印度洋偶极子对华南沿海地表风速变化的影响

严晟江，谢 宇，周厚云

（华南师范大学 地理科学学院，广州 510631）

接受最多太阳辐射的低纬度地区被认为是影响地表气候环境变化的重要地区（Pierrehumbert,2000; Wang et al., 2013; Schneider et al., 2014）。长期以来的大量研究发现，赤道太平洋地区的海―气活动特别是El Niño和La Niña事件对中国乃至全球气候变化产生显著影响（Ropelewski and Halpert,1987; Zhang et al., 1999; Huang et al., 2003; Kumar et al., 2006；张人禾 等，2017）。如Kumar 等（2006）发现El Niño 事件通常伴随印度大陆的降雨减少；Zhang等（1999）发现在El Niño期间西北太平洋低层出现反气旋异常，使得水汽输送增强，导致中国南方地区降水增加。

类似于赤道太平洋地区，赤道印度洋地区表层海水温度（Sea Surface Temperature, SST）在东部和西部也存在明显差异；但与赤道太平洋地区相反，由于赤道印度洋东部位于印度洋―太平洋暖池内，赤道印度洋地区东部SST总体上高于西部地区（Saji et al., 1999; Vinayachandran et al., 1999）。最近20 多年的研究发现（Webster et al., 1999; Saji and Yamagata, 2003; Li and Wang, 2003; Zhao et al.,2009; Luo et al., 2010; Cai et al., 2013, 2014; Du et al., 2013），与赤道太平洋地区相似，赤道印度洋地区的SST变化也存在类似的“跷跷板”现象，即在赤道印度洋东部地区SST相对上升时，赤道印度洋西部地区SST相对下降；反之亦然。这被称为印度洋偶极子（Indian Ocean Dipole, IOD）。当赤道印度洋西部地区SST相对上升时称之为IOD正相位，相反称之为IOD负相位（Webster et al., 1999；李崇银等，2001）。与赤道太平洋地区的ENSO活动一样，赤道印度洋地区的海―气活动及其表征的IOD 正-负相位也对周边地区降水甚至全球气候具有重要影响（Latif et al., 1999; Birkett et al., 1999；李崇银等，2001；Chan et al., 2008; Ummenhofer et al.,2009; Nuncio and Yuan, 2015; Zhou et al., 2021）。如IOD正相位是过去120 a澳大利亚东南部发生极端干旱的重要驱动因子（Ummenhofer et al., 2009），也与东非地区洪涝灾害的发生存在紧密联系（Birkett et al., 1999）。IOD也对亚洲季风及伴随的季风降水具有重要影响。如李崇银等（2001）发现IOD正相位时南海季风增强，而Zhou 等（2021）则认为2019年极端正IOD事件导致次年长江中下游地区夏季极端降雨事件的发生。

华南沿海是中国气候最为温暖湿润的地区，也是中国经济最为发达的地区之一。分析探讨该地区的气候环境变化及其影响因素，不仅对研究中国气候环境变化的控制机制有重要意义，也能为评估气候环境变化对中国社会经济发展的影响提供重要的科学依据。地表风场和风速是反映地表气候环境的重要指标，与地表气温和降水变化密切相关（施晓晖 等，2006；Ding et al., 2008, 2009）；同时，风速是影响风能这种可再生清洁能源的关键因素之一（孙玉婷 等，2017）。既然IOD对亚洲季风气候有显著影响（李崇银 等，2001；Zhou et al., 2021），则很可能也是影响华南沿海地区地表风速的重要因素之一。不过，目前已有研究提到的中国地面风速影响因素包括地面拖曳力、高—低纬度温度差异、亚洲季风和北极涛动（Arctic Oscillation, AO）、太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）与厄尔尼诺-南方涛动（El Niño-Southern Oscillation, ENSO） 等海―气系统过程（丁一汇 等，2020），尚未对IOD 的影响进行探讨。因此，本文依据华南沿海地区地表风速观测资料，结合对IOD的相关研究，分析了过去近70年（1951―2019）华南沿海地区地表风速变化及其特征、特别是与IOD变化的关系，探讨IOD对华南沿海地区地表风速的影响机制。以期为研究华南地区的气候环境变化控制机制和可再生能源的持续开发利用提供重要的科学依据。

