华北夏季降水异常与南太平洋夏季海表温度变化主要模态的可能联系

孙密娜，管兆勇，张蓬勃，3，曹舒娅，4

(1.南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室，江苏南京210044;2.天津市气象局，天津300074;3.南京市气象局，江苏南京210009;4.江苏省气象局，江苏南京210008)

0 引言

人们很早就注意到海表温度(sea surface temperature，SST)的异常变化对全球天气气候的影响，并对此进行了大量的研究。黄荣辉和孙凤英(1994)研究了热带西太平洋暖池上空的对流活动对我国江淮流域夏季降水的影响。余贞寿等(2005)讨论了太平洋SST对中国东部夏季降水的影响。吴胜安等(2005)研究了太平洋SST变化与中国夏季降水年代际变化的相互关系，发现20世纪50年代至70年代后期，热带西太平洋SST变化为正异常时，长江以南地区夏季降水偏多，而长江以北地区降水偏少;之后则反之。陈烈庭和吴仁广(1998)的研究结果就表明前期太平洋主要洋流区的各种海温距平不同配置的共同影响，是导致中国东部各种雨带分布类型的一个重要因素。严华生等(2002)指出北太平洋12月SST与中国5月降水有较好的相关关系。

近年来，许多工作将研究扩展到南太平洋。Hsuing and Newell(1983)指出ENSO(El Ni～no-Southern Oscillation)模态是太平洋SST场的最主要模态:赤道太平洋和美洲西岸SST偏高，其余地区偏低，这种分布型显示了ENSO的年际特征。Garreaud and Battisti(1999)指出南太平洋SST场中存在着比ENSO频率低的类ENSO结构。Luo and Yamagata(2001)讨论了南太平洋类ENSO变化的长期趋势。Holbrook and Bindoff(1997)发现西南太平洋海温存在与南极副极地环状海流相联系的模态。而Guan and Yamagata(2001)、卢楚翰等(2008)的研究表明南北半球间存在着南北涛动(inter-hemisphere oscillation，IHO)，这表明北半球包括中国夏季降水与气候预测可能与南北半球间的海气信号存在内在联系。

然而，整个南太平洋SST变化对中国降水的影响，尤其是南半球夏季的SST变化对中国降水影响的研究还不是很多。本文首先分析了南太平洋12—2月SST变化的主要模态及其表征的含义，然后分析了它们对中国夏半年降水的影响，并给出了回归预报方程。

1 资料与方法

采用NCEP/NCAR 1951—2006年2°×2°分辨率的SST资料，以及NCEP/NCAR 2.5°×2.5°分辨率的高度场、风场、温度场资料。中国160站1951—2006年降水资料。采用经验正交函数(empirical orthogonal function，EOF)展开、小波分析、相关分析、多元回归等方法。

南半球环状模(Southern-Hemisphere annual mode，SAM)指数采用40°S与70°S纬向月平均海平面气压标准化差值(南极涛动指数采用的是40°S与65°S差值)。这是因为纬向平均的海平面气压(sea level pressure，SLP)在40°S与70°S的相关系数高于在40°S与65°S的相关系数(南素兰和李建平，2005a，2005b)。

2 12—2月南太平洋SST的主要模态

为了研究南太平洋SST异常的变化规律，利用EOF分析提取SST异常变化的主要模态(前3个特征向量通过了North准则检验(North et al.，1982))。前两个特征向量的累积方差贡献超过50%(表1)，能基本反映相应年的12—2月SST异常的空间和时间变化特征。

表1 12—2月南太平洋SST异常EOF分解各个特征向量的方差贡献率和累积方差贡献率Table 1Variance contribution ratios of the first three EOFs of the South Pacific SST anomalies from December to February%

2.1 EOF1

EOF1特征向量场(方差贡献占总方差的41.7%)，反映了12—2月南太平洋SST异常变化的主要空间分布(图1a)。整个南太平洋海域，SST异常呈现西低东高的分布特征。从南美洲沿岸向西有一暖舌结构伸向赤道西太平洋，从澳大利亚沿岸向东南太平洋有一冷舌结构。30°S的中部海区也存在一个异常中心。

