热带太平洋-印度洋海温联合模及其气候影响 热带太平洋-印度洋海温联合模及其气候影响
  大气科学  2018, Vol. 42 Issue (3): 505-523   PDF    
热带太平洋-印度洋海温联合模及其气候影响
李崇银1,2, 黎鑫1,2, 杨辉1, 潘静1, 李刚3     
1 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京 100029
2 国防科技大学气象海洋学院, 南京 211101
3 中国西昌卫星发射中心, 西昌 615000
摘要: 本文基于观测资料和LICOM2.0模拟结果的分析研究,简要介绍讨论了太平洋—印度洋海温(异常)联合模(PIOAM)的存在、特征、演变及其影响等问题。热带太平洋—印度洋区域乃至全球范围的海表温度异常(SSTA)资料进行EOF分解,都清楚表明其第一分量在热带太平洋—印度洋的空间形态与太平洋—印度洋海温(异常)联合模(PIOAM)非常相似,说明PIOAM是热带太平洋—印度洋实实在在存在的一种海温异常模态。对应PIOAM的正、负位相,热带印度洋和西太平洋地区的夏季(JJA)850 hPa距平风场有近乎相反的异常流场形势;对流层低层的Walker环流支和亚洲夏季风都出现了不同特征的(近乎相反)异常;在PIOAM正(负)位相将使得100 hPa的南亚高压位置偏东(西)。对热带太平洋和印度洋温跃层曲面上的海温异常(为了方便将其称为SOTA)进行EOF分解,发现其第一模态也是一个三极子模态,即当赤道中西印度洋大部分海域与赤道中东太平洋大部分海域偏暖(偏冷)时,赤道东印度洋和赤道西太平洋大部分海域则偏冷(偏暖);它与太平洋—印度洋表层的PIOAM十分类似,也表明PIOAM在海洋次表层也是存在的。高分辨海洋环流模式LICOM2.0的模拟结果,无论是对太平洋—印度洋表层还是次表层的PIOAM的特征和演变都刻画得很好,这从另一个角度进一步说明PIOAM是热带太平洋—印度洋实际存在的一种海温变化模态。PIOAM正、负位相不仅对亚洲及西太平洋地区的天气气候有非常不一样的影响(不少地方有反向的特征),还会对南北美洲和非洲一些地区产生不同影响;而且其影响与单独的厄尔尼诺(El Niño)及印度洋偶极子(IOD)都不尽相同。
关键词: 太平洋-印度洋海温(异常)      联合模(PIOAM)      EOF分解      高分辨海洋环流模式LICOM2.0      海洋次表层      气候影响     
Tropical Pacific-Indian Ocean Associated Mode and Its Climatic Impacts
LI Chongyin1,2, LI Xin1,2, YANG Hui1, PAN Jing1, LI Gang3     
1 State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics(LASG), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029
2 Institute of Meteorology & Oceanography, National University of Defense Technology, Nanjing 211101
3 Xichang Satellite Center, Xichang, Sichuan 615000
Abstract: Based on observational data and simulation results by LICOM2.0 model, a synthetic introduction with regard to the existence, feature, evolution and impacts of the Pacific-Indian Ocean associated mode (PIOAM) are given in this paper. EOF analyses of SSTA both in the tropical Pacific-Indian Ocean and in the global ocean show that the EOF-1 pattern in the tropical Pacific-Indian Ocean is perfectly similar to the PIOAM, which indicates that the PIOAM is a very real mode of oceanic temperature anomalies in the tropical Pacific-Indian Ocean. Corresponding to positive and negative phases of the PIOAM, the wind field anomalies at 850 hPa over the tropical Pacific-Indian Ocean in the summer (JJA) are almost opposite, the Walker circulation at the lower troposphere and the Asian summer monsoon display different anomalous (close to opposite) features. In positive (negative) phase of the PIOAM, the South Asia high is located to the east (west) of its normal position. EOF analyses of subsurface oceanic temperature anomalies (SOTA) at the thermocline camber in the tropical Pacific-Indian Ocean reveals that the EOF-1 is a triangle mode similar to the PIOAM at the sea surface. This result suggests that the PIOAM also occurs in the oceanic subsurface. The numerical simulation by the high resolution oceanic circulation model LICOM2.0 shows that when the tropical central-western Indian Ocean and central-eastern Pacific are abnormally warmer/colder, the tropical eastern Indian Ocean and western Pacific are correspondingly colder/warmer. This result further confirms that the tropical PIOAM is an important mode that is significant in both sea surface temperature anomaly (SSTA) field and subsurface ocean temperature anomaly (SOTA) field. The positive and negative phases of the PIOAM not only affect the weather/climate in Asian and west Pacific regions, but also have impacts in south-north American and Africa regions. The influences of the PIOAM are different from that of ENSO and Indian Ocean Dipole (IOD).
Key words: Topical Pacific-Indian Ocean Associated Mode (PIOAM)      Feature and evolution      Simulation with high resolution oceanic general circulation model (LICOM2.0)      EOF analyses      Oceanic subsurface      Climate Impacts     
1 引言

热带太平洋和印度洋是全球海温年际变率最为显著的区域,该区域还有世界上范围最大、海表温度最高的大“暖池”,亦是全球热带对流最强、水汽含量最多的区域,海气相互作用极为强烈。因此,热带太平洋和印度洋热状况及其变化对全球及区域气候,尤其是我国的天气气候有着重要影响,一直是大家十分关注的对象。

