宋晚郊，王素娟，任素玲，孫 凌，張 鵬，楊忠東，劉 健

(中國(guó)氣象局 國(guó)家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081)

0 引言

厄爾尼諾事件是全球最顯著的大尺度海氣耦合現(xiàn)象，對(duì)西北太平洋熱帶氣旋的發(fā)生、發(fā)展，東亞氣候異常變化具有非常重要的指示意義[1-2]。當(dāng)厄爾尼諾事件發(fā)生時(shí)，赤道中東太平洋海洋-大氣熱力、動(dòng)力等環(huán)境參數(shù)表現(xiàn)出顯著的響應(yīng)特征，而這種海氣相互作用又進(jìn)一步影響厄爾尼諾事件的過程發(fā)展。近年來越來越多的證據(jù)表明，熱帶太平洋存在兩種不同類型且相互獨(dú)立的厄爾尼諾事件[3-7]：一是以赤道東太平洋海溫異常升高為主要特征的東部型厄爾尼諾；二是以赤道中太平洋海溫異常升高為主要特征的中部型厄爾尼諾。其中中部型厄爾尼諾事件按照其發(fā)展過程不同還可以進(jìn)一步細(xì)化為不同的子類別[8-9]。

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于極端氣候事件厄爾尼諾的分析工作主要基于國(guó)外再分析及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)展開，對(duì)于利用國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星海溫資料的厄爾尼諾事件氣候分析及對(duì)比評(píng)估工作鮮有開展。我國(guó)風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星成功發(fā)射至今[10-12]已連續(xù)提供了數(shù)十年衛(wèi)星遙感海表面溫度監(jiān)測(cè)資料，2017年發(fā)射的最新FY-3衛(wèi)星進(jìn)一步提高了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的光譜分辨率，是目前國(guó)內(nèi)光譜分辨率最高的對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星[13-15]。長(zhǎng)時(shí)序的積累使風(fēng)云氣象衛(wèi)星對(duì)海觀測(cè)遙感數(shù)據(jù)集從年際尺度跨越到了年代際尺度，從而使衛(wèi)星遙感海洋氣象學(xué)研究不再拘泥于短時(shí)天氣現(xiàn)象監(jiān)測(cè)，而擴(kuò)展到氣候事件分析和統(tǒng)計(jì)研究。因此，該工作的開展對(duì)于定量評(píng)估風(fēng)云氣象衛(wèi)星資料的可用性，改善衛(wèi)星遙感產(chǎn)品的業(yè)務(wù)化運(yùn)行工作具有現(xiàn)實(shí)意義。

2014/2016年厄爾尼諾事件與1982/1983年、1997/1998年超強(qiáng)厄爾尼諾事件的強(qiáng)度相當(dāng)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已利用長(zhǎng)時(shí)序再分析資料，對(duì)其發(fā)生、發(fā)展過程，海洋學(xué)特征，以及模式預(yù)測(cè)開展了廣泛研究[16-18]。本文利用FY-3C可見光紅外掃描輻射計(jì)(VIRR)及美國(guó)氣象環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)和美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(NCAR)聯(lián)合制作的最優(yōu)插值(OISST)月均海溫資料，采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)、皮爾遜相關(guān)分析等統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)2014/2016年超強(qiáng)厄爾尼諾事件的發(fā)生、發(fā)展過程進(jìn)行詳細(xì)的過程化監(jiān)測(cè)，并將其與1997/1998年超強(qiáng)厄爾尼諾事件進(jìn)行對(duì)比，研究2類海溫資料刻畫厄爾尼諾事件時(shí)空演變的異同，并探求差異產(chǎn)生可能的原因。

1 資料和方法

采用FY-3C/VIRR月均海表面溫度數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)起止時(shí)間為2014年8月—2017年8月，空間分辨率為5 km[19]。業(yè)務(wù)存檔系統(tǒng)中該數(shù)據(jù)集的2015年5月、7月及2017年3月的月平均海溫?cái)?shù)據(jù)缺失，為手動(dòng)業(yè)務(wù)重處理和存檔系統(tǒng)銜接問題，導(dǎo)致重處理的產(chǎn)品未能進(jìn)入存檔環(huán)節(jié)。其中FY-3C/VIRR海溫距平資料是通過FY-3C/VIRR海溫減去30年氣候標(biāo)準(zhǔn)值 (世界氣象組織推薦30年滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)值為國(guó)際氣候業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，2012年以來采用1982—2011年的標(biāo)準(zhǔn)值)計(jì)算得到。另一套海溫資料為NCEP/NCAR提供的月均最優(yōu)插值海表溫度分析資料(OISST V2)，數(shù)據(jù)起止時(shí)間為 1981年12月—2017年12月，空間分辨率為1.0°×1.0°[18-19]。本文定義厄爾尼諾起止時(shí)間及發(fā)展過程的主要依據(jù)為美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局 (NOAA)使用的海洋厄爾尼諾指數(shù)(ONI)和面向過程的厄爾尼諾分類指數(shù)(PEI)[9]。其中ONI主要基于擴(kuò)展重建的海表面溫度資料[20](ERSST)定義連續(xù)5個(gè)月海表面溫度距平不小于0.5 ℃作為判斷一次厄爾尼諾事件的標(biāo)準(zhǔn)。

