史良，丁瑞强，巢婧华

（1.兰州理工大学理学院，甘肃兰州730050；2.北京师范大学地理科学学部，北京100875；3.成都信息工程大学大气科学学院，四川成都610225）

1 前言

西 太平洋暖池（Western Pacific Warm Pool，WP）是全球大洋表层水温最高的海域，其海表温度常年维持在28 ℃以上，是全球大气运动最主要的热源地。该区域的海温异常变化对全球的天气和气候有重要的作用[1-5]，因此对于WP 的研究一直都是大气科学界的重要课题。通过近几十年来的研究，学界对WP 的认识已经取得了很大的进步。例如：有学者研究了影响WP 季节变化的动力机制，他们指出大气季节内振荡（Madden-Julian Oscillation，MJO）、西太平洋短波辐射和潜热通量、海表面风场等是WP 季节内变化的主要驱动机制[6-7]。同时，也有一些学者针对WP的季节变化对天气和气候带来的影响展开了研究。他们认为WP在维持暖异常状态的同时随季节的向东扩展，以及暖池次表层海温暖（冷）异常和海表面风应力的相互作用是导致厄尔尼诺与南方涛动（El Niño-Southern Oscillation，ENSO）发生和发展的一个必不可少的条件[8-11]。另外，有学者分别对ENSO 不同位相时期的西太暖池重心位置及偏移也做了定量研究，指出El Niño 时期，西太平洋暖池重心偏东；而La Niña 时期，重心则偏西，其南北差异并不明显[12]。除此之外，WP 也对中国华南前汛期降水、东亚夏季风和副热带高压有重要的影响[13-17]。

因为WP 的季节内变化会对天气和气候产生重要影响，那么，提供可靠的前期信号来预测西太平洋暖池面积（Western Pacific Area，WPA）的范围变化趋势和东边界（Western Pacific Eastern Boundary，WPEB）位置的变化，对于政府制定相应的预防政策就显得格外重要。最近有研究指出，北太平洋维多利亚模态（Victoria Mode，VM）[18,19]是海洋对前冬北太平洋涛动（North Pacific Oscillation，NPO）[20]强迫的海温延迟响应，其强度在北半球春季达到最大。VM 还充当了海洋桥的作用，通过季节足迹机制（Seasonal Footprinting Mechanism，SFM）[21]、风-蒸发-海表温度反馈机制（Wind-Evaporation-Sea Surface Temperature，WES）[22]以及纬向风充电机制（Trade-Wind Charging，TWC）[23]在夏季赤道中太平洋产生异常暖海温，同时在西赤道太平洋激发西风异常，进而影响接下来冬季ENSO 的发生和发展。VM 对ENSO 的前期影响主要集中在赤道太平洋西部和中部，而中西赤道太平洋正是WP的主要区域，因此我们猜想：VM 是否会对WPA 的扩展以及WPEB的纬向运移产生影响？如果有，那具体影响过程是怎样？造成这种影响的主要物理机制又是什么？

本文针对近69 a（1950—2018 年）VM 对WP 表层暖水（≥28.5 ℃）面积的扩展和边界的纬向运移的影响进行研究，尝试揭示出VM 在WPA 的扩展和WPEB 位置的变化过程中扮演的角色和所起的作用。这些结果将有助于提升人们对WP 的了解，以及对其影响的预估。

2 数据和方法

2.1 数据介绍

本文所用观测资料时段为1950—2018 年，共69 a。主要包括以下几部分：

（1）海表温度资料为英国气象局哈德莱中心（Hadley Centre）的HadISST 资料，水平分辨率为1°×1°[24]；

（2）中国科学院大气物理研究所（Institute of Atmospheric Physics，IAP）提供的次表层海温资料，水平分辨率为1°×1°，海温要素在垂直高度从1～2 000 m共分41层[25]；

（3）美国大气研究中心/美国国家环境预报中心（Nation Center for Atmospheric Research/National Centers for Environmental Prediction，NCAR/NCEP）逐月表面风场资料，水平分辨率为2.5°×2.5°[26]。

