近赤道海温对西太平洋副高强度的影响机理——模糊映射诊断

张韧，彭鹏，洪梅，黎鑫，余丹丹

(解放军理工大学气象海洋学院，江苏南京211101)

0 引言

近赤道海温状况和分布构型及其变异对西太平洋副高强度和位置及其基本活动形态有重要的制约和影响，尤其是赤道东太平洋、西太平洋和印度洋海温与副高的关系和作用机理已为许多学者重视，取得了许多有意义的研究成果(符淙斌，1977;陈烈庭，1982;龚道溢和王绍武，1998;张韧等，2010，2012)。李崇银(1995)认为El Nino年西太平洋副高脊线位置较常年平均位置偏南，La Nina年西太平洋副高脊线位置则较常年偏北。陈烈庭(1982)、陈烈庭和吴仁广(1998)指出，赤道东太平洋海温偏高时，副高减弱东撤且位置偏北;海温偏低时，副高加潮地区SST正异常的响应也可出现类似PNA的环流异常等。

上述研究表明，赤道海温对副高强度和形态的影响并没有严格的规律可循，各种相关和影响是相对的、有条件的，不同El Nino位相期对副高的影响不尽相同，不同海域的海温异常对副高影响的差异很大。因此进一步综合讨论和研究不同海温构型及其转换过程、海温变化状况(升/降快慢和幅度)以及不同海域对副高活动的影响，不仅可以对近赤道海温与西太平洋副高的关系有一个较全面的认识，也利于解释和沟通一些不同研究观点之间的差异。

1 模糊映射和模糊推理

强西伸并偏南。李崇银(1995)、叶笃正等(1991)认为，El Nino爆发年夏季，西太平洋副高往往强度偏弱，位置偏东偏南;而在次年夏季(尤其对持续型El Nino事件的第二年)西太平洋副高往往明显加强，位置偏西偏北。应明和孙淑清(2000)指出，强副高年一般对应El Nino型海温分布，弱副高年则一般对应La Nina型海温分布。对于西太平洋海温对副高的影响，Nitta(1986)、黄荣辉和李维京(1988)、黄荣辉和孙凤英(1994)认为，西太平洋海温偏暖时，将导致东亚上空副高加强、偏北;反之，东亚上空副高减弱、偏南。但Nitta(1990)、应明和孙淑清(2000)则指出，西太平洋海温对副高的影响有其不确定的方面。罗绍华和金祖辉(1987)、吴国雄和孟文(1998)揭示了副高对印度洋海温异常的响应特征。此外，赤道海温对大气位势的影响还可以通过大气环流的响应表现出来，如El Nino期间赤道东太平洋海温异常增温利于PNA遥相关型的出现(Shukla and Wallace，1983);太平洋—日本(P-J)涛动、夏季北半球P-J波列与赤道西太平洋地区对流活动乃至El Nino事件密切相关(Nitta，1987);大气对冬季黑

模糊理论由美国加州伯克利大学Lotfi Zadeh创立，1965年他发表了“模糊集合”一文，首次引入了模糊概念:Fuzzy，对一个集合中的每一个物体，详尽描述了一个完备的模糊集代数系统并扩展成模式识别的凸分离论(Zadeh，1965)。模糊系统的核心是对复杂系统或过程建立一种语言分析的数学模式，将专家经验或实践感知从自然描述语言直接转化为用模糊规则和模糊集合表示的定量的计算机算法和控制系统。模糊集合打破了经典集合中只有0和1的界限。在模糊集合的概念中，任一元素可同时部分地属于多个模糊子集，隶属关系用隶属度来表示。模糊系统主要是由模糊规则、模糊逻辑推理和非模糊化等几部分组成。模糊规则是定义在模糊集合上的规则，它是模糊系统的基本单元，模糊规则的形式为:IF A is a then B is b，其中A和B是语言变量，而a和b是隶属函数映射的语言值。这些模糊规则都可以表示成模糊伴随记忆FAM(Fuzzy Associated Memory)。进行模糊映射推理的模糊逻辑控制器基本结构(Kosko，1999)如图1所示，主要包括5个部份:1)Rule base，由许多的“IF…THEN…”形式的模糊规则组成;2)Data base，定义隶属函数的形式与范围;3)Decision-making unit，执行模糊规则的推理单元;4)Fuzzification interface，将输入转换为对应隶属函数的模糊语言值;5)Defuzzification interface，将模糊计算和推理结果非模糊化为常规形式。

