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    Ningaloo Nio/Nia與華南冬季降水異常的聯(lián)系

    2022-06-01 04:10:48吳越曾剛楊效業(yè)李忠賢
    氣象科學(xué) 2022年1期

    吳越 曾剛 楊效業(yè) 李忠賢

    (1 南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心/氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室南京信息工程大學(xué),南京 210044;2 四川省氣候中心,成都 610072)

    引 言

    2010年11月至2011年初,澳大利亞西海岸出現(xiàn)了劇烈的暖海溫異常,強(qiáng)烈的“海洋熱浪”導(dǎo)致了大量的珊瑚白化和魚類死亡[1-2]。這種印度洋東部的增暖現(xiàn)象與赤道太平洋發(fā)生的El Nio以及大西洋發(fā)生的Benguela Nio類似,2013年FENG, et al[3]將其命名為Ningaloo Nio,它的負(fù)位相事件被稱為Ningaloo Nia。海洋的熱力性質(zhì)的變化是氣候變化的重要驅(qū)動(dòng)力,海表溫度的變化能夠影響局地降水的可預(yù)測(cè)性[4],因而,理解Ningaloo Nio/Nia的變化特征及其影響對(duì)于預(yù)測(cè)未來(lái)“海洋熱浪”對(duì)氣候變化的影響十分必要[5]。

    澳大利亞獨(dú)特的Leeuwin洋流逆風(fēng)沿著西海岸由低緯度向南極流動(dòng)[6],在季節(jié)和年際尺度上影響著澳大利亞西南海域的海表溫度變化[7]。FENG, et al[3]指出,2011年初的Ningaloo Nio是受到La Nia強(qiáng)迫產(chǎn)生,2010年El Nio迅速過(guò)渡到La Nia,導(dǎo)致暖海水通過(guò)印尼海峽流入印度洋,進(jìn)一步增強(qiáng)了Leeuwin洋流,從而演變成Ningaloo Nio。Kataoka, et al[8]通過(guò)對(duì)近60 a發(fā)生的Ningaloo Nio(Nia)事件研究指出,Ningaloo Nio(Nia)具有季節(jié)鎖相的特性,并將Ningaloo Nio(Nia)分為局部增強(qiáng)型和非局部增強(qiáng)型,其中局部增強(qiáng)型的Ningaloo Nio(Nia)可通過(guò)印度洋固有的海氣相互作用發(fā)展起來(lái),與熱帶太平洋上的El Nio(La Nia)的Bjerknes反饋機(jī)制[9]類似,在這種模式下,澳大利亞西部降水較多(較少),北部較少(較多)。而非局部增強(qiáng)型的Ningaloo Nio(Nia)則與Clarke-Meyers效應(yīng)[10]有關(guān),在這種模式下澳大利亞西南部降水減少(增加)75%以上,中部地區(qū)則增加(減少)200%以上。ZHANG,et al[11-12]認(rèn)為大約有40%的Ningaloo Nio與La Nia同時(shí)發(fā)生,并提出了跨海域的耦合機(jī)制。Kataoka, et al[13]通過(guò)數(shù)值試驗(yàn)指出,Ningaloo Nio也可以不依靠對(duì)ENSO的響應(yīng)獨(dú)自發(fā)展起來(lái),認(rèn)為在沒(méi)有ENSO影響時(shí)將為當(dāng)?shù)毓逃械暮庀嗷プ饔玫陌l(fā)展提供有利條件。

