过去2000 年亚澳夏季风降水百年际变化特征及成因的模拟研究

奥鹏网院作业

过去2000 年亚澳夏季风降水百年际变化特征及成因的模拟研究*
井云清1 刘 健1,2,3 万凌峰1 张宏栎1

1.虚拟地理环境教育部重点实验室/江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点/江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心/南京师范大学地理科学学院，南京，210023

2.江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室/南京师范大学数学科学学院，南京，210023

3.青岛海洋科学与技术国家实验室海洋-气候-同位素模拟开放工作室，青岛，266237

摘 要 利用地球系统模式（CESM）开展过去2000 年气候模拟试验，在利用观测资料、再分析资料对模拟资料进行检验的基础上，探讨百年时间尺度上亚澳夏季风降水的时、空变化特征及其成因，对于认识百年尺度气候变化规律、定量区分自然因子和人类活动对亚澳夏季风的影响具有重要意义。结果表明：过去2000 年亚澳夏季风降水和温度的波动较为一致，暖期降水多，冷期降水少。两者相关系数为0.83，达到99%置信度。此外，亚澳夏季风降水存在105、130、180 a 的百年尺度周期。亚澳夏季风降水经验正交函数分解第一模态在印度洋北部呈南北反向的分布型态，在东亚地区呈负、正、负的分布型态；第二模态在印度洋北部呈正、负、正的分布型态，在东亚地区呈全区一致型的分布型态。经验正交函数分解第一特征向量和第二特征向量的正、负值中心大多出现在印度洋北部地区，南北呈不对称分布。亚澳夏季风降水的105 a 周期主要受火山活动和土地利用/覆盖的影响，130 a周期主要受太阳辐射、气候系统内部变率的影响，180 a 周期主要受火山活动的影响。从经验正交函数分解第一特征向量来看，整个亚澳夏季风降水主要受土地利用/覆盖、太阳辐射的影响；第二特征向量表明亚澳夏季风降水在百年际空间变化上主要受太阳辐射和气候系统内部变率的影响；第三特征向量表明亚澳夏季风降水在百年际空间变化上主要受气候系统内部变率和温室气体的影响。该研究对揭示百年际时间尺度气候变化特征、辨识影响气候变化的自然因素与人为因素、理解其影响气候的物理机制等具有重要意义，也为应对该区域气候变化提供了参考依据。

关键词 亚澳夏季风，百年尺度，过去2000 年，降水，气候模拟

1 引言
亚澳季风区覆盖东亚、南亚、热带印度洋、海洋性大陆区域、中南半岛、南海、澳洲、西太平洋热带和副热带区域，该区人口约占世界人口的3/5，该地区季风变化对当地的社会经济发展起着至关重要的作用。亚澳季风会影响全球大气环流，最终影响全球的气候变化（Hu，et al，2003；徐梦婷等，2016；侯立春等，2017；Chevuturi，et al，2018）。亚澳季风区横跨南北半球，研究不同季节南北半球海陆热力差异、不同时间尺度上亚澳季风变化特征及其机理，能使人们更加深入理解这一复杂系统。因此，许多气象学者和组织机构对亚澳夏季风降水进行了探索研究（Parthasarathy，et al，1991；邹力等，1997；Zhou，et al，2005，2006；张礼平等，2011）。了解亚澳季风降水变化特征及其物理机制对气候变化研究具有重要的现实意义（Zhou，et al，2009；陈斌等，2011）。

