周益飛，廖光洪

(河海大學(xué)海洋學(xué)院，江蘇 南京 210013)

0 引言

海表面風(fēng)場和上層海水運(yùn)動(dòng)息息相關(guān)，是上層海洋中重要的外強(qiáng)迫場。海面風(fēng)場會(huì)影響和調(diào)節(jié)大氣和海洋之間的熱量、水汽等物質(zhì)交換，也是海流、波浪、混合層形成的重要驅(qū)動(dòng)力[1]，同時(shí)海面風(fēng)場也對(duì)沿海城市居民生活及海上運(yùn)輸、海洋工程等產(chǎn)生重要的影響[2-3]。

受熱帶海洋性季風(fēng)氣候影響，南海是目前世界上熱帶季風(fēng)最強(qiáng)盛的地區(qū)之一。南海風(fēng)場的變化對(duì)中國南方氣候有著重要的影響：夏季盛行的西南風(fēng)給中國南方帶來強(qiáng)烈的暖濕氣流，從而對(duì)降水有一定的調(diào)制作用；冬季盛行的東北風(fēng)給中國南方帶來強(qiáng)盛的干冷氣流，造成大幅度降溫[4]。

許多學(xué)者對(duì)南海海表面風(fēng)場(SSW)的時(shí)空變化特征進(jìn)行了研究：王靜 等[5]、齊義泉 等[6]利用T/P衛(wèi)星高度計(jì)反演的南海海面風(fēng)場資料，對(duì)南海風(fēng)速距平進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)分解，結(jié)果表明，第一模態(tài)和第二模態(tài)分別揭示了南海季風(fēng)強(qiáng)盛時(shí)期和季風(fēng)轉(zhuǎn)變過渡時(shí)期(春、秋季)的風(fēng)場特征，而第三模態(tài)則顯示為受限于陸地地形等因素影響的風(fēng)場特征；梅勇 等[7]利用1957—2002年ERA40的海表之上10 m風(fēng)場數(shù)據(jù)，分析了北印度洋-南海海域海面風(fēng)場的年際變化特征；裘沙怡 等[8]使用QUIKSCAT衛(wèi)星散射計(jì)風(fēng)場數(shù)據(jù)資料，采用矢量經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(VEOF)方法對(duì)南海風(fēng)場距平進(jìn)行了分析，得到的結(jié)果與齊義泉 等[6]基本一致；趙喜喜[9]和陳心一 等[10]分別探討了中國近海海面風(fēng)場的時(shí)空變化特征。

大量研究表明南海風(fēng)場變化與厄爾尼諾-南方濤動(dòng)(ENSO)、印度洋偶極子(IOD)等存在緊密聯(lián)系。CHAO et al[11]和LIANG et al[12]分析了南海海面風(fēng)場異常與ENSO事件之間的相關(guān)關(guān)系；沈春 等[13]使用QUIKSCAT衛(wèi)星散射計(jì)風(fēng)場資料，分析了南海海面風(fēng)場的變化特征，結(jié)果顯示南海海表風(fēng)速除了存在著明顯的季節(jié)變化外，還與南方濤動(dòng)指數(shù)(SOI)和太平洋年代際濤動(dòng)指數(shù)(PDO)存在一定的相關(guān)關(guān)系；王佳瑩 等[14-15]對(duì)南海海面風(fēng)場和海面風(fēng)應(yīng)力旋度場展開分析，結(jié)果顯示南海風(fēng)場和風(fēng)應(yīng)力旋度場均與ENSO、IOD密切相關(guān)；鄒瑋 等[16]使用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)提供的海表面10 m風(fēng)場資料(1979—2017年)，采用小波分析、EOF等方法，對(duì)南海風(fēng)場風(fēng)速距平進(jìn)行分析，結(jié)果表明南海近海面風(fēng)場的第一模態(tài)呈現(xiàn)年代際變化特征，并與ENSO在某些特殊時(shí)段有著相似的振蕩周期，但是在1990年后其相關(guān)性逐漸減小，而第二模態(tài)和第三模態(tài)與ENSO的相關(guān)性增強(qiáng)。

綜上所述，前人對(duì)南海風(fēng)場的研究大多基于線性理論的EOF分析方法，或數(shù)據(jù)資料時(shí)間跨度較短，或空間分辨率比較低。最近幾十年以來，自組織映射(SOM)、增長型分層自組織映射(GHSOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在物理海洋學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，例如LIU et al[17-18]應(yīng)用SOM和GHSOM方法成功提取了西佛羅里達(dá)陸架海表溫度(SST)和海流的變化模態(tài)；徐曉華 等[19]利用GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)南海北部-西太平洋海表面高度(SSH)以及中尺度渦旋的變化進(jìn)行分析研究，成功識(shí)別出了SSH的季節(jié)和年際變化特征。本文將利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)提供的40年再分析海面10 m風(fēng)場資料，應(yīng)用增長型分層自組織映射(GHSOM)方法對(duì)南海近海面風(fēng)場進(jìn)行研究，提取南海近海面風(fēng)場變化的主要模態(tài)，分析其季節(jié)變化和年際變化特征，以期比傳統(tǒng)的線性分析方法揭示出更多南海風(fēng)場變化的細(xì)節(jié)特征。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 資料來源