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)不同發(fā)展過程厄爾尼諾事件更為精細(xì)的監(jiān)測(cè)，選取Nio 4區(qū)各自0.5倍標(biāo)準(zhǔn)差(Nio 3.4區(qū)距平為0.5 ℃)作為事件定義的閾值，來界定厄爾尼諾發(fā)生、發(fā)展的起止時(shí)間，對(duì)海表面溫度在不同厄爾尼諾發(fā)展過程中的時(shí)空響應(yīng)分布特征進(jìn)行了更為細(xì)致的刻畫及監(jiān)測(cè)[9]。對(duì)多源海溫?cái)?shù)據(jù)空間模態(tài)及時(shí)間序列的提取和分析主要采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)[23]、North檢驗(yàn)[24]、皮爾遜相關(guān)系數(shù)和t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法。

2 結(jié)果

2.1 海表面溫度空間分布監(jiān)測(cè)

圖1 2014-10—2016-06期間熱帶及北太平洋FY-3C SST月均海溫距平空間分布(單位：℃)Fig.1 Monthly sea surface temperature anomalies of FY-3C SST over the tropicsand north Pacific from October 2014 to June 2016 (unit: ℃)

圖2 2014-10—2016-06熱帶及北太平洋OISST月均海溫距平空間分布圖(單位：℃)Fig.2 Monthly sea surface temperature anomalies of OISST over the tropicsand north Pacific from October 2014 to June 2016 (unit: ℃)

分別利用FY-3C/VIRR SST(見圖1)及OISST(見圖2)的海溫資料對(duì)超強(qiáng)厄爾尼諾期間 (2014年10月—2016年6月)赤道及北太平洋海表面溫度的距平時(shí)空演變過程進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明：FY-3C/VIRR SST資料不同時(shí)間頻次的海表面溫度空間分布，基本能夠刻畫出厄爾尼諾期間赤道中東太平洋海溫異常升高的主要特征，但FY-3C/VIRR SST資料海溫距平的振幅變化范圍相對(duì)OISST資料偏?。怀嗟乐袞|太平洋海溫正距平值相對(duì)偏低，副熱帶北太平洋海域加利福尼亞西海岸FY-3C/VIRR SST資料相比OISST資料海溫正距平值偏高，即存在低緯度海溫暖異常距平值偏低，而中緯度海溫暖異常距平值偏高的現(xiàn)象。

為進(jìn)一步驗(yàn)證FY-3C/VIRR海溫產(chǎn)品與OISST產(chǎn)品在氣候特征分析時(shí)的差異，分別對(duì)FY-3C/VIRR 10 km，F(xiàn)Y-3C/VIRR 100 km，OISST海溫距平資料進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(EOF)，并對(duì)2種資料距平場(chǎng)的氣候態(tài)特征進(jìn)行對(duì)比及分析。FY-3C/VIRR 10 km，F(xiàn)Y-3C/VIRR 100 km及OISST海溫資料EOF分析第一模態(tài)的解釋方差分別為19.39%，19.31%，43.93%。OISST資料的解釋方差更大，比FY-3C/VIRR資料高出約24%，這表明再分析OISST距平場(chǎng)刻畫的統(tǒng)計(jì)特征與FY-3C/VIRR SST相比更多且更精細(xì)。

圖3，4分別給出了2類海溫資料距平場(chǎng)EOF分析第一模態(tài)的空間分布和時(shí)間變化序列。2類海溫資料時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù)為0.66(99.9%t檢驗(yàn))，體現(xiàn)出了較好的相似性，然而兩者也存在一定差異，在空間分布方面體現(xiàn)更加具體，主要表現(xiàn)為：FY-3C/VIRR海溫距平中高緯振幅偏高，赤道中東太平洋海溫暖異常振幅偏低(見圖3(a)，3(b))。這種區(qū)域偏差在月均海溫資料中也有明顯體現(xiàn)(見圖1，2)。通過分析FY-3C/VIRR SST資料的回歸算法發(fā)現(xiàn)，區(qū)域偏差的原因在于使用了全局回歸系數(shù)。目前業(yè)務(wù)海溫屬于流水線作業(yè)，回歸系數(shù)的更新滯后于定標(biāo)的變更，造成長(zhǎng)時(shí)間序列海溫偏差的一致性較差，而全局回歸系數(shù)的代表性不足是造成區(qū)域偏差現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因之一。

