北太平洋SST(1980-1992)的EOF分解及初步分析
冬季北太平洋海温主模态在1990年前后调整及其成因初探

冬季北太平洋海温主模态在1990年前后调整及其成因初探刘凯;祝从文【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】The Pacific Decadal Oscillation (PDO) and North Pacific Gyre Oscillation (NPGO) are generally referred to as the first two EOF modes of Sea Surface Temperature (SST) in the North Pacific (20°–60°N, 120°E–120°W). In the present study, the authors compared the first two EOF modes of winter SST anomalies in North Pacific for the period before and after 1990. Based on the impacts of key regional SST changes, the North Pacific Oscillation (NPO), Central Pacific Warming (CPW), as well as Artic Oscillation (AO), the authors discuss the possible causes of the first mode of the NPGO after 1990. Our results suggest that before 1990, the first two EOF modes of SST exhibit the PDO and NPGO pattern, respectively. However, after 1990 the center of the maximal load of the first EOF tilts to the dateline, and gives rises to positive SST anomalies north of 40°N, resulting in a negative phase of NPGO; meanwhile, the previous NPGO changes from a dipole pattern to the triple mode. Analyses suggest that the negative correlation between the changes of SST in the northern (44°–49°N, 151°–177°W) and central (28°–36°N, 152°–178°W) North Pacific could have resulted in the internal shift of the dominant SST modes after 1990. Evidence shows that the NPO played an important external forcing inenhancing the NPGO after 1990. Based on wind-driven oceanic current theory, the increased amplitude of NPO in Sea Level Pressure (SLP) may intensify the polar gradient of th e SLP along 45°N, enhancing the zonal sea surface winds, and causing the NPGO mode to prevail after 1990. The increase in CPW and AO may have enhanced the NPO by intensifying the southern and northern branch of the NPO in Hawaii and Alaska after 1990, but there is no evidence to show that both these factors were closely related to the NPO before 1990.%太平洋年代际振荡(PDO)和北太平洋涡旋振荡(NPGO)是北太平洋(20°~60°N,120°E~120°W)海温(SST)的EOF 前两个模态,本文通过比较1990年前后北太平洋冬季SST EOF前两个模态,揭示了PDO和NPGO在1990年前后特征,并从关键区海温变化、北太平洋涛动(NPO)、赤道太平洋中部变暖(CPW)和北极涛动(AO)的影响,揭示了北太平洋主模态在1990年之后调整的成因。
近千年的大气涛动

1 20用 葡 萄 牙 的 Lisbon 与 冰 岛 Stykkishomur/Reykjavik 的标准化海平面气压差表征 NAO[5].
2.4 ENSO 变率
Fowler 和 Boswuk[21]研究了近 500 年 ENSO 的变 率. 发生 El Niño 时, 新西兰树轮宽, 发生 La Niña 时 树轮窄. 所以, 树轮可以很好地反映 ENSO 的变率. 近百年根据树轮建立的 31 a 年标准差序列与 SOI 序 列的标准差变化趋势十分一致, 20 世纪中前期有一个 变率谷值, 20 世纪初及后期变率最高. Wang 等人[8]曾 重建了近 500 年 ENSO 序列. 根据这个序列所做的 31 a 标准差与 Fowler 和 Boswnk 的结果相似. 两者之间的
1.3 四大涛动的相对独立性
图 2 给出了四大涛动所分别能解释的海平面气 压方差[13]. 可以看出, 每个涛动影响的地理范围基 本不重合. 这与 20 世纪 30 年代 Walker 最早提出涛 动定义时的概念是一致的. Walker“世界天气”研究的 目的就是要找到控制一个地区气候的环流机制, 而 且很明确地指出, NAO 与 NPO 基本上是彼此独立的.
2 近千年的大气涛动
2.1 资料
近来有不少大气涛动的重建序列发表, 有的长 度达到千年. 这里仅采用 4 个达到千年的序列.
