金蕊,祁莉 *,何金海
(1.南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044)
春季青藏高原感热通量对不同海区海温强迫的响应及其对我国东部降水的影响
金蕊1,祁莉1 *,何金海1
(1.南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044)
摘要:本文利用在青藏高原适用性较好的E R A-interim地表感热通量资料,研究了1981-2010年青藏高原春季地表感热通量的年际变率与前期不同海区海温强迫的联系,以及这种联系对我国东部降水可能造成的影响。结果表明,春季青藏高原地表感热通量的年际变化有两个主要的模态,分别与前期太平洋以及印度洋海温有密切联系。与冬季E NSO事件相应的赤道中东太平洋海温强迫可以激发一个向极向西的波列,通过改变青藏高原南侧的环流和降水异常,形成一个纬向偶极型分布的高原感热第一模态,其对应的时间序列主要表现为准5 a的振荡,与E NSO事件的周期较为吻合;而春季印度洋的三极型海温分布可以强迫出一个跨越南北半球的波列,使青藏高原主体表现为东风异常,减弱背景西风,从而形成一个青藏高原主体与周围反相关的回字形感热第二模态,其主要呈现5~7 a的振荡周期。E NSO事件以及印度洋海温分布分别与青藏高原春季感热两个主模态相联系,并且冬春季海温与高原春季感热主模态对我国东部春季降水有协同影响,对于我国北方降水异常而言,高原的贡献相对海洋更重要。
关键词:青藏高原;地表感热通量;海温强迫的响应;东亚春季降水
我国地域广阔,地势复杂。上游是被誉为世界屋脊的青藏高原(Tobetan Plateau,TP),东面及南面又与全球最大、温度最高的海洋相邻,受到多种外强迫因子的共同作用,决定了它复杂多变的气候特征。
上游的青藏高原作为全球海拔最高,面积最大的高原,其气候效应是不容忽视的。在20世纪50年代之前,对青藏高原的研究多是围绕其动力过程及影响展开的[1]。而关于其热力特征的研究从20世纪50年代末才开始,叶笃正等[2]和Flohn[3]首先发现青藏高原在夏季是个强大的热源,并认为高原的热力作用对大气环流和亚洲季风有直接影响。吴国雄和李伟平[4]及黄荣辉和张永生[5]通过数值试验证明了高原地表感热加热能驱动夏季高原地区上空气柱的上升运动,从而提出了高原感热气泵(S H A P)的概念,并证明S H A P不仅影响高原及周边地区环流的变化,而且还能以Rossby波列频散的方式影响全球大气环流的演变及气候变化。黄荣辉[6]和周秀骥等[7]对高原热源进行研究,发现当高原地区热源加强时,青藏高压和中国北部槽将加强,阿拉斯加槽以及北美高压也随之加强,指出了高原加热的影响具有全球性的特征。这表明在夏季青藏高原的热力作用是不容忽视的,它的变化会影响全球的天气、气候。然而,吴国雄和张永生[5]发现春季青藏高原西部的感热就已经超过100 W/m2,到5月初,强大的向上感热通量已布满从地中海到高原的广大地区。并且高原上空的每一次突然增温分别出现在孟加拉湾季风、南海季风和南亚季风爆发前几天,与中纬度对流层高空温度场2~3周振荡的暖位相东传到达高原相联系。这说明青藏高原春季感热与亚洲夏季风的爆发可能存在某种联系。之后也有很多学者进一步研究了春季高原感热与东亚大气环流及降水的联系[8—10]。其中段安民等[9]提出异常偏强的春季青藏高原感热可以加强海陆热力差异,从而使得东亚夏季风环流偏强。因此,青藏高原春季的感热异常同样不容忽视,它可以作为东亚环流及降水的有效预测因子。
然而,青藏高原的热力异常又与前期或同期海洋的热力状况具有联系。众所周知,热带海洋可以储存大量的水汽及能量,对我国乃至整个北半球环流及降水的影响也是极为重要的[11—12]。例如E NSO事件,作为热带太平洋最显著的年际变化信号,可以直接影响到我国东部的大气环流异常[13—16];另外印度洋热力异常对亚洲季风的爆发、推进、强度也具有不容忽视的作用[17—18];也有学者从暖池热含量的角度出发研究其热力作用及气候效应[19—21]。那么,青藏高原的热力异常是否与前期冬春季海洋强大的热力强迫有关?两者的联系是怎么样的?