李曉惠，徐峰，陳虹穎，夏天竹，涂石飛

(1. 廣東海洋大學(xué)海洋與氣象學(xué)院，廣東 湛江 524088； 2. 天津市濱海新區(qū)氣象局，天津 300457)

1980—2016年西太平洋暖池與ENSO循環(huán)過程的相關(guān)分析

李曉惠1，徐峰1，陳虹穎1，夏天竹2，涂石飛1

(1. 廣東海洋大學(xué)海洋與氣象學(xué)院，廣東 湛江 524088； 2. 天津市濱海新區(qū)氣象局，天津 300457)

利用1980—2016年海表溫度(SST)、海平面氣壓場(SLP)、南方濤動指數(shù)(SOI)、平均海洋尼諾指數(shù)(ONI)等資料對近37 a發(fā)生的ENSO(El Nio-Southern Oscillation)事件進行統(tǒng)計分析，并用經(jīng)驗正交函數(shù)分析法以及小波分析方法研究西太平洋暖池與ENSO循環(huán)過程之間的作用機制。研究表明：近37 a來，Nino3.4區(qū)的SST在厄爾尼諾(El Nio)現(xiàn)象發(fā)生時存在較大的正距平，采用Nino3.4區(qū)SSTA的大幅度突變作為指標(biāo)，能夠更好地反映El Nio事件的發(fā)生；El Nio事件合成分析可知其形成過程中，西太平洋有一逐漸增強東移的暖中心；西太暖池東邊界變化具有明顯的年際變化特征，平均3～4 a經(jīng)歷一次循環(huán)，并出現(xiàn)變化周期延長的現(xiàn)象；海表溫度的EOF能很好地預(yù)示ENSO的發(fā)生；通過小波分析可以看出暖池東邊界對ENSO的發(fā)生有較好的預(yù)報意義。

暖池； ENSO循環(huán)； 經(jīng)驗正交函數(shù)分析； 小波分析

引言

經(jīng)過近半個世紀(jì)的研究，科學(xué)家們?nèi)〉昧酥T多成果。Garcia[2]通過實測資料分析表明，西太平洋海邊溫度場高值中心位置的變動對熱帶對流的時空變化具有較好的指示性。Philander[3]通過全球海-氣耦合模式研究，得出暖池海表溫度場的變動，當(dāng)暖池海表溫度處于高值時的微小變化都會對全球大氣環(huán)流的演變產(chǎn)生十分顯著的影響。吳增茂等[4]通過對比分析大西洋與西太平洋及東、西印度洋與東、西太平洋間的海溫差異，對西太平洋暖池(以下簡稱“西太暖池”)區(qū)的形成原因進行了初步探索。黃榮輝等[5-6]認為，熱帶西太平洋暖池的熱狀況變化使得該處上空大氣對流層低層形成風(fēng)場，該風(fēng)場引起海洋中熱量的重新分配，從而導(dǎo)致赤道中東太平洋和西太平洋的熱狀況隨之發(fā)生變化。Wang et al.[7]研究表明，在太平洋下沉支溫躍層較淺的區(qū)域內(nèi)，風(fēng)應(yīng)力對海面溫度(SST)有重要影響，同時SST對風(fēng)場輻散也比較敏感。李崇銀[8]認為，赤道西太平洋暖池是引發(fā)ENSO的本源，當(dāng)赤道西太平洋暖池正次表層海溫異常(SOTA)沿赤道溫躍層?xùn)|傳到東太平洋，將導(dǎo)致El Nio的爆發(fā)；在海溫異常東傳的同時，將有負SOTA沿10°N和10°S兩個緯度帶向西傳播，最終形成SOTA的循環(huán)，同樣在拉尼娜(La Nia)爆發(fā)時也會形成SOTA循環(huán)。Ashok et al.[9]研究指出，赤道中太平洋溫躍層的變化與暖池東部低層異常強西風(fēng)對暖水的向東輸送和暖池西部經(jīng)向風(fēng)輻合關(guān)系密切。隨著科學(xué)家們不斷加深對ENSO循環(huán)機制的認識，有關(guān)信號通道等概念的提出受到了更多專家學(xué)者的關(guān)注。在眾多信號通道理論中，李崇銀和穆明權(quán)[10]、巢紀(jì)平[11]提出的信號通道理論是最為人所接受的，即誘發(fā)ENSO循環(huán)的重要機制是赤道西太平洋暖池次表層海溫異常的變化及其沿赤道東傳，因此認為維系ENSO循環(huán)的重要紐帶便是赤道西太平洋暖池的海溫異常變化。同時，ENSO循環(huán)又會反作用于西太平洋暖池。張啟龍和翁學(xué)傳[12]通過對西太平洋暖池區(qū)的年際變化、季節(jié)變化等氣候變化特征進行研究，得出西太平洋暖池區(qū)熱含量與南方濤動呈反位相變化，當(dāng)El Nio發(fā)展時，西太平洋暖池東邊界向東擴展，當(dāng)轉(zhuǎn)為La Nia發(fā)展時，西太平洋暖池則向西收縮。陳錦年等[13-14]通過對太平洋海溫場的變化特征進行了研究，得出赤道潛流在西太平洋暖池東傳影響ENSO中起到重要作用。相關(guān)理論研究[15-18]顯示，在觀測中平均時效的ENSO效應(yīng)使暖池中心冷卻，而使太平洋中心變暖。換句話說，ENSO降低了暖池最大海表溫度，同時擴展了暖池的大小范圍。

