1950～2010年PDO对北太平洋地区海平面变化影响的量化与评估

刘 超, 徐永生

(1. 中国科学院 海洋研究所 海洋环流与波动重点实验室, 山东 青岛 266071; 2. 青岛海洋科学与技术国家实验室 海洋动力过程与气候功能实验室, 山东 青岛 266200; 3. 中国科学院大学, 北京 100049)

1950～2010年PDO对北太平洋地区海平面变化影响的量化与评估

刘 超1,2,3, 徐永生1,2

(1. 中国科学院 海洋研究所 海洋环流与波动重点实验室, 山东 青岛 266071; 2. 青岛海洋科学与技术国家实验室 海洋动力过程与气候功能实验室, 山东 青岛 266200; 3. 中国科学院大学, 北京 100049)

本文研究和估计了1950～2010年不同太平洋年代际涛动(Pacific decadal oscillation, PDO)事件对北太平洋地区的海平面上升趋势所造成的影响。研究使用了SODA(Simple Ocean Data Assimilation)的海表面高度(sea surface height, SSH)数据资料, 通过多元线性回归方法, 分离了由PDO事件所引起的海表面高度变化(PDO-SSH), 以此分析PDO事件对海平面变化所造成的影响。结果表明, PDO-SSH所引起的海表面变化趋势的空间分布, 及其对区域海平面变化的遮掩效果, 和对应时期内PDO信号的振幅和周期有着紧密的关系。进一步的分析表明, PDO事件对北太平洋地区SSH变化所造成的影响是不均匀的, 在东西太平洋有着相反的变化趋势。1960～1989年, 具有较长数据时间长度的PDO信号对海平面变化的影响, 要强于高度计投入使用后的时期的表现, 而受其影响最重的海域出现在赤道西太平洋海域、阿留申群岛及北美沿岸地区, PDO-SSH在上述地区SSH的占比甚至高达60%。

太平洋年代际涛动; 区域海平面变化; 海面高度; 北太平洋

全球和区域海平面的趋势性上升是气候变迁所带来的重要影响之一。在太平洋地区, 年际和年代际的海-气系统相互作用带来的气候变动, 例如厄尔尼诺与南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)和太平洋年代际涛动(Pacific decadal oscillation, PDO)对该地区的海平面长期变化趋势的估测有着重大影响。20世纪90年代初期, 高精度的卫星高度计开始用于测量海平面的趋势性变化, 但海表面高度(sea surface height, SSH)数据的时间长度相对较短, 限制了更进一步的深入研究, 尤其是目前观测到的PDO信号主要活跃在1980年之前[1-2], 这对研究PDO对区域海平面变化趋势造成的影响和贡献造成了一定困难。

Nakamura等[1]提出, 年代际的变化趋势在北太平洋地区的中长期气候变化过程中起到了决定性的作用, 尤其是在黑潮延伸体海域。Zhang等[2]发现,在北太平洋海域, 去除掉年内季节变化影响的海表面温度(sea surface temperature, SST)和海表面压力(sea level pressure, SLP)在年代际变化尺度上有着最为突出的表现, 同时北太平洋也是能量的年代际变化最强烈的地区。Casey等[3]发现, 在北太平洋地区,尤其是从太平洋暖池区域到北美地区西海岸, 海表面高度的变化和海表面温度的变化之间有着很高的相关关系。

作为北太平洋地区最为强烈的年代际气候变化现象[4], PDO对该区域海平面变化趋势的贡献也是最为显著的。在过去的20 a, 由于受到PDO的影响, 在对北美洲太平洋沿岸海平面变化的估测中, 甚至出现了普遍性的下降趋势[5-6]。也有研究使用了卫星高度计产品和海平面重构数据(包括海表面高度和海表面温度)对PDO信号进行分析, 旨在理解和确认其在区域及全球海平面长期变化趋势中扮演的角色和作用[7-12]。这些研究认为, 类似于PDO的中长期气候变动是导致区域海平面上升趋势呈现不均匀分布的主要原因, 而中长期气候波动会掩盖由人类活动所导致的海平面上升(sea level rise, SLR)现象, 增加了对人类活动导致的全球气候变暖的评估难度。Hamlington等[13]通过分析1993～2010年的ORA-S3 (Altimetry and Operational Ocean Re-Analysis Series 3)数据, 试图通过去除与PDO相关的海平面变动, 将人类活动所引起的海表面高度变化从区域海平面变化趋势中分离出来, 以达到提升对未来海平面变化的预测能力的目的。

