2. 中国科学院研究生院, 北京 100049
2. Graduate University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
大气的运动形成了地球上的各种天气现象, 由于摩擦的存在, 大气不断消耗动能, 因此需要从外界获得能源.大气的总能量包括动能、内能和势能(两者之和称全位能), 动能和全位能之间可以互相转化, 实际上全位能向动能的转化率很小[1-2], 为此需要一个可以表征绝热条件下向动能转化的有效能量, 从而在能量的框架下探讨天气系统(如台风等)和大气环流(如季风环流等)的发展演变.
首先提出有效能量概念的是Margules[3], 将可以转化为动能的那部分能量称为"有效动能".在此基础上, Lorenz[1]提出了有效位能的概念, 这引起了大气环流的能量学深入研究.此后, 有效位能的概念得到了很大的发展, Mieghem [4]定义了新形式的有效位能, 允许引入不同的参考状态, 但是最优参考状态的选择极其复杂. Dutton等[5]研究了非静力条件下的有效位能.有效位能受地形和水汽的影响也得到了进一步研究[6-15].前人研究中的有效位能是对全球平均而言, 反映了全球积分的全位能向动能转化的最高上限[16], 但是有效位能理论不能用来处理区域能量转换问题, 李建平等[17]提出了扰动位能(PPE)理论, 克服了传统理论将全球大气作为整体的应用限制, 提出了考察局地能量有效性和局地大气能量转换的新概念, 便于研究区域天气气候的变化[18-19], 分析表明, 在局地上, 扰动位能一阶矩(PPE-1)在数值上远远大于二阶矩(PPE-2), 传统的有效位能在数值上等于PPE-2的全球平均, 有效位能是全球大气整体的转化效率, 有效位能在局地的应用(数值上等于PPE-2)是不合适的, 因为局地上PPE-2相比PPE-1是小量, 只占总能量的很小一部分, 综上所述, 研究局地的能量问题, 需要使用扰动位能的概念.
季风是地球气候系统中一个重要组成部分, 表现为从冬到夏风向的季节转变[20], 季风爆发的早晚和强弱影响着大范围的天气和气候[21], 因此季风的预测非常重要.亚洲季风由南亚季风和东亚季风组成[22], 南海夏季风(SCSM)的爆发标志着东亚夏季风(EASM)区域大尺度环流的季节转换[23].不同学者定义了很多南海夏季风爆发时间指数和强度指数[23-41], 不同的季风指数对于季风的表征存在差别, 由于这些指数是根据特定区域的情况构造, 无法对不同季风区进行比较, 李建平等[42-45]采用动态环流标准化季节变率构造了统一的季风指数, 本文将使用该指数研究南海夏季风的特征.季风的成因及其影响因子有很多研究, 曾庆存等[46]指出热带季风主要由行星尺度热对流和准定常行星波两大推动力驱动. WangandFan[47]的研究表明亚洲夏季风的两个主要热源分别位于孟加拉湾-印度-阿拉伯海和南中国海-菲律宾海.毛江玉等[48]指出南海和西太暖池SSTA异常影响南海夏季风的爆发.冯娟等[49]分析了印度洋海温对南海夏季风强度的影响. Ding等[50]探讨了东亚夏季风和热带印度洋海温的年代际变化. Wu[51]等分析了北大西洋海温异常在联系春季NAO和东亚夏季风的作用.李建平[52]等系统研究了亚印太交汇区海气相互作用对东亚夏季风的影响.
夏季风的强弱受到热源的支配, 从能量学的角度考察季风的强度等特征非常必要, 不同天气现象有不同的垂直结构特征, 如季风的风向转变在大气高低层的反映并不一致, 这需要考察局地、不同高度上的能量收支和转化特征.本文对南海夏季风强度的年际变化与能量之间的关系开展研究, 在扰动位能的基础上, 引入分层扰动位能(LPPE)的概念, 探讨其时空分布特征以及与大气动能(KE)之间的可能联系, 研究LPPE与南海夏季风(SCSSM)强度的年际变化之间的关系, 考察LPPE与动能之间的关系及前期海温异常对LPPE的影响, 在此基础上分析LPPE影响SCSSM的可能机制.
2 资料、理论和指数介绍本文使用的资料主要包括:
(1) 1948-2010年NCEP/NCAR(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research)提供的月平均再分析资料[53], 分辨率2. 5°×2. 5°, 垂直方向从1000hPa到10hPa共17层, 本文使用的气候平均值均是1961-2000年40年平均.
(2) 1948-2010年NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)提供的逐月海表面温度(ERSST. v3)[54], 水平分辨率为2°×2°.
(3) 1958-2010年WHOI OAFlux project提供的全球海洋热通量数据[55], 来自(ftp.whoi.edu/pub/science/oaflux/data_v3.), 水平分辨率1°×1°.
