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Journal of Tropical Oceanography >

2017 , Vol. 36 >Issue 2: 1 - 11

DOI: https://doi.org/10.11978/2016054

Orginal Article

The effect of Indian Ocean Basin mode on Indian Summer Monsoon Rainfall in decaying year of El Niño

  • LÜ Lianghong ,
  • ZHENG Xiaotong
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  • The Ocean University of China, Qingdao 266100, China
Corresponding author: LÜ Lianghong. E-mail:

Received date: 2016-05-29

  Request revised date: 2016-07-25

  Online published: 2017-04-06

Supported by

National Basic Research Program of China (2012CB955600)

The National Natural Science Foundation of China (47476003, 41106010)

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热带海洋学报编辑部
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Abstract

Based on the All India Rainfall data, NCEP/NCAR reanalysis data and HadISST data, we demonstrated a delayed effect of the El Nino-Southern Oscillation (ENSO) and Indian Ocean Basin (IOB) mode on Indian summer monsoon rainfall (ISMR). The results showed that decreased Indian rainfall in the early summer (Jun-Jul) and increased rainfall in the late summer (Aug-Sep) are influenced by the anti-symmetric mode and the second warming in the northern Indian Ocean (NIO). The responses of ISMR to El Niño are distinct between the developing and decaying years. In the developing year of El Niño, the ISMR decreases due to the change of Walker circulation in the tropical ocean. In the decaying year, the IOB mode decreases (increases) the ISMR in early (late) boreal summer. The anti-symmetric pattern of atmospheric anomalies with northeasterly (northwesterly) wind anomalies north (south) of the equator happens in spring. The northeasterly anomalies weaken the Indian Summer Monsoon and force the second anomalous sea surface temperature (SST) peak in the NIO by reducing wind speed and surface evaporation. The southwest monsoon brings more moisture (Q°), which is produced by the warm NIO SST to the India subcontinent, leading to increased monsoon rainfall in the late summer.

Key words： India summer monsoon rainfall; Indian Ocean Basin mode; anti-symmetric mode; northern Indian Ocean warming; El Nino-Southern Oscillation (ENSO)

Cite this article

LÜ Lianghong , ZHENG Xiaotong . The effect of Indian Ocean Basin mode on Indian Summer Monsoon Rainfall in decaying year of El Niño[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2017 , 36(2) : 1 -11 . DOI: 10.11978/2016054

