* ENSO 事件的判别方法及应用 任宏利 1,2 陆波 1 万江华 1 田奔 (1. 中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室 & 中国气象局 - 南京大学气候预测研究联合实验室, 北京 ;2. 中国地质大学环境学院大气科学系, 武汉,430074) 1 摘要厄尔尼诺 - 南方涛动 (

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1 ( 文后附有中文译本, 未经编辑校对, 用时慎重 建议阅读英文原版 ) Citation: Ren, H.-L., B. Lu, J. H. Wan, et al., 2018: Identification Standard for ENSO Events and Its Application to Climate Monitoring and Prediction in China. J. Meteor. Res., 32(6): doi: /s

2 * ENSO 事件的判别方法及应用 任宏利 1,2 陆波 1 万江华 1 田奔 (1. 中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室 & 中国气象局 - 南京大学气候预测研究联合实验室, 北京 ;2. 中国地质大学环境学院大气科学系, 武汉,430074) 1 摘要厄尔尼诺 - 南方涛动 ( 简称 ENSO) 是反映热带中东太平洋大范围海表温度 (SST) 和大气环流异常变化的著名气候现象 由于其对全球天气气候的巨大影响力,ENSO 的监测预测一直是国际上广为关注的热门话题 尽管如此, 国际上对于 ENSO 事件的发生时间 结束时间 事件强度 事件类型等判别一直没有统一的标准, 导致在实际监测中出现不一致 为了规范判别标准, 由国家气候中心 (NCC) 牵头完成的国家标准 厄尔尼诺 / 拉尼娜事件判别方法 通过了国家标准化管理委员会审定获批发布 并于 2017 年底正式实施 本文首先介绍了该标准所包括的两部分核心内容 : 一是使用国际公认能反映 ENSO 演变特征的 Niño3.4 区 SST 异常指数来判定 ENSO 事件的开始 结束时间以及峰值 强度等 ; 二是通过两类 ENSO 指数来区分事件的类型 ( 东部型或中部型 ) 基于该标准, 进一步对历史上 ENSO 事件进行了判别归纳, 重新诊断了 ENSO 事件的各项属性特征以及不同类型 ENSO 事件对我国气候的影响差异, 并应用到 NCC 的 ENSO 业务系统对事件强度 等级和类型的深度预测检验评估, 为将来业务上更好地开展 ENSO 事件强度等级和事件类型预测提供了参考 1 引言 厄尔尼诺 / 拉尼娜 名称起源于西班牙语, 意为 小男孩 / 小女孩, 是指赤道中 东太平洋海表大范围持续异常偏暖 / 冷的现象 作为气候系统年际气候变化中的最强外强迫信号, 厄尔尼诺 / 拉尼娜 事件的发生和发展不仅会直接造成热带太平洋及其附近地区的干旱 暴雨等灾害性天气气候事件, 还会以遥相关的形式间接地影响到全球其它地区天气气候并引发气象灾害 (e.g., Bjerknes, 1969; Horel and Wallace, 1981; Rasmusson and Carpenter, 1982; Trenberth et al., 1998) 例如,1997/1998 年超强厄尔尼诺事件, 包括我国在内的多个国家都经历了严重的洪涝或旱灾, 导致多国粮食减产, 人民生命财产安全受损 (Huang et al., 2000) 因此, 厄尔尼诺 / 拉尼娜事件的监测预测深受学术界和政府的关注和重视 在国际上, 尽管对于厄尔尼诺 / 拉尼娜事件的总体认识比较一致, 但具体判别标准却始终存在分歧 ( 王世平,1991; 郭艳君等,1998; 李晓燕, 和翟盘茂,2000; 李晓燕等, 2005;Trenberth, 1997; Trenberth and Stepaniak, 2001; Hanley, 2003) 以 年超强厄尔尼诺事件为例, 在它何时形成 何时结束等问题上, 中国 * 资助课题 : 公益类行业专项重点项目 ( 批准号 :2015GYHY06013) 和国家自然科学基金项目 ( , ) 通讯作者: 任宏利,renhl@cma.gov.cn 2