但對于ENSO的預(yù)測，目前仍然是一個非常困難的問題。本文擬根據(jù)黃榮輝和周連童[19]在1989年提出的西太暖池的定義，利用1980—2016年月平均海表面溫度場、氣壓場等資料，研究分析近37 a的ENSO循環(huán)特征，期望西太暖池指數(shù)能在一定程度上預(yù)測ENSO的循環(huán)規(guī)律。

1 資料與方法

1.1 資料

本文選用資料如下：

1)歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)提供的再分析資料ERA-Interim，分辨率0.125°×0.125°，取月平均海溫(SST)及月平均海表面氣壓(SLP)，覆蓋時段：1980年1月—2016年12月。

2)美國國家氣象局氣候預(yù)測中心(CPC)提供的月平均南方濤動指數(shù)(SOI指數(shù))和熱帶太平洋海溫Nino3指數(shù)、Nino3.4指數(shù)和Nino4指數(shù)資料，覆蓋時段：1980年1月—2016年12月；以及月平均海洋尼諾指數(shù)(ONI指數(shù))，覆蓋時段：1980年1月—2016年12月。

3)美國國家氣候數(shù)據(jù)中心(NCDC)提供的海洋大氣綜合數(shù)據(jù)集(ICOADS)資料，取月平均海溫，覆蓋時段：1980年1月—2016年12月。

1.2 處理方法

本文主要采用統(tǒng)計學(xué)方法，如滑動平均、小波分析及交叉小波相關(guān)分析方法、經(jīng)驗正交函數(shù)分解方法和相關(guān)分析等。

1.2.1 經(jīng)驗正交函數(shù)分解(EOF)方法

經(jīng)驗正交函數(shù)分解(EOF)方法，是一種很有效的多變量分析方法。利用經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)分析法，對暖池海域1980—2016年間年平均SST序列進行分析，用來確定SST場的時空變化特征。

1.2.2 小波分析及交叉小波分析

小波分析(wavelet analysis)方法是一種時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法[20]。采用小波功率譜與其紅噪聲總體譜比值可以檢驗給定信度條件下小波功率譜的顯著性水平。但小波分析只能進行單個時間序列信號的討論，對于多要素時間序列信號間的相互影響和時頻相關(guān)性難以進行討論。其中交叉小波分析的2種最基本方法是交叉小波變換(XWT)和小波相干譜(WTC)。

XWT是將交叉譜分析與小波變換相結(jié)合的一種新的信號分析技術(shù)，進而從多時間尺度來研究兩個時間序列在時頻域中的相互關(guān)系并揭示兩個時間序列共同的高能量區(qū)以及位相關(guān)系[21]。WTC則是用來度量時頻空間中兩個時間序列局部相關(guān)的密切程度。為了解暖池與ENSO事件的相關(guān)關(guān)系，采用小波分析及交叉小波分析，獲得暖池與ENSO各自的顯著周期，進而進行相關(guān)分析。

