多套大气再分析资料的南亚高压强度变化特征及其与海表温度异常关系的比较分析

曾刚，伯忠凯，倪东鸿，李忠贤

(1.气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学)，江苏南京210044;2.高原大气与环境四川省重点实验室，四川成都610225)

0 引言

南亚高压是夏季位于对流层上部和平流层底部的一个强大而稳定的大气活动中心，是亚洲夏季风系统的主要成员之一，其异常变化对夏季北半球大气环流和中国旱涝有着重要影响(Mason and Anderson，1958;陶诗言和朱福康，1964;朱福康等，1980;罗四维等，1982;Tao and Chen，1987;张琼，1999;张琼和吴国雄，2001;黄樱和钱永甫，2003;胡景高等，2010)。例如，南亚高压位置偏南有利于长江流域梅雨的长时间维持而使得该地区降水偏多(朱福康等，1980)，偏北则有利于华北降水偏多(黄燕燕和钱永甫，2004)。张琼(1999)指出，当青藏高原上空100 hPa高度场异常偏强时，江淮流域异常多雨而其南北两侧的华南、华北则少雨。黄樱和钱永甫(2003)认为，若当年6月南亚高压位置偏西，则华北夏季降水就有可能增加。胡景高等(2010)进一步指出南亚高压东脊点偏东(西)年，华南地区偏旱(涝)。此外，南亚高压具有明显的年际、年代际变化特征，且在20世纪70年代后期发生显著的年代际变化，即其后南亚高压强度增强、面积增大、南移、东扩、西展(张琼等，2000;彭丽霞等，2009;张宇，2012)。

有关南亚高压异常与海表温度异常关系的研究已有很多，且一致认为南亚高压异常与热带太平洋和印度洋海表温度异常密切相关(张琼等，2000;Li and Mu，2001;杨辉和李崇银，2005;林莉等，2008;杨建玲和刘秦玉，2008;陈延聪等，2009;Huang et al.，2011;Qu and Huang，2012)。张琼等(2000)指出，南亚高压强度异常与超前4～6个月的赤道中东太平洋海表温度异常相关最好，与超前0～5个月的印度洋海表温度异常相关最好，同期相关最好的是热带印度洋，其次是赤道中东太平洋。杨辉和李崇银(2005)研究了热带太平洋—印度洋海表温度异常综合模对南亚高压的影响，当异常综合模为正(负)位相，即西印度洋和东太平洋海表温度距平为正(负)，东印度洋—西太平洋海表温度距平为负(正)时，南亚高压偏弱(强)，位置偏东(西)偏南(北)。杨建玲和刘秦玉(2008)进一步指出，夏季南亚高压与超前3～12个月Niño3指数之间高的显著正相关关系只是一个表象，并不是太平洋海温异常对南亚高压的直接影响结果，而是通过印度洋海盆模态的“充电/放电”作用引起的。彭丽霞等(2009)指出，在ENSO事件暖(冷)位相衰减期的夏季，印度洋和亚洲大陆南侧海温为正(负)异常，南亚高压强度增强(减弱)、面积扩大(缩小)、东西向扩展(收缩)。印度洋海温偶极子事件对南亚高压也有影响(Li and Mu，2001)。Huang et al.(2011)进一步探讨了热带印度洋海表温度异常对夏季南亚高压影响的可能机制。上述研究表明，南亚高压异常与热带海表温度变化关系密切，特别是与热带印度洋和热带东太平洋海表温度变化存在显著的正相关关系，邻近的热带印度洋可通过海—气间的热通量变化直接影响南亚高压变化，而遥远的热带东太平洋海表温度变化则可通过遥相关作用来影响南亚高压变化。

