大气环流和气候系统变化调整与大气质量的重新分布密切相关（Lorenz，1951; Christy et al.，1989; Yu et al.，2014），而大气质量的再分布决定了天气气候变化甚至极端天气气候事件的发生。研究表明，在全球干空气质量守恒的前提下，半球大气质量的增加必须与另一半球大气质量的减少相平衡（Trenberth，1981; Trenberth and Smith，2005），比如冬半球由于冷却而地表气压增加时，夏半球的平均气压就会降低（Chen et al.，1997），这种改变对大气环流的季节变化和天气气候有着十分重要的意义。

Guan and Yamagata（2001）使用地表气压计算大气质量变化，发现了年际及以上时间尺度的南北半球间大气质量存在此消彼长的现象，并称之为南北涛动（Inter-Hemispheric Oscillation，IHO）。IHO作为地表气压场EOF分析的第三模态，在年际及以上的时间尺度上，对地表气压的方差贡献达到14.5%，仅次于南极涛动和北极涛动。IHO反映了由半球际大气质量交换导致的大气质量重新分布，其异常大值区主要集中于两半球的中高纬度，并引起全球范围内的大气环流变化。卢楚翰等（2008）对IHO季节特征进行了分析，结果表明大气质量IHO季节循环明显，表现为两半球大气质量的反位相变化，北半球大气质量在冬季达到最大，夏季为最小，南半球亦然。IHO季节变化与全球范围大气质量的重新分布相关，其中对IHO季节变化起到主要作用的是水汽质量的变化，对IHO贡献最大的地表气压扰动出现在中高纬度地区。IHO与我国同期气候变动以及夏季风异常存在显著联系（卢楚翰等，2008; 卢楚翰和管兆勇，2009; Guan et al.，2010; 卢楚翰等，2010; 丛菁等，2011; Jin et al.，2015）。此外，IHO与大气质量海陆间迁移（胡潮等，2015; 周游等，2016; 尹旸艳等，2018）、大气角动量异常（Lu and Guan，2019）等现象都有关联。

在模式以及再分析资料中，地表气压是一个敏感的积分值（Hoinka，1998），利用其研究大气总质量以及水汽分量的收支平衡是评估再分析资料同化质量（Trenberth and Smith，2005; Berrisford et al.，2011）以及气候模式性能的重要方面（Taylor and Fournier，2010; Clark and Fogt，2019; Builes-Jaramillo and Pántano，2021）。世界气候研究计划（World Climate Research Program，WCRP）下的国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project，CMIP）在气候变化及其影响方面得到了广泛的应用，已有研究利用CMIP模式资料分析了大气质量的变化情况。卢楚翰（2009）利用国际大气环流模式比较计划（Atmospheric Model Intercomparison Project，AMIP）的12个模式资料评估这些模式对IHO季节变化以及内部因子的模拟能力，结果表明12个模式均能模拟出两半球平均大气质量的反位相变化，但是各模式的年变程以及变化位相有明显差异。Qin et al.（2015）通过对比CMIP5模式输出资料和ERA Interim再分析资料，指出南北半球际干空气质量流和半球内部干空气的局地变化存在明显的不一致性。胡潮等（2015）选用CMIP5的9个模式的输出资料进行分析，结果表明模式模拟的北半球海陆间的大气质量存在显著的季节性迁移，同时证明海陆间热力差异推动了大气质量在海陆间迁移。Lu and Guan（2019）借助CMIP5模式资料验证了与两个半球温带IHO现象相关的牵连角动量异常引发了相对角动量的经向遥相关。乔年等（2022）通过比较，筛选出了模拟IHO季节循环最好的16个CMIP6模式；这16个模式成功地模拟出半球大气质量的时间演变和空间结构，但是CMIP6模式模拟的半球大气质量的峰谷值变化有明显的月份偏差，且CMIP6模式模拟的地表气压异常值偏差主要出现在北太平洋、欧亚大陆、南半球中纬度和两极极区。模拟的南北半球的蒸发和降水量、赤道风场、地表净长波和短波辐射通量等均存在明显的偏差。同时，CMIP6模式模拟出半球水汽质量存在明显的季节循环特征，且南北半球水汽质量涛动的年变程随着CO₂浓度的上升而增加（乔年等，2023）。

