动态高原季风指数及其与大气环流异常的关系外文翻译资料

 2022-11-24 11:11

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动态高原季风指数及其与大气环流异常的关系

荀学义1,2，胡泽勇lowast;1，马耀明3

1中国科学院寒区旱区环境与工程研究所陆面过程与气候变化重点实验室，兰州，730000

2内蒙古自治区气象观测站，呼和浩特，010051

3中国科学院青藏高原研究所，北京，100085

（2011年7月25日收稿；2012年2月22日修订）

摘要：基于每月ECMWF再分析-中期（ERA-Interim）再分析数据，以及每月降水和温度数据，定义动态高原季风指数（DPMI）。描述了DPMI与传统高原季风指数（TPMI）的对比分析的结果。研究了青藏高原北部夏季风异常的大气环流响应及DPMI与大气环流异常的相关性。结果表明，DPMI比TPMI反映气象要素更好，描绘气候变化更准确。在高原夏季风强烈的年代，亚洲东部海岸附近的高压和低压低于华南地区的大气高压和低压。这种相关性对应于亚洲高原和东部海岸的两个异常气旋，以及华南的异常反气旋。高原及其邻近地区受异常西南风的影响，向华南输送更多的水分，造成更多的降水。长江下游似乎通过从“大三角洲区域”输送的强西风湿气流获得更多的降水。在高原夏季风弱的年份，这些都是相反的。高原季风与南亚高压的强度和位置密切相关，在中上层存在遥相关模式表明东亚季风和印度季风与高原夏季风可能存在联系。

关键词：青藏高原；动态高原季风指数；中心位置；大气环流

引用：Xun, X. Y., Z. Y. Hu, and Y. M. Ma, 2012: The Dynamic Plateau Monsoon Index and its association with general circulation anomalies. Adv. Atmos. Sci., 29(6), 1249–1263, doi: 10.1007/s00376-012-1125-9.

1.引言

虽然50多年前发现了青藏高原（以下简称“高原”）北部有“季风区”（高由禧和郭其蕴，1958），但这种现象不能用海陆热力差异理论来解释。1962年，一些学者提出在高原上存在季风现象（徐淑英和高由禧，1962），这种季风显然不同于东南季风（中国东部）或西南季风（印度次大陆和印度支那半岛）。同时，常规探测和地面观测数据（汤懋苍等，1979；汤懋苍和安林，1985）的分析结果表明，高原主体上存在冬季的冷高压和夏季的热低压。高原季风的概念最终由汤懋苍和高由禧（1962）在1962年甘肃省年度大气科学大会上提出。高原季风独立于东南季风和西南季风。季风位于表层的谷风和山风中，气流呈现出季节性变化，具有相反的特征。高原上的大气环流已经被证明是一个独立的气候区（汤懋苍等，1979），高原季风的存在在1979年之前已经被广泛认可。北美西部的季风被认为类似于高原季风（汤懋苍和E.R.赖特尔，1984； 汤懋苍和安林，1985），从那时起，高原季风已被国际科学界认可。基于高原四个点（西，南，东，北）和中心点（600 h Pa的高原中心）的不同高度偏差，定义了传统高原季风指数（TPMI）（汤懋苍等，1984），高原季风有了定量的表示。

通过分析从1952年到1980年的600 h Pa每月平均高度偏差的数据，高原上的正负偏差中心基本上是清楚的（汤懋苍和E.R.赖特尔，1984）。低压系统在表层中的中心位置是可变的，这在TPMI被定义时被证明。由于数据的限制，很难详细研究低压系统的中心位置。最近，大多数科学家基于TPMI对高原季风进行了研究（汤懋苍和E.R.赖特尔，1984；白虎志等，2001；马振锋和高文良，2002；马振锋等，2003；白虎志等，2005）。

再分析数据的介绍和分析（Annamalai等，1999；Renfrew等，2002；Bromwich and Fogt，2004；Dell Aquila，2005；Trigo，2006）以及再分析数据对高原的应用研究（Wei 和Li，2003； Li等，2004； Zhou和Zhang，2009；Bao等，2010；Xun等，2011）表明再分析数据符合高原及其相邻区域。本文使用再分析数据和基于风切变计算高原季风指数的新方法（Qi，2008；Tian等，2010），研究产生了更好的结果。定义了一个新的高原季风指数，动态高原季风指数（DPMI），它能描述高原季风的强度和时空特征。虽然新的高原季风指数不同于TPMI，但低压系统的中心位置对高原季风的影响尚未确定。然而，可变的低压系统中心位置对高原季风具有非常深的影响。还报告了主要对比分析的结果，其用于比较DPMI和TPMI。此外，研究了大气环流对高原夏季风异常的响应以及DPMI与大气环流异常的相关性。

