Ningaloo Nio/Nia与华南冬季降水异常的联系

吴越 曾刚 杨效业 李忠贤

(1 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室南京信息工程大学，南京 210044;2 四川省气候中心,成都 610072)

引 言

2010年11月至2011年初，澳大利亚西海岸出现了剧烈的暖海温异常，强烈的“海洋热浪”导致了大量的珊瑚白化和鱼类死亡[1-2]。这种印度洋东部的增暖现象与赤道太平洋发生的El Nio以及大西洋发生的Benguela Nio类似，2013年FENG， et al[3]将其命名为Ningaloo Nio，它的负位相事件被称为Ningaloo Nia。海洋的热力性质的变化是气候变化的重要驱动力，海表温度的变化能够影响局地降水的可预测性[4]，因而，理解Ningaloo Nio/Nia的变化特征及其影响对于预测未来“海洋热浪”对气候变化的影响十分必要[5]。

澳大利亚独特的Leeuwin洋流逆风沿着西海岸由低纬度向南极流动[6]，在季节和年际尺度上影响着澳大利亚西南海域的海表温度变化[7]。FENG， et al[3]指出，2011年初的Ningaloo Nio是受到La Nia强迫产生，2010年El Nio迅速过渡到La Nia，导致暖海水通过印尼海峡流入印度洋，进一步增强了Leeuwin洋流，从而演变成Ningaloo Nio。Kataoka， et al[8]通过对近60 a发生的Ningaloo Nio(Nia)事件研究指出，Ningaloo Nio(Nia)具有季节锁相的特性，并将Ningaloo Nio(Nia)分为局部增强型和非局部增强型，其中局部增强型的Ningaloo Nio(Nia)可通过印度洋固有的海气相互作用发展起来，与热带太平洋上的El Nio(La Nia)的Bjerknes反馈机制[9]类似，在这种模式下，澳大利亚西部降水较多(较少)，北部较少(较多)。而非局部增强型的Ningaloo Nio(Nia)则与Clarke-Meyers效应[10]有关，在这种模式下澳大利亚西南部降水减少(增加)75%以上，中部地区则增加(减少)200%以上。ZHANG，et al[11-12]认为大约有40%的Ningaloo Nio与La Nia同时发生，并提出了跨海域的耦合机制。Kataoka， et al[13]通过数值试验指出，Ningaloo Nio也可以不依靠对ENSO的响应独自发展起来，认为在没有ENSO影响时将为当地固有的海气相互作用的发展提供有利条件。

华南冬季相较于夏季来说降水偏少，但冬季降水的变化也会产生重要影响，并且多伴有灾害性天气，甚至会对人民的生命财产造成重大损失[14-15]。太平洋海温的变化作为华南冬季降水的重要影响因子，已经有很多学者对二者的关系进行了研究。例如，任倩等[16]指出，热带西太平洋暖池处于冷水年时有利于华南冬季降水的增多。何金海等[17]则指出，西太平洋暖池与华南冬季降水关系具有明显的年代际变化特征。陶诗言等[18]指出，El Nio(La Nia)年亚洲上空的环流型不利(有利)于寒潮向南爆发，导致亚洲冬季风偏弱(强)，从而导致我国南方冬季降水在El Nio(La Nia)年异常偏多(少)。LI, et al[19]认为ENSO可通过西北太平洋异常反气旋对华南冬季降水产生显著影响。FENG， et al[20]指出，典型的ENSO和ENSO Modoki对东南亚和我国南方冬季降水的影响有显著差异，这种差异是由大气对ENSO和ENSO Modoki在西太平洋不同的非绝热加热产生局地响应造成的。袁良等[21]通过分析El Nio和El Nio Modoki年冬季西太平洋副热带高压的强度和位置的变化，得出El Nio年冬季华南地区降水偏多，而El Nio Modoki年我国华南地区降水偏少的结论。印度洋海温异常现象对东亚大气环流和气候也产生了重要影响[22-23]。龙晓琴等[24]认为，当热带印度洋海盆一致变冷时，东亚冬季风将增强。肖子牛等[25]指出，在El Nio发生期间，东冷西暖的印度洋海温结构加大了东太平洋海温异常对东亚季风区的影响，使中国西南到华南的降水明显增加。

