分析厄尔尼诺对东亚季风和长江夏季洪水的影响外文翻译资料

PUBLICATIONS

Geophysical Research Letters

RESEARCH LETTER

10.1002/2016GL071190

Key Points:

• ENSOrsquo;s complex temporal and spatial diversities can be well captured when combining equatorial and off-equatorial SSTAs to a new metric
• This metric captures a robust year-round ENSO/monsoon relationship and the Yangtze River basin summer flooding events
• The ENSO complexity captured by the metric can be predicted several months in advance, thereby providing monsoon predictability

Unraveling El Nintilde;orsquo;s impact on the East Asian Monsoon and Yangtze River summer flooding

Wenjun Zhang¹, Fei-Fei Jin^2,3, Malte F. Stuecker², Andrew T. Wittenberg⁴, Axel Timmermann⁵, Hong-Li Ren³, Jong-Seong Kug⁶, Wenju Cai⁷, and Mark Cane⁸

¹Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, ILCEC/CIC-FEMD, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China, ²Department of Atmospheric Sciences, SOEST, University of Hawairsquo;i at Mānoa, Honolulu, Hawaii, USA, ³Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing, China, ⁴Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, National Oceanic and Atmospheric Administration, Princeton, New Jersey, USA, ⁵IPRC, SOEST, University of Hawairsquo;i at Mānoa, Honolulu, Hawaii, USA, ⁶School of Environmental Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology, Pohang, South Korea, ⁷CSIRO Oceans and Atmosphere, Victoria, Australia, ⁸Lamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University, Palisades, NY, USA

Supporting Information:

• Supporting Information S1

Correspondence to:

F.-F. Jin,

jff@hawaii.edu

Citation:

Zhang, W., F.-F. Jin, M. F. Stuecker, A. T. Wittenberg, A. Timmermann, H.-L. Ren, J.-S. Kug, W. Cai, and M. Cane (2016), Unraveling El Nintilde;orsquo;s impact on the East Asian Monsoon and Yangtze River summer flooding, Geophys. Res. Lett., 43, 11,375–11,382, doi:10.1002/ 2016GL071190.

Received 12 SEP 2016

Accepted 22 OCT 2016

Accepted article online 26 OCT 2016 Published online 15 NOV 2016

copy;2016. American Geophysical Union.

All Rights Reserved.

Abstract Strong El Nintilde;o events are followed by massive summer monsoon flooding over the Yangtze River basin (YRB), home to about a third of the population in China. Although the El Nintilde;o–Southern Oscillation (ENSO) provides the main source of seasonal climate predictability for many parts of the Earth, the mechanisms of its connection to the East Asian monsoon remain largely elusive. For instance, the traditional Nintilde;o3.4 ENSO index only captures precipitation anomalies over East Asia in boreal winter but not during the summer. Here we show that there exists a robust year-round and predictable relationship between ENSO and the Asian monsoon. This connection is revealed by combining equatorial (Nintilde;o3.4) and off-equatorial Pacific sea surface temperature anomalies (Nintilde;o-A index) into a new metric that captures ENSOrsquo;s various aspects, such as its interaction with the annual cycle and its different flavors. This extended view of ENSO complexity improves predictability of YRB summer flooding events.

1. Introduction

The El Nintilde;o–Southern Oscillation (ENSO), which originates in the equatorial Pacific, is the dominant mode of interannual climate variability (Figures 1a and 1b) and has pronounced global climate impacts [Latif et al., 1998; Neelin et al., 1998; Trenberth et al., 1998; Wallace et al., 1998; McPhaden et al., 2006]. For instance, destructive Asian summer monsoon flooding events occurred in the Yangtze River basin (YRB), the crucial water catchment in China, following the peak of the two major El Nintilde;o events in 1982/1983 and 1997/1998 (Figures 2a and 2d). The 2016 massive summer flooding in this area is further testimony to a link-age between Pacific sea surface temperatures (SST) and Asian rainfall anomalies (Figures 2a and 2d). However, the widely used ENSO SST index, commonly referred to as the Nintilde;o3.4 index (defined as the SST anomalies averaged over the region 5°S–5°N and 120°W–170°W; Figures 1a and 1b), fails to capture this ENSO impact on the East Asian Monsoon system (Figures 2b and 2e).

