南亚和东亚季风降水变化以及遥相关外文翻译资料

 2022-12-05 16:49:50

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国际气候

诠释. J. Climatol. 21：603-616（2001）

DOI: 10.1002/joc.625

南亚和东亚季风降水变化以及遥相关

R.H. KRIPALANI *和ASHWINI KULKARNI

印度热带气象研究所，印度浦那411008

于2000年4月10日收到

于2000年10月13日恢复

于2000年10月13日接受

于2001年4月3日在线发布

摘要

从1881年到1998年东亚地区120个台站（中国，日本，蒙古，韩国）季节性夏季季风候（6 - 9月）的降水资料可以用于了解它们的年际和气候特征，并调查它们与南亚（特别是印度）季风降水的遥相关。同时代的关系年际时间尺度表明，华北（日本南部）的降水变化与南亚降雨是同相（不同相）的。

根据现有的仪器数据，华北和日本南部两个地区118年的区域降水异常时间序列是连贯的。所有这三个序列（印度，中国，日本）都已经过统计测试。结果显示，虽然每年有波动，但曼恩肯德尔排名统计表明没有显著的长期趋势。然而，应用克莱默统计学来研究这个问题，短期气候变率描述了年代际变率，其中每个地区特定时期的降雨量高于或低于正常降雨量。 这些时代往往在印度和中国持续了大约三十年，在日本大约持续了五十年。大约十年之后，中国的转折点跟随印度的转折点。

南亚和东亚季风降水的关系表现出长期变化。季风相关事件（南亚地区降雨量，东亚降雨量，北半球环流，热带太平洋环流）之间似乎在同一时间增强（或减弱），这意味着在地理上分开的地区有关的季风相关事件似乎在同一时间内相关（或脱离）。

关键词：季风降水; 南亚和东亚; 北半球; 太平洋流通;遥相关

  1. 引言

亚洲季风大致由三个相互关联的组成部分组成：南亚和东部亚洲和东南亚季风。以前对亚洲夏季风的研究很大程度上重点关注南亚（特别是印度）和东亚（尤其是中国）的组成部分。这两个季风系统有大量的科学文献可供使用（例如Chang和Krishnamurti.1987.Fein和Stephens.1987. Pant和Rupa Kumar.1997.关于东亚的特殊问题季风：日本气象学会杂志70（1B）.1992;大气科学专业14（2）.1997）。然而，研究亚洲季风系统不同组成部分之间的可能联系受到限制。这种研究的主要障碍是缺乏观测数据。现在，随着新世纪的到来，已有超过100年的降雨数据可用于亚洲地区的多个台站。最近，作者研究了南亚和东南亚降雨量的变率及其与印度季风降水（IMR）的关系变异性（Kripalani等，1995,1996; Kripalani和Kulkarni，1997a，1998）。因此这项研究提出调查南亚和东亚组成部分之间的联系。

降雨的季节变化是世界季风地区最显著的特征。亚洲大部分地区年降水量的主要部分发生在夏季季风期（6月至9月）。南亚的夏季气候，特别是印度，由西南季风控制，印度恒河季风槽的振荡平原，而东亚夏季强烈依赖于天气和中尺度波动，与季风槽的北进（具有不同阶段的突然变化）有关，被称为中国的美玉，日本的Baiu和韩国的Chang-mai。这些不同的术语描述不同地方特征的同一季风系统的不同阶段（Lau，1992）。南亚季风槽属热带性质，东亚则属副热带性质,因为东亚地区位于相对高于典型季风区的纬度地带。

在30年代初由朱（见Henian和Yihui，1997）调查了印度季风和中国季风的异同。弗洛恩（1958年，1960年）也调查了南亚和东亚夏季风的机制，最近Lau和Li（1984）和朱（1986年）等人提出了印度季风和东亚季风之间的跷跷板行为。他们将这种行为归因于热带海面的变化，西太平洋的温度可能会在东亚提供一个潮湿（干燥）的夏季，同时在印度提供一个干（湿）的夏天。我们早期的研究表明，IMR变异性是相关联的，具有东亚因素的流通特征（Kripalani等，1997,1999）。而一个学者的思想认为东亚和南亚季风是一个系统，另一个观点认为这两者是亚洲季风相对独立的子系统（Tao and Chen，1987）。因此，对这两者之间的遥相关知识和理解存在很大差距。这里的主要目标是完善对年际和年代际差异的认识。

