南海及周边地区春季海温年代际变化特征及其对印度太平洋地区气候的可能影响

来源:用户上传      作者:

　　摘要：为研究全球变暖背景下南海及周边地区春季气候主要特征、形成机制、季节变化趋势，利用经验正交函数（EOF）分解、线性倾向估计、滑动平均和相关分析等方法分析年代际背景下南海及周边地区春季海温主要模态及其对印度—太平洋地区同期春季气候的可能影响。结果表明，南海及周边地区春季海温异常呈现2种模态，第一模态为全区一致增暖，第二模态为北部冷而南部暖。第一模态海温分布受全球变暖影响显著，春季菲律宾海地区出现异常反气旋环流，副热带高压西侧加强，印度洋海盆在前一年冬季的一致增暖预示着次年春季南海及周边地区春季海温的一致增暖;第二模态受前一年冬季太平洋La Ni？觡a事件影响明显，南海海温异常在东亚沿岸激发出位势高度场正负相间的波列分布。第一（二）模态南海及周边地区降水呈现北涝（旱）南旱（涝）分布型。春季南海及周边地区海温异常将对印度—太平洋沿岸地区春季及夏季气候产生显著影响。
　　关键词：南海;海温;气候异常;春季;年代际变化
　　中图分类号：P461+.2         文献标识码：A
　　文章编号：0439-8114（2020）01-0067-07
　　DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.01.014           開放科学（资源服务）标识码（OSID）：
　　Abstract： In order to study the main characteristics， formation mechanism and seasonal trends of spring climate in and around the South China Sea in the context of global warming， the main modes of spring sea temperature in and around the South China Sea in the context of the inter-generational context were analyzed， and their possible effects on spring climate in the Indian Ocean and the Pacific region during the same period were analyzed by the methods of empirical orthogonal function （EOF） decomposition， linear tendency estimation， sliding average and correlation analysis. The results show that in and around the South China Sea， the spring sea temperature anomaly presents two modes. The first mode is consistent warming in the region， and the second mode is cold in the north and warm in the south. The first modal sea temperature distribution is significantly affected by global warming. In the spring， there is an abnormal anti-cyclone circulation in the Philippine Sea area， and the western side of the subtropical high is strengthened. The consistent warming of the Indian Ocean basin in the previous winter indicate that the spring will be consistent warming in and around the South China Sea in the following spring. The second mode is obviously affected by the La Ni？