2. 中国科学院研究生院, 北京 100049;
3. 中国科学院气候变化研究中心, 北京 100029
2. Graduate University, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Climate Change Research Center, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China
许多研究指出,亚洲季风系统在全球气候系统中扮演着重要的角色[1-3].同时,由于季风与降水有着密切关联,季风区的经济、工农业生产、人民的日常生活等都受到季风及其变化的重要影响[4].所以,关于季风的研究,特别是亚洲夏季风的研究,一直是气候研究的重点课题.
竺可桢[5],Tao和Chen[6],金祖辉和陈隆勋[7] 等的研究指出,亚洲季风系统中存在着两个既相互独立又相互影响的季风系统,即南亚季风(或印度季风)和东亚季风.Krishnamurti[8]认为印度季风系统的主要成员包括:索马里急流、马斯克林高压、印度北部的季风槽、南亚高压以及高空自北半球向南半球的越赤道流.陶诗言和陈隆勋[1]认为东亚夏季风系统组成部分包括:印度的西南季风气流、澳大利亚冷性高压、沿100°E 以东的越赤道气流、南海和赤道西太平洋的越赤道流(或赤道辐合带ITCZ)、赤道东风气流、西太平洋副高和梅雨锋以及中纬度的扰动[4].
两个季风系统的变化几乎包含了整个欧亚地区大气环流的变化,不同区域的变化之间存在着非常复杂的耦合关系.近些年来在学术界中,对于这些耦合关系的揭示呈现出了越来越复杂的景象.亚洲夏季风不仅受ENSO 的影响[9-11],也受到很多过程的调制,如,西太平洋副热带高压[6, 12-16]、索马里急流[17]、青藏高原的热力作用[18]、南极涛动[19-22]、以及大西洋[23-24]和北极区域过程[25]的影响.同时,亚洲夏季风存在着显著的年代际变化,尤其是20世纪70年代末的年代际变化[26-27]和2000年前后的年代际变化[28-29].因此,系统地理解亚洲季风系统的变异过程和规律相当困难,也给亚洲季风的预测带来了极大的障碍.
故不只着眼于区域尺度或者单个过程,而是从全球尺度特别是欧亚尺度对于两个季风系统年际变化的相关性进行更加全面的了解是非常重要的,对于季风的可预测性研究和降尺度预测研究也是非常关键的.
因此,本文着眼于欧亚地区(0°-180°E,30°S- 60°N)夏季环流场和季风环流的年际变化相关性,试图找出同期(JJA)和前期(MAM)夏季环流场的显著相关区,为预报提供一定的参考依据.对于亚洲夏季风的研究,本文选用Webster和Yang [30]定义的南亚季风指数和Wang [31]定义的东亚季风指数,关注环流场中的同期(JJA)和前期(MAM)关键区和关键信号.
美国大气研究中心2010年4月发布的公用气候系统模式4.0(NCAR CCSM4.0)[32],相对于CCSM3.0,在分辨率、物理过程的参数化等方面有了很多改进.因此,本文将观测资料(NCEP/NCAR Reanalysis 1 和站点数据)与本文开展的基于CCSM4.0的大气模式的模拟试验结果进行了对比,来研究观测资料和模式中的相关性问题,并进行模式效能检验.
2 模式、数据和分析方法本文采用公用气候系统模式4.0(NCARCCSM4.0) 的F_AMIP 模块,即大气模式(CAM4).模式水平分辨率为1.9°×2.5°,即全球范围内经向96 个格点,纬向144个格点,垂直方向采用混合σ 坐标,共分为26 层.数值试验采用哈德莱中心的观测海温[33]进行强迫,得到了1974-2005 年共32年的月平均模拟数据.
为了比较全面地分析对流层的特征,本文选取以下7个变量进行分析:2m 空气温度(SAT)、海平面气压(SLP)、850hPa风场(U850,V850)、500hPa 位势高度(H500)、200hPa 纬向风(U200)和降水(PREC).