上述有关南亚高压的研究大多采用NCEP/NCAR再分析资料，较少采用多套再分析资料进行分析。近年来，许多研究针对大气再分析资料的可信度进行分析，得到许多有用的结论，并指出NCEP/NCAR再分析资料在一些区域、某些变量上存在问题(徐影等，2001;Yang et al.，2002;Inoue and Matsumoto，2004;黄刚，2006;赵天保和符淙斌，2006;陈雯和智协飞，2008;周顺武和张人禾，2009;邓小花等，2010;方之芳等，2010)。例如:Inoue and Matsumoto(2004)指出，利用NCEP/NCAR再分析资料研究得到的海平面气压年代际变化在某些区域存在过分夸大的现象;方之芳等(2010)研究指出，在讨论亚洲蒙古高原和中国北部地区春季和夏季500 hPa环流时，必须注意NCEP/NCAR资料的质量问题;陈雯和智协飞(2008)对NCEP/NCAR和ERA－40再分析资料中100 hPa、500 hPa位势高度场作对比分析，认为由NCEP/NCAR再分析资料研究得出的西北太平洋副热带高压的年代际变化可能是不真实的，1969、1979—1991年，NCEP/NCAR 再分析资料中的南亚高压中心强度明显比ERA－40的强。

鉴于使用单一大气再分析资料讨论南亚高压的变化特征及其与海表温度的关系可能存在片面性，且大气再分析资料间的对比分析也多限于NCEP/NCAR与ERA－40再分析资料，缺乏多套大气再分析资料间的对比研究。因而，本文将利用ERA－40、ERA－Interim、NCEP/NCAR、NCEP－DOE 和 JRA－25 五套再分析资料，比较它们的南亚高压的变化特征及其与海表温度的关系，同时结合数值试验，确定影响夏季南亚高压强度变化的关键海区，为再分析资料的合理利用，以及对南亚高压变化机理的深入理解提供科学依据。

1 资料、模式和方法

目前应用广泛的全球大气再分析资料主要有:欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA－40、ERAInterim，美国国家环境预报中心(NCEP)的NCEP/NCAR、NCEP－DOE，日本气象厅(JMA)的 JRA－25。本文采用这5套再分析资料的位势高度场和大气温度场，各套再分析资料所取年份具体为:NCEP/NCAR 取 1958—2008 年，ERA－40 取 1958—2002年，NCEP－DOE、ERA－Interim、JRA－25 取 1979—2008年。资料水平分辨率均为2.5°×2.5°经纬网格。用于分析的海表温度资料为NOAA ERSST v2(Smith and Reynolds，2004)，水平分辨率为 2°×2°经纬网格，时间取1979—2008年。统计方法主要有相关、合成等分析方法。

本文所用模式为美国国家大气研究中心(NCAR)于2011年6月研制发布的CAM5.1全球大气环流模式，它是 NCAR通用地球系统模式(Community Earth System Model 1.0.3，CESM1.0.3)的大气模块，既可以与海洋、海冰模式耦合运行，也可以独立运行。CAM5.1共有4种可选的动力核心:有限体积核心、谱元核心、欧拉核心和半拉格朗日核心。相对于CAM4.0版本，CAM5.1的物理参数化方案有了实质性的修改，例如:更新了湿边界层和浅积云对流方案，改进了对低云的模拟等(Neale et al.，2012)。研究表明，该模式能很好模拟出东亚夏季大气环流形势及降水分布(邹松佐等，2012)。为利用数值试验验证海表温度异常对南亚高压的影响，本文设计了GOGA、IOGA和TAGA三个数值试验(表1)，即分别采用全球、热带印度洋以及热带大西洋1978年1月—2008年12月逐月观测海表温度场，以此驱动CAM5.1全球大气环流模式进行数值模拟。试验均采用了5个不同的初值场(分别为由模式自带的气候海表温度和海冰驱动CAM5.1模式并积分多年的5个年份的1月1日结果)来驱动模式，并得到五组集合试验结果。所有试验模式均采用T42水平分辨率，即纬向均匀分布128个格点，经向分布64个高斯格点，垂直方向采用σ－p混合坐标，从上到下共30层;使用模式自带的真实地形、海陆分布等边界条件;积分过程中选用谱元动力核心;时间步长为 20 min，积分时间为31 a，取 1979—2008年模拟结果。为了与大气再分析资料对比，所有试验结果均采用双线性插值方法处理成2.5°×2.5°水平网格资料。文中夏季指6—8月平均。

