2017, Vol.37
东亚是典型的季风气候区，其社会经济、生态环境、水资源和灾害性天气气候事件等均与季风活动密切相关，东亚季风变化规律是地球科学关注的重大问题之一[1, 2]。全新世(距今11600年)作为距今最近的一次间冰期而受到学者广泛关注，研究全新世以来东亚夏季风(East Asian Summer Monsoon，简称EASM)在不同时间尺度上的演变过程，可以更好地区分不同气候因子对东亚夏季风演变过程的影响，为研究现代气候变化的幅度、速率以及气候变化的动力机制等提供基础数据，对于预测未来气候变化趋势具有重要意义[3]。已有的研究发现，全新世东亚夏季风的演变存在着不同的变化周期，且在不同时间尺度的演变周期上，东亚夏季风的驱动因素可能不尽相同[4]。关于东亚夏季风变化历史，国内外开展了大量的东亚夏季风变化重建研究[5~16]，其中具有代表性的是石笋氧同位素记录，尽管其测年精度较高，但氧同位素信号本身是否代表东亚夏季风的强度目前存在较多争论[17~21]，限制了对全新世东亚夏季风变化周期的深入理解。因此，选用测年可靠、代用指标明确的东亚夏季风记录尤其重要。
传统上认为的东亚夏季风增强时期，南风向北异常推进，水汽输送增加，导致中国北方(特别是华北)降水偏多，有着明确的动力学意义[22~23]。利用孢粉重建的北方降雨量无疑是衡量东亚夏季风强度变化的一个较为可靠的指标[21~24]。从已经发表的全新世东亚夏季风记录来看，Chen等[24]通过对位于山西宁武吕梁山的高山湖泊(公海)沉积岩芯(GH09B)中的25个陆生植物残体进行高精度加速器质谱(Accelerator Mass Spectrometry，简称AMS)14 C测年，利用我国现代表土孢粉数据库和高分辨率化石孢粉分析(771个样品)，定量重建了平均分辨率为20年近2000年来的分辨率可以达到4年的表征东亚夏季风演变历史的公海降水量。该记录一方面年代较为可靠，另一方面定量重建的降水量能够直接反映东亚夏季风强度的变化，本文依托该记录开展全新世东亚夏季风变化周期研究。
气候系统是一个非线性的复杂系统，其固有的非线性决定了气候序列具有明显的非线性/非平稳性，具有不同的变化周期。集合经验模态分解[25](Ensemble Empirical Mode Decomposition，简称EEMD)是近年来提出的一种新的时间序列信号处理方法，此方法是对经验模态分解[26](Empirical Mode Decomposition，简称EMD)的新发展，EMD具有较强的自适应性和基于信号的局部变化特性，而EEMD有效改进了EMD的“模态混合”问题，适合于对非平稳、非线性信号的检测，可将原始信号中不同时间尺度的振荡(固有的、内在的本征模态函数，即Intrinsic Mode Function，简称IMF)或趋势分量(即Residue，简称Res)按照频率高低逐级分离出来，是目前提取信号变化趋势的最新方法之一。近几年，EEMD方法正被逐渐应用到气候变化研究领域，并取得了一些有意义的成果[27~30]，此外，考虑到针对EEMD分解所得到的高频IMF分量计算瞬时频率误差较大问题[25]，本文使用Simple Lomb Periodogram频谱分析方法[31]对东亚夏季风降水及太阳活动序列经EEMD分解得到的IMF分量进行周期分析，以检测其周期特征。同时使用Morlet小波分析方法[32]，分析不同IMF分量在时域上的变化特征，从而探讨其在不同时间尺度的可能演变机制。
2 材料与方法 2.1 区域概况与研究材料公海位于山西省宁武县吕梁山(38°54′N，112°14′E)，靠近现代亚洲夏季风边界。研究区平均年降水量约为445mm，其中夏季(6~9月)降水量约占全年降水的77 % [24]，属于典型的季风降水区，其降水变化能够代表华北地区降水的变化历史[33]，其重建的全新世降水量变化可以用来代表东亚夏季风变化历史，为探讨东亚夏季风的演变过程和驱动机制提供了可能。在植被上，研究区植被属于森林草原过渡地带，植被演变对于降水量的变化响应敏感，其变化能够较为准确的反映降水变化。Xu等[34]通过调查研究现代植被分布与化石孢粉组合之间的关系，表明公海湖泊沉积物中的化石孢粉主要代表研究区附近植被的演变信息(来自湖泊5km以外的孢粉含量 < 10%)。
本文使用的研究材料为2009年1月在公海使用奥地利UWITEC平台钻获得的无扰动岩芯GH09B，该岩芯长度为9.8m，年代序列基于25个陆生植物残体AMS 14 C年代结合GH09B孔顶部35cm沉积物以1cm为间距采用137 Cs和210 Pb定年，时间跨度为0~14.7cal.ka B.P.[33]；利用我国表土孢粉数据库(2689个样品[35, 36])和化石孢粉组合(771个样品，平均分辨率为约20年)，采用前沿的古气候参数定量重建和检验技术[37]定量重建了末次冰消期以来直接表征东亚夏季风强度的北方降水量序列。本文选取的研究资料为全新世(0~10cal.ka B.P.)时段重建序列(研究区域及研究材料详见Chen等[24])。