李建平等[17]提出了扰动位能(PPE)的新理论, 探讨了大气参考状态遵循的物理约束[56], 推导得到PPE的数学表达式为
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其中第一阶矩与第二阶矩的表达式为
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扰动位能二阶矩的全球平均恰好等于传统的有效位能, 扰动位能的分布在局地与其一阶矩的情形相似, 很多区域一阶矩要比二阶矩大一个量级.
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其中V1是1月气候平均风矢量, V是1月和7月气候平均风矢量的平均, Vm, n是某年(n)某月(m)的月平均风矢量, 该指数反映了环流季节变动强度.选取的南海季风区域是(0°N-25°N, 100°E-125°E).本文选取925hPa风场资料计算南海夏季风指数(SCSSMI), 除非特别指出, 本文中夏季均指JJAS.
3 分层扰动位能(LPPE)及其表达李建平等[17]给出了PPE的数学表达式, 本文考虑气压p1和p2之间的能量LPPE, 只需将积分的上下限改变为p1和p2可得LPPE的表达式
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由此可见, 对于整层大气来说, LPPE等价于PPE.为考察LPPE各阶矩的特征, 计算了逐月LPPE全球面平均值, 由于在垂直方向上LPPE的数值在低层大于高层, 所以以850hPa为例进行分析(见表 1), 类似于PPE(表略), 二阶以上的LPPE相对于分层扰动位能二阶矩(LPPE2)来说是小量, 简单起见, 可以被忽略.全球面平均的能量特征让我们对LPPE各阶矩有了初步的整体认识, 在实际的研究应用中, 本文更加关注局地的能量特征对于认识区域的天气、气候特征的作用, 接下探讨LPPE的时空分布特征.
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表 1 1961-2000年全球平均850 hPa大气分层扰动位能第二到第五阶矩的计算值(单位: 106J) Table 1 Calculated values from the second to fifth-order moment terms of 850 hPa atmospheric layer perturbation potential energy averaged over the globe for the period of 1961-2000 (units: 106J) |
大气热源有不同的时空特征, 下垫面的性质千差万别, 所以, 能量收支具有很明显的局地特征, 研究局地能量收支首先要考察LPPE的时空分布特征, 本文研究了不同高度上的LPPE全球分布和季节变化特征.
4.1 LPPE的全球分布图 1给出了带面积加权的年平均850hPa分层扰动位能的一阶矩(LPPE1)、二阶矩及它们总和的全球分布.从图可见LPPE1呈现较明显的纬向带状分布特征, 在赤道及低纬度地区为正而在中高纬地区为负, 且大体以南北纬35°为界.这种分布表明, 赤道及低纬度地区为850hPa LPPE1的源区, 而在中高纬地区为其汇区, 这与太阳净辐射的南北分布密切相关.纬向偏差场上仍可见纬向上有较清楚的结构(图 1b), 即在北半球中高纬地区表现出波数为2的波状分布, 两个槽分别位于亚洲大陆和北美大陆的东面, 两个脊分别位于欧洲和北美的西面.在南半球副热带地区呈现出波数为3的波状分布, 三个脊分别位于南非、澳大利亚和南美上空, 三个槽分别位于印度洋、太平洋和大西洋上; 在南半球中高纬地区则表现出1波的分布特征. 850hPa LPPE1的纬向分布特征与整层大气气候态年平均PPE-1的分布特征[17]十分相似.
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图 1 1961-2000年带面积加权的年平均850hPa大气分层扰动位能(a、c、e)及其纬偏场的全球分布(b、d、f): (a)与(b)是一阶矩; (c)与(d)是二阶矩; (e)与(f)是一阶矩项和二阶矩项的总和. a-f的等值线间隔分别为4, 2, 0.3, 0.2, 4, 2 (单位: 106J·m-2) Fig. 1 Global distribution of 850 hPa area-weighted atmospheric layer perturbation potential energy (a, c, e) and its departure from zonal mean(b, d, f) for annual-mean conditions: (a) and (b), the first-order moment term; (c) and (d), the second -order moment term; (e) and (f), the sum of the first two-order moments. The contour intervals are 4, 2, 0.3, 0.2, 4, 2 (units: 106 J · m-2) in (a) -(f), respectively |
从年平均850hPa LPPE2的全球分布(图 1c)可见, 其值为恒正, 与LPPE1相比数值上小的多, 纬向带状分布特征不像LPPE1那么明显.分层LPPE2在中纬度是小值, 赤道和高纬地区为大值. LPPE2的纬向偏差场来看(图 1d), 在北半球和南半球的中高纬地区分别表现出2波和1波的结构, 但位相与LPPE1的相反; 在热带和副热带地区, LPPE2与LPPE1的结构相似. 850hPa LPPE2的特征与整层大气PPE-2(图略)的特征相似. LPPE的全球分布(图 1e、f)基本上与LPPE1的分布形势相似, 因为在数值上LPPE1比LPPE2大很多, 所以, 在研究局地能量学问题中, 必须考虑LPPE1的作用.