1 数据来源与方法

1.1 数据来源

本文涉及的华南沿海地区包括广西、广东、海南、福建4个省，地表风速观测资料来自国家气象局①https://data.cma.cn/位于这4 个省内的气象站点（图1-a）1951―2019 年的月平均风速数据。参照Fu（2011）和Zhang（2020）等的方法，舍弃观测时期缺失数据多于15%的站点。总共使用97个站点数据。华南沿海地区地表风速以各台站风速的算术平均值表达。用于指示IOD 活动强度的偶极子模态指数（Dipole Mode Index, DMI）数据来自美国国家海洋和大气管 理 局（NOAA） 的DMI 月 值 数 据（Rayner,2003）。IOD 事件的分类参照Zhang 等（2013）的划分标准：秋季DMI均值振幅大于（小于）一个正（负）标准差，定义为正（负）IOD 事件。根据该标准，1951—2019 年的正IOD 事件的年份包括：1961、1963、1967、1972、1982、1987、1994、1997、2006、2015、2018 及2019 年，负IOD 事件的 年 份 包 括：1958、1960、1964、1974、1975、1992、1996、1998、2005、2010 及2016 年。用于分析IOD 事件中大气环流变化的850 hPa 风向风速和海面气压（Sea Level Pressure, SLP）数据来自美国国家环境预报中心（NCEP）及国家大气研究中心（NCAR）的再分析资料（Kalnay et al., 1996），时间跨度为1951 年1 月至2019 年12 月，水平分辨率为2.5°×2.5°。

图1 华南沿海地区气象站点分布（a）及PDO、Niño3、SOI和DMI等指数定义涉及的区域（b）Fig.1 Spatial distribution of the meteorological stations in coastal South China (a) and the areas involved in definitions of PDO,Niño3, SOI and DMI (b)

本文讨论中利用的其他数据资料包括中国南北温差和AO、PDO 与ENSO 等指数，分别出自以下来源：气温数据来自国家气象局，根据“秦岭―淮河线”将中国除青藏高原之外的部分划分为南方与北方区域；AO指数定义为20°N以北地区海平面气压场经验正交函数分解（EOF）第一主模态对应的时间序列（Thompson and Wallace, 1998），数据来自NOAA 气候预测中心②https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/daily_ao_index/ao_index.html；PDO 指数定义为北太平洋（20°N―70°N、110°E―100°W，图1-b）SST 距平第一模态对应的时间序列（Mantua et al., 1997），数据来自美国华盛顿大学大气和海洋联合研究所③http://research.jisao.washington.edu/pdo/；Niño3 定义为东赤道太平洋（5°S―5°N、150°W―90°W，图1-b）SST 距平（Rayner, 2003），数据来自NOAA 物理科学实验室④https://psl.noaa.gov/gcos_wgsp/Timeseries/Nino3/；南方涛动指数（Southern Oscillation Index, SOI）定义为达尔文港与塔希提岛SLP 差（Allan et al., 1991），数据来自英国东英格利亚大学气候研究所⑤https://crudata.uea.ac.uk/cru/data//soi/。Niño3和SOI均可作为表征ENSO活动强度的指数。

1.2 分析方法

数据分析中使用Theil-Sen 斜率估算法（Theil et al., 1950; Sen et al., 1968）、Mann-Kendall（M-K）检验（Gocic and Trajkovic, 2013）和回归分析等方法。Theil-Sen斜率估算法用于分析地表风速变化的趋势，M-K检验用于测试趋势的显著性和计算突变出现时间。回归分析用于计算各站点地表风速变化与潜在影响因子之间的相关系数，并使用径向基函数（Radial Basis Functions, RBF）对计算得到的相关系数进行空间插值，插值分辨率为0.01°，得到华南沿海地区地表风速变化与潜在影响因子相关关系的空间分布状况，进而对地表风速变化的影响因素进行分析。

