影响全球热带日降水的物理条件外文翻译资料

 2022-11-23 19:04:07

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影响全球热带日降水的物理条件

KAZUYOSHI KIKUCHI AND BIN WANG

Department of Meteorology, and International Pacific Research Center, University of Hawaii at Manoa, Honolulu, Hawaii

(Manuscript received 18 May 2007, in final form 17 September 2007)

摘要：全球热带降水的日变化通过使用1998 - 2006年两个互补的热带降雨观测卫星（TRMM）数据集（3B42和3G68）来证明，以试图提供日循环的统一视角和评估数值模型性能的指标。 3B42数据具有更好的空间覆盖；3G68数据提供更准确的昼夜相位信息。在3B42中，用第一和第二经验正交函数（EOF）模型来代表日循环，两者方差之和占了总方差的89％。用第三和第四EOF模型表示半日循环，方差之和占总方差的10％。这两个数据集拥有一致的空间结构和时间演变，但他们有不同的优势：从3B42衍生的模式表现出较少的噪声，而3G68可以说产生更准确的昼夜相位。3G68的昼夜相位有组织地领先了3B42约3小时。

根据日降水的振幅，峰值时间和相位传播特征，确定三种热带昼夜循环物理环境（海洋，大陆和沿海）。海洋环境的特点是中等振幅和清晨峰值[0600-0900地方时（LST）]，主要被发现位于太平洋，大西洋和印度洋的海洋辐合区。相比之下，大陆环境具有大振幅和下午峰值（1500-1800 LST），这在南美洲和赤道非洲维多利亚湖附近特别明显。海洋和大陆环境显示出很小的空间相位传播。然而，沿海的环境不仅显示出大的振幅，而且显示出显著的相位传播特征。两种次环境也可以被识别，通常沿着相同的海陆边界发生。沿海的海洋一侧有向海的相位传播特征，峰值出现在第一天的晚上到第二天的中午（2100-1200 LST），而沿海的陆地一侧具有向岸的相位传播特征，峰值出现在中午到晚上（1200-2100LST）。沿着海洋性大陆的海陆边界，沿海的物理条件是显著的，如印度次大陆，澳大利亚北部，美国西海岸从墨西哥延伸到厄瓜多尔，赤道非洲西海岸和巴西东北部。注意，日循环的振幅取决于季节，但昼间相位特征不是。本文还讨论了此种分析的潜在机理，尤其是在沿海地区。

1、引言

昼夜循环是大气变化的主要组成部分之一。像季节性循环一样，它是大气-陆地-陆地-冰雪圈系统对太阳辐射的响应的表现。因此，日循环为检测我们对基础物理过程的理解和建模提供了良好的机会，包括云物理学，云辐射相互作用，海气和陆气相互作用以及小尺度和大尺度的相互作用。

从以前的观测研究中得出的热带深对流和与之相关降水的日循环的典型图像如下：陆地日循环的振幅远大于海洋。夏半球的日循环振幅大于其对应的冬季。最大降水在陆地上趋于下午/傍晚发生，在海洋上则趋于清晨发生。这些结果从实时观测(Ray 1928; Cook 1939; Kraus 1963; Andersson 1970; Wallace 1975; Gray and Jacobson 1977; McGarry and Reed 1978; Kousky 1980; Albright et al. 1981; Hamilton 1981)和卫星观测(Albright et al. 1985; Salby et al. 1991; Hendon and Woodberry 1993; Chang et al. 1995; Garreaud and Wallace 1997; Yang and Slingo 2001; Tian et al. 2004)中得到。

然而，现实更复杂。一些研究（Ramage1964; Wallace1975）指出，甚至在陆地降水最大值也可能倾向于在夜间发生。另外，甚至在海洋上也可以发现下午的降水最大值，例如热带大西洋东部(Gray and Jacobson 1977; Reed and Jaffe 1981; Albright et al. 1985)，南太平洋辐合带(SPCZ; Albright et al. 1985; Sui et al. 1997)和热带太平洋中东部（Augustine 1984）。

复杂的地形，陆海风和山谷风可能导致在不同区域不同的日循环。有报告指出沿海区域日循环有不同的特征， Yang和Slingo（2001）提出，一致的日对流变化从印度尼西亚沿岸，墨西哥海岸向西南方向传播，沿着孟加拉湾和西非海岸。在苏门答腊岛上可以观察到类似的离岸传播（Mori et al.2004）。另一方面，还有文献记载，降水峰值相位从苏门答腊岛（Mori et al. 2004）和巴西（Garreaud和Wallace 1997）的内陆海岸线开始传播。除了海陆对比之外，地形给日循环增加了复杂的特征。Tian et al. (2005) 和 Jiang et al. (2006) 最近表明，从落基山脉到大平原的日降水向东相位传播发生在下午到清晨。

