李方騰 劉飛 柴靜

摘要 為了研究大尺度背景場對ENSO和印度夏季風降水關系的調制作用，更好地預報氣候變暖背景下印度夏季風降水的年際變化，本文利用重建的10套ENSO指數(shù)和印度降水資料，研究了ENSO和印度夏季風降水在過去500 a（1470—1999年）中的關系，其存在的原因以及如何理解這一現(xiàn)象，主要側重于ENSO對印度夏季風的影響。結果表明：1）在過去500 a中，ENSO與印度夏季風降水的關系并非是一成不變的，大體上呈現(xiàn)負相關關系;在小冰期負相關較弱，在現(xiàn)代暖期負相關加強，19世紀80年代后負相關開始減弱。2）在過去500 a中，印度夏季風降水異常與ENSO的關系是確定存在的，并非是隨機產(chǎn)生的。3）在小冰期和現(xiàn)代暖期，印度夏季降水異常與Nio指數(shù)的振幅及周期的關系有很大的不同，現(xiàn)代暖期明顯較大，即相對于小冰期，現(xiàn)代暖期ENSO的振幅增強、周期偏大，導致印度夏季風與ENSO呈現(xiàn)較強的負相關關系;但兩者的平均狀態(tài)相差不大。

關鍵詞 印度夏季風; 降水; ENSO

印度夏季風降水一般是指每年6—9月西南季風帶來的降水，它由索馬里急流從南印度洋攜帶來的水汽和阿拉伯海洋面蒸發(fā)的水汽所產(chǎn)生，其多年平均值為852 mm，占印度全年降水總量的78.2%（Parthasarathy et al.，1994;張東啟等，2000）。印度夏季風降水的年際變化所產(chǎn)生的干濕年降水量差值可達413 mm，為多年夏季風降水量平均值的48%（Parthasarathy et al.，1992）。顯然，干濕年降水的變化幅度如此之大，印度夏季風降水的年際變化對該地區(qū)人民的生產(chǎn)和生活產(chǎn)生了決定性的影響。同時，印度夏季風降水是南亞氣候系統(tǒng)中一個極其重要的組成部分，因此研究印度夏季風降水的年際預報具有重要的意義。

關于印度夏季風的年際變化預報因子有很多，厄爾尼諾-南方濤動（El Nio-Southern Oscillation，以下簡寫為ENSO）就是其中之一。印度夏季風的年際變化一般定義為季節(jié)過渡或季節(jié)過程對平均年循環(huán)的年偏差，這種季風的年偏差常表現(xiàn)為10 a尺度以下的多種振蕩（柳艷菊和丁一匯，2007;丁一匯等，2013）。而ENSO作為目前已知發(fā)生在赤道太平洋最強的海溫年際氣候異常，通過赤道地區(qū)大尺度熱源東西向移動來影響印度季風的年際變化（Krishna et al.，1999;倪東鴻等，2000;張文君等，2018;王黎娟等，2000）。Ding（2007）、Turner and Annamalai（2012）研究表明，對于亞洲夏季風的年際尺度變率，由ENSO事件引起的SST異常是這種季風變率的主要強迫因子。幾乎所有季風降水的統(tǒng)計預報方案都依賴于各種ENSO指標量值的變化，這些指標包括從冬季（9月至次年2月）到春季（3—5月）的各種ENSO指標（Trenberth，1997;馮曉偉和孫照渤，1998;Hanley et al.，2003;江麗俐等，2009）。因此若以ENSO作為預報因子來預報季風降水，其成功與否依賴于季風和ENSO相關關系的穩(wěn)定性。

