夏季东亚-太平洋遥相关型的可预测和不可预测的成分外文翻译资料

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夏季东亚-太平洋遥相关型的可预测和不可预测的成分

Xiaozhen LIN，Chaofan LI，Riyu LU，Adam A. SCAIFE

大气科学与地球物理流体动力学数值模拟国家重点实验室

中国科学院大气物理研究所，中国科学院大学，北京

中国科学院大气物理研究所季风系统研究中心，北京

英国埃克塞特EX1 3PB菲茨罗伊路4号气象局哈德利中心

英国德文郡埃克塞特大学工程、数学和物理科学学院

摘要

东亚-太平洋（EAP）遥相关型是北半球夏季西北太平洋和东亚地区环流变化的主要模式，它能从热带地区延伸到高纬度地区。然而，在多模式集合平均预测中缺少了这种模式的大部分内容，其特征在于中高纬度存在非常弱的环流异常。本研究利用最先进的耦合海洋预报系统关注温带地区EAP型的缺失。结果表明，温带环流的可预测性要小得多，且取决于不同集合成员之间的大范围扩散。这意味着大气内部变异的贡献很大。然而，热带-中纬度遥相关在模型中也比观测相对要弱，这也导致预测温带循坏的失败。进一步研究结果表明，温带EAP型与俄罗斯东部的异常表面温度密切相关，且也表现出较低的可预测性。这种不可预测的循环—表面温度的联系与EAP型相关，且也可以调节东亚雨带。

关键词：EAP型 循环 季节预报 表面温度 俄罗斯东部

1. 介绍

东亚—太平洋（EAP）遥相关型（黄荣辉和孙凤英,1992），也被称为太平洋—日本型（Nitta,1987），主导了北太平洋西部和东亚夏季气候的年际变化（WNP-EA）。它具有异常的纬向伸长中心，在北太平洋西部和东亚的经向上的赤道和高纬度之间交替出现（Kosaka和Nakamura, 2006; Lu和Lin, 2009）。与EAP型相关的循环异常表现出经向波状分布，具有交替的气旋和反气旋异常（例如，Kosaka和Nakamura,2006,图4;Lu和Lin,2009,图2）。EAP型不仅在亚热带北太平洋西部与循环变化密切相关，表现为北太平洋西部副热带高压的变化（Lu和Dong,2001;Lu,2004），在中纬度北太平洋西部和东亚地区也与循环变化密切相关。这种遥相关型改变了水汽输送，并显著地影响了东亚的夏季降水。

菲律宾海周围的异常对流通常被认为是EAP型的波源之一，它在对流层低层向北传播（Kawamura等,1996;Lu,2001;Kosaka和Nakamura,2006）。然而，菲律宾海周围的异常对流激发的波浪活动主要出现在N以南的低纬度地区（Kosaka和Nakamura,2006）。在北太平洋西部和东亚地区的中纬度区域，存在与EAP遥相关型相关的显著的循环异常，它表明潜在的物理机制可能与Rossby波传播到中纬度区域有关（例如,Scaife等,2017），但EAP型背后的机制尚未完全被认知。

至于EAP遥相关型的预测，预测模型通常捕获与热带海气相互作用相关的成分（Kosaka等,2012,2013;Li等,2012,2014a）。这些良好的预测主要在亚热带的北太平洋西部上作为北太平洋西部副热带高压的变化（Wang等,2009;Li等，2012）。在对流层低层，当前耦合预报系统显示的高预测技能在日本南部北太平洋西部地区发现了纬向风（Li等,2012）。然而，预测能力向北直到中纬度地区迅速降低，特别是N以北的地区。特别的，与北太平洋西部副热带高压有关的低对流层环流与观测的中纬度区域的异常气旋或反气旋显著相关，但如Li等人（2012年）所述，在集合平均模型输出中没有明显的异常。这意味着要么这个高纬度分量根本不可预测，要么就是当前的耦合模型可能无法捕获EAP型观察到的中纬度分量。这进一步表明，除热带强迫外，不同的（不可预测的）机制是造成与EAP型相关的中纬度环流的原因。至关重要的是要更好地理解与EAP遥相关型相关的中纬度环流变化的潜在机制，因为这种中纬度环流显著影响东亚的夏季气候。

1998年的夏季在几个方面都很特别。首先，EAP遥相关型在这一年的夏季很明显（图1a）。其次，与此EAP型相关，在北太平洋西部存在一个异常强烈的反气旋，这是厄尔尼诺衰变夏季的典型特征，并且这也导致东亚出现洪涝灾害（例如，Wang等,2000; Xie等,2016; Li等,2017）。最后，也是最重要的是，至少在热带和亚热带，这一年夏季与强烈的热带信号有关的气候异常显示出很高的预测能力（Li等,2012; MacLachlan等,2015）。因此，这一年的夏季为我们提供了一个研究热带—温带相互作用的好机会。为此，我们分析了最先进的耦合季节预报系统的输出结果，并将模型结果与观测结果进行了比较。