Recent studies showed that nonlinear interactions between ENSO and the background annual cycle result in a conspicuous deterministic spatial and temporal expansion of ENSOrsquo;s signal via the generation of an ENSO/annual cycle combination mode (C-mode) [Stuecker et al., 2013], characterized by near-annual com-bination tone periods at ~10 and ~15 months and distinct meridionally asymmetric patterns in both atmospheric variables [Stuecker et al., 2013, 2015a, 2015b] and SST anomalies (Figures 1c and 1d). In addition, recent observations show that ENSO exhibits pronounced diversity (“flavors”) in its zonal SST structures and corresponding impacts [Ashok et al., 2007; Kug et al., 2009; Kao and Yu, 2009; Yeh et al., 2009; Ren and Jin, 2011; Takahashi et al., 2011; Capotondi et al., 2015]. Two main El Nintilde;o flavors are distinguished, an eastern Pacific type (EP-El Nintilde;o) and a central Pacific type (CP-El Nintilde;o), which is also referred to as El Nintilde;o Modoki [Ashok et al., 2007].

Our understanding of ENSOrsquo;s complex temporal and spatial diversities is still in its infancy. This uncertainty is also reflected by the number of hypotheses that explain the widely varying ENSO-monsoon relatio

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

分析厄尔尼诺对东亚季风和长江夏季洪水的影响

Zhang,W.,F.F.Jin,M.F.Stuecker,A.T.Wittenberg,A.Timmermann, H.-L. Ren,J.-S. Kug, W. Cai, and M.Cane

摘 要：强厄尔尼诺事件之后伴随的是长江流域（YRB）的大量夏季洪涝爆发，而长江流域是中国约三分之一人口的家园。虽然厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是全球许多地区季节尺度气候预测的主要依据，但其与东亚季风的联系机制仍很难琢磨。例如，传统的Nintilde;o3.4ENSO指数只能捕捉北半球冬季东亚降水异常，而不是夏季。在这里我们展示ENSO和亚洲季风之间存在一个很好的全年可预测的关系。通过将赤道（Nintilde;o3.4）和赤道外太平洋海表温度异常（Nintilde;o-A指数）合并为一个新的度量标准以揭示ENSO的各方面特征，如它与年循环及其与不同类型的相互作用。这种ENSO复杂性的扩展观点提高了YRB夏季洪水事件的可预测性。

1 引言

厄尔尼诺-南方涛动，它起源于赤道太平洋，是年际气候变化的主要模态（图 1a和1b），具有显著的对全球气候的影响作用[拉提夫等人，1998;Neelin等人 ，1998；Trenberth等人，1998;Wallac等人，1998;McPhaden等人，2006年]。例如，破坏性的亚洲夏季风洪水事件发生在长江流域（YRB），这是中国的重要水系，紧随分别发生在1982/1983、1997/1998的两大厄尔尼诺事件的峰值后（图2a和2d）。而在2016年的大规模夏季特大洪水也进一步证明了太平洋海表温度（SST）和亚洲降水异常之间的联系（图2a和2d）。然而，广泛使用的ENSO SST指数，通常又被称为Nintilde;o3.4指数（定义为SST异常在区域5°S-5°N，120°W-170°W的平均值;图1a和1b）并没能反映ENSO对东亚季风系统的影响（图2b和2e）。

最近的研究表明，通过ENSO/年周期组合模式（C模式）ENSO与背景年周期之间的非线性相互作用导致ENSO信号的显著确定性空间和时间特征[Stuecker et al.，2013]，其特征在于〜10月和〜15月的近年度组合周期频率以及大气和海温异常明显的经向不对称模式[Stuecker et al.，2013，2015A，2015B]（图1c和1d）。另外，最近的观测表明ENSO在其纬向SST结构和相应的影响方面表现出明显的多样性[Ashok et al，2007;Kug等人，2009;Kao和Yu，2009;Yehetal.，2009;任和金，2011 ; Takahashi等人 ，2011年;Capotondi等人 ，2015]。两种主要的厄尔尼诺型区分为，东太平洋型（EP-El Nintilde;o）和中太平洋型（CP-El Nintilde;o），中部型也称为El Nintilde;o Modoki [ Ashok et al.，2007 ]。

我们对ENSO复杂的时间和空间多样性的理解仍处于起步阶段。这种不确定性也反映在解释ENSO-季风变化关系上有着众多的假说 [ Webster et al.，1998 ; Wang等人 ，2000年;杨等人，2007;谢等人，2009年，2016年;Stuecker等人 ，2015a;Zhang等人 ，2016年]。重要的是，Nintilde;o3.4指数未能捕捉到ENSO的空间及其季节变化特征。新的指数被设计来描述对应不同ENSO型的SST异常的纬向不对称[Ashok et al.，2007;Kao和Yu，2009;任和金，2011; Takahashi等人，2011年]。并没有考虑到由于它与年周期的非线性相互作用而引起的ENSO时空特征。在这项研究中，我们证明在统一框架下考虑ENSO复杂性的这些方面时，可以量化和预测ENSO相关的气候影响，例如YRB流域在厄尔尼诺峰值后北方夏季极端洪水事件。

