Climatological Features and Interannual Variability of the South China Sea Summer Monsoon Onset for Different Reanalysis Datasets
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摘要: 南海夏季风爆发标志着东亚夏季风的全面建立，其对我国主汛期雨带分布具有重要指示意义。本文对比了日本气象厅JRA-55、欧洲中期数值预报中心ERA5、中国气象局CRA-40和美国国家环境预测中心NCEP1四套再分析资料中南海夏季风爆发的气候特征和年际变率。结果表明，在四套再分析资料中，南海夏季风爆发期间大气环流和降水场突变的气候特征基本一致，但CRA-40资料的高空暖中心和降水均明显强于JRA-55、ERA5和NCEP1资料。同时，本文分别采用850 hPa纬向西风（U850）盛行、对流层中上部平均经向温度梯度（MTG）反转和南海地区对流建立来定义南海夏季风爆发时间。基于不同的定义指标，四套再分析资料所确定的南海夏季风爆发时间在大多数年份一致，表现为高、低空环流的调整伴随着南海季风对流的建立，环流和降水场完全耦合，且U850定义指标对资料的敏感度高于MTG定义指标。但在个别年份，三种指标所确定的南海夏季风爆发时间差异明显，这时高、低空环流和降水场的耦合关系不明确。当U850、MTG和OLR所定义南海夏季风爆发时间的年际变率一致时，4～5月海温异常场呈现典型的ENSO型分布特征，说明这些年份南海夏季风爆发可能受热带海—气相互作用影响，其中5月孟加拉湾的海温异常可能是ENSO影响南海夏季风爆发时间的关键。而当三种定义方式所得南海夏季风爆发时间的年际变率不一致时，最明显的海温异常信号出现在北太平洋加州沿岸，说明中纬度海—气相互作用对南海夏季风爆发时间也存在潜在调制作用。Abstract: The onset of SCSSM (South China Sea summer monsoon) marks the comprehensive establishment of the East Asian summer monsoon, which is crucial for the rainy season in China. This study compares the climatological features and interannual variability of the SCSSM onset between the JRA-55, ERA5, CRA-40, and NCEP1 reanalysis datasets. Results show that atmospheric circulation and precipitation evolution are consistent among these datasets. Notably, the upper-tropospheric warm center and precipitation for the CRA-40 data are the greatest. The present study uses prevailing zonal westerly wind at 850 hPa (U850), the inversion of the mean MTG (meridian temperature gradient) in the middle and upper troposphere, and the establishment of convection in the SCS to define the SCSSM onset date. Based on different indicators, this date with the four reanalysis datasets is consistent in most years in which the circulation is completely coupled with convection. In these years, convection is established over the SCS while the upper- and lower-level circulations are adjusting. However, in individual years, the SCSSM onset date defined by the three indicators is very different because the coupling between the upper- and lower-level circulations is indefinite. When the interannual variability of the onset date defined by U850, MTG, and OLR is consistent, the SST anomaly field from April to May presents a typical ENSO-type distribution, indicating that in these years, tropical sea–air interaction is critical for the SCSSM onset. The SST anomaly in the Bay of Bengal in May is perhaps the critical factor because of which ENSO influences the SCSSM onset. When the interannual variability is inconsistent, the most apparent SST anomaly occurs along the California coast of the North Pacific, indicating that midlatitude sea–air interaction may modulate the SCSSM.
