中国气象学会主办。
文章信息
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- HUANG Ying, GUO Dong, ZHOU Shunwu, SHI Chunhua, LI Zhenkun, QIN Hao, SU Yucheng, WANG Linwei. 2017.
- 夏季南亚高压与邻近上对流层下平流层区水汽变化的联系
- The relationship between South Asia High and water vapor variation in the upper troposphere and lower stratosphere in summer
- 气象学报, 75(6): 934-942.
- Acta Meteorologica Sinica, 75(6): 934-942.
- http://dx.doi.org/10.11676/qxxb2017.065
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文章历史
- 2017-02-27 收稿
- 2017-05-27 改回
2. 上海市气候中心, 上海, 200030;
3. 上海市公共气象服务中心, 上海, 200030
2. Shanghai Climate Center, Shanghai 200030, China;
3. Shanghai Public Meteorological Service Center, Shanghai 200030, China
青藏高原夏季的上对流层和下平流层区(Upper Troposphere and Lower Stratosphere,UTLS)存在一个明显的反气旋系统——南亚高压,南亚高压是亚洲夏季风的重要成员。Mason等(1958)分析指出,除极地涡旋外,南亚高压是北半球100 hPa上最强大和稳定的环流系统,其影响从非洲西海岸的大西洋一直扩展到亚洲东部的西太平洋地区。作为一个行星尺度的环流系统,南亚高压的异常势必会影响到北半球的环流形势,对夏季北半球大气环流和亚洲天气、气候产生重要影响(陶诗言等,1964;罗四维等,1982)。
目前,南亚高压的形成机制主要关注青藏高原地区非绝热加热和海温异常两个因子。非绝热加热是大气运动的主要能量来源,Smagorinsky(1953)指出,非绝热加热是形成准定常行星波的重要原因,大量研究(Ye,1981;黄荣辉,1985;刘屹岷等,1999;Duan, et al,2005)表明,南亚高压的形成与青藏高原的热力作用密切相关。Qian等(2002)指出,南亚高压是暖高压且具有趋热性,其中心往往向加热率相对较大的地区移动,因此,南亚高压的季节变化由南亚的潜热和感热加热的季节变化所控制,夏季青藏高原强烈的短波辐射加热对南亚高压的北移和维持起重要作用,而长波冷却则是南亚高压减弱的主要原因。此外,在研究南亚高压年际和年代际变化时,一些学者分析了海温的影响。彭丽霞等(2009)研究表明,南亚高压强度异常与热带海表温度异常密切相关;李崇银等(2011)用较长时段的再分析资料得出,ENSO对南亚高压在平流层的结构有一定的影响,一般是厄尔尼诺(拉尼娜)对应较弱(强)的南亚高压。不同于非绝热加热的直接影响,海温异常的影响多是通过遥相关起作用。
亚洲夏季风区上层大气环流与下部深对流的耦合(Highwood, et al,1998)以及大尺度海陆分布和青藏高原动力、热力影响(吴国雄等,2004),使上对流层的南亚高压可以向上扩展到下平流层。在南亚高压的影响下,其邻近UTLS区大气成分分布及变化具有独特的区域特征。该区域臭氧浓度较低(周秀骥等,1995),上对流层水汽浓度较高(Lelieveld, et al,2002;Li, et al,2005)。也有大量工作(Liu, et al,2003;Bian, et al,2011;Guo, et al,2012)研究了南亚高压对邻近区域臭氧低谷动力的输送作用,以及南亚高压对邻近区域上对流层水汽大值区的输送屏障作用(Fu, et al,2006;Park, et al,2007;陈斌等,2011)。此外,夏季南亚高压中心存在于两个主要区域——青藏高原和伊朗高原。Yan等(2011)则研究了南亚高压中心的这种双峰性对UTLS区大气成分的影响,指出水汽异常极值分布在南亚高压山脊附近的这种特征与南亚高压的动力作用有关。