1 资料和方法

1.1 资料

(1)海温资料为NOAA扩展重建海表温度(ERSST)V3b[26]，水平分辨率为2°×2°。

(2)大气环流资料为NCEP/NCAR月平均再分析资料[27]，其水平分辨率为2.5°×2.5°。

(3)降水资料为中国2 400多个台站日降水观测资料插值而成的CN05.1格点资料[28-29]，分辨率为0.25°×0.25°。该资料集具有较高的空间分辨率且经过验证，效果较好。

采用的资料时间范围均为1979年1月至2017年2月，均扣除线性趋势。文中冬季取12至次年2月的3个月平均。

图1 (a)澳大利亚西侧海温异常第一特征向量的空间分布；(b)澳大利亚西侧海温异常第一特征向量的时间系数序列(红色实线：PC1)及Ningaloo Nio指数(蓝色虚线：NNI)Fig.1 (a)The first EOF mode of SST anomaly of western Australia，(b)time series of normalized principal component of EOF1on the SST anomaly off western Australia(red solid line：PC1)and Ningaloo Nio Index(blue dotted line：NNI)

1.2 方法

主要采用经验正交函数分解(EOF)、相关分析、回归分析、合成分析等统计方法。

ENSO在年际尺度上对全球的气候变化具有重要的影响，为了有效分离Ningaloo Nio/Nia和ENSO对华南冬季降水的影响，使用An[30]提出的数据处理方法，即

ξ=ξ*-Z×cov(ξ*，Z)/var(Z)。

(1)

其中：ξ*为去掉ENSO海温信号前的气象要素场;ξ为去掉ENSO海温信号后的气象要素场;Z为Nio4区冬季海温;cov为去掉ENSO海温信号前的气象要素场与Nio4区冬季海温的协方差;var为Nio4区冬季海温的方差。

2 Ningaloo Nio/Nia对华南冬季降水的影响

2.1 Ningaloo Nio/Nia的基本特征

图2 NNI的逐月标准差Fig.2 Monthly standard deviation of the normalized NNI

图2给出了NNI逐月标准差的分布情况，可以发现澳大利亚西侧海表温度变化在冬季变率最大，夏季变率最小，其发展周期表现出了明显的不对称性，Ningaloo Nio/Nia自10月开始发展，海温异常迅速增长，在次年2月达到峰值，此后迅速衰退。因为Ningaloo Nio/Nia具有这种季节锁相的特征，在当年12至次年2月到达它的成熟位相，因此将研究重点放在冬季。将冬季NNI高于一个标准差的年份定义为Ningaloo Nio年，低于负一个标准差的年份定义为Ningaloo Nia年，由此可以得出Ningaloo Nio/Nia发生的年份，在1979—2016年共38 a中，Ningaloo Nio发生的年份有7 a，Ningaloo Nia发生的年份有5 a(表1)。

表1 Ningaloo Nio/ Nia年份Table 1 The year of Ningaloo Nio/Nia

表1 Ningaloo Nio/ Nia年份Table 1 The year of Ningaloo Nio/Nia

海温异常年份Ningaloo Niño1979,1982,1994,1996,1999,2010,2011Ningaloo Niña1986,1992,2003,2005,2016

图4 (a)冬季华南降水异常与NNI的相关系数分布;(b)冬季华南降水指数(绿色实线)与NNI(蓝色虚线)的标准化时间序列(打点表示通过α=0.1置信度检验的区域)Fig.4 (a)Correlation between the winter anomaly precipitation in South China and NNI in winter;(b)the normalized index of the winter precipitation in South China(green solid line)and NNI(blue dotted line)(The dotted areas are significant at 90% confidence level)