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1. 引言
南海位于中国大陆以南，是西太平洋最大的边缘海，其通过海峡和水道与其东侧的太平洋和西侧的印度洋相连通。南海夏季风是东亚季风的重要成员（丁一汇等, 2004），其爆发标志着东亚夏季风的全面建立和我国主汛期雨季的开始，因此预测南海夏季风的爆发日期成为东亚各国气候预测的核心业务之一（Tao and Chen, 1987; Lau and Yang, 1997; Wang and LinHo, 2002）。南海夏季风与东亚季风、澳洲季风、印度季风和西太平洋季风之间存在相互作用，因此其爆发过程受到多因子共同影响。影响南海夏季风爆发的大气外强迫因子包括太阳辐射（周群和陈文, 2020）、海陆热力差异、热带海温信号（Luo et al., 2016）、以及欧亚大陆和青藏高原的热力和动力作用（Wu et al., 2007, 2012）。就大气内部变率而言，次季节信号对南海夏季风爆发也有明显的调制作用（Zhou and Chan, 2005; Liu and Zhu, 2019, 2020）。在多种因素的共同作用下，南海夏季风爆发日期呈现明显的年代际和年际变化特征。
准确定义南海夏季风的爆发时间是研究南海夏季风及其多样性特征的必要前提。已有研究根据夏季风的爆发特征，提出了确定南海夏季风爆发日期的不同标准。有的研究根据南海地区大范围风场的季节性转变来定义夏季风的爆发时间。例如，王启祎和丁一汇（1997）将高、低层风场形成季风环流圈的时间作为南海夏季风的爆发日期。梁建茵和吴尚森（2002）用南海地区（5°～20°N，110°～120°E）850 hPa平均纬向风（U850）的转变来定义南海季风爆发日，而Wang et al.（2004）认为U850在南海中部海域（5°～15°N，110°～120°E）的变率最大，因此基于该区域平均的U850指数变化来定义南海夏季风的逐候爆发时间。Kajikawa and Wang（2012）在此基础上进一步用逐日资料定义了南海夏季风的爆发日期。除了低层西风建立，夏季风爆发也伴随着大气热力场的季节性突变，表现为季风区垂直风切变由西风切变转为东风切变，对流层中上层温度经向梯度由“南暖北冷”转为“北暖南冷”，相应地对流层中上部（500～200 hPa）大气平均温度经向梯度（Meridional Temperature Gradient, MTG）由负值转为正值（Webster et al., 1998）。因此，Mao et al.（2004）将南海地区（5°～20°N，110°～120°E）平均的逐候MTG由负转正的时间定义为南海夏季风的爆发候，Liu and Zhu（2021）在此基础上用逐日MTG数据定义了南海夏季风的爆发日期。同时，季风爆发还和季风对流活动相伴随，因此也有学者利用降水量作为季风爆发的判据。例如，陈隆勋等（2000）利用各种降水资料综合定义了亚洲副热带季风雨季和热带季风雨季开始的时间，Wu（2010）则用3 d滑动平均降水量作为指标判断南海夏季风爆发日期。除了单变量定义方式，也有研究综合使用多种变量来确定南海夏季风的爆发日期。例如，刘霞等（1998）以南海区域（0°～20°N，105°～120°E）平均纬向风的转变和OLR（向外长波辐射）的变化来确定南海夏季风爆发时间，Shao et al.（2015）则分别挑选了850 hPa纬向风和OLR变化的关键区来综合定义南海夏季风的爆发时间。
值得注意的是，不同定义标准下的南海夏季风爆发日期并不完全相同，不同再分析资料中的南海夏季风爆发日期也存在差别（Hu et al., 2019）。但是，在不同资料中、不同定义标准下南海夏季风爆发的气候特征和爆发日期的差异性尚缺乏系统研究。本文将通过对比四套再分析资料（JRA-55、ERA5、CRA-40和NCEP1）中的南海夏季风爆发过程的气候特征，以及不同定义标准下南海夏季风爆发日期的年际差异，为进一步研究南海夏季风爆发时间的多样性提供科学参考。
2. 资料和方法
2.1 资料介绍
本文使用资料包括：（1）日本气象厅（JMA）水平分辨率为1.25°×1.25°的JRA-55逐日再分析资料（Kobayashi et al., 2015; Harada et al., 2016）。（2）欧洲中期数值预报中心（ECMWF）水平分辨率为1.0°×1.0°的ERA5逐日再分析资料（Hersbach et al., 2020; Bell et al., 2021）。（3）中国气象局（CMA）水平分辨率为1.0°×1.0°的CRA-40逐日再分析资料（中国全球大气再分析40年产品）（Li et al., 2020, 2021; Liang et al., 2020）。与国外全球大气再分析资料相比，CRA-40加入了中国常规观测资料和风云卫星资料的同化应用（Zhao et al., 2019）。（4）美国国家环境预测中心（NCEP）水平分辨率为2.5°×2.5°的NCEP1逐日再分析资料（Kalnay et al., 1996）。（5）美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的水平分辨率为2.5°×2.5°的逐日向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation, OLR）资料（Liebmann and Smith, 1996）。以上资料的时间范围是1981～2020年。（6）NOAA的高分辨率（0.25°×0.25°）逐日OI SST海表温度资料（Reynolds et al., 2007），时间范围为1982～2020年。
2.2 南海夏季风爆发定义指标