全球变化研究所关注的一个重要内容是过去2000 年的气候变化特征（魏柱灯等，2014）。过去2000 年，气候系统受人为因素的影响越来越大，与此同时，气候变化在很大程度上也影响着社会经济的发展（PAGES，2009；靳莉君等，2012）。随着国际全球变化第二阶段研究计划的全面实施，中国开展了“过去2000 年全球典型暖期的形成机制及其影响研究”、“过去2000 年气候变化记录、幅度、速率、周期、突变、原因”等重大项目。在国际重大研究计划的支持下，各国科学家利用树轮、冰芯、历史文献等代用资料对过去2000 年的气候变化进行了大量的重建与集成研究，并发表了较多的研究成果（李汀等，2013；王晓青等，2015；Shao，2017；Guo，et al，2018）。Wasson 等（2010）提出澳大利亚北部在小冰期较为干旱，范倩莹等（2018）利用观测资料发现东亚季风区小冰期较为湿润。Eroglu 等（2016）提出过去9000 年太阳活动对亚澳夏季风具有重要的影响。张键等（2018）指出，在年际尺度上东亚季风区和澳大利亚季风区大气降水δ18O 的年加权平均值与年降水量的相关性均不明显。综上所述，前人对于亚澳季风区过去2000 年的研究较为匮乏，此外，了解亚澳季风区降水过去变化情况对于提高该区域季风降水模拟能力具有重要的科学意义（王璐等，2009）。

目前，许多学者（Ladd，et al，2018；Hao，et al，2016；Shuman，et al，2018）采用不同的气候模式来研究区域气候变化特征。Meehl 等（2012）发现，与CCSM3 相比，CCSM4 能有效减小系统误差，较好的模拟亚澳季风降水。Wang 等（2014）发现印度夏季风和东亚夏季风的增强使得亚澳季风降水增加。Shi（2017）利用PMIP3 模式模拟发现，澳洲夏季风和东亚夏季风在百年尺度上表现出同相变化，在中世纪气候异常期季风加强，而在小冰期季风有所减弱。李瑞青等（2013）利用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模拟试验的输出结果发现，模拟南亚季风指数的关键在于对海表温度的准确模拟。于波（2013）利用大气环流模式FrAM1.0 的模拟结果发现，印度洋偶极子（IOD）会对印度夏季风、南亚髙压、东北亚对流层上空环流变动产生显著影响。程娅蓓（2016）利用BCC-CSM1.1（m）每年6 月起报的数据集，评估模式对亚澳季风年际变率前两个模态的空间型、时间系数及其与厄尔尼诺南方涛动（ENSO）关系的预测准确性，发现第1 模态的预测能力普遍高于第2 模态。上述研究时段主要集中在中世纪暖期、小冰期、现代暖期，并且侧重于各模式的对比研究，对过去2000 年中的罗马暖期、黑暗时代冷期的研究较少，更缺少影响亚澳夏季风降水的外强迫因子及气候系统内部变率的研究。因此，文中在利用观测、重建资料来验证通用地球系统模式（CESM）的模拟能力基础上，采用其对过去2000 年的气候模拟结果，分析亚澳夏季风降水的百年际时、空变化特征及其影响因子。

2 资料简介
2.1 模式及模拟试验
使用美国国家大气研究中心发布的通用地球系统模式低分辨率版本（CESM1.0.3，T31_g37）对过去2000 年开展一系列气候模拟试验，对其中的6 个结果（表1）进行分析研究，这6 个试验分别是：全强迫试验（AF）、对照试验（Ctrl）、太阳辐射单因子敏感性试验（TSI）、火山活动单因子敏感性试验（Vol）、温室气体单因子敏感性试验（GHGS）和土地利用/覆盖单因子敏感性试验（LUCC）。其中，全强迫试验的外强迫条件包括太阳辐射（Shapiro，et al，2011）、火山活动（Gao，et al，2008）、温室气体浓度（MacFarling Meure，et al，2006）、土地利用/覆盖（Kaplan，et al，2009）和地球轨道参数（Berger，1978），详见王志远等（2014）。此外，由于火山活动的重建资料长度只有过去1500 年，因此全强迫试验中，前500 a 的模拟未加入火山强迫，火山活动敏感性试验的时间长度也仅为过去1500 年。为了探究百年尺度亚澳夏季风降水变化特征，对模拟数据进行了51 a 滑动平均以突出百年尺度信号。模拟试验采用的主要外强迫因子的时间序列见图1，其中温室气体主要包括CO2、CH4和N2O，土地利用/覆盖仅用农作物（Crop）代表。