2 结果与讨论

2.1 华南沿海地区地表风速下降

图2显示过去近70年中华南沿海地区地表风速变化，可以看到，华南沿海地区过去近70年中地表风速变化大致以1960和2000年左右为界划分为3个阶段，风速变化从前往后表现为增加―减少―再增加的趋势。不过，对风速变化进行的M-K突变检验结果显示主要在1970 年左右出现突变，2000 年前后没有显示出明显的突变点（附图S1）。这些与直接观察到的情况不一致。原因尚不清楚，有待进一步研究。总体上，年均风速与各季节风速均呈现显著的下降趋势，这与同一时期中国风速变化总体特征一致（Zhang et al., 2020）。华南沿海地区年均风速每10 a平均下降0.06 m/s（表1），该数值明显低于全国平均值0.15 m/s（Zhang et al., 2020）。除了年均风速，各季节风速的变化也表现为总体下降的趋势，其中春、秋、冬季的风速下降都达到十分显著的水平（P<0.01），夏季风速下降的显著性水平虽然略低，但也达到0.1的置信水平（见表1）。

表1 1951—2019年华南沿海地区地表风速变化线性趋势相关参数Table 1 The linear trends of near surface wind speed in coastal South China during the period from 1951-2019

图2 1951—2019年华南沿海地区地表风速变化Fig.2 Variations of averaged near surface wind speed in coastal South China during 1951-2019

各季节风速下降存在明显差异。冬季风速下降最快，达到每10 a 下降0.077 m/s；春季和秋季次之，分别为每10 a 下降0.064 和0.052 m/s；夏季下降速度最小，为每10 a下降0.014 m/s，不到冬季风速下降速度的1/5（见表1）。这与丁一汇等（2020）在分析1961—2016年全国地面风速变化时发现的情况略有差异。该研究发现风速下降最快的季节在春季，其次冬季，其他2 个季节的次序相同；此外，全国平均风速下降最快和最慢之间的相对差异 [春季 的0.21 m/（s·dec） vs.夏 季 的0.15 mm/（s·dec）] 也远比在华南沿海地区小。

2.2 华南沿海风速下降的影响因素

以往研究指出，影响中国地面风速变化的因素包括地面拖曳力、热力梯度、季风环流和AO、PDO与ENSO等气候因子（丁一汇 等，2020）。AO会影响西伯利亚地区高压引发寒潮进而影响中国地面风速。AO 指数越低，冬季风越强，风速越大，反之亦然（丁一汇 等，2014；2020）。PDO通过影响纬向海陆气压差而对中国冬季风产生影响（卢楚翰 等，2013），PDO 处于正相位时西北太平洋SST相对下降，冬季风强度相对下降；反之则冬季风强度相对上升。因此，PDO指数与中国冬季风指数呈负相关关系。一些研究表明，El Niño事件会导致中国夏季风和冬季风都减弱、风速下降，而La Niña事件则导致夏季风和冬季风两者增强、风速上升（Huang et al., 2004; Ding et al., 2009; Zhang et al.,2015；丁一汇 等，2020），其可能是受到ENSO 活动对海陆热力差（Ding et al., 2009）和西北太平洋副热带高压的反气旋异常（Zhang et al., 2015）的影响。

丁一汇等（2020）指出，地面拖曳力不是造成中国地面风速变化的主要因素；虽然冬季风和夏季风的减弱对冬季和夏季地面风速的减弱具有显著影响，但对流层低层热力梯度的变化才是导致中国地面风速减弱的关键因素。本文计算了华南地区地表年均风速与中国南北地表气温差变化之间的相关关系，发现两者之间确实高度相关（表2）：温差的减小对应风速的降低。这表明热力梯度的减小确实是导致地表年均风速减弱的重要因素。表2 列出了AO、PDO 和ENSO 等指数变化与华南沿海地区地表年均风速变化之间的相关系数。可以看到，华南沿海地区地表年均风速变化与AO、PDO 和ENSO等指数变化之间均呈现显著的负相关关系（P<0.05）。这与丁一汇等（2020）的研究一致，表明这些因素对华南沿海地区地表年均风速变化也具有显著影响。不过，这些相关系数均显著小于风速与南北温差之间的相关系数（见表2），说明高—低纬度温差减小是造成华南沿海地区地表年均风速下降的主导因素。

