进展 亚洲—太平洋涛动研究进展
亚洲—太平洋涛动研究进展收稿日期：2011年5月23日；修回日期：2011年8月6日第一作者：赵平（1963—），Email: zhaop@ 资助信息:公益性行业(气象)科研专项：北半球中高纬度 遥相关型持续性及其对中国北方地区冬季气候 的影响研究（GYHY201106015)赵平1 代玮2 肖子牛3（1 中国气象局国家气象信息中心，北京 100081；2 中国气象科学研究院，北京 100081；3 中国气象局培训中心，北京，100081）摘要：一直以来，夏季北半球（特别是亚洲—太平洋区域）的遥相关及其对区域气候的影响都是大气科学关注的热点之一，最近针对亚洲与太平洋之间的大气遥相关取得了新进展，特别是关于亚洲—太平洋涛动（APO，Asian-Pacific Oscillation）的一系列研究，系统地揭示了亚洲—太平洋之间大气的联系以及对大气环流、季风降水和气旋活动的影响，讨论了亚洲—太平洋涛动的影响因子及其作用机理。
这些研究表明APO是亚太地区大气系统一种独立的基本振荡特征，普遍存在于各个季节，但其结构和性质有所不同，APO起到了联系太平洋和亚洲大陆大气环流的重要作用。
夏季APO与太平洋年代际涛动（PDO）和ENSO关系密切，对东亚地区的降水也有重要的影响。
总结了APO研究的最新进展，试图促进对亚洲—太平洋海陆气耦合关系及其气候效应的认识，进一步推动亚洲—太平洋区域气候研究工作及其成果在气候诊断和预测中的应用。
关键词：亚洲—太平洋涛动，大气环流，遥相关1 亚洲—太平洋涛动（APO ）的基本特征1.1 APO 指示的亚洲—太平洋大气遥相关现象夏季，亚洲和太平洋中纬度对流层扰动温度之间存在着“跷跷板”现象，当亚洲大陆中纬度对流层偏冷时，中、东太平洋中纬度对流层偏暖，反之亦然；平流层中也存在这种“跷跷板”现象，只是其位相与对流层的相反[1，2]。
这种遥相关现象可以被气候模式所描述[3]，并且也发生在春季和秋季等季节[2，4-6]。
1.2 APO 名称的来源2006年，赵平和张人禾[7]用EOF 分析研究东亚—太平洋区域海平面气压场时注意到在东亚与太平洋海平面气压之间存在一个大尺度纬向遥相关，并称为东亚—太平洋偶极子。
事实上，这种偶极子是整个北半球对流层更大尺度遥相关在对流层低层的一种表象。
随后，Zhao 等[1]进一步用EOF 方法对ECMWF 再分析资料中的夏季平均扰动温度进行分析，发现在欧亚大陆中纬度与太平洋—北美—大西洋中纬度对流层T'之间确实存在着一个显著的反位相关系，当欧亚大陆T'偏低（或高）时，北半球太平洋上空的T'偏高（或低）（图1），与以前的遥相关相比，此处EOF1中的遥相关在空间尺度上更大，由于遥相关中心主要出现在亚洲与太平洋区域内，所以把这种遥相关变率也称作亚洲—太平洋涛动（APO ）。
此外，在海平面气压场上，阿拉伯半岛与北太平洋之间存在反位相关系，被孙建奇等[8]称为阿拉伯半岛—北太平洋涛动现象，这种遥相关也是与APO 紧密相关的。
1.3 APO 指数与亚洲—太平洋热力差异变率把亚洲和太平洋500～200hPa 平均T 之差定义为APO 指数，即：I APO =T (60°—120°E,15°—50°N)－T (180°—120°W,15°—50°N)该指数与图1所示EOF1的时间系数的相关为0.93（1958—2001年）[1]，也与东亚—热带西太平洋之间的经向热力差异相关为0.81[2]，因此APO 指数实质上指示了亚洲大陆与太平洋大气之间的纬向和经向热力差异，根据研究需要适当调整亚洲和太平洋区域的水平位置或垂直层次来定义APO 指数也是可以的[3，5，9-10]。
1.4 APO 指数多时间尺度变化特征夏季APO 指数具有年际、年代际的多尺度变化特征。
在1975年之前，该指数以正位相为主，从1975年起以负位相为主，说明在1958—2001年夏季亚洲—太平洋之间的对流层热力差异呈现出减弱趋势；此外功率谱分析表明，夏季APO 指数在去掉线性趋势后具有5.5年的年际变化周期[1]（超过95%统计置信度）。
从代用资料重建的APO 更长时间序列看，亚洲—太平洋热力差异还存在90年、10～13年周期变率[11-13]。
2 夏季APO 变率与亚洲—太平洋大气环流 和气候异常2.1 对流层大气环流系统在年际、年代际尺度上，对流层温度的这种“跷跷板”现象也出现在亚洲与太平洋的位势高度场上，并伴随着大气环流相应变化[1-3，14]。
图2是APO 指数高年和指数低年对流层高、低层高度场的差值，从图中可以看到，APO 指数高年有利于对流层高层南亚高压强、偏北，太平洋低压槽偏深（图2a ），欧亚大陆中纬度西风急流偏强，南亚热带东风急流也偏强；在对流层中层，位势高度表现为西亚中纬度负异常以及北半球西北—中太平洋中纬度正异常的反位相变化，这种特征是与Cheng 等[15]揭示的亚洲—太平洋区域500hPa 位势高度EOF1模态基本特征一致；在低层，亚洲大陆低压槽加强，西半球大洋上副热带高压位置偏北、偏强，北美低压偏弱（图2b ）；反之亦然。
这表明，南亚高压和太平洋副热带高压之间可以通过APO 相互联系。
2.2 亚洲季风和降水APO 指数也是亚洲与太平洋中纬度对流层之间的热力差异指数，用这种温度差异比单独用大陆或者海洋上空的温度能够更好地指示中国东部降水的变化[2]。
当APO 指数偏高时，在东亚中纬度低层盛行异常南风，梅雨锋位置偏北，在南亚、南海和西太平洋热带地区的低层盛行异常西风，说明东亚和南亚夏季风偏强，长江以北和以南、南亚地区的降水增加，而长江流域、菲律宾附近的降水减少[1，2]。
此外，在年代—百年尺度上APO 指数与亚洲季风降水的关系也被研究[11，14，16-17]，如图3所示。
2.3 热带气旋的活动西北太平洋热带气旋活动与亚洲—太平洋之间的热力差异有密切关系。
周波涛等[18]研究了夏季APO 异常对西北太平洋热带气旋频数多少的影响，发现APO 和西北太平洋热带气旋频数（WNPTCF ）具有明显的年际变化和年代际变化特征，而且两者的变化形式较为一致，具有显著的正相关，并进一步分析了APO-WNPTCF 关联的原因，发现当APO 处于正位相时，西太平洋副热带高压减弱，位置偏东偏北；西北太平洋地区低层西风异常而且大气辐合，高层东风异常而且大气辐散，造成区域纬向风垂直切变减小和对流活动旺盛，这些变化都有利于西北太平洋热带气旋的生成和发展。
邹燕等[9]进一步分析了夏季APO 与中国近海热带气旋活动的关系，指出在APO 强（弱）年，热带气旋活动偏西（东）和偏北（南），向西北行或在偏北（南）纬度上西行，进入中国东部近海的热带气旋偏多（少），并且从东亚热带季风槽、西太平洋副热带高压、对流层风垂直切变等方面探讨了其中的物理图3（a ）APO 指数高年和指数低年夏季降水的差值（150hPa ，单位：mm/d ）[1]；（b ）1958—2001年APO 年代际变率回归降水[14]60°N 50°N 40°N 30°N 20°N 10°N60°E80°E100°E120°E140°E(a)60°N90°N30°NEQ0°0°60°E 120°E 180°120°W 60°W 60°N90°N30°NEQ0°0°60°E120°E180°120°W60°W图2 APO 指数高年和指数低年高度场的差值（a ）150hPa ；（b ）850hPa(a)(b)过程。
2.4 太平洋热带和中纬度SST夏季亚洲—太平洋与热带和中纬度太平洋（TNPM ）SST 存在耦合关系，其中太平洋海表温度（SST ）EOF1模态与APO 指数存在－0.54的显著相关（1958—2001年），CCSM3海—气耦合模式能够模拟出APO-SST 之间的这种关系[19]。
当APO 为正异常时，显著正SST 异常出现在西北太平洋中纬度，这种特征与北太平洋涛动型（NPO ）有相似之处，而较强的负SST 异常出现在热带东太平洋，对应于ENSO 现象。
这说明伴随着夏季APO 正异常，SST 呈现出西北太平洋偏暖、热带中东太平洋偏冷的特点[2-3，20]。
此外，负温度异常也出现在从南印度洋中纬度一直到北印度洋的中、西部地区[2]。
APO 的海陆气耦合关系可以用图4来说明。
图4 亚洲夏季太平洋海陆气耦合关系示意图3 夏季APO 的形成机理APO 指数与太阳辐射强度变率有显著正相关，二者在250年、120～160年、60～70年以及15年的周期上关系更紧密[13]。
APO 的形成与亚洲和太平洋中纬度对流层的一个平均纬向环流有关，CCSM3和CAM3气候模式可以模拟出类似的纬向垂直环流。
该环流的形成可能与太阳辐射在亚洲陆地和太平洋的加热差异有关，在亚洲与太平洋上空的大气热量源/汇EOF1模态也表现为二者之间的“跷跷板”现象，并且APO 指数与大气热量源/汇EOF1的相关为－0.53（1958—2001年）[1，3]。
该纬向垂直环流的强上升运动区位于青藏高原及其附近地区，下沉运动区出现在中、东太平洋。
为了维持中纬度纬向环流的质量平衡，上升（或下沉）运动区空气质量变化可以引起下沉（或上升）区的空气质量变化，从而导致亚洲陆地与太平洋之间大气环流的反位相联系[2，3]。
3.1 亚洲陆地（青藏高原）抬高加热的作用在分析亚洲大陆对流层温度与地面加热联系基础上，进一步用CCSM3气候模式研究了亚洲陆地加热对APO 以及太平洋海—气相互作用的影响[19，21]，结果表明：亚洲大陆的抬升加热造成亚洲大陆上空对流层温度增加、上升加强，使北半球中纬度纬向垂直环流加强，中东太平洋下沉运动加强，该海域的对流性降水减少，造成其上空的大气热量源汇减弱、对流层温度降低，形成APO 遥相关现象，并引起相应的太平洋大气环流异常。
在气候模式中不考虑SST 变化的情况下，亚洲陆地抬升加热也可以强迫出类似的遥相关现象，这进一步说明亚洲陆地加热可以强迫出APO 遥相关[2]。
3.2 太平洋海温的作用为了研究太平洋SST 异常分布性对APO 可能产生的影响，Zhao 等[3，19]用CAM3气候模式，通过改变太平洋SST 的敏感性试验，分析了热带东太平洋和北太平洋中纬度SST 异常对亚洲—太平洋大气环流的影响。
中西太平洋鲣鱼空间聚类特征及其与ENSO的关系
第53卷 第11期 2023年11月中国海洋大学学报P E R I O D I C A L O F O C E A N U N I V E R S I T Y O F C H I N A53(11):047~054N o v .,2023中西太平洋鲣鱼空间聚类特征及其与E N S O 的关系❋蒋明峰1,陈新军1,2,3,4,许子安1,林泓羽1,吕泽华1,2,3,4,雷 林1,2,3,4,贺海平5,贾海滨5,汪金涛1,2,3,4❋❋(1.上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;2.大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室,上海201306;3.国家远洋渔业工程技术研究中心,上海201306;4.农业农村部大洋渔业开发重点实验室,上海201306;5.大洋世家(浙江)股份公司,浙江舟山310009)摘 要: 为了解在不同厄尔尼诺-南方涛动(E N S O )事件下中西太平洋鲣鱼(K a t s u w o n u s p e l a m i s )资源的变动规律,本研究根据中西太平洋渔业委员会(W C P F C )2008 2018年中西太平洋鲣鱼的生产数据,结合海洋尼诺指数(O N I),利用聚类分析和灰色关联分析,研究季时间尺度下鲣鱼的自由鱼群和随附鱼群的渔场空间特征及其与E N S O 事件的关系㊂季尺度下渔场重心聚类分析表明,各簇所包含季度发生的异常气候事件具有一致性㊂拉尼娜时期,两种鱼群的主要渔场都有向西移动的趋势,厄尔尼诺时期则相反㊂在异常气候事件下,随附鱼群的迁移幅度小于自由鱼群,且随附鱼群渔场的经向分布更稳定㊂不同E N S O 模态下,资源丰度的空间分布存在差异㊂对自由鱼群而言,在拉尼娜事件发生于第1㊁2季度时165ʎE 以西海域的资源丰度最高,灰色关联度为0.650,在拉尼娜事件发生于第3㊁4季度时165ʎE 180ʎ海域的资源丰度最高,灰色关联度为0.411,在厄尔尼诺时期,180ʎ以东海域的资源丰度最高,灰色关联度为0.727㊂对随附鱼群而言,165ʎE 以西海域及165ʎE 180ʎ海域资源丰度最高时期为拉尼娜时期,灰色关联度分别为0.852和1.000,180ʎ以东海域资源丰度最高时期为厄尔尼诺时期,灰色关联度为1.000㊂研究结果可用于气候变化背景下鲣鱼渔情的预报㊂关键词: 鲣鱼;聚类分析;灰色关联度;中西太平洋;厄尔尼诺-南方涛动中图法分类号: S 931 文献标志码: A 文章编号: 1672-5174(2023)11-047-08D O I : 10.16441/j.c n k i .h d x b .20220320引用格式: 蒋明峰,陈新军,许子安,等.中西太平洋鲣鱼空间聚类特征及其与E N S O 的关系[J ].