气候系统的空间结构及遥相关型年代际配置特征研究

论文摘要

本文结合NCEP/NCAR再分析资料和国家气候中心常规观测站日降水资料,运用关联矩阵分析方法,基于复杂网络理论构建温度场和环流系统的复杂网络。针对（1）传统的遥相关型研究仅考虑负相关,未考虑正相关,且多集中研究某一遥相关型,不能从整体上揭示了气候系统的空间结构特征;（2）遥相关指数主要通过SST或SLP的差值等进行定义,能够体现遥相关型信号的强弱,但不能体现遥相关型对气候系统作用的强弱;（3）对遥相关型的年代际配置特征及其与中国气候变化联系的研究相对较少等科学问题做了初步探讨。得到了以下一些主要结论:（1）概率统计角度揭示温度场内部的关联性及其时空演化特征。全球格点温度序列间既存在关联“噪声”,又存在真实关联;格点温度序列之间存在的关联既包括近邻或次近邻格点之间的短程关联,又包括如太平洋年代际涛动等远程格点之间的遥相关。关联系数的均值在1977年前后表现为两种不同变化态,对应了20世纪70年代中后期的温度突变;关联系数的空间分布在两种尺度下都表现为沿纬向呈带状分布,赤道太平洋、赤道印度洋和赤道大西洋及北太平洋是关联异常区域。关联性的研究为温度关联网络的构建奠定了理论基础。（2）温度场和环流系统内部关联作用的空间结构特征。构建了温度场和环流系统的关联网络,结构特征量的引入为气候系统空间结构复杂性提供了衡量指标。两种系统都具有典型的小世界效应,即系统中大量短程关联的存在保证了系统的结构稳定性,部分遥相关的存在提高了系统内部信息传递的效率。网络的顶点度分布都表明低纬度和中高纬度系统的空间结构存在显著差异,环流系统关联网络则明确界定了两种系统的分界为南北纬27.5°附近。低纬度环流子系统顶点度较高且空间分布一致性较好,主要体现了全局耦合的性质,格点间主要以直接关联作用为主;中高纬度环流子系统顶点度相对较小,遥相关型对应的局部区域顶点度较高,具有典型的小世界效应。换而言之,低纬度和中高纬度系统内格点间的作用机制存在很大差异。（3）遥相关型对环流系统空间结构的影响。建立气候系统空间结构复杂性衡量指标的基础上,研究了各种遥相关型对系统结构影响的主次关系。北半球中高纬度系统中,滤除AO和NAO后,系统的短程连边和长程连边均显著减少,网络的平均路径长度显著增加,网络信息传递的效率显著减小。相比较而言AO的作用较NAO更大一下。PNA在北半球环流系统中是一种相对独立的型,其作用主要体现了中高纬度和低纬度之间的联系。对于南半球中高纬度系统而言,AAO的作用最强,滤除AAO网络的平均顶点度减少了45%,平均道路长则增加了34%,因此在南半球环流系统中AAO是要首要关注的对象;南极偶极子在200hPA和800hPa高度场中均存在,因此对应了一种相对稳定的遥相关型,它的存在对AAO及南半球中高纬度环流系统均有一定的影响。（4）赤道中东太平洋海表温度和遥相关型作用强弱指标体系的建立。网络的顶点度直接体现顶点作用的强弱,因此采用顶点度区域平均的方法,定义了赤道中东太平洋温度关联指数（TPTI指数）和五种遥相关型作用指数,从而构建了一组新的指标体系。TPTI指数较以往通过SST距平值等的定义更深入的体现了该区域对全球气候变化作用的强弱。TPTI指数偏强的年份基本对应了强El nino年和La nina年,并将El nino年和La nina年分为强作用年和弱作用年,进一步说明气候系统中关键区域的信号强和作用强是未必等价的。春季和夏季TPTI指数与中国夏季降水EOF第一模态的相关系数分别为-0.34和-0.35,具有应用于夏季降水预测的潜在价值。五种遥相关型作用指数直接体现其在气候系统中作用的变化,并且根据各种指数的强弱变化确定中国夏季降水各个区域的主要相关因子。（5）遥相关型的年代际配置特征。PNA,NAO,AO,EUPA和WP五种显著的遥相关型年代际尺度的配置主要存在以下几个特征:（1）作用中心的移动,NAO,EUPA和WP的作用中心在年代际尺度存在显著的移动的特征,且70年代中后期及80年代末期90年代初存在共同的跳跃过程。AO型在1976年以前作用较弱,80年代末期以来作用则显著增强;PNA型模态的空间分布则相对稳定,作用中心移动的特征较弱,这也进一步体现了其在北半球中高纬度系统中是一种相对独立的模态。（2）根据各种指数确定了不同时段北半球中高纬度起主导作用的主要遥相关型:1976年以前是PNA,EUPA和WP三种模态的配置为主导,1977年以后NAO的作用显著增强,五种模态共同作用,1985年以后AO的作用显著增强,其它模态的作用则相对较弱。