平流层波动驱动的定量分析外文翻译资料

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平流层波动驱动的定量分析

Newman

摘要：纬向平均的涡动热通量与从对流层传播到平流层的波活动成正比。从传统的气象计算分析中得出了这个简单的涡度诊断的结果。就温室气体变化引起的平流层辐射变化而言， 因为平流层的这种“波动”对平流层温度有强烈的影响，所以有必要比较通量的影响。因此，我们必须通过全球气候分析了解热通量的精度和准确性。在这里我们利用5套气象资料分析的热通量来量化平流层，结果显示在北半球冬季，这些分析之间的平均差异在有扰动的条件下达到了15％。 这种巨大的差异源于定常的温度和径向风场中行星尺度的差异。相反，行星瞬态波在这五个分析中表现出极好的一致性这种瞬态热流量呈现一个长期的下降趋势。

1.引言

对流层高层的纬向平均涡热通量是用来描述平流层的形式的一个基本量。 这是热力学方程中的一个重要物理量，同时在准地转假设下，它通过变换欧拉平均(TEM)方程与平流层的动量联系起来[Edmon et al.,1980]的平流层的动力相关。在这个TEM公式中，涡流热通量形成了Eliassen-Palm 通量（E-P通量）矢量的垂直分量，这个E-P通量的差异作为一个自身的力量作用于平均流量[Edmon et al., 1980]。

许多理论都使用了E-P通量散度去解释平流层和对流层变换欧拉平均(TEM)公式[e.g., Edmon et al.,1980]的演变。Andrews et al.[1983]用一个模型来表明E-P通量差异和科里奥利力的残余循环在TEM的中形成了近似平衡的方程。 这些研究表明，涡度热通量对平流层温度和风速有很强的影响。由于温室气体的影响和温度与臭氧损失的非线性关系，理解观察到的热通量对于温度的关系成为理解平流层气候变化的重要问题。因此有必要用准确精密的涡度热通量来解释平流层趋势和变化。

最近的研究表明，波动的活动和最近的冷冬之间存在联系。Zurek et al.[1996]提出90年代的冬天更加的寒冷，冬季时期的涡度更加的孤立。Coyet al.[1997]补充了更多的内容，他认为1997年二月至三月期间低波活动传导到平流层直接导致了1997年的寒冷冬季。Weugh et al.[1999]检验了平流层极涡的持续与平流层低层的涡度通量相关。最近的模型解释温室效应可能改变涡度热通量，给极地低层平流层降温，并使极地臭氧空洞恶化[Shindell et al., 1998]，这样的研究迫使对平流层涡度热通量的估计进行定量的推算。

在本文中我们将讨论一些涡流热通量的细节问题。首先，我们将回顾一些用来计算热通量的分析。在第3节我们会回顾热通量的周期循环，展示其垂直结构，并讨论对它起主要贡献的特征。在第4节我们将展示长期估算热通量和来自各种分析的热通量估计之间的差异。尤其是，我们将重点关注1996年，1997年，和1998年。在第五部分，我们将讨论涡度热通量的趋势。在第6节中，我们将展示热通量差异对残余循环的影响。结论将在最后的第七节给出。

2.气象资料

我们使用五个分析来确定1 - 2月期间的热通量质量。 这些是国家环境预测中心（NCEP）气候预测中心（CPC）平流层分析，NCEP全球资料同化系统（GDAS），联合编制的NCEP / NCAR（国家大气研究中心）再分析，联合王国气象局（UKMO）分析和戈达德太空飞行中心（GSFC）数据作为模拟办公室（DAO）的分析。 在这五项分析中，有三项是在过去几年中经历了巨大变革的运营产品。 DAO分析和NCEP / NCAR再分析都是连续的，一致的同化系统，但DAO分析仅用几年，而NCEP / NCAR分析可用20多年。 我们只使用1979年以后的数据，因为在合并卫星数据之前与分析相关的问题[Pawson and Fiorino 1998; Banter et al. 1999]。

NCEP GDAS以各种模式进行预测和分析。 中期预测（MRF）模型是一种经营模式，经历了许多变化[McPherson et al.，1979; Kalnay et al.，1990; Kanamitsu et al.，1991; Derber et al.，1991; Ca plan et al.，1997]。 它是一个triangular 62（T62）截断频谱模型，可以摄取卫星辐射的温度检索。 这些分析可用于1000到10hPa的压力水平，水平网格是2.5°经度和2.5°纬度。 我们将把这个产品称为MRF62。

