研究
，卷:17(1)DOI: 10.37532/环境科学。2021.17.178

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El-Nino/La-Nina和印度洋偶极子(IDO)对缅甸降雨分布的影响(1990-2019年统计分析报告)

*通信:

觉丹乌
南京信息工程大学大气科学学院，中国仰光
电话:+95 9954 575 418;
电子邮件: (电子邮件保护)

摘要

每一个农业各国必须研究降雨模式或其影响。本研究在次区域尺度上考察了Niño和印度洋偶极子(IOD)异常事件对缅甸夏季风降水(6 - 9月)的相对影响。本研究使用了UCAR和NOAA 1990-2019年Niño3-4和IOD指数数据集。以及ERA5-再分析数据降水数据、缅甸各地夏季风降水数据为同质和次区域降水数据集。IOD与缅甸夏季风降水的部分相关关系在空间分布上表明，缅甸夏季风降水对季风槽区和西南部部分地区的降水有显著影响沿海缅甸的部分地区，以及泰国的部分地区。对于降雨区域，我们以平均面积(90E-105E和10N-28N)为缅甸，在时间尺度上，使用每个数据集的夏季风季(JJAS)数据。Niño和IOD索引数据是已经定义的区域，但收集的是时间。对于Niño异常(El Niño或La Niña)事件，所选数据定义为Niño3-4区域月海温平均值的+/- 4。IOD的正负相定义如上文所述，所选数据定义为月两次海表异常差值的+/-4。我们对所有数据集进行统计分析，根据以下公式的计算指南乐动KENO快乐彩气候特别是异常和相关分析。利用open - gradient进行网格数据分析，研究IOD和Niño异常对这些地区夏季降水的相对影响气候数据显示以了解IOD/Niño异常在区域尺度上对缅甸季风降雨的影响。若IOD与Niño异常值相同为正或负，则降雨分布为随机分布。IOD负异常或负相是否会影响缅甸季风降水。发现Niño在IOD正常情况下对缅甸季风降水分布有正相关影响，相关性较弱。在IOD期间，正常年降水量分布不够强，直接用Niño进行校正，与IOD异常年降水量没有相关性。海表温度与缅甸季风降水分布呈强负相关(-0.3 ~ -0.4)，回归值为-0.3 ~ -0.6。从3个变量的相关性来看，IOD与降雨量分布呈负相关，IOD与Niño呈正相关。它们的转折点在+/- 0.3附近，其值通过不稳定的线性规则表明弱正(负)线性关系。Niño正常情况下，IOD负相对缅甸季风降水的影响大于IOD正相。

关键字

IOD, Niño，降雨，缅甸，季风

缩略语列表

ENSO -厄尔尼诺-南方涛动

•Niño -区域定义检查索引定义El Niño和La Niña

•Niño Index -定义El Niño和La Niña事件的索引

•IOD -印度洋偶极子

•IOD指数-指数定义印度洋偶极子的正或负相位

•SST -海面温度

•SSTA -海面温度异常

•IODI - IOD指数

•JJAS -缅甸季风季节，6月，7月，8月，9月

AAM -算术平均数

•WDs——西方骚乱

简介

缅甸位于东南亚;在纬度9˚32′n - 28º31′n和经度92˚10′e - 101˚11′之间[图1］．它占据了东南亚热带地区的陆地总面积(约6 8万平方公里)(Sen Roy和Kaur, 2000)。它的经济严重依赖农业。它也有古老的文明。由于南亚的年降雨量是全球平均水平的两倍多(约1000毫米)，并且拥有丰富的农田，因此具有发展成区域的潜力农业货物生产[1］．在众多气候夏季风变率是一个重要的社会相关科学主题，由于其复杂性和对普通人群的影响而受到广泛关注。这也影响了以农业为主的缅甸经济可以从以下事实来衡量:根据1947-1979年的数据，缅甸地区在6月至9月的夏季季风季节(JJAS)的降雨量是年降雨量的75% [1］．