表1 数值试验方案Table 1 Schemes of numerical experiments

参考张琼等(2000)定义的一个夏季南亚高压强度指数，即选择区域(30°W ～0°～180°，10～50°N)内位势高度大于1 675 dagpm的所有格点上的位势高度值与1 675 dagpm之差的总和作为再分析资料的南亚高压强度指数，该指数可以反映夏季南亚高压强度和面积的综合信息。由于NCAR CAM5.1模拟的夏季100 hPa位势高度场值比再分析资料低，所以定义模拟的南亚高压强度指数时所取标准值改为1 655 dagpm，其他不变。

2 南亚高压强度的变化特征

图 1a 给出了由 ERA－40、ERA－Interim、NCEP/NCAR、NCEP－DOE 和JRA－25五套再分析资料计算得到的南亚高压强度指数的时间序列。可见，NCEP/NCAR和NCEP－DOE两套资料的南亚高压强度指数变化非常一致，而ERA－40、ERA－Interim 和JRA－25三套再分析资料的南亚高压强度指数变化较一致，它们的最大差异位于20世纪70年代末至90年代初期，前两套资料的南亚高压强度显著高于后三套资料。为避免出现因南亚高压强度定义不同而产生这种差异，进一步比较再分析资料中夏季100 hPa上南亚高压活动区域(30°W ～120°E，20～40°N)的平均位势高度值(图1b)。可以发现，NCEP/NCAR和NCEP－DOE两套资料的区域平均高度值在20世纪70年代末至90年代初同样显著高于 ERA－40、ERA－Interim 和 JRA－25 三套再分析资料，与图1a的情形相同。由图1还可见:20世纪70年代末以前，ERA－40与NCEP/NCAR资料的南亚高压强度较一致;NCEP/NCAR资料的南亚高压强度在20世纪70年代后期发生显著的年代际增强现象，而ERA－40资料的结果却不明显。

由于这五套再分析资料分属于ECMWF、NCEP及JMA三家不同的再分析资料中心，具有相对独立性，它们最主要的差别在于所选用的数据类型不同以及所采用模式在分辨率上存在差异等(邓小花等，2010)，因此，根据 ERA－40、ERA－Interim 和 JRA－25三套再分析资料在20世纪70年代末至90年代初100 hPa高度场的一致性且比NCEP/NCAR和NCEP－DOE两套再分析资料偏低的结论，可以推测，后两套资料100 hPa高度场在此期间的显著偏高可能是虚假的，从而导致南亚高压强度在该时期的显著年代际增强现象可能是不真实的。

图1 夏季南亚高压强度指数(a)及100 hPa上(30°W～120°E，20 ～40°N)区域平均位势高度(b)的时间序列Fig.1 Time series of(a)South Asian High(SAH)intensity and(b)area－averaged 100 hPa potential height over(20—40°N，30°W—120°E)in summer

3 影响南亚高压强度变化的关键海区

许多观测研究(张琼等，2000;杨辉和李崇银，2005;杨建玲和刘秦玉，2008;Huang et al.，2011)指出，南亚高压与热带印度洋、太平洋海表温度关系密切，但这些研究大多基于NCEP/NCAR再分析资料分析所得，尚缺乏其他再分析资料验证。鉴于前述的用NCEP/NCAR和NCEP－DOE再分析资料描述南亚高压强度，可能在20世纪70年代末至90年代初会存在不真实年代际变化的事实，因此，有必要利用相对可靠的再分析资料重新探讨南亚高压强度与海表温度的关系，并利用数值试验进行验证，以确定影响夏季南亚高压强度变化的关键海区。