CMIP6计划涉及的试验主要包括核心的气候诊断、评估和描述试验（Diagnostic Evaluation and Characterization of Klima，DECK），以及历史模拟试验（historical）和23个模式比较子计划试验（CMIP6-endorsed MIPs）。情景模式比较计划（Scenario Model Intercomparison Project，ScenarioMIP）是CMIP6的主要子计划之一。该计划不同于CMIP5中的典型浓度路径（RCPs）情景，CMIP6中的情景是不同共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）和RCPs的组合情景，包含了未来社会经济发展的含义，更加强调未来辐射强迫情景与共享社会经济情景的一致性（O'Neill et al.，2016; Riahi et al.，2017; 张丽霞等，2019）。已有研究利用CMIP6情景模式比较计划资料展开研究，发现未来情景模拟中全球范围内极端高温和低温均呈现出了一致的增加（Chen et al.，2020），即未来发生高温热浪天气的概率明显增加，发生低温冷害的风险在降低等。这种不同情景中极端条件变化与大气环流变化紧密关联（Cai et al.，2021; Zhu et al.，2021）。因此，不同情景试验为我们研究IHO的变化带来了新的可能性。

上述简要回顾了IHO现象及利用CMIP6模式输出所揭示的IHO的变化规律。需要强调的是，当一个变量增大或减小，另一个变量随之增大或减小时，两者的关系通常可被认为是线性关系。例如全球地表年均气温随温室气体增多而持续升高，这就可被认为是线性关系。当一个变量增加时，另一个变量先增大后减小或先减小再增大，则两个变量的关系可被认为是非线性关系。CMIP6情景模式中SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5这4个情景的温室气体排放量越来越高，全球平均地表气温也随之升高，然而，大气质量的季节循环将如何变化，特别是年变程如何变化，是否一直增大或者减小，亦或是出现非线性变化即先增大后减小或者先减小后增大，这是需要深入探讨的科学问题。为此，本文将利用CMIP6未来不同情景预估结果，分析大气质量季节循环的改变，试图揭示出其非线性变化特征，这对深刻认识和理解温室气体排放不断增加后大气环流变化的复杂性及其影响具有重要意义。

1 资料与方法

1.1 资料

截至2023年6月，共有47个CMIP6模式已对外发布了历史模拟试验的月平均地表气压数据，历史模拟试验中所分析时段为1958年1月—2014年12月。乔年等（2022）根据历史模拟试验对IHO季节循环的模拟效果，从47个CMIP6模式中挑选了模拟较好的16个模式。16个模式中有4种未来排放情景即SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5（周天军等，2019；表1）。所用变量为月平均地表气压、位势高度、温度和风场，多层资料高度范围为1 000~10 hPa，垂直分层是17层，覆盖时段为2015年1月—2100年12月。此外，采用双线性插值方法，对不同分辨率的资料进行了处理，使其分辨率统一到2.5°×2.5°，并取各模式的等权重算术平均作为模式集合量。

1.2 方法

根据Guan and Yamagata（2001），利用地表气压p_s计算全球的大气总质量m_G，其表达式为:

其中：f_D=1.002 0，为地球形变参数；φ为纬度。由此可以推出北半球和南半球大气总质量表达式分别为：

而全球水汽质量m_Gw、北半球水汽质量m_NHw及南半球水汽质量m_SHw的表达式分别为：

其中：p_w是地表气压p_s中的水汽压强分量。其表示为：

式中：q为比湿；P_r为整层大气的可降水量。

1.3 各模拟试验中全球以及半球年平均大气总质量

定义变量A的纬向平均为[A]= $\frac{1}{2\pi }{\int }_0^{2\pi }A\mathrm{d}\lambda$，而定义变量A的年变程为一年12个月月平均A的极大值和极小值之差。

