南海夏季风爆发与热带太平洋两类海温型关系的年代际差异

南海夏季风爆发日期在1993/1994年出现年代际偏早的转变,利用海温和再分析资料的研究证实西北太平洋增暖和两类海温型的年代际差异可能是导致此种变化的重要成因。进一步的研究揭示出在南海夏季风爆发出现年代际变化的背景下,南海夏季风爆发日期与太平洋海温的关系也出现明显的变化:1993/1994年之前的第一年代东太平洋(EP)型海温异常起主导作用,而1993/1994年之后的第二年代两类海温型均影响了季风爆发,但以中太平洋(CP)型海温异常为主。第一年代,东太平洋型增温(EPW)通过抑制西北太平洋-孟加拉湾的对流活动,在菲律宾海、孟加拉湾西部激发出两个距平反气旋,使越赤道气流建立偏晚、孟加拉湾低槽填塞、西北太平洋副热带高压增强,进而导致南海夏季风爆发偏晚,且其影响可从4月维持到5月;而中太平洋型增温(CPW)对季风爆发前期的流场无显著影响。第二年代,CPW通过抑制菲律宾-孟加拉湾东部的对流活动,在菲律宾-孟加拉湾激发出一个距平反气旋,使孟加拉湾低槽填塞、南海地区副高增强,进而阻碍季风爆发,且显著影响仅出现在4月;EPW对4月大气环流场的影响与第一年代较为接近,在菲律宾-孟加拉湾一带产生的风场、对流场异常稍弱于CPW,但其影响无法持续到5月。     

南海夏季风爆发早晚环流EOF特征

取国家气候中心提供的南海夏季风爆发期≤26候的偏早年(1970、1973、1987、1989、1991),爆发期≥32候的偏晚年(1966、1972、1996、2000、2001),利用ECMWF逐日4月10日～5月10日资料,进行EOF进行展开.揭示南海夏季风爆发偏早、偏晚的前期环流特征.     

春季青藏高原表面感热加热的年际变化特征及其对印度夏季风爆发时间的影响

本文基于日本气象厅(JMA)的JRA-25再分析资料,分析了春季青藏高原表面感热加热年际变化的时空特征,及其对印度夏季风爆发过程的影响。EOF分析结果表明,春季高原感热加热的年际变化在高原中西部最为明显,这主要与局地地-气温差的年际变率有关。统计分析表明,当春季高原中西部表面感热偏强(弱)时,印度夏季风爆发偏早(晚),且高原中西部表面感热与ENSO事件无显著相关。春季高原中西部感热能够通过改变印度季风区对流层高层和低层的经向热力结构来影响印度夏季风的爆发时间。当春季高原中西部感热偏强时,造成的上升气流在高原以西的印度季风区北部下沉,通过绝热增暖引起局地对流层中上部的异常暖中心,令印度季风区对流层中上部平均温度经向梯度由冬至夏的季节性反转提早。同时,印度季风区北部的下沉运动能够抑制当地降水,令陆面温度升高,并通过非绝热过程造成对流层低层的异常暖中心,进一步增强了印度季风区的海陆热力对比。在印度季风区以北地区对流层高、低层异常增暖的共同作用下,印度夏季风提前爆发。     

南海夏季风活动的年际和年代际特征

利用NCEP风场资料和候平均向外长波辐射（OLR）资料分析了南海区域低层风场与对流活动的关系,在此基础上,采用南海中南部的纬向风平均值来定义南海夏季风的爆发,确定了长序列（1949～1998）的南海夏季风爆发日期和强度指数,并研究南海夏季风活动的年际和年代际变化特征。结果表明：南海夏季风爆发日期和强度指数呈显著的反相关;50年来的气候趋势是,爆发日期逐渐偏晚,强度指数逐渐减弱。二者都存在着明显的年际和年代际变化,它们在不同阶段上的波动是各种时间尺度振荡叠加的结果,而年代际尺度具有非常重要的作用。东印度洋海温异常在南海夏季风爆发前后,均与南海夏季风强度指数呈显著的反相关。东太平洋海温异常在南海夏季风爆发之前,与强度指数反相关,而爆发之后,与强度指数正相关。这体现了南海夏季风活动与ENSO事件的密切关系。     