图1 ENSO SST和风变率。（a）SST（等值线间距为0.3°C，相关系数为阴影）和850 hPa风（向量以m/s为单位，95％置信水平以上）异常值回归到Nintilde;o3.4指数上（SST异常在紫色方格内平均）。（b）归一化的Nintilde;o3.4指数。（c）在赤道太平洋上（10°S-10°N，110°E-90°W）SST和850 hPa风场异常回归到表面风场异常的第二主成分（PC2）上（如图1a所示） 。等值线间隔为0.1°C。（d）根据图1c中紫色框中突出显示的区域的SST异常定义的归一化PC2（蓝色）和Nintilde;o-A指数（红色）。

2 结果

ENSO C模式下的风场图[McGregor et al.，2012年;Stuecker等人，2013]，其包括异常低水平西北太平洋（WNP）反气旋（图1c）中，通过热通量迫使生成经向不对称SST异常模式[Stuecker等.，2015a]。因此，这种海温异常模式（图S1中的辅助信息）反映了赤道ENSO SST对赤道东太平洋以外地区的偏远影响（见第4部分）。我们利用这种强制SST异常模式（图S1））推导出一个新的Nintilde;o-Asymmetry SST指数（以下简称Nintilde;o-A）来捕获ENSO复杂性的两个重要方面：不对称的ENSO C模式和与不同于ENSO相关风格的纬向SST不对称的模式。通过构建，Nintilde;o-A和Nintilde;o3.4指数及其相应的模式在很大程度上彼此正交（参见第4节并参考图 1，S1和S2）。Nintilde;o-A指数定义为：

其中括号表示：SW（0°S-20°S，120°E-160°E），SE（0°S-20°S，100°W-140°W）区域平均海温距平异常；NC（0°N-20°N，150°E-130°W）

Nintilde;o-A-相关SST异常模式（图S1A）显示出与强制C-模式SST图案非常相似的结构（图1c和S1b中），具有负SST距平北部和中部（NC）热带地区、西南（SW）和东南（SE）热带太平洋上空的海温异常。Nintilde;o-A指数显示与El Nintilde;oModoki指数（EMI）也有一些相似性（r= -0.58; 表S1和图S2在支持信息中），但其空间和光谱特征明显不同（图S3）。这些差异可以解释为EMI指数凸显了赤道地区的纬向海温异常不对称（图S3），并且与CP-El Nintilde;o事件的不同指数密切相关[ Ashok et al.，2007 ; Kao和Yu，2009;任和金，2011;Takahashi等人 ，2011 ]。与此相反，Nintilde;o-A指数除了捕获子午SST异常不对称（图1c和S1），以及在较高频率C-模式变化以〜10月或〜15个月组合周期频率外，其特征还在于频谱的峰上（图S3c）。因此，Nintilde;o-A指数包含与C模式和CP-El Nintilde;o事件相关的变率，如各自的相关性所示（图S2和第4部分）。

图2 厄尔尼诺对华东降水的影响。（a）华东（110°E-120°E）2年（1983年和1998年）的平均降水异常（阴影，mm/d）和2016年7月前降水异常（等值线间隔1 mm/d）。（b）根据1979 - 2015年的数据，利用Nintilde;o3.4指数线性回归重建1983年和1998年平均降水异常（阴影，mm/d）。（c）与图2b相同，但使用Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A进行重建。（d）观测到1983年和1998年平均（阴影，mm/d）和2016年6月（等值线间隔1 mm/d）的6月-7月-8月降水异常。（e）利用Nintilde;o3.4线性回归重建1983年和1998年的平均JJA降水异常。（f）与图2e相同，但使用Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A进行重建。

使用Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A双指标度量的好处在于其将时间演变与东亚季风指数进行比较时变得明显。厄尔尼诺事件通常在北方春季和夏季发展，在北方冬季达到高峰期，并在接下来的春季和夏季结束（图S4a）。相反，Nintilde;o-A指数在北半球秋季表现出快速的相位反转，类似于C模式演变（风PC2）。此外，它还包括印度洋春季和夏季发展衰退的主要特征（IO）-由于WNP当地海-气相互作用贡献的持续性造成的太平洋海温异常[ Wang et al.，2000 ]和IO电容机制[ Xie et al。，2009;谢等人.，2016 ]。季节性逆转[ Stuecker et al.，2015a ]西太平洋副热带高压异常（WPSH），与东亚夏季风异常（EASM）密切相关[ Wang et al.，2013 ]，这些同时被Nintilde;o-A指数所捕获（图S4b-S4d）。ENSO C模式地面风异常通过异常热通量引起海洋混合层响应[如Klein et al.，1999年]，从而在赤道太平洋产生Nintilde;o-A相关的SST异常。因此，海洋混合层的记忆效应使得C模式响应能够持续到北方夏季[ Stuecker et al.，2015a ]，从而导致观测到的EASM异常。因此，Nintilde;o-A指数包括ENSO对EASM的复合影响，这是由于非线性ENSO /年周期相互作用的过程，通过C模式动力学（以经向非对称SST异常为特征），用于快节奏季节逆转及其通过WNP本地海-气相互作用和IO电容器机制进一步放大和保持[ Stuecker et al.，2015a ]。