太平洋的ENSO是全球年际气候变化的最强信号,已有大量学者对其进行了广泛研究,包括它的发生发展机理(Wyrtki, 1975 Philander et al., 1984; Suarez and Schopf, 1988; Jin, 1997;李崇银和穆明权, 1999; Li and Mu, 2000, 2002),活动演变特征、以及对全球范围的天气气候影响等(Bjerknes, 1966; Rasmusson and Wallace, 1983;臧恒范和王绍武, 1984; Ropelewski and Halpert, 1987; Li, 1990; Webster and Yang, 1992;黄荣辉等, 1996;陈烈庭和吴仁广, 2000; Zhou and Zeng 2001; Mu and Duan, 2003; Mu et al., 2007; Zheng et al., 2007)。1999年,Saji et al.(1999)和Websteret al.(1999)发现赤道印度洋的海温也存在东西梯度的振荡模态,并把它称之为印度洋偶极子(IOD)。随后,赤道印度洋的海温变化也得到学者们的广泛关注,大量的文献探讨了IOD的成因、机理,以及它的天气气候影响等(Li and Mu, 2001肖子牛等,2002Li and Wang, 2003; Saji and Yamagata, 2003; Cai et al., 2005; Rao et al., 2007; Zheng et al., 2013; Wang and Wang, 2014)。

开始的研究认为,IOD只是赤道印度洋的独立海气相互作用所激发产生的。但有研究认为,1997/1998年热带印度洋海表温度异常(Sea Surface temperature anomaly,SSTA)是由于太平洋ENSO事件通过赤道上空的反Walker环流影响了印度洋海表风场,进而引发了印度洋的海温异常(Yu and Rienecker, 1999);也有研究认为1997/1998年印度洋的SSTA东西非对称异常可能包含ENSO的触发过程(Ueda and Matsumoto, 2000)。李崇银等(2001)通过统计分析表明赤道印度洋SSTA偶极子事件与太平洋偶极子(类似ENSO模)有很好的负相关(图 1);晏红明等(2001)分析了ENSO循环的两个不同位相期印度洋海表温度异常的特征,表明印度洋地区的海温变化与赤道东太平洋地区的海温异常有较好的相关关系,ENSO事件中印度洋地区海温有明显的偶极振荡现象。Huang and Kinter(2002)的研究也指出印度洋IOD与太平洋ENSO有明显关系。

图 1 印度洋IOD与太平洋“偶极子”(El Niño)的超前滞后相关系数 Figure 1 The leading and lag correlation coefficient between the Indian Ocean Dipole (IOD) and El Niño

地球流体(大气和海洋)的运动及变化都有着一定的联系,热带海表温度的变化也不应该是一个孤立的现象。印度洋偶极子(IOD)与太平洋ENSO是两大洋海温变化的显著信号,应该存在紧密联系和相互影响。赤道太平洋的海温异常所导致的上空Walker环流异常,将引起印度洋上空的Walker环流异常,在低层异常风应力的驱动下,可以激发印度洋IOD的发生发展。另一方面,印度尼西亚贯穿流也对ENSO与IOD的联系起着一定作用,因为太平洋暖池区的海温偏冷(El Niño情况)或偏暖(La Niña情况), 通过印度尼西亚贯穿流将使得赤道东印度洋的海温变冷或变暖,从而有利于IOD正位相或负位相的建立。在自然科学重点课题的支持下,李崇银等2003年便开始了对热带太平洋—印度洋整体热力状况及其影响的研究。通过分析研究发现,印度洋中西部和赤道中东太平洋大海区的海表温度变化与赤道西太平洋和赤道东印度洋海表温度变化有相反的特征,表明赤道太平洋和赤道印度洋的海温变化存在着一种联合模态,太平洋印度洋海温异常联合(综合)模的概念就此产生,并定义了该模态的指数(琚建华等, 2004;杨辉和李崇银,2005)。武术等(2005)的研究也表明了这种联合模的存在。杨辉和李崇银(2005)以及杨辉等(2006)通过资料分析进一步指出,太平洋—印度洋海温联合模能更好地反映热带海表温度异常的东西差异,以及它们对亚洲大气环流和天气气候的影响。

① 李崇银. 2003–2005.太平洋-印度洋ENSO模同亚洲季风的相互作用及其机理研究(国家自然科学基金重点课题, No. 40233033). Li Chongyin. 2003–2005. A program on the Pacific-Indian ENSO mode and its interaction with Asian monsoon, National Natural Science Foundation of China (No. 40233033)

近几年来,我们从全球海温变化的模态分析、赤道太平洋—印度洋次表层海温异常特征及其演变、高分辨全球海洋模式的模拟结果进一步研究了太平洋—印度洋海温联合模的存在、演变特征,及其对天气气候的影响(黎鑫等, 2013;黎鑫,2015Li and Li, 2017)。本文将就一些主要研究结果,给予简要综合介绍。

本文分析研究中所用资料包括NCEP再分析资料、ERA-40海表通量资料、SODA海温再分析资料,英国气象局Hadley中心的HadISST和NOAA的ERSST资料,以及AVISO卫星遥感海面高度资料和NOAA的全球陆地—海洋降水重构数据PREC(Chen et al., 2002)等。

2 太平洋—印度洋海温联合模的模态特征及其指数

前面已经指出,人们先后对太平洋的ENSO和印度洋的IOD分别进行了不少研究,后来又发现这两个异常系统之间有着相当密切的联系,进而提出了太平洋—印度洋海温联合模(PIOAM)概念。这里将就PIOAM的模态特征及其指数给予讨论。