热带印度洋处于全球暖池区, 连接着非洲、亚洲、大洋洲, 对3个大陆的气候系统有重要贡献, 在全球大洋中有重要和特殊的地位。印度每年6—9月降水最为集中, 被定义为印度夏季季风降水(Parthasarathy et al, 1994), 它的来源主要是索马里急流从南印度洋带来的水汽和阿拉伯海蒸发的水汽, 并通过印度每年的西南季风带向大陆。农业是印度主要产业, 同时印度也是最大的粮食生产国之一, 集中于夏季6—9月份的降水对印度农业生产有重要影响。
作为影响南亚地区社会和经济的重要气候过程, 印度夏季降水的变化与ENSO的关系前人已有许多研究(Rasmusson et al, 1983; Webster et al, 1992; Kumar et al, 1999; Lau et al, 2000; Wang et al, 2003)。在El Niño发展年赤道Walker环流的位置改变使得印度地区的对流受到抑制, 引起发展年印度干旱。Sikka等(1980)将1890—1976年之间的印度降水分为3个阶段, 指出这3个阶段的印度干旱频率与El Niño发生的频率相对应。但是在1976年之后, El Niño与其发展年印度夏季降水之间的相关关系有所减弱(Kinter et al, 2002; Krishnan et al, 2003; Srivastava et al, 2015)。Ihara等(2007)利用赤道纬向表面风异常指数与Niño指数多元回归的方法能更好地表现印度夏季降水与El Niño的负相关程度。前人指出印度夏季降水在El Niño发展年趋于减小(Rasmusson et al, 1983; Webster et al, 1992)。
印度夏季降水在El Niño发展年为负异常, 但衰退年夏季的印度降水特征前人还没有详细的描述。Shukla (2007)研究指出, 在强El Niño发生过后有拉尼娜型海温信号的影响, 使得印度夏季降水有略高于平均态的趋势。但Park等(2010)的研究更进一步指出, 拉尼娜对印度季风后期降水有一定的影响, 更重要的是由El Niño引起的印度洋局地增暖也会对印度降水有一定作用。因此, 许多学者将关注点从太平洋海温的遥强迫转移到印度洋局地海温的作用(Terray et al, 2003; Izumo et al, 2008; Sreejith et al, 2015)。已有研究表明, 热带印度洋海盆模态是热带太平洋ENSO对热带印度洋影响的结果(Klein et al, 1999; Venzke et al, 2000)。当热带太平洋增暖时, 太平洋沃克环流减弱东移, 从而引起印度洋上空对流减弱, 太阳辐射增加, 印度洋海表温度(SST)升高(Klein et al, 1999)。热带东太平洋的温度升高同时也加热了热带印度洋对流层的大气, 使得大气处于更稳定的状态, 大气边界层能量堆积, 海洋蒸发减弱, 海洋上混合层增暖(Chiang et al, 2002; He et al, 2003)。以上结果都表明ENSO对印度洋海盆增暖有遥控作用, 但是也有研究表明印度洋局地海气相互作用也对印度洋海盆模态的发展和维持起到关键的作用。由于副热带西南印度洋气候态平均的温跃层较浅, 当El Niño发生时, 在赤道东印度洋出现异常东风, 异常东风在赤道以南强迫出西传的下沉海洋罗斯贝波, 引起西南印度洋温跃层的加深及SST升高(Xie et al, 2002; Huang et al, 2002)。增暖的西南印度洋与偏冷的北印度洋形成明显的南北海温梯度, 会在风场和降水场产生异常的反对称模态(赤道以北为东北风异常, 以南为西北风异常, Kawamura et al, 2001; Wu et al,2008)。当印度夏季季风开始爆发时, 北印度异常的东北风与西南夏季风叠加减弱背景风速, 引起了北印度洋在夏季的第二次增暖(Du et al, 2009)。以上这一系列的过程使得印度洋海盆增暖从El Niño发展年冬季可以维持到衰退年的夏季。
维持到夏季的海盆模态对气候有重要作用。Annamalai等(2005) 把热带印度洋比作一个“电容器”, 印度洋海盆模态正是ENSO对其充电的结果, 在ENSO第二年衰退之后, 这种海盆模态反过来对印度洋局地甚至东亚气候产生重要影响。Yang等(2007)更加确立了印度洋的“电容器”效应: 印度洋暖海盆模态首先影响青藏高原西侧异常高压, 并通过中纬度急流波导的传播影响更远地区的大气环流。印度夏季风通过水汽输送的途径放大了热带印度洋海温异常对大气环流的影响。Xie等(2009) 发现印度洋海盆增暖通过加热对流层温度, 从而在热带印度洋上空激发东传的大气开尔文波, 影响西太平洋对流, 并激发反气旋环流, 增强东亚的东南夏季风, 造成东亚的降水增加。由此可见, 印度洋海盆模态的“放电”效应对亚洲季风系统有重要作用。
虽然上述分析揭示了海盆模态从El Niño发展年冬季到衰退年夏季对印度气候的影响, 但是El Niño衰退年的印度洋海盆模态影响印度夏季降水的特征和主要机制还不是很明确。本文在前人研究的基础上, 通过对观测资料的分析, 给出了印度夏季季风降水(India summer monsoon rainfall, ISMR)在El Niño衰退年初夏减弱、晚夏增强的特点, 并根据前人的研究探讨了印度洋海盆模态发生时的海气相互作用过程对印度夏季降水的影响。

1 资料和方法

全印度降水数据来源于印度热带气象研究所(Indian Institute of Tropical Meteorology, IITM)的网站,由306个平均分布的测雨站测得的月平均全印度陆地降水(1871-01—2012-12)。全球月平均降水资料来自美国气候预测中心(CMAP)(1979-01—2015-11), 分辨率为2.5°×2.5°。SST资料来自英国气象局哈德来中心(HadISST)(1870-01—2013-01), 分辨率为1°×1°。风场数据来自NCEP/NCAR月平均再分析格点资料(1948-01—2015-11), 分辨率为2.5°×2.5°。本文中的El Niño指数用冬季(NDJ)Niño3.4在190°—240°E、5°S—5°N范围海温距平的区域平均替代。印度洋海盆(Indian Ocean, IO)选取的范围为40°—100°E、20°S—20°N; 北印度洋(North Indian Ocean, NIO)选取的范围为50°—100°E、0°—20°N; 西南印度洋(Southwest Indian Ocean, SWIO)选取的范围为50°—70°E、15º—5°S。我们将(50°—90°E, 20°S—0°)和(60°—100°E, 0º—20°N)这两个印度洋区域的春季降水异常之差作为反对称指数, 以下简称AMI (antisymmetric model index)。并且定义印度在El Niño衰退年的晚夏与初夏降水差为印度夏季降水延迟指数(India summer monsoon rainfall delay index, ISMR-DI)。