水汽对地球长波辐射有很强的调制作用,对天气和气候变化产生不可忽略的辐射强迫影响(陈洪滨等,2006)。南亚高压确实对邻近区域的大气成分异常起到至关重要的作用,而该区域的大气成分异常,特别是水汽异常也可能影响南亚高压。Harries(1997)通过敏感性试验证实上对流层水汽异常的作用甚至相当于二氧化碳浓度倍增的作用。观测资料研究表明,夏季青藏高原上对流层的水汽高值区会产生纬向非对称的辐射强迫,对南亚高压产生影响(Park, et al,2007)。因此,UTLS区水汽对南亚高压的影响不容忽视。
综上所述,南亚高压对邻近UTLS区域水汽存在动力影响,而该区域水汽也可能对南亚高压产生反作用。以往南亚高压对水汽作用的研究相对较多,而水汽对南亚高压反作用的分析很少,且以往的研究多是研究二者单向的联系,割裂了二者的相互联系。因此,研究夏季南亚高压与邻近区域水汽变化的因果联系是必要的,也具有重要的意义。
2 资料与方法 2.1 资料使用了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2015年ERA-interim月平均再分析资料,包括比湿、位势高度、风场等,水平分辨率为1°×1°。本研究的是UTLS区域,则垂直方向上选择了300—70 hPa共9层(300、250、225、200、175、150、125、100、70 hPa)。
UTLS区的水汽含量很低,ERA-interim资料水汽不确定性需要验证。事实上,近年来不少研究(朱彦良等,2012;韦芬芬等,2015;余君等,2016)通过与探空观测资料进行比较,普遍认为各种再分析资料的水汽值与观测结果相比,ERA-interim给出的各种变量(含水汽)的再现能力优于NCEP/NCAR等再分析资料(韦芬芬等,2015)。朱彦良等(2012)通过比较探空资料与再分析资料,发现ERA-interim再分析资料相对湿度与探空资料的偏差在400—100 hPa层为10%—20%,在更高层偏差小于10%。余君等(2016)对比分析了2011—2013年中国区域L波段探空资料、COSMIC掩星资料以及ERA-interim再分析资料的相对湿度廓线的差异。结果表明,3种资料的相对湿度在对流层顶部以下存在明显的正相关,在对流层中层夏季相对湿度偏差约为7.5%,且偏差在青藏高原区域最小。
2.2 方法 2.2.1 比湿百分率的定义UTLS区水汽含量较低,其量级在垂直分布上差异较大。为了更直观地反映UTLS区水汽的空间分布特征,用每个格点的比湿与研究区域(10°—50°N,30°—120°E)所有格点比湿之和的比值定义了比湿百分率。
2.2.2 南亚高压强度的刻画根据南亚高压活动的水平和垂直区域,并参考张琼等(2000)定义的南亚高压强度指数,分别将972、1100、1172、1250、1335、1430、1542、1660和1882 dagpm作为300、250、225、200、175、150、125、100和70 hPa上南亚高压边界的特征等值线。每一层等压面上南亚高压强度的表示方法为:(1)将(10°—50°N,30°—120°E)位势高度大于南亚高压边界的总格点数记为I1;(2)将(10°—50°N,30°—120°E)位势高度大于南亚高压边界的所有格点位势高度值与边界位势高度值之差求和,记为I2;(3)将I2与I1的比值I3记为南亚高压强度。
2.2.3 信息流方法简介相关系数只能分析两个变量之间随时间演变的相关性,并不能确定二者之间的因果关系,那么如何判断两个时间序列的因果关系呢?Liang(2014)利用两个变量之间单位时间内传递的信息,即“信息流”理论,来确定两变量间的关系,并成功在厄尔尼诺和印度洋偶极子(IOD)的关系研究中得到了应用。此后,该方法也被应用到两个因子因果关系的研究中(游佳慧,2015)。对于两个时间序列X1、X2,后者到前者的单位时间信息流表示为
(1) |