前人對于印度夏季風降水和ENSO的關系已有不少的研究（Rasmusson and Carpenter，1983;Webster and Yang，1992;倪允琪等，1995;黃榮輝等，1996;管兆勇等，1997;陶詩言和張慶云，1998;Kirtman and Shukla，2000;肖海平和龔道溢，2000;晏紅明等，2001;Wang et al.，2003;呂梁宏和鄭小童，2017;Roy et al.，2017），主要觀點是El Nio發(fā)展年赤道沃克環(huán)流的位置改變使得印度地區(qū)的對流受到抑制，或者是海陸熱力梯度的減小，引起了印度干旱，而La Nia發(fā)展年正好相反，但其時間尺度僅局限于過去一百多年的觀測資料。但是，也有不少研究（Kinter et al.，2002;Krishnan et al.，2003;Kawamura et al.，2005;Srivaatava et al.，2015）指出，印度夏季風降水和ENSO的關系并非一直是負相關，1980年之后這種關系已經(jīng)被破壞了。Krishna et al.（1999）對1856—1997年歷史資料的分析表明：ENSO與印度夏季風的反相關關系（暖ENSO事件產(chǎn)生弱季風）在1980年之后不再顯著，其原因如下：一是沃克環(huán)流的東南移動，使得印度地區(qū)下沉氣流減弱，從而印度夏季風降水增多。除此之外，冬春季歐亞大陸地面溫度升高，使得歐亞大陸和印度洋之間的熱力梯度加強，因而導致了強季風的爆發(fā)。所以，當海陸熱力梯度加強時，盡管發(fā)生了強El Nio事件，其造成的印度夏季風降水的減少可能會被海陸熱力梯度加強導致的強季風爆發(fā)所抵消，使得印度夏季風降水維持正常的水平。

盡管已有眾多學者研究了印度夏季風降水和ENSO之間的關系，但其時間長度都僅限于過去100多年，且大部分為觀測資料，那么在過去500 a二者的關系又是怎樣的呢？本文主要關注大尺度背景場氣候態(tài)對ENSO和印度夏季風關系的調制作用，所以來研究過去500 a二者的關系，看其是否穩(wěn)定，且關注小冰期（取1470—1850年）、現(xiàn)代暖期（取1851—1980年）的背景場下二者關系有何不同，并探索其背后的原因，以期對未來全球變暖背景下印度夏季風降水的年際變化做出更好的預報。

1 資料和方法

1.1 關于ENSO指數(shù)及東亞降水重建的研究

氣候重建為探討氣候變化機制提供了過去氣候變化特征的基本事實（周天軍等，2009）。氣候重建的尺度一般為幾百年至上千年，包括了中世紀暖期、小冰期和現(xiàn)代暖期，重建所用的代用記錄一般為冰芯、珊瑚、樹輪和石筍等，也有科學家利用歷史文獻來進行氣候重建。這些代用數(shù)據(jù)一般時間跨度比較長，時間分辨率較高，且與ENSO的關系比較穩(wěn)定，所以用來重建過去千年的ENSO指數(shù)，由此得到的重建結果較為可靠。相比于器測資料，重建資料具有更長的時間尺度，可以更好地研究氣候現(xiàn)象的變化過程及其機理。ENSO 振幅變化的幅度影響世界各地氣候極端事件的發(fā)生和可預測性，但檢測和預測ENSO振幅變化的能力受到觀測的限制，器測記錄太短，無法表征其自然變異性。所以分析過去千年長時間尺度的ENSO變化特征有著重要意義。前人對此已有不少的研究。Li et al.（2011）用北美干旱地圖集（North America Drought Atlas，簡寫為NADA）的干旱指數(shù)數(shù)據(jù)對過去1 100 a內(nèi)ENSO的變化進行了分析，得到了一個長時間的連續(xù)序列。重建的結果與太平洋及其周邊地區(qū)獨立，且與ENSO敏感的代用記錄有廣泛的一致性。記錄表明ENSO振幅呈現(xiàn)50～90 a的準常規(guī)周期，與熱帶太平洋平均狀態(tài)密切相關。除此之外，眾多學者（Stahle et al.，1998;Mann et al.，2000;DArrigo et al.，2005;Cook et al.，2008;Braganza et al.，2009;Mcgregor et al.，2010;Wilson et al.，2010;Li et al.，2011;Emile-Geay et al.，2013;Li et al.，2013）利用北美西南樹輪的資料和全球其他代用資料對ENSO指數(shù)進行了重建，時間跨度最長的是從900—2002年，最短的是從1706—1997年，重建的ENSO指數(shù)和已有器測數(shù)據(jù)所計算的ENSO指數(shù)相關性很好，相關系數(shù)可達0.87。