年平均500hPa LPPE的分布特征(图略)与850hPa的分布特征基本相似, 但对于赤道及低纬度来说, 500hPa LPPE的纬向偏差结构较为复杂.这是否与低纬度、高纬度大气斜压性的不同有关, 值得进一步探讨. 200hPa LPPE1(图略), 低纬度和南半球呈现带状分布特征. LPPE1在北半球中、高纬度地区, 均呈现1波的结构, 但中、高纬位相相反, 在高纬, 槽位于欧亚大陆, 脊位于太平洋及北美大陆.与中低层大气形成鲜明对比的是, 200hPa LPPE1在北美高纬地区为正值, 通过西北太平洋地区的正值与低纬度的正值分布连接起来. 100hPa LPPE1 (图略)在赤道及低纬度地区为负, 中高纬度地区为正. LPPE2在北半球中亚、大西洋有极大值.纬向偏差场在高纬度呈现1波的结构, 东半球为脊, 西半球为槽.
4.2 LPPE的季节变化LPPE具有明显的季节变化.无论是LPPE1还是LPPE2都是冬半球的分布与年平均的情形相似.在北半球冬季时, 850hPa LPPE1的最大中心分别位于南非、澳大利亚和南美等南半球副热带的大陆上(图 2a), 在北半球夏季时, 最大中心移到北半球的副热带大陆上(图 2b), 其中伊朗高原和非洲撒哈拉上空的增强最为显著. 850hPa LPPE1的零线在北半球冬季时, 分别位于约30°N和40°S附近, 在北半球夏季时则分别移到50°N和30°S附近, 这与太阳辐射的季节变化有关. 850hPa LPPE1的南北零线随季节移动幅度的不对称性可能与南半球的海洋面积远远大于北半球有关.高纬度地区LPPE1的数值在冬半球要比夏半球大很多.从LPPE1的纬向偏差场上(图略)可见, 北半球随季节改变其槽脊位置有显著的纬向移动, 冬夏槽脊的位置大致位相相反; 与此不同的是, 南半球槽脊的位置变化很小, 仅强度有所变化.
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图 2 12-2月(a、c、e)和6-8月(b、d、f)平均的带面积加权的气候态850hPa大气分层扰动位能的分布: (a、b)一阶矩项; (c、d)二阶矩项; (e、f)一阶矩项和二阶矩项的总和, a-f的等值线间隔分别为5, 5, 0.5, 0.5, 5, 5(单位: 106J·m-2) Fig. 2 Global distribution of area-weighted 850 hPa atmospheric layer perturbation potential energy for Dec-Feb (DJF) mean (a, c, e) and Jun-Aug (JJA) mean (b, d, f): (a) and (b), the first-order moment term; (c)and (d), the second-order moment term; (e) and (f), the sum of the first two-order moments; The contour intervals are 4, 2, 0.3, 0.2, 4, 2 (units: 106J·m-2) in (a)-(f), respectively |
在热带和副热带地区, 850hPa LPPE2的结构在北半球冬季时相对赤道对称, 最大中心位于非洲、澳大利亚和南美(图 2c), 在北半球夏季时其分布是非对称的, 最大中心在北半球的副热带大陆上(图 2d), 其中最强中心位于伊朗高原、青藏高原和非洲.在高纬度地区, LPPE2在冬半球要比夏半球大很多. LPPE2的纬向偏差场显示(图略), 北半球由冬至夏槽脊中心由高纬向低纬移动, 南半球副热带的槽脊中心的强度减弱, 高纬地区增强. LPPE1、LPPE2之和的分布特征与LPPE1的分布基本一致.
500hPa LPPE1的分布特征及纬偏场与850hPa的情形非常相似, 不同的是500hPa上纬向带状分布特征更加明显, LPPE2在数值上要小一些. 200hPa LPPE1, 在南半球有明显的带状分布特征, 夏半球赤道地区基本上为正值, 其余地区为负值; 北半球冬季脊位于太平洋, 槽位于亚欧大陆和大西洋, 夏季脊位于亚欧大陆, 槽位于太平洋和大西洋, 南半球来说没有显著的槽脊分布. 200hPa LPPE2的分布特征与中低层大气相似, 在冬半球数值要大于夏半球. LPPE1、LPPE2之和的分布特征与LPPE1的分布一致.
半球平均的850hPa LPPE的季节变化是显著的, 但全球平均的季节变化不明显. LPPE1北半球的平均值在夏季为正, 冬季为负, 南半球与之相反. LPPE2, 北半球在冬季有大值, 夏季为小值.中高层大气来说, LPPE的季节变化特征基本一致, 不同的是200hPa LPPE2, 由于南、北半球的LPPE2均在夏季有大值, 全球平均的LPPE2的季节变化, 表现为在夏季有最大值.
