正常和超级厄尔尼诺现象之间独特前兆海气信号外文翻译资料

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正常和超级厄尔尼诺现象之间独特前兆海气信号

Lin CHEN^1,2，Tim LI^*1,2，Swadhin K. BEHERA³，and Takeshi DOI³

¹Key Laboratory of Meteorological Disaster, Joint International Research Laboratory of Climate and Environmental Change,and Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters,
Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044

²International Pacific Research Center, School of Ocean and Earth Science and Technology, University of Hawaii,
2525 Correa Rd., Honolulu, HI 96822, USA

³Application Laboratory, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, 236-0001, Japan

摘要：使用在超级和常规厄尔尼诺组之间的统计学不同的前兆海气信号观测SST和降雨数据，以及海洋和大气再分析数据。 1958-2008年期间的厄尔尼诺事件是第一次分成两组：超级厄尔尼诺组（S组）和常规厄尔尼诺组（R组）。复合分析显示在发作阶段，S组中的SST异常（SSTA）趋势显着大于R组[4月 - 5月（0）]，当阳性SSTA非常小时。混合层热预算分析表明趋势差异主要源于区域平流反馈和相关的区域电流异常（u^rsquo;）的差异。这是由于赤道西太平洋上的温跃层深度异常（D^rsquo;）的差异开始阶段，由三个海洋同化产物揭示。这样的差D^rsquo;是由风的差异引起的应力卷曲异常现象，主要受海洋大陆异常海温和降水的影响和赤道太平洋。

关键词：超级厄尔尼诺，前兆海气信号，温跃层深度异常，ENSO

一.引言

ENSO是地球最重要的气候变化之一（Philander等人，1984; Chao和Zhang，1990），其准确预测具有相当大的社会经济影响（Huang和Wu，1989; Li，1990; McPhaden，1999）. 在2014年初，世界上许多气候模型预测发生超级厄尔尼诺[这里，这个术语代表非常强的厄尔尼诺（Hong等人，2014; Latif等人，2015）， 例如1997-98 厄尔尼诺]（例如，Tollefson，2014）。 然而，2014年超级厄尔尼诺的预测没有实现。

2014年预测的失败是一个重要问题ENSO研究团体;即，什么造成超厄尔尼诺以前的研究提出了各种假设来解释什么原因导致不同的生长速率如厄尔尼诺事件。例如，McPhaden（1999）建议大气“噪声”对大气季节内时间尺度可能在快速发展中起到了作用1997-98 厄尔尼诺。一系列的建模研究支持西风事件（WWE）帮助建立超级厄尔尼诺的有利条件的概念（Lengaigne等，2004;Vecchi和Harrison，2006），他们的作用在发展厄尔尼诺事件进一步测试最近的研究（Hu等，2014; Menkes等，2014; Fedorov等，2015; Li等人，2015; Chen等人，2016）。但是，WWE的出现并不是一个完全足够的条件发生超级厄尔尼诺，因为WWEs也发生在正常和非厄尔尼诺年。事实上，它已经认为WWE甚至不是必要的条件发生了厄尔尼诺，因为许多海洋大气耦合模型模拟ENSO变异性，没有wellimulated WWEs（McPhaden，1999）。此外，WWEs倾向在大温暖事件期间更频繁和更强，意味着它们不是纯随机的 - 至少一些WWE强烈依赖于ENSO的低频状态（Eisenman 等，2005; Gebbie等，2007; Rong等，2011;Chen等人，2015a）。

人们普遍认为，热含量的增加西太平洋是埃尔尼诺事件的前兆（Wyrtki，1975; Wyrtki，1985; Clarke，2010; Kumar和Hu，2014）。然而，不清楚是否有统计学上的超前和正常厄尔尼诺之间前兆信号的显着差异。 Ramesh和Murtugudde（2013）认为类似的前体地下信号出现在西赤道太平洋在几乎所有的厄尔尼诺事件之前。然而，他们只集中在地下信号赤道，忽略赤道信号的影响ENSO（Yu和Sun，2009; Ding等，2015; Zheng等，2015）。