在印度降水的重建方面，F(xiàn)eng et al.（2013）根據(jù)亞洲大陸284個站點的樹木年輪數(shù)據(jù)、歷史文獻記錄、冰芯記錄和少數(shù)長期儀器數(shù)據(jù)序列，采用正規(guī)期望最大化方法（Regularized Expectation Maximization，RegEM）對亞洲大陸（60°～135°E，5°～55°N）1470—1999年5—9月的降水進行了重建。該方法在過去數(shù)10年里多用于以代用數(shù)據(jù)為基礎的古氣候重建，相較于逐格點法，它能更好地表征大范圍的降水多少。文中對重建的降水和前人的重建結果進行了比較，盡管所使用的方法和選定的區(qū)域有一定差別，但重建資料之間的相關性很好，達到了0.751，所呈現(xiàn)的旱澇時期也對應得很好，這就進一步驗證了重建資料的可靠性。最終結果表明，重建降水在大多數(shù)研究區(qū)域是可行的，在中國東部，印度和其他濕潤氣候地區(qū)效果最好。降水不僅驗證并且提供了一個更大的范圍來了解這些過去的氣候事件及其與亞洲夏季風的關系。Shi et al.（2017）利用樹輪數(shù)據(jù)、歷史文獻和器測資料重建了1475—1995年的中國地區(qū)的夏季（5—9月）降水。結果表明，重建的降水與器測資料匹配度高，具有較高的可信度。文中所用的重建基礎數(shù)據(jù)為Feng et al.（2013）重建的亞洲地區(qū)1470—1999年5—9月的降水資料，其相關性達到了0.68，可信度較高，以此為基礎，研究過去500 a ENSO對印度夏季風降水的影響，分析小冰期和現(xiàn)代暖期背景場下二者關系有何不同，并解釋其關系不同的原因。

1.2 資料介紹

采用資料分為觀測資料和重建資料，觀測資料包括全球降水氣候學中心（Global Precipitation Climatology Centre，簡稱GPCC）的1901—2013年的月平均降水資料（Schneider et al.，2011）;哈德萊中心（Hadley Centre Sea Ice and SST data set，簡稱HadISST）1870—2013年的月平均海溫資料（Rayner et al.，2003）;此外還有美國國家環(huán)境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，簡稱NCEP）的1948—2013年的月平均風場資料（Kalnay et al.，1996）。重建資料包括10套重建的Nio指數(shù)（Stahle et al.，1998;Mann et al.，2000;DArrigo et al.，2005;Cook et al.，2008;Braganza K et al.，2009;Mcgregor et al.，2010;Wilson et al.，2010;Li et al.，2011;Emile-Geay et al.，2013;Li et al.，2013），其重建所用資料及時間長度見表1;還有根據(jù)樹木年輪數(shù)據(jù)、歷史文獻記錄、冰芯記錄和少數(shù)長期儀器數(shù)據(jù)序列，采用正規(guī)化期望最大化（RegEM）的方法重建的1470—1999年5—9月亞洲大陸（60°～135°E，5°～55°N）的降水資料（Feng et al.，2013）。

1.3 方法介紹

對于ENSO事件年份的選取方法如下：對1470—1999年的重建的10套Nio指數(shù)做平均，并做標準化處理，將大于一個標準差的年份定義為El Nio年，小于一個負標準差的年份定義為La Nia年，共得到54個El Nio年和54個La Nia年;同時，本文還利用了以下統(tǒng)計學分析方法，主要包括：1）合成分析、相關分析和一元回歸分析方法;2）經(jīng)驗正交分解（Empirical Orthogonal Function，EOF）方法;3）滑動相關、高斯濾波和t檢驗方法;4）能量譜分析方法。

