冬季赤道太平洋不同類型海溫異常表征指數的再構建

王美,管兆勇,皮冬勤③

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冬季赤道太平洋不同類型海溫異常表征指數的再構建

王美①②*,管兆勇①,皮冬勤①③

① 南京信息工程大學 氣象災害教育部重點實驗室/氣候與環境變化國際合作聯合實驗室/氣象災害預報預警與評估協同創新中心,江蘇 南京 210044;

② 臺州市氣象局,浙江 臺州 318000;

③ 福建省氣象信息中心,福建 福州 350001

2015-01-23收稿，2015-04-06接受

國家自然科學基金重點資助項目(41330425);公益性行業(氣象)科研專項(GYHY201406024)

摘要利用1963—2013年Hadley中心月平均海表溫度資料,以及NCEP/NCAR再分析資料,根據兩類厄爾尼諾事件發生時北半球冬季赤道太平洋地區海溫異常的不同空間分布特征,即赤道中太平洋CP型和東太平洋EP型海溫異常空間分布,從尋找與之相似的空間型角度出發,設計了一組新的海溫異常指數ICP和IEP。與以往ENSO指數相比,新指數組ICP和IEP不僅表示了空間上相互獨立的海溫異常分布,而且在相同的研究時段內,因時間域上相互獨立而能更好地表征和區分兩類El Ni?o/La Ni?a事件。據此,采用該新指數組探討了與中部型和東部型海溫異常事件相關的熱帶太平洋的主要海氣耦合特征。結果表明,與傳統的東部型El Ni?o事件發生時最大暖海溫中心位于赤道東太平洋地區不同,中部型El Ni?o事件,異常增暖中心位于赤道中太平洋。中部型時異常Walker環流的上升支向西偏移,異常降水集中于熱帶中太平洋,不似東部型時異常限定于赤道東太平洋地區。不論哪類事件,海洋性大陸均可受到影響,即CP或EP型El Ni?o發生時,海洋性大陸區域降水偏少。但比較而言,中部型ENSO對海洋性大陸區域的影響更大。

關鍵詞

北半球冬季

中部型和東部

型ENSO

海溫異常指數

海洋性大陸

近年來的研究表明,熱帶太平洋上存在兩種不同類型且相互獨立的海溫變化模態(Larkin and Harrison,2005;Ashok et al.,2007;Kao and Yu,2009;Kug et al.,2009;Yeh et al.,2009;Ren and Jin,2011)。一種是傳統型的ENSO事件,表現為熱帶太平洋上緯向“偶極型”海溫分布,即熱帶中、東太平洋海表面出現大范圍持續異常變暖(變冷),而熱帶西太平洋卻出現相反符號的海溫異常(Rasmusson and Carpenter,1982;Harrison,1984;Harrison and Larkin,1996,1998)。一種是以赤道中太平洋海表溫度出現大范圍異常增暖(變冷),異常暖(冷)中心可西伸至Nio4區[160°E～150°W,5°S～5°N]的左邊緣帶,可被認為是一種新型ENSO現象。20世紀90年代以來,這種新型ENSO現象頻繁發生,對全球氣候異常造成了不同的影響(Yeh et al.,2009,2014)。

針對上述二種類型的海溫異常事件,在不同的研究時期,被不同的稱呼所表示,如“日界線”ENSO(Larkin and Harrison,2005),ENSO Modoki(Ashok et al.,2007),中部型ENSO(Yu and Kao,2007),“暖池”ENSO(Kug et al.,2009),等等。傳統型ENSO事件因其異常增暖中心在赤道東太平洋秘魯沿岸,而后再向西擴展,相應地被稱為東部型ENSO(Yu and Kao,2007)或者“冷舌”ENSO(Kug et al.,2009)。雖然在上述研究中以不同方式命名ENSO事件,但本質上都是指熱帶太平洋地區不同分布類型的海溫異常(Kug et al.,2009),且以最大異常中心的經度位置及其東西兩側的異常海溫梯度方向是否一致作為其最大差別。為便于研究,本文用東部型(Eastern-Pacific,EP)和中部型(Central-Pacific,CP)區分兩類不同的ENSO事件。

