南亚夏季风区域季节内振荡的年际变率外文翻译资料

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南亚夏季风区域季节内振荡的年际变率

DAVID M. LAWRENCE和PETER J. WEBSTER，科罗拉多大学大气与海洋科学系

Boulder，科罗拉多。

（收稿日期2000.2.24，结稿日期2000.11.29）

摘要：据研究表明南亚季风的季节内振荡是随年变化的。代表季节内平均ISO活动的指数是使用1975到97年期间的向外的长波辐射数据。发现到，ISO活动的年际变率与离散事件数量年份间的变化有关，而与特定阶段的变化无关。

夏季，ISO活动表明了与印度季风的强度存在较强的反相关关系，但与整个南亚季风的强度无关，主要是因为在ISO活动和孟加拉湾的南亚季风成分没有相关性。这里过去的22年表明，印度季风的强度与ISO活动的联系相较于与厄尔尼诺振荡的联系更为紧密。可是，据发现，除了南亚季风季节刚开始有弱的正相关，夏季ISO活动与ENSO现象无相对相关关系。因此，ISO活动与印度季风的关系基本独立于ENSO与印度季风的关系。ISO活动与其他同时期或者重要的海表面温度变量是无关的。

1.引言

南亚季风的年际变率一直是广泛研究的课题[来自Wsbster et al.(1988)],主要是因为深远的社会和经济影响，南亚大的农业人口和季风在全球范围内的影响。所以，季风的季节性预测长期以来作为预报目标。统计预报往往是可以成功预测（Krishna Kumar et al. 1995）,但是准确的动力季节性预测却被证明难以预报（Brankovic and Palmer 2000).

另一方面，季风动力的季节性预报是影响季风强度的复杂多样的强迫因子所造成的。这些强迫因子包括对厄尔尼诺—南方涛动反向相关的广泛研究（ENSO；Yasunari 1990;Webster and Yang 1992;Webster 1995;Ju and Slingo 1995;Wainer and Webster 1996）,稳定联系的年代际变化所引起的复杂性（Elliot and Angell 1988;Torrence and Webster 1999）.印度洋海表面温度距平可能是一个重要因素（例如，阿拉伯海平均五月的海表面温度，Rao and Goswami 1988;进入秋季和冬季印度洋海表面温度，Harzallah and Sadourny 1997;Clark et al.2000).季风降水的两年一次振荡也是一个因素（Mooley and Parthasarathy 1984）,也与对流层顶两年一次振荡有关，发现许多大气变量，包括降水、海平面气压、对流层顶风、和海表面温度（Meehl 1987,1997）或者是欧亚所覆盖积雪的两年变化（Vernekar et al. 1995;Yang 1996).

南亚季风强度的年际振荡的一个潜在来源是季节性变量的年际变化（Sperber et al. 2000).夏季风区域季节内振荡的主要特征是南亚降水的间歇性循环，并展示出30~60天的活动周期（e.g.,Yasunari 1979;Sikka and Gadgil 1980;Gadgil and Asha 1992). 间歇性循环与赤道印度洋所观测到的对流传播相联系（Lau and Chan 1986;Gadgil and Asha 1992）,反过来似乎与季节内或Madden-Julian振荡相关的向东运动有关（ISO；Julian and Madden 1981;Lau and Chan 1986）.

有许多证据可以证明ISO活动的年际变化率可能会影响季节内季风强度。Hendon et al.(1999)发现北极冬季的全球性ISO活动与澳大利亚季风强度成反相关。另一角度而言，具有较强且数量较多的季节内振荡的冬季与澳大利亚北部季风降水减少的季节趋向一致。可是，在冬季和夏季的ISO活动以及南亚和澳大利亚季风存在显著的差别。例如，在北部的冬季ISO活动更为强盛且更具有规律（e.g.,Madden 1986;Hendon and Salby 1994）澳大利亚季风的位置更靠近赤道，这里ISO活动最具影响，甚至超过了南亚季风。

图1 1987和1988年（10ordm;—15ordm;N，75ordm;—80ordm;E）6月—9月逐日平均降水量随时间的变化

许多研究学者观察夏季ISO的强度和特征的年复年的变量。Yasunari(1980)观察到在1972年夏季，大气60天振荡较所40天振荡有了明显的增强趋势，而在印度出现了旱年。Mehta and Krishnamurti(1988)发现某些年份的夏季，对流活动有规律的向北传送，而其他年份的夏季是无规律向北传送或者不会向北传送。Singh et al(1992)发现季节