2.材料和方法

2.1数据

本研究采用的数据包括中国1989年至2010年期间180个气象站的22年每月温度和降水数据集，以及每月ERA中期再分析数据（Simmons 等，2007；Berrisford 等，2009；Bettsc 等，2009；Trager-Chatterjee 等，2010），水平分辨率为1.5°times;1.5°。每月温度和降水资料由中国国家气象信息中心提供。

2.2方法

2.2.1计算压力系统的中心位置

本文用Wang等人提出的气压系统中心位置的计算方法（2007）来计算低压系统在本研究的高原表层的中心位置。

搜索阵列Omega;中的闭合压力系统的区域D是由特征性等压线f0包围的区域。f0是搜索矩阵Omega;中的平均值，其是一定的长期平均场。闭合气压系统的面积，强度和中心位置使用以下公式计算：闭合气压系统的面积

可以以离散形式表示：

区域D中的内部点（lambda;i）表示以内部点j为中心的单位球体的合并；那么，我们可以计算单位面积：

可以用以下公式计算强度

其中f代表区域D中的气压，lambda;和theta;分别是经度和纬度。

公式（4）可以以离散形式表示：

其中Delta;Pi，j是以网格（i，j）为中心的单位球体中的（f-f0）的总和。

可以使用以下公式计算闭合气压系统的中心位置

在力矩的计算方法中考虑的地球核心处的重力点可以以离散形式表示：

在冬半年，这种方法不适合于计算中心位置，因为在夏半年在高原主体周围，在封闭的气压系统附近出现膨胀的等压线。因此，为该程序设计了闭合气压系统。搜索阵列Omega;被分为两部分。一部分用于相对高压系统；另一部分用于相对低压系统。该区域由特征等压线f0和具有相对低压系统的部件的边界线在搜索阵列Omega;中包围，搜索阵列Omega;是相对封闭的低压系统。基于该程序，该方法用于计算全年的中心位置。

2.2.2 TPMI的计算

此外，TPMI的计算仍然采用汤懋苍等人（1984）定义的高原季风指数公式。

TPMI公式如下：

其中Hrsquo;0(33◦N， 90◦E)，Hrsquo;1(25.5◦N， 90◦E)，Hrsquo;2(40.5◦N， 90◦E)，Hrsquo;3(33◦N， 81◦E) 和Hrsquo;4(33◦N， 99◦E)是在高原上的表层中的中心位置处的高度偏离值和围绕低压系统的中心位置的四个高度偏离值。

3.新高原季风指数的定义

由于观测数据在高原上的局限性，几乎所有关于高原季风变化的研究都以TPMI为基准。低压系统的中心位置在用于TPMI的计算方法的设计中考虑不变。

然而，低压系统的中心位置的季节变化是非常重要的方面。图1显示了1989年至2010年高原季风区4月至9月的长期平均600 h Pa高度场和水平风场。4月（图1a），深高度槽位于高原中部，两个高度脊分别位于高原北部和南部，导致在高原北部上的弱高度梯度和在高原南部的强高梯度。对应于高度场的空间分布，风切变在高原中心上是显著的。在夏季（图1b-f），高原的主体由强大的暖低压控制；风场在表面附近产生气旋性旋转，并且高原上方的空气流朝着温暖的低压中心辐合。在北部高原上已经观察到高度脊的强化和东北推进（Ye和Gao，1979），这导致强大的高压，因此有利于北部高原上的北风（或东北风）以及南部高原上的南风（或西南风）。

图1 高原季风区从1989年至2010年（a）4月至（e）9月长期平均600 h Pa高度场（实线等值线）和水平风场（矢量箭头）

虽然暖低压和风场会聚的中心重合，但高原季风的中心位置是可变的。尽管最近使用风切变，但未考虑新高原季风指数（Qi，2008；Tian等，2010）和TPMI的低压系统在高原上的表层中心位置的影响。低压系统的中心位置变化，对高原季风有很大的影响（汤懋苍等，1984）。 因此，一个合理的想法是，高原季风的变化可以使用TPMI和引入低压系统的中心位置来测量。这种用于高原季风指数，DPMI，TPMI的修正的新计算方法由下式给出

也就是说，

其中（lambda;，phi;）是低压系统中心位置的参数，（delta;lambda;，delta;phi;）分别是沿纬度和经度的差异。 H0（lambda;，phi;），H1（lambda; delta;lambda;，phi;），H2（lambda;-delta;lambda;，phi;），H3（lambda;，phi; delta;phi;）是中心位置和在高原上的表面层中的低压系统的中心位置周围的四个高度偏离值。本研究中delta;lambda;为9°，delta;phi;为6◦。因此，DPMI计算方法的中心位置（lambda;，phi;）替代了TPMI计算方法的中心位置（33◦N，90◦E）。DPMI是TPMI的修订版，它将低压系统的中心位置作为一个新的变量，DPMI可以很好地描述高原季风强度和位置的时空特征。

