海温异常对东亚夏季风强度先兆信号的影响

利用ERA-Interim再分析资料、NOAA海温资料、CMAP格点降水资料和中国气象站降水资料,通过合成、相关和回归分析等方法研究了1979—2012年东亚夏季风强度与其先兆信号的关系,并分析了热带海温异常的可能影响。研究表明:东亚夏季风先兆指数反映了2月200 hPa纬向风距平的主要模态特征 (EOF1),前冬热带中东太平洋海温偏低 (高),2月亚洲地区西风急流位置偏北 (偏南),东亚夏季风先兆指数偏强 (弱)。前期热带海温异常对东亚夏季风强度有明显影响,前冬热带中东太平洋海温偏低 (高) 有利于东亚夏季风偏强 (弱)。2月亚洲中纬度地区纬向风异常特征在春季不能持续,先兆信号与东亚夏季风强度的联系主要源自热带海洋。     

亚澳季风异常与ENSO准四年变化的联系分析

分析了赤道地区纬向风的年际变化特征，以及亚澳季风与ENSO在各个位相的联系。结果表明：赤道纬向风变化与中东太平洋海温变化在准四年周期上是强烈耦合的；在El Eino期间东亚冬季风弱，夏季风强，而南亚夏季风弱，反之，在La Nina期间东亚冬季风强，夏季风弱，而南亚夏季风强；东亚地区的异常北风有利于西太平洋西风异常爆发，使得东太平洋海温升高，但只有随后在中东太平洋出现持续性西风异常，El Nino才能发展，其中来自太平洋中部的异常北风（并不是来自东亚大陆地区）和南太平洋中部的异常南风的辐合对中东太平洋出现持续性西风异常起重要的作用，尤其是澳大利亚东北部的季风异常的影响更为显。     

东亚夏季风年代际变化——基于全球观测海表温度驱动NCAR Cam3的模拟分析

利用1950~1999年逐月全球观测海表温度驱动的NCAR Cam3全球大气环流模式50年模拟结果及1958~1999年ECMWF再分析资料,通过定义东亚夏季风指数,对比分析了东亚夏季风的年代际变化及其对应的大气环流特征,初步探讨了20世纪70年代末东亚夏季风年代际减弱的可能机制。结果表明:模拟的东亚夏季风具有很明显的年代际变化,并在20世纪70年代末发生了突变,由强夏季风转为弱夏季风,大气环流也相应发生了明显变化。在强夏季风时期,500 hPa距平高度场上,在亚太地区从低纬度到高纬度为负、正、负距平分布,呈现出一个西南—东北向的波列;850 hPa距平风场上,在孟加拉湾及南海附近为异常反气旋,在西北太平洋区域则为强大的异常气旋,日本北部有一异常反气旋存在。西北太平洋副热带高压加强、南压、西伸。在垂直经向环流上,东亚Hadley环流减弱,对流层低层出现异常南风,东亚夏季风加强。在弱夏季风时期,大气环流变化则基本相反。通过对模拟的东亚夏季风与观测海温关系的探讨,发现20世纪70年代末东亚夏季风年代际减弱可能与北印度洋和南海附近海温年代际增暖并导致孟加拉湾、南海及日本附近产生异常气旋有关。     

华南夏季风降水开始日的异常与前冬大气环流和海温的关系

利用1951～2004年NCEP/NCAR再分析资料及ERSST海温资料,研究了华南夏季风降水开始日期的变化特征及其与前期冬季大气环流和海温的关系。小波分析表明,夏季风降水开始日期具有明显的年际和年代际变化,年际变化以准2～3年变化为主,年代际变化周期约16年。华南夏季风降水开始偏早年在大气环流上的前兆信号表现为前期冬季乌拉尔山阻塞高压偏强、东亚大槽较深,阿留申低压偏强,冷空气活动偏强。冬季,鄂霍次克海附近的海温异常为华南夏季风降水开始迟早有物理意义的、稳定正相关前兆信号。合成分析表明,冬季鄂霍次克海附近SST正异常时,5月100 hPa青藏高压偏东偏北偏弱,异常偏西风控制华南;850 hPa环流在华南表现为东北风,华南受冷空气影响为主,华南夏季风降水开始日期偏晚。相反时,若冬季鄂霍次克海附近SST负异常,5月100 hPa青藏高压偏西偏南偏强,异常偏东风控制华南;850 hPa环流在华南表现为偏南风,华南受热带系统影响为主,华南夏季风降水开始日期偏早。并提出冬季中高纬度地区冷空气活动影响华南夏季风降水开始日异常的物理机制。     

