Sub-seasonal季节性司机干的极端降水事件在泰国东北部
Abayomi a Abatan
马修·柯林斯
Mukand美国巴别塔
Dibesh Khadka
Yenushi k . De Silva2
- 1工程学院,数学和物理科学,埃克塞特大学,英国埃克塞特
- 2水工程和管理工程与技术学院的亚洲理工学院,喀琅,市郊,泰国
厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)年际和北方夏天动力学振荡(BSISO)强烈调制sub-seasonal季节性降雨变化,导致干旱的极端降水事件(der) / (NE)泰国东北部。在这项研究中,气候模型模拟的能力ENSO-BSISO-induced der和相关的天气使用自组织映射特性评估。观察der最常出现在ENSO中性和拉尼娜现象,当增强对流坐落在印度中部和孟加拉湾。观察der强度增强对流时在厄尔尼诺现象期间加强在西太平洋区域观察到。气候模型表现出不同频率的ENSO期间der阶段,一些模型显示比其他人更好的技能。动力学时间尺度上,观察der时倾向于增强BSISO对流在阶段3 - 5位于孟加拉湾和西太平洋区域。五种型号的19个检查捕捉观察到的模式在BSISO阶段4和5,而只有三个模型捕获BSISO第三阶段的行为。复合的地图观察der BSISO和ENSO期间条件表明BSISO对流增加(减少)溪谷频率在厄尔尼诺和中性(拉尼娜)阶段(年代)。气候模型可以模拟干旱事件的发生与BSISO和ENSO阶段相结合,但他们在不同的BSISO阶段。
1。介绍
干燥的极端降水事件(der),包括减少降雨和长期干旱事件的频率和强度,是一种自然现象,但其影响生理健康是危险的(Vicente-Serrano et al ., 2010;Abatan et al ., 2017;Abiodun et al ., 2019)。从远古时代开始,der一直是威胁人类和影响在经济方面可以测量。此外,溪谷的毁灭性的影响已经显现的环境和社会经济活动包括植被和泥炭地的损失由于极端火灾爆发,消耗的空气质量,水资源减少,农业生产,lives-humans和野生动物的健康风险(Prapertchop et al ., 2007;页面和Hooijer, 2016年)。近来,一些脆弱的国家在东南亚(海),包括泰国,der淹没了(Mongkolsawat et al ., 2001;丹尼,2011;Pavelic et al ., 2012),水资源管理和农业受灾最严重。泰国农业部合作估计,2012年的干旱(NE)——东北地区农业的木薯、大米、和牲畜饲养在别人是一个主要occupation-affected约010万公顷的土地008万公顷稻田(费萨尔et al ., 2014;和引用)。2015年的严重干旱了前所未有的困难。农业损失,价值36亿美元(1190亿泰铢),不幸的是,泰国的经济增长率降低了约0.85% (经济和商业中心预测(CEBF), 2016年]。这厄尔尼诺现象Oscillation-induced干旱也禁止当地居民庆祝传统的和著名的节日泼水节的水。可变性的der泰国毫无疑问与扰动通过全球范围内的气候模式的气候变化和气候变化。丹尼(2011)表示,“气候变化对泰国的影响已经严重,可能会造成或加剧许多附加问题在接下来的几十年”。因此研究人员、政策决策者和政府需要改进的理解如何适应和缓解气候模式的影响,在这一地区极端气候变化相关。
干极端降水事件在海上被几个大气调制现象在不同年际时间尺度从动力学。特别是,厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)和北方夏天动力学振荡(以下;BSISO),本研究的重点,是两个主要的大气气候模式对该地区影响sub-seasonal季节性降雨变化(Rasanen Kummu, 2013;Muangsong et al ., 2014;泽维尔et al ., 2014)。ENSO是atmospheric-oceanic模式的可变性在年际时间尺度上发挥主导作用在控制热带和亚热带地区,气候变化的重大天气影响(托德et al ., 2018;罗伊et al ., 2019;皮拉伊et al ., 2021)。BSISO,特点是10-20-day 30-60-day时间尺度,是扮演着一个重要的角色在决定亚洲夏季季风系统的动力学变化(李et al ., 2015;许et al ., 2016;李et al ., 2017;杨et al ., 2020;Abatan et al ., 2021)。
