中大西洋海岭在调节大西洋经向翻转环流中的作用及其对气候变暖的响应

《Ocean Modelling》：The Role of the Mid-Atlantic Ridge in Modulating the Atlantic Meridional Overturning Circulation and its Response to Warming

通过理想化海洋通用 circulation 模型模拟，研究发现中脊海沟的宽度和高度显著影响大西洋 meridional 混合环流的深度、强度及对突发表面变暖的响应时间。中脊海沟通过诱导西北海域海水冷却和密化，增强高纬度环流，其存在缩短垂直混合主导的恢复周期，例如无中脊时恢复需超1万年，而宽中脊仅需不足5000年，主要因冷异常提前触发深层对流。

　　

梅杰|刘永刚

北京大学物理学院大气与海洋科学系气候与海洋-大气研究实验室，北京，100871，中国

摘要

大洋中脊是海洋底部的普遍特征，但它们如何影响海洋环流尚不清楚。在这里，我们使用一个海洋通用环流模型进行理想化模拟，重点研究大西洋中脊（MAR）如何影响大西洋经向翻转环流（AMOC）及其对突然表面变暖的响应。结果表明：1）AMOC的深度随着MAR的宽度和高度的增加而增加，因为它在海洋盆地的西北角引起了海水的冷却和密度增加；2）在北纬约40°以上的地区，AMOC的强度随着MAR的宽度和高度的增加而增加，但在较低纬度地区的强度变化不大，甚至可能略有减弱；3）总体而言，由于MAR的存在导致垂直混合作用减弱，深渊海水的密度随着MAR的宽度和高度的增加而增加；4）在突然表面变暖后，AMOC最终会加深并增强，其调整时间尺度由深处的密度差异混合控制，如先前研究所发现，但这一时间尺度随着MAR的宽度和高度的增加而缩短。例如，对于没有MAR的情况，调整时间尺度超过10,000年，而对于MAR较宽的情况，这一时间尺度缩短到不到5,000年。这种缩短主要是由于海洋盆地西北角表面冷异常的早期发展。这些结果表明，在长期气候预测和古气候解释中，通常被简化的基底地形特征值得更多的关注。

引言

大西洋经向翻转环流（AMOC）在全球气候系统中起着关键作用，影响热量传输、营养物质分布和海洋分层等（Broecker 1987；Johns等人，2011；Weijer等人，2019；Liu等人，2020）。通过驱动温暖表层水向北传输和深层冷密水的向南回流，其强度和结构强烈影响半球间的热量分布和水文循环（Rahmstorf，2002；Buckley & Marshall，2016）。古气候证据表明，在上一个冰河时期，AMOC的突然变化与大规模气候转变密切相关（Broecker，1997；Lynch-Stieglitz，2017）。在现代气候变化的背景下，AMOC的潜在减弱或崩溃已成为地球系统中最令人担忧的临界因素之一（Armstrong McKay等人，2022；P?ppelmeier & Stocker，2025；Boers，2021；Liu等人，2017）。

大量基于模型的研究表明，AMOC对人为引起的变暖反应迅速。表面变暖降低了北大西洋上层海洋的密度，抑制了深层对流和北大西洋深层水（NADW）的形成，导致AMOC在几十年内显著减弱（Stouffer & Manabe，2003；Weijer等人，2019）。然而，AMOC在这次初步减弱后的长期响应仍不太清楚。无论是海洋通用环流模型（OGCM；Jansen等人，2018）还是完全耦合的大气-海洋通用环流模型（AOGCM；例如Curtis和Federov，2024）都表明，即使AMOC最初崩溃，它也很有可能恢复。Jansen等人（2018）强调，AMOC的缓慢恢复主要由垂直扩散控制，这决定了数千年的特征调整时间尺度。最近的耦合模型比较研究（Weijer等人，2020）支持这一观点，表明在扩散控制下，深海密度结构演变缓慢。

Jansen等人（2018）使用OGCM进行的理想化模拟表明，在表面变暖的情况下，AMOC在最初的约100年内会变浅并减弱，但随后会加深并增强。大约4,000年后，AMOC的深度和强度几乎完全恢复，并继续加深和增强。超过10,000年后仍未达到平衡状态，此时AMOC延伸到海洋底部，并且强度比扰动前增加了约2 Sv（1 Sv = 10^6 m^3 s^-1）（扰动前为11 Sv）。如此长的时间尺度不仅远远超出了通常用于预测未来气候变化的模拟持续时间（Weijer等人，2020；Evin等人，2024），也超出了用于古气候研究的模拟持续时间（Brierley等人，2020；Kageyama等人，2021；Haywood等人，2020；Haywood等人，2021）。AMOC对外部强迫的这种非常缓慢的响应具有重要意义。其中一个含义是，平衡状态的AMOC和表面气候可能与上述模拟得到的结果大不相同；另一个含义是，常用于研究轨道尺度气候变化的“轨道加速”技术（Liu等人，2025；Timmermann等人，2022）可能会低估AMOC的变化。因此，一个重要的问题是Jansen等人（2018）得到的时间尺度是否现实？他们未考虑的因素是否会对时间尺度产生重要影响？