式中,Cij是Xi和Xj的样本协方差,Ci, di是Xi和Ẋj的协方差,Ẋj代表欧拉前差。由上述信息流公式计算得出的结果为0或非0,当为0时,表示X1的发展演变不受X2影响,即X2不是X1的因;当为非0时,则表示X2是X1的因。其中,值为正时,表示序列X2使得X1更加不确定,即X1的可预报性降低;值为负时,表示序列X2使得X1更加确定,即X1的可预报性增强。在文中仅关注可预报性增强,即值为负值的情况。具体的显著性检验方法可见文献(Liang,2014)。
2.2.4 其他方法为了研究南亚高压与水汽变化的联系,利用相关分析计算了两者的线性相关系数,并进行了显著性检验;利用合成分析方法对南亚高压强度异常年的水汽分布状况进行诊断,并采用t检验对样本平均值差异进行了显著性检验(魏凤英,2007)。
3 南亚高压和水汽分布的气候状态讨论UTLS南亚高压与水汽的垂直结构特征,图 1分别给出了沿着南亚高压中心(30°N,75°E)南亚高压与水汽分布的经向和纬向-高度垂直剖面。在沿30°N的经向-高度剖面上(图 1a),南亚高压中心随高度升高略向西倾斜,150 hPa附近中心位于75°E,中心强度为15 dagpm。在沿75°E的纬向-高度剖面上(图 1b),南亚高压随高度升高略向北倾斜,150 hPa附近中心位于30°N,中心强度为15 dagpm。
在对流层上层,水汽大值区位于南亚高压的东南侧,并随高度升高向西北倾斜,到100 hPa,水汽大值中心基本位于南亚高压中心附近。在沿30°N的垂直剖面上(图 1a),水汽大值区随高度升高略向西倾斜,且在150 hPa以下,中心强度达到6×10-2%,大值中心位于南亚高压东部85°—105°E。150 hPa以上,水汽大值区中心强度最强达到4.4×10-2%,中心位于南亚高压中心附近。在沿75°E的垂直剖面上(图 1b),水汽大值区随高度升高略向北倾斜,在150 hPa以下,水汽大值区在南亚高压南部15°—18°N,且150 hPa以下的水汽大值区(15°—18°N,85°—105°E)基本对应射出长波辐射极小值区(图略),即深对流影响范围。施春华等(2015)也指出18°N以南,300—200 hPa所表现的水汽异常可能与深对流有关。在150 hPa以上,水汽大值区中心向南亚高压主体延伸。
从上述UTLS区南亚高压与水汽分布的剖面图中可知,150 hPa上下两侧,水汽大值区与南亚高压的位置关系存在差异,以下分别给出了100和200 hPa水汽大值区和位势高度的空间分布(图 2)。在100 hPa高度上(图 2a),南亚高压中心位置在(30°N,70°E),中心强度达到1680 dagpm,控制范围为(20°—40°N,5°—110°E)。而在200 hPa高度上(图 2b),南亚高压中心位置在(25°N,75°E),中心强度为1255 dagpm,其控制范围为(20°—35°N,5°—115°E)。南亚高压的中心位置在100 hPa比在200 hPa偏北偏西,强度偏强。
在100 hPa的水汽分布图(图 2a)上,水汽大值区的中心位置在(25°N,80°E)附近,中心强度达到3×10-2%,且水汽大值区在南亚高压的控制范围内,水汽极值中心与南亚高压中心位置几乎重合。在200 hPa水汽分布(图 2b)上,水汽大值区的中心位置在(22°N,90°E)附近,中心强度达到6×10-2%,水汽大值区处于南亚高压东部。水汽的大值区在100 hPa相对于200 hPa偏西偏北,且水汽大值区与南亚高压中心吻合。
4 南亚高压和邻近UTLS区水汽的联系由于100和200 hPa上南亚高压的水平位置差异不大,但水汽大值区的位置却存在明显变化,因此二者的相互联系可能存在差异,所以分别在100和200 hPa高度上,利用合成分析方法、相关分析方法和信息流分析方法,讨论了二者的联系。
4.1 合成分析根据南亚高压强度指数的标准化距平序列(图略),将大于1(小于-1)的年份作为南亚高压偏强(弱)年,表 1给出了1979—2015年夏季100、200 hPa上南亚高压强度异常年份。
高度(hPa) | 南亚高压偏强年 | 南亚高压偏弱年 |
100 | 1998、2006、2010、2015 | 1985、1986、1989、1992、1999、2004 |