这两个气候模式单独影响气候变化在不同的时间尺度在几个地区的亚洲大陆,导致变化的特点(强度和频率)极端rainfall-induced干旱和洪水(Juneng Tangang, 2005;维拉二世和松本,2015年;郝et al ., 2018;苏et al ., 2018)。与此同时,影响可能会有所不同从一个国家到另一个根据ENSO-El尼诺,拉尼娜现象,中性,BSISO阶段。几项研究已经进行了检查在泰国ENSO和气候之间的关系(例如,Muangsong et al ., 2014;Limsakul Singhruck, 2016;Sriwicha et al ., 2016;Bridhikitti 2019)。关注湄公河流域和使用多种统计方法,Rasanen和Kummu (2013)表明,水文湄公河明显受ENSO的影响。强大的年降水量变化之间的联系和ENSO的衰减阶段。Limsakul和Singhruck (2016)指出,道达尔和极端降水在泰国远程受到大规模的气候现象在太平洋。期间从1955年到2015年,该地区经历了下降趋势在连续阴雨连绵的日子里,这是符合干燥模式在连续干燥天(CDD)。研究表明,CDD的年度天数是比正常短在拉尼娜年太平洋年代际振荡的冷却阶段,在厄尔尼诺年,反之亦然。这是符合其他的研究等Singhrattna et al。(2005)和巴克利et al。(2007)泰国人表明,干旱与厄尔尼诺现象有关。然而,指出ENSO对降雨的影响变化更加多样和复杂的,尤其是当它与其他气候变化模式共存(Peralta-Hernandez et al ., 2009;Prasanna et al ., 2020)。在ENSO多样性的研究和观察到的降雨量印度南部半岛东北季风期间,Prasanna et al。(2020)指出,该地区降水异常在并不总是产生高于正常(低于正常)降雨在所有情况下的纯厄尔尼诺(拉尼娜)事件。而,当厄尔尼诺(拉尼娜)事件跟正(负)印度洋偶极子,积极降雨异常。清水et al。(2017)表明,降水异常与ENSO事件时可以削弱或加强和ENSO MJO就可同时发生。他们的研究表明,干旱极端降水的频率更高的only-neutral活动期间。然而,更多的极端事件并没有导致更强烈的极端。另一方面,他们表明,干在厄尔尼诺年极端降水强度的影响。MJO就可这些研究表明,降雨变化展品ENSO活动的多样性。还有其他气候振荡,如太平洋年代际振荡与ENSO调节降雨变化(共现et al ., 1999年;塞林格et al ., 2001;堰et al ., 2021);虽然不是本研究的焦点。
以前有研究指出BSISO的连接与降水极端在亚洲。湿极端降水与BSISO相位和振幅(例如,许et al ., 2016;李et al ., 2017)。李et al。(2017)BSISO之间联系的研究模式和极端降雨量亚洲认为,在一些土地区域,增加极端降水的概率超过第90百分位是强烈调制BSISO活动(相位和振幅)。一致地,任正非et al。(2018)表明极端降水事件的概率大于90在夏季在中国东南部强烈依赖BSISO阶段,与概率分布函数倾向于更高的价值在BSISO阶段4和8在中国南部。主动BSISO阶段通过强化促进高降水极端的水分向上收敛性和水分传输(许et al ., 2016)。这些研究证明BSISO之间的联系和降水极端。
最上面的研究强调关注个体的影响气候模式对降水的变化。仍然存在知识差距的综合影响两种主导模式在干燥的极端。同时,溪谷的反应在泰国BSISO尚不清楚。理解的结合影响ENSO和BSISO极端提供至关重要的信息规划,适应和减轻极端情况发生时的风险。然而,适应气候变化取决于信息一致的信息,通常是获得最先进的大气环流模型(GCMs)模拟(Abiodun et al ., 2019)。因此,我们的研究将收集信息BSISO——ENSO-induced der NE泰国(图1)从耦合模型相互比较项目阶段6 (CMIP6;艾林et al ., 2016)。