观测资料选用1974-2005 年NCEP/NCAR Reanalysis 1[34] 月平均的SAT,SLP,U850,V850,H500和U200资料以及中国160 个站点的月平均降水资料(站点分布参照后文图 7a).为了便于对比分析,将模式模拟结果与站点降水资料分别使用双线性插值法和迭代法插值为2.5°×2.5°的格点数据.
分析方法方面,为了找到夏季环流场的预报关键区,本文对7个变量分别计算得到用于表达某点对于所选区域气候年际变化的关键度指数(C值). 即环流场中每个点的C值为:该点与其他各点相关系数的绝对值在整个区域的平均值.同期C值,即为该点的夏季(JJA)序列(1974-2005 年夏季平均的32年序列)与其他各点夏季序列的C值;前期C值为该点的春季(MAM)序列(1974-2005 年春季平均的32年序列)与其他各点夏季序列的C值.
同样地,为了找到与夏季风指数有关的同期信号和前期信号,本文对7 个变量与夏季风指数进行了同期和前期的相关分析.其中同期相关为各个变量32年的夏季(JJA)平均与夏季风指数的相关;前期相关为各个变量32 年的春季(MAM)平均与夏季风指数的相关.本文中C值和相关分析的显著性检验均采用t检验方法.
在文章的分析中,模式结果表示所有计算数据都来自于模式模拟的1974-2005年共32年的月平均数据,观测结果表示计算数据来自于NCEP/ NCAR Reanalysis 1 或者站点数据.
3 欧亚地区夏季环流的相关性分析关键度指数C值的意义在于,C值越大,表示该点对于整个区域大气环流年际变化的总体关键性越强,也就意味着该点与其他点的总体联系越紧密.对于预报来说,显著相关区,就意味着该区域对于周围区域的影响较大,比较重要,可以视为预报的关键区.因此本文对欧亚夏季环流的同期(JJA)C值和前期(MAM)C值进行运算,以期找到欧亚夏季环流的同期关键区和前期关键区.同时,本文通过模式结果同观测资料的对比分析,检验了CAM4对欧亚地区环流的模拟性能.
3.1 同期大气环流年际变化的相关性和关键区H500的同期C值分布(图 1a),主要表现为整个热带(30°N-30°S)几乎都是显著相关区,并且几乎全部都通过了99% 的显著性检验.此外,值得注意的是,中纬度的欧洲地中海附近区域以及贝加尔湖与巴尔喀什湖之间的地区也是显著相关区.非常重要的一点是:模式都很好地刻画出了这个特征(图 1b).说明:我们进行气候年际变化的研究和预测时必须重点考虑热带的变化,从热带的变化中寻找降尺度预测因子.这也是Wang和Fan[35]的热带相似预测思想提出的基础.因此,H500 的同期信号说明,夏季整个热带地区、中纬度地中海的低槽区和乌拉尔山阻高区都是预报的关键区.CAM4 对于H500的同期结果模拟较好,这给我们以后的预测研究提供了很好的指示.
SAT 的同期C值分布(图 2a),除了非洲大陆赤道附近的部分区域,显著相关区几乎都位于热带海洋,包括中国南海、孟加拉湾以及印度洋和西太平洋的部分区域.模式结果基本刻画出了这个特点,但是在强度和范围上,都有所夸大,特别是夸大了西太平洋海温的影响(图 2b).这一点特别值得关注,尤其是在以CAM4模式为基础的各类气候预测研究中.
在观测资料中,SLP的同期C值(图略)表现为海洋性大陆、整个印度洋、非洲大陆赤道附近区域以及中高纬的贝加尔湖与巴尔喀什湖之间的地区都是关键区.模式对于SLP 的C值模拟逊于上述的结果,整个区域几乎没有显著相关区,特别是中高纬的贝加尔湖与巴尔喀什湖之间的地区,相关系数很小. 这是模式的一个主要误差所在.
对于PREC,U200,V850,U850(图略),虽然大部分C值都未通过95%的显著性检验,但依然可以看到热带高层的东风带、低层ITCZ、越赤道流等地区都是关键区.对于预测来说,也是需要着重考虑的区域.
