏差有关。根据气候变率及可预测性计划（CLIVAR）小组基于24 类 ENSO 指标的评估结果（Planton et al., 2021），与其它CMIP5和CMIP6模式相比，BCC-CSM2-MR和BCC-ESM1在“ENSO循环周期”和“ENSO不对称性”这2类ENSO指标的表现均不理想，这限制了模式对ENSO影响东亚夏季风的模拟能力。我们也注意到，BCC-ESM1.0考虑了气溶胶对辐射、云和降水的效应，其对ENSO相关指标（ENSO非对称性、海温—净热通量反馈、与双赤道辐合带相关的降水季节循环）的模拟偏差比BCC-CSM2-M更小，其对ENSO影响的模拟能力相对更好，例如在El Niño衰减年8月，BCC-CSM2-M模拟的副高持续东退，而BCC-ESM1.0的模拟结果更接近观测中副高异常西伸的特征。这说明了模式对ENSO特性的刻画能力深刻影响着模式表征ENSO循环与东亚夏季风之间关系的能力。
La Niña 年合成结果与 El Niño 衰减年相比既有反对称的特征，同时也有其独特的特征。如图10左列所示，西北太平洋OLR场在La Niña年夏季从6～8月呈现一致的负异常，这与El Niño衰减年相反。但是与El Niño衰减年不同的是，最大异常的月份在7月，而El Niño衰减年的最大异常在8月。这说明东亚夏季风季节内演变的复杂性，La Niña 年的特征并非简单地与 El Niño 衰减年相反。与OLR增强对应的是低层风场的气旋式环流异常，同样在7月达到最大异常。La Niña年西北太平洋局地的对流发展不利于副高的维持，因此副高一致偏东，并且同OLR和低层环流异常类似，副高的最大偏东异常也发生在7月（薛峰和苏同华, 2018）。图10右侧为对应的降水异常，可以看到，一方面降水偏多对应了对流增强，与OLR结果一致；
另一方面与OLR场相比，降水异常的分布呈现更多的局地特征，说明降水的复杂性—对流发展是降水的一个条件，但是是否有降水还取决于其他因素，例如水汽条件等。
图10 同图6，但为观测的 La Niña 年合成结果Fig.10 Same as Fig.6, but for the La Niña years
对于模拟来说，大气模式能够在一定程度上模拟出La Niña年西北太平洋对流增强的异常特征，但是模拟的强度以及位置都同观测存在较大偏差（图11）。模拟的La Niña年副高较气候平均略偏东，但偏东的程度远小于观测。在季节内尺度上，大气模式也无法模拟出观测中7月达到最大异常的特征。在同为观测海温驱动的条件下，两个模式模拟的6、7月OLR和环流场有一定的相似性（菲律宾海以东的负OLR异常中心及其北侧和西北侧的正中心），但模拟的8月差异较大，这也在一定程度上说明了盛夏期大气内部变率在西北太平洋环流和降水异常中的重要作用。与El Niño衰减年类似，耦合模式对La Niña年的副高一致偏东特征以及相应的对流增强的模拟仍存在一定偏差（图略）。这说明了耦合模式虽然能够改善西北太平洋环流和降水气候态的模拟，但是在年际变化上（例如本文考虑的ENSO不同位相年份的合成），单纯增加海气耦合过程可能无法改善环流和降水的模拟，特别是其季节内演变特征。
图11 同图7，但为 La Niña 年合成结果Fig.11 Same as Fig.7, but for the La Niña years
观测研究表明ENSO对于东亚夏季风的季节内演变具有显著的影响，例如 El Niño 衰减年和La Niña年东亚夏季风环流和降水的季节内演变具有独特的特征，并非简单的反对称特征。然而当前对气候模式模拟的东亚夏季风及其与ENSO关系的分析大多关注夏季平均的结果，而对季节内尺度的变化关注较少。因此本工作针对气候平均态下以及ENSO不同位相（El Niño 衰减年和 La Niña 年）东亚夏季风的季节内演变，分析了国家气候中心参加CMIP6的气候系统模式BCC-CSM2-MR和地球系统模式BCC-ESM1对东亚夏季风季节内演变的模拟情况，包括气候态特征以及不同ENSO位相下东亚夏季风及其季节内演变。
本文同时对比分析了观测海温海冰驱动大气环流模式试验（AMIP试验）以及耦合模式的历史气候模拟试验（Historical试验）的结果。结果表明，模式能够合理地模拟出东亚夏季风环流和降水的气候态特征。相比大气模式，耦合模式能够明显改善对气候态的模拟，特别是耦合模式能够较好地模拟出副热带高压从6～8月向北以及向东移动的季节内演变特征。然而，从 El Niño 衰减年和 La Niña年合成来看，大气模式能够在一定程度上模拟出El Niño 衰减年（La Niña 年）副高偏西（东）、对流减弱（增强）的特征，但是对于位置和强度的模拟存在偏差，特别是对于其季节内尺度的变化。耦合模式相比大气模式来说，并没有改善对于ENSO循环影响东亚夏季风季节内演变的模拟。
