錢代麗 管兆勇 徐菊艷

摘要 利用1981—2018年國家氣候中心的西太平洋副熱帶高壓（Western Pacific Subtropical High，以下簡稱“西太副高”或“WPSH”）特征指數(shù)、美國國家海洋和大氣管理局海表溫度、美國氣候預測中心NINO3.4指數(shù)資料，對熱帶印-太海洋海溫異常（Sea Surface Temperature Anomaly，SSTA）主要模態(tài)及其與西太副高變動的可能聯(lián)系進行了探討，并基于這些聯(lián)系建立了西太副高面積、強度和西脊點異常的預報方程。結(jié)果表明，熱帶印-太海洋上最重要的SSTA模態(tài)為緯向三極型，其次是緯向偶極型和東南-西北向跨南、北半球的“蹺蹺板”異常。這三種模態(tài)解釋了印-太海洋海溫異常中61.58%的方差，與太平洋El Nio、印度洋海盆尺度模、Ningaloo Nio等異常信號的出現(xiàn)密切相關(guān)。另外，這三種模態(tài)與夏季W(wǎng)PSH異?；顒哟嬖诰o密聯(lián)系?；谶^去30 a穩(wěn)定的相關(guān)關(guān)系建立的預報模型可較好地預報未來8 a夏季W(wǎng)PSH面積、強度和西脊點的異常。

關(guān)鍵詞熱帶印度洋-太平洋;海溫異常;西太平洋副熱帶高壓;北半球夏季;氣候預測

眾所周知，我國東部位于活躍的西太平洋副熱帶高壓（Western Pacific Subtropical High，WPSH，以下簡稱“西太副高”或“副高”）西側(cè)，夏季天氣氣候受夏季風環(huán)流特別是副高控制。夏季W(wǎng)PSH作為東亞季風系統(tǒng)中的關(guān)鍵成員，其強弱變化、南北活動、西部脊的伸縮異常等是導致我國汛期旱澇的關(guān)鍵原因（錢代麗等，2009;管兆勇等，2010;劉屹岷等，2013;李麗平等，2015;李清泉和閔慶燁，2016;翟盤茂等，2016）。此外，其南緣對熱帶氣旋和臺風的移動路徑亦有重要影響（任素玲等，2007）。研究熱帶印-太海洋海溫異常與西太副高的聯(lián)系，找到其中對西太副高活動異常存在重要影響的因子，并建立具有較高可信度的預測統(tǒng)計模型對于東亞天氣氣候預測工作具有重要意義。

大量研究表明，熱帶印度洋-太平洋（Indian and Pacific Oceans，以下簡稱“印-太”海洋）海溫的年際變率最為顯著，其熱力變化對東亞大氣環(huán)流存在重要影響（李崇銀和胡季，1987;Zhang et al.，1996;張人禾等，2017）。在熱帶印-太海洋海溫異常（Sea Surface Temperature Anomaly，SSTA）與西太副高異常的聯(lián)系中，既包括WPSH附近下墊面——熱帶西太平洋暖池上SSTA通過增強菲律賓附近對流而使得西太平洋副高位置偏北（蒲書箴和于惠苓，1993）的局地過程，也包括來自熱帶東太平洋和印度洋的遠程熱力強迫影響。其中，赤道東太平洋異常增暖通過次年在西太平洋低層生成異常反氣旋增強WPSH（Zhang et al.，1996;Wang et al.，2000;陳蔚和管兆勇，2016）;而熱帶印度洋一側(cè)的熱力異?？杉ぐl(fā)出東傳的Kelvin波，通過Ekman抽吸影響WPSH的強度（Xie et al.，2009;Tao et al.，2015）;印度洋偶極子（Indian Ocean Diple，IOD）（Saji et al.，1999;Webster et al.，1999）可通過一個三角形相關(guān)機制影響東亞夏季環(huán)流（Guan and Yamaga，2003）。