经过统计诊断分析,Yang[22]发现异常多的欧亚大陆冬季雪盖出现在厄尔尼诺年的冬季,并且SOI(南方涛动指数)的变化可以提前欧亚冬季雪盖2~3个季节,这说明E NSO可能会对欧亚冬季雪盖产生影响,然而其中的机制仍然不清楚。之后Shaman和Tziperman[23]进一步研究了上述问题,认为冬季厄尔尼诺成熟期至翌年4月以前,200 hPa高空副热带西风急流活动强盛,东太平洋较高的海表面温度在对流层上层可以激发出准静止Rossby波列传至高原上空,使得青藏高原局地对流活动增强,降雪增加,从而雪盖偏厚并持续到春、夏季。而春、夏季青藏高原的积雪异常又可以改变地表感热通量[24—30],从而对北半球的天气、气候产生影响。因此,冬季热带海洋的热力异常可能会通过高原积雪异常进而影响到高原的地表感热通量;除此之外,也有学者发现,冬季热带太平洋E NSO型的海温分布可以通过W alker环流影响到北印度洋的海平面气压,从而使经向环流产生变化,改变春季青藏高原南部的降水异常使其感热也随之发生变化[31]。以上研究说明,青藏高原的热力异常与海洋是密不可分的,海洋可以通过“大气桥”对高原的积雪、感热等热力学要素进行调控,进而影响高原的热力状况。但是有关这方面的研究还很少,特别是有关春季青藏高原感热与前期或同期海洋海温异常之间联系的研究工作较少。所以冬、春季海洋与春季青藏高原感热之间到底存在怎样的联系,以及产生这种联系的可能途径还有待进一步研究。并且,前人较多地关注单独海洋或者单独高原分别对东亚气候的影响,并未考虑两者可能的协同影响。W u和Li[32]发现E NSO与东亚夏季风的联系会受到青藏高原积雪的调控,只有当高原夏季雪盖异常偏少时,E NSO与东亚季风的关系才密切。H u和Duan[11]分别比较了印度洋海盆模态以及青藏高原热力作用对东亚气候的影响,认为两者是互相联系的,并且对东亚春夏季的环流及降水可以产生协同的影响。因此,可以预见如果前期冬春热带海洋的热力异常与春季青藏高原感热是存在联系的,那么它们的协同势必对亚洲季风环流及降水产生显著作用。
综上所述,春季青藏高原感热的变化能够影响东亚乃至全球大气环流和天气、气候的变化;另一方面,春季高原感热又通过“大气桥”受到海洋的强迫和调控,然而前期冬、春季海洋的海温异常,特别是热带太平洋和印度洋,如何影响春季青藏高原感热?影响途径和机理是什么?前期海洋海温异常与高原春季感热的协同是否可以影响我国东部的天气气候?这些问题是本文重点讨论的内容。
本文所用资料包括:(1)E R A-interim逐月感热再分析资料,分辨率为1.5°×1.5°;(2)E R A-interim环流场的逐月再分析资料集,分辨率分别为1°×1°;(3)美国气候预测中心提供的Niño3.4区(5°S~5°N,170° ~120°W)海表温度资料;美国国家海洋大气管理局(N O A A)的新版本的扩展重构的月平均海表温度资料(E RSST-V3[33],取自http://w w w.ersl.noaa.gov/psd/data/),资料分辨率为2°×2°;(4)国家气象局整编的中国753站逐月降水量资料;时间跨度均为1979-2012年。
所用的方法包括:(1)E O F分解方法[34],这是气象上用来分析多变量的一种常见的方法,其主要优点在于可以用前几个占总方差很大部分分量的空间函数和时间函数来反映所研究场的主要特征;(2)傅立叶谐波分析(Fast Fourier Transform,FF T)滤波方法;(3)功率谱分析;(4)线性相关以及偏相关分析方法;(5)使用周期分析的方法来确定滤波序列r检验的自由度[35]。滤波虽然不改变时间长度,但会改变其自由度。所以后面对r检验的自由度作出修正。
关于青藏高原春季热力状况的研究已经有很多,其中Duan等[36]的研究指出:青藏高原春季感热在1980-2008年呈年代际减弱趋势,并提出这种减弱趋势主要是由于中纬度西风急流减弱造成的。这种感热的年代际减弱可以使我国南方降水增多,而北部及东北部降水减少。进一步研究表明,减弱的热源会使得东亚季风环流减弱,推迟海-陆热力差异的季节反转。但这方面的研究多着重于高原感热年代际的变化及其气候效应,本文着重研究春季青藏高原感热的年际变化特征,以及这种特征与前期或同期海洋热力强迫的联系。
