量化大尺度赤道太平洋海表面温度对西风爆发的影响外文翻译资料

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量化大尺度赤道太平洋海表面温度对西风爆发的影响

摘要

参数特征化的赤道太平洋观测到的西风爆发事件（WWBs）与大尺度海表面温度（SST）之间的相关性的问题可以用奇异值分解（SVD）的方法来分析。西风爆发的参数包括振幅、位置、尺度以及时在给定SST分布下还是风应力自身造成的可能性。因此，这种方法允许SST与西风爆发的风信号之间存在一种非线性的关系。据发现，大约一半的西风爆发参数的变化仅有两种大尺度SST模态来解释。第一种模态代表发展的El Nino事件，而第二种模态代表季节循环。更准确地来说，西风爆发中心的经度，它们的经度范围以及它们的发生概率很大程度上被视作是由ENSO驱动信号决定的。西风爆发的振幅被发现极受季节循环的相位的影响。总结起来，尽管具有部分的随机性，西风爆发可以视作大尺度确定性ENSO动力学的固有组成部分。这对ENSO可预报性及预报工作的启示在本文中讨论。

1. 引言

发生在赤道太平洋的西风爆发被定义为风速大于4米每秒且持续至少数天的风的活动。众所周知，这些活动在ENSO动力学上扮演了重要角色，尤其是在ENSO的发展阶段（Lau 和Chan 1988； Lengaigne等人2004； McPhaden 1999）这些活动来源于各种不同的机制，从热带气旋（Keen 1982）到中纬度的冷涌（Chu 1988）、MJO（Chen等人1996； Zhang 1996），或者以上三种的一些组合（Yu和Rienecker 1998）。

西风爆发通常被认为是外界对ENSO的随机强迫（Moore和Kleeman 1999），并且被视作为对ENSO最理想的随机强迫。然而，一般认为西风爆发在El Nino活动期间发生频率更高（Delcroix等人1993； Harrison和 Vecchi 1997； McPhaden 1999；Vecchi and Harrison 2000；Verbickas 1998； Yu等人2003）。同样，Bastone和Hendon在2005年的文章里分析了大气中可能与El Nino活动有关的天气噪音，发现这些噪音的偏差在El Nino活动期间向东偏移。Vecchi和Harrison在2000年分析了西风爆发时大洋SST的组成，重点在研究西风爆发导致的SST变化。他们发现在没有一个正在进行的El Nino活动的情况下，西风爆发倾向于比暖池的东移还要超前。Vecchi等人2006年和Lengaigne等人2003年研究了1997-98年ElNino发展阶段SST对西风爆发增强的强迫。

上述研究似乎认为如同决定ENSO本身那样，西风爆发的发生及其特征受大尺度SST状态影响。因此，Eiseman等人2005年检验了SST对西风爆发的发生及其特征的调整的动力学推论。他们使用Zebiak和Cane在1987年提出的ENSO模型比较了两种情形：一种是西风爆发完全随机，而另一种西风爆发的发生是关于暖池范围的函数。在两种情形每年平均西风爆发的数量相同的情况下，受SST调整的西风爆发的振幅是完全随机状态下的两倍。Eiseman等人将其解释为由于SST的调整，西风爆发中较慢的部分增强的结果。这个结论在充分混合的耦合模式（海洋环流模式与统计大气模式耦合）下并且允许西风爆发部分随机时有所增强（Gebbie等人2006）。在某些相关的模式研究中，Perez等人2005年受西风爆发可能是一种ENSO的乘性噪音强迫的观点的启发，研究了在中级耦合模式下，ENSO活动对加性噪音和乘性噪音的响应之间的区别（给定动力系统的乘性噪音是出现在方程中的随机强迫项，因此它依赖于系统本身的状态；举例来说，噪音的振幅可能与状态成比例。加性噪音与系统状态完全无关。）。

统计大气模式通常用基于两个场的协方差矩阵的奇异值分解（SVD）的SST来计算风应力（Bretherton等人1992； Harrison等人2002；Syu和Neelin 2000b）。这样得到的风场就像SST场本身那样，是大尺度且变化缓慢的，并且还不包括表征西风爆发的成分。

本文的目的是通过使用简单的线性统计分析工具（奇异值分解），不考虑给定区域风与SST之间的线性关系，分析SST与西风爆发之间的联系。我们于是将SST与控制西风爆发的参数之间作相关而不是将SST与风场本身作相关。通过使用这种方法，我们在分析中考虑SST与西风爆发的风信号之间的非线性关系；同样，我们也考虑了西风爆发至少是部分随机的事实。