3 美国 日本 澳大利亚等受其影响的各主要国家业务部门在判断上分歧较大 针对国内尚缺乏统一的厄尔尼诺 / 拉尼娜事件判别标准的现状, 为了规范判别标准, 促进气候业务和相关研究工作的开展, 国家气候中心团队通过总结国内外现有厄尔尼诺 / 拉尼娜事件监测指数, 并吸收相关领域的最新研究成果, 制定 厄尔尼诺 / 拉尼娜事件判别方法 国家标准 (GB/T , 任宏利等,2017) 国家气候中心在过去的业务中主要采用 Niño Z 指数来作为判定厄尔尼诺 / 拉尼娜事件的依据 (Li and Zhai, 2000) Niño Z 指数由 Niño1+2 区 Niño3 区和 Niño4 区等三个区域的海温按照面积加权平均得到, 它能表征热带太平洋海温异常变化的整体情况, 然而由于 Niño Z 的选取范围过大, 无法对近 30 年发生愈发频繁且业界广为关注的两类厄尔尼诺 / 拉尼娜现象进行刻画 一系列研究发现, 中部型和东部型厄尔尼诺事件近三十年交替发生 ( 符淙斌和弗莱彻, 1985; Ashok et al., 2007; Kao and Yu, 2009; Kug et al., 2009; Ren et al., 2013), 对我国气候的影响有着显著差异 ( 例如,Weng et al., 2007; Yuan and Yang, 2012; Yuan and Yan, 2013; Zhang et al., 2011, 2012, 2016) 过去使用单一 Niño 指标, 不利于有针对性的诊断 归因和预测业务发展 鉴于 Niño Z 指数的不足, 新的标准采用了国际通用的 Niño3.4 指数来判别事件的发生 强度 持续时间等, 并用东部型指数和中部型指数来判定事件的类型 (Ren and Jin, 2011, 2013) 本文将首先介绍该标准的具体内容, 进一步基于该标准对历史上 ENSO 事件进行了重新判别 归纳事件的各属性信息 形成可供查阅的参考基准 本文还将基于这样的分类重新诊断东部型和中部型事件对我国气候的典型影响关系, 并将该标准的指标和方法应用到检验国家气候中心 ENSO 业务系统对历史上不同 ENSO 事件的实时预测性能 2 ENSO 事件判别标准介绍 2.1 资料和指数定义计算海温距平所用的资料为 年采用英国 Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data (HadISST) 数据 (Smith et al., 2002), 采用美国 NOAA/CPC 提供的 1/4 分辨率 Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST v2) 数据 (Reynolds et al., 2002) 中国区域温度和降水台站数据来源于中国气象局国家气候中心 (NCC/CMA) 整理的 1951 年以来的 160 站数据 ENSO 事件的主要监测关键区, 包括 Niño1+2 区 ( 90 W-80 W,10 S-0 ) Niño3 区 (150 W-90 W,5 S-5 N) Niño4 区 (160 E-150 W,5 S-5 N) 和 Niño3.4 区 (170 W-120 W,5 S-5 N) Niño3 和 Niño4 指数在观测中具有高相关性,Ren and Jin(2011) 基于两类 ENSO 的物理定义, 将 Niño3 和 Niño4 指数采用分段线性组合方式生成两个新的独立指数, 本标准采用这两个独立指数描述两类 ENSO 现象 东部型 ENSO 指数 : 3

4 N EP N N (1) 式中 : N EP 东部型 ENSO 指数, 单位为摄氏度 ( ); N 3 Niño3 指数, 单位为摄氏度 ( ); N 4 Niño4 指数, 单位为摄氏度 ( ); 3 α 当 N N 0时, 0. 4; 当 N N 0时, 中部型 ENSO 指数 : N CP N N (2) 式中 : N CP 中部型 ENSO 指数, 单位为摄氏度 ( ) 4 3 参数 α 数值的选择基于以最少的步骤来利用 Niño3 和 Niño4 指数构建两个独 立指数的原则 为便于国标实施, 我们将 α 值固定为 0.4, 得到的 EP 和 CP 型 ENSO 指数相关性要比 Niño3 和 Niño4 指数间的相关性整体变弱很多 ( 图略 ), 表明该值选择合理 所有 Niño 指数的计算均采用 30 年滚动气候态 ( 见表 1 下的注 1) 由于在实 际业务操作中数据持续更新, 且既往事件不宜因气候态改变而重新定义, 因此 WMO 推荐各业务机构采用滚动气候态定义 ENSO 事件, 该方法同样被美国 NOAA/CPC 和日本 JMA 采纳, 应用于 ENSO 监测业务 2.2 判别方法 事件 Niño3.4 指数 3 个月滑动平均的绝对值 ( 保留一位小数, 下同 ) 达到或超过 0.5ºC 且持续至少 5 个月, 判定为一次 ENSO 事件 (Niño3.4 指数 0.5ºC 为厄 尔尼诺事件 ;Niño3.4 指数 -0.5ºC 为拉尼娜事件 ) 因为 Niño3.4 指数能同时描 述部分 Niño3 区域和 Niño4 区域, 更好地抓住 ENSO 整体特征, 因此我们采用该 指数定义 ENSO 事件 事件持续时间 起始时间 :Niño3.4 指数满足事件判别的最早月份为事件的起始月份 ; 结束时间 :Niño3.4 指数满足事件判别的最晚月份为事件的结束月份 ; 持续时间 : 事件起始直至结束的总月数 事件强度 事件峰值 : 事件过程中,Niño3.4 指数 3 个月滑动平均的绝对值达到最大的 时间和数值分别定义为事件的峰值时间和峰值强度 ( 出现数值相同的多个峰值 时, 以首次出现的峰值为准 ); 事件强度 : 以事件的峰值代表其强度 ; 强度等级 : 事件峰值强度绝对值达到或超过 0.5ºC 但小于 1.3ºC 定义为弱事 件, 达到或超过 1.3ºC 但小于 2.0ºC 定义为中等事件, 达到或超过 2.0ºC 定义为 4

