在ENSO不同位相下青藏高原春季感熱對華南盛夏降水的影響
【部分圖文】:
圖1給出了1979—2014年氣候平均態(tài)的高原熱源和其分量SH、潛熱(LH)及其標準差的年循環(huán)序列。高原在夏半年(3—9月)表現(xiàn)為一個強大的熱源(實線),其中SH在春季最大(虛線),尤其5月SH達到了全年的峰值(與同期高原熱源大小相當)[10,12-13,31];而LH(點虛線)隨著雨季的來臨,逐漸增強,并在6—9月最強盛。此外,比較各月SH和LH的標準差(實心柱和空心柱)的逐月變化可知,SH(LH)標準差在5(7—8)月最大[13];因此一些研究采用5月高原SH值表征高原春季熱源強度[30]。圖2給出了高原71個測站的5月SH的EOF第一模態(tài)時空分布(方差貢獻率為29.4%)。由其空間分布(圖2a)可見,除了高原東北少數測站為弱的負值外,高原大部分測站均為正值,說明5月高原SH主要表現(xiàn)出全區(qū)一致的空間分布特征。從其時間系數序列變化曲線(圖2b)可知,近36 a來高原春季SH主要表現(xiàn)為顯著的下降趨勢[4,13,27,30],同時也存在著明顯的年際變化。鑒于ENSO變化主要為年際變化信號,故本文所有分析均提前對資料進行了去趨勢處理,以此得到年際信號來進一步開展研究,圖2c即為將圖2b去掉線性趨勢后的時間序列,來表示高原春季SH強度指數的年際變化。
圖2給出了高原71個測站的5月SH的EOF第一模態(tài)時空分布(方差貢獻率為29.4%)。由其空間分布(圖2a)可見,除了高原東北少數測站為弱的負值外,高原大部分測站均為正值,說明5月高原SH主要表現(xiàn)出全區(qū)一致的空間分布特征。從其時間系數序列變化曲線(圖2b)可知,近36 a來高原春季SH主要表現(xiàn)為顯著的下降趨勢[4,13,27,30],同時也存在著明顯的年際變化。鑒于ENSO變化主要為年際變化信號,故本文所有分析均提前對資料進行了去趨勢處理,以此得到年際信號來進一步開展研究,圖2c即為將圖2b去掉線性趨勢后的時間序列,來表示高原春季SH強度指數的年際變化。3 高原春季感熱和前冬ENSO與華南盛夏降水的聯(lián)系
為分析高原SH和ENSO分別與中國盛夏降水的關系,圖3給出了盛夏降水序列與高原春季SH強度指數及前冬12月Ni夅o3指數的相關關系分布圖,SH和Ni夅o3與盛夏降水的顯著相關區(qū)域均位于華南地區(qū)(矩形方框),且為負相關,表明當高原春季SH偏強(弱)時,華南盛夏降水明顯偏少(多)(圖3a),這與前人研究[12-14,26]所得結果一致。圖3b即表明在El Ni夅o(La Ni夅a)年,華南盛夏降水顯著偏少(多),這與Huang等[23]和宗海鋒等[25]的結果基本一致。綜上所述,ENSO和高原春季SH均對華南盛夏降水有顯著調控作用。故本文的研究區(qū)域集中在華南地區(qū)(110~120°E,20~28°N),該區(qū)域與以往研究確定的華南范圍基本一致[26,32]。為進一步給出與華南盛夏降水緊密聯(lián)系的高原SH和太平洋海溫的關鍵區(qū),圖4顯示了華南盛夏降水標準化序列分別回歸到5月高原SH場及前冬12月SST場的回歸系數分布圖。華南盛夏降水與高原春季SH回歸系數的空間分布型(圖4a)與高原春季SH的EOF第一模態(tài)空間分布較一致(圖2a),即當高原春季SH偏強(偏弱)時,華南盛夏降水偏少(多),與圖3a一致。圖4b表明華南盛夏降水與中東太平洋熱帶地區(qū)的SSTA關系密切,且最顯著的相關區(qū)域在Ni夅o3區(qū),即表明前冬12月Ni夅o3指數偏高(低),則華南盛夏降水偏少(多),與圖3b一致。
【相似文獻】
相關期刊論文 前10條
1 張文君;雷徐奔;耿新;祁莉;;ENSO對中國南方降水低頻變率的可能影響[J];大氣科學學報;2018年05期
2 李天然;張人禾;溫敏;;ENSO對中國冬半年降水影響的不對稱性及機制分析[J];熱帶氣象學報;2017年01期
3 Zhongpeng Wang;Zhaoru Zhang;Meng Zhou;Hailong Liu;Yisen Zhong;Xiaoqiao Wang;;Seasonal linkage of the Southern Hemisphere extratropical climate variability to two types of ENSO[J];Acta Oceanologica Sinica;2020年01期
4 Hong-Li REN;Bo LU;Jianghua WAN;Ben TIAN;Peiqun ZHANG;;Identification Standard for ENSO Events and Its Application to Climate Monitoring and Prediction in China[J];Journal of Meteorological Research;2018年06期
5 Youmin Tang;Rong-Hua Zhang;Ting Liu;Wansuo Duan;Dejian Yang;Fei Zheng;Hongli Ren;Tao Lian;Chuan Gao;Dake Chen;Mu Mu;;Progress in ENSO prediction and predictability study[J];National Science Review;2018年06期
6 Junya HU;Rong-Hua ZHANG;Chuan GAO;;A Hybrid Coupled Ocean Atmosphere Model and Its Simulation of ENSO and Atmospheric Responses[J];Advances in Atmospheric Sciences;2019年06期
7 雷t熽
本文編號:2820219
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/qxxlw/2820219.html