尼诺指数

南亚季风变率的一个相对较大的部分已知与El Niño南方涛动(ENSO)有关(Ju和Slingo, 1995)。厄尔Niño现象期间，赤道太平洋中东部海表温度(SST)升高，深对流中心由海洋大陆东移至太平洋中部。上述过程主要与西太平洋地区和南亚年降雨量减少有关[2］．南亚季风降水与东太平洋海温异常或Niño异常过程呈负相关趋势。Niño 3.4 (5N-5S, 170W-120W): Niño 3.4异常可以被认为代表了大约从日期变线到南美海岸横跨太平洋的平均赤道sst。尼诺3.4指数通常使用5个月的连续平均值，当尼诺3.4 sst连续6个月或更长时间超过+/- 0.4C时定义El Niño或La Niña事件[3.］．

印度洋偶极指数

印度洋偶极子(IOD)是太平洋El Niño和La Niña的海洋对应物。偶极子一词指的是两个“极”或两个差异区域[4］．印度洋偶极子可能是偶尔发生在北印度洋或赤道印度洋地区的海温异常(海表温度异常-与正常不同)。IOD测量的是海(西极)和东印度洋南部(东极)之间海温指数的差异。这两个极都位于印度洋的赤道区域内(即在北纬10°和南纬10°之间)，但由于北印度洋的物理结构，它们需要一个西北-东南对角线方向。印度洋比海洋东部交替变暖(正相位)和变冷(负相位)。南亚季风降水受到印度洋偶极子(IOD)的影响，在IOD中，西部海洋比东部海洋交替变暖，变冷(正相)。为了监测IOD，气候学家认为持续高于+0.4°C的值为典型的正IOD，低于- 0.4°C的值为典型的负IOD。(澳洲气象局)

本文是早期IOD和ENSO事件对南亚季风降水相对影响研究的延伸，主要研究对象是缅甸季风降水。本文利用偏离(异常)、偏相关和铅平方(回归)等统计方法，从次区域尺度上考察了这些因素对缅甸季风降水的影响。除了季节性关系，我们还试图了解这些影响最大的年份的年度影响。最后，我们展示了IOD与季节总降雨量的铅偏相关关系，以证明IOD事件确实影响了缅甸的降雨，IOD是本研究中季风降雨和ENSO之间的主要远程联系。

数据与方法

SST Nino 3.4指数(150W - 90W, 5S - 5n的区域平均SSTA)数据来自美国国家大气研究中心网站。气候1990 - 2019年数据存储。而IOD指数(50E-70E、10S-10N和90E-110E区域的区域平均海温指数之差)来自美国国家海洋和大气管理局(US)、地球系统研究实验室、物理科学实验室(ONI)的网站。我们还使用了从ERA5-再分析数据中获得的网格数据和区域平均降雨量数据气候欧洲中期天气预报中心数据仓库。区域平均降雨量分布数据来自缅甸气象水文部。

时间序列数据采集

通过30年(1990年1月1日至2019年12月31日)的复合计算，分析了ENSO年和IOD年的夏季季风降雨特征。获取数据集后，我们定义用于分析的区域和时间尺度。对于降雨区域，我们取平均面积(90E-105E和10N-28N)为缅甸。对于我们所使用的时间尺度，每个数据集只选取了夏季风季(JJAS)数据。Niño和IOD索引数据是已经定义的区域，但收集的是时间。对于Niño异常(El Niño或La Niña)事件，所选数据定义为Niño3-4区域月海温平均值的+/- 4 (Nino SST Indices (Nino 1+ 2,3,3.4, 4;ONI和TNI) | NCAR -气候数据指南，无日期)对于IOD事件，如上段定义IOD的正、负相位，所选数据定义为每月两次海温异常差值的+/-4(气象局，无日期)。对于降水数据，我们将区域定义为10N至25N, 90E至105E为每年的特别平均，然后从ERA5月再分析总降水量NetCdf数据集中取数据。

基本分析

在收集和定义数据后，我们对所有数据集进行分析，并根据以下公式进行统计分析乐动KENO快乐彩气候世界气象组织(WMO, 2010)。

平均30年

分析每30年的季风季节平均值和30年的长期平均值，计算偏离或异常。雨量资料面积的算术平均值(AAM)由下列公式计算:

