【摘 要】
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文章利用强化海洋数据(Enhance ocean data,简称EN4.4.1.f)的再分析逐月资料,分析了在赤道太平洋地区影响两类厄尔尼诺(El Ni?o)的重要物理场,并根据其中两个重要的物理场,海表面温度异常(SSTA)与海表盐度异常(SSSA)的关系为切入点。利用SSSA与SSTA的时间、空间相关系数找出与两类El Ni?o关系最为重要和密切的关键区,以此为基础构建能够区分两类ENSO(E
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文章利用强化海洋数据（Enhance ocean data,简称EN4.4.1.f）的再分析逐月资料,分析了在赤道太平洋地区影响两类厄尔尼诺（El Ni?o）的重要物理场,并根据其中两个重要的物理场,海表面温度异常（SSTA）与海表盐度异常（SSSA）的关系为切入点。利用SSSA与SSTA的时间、空间相关系数找出与两类El Ni?o关系最为重要和密切的关键区,以此为基础构建能够区分两类ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation）的盐度指标。对两类ENSO事件重新进行划分,并且一定程度上实现了利用一种相对独立的指数对于El Ni?o/La Ni?a事件的区分。通过逐点时间、空间和合成相关系数的方法,在热带太平洋发现多个能指示两类厄尔尼诺的盐度变化关键区域,在EP型厄尔尼诺时期,最显著的SSSA关键区主要出现在日界线附近的西太平洋暖池区域东边缘,并以赤道和日界线为轴线呈中心对称分布;而在CP型厄尔尼诺时期,关键区在日界线以西的赤道太平洋,且在日界线以东的SSSA分布则呈现沿赤道的纬向非对称性。本文采用了绝对值去梯度法,该方法能够尽量去除数学上的误差。并文章对挑选出的多个关键区进行有机组合,定义了三组以SSSA为基础并能够进行有效区分两类厄尔尼诺的指标。通过对比后选择其中效果最好的一组作为指数,称为CSI/ESI指数,CSI=[SSSA]D-[SSSA]B-[SSSA]B′和ESI=[SSSA]A+0.5*[SSSA]A′-[SSSA]C-0.5*[SSSA]D′′。在上式中[SSSA]A（2°-10°N,130°-153°E）、[SSSA]A’（5°-15°S,142°-160°E）、[SSSA]B（3°S-2°N,137°-155°E）、[SSSA]B’（3°-10°N,155°-170°E）、[SSSA]C（5°S-5°N,148°-168°W）、[SSSA]D（10°-20°S,105°-135°W）、[SSSA]D’’（0°-10°N,80°-100°W）。在对历次El Ni?o中关键区SSSA的演变过程的研究发现:CSI/ESI指数的对El Ni?o事件类型的判定与此前所用的ONI指数具有差异。文章尝试使用CSI/ESI指数重新对两类ENSO进行新的划分。本文研究以盐度的视角为出发点,由于SSS与SST受迫于不同的物理过程这一原因,构建并使用一种基于SSS的独立指数,它能够同时适用于El Ni?o/La Ni?a过程。即不仅能够对事件的类型进行区分,也能够对事件强度进行区分。其检验结果与通常认为的El Ni?o/La Ni?a事件类型的差异在可接受的范围内。说明CSI/ESI指数具有一定可预报性。
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