图1。泰国东北地图详细大纲的省份,河流域,其位置相对于泰国的插页地图(左上角)。
ENSO的复合效应的分析报告和大规模的气候模式已经在别处(Cherchi, 2013瓦;辛格et al ., 2021)。例如,Madden-Julian振荡的影响的特点,在南美洲北部夏季极端降水事件在ENSO事件是研究的重点清水et al。(2017)。然而,当前的研究旨在研究微分作用以及结合BSISO和ENSO阶段对der在夏季在泰国。为此,我们分析观察和模拟降雨和大规模的变量数据集。数据集的细节和方法提出了在第二节,第三节中给出的分析的结果,在第四节和结论。
2。数据和分析的方法
2.1。降雨和大规模的字段:再分析和模拟
本研究使用的降水数据集从产品(以下;观察或观察)和模拟输出,再分析产品和仿真的动态变量输出。从降雨数据集从全球降水气候学项目(GPCP) 1.3版霍夫曼et al ., 2001。这种全球范围内每日分辨率降水产品可从1997年到2014年的空间分辨率1.0°。GPCP是一个混合的雨量计观测和卫星红外测量。第二次降雨观测数据集来自亚洲降水高度观测数据集成解决对水资源评价(阿佛洛狄忒)。阿佛洛狄忒提供高分辨率降水数据集创建主要通过收集和分析亚洲雨量计观测数据(Yatagai et al ., 2012)。数据集已被开发的研究所人类与自然(RIHM)和日本气象局的气象研究所(MRI /现场)和用于所有土地在亚洲地区从1951年到2015年的空间分辨率0.25°。这些数据集的可信度表示降水特征在亚洲已经被记载在先前的研究(例如,他et al ., 2019年;金即et al ., 2019;金正日k . et al ., 2019;Abatan et al ., 2021;Khadka et al ., 2022)。
再分析大规模字段用于复合材料的物理力学与观察到的极端降水事件来自欧洲中期天气预报中心再分析v5 (ERA5;Hersbach et al ., 2020)。ERA5可以在37压力水平从1979年至今,在空间分辨率的网格0.25°×0.25°。大气数据考虑这里,纬向(U)和经向风(V)在850年和250 - hpa水平,和传出的长波辐射(OLR)顶部的气氛。
本研究使用19 CMIP6历史实验的模型描述的结合影响ENSO和BSISO在干燥的极端降水事件在泰国。的日常数据从第一个乐团成员的每个19 CMIP6模型被认为是基于所需的可访问性所需的变量。模型的网格分辨率和学院名称列出表1。为了便于比较分析在所有的模型中,观察,和再分析,所有的变量将被内插到1°×1°水平分辨率使用双线性插值方法。本研究分析了五月-十月,1997 - 2014年期间的数据。
表1。19选择CMIP6气候模型用于分析在这项研究。
2.2。方法
2.2.1。海洋尼诺指数计算
海洋尼诺指数(ONI)作为衡量ENSO的可变性,计算下面描述的过程。自从ONI基于月度数据,每月SST和月度长期的意思是首先从日常计算值。从这两个数据集,计算每月的海温异常。接下来,我们定义ONI NOAA的操作性定义。特征的定义,厄尔尼诺、拉尼娜现象,和中立的几年,是基于三个月移动平均海温异常的空间平均在热带太平洋中东部(尼诺3.4区域;120°-170°W和5°S−5°N)。最后,我们定义厄尔尼诺(拉尼娜)年当ONI(少)大于+ 0.5(0.5−)至少连续三个月重叠。否则,今年被定义为一个中立的。
2.2.2。BSISO指数计算