前人研究表明，海气相互作用在西北太平洋和东亚季风区的气候模拟中至关重要（Wang et al.,2005; Lin et al., 2016, 2018）。我们以上的分析可以看出，考虑海气耦合过程之后，对于气候平均态的模拟相比大气模式有了明显的改善，例如对于副高型态、副高的季节内北移和东退以及西北太平洋区域降水等。但同时也可以看到，在合成的El Niño 衰减年和 La Niña年东亚夏季风环流和降水的模拟上，耦合模式相比大气模式的模拟能力并没有明显的提升，这说明海气耦合对夏季风季节内变化受到非ENSO因素影响的部分有了明显改进，并在所有年份的平均态的模拟结果中体现出来，但是对于考虑了ENSO影响的夏季风季节内变化没有明显的改进。这其中的一个原因可能是耦合模式对ENSO循环模拟的偏差，包括CMIP模式模拟的 ENSO 衰减速率（Jiang et al., 2017）、ENSO 相关的海温异常过于集中在近赤道地区（Bayr et al.,2019）等。此外，模式模拟的ENSO较规则（图8），La Niña 年（El Niño 衰减年）通常演变为 El Niño年（La Niña年）。而在观测中并不存在这种规则冷暖事件交替的特征。因此，尽管考虑海气耦合过程之后，一方面对于海气相互作用物理过程的刻画更为合理，另一方面耦合模式对于ENSO本身的模拟偏差也会制约ENSO对东亚夏季风影响的模拟能力。因此要想改善对于东亚夏季风季节内演变及其年际差异的模拟，除了考虑海气相互作用之外，还需要改进模式对于ENSO的模拟效果。
总体来说，耦合模式相对于单独大气模式的模拟结果是否更有优势，取决于来自海洋、大气及海气耦合过程等多种偏差的综合效应，对海洋下垫面状况的准确把握、对大气内部动力过程的可靠描述及海气耦合过程的正确刻画均对模拟结果有重要影响：耦合模式在自由积分过程中会出现“气候漂移”，导致海温模拟存在系统性偏差，如双赤道辐合带（Zhang et al., 2015；
Zhang et al., 2019; Tian and Dong, 2020; Popp et al., 2020）、冷舌偏强偏西（McKenna et al., 2020; Song and Zhang, 2020）等耦合模式的通病，BCC CMIP6模式中同样存在着上述偏差（Wu et al., 2019; Zhang et al., 2021），限制了耦合模式抓住气候系统内部变化信号的能力；
单独大气模式自身的系统性偏差可能在耦合模式中继续传递，在AMIP和Historical试验中持续存在；
相对于大气环流模式，耦合模式在考虑海气相互作用的同时也会引入新的误差，对海气反馈的不合理描述反而有负贡献。
本文对BCC两个CMIP6模式模拟的El Niño衰减年和La Niña年东亚夏季风及其季节内演变作了初步分析。对于东亚夏季风季节内尺度的多模式模拟分析方面，前人的研究考察了气候平均态下东亚夏季风环流和降水的季节内演变的模拟，指出耦合模式的模拟能力相对大气模式来说有一定程度的提升（Lin et al., 2018; Dong and Lin, 2021）。本文的分析结果也表明耦合模式对于气候平均态下季节内演变的模拟好于大气模式，单独大气模式中缺失海洋大气耦合过程的模拟不足，在海气耦合模式中考虑海气相互作用后得到了弥补，并体现为平均态模拟的改善，但在考虑ENSO影响时，由于耦合模式同时还带来了系统性误差，对ENSO自身特性的模拟不准，导致耦合模式无法对ENSO影响东亚夏季风的模拟作出改进。未来将需要更细致的工作评估参加CMIP6的多模式对不同ENSO位相下东亚夏季风季节内演变的模拟能力，通过进一步的偏差诊断分析模拟好坏的原因，为改进模式模拟ENSO循环和东亚夏季风季节内演变的关系提供参考。
致 谢作者衷心感谢BCC-CSM2-MR和BCC-ESM1.0模式数据集的提交者——国家气候中心气候模式室的研发工作，感谢世界气候研究计划耦合建模工作组（WGCM）和气候模式诊断与比较项目工作组（PCMDI）为提供CMIP多模式数据集所做的努力。本文使用的数据已在https://esgfnode.llnl.gov/projects/cmip6/[2021-06-20]发布，可公开获取。
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