春季印度洋-西太平洋海温对比与东亚夏季降水异常外文翻译资料

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春季印度洋-西太平洋海温对比与东亚夏季降水异常

CAO Jie ^lowast;1,4 (曹杰), LU Riyu ² (陆日宇), HU Jinming ^3,4 (胡金明), and WANG Hai ¹ (王海)

¹云南大学大气科学系，昆明650091

²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，北京100029

³云南大学亚洲国际河流中心，昆明650091

⁴云南国际河流与跨界生态安全重点实验室，

云南大学，昆明650091

（2012年11月26日收到；2013年1月21日修订；已接受的2013年2月25日）

摘要

利用1979-2008年NOAA /OAR/ESRL PSD以及中国国家气候中心提供的数据，在研究SST在热带印度洋（TIO），热带西太平洋（TWP），和热带东太平洋（TEP）和东亚夏季降水（EASR）之间的关系后，定义了一个指数SSTDI来描述TIO和TWP之间的海温差异。与冬季ENSO相比，发现TIO和TWP之间的SST对比与东亚夏季降水的联系更明显，尤其是在东亚夏季雨带和中国东北。当年春季海温对比可以持续到夏季，对西北太平洋和东亚产生了较为明显的对流层低层经向遥相关型环流异常。这些环流异常与沿EASR带的夏季降水异常动力一致。当SSTDI高（低）于正常，东亚夏季降水在扬子江流域，韩国，以及日本中部和南部降水比正常偏多（少）。目前的结果表明，当年春季海温对比可以作为预测EASR异常的一种新的、更好的指标。

关键词：海洋表面温度对比,热带印度洋, 热带西太平洋，东亚夏季降水异常，预报因子

1.引言

准确地预测东亚夏季降水异常对中国、韩国和日本的经济和社会有巨大意义。在夏季，洪水和旱灾频繁发生在东亚，因为在东亚，夏季风变化大（EASM），显而易见的其中的年际变率是由El Nintilde;o南方涛动带来的。特别是，当El Nintilde;o衰减，反气旋异常往往发生在夏天西北太平洋（WNP）对流层低层，这个反气旋异常导致在长江、韩国和日本中部、南部地区出现较大的降雨。关于随后夏季常在西北太平洋延迟出现的反气旋异常，王等（2000）提出，局地风—蒸发—SST反馈机制可能导致西北太平洋海温负异常，并在维持夏季异常反气旋中起重要作用。然而，由于这种负的海温异常在冬天和春天很明显，而在夏天很弱（卢，2001；Terao和Kubota，2005；参见本文图3b）。因此，最近进行相关的一些研究来解释这个延迟的响应，并认为持续的热带印度洋变暖作用在厄尔尼诺减弱后的气候效应并没有消失。

上述研究集中在西太平洋或印度洋海温异常，而不是这些地区海温异常的结构。一些研究发现，东亚夏季降水（EASR）对北印度洋海温异常和西北太平洋海温异常的配置（SSTA）敏感。Kawamura（1998）使用观测的海温进行了三个40年并行AGCM模式模拟集合试验，表明北印度洋和菲律宾以东暖池区东—西SST异常梯度与东亚极端夏季密切相关。Terao和Kubota（2005）认为，在厄尔尼诺事件后续夏天，太平洋和印度洋SST东西对比导致西北太平洋反气旋异常。Ohba和Ueda（2006）使用AGCM进行试验， 评估NIO的远程影响与西北太平洋海温异常的相对重要性。他们指出，西北太平洋季风降雨受NIO SST异常以及西北太平洋海温异常的空间分布影响。然而，他们研究的SST对比是夏季，因此不能预测东亚夏季降水。此外，Kim 等（2009）发现东亚夏季降水可能在前期印度洋增暖或者不增暖（分别称为A型和B型）情形下发生，表明单独印度洋海温异常可能不是一个很好的预报因子。对于前期没有印度洋变暖（即B型），在热带西太平洋海温异常显著为负（图3e）。这些结果促使我们考虑印度洋和西太平洋春季海温异常的分布，试图找到东亚夏季降水的较好预报因子。

本研究的目的是确定印度洋和西太平洋海温异常相结合对比前期赤道东太平洋和中太平洋海温异常，是否可以更准确地预测东亚夏季降水。如果是的话，在降雨预报方面有哪些改进？使用1979年至2008年30年间的观测数据处理了这些问题。