本文选取U850、MTG和OLR三个典型指标分别代表低层环流、高层热力结构和季风对流，来定义南海夏季风的爆发时间。（1）U850指标的具体定义为：在4月25日之后，南海区域（5°～15°N，110°～120°E）平均的850 hPa纬向风大于0 m s−1，在随后四候中（包括建立候），至少三候为正，且这四候平均的U850指数大于1 m s−1（Wang et al., 2004）。（2）MTG指标的具体定义为：在第21候之后，当南海地区（10°～20°N，110°～120°E）对流层中上部（500～200 hPa）大气平均经向温度梯度（MTG）由负转正且能稳定维持三候，则定义由负转正的第1候为南海夏季风的爆发候（Liu and Zhu, 2016）。（3）OLR指标的具体定义为：当南海区域（10°～20°N，110°～120°E）平均OLR下降到240 W m−2，并且在随后四候中，至少两候小于240 W m−2，定义由负转正的第1候为南海夏季风的爆发候（刘霞等, 1998; Shao et al., 2015）。需要说明的是，个别年份无法严格按照U850指标定义出南海夏季风的爆发日期，如U850指标下的2006、2007、2015、2020年，考虑到时间序列的完整性，本文将上述年份的季风爆发时间用气候平均值（第28候）代替。（4）国家气候中心采用的南海夏季风监测指标（南海夏季风监测国家标准）：在25候及以后，当南海夏季风监测区（10°～20°N，110°～120°E）平均的850 hP纬向风大于0 m s−1并至少持续2候（含2候），且南海季风监测区内候平均850 hPa假相当位温大于或等于340 K并至少持续2候（含2候）（高辉等, 2001）。
2.3 方法说明
（1）本文主要使用主成分分析（PCA）方法分析不同定义方式下南海夏季风爆发时间年际变率的多样性（Pearson, 1901; Hotelling, 1933）。首先使用U850、MTG和OLR指标分别确定1981～2020年逐年南海夏季风爆发时间，再对三种指标所得到的爆发时间序列进行主成分分析，从而得到南海夏季风不同爆发指标年际变率的多样性特征。（2）根据世界气象组织规范，本文气候态取1991～2020年平均值（World Meteorological Organization, 2017）。
3. 四套再分析资料中的南海夏季风爆发气候特征
3.1 南海夏季风爆发时间
图1是基于四套再分析资料和三种指标（U850、MTG和OLR）定义的1981～2020年南海夏季风爆发日期的时间序列。在四套资料中，MTG指标由负转正之后均能稳定维持，因此更容易确定季风爆发日期（图1b），但U850和OLR指标在季风爆发前后却存在明显波动，因此在2006、2007、2015、2020年难以准确定义季风的爆发日期。在不同的再分析资料中，基于三种指标所得的南海夏季风爆发时间气候平均值都为第28候，但U850指标所确定的季风爆发日期标准差大于MTG指标和OLR指标（表1），说明U850指标定义的南海夏季风爆发日期具有更强的年际变率。虽然U850和MTG指标各自定义的南海夏季风爆发时间在四套再分析资料之间的差异较小，但U850指标对资料的敏感度大于MTG指标。不同资料确定的U850指标爆发时间最多可相差3～4候。当该指标出现正负波动时，有的再分析资料的U850指标可以维持在阈值以上，而有的再分析资料的U850指标却无法维持。以1992年为例，用NCEP1资料基于U850指标确定的南海夏季风爆发日期明显晚于其余三种资料（图1），这可能与该年NCEP1再分析资料反映的某些高频扰动强度偏强有关。值得注意的是，三种指标对南海夏季风爆发早晚异常的总体特征一致，但在某些年份三种指标对季风爆发的早晚异常呈现反相变化特征。例如，1997年的MTG指标在第26候爆发，较气候平均态明显提早，U850指标在第28候爆发，和气候态一致，而OLR指标则在第29候达到季风爆发阈值，较气候态明显偏晚。
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图 1 1981～2020年不同再分析资料（JRA-55、ERA5、CRA-40、NCEP1）的（a）850 hPa纬向风（U850）、（b）对流层中上部大气平均经向温度梯度（MTG）以及（c）美国国家海洋和大气管理局（NOAA）向外长波辐射（OLR）定义的南海夏季风爆发日期的时间序列。图c中，绿色线表示国家气候中心（BCC）定义的南海夏季风爆发时间序列。Figure 1. Time series of the onset time of the SCSSM (South China Sea summer monsoon) defined by (a) zonal westerly wind at 850 hPa (U850), (b) the inversion of the mean meridian temperature gradient (MTG) based on different reanalysis data (JRA-55, ERA5, CRA-40, NCEP1), (c) OLR (Outgoing Longwave Radiation) based on NOAA from 1981 to 2020. In Fig. c, the green line represents the time series of the SCSSM onset time identified by the National Climate Center in China.表 1 基于不同再分析资料不同指标定义的南海夏季风爆发日期的平均值和标准差Table 1. Mean and standard deviation of SCSSM onset date defined by the different indicators based on the different reanalysis data指标 爆发日期的平均值和标准差 NOAA JRA-55 ERA5 CRA40 NECP1 BCC 平均值
（候）标准差/
候平均值