2 ENSO及印度洋海盆模态对印度夏季降水的影响

2.1 Niño3.4指数与印度季风降水的相关关系

我们分别对El Niño发展年印度夏季降水、衰退年印度夏季降水与Niño3.4指数作相关分析, 发现二者在发展年呈负相关而在衰退年关系并不显著(图1 a、b); 但这不意味着El Niño衰退年印度降水没有显著异常出现。若对印度大陆降水和冬季Niño 3.4指数进行超前滞后两年相关(图2), 可以看出: 在El Niño发展年的夏季6至9月, 印度降水整体是与Niño3.4指数呈负相关; 在衰退年夏季的6至9月中, 两者的关系有先减小后增加的特点(图2)。尽管衰退年整个夏季的印度降水指数与Niño3.4指数相关不显著, 但是我们将夏季分为前后两个阶段并对晚夏(8—9月)与初夏(6—7月)的降水差与Niño3.4指数作相关分析(图1 c), 二者的相关性可以达到0.41, 且超过95%信度。从图2的降水对Niño3.4指数的回归也可以看出初夏减少晚夏增加的特征。进一步的回归分析发现(图2), 在El Niño衰退年, 太平洋海温升高1℃可以造成印度6月340mm的降水负异常(占该月气候平均降水的15%), 同时造成印度9月406mm的降水正异常(占该月气候平均降水的24%)。
Fig. 1 Correlation of India summer monsoon rainfall (blue bar) with NDJ Niño3.4 SST index (red dashed curve). a) In El Niño developing year; b) in El Niño decaying year; c) India summer monsoon rainfall delay index (ISMR-DI)

图1 印度大陆夏季季风降水(ISMR)序列(蓝色柱状)和冬季(NDJ)Niño3.4指数序列(红色虚线)
a. 发展年印度夏季季风降水与Niño3.4指数序列; b. 衰退年印度夏季季风降水与Niño3.4指数序列; c. 衰退年印度降水延迟指数序列与Niño3.4指数序列

Fig. 2 Correlation (black solid curve) and regression (blue dashed curve) of ISMR and NDJ Niño3.4 index from developing year to decaying year of El Niño. Two horizontal red dashed lines show the 95% confidence level

图2 El Niño发展年至衰退年印度降水与冬季(NDJ) Niño3.4指数相关(黑色实线; 红色虚线为95%置信度)、回归(蓝色虚线)

为了更清楚地研究这种季节尺度的信号, 我们将印度夏季逐月的降水(1979—2012年)与Niño3.4指数相关(表1)。在季节尺度信号(JJAS)上Niño3.4指数与El Niño衰退年印度夏季降水的相关性较差。这种相关信息较弱的原因很可能是受到次季节的印度季风降水信号影响, 所以关注点需要向更短的时间尺度转移。从表1可以发现, 在El Niño衰退年, 印度夏季降水与Niño3.4指数的相关从6月至9月的关系是逐渐递增的。在6月, Niño3.4指数与印度降水的关系为-0.46, 说明在6月印度降水是受到抑制的。7—9月印度降水与Niño3.4指数相关性逐渐升高, 说明此时印度降水在晚夏得到加强。这说明初夏和晚夏的印度降水受到的作用不同。Boschat等(2011)将印度大陆降水分为正异常年和负异常年, 他发现二者相减之后, 在初夏(6—7月)降水减少时晚夏(8—9月)的降水会对应增加, 当初夏的降水增加时晚夏的降水会相应减少。可见, 前人已经注意到印度降水的初夏和晚夏的降水不同(Ailikun et al, 2001; Kothavale et al, 2015)。而Terray等(2003)指出, 初夏与晚夏的降水不同有很大的原因是季风的爆发和衰退时间不同, 季风爆发和衰退时间又受到太平洋海温和印度洋局地海温的影响。
Tab. 1 Correlation of ISMR with (1) NDJNiño3.4 index in decaying year; (2) the Indian Ocean basin SST anomalies (MAM); (3) NIO SST anomalies (MAM); and (4) AMI index. The number in bold font means exceeding the 95% confidence level

