海洋再分析资料中IOD-ENSO遥相关的海洋通道机制分析

2016-12-21徐腾飞周慧

海洋学报 2016年12期

徐腾飞，周慧

(1. 国家海洋局第一海洋研究所海洋环境与数值模拟实验室，山东青岛266061；2. 青岛海洋科学与技术国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室，山东青岛 266061；3.中国科学院海洋研究所海洋环流与波动实验室，山东青岛 266071)

徐腾飞1，2，周慧3

本文利用滞后相关分析，研究了海洋再分析资料(SODA、ORAS4和GODAS)中的IOD-ENSO滞后遥相关关系，并与观测资料进行对比。结果显示，3套再分析资料中热带东南印度洋秋季海表温度/海表高度异常和赤道太平洋冷舌次年秋季海表温度/海表高度异常之间显著相关，与观测结果一致。在次表层，观测和再分析资料均显示，热带东南印度洋秋季海表温度异常与赤道太平洋次表层海温异常之间的显著相关关系在冬季至次年秋季沿赤道太平洋垂向剖面向东移动，并于次年夏季和秋季在冷舌区上升至海表。热带东南印度洋和赤道太平洋冷舌滞后1年的相关关系是由海洋通道机制引起的，即IOD事件引起印尼贯穿流流量异常，导致赤道太平洋温跃层异常，激发赤道Kelvin波向东传播，从而影响赤道中-东太平洋冷舌海表温度异常。观测及SODA与ORAS4资料中，热带东南印度洋和赤道太平洋冷舌滞后1年的相关关系在去除ENSO信号后仍然显著，表明海洋通道机制是独立于ENSO事件的；而在GODAS资料中，这些显著相关关系在去除ENSO信号后消失。印尼贯穿流流量异常和Nio3.4及DMI(Dipole Mode Index)指数之间超前-滞后12个月的相关关系显示，在SODA和ORAS4资料中，印尼贯穿流流量同时受到ENSO和IOD的影响，与观测结果一致；而在GODAS中，印尼贯穿流流量异常仅与Nio3.4指数显著相关，极少受到IOD事件的影响，这部分解释了GODAS资料中去除ENSO信号后，IOD-ENSO滞后遥相关关系消失的原因。

印度洋偶极子；ENSO；滞后遥相关；海洋通道；印尼贯穿流

1 引言

印度洋偶极子(Indian Ocean Dipole，IOD)和ENSO分别是热带印度洋和太平洋最为显著的年际气候异常模态。IOD指热带印度洋海表面温度(sea surface temperature，SST)纬向的偶极型分布[1—2]。ENSO是El Nio和南方涛动(Southern Oscillation)的合称[3]，具体表现为El Nio事件(赤道中东太平洋异常变暖)和La Nia事件(赤道中东太平洋异常变冷)的交替发生。已有研究表明，IOD和ENSO之间可以通过Walker环流，即大气桥过程相互影响[4—7]。Izumo等[8]指出，IOD信号对1年后的ENSO预报而言是非常有效的预报因子：负(正)IOD事件往往引发次年的El Nio(La Nio)事件，其具体机制解释为，负IOD事件使得Walker环流在北半球秋季得以增强，引起太平洋的东风异常，强迫上升Kelvin波东传，冷却赤道东太平洋海表，随后，热带太平洋的平流-反射过程导致东太平洋冷舌在1年后变暖。肖莺等[9]的分析指出，IOD年际异常引发热带印度洋纬向风异常东传至太平洋，从而引起热带中东太平洋海温的年际变化。

印尼贯穿流(Indonesian throughflow，ITF)是唯一的低纬洋间流，是连接热带太平洋和印度洋的重要海洋通道[10-11]。印尼贯穿流每年携带约10 Sv(1 Sv=106m3/s)的上层暖水自热带西太平洋流入印度洋，并有显著地季节和年际变化[12]。封闭ITF的数值实验已经表明，印尼贯穿流对热带印太海温异常有显著影响[13—17]。然而，在过去的研究中，印尼贯穿流在联系热带印度洋IOD和热带太平洋ENSO中的作用却被长期忽略。最近，Yuan等[18]基于数值实验，提出了IOD影响ENSO的海洋信号通道机制：IOD事件强迫ITF输送更多的上层暖水自赤道太平洋流入印度洋，使得赤道太平洋温跃层抬升，激发上升Kelvin波东传，冷却1年后的赤道东太平洋，有利于El Nio的结束和La Nia的产生。在观测中，这一海洋通道机制表现为IOD-ENSO之间滞后1年的遥相关关系[19]。具体而言，热带东南印度洋秋季海表温度异常(sea surface temperature anomalies，SSTA)与赤道太平洋冷舌次年秋季SSTA呈显著正相关关系，这意味着热带东南印度洋秋季SSTA对次年冷舌SSTA具有预报意义。海表面高度异常(sea surface height anomalies，SSHA)和次表层海温异常(subsurface ocean temperature anomalies，SOTA)的滞后相关分析进一步表明，在IOD达到成熟位相后的1年内，IOD异常在次表层向东传播并在次年秋季抵达赤道太平洋冷舌。如果IOD异常是通过大气桥影响ENSO，那么赤道西太平洋秋季海表纬向风异常(surface zonal wind anomalies，SZWA)和赤道太平洋冷舌SSTA之间在滞后1年的时间内应当显著相关，然而，观测资料分析却显示，两者之间的显著相关不能维持超过1个季节。这些结果表明，IOD事件对滞后1年赤道太平洋冷舌的影响，是通过ITF的年际变化，而不是Walker环流实现的，IOD影响热带太平洋气候年际变化的海洋通道机制很可能是突破ENSO春季预报障碍的关键过程。