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候平均值
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候平均值
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候平均值
（候）标准差/
候平均值
（候）标准差/
候U850 − 28.38 2.12 28.42 2.19 28.85 2.25 29.28 2.5 − MTG − 28.03 1.76 28 1.8 27.95 1.74 28.28 1.75 − OLR 28.4 1.84 − − − − − BCC − − − − − 28.55 1.89 与国家气候中心的南海夏季风爆发时间监测指标相比，U850指标定义的南海夏季风爆发时间与监测指标的相关系数为0.68～0.74，其中CRA40资料下的相关性最高。MTG和OLR指标定义的南海夏季风爆发时间与监测指标的相关系数为0.60～0.69，其中NCEP1资料下的相关性最高。所有相关系数均通过了99%置信度水平（表2）。综合对比，因为国家气候中心的监测指标是基于NCEP1资料，所以该资料与业务监测指标的一致性最好。
表 2 国家气候中心南海夏季风爆发监测指标与不同资料下各指标定义的南海夏季风爆发时间的相关系数Table 2. The correlation coefficients of SCSSM onset dates between defined by the different indicators based on the different data and determined by the National Climate Center in China相关系数 U850 MTG OLR JRA55 0.68 0.65 − ERA5 0.70 0.66 − CRA40 0.74 0.60 − NCEP1 0.72 0.69 − NOAA − − 0.61 3.2 南海夏季风爆发过程的大气环流特征
南海夏季风爆发前后环流演变的气候平均态在四套再分析资料中总体一致（图2～5）。以JRA-55再分析资料（图2）为例，第24候（图2a、b），南海地区处在副热带高压反气旋性环流的控制下，此时南海地区没有明显降水，索马里越赤道气流较弱；第26候（图2d），随着越赤道气流到达孟加拉湾地区，局地降水开始加强，这时南海处在副热带高压边缘控制下（图2e），高层反气旋环流北移至中南半岛上空，在孟加拉湾至中南半岛北部上空开始出现弱增暖中心，预示着MTG由负转正的季节性变化（图2f）；第28候（图2g），低层印缅槽继续加强，跨赤道索马里急流增强后，转向阿拉伯海和孟加拉湾南部，并与105°～120°E地区的跨赤道气流汇合并扩展到南海，南海地区开始出现大范围明显的降水，此时南海地区低层被西南风控制，对应U850和OLR指标达到爆发阈值，副热带高压随之显著减弱并向东撤出南海（图2h），这时南海高空受东北风控制且暖中心范围持续扩大；第30候（图2j），在南海夏季风爆发后，阿拉伯海地区出现明显降水，高层孟加拉湾和中南半岛北部的暖中心范围进一步扩大，对应印度夏季风开始建立（图2l）。与JRA-55再分析资料相比，CRA-40资料在亚洲热带季风区的降水量明显偏多（图4），而ERA5资料和NCEP1资料的降水量则略偏少（图3、图5）。与之对应，ERA5资料和NCEP1资料的500 hPa副热带高压强于CRA40资料和JRA55资料；CRA-40资料的高层暖中心强度明显强于其余三种再分析资料，而NCEP1资料的高空暖中心强度最弱。
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图 2 1991～2020年JRA-55再分析资料气候平均的（a、d、g、j）850 hPa风场（矢量，单位：m s−1）和降水量（填色，单位：mm d−1），（b、e、h、k）500 hPa风场（矢量，单位：m s−1）和位势高度场（填色，单位：gpm），以及（c、f、i、l）200 hPa风场（矢量，单位：m s−1）和500～200 hPa平均气温（填色，单位：K）在第（a–c）24候、（d–f）26候、（g–i）28候、（j–l）30候的特征。Figure 2. The climatological features of the (a, d, g, j) 850-hPa winds (vectors, units: m s−1) and precipitation (shadings, units: mm d−1), (b, e, h, k) winds (vectors, units: m s−1) and geopotential height (shadings, units: gpm) at 500 hPa, 200-hPa winds (vectors, units: m s−1) and 500–200-hPa mean air temperature (shadings, units: K) in the (a–c) 24th, (d–f) 26th, (g–i) 28th, and (j–l) 30th pentad based on the JRA-55 reanalysis dataset during 1991–2020.![]()
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图6是沿10°～20°N平均降水的时间—经度剖面。OLR与4套再分析资料中降水数据所反映的南海夏季风对流建立的过程一致。第26候，南海地区降水量开始大于5 mm d−1等降水量线；第28候，南海地区对流加深，降水增大，南海夏季风爆发。ERA5、JRA-55、CRA-40和NCEP1资料在南海地区的平均降水率大值中心分别是6 mm d−1、9 mm d−1、12 mm d−1、6 mm d−1，证明CRA-40资料可能系统性地高估了亚洲热带夏季风降水。