觡a event in the pre-winter Pacific Ocean. The South China Sea temperature anomaly triggers a positive and negative wave distribution of the potential height field on the East Asian coast. The first （second） mode of precipitation in and around the South China Sea shows the distribution of waterlogging （drought） in the north and drought （waterlogging） in the south. The abnormal sea temperature in the South China Sea and its surrounding areas in spring will have a significant impact on the spring and summer climate in the India-Pacific coastal areas.
　　Key words： South China Sea; sea surface temperature; climate anomalies; spring; intergenerational change 　　南海处于全球最典型季风区和东亚局地Hadley环流影响区，濒临赤道暖池及Walker环流上升区，是亚洲季风系统不可缺少的一部分，是中国夏季降水和热量输运的重要源地之一。该海区的气候异常与东亚、长江中下游温度异常、雨季的起讫、雨带的移动密切相关[1]。
　　关于南海海温异常及其对东亚地区气候变化的影响已有很多研究。黄安宁等[2]的研究指出，海温异常是引起南海夏季风暴发年际变化的一个重要原因。南海局地海温及其上空的对流活动异常都与南海夏季风的暴发时间相联系。有研究发现，印度洋和南海海温与长江中下游夏季降水密切相关[3-5]，前期南海、阿拉伯海、孟加拉湾等海域海温变化通过调制西太平洋副高的活动影响中国汛期降水[6，7]。有研究指出，南海海温异常对ENSO事件具有较敏感的响应，南海冬季冷舌与Ni？觡o3指数有较好的相关性[8，9]。赤道东太平洋的海温异常通过调制赤道太平洋上空的Walker环流和Hadley环流，进而影响南海和西北太平洋反气旋及中国汛期降水[10-13]。
　　北半球春季是冬夏季风转化的季节，海温持续性较差，各物理信号迅速减弱，存在春季预报障碍[14，15]。南海春季海温异常对中国气候的影响还没有定论。由于南海夏季风在春季建立，造成东亚大气环流发生突变，又由于受到整个印度季风系统和东亚季风系统季节进程的影响，南海、孟加拉湾和阿拉伯海海溫纬向异常在大部分年份（春季）呈现出同位相分布[16]，而这种异常分布对季风系统又有反作用，因此探讨春季南海及周边地区气候变化具有重要意义。本研究旨在研究全球变暖背景下南海及周边地区春季气候主要特征、形成机制、季节变化趋势，着重分析年代际背景下南海及周边地区春季海温主要模态及其对印度洋和太平洋地区同期春季气候的可能影响。
　　1  资料来源与研究方法
　　1.1  资料来源
　　美国环境预报中心和国家大气研究中心（NCEP/NCAR）再分析月平均数据（1948—2013年），包括风场、位势高度场、海平面气压场和垂直速度场，水平分辨率为2.5°×2.5°;海温资料使用美国海洋暨大气总署（NOAA）的V3b月平均扩展重建海表温度数据（ERSST），格点分辨率为2°×2°，时间长度为1948—2013年;降水数据采用美国国家海洋和大气管理局（NOAA）月平均降水重建数据（PREC），分辨率为2.5°×2.5°，时间长度为1948—2013年。
　　1.2  研究方法
　　所用方法主要有经验正交函数（EOF）分解、线性倾向估计、滑动平均和相关分析等[17，18]。另外，本研究使用的偏相关分析方法是在多元回归分析中，在消除其他变量影响的条件下，计算某两变量之间的相关系数。利用样本数据计算偏相关系数，反映了两个变量间净相关的强弱程度。一般用t检验来判断其相关可信度。在分析变量X1和X2之间的净相关时，当控制了变量X3的线性作用后，X1和X2之间的一阶偏相关系数定义为：
　　式中，r12（3）为控制变量X3的线性作用后X1和X2之间的一阶偏相关系数，r12为X1和X2之间的零阶相关系数，以此类推。
　　为选取有代表性的南海海域，通过春季海温区域平均与自身海温相关的方法截取相关系数最大的区域（图略），即（0°—30°N，100°E—140°E），定义为南海及周边地区。为研究年代际背景下海温增暖分布型，利用1948—2013年共66年的全球春季海温平均得到标准化的全球春季海温增暖指数（后文简称全球变暖指数，Global warming index）。
　　2  结果与分析
　　2.1  年代际背景下南海及周边地区春季海温模态
　　2.1.1  南海及周边地区春季海温主成分分析  众所周知，全球平均表面温度自工业革命以来表现出显著的上升趋势[19]，虽然在1998年之后增暖有所停滞，但当前全球表面温度仍处于历史高位并显示出增长态势[20]。全球海表温度增暖在区域海盆内的表现特征并不一致[21-23]。通过全球春季海温增暖指数回归印度洋和太平洋地区春季海温异常场（图略）可以看出，赤道东印度洋、南海、东亚沿海及赤道东太平洋为显著增暖区，南海及东亚沿海较同纬度地区海温增幅明显。