我们曾基于FGOALS气候耦合系统，分析了其中IOD-ENSO之间的遥相关关系及其伴随的大气桥过程与海洋通道机制，结果显示，FGOALS虽然对海洋通道描述较好，然而却夸大了大气桥过程，因而大大降低了其对ENSO的模拟能力[20]。本文收集了3套海洋再分析资料，利用超前-滞后相关分析，研究了其中的IOD-ENSO滞后相关关系，通过与观测资料分析结果对比，对海洋再分析资料刻画海洋通道机制的能力进行了评估。

2 资料和方法

本文所使用的观测资料如下：英国Hadley中心提供的1870年1月至今的月平均SST(HadISST)资料[21]，水平分辨率为1°×1°；海表高度月平均资料来自经Aviso校对整理的卫星高度计资料(ftp://ftp.aviso.ocenobs.com)，水平分辨率为(1/3)°×(1/3)°，时间跨度自1993年1月至今；次表层海温资料来自Scripps海洋研究所联合环境数据分析中心(Joint Environmental Data Center，JEDAC)，水平分辨率为5°×2°，垂向11层(0 m，20 m，40 m，60 m，80 m，120 m，160 m，200 m，240 m，300 m，以及400 m)[22]，起止时间为1955年1月至今。印尼贯穿流流量通过估算IX1断面地转流积分得到，其中温度数据为XBT资料，气候态盐度数据通过统计温盐关系得到，选取700 m作为无运动深度[19]。

本文所使用的海洋再分析资料分别为SODA[23](Simple Ocean Data Assimilation)、ORAS4[24](Ocean ReAnalysis System 4)及NCEP GODAS[25](NCEP Global Ocean Data Assimilation System)月平均海温、海表面高度和流场资料。其中SODA资料基于POP(Parallel Ocean Program)海洋模式，用ERA-40(1958—2001年)和QuickSCAT(2002—2008年)大气强迫场驱动，并同化了WOD01(World Ocean Database 2001)中收录的温盐断面观测、TAO/TRITION(Tropical Atmosphere-Ocean/Triangle Trans-Ocean Buoy Network)潜标观测、Argo浮标观测等温盐剖面资料，以及COADS(Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set)资料和AVHRR卫星遥感海表温度资料等。本文使用的资料为SODA 2.1.6版本，其时间跨度为1958—2008年，水平分辨率为0.5°×0.5°，垂直分为40层；ORAS4资料基于NEMO(Nucleus for European Modelling of the Ocean)海洋模式，采用ERA-Interim大气强迫场驱动，同化了来自XBT(eXpendable BathyThermographs)、CTD(Conductivity-Temperature-Depth)和Argo浮标的温盐剖面观测等资料，其时间覆盖1958—2011年，水平分辨率为1°×1°，垂直共42层；NCEP GODAS资料基于MOMv3(Modular Ocean Model)海洋模式，采用NCEP再分析资料作为大气强迫场，利用三维变分同化方法同化了来自XBT和CTD观测的温盐剖面资料。其时间覆盖1980—2013年，水平分辨率为1°×(1/3)°，垂向40层。本文中统一选取1990—2010年的数据进行分析。