5 分层扰动位能(LPPE)与动能之间的联系天气系统的发展消亡伴随着能量的增长和衰减, LPPE和动能是局地能量环流的重要部分, LPPE的分布具有明显的区域差异以及季节演变特征, 研究动能的时空分布以及局地上LPPE和动能的关系对于揭示局地天气、气候的特征具有重要的意义.
850hPa年平均大气动能的分布(图 3a), 在低纬度和中纬度分别有极大值中心, 低纬度地区反映了季风环流和低纬度信风的存在, 对于中东太平洋高值在赤道并向两侧递减, 印度洋赤道为极小并向两侧递增, 这是由于低纬度太平洋年平均为东风, 低纬度印度洋在南、北半球分别为东风和西风; 中纬度地区, 由于南半球海洋的均匀分布形成连续的高值带, 北半球则有2个极大值中心, 一个位于日本以东的西北太平洋上空, 另一个位于北美东部的大西洋.对于冬季和夏季的情形(图 3b, 3c), 动能在冬半球的分布与年平均的相似, 同一地区动能在冬季要比夏季大很多.从动能夏季和冬季之差可见, 差别最显著的是在阿拉伯海、孟加拉湾及南亚地区的增大, 中纬度急流区和赤道太平洋的减小.对比850hPa LPPE1的夏季和冬季的差, LPPE1在北半球中高纬度增加, 最显著的是亚洲东部和北美. 500hPa大气动能的分布(图略)与整层大气动能分布(图略)形势相似, 中纬度具有极大值, 南半球中纬度地区80°E-120°W之间分裂成南北两个高值带.冬夏差别最大的是冬半球急流的增强, 尤其是北半球. 500hPa LPPE1的季节差异与动能的正好相反. 200hPa的大气动能的分布(图略)与500hPa相似, 不同的是南半球中纬度整个纬圈呈现连续的高值带.这说明整层大气动能(图略)在南半球的高值带分裂主要是中层的特征, 这种现象值得进一步研究.
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图 3 850hPa大气动能的分布 (a)年平均; (b)冬季; (c)夏季; (d)夏季与冬季的差. a-d等值线间隔分别为0.2, 0.2, 0.3, 0.3 (单位: 106J·m-2). Fig. 3 Distribution of 850 hPa atmospheric kinetic energy (a) Annual mean; (b) winter; (c) summer; (d) summer-winter difference. Contour intervals are 0.2, 0.2, 0.3, 0.3 in (a)-(d), respectively (units: 106J·m-2). |
850hPa全年及冬夏平均的大气动能的纬向平均分布(图 4a)可以看出, 大气动能在全球呈现三峰结构, 在中纬度和赤道有极大值, 赤道的极值是低层特有的, 在整层大气动能的分布(图略)中不存在. 850hPa动能的季节变化在不同的纬度具有正负振荡的特征, LPPE1的季节变化与动能的季节变化存在反向变化关系(图 4b), LPPE2的季节变化与动能不存在这种关系. 500hPa大气动能的纬向平均分布与整层大气动能(图略)的分布相似, 在夏季呈双峰分布, 冬季呈单峰分布, 并且北半球的季节变化远大于南半球, 纬向平均动能的结构在季节上的差异与LPPE1反位相. 200hPa大气动能的纬向平均分布仅在北半球夏季为双峰分布, 极值在10°N和45°N附近, 其他均呈单峰分布, 极大值在中纬度, 北半球的季节变化稍大于南半球的季节变化.南海季风区区域平均(0°N-25°N, 100°E-125°E)的(图 5)850hPa动能在夏季和冬季分别有极大值, 春季和秋季转换季节有极小值, LPPE1在冬季和夏季分别有极小值, 春季和秋季有极大值, LPPE1与动能季节变化反位相. LPPE2的季节变化特征与LPPE1类似, 量级要小2个量级.下一步本文将探讨LPPE1与SCSSM之间的关系.
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图 4 (a)全年(粗实线)、12-2月(细实线)和6-8月(虚线)平均的带面积加权的气候态850 hPa大气动能的纬向分布(单位: 106J·m-2); (b)850 hPa大气总动能(粗实线, 左边纵坐标)、分层扰动位能一阶矩(细实线, 次右边纵坐标)和二阶矩(虚线, 最右边纵坐标)的夏季与冬季之差的纬向平均分布(单位: 106J·m-2) Fig. 4 (a) Zonal mean distribution of 850 hPa kinetic energy for annual mean (thick solid line), DJF mean (thin solid line) and JJA mean (dashed line) (units: 106 J · m-2); (b) zonal mean distribution of differences between winter and summer for 850 hPa atmospheric kinetic energy (thick solid line, left coordinate), the first-order moment term (thin solid line, sub-right coordinate) and the second-order moment term (dashed line, right coordinate) of 850 hPa atmospheric layer perturbation potential energy (units: 106J · m-2) |
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图 5 850hPa区域平均(0°N-25°N, 100°E-125°E)的大气动能(粗实线, 左边纵坐标), 分层扰动位能一阶矩(细实线, 次右边纵坐标), 分层扰动位能二阶矩(细虚线, 最右边纵坐标)的季节变化(单位: 106J·m-2) Fig. 5 Seasonal variations of regionat-averaged 850 hPa atmospheric kinetic energy (thick solid line, lett coordinate), the first-order moment term (thin solid line, sub-right coordinate) and second-order moment term of layer perturbation potential energy (units: 106J · m-2); region (0°N-25°N, 100°E-125°E) |
南海季风区平均能量的季节循环特征表明, LPPE1与动能有反位相的变化关系, SCSSM的强弱影响着大范围的天气和气候异常, LPPE1与SCSSM的年际变化特征研究有助于增进对SCSSM特征的认识, 并为SCSSM强度的预测提供一个新的因子.