兩類El Nino事件在溫躍層深度、緯向流以及對流活動位置的空間分布上存在差異,動力機制也不同(Larkin and Harrison,2005;Kumar et al.,2006;Ashok et al.,2007;Kug et al.,2010;Wang and Wang,2013)。由于SST異常增暖中心位置不同,導致從熱帶至熱帶外相應的遙相關明顯不同,造成局地乃至全球不同的天氣和氣候變動(Kim et al.,2009;Kug et al.,2010;Lee and McPhaden,2010;Song et al.,2011;Yu et al.,2012)。例如,Kim et al.(2009)發現兩類El Nio事件在其主要發展期通過調制垂直風切變對北大西洋氣旋路徑和頻率產生不同影響;兩類El Nio事件發生時,北美地區相關的地表溫度和降水異常在空間型和符號上差異明顯(Yu et al.,2012)。此外,一些研究指出,相較于東部型,中部型El Nio事件造成澳大利亞、印度地區不同的降水異常(Kumar et al.,2006;Graf and Zanchettin,2012)。El Nio事件對某個特定地區的影響很大程度上取決于其屬于哪一類型,例如在沒有考慮El Nio事件類型的情況下,韓國地區各種氣候變量與El Nio的相關非常弱,這可歸因于不同類型的El Nio事件可造成相反的影響。事實上,在東部型El Nio事件發展階段,韓國大部分地區往往經歷一個冷氣候,而中部型El Nio事件發生時這些地區經歷暖氣候(Kug et al.,2010)。該例表明在研究El Nio事件的氣候影響時,應該針對不同類型事件分別探討。

為更好地認識ENSO的多樣性,學者們從多個角度著手判定ENSO類型。首先是從定性方面進行考慮,通過對比兩者的相對位置和特點粗略判定ENSO類型(符淙斌和弗萊徹,1985;林學椿和于淑秋,1993;唐佑民和劉書華,1994;趙永平和陳永利,1998;馮娟等,2010),其次是通過定義幾組指數對ENSO類型進行定量判定,如依據兩類ENSO事件發生時熱帶太平洋SSTA的緯向空間分布差異定義的Nio3和Nio4指數(Kug et al.,2009;Yeh et al.,2009),Nio3和EMI指數(Ashok et al.,2007)/IEMI指數(Li et al.,2010),Kao and Yu(2009)的CP和EP指數等。由于Nio3和Nio4區覆蓋了赤道太平洋大部分地區,因而其能夠捕捉到與ENSO海溫異常的大部分特征,即不論Nio3還是Nio4指數均涉及了兩類ENSO的主要信號。Ren and Jin(2011)將同時相關性較高的傳統的Nio3和Nio4指數進行了簡單轉換,得到了彼此能夠基本獨立區分的NCT和NWP指數組。近年來,學者們開始根據次表層海溫、熱含量在兩類ENSO事件中不同特征表現定義了一些指數,如:EPSI和CPSI指數(徐康,2013),HCEI和HCEMI指數(陳圣劼等,2013)。其中Ashok et al.(2007)的EMI指數則特別強調了中部型緯向三極型溫度異常特征,此對于非典型中部型ENSO的判斷存在不足,而Kao and Yu(2009)提出的聯合回歸—經驗正交函數分解方法可得到比較客觀的ENSO分類,但是其計算過程復雜繁瑣,并且判定標準不夠清晰。針對Kao and Yu(2009)分類ENSO事件中所存在的上述問題,秦堅肇和王亞非(2014)作了補充和改進,選取幾個關鍵區的海溫異常區域平均,定義了相對簡單的指數。前人研究中指數的定義往往從ENSO整個事件中去定義,很少有學者針對冬季ENSO事件成熟階段特征,定義一組能夠區分兩類ENSO事件的指數。

因此,為了更好地描述CP/EP型ENSO事件,本文擬在前人研究的基礎上,綜合考慮冬季熱帶太平洋海溫變化,定義一組計算簡便且能有效描述兩類ENSO的新指數。

1　資料和方法

1.1資料

所用數據為1963年1月—2013年12月NCEP/NCAR提供的月平均風場資料,網格分辨率為2.5°×2.5°(Kalnay et al.,1996);英國氣象局哈德萊中心(Met Office Hadley Centre)提供的1963年1月—2013年12月海冰和海表溫度數據集中的月平均SST資料(HadISST SST,Version1.1),網格分辨率為1°×1°(Rayner et al.,2003);美國國家海洋局(NOAA)1979年1月—2013年12月CPC Merged Analysis of Precipitation(CMAP)全球月平均降水資料(Xie and Arkin,1996)。

