亚洲夏季风区北半球夏季季节内振荡的实时多元指数外文翻译资料

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Real-time multivariate indices for the boreal summer intraseasonal oscillation over the Asian summer monsoon region

亚洲夏季风区北半球夏季季节内振荡的实时多元指数

June-Yi Lee bull; Bin Wang bull; Matthew C. Wheeler bull;

Xiouhua Fu bull; Duane E. Waliser bull; In-Sik Kang

摘要 亚洲夏季风( ASM )的北半球夏季季节内振荡( BSISO)是全球季风系统短期气候变化性的主要来源之一。与相关的Madden - Julian振荡( MJO)相比，它在性质上更为复杂，距离赤道更远具有显著的向北传播和可变性。为了便于对BSISO的检测、监测和预测，我们提出了两个实时指数: BSISO1和BSISO2，这两个指数是基于对1981 - 2010年30年期间的北方夏季(5-10月)在10°S - 40°N、40°- 160°E区域中经过滤波处理的向外射出的长波辐射（OLR）及U850 异常场进行联合EOF( MV-EOF) 分解并得到前4 个主成分时间序列。BSISO1是由MV - EOF分析的前两个主成分( PCs )定义的，它们共同代表了典型的北向传播可变性，这种可变性通常与具有30 -60天的准振荡周期的向东的MJO一起发生。BSISO2由第三和第四PCs定义，它们共同主要捕获季风前和季风爆发季节期间10-30天的向北/西北传播变率。BSISO1循环细胞呈西北向东南倾斜的Rossby波型，而BSISO2循环细胞呈西南向东北倾斜的前向延长型。BSISO2对印度洋和南海季风爆发的时间有调节作用。这两个BSISO指数能够很好地描述ASM地区季节内总变异性的很大一部分， 比Wheeler和Hendon的实时多变量MJO指数更好地代表了南北向传播。

关键词 北方夏季季节内振荡 马登-朱利安振荡 实时多元指数 向北传播 亚洲夏季风 季风爆发

1.介绍

众所周知，热带季节内振荡(ISO)表现出明显的季节变化。与北半球冬季相比，北半球夏季与ISO相关的对流变化性的主要中心从赤道向10 -20N移动，传播模式复杂得多。北半球冬季ISO (也称MJO)主要表现为向东传播，而北半球夏季ISO(BSISO)在印度夏季风(ISM )区域也表现为向北/东北传播，在西北太平洋-东亚(WNP-EA)区域则表现为向北/西北传播，通常与沿赤道的MJO传播相同。尽管MJO被认为适用于所有季节，北半球夏季的变异性普遍较弱，但BSISO被认为是热带ISO在北半球夏季盛行的一种特殊模式。因此，对于许多应用，考虑由MJO和BSISO两种模式描述的热带ISO具有指导意义。MJO在北半球冬季(12月至4月)占主导地位，BSISO在北半球夏季(6月至10月)占主导地位，5月和11月是过渡月份，在这两个月份中任一种模式都可能占主导地位。

重要的是，BSISO是亚洲夏季风和全球季风中短期气候变化的主要来源。已知它影响夏季风爆发、季风的活跃/中断阶段和季风的季节平均。它也是降水和温带大气环流季节气候可预测性的可能来源。已确定了BSISO的两个不同周期: 30-60天和10-20天。BSISO的干湿交替强烈影响极端水文气象事件、自然灾害的主要驱动力，从而影响世界上人口最多的季风区的社会经济活动。

鉴于BSISO的极端重要性，拥有它的实时指数可以极大地帮助监控和预测应用。对于MJO，Wheeler和Hendon (2004)开发的实时多变量MJO(RMM)指数是最广泛地用于这类应用的。它由赤道平均(15°S-15°N)出射长波辐射和850 (U850)和200 hPa (U200)纬向风的多元经验正交函数( MV-EOF )模式的前两个主分量时间序列定义。RMM指数的赤道对称性质使得它成为赤道东传播模式MJO的一个很好的度量。然而，由于RMM指数旨在描述全年的MJO活动，因此它不能完全代表ISO的季节性，尤其是在北半球夏季ISO活动最远离赤道的高峰期。图1分别显示了北半球冬季( 11月至4月)和夏季(5月至10月)去除气候缓慢的年际周期和年际变化后五天平均OLR的变化，以及两个季节由双组分RMM指数解释的异常的分数变化。结果表明，除了南太平洋辐合带外，RMM指数还能描述到北半球冬季主要对流区的大部分季节内OLR变化。另一方面，在北方夏季，RMM捕获的方差主要限制在5°S和18°N之间，并没有达到BSISO记录的亚洲夏季风( ASM)区域的北方。本文的工作目标是改进BSISO实时监测和预测的RMM指数。