2 ENSO發(fā)展年印度夏季風降水的異常

2.1 觀測資料中ENSO和印度夏季風降水的關系

1979—2013年5—9月印度夏季風降水區(qū)域平均值為161 mm/mon（圖1），低層有夏季風從西南輸送的暖濕氣流提供水汽。作為印度降水的主要來源，印度夏季風所帶來的降水異常深刻影響著當?shù)厝嗣竦纳a(chǎn)生活，其異常量級與ENSO的關系如何呢？

圖2a、2b是觀測資料中1901—1999年El Nio和La Nia事件發(fā)生時，印度夏季風降水異常的合成，根據(jù)HadISST計算的Nio3指數(shù)，并做標準化處理，以一個標準差為界限，一共對14個El Nio和12個La Nia年進行了合成?？梢钥闯觯贓l Nio的發(fā)展年，印度夏季風降水呈現(xiàn)負異常;而La Nia的發(fā)展年則出現(xiàn)降水正異常，其量級較大，達到了20 mm/mon?？梢?，ENSO確實與印度夏季風降水存在反相關的關系，即El Nio發(fā)展年印度夏季風降水減少，La Nia發(fā)展年降水則增多。那么，重建資料中結果又是怎么的呢？其結果與此有什么不同呢？

2.2 過去500 a ENSO和印度夏季風降水的關系

為了研究重建資料中印度夏季風降水和ENSO的關系，首先驗證重建的ENSO指數(shù)是否可靠？其與觀測的ENSO相關性如何？圖3是10套重建的Nio指數(shù)的1470—1999年的分布狀態(tài)，可以看出，重建的10套Nio指數(shù)的平均狀態(tài)和觀測海溫所計算的Nio3指數(shù)吻合度很高，其相關系數(shù)達到了0.87，這表明過去重建的Nio指數(shù)可信度較高，可以用來判斷過去500 a的ENSO事件。其次驗證了重建降水資料的可靠性，可以看出，圖3d中1901—1999年重建資料和觀測資料所計算的印度區(qū)域平均降水的相關性達到了0.68。因此重建的降水資料可信度較高，可以較好地表征過去500 a印度地區(qū)的降水特征。

那么，重建資料中，當ENSO事件發(fā)生時，印度夏季風降水是如何變化的呢？在El Nio和La Nia事件的發(fā)展年份，其對印度夏季風降水的影響與觀測資料有何不同呢？圖4是過去500 a中El Nio和La Nia事件發(fā)生時，印度（68°～97°E，8°～36°N）夏季風降水異常的合成?？梢钥闯?，不管是El Nio發(fā)展年還是La Nia發(fā)展年，10套重建的Nio指數(shù)所得到的結果均較為一致。在El Nio發(fā)展年，印度地區(qū)呈現(xiàn)較為明顯的降水負異常;在La Nia發(fā)展年，印度地區(qū)則呈現(xiàn)較為明顯的降水正異常。盡管各Nio指數(shù)所導致的降水異常的大小稍有不同（這可能是由于10套Nio指數(shù)的年份長短不同所導致，也有可能由于資料重建所采用的方法和代用指標不同所引起），但總體量級為-5～5 mm/mon。