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图 6 1991～2020年第19～36候（a）JRA-55、（b）ERA5、（c）CRA-40、（d）NCEP1资料候平均降水量（单位：mm d−1），（e）候平均OLR（单位：W m−2）沿10°～20°N平均的时间—经度剖面。图a–d中，红色线表示5 mm d−1；图e中，红色线表示240 W m−2。Figure 6. Time–longitude cross sections of the pentad-mean precipitation (units: mm d−1) based on (a) JRA-55, (b) ERA5, (c) CRA-40, (d) NCEP1 reanalysis dataset, (e) the pentad-mean OLR (units: W m−2) averaged over 10°–20°N for the period pentad 19th–36th during 1991–2020. In Figs. a–d, the red line represents 5 mm d−1; in Fig. e, the red line represents 240 W m−2.4. 南海夏季风爆发时间的年际变率特征
4.1 南海夏季风不同爆发指标年际变率的多样性
虽然U850、MTG和OLR指标在大多数年份对南海夏季风爆发早晚的判断一致，但在个别年份三种指标表征的爆发时间仍存在差异。我们对三种指标确定的爆发日期进行主成分（PCA）分析。在JRA-55再分析资料中，前两个主成分都通过了North独立性检验（North et al., 1982）。第一主成分的方差贡献为74.12%，表示三种指标所确定的南海夏季风爆发一致偏早或偏晚。在该主成分中，降水场和环流场相对应，即当南海地区高低层环流场发生转换时，局地对流也开始建立。第一主成分的时间序列（PC1）呈现显著下降的线性趋势，通过了90%的置信水平（图7b红线），反映了南海夏季风爆发在1999/2000年后出现明显提早的年代际变化。第二主成分的方差贡献为16.35%，表示OLR和MTG指标定义的南海夏季风爆发早晚呈反相特征，说明季风爆发期间南海局地的降水和大尺度环流场并不匹配。一方面，当南海及周边地区高、低空风场和大尺度环流场发生调整时，局地季风对流可能并未建立；另一方面，当南海地区已经出现了持续降水、对流达到了爆发阈值时，局地高、低空环流场可能还未调整至夏季型。在第二主成分中，U850指标的载荷很小，说明在高、低层环流和降水场变化不对应的年份，U850指标所确定的南海夏季风时间更接近气候平均态，此时基于U850指标定义的南海夏季风爆发时间存在较大的不确定性。
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图 7 1982～2020年OLR指标和JRA-55资料U850、MTG指标的南海夏季风爆发日期序列主成分分析（PCA）的（a）第1主成分的系数、（c）第2主成分的系数，及（b）第1主成分的时间序列（PC1）、（d）第2主成分的时间序列（PC2）。图a、c中，右上角百分数表示方差贡献；图b、d中，红色线表示线性趋势。Figure 7. The (a) first and (c) second principal component coefficient and (b, d) their time series (PC1, PC2) of the SCSSM onset time defined by OLR index and U850 index, MTG index using the JRA-55 reanalysis dataset during 1982–2020. In Figs. a and c, the percentages on the upper right corner represent variance contributions; in Figs. b and d, the red lines represent the linear trend.图8、图9和图10分别是基于ERA5、CRA-40和NCEP1再分析资料的三种指标定义南海夏季风爆发时间的PCA结果。对比分析表明，南海夏季风爆发早晚的多样性特征在四套资料中基本相同。需要指出的是，在ERA5再分析资料中，第二主成分中U850指标的载荷较其他资料偏大，说明该资料的U850和MTG指标的一致性更好；而在CRA-40再分析资料中，虽然U850载荷很小，但却和OLR指标同号，说明该资料中的降水和U850指标所表征的南海夏季风爆发早晚更为一致，这可能与CRA-40资料的降水高估有关，高估的降水令U850更容易向降水异常适应；在NCEP1再分析资料中，第二主成分的U850载荷和OLR指标同号，这可能是因为该资料的U850指标爆发时间在1992年和2013年，明显偏晚，导致该指标的方差变大。总之，U850、MTG和OLR指标在多数年份都能够一致地表征南海夏季风爆发的早晚特征（第一主成分），但在个别年份，却存在MTG和OLR指标确定的南海夏季风爆发早晚反相的情况（第二主成分）。
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考虑到JRA-55再分析资料的降水和环流强度在四套资料中处于平均水平，后文将基于JRA-55再分析资料进行分析。由于第二主成分的解释方差较小（约15%），为了确定该主成分的客观存在性，我们挑选取出PC1接近0、而PC2绝对值大于1.0的年份：1997、1999、2005、2007、2011、2013、2017（表3）。不同指标在这些年份定义的季风爆发时间距平表明，1997、1999、2005、2011年符合第二主成分的典型配置：MTG与U850指标的爆发时间距平一致，而MTG和OLR指标的季风爆发早晚反相。1997、2005和2011年反映第二主成分的正位相特征（图11a、c、d）：MTG指标的转换早于OLR；1999年反映第二主成分的负位相特征：OLR指标的转换早于MTG（图11b）。这些个例表明，虽然第二主成分的解释方差较小，但却反映了南海夏季风爆发时间年际变率的多样性特征。