不同时间尺度上黄淮地区夏季降水异常成因及预测研究

利用1961—2006年中国降水资料、NCEP/NCAR再分析资料、NOAA海表温度资料,分析了黄淮地区夏季降水的年代际和年际变化特征,研究了不同时间尺度上降水异常成因。结果表明,年代际尺度上,当太平洋年代际振荡处在暖(冷)位相时,南方涛动偏弱(强),黄淮地区夏季降水偏多(少)。在年际及以下尺度上,当印度洋北部海温偏高、南部偏低时,500 hPa位势高度场上,中高纬乌拉尔山以东和鄂霍次克海附近出现明显的双阻塞高压,副热带高压偏强;200 hPa风场上,西风急流略偏南,黄淮流域上空西风偏强,为反气旋环流;850 hPa风场上,黄淮流域上空出现西南—东北风的切变,使得急流出口区右侧次级环流的异常上升支恰好位于黄淮流域上空,高低空环流的这种配置导致了黄淮流域上空降水偏多。进一步分析发现,利用印度洋海温作为预测因子,建立预测模型,对黄淮流域降水年际变率有较高的预测能力。     

亚洲—太平洋夏季风系统的基本模态特征分析

亚洲—太平洋季风区各季风子系统间的相互作用对季风区甚至全球的气候变化都有着显著的影响.整个亚洲—太平洋夏季风系统都处于高层辐散、低层辐合的庞大辐散环流中,从高层辐散中心流出的三支气流分别对推动印度夏季风、东亚副热带夏季风和南海夏季风起着重要的作用,很好地表现了亚洲—太平洋夏季风系统的整体性特征.季风区多种气象要素的基本模态在年代际和年际尺度上都表现出较为一致的变化特征:年代际尺度上亚洲—太平洋夏季风系统整体呈现减弱趋势;年际尺度上存在准2年和准4年的两个周期,其中准2年振荡特征表现为若印度西南季风偏强,则印度季风雨带偏强偏北,导致印度大陆中北部地区降水偏多;同时,由于西太平洋副热带高压的北移和偏强的印度西南季风显著向东延伸,10°N~30°N范围内的西北太平洋地区则表现为异常的气旋性环流,而30°N~50°N之间为反气旋性环流异常,对应东亚夏季风偏强,季风雨带能够北推至我国华北地区.也就是说,当亚洲夏季风中某一季风子系统表现为异常偏强时,另一季风子系统在这一年中也将表现为异常偏强,反之亦然.准2年的振荡周期可能是亚洲—太平洋夏季风系统的一种固有振荡,它从年际尺度上反映了亚洲—太平洋夏季风受热带太平洋—印度洋海温的强迫表现出明显的整体一致特征.     

春夏季赤道中东太平洋海温异常变化与东亚夏季风关系的研究

利用1951—2003年的Ni?o1+2, 3, 4和3.4区的海温异常指数, 分析了各个海区3—8月海温异常随时间的变化与我国夏季降水的关系。研究发现4个海区海温异常变化与我国长江流域、江南地区、华北地区以及西北东部地区的夏季降水都有较高的相关性。合成分析表明:在海温异常随时间变化为正的年份, 上述地区的夏季降水偏少; 在海温异常随时间变化为负的年份, 情况正好相反。在此基础上, 分析了Ni?o3.4区的海温异常变化和高低空纬向风垂直切变之间的关系, 发现海温异常变化与东亚夏季风的环流场之间也有很好的关系。由合成分析结果发现, 在海温异常变化分别为正和负的年份, 500 hPa高度距平场、850 hPa纬向风距平场、850 hPa流场距平场, 200 hPa纬向风距平场及高低空纬向风距平切变均具有显著的差异, 尤其是在长江流域以南、南海及我国的东北地区都呈相反的分布形势。因此, Ni?o3.4区的海温异常随时间的变化可以为东亚夏季风和我国夏季降水的预报提供一定的依据。     