考慮到10套重建的Nio指數(shù)有以下三點不同，其一是時間長度的不同，最長的Nio指數(shù)時間跨度從900—2000年（Li et al.，2011），最短的Nio指數(shù)時間跨度從1706—1977年（Stahle et al.，1998）;其二是重建所采用的代用指標取值地點有所差異，但總體都是采用樹輪、珊瑚和冰芯等可靠的代用指標，所重建的指數(shù)較為可靠;其三是各套Nio指數(shù)的重建方法有所差異，但重建結果的可信度經(jīng)驗證均較高。為了進一步提高資料的可信度，防止因為單個資料的異常而引起的降水異常幅度產(chǎn)生不真實的結果，從而使本文得出的結論更加可靠，我們最終的Nio指數(shù)采用10套資料的平均值，并將其時間跨度限制在1470—1999年，與重建的印度地區(qū)降水對應起來。首先計算10套Nio指數(shù)平均值，并做標準化處理，選取其大于一個標準差和小于一個負標準差的年份，定義為El Nio和La Nia的發(fā)展年份，分別得到54個El Nio年和La Nia年，然后合成兩種情況下的印度夏季風降水異常（圖5a、5b），可以看出在El Nio的發(fā)展年，印度夏季風降水呈現(xiàn)負異常，而La Nia發(fā)展年則呈現(xiàn)正異常。

進一步討論Nio指數(shù)振幅的變化和不同指數(shù)選取的El Nio和La Nia年份，對印度地區(qū)的夏季風降水異常量級有無影響。第一，由圖3a可以看出，10套Nio指數(shù)的振幅不同，但相比于平均后的Nio指數(shù)，其振幅明顯偏大，但是最后得到的結果卻類似，即不同Nio指數(shù)的變率變幅不同，但其引起的印度夏季風降水異常的量級卻非常接近。第二，10套Nio指數(shù)由于時間長度不同，再加上其本身的振幅的差異，所選取的El Nio和La Nia的年份個數(shù)不同，其中El Nio事件個數(shù)分別為43、49、76、83、73、47、63、100、90和79個，La Nia事件分別為45、41、86、91、71、47、59、96、87和79個。合成后的新Nio指數(shù)所選取的El Nio和La Nia事件個數(shù)分別為54和54。盡管10套Nio指數(shù)和合成的新指數(shù)的變率變幅有所差異，各自選取的ENSO年份也有所不同，但其對印度夏季風降水異常的影響比較一致。即El Nio發(fā)展年印度夏季風降水異常減少，La Nia發(fā)展年印度夏季風降水異常增多。其量級均為-5～5 mm/mon。由此得到結論，Nio指數(shù)振幅的變化和不同指數(shù)選取的El Nio和La Nia年份，對印度地區(qū)的夏季風降水異常量級影響很小，幾乎可以忽略不計。

另外，10套重建的Nio指數(shù)由于代用指標源地不同，其中第1、2、5、6、9和10套（Stahle et al.，1998;Mann et al.，2000;DArrigo et al.，2005;Cook et al.，2008;Emilegeay et al.，2013;Li et al.，2013）重建ENSO指數(shù)涉及全球樹輪及其他代用記錄，與印度重建降水不獨立;其中第3、4、7和8套（Braganza K et al.，2009; Mcgregor et al.，2010;Wilson et al.，2010; Li et al.，2011）重建ENSO指數(shù)分別利用了北美西南及墨西哥樹輪，墨西哥及德州樹輪，中太平洋珊瑚、德州樹輪、其他珊瑚、冰芯和北美樹輪，與印度重建降水獨立。

針對以上兩種情況，分別計算了El Nio和La Nia發(fā)展年時，印度地區(qū)的降水異常情況，發(fā)現(xiàn)不管是哪種情況，印度地區(qū)的降水量級都在-5～5 mm/mon，從而說明了ENSO重建指標與印度重建降水是否獨立對南亞降水異常的影響程度基本一致。

