李忠贤，何鹏，倪东鸿，曾刚，邓伟涛

(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，江苏南京210044)

0 引言

北太平洋涛动(North Pacific Oscillation，NPO)是指北太平洋阿留申群岛附近和夏威夷群岛附近南北气压差反相变化的大气遥相关模态(Walker，1924;Walker and Bliss，1932)。冬季NPO是冬季北太平洋大气环流年际变化的主要模态之一(Kutzbach，1970;Rogers，1979)。Linkin and Nigam(2008)研究表明，冬季NPO变化对太平洋西北部和北美地区冬季气温及降水具有重要影响，其影响甚至超过了 PNA(Pacific-North America)或者 ENSO(El Nino-Southern Oscillation)的贡献。冬季NPO年际变化与中国气候关系密切(Wang et al．，2007)。郭冬和孙照渤(2004)研究指出，NPO正位相年，东亚冬季风偏弱，中国气温普遍偏高，长江中下游地区降水偏少，而华南降水偏多;NPO负位相年，东亚冬季风偏强，中国气温普遍偏低、降水偏少。王林等(2011)认为，前期冬季NPO年际变化与中国春季气候异常存在紧密联系，若冬季NPO处于正(负)位相，则在随后的春季，中国西南部和北方大范围地区的气温会显著偏高(低)，而西北地区的降水会显著增加(减少)。此外，前期冬季NPO年际变化与中国夏季降水分布存在密切联系(赵振国和廖荃荪，1992;张静等，2007;周波涛和夏冬冬，2013);前期冬季NPO与中国淮河流域夏季降水异常呈明显的负相关关系(张静等，2007)。可见，冬季NPO年际变化对中国短期气候异常具有非常重要的影响。因此，提高气候模式对冬季NPO年际变化的模拟和预测能力具有重要意义。

国内外学者往往利用观测海表温度(sea surface temperature，SST)驱动大气环流模式(atmosphere general circulation model，AGCM)的试验，即所谓的AMIP(大气环流模式比较计划)数值试验，来模拟大气环流年际变化(Scaife et al．，2009;Zhou et al．，2009a，2009b;Zhou and Zou，2010)。AGCM 对 SST的响应依赖于海气湍流热通量的准确描述(Webster and Lukas，1992;刘晓娟等，2011)。在当前各类AGCM中，通常是采用总体空气动力学公式方法来计算海气湍流热通量(赵鸣和曾旭斌，2000)，该方法不考虑次网格尺度的对流运动引起的阵风对海气湍流热通量的贡献(阵风效应)，因而导致AGCM模拟的海气湍流热通量存在明显的偏差(Brunke et al．，2003)，影响了模式对大气环流年际变化的模拟能力(Gleckler and Randall，1996)。考虑了阵风效应后，欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式对大气环流异常年际变化的模拟效果得到明显改善(Miller et al．，1992)。李忠贤等(2009，2010，2011)将阵风效应分别引入到美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research，NCAR)的CAM3(Community Atmosphere Model Version 3)和中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG/IAP)发展的大气环流格点模式(GAMIL1.0)的海气湍流热通量参数化方案中，结果表明，引入阵风效应后，CAM3和GAMIL1.0模式对热带降水年际变化的模拟能力得到明显提高，凝结潜热对大气的加热作用更趋合理，模式对大气环流异常年际变化的模拟能力有了很大提高。那么，阵风效应对冬季NPO年际变化的模拟效果会有怎样的影响?其影响的途径是什么?为此，本文拟通过在CAM5模式的海气湍流热通量参数化方案中引入阵风效应，对比分析引入阵风效应前后，模式对冬季NPO年际变化模拟效果的差异，并揭示其机理。