6.1 LPPE1偶极型分布对SCSSM的预测为了研究SCSSM与LPPE1的关系, 计算了850hPa春、夏LPPE1与SCSSMI的超前和同期相关. SCSSMI与夏季(JJAS)850hPa LPPE1的同期相关分布图可以看出(图 6d), 显著负相关区域主要是东印度洋延伸到菲律宾海、赤道大西洋和南半球高纬度海洋, 正相关区分布在亚洲东部大陆以及北美西部大陆.在强(弱)的SCSSM时, 东印度洋延伸到菲律宾海的区域LPPE1减小(增大), 亚洲东部大陆的LPPE1增大(减小), 加大(减小)了能量经向梯度对比.为深入考察能量与SCSSMI的关系, 给出了SCSSMI与春季3-5月的850hPa LPPE1超前相关分布(图 6a~c), 发现3月份赤道东印度洋向东延伸至南中国海, 为负相关区, 中国东南、青藏高原以南地区为正相关, 并且持续到SCSSM爆发之后.为了进一步分析前期春季LPPE1与SCSSM的联系, 定义分层扰动位能指数(ILPPE)为(IA+IB)/2-IC, 其中IA为(107. 5°E-117. 5°E, 22. 5°N-32. 5°N)的LPPE1面积平均值、IB为(80°E-97. 5°E, 20°N-25°N)的LPPE1面积平均值, IC为(10°S-10°N, 90°E-120°E)的LPPE1面积平均值. ILPPE与SCSSMI的具有显著相关, 3月、4月、5月ILPPE与SCSSMI的时间序列(图 7), 相关系数分别为0. 46、0. 39和0. 54, 同期夏季的相关系数为0. 55, 均超过了0. 01显著性水平.由于ILPPE与SCSSM有显著的正相关, 并且前期的正相关一直持续到同期, 所以可以作为SCSSM强度的一个预测因子.
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图 6 1948-2010年南海夏季风指数SCSSMI与全球850hPa分层扰动位能的相关分布 (a)3月; (b)4月; (c)5月; (d)JJAS.等值线间隔: 0.2;阴影:通过95%信度检验区. Fig. 6 Correlation maps between the SCSSMI and the global 850 hPa atmospheric layer perturbation potential energy for (a) March, (b) April, (c) May and (d) JJAS during 1948-2010. Shading indicates areas where the correlation coefficients are statistically significant at the 95% confidence level; contour interval is 0.2 |
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图 7 1948-2010年3-5月850hPaILPPE与SCSSMI标准化时间序列变化曲线实线: 3月LPPE; 长虚线: 4月LPPE; 短虚线: 5月LPPE; 长短虚线: SCSSMI. Fig. 7 Normalized time series of 850 hPa ILPPE in March (solid), April (long dash), May (short dash), and SCSSMI (long dash, short dash) from 1948 to 2010 |
分析LPPE1的异常变化对于SCSSM强度的影响, 本文以5月份ILPPE对夏季平均(JJAS)的环流作了合成分析. 图 8给出了高低ILPPE指数年水平风场和位势高度场差值图, 由图可见, 差别显著的是孟加拉湾、中南半岛的西风异常以及中国东部的南风异常, 南海区域中国大陆的位势高度负异常.当ILPPE为高指数时(图略), 低层(850 hPa)90°E-100E°范围内越赤道气流增强, 10°N-20°N范围存在异常西风, 在中南半岛、南海北部区域存在异常西南风, 南海东部存在一个异常的气旋性环流.青藏高原东北侧内陆有气旋性异常环流, 伴随着850hPa位势高度负异常中心, 并在高原东部形成一个延伸至中南半岛的深槽, 西北太平洋地区有异常反气旋环流, 500hPa位势高度场, 在中南半岛和中亚分别存在负异常中心, 东北亚为正异常中心, 高层(200hPa)赤道及北印度洋以东的低纬度地区为东风异常.当ILPPE为低指数时(图略), 850hPa中国东部为显著的北风异常, 东风异常从阿拉伯海延伸到孟加拉湾, 200hPa南海南部区域有显著的西风异常.当ILPPE为高值时, 环流场的配置有利于SCSSM区域对流的发生和发展, 较强的SCSSM的维持. JJAS时段同期ILPPE对环流场的合成结果与5月份ILPPE对JJAS的合成类似.通过分析发现, ILPPE存在很强的自相关: 4月ILPPE序列与5月ILPPE序列, R=0. 82; 4月与JJAS的ILPPE序列, R=0. 73; 5月与JJAS的ILPPE序列, R=0. 76, 说明春季ILPPE的异常可以一直持续到夏季.