本文使用的海表10 m風(fēng)場數(shù)據(jù)資料來源于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的再分析資料ERA-interim產(chǎn)品(https://apps.ecmwf.int/)，空間分辨率為0.25°× 0.25°，時(shí)間跨度為1979年1月到2018年12月，其研究區(qū)域覆蓋了整個(gè)南海海域。Nio 3.4指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)來自于美國National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA，https://www.cpc.ncep.noaa.gov/)。

1.2 分析方法

1.2.1 自組織映射

自組織映射(self-organizing map，SOM)是KOHONEN[20]在1981年提出的一種基于無監(jiān)督競爭學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。作為模式識(shí)別和分類的工具，SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在許多學(xué)科領(lǐng)域中都有成功實(shí)踐。自21世紀(jì)以來，該方法在大氣和海洋學(xué)界受到了廣泛歡迎，許多研究人員紛紛利用SOM的非線性擬合能力來提取數(shù)據(jù)變量的特征信息。

SOM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般由輸入層和輸出層構(gòu)成。輸入層由輸入樣本組成，輸出層通常由K個(gè)神經(jīng)單元構(gòu)成的陣列組成[19]，每一個(gè)神經(jīng)單元(標(biāo)記為j，j=1,2,3,…,K)代表一個(gè)輸出的類，且有一個(gè)相應(yīng)的權(quán)重向量，其維數(shù)與輸入樣本維數(shù)一致。本文中輸入網(wǎng)絡(luò)中的總樣本由M×N陣列的10 m風(fēng)場數(shù)據(jù)構(gòu)成(M是空間網(wǎng)格點(diǎn)總數(shù)，N是選取的時(shí)間序列長度)。

將總樣本輸入SOM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行無監(jiān)督訓(xùn)練。每一次訓(xùn)練都會(huì)隨機(jī)選取一個(gè)輸入樣本x(維數(shù)為M×1),通過式(1)來計(jì)算x與各輸出神經(jīng)單元j之間的距離，得到與x距離最小的獲勝神經(jīng)單元，即最佳匹配單元(Best Matching Unit，BMU)，距離度量一般采用歐氏距離：

(1)

式中：Rj是指第j個(gè)輸出神經(jīng)單元的權(quán)重向量，與輸入樣本x同維度。神經(jīng)單元的權(quán)重向量會(huì)按照式(2)進(jìn)行更新：

Rj(t+1)=Ri(t)+γ(t)·ε(t)·[x-Ri(t)]

(2)

式中：γ(t)為學(xué)習(xí)率，0<γ(t)<1，隨著訓(xùn)練時(shí)間的推移而逐漸下降到零；ε(t)是鄰域函數(shù), 是以獲勝神經(jīng)單元為中心的一個(gè)區(qū)域，鄰域范圍會(huì)隨著訓(xùn)練時(shí)間的增長而不斷縮??；Ri為第i個(gè)神經(jīng)單元對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量，i=1,2,3,…,K。

SOM算法能夠自組織、自學(xué)習(xí)地計(jì)算出樣本之間的相似度，然后將相似的樣本自動(dòng)地就近分配到同一類中。SOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如下。

(1)神經(jīng)單元的權(quán)重向量都用小的隨機(jī)值進(jìn)行初始化；

(2)隨機(jī)(或依次)選取一個(gè)樣本x輸入到SOM網(wǎng)絡(luò)中；

(3)按式(1)計(jì)算得到樣本x對(duì)應(yīng)的最佳匹配單元；

(4)按式(2)更新各神經(jīng)單元的權(quán)重向量；

(5)判斷是否達(dá)到所設(shè)定的要求, 若是，訓(xùn)練結(jié)束，否則返回步驟(2)。

盡管SOM得到了廣泛的應(yīng)用，但它也存在一些固有缺陷。第一，它使用靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(開始訓(xùn)練之前必須確定輸出神經(jīng)單元的數(shù)量和排列)，對(duì)于大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)而言，很難在訓(xùn)練之前確定一個(gè)合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；第二，在可視化顯示中難以反映輸入數(shù)據(jù)之間的層次關(guān)系。增長型分層自組織映射(GHSOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地解決了這兩個(gè)缺陷，是提取南海風(fēng)場模態(tài)特征的優(yōu)異方法之一。

1.2.2 增長型分層自組織映射

增長型分層自組織映射(growing hierarchical self-organizing map, GHSOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在SOM網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上衍生而來的。它是一種能夠自動(dòng)增長、分層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含多層結(jié)構(gòu)，并且每一層都由一個(gè)或者多個(gè)相互獨(dú)立的動(dòng)態(tài)成長的SOM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。GHSOM網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)之間的特征自適應(yīng)地調(diào)整每一個(gè)SOM網(wǎng)絡(luò)的尺寸和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的深度，盡可能地表征輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