热带海洋-大气系统中敏感区域或指数的定义如下：热带西印度洋为( 10°S～10°N，50°～70°E)，热带东南印度洋为( 10°S～0°，90°～110°E)。Nio3.4指数定义为赤道中东太平洋(5°S～5°N，170°～120°W)区域平均SSTA，印度洋偶极子指数(DMI)定义为热带西印度洋区域平均SSTA与热带东南印度洋区域平均SSTA之差。滞后相关通过计算热带东南印度洋秋季SSTA(SSHA)与冬季及次年春、夏、秋季热带印太海盆SSTA(SSHA)、次表层海温异常的相关系数得到。其中冬、春、夏、秋分别为12月—翌年2月、3—5月、6—8月和9—11月季节平均。ENSO背景场的移除通过减去总异常与Nio3.4指数的线性回归值实现。置信度检验由Student’s-t检验完成。在文中，为方便起见，我们将IOD年称为Year 0，次年称为Year 1。

3 IOD和ENSO基本特征

从图1中可见，在1990—2010年间，海洋再分析资料中Nio3.4指数时间序列和HadISST几乎一致，相关系数均在0.98以上，远远超过99%置信度检验；而DMI指数的时间序列相关性略低，分别为0.93(SODA资料)，0.94(ORAS4资料)和0.91(GODAS资料)，均超过99%置信度检验。但是，几个典型的IOD事件发生时，如1994-1995和1997-1998年，再分析资料和观测差别显著，其中GODAS资料差别最大，接近0.5℃(图中时间序列已经过13个月的Gaussian低通滤波以去除年周期信号)。

图1 1993—2010年热带太平洋和印度洋年际变化Fig.1 Interannual variability of the tropical Pacific and Indian Oceans during 1993—2010a.Nio3.4指数；b.DMI指数a.Nio3.4 indices; b.DMI indices

图2给出了热带印度洋SSTA和DMI指数及热带太平洋和Nio3.4指数的线性回归系数分布。HadISST观测资料显示，其在热带东南印度洋为负，而在热带西印度洋和赤道太平洋冷舌区为正。这是热带印太SSTA典型IOD-和ENSO-型遥相关分布。和观测相比，再分析资料完全再现了热带东南印度洋的负回归系数，以及赤道太平洋冷舌区的正回归系数。然而，再分析资料中热带西印度洋的回归系数较弱，表明其对IOD的刻画能力不足。由于我们所讨论的海洋通道机制中，通过印尼贯穿流向赤道太平洋传播的IOD异常起源于热带东印度洋，因此，仍然可以利用再分析资料，研究IOD-ENSO滞后相关的海洋通道机制。

图2 热带印度洋SSTA(120°E以西)和DMI指数及热带太平洋(120°E以东)SSTA和Nio3.4指数的回归系数Fig.2 Regression coefficients between the tropical Indian Ocean (west of 120°E) SSTA and DMI and between the tropical Pacific Ocean (east of 120°E) SSTA and Nio3.4 indices等值线间隔为0.3，浅(深)色阴影分别表示正(负)回归系数超过95%置信度检验The contour interval is 0.3，light and dark shades indicate 95% significance level of positive and negative coefficients，respectively

4 滞后相关分析

4.1 SSTA的滞后相关分析

根据HadISST的分析结果，热带东南印度洋秋季SSTA和热带印太冬季SSTA之间的显著滞后相关关系成IOD-和ENSO-型遥相关分布：在热带东南印度洋-西太平洋呈显著正相关，而在热带西印度洋和赤道东太平洋为显著负相关(图3a)。这一遥相关关系在次年春季减弱，赤道太平洋冷舌区的显著相关关系消失，与ENSO春季预报障碍的时间吻合(图3b)。次年夏季，赤道太平洋冷舌区的显著相关关系再次出现，但符号与冬季相反，这一显著正相关系在次年秋季进一步加强(图3c～d)。热带东南印度洋秋季SSTA与赤道太平洋冷舌次年秋季SSTA之间的显著正相关关系意味着，如果使用IOD异常作为预报因子，可以大大提高对ENSO的预报技能。

3套再分析资料都重现了热带东南印度洋秋季SSTA与热带印太SSTA冬季到次年秋季的显著滞后相关分布(图3)。但是在次年夏季和秋季，再分析资料中赤道太平洋冷舌区的正相关普遍更强，且显著相关区域也较广，这与数值模式中往往难以准确描述赤道太平洋冷舌区的上升流和上层混合过程有关。特别地，再分析资料中，次年秋季除赤道中太平洋冷舌外，秘鲁沿岸也存在显著正相关关系并向赤道中太平洋冷舌延伸。海洋或气候模式中，成功模拟IOD-ENSO的这一滞后相关关系并不困难[26]。然而，在3套再分析资料中，虽然由于加入了大量观测资料作为同化，使得其对热带东南印度洋秋季SSTA和热带印太冬季到次年秋季SSTA的滞后相关模拟更为准确，但是，由于模式系统中参数化过程对关键海域的描述存在偏差，难以准确把握模式中上层海温对温跃层变化和海表热通量强迫的响应，使得数值模式和再分析资料虽然能够较为准确的描述热带印太海洋的平均态或气候态，但是对其年际变化的描述则尚存在不足。