2.2 研究方法EEMD方法[25]的原理是利用多次测量取平均值，通过在原始数据中加入适当大小的白噪音来模拟多次观测情景，经过多次计算后做集合平均，它是EMD方法的改进；EMD方法[26]是一种适合于处理非平稳数据序列的方法，它将信号中不同尺度的波动和趋势逐级分解开来，形成一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个本征模态函数(IMF)分量，最低频率的IMF分量代表原始信号的总趋势或均值的时间序列。对于原始信号x(t)，确定x(t)的所有局部极值点，通过三次样条函数求得其上包络u1(t)和下包络u2(t)的局部均值m1(t)，然后用原始信号x(t)减去上下包络线的平均序列m1(t)，能够得到一个去掉低频信号的新序列x1(t)。
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(1) |
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(2) |
重复以上处理过程，用x1(t)取代x(t)，m2(t)用来表示x1(t)上下包络线的平均包络，
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(3) |
经过k次迭代，
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(4) |
实际操作中过多地重复上述处理会使IMF变成幅度恒定的纯粹的频率调制信号，从而失去实际意义。因此，可采用标准差SD(一般取0.2~0.3) 作为迭代过程停止的准则，当SD达到某个阈值时，停止迭代。
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(5) |
得到信号的第1个IMF分量C1=xi(t)及其分离后的余项r1(t)，将r1(t)进行(1)~(5) 式同样的“迭代”过程，依次得到C2，C3，…，直到ri(t)基本呈单调趋势或|ri(t)|很小时停止，则原信号重构为
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(6) |
EEMD方法的原理[25]是在原信号中加入若干次白噪声，把信号和噪声的组合作为一个信号的待分解信号，利用白噪声频谱的均匀分布特性，当信号加载遍布整个时频空间分布一致的白噪声背景上时，不同时间尺度的信号会自动分布到合适的参考尺度上，并且由于零均值噪声的特性，再分别进行EMD处理，最后求平均能够得到逼近的真实模态。
Simple Lomb Periodogram是利用PAST软件自带的软件包进行频谱分析的一种方法[31]，相对于redfit频谱分析，其可增加频谱分辨率；而Morlet小波是常用小波函数之一，它可以用来判别时间序列中所包含多时间尺度周期性的大小及这些周期在时域中的分布[38]。
本文首先对重建的全新世(0~10cal.ka B.P.)表征东亚夏季风强度的公海降水量进行20年线性插值，并对插值后的数据利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，简称FFT)高通滤波(0.0001HZ)去除轨道变化趋势，然后利用集合经验模态分解(EEMD)提取去除轨道趋势的全新世表征东亚夏季风强度的公海降水量在不同时间尺度的变化序列和趋势项。为进一步了解EEMD提取出的不同IMF分量在时域和频域上的周期变化，对获得的IMF分量序列做相应的小波分析和频谱分析。
此外，通过FFT带通滤波的方式，可以获取不同时间尺度上重建序列的变化曲线，其波动幅度代表对整体的贡献。在本文的分析过程中，由于太阳活动在百年时间尺度上存在多个周期，利用FFT带通滤波获得的周期曲线很可能会由于频段范围设置的不同造成不同周期之间的模态混合，而利用EEMD可以根据时间序列局部时变特征进行自适应地[25]时频分解。因此，在提取太阳活动百年尺度不同周期曲线时，采用EEMD方法。
3 结果与讨论 3.1 全新世东亚夏季风变化周期分析利用EEMD对重建的全新世表征东亚夏季风强度的北方降水量序列[24]进行分解，结果如图 1所示，共获得7个IMF分量(对应7个主要周期)和1个趋势项。不同IMF分量的小波分析发现，IMF 1分量在时域上未表现出连续的周期变化，其连续周期信号主要出现在晚全新世(图 2a)，对IMF 1分量在距今0~3 cal.ka B.P.进行频谱分析发现，其显著周期约为66年(图 2b)，在图 2a小波分析中，可以看出在约700~400 cal.a B.P.期间东亚夏季风IMF 1小波分析结果的小波系数颜色偏冷，即该段时期周期信号相对不显著。而IMF 2~IMF 7分量对应周期在全新世都相对较为连续(图 3)。
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图 1
基于EEMD的全新世东亚夏季风分解结果