Jansen等人（2018）忽略的一个因素是基底地形，因为他们使用了平坦底部的配置，而众所周知，海洋中脊、海山和海槛通过控制边界流、混合和密集水出口路径来调节大尺度环流（Spence等人，2013；Kuhlbrodt等人，2007；Jackson等人，2016；Rheinl?nder等人，2020；Monkman和Jansen，2024）。在其他关于AMOC或其他MOC的理论研究中，也通常假设底部是平坦的（Nikurashin和Vallis，2012；Mashayek等人，2015；Jansen，2017；Baker等人，2020）。在大西洋中，大西洋中脊（MAR）是主要的地形特征，将盆地一分为二，并塑造了深层水团的分布。观测和建模研究表明，MAR改变了西部深层边界流（DWBC）的路径，修改了涡流通量，并增强了局部混合（Bower等人，2002；Lozier，2010）。然而，MAR如何与AMOC相互作用及其对表面变暖的响应仅限于局部和理论考虑（St Laurent和Thurnherr，2007），缺乏系统性的研究。

本研究旨在通过使用与Jansen等人（2018）相同的模型（即MITgcm）来探讨不同宽度和高度的MAR如何调节AMOC及其对表面变暖的响应，从而填补这一空白。我们的分析突出了三个关键发现。首先，在变暖前的平衡状态下，MAR增强了盆地西北角的密度异常，导致高纬度地区的AMOC局部增强，而赤道地区的传输几乎不受影响。其次，在表面变暖的情况下，尽管恢复的垂直扩散时间尺度保持不变，但MAR通过促进西北角深层对流的早期开始，加速了AMOC的加深。更宽的脊增强了这种效应。最后，我们发现了一种“超调”现象，即在恢复过程中AMOC暂时达到异常大的深度，突显了地形、密度异常和对流阈值之间的非线性相互作用。

通过隔离脊的几何形状的作用，这项工作提供了关于地形如何调节AMOC的配置及其对表面变暖的瞬态和平衡响应的新机制见解。我们的结果强调，虽然恢复时间尺度总体上由垂直扩散性决定，但基底地形，特别是MAR，强烈影响了塑造AMOC恢复路径的对流事件的时间和强度。这些发现有助于更广泛地理解AMOC对除表面变暖之外的外部强迫的响应，并表明准确表示大洋中脊对于准确模拟AMOC的长期演变可能是必不可少的。

模型配置

这里使用的模型是MITgcm（麻省理工学院通用环流模型；Marshall等人，1997），动态海冰由Hibler首次引入的软件包模拟，随后由Losch等人进行了修改和改进（Hibler 1979；Zhang和Hibler 1997；Losch等人，2010）。模型设置遵循Jansen等人（2017，2018）的方法，包括使用静力和Boussinesq近似以及Gent和McWilliams（GM；Gent和Williams，1990；Gent等人）的方法。

MAR对海洋环流的影响

将分析水平和翻转环流，因为前者随MAR的变化对于理解后者的变化至关重要。在整个手稿中，密度表示为相对于2,000 dbar的势密度，用${\sigma }_2表示，并减去1,000\; kg\; m^-3的偏移量。$

不同MAR对速度和密度变化的影响机制

第3节表明，特别是海洋盆地西北角的表面密度和MOC的结构受到MAR的影响，从而导致AMOC对突然表面变暖的不同响应。为了阐明这些机制，必须进行如第2节所述的恒定密度和恒定盐度的模拟。如下所述，这些结果揭示了MAR影响这些过程的机制。

结论和未来方向

通过使用OGCM（MITgcm）进行的一系列理想化模拟，研究了中洋脊（特别是MAR）对AMOC结构及其对突然表面变暖响应的影响。结果表明，AMOC以及与AABW相关的MOC受到MAR的以下影响：

1)

AMOC的深度随着MAR的宽度和高度的增加而增加。MAR不仅将深渊海洋分成两部分，还对表面纬向流有很强的阻挡作用，

未引用的参考文献

Gregory等人，2005；Kageyama等人，2020；Weijer等人，2020；Cheng等人，2013

作者声明

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刘永刚：概念化、方法论、正式分析、监督、写作 - 初稿、写作 - 审阅与编辑、资金获取

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梅杰：写作 - 初稿、可视化、正式分析、数据管理、概念化。刘永刚：写作 - 审阅与编辑、监督、正式分析、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

刘永刚报告得到了中国国家自然科学基金的支持。刘永刚报告得到了中国国家重点研发计划的支持。刘永刚报告得到了中国国家自然科学基金的支持。

致谢

我们感谢Malte Jansen和Louis-Philippe Nadeau提供了设置MITgcm运行的脚本。这项工作得到了中国国家自然科学基金（42225606）、中国国家重点研发计划（2023YFF0805200）和中国国家自然科学基金（42488201）的支持。本研究中的模拟和分析是在中国北京大学的高性能计算平台上进行的。