2. 陕西省气象局
2. Shaanxi Province Meteorological Bureau
Bjerknes[1]首先提出El Niňo事件是赤道东太平洋海气相互作用的结果。从这一观点提出到目前,研究人员对ENSO产生的机制及海气相互作用进行了大量研究。许多研究[2-5]表明,赤道东太平洋SST除年际变化外,还存在着年代际和气候平均态的信号,1970年代中期ENSO事件的气候平均态发生了改变。Wang[6, 7]等发现平均气候暖态对ENSO暖(El Niňo)事件的爆发有影响,王绍武等[8]的研究表明近20年来是暖事件的多发期。那么近百年来是否还发生过类似的平均气候态的改变?平均气候态的改变对ENSO事件的发生具有什么作用?
Weng和Lau[9]用14a日本静止气象卫星红外辐射的月平均资料作小波分析,发现不同时间尺度的过程对各次ENSO事件的发展有不同的贡献。由于不同时间尺度的波动可能在不同时期占优势,形成了ENSO变率的不规则性[10],这种变率会影响EN SO的预测。例如,1991 —1995年连续发生了3次弱ENSO事件:1991—1992年、1993年和1994—1995年特别是对后两次的预测,许多动力学模式和统计模式遭到失败。Larif[11]分析认为热带太平洋SST年代际变化对其有重要作用。这3次厄尔尼诺事件和1997/998年异常的厄尔尼诺事件,使许多学者认识到20世纪90年代的厄尔尼诺事件与历史上其它年代相比存在很大的差异[12-14]。是什么原因造成了这种差异目前尚未有一致的看法。ENSO变率随时间的变化是一个值得关注的问题,进一步认识ENSO随时间的变化,对ENSO的预测有重要的意义。
Huang等于1998年提出经验模态分解(EMD)方法[15, 16],可将不同尺度的波动从原信号中逐级分离出来,不同尺度的波动称为本征模函数(IMF)再对各IMF进行Hilbert变换,称为Hilbert Huang变换(HHT)。它适合于非平稳、非线性信号。EMD是自适应的,具有更强的局地特性。小波分析不是自适应的,一旦子波基确定,就被应用于整个序列,其测不准原理限制了其分析精度的提高[15]。利用HHT方法对赤道东太平洋SST进行多尺度分析,讨论各种气候变率对ENSO循环的影响,为ENSO预测提供新的气候背景。
1 方法和资料EMD分解过程为:找出序列x(t)所有极大值和极小值点,分别用三次样条函数拟合成上下包络线,得到平均包络线m1,将原序列减去m1可得到去掉低频的新序h1。一般h1不是平稳的,多次重复上述过程,使平均包络线趋近于零,得到第一个IMF分量c1, 代表原始序列中最高频的分量。即:
(1) |
对r1继续上述分解直到所得到的剩余部分为单一信号或其值小于预先给定的值,分解结束。原始的时间序列x(t)可表示为:
(2) |
对每一个IMF分量ci(t)进行Hilbert变换:
(3) |
p为Cauchy主值,Ci(t)和
(4) |
其中
(5) |
所选取Niňo3区1881—2002年月平均SST距平序列,资料来源见参考文献[17]。
无论是小波分析方法,还是EMD方法,都存在着边界效应。因此,本文采用特征波进行两端延拓方法处理边界效应[18]。
2 SST异常的多尺度分析对Niňo3分析区1881 —2002年月平均SST距平序列进行EMD (图 1),得到7个IMF分量和趋势分量res。分析表明,IMF1、IMF2和IMF3分别表示周期为准1a、2a和3~4a尺度振荡,IMF4是6~8a尺度振荡;IMF5、IMF6分别是10~12a, 1 ~20a尺度振荡,IMF7是准40a尺度振荡,res代表世纪尺度的平均气候态。
表 1是各分量和res的方差贡献:(1) 3~4a尺度的IMF3对SST的方差贡献最大,是主周期;(2) IMF2、IMF3和IMF4三个分量的解释方差相近,三者的方差贡献之和为81. 7%所谓的2 ~7a的准周期实际是由2a、3~4a和6~8a 3个不同尺度的波动组成;(3)年际变化的方差贡献和振幅最大,年代际变化次之,气候态变化最小;(4)图 1中res曲线表明长时间尺度的平均气候态[3, 6, 7]确实是存在的。近百年来,平均气候态在1891—1943年、1977 — 2002年ENSO暖事件发生。由于气候态res的解释为暖气候态(定义为正距平,负距平为冷气方差仅1. 0%,振幅仅为0. 15℃,它对EN候态)1944一1976年呈现冷气候态。1891 —1943年的暖气候态并未呈现利于ENSO暖事件发生。由于气候态res的解释方差仅1.0%,振幅仅为0.15%,它对ENSO的冷、暖事件的影响较弱。