2.2 西太平洋暖池指数

参考前人的研究，本文定义在120°E～110°W，20°S～35°N 区域范围内，28.5 ℃等值线所包围的面积作为WPA（单位为：106km3）的范围，并且在计算过程中考虑了权重因素[2,8-11,17,27]。为了避免由于季节变动对暖池带来的影响，本文选取赤道太平洋海域（5°S～5°N）内各经线上的平均SST，确定WPEB的表层经度位置，从而计算得到WPEB 的时间序列[11]。文中计算的WPA 指数和WPEB 指数均去除长期趋势。

图1 所示是气候态（1981—2010 年）WP 的季节演化过程，结果表明WP拥有明显的季节性变化。在春季（2—4月，FMA，见图1a）与冬季（11—1月，NDJ，见图1d），WP 的空间纬向位置基本维持在15°S～10°N 之间摆动。在经向上，WP 春季的跨度大于冬季的跨度，WPEB 位置更偏东一些。在夏季（5—7月，MJJ，见图1b）和秋季（8—10 月，ASO，见图1c），WP 位置出现北移，经向基本在15°S～25°N 之间，WPEB 偏西，尤其是ASO 季节。这些结论与前人的研究结果一致[2,8-11,17,24,27]。

2.3 VM指数

根据Bond 等[18]和Ding 等[19]的研究，本文采用经验正交分解方法（Empirical Orthogonal Function，EOF），将北太平洋（124.5°E～100.5°W，20.5°～65.5°N）异常海表温度分解得到前两个模态。第一模态（EOF1）为太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation，PDO，见图2a），解释方差为24.7%，对应的时间系数（PC1）为PDO 指数（见图2c）；第二模态（EOF2）定义为维多利亚模态（见图2b），解释方差为12.2%。VM 的空间结构主要是东北-西南方向的偶极子结构，且其对应的时间系数（PC2）定义为VM 指数（Victoria Mode Index，VMI，见图2d）。PCs的时间序列在本文研究中均做了标准化处理。为了研究VM 对WP 的具体影响，本文将VM 事件按照FMA 3 M 的平均指数（FMA VMI）的大小进行分类（见表1）：春季3 M 平均的VMI≥1 倍标准差的年份定义 为强VM 年，将0.5≤VMI＜1 和-1＜VMI≤-0.5 的年份定义为弱VM 年，-0.5＜VMI＜0.5 的年份定义为中性年。

图1 西太平洋暖池气候态（单位：℃，1981—2010年）的季节演化过程和WPA指数（去除长期趋势，单位：106km3）

图2 EOF分解北太平洋SSTA逐月资料得到的前两个模态

表1 VM事件年分类

根据VM 事件年的分类（见表1），并结合相关分析、合成分析和线性回归等统计方法进行分析。文中采用T检验法检验计算得到的相关系数的显著性，采用交叉检验法（留一法）检查建立预测线性模型的稳定性。

3 结果分析

3.1 VM与西太平洋暖池范围演化关系

根据表1 对VM 事件的分类，将SST 再分析资料进行合成分析，结果如图3 所示。正位相且强度较强的VM 发生时，FMA 时期WP 范围相对同期气候态偏小；随着季节的演化，WP 的范围逐渐扩大且大于同期气候态的情况，并在ASO 时期范围达到最大，同时WPEB 纬向运移到140°W 附近；冬季（10—12 月，OND；12—2 月，DJF）WP 范围相较ASO 开始逐渐缩小，但依旧大于同期气候态的范围。相反，负位相且强度较强的VM 发生时，FMA 时期WP 的范围大于同期气候态情况，但随着季节演化，WP 的范围相比同期气候态范围都偏小，WPEB 的位置跟同期气候态相比更偏西。