中国海洋大学学报(自然科学版),2023,53(11):47-54.J i a n g M i n g f e n g ,C h e n X i n j u n ,X u Z i a n ,e t a l .S p a t i a l c l u s t e r i n g ch a r a c t e r i s t i c s o f K a t s u w o n u s p e l a m i s i n W e s t a n d C e n -t r a l P a c i f i c O c e a n a n d i t s r e l a t i o n s h i p w i t h E N S O [J ].P e r i o d i c a l o f O c e a n U n i v e r s i t y of C h i n a ,2023,53(11):47-54. ❋ 基金项目:国家重点研究发展计划项目(2019Y F D 0901404);国家自然科学基金项目(41876141);上海市科技创新行动计划项目(19D Z 1207502)资助S u p p o r t e d b y t h e N a t i o n a l K e y R e s e a r c h a n d D e v e l o p m e n t P r o gr a m o f C h i n a (2019Y F D 0901404);t h e N a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n -d a t i o n o f C h i n a (41876141);t h e S h a n g h a i S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y I n n o v a t i o n P l a n P r o gr a m (19D Z 1207502)收稿日期:2022-06-27;修订日期:2022-09-13作者简介:蒋明峰(1998 ),男,硕士生,研究方向为渔业资源㊂E -m a i l :j m f 822221y yt @163.c o m ❋❋ 通信作者:E -m a i l :j t w a n g@s h o u .e d u .c n 鲣鱼(K a t s u w o n u s p e l a m i s )属鲭科(S c o m b r i d a)鲣属(K a t s u w o n u s ),为大洋性中上层洄游性鱼类,广泛分布于全球热带㊁亚热带海域[1]㊂2018年,全球鲣鱼总产量达320万t ,仅次于秘鲁鳀(E n g r a u l i s r i n ge n s )和阿拉斯加狭鳕(T h e r a g r a c h a l c o g r a mm a ),是世界上最重要的经济鱼类之一[2]㊂中西太平洋海域是鲣鱼渔业的主要作业渔场,近年来,其鲣鱼平均产量超过150万t ,占世界总产量的40%以上,而其中70%以上的产量来自于围网渔业[3]㊂中西太平洋鲣鱼鱼群按其活动特性可分为自由集结的自由鱼群㊁随附于鲸豚类的鲸豚随附群和随附于天然漂流物㊁漂流性人工集鱼装置(D r i f t i n g f i s h a g gr e -ga t i o n d e v i c e s ,D F A D s )等的漂流物随附群;其中,自由鱼群和漂流物随附群(以下简称随附鱼群)是围网渔业的主要对象㊂厄尔尼诺-南方涛动(E l N in o -S o u t h e r n O s c i l l a t i o n ,E N S O )事件是影响中西太平洋鲣鱼时空分布和生活史特征的主要因素[4]㊂已有研究表明,中西太平洋两种鲣鱼鱼群的形态特点㊁摄食习性㊁洄游模式等生物学特征存在差异[5-6],而目前对不同鱼群鲣鱼的空间分布特征及其与E N S O 关系的研究较少㊂本研究基于2008 2018年中西太平洋鲣鱼渔业数据,利用聚类分析和灰色关联分析研究鲣鱼的自由和随附鱼群在不同E N S O 模态下的分布特征,进一步了解中西太平洋鲣鱼资源变动规律,为鲣鱼的可持续管理提供依据㊂1 材料与方法1.1数据来源与作业海域中西太平洋海域鲣鱼围网生产统计数据来源于中Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中 国 海 洋 大 学 学 报2023年西太平洋渔业委员会(W e s t e r n a n d c e n t r a l P a c i f i c f i s h -e r i e s c o m m i s s i o n ,W C P F C ),数据涵盖作业时间(年㊁月)㊁作业地点(经度㊁纬度)㊁投网次数和渔获量(t)等,研究海域为130ʎE 140ʎW ㊁20ʎN 20ʎS㊂渔业统计数据空间分辨率均为5ʎˑ5ʎ,研究时间为2008 2018年㊂1.2分析方法1.2.1C P U E 的计算 本研究以捕捞努力量渔获量(C a t c h p e r u n i t e f f o r t ,C P U E )代表鲣鱼的资源丰度,定义投网次数为捕捞努力量,以5ʎˑ5ʎ为一个渔区,分别计算不同围网操作方式下各渔区各年㊁季的C P U E ,并分析其时空差异㊂C P U E 计算公式如下:E C P U E i j=c i jn i j㊂(1)式中:E C P U E i j为渔区i 中操作方式j 的单位捕捞努力量渔获量(t /网);c i j 为渔区i 中操作方式j 的总渔获量(t ),n i j 为渔区i 中操作方式j 的总捕捞努力量(投网次数)㊂1.2.2渔场重心聚类分析 利用渔场重心法,计算各季度不同鲣鱼鱼群渔场重心㊂其计算公式如下[7]:X m =ðai =1c i ˑX i ðai =1c i ;(2)Y m =ðai =1c i ˑY i ðai =1c i ㊂(3)式中:c i 为渔区i 的总渔获量;X m 为季度m 渔场重心的经度;Y m 为季度m 渔场重心的纬度;X i 为渔区i 的经度;Y i 为渔区i 的纬度;a 为渔区总数㊂分别对两种鲣鱼鱼群2008 2018年各季度渔场重心进行标准化后,计算渔场重心间的欧氏距离㊂受F A D s 休渔制度的影响,2010 2016年第三季度产量均明显低于其余各季度,不具备统计学意义,故在随附鱼群聚类分析中排除这7个季度㊂根据计算后的欧氏距离,将各季度渔场重心按离差平方和法进行聚类[8],比较分析其季间变化,渔场重心标准化及欧氏距离计算公式如下[9]:Z l o n ,m =X m -XS l o n ;(4)Z l a t ,m =Y m -YS l a t;(5)D m n =(Z l o n ,m -Z l o n ,n )2+(Z l a t ,m -Z l a t ,n )2㊂(6)式中:Z l o n ,m 为季度m 渔场重心经度坐标的标准分;Z l a t ,m 为季度m 渔场重心纬度坐标的标准分;S l o n 为经度坐标的标准差;S l a t 为纬度坐标的标准差;D m n 为季度m 和季度n 渔场重心的欧氏距离㊂1.2.3不同聚类下渔场分布及其与E N S O 的关系受海洋环境及气候变化的影响,鲣鱼会在东西方向上做长距离洄游,而南北方向则无明显变化[6]㊂因此,本研究通过统计各季度对应的海洋尼诺指数(O c e a n i c E lN in o i n d e x ,O N I ),分析各聚类与E N S O 循环的关系,并根据O N I 值从各簇中选取具代表性的时间区间,以5ʎ为经度区间,对比分析各代表时间区间中渔获量比重的经向变化,以此指代不同E N S O 模态下的渔场分布情况,采用N in o 3.4区的3个月滑动平均海表温度距平值(S e a s u r f a c e t e m p e r a t u r e a n o m a l y,S S T A )为O N I 值,数据来自美国国家环境预测中心(h t t p s ://o r i g i n .c p c .n c e p .n o a a .go v /),依照N O A A 对E N S O 事件的定义,将各季度所发生气候事件进行归类,即连续5个月N in o 3.4区S S T A 的3个月滑动平均值ɤ-0.5ħ为一次拉尼娜事件,连续5个月N in o 3.4区S S T A 的3个月滑动平均值ȡ0.5ħ为一次厄尔尼诺事件㊂1.2.4资源丰度评价 根据渔获量比重的经向分布及各国专属经济区的地理位置将研究海域划分为三部分,利用灰色关联分析方法研究各海域在各代表时间区间的资源丰度差异[10],以此指代不同E N S O 模态下资源丰度的变化情况㊂以5ʎ为经度区间,分别选取各海域两种鱼群聚类所有代表性季度中每一经度区间最大C P U E 值构成最优向量并作为母序列,计算各聚类子序列与母序列的灰色关联度,以灰色关联度的大小作为资源丰度好坏的评价标准㊂其计算公式如下:ξa k =m i n am i n k x 0k -x a k +ρˑma x a m a x kx 0k -x a k x 0k -x a k +ρˑm a x a m a x kx 0k -x a k ;(7)r a =1nðnk =1ξa k ㊂(8)式中:ξa k 为气候模态a 下第k 个经度区间的灰色关联系数;x 0k 为母序列;x a k 为子序列;ρ为分辨系数;本研究取值0.5,r a 为气候模态a 下该研究海域的灰色关联度㊂本研究中聚类分析部分由R 4.0.3软件中的 N b -C l u s t 包[11]及 f a c t o e x t r a包[12]完成,灰色关联分析由E x c e l 2019软件完成,图片制作由o r i gi n 2019b 软件及R 4.0.3软件中的 g gt r e e 包[13]完成㊂2 结果2.1渔场重心聚类分析及其与E N S O 的关系以空间距离4为阈值可将自由鱼群的季间渔场重心分为4簇(见图1(a )和图2(a)),各重心间欧氏距离介于0.045~5.344之间㊂对比分析聚类结果与O N I 的关系(见图3(a))可知,簇1中有7个季度处于拉尼娜时期,占54%,其余各季度均处于拉尼娜时期前后;簇2中有8个季度处于拉尼娜时期,占58%,3个季度84Copyright ©博看网. All Rights Reserved.11期蒋明峰,等:中西太平洋鲣鱼空间聚类特征及其与E N S O 的关系处于厄尔尼诺时期,占21%;簇3中各季度均处于厄尔尼诺时期;簇4中有10个季度处于正常气候条件下,占77%,其余3个季度均发生了厄尔尼诺事件㊂以空间距离4为阈值可将随附鱼群的季间渔场重心分为3簇(见图1(b )和图2(b)),各重心间欧氏距离介于0.101~4.743之间㊂对比分析聚类结果与E N S O事件的关系(见图3(b))可知,簇1中各季度均在拉尼娜时期;簇2中7个季度发生了厄尔尼诺事件,占70%;簇3中有12个季度处于正常气候条件下,占75%㊂图1 自由鱼群(a )及随附鱼群(b)聚类融合水平值F i g .1 F u s i o n l e v e l v a l u e o f f r e e s w i m m i n g s c h o o l c l u s t e r i n g (a )a n d a s s o c i a t e d s c h o o l c l u s t e r i n g (b)(图中数字标签为 年份/季度 格式㊂T h e n u m e r i c l a b e l s i n t h e f i g u r e s a r e i n t h e f o r m a t o f y e a r /qu a r t e r .)