    華南冬季相較于夏季來(lái)說(shuō)降水偏少,但冬季降水的變化也會(huì)產(chǎn)生重要影響,并且多伴有災(zāi)害性天氣,甚至?xí)?duì)人民的生命財(cái)產(chǎn)造成重大損失[14-15]。太平洋海溫的變化作為華南冬季降水的重要影響因子,已經(jīng)有很多學(xué)者對(duì)二者的關(guān)系進(jìn)行了研究。例如,任倩等[16]指出,熱帶西太平洋暖池處于冷水年時(shí)有利于華南冬季降水的增多。何金海等[17]則指出,西太平洋暖池與華南冬季降水關(guān)系具有明顯的年代際變化特征。陶詩(shī)言等[18]指出,El Nio(La Nia)年亞洲上空的環(huán)流型不利(有利)于寒潮向南爆發(fā),導(dǎo)致亞洲冬季風(fēng)偏弱(強(qiáng)),從而導(dǎo)致我國(guó)南方冬季降水在El Nio(La Nia)年異常偏多(少)。LI, et al[19]認(rèn)為ENSO可通過(guò)西北太平洋異常反氣旋對(duì)華南冬季降水產(chǎn)生顯著影響。FENG, et al[20]指出,典型的ENSO和ENSO Modoki對(duì)東南亞和我國(guó)南方冬季降水的影響有顯著差異,這種差異是由大氣對(duì)ENSO和ENSO Modoki在西太平洋不同的非絕熱加熱產(chǎn)生局地響應(yīng)造成的。袁良等[21]通過(guò)分析El Nio和El Nio Modoki年冬季西太平洋副熱帶高壓的強(qiáng)度和位置的變化,得出El Nio年冬季華南地區(qū)降水偏多,而El Nio Modoki年我國(guó)華南地區(qū)降水偏少的結(jié)論。印度洋海溫異?,F(xiàn)象對(duì)東亞大氣環(huán)流和氣候也產(chǎn)生了重要影響[22-23]。龍曉琴等[24]認(rèn)為,當(dāng)熱帶印度洋海盆一致變冷時(shí),東亞冬季風(fēng)將增強(qiáng)。肖子牛等[25]指出,在El Nio發(fā)生期間,東冷西暖的印度洋海溫結(jié)構(gòu)加大了東太平洋海溫異常對(duì)東亞季風(fēng)區(qū)的影響,使中國(guó)西南到華南的降水明顯增加。

    1 資料和方法

    1.1 資料

    (1)海溫資料為NOAA擴(kuò)展重建海表溫度(ERSST)V3b[26],水平分辨率為2°×2°。

    (2)大氣環(huán)流資料為NCEP/NCAR月平均再分析資料[27],其水平分辨率為2.5°×2.5°。

    (3)降水資料為中國(guó)2 400多個(gè)臺(tái)站日降水觀測(cè)資料插值而成的CN05.1格點(diǎn)資料[28-29],分辨率為0.25°×0.25°。該資料集具有較高的空間分辨率且經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,效果較好。

    采用的資料時(shí)間范圍均為1979年1月至2017年2月,均扣除線性趨勢(shì)。文中冬季取12至次年2月的3個(gè)月平均。

    圖1 (a)澳大利亞西側(cè)海溫異常第一特征向量的空間分布;(b)澳大利亞西側(cè)海溫異常第一特征向量的時(shí)間系數(shù)序列(紅色實(shí)線:PC1)及Ningaloo Nio指數(shù)(藍(lán)色虛線:NNI)Fig.1 (a)The first EOF mode of SST anomaly of western Australia,(b)time series of normalized principal component of EOF1on the SST anomaly off western Australia(red solid line:PC1)and Ningaloo Nio Index(blue dotted line:NNI)

    1.2 方法

    主要采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(EOF)、相關(guān)分析、回歸分析、合成分析等統(tǒng)計(jì)方法。

    ENSO在年際尺度上對(duì)全球的氣候變化具有重要的影響,為了有效分離Ningaloo Nio/Nia和ENSO對(duì)華南冬季降水的影響,使用An[30]提出的數(shù)據(jù)處理方法,即

    ξ=ξ*-Z×cov(ξ*,Z)/var(Z)。

    (1)

    其中:ξ*為去掉ENSO海溫信號(hào)前的氣象要素場(chǎng);ξ為去掉ENSO海溫信號(hào)后的氣象要素場(chǎng);Z為Nio4區(qū)冬季海溫;cov為去掉ENSO海溫信號(hào)前的氣象要素場(chǎng)與Nio4區(qū)冬季海溫的協(xié)方差;var為Nio4區(qū)冬季海溫的方差。