表1. DPMI和TPMI之间的相关系数

注：**在0.01水平显著； *在0.05水平显著。

4. DPMI和TPMI的对比分析

基于这个假设，DPMI预期与TPMI相关。表1列出了DPMI和TPMI之间的相关系数。可以看出，DPMI与所有四个季节的TPMI密切相关，相关系数在冬季最好，夏季最差。此外，两种计算方法在冬季，春季和秋季在600hPa高度场图中的气压中心彼此类似（图略）。月相关系数在2月最好（冬季），在6月最坏（夏季），与季节变化相同。

季风的年度周期是季风气候的一个非常重要的方面（Webster和Yang，1992； Webster 等，1998； Lau 等，2000）。图2a给出了标准化高原季风指数的时间序列。标准化TPMI和DPMI值逐渐增加并达到其各自的峰值，之后逐渐降低。虽然两者都是单峰的，但在季节变化方面，DPMI和TPMI之间存在一些差异。三月以后，TPMI大于零，在5月达到峰值，然后逐渐下降，9月几乎接近零，再次以相对较弱的趋势增加。10月以后，TPMI低于零，高原冬季风开始。五月以后，DPMI大于零，在六月达到峰值，然后持续下降，直到年底。总的来说，标准化TPMI的起始值和到达峰值时间早于DPMI的起始值和到达峰值时间。从6月到9月，TPMI明显弱于DPMI。此外，DPMI显示正值的时期与高原夏季风类似（Xu和Gao，1962； Bai等，2001），表明低压系统的中心位置在高原季风变化中起着重要的作用。这些结果表明，夏季DPMI可能能更有效地表征高原季风的年际变化。

图2.（a）季节变化和（b）标准化高原季风指数的年际变化

图2b显示了使用两种计算方法的高原季风指数的年际变化。DPMI和TPMI表现出类似的年际和年代际变化，并且都有增加的趋势。在研究期间，他们在99％的置信水平上呈显著正相关。在1998年之前，只有一个夏季具有正标准化DPMI，但没有夏季有TPMI高于1的正标准化。三个夏季具有负标准化DPMI，但四个夏季具有负标准化（TPMI lt;-1），表明在此期间有弱的高原季风。然而，1998年以后，有三年的正标准化DPMI，但四年正标准化TPMIgt; 1，一年负标准化高原季风指数lt;-1。因此，自1998年以来出现了强烈的高原季风趋势。根据上述分析，选择正标准化DPMIgt; 1的四年（分别为1993 *，1999 *，2005 *和2009）代表强的高原夏季风年； 其他四年（分别为1990年，1994年，1997年和2008年*），其中负标准化DPMI lt;-1，被选为代表弱平原夏季风年。对于标准化TPMI，四年（1998 *，2004 *，2006 *和2009年）被定为强年，其他四年（1990年，1994年，1997年和2010年*）被定为弱年。因此，DPMI和TPMI之间的强年差异（星号年）比弱年强，表明低压系统中心位置对强劲的高原夏季风年影响较大。

图3 中国从1989年到2010年标准化高原夏季风指数与气象要素之间的相关系数。（a）DPMI和夏季降水；（b）TPMI和夏季降水；（c）DPMI和夏季温度和（d）TPMI和夏季温度。阴影表示在90％置信水平的意义。正值和负值分别是正负相关。

在以下各节中，介绍了高原季风指数的更适当的计算方法，并针对强、弱高原夏季风年分别讨论了不同水平异常风场的特征。

良好的季风指数不仅能够反映季风环流特征，而且能够解释天气现象（Li和Zeng，2002）。在本研究中，我们旨在开发一种更合适的计算高原季风指数的方法。图3显示了中国DPMI和气象要素之间以及TPMI和气象要素之间的对比相关系数。图中可以看出高原夏季风对高原及其附近地区夏季降水的显著影响。相比之下，DPMI和降水之间显着正相关的地区仅限于高原主体和长江下游（图3a和b）。显著负相关地区为甘肃南部，广东东部和内蒙古中部（图3a）。

一个显著的特征是TPMI和降水之间的显著相关性不同于图3a所示：显著正相关的区域位于内蒙古西部。此外，TPMI和降水之间的显著相关的这些区域小于图3a中所示的那些。这在高原及其相邻区域尤为明显【值得注意的是，在研究期间和再分析数据之间，图3b和图3之间存在显著的差异（2010）】。

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