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图 8 ILPPE标准化时间序列正、负年对应的JJAS时段850 hPa环流场的合成差 (a)5月ILPPE; (b)JJAS夏季平均ILPPE.画出的风场都通过了95%信度检验, 阴影代表通过95%显著性水平的位势高度场, 高原大于3000m赋值为缺测. Fig. 8 Composite differences of wind and geopotential height at 850 hPa in JJAS between the years with the positive ILPPE and the years with negative ILPPE (a) in May; (b) in JJAS The wind depicted is statistically significant at the 95% confidence level, shading indicates areas where the GH are statistically significant at the 95% confidence level. |
夏季风的强弱对应着风场的变化, 动能的改变反映着风速的改变, 在年际尺度上季风区的LPPE1和动能有什么关系? LPPE1是否通过影响动能从而影响SCSSM的强度?为了回答这一问题, 本文分别对1948-2010年夏季平均(JJAS)的850hPa LPPE1和850hPa动能做了经验正交函数分解(EOF)和奇异向量分解(SVD)[57-59].动能(KE)的EOF分解(图 9), 第一模态E1(KE)的解释方差21%, 表现出带状的夹心结构, 其中0°-5°N存在最小值, 两侧为正值分布, EOF分解第二模态E2(KE)的解释方差为10%, 说明E1(KE)是夏季动能变率的支配模态. LPPE1的EOF分解(图 10), 第一模态E1(LPPE1)的解释方差33%, 显示出热带外与热带地区反位相的偶极型分布, 第二模态E2(LPPE1)的解释方差为17%, 显示出带状分布特征, 其中最大值在中南半岛、孟加拉湾, E1(LPPE1)是夏季分层扰动位能变率的支配模态.以1948-2010年夏季(JJAS)的850hPa LPPE1为左场, 850hPa动能为右场做SVD分析, 第一模态S1(图 11)解释两个场总协方差平方和的69%, 代表了两个场耦合变化型的主要特征, 分别解释了850hPa LPPE1方差的31%和动能方差的21%, 左右场展开系数之间的相关为0. 9.左场同类相关图上(图 11c), 显著的特征是低纬度负相关区和中纬度的正相关区, 大致以22. 5°N分界.右场同类相关图上(图 11d), 显著的特征是夹心带状相关分布, 大部分区域是正相关, 仅在赤道印度洋和新加坡以东的小片海域、吕宋岛是负相关.左右场的异类相关图与同类相关图分布很相似.分析发现, S1左异类相关图与E1(LPPE1)很相似, S1右异类相关图与E1(KE)很相似, 其中SVD第一模态左场(LPPE1)时间系数与E1(LPPE1)时间系数相关为0. 95, SVD第一模态右场(KE)时间系数与E1(KE)时间系数的相关为0. 99, 说明两者之间可能存在着相互制约的物理机制.