2.数据

所使用的数据来自扩展重建SST版本2（ERSST V3）（史米斯等，2008），全球降水气候项目2（GPCP V2.2）（艾德勒等，2003），和NCEP/DOE月平均再分析（II）（kanamitsu等，2002）数据集。ERSST V3水平分辨率是2◦times;2◦， GPCP V2.2和 NCEP/DOE再分析II水平分辨率是2.5◦times;2.5◦。由国家气候中心提供的496站夏季降水资料（NCC），用来研究中国降水。东亚夏季降水指数（EASRI），以由（25◦N，100◦E），（35◦N，100◦E），（30◦N，160◦E）和（40◦N，160◦E）确定的平行四边形区域平均的6,7,8月降水来表示（图1），该指数被用来模拟东亚夏季风雨带（卢和傅，2010）。

3.结果

3.1回归分析

在这项研究中，（10◦S–12◦N，70◦–100◦E）区域平均的SST被定义为热带印度洋指数（TIOI），（10◦S–12◦N，130◦–180◦E）区域平均的SST为热带西太平洋指数（TWPI），热带印度洋（TIO）和热带西太平洋（TWP）的海温差异使用一个简单的定义：TIOI减TWPI（图1）。注意，我们实质上改变了平均范围（例如整个热带地区--发现第一个区域的东印度洋）结果没有明显改变。简称SST差异指数（SSTDI）如图2所示。

图1研究区域.淡、浓阴影区域分别表示温度大于28 ℃和29 ℃.方框表示用计算指数的区域

图2标准化冬天SSTDI（蓝线），春天SSTDI（绿色线），和EASRI（条状）

众所周知，ENSO每四到七年发生一次。为了更好的理解是否具有相同的周期性变化的TIOI和TWPI，采用了小波相干分析法。图3显示了TIOI和TWPI之间明显的共振周期出现在冬、春七年左右，这两项指标的周期几乎同步。

图3TIO指数和TWP指数相干小波分析（a）冬季和（b）春季。粗黑色等值线指定95%置信水平红噪声影响，细曲线为小波变换受边界影响的区域。相对相位关系表现为同向用向右箭头表示，反向用向左箭头表示。向上箭头表示第一变量的演化超前第二个90°。

表1冬/春季TIOI，TWPI，SSTDI，NI和夏季 EASRI的相关系数（相关系数/置信水平）

* 90%置信水平；**95%置信水平；***99%置信水平

gt; 95%置信水平区域内的相位角位于第一象限。因此，是在经典的ENSO规模内TIOI和TEPI是相互连接，在冬季和春季的TWPI，TIOI改变。

表1分别显示EASRI和T10I， TWPI 和Nintilde;o3．4Index(NI)之间的相关系数。结果表明，在去年冬天EASRI和NI之间的95%的置信水平上正相关关系是显著的，但不在以往的春天90%的置信水平上通过显著性检验。同样，EASR和TWPI之间在去年冬天正相关关系通过了90%置信水平的显著性检验，但没有在以往的春天相同的置信水平。比较相关性分析的结果，EASR和TIOI之间的正相关关系不通过前冬90%的置信水平上显著性检验，但明显在前期春季90%级。所有的相EASRI和TI0I之间的关系数，以及TWPI and NI的相关数均小于0.40，无论是以前的冬天或春天，说明个人海温距平的TIO，TWP和热带东太平洋（TEP）可能不能有效预测EASR异常。

值得注意的是，EASRI 和 SSTDI之间的关系不仅是重要的，但也是固定的：正相关系数从0.56增加到0.61，在以前的冬天在去年春天，他们都比在99%的置信水平为0.46的临界值大得多。这表明，TIO—TWP SST的差异无论是在冬前或前一年的春天，比单独的海温异常在TI0，TWP 和TEP的体现是一种预测EASR的改进。由于春季海温（0.61）对比比冬天的（0.56）具有较大的相关系数，我们主要关注前者。然而，夏季降水回归到先前异常冬季（十二月一月二月； DJF）NI给出图4便于比较。

图4夏季（6-8月）降水异常回归到前期春季(MAM)标准化 SSTDI (a) 和冬天 (DJF) 标准化NI (b)。阴影显示90%（浅红色或浅蓝色）、95%（红色或蓝色）和99%（深红色或深蓝色）的置信水平。等值线间隔为0.3mm/d。实线表示正异常，虚线为负异常。实心圆表示正相关，空心圆表示负相关。一个小圆圈表示相关系数通过90%置信水平下的显著性检验，在95%置信水平下是大圆。

SSTDI相关的降水异常在西北太平洋和东北亚呈现经向三极模式：干异常在菲律宾海和鄂霍次克海和湿异常之间（图4a）。NI相关的降水异常存在类似的模式（图4b），但降水负距平在鄂霍次克海，降水异常出现在扬子江流域，韩国、日本南部和中部。图4显示，沿东亚的夏季雨带的降水SSTDI密切相关。沿着这条雨带，有降水异常的范围从0.3-1.2 mm/d，与SSTDI正相关（图4a）。这些正异常明显大于那些DJF NI，尤其是在扬子江上游和下游、韩国、日本南部（图4b）。此外，更重要的是，在中国东北与NI相关不如与STDI相关的降水异常强大。