    2 Ningaloo Nio/Nia對(duì)華南冬季降水的影響

    2.1 Ningaloo Nio/Nia的基本特征

    圖2 NNI的逐月標(biāo)準(zhǔn)差Fig.2 Monthly standard deviation of the normalized NNI

    圖2給出了NNI逐月標(biāo)準(zhǔn)差的分布情況,可以發(fā)現(xiàn)澳大利亞西側(cè)海表溫度變化在冬季變率最大,夏季變率最小,其發(fā)展周期表現(xiàn)出了明顯的不對(duì)稱性,Ningaloo Nio/Nia自10月開始發(fā)展,海溫異常迅速增長(zhǎng),在次年2月達(dá)到峰值,此后迅速衰退。因?yàn)镹ingaloo Nio/Nia具有這種季節(jié)鎖相的特征,在當(dāng)年12至次年2月到達(dá)它的成熟位相,因此將研究重點(diǎn)放在冬季。將冬季NNI高于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的年份定義為Ningaloo Nio年,低于負(fù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的年份定義為Ningaloo Nia年,由此可以得出Ningaloo Nio/Nia發(fā)生的年份,在1979—2016年共38 a中,Ningaloo Nio發(fā)生的年份有7 a,Ningaloo Nia發(fā)生的年份有5 a(表1)。

    表1 Ningaloo Nio/ Nia年份Table 1 The year of Ningaloo Nio/Nia

    表1 Ningaloo Nio/ Nia年份Table 1 The year of Ningaloo Nio/Nia

    海溫異常年份Ningaloo Ni?o1979,1982,1994,1996,1999,2010,2011Ningaloo Ni?a1986,1992,2003,2005,2016

    圖4 (a)冬季華南降水異常與NNI的相關(guān)系數(shù)分布;(b)冬季華南降水指數(shù)(綠色實(shí)線)與NNI(藍(lán)色虛線)的標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列(打點(diǎn)表示通過(guò)α=0.1置信度檢驗(yàn)的區(qū)域)Fig.4 (a)Correlation between the winter anomaly precipitation in South China and NNI in winter;(b)the normalized index of the winter precipitation in South China(green solid line)and NNI(blue dotted line)(The dotted areas are significant at 90% confidence level)

    圖3 冬季海表溫度異常(單位:℃)對(duì)NNI的回歸系數(shù):(a)未扣除El Nio/La Nia信號(hào);(b)扣除El Nio/La Nia信號(hào)(打點(diǎn)表示通過(guò)α=0.05置信度檢驗(yàn)的區(qū)域)Fig.3 Regression of SST anomaly(unit:℃)on normalized NNI in winter: (a)before the removal of El Nio/La Nia signal;(b)after removal of El Nio/La Nia signal (The dotted areas aresignificant at 95% confidence level)

    2.2 Ningaloo Nio/Nia與華南冬季降水變化的聯(lián)系

    圖4為華南冬季降水與NNI的相關(guān)分布。如圖4a所示,可以看到華南冬季降水異常與NNI為正相關(guān)關(guān)系,并且其顯著正相關(guān)區(qū)域位于華南地區(qū)東部,表明Ningaloo Nio年份華南冬季降水偏多,反之,Ningaloo Nia年份華南冬季降水則偏少。選取華南地區(qū)冬季月降水量異常大值區(qū)(22°~28°N,110°~120°E)平均的標(biāo)準(zhǔn)化降水距平作為華南冬季降水指數(shù)(SCPI)。計(jì)算得到華南冬季降水指數(shù)與NNI的時(shí)間變化曲線(圖4b)的相關(guān)系數(shù)為0.35,高于α=0.05的置信度檢驗(yàn)。因此,華南冬季降水與Ningaloo Nio/Nia在年際時(shí)間尺度上存在顯著聯(lián)系。