3.2 前期大气环流年际变化的相关性和关键区这一节我们分析春季大气环流对于夏季大气环流变化的相关性和关键区,旨在分析夏季大气环流前期(春季)变化的关键区和关键信号,这对夏季气候预测而言非常重要.
H500的前期C值(图 3a),显著相关区较之夏季同期明显南退.其中,通过95% 显著性检验的热带关键区南退至25°N-30°S之间,中纬度的贝加尔湖与巴尔喀什湖之间的显著区南退至蒙古国及我国上空,可能与太阳辐射的季节性移动有关;同时,欧洲地中海上空的显著区西移至西海岸附近.模式对于热带的关键区模拟得很好,只是未能合理模拟出位于欧洲西海岸和蒙古国的关键区(图 3b).
SAT 的前期C值(图 4a)的显著相关区相对于同期明显西移.夏季SAT 的春季关键区大致位于赤道印度洋和非洲西海岸附近的部分地区,可能与大气中行星波的传播有关;同时西太平洋地区在前期不是显著相关区.模式模拟出了前期印度洋和非洲大陆赤道西海岸地区的关键作用,但夸大了西太平洋海温的影响(图 4b)(这和夏季的情况有些类似).
在U200和SLP的前期相关中(图略),同样可以看到大值相关区相对于同期的明显西移.前期,U850,V850(图略)显示出索马里急流、越赤道流及中纬度西风带的重要性.在模式模拟方面,U850 的模拟结果较为理想,SLP 和V850模拟结果较差,其中V850未能捕捉到索马里急流相关的大值区.对于降水,无论是观测资料还是模式结果,降水(图略) 的整个C值都不显著,中国区域内的大部分C值在0.2左右,年际变化的空间相关性不强.进一步说明,降水是一个受到很多因素影响的比较复杂的变量.
4 亚洲夏季风年际变化的相关性和关键区
对于东亚夏季风的研究,本文选用Wang [31]定义的东亚夏季风指数EAMI,即IEAM = (U′+V′)/
同样地,本文分别将两个夏季风指数同SLP,SAT,H500,PREC 等7个变量做了同期(JJA)和前期(MAM)相关性分析,试图找出相对于强(弱)夏季风年,同期和前期环流相关场的分布特征和关键区(图中已去除了线性趋势的贡献).
4.1 东亚季风指数与环流场的同期相关性分析东亚夏季风指数(EAMI)与500hPa高度场的同期相关(图 5a),主要表现为在120°E附近,以30°N为界呈现出+-+-型对称分布.30°N 以南的整个西太平洋包括我国南海呈显著的正相关,说明强(弱) 东亚夏季风年,在西太平洋和我国南海,夏季易出现正(负)的高度距平或高压控制.图中位于30°N 以北的负相关区不显著.模式模拟方面(图 5b),整个区域呈现大范围的负相关区,夸大了负相关的区域范围及强度,同时正相关区只出现在我国台湾岛附近海域.
EAMI与SLP的同期相关(图 6a),大致以30°N 为界呈现出西南东北向的+ - + - 型对称分布,U850(图略)相应呈现- + - + 型.在SLP 的同期相关结果中,30°N 以南,120°E 以西地区(包括非洲大陆及整个印度洋地区)呈现显著的负相关,120°E 以东(包括南海及西太平洋地区)呈现显著的正相关;30°N 以北亦呈现出+ - 型分布,其中在我国华北平原、日本中部附近为显著负相关.结合U850和SLP的同期相关结果,可得在南海及西太平洋的显著正相关区,强(弱)东亚夏季风年SLP 易出现海平面气压增加(降低)或高压异常(低压异常),U850 出现东风异常(西风异常).模式模拟方面,虽然强度有所不同,但+-形态大致一致.