观测资料的分析显示，去除ENSO背景后，热带东南印度洋秋季SSTA和赤道太平洋冷舌次年夏季及秋季SSTA之间的正相关关系依然显著(图4a～d)，表明这一滞后相关关系是独立于ENSO存在的，这也进一步说明IOD异常可以作为提高ENSO可预报性的一个有效因子，而其动力机制则是通过ITF的年际变化这一载体实现的。去除ENSO的影响后，IOD和ENSO滞后一年的显著正相关在SODA和ORAS4资料中同样得到体现(图4e～h，4i～l)。但在GODAS资料中(图4m～p)，热带东南印度洋秋季SSTA和赤道太平洋冷舌SSTA之间滞后一年的显著正相关关系消失。可见，在GODAS中，IOD与ENSO之间滞后一年的显著相关关系可能主要受控于太平洋自身的气候年际变化。

图4 热带东南印度洋秋季SSTA与热带印太不同季节SSTA的滞后相关系数分布(1990-2010年)(去除ENSO信号)Fig.4 Lag correlations between the SSTA in the southeastern tropical Indian Ocean in fall and the tropical Indo-PacificSSTA in the following seasons over the period of 1990 to 2010 (ENSO signal removed)等值线间隔为0.3，浅(深))色阴影表示正(负)相关系数超过95%置信度水平The contour interval is 0.3, light and dark shades indicate 95% significance level of positive and negative correlation, respectively

图5 热带东南印度洋秋季SSHA与热带印太不同季节SSHA的滞后相关系数分布(1990—2010年)Fig.5 Lag correlations between the SSHA in the southeastern tropical Indian Ocean in fall and the tropical Indo-Pacific SSHA in the following seasons over the period of 1990 to 2010等值线间隔为0.3，浅(深)色阴影表示正(负)相关系数超过95%置信度水平The contour interval is 0.3，light and dark shades indicate 95% significance level of positive and negative correlation，respectively

图6 热带东南印度洋秋季SSHA与热带印太不同季节SSHA的滞后相关系数分布(1990-2010年)(去除ENSO)Fig.6 Lag correlations between the SSHA in the southeastern tropical Indian Ocean in fall and the tropical Indo-Pacific SSHA in the following seasons over the period of 1990 to 2010 (ENSO signal removed)等值线间隔为0.3，浅(深)色阴影表示正(负)相关系数超过95%置信度水平The contour interval is 0.3, light and dark shades indicate 95% significance level of positive and negative correlation, respectively

4.2 SSHA的滞后相关分析

图5给出了热带东南印度洋秋季SSHA和热带印太冬季到次年秋季SSHA之间的滞后相关关系分布，其中图5a～d为Aviso卫星高度计的分析结果。在冬季，SSHA的滞后相关分布呈IOD-和ENSO-型遥相关，即在热带东印度洋和西太平洋为显著正相关，而热带西印度洋和东太平洋为显著负相关，与SSTA的滞后相关分布一致。在次年春季到秋季，SSTA在赤道太平洋的显著滞后相关已经消失，而SSHA的滞后相关则不然，从图中可以看到，显著正相关区域从赤道西太平洋不断向东移动，在次年夏季和秋季到达赤道中-东太平洋冷舌。这一显著正相关区域东移的现象是IOD异常激发的赤道西太平洋Kelvin波向东传播的直接证据[19]。再分析资料同样再现了SSHA自冬季到次年秋季的滞后相关分布和演变，但是在次年秋季，显著正相关区域较Aviso卫星高度计资料普遍更为向东延伸。

去除ENSO背景后，卫星高度计SSHA的滞后相关分析仍然显示，显著正相关区域不断向东扩展，并于次年夏季和秋季抵达赤道中-东太平洋(图6a～d)。这表明IOD异常影响赤道太平洋ENSO的过程是独立于ENSO事件的。事实上，去除ENSO后的SSHA滞后相关分析，更加清楚的描述了由IOD引起的赤道东南印度洋上升流异常，通过改变ITF流量，导致赤道西太平洋温跃层抬升，激发赤道Kelvin波并向东传播这一过程。在再分析资料中，去除ENSO背景后，次年秋季赤道太平洋冷舌区的显著滞后相关关系均有不同程度的减弱，范围也有所缩小(图6)。特别地，在GODAS资料中，次年秋季赤道太平洋冷舌区的显著相关关系几乎消失(图6p)。

