季节内遥相关分析：PNA的发展及其与NAO的关系外文翻译资料

 2022-12-05 04:12

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Baxter S, Nigam S. A subseasonal teleconnection analysis: PNA development and its relationship to the NAO[J]. Journal of Climate, 2013, 26(18): 6733-6741.

季节内遥相关分析：PNA的发展及其与NAO的关系

摘要

太平洋北美型（PNA）遥相关是北半球冬季气候变率的主要模态之一，对北美气温和降水有显著影响。为了评估PNA遥相关是否具有延伸期的可预报性，本文进行了综合数据分析以阐述PNA的演变，其中重点关注了PNA发展和衰退的分布型。这些分布型是利用扩展经验正交函数（EEOF）以及对来自新一代气候预报系统（CFSR）的分辨率为候的大气环流再分析资料进行的线性回归分析而确定的。此外，本文使用EEOF和回归方法，针对是否存在显著热带对流的情况分析了PNA与另一个重要的冬季气候变率模态——北大西洋涛动（NAO）之间的动力学联系，其中显著热带对流包括对两者都有影响的Madden-Julian季节内振荡（MJO）。

结果表明，当将MJO从数据集中线性分离时，PNA结构在空间和时间上都是相似的。此外，NAO和PNA之间存在微小但显著的滞后相关，在1~3候的时间尺度上NAO先于相反位相的PNA出现。从正压涡度分析中可以看出，这种关系可能是由亚洲波导中的NAO导致的Rossby波激发而引起。

1. 引言

太平洋北美型（PNA）遥相关是北半球中纬气候变率的主要模态之一（Wallace and Gutzler 1981）。该知名分布型包括4个交替的活动中心：副热带东北太平洋、阿拉斯加湾、北美西北部和美国东南部。这种分布型对明显的水文气候变化有重要的影响，尤其是在北美的冬季。更好地了解PNA型的演变对目前相对较弱的季节内气候预测具有积极作用。目前，传统的数值天气预报赋予我们可达2周的合理的预报技巧。由于缓慢变化的边界条件（如ENSO），较长期的气候预报成为可能。然而，介于以上两者之间（3~5周）的次季节时间范围的预报仍然存在难题。对某事件初期阶段的确定可能有助于诊断气候状态，从而提高对其演变的预测能力。

Franzke et al. (2011) 最近的一项研究使用包括合成分析的方法证明了在8~12天后达到其成熟振幅之前，正负位相的PNA都稍有受到热带对流的激发。这表明热带对流对PNA事件的激发起到了必要的作用。另外，与Madden-Julian振荡（MJO; Madden and Julian 1971, 1972）有关的季节内热带对流已被证明有助于PNA的发展（Higgins and Mo 1997）和北大西洋涛动（NAO; Lin et al. 2009）。上述研究表明，东印度洋对流减弱和热带西太平洋的对流增强（对应实时多变量MJO（RMM）2高指数）会依次激发一个正位相PNA和一个负位相NAO。但本文接下来将阐明，季节内分析得到了与之完全不同的结果——NAO先于相反位相的PNA出现。

本研究采用经验正交函数（EOF）分析确定遥相关的分布型，特别着重于PNA，并评估其如何可能对MJO敏感。第2节详述了使用的数据和方法。此外，本文对PNA与NAO之间的滞后关系进行了评估，并对观测结果进行一定的物理学解释，在第3节中详述。接下来第4节对结果进行简要讨论。

2. 资料和方法

本文采用最先进的气候预报系统再分析资料（CFSR; Saha et al. 2010）进行旋转扩展经验正交函数（REEOF）分析1979~2008年北半球冬季延伸期（11月~3月）的200 mb高度距平（分辨率为候，经过纬度加权）。与传统EOF分析相比，扩展EOF分析产生了包含与单个主成分时间序列相关联的一个时长为5候的空间分布型序列的特征向量。这使得解释实际表现于数据中的遥相关初始位相而不是其在滞后回归中的统计学表征成为可能。虽然许多遥相关的分析是在500 mb的层次上进行，但由于本文更关注热带和中纬之间潜在的相互作用，选取的是200 mb层次。使用某些消除日变化的方法将呈现遥相关的相当正压性，使得采用200mb要素而不掩盖基本活动中心成为可能。该分析利用了协方差矩阵和使用最大方差准则（Barnston and Livezy 1987）旋转得到的7个主要模态，以考虑更多的空间区别。

使用线性分离MJO的数据再次分析，分离是通过减去Wheeler and Hendon RMM 1和RMM 2的同时回归而实现的。这些指数是利用Wheeler and Hendon (2004) 建立的方法基于CFSR数据创建的，以发现MJO相关对流的传播性质。对向外长波辐射（OLR）的RMM 1回归揭示了海洋性大陆上的对流热源；而RMM 2发现了印度洋和西太平洋之间的一个偶极子。