用印度洋海盆的海表温度异常(SSTA)资料作EOF分解,其第一分量(EOF-1)是海盆一致型模态,第二分量(EOF-2)是IOD模态。要说明PIOAM的存在,我们首先用热带太平洋和印度洋的SSTA资料进行EOF分解,其第一分量EOF-1(54.4%)恰好反映了PIOAM的特征(图 2)。从图可以清楚看到,赤道中东太平洋和赤道西印度洋为相同符号,其与赤道西太平洋和赤道东印度洋符号相反,呈现出东西向三极子(+-+或-+-)的空间分布特征;其时间变化既有年际变化、也存在年代际变化特征。因此,可以认为PIOAM在热带太平洋—印度洋海域是实际存在的一种海表温度变化重要模态。如果仅用秋季的SSTA资料进行EOF分解,那么所得到的EOF-1在大暖池区的负值更显著。

图 2 热带太平洋—印度洋SSTA的EOF-1分量的(a)空间分布和(b)时间系数 Figure 2 (a) Spatial distribution and (b) time series of the first EOF mode of the tropical Pacific–Indian Ocean SSTA (SST anomaly)

为进一步说明PIOAM的存在,我们用全球的SSTA资料进行旋转EOF分解(REOF),所得到的第一分量(REOF-1)在赤道太平洋—印度洋也是类似图 2的三极子模态(图 3),即赤道中东太平洋和赤道西印度洋为相同符号,其与赤道西太平洋和赤道东印度洋符号相反。可见无论用全球资料还是用热带太平洋—印度洋SSTA资料,分析结果都清楚表明,PIOAM是一种实际存在的热带太平洋—印度洋海温变化的重要模态。

图 3 全球SSTA资料(1900~2009)的旋转EOF分解第一分量(REOF-1)的(a)空间分布和(b)时间系数 Figure 3 (a) Spatial distribution and (b) time series of the first REOF mode of the global SSTA from 1900 to 2009

为了描写太平洋—印度洋海温联合模,我们依据其模态特征,定义了一个PIOAM指数,其表达式如下:

$ {\rm{PIOAM - I = std }}\left({{\rm{IOI}}} \right) + {\rm{std }}\left({{\rm{POI}}} \right); $ (1)
$ \begin{array}{l} {\rm{IOI = SSTA (5^\circ S}} \sim {\rm{10^\circ N, 50^\circ E}} \sim {\rm{65^\circ E)}} - {\rm{SSTA}}\\ {\rm{(10^\circ S}} \sim {\rm{5^\circ N, 85^\circ E}} \sim {\rm{100^\circ E)}}; \end{array} $ (2)
$ \begin{array}{l} {\rm{POI = SSTA (5^\circ S}} \sim {\rm{5^\circ N, 130^\circ W}} \sim {\rm{80^\circ W)}} - {\rm{SSTA}}\\ {\rm{ (5^\circ S}} \sim {\rm{10^\circ N, 140^\circ E}} \sim {\rm{160^\circ E)}} \end{array} $ (3)

其中,IOI为印度洋指数,为赤道印度洋西部区域平均SSTA与东部区域平均SSTA之差;POI为太平洋指数,为赤道太平洋东部区域平均SSTA与西部区域平均SSTA之差。符号std表示这里已对太平洋指数和印度洋指数分别进行了标准化处理。

将PIOAM指数与描写ENSO的Niño3.4指数相比较,两者在时间变化上大体一致,但也存在明显差异。正是存在差异,后面的分析中给出它们气候影响的不一样也就比较好理解了。

图 4是合成分析得到的PIOAM强度时间变化特征,其实线表示PIOAM正位相的情况,虚线表示PIOAM负位相的情况。可以看到PIOAM的成熟时间(尤其是正位相)要比ENSO的成熟时间(一般在11月)要略为早一些。

图 4 合成PIOAM强度的时间变化特征(实、虚线分别表示其正、负位相情况) Figure 4 Temporal variation of the Pacific–Indian Ocean associated mode (PIOAM) intensity (the black solid line and red dashed line represent positive and negative phases of the PIOAM, respectively)
3 太平洋—印度洋海温联合模在次表层的型态演变特征

在关于ENSO循环机制的研究中,我们已经指出,次表层海温异常(Subsurface Ocean Temperature Anomalies, SOTA)的演变起着非常重要的作用。虽然ENSO定义使用的是海表温度异常(SSTA),但ENSO循环实际可认为是太平赤道风应力异常所驱动的次表层海温异常(SOTA)的循环(李崇银和穆明权, 1999, 2002Li and Mu, 2002),SSTA异常只是一种表征。那么,对于PIOAM来讲,热带太平洋—印度洋的次表层海温异常是否也存在类似的联合模态呢?这里就次表层海温资料的分析结果进行讨论。

近来很多研究都倾向于用垂向最大海温异常曲面来作为温跃层曲面,并发现与温跃层深度吻合得比较好(Qian et al., 2003巢纪平等,2005Qian and Hu, 2005陈永利等,2010)。本文采用垂直梯度法(国家技术监督局,1992)计算海洋温跃层深度,并在逐月的温跃层曲面上展开分析。我们对热带太平洋和印度洋温跃层曲面上的海温异常(为了方便也将其称为SOTA)进行EOF分解,发现其第一模态也是一个三极子模态(图 5),即当赤道中西印度洋大部分海域与赤道中东太平洋大部分海域偏暖(偏冷)时,赤道东印度洋和赤道西太平洋大部分海域则偏冷(偏暖)。可认为它是太平洋—印度洋温跃层海温异常联合模(Pacific–Indian Ocean Thermocline Temperature Anomaly Mode,记为PITOAM)。与图 2相比较可以看到两者主要特征相一致,在太平洋的形态也与El Niño十分相似,而在印度洋则表现出IOD的形态,只是在大暖池区的负值更为突出。为了讨论方便,我们仍将这种太平洋—印度洋温跃层海温异常联合模,称其为PIOAM在海洋次表层的型态。