  1. 数据

(i)从数字数据包lsquo;The Global Historicalrsquo;提取的东亚地区120个台站的月降水量数据（中国，日本，蒙古，韩国）（图1）

图1.显示南亚（印度）和东亚（中国，日本，蒙古，韩国）分析区域的地图,点代表东亚台站的位置

SE亚洲雨量变化与遥相关 605

气候学网：长期每月温度，降水量，海平面气压和台站压力数据。这个数据包是由美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心编写的，这个数据集已经被彻底的通过质量检查了（Vose等，1992）。尽管热带地区目前的降雨站覆盖率不足，长期观测台站降水资料仍然提供了最好的降水信息。该数据周期的长度和可用时间段内丢失的数据因站点而异。已根据数据的长度（从上述数据包中）选择了台站，每个台站至少50年，每个台站的缺失数据少于20％。但是，对于蒙古来说，所有可用台站的数据都不到50年，对于韩国来说一半的台站（六分之三）拥有不到50年的数据。这些统计的简要总结如表1所示。

(ii)对中国而言，只有三个站点（北京，青岛，太原）的数据可以更新至1998年,数据来自于由国家海洋与大气局编制的“全球每月气候资料”（1991 - 1998年）和美国大气管理局（NOAA）与世界气象组织合作组织（WMO）。

(iii)对于日本，资料来自于由日本气象厅编制的（1991-1998）“气候系统月度报告”，截止到1998年。

120个台站的季节性夏季季风降水序列是按照总数准备的6月至9月期间的降雨量。

(iv)由于印度构成南亚的主要部分，印度的季风降雨资料一直从印度热带气象研究所的网站下载（http://www.tropmet.ernet.in）。长期均匀的夏季季风（6 - 9月）降雨序列已为1871年至1998年期间作好准备。这个时间序列被指定为IMR。

(v)达尔文压力趋势（DPT） - 平均海平面（MSL）压力差（4月减1月）为达尔文在澳大利亚北部南方涛动的状态的代表（舒克拉和Mooley，1987）。 数据时期1882-1998年从美国诺阿的气候诊断公报更新，这个参数在解释IMR变异性时厄尔尼诺 - 南方涛动（ENSO）现象的指数最有效（Shukla和Mooley，1987）。

(vi)1月和2月的北半球地表温度（NHST）异常平均值（Jones，1985）。 数据时期1881-1998是从美国诺阿的气候诊断公报更新的。

  1. 空间连接：IMR与东亚降水雨量

表I.关于东亚120个台站可用数据的资料

众所周知，寻找遥相关通常涉及计算时间序列对的样本互相关函数。当没有实际存在时，自相关会导致明显的领先或滞后关系。这里使用的所有降雨序列都没有自相关，因为滞后-1自相关并不重要。所有120个台站的共同数据时间段仅适用于1965-1980年，因此结果可能会受到抽样错误影响。对于16个值的样本，显著相关系数（CC）在5％显着性水平下为0.5。

IMR的时间序列与120个台站中每个台站的季节降雨量序列以及印度东北部（85°E以东和20°N以北）一些地点的降雨量相关，从而获得印度地区降雨的连续性。图2显示了这种同期相关的空间格局。该图显示的最显著的特征是北京周边的降水变化与IMR同相，呈现出正相关关系，而日本的降水变化出现了与IMR显著的负相关关系。IMR与华北地区的关系与早期的研究一致（如Guo，1988; Chen等，1992; Kripalani和Singh，1993）。CC的这种空间格局也与Yasunari（1979）的结果一致，他发现了亚洲地区云量CC的空间分布，并以印度中部为参考点。Kim（1999）指出，IMR与韩国降水之间的负相关关系也反映在这个数字中。

图2显示了印度东北部和中国南部，30°N以南的负相关关系，正如我们之前的研究（Kripalani和Singh，1993; Kripalani和Kulkarni，1997a）所指出的。在这个数字北部的另一个有趣的点 40°N，是从蒙古到日本北部的选择性出现的负面和正面CC的区域。这可能是由于Rossby波在中纬度西风带中通过而出现的波谷和脊。

上述分析所关注的主要领域是北京和日本周边的北方地区。为了更仔细地观察这一地区，在30°-45°N和105°-145°E（64个台站）之间的台站受到了经验正交函数（EOF）分析。这些台站的通用数据时间段是1921-1988年（68年）。 这64个台站降水的EOF分析也揭示了一个与图2相似的主要结构（因此结果未显示），其中华北地区为正负荷，日本南部为负负荷。因此，以下连贯区域的区域季节性时间序列已通过简单的算术平均值编制：