表2 南北温差、AO、PDO、ENSO和DMI等指数与华南沿海地区地表风速的相关系数Table 2 Correlation Coefficients between near surface wind speed in coastal South China and meridional temperature difference, AO, PDO, ENSO and DMI

在季节尺度上，AO 与华南沿海地区地表风速变化之间整体上相关性偏弱，仅在冬季达到显著水平（P<0.1）（见表2）。这可能与2 个原因有关：1）AO对中国地表风速的影响主要在冬季；2）华南沿海地区的地理位置偏南，冬季风的强度在该地区也相对偏弱。除了夏季，PDO对华南沿海地区地表风速的影响在其他季节都达到较高的显著性水平（P<0.05）（见表2）。其原因可能是华南沿海地区夏季地表风速变化主要受到印-太暖池SST 控制，而PDO主要不是与印-太暖池SST变化有关（Mantua et al.,1997）。这一推理得到华南沿海地区地表风速变化与ENSO 指数相关关系分析结果的支持（见表2）：Niño3 区SST 变化与华南沿海地区地表风速变化之间的相关性也是在夏季最弱，但以东、西赤道太平洋SLP差定义的ENSO 指数与华南沿海地区地表风速变化之间的相关性则在夏季仍然达到显著性水平（P<0.05）（见表2）。若仅仅考虑Niño3区SST变化，ENSO 活动与华南沿海地区地表风速变化之间的关系在秋季最为密切，达到0.01的置信水平，而在其他季节均没有达到显著性水平。但若从东、西赤道太平洋SLP 差来考虑ENSO 活动，则ENSO 活动与华南沿海地区地表风速变化之间的负相关关系在所有季节均达到显著性水平，不过依然是秋季的相关性最好（见表2）。

除了以上这些在过去研究中提到的影响中国地表风速的因素，即高—低纬度温度差、AO 和PDO与ENSO等气候因子，本文还分析了IOD活动与华南沿海地区地表风速之间的相关关系。DMI与华南沿海地区地表风速之间的相关系数计算结果（见表2）显示：1）相关关系达到十分显著的水平（P<0.01）。已有研究显示，过去几十年中IOD活动呈现逐渐增强趋势（Cai et al., 2014; Abram et al., 2020），与这一显著负相关关系一致；2）年均风速与IOD的负相关关系虽然弱于与南北温差，但高于与AO、PDO和ENSO等指标，表明IOD活动对华南沿海地区地表风速变化的影响可能比南北温差小，但比AO、PDO和ENSO等的影响更为显著，因而是影响华南沿海地区地表风速的重要因素。

IOD 活动与华南沿海地区地表风速之间的紧密联系在空间尺度上也有显著表现。由图3 可以看到，华南沿海大部分地区的风速与DMI之间也呈负相关，与时间尺度上一致（见表2）。特别是在一些滨海区域，如福建的东部沿海、珠三角地区、广东东部及西部、海南岛和广西东南部，这种负相关关系置信水平达到0.1以上。这些时间和空间相关性分析结果（图3，见表2）表明：IOD正相位对应华南沿海地区地表风速下降，而负相位则对应风速增加。

图3 华南沿海地区地表风速与DMI（Rayner, 2003）相关性（等值线，间隔为0.1）Fig.3 Correlation(contour, interval is 0.1) of near surface wind speed with DMI(Rayner, 2003)over coastal South China

在季节尺度上，除了冬季，IOD 活动指数DMI与华南沿海地区地表风速之间的相关性均达到显著水平（P<0.05），并且在秋季的相关性最好、显著性水平最高（见表2）。这与IOD活动时间有关。每年IOD活动起于春末，在秋季达到最强盛（Cai et al., 2013）。除了没有IOD 活动的冬季，其他季节华南沿海地区地表风速变化与DMI之间的相关性低于与高—低纬度温差，但高于与AO、PDO 和SOI（或者Niño3）等指标（见表2）。上述分析似乎表明：1）首先，IOD 只要在活动季节，就是影响华南沿海地区地表风速变化的重要因素；2）除了冬季，IOD 对华南沿海地区地表风速变化的影响程度比AO、PDO 和ENSO 活动等气候因子更为重要。