图 1 1900~2000 年经标准化的涛动指数的年距平序列
实曲线为 11 点滤波曲线
表 1 1900~2000 年大气涛动年距平之间的交叉相关系数 a)
东亚夏季风环流系统多时间尺度演变特征

5月2候
10月 图6 亚洲夏季风爆发各个关键区降水和850hPa纬向风的时间-纬度剖面图
(a)中南半岛;(b)孟加拉湾;(c)南海;(d)印度次大陆 图中阴影表示降水大于6mm/day,等值线表示850hPa纬向风,粗的实线为零风速线。
5月3候
10初
5月4候
年代际变化 年际变化 季节变化 季节内
亚洲夏季风系统成员
多年平均6-8月200hPa距平风场(年代际)
A
C
多年平均6-8月500hPa高度距平(年代际)
-
+
多年平均6-8月850hPa距平风场(年代际)
C
A
盛夏(7月)东亚高空西风急流位置年代际变化
7月东亚高空西风急流位置指数标准化时间序列
谢谢!
Difference between 1980~1999 and 1951~1971 for Percent of JJA rainfall
夏季降水距平年代际变化(9年滑动平均)
(a)华北17个站
(c)华南15个站
(b)长江17个站Fra bibliotek(d)新疆8个
A
C
C
A
东亚夏季风降水年代际变异模态正、负异常年风场的距平合成图, 阴影区表示环流异常的Student t检验超过了0.05的信度检验。
3. 南海季风爆发
(5月4候)
4. 印度夏季风爆发 (6月2侯 )
5. 长江流域梅雨期开始 (6月3侯 )
6. 江淮流域梅雨结束 (7月3侯 )
30~122天滤 波的OLR逐侯
演变图,阴影 区为OLR的值 小于 -3W/m2
活跃区)。
印
4
20世纪80年代中期以来东亚大槽和东中国海海温关系的年代际减弱和成因分析

20世纪80年代中期以来东亚大槽和东中国海海温关系的年代际减弱和成因分析王国松;侯敏;李琰;牟林;尚建设;宋军;高佳;李程;李欢【摘要】基于HadlSST (Hadley Centre Sea-ice and Sea surface Temperature Data Set)的月平均海温(SST)资料,对1960-2012年中国近海冬季SST的长期变化趋势进行了详细分析.结果显示冬季SST经历了一个显著的升温过程,增幅达0.018℃/年,在80年代末期发生了显著的气候增暖过程.对东亚冬季风子系统与冬季东中国海SST关系的年代际变化进行了分析.结果发现在1960-2012年间,东亚冬季风5个关键子系统中,东亚大槽与东中国海冬季SST年际变率上关系最为密切.进一步研究发现,自20世纪80年代中期以来,东亚大槽和东中国海冬季SST都发生了明显的年代际变化,其中东亚大槽为年代际减弱,而东中国海冬季SST发生了年代际增暖.尽管1960-2012年间东亚大槽与东中国海冬季SST有显著的负相关关系,但这种统计相关在1989-2012年期间显著减弱.这种相关减弱的原因很可能是由于NPO (North Pacific Oscillation)的年代际变化背景下的东亚大槽的强度减弱有关.【期刊名称】《海洋通报》【年(卷),期】2016(035)006【总页数】8页(P649-656)【关键词】海温;东亚冬季风;东亚大槽;中国近海;年季变化【作者】王国松;侯敏;李琰;牟林;尚建设;宋军;高佳;李程;李欢【作者单位】国家海洋信息中心,天津300171;国家海洋局海洋-大气化学与全球变化重点实验室,福建厦门361005;天津市滨海新区气象局,天津300457;国家海洋信息中心,天津300171;国家海洋局海洋-大气化学与全球变化重点实验室,福建厦门361005;国家海洋信息中心,天津300171;山东省商河县气象局,山东济南251600;国家海洋信息中心,天津300171;国家海洋信息中心,天津300171;国家海洋信息中心,天津300171;国家海洋信息中心,天津300171【正文语种】中文【中图分类】P732.5从地理位置上看,渤、黄、东海紧密相连,海水交换频繁,因此东中国海SST长期变化有比较一致的趋势。
北太平洋SST涛动与华北夏季降水异常

北太平洋SST涛动与华北夏季降水异常
许乃猷
【期刊名称】《热带气象学报》
【年(卷),期】1993(000)001
【摘要】采用1951—1986年月平均北大平洋海表面温度(SST)、500hPa高度、副高特征量以及华北降水资料,分析了北太平洋SST涛动的时空特征及其与夏季副高、华北降水之间的关系,进而讨论了四月SST涛动偏强(弱)对八月副高偏强(弱)、副高脊线偏南(北)和华北降水偏弱(强)的影响过程.
