东亚和西北太平洋夏季风之间关系的年代际变化外文翻译资料

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东亚和西北太平洋夏季风之间关系的年代际变化

MinHo Kwon, 1 Jong-Ghap Jhun, 1 Bin Wang, 2 Soon-Il An, 2 and Jong-Seong Kug 3

Received 18 March 2005; revised 24 June 2005; accepted 25 July 2005; published 25 August 2005.

[1]研究表明，东亚（EA）夏季风强度具有与西北太平洋（WNP）夏季风的负相关性。在这里，我们发现这种关系在最近十年（1994-2004）比1994年（1979-1993）之前的时期强得多。WNP和EA区域大区域夏季平均降水的前两种主要模式显示与两个因素相关：ENSO发展和WNP夏季风波动。先进的模式已从1979-1993年的ENSO相关模式变为近十年（1994-2004）的WNP夏季风相关模式。与WNP季风指数相关的夏季平均中层对流层位势高度也显示了1994-2004和1979-1993之间遥相关（波列）模式的显着变化。总之，这一证据表明EA与WNP夏季季风之间的关系在1993-1994年间经历了显着的年代际变化。

1.简介

[2]季风环流在地球水文循环中起着重要作用。亚太地区有三个典型的夏季季风子系统。它包括东亚（EA），西北太平洋（WNP）和印度夏季季风[例如，Wang和LinHo，2002]。该EA夏季风与中国Mei-yu，韩国Changma，还有日本Baiu相关。亚太地区大规模夏季季风的逐年变化，如季节性更迭，代表了地球气候系统的强烈信号[例如，Wang等，2001]。预测亚太夏季风的年际变化是一个热门话题。有许多研究工作试图量化夏季季风强度的年际变化[Webster和Yang，1992;Goswami等，1999; Wang和Fan，1999]。Wang和Fan[1999]提出了两个主要的环流指数来分别衡量印度和WNP夏季季风的变化。特别是，WNP季风指数（WNPMI）不仅反映了低层季风环流的主导模式，还反映了南海和菲律宾海的降雨变化[Wangetal，2001]，这些将在本研究中使用到。

[3]与东北亚（包括中国东北，朝鲜和日本）地区的季风锋相关的降雨异常同时与菲律宾附近的夏季对流活动相关联[Nitta，1987;Huang和Sun，1992年]。Nitta[1987]认为PJ（太平洋日本）遥相关模式起源于对WNP潜热强迫的正压反应。亚洲东北部地区的夏季平均降水异常表现出与WNP夏季风强度呈负相关的趋势。

[4]1993年至1994年的夏季环流存在显着差异[例如，Park和Schubert，1997;Geng等，2000;Yoo等，2004]。中国中部、韩国和日本在1994年夏天经历了严重的高温和干旱，1993年则是一个极为凉爽和潮湿的夏天。特别是，Park和Schubert[1997]认为，1994年夏季东亚地区的异常环流主要是与青藏高原纬向风变化有关的地形强迫的结果。

[5] 由于缺乏长期卫星对降水量的估算，因此对海洋和西太平洋夏季季风的年代际变化进行的研究一个空白区。本研究的目的是展示EA与WNP夏季风之间关系的年代际变化的观测证据。特别是在20世纪90年代中期之前和之后，东亚夏季风环流和西太平洋夏季风环流的明显变化。我们还将展示20世纪90年代中期几个平均场的重大变化。

2.数据和方法

[6]气候预测中心（CPC）合并降水分析（CMAP[Xie和Arkin，1997]）数据集，具有2.5乘2.5度的空间分辨率，用于1979年至2004年期间。覆盖海洋的全球降水数据集是基于测量观测和卫星估算得出的。国家环境预测中心-国家大气研究中心（NCEP-NCAR）再分析[Kalnay等，1996]目前提供1948年至2004年期间的大气数据。本研究中使用的数据包括500hPa的位势高度， 200hPa和850hPa的纬向和经向风。这些数据的月度平均值被编译进水平分辨率为2.5度乘2.5度的网格，并且还使用了国家海洋和大气管理局（NOAA）的最佳内插海表面温度（OI SST[Reynolds 和Smith，1994年]）月平均数据。数据集的水平分辨率为1.0度times;1.0度。