在空间上，多数季节的华南沿海地区地表风速总体上也展示与IOD活动的紧密联系。风速与DMI之间的负相关关系在秋季最明显，达到显著水平（P<0.1）的范围在秋季最广（图4-c），春季次之，夏季再次之（图4-a、b），而在冬季最小（图4-d）。这一季节变化同样与IOD的活动时间吻合，即IOD在冬季没有活动，但在秋季最强盛（Cai et al.,2013）。这表明，与在年际尺度上一样（见表2、图3），季节尺度上华南沿海地区地表风速与IOD活动的时空相关性（见表2，图4）都显示IOD活动可能是影响华南沿海地区地表风速的重要因素。

图4 华南沿海地区不同季节地表风速与DMI（Rayner, 2003）相关性（等值线，间隔为0.1）Fig.4 Correlation(contour, interval is 0.1) of near surface wind speed with DMI (Rayner, 2003) over coastal South China in different seasons

IOD 活动与ENSO 活动存在紧密联系，不少IOD 事件的发生同时伴随有El Niño或La Niña事件（Saji et al., 1999; 2003）。所以若要了解ENSO 和IOD活动各自独立对华南沿海地区地表风速变化的影响，则需计算风速变化与ENSO和IOD活动各自的偏相关系数。结果表明，在控制ENSO指数的情况下，IOD活动对华南沿海地区地表风速变化的影响十分显著，但夏季的相关程度明显下降；在控制IOD 的情况下，ENSO 活动与华南沿海地区地表风速变化之间的相关性有一定程度降低，其中夏季和秋季下降较明显（见表2）。不过，地表风速与IOD活动的相关性依然高于与ENSO活动的相关性（见表2）。这表明虽然IOD和ENSO活动都可能是影响华南沿海地区地表风速的重要因素，但IOD的影响更加重要。

2.3 IOD影响华南沿海地表风速的大气环流机制

IOD活动对华南沿海地区地表风速存在显著影响，特别是与秋季风速的负相关最为突出（见表2），可能主要与2个反气旋异常有关：1）位于西北太平洋的反气旋（副热带高压）异常。该反气旋异常在正IOD事件发生年会得到加强。华南沿海地区位于该反气旋的西侧，反气旋西侧的南风异常会减弱华南沿海地区秋季的偏北风；2）位于印度半岛东侧孟加拉湾的反气旋异常。正IOD事件发生时该反气旋异常也会得到异常加强，经由孟加拉湾、越南北部到达华南地区的西南风异常相应加强，因而减弱了华南沿海地区秋季主要为偏北风的地面风（Zhang et al., 2015）。而在负IOD年这2个地区存在弱气旋异常。这些在以往研究中已有提及。如Qiu等（2015）在研究IOD对秋季华南降水的影响时指出，正IOD 事件发生年这2个反气旋异常加强会引发中国华南地区的西南风增强，将更多水汽带到华南地区，导致华南地区秋季降水增加；Zhang 等（2015）在研究IOD 对华南冬季极端降水的影响时也认为，正IOD事件导致的印度反气旋异常会增强中国的西南水汽流，进而减弱中国的冬季风，并且指出这一现象在秋季已经存在。

为验证上述推测，根据从NCEP/NCAR获取的再分析资料中850 hPa 风向风速和SLP 数据（Kalnay et al., 1996），分别选取典型正IOD 事件和负IOD事件的年份，绘制正IOD事件和负IOD事件的秋季华南沿海及邻近地区的850 hPa 风向风速和SLP 异常分布。在正IOD 事件年份的秋季，上述2个反气旋（高压）异常十分明显，在华南沿海地区也出现明显的南风异常（图5-a）。而负IOD事件年份的秋季，则没有高压异常出现，相反是出现相对低压的情形，在华南沿海地区出现一定程度的北风异常（图5-b）。