2.2 模拟结果的验证
使用观测/再分析资料来验证模拟结果的合理性。选用美国气候预测中心降水集合分析资料（CMAP）（Xie，et al，1995）以及第2 版全球降水气候项目的降水资料（GPCP）（Adler，et al，2003）与模式模拟的亚澳季风区（30°S—40°N，40°—160°E）年降水的气候平均态进行对比，其中，降水和温度时间序列均是该区域的算术平均值。为了便于与模拟结果对比，首先将CMAP 和GPCP 的降水资料线性插值为与模式相同的分辨率（3.75°×3.75°）。图2 为1979—2000 年再分析资料CMAP、AF 和观测资料GPCP 的年降水率和夏季降水率气候平均态。CMAP的年平均降水率与模式模拟的空间相关系数为0.85，均方根误差为1.43 mm/d，模式模拟的年平均降水率与GPCP 的空间相关系数为0.86，均方根误差为1.37 mm/d。在夏季气候平均态中，模式模拟与CMAP 的空间相关系数为0.69，均方根误差为2.92 mm/d，与GPCP 的空间相关系数为0.72，均方根误差为2.53 mm/d。因此，CESM 模拟的亚澳季风区降水较为合理。

表1 采用的6 个过去2000 年气候模拟试验
Table 1 Six climate model experiments for the past 2000 years

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图1 过去2000 年模拟试验所采用的主要外强迫因子变化的51 a 滑动平均时间序列
Fig.1 51 a running mean time series of major individual forcings used in model experiments for the past 2000 years

但模式模拟也存在一些偏差，年平均降水率在印度洋东部、孟加拉湾、东亚地区、菲律宾地区普遍偏低（Lee，et al，2010；Wang，et al，2014），而青藏高原、澳洲大陆地区普遍偏高（吴波等，2009；Lee，et al，2014）。在夏季气候平均态中，在太平洋西部、孟加拉湾地区偏低，而在阿拉伯海东北部偏高（Wang，et al，2014）。

为进一步验证模式的模拟能力，还比较了观测/再分析资料与模式模拟的降水率的年变化（图3），发现模式模拟结果与观测资料、再分析资料较为接近。AF、GPCP、CMAP 的降水率在8 月同时达到峰值，GPCP、CMAP 的降水率在2 月同时降到谷值，AF 的降水率在3 月降到谷值。模拟的5、6、7、8 月降水率与GPCP 较为接近，但冬季（12、1、2 月）降水率比GPCP、CMAP 高。AF 与CMAP 的降水序列的相关系数为0.9996，AF 与GPCP 的降水序列的相关系数为0.9713，均达到99%置信度。因此，CESM 模拟的亚澳夏季风降水率在季节变化上是可信的。

3 亚澳夏季风降水百年际时、空变化特征
从亚澳夏季风降水和亚澳区域夏季（6—8 月）平均温度距平的时间序列（图4）来看，亚澳区域夏季明显经历了罗马暖期、黑暗时代冷期、中世纪暖期、小冰期、现代暖期等气候特征时期。降水在公元元年—780 年主要经历了干-湿-干的变化，300 年左右最为湿润；780—1850 年相较前一时段（公元元年—750 年）干湿变化幅度更为剧烈；而1850 年后降水呈上升趋势。过去2000 年亚澳夏季风降水和温度基本呈同相变化，具体表现为暖期降水多，冷期降水少。两者相关系数为0.83，达到99%置信度。

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图2 年降水率（a—c）和夏季降水率（d—f）的气候平均态（a、d.再分析资料，b、e.模式模拟，c、f.观测资料）
Fig.2 Climatological means of annual precipitation rate（a-c）and summer precipitation rate（d-f）（a，d.reanalysis data，b，e.simulated data，c，f.observed data）