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图 9 亚印太地区夏季(JJAS)850hPa动能EOF分解的前两个空间模态和对应的时间系数(a, b是第一模态, c, d是第二模态), 使用了1948-2010年夏季(JJAS)63年的资料.前两个解释方差分别为21%, 10% Fig. 9 The first two EOFs and time coefficient of normalized Asia, Indian Ocean and Pacific 850 hPa kinetic energy based on data for 63 summer seasons (June-September) 1948-2010 (a, b is the first mode, c, d is the second mode). The fractions of variance of the normalized data field explained by the first, second modes are 21 %, 10% |
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图 10 亚印太地区夏季(JJAS)850hPa分层扰动位能一阶矩EOF分解的前两个空间模态和对应的时间系数(a, b是第一模态, c, d是第二模态), 使用了1948-2010年夏季(JJAS)63年的资料.前两个模态解释方差分别为33%, 17% Fig. 10 The first two EOFs and tme coefficient of normalized Asia, Indian Ocean and Pacific LPPE1 based on data at 850 hPa for 63 summer seasons (June-September) 1948-2010 (a, b is the first mode, c, d is the second mode). The fractions of variance of the normalized data field explained by the first, second modes are 33%, 17% |
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图 11 SVD分解第一模态的相关分布图, a, b为异类相关, c, d为同类相关, a, c为850hPa分层扰动位能一阶矩(左场), b, d为850hPa动能(右场), 阴影代表通过95%信度检验.解释的协方差为68%, 左右场的时间系数的相关为0. 9, 解释左场(右场)的方差为30%(20%) Fig. 11 Correlation patterns for the first mode in the SVD expansion. a, b are heterogeneous correlation, c, d are homogeneous correlation, a, c are 850 hPa LPPE1, b, d are 850 hPa kinetic energy, significant at the 95% confidence level is shaded |
大气分层扰动位能表征了在大气绝热调整到参考状态时, 局地的全位能可以向局地动能转化的最大值.为了理解低层LPPE1偶极型分布的物理意义及其与动能的耦合机理, 利用ILPPE高低指数年合成了夏季的异常经向环流(90°E~130°E平均值), 夏季ILPPE指数的合成结果如图 12d所示, 在南海季风区北部(15°N-22. 5°N)有异常的上升运动, 在南海季风区南部(0°-12. 5°N)有异常的下沉运动, 这会引起北部的辐合和南部的辐散, 对应着850hPa上南海区域(0°-25°N)异常的南风, 异常的南风在科氏力作用下偏转, 产生异常的西风分量, 导致大气低层的西南风增强, 南海区域动能正异常. 5月ILPPE指数合成的夏季环流(图 12c)与夏季ILPPE指数合成的同期环流(图 12d)有一致的特征.从能量守恒的角度来说, 在没有外源强迫和边界输送的情况下, 南海季风区的分层扰动位能的减小对应着南海季风区动能的增加.动能和LPPE1的SVD第一模态中, 动能的时间系数与850hPa水平风场的相关(图略)显示, 该模态对应着南海北部西南风异常增大, 南海中部的西风异常增大, 总体上对应着偏强的SCSSM.总之, 当LPPE1的分布是热带负异常、热带外正异常时, 产生经向环流异常, 影响动能和水平风场, 对应南海季风区的动能正异常, 水平风场为西南风异常, SCSSM强度增强.
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图 12 1948-2010年ILPPE标准化时间序列正、负年对应的夏季(JJAS)经向环流场的合成差(a), (b), (c), (d)分别为3月, 4月, 5月, 夏季平均的ILPPE.图中等值线表示水平纬向风, 矢量表示经向环流, 纬向平均的范围是90°E-130°E. Fig. 12 Composite difference patterns in JJAS anomalous zonal-mean zonal wind (contours), meridional circulation (vectors) between ILPPE>+ 1SD of the index and thosewith a ILPPE < -1SD since 1948 (a), (b), (c), (d) are ILPPE in March, April, May, JJAS, respectively, the average region is from 90°E to 130°E. |
由于海洋巨大的热容量, 海洋表面温度(SST)的异常对大气有重要的影响, 冯娟等[49]研究了EIOWP区域(80°E-130°E, 20°S-20°N)的SST对SCSSM的影响, 并指出该区域的SST具有较大的持续性. SST是否会影响到LPPE1的分布?为考察这一问题, 本文计算了春夏SST和ILPPE指数的相关, 由图 13a可以看出, 4月份赤道印度洋、西太平洋SST出现显著的负相关, 并且负相关一直可以持续到夏季, 这说明当赤道印度洋、西太平洋海温为负异常时, 海洋上空的LPPE1为负异常(即IC负异常), 从而ILPPE指数为正异常. SST的异常如何影响LPPE1的变化?由于海气之间的感热通量与海气温差有关, 潜热通量与近海表大气比湿和海表比湿(SST的函数)有关, SST的异常直接影响海洋向上的感热通量和潜热通量, 湍流热通量(感热通量和潜热通量)是非绝热加热的组成部分, 非绝热加热决定着LPPE1的收支, 是LPPE1的源汇项[61], SST异常可能通过湍流热通量的异常影响LPPE1.为了考察海气之间的湍流热通量与SST异常的关系, 利用1958-2010年的OAFLUX资料, 计算了5月份ISST指数(定义为EIOWP区域平均SST)正负年对应的湍流热通量合成差, 如图 14a所示, 在5月EIOWP区域为湍流热通量正异常, 极大值位于澳洲西北沿海和南印度洋, 在夏季EIOWP区域主要表现为湍流热通量的正异常(图 14b), 仅在安达曼群岛附近为负异常, 5月和夏季共同的特征是, 在ISST高指数年海洋加热大气, 在ISST低指数年海洋冷却大气.周天军等[60]对印度洋海气热通量交换的研究得出赤道印度洋主要表现为湍流热通量与SST的正相关, 这与本文的结果是一致的.总之, 春季5月份EIOWP区域SST正(负)异常, 对应湍流热通量为正(负)异常, 海洋加热(冷却)大气, 海洋上空LPPE1正(负)异常, 利于形成LPPE1南正北负(南负北正)的分布.