BSISO指数的计算如下。动力学信号首先从日常OLR和孤立U850减去日常气候循环。接下来,我们应用兰索斯带通滤波权重获取30-60-day OLR和U850异常。这些异常是由各自area-averaged此后规范化标准偏差对亚洲夏季季风地区(10°S−40°N, 40°E−160°E)北方夏季(5月至10月)1997年到2014年的时期。最后,两个异常数据集结合起来形成一个系列在准备BSISO指数计算。合并后的经验正交函数(CEOF),一个多元统计工具,常用于研究分析在许多领域描述气候变化的主导模式在空间和时间(主成分;PC)音阶,然后应用到日常平均30-60-day过滤OLR和U850异常计算多元BSISO指数。这里,第一个CEOFs的两种主要模式(以下;PC1和PC2)被认为是代表BSISO时空演化;符合Abhik et al。(2016)。BSISO指数的特点是两个振幅和相位。这些特性计算,分别从个人电脑:振幅= (PC12+ PC22)1/2和相位=反正切(PC1 / PC2)。BSISO生命周期可以分为两组;不活跃(幅值< 1.0)和活动(幅值> 1.0),与非活动组由阶段0而活性基团可以进一步被分为八个阶段,等于角范围。进一步的信息数据处理和BSISO指数计算可以在文献中找到(例如;NCAR气候数据指南网站1;1982年,北等。;李et al ., 2013;李和毛泽东,2019;杨et al ., 2019)。
2.2.3。干极端降雨事件指数计算
便于分析干燥的极端降水事件,我们定义了一个降水指数的每日降雨异常在东北泰国(图1;13°N−20°E, 100°E−106°E)。要做到这一点,我们首先计算每日异常减长期每日平均每日价值,使用1997 - 2014年作为基础。例如,9月1日的异常是获得的是9月1日的数据之间的差异和长期的意思是9月1日。然后,我们计算空间平均的日常时间序列对该地区降水异常。这个降雨指数在升序排列是有序的和我们确定第十百分位阈值。干极端降雨天进行分类时,每日降雨指数低于所选阈值。综合分析和相关的大气异常干燥的降雨天字段所示图2。预计会有一个大型的跨模型的传播极端的频率,因此我们评估模型一致的程度。首先,我们计算模型整体的意思。然后我们定义合奏是强大的,当超过80%的模型分别同意合奏的变化的符号的意思。我们选择这个阈值的一致性与文学(例如,Nikulin et al ., 2018;Abiodun et al ., 2019;Akinyemi Abiodun, 2019)。
图2。干旱综合异常(一)观察和(ibt)模拟降雨(阴影)和相关的风场在850 mb(向量)五月-十月赛季期间1997 - 2014。风场覆盖(一)来自ERA5再分析。值的均方根误差(rmse);右上角)和斯皮尔曼相关(右);左下角)降雨异常得到反对GPCP参考观察。中间值(m)的降水异常在该研究领域显示在右下角。上的值(一)GPCP与阿佛洛狄忒。只显示统计学意义降雨复合材料。黑色的箭头在95%显著水平slategrey箭头则不可见。
2.2.4。自组织映射
这项研究还使用一个自组织映射(SOM)的分析来评估模拟溪谷。SOM聚类方法的工具是基于非线性人工神经网络,广泛用于气候和天气气候学研究(款和起重机,2002;谢里丹和李,2011年基于他们的相似之处()模式分类1999年卡;Gueye et al ., 2011;Wolski et al ., 2018)。因此,它减少了一个大型数据集的维数为代表的主要节点,数据的模式。在文献中,SOM已经应用于气象参数和气候变量映射和分析其空间分布(例如,2000年卡;古托斯基博客中et al ., 2004;Gueye et al ., 2011;奥马尔和Abiodun, 2021)。详细审查的一些基本方面索姆和他们的应用程序中出现谢里丹和李(2011)。SOM算法中可以找到Kohonen (1995;2001年;软件可以在http://www.cis.hut.fi/research/som_lvq_pak.shtml),而详细的SOM文件中可以找到Kohonen (1995)和Johnson et al。(2008)。SOM_PAK 3.2软件可在赫尔辛基科技大学的网站(http://www.cis.hut.fi/research/som_pak)。在这项研究中,我们分别用四种不同的异常干燥的极端降雨事件数据集作为输入数据到SOM_PAK 3.2软件。所有干的观测和模拟事件的第一个数据集。第二个和第三个干极端降雨事件相关的观测和模拟数据集包含only-ENSO和only-BSISO,分别。最后一组数据集包括观察和模拟与ENSO和BSISO阶段相结合。