另外还进行了旋转非扩展EOF分析（REOF）与REEOF比较，以评估加入到研究中的扩展EOF分析的价值。之后进行了一系列滞后回归。

为了理解NAO和PNA之间的物理联系，考虑了正压涡度方程中的一些简单项，即描述行星涡度平流和地形强迫项的项。对每一项使用基于其不同风场的NAO的REEOF主成分回归进行了评估。

图 1 （左图）REEOF第4模态，构成PNA型；在0和-1的滞后达到最大振幅；

（右图）REEOF第4模态，构成PNA型；在0和1的滞后达到最大振幅；等值线间距20 m。

3. 结果

REEOF分析提取出了200 mb高度距平分布型最常出现的5候时间序列。在此框架内，NAO作为第1主模态出现（图1），解释了总方差的6.7%。PNA模式作为第4主模态出现（图1），解释了4.6%的方差。这些模态通过归一化主成分（PCs）在高度场上的回归而显示。看似很小的解释方差百分比归因于扩展分析的性质，因为在协方差矩阵中每个空间分布型的位置上，使用了一个5候的时间序列，从而增加了总方差。注意，这些图像构成了传统遥相关定义的负位相。而这种反向的差异是没有影响的。第2和第3主模态（未显示）可能与类北太平洋涛动模态的单独发展和消亡阶段有关联，值得进一步分析。

图1呈现了两个值得关注的结果：1）PNA模态的最大振幅更近于出现（用于表示空间分布型的时间顺序，而用于表示时间序列本身），所以模态中更关注PNA的衰减阶段；2）先于PNA的相反信号具有一个NAO型异常，表现出明显的通过序列向西传播。图1中相似的结果显示，NAO型似乎更近于达到峰值。因此，两个特征向量（主成分）对于都是非对称的。这样，纯粹统计学分析可能揭示了潜在系统的一些物理规律，即PNA和NAO的发展和消亡可能与次季节时间尺度有关。由于矩阵代数使主成分时间上相互独立，因此在特征向量中改变空间型的时间序列必须弥补这两种模态之间的一些稳健的物理联系。

图 2 REOF的两种主模态PNA（上部）和NAO（下部）；等值线间距20 m。

在非扩展的REOF分析中，NAO和PNA表现为模态1和2，分别解释了10.4%和7.8%的方差（图2）。在REEOF分析和与非扩展分析相关的滞后回归之间，出现了相当大的差异。这与Nigam (2003) 的分析相一致，该文使用了非扩展分析的逐周滞后回归来评估PNA型的演化。这一差异突出了在次季节尺度遥相关研究中使用REEOF分析的重要性和相对新颖性。

使用非扩展的REOF检验了分析中对模态旋转个数的灵敏度。PNA型表现为第1主模态，无论当4个、10个还是选择的7个模态都被旋转（未显示），都解释了大约相同比例的方差。这是符合预期的，因为两种主模态（NAO和PNA）一般不会像分析中后几个模态那样可能对模态旋转个数敏感。

图 3 过滤MJO的REEOF中PNA（上部）和NAO（下部）的最大振幅；

等值线间距20 m。

接下来，评估对2个正交的MJO主成分的线性分离将如何影响REOF分析和REEOF分析。在REEOF分析中，PNA和NAO分别以第4和第1主模态出现，这与原来的分析一致。然而，在非扩展分析中，过滤MJO导致了PNA由第2降为第3主模态。图3显示了去除MJO时，REEOF分析中处于其各自成熟阶段的PNA和NAO。这些图像与原来分析中显示的几乎相同。基本活动中心在空间和时间上没有明显的变化。PNA型中唯一可识别的变化在于中南亚和东南亚，这合乎事实，因为该区域是MJO对于位势高度场（未显示）的强影响区。

图 4 红色等值线显示REOF中PNA（上部）和NAO（下部）；

阴影表示过滤MJO与否的差异；等值线间距3 m。

然而进一步观察发现，去除MJO导致PNA和NAO的活动中心出现了较小的变化（低一个数量级）。图4显示了原始的和MJO过滤后的非扩展分析之间的差异。这些差异绘制于原始的分布型成熟阶段的背景下。中高纬的PNA中心大致东移，而NAO活动中心向西北移动。对于PNA，这些差异表现为从MJO源区域传出的波列。

图 5 （左图）REEOF、线性分离MJO的REEOF、REOF和500 mb的站点分析定义的NAO和PNA指数之间的相关；相关系数是滞后候的函数；正滞后对应于PNA滞后于NAO。