表1 冬季(NDJ)Niño3.4指数(衰退年)、印度洋海盆春季整体增暖SST序列(IOB SST)、北印度洋二次增暖SST序列、反对称指数(AMI)与印度夏季季风降水(ISMR)的相关系数

ISMR(JJAS) ISMR(6月) ISMR(7月) ISMR(8月) ISMR(9月)
Niño3.4 0.15 -0.46 0.04 0.32 0.45
IOB SST 0.19 -0.32 0.03 0.24 0.45
NIO SST 0.22 -0.49 0.03 0.30 0.59
AMI -0.10 -0.61 -0.08 0.28 0.40

注: 黑体字表示超过95%置信度系数。

我们分析了印度洋在El Niño衰退年初夏与晚夏的降水与Niño3.4指数截然不同的相关性, 但是El Niño在第二年夏季就已经开始消退, 那么是什么作用使得印度降水与Niño3.4指数的关系有前后不同的特点?我们认为是由于印度洋局地海温的作用造成这样差异。因此接下来分析印度洋海盆模态对印度降水的影响。

2.2 ENSO与印度洋海温变化的关系

将整个印度洋(IO)、北印度洋(NIO)和西南印度洋(SWIO)的SST年际异常的时间序列分别对Niño3.4指数进行回归(图3)。整个印度洋海盆的增暖大概落后于ENSO一个季度左右(Alexander et al, 2002)。印度洋海盆区域平均的SST在第二年的春季与Niño3.4指数相关最大, 并且在Niño3.4指数于4—6月已经消退时整体海盆的增暖仍旧能持续4个月, 一直到第二年的9月。
Fig. 3 Correlation of Indian Ocean (SWIO, NIO, or IO) SST anomalies with NDJ Niño3.4 index. Two horizontal red dashed lines show the 95% confidence level

图3 西南印度洋(SWIO)、北印度洋(NIO)、印度洋海盆(IO)SST与冬季(NDJ) Niño3.4指数的超前滞后相关(红色虚线为95%置信度)

从热带印度洋海温异常空间场随时间的演变过程(图4)我们也可以看到, 在发展年的秋季印度洋海温的特征呈偶极子型(Indian Ocean Dipole, IOD), 即赤道西印度洋海温暖异常, 东印度洋海温冷异常。此时赤道印度洋为东风异常, 在南印度洋为西北风异常(图5 a、b), 这种风场的反气旋配置强迫在南印度洋产生下沉Rossby波(Xie et al, 2002)。在气候态下, 赤道印度洋为弱西风, 南印度洋为东南信风, 这种气旋型的平均态大气场使得在赤道以南的印度洋温跃层维持较浅的状态。当赤道风场出现东风异常时, 产生的下沉Rossby波加深了赤道以南印度洋的温跃层, 进而在赤道以南印度洋(80°E附近)首先出现SST增暖。从11月开始, 赤道以南暖的海温向西扩展到达西南印度洋, 西南印度洋的海温一直可以持续到第二年的夏季。当海温的暖中心一直维持在西南印度洋时, 在春季阿拉伯海出现的异常东北风与气候态风场叠加, 加强了海洋表面的蒸发, 使得阿拉伯海海温保持负异常, 因此在春季西印度洋呈现北冷南暖的海温南北温度梯度。整个印度洋海温增暖于5月, 但增暖的最大值中心仍在西南印度洋。进入夏季后, 印度洋西南季风开始发展, 此时北印度洋的东北风异常与西南季风相互叠加, 减弱了北印度洋的蒸发, 引起当地海温的增暖; 而增暖的最大中心在非洲东部沿岸, 可能的原因是异常的风场减弱了沿岸上升流增暖当地海温。当印度洋的暖异常中心出现在阿拉伯海时, 西南印度洋的暖中心开始衰退, 此时印度洋南北海温的梯度消失。在8—9月, 印度洋的暖异常集中于北印度洋, 在阿拉伯海异常最为显著, 而此时南印度洋暖异常消失。对比图3也可以发现, 北印度洋海温与Niño 3.4指数相关有两个大值中心, 分别是第一年的冬季以及第二年的夏季, 在春季的北印度洋的海温有所减弱。
Fig. 4 Regression coefficients of SST anomalies with NDJ Niño3.4 index from October in developing year to September in decaying year (shading, ℃)