根据表1，选用16个模式试验结果计算得到表2。由表2可知，全球以及半球年平均大气总质量在历史模拟试验和4个未来情景模拟试验间差异较小。要说明的是，为了保证现象揭示的准确性，之后在计算与年平均差值时都使用各试验自身的年平均值。由此可分别获得不同模拟试验中相对于年平均的大气质量逐月气候平均值。

2 未来情景中的半球大气质量逐月变化及与历史模拟试验的比较

根据式（1）和（2），利用16个CMIP6模式资料的集合平均计算了南北半球和全球大气总质量在不同情景中的季节变化（图1a、c）及其与历史模拟试验的差值（图1b、d），并计算了年变程（表3）。可以发现，CMIP6模式4个未来情景中的南北半球大气质量变化位相相同，但不同情景中的半球大气质量年变程存在较为显著的差异，具体表现为:1）无论在哪种情景中，南北半球间大气质量季节变化的位相相反，呈现明显的IHO特征；北半球的大气质量在冬季达到极大，夏季极小，而南半球情况相反; 2）南半球气候平均值的正值变化值明显高于北半球的正值变化值; 3）不同背景下全球大气质量气候平均值位相变化相同，在夏季极大，而在冬季极小。这些与卢楚翰等（2008）用1979—2006年再分析资料、乔年等（2022）用CMIP6历史模拟试验资料得到的大气质量气候平均值变化位相相似。

然而，不同情景中的半球及全球大气质量年变程存在着明显的差异，随着温室气体排放量的增加，半球大气质量（地表气压）气候平均值并不呈现增加的特点。由图1和表3可见，对于北半球而言，2月和7月是其大气质量气候平均值极大和极小值对应的月份。SSP2-4.5情景中的半球大气质量（地表气压）年变程极大，年变程达到4.07×10¹⁵kg（1.55 hPa）。半球大气质量气候平均值年变程极小的情景是SSP3-7.0，年变程为3.92×10¹⁵kg（1.49 hPa），与SSP2-4.5情景相比减小了3.69%。南半球则不同于北半球，在历史模拟试验和SSP1-2.6情景下1月和7月是极小和极大值对应的月份，而在后3个情景下则是2月和7月，即随着温室气体排放量的增加，南半球大气质量气候平均值与其年平均差值的极小值所对应的月份从1月变成了2月。年变程极大的情景是SSP5-8.5情景，年变程为5.83×10¹⁵kg（2.22 hPa），而极小的情景是SSP3-7.0情景，年变程为5.69×10¹⁵kg（2.17 hPa），与SSP5-8.5情景相比减小了2.40%; 从半球大气质量和历史模拟试验变化的差值（图1b）可以发现，南北半球大气质量气候平均值受全球持续增暖的影响呈现非对称的变化。北半球大气质量气候平均值与历史模拟试验的极小差值在10月，但是相对应的南半球极大差值是在8—9月。而北半球的极大差值与南半球的极小差值基本是对应的，都在2—4月。值得注意的是，图1a中显示的12月—次年2月、6—8月是两个半球大气质量气候平均值变化较大的月份，但从图1b中的差值可以看出，受到增暖影响极大的月份逐渐变为3—4月和8—10月，即受到全球变暖的影响，3—4月和8—10月大气质量变化幅度较大，这是一个很有趣的现象，值得进一步深入研究。由表3可知，当北半球年变程变大（小）时，南半球年变程同步变大（小），这亦显示出南北涛动（IHO）的基本特征; 对全球而言（图1c、d），随着温室气体排放量的增加，全球大气质量气候平均值显示的年变程是逐步增加的，这一趋势与表3所示全球增量结果一致。由于人为辐射强迫与温室气体排放量增加成正比（张丽霞等，2019），这种年变程的增加实际上反映了人为辐射强迫带来的效应。由于全球干大气质量被认为基本守恒，这种全球大气质量年变程的增大反映了全球变暖带来的大气水汽质量的增加，尤其在北半球更为明显，这在乔年等（2023）的工作中得到了验证。

上述结果表明，随着温室气体排放量的增加，4种未来情景中的半球大气质量逐月气候平均值变化幅度也随着增大。然而，更有意思的是，半球平均的年变程并不随温室气体排放量增加而线性增大，且南北半球同时呈现出不同的增加情况。这是全球不断暖化情景中可能要发生的极有意思的现象。