然而，熱帶印-太海洋被海洋性大陸區(qū)隔和連接，海溫異常既有各自特點亦存在協(xié)同變化。因此，有部分研究將印-太海洋結(jié)合起來作為一個綜合區(qū)考慮。陳烈庭（1982）、吳國雄和孟文（1998）以及應明和孫淑清（2000）指出印-太海溫相互配置及它們的緯向梯度對西太副高具有重要影響。琚建華等（2004）、黎鑫等（2013）、Li and Li（2017）指出太平洋-印度洋海溫異常聯(lián)合（綜合）模對大氣環(huán)流的影響與單獨的厄爾尼諾（El Nio）及印度洋偶極子都不盡相同。然而，在熱帶印-太海溫協(xié)同變化時，除了這一聯(lián)合模態(tài)外，是否還存在其他典型模態(tài)？這些模態(tài)與實際觀測到的海溫異常信號有何關(guān)聯(lián)？與 WPSH活動是否存在密切聯(lián)系？現(xiàn)階段能否通過海溫異常的典型模態(tài)構(gòu)建一個具有較高可信度的預報模型，提前預測夏季西太副高的強度和位置變化？對以上問題的探討將有助于進一步完善熱帶海洋熱力強迫對WPSH活動的研究，為WPSH的預報預測提供更有力的理論支持，便于提出新思路，提高預報效果，服務于我國的防災減災工作。

1 資料和方法

研究使用的資料包括：1）美國國家海洋和大氣管理局2°×2°分辨率逐月海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）（Huang et al.，2015）;2）美國氣候預測中心（Climate Prediction Center，CPC）提供的NINO3.4區(qū)平均的SSTA指數(shù)（Barnston and Ropelewski，1992）;3）國家氣候中心（National Climate Center，NCC）提供的WPSH強度、脊線、西脊點指數(shù)。以上資料均為1981年1月—2018年8月共452個月，取1981—2010年的同期平均為氣候態(tài)。

分析印-太海洋海溫異常的時空分布特征時采用經(jīng)驗正交分解（Empirical Orthogonal Function，EOF），并使用North方法對特征值的誤差范圍進行顯著性檢驗。特征值λ的誤差范圍：

ej=λj2n12。? （1）

其中：n為樣本量;當相鄰特征值λj和λj+1滿足（λj+1-λj）≥ej時，認為特征值λj對應的經(jīng)驗正交函數(shù)是有價值的信號（North et al.，1982）。

在分析印-太海洋海溫異常模態(tài)的物理意義時，討論了幾種重要的海溫異常，包括El Nio、印度洋海盆尺度模（Indian Ocean Basin Mode，IOBM）、印度洋偶極子以及西北太平洋-東南印度洋SSTA梯度。其中，使用CPC提供的NINO3.4區(qū)平均的SSTA指數(shù)INino34作為El Nio指數(shù)（Barnston and Ropelewski，1992）;使用熱帶印度洋海盆區(qū)域[50°～100°E，15°～15°N]面積平均的SSTA作為IOBM的強度指數(shù)IIOBM（Qian et al.，2018），并取赤道西印度洋[50°～70°E，10°S～10°N]與東南印度洋[90°～110°E，10°S～0°N]上的SSTA之差作為印度洋偶極子（IOD）指數(shù)IIOD （Saji et al.，1999）;使用澳洲西側(cè)[108°～116°E，28°～22°S]區(qū)域平均的SSTA作為Ningaloo Nio指數(shù)INingalooNio（Feng et al.，2013;Kataoka et al.，2014;Tozuka et al.，2014）;將西北太平洋東部（NWPOE，[160°～180°E，0～20°N]）與東南印度洋（SEIO，[105°～120°E，30°～10°S]）區(qū)域平均的SSTA相減記為熱帶中太平洋與東南印度洋的海溫梯度指數(shù)INWPOE-SEIO。

2 熱帶印-太海洋SSTA的主要模態(tài)

2.1 主要模態(tài)的時、空特征

將近38 a共452個月的熱帶印-太海洋[40°E～90°W，30°S～20°N]SSTA進行經(jīng)驗正交分解，得到前4個特征向量（主成分）的方差貢獻（表1）。其中，第一特征向量的累積方差貢獻達到39.73%，而第二和第三特征向量的貢獻率分別為12.82%和9.03%，第四特征向量的貢獻率僅為3.92%。前3個特征向量均能通過North檢驗，表明它們分別代表了獨立的海溫異常信號，且其累積方差貢獻達61.58%，反映了印-太海洋海溫異常的主要特征。因此，下文中將前3個特征向量作為印-太海洋SSTA的主要典型場進行討論。