图2 自由鱼群(a )及随附鱼群(b)渔场重心聚类结果F i g .2 C l u s t e r i n g r e s u l t s o f f i s h i n g g r o u n d b a r y c e n t e r o f f r e e s w i m m i n g sc h o o l (a )a nd a s s o c i a te d s c h o o l (b ) 综上所述,自由鱼群聚类中,簇1㊁簇2涵盖了研究范围内93%的拉尼娜季度,二者之间的区别在于簇1中各因子多属第1㊁2季度,渔场重心位于2ʎS 以北(见图4),而簇2中各因子多属第3㊁4季度,渔场重心位于2ʎS 以南,簇3中渔场重心位于2ʎS 以南,175ʎE 以东海域,涵盖了44%的厄尔尼诺季度;随附鱼群聚类中,簇1中渔场重心多位于2ʎS 以南,165ʎE 以西海域,涵盖了研究范围内73%的拉尼娜季度,而簇2中渔场重心则位于2ʎS 以南,170ʎE 以东海域,涵盖了78%的厄尔尼诺季度㊂因此,以自由鱼群的簇1㊁2代指拉尼娜时期,簇3代指厄尔尼诺时期,簇4代指正常气候时期;以随附鱼群的簇1代指拉尼娜时期,簇2代指厄尔尼诺时期,簇3则代指正常气候时期㊂2.2不同气候模态下渔场的空间分布特征分别选取各聚类中与气候事件对应的季度作为代表时间区间(见表1),计算各代表时间区间渔获量比重的平均值,并分析其经度上的差异㊂由图5可知,自由鱼群和随附鱼群高产渔场的空间分布存在较强的规律性,自由鱼群聚类中,拉尼娜事件发生于第1㊁2季度时,高产渔场集中在140ʎE 160ʎE 海域,160ʎE 以东渔获量比重呈下降趋势;拉尼娜事件发生于第3㊁4季度时,渔获量高值区略向东移,集中在145ʎE 165ʎE 海域,165ʎE 以东渔获量比重呈下降趋势;厄尔尼诺事件及正常气候条件下各季度渔获量高值区分布较广,但各区间内94Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中 国 海 洋 大 学 学 报2023年占比相对较低,厄尔尼诺时期主要渔场位于175ʎE 155ʎW 海域,正常气候条件下,主要渔场位于155ʎE 180ʎ海域㊂图3 自由鱼群(a )及随附鱼群(b )各簇及其对应O N IF i g .3 C l u s t e r s a n d c o r r e s p o n d i n g O N I o f f r e e s w i m m i n g sc h o o l (a )a nd a s s o c i a te d s c h o o l (b)图4 自由鱼群(a )及随附鱼群(b)各簇的空间分布F i g .4 S p a t i a l d i s t r i b u t i o n o f c l u s t e r s o f f r e e s w i m m i n g sc h o o l (a )a nd a s s o c i a te d s c h o o l (b )表1 各簇代表时间区间T a b l e 1 T y p i c a l pe r i o d of e a c h c l u s t e r 类别C a t eg o r y自由鱼群F r e e s w i m m i n g sc h o o l 随附鱼群A s s o c i a t e d s c h o o l簇1代表时间区间T y p i c a l pe r i o d of c l u s t e r 12008/1,2009/1,2012/1,2011/2,2011/3,2018/1,2018/22008/1,2008/2,2008/4,2009/1,2010/4,2011/1,2011/4,2012/1簇2代表时间区间T y p i c a l pe r i o d of c l u s t e r 22008/2,2008/4,2010/3,2010/4,2011/4,2016/4,2017/42010/1,2014/4,2015/1,2015/2,2015/4,2016/1,2018/4簇3代表时间区间T y p i c a l pe r i o d of c l u s t e r 32009/4,2014/4,2015/3,2015/42008/3,2009/2,2010/2,2012/2,2012/4,2013/1,2013/2,2014/1,2014/2,2016/2,2018/2,簇4代表时间区间T y p i c a l pe r i o d of c l u s t e r 42008/3,2012/3,2014/1,2014/2,2014/3,2016/2,2017/2,2017/3,2018/3注:随附鱼群聚类仅有3簇,故簇4代表时间区间处为 ㊂表中数字标签为 年份/季度 格式㊂F o r t h e r e a r e o n l y 3cl u s t e r s i n a s s o c i a t e d s c h o o l ,a w a s s h o w n i n t y p i c a l p e r i o d o f c l u s t e r 4o f a s s o c i a t e d s c h o o l .T h e n u m e r i c l a b e l s i n t h e t a b l e a r e i n t h e f o r m a t o f y e a r /qu a r t e r . 不同气候模态下,随附鱼群渔获量在经度上的分布相比自由鱼群更稳定,不存在明显的高值区㊂拉尼娜时期主要渔场为140ʎE 180ʎ海域,厄尔尼诺时期主要渔场为165ʎE 165ʎW 海域,正常气候条件下,主要05Copyright ©博看网. All Rights Reserved.11期蒋明峰,等:中西太平洋鲣鱼空间聚类特征及其与E N S O 的关系渔场则位于160ʎE 180ʎ海域㊂2.3资源丰度评价根据渔获量的空间分布及各沿海国专属经济区的地理位置将研究海域分为3部分,分别为165ʎE 以西海域㊁165ʎE 180ʎ海域及180ʎ以东海域㊂灰色关联分析表明(见表2),对自由鱼群而言,165ʎE 以西海域资源丰度在拉尼娜事件发生于第1㊁2季度时最高,165ʎE180ʎ海域资源丰度在拉尼娜事件发生于第3,4季度时最高,180ʎ以东海域资源丰度在厄尔尼诺时期最高㊂对随附鱼群而言,165ʎE 以西海域及165ʎE 180ʎ海域资源丰度均在拉尼娜时期最高,180ʎ以东海域最高资源丰度则出现于厄尔尼诺时期㊂图5 自由鱼群(a )及随附鱼群(b)各簇代表时间区间渔获量比重在经度上的分布F i g 5 P e r c e n t o f c a t c h o f e a c h l o n g i t u d e i n t y p i c a l p e r i o d o f e a c h c l u s t e r f o r f r e e s w i m m i n g sc h o o l (a )a nd a s s o c i a te d s c h o o l (b )表2 各研究海域不同气候模态下两种鱼群的灰色关联度T a b l e 2 G r e y c o r r e l a t i o n d e g r e e o f t w o d i f f e r e n t s c h o o l s o f e a c h s t u d y ar e a u n d e r d i f f e r e n t c l i m a t e p a t t e r n s 海域S e a a r e a不同气候模态下自由鱼群灰色关联度G r e y c o r r e l a t i o n d e g r e e o f f r e e s w i m m i n g sc h o o l u nde r d if f e r e n t c l i m a t e p a t t e r n s拉尼娜时期(1,2季度)L a N in a (Q 1t h ,Q 2t h)拉尼娜时期(3,4季度)L a N in a (Q 3t h ,Q 4t h)厄尔尼诺时期E l N in o 正常气候N o r m a lc l i m a t ep a t t e r n 不同气候模态下随附鱼群灰色关联度G r e y c o r r e l a t i o n d e gr e e o f a s s o c i a t e d s c h o o l u n d e r d i f f e r e n t c l i m a t e p a t t e r n s拉尼娜时期L a N in a 厄尔尼诺时期E l N in o 正常气候N o r m a lc l i m a t ep a t t e r n 165ʎE 以西0.6500.4720.4190.4710.8520.5910.637165ʎE 180ʎ0.3780.4110.3830.3961.0000.7510.761180ʎ以东0.6920.5230.7270.7020.7601.0000.8503 讨论与分析E N S O 作为气候系统中最强的年际气候信号之一,对鲣鱼的空间分布起着举足轻重的作用[14]㊂不同E N S O 模态下,中西太平洋的水温㊁饵料生物丰度㊁海流等环境因素都会发生变化,进而导致鲣鱼的适宜栖息地出现变动㊂西太平洋暖池是维系E N S O 循环的纽带,其边界29ħ等温线可作为表征鲣鱼渔场经向分布特征的指标[15-16],拉尼娜时期,暖池面积缩小,29ħ等温线边界西移,适宜栖息地面积缩小,鲣鱼鱼群向西迁徙,导致捕捞努力量向海域西部聚集,出现了渔获量集中的现象;厄尔尼诺时期则相反,随着暖池的扩散,29ħ等温线边界东移,适宜栖息地面积增大,鲣鱼资源的分布更广泛,渔获量分布也相对均匀[17-18]㊂本研究认为,季尺度上的渔场重心聚类可有效表征中西太平洋鲣鱼在不同E N S O 模态下的空间特征,且不同模态下渔场重心的空间分布存在显著差异㊂沈建华等[19]研究发现,鲣鱼渔场重心在拉尼娜时期偏向西北,而在拉尼娜时期偏向东南,这与本研究中自由鱼群渔场重心的分布规律基本相符㊂拉尼娜时期,自由15Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年鱼群渔场重心总体偏向中西太平洋西北部及西部海域,其聚类以2ʎS为界被分为南㊁北2簇,而随附鱼群渔场重心则主要位于2ʎS以南,温跃层上界深度的变化可能是产生这种差异的原因㊂S c h a e f e r和F u l l e r[20]研究发现,鲣鱼自由鱼群80.5%的时间都活动于温跃层之上,因此温跃层上界深度较浅的海域捕捞自由鱼群的成功率更高;而随附鱼群会更频繁地进入温跃层索饵,其渔获率与温跃层深度关联较弱[21]㊂拉尼娜时期,鲣鱼鱼群向中西太平洋西部迁移,温跃层呈西弱东强的趋势,其上界深度较厄尔尼诺时期及正常气候时期更深,且存在明显的年内变化[22],上半年间,赤道北部海域温跃层上界深度相对较浅,南部海域则通常较深,而在下半年,赤道南部温跃层上界深度逐渐降低,这为捕捞自由鱼群的成功率提供了保障,导致渔场重心向南偏移㊂王学昉等[23]认为,正常气候条件下,自由鱼群与随附鱼群的空间分布特征不存在显著差异,这在本研究中得到了印证,正常气候条件下,两种鱼群的季间渔场重心都集中于2ʎS以北,160ʎE 175ʎE的中西太平洋中部海域,且其高产渔场也都处于165ʎE 180ʎ海域㊂不同E N S O模态下,自由鱼群和随附鱼群的洄游模式存在差异㊂拉尼娜时期,相比自由鱼群,随附鱼群主要渔场西移幅度较小,厄尔尼诺时期其东移幅度较小㊂导致这种差异的原因是多样的㊂一方面,饵料生物丰度是影响鲣鱼空间分布的重要因素[24],中西太平洋海域生产力较低,饵料生物分布呈斑块状,因此鲣鱼会为寻找适宜的索饵场而进行长距离洄游[25-26]㊂D F A D s的大规模使用改变了鲣鱼与海洋环境因子之间的关系,从而为其提供了一种替代大尺度洄游的新生活史策略[27]㊂C a s t r o等[28]研究发现,天然流木等漂浮物往往会停留在饵料丰富的锋区与涡旋中,因此鲣鱼等热带金枪鱼在进化过程中将漂浮物与摄食活动相关联,表现出对漂浮物的随附性与趋向性㊂有研究认为,D F A D s作为天然漂浮物的替代物,起到了 生态陷阱 的作用,从而对鲣鱼的摄食模式产生影响,聚集在D F A D s等漂浮物附近的鲣鱼群体会以其为参考点在周围海域索饵[29]㊂H i d a y a t等[30]研究发现,自由鱼群渔场叶绿素浓度通常高于随附鱼群渔场,表明随附鱼群对海洋环境中饵料丰度的变化不如自由鱼群敏感㊂自由鱼群往往聚集于暖池和冷舌交汇处形成的高营养盐辐合锋区索饵,而该锋区的经向移动与拉尼娜及厄尔尼诺事件的发生存在同步性[31];随附鱼群受饵料丰度影响较小,故在异常气候条件下,其经向移动范围较自由鱼群更小,渔场分布相对稳定㊂另一方面,流木等天然漂浮物多出现在靠近陆地的海区,并随海流流动,天然流木渔场往往集中于170ʎE以西的中西太平洋中部海域[32],从而在一定程度上影响了随附鱼群的分布㊂D F A D s的广泛应用极大提高了围网渔业的捕捞效率和产量,但同时也衍生了兼捕黄鳍金枪鱼(T h u n-n u s a l b a c o r e s)和大目金枪鱼(T h u n n u s o b e s u s)幼鱼的问题㊂为此,W C P F C自2008年起采取了针对随附鱼群的F A D s禁渔期管理措施,禁渔时间由最初的2个月延长至现在的3~4个月,在此期间,禁止对随附鱼群进行捕捞,以达到养护黄鳍金枪鱼和大目金枪鱼资源的目的[33-34]㊂资源状况良好的鲣鱼渔业也受到该政策的影响,2008年以来,中西太平洋海域针对随附鱼群的投网次数逐渐降低,其比重维持在30%~40%(见图6),而其渔获量比重从先前的60%以上降至目前的40%~50%㊂因此,了解不同鱼群在不同气候模态下的时空分布特征有助于提高捕捞效率,为企业入渔提供参考㊂图62008 2018年自由鱼群及随附鱼群渔获量/投网次数比重F i g.6P e r c e n t o f c a t c h/s e t o n f r e e s w i m m i n g s c h o o l a n da s s o c i a t e d s c h o o l f r o m2008t o20184结语本研究利用聚类分析和灰色关联分析方法在季尺度上研究了鲣鱼不同鱼群的分布特征差异及其与E N-S O的关系㊂鲣鱼渔场的空间分布除受E N S O现象影响外,还受到鲣鱼自身洄游特征及F A D s禁渔期等管理措施的影响,同时,出于数据的局限性,本研究所用的5ʎˑ5ʎ空间分辨率稍显粗糙,未来应综合考虑上述因素,在数据收集精细化的基础上利用更小空间分辨率进行分析,以期更精确地了解鲣鱼渔场的变动趋势,为资源的有效管理和可持续利用提供依据㊂参考文献:[1]黄锡昌,苗振清.