具体来说，我们的目的首先是找出SST模态影响和调整了观测到的西风爆发的哪些方面，其次是运用这些分析推导出这样一个适应当前所有中级模式和一些大气环流模式的过程：该过程的模式中包括西风爆发但不能明确的分离它们。

下面的几个小节介绍了我们的方法（第2小节）、数据（第3小节）、结论与解释（第4小节）和结论（第5小节）。

1. 方法

我们的目的是大尺度SST结构与西风爆发之间可能的联系。我们的方法受一种推导风与SST统计上的联系的标准奇异值分解过程（(Bretherton 等人1992； Harrison 等人2002； Syu 和Neelin 2000a；亦见于Batstone和Hendon 2005年的回归方法）的启发。然而，相较于将奇异值分解用于分析风场与SST场之间的相关关系，我们将其用于分析参数特征化的西风爆发与SST场之间的相关关系。

假定西风爆发可以通过包括如下元素的一个的向量组来描述：

括号内元素各自对应振幅、中心经度、中心纬度、东西范围、南北范围、持续时间以及发生的概率。在我们的计算中，一般情况下，这里指的是给出风与SST观测值的格点数。尽管上述参数不能完全再现每次风活动的所有细节，但这还是使得我们可以刻画单个风活动的主要特征。运用这些参数，西风爆发得以重建；举例来说，理想的时间与空间的高斯结构下，

另外，不论是使用基于观测的复合时空的西风爆发结构，还是运用上述的每个单个的风活动的特征记录来设置复合活动的尺度与振幅都是可能的。图1展示了一次实际的西风爆发活动，它同时满足(2)与(1)中的参数。这种理想化的满足提供了对实际风活动的合理描述，表明我们所选的参数能够相当好地重现西风爆发的结构。

这里我们考虑了西风爆发振幅、位置、结构和发生的时间受大尺度SST决定性影响的可能性。然而，即便是这种情况下，对西风爆发而言仍有一个重要的随机因素。因此，对给定SST下的西风爆发，我们加入了一个表示发生概率的参数，。为了从观测数据中估算某一时刻下的这一概率，我们考虑前后共3个月的间隔。这3个月中西风爆发的事件数除以3个月，结果定义为该月发生西风爆发的概率。我们发现，如果时间间隔在2个月到4个月的范围内变化，结果（例如SST场的奇异向量的结构）没有显著地改变。

在分析西风爆发的参数向量的时间序列之前，该向量中的每一个元素都通过减去各自均值再除以各自的标准差进行了无量纲化。接下来，通过对下面个不同时刻的观测值求平均，将结果定义为SST与西风爆发的参数之间的的相关系数矩阵：

这里是位置为（代表了该点的经纬位置，在整个赤道太平洋范围内变动），时间为所对应的SST。

协方差矩阵的奇异值和左右特征值满足

这里表示第个SST向量，表示第个西风爆发参数的向量。将奇异值写成对角线矩阵，和方阵的特征向量如下：

奇异值分解为

接下来我们将运用这些的左右特征向量来分析西风爆发与SST之间的相关关系。但让我们先考虑西风爆发与SST之间的相关关系和由给定SVD模态计算而描述的西风爆发的参数变化。

每个模态的协方差贡献率，

为了得到每个SVD模态描述的西风爆发的特征向量的方差贡献率，我们用主要成分重建了西风爆发参数的时间序列：

西风爆发的SVD向量说明的西风爆发的参数向量的方差贡献率，，是对应的主要成分的方差与西风爆发参数向量的整体方差（即对所有主要成分求和）之比：

前几个SST奇异向量包含了对西风爆发参数影响最大的SST场的空间结构。如果我们认为ENSO的暖相位对西风爆发的时间与特征产生了显著的影响，那么我们期望第一奇异向量中的一个发映出El Nino事件SST增暖的结构。如果西风爆发根本不受SST影响，我们期望SST的奇异向量受空间噪音控制而不是呈现一个清晰的大尺度结构。下文我们会看到一种在目前的例子中可以提取出的有用信号；该信号显示SST对决定西风爆发的特征起显著作用。

1. 数据

SST数据来自第2代OISST（理想插值SST）分析资料（Reynolds等人2002）。该套分析资料将基站与卫星的AVHRR（高分辨率辐射计）测得的SST，插值到25°S到25°N 之间的太平洋洋面、的网格上，每周一次。该套资料记录从1981年11月至今；第一次下采样到分辨率。表面风数据是Atlas根据SSM/I（特殊微波/图像传感器）推得的海洋表面的风。一种二维变分的分析方法被用于整合ECMWF（欧洲中尺度天气预报中心）的10米表面风资料、SSM/I风速资料以及船只、浮标资料，得到自1987年7月以来的间隔6小时的表面风资料。