本文的结构如下：第二节介绍了所使用的数据。第三节分析了1998年EAP遥相关型的预测以及夏季预测表面温度和降水的相关响应。第四节提供了总结和讨论。

1. 资料和方法

本位使用逐月平均国家环境预测中心—国家大气研究中心再分析数据（Kalnay等,1996），从1979年到2015年夏季（6月-7月-8月）。我们还使用了1979年至2015年全球降水气候学项目数据集（Adler等,2003）的降水数据。在这里，我们只关注年际变化，并通过删除九年的滑动平均来排除十年或长期的成分。

本研究检查了两组回顾性预测（后报）数据。第一个是基于气候变化的基于集合的预测及其影响（EN-SEMBLES）季节预报项目（Van Der Linden和Mitchell，2009），这是一个基于五个耦合大气—海洋—土地全球模型的欧盟资助的综合预测项目。它包括1960年至2005年46年期间的后报。每年，季节性预报在5月1日初始化，运行7个月，每个模型有9名成员。因此，每年有45名成员。

我们还使用了Met Office Global Seasonal预测系统5（GloSea5）的输出结果（MacLachlan等,2015）。来自GloSea5的Hindcast增加了我们研究中的整体尺寸;此外，GloSea5对东亚降水和北太平洋西部副热带高压具有良好的预测能力（MacLachlan等，2015; Li等，2016）。该预报系统中使用的模型是哈德利中心全球环境模型第3版，大气层的水平分辨率为，海洋和海冰模型的水平分辨率为。GloSea5的回顾性预测是在1992年至2011年的每个夏季进行的，每年有24名成员。

这两个后报在EAP遥相关型的模拟中表现出相似性。ENSEMBLES（GloSea5）系统与1960-2005（1992-2011）期间的观测值之间的EAP指数[由Huang（2004）定义]的时间相关系数为0.57（0.50）。因此，我们将1998年的所有集合成员合并在这两个预测系统中，以便利用足够的集合成员（69）和使用重叠的后报期（1992-2005）作为气候学来研究可预测性，并通过去除集合平均值的气候学来计算异常。

1. 结果

3.1．1998年EAP遥相关型的预测

图1显示了1998年观测和模型预测中的850 hPa水平风异常。在观测中，北太平洋西部和东亚地区上的风异常呈现出明显的经向遥相关型，东亚有三个中心（图1a）。菲律宾海和东北亚有两个异常的反气旋，东亚有一个异常的气旋。相比之下，多模式集合（MME）平均结果显示，中纬度地区的水平风异常与亚热带北太平洋西部地区上的反气旋异常相比较小（图1b）。多模式集合平均结果仅预测亚热带北太平洋西部地区的反气旋异常。尽管在1998年有强烈的热带强迫，但是EAP遥相关型的温带部分在整体平均值中没有得到很好的预测。这种差异有两个可能的原因：温带EAP节点可能只是不可预测，或者可能存在模型误差阻止其模拟响应热带强迫。为了进一步评估这一点，我们检查模型集成成员，以确定它们是否可以通过模型中的内部不可预测的可变性来模拟EAP型的温带部分。

图1.（a）观测中的850 hPa水平风异常和（b）1998年的多模式集合平均值。（c）负积分成员和（d）1998年正积分成员的复合850 hPa水平风异常（单位）：）。“A”和“C”分别代表反气旋和气旋循环异常。绿色框表示EAP遥相关型（N，E）的中纬度分量的区域。

根据观测值与多模式集合平均预测值之间850 hPa水平风异常的明显差异，将纬向风异常（N，E）定义为中纬度纬向风指数。为了避免反气旋异常对亚热带北太平洋西部地区的影响，仅采用气旋异常的北部来确定指数，以进一步研究中纬度纬向风与EAP型的热带部分之间的遥相关。正（负）纬向风指数表示中纬度的西风（东风）异常。总共有11/69（14/69）个积分成员的纬向风指数小于（大于）标准差-0.8（0.8）。图1c和d显示了这些负积分和正积分成员的850 hPa水平风异常的复合空间分布。负积分成员的风异常（图1c）显示了异常中心的三极模式，类似于观测到的风异常（图1a）。它表明负索引集成成员可以捕获北太平洋西部和东亚地区上的EAP型。相反，正整合成员中亚热带北太平洋西部地区的反气旋异常（图1d）向北延伸到中纬度，与N以北的气旋异常中心相关，这与负指数积分和在中纬度地区观测中的相反。因此，负积分和正积分成员之间相反的异常循环模式导致用于多模式集合平均预测的中纬度地区的弱循环异常（图1b），这表明模型整合成员之间存在大的扩散，并且EAP型的温带部分是转载但可能无法预测。