图 5 热带太平洋—印度洋温跃层海温异常的EOF分解第一模态(a)空间分布及其(b)时间系数 Figure 5 (a) Spatial distribution and (b) time series of the first leading mode of the Tropical Pacific and Indian Ocean thermocline temperature anomalies (upper panel) and corresponding time series (lower panel)

如果利用卫星观测的逐周海面高度异常资料进行EOF分解,其第一模态也表现出与图 5同样的形式(图略),说明太平洋—印度洋海温联合模在温跃层也确实是一个重要模态,它能很好反映出热带太平洋—印度洋次表层的海温变化特征。

对PIOAM在海洋次表层型态的正指数事件的前一年11月,当年2、5、8、11月以及后一年2、5、8、月的SOTA进行合成分析,其水平模态的演变如图 6所示。图 6可以清楚地显示联合模演变过程中温跃层曲面上SOTA变化与传播的一般规律。在前一年秋季,SOTA还表现为弱的负指数形态(图 6a);到正指数爆发当年2月,西太平洋正的SOTA加强,并开始沿赤道向东传播,而此时印度洋中也有正的SOTA从东印度洋沿赤道外海域向西传播(图 6b)。在正指数爆发当年春末夏初,太平洋的正SOTA已传到中东太平洋且强度继续增加,在10°N附近有负SOTA西传现象;而印度洋正的SOTA明显减弱,东印度洋开始出现负的SOTA,此时联合模指数恰好处于迅速上升阶段(图 6c)。随后(当年夏秋季节),西太平洋开始出现负的SOTA,中东太平洋正的SOTA则进一步加强东传,而在10°N和10°S附近都有负SOTA明显西传;与此同时,东印度洋负的SOTA变得更加明显,而赤道中南印度洋正的SOTA也开始加强(图 6d)。到当年11月份,赤道东印度洋和西太平洋的负SOTA、赤道西印度洋和东太平洋的正SOTA都达到最强,并且东太平洋正SOTA已向北传播到10°N附近,此时联合模指数达到最大(图 6e)。随后,太平洋的正SOTA开始沿赤道外海域(8°~14°N和6°~10°S附近)向西传播,西太平洋的负SOTA开始沿赤道向东传播;而赤道中南印度洋的正SOTA则沿8°~12°S附近继续向西传播(图 6f)。到了后一年春末夏初,正的SOTA已有部分沿10°N附近到达西太平洋,负的SOTA则沿赤道到达了中东太平洋,这个阶段印度洋的正负SOTA持续减弱(图 6g);其后,更多的正SOTA到达西太平洋而负SOTA继续沿赤道向东太平洋扩展(图 6h)。到后一年秋末冬初,两大洋SOTA再次形成负指数模态(图略)。很显然,这里存在着一种SOTA的循环演变过程,特别是在热带太平洋;而且这里的演变过程和图像都与李崇银和穆明权(1999, 2002)所指出的ENSO过程中次表层海温异常(SOTA)的循环非常一致。对于负指数情况的前一年、当年、后一年SOTA进行合成分析,其变化和传播与上述情况十分类似,只是SOTA符号相反,所合成的幅度和传播信号明显比正指数时要弱一些。

图 6 正指数情况所合成SOTA(单位: ℃)的水平分布及演变:(a)为前一年11月;(b)–(e)依次为当年2、5、8、11月;(f)–(h)依次为后一年2、5、8月 Figure 6 Distribution and evolution of composite subsurface ocean temperature anomaly (SOTA) (units: ℃) for positive mode: (a) In the preceding November; (b)–(e) in February, May, August, November of the current year; (f)–(h) in February, May, August of the following year

上述分析进一步确定了太平洋—印度洋SOTA信号的传播特征,一是南太平洋赤道外海域也有SOTA信号的向西传播通道,只是强度要比北太平洋弱一些,在太平洋SOTA信号传播通道的位置主要在(6°~10°S,8°~14°N),表现出一定的南北不对称性。二是在赤道印度洋也有东传的SOTA信号,它只是局限在一个较窄的范围(1.25°S~1.25°N);这与Webster et al.(1999)Rao et al.(2007)的观点较为接近,而不同于Qian et al.(2003)的研究结论。对于SOTA信号在印度洋沿赤道外通道的传播,我们的分析结果清晰地表明SOTA信号主要沿8°~12°S向西传播,而与Webster et al.(1999)Qian et al.(2003)的分析较为一致,而与其他一些观点有所不同。

在上面的讨论中,我们提到联合模在次表层的演变过程中,热带太平洋—印度洋的SOTA存在一种正负相位交替变化的传播现象。对正指数和负指数情况分别进行合成,其SOTA沿赤道的经度—时间剖面如图 7所示,我们可以更清楚地看到SOTA的正负转化过程。前者(正指数合成情况)是正SOTA沿赤道从西太平洋向东太平洋传播和加强,同时正SOTA沿近赤道南印度洋由东向西传播和加强,最后形成PIOAM的正位相;在PIOAM正位相成熟后,西太平洋和东印度洋的负SOTA分别沿上述路径向东太平洋和西印度洋传播加强,从而向PIOAM负位相转化(图 7a)。后者(负指数合成情况)则几乎相反(图 7b)。从图 7我们还可以看到,赤道西太平洋的正(负)SOTA似乎与赤道东印度洋的正(负)SOTA相衔接,这进一步说明研究太平洋—印度洋联合模的温跃层海温异常的意义和重要性。