分析上述3個特征向量的空間場分布特征可以看到，第一特征向量在整個印-太地區(qū)呈現(xiàn)出正、負、正的“三極型”分布特征（圖1a），但印度洋和西太平洋的異常值偏小，熱帶中東太平洋地區(qū)的正異常十分清楚，類似厄爾尼諾事件發(fā)生時的SSTA分布特征，并因其39.73%的方差貢獻率成為熱帶印-太海盆里最重要的海溫異常信號。而第二特征向量則表現(xiàn)為印度洋至西太平洋（Indo-Western pacific，IWP）上較明顯的一致變化（圖1b），且中東太平洋（Central East Pacific，CP）上的SSTA負異常較弱，類似厄爾尼諾衰減期（或拉尼娜發(fā)展初期）的SSTA分布。

EOF第三特征向量的空間場上主要表現(xiàn)為太平洋上的偶極型異常以及南印度洋上的偶極型異常（圖1c），其中澳洲西側(cè)的異常有類似Ningaloo Nio的特征（Feng et al.，2013;Kataoka et al.，2014;Tozuka et al.，2014）。然而，若橫跨海洋性大陸來看，其兩側(cè)表現(xiàn)出清楚的蹺蹺板異常。這樣的異常配置雖在以往的研究有過關(guān)注（張奔奔等，2018），但尚未有系統(tǒng)深入的討論。它很可能反映了一種來自東南印度洋與熱帶中太平洋上的海溫異常梯度的強迫作用。

若以Ti表示EOF分析第i模的時間系數(shù)序列，分析前三個模態(tài)時間序列的變化可見（圖2a），1981年至今，T1主要表現(xiàn)為年際和年代際上的周期性振蕩，功率譜分析可以得到其主要有3～5 a的短周期和11 a左右的長周期，意味著印-太海洋緯向上“+-+”三極存在周期性的轉(zhuǎn)換，這與厄爾尼諾的變化周期一致的。另外，第二特征向量的時間系數(shù)T2也存在3 a左右的短周期。進一步計算T1與T2的超前滯后相關(guān)系數(shù)可以得到，當T1超前T2 約7 mon時，兩者的相關(guān)系數(shù)最高，可達0.25（通過99%置信水平檢驗），表明當厄爾尼諾現(xiàn)象出現(xiàn)半年后，印-太海洋SSTA很可能呈現(xiàn)出如第二模態(tài)空間場的分布。這與Ashok et al.（2003）給出的結(jié)果一致?？梢?，太平洋上的厄爾尼諾事件很可能是印-太海洋三極模與IWP-CP偶極模的在印-太海洋上的周期性轉(zhuǎn)換。

另外，T2除了短周期振蕩外，還存在明顯的長期增長趨勢，這在其9 a滑動平均曲線上表現(xiàn)得更加清楚（圖2b）。20世紀90年代末，T2由負位相轉(zhuǎn)為正位相，表明IWP SST越來越暖，來自IWP的一致增暖信號的影響會越來越強。就第三特征向量而言，其既有5 a左右的短周期變化，也有年代際尺度上的周期振蕩（圖2b），但長期趨勢不明顯。

選取各模態(tài)時間系數(shù)的年平均值為正（負）的年份為正（負）異常年。分別計算1—12月的時間系數(shù)在正、異常年的合成并差值，可進一步分析三個特征向量的月際變化特征。由圖2c可知，三個特征向量的強度均存在清楚的逐月變化。T1在冬季最強，夏季最弱，表現(xiàn)出單峰特點，這和厄爾尼諾在冬季發(fā)展成熟的季節(jié)特征吻合。而第二和第三特征向量在年內(nèi)為雙峰異常，T2的峰值分別出現(xiàn)在6月和10月，T3的峰值則是在4月和8月。