3 半球大气质量气候平均值的非线性变化

为理解为什么存在表3所示的半球大气质量随温室气体排放量增加而出现先增加后减少而后又增加现象，这里需要进行对比分析。

3.1 水平变化

为进一步探究大气质量在温室气体排放量增加下的分布，图2给出了4个未来情景模拟试验平均的2月和7月地表气压、925 hPa风场气候平均值与其年平均值差的分布。需要说明的是，因为图1揭示的南北半球大气质量气候平均值与其年平均值差的极值在2月和7月，这里选择了2月和7月情形进行分析。但对于SSP1-2.6情景中的南半球而言，1月才是此情景下的极值。考虑到1、2月南半球地表气压气候平均值与其年平均值差的分布差异较小，为了更好地展示结果，依旧给出了2月的分布，图3—6亦是如此。由图2可见，未来情景平均结果与乔年等（2022）再分析和历史模拟试验的分布情景非常相似，但是各个异常中心的强度都有所增强。在2月，北半球大气质量正异常主要堆积于亚洲大陆（青藏高原除外）以及北美大陆的中东部，负异常出现于30°N以北的中太平洋及大西洋地区。北半球大气质量分布纬向差异明显，15°N以北区域冬季的质量分布呈现显著的海陆分布差异，这可能与海陆地形及不同的下垫面引起的非绝热加热有关（Guan et al.，2010; 胡潮等，2015; Zhang et al.，2018）。热带以及南半球中高纬主要为带状的正负异常分布，其大气质量分布差异主要为经向型。北太平洋北端存在显著的气旋性异常环流，赤道印度洋有很强的偏北风，东亚季风区附近的风场较强。在7月，北半球大气质量正异常主要堆积在30°N以北的中太平洋及大西洋，负异常主要出现于亚洲大陆（青藏高原除外）以及北美大陆的中东部。北半球大气质量分布纬向差异明显，15°N以北区域夏季的大气质量分布呈现显著的海陆分布差异，这可能与异常大气质量环流、海陆异常加热以及Rossby波能传播有关（尹旸艳等，2018）。热带以及南半球中高纬依旧主要为带状的正负异常分布，其经向型大气质量分布差异比冬季更加明显。欧亚大陆在7月出现了较为显著的气旋性异常环流，北太平洋北端则存在显著的反气旋性异常环流，同时，夏季风区域风场较强。

注：增量指某排放量情景下与相邻较小排放量情景下的大气质量（地表气压）的差.

注意到，不论是在2月还是7月，925 hPa上均存在明显的越赤道气流，说明南北半球大气质量交换不仅与天气气候有关（Wang et al.，2024），而且在南北涛动过程中起到极为重要的作用（Guan and Yamagata，2001）。

某个未来情景中地表气压分布差异可由该情景模拟试验结果与4个情景平均结果的差来呈现。图3给出了各情景中2月和7月地表气压、925 hPa风场气候平均值与4个情景平均结果的差值分布。由图3可知，不论是南半球还是北半球，在2月和7月，4个情景中地表气压差值均出现了近乎反位相转换。这里计算了IHO指数的年变程（表4）。这一结果与表3结果一致。