图1 a是11～4月(NDJFMA)和5～10月(MJJASO)去除气候年轮和年际变率后的五天平均OLR异常方差( W² m^-4)。b按双组分RMM指数计算的5天平均OLR异常的分数方差(%)。a右侧的蓝色虚线表示亚洲夏季风(ASM)区域。b中红色等高线表示OLR变异中心，变异大于800 W² m^-4，如a所示

已经有几次尝试主要使用特征技术来定义BSISO的指数。最近，菊池等人(2012)审查了现有的方法，并提出了双峰ISO指数，其中包括在非赤道季风槽区具有显著的北向传播和大变率的BSISO模式，以及沿赤道带具有主要东向传播的MJO模式。他们的指数成功地确定了热带ISO的夏季和冬季组成部分，但在捕获BSISO方面仍有一些局限性，特别是在孟加拉湾和WNP - EA地区( Kikuchi等人的图6)。此外，如菊池等人(2012)指数是使用25 -90天过滤数据定义的，当试图实时应用该指数并将其应用于全球数值预报模型的输出时，会出现复杂情况。理想情况下，我们希望BSISO的一个或多个指数不涉及时间过滤，因此不涉及跨越不同观察日或不同预测提前期的信息模糊。

第2节介绍了本研究提出的BSISO指数的定义方法。第3节介绍了这些指数所反映的BSISO的基本特征。第4节描述了BSISO模式的综合生命周期以及由指数捕获的OLR和U850异常的分数方差。第5节讨论了如何应用这些指标进行实时监控。第6节作了总结和讨论。

1. BSISO指数的定义

2.1 数据

所使用的数据包括来自国家海洋和大气管理局(NOAA)极地轨道卫星的水平分辨率为2.5°的每日高级甚高分辨率辐射计(AVHRR) OLR和来自NCEP /DOE的水平分辨率为2.5°的再分析II的850和200hPa的每日水平风。

2.2定义BSISO指数的过程

本研究提出的BSISO指数比RMM指数更能代表分数方差和观测到的整个ASM区域的北向传播ISO。经过大量敏感性试验，我们选择的新BSISO指数定义方法使用了1981-2010年5月1日至10月31日ASM区域(10°S - 40°N，40°- 160°E)上每日平均OLR和850hPa纬向风(U850)异常的MV -EOF分析。在Wheeler和Hendon (2004)中，OLR和U850异常是通过去除年周期(气候年变化的平均值和前三个谐波)以及通过减去过去120天的滑动平均值来获得的。我们不应用任何其他时间过滤。然后，通过在ASM区域上的区域平均时间标准差对两个异常场进行归一化。OLR使用的归一化因子为33.04 W·m^{- 2}，U850使用的归一化因子为4.01 m·s^-1。在归一化OLR和U850异常应用MV - EOF后，我们发现前四种MV -EOF模态的时间系数对于在ASM区域上表示BSISO非常重要。每个模式所占的百分比差异分别为7.2 %、4.9 %、3.8 %和3.5 % (图2、3)。因此，前四种模态的时间系数可占ASM区域OLR和U850组合异常日总方差的19.4%。尽管每个模态的百分比变化很小，但是根据North等人的规则，它们在统计上彼此区别开来，并且与更高的模态区别开来(1982)。在Livezey和Chen (1983)之后估计的5520个总样本量中，有效自由度为1520个。它是用于定义BSISO指数的前四种模态的主成分时间序列或投影系数(PCs)。