运用这6小时的风资料，我们构建了（1）中西风爆发特征参数的时间序列。一次西风爆发活动通过以下几个条件来定义：（i）纬向风距平大于，（ii）持续时间大于两天，小于40天，（iii）经度范围超过500km，（iv）在经度范围最大时有一定的纬度范围。准确的西风爆发的定义须要某种程度上的武断。1988年至2005年间，共计127次活动被定义为西风爆发，平均每年7.5次。这个数字约是Eisenman用不同的定义标准在2005年提出的两倍。

所取时间段内的西风爆发参数与Nino-3指数的时间序列一起在图2中展示。尽管找到西风爆发参数与Nino-3指数之间显著地相关关系很困难，但仍可以看出这些参数对ENSO相位有响应的特征，因此可能对SST也是如此。这对1997年的强ENSO活动尤其明显，此时的西风爆发变得更长、更强和更加频繁，中心经度El Nino发展时向东迁移，东西范围、南北范围扩大。这些与下文的量化分析相比还是初步的结果，我们将重点讨论怎样的SST结构会导致西风爆发参数的改变。

1. 结果

图3展示了SST场的前三个SVD向量，所有的7个西风爆发的SVD向量罗列在表1中。结果显示，西风爆发的参数对大尺度SST有依赖性。第一组SVD向量对[和；见（4）]提供了西风爆发与SST间的方差贡献率（见（9）；表1；图3）。西风爆发的第一SVD向量（）占了西风爆发参数向量时间序列的方差的。为了解释西风爆发的SVD向量，我们注意到西风爆发的SVD向量有一个元素等于1，剩下等于0，这意味着由相应的SST的SVD向量展现的SST结构完全决定了对应一个非零的西风爆发参数。

在当前的例子里，第一西风爆发的SVD向量（表1）包含几个非零元素，说明由第一SST的SVD向量展现的SST结构决定了一种西风爆发的线性组合。第一西风爆发向量中的主要参数是相应的中心经度，，东西范围，，以及发生的概率，。考虑到SST的第一SVD向量的空间结构反映了一个暖的El Nino活动，我们总结认为这三个西风爆发的参数与赤道太平洋暖性活动的发生有非常强的联系。

西风爆发的第二SVD向量由相应的西风爆发的振幅项，，来主导。第二SST向量具有南北向梯度的结构，反映了季节循环和北半球冬季活动增强的趋势。我们认为季节循环是决定西风爆发振幅的最重要的因素。第二西风爆发向量似乎也决定了活动的中心纬度。这一部分起负的作用（-0.41），说明（考虑到图3中相应的第二SST的SVD模态的结构）活动在北半球冬季时趋于发生在南半球。这也许与季节内对流异常（MJO；Wang和Rui 1990）的季节特征有关；这些似乎也是导致西风爆发的因素。离开赤道的风活动被认为在ENSO动力学中扮演了重要角色（Vecchi和Harrison 2003），这使得西风爆发的纬度与SST的相关关系在希望用我们的公式代表ENSO模型中的西风爆发时变得尤为紧密。从另一方面，第二SST的SVD向量对西风爆发的持续时间几乎没有影响（表1中与对应的项仅为0.01），说明我们的分析不能找出季节性与活动持续时间之间的联系。

尽管第三SVD向量对占了西风爆发参数向量方差的，但它只占了西风爆发参数与SST之间协方差的。这个模态的大尺度结构表明对这种情况的物理解释是可能的（也许与东太平洋远离赤道的SST信号有关），但是考虑到此向量解释的协方差很小，模态的值还是不可靠的。剩下的SVD向量在西风爆发与SST的协方差中作出的贡献可以忽略，它们的空间结构主要由噪音主导。前两个SST的SVD向量反映了大尺度SST变化并且占了协方差中以及西风爆发参数方差的大部分（分别为和）。这反映了西风爆发明显依赖大尺度SST，说明西风爆发可能不应被视作外部噪音；事实上，西风爆发的大部分方差可以由大尺度SST，尤其是El Nino和季节循环，来解释。

我们的分析在两个方面与之前所做的分析WWB-SST相关关系的努力有区别。首先，我们通过加入衡量概率的参数，明确保留了西风爆发部分随机的特性。尽管每个西风爆发事件的特定时间不能追溯到SST的一个特定的特征，这仍使得找到SST与西风爆发之间的联系成为可能。其次，我们对西风爆发参数的设置与风应力场本身是非线性相关的；（2）

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