对于PDO和东北太平洋海平面变化的研究, 由于观测数据的诸多限制, 众多的研究集中在SST, 而且自1993年以来, 卫星高度计投入使用的高度计时期, 仅有少量的研究涉及长时SSH观测资料的相关研究。但理解和认识PDO事件在中长期尺度上所引起海表面高度变化, 在描述和分析年代际海气相互作用以及中长期气候信号的传播的过程中是极其重要的。本文试图对1950～2010年共60 a的PDO事件对区域海平面变化趋势的影响进行量化, 以期对北太平洋地区长期海平面上升趋势获得更好的理解, 进一步提升我们对未来海平面趋势性变化的预测水平。

1 研究数据来源及PDO信号的提取方法

1.1 海平面高度数据及其可信度验证

本研究使用了SODA(Simple Ocean Data Assimilation) 2.2.4的月平均海表面高度数据, 该数据的原始空间分辨率为0.25°×0.25°, 为方便计算和比较,将分辨率处理为0.5°×0.5°, 数据的时间长度为1950～2010年。SODA同化数据采用了最优同化技术,结合了同化的卫星遥感数据及来自部分验潮站的实测数据。SODA2.2.4是由美国德州农工大学(Texas A&M University)的SODA计算小组发布的最新版本,该版本的数据产品首次同化了超过100 a(1871～2010年)的海洋观测数据, 但由于数据时间长度过长, 在高度计时期之前的数据准确性和可信度需要使用实测数据进行再次验证。

为对SODA2.2.4的数据可信度进行检验, 我们选取了平均海平面永久服务(Permanent Service for Mean Sea Level, PSMSL)验潮站数据库中的月平均海表面高度数据进行比较。所选取的验潮站站位具有相对较长的数据时间长度, 至少涵盖了卫星高度计时期(1993～2010年), 主要使用了修正局地参考数据(revised local reference, RLR)。在东北太平洋区域所涉及到的上百个验潮站中, 我们严格筛选了20个数据空白较少且具有较高连续性的验潮站作为基准(表1), 而观测的海表面高度数据中存在的数据空白则通过一维线性插值填补完毕。此外, 作为时间序列的补充对比, 我们也对1993～2010年间的法国AVISO(Archiving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic Data)发布的卫星高度计同化数据进行了相应处理, 分辨率由1/3°×1/3°重新通过二维线性插值处理为0.5°×0.5°的网格化数据。

为方便比较, 我们分别从SODA2.2.4和AVISO数据产品中选取了临近各个验潮站的海表面高度数据来进行对比, 以验证SODA海表面高度数据的可靠性和可信度。比较同化数据产品和验潮站数据之间的差别是验证数据时间序列一致性的常用有效方法[14], 当两者一致性程度较高的时候, 同化数据和验潮站海平面变化之间的差值一般为常数或接近常数。

为去除噪声信号的干扰, 3组海表面高度数据的时间序列都进行了标准化处理, 在每个站点上, 每组海表面高度数据分别除以了各自的标准差, 并且去除了季节性信号。图1展示了3组数据在部分验潮站站位的比较结果。结果表明, 无论是年际信号还是年代际信号的变化, 全部3组数据在各个验潮站站位上都显示了很好的一致性。而SODA2.2.4的海表面高度数据和各个验潮站的实测数据之间也有相对较高的相关系数(表2), 各个数值均高于0.6。分析表明, 在北太平洋地区, 不管是振幅的大小还是在整体的海面高度变化趋势上, SODA2.2.4和实测数据之间具有很高的一致性。这说明, SODA2.2.4的数据在北太平洋地区是可信的。