圖3 2014-08—2017-07月平均海溫距平經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解第一模態(tài)空間分布對(duì)比Fig.3 Comparison of first empirical orthogonal functionmodes based on monthly sea surface temperatureanomalies from August 2014 to July 2017

圖4 2014-08—2017-07月平均海溫距平經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解第一模態(tài)時(shí)間序列Fig.4 Time series of first empirical orthogonal functionmodes based on monthly sea surface temperatureanomalies from August 2014 to July 2017

圖5 OISST與FY-3C/VIRR SST(10 km, 100 km分辨率)Nio 4區(qū)海溫距平逐月演變Fig.5 Time series of sea surface temperature of Nio four regions between OISST andFY-3C/VIRR SST(with resolution of 10 km and 100 km) data sets

2.2 Nio 4區(qū)時(shí)間序列對(duì)比

OISST與FY-3C/VIRR SST(10 km，100 km分辨率)Nio 4區(qū)海溫距平的演變過程如圖5所示。OISST與FY-3C/VIRR SST Nio 4區(qū)海溫月均距平的演變相關(guān)系數(shù)見表1，表中的“*”為通過90%顯著性檢驗(yàn)。對(duì)比Nio 4區(qū)OISST與FY-3C/VIRR SST數(shù)據(jù)(重采樣為10 km與100 km分辨率)的海表面溫度變化的時(shí)間序列如圖5所示，OISST與FY-3C/VIRR SST Nio 4區(qū)海溫月均距平演變相關(guān)系數(shù)見表1。由表可見，F(xiàn)Y-3C/VIRR SST 10 km采樣數(shù)據(jù)與OISST數(shù)據(jù)之間主要為負(fù)相關(guān)系數(shù)，其原因可能是原始數(shù)據(jù)中存在部分異常值。當(dāng)重采樣到1°(100 km)分辨率并剔除異常值時(shí)，Nio 3區(qū)和Nio 3.4區(qū)的相關(guān)系數(shù)分別高達(dá)0.85和0.82(99.9%t檢驗(yàn))，體現(xiàn)出較高的相似性。

表1 OISST與FY-3C/VIRR SST Nio 4區(qū)海溫月均距平演變相關(guān)系數(shù)

Tab.1 Correlation coefficients among time series of seasurface temperature in Nio four regions ofOISST and FY-3C/VIRR SST data sets

表1 OISST與FY-3C/VIRR SST Nio 4區(qū)海溫月均距平演變相關(guān)系數(shù)

海溫月均距平OISST N1+2OISST N3OISST N4OISST N3.4FY-3C 10 km N1+2-0.56*———FY-3C 10 km N3—-0.41*——FY-3C 10 km N4——-0.32*—FY-3C 10 km N3.4———-0.20FY-3C 100 km N1+20.55*———FY-3C 100 km N3—0.85*——FY-3C 100 km N4——0.37*—FY-3C 100 km N3.4———0.82*

3 1997—1998年和2015—2016年兩次超強(qiáng)厄爾尼諾對(duì)比

圖6 1951—2017年厄爾尼諾事件的ONI指數(shù)Fig.6 Ocean El Nio index from 1951 to 2017

利用ONI指數(shù)對(duì)1951—2017年厄爾尼諾事件的發(fā)生、發(fā)展過程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖6所示。圖中 (0)，(+1)及(+2)代表本年、第2年及第3年。結(jié)果表明：該時(shí)期共發(fā)生了21次厄爾尼諾事件，其中2014/2016年厄爾尼諾在歷史上持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)，歷時(shí)19個(gè)月，其海溫異常升高月份(13個(gè)月)比1997/1998年超強(qiáng)厄爾尼諾年多持續(xù)了6個(gè)月；然而2014/2016年的ONI指數(shù)平均距平(1.24 ℃)振幅相對(duì)較弱，低于1997/1998年的ONI平均距平值(1.56 ℃)；與傳統(tǒng)厄爾尼諾事件大多從前年春夏發(fā)生，持續(xù)到次年夏季結(jié)束不同，2014/2016年厄爾尼諾年的海溫暖異常從前年11月持續(xù)到第2年5月結(jié)束。