由于日循环的复杂性，迄今为止在全球热带地区尚未获得统一的观点。本研究的目的在于使用9年热带降雨观测卫星（TRMM）数据和经验正交函数（EOF）分析，构建一个全球热带地区气候态日降水的参考。这项工作不仅为评估全球数值模式的性能提供了一个指标，而且拓宽了我们的知识面，并阐明了工作机制。

TRMM数据为我们提供了研究降水变化的机会。大多数以前的记录全球热带日降水或云量的研究采用了红外（IR）数据，均由地球静止和/或极极轨卫星获取(Salby et al. 1991; Hendon and Woodberry 1993; Janowiak et al. 1994; Yang and Slingo 2001; Smith and Rutan 2003)。然而，基于红外的降水估计存在一些问题，主要是由于红外辐射转化为降水的不确定性。一般来说，降水可以通过将其与深对流云相关联来估计，这可以从红外辐射中检测；因此，估计取决于选择临界温度(Tian et al. 2004)。一些研究报告中指出，与基于地面雷达或实时雨量计测量的数据相比，基于红外的降水预估趋于延迟约3-4小时，特别是在高云砧区域(Houze and Betts 1981; Kubota and Nitta 2001; Ohsawa et al. 2001)，可能是因为在深对流云发展后形成的非沉积卷云砧的污染。此外，在精细的时间或空间尺度，这是对日循环的详细描述所必需的，红外与降水很少相关（Arkin and Meisner 1987）。相比之下，1997年年底发射的TRMM卫星是第一颗拥有直接观测雨滴的机载降水雷达（PR）的卫星（参见Simpson等1996年和Kummerow等2000年对TRMM卫星的详细描述）。

一些努力已经被做出来阐明利用TRMM数据的全球日降水的特征。Takayabu（2002）利用两年的TRMM机载降水雷达（PR）数据，研究了所有陆地区域和狭窄赤道带（10°N-10°S）内所有海洋区域的日平均降水的平均特征。Sorooshian等（2002）描述了大型范围热带和亚热带地区降水的日变化，使用来自三颗地球静止卫星和TRMM卫星一年内信息的混合数据。 Nesbitt和Zipser（2003）使用了三年的PR和TRMM微波图像（TMI）数据，基于降雨系统类型的分类来关注日循环的降水特征。Bowman等（2005）分析了取自雨量计和TRMM测量的6年的数据，研究了降水的日循环，试图建立由TRMM测量的日循环振幅和相位的置信限度。 Yang和Smith（2006）使用TRMM数据分析了降水日变化的特征，并讨论了基础强迫机制。

尽管有上述所有努力，我们基于TRMM数据的知识仍然有限，因为机载降水雷达（PR）采样不足导致的不确定性。一些以前的研究（Takayabu 2002; Nesbitt and Zipser 2003; Bowman et al. 2005）平滑了数据，以减少抽样不确定性。Sorooshian等人的结果（2002）保留了高空间分辨率，但只基于一年的数据。由于日降水具有较大的空间变异性（Yang and Slingo 2001; Mori et al. 2004），因此需要精细的空间分辨率。整个TRMM数据记录长达九年，由于其狭窄的条带宽度，其在时间上可能不够长，不足以使机载降水雷达（PR）观测获得稳定的气候态日降水。为了减少由于采样不足引起的不确定性，我们使用两种TRMM相关数据集（3B42和3G68;参见下一部分）来获得补充信息。

2、数据和方法

在本研究中使用两种TRMM数据集。其中之一是提供高空间（）和高时间（3h）分辨率降水数据的TRMM 3B42版本6。这些数据是通过混合由热带降雨卫星微波成像仪（TMI），专用传感器微波成像仪（SSM/I），地球观测系统高级微波扫描辐射计（AMSR-E），高级微波探测单元B（AMSU-B）收集的无源微波数据创造的，IR数据是由基于TMI-PR组合算法的降水估计进行校准的一系列地球同步地球轨道（GEO）所收集。运用简单的方法来组合微波和红外估计：基于物理的组合微波估计在可用的情况下“原样”进行，并且剩余的网格框填充有微波校准的红外估计（Huffman et al. 2007）。通过参考月时间尺度的雨量计数据重新调节产品以获得最终产品。