图2所示。1998年69次综合的中纬度纬向风指数(y轴，如图1绿色方框所示)和WNPMI (x轴)的异常散点图。黑点和灰点分别代表MME均值和观测值中的指标。单位:。

1998年来自69个整合构件的纬向风指数的散点图如图2所示（y轴）。可以看出，纬向风指数相当分散，其中约一半的指数为负，另一半为正。多模式集合平均预测中的纬向风指数较小（0.003 m s-1），而观测中的纬向风指数为-1.40。集合成员的传播确实包括观察值。相比之下，1998年EAP型的亚热带成分，以北太平洋西部地区的季风指数（WNPMI）为代表，跟随Wang和Fan（1999）[850°hPa纬向风异常之间（N，E）和（N，E）]，由集合成员很好地预测，如图2（x轴）所示。几乎所有成员都是阴性，这表明该模型能够模拟和预测1998年亚热带北太平洋西部地区上的异常反气旋环流。在观测和多模式集合平均预测中北太平洋西部地区的季风指数都是负的，并且多模式集合中的循环异常强度意味着预测（-5.10）接近观测值（-5.87）。 这与亚热带北太平洋西部地区中反气旋环流异常的高预测技术一致（Kosaka等，2012; Li等，2012），这在很大程度上有助于前面所示的EAP指数的预测技巧。然而，这些集合成员在纬向风指数和北太平洋西部地区的季风指数之间的相关系数非常低（0.12），这意味着1998年模型预测中EAP型的这两个组成部分在很大程度上独立变化，而不是强烈的热带强迫。

EAP型中纬度成分缺乏可预测性的进一步证据可以从1998年以后的后报年份找到。对于ENSEMBLES（GloSea5）的所有后报年，预测和观测的纬向风指数之间的相关系数仅为0.21（0.23）。同样，ENSEMBLES（GloSea5）中的集合均值预测的年际方差为0.01（0.03），远低于观测值（1960-2005为0.56 ，1992-2011为0.43 ），在所有集合成员中，从1992年到2005年减去单个模型的气候学后连接，它是0.42，与观察中的类似。 这些结果证实，即使模式是由模型逼真地模拟出来的，但是在EAP型的中纬度环流中存在很少的预测技能。然而，中纬度纬向风和北太平洋西部地区副热带高压之间的遥相关模型误差也有一些证据：所有后报年（1992年至2005年）所有集合成员的纬向风指数与北太平洋西部地区的季风指数之间的相关系数为0.07，低于观察值（1979-2015为0.52），但由于样本量较大，根据学生t检验仍然超过95％置信水平。这意味着虽然模型可以通过内部变化再现EAP型，但它们无法很好地再现热带—中纬度遥相关，并且如果对与EAP型有关的中纬度环流的变化有更好的遥相关能重现，则可以期待预测技能有所提高。

ENSEMBLES的五个单独模型中存在类似情况，并且所有模型都显示出与北太平洋西部地区副热带高压变化相关的中纬度环流的显著的成员间变异性（预测的不确定性）（Li等，2012，图11）。此外，这些模型都没有显示出良好的纬向风指数预测技巧; 相关范围介于-0.11和0.21之间。模型性能的差异可能在于不同模型之间的不同参数化或残余内部变异性，本研究中不再进一步讨论。

3.2．俄罗斯东部地表温度的响应

与大气环流一致，地表温度异常也呈现经向波状模式，沿着梅雨带有负异常，在俄罗斯东部和亚热带北太平洋西部地区呈正异常（图3a）。俄罗斯东部陆地面积（N，E）平均表面正温度异常达到1.16°C。对于多模式集合预测，异常非常弱，甚至在中纬度地区有相反的迹象。俄罗斯东部的平均温度异常仅为-0.33◦C，这表明对观测到的温度变化的预测很差。此外，中纬度北太平洋西部和东亚地区表面温度异常也表现出不同群体成员之间的大对比度，如图3所示。对于负指数情况（图3c），表面温度异常表现出相对相似的经向波类似于观察的模式（图3a）。相反，对于正积分成员（图3d），30°N以北的地表温度异常与负整合成员和观测的相反，俄罗斯东部存在负异常和沿北太平洋西部和东亚地区40°N存在正异常。菲律宾海周围的地表温度异常对两个一体化群体都是正的，这与模型在预测热带气温方面的良好能力相对应。一般而言，在中纬度地区复制东风（西风）异常的整合成员倾向于很好地（不好地）预测EAP遥相关型，并预测俄罗斯东部的正（负）表面温度异常和沿着梅雨带地区的负（正）异常。在中纬度地区发现了积分中表面温度的大幅度扩散。

图3 如图1所示，但表面温度异常（单位：）。绿色框表示俄罗斯东部的区域（50°-70°N，120°-160°E）

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