重审ENSO与IOD位相之间的关系外文翻译资料

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重审ENSO与IOD位相之间的关系

翻译：杨青霖

Malte F. Stuecke^r1,2,3 , Axel Timmermann^4,5 , Fei-Fei Jin¹ , Yoshimitsu Chikamoto⁶ ,Wenjun Zhang⁷ , Andrew T. Wittenberg⁸ , Esther Widiasih⁹, and Sen Zhao^1,7

¹Department of Atmospheric Sciences, University of Hawairsquo;i at Manoa, Honolulu, Hawairsquo;i, USA, ²Department of Atmospheric Sciences, University of Washington, Seattle, Washington, USA, ³Cooperative Programs for the Advancement of Earth System Science (CPAESS), University Corporation for Atmospheric Research (UCAR), Boulder, Colorado, USA, ⁴IBS Center for Climate Physics (ICCP), Pusan National University, Busan, South Korea, ⁵IPRC, University of Hawairsquo;i at Mˉanoa, Honolulu, Hawairsquo;i, USA, ⁶Department of Plants, Soils and Climate, Utah State University, Logan, Utah, USA, ⁷Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education (KLME), Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China, ⁸National Oceanic and Atmospheric Administration, Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, New Jersey, USA, ⁹Department of Mathematics, University of Hawairsquo;i at West Orsquo;ahu, Kapolei, Hawairsquo;i, USA

摘要：研究表明，印度洋偶极子(IOD)的功率谱及其与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的相位关系等特征，可以用ENSO组合模式(C模式)风、热流强迫和季节调制的气/海耦合印度洋(IO)Bjerknes反馈来简洁地解释。该模型用确定的ENSO/年周期相互作用解释了观测到的高频近年度IOD变化。与ENSO无关的IOD事件可以理解为海洋对白噪声大气强迫的季节调制响应。在这种新的物理零假设框架下，IOD的可预测性既取决于ENSO的可预测性，又取决于ENSO的信噪比。我们进一步强调，如果没有适当地考虑到潜在气候现象的季节性调节，不同气候变量之间的超前/落后相关性很容易被误解。

引言

年际气候变化的主要模式是厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)，这是由热带空气/海洋耦合系统中固有的动力不稳定性引起的[e.g., Bjerknes, 1969; Philander, 1983; Wyrtki, 1985; Cane and Zebiak, 1985; Jin and Neelin, 1993]。厄尔尼诺事件的特征是赤道东太平洋海面温度正异常(SSTA)，而拉尼娜事件在该地区表现为负海温异常(SSTA)。ENSO还通过异常风应力强迫在大西洋和印度洋(IO)引起SSTA的变化[Latif and Barnett, 1995]。印度洋存在一种与ENSO有点相似的海温异常变化模式，尽管其振幅较弱，空间尺度较小。这种气候模式被称为印度洋偶极子。其正相往往强于负相，高峰出现在9月至10月至11月(SON)，其特征是西部IO为正SSTA，东部IO为负SSTA(图1a)。耦合大气环流模型(CGCMs)通常能够模拟IOD的变化，尽管偏向于比观测中看到的更大的振幅[Webster et al., 1999; Saji et al., 1999]。虽然有些研究认为IOD基本上是一种独立的模式[e.g., Webster et al., 1999; Saji et al., 1999; Iizuka et al., 2000; Behera et al., 2006]，但其他作者表明ENSO对IOD的影响是明显的[e.g., Xie et al., 2002; Annamalai et al., 2003; Krishnamurthy and Kirtman, 2003; Li et al., 2003; Loschnigg et al., 2003; Huang and Shukla, 2007; Zhang et al., 2015; Yang et al., 2015; Kajtar et al., 2016]。