南海夏季风爆发与大气对流低频振荡的年际变化

根据1980～1991年云顶黑体温度（TBB）相位和强度的变化确定了南海夏季风爆发的时间,分析研究了夏季风爆发期间TBB场和850hPa风场的变化过程及其与海温的关系。结果表明:南海夏季风爆发平均时间是5月第4候,它爆发的时间和强度有显著的年际变化,并与大气的低频振荡及前期海洋的热力状况有密切关系。南海夏季风爆发早年（4月第6候）,副热带高压较弱,撤离南海较快,从赤道东印度洋到赤道西太平洋,大气对流活动较强,夏季风爆发南海早于孟加拉湾,季风爆发时90～100°E区域过赤道气流显著加强。夏季风爆发晚年（6月第1候）情况相反。南海夏季风爆发早晚与大气30～60天振荡到达南海的位相有关,前冬和早春南海海温的高低和4月中旬至5月中南半岛强对流区的出现时间,是南海夏季风爆发年际变化的前期征兆。根据前冬南海海温预测1998年南海夏季风爆发的时间和强度与实际相符。     

影响南海夏季风爆发年际变化的关键海区及机制初探

利用1958—2011年NCEP/ NCAR再分析资料和ERSST资料,采用Lanczos时间滤波器、相关分析、回归分析、合成分析和交叉检验等方法,研究了影响南海夏季风爆发年际变化的关键海区海温异常的来源与可能机制。结果表明,前冬(12—2月)热带西南印度洋和热带西北太平洋是影响南海夏季风爆发年际变化的关键海区。冬季热带西南印度洋(热带西北太平洋)的异常增暖是由前一年夏季El Ni?o早爆发(强印度季风异常驱动的行星尺度东-西向环流)触发、热带印度洋(西北太平洋)局地海气正反馈过程引起并维持到春季。冬季热带西北太平洋反气旋性环流(气旋性环流)及印度洋(热带西北太平洋)的暖海区局地海气相互作用使得印度洋(热带西北太平洋)海温异常维持到春末。春季,逐渐加强北移到10 °N附近的低层大气对北印度洋(热带西北太平洋)暖海温异常响应的东风急流(异常西风)及南海-热带西北太平洋维持的反气旋性环流(气旋性环流)异常,使得南海夏季风晚(早)爆发。      

南海夏季风爆发的数值模拟

利用高分辨率的区域气候模式 (RegCM_NCC) 对南海夏季风爆发进行模拟研究。研究表明:该模式对积云对流参数化方案的选择十分敏感, 其中以Kuo积云参数化方案为最好, 可以比较成功地模拟出南海夏季风的爆发时间、爆发前后高、低层风场的剧烈变化以及季风与季风雨带的向北推进。然而该方案对于雨量和副热带高压位置的模拟, 与观测相比尚存在一定的偏差, 主要表现为副热带高压位置模拟偏北、偏东; 南海地区的降水量模拟偏少、降水范围偏小。此外, 采用4种参数化方案 (Kuo, Grell, MFS, Betts-Miller) 集成的结果在某种程度上要优于单个方案的结果, 这种改善主要体现在对南海地区季风爆发后降水的模拟上。     

南海暖池的季节和年际变化及其与南海季风爆发的关系

用ＬＥＶＩＴＵＳ和ＮＣＥＰ／ＮＣＡＲ ＯＩＳＳＴ资料，分析了南海暖池的季节和变化特征及其与西太平洋暖池和印度洋暖池的关系，讨论了南海暖池强度指数的年际变化与南海季风爆发时间的联系，结果指出，南海暖池有明显的季节变化牲，１２～２月隆冬季节最弱，３～４月迅速发展北上，６～９月达其盛期，整个南海均为高于２８℃的暖水，１０～１１月迅速减弱南退：在南海暖池盛期，整个南海均为高于２８℃的暖水最大厚度达５５ｍ，     