海温异常对东亚夏季风影响机理的研究进展

从短期气候预测关注的外强迫信号角度出发,回顾了国内外在海温异常对东亚夏季风和我国汛期降水影响机理方面的主要研究进展,重点评述了热带太平洋ENSO循环、热带印度洋全区一致型海温模态、热带印度洋海温异常偶极子、南印度洋偶极子和北大西洋海温三极子模态的年际变化及其对东亚夏季风年际变率的影响。从研究成果在短期气候预测业务中应用的角度,重点关注海温异常和东亚夏季风年际变率以及我国汛期降水多雨带位置的关系,总结了海温异常作为外强迫信号对我国汛期降水预测的指示意义以及汛期降水预测的难度。最后指出气候预测业务对东亚夏季风影响的机理研究和动力气候模式发展方面的需求。     

东亚季风指数及其与大尺度热力环流年际变化关系

将东西向海平面气压差与低纬度高、低层纬向风切变相结合 ,定义了东亚季风指数 ,该季风指数较好地反映了东亚冬、夏季风变化。其中 ,夏季风指数年际异常对西太平洋副热带高压南北位置变化和长江中下游旱涝具有较强的反映能力。分析表明 :东亚夏季风年际变化与印度洋 -西太平洋上空反 Walker环流及夏季越赤道南北半球间的季风环流呈显著正相关关系。在强、弱异常东亚夏季风年份 ,异常的 Walker环流在西太平洋上的辐合 (辐散 )中心在垂直方向不重合 ,高层 ( 2 0 0 h Pa)速度势与东亚夏季风显著相关区域位于西北太平洋上 ,该异常环流的高层的辐合 (辐散 )通过改变低层空气质量而影响夏季 50 0 h Pa西北太平洋副热带高压。采用 SVD分析进一步发现 :与海温耦合的异常 Walker环流在西太平洋上空的上升支表现出南北半球关于赤道非对称结构 ,亚澳季风区受该异常 Walker环流控制。因而 ,东亚季风与热带海气相互作用可直接通过这种纬向非对称的 Walker环流发生联系。     

冬季太平洋SSTA对北太平洋风暴轴年际变化的影响

研究了冬季北太平洋风暴轴的年际异常及其与500hPa高度以及热带和北太平洋海温的联系。结果发现，冬季北太平洋风暴轴中心有线性增强、偏北、偏东的趋势。对15个冬季北太平洋风暴轴区域 500 hPa天气尺度滤波位势高度方差与同期热带和北太平洋海温的 SVD分析表明，第一对空间典型分布反映了 ENSO区海温异常对风暴轴年际变化的影响，而第二对空间典型分布反映了黑潮区域海温异常对风暴轴年际变化的影响。进一步的合成分析显示，ENSO区海温异常可以通过激发500hPa高度场上的PNA遥相关型影响冬季北太平洋风暴轴的东西摆动和中、东端的强度变化，而黑潮区域海温异常则通过激发 500 hPa高度场上的 WP遥相关型，主要影响冬季北太平洋风暴轴中、西端的强度变化和南北位移。     

热带风场季内振荡强度与海表温度异常关系研究

利用NCEP/NCAR逐日风场及英国气象局逐月海表温度资料,研究了对流层高低层风场季内振荡强度季节变化特征,探讨了其年际及年代际异常特征与海表温度异常的关系。热带印度洋、热带西太平洋是高低层风场季内振荡终年均活跃的区域。对流层高低层风场季内振荡强度异常与海表温度异常均不存在确定的局地关系。风场季内振荡能量异常与海表温度异常在年代际尺度上具有良好对应关系,20世纪70年代中后期以来,赤道东太平洋海温异常升高,Walker环流减弱,导致亚洲区域季风季内振荡强度减弱,赤道太平洋区域200hPa（850hPa）风场季内振荡在赤道东太平洋增强（减弱）,在印度洋东南部—印尼—中西太平洋的暖池区域减弱（增强）,促进了ElNino事件的增强。对流层高低层风场季内振荡强度年际异常与ElNino事件关系密切,这一特征在低层（850hPa）风场表现更显著。在事件发展初期,热带中西太平洋区域850hPa风场季内振荡异常增强并东移,事件发生之后这些区域能量减弱。大气季内振荡可能是ElNino事件的激发因素。     