特别注意到，地表气压在不同地区并非随着温室气体排放量增加而持续增高（或降低）。2月SSP1-2.6情景中欧亚大陆地表气压差值主要是正差值，但SSP2-4.5、SSP3-7.0则为负差值，且SSP3-7.0情景中负差值的绝对值大于SSP2-4.5情景，但在SSP5-8.5情景下则又以正差值为主。相应地，欧亚大陆925 hPa风场与地表气压场基本对应，SSP1-2.6情景下风场差值较强，但到了SSP2-4.5情景下风场和地表气压差值都较小，而随着温室气体排放量的增加，风场和地表气压差值都逐渐变强。北太平洋地区在2月上空存在气旋性差值环流，相对应的是地表气压差值为负值，而SSP2-4.5情景下则为反气旋性差值环流，地表气压差值为正值，但随着温室气体排放量的增加，负地表气压差值范围增多，原本反气旋性差值环流减弱，直到SSP5-8.5情景下，反气旋性差值环流移到了北太平洋中部，北端则出现了气旋性差值环流。2月北大西洋则移于北太平洋。SSP1-2.6情景下北大西洋中部为负地表气压差值，随着温室气体排放量的增加，地表气压差值逐渐变正且增强，相对应的反气旋性差值环流逐渐增加。7月的欧亚大陆和北大西洋地表气压和风场差值变化对温室气体排放量增加的响应则与2月基本类似，但是北太平洋有所不同，体现在SSP5-8.5情景下北太平洋上并不存在反气旋性或者气旋性差值环流（图3h）。乔年等（2023）指出，SSP5-8.5情景下7月北半球水汽压变化最强的区域主要位于北太平洋和临近的欧亚大陆，所以温室气体排放量的增加对北太平洋上空水汽含量增加有影响，从而可能影响北太平洋反气旋或者气旋的形成。值得一提的是，表3中北半球大气质量年变程在SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下的增量很小。由图3e—h可知，在这两个情景下北半球地表气压差值的量值变化较小，只是范围都有所变化。这说明随着温室气体排放量的增加，在这两个情景下，海陆间风场增强，海陆大气质量交换增强，但是地表气压扰动幅度较小。所以，整个北半球大气质量年变程在这两个情景间的变化较小（表3）可能与此有关。

就南半球而言，与北半球地表气压、风场差值对温室气体排放量增加存在显著的响应的差别在于，南半球以纬度带间差异为主，这是因为北半球纬向消除差异大而南半球小。在2月，SSP1-2.6情景下南半球低纬度为地表气压正差值、中纬度几乎为地表气压负差值、高纬度则为正差值，而随着温室气体排放量的增加，各个纬度出现了相反的地表气压差值。有意思的是，当到了SSP3-7.0情景下时（图3e），南半球高纬度地表气压差值又变回了正差值，随着温室气体排放量的继续增加，高纬度地表气压差值变成了负差值，同时中纬度正差值进一步增大。澳大利亚附近从最开始的反气旋性差值环流逐渐变成气旋性差值环流，这也使得最开始向北半球输送的偏南风，逐渐变为偏北风。7月南半球则亦是以纬度带为整体变化，与2月差值对温室气体增加的响应近乎相同，比如7月南半球高纬度在SSP3-7.0情景下地表气压差值与SSP1-2.6情景下一样，都为负差值，但到了SSP5-8.5情景下又转变为正差值。对比南北半球，在后3个情景下，南半球地表气压差值量值变化幅度明显大于北半球，这可能与南半球是“水半球”有关，即南半球水汽含量随着温室气体排放量增加变化较为剧烈，这亦导致了表3中南半球大气质量年变程增量要大于北半球。

通过上述分析可以看出，SSP1-2.6情景下2月和7月南北半球差值量值较大，之后随着温室气体排放量的增加，到SSP5-8.5情景下差值量值才较大。进一步了解了各个情景模拟试验的设置后发现，SSP1-2.6情景是低于当前全球温室气体排放量的情景，SSP2-4.5情景则是与现在的排放量基本接近，而SSP3-7.0则是开始大于现在排放量的情景，SSP5-8.5则是更大。但是，在CMIP6未来情景试验中，除了温室气体排放量的变化，还加强了针对此温室气体排放量的整个社会的减排策略（O’Neill et al.，2016; Riahi et al.，2017），以此来控制温室气体排放量的变化速率。换言之，虽然温室气体排放量在4个情景下是逐步增加的，但是温室气体排放量的年变率在各个情景未来时间里并不是增加的，即会出现瞬变增温和稳定增温，而此两种增温背景下环流场的不同亦得到了广泛讨论（Li et al.，2019; Wei et al.，2019; Cao and Zhao，2020; King et al.，2020; Jiang et al.，2021）。因此，对于大气质量变化而言，除了温室气体排放量的变化外，其年变率不同导致的增温方式不同亦会有影响，值得进一步研究。