　　对南海及周边地区春季海温异常进行EOF分解（图1），发现前2个主模态累积方差贡献率达75.9%，且前2个模态均超过North等[24]提出的特征值显著性检验。第一模态方差贡献率为58.5%，南海及周边地区春季海温呈现全区增暖的形态，10°N—20°N为暖中心，增暖0.4 ℃，其对应的时间序列（PC1）具有较显著的上升趋势。第二模态方差贡献率为17.4%，南海及周边地区春季海温呈北部冷而南部暖的形态，冷暖中心集中在120°E～140°E，海温变幅在0.2～0.3 ℃，对应时间序列年代际变化不明显。
　　由于EOF分解对于区域的依赖性很大，故对南海及周边地区（0°—30°N，100°E—140°E）进行南北向和东西向的调整，即对90°E—130°E、0°—30°N，110°E—150°E、0—30°N，100°E—140°E、10°S—30°N 3组区域分别进行EOF分解，发现3种区域划分方式对应的春季海温主模态均为第一模态一致增暖，第二模态北部冷而南部暖形态，且各对应时间序列的相关系数均达到0.9以上。
　　2.1.2  2种海温模态的季节演变  为研究2种海温模态季节演变趋势及主要成因，分析了海温的季节变化（图2）及第一、第二模态时间序列（PC1、PC2）与各海温指数[印度洋海温一致增暖指数（IOBW）、厄尔尼诺指数（Ni？觡o3.4）、太平洋年代际振荡（PDO）、全球变暖指数（GW）]的超前滞后相关系数（表略）。
　　结果显示，第一模态，南海及周边春季海温的形成受到前一年冬季印度洋和中东太平洋海温共同影响。前一年冬季印度洋海盆呈现一致增暖形态，IOBW与PC1相关性达到峰值（0.73），说明印度洋海盆在前一年冬季增暖预示着次年春季南海及周边地区海温的一致增暖。在30°N地区，南海及西北太平洋中部出现异常暖水区，形似暖舌，该暖舌在春季得到加强。同时，前一年冬季赤道中东太平洋呈现较强的暖水区异常（PC1与Ni？觡o3.4有0.30的正相关），PC1与Ni？觡o3.4在第二年夏、秋季的相关性分别为0.46和0.48，预示着当南海及周边地区呈现全区一致增暖时前一年秋冬在太平洋地区酝酿着一个弱的El Ni？觡o事件，但该El Ni？觡o并未延续到来年春季就减弱消亡。在次年冬季印度洋暖水区和中东太平洋暖水区显著减弱，西北太平洋暖舌区重新加强并东移，太平洋海区呈现出ENSO初期形态。从第一模态季节变化趋势上可以发现，前一年冬季El Ni？觡o事件过后，次年春季在南海周边及西北太平洋暖舌区、印度洋海盆海水将显著增暖。 　　第二模态中，PC2在同期春季与Ni？觡o3.4具有 -0.43的显著相关，说明ENSO信号是控制第二模态南海及周边地区春季海温的主导因素。季节变化图可以明显反映出前一年冬季赤道太平洋地区呈现La Ni？觡a海温分布型，赤道中东太平洋地区海水异常偏冷，赤道西太平洋呈现包围冷水的三角形暖水带。次年春季，太平洋La Ni？觡a海温信号减弱，中国沿海30°N附近地区出现东北西南向冷水带，与西太平洋的暖水带构成南海及周边地区北冷南暖的春季海温分布型，当南海及周边地区呈现北冷南暖分布型时，在前一年夏季赤道中东太平洋有La Ni？觡a事件出现，该La Ni？觡a事件在前一年秋季发展，冬季达到巅峰，在第二年春季逐渐减弱，夏季消亡。由此可以看出，冬季到春季的海温分布形态具有持续性，而春、夏海温具有较明显的变化。
　　2.2  年代际背景下南海及周边地区春季海温对同期春季印度洋和太平洋地区气候的可能影响
　　如图3a所示，南海及周边地区春季海温一致增暖将伴随着印度洋和菲律宾海出现温暖异常，西北太平洋出现向东伸展的异常暖舌，北太平洋中部（40°N附近）海温偏冷。850 hPa风场上，中太平洋地区从中纬度南下的東北风在低纬地区分为东西向两支，向西的一支使东北信风加强，向东的一支使得赤道东太平洋地区东北信风减弱，东太平洋海温偏高。菲律宾海地区出现异常反气旋环流，使得春季副热带高压西侧加强，对应菲律宾地区降水异常偏少（图3b）。这与彭加毅等[25]指出的春季赤道东太平洋海温偏暖年，南海—菲律宾附近出现异常反气旋，西太平洋副高偏强偏西的结论一致。
　　春季南海和西太平洋海区盛行西南风，在海面风应力的作用下暖水从赤道地区向中高纬度漂流，配合黑潮暖流，使得春季西太平洋出现异常暖舌。同时，控制西太平洋的异常反气旋，使春季副热带高压西侧加强，该区域盛行下沉气流，高空云量减少，入射的短波辐射增多，造成南海春季海温和西太平洋海温异常偏暖。