4.3 次表层海温的滞后相关分析

图7是热带东南印度洋秋季SSTA和赤道太平洋次表层海温的滞后相关。在冬季，由于赤道太平洋处于ENSO的成熟位相，赤道太平洋垂直剖面上为西正东负的ENSO型，与SSTA和SSHA的分析一致，而IOD异常只能蛰伏于次表层，形成赤道西太平洋次表层的显著正相关关系。次年春季，虽然海表的显著滞后相关消失，但是在次表层，赤道西太平洋的显著正相关关系仍然存在，并向东移动。随着ENSO在次年夏季和秋季的衰退，IOD异常上浮至海表，引起自赤道中-东太平洋SSTA发生改变，产生了SSTA滞后相关分析中次年夏季和秋季的赤道太平洋冷舌的显著正相关(图7a～d)。这一过程背后的动力机制是，负(正)IOD异常驱动ITF输送更少(多)的西太平洋海水流入印度洋，引起赤道西太平洋温跃层在秋季和冬季加深(抬升)，激发下沉(上升)赤道Kelvin波向东传播，导致次年赤道中—东太平洋冷舌暖(冷)异常。在海洋再分析资料中，赤道太平洋垂直剖面上显著相关关系在冬季到次年秋季的分布和移动均得到体现，表明再分析资料对海洋通道机制具有较好的描述能力。不足的是，再分析资料中显著正相关的区域、范围和深度普遍超过了JEDAC的观测结果，这表明再分析资料所依托的数值模式中在赤道太平洋海域的垂向混合可能偏强，导致其温跃层较观测而言更深，这一缺陷妨碍了赤道太平洋海表温度对温跃层变化的响应。

图7 热带东南印度洋秋季SSTA与赤道太平洋不同季节次表层海温异常的滞后相关系数分布(1990—2010年)Fig.7 Lag correlations between the SSTA in the southeastern tropical Indian Ocean in fall and the temperature anomalies in the equatorial Pacific vertical section in different seasons over the period of 1990 to 2010等值线间隔为0.3，浅(深)色阴影表示正(负)相关系数超过95%置信度水平The contour interval is 0.3，light and dark shades indicate 95% significance level of positive and negative correlation，respectively

图8 热带东南印度洋秋季SSTA与赤道太平洋不同季节次表层海温异常的滞后相关系数分布(1990-2010年)(去除ENSO信号)Fig.8 Lag correlations between the SSTA in the southeastern tropical Indian Ocean in fall and the temperature anomalies in the equatorial Pacific vertical section in different seasons over the period of 1990 to 2010 (ENSO signal removed)等值线间隔为0.3，浅(深)色阴影表示正(负)相关系数超过95%置信度水平The contour interval is 0.3, light and dark shades indicate 95% significance level of positive and negative correlation, respectively

图9 1990—2008年间的ITF体积输送Fig.9 ITF volume transport from 1990 to 2008

图10 印尼贯穿流流量异常和Nio3.4及DMI指数的超前-滞后相关Fig.10 Lag correlations between ITF transport anomalies and the Nio3.4 and DMI indices横坐标月份为正表示印尼贯穿流流量异常滞后Nio3.4或DMI指数。实线代表95%置信度水平Positive months indicate that the ITF lags the Nio3.4 or DMI indices. The solid lines stand for the 95% significance level

次表层海温异常的滞后相关分析也支持IOD异常影响赤道太平洋海温变化独立于ENSO这一结论。当去除ENSO信号后，SODA和ORAS4资料中，显著正相关关系在次表层向东移动，并在次年夏季和秋季在赤道中-东太平洋冷舌区并上浮至海表，与观测资料保持一致(图8)。然而，在GODAS资料中，不但次表层的显著正相关关系与观测及SODA和ORAS4相比均较弱，而且在次年秋季，显著正相关被限制在50 m以深，未能上浮至海表，与SSTA和SSHA的滞后相关分析一致。

4.4 印尼贯穿流的年际变化

本节分析了印尼贯穿流的年际变化特征及其与IOD和ENSO之间的关系，来研究3套再分析资料中ITF年际变化在IOD-ENSO滞后遥相关关系中的作用。目前，并没有长期、连续的ITF流量观测。长时间序列的ITF流量通常通过地转流和Ekman流[12，27]，或者基于卫星高度计资料，利用回归分析的方法，来进行估算[28]。本文中采用基于IX1断面温盐观测计算的700 m以上地转流估算穿过该断面的ITF流量。再分析资料中的ITF流量定义为穿过IX1断面的海流法向分量在700 m以上的面积分。