图2 夏季南亚高压强度指数与同期夏季、前期春季、前期冬季海表温度的相关系数分布(浅、深阴影分别为通过0.05信度显著性检验的负、正相关区) a.ERA－40;b.ERA－Interim;c.JRA－25;d.NCEP－DOE;e.NCEP/NCARFig.2 Correlation coefficients between the summer SAH intensity index and SSTs in summer，previous spring and winter seasons(Light and dark shaded areas indicate the negative and positive values，respectively，with a significance level of 0.05)a.ERA－40;b.ERA－Interim;c.JRA－25;d.NCEP－DOE;e.NCEP/NCAR

图 2 给出了由 ERA－40、ERA－Interim、JRA－25、NCEP/NCAR和NCEP－DOE五套再分析资料计算的1979—2008年(ERA－40取1979—2002年，下同)夏季南亚高压强度指数分别与同期夏季、前期春季和前期冬季海表温度异常的相关系数分布。可见，ERA－40(图 2a)、ERA－Interim(图 2b)和 JRA－25(图2c)中通过0.05信度显著性检验的相关区主要位于热带海洋，尤其是热带印度洋和热带大西洋自前期冬季至同期夏季一直为显著的正相关区，当这些海区海表温度偏暖(冷)时，对应夏季南亚高压强度偏强(弱)。热带东太平洋显著正相关的范围随季节逐步减小，到了夏季仅存较小区域，表明热带东太平洋海表温度异常对夏季南亚高压的直接影响不显著，而可能是通过热带印度洋海盆模态的“充电/放电”作用来间接影响(杨建玲和刘秦玉，2008)。而NCEP－DOE(图2d)和 NCEP/NCAR(图 2e)中通过0.05信度显著性检验的相关区与ERA－40(图2a)、ERA－Interim(图2b)和 JRA－25(图 2c)存在很大差异，其显著正相关区仅在前期冬季时位于热带东太平洋，自前期冬季至同期夏季热带印度洋地区一直无显著的正相关区，而在热带太平洋却一直存在一个“＜”型的显著负相关区。上述结果表明，采用不同的再分析资料计算南亚高压强度指数与海表温度的相关，得到的显著相关海区存在明显差异，因此，有必要采用相对可靠的再分析资料进行分析。

以往许多研究(张琼等，2000;杨辉和李崇银，2005;Huang et al.，2011)利用 NCEP/NCAR 再分析资料分析后指出，南亚高压强度与热带印度洋、太平洋海表温度异常关系密切，而在图2e中发现，由NCEP/NCAR再分析资料得出的南亚高压强度与热带印度洋海表温度异常的关系并不密切，且与热带东太平洋海表温度异常的显著正相关现象也仅发生在前期冬季，其原因在于本文所取的时段为1979—2008年，若取1958—2008时段进行相关分析，则与前人研究的结论一致(图略)。同样，通过分析ERA－40再分析资料的1958—2002年南亚高压强度与海表温度的相关分布(图略)发现，与1979—2002年相关系数分布(图2a)的差别在于:后者同期夏季在热带印度洋为显著正相关区，而在整个时段则该区的正相关并不显著。因此，在讨论夏季南亚高压强度与海表温度的关系时，要注意研究的时段，特别要注意它们年际关系的年代际变化情况，同时更要注意资料的可靠性问题。

通过数值试验，对照观测分析结果，确定影响夏季南亚高压强度变化的关键海区很有必要。为此，本文设计了三个数值试验GOGA、IOGA和TAGA进行分析。图3给出了这三个试验模拟得出的1979—2008年南亚高压强度指数及ERA－Interim的南亚高压强度指数。计算可知，GOGA、IOGA和TAGA结果与ERA－Interim结果的相关系数分别为0.527、0.413和 －0.102，前两个均通过0.01信度的显著性检验，最后一个没有通过0.05信度的显著性检验，表明GOGA和IOGA模拟出的南亚高压强度变化与ERA－Interim结果较一致，而TAGA模拟出的结果与ERA－Interim不一致。尽管前述相关分析表明夏季南亚高压强度变化与热带大西洋海表温度异常有较密切的关系，但从数值试验结果发现热带大西洋海表温度变化对南亚高压强度的影响并不显著。因此，研究南亚高压强度变化的外强迫影响时应更加关注热带印度洋海表温度变化。