表 3 JRA-55资料第二主成分代表年份的U850、MTG和OLR指标定义的南海夏季风爆发时间距平Table 3. The onset time anomalies of the SCSSM according to U850, MTG, OLR in the typical years of the second principal component based on JRA55 reanalysis data年份 南海夏季风爆发时间距平 U850 MTG OLR 1997 −0.03 −2.38 0.6 1999 0.62 1.97 −2.4 2005 −2.38 −1.03 1.6 2007 −0.38 −0.03 −2.4 2011 −0.38 −2.03 0.6 2013 2.62 −0.03 −1.4 2017 −0.38 0.97 −1.4 注：括号内数值表示南海夏季风在U850、MTG、OLR指标下气候态（1991～2020年）的平均爆发日期为28.38候、28.03候、28.4候。 ![]()
图 11 （a）1997年、（b）1999年、（c）2005年、（d）2011年的U850、MTG和OLR指标的时间序列。Figure 11. Time series of the U850, MTG, OLR in (a) 1997, (b) 1999, (c) 2005, (d) 2011.4.2 全球海温异常场的可能影响
图12是全球4月和5月海温异常对PC1和PC2的回归场。当PC1处于正位相时，南海夏季风爆发异常偏晚。这时，4月份太平洋海温分布呈现出典型的El Niño型分布，即赤道中东太平洋是暖海温异常，热带西太平洋和副热带存在沿赤道对称的冷海温异常，在日本海地区也有弱暖海温异常（图12a）。该海温异常型持续至5月，此时孟加拉湾及其东部出现显著的暖海温异常（图12c），并强迫出异常低空反气旋性环流（图13a），减弱了南海地区的季风槽，抑制南海夏季风爆发。对流层中高层平均温度对PC1的回归场也表明，在PC1正位相下，南海上空温度梯度异常维持“北冷南暖”特征，不利于南海地区大尺度环流场的转换（图13c）。由于气候平均南海夏季风爆发时间为第28候（5月第4候），因此孟加拉湾海温异常可能是ENSO影响南海夏季风爆发的桥梁。
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图 12 1981～2020年（a、b）4月、（c、d）5月海表面温度异常（SSTA）对（a、c）PC1和（b、d）PC2的回归场（单位：°C）。海表面温度异常场和PC时间序列均去除线性趋势。打点区表示通过95%的置信水平。Figure 12. Regression fields (units: °C) of SSTA (Sea Surface Temperature Anomalies) in (a, b) April and (c, d) May against the time series of the (a, c) first and (b, d) second principal components during 1981–2020. Both the SSTA and time series of principal components removed linear trends. Dotted areas denote the regression coefficients exceeding the 95% confidence level.![]()
图 13 1981～2020年5月份（a、b）850 hPa流函数、（c、d）对流层中上层500～200 hPa平均温度对（a、c）PC1和（b、d）PC2的回归场。打点区表示通过95%的显著性检验。Figure 13. Regression fields of the (a, b) 850-hPa flow function and (c, d) 500–200-hPa mean temperature in May against the time series of the (a, c) first and (b, d) second principal components during 1981–2020. Dotted areas denote the regression coefficients exceeding the 95% confidence level.海温异常对PC2的回归场则明显不同。当PC2处于正位相时，MTG指标确定的南海夏季风爆发异常偏早，而OLR指标确定的南海夏季风爆发却异常偏晚。在PC2正位相下，4月赤道中东太平洋上没有明显的暖海温异常，但北美加州沿岸的暖海温异常却显著发展，同时热带外西北太平洋的显著冷海温异常范围和强度明显加强（图12b），暗示着中高纬度信号对南海夏季风爆发的潜在影响。5月份，加州沿岸的暖海温异常范围扩大、强度变强，赤道中东太平洋开始出现暖海温异常，呈现类似太平洋经向模（Pacific Meridional Mode）对El Niño发展的影响特征（Vimont et al., 2003; Amaya, 2019）。此外，5月大西洋海温也存在沿赤道对称的显著冷海温异常分布特征。当4、5月出现上述海温异常分布特征时，南海地区对流层中、上部热力结构和局地季风对流的季节转换可能无法对应，相应地MTG和OLR指标确定的南海夏季风爆发时间出现明显差异。
5. 总结和讨论