整体而言，再分析资料中ITF年平均流量模拟偏大，分别为13.3 Sv、12.3 Sv和9.4 Sv，大于观测平均值，其中，SODA中ITF流量在3套再分析资料中最大，其最大值超过18 Sv，而GODAS模拟的ITF流量最弱，ORAS4中的ITF流量居中(图9a)。然而，海洋再分析资料中ITF流量的年际变化却普遍较观测偏弱，特别是GODAS，其ITF流量的年际变化方差仅为观测结果的1/2(图9b)。从ITF流量异常的时间序列来看，观测中ITF流量在2004—2005年和2006—2007年El Nio事件发生时，ITF流量为负异常；而在1994—1995年IOD事件发生时，ITF流量为正异常。这可以解释为，El Nio(IOD)事件发生时，赤道西太平洋(东印度与)温跃层抬升，削弱(增强)了西太平洋-东印度洋之间的海平面压力梯度，导致ITF流量减弱(增强)。由于1997—1998年既是强El Nio年，也是典型的IOD年，受到两者的共同影响，ITF流量在1997—1998年反而没有显著变化。

事实上，ITF流量异常与ENSO和IOD的关系可以通过将其与Nio3.4及DMI指数进行超前-滞后相关来比较(图10)。根据IX1断面地转流积分得到的ITF流量异常和ESNO及IOD事件的密切联系，当Nio3.4指数超前3～12个月时，ITF流量异常和Nio3.4指数之间呈显著正相关，最大相关系数为0.33，发生在Nio3.4指数超前ITF流量异常约7～8个月时；当Nio3.4指数滞后ITF流量异常约2～6个月时，两者之间为显著负相关。同时，当DMI指数滞后ITF流量异常1～5个月时，两者之间为显著负相关；当DMI指数超前ITF流量异常约6～12个月时，两者之间为显著正相关。ITF流量异常和Nio3.4指数及DMI指数的超前-滞后相关分析表明，ITF同时受到ENSO事件和IOD事件的影响，由IOD事件引起的ITF流量变化则进一步导致赤道西太平洋温跃层异常，进而通过赤道波动过程和海气相互作用对ENSO循环产生影响。

5 结论

本文基于SODA、ORAS4和NCEP GODAS海洋再分析资料，通过滞后相关方法，分析了其中的IOD-ENSO滞后遥相关关系，并与观测资料相对比，得到了以下结论：

(1)3套海洋再分析资料均体现了热带东南印度洋秋季SSTA(SSHA)和热带印太海盆SSTA(SSHA)在冬季至次年秋季的显著滞后相关关系分布，与HadISST资料集Aviso卫星高度计资料的结果一致，表明了海洋通道机制在IOD事件影响ENSO循环这一过程中的作用。热带东南印度洋秋季SSTA和赤道太平洋次表层海温异常的滞后相关分析进一步揭示了IOD信号在赤道太平洋次表层向东传播抵达冷舌海区并上翻至海表的过程。

(2)在SODA和ORAS4资料中，去除ENSO背景后，IOD和ENSO之间的滞后相关关系在海表及次表层依然存在，与观测资料一致，表明IOD事件影响ENSO循环的海洋通道机制是独立于ENSO事件的物理过程。但在GODAS资料中，去除ENSO背景后，在赤道太平洋冷舌区滞后一年的显著正相关关系消失。

[1] Saji N H，Goswami B N，Vinayachandran P N，et al. A dipole mode in the tropical Indian Ocean[J]. Nature，1999，401(6751):360-363.

[2] 肖莺，张祖强，何金海. 印度洋偶极子研究进展综述[J]. 热带气象学报，2009，25(5):621-627.

Xiao Ying，Zhang Zuqiang，He Jinhai. Progresses in the studies on Indian Ocean dipoles[J]. Journal of Tropical Meteorology，2009，25(5):621-627.

[3] Bjerknes J. A possible response of the atmospheric Hadley circulation to equatorial anomalies of ocean temperature[J]. Tellus，1966，18(4):820-829.

[4] Alexander M A，Bladé I，Newman M，et al. The atmospheric bridge:the influence of ENSO teleconnections on air-sea interaction over the global oceans[J]. Journal of Climate，2002，15(16):2205-2231.

[5] Lau N C，Nath M J. Atmosphere-ocean variations in the Indo-Pacific sector during ENSO episodes[J]. Journal of Climate，2003，16(1):3-20.

[6] Luo Jingjia，Zhang Ruochao，Behera S K，et al. Interaction between El Nio and extreme Indian ocean dipole[J]. Journal of Climate，2010，23(3):726-742，doi:10.1175/2009JCLI3104.1.

[7] 李崇银，穆明权，潘静. 印度洋海温偶极子和太平洋海温异常[J]. 科学通报，2001，46(20):1747-1751.