5 强事件, 达到或超过 2.5ºC 定义为超强事件 注 : 这里 1.3ºC 2.0ºC 和 2.5ºC 分别接近于 1.5 倍 2.5 倍和 3 倍 Niño3.4 指数的标准差 事件类型东部型事件 : 事件过程中 N EP 的绝对值达到或超过 0.5ºC 且持续至少 3 个月的类型判定为东部型事件 ; 中部型事件 : 事件过程中 N CP 的绝对值达到或超过 0.5ºC 且持续至少 3 个月的类型判定为中部型事件 ; 若一次事件中同时包含上述两种情况 存在两种类型间的转换, 则将事件峰值所在类型定义为事件主体类型, 另一种为非主体类型, 整个事件的类型以事件主体类型为准 值得一提的是, 本标准国家气候中心编制, 并由全国气候与气候变化标准化技术委员会归口, 整个编制过程历时十年完成 2007 年国家气候中心组织相关人员申报了标准立项,2008 年初标准编制组正式成立 2009 年至 2016 年, 该标准经过了多轮修改 征求意见 专家评审 以及业务试用等, 最终形成了标准报批稿, 并于 2016 年 4 月通过了专家审查会, 提交至国标委 2017 年 5 月 12 日, 厄尔尼诺/ 拉尼娜事件判别方法 国家标准获批发布, 并于 2017 年底正式实施 3 历史事件识别与 ENSO 事件各属性的诊断分析依据各个国家业务机构的 ENSO 事件判别方法, 对 1950 年以来历史上发生的厄尔尼诺 / 拉尼娜事件的基本信息进行了整理 ( 表 1, 2) 各个不同的判别方法识别的事件类似, 日本 JMA 利用 Niño3 指数定义 ENSO 事件, 澳大利亚 BOM 利用 SOI 指数定义, 而美国 CPC 和中国气象局 (CMA) 均利用 Niño3.4 定义 ENSO 事件 ( 表 2) 其中美国 CPC 和中国 CMA 判定 ENSO 事件的差异主要源自两个机构使用的数据不同 表 1 是 CMA 识别的 1950 以来厄尔尼诺 / 拉尼娜事件特征量综合表 可以看到,1950 年以来总共发生了 19 次厄尔尼诺事件和 14 次拉尼娜事件 其中包含东部型厄尔尼诺事件 13 次, 中部型厄尔尼诺事件 6 次 ; 东部型拉尼娜事件 10 次, 中部型拉尼娜事件 4 次 我们对比了前人研究中的分类情况, 发现这里大部分事件的类型划分是一致的 ( 例如, Kao and Yu 2009; Kug et al. 2009; McPhaden et al. 2011; Zhang et al. 2015) 需要指出的是, 即便有个别事件可能是介于两种类型之间的混合型, 这里仍按照该标准划分为单一类型, 例如 2016/2017 事件 为了利用这些事件的定义考察 ENSO 位相转换, 表 3 统计了不同类型的 ENSO 事件之间互相转换的情况, 可以发现, 绝大部分东部型厄尔尼诺事件在未来发展成为了东部型拉尼娜事件或者中性状态 ; 而大部分东部型拉尼娜事件在未来两年内发展成了东部型厄尔尼诺事件 相较而言, 中部型厄尔尼诺 / 拉尼娜事件未来发展的不确定性较大, 这可能对 ENSO 事件类型的预测增加了难度 如图 1 所示, 最强的三次厄尔尼诺事件分别为 1982/ /1998 以及 5