2.2 關(guān)于前3個特征向量的進一步說明

為進一步明確上述3個特征向量的物理意義及其與印-太海洋上幾種經(jīng)典海溫異常信號的可能聯(lián)系，分別計算了T1、T2和T3與INino34、IIOD、IIOBM、INingalooNio以及INWPOE-SEIO的同期相關(guān)系數(shù)（表2）。結(jié)果表明，第一特征向量時間系數(shù)與這5個指數(shù)均存在顯著的相關(guān)關(guān)系（通過99%置信水平檢驗）。其中，與INino34的關(guān)系最為密切（相關(guān)系數(shù)為0.84），其次是與IIOBM（相關(guān)系數(shù)為0.52）及IIOD（相關(guān)系數(shù)為-0.27）。另外，第二模態(tài)—偶極模態(tài)與IIOBM表現(xiàn)出0.72的極高的相關(guān)關(guān)系，但與其他幾個海溫信號的關(guān)系不夠密切。

若計算印-太海洋海溫異常分別向INino34、IIOD、IIOBM以及INWPOE-SEIO的回歸系數(shù)（圖3）可以看到，前2者的回歸系數(shù)都表現(xiàn)為“+-+”的三極型分布（圖3a、c），只是它們的中心位置有所差異;而向IIOBM（Behera et al.，1999）的回歸系數(shù)大部分都為正值，但數(shù)值大小卻也呈現(xiàn)出整體由西向東的高-低-高分布（圖3b）。這些與印-太海洋上的第一模態(tài)——緯向三極模都很相似。這些都再次印證了El Nio/La Nia很可能是印-太海洋SSTA三極模在太平洋上的表現(xiàn)，而IIOD和IIOBM的發(fā)生也與緯向三極模的變動有關(guān)。

至于第三模態(tài)，上文已指出它的空間場上在澳洲西側(cè)的異常中心類似Ningaloo Nio的特征（Feng et al.，2013;Kataoka et al.，2014;Tozuka et al.，2014）。事實上這其中確實含有Ningaloo Nio的作用，T3與INingalooNio的相關(guān)系數(shù)達0.47（表2）（通過了99.9%的置信水平檢驗）。然而，若從整個印-太海洋看，它還體現(xiàn)了東南印度洋（SEIO）和熱帶中北太平洋東部（NWPOE）在南北方向上的蹺蹺板變化。計算SSTA對INWPOE-SEIO的回歸系數(shù)場（圖3d）與圖1c具有非常相似的分布，只是NWPOE與SEIO上的值相比其他區(qū)域更強。這與表2中的T3與INWPOE-SEIO相關(guān)系數(shù)最大，與INingalooNio的相關(guān)系數(shù)次之，而與其他海洋異常指數(shù)的相關(guān)性極弱的結(jié)果吻合。

綜上所述，對熱帶印-太海洋SSTA進行正交分解的前3個模態(tài)與已知的幾種觀測得到的海溫異常信號關(guān)系密切。其中第一模態(tài)在太平洋上表現(xiàn)為El Nio/La Nia，在印度洋上多表現(xiàn)為IOBM，由此也可解釋El Nio/La Nia與IOBM往往相伴出現(xiàn)的原因;而IOD事件很可能是三極模中海洋性大陸極向印度洋擴大、增強所致。另外，第二模態(tài)是印度洋-海洋性大陸上的強中心配合太平洋上SSTA弱中心的偶極特征，這對應了某些年份太平洋上SSTA偏弱，而印度洋上IOBM偏強，特別是與海洋性大陸一起出現(xiàn)明顯的海溫增暖。第三模態(tài)則與上述兩類緯向異常模不同，它體現(xiàn)了跨南、北半球的聯(lián)合異常模，具體表現(xiàn)為東南印度洋與中北太平洋上SSTA的“蹺蹺板”異常。

3 主要模態(tài)與WPSH活動的可能聯(lián)系

以往研究曾指出印-太海洋SSTA對西太副高的異?；顒泳哂兄匾绊懀ɡ桷蔚?，2013;Li and Li，2017）。計算熱帶印-太海洋SSTA前3個模態(tài)的時間系數(shù)與西太副高各特征指數(shù)的相關(guān)系數(shù)（表3）可見，印-太海洋SSTA與西太副高的異?；顒哟_實存在重要聯(lián)系。其中第一和第二模態(tài)與WPSH面積、強度和西脊點位置異常的正相關(guān)均通過了99%置信水平檢驗，同時與WPSH西脊點的位置異常也存在顯著負相關(guān)，但對其脊線的南北位移的影響不大。相較之下，第三模態(tài)與WPSH的各項特征指數(shù)的關(guān)系都顯得很弱。