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图3 CMAP、GPCP、AF 的降水率的年变化
Fig.3 Annual cycles of precipitation rate（mm/d）derived from CMAP，GPCP and AF

由亚澳夏季风降水的功率谱（图5）可见，超过95%置信度的百年尺度周期有105、130 和180 a，其中105 和130 a 的峰值达到99%置信度，180 a 达到95%置信度。Zorita 等（2005）发现东亚夏季降水存在准100、准200 a 的周期，韩春凤等（2016）利用CESM 过去2000 年模拟试验得出亚洲夏季风降水出现准100、准150、准200 a 的周期。可见，亚澳夏季风降水的周期与东亚夏季降水及亚洲夏季风降水在百年时间尺度上的周期具有一致性，均存在准100、准200 a 的周期。

利用经验正交函数分解来分析百年尺度亚澳夏季风降水的空间变化特征。其中，第一模态和第二模态的方差贡献分别为19.6%、15.3%（图6），均通过了North 检验（North，et al，1982）。从图6 可知，第一模态在印度洋北部呈南北反向的分布型态，而在东亚地区呈负—正—负的分布型态；第二模态在印度洋北部正—负—正的分布型态，而在东亚地区呈全区一致型的分布型态。第一模态第一主成分分量在公元元年—780 年为正，780—2000 年为负，表明在这两个时段亚澳夏季风降水呈反向变化。对照试验、太阳辐射敏感性试验、火山活动敏感性试验、温室气体敏感性试验、土地利用/覆盖敏感性试验模拟的亚澳夏季风降水的经验正交函数分解模态第一主成分分量进行分析发现，土地利用/覆盖在780 年也存在明显的变化，因此，780 年的变化可能主要受土地利用/覆盖的影响。在第二模态第一主成分分量中，亚澳夏季风降水呈波动变化，公元元年—400、780—1000、1850—2000 年大多为正，而在400—780、1000—1850 年大多为负。夏季来自赤道西太平洋的降水，北延伸至孟加拉湾，南至印度洋东北部（Li，et al，2018；Chen，et al，2017），从图6 可以看到第一模态和第二模态在赤道区域均存在正、负值中心，其次，南北呈不对称分布。综上所述，经验正交函数分解第一特征向量和第二特征向量的正、负值中心主要位于印度洋北部区域。

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图4 过去2000 年亚澳夏季风降水与温度距平的时间序列（红线表示温度，蓝线表示降水）
Fig.4 Time series of Asian-Australian Monsoon precipitation rate and annual temperature anomaly over the past 2000 years（Red line is for temperature，blue line is for precipitation）

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图5 亚澳夏季风降水率时间序列的功率谱
Fig.5 Power spectrum of time series of Asian-Australian summer precipitation rate

4 亚澳夏季风降水百年际变化成因分析
4.1 时间变化成因
图7 为全强迫试验、对照实验、太阳辐射敏感性试验、火山活动敏感性试验、温室气体敏感性试验、土地利用/覆盖敏感性试验模拟的亚澳夏季风降水的功率谱。可以看出，AF 的亚澳夏季风降水存在105、130、180 a 的周期，Vol、LUCC 的亚澳夏季风降水存在100 a 周期，说明亚澳夏季风降水的105 a周期主要受火山活动和土地利用/覆盖的影响；TSI、Ctrl 的亚澳夏季风降水分别存在130、123 a 周期，说明亚澳夏季风降水的130 a 周期主要受太阳辐射的影响，其中，气候系统内部变率有一定的调制作用；Vol 亚澳夏季风降水存在185 a 周期，说明亚澳夏季风降水的180 a 周期主要受火山活动的影响。