图2.1987和1988年6月—9月沿75ordm;—80ordm;E逐日降水随时间—纬度的变化

内ISO的强度可围绕它的平均强度的半倍到两倍变化。Chowdhury et al.(1988)提出，从有限的数据，ISO活动的季节内变化与全球季风强度有关。Ferranti et al.(1997),使用来源于欧洲中心关于中纬度天气的十年数据来预报大气模型比较项目整合，发现季节内和年际振荡有一个关于亚洲季风区域的主要变量模型。

ISO活动中年复年改变的一个例子是，如图1所示，展示了从1987到1988年夏季印度中部逐日降水序列，图2是时间纬度的降水图，区域为75ordm;—80ordm;E。在1987年夏季有三个典型活跃的阶段，分别为四十天左右。对比图2的时间纬度图展示了印度中部的三个活跃阶段与降水系统向北传送有关。相反，在1988年夏季，并没有明显活动和中断期，而整个季节的降水也是相对于稳定。特别是，1988年夏季绝大部分时间的降水量比较小。此外，降水向北连续运动的证据有着很大部分的缺失，除了7月1日到21日这一一大的降水事件Vernekar et al.(1993)之前提出ISO强度有着显著的差异，在1987年ISO强度很强，而在1988年ISO活动实际上就消失了。

从预报目的角度而言，ISO活动的年际变化背后的原因还在寻找。之前研究关于ISO活动年际变化率发现了与ENSO事件存在联系。Hendon et al.(1999) and Slingo et al.(1999)发现冬季ISO活动的振幅从本质而言与热带西太平洋海表面距平差或者是关于冬季ISO活动的其它海表面温度距平差无关。可是，在ENSO事件的热状态时，似乎可以检测出冬季ISO活动东向位移（Gutaler 1991；Fink and Speth 1997; Hendon et al. 1999).ENSO事件和夏季ISO活动的关系并不能这样理解，但是通过5级全球光谱模型的实验，Krishnan and Kasture 发现到在ENSO事件的热状态时，较慢阶段内的对流活动向北传送更具规律性。

这个课题的目的是为了调查ISO活动的年际变化率月南亚季风强度的关系。同时也要研究夏季ISO活动中边界强迫力的影响。

课题第一部分使用数据集的描述来评价ISO活动和季风强度，第二部分来对ENSO事件进行评估，第三部分引进使用过的季风强度指数，并根据这些指数简单的检验季风月ENSO事件之间的关系。第四部分定义夏季ISO活动的客观量度。第五部分连续使用ISO活动指数去研究夏季ISO活动、ENSO事件以及南亚季风之间的关系。第六部分进行总结和讨论。

2.数据

使用OLR数据来评估南亚季风区域内的ISO年际变率（Liebmann and Smith 1996）.OLR遥感数据通常可以作为深层热带对流活动的表征，同时，通常研究ISO对流活动。OLR数据采用全球2.5ordm;网格距，时间是从1974年6月到1997年12月，其中除开1978年10月的间隔。本次课题分析1975到1997年，也包括1978年，这22年北方夏季的数据。

使用OLR和全印度降水指数（AIRI）来研究季风强度（这个指数下个部分也会使用）。全印度降水指数可以衡量整个印度306个分散测量站的平均，以及平均整个6月到9月阶段，同时也可在整个研究过程得到使用。

通常使用拉尼娜海表面温度指数来估计ENSO事件的位相，范围在5ordm;S-5ordm;N,150ordm;-90ordm;的月平均Reynolds海表面温度可以进行计算拉尼娜海表面温度指数。在1982年前，海表面月气温的估计值值来源于重建的月平均海表面温度（Smith et al. 1996）这是基于基本观测站的观测以及用EOFS内插。在随后这些年，对于弱的海表面温度分析是基于对观测站和卫星观测的最佳插值（Reynolds and Smith 1994）.