6 事件, 它们的峰值强度都超过了 2.5ºC, 因此为三次超强厄尔尼诺事件 相比而言, 拉尼娜事件的强度较小,1950 年以来没有一次事件达到了超强事件的标准 图 2 展示了不同类型厄尔尼诺事件的生命周期, 可以看到, 东部型和中部型厄尔尼诺事件均发展于北半球夏季, 并于北半球冬季达到峰值 一般来说, 东部型厄尔尼诺事件的强度要明显强于中部型厄尔尼诺事件 ( 图 2) 图 3 反映了不同类型拉尼娜事件的生命史演变, 可以看到, 东部型和中部型拉尼娜事件的演变规律是相似的, 即均在北半球冬季达到峰值, 且二者的强度差异也有限 图 4 展示了所有事件的相对起止时间 从厄尔尼诺事件的持续时间上看, 东部型厄尔尼诺事件以及 东部型厄尔尼诺事件的持续时间最长, 达到 19 个月 ( 表 1), 而 事件是中部型厄尔尼诺事件中持续时间最长的, 达到 17 个月 ( 表 1) 平均来看, 拉尼娜事件的持续时间要长于厄尔尼诺事件,EP 型事件要明显长于 CP 型事件, 这体现在 EP 型拥有更早的起始时间和更晚的终止时间 图 5 进一步展示了 Niño3.4 指数的概率密度分布, 可以看到显著的正负位相的不对称性, 强事件的分布偏向厄尔尼诺事件部分, 特别是对于强事件以及超强事件而言, 拉尼娜事件明显少于厄尔尼诺事件 表 以来的厄尔尼诺 / 拉尼娜事件 序号 起止年月 长度 mon 峰值时间 峰值强度 ºC 强度等级 事件类型 弱东部型 中等东部型 弱东部型 暖 中等东部型 弱中部型 强东部型 弱东部型 事 弱中部型 弱东部型 超强东部型 中等东部型 件 中等东部型 中等 中部型 超强 东部型 中等 中部型 弱 中部型 弱 东部型 中等 中部型 超强 东部型 中等 东部型 冷 中等东部型 弱东部型 中等东部型 6

7 中等中部型 事 件 中等 中部型 弱 东部型 强 东部型 弱 东部型 中等 东部型 弱 中部型 中等 东部型 中等 东部型 弱 中部型 注 1: 计算海温异常涉及到的气候标准值 ( 或称气候态 ), 采用世界气象组织推荐的 30 年滚动气候态的国际气候业务标准 即对 年间的指数计算, 均采用 的 30 年平均作为气候态, 年间的计算使用 气候态, 以此类推, 2011 年以来, 采用 气候态 年采用英国 Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data (HadISST) 数据, 1982 至今采用美国 NOAA 1/4 daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST v2) 数据 注 2:1950 年 1 月是资料的起始月, 并非上表中第一个冷事件的开始月份 表 2 不同业务机构定义的厄尔尼诺 / 拉尼娜事件 中国 (CMA) 美国 (CPC) 澳大利亚 (BoM) 日本 (JMA) 定 义 3 个月滑动平均的 Niño3.4 指数高于 0.5 C( 低于 -0.5 C) 且持续 5 个月以上 3 个月滑动平均的 Niño3.4 指数高于 0.5 C( 低于 -0.5 C) 且持续 5 个月以上 SOI 指数持续低于 -7( 高于 +7) 表示 El Niño (La Niña) 5 个月滑动平均的 Niño3 指数高于 0.5 C( 低于 -0.5 C) 且持续 5 个月以上 暖 事 件 / / spring winter 1951/52 spring autumn 1953 spring spring 1958 summer winter 1963/64 spring winter 1965/66 autumn winter 1969/ spring spring summer spring

8 spring summer 1983 autumn winter 1987/88 spring summer / spring spring 1998 summer winter 2002/ summer spring 2010 summer spring 2016 合 计 冷 事 件 / / / summer summer 1950 spring winter 1955/56 spring winter 1964/65 autumn spring 1968 spring winter 1971/ summer spring 1974 spring spring / / / / / summer autumn 1985 spring spring 1989 summer winter 1995/ summer

9 spring / / autumn spring 2006 spring spring / / / summer spring / / / 合 计 注 : 美国 CPC 结果参见 澳大利亚 BOM 结果参见 日本 JMA 结果参见 表 3 不同类型厄尔尼诺 / 拉尼娜事件之间的转换频数 (1950 至今 ) To EP El Niño CP El Niño Neutral EP La Niña CP La Niña EP El Niño CP El Niño From Neutral 5 2 ** 2 0 EP La Niña CP La Niña 注 : 按照前一个事件峰值过后 2 年内转换的情况进行统计 注 : 由于中性状态不构成事件, 因此不统计中性状态峰值两 年后仍然为中性状态的情况 图 1 不同类型事件在 1950 年以来的分布 其中, 黑色曲线代表 NINO3.4 指数 ( 基于滚动气候态 ), 红色和蓝色填充 9

10 分别对应着厄尔尼诺和拉尼娜事件, 峰值月份黑色竖线标记 图 年以来厄尔尼诺事件生命史对应的 NINO3.4 指数 其中 (a) 所有事件 ;(b) 东部型事件 ;(c) 中部型事件 ; 黑色线为各自事件的合成 图 年以来拉尼娜事件生命史对应的 NINO3.4 指数 10