2 1980—2016年近37 a間ENSO事件分析

2.1 ENSO頻次分布

20世紀(jì)80年代以來，ENSO事件越來越受到人們的密切關(guān)注，其定義為Nino 3.4指數(shù)3個月滑動平均的絕對值至少連續(xù)5個月≥0.5 ℃(≤-0.5 ℃)判定為一次El Nio事件(La Nia事件)，同時數(shù)值≥2.0 ℃(≤-2.0 ℃)判定為強El Nio事件(強La Nia事件)。因此算出ENSO事件，僅在1980—2016年間就發(fā)生了不同強度的9次El Nio事件和6次La Nia事件。這9次El Nio事件分別為：1982、1987、1991、1994、1997、2002、2004、2009及2015年；6次La Nia事件分別為1985、1989、1996、1999、2008及2011年。利用歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)提供的ERA-Interim資料，求出1980—2016年近37 a相對1980—2016年平均值的全球年平均海溫的距平標(biāo)準(zhǔn)化序列以及Nino3.4區(qū)年平均海溫的距平標(biāo)準(zhǔn)化序列。圖1給出了近37 a全球年平均海溫異常與ENSO事件的對應(yīng)關(guān)系，由圖可知，在1980—2016年逐年平均的全球海溫距平序列中，1980—2016年全球平均海溫距平變化趨勢是逐漸上升的，在前15 a里，雖然全球海溫未達到平均值水平，但在1987年強El Nio事件發(fā)生時全球海溫接近平均值，隨之全球海溫開始出現(xiàn)大于平均值的狀態(tài)，與ENSO事件關(guān)系更為緊密的是Nino3.4區(qū)海溫變化，基本能預(yù)兆ENSO事件的發(fā)生。從圖上可以看出，Nino3.4區(qū)海溫與全球海溫變化曲線之間存在一定相似的變化，且全球海溫變化滯后于Nino3.4區(qū)海溫變化，從而說明ENSO事件與全球海溫變化具有密切的聯(lián)系，且ENSO事件發(fā)生的頻率有一定的周期性，存在3～4 a的周期波動。

圖1 1980—2016年全球海溫年平均距平變化(紅色曲線表示全球海溫距平變化，藍色曲線表示Nino3.4區(qū)海溫距平變化，紅色柱狀圖表示El Nio事件，藍色柱狀圖表示La Nia事件)Fig.1 Average SST anomaly change in 1980-2016(the red curve indicates the global SST anomaly, the blue curve indicates SST anomaly of Nino3.4, the histogram indicates the El Nio(red cylindrical) and La Nia(blue cylindrical) events)

圖2 1980—2016年SOI與ONI指數(shù)距平變化Fig.2 The changes of SOI index and ONI index anomalies in 1980-2016

2.2 SOI指數(shù)與ONI指數(shù)分析

利用美國國家氣象局氣候預(yù)測中心(CPC)提供的1980—2016年SOI指數(shù)和ONI指數(shù)月平均資料，對各月指數(shù)資料進行3個月滑動平均后作距平處理。圖2反映了近37 a的ENSO事件的發(fā)生情況，結(jié)果表明，SOI指數(shù)負距平或ONI指數(shù)正距平絕對值較大時對應(yīng)發(fā)生El Nio事件，尤其1983、1987、1998和2015年達到較大峰值，對應(yīng)均發(fā)生了較強的El Nio事件，說明SOI和ONI可以作為ENSO事件發(fā)生時的表征，且ONI作為ENSO事件表征較為穩(wěn)定。同時，也可反映出SOI指數(shù)與ONI指數(shù)存在明顯的負相關(guān)關(guān)系，兩者的相關(guān)系數(shù)達到-0.853，結(jié)果表明，氣壓場與溫度場之間存在高度的負相關(guān)關(guān)系。

2.3 Nino海區(qū)SST特征

利用美國國家氣象局氣候預(yù)測中心(CPC)提供的1980—2016年熱帶太平洋海溫Nino3指數(shù)、Nino3.4指數(shù)和Nino4指數(shù)資料，分別對Nino3區(qū)(5°S～5°N，90～150°W)、Nino3.4區(qū)(5°S～5°N，120～170°W)和Nino4區(qū)(5°S～5°N，150～160°W)近37 a的SST進行滑動平均處理后，對其進行距平處理，如圖3所示。結(jié)果表明：Nino3區(qū)和Nino3.4區(qū)的SST在El Nio現(xiàn)象發(fā)生時都存在較大的正距平，例如：1983、1987、1998和2015年變化幅度最大，對應(yīng)發(fā)生強El Nio事件。Nino3和Nino3.4區(qū)的SSTA變化具有較好的一致性，但可看出Nino3.4區(qū)SSTA變化對突變的指示相對來說較為穩(wěn)定，亦更明顯。由此可見，采用Nino3.4區(qū)SSTA的大幅度突變作為指標(biāo)，能夠較好地反映El Nio事件的發(fā)生。