其中r是点数据值或区域平均数据值，n是样本长度或年份。

月份和季风季节的异常

Nino和IOD指标原本是异常数据，但降雨异常数据计算如下。

式中，i和j分别为经度和纬度，m为样本长度，k为年份。(世界气象组织，2017)

深入分析

标准化:在这个分析中，我使用了3个变量或指标SSTA, IODI和降雨，这些不是相同的单位，所以我们需要提供更多关于异常大小的信息。因此，我做了标准化异常，通过异常除以气候标准差计算，如下所示。(世界气象组织,2010年)

相关系数

对于本文的大部分检验，我们进行了IOD, Niño和降雨异常之间的相互相关。这是一个函数，用于检查两个异常序列之间的联系，以发现两个平稳序列是否也可能相关，具有相同的参数统计量特征。对于用r表示的强度，可以是两个变量之间直线或线性关系的强度的度量，取0到+\-0.3之间的值表示通过不稳定线性规则的弱正(负)线性关系。数值指数在0.3和0.7之间(-0.3和-0.7)，通过模糊-坚定线性规则显示出适度的正或负线性关系[5］．

最小二乘(回归)

R2的值称为决定系数，表示为R2，通常被解释为“一个变量由另一个变量解释的变化的百分比”，或者“两个变量之间共享的变化的百分比”。关于R2的好消息:[7］．为了确定缅甸的夏季降雨区域，已经进行了广泛的研究。在下一节中，通过Open- gradids的网格数据分析，研究IOD和Niño异常对上述地区夏季降水的相对影响气候数据显示以了解IOD/Niño异常在区域尺度上对缅甸季风降雨的影响。最后，突出Niño(正常或异常)和IOD(正或负)相年最高值的缅甸夏季风平均降雨量分布，对上述分析结果进行签名。

分析结果

从5月到10月，缅甸开始降雨。根据缅甸气候报告(2017)，缅甸的夏季季风季节或雨季是在6月至9月。基于本研究使用的ERA5再分析数据集，季节性(夏季风)总降雨量约占缅甸全年降雨量的49%。利用1990-2019年所有实际数据和再分析数据进行平均值分析、异常分析、与西南季风降雨强度的回归值及其分布的相关分析。并显示了IOD正常年(2002、2010年)和IOD负、正阶段(2005、2019年)的降雨异常亮点。

根据降雨异常的时间序列分析[FIG-5]， 1990 - 2019年共出现22次负异常降水。这些负异常也是大多数年份的最高值，随着时间的推移呈负或下降趋势。标准化后，所有指数，下半年一半仍呈下降趋势[图6］．

然后收集Nino异常(El Niño或La Nina)事件，选取数据定义为Niño3-4区域月海温平均值的+/-4。对于IOD事件，如上所述定义IOD的正相位和负相位，所选数据仅为IOD指数的+/-4。收集计算后，根据上述Niño和异常年份的通知进行计数器核对。由于这些Niño年和IOD年(正或负)的集合结果，它们在每年的分布是随机变化的。有些年份有正相关，相同的正相关或负相关，有些年份有负相关。但在2001年、2003年和2014年，两者都没有看到任何异常，这可以假设是正常年份[图7。］．根据趋势预测，未来几年可能会出现负Niño (La Niña事件)和弱回归的正IOD事件[FIG.8。］．

在深入分析缅甸季风降水和IOD或Niño异常之前，用Other SST检验Niño SST的显著性。结果发现，印度洋海表温度与Niño海表温度正相关(+0.3 ~ 0.8)，回归值也更强(+0.5 ~ 2.5)[FIG.9。］．因此，可以假设以后所有的分析结果都是合理的，以科学的观点。下面的讨论重点介绍了批准相关结果的各个阶段。以下数字显示了各区域的季节性平均降雨量分布情况。之所以选择这些年份作为重点，是因为这些年份是各项指标的最高值，且与当前时间相近。