11 其中 (a) 所有事件 ;(b) 东部型事件 ;(c) 中部型事件 ; 黑色线为各自事件的合成 11

12 图 年以来所有东部型 ( 红色 ) 和中部型 ( 绿色 ) 事件的起止时间分布 最下面的三条粗实线分别给出由所有事件 ( 黑色 ) 平均以及 EP 和 CP 事件平均得到的起止时间 连线 ; 左右两边分别对应于厄尔尼诺和拉尼娜事件 图 5 NINO3.4 指数的概率密度函数 (PDF) 与事件强度划分 横轴是指数的取值范围, 不同填充颜色的分隔线分别对应于正负

13 和 2.5( 即事件强度划分阈值 ), 其上的数字为各自强度事件的个数 4 标准在 ENSO 事件强度和类型预测检验评估中的应用 表 4 国家气候中心 SEMAP2.0 系统的厄尔尼诺 / 拉尼娜事件预测 (1996 至今 ) 序号事件年份 峰值强度 ( 观测 /7 月初预测 ) 强度等级 ( 观测 /7 月初预测 ) 事件类型 ( 观测 /7 月初预测 ) /2.3 超强 / 强 东部型 / 东部型 /0.9 中等 / 弱 中部型 / 中部型 /0.6 弱 / 弱 中部型 / 中部型 /0.3 弱 / 未达标 东部型 / 中部型 /1.0 中等 / 弱 中部型 / 东部型 /2.2 超强 / 强 东部型 / 东部型 /-1.1 中等 / 弱 东部型 / 东部型 /-0.4 弱 / 未达标 中部型 / 东部型 /-0.8 中等 / 弱 东部型 / 东部型 /-1.6 中等 / 中等 东部型 / 东部型 /-0.2 弱 / 未达标 中部型 / 中部型 图 期间由发展年 7 月起报的 SEMAP2.0 预测与观测的事件峰值强度散点图 横轴和纵轴分别为观测和预测的事件峰值强度, 平面按照不同强度等级阈值划分成填色网格, 即灰色小于 0.5 黄色和 橙色以 1.3 分界 红色大于 2.5, 这些点的相关系数为 0.96 基于该标准中对于历史 ENSO 事件属性的详尽信息, 我们可以实现对事件强度等级和类型划分预测准确性的评估 利用国家气候中心 ENSO 预测业务系统 (SEMAP2.0,Ren et al., 2016b, 2017) 提供的 20 年 ENSO 历史回算数据进行了针对已发生事件的评估分析 ( 表 4) 可以看到,SEMAP2.0 能够很好地预测出 80% 左右的厄尔尼诺 / 拉尼娜事件 ; 同时, 该预测系统还能成功预测出大部分厄尔 13

14 尼诺事件的类型, 这为我国汛期雨带的位置预测提供了非常好的参考依据 当然, 我们也看到,SEMAP2.0 对 ENSO 事件的振幅预测普遍偏弱, 大约偏弱一个等级, 这可能与 SEMAP2.0 中采用了多方法集合预报技术是相关的, 如何订正 SEMAP2.0 系统所预测的 ENSO 强度, 也是后续需要改进的研究方向 图 7 SEMAP2.0 预测与观测的事件峰值强度 ( 左 ) 和等级 ( 右 ) 横轴为 年间的历史事件, 左 右图纵轴分别为事件的峰值强度和等级, 纯色和斜线填充的直方图分别对应于 观测和预测 ; 右图中不同颜色等间距填充的直方图分别对应于不同的强度等级 为了更好地描述 ENSO 新标准在预测检验评估中的应用, 这里仍以每年 7 月份起报为例, 如图 6 所示, 针对 1996 年以来发生的厄尔尼诺事件,SEMAP2.0 所预测的 Niño3.4 指数峰值强度能够很好地表征观测的 Niño3.4 指数峰值强度, 二者之间的相关系数高达 0.96 当然相关系数本身并不能完全反映 ENSO 强度等级的预测偏差, 利用 ENSO 新标准则可以直观地反映这些信息 依据 ENSO 新标准关于不同等级的 ENSO 事件分类, 图 6 被分成了若干个方框, 其中位于对角线上的方框表示了预测的 ENSO 事件等级与实际的预测等级一致 可以看到,11 次事件中只有两次事件落在了对角线的方框 如图 7a 所示,SEMAP2.0 系统无论是对厄尔尼诺还是对拉尼娜事件的强度预测都偏小 从等级上来看, 除了 2004/2005 年的弱厄尔尼诺事件和 2010/2011 年的中等拉尼娜事件的等级预测完全准确以外, 其余的 ENSO 事件预测等级都比实际等级小了一级 ( 图 7b) 可以看出,SEMAP2.0 预测的 ENSO 强度偏弱 等级偏小 新标准除了能够应用于 ENSO 强度等级的预测检验评估外, 还能应用于 ENSO 类型的预测检验评估 如图 8 所示,1996 年以来 11 次 ENSO 事件中有 8 次事件的类型预报正确 ( 准确率 73%) 其中,6 次厄尔尼诺事件中有 4 次事件类型预报准确,2006/2007 东部型厄尔尼诺事件被误报成了中部型厄尔尼诺事件, 2009/2010 中部型厄尔尼诺事件被误报成了东部型事件 ;5 次拉尼娜事件中有 4 次事件预报准确, 只有 2000/2001 中部型拉尼娜事件被误报成了东部型拉尼娜事件 总体来看,SEMAP2.0 对于 ENSO 强度等级和类型具有较好预测能力 尽管对两类 ENSO 事件的区分还存在一定难度 (Ren et al., 2018),SEMAP2.0 目前较 14