圖3 Nino區(qū)1980—2016年平均海表溫度距平(SSTA)變化Fig.3 The average sea surface temperature anomaly (SSTA) change in Nino area in 1980-2016

2.4 ENSO事件合成分析

3 1980—2016年西太平洋暖池變化特征分析

3.1 西太平洋暖池指數(shù)建立

暖池地區(qū)范圍的定義與表征一直是個頗具爭議的問題，目前仍沒有一個統(tǒng)一的定義，有些研究將暖池范圍規(guī)定在某一固定的經(jīng)緯度區(qū)域[22-26]；有些研究則采用某一海面溫度閾值的等溫線所包圍的區(qū)域為暖池范圍，例如28 ℃，28.5 ℃或29 ℃等溫線[27-29]。在參考前人的研究基礎(chǔ)上，本文選取110°E～120°W、30°S～30°N作為西太平洋暖池區(qū)域，西太暖池定義為該區(qū)域內(nèi)海表溫度大于28.5 ℃等溫線所包圍的海域。暖池的經(jīng)向移動對熱帶內(nèi)部能量再分配有著極其重要的影響，進而影響ENSO的年際變化，而描述暖池經(jīng)向移動的一個重要因子便是暖池東邊界。在對數(shù)據(jù)的處理中可以看出，西邊界經(jīng)度變化不及東邊界變化劇烈，因此為定量表征和描述西太平洋暖池的強弱和位置與ENSO之間的關(guān)系，對西太暖池定義2個指數(shù)，分別是東邊界經(jīng)度指數(shù)、東邊界面積指數(shù)。

1)東邊界經(jīng)度指數(shù)：根據(jù)多年平均暖池東邊界位于150°W附近，取160°E～120°W范圍內(nèi)暖池東邊界最東的兩個經(jīng)度的平均值，并與150°W作距平處理后定義為暖池東邊界經(jīng)度指數(shù)。

2)東邊界面積指數(shù)：取160°E～120°W范圍內(nèi)大于28.5 ℃網(wǎng)格點數(shù)并進行標(biāo)準(zhǔn)化后定義為暖池東邊界面積指數(shù)。

圖4 El Nio事件過程的SST距平合成 (a.EL-6，b. EL-5，c.EL-4，d. EL-3，e. EL-2，f. EL-1，g. EL+0，h. EL+1)Fig.4 The composite SST anomaly during El Nio event processes (a.EL-6, b. EL-5, c.EL-4, d. EL-3, e. EL-2, f. EL-1, g. EL+0, h. EL+1)

3.2 西太平洋暖池變化特征

利用歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)提供的1980—2016年海表溫度月平均資料進行處理，分別得到暖池東邊界經(jīng)度距平值、東邊界面積指數(shù)。由西太暖池東邊界經(jīng)度距平(圖5a)可以看出，近37 a來暖池東邊界變化具有較明顯的年際變化特征，平均3～4 a經(jīng)歷一次循環(huán)，并出現(xiàn)變化周期延長的現(xiàn)象。圖5a中出現(xiàn)峰值的年份分別為1982、1987、1991、1994、1997、2002、2004、2009和2015年，暖池的東邊界有所延伸，這些年份正好是El Nio年，其中，SST在28.5 ℃以上區(qū)域的東邊界經(jīng)度點有4次甚至延伸至140～130°W，分別是：1982、1987、1997、2015年，且這4 a均發(fā)生了強的El Nio事件。圖5a中出現(xiàn)谷值的年份分別為1985、1989、1996、1999、2008和2011年，暖池的東邊界有所退縮，此時正好是La Nia事件發(fā)生的年份，其中谷值最大的1989和2011年，這兩年均發(fā)生了強La Nia事件。因此用暖池的東邊界點可以很好地預(yù)示ENSO的發(fā)生時間及強度。

圖5 1980—2016年西太平洋暖池變化 (a.東邊界經(jīng)度距平，b.東邊界面積指數(shù))Fig.5 Western Pacific warm pool anomaly change in 1980-2016(a. eastern boundary longitude anomaly; b. eastern border area index)