1.2 PDO-SSH的计算过程

PDO指数θ (获取自: http: //jisao.washington.edu/ pdo/)被定义为北太平洋地区SST的经验正交分解(empirical orthogonal function, EOF)分析后得到的第一模态的时间序列[15-16]。PDO随指数的正负不同而具有不同相位, 相位转化过程一般会持续10～30 a。另一方面, SSH变动主要代表着其垂直下方的上层海水及温跃层的变化, 和海表面温度不同, 对上层大气压力的响应较为缓慢。Cummins等[8]认为, 在寻找可以衡量PDO的指数上, 卫星高度计所测得的SSH主成分是要比SST更好的指标, 具有较高的强度, 不易被区域性的短期大气变化所影响, 同时在北太平洋地区, 其受到的噪声影响也要比SST为主导的PDO指数要低。该观点和早先的其他针对海表面高度异常的研究相一致[8,16-17]。综上, 可以认为基于SST的PDO指数能够反映PDO和SSH之间的紧密联系。

表1 从PSMSL海表面高度数据组中所选取的验潮站名称、坐标、时间长度的起止点以及空白数据在总海表面高度时间序列中的占比Tab. 1 Station name, location, time interval, and ratio of gaps in tide gauge SSH time series selected from PSMSL datasets

表2 SODA 2.2.4海表面高度数据和20个验潮站的海表面高度时间序列之间的相关系数Tab. 2 Correlation coefficient between SODA 2.2.4 and tide gauge SSH data at each gauge station

根据此前的相关研究[5,18], 通过对海面高度异常进行时间和PDO指数的多元线性回归(multi variable linear regression, MVLR)运算, 可将PDO所引起的海表面高度变动(PDO-SSH)信号从海表面高度数据中分离出来:

式中ˆη是海表面高度异常, a0是常数项, a1是通过多元线性回归所获得的海表面长期变化线性趋势的回归系数, a2是PDO指数所对应的回归系数, t表示时间, 而aε是误差。1a和2a分别代表了长期趋势和PDO信号变化趋势, 而PDO-SSH即是通过将回归系数2a与θ相乘得到的。至此, PDO所引起的海面上升趋势即可从气候变动的大背景中分离出来, 并用于之后的研究和分析。

在进行多元线性回归分析之前, 为使研究能够聚焦于大尺度长周期的气候变动, 同时为保证足够的信号强度, 我们对θ采取了36个月和12个月的滑动平均(图2)。

图1 验潮站海平面数据和临近的SODA2.2.4海表面高度数据的比较结果Fig. 1 Comparison between data at tide stations and nearby grid points of SODA 2.2.4

图2 基于海表面温度的PDO指数及应用36个月和12个月的滑动平均后的滤波结果Fig. 2 SST based PDO index and associated 36- and 12-month running mean filtered results

2 1950～2010年PDO对区域海平面上升的贡献

图2中可见到在1950～2010年, PDO指数出现了2个连续且明显的完整相位变换过程 (1960～1989年, 1990～2001年)。Minobe[19-20]指出, 在20世纪里, PDO在两个准周期上最为活跃, 一个是50～70 a, 另一个是15～25 a。此外, PDO和ENSO在低频波段表现出了很高的相关性[5-6,17,21], 有研究认为PDO或为北太平洋地区对ENSO的一种响应模式[22-25]。

综合考虑上述研究中PDO所表现出来的特征,为保证PDO指数在滤波之后依然能够保持较高的信号强度, 本研究中并未采取除滑动平均以外的低通滤波器对PDO指数进行滤波, 并将着重讨论和研究前文中提到的两个典型周期(图2)。

根据之前所获得的PDO-SSH, 通过在每个网格点上对其进行最小二乘法运算, 即可获得PDO所引起的海平面变化趋势。图3为这两个周期所分别对应的PDO-SSH变化趋势的空间分布, 两者和典型的PDO信号在北太平洋的空间分布之间具有很高的相似度。在1960～1989年, PDO指数从冷相位转变到了暖相位, 所对应的PDO-SSH变化趋势在北太平洋地区呈现出差异化的分布特征, 在西北太平洋地区体现为下降趋势, 而在东北太平洋地区则为上升趋势。相反地, 在1990～2001年, 由于PDO指数从暖相位转变到了冷相位, 所对应的PDO-SSH的变化趋势在西北太平洋地区体现为上升趋势, 而东北太平洋为下降趋势。尽管在两个不同的周期里, PDO-SSH趋势的空间分布有着非常相似的空间分布特征, 但在1960～1989年, PDO-SSH趋势的区域差异性特征更为复杂。在两个不同时期内, PDO所引起的海平面变化的极大值均出现在了黑潮延伸体区域, 而相反的变化速率的极大值也都出现在了北美地区太平洋沿岸以及东赤道太平洋地区。