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图 13 1948-2010年海温(SST)与PPEI的相关图(a)4月份SST和5月份PPEI; (b)5月份SST和5月份PPEI; (c)5月份SST和JJASPPEI.等值线间隔: 0. 2;阴影:通过95%信度检验区. Fig. 13 (a) Correlation maps between the SST and PPEI, SST in April and PPEI m May, (b) SST in May and PPEI in May, (c) SST in May and PPEI in JJAS. Shading indicates areas where the correlation coefficients are statistically significant at the 95% confidence level; contour interval is 0.2 |
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图 14 1958-2010年5月EIOWP区域平均的SST, 标准化时间序列正、负年对应的湍流热通量(感热与潜热的和)的合成差(a), (b)分别为5月份和夏季(JJAS)的湍流热通量, 正异常代表海洋向大气的加热正异常. Fig. 14 Composite difference patterns in anomalous turbulent heat flux (sum of sensible heat flux and latent heat flux) between springs with a SSTI>+ 1SD of the index and those with a SSTI < -1SD since 1958 (a), (b) are the turbulent flux in May and JJAS, respectively, positive sign means the atmosphere gain heat from the ocean. |
需要指出的是大气和海洋之间存在复杂的反馈过程, 如SST异常通过湍流热通量影响LPPE1, LPPE1向动能的转化改变风场特征, 这进一步会影响海气之间的湍流通量交换, 从而对海洋产生反馈. Wang等[62]指出西北太平洋夏季风区大气对海洋的强迫可能比海洋强迫大气更重要, 限于本文篇幅, 大气与海洋之间的相互作用, 有待于季节内时间尺度的进一步工作.
图 15总结了LPPE1影响SCSSM的可能机制:春季EIOWP区域SST的负(正)异常, 改变了海气之间的湍流热通量交换, 非绝热加热的异常影响春季、夏季850hPa LPPE1的南负北正(南正北负)偶极型分布, 夏季(JJAS)850hPa LPPE1的偶极型分布与南海季风区850hPa动能的一致增大(减小)是两者耦合模态的主宰模态, LPPE1的异常分布通过经向环流异常, 改变水平风场和动能, 夏季南海季风区的850hPa西南风增强(减弱), SCSSM增强(减弱).
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图 15 LPPE1影响南海夏季风强度可能机制的简要概念图, 低层的能量分析以850hPa的结果为例 Fig. 15 Schematic diagram of the possible mechanisms for LPPE1 influence on the SCSSM |
针对不同高度上的局地能量转化问题, 本文提出了分层扰动位能(LPPE)的概念, 利用LPPE1研究了南海夏季风强度的变化.结果表明:
(1) 气候态的年平均850hPa LPPE1, 热带地区为正, 高纬度地区为负, 500hPa LPPE1的分布与低层分布类似, 纬向分布更明显, 200hPa LPPE1在北美高纬度地区为正值, 大西北太平洋的正值分布与低纬度的正值分布连接, 总体为低纬正值、高纬负值的特征, 100hPa及高层LPPE1的分布特征为, 热带地区为负, 高纬度为正. LPPE1在冬季半球的分布与年平均的分布相似, 在北半球夏季大陆一般会出现正的极大值.
(2) 气候态的年平均850hPa动能在低纬度和中纬度分别为极大值中心, 低纬度反映了季风环流和信风, 500hPa在中纬度有极大值, 南半球中纬度海洋上80°E-120°W分裂成南北两个高值带, 200hPa动能分布与500hPa类似, 但在南半球中纬度海洋为单个高值带; 季节变化的特征是夏半球在季风区、冬半球急流区的动能增大.南海季风区动能和LPPE的季节变化呈现反位相的特征.
(3) 强(弱)南海夏季风年, 前期春季850hPa LPPE1呈现出亚洲东部大陆正(负)异常、北印度洋及南海区域负(正)异常的偶极型分布, 该偶极型分布可以作为SCSSM强度的一个预报因子.
(4) LPPE1影响SCSSM的可能机制:春季赤道印度洋、西太平洋SST的负(正)异常对应春季、夏季分层扰动位能LPPE1的南负北正(南正北负)偶极型分布, 夏季LPPE1的偶极型分布与SCSSM区域动能的一致增大(减小)是两者耦合模态的主宰模态, SCSSM区域动能的一致型分布表现为夏季SCSSM区域的西风异常增强(减弱), SCSSM增强(减弱).
本文给出了由下垫面加热异常(SSTA), 影响LPPE1和动能的异常, 最终影响夏季风强度的可能机制.不同的季风区有不同的特征, 其他季风区如东亚季风区是否也存在类似的影响机制?有待于进一步讨论.另外, 季风爆发、热带气旋生成等天气现象都伴随着大范围的能量转换, LPPE在其中的发挥什么作用, 今后的研究中将深入的探讨.
致谢感谢审稿专家和编辑老师的建议.
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