由西太暖池東邊界面積指數(shù)(圖5b)可以看出，近37 a來暖池東邊界面積指數(shù)具有較明顯的年際變化特征，4～5 a的周期循環(huán)，同樣也出現(xiàn)了變化周期延長現(xiàn)象。其中，共發(fā)生了9次東邊界面積明顯的擴張，分別是1982、1987、1991、1994、1997、2002、2004、2009和2015年，這些年份均發(fā)生了El Nio事件，且都在El Nio事件開始發(fā)生時有一定的響應(yīng)；6次大范圍的縮減，分別是1981、1985、1989、1999、2008和2011年，這些年份除了1981年外均發(fā)生了La Nia事件，但各個最值之間區(qū)別不甚明顯，且不能在1996年時很好地反映其發(fā)生了La Nia事件，因此可以推測出暖池在El Nio發(fā)生時的面積擴張不只有經(jīng)向擴張還有緯向擴張，所以對El Nio事件的強度響應(yīng)不明顯，反之亦然。由此得出，暖池東邊界面積指數(shù)對于能預(yù)測ENSO發(fā)生的時間，有較好的響應(yīng)，但對于強度的響應(yīng)不及暖池東邊界經(jīng)度對強度響應(yīng)明顯。

4 西太平洋暖池與ENSO的相互作用機制

為了研究暖池與ENSO的相互作用機制，本文分別對太平洋地區(qū)(120°E～80°W，40°S～40°N)海表溫度(SST)距平場進行時空特征和時頻特征分析。

4.1 時空特征

本文利用此方法對太平洋暖池海域年平均SST場用EOF進行時空分解，并通過Monte Carlo算法檢驗后發(fā)現(xiàn)，EOF前2個模態(tài)在95%的置信水平下具有統(tǒng)計顯著性，方差貢獻率分別為46.24%和13.14%，兩個模態(tài)累積方差貢獻率達到59.38%(接近60%)，并且可以看出第一模態(tài)的方差貢獻占絕對優(yōu)勢。因此，本文主要對EOF的前2個模態(tài)進行分析。

4.1.1 第一特征向量場的時空特征

第一特征向量場(EOF1型)(圖6a)的空間特征主要呈現(xiàn)東、西兩個高值變異中心。在熱帶太平洋中，暖池SST異常值以160°E為界分為東、西兩部分。暖池東部為正值變異區(qū)，最大正值變異中心位于170～90°W的赤道附近，與美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)所定義的Nino3以及Nino3.4區(qū)中心位置相一致，表明此處為熱帶暖池海域SST場年際變化最顯著的海區(qū)。除了從太平洋東岸墨西哥西海岸是正值波動外，其余海域呈現(xiàn)負值變異區(qū)，中心強度不及正值異常區(qū)大。因此暖池西部SST的年際變化與東部SST呈反相位變化。EOF1型反映了暖池SST場年際的主要變化，能很好地顯示出由大尺度海氣系統(tǒng)異常所導(dǎo)致的異常變化。從第一模態(tài)的時間變化系數(shù)(圖6b)可知，時間系數(shù)為正時，空間分布為正值的海域SST將異常偏暖，空間分布為負的海域SST將異常偏冷。時間變化系數(shù)圖出現(xiàn)的峰值年份分別為1982、1987、1992、1997、2002、2004、2009及2015年，這些年份都與El Nio事件發(fā)生時間大致吻合，并且在峰值最大的1982、1987、1997及2015年都是強El Nio年；時間系數(shù)呈現(xiàn)大的谷值年份有1985、1989、1996、1999、2008及2011年，這些年份均與La Nia事件相吻合，并且在谷值最大的2008及2011年是強La Nia年。由此可見，EOF1時間變化系數(shù)的年際變化和太平洋中大尺度海氣系統(tǒng)的異常變化之間有著較好的對應(yīng)關(guān)系。從時間變化系數(shù)圖中還可以看出該海域SST具有4～5 a的振蕩周期，這一變化周期與ENSO循環(huán)變化周期相類似。因此EOF1型的時空特征，可認為是暖池海域SST場異常的年際變化型，并且能很好地預(yù)示El Nio年的發(fā)生。

圖6 第一模態(tài)特征向量的空間分布(a)和時間系數(shù)(b)Fig.6 Spatial pattern(a) and principal components(b) of the first mode