然而，注意到上述時間序列中包含了多種時間尺度的波動，但人們更關(guān)心的仍是夏季W(wǎng)PSH的年際異常，特別是前期海溫異常模態(tài)與夏季W(wǎng)PSH活動的聯(lián)系，并力求應用這種聯(lián)系預測夏季W(wǎng)PSH的異常活動。因此，進一步考慮前期各季節(jié)SSTA的主要模態(tài)（圖4）。

可以看到，春（MAM）、夏（JJA）、秋（SON）、冬（DJF）各季節(jié)EOF分析的前3個模態(tài)（其總體方差貢獻分別為64.48%、65.32%、76.45%和73.04%）的主要空間特征與圖1中的前三個模態(tài)的空間場非常相似，分別為緯向三極型（圖4a—d）、偶極型（圖4e—h）和東南印度洋與中北太平洋上的“蹺蹺板”異常型（圖4i—l）。由此可明確，在全年各季節(jié)里，熱帶印-太海洋上的主要熱力強迫均是由這三種典型模態(tài)組合而來。

分析前期各季節(jié)主要模態(tài)時間系數(shù)與夏季W(wǎng)PSH強度和位置特征指數(shù)的超前滯后相關(guān)系數(shù)可以看到（表4），三極模（EOF1）對夏季西太副高的面積、強度、脊點以及西脊點的影響主要是超前相關(guān)：當上一年秋季至當年春季出現(xiàn)正位相時，往往有利于夏季W(wǎng)PSH強度顯著偏強、脊線偏南、西脊點顯著偏西（陳衛(wèi)和陸日宇，2016;Qian et al.，2018）。第二模態(tài)對夏季W(wǎng)PSH的面積、強度和西脊點年際異常的顯著影響可從上一年秋一直持續(xù)至同期夏季，且以同期相關(guān)最顯著（Qian et al.，2018）。但它與WPSH的異常南北活動的關(guān)系并不顯著。

對于第三模態(tài)，這項來自東南印度洋與熱帶中太平洋上的聯(lián)合海溫異常強迫僅與夏季W(wǎng)PSH的脊線位置異常存在顯著的同期相關(guān)。當夏季東南印度洋SSTA偏冷且熱帶中太平洋SSTA偏暖時，往往有利于出現(xiàn)同期WPSH脊線明顯偏北的情況，但與其強度、面積和西脊點的東、西進退關(guān)系卻很弱。

另外注意到，若從近38 a逐月SSTA的EOF分解得到的主模態(tài)時間系數(shù)中提取逐年各季節(jié)的平均值，分別與各季節(jié)SSTA的EOF分解出的典型場逐年時間系數(shù)求相關(guān)，相關(guān)系數(shù)均超過0.9。因此，下文基于前期SSTA主模態(tài)逐年變化與夏季W(wǎng)PSH年際異常的關(guān)系構(gòu)建WPSH預測模型時，可從逐月SSTA的EOF分析結(jié)果直接提取季節(jié)平均的序列，而不必做多個季節(jié)的EOF分析，從而減少運算量，優(yōu)化預測步驟。

4 基于SSTA主要模態(tài)的西太副高特征指數(shù)的預測

若能根據(jù)上文中熱帶印-太海洋SSTA主要模態(tài)與夏季W(wǎng)PSH活動的關(guān)系建立預報模型，便可提前捕捉印-太海洋的熱力異常，對WPSH的特征指數(shù)進行預測。

4.1 預報因子篩選與可行性分析

進行物理量統(tǒng)計預測的思路為，基于前期預報量與預報因子的關(guān)系建立預測模型，在后續(xù)事件中將預報因子的異常帶入預報模型，從而得到預報量的異常。因此，要求預報量與預報因子間存在相對穩(wěn)定的協(xié)同變化關(guān)系。