图3 PDO引起的海平面变化趋势的空间分布 单位cm/aFig. 3 Distribution of sea-level trends induced by PDO, cm/aa: 1960～1989年; b: 1990～2001年a: between 1960 and 1989; b: between 1990 and 2001

将PDO-SSH信号从原始的SODA数据中被去除掉之后, 北太平洋地区的海表面高度变化速率在空间分布上发生了重大改变。图4和图5为去除PDOSSH前后, 分别使用最小二乘法对两个周期进行计算得到的区域海平面变化趋势。

从图4a中可见, 由于具有较长的数据时间长度(约30 a), 在1960～1989年, 北太平洋地区的区域性海平面变化趋势分布较为均匀并且数值不高, 数据的标准差较小, 基本控制在±1 mm/a的水平内。

在去除PDO-SSH之前, 该区域的海平面变化趋势空间分布和PDO信号的空间分布之间有一定的相似性, 在北美地区近海海域具有正的上升趋势, 而在西太平洋地区也呈现出负的上升趋势, 尤其是在黑潮延伸体海域。黑潮延伸体本身所具有的不稳定性或许是造成该地区海平面变化趋势空间分布特征复杂的首要原因。图4a的上升趋势的极值区出现在东赤道太平洋和阿拉斯加湾区域。整体来看, 图4a所表现出来的空间分布状况和PDO-SSH自身的变化趋势空间分布之间有着一定相似性, 同时趋势下降的地区主要集中在25°～50°N, 150°E～160°W地区。

图4 1960～1989年区域海平面变化趋势的空间分布Fig. 4 Regional sea-level trend distribution between 1960 and 1989a: 移除PDO-SSH前; b: 移除PDO-SSH后a: PDO-SSH retained; b: PDO-SSH reduced. Black contours denote zero values

图4 b为移除PDO-SSH之后的北太平洋区域海平面上升趋势空间分布。在大致的升降分布上, 图 4b和图4a之间有着一定的一致性, 但不再具备PDO信号的典型特征。

总体来看, 北太平洋东西两侧的海平面升降关系在图4b中出现了翻转。在赤道太平洋地区, 无论是升高还是下降, 移除后的海平面变化趋势都得到了加强。而在赤道暖池区域(10°～20°N, 150°–180°E),海平面上升趋势的最大值达到了约0.3 cm/a。而同一区域的PDO-SSH的平均变化趋势就达到了–0.2 cm/a,几乎是实际观测数据的两倍之多。

由于去除了PDO所引起的海平面变化, 在北太平洋的大部分区域里, 包括北美地区近海海域, 海平面变化趋势从接近于0变化到了–0.1 cm/a的水平,说明PDO-SSH的存在会极大地影响沿海地区的海平面上升水平。由于绝大多数北太平洋地区的验潮站都分布于北美地区沿岸, 尤其是那些数据完整度较高, 经常参与研究活动的验潮站, 因此为提高估计人类活动所导致的区域海平面变化的准确程度, 去除PDO-SSH信号是至关重要的。使用同一套计算方法, 我们分析和检验了另一个时间更近的PDO活跃时期(1990～2001年)。高度计时期和这一活跃时期有诸多重合, 同时在该时段里, 还包含了1997年发生的历史上最强烈的ENSO

事件之一。尽管该时期在时间长度的选择上存在一定的差异性, 但图5a中的区域海平面变化趋势的空间分布仍然与此前的相关研究[18]保持了一定的相似度。在未分离PDO所引起的海表面高度变化的情况下, 北太平洋的区域海平面变化空间分布呈现出了很强的差异性。在西太平洋和赤道暖池地区, 出现了一个很强的正上升速率中心, 而在北美地区沿岸,

则出现了负的上升速率聚集区域。最大的海平面上升速率(1 cm/a)出现在10°～25°N, 150°～170°W区域,

同时最小速率(–1 cm/a)出现在了黑潮延伸体海域和东赤道太平洋地区。此外, 在整个北美地区沿海地区,

都呈现出了普遍的下降趋势。

图5 1990～2001年, 区域海平面变化趋势的空间分布Fig. 5 Regional sea-level trend distribution between 1990 and 2001a: 移除PDO-SSH前; b: 移除PDO-SSH后a: PDO-SSH retained; b: PDO-SSH reduced. Black contours denote zero values