本文采用平均量化誤差(mqe)來對(duì)GHSOM網(wǎng)絡(luò)增長進(jìn)行全局控制。這里定義兩個(gè)參數(shù)：

(1)平均量化誤差：

(3)

式中:n是輸入樣本的數(shù)量。

(2)每一個(gè)SOM的平均量化誤差：

(4)

式中:d是第m個(gè)SOM網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)單元的個(gè)數(shù)。

GHSOM網(wǎng)絡(luò)算法從整體上分為橫向擴(kuò)展和縱向擴(kuò)展。其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如圖1所示，具體算法如下。

圖1 GHSOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖

(1)第0層神經(jīng)單元初始化。第0層僅有1個(gè)神經(jīng)單元，其權(quán)重向量為所有輸入數(shù)據(jù)樣本的平均值,并計(jì)算該層的平均量化誤差。

(2)在第1層建立2×2單元的SOM網(wǎng)絡(luò),并對(duì)各神經(jīng)單元權(quán)重向量賦初始值，開始網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，進(jìn)行學(xué)習(xí)。

(3)SOM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行橫向擴(kuò)展。GHSOM網(wǎng)絡(luò)通過參數(shù)控制每一個(gè)SOM 橫向擴(kuò)展。在經(jīng)過一定次數(shù)的無監(jiān)督訓(xùn)練之后，GHSOM將會(huì)計(jì)算一次該層SOM的平均量化誤差s_mqem，然后與上一層相應(yīng)的父系單元的平均量化誤差(mqej)above比較，如果這兩者不滿足式(3)，就會(huì)在該SOM中最大量化誤差的神經(jīng)單元和與之距離最遠(yuǎn)的鄰近神經(jīng)單元之間多增加額外的一列或者一行，繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練，直到滿足式(5)時(shí)，結(jié)束橫向擴(kuò)展：

s_mqem<τ1·(mqej)above

(5)

(4)SOM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行縱向擴(kuò)展。GHSOM網(wǎng)絡(luò)通過參數(shù)τ2控制神經(jīng)單元縱向擴(kuò)展。當(dāng)橫向擴(kuò)展結(jié)束后，GHSOM計(jì)算出該SOM網(wǎng)絡(luò)中所有神經(jīng)單元的平均量化誤差mqej，然后與上一層相應(yīng)的父系單元的平均量化誤差(mqej)above進(jìn)行比較，如果這兩者不滿足式(4)，就會(huì)在下一層建立一個(gè)2×2單元的子SOM網(wǎng)絡(luò)，更新權(quán)重向量并返回到步驟(3)繼續(xù)訓(xùn)練，直到每一個(gè)神經(jīng)單元都滿足式(6)時(shí)，全局終止訓(xùn)練：

mqej<τ2·(mqej)above

(6)

一般來說，在GHSOM網(wǎng)絡(luò)中是按照1>τ1>τ2>0的標(biāo)準(zhǔn)來選擇τ1和τ2的。在GHSOM工具箱里，τ1和τ2分別被稱為寬度控制參數(shù)和深度控制參數(shù)。一般τ1參數(shù)越小，神經(jīng)單元越多，SOM數(shù)組會(huì)越大；τ2參數(shù)越小，層次越深。

2 南海近海面風(fēng)場的季節(jié)變化特征

2.1 GHSOM控制參數(shù)選擇

將南海10 m風(fēng)場數(shù)據(jù)用GHSOM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練分類。首先，通過調(diào)整寬度控制參數(shù)(τ1)和深度控制參數(shù)(τ2)進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。比對(duì)分析各組實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文選擇了(τ1，τ2)=(0.9，0.04)這組結(jié)果進(jìn)行研究。該組結(jié)果有兩層SOM, 已足夠描述南海近海面風(fēng)場特征，也利于可視化呈現(xiàn)。

表1 不同參數(shù)下 GHSOM訓(xùn)練結(jié)果

2.2 原始風(fēng)場的GHSOM第一層結(jié)果分析

圖2是GHSOM網(wǎng)絡(luò)第一層SOM的輸出結(jié)果，它將南海近海面風(fēng)場信息分成了4類，這4類模態(tài)代表著南海近海面風(fēng)場季節(jié)轉(zhuǎn)變的主要特征。