同时,计算1891—1943年、1944-1976年、1977—2002年二个气候态下的各分量的方差贡献(表 1) 1891—1943年期间SST的波动主周期为2a, 而1944—1976年、1977—2002年两个气候态下主周期则都为3~4a。这意味自1944年起Niňo3区SST主周期发生了变化。
3 1920—1950年ENSO变化的特殊性有学者[19, 20]很早就发现1920—1950年是ENSO年际变化很弱时期,Webster等[21]指出这是一个ENSO减弱时期,Al-lan[22]与Kleeman等[23]称为静止期。这段时间ENSO频率变化有什么特点,还不很明确。
计算这一时期各IMF的平均频率和方差贡献,表明:(1)在1920—1950年IMF2的平均周期由2.0a减小为1.7a, IMF3的平均周期由3.8a减少到3.4a IMF4的平均周期由6.5a减少到4.7a及IMF5的平均周期由12.3a减少到10.4a表明各年际尺度上的振荡频率变快,平均周期变小;(2)在1920—1950年期间准2a波动成为主周期;3~4a的波动减弱为次周期,而准1a方差贡献増强了约131%。同时,IMF2、IMF3和IMF4的振幅在1920—1950年期间显著减小,相当于其余年份平均振幅50%左右。
可见,造成1920—1950年出现了ENSO活动减弱的主要原因是:占方差贡献69.1%的IMF2、IMF3和IMF4年际波动显著减弱。
4 Niňo3区SST不同模态对ENSO的贡献近年来人们发现赤道东太平洋海温变化中不但存在年际变化的信号,还存在年代际变化的信号[3]。不同时间尺度的过程对各次ENSO事件的发展有不同的贡献[7]。近百年来,各种不同尺度的模态对ENSO事件起着什么样的作用呢?为此,对不同尺度的IMF进行SST重构,如图 2所示。
Niňo3区SST的IMF2、IMF3和IMF4的方差贡献之和为81.8%, IMF3和IMF4的方差贡献之和为54. 8%, 但是两者的位相分布基本一致,不同的只是振幅的大小(图略)。所以,决定ENSO事件发生的频率或年份是由IMF3和IMF4的合成频率所决定的(即相位锁定作用),而其余尺度的波动则主要表现为对ENSO事件振幅的影响(起着振幅的调制作用),即决定事件的相对强弱。如图 2a虚线是IMF3和IMF4的合成,仅仅确定了ENSO事件可能发生的年份,但是振幅较小。但是在加上IMF1和IMF2的振荡时,相对强的ENSO事件(如1896/18971939/1941 1972/1973, 1982/1983,1986/1987,1997/1998)就显现出来(图 2b)。同时,年际尺度IMF1~4的波动在加上年代际尺度上的振荡后,其振幅发生了变化。例如IMF1~4的振幅在1993—1995年很小,达不到EL Niñio事件,但是将年代际尺度上的波动叠加上后,1993年、1994—1995年表现出El Niňo事件。所以1993年、1994—1995年弱的EN SO事件主要是年代际尺度上的贡献。
将SST的年代际尺度上的准18~20a (IMF6)、准40a(IMF7)振荡和气候态(res)合成IMFc (图 3)。IMFc从1977年以来不仅处于暖相位,而且强度显著的増强,平均振幅(0.30℃)相当于1891-1943年期间的200%方差贡献也増至3.5%, 造成IMFc。増强的主要原因是准18~20a、40a尺度上波动从1950年代中期振幅显著的増强,并且在1980—1997期间IMF6、IMF7和res均处于暖相位。因此在1977-2002年呈现出暖相位有助于暖事件(EI Nino)发生的主要原因是准18~20a、准40a及气候态二个年代际尺度振荡的共同作用。
通过对1881—2002年Niňo3区SST多尺度分析,指出SST变化隐含了7个不同时间尺度的准周期振荡和一个世纪尺度的气候态,3~4a周期振荡是其主周期。准3~4a、6~8a尺度振荡决定ENSO事件发生(即相让锁定作用),而其余尺度上的分量起着ENSO事件振幅和持续时间的调制作用。平均气候态对SST的解释方差、波动强度等的分析表明,冷、暖气候态对ENSO的冷、暖事件的影响并不显著。一些研究认为1977年以来的“暖态有利于ENSO暖事件发生”的主要原因是:准18 ~ 20a、40a和平均气候态三个时间尺度振荡的共同作用在1977-2002年期间呈强暖相位的缘故。值得注意的是自20世纪90年代末期,合成的IMFc的振幅显著减弱,这对ENSO暖事件的影响将会减小,这在ENSO预报中应该引起注意。