为了进一步了解VM 事件对WP 范围扩展和WPEB 纬向运移的影响，图4 给出了不同VM 事件发生情况下，西太平洋次表层海温纬向平均（5°S～5°N）后合成分析得到的结果。结果表明：强的正位相VM 事件发生时，FMA 期间28.5 ℃等温线在145°～170°E 范围内低于同期气候态的深度，也就是说其范围较气候态偏大；但随着季节的演化，28.5 ℃等温线在西太平洋逐渐开始抬升，同时向东运移，在OND 东移范围达到最大，至160°W 附近；之后，28.5 ℃等温线在DJF开始回撤，向西传输。反之，强的负位相VM 发生时，FMA 时期28.5 ℃等温线在西太平洋深层位置相对于同期气候态的情况偏深，东侧等温线与同期气候态位置基本一致；随着季节演化，西太平洋深层位置的28.5 ℃等温线开始下沉，深度低于同期气候态的情况，其东边界也随着西侧等温线的下沉开始逐渐向西运移，并在ASO 范围达到最大，之后开始逐渐缩小。基于上述分析，我们发现WP 对不同情况下的VM 有不同的响应；且WP 的响应拥有不对称性的关系。以上分析只介绍了VM 强度较强时WP 的变化特征，本文同时也分析了在VM 事件强度较弱和中性时WP 范围和WPEB 变化特征，这里并未用图说明，详细内容在章节3.2中介绍。

3.2 不同强度的VM对WPA和WPEB的影响

上述合成分析结果表明，WP 的范围和WPEB的位置对不同强度和位相的VM 事件会产生不同的响应。为了量化分析WP 不同的响应程度，我们将FMA VMI 和WPA/WPEB 3M 的滑动平均指数进行了滑动相关分析。图5可以看出，FMA VMI与WPA指数在FMA 有负相关，但相关系数并不高，这与图3 得到的同期范围相对于气候态偏小的结果一致。从AMJ 开始，两个序列的相关关系逐渐增强（R=0.21，90%的显著性水平），这种相关关系随着超前时间的前移，一直处于增强阶段，在DJF（+1）前基本处于0.4以上（99%显著性水平）；到次年FMA、AMJ时，相关系数达到最高（R=0.53；99%显著性水平），且这种强的正相关关系可以持续到次年ASO（R=0.35，99%显著性水平）。另外，VM 与WPEB 也拥有很强的超前相关关系，这种高的相关关系可以从JJA（0）一直持续到JJA（+1），且相关关系在此期间均超过99%显著性水平。同时，FMA VMI与WPEB的相关系数高于FMA VMI与WPA的相关系数。值得注意的是，FMA VMI 与WPEB 的相关在DJF 和JFM 期间达到最大（R=0.57，99%的显著性水平），达到最高的相关时间超前VM 与WPA 一个季度左右。因此我们可以得出结论，从FMA VMI与WPEB的位置关系可以超前一个季度判断WPA 范围变化趋势。这些结果进一步证明了图1 和图2 中分析得到的结果的正确性。这种超前的相关关系表明，可 以 通过FMA VMI 提前3～10 M 对WPA/WPEB的变化趋势进行有效预测（详见3.4节），而对WPA 大小的有效预测将会为因WPA 变化而导致的影响的预估提供理论依据。另外，因为VM 与WPEB 的峰值相关关系超前VM 与WPA 的峰值相关关系，且相关性更高，因此也可以通过VM 与WPEB 的关系更早地判断WPA 范围扩展的变化情况。

图5 FMA VMI与WPA/WPEB 3M平均指数滑动相关的相关系数（横虚线分别代表90%和99%的显著性水平）

为了更详细的了解不同情况下VM 对WP 和WPEB 的影响的不对称性，我们对VM 不同强度和位相情况下，WPA 和WPEB 去除长期趋势后的指数变化进行了3 M的滑动平均并进行比较。结果显示在强VM 事件下（见图6a），VM 正位相时，WPA 在4月后出现正异常，即大于同期气候态的面积水平；随着季节的变化，WPA 在处于正异常的同时一直增长，并在季节ASO 达到异常最大（7.58×106km2）；之后开始慢慢缩减，到冬季DJF（+1），出现大约2 M的负异常（即：小于同期气候态的面积水平）之后，重新回到正异常。而在VM 负位相时，WPA 在季节AMJ—SON（9—11 月）期间，面积大于同期气候态，之后便开始减小，在次年FMA时，异常缩减至最小值（-3.51×106km2）。我们还发现当VM 事件强度为弱时（见图6b），在北半球的夏季和秋季，WPA异常在VM 暖位相时（2.93×106km2）小于VM 冷位相（3.62×106km2）；而在春季和冬季WPA 的异常值为暖位相大于冷位相（见图6b）。在VM 强度为中性时（见图6c），WPA的异常值变化相对不大。不过值得注意的是，在VM 强度较弱和中性时，WPA 异常值的演化趋势基本保持一致。