模態(tài)1代表西南風(fēng)模態(tài)(圖2a)，表示在南海上空由西南氣流所控制，并在南海北部近岸呈現(xiàn)弱氣旋式旋轉(zhuǎn)。模態(tài)2是東北風(fēng)轉(zhuǎn)西南風(fēng)過渡模態(tài)(圖2b)，表示在南海由偏東風(fēng)控制，在北部灣海域附近呈反氣旋式旋轉(zhuǎn)，風(fēng)向發(fā)生改變。模態(tài)3代表了東北風(fēng)發(fā)展模態(tài)(圖2c)，表示在南海北部由強(qiáng)烈的東北風(fēng)控制；在南海南部由弱氣旋式風(fēng)場主導(dǎo)，其風(fēng)速較弱，風(fēng)向發(fā)生轉(zhuǎn)變。模態(tài)4代表強(qiáng)盛的東北風(fēng)模態(tài)(圖2d)，其環(huán)流形勢十分穩(wěn)定，在整個(gè)南海上空風(fēng)向主要是NE—SW方向，在4個(gè)模態(tài)中，模態(tài)4的風(fēng)場最為強(qiáng)盛，平均風(fēng)速最大，最大風(fēng)速達(dá)到 9.8 m/s。

圖2 GHSOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練原始SSW數(shù)據(jù)輸出的第一層結(jié)果

給每一份輸入樣本數(shù)據(jù)定義一個(gè)最佳匹配單元(簡稱BMU), 可以根據(jù)最小歐式距離來識(shí)別BMU，即與輸入樣本數(shù)據(jù)矢量距離最近的輸出神經(jīng)單元。BMU時(shí)間序列(圖3)表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性波動(dòng)變化，幾乎每年都會(huì)按照模態(tài)4→模態(tài)2→模態(tài)1→模態(tài)3→模態(tài)4的順序發(fā)生。為了進(jìn)一步表征這種季節(jié)循環(huán)特征，計(jì)算了GHSOM網(wǎng)絡(luò)第一層4個(gè)模態(tài)各月的發(fā)生頻率(圖4)。從圖中發(fā)現(xiàn)，模態(tài)1主要發(fā)生在5—9月(夏季風(fēng)); 模態(tài)2主要發(fā)生在2—5月(冬季風(fēng)向夏季風(fēng)的過渡), 在3月和4月出現(xiàn)的頻率最高；模態(tài)3主要發(fā)生在10—11月(夏季風(fēng)向冬季風(fēng)過渡), 在10月出現(xiàn)的頻率最高; 模態(tài)4發(fā)生在11月至次年3月(冬季風(fēng)), 在12和1月的發(fā)生頻率最高。

圖3 GHSOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練原始SSW數(shù)據(jù)輸出的第一層最匹配單元(BMU)的時(shí)間序列

圖4 GHSOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練原始SSW數(shù)據(jù)輸出的第一層4個(gè)模態(tài)在各月的發(fā)生頻率曲線

為了驗(yàn)證上述利用GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得到的南海近海面風(fēng)場的季節(jié)特征，給出了4個(gè)季節(jié)氣候態(tài)的近海面風(fēng)場分布。春季氣候態(tài)平均場(圖5a)顯示，整個(gè)南海環(huán)流形勢復(fù)雜，風(fēng)向多變，風(fēng)速分布均勻；夏季氣候態(tài)平均場(圖5b)顯示,在夏季期間，整個(gè)海域風(fēng)向比較一致，盛行西南風(fēng)，這是由于副熱帶高壓在南海海域上空活動(dòng)頻繁[21-22]，南海南部平均風(fēng)速大于北部平均風(fēng)速；從秋季氣候態(tài)平均場(圖5c)可以看出，東北風(fēng)增強(qiáng),西南風(fēng)減弱，南海北部由東北風(fēng)控制，南部海域則由弱氣旋式風(fēng)場控制；冬季氣候態(tài)平均場(圖5d)顯示,南海上空盛行東北風(fēng)，其風(fēng)速在4個(gè)季節(jié)處于最大，齊義泉 等[21-22]認(rèn)為這主要是由于地貌的影響，在臺(tái)灣海峽和巴士海峽的狹管效應(yīng)作用下，會(huì)增強(qiáng)冬季南海的東北季風(fēng)。

圖5 南海海表風(fēng)場季節(jié)平均分布

上述分析顯示：模態(tài)1和模態(tài)4與南海夏季風(fēng)和冬季風(fēng)十分吻合；模態(tài)2與模態(tài)3可被認(rèn)為是季風(fēng)轉(zhuǎn)換的過渡模態(tài)，與南海春季風(fēng)場和秋季風(fēng)場相匹配。但是GHSOM第一層結(jié)果和氣候態(tài)季節(jié)風(fēng)場分布又有著一些細(xì)微差異，例如，在GHSOM第一層模態(tài)1中，在南海北部出現(xiàn)弱氣旋式旋轉(zhuǎn)，在夏季氣候態(tài)中則不明顯。接下來對(duì)GHSOM第二層訓(xùn)練結(jié)果展開分析。