[7]由于降雨数据集仅涵盖很短的时间段，因此需要仔细分析以获得具有统计意义的信息。在这里，我们使用了Lepage测试[Lepage，1971;Yonetani和McCabe，1994]。所述Lepage测试是一种非参数检验用于分析两个样品之间的差异显著，即使样本的分布是未知的。Lepage统计，HK（Yonetani和McCabe[1994]使用的符号），是标准化Wilcoxon和Ansari-Bradley统计（Lepage，1971）的组合。如果HK大于5.99或9.21，两个样本之间的平均变化分别在95%或99%的可信度下具有显著性。

[8]为方便起见，使用三个指数来量化WNP和EA夏季季风。本研究中使用的三个指数描述如下。WNPMI[Wang等人，2001]被用来代表WNP夏季风。WNPMI是一个基于循环的指数，由面积（5N-15N，100E-130E）和（20N-30N，110E-140E）之间面积平均850hPa纬向风的差异定义。WNPRA（WNP降雨异常）也用于比较WNPMI和WNP地区的降雨异常。WNPRA是WNP区域平均夏季平均降水异常（10N-20N，120E-150E）。EASRA（EA夏季降雨异常）的定义是使用EA区域平均夏季平均降水异常（30N-50N，115E-150E）[Lee等人，2005]，该异常被用作EA夏季风的指数。

3.结果

[9] 1979-2004年期间，西尼罗河流域（WNPRA）和西尼罗河流域（WNPMI）的降水异常彼此高度相关（0.81）。在这里，我们使用WNPMI和WNPRA来量化WNP夏季风。

图1

（a）标准化的WNPMI（WnP季风指数）、WNPRA（WnP降雨异常）和EASRA（东亚夏季降雨异常）分别用闭合圆、开放圆和条形表示。

（b）11年窗口闭合圆（开放圆为WNPRA和EASRA）中WNPMI和EASRA之间的滑动相关系数。水平实线分别用95%和99%的置信水平表示。

图1显示了WNPMI，WNPRA和EASRA的时间序列以及具有11年窗口的滑动相关系数。观察到1979年至1993年期间与1994-2004年期间的显着差异。1994-2004年期间，EASRA与WNPMI呈负相关，而1979-1993年期间这种关系模糊不清。我们应用了Gershunov等人提出的统计检验[2001]测试两个时期之间的相关性差异是否显着。根据统计检验，相关性差异在90％置信水平下是显着的。WNPRA和EASRA之间的关系也是如此。当使用Students t检验确定1994年以后的相关系数显着超过95％置信水平。我们可以假设WNPMI，WNPRA和EASRA是随机信号，因为这些时间序列的自相关很小。此外，1979-1993年和1994-2004年期间，EASRA和WNPMI之间的相关系数分别为0.38和0.82。EA和WNP夏季季风之间的线性关系在近十年（1994-2004）比前十年（1979-1993）更明显。这一观测证据表明，EA与WNP夏季季风之间的关系呈现年际变化。

[10]

图2.

夏季特征向量是指（6月、7月和8月）某一特定区域110e-180、10s-50n的降水量。（a）第一种模式和（d）1979-1993年期间的第二种模式，以及（b）第二种模式和（e）1994-2004年期间的第一种模式。等高线间距为0.03。面板（c）显示了1979-1993年EOF 1和1994-2004年EOF 2的主要组成部分，以及JJA（6月、7月和8月）的平均NINO3指数。面板（F）显示了1979-1993年和1994-2004年EOF 2的主要组成部分以及WNPMI（WNP季风指数）。所有主要成分，WNPMI和NiNO3指数都是标准化的。

图2显示了前两个主要的经验正交函数（EOF）及其相应的夏季平均降水量的主要成分，即10S-50N和110E-180E。前两种主要模式的方差分别占该时期（1979-1993）和（1994-2004）期间总方差的51％和56％。左图（图2a和图2d）和右图（图2b和图2e）分别为1979-1993和1994-2004。两个时期的选择基于滑动相关分析（图1b）。图2c和2f显示了整个1979-2004年期间的相应时间序列。请注意，1979-1993年的EOF1和1994-2004年的EOF2有一定程度的相似性。这些空间格局的特征通常在对东中部海洋大陆与赤道西太平洋之间赤道西太平洋的大跨度对比。这种模式类似于ENSO发展阶段常见的模式。它们的主要成分确实是两个时期的高度相关的Nino3SST指数，相应主成分之间的同时相关系数和JJA-meanNino3指数为0.69。为简单起见，我们将此模式称为ENSO模式。图2a，2b和2c所示的结果表明，1979-1993年期间ENSO引起的变异性占主导地位的约37％，同时它变得不那么重要（第二个EOF）占17％1994-2004年期间的总差异。