15 好的预测结果也表明结合动力模式预测 对动力模式的经验误差订正 (Liu and Ren 2017) 以及基于物理过程的统计预测的多方法集合能够有效提高 ENSO 预测 技巧, 我们在后续工作将对该领域进行深入研究 图 8 SEMAP2.0 预测与观测的事件类型 横轴为 年间的历史事件, 纵轴对应四种类型, 红色 橙色 蓝色 绿色直方图分别对应于东部型 (EP EN) 中部型 (CP EN) 东部型 (EP LN) 中部型 (CP LN), 纯色和斜线填充的直方图分别对应于观测和预测 5 不同类型 ENSO 事件对我国气候影响的再认识从图 8 可以看出, 如果能否事先对 ENSO 事件类型进行较为准确的判断, 这将对我国区域气候 ( 温度和降水 ) 预测起到重要指示作用 有关 ENSO 对我国气候的影响, 前人已经做过很多研究, 特别是两种类型事件的影响存在明显差异 (Weng et al., 2007; Feng and Li, 2011; Feng et al., 2010; Zhang et al., 2011, 2012; Yuan and Yang, 2012; Yuan and Yan, 2013), 但结论较为分散 尚未有系统性梳理 这里, 我们利用图 2 和图 3 给出的 ENSO 事件生命史信息, 全面展示了不同类型事件在其发展年夏季 冬季盛期以及衰减年夏季对我国气候 ( 温度和降水 ) 异常影响的差异性 ( 如图 9 和 10 所示 ), 这里取全时段的气候态 并剔除线性趋势 图 9 展示了不同类型 ENSO 事件合成的我国夏季 冬季降水异常分布特征 对于厄尔尼诺发展年的夏季, 东部型事件期间我国降水在华北 东北南部等地显著偏少 ; 中部型事件对应的降水偏少的位置发生南移, 以黄河下游, 长江中上游和下游为主, 此时东北地区大部降水偏少, 而华南地区则降水偏多 而针对厄尔尼诺衰减年夏季 (JJA1), 东部型事件时华北与长江流域南部地区降水增多, 而中部型事件主要在黄淮流域降水偏多, 长江流域南侧降水偏少, 这与前人研究是一致的 (Feng et al., 2011; Yuan et al., 2012) 东部型事件成熟期冬季(DJF0) 华南区域降水显著偏多, 这和其他研究结果也是吻合的 (Feng et al., 2010; Yuan and Yang, 2012) 中部型事件成熟期冬季在中国东南部地区降水显著偏多, 这与 Feng et al.(2010) 和 Yuan and Yang(2012) 的结果有所差异 一方面这些研究关注的时间段与本文不同且都偏短, 因此合成的 ENSO 事件有差异, 尤其是均不包含 15

16 2009 年的强中部型 El Niño 事件, 而有研究表明此次事件对中国东南地区夏季降水有重要影响 (Wang et al., 2012) 另一方面前人多采用 Niño3 和 EMI 指数来研究两类 ENSO 事件的影响, 这与本文定义方法不同, 可能是结果有所差异的原因 此外, 本文所使用的站点降水观测资料与前人研究使用的分析资料差异也可能导致 ENSO 对降水影响结果的不同 对于拉尼娜事件, 两类冷事件的差异在不同季节均较为明显 发展年夏季的差别主要在我国西南 内蒙古西部等地, 东部型拉尼娜事件对应的我国西南偏湿, 而中部型事件此时西南降水量则显著偏少 在两类拉尼娜事件发展年冬季, 我国中部地区都出现了降水偏多, 不同之处在于东部型拉尼娜事件对应的长江下游出现了显著的偏旱 而对于衰减年的夏季, 较大的差异则分布在我国中东部 华南地区以及东北地区, 特别地在我国中南部, 东部型拉尼娜事件呈现出北湿南干的分布, 而中部型拉尼娜对应的降水分布则近乎相反 16