此外，海表面溫度異常升高的時(shí)空分布特征在這2次超強(qiáng)厄爾尼諾事件中也有明顯差異。2014/2016年超強(qiáng)厄爾尼諾的海溫異常升高時(shí)空演變過程為CP→EP/CP→CP(見圖7(b)，圖3)，即海表面溫度暖異常最初出現(xiàn)在赤道中太平洋的日界線附近，進(jìn)而擴(kuò)展到整個(gè)赤道中東太平洋，在其衰落時(shí)期暖海溫異常仍出現(xiàn)在赤道中太平洋。然而，1997/1998年超強(qiáng)厄爾尼諾期間暖海溫異常的時(shí)空發(fā)展主要表現(xiàn)為EP→EP/CP→EP(見圖7 (a)，圖8)，即海溫正距平在1997年初夏出現(xiàn)在赤道東太平洋海域，在當(dāng)年冬季至次年春季正海溫距平持續(xù)出現(xiàn)在赤道中東太平洋，在衰落時(shí)期暖海溫異常主要出現(xiàn)在赤道東太平洋海域。2014/2016年超強(qiáng)厄爾尼諾發(fā)展過程中，海溫暖異常中心主要表現(xiàn)出相對(duì)偏西的空間分布特征。而1997/1998年厄爾尼諾事件期間海溫異常升高主要出現(xiàn)在赤道中東太平洋海域，按其發(fā)展過程主要將其劃分為超強(qiáng)東太平洋型厄爾尼諾事件，該分類結(jié)果與前人的結(jié)果一致[16]。將2014/2016年超強(qiáng)厄爾尼諾事件與1986/1988年，1991/1992年，1994/1995年，2002/2003年的厄爾尼諾事件(見圖9)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，其具有類似的海溫暖異常時(shí)空發(fā)展過程，均表現(xiàn)為海溫異常升高首先出現(xiàn)在赤道中太平洋，在其發(fā)展過程中逐漸擴(kuò)展到赤道中東太平洋，在衰落期時(shí)海溫異常升高在赤道中太平洋結(jié)束。

圖7 OISST 監(jiān)測(cè)Nio 4區(qū)海溫距平逐月演變Fig.7 Time series of Nio four regions based on OISST data sets

圖8 1997-02—1998-10熱帶及北太平洋OISST月均海溫距平(單位：℃)Fig.8 Monthly sea surface temperature anomalies of OISST over the tropics and northPacific from February 1997 to October 1998 (unit: ℃)

圖9 中太平洋型厄爾尼諾事件時(shí)Nio 4區(qū)海溫距平逐月演變Fig.9 Variation of sea surface temperature anomalies during CP El Nio events

4 結(jié)論

本文利用FY-3C/VIRR SST月均海表面溫度數(shù)據(jù)集，分析了2014/2016年超強(qiáng)厄爾尼諾事件的發(fā)生、發(fā)展過程，并將監(jiān)測(cè)結(jié)果與OISST資料的分析結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比評(píng)估，得到以下結(jié)論：

1)月均FY-3C/VIRR SST資料能夠較好刻畫出2014/2016年超強(qiáng)厄爾尼諾事件期間海溫異常升高的發(fā)生、發(fā)展過程，發(fā)展過程表現(xiàn)為海溫異常升高從赤道中太平洋逐漸東傳至赤道中東太平洋，衰落階段表現(xiàn)為海溫異常升高西傳的基本特征，其與OISST監(jiān)測(cè)結(jié)果的空間分布有較高的一致性。

2)FY-3C/VIRR SST距平監(jiān)測(cè)結(jié)果與OISST數(shù)據(jù)相比海溫振幅相對(duì)較小，F(xiàn)Y-3C/VIRR SST資料在進(jìn)行了1°分辨率(100 km)及10 km重采樣后的數(shù)據(jù)平滑效果更好，F(xiàn)Y-3C/VIRR SST產(chǎn)品中提供了逐像元的質(zhì)量標(biāo)識(shí)(分為優(yōu)、良、差3類)，目前研究使用了全樣本，根據(jù)應(yīng)用目標(biāo)選取產(chǎn)品等級(jí)將有利于海溫產(chǎn)品的應(yīng)用。

3)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析的對(duì)比結(jié)果表明，相比OISST海表面溫度資料，F(xiàn)Y-3C/VIRR SST資料在中高緯度海表面溫度的異常升高的振幅相比OISST數(shù)據(jù)偏高，而在赤道中東太平洋海域的海溫距平振幅偏低。全局回歸系數(shù)的使用導(dǎo)致了這種區(qū)域偏差現(xiàn)象的出現(xiàn)。

為進(jìn)一步提高FY-3C/VIRR SST資料在氣候事件分析中的可用性，我國(guó)正著手風(fēng)云衛(wèi)星歷史資料定位定標(biāo)及海溫產(chǎn)品重處理工作，實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)極軌衛(wèi)星全球觀測(cè)高時(shí)空分辨率、長(zhǎng)時(shí)序海溫資料生成。