远洋金枪鱼渔业[M].上海:上海科学技术文献出版社,2003:55-60.H u a n g X C,M i a o Z Q.D i s t a n t W a t e r T u n a F i s h e r y[M].S h a n g-25Copyright©博看网. All Rights Reserved.11期蒋明峰,等:中西太平洋鲣鱼空间聚类特征及其与E N S O的关系h a i:S h a n g h a i S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y L i t e r a t u r e P r e s s,2003:55-60.[2] F o o d a n d A g r i c u l t u r e O r g a n i z a t i o n o f t h e U n i t e d N a t i o n s.T h eS t a t e o f W o r l d F i s h e r i e s a n d A q u a c u l t u r e[R].R o m e:F o o d a n dA g r i c u l t u r e O r g a n i z a t i o n o f t h e U n i t e d N a t i o n s,2020.[3]方舟,陈洋洋,陈新军,等.中西太平洋鲣渔场时空分布研究[J].海洋渔业,2019,41(2):149-159.F a n g Z,C h e n Y Y,C h e n X J,e t a l.S p a t i a l a n d t e m p o r a l d i s t r i b u-t i o n a n a l y s i s o f h i g h c a t c h f i s h i n g g r o u n d f o r K a t s u w o n u s p e l a m i si n t h e W e s t e r n a n d C e n t r a l P a c i f i c[J].M a r i n e F i s h e r i e s,2019,41(2):149-159.[4]L e h o d e y P,B e r t i g n a c M,H a m p t o n J,e t a l.E l N i n o S o u t h e r n O s-c i l l a t i o n a nd t u n a i n t he w e s t e r n P a c if i c[J].N a t u r e,1997,389: 715-718.[5] A s h i d a H,T a n a b e T,S u z u k i N.D i f f e r e n c e o n r e p r o d u c t i v e t r a i t o f s k i p j a c k t u n a K a t s u o n u s p e l a m i s f e m a l e b e t w e e n s c h o o l s(f r e e v s F A D s c h o o l)i n t h e t r o p i c a l w e s t e r n a n d c e n t r a l P a c i f i c O c e a n [J].E n v i r o n m e n t a l B i o l o g y o f F i s h e s,2017,100(8):935-945.[6] W a n g X,X u L,C h e n Y,e t a l.I m p a c t s o f f i s h a g g r e g a t i o n d e v i c e s o n s i z e s t r u c t u r e s o f s k i p j a c k t u n a K a t s u w o n u s p e l a m i s[J].A-q u a t i c E c o l o g y,2012,46(3):343-352.[7]王韫沛,陈新军,余为.西北太平洋柔鱼渔场重心变化及其与环境的关系[J].上海海洋大学学报,2020,29(6):899-909.W a n g Y P,C h e n X J,Y u W.V a r i a t i o n s o f g r a v i t y c e n t e r s o f f i s h-i n g g r o u n d f o r n e o n f l y i n g s q u i d O m m a s t r e p h e s b a r t r a m i i i n t h e n o r t h w e s t P a c i f i c O c e a n a n d i t s r e l a t i o n w i t h m a r i n e e n v i r o n m e n t [J].J o u r n a l o f S h a n g h a i O c e a n U n i v e r s i t y,2020,29(6):899-909.[8] M u r t a g h F,L e g e n d r e P.W a r d s h i e r a r c h i c a l a g g l o m e r a t i v e c l u s t e-r i n g m e t h o d:W h i c h a l g o r i t h m s i m p l e m e n t W a r d s c r i t e r i o n?[J]. J o u r n a l o f C l a s s i f i c a t i o n,2014,31(3):274-295.[9]薛薇.S P S S统计分析方法及应用[M].北京:电子工业出版社, 2005:301-323.X u e W.S t a t i s t i c a l A n a l y s i s a n d A p p l i c a t i o n o f S P S S[M].B e i j i n g:E l e c t r o n i c I n d u s t r y P r e s s,2005:301-323.[10]陈新军,许柳雄,田思泉.北太平洋柔鱼资源与渔场的时空分析[J].水产学报,2003,27(4):334-342.C h e n X J,X u L X,T i a n S Q.S p a t i a l a n d t e m p o r a l a n a l y s i s o fO m m a s t r e p h e b a r t r a m i i r e s o u r c e s a n d i t s f i s h i n g g r o u n d i n N o r t h P a c i f i c O c e a n[J].J o u r n a l o f F i s h e r i e s o f C h i n a,2003,27(4): 334-342.[11]C h a r r a d M,G h a z z a l i N,B o i t e a u V,e t a l.N b C l u s t:A n R p a c k-a g e f o r d e t e r m i n i n g t h e r e l e v a n t n u mb e r o fc l u s t e r s i n ad a t a se t[J].J o u r n a l o f S t a t i s t i c a l S o f t w a r e,2014,61:1-36. [12] K a s s a m b a r a A.P r a c t i c a l g u i d e t o p r i n c i p a l c o m p o n e n t m e t h o d s i nR[D B/O L].(2017-08-10)[2022-06-02].h t t p://w w w.s t h d a.c o m.[13] Y u G,S m i t h D K,Z h u H,e t a l.g g t r e e:A n R p a c k a g e f o r v i s u-a l i z a t i o n a n d a n n o t a t i o n o f p h y l o g e n e t i c t r e e s w i t h t h e i r c o v a r i a t e sa n d o t h e r a s s o c i a t e d d a t a[J].M e t h o d s i n E c o l o g y a n d E v o l u t i o n,2017,8(1):28-36.[14]李晓燕,翟盘茂.E N S O事件指数与指标研究[J].气象学报,2000(1):102-109.L i X Y,Z h a i P M.O n I n d i c e s a n d I n d i c a t o r s o f E N S O E p i s o d e s[J].A c t a M e t e o r o l o g i c a S i n i c a,2000(1):102-109.[15]晏然,陈新军,陈作志.拉尼娜期间中西太平洋鲣栖息地分布特征[J].海洋学报,2018,40(4):76-85.Y a n R,C h e n X J,C h e n Z Z.D i s t r i b u t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f s k i p-j a c k h a b i t a t i n t h e w e s t e r n a n d c e n t r a l P a c i f i c d u r i n g t h e L a N i n a p e r i o d s[J].H a i y a n g X u e b a o,2018,40(4):76-85. [16]王凡,刘传玉,胡石建,等.太平洋暖池冷舌交汇区盐度变异机制及气候效应研究[J].地球科学进展,2018,33(8):775-782.W a n g F,L i u C Y,H u S J,e t a l.V a r i a b i l i t y a n d c l i m a t e e f f e c t o f t h e s a l i n i t y i n t h e P a c i f i c w a r m p o o l-c o l d t o n g u e c o n f l u e n c e r e g i o n[J].A d v a n c e s i n E a r t h S c i e n c e,2018,33(8):775-782. [17] H a n d a y a n i C,S o e p a r d j o A H,A l d r i a n E.I m p a c t o f a E l-N i n oS o u t h e r n O s c i l l a t i o n(E N S O)t o F l u c t u a t i o n o f S k i p j a c k C a t c h P r o d u c t i o n i n S o u t h e r n E a s t J a v a[C].[S.l.]:I O P P u b l i s h i n g, 2019,1217(1):012170.[18] K i m J,N a H,P a r k Y G,e t a l.P o t e n t i a l p r e d i c t a b i l i t y o f s k i p-j a c k t u n a(K a t s u w o n u s p e l a m i s)c a t c h e s i n t h e W e s t e r n C e n t r a l P a c i f i c[J].S c i e n t i f i c R e p o r t s,2020,10(1):1-8. [19]沈建华,陈雪冬,崔雪森.