图1 模糊逻辑控制器结构示意图Fig.1 Structure sketch map of fuzzy logical controller

模糊系统可以通过学习的途径从训练数据中建立归纳起输入输出的映射规则或调整优化已有的模糊规则。学习方法可以是无监督的数据聚类，也可以是有监督的梯度下降。通常，用人工神经网络或统计聚类从训练数据中获取模糊系统的初始规则集，然后通过试验或用梯度递减等监督学习调整优化这些初始的模糊规则。基于训练优化模糊规则的模糊推理系统可逼近和描述高维的非线性函数和复杂动力系统(Kosko，1999)。

自适应网络模糊推理系统ANFIS(Adaptive-Netwook-Based Fuzzy Inference System)可通过训练和自适应学习，完成在传统模糊系统中靠经验调整隶属函数以减小误差、提高逼近效率的工作。它以复合式学习过程为基础，分别运用最小平方法和后传梯度下降法来辩识线性和非线性参数，从而建立起一套“IF…THEN…”规则的模糊推理系统，并逐渐调配出适当的隶属函数来满足所需模糊推理系统的输入输出关系。ANFIS的算法原理和计算步骤可参考Kosko(1999)，这里不再赘述。

2 副高面积指数同赤道海温的映射关系

2.1 资料

资料包括:1)1970年6月—2010年12月共40 a的月平均副高面积指数;2)NCEP/NCAR及COADS同期超前5个月的全球1970年1月—1995年7月、2.5°×2.5°格点月平均海温场。

研究对象为西太平洋副高面积指数(SHAI，采用中央气象台定义的计算方案);讨论副高面积指数与如下3个区域的海温距平值的映射关系。1)超前2～5个月的赤道东太平洋(180°～90°W、10°S～0°海区格点平均)海温距平值(SSTse);2)超前2～5个月的赤道西太平洋(120 ～165°E、0°～15°N海区格点平均，记为 SSTnw1;105 ～150°E、0°～15°N海区格点平均，记为SSTnw2)海温距平值;3)超前2～5个月赤道北印度洋(50 ～90°E、0°～15°N 海区格点平均)海温距平值(SSTid)。

2.2 模糊映射

模糊推理方法能较为有效地识别和处理那些由于缺少相关信息而表现出不确定性的复杂问题，因此也适于副高与海温关系的研究(海温无疑是副高活动的重要影响因子，但海温与副高的非线性关系严格地说是未知的)。本文拟利用模糊系统ANFIS模型，分别讨论赤道东太平洋、西太平洋和印度洋海温与西太平洋副高的映射关系和相关结构，对不同区域的海温影响副高强度和活动形态的特征、程度及对副高异常的贡献等问题进行研究和探讨。

ANFIS用一个有2N个规则的Sugeno-FIS(Fuzzy Inference System)来适应训练数据，其中N为输入数据的维数(通常取N＜7)。训练后的模糊系统以一个FIS矩阵的形式返回。本文采用由4个网络输入(超前副高面积指数2、3、4、5个月的海温指数)和1个网络输出(当前月的副高面积指数)构成的ANFIS模糊推理系统，利用上述副高指数和赤道海温指数时间序列资料自适应模糊映射训练。模型的训练建立和推理仿真采用Matlab语言编程，在Fuzzy Toolbox仿真环境中实现。

2.3 副高面积指数与赤道东太平洋海温映射关系

图2为赤道东太平洋海温SSTse与副高面积指数的时滞相关分析。分析显示，副高面积指数与超前2～6个月的SSTse均存在相关系数大于0.45(通过0.05信度的显著性检验，下同)的显著正相关。但其细致相关特性仍需更深入分析。图3、4、5分别是副高面积指数与超前2～3、3～4和4～5个月的SSTse的模糊映射关系。

图2 副高面积指数与SSTse的时滞相关系数Fig.2 Time lag correlation coefficients between SHAI and SSTse

图3 SSTse与滞后2～3个月的副高指数的映射关系Fig.3 Mapping relation between SSTse and 2—3 months delayed SHAI

图4 SSTse与滞后3～4个月的副高指数的映射关系Fig.4 Mapping relation between SSTse and 3—4 months delayed SHAI

图5 SSTse与滞后4～5个月的副高指数的映射关系Fig.5 Mapping relation between SSTse and 4—5 months delayed SHAI