观测的 IOD 和 ENSO 特征

例如，我们发现这与Loschnigg等人的观点是一致的。[2003]，IOD事件的一小部分(sim;32%，图2a)是独立于ENSO事件发生的。此外，ENSO和IOD的差异与当前一代气候模式有关[Liu et al., 2014]，这表明ENSO与IOD的变化密切相关。广泛使用的CM2.1耦合GCM[Delworth et al., 2006]，尽管ENSO[Wittenberg et al., 2006]和IOD(图1c)的振幅偏差都较大，但却显示出独立于ENSO的实际小分数IOD事件(图2b)。

图1.(a，b)观测到和(c，d)CM2.1 500年PICTRL模式回归模式(SSTA和10m风)，分别用于归一化月DMI(图1a和1c)和归一化月C模式*重建(图1b和图1D)。观测数据(海温异常的HadISST和地面风的JRA-55)是1971-2015年期间的观测数据。绿色框表示DMI索引区域。

将北半球夏季(6-7-8月：JJA)的ENSOSSTA(以N3.4指数为特征，表示170°W-120°W和5°S-5°N之间的面积平均海温)与偶极子模式指数(DMI)进行比较，定义为西部IO(50°E-70°E，10°S-10°N)减去东部IO(90°E-110°E，10°S-EQ)，[Saji et al., 1999] 在同一年其子季期间的平均海温异常(见上述区域图1)，有明显的高正相关(R=0.68)(图 2a)。这种关系可以解释为延迟的IOD对上一个JJA季ENSO的反应。从DMI回归模式可以推断ENSO与IOD之间有很强的联系，而DMI回归模式显示了太平洋盆地ENSO的特征(图 1a)。

对ENSO/IOD相位关系中因果关系的广泛看法，部分源于对超前/滞后ENSO/IOD互相关特性的不同解释。这里，我们将考虑到这两种气候现象的不同季节调制并重审因果关系。

2.1. ENSO组合模型

最近的研究表明，ENSO在热带和亚热带印度-太平洋地区(包括东亚季风)的影响(例如低水平风和降水)主要由确定的ENSO组合模式(C模式)控制，其特点是ENSO与气候年周期的非线性相互作用所产生的以近年度为主的时间尺度 [Stuecker et al., 2013, 2015a, 2015b, 2016; Zhang et al., 2016]. 理论C模式的最低阶近似可以写成 [Stuecker et al., 2013, 2015a]

phi a是年周期的影响阶段，omega a是年周期的频率。C模式以一种紧凑的方式表示ENSO影响的季节性调制为一种模式.ENSO (E)和年周期(A)的乘积仅表现为组合(A E和 Aminus;E)，而不是原始频率(E 和A): 2 cos(A) cos(E) = cos(A E) cos(Aminus;E)。一个重要的含义是，每当对气候现象(如ENSO)存在强烈的年度周期调制时，我们立即观察到确定性高频(主要是近年度)气候变异性的成因 [Stuecker et al., 2015b] 。长期以来，人们都知道IOD的变化是强烈的季节性调制 (e.g., Xie et al. [2002], for a review), ，可能与热带印度洋季风年周期有关。在这里，我们根据最近发现的热带C模式动力学，重温ENSO相关的IOD变化部分，并在此过程中解决以下有关IOD变化的未决问题。