IMF 1~7代表本征模态函数分量，Res代表东亚夏季风的线性变化趋势；最下面曲线为全新世去除轨道变化趋势的公海降水量(https://www.researchgate.net/publication/311102833_Chen_et_al-SR-2015_Quantitative_Precipitation_Reconstruction_Data)
IMF 2~IMFF 7曲线内数值为该分量基于频谱分析获得的主要周期 Fig. 1 Decomposition results of EASM during the Holocene based on EEMD IMF 1~7 represents the intrinsic mode function component, and Res represents the trend of the EASM. The bottom curve is the removal of orbital changes for the precipitation of Gonghai Lake(https://www.researchgate.net/publication/311102833_Chen_et_al-SR-2015_Quantitative_Precipitation_Reconstruction_Data). The numerical value of IMF 2~IMF 7 curve is the main periodicity of the IMF component based on spectral analysis |
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图 2 (a)IMF 1小波分析结果(黑色实线表示95 %置信曲线)以及(b)晚全新世(0~3cal.ka B.P.)东亚夏季风频谱分析(红色虚线表示为95 %置信曲线) Fig. 2 (a)The wavelet analysis results of IMF 1 of EASM, black solid lines represent 95 % confidence curve; (b)the spectral analysis of EASM during Late Holocene(0~3cal.ka B.P.), the red dashed line represents 95 % confidence curve |
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图 3 东亚夏季风IMF 2~IMF 7不同分量的小波分析结果，黑色实线表示95 %置信曲线 Fig. 3 The wavelet analysis results of IMF 2~IMF 7 of EASM, black solid lines represent 95 % confidence curve |
基于EEMD，结合频谱分析和小波分析，可以发现全新世东亚夏季风存在下列几个显著周期。千年时间尺度上，在整个全新世阶段都存在显著的约2162年和4210年的周期信号(图 1曲线IMF 5和IMF 6及图 3)，由于4210年周期大约是2162年周期一倍，二者之间存在一定联系，可能说明实际上全新世东亚夏季风存在一个显著的约2000年基本周期。在千年尺度上，还出现7232年的周期(图 1曲线IMF 7)，但由于我们的分析序列只有10000年，7232年周期不能有一个完整的周期，此周期稳定性难以判断。在百年时间尺度上，EEMD获得了较为明显的160年、400年、684年3个百年时间尺度周期信号变化曲线(图 1曲线IMF 2、IMF 3和IMF 4)，且在整个全新世时域内也是连续的(图 3)，可认为百年尺度的周期变化也是全新世东亚夏季风变化的主要周期信号之一。在年代际时间尺度上，利用EEMD分解得到的年代际时间尺度分量IMF 1并未表现出连续显著的年代际周期信号(图 2a)，但在距今3000年以来则出现显著的约66年的周期信号(图 2b)。从EEMD分析的各周期分量来看，东亚夏季风在整个全新世具有非常显著的逐步减弱的趋势分量(即Res，见图 1)。因此，在总趋势分量之下，全新世东亚夏季风存在160年、400年、684年、2162年4个显著周期，在近3000年来，还存在66年的年代际尺度显著周期。
3.2 全新世东亚夏季风驱动机制探讨 3.2.1 千年尺度上东亚夏季风周期变化与厄尔尼诺的关系前人的研究发现，全新世东亚夏季风变化受到厄尔尼诺(ENSO)的影响，尤其是晚全新世东亚夏季风的急剧变弱被认为是ENSO增强导致的[24]，但是否ENSO对整个全新世东亚夏季风都存在一个稳定的影响缺少深入研究。上文的分析发现，全新世东亚夏季风存在一个约2000年的显著周期(图 3)，而Moy等[39]利用一段9m长、取自厄瓜多尔南部安第斯山脉湖泊沉积物色度重建的ENSO结果也发现，ENSO变化除具有2~8年的年际变化外，在全新世期间其变化同样存在一个约2000年的周期。