4.1 數值實驗設計—模擬 AMO
大氣環流模式(Atmospheric General Circulation Model, AGCM)可用來探討在改 變邊界條件(boundary condition)後，大氣會隨之因應調整並回到平衡態，比較大氣
數值模擬實驗設計參考 Sutton and Hodson (2007)的精神並略作調整，詳細說明 如下：以 9 年滑動平均的年平均海溫與 AMO 指標進行迴歸分析，以求得 AMO 的
20b)，對海冰的影響應可忽略，所以本數值實驗不考慮海冰的變化。
4.2 雙倍海溫實驗—找到了! 真的有歐亞-太平洋多年代振盪!
圖 21 為雙倍海溫數值模擬的 9 年低頻濾波與年際變化 H200 距平在北半球 30°N-70°N、熱帶 20°S-20°N、南半球 70°S-30°S 的時間序列。雖然給定多年代變 化的海溫距平值，但大氣反應仍存在明顯的年際變化。然而，當海溫為正距平時，
證明 AMO 型態的海溫距平是趨動 EAPMO 最主要的機制。
的通病，但以下的分析將可說明事情並非想像那麼糟糕。定義合成分析場除以年
驗結果一致，這代表即使無地形，AMO 形態的海溫擾動仍然能在大氣中引發相似 (Hsu and Wallace 1985, Hsu 1987)。反觀鏟平地形的實驗結果，因少了地形向南的 導引作用，低層氣流南下分量減弱，冷空氣因中緯度西風的吹拂被帶往東北亞沿
類似，北半球溫帶地區近似環繞極區一圈的 H200，偏暖的大西洋與歐亞大陸(圖 28)，均抓到了 EAPMO 獨特的特色。40°N-60°N 緯向垂直剖面在歐亞大陸、北太 平洋的高對流層正距平的重力位高度場，偏暖的中低對流層則位於北大西洋、歐
北太平洋海溫實驗的加強版(圖 31b)。這兩組實驗可知，EAPMO 應不是由北太平 年代中期為持平或略為下降趨勢，隨後轉為快速上昇走勢(圖 32)。由於 Pre-industrial 情境的模擬時間不一定能代表真實時間，所以無法使用上述方法來診斷 EAPMO 是否存在。因本研究認為 EAPMO 是由溫帶 AMO 所趨動，故可以應用溫帶 AMO 做為判斷 EAPMO 的依據。分別計算個別模式的溫帶 AMO 指數，即北大西洋在 25°N-60°N, 75°W-5.5°W 區域平均的 9 年低頻濾波 T2m，再將此指標與 9 年低頻濾 波的 H200 進行相關分析，其結果顯示 17 個模式與 EAPMO 的相似度均不高(圖 33)。綜合而言，不管是 20C3M 或 Pre-industrial 情境，IPCC CMIP3 模式中均無法 發現 EAPMO 的蹤跡。
為分析 EAPMO 不存在 IPCC CMIP3 模式中的原因，分別對個別模式的全球近 地表溫度進行 EOF 分析。很明顯地，20C3M 各模式間的 EOF1 均是全球暖化型態 的模態(圖 34)，解釋方差在 4 成至 8 成，分散度頗大(表 3)，且其空間分析與觀測 場的相似度亦不高(圖 6a)。20C3M 全球近地表溫度的 EOF2 在各模式間不一致性 偏高，除部份模式具有類似 PDO 形態的空間特徵外，如 ECHAM/MPI-OM、INGV SXG、INM CM3.0 及 UKMO HadCM3 等，其餘模式似乎不能代表任何較具意義的 氣候系統(圖 35)。至於 20C3M 全球近地表溫度的 EOF3(圖 36)，部份模式反應出 熱帶太平洋的海溫變化，如 BCCR BCM2.0、GFDL CM2.1、INGV SXG 及 INM CM3 等，但其他模式仍為不具意義的空間形態。Pre-industrial 情境方面，在少了全球暖
化模態後，大約有一半的模式的 EOF1 為 ENSO 或 PDO 類型(圖 37)，諸如 BCCR BCM2.0、CGCM3.1(T47)、ECHAM5/MPI-OM、GFDL CM2.0、GFDL CM2.1、INGV SXG、IPSL CM4、MIROC3.2(hires)、MIROC3.2(medres)，它們的解釋方差約在 2 成至 6 成之間(表 3)。Pre-industrial 情境的 EOF2(圖 38)及 EOF3(圖 39)呈現的空間 特徵彼此間一致性較低。本研究 EOF 僅分析至第三個特徵向量，因為不論 20C3M 或 Pre-industrial 情境的 EOF3 解釋方差均下降至 10%左右(表 3)，表示為剩餘的 EOF 模態已不重要。回顧實際觀測場，全球暖化與 AMO 是全球海溫前二個最重要的氣 候模態(圖 6)，但在 IPCC CMIP3 模擬則不然，類似全球暖化的結構仍為 20C3M 情 境中最重要的低頻變異量，Pre-industrial 情境中大略有一半的模式以 ENSO 形態為 年代際變異量的首要角色，但兩個情境的模擬均不存在 AMO 類型的氣候模態，這 應該是 EAPMO 無法在這些模式被診斷出的主因。由以上分析可知，年代際的重 要性在 IPCC CMIP3 是被低估的。雖然，IPCC CMIP3 模式的分析結果不如預期，
但仍可得到一個反論，若模式不存在 AMO，EAPMO 亦不能被激發出來。
4.7 CMIP5 分析—模式中無法真實呈現 AMO
年代較為久遠的 CMIP3 對 AMO 的模擬能力不佳，那較新版的 CMIP5 如何呢?
分析 CMIP5 Historical run 中 21 個模式的溫帶 AMO 指標(北大西洋在 25°N-60°N, 75°W-5.5°W 的 9 年低頻濾波海溫)，發現 CMIP5 的年代際振盪訊號(圖 40)比 CMIP3(圖 32)明顯許多，其中 bcc-csm1-1、GISS-E2-H、GISS-E2-R、HadGEM2-AO、
HadGEM2-CC 五個模式與觀測分析場在時間上的相關係數更在 0.6 以上(圖 40b)，
顯示這 5 個模式對於 AMO 的模式應該不錯。但仔細比較模式與觀測場，仍可發現 模式中溫帶 AMO 振盪頻率較觀測分析高，如觀測場在 1880 年代至 1920 年代大致 為下降趨勢(圖 40b 紅色線)，模式的系集平均卻呈現小幅度來回振盪兩次(圖 40b 黑 色線)；1920 至 2005 年觀測場約有一次完整的擺盪，模式系集平均大約有兩次週
期。圖 41 分析了 CMIP5 中溫帶 AMO 時間序列與觀測最為接近的 5 個模式本身的
利用旋轉經驗正交函數(rotated empirical orthogonal function, REOF)，吳(2012) 分析 CMIP5 模式的年代際變化特徵，Pre-industrial 情境下竟沒有任一模式存在 AMO，顯示這些模式不認為 AMO 是自然變異的一份子，也就是說，即使其他情 (如 SVD, spectrum analysis…)可能會有不同的結果，但評估 CMIP3、CMIP5 的能 力不是本研究的重點。