取夏季热带印度洋(50 ～100°E，20°S ～20°N)海表温度值进行区域平均并标准化得到热带印度洋海表温度指数(TIO－SST)。图3给出了TIO－SST的时间序列，可以看出观测和模拟的南亚高压强度指数与TIO－SST变化较一致。ERA－Interim、GOGA和IOGA的南亚高压强度指数与TIO－SST的相关系数分别为0.442、0.700和0.630，均通过0.01信度的显著性检验。NCEP/NCAR和NCEP－DOE的南亚高压强度指数与TIO－SST的相关系数分别为0.167和0.094，均未通过0.05信度的显著性检验，表明由这两套资料得到的南亚高压强度与热带印度洋海表温度的关系不密切。

图3 1979—2008 年 GOGA、IOGA、TAGA 和 ERA－Interim的标准化南亚高压强度指数和热带印度洋海表温度指数(TIO－SST)Fig.3 The normalized SAH intensity indices of GOGA，IOGA，TAGA and ERA－Interim，and the SST index(TIO－SST)over tropical Indian Ocean during 1979—2008

进一步分析由海表温度变化驱动NCAR CAM5.1模拟得到的南亚高压强度指数与海表温度的相关分布，可以更好地了解与南亚高压强度变化密切的海区分布。图4a和4b分别给出了GOGA和IOGA模拟的夏季南亚高压强度指数与同期夏季、前期春季和前期冬季海表温度场的相关系数分布。由图4a可以看出，GOGA模拟的夏季南亚高压强度与前期冬季、前期春季及同期夏季的热带海洋海表温度变化关系密切，尤其是热带印度洋海区，这与 ERA－40、ERA－Interim 和 JRA－25 三套资料的结果(图2a—c)较一致。IOGA模拟的结果(图4b)则进一步证实了夏季南亚高压强度与热带印度洋海表温度关系非常密切。因此，GOGA和IOGA模拟结果与 ERA－40、ERA－Interim 和 JRA－25 三套再分析资料结果的一致性表明，热带印度洋海表温度异常对南亚高压强度变化具有非常重要的影响。

图4 模拟的夏季南亚高压强度指数与同期夏季、前期春季、前期冬季海表温度的相关系数分布(浅、深阴影分别为通过0.05信度显著性检验的负、正相关区) a.GOGA;b.IOGAFig.4 Correlation coefficients between the simulated summer SAH intensity index and SSTs in summer，previous spring and winter seasons(Light and dark shaded areas indicate the negative and positive values，respectively，with a significance level of 0.05) a.GOGA;b.IOGA

因此，通过由 ERA－40、ERA－Interim 和 JRA－25再分析资料分析得到的相对可靠的夏季南亚高压强度指数与海表温度的相关系数分布，并结合三个数值试验结果，可以确定热带印度洋是影响夏季南亚高压强度变化的关键海区。

4 热带印度洋海表温度变化对南亚高压的影响

根据夏季热带印度洋海表温度指数TIO－SST的变化，分别选择其值大于、小于1的年份为热带印度洋偏暖、偏冷年，并对100 hPa位势高度场进行合成分析。图5给出了热带印度洋偏暖、偏冷年对应的再分析资料和模拟结果的100 hPa上1 675 dagpm等值线的合成分布。可见，五套再分析资料和GOGA、IOGA两个数值试验结果均表明，当热带印度洋由冷转暖时，南亚高压范围增大，强度增强，南界向南移动，东界和西界分别向东、向西扩展。