图1 12—2月南太平洋SST变化EOF1及其时间序列的小波功率谱分析a.第1特征向量;b.第1特征向量所对应的时间系数;c.时间序列的小波功率谱分析(阴影区域表示通过95%置信水平的检验)Fig.1 EOF1 of the DJF South Pacific SST anomalies and its power spectrum analysis of the Mor let wavelet transform from December to Februarya.EOF1;b.its time coefficient;c.power spectrum analysis(the shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

当EOF1的时间系数(图1b)处于正位相时，赤道海域呈现西冷东暖型分布，赤道外中西部海域海温降低。反之，当时间系数处于负位相时，赤道海域呈现东冷西暖型分布，赤道外中西部海域海温升高。

为了了解其周期变化特征，图1c给出了EOF1时间系数的Morlet小波功率谱，结果表明EOF1所表示的特征场存在着3～5 a的周期，1968—1973年存在准3 a的周期，1980—1988年存在着准4 a的周期，到1995年周期变为准3 a。研究表明ENSO的主周期为3～7 a(Lau and Shen，1988)，说明EOF1的周期与ENSO的周期相接近。

2.2 EOF2

图2 12—2月南太平洋SST变化EOF2及其时间序列的小波功率谱分析a.第2特征向量;b.第2特征向量所对应的时间系数;c.时间序列的小波功率谱分析(阴影区域表示通过95%置信水平的检验)Fig.2 EOF2 of the DJF South Pacific SST anomalies and its power spectrum analysis of the Morlet wavelet transform from December to Februarya.EOF2;b.its time coefficient;c.power spectrum analysis(the shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

EOF2特征向量场(方差贡献占总方差的12.2%)反映的SST异常的分布型(图2a)与EOF1的结构不同，赤道太平洋呈现三极型分布，这种分布是否与Ashok et al.(2007)提出的El Ni～no-Modoki有联系，目前尚不清楚。同时在南太平洋中部存在两个与赤道中部相反的中心。

小波功率谱分析表明EOF2所表示的特征场在20世纪60—70年代初以及1995年以后存在着准2 a的周期。

2.3 EOF1、EOF2与ENSO及SAM的联系

2.3.1 与ENSO的联系

图3 EOF1对应的时间系数(扩大10倍，空心圈)与标准化的CPC(Climate Prediction Center)冬季Ni～no3指数(实心圈)Fig.3 The time coefficients of EOF1(×10，hollow circles)and the DJF standardized(Climate Prediction Center)Ni～no3 index in winter(solid circles)

图4 EOF1对应的时间系数回归表面(a)、200 hPa(b)u、v风场的回归系数分布及其与全球SST(a)、全球SLP(b)的相关分布(阴影区通过了95%置信水平的检验)Fig.4 The series of the global reanalyzed(a)surface and(b)200 hPa(u，v)wind fields regressed upon the time coefficient of EOF1 and correlations of the latter with(a)SST and(b)SLP anomalies(The shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

EOF1对应的时间系数和Ni～no3指数存在显著的正相关关系，相关系数达0.89(图3)。EOF1时间序列与全球海温的相关系数空间分布(图4a)显示出显著的偶极型特征，即赤道中东太平洋是正相关区，在赤道西太平洋是负相关区。北太平洋中部存在一个负相关区，而北美西海岸存在正相关区，这种分布与PDO(Pacific Decade Oscillation)的海温分布类似，反映了南太平洋与北太平洋SST也存在着联系(吕俊梅等，2005)。与全球SLP的相关系数空间分布(图4b)，表现为澳大利亚、印度洋和西太平洋为正相关区，东太平洋为负相关区，与El Ni～no相对应。

用EOF1时间系数回归表面风场，回归系数分布(图4a)显示，赤道太平洋地区出现偏西风异常，南太平洋上存在一个气旋，意味着ENSO暖位相时，南太平洋副高减弱，引起太平洋中部风暴轴气候平均位置的改变(Sinclair et al.，1997)。在200 hPa上，赤道太平洋上空存在一对关于赤道对称的反气旋对，这与赤道东太平洋地区的海表加热有关。Gill理论可以解释这一现象，西风带与Kelvin波相联系，东风带与Rossby波相联系(Gill，1980)。