17 图 9 两类厄尔尼诺和拉尼娜事件合成的我国降水异常分布型 自上而下分别对应所有厄尔尼诺 东部型厄尔尼诺 中部型厄尔尼诺 所有拉尼娜 东部型拉尼娜和中部型拉尼娜事件的合成分布 图中, 自左向右依次为事件发展年的夏季, 冬季以及次年的夏季 (JJA0 DJF0 JJA1), 超过 90% 显著性检验的区域以黄色圆点标示 17

18 图 10 同图 9, 但为两类厄尔尼诺和拉尼娜事件合成的我国气温异常分布型 图 10 给出了不同类型 ENSO 事件合成的我国气温异常型分布 在厄尔尼诺发展年夏季, 东部型厄尔尼诺事件与所有厄尔尼诺事件合成的气温特征较为一致, 呈现出全国范围的气温偏低 ; 相比之下, 中部型事件此时的北方大范围的气温偏高则形成了显著的对比, 偏低区域主要集中在西南地区 在拉尼娜事件发展年的夏季, 我国东北偏暖的特征在两类拉尼娜事件期间均有所体现, 以中部型事件较为显著 在随后的冬季, 两类事件均对应着全国范围 18

19 的气温偏低, 而西南地区为大范围偏冷的显著区域 此外也注意到, 在拉尼娜事件衰减年的夏季, 尽管我国中部 南部大部分地区以偏冷为主, 但中部型事件的偏冷区域靠近沿海地区, 较东部型事件偏南 上述结果表明, 东部型和中部型事件对我国降水和温度异常的影响差异明显 因此, 在考虑 ENSO 对气候影响来做分析和预测时, 单纯按照冷暖事件来看已经远远不够, 更需要进一步地分为不同类型的事件来考虑影响问题, 以便更好地从 ENSO 事件的变化中提取用以预测东亚气候异常的有效信息 6 结语 ENSO 的监测和预测一直是国际上广为关注的热点话题 尽管国际科学界对于 ENSO 事件的总体认识较为一致, 但对于某一次事件的发生时间 结束时间 事件强度以及事件类型等判别都没有统一的标准, 导致各国在针对同一个厄尔尼诺 / 拉尼娜事件的实际监测中经常出现不一致 为了规范判别标准, 近期由国家气候中心牵头完成了国家标准 厄尔尼诺 / 拉尼娜事件判别方法 的制定, 通过了国家标准化管理委员会审定并获批发布 并于 2017 年底正式实施 本文详细地介绍了该标准所包括的具体内容 一是选取了国际学术界公认的能反映 ENSO 演变特征的 Niño3.4 区 SST 异常指数来判定 ENSO 事件的开始 结束时间以及峰值时间和强度等, 可与国际科研业务主流惯例实现接轨, 能够抓住厄尔尼诺 / 拉尼娜发展和位相变化的动力学机制核心区域, 强化中东太平洋海温的指示价值 二是通过采用两类 ENSO 的定量化指数 ( 利用业务上监测的 Niño3 区和 Niño4 区海温指数来计算的两个新尼诺指数 ) 来区分 ENSO 事件的类型 ( 即东部型或中部型 ), 是标准的一大特色 由此建立的国家标准既与国际接轨, 又具有科学依据和自主性, 特别是由于东部型 ENSO 事件和中部型 ENSO 事件对我国气候有着显著不同的影响关系, 区分 ENSO 事件类型能够更准确地研判 ENSO 事件对我国气候异常的可能影响, 从而增强国家级业务服务的可操作性 按照这一判别标准, 本文开展了对历史上 1950 年以来所有 ENSO( 包含厄尔尼诺和拉尼娜 ) 事件的判别分析, 形成了涵盖事件多方面属性信息的综合事件表格 与此同时, 利用国家气候中心 ENSO 预测业务系统 (SEMAP2.0) 提供的 年历史回算和实时预测, 针对 11 个厄尔尼诺事件和拉尼娜事件的峰值强度和等级以及事件类型进行了检验评估 结果发现, 该系统提前半年能够较为准确地预测出事件强度, 并能较好地预先判断出厄尔尼诺或者拉尼娜事件是否发生 同时, 该系统对于事件类型的把握较好 在已知事件发生前提下的类型预测准确率得到 73% 从而表明 SEMAP2.0 在预测 ENSO 事件的强度等级和事件类型方面有不错的能力 但该系统预测的厄尔尼诺 / 拉尼娜事件强度偏弱 等级往往弱一级 作为推荐性国家标准, 该标准将不仅有利于厄尔尼诺 / 拉尼娜事件的实时监测, 也能促进气候研究与业务相关工作的开展 本文具体解读了该标准, 并以数据和图表分析的方式, 考察了历史上 ENSO 事件的特征和所体现的各种规律性, 基于这些历史事件重新梳理了 ENSO 及其不同类型对我国气候 ( 气温和降水 ) 异 19