Li Chongyin，Mu Mingquan，Pan Jing. Indian Ocean temperature dipole and SSTA in the equatorial Pacific Ocean[J]. Chinese Science Bulletin，2001，46(20):1747-1751.

[8] Izumo T，Vialard J，Lengaigne M，et al. Influence of the state of the Indian Ocean dipole on the following year’s El Nio[J]. Nature Geoscience，2010，3(3):168-172.

[9] 肖莺，张祖强，何金海，等. 印度洋偶极子与热带太平洋海洋表面温度异常多时间尺度相互作用初析[J]. 大气科学，2010，34(3):483-494.

Xiao Ying，Zhang Zuqiang，He Jinhai，et al. Multi-scale interactions between the Indian Ocean dipole and the tropical Pacific sea surface temperature anomalies[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences，2010，34(3):483-494.

[10] Wyrtki K. NAGA report volume 2:Scientific results of marine investigations of the South China Sea and the Gulf of Thailand 1959-1961[R]. Technical Report. California:The University of California Scripps Institution of Oceanography，1961:195.

[11] 杜岩，方国洪. 印度尼西亚海与印度尼西亚贯穿流研究概述[J]. 地球科学进展，2011，26(11):1131-1142.

Du Yan，Fang Guohong. Progress on the study of the Indonesian Seas and the Indonesian Throughflow[J]. Advances in Earth Science，2011，26(11):1131-1142.

[12] Wijffels S E，Meyers G，Godfrey J S. A 20-year average of the Indonesian throughflow:regional currents and the interbasin exchange[J]. Journal of Physical Oceanography，2008，38(9):1965-1978.

[13] Hirst A C，Godfrey J S. The role of Indonesian throughflow in a global ocean GCM[J]. Journal of Physical Oceanography，1993，23(6):1057-1086.

[14] Lee T，Fukumori I，Menemenlis D，et al. Effects of the Indonesian throughflow on the Pacific and Indian ocean[J]. Journal of Physical Oceanography，2002，32(5):1404-1429.

[15] Song Qian，Vecchi G A，Rosati A J. The role of the Indonesian throughflow in the Indo-Pacific climate variability in the GFDL coupled climate model[J]. Journal of Climate，2007，20(11):2434-2451.

[16] 俞永强，周祖翼，张学洪. 印度尼西亚海道关闭对气候的影响:一个数值模拟研究[J]. 科学通报，2003，48(S2):60-64.

Yu Yongqiang，Zhou Zuyi，Zhang Xuehong. Impact of the closure of Indonesian seaway on climate:a numerical modeling study[J]. Chinese Science Bulletin，2003，48(S2):88-93.

[17] 吴海燕，李崇银，张铭. 印尼贯穿流对热带太平洋—印度洋海温异常综合模影响的初步模拟研究[J]. 热带海洋学报，2010，26(5):513-520.

Wu Haiyan，Li Chongyin，Zhang Ming. The preliminary numerical research of effects of ITF on tropical Pacific-Indian Ocean associated temperature anomaly mode[J]. Journal of Tropical Meteorology，2010，26(5):513-520.

[18] Yuan Dongliang，Wang Jing，Xu Tengfei，et al. Forcing of the Indian ocean dipole on the interannual variations of the tropical Pacific Ocean:roles of the Indonesian throughflow[J]. Journal of Climate，2011，24(14):3593-3608.

[19] Yuan Dongliang，Zhou Hui，Zhao Xia. Interannual climate variability over the tropical Pacific Ocean induced by the Indian Ocean Dipole through the Indonesian Throughflow[J]. Journal of Climate，2013，26(9):2845-2861.

[20] Xu Tengfei，Yuan Dongliang，Yu Yongqiang，et al. An assessment of Indo-Pacific oceanic channel dynamics in the FGOALS-g2 coupled climate system model[J]. Advances in Atmospheric Sciences，2013，30(4):997-1016.

[21] Rayner N A，Parker D E，Horton E B，et al. Global analyses of sea surface temperature，sea ice，and night marine air temperature since the late nineteenth century[J]. Journal of Geophysical Research，2003，108(D14):4407，doi:10.1029/2002JD002670.

[22] White W B. Design of a global observing system for gyre-scale upper ocean temperature variability[J]. Progress in Oceanography，1995，36(3):169-217.

[23] Carton J A，Giese B S. A reanalysis of Ocean climate using simple ocean data assimilation (SODA)[J]. Monthly Weather Review，2008，136(8):2999-3017.

[24] Balmaseda M A，Mogensen K，Weaver A T. Evaluation of the ECMWF ocean reanalysis system ORAS4[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society，2013，139(674):1132-1161.