[11]图2d和2e分别显示1979-1993年期间的EOF2和1994-2004年的EOF1。这两种模式具有非常相似的空间结构，其特征是沿菲律宾至赤道西太平洋的WNP夏季风槽的最大变异性，其极性相反，位于海洋中西部大陆区域。这种模式反映了西太平洋季风槽降水的波动及其潜热强迫作用，称为西太平洋夏季风(WNPSM)模式。它们的主成分确实高度相关，WNP季风指数相关系数为0.87，在99%置信水平显著(图2f)。图2a、2b和2c所示的结果表明，WNPSM模式在1979-1993年期间是次要的，仅占总方差的13%;另一方面，WNPSM模式成为主导模式(第一EOF)，占1994-2004年总方差的38%。

[12] 图2的结果表明，西北太平洋夏季平均降水有两种主导模式:ENSO相关模式和西北太平洋夏季风模式。WNP和EA地区降水异常的主导模式呈年代际变化。最主要的模式与ENSO有关(1979-1993)，但与WNP夏季风有关(1994-2004)。

[13]

图3.

JJA(6月、7月和8月)- 500百帕平均位势高度与WNPMI (WNP季风指数)的相关系数图(a) 1979-1993年和(b) 1994-2004年。阴影区域表示在95%置信水平下相关性显著。

图3分别显示了1979-1993年和1994-2004年期间500hPa的JJA平均位势高度与WNPMI之间的同时相关性图。类似于PJ（太平洋-日本）模式[Nitta，1987]的模式出现在1979-1993期间。类PJ模式的两个极点位于菲律宾海和日本。该模式类似于菲律宾附近副热带强迫的正压罗斯贝波响应[Nitta, 1987; Huang和Sun, 1992]。在强弱（弱）WNP夏季风季节，日本存在异常高（低）。日本上空这一异常位势高度的西部边缘仅限于朝鲜东部。此外，随着西北太平洋季风亚热带相关的异常位势高度拉长的界线。1994年至2004年期间的波状模式如图3b所示，从中国南部延伸到阿拉斯加，途经中国北部，韩国和日本北部。该模式具有垂直相似的结构（图中未示出）。这种模式也类似于亚热带中对流加热引起的环流[Wang等人，2001]。中国北部、韩国和日本的异常高(低)出现在强(弱)西太平洋夏季风年。此外，与西太平洋夏季风相关的副热带模式的东部边缘局限于150E。日本北部和阿拉斯加也有强烈的信号。中国南部、中国北部、日本北部和阿拉斯加位于地球的一个大圆上。上述两种不同的模式表明EA和WNP夏季季风之间存在着年际变化关系。图3b所示的模式，用蒙特卡罗方法也很有意义。我们取了11年的10000个样本，并在每个网格点上做了概率分布。使用样本分布，该模式在99％置信水平下是显着的（图中未显示）。此外，建议引起中纬度环流的亚热带加热发生变化在十进制时间尺度上。同时，风场的年代际变化也很明显。

[14]

图4。1979-1993年至1994-2004年期间JJA平均降水量(6月、7月和8月)与JJA平均水平风(200 hPa)的差异。通过Lepage检验，明暗阴影区域分别代表95%和99%的置信水平。细箭头和粗箭头分别在95%和99%的置信水平上显著。等高线单位为mm/day，箭头单位为m/s。

图4显示了1979-1993年至1994-2004年间JJA平均降水量和200 hPa风的变化。使用Lepage检验，在5%显著性水平下，均值变化略大于每个变量的标准差。近几十年来，我国北方夏季平均200 hPa纬向风变化明显，东南部夏季降水增多。这一特征也与输出的长波辐射、垂直p速度和200 hPa散度一致(图未显示)。这意味着自上世纪90年代中期以来，东亚夏季的平均环流发生了变化

4。讨论

[15]JJA-平均上层风和夏季平均降水有显着变化。Lepage测试显示这些在99％置信水平下显着[wang等人,2001]提出WNP上的对流活动与中纬度的静止波状模式有关。这种模式通过中国东北地区，韩国和日本北部从东亚到阿拉斯加延伸。1979年至1993年和1994年至2004年期间图3所示的不同模式并不是所研究期间的独特模式。20世纪60年代和70年代初与WNPMI相关的

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