【总页数】1页(P71)
【作者】许乃猷
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】P732.6
【相关文献】
1.北大西洋涛动对新疆夏季降水异常的影响 [J], 杨莲梅;张庆云
2.冬季各月北太平洋涛动的年际变化及其与我国降水异常的联系 [J], 李忠贤;何鹏
3.华北夏季降水异常与南太平洋夏季海表温度变化主要模态的可能联系 [J], 孙密娜;管兆勇;张蓬勃;曹舒娅
4.北太平洋涛动与淮河流域夏季降水异常的关系 [J], 张静;朱伟军;李忠贤
5.亚洲-太平洋涛动与中国南方地区1月降水异常的关系 [J], 刘舸;赵平;董才桂
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
冬季北太平洋风暴轴的年际型态及其与大气环流的关系

冬季北太平洋风暴轴的年际型态及其与大气环流的关系王娜;孙照渤【摘要】利用NCEP/NCAR再分析资料,运用31点带通数字滤波、线性相关和合成分析方法,研究了1961/1962-2010/2011年冬季北太平洋风暴轴西部、东部区域强度指数的年际演变特征,划分了风暴轴的典型型态,并进一步探讨了与同期北半球500 hPa位势高度场和SLP的关系.结果表明:风暴轴气候态的极大值区域位于中纬度北太平洋中西部,最大值点的频数集中区域和均方差分布的异常中心都有两个.风暴轴西部和东部区域强度指数(WI和EI)的年际演变具有独立性,典型型态可分为单、双中心型两类.WI(EI)指数与北半球500 hPa位势高度场的相关分布类似于WP(PNA)遥相关型;单中心型风暴轴偏强时,极涡南扩,平均槽加深;呈双中心型时,极涡明显偏西.WI(EI)指数与SLP的相关分布类似于NPO(NAO)遥相关型;单中心型风暴轴偏强(弱)时,SLP距平场呈AO遥相关型的正(负)异常位相.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2014(037)002【总页数】13页(P175-187)【关键词】风暴轴;北太平洋;年际变化;大气环流;冬季【作者】王娜;孙照渤【作者单位】气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;山东省气候中心,山东济南250000;气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】P4470 引言风暴轴指天气尺度(2.5~6 d)瞬变涡动最强烈的区域,又代表天气尺度瞬变波本身,北半球最显著的两支风暴轴与中高纬北太平洋和北大西洋海域相对应。
风暴轴的强度、位置及热量和动量的经向输送等对大气环流维持及天气、气候变化具有重要作用。
20世纪70年代末Blackmon(1976)首次发现风暴轴。
之后,Trenberth(1981)发现风暴轴在南、北半球均存在,但特征有所差异。
近百余年来西北太平洋SST长期变化趋势研究

近百余年来西北太平洋SST长期变化趋势研究苏勤;郑崇伟;杨艳;陈晓斌【摘要】利用来自英国气象局Hadley中心的海表温度(SST-Sea Surface Temperature)资料,计算了近百余年来(1870-2010年)西北太平洋SST的整体变化趋势、变化趋势的区域性差异、季节性差异、变化周期、突变形势,结果表明:(1)近百余年来,西北太平洋的SST整体上以3.9×10-3℃/a的速度显著性逐年线性递增.在1870-1910年期间表现出缓慢的递减趋势,1910-1930年期间的SST为近百余年来的波谷,曲线走势非常平缓,1930年以后,SST持续性递增至今;(2)西北太平洋大部分海域的SST表现出显著性逐年线性递增趋势,近海的递增趋势强于大洋.近海的递增趋势基本都在3×10-3℃/a以上,福建和广东沿岸、台湾周边海域、琉球群岛-日本一带周边海域的递增趋势最为强劲,基本在9× 10-3 ℃/a以上,高值中心可达12× 10-3 ℃/a以上;仅在鄂霍次克海西部近海呈显著的递减趋势,-15× 10-3--9×10-3℃/a;(3)西北太平洋SST的变化趋势表现出较大的季节性差异,秋冬两季的递增趋势强于春夏两季.