要研究青藏高原的感热首先要选择一套合适的感热数据,对于地表通量资料,E R A、N CEP1、N CEP2 和JR A等再分析资料都能够反映高原地表感热通量总的变化特征,但E R A资料明显优于其他再分析资料,这点在高原西部尤为明显[37—40],所以本文选取E R A-interim的地表感热通量资料进行分析。由图1a、b可以发现青藏高原范围内(1 500 m等高线)冬季地表感热通量总体较弱,而到了春季,地表感热通量显著加强,最大值已经超过70 W/m2。另外,由春季感热均方差图上也可以发现高原西部及东南部存在两个显著的年际变率中心(图1c),这说明了春季青藏高原感热具有显著年际变化,那么它的年际变化特征又是怎么样的呢?我们对高原感热资料进行2~9 a滤波并进行E O F分析(图2)。图2a给出的是春季青藏高原地表感热通量年际变化E O F分解第一模态的空间分布形态,它反映了春季青藏高原感热年际变化的主要空间分布特征,所占方差贡献为18 %。从图中可以看出,高原的主体及西南部为负异常区,尤其是位于(27°~35°N,75°~83°E)的青藏高原西南部,有显著负异常中心,而高原的东南部(25°~35°N,85° ~105°E)则表现为一个显著的正异常中心,整体的空间型表现为青藏高原南侧的纬向偶极型分布。第一模态对应的时间系数PC1(图2c)表明它主要呈现一个准5 a的周期振荡(图2e)。
图1 1981-2010年青藏高原地表感热通量气候态变化图Fig.1 The mean state of Tibetan Plateau surface sensible heat flux during 1981 to 2010
图2b为第二模态的空间型分布,所占方差贡献为13.5 %。从图中可以看出,有一个显著的负异常区位于青藏高原的主体上(28°~35°N,76°~98°E),而在青藏高原的周围区域则为正异常区,并伴有若干正中心,即表现为青藏高原主体与周围呈负相关的“回字型”分布,但是强度略小于第一模态。这就说明在出现感热第二模态的时候,青藏高原主体与其周围的地表感热通量呈相反的分布型。其时间序列PC2(图2d)主要呈现5~7 a的周期变化(图2f)。
青藏高原区域实测资料的匮乏一直是这方面研究难以取得突破性进展的重要原因,所以我们根据以往的研究选取E R A-interim的感热资料进行分析,并利用环流场特征进一步验证E R A-interim感热资料的可靠性。对于高原地表感热通量SH,总体动力学公式为:
式中,Cp= 1 005 J/(kg·K)指在常压下的干空气比热,ρ为空气密度,CDH为热量拖曳系数,V为10 m风速,Ts-Tα则为地气温差。由于Cp、ρ、CDH的年际变化可以忽略,因此,10 m风速以及地气温差是决定地表感热通量年际变化的两个关键要素。
图2 2~9 a滤波后青藏高原春季感热E O F前两个模态的空间型(a,b),对应的时间序列(c,d)以及其功率谱分析(e,f)Fig.2 Spatial patterns of the first two E O F modes of the 2-9 a filtered Tibetan Plateau spring surface sensible heat flux(a,b),the corresponding time series(c,d)and power spectral analysis(e,f)
因此我们将PC1与PC2分别与感热、10 m风速以及地气温差进行相关分析(图3)。从图中可以发现,PC1与10 m风速以及地气温差的相关分布(图3c、e)和其与感热的相关分布(图3a)对应较好,都表现为青藏高原南侧的纬向偶极型,西南侧表现为负相关,而东南侧为正相关。其中PC1与地气温差的相关分布与感热更为接近,说明对于青藏高原第一模态的形成,地气温差的贡献可能更强。第二模态的结果也相似,PC2 与10 m风速(图3d)在青藏高原中部有显著的负相关,与图3b相对应。只是PC2与地气温差在青藏高原中部的负相关不是很显著(图3f),也就是说10 m风速的年际变化对于第二模态的形成更为关键。总体来说,ER A-interim的感热资料与地气温差以及10 m风速配合较好,具有一定可信度,可以用于后续的研究。
热带海洋,特别是热带太平洋和印度洋在冬春季是个强大的强迫源,被认为是影响东亚季风环流的重要因子。那么上述春季青藏高原感热两个主模态的形成是否与前期或同期海洋的热力强迫作用有关呢?
