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 2022-11-15 16:43:28

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南半球环流形势对印度夏季风降水的可能影响

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1 Earth System Modeling Center, Nanjing University of Information Science and Technology (NUIST),Nanjing 210044, China

摘要 尽管近年来观测到的南方涛动与印度夏季风降水之间的关系在变弱，但南方涛动仍是印度夏季风降水的最重要的外部因素。它是探索其他对印度夏季风降水有影响的主要变异模式的基础。作为南半球温带大气环流变化的主要模式，南半球环流形式对南北半球气候都有潜在的影响。我们研究调查了南半球环流与印度夏季风降水之间的关系，发现5月南半球环流对6到7月的印度半岛及邻近地区的季风降水量有重要的正相关作用。观测和数值模拟证据表明，该地区的5月南半球环流异常会触发南印度洋偶极子海面海气相互作用引起的温度异常。南印度洋海表温度持续到6、7月之后的几个月，会引起经圈异常循环并改变低层赤道环流。因此，上升（或下沉）运动和水汽输送增多（或减少）都会引起印度次大陆及邻近地区的降水增多（或减少）。事实上，南印度洋海表温度扮演着海桥的角色，能够延长5月南半球环流对未来季节的影响并反过来影响印度夏季风降水。此外基于南方涛动、印度洋偶极子和5月南半球环流建立了预测6、7月印度夏季风降水强度的模型。后向传播是在1979-2014年间发展成的，优于从欧洲季节间预报的MME系统中获得的平均值。因为这些预测期在初夏前能够进行实施监控，所以这种经验模型能够提供实时的预测方法来预报印度夏季风降水。

关键词 南半球环流形势 印度夏季风降水 经验模型

1、引言

作为亚洲夏季风的重要组成部分，印度夏季风每年都会回归并且会在热带地区尤其是印度半岛引起大量降水(Webste等, 1998)。印度夏季风降水对印度甚至东亚其他地区的农业和相关经济发展有着重大影响，直到现在，它在印度夏季风年季降水中仍是一个具有挑战的科学问题。社会上关心如何识别对预测印度夏季风降水有帮助的相对独立信号。

许多研究人员认为印度夏季风降水与各种全球气候现象密切相关，南方涛动是赤道上空海表温度年季变化的信号，能对印度夏季风降水施加临界外力。以前的研究表明，厄尔尼诺（拉尼娜）经常导致不足（充足）的印度夏季风降水(Walker，1923; Webster andYang，1992; Kumar等，1999; Lau and Nath，2000; Wang等，2003; Shukla等，2011; Shukla and Kinter，2014)。但是，我们发现观测到的南方涛动和印度夏季风降水之间的联系在近年正逐渐变弱，长期的强烈的厄尔尼诺现象通常并不会导致20世纪90年代印度夏季风降水的异常(Kripalaniand Kulkarni，1999; Kinter等，2002; Inara等，2007;Mokhov等，2011, 2012; Chaudhuri and Pal，2014)。印度夏季风与南方涛动之间变化的联系，激励着我们去寻找其他可能影响印度夏季风降水的气候因子。印度洋偶极子模式，其特征是在赤道附近印度洋东西方向海表温度异常有一个跷跷板势的变化(Saji等，1999)，该发现会显著的影响印度洋夏季风降水的变异性并调整印度洋夏季风与南方涛动之间的关系。一些研究表明，南方涛动与印度夏季风降水之间联系的减弱，主要是由频繁发生的印度洋偶极子活动引起的(Behera等1999, 2006; Ashok 等，2001, 2004)。此外，陆地表面的变化如雪层覆盖也可能导致印度夏季风降水的变化(Bamzai and Shukla，1999; Bollasina and Ming，2013; Saha等，2013)。

除了上面提到的下边界外强迫作用外，大尺度大气环流系统也能影响印度夏季风降水吗？北大西洋涛动在中高纬之间的变化与印度夏季风降水之间的联系相反，作为作为北大西洋在南半球的对应，南半球环流形式是南半球较显著的气候特征，是副热带和副极区大气的大尺度变化形式(Rogers and Loon，1982; Cai等，1999; Gong and Wang，1999; Kidson，1999; Thompsonand Wallace，2000a, b; Cai and Watterson，2002)。大量研究表明，南半球环流形势对南半球的气候有显著影响，包括海-气-冰系统、海温度、区域降水量甚至是海上径向埃克曼传输(Marshall，2003, 2007; Reason and Rouault，2005; Gillett等，2006;Hendon等，2007; Harry 等，2014; Lim and Harry，2015;Zheng 等，2015)。南半球环流形势不仅在南半球气候中起着重要的作用，还影响北半球的气候，特别是东亚地区(Nanand Li，2003; Wu 等，2009a, b, 2014; Zheng and Li，2012;Liu 等，2015; and some others)。例如，Nan和Li研究发现春季靠北的南半球环流与东亚夏季风之间有显著的正相关，秋季北部的南半球环流对中国(Wu 等，2009a)和东亚冬季降水(Wu 等，2014)异常有影响。此外，南半球环流还与西非夏季风(Sun 等，2010)和北美夏季风(Sun，2010)有紧密的关系。