图4 El Niño发展年10月到次年9月海表面温度异常对冬季(NDJ)Niño3.4指数回归系数分布(填色, ℃)

Fig. 5 Regression coefficients of rainfall anomalies (shading) and 850hPa wind anomalies (vector) with NDJ Niño3.4 index from October in developing year to September in decaying year. Wind vectors are plotted only where the length of the vector exceeds 0.3 m•s-1

图5 El Niño发展年10月到次年9月降水异常(填色)和风场异常(矢量)对冬季(NDJ)Niño3.4指数回归系数分布(图中只画出大于0.3m•s-1的风速)

2.3 印度洋海盆模态对印度降水的影响

从降水场的空间变化可以看出, 在发展年的10—11月, 降水场与海温场类似, 都呈现东西不对称的偶极子模态(图5)。偶极子发展的成熟期在秋季, 此时对应太平洋海温也向El Niño成熟期的太平洋海温型转变, 在赤道印度洋的东风异常和南印度洋的反气旋异常是El Niño的遥强迫作用的结果(Xie et al, 2002)。从12月至次年2月, 降水场和风场关于赤道对称, 而此时海温的最大异常值中心位于西南印度洋, 降水正异常位于西印度洋。在第二年的春季, 西南印度洋的增暖和北印度洋的冷却产生的南北温度梯度影响海表面气压, 进而激发由北向南的风场异常, 在科氏力的作用下北(南)半球为东北(西北)风异常。异常风场与气候态风场的辐合作用使得降水正异常出现在西南印度洋, 而北印度洋为降水负异常, 风-蒸发-SST反馈机制是反对称风场和降水场得以维持的关键机制(Xie et al, 1994; Wu et al, 2008; Du et al, 2009)。这与Wu等(2008)对印度洋(28°S—28°N, 40°—110°E)春季降水异常场EOF 得到的反对称模态相似。反对称模态一直持续到夏季6月, 此时阿拉伯海为东北风异常, 降水的正异常中心位于印度以西的阿拉伯海, 印度大陆为降水负异常。当印度夏季风在6月爆发时, 北印度洋异常的东北风与平均态的西南季风叠加, 减弱了季风的效应, 减小了海洋表面的蒸发, 引起了北印度洋在夏季的第二次增暖。北印度洋在6月的增暖和南印度洋的冷却导致了南北温度梯度消失(图4 i), 进而反对称模态的开始衰退。降水和风场的变化滞后于海温场的改变, 说明SST的改变通过海气相互作用影响大气。而降水场和风场的负异常通过大气对海洋的反馈作用, 比如云-辐射、风-蒸发反馈, 也使得海温升高, 北印度洋二次增暖是印度洋局地海气相互作用的结果(Du et al, 2009)。可以看到, 在反对称风场消失之后, 在晚夏阿拉伯海的出现西南风异常, 而降水的正异常中心也由7月的印度以西移至印度大陆, 并在9月占据整个印度大陆。
对印度洋区域(28°S—28°N, 40°—110°E)春季降水异常场进行EOF分析得到的第一主模态为关于赤道的反对称模态(解释方差30.07%), 赤道以南(北)降水偏多(少), 同时伴随着东北(西北)风异常(图6 a)。将得到的反对称模态的时间序列与反对称指数作相关分析(图6b), 相关系数可以达到0.99, 证明该指数可以很好地反映反对称模态。而前文所述, 西南印度洋的异常增暖是产生反对称模态的关键要素, 若将西南印度洋的海温时间序列和反对称指数作相关, 可以发现二者呈显著正相关关系(图6c)。
Fig. 6 Correlations of the first EOF mode of boreal rainfall in Indian Ocean and AMI index, boreal spring SWIO SST anomalies and AMI index. (a) Anomalies of rainfall (shading) and 850hPa winds (vector) in boreal spring (MAM) obtained from regression of the fields on the time series coefficient of the first EOF mode of boreal spring rainfall in the Indian Ocean (28°S-28°N, 40°-110°E). Wind vectors are plotted only where the length of the vector exceeds 0.3 m•s-1. (b) Time series coefficient of the first EOF mode (red dashed curve) and AMI index (blue solid curve). (c) AMI index (blue solid curve) and boreal spring (MAM) SWIO SST anomalies (red dashed curve, ℃)

