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海温异常导致中国东南地区冬季极端降水的变化

Ling Zhang^1,2 Frank Sielmann³ Klaus Fraedrich^1,2

Xiuhua Zhu⁴ Xiefei Zhi¹

1. 南京信息工程大学气象灾害预测与评估协同创新中心，南京
2. 马克思普朗克气象研究所，德国汉堡
3. 德国汉堡汉堡大学气象研究所
4. 德国汉堡汉堡大学KlimaCampus

摘要：热带海温异常是由于其特有的热容量衰减时间尺度，在年际时间尺度上是最大的环流变化驱动因子之一。通过ECMWF ERA-Interim再分析资料分析了与极端降水有关的环流异常和相应的大气对海温异常的响应，采用综合分析和滞后最大协方差分析。我们的研究结果表明，中国东南区域极端冬季降水的年际变化与冬季总降水的年际变化密切相关。两者都与相似的异常环流区域相联系，但对于极端降水事件而言，环流异常和水汽输送通道明显加强。两条主要的水汽输送通道被分析：一条从北印度洋通过印度和孟加拉湾延伸到华南，另一条从西太平洋经海洋大陆和中国南海到华南，分别与前期秋季海温模态厄尔尼诺（El Nintilde;o）和印度洋偶极子（IOD）相联系。El Nintilde;o（La Nintilde;a）海温异常导致菲律宾海域上空的反气旋（气旋）异常，有利于暖湿空气在异常西南风（东北方）作用下从热带西太平洋输送到南海。在这些环流作用下，东亚冬季风东北部加强（减弱）导致中国东南区域极端降水频率更高（低）。在正（负）IOD阶段，由于Walker环流的减弱（加强）和印度上空异常的反气旋（气旋）环流，观测到从热带地区经过印度和孟加拉湾输送到华南地区的水汽增多（减少），导致中国东南区域极端降水事件的可能性较高（较低），潜在的物理机制可以用简化的一维涡量方程（Sverdrup平衡）来解释。

关键词：冬季极端降水，年际变化，厄尔尼诺，印度洋偶极子

1 引言

中国东南区域地区经常遭受极端天气和洪水事件，对人类社会产生重大影响。在2005年和2008年，中国东南地区极端的雨雪冰冻天气导致极大的生活和财产损失（Dong 2007）. 有句谚语曾经说过，一个人一只脚站在一个热炉上，另一只脚站在冰块上时整体而言比较舒适，我们可以清楚地知道，每个月或每个季节的平均数据是平滑的信息细节，这些细节正好描述了那些影响人类和自然系统可靠的极端现象。全球变暖似乎加强了极端降水事件的出现，因此在过去十年，越来越多的分析一直在处理各个相关领域的极端事件(Sun and Yang
2012; Wang et al. 2000, 2008, 2013; Zhang et al. 2014a)。大量工作把区域尺度上的大尺度环流异常与气候变化联系起来。这些对世界上人口密度最大的地区的严重影响，使我们更加关注提高对大尺度环流异常的认识，从而提前找到预测因素来预测极端降水概率的可能性。关于最早学习ENSO对全球范围内降水的影响能够追溯到1920年(Walker 1923, 1924)，最近的大量研究是从1980年之后开始的(例如：Rasmusson and Wallace 1983; Shukla and Paolino 1983; McBride and Nicholls 1983)。然而大多数研究是针对一般降水而不是极端降水，此外，我们发现不少文献中片面强调ENSO，我们也希望读者能够注意印度洋盆地地区，该地区也显示出非常明显的SST异常模式。

本研究的主要重点是量化和定位所涉及的机制，从而为长期预报者提供一些有用的指导方针，用于对极端降水进行季节性甚至多季节预测。潜在环流模式产生极端降水与中国东南区域降水基本一致，这些详细的信息能够用常用的指数来表示(Zhang et al. 2011)，例如强降水天数（月降雨量超过10毫米/天），超强降水的天数（月降水量位于20mm以上）和非常潮湿的天气（从第95百分位以后的月份总降水量），这里只提三个常用的，在我们的研究中采用潮湿天数指数。