图6d—f 分别表示了不同VM 强度和位相情况下WPEB 的经度位置。从图6d中可以看出，正位相且强度较强的VM 年发生时，WPEB 的位置除了在JJA—ASO 期间出现相对西传的现象之外，其余季节均处于东传，并在FMA（+1）时可以向东运移到150°W。VM 负位相时，WPEB 的运移与正位相时相反并显示出不对称性，在DJF（+1）向西运移到175°W，之后开始东传。值得注意的是，在弱VM 事件情况下（见图6e），WPEB 的位置在VM 负位相时较VM 正位相更偏东。VM 强度为中性时，WPEB 的位置在VM正位相时纬向运移的范围（163°～150°E）比VM 负位相时（167°～140°E）偏小。但这两种情况下WPEB 随季节变化的趋势基本保持一致，WPEB 的位置变化也与WPA 的变化相一致。本文只分析VM 对WPA 和WPEB 的影响结果，而造成WPEB 纬向运移不对称性的原因将会在后续的工作中进行研究，这里不做讨论。

3.3 VM影响WP的机制探讨

不同强度和不同位相的VM 模态会对WPA 的扩展和WPEB 的纬向运移产生不同的影响，而这种不同的影响导致的气候变化和异常也会不同。接下来我们通过FMA VMI、SST 以及表面风场异常值的3M 平均数据的超前滞后空间相关来分析产生这种结果的原因。图7 显示，FMA VMI 与WP 区域前冬OND（-1）表面异常海温（Sea Surface Temperature Anomaly，SSTA）有明显的正相关关系，这种正相关范围在AMJ（0）时覆盖整个中赤道太平洋。而这种正相关表明VM 会使此处产生异常暖海温，进而加深赤道SST 纬向梯度，增强纬向风应力异常，从而加强对流，推动WP 扩展。随着海温的季节演化，由于异常暖海温向东传播，西太平洋产生异常冷海温，进一步增强这种海温梯度的正反馈作用，从而使WPA范围继续扩大，而WPEB更加东移。最终导致接下来的冬季DJF（+1）产生El Niño 事件。同样我们从春季VMI 与表面风场的空间相关也可以得出同样的结果，春季VM 会在前冬DJF（0）的WP 区域引起纬向异常西风，而这种纬向异常西风的产生又会增强赤道东传Kelvin波，提高Bjeknes正反馈[28]的作用，进一步促进表层异常暖水向东传播，使WP范围扩大，东边界向东运移。

为了进一步了解VM 对WPA 范围扩展和WPEB纬向运移的机制，将春季的VMI与纬向（5°S～5°N）平均之后的次表层异常海温做了3 M滑动相关分析，如图8 所示。从图中我们可以看到，前冬OND（-1）时两者在西太平洋次表层有明显的正相关；在FMA 时这种正相关随着季节演化由弱变强，范围也由深层扩展到表层。在赤道表层异常风应力的作用下，西太平洋温跃层抬升，暖水沿着温跃层移动，由次表层海温逐渐向表层传播，这种次表层异常暖水由深层向表层传输的充电过程[29]，进一步增加了WPA范围的扩大和WPEB在纬向东移，从而为形成El Niño 提供良好的条件。因此，VM 影响WPA 范围的扩展和WPEB 的纬向运移主要分两个方面：（1）春季VM 会影响西赤道太平洋纬向风应力，从而产生异常西风，并通过季节足迹机制在夏季使赤道中太平洋产生异常暖海温，增加纬向SST梯度，促进暖水随着海洋Kelvin 波向东传播，进而使WPA 范围扩大和WPEB 东移；（2）春季VM 会促进西太平洋次表层暖水随着季节的演化由次表层传向表层，从而使太平洋表层海温升高，增加WPA范围，并使WPEB更加向东运移。