图 7 (a)正指数合成和(b)负指数合成的SOTA(单位:℃)沿近赤道(8°~12°S)南印度洋和赤道(2.5°S~2.5°N)太平洋的经度—时间剖面 Figure 7 Longitude–time cross sections of composite SOTA (units: ℃) over the off-equator region (8°–12°S) in the Indian Ocean and the equatorial region (2.5°S–2.5°N) in the Pacific: (a) Positive indice years; (b) negative indice years
4 太平洋—印度洋海温联合模对应的大气环流形势

已有研究都表明,一定的海温模态都对应有一定的大气环流形势。这可以认为是大气环流对海温异常(外强迫)的一种响应,也可以视为是海温异常对大气环流的影响。这一节就讨论对应PIOAM不同位相,一些大气环流场的不同特征。

图 8给出的是对应PIOAM的正、负位相时,分别合成的夏季(JJA)850距平风场。可以看到在热带印度洋和西太平洋地区有近乎相反的异常流场形势,对应PIOAM的正(负)位相:赤道西太平洋和海洋性大陆地区为异常西风(东风),中西印度洋10°N附件为异常东风(西风),我国东部地区为东北风(西南风)异常。显然,对应PIOAM不同位相,对流层低层的Walker环流支和亚洲夏季风都出现了不同特征的(近乎相反)异常。

图 8 对应PIOAM(a)正和(b)负位相所合成的夏季(JJA)850异常风场(单位:m s−1) Figure 8 Composite wind anomalies (units: m s−1) at 850 hPa in JJA in (a) positive and (b) negative (lower panel) PIOAM phases

图 8我们自然会想到Walker环流问题,当然Walker环流包括太平洋上的Walker环流(简称东Walker环流单元)和印度洋上的纬向垂直环流(简称西Walker环流单元)。但已有研究尚未给出比较好的Walker环流指数,这里我们用海平面气压异常(SLPA)来定义Walker环流指数(WCI):

$ \begin{array}{*{20}{c}} {{\rm{WCI = }}\left({{\rm{1/3}}} \right){\rm{ SLPA }}\left({{\rm{5^\circ S-5^\circ N, 40^\circ E-60^\circ E}}} \right) + \left({{\rm{2/3}}} \right){\rm{ }}}\\ {{\rm{ SLPA}}\left({{\rm{5^\circ S-5^\circ N, 160^\circ W-80^\circ W}}} \right) - {\rm{SLPA}}}\\ {\left({{\rm{5^\circ S-5^\circ N, 80^\circ E-160^\circ E}}} \right){\rm{. }}} \end{array} $ (4)

图 9给出的是WCI与PIOAMI的时间序列,可以清楚看出,两者有很好的负相关。即当正(负)PIOAM增强时,赤道太平洋—印度洋Walker环流减弱(增强)。而超前滞后分析表明WCI超前PITMI一个月时,相关系数为最大,达到−0.83,远超过99%的置信水平。这说明联合模与太平洋—印度洋上空的Walker环流变化密切相关,而且可以认为太平洋—印度洋上空的Walker环流变化、异常是PIOAM建立和维持的重要机制。

图 9 联合模指数PIOAM-I与太平洋—印度洋Walker环流指数WCI的时间序列(填充部分为PIOAM-I的变化情况,绿色实线为WCI的变化曲线) Figure 9 Temporal variations of the Pacific–Indian Ocean associated mode index (PIOAM-I) and the Walker circulation index (WCI) (the filling color indicates PIOAM-I, green line indicates WCI)

进一步对PIOAM正、负位相年的赤道太平洋—印度洋的纬向垂直环流进行合成分析,结果表明:在PIOAM正位相年夏季,太平洋上的Walker环流出现明显负异常,印度洋上的Walker环流也出现明显的负异常,两大洋上的异常Walker环流呈现出反向型环流圈特征(图略)。而在PIOAM负相位年,Walker环流主要表现为正异常特征,并在冬季达到最强(图略);但无论其异常强度还是环流圈范围都明显比正位相年要小,呈现出显著的正、负位相的不对称特征。

对PIOAM正、负位相年冬季和夏季的850 hPa水平风场进行合成分析并与单独的ENSO和IOD进行对比分析,我们发现PIOAM对对流层低层环流的影响与单独ENSO和IOD都有很大区别。因篇幅关系,这里仅给出冬季的情况(图 10)。在PIAOM正位相年冬季,赤道印度洋和印度尼西亚海域为大范围东风异常,赤道西太平洋上空有明显西风异常,菲律宾反气旋明显偏强,而东亚冬季风则表现为明显的负异常(图 10a)。单独El Niño年冬季,赤道印度洋区域和印度尼西亚区域的纬向风异常明显弱于PIOAM正位相年冬季,而赤道西太平洋的西风异常则有所西扩,东亚冬季风负异常也明显更弱(图 10c)。单独正IOD年冬季,赤道南印度洋为西风异常,而赤道西太平洋则表现为东风异常,东亚冬季风有弱的正异常(图 10e)。PIOAM负位相年冬季的情况则基本与上述情况相反(图 10bdf)。

图 10 (a)PIOAM正(负)位相年、(b)El Niño(La Niña)年、以及(c)正(负)IOD年冬季合成的850 hPa距平风场(矢量为通过90%信度检验的风场) Figure 10 Composite wind anomalies (vectors indicate the confidence level > 90%) at 850 hPa in winter during the (a) positive (negative) PIOAM phase, (b) El Niño (La Niña), and (c) positive (negative) IOD phase years, respectively