2.3.2 与南半球环状模的联系

EOF2对应的时间系数与3—5月南半球环状模指数的相关达到－0.59(图5)，去掉线性趋势后相关为－0.29。EOF2与南太平洋1 000 hPa和500 hPa高度场的相关(图6)显示:围绕极地有一个条带状的相关区，并且与低纬地区的符号相反，反映了南半球环状模的特征。

EOF2与全球SST的相关分布(图7a)表现为:南太平洋中部是负相关区，在大陆附近负相关区范围更大。此外，在印度洋也存在着负相关区。

EOF2与全球6—8月海平面气压的相关系数分布(图7b)显示出显著的南北跷跷板特征:中纬地区是负相关区，高纬是正相关区，在60°S以南形成绕极的带状分布。在EOF2负相位时，绕极低压加深，SAM加强。

用EOF2时间系数回归表面风场，回归系数分布(图7a)显示:当EOF2处于正位相时，赤道东太平洋地区出现偏东风异常，在北太平洋存在一个位于北美大陆西岸的气旋，中心位于50°N。在南太平洋高纬地区存在着一个以70°S为中心的反气旋。在北半球由于受陆地的影响风向比较散乱。

图5 EOF2对应的时间系数(扩大10倍，空心圈)与南半球环状模指数(实心圈)Fig.5 The time coefficients of EOF2(×10，hollow circles)and the DJF Southern hemisphere Annual Mode index(solid circles)

图6 南太平洋12—2月EOF2与南半球1 000 hPa(a)和500 hPa(b)高度场的相关(浅、深阴影分别表示通过95%、99%置信水平的检验)Fig.6 Correlations of time coefficient of EOF2 with(a)1 000 hPa and(b)500 hPa geopotential height(The light and dark shaded areas denote the significance at 95%and 99%confidence levels respectively)

图7 EOF2对应的时间系数回归表面(a)、200 hPa(b)u、v风场的回归系数分布及其与全球SST(a)、全球SLP(b)的相关分布(阴影区通过了95%置信水平的检验)Fig.7 The series of the global reanalyzed(a)surface and(b)200 hPa(u，v)wind fields regressed upon the time coefficient of EOF2 and correlations of the latter with(a)SST and(b)SLP anomalies(The shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

200 hPa上(图7b)，在南太平洋上存在着与PSA(Pacific South American)型相对应的波列，北太平洋上的波列与PNA(Pacific Nouth American)型相对应。与EOF1的回归结果相似，但是波列的分布更清晰。在印度洋上分布着一对关于30°S对称的气旋对。

2.4 与我国夏季降水的联系

图8 南太平洋EOF1对应的时间系数去除线性趋势前(a)、后(b)与中国5月降水的相关和EOF2对应的时间系数去除线性趋势前(c)、后(d)与中国6—8月降水的相关(阴影区表示通过90%置信水平检验)Fig.8 Correlations of time coefficient of EOF1(a)before and(b)after removing the linear trend with the rainfall of China in May;correlations of time coefficient of EOF2(c)before and(d)after removing the linear trend with the JJA rainfall of China(The shaded areas denote the significance at 90%confidence level)

EOF1、EOF2时间系数与降水的联系显示出显著的滞后性。图8a显示了EOF1时间系数与中国5月降水的相关空间分布，显示出在华北地区有正相关区，最大相关达0.41，说明在EOF1时间系数为正值时，5月华北夏季的降水偏多。研究(杨芳林和袁重光，1995;张秉伦等，1998;励申申和寿绍文，2000;孙淑清和马淑杰，2003;高辉，2006)显示:当前期ENSO为暖位相状态时，夏季中国主要雨带位置偏南，长江流域降水偏多;反之，当前期ENSO为冷位相状态时，夏季中国主要雨带位置偏北，长江流域降水偏少。图8c显示EOF2时间系数与同年我国夏季降水的相关空间分布，在江南地区存在负相关，在华北存在正相关区。去掉EOF1和EOF2的线性趋势后(图8b、8d)，这种相关仍然存在，只是范围有所改变。

为了验证南太平洋SST对中国降水的影响，图9分别给出了12—2月南太平洋SST与中国降水的相关。南太平洋12—2月平均SST与华北5月降水的相关区域集中在热带东太平洋地区，与华北6—8月平均降水的相关区域集中在中纬度地区，与长江中下游夏季平均降水的相关区域集中在东南太平洋地区。