2.3 原始風(fēng)場的GHSOM第二層結(jié)果分析

由表1可知，GHSOM網(wǎng)絡(luò)第一層中4個(gè)模態(tài)都增長到了第二層。模態(tài)1和模態(tài)4分別在第二層中都擴(kuò)展成2×2的子SOM圖，這些模態(tài)都進(jìn)一步解釋了南海夏季和冬季風(fēng)場的細(xì)節(jié)特征。同樣，模態(tài)2和模態(tài)3也分別在第二層擴(kuò)展成2×2的子SOM圖，更加清楚地呈現(xiàn)了冬、夏季風(fēng)轉(zhuǎn)換時(shí)期的風(fēng)場特征。

第一層模態(tài)1(圖2a)在第二層擴(kuò)展成2×2的SOM圖(圖6a～6d)。模態(tài)1代表的盛行夏季風(fēng)場在第二層中被分成4類。其中模態(tài)1-1和模態(tài)1-2的環(huán)流形勢相似，以SW—NE風(fēng)向?yàn)橹?，在南海中南部，模態(tài)1-1風(fēng)速強(qiáng)于模態(tài)1-2；模態(tài)1-3和模態(tài)1-4風(fēng)向相似，但模態(tài)1-3整體風(fēng)速強(qiáng)于模態(tài)1-4，與模態(tài)1-1和模態(tài)1-2不同，模態(tài)1-3和模態(tài)1-4在南海北部沿海岸一帶盛行風(fēng)向是偏東風(fēng)。從各模態(tài)的發(fā)生頻率曲線(圖6e)中可以看到，模態(tài)1-1和模態(tài)1-2主要出現(xiàn)在6—8月，模態(tài)1-3出現(xiàn)在9月，模態(tài)1-4出現(xiàn)在5月。頻率峰值出現(xiàn)順序依次為模態(tài)1-4→模態(tài)1-2→模態(tài)1-1→模態(tài)1-3。模態(tài)1-1和模態(tài)1-2呈現(xiàn)了南海盛夏時(shí)期的近海面風(fēng)場的主要空間分布特征，模態(tài)1-4代表著春末時(shí)南海海面風(fēng)場特征，而模態(tài)1-3則代表初秋時(shí)南海的風(fēng)場特征。模態(tài)1-3和模態(tài)1-4是圖2a中南海北部近岸的弱氣旋式風(fēng)場的細(xì)節(jié)展現(xiàn)。

圖6 第一層GHSOM中的模態(tài)1向下增長的第二級(jí)原始SSW自組織特征圖和各模態(tài)的月發(fā)生頻率

第一層模態(tài)2(圖2b)在第二層擴(kuò)展成2×2的SOM圖(圖7a～7d)。模態(tài)2向下擴(kuò)展的4個(gè)模態(tài)風(fēng)向比較相似，但風(fēng)速大小存在差異。其中，模態(tài)2-4和模態(tài)2-2風(fēng)速相近且最大，模態(tài)2-3次之，模態(tài)2-1最小。頻率曲線圖(圖7e)顯示，模態(tài)2-2、模態(tài)2-3和模態(tài)2-4幾乎都集中在2—4月，而模態(tài)2-1則主要出現(xiàn)在5月。同樣按照頻率峰值排序，各模態(tài)出現(xiàn)順序?yàn)槟B(tài)2-4→模態(tài)2-2→模態(tài)2-3→模態(tài)2-1，揭示了南海春季風(fēng)場強(qiáng)度逐漸減弱的變化特征。

圖7 第一層GHSOM中的模態(tài)2向下增長的第二級(jí)原始SSW自組織特征圖和各模態(tài)的月發(fā)生頻率

第一層模態(tài)3(圖2c)在第二層擴(kuò)展成2×2的SOM圖(圖8a～8d)。模態(tài)3-1、模態(tài)3-2，模態(tài)3-3和模態(tài)3-4在南海北部均呈現(xiàn)為強(qiáng)烈的東北風(fēng)，但強(qiáng)盛的東北風(fēng)在這4個(gè)模態(tài)中的向南延伸情況各不相同，在模態(tài)3-4中東北風(fēng)向南延伸得最遠(yuǎn)；南海南部則是由弱的氣旋式風(fēng)場主導(dǎo)，但氣旋中心位置不盡相同。從頻率曲線圖(圖8e)中可見，模態(tài)3-1、模態(tài)3-2，模態(tài)3-3都集中在10月，模態(tài)3-4則主要出現(xiàn)在11月。秋季是夏季風(fēng)向冬季風(fēng)轉(zhuǎn)換的過渡時(shí)期，其東北風(fēng)風(fēng)速增大，而西南風(fēng)風(fēng)速減小。

圖8 第一層GHSOM中的模態(tài)3向下增長的第二級(jí)原始SSW自組織特征圖和各模態(tài)的月發(fā)生頻率

第一層模態(tài)4(圖2d)在第二層擴(kuò)展成2×2的SOM圖(圖9a～9d)。模態(tài)4代表的冬季風(fēng)場特征在第二層中被分成4類。這4類模態(tài)空間差異細(xì)微，風(fēng)向和風(fēng)速幾乎相近，在南海海盆上空都呈現(xiàn)為NE—SW走向，最大風(fēng)速都超過了11 m/s。在頻率曲線圖(圖9e)中，這4個(gè)模態(tài)主要出現(xiàn)在11月—次年2月，按照峰值排序，依次是模態(tài)4-1→模態(tài)4-3→模態(tài)4-4→模態(tài)4-2。