对PIOAM正、负位相年夏季100 hPa的高度场进行合成分析并与单独的ENSO和IOD进行对比分析,我们发现PIOAM对对流层高层环流尤其是南亚的影响与单独ENSO和IOD也有很大区别:在PIOAM正位相年夏季,南亚高压中心偏东,强度偏强(图 11a);而单独El Niño年夏季,南亚高压强度偏弱范围偏小(图 11c);单独的正IOD年夏季,南亚高压却比PIOAM正位相年的强度要强和范围要大(图 11e)。在PIOAM负位相年夏季,南亚高压中心偏西,并且出现东西两个中心(图 11b),与单独ENSO夏季(图 11d)和IOD夏季(图 11f)的情况也有明显差异。在其次年的夏季,对应PIOAM、单独ENSO和单独IOD,南亚高压环流也有明显的不同特征(图略)。

图 11 (a)PIOAM正(负)位相年、(b)El Niño(La Niña)年、以及(c)正(负)IOD年夏季合成的100 hPa高度场(阴影区为位势高度大于16800 gpm的区域,等值线间隔20 gpm) Figure 11 Composite geopotential height at 100 hPa (red colour means geopotential height > 16800 gpm, isoline interval 20 gpm) in summer during the (a) positive (negative) PIOAM phase, (b) El Niño (La Niña), and (c) positive (negative) IOD phase years, respectively

图 12分别给出了对应PIOAM正、负位相所合成的夏季(JJA)大气垂直积分热源异常的分布特征。可以看到在热带印度洋和西太平洋地区有近乎相反的异常形势,对应PIOAM的正(负)位相:在赤道印度洋—西太平洋为西正(负)—东负(正)的偶极子异常特征,中国南海北部到赤道中太平洋有一条正(负)距平带,印度半岛到青藏高原地区主要为负(正)距平控制。这样的异常大气加热场的出现,必然对亚洲乃至其他地区的天气气候产生不同的影响。

图 12 对应PIOAM(a)正位相和(b)负位相所合成的夏季(JJA)大气垂直积分热源异常(单位:W m−2)的分布 Figure 12 Composite anomalies of vertically integrated atmospheric heat source (units: W m−2) in JJA during the (a) positive and (b) negative PIOAM phases

对应不同位相的PIOAM,为何能够导致南亚高压出现不同的异常呢?除了图 12所给出的高原上的加热场异常可以给出一定的解释外,我们也分析了对应PIOAM正、负位相所合成的夏季沿25°~35°N纬带垂直速度(ω,units: 10−5 hPa s−1)的高度—经度剖面(图 13)。可以看到,对应前者在高原顶偏西有下沉运动,而对应后者在那里是上升运动,这样的垂直运动就有利于在PIOAM正(负)位相使100 hPa的南亚高压的位置偏东(西)。

图 13 对应PIOAM(a)正位相和(b)负位相所合成的夏季(JJA)沿25°~35°N纬带的垂直速度(ω,单位:10−5 hPa s−1)高度—经度剖面 Figure 13 Height–longitude cross sections of composite vertical velocity (units: 10−5 hPa s−1) in JJA averaged over 25°–35°N during the (a) positive and (b) negative PIOAM phases

其实,上面给出的对应PIOAM正、负位相时大气垂直积分热源异常的分布,以及沿25°~35°N纬带垂直速度(ω)的高度—经度剖面,一方面可以反映PIOAM对大气环流场的广泛影响,另一方面还可以为下面分析中所提到的降水异常分布特征(特别是在亚洲及西太平洋地区)给出一定的无论解释。

5 太平洋—印度洋海温联合模的气候影响

关于热带温异常的气候影响,前面我们已经指出,不少学者从太平洋的ENSO或印度洋的IOD事件作了不少研究。而且发现在印度季风区,两者对降水的影响是反向的,正的IOD会显著减少由El Niño引起的降水影响(Ashok et al., 2004Ashok and Saji, 2007);在印度尼西亚,两者的影响则是同向的,正的IOD会加剧由El Niño引起的干旱。在不同区域,IOD和ENSO的影响程度也是不尽相同的,例如在澳大利亚,ENSO对澳大利亚降水的影响主要局限于澳大利亚东部的近热带地区,其对热带外澳大利亚降水的影响主要通过与IOD的共同变率来实现(Cai et al., 2011);ENSO对东南澳大利亚春季(9~11月)的气候影响是通过热带印度洋来引导的,并且这种影响途径关于ENSO和IOD正负相位具有强烈的对称性(Cai et al., 2012)。此外,初冬青藏高原雪盖主要受IOD的影响(Yuan et al., 2009)。ENSO和IOD对气候的共同作用是何情况,特别是PIOAM对气候的影响,将在下面给予简要讨论。

首先,我们讨论对应PIOAM正、负位相分别合成分析得到的南亚和西太平洋地区夏季(JJA)降水量异常的分别特征(图 14)。可以看到,海洋性大陆地区和印度半岛降水异常在PIOAM正(负)位相,存在极其明显的负(正)距平分布;在PIOAM正、位相,我国东部的降水异常也明显不同,特别是华北和华南地区有相反的异常特征。表明不同位相的PIOAM,对天气气候的影响是非常不一样的。

图 14 对应PIOAM(a)正、(b)负位相分别合成的南亚和西太平洋地区夏季(JJA)陆面降水量异常(单位:mm)的分布 Figure 14 Composite precipitation anomalies over land in South Asia and the western Pacific Ocean in JJA during the (a) positive and (b) negative PIOAM phases

下面我们比较一下单纯El Niño和PIOAM正位相时,分别合成的全球夏季(JJA)陆面降水量异常的分布(图 15)。由图可以看到,不仅在东南亚和亚洲东部地区对应两种模态有降水量异常的差异:印度半岛对应PIOAM正位相,其降水负异常的面积和强度都比对应El Niño时要大;中国东北在单纯El Niño时的正异常区(已被许多中国学者的研究所肯定),对应PIOAM正位相却向北移到了俄国远东地区;对应PIOAM正位相,中国江淮地区的降水正异常更为显著。同时,对应PIOAM正位相,在美国中部和南美洲中部出现了在单纯El Niño时所没有的降水正距平区;而在非洲15°S附近出现了在单纯El Niño时所没有的降水负距平带。