鄂霍次克海的SST在冬春两季表现出显著性递减趋势,在秋季则表现出显著性递增趋势,夏季为过渡季节;(4)西北太平洋海域的SST存在多种尺度的变化周期:具有显著的2.1-2.3年、2.6-3.0年、3.3-3.8年、4.1-4.3年、4.7-6.0年、6.9-9.0年的显著性交化周期,以及45年以上的长周期震荡.近百余年来,西北太平洋海域的SST并不存在显著的突变现象.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2014(031)002【总页数】6页(P50-55)【关键词】西北太平洋;海表温度;变化趋势;变化周期;突变现象【作者】苏勤;郑崇伟;杨艳;陈晓斌【作者单位】海洋出版社,北京100081;92538部队气象台,辽宁大连116041;海洋出版社,北京100081;92538部队气象台,辽宁大连116041【正文语种】中文【中图分类】P731.111 引言全球气候变化对人类的生产、生活、可持续发展有着重要影响,全球变暖导致的环境危机、资源危机越来越成为众多专家关注的热点。
与冬季北太平洋大范围海温异常相联系的海气特征

与冬季北太平洋大范围海温异常相联系的海气特征徐海明;崔梦雪【摘要】采用1948-2014年NCEP/NCAR大气再分析资料以及延伸重建海温资料,基于大气海洋间不同的主导关系对冬季北太平洋大范围海温异常进行分类,探究其相应的海气结构特征.结果表明:1)大气影响海洋的个例多于海洋影响大气的个例,即在冬季北太平洋大气强迫海洋占主要地位,但也存在海洋对大气的反馈作用.2)对于大气影响海洋而言,SST(Sea Surface Temperature)暖异常区上空主要伴随着东北—西南走向的相当正压高低压异常(东北高西南低),对应东南风异常以及显著的深厚暖异常,表现出相当正压暖/脊结构,冷异常情况与此相反.SST异常为净热通量异常与风速异常共同作用引起.3)对于海洋影响大气而言,在SST暖异常区上空西部为南北向高低压异常(北高南低),东部为低压异常,对应偏东风异常.在SST冷异常区上空为偶极型的南北向高低压异常(南高北低),对应偏西风异常;位势高度异常表现出相当正压结构且较大气影响海洋时相对偏弱,大气暖(冷)温度异常比较浅薄且主要局限于对流层低层.4)海洋温度结构异常主要表现为,在大气影响海洋时海温异常由表层下传,海洋影响大气时为上下一致的温度异常.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2018(041)003【总页数】14页(P330-343)【关键词】大范围海温异常;中纬度北太平洋;大气海洋特征;冬季【作者】徐海明;崔梦雪【作者单位】南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京210044;湖北省宜昌市气象局,湖北宜昌443000【正文语种】中文近年来,气候变化广受关注,海气相互作用是气候研究中的一个重要课题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
北太平洋SST(1980-1992)的EOF分解及初步分析 数据来源: 本文利用来自英国气象局Hadley气候预测和研究中心的HadISST海温资料,对北太平洋(20N-80N 130E-90W)1980至1992年156个月的SST进行研究,。本文选取下载了1870年1月至2011年3月的全球SST数据,数据格式为*cdf,分辨率为1°。以下给出了数据下载的途径和链接: ① 点击页面中心处蓝色“main data page”:
图1 ② 选择SST数据下载: 图2 数据处理: 本文选取下载了1870年1月至2011年3月的全球SST数据,数据格式为*cdf,数据名为, 截取北太平洋(20N-80N 130E-90W)1980年1月至1992年12月156个月份的SST数据进行经验正交函数(Empirical Othorgnal Function)分解,简记为EOF分解,得到该区域该时段的海温时空特征。 