图3 春季青藏高原感热E O F分解的PC1和PC2分别与春季感热(a,b),10 m风速(c,d)以及地气温差(e,f)的相关系数Fig.3 Correlation patterns between the first two PC time series and spring surface sensible heat flux(a,b),wind speed of 10 m (c,d)and differences between the ground surface temperature and 2 m air temperature(e,f)
分别将PC1、PC2与前期冬季以及同期春季的海温做相关分析(图4,图5)。从图4a可以看出,PC1与前期冬季海表面温度场的相关主要表现在热带太平洋上,大范围显著相关区呈现“El Niño”形态,说明高原春季感热第一模态可能与E NSO有关;当到了同期春季(图4c),赤道中东太平洋“El Niño”形态的相关分布仍稳定维持,有较好的持续性。另外,在热带印度洋出现一个显著的正相关区。众所周知,热带太平洋的E NSO海温异常可能通过大气通道和海洋通道影响印度洋的海温分布[41—42],那么此时出现在印度洋海区的显著正相关是印度洋海温异常的信号还是热带太平洋E NSO作用的间接产物?图4b和d给出了去除Niño3.4指数影响后的PC1分别与前期冬季和春季海温的偏相关分布,对比未去除E NSO信号的图4a和c,可以清晰地发现,去除E NSO信号后,无论是热带太平洋还是印度洋区域的显著相关区都减弱,仅南印度洋存在小范围的负相关区域。因此,与高原春季感热第一模态密切相联系的前期海洋信号主要为E NSO事件,印度洋区域的较高相关仅为E NSO信号的间接影响。
同样地,由PC2与同期春季海表面温度的相关系数分布(图5c)可以发现,其主要表现为南印度洋三极型的相关分布上,热带中东太平洋有小块负相关,PC2与前期冬季海表面温度的相关分布(图5a)与春季类似,只是位于南印度洋的三极型相关在春季更强。图5b、d给出去除Niño3.4指数后的偏相关场,对比图5a、c可发现:赤道中东太平洋的显著负相关消失,而印度洋的三极型海温相关仍然显著存在,只是强度略有所减弱,这就说明中东太平洋的负相关就是E NSO的信号,而印度洋的三极型海温相关分布是独立于E NSO事件的,由冬到春具有较好的持续性,且在春季达到最强,所以春季感热的第二模态主要与春季印度洋的三极型海温相联系。
图4 春季高原感热E O F分解的PC1与海表面温度的相关系数(a,c)及去除Niño3.4的偏相关(b,d)Fig.4 Correlation patterns between the first PC time series and sea surface temperature(a,c)and partial correlations(b,d)
图5 春季高原感热E O F分解的PC2与海表面温度的相关系数(a,c)及去除Niño3.4的偏相关(b,d)Fig.5 Correlation patterns between the second PC time series and sea surface temperature(a,c)and partial correlations(b,d)
为了进一步研究它们之间的关系,我们将图5实线方框内(30°~45°S,30°~75°E)海温的区域平均减去两个虚线方框(23°S~10°N,60°~120°E及45°~60°S,75°~120°E)内海温的区域平均之和定义为印度洋三极型海温指数(IOI),并用这个海温指数来表征印度洋“负-正-负”的海温分布形的变率。
图6分别给出了PC1、PC2及海温异常指数的标准化序列。发现冬季的Niño3.4指数与PC1的相关系数达到0.51,通过了0.01的信度检验,并且除了个别年份外,第一模态的正异常年几乎都对应为El Niño年,而负异常年都对应为La Niña年;另外,PC2与春季印度洋三极型海温指数(IOI)的相关也达到了0.63,这就进一步表明,春季青藏高原感热第一模态与冬季的E NSO事件有很强的联系,而春季印度洋的三极型海温分布则可以导致春季感热第二模态的形成。
图6 春季高原感热E O F分解的PC1与冬季(DJF)Niño3.4指数的标准化时间序列(a)和春季高原感热E O F分解的PC2与春季(M A M)印度洋海温三极型指数的标准化时间序列(b)Fig.6 The first PC time series and standardized DJF Niño3.4 index(a),and the second PC time series and the standardized index of SST tripole pattern over spring(M A M)India Ocean
前文,我们主要分析了春季青藏高原感热年际变化的两个模态以及它们与前期或同期海表面温度的联系,发现与E NSO事件相联系的冬季中东太平洋海温异常以及春季印度洋的三极型海温分布分别与春季青藏高原感热年际变化的两个主要模态相对应,那么这两块海区的海表面温度又是通过怎样的物理过程影响青藏高原感热分布的呢?