可能影响厄尔尼诺强度的其他因素包括内部非线性（Timmermann等，2003），海洋非线性平流（Jin等，2003; Su等，2010），与SST阈值相关的大气非线性深对流（Takahashi和Dewitte，2016）和噪声诱导的不稳定性（Jin等人，2007; Levine和Jin，2010）。 它然而，不清楚这些非线性过程如何操作不同于正常和强烈的厄尔尼诺。 Hong等（2014）提出异常低层流动诱导的南半球的高压异常（SH）是加速厄尔尼诺在北方夏季生长的关键。然而，很难确定这种低水平的风异常是超级厄尔尼诺的原因或结果北方夏季的超级厄尔尼诺发展，东部赤道太平洋的变暖已经相当强大。

大多数以前的研究集中在检查个人厄尔尼诺案件。 因为每个厄尔尼诺事件是非常不同的（Chen等，2015a），有必要研究它们的共同点特征和统计学上的显着差异超级和常规的厄尔尼诺组。 在这方面，我们专注在目前研究的独特信号中在厄尔尼诺发生之前的大气和海洋事件，作为小SSTA异常（SSTA）趋势差异在发病阶段可以产生巨大的差异后期的发展阶段，由于各种正，海洋反馈（例如，Philander等人，1984; Hirst，1988;Li，1997）。

本研究的主要目的是揭示根本不同的前兆大气和超级和常规厄尔尼诺组之间的海洋信号。在第2节中，描述了数据和方法。 在节3，我们提出了两个的统计显着信号组。 在第4节中给出了概述和讨论。

二.数据和方法

本研究中使用的观测SST数据来自ERSST.v3b（Smith等，2008）。获得足够的量

观察到的厄尔尼诺样品，SODA（版本2.1.6）数据（Carton和Giese，2008年）为1958-2008年。SODA提供海洋3D温度和速度场，表面风应力场和海表高度场。来自ECMWF的海洋的海面高度数据集再分析系统4（ORA-S4; Balmaseda等，2013），涵盖1958-2008年，连同NCEP GODAS数据（Saha等，2006）为1980 - 2008年，也是用过的。以减少表面热通量数据的不确定性（Kumar和Hu，2012），它们来自于合奏NCEP-NCAR再分析-1数据（Kalnay等，1996）在1958-2008年期间的平均值和WHOI OAFlux数据（Yu et al。，2008）为1984 - 2008年，其中短波辐射和长波辐射通量从ISCCP获取（Zhang et al。，2004）。复合分析相关从集合平均值导出降水数据的三个数据集，包括降水重建（PREC; Chen et al。，2002）数据集为1958 - 2008年，和CMAP（Xie和Arkin，1997）和GPCP（版本2.1;Huffman等，2009）1979 - 2008年期间的数据。

每月异常通过首先减去1958-2008年期间的月平均气候学; 然后，使用Butterworth带通滤波器（Russell，2006）去除高频（lt;6个月）和低频（gt; 8年）组件。

（5°S—5°N，150°—90°W）在11月 - 1月[ND（0）J（1）]超过0.75标准差（STD）被认为是厄尔尼诺事件。 这里，年（0）表示厄尔尼诺事件的年份，和年（-1）和年（ 1）分别表示前一年和后一年。 如标准化Ni~no3指数（图1a）的时间序列所示，三个厄尔尼诺事件（72/73，82/83和97/98），幅度大于2.5 STD分为超级厄尔尼诺组，其余11个厄尔尼诺事件（63 / 64,65 / 66,69 / 70,76 / 77,86 / 87,87 / 88，91 / 92,94 / 95,02 / 03,04 / 05和06/07）转变为常规厄尔尼诺组。

研究特定的动力学和热力学空 - 海耦合过程在起始阶段期间引起不同的SSTA倾向，混合层热预算分析。混合层温度趋势方程（Li等，2002; Wang等，2012）

term1 term2 term3 term4 term5 term6 term7 term8 term9 term10

(1)