2.5 对中国5月降水的预报

图9 华北5月(a)、华北夏季(b)以及长江中下游夏季(c)降水序列与南太平洋12—2月平均SST的相关Fig.9 Correlations of time coefficient of DJF South Pacific mean SST with(a)North China rainfall in May，(b)North China summer rainfall and(c)summer rainfall over the middle and lower reaches of the Yangtze River(The shaded areas denote the significance at 90%confidence level)

为了更好地对中国降水做出预报，比较南北太平洋对中国降水的影响，对北太平洋12—2月SST变化做EOF分析，前两个模态如图10所示，研究显示:北太平洋冬季EOF1主要反映了ENSO信号，EOF2反映的主要是12—2月北太平洋海温的异常模态，代表了北太平洋海温中纬度与低纬度及高纬度的局地差异。即东亚沿海、西太平洋暖池区SST与北太平洋西风漂流区SST呈反位相变化(解思梅等，1986;高庆九和屠其璞，2003)。对应EOF1时间序列与中国5月降水的相关(图11a)与南太平洋EOF1时间序列的相关范围相近，都反映了ENSO对中国5月降水的影响。12—2月EOF2时间系数与同年中国夏季月降水在江南地区存在负相关(图11b)。利用南、北太平洋的EOF1时间序列(南太平洋:x1;北太平洋:x2)与中国华北地区5月降水建立回归预报方程(y=35.22+66.35x1－2.15x2)，其方差贡献达到20.3%。图11c反映的是预报序列与实际降水序列的相关，在华北地区的相关很高，这一结果显示太平洋的SST能够影响中国夏季降水并能做出预测。

图10 北太平洋SST变化EOF1(a)、EOF2(b)及其所对应的时间序列(c、d)Fig.1 0EOFs of the North Pacific SST anomalies in DJF(a，c.EOF1 and its time coefficient;b，d.EOF2 and its time coefficient)

图11 北太平洋EOF1对应的时间系数与中国5月(a)、EOF2对应的时间序列与6—8月(b)降水的相关以及华北5月降水预报序列与实际降水量的相关(c)(阴影区表示通过90%置信水平检验)Fig.1 1Correlations of time coefficient of EOF1，EOF2 with the rainfall of China in(a)May，and(b)JJA，and(c)correlation between the prediction series and observed rainfall in May(The shaded areas denote the significance at 90%confidence level)

3 结论

1)EOF1主要反映了ENSO信息，EOF2与南半球环状模联系比较紧密。通过小波功率谱分析，发现EOF1的周期和ENSO的周期相近，主要是年际变化，EOF2的周期为准两年的周期。EOF1对应的时间序列与Ni～no3指数的相关达到0.89，反映了其与ENSO的联系。EOF2时间序列与3—5月SAM指数的相关明显，与500 hPa和200 hPa高度场的相关在高低纬呈反相的环状分布，反映了其与南半球环状模之间的联系。EOF2与太平洋的行星波的遥相关有关，反映出EOF2与高纬(60°S以南)地区的大气活动联系密切。

2)通过分析EOF1与我国5月降水的相关场，得出当南太平洋SST出现西低东高偶极型分布的年份华北地区5月降水偏多，反之则降水偏少。EOF2与中国6—8月平均降水的相关场反映出:赤道中太平洋SST偏高而其他海域SST偏低的年份我国江南地区夏季降水偏少而华北降水偏多，反之则江南地区降水偏多，华北降水偏少。去掉EOF1和EOF2的线性趋势后，这种相关仍然存在，只是范围有所缩小。

3)南太平洋的EOF1与中国5月降水的相关与北太平洋EOF1的相关分布一致，这是由于它们都反映了ENSO信号。利用南、北太平洋的EOF1时间序列建立回归方程，可为华北5月降水的预测提供线索。

致谢:NOAA-CIRES Climate Diagnostics Center和国家自然科学基金委员会地球科学部大气资料服务中心提供资料服务，谨致谢忱!

陈烈庭，吴仁广.1998.太平洋各区海温异常对中国东部夏季雨带类型的共同影响［J］.大气科学，22(5):718-722.