图3中的映射特征表明:若赤道东太平洋海温迅速增暖(从3个月前的负距平快速增加到2个月前的正距平)，则2个月之后的副高面积指数对SSTse的增暖将出现较明显的负距平减弱响应(图3中A点);而对SSTse的快速变冷过程则会出现正距平增强响应趋势(图3中B点)。图4显示，3个月后副高对SSTse的增温仍表现出负距平减弱响应，但幅度减小(图4中A点);而对SSTse降温则表现出正距平增强响应，幅度明显增强(图4中B点)。类似地，图5中副高对4个月前的SSTse增温表现出的负距平响应幅度进一步减弱(图5中A点)，但对SSTse降温的正距平响应幅度则进一步增强(图5中B点)。然而，无论前期赤道东太平洋海区的海温基本状况偏冷或偏暖，若没有明显变化，则西太副高面积指数的响应均是较小的(图3—5中的C、D点)。

上述响应过程机理可能是海温的剧烈变化可激发显著的海面气压场扰动，致使海面风场或局地环流变异，再通过影响Walker环流或西太平洋海区的Hadely环流，进而影响西太平洋副高强度;若海温变化幅度较小，则上述扰动效应也较小，副高的响应幅度也相应较小。

综上所述，西太平洋副高面积指数对赤道东太平洋海温的增暖过程会出现负距平的衰减响应，响应幅度随时间逐渐加强。上述影响过程在实际天气中也有较好的表现，如1982/1983年El Nino事件期间，赤道东太平洋海温从1982年初开始迅速增温，到1982年底增温达最强。但同期西太平洋副高尚无显著变化，位置偏东(160°E)、偏北(20°N)(图6a);2个月后(1983年2月)副高对SSTse的增温出现明显响应，首先表现为强度减弱、脊线迅速南落至12～15°N(图6b);4个月后(1983年4月)副高脊线略微北抬(15～18°N)和西伸(图6c)，响应过程与上述映射分析推测机理基本吻合。

对赤道东太平洋海温的降温过程，副高则表现出显著的正距平增强响应，响应幅度则随时间而减弱(滞后4个月的响应幅度最强，滞后2个月的响应幅度最弱)。1988年La Nina事件中，赤道东太平洋海温从1988年初开始快速降低，到1988年底达最大降温。同期副高对SSTse降温并未有明显响应，表现为位置偏北(18～20°N)、偏东(160°E)(图7a);两个月后(1989年2月)副高对SSTse降温的响应表现为脊线略有南落(15°N左右)(图7b);3个月后(1989年3月)副高继续南落至最低纬度(12°N左右)，强度减弱(图7c);4个月后响应从南落转为北抬(15～18°N)，强度也有所加强(图7d)，表现出先减弱、后逐渐增强的响应过程和态势。

若海温的变化幅度(增暖或降温)较小，则副高的响应也相应平缓。这表明导致副高出现强、弱变化响应的主要因子是赤道东太平洋海温的变异幅度和速度，而非其基本的冷、热状况，西太平洋副高强度的变异可能主要发生在SSTse异常升降或出现突变(如El Nino/La Nina)的情况下。

图6 500hPa月平均位势高度场(单位:gpm) a.1982年12月;b.1983年2月;c.1983年4 月Fig.6 Monthly averaged geopotential height field at 500 hPa(units:gpm) a.December 1982;b.February 1983;c.April 1983

2.4 副高面积指数与赤道印度洋海温映射关系

赤道北印度洋海温SSTid与副高面积指数的时滞相关分析显示，副高面积指数与同期以及超前数月的SSTse存在一致的显著正相关，但实际SSTid与副高面积指数的对应关系可能要复杂得多。图8、9、10分别是副高面积指数与超前2～3、3～4和4～5个月SSTid之间的映射关系。

比较图8—10的映射特征可以发现:图8中对于赤道印度洋海温的迅速增暖，2个月后的副高面积指数将出现较明显的正距平增强(图8中A点);但对于变冷引起的负距平衰减响应幅度则小得多(图8中B点);图9、图10中副高面积指数对3个月、4个月前的SSTid增温只呈现出较弱的增强响应态势(图9、10中A点);而对SSTid降温的衰减响应态势则要比2个月前显著得多(图9、10中B点)。同样，无论前期赤道印度洋海区的海温基本状况偏冷或偏暖，若无明显变化，则西太平洋副高面积指数的响应均是较小的(图8—10中 C、D点)。即，若SSTid稳定少变，则海温偏暖、偏冷基本状况对副高没有明显影响，副高强度的显著变化主要发生在SSTid突变的情况下，稳定的海温状况一般不易导致副高异常。