图 15 对应(a)单纯El Niño和(b)PIOAM正位相,分别合成的全球夏季(JJA)陆面降水量异常(单位:mm)的分布 Figure 15 Composite global precipitation anomalies over land (units: mm) in JJA corresponding to (a) El Niño only and (b) during positive PIOAM phase

分析中国地区的夏季降水量异常情况,对应单纯El Niño主要是东北地区多雨,而江南地区少雨;对应PIOAM正位相,东北地区少雨,而东南沿海地区和长江中下游多雨(图略)。中国的夏季温度异常也有不同分布特征(图 16),对应单纯El Niño主要是东北和华北东部有温度负距平;对应PIOAM正位相,东北和华北地区出现温度正距平,长江中下游地区温度为负距平。

虽然上面的资料分析只是合成分析结果,加之个例有限,所得具体结果还有待进一步研究确定。但是对应单纯El Niño和PIOAM正位相,它们有不同的天气气候影响还是可以肯定的。在研究以及在实际预报时,我们不仅要考虑单纯El Niño及IOD的存在和影响,也要考虑PIOAM的存在和影响。

图 16 对应(a)单纯El Niño和(b)PIOAM正位相,分别合成的中国夏季(JJA)陆面温度异常(单位:℃)的分布 Figure 16 Composite land surface temperature anomalies (units: °C) over China in JJA corresponding to (a) El Niño event only and (b) during positive PIOAM phase
6 LICOM2.0模拟的太平洋—印度洋海温联合模

高分辨率海洋环流模式已成为研究海洋状况及过程的重要手段,PIOAM是否能够在模式模拟结果中很好再现出来呢?我们在LICOM2.0标准版本(Liu et al., 2012)的基础上,参考Yu et al.(2012)的方案进行了一些改进,以便于计算模拟。其中包括:将垂直分辨率提到55层,其中第一层的深度为2.5 m,300 m深以上分为非均匀的36层,平均厚度小于10 m;将模式的水平范围调整到66°N~79°S;在温盐方程去掉Gent and McWilliams(1990)的中尺度涡参数化;对正、斜压分解算法也做了改进。使用WOA05的温度和盐度、没有海流作为初始情况,重复Large和Yeager的逐日修正NYF资料作为强迫条件,积分500年,使得深对流达到准平衡状态。在此基础上,根据Liu et al.(2014a, 2014b)的参数化方案,采用表 1中的强迫场加入模式中,强迫模式积分60年,截取1958年1月至2007年12月的50年的模拟结果作为模式资料。

表 1 LICOM2.0强迫场资料 Table 1 The forcing data in LICOM2.0

这样,我们就用LICOM2.0的模拟资料进行分析,并与SODA资料进行比较,重点考察该模式资料所给出的表层(SSTA)联合模和次表层(SOTA)联合模的空间分布和时间变化特征。

对LICOM2.0模式得到的海表温度异常进行EOF分析并与SODA再分析资料进行对比,结果表明:LICOM2.0模式中热带印度洋—太平洋SSTA第一空间模态与SODA资料分解结果非常一致,都表现为三极子型态,即当赤道印度洋的大部分区域和赤道中东太平洋SSTA为正异常时,赤道东南印度洋和赤道西太平洋SSTA为负异常。二者的方差贡献分别达50.4%和49.8%,说明两种资料都显著存在PIOAM。从时间系数上看,LICOM2.0模式的PC1与SODA的PC1非常一致,相关系数达0.94,这表明PIOAM作为海表海温变化的主要模态在LICOM2.0模式中得到很好再现(图 17)。同时,对比LICOM2.0模式的PC1与ERSST资料的PC1相比较,它们也有十分类似的模态特征及时间系数。

图 17 (a)LICOM2.0模拟结果和(b)SODA资料在热带太平洋—印度洋SSTA的EOF-1空间分布及其(c)二者的时间系数 Figure 17 EOF-1 patterns of tropical Pacific–Indian Ocean SSTA derived from (a) LICOM2.0 simulation and (b) SODA data, and (c) the series of their time coefficients

进一步按照吴海燕和李崇银(2009)计算表层联合模的方法,分别用LICOM2.0模式资料、SODA再分析资料和ERSST资料,计算PIOAM指数的时间序列(图 18)。可以看到三种资料计算得到的指数也非常一致,相关系数达到0.8以上(超过99%的显著性水平)。这进一步说明LICOM2.0的模拟结果,很好再现了PIOAM及其时间变化的主要特征。

图 18 由LICOM模式资料(红实线)、SODA再分析资料(黑实线)和ERSST海温资料(蓝点线)分别计算的PIOAM指数的时间变化 Figure 18 Time series of the (surface) PIOAM index from LICOM2.0 simulation (red line), SODA reanalysis data (black line), and ERSST data (blue dotted line)