南北半球大气质量年变程的增量在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下皆为正，而在SSP3-7.0情景下则为负。为进一步揭示年变量较大与较小的环流的差别，将SSP2-4.5和SSP5-8.5情景的平均情况与剩余两个情景的平均情况作差，给出2月和7月地表气压、925 hPa风场气候平均值与其年平均值差的分布（图4）。可以知道，2月年变程较大时，北太平洋地表气压气候平均值正异常较强，同时对应着更强的反气旋性异常环流。北大西洋北端则是负异常较强，其上空是气旋性异常环流，同时北大西洋中部出现正差值的地表气压。而到了7月，北太平洋北部是负差值、南部是正差值，北部配合有更强的气旋性异常环流，北大西洋出现负差值的地表气压，配合有气旋性异常环流。这说明，对于北半球而言，北太平洋和北大西洋对温室气体排放量增加的响应不同是导致地表气压和风场变化的主要区域。2月和7月南半球变化近乎相反，可以发现主要是澳大利亚附近、南半球中纬度和罗斯海附近是对温室气体排放量增加较为敏感的区域，大值中心都在澳大利亚南部洋面上。这与由图2、3所得的结果一致，证实了北半球海陆对温室气体排放量增加的不同响应，尤其是北太平洋和北大西洋，而南半球则是按纬度带呈现不同响应，尤其是在澳大利亚南部洋面上。

为了进一步了解年变程较大时地表气压的分布，这里给出2月与7月的差（图4c）。可以发现，北太平洋和北大西洋的地表气压和925 hPa风场在2月与7月的差值较大，证实了这两个区域受温室气体排放量增加影响较大，年变程变化较为剧烈。南半球中纬度的地表气压年变程受温室气体增加影响最大，尤其是在澳大利亚南部。两个半球2月与7月的差值皆出现了正负值交替出现的情况，说明不同区域地表气压和近地面风场受温室气体影响变化趋势和幅度不尽相同，导致整个半球面积平均的地表气压年变程随温室气体增加的变化幅度出现差异，这亦与表3中揭示的半球面积平均地表气压年变程呈非线性变化相吻合。

3.2 垂直变化

地表气压和风场变化表示，随着温室气体排放量的增加，南北半球在不同季节呈现出不同的响应，而这种响应不仅体现在对流层底部，也将体现在对流层顶甚至平流层（Plummer et al.，2010; Rieder et al.，2014; Liu et al.，2020），这里给出纬向平均的位势高度和温度变化情况（图5、6）。

4 个情景试验平均的气候场显示，2月位势高度气候平均值与其年平均差的分布与7月相比，符号基本相反（图5），更有两半球位势高度气候平均值也相反，大值区主要集中在两半球平流层，呈现明显的IHO特征。这些与乔年等（2022）的再分析资料和历史模拟试验中分布基本类似。在2月（图5a），南半球主要是正的位势高度气候平均值，说明南极极涡2月减弱，而北半球则与之相反，主要是负的位势高度气候平均值，极涡增强。而到了7月（图5b），则与2月相反，南极极涡增强，北极极涡减弱。但2月和7月的温度异常中心有区别，2月南极温度异常中心在50 hPa附近。南极的温度异常变化幅度（2月南极最大温度气候平均值为23.29 K，7月最小为-28.94 K）要大于北极平流层（2月北极最小温度气候平均值为-11.65 K，7月最大为14.08 K），但是北极极涡强度变化幅度（2月北极最大位势高度气候平均值为9.17 gpm，7月最小为-8.46 gpm）却高于南极极涡（2月南极最小位势高度气候平均值为-1.58 gpm，7月最大为2.69 gpm）。

为进一步揭示年变程随排放情景增加而发生的改变，图6给出了4个未来情景模拟试验结果（位势高度和气温）分别与该4个试验平均值差的经向-垂直分布。

位势高度差值的位相转换显示出不同区域对温室气体排放量增加的不同响应。对于北半球而言，在2月，SSP1-2.6情景下（图6a）位势高度差值为负，说明极涡强度偏强，而到了SSP2-4.5情景下（图6c）温度差值为正，位势高度差值为正，说明了极涡强度弱于平均情况。SSP3-7.0情景下（图6e）则有所不同，表现在温度差值为负，且位势高度正差值小于SSP2-4.5情景，表明极涡强度强于SSP2-4.5。在SSP5-8.5情景下（图6g）则温度差值以正差值为主，位势高度正差值增大，极涡强度再次减弱。这种极涡由强转弱后又转强再转弱的变化，体现了温室气体排放增加过程中大气环流响应的非线性特征。