图5显示了一个时间段沿经度30◦N每月SSTDI和夏季降水异常的滞后相关系数，图中的粗线条是雨季。滞后的相关性的计算是通过固定的夏季降水和不同月SSTDI相对于异常雨季年记为0，与记为负相关的minus;1，正相关记为 1。30◦N存在SSTDI夏季降水是明显的正相关。SSTDI和夏季降水逐渐增加之间的相关性，在绝对意义上的，从每年的深秋（minus;1）春年最大（0）。TIO的相关持久性不同于EASR和海温之间的滞后关系，由沈和刘发现TWP和TEP（1995）。相对于冬天的SSTDI、NI，可以作为在东亚中高纬度地区降水异常以及沿东亚夏季风雨带降水异常的一个更好的预测标准。

图5沿30◦N SSTDI与夏季降水的滞后相关的时间经度剖面，时间从发生夏季降水的前一年（-1）到后一年（ 1）。等值线间隔0.1。阴影区用不同的颜色表示相关系数通过显著性检验分别是90%（浅红或浅蓝色）、95%（红色或蓝色）和99%（深红色或深蓝色）。

图6显示了MAM的海温异常和MAM SSTDI和DJF NI之间的相关系数。两指标与热带海温异常区域三极模式有关：在印度洋和太平洋东部显著的正异常，而在西太平洋的负异常，这表明这两个指标之间有着密切的关系。事实上，这两个指标之间的相关系数高达0.71。然而，就在西太平洋的这两个指标相关的海温异常之间有明显的差异：SSTDI相关的海温异常强但NI相关的弱。这种差异可以在图6C更清楚地看到，并提出MAM海温异常和MAM SSTDI之间的相关系数，DJF NI相关的组件已被删除。因此，图6c是MAM SSTDI相关的海温异常，但独立DJF NI。西太平洋确实存在明显的负海温异常。此外，印度洋东部出现了轻微的显著正异常。因此，该SSTDI确实比Ni代表印度洋和西太平洋之间的SST的一个更大的程度的对比，并通过SSTDI为代表的部分独立的ENSO海温异常。

图6 3-5月平均的海表温度异常与 3-5月 SSTDI (a), 12-2月 NI (b),还有去除12-2月NI有关影响的3-5月 SSTDI之间的相关系数（C）。等值线间隔0.2.阴影区域分别表示相关系数通过95%（红色或蓝色）和99%（神红色或深蓝色）显著性检验。

春季的海温异常持续到夏季，虽然相关性变弱（图7），类似于SSTDI的模式（图6），今年夏天模式也表明SSTDI相关海温异常（图7a）比NI相关海温异常强（图7b）。在西太平洋对比印度洋和对比西太平洋更清楚地显示出SST差异（图7c）。因此，印度洋和西太平洋之间的SST对比可以持续到夏季，特别是对于SSTDI相关的海温异常。

图7同图6，但为6-8月平均海温异常

对比印度洋和西太平洋之间夏季海温，结果在西北太平洋地区对流层低层反气旋异常（图8a和8c），这与Terao和Kubota（2005）数值结果吻合。此外，主要与SSTDI相关的风异常，与DJF比较NI相关的（图8b和8d），在西北太平洋和东亚现出一种清晰的子午遥相关型。

异常。

低纬东风异常和中高纬度东风异常大于60帕海平面气压和热带西部早期异常低于–20 Pa海平面气压与SSTDI的关系更为显著。众所周知，EASR的中高纬度大气环流异常的影响（例如He 等2006；丁和王，2007；丁，2011），以及由低纬环流异常（如黄和吴，1989；王等，2000, 2003；林和卢，2009；谢，2009；文格等人，2011）。因此，图8在中国东北地区和鄂霍次克海所示的环流异常,（图4）SSTDI与强降水异常沿EASR带动态一致性。

为了进一步验证回归分析所得的结果，识别出对比度更高、对夏季降水异常影响更大的因素，进一步采用综合分析方法。基于归一化正常的SSTDI超过1标准测定的正、负相关年。根据图2,可以选择1991, 1992, 1993和1998作为正异常年，1986, 1989, 1994和2004作为负异常年。

图8 850 hPa 6-8月平均风异常和6-8月平均海平面气压异常回归到标准化的前期MAM SSTDI（A和C），和 DJF NI（B和D）.风的单位是m/s，海平面气压单位为Pa,等值线间隔10Pa

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