5.1ENSO影响青藏高原感热年际变化第一模态的途径
前文已经发现,青藏高原春季感热第一模态对应的时间序列与前期以及同期的海表面温度相关场主要表现为一个“El Niño”型的分布,也就是说该模态与前期冬季的E N S O事件相联系。因此,为了揭示它们相关联系的途径,我们以Niño3.4指数来代表这个“El Niño”型海温相关的信号,图7a给出冬季Niño3.4指数与春季500 hPa风场的相关矢量分布,在中东太平洋海温异常增暖区的西北侧出现一个反气旋性异常环流,并在中层形成一个向极向西的波列,从而导致青藏高原及其周围区域的环流异常。在青藏高原区域(图7b),我们可以清楚的看到其东南侧为北风异常,而西南侧则为偏南风异常。西南(东南)侧的南风(北风)有利于上升(下沉)运动,这与青藏高原南部(26°~32°N平均)垂直速度(o mega)和Niño3.4指数的相关分布(图7c)一致,82°E以东的显著正相关表明有异常下沉运动,而82°E以西的负相关则为异常上升运动,这样的异常上升下沉运动空间分布几乎与第一模态(图2a)的正负感热中心相对应。并且,由Niño3.4指数与低云量的相关分布(图7d)中也可以发现,青藏高原西南侧的显著正相关表示异常上升运动(图7c),能够激发深对流,从而使得低云量增加,减弱到达地面的太阳辐射,地气温差减小,最终使得地表感热通量异常偏小。而青藏高原东南侧的负相关则表示下沉运动(图7c),不利于对流,天气晴朗,地面接收的太阳辐射多,升温更快,地气温差加大,最终使得地表感热通量加强,从而形成春季青藏高原感热的第一模态。
综合上述,E NSO型的海温异常可以从冬季持续到春季,并且激发一个向极向西的波列,使得青藏高原西南及东南侧分别处于异常的南风和北风分量控制下,这种纬向不对称的南北风分别可以通过激发或抑制深对流,改变低云量,从而改变地气温差,最终产生青藏高原南侧感热的纬向偶极型分布。
图7 冬季Niño3.4指数与春季要素场的相关分布Fig.7 Correlation patterns between Niño3.4 index and factors in spring
5.2印度洋三极型海温异常影响青藏高原感热年际变化第二模态的途径
前文我们已经进一步讨论了冬季E NSO事件与青藏高原春季感热第一模态的联系。那么印度洋三极型海温分布又是通过怎样的途径影响青藏高原春季感热第二模态的呢?图8a给出春季印度洋三极型海温指数(IOI)与500 hPa风场的相关矢量分布图,发现印度洋“负-正-负”的三极型海温异常分布,能够激发一个跨越南北半球的波列,而青藏高原的主体位于一个北半球反气旋底部的东风异常控制下,这个东风异常可以使背景西风减弱,从而减弱低层风速,使感热减弱。并且,去除E NSO信号后(图8b)类似的异常波列仍然存在,青藏高原主体仍然处于反气旋底部的东风异常控制下。再次证明印度洋三级型海温异常与高原春季感热的联系是独立于E NSO的。印度洋三极型海温指数与10 m风速的相关以及去除Niño3.4的偏相关场(图8c、d)也可以得到相似的结论,青藏高原主体为显著的负相关表示由于受东风异常的控制,减弱背景西风,使得其10 m风速偏小,感热偏小。综上,印度洋的三极型海温分布可以激发一个跨越南北半球的波列,通过减弱(增强)青藏高原主体的地表风速进而减弱(增强)高原主体上空的感热通量,从而得到春季“回”字型的感热分布。
青藏高原以及海洋的热力异常作为影响东亚环流及降水的两个重要影响因子,它们对我国春季的降水有较强的调控作用。而前文的分析已经揭示了青藏高原春季感热的两个模态与前期海洋之间的联系,发现春季感热的两个年际变化主模态分别受E NSO以及印度洋海温分布调控的,那么海洋强迫和春季青藏高原感热的两个主模态对我国东部春季降水有什么样的协同作用呢?