本文通过FFT带通滤波分别获得ENSO与东亚夏季风在全新世约2000年(0.0005±0.000025HZ)周期的变化曲线，发现在该周期上，两者的变化曲线表现出错相位或者反相位的关系(图 4)，即在整个全新世千年时间尺度上厄尔尼诺发生时东亚夏季风减弱。现代观测说明，当ENSO增强时(即处于El Niño态)东亚夏季风相应减弱[40~41]，东亚夏季风强度变化与ENSO变化表现出的错相位或反相位关系可能是与沃克环流的变化及西太平洋副热带高压的强度变化和位置移动有关[19, 42~44]，厄尔尼诺发生时，沃克环流减弱，并且其上升支向东移动[45, 46]，西太平洋副热带高压加强并西移[19, 47]，结果造成水汽向中国北方的输送减少，东亚夏季风相应减弱，反之则东亚夏季风增强。同时研究表明[48]ENSO态从不同时间尺度(年际到百年以至更长尺度)控制中国季风区气候变化，其中重要的环流桥梁是西太平洋副热带高压，即西太平洋副热带高压本身除了年际、年代际变化以外，还具有更长时间尺度的环流模态。这或许解释了为什么年际尺度的ENSO变化在千年时间尺度上同样会调控东亚夏季风变化。然而本文也发现，二者之间的相位关系时而超前，时而滞后，显示出在千年时间尺度变化上两者关系并不稳定，说明在千年尺度上ENSO对东亚夏季风的驱动机制较为复杂，仍有待进一步开展研究。
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图 4 ENSO变化(实线)与东亚夏季风变化(浅黑色虚线)及太阳活动变化(深黑色虚线)在约2000年周期上对比 Fig. 4 Comparison of ENSO variation(solid line)and EASM(light black dashed line) and TSI(dark black dashed line)on 2000 years periodicity |
作为全球气候系统中的重要一员，亚洲季风的演变过程受到太阳活动变化的强烈影响[49~53]。目前重建的全新世表征太阳活动变化序列中时间范围最长的是Steinhilber等[54]利用极地冰芯中10 Be测量值和全球树轮14C所重建的全新世(9400年)以来的表征太阳活动的太阳总辐照度(Total Solar Irradiance，简称TSI)变化序列(分辨率22年)，其变化幅度约为2W/m2。早期的频谱分析显示，全新世太阳活动存在显著的约210年周期(de Vries周期)和约1000年周期(Eddy周期)，以及显著性稍低的350年周期、500年周期和710年周期[54]。本文采用最新发展的EEMD周期分析方法，对太阳总辐照度TSI序列重新开展周期分析，获得7个本征模态分量(IMF 1~7)，分别对应88年、210年、350~500年、710~1000年、2215年、2510~4515年和6849年等7个主要周期，以及一个趋势分量。采用新方法获得的太阳活动周期，除了发现与Steinhilber等[54]利用频谱分析获得的相同周期外，我们获得的百年尺度的周期也是显著的，且获得太阳活动的88年周期(IMF 1) 和多个千年时间尺度周期，尤其是获得的2215年周期与东亚夏季风的2162年周期和ENSO活动的约2000年周期相近。一些研究结果[55, 56]发现，太阳活动可以通过影响沃克环流以及与之相联系的印度季风，在一定程度上调制ENSO循环从而影响东亚夏季风变化，说明ENSO和东亚夏季风在千年尺度变化的最根本驱动机制可能是太阳活动强弱的变化(图 4)。对由EEMD方法获得的太阳活动不同分量利用小波分析，获得各个分量在时域上的变化(图 5)。下面我们只分析百年时间尺度上太阳活动与东亚夏季风之间的关系。
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图 5 太阳总辐照度不同IMF分量的小波分析结果 黑色实线表示95%置信曲线；图中数值表示基于EEMD分解的不同IMF分量的频谱分析周期 Fig. 5 The wavelet analysis results of different IMF component of TSI, black solid lines represent 95 % confidence curve.The numerical values in figure represent the periodicity of spectral analysis of different IMF components based on EEMD decomposition |
结果发现，表征东亚夏季风强度的公海降水量与表征太阳活动的太阳总辐照度在IMF 2及IMF 4分量上具有较好的对应关系，结果如图 6与图 7所示。从图 6可以看出，在约200年周期上，两者具有相近的随时间变化幅度，相位也基本相同；在约700年周期上，大约在距今3000年以来和距今6000年以前，两者变化相位相同，但在距今3000~6000年间，两者出现错相位现象，这部分原因可能是两个序列的测年均存在一定误差(图 7)。总体来讲，在约200年的周期上及约700年的周期上，太阳活动和东亚夏季风的变化是较为一致的，可能说明了太阳活动是驱动东亚夏季风相近周期变化的主要控制因子。其余百年时间尺度时间周期上相互关系表现的不明显，一是因为东亚夏季风与太阳活动本身在该时间尺度上的周期信号不明显，二是可能其他驱动因子对东亚夏季风的影响更为显著。太阳活动的变化对东亚夏季风的调控主要是由于太阳活动变化越大，导致海陆热力差异越大，海陆温差的百年尺度变化则能造成海陆热力差异及大气环流的变化，进而在百年时间尺度上成为东亚夏季风变化的主控因子。