南海夏季风爆发早晚对广西气候的影响

应用广西1960年以来地面88个观测站日平均气温、降水量、相对温度、均风速、总云量等气象资料,以及1970-2001年ECMW F再分析资料850hPa比湿和垂直速度资料,分析南海夏季风异常早晚的广西气象要素特征。结果表明：南海夏季风偏早,广西地面气温偏低,季风爆发当候广西气候特征往多雨方向发生变化,而爆发之后气候趋于较正常状态;南海夏季风偏晚年,爆发前6候,地面气温高,在季风爆发后5候内降水量较多;南海夏季风偏早、偏晚与广西多数固定月、季时间尺度的气温、降水量的关系无明显增加线性相关。     

2021年南海夏季风爆发偏迟原因分析

通常La Ni?a年南海夏季风爆发偏早,但是2021年La Ni?a背景下南海夏季风于5月第6候爆发,较常年偏迟。利用NCEP/NCAR再分析资料,从热带海温异常(SSTA)和季节内振荡(ISO)北传的角度来分析2021年南海夏季风爆发偏迟的原因。结果表明La Ni?a确实使春季的西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)减弱,特别是4月之前;但是由于热带印度洋海温在冬春季持续偏暖的背景下抵消了La Ni?a的影响,特别是在5月,La Ni?a的影响小于热带印度洋的作用,导致5月西太副高偏强,南海夏季风爆发偏迟。此外,受La Ni?a影响,4月西太副高偏弱,南海地区背景正压南风偏弱,不利于南海地区赤道ISO的北传,这与气候态正好相反;随着热带印度洋SSTA的影响越来越显著,西太副高逐渐加强,直到5月下旬,背景正压经向南风才扩展到10°N以南地区,导致2021年南海地区赤道ISO北传偏迟,这也是2021年南海夏季风爆发偏迟的一个重要原因。热带印度洋和太平洋SSTA通过“竞争”共同对南海夏季风爆发产生影响,因此关注二者在冬春季的发展非常重要。     

太平洋次表层海温与南海夏季风建立关系初探

通过合成分析和相关分析对南海夏季风爆发异常年份前期 0～ 40 0 m深度次表层海温的异常分布进行了讨论 ,发现北太平洋 (1 50°E～ 1 50°W,3 5～ 50°N)区域对季风爆发时间的早晚有着较为持续的影响 ,前冬 1 2 0～ 3 0 0 m深度尤其显著 ,具体表现为当前冬该海域海温偏低时 ,季风爆发偏晚 ,反之偏早 ;并通过定义一个北太平洋热力参数以表征该区域的热力作用 ,指出这一作用可能通过遥相关过程得以实现     

南海夏季风槽的年际变化和影响研究

南海夏季风槽是南海夏季风的重要组成部分，它的活动不仅对大气环流和气候有明显影响，其本身也具有明显的年际变化特征。首先定义了一个描写南海夏季风槽强度的指数，然后分别对强、弱南海夏季风槽年的例子进行了合成分析。分析结果表明，对应强、弱不同的南海夏季风槽年份，在大气环流背景、对流活动以及海温背景场方面都有很明显的区别，说明南海夏季风槽的异常不是偶然的，有其十分明显的大背景。合成分析的结果还表明，南海夏季风槽的强弱异常不仅对中国夏季降水有重要影响，还会通过遥相关过程影响北半球的其他区域。     

Strengthened Regulation of the Onset of the South China Sea Summer Monsoon by the Northwest Indian Ocean Warming in the Past Decade

Traditionally,a delayed(early)onset of the South China Sea summer monsoon(SCSSM)has been observed to follow a warm(cold)El Ni?o-Southern Oscillation(ENSO)event in winter,supporting high seasonal predictability of SCSSM onset.However,the empirical seasonal forecasting skill of the SCSSM onset,solely based on ENSO,has deteriorated since 2010.Meanwhile,unexpected delayed onsets of the SCSSM have also occurred in the past decade.We attribute these changes to the Northwest Indian Ocean(NWIO)warming of the sea surface.The NWIO warming has teleconnections related to(1)suppressing the seasonal convection over the South China Sea,which weakens the impacts of ENSO on SCSSM onset and delays the start of SCSSM,and(2)favoring more high-frequency,propagating moist convective activities,which enhances the uncertainty of the seasonal prediction of SCSSM onset date.Our results yield insight into the predictability of the SCSSM onset under the context of uneven ocean warming operating within the larger-scale background state of global climate change.     