  1. 在1881-1998年（118年）期间，有13个台站位于中国（36°-41°N，109°-124°E）的正负荷区域。可用于平均的台站数量因年份而异。在1881-1904年和1944-1946年期间，平均值基于1至5个台站，1905至1990年期间（1944至1946年除外）为6至13个台站以及1991至1998年期间的三个台站。多年来，平均数据都包括北京，北京与IMR的关系最强。1881-1998年的系列被指定为CMR（中国季风降水）。

图2. 120个台站每个台站IMR与季节降水（6月 - 9月）相关系数的空间分布。

显示与IMR显著正（负）相关的区域为交叉影线（阴影线）。

实际值=等值线times;

  1. 在1881-1998年同期，日本南部（31°-36°N，130°-141°E）有16个台站落在负值区域。1881-1886和1992年的平均值是基于四到八个台站，其余的则是基于11到16个台站。这个系列被指定为JMR（日本季风降水）。

由于缺乏对这些相干区域长周期数据的详细综合分析，IMR，CMR和JMR系列已经受到简单的统计技术的调查，以研究它们在年际和年代际时间尺度上的变化和遥相关。

  1. 年际和气候变率：IMR，CMR和JMR

这三个系列的滞后-1自相关是微不足道的（IMR：-0.096; CMR：0.027; JMR：-0.094），这表明该系列没有马尔可夫型持久性。然而，IMR和JMR的负相关性表明，两年一度的组成部分是印度和日本降雨中固有的（Yasunari和Seki，1992）。Mann-Kendall等级统计检验了长期变化（WMO，1966）; Mann-Kendall的统计值对于IMR，CMR和JMR分别为-0.01，-0.11和0.09（显著性：0.05 = 0.12，0.01 = 0.16）。因此，没有发现重大的长期趋势。然而，负面（正面）估计中国（日本）意味着下降（增加）的趋势。

图3显示了每年的标准降雨量，描述了上述定义的每个系列的年际变率以及基于1881-1998年的平均值（M）和标准偏差（S.D.）。虽然每年都有随机波动，但在任何系列中似乎都没有系统的气候变化或趋势。观测到的这种标准化的一系列降雨量可以作为有用的指导，同时从历史资料和其他代理记录重建气候变率。百分比变化系数（S.D./Mtimes;100），中国（25％）和日本（20％）要高于印度（9％）。这表明中国和日本的年际变化幅度大于印度。

通过应用Cramer测试11年，21年和31年的运行方式（WMO，1966）研究了短期气候波动。这个统计数据比较了子时期的均值和整个时期的均值。如果有的话，这里统计数据已被用于隔离高于和低于平均降雨量的时段，而不是检查它们的重要性。所有的窗口长度（11年，21年，31年）传达了类似的信息，但是，窗口长度越长，图案就越平滑。因此，图4显示了对印度，中国和日本的31年Cramer统计数据。最显著的特征是每个系列中高于和低于正常降雨量的时代。每个系列似乎都有内在的时代变异性。

IMR系列显示了1895年，1930年和1963年附近的主要转折点，1895-1930年（1930-1963）描绘了低于（高于）正常降雨量的时期。这些结果与早期结果一致（Pant等，1988; Kripalani和Kulkarni，1997b）。CMR显示了1906年，1945年和1972年的主要转折点，1906-1945年（1945-1972）描绘了高于正常降雨量的时期。 陈等人（1992）指出，自20世纪50年代以来，特别是20世纪80年代以来，中国北方的夏季季风降水总体呈下降趋势，并呈现出更加干旱气候的明显趋势。图4（b）清楚地显示了这个特征，以1980年以下为中心的正常时代。

最有趣的特点是中国的转折点大约在十年后跟随印度的转折点。Fu和Fletcher（1988）指出，印度季风与中国季风之间的时滞大约10年时间间隔。IMR在1990年左右进入了一个高于正常时代的转折点（Kripalani和Kulkarni，1997b）。因此，可以推测CMR可能在2000年左右进入/可能已经进入了一个高于正常时代的时期。这些周期性振荡似乎是一些自然变化的一部分，因此Chen等人（1992）推测了干旱气候的趋势，对中国可能并非如此。 一般来说，印度和中国的时代往往持续大约三十年。

对日本而言，主要转折点在1937年左右。1937年以前的时期主要表现为低于正常时期，而1937年以后的时期则表现出高于正常降雨的活动。在日本，这个时代似乎持续了大约五十年。

虽然这种年代际变化的原因尚未在这里进行研究，但Chen等人 （1992）将大陆与邻近太平洋的热力差异归因

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