    3 Ningaloo Nio/Nia對(duì)華南冬季降水異常影響的可能機(jī)制

    東亞大氣環(huán)流異常是導(dǎo)致我國(guó)降水異常變化的重要原因,從上述分析可知,Ningaloo Nio/Nia的變化將會(huì)對(duì)我國(guó)東部地區(qū)的大氣環(huán)流造成影響,從而導(dǎo)致華南地區(qū)冬季降水發(fā)生異常。為揭示其可能的影響機(jī)制,對(duì)NNI與澳大利亞西側(cè)的大氣環(huán)流進(jìn)行回歸分析,并對(duì)Ningaloo Nio/Nia年份相關(guān)區(qū)域的垂直環(huán)流進(jìn)行合成分析。ZHANG,et al[12]采用ECHAM 4.6大氣環(huán)流模式,在氣候態(tài)海溫場(chǎng)上加入Ningaloo Nio型海表溫度異常驅(qū)動(dòng)模式進(jìn)行數(shù)值模擬,對(duì)比控制試驗(yàn)(氣候態(tài)海溫驅(qū)動(dòng)模式)結(jié)果,模式能模擬出副熱帶東印度洋地區(qū)上空的氣旋性環(huán)流異常,表明Ningaloo Nio型海溫增暖對(duì)該地區(qū)氣旋性環(huán)流異常的形成具有重要貢獻(xiàn)。采用LIANG[33-34]提出的信息流理論方法對(duì)NNI與副熱帶東印度洋地區(qū)的海氣熱通量異常的因果關(guān)系進(jìn)行分析,也得到類似的結(jié)論。圖7a、b顯示,Ningaloo Nio年份由于大氣對(duì)暖海溫異常的響應(yīng),在低層澳大利亞西側(cè)形成氣旋性環(huán)流異常,而高層為反氣旋性環(huán)流異常,這種高低空配置會(huì)觸發(fā)局地輻合上升氣流異常,導(dǎo)致副熱帶東印度洋地區(qū)對(duì)流活動(dòng)發(fā)展,上升運(yùn)動(dòng)增強(qiáng),使得局地Hadley環(huán)流上升支強(qiáng)度增強(qiáng),反之,在Ningaloo Nia年,澳大利亞西側(cè)低層形成反氣旋性環(huán)流異常,高層為氣旋性環(huán)流異常,副熱帶東印度洋地區(qū)對(duì)流活動(dòng)受到抑制,下沉運(yùn)動(dòng)發(fā)展,局地Hadley環(huán)流上升支強(qiáng)度減弱。

    圖5 Ningaloo Nio/Nia年華南冬季降水距平百分率的合成與差值分布(單位:%):(a)Ningaloo Nio年;(b)Ningaloo Nia年;(c)Ningaloo Nio年減去Ningaloo Nia年(打點(diǎn)表示通過(guò)置信度為α=0.1的顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域)Fig.5 Composites of the ratio to the winter anomaly precipitation in South China between Ningaloo Nio years and Ningaloo Nia years(unit:%):(a)Ningaloo Nio years;(b)Ningaloo Nia years,(c)Ningaloo Nio years minus Ningaloo Nia years (The dotted areas are significant at 90% confidence level)

    圖6 冬季水平風(fēng)場(chǎng)(單位:m·s-1)與指數(shù)的回歸:(a)500 hPa與SCPI;(b)850 hPa與SCPI;(c)500 hPa與NNI;(d)850 hPa與NNI(陰影表示通過(guò)α=0.1置信度檢驗(yàn)的區(qū)域)Fig.6 Regression of winter wind(unit:m·s-1)on normalized index:(a)500 hPa wind and SCPI;(b)850 hPa wind and SCPI;(c)850 hPa wind and NNI (The shaded areas are significant at 90% confidence level)

    圖7 冬季對(duì)流層 (a) 高層200 hPa;(b)低層850 hPa水平風(fēng)場(chǎng)(單位:m·s-1)與NNI的回歸(陰影表示通過(guò)α=0.05置信度檢驗(yàn)的區(qū)域)Fig.7 Regression of winter wind(unit:m·s-1)on normalized NNI in the troposphere(a)200 hPa;(b)850 hPa (shaded areas are significant at 95% confidence level)

    圖8 Ningaloo Nio年與Ningaloo Nia年冬季環(huán)流差值場(chǎng)(Ningaloo Nio年減去Ningaloo Nia年):(a)沿80°~100°E平均的高度—緯度的經(jīng)向環(huán)流剖面,陰影表示通過(guò)α=0.1置信度檢驗(yàn)的區(qū)域;(b)沿20°~30°N平均的高度—經(jīng)度的緯向垂直速度剖面,打點(diǎn)區(qū)域表示通過(guò)α=0.1置信度檢驗(yàn)的區(qū)域;垂直速度均放大100倍(單位:Pa·s-1)Fig.8 The difference of composite for circulation between winters in Ningaloo Nio years and Ningaloo Nia years(Ningaloo Nio yearsminus Ningaloo Nia years):(a)the anomaly latitude-altitude cross sections for vertical circulation from 80°-100°E;(b)the anomaly longitude-altitude cross sections for vertical velocity from 20°-30°N. The shaded areas andthe dotted areas are significant at 90% confidence level. The vertical velocity is amplified by 100 times(unit:Pa·s-1)