1 资料和方法及试验设计

1．1 资料和方法

本文所用资料有:1)欧洲中期天气预报中心再分析资料(ERA-40)的逐月海平面气压场和1 000 hPa 风场(Uppala et al．，2005);2)NOAA extended reconstructed SST月平均的海表温度场资料(Smith and Reynolds，2004);3)Objectively Analyzed air-sea Fluxes(OAFlux)月平均的海气湍流热通量(含感热和潜热通量)资料(Yu and Weller，2007)。上述资料的时间跨度均为1979年1月至2000年12月。为了便于论述，将上述资料称之为观测资料。文中冬季指当年12月—次年2月(如1979年冬季指1979年 12月—1980年 2月)。文中 NPO指数(NPOI，INPO)定义为冬季 SLP(sea level pressure，海平面气压)场上 NPO的两个中心位置(王林等，2011)的海平面气压标准化距平之差，即

其中:p*表示SLP的标准化距平。

本文采用的方法主要有一元线性回归分析、相关分析等统计方法。

1．2 试验设计

CAM5模式是NCAR发展的最新一代的全球大气环流模式(Neale et al．，2012)，该模式被广泛应用于气候模拟研究等领域(邹松佐等，2012)。在CAM5中，海气湍流热通量参数化方案采用总体空气动力学公式方法，即

其中:H为感热通量;E为潜热通量。通过参数化方法(Zeng et al．，2002)，本文将阵风效应引入到CAM5的海气湍流热通量参数化方案中。具体做法是:用包含边界层自由对流引起阵风Ug的表面风速S替换感热和潜热通量计算公式中的U，具体的计算公式为:

其中:β为对流速度系数，取为0.65;g是重力加速度;zi为模式的边界层高度;θv为模式最底层大气的虚位温;w为海表湍流浮力通量。

本文利用观测海温驱动CAM5模式进行两组数值试验。两组试验均从1979年1月积分至2000年12月，其唯一的差别是海气湍流热通量参数化方案分别采用CAM5模式原始方案(未考虑阵风效应)和引入阵风效应的方案。为了叙述方便，本文将两组试验分别命名为CAM5_O和CAM5_R。

2 结果分析

图1为观测和模拟的1979—1999年冬季NPOI年际变化。图1表明，CAM5模式(CAM5_O)对冬季NPOI年际变化的模拟结果并不理想，在1979—1999年期间，CAM5_O模拟的冬季NPO位相与ERA-40资料相反的年份共有7 a，而CAM5_R模拟结果与ERA-40资料相反的年份仅有4 a。计算表明，CAM5_O和CAM5_R模拟的1979—1999年冬季NPOI与观测资料的相关系数分别为0.09和0.57，后者通过了置信度为99%的显著性检验。可见，引入阵风效应后，CAM5模式对冬季NPO年际变化的模拟性能有了明显改善。

将观测和模拟的冬季SLP场异常分别向观测的NPOI标准化时间序列做回归分析，结果见图2。由图2a可见，在观测资料中，位于阿留申群岛西北侧的NPO北部中心的回归系数为－3 hPa，位于北太平洋中纬度30～40°N的NPO南部中心的回归系数为2 hPa，呈现出典型的NPO的空间分布形态。由图2b可见，不考虑阵风效应，CAM5模式不能模拟出NPO的空间分布。由图2c可见，引入阵风效应后，CAM5模式基本上模拟出了NPO的空间分布;CAM5_R模拟的NPO北部中心的回归系数为－2 hPa，NPO南部中心的回归系数为1 hPa，但相对ERA-40资料而言，CAM5_R模拟的NPO的两个中心强度偏弱，且NPO南部中心的位置偏南。

图3a为观测的1979—1999年冬季气候平均的1 000 hPa风场。可见，在阿留申群岛附近为气旋式环流，30～50°N 为偏西风，0～20°N 为偏东信风。图3b给出了1979—1999年冬季1 000 hPa风场异常与ERA-40资料NPOI标准化时间序列的回归系数分布。可见，当NPO处于正(负)位相时，NPO北部中心附近为异常的气旋式(反气旋式)环流，NPO南部中心附近为异常的反气旋式(气旋式)环流，副热带地区的偏东风加强(减弱)，北太平洋西部25～35°N 的西风减弱(加强)、40 ～50°N 的西风加强(减弱)。冬季NPO异常引起的风场变化将改变北太平洋地区的海表风速大小和海表热通量异常，从而引起SST的变化(Linkin and Nigam，2008)。

