前期印度洋海温异常对中国春季降水的影响

陈 丹, 朱克云, 布和朝鲁

（1.成都信息工程学院大气科学学院高原大气与环境四川省重点实验室,四川成都 610225;2.中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京 100029）

0 引言

印度洋增暖是国际气候界关注的热点问题之一,从20世纪70年代至今,印度洋海温持续升高和年际变率增大是全球气候变暖的重要组成部分,对全球气候的影响越来越明显。很多学者研究表明,印度洋海温在年代际尺度上表现出增暖的变化趋势。从20世纪50年代到20世纪末,增温达到了约0.5摄氏度,是全球增暖的一部分[1-2]。胡开明等[3]研究发现,20世纪70年代以后印度洋海温的年际变率相比之前偏强。在年际尺度上,ENSO是全球最主要的海气相互作用模态,对全球气候有着重要影响。Xie等[4]研究提出,在20世纪70年代以后,由于ENSO变率的增强和热带西南印度洋温跃层变浅,ENSO与印度洋海盆一致增暖模态关系更密切。

中国地处东亚的季风区,气候的年际变化很大,造成气象灾害频发,给我国带来重大经济损失,大量研究表明印度洋海温的异常变化显著影响了东亚天气气候。厄尔尼诺消退后的印度洋暖异常对局地和周边的区域会产生重要影响,通常将这种现象称为“电容器效应”,Huang等[5]分析指出,在20世纪70年代以后,印度洋的这种“电容器效应”对西北太平洋夏季风及东亚夏季风的影响变得更加显著。梁肇宁等[6]揭示了印度洋全区一致的海温变化与南海夏季风爆发的关系。屈侠等[7]研究指出热带印度洋增暖时东亚夏季副热带降水异常带可能偏南。杨明珠等[8]认为,印度洋海盆一致增暖是亚洲季风减弱及中国雨带南移的原因之一。西北太平洋反气旋异常对东亚夏季风有着重要作用,从而影响东亚夏季的降水情况,而西北太平洋反气旋异常与印度洋海温变化也有着紧密的联系[9]。Yang等[10]也发现了在印度洋海盆一致增暖的年份,夏季西北太平洋上空存在反气旋环流异常,并且中国长江流域降水偏多,南亚高压也异常偏强。针对印度洋增暖与西北太平洋反气旋异常,xie等[11]认为热带印度洋增暖导致的Kelvin波异常是西北太平洋反气旋异常在夏季的维持起到重要作用。

南亚高压是东亚对流层上层最强而稳定的环流系统,其位置和强度变化与东亚上空环流和降水异常有密切的联系。张琼等[12]和彭丽霞等[13]发现,同期热带印度洋海温异常与南亚高压强度有很好的关系。刘崎岷等[14]认为,印度洋偏暖时,孟加拉湾上空对流异常偏强,导致潜热释放异常,在其西北侧产生正的位势高度场异常,加强了南亚高压。杨辉等[15]指出了热带太平洋-印度洋海温异常综合模正位相时,南亚高压偏弱、偏东偏南。杨建玲等[16]通过模式输出结果显示,印度洋偏暖时,孟加拉湾降水异常显著,其潜热加热在大气中产生Rossby波响应,在高层为正高度场异常,对南亚高压的加强产生正贡献。Li等[17]的多个大气环流模式集合的结果也再现了热带印度洋与南亚高压的这种联系。

综上所述,印度洋海温显著的影响着东亚地区天气气候,尤其值得关注的是其对中国的降水产生的重要影响。然而目前对印度洋海温增暖变化影响东亚气候的研究大多侧重于夏季,对春季降水的影响研究得比较少,针对这个问题,进一步讨论前期印度洋海温变化和中国春季降水的关系。

1 资料和方法

所使用的资料分别为:（1）英国Hadley中心提供的逐月海表温度资料,数据的空间分辨率为1.0°×1.0°。（2）年月平均的NCEP/NCAR全球再分析资料。包括海平面气压场SLP、位势高度H、纬向风U、经向风V,相对湿度SHUM。数据的空间分辨率为2.5°×2.5°,垂直方向从1000hPa到10hPa共17个气压层。（3）国家气候中心提供的全国160站点逐月的降水资料。选取资料的时间长度均为1960～2010年。

借助SVD分析讨论了前期冬季印度洋海温与中国春季降水的相关系,通过前期冬季印度洋影响对中国春季降水影响的关键区的海温变化,挑选出关键区的海温暖年和冷年,并结合相关分析、合成差值分析方法,对前期冬季印度洋海温对我国春季的降水影响做系统深入的探讨和研究。文中的冬季指的是前一年的12月和当年的1月和2月,春季指的是3～5月。