广东开汛日期的多尺度物理统计预测模型

采用小波分析、Lanczos滤波器、相关分析、最优子集回归和交叉检验等方法,研究了广东开汛日期的多尺度变化特征及其与全球不同地区前期海温场、500hPa高度场的关系,建立了广东开汛日期的多尺度最优子集回归预测模型并进行了检验。结果表明,广东开汛日期存在显著的准6年和较明显的准17年周期振荡。广东开汛日期在年际和年代际变化尺度上与前冬海温场和500hPa高度场上共有20个显著相关区域,分别取对应时间尺度上显著相关区域的平均值作为预报因子,对相应时间尺度的广东开汛日期做最优子集回归,建立了相应的预测模型,以年际和年代际尺度上的预测值之和为广东开汛日期的预测值。所建立的预测模型具有较好的拟合效果,其中拟合值与实况值相差在5天以内的事件命中率为41.5%,10天以内的为60.4%。1951—2010年的交叉检验结果表明,广东开汛日期预测值和实况值之间的相关系数为0.33,通过了α=0.01的显著性水平检验。预测值与实况值相差在5天以内的事件命中率为26.7%,10天以内的为45.0%,因此,所建立的多尺度最优子集回归预测模型对广东开汛日期具有较好的预测能力。     

不同年代际背景下南半球冬季马斯克林高压影响因子的比较

利用NCEP/NCAR与ERA-40再分析资料分析了南半球冬季(JJA)马斯克林高压的年际和年代际变化特征,并重点讨论了不同年代际背景下影响马斯克林高压年际变化因子的变化。结果表明,冬季(JJA)马斯克林高压的强度在1976年前后发生了显著的年代际转折,1976年以前强度偏弱,1976年以后强度明显增强。进一步分析显示,影响马斯克林高压年际变化的因子同样也发生了年代际转折。在1976年以前,冬季马斯克林高压与印度洋局地海温和南极涛动(Ant Arctic Oscillation,AAO)表现出显著的相关性;而在1976年以后,冬季马斯克林高压与ENSO和AAO表现出显著的相关性。同时,印度洋局地海温与马斯克林高压的相关性减弱,而ENSO与马斯克林高压的相关性则显著增强。     

Predictability of SST forced climate signals in two atmospheric general circulation models

 The predictability of atmospheric responses to global sea surface temperature (SST) anomalies is evaluated using ensemble simulations of two general circulation models (GCMs): the GENESIS version 1.5 (GEN) and the ECMWF cycle 36 (ECM). The integrations incorporate observed SST variations but start from different initial land and atmospheric states. Five GEN 1980–1992 and six ECM 1980–1988 realizations are compared with observations to distinguish predictable SST forced climate signals from internal variability. To facilitate the study, correlation analysis and significance evaluation techniques are developed on the basis of time series permutations. It is found that the annual mean global area with realistic signals is variable dependent and ranges from 3 to 20% in GEN and 6 to 28% in ECM. More than 95% of these signal areas occur between 35 °S–35 °N. Due to the existence of model biases, robust responses, which are independent of initial condition, are identified over broader areas. Both GCMs demonstrate that the sensitivity to initial conditions decreases and the predictability of SST forced responses increases, in order, from 850 hPa zonal wind, outgoing longwave radiation, 200 hPa zonal wind, sea-level pressure to 500 hPa height. The predictable signals are concentrated in the tropical and subtropical Pacific Ocean and are identified with typical El Ni?o/ Southern Oscillation phenomena that occur in response to SST and diabatic heating anomalies over the equatorial central Pacific. ECM is less sensitive to initial conditions and better predicts SST forced climate changes. This results from (1) a more realistic basic climatology, especially of the upper-level wind circulation, that produces more realistic interactions between the mean flow, stationary waves and tropical forcing; (2) a more vigorous hydrologic cycle that amplifies the tropical forcing signals, which can exceed internal variability and be more efficiently transported from the forcing region. Differences between the models and observations are identified. For GEN during El Ni?o, the convection does not carry energy to a sufficiently high altitude, while the spread of the tropospheric warming along the equator is slower and the anomaly magnitude smaller than observed. This impacts model ability to simulate realistic responses over Eurasia and the Indian Ocean. Similar biases exist in the ECM responses. In addition, the relationships between upper and lower tropospheric wind responses to SST forcing are not well reproduced by either model. The identification of these model biases leads to the conclusion that improvements in convective heat and momentum transport parametrizations and basic climate simulations could substantially increase predictive skill. Received: 25 April 1996 / Accepted: 9 December 1996     