圖9 第一層GHSOM中的模態(tài)4向下增長的第二級(jí)原始SSW自組織特征圖和各模態(tài)的月發(fā)生頻率

總的來說，GHSOM訓(xùn)練原始風(fēng)場數(shù)據(jù)第一層結(jié)果揭示了南海近海面風(fēng)場的季節(jié)變化特征，第二層結(jié)果很好地呈現(xiàn)了南海近海面風(fēng)場的月變化特征。

3 南海近海面異常風(fēng)場的年際變化特征

基于原始風(fēng)場數(shù)據(jù)，以某一個(gè)空間網(wǎng)格點(diǎn)為例，對(duì)數(shù)據(jù)作如下處理可得到異常風(fēng)場：(1)分別求出風(fēng)場分量月氣候態(tài)；(2)用原始風(fēng)場分量分別減去對(duì)應(yīng)月氣候態(tài)，得到該點(diǎn)風(fēng)場異常；(3)分別對(duì)異常風(fēng)場的時(shí)間序列進(jìn)行6個(gè)月滑動(dòng)平均。經(jīng)過上述處理可以得到年際以上的異常風(fēng)場信號(hào)。

將經(jīng)上述處理的異常風(fēng)場數(shù)據(jù)采用GHSOM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練分類，首先調(diào)整寬度控制參數(shù)(τ1)和深度控制參數(shù)(τ2)進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)(表略)。通過比對(duì)分析，選取τ1=0.8,τ2=0.08這組訓(xùn)練結(jié)果來展開分析。

3.1 異常風(fēng)場的GHSOM第一層結(jié)果分析

圖10是GHSOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練異常風(fēng)場數(shù)據(jù)輸出的第一層結(jié)果，它揭示了南海4類異常風(fēng)場模態(tài)。模態(tài)1顯示，南海海域上空表現(xiàn)為東北風(fēng)異常的風(fēng)場特征，在南海中部異常風(fēng)速強(qiáng)于北部和南部(圖10a)；而模態(tài)4呈現(xiàn)的異常風(fēng)場特征與模態(tài)1正好相反，南海上空表現(xiàn)為西南風(fēng)異常(圖10d)；模態(tài)2(圖10b)和模態(tài)3(圖10c)兩者環(huán)流形勢恰恰相反，在南海上空分別表現(xiàn)為受顯著的反氣旋式異常風(fēng)場和氣旋式異常風(fēng)場控制，其中心都位于呂宋島西部海域。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，這4類模態(tài)與前人對(duì)南海風(fēng)場進(jìn)行VEOF分析得到的結(jié)果十分類似[14-15]。不同的是，GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法不受對(duì)稱偏差的影響[17-18]，例如，模態(tài)2揭示的反氣旋式異常風(fēng)場強(qiáng)度明顯大于模態(tài)3揭示的氣旋式異常風(fēng)場強(qiáng)度，異常風(fēng)場中心位置也存在偏差；此外，模態(tài) 1和模態(tài)4在南海中部的異常風(fēng)向并不是完全一致反向。為了量化表示這4類模態(tài)，進(jìn)一步計(jì)算了其相對(duì)出現(xiàn)頻率(所屬模態(tài)的樣本個(gè)數(shù)除以總的樣本個(gè)數(shù))，模態(tài)1～4的相對(duì)出現(xiàn)頻率依次為29.8%、22.1%、23.5%和24.6%。

圖10 GHSOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練SSW異常數(shù)據(jù)輸出的第一層結(jié)果

為了進(jìn)一步識(shí)別GHSOM第一層4個(gè)模態(tài)的年際變化信號(hào)，給出了第一層最匹配單元BMU和Nio3.4指數(shù)的時(shí)間演變(圖11)。從圖中可以看到，模態(tài)2主要出現(xiàn)在厄爾尼諾年期間，而模態(tài)3則主要出現(xiàn)在拉尼娜年期間，特別是在1982—1983年，1997—1998年,2015—2016年等強(qiáng)厄爾尼諾年份以及1998—2000年，2007—2009年，2010—2011年等強(qiáng)拉尼娜年份。此外，還發(fā)現(xiàn)模態(tài)2一般是在厄爾尼諾趨于成熟后才開始出現(xiàn)，即存在一定的滯后效應(yīng)，并且在1982—1983年，1997—1998年，2009—2010年，2015—2016年這些強(qiáng)厄爾尼諾年，反氣旋性異常風(fēng)場的持續(xù)時(shí)間也比較長；而模態(tài)3在1999—2001年期間出現(xiàn)次數(shù)最多，持續(xù)時(shí)間最長。前人研究認(rèn)為[23-26]，在厄爾尼諾事件發(fā)生的年份，西太平洋暖池海域異常變冷，抑制西太平洋上空對(duì)流活動(dòng)發(fā)展，而中東太平洋異常變暖，共同引發(fā)沃克環(huán)流發(fā)生異常，造成在西北太平洋沃克環(huán)流出現(xiàn)下沉異常，因此，在西北太平洋上空出現(xiàn)一個(gè)異常反氣旋環(huán)流，而模態(tài)2可能是該異常反氣旋的一部分；當(dāng)拉尼娜事件發(fā)生時(shí)，西太平洋暖池異常增暖，在南海上空呈現(xiàn)模態(tài)3的氣旋性異常風(fēng)場特征。模態(tài)1和模態(tài)4則與ENSO并沒有顯著的聯(lián)系，在一些強(qiáng)厄爾尼諾年份和強(qiáng)拉尼娜年份里幾乎很少出現(xiàn)，而在弱ENSO年以及非ENSO 年期間出現(xiàn)的次數(shù)較多。