[25] Derber J C，Rosati A. A global oceanic data assimilation system[J]. Journal of Physical Oceanography，1989，19(9):1333-1347.

[26] 徐腾飞. 印尼贯穿流在热带印太气候季节到年际变化中的作用[D]. 青岛:中国科学院海洋研究所，2014.

Xu Tengfei. Roles of the Indonesian Throughflow in the seasonal to interannual variability of the tropical Indo-Pacific climate[D]. Qingdao:Institute of Oceanology，Chinese Academy of Sciences，2014.

[27] Liu Qinyan，Feng Ming，Wang Dongxiao，et al. Interannual variability of the Indonesian Throughflow transport:a revisit based on 30 year expendable bathythermograph data[J]. Journal of Geophysical Research，2015，120(12):8270-8282.

[28] Susanto R D，Song Y T. Indonesian throughflow proxy from satellite altimeters and gravimeters[J]. Journal of Geophysical Research，2015，120(4):2844-2855.

Oceanic channel dynamics of the IOD-ENSO teleconnection in oceanic reanalysis datasets

Xu Tengfei1，2，Zhou Hui3

(1.LaboratoryofMarineEnvironmentandNumericalSimulation，FirstInstituteofOceanography，StateOceanicAdministration，Qingdao266061，China; 2.LaboratoryforRegionalOceanographyandNumericalModeling，QingdaoNationalLaboratoryforMarineScienceandTechnology，Qingdao266061，China; 3.KeyLaboratoryofOceanCirculationandWaves，InstituteofOceanology，ChineseAcademyofSciences，Qingdao266071，China)

IOD-ENSO lag teleconnection in oceanic reanalysis datasets (SODA，ORAS4，and NCEP GODAS) are analyzed and compared with those in observations based on lag correlation analysis. The results show significant lag correlations between the sea surface temperature anomalies (SSTA)/ sea surface height anomalies (SSHA) in the southeastern tropical Indian Ocean (STIO) in fall and those in the equatorial Pacific cold tongue in the following fall in the three datasets，which are in agreement with observations. In the subsurface，lag correlations between the STIO SSTA in fall and the temperature anomalies in the equatorial Pacific vertical section show that the significant positive correlations moved eastward in the following winter through fall and outcropped at the cold tongue in the following summer and fall in both observation and assimilation datasets. The significant lag correlations between the STIO and the Pacific cold tongue are attribute to the oceanic channel dynamics，i.e.，the IOD induced Indonesian Throughflow transport anomalies results in thermocline anomalies in the equatorial Pacific，driving equatorial Kelvin waves to propagate eastward，thereby contributing to the SSTA in the central-eastern Pacific cold tongue. These significant lag correlations are robust even if the ENSO signal is removed in the SODA and ORAS4 datasets，which are in agreement with those in the observations，suggesting that the oceanic channel dynamics are independent of ENSO. In comparison，the significant lag correlations have disappeared if the ENSO signal is regressed out in the GODAS dataset. Lag correlations between the Indonesian Throughflow (ITF) volume transport anomalies and the Nio3.4/DMI indices with lag time from -12 to 12 months suggest significant influences of both ENSO and IOD events on the ITF transport in the SODA and ORAS4 datasets，consistent with the analyses of observations. The ITF transport anomalies，however，shows significant correlation only with Nio3.4 indices in the GODAS dataset，suggesting that the ITF transport is poorly dominated by the IOD anomalies in the GODAS. This explains why the lag correlation of IOD-ENSO teleconnection disappears at one year time lag if ENSO signal was removed in the GODAS dataset．

Indian Ocean Dipole; ENSO; teleconnection; oceanic channel; Indonesian Throughflow

2016-03-20；

2016-04-18。

国家自然科学基金委员会-山东省人民政府联合资助海洋科学研究中心项目(U1406404)；全球变化与海气相互作用专项(GASI-IPOVAI-03)；中国博士后科学基金(2014M561883)；山东省博士后创新项目专项资金(201403019)。

徐腾飞(1986—)，男，内蒙古自治区锡盟市人，助理研究员，博士，主要研究方向为海气相互作用及数值模拟。E-mail：xutengfei@fio.org.cn

10.3969/j.issn.0253-4193.2016.12.003

P732.5

0253-4193(2016)12-0023-13

徐腾飞，周慧. 海洋再分析资料中IOD-ENSO遥相关的海洋通道机制分析[J]. 海洋学报，2016，38(12)：23—35，

Xu Tengfei，Zhou Hui. Oceanic channel dynamics of the IOD-ENSO teleconnection in oceanic reanalysis datasets[J]. Haiyang Xuebao，2016，38(12)：23—35，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2016.12.003