一个共同特点,就是SOM分析SOM节点的数量。然而,并没有限制数量的节点在SOM保留。决定用于模式分类的节点数量与用户。例如,Leloup et al。(2007)使用10×10 SOM数组来检查在ENSO年代际变化。Abiodun et al。(2016)用一个3×4 SOM评估广泛的模拟极端降雨事件在西开普省,南非。卡(1999)表示,使用一些SOM模式识别的结果只有主和主导模式的氛围,因此大气的连续性事件的损失。同样的,古托斯基博客中et al。(2004)州小数组的地图(例如,2×4)允许快速SOM代但结果可怜的离散化的模式空间张成的输入字段。在他们的研究中,他们注意到,一个4×6 SOM描述了观测降水的主要模式。因此,在这项研究中,我们使用一个2×3,3×3,和3×3 SOM的地图第一,第二,第三数据集,分别。使用模式相关性和均方根误差(RMSE)统计,我们分类的SOM节点表现出类似的空间模式,显示高度的相关性和RMSE值低。
3所示。结果
3.1。气候学的溪谷和相关的大气大规模的特性
模拟结果与实际观测值的空间模式der和相关大型特性是使用各种统计数据包括检查和比较相关系数(r),中等(m),均方根误差(rmse)。观察北方夏天der的综合异常,包括所有ENSO和BSISO阶段,1997 - 2014年期间表现出强烈的和重要的普遍干燥条件(图2一个)。此模式支持显著湿条件在孟加拉湾(BoB)。整个东南亚地区和邻近的海洋地区的特点是减少降雨异常,最大负降水强度在泰国东北部。类似的异常降水特征模式是描述土地阿佛洛狄忒的降雨数据的相关性为0.87和1.6毫米的rmse一天−1(图中没有显示;表2)。异常降水的平均价值在研究领域是−8.5毫米的一天−1(GPCP)和−3.9毫米的一天−1分别(阿佛洛狄忒)。虽然这两个观测结果之间的相关性高,阿佛洛狄忒降水异常的强度略低于GPCP降水异常的rmse值和中位数表示的数据。这个错误指标表明观测数据的不确定性的存在,这可能是由于不同的校准。
表2。观察和统计模拟的降水异常在该研究领域。
与GPCP数据集相比,CMIP6模型可以再现重大的负面降水异常的空间分布,但由于变化大小和空间范围(图2 ibt)。这是明显的统计相关性,范围从0.62到0.90,中位数的值范围从3.7−−10.0,和rmse范围从1.3到2.6毫米−1,分别。IPSL-CM6A-LR和CNRM-CM6-1-HR中值最低,以及显著的集群的大小与其他模型。
识别模型,复制异常降水的特点是尽可能接近GPCP,我们所有的数据集图2一个2×3索姆节点分析。索姆组降雨模式到不同的节点(图3和表3)。根据他们的相似之处,这些节点可以进一步被分为三个主要模式。第一种模式由节点1、4和5(红色带),第二种模式包括节点2和3(蓝色乐队),和第三种模式只包含节点6(布朗乐队)。它指出,角落里节点有时也有类似的模式(Abiodun et al ., 2020),表示在节点1和4。
图3。索姆的地图图2(A)干旱综合异常的观察和模拟降雨(ibt)。顶部面板(一)显示降雨模式的分类,而底部面板(B)显示的数据导致的降雨模式节点的前面板。酒吧中的字母标记代表模型的代码构成栏(表1)。
表3。模式相关(上)和均方根误差(底部)索姆节点之间的复合降雨异常图3一。
第一个模式特点是northwest-southeast(纬向)面向负降水异常在印度北部和鲍勃(东南亚和太平洋),分别。积极的降水异常被发现在赤道海洋略微向北扩展在印度洋。这些降雨模式由降雨分布从7 CMIP6模型(图3 b;AWI-ESM1-1-LR、CNRM-CM6-1 EC-Earth3、MIROC6 MPI-ESM1-2-LR, MPI-ESM1-2-HR MPI-ESM-1-2-HAM)。第二种模式,第一种模式不同,特点是一个偶极子降雨模式。在这里,印度的很大一部分,鲍勃,赤道印度洋是由积极的降水异常而消极降雨异常主导其他地区。