然而在移除PDO-SSH后, 北太平洋区域海平面变化趋势的空间变化模式, 与图4和其他研究[8]的变化模式都有一定差异。在大多数格点上, 尽管PDO-SSH的变化趋势并不一致, 但通过移除PDO-SSH信号,整个北太平洋地区的区域海平面的上升趋势均得到了抑制。和图5a中的海平面上升趋势相比, 图3b中的PDO-SSH变化趋势强度较弱, 最大值仅为0.5 cm/a。而另一方面, 沿海地区和东北太平洋地区的海平面下降趋势也得到了抑制, 但阿留申群岛附近海域的上升趋势得到了加强。

在两个不同的PDO活跃时期内, 移除PDO-SSH前后, 海平面上升速率的空间分布有着截然不同的变化模式, 导致这种变化差异的主要原因或许是由于趋势计算方法本身存在一定的不稳定性。在趋势估计的过程中, 最小二乘法是广泛适用的方法, 但这种方法对数据的时间长度的选取有着很强的依赖性[26]。在选取不同的数据时间长度的过程中, 即使参与最小二乘法运算的数据之间存在很小的不同, 也可能导致截然相反的统计结果。图3中, 在两个不同的时期里, PDO所引起的海平面趋势性变化有着相似的空间分布和信号强度, 仅因为PDO指数的冷暖相位转化方向相反, 使得东西太平洋地区在上升趋势的正负关系有所不同。1990～2001年, 发生了最强烈的ENSO事件之一。尽管对PDO指数进行了滑动滤波, 由于ENSO和PDO之间的紧密联系, 使得该时期的PDO指数变化曲线和ENSO之间, 在强度和变化规律上仍然有着一定的相似度。然而, 由于1990～2001年间观测所得的海平面变化要远强于同期对应的PDO-SSH的变化, 使得长期气候振荡对海平面变化所产生的真实影响被掩盖了。

3 讨论

类似ENSO和PDO的年际和年代际气候振荡,不仅能够影响大洋热量的经向输运过程和大气辐射平衡, 也能够掩盖长期不可逆转的海平面上升趋势。整体看来, 中长期的气候变动会对全球平均海平面以及区域海平面有提升效果[3]。通过降低大尺度气候变动对海平面所造成的影响, 可以显著提升我们对区域海平面升高状况估测结果的精确度。此前已有诸多学者使用卫星高度计和其他海平面重构产品对PDO和海平面变化之间的关系进行了研究[5,9,11,16]。本文中, 我们使用了一种估计PDO对区域海平面变化的影响的量化方法。基于SODA 2.2.4同化数据和卫星高度计数据, 可以计算出PDO事件对海平面变化的影响尺度, 提升我们对人类活动所导致的全球气候变暖效应和区域海平面差异性变化的认识。

在计算的过程中, 我们使用了多元线性回归方法来提取PDO-SSH信号, 并重新计算了海平面变化速率。PDO的相位变换主要发生在年代际尺度上, 约为10～30 a, 而在15～25 a的周期上最为活跃。当PDO信号从冷相位转向暖相位时, 如1960～1989年, PDO指数整体呈现上升趋势。同时, 回归计算得到的PDO-SSH在西北太平洋呈现下降趋势, 在东北太平洋则是上升趋势。当相位变换的方向相反时, 如1990～2001年, 则相应地会出现正负关系相反的空间分布。在1960～1989年间, PDO影响了整个北太平洋海域, 将区域海平面升高的空间分布模式打散甚至逆转。而在东北太平洋的大部分区域内, 包括北美地区沿岸和东赤道太平洋海域, 发现海平面升高速率严重受到PDO-SSH的影响。然而, 在相对较短的时期里(如1990～2001年), PDO-SSH对区域海平面升高趋势的影响仅相当于一个背景场信号。这是由于在高度计时期, PDO-SSH的强度要远小于SODA海平面高度数据的强度, 这对准确判断PDO对海平面所造成的真正影响范围形成了一定的干扰。

在计算海平面上升趋势和PDO-SSH变化趋势时,变化速率对所选取的时间长度十分敏感。一般来说,给定的PDO信号的数据时间长度越长, 其对区域海平面变化趋势所造成的影响就越小; 而数据的信号强度越大, 对海平面变化趋势的影响就越大。在北太平洋地区, 尽管PDO影响的空间分布模式并不唯一,但北美沿岸地区受到的影响始终最为显著。

[1] Nakamura H, Lin G, Yamagata T. Decadal climate variability in the North Pacific during the recent decades[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 1997, 78(10): 2215-2225.

