熱帶不同海域海溫異常對東亞夏季大氣環(huán)流與降水的影響
發(fā)布時間:2020-04-08 09:52
【摘要】:本文運用廣義平衡反饋方法(GEFA)和線性轉置模型(LIM)兩種不同的動力統(tǒng)計方法,并結合大氣環(huán)流模式試驗,研究了熱帶不同海域海溫異常(SSTA)對東亞夏季低空大氣環(huán)流與降水的影響。文中首先對GEFA和LIM方法在實際應用中存在的問題進行了詳盡地分析,提出了降低GEFA樣本誤差的途徑,并將兩種方法應用到不同海域SSTA的主要模態(tài)對各季節(jié)大氣影響(季節(jié)性反饋系數(shù))的估算中,對兩個方法得到的結果進行了比較驗證。隨后,利用這兩種方法并結合數(shù)值模式,研究了不同海區(qū)SSTA對夏季低空環(huán)流的主模態(tài)—西北太平洋異常反氣旋(WPAC)的相對重要性,確定了在各季節(jié)影響WPAC異常的關鍵海區(qū);探討了夏季江淮降水對熱帶各海域SSTA的敏感性。本文研究加深了我們對海溫異常影響東亞夏季風環(huán)流和降水的認識,為東亞夏季風氣候的預測增添了新的依據(jù),取得以下創(chuàng)新性成果: (1)采用一組理想模式實驗驗證了當把GEFA應用到SST的E.O.F.空.間.中(估算大氣對SST各EOF模態(tài)的響應)時,,其估算具有精確性、健壯性和較少依賴于EOF截斷數(shù)三個優(yōu)點,可以有效改善以往GEFA在SST的物理空間中應用時較大的樣本誤差問題。 (2)揭示了GEFA和LIM方法在估算大氣對海洋季節(jié)性響應應用中的特征,利用理想模式和觀測資料分別驗證了,兩者都可以成功提取大氣對海洋響應的季.節(jié).性.特征(季節(jié)性反饋系數(shù)),而且所估算出的反饋系數(shù)在兩個方法中呈現(xiàn)了一致的季節(jié)變化,其樣本誤差都遠小于反饋系數(shù)季節(jié)循環(huán)的振幅。 LIM在估算季.節(jié).性.反饋系數(shù)中的成功應用歸因于季節(jié)性反饋系數(shù)的循環(huán)周期(1年)遠大于大氣對海洋的調(diào)整時間。在應用觀測資料估算大氣對海洋的季節(jié)性響應時可采用這兩個相互獨立的方法進行交叉驗證。 (3)WPAC異常在冬、春、夏不同季節(jié)存在不同的關鍵海區(qū)。對冬季和春季W(wǎng)PAC影響最重要的海區(qū)分別為WPAC所在海域(熱帶西北太平洋)SST負異常和熱帶印度洋SST正異常。到了夏季,熱帶西北太平洋地區(qū)海氣相互作用以大氣影響海洋為主,局地溫對WPAC的作用不再顯著,WPAC主要受到來自非局地海溫的影響:赤道中太平洋(Nino4區(qū))海溫負異常對WPAC的影響最為重要,其次是熱帶印度洋SST正異常,者在西太所產(chǎn)生的低空大氣環(huán)流異常的形態(tài)不同但都為反氣旋異常。Nino4區(qū)SST負異影響WPAC異常符合熱帶大氣對熱源的響應機制。前人主要將夏季的WPAC異常歸結于El Nino衰減期間熱帶印度洋增暖的效應;本結果表明,El Nino衰減年的夏季不一定出現(xiàn)WPAC異常,還需要考察El Nino衰減年夏季海溫的具體分布尤其赤道中太平洋SST的異常狀況。東亞夏季低空環(huán)流主模態(tài)所呈現(xiàn)的WPAC異常其實是由熱帶印度洋暖異常和熱帶中太平洋冷異常所引起的兩種異常反氣 旋的共同作用,前者與El Nino的衰退有聯(lián)系,后者與La Nina的發(fā)展有關。(4)采用CCM3和ECHAM5兩個大氣環(huán)流模式敏感性試驗,得到了夏季江淮流域(YHRV)降水對熱帶SST的敏感度分布;兩模式結果一致表明:暖的北印度洋和南海-西太平洋海溫會引起印度西南季風的加強,增加來自印度洋的水汽輸送,同時在西太平地區(qū)呈現(xiàn)反氣旋異常,加強了東亞夏季風,增加了來自西太平洋的水汽輸送,最有利于YHRV降水的正異常。
【學位授予單位】:中國海洋大學
【學位級別】:B
【學位授予年份】:2013
【分類號】:P731.11;P461.2
本文編號:2619204
【學位授予單位】:中國海洋大學
【學位級別】:B
【學位授予年份】:2013
【分類號】:P731.11;P461.2
【引證文獻】
相關博士學位論文 前1條
1 鄭建;印—太暖池區(qū)降水異常對東亞冬季大氣環(huán)流年際變化的影響機制[D];中國海洋大學;2014年
相關碩士學位論文 前2條
1 袁愛軍;近30年中國夏季降水年代際異常特征及成因研究[D];南京信息工程大學;2015年
2 宋哲;不同類型El Nino事件對中國東部次年夏季降水季節(jié)內(nèi)演變影響及成因研究[D];南京信息工程大學;2014年
本文編號:2619204
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