另一个数据集是TRMM 3G68版本6（有关此数据的信息可以在ftp://trmmopen. gsfc.nasa.gov/pub找到）。与TRMM 3B42相比，TRMM 3G68一次只覆盖一个小区域；然而它只基于TRMM仪器，据信这些仪器在空间上为热带提供最可靠的降水估计。它包括降雨估计，总像素数，雨天像素和由TMI，PR和TMI-PR组合算法计算得到的网格分辨率为的每分钟对流降雨的百分比。每小时数据通过4小时滑动平均减少抽样中的空间变异性（Negri et al. 2002）。此外，我们排除了由非常小数量的总像素组成的一些数据，因为这样的数据可能不可靠。我们使用的标准是30像素的TMI和100像素PR和TMI-PR组合算法，这是基于总像素的统计分布主观选择。在本文中，我们将仅使用由TMI-PR组合算法（以下称为3G68）导出的数据显示结果；如果使用TMI或PR数据，我们的结论将是相同的。

3B42和3G68数据都有9年的记录，从1998年到2006年。图1a显示了3G68在九年期间0000UTC的样本数量。由于我们使用4小时滑动平均，样本数的水平变化很小。在赤道15°范围内的热带中，数字在150和175之间。注意，样本数字表示TRMM卫星通过给定位置的次数。

图1b和1c显示了源自3B42和3G68数据的气候态年降水量。它们在振幅和模态方面是相当一致的，虽然由于较小的样本大小，3G68数据看起来有些噪声。

图1. (a)世界时0时3G68样本量的分布；(b)TRMM 3B42数据得到的1998-2006年气候态多年降水量；(c)与(b)相同但由3G68数据得到。(b)和(c)单位为mm day-1。用来分析的数据的水平分辨率为。

EOF分析用于得出一个统一的全球图像，可以帮助描绘昼夜状况，并促进数值模型的验证。 EOF分析（Lorenz 1956）能够捕获稳定振荡诸如北极振荡（AO; e.g., Thompson and Wallace 1998）和瞬时振荡如Madden-Julian振荡（MJO; e.g., Knutson and Weickmann 1987）。以前的研究通常描述日降水的振幅和昼夜循环第一谐函数的相位（Yang and Slingo 2001; Nesbitt and Zipser 2003; Bowman et al. 2005）。这种分析是直接的，但有时它可能不能表现出昼夜循环的综合特征。

使用本地太阳时（LST），而不是协调世界时（UTC）来更清楚地描述降水的昼夜分布。基于每个网格点和之间的纵向距离将世界时（UTC）转换为地方时（LST）。然后应用傅立叶插值以获得在给定时间每个网格点处的LST降水，使得每个网格点处的数据表示其当地时间。注意，在我们的EOF计算中，水平分辨率降低到1.5°，用于提升计算效率，没有采用任何空间平滑。当使用2.0°或2.5°的分辨率时，基本特性保持不变。

3、全球日降水的季节变化

为了测量日降水的振幅，我们引入日变化范围（DR），定义为气候态日最大降水量减去日最小降水量。图2显示了每年，6 - 8月（JJA）和12 - 2月（DJF）平均DR的水平分布。注意，DR约是以前的研究中发现的日振幅的两倍（e.g., Yang and Slingo 2001; Tian et al. 2004）。考虑到它们定义的不同，这种差异是预期的，并且表明我们的结果事实上与它们以前的结果一致。如前面的研究所提出的，DR模型（图2a）基本遵循气候上降水量的分布（图1b），但具有更清晰的陆-海对比。基本上，DR在陆地上和其附近以及有陡峭地形的存在下会大很多。与大陆相邻的一些海洋区域具有相对较大的DR，例如印度尼西亚海洋性大陆，孟加拉湾以及美国西海岸以外的区域，从墨西哥延伸到厄瓜多尔，并且在非洲西海岸从塞内加尔延伸到安哥拉。这表明日降水从沿海地区延伸到其邻近海洋，证实了Yang和Slingo（2001）的结果。

由于日降水的主要原因是太阳辐射，DR的大小受纬度和季节的很大影响。在赤道带（大致在赤道10°内），年平均值在大小方面反映了JJA和DJF的平均值（图2）。相比之下，在亚热带地区（距离赤道10°），DR的季节变化相当大，并由当地夏季DR控制。

图2. 3B42资料得到的日振幅 (mm day-1)。上图对应1998-2006年的(a)多年平均，(b)JJA平均，以及(c)DJF平均。日振幅定义为气候态日

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