为了进一步说明ENSO扩展观点的价值，我们证明了在二维Nintilde;o3.4-Nintilde;o-A状态空间中将9个观测到的厄尔尼诺事件分为两类（图S5a）。五个事件（1982/1983年，1986/1987年，1991/1992年，1997/1998年和2015/2016年），具有较高的正Nintilde;o-A值，表现出典型的EP-El Nintilde;o SST异常模式（图S5b）。另外五个事件（1994/1995年，2002/2003年，2004/2005年，2006/2007年和2009/2010年）表现出负Nintilde;o-A值，并具有所谓的CP-El Nintilde;o SST异常模式（图S5c）。因此，Nintilde;o-A指数也是区分厄尔尼诺特色的有效指标。

当仅由Nintilde;o3.4表示时，ENSO和WPSH指数之间的瞬时相关性仅在十二月至四月期间很强（图S6a）。这种关系在北方夏季将破裂。相反，本季的Nintilde;o-A和WPSH之间的相关性很明显（图S6a）。因此，我们能够通过我们的双指数ENSO度量标准，在ENSO和东亚季风环流之间建立显著的全年关系（图S6a）。事实上，在这种回归中加入其他热带海温异常指数并不会进一步改善这种相关性（图S6b）。

同样，Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A指数一起解释了全年降水变化的一个重要部分，特别是在北方夏季的YRB上，而仅仅用Nintilde;o3.4指数只能解释中国南部的降水变率（30°N以南）在北方冬季（未显示）。有趣的是，在解释降水的改善（未显示）时显示出在降水的季节性行进之后众所周知的北移[Tao and Chen，1987]，表明ENSO引起的季风起始变率也被Nintilde;o-A指数表现出来（也参见图2和2c）。在厄尔尼诺年期间，6月-7月-8月（JJA）Nintilde;o-A指数与YRB降水相关性很好（r=0.77）。因此，虽然我们无法通过仅使用Nintilde;o3.4（图3b）来实现，但我们可以这样做，如果我们包括Nintilde;o-A在重构（图3c）。因此，通过结合Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A，可建立ENSO与长江流域降水的全年关系（图3a）。自然，我们只能恢复ENSO相关的变化。季风降水也表现出大的非受迫性内部变动，这将使得在比较非厄尔尼诺年与厄尔尼诺年（着色点）JJA YRB降水异常（黑点）时变得明显（图 3b和3c）。

特别是，我们两个指标度量捕捉跟1982/1983、1997/1998这种强厄尔尼诺事件在北半球夏季长江流域洪水（图 2c和2f），这也被视为2016年夏季的情况（图2c和2d）。实际上，在中国南方地区（已显示与1983年和1998年相似的模式），已经在3月-4月-5月（2016年）期间观测到高于正常降水量的数值，与两个Nintilde;o指数（图S7）的重建结果非常吻合。继这些指数在2016年夏季进行持续性预测后，我们预计长江流域夏季降水会有所增加，这得到了2016年夏季实际观测数据的证实（图表3d和3e）。

图3 长江流域（YRB）降水重建与预测。（a）使用Nintilde;o3.4和Nintilde;oA，对观测到的（蓝线）和重建的（黑线）YRB（110°E-120°E，27°N-33°N面积平均）降水异常的3个月滑动平均进行归一化处理，（b和c）厄尔尼诺现象发展（黄点）和衰减夏季（红点）以及其余非厄尔尼诺现象夏季（黑点）的观测和重建的JJA平均YRB降水异常之间的关系。（d）观测到的2016年降水异常（蓝线，mm/d），3个月滑动平均重建数据（基于观测的Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A，实黑线，mm/d），基于持久性的使用Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A预测（黑色虚线，mm/d）以及单个CFSv2成员（灰线，mm/d）和集合预报平均值（橙线，mm/d）,自2016年4月初始化(e)使用Nintilde;o3.4和Nintilde;o-A重建法对中国JJA平均降水异常（阴影，mm/d）进行持续性预测。

3 讨论

我们对ENSO的扩展观点不仅有效捕捉ENSO的复杂性及其对气候的重要影响，而且还提供了量化ENSO复杂性和可预测性的方法。不同于具有公知的具有持续韧性的Nintilde;o3.4指数（图4a）中，Nintilde;o-A指数没有明显的韧性屏障;相反，其持久性障碍只针对深秋气候（图4b）。尽管存在这些持续性障碍，但根据五个动力学模型的后报实验推断，Nintilde;o-A指数的预测技

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[21271]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word