HHT方法可以将信号中的不同时间尺度的波动逐级分解开来,它指出IMF的振幅允许改变,突破了传统上仅将振幅不变的简谐信号定义为基本信号的局限,获得变化的振幅和频率,可准确地反映出该物理过程中能量在时间上的分布规律,这将有助于全面认识海温变化的年际、年代际变动到世纪尺度的演变规律,对探索ENSO的可预报性是至关重要的。
[1] |
Bierknes J. Atmospheric Teleconnections from the Equatorial Pacific[J]. Mon.Wea.Rev, 1969, 97: 163-172. DOI:10.1175/1520-0493(1969)097<0163:ATFTEP>2.3.CO;2 |
[2] |
Nitta T, Yamada S. Recent Warming of Tropical Sea Temperature and Its Relationship to the Northern Hemisphere Circulation[J]. Meteor.Soc.Japan, 1989, 67: 375-383. DOI:10.2151/jmsj1965.67.3_375 |
[3] |
钱维宏, 朱亚芬, 叶谦. 赤道东太平洋海温异常的年际和年代际变率[J]. 科学通报, 1998, 43(10): 1098-1102. DOI:10.3321/j.issn:0023-074X.1998.10.021 |
[4] |
Seager R, Murtugudde R. Ocean Dynamics, Thermocline Adjustment and Regulation of Tropical SST[J]. Climate, 1997, 10: 521-534. DOI:10.1175/1520-0442(1997)010<0521:ODTAAR>2.0.CO;2 |
[5] |
Liu Z. The Role of Ocean in the Response of Tropical Climatology to Global Warming:The West-east SST Contrast[J]. Climate, 1998, 11: 864-875. DOI:10.1175/1520-0442(1998)011<0864:TROOIT>2.0.CO;2 |
[6] |
Wang B. Interdecadal Changes in El Niño Onset in the Last Four Decades[J]. Climate, 1995, 8: 267-285. DOI:10.1175/1520-0442(1995)008<0267:ICIENO>2.0.CO;2 |
[7] |
张勤, 丁一汇. 热带太平洋年代际平均气候态变化与ENSO循环[J]. 气象学报, 2001, 59(2): 157-172. DOI:10.11676/qxxb2001.017 |
[8] |
王绍武, 龚道溢. 近百年来的ENSO事件及其强度[J]. 气象, 1999, 25(1): 9-13. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.1999.01.002 |
[9] |
Weng H, Lau K M. Low-frequency Time-space Regimes in Tropical Convection[J]. Theor Appl Climatol, 1996, 55: 89-98. DOI:10.1007/BF00864704 |
[10] |
王绍武, 朱锦红, 蔡静宁, 等. 近500年ENSO时间序列的建立与分析[J]. 自然科学进展, 2004, 14(4): 424-431. |
[11] |
Latiff M, Kleeman R, Eckert G. Greenhouse Warming, Interdecadal Variability, or El Nino? An Attempt to Understand the Anomalous 1990s[J]. Climate, 1997, 10(9): 2221-2239. DOI:10.1175/1520-0442(1997)010<2221:GWDVOE>2.0.CO;2 |
[12] |
Trenberth K E, Hoar T J. The 1990-1995 El Niño Southern Oscillation Event:Longest on Record[J]. Geophy Res Lett, 1996, 23: 57-60. DOI:10.1029/95GL03602 |
[13] |