本文中冬季指當年12月和次年1月和2月。冬季平均即指變量針對這三個月的平均。除降水采用1979—2013年的氣候平均外,其余資料的氣候平均均取為1963—2013年時段上多年的冬季平均。

1.2方法

除采用了一些常用的統計學方法包括相關分析、回歸分析、小波分析等外,還采用了6次多項式擬合方法來擬合海溫的不同的空間分布,即:

(1)

2　新指數的構建

2.1海表溫度異常型的選取依據

Kug et al.(2009)首先將北半球冬季(12月—次年2月)標準化的Nio3指數或者Nio4指數超過一個標準差的年份定義為El Nio年,其次再比較兩個指數的相對大小對其進行分類,即若標準化的Nio3指數大于(小于)標準化的Nio4指數,則該年為東部型(中部型)El Nio年。Yeh et al.(2009)采用這種方法對1970—2013年間的El Nio事件進行分類,研究兩類事件的季節性演變,發現兩類El Nio事件均在冬季成熟,這與Li et al.(2010)

2.2構建新指數

用于定義CP型和EP型指數的SSTA分布的典型特征需滿足如下條件:對于熱帶中太平洋(CP)型,(a)顯著的海溫異常出現在赤道中太平洋地區,(b)東太平洋、西太平洋的赤道地區為負異常或微弱的正異常,(c)自中太平洋向東、向西有相反的溫度梯度條件(馮娟等,2010)。對于熱帶東太平洋(EP)型,(a)顯著的海溫異常出現在赤道東太平洋地區,(b)中、西太平洋的赤道地區為負異常或微弱的正異常,(c)東太平洋、中太平洋、西太平洋三者之間溫度梯度方向一致。據此標準,分別初步確定了熱帶中、東太平洋冬季海溫異常典型年份(表1)。

表1用于定義指數的冬季熱帶太平洋海溫異常典型個例年份

Table 1Selected years for defining the index of the tropical Pacific SSTA during boreal winter

類型正異常年負異常年CP型1963,1968,1977,19901973,1988,1998,2011EP型1965,1972,1982,19971970,1975,1985,1999

將冬季海溫距平在區間(5°S～5°N)上進行經向平均后,根據表1所給出的典型異常年份,分別針對CP/EP型正、負異常個例進行合成,合成后再采用6次多項式進行曲線擬合,得到圖1。依據公式(1)給出了擬合曲線方程,其系數ai的數值可見表2。

FPEP(λ*)=FEP(λ*)-αFCP(λ*)。

(2)

其中:FEP(λ*)、FCP(λ*)分別為EP型和CP型海溫異常擬合空間分布函數;FPEP為濾除了與FCP相關部

圖1　熱帶太平洋(5°S～5°N)區間上平均的冬季海溫異常的典型年合成SSTA分布(虛線表示合成差值場,實線為6次多項式擬合曲線)　　a.針對中部型;b.針對東部型Fig.1　Composite differences of the equatorial Pacific SSTA averaged over 5°S to 5°N between typical El Nio and La Nia years for (a)CP-and (b)EP-type events(dashed line indicates the composite difference;solid line is the curve fitted with the six-order polynomial function)

表2CP/EP型海溫異常擬合曲線方程各項系數

Table 2Coefficients of polynomial functions for CP-and EP-type SSTAs

類型a0a2a3a3a4a5a6CP型0.179.59×10-22.71×10-51.14×10-56.23×10-74.55×10-91.01×10-6EP型0.195.89×10-25.37×10-56.68×10-51.09×10-66.61×10-91.42×10-11

分后的純的EP型海溫異常空間分布函數。經過計算α=0.74。如此,得到了純東部型海表溫度異常的緯向空間分布函數FPEP(λ*),其將被用來表現赤道太平洋東部型海溫異常的典型特征。要說明的是,中部型海溫異常典型特征仍由中部型海溫正、負異常年合成差值的擬合曲線FCP(圖1a)表現。