下面,我们分析LICOM2.0模拟资料所表现的次表层海温联合模的情况。由于LICOM2.0模拟资料中温跃层深度及其标准差与SODA再分析资料间存在一定的差异,如果直接分析二者温跃层深度上的温度变化,会导致二者的参考标准不一样。因而,这里我们用海洋上层300米的热含量来进行对比分析。图 19是LICOM2.0模拟的上层300米热含量(HCA300)EOF-1(图 19a)与SODA再分析资料EOF-1(图 19b)的比较。可以看到,不仅它们模态非常一致,而且在赤道印度洋和赤道太平洋都表现为偶极子型态,赤道西印度洋和赤道东太平洋的HCA300与赤道东印度洋和赤道西太平洋的HCA300呈反向变化,从而构成了太平洋—印度洋热含量异常的三极子模态。这种热含量模态与上面讨论过的温跃层海温异常联合模也非常一致。从图 19c还可以看到,二者对应的时间系数也高度吻合,相关系数达0.95,充分说明赤道太平洋—印度洋次表层海温(或上层海洋热含量)的主要模态也能在LICOM2.0模式中很好再现。

图 19 (a)LICOM2.0模拟资料和(b)SODA再分析资料的海洋上层300 m热含量(HCA300)EOF-1的模态及其(c)时间系数的比较 Figure 19 EOF-1 patterns of the heat content anomalies in upper 300 m (HCA300) in tropical Pacific–Indian Ocean derived from (a) LICOM2.0 simulation and (b) SODA reanalysis data, and (c) corresponding time coefficients

类似定义PIOAM(海表)指数的办法,我们分别用LICOM2.0模拟资料和SODA再分析资料计算次表层PIOAM指数,就其时间变化进行对比,结果表明它们的相关系数高达0.89(图略),再次表明LICOM2.0的模拟结果能很好地刻画出太平洋—印度洋次表层海温联合模的变化特征,同时也可以说明PIOAM是热带太平洋—印度洋实际存在的一种海温变化模态。

我们可以把联合模从最初的弱负(正)指数模态向正(负)指数模态发展,再由正(负)指数模态回复到弱负(正)指数模态的过程称之为联合模的循环。这种联合模的循环与两大洋SOTA的变化和传播有密切联系。这里SOTA的传播及循环,实际上与海洋Kelvin波和Rossby波的传播密切相关联,LICOM2.0的模拟结果也清楚显示了联合模循环的大体特征(图略):(1)在太平洋,SOTA从西太平洋沿赤道向东传播,到达太平洋东岸以后折向北,然后沿8°~14°N西传,到达西太平洋后加强并向赤道扩展,形成一条闭合回路;南太平洋也存在类似的回路,位置在6°~10°S左右,但强度较弱。(2)在印度洋,SOTA则主要沿8°~12°S向西传播,到达西岸后折向北,然后迅速沿赤道(1.25°S~1.25°N)向传播,形成一条闭合回路;北印度洋的这种传播信号则非常微弱,这可能是由于北印度洋宽度较小,海陆地形复杂,从而导致的系统比较凌乱,传播路径不清晰。

7 结语

海温异常是大气环流和天气气候变化的重要强迫因子之一,而海温异常存在着不同的模态形势,各个海温异常模态及其变化和影响是一个大家都极为关注的问题。本文基于观测资料和LICOM2.0模拟结果的分析研究,简要介绍讨论了太平洋—印度洋海温(异常)联合模(PIOAM)的存在、特征、演变及其影响等问题。主要的结论可归结如下:

(1)用热带太平洋—印度洋区域的SSTA资料进行EOF分解,以及用全球范围的SSTA资料进行EOF分解,都清楚表明其第一分量在热带太平洋—印度洋的空间形态都与太平洋—印度洋海温(异常)联合模(PIOAM)非常相似。说明PIOAM是热带太平洋—印度洋实实在在存在的一种海温异常模态,这个模态虽然与太平洋El Niño (La Niña)在赤道太平洋有一定类似特征,与印度洋IOD在赤道印度洋也有一定类似特征,但它有其自己的时空特征和演变规律。

(2)对应PIOAM的正、负位相,热带印度洋和西太平洋地区的夏季(JJA)850 hPa距平风场有近乎相反的异常形势。对应PIOAM的正(负)位相,赤道西太平洋和海洋性大陆地区为异常西风(东风),中西印度洋10°N附件为异常东风(西风),我国东部地区为东北风(西南风)异常。显然,对应PIOAM不同位相,对流层低层的Walker环流支和亚洲夏季风都出现了不同特征的(近乎相反)异常。同时,对应PIOAM正(负)位相,100 hPa的南亚高压位置偏东(西)。

(3)对热带太平洋和印度洋温跃层曲面上的海温异常(为了方便也将其称为SOTA)进行EOF分解,发现其第一模态也是一个三极子模态,即当赤道中西印度洋大部分海域与赤道中东太平洋大部分海域偏暖(偏冷)时,赤道东印度洋和赤道西太平洋大部分海域则偏冷(偏暖)。其实这是太平洋—印度洋温跃层海温异常联合模,也可称为海洋次表层的PIOAM。它与SSTA的模态十分接近,而且有密切联系。利用卫星观测的逐周海面高度异常资料来进行EOF分解,其第一模态也表现出与PIOAM同样的模态形式。

(4)高分辨海洋环流模式LICOM2.0的模拟结果,无论是对太平洋—印度洋表层还是次表层的海温联合模(PIOAM)的特征和演变都刻画得很好。这从另一个角度说明,PIOAM是热带太平洋—印度洋实际存在的一种海温变化模态。

(5)PIOAM正、负位相不仅对亚洲及西太平洋地区的天气气候有非常不一样的影响(不少地方有反向的特征),而且还会对南北美洲和非洲一些地区有不一样的影响。正位相PIOAM的天气气候影响与单纯El Niño和单纯IOD的影响也有明显的差异,例如对于印度夏季降水来说,单独El Niño的影响与综合模正位相时的影响也是很不一样的, 太平洋—印度洋海温综合模正位相时的影响将加大印度的干旱。尽管因篇幅关系文中未对单纯IOD的影响给予对比讨论,但有研究已经指出它们的差异。

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