这些降雨模式由GPCP的雨量分布和其他七个CMIP6模型(图3 b;CanESM5、CMCC-CM2-SR5 CMCC-ESM2、CNRM-CM6-1-HR CNRM-ESM2-1 GFDL-CM4, IPSL-CM6A-LR)最低的误差值(rmse = 1.3 - -2.5)和高度的相关性(r= 0.62 - -0.90)。第三种降雨模式类似于第二种模式,除了一条负面的出现降雨异常5°N,分离正异常在印度和那些在赤道地区。这些节点属于ACCESS-CM2, ACCESS-ESM1-5、CESM2 CESM2-FV2和CMCC-CM2-HR4 (图3 b),和rmse相关范围从1.8到2.6和0.69至0.87,分别。从上述模型捕获显著降低降雨异常(图2),其中一些与GPCP特性高度相关。观测和模拟降雨特征之间的相似性表明模型可以大规模繁殖特性诱导极端在泰国。
在上面的支持,我们的综合异常分析低收入和上层风和OLR在溪谷(图4)。图4一表明负降雨异常(图2)与强烈抑制对流(积极的),最大异常中心在研究区域;的空气柱的沉降在泰国和其他地方的一个提升运动。这种断言是强烈支持的底层反气旋环流(图2一个)和上层气旋环流(图4一)中心在泰国。符合ERA5再分析,强烈抑制对流和陪同的发行量也模拟模型(图4 ibt),但有一些偏见。相关的可变性和rmse结果ERA5和模拟OLR之间可以证明模型的性能好(r= 0.50 - -0.93,rmse = 3.5 - -14.3)。所有的模型捕捉低级的反气旋环流(图2)和上层收敛与抑制OLR (图4)。尽管如此,轻微的模型之间的区别是显而易见的。还有一个温和的中值OLR传播,与中间值的范围从25.1到41.6 W m−2。然而,CMIP6模型在本研究能够很好地模拟异常OLR的基本特征和相关的循环特性诱导干极端降水事件在泰国。
图4。就像在图2,但对于(一)ERA5和(ibt)模拟OLR(阴影)和相关的风在250 mb级别字段。
3.2。频率分布与ENSO相关的溪谷和BSISO
的天数的条形图构造der强调极端事件的频率为每个类别的ENSO和BSISO阶段(图5- - - - - -7)。only-ENSO (图5),相关的中性年活动BSISO(0)阶段似乎倾向于观察到的频率der在泰国。144事件的天,ENSO的中性阶段占75个事件(52%)。这是紧随其后的是拉尼娜现象阶段54(38%),而厄尔尼诺事件阶段至少事件14 (10%)。有一个大变化的模拟频率分布的溪谷,值从9到55在厄尔尼诺现象期间,11到75年拉尼娜现象,分别在中性年和22到139。ENSO-Neutral条件期间,大约58%的19)(11模型同意观察der更高的频率比其他ENSO在ENSO阶段阶段。而只有1的19模型(5%)作为观测频率相同的顺序。对观察到的频率der BSISO期间活跃,有176事件分布在8个BSISO阶段(图6)。最多的事件发生在BSISO阶段4(34),至少在BSISO阶段2 (14)。溪谷的模拟频率范围从130到260。溪谷的频率分布在东北泰国在ENSO的综合影响和积极BSISO阶段了图7。观察到的频率范围从1到19日数量最高的事件在BSISO阶段4和8的中性(图7 d, H)。CMIP6模型显示相当大的跨模型溪谷的频率的变化。这些事件的综合分析将在以下部分。
图5。天数干极端降雨事件的ENSO BSISO阶段期间无所作为。
图6。天数干极端降雨事件的积极BSISO阶段。
图7。(a)天数干极端降雨事件BSISO ENSO和活跃阶段。
3.3。综合异常der只有ENSO条件有关
图8 a - c(前面板)显示实际降雨量的综合异常,OLR,和850 mb风力与ENSO相关向量phases-namely only-El尼诺,only-La尼娜,only-Neutral-and活动BSISO在干旱极端在泰国东北部。显著减少降水复合材料在东北泰国在ENSO的三个阶段与强烈的抑制对流和沉降反气旋环流。only-La尼娜和only-Neutral事件,统计上显著的积极的降水异常在印度中部和鲍勃与增强对流与泰国减少降雨量不共存。然而,干旱的极端降雨组合对于only-El尼诺的特点是弱non-widespread对流在印度和鲍勃。这些特