图6给出了夏季TIO－SST与对流层温度(100～850 hPa的平均温度)的相关系数分布。可见，ERA－40(图 6a)、ERA－Interim(图 6b)和 JRA－25(图6c)的相关系数在整个热带地区均通过了0.05信度的显著性检验，表明当热带印度洋偏暖(冷)时，热带地区对流层温度存在明显的增暖(变冷)响应。NCEP－DOE(图6d)和 NCEP/NCAR(图 6e)的相关系数在热带地区通过0.05信度显著性检验的正相关区仅位于非洲南部至印度洋以及东北太平洋至北大西洋区域，范围要小于其他三套再分析资料的结果(图6a—c)。数值试验结果中，GOGA(图6f)和IOGA(图6g)通过0.05信度显著性检验的正相关区同样位于全球热带地区，与ERA－40、ERA－Interim和JRA－25三套再分析资料的结果一致，说明当热带印度洋偏暖(冷)时，可以模拟出热带地区对流层温度偏暖(冷)的现象。Huang et al.(2011)指出，热带印度洋海表温度变化可通过影响其上空大气边界层的相当位温，加热大气柱，对流层温度升高，使南亚高压南边的100 hPa高度场异常升高，从而使南亚高压向南扩展、强度增强。因此，五套再分析资料和GOGA、IOGA两个数值试验结果充分表明，热带印度洋海表温度变化可通过影响热带的对流层温度，导致100 hPa高度场发生变化，从而引起南亚高压变化。

图5 夏季热带印度洋偏暖年(实线)、偏冷年(虚线)100 hPa上1 675 dagpm等值线的合成分布 a.ERA－40;b.ERA－Interim;c.JRA－25;d.NCEP－DOE;e.NCEP/NCAR;f.GOGA;g.IOGAFig.5 Composite isolines of 1 675 dagpm at 100 hPa when tropical Indian Ocean is warmer(solid lines)or cooler(dashed lines)than the normal in summer a.ERA－40;b.ERA－Interim;c.JRA－25;d.NCEP－DOE;e.NCEP/NCAR;f.GOGA;g.IOGA

图6 夏季热带印度洋海表温度指数与对流层温度的相关系数分布(阴影区表示通过0.05信度的显著性检验)a.ERA－40;b.ERA－Interim;c.JRA－25;d.NCEP－DOE;e.NCEP/NCAR;f.GOGA;g.IOGAFig.6 Correlation coefficients between TIO－SST and tropospheric temperature in summer(Shadings indicate the values with a significance level of 0.05) a.ERA－40;b.ERA－Interim;c.JRA－25;d.NCEP－DOE;e.NCEP/NCAR;f.GOGA;g.IOGA

5 结论与讨论

1)五套再分析资料的结果比较表明，NCEP/NCAR和NCEP－DOE两套再分析资料与 ERA－40、ERA－Interim、JRA－25三套再分析资料的南亚高压强度变化，在20世纪70年代末至90年代初存在非常明显的差异，前两套再分析资料揭示的该时期南亚高压强度显著偏强可能是不真实的。

2)ERA－40、ERA－Interim 和 JRA－25 三套再分析资料和三个数值试验的结果显示，20世纪70年代末以后，夏季南亚高压强度异常与前期冬季、前期春季和同期夏季海表温度异常关系持续密切的海区主要位于热带印度洋，表明热带印度洋是影响夏季南亚高压强度变化的关键海区。这与由NCEP/NCAR和NCEP－DOE两套再分析资料得到的结果差异明显。

3)热带印度洋的海表温度异常对夏季南亚高压变化有重要影响，当热带印度洋海表温度偏暖时，热带地区对流层温度增暖，南亚高压强度增强、面积增大、南扩、东伸西展，反之亦然。

尽管本文发现 ERA－40、ERA－Interim 和 JRA－25三套再分析资料与NCEP/NCAR和NCEP－DOE两套再分析资料在南亚高压强度上存在明显的差异，并导致影响南亚高压强度变化的关键海区也存在差异，但仍有必要利用更多的其他再分析资料和无线仪探空观测资料等来进一步比较和验证，并探究这些差异存在的原因，为提高再分析资料的可靠性提供科学依据。

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