图3 冬季海表温度异常(单位：℃)对NNI的回归系数：(a)未扣除El Nio/La Nia信号;(b)扣除El Nio/La Nia信号(打点表示通过α=0.05置信度检验的区域)Fig.3 Regression of SST anomaly(unit：℃)on normalized NNI in winter: (a)before the removal of El Nio/La Nia signal;(b)after removal of El Nio/La Nia signal (The dotted areas aresignificant at 95% confidence level)

2.2 Ningaloo Nio/Nia与华南冬季降水变化的联系

图4为华南冬季降水与NNI的相关分布。如图4a所示，可以看到华南冬季降水异常与NNI为正相关关系，并且其显著正相关区域位于华南地区东部，表明Ningaloo Nio年份华南冬季降水偏多，反之，Ningaloo Nia年份华南冬季降水则偏少。选取华南地区冬季月降水量异常大值区(22°～28°N，110°～120°E)平均的标准化降水距平作为华南冬季降水指数(SCPI)。计算得到华南冬季降水指数与NNI的时间变化曲线(图4b)的相关系数为0.35，高于α=0.05的置信度检验。因此，华南冬季降水与Ningaloo Nio/Nia在年际时间尺度上存在显著联系。

3 Ningaloo Nio/Nia对华南冬季降水异常影响的可能机制

东亚大气环流异常是导致我国降水异常变化的重要原因，从上述分析可知，Ningaloo Nio/Nia的变化将会对我国东部地区的大气环流造成影响，从而导致华南地区冬季降水发生异常。为揭示其可能的影响机制，对NNI与澳大利亚西侧的大气环流进行回归分析，并对Ningaloo Nio/Nia年份相关区域的垂直环流进行合成分析。ZHANG，et al[12]采用ECHAM 4.6大气环流模式，在气候态海温场上加入Ningaloo Nio型海表温度异常驱动模式进行数值模拟，对比控制试验(气候态海温驱动模式)结果，模式能模拟出副热带东印度洋地区上空的气旋性环流异常，表明Ningaloo Nio型海温增暖对该地区气旋性环流异常的形成具有重要贡献。采用LIANG[33-34]提出的信息流理论方法对NNI与副热带东印度洋地区的海气热通量异常的因果关系进行分析，也得到类似的结论。图7a、b显示，Ningaloo Nio年份由于大气对暖海温异常的响应，在低层澳大利亚西侧形成气旋性环流异常，而高层为反气旋性环流异常，这种高低空配置会触发局地辐合上升气流异常，导致副热带东印度洋地区对流活动发展，上升运动增强，使得局地Hadley环流上升支强度增强，反之，在Ningaloo Nia年，澳大利亚西侧低层形成反气旋性环流异常，高层为气旋性环流异常，副热带东印度洋地区对流活动受到抑制，下沉运动发展，局地Hadley环流上升支强度减弱。

图5 Ningaloo Nio/Nia年华南冬季降水距平百分率的合成与差值分布(单位：%)：(a)Ningaloo Nio年;(b)Ningaloo Nia年;(c)Ningaloo Nio年减去Ningaloo Nia年(打点表示通过置信度为α=0.1的显著性检验的区域)Fig.5 Composites of the ratio to the winter anomaly precipitation in South China between Ningaloo Nio years and Ningaloo Nia years(unit：%)：(a)Ningaloo Nio years;(b)Ningaloo Nia years，(c)Ningaloo Nio years minus Ningaloo Nia years (The dotted areas are significant at 90% confidence level)

图6 冬季水平风场(单位：m·s-1)与指数的回归：(a)500 hPa与SCPI;(b)850 hPa与SCPI;(c)500 hPa与NNI;(d)850 hPa与NNI(阴影表示通过α=0.1置信度检验的区域)Fig.6 Regression of winter wind(unit：m·s-1)on normalized index:(a)500 hPa wind and SCPI;(b)850 hPa wind and SCPI;(c)850 hPa wind and NNI (The shaded areas are significant at 90% confidence level)