影响中国东南地区大尺度大气环流形势的降水受大陆和海洋进程的影响，对于中国东南区域降水的年际变化特征，不少模态已经被证明会对其有影响，例如ENSO，西伯利亚高压，东亚冬季风，海表面温度（SST）以及东亚低压槽的强度和位置(Zhou et al. 2009; Zhou and Wu 2010; Zhang et al. 2014b). Wang et al. (2000)，黄荣辉（2003）等发现热带海温异常由于其特有的热容量衰减时间尺度，在年际时间尺度上是最大的环流变化驱动因子之一。ENSO作为太平洋主要模式的估计及其对东亚气候异常的影响已经过广泛和深入的讨论(Wang et al. 2000; Wang and Zhang 2002; Wu et al. 2003; Zhou et al. 2009; Zhou and Wu 2010; Chou et al. 2009; Kim et al. 2013)。Kumar等（2013）表明了与ENSO（Nintilde;o3.4）SST指数线性相关的月平均SST变率的比例约为15-20％，部分地区超过25％（西太平洋赤道以北），在1970年后，热带太平洋海温距平与中国南部的气候关系发生了改变(Ding et al. 2010; Li et al. 2010; Wang et al. 2012)，这与最近30年热带海温模态从传统ENSO偏移到ENSO Modoki-like状态相关(Feng and Li 2011; Zhang et al. 2011)。

印度洋偶极子（IOD）对热带海温模态来说是另一个重要的贡献者，能够解释印度洋海盆地区12%的海温变化(Saji et al. 1999)，通常在夏季发展，秋季成熟，冬季衰败。IOD描述了“积极”，“中性”和“消极”三个阶段中海面温度的非周期性振荡。正相位的特点是海平面气温高于平均水平，印度洋西部地区的降水量较大，而负位相是相反的情况，因此在东印度洋海域有暖水和更强的降水，在西部则为冷水和更干的情形(Ashok et al. 2001)。一个强的正相位有趋势导致印度尼西亚和澳大利亚陆面地区发生严重的干旱(Sajiet al. 1999)，Ummenhofer等（2009）的一项研究表明，例如联邦干旱（1895-1902）和二战时期干旱（1937-1945）和印度洋在IOD方面的变率之间存在显着的相关性，没有一个与传统上认为的太平洋海洋有相关性。在本文的研究中加上一个可能受IOD影响的区域，即中国东南区域。前期的研究表明正的IOD相位导致南亚高压增强，向东部延伸；西太平洋副热带高压加强，向西延伸(Li and Mu 2001; Li et al. 2006; Yuan et al. 2008; Xie et al. 2009)，通过产生Rossby波列，导致中国东部降水异常并在使得中国南部夏季炎热干燥(Guan and Yamagata 2003)。

基于热带海温和东亚异常气候之间紧密的关系，与中国东南区域极度降水的年际变化相联系的大气对异常海温回应在本文被研究。这篇文章的结构如下：第二部分是描述数据和方法以及对支持动力学机制的大气环流模式（GCM）进行简短介绍；第三部分是分析中国东南区域冬季极端降水的年际变化和相关的海温大气环流反馈；第四部分是中国东南区域冬季极端降水的相关环流对热带海温异常的回应；第五部分是结论。

2 数据和方法

2.1 观测

从中国气象局国家气象信息中获得中国每天的降水站观测值，在本文研究中我们选定中国东南区域范围为20°N–35°N，102.5°E–122.5°E，该地区高质量的数据共有229个可用的站点，时间序列从1979到2013。本文的冬季平均值是从上年的12月份到本年的2月份，如1979 - 1980年冬季的平均值（本文简称为1980年冬季）是指从1979年12月至1980年2月。每个台站的极端降水被定义为从1980年到2013年冬季相对于日降水量（0.1毫米以上）的第95百分位。极端降水天数是由中国东南地区二进制指数定义，当设置为1时表示一天中至少有10％的极端降水量超过第95百分位数阈值，否则设置为0，然后计算每个冬季的天数。所有与环流有关的气象资料和全球海温都来自ECMWF ERA-Interim再分析(ECMWF综合预测模型IFS Cy31r2的2006版本; Dee et al. 2011)。

目前通过确定关键SST模式研究了大尺度大气对海温异常的响应的方法有：如，滞后最大协方差分析（MCA），广义均衡反馈评估（GEFA）和最大响应估计（MRE））的方法(Czaja and Frankignoul 1999; Czaja and Frankignoul 2002; Frankignoul and Kestenare 2005; Frankignoul et al. 2011)。Frankignoul等(2011) 比较这些多变量统计方法，表明GEFA对截断的敏感性较差。MRE和MCA基本上没有偏差，但MRE对采样错误更敏感。在这项研究中，选择MCA是关于其他方法的取样限制和截断问题，最后MCA也提供了大气响应(Frankignoul et al. 2011)。MCA模式的统计显著性是使用100个随机样本的bootstrap方法估计的(von Storch and Zwiers 1999;Czaja and Frankignoul 2002)。