NCEP / NCAR再分析也是从这个相同的T62 GDAS模型产生的，只是输入来自卫星温度反演。 这个模型在所有年份都以固定模式运行[K alnay et al.，1996]。 分析可以在与MRF62相同的电网和压力水平上获得。 我们将此产品称为REAN。

NCEP / CPC根据T126 GDAS模型进行分析，客观分析卫星和无线电探空仪数据，将压力水平从70 hPa扩大到0.4 hPa [Gelman et al.，1986; Nagatani et al.，1988; Finger et al.，1993]。 水平网格覆盖在65乘65点立体投影上，我们将其插入经度为5°，纬度为2°的网格。 在100 hPa及以下时，这些分析仅基于T126 GDAS产品，这是一种比MRF62更高分辨率的产品。 气温和地理高度是对流层平流层混合系统的基本产品，而我们的团队使用Randel [1987]和Newman et al.[1988]描述的方法在各个层次产生了一致的平衡风。我们将此产品称为CPC。

UKMO同化系统采用水平分辨率为经度为3.75°，纬度为2.5°的网格点模型[Lorenc et al.，1993; Cullen，1993; Swinbank and ONeill，1994]。 分析可用于0.4 hPa的压力水平。 Manney et al.[1996] 比较了UKMO和CPC产品，发现CPC产品在平流层高度的温度更低，更符合无线电探空仪的观测情况。接近100 hPa这两种分析均与探空观测结果相差不大。DAO同化使用水平分辨率为2.5°经度* 2°纬度格点模型。[Schubert et al., 1993;Suarez and Takacs,1 995]. 这种同化是用来服务大气传输研究中平流层示踪剂的。UKMO [Coy and Swinbank，1997] 和CPC [Coy et al., 1994] 比较了DAO的输出。Coy和Swinbank [1997] 指出了UKMO和DAO在北半球中高纬度的纬向平均风上存在1m/s内的差距，在纬向平均温度上存在1K以内的偏差。

图1 1979年-1999年1月，国家环境预测中心(NCEP)/国家中心(National Centerf)或大气环境研究中心(REAN)的涡热通量纬向平均。(a)总通量，(b)波1-3总通量，(c)波1-3平稳通量，(d)波1-3瞬态。

3涡流热通量气候学

涡流热通量是涡流纬向风和涡流温度的协方差，这是不同于纬向平均的最基本的方面，已被上划线注明。通量是通过对v和T产品求纬向平均计算出来的。单体波对热通量的贡献是通过计算和的傅里叶分量得出的。

在数字地图[Oort, 1983; Wu et al., 1984; Wu et al.,1987; Randel, 1992]中体现了对流层和平流层的涡流热通量的气候评估。Pawson和Kubitz [1996] 使用来自柏林自由大学的分析显示了平流层中层涡流热通量的活动。这里我们使用REAN来延伸讨论涡流热通量的形态学。

3.1垂直变化

涡流热通量在平流层达到了最大值。图1a指出来自于REAN对1979-1999这一时期21年1月的纬向平均涡流热通量。在65°N的10HPa高度出通量的最大值超过了120K m 。随着涡流振幅的增加，通量随高度呈指数增长。随着大气密度的降低，振幅随高度的增大而增大。由于波能与大气密度和波的平方成正比，当波的能量守恒时，向上传播的波振幅呈指数增长。平流层下层100-200hPa之间涡流热通量的最大值在55°N到60°N之间。

图2 来自REAN的40°-70°N区域的平均100 hPa涡流热通量平均值。黑色实线表示1996.7月至1997.6月期间的日价值，白色曲线是31日平滑值的20年均值（1979-1998），虚线曲线是波1-3这20年的平均水平。 灰色阴影显示了20年期间每日价值的范围。

3.2 不同尺度波对热通量的贡献

平流层热通量主要取决于行星波。图1b体现了波1-3对涡流热通量整体的贡献在100hPa以上几乎完全取决于波1-3的贡献。行星波对通量的支配作用是因为小尺度波无法传播到平流层更强的西风气流中。这种大尺度起支配作用的特点很好的吻合了Charney-Drazin的波传播理论[Charney ,Drazin, 1961]。背景流场滤除了向上传播到平流层的小尺度波。

3.3定常波和瞬变波对热通量的贡献

图1c和1d显示了静态波和瞬态波在平流层和对流层纬向平均热通量的组成情况，静态波对涡流热通量其主要作用。更多的对流层低层的瞬态涡流热通量来源于小尺度波动。静态行星波起支配作用的结果来源于静态的星星尺度地形强迫和海陆差异以及较慢相速的行星罗斯贝波[ Hartmann,1 985]。