圖11 GHSOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練SSW異常數(shù)據(jù)輸出的第一層最匹配單元(BMU)的時(shí)間序列(a)以及Nio3.4指數(shù)(b)

由上述分析可知，模態(tài)2和模態(tài)3與ENSO存在一定的聯(lián)系。為了進(jìn)一步揭示它們之間的關(guān)系，分別計(jì)算了南海異常風(fēng)場時(shí)間序列與GHSOM第一層4個(gè)模態(tài)權(quán)重矢量的歐氏距離。圖12是模態(tài)2和模態(tài)3與南海異常風(fēng)場數(shù)據(jù)歐氏距離之倒數(shù)隨時(shí)間的發(fā)展圖。對(duì)于模態(tài)2(圖12a)，可以看出，歐氏距離倒數(shù)的峰值與Nio3.4序列的峰值有著很好的對(duì)應(yīng)，但略微滯后于Nio3.4指數(shù)。對(duì)兩者進(jìn)行超前滯后相關(guān)分析，當(dāng)歐氏距離倒數(shù)滯后3個(gè)月時(shí)，其相關(guān)系數(shù)最大，達(dá)到了0.61，并通過了顯著性檢驗(yàn)。對(duì)于模態(tài)3(圖12b)，其歐氏距離倒數(shù)的峰值與Nio3.4序列的谷值有著很好的對(duì)應(yīng)，對(duì)兩者進(jìn)行超前滯后相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了-0.57，歐氏距離倒數(shù)滯后5個(gè)月?？傮w而言，當(dāng)位于厄爾尼諾年時(shí)，南海近海面風(fēng)場異常主要呈現(xiàn)出模態(tài)2的年際變化特征；當(dāng)位于拉尼娜年時(shí)，南海近海面風(fēng)場異常主要呈現(xiàn)出模態(tài)3的年際變化特征。

圖12 第一層GHSOM網(wǎng)絡(luò)與SSW異常數(shù)據(jù)之間歐氏距離倒數(shù)的時(shí)間演變圖

3.2 異常風(fēng)場的GHSOM第二層結(jié)果分析

GHSOM第一層中模態(tài)2(反氣旋模態(tài))和模態(tài)3(氣旋模態(tài))揭示了在厄爾尼諾事件和拉尼娜事件期間南海近海面10 m異常風(fēng)場的特征。下面將進(jìn)一步分析這2個(gè)模態(tài)向下增長的第二層結(jié)果。

第一層GHSOM中的反氣旋模態(tài)在第二層增長為2×2的子SOM特征圖(圖13)。南海上空反氣旋式異常風(fēng)場特征可以分為4類，根據(jù)BMU時(shí)間序列圖(圖略)，這4類風(fēng)場特征幾乎都出現(xiàn)在厄爾尼諾年份，這是顯而易見的，因?yàn)樗鼈兌佳苌诙驙柲嶂Z年出現(xiàn)的反氣旋異常風(fēng)模態(tài)。這4類風(fēng)場保留了第一層GHSOM 中模態(tài)2的主要信息，同時(shí)又揭露了更多的細(xì)節(jié)特征。例如，模態(tài)2-2(圖13b)代表的異常風(fēng)場明顯強(qiáng)于其他3個(gè)模態(tài),其異常中心未出現(xiàn)在南海海域，并且該模態(tài)僅出現(xiàn)在1982—1983年、1992—1993年、1997年末—1998年初，集中在 2—5月，其相對(duì)出現(xiàn)頻率僅為11.3%。模態(tài)2-1(圖13a)與第一層模態(tài)2相比，其異常中心偏向于西北，該模態(tài)的相對(duì)出現(xiàn)頻率為22.6%。模態(tài)2-3(圖13c)和模態(tài)2-4(圖13d)與第一層模態(tài)2的環(huán)流形勢類似，并且這兩個(gè)模態(tài)的相對(duì)出現(xiàn)頻率都比較高，分別達(dá)到了 35.9% 和30.2%。(注意：這里的相對(duì)出現(xiàn)頻率計(jì)算中，總樣本個(gè)數(shù)僅指第一層中模態(tài)2的所屬樣本總數(shù)，即每個(gè)子模態(tài)的出現(xiàn)頻率總和為100%)。