高辉.2006.淮河夏季降水与赤道东太平洋海温对应关系的年代际变化［J］.应用气象学报，17(1):1-9.

高庆九，屠其璞.2003.20世纪70年代前后北太平洋海温场气候特征的比较［J］.南京气象学院学报，26(2):223-251.

黄荣辉，孙凤英.1994.热带西太平洋暖池的热状况及其上空的对流活动对东亚夏季气候异常的影响［J］.大气科学，18(2):141-151.

励申申，寿绍文.2000.赤道东太平洋海温与我国江淮流域夏季旱涝的成因分析［J］.应用气象学报，11(3):331-338.

卢楚翰，管兆勇，梅士龙，等.2008.大气质量南北涛动的季节循环［J］.科学通报，53(21):2638-2645.

吕俊梅，琚建华，张庆云，等.2005.太平洋年代际振荡冷、暖背景下ENSO循环的特征［J］.气候与环境研究，10(2):238-249.

南素兰，李建平.2005a.春季南半球环状模与长江流域夏季降水的关系:Ⅰ基本事实［J］.气象学报，63(6):837-846.

南素兰，李建平.2005b.春季南半球环状模与长江流域夏季降水的关系:Ⅱ印度洋和南海海温的“海洋桥”作用［J］.气象学报，63(6):847-856.

孙淑清，马淑杰.2003.海温异常对东亚夏季风及长江流域降水影响的分析及数值试验［J］.大气科学，27(1):36-51.

吴胜安，江志红，刘志雄，等.2005.中国夏季降水与太平洋SSTA年代际变化关系的初步研究［J］.热带气象学报，21(2):153-162.

解思梅，青木孝，吉野正敏.1986.北太平洋海表面温度的年际变化特征及其与东亚气候的相关关系［J］.海洋学报，8(6):547-557.

严华生，吕俊梅，琚建华，等.2002.冬季太平洋海温变化对中国5月降水的影响［J］.气象科学，22(4):410-415.

杨芳林，袁重光.1995.夏季赤道东太平洋海温异常对全球及东亚短期气候变化影响的数值试验［J］.大气科学，19(5):535-544.

余贞寿，孙照渤，曾刚.2005.太平洋SSTA对中国东部夏季降水的影响I:观测分析［J］.热带气象学报，21(2):467-477.

张秉伦，王成兴，曹永忠.1998.厄尔尼诺与江淮流域旱涝灾害的关系［J］.自然杂志，20(5):289-293.

Ashok K，Behera S K，Rao S A，et al.2007.El Ni～no Modoki and its possible teleconnection［J］.J Geophys Res，112，C11007，doi:10.1029/2006JC003798.

Garreaud R D，Battisti D S.1999.Interannual(ENSO)and interdecadal(ENSO-like)variability in the Southern Hemisphere tropospheric circulation［J］.J Climate，12(7):2113-2122.

Gill A E.1980.Some simple solutions for heat induced tropical circulations［J］.Quart J Roy Meteor Soc，106(5):447-462.

Guan Z Y，Yamagata T.2001.Interhemispheric oscillations in the surface air pressure field［J］.Geophys Res Lett，2001，28(2):263-266.

Holbrook N J，Bindoff N L.1997.Interannual and decadal temperature variability in the Southwest Pacific Ocean between 1955 and 1988［J］.J Climate，10(5):1035-1049.

Hsuing J，Newell R E.1983.The principal nonseasonal modes of global sea surface temperature［J］.Pap Phys Oceanogr Meteor，13(10):1957-1967.

Luo J J，Yamagata T.2001.Long-term El Ni～no-Southern Oscillation(ENSO)-like variation with special emphasis on the South Pacific［J］.Geophys Res Lett，106(22):22211-22227.

Lau K M，Shen P.1988.Annual cycle，QBO，and southern oscillation in global precipitation［J］.J Geophys Res，93:10975-10988.

North G R，Bell T L，Cahalan R F.1982.Sampling errors in estimation of empirical orthogonal function［J］.Mon Wea Rev，110(7):699-706.

Sinclair M R，Renwick J A，Kidson J W.1997.Low-frequency variability of Southern Hemisphere sea level pressure and weather system activity［J］.Mon Wea Rev，125(10):2531-2542.