在编写Matlab程序过程中,应特别注意: ⑴剔除与其它站点相关系数小的站点的数据~简单的认为剔除陆地和冬季结冰点的数据; ⑵求距平值的协方差矩阵时,要进行逐月平均求距平,而不能是156个月的平均值,否则会导致第1模态的方差贡献率很大; ⑶当变量数m远大于观测样本数n时,导致协方差矩阵mRm=(nXm’)*(nXm)的阶数较大,可先求(nXm)*(nXm’)矩阵的特征值和特征向量,再求(nXm’)*(nXm)的特征值和特征向量,这叫做时空转换; ⑷M文件编写时要尽量减少循环量,提高运算速度; ⑸EOF分析能够有效地体现物理场主要信息,保留次要信息,并排除外来的随机干扰。 数据分析: 用主成分分析(Principal Component Analysis)的方法,即PCA对结果进行分析: 主成分分析是多元统计分析中一个非常重要的内容,它是一种从多个变量化为少数变量的统计方法。由于多个变量之间是相互影响的,它们之间的关系是非常复杂的,为简化分析又不损失信息,并提取它们之间相互关系的主要特征,主成分分析利用多个变量之间的相互关系构造一些新变量,这些新变量不仅能综合反映原来多个变量的信息,而且彼此之间是相互独立的,同时是按方差贡献大小排列的。方差贡献率小的变量通常规律性很差,其实际物理意义也不清晰,因此在实际分析过程中常常视为误差量或噪声而忽略,只取方差贡献率大的变量来研究,从而达到降维分析的目的。 通过对相应数据处理分析,前13个主成分的累积方差贡献率占总方差的,对前13个主模态的方差贡献率和累积方差贡献率列表格: 方差贡献率 累积方差贡献率 第1模态 第2模态 第3模态 第4模态 0. 第5模态 第6模态 0. 第7模态 第8模态 第9模态 第10模态 第11模态 第12模态 第13模态 图3 现仅列出北太平洋前5个主模态的空间分布填色图及时间序列,并对第1和第3模态进行分析: 北太平洋第1模态填色图及时间序列 图4 北太平洋第2模态填色图及时间序列 图5 北太平洋第3模态填色图及时间序列 图6 北太平洋第4模态填色图及时间序列 图7 北太平洋第5模态填色图及时间序列 图8 对第1主模态进行分析:
北太平洋洋流 图9 图10(a)
图10(b) 图10(a)是第1模态空间分布型,它解释海温场总方差的%,此型在北太平洋西、中部被一片强负值控制,负中心约在170°E,40°N和150°W,40°N附近,而北太平洋东部和北美沿岸为较弱的正值区,说明北太平洋西、中部海温与东部海温是反相关关系,负区与北太平洋西风漂流区(如图9)吻合。 由美国海洋学家斯蒂文•黑尔于1996年发现的太平洋年代际振荡(PDO)被科学研究的初步结果表明其与厄尔尼诺(El Niño)和拉尼娜(La Nina)现象有着极其密切的关系。该型可以反映和PDO有关的大尺度分布特征,因此这种分布型是全球海洋与大气相互作用的一个重要组成部分,它是北太平洋海温非季节变化的最重要的型式。 Monthly values for the PDO index: 1900—January2008 图11 图10(c) 观察发现图11(Monthly values for the PDO index: 1900—January2008)1980年至1992年时间段的指数和第1模态的时间序列图10(c)有很好的对应关系,可以验证北太平洋海表面温度第1模态空间分布型确实与PDO有很强的相关性。 资料显示,近100多年来,PDO已出现了两个完整的周期:第一周期的“冷位相”发生于1890年至1924年,而1925年至1946年为“暖位相”;第二周期的“冷位相”出现于1947年至1976年,1977年至90年代后期为“暖位相”。当PDO现象以“暖位相”形式出现时,北美大陆附近海面的水温就会异常升高,而北太平洋洋面温度却异常下降。并且,在20-30年的冷、暖位相中,会存在短期的反向指数。 由时间序列可知: 1980年至1988年底,时间序列指数基本为正值,说明图10(a)中蓝色区域海表面温度低于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温低于东部海温;1989年初至1992年初,时间序列指数为负值,说明10(a)中蓝色区域海表面温度高于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温高于东部海温。此分析和历史资料相吻合。
对第3主模态进行分析:
图12(a) 图11(a)是第3模态空间分布型,它解释海温场总方差的%,此型在北太平洋阿留申群岛南部被一片强正值控制,正值中心约在150°W,40°N附近,而其西南部和日本海海域为一片较强的负区与之相互补偿,其东南部北美洲沿岸为较弱的负值区,说明北太平洋中部海表面温度与东、西两侧海表面温度呈反相关。正、负中心基本上与北太平洋大气活动中心(阿留申低压与西太平洋高压)对应。表明正、负区域是海气相互作用最活跃的区域。查阅资料可知,这种模态的变化,对我国的天气与气候有明显的影响。
图12(b) 结合第3模态的时间序列可知: 1980年至1983年6月、1987年6月至1988年底及1990年,时间序列指数基本为负值,说明图10(a)中蓝色区域海表面温度高于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温高于东部海温;1983年7月至1987年初、1989年及1991年初至1992年底,时间序列指数为正值,说明10(a)中蓝色区域海表面温度低于红色区域海表面温度,即北太平洋西、中部海温高于东部海温。
总结: 本文通过对北太平洋1980年至1992年SST数据处理、EOF分解和初步分析,掌握了主成分分析、时空转换的原理和方法,提高了Matlab的编程和绘图技巧并对主模态和时间序列的分析进行了联系。在此过程中克服了很多困难,受益匪浅。但和很多同学相比,仍然有很大差距,将会更加虚心请教,刻苦钻研,以取得不断进步。 参考文献: [1]左军成.海洋水文环境要素的分析方法和预报 [2]胡基福.气象统计原理与方法 [3]黄嘉佑.气象统计分析与预报方法 [4]杜凌.海洋要素计算(2011)PPT [5]姜霞.气象统计原理与方法(2011)PPT
M文件: clear;clc;close all address='E:\oceanelement\'; fid=(address,'NC_NOWRITE'); sstid = (fid,'sst'); sst=(fid,sstid); % 读取nc格式数据 %************************************************************************** sst1=sst(1:90,11:70,1320:1475); % 选取所需要区域的数据 sst2=sst(311:360,11:70,1320:1475); sst3=zeros(140,60,156); sst3(90:-1:1,1:60,1:156)=sst1; sst3(140:-1:91,1:60,1:156)=sst2; sst=sst3; %************************************************************************** sst_area1=zeros(156,8400); % zeros全零数组 for i=1:156; squ=squeeze(sst(:,:,i)); % 执行该指令后sst数据转换为二维数组 sst_area1(i,:)=reshape(squ,1,8400); % 将数据转变为二维 end %************************************************************************** % 剔除与其它站点相关系数小的站点的数据~简单的认为剔除陆地和冬季结冰点的数据 sst_area1(sst_area1<-10000)=NaN; % 陆地和冰点的填充值为+30~将此值定义为NaN
% i=1; % for j=1:8400 % if sst_area1(i,j)== % sst_area1(i,j)=NaN; % 冰点的填充值为 % i=i+1; % end % end sst_nan=isnan(sst_area1);
i=0;
for j=1:8400 if sum(sst_nan(:,j))==0; i=i+1; sst_region(:,i)=sst_area1(:,j); end end %************************************************************************** % 求距平~注意季节的变换 X=zeros(size(sst_region)); % 学者给的程序