中西太平洋金枪鱼围网鲣鱼渔获量时空分布分析[J].海洋渔业,2006(1):13-19.S h e n J H,C h e n X D,C u i X S.A n a l y s i s o n s p a t i a l-t e m p o r a l d i s-t r i b u t i o n o f s k i p j a c k t u n a c a t c h e s b y p u r s e s e i n e i n t h e W e s t e r na n d C e n t r a l P a c i f i c O c e a n[J].M a r i n e F i s h e r i e s,2006(1):13-19.[20]S c h a e f e r K M,F u l l e r D W.V e r t i c a l m o v e m e n t p a t t e r n s o f s k i p-j a c k t u n a(K a t s u w o n u s p e l a m i s)i n t h e e a s t e r n e q u a t o r i a l P a c i f i c O c e a n,a s r e v e a l e d w i t h a r c h i v a l t a g s[J].F i s h e r y B u l l e t i n,2007, 105(3):379-389.[21] M a t s u m o t o T,S a t o h K,S e m b a Y,e t a l.C o m p a r i s o n o f t h e b e-h a v i o r o f s k i p j a c k(K a t s u w o n u s p e l a m i s),y e l l o w f i n(T h u n n u sa lb ac a r e s)a nd b i ge y e(T.o b e s u s)t u n a a s s o c i a t e d w i t h d r if t i n gF A D s i n t h e e q u a t o r i a l c e n t r a l P a c i f i c O c e a n[J].F i s h e r i e s O c e a-n o g r a p h y,2016,25(6):565-581.[22] H a r r i s o n D E,V e c c h i G A.E l N i n o a n d L a N i n a e q u a t o r i a l P a-c i f i c t h e r m o c l i n ede p t h a n d s e a s u rf a c e t e m p e r a t u r e a n o m a l i e s,1986-98[J].G e o p h y s i c a l R e s e a r c h L e t t e r s,2001,28(6):1051-1054.[23]王学昉,许柳雄,戴小杰,等.金枪鱼渔业中人工集鱼装置生态影响研究进展[J].中国水产科学,2015,22(6):1289-1298.W a n g X F,X u L X,D a i X J,e t a l.R e v i e w o f t h e e c o l o g i c a l i m-p a c t o f f i s h a g g r e g a t i o n d e v i c e s o n t u n a f i s h e r i e s[J].J o u r n a l o fF i s h e r y S c i e n c e s o f C h i n a,2015,22(6):1289-1298.[24] F i e d l e r P C,B e r n a r d H J.T u n a a g g r e g a t i o n a n d f e e d i n g n e a rf r o n t s o b s e r v e d i n s a t e l l i t e i m ag e r y[J].C o n t i n e n t a l Sh e l f R e-s e a r c h,1987,7(8):871-881.[25]P i t c h e r T J.T h e i m p a c t o f p e l a g i c f i s h b e h a v i o r o n f i s h e r i e s[J].S c i e n t i a M a r i n a,1995,59(3-4):295.[26]杨晓明,戴小杰,王学昉,等.基于点格局的中西太平洋金枪鱼围网中鲣的空间格局特征[J].中国水产科学,2017,24(3):633-639.Y a n g X M,D a i X J,W a n g X F,e t a l.S p a t i a l d i s t r i b u t i o n c h a r a c-t e r s o f t h e p u r s e-s e i n e s k i p j a c k f i s h e r y i n t h e w e s t e r n a n d c e n t r a l P a c i f i c b a s e d o n p o i n t-p a t t e r n a n a l y s i s[J].J o u r n a l o f F i s h e r y S c i-e n c e s of C h i n a,2017,24(3):633-639.[27] W a n g X,C h e n Y,T r u e s d e l l S,e t a l.T h e l a r g e-s c a l e d e p l o y m e n to f f i s h a g g r e g a t i o n d e v i c e s a l t e r s e n v i r o n m e n t a l l y-b a s e d m i g r a t o r yb e h a v i o r o f s k i p j ac k t u n a i n t h e W e s t e r n P a c i f i c O c e a n[J].P L o S35Copyright©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年O n e,2014,9(5):e98226.[28]C a s t r o J J,S a n t i a g o J A,S a n t a n a-O r t e g a A T.A g e n e r a l t h e o r yo n f i s h a g g r e g a t i o n t o f l o a t i n g o b j e c t s:A n a l t e r n a t i v e t o t h em e e t i n g p o i n t h y p o t h e s i s[J].R e v i e w s i n F i s h B i o l o g y a n d F i s h e r-i e s,2001,11(3):255-277.[29] D a g o r n L,H o l l a n d K N,F i l m a l t e r J.A r e d r i f t i n g F A D s e s s e n t i a lf o r t e s t i ng th e e c o l o gi c a l t r a p h y p o t h e s i s[J].F i s h e r i e s R e-s e a r c h,2010,106(1):60-63.[30] H i d a y a t R,Z a i n u d d i n M,M a l l a w a A,e t a l.C o m p a r i n g s k i p j a c kt u n a c a t c h a n d o c e a n o g r a p h i c c o n d i t i o n s a t F A D l o c a t i o n s i n t h eG u l f o f B o n e a n d M a k a s s a r S t r a i t[C]//I O P C o n f e r e n c e S e r i e s:E a r t h a n d E n v i r o n m e n t a l S c i e n c e.[S.l.]:I O P P u b l i s h i n g,2019:012038.[31]周甦芳.厄尔尼诺-南方涛动现象对中西太平洋鲣鱼围网渔场的影响[J].中国水产科学,2005(6):73-78.Z h o u S F.I m p a c t s o f t h e E l N iňo S o u t h e r n O s c i l l a t i o n o n s k i p j a c k t u-n a p u r s e-s e i n e f i s h i n g g r o u n d s i n t h e W e s t e r n a n d C e n t r a l P a c i f i c O c e a n[J].J o u r n a l o f F i s h e r y S c i e n c e s o f C h i n a,2005(6):73-78.[32]L e r o y B,P h i l l i p s J S,N i c o l S,e t a l.A c r i t i q u e o f t h e e c o s y s t e mi m p a c t s o f d r i f t i n g a n d a n c h o r e d F A D s u s e b y p u r s e-s e i n e t u n af i s h e r i e s i n t h e W e s t e r n a n d C e n t r a l P a c i f i c O c e a n[J].A q u a t i cL i v i n g R e s o u r c e s,2013,26(1):49-61.[33] W e s t e r n a n d C e n t r a l P a c i f i c F i s h e r i e s C o m m i s s i o n.W e s t e r n a n dC e n t r a l P a c i f i c F i s h e r i e s C o m m i s s i o n t u n a f i s h e r y y e a r b o o k[R].P o h n p e i:W e s t e r n a n d C e n t r a l P a c i f i c F i s h e r i e s C o m m i s s i o n, 2017.