图7 500 hPa月平均位势高度场(单位:gpm) a.1988年12月;b.1989年2月;c.1989年3月;d.1989年4月Fig.7 Monthly averaged geopotential height field at 500 hPa(units:gpm) a.December 1988;b.February 1989;c.March 1989;d.April 1989

图8 SSTid与滞后2～3个月的副高面积指数的映射关系Fig.8 Mapping relation between SSTid and 2—3 months delayed SHAI

图9 SSTid与滞后3～4个月的副高指数的映射关系Fig.9 Mapping relation between SSTid and 3—4 months delayed SHAI

图10 SSTid与滞后4～5个月的副高指数的映射关系Fig.10 Mapping relation between SSTid and 4—5 months delayed SHAI

上述分析表明:西太平洋副高强度对赤道印度洋海温增暖/变冷的响应态势与对赤道东太平洋海温的响应态势正好相反:即若赤道印度洋海温增暖，副高则会出现增强响应，响应幅度随时间由远而近增强(3、4个月前响应幅度较弱，2个月前响应幅度较强);若赤道印度洋海温降温，副高则会出现减弱响应，响应幅度滞后3、4个月较强，滞后2个月较弱。

实例1:2009年2—4月印度洋海区出现了一次较明显的增暖过程(SSTid区域海温距平2月为－0.568℃，4月为0.437℃)，随着SSTid的这次增暖，副高在随后的5—7月出现一次显著增强过程(图11)。实例2:2010年5—8月印度洋海区出现了一次明显的降温过程(SSTid区域海温距平5月为0.374℃，8月为－0.581℃)，伴随SSTid的这次降温，副高在其后的8—10月出现一次明显减弱过程(图12)。

需要指出的是，副高强度对于赤道海温的响应幅度(尤其是增强响应)，赤道东太平洋海温仍远大于赤道印度洋海温(比较图3—5与图8—10)。这表明，前者可能仍是导致副高异常的更重要因素。

2.5 副高面积指数同西太平洋海温的映射关系

赤道西太平洋海温与副高面积指数之间的时滞相关特征较为复杂，不及与SSTse和SSTid的相关性明显。副高面积指数与超前2～3和3～4个月SSTnw1之间的映射关系表明:对于SSTnw1的快速增暖，2个月后副高面积指数将出现显著的负距平衰减响应(图13中A点)，但对SSTnw1的变冷则没有明显响应(图13中B点)。对于3个月前的SST-nw2增暖，副高有一定程度的负距平衰减响应(但弱于2月前的SSTnw1增暖响应，图14中A点)，然而对于SSTnw2的降温则表现出较大的正距平增强响应(图14中B点)。即副高对赤道西太平洋海温的快速增暖会表现出负距平的衰减响应，响应幅度随时间逐渐增强;副高对超前2～3月的赤道西太平洋海温的变冷过程有较一定的增强响应，但具有一定的不确定性，表明这种遥相关响应有一定的时间位相特性。同样，无论前期赤道西太平洋海区海温基本状况偏冷或偏暖，若无明显变化，则西太平洋副高面积指数的响应均较小(图13—14中C、D点)。即若海温稳定少变，则无论其偏暖、偏冷状况对副高无明显影响，副高强度的显著变化亦发生在海温突变情况下，稳定的海温状况不易导致副高异常。

2008年4—6 月，赤道西太平洋海区出现了一次较明显的增温过程(4月SSTnw1海温平均距平为－0.405℃，6月则增加到0.253℃);对应SSTnw1的这次增温过程，副高在随后的7—9月出现了一次较明显的减弱过程(见图15中副高中心G及副高范围)。

图11 500 hPa月平均位势高度场(单位:gpm) a.2009年5月;b.2009年7月Fig.11 Monthly averaged geopotential height field at 500 hPa(units:gpm) a.May 2009;b.July 2009

图12 500 hPa月平均位势高度场(单位:gpm) a.2010年8月;b.2010年10月Fig.12 Monthly averaged geopotential height field at 500 hPa(units:gpm) a.August 2010;b.October 2010

图13 SSTnw1与滞后2、3个月的副高指数的映射关系Fig.13 Mapping relation between SSTnw1 and 2—3 months delayed SHAI

图14 SSTnw2与滞后3、4个月的副高指数的映射关系Fig.14 Mapping relation between SSTnw2 and 3—4 months delayed SHAI

图15 500 hPa月平均位势高度场(单位:gpm) a.2008年7月;b.2008年9月Fig.15 Monthly averaged geopotential height field at 500 hPa(units:gpm) a.July 2008;b.Septmber 2008

