赤道太平洋纬向海表面温度梯度（SST梯度）影响全球平均温度，是全球变暖的起搏器。观测记录显示，近期SST梯度增强，显著影响了厄尔尼诺-南方涛动和全球海洋热量吸收。然而，气候模式倾向于模拟与观测不符的减弱趋势。这种偏差可能会降低预估未来SST梯度变化的可信度。因此，揭示模拟和预估SST梯度不确定性的来源及成因，减少未来预估中的不确定性，是气候变化领域的前沿问题。

　　近期中国科学院大气物理研究所刘海龙研究员团队，基于CMIP6模式和大样本集合模拟，围绕近期SST梯度增强，探究了模式偏差对SST梯度趋势模拟的可能影响及物理机制，定量估算了内部变率对SST梯度增强的贡献。在理解其历史变化的基础上，给出全球增暖背景下SST梯度未来变化的预估。结果表明，信风增强偏弱、日界线-东太平洋上升流对东太平洋SST冷却作用不足、气候态冷舌过度西伸是模拟SST梯度偏弱的原因。太平洋年代际振荡位相的转换是SST梯度增强的主要原因，其可以解释观测中约51%的SST梯度的增强。通过挑选模式对历史时期SST梯度（太平洋年代际振荡位相转换）模拟能力较高的成员，进一步约束了未来SST梯度变化的不确定性，得到21世纪中期SST梯度将会明显减弱。

　　上述研究成果近期发表于Geoscience Letters上。该研究得到中国科学院战略先导项目（XDB42010404）、国家重点研发计划项目（2020YFA0608902）、国家自然科学基金项目（41931183）的共同资助。

图1 1981-2100年CMIP6（a，c）和6套大样本（b，d）模拟的赤道太平洋纬向SST梯度30年滑动线性趋势。原点和虚线表示全模式（黑色）、S模式（红色）和W模式（蓝色）下历史和SSP5-8.5情景下模拟的趋势总体均值，竖实线表示66%误差范围，X轴表示30年趋势的结束年份；其中，a-b是依据1981-2010年赤道太平洋纬向SST梯度趋势最强和最弱挑选S模式和W模式，c-d是依据1981-2010年模式IPO趋势与观测IPO趋势相关最高和最低挑选S模式和W模式

论文信息：

Bai W, Liu H, Lin P, Li X, & Wang F. Reconciling opposite trends in the observed and simulated equatorial Pacific zonal sea surface temperature gradient[J]. Geoscience Letters, 2023, 10(1): 1-12. https://doi.org/10.1186/s40562-023-00309-3