利用所得到的CP/EP型海溫異常空間分布(圖2),求取了1963—2012逐年冬季在(5°S～5°N)上平均的SSTA與FCP和FPEP的空間相似系數rCP(t)和rEP(t)(圖3a、3b)。當相似系數的絕對值超過0.55時,該年將被認為在空間上海溫異常與CP/EP型曲線(圖2)足夠相似。由圖3a、3b可以看出,具有CP型海溫異常特征的年份(共33 a)明顯多于具有EP型海溫異常特征的年份(共17 a)。

圖2　冬季赤道太平洋中部型和東部型SSTA緯向分布(實線為中部型,虛線為東部型)Fig.2　Zonal distribution of the equatorial Pacific CP-type(solid line) and EP-type(dashed line) SSTA

圖3　1963—2012年冬季SSTA(a,c)與CP/EP型(b,d)擬合曲線的空間相似系數(a,b)以及初步定義的ICP0(c)、IEP0(d)指數時間序列Fig.3　Time series of spatial similarity coefficients between the observed SSTA in boreal winter and the fitted curves for (a)CP-type and (b)EP-type events using a six-order polynomial function for the period 1963—2012 and the tentatively definedindices of (c)ICP0 and (d)IEP0,for CP-and EP-type ENSO events,respectively

為給出描述和區分CP/EP型海溫異常的指數,根據圖2,分別選取FCP≥2.0 ℃的區間CB:[174～136°W]和FPEP≥2.0 ℃的區間EB:[120～85°W]作為CP/EP型海溫異常關鍵區間,對于CP型,記區域C:[174～136°W,5°S～5°N]和對于EP型記區域E:[120～85°W,5°S～5°N]為關鍵區域。對于每一年冬季,求取區域C和E上海溫異常的面積平均的絕對值|[TSS]C|和|[TSS]E|,分別乘以空間相似系數rCP(t)和rEP(t),即初步得到CP/EP型海溫異常指數ICP0/IEP0(圖3c、3d)。用公式表示為:

(3)

值得關注的是,ICP0和IEP0的相關系數達到0.46,表明指數間并不完全獨立。為了從時間上分離兩類El Nino事件,采取和空間分離相類似的方法,即用公式(4)消除IEP0中ICP0信號的干擾,最終得到描述兩類El Nino事件的指數組ICP和IEP(圖4)。

IEP=IEP0-μICP。

(4)

這里ICP=ICP0;μ=0.45。

圖4　新構建的1963—2012年冬季標準化的CP型ENSO指數ICP(實心柱)和EP型ENSO(空心柱)指數IEP時間序列Fig.4　Normalized time series of the newly reconstructed SSTA indices of ICP(solid bars) and IEP(open bars),for CP-and EP-type ENSO events over the period 1963—2012(dashed lines are the values for 0.75 and 1.0 of one standard deviation)

2.3周期分析

為了定量分析兩類ENSO事件的周期及強度變化,圖5給出了近50 a(1963—2012年冬季)ICP和IEP的標準化序列的小波功率譜和全時域功率譜。從ICP指數小波變換功率譜可以看出,中部型ENSO在1970年代初期出現短暫的2～3 a的周期,在1980年代后期表現出3～5 a的周期,在2005—2010年表現出強烈的3～4 a周期,并且在1980—2004年還表現出顯著的10 a以上的年代(際)變化;從全局功率譜可以看出,中部型ENSO的3～4a周期和4～12 a周期均超過顯著性為5%的紅噪聲標準譜檢驗,其中3.5 a和10 a周期最為突出,且年代(際)信號更強。與中部型ENSO不同,從IEP指數的小波變換功率譜看出,在1980—1985年主要表現為3～6 a周期,在1995—2000年表現為2～6 a周期,同時在1980—2000年表現出8 a周期,90年代后期出現年代際變化;從全局功率譜看出,東部型ENSO的2～6 a和10 a以上的周期超過顯著性為5%的紅噪聲標準譜檢驗,但是年際變化更為突出。這二種類型的不同的SSTA變化均主要表現在2～7 a的周期區間內,只是CP型的年代(際)變化更清楚,這一結果與通常認為的ENSO變化周期變化吻合(Weng et al.,2007;徐康,2013),亦與赤道太平洋地區的年代(際)變化吻合(Fedorov and Philander,2000)。