此外，若SSTnw1增暖/变冷过程相对较缓，则副高对SSTnw1的增暖仍表现出负距平减弱响应，但响应幅度大大减小;若SSTnw1的增暖过程进一步趋缓，则副高响应态势似会发生逆转而又会表现出正距平的增强响应态势，但副高对SSTnw1的缓慢变冷过程没有明显响应(图略)。

上述讨论表明，副高对赤道西太平洋海温超前2个月的增暖过程有明显的衰减响应;而对超前3个月的降温过程有较明显的增强响应。此外，副高对SSTnw1的增暖急缓可能表现出不同的响应态势。SSTnw1迅速增暖利于副高减弱;而缓慢增暖则可能利于副高增强。总之，副高对于赤道西太平洋海温变化的响应较之赤道东太平洋和赤道印度洋的海温响应表现出更大的复杂性和不确定性。

3 结论和讨论

基于模糊系统的检测分析方法与基于频率结构的滤波方法不同，它用模糊推理逼近来识别具体因子产生的影响或贡献。因此，这种方法能针对性地检测和分析不同因子对天气系统变化或异常的作用大小和影响程度。模糊系统非线性、容错性、自适应性和联想学习功能适宜于处理副高等具有较大不确定因素的问题。本文将西太平洋副高作为研究对象，将赤道东太平洋、西太平洋及印度洋海温作为影响因子，运用模糊推理方法讨论实验了上述海区海温状况、冷暖变化和变化快慢可能对副高活动产生的影响，得到了一些见解和结论。

1)赤道东太平洋海温对副高的影响。a)副高面积指数对赤道东太平洋海温的迅速变冷过程会出现正距平的增强响应，响应幅度随时间逐渐减弱;对赤道东太平洋海温的迅速增暖过程，副高将出现负距平衰减响应，响应幅度随时间逐渐增强。b)若SSTse维持不变或少变，则海温偏暖或偏冷状况对副高均无显著影响。表明副高强度变异主要发生在SSTse突变情况下，如在El Nino/La Nina的快速增长期/衰减期更易出现副高强度的异常。

2)赤道印度洋海温对副高的影响。a)副高对赤道印度洋海温的迅速增暖过程会很快出现正距平的增强响应，其响应幅度随时间逐渐增强;对赤道印度洋海温的迅速变冷过程，副高将出现负距平衰减响应，响应幅度随时间逐渐减弱。即副高对赤道印度洋海温增暖/变冷的响应态势与对赤道东太平洋海温的响应态势相反。b)若SSTid变化较平缓，则副高对SSTid的增暖/变冷亦表现出增强/衰减响应态势，但响应幅度弱小得多。c)若SSTid增暖/变冷幅度不大或稳定少变，则海温暖、冷状况对副高强度影响不大，表明副高强度的变异与SSTid的突变密切相关，稳定的海温状况不易引起副高异常。

3)赤道西太平洋海温对副高的影响。a)副高对赤道西太平洋海温的迅速增暖过程很快表现出负距平衰减响应，响应幅度随着时间先小后大，在增暖2个月后负距平响应最大。b)副高对SSTnw1的增暖急缓快慢表现出不同的响应态势，SSTnw1迅速增暖利于副高衰减;而缓慢增暖利于副高增强。c)副高对赤道西太平洋海温的变冷过程有滞后3个月的增强响应趋势。

赤道海温对大气位势的影响可通过大气环流的响应，如各种波列和遥相关型表现出来，这种观点已为人们所共识。因此，副高的上述响应形式有可能是通过海温冷暖变化产生的准定常波列或遥相关型来实现的，表现为副高对海温变化幅度的响应远大于对海温自身状况的响应。具体的影响机制有待观测事实支持和进一步的研究论证。

对比副高与不同海区海温的映射关系可以发现，副高强度的响应幅度存在较大的区域差异:副高对赤道东太平洋海温变化的响应幅度最显著，对赤道西太平洋海温的响应幅度次之，对赤道印度洋海温变化的响应幅度最小。这可能与赤道东、西太平洋海温变化和冷暖位相循环本身就较为显著有关(如El Nino/La Nina)，赤道印度洋海区尽管也存在海温变化和冷暖循环(如印度洋偶极子)，但是扰动幅度和影响范围较之前者要小得多。当然，不排除不同海区存在影响制约机理的差异，这有待进一步的研究。

以上研究除证实一些已有研究结果外，提出了一些新的见解，如副高变异(增强或减弱)主要出现在海温快速变化时期;副高对西太平洋海温变化的响应表现出一定的不确定性等。

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