基于多个季风指数与CMIP5模式评估的东亚夏季风主模态的再认识

发布时间：2020-09-02 15:11

　　 利用1979-2016年ERA-Interim、NCEP和JRA-55再分析资料计算了25个常用的东亚夏季风指数,通过经验正交函数(EOF)分解等方法对其进行分类,在此基础上分析了两类典型的季风指数与东亚夏季风主模态的联系;在此基础上,通过多种统计方法探讨东亚夏季风主模态对应的降水、环流异常特征和可能的热力驱动因子。最后,利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)提供的31个全球气候模式的历史模拟试验数据,评估了模式对1979-2005年间东亚夏季风主模态空间分布、时间变率及其热力驱动因子的模拟能力。结果表明:(1)现有的东亚夏季风指数大致可以分为两类,分别记为I_(EASMI1)、I_(EASMI2),三套再分析资料描写的指数特征具有很好的一致性,其物理本质是反映了东亚夏季风异常活动的主模态特征:I_(EASMI1)反映了东亚夏季风异常活动的年际模态,具有2-3年的周期变化;而I_(EASMI2)反映了东亚夏季风异常活动的年代际模态,呈现出约12年的强弱交替变化。(2)I_(EASMI1)与低纬环流异常紧密联系,与EAP遥相关型显著相关,对应着我国东部夏季降水的经向三极型分布。I_(EASMI1)揭示了东亚夏季风年际模态与热带海温异常的紧密联系,前期冬季ENSO型海温异常分布可以对东亚夏季气候产生滞后作用,同期夏季热带印度洋和热带北大西洋的海温异常也可以影响东亚夏季风的年际模态。(3)I_(EASMI2)与中高纬环流异常紧密联系,与EU遥相关型显著相关,对应着我国东部夏季降水的经向偶极型分布。I_(EASMI2)不仅揭示了海温异常的重要作用,还揭示了欧亚大陆中高纬热力状况的改变对东亚夏季风年代际模态的显著影响。(4)CMIP5模式基本能模拟东亚夏季风主模态的空间分布特征,但普遍缺乏对主模态时间变率的模拟能力。对东亚夏季风年际模态的时空特征模拟能力最强的5个模式为INMCM4、GFDL-ESM2M、BNU-ESM、MPI-ESM-MR、ACCESS1-3;而对年代际模态的时空特征模拟效果最好的5个模式为Had GEM2-AO、GFDL-ESM2G、ACCESS1-0、INMCM4、GFDL-ESM2M,且模式整体对年际模态的模拟能力高于对年代际模态的模拟。分别对年际模态、年代际模态模拟最优的5个模式进行等权重集合平均,记为MM1、MME2,其模拟技巧评分高于所有单个模式,这充分说明了对模式进行评估并择优集合平均的重要性和优越性。(5)CMIP5模式对东亚夏季风主模态与下垫面热力异常关系的模拟能力还有待提升,整体看来,模式对东亚夏季风年际模态的热力驱动因子的模拟效果优于年代际模态。大致有10个模式能模拟出夏季从热带印度洋至菲律宾海盆附近的海温异常对东亚夏季风年际模态的影响,但关键区相应于观测整体向东偏移,而仅有4个模式再现了热带大西洋的海温负异常。有6个模式能够模拟出贝加尔湖地区的热力异常对东亚夏季风年代际模态的影响,但对强度和范围有所低估。利用MME1和MME2并未显著提升模式对季风主模态热力驱动因子的模拟能力。
【学位单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P425.42
【部分图文】：

南京信息工程大学硕士学位论文南下的冷空气在华北、东北交汇，造成我国北方大部分区域异常多雨，但大兴安岭地区主要受异常偏西气流影响，因此降水有所减弱。而在低指数年，西太平洋副热带高压异常偏南、偏强，鄂霍次克海附近建立起阻塞形势。廖荃荪[136]的研究表明，夏季东亚的阻塞高压通常是造成我国持久性旱涝的主要原因。此时环流形势稳定，梅雨锋停滞在长江流域，暖湿的西南季风气流与北方冷空气频繁地在长江流域交汇，造成长江流域持续多雨。但这种形势不利于夏季风向北推进，导致我国北方降水明显减少。

90年代初期有显著的增强。图4.8给出了31个模式集合所得的时间序列以及模拟结果相对于观测的离散度。由图4.8a，可见模式模拟的第一模态时间序列与观测的离散度较大，尤其在1998年的所有模拟值都高于观测，最高值与观测相差近5个标准差。多模式集合平均的第一模态时间序列与观测值仍有较大的差异，相关系数仅为0.13，尤其在1984-1986年的模拟值显著偏低，而在1987-1991年的模拟结果整体偏高。由图4.8b，多模式模拟的总体变化幅度未能再现东亚夏季风在20世纪80年代偏强、90年代初期减弱的变化趋势，与观测值存在较大差异

模态时间序列在1979-2005年的线性趋势（图4.9）。可见观测的第一模态时间序列的线性趋势趋近于0，仅有GFDL-ESM2M、BNU-ESM等6个模式的线性趋势与观测相近。观测的第二模态时间序列呈显著减弱的趋势，线性趋势为-0.08，通过了0.01的显著性水平。有16个模式模拟出了线性减弱趋势，但强度都小于观测，其中仅有MRI-CGCM3、MIROC5、HadCM3这三个模式的线性减弱趋势通过0.10信度检验，另有10个模式的时间序列甚至表现为与观测相反的增强趋势。进一步比较观测与模式模拟的东亚夏季风主模态时间序列的相关系数（图4.10）。可见，仅有MPI-ESM-MR、INMCM4这两个模式与观测的第一模态时间序列呈显著正

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本文编号：2810760