热带太平洋海温异常对中国地表气温的影响外文翻译资料

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热带太平洋海温异常对中国地表气温的影响

XIAOJING JIA，HAI LIN，XIA YAO

摘要 利用观测数据和海气耦合数值模式的输出结果，研究1960-2006年期间热带太平洋海表面温度（SST）对中国冬季地表气温（SAT）的影响。对北半球500hPa位势高度（Z500）和热带太平洋SST进行奇异值分解（SVD），得到热带太平洋海温强迫下的大气模态。通过计算SAT和前两个SVD模态大气分量的膨胀系数的时间相关系数（TCC）来衡量中国地表气温与热带太平洋SST之间的联系。结果表明，中国地表气温与SVD分解第2模态（SVD2）显著相关。SVD分解第2模态的SST分量的特征是以赤道中太平洋为中心的热带太平洋SST负异常。SVD2的大气分量（ASVD2）与北极涛动（AO）的空间结构有很多相似之处。然而研究发现，相比与北极涛动，ASVD2的时间变化与中国地表气温变化更为密切相关。当SVD2处于正位相时，中国的SAT往往比正常情况要暖。进一步分析表明，在去除长期气候趋势后，中国SAT与ASVD2之间的时间相关系数大幅度下降。多模式集合（MME）季节预测可以很好地捕获热带太平洋SST强迫大尺度大气模式的时间变化及其与SAT的关系。对MME预测能力的研究表明，ASVD2对MME预测TCC的能力有很大贡献。

1 引言

太平洋北美型（PNA）和北大西洋涛动（NAO）能够显著影响北半球（NH）热带外大气状况（Trenberth等,1998；Hoerling等,2001）。太平洋北美型，它和与厄尔尼诺南部涛动（ENSO）事件相联系的热带太平洋SST部分相连，被认为是季节预报技术中冬季影响北太平洋和北美地区天气和气候的主要来源（Shukla等,2000；Derome等,2001）。北大西洋涛动（NAO）是北大西洋区域变化的主导模态，其特征是冰岛附近和副热带大西洋上大气活动中心之间的经向振荡。NAO的变化与北大西洋地区风暴轴位置的变化以及大西洋北部大部分地区及其附近地区的降水和温度异常有关（Rogers，1990；Hurrell 1995,1996）。

尽管仍存在一些争论，但很多人认为NAO是北极涛动（AO）的区域表现，这是由Thompson和Wallace（1998）首先定义的。人们普遍认为，AO/NAO在很大程度上是大气环流变化的内部模态。AO/NAO的空间结构和幅度可以很好地模拟由固定外部强迫驱动的大气环流模式（AGCM）（Barnett 1985；Limpasuvan和Hartmann 1999）。最近，一些观察和模式研究表明，NAO的一部分可能与热带强迫有关（Pozo-Vazquez等,2001；Wu 和Hsieh 2004；Lin 等，2005b；Li等，2006；Jia等，2009）。例如，Walter和Graf（2002）的结果表明，当NAO指数的特征为明显的年代际变化且主要是正值时，北大西洋SST与北大西洋地区的区域大气环流密切相关。相反，当NAO指数表现为年代际变化较弱时，偏远的特别是来自热带太平洋地区的影响会变得重要。Pozo-Vazquez等（2001）以及Wu和Hsieh（2004）认为，ENSO的冷位相对北大西洋具有强大的远程影响，相应的海平面气压（SLP）异常类似于NAO的正相位。

在东亚地区，主要是由海陆热力差异驱动的东亚冬季风（EAWM）是北半球冬季全球气候系统中最活跃的组成部分之一（Ding，1994）。由于受多个因素的影响导致EAWM经历了的很大的逐年变化，这也使得它很难预测。对于东亚冬季风周期变化的机理和预测，众多学者已经作出了许多努力（Chen等，2000；Wang等，2000；Zhang等，1996；Li 1990）。一些研究表明，当热带太平洋东部为SST正异常时，EAWM通常会比正常弱，反之亦然。此外，与EAWM相关的南海SST异常能持续到次年夏季并影响中国中东部降水（Chen等，2000）。其他大气遥相关也可能在东亚地区的气候变化中发挥重要作用（Wang等，2007；Gong等，2001）。 一些研究表明，当AO处于正位相时，EAWM有减弱趋势。AO可以通过调整东亚急流（Yang et al，2002；Branstator，2002；Gong和Ho，2003；Watanabe，2004）、遥相关型（Li等，2006），或调整平流层风的准两年周期振荡（QBO）（Chen等，2003）影响西伯利亚高压，从而影响东亚气候（例如Gong等，2001）。北太平洋涛动（NPO）是海平面气压的南北跷跷板现象，它是北太平洋地区最重要的遥相关型之一。最近的研究发现，当NPO很强时，EAWM比正常弱（Guo和Sun，2004）。尽管前人已经做出了许多努力了解东亚气候变化的机制，依然存在提出的机制中哪一个对于了解东亚气候变化更为重要的问题。