根據(jù)上文分析可知，與夏季W(wǎng)PSH面積、強度和西脊點年際變化關(guān)系最密切的是同年春季SSTA的第一模態(tài)（記為高影響因子1）和夏季SSTA的第二模態(tài)（記為高影響因子2）（表4）。與脊線位置異常關(guān)系最密切的是同年春季SSTA的第一模態(tài)（同記為高影響因子1），和夏季SSTA的第三模態(tài)（同記為高影響因子2）。進一步分析這些高影響因子與WPSH特征指數(shù)的10 a滑動相關(guān)系數(shù)（圖5）卻發(fā)現(xiàn)，面積（強度與之類似，在圖中略去）和西脊點與各自高影響因子間始終保持著穩(wěn)定、顯著的相關(guān)關(guān)系。但脊線指數(shù)與其影響因子間在2006年之前關(guān)系較密切，但在2006年后相關(guān)關(guān)系突然變得很弱。這意味著，對于WPSH脊線位置的異常無法通過基于前期變化規(guī)律所建立的模型進行有效預測。因此，下文中僅探討WPSH面積、強度以及西脊點異常的預報。

另外，在實際預報時，同期信號不能作為預報因子，而需要使因子獲得更大的時間提前量，以滿足預報目的。通過計算夏季第二模態(tài)時間系數(shù)與其前期各月值的相關(guān)系數(shù)可知（圖6），5月的值與其最接近。因此，選取EOF1的春季值（記為T1-MAM）作為WPSH面積、強度以及西脊點的預報因子X1，EOF2的5月時間系數(shù)（記為T2-May）作為預報因子X2。

4.2 回歸試驗與預報模型

考慮到預測需要，這里使用了1981年1月—2010年12月（共360 mon）的數(shù)據(jù)進行EOF分析，得到了前3個特征向量。這前3個特征向量與使用1981年1月—2018年8月（共452 mon）進行EOF分析所得的前3個特征向量（圖1），無論是在空間上還是時間上，每一對均十分相似。進一步地，對于EOF1（EOF2、EOF3），兩者之間的空間相似系數(shù)為0.99（0.66、0.86）（均通過99%置信水平檢驗）。而對于時間系數(shù)序列T1（T2、T3），在同一時段即1981年1月—2010年12月（共360 mon）上兩者之間的相關(guān)系數(shù)則為0.99（0.83、0.76）（均通過99%置信水平檢驗）。據(jù)此，并根據(jù)前述因子篩選，可利用線性回歸方法，構(gòu)建夏季W(wǎng)PSH強度和位置特征指數(shù)的擬合模型，進而對2011—2018年夏季副高特征指數(shù)進行模擬預報。

具體流程如圖7所示。首先，使用1981—2010年逐月SSTA（記為Xobs1）進行EOF分解，得到第一、二特征向量（記為Vobs），將其作為基底（式2）。

Xobs1=VobsTobs。? （2）

同時可獲得兩個特征向量對應的時間系數(shù)（記為Tobs），并從中計算出預報因子X1和X2的時序。然后按如下三項試驗構(gòu)建夏季W(wǎng)PSH強度和位置特征指數(shù)的擬合模型，比較擬合效果，進而選取最優(yōu)模型進行模擬預報。

試驗1：僅使用單因子X1;

試驗2：僅使用單因子X2;

試驗3：同時使用因子X1和X2。

值得注意的是，由于X1和X2并不完全獨立（兩者在1981—2010年存在0.27的相關(guān)系數(shù)），在試驗3中使用雙因子預報時，考慮到多元回歸模型中要求自變量間線性獨立，還需濾除X2中X1的作用。

具體做法是，將X2分解為兩部分之和：

X2=X′2+αX1。（3）

其中：α為X2向X1的回歸系數(shù);X′2即為從X2中扣除X1信號后的剩余部分，其線性獨立于X1。

上述3種試驗條件下的西太副高特征指數(shù)擬合模型及效果對比顯示（表5），對于WPSH的三項特征指數(shù)而言，無論是使用X1、X2或雙因子均能取得與實況具有高度相關(guān)（通過99%置信水平檢驗）的擬合序列，而使用雙因子構(gòu)建出的模型可比單因子模型的擬合結(jié)果所解釋的原序列方差百分比出現(xiàn)較大幅增長，與原始序列的相關(guān)性也更好，優(yōu)化了單因子的擬合效果。因此，下文中將選擇雙因子的預報模型對2011—2018年夏季W(wǎng)PSH特征指數(shù)進行模擬預報。