[34] M i l l e r A M,B u s h S R,V a n Z w i e t e n P A.S u b-r e g i o n a l i s a t i o n o ff i s h e r i e sg o v e r n a n c e:Th e c a s e o f t h e W e s t e r n a n d C e n t r a l P a ci f i cO c e a n t u n a f i s h e r i e s[J].M a r i t i m e S t u d i e s,2014,13(17):1-20.S p a t i a l C l u s t e r i n g C h a r a c t e r i s t i c s o f K a t s u w o n u s p e l a m i s i n W e s t a n d C e n t r a l P a c i f i c O c e a n a n d I t s R e l a t i o n s h i p w i t h E N S OJ i a n g M i n g f e n g1,C h e n X i n j u n1,2,3,4,X u Z i a n1,L i n H o n g y u1,L v Z e h u a1,2,3,4,L e i L i n1,2,3,4,H e H a i p i n g5,J i a H a i b i n5,W a n g J i n t a o1,2,3,4(1.C o l l e g e o f M a r i n e S c i e n c e s,S h a n g h a i O c e a n U n i v e r s i t y,S h a n g h a i201306,C h i n a;2.K e y L a b o r a t o r y o f S u s t a i n a b l e E x-p l o i t a t i o n o f O c e a n i c F i s h e r i e s R e s o u r c e s o f M i n i s t r y o f E d u c a t i o n,S h a n g h a i201306,C h i n a;3.N a t i o n a l D i s t a n t-W a t e r F i s h e r i e s E n g i n e e r i n g R e s e a r c h C e n t e r,S h a n g h a i201306,C h i n a;4.K e y L a b o r a t o r y o f O c e a n i c F i s h e r i e s E x p l o r a t i o n o f M i n i s t r y o f A g r i c u l t u r e a n d R u r a l A f f a i r s,S h a n g h a i201306,C h i n a;5.Z h e j i a n g O c e a n F a m i l y C o m p a n y L i m i t e d,Z h o u s h-a n310009,C h i n a)A b s t r a c t: T o u n d e r s t a n d t h e v a r i a t i o n r e g u l a r i t y o f K a t s u w o n u s p e l a m i s i n t h e W e s t e r n a n d C e n t r a l P a c i f i c O c e a n b a s e d o n c a t c h d a t a o f K a t s u w o n u s p e l a m i s f r o m W e s t e r n a n d C e n t r a l P a c i f i c F i s h e r i e s C o m m i s s i o n(W C P F C)i n c o m b i n a t i o n w i t h O c e a n i c E l N i n o i n d e x,w e s t u d i e d t h e s p a t i a l a n d t e m p o r a l v a r i a t i o n o f f r e e s w i m m i n g s c h o o l a n d a s s o c i a t e d s c h o o l a n d t h e i r r e l a t i o n s h i p w i t h E l N i n o-S o u t h e r n O s c i l l a t i o n(E N S O)t h r o u g h c l u s t e r a n a l y s i s a n d g r e y c o r r e l a t i o n a n a l y s i s.S e a s o n a l f i s h i n g g r o u n d b a r y c e n t e r c l u s t e r a n a l y s i s s h o w e d t h a t e x t r e m e c l i m a t e e v e n t s i n e a c h c l u s t e r h a d u n i f o r m i t y.D u r i n g L a N i n a,t h e m a i n f i s h i n g g r o u n d o f t h e t w o s c h o o l s h a d a t r e n d o f m o v i n g w e s t w a r d s w h i l e t h e s i t u a t i o n w a s o n t h e c o n t r a r y d u r i n g E l N i n o.T h e m o v i n g a m p l i t u d e a n d m e r i d i o n a l d i s t r i b u t i o n o f a s s o c i a t e d s c h o o l u n d e r e x t r e m e c l i m a t e e v e n t s w a s s m a l l e r t h a n t h a t o f f r e e-s w i m m i n g s c h o o l.T h e r e e x i s t e d d i f f e r e n c e i n t h e d i s t r i b u t i o n o f s k i p j a c k t u n a r e s o u r c e a b u n d a n c e u n d e r d i f f e r e n t E N S O p a t t e r n s.A s t o f r e e-s w i m m i n g s c h o o l,a n a r e a t o t h e w e s t o f165ʎE h a d t h e h i g h e s t a b u n d a n c e w h e n L a N i n a e v e n t s h a p p e n e d i n t h e f i r s t t w o q u a r t e r s w i t h g r e y c o r r e l a t i o n o f0.650,a n d t h e a r e a b e t w e e n 165ʎE a n d180ʎh a d t h e h i g h e s t a b u n d a n c e w h e n L a N i n a e v e n t s h a p p e n e d i n t h e l a s t t w o q u a r t e r s w i t h g r e y c o r r e l a t i o n o f0.411.W h e n i t c a m e t o a s s o c i a t e d s c h o o l,t h e a r e a t o t h e w e s t o f165ʎE a n d t h e a r e a b e t w e e n165ʎE a n d180ʎh a d t h e h i g h e s t a b u n d a n c e w i t h g r e y c o r r e l a t i o n o f0.852a n d1.000.H o w e v e r, u n d e r E l N i n o e v e n t s,b o t h t w o s c h o o l s h a d t h e h i g h e s t a b u n d a n c e t o t h e e a s t o f180ʎw i t h g r e y c o r r e l a t i o n o f1.000a n d0.727.T h e r e s u l t i s c o n d u c t i v e t o i m p r o v i n g t h e a c c u r a c y o f f i s h i n g f o r e c a s t i n g i n t h e c o n t e x t o f c l i m a t i c o s c i l l a t i o n.K e y w o r d s:K a t s u w o n u s p e l a m i s;c l u s t e r a n a l y s i s;g r e y c o r r e l a t i o n;W e s t a n d C e n t r a l P a c i f i c O c e a n;E l N i n o-S o u t h e r n O s c i l l a t i o n责任编辑朱宝象45Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
【国家自然科学基金】_高频重建_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
2012年 序号Biblioteka 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
科研热词 推荐指数 压缩感知 2 分段正交匹配追踪 2 频谱几何 1 非降采样contourlet变换 1 非线性扩散 1 随机测量矩阵 1 降水多尺度变化 1 重复经颅磁刺激 1 运动感觉功能 1 超声成像仪器 1 脑缺血 1 经验模态分解 1 神经干细胞 1 祁连山 1 石笋 1 电容层析成像 1 玛珥湖沉积物 1 玉华洞 1 浅浮雕 1 流形调和变换 1 氧同位素 1 气候变化 1 树轮宽度 1 标准偏差 1 斑点噪声 1 拉普拉斯金字塔变换 1 年纹层 1 局部能量 1 小波变换 1 季风环流 1 图像降噪 1 图像重建 1 图像融合 1 图像放大 1 图像插值 1 前向后向扩散 1 亚洲-太平洋涛动(apo)指数 1 二龙湾 1 三维网格 1 b样条双正交小波 1
推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
华北夏季降水异常与大气环流和海温的关系
Progress 研究进展华北夏季降水异常与大气环流和海温的关系段光玉 华丽仙 罗思源 于琼花（云南省昌宁县气象局，昌宁 678100）摘要：利用1961—2015年中国地面气象台站格点化降水资料、NOAA 提供的逐月海表温度资料，以及NCEP /NCAR 月平均再分析资料，采用EOF 、相关分析和合成分析等方法，分析了华北夏季降水与大气环流和海温的关系以及冬季EP 型El Niño 指数（I EP ）对华北次年夏季降水的影响。
结果表明：华北夏季降水偏多（少）年的环流特征为贝加尔湖地区位势高度负（正）距平，北太平洋存在一位势高度正（负）异常中心，日本海到渤海正位势高度距平加强（减弱），表现为东亚地区典型的东高（低）西低（高）的环流形势；同期夏季在赤道中东太平洋存在关键区海温异常，与华北夏季降水呈显著负相关关系，表明关键区海温增暖（变冷），华北夏季降水减少（增加）；冬季I EP 指数正位相年华北次年夏季降水正异常，西北太平洋上空500 hPa 位势高度显著负异常，中高纬呈现两脊一槽型环流形势，西太平洋副热带高压位置较气候态偏西，赤道西太平洋为明显的异常东风，低层垂直上升运动为孟加拉湾经向通道和太平洋纬向通道的水汽输送提供有利动力条件，有利于华北雨季降水偏多；I EP 指数负位相年环流形势则相反。