20 常的独特影响作用, 并能够运用到 ENSO 预测业务系统的深度检验评估中, 为将 来更好地开展有关 ENSO 事件强度等级和事件类型的预测提供参考和借鉴 参考文献 任宏利, 孙丞虎, 任福民, 袁媛, 陆波, 田奔, 左金清, 刘颖, 曹璐, 韩荣青, 贾小龙, 刘 长征. 厄尔尼诺 / 拉尼娜事件判别方法. 中华人民共和国国家标准 GB/T , 2017 年 5 月, 中国标准出版社,P6. 王世平. 埃尔尼诺事件的判据 分类和特征. 海洋学报, 13( 5) : , 郭艳君, 翟盘茂, 倪允琪. 一个新的 ENSO 监测指数的研究. 应用气象学报, 9(2) : , 1998 李晓燕, 翟盘茂. ENSO 事件指数与指标研究, 气象学报, 58(1) : , 2000 李晓燕翟盘茂任福民. 气候标准值改变对 ENSO 事件划分的影响. 热带气象学报,21(1) : 72-78, 符淙斌,J. 弗莱彻. 艾尔尼诺 (El Niño) 时期赤道增暖的两种类型, 科学通报, 30(8) : , Ashok, K., S. K. Behera, S. A. Rao, et al., 2007: El Niño Modoki and its possible teleconnection. J. Geophys. Res., 112, C11007, doi: /2006JC Bjerknes, J., 1969: Atmospheric teleconnections from the equatorial Pacific. Mon. Wea. Rev., 97, Feng, J., L. Wang, W. Chen, et al. 2010: Different impacts of two types of Pacific Ocean warming on Southeast Asian rainfall during boreal winter. J. Geophys. Res., 115, D24122, doi: /2010jd Feng, J., and J. Li, 2011: Influence of El Niño Modoki on spring rainfall over south China. J. Geophys. Res., 116, D13102, doi: /2010jd Feng, J., W. Chen, C. Y. Tam, et al., 2011: Different impacts of El Niño and El Niño Modoki on China rainfall in the decaying phases. Int. J. Climatol., 31(14), doi: /Joc Hanley, D. E., M. A. Bourassa, J. J. O'brien, et al., 2003: A quantitative evaluation of ENSO indices.j. Climate, 16(8), Horel, J. D., and J. M. Wallace, 1981: Planetary-scale atmospheric phenomena associated with the Southern Oscillation. Mon. Wea. Rev., 109, Huang, B., P. W. Thorne, V.F. Banzon, et. al, 2017: Extended Reconstructed Sea Surface Temperature version 5 (ERSSTv5), Upgrades, validations, and intercomparisons. J. Climate, doi: /JCLI-D Huang, R. H., R. H. Zhang, and Q. Y. Zhang, 2000: The 1997/ 98 ENSO cycle and its impact on summer climate anomalies in East Asia. Adv. Atmos. Sci., 17(3), Kao, H. Y., and J. Y. Yu, 2009: Contrasting eastern-pacific and central-pacific types of ENSO.J. Climate, 22(3), Kug, J.-S., F.-F. Jin, and S-I. An, 2009: Two types of El Niño events: cold tongue El Niño and warm pool El Niño. J. Climate, 22 (6), Liu, Y., H.-L. Ren, 2017: Improving ENSO prediction in CFSv2 with an analogue-based 20

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日军慰安妇政策在华北地区的实施 # %% & & # # # # 田苏苏 作为日本侵华战争中除东北地区之外中国最大的沦陷区和日本发动 大东亚战争的战略基地的华北 也是日军实施慰安妇政策最普遍和较典型的地区之一 但由于资料和证据的缺乏 目前对日军在这一地区实施慰安妇制度的具体情况的揭露还远远不够 本文以笔者掌握的有关资料 结合实地调查 对日军在华北地区实施慰安妇政策的情况及其特点进行了初步考察 日本侵华 慰安妇政策 华北 日军慰安妇政策在华北地区的实施 # %% &

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10.11648.j.si.20160402.18

10.11648.j.si.20160402.18 Science Innovation 2016; 4(2): 65-71 http://www.sciencepublishinggroup.com/j/si doi: 10.11648/j.si.20160402.18 ISSN: 2328-7861 (Print); ISSN: 2328-787X (Online) Case Study on Career Plan of College's Students

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