在對2011—2018年夏季W(wǎng)PSH特征指數(shù)進行模擬預報時，可將2011—2018年SSTA（記為Xobs2）投影到基底向量Vobs上（式4），即得到估測的時間系數(shù)Tfor（譚桂容等，1992），

Tfor=VobsXobs2 。（4）

此類方法估測的時間系數(shù)與用新資料更新EOF特征向量的時間系數(shù)非常相近（圖8）。

進一步利用估測的時間系數(shù)Tfor，計算出預報因子X1和X2在2011—2018年上的值，最終代入雙因子模型對2011—2018年夏季西太副高三項特征指數(shù)進行預報（圖9）?？梢钥吹剑瑢PSH西脊點異常變動的預報效果最好，預報曲線與實況曲線吻合度最高，相關(guān)系數(shù)為0.77，解釋了實況序列54.6%的方差。其次是對面積和強度異常的預報，分別與實況序列存在0.64和0.60的高相關(guān)（均通過了90%置信水平檢驗），但從解釋的方差百分比來看，對面積的預報效果要好于強度的。

5 討論和結(jié)論

本文對近38 a逐月熱帶印-太海洋海溫異常進行了EOF分析，并重點探討了前3個模態(tài)的時、空特征和物理意義，以及這些模態(tài)與西太副高強度和位置變化的可能聯(lián)系，最后基于這些聯(lián)系建立了西太副高面積、強度和西脊點異常的預報模型。主要結(jié)論有：

1）熱帶印-太海洋海溫異常EOF分析的前3個特征向量累積方差貢獻達61.58%，反映了印-太海洋海溫異常的主要特征。從其時、空分布特征來看，第一特征向量表現(xiàn)為印度洋-MC-中東太平洋上的緯向“三極型”分布，其時間序列主要存在3～5 a的短周期和11 a左右的長周期。第二特征向量表現(xiàn)為熱帶印度洋至西太平洋正異常與中太平洋負異常的偶極型分布，其年際周期主要為3 a，另存在明顯的長期線性趨勢。第三特征向量的空間場在印度洋上為西南印度洋與中南印度洋的偶極型;太平洋上為赤道中太平洋和東太平洋的偶極型;從MC兩側(cè)來看，則為東南印度洋與熱帶中太平洋上的“蹺蹺板”異常，且年代際周期振蕩明顯。另外，這三個特征向量在年內(nèi)有明顯的季節(jié)變化：T1在冬季最強，表現(xiàn)出單峰特點，而第二和第三特征向量在年內(nèi)為雙峰異常，T2的峰值分別出現(xiàn)在6月和10月，T3的峰值則是在4月和8月。

2）這3個異常模態(tài)與觀測到的幾種重要海溫異常信號存在密切聯(lián)系。其中第一模態(tài)反映了El Nio/La Nia以及IOBM同時在兩個大洋出現(xiàn)的特征，可解釋El Nio/La Nia與IOBM往往相伴出現(xiàn)的原因。第二模態(tài)對應了某些年份太平洋上SSTA偏弱，而IOBM的作用明顯。第三模態(tài)則體現(xiàn)了東南印度洋與中北太平洋上SSTA的“蹺蹺板”異常，這是異于上述兩個緯向異常模的跨南、北半球間的聯(lián)合異常模。

3）這3個SSTA模態(tài)與WPSH異?；顒哟嬖诿芮新?lián)系。其中，夏季W(wǎng)PSH面積、強度、西脊點的年際異常與早春時節(jié)的第一模態(tài)，以及同期夏季的第二模態(tài)的年際變化關(guān)系最為密切，且這種關(guān)系一直穩(wěn)定維持。而與WPSH脊線存在高相關(guān)的是前期春季的第一模態(tài)和同期夏季的第三模態(tài)，但這種關(guān)系在2006年后突然變得很弱。基于WPSH特征指數(shù)與影響因子間穩(wěn)定的相關(guān)關(guān)系，可構(gòu)建夏季W(wǎng)PSH特征指數(shù)的預報模型，實現(xiàn)對WPSH面積、強度和西脊點的預報。預報試驗結(jié)果顯示西脊點的預報效果最好。

