整合卫星观测数据、珊瑚中的锶/钙比值代用指标以及模型模拟结果，分析1915至2003年间印度尼西亚海表温度的变化情况

《Geosystems and Geoenvironment》：Integrating satellite observations, coral Sr/Ca proxies, and model simulations to analyze sea surface temperature variability (1915-2003) in Indonesia

本研究通过整合CMIP5气候模型（CCSM4、MRI-CGCM3、IPSL、CSIRO-Mk3、FIO-ESM）、卫星观测（OISST）及印尼三个珊瑚Sr/Ca代理数据，评估了模型对印尼海表面温度（SST）变异的模拟能力。结果显示CCSM4与卫星及Kupang珊瑚数据的相关系数最高（0.7和0.32），但ENSO和IOD与SST的关联性较弱，相关系数介于-0.213至0.055，且模型对这两种气候现象的响应与预期相反。

　　### 研究背景与意义

海洋环境的变化对于全球气候系统有着深远的影响，而珊瑚礁作为海洋生态系统中的重要组成部分，不仅在生物多样性方面具有重要意义，同时也是研究过去海洋条件变化的关键自然档案。珊瑚骨骼中记录的化学成分变化，尤其是钙（Ca）与锶（Sr）的比例（Sr/Ca），可以作为海表温度（SST）变化的可靠代理指标。这一方法为重建过去几十年乃至更久远时期的海表温度提供了重要的途径，尤其是在那些缺乏长期直接观测数据的地区。

印尼地区因其特殊的地理位置，成为了研究海表温度变化的理想区域。该地区位于赤道附近，处于太平洋与印度洋交汇处，其海洋气候受到多种全球气候现象的影响，如厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）和印度洋偶极子（IOD）。ENSO与IOD不仅影响区域内的气候模式，还对全球气候系统产生连锁反应。因此，了解这些气候现象如何影响印尼海表温度的变化，对于理解全球气候变化及其对海洋生态系统的影响具有重要意义。

近年来，随着全球气候变化的加剧，海表温度的上升趋势愈发明显，这不仅影响了海洋生物的生存环境，还对沿海社区和全球气候模式产生了深远的影响。因此，通过综合多种数据来源，如卫星观测数据、气候模型模拟数据以及珊瑚骨骼的化学记录，可以更全面地评估海表温度的时空变化，并进一步揭示这些变化背后的驱动机制。本研究旨在评估CCSM4这一气候模型在印尼海表温度变化模拟中的表现，同时将其与卫星观测数据和珊瑚Sr/Ca记录进行对比，以评估其在区域气候模拟中的准确性和可靠性。

### 研究方法与数据来源

本研究使用了多种数据来源，包括五种全球气候模型（GCMs）的输出数据，这些模型均来自第五次耦合模式比较计划（CMIP5），并涵盖了不同国家的研究机构，如美国、日本、澳大利亚等。研究选取了五个主要的模型：Community Climate System Model, version 4（CCSM4）、CSIRO MK3、Institut Pierre-Simon Laplace（IPSL）、Meteorological Research Institute Coupled General Circulation Model 3（MRI-CGCM3）以及First Institute of Oceanography Earth System Model（FIO-ESM）。这些模型的输出数据被用于模拟印尼地区的海表温度变化，并与卫星观测数据和珊瑚Sr/Ca记录进行比较。

卫星数据方面，本研究使用了Optimum Interpolation Sea Surface Temperature（OISST）数据，其空间分辨率为0.125°×0.125°，时间范围为1981年至2024年。OISST数据被认为是当前最接近实地观测的海表温度数据之一，因此在本研究中被作为基准数据使用。此外，珊瑚Sr/Ca记录数据来自印尼三个主要的地点：Gili Selang、Kupang和Nusa Penida。这些地点的选择基于其在印尼贯穿流（ITF）出口路径上的重要性，因为这些区域的珊瑚记录能够反映印度洋和太平洋之间的气候相互作用。