图8 春季印度洋三极型海温指数(IOI)与春季要素场的相关分布(a,c)以及去除Niño3.4指数后的偏相关(b,d)Fig.8 Correlation between the SST tripole pattern index(IOI)and factors in spring(a,c),and corresponding partial correlation without Niño3.4(b,d)
图9a给出Niño3.4指数与春季850 hPa风场及降水场的相关分布,从中我们发现冬季的E NSO暖事件(El Niño)可以使我国长江流域以北处于偏南风控制下,导致我国河套南部,东北平原以及长江中下游一致偏涝,其中长江中下游的正相关最高能通过0.01的信度检验。这与刘永强和丁一汇[43]的结果相一致。然而在去除春季青藏高原感热第一模态(PC1)的偏相关场(图9b)中,长江中下游的正相关强度大大减弱,只有中心区域可以通过0.05的信度检验,而北方的大部分降水正相关区已经变得不显著了,也就是说,没有高原热力异常的协同,E NSO事件对我国北方春季降水的预测信号就大大减弱了。同样的,图9c给出了印度洋三极型海温指数与低层环流及降水的相关分布,从中发现印度洋的三极型海温分布与我国北方尤其是在河套地区的降水异常表现为显著的负相关,然而当去除春季感热第二模态(PC2)的影响后(图9d),长江流域以北的负相关大大减弱了,只有零星几个区域可以通过检验。这就进一步说明了春季青藏高原感热不同模态在影响我国北方春季降水过程中的重要性。
综上所述,我们发现E NSO事件以及春季印度洋的三极型海温分布除了可以直接影响春季我国东部降水,还可以通过影响青藏高原春季感热的不同分布形态,进而与青藏高原的热力异常共同影响春季我国东部的环流和降水。E NSO和印度洋的三极型海温分布与青藏高原春季感热的两个模态对我国东部春季降水具有协同影响,并且对于我国北方降水异常而言,高原的影响不容忽视。
图9 冬季的Niño3.4指数和印度洋三极型海温指数分别与春季850 hPa风场、降水场的相关(a、c),以及分别去除春季青藏高原春季感热第一模态(PC1)和第二模态(PC2)影响后的偏相关(b、d)Fig.9 Correlation of 850 hPa wind and precipitation during spring with winter Niño3.4 index(a)and India ocean SST tripole index(c),and corresponding partialcorrelation patterns withoutthe first and second time series of spring T PS H (b,d)
本文通过分析春季青藏高原感热年际变化对不同海区海温强迫的响应特征,获得了春季高原感热与前期海洋热力异常之间的联系及它们联系的可能途径,并讨论了E NSO以及印度洋三极型海温分布与春季青藏高原感热主模态对我国东部春季降水的协同影响,得到如下结论。
青藏高原感热由冬到春显著加强,并且春季感热具有显著的年际变化信号,其特征主要表现为两个主要模态:第一模态,青藏高原南部的纬向偶极型分布,具有准5 a的周期;第二模态,中心与周围反位相的“回”字型分布,呈现5~7 a的年际周期。并且第一模态感热分布特征与前期热带太平洋的E NSO事件有紧密的联系;而第二模态则与同期印度洋三极型海温分布有关。
冬季,与El Niño有关的热带太平洋海温强迫可以激发一个向极向西的波列,使青藏高原的东南侧处于北风异常的控制下,抑制对流,云量少,地表升温更快使得地气温差加大,感热加强,而青藏高原的西南侧则受南风控制,有利于对流活跃,使得低层云量增加,减少到达地面的太阳辐射,最终使得感热减弱,从而形成青藏高原南部纬向偶极型的感热分布;春季,印度洋海温的三极型分布可以在500 hPa激发一个跨越南北半球的波列,使青藏高原主体位于北半球异常反气旋环流底部的东风异常中,减弱背景西风,导致地表风速减小,感热减弱,最终形成春季感热回字形第二模态。
值得指出,冬季E NSO事件信号(以Niño3.4指数为表征)以及印度洋三极型海温分布对我国春季降水有重要的意义。然而分析表明,如果没有青藏高原热力异常(两个年际变率主模态)的协同作用,那么海洋对我国北方春季降水的信号就大大减弱,几乎消失,对于我国南方而言,E NSO的先兆信号意义也相对减弱了。也就是说,冬季E NSO事件以及春季印度洋三极型海温分布影响我国东部春季环流有两条途径,太平洋和印度洋海温异常不仅可以通过强迫大气直接影响我国东部春季降水,还可以通过改变青藏高原的热力异常对我国春季的环流产生作用,两者对东亚春季降水的作用是协同的。另外有文献指出[44],春季青藏高原感热受到北大西洋海温的影响,它可以通过激发一个向下游传播的波列影响青藏高原春季的感热,并且通过调控青藏高原的热力异常影响东亚夏季风的变化。未来我们将进一步分析不同海区的海温与青藏高原热力异常对东亚季风的协同影响。
致谢:感谢吴志伟教授,在文章的研究过程中提供了很多建设性意见,使文章的思路及内容更有说服力!
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Effect of oceans to spring surface sensible heat flux over Tobetan Plateau and itsinfluence to East China preciptation