2 前期冬季印度洋海温对中国春季降水的影响

前期印度洋海温异常变化与中国的降水有着非常密切的联系,为了具体的找出印度洋影响中国海温的最显著区域,即影响的关键区。以前期冬季印度洋（40°S～30°N）的海温作为SVD左场,以后期春季全国160个站点的降水作为SVD右场。段取时间从1960～2010年,共51年。表1给出了SVD前3个模态分析结果,可以看到,前3个模态的方差贡献率分别为67.92%,12.59%,5.33%,第1模态的方差贡献超过了65%,揭示了两者之间关系的绝大部分信息,因此主要集中对第1模态进行详细的分析研究。从左右场的相关关系结果可以看到,前3个模态相关系数值分别为0.74,0.68,0.68,均通过了0.01的显著性信度检验,说明两者之间有着非常强的相关性。

表1 1960～2010年前期冬季海温和春季降水的SVD前3个模态分析结果

图1给出了印度洋冬季海表温度和后期春季降水分析第一耦合模态左、右异性相关系数空间分布图和时间系数图。从图1a可以看到,整个印度洋区域主要为正的相关区域,仅在印度洋西南部（40°S～30°S,40°E～70°E）的部分地区有弱的负相关,并且没有通过显著性信度检验。对于绝大部分正相关区域,都非常显著,几乎都通过了0.05的显著性信度检验,在热带印度洋（20°S～20°N）的大部分地区甚至超过了0.01的显著性信度检验,并且在南印度洋（20°S～40°S）,显著的正相关区域随着经度的增加向南延伸。从右场相关系数空间分布图可以看到（图1b）,显著的正相关区域主要分布在西北和华北地区,在全国除了在西南的东部地区有少数站点的负相关分布外,其他也几乎为正的相关分布,在华中、华东及长江中下游等地正相关分布也较为明显,说明前期冬季印度洋海温的升高可能会导致这些地区降水增多。从时间系数变化分析可以知道（图1c）,左、右场基本呈一致的变化趋势,并且具有非常明显的年代际变化特征,在1982年之前时间系数主要以负相位为主,对应冬季海温整体偏低,使得中国后期春季大部分地区降水偏少,尤其是华北、华中、华南及西北地区;而在1983年之后时间系数主要以正相位变化为主,对应冬季海温整体偏高,这样有利于中国绝大多数降水的增多。

前面分析知道,前期冬季印度洋海温影响中国春季降水的最明显区域范围约在20°S～20°N,40°E～120°E,即热带印度洋。因此,将这个区域定义为影响降水的关键区,通过对关键区内海温做区域平均计算,结果见图2a。可以发现,冬季关键区内海温平均值为27.56℃,并且具有非常明显的年代际变化特征,20世纪80年代中期之前主要表现为低于平均值,80年代之后主要表现为高于平均值。为了去除年代际变化特征,将关键区区域平均的原始海温时间序列减去趋势时间序列,再将其进行标准化,结果见图2b。为了较好地反映出印度洋海温的异常,更加均匀的区分冷暖年,以0.7的标准化值为基准,将高于这个值称为关键区内暖年;将低于这个值称为关键区冷年。统计得出关键区暖年分别为1964年,1969年,1970年,1973年,1978年,1983年,1988年,1998年,2003年,2010年,共10年;关键区冷年分别为1965年,1968年,1971年,1972年,1974年,1976年1982年,1993年,1997年,2001年,2006年,2008年,共12年。

图1 印度洋冬季海表温度和后期春季降水分析第一耦合模态（阴影区表示通过了0.05的显著性信度检验）

图2 关键区区域平均的海温时间变化序列及去除趋势线的标准化时间序列

为了具体的分析前期冬季关键区内海温变化与中国后期春季降水之间的关系,图3给出前期冬季关键区区域平均海温去除趋势的标准化距平与中国春季降水的相关,可以看到,整个区域主要变现为正的相关,显著的正相关区域主要分布在华北、华中、华东部分地区及西北的新疆地区,而负相关区域主要分布在西南东部往南到华南西部等少数地区,并且没有通过显著性信度检验。总的而言,说明前期冬季关键区海温的异常增高（降低）,会造成后期春季华北往南到华中、华东及西北的新疆地区的降水明显增多（减少）,西南的四川、贵州及华南的广西等地降水会有所减少（增多）。

前期冬季关键区内海温的异常变化能够对中国后期降水产生非常明显的影响。因此,前期冬季的关键区暖年和冷年对后期降水影响的差异性还需要进一步的深入研究分析。图4给出了前期冬季关键区暖年和冷年的中国春季降水差值分布。可以看到,差值分布的结果与图3相关结果基本上较为一致。在整个区域主要表现为正的差值,显著性正的差值主要分布在西北北部及东部、华北及往南到华中、华东,再往南到华南的东部;负的差值主要分布在西南东部往南至华南西部,通过显著性信度检验的区域相对较小。进一步说明了前期冬季关键区内海温变化对中国后期春季降水影响主要在华北及往南至华中、华东及华南东部,使得这些地区降水明显增多。