圖5　1963—2012年冬季ICP和IEP標準化時間序列的小波變換功率譜(a,b)及相應的全時域功率譜(c,d)(a、b中陰影部分表示通過95%顯著性的紅噪聲標準譜檢驗,點線部分表示影響錐形曲線;c、d中實(虛)線表示小波全局功率譜(0.05信度檢驗標準譜))Fig.5　(a,b)Wavelet transform power spectrum for the ICPtime series and IEPtime series,and the (c,d)corresponding global power spectra,respectively,for the period 1963—2012[color-shaded areas in (a,b) indicate values significant at and above the 95% level of confidence using a test of red noise power spectrum;dotted lines are the cones of influence;the solid (dashed) lines in (c,d) indicate the global wavelet power spectrum(the standard spectrum for values significant at the 95% level of confidence)]

2.4與現有指數對比

前述ICP和IEP能夠較清晰地區分兩類ENSO,描述了兩類ENSO在周期變化上的差異。下面將利用新指數組作為分類指數對已發生的ENSO事件進行分類。針對近年來ENSO中部型事件多發的趨勢,Nio3.4指數被認為是監測ENSO事件較權威的指標。首先依據1963—2012年冬季標準化的Nio3.4指數確定厄爾尼諾和拉尼娜年,即標準化的Nio3.4指數大于等于1(小于等于-1)則該年為厄爾尼諾(拉尼娜)年;再利用ICP/IEP指數判定ENSO類型。圖6給出1963—2012年冬季標準化的ICP/IEP指數散點分布,其中黑點、深灰點、淺灰點分別代表Nino3.4指數處于[1,+∞)、(-∞,-1]、(-1,1)。可以看出,厄爾尼諾事件(黑點)主要分布在第一象限,此時ICP/IEP指數均大于0,并且其中絕大多數黑點靠近縱軸,表明厄爾尼諾事件多表現為中部型,而極少數黑點靠近橫軸右端,表明少數厄爾尼諾事件為強東部型;深灰點主要分布在第三象限,此時ICP/IEP指數均小于0,其中IEP的值限定在(-1,0),ICP值則出現(-2,-1),表明強拉尼娜事件多表現為中部型的特點。同樣可以從圖中看出,新指數ICP和IEP之間較獨立的關系。

圖6　1963—2012年冬季標準化的ICP和IEP在相空間中的散點分布(黑點、深灰點、淺灰點分別代表Nio3.4指數處于[1,+∞)、(-∞,-1]、(-1,1)區域)Fig.6　Scatter plot of standardized values of ICPand IEP from 1963 to 2012 in phase space,with the black,dark gray and light gray dots representing the Nio3.4 index in the space domains of[1,+∞),(-∞,-1] and (-1,1),respectively

利用前述所定義ICP和IEP指數可計算其與1963—2012年冬季各El Nio指數的相關系數。由表3、表4可以發現,ICP指數和Kao and Yu(2009)定義的KaoCP指數和Ashok et al.(2007)年定義的EMI指數,相關系數均達到0.84,而與Nino1+2指數關系最弱,相關系數在0.53左右;與IEP指數相關最好的是Kao and Yu(2009)定義的KaoEP指數,相關系數達到0.94,其次是Nio1+2指數(0.80),相關性最弱的是Nio4指數(0.01),這間接表明了與濾除了Nio4信號的KaoEP指數高相關的原因。最后,值得注意的是EMI與Nio3指數在1963—2012年冬季同期相關達到0.62,而ICP和IEP之間相關系數接近0,表明兩個新指數ICP和IEP彼此獨立,可望較好地分離東部型和中部型ENSO事件。

注意到Ren and Jin(2011)將同時相關性較高的傳統Nio3和Nio4指數進行簡單轉換而得到彼此能基本獨立區分的NCT和NWP指數組。這組指數在獨立表征兩類ENSO事件的能力上確有顯著改進。NCT和NWP之間相關系數為0.28,相比于Nio3和Nio4之間0.83的相關要小得多。經過計算發現,IEP與NCT指數相關達到0.69,ICP與NWP指數相關達到0.83。這一結果表明新指數與Ren and Jin指數相關較好,但新指數ICP和IEP的相關近乎為0,也是極好的。