2.2. ENSO/IOD 互相关特征

观测到的月N3.4与DMI之间的铅/滞后互相关有一些有趣的特征(图 2c)：(i)最大正相关(R=0.39)发生在IOD通过sim;2个月引导ENSO时。(ii)当IOD使ENSO提前16个月时，最大负相关(R=minus;0.32)出现。这里我们证明，第一点可以很容易地解释一个季节性的调制。IOD对ENSO的领导是由于印度洋季节调制的气/海耦合导致ENSO强迫IOD提前终止的结果。关于第二点， Izumo et al. [2010] 和 Jourdain et al. [2016] 将这一IOD筹备时间解释为ENSO对上一年IOD事件的反应(例如，第一年的为正IOD事件，跟着第二年为拉尼娜事件。然而，下面我们将证明，sim;16个月的互相关时间尺度在很大程度上可以用ENSO自相关时间尺度来解释。此外，zumo et al. [2010] 和 Jourdain et al. [2016] 忽略ENSO和IOD的不同季节调制。如果将这些情况包括在内，所观察到的特征完全符合以下情况：在第00年的北部夏季，厄尔尼诺现象的发展在接下来的几个月中引起了积极的IOD反应。随后的IOD终止可由印度洋的气/海耦合过程的季节性调制来解释。然后是ENSO诱发的印度洋盆地(IOB)模式[e.g., Kug et al., 2006; Kug and Kang, 2006; Ohba and Ueda, 2007; Izumo et al., 2016] ，连同ENSO C模式在太平洋盆地的南风转变 [e.g., McGregor et al., 2012; Stuecker et al., 2013] 将加速厄尔尼诺事件的终止。随后，赤道太平洋上层海洋热含量的释放 [Jin, 1997] 将导致第一年拉尼娜事件的发展。这一拉尼娜事件随后将导致负IOD事件。这种情况在印度洋不需要任何重大的海洋记忆，完全是由厄尔尼诺/南方涛动推动的。

图 2. HadISST1 数据(1971–2015)和(b) CM2.1 500年无工业化控制(PICTRL)中反常 N3.4 (6月–8月 平均: JJA)和 DMI (9月–11月 平均: SON)之间在同一年(归一化指数)时间内的关系。图示是所有年份(黑点)和仅 ENSO 活跃年(|N3.4 JJA|gt;0.5; 红点)的线性相关系数(R)。ENSO中性 和 DMI中性 的条件是当绝对季节平均值标准差低于0.5(灰色区域)。如果当年是 ENSO 中性(|N3.4 JJA|lt;0.5)和 IOD 活跃(|DMI SON|gt;0.5)，则此事件被归类于独立 IOD。(c) 观测值 (黑条)和 CM2.1 PICTRL(紫红条) 的月 N3.4 和 DMI 超前/落后相关性，此外还有观测 N3.4 (蓝线)和 CM2.1 PICTRL N3.4(红线)的自相关性。灰色区域指示了观测最大值和 DMI 超前 N3.4 之间的正负相关。橘色方块(圆圈)指示了 N3.4 和 DMI 50年部分 CM2.1 PICTRL 的最大(最小)交叉相关系数值。(d) 多窗口法(MTM)归一化月观测 DMI(黑色实线) 和归一化 CM2.1 PICTRL DMI (红色实线) 的能量谱密度。虚线指示了 AR(1) 过程反实验的95%置信区间(CI)。灰色区域指示了年际间ENSO频率带和近年际组合。

2.3. IOD 谱特征

一些研究指出，IOD呈现出“两年期趋势”[e.g., Saji et al., 1999] 或准两年期周期[e.g., Ashok et al., 2003]。这导致假设IOD可能不是一个独立的模式，而是所谓的对流层两年期振荡(TBO)的一部分 [e.g., Meehl and Arblaster, 2002; Meehl et al., 2003]。然而，最近的工作表明，就目前的短期观测记录而言，极难可靠地检测到“两年期趋势”，这种趋势使用的定义取决于时间序列中的局部极小值和最大值(例如，弱季风年之前是季风年，随后是相对较强的季风年)[Stuecker et al., 2015c] 。这里，我们证明了可感知的“准两年期”周期的IOD，实际上，从C模式 动力学。重要的是，在分析月数据时，先前描述的“准两年期”频率实际上是接近年度的(图 2d)，而准两年期特征在分析季节性平均数据时很大程度上是确定性高频C模式的伪影(例如，对于IOD的高峰子季节)。下面，我们将根据观察和CGCM实验演示这些要点。

数据和实验

3.1. 观测和模型数据

在1971年1月至2015年12月的观测期间，我们利用了来自HadISST [Rayner et al., 2003]

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