200 | 1980、1998、2010、2013 | 1985、1986、1989、1992、1997 |
图 3为夏季南亚高压偏强年与偏弱年比湿分布的合成差值。当南亚高压偏强时,南亚高压及其邻近区比湿偏大,其大部分地区通过了0.05的信度检验。在100 hPa上(图 3a),除在南亚高压西部((25°N,55°E)附近区域)外,其他区域均通过0.05的信度检验。其中,最大值为4×10-7 kg/kg位于南亚高压中部及东部。在200 hPa上(图 3b),除南亚高压西北部外,其他大部分区域南亚高压偏强年与偏弱年比湿的差值均通过了0.05的显著性水平检验,最大值位于南亚高压中部,达到2×10-5 kg/kg,并通过了0.01的信度检验。
4.2 相关关系分析图 4为南亚高压强度指数和水汽的相关分析,与合成分析的模态(图 3)类似,在整个南亚高压区内基本为正相关:即南亚高压强时,其控制区域内水汽偏多。在100 hPa上(图 4a),除南亚高压西部外,其他区域两者的正相关系数均通过了0.05的信度检验,特别是在南亚高压的南部和东部,两者的相关更为显著(通过0.01的信度检验),而在南亚高压西部((30°N,50°E)附近区域)两者正相关较弱。在200 hPa上(图 4b),除南亚高压西北部外,两者也都呈现出显著的正相关关系,尤其是在南亚高压的南部和东部,相关系数超过0.5,通过了0.01的信度检验。
由100和200 hPa上夏季南亚高压强度与水汽的相关分析可以看出,南亚高压西北部的相关较弱,而在南亚高压南部和东部相关较强,那么UTLS区的其他高度上是否也存在相似的分布特征呢?为此,计算南亚高压强度指数和比湿沿南亚高压中部30°N、南亚高压西部50°E垂直剖面的相关系数,为便于比较,同时计算了沿南亚高压南部20°N、南亚高压东部100°E的垂直剖面的相关系数。
沿南亚高压南部20°N的剖面上(图 5a),几乎整个南亚高压区南亚高压强度指数和比湿都呈现出正相关,通过了0.05的显著性检验,并在南亚高压控制区的中部其相关系数可超过0.4,通过了0.01的信度水平检验。150 hPa以下,相关系数的大值区域处于200 hPa附近,45°—105°E,最大值为0.5;150 hPa以上,相关系数的大值区位于100 hPa附近的整个南亚高压区,最大值为0.5。
沿南亚高压中部30°N的剖面上(图 5b),南亚高压控制区的东部南亚高压强度指数和比湿呈现出明显的正相关,并通过了0.05的显著性检验,而西部相关较弱。相关系数的大值区在65°—85°E,并通过了0.01的显著性检验,且该大值区随着高度升高略向西倾斜。150 hPa以上,相关系数大值区在100 hPa附近,65°E以东的南亚高压区,最大值为0.5;150 hPa以下,相关系数大值区在200 hPa附近,80°E以东的南亚高压区。
沿南亚高压西部50°E的剖面上(图 5c),在整个南亚高压控制区内两者相关关系较弱,几乎都未通过0.05的显著性检验。在150 hPa以上,普遍为较弱的正相关关系,仅在100 hPa的南亚高压西侧22°N存在小范围的相关大值区;在150 hPa以下,28°—42°N出现了较弱的负相关,且最小值区位于200 hPa,强度为-0.15。
沿南亚高压东部100°E的剖面(图 5d)上,除了北部的部分区域外,整个南亚高压区南亚高压强度指数和比湿都为显著的正相关关系,且通过了0.05的显著性检验。150 hPa以上,相关系数大值区在100 hPa附近,最大值为0.5;150 hPa以下,相关系数大值区在200 hPa附近,最大值为0.5。
4.3 因果关系分析进一步讨论南亚高压与水汽的因果关系,图 6分别给出了夏季100和200 hPa的南亚高压强度与水汽的信息流分布。在南亚高压强度对比湿的信息流分布(图 6a、6c)上,南亚高压中部为大范围的负值区,即南亚高压强度使得比湿的可预报性增强。其中,100 hPa(图 6a),南亚高压的中部及西部为负值区,负值的极值中心位于南亚高压中部(25°N,75°E),强度为-0.05,而南亚高压东部为正值区。200 hPa(图 6c),除东南部的部分区域外,南亚高压为大范围的负值区,负值的极值中心在(30°N,85°E),强度为-0.1,且在南亚高压的中部、北部的部分区域通过了0.1水平的显著性检验。可见,南亚高压偏强(弱)可能是南亚高压中部UTLS区水汽偏多(少)的部分原因。