　　印度洋地区索马里越赤道气流加强，北印度洋、孟加拉湾地区出现异常西风，预示着印度季风在春季有提前建立的趋势。孟加拉湾的异常西风与中国东部地区的异常东北风在南海地区汇合，使得该地区降水偏多。同时，控制西北太平洋地区的异常气旋，是导致中国华南和日本海南部降水偏多的主要原因。降水场上南海及周边地区降水呈现北涝南旱分布型，赤道东太平洋在暖水区和异常西风的配合下使得该地区降水偏多。而其北侧，从中高纬度地区南下的东北风通过表面风应力的作用将冷水吹向低纬度地区，使得该地区海温降低，大气层结稳定，不利于降水的发生。海平面气压场的分布与雨带的分布较为一致。
　　如图4所示，第二模态太平洋地区呈现La Ni？觡a的海温分布型，南海及周边地区海温北部冷南部暖。低空风场上，赤道中东太平洋出现东风异常，加强赤道信风，使东部底层海水上涌，使中东太平洋海温偏低。印度洋地区越赤道的索马里气流强劲，配合印度洋和孟加拉湾的异常西风以及华南及南海的异常东北风，致使中国南海及海洋性大陆地区出现风向和风速的辐合，同时菲律宾海附近出现气旋性环流，使春季副高减弱南移，造成中国南海、菲律宾海、海洋性大陆地区降水偏多。这与彭加毅等[25]的研究吻合：春季赤道东太平洋海温偏冷年， 南海—菲律宾附近出现异常气旋， 西太平洋副高偏弱偏东。与此同时，日本海南部和中国江淮流域由于风速的辐散，导致该地区降水偏少。在南海及周边地区第二模态降水呈现北旱南涝分布型。
　　以上分析显示，PC1、PC2与IOBW、Ni？觡o 3.4、PDO、GW均有显著相关性，为突出南海及周边地区春季海温对印度—太平洋地区的可能影响，利用偏相关分析去除与PC1（PC2）显著相关的各指数信号，得到印度洋和太平洋地区春季海温场和500 hPa位势高度场的分布型（图5）。
　　从第一模态的偏相关场（图5a至图5d）可以看出，PC1去除GW和IOBW的偏相关形态相近，而去除Ni？觡o 3.4之后与原始相关场基本没有变化。这进一步证实了第一模态受全球变暖影响显著，与NESO没有明显的相关性。原始相关场上500 hPa位势高度的相关显著区域在高纬度地区，在去除GW和IOBW以后，相关明显的区域从高纬度地区移至中纬度30°N一带，南海周边及西北太平洋暖舌区上空为显著正相关区域，高压区控制的下沉气流使得该区域云量减少，入射的短波辐射增多，海温偏高。虽然第一模态受全球变暖的显著影响，但无论是去除GW还是IOBW，南海周边及西北太平洋的暖舌区都能稳定维持，说明该片暖水区在全球变暖背景下增暖异常明显，南海及周边地区春季海温一致增暖对同期春季西北太平洋暖舌区和北太平洋冷水带的形成具有重要作用。
　　从第二模态的偏相关场（图5e至图5h）可以看出，无论是去除GW、IOBW还是Ni？觡o 3.4，南海及周边地区春季海温北冷南暖的模态始终维持，说明这种海温分布形态具有较好的自身海温维持机制。同时，500 hPa位势高度场上沿东亚地区从低纬度到高纬度激发出位势高度正负相间的波列分布，其形态像春季大气Rossby波的斜压传播。太平洋地区在中低纬度出现的位势高度正负相间则可能是La Ni？觡a海温分布激发出的波列异常。在去除ENSO信号和IOBW信号之后沿东亚地区从低纬度到高纬度的高度场Rossby斜压波列分布依然明显，说明南海及周边地区春季海温出现北冷南暖分布形态时，能在东亚沿岸激发出位势高度场正负相间的波列分布，使海温异常的影响向中高纬度地区传播。
　　3  小结与讨论
　　1）在年代际尺度上，南海及周边地区春季海温异常呈现2种分布型，第一模态（方差贡献率为58.5%）南海及周边地区春季海温一致增暖;第二模态（方差贡献率为17.4%）呈现北部冷而南部暖的分布型。
　　2）南海及周边地区春季海温第一模态受全球变暖影响显著，印度洋海盆在前一年冬季的一致增暖很可能预示着次年春季南海及周边地区春季海温的一致增暖;ENSO信号是控制第二模态南海及周边地区春季海温的主导因素，前一年冬季太平洋La Ni？觡a事件将影响次年春季南海海温分布。 　　3）南海及周边地区春季海温一致增暖时南海和西太平洋海区盛行西南风，西太平洋出现异常暖舌。菲律宾海地区出现异常反气旋环流，使得春季副热带高压西侧加强。第二模态海温分布虽然受到太平洋ENSO信号的强烈影响，但依然有其自身的海溫维持机制，并在东亚沿岸激发出位势高度场正负相间的波列分布，使海温异常的影响从南海地区向中高纬度地区传播。
　　4）第一模态春季南海及周边地区降水呈现北涝南旱分布型，第二模态春季副高减弱南移，造成中国南海、菲律宾海、海洋性大陆地区降水偏多，南海及周边地区降水呈现北旱南涝分布型。
　　本文分析了南海及周边地区春季海温对印度洋和太平洋地区同期春季气候的可能影响，指出南海及周边地区春季海温异常的2种海温分布形态，并从海气相互作用角度分析了春季南海不同海温分布型对印度—太平洋地区春季及夏季降水区域、降水量的影响，对于解决春季预报障碍、提高春季气候预测准确率有一定参考意义。但研究发现，南海及周边地区春季海温异常对中高纬度地区降水影响并不明显。南海及周边地区春季海温如何通过大气影响到中高纬度或更远的地区，还值得更深入的研究。
　　参考文献：
　　[1] 张  琼，刘  平，吴国雄.印度洋和南海海温与长江中下游旱涝[J].大气科学，2003，27（6）：992-1006.