降水与EAMI的相关性非常重要.从图 7a可以看出,强东亚夏季风,在我国淮河和长江流域降水出现负异常,在我国中部及东北地区出现正异常,这与Tao 和Chen[6]的研究一致.在模式结果中(图 7b),虽然在我国中部的正相关区不显著,但模式模拟出了对于强的东亚夏季风,我国中部和东北降水的增加趋势.
另外,在SAT,U200的同期相关分布图上(图略)同样出现了大致以30°N 为界的+-/-+的对称分布.并且由V850(图略)的相关图中可以明显看出,强东亚夏季风年,对应着我国沿海地区南风的增强,这与Ding和Chan[36]的研究一致.
4.2 东亚夏季风指数与环流场的前期相关性分析500hPa高度场与东亚夏季风指数的前期(春季,下同)信号(图 8a)主要表现为以30°N 为界呈+-型分布.在整个热带(30°S-30°N),几乎都为正相关区,并且显著正相关区几乎都位于海洋;30°N 以北主要为显著的负相关区,分别位于欧洲大陆、贝加尔湖与巴尔喀什湖之间以及勘察加半岛附近.即对于强(弱)东亚夏季风年,前期500hPa位势高度场主要表现为,热带(30°S-30°N)易出现正(负)高度距平,特别是海洋上空;中高纬(30°N-60°N)易出现负(正)高度距平.模式结果中正相关区几乎没有通过显著性检验,特别是30°N 以北的地区,模式模拟的符号也与观测资料相反(图 8b).说明,模式模拟H500的前期异常信号存在较大的偏差,在降尺度预测中我们很难用上H500前期的信息.
EAMI与SLP前期相关分布(图略),主要呈现出西南东北向的- + - 型,U850(图略)相应地呈+-+型分布,前期的显著负相关区范围相对于同期明显缩小.SLP 的前期信号具体表现为,在勘察加半岛东侧的太平洋出现显著负相关区,在30°N 以南的太平洋出现显著正相关区,在马达加斯加附近的印度洋出现显著负相关区;此外,巴尔喀什湖以北的部分欧亚大陆出现了显著正相关区.同时30°N 以南的显著相关区,相对于同期(夏季)范围明显缩小,特别是负相关区,并且南海在春季不是显著相关区,可能是由于南海在5 月对于东亚季风的爆发起重要作用[36],而在春季的季节平均中可能失去了部分南海的信号.EAMI 与U850 的前期相关呈现+-+型分布.即在强东亚夏季风年,西太平洋在前期(春季)易出现正的SLP 异常或高压异常,对应着东风异常,在马达加斯加附近的印度洋地区,易出现负的SLP异常或低压异常,对应着风场会出现西风距平.模式SLP 的前期结果中,几乎没有通过显著性检验的区域,但是模式模拟出了西太平洋的正相关区.
强东亚夏季风年,对于SAT(图略),南半球(0°-30°S)易出现正异常或地表温度的增加,北半球(30°N-60°N),特别是巴尔喀什湖与贝加尔湖之间易出现负异常或地表温度的降低.V850(图略),呈现出巴尔喀什湖与贝加尔湖之间北风的增强和我国华南沿海南风的增强,同时,对应着我国春季华北东北和西北降水的增加.总的说来,模式对于前期相关的模拟比同期相关要差很多.
4.3 南亚夏季风指数与环流场的同期相关性分析南亚夏季风指数与H500 的同期相关(图 9a),大致呈经向分布,除了巴尔喀什湖与贝加尔湖之间的部分区域,大致以30°N 为界,呈现+ - 型分布. 正显著相关区,位于125°E-170°E,30°N-45°N 之间(包括中国东北部分地区、朝鲜半岛、日本及日本海和西北太平洋部分地区),大致位于副高北部;负显著相关区位于50°E-125°E,0°-20°N 之间(包括北印度洋、印度半岛和中南半岛及南海),孟加拉湾低槽等的活动区.对于强南亚夏季风,500hPa高度场夏季易在日本及朝鲜半岛附近出现正异常或高压异常,即受到副高西伸和北跳的影响;在印度洋、孟加拉湾、印度半岛以及中南半岛附近易出现负异常或低压异常,即孟加拉湾低槽的加深,这与Ding和Chan[36]的研究一致.模式结果(图 9b),相关型态与观测一致,也呈经向分布,只是中高纬的模拟结果不好,如日本及朝鲜半岛附近的正相关区不显著.