南海夏季风爆发标志着东亚夏季风的全面建立和我国主汛期雨季的开始。基于U850、MTG和OLR三种定义指标，本文对比分析了日本气象厅JRA-55、欧洲中期数值预报中心ERA5、中国气象局CRA-40和美国国家环境预测中心NCEP1四套再分析资料的南海夏季风爆发气候特征、不同指标定义的南海夏季风爆发日期的年际差异、及其与全球海温异常的统计特征，得到的主要结论如下：
（1）JRA-55、ERA5、CRA-40、NCEP1四套再分析资料所反映的南海夏季风爆发前后环流场的气候平均特征总体一致，但CRA-40资料的高空暖中心和降水强度明显强于其余三种再分析资料。
（2）基于不同的定义指标，四套再分析资料所确定的南海夏季风爆发时间在大多数年份一致，表现为高、低空环流的调整伴随着南海季风对流的建立，环流和降水场完全耦合。但在个别年份，三种指标定义的南海夏季风爆发时间差异很大，表现为OLR和MTG指标确定的南海夏季风爆发早晚呈反相变化特征，这些年份南海地区高、低空环流和降水场的耦合关系相对较弱。
（3）当U850、MTG和OLR定义的南海夏季风爆发早晚一致时，全球4～5月海温异常场呈现典型的ENSO型分布。当季风爆发偏晚时，赤道中东太平洋是暖海温异常，热带西太平洋和副热带存在沿赤道对称的冷海温异常，这些年份南海夏季风爆发更多地受热带海—气相互作用影响，其中5月孟加拉湾的海温异常可能是ENSO影响南海夏季风爆发早晚的关键环节。而当三种指标定义的南海夏季风爆发早晚不一致时，在OLR指标推迟爆发、MTG指标提前爆发的年份，北美加州沿岸出现显著的暖海温异常，同时热带外西北太平洋显著的冷海温异常范围和强度也明显加强，说明中纬度海—气相互作用可能调制这些年份南海夏季风的爆发时间。
值得注意的是，当MTG和OLR指标的季风爆发早晚反相时南海夏季风爆发可能更多的受到中高纬度信号的影响。例如，北极涛动可以通过在菲律宾海地区激发出异常气旋或反气旋影响夏季风的爆发（Hu et al., 2021），北大西洋海温模态信号可以激发波列使下游东北亚上空蒙古气旋维持进而对南海季风爆发造成影响（Liu and Zhu, 2019），说明中高纬信号可以作为南海夏季风的潜在预测源（Yan et al., 2022）。而近年来ENSO和南海夏季风爆发之间的关系也更不稳定（Jiang and Zhu, 2021），为了更准确预测南海夏季风的爆发，需要进一步考虑热带外海温信号和季节内振荡等因子的作用。因此，对本文所揭示的第二主模态，其对应的海温异常场如何影响南海夏季风的爆发过程，仍需进一步的诊断分析和数值试验进行分析。
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图 1 1981～2020年不同再分析资料（JRA-55、ERA5、CRA-40、NCEP1）的（a）850 hPa纬向风（U850）、（b）对流层中上部大气平均经向温度梯度（MTG）以及（c）美国国家海洋和大气管理局（NOAA）向外长波辐射（OLR）定义的南海夏季风爆发日期的时间序列。图c中，绿色线表示国家气候中心（BCC）定义的南海夏季风爆发时间序列。
Figure 1. Time series of the onset time of the SCSSM (South China Sea summer monsoon) defined by (a) zonal westerly wind at 850 hPa (U850), (b) the inversion of the mean meridian temperature gradient (MTG) based on different reanalysis data (JRA-55, ERA5, CRA-40, NCEP1), (c) OLR (Outgoing Longwave Radiation) based on NOAA from 1981 to 2020. In Fig. c, the green line represents the time series of the SCSSM onset time identified by the National Climate Center in China.
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图 2 1991～2020年JRA-55再分析资料气候平均的（a、d、g、j）850 hPa风场（矢量，单位：m s−1）和降水量（填色，单位：mm d−1），（b、e、h、k）500 hPa风场（矢量，单位：m s−1）和位势高度场（填色，单位：gpm），以及（c、f、i、l）200 hPa风场（矢量，单位：m s−1）和500～200 hPa平均气温（填色，单位：K）在第（a–c）24候、（d–f）26候、（g–i）28候、（j–l）30候的特征。
Figure 2. The climatological features of the (a, d, g, j) 850-hPa winds (vectors, units: m s−1) and precipitation (shadings, units: mm d−1), (b, e, h, k) winds (vectors, units: m s−1) and geopotential height (shadings, units: gpm) at 500 hPa, 200-hPa winds (vectors, units: m s−1) and 500–200-hPa mean air temperature (shadings, units: K) in the (a–c) 24th, (d–f) 26th, (g–i) 28th, and (j–l) 30th pentad based on the JRA-55 reanalysis dataset during 1991–2020.