Gu D, Philander S G H. Interdecadal Climate Fluctuations that Depend on Exchanges between the Tropics and Extratropics[J]. Science, 1997, 275: 805-807. DOI:10.1126/science.275.5301.805 |
[14] |
周琴芳, 翟盘茂. 1994/1995年ENSO事件的诊断分析[J]. 气象, 1996, 22(2): 18-23. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.1996.02.004 |
[15] |
Huang N E, Shen Z, Long S R, et al. The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis[J]. Proc.R.Soc.Land.A, 1998, 454: 899-955. DOI:10.1098/rspa.1998.0192 |
[16] |
Huang N E, Shen Z, Long S R. A New View of Nonlinear Water Waves:the Hilbert Spectrum[J]. Ann.Rev.Fluid.Mech, 1999, 31: 417-457. DOI:10.1146/annurev.fluid.31.1.417 |
[17] |
Kaplan A, Cane M, Kushnir Y, et al. Analysis of Global Sea Surface Temperature 1856-1991[J]. Geophy.Res, 1998, 103: 18567-18589. DOI:10.1029/97JC01736 |
[18] |
Huang Da-ji, Hao Jin-ping, Su Ji-lan. Practical Implementation of the Hilbert-Huang Transform Algorithm[J]. Acta.Oceanologica Sinica, 2003, 25(1): 1-11. |
[19] |
Troup A J. The Southern Osicllation[J]. Quart.J.Roy.Metsor.Soc, 1965, 91: 490-506. DOI:10.1002/(ISSN)1477-870X |
[20] |
Trenberth K E. Signal Versus Noise in the Southern Oscillation[J]. Mon.Wea.Rev, 1984, 112: 326-332. DOI:10.1175/1520-0493(1984)112<0326:SVNITS>2.0.CO;2 |
[21] |
Webster P J, Magaña V O, Palmer T N, et al. Monsoons:Processes, Predictability, and the Prospects for Prediction[J]. Geophy.Res, 1998, 103: 14451-41510. DOI:10.1029/97JC02719 |
[22] |
Allan R J. ENSO and Climatic Variability in the Past 150 Years[M]. In Diaz H F, Markgraf V, eds. El Nino and the Southern Oscillation: Multiscale Variability and Global and Regional Impacts. Cambridge: Cambridge University Press, 2000, 3-35.
|
[23] |
Kleeman R, Power S B. Modulation of ENSO Variability on Decadal and Longer Timescale[M]. In Diaz H F, Markgraf V, eds. El Niño and the Southern Oscillation: Multiscale Variability and Global and Regional Impacts. Cambridge: Cambridge University Press, 2000, 413-441.
|