南海夏季风季节内振荡的年际变化研究

利用NCEP/NCAR风场、 垂直速度再分析资料和NOAA的逐日向外长波辐射 (简称OLR) 资料, 运用Butterworth带通滤波方法, 对南海夏季风季节内振荡 (简称ISO) 的特征和年际变化情况进行了初步研究。气候平均状况下ISO在亚洲季风区存在5个活动中心, 其中包括南海南部地区 (5°N～15°N, 110°E～120°E)。气候平均状况下南海ISO在5～9月有三次比较明显的活跃过程。以850 hPa风在西南方向上的投影 (Vsw) 经30～60天带通滤波后的绝对值在南海区域的夏季平均定义了当年南海夏季风ISO活动指数, 以此确定了南海夏季风ISO活跃年和不活跃年, 并由此提取了两者在逐日序列和水平分布场特征上的差异。通过对南海夏季风ISO活跃年与不活跃年ISO信号差别的研究发现: 在南海夏季风ISO活动较活跃年份的一个完整周期的8个位相合成中, 低频对流中心从热带印度洋西部东传到达南海后, 受Walker环流和西太平洋副热带高压底层东风气流阻挡等其它动力和热力因素的影响转向东北传。春季南海地区较强的Walker环流和对流活动有可能作为南海夏季风ISO活跃的前期信号。     

东亚经向热力差异与华南夏季风及降水年际变化的关系

利用多年海表温度和中国测站近地面温度及降水资料,分析了夏季东亚地区经向热力差异的年际变化与华南夏季降水及华南夏季风环流变化的关系。结果表明:当黄河中下游及其附近地区地表气温偏高(低),华南偏低(高),则华南降水偏多(少),而江黄流域降水偏少(多)。在东亚地区夏季经向热力差异指数偏强年,南海北部至华南地区的夏季西南季风偏强,华南夏季降水偏多;弱指数年情况相反。     

一种基于整层水汽通量的南海夏季风爆发指数

利用1951～2000年的NCEP/NCAR逐日再分析风场、比湿和海平面气压资料,得到南海区域的整层水汽通量。根据南海夏季风爆发前后水汽通量的特征分析,定义了南海夏季风爆发指数IVIMT,并确定出1951～2000年南海夏季风的爆发日期。通过分析发现,利用该指数可以合理地确定南海夏季风的爆发时间。     

The Weakening Relationship between ENSO and the South China Sea Summer Monsoon Onset in Recent Decades

The El Ni?o-Southern Oscillation(ENSO) is traditionally regarded as the most important factor modulating the interannual variation of the South China Sea summer monsoon(SCSSM) onset. A preceding El Ni?o(La Ni?a) usually tends to be followed by a delayed(an advanced) monsoon onset. However, the close relationship between ENSO and SCSSM onset breaks down after the early-2000 s, making seasonal prediction very difficult in recent years. Three possible perspectives have been proposed to explain the weakening linkage between ENSO and SCSSM onset, including interdecadal change of the ENSO teleconnection(i.e., the Walker circulation), interferences of other interannual variability(i.e., the Victoria mode), and disturbances on intraseasonal time scales(i.e., the quasi-biweekly oscillation). By comparing the epochs of 1979–2001 and 2002–19, it is found that the anomalous tropical Walker circulation generated by ENSO is much weaker in the latter epoch and thus cannot deliver the ENSO signal to the SCSSM onset. Besides, in recent years, the SCSSM onset is more closely linked to extratropical factors like the Victoria mode, and thus its linkage with ENSO becomes weaker. In addition to these interannual variabilities, the intraseasonal oscillations like the quasi-biweekly oscillation can disrupt the slow-varying seasonal march modulated by ENSO. Thus, the amplified quasi-biweekly oscillation may also contribute to the weakening relationship after the early-2000 s. Given the broken relationship between ENSO and SCSSM onset, the extratropical factors should be considered in order to make skillful seasonal predictions of SCSSM onset, and more attention should be paid to the extended-range forecast based on intraseasonal oscillations.