4.2 空间变化成因
图8 为全强迫试验、对照试验、太阳辐射敏感性试验、火山活动敏感性试验、温室气体敏感性试验、土地利用/覆盖敏感性试验模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第一特征向量。太阳辐射对对照试验的调制作用主要是将其在赤道区域的负值区向东部扩大；火山活动对对照试验的调制作用主要是其在赤道区域的正值区向东部推进，此外，使得孟加拉湾负值区变为正值区；温室气体对对照试验的调制作用主要是在研究区东部形成一个负值区，而在澳洲北部形成一个正值区；土地利用/覆盖对对照试验的调制作用主要是将赤道附近正值区向东部扩大，此外，在澳洲北部形成一个负值区。将对照试验及各个单因子敏感性试验与AF 进行空间相关分析发现，LUCC、TSI 所模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第一特征向量与AF 的空间相关性较大，相关系数分别为0.80 和0.64，而GHGS、Vol、Ctrl 与AF 的空间相关系数仅为0.63、0.52、0.48，均达到99%置信度，说明亚澳夏季风降水在整个区域主要受土地利用/覆盖和太阳辐射的影响。

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图6 过去2000 年夏季风降水经验正交函数模态空间型（a.第一模态，c.第二模态）及其第一主成分分量（b、d）
Fig.6 EOF mode of Asian-Australian summer precipitation（a.EOF1，c.EOF2）and its first Principle Component（b，d）in the past 2000 year

此外，LUCC 所模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第一特征向量在西太平洋区域与AF 较为相似，而在其他区域分布与AF 有所差异，说明西太平洋地区的亚澳夏季风降水主要受土地利用/覆盖的影响；Ctrl、TSI 所模拟的亚澳夏季风降水第一特征向量在赤道以南区域与AF 较为相似，但在其他区域分布与AF 有所差异，说明南半球赤道地区的亚澳夏季风降水主要受气候系统内部变率和太阳辐射的影响。

图9 为全强迫试验、对照试验、太阳辐射敏感性试验、火山活动敏感性试验、温室气体敏感性试验、土地利用/覆盖敏感性试验模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第二特征向量。太阳辐射对对照试验的调制作用主要是将其在孟加拉湾、阿拉伯海区域的负值区向东北部推进，在东亚地区形成南北反向的分布型，并在澳洲西北部形成一个正值区；火山活动对对照试验的调制作用主要是将其在赤道南部的负值区向西部推进，此外，使得东亚正值区扩大；温室气体对对照试验的调制作用主要是将其在赤道南部的负值区缩小，而将其在东亚正值区扩大；土地利用/覆盖对对照试验的调制作用主要是将其在东亚的正值区扩大。将对照试验及各个单因子敏感性试验与AF 进行空间相关分析发现，TSI、Ctrl 所模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第二特征向量与AF 的空间相关性较大，相关系数分别为0.36 和-0.31，而GHGS、LUCC、Vol 与AF 的空间相关系数仅为-0.27、-0.02、-0.01，TSI、Ctrl、GHGS均达到99%置信度，而LUCC、Vol 未通过显著性检验，说明亚澳夏季风降水在整个区域主要受太阳辐射和气候系统内部变率的影响。

此外，Vol 所模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第二特征向量在印度洋区域与AF 较为相似，但在其他区域分布与AF 有所差异，说明印度洋地区的亚澳夏季风降水主要受火山活动的影响；TSI 所模拟的亚澳夏季风降水的第二特征向量在印度洋北部区域与AF 较为相似，但在其他区域分布与AF 有所差异，说明印度洋北部区域的亚澳夏季风降水主要受太阳辐射的影响；Ctrl 所模拟的亚澳夏季风降水第二特征向量在孟加拉湾区域与AF 较为相似，但在其他区域分布与AF 有所差异，说明在孟加拉湾北部地区的亚澳季风区主要受气候系统内部变率的影响。

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图7 各模拟试验（a—f）的亚澳夏季风降水的功率谱
Fig.7 Power spectra of time series of Asian-Australian summer precipitation simulated by the six climatic modeling experiments（a-f）