值得注意的是，利用重建Nio指數(shù)所計算的降水異常的量級非常小，只達到了5 mm/mon，而觀測資料中則達到了20 mm/mon，這是什么原因造成的呢？接下來將討論這一現(xiàn)象。圖5c、5d是重建降水資料在1470—1999年中的降水異常的標準差分布的合成，基于重建的10套Nio指數(shù)的平均，以一個標準差為基準，合成了54個El Nio和La Nia事件。可以看出，不管是El Nio發(fā)展年還是La Nia發(fā)展年，印度大部分地區(qū)的降水異常的標準差都很大，達到了10～20 mm/mon，這表明，不同的El Nio或是La Nia事件對印度地區(qū)的夏季風降水異常影響并不一致，存在較大的差別，從而使得1470—1999年的印度地區(qū)夏季風降水異常和Nio指數(shù)的關系并不穩(wěn)定。

因此，多年El Nio和La Nia發(fā)展年份印度地區(qū)夏季風降水異常幅度偏小的原因是，ENSO和印度夏季風降水異常的關系不穩(wěn)定，合成過程中降水正負異常相互抵消，從而使總體合成的降水異常量級偏小。為了驗證重建Nio指數(shù)選取的ENSO年份的可靠性，將其與1901—1999年利用觀測哈德萊海溫和觀測降水選取的ENSO年份進行了比對，如表2所示，觀測和重建資料中El Nio發(fā)展年、La Nia發(fā)展年，兩者基本一致，這也進一步證明了重建資料采用10套平均Nio指數(shù)的合理性。

既然印度地區(qū)夏季降水異常和ENSO之間確實存在著不確定的關系，那這種關系到底是怎樣的呢？圖6是1470～1999年印度地區(qū)的降水異常和10套Nio指數(shù)平均的21 a滑動相關，同時計算了二者的標準差。兩套資料都經(jīng)過了9 a高斯濾波和標準化的處理。圖中淡藍色實線為印度地區(qū)降水異常，深藍虛線為印度夏季降水異常的標準差，淡灰色細線表示10套Nio指數(shù)平均，黑色虛線表示其標準差，深色加粗黑線表示1470—1999年印度地區(qū)的降水異常和10套Nio指數(shù)平均的21 a滑動相關系數(shù)，紫紅色細線表示10套Nio指數(shù)各自的標準差，紅色虛線表示相關通過了95%的顯著性檢驗（-0.422 7）。

可以看出，二者的關系并不穩(wěn)定，一直在變化，但總體上呈現(xiàn)負相關，尤其是在現(xiàn)代暖期。小冰期二者的相關系數(shù)為-0.19，現(xiàn)代暖期則為-0.48，這可能是因為現(xiàn)代暖期ENSO的振幅更大，從而對印度地區(qū)的夏季風降水影響更大。另外，滑動相關序列和10套Nio指數(shù)平均及降水異常的標準差相關系數(shù)分別為-0.54和-0.63。這就表明，強度更強的ENSO的事件能更大程度地影響印度地區(qū)夏季風降水。10套Nio指數(shù)平均和印度地區(qū)降水異常的相關系數(shù)為0.65，也就是說，印度夏季降水異常的振幅和Nio指數(shù)的振幅呈同步變化。

另外，可以看出，Nio指數(shù)的振幅在1870年左右發(fā)生了突變，振幅明顯增強，也就是有器測海溫的出現(xiàn)的年份，而在這之前Nino指數(shù)的振幅都比較小。為了排除由于某一套Nio指數(shù)的異常突變而引起這一結果的可能性，分別繪制了10套Nio指數(shù)的標準差，如圖6中紫紅色細線所示，可以看出，基本上每套Nio指數(shù)的振幅都會在1870年之后增大，由于此處采用的Nio指數(shù)均是重建資料，所使用的降水也是重建資料，所以Nio指數(shù)振幅突變可能更多的由小冰期和現(xiàn)代暖期ENSO和印度夏季風降水的狀態(tài)不同所引起，將在下文中詳細討論。