Jin Rui1,Qi Li1,He Jinhai1
(1.CollaborativeInnovation Centeron Forecastand Evaluation of Meteorological Disasters,JointInternational Research Laboratory of Climate and Environment Change,Key Laboratory of Meteorological Disaster,Ministry of EducationNanjing,University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China)
Abstract:By using the surface sensible heatflux data of E R A-interim reanalysis,we researched theinter-annual variability of spring Tibetan Plateau(TP)surface sensible heat flux(TPS H)during the period of 1981 to 2010 as well asits connection to the sea surface temperature over different oceans,and such connection may affect the precipitation of East China.The main conclusions are as follows:(1)the two main modes of TPS H inter-annual variability are well associated with Pacific and India Ocean sea surface temperature(SST)separately.The middle and eastern tropical Pacific SST anomaly are affected by winter(DJF)E NSO signal which can stimulate a westward and poleward wave train to change the precipitation anomaly over the southern TP.Through this process,a zonal dipole S H distribution is formed as the first mode with a periodicity of 5 a.On the other hand,an across equator wave train was excited by the spring India Ocean SSTA tripole pattern.It may cause the east wind anomaly over TP,weakening the Background W esterly,causing an opposite S H distribution between body region of TP and the surrounding area with a periodicity of 5 a to 7 a.(2)Theinfluence of E NSO SSTA over Pacific Ocean and the SSTA tripole pattern over spring India Ocean combined with the two modes of TP spring S H to the precipitation of East China are synergistic and it is found that TP spring S H have greater effect to spring precipitation at middle and higher latitudes.
Key words:Tibetan Plateau;surface sensible heat flux;SST forcing response;Eastern Asian spring precipitation
*通信作者:祁莉(1981—),女,副教授,主要从事季风和海陆气相互作用研究。E-mail:qili@nuist.edu.cn
作者简介:金蕊(1991—),女,江苏省苏州市人,主要研究方向为季风与海气相互作用。E-mail:Jr_nuist@163.com
基金项目:国家自然科学基金项目(91337216,91437216,41475086);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB417403,2013CB430202);长江学者和创新团队发展计划资助(PCSIR T);江苏高校优势学科建设工程资助项目(P A PD)。
收稿日期:2015-07-29;
修订日期:2015-10-26。
中图分类号:P731.11
文献标志码:A
文章编号:0253-4193(2016)05-0083-13