图6 印度洋春季降水异常EOF第一模态与反对称指数、西南印度洋春季海温异常相关图
a. 印度洋春季(MAM)降水异常场(填色)与850hPa风场异常(矢量)对印度洋(28°S—28°N, 40°—110°E)春季降水异常EOF第一时间序列的回归场(风场只画出大于0.3m•s-1的风速); b. 反对称模态第一时间序列(红色虚线)与反对称指数序列(蓝色实线)相关; c. 南印度洋春季SST异常(红色虚线)与反对称指数序列(蓝色实线)相关

通过以上分析, 我们猜测El Niño衰退年印度夏季降水异常与热带印度洋海盆增暖及其内部海气过程有关: 在El Niño衰退年, 印度夏季整体降水与Niño3.4指数的相关性不显著, 但是我们发现降水在初夏和晚夏所表现出来的特点不同, 初夏降水是减少晚夏降水是增加的, 而造成这样差异的原因可能也不同。根据对降水、风、SST等异常场对Niño3.4指数回归发现, 反对称风场的东北风异常一直可以持续到6月, 而每年的6月正是印度洋西南夏季风开始发展的时间。所以初夏的降水减少是与印度洋在春季形成的反对称风场有关, 反对称模态在北印度洋的东北风异常减弱了印度洋西南季风的作用, 这种环流场的改变影响了水汽通量的输送造成印度大陆降水在初夏的减少。从反对称指数与6月印度降水的相关序列(图7a)看出, 反对称指数对于印度在6月的降水是负相关, 说明反对称风场可能对印度降水有抑制作用。对于晚夏的降水增加, 我们认为是北印度洋的二次增暖的作用。北印度洋在夏季的增暖增加局地的水汽蒸发, 通过影响水汽通量输送进而造成降水增加。如图7 b, 北印度洋的SST时间序列与印度9月的大陆降水相关系数可以达到0.59。同时我们发现反对称指数与夏季北印度洋海温异常之间也存在显著关系(相关系数为0.76)(图7 c), 这也证明反对称模态对季风的减弱是北印度洋二次增暖的主要原因。
Fig. 7 Correlations of ISMR anomalies, AMI index and NIO SST anomalies. (a) ISMR (Jun) anomalies (blue dashed curve) and AMI index (green solid curve). (b) ISMR (Sep) anomalies (blue dashed curve) and NIO SST anomalies (green solid curve) in boreal spring (MAM). (c) AMI index (blue dashed curve) and NIO SST anomalies (green solid curve) in boreal spring (MAM)

图7 夏季季风降水异常、反对称指数与北印度洋春季海温异常相关图
a. 印度6月季风降水(蓝色虚线)与反对称指数(AMI)(绿色实线)相关; b. 印度9月降水(蓝色虚线)与北印度洋(NIO)春季(MAM) SST异常(绿色实线)时间序列相关; c. 反对称指数与北印度洋春季(MAM)SST异常(绿色实线)时间序列相关

为了验证上述过程, 下面我们对El Niño衰退年夏季的印度洋水汽输运进行诊断分析, 进一步分析海盆模态造成的环流和海温的异常对印度夏季降水的作用。

2.4 热带印度洋水汽输送异常的诊断分析

针对初夏和晚夏降水的异常, 我们计算了对流层低层850hPa上的水汽输送通量, 并将水汽通量进行分解:
(1)
其中V、Q为大气环流和水汽, 、 为平均态的大气环流与水汽, V'、Q'为异常的大气环流与水汽。式右第一项为水汽输运的平均态, 第二项为异常环流对平均水汽的输运, 第三项为平均环流对水汽异常的输运, 第四项为异常环流对异常水汽的输运。通过前面的分析我们知道反对称模态和北印度洋二次增暖都可能对印度夏季降水异常有贡献, 因此我们重点计算第二项和第三项即环流异常对平均水汽的输运 , 以及平均环流对水汽异常 产生水汽输运, 分析它们对印度初夏与晚夏降水的影响进行分析。
在El Niño衰退年春季, 北半球反对称风场的东北风异常一直可以持续到初夏, 东北风的异常减弱了气候态的西南季风。在印度大陆区域, 衰退年6—9月由环流场的异常引起的水汽通量的变化 与风场异常的特征非常类似(图8)。在6月印度大陆水汽通量异常的方向与季风环流方向相反, 且在印度大陆出现明显的水汽辐散。而在晚夏的8月 场在印度大陆出现辐合, 到9月水汽通量的异常转为与夏季风方向相同, 说明环流异常造成的水汽输运对印度大陆降水的影响在初夏减少而晚夏增多, 这与前人的研究结果一致(Annamalai et al, 2005; Yang et al, 2007, 2012; Park et al, 2010)。对另一项水汽变化引起的水汽通量输运异常 的分析发现(图9), 在6—9月其空间分布特征与气候态的夏季风方向类似, 特别从7月开始表现出向印度大陆输送水汽的异常信号。这说明在北印度洋二次增暖之后会在局地产生异常偏多的水汽, 在夏季风的作用下输运到印度大陆, 对夏季印度降水的增加有一定贡献。
Fig. 8 Regression of transport of specific humidity on NDJ Niño3.4 index at 850 hPa (units: 10-3kg•s-1•hPa-1•m-1) during June-September. Vectors are plotted only where the length of the vector exceeds 0.3 (units: 10-3kg•s-1•hPa-1•m-1)