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图 6 东亚夏季风与太阳活动在约200年周期上的对比 黑色实线表示东亚夏季风，红色实线表示太阳活动 Fig. 6 Comparison of the EASM(black curve)and TSI(red curve)on about 200 years periodicity |
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图 7 东亚夏季风与太阳活动在在约700年周期上的对比 黑色实线表示EASM，红色实线表示太阳活动 Fig. 7 Comparison of the EASM(black curve)and TSI(red curve)on about 700 years periodicity |
北大西洋年代际震荡(Atlantic Multidecadal Oscillation，简称AMO)是发生在北大西洋区域具有海盆尺度、时间上具有多十年尺度的海表温度准周期性冷暖异常变化，它具有65~80年周期，振幅为0.4℃[57]。过去150年的器测资料显示大西洋海表温度存在一个约65年周期的波动模态[58]，相同的周期信号在过去5个世纪的树轮记录中也有表现[59]。Wei和Lohmann[60]通过模拟研究显示，整个全新世期间北大西洋海表温度呈现出约55~80年的准周期特征。Knudsen等[61]发现北大西洋海气变化在过去8000年存在显著的约55~70年的周期变化，并认为AMO持续影响了几乎整个全新世。尽管AMO发生在大西洋洋盆，最近的研究表明在年代际时间尺度上其与亚洲季风之间也存在一定的联系[62, 64]。目前能够获得的较好的AMO变化序列有两条：一条是基于树轮、石笋和河流水文记录等多种代用资料重建的逐年序列，时间跨度为500~2006 A.D.[65]；另一条是基于树轮重建的逐年序列，时间跨度为1572~1985A.D.[59]。两套序列均具有显著的年代际周期变化信号。本文利用FFT带通滤波分别获得表征东亚夏季风强度的公海降水量序列和AMO序列约70年(0.015±0.0025HZ)的波动曲线，结果显示，两者具有较为一致的相位变化，其中暖相位AMO对应于强盛的东亚夏季风，反之亦然(图 8)。这与Lu等[62]利用海气耦合模型-HadCM3评估AMO对亚洲季风的影响所获得的结果相似。值得注意的是，在700~400 cal.a B.P.左右(即图 8阴影所示)AMO指数与东亚夏季风降水之间并不是正相波动关系，究其原因可能是由于此时间段东亚夏季风的70年左右的年代际周期表现不明显所致(图 2a)。机理上，Lu等[62]提出暖相位AMO导致东印度洋产生正相位的海温异常，使得西北太平洋对流层底部产生一个高压系统，进而使得东南亚及东亚地区降水增加。Wang等[64]则认为AMO通过影响大气环流引起欧亚对流层气温变化，即暖相位AMO通过加热欧亚对流层中高层，增强了海陆之间的热力差异，最终导致季风增强。
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图 8 AMO与东亚夏季风年代际周期对比 黑色曲线表示东亚夏季风，红色曲线表示AMO指数[59]，绿色曲线并表示北大西温度距平[65] Fig. 8 Comparison of the AMO and EASM on inter-decadal periodicity, black curve represents EASM, red curve[59] and green curve[65]represent AMO |
(1) 全新世东亚夏季风演化周期方面：利用EEMD方法结合小波分析和频谱分析对重建的全新世表征东亚夏季风强度的北方降水量序列进行分析，共获得7个IMF分量(对应7个主要周期)和一个趋势项。不同IMF分量的小波分析发现，IMF 1分量在时域上未表现出连续的周期变化，其连续周期信号主要出现在晚全新世，对IMF 1分量在距今0~3cal.ka B.P.进行频谱分析发现，其显著周期约为66年。而IMF 2~IMF 7分量对应周期在全新世都相对较为连续，从趋势项看，东亚夏季风在整个全新世具有显著的逐步减弱的趋势。总体来说，山西公海记录的全新世东亚夏季风演化在不同的时间尺度上具有不同的周期波动：在千年尺度上，主要存在约2000年及约4000年的波动信号，其中约2000年为千年尺度的基本周期，该周期信号在整个全新世皆有显著表现；百年尺度上，东亚夏季风演化主要具有约160年、约400年和约700年的百年时间尺度波动周期，其中约400年周期在早中全新世显著性稍弱；年代际尺度上，虽然在全新世整个频域内未表现出显著的周期，但晚全新世(近3000年)存在约70年的年代际显著周期信号。