3 ENSO和印度夏季風降水關系的確定性

從上面的分析中可知，盡管重建資料中降水異常量級減小了，但El Nio發(fā)展年印度夏季風降水減少，La Nia發(fā)展年降水則增多這一現(xiàn)象確實存在。那么，印度夏季風降水異常是否由ENSO引起呢？這種異常是穩(wěn)定的還是隨機產(chǎn)生的？只是偶然的相關還是確實存在著反相關關系？接下來用經(jīng)驗正交分解（EOF）方法對其進行判斷。圖7是1470—1999年東亞降水異常的第一個EOF模態(tài)及時間序列。可以看出，第一空間主模態(tài)的解釋方差占總方差的19.6%，顯示印度大部分地區(qū)呈現(xiàn)負降水異常，其時間序列呈現(xiàn)年際變化的信號，這是因為高斯濾波濾掉了其低頻變化。這就表明，當ENSO事件發(fā)生時，印度地區(qū)夏季降水確實會出現(xiàn)異常，這種關系并非隨機產(chǎn)生的。

為了進一步表明印度地區(qū)的夏季降水異常是由ENSO引起的，而并非隨機產(chǎn)生的。對降水異常的第一空間主模態(tài)（圖7a）和El Nio以及La Nia事件發(fā)生時印度地區(qū)降水異常的合成（圖5a、5b）求空間相關性，分別達到了0.85和-0.90，也就是說，印度地區(qū)EOF第一空間主模態(tài)的降水異常是由ENSO事件引起的。

接著分析EOF時間序列和10套Nio指數(shù)的相關性?？梢钥闯?，圖7c中，第一時間序列和10套Nio指數(shù)平均的相關系數(shù)達到了0.30，通過了95%的顯著性檢驗;同樣，圖7d中，第一時間序列和HadISST計算得到的Nio3指數(shù)相關系數(shù)為0.44，也通過了95%的顯著性檢驗。這進一步證明了印度地區(qū)夏季風降水異常與ENSO密切相關。

最后，對印度地區(qū)平均降水序列和觀測的哈德萊海溫資料做了相關分析，并將二者的相關系數(shù)回歸到海溫上（圖8），分別從發(fā)展年的夏季（JJA），秋季（SON），冬季（DJF）到衰減年的春季（MAM），夏季（JJA），可以看出，不管是相關分析還是線性回歸，很明顯海溫存在一個El Nio發(fā)展過程，即在發(fā)展年的夏季開始，東太平洋海溫開始變暖，秋季變暖狀態(tài)持續(xù)并加強，到冬季達到峰值，次年春季開始衰減，次年夏季基本消失的過程。大部分區(qū)域都通過了95%的顯著性檢驗，這就進一步說明，印度地區(qū)的夏季風降水異常主要由ENSO事件引起。

4 小冰期和現(xiàn)代暖期ENSO和印度夏季風降水的狀態(tài)

重建資料中，ENSO確實引起了印度夏季風降水異常，但二者的負相關關系在小冰期較弱而現(xiàn)代暖期加強。這是什么原因造成的呢？從兩個時期中，印度夏季風降水和ENSO的振幅、平均狀態(tài)和周期進行分析，探討其背后的原因。圖9a、b為印度夏季風降水異常在小冰期和現(xiàn)代暖期情況下，印度地區(qū)降水異常標準差的對比。

首先，要知道在印度夏季降水異常和10套Nio指數(shù)平均滑動相關指數(shù)的不同時段，它們的振幅是否存在區(qū)別。很明顯印度夏季降水異常在小冰期和現(xiàn)代暖期情況下存在較大差別，區(qū)域平均值分別為9.9 mm/mon和12.3 mm/mon。另外，兩種情況下10套Nio指數(shù)平均也有很大的不同，分別為0.68和0.96。這就表明在現(xiàn)代暖期印度夏季降水異常和ENSO的振幅更大。