图5 典型正（a）、负（b）IOD事件年份华南沿海及附近地区秋季850 hPa风异常和海面气压异常Fig.5 Composite autumn 850 hPa wind anomalies and SLP anomalies over coastal South China and surrounding areas for the typical positive (a) and negative (b) IOD events

图6 对比了华南沿海地区秋季地表风速与IOD活动。可以看到，过去近70 a中秋季地表风速的下降与IOD活动加强的长期趋势非常一致。引人关注的是，几乎所有的正IOD事件都对应风速的显著下降（图6）。表3 对比了1951—2019 年典型正、负IOD事件年份与华南沿海地区地表风异常。可以看到，典型正IOD事件年份华南沿海地区地表风速往往出现负异常；反之，典型负IOD事件年份则往往出现风速正异常。2019年为典型的正IOD年份，但华南沿海地区秋季地表风速没有出现明显的负异常（见图6、表3）。这与该年同时出现强烈的El Niño有关，强烈的El Niño 削弱了正IOD 的影响（见表2）。图6和表3表明，在年际至年代际尺度上，IOD活动对华南沿海地区地表秋季风速都有明显的削弱作用。此外，季节尺度上的华南沿海地区地表风速变化与温差之间的相关性在秋季最弱（见表2），也与IOD 活动在秋季最强一致（Zhang et al.,2018）。

表3 1951—2019年典型正、负IOD事件与华南沿海地区秋季地表风速异常年份Table 3 Classification of years when typical positive or negative IOD events and autumn near surface wind speed anomalies in coastal South China during 1951-2019

图6 华南沿海地区秋季地表风速与IOD活动强度（秋季DMI均值表征，Rayner, 2003）的对比Fig.6 Comparison of averaged autumn near surface wind speed with IOD activities strength (average value of autumn DMI, Rayner, 2003)

在春季和夏季，虽然IOD活动与华南沿海地区地表风速之间仍存在显著的负相关关系（见表2），但这2 个季节华南沿海地区地表风以南风为主，IOD 活动加强导致的南风异常应该加强这2 个季节的地表风速。但正如丁一汇等（2020）所指出的，全球变暖导致的夏季风增强（Chen et al., 2019）对地表风速的影响被其他因素掩盖。华南沿海地区春季、夏季地表风速的降低更多地取决于其他因素如全球变暖背景中高/低纬度之间的热力差异减弱（Lin et al., 2013）（见表2）。不过，IOD活动加强的影响虽然不足以改变这种热力差异的影响，但削弱了热力差异的影响。这与风速下降的速率在夏季最小（见表1）一致。此外，华南沿海地区地表风速下降最快的季节为没有明显IOD活动的冬季（见图2-b、表1）（全国地表风速下降最快为春季，Guo et al., 2011），而春季地表风速的下降由于最近几十年中IOD 活动的加强（Cai et al., 2014; Abram et al.,2020）得到缓解。

3 结论

本文依据中国华南沿海地区1951—2019年地表风速观测资料和最近20多年中IOD相关研究，分析了IOD 变化对华南沿海地区地表风速变化的影响。结果表明，过去近70年中华南沿海地区地表风速的明显下降趋势除了受到全球变暖导致的高/低纬度热力差异减小的主导外，IOD活动加强导致的西北太平洋和印度半岛东侧孟加拉湾的2个反气旋异常增强也产生显著影响，甚至超过了AO、PDO 和ENSO 等气候因子的影响。特别是在IOD 活动最强盛的秋季，IOD活动是造成华南沿海地区地表秋季地表风速下降的关键因素。

本文基于统计分析和大气环流变化，探讨了IOD 活动对华南沿海地区地表风速变化的影响机制，为全面理解华南沿海地区地表风速变化的控制机制提供了新视角。未来伴随全球变暖加剧，IOD活动将进一步加强，也将导致华南沿海地区地表风速继续下降。未来应在华南沿海地区地表风能资源的可持续利用中重视这一情况。