3.4 预测模型

上述分析得到FMA VMI 与MAM（+1，3—5月）WPA 指数以及JFM（+1，1—3月）WPEB 指数都有很好的相关关系。考虑到这种紧密相关关系，本节通过利用FMA VMI 建立线性回归统计模型来对MAM（+1）WPA 和JFM（+1）WPEB 指数进行预测，具体如下：

式中：a1、a2分别是最小二乘法系数。为了检验上述两个预测模型的预测技巧，我们分别将模型回报与预测的结果同观测值进行相关分析。其中模型（1）用FMA VMI 建模的回报和预测MAM（+1）WPA 指数与观测值的相关系数分别为0.52 和0.59，且都通过99%的显著性水平检验（见图9a），表明模型具有比较高的预测技巧。同样，模型（2）的回归和预测JFM（+1）WPEB 指数与观测值的相关系数分别为0.57 和0.59，且都通过99%的显著性水平检验（见图9b）。这些都证明我们建立的预测模型能够超前1 a左右对WPA和WPEB的变化趋势进行预测并拥有很好的预测技巧。

图7 去除前冬DJF（-1）平均的Niño34指数的FMA（0）VMI分别与3M平均的SST（填色）和U/V风场（矢量图）的超前滞后的相关空间图（超过95%的显著性水平检验）

图8 去除前冬DJF（-1）平均的Niño34指数的春季FMA（0）平均VM指数分别与3M平均的次表层海温

图9 FMA VMI线性回归统计模型指数预测的时间序列（回归建模时间段为1950—2000年，

图10 用FMA VMI（0）指数进行交叉检验回报指数与观测时间序列（***代表通过99%的显著性检验水平）

我们采用了交叉检验法（留一法）对模型的稳定性进行评估。结果显示（见图10），用FMA VMI进行交叉检验后的指数与WPA 和WPEB 的观测值的相关系数分别为0.58 和0.57，且都通过99%的显著性检验水平。这些结果表明本文建立的预测模型具有很好的稳定性，对气象学界针对WPA 和WPEB的预测有很好的帮助。

4 结论

本文利用1950—2018 年HadISST 资料和IAP次表层海温资料，分析了不同强度和不同位相的VM 对WPA 范围的扩展和WPEB 纬向运移的影响。结果表明：

（1）VM 对WPA 的扩展和WPEB 的东移在AMJ（0）—AMJ（+1）都有很强的正相关关系，并在MAM（+1）相关达到最高。对WPEB 的影响主要是纬向运移，而非经向摆动。

（2）VM 与WPEB 的峰值相关系数在数值上高于VM 与WPA 的峰值相关系数，且VM 与WPEB 相关系数的峰值时间超前VM 与WPA 相关系数的峰值一个季度左右。因此，通过VM 与WPEB 的关系可以进一步预测WPA范围变化的趋势。

（3）随着VM 位相和强度的变化，其对WPA 和WPEB 的影响拥有不对称性。当VM 处于正位相且强度较强时，对WPA 范围的扩展有明显的促进作用，并在ASO 达到面积最大，同时对WPEB 的东移有正反馈的作用；当VM 处于正位相但强度较弱或中性状态时，WPA 和WPEB 的演化特征与气候态的情况保持一致。反之，当VM 处于负位相且强度较强时，会抑制WPEB 向东扩展而反向运移，从而导致暖池面积小于同期气候态的情况；当VM 处于负位相但强度较弱或中性状态时，对WPA 面积和WPEB 纬向扩展影响不明显，但相较VM 正位相时，WPA范围略大、WPEB位置偏东。

（4）VM 可以通过引起赤道中太平洋异常暖海温和西赤道太平洋异常西风、加大赤道SST 梯度、增强赤道对流、促进Bjeknes正反馈，从而使WPA范围扩大，WPEB位置东移。

（5）通 过FMA VMI 指 数 建 立 的 对WPA 和WPEB 的预测模型具有很好的稳定性和高相关性，同时还可以提前1 a 左右对这两个变量的变化趋势进行有效预测。