表3ICP與現有中部型厄爾尼諾指數的相關

Table 3Correlation coefficients betweenICPand different SSTA indices of ENSO

指數Ni?o1+2Ni?o3Ni?o3.4Ni?o4KaoCPEMIICP0.530.830.940.960.840.84

表4IEP與現有東部型厄爾尼諾指數的相關

Table 4Correlation coefficients betweenIEPand different SSTA indices of ENSO

指數Ni?o1+2Ni?o3Ni?o3.4Ni?o4KaoEPICPIEP0.800.530.310.010.940

2.5兩類厄爾尼諾事件的差異

前述分析表明,依據兩類厄爾尼諾事件發生時典型的海溫異常空間分布特征所定義的新指數組ICP和IEP具有良好的區分和描述兩類事件及其周期變化的能力。這里進一步采用新指數分別探討東部型和中部型厄爾尼諾事件中異常海溫、降水的不同空間模態及大氣環流異常。

1963—2012年冬季SSTA與ICP和IEP的相關系數分布表明熱帶太平洋海表溫度異常確存在二種不同的空間分布。如圖7所示,CP型海表溫度異常指數基本能夠反映CP型ENSO發生時,赤道中太平洋SSTA變暖、西太平洋海表溫度異常變冷以及東太平洋SSTA微弱變暖的結構特征(圖7a);同時EP型海表溫度異常指數也基本能夠體現EP型ENSO成熟階段SST異常的“東正西負”的緯向偶極型結構,其中冷異常中心主要位于北半球,暖異常中心主要分布于赤道及南半球地區(圖7b)。這些與Kao and Yu(2009)等描寫年平均SSTA型的結構基本一致。但注意到CP型與El Nio Modoki在東太平洋地區SSTA符號仍存在差別(Ashok et al.,2007)。另外,盡管圖7a所示相關系數較圖7b中的大,但經過計算,EP型海溫異常的振幅(約5.2 ℃)還是要比CP型海溫異常振幅(約4.8 ℃)要大一些。

熱帶太平洋不同的海表溫度異常增暖現象,將導致不同的大氣響應。海表風場異常顯示出西太平洋存在明顯的反氣旋環流異常(Guan and Li,2008),只是中心位置在CP型中偏西(圖7a),而EP型中則更偏東(圖7b)。沃克環流亦產生不同的異常分布。圖8給出了1963—2012年冬季200 hPa和850 hPa的速度勢和輻散風場與ICP和IEP時間序列的回歸。可以看出,冬季發展成熟的兩類ENSO在對流層低層均表現出西部輻散、東部輻合的偶極分布型,但是輻合輻散中心位置存在明顯差異。中部型ENSO的輻合輻散中心相對位置更偏西。對應地在對流層高層,靠近海洋性大陸一側的熱帶西太平洋上空為輻合中心,中東部大范圍地區為輻散區。特別指出的是,中部型ENSO的對流層高層出現兩個輻散中心,究竟是何原因導致該現象出現,還需做進一步研究。

圖7　1963—2012年冬季ICP(a)和IEP(b)指數與熱帶太平洋SSTA(陰影)及海表面風場異常(箭頭)的相關系數(點影區表示SSTA相關系數通過了0.05顯著性水平的t-檢驗,粗(細)箭頭表示緯向風/經向風分量均(任意一個)通過0.05顯著性水平的t-檢驗)Fig.7　Correlation of the tropical Pacific SSTA(shaded contours) and surface wind anomalies(vectors) with the indices (a)ICP and (b)IEP[the vectors in (a) are composed of the zonal and meridional components,indicated respectively by the correlations of ICPwith the zonal and meridional components of anomalous surface winds;the vectors in (b) are the same as in (a) but for IEP;stippled areas indicate values at and above the 95% confidence level,based on the t-test;bold arrows represent both the zonal and meridional components at and above the 95% level of confidence,and vice versa for thin arrows]