图1 1979—1999年冬季NPOI年际变化(柱状线:ERA-40资料;虚线:CAM5_O模拟;实线:CAM5_R模拟)Fig．1 Interannual variation of winter(DJF)NPOI during 1979—1999(bar:ERA-40 data;dash line:CAM5_O simulations;solid line:CAM5_R simulations)

图4给出了观测的冬季SSTA(SST anomaly，海表温度异常)和海表湍流热通量异常与ERA-40资料NPOI的相关系数分布。由图4可见，在观测资料中，冬季NPOI与阿留申群岛南侧及西南侧海域的SSTA(海表湍流热通量异常)呈明显的负(正)相关关系，与黑潮及其续流区的SSTA(海表湍流热通量异常)呈显著的正(负)相关关系，与北太平洋副热带地区和北太平洋东部地区的SSTA(海表湍流热通量异常)呈显著的负(正)相关关系。结合图3和图4可知，冬季NPO异常可以通过影响低层大气风场来改变海表湍流热通量异常，进而对北太平洋的SSTA产生影响。关于冬季大气对海洋的驱动作用，在北太平洋和大西洋中高纬度，二者有相似之处(周天军，2003;周天军等，2006a，2006b)。张学洪等(1998)的研究结果表明，冬季热带外海洋上的海气相互作用主要表现为大气对海洋的强迫作用。李博等(2011)的研究进一步指出，在冬季热带外北太平洋上，大尺度的大气环流异常通过影响海表湍流热通量来决定SST的变率。这与本文的研究结果相吻合。

图2 冬季SLP异常与ERA-40资料NPOI标准化时间序列的回归系数分布(单位:hPa) a．ERA-40资料;b．CAM5_O 模拟结果;c．CAM5_R模拟结果Fig．2 Regression coefficients of winter SLP anomaly to the normalized winter NPOI calculated from ERA-40 data(units:hPa) a．ERA-40 data;b．CAM5_O simulations;c．CAM5_R simulations

黄荣辉(1985)研究指出，冬季热带太平洋海表温度异常增暖(变冷)将会使海洋向大气的感热和潜热输送增加(减少)，使得低纬度热源得到加强(减弱)。冬季低纬度热源异常将对北半球中高纬度对流层大气环流的异常起很大作用(黄荣辉，1986)。由图4可见，在观测资料中，冬季热带东太平洋SSTA和海表湍流热通量异常与NPOI均存在较好的正相关关系，热带东太平洋(90～100°W，10～15°N)的SSTA和海表湍流热通量异常与NPOI的相关系数分别为0.43和0.47，且分别通过了置信度为95%和98%的显著性检验，说明冬季热带东太平洋SSTA和海表湍流热通量异常对NPO年际变化具有重要影响。此外，冬季热带东太平洋SSTA与观测的海表湍流热通量异常的相关系数为0.38，通过了置信度为90%的显著性检验，表明热带东太平洋SST异常增暖(变冷)将引起海表湍流热通量增加(减少)。综上所述，冬季热带东太平洋海表温度异常通过影响海表湍流热通量异常，对NPO年际变化产生影响。

图5为观测的SLP异常与热带东太平洋海表湍流热通量异常标准化时间序列的回归系数分布。SLP场的回归系数分布(图5)与图2a类似，呈现出典型的NPO的空间结构模态，表明热带东太平洋海表湍流热通量异常对NPO异常具有重要影响。因此，热带东太平洋海表湍流热通量异常的模拟效果将直接影响模式对NPO异常的模拟能力。

图3 ERA-40资料1979—1999年冬季气候平均的1 000 hPa风场(a)和冬季1 000 hPa风场异常与ERA-40资料NPOI标准化时间序列的回归系数分布(b)(单位:m·s－1)Fig．3 (a)Climatology of ERA-40 1 000 hPa wind vector in winter from 1979 to 1999 and(b)regression coefficients of ERA-40 1 000 hPa wind vector anomaly to the normalized winter NPOI calculated from ERA-40 data(units:m·s－1)