关键词：华北夏季降水，EP 型El Niño 指数，太平洋海温，大气环流DOI：10.3969/j.issn.2095-1973.2023.06.005The Relationship between Summer Precipitation Anomaly in North China, Atmospheric Circulation and SSTDuan Guangyu, Hua Lixian, Luo Siyuan, Yu Qionghua(Changning Meteorological Bureau of Yunnan Province, Changning 678100)Abstract: Using the gridded precipitation data from Chinese ground meteorological stations, the NOAA monthly sea surface temperature (SST ) data, and the NCEP/NCAR monthly mean reanalysis data from 1961－2015, and with EOF, correlation analysis, and synthetic analysis, we analyze the relationship between summer precipitation, atmospheric circulation and SST in North China, as well as the influence of the winter EP-type El Niño index (I EP ) on summer precipitation in North China in the following year. The results show that the circulation characteristics of the increased (decreased ) summer precipitation in North China are negative (positive ) geopotential height anomaly in Lake Baikal, a positive (negative ) anomalous center in the North Pacific Ocean, and a strengthening (weakening ) positive geopotential height anomaly from the Sea of Japan to the Bohai Sea, which is typical of the east-high (low ) west-low (high ) circulation in the East Asian region . There is an anomaly of key SSTs in the east-central equatorial Pacific Ocean in the same period of summer precipitation in North China, exhibiting a significant negative correlation, which means that the increased (decreased ) SST in the key area is correlated to the decreased (increased ) summer precipitation in North China. Positive phase years of winter I EP index are accompanied with positive anomaly of summer precipitation in North China in the following year, while significant negative anomaly is identified at 500 hPa over Northwest Pacific Ocean. The circulation type of two ridges and a trough type appears in the middle and high latitudes. The subtropical high pressure in the western Pacific Ocean shifts more westward than the climatic state. Obvious anomalous easterly wind is found in the equatorial west Pacific. The vertical uplift movement in the low level provides favorable dynamic conditions for the transport of water vapor in the meridional channel of the Bay of Bengal and the latitudinal channel of the Pacific Ocean, which is conducive to the increased precipitation in the rainy season in North China; The opposite situation occurs in the negative phase years of the I EP index.Keywords: summer precipitation in North China, EP type El Niño index, the Pacific sea surface temperature, atmospheric circulation0 引言20世纪60年代中期以后，华北降水呈现减少趋势，特别是70年代以来，降水减少更加明显[1-2]。
ENSO事件指数与指标研究
ENSO事件指数与指标研究ENSO事件（厄尔尼诺-南方涛动）是指发生在热带太平洋地区的长期变化，其以厄尔尼诺和拉尼娜两种阶段为主要特征。
ENSO对全球气候系统有着重要的影响，因此研究ENSO事件指数与指标具有重要的意义。
本文将通过梳理已有研究成果，探讨ENSO事件指数与指标的研究进展。
一、ENSO事件指数的定义与分类ENSO事件指数一般通过海温及气候要素等相关数据计算而得。
根据不同研究的需求，目前已提出了多种ENSO事件指数的定义与分类方法，如厄尔尼诺指数（ENI）、南方涛动指数（SOI）以及海温异常指数等。
1. 厄尔尼诺指数（ENI）厄尔尼诺指数是以太平洋上特定区域的海温异常为基础计算的，具有一定的实际应用价值。
ENI可以通过计算热带太平洋上相应区域的海温与长期平均海温之差得到。
其值越大，表示厄尔尼诺事件越强烈。
2. 南方涛动指数（SOI）南方涛动指数是用来描述厄尔尼诺与拉尼娜现象强度及持续时间的重要指标。
SOI根据太平洋上两个关键观测站的海平面气压差异计算而得。
正常情况下，该差异较大，表明拉尼娜事件；而当差异趋于减小或为负值时，则意味着厄尔尼诺事件。
3. 海温异常指数海温异常指数可以用来对厄尔尼诺-南方涛动事件进行综合评价。
该指数综合考虑了厄尔尼诺和拉尼娜事件对海温的影响，通过对太平洋上特定区域内海温的统计分析得出。
二、ENSO事件指标的应用研究ENSO事件指标在气象、海洋学等领域有着广泛的应用研究。
1. 气象预测ENSO事件指标被广泛用于气象预测中，通过监测ENSO事件的发展情况，可以预测出相应的气候变化趋势。
例如，ENSO事件指标可以用于预测降雨量、温度等气候要素的变化，对农业生产、水资源管理等具有重要意义。
2. 生态环境变化研究ENSO事件指标的研究还可以用于分析和评估生态环境的变化。
ENSO事件对世界各地的生态系统都有较大的影响，通过对ENSO事件指标的分析，可以揭示ENSO事件与生态环境变化之间的关联性，为生态环境保护与管理提供科学依据。
【国家自然科学基金】_东亚高空西风急流_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
推荐指数 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4
2014年 科研热词 西风急流 年代际变化 川渝降水 南亚高压 推荐指数 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
科研热词 高空西风急流 雨雪冰冻灾害 降水空间分布 气候 梅雨 大气环流 北极涛动 东西位置和形态变化
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
科研热词 黑潮暖流区 降水模拟 辐射传输方案 西风急流 表面加热异常 温度模拟 水汽输送 数值研究 年代际异常 夏季 变化趋势 区域气候模式 亚洲极涡 中国夏季降水 中国东部降水 东亚西风急流 东亚环流 东亚副热带西风急流
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
科研热词 大气环流 高空急流 热力条件 海表温度 江淮出梅 水汽输送 数值模拟 北太平洋 动量输送 初夏至盛夏变化特征 亚洲-太平洋涛动 中尺度 东亚副热带西风急流 7月东亚高空急流
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词 瞬变波 急流北跳 急流中心西移 发生早晚 东亚高空西风急流 ep通量 温带急流 海温异常 春季长江中下游降水 季节转换时期 季节变率 大气环流 副热带急流 前兆信号 准定常行星波 低温雨雪冰冻 东亚环流
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
北大西洋涛动的特征及其对东亚地区气候的影响
Advances in Marine Sciences 海洋科学前沿, 2021, 8(1), 1-10Published Online March 2021 in Hans. /journal/amshttps:///10.12677/ams.2021.81001北大西洋涛动的特征及其对东亚地区气候的影响汪迁迁1,21成都信息工程大学大气科学学院，四川成都2象辑知源(武汉)科技有限公司，湖北武汉收稿日期：2020年6月25日；录用日期：2021年1月10日；发布日期：2021年3月10日摘要本文利用NCEP/NCAR近70年(1948~2020年)的海平面气压、气温、位势高度等再分析资料和GPCP近50年(1979~2020年)全球月平均降水资料，讨论了北大西洋涛动及其正负相位转换过程的基本特征，研究表明：NAO全年均存在但在冬季最强，且NAO正负相位的转换对东亚大气环流形式有着显著影响。
采用相关分析和合成分析方法，对冬夏两季的NAO与东亚地区的环流形势、冬季气温和夏季降水进行研究，发现北大西洋涛动与东亚地区的气候有着明显的相关性，且因季节不同，对冬夏两季东亚地区的气候影响也不同。
当北大西洋涛动表现较强时，东亚冬季风偏弱，夏季风偏强，东亚地区冬季气温整体偏高，夏季东亚北部地区降水偏多，南部及西南部降水偏少；反之，当北大西洋涛动较弱时，东亚冬季风偏强，夏季风偏弱，东亚冬季气温偏低，夏季东亚北部地区降水偏少，南部偏多。
关键词北大西洋涛动，相位转换，NAO指数，东亚地区气候Characteristics of the North AtlanticOscillation and Its Impact onEast AsiaQianqian Wang1,21School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu Sichuan2Xiangji Zhiyuan (Wuhan) Technology Co., Ltd., Wuhan HubeiReceived: Jun. 25th, 2020; accepted: Jan. 10th, 2021; published: Mar. 10th, 2021汪迁迁Abstract In order to further study the characteristics of the North Atlantic Oscillation (NAO) and its influ-ence on East Asia, this paper discusses the basic features of the North Atlantic Oscillation and its positive and negative phases conversion process by using the monthly average reanalysis data of sea level pressure, temperature and potential height of NCEP/NCAR in the past 70 years (1948~2020) and the global monthly average precipitation data of GPCP in the past 50 years (1979~2020). Re-search shows that NAO exists all year round but performs best in winter, and the phase conversion of NAO has significant effects on the atmospheric circulation in East Asia. After that, we used cor-relation