需要說明的是，EOF第三模態(tài)與夏季W(wǎng)PSH脊線年際變化的高相關(guān)關(guān)系在2006年后突然變得很弱。2007年以后，9月北極海冰范圍頻繁出現(xiàn)創(chuàng)紀錄新低，北極放大信號異常顯著，西風急流向極移動，這可能也會對副高的南北變化產(chǎn)生較大的影響。能否在建立預報模型時同時考慮中高緯度的因子等問題需要后續(xù)工作進行探討。

致謝：NCC、NOAA、CPC提供了WPSH特征指數(shù)、SST、NINO3.4資料的在線下載服務。

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Prediction models for summertime Western Pacific Subtropical High based on the leading SSTA modes in the tropical Indo-Pacific sector

QIAN Daili，GUAN Zhaoyong，XU Juyan

Key Laboratory of Meteorological Disaster，Ministry of Education（KLME）/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change（ILCEC）/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disaster（CIC-FEMD），Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，China

This study utilized the monthly NOAA sea surface temperature（SST） data for the past 38 years，as well as the Western Pacific Subtropical High（WPSH） characteristic indexes of the National Climate Center（NCC），and the NINO3.4 indexes of the United States Climate Prediction Center（CPC）.The main modes of the SST anomalies（SSTA） on the tropical Indo-Pacific Ocean were examined using the Empirical Orthogonal Function（EOF） and linear regression analysis methods.In addition，the possible relationships between those modes and the intensities and locations of the anomalies of the WPSH were examined.Finally，based on the observed relationships，prediction models of the area were established，which included the intensities and west ridge point indexes of the WPSH.The results showed that the three leading modes explained 61.58% of the variances of the SSTA in the Indo-Pacific Ocean，which accurately reflected the main characteristics of the SSTA.Among these，it was determined that the most important SSTA mode（EOF1） in the Indo-Pacific Ocean was a zonal tripolar mode，which explained 39.73% of the variances of the SSTA，and displayed periods of approximately 5 years and 11 years.In terms of seasonal variations，it was observed to be the most obvious during the winter months.The second mode（EOF2） showed a dipole distribution of positive anomalies ranging from the tropical Indian Ocean to the Western Pacific Ocean，and negative anomalies in the central Pacific Ocean.It was also found to have a 3-year interannual period and an obvious long-term linear trend.The spatial field of the third mode（EOF3） displayed a dipole type over the southern Indian Ocean and another dipole type over the equatorial Pacific Ocean.It also had the appearance of “seesaw” anomalies between the southeastern Indian Ocean and the tropical central Pacific Ocean，on both sides of the marine continents（MC）.The time coefficients of both the EOF2 and EOF3 displayed two peaks per year.The former was mainly obvious during the months of June and October，and the latter was most obvious during the months of April and August.This study found that these three modes were closely related to the occurrences of anomalous signals，such as El Nio in the Pacific Ocean，and basin modes and Ningaloo Nio in the Indian Ocean.Among the three modes，it was determined that the EOF1 may lead to the El Nio/La Nia events in the Pacific Ocean and IOBM in the Indian Ocean.Therefore，it was considered that the EOF1 could be used to explain why the El Nio/La Nia and IOBM often occurred together.Moreover，it was believed that the IOD events probably occurred due to the anomalous eastward moving of one pole near the MC in the tripolar mode to the Indian Ocean.However，the second mode（EOF2） reflected the features when the SSTA was weak over the Pacific Ocean.However，the IOBM over the Indian Ocean was obvious during some of the examined years.In addition，the first two modes had stable and significant correlations with the anomalous areas，intensity，and west ridge point indexes of the WPSH during the summer months.However，it was found that the significant correlations between the anomalous WPSH ridge and the first mode during the early spring months，as well as the third mode during the summer months，had suddenly become weaker after 2006.In the current study，according to the aforementioned stable correlations over the past 30 years，the indexes of the WPSH area，intensity，and west ridge point can potentially be accurately forecasted for the next eight years.

Tropical Indo-Pacific Ocean;SSTA;ENSO;Western Pacific Subtropical High;boreal summer;climate prediction

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20200331010

（責任編輯：劉菲）