4.1.2 第二特征向量場的時空特征

第二特征向量場(EOF2型)(圖7a)的空間特征與第一特征向量場(EOF1型)的空間特征有相似的地方，整體正負值異常區(qū)相反。在暖池東部，與EOF1型的正值變異區(qū)相對應(yīng)的地方有一范圍相對較小的負值變異區(qū)以及在日本海附近有較大的負值變異中心，除此之外的全部海域均為正值變異區(qū)，分別在東北太平洋以及東南太平洋處有兩個最大正值變異中心。由第二模態(tài)的時間變化系數(shù)(圖7b)可以看出，該海域SST前15 a的年際變化幾乎為正，當(dāng)數(shù)值變化有上升趨勢時，表明空間分布為正值區(qū)SST將逐漸增溫到最大值；在最近的20 a的時間變化系數(shù)均為負值，當(dāng)數(shù)值變化有下降趨勢時，表明空間分布為正值區(qū)SST將逐漸降溫到最小值。可以看出，近37 a海表溫度的大致變化，與太平洋濤動(PDO)相對應(yīng)，因此前15 a中PDO處于暖位相狀態(tài)，后20 a中PDO處于冷位相狀態(tài)，在PDO轉(zhuǎn)為冷位相時，1999年爆發(fā)了最強的La Nia事件，表明PDO與ENSO事件有著極其密切的關(guān)系，會影響ENSO事件的發(fā)生。因此EOF2型又可稱為暖池海域SST場異常的年代際變化型。

圖7 第二模態(tài)特征向量的空間分布(a)和時間系數(shù)(b)Fig.7 Spatial pattern (a) and principal components(b) of the second mode

4.2 時頻分析

為了討論暖池東邊界經(jīng)度和ENSO變化的周期特征，本文對暖池東邊界經(jīng)度的距平值以及表征ENSO的ONI進行了小波變換及交叉小波分析。

4.2.1 小波實部功率譜

圖8a為ONI指數(shù)的小波實部交換以及功率譜，紅色越深，表示海表溫度距平異常升高，可能發(fā)生El Nio事件；藍色越深，表示海表溫度距平異常降低，可能發(fā)生La Nia事件。圖中顯示出ONI指數(shù)在整個時間頻率域上表現(xiàn)出多時間尺度的時間振蕩周期特征。從圖上清楚地看出，ONI具有2～6 a主周期且通過顯著性檢驗，以及10～14 a次周期振蕩。2～6 a的周期振蕩在近37 a中變化比較穩(wěn)定，無論是正或者負中心都在5 a左右，振幅變化不大。10～14 a次周期振蕩變化也比較穩(wěn)定，代表著ENSO的年代際變化。

圖8b為暖池東邊界經(jīng)度的小波實部交換以及功率譜，紅色越深，表示暖池東邊界越偏東；藍色越深，表示暖池東邊界越偏西。圖中顯示出暖池東邊界經(jīng)度在整個時間頻率域上表現(xiàn)出多時間尺度的時間振蕩周期特征?？梢钥闯雠貣|邊界經(jīng)度與ONI指數(shù)的小波實部變換圖非常相似，基本特征也大致一樣。暖池東邊界經(jīng)度同樣具有3～6 a的主周期并具有一定的顯著性，以及10～14 a次周期振蕩，代表了暖池東邊界的年代際變化。由此可知，暖池東邊界能很好地預(yù)示ENSO事件的發(fā)生。

圖8 ONI指數(shù)小波實部功率譜(a)和暖池東邊界經(jīng)度小波實部功率譜(b)Fig.8 The real part of the wavelet power spectrum of ONI index (a) and warm pool longitude east boundary (b)

4.2.2 交叉小波變換與小波相干

圖9 暖池東邊界經(jīng)度和ONI指數(shù)的交叉小波交換譜(a)和小波相干譜(b)(箭頭表示相位差；細黑線表示為影響錐曲線，該曲線以外的功率譜由于受到邊界效應(yīng)的影響不予考慮；粗黑線包圍的范圍表示兩個時間序列的相關(guān)程度通過了0.05顯著性水平的紅噪聲標(biāo)準(zhǔn)譜檢驗)Fig.9 Exchange cross wavelet spectrum (a) and wavelet coherence spectrum (b) of warm pool eastern boundary longitude and ONI index (arrows: relative phase differences; The thin black line indicates the influence of the cone curve; The parts surrounded by the thick black line indicates that the correlation of the two time series passes the red noise standard spectrum test at 0.05 significance level)