图6为观测和模拟的1979—1999年冬季热带东太平洋(90～100°W，10～15°N)海表湍流热通量异常的年际变化。由图6可见，相对OAFlux资料结果，CAM5模式模拟的冬季热带东太平洋海表湍流热通量异常的振幅偏大。CAM5_O和CAM5_R模拟的1979—1999年冬季热带东太平洋海表湍流热通量异常与观测资料的相关系数分别为0.38和0.62，后者通过了置信度为99%的显著性检验。可见，引入阵风效应后，CAM5模式对冬季热带东太平洋海表湍流热通量异常年际变化的模拟性能有了显著提高，使得模式对冬季NPO年际变化的模拟效果得到明显改善。

3 结论

本文利用1979年1月至2000年12月观测海温资料驱动NCAR CAM5模式进行了两组数值试验，试验中海气湍流热通量参数化方案分别为CAM5的原始方案(未考虑阵风效应)和引入阵风效应的方案，比较两组数值试验中冬季NPO空间结构和年际变化的差异，分析阵风效应对冬季NPO年际变化模拟效果的影响，得到如下结论:

1)CAM5模式对冬季NPO的空间结构和年际变化的模拟性能较差，引入阵风效应后，模式基本上模拟出了冬季NPO的空间结构和年际变化。引入阵风效应前、后，模式模拟的1979—1999年冬季NPO指数序列与ERA-40资料结果的相关系数由0.09提高到0.57，后者通过了置信度为99%的显著性检验。

图4 冬季SSTA(a)和OAFlux资料海表湍流热通量异常(b)与ERA-40资料NPOI的相关系数分布(阴影区表示通过了置信度为95%的显著性检验)Fig．4 Correlation coefficients of(a)SSTA and(b)OAFlux sea surface turbulent heat flux anomaly in winter with NPOI calculated by the ERA-40 data(the shaded regions are statistically significant at the confidence level of 95%)

图5 ERA-40资料冬季SLP异常与OAFlux资料冬季热带东太平洋海表湍流热通量异常标准化时间序列的回归系数分布(单位:hPa)Fig．5 Regression coefficients of ERA-40 winter SLP anomaly to the normalized OAFlux winter sea surface turbulent heat flux anomaly in the eastern tropical Pacific(units:hPa)

2)观测资料分析表明，冬季热带东太平洋海表温度异常通过影响海表湍流热通量异常，对NPO年际变化产生影响。引入阵风效应后，模式模拟的1979—1999年冬季热带东太平洋海表湍流热通量异常与OAFlux资料结果的相关系数由0.38提高到0.62，后者通过了置信度为99%的显著性检验。因此，引入阵风效应后，CAM5模式模拟的冬季热带东太平洋海表湍流热通量异常更趋合理，使得模式对冬季NPO年际变化的模拟能力得到提高。

本文通过在CAM5模式海气湍流热通量参数化方案中引入阵风效应，使得模式模拟的热带东太平洋海表湍流热通量异常年际变化得到改善，进而提高了模式对冬季NPO年际变化的模拟能力。与观测资料相比，引入阵风效应后，模式模拟的热带东太平洋海表湍流热通量异常的振幅偏大，这可能与本文所采用的阵风参数化方案等有关，今后有必要针对不同的阵风参数化方案(Zeng et al．，2002)进行深入研究。

图6 1979—1999年冬季热带东太平洋海表湍流热通量异常的年际变化(单位:W·m－2;柱状线:OAFlux资料;虚线:CAM5_O模拟;实线:CAM5_R模拟)Fig．6 Interannual variation of winter sea surface turbulent heat flux anomaly in the eastern tropical Pacific during 1979—1999(units:W·m－2;bar:OAFlux data;dash line:CAM5_O simulations;solid line:CAM5_R simulations)

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