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图 6 1991～2020年第19～36候（a）JRA-55、（b）ERA5、（c）CRA-40、（d）NCEP1资料候平均降水量（单位：mm d−1），（e）候平均OLR（单位：W m−2）沿10°～20°N平均的时间—经度剖面。图a–d中，红色线表示5 mm d−1；图e中，红色线表示240 W m−2。
Figure 6. Time–longitude cross sections of the pentad-mean precipitation (units: mm d−1) based on (a) JRA-55, (b) ERA5, (c) CRA-40, (d) NCEP1 reanalysis dataset, (e) the pentad-mean OLR (units: W m−2) averaged over 10°–20°N for the period pentad 19th–36th during 1991–2020. In Figs. a–d, the red line represents 5 mm d−1; in Fig. e, the red line represents 240 W m−2.
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图 7 1982～2020年OLR指标和JRA-55资料U850、MTG指标的南海夏季风爆发日期序列主成分分析（PCA）的（a）第1主成分的系数、（c）第2主成分的系数，及（b）第1主成分的时间序列（PC1）、（d）第2主成分的时间序列（PC2）。图a、c中，右上角百分数表示方差贡献；图b、d中，红色线表示线性趋势。
Figure 7. The (a) first and (c) second principal component coefficient and (b, d) their time series (PC1, PC2) of the SCSSM onset time defined by OLR index and U850 index, MTG index using the JRA-55 reanalysis dataset during 1982–2020. In Figs. a and c, the percentages on the upper right corner represent variance contributions; in Figs. b and d, the red lines represent the linear trend.
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图 11 （a）1997年、（b）1999年、（c）2005年、（d）2011年的U850、MTG和OLR指标的时间序列。
Figure 11. Time series of the U850, MTG, OLR in (a) 1997, (b) 1999, (c) 2005, (d) 2011.
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图 12 1981～2020年（a、b）4月、（c、d）5月海表面温度异常（SSTA）对（a、c）PC1和（b、d）PC2的回归场（单位：°C）。海表面温度异常场和PC时间序列均去除线性趋势。打点区表示通过95%的置信水平。
Figure 12. Regression fields (units: °C) of SSTA (Sea Surface Temperature Anomalies) in (a, b) April and (c, d) May against the time series of the (a, c) first and (b, d) second principal components during 1981–2020. Both the SSTA and time series of principal components removed linear trends. Dotted areas denote the regression coefficients exceeding the 95% confidence level.
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图 13 1981～2020年5月份（a、b）850 hPa流函数、（c、d）对流层中上层500～200 hPa平均温度对（a、c）PC1和（b、d）PC2的回归场。打点区表示通过95%的显著性检验。
Figure 13. Regression fields of the (a, b) 850-hPa flow function and (c, d) 500–200-hPa mean temperature in May against the time series of the (a, c) first and (b, d) second principal components during 1981–2020. Dotted areas denote the regression coefficients exceeding the 95% confidence level.
表 1 基于不同再分析资料不同指标定义的南海夏季风爆发日期的平均值和标准差
Table 1 Mean and standard deviation of SCSSM onset date defined by the different indicators based on the different reanalysis data
指标 爆发日期的平均值和标准差 NOAA JRA-55 ERA5 CRA40 NECP1 BCC 平均值
（候）标准差/
候平均值
（候）标准差/
候平均值
（候）标准差/
候平均值
（候）标准差/
候平均值
（候）标准差/
候平均值
（候）标准差/
候U850 − 28.38 2.12 28.42 2.19 28.85 2.25 29.28 2.5 − MTG − 28.03 1.76 28 1.8 27.95 1.74 28.28 1.75 − OLR 28.4 1.84 − − − − − BCC − − − − − 28.55 1.89 
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表 2 国家气候中心南海夏季风爆发监测指标与不同资料下各指标定义的南海夏季风爆发时间的相关系数
Table 2 The correlation coefficients of SCSSM onset dates between defined by the different indicators based on the different data and determined by the National Climate Center in China
相关系数 U850 MTG OLR JRA55 0.68 0.65 − ERA5 0.70 0.66 − CRA40 0.74 0.60 − NCEP1 0.72 0.69 − NOAA − − 0.61
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表 3 JRA-55资料第二主成分代表年份的U850、MTG和OLR指标定义的南海夏季风爆发时间距平
Table 3 The onset time anomalies of the SCSSM according to U850, MTG, OLR in the typical years of the second principal component based on JRA55 reanalysis data
年份 南海夏季风爆发时间距平 U850 MTG OLR 1997 −0.03 −2.38 0.6 1999 0.62 1.97 −2.4 2005 −2.38 −1.03 1.6 2007 −0.38 −0.03 −2.4 2011 −0.38 −2.03 0.6 2013 2.62 −0.03 −1.4 2017 −0.38 0.97 −1.4 注：括号内数值表示南海夏季风在U850、MTG、OLR指标下气候态（1991～2020年）的平均爆发日期为28.38候、28.03候、28.4候。
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