在比湿对南亚高压强度的信息流分布(图 6b、6d)上,整体来看,南亚高压区的东部分布着大范围的负值区,中部及西部几乎全为正值。100 hPa (图 6b),南亚高压区东部比湿使得南亚高压强度的可预报性增强,强度为-0.05,其余区域则使得可预报性减弱,且强度较弱。200 hPa上的情况类似(图 6d),南亚高压区东部比湿使得南亚高压强度的可预报性增强,强度为-0.1,且部分区域通过了0.1水平的显著性检验,其余区域则使得可预报性减弱,且强度较弱。由此,南亚高压东南侧UTLS区水汽偏多(少)可能是南亚高压偏强(弱)的部分原因。
5 结论与讨论分析了1979—2015年夏季UTLS区南亚高压及水汽的空间分布特征,并讨论了南亚高压与UTLS水汽的相关关系和因果联系。结果表明:
(1) 在300—70 hPa高度上,南亚高压中心、水汽大值区随高度升高略向西北倾斜,150 hPa以下,水汽大值区位于南亚高压东南部,基本对应深对流影响区,150 hPa以上,水汽大值区对应南亚高压中心。100、200 hPa上的水汽极大值中心位于南亚高压控制范围内。相对于200 hPa,100 hPa高度上水汽的异常中心与高压中心吻合得较好。
(2) 在100、200 hPa高度上,除了南亚高压西北部外,当南亚高压偏强(弱),水汽都明显偏多(少),且南亚高压强度与水汽呈现出显著的正相关。300—70 hPa高度上,南亚高压中部、东部及南部,存在明显的正相关,而南亚高压的西北部相关较弱。
(3) 南亚高压偏强(弱)可能是南亚高压中部UTLS区水汽偏多(少)的部分原因,而南亚高压东南侧UTLS区水汽偏多(少)可能是南亚高压偏强(弱)的部分原因。
南亚高压偏强(弱)与南亚高压中部UTLS区水汽偏多(少)的关系,可能与南亚高压对水汽的抽吸(Fu, et al,2006)和对水汽输送屏障有关(陈斌等,2011)。此外,深对流活动以及对流层顶低温脱水作用也是低层水汽进入UTLS区的有效机制(陈斌等,2012);并且,随着高度的升高深对流作用对水汽异常分布作用逐渐减弱,南亚高压反气旋环流作用会逐渐加强(陈斌等,2011)。因此,这些机制对UTLS水汽影响的具体贡献需要进一步研究探讨。而南亚高压东南侧UTLS区水汽偏多(少)对南亚高压偏强(弱)起到作用,可能与深对流输送的水汽潜热释放有关(陈洪滨等,2006;施春华等,2015)。这些可能机制均需要利用数值模式加以验证。
UTLS区的水汽含量很低,本研究对ERA-interim再分析资料水汽不确定性进行了验证。考虑到卫星资料的水汽观测时间序列短,而本研究主要关注南亚高压所在高度(200—100 hPa)和分析时段(1979—2015年),则利用中国气象信息中心提供的1979年以来中国100多个探空站资料,计算出对流层高层比湿,以此为客观标准,验证ERA-interim再分析资料比湿的可信度。需要说明的是,探空观测资料在150 hPa(含)以上几乎很少有观测,同时考虑到中国探空观测仪器在2002年以后由于L波段雷达-电子探空仪换型造成了湿度资料有非常明显的不连续问题(陈哲等,2015),因此,利用1979—2002年中国地区探空站资料计算出200 hPa夏季比湿,与本研究使用同期的ERA-interim再分析比湿进行对比分析。通过对两种资料200 hPa的多年平均后比湿空间分布以及青藏高原比湿年际变化曲线的比较(图略),两种资料的200 hPa比湿在空间分布上很相似,且量级相当;青藏高原区的年际变化一致(其相关系数高达0.85,通过0.01显著性水平检验),两者的平均相对误差约为17.9 %。因此,选用ERA-interim比湿资料是合适的,当然关于对流层中高层水汽资料的适用性问题值得专门分析,本研究没有对此进一步展开,在今后的工作中尚需使用多套再分析资料和卫星资料进一步验证。
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