图10 为全强迫试验、对照试验、太阳辐射敏感性试验、火山活动敏感性试验、温室气体敏感性试验、土地利用/覆盖敏感性试验模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第三特征向量。太阳辐射对对照试验的调制作用主要是将其在赤道北部的正值区向西北推进，将东亚负值区向南部推进；火山活动对对照试验的调制作用主要是将其正、负值区向西南部推进；温室气体对对照试验的调制作用主要是将其在东亚地区的负值区缩小；土地利用/覆盖对对照试验的调制作用主要是将其在孟加拉湾的正值区向西南方向推进，并将澳洲北部的正值区扩大。将对照试验及各个单因子敏感性试验与AF 进行空间相关分析发现，Ctrl、GHGS所模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第三特征向量与AF 的空间相关性较大，相关系数分别为0.54 和0.39，而LUCC、TSI、Vol 与AF 的空间相关系数仅为0.34、0.30、0.08，Ctrl、GHGS、TSI 均达到99%置信度，LUCC、Vol 仅达到95%置信度，说明亚澳夏季风降水在整个区域主要受气候系统内部变率和温室气体的影响。

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图8 各试验（a—f）的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第一特征向量
Fig.8 The first EOF mode of Asian-Australian summer precipitation simulated by individual experiments（a-f）

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图9 各试验（a—f）的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第二特征向量
Fig.9 The second EOF mode of Asian-Australian summer precipitation simulated by individual experiments（a-f）

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图10 各试验（a—f）的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第三特征向量
Fig.10 The third EOF mode of Asian-Australian summer precipitation simulated by individual experiments（a-f）

GHGS、Ctrl 所模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第三特征向量在阿拉伯海、孟加拉湾区域与AF 较为相似，而在其他区域分布与AF 有所差异，说明阿拉伯海、孟加拉湾地区的亚澳夏季风降水主要受温室气体的影响；LUCC 所模拟的亚澳夏季风降水经验正交函数分解第三特征向量在澳洲区域与AF 较为相似，而在其他区域分布与AF 有所差异，说明大洋洲区域的亚澳夏季风降水主要受土地利用/覆盖的影响。

5 结论
利用通用地球系统模式CESM 进行过去2000 年气候模拟试验，探讨亚澳夏季风降水百年尺度的时、空变化特征及其成因。主要结论如下：

（1）在夏季气候平均态中，模式模拟与CMAP 的空间相关系数为0.69，均方根误差为2.92 mm/d，而模式模拟与GPCP 的空间相关系数为0.72，均方根误差为2.53 mm/d。亚澳夏季风降水和温度基本呈同相变化，具体表现为暖期降水多，冷期降水少。从年变化来看，AF 与CMAP 的降水序列的相关系数为0.9996，AF 与GPCP 的降水序列的相关系数为0.9713，均达到99%置信度。因此，CESM 模拟的亚澳夏季风降水较为合理。

（2）亚澳夏季风降水在百年尺度上存在105、130、180 a 的显著周期。其次，亚澳夏季风降水的周期与东亚夏季降水及亚洲夏季风降水在百年时间尺度上的周期具有一致性，均存在准100、准200 a的周期。

（3）亚澳夏季风降水经验正交函数分解第一模态在印度洋北部呈南北反向的分布型态，而在东亚地区呈负—正—负的分布型态；第二模态在印度洋北部呈正—负—正的分布型态，而在东亚地区呈全区一致型的分布型态。经验正交函数分解第一特征向量和第二特征向量的正、负值中心大多出现在印度洋北部地区，南北呈不对称分布。