圖8　1963—2012年冬季CP型(a、c)和EP型(b、d)ENSO發生時,200 hPa(a,b)和850 hPa(c,d)速度勢和輻散風異常向ICP、IEP的回歸系數分布(點狀陰影區表示通過0.05顯著性水平的t-檢驗)Fig.8　Coefficients of regression of winter seasonal mean velocity potential(contours) and divergent wind anomalies(vectors) onto (a,c)ICP and (b,d)IEP:(a,b)200 hPa;(c,d)850 hPa level(stippled areas indicate values of velocity potential at and above the 95% level of confidence,based on the t-test)

圖9　1963—2012年冬季赤道地區(10°S～10°N平均)Walker環流異常(陰影區表示垂直速度通過0.05顯著性水平的t-檢驗)　　a.異常輻散風和垂直速度向ICP回歸;b.異常輻散風和垂直速度向IEP回歸Fig.9　Anomalous Walker circulation(streamlines) averaged meridionally from 10°S to 10°N in boreal winter during 1963—2012,as obtained by regressing both the zonal component of anomalous divergent winds and the vertical velocity anomalies onto (a)ICP and (b)IEP(shading indicates the values of vertical velocity anomalies at and above the 95% level of confidence,based on the t-test;the vertical velocity was artificially enlarged before plotting)

CP型ENSO和EP型ENSO對應的緯向垂直環流與圖8中高低層輻合輻散中心相對應(圖9),主要表現為CP型發生時上升運動區向西偏移15～20個經度。具體而言,ENSO事件發生時,赤道西太平洋出現異常的下沉氣流,而赤道中東太平洋則為異常強烈的上升運動。同時,兩類ENSO的沃克環流又略有差異,東部型的上升支范圍在180°～90°W之間,而中部型ENSO上升支的范圍則相對偏西,在145°E～100°W之間。

圖10　1963—2012年冬季CMAP降水與ICP(a)和IEP(b)指數相關系數分布(等值線和陰影表示與SSTA相關系數:點區表示超過0.05信度的顯著性水平的區域)Fig.10　Correlation between CMAP(CPC Merged Analysis of Precipitation) data and (a)ICP and (b)IEP(color-shaded contours indicate values larger than 0.4,with stippled areas for values at and above the 95% level of confidence,based on the t-test)

與環流異常相應,降水異常在CP型與EP型ENSO發生時的分布亦存在很大不同。由圖10可以看出,中部型ENSO事件發生時,相關的降水異常出現“負—正—負”的緯向三極型結構,顯著的降水正異常中心主要出現在150°E～180°～150°W的赤道中太平洋地區,在海洋性大陸區域、SPCZ區域均出現顯著的負的強相關。而東部型則表現為東正西負的偶極型結構,正的異常中心出現在150°W以東的赤道東太平洋地區,負的異常僅出現在印度尼西亞中部以及赤道西太平洋地區。這些均表明,在北半球冬季,CP和EP型SSTA對降水異常的影響確實存在明顯不同的分布。

3　結論與討論

然而,新指數因其在反映海溫異常變化時在空間上正交而時間上獨立,因而其可更好地刻畫CP和EP型ENSO事件的相互獨立的特征。新指數構建依據是函數的互相正交,以及兩者在時間域上的獨立性,故可利用新指數在時間、空間域上對冬季CP/EP型ENSO進行較好的分離。為方便使用,附錄A中給出了所構建的新指數的更為簡單的表述和計算步驟。

利用新指數組所揭示的中部型和東部型厄爾尼諾事件相關的熱帶太平洋主要的海氣耦合特征表明,與傳統的東部型厄爾尼諾最大暖海溫中心位于赤道東太平洋地區不同,中部型厄爾尼諾事件的異常增暖中心位于赤道中太平洋。中部型異常上升支偏西,異常降水集中于日界線附近的熱帶中太平洋,不似東部型限定在赤道太平洋地區。

要強調的是,用于定義CP/EP型SSTA的空間函數,即公式(1)、(2)和表(2)可被用來對冬季ENSO的類型作出監測,而利用C和E區域的海溫異常大小|[TSS]|可被用來對兩類事件強度進行監測。由于兩類ENSO的不同氣候影響,這種監測將具有重要意義。

還要說明的是,在公式(2)中隱含了一個假定,即CP型海溫異常是ENSO事件變化過程中的主要形態,本質上是假設了中太平洋地區是海氣相互作用最強烈的地區,而東部型海溫異常則成為中部型的補充。因而利用公式(1)—(2)和表(2)所定義的EP型ENSO指數IEP超過一個標準差的事件數較中部型的要偏少。