70年代中期及90年代初期的气候突变可能与行星际尺度遥相关型的调整有联系。（6）多因子物理统计模型的构建及其在夏季降水预测中的应用。从年代际尺度的角度分析了各种遥相关型指数与中国夏季降水的可能联系,将中国夏季降水分成10个不同区域,分别确定其主要的可能影响因子。从多因子配合作用的角度构建了夏季降水的多因子物理统计预测模型,基于模型,多因子结合,年代际尺度推导年际变率,通过历史经验信息判断相似等手段结合,提出了一种新的夏季降水预测的新方法,2005年夏季降水的独立样本检验表明该方法具有应用于中国夏季降水预测的潜在可能。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 气候系统的复杂性
• 1.2 气候系统空间结构特征研究的意义
• 1.3 气候系统空间结构特征研究进展
• 1.3.1 各种遥相关型的提出
• 1.3.2 遥相关型指数的定义
• 1.3.3 遥相关型与气候变化的联系
• 1.3.4 海表温度场空间关联性
• 1.3.5 温度场和高度场间的关联性
• 1.4 复杂网络研究进展
• 1.5 典型的网络模型
• 1.6 气候系统复杂网络研究进展
• 1.7 论文科学问题的提出
• 1.8 论文的研究内容及章节安排
• 1.9 论文主要创新点
• 参考文献
• 第二章 全球温度场的时空关联性研究
• 2.1 资料
• 2.2 关联性研究方法
• 2.3 关联性分析
• 2.3.1 关联系数的概率分布
• 2.3.2 本征值的概率分布
• 2.3.3 本征矢量的概率分布及其意义
• 2.4 温度场关联性的时空特征
• 2.5 小结和讨论
• 参考文献
• 第三章 温度场空间关联结构特征
• 3.1 资料
• 3.2 网络性质及结构特征量
• 3.3 温度关联网络的构建
• 3.4 温度关联网络的结构特征
• 3.4.1 温度关联网络顶点度的空间分布
• 3.4.2 网络子系统的结构特征比较
• 3.5 温度关联网络的结构特征与关联阈值的关系
• 3.6 小结和讨论
• 参考文献
• 第四章 温度场结构稳定性分析
• 4.1 资料
• 4.2 资料长度的影响
• 4.3 准周期振荡的影响
• 4.4 极端事件的影响
• 4.4.1 极端温度的影响
• 4.4.2 极端事件频发年的影响
• 4.5 El nino年和La nina年的影响
• 4.6 关键区域的影响
• 4.7 小结和讨论
• 参考文献
• 第五章 温度关联指数的定义及应用
• 5.1 TPTI指数的定义
• 5.2 TPTI指数的年代际特征
• 5.3 TPTI指数和中国夏季降水的关系
• 5.3.1 年际特征
• 5.3.2 年代际特征
• 5.4 TPTI指数对应的中国夏季降水的动力过程
• 5.5 TPTI指数与El nino和La nina的可能联系
• 5.6 小结和讨论
• 参考文献
• 第六章 环流系统的空间结构特征及稳定性
• 6.1 环流系统关联网络的构建
• 6.2 环流系统关联网络的结构特征
• 6.3 环流系统网络的稳定性分析
• 6.3.1 遥相关型对网络稳定性的影响
• 6.3.2 南极偶极子的初步分析
• 6.4 小结和讨论
• 参考文献
• 第七章 北半球遥相关型的年代际配置特征
• 7.1 北半球中高纬度环流系统空间结构的时间演变特征
• 7.2 北半球中高纬度环流系统遥相关型的年代际配置特征
• 7.2.1 遥相关型作用中心的移动
• 7.2.2 遥相关型的作用的强弱配置
• 7.3 遥相关型与中国夏季降水的可能联系
• 7.4 多因子物理统计模型的构建
• 7.5 基于多因子物理统计模型的中国夏季降水预测方法
• 7.6 独立样本检验
• 7.7 小结和讨论
• 参考文献
• 附图
• 第八章 多种气候要素空间关联结构特征的比较
• 8.1 资料和方法
• 8.2 多种要素关联网络的构建
• 8.3 关联网络的空间结构特征
• 8.3.1 四种要素网络结构特征的比较
• 8.3.2 网络子系统的空间结构特征
• 8.3.3 网络空间结构特征与阈值的关系
• 8.4 网络平均顶点度的时间演变特征
• 8.5 小结和讨论
• 参考文献
• 第九章 总结和展望
• 9.1 总结
• 9.2 问题和展望
• 附录
• 附录1 缩略词和缩写词
• 附录2 近5年发表的论文
• 附录3 已发表的部分论文
• 致谢（Acknowledgments）