由于ENSO和IOD的相互作用和对降水异常的共同贡献，线性回归被应用去移除ENSO或IOD信号，分别从海温和相联系的大气数据中。例如，为了突出冬季大气对相对纯IOD（ENSO）SST模式的响应，印度洋（大西洋）盆地和相关大气环流系统SST异常减去El Nintilde;o（IOD）贡献的贡献，具体做法是减去原始海温异常与Nintilde;o3.4（IOD）指数线性回归。合成分析和t检验被应用进一步研究中国东南区域异常极端降水的相关环流异常与SST模态之间的机制。Nintilde;o 3.4被使用去描述厄尔尼诺事件，被定义为冬季(5°S–5°N, 170°W–120°W)区域的海温平均值。IOD被定义为秋季西印度洋(10°S–10°N, 50°E–70°E)和东印度洋(10°S–0°, 90°E–110°E)区域的海温差异

2.2 模式

为了证实海温异常在秋季和冬季驱动异常的水汽通道，GCM lsquo;PlaSimrsquo; 被用来进行SST强迫实验。PlaSim是GCM的一部分，其大气动力学核心采用便携式大气模型（PUMA），可免费从http://www.mi.uni-hamburg.de/plasim下载。该模型基于保存动量，质量，能量和湿度守恒的原始方程。除了大气部分，其他的气候子系统还包括高度简化的动力学：一个有生物圈和一个混合的海洋海冰的陆地表面系统。关于PlaSim气候学的详细概述可以参考网站http://www.mi.unihamburg.de/fleadmin/fles/forschung/theomet/docs/pdf/PS_Climate_Report.pdf。本研究中使用的水平分辨率为T42（2.8°times;2.8°），垂直高度由10个层。控制实验和敏感性实验的气候学差异的显著性通过小样本测试来估计(Preisendorfer and Barnett 1983; Zhi 2001)。

3 中国东南部极端降水的气候特征

3.1 气候环境

图 1 1980-2013年地理位置分布：a为冬季（12月-2月）每日第95%百分位降水量（mm/天）；b年冬季极端降水量的年平均气候平均值（mm/冬季）；c为一般降水（mm/冬季）

中国东南地区的冬季降水量的气候平均值、冬季降水方差和EOF分析表明，冬季降水量最多，最大值在210 mm以上，东南地区呈现均匀单极型分布(Zhang et al. 2014a)。在本文的研究中极端降水事件被定义为被超过了第95个百分位阈值，极端的阈值在中国东南部的降水分布如图1a所示。对于阈值，中国东南部极端降水量总和的气候平均值与冬季一般降水量总和分布相似，长江以南最高（图1b，c），平均而言,冬天在中国东南部的大部分地区，极端降水占到总降水量的20-30%。

下面本文使用合成分析来检验中国东南部的环流异常与冬季极端降水的联系。极端降水的天数被定义为在中国东南部至少有10%的站点有极端降水，即超过第95个百分点的阈值。因此我们获得在1980-2013年中国东南部的139个冬季极端降水日。根据这些标准，中国东南部的极端降水展示了类似于图1b的空间分布特征（极端的降水事件被定义为超过第95个百分位阈值），当时最大值更大。这表明极端降水天数是一个合适的指数去进一步分析中国东南部的极端降水事件。基于这个指数（EPD：极端降水天数），通过合成分析来分析大尺度环流区域。

3.2 合成分析

欧亚大陆上空的冬季大气环流主要由西伯利亚高气压主导(Gong and Wang 1999; Gong and Ho 2002)。中国东北在西伯利亚高压东部，盛行西北风；中国东南区域受西伯利亚高压东南部影响，盛行东北风。10m处水平风速异常（图2a）表明在中国东南区极端降水期间，中国东南沿海以及中国南海的盛行南风，印度到中国西南地区的受异常南风控制。这表明东亚东季风被在中低纬度被削弱，从北方向南的冷空气被抑制。同时，在异常西风带的作用下来自印度洋的暖湿气流被输送到中国南部。通过垂直的水蒸气的积分通量进一步分析了水汽输

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