(2) 驱动机制方面：本文通过FFT带通滤波分别获得ENSO与东亚夏季风在全新世约2000年(0.0005±0.000025HZ)周期的变化曲线，发现在该周期上，东亚夏季风主要受ENSO大尺度波动调控，并与其呈现错/反相位波动，两者可能都受控于太阳活动的周期波动；百年尺度上，表征东亚夏季风强度的公海降水量与表征太阳活动的太阳总辐照度在IMF 2及IMF 4分量上具有较好的对应关系，东亚夏季风演化出现的约200年和约700年周期，可能来源于太阳活动变化的变化周期，且二者之间保持同相位波动，可能说明了太阳活动是驱动东亚夏季相近周期变化的主要控制因子；年代际时间尺度上，本文利用FFT带通滤波分别获得表征东亚夏季风强度的公海降水量序列和AMO序列约70年(0.015±0.0025HZ)的波动曲线，结果显示，两者具有较为一致的相位变化，其中暖相位AMO对应于强盛的东亚夏季风，反之亦然。晚全新世东亚夏季风变化的约70年显著周期主要受控于AMO变化的调控，暖(冷)相位AMO对应于增强(减弱)的东亚夏季风。
致谢 王江林、刘小康在数据处理方法上给予帮助与指导；陈圣乾、张山佳在数据收集与讨论中提供很大帮助；审稿老师提出了建设性的修改意见，一并致以诚挚的谢意。
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Abstract
With the continued global warming, the frequency of flood or drought disaster caused by extreme changes of East Asian Summer Monsoon(EASM)will increase, thus it is important to investigate the variability of the EASM on various time-scales and to explore its underlying forcing mechanisms. In order to figure out aforementioned problem, we chose the recently-published quantitative precipitation reconstruction from Gonghai Lake(38°54'N, 112°14'E), a hydrologically-closed alpine lake, which is located on the northeastern margin of the Chinese Loess Plateau, northern China, a typical EASM dominated region. The lake sediment core(GH09B) is from the central part of Gonghai Lake and the age model is based on a combination of 210Pb/137Cs dating of the uppermost 0.35m and 25 accelerator mass spectrometry(AMS) 14C dates of terrestrial plant macrofossils, all converted to calendar years which spans the last 14.7cal.ka B.P., and the resulting record was used to reconstruct annual precipitation change in northern China based on state-of-the-art quantitative paleoecological techniques, a modern pollen reference dataset for China(2689 samples)and fossil pollen assemblages from the lake(771 samples with an average temporal resolution of ca.20a). The Gonghai Lake record can be regarded as a direct and highly reliable record of changes in EASM intensity. In this paper, we utilized aforementioned EASM record and methods of Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD), wavelet