通過交叉小波變換與小波相干譜分析暖池東邊界經(jīng)度與ONI指數(shù)之間的位相關(guān)系，由圖9可以看出暖池東邊界經(jīng)度與ONI有很好的相關(guān)關(guān)系，在近37 a中最顯著振蕩周期為2～6 a，暖池東邊界經(jīng)度與ONI在其顯著的共同高能量區(qū)域幾乎呈同相位關(guān)系。暖池東邊界領(lǐng)先于ONI指數(shù)45°，表示有幾乎相同的位相變化，意味著暖池東邊界經(jīng)度將比ONI所代表的ENSO活動超前1/8周期。只是在1～2 a準(zhǔn)周期振蕩時，箭頭由前15 a暖池東邊界稍滯后于ONI，2000年后箭頭指向下，表示暖池滯后于ONI所代表的ENSO活動90°，整個ENSO過程大致會需要1～2 a。因此說明暖池東邊界經(jīng)度與ENSO活動是同步的，在出現(xiàn)海溫異常時，暖池東邊界便會東伸或者西縮，所對應(yīng)的便是El Nio事件或者La Nia事件的發(fā)生。

5 結(jié)論

3)近37 a來，西太暖池東邊界變化具有明顯的年際變化特征，平均3～4 a經(jīng)歷一次循環(huán)，并出現(xiàn)變化周期延長的現(xiàn)象。其中，SST在28.5 ℃以上區(qū)域的東邊界經(jīng)度點有4次甚至延伸至140～130°W，分別是：1982、1987、1997、2015年，而且這4次均發(fā)生了強El Nio事件。

4)西太暖池東邊界經(jīng)度能很好地響應(yīng)ENSO事件的發(fā)生時間及強度，暖池東邊界面積指數(shù)能較好響應(yīng)ENSO事件發(fā)生時間，但對強度的響應(yīng)不及暖池東邊界經(jīng)度對強度的響應(yīng)明顯。

5)暖池海域SST場的主要模態(tài)有年際變化以及年代際變化這兩種類型，第一模態(tài)能很好地預(yù)示ENSO的發(fā)生。

6)通過小波分析可以看出，暖池東邊界與ENSO具有相同的周期，且暖池東邊界與ONI指數(shù)存在1/8周期的超前關(guān)系，因此暖池的緯向移動對ENSO的發(fā)生有較好的預(yù)報意義。

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CorrelationanalysisofthecycleprocessbetweenthewesternPacificwarmpoolandENSOduring1980—2016

LI Xiaohui1, XU Feng1, CHEN Hongying1, XIA Tianzhu2, TU Shifei1

(1.CollegeofOceanographyandMeteorology,GuangdongOceanUniversity,Zhanjiang524088,China; 2.TianjinBinhaiNewAreaMeteorologicalBureau,Tianjin300457,China)

The data of SST, SLP, SOI and ONI were used to analyze the ENSO events in the past 37 years from 1980 to 2016. By using empirical orthogonal function analysis and wavelet analysis methods, the mechanism of cycle process between the western Pacific warm pool and ENSO were studied. The results show that there exists a large positive anomaly in the Nino3.4 area SST during the El Nio occurrence, and the large abrupt change of the SSTA in Nino3.4 area can be used as an index to better reflect the El Nio event. El Nio event analysis shows that in its formation process, the western Pacific has a gradually enhanced and eastward moving warming center. Also, the eastern boundary of the Warm Pool has an obvious interannual variability feature, with each cycle for 3 to 4 years on average, and a gradually prolonged period; The EOF of sea surface temperature is a good indicator to forebode the occurrence of ENSO; Through the wavelet analysis, it is found that the eastern boundary of warm pool has a good forecasting significance for ENSO occurrence.

warm pool; ENSO cycle; EOF analysis; wavelet analysis

10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2017.03.010. (in Chinese)

2017-04-09；

：2017-08-01

國家自然科學(xué)基金項目(41475120) ；廣東省近海海洋變化與災(zāi)害預(yù)警重點實驗室項目

李曉惠(1992—)，女，碩士研究生，主要從事海洋與氣候變化研究，470993666@qq.com。

徐峰(1962—)，男，博士，教授，主要從事大氣物理學(xué)與大氣環(huán)境、海洋氣象研究，gdouxufeng@126.com。

P461.2

： A

： 2096-3599(2017)03-0085-10

10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2017.03.010

李曉惠，徐峰，陳虹穎，等. 1980—2016年西太平洋暖池與ENSO循環(huán)過程的相關(guān)分析[J].海洋氣象學(xué)報，2017，37(3)：85-94.

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