图3 前期冬季关键区内区域平均海温去除趋势的标准化距平与中国春季降水的相关（阴影区表示通过了0.05的显著性信度检验）

图4 前期冬季关键区暖年和冷年的春季降水差值分布（单位:mm）（阴影区表示通过了0.05的显著性信度检验）

3 关键区内海温异常的对流层环流变化分析

降水的变化源自于对流层环流背景的异常,前期冬季海温变化首先通过对后期对流层环流系统产生影响,继而影响中国春季的降水。图5给出了前期冬季关键区暖年和冷年的春季500hPa位势高度场差值分布。可以看到,正、负差值分布非常明显,在40°N以北主要以负的距平为主,显著的负距平中心位于中国北部的新西伯利亚并一直往东延伸至鄂霍次克海,蒙古高压减弱,有利于西北冷空气向中国内陆入侵,但在欧洲东部为显著的正距平,东欧槽显著减弱,在35°N以南为一致的正距平控制,并且都通过显著性信度检验。

从前期冬季关键区内海温暖年和冷年的春季850hPa风场差值分布来看（图6）,同样可以看到在东欧为反气旋性差值中心,中国北部蒙古往北贝加尔湖等地为气旋性差值中心,中国西北部对应其北风气流支异常明显,并且往南到40°N有较弱的东风气流,冷暖气流在中国西北部汇合,是造成西北部新疆等地区降水增多的主要原因。而在东南部和沿海地区为反气旋的差值控制,华南东部、华中、华东及华北都为较为一支显著的南风气流控制,海洋的暖湿气流向内陆输送更为显著,造成了东部及中部大部分地区降水增多。

图5 前期冬季关键区暖年和冷年的春季500hPa位势高度场差值分布（单位:gpm）（阴影区表示通过了0.05的显著性信度检验）

图6 前期冬季关键区内海温暖年和冷年的春季850hPa风场差值分布（单位:m/s）（阴影区表示通过了0.05的显著性信度检验）

从前期冬季关键区内海温暖年和冷年的春季海平面气压场差值分布如图7所示,可以看到,整个区域主要存在两个非常明显的正的差值中心,一个位于欧洲的东北部并往东南方向延伸至贝加尔湖附近,中心差值约为1.8hPa,另一个位于中国东北部及日本海附近并向南延伸。负的差值中心主要位于中国西南东部的贵州、广西一带,说明在前期冬季关键区内海温升高（降低）,西北部和东北部及东部沿海的海平面气压是显著升高（降低）,而西南东部海平面气压场显著减弱（增强）。

上面从风场分析可以知道,海洋上的暖湿空气在印度洋暖年更有利于吹向中国内陆,使得这些地区拥有了降水的水汽条件。为了具体地看这些地区水汽的分布情况,图8给出了前期冬季关键区内海温暖年和冷年的春季850hPa相对湿度场差值分布。可以看到,45°N以北主要表现为负的差值分布,并且存在较为显著的两个差值中心,分别位于巴尔克什湖和贝加尔湖之间及以南地区和鄂霍次克海附近,而在45°N以南主要为正的差值分布,尤其是华北及往南到华中、华南及西南的东部,正的差值异常显著,并且在东南部沿海地区也呈非常显著的正相关,进一步验证了图6的分析结果,说明关键区海温异常增高（降低）,内陆的水汽显著增多（降低）,尤其是华北及往南到华中、华南及西南的东部。

图7 前期冬季关键区内海温暖年和冷年的春季海平面气压场差值分布（单位:hPa）（阴影区表示通过了0.05的显著性信度检验）

图8 前期冬季关键区内海温暖年和冷年的春季850hPa相对湿度场差值分布（阴影区表示通过了0.05的显著性信度检验）

4 结束语

首先利用SVD方法找出了前期印度洋冬季海温影响后期中国春季降水的关键区,通过相关分析、合成分析等方法分析了关键区内海温的异常变化对中国降水影响的差异,并从环流形势深入地探讨了产生这种影响的内在原因。得到以下主要结论:

（1）前期印度洋冬季海温影响后期中国春季降水的最明显区域范围主要在 20°S～20°N,40°E～120°E,即文中给出的关键区。前期冬季关键区海温的异常增高（降低）,会造成后期春季中国华北往南到华中、华东、华南东部及西北的新疆地区的降水明显增多（减少）,西南的四川、贵州及华南的广西等地降水会有所减少（增多）。

（2）与关键区冷年相比,在关键区的暖年,环流背景反映出东欧槽显著减弱,北方气压显著降低,蒙古高压明显减弱,冷空气南下更为明显,而华南东部、华中、华东及华北都为较为一直显著的南风气流控制,海洋的暖湿气流向内陆输送更为显著,使得东部及中部大部分地区水汽较为充沛,形成大面积的降水。

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