其中u，v和w表示三维海洋电流;T是混合层温度;表示年际异常变量;表示气候平均变量;是净下降的总和在混合层中吸收的短波辐射（），net向下表面长波辐射，和表面潜伏显热通量（正热通量表示加热进入海洋）; R表示剩余项;是海水密度;是海水的比热; 和H是在时间和空间上变化的混合层深度。 H是定义为海洋温度低0.8°C的深度比表面，根据王等人。（2012）。所有的预算项。（1）从表面积分为混合层深度。考虑短波穿透率低于混合层中，在混合层中吸收的可以写为（Wang等人，2012）

a)厄尔尼诺3-海表温度异常

b)海表温度异常随时间演变 c)海表温度异常趋势随时间演变

图.1.（a）通过使用6个月至8年的从ERSST.v3b衍生的1958-2008年的带通滤波的SSTA得到的归一化的Ni~no3指数的时间序列。绿色虚线表示2.5倍STD的量值。红色表示超级厄尔尼诺事件（72 / 73,82 / 83和97/98），蓝色表示正常的厄尔尼诺事件。（b，c）复合Ni~no3 SSTA（单位：K）和SSTA趋势（单位：K月-1）的时间演化。 的红色（蓝色）线表示从S组（R组）得到的结果，阴影表示1 STD扩散每组内的样品。 分别地，绿色点和粗线表示两者之间的差异使用t检验超过90％和95％置信水平的组。 这里，年（0）表示厄尔尼诺事件年，例如11月 - 12月（0）1月（ 1）对应于厄尔尼诺事件的峰值阶段，具有年（-1）或年（ 1）分别表示前一年或后一年。

其中是净向下表面短波辐射。

了解上洋流的变化异常，异常地电流和异常诊断Ekman电流。 区带地转流异常()和区域Ekman电流异常()估计为（Chen 等，2015b）

其中，和是温跃层深度异常，减小的重力和行星涡度梯度;和是异常纬向和经向风应力;是瑞利阻尼系数（0.5）（Zebiak和Cane，1987）。

三.结果

（一）在发病阶段的特异性SSTA倾向的超级和常规的厄尔尼诺组

图1a显示，在14个厄尔尼诺事件中1958-2008，三次超级厄尔尼诺事件（72 / 73,82 / 83,97 / 98）是明显的，它们的振幅比其余的厄尔尼诺事件的平均值。 图1b和c显示了超级厄尔尼诺组（S组）和常规（S组）SSTA和SSTA倾向的复合演变厄尔尼诺组（R-组）。 注意到虽然积极在S组和R组中，SSTA在4月（0）几乎为零，两组之间的SSTA倾向存在相当大的差异（图1b和c）。 因为这样差异，两组SSTA开始分叉从四月（0）; 即阳性SSTA快速增加在接下来的几个月，最终达到超过2年C在年底（0）在S组，而积极的SSTA增加速度慢得多，几乎不超过1°C在年末（0）在R组。

图1c显示了平均SSTA趋势4月 - 5月（0）在S组是超过两倍大在R组。 这是一个这样的趋势差异发生阶段，导致随后的进化差异。因此，需要解决的一个关键问题是原因SSTA趋势差异显着发病期[4月 - 5月（0）]。

混合层温度异常的倾向（MLTA）在复合材料超级的开始阶段诊断正常的厄尔尼诺事件。 （1）。图2a和b示出了混合层热预算项S基团和R基团。这里，估计MLTA趋势（即项11，其是项1-10的总和）近似实际的MLTA趋势（即术语12），这意味着混合层热预算近似平衡。注意热预算结果通过使用不同的数据和不同的方法可能产生不同的残差项（Huang等，2010）。虽然不考虑涡流过程这项研究，主要热预算条款有助于厄尔尼诺发展类似于以前揭示的那些研究（例如，Huang等人，2010）。图2c示出了这些预算术语中S组和R组（减去 R）之间的差异。请注意，贡献的最重要的术语到SSTA倾向差异这两组之间项1，后面是项5。分别地，这些术语是平均温度由区带电流异常的区域平流，以及异常温度由平均上升流的垂直平流，表示公知的区域平流反馈和温跃反馈。

作为区域平流反馈和温跃层反馈涉及平均和异常的乘积部分，我们进一步检查它们的相对作用，使用陈等人提出的总分化分析方法。（2015b）。 结果表明主要贡献者是异常部分; 即区域电流异常和垂直梯度的异常温度。 从而，在以下分析中，我们专注于检查原因的差异在和在两组之间的发作阶段。

调查什么导致u的差异之间两组，我们诊断区带地转流异常和区域Ekman电流异常在赤道beta;平面框架中。图2d显示了、和在衍生自S基团的赤道（红色曲线）和R组（蓝色曲线）。事实上，在开始阶段在S组比

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