analysis and synthetic analysis methods to study the relationship between NAO and the circulation situation in East Asia, winter temperature and summer precipitation in the different seasons. The results show that there is a significant correlation between the North Atlantic Oscil-lation and the climate of East Asia, and its influence performed quite differently in winter and summer. When the North Atlantic Oscillation is strong, the East Asian winter monsoon is weak and the summer monsoon is strong. The overall winter temperature in East Asia is relatively high. In summer, there is more precipitation in the northern part of East Asia and less precipitation in the south and southwest; conversely, when the North Atlantic Oscillation is weak, the East Asian win-ter monsoon is strong, the summer monsoon is weak, the East Asian winter temperature is rela-tively low, and in summer the northern part of East Asia has less precipitation and the southern part is more. KeywordsNorth Atlantic Oscillation, Phase Conversion, NAO Index, Climate in East AsiaCopyright © 2021 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言近年来，越来越多的人们开始关注NAO 对各个国家及地区气候要素的影响，特别是2000年以后，北大西洋洋面和其东部邻近地区的温度上升趋势逐渐加强。
亚洲区域海—陆—气相互作用对全球和亚洲气候变化的作用研究进展
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ８ ７ ８ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ － ９ ８ ９ ５ ． ２ ０ １ ２ ． １ ２ ３ ２ ２ ．Ｌ ｉ Ｊ ｉ ａ ｎ ｐ ｉ ｎ ｇ ， Ｒ ｅ ｎ Ｒ ｏ ｎ ｇ ｃ ａ ｉ ， Ｑｉ Ｙ ｉ ｑ ｕ ａ ｎ ， ｅ ｔ ａ １ ． ２ ０ １ ３ ． Ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ａ ｉ ｒ － ｌ ａ ｎ ｄ － ｓ ｅ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｎ ｉ Ａｓ ｉ ａ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｒ ｏ ｌ ｅ ｉ ｎ
的东亚夏季风预测模 型、基于南半 球环状模 的东 亚气 候预测模型等 ，为业务部 门提供 了重要参考 。关于观 测方
面 ，项 目在亚洲 区域海气补充观测和海洋资料 同化方面也取得突出进 展，成功进行 了南海 １ ８ 。 Ｎ 断面海洋综合观 测 ，为形成我 国第一条南海断面长期海气观测打下了基 础。在 国际合作方面 ，项 目还继续推 动和领 导了 “ 亚洲季
第３ ７卷 第 ２期 ２ ０ １ ３年 ３月
大
气
科
学
Ｖ． ｏ ｌ ＿３ ７ ．Ｎｏ ．２ Ｍａ ｒ ．２ ０ １ ３
Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ
李 建 平 ，任 荣 彩 ， 齐 义 泉 ， 等 ．２ ０ １ ３ ．亚 洲 区 域 海一 陆 一 气 相 互 作 用 对 全 球 和 亚 洲 气 候 变 化 的 作 用 研 究 进 展 ［ Ｊ ］ ．大 气 科 学 ，３ ７（ ２ ） ：５ １ ８ － ５ ３ ８ ，
Ｊ Ｉ ＡＮ Ｇ Ｚｈ ｉ ｈ ｏ ｎ ｇ ， ＤＵＡＮ Ｗａ ｎ ｓ ｕ ｏ ， ＹＵ Ｆ ｅ ｉ ， ａ ｎ ｄ Ｙ ＡＮＧ Ｙｏ ｎ ｇ ｚ ｅ ｎ ｇ
厄尔尼诺与南方涛动
厄尔尼诺与南方涛动自然界中存在着各种复杂而神奇的现象。
其中，厄尔尼诺和南方涛动就是地球气候系统中两个重要的现象。
本文将就厄尔尼诺和南方涛动进行全面的介绍和分析。
一、厄尔尼诺厄尔尼诺是指赤道太平洋海水温度异常升高并持续一段时间的现象。
这种现象一般在每2-7年内重复一次。
厄尔尼诺现象的出现会对全球气候产生广泛而深远的影响。
1. 厄尔尼诺的形成厄尔尼诺的形成与赤道太平洋海水温度的周期性变化密切相关。
在正常年份，赤道太平洋海水温分布呈现出“冷水湾”和“暖水湾”的交替。
而在厄尔尼诺现象发生时，暖水湾的温度升高，使太平洋海水温度畸高。
2. 厄尔尼诺的影响厄尔尼诺现象对全球气候造成的影响是多方面的。
首先，厄尔尼诺会引起赤道附近的大气环流异常，影响到亚洲、非洲等地的降水分布。
其次，由于厄尔尼诺引起的海温升高，会对渔业资源、珊瑚礁生态等产生重大的影响。
此外，厄尔尼诺还可能引发极端天气事件，如洪涝、干旱、风暴等。
二、南方涛动南方涛动（Southern Oscillation）是指赤道东太平洋和印度洋之间的大气压力异常变化的现象。
与厄尔尼诺现象相对应的是拉尼娜现象，该现象也是由南方涛动引起的。
1.南方涛动的形成南方涛动的形成和赤道太平洋的气候变化密切相关。
在正常情况下，赤道东太平洋和印度洋之间的压力分布呈现出正常的气压梯度。
而在南方涛动现象发生时，赤道东太平洋的大气压力下降，气压梯度减小。
2.南方涛动的影响南方涛动对全球气候也有着重要的影响。
南方涛动的异常变化会导致全球大气环流发生紊乱，影响到全球范围内的降水和气温。
此外，南方涛动还会引起洋流变化，进而对渔业资源的分布和数量产生影响。
三、厄尔尼诺与南方涛动的关系厄尔尼诺与南方涛动是紧密相关的。
当赤道太平洋海水温度异常升高时，厄尔尼诺现象会引起南方涛动异常变化，反之亦然。
两者之间的相互作用使得全球气候发生复杂的异常变化，影响到人类社会和自然系统。
结论综上所述，厄尔尼诺和南方涛动是地球气候系统中两个重要的现象。
西北太平洋热带气旋气候变化的若干研究进展
大 气 科 学 学 报
Ｔｒ ａ ｎｓ ａ ｃ ｉ ｔ ｏ ｎｓ ｏ ｆ Ａｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈｅ ｉｃ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ ｓ
ＶＯ １ ． ３ ６ ＮＯ ． ４ Ａｕ ｇ． ２ ０１ ３
陶丽 ， 靳甜甜 ， 濮梅娟 ， 等． ２ ０ １ ３ ． 西北太平 洋热带气旋气候变化 的若干研究进展［ Ｊ ］ ． 大气科学学报 ， ３ ６ （ ４） ： ０ ４ － ５ １ ２
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｈ ｉ ｓ Ｐａ ｐ ｅ ｒ ｓ ｕ ｍｍａ ｒ ｉ ｚ ｅ ｓ ｈｅ ｔ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｒ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ ｏ ｎ ｓ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ， ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｎｎ ａ ｕ ａ ｌ ａ ｎｄ ｉ ｎ — ｔ ｅ ｒ ｄ ｅ ｃ ａ ｄ ａ ｌ ｖａ ｉａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｏｆ ｔ ｒ ｏ ｐ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｙ ｃ ｌ ｏ ｎｅ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｏ ｖ ｅ ｒ ｗｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｐａ ｃ ｉ ｉｃ ｔ ．Ｉ ｔ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｓ ｈｅ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ
ｏ ｆ ｔ ｒ ｏ ｐ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｙ ｃ ｌ ｏ ｎ ｅ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ｗｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｐａ ｃ ｉ ｉｃ ｆ Ｔ Ａ０ Ｌ ｉ ． 儿 Ｎ Ｔ ｉ ａ ｎ — ｔ ｉ ａ ｎ ， Ｐ Ｕ Ｍｅ ｉ － ｊ ｕ ａ ｎ ， Ｘ Ｉ Ａ Ｙ ｉ ｎ ｇ
（ ｑ ｕ ａ ｓ ｉ — ｂ ｉ ｅ ｎ ｎ ｉ ａ ｌ ｏ ｓ ｃ ｉ ｌ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ）ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｒ ｏ ｐ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｙ ｃ ｌ ｏ ｎ ｅ ａ ｓ ｗｅ ｌ ｌ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｄ ｅ ｃ ａ ｄ ａ ｌ ｖ ａ ｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ
近50年我国台风登陆的时空分布特征分析
48引言台风灾害是最具破坏力的自然灾害之一，全球每年死于台风的人数约2万～3万人，据2021年5月12日正式上线的“全球灾害数据平台（中文版）”平台统计，2020年和2021年全球范围内风暴（台风、飓风）造成的直接经济损失远超其他各类自然灾害，占比超过自然灾害总损失的一半。
中国东临西北太平洋，这里不仅是世界上热带气旋生成数量最多的海域，也是唯一一个一年四季都能观测到热带气旋活动的海域，近十年，每年约10个台风登陆我国，造成的年均直接经济损失高达634亿元。
20世纪90年代前，台风登陆研究是台风路径研究的分支，但台风往往是在登陆阶段由台风大风、暴雨和风暴潮致灾成害。
因此，独立开展台风登陆问题研究极具现实意义。
台风登陆问题研究受到了国内外学者关注，取得了许多研究成果。
例如，有关台风登陆影响因素的研究表明，厄尔尼诺、北极涛动、ENSO 循环、西北太平洋暖池的海温变化、热带大气的季节内震荡、南极涛动、亚洲—太平洋涛动、全球变暖等均会直接或间接地影响台风登陆。
有关台风登陆频次、强度、登陆地点等的研究表明，中国台风登陆数量下降但维持时间上升，强度呈现弱减少、强增多，登陆地点呈现向东以及向北偏移的现象。
已有研究表明台风在我国的登陆具有明显的时空分布特征，但是，近几年有关台风登陆时空分布特征研究较少，更鲜有研究分析夏、秋台风登陆的时空分布特征，大部分学者较多关注台风结构和强度变化、登陆后强降水和强风等天气学近50年我国台风登陆的时空分布特征分析马运佳 颜小龙 张婧 高子钰 杨雨蒙 李伊娜马运佳，曲阜师范大学讲师，北京师范大学减灾与应急管理研究院自然灾害学博士。
长期从事社区减灾、灾害风险管理和灾害避难所选址优化研究工作，近年来主持“试点县及全国综合减灾能力评估”“地震灾害应急避难场所补充选址优化研究——以山东省日照市主城区为例”等科研课题，发表论文20余篇，其中第一作者或通讯作者论文10余篇。
49方面的研究。
然而，掌握台风登陆的时空规律对于完善我国的防灾减灾系统具有十分重要的意义。