在以往的研究中，用由加拿大气象中心（Kharin等，2009）主持的加拿大历史预报项目第二阶段（HFP2）多模式两层季节预报系统的集合预报来检验热带太平洋SST和热带外大尺度大气模式之间的关系（Lin等，2005a，2008；Jia 和Lin，2011），其中指定了一个持续的SST异常。研究表明，中国的地表气温（SAT）是受到SST强迫的大尺度大气模式的显著影响。这种关系可能有助于改进动力学数值模型的预报能力。以前研究中使用的数据是从1969年到2001年33年，规定SST异常的四个全球大气模型的输出。然而，在HFP2系统中缺少海气相互作用。许多研究表明，在气候变化中海气耦合是很重要的。在本文研究中，我们实用1960年至2005年冬季的五个海气耦合模式的输出结果，来研究中国SAT与热带太平洋SST强迫大尺度大气模式之间的关系。我们发现，中国的SAT与SVD分解第2模态（SVD2）显著相关，这在很大程度上表现了大气和海温场的长期气候趋势，并验证了气候趋势对中国SAT与热带太平洋SST强迫的大尺度大气模式之间关系的影响。此外，评估了热带太平洋SST强迫的大尺度大气模式对数值模型季节性预报能力的贡献。用来自海气耦合模式和HFP2的输出结果对热带太平洋SST强迫的大尺度大气模式，以及它们与中国气候的关系进行比较也是很有价值的。这个比较有助于揭示海气相互作用在海气耦合数值模型中的重要性。

本文的结构如下：在第2节中，介绍了本研究中所使用的数据和模式。在第3节中给出了中国SAT与使用旋转经验正交函数（REOF）后获得的大尺度大气模式之间的关联。第4部分揭示了中国SAT分别与观测数据和多模式集成（MME）季节性预报中的热带太平洋SST强迫大尺度大气模式的关系。在第5节中，验证了长期线性趋势和SVD2对MME季节预报能力的重要性。在第6节中，对热带太平洋SST强迫大尺度大气模式及其与分别来自海气耦合模式和HFP2模式的中国气候的关系进行了比较，接下来第7节是结论。

1. 数据和模式

本研究使用国家环境预测中心（NCEP）-国家大气研究中心（NCAR）（Kalnay 等，1996）1960年至2006年47年的500hPa位势高度（Z500），200hPa纬向风和850hPa风场的再分析资料。降水资料来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的降水重建数据集（PREC）（Chen等，2002）。在本研究中使用了两个独立的SAT数据集，一个是气候研究组（CRU）TS 2.1数据集，这是一组来自英国东安格利亚大学（Mitchell和Jones，2005）CRU的地表月平均观测SAT（http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/hrg.htm）。另外一个观测数据集是中国同期160个气象站地表温度。数据由中国气象局收集和整理，站点分布相对均匀，特别是在华东地区（Wu等，2003）。这两个观测数据集之间的比较表明，根据气候平均值和标准偏差它们具有非常相似的结构。 本研究中使用的的观测SST是 Hadley中心海冰和海面温度数据集（HadISST 1.1）。它是一个网格距为1°x1°的全球逐月SST和海冰的独特结合（Rayner等，2003）。本研究中还使用了五种耦合模型的季节集成预报的输出结果。表1列出了文中提到的机构和模型的首字母缩略词。耦合模型来自APCC/CliPAS的CAWCR（Wang等，2009； Lee等，2010）以及ENSEMBLES项目（以下称为APCC-ENSEMBLES）中的CMCC-INGV，ECMWF，IFM-GEOMAR，MF和UKMO（Weisheimer等，2009）。APCC-ENSEMBLES模式中没有通量调整。耦合模式及其回顾性预测的简要总结如表2所示。在本研究中，我们使用从11月的第一天开始的逐月季节性预测。因此，预测季节是12月至2月的3个月平均（DJF）。因为我们主要关心是来自海气耦合的预报信号，而不是大气初始条件，所以不使用第一个月的积分。 MME的季节性预测是通过对所有贡献模型的3个月预测采用相等权重这种最简单的方法进行的。

