高原气象

作者：刘嘉锡,朱志伟,卢睿,李娟

单位：南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/ 气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044

关键词：ENSO循环,K均值聚类,主成分分析,太平洋海温

基金：国家自然科学基金基础科学中心项目(42088101)

厄尔尼诺-南方涛动（El Ni?o-Southern Oscillation， ENSO）是热带太平洋最显著的年际气候变率模态， 其海温异常（Sea Surface Temperature Anomalies， SSTA）的演变过程呈周期性和锁相性特征。本文从ENSO循环角度出发， 使用K均值聚类法（K-Means Clustering Analysis， KMA）对1961 -2021年ENSO的SSTA演变进行分类， 得到ENSO循环的SSTA演变3类和5类两种客观分类结果。当分3类时， ENSO循环的SSTA基本演变特征分别为暖发展、 暖衰减和冷持续过程； 而分5类时， 超强和普通暖事件发展、 衰减过程在强度和纬向分布上的差异能够被进一步反映出来。为解释该差异， 本文又引入结合主成分分析（Empirical Orthogonal Function， EOF）的KMA方法。通过将EOF主模态分为两大类， 分别代表ENSO循环的纬向一致发展模态和纬向非对称发展模态， 分离了ENSO循环中赤道太平洋SSTA纬向一致和纬向非对称发展过程。在此基础上， 结合KMA聚类分析结果对不同类别的ENSO循环特征进行分析， 发现纬向非对称发展模态叠加在纬向一致发展模态上， 可最终导致ENSO的SSTA年循环纬向发展速度的不对称。对ENSO纬向一致和非对称演变模态进行回归重构， 发现风、 温跃层厚度异常可能是造成SSTA纬向非对称演变的关键。本文客观定义ENSO演变的不同类型， 为ENSO多样性的气候动力学及其气候影响研究提供了一定参考。

来源：2024年第6期

《高原气象》期刊编辑部

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