[2] Zhang Y, Wallace J M, Battisti D S. ENSO-like interdecadal variability: 1900-93[J]. Journal of Climate, 1997, 10(5): 1004-1020.

[3] Casey K S, Adamec D. Sea surface temperature and sea surface height variability in the North Pacific Ocean from 1993 to 1999[J]. Journal of Geophysical Research, 2002, 107(C8): 14-1–14-12.

[4] Mantua N J, Hare S R, Zhang Y, et al. A Pacific interdecadal climate oscillation with impacts on salmon production[J]. Bulletin of the american MeteorologicalSociety, 1997, 78(6): 1069-1079.

[5] Zhang X, Church J A. Sea level trends, interannual and decadal variability in the Pacific Ocean[J]. Geophysical Research Letters, 2012, 39(21): 653-660.

[6] 杨修群, 朱益民, 谢倩, 等. 太平洋年代际振荡的研究进展[J]. 大气科学, 2004, 28(6): 979-992. YANG Xiuqun, ZHU Yimin, XIE qian, et al. Advances in Studies of Pacific Decadal Oscillation[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2004, 28(6): 979-992.

[7] Bromirski P D, Miller A J, Flick R E, et al. Dynamical suppression of sea level rise along the Pacific coast of North America: Indications for imminent acceleration[J]. Journal of Geophysical Research Oceans, 2011, 116: C7.

[8] Cummins P F, Lagerloef G S E. Low-Frequency Pycnocline Depth Variability at Ocean Weather Station P in the Northeast Pacific[J]. Journal of Physical Oceanography, 2002, 32(32): 3207-3215.

[9] Hamlington B D, Leben R R, Strassburg M W, et al. Contribution of the Pacific Decadal Oscillation to global mean sea level trends[J]. Geophysical Research Letters, 2013, 40(19): 5171-5175.

[10] Merrifield M A, Thompson P R, Lander M. Multidecadal sea level anomalies and trends in the western tropical Pacific[J]. Geophysical Research Letters, 2012, 39(13): 34-47.

[11] Meyssignac B, Salas y Melia D, Becker M, et al. Tropical Pacific spatial trend patterns in observed sea level: internal variability and/or anthropogenic signature?[J]. Climate of the Past, 2012, 8(2): 787-802.

[12] Feng M, Li Y, Meyers G. Multidecadal variations of Fremantle sea level: Footprint of climate variability in the tropical Pacific[J]. Arquivos Brasileiros De Cardiologia, 2007, 88(2): 144-151.

[13] Hamlington B D, Leben R R, Strassburg M W, et al. Cyclostationary empirical orthogonal function sea-level reconstruction[J]. Geoscience Data Journal, 2014, 1(C12): 90-99.

[14] Nerem R S, Mitchum G T. Estimates of vertical crustal motion derived from differences of TOPEX/POSEIDON and tide gauge sea level measurements[J]. Geophysical Research Letters, 2002, 29(19): 40-1-40-4.

[15] Mantua N J, Hare S R. The Pacific decadal oscillation[J]. Journal of oceanography, 2002, 58(1): 35-44.

[16] Cummins P F, Lagerloef G S E, Mitchum G. A regional index of northeast Pacific variability based on satellite altimeter data[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(17): L17607.

[17] Lagerloef G S E. Interdecadal Variations in the Alaska Gyre[J]. Journal of Physical Oceanography, 1995, 25(10): 2242-2258.

[18] Si, Z., Xu, Y. Influence of the Pacific Decadal Oscillation on regional sea level rise in the Pacific Ocean from 1993 to 2012[J]. Chinese Journal of Oceanology & Limnology, 2014, 32(6): 1414-1420.

[19] Minobe S. A 50–70 year climatic oscillation over the North Pacific and North America[J]. Geophysical Research Letters, 1997, 24(6): 683-686.