研究中使用的珊瑚Sr/Ca数据具有不同的时间跨度，其中Kupang的记录时间最长，从1908年持续到2016年。通过将Sr/Ca值与海表温度进行校准，研究人员能够重建这些地区的海表温度变化。校准过程中，使用了来自卫星和实地观测的海表温度数据，以确保Sr/Ca记录的准确性。对于Kupang的珊瑚记录，研究人员还参考了Ombai海峡的海表温度数据，用于进一步验证其校准过程。

### 研究结果与分析

研究结果表明，CCSM4模型在印尼海表温度模拟中表现优于其他CMIP5模型。通过统计分析，包括平均偏差、相关系数和均方根误差（RMSE），研究人员发现CCSM4与OISST卫星数据之间的相关系数最高，达到0.7，而其他模型的相关系数均低于此值。例如，MRI-CGCM3的相关系数为0.65，IPSL为0.65，CSIRO-Mk3为0.66，FIO-ESM仅为0.44。这表明CCSM4在捕捉印尼海表温度变化方面具有更高的准确性。

在与珊瑚Sr/Ca记录的对比中，CCSM4也表现出较高的相关性。具体而言，CCSM4与Kupang珊瑚记录之间的相关系数为0.32，而与Gili Selang和Nusa Penida之间的相关系数分别为-0.28和0.04。尽管这些相关系数相对较低，但CCSM4仍然是五种模型中唯一能够与珊瑚记录在相同坐标点上进行比较的模型。这表明CCSM4在模拟印尼区域海表温度变化方面具有一定的代表性，但其在某些地点的表现仍需进一步优化。

进一步的分析表明，ENSO和IOD对印尼海表温度的影响较为复杂。在空间相关性分析中，ENSO和IOD与海表温度之间的相关系数较低，表明这些气候现象对印尼海表温度的模拟影响有限。例如，在1950-1965年（高差异期）和1966-2003年（低差异期）期间，CCSM4与ENSO和IOD之间的相关系数范围为-0.213至0.055，显示出较弱的关联性。这一结果表明，尽管ENSO和IOD是影响全球气候的重要现象，但它们在印尼地区的海表温度变化中可能并非主导因素。

此外，研究还发现，CCSM4在模拟ENSO和IOD对海表温度的影响时，有时会产生与预期相反的结果。例如，在ENSO的强盛期，模型模拟的海表温度变化与实际观测数据存在差异，特别是在某些季节和区域。这种不一致可能源于模型对ENSO和IOD的模拟精度不足，或者是因为珊瑚记录本身的不确定性。因此，未来的研究需要进一步改进模型的分辨率和校准方法，以提高其对区域气候现象的模拟能力。

### 研究结论与未来展望

本研究的结果表明，CCSM4在印尼海表温度模拟中具有相对较高的准确性，特别是在与OISST卫星数据和珊瑚Sr/Ca记录的对比中。然而，其在模拟ENSO和IOD对海表温度的影响方面仍存在一定的局限性。尽管CCSM4能够捕捉到海表温度的总体趋势，但在某些季节和区域，其模拟结果与实际观测数据之间的相关性较低，甚至出现相反的模拟效果。这种不一致可能反映了模型在区域气候模拟中的不足，尤其是在处理复杂的气候现象时。

为了提高对印尼海表温度变化的理解，未来的气候研究应更加注重多源数据的整合，包括卫星观测、珊瑚记录以及高分辨率的气候模型输出。通过这些数据的结合，可以更全面地揭示海表温度变化的驱动机制，并为预测未来的气候趋势提供更可靠的依据。此外，进一步优化模型的分辨率和校准方法，特别是针对ENSO和IOD等区域性气候现象，将是提升气候模拟精度的关键。

印尼作为一个海洋国家，其海表温度的变化不仅影响本地生态系统，还可能对全球气候系统产生连锁反应。因此，持续监测和研究印尼的海表温度变化，对于制定有效的气候适应和缓解策略具有重要意义。通过综合不同数据源，研究人员可以更准确地评估气候变化的影响，并为政策制定者提供科学依据，以应对海洋环境变化带来的挑战。