太平洋—日本遥相关型的年代际变化特征及其成因

本文首先利用NCEP/NCAR和ERA-40再分析资料以及中国753站降水资料对太平洋—日本(Pacific-Japan,简称P-J)遥相关型在上世纪70年代末期气候突变前后的年代际变化特征进行了分析研究。结果表明,在气候突变前后,P-J遥相关型的位置发生了显著的变化,气候突变以后其位置明显向西向南偏移。这种位置的变化同样也反映在纬向风场、高度场上。研究结果还表明,气候突变前后P-J遥相关型的年代际变化与热带太平洋和印度洋海温变化有关。气候突变之前,P-J遥相关型的变化与前期热带太平洋和印度洋海温不存在显著的相关;但在气候突变之后,P-J遥相关型与前期冬春季的热带太平洋、印度洋海温之间存在大范围的显著相关区。这种P-J遥相关型与热带太平洋、印度洋海温相关关系的年代改变可能与1970年代中期以后赤道中东太平洋海温变化振幅明显增强有关。随后,本文采用一个高分辨率的大气环流模式,通过一系列的数值试验也进一步证实了1970年代末期热带太平洋和印度洋海温的年代际变化确实可致使P-J遥相关型位置发生相应的改变。     

黑龙江初夏降水的主模态特征及其前兆海洋信号分析

基于NCEP/NCAR再分析资料, 采用EOF分解、滑动t检验、相关系数等方法对黑龙江省初夏降水及其前兆信号进行了诊断分析。结果表明, 黑龙江全省初夏降水距平的空间分布以总体一致型为主, 此外, 还呈现东西反向型。总体一致型模态时间系数在1993年前后有明显的突变点。分析突变点前后降水主成分与500hPa位势高度、200 hPa纬向风、850 hPa矢量风以及前期海温的关系, 发现在突变前后影响初夏降水的同期主要系统均为东北冷涡和高空西风急流轴, 但冬季(北半球, 下同)澳大利亚周边海温对初夏降水的影响在突变前后存在明显变化。突变前在澳洲西北部, 暖海温造成东亚南高北低环流, 东北冷涡强, 高空急流偏北; 突变后在澳洲东北部, 冷海温导致东亚“+, -, +”波列, 东北冷涡弱, 高空急流偏南。      

Baseline predictability of daily east Asian summer monsoon circulation indices

The nonlinear local Lyapunov exponent (NLLE) method is adopted to quantitatively determine the predictability limit of East Asian summer monsoon (EASM) intensity indices on a synoptic timescale. The predictability limit of EASM indices varies widely according to the definitions of indices. EASM indices defined by zonal shear have a limit of around 7 days, which is higher than the predictability limit of EASM indices defined by sea level pressure (SLP) difference and meridional wind shear (about 5 days). The initial error of EASM indices defined by SLP difference and meridional wind shear shows a faster growth than indices defined by zonal wind shear. Furthermore, the indices defined by zonal wind shear appear to fluctuate at lower frequencies, whereas the indices defined by SLP difference and meridional wind shear generally fluctuate at higher frequencies. This result may explain why the daily variability of the EASM indices defined by zonal wind shear tends be more predictable than those defined by SLP difference and meridional wind shear. Analysis of the temporal correlation coefficient (TCC) skill for EASM indices obtained from observations and from NCEP’s Global Ensemble Forecasting System (GEFS) historical weather forecast dataset shows that GEFS has a higher forecast skill for the EASM indices defined by zonal wind shear than for indices defined by SLP difference and meridional wind shear. The predictability limit estimated by the NLLE method is shorter than that in GEFS. In addition, the June-September average TCC skill for different daily EASM indices shows significant interannual variations from 1985 to 2015 in GEFS. However, the TCC for different types of EASM indices does not show coherent interannual fluctuations.