图7 冬季对流层 (a) 高层200 hPa;(b)低层850 hPa水平风场(单位：m·s-1)与NNI的回归(阴影表示通过α=0.05置信度检验的区域)Fig.7 Regression of winter wind(unit：m·s-1)on normalized NNI in the troposphere(a)200 hPa;(b)850 hPa (shaded areas are significant at 95% confidence level)

图8 Ningaloo Nio年与Ningaloo Nia年冬季环流差值场(Ningaloo Nio年减去Ningaloo Nia年)：(a)沿80°～100°E平均的高度—纬度的经向环流剖面，阴影表示通过α=0.1置信度检验的区域;(b)沿20°～30°N平均的高度—经度的纬向垂直速度剖面，打点区域表示通过α=0.1置信度检验的区域；垂直速度均放大100倍(单位：Pa·s-1)Fig.8 The difference of composite for circulation between winters in Ningaloo Nio years and Ningaloo Nia years(Ningaloo Nio yearsminus Ningaloo Nia years)：(a)the anomaly latitude-altitude cross sections for vertical circulation from 80°-100°E;(b)the anomaly longitude-altitude cross sections for vertical velocity from 20°-30°N. The shaded areas andthe dotted areas are significant at 90% confidence level. The vertical velocity is amplified by 100 times(unit：Pa·s-1)

图9 冬季各标准化指数的变化：(a)Ningaloo Nio/Nia指数(NNI)；(b)南支槽强度指数(SBTI);(c)华南降水指数(SCPI)Fig.9 The variations of standardized indices in winter：(a)NNI;(b)SBTI;(c)SCPI

由图8可以看出，局地经向环流的异常导致青藏高原主体南侧上空为上升运动，有利于高原南侧南支槽的维持。南支槽也称作副热带南支西风槽，是青藏高原南侧产生的半永久性低压，是冬季影响东亚的主要天气系统之一[35]。从气候平均状态来看，南支槽在700 hPa上最为明显。采用索渺清等[35]提出的南支槽强度指数(SBTI)的定义，即以孟加拉湾北侧至青藏高原南侧(17.5°～27.5°N，80°～100°E)700 hPa位势高度异常的大小来判断南支槽强度的变化。图9给出了冬季各指数的时间序列，由此得出南支槽强度指数与NNI的相关系数为-0.54，与华南降水指数的相关系数为-0.44，均通过α=0.01的置信度检验，说明三者之间有着显著的联系，即Ningaloo Nio年冬季，南支槽强度偏强，华南冬季降水较多，而Ningaloo Nia年冬季，南支槽强度较弱，华南冬季降水较少。用700 hPa经向风纬向偏差的平方来表示扰动活动的情况[36]，计算了南支槽强度指数与700 hPa大气扰动场(图10a)的相关，从90°E东侧一直到华南地区均为扰动正相关区域，表示当南支槽强度增强的时候，南支急流上的扰动也会增强。南支槽的活动为降水提供了有利条件，图10b给出了南支槽强度指数与地面到500 hPa高度上水汽积分与散度的相关，显示南支槽偏强时水汽辐散大值区域位于孟加拉湾北部，华南地区则有明显的水汽辐合且盛行西南气流，水汽由孟加拉湾北部向东流入华南地区。当南支槽强度增强时，扰动的增强以及水汽的辐合使华南地区冬季降水增多，而南支槽强度偏弱时情况相反。

4 结论

本文利用1979—2017年NOAA ERSST V3b的海表温度资料、CN05.1的降水资料以及NCEP/NCAR月平均再分析资料，分析了Ningaloo Nio/Nia的基本特征及其对华南冬季降水的影响。主要结论如下：

图10 (a)南支槽强度指数与700 hPa扰动场的相关系数;(b)南支槽强度指数与地面到500 hPa水汽通量垂直积分和水汽通量散度(阴影)的相关系数。打点和阴影表示通过α=0.1置信度检验的区域Fig.10 (a)Correlation between the SBTI and 700 hPa perturbation，(b)correlation coefficients between the SBTI and thevertically integrated moisture flux(shaded)and the divergence of moisture flux from surface to 500 hPa. The shaded areas and dotted areas are significant at 90% confidence level