    圖9 冬季各標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)的變化:(a)Ningaloo Nio/Nia指數(shù)(NNI);(b)南支槽強(qiáng)度指數(shù)(SBTI);(c)華南降水指數(shù)(SCPI)Fig.9 The variations of standardized indices in winter:(a)NNI;(b)SBTI;(c)SCPI

    由圖8可以看出,局地經(jīng)向環(huán)流的異常導(dǎo)致青藏高原主體南側(cè)上空為上升運(yùn)動(dòng),有利于高原南側(cè)南支槽的維持。南支槽也稱作副熱帶南支西風(fēng)槽,是青藏高原南側(cè)產(chǎn)生的半永久性低壓,是冬季影響東亞的主要天氣系統(tǒng)之一[35]。從氣候平均狀態(tài)來(lái)看,南支槽在700 hPa上最為明顯。采用索渺清等[35]提出的南支槽強(qiáng)度指數(shù)(SBTI)的定義,即以孟加拉灣北側(cè)至青藏高原南側(cè)(17.5°~27.5°N,80°~100°E)700 hPa位勢(shì)高度異常的大小來(lái)判斷南支槽強(qiáng)度的變化。圖9給出了冬季各指數(shù)的時(shí)間序列,由此得出南支槽強(qiáng)度指數(shù)與NNI的相關(guān)系數(shù)為-0.54,與華南降水指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為-0.44,均通過(guò)α=0.01的置信度檢驗(yàn),說(shuō)明三者之間有著顯著的聯(lián)系,即Ningaloo Nio年冬季,南支槽強(qiáng)度偏強(qiáng),華南冬季降水較多,而Ningaloo Nia年冬季,南支槽強(qiáng)度較弱,華南冬季降水較少。用700 hPa經(jīng)向風(fēng)緯向偏差的平方來(lái)表示擾動(dòng)活動(dòng)的情況[36],計(jì)算了南支槽強(qiáng)度指數(shù)與700 hPa大氣擾動(dòng)場(chǎng)(圖10a)的相關(guān),從90°E東側(cè)一直到華南地區(qū)均為擾動(dòng)正相關(guān)區(qū)域,表示當(dāng)南支槽強(qiáng)度增強(qiáng)的時(shí)候,南支急流上的擾動(dòng)也會(huì)增強(qiáng)。南支槽的活動(dòng)為降水提供了有利條件,圖10b給出了南支槽強(qiáng)度指數(shù)與地面到500 hPa高度上水汽積分與散度的相關(guān),顯示南支槽偏強(qiáng)時(shí)水汽輻散大值區(qū)域位于孟加拉灣北部,華南地區(qū)則有明顯的水汽輻合且盛行西南氣流,水汽由孟加拉灣北部向東流入華南地區(qū)。當(dāng)南支槽強(qiáng)度增強(qiáng)時(shí),擾動(dòng)的增強(qiáng)以及水汽的輻合使華南地區(qū)冬季降水增多,而南支槽強(qiáng)度偏弱時(shí)情況相反。

    4 結(jié)論

    本文利用1979—2017年NOAA ERSST V3b的海表溫度資料、CN05.1的降水資料以及NCEP/NCAR月平均再分析資料,分析了Ningaloo Nio/Nia的基本特征及其對(duì)華南冬季降水的影響。主要結(jié)論如下:

    圖10 (a)南支槽強(qiáng)度指數(shù)與700 hPa擾動(dòng)場(chǎng)的相關(guān)系數(shù);(b)南支槽強(qiáng)度指數(shù)與地面到500 hPa水汽通量垂直積分和水汽通量散度(陰影)的相關(guān)系數(shù)。打點(diǎn)和陰影表示通過(guò)α=0.1置信度檢驗(yàn)的區(qū)域Fig.10 (a)Correlation between the SBTI and 700 hPa perturbation,(b)correlation coefficients between the SBTI and thevertically integrated moisture flux(shaded)and the divergence of moisture flux from surface to 500 hPa. The shaded areas and dotted areas are significant at 90% confidence level

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