在对海表温度进行显著性检验后，将IOD与缅甸季风降水总体IOD异常年(包括Niño异常年)进行相关性分析。发现两者呈负相关，但回归值略有差异低［FIG.10。］．其中2015年和2016年的一个突出现象是，在Niño年和IOD正异常的2015年，缅甸整个地区的降水异常分布都不是太强烈(+/-2)或平均接近正常。此外，2016年Niño年和IOD负异常年，降水异常分布较弱(+/-2)或平均接近正常[FIG.11。］．结果表明，IOD和Niño异常值相同时，降水分布为随机分布。

对于尼诺正常年，IOD与缅甸季风降雨之间表现出相关性。发现与强回归值呈负相关[FIG.12。］．2005年Niño正常年和2005年IOD负异常年，缅甸大部分地区降水异常分布增加(+3 ~ 6)，这是2005年和2019年的一个突出特征。2019年Niño正常和IOD正异常年，缅甸大部分地区降水异常分布呈-3 ~ -6递减趋势[FIG.13。］．结果表明，IOD负异常或负相是否会直接影响缅甸季风降水分布

在IOD正常年份，IOD与缅甸季风雨量呈轻度正相关，并有中度回归[FIG.14。］．2002年为正Niño年或El Niño年，缅甸大部地区降水分布呈增加趋势(+2 ~ 6)。此外，在2010年- Niño年或La Niña年，缅甸大部分地区的降雨分布呈增加趋势(-2至-6)[15。］．在IOD正常情况下，Niño对缅甸季风降雨分布有正相关影响。IOD正常年降水量分布不够强，直接用Niño修正，与IOD异常年降水量没有相关性[FIG.16。］．

在上述对3个变量进行相-相分析后，对海表温度与缅甸季风降水分布进行相关性显著回归检验。我们可以发现强的回归值(-0.3至-0.6)与强的负相关(-0.3至-0.4)[FIG.17。因此，我们可以假设在这30年的分析中，IOD仅受到缅甸季风降雨的负面影响。从这些高光年份的整体分析来看，缅甸北部的一些地区与上述讨论一样存在偏差，因为该地区受到了西部扰动(WDs)的影响，与中纬度亚热带西风急流(SWJ)相关的气旋风暴[8］．

由于3个变量相关的结果，我们可以看到最终结果在(表1)．IOD与降雨分布呈负相关，IOD与Niño呈正相关。它们的转折点在+/-0.3附近，其值通过不稳定线性规则表明弱正(负)线性关系[9］．

总结

本文研究了Niño异常模式对IOD的影响程度，并探讨了IOD对缅甸季风季节降水(JJAS)和活动的影响。总结分析结果可以发现，如果IOD和Niño异常值为正或负，则降雨分布为随机分布。在Niño的正常情况下，IOD是否出现负异常或负相会直接影响缅甸季风降雨分布。结果表明，在IOD正常情况下，Niño对缅甸季风降水分布具有正相关影响，而在IOD正常年份降水分布与Niño的直接修正不够强，与IOD异常年份降水没有相关性。海表温度与缅甸季风降水分布呈强负相关(-0.3 ~ -0.4)，回归值为-0.3 ~ -0.6。

由于趋势预测的结果，在未来几年，我们可能会发现负Niño (La Niña事件)和正IOD事件与弱回归。因此，我们需要进一步研究其他变量对缅甸季风降雨的影响气候预报如西部扰动。但是，考虑到最近IOD海表温度与缅甸季风降雨之间的相关性越来越大，可能值得研究使用IOD海表温度来研究缅甸季风降水的可能性气候缅甸季风雨量预报。目前的发现还有另一种含义气候社区气候预测(10，11］．为了获得缅甸季风降雨的现实预测，我们还需要研究其他变量，并需要模拟模型也。正如一位著名物理学家在另一篇文章中所说的那样，目前的发现提出了一个新的问题和新的可能性，从新的角度来看待缅甸季风降雨的老问题，并在可预测性研究方面取得真正的进展。

确认

作者特别感谢南京信息工程大学为他们提供必要的研究设施。特别感谢缅甸气象和水文部、NOAA和NCEP/NCAR提供的研究中使用的数据集。

相互竞争的利益

作者声明不存在任何潜在的利益冲突。

参考文献

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