我们在分析中使用OLR和U850的MV -EOF的原因是基于理论和实际考虑。从理论上看，由于低层大气环流与主要季风对流热源的相互作用被认为是BSISO向北传播的主要机制，因此我们将U850和OLR都包括在内。从实用的角度来看，灵敏度测试表明，OLR和U850的组合在定义BSISO方面比其他变量组合表现得更好。表1总结了这些灵敏度测试的结果，重点说明了来自各种EOF分析的前两种EOF模式的PCs的解释方差和光谱特性。OLR和U850的最小方差解释方差最大(分别为12.1 %和9.3 %，9.6 %和10.4 %)。在30 - 60天的频带中，前两个PCs方差的分数对于OLR和U850组合也接近最大值(0.50与0.52、0.46和0.49相比)。从OLR和U850的选择组合导出的PCs的相干性在30 - 60天波段(0.48)中也是可接受的高，这表明分析可能捕获传播的季节内现象。关于四种MV -EOF模式和导出的BSISO指数的进一步分析和详细信息将在以下章节中提供。

1. BSISO指数的基本特征

在此基础上，本文提出了两个BSISO指标:包含第一和第二MV - EOF模式的BSISO1和包含第三和第四模式的BSISO2。如将要显示的，BSISO1表示在ASM区域上的规范北向传播BSISO，这在许多先前的研究中涉及，具有30 -60天的准振荡周期。BSISO2则主要捕获BSISO的北向和西北向传播，传播期分别为30天和10 -20天。

3.1 BSISO1：规范北向传播的BSISO分量

图2示出了前两个MV -EOF模式的空间结构和PCs。为了显示全水平风矢量，通过对V850异常进行回归，得到了850 hPa (V850)处的相关经向风场，通过它们相对于每个PC的面积平均时间标准偏差(2.651 m·s^-1)进行归一化。第一模式(EOF1)的空间结构在OLR中主要显示东西向跷跷板模式，而EOF2在ISM区域上显示更多的四极模式，其特征在于北到南偶极和WNP -EA区域上相反方向(南到北)偶极。EOF空间结构的U850分量与OLR分量近似正交，在正OLR异常的北部和东部出现西风异常，东部则相反。EOF1和EOF2之间的相似之处在于它们的模式具有西北向东南倾斜的特征。如将进一步讨论的，这种相似性是第一个建议， 即EOF1和EOF2应当作为一对一起处理以形成我们称为BSISO1的东西。

图2 在850 hPa (U850)异常情况下，前两种主要MV-EOF模式的空间结构(a，b)和PC时间序列( c），通过它们在ASM区域的面积平均时间标准差归一化( OLR为33.04 W·m ^-2，U850为4.01 m·s ^-1 )。为了显示全水平风矢量，通过对V850异常进行回归得到850 hPa ( V850 )处的相关经向风，并通过其面积平均标准差(3.14m·s ^-1)对每个PC进行归一化。MV-EOF模式是1981 - 2010年间在MJJASO期间获得的。

图3 与图2相同，模式为第3和第4模式

表1 不同EOF分析结果的总结

在所有分析区域，气候年轮和年际变率被去除，然后用ASM区

域的面积平均标准差对异常进行归一化处理。

图2c中提供了与前两个EOFs相关联的PCs的样本。与EOF模式的顺序一致，PC1的变化略大于PC2的变化。在所示的年份中，可以看出PC1和PC2在季节内的时间尺度上变化很大，PC1通常领先PC2大约四分之一周期。这为我们将前两个EOF模式作为一对包含在BSISO1中提供了进一步的证据。

每个PCs的平均季节变化周期如图4所示。在5月至10月(EOF分析使用的季节)以外的一年中的几个月，通过将OLR和U850异常投影到相同的EOF结构上来获得“PC”数据。因此，在11月至3月的月份中，我们使用“投影系数”，在5月至10月的月份中，投影系数和主分量是等价的(我们都将其标记为“PCs”)。根据EOF分析模式排序的要求，PC1在整个北方夏季的平均总方差最大，其次是PC2，两者都具有相似的季节周期，在整个5月至10月期间都有很大的方差。显然，PC1和PC2 (即BSISO 1)代表了主导的BSISO模式，它们的季节周期的相似性进一步证明了它们应该一起处理。有趣的是，PC1的方差在4月下旬和5月上旬突然增大，5月和8月的方差最大值加倍，而PC2方差的季节周期往往延迟约半个月。

图4 1981 - 2010年30年间四种PCs的平均季节变化周期。采用30天运转

图5 前四个MV - EOFs的每个PC的功率谱。在MJJASO期间，每年分别计算184个样本量，然后在30年内取平均值。绘图格式强制任何频带中的功率曲线下的面积等于方差。每条曲线下的总面积按EOF换算为解释方差( Exp Var )

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