另外,若采用與公式(2)不同的做法,將可突出對El Nino-Modoki事件的變化的描寫,這將在未來進一步研究。

致謝:南京信息工程大學地球科學部南京大氣資料服務中心提供了資料服務;NCEP/NCAR再分析資料取自NOAA—CIRES Climate Diagnostics Center(http://www.cdc.noaa.gov)。使用了GrADS軟件繪制了文中圖形。

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附錄A:新構建指數的簡要表述

兩類ENSO發生時,冬季熱帶太平洋海溫異常的空間分布存在顯著差異。基于這一空間分布的基本認知,利用回歸方法,設計出了兩個新的指數。除了一些基本的資料準備工作外,主要計算步驟如下:

1.構建海溫異常空間型:

(A1)

(A2)

和

(A3)

2.計算新指數:

求取SSTA在區間[φa,φb]上的平均,即:

(A4)

(A5)

則兩個指數可通過下式計算:

(A6)

(A7)

其中:|[TOS(λ,t)]CB|和|[TOS(λ,t)]EB|分別為CP型和EP型海溫異常關鍵區SSTA的區域平均值的絕對值,關鍵區間分別取為CB:[174～136°W],EB:[120～85°W]。可見,根據公式(A6)和(A7)可容易地計算出CP和EP型海溫異常指數。

ENSO is the strongest interannual variability in our climate system.Recently,it has been found to vary as two types in spatial terms;the Central Pacific(CP) type,whose SST anomalies(SSTAs) are strongest in the central Pacific;and the Eastern Pacific(EP) type,characterized by SSTAs being strongest in the eastern equatorial Pacific.These two types of El Nio involve different teleconnections and climatic impacts,as the intensity and location of their associated SST-induced heating are different.Many studies have pointed out that CP El Nio events have increased in frequency in recent decades.

Several kinds of indices have been designed for different types of El Nio events.For instance,the El Nio Modoki index(EMI) captures the second EOF pattern of equatorial Pacific SST anomalies.Another somewhat complicated index pair called the Central and Eastern Pacific Index(CPI/EPI),which is also an EOF-based index but with the SSTA related to the Nio1+2 or Nio4 index removed,has also been put forward.The most striking difference between the two types of El Nio is the longitudinal displacement of maximum anomalous SST along the equator in their mature stages.Motivated by this method of classification,we redefined two indices of SST anomalies,i.e.,ICPandIEP,for describing CP and EP El Nio/La Nia events and their interactions during boreal winter,by using both NCEP/NCAR reanalysis data and SST data from the Hadley Centre,for the period 1963—2013.This index pair was reconstructed based on the function for the CP pattern that changes with longitude and is perpendicular to the function for the EP pattern.

Both of the reconstructed SSTA indices developed in this study are expected to be highly useful for monitoring ENSO events,and helpful in improving our understanding of the similarities and differences in the influence of CP-and EP-type ENSO events on climate variation at the global and regional(particularly East Asia) scale.

boreal winter;CP ENSO;EP ENSO;SSTA index;Maritime Continent

(責任編輯：張福穎)

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150123001

Reconstruction of equatorial Pacific SST anomaly indices for two types of ENSO during boreal winter

WANG Mei1,2,GUAN Zhaoyong1,PI Dongqin1,3

1KeyLaboratoryofMeteorologicalDisaster,MinistryofEducation(KLME)/JointInternationalResearchLaboratoryofClimateandEnvironmentChange(ILCEC)/CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters(CIC-FEMD),NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;2TaizhouMeteorologicalBureau,Taizhou318000,China;3FujianMeteorologicalInformationCenter,Fuzhou350001,China

引用格式：王美,管兆勇,皮冬勤,2016.冬季赤道太平洋不同類型海溫異常表征指數的再構建[J].大氣科學學報,39(4):455-467.

Wang M,Guan Z Y,Pi D Q,2016.Reconstruction of equatorial Pacific SST anomaly indices for two types of ENSO during boreal winter[J].Trans Atmos Sci,39(4):455-467.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150123001.(in Chinese).

*聯系人，E-mail:wmlydia@163.com