表1 文中使用的机构和模型的首字母缩略词

所有计算都是使用预测异常运行的，每个单独的模型通过去除其相应的气候态来计算。在本文中，1960年冬季指的是1960/61年北半球冬季。

3.大气主要REOF对中国冬季SAT的影响

我们从研究北半球冬季占主导地位的大气模式的变化的影响开始。对NCEP-NCAR再分析资料1960年至2006年20°N以北的冬季季节平均500hPa位势高度场进行REOF分析（Richman 1986）。在REOF分析中，使用23个向量进行旋转。第1个REOF模态（REOF1）和第2个REOF模态（REOF2）分别解释了10％和8％的数据。前两种模态分别如图1a和图1b所示。图1a说明了一种在副热带太平洋和加拿大西部为正Z500异常以及北太平洋和美国东南部为负Z500异常的模态。在图1b中，大气模态表现为以冰岛为中心的负异常，以及沿中纬度北大西洋的正Z500异常。这两种大气模态与Lin等人（2008，他们的图2）的研究一致，并且分别类似于Wallace和Gutzler（1981）和Hurrell（1995）定义的典型PNA和NAO的结构。通过将NCEP-NCAR 资料500hPa位势高度的冬季异常投影到REOF1和REOF2空间模态上，获得与REOF1（PC-REOF1）、REOF2（PC-REOF2）有关的主成分（PC），分别如图1

表2 本研究中使用的耦合模式及其回顾性预测的简介

和图2所示。在研究时段内由Wallace和Gutzler（1981）（http://jisao.washington.edu/datasets/pna/）公式得出的PC-REOF1和PNA指数之间的时间相关系数（TCC）为0.93。PC-REOF2与基于站点的季节平均NAO指数之间的时间相关系数是0.92，这是冰岛Ponta Delgada，Azores和Stykkisholmur / Reykjavik之间的归一化SLP的差值。上述获得的TCC均通过显著性水平为0.01的t检验。

图1. 对NCEP-NCAR再分析资料中1960-2006年冬季的500hPa位势高度场进行RE0F分析得到的前两个模态，由冬季500hPa高度场对其相应时间膨胀系数的回归来表示。其大小对应于时间系数的一个标准偏差，零线省略，负等值线用虚线表示，等值线间隔为10米。

图2 160站SAT与（a）REOF1和（b）REOF2的时间序列之间的时间相关系数。（c）如（a）中所述一致，但换为CRU SAT；（d）如（b）中所述一致，但换为CRU SAT。绘制绝对值大于0.2的TCC。等值线间隔为0.1，零线省略，负等值线由虚线表示。阴影部分通过了显著性水平为0.05的t检验。

通过计算PC-REOF与160站SAT的REOF1（图2a）和REOF2（图2b）之间的时间相关系数，分别评估REOF1和REOF2与中国SAT之间的关系。阴影部分通过了显著性水平为0.05的t检验。从图2a可以看出，REOF1与中国地表气温的关系并不明显，这表明PNA对中国的影响很小，仅在中国中部地区以及甘肃南部的有限区域有显著相关性。REOF2的TCC图比REOF1更显著（图2b）。在中国东北地区以及新疆部分地区大面积出现显著的TCC。还使用CRU SAT来验证前两个REOF模态和中国SAT之间的关系，如图2c和图2d分别为CRU SAT与REOF1和REOF2的时间相关系数。由此得到相关图的大致特征与使用160站SAT数据集得到的十分一致，除了图2b中的时间相关系数略大于图2d中的。综上所述，使用站点数据和CRU数据都可以看出，中国东北部和西北部部分地区冬季的SAT受REOF2的影响较大，而中国SAT与REOF1之间的关系却不大。在下文中，仅给出使用160站数据得到的结果。

1. 热带太平洋海温强迫的大尺度大气模式和中国冬季地表气温
2. 观测事实

在以前的研究中，，贾和林（2011）利用33年观测资料以及加拿大两层季节性预报系统 HFP2的输出结果，研究了热带太平洋SST强迫的大尺度大气模式对中国SAT影响的季节性。他们的结果表明，中国地表气温会受到这些大尺度大气模式的显著影响。在本节中，我们使用从1960年到2006年APCC-ENSEMBLES耦合海气数值模式的数据，进一步研究了热带太平洋SST强迫大尺度大气模式与中国SAT之间的关系，并将重点放在冬季。为了获得与热带太平洋SST强迫相关的大尺度大气模式，对北半球20°N以北NCEP-NCAR 500hPa位势高度冬季季节平均和同期热带太平洋（20°N-20°S，120°E-90°W）SST进行SVD分析（Bre

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