[20] Minobe S. Resonance in bidecadal and pentadecadal climate oscillations over the North Pacific: Role in climatic regime shifts[J]. Geophysical Research Letters, 1999, 26(7): 855-858.

[21] Power S, Colman R. Multi-year predictability in a coupled general circulation model[J]. Climate Dynamics, 2006, 26(2-3): 247-272.

[22] Deser C, Alexander M A, Xie S P, et al. Sea surface temperature variability: patterns and mechanisms[J]. Annual Review of Marine Science, 2010, 2(3): 115-143.

[23] Newman M, Compo G P, Alexander M A. ENSO-forced variability of the Pacific decadal oscillation[J]. Journal of Climate, 2003, 16(23): 3853-3857.

[24] 顾小丽, 李培良. 太平洋海平面变化特征及影响因素分析[J]. 海洋学报, 2009, 31(1): 28-36. GU xiaoli, LI peiliang. Pacific sea level variations and its factors [J]. Acta Oceanologica Sinica, 2009, 31(1): 28-36.

[25] Hay C C, Eric M, Kopp R E, et al. Probabilistic reanalysis of twentieth-century sea-level rise.[J]. Nature, 2015, 517(7535): 481-484.

[26] Chambers D P, Mehlhaff C A, Urban T J, et al. Low-frequency variations in global mean sea level: 1950–2000[J]. Journal of Geophysical Research, 2002, 107(C4): 1-1–1-10.

Quantification and evaluation of PDO influence on north Pacific SLR during 1950–2010

LIU Chao1,2,3, XU Yong-sheng1,2
(1. Key Laboratory of Ocean Circulation and Waves, Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China; 2. Laboratory for Ocean Dynamics and Climate, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266200, China; 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

Mar. 22, 2016

PDO (Pacific decadal oscillation); regional sea level; SSH (sea surface height); North Pacific Ocean

In this paper, the influence of different Pacific Decadal Oscillation (PDO) events are investigated and estimated during 1950–2010 in the North Pacific. Simple ocean data assimilation (SODA) sea surface height (SSH) data are used to separate PDO-induced SSH varieties (PDO-SSH) by applying the multiple linear regression method. Results show that the obtained PDO-SSH induced sea level rise and its obscure-effect are closely related to the amplitude and period of the corresponding PDO signal. Further analysis shows that the influence of PDO events in the North Pacific is not uniform, and an opposite sign is observed in the Eastern and Western Pacific. The long-term PDO signal during 1960 to 1989 has a stronger influence than the altimeter period, and the areas most influenced are the western equatorial Pacific, Aleutian Islands, and coast of North America, where PDO-SSH in these regions accounts for nearly 60% of observed SSH.

P722

A

1000-3096(2017)04-0088-10

10.11759/hykx20160322003

(本文编辑: 李晓燕)

2016-03-22;

2016-04-16

国家自然科学基金项目(41376028); 国家重点基础研究发展

973计划(2012CB956000); 中国科学院百人计划(Y32109101L); 遥感科学国家重点实验室开放研究基金(OFSLRSS201504); 青岛市创业创新领军人才计划(13-CX-26); 国家自然科学基金-山东省-海洋科学研究中心联合资助项目(U1406401); 国家自然科学基金创新研究群体项目

(41421005); 山东省自然科学基金(ZR2014DQ027)

[Foundation: National Natural Science Foundation of China, No.41376028; China 973 Project, No.2012CB956000; CAS (Chinese Academy of Sciences) “100 Talent” Program, No.Y32109101L; Open Foundation of State Key Laboratory of Remote Sensing Science, No.OFSLRSS201504; Leadership in Entrepreneurship and Innovation Awarded by Qingdao Municipal Government, No.13-CX-26; NSFC-Shandong Joint Fund for Marine Science Research Centers, No.U1406401; NSFC Innovation research group of Sciences Fund, No.41421005; Natural Science Foundation of Shandong Province, China, No.ZR2014DQ027]

刘超(1990-), 男, 山东青岛人, 在读硕士, 从事气候变化方向的研究, E-mail: liu1990chao@126.com; 徐永生, 通信作者, 研究员, 主要从事物理海洋和海洋遥感方面的研究, 电话: 0532-82898352, E-mail: yongsheng.xu@qdio.ac.cn