在分析了標準差之后，來關注兩個時期中降水和10套Nio指數(shù)平均的平均狀態(tài)，圖9c、d是印度夏季風降水異常在小冰期和現(xiàn)代暖期情況下，印度地區(qū)降水平均狀態(tài)的對比?？梢钥闯?，降水的平均態(tài)在兩個時期下差別很小，分別為162.3 mm/mon和163.5 mm/mon，僅相差1.3 mm/mon。Nio指數(shù)在兩種情況下分別為0.046 7和-0.014 3，差別也很小?？梢妰蓚€時段印度夏季風降水和Nio指數(shù)平均狀態(tài)差別并不大。

最后，對兩個時期降水異常和Nio指數(shù)的周期進行分析（圖10）?？梢钥闯?，不管是印度夏季風降水異常還是10套Nio指數(shù)平均，均是現(xiàn)代暖期周期較大，為4～6 a，而小冰期則較小，為2～4 a，但二者的能量譜在兩種狀況下差別不大。

綜上，得到結論，相比于小冰期，現(xiàn)代暖期的降水異常和ENSO的振幅及周期明顯偏大，而平均狀態(tài)差別不大，由此導致了印度夏季風降水異常和ENSO的負相關程度在現(xiàn)代暖期加強。

5 結論

通過對重建的過去500 a（1470—1999年）的印度夏季風降水和Nio指數(shù)進行統(tǒng)計處理，分析了小冰期和現(xiàn)代暖期ENSO與印度夏季風降水的關系，并分析其關系不同的原因，得到以下結論：

1）過去500 a（1470—1999年）ENSO和印度夏季風降水的關系并非是一成不變的，大體上呈現(xiàn)負相關，在小冰期（LIA）負相關程度較弱，現(xiàn)代暖期（CWP）負相關程度有所加強，而19世紀80年代之后負相關又開始減弱。

2）過去500 a，印度夏季風降水異常和ENSO關系比較確定，是確實存在的，并非是隨機產(chǎn)生的。

3）小冰期和現(xiàn)代暖期，印度地區(qū)夏季降水異常和Nio指數(shù)的標準差和周期都有很大的不同，現(xiàn)代暖期明顯較大。但二者平均狀態(tài)和能量譜相差并不大。即相對于小冰期，現(xiàn)代暖期ENSO振幅增強，周期變大，導致印度夏季風降水和ENSO的負相關關系偏好。

值得注意的是，此處并未利用模式資料來驗證結論，在以后的工作中將進一步探索二者關系在現(xiàn)代暖期優(yōu)于小冰期背后的原因。

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Relationship between Indian summer monsoon precipitation and ENSO in the past 500 years

LI Fangteng1，2，LIU Fei1，CHAI Jing1

1Center of Climate Dynamics，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China;

2Marine Meteorological Forecasting Office，National Marine Environmental Forecasting Center，Beijing 100081，China

In order to study the modulation effect of large-scale background field on the relationship between ENSO and Indian summer monsoon precipitation，and to better predict the interannual variation of Indian summer monsoon precipitation under the climate warming background，this paper studies the relationship between ENSO and Indian summer monsoon precipitation in the past 500 years based on ten sets of reconstructed ENSO indices and Indian precipitation data，the reasons for its existence and how to understand this phenomenon.This paper mainly focuses on the influence of ENSO on Indian summer monsoon.Results show that，firstly，the relationship between ENSO and Indian summer monsoon precipitation is not immutable in the past 500 years （1470—1999），generally shows a negative correlation.The negative correlation is weak during Little Ice Age （LIA） and strengthened during Current Warm Period （CWP），but begins to weaken after the 1980s.Secondly，the relationship between Indian summer monsoon precipitation anomaly and ENSO in the past 500 years is certain，not random.Thirdly，the relationship between the Indian summer monsoon precipitation anomaly and the amplitude and cycle of Nio indices are very different during LIA and CWP.The amplitude and cycle of ENSO during CWP are significantly larger than those during LIA，which leads to a stronger negative correlation between Indian summer monsoon and ENSO during CWP.But the average states of the two periods are almost same.

Indian summer monsoon; precipitation; ENSO

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20171123002

（責任編輯：袁東敏）