SAT,U200(图略)与H500的显著相关区基本类似,整体呈经向分布.其中U200的显著负相关区范围很大,除了部分西太平洋地区,整个热带(30°S-30°N)几乎都是显著负相关区,这与WYI 的定义一致:850hPa与200hPa的风切变(WYI= U850-U200).强南亚夏季风,对应WYI较大的正值,即对应较大的东风距平.值得注意的是,对于强南亚夏季风,在40°N 出现显著正相关区,即出现西风距平,对应着西风急流的加强.
SLP的同期相关(图 10a)整体呈现+ - + 型. 在西太平洋、海洋性大陆以及欧亚大陆的部分地区呈现显著负相关,正相关区不明显.模式在40°N 以北模拟较差,相关结果与观测反号.
U850(图略),对应于SLP 呈现- + - 型,但U850的显著正相关区几乎都在海洋和半岛上,并没有扩大到欧亚大陆.从模式模拟结果可以看出,模式夸大了U850 的显著相关区.同时,V850(图略) 呈现出了部分波动特征,在10°N 附近,出现+-+ 型分布.
PREC 的同期相关(图略)展现出强南亚夏季风对应着我国东北华北和中部降水的增加,长江流域降水的减少.其中华北和中部降水的增加不显著,可能是由于WYI是一个大尺度的指数,在反映局部降水方面有部分缺陷[30].模式对降水的相关模拟较差,在我国中部甚至表现出负相关,这可能是由于分辨率不足,使得模式对于我国降水的模拟存在着一定的缺陷[37].
4.4 南亚夏季风指数与环流场的前期相关性分析H500与南亚夏季风指数的前期相关(图 11a) 分布型与同期类似,只是显著相关区明显南退.其中显著正相关区由同期的30°N-45°N 大致南移至25°N-40°N 之间;负相关区南退至15°N-20°S 之间,但均未通过95% 的信度检验.对于强(弱)南亚夏季风,在春季欧亚大陆上空易出现正(负)高度距平或高压控制.太平洋上的正相关区很小且偏东,说明春季南亚季风可能受副高影响较少,受阿留申低压影响较大.模式H500的前期结果中,未能模拟出欧亚大陆上空的显著正相关区.
U200的前期相关(图略),整体相关型与H500 类似,呈经向分布.相对于同期,U200 的显著区明显西移,其中,西太平洋地区在前期相关中不显著. 模式结果不理想,显著性不够且分布型也有误差.
SLP和U850(图略)的前期相关与同期类似,分别呈现出西南东北向的+ - + 型和- + - 型分布,且与同期相比,前期的显著相关区明显南移.其中SLP前期的显著负相关区基本在30°N 以南,欧亚大陆已不是显著区,同时勘察加半岛附近的正相关区变得显著.U850 与SLP 对应地出现- + - 型分布,并且U850的相关型也出现了明显南移,但相对于SLP 的显著负相关区,U850 的显著正相关区范围较小,只出现于赤道印度洋.模式对于SLP 前期结果中的+-+ 型基本可以模拟,但是相关系数的量级要比观测小很多,几乎没有通过可信度检验的区域.
SAT(图略)的前期相关主要表现为两个显著正相关区,分别位于欧亚大陆(10°E-80°E,40°N- 15°N)和西太平洋地区,模式对于SAT 的模拟较差,在西太平洋地区呈现出负相关.V850(图略)相对于同期,波动特征不明显.无论是观测资料还是模式结果,PREC 的前期相关中,整个中国区域几乎都不显著.
5 结论本文基于NCEP/NCARReanalysis1和站点资料分析了欧亚地区夏季大气环流年际变化的关键区及亚洲夏季风的关联信号,同时与本文开展的基于CCSM4.0的大气模式的模拟实验结果进行了对比分析,研究了观测资料和模式中的相关性问题,并进行了模式效能检验.