analysis and spectral analysis to explore the various EASM variation periodicity on different time scales and the possible driving mechanism during Holocene. we obtained 7 Intrinsic Mode Function(IMF)component(corresponding to the 7 main periods)and a Residue(Res). Different components of the IMF wavelet analysis shows that the IMF 1 component in the time domain did not show periodic change continuously, and the continuous periodic signal occurred mainly in the Late Holocene, and the periodicity of the IMF 1 from 0 to 3cal.ka B.P. based on spectral analysis showed that the significant period is about 66 years. The periodicity of IMF 2~IMF 7 components are relatively continuous in the Holocene. Judging from the Res, the EASM has a significant decreasing trend in the Holocene. In summery, Holocene EASM varied with 2000-year-period and 4000-year-period on millennium time scale and fluctuated with 200-year, 400-year and 700-year cycles on century time scale. A distinct ca.66-year-cycle of EASM intensity variations happened on decadal time scale during Late Holocene. Furthermore our results suggested that on the millennium time scale, the EASM intensity with about 2000-year-period is mainly controlled by the large oscillations of the El Niño Southern Oscillation(ENSO)by comparing two curves of ENSO and EASM which obtained by Fast Fourier Transform(FFT)band-pass filter(0.0005±0.000025HZ)respectively, which can both are controlled by solar activity; While on the century time scale, the EASM and solar activity has a good corresponding relation in the IMF 2 and IMF 4 components, on the periodicity of about 200 years and 700 years, the EASM and solar activity maintain the same phase fluctuation, may indicate that the solar activity is the main control factor driving EASM; On decadal time scale, we used FFT band-pass filter to abtain EASM and AMO sequence fluctuation curve about 70 years(0.015±0.0025HZ)period, results showed that both phase change is consistent, the warm phase AMO corresponds to the strong EASM, and vice versa. This study gives access to further understanding the dynamic mechanism of EASM changes.