7 月亦出现了相似的响应，只是位相刚好相反。同时极涡强度也出现了弱、强、弱、强的变化，与表3和表4结果一致。注意到，同样在SSP3-7.0情景下温度差值出现了较大的转换。此外，随着温室气体排放量的增加，北极温度差值中心向上靠近，在SSP5-8.5情景下甚至在10 hPa附近，这说明温室气体排放影响到了平流层（Stuecker et al.，2018）。南半球变化则与北半球变化较为相似，在SSP3-7.0情景下温度和位势高度差值分布均异于其他3个情景。

需要说明的是，温室气体排放在大气中可能存在不均匀分布，所以各高度层温度对温室气体排放响应也可能不相同（图6）。而温度的改变会带来位势高度场的变化，各层厚度发生显著变化，最终使得地表气压发生显著变化，表现出各地区大气质量对温室气体排放量增加的响应不尽相同。

5 结论与讨论

使用历史模拟试验中对大气质量南北涛动季节变化模拟较好的16个模式资料，研究了SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5这4个不同温室气体排放背景下大气质量季节变化的异同点，并分析其与历史模拟试验结果的差异。主要结论如下:

不同情景下全球以及半球大气质量气候平均逐月变化位相一致。随着温室气体排放量的增加，全球大气质量气候平均值年变程变化幅度增大，表明大气中水汽含量持续增多，这两者间存在显著的正相关关系或线性关系。

然而，半球大气质量气候平均值年变程随温室气体排放量的增加并不呈正比例增大。两个半球大气质量气候平均值年变程在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下较大，而在SSP1-2.6和SSP3-7.0情景下相对较小，这也反映在IHO的年变程中。这表明温室气体的增加并不一定导致大气环流如极涡会持续增强或减弱，而是呈现强、弱交替变化的特点。这是一种十分有趣的非线性现象。

随着温室气体排放量的增加，北半球地表气压和925 hPa风场差值变化按海陆分布出现不同的位相转换，大值区域主要集中在欧亚大陆、北太平洋和北大西洋。7月欧亚大陆和北大西洋地表气压和风场差值变化对温室气体排放量增加的响应则与2月基本类似，但是北太平洋有所不同。而南半球则是按纬度带分布出现位相转换，且南半球7月与2月差值对温室气体增加的响应近乎相同。随着温室气体排放量的增加，两极极涡减弱和增强交替出现，具体表现为SSP1-2.6情景下北极极涡强度高于平均情况，而到了SSP2-4.5情景下极涡强度弱于平均情况，SSP3-7.0情景下则减弱幅度减弱，SSP5-8.5情景下极涡减弱增强，南半球极涡亦出现相似的情况。

这里要说明的是，对于北半球而言，2月和7月是其大气质量气候平均值极大和极小值对应的月份，而随着温室气体排放量的增加，南半球大气质量气候平均值与其年平均差值的极小值所对应的月份从1月变成了2月，极大值则始终在7月出现。这种改变看上去与温室气体排放量持续增加有关。这种2月与7月取得极值的季节延迟现象值得进一步探究。

还需说明的是，文中着重讨论了半球大气质量气候平均值年变程随温室气体排放量的增加呈非线性变化的特征，由于全球干空气质量基本守恒，在此约束下，半球水汽质量的季节循环会对大气质量南北涛动季节循环有抵消作用（卢楚翰等，2008; 乔年等，2022）。因此，受温室气体排放量增加的影响，人为对水汽质量的非线性影响（Santer et al.，2007）、大气容水能力非线性变化（Durre et al.，2009; Trenberth，2011）都可能会对大气质量气候平均值年变程的变化产生非线性作用，这些值得深入研究。

参考文献