圖13 第一層GHSOM 中的模態(tài)2向下增長的第二級(jí)SSW異常自組織特征圖

第一層GHSOM中模態(tài)3在第二層增長為3×2的子SOM特征圖(圖14)，它揭露了更多在拉尼娜年期間南海氣旋式異常風(fēng)場的特征。例如，模態(tài)3-1(圖14a)在整個(gè)南海海域上空并未表現(xiàn)出明顯的氣旋式異常風(fēng)場特點(diǎn)，該模態(tài)在1985—1990年以及2004年之后出現(xiàn)頻繁。模態(tài)3-2(圖14b)和模態(tài)3-4(圖14d)同第一層模態(tài)3的環(huán)流形勢比較相似，但就異常風(fēng)速而言，模態(tài)3-2偏弱，模態(tài)3-4偏強(qiáng)，并且模態(tài)3-2幾乎在每一個(gè)拉尼娜年份都會(huì)出現(xiàn)，其相對(duì)出現(xiàn)頻率在這6個(gè)子模態(tài)中最高，達(dá)到了23.9%，模態(tài)3-4僅在1999—2002年和2009—2010出現(xiàn)。模態(tài)3-3(圖14c)、模態(tài)3-5(圖14e)、模態(tài)3-6(圖14f)，這3個(gè)子模態(tài)的異常氣旋中心與第一層模態(tài)3有很大的差異，與之相比，模態(tài)3-3偏西南，靠近越南沿岸，模態(tài)3-5偏北，模態(tài)3-6偏西北。模態(tài)3-3在1997年之后出現(xiàn)次數(shù)較多，模態(tài)3-6僅出現(xiàn)在1994—1995年，1999—2000年，2012—2013年期間，其相對(duì)出現(xiàn)頻率最低，僅為7.9%。

圖14 第一層GHSOM 中的模態(tài)3向下增長的第二級(jí)SSW異常自組織特征圖

4 結(jié)論

本文基于1979—2018年歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的ERA-interim海面10 m風(fēng)場再分析資料，應(yīng)用增長型分層自組織映射(GHSOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)南海近海面10 m風(fēng)場進(jìn)行展開，提取南海近海面風(fēng)場變化的主要模態(tài)，分析其季節(jié)變化和年際變化特征，得到以下主要結(jié)論。

(1)GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練原始風(fēng)場數(shù)據(jù)輸出的第一層結(jié)果揭示了南海近海面風(fēng)場的4個(gè)模態(tài)，高度概括了南海風(fēng)場的季節(jié)變化特征。夏季南海由西南風(fēng)控制；冬季表現(xiàn)為東北風(fēng)；冬季風(fēng)速顯著大于夏季；季風(fēng)轉(zhuǎn)換時(shí)期的春、秋兩季風(fēng)向多變，環(huán)流形勢復(fù)雜。南海10 m氣候態(tài)風(fēng)場分布驗(yàn)證了GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法提取矢量風(fēng)場數(shù)據(jù)特征模態(tài)的優(yōu)異能力。GHSOM 第二層特征圖提取了更多的南海近海面風(fēng)場變化模態(tài)，揭示了南海近海面風(fēng)場的月變化特征。

(2)GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練異常風(fēng)場數(shù)據(jù)輸出的第一層結(jié)果提取出了南海近海面風(fēng)場4個(gè)異常模態(tài)。模態(tài)2和模態(tài)3揭示了反氣旋式異常和氣旋式異常風(fēng)場特征；模態(tài)1和模態(tài)4揭示了東北風(fēng)異常風(fēng)場和西南風(fēng)異常風(fēng)場特征。BMU時(shí)間演變圖顯示模態(tài)2和模態(tài)3與ENSO事件存在緊密聯(lián)系。應(yīng)用歐氏距離定義的模態(tài)2 和模態(tài)3與Nio 3.4指數(shù)序列延遲相關(guān)。模態(tài)2和模態(tài)3向下擴(kuò)展的特征圖也揭露了上層異常環(huán)流模態(tài)更多的細(xì)節(jié)特征。

(3)GHSOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練異常風(fēng)場的結(jié)果揭露了南海異常風(fēng)場的一些不對(duì)稱現(xiàn)象。例如，模態(tài)2揭示的反氣旋式異常風(fēng)場強(qiáng)度明顯大于模態(tài)3揭示的氣旋式異常風(fēng)場，異常中心位置也出現(xiàn)偏差；此外，模態(tài) 1和模態(tài)4在南海中部的異常風(fēng)向也不完全一致反向，這兩個(gè)模態(tài)的發(fā)生頻率存在差異。