对这个课题最初的限制所使用的记录长度相对较短。在对ISO年际变率的诊断研究时，这个限制并不能轻易解决，因为22年的OLR记录是可用于评估ISO活动最优且最长的数据集。理论上而言，ISO活动年际变化也可以使用40年环境预报国际中心和大气研究国际中心（NCEP-NCAR）的再分析数据集。可是，对于这一点而言，在20世纪70年代末NCEP-NCAR数据相对于卫星风信息的共同可用性的优越性并不明显。卫星信息的缺少对数据配件区域有着明显的危害，例如印度洋盆地。结果，在这次研究中我们仅仅只能使用22年OLR数据集，依靠于重要的测试来评价我们的结果。充分利用两次学生的测试，22个自由度的两个时间序列之间的最小显著相关系数分别为0.28、0.36和0.49，其分别对应90%，95%和99%的置信水平。

3.季风指数和季风—ENSO事件关系的评价

a.季风指数

选择一个可靠的代表适当指数，最近几年，南亚夏季风年际变化率连续作为标准（Webster and Yang 1992;Goswami et al. 1999;Wang and Fan 1999）.动力和对流的大量指数主要源于我们的观察和证明。也有大量的争议包括是对适当动力指数的确定。自从我们对南亚季风区的降水的年际变化率和ISO活动年际变化有了相当大的兴趣，我们将会避免具有争议的动力指数和信赖有点争议的对流指数。

图.3 6月—9月平均OLR在AIRI的回归.

虚线区域代表相关回归系数超过了基于自由度为22（plusmn;0.36）的95%的显著性水平

AIRI通常是用来评估印度季风变量的。Goswami et al.(1999)认为延伸印度季风降水指数（EIMR），可作为季节性的平均预报分析。Wang and Fan(1999)建议基于范围为印度次大陆和孟加拉湾（10ordm;—30ordm;N，70ordm;—110ordm;E）的季节性平均降水作为对流指数（CI），是一种好的方式来表征整体南亚季风降水。Wang and Fan(1999)认为基于在10ordm;—30ordm;N，70ordm;—110ordm;E区域内的OLR的对流指数也是可以反映南亚季风区域内的季节性降水。在1979到1997这段时间，EIMR和CI指数的相关系数大约是-0.75.OLR的低值与深层对流和降水相一致；因此，在AIRI和OLR指数之间有较强的反相关关系。因此，对于可用数据使用CI指数的年份更长于使用EIMR指数。

表1 在22年（1975—1997，包括1978）内南亚季风指数在季节平均的相关系数.相关系数通过了95%的标准显著性水平

图3展示了在印度洋盆地所有格点上季节性平均OLR数据回归到AIRI。高的反相关关系和较低衰减OLR值被看作为印度和阿拉伯海甚至是东非的部分区域（讨论关于AIRI与东非降水之间的关系，Camberlin 1997）。可是，在孟加拉湾的季节性平均OLR与AIRI之间的关系的最小值表现出从相对独立的印度降水变化到孟加拉湾的降水。虽然独立变量背后的原因并不明显，但尽管如此，强调了两个区域独立和连续变量的年际变化率的重要性。结果，我们应该充分使用两个地域性的指数，OLR指数,印度季风的OLR值，它们是印度大陆网格点上OLR的季节平均值和孟加拉湾的OLR值，也是孟加拉湾格点上的OLR的季节平均值。为了一致性，我们应该将CI指数作为南亚季风的OLR值。

在表1总结了季风指数之间的年际关系，列出了所有指数之间的相关关系。就如图3所展示的预报结果所预报的，AIRI与孟加拉湾的OLR值并没有明显的相关性，但是与印度季风的OLR值有明显的相关性。在孟加拉湾的OLR值和印度季风OLR值之间的平均相关性证明了所有的观察，这两个区域的南亚季风虽然稍呈独立变化，但是却不是明显的完全独立。

b.季风与ENSO事件之间的关系

表2 在22年（1975—1997，包括1978）内南亚季风指数和Nintilde;o-3 SST的相关系数

本次研究所考虑的22年，可从表2看出JJAS Nintilde;o-3 SST和AIRI、OLRSAM, OLRIM, OLRBB之间的相关系数分别是 -0.32, 0.18, 0.44, 0.02。如果用连续的DJF Nintilde;o-3 SST来代表ENSO事件，相关性将会更好。（当ENSO事件发展到冬季高峰，相关性会更强；Torrence and Webster 1999).整个记录可以追溯到1871年ENSO和AIRI之间的相关系数为-0.65（Torrence and Webster 1998）.虽然关系的稳健性似乎在十年的时间尺度上发生变化（Torrence and Webster 1999）.在22年中相对较弱的相关性应该可以看出最近观察到，季风—ENSO之间的关系已经进入了一个弱相阶段(Goswami et al. 1999; Kumar etal. 1999)。例如，尽管接近记录强度1997的厄尔尼诺年，印度季

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