　　[2] 黄安宁，张耀存，黄丹青.南海海温异常影响南海夏季风的数值模拟研究[J].大气科学，2008，32（3）：640-652.
　　[3] 陈烈庭，金祖辉，罗绍华，等.印度洋和南海海温变化的特征及其与大气环流的某些联系[J].海洋学报，1985，7（1）：103-110.
　　[4] 孙照渤，章基嘉，PALMER T N，等.南海表面温度距平对我国夏季风和降水影响的数值试验[J].气象学报，1990，48（1）：113-116.
　　[5] 梁建茵，林元弼.南海海温异常对七月份中国气候的影响及数值试验[J].热带气象，1992，8（2）：134-141.
　　[6] 罗绍华，金祖辉，陈烈庭，等.印度洋和南海海温与长江中下游夏季降水的相关分析[J].大气科学，1985，9（3）：314-320.
　　[7] 罗绍华，金祖辉.南海海温变化与初夏西太平洋副高活动及长江中、下游汛期降水关系的分析[J].大气科学，1986，10（4）：409-418.
　　[8] LIU Q Y，JIANG X，XIE S P，et al. A gap in the Indo-Pacific warm pool over the South China Sea in boreal winter：Seasonal development and interannual variability[J].J Geophys Res，2004， 109（C7）：1-12.
　　[9] 陈海英，方国洪，乔方利，等.南海海面温度与Ni？觡o/DMI指数年际变异的相关性分析[J].海洋科学进展，2007，25（1）：20-27.
　　[10] 邢延松，程国胜， 舒业强，等.El Ni？觡o事件期间南海环流的异常特征[J].海洋与湖沼，2012，43（2）：201-209.
　　[11] 陈烈庭.东太平洋赤道地区海水温度异常对热带大气环流及我国汛期降水的影响[J].大气科学，1977，1（1）：1-12.
　　[12] ZHANG R H，SUMI A，KIMOTO M. Impact of El Ni？觡o on the East Asian monsoon：A diagnostic study of the 86/87 and 91/92 events[J].J Meteor Soc Japan，1996，74（1）：49-62.
　　[13] WANG B，WU R G，FU X H. Pacific-East Asia tele-connection：How does ENSO affect East Asian climate[J].J Climate，2000，13：1517-1536.
　　[14] WEBSTER P J，YANG S. Monsoon and ENSO：Selectively interactive systems[J].Quart J Meteor Soc，1992，118：877-926.
　　[15] 杨  崧，邓开强，段晚锁，等.季风与ENSO的选择性相互作用：年循环和春季预报障碍的影响[J].大气科学，2018，42（3）：570-589.
　　[16] 闵锦忠，孙照渤，曾  刚，等.南海和印度洋海温异常对东亚大气环流及降水的影响[J].南京气象学院学报，2000，23（4）：542-548.
　　[17] 黄家佑.气象统计分析与预报方法[M].北京：气象出版社，2000.
　　[18] 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术[M].第二版.北京：气象出版社，2002.
　　[19] 张秀芝，裘越芳，吴迅英，等.近百年中国近海海温变化[J].气候与环境研究，2005，10（4）：799-807.
　　[20] 苏京志，温  敏，丁一汇，等.全球变暖趋缓研究进展[J].大气科学，2016，40（6）：1143-1153.
　　[21] 朱亚芬，钱维宏.全球海温异常的年代际变化[J].海洋预报，1998，15（4）：1-7.
　　[22] 肖  栋，李建平.全球海表温度场中主要的年代际突变及其模态[J].大气科学，2007，31（5）：839-854.
　　[23] 李  刚，李崇银，江晓华，等.1900—2009年全球海表温度异常的时空变化特征分析[J].热带海洋学报，2015，34（4）：12-22.
　　[24] NORTH G R，THOMAS L B，ROBERT F C. Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions[J].Mon Weather Rev，1982，110：699-706.
　　[25] 彭加毅，孙照渤.春季赤道东太平洋海温异常对东亚大气环流春夏季节演变的影响[J].热带气象学报，2001，17（4）：398-404.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15208641.htm