（4）亚澳夏季风降水的105 a 周期主要受火山活动和土地利用/覆盖的影响，130 a 周期主要受太阳辐射、气候系统内部变率的影响，180 a 周期主要受火山活动的影响。从经验正交函数分解第一特征向量来看，亚澳夏季风降水在百年际空间变化上主要受土地利用/覆盖、太阳辐射的影响。从第二特征向量来看，亚澳夏季风降水在百年际空间变化上主要受太阳辐射和气候系统内部变率的影响。从第三特征向量来看，亚澳夏季风降水在百年际空间变化上主要受气候系统内部变率和温室气体的影响。

以往的研究大多集中在亚澳季风区的子区域，许多学者分析了这些子区域的共性及其各子系统的区域差异，而文中将亚澳季风区作为一个整体来研究，探讨百年时间尺度上亚澳夏季风降水的时、空变化特征及其成因。但是，不同地区的降水变率可能不完全一致，有同步增加地区，也可能有反向变化的地区。因此，在接下来的研究中，需进一步探讨亚澳季风区子系统的内在联系及其各子系统对整个亚澳季风区变化特征的代表性。

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JING Yunqing1 LIU Jian1,2,3 WAN Lingfeng1 ZHANG Hongyue1

1.Key Laboratory for Virtual Geographic Environment of Ministry of Education/State Key Laboratory of Geographical Evolution of Jiangsu Provincial Cultivation Base/Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application/School of Geography Science，Nanjing Normal University，Nanjing 210023，China
2.Jiangsu Provincial Key Laboratory for Numerical Simulation of Large Scale Complex Systems/School of Mathematical Science，Nanjing Normal University，Nanjing 210023，China
3.Open Studio for the Simulation of Ocean-Climate-Isotope，Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology，Qingdao 266237，China

Abstract The characteristics and causes of the centennial variation of Asian-Australian summer monsoon precipitation over the past 2000 years are investigated using the Community Earth System Model (CESM).The results of the simulation are verified based on model-proxy data comparison and model-observation data comparison.This research is important for recognizing centennial climate variation and distinguishing between the influences of natural and anthropogenic climate change signals on the Asian-Australian summer monsoon.The results show that the variation of precipitation and temperature in summer of Asian-Australian is consistent over the past 2000 years.More precipitation occurs in warm periods and less occurs in cold periods.The correlation coefficient of precipitation and temperature is 0.83,which is significant at the 99% confidence level.In addition,it is found that the Asian-Australian summer monsoon precipitation varies on three centennial periods (105,130 and 180 a).The spatial structure of the first leading mode of empirical orthogonal function (EOF) of Asian-Australian summer monsoon precipitation shows a reverse pattern in the north and south of the northern Indian Ocean and a negative-positive-negative pattern in East Asia.The spatial structure of the second leading mode of EOF shows a positive-negative-positive pattern in the northern Indian Ocean and an almost in-phase variability in East Asia.The positive and negative centers of the first and second leading modes of EOF are mostly located in the northern Indian Ocean,and the spatial structures are asymmetric between the Northern and Southern Hemispheres.The 105 a cycle of the Asian-Australian summer monsoon precipitation is mainly caused by volcanic eruptions and land use/cover.The 130 a cycle of the Asian-Australian summer monsoon precipitation is mainly caused by total solar irradiation and internal variability of the climate system.The 180 a cycle of the Asian-Australian summer monsoon precipitation is mainly caused by volcanic eruptions.In terms of the first EOF mode,the variation of the Asian-Australian summer monsoon precipitation is mainly affected by land use/cover and total solar irradiation.The second EOF mode shows that the variation of the Asian-Australian summer monsoon precipitation is mainly affected by total solar irradiation and internal variability of climate system.The third EOF mode shows that the variation of the Asian-Australian summer monsoon precipitation is mainly affected by internal variability of the climate system and greenhouse gases.This research not only reveals the characteristics of centennial variability of climate,distinguishes between natural and anthropogenic climate change signals,and helps us to understand the mechanisms for climate change,but also provides a scientific basis for responding to climate change in the study area.

Key words Asian-Australian summer monsoon，Centennial scale，Past 2000 years，Precipitation，Climate simulation