由于印度夏季风来自南半球海域(Viswambharan and Mohanakumar，2013)，所以有必要去探究南半球环流与印度夏季风之间的关系。在目前的论文中，我们发现5月份南半球环流与初夏的印度夏季风降水有正相关，其对应的物理机制也已经被发现了。

论文的其他部分如下所示：在第二部分中，描述了数据的来源、方法和模型，第三部分展示了观测到的5月南半球环流与印度夏季风之间的早期关系。第四部分用一种物理机制解释了5月南半球环流如何通过南印度洋偶极子模型以“海桥”的方式影响未来印度夏季风降水的。第五部分数值实验采用大气环流模型来验证其中的物理机制。第六部分建立了一个以南半球环流、印度洋偶极子和南方涛动为基础的经验模型，并创建了一个后向传播的机制，最后一部分总结了主要发现并讨论了一些没有解决的问题。

2、数据、方法和模型

本文使用的主要数据集包括：（1）1979—2015年分辨率为2.5*2.5的月降水量数据，来自气候预测中心的综合降水量分析(CMAP; Xie and Arkin，1997)。（2）1979—2015年期间包括风、海平面气压、垂直方向的水汽通量散度的月平均数据，来自欧洲气象中心中期预报的再分析数据(ECMWF; Dee 等，2011)，分辨率为2*2。（3）1979-2015年改进后的月平均海表温度数据(ERSST V3; Smith 等，2008)，分辨率为2*2。（4）本文中的月平均南半球环流指数由Marshall定义，基于65︒S的6个站点和40︒S的6个站点之间的压差。He等人认为Marshall定义的南半球环流指数在水利性能气候勘测方面具有更好的代表性。ENSO指数：Nino指数采用的是5︒S—5︒N，170︒W—120︒W(Trenberth，1997)之间区域的平均海表温度。印度洋偶极子指数是基于西部和东部赤道附近的印度洋(Saji等，1999)。在本研究中，早期的寒夏是指6、7月份。

输出的多模式集合通过欧洲正在发展的三个多模式集合预测年季变化(Palmer 等，2004)，这三种模式分别是英国气象局的(UKMO; Collins等，2008)、法国天气预报(MF; Daget等，2009)和欧洲中期天气预报中心(ECMWF; Balmaseda等，2008)。多模式集合的后向影响覆盖了1979—2001年的22年，每年，DEMETER后向传播从二月开始一直持续6个月。

各种统计方法，包括奇异值分解法(Bretherton等，1992)、线性相关回归和偏相关分析都在本文中涉及到。因为这项工作的重点是年际变化，线性趋势从所有时间序列中移除了。

为了进一步了解“海桥”在5月南方涛动对印度夏季风降水影响过程中的作用，我们使用了AGCM，一种欧洲中心用于中期天气预报的第5版本(ECHAM5; Roeckner等，2003)。本文使用的是T31L19，水平分辨率为3.75︒3.75︒，垂直方向有19个层结。海表温度强迫场是由大气模型与第二海温场相比较得到的。

3、5月南方涛动与印度夏季风降水之间的关系

人们普遍预测印度半岛的夏季风发生在6月初，早期阶段的印度夏季风降水区域主要位于印度半岛及邻近海域附近。图1说明了1979—2015年间6、7月印度夏季风降水与5月南半球环流模式之间的相关模式。在印度半岛和邻近地区呈正相关性，这表明正（负）的南半球异常通常对应6、7月印度夏季风降水大量（少量）的区域，此外，ENSO与印度洋偶极子也与南半球环流有关(Cai等，2011; Fogt等，2011;Ding 等，2012)。为了检测ENSO与印度洋偶极子所造成的气候变化对5月南半球环流与6、7月印度夏季风降水之间的关系有什么影响，我们在删除了印度洋偶极子和ENSO的影响后，计算了5月南半球环流与6、7月印度夏季风降水之间的偏相关性。在上述区域，相关性仍很明显。另外，如果去除了前期印度洋偶极子和冬季ENSO信号，5月南半球环流与6、7月印度夏季风降水之间的关系会更明显。在本文中发现，5月南半球环流与印度夏季风降水之间的关系在印度夏季风初期会减弱，但不是在上半年。这可能是由于在印度夏季风区域月降水量年际变化较大。Kothawale和Kulkarni发现当未来两个月呈干旱气候时，6、7月印度夏季风降水是常见的。此外，5月南半球环流的特征会迅速衰减，不会持续的影响印度夏季风降水。