3.4热通量年周期

图2展示了100hPa北半球中纬度地区的涡流热通量的年变化。白色曲线展示了1979年1月到1998年12月涡流热通量所有波动31天滑动平均。灰色阴影区展示了20年每日数据的范围。通量在夏季的量值很小，与对流层弱的波动活动以及我们对于波动不能传播到平流层的东风气流的理论预期相一致。波动活动在秋天开始建立，涡流热通量在12月到2月期间达到极大值。综上所述，100hPa涡流热通量主要受冬季行星波支配。图2的虚线展示了波1-3对涡流热通量的贡献。几乎所有的热通量在隆冬季节都是由这些行星波贡献的。3成以上的波只有1Km/s。在这些高波数的各种分析中，只有一个相对较小的变化。有趣的是，在春季和秋季，这种大尺度波相关贡献较小。事实上，中尺度涡流热通量在春季和秋季存在半年周期的峰值。其次，这是对Charney-Drazin理论的普遍认可，即在西风气流较弱时，小尺度波可以传播到平流层。

3.5热通量日变化

涡流热通量的日变化很大，图2展示的数值是从1996年7月到1997年6月的涡流热通量。可以肯定的是热通量可以在几天内的变化量达到20 K m。一次峰值达到30Km/s的事件发生在在这个特殊的冬季的11月中期。12月到2月的平均热通量值达到了15.5 K m，标准差约为10.1Km/s。日值得合理分布函数是符合高斯分布的，对较低的值有轻微的偏斜度。

图3 1997-1999年21年期间1月份100hPa平均涡流热通量

等值线间隔为10 K m

3.6热通量水平结构

图3展示了1979-1999年这21年1月100hPa涡流热通量平均值与经纬度的关系。对纬向平均涡流热通量有正贡献的是(1)西伯利亚向极低的暖平流和(2)斯堪的纳维亚地区向南的冷空气。加拿大北部地区向南的弱暖平流对纬向平均通量起负贡献。这种地区对通量的贡献可以理解为一种地形强迫特征(i.e., 稳定特征) [Plumb, 1985]。这种强迫是一种地形作用和热力强迫在同一地形上非线性的共同作用的结果[Ringlet和 Cook, 1997]。东西伯利亚地区对热通量最大的贡献来源于西藏地区的地形强迫[Plumb, 1985]。

3.7涡流热通量年际变化

涡流热通量的年际变化很大。图4a展示了40°N-70°N区域1月到2月时期100hPa涡流热通量的平均值。CPC通量(实线)范围在1979，1984和1999的最大值接近18 K m，而在1997年最小值约为6.618 K m。

涡流热通量总量在80年代初到90年代中期有所降低，在1998-1999年有所回升。3.2节所示涡流热通量主要由行星波1-3决定。此外，大多数行星波涡流热通量来源于静止波(图4c)。净值通量展示了准两年变化。而瞬态波活动代表了大量涡流热通量(图4d)。瞬态热通量的年际变化小于静止热通量。然而，瞬态热通量可以高达8K m (e.g.,1 991)。

4涡流热通量差异评估

4.1平均差

各种分析的涡流热通量评估的差异较大。图4展示了5种不同分析系统的涡流热通量评估(这些系统的说明见小节2)。1997年这些分析的平均值大约是9 K m。REAN通量最大值约为11.1Km/s，然而CPC的最低值在6.6 K m。1sigma;的误差可能是18%的分析中表面上使用了同一输入数据。与其他年份的比较表明，这些分析具有2.5 K m的差异。总的来说，CPC与REAN在这21年的差异分析中存在15%不确定性的1sigma;的误差。

对于这21年，REAN给出了热通量的最大值，然而CPC给出了最低值。1月到2月的平均值约为15 K m,上下浮动在15-20%(plusmn;2.5 K m)。REAN的热通量比CPC的高1.5 K m。对CPC和REAN的回归斜率系数是0.818，表明最低通量的差异在变大。在后边的时期，UKMO和DAO除了在1997年以外都给出了较低的热通量。

涡流热通量估计的差异通常是由大尺度波动造成的。图4b-4d总体、静止、瞬态热通量也展示了波1-3的对涡流热通量的贡献。图4a说明小尺度波对差异有微弱的贡献。瞬态热通量估计分析之间的差异很小通常小于1Km/s。在行星驻波中发现热通量估计之间的差异。

我们详细地考虑了1996，1997和1998年1月到2月的通量。REAN比CPC的通量分别高3.3，4.7和0.2 K m。在这21年中，1997年的差异是最大的。在仅考虑前三个波的径向风(v)和温度(T)的条件下，REA

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