图8 850hPa异常风场与平均水汽的输运通量对冬季Niño3.4数回归分布
黑色框内表示水汽通量计算区域(单位: 10-3kg•s-1•hPa-1•m-1). 只画出大于0.3的值

Fig. 9 Regression of transport of specific humidity on Niño3.4 index at 850 hPa during June-September. Vectors are plotted only where the length of the vector exceeds 0.3

图9 6—9月850hPa平均风场与水汽异常的输运通量对冬季Niño3.4指数回归分布
只画出大于0.3的值

以上结果在印度大陆区域(5°—30°N, 75°—90°E,图8a黑框区域)的水汽输运散度异常的时间序列中可以得到验证(图10): 对于由环流引起的水汽输运异常( , 蓝线)在El Niño衰退年春季到初夏为辐散, 在晚夏为辐合; 而由水汽异常引起的水汽输运异常( , 红线)则基本与北印度洋增暖的特征同步, 在印度大陆夏季为辐合, 有利于局地降水的增加。我们同时还分析了总的水汽输送通量异常( , 黑线)在印度大陆的辐散异常, 发现与印度夏季降水异常的特征基本类似, 即初夏为辐散, 晚夏为辐合。对比, 、 、 我们发现, 由环流异常引起的水汽通量的变化与总的水汽通量变化有很好的相似性, 在初夏, 印度降水的减少主要是异常环流场的作用。水汽的异常 对印度夏季尤其是晚夏的降水有一定的贡献, 二者的共同作用造成了印度夏季降水在初夏的减少与晚夏的增加。
Fig. 10 Regression of divergence of specific humidity (red line), (blue line) and (black line) on Niño3.4 index. The positive value means convergence

图10 El Niño衰退年印度区域平均风场与水汽异常(红线)、异常风场与平均水汽(蓝线)、水汽通量异常()的散度(黑线)对Niño3.4指数的回归(正值表示辐合)

3 结论

本文利用观测数据分析了降水异常场、风场和海温异常场对Niño3.4指数的回归, 研究了印度洋海盆模态在El Niño衰退年的“放电”效应对印度大陆降水的影响, 重点分析了印度洋在春季的反对称模态对印度初夏降水的影响以及北印度洋二次增暖对印度晚夏降水的作用, 并通过水汽输运诊断分析,验证了印度降水初夏减少晚夏增加的原因, 得出主要结论如下。
1) 在El Niño发展年印度夏季降水受到抑制作用, 与Niño3.4指数呈负相关关系; 而在衰退年两者关系不显著, 但是印度降水异常存在有初夏减少晚夏增多的特点。
2) El Niño衰退年春季, 印度洋局地海气相互作用过程引起的反对称风场(降水场)模态会持续到夏季6月。此时印度夏季风爆发, 北半球异常的东北风对季风的削弱造成印度在初夏降水减少, 此时环流场的异常造成的水汽通量的改变( )是影响印度夏季降水的主要因素。
3) 在减弱夏季风的同时, 反对称模态同时会产生北印度洋夏季的二次增暖。这会引起局地水汽的异常增加, 并通过夏季风输送到印度大陆造成印度晚夏降水的增加, 同时夏季风环流也会有所加强。二者的共同作用下, El Niño衰退年晚夏印度降水有显著的增加。

The authors have declared that no competing interests exist.

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