5.1 同期结果欧亚地区大气环流年际变化同期关键度指数分析表明,H500 主要表现为整个热带(30°N-30°S) 以及地中海低槽地区(地中海附近)和乌拉尔山阻高地区(巴尔喀什湖与贝加尔湖之间)都是预报的关键区;SAT 的关键区主要位于热带海洋,包括南海、孟加拉湾和部分印度洋以及西太平洋区域;SLP 的关键区除了包括热带的海洋性大陆、印度洋和非洲大陆赤道附近部分区域外,同时包括中高纬的贝加尔湖与巴尔喀什湖之间的地区;PREC,U200,U850,V850的同期C值,几乎都没有通过95% 可信度检验的区域,但依然可以看到热带高层东风带、低层ITCZ、越赤道流等地区都是相关的大值区.模式对H500的同期C值模拟得很好;对于SAT,模式夸大了西太平洋海温的影响.
大气环流场与东亚夏季风指数的同期相关,主要呈现出以30°N 为界西南东北向的+ -/- + 的对称分布.模式模拟方面,大致的+-型基本与观测一致,只是在相关的强度和显著区的范围上有所不同.大气环流场与南亚夏季风指数的同期相关,整体大致呈现经向分布.强南亚夏季风,易出现孟加拉湾低槽的加深,热带高空东风异常的加强,中高纬(40°N附近)西风急流的加强,印度洋海温的降低以及中高纬日本附近海域温度的升高,同时易受到西伸北跳的西太平洋副高影响,对应着SLP 在赤道西太平洋、海洋性大陆以及欧亚大陆的部分区域的显著降低及U850在印度洋地区的显著西风异常.
5.2 前期结果对于夏季大气环流的前期(春季)相关性的分析表明,欧亚地区夏季环流的春季关键区相对于夏季,明显地南退/西移.比如H500的前期C值中,同期中贝加尔湖与巴尔喀什湖之间的关键区南移至蒙古国及我国大陆上空,地中海附近的关键区西移至欧洲西海岸附近;SAT 的西移更明显,特别是西太平洋在春季已不是关键区.春季U850 和V850 的C值,显示出索马里急流、越赤道流及中纬度西风带也是预报需要考虑的因素.模式模拟前期变化的相关区结果比同期的逊色一些,其中H500结果较好,而SLP、V850模拟较差,同夏季C值一样,模式夸大了西太平洋海温的影响.
前期(MAM)大气环流与东亚夏季风指数的相关分析表明,对于强东亚夏季风年,前期500hPa高度场表现为热带海洋上空易出现正异常,中高纬的欧亚大陆、巴尔喀什湖与贝加尔湖之间以及勘察加半岛附近易出现负异常;SLP 和U850 在热带相关型与同期类似,但在相关的强度和范围上比同期弱; 对于SAT,南半球(0°-30°S)易出现SAT 的正异常,北半球的巴尔喀什湖与贝加尔湖之间易出现SAT 的负异常;同时,春季V850 主要表现为巴尔喀什湖与贝加尔湖之间北风的增强及我国华南沿海南风的增强.模式对于前期信号的模拟没有同期好. 南亚夏季风的前期信号相对于同期,明显南退/西移. 500hPa高度场的显著正相关区由同期的30°N- 45°N南退至25°N-40°N 之间.U200的显著负相关区西移至120°E 以西,西太平洋地区在前期,东风异常不显著;SLP 的前期信号相对于同期明显南移,前期信号表现出阿留申低压对南亚夏季风的影响. 同时在欧亚大陆和西太平洋的部分地区,出现了SAT 的显著正相关区.
CCSM4.0的CAM4在哈德莱观测海温的强迫下,表现出了很好的模拟效能(特别是H500),但本次试验没有检验不同初始场对于模式模拟结果的影响,尚待进一步研究.
致谢非常感谢审稿人细致耐心的审稿及他们宝贵的评阅意见.
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