图1：a 五月SAM与初夏ISMR之间的关系，b、c与a一样，但分别删除了6、7月IOD与ENSO信号。阴影是基于学生t测试的正相关系数超过90%置信水平的区域，并适用于其余的数据。D是1979-2015年间在ISM地区沉淀率的长期平均值。红框中的降水量定义为降水指数。

为了进一步说明5月南半球环流和6、7月印度夏季风降水之间的关系，SVD用于5月SLP南半球中高纬地区1979至2015年间上空的季风降水。主要模式解释了49%的方差系数，根据学生的t的测试，两个相关系数时间序列达到0.52，超过95%的置信度。大气南半球循环显示在中纬度地区和极地地区，南半球环流模式与未来的SLP之间有正相关(Thompsonand Wallace，2000a, b)，此外，ISM地区降水与呈阳性的印度半岛及相邻地区之间存在一个单符号阳性模式，这与图1a结果类似。

图2：第一个SVD模式适用5月南半球和6、7月ISM地区的海平面气压。其次相关模式体现在a和c中，异质相关模式体现在b和d中。绿色阴影区域表示正相关系数在90%置信水平下具有显著性，相关系数对应时间序列为0.52。

为了量化ISM的变异性，我们定义了降水指数为图1d中红框内的平均降水量，在移除了ENSO后，其中6、7月ISMR和5月SAMI之间的相关系数是显著的。图3a显示了1979-2015年间5月SAMI和6、7月RI的时间演变，基本上是同相关性。基于学生t测试他们在95%置信水平以上的相关系数为0.49。移除了ENSO后，相关系数达到0.47，也在95%置信水平以上。图3b表示超前-滞后相关系数6、7月RI和12（-1）月至8（0）月SAMI时间序列之间。此处-1表示之前的年份，0表示现在的年份。从预测角度看，只有5月SAMI与6、7月RI相关，SAM紊乱的本质可能引起这种现象(Lorenz，1963; Wu等，2009b)。

图3：a是1979至2015年间5月SAMI和6、7月RI的时间序列，它们的相关系数是0.49。b是6、7月RI和上一年12（-1）月至同年8（0）月之间的超前—滞后相关系数。两条水平虚线代表95%置信水平。

从上面的分析来看，5月SAM与随后印度半岛的早期北半球夏季风降水区域是密切相关的。那么，是什么物理机制导致这种延迟影响的呢？

4、物理机制

SAM的一个显著特征是它的时间持久性(Gerber and Vallis2007)，当SAM的信号很快消失时，大气的可预测来源通常是由缓慢变化的下边界强迫引起的。例如，SST可以存贮通过海空相互作用发出的异常SAM信号并持续延长一段时间，然后影响区域之后几个月的气候(Shukla，1998; Lin and Wu，2011;Wu 等，2009a, b, 2014)。海桥的作用将从物理机制方面解释SAM异常对之后月份的ISMR的影响。

为了了解SST是如何恢复SAM的信号，我们已经调查过了与5月SAM相关的异常地面风速。注意到正（负）SAM通常伴随着极地附近的向南（北）移动的高层急流(Thompsonand Wallace 2000a, b)，上层风速与地面风速处于不同相位，其异常可能不会只调节显热通量和潜热的交换海洋-大气界面的热通量，也会增强表面经向Ekman传输(Thompson and Wallace，2000a, b; Trenberth等，2005)。通过这两个过程，地面风速能进一步触发SSTA(Gupta and England 2006; Wu 等，2009a, b)。正如图4可见，一个重要的三脚架模型将从5月开始持续几个月。强大的SAM与地面南纬50度以南的强地面风速有关，但在南半球30-50度之间风速较弱。值得注意的是，SAM的标志也会延伸到南纬15-30度。高风速导致北上Ekman运输冷水并使海洋的潜热释放增强(Guptaand England 2006; Wu 等，2009a, b)，导致阴性的SSTA。因此，一个可装配的SST三角式模型建立了：南极和低纬度区域有负异常，但在南半球中纬度有正异常。一个突

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