（右图）REEOF中位于时间的PNA和位于时间的NAO的散点图；负象限有明显聚类。

正如前文提到的，PNA型的演化揭示了先于成熟的PNA出现的相反信号的NAO状分布型。PNA与NAO之间的滞后关系如图5所示，同时绘制了原始结果和过滤MJO的REEOF分析结果，以及REOF和基于站点的分析结果。滞后相关系数在REEOF分析中最大，表现为正位相PNA滞后于负位相NAO 2到3候，（位相）反之亦然。由于NAO峰值在附近，而PNA在之前达到峰值，因此REEOF分析中滞后的量级可能过大。此外，REEOF的各主成分变化更慢，使它们具有更高的滞后相关性，从而降低了自由度。也就是说，REOF分析显示了相同的定性结果（图5），且峰值振幅在超过99%的置信水平上统计显著。使用基于站点的NAO和PNA指数的类似分析（图5）显示出在1到2候中相同的滞后，也进一步支持了本文方法。

在图5中也可以看到视觉上更令人满意的对NAO与相反相位PNA之间的滞后的描绘——散点图显示了在位于时间的NAO与位于时间的PNA之间预期的负斜率。负象限中清晰的聚类表明这种关系不是异常值导致的虚假结果。此外，第一象限中存在一些明显的异常值，表明这种关系可能比相关系数本身所显示的更为稳健。

虽然NAO和PNA之间的季节内关系本身是新颖而稳健的，但本文必须更关注于观察到的相互作用的物理解释。考虑到此目标，针对NAO求解了正压涡度方程中的简单项：

其中为200 mb的相对涡度，为地转参数的经向导数，为经向风，为风矢量。表示地形，对流层高度假设为常数10 km。上标NAO意味着这是构成NAO的REEOF主成分的回归系数，而REEOF分析基于下标给出的层次的风场。等号左边是局地倾向项，右边包含了项，散度项和相对涡度平流项。尚未解决的问题是，NAO能否通过中高纬距平的衰退、下游能量快速传播、或以上两者强迫出PNA。所分析的项有：项，由乘以200 mb经向风NAO回归组成；地形强迫项（散度项），计算为850 mb风场的NAO回归与地形的梯度的点积；以及200 mb风场的NAO回归与气候平均相对涡度平流的乘积。由于遥相关影响区的同心性和对称性，可以合理忽略一些相对涡度平流。图6显示了总平流项和地形项以及它们的总和。总和与局地相对涡度倾向（）相反，而与位势高度倾向成正比。这是尤其具有启发性的分析，因为在经向风更清楚地表现波传播的同时，使用项可以获得更多的热带信号。尽管对纬向风的遥相关回归无疑比经向风的回归量级大，但事实上，经向风由于包含了项因而可能更重要。

图 6 关于各自环流场的NAO回归分析正压涡度方程中的3项：（上）地形强迫，（中）项和气候平均相对涡度平流的和，以及（下）三者之和；等高线间隔为；各分图显示了该项对负涡度倾向（）的贡献，故暖色与正高度倾向成正比。

图6显示NAO确实强迫出了一个始于纬向急流核附近的热带北部的波动型，其中急流核气候平均位于在阿拉伯半岛附近。而这一波动型似乎在东亚急流的末端终止，该处与PNA的主要活动中心——半永久性的阿留申低压重合。同时，项促进了NAO异常穿越北美北部的西退。此外，地形项有力促进了两个关键地区——中南亚（喜马拉雅）和阿拉斯加狭长地带的强迫。

4. 讨论

PNA作为29个冬季延伸期的候分辨率REEOF分析的一种主模态，具有值得关注的与NAO的滞后相关，表现为NAO领先于一个相反位相的PNA。REEOF的PNA型更近于时间出现峰值，而相同分析的NAO型则更近于。鉴于此分析中的两种模态被统计学限制为时间上相互独立，这可能在季节内尺度上突出了两者之间内在的和物理的联系。由于历史上很少重视在次季节的时间分辨率下遥相关的识别，此联系的表现尤其值得关注。可以相信，进一步理解此关系的物理基础将有助于在此时间范围内气候变率的预测，并且愈发重要。

当对线性分离MJO的数据再次分析时，结果几乎没有明显差别。事实上，仅有的差别体现在模态活动中心的微小偏移。MJO的去除几乎没有带来影响这一事实揭示了有一定依据的两点：1）MJO的非线性和滞后影响不能消除，因此MJO仍有少量贡献；2）尽管MJO或相关季节内热带对流事件能触发PNA，但PNA可能是一种中纬大气内部变化的模态，即使没有典型MJO相关的热带对流也能发生。其他研究（如Lin and Brunet 2009；Lin et al. 2010）指出，MJO通过一个罗斯贝波列影响北美，该波列由MJO引起的东印度洋和西太平洋之间的对流偶极子触发。因此，MJO的这些影响必然存在一定的滞后。所以可能即使是MJO对PNA和尤其是NAO的线性影响也未被去除，因为它们的出现存在滞后（对于NAO约3候，对于PNA略短）。这本身并

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