全球温度变化中的ENSO分量

近百年全球温度变化中的ENSO分量*

龚道溢王绍武

（北京大学地球物理系，北京100871）

摘要首先利用Nino C区海温、Nino3区海温及两个不同的SOI序列，建立了1867年春到1998年春期间的ENSO指数序列。近百年来ENSO对热带、热带外地区年际尺度的温度变化有显著影响，热带地区温度变化滞后ENSO约1个季，热带外地区滞后约2~3个季。ENSO 能解释同期全球年平均温度方差的14%~16%左右；如果考虑ENSO对温度影响的滞后特征，则能解释的部分提高到20.6%。ENSO对温度的影响主要是在年际时间尺度上，对近百年来全球温度变化的长期趋势和年代际变率贡献不大。

关键词全球温度ENSO

1 前言

在全球气候系统中，ENSO占有重要地位，因此，很早人们就注意到ENSO对许多区域、半球或全球平均温度都有不同程度的影响[1,2]。不过，以往分析ENSO对温度的影响往往限制在某些季节，如对冬季气温，而且更偏重于考虑特定的区域[3~4]。近来对ENSO对半球及全球行星尺度温度的可能影响也逐渐开始重视起来，因为人们认识到，近百年来观测到的全球温度变化中既包含了气候的自然变化，也有人类活动等外部因子的影响，研究气候系统的自然变化的贡献有多大对于我们正确估计和理解全球变暖的原因和趋势有重要的意义[5]。

Diaz[6]发现卫星观测的全球月平均对流层下层温度（MSU-2）距平的EOF1的时间系数反映的是ENSO，而其对全球对流层下层温度场的方差解释率是15.1%。而且，MSU-2的对流层下层温度与ENSO的关系还表现出一定的纬度间的差别：ENSO信号在20︒S-20︒N平均温度序列中最为突出，而且其变化还有3个月左右的滞后，而对于20︒N-90︒N及20︒S-90︒S 地区平均温度，ENSO信号并不明显，就全球平均来看，ENSO信号也比较明显，Yulaeva和Wallace[7]认为这主要是热带地区面积过大造成的。但是，卫星反演温度资料仅仅是近20多年的长度，ENSO事件少。利用60多年的实际地面气温观测资料，Hurrell[8]研究了南方涛动等因子对北半球中、高纬度地区温度的影响。发现南方涛动和北大西洋涛动两者可以解释20︒N~90︒N冬季平均温度方差的44%，排除北大西洋涛动而计算冬季平均温度与南方涛动指数的偏相关，则偏相关系数也可达-0.43，如果再刨去北太平洋涛动的影响，则南方涛动对20︒N~90︒N冬季平均温度方差的贡献约在16%左右。

本文将在季分辨率基础上，利用1880年以来一百多年的ENSO和全球温度资料，对ENSO 对各季节热带、热带外地区及半球和全球平均温度影响的特点等进行分析。

2 ENSO指数

研究ENSO与温度的关系需要相应的ENSO指标，以往人们多用南方涛动指数（SOI）或Nino区海表温度（SST）来表示ENSO的强弱。这样做可能有两个方面的问题，一是南方涛动指数本质上反映的是热带大气的状况，而Nino区海温反映的是赤道太平洋某些区域的海洋环境变化，二者的持续性、变率等特性都有各自的特点，如果仅仅根据某一方来判定El

*自然科学基金重点项目“20世纪中国与全球气候变率研究”(编号:49635190)及博士后基金资助.

第一作者简介: 龚道溢,男,1969年1月生,博士后,从事气候变化及影响和全球变化研究.

Nino或La Nina事件结果会有所不同。当然，一般情况下，海温与SOI有很好的对应关系，如果单独使用海温或SOI，也的确能较好地反映热带太平洋地区海-气系统的状态。但是，有很多时候Nino区SST与SOI的变化并不一致，如1946年Nino区SST都为负距平，但同时SOI也是负距平，1984年及1985年SST为明显负距平，但SOI也是负距平，这反映了大气与海洋状况的不协调，如Trenberth和Hoar[9]就曾指出许多高频或局地因素会对Tahiti和Darwin气压产生影响，所以有时SOI的变化并不真正反映大尺度的现象。因此，这二者并不能彼此代替，据计算，两者的季平均值只能彼此说明约42%的方差[10]。所以，如果仅仅只用Nino区SST或者只用SOI，并不能很好代表ENSO这一热带太平洋海-气系统的变化特征。另一方面，不管是SOI还是Nino区SST，早期的记录或多或少有缺失，一些作者用各种方法进行了插补，其代表性和可靠性都不如近期的完整观测资料。所以，如果综合考虑SST和SOI，能更为真实地反映热带太平洋海-气系统的状态，降低单独使用某一种资料可能带来的误差。

建立ENSO综合指数所使用的SST和SOI资料包括4种。第一是Nino3区SST序列，这是目前最为系统的海面温度序列。资料来源见Kaplan等[11]及Cane等[12]。序列开始于1856年春、到1991年秋，从1991年冬开始用CPC（美国气候预测中心）的资料续补。第二是NinoC区SST序列[13]，序列开始于1867年夏，到1987年冬。王绍武与石伟[10]曾根据COADS 资料，也建立了1854年以来Nino C区的SST序列。因此，可以对Angell序列中的缺测作补充，剔除Angell序列中的明显错误。王绍武与石伟的序列到1989年冬为止。以后的资料用国家气候中心的SST资料续补。第三是Jones 等的SOI序列，资料来源见Allan等[14]、Ropelewski 与Jones[15]。序列从1866年春开始，到1997年秋。1997年冬及1998年春用CPC 资料续补。第四是石伟与王绍武的SOI序列。根据与Jones大体相同的资料来源，但早期用了不同的站插补，使序列向前延长到1856年冬[16]。这个序列采用了CPC的最新规定，对塔希提与达尔文两个站的气压先分别标准化，然后对其差值再作标准化。同时采用对全年统一标准化而不是分月标准化，所以1989年后就直接用CPC每月公报的资料续补。

将这4个序列中为月的原始资料都处理为季平均，再把这四个季平均序列分别标准化，然后再取平均，就得到一个序列即ENSO指数序列。在相加时取-SOI，这样当SST为正，SOI 为负时指数高。SST为负，SOI为正时指数低，见图1。根据这个ENSO指数序列，也可以对近百年来的ENSO事件和强度进行确认[17]，从1867年春到1998年春，共有32次暖事件（正SST、负SOI）及32次冷事件（负SST、正SOI），其中最强的暖事件是1997/1998年的这次，季平均ENSO指数达到2.21，其次为1982/1983年为2.02，其余各次暖事件的ENSO 指数均在2.0以下。最强的冷事件是1915/1917年这次，ENSO指数为-1.40，其次为1975年及1988/1989年，分别为-1.31及-1.27。

图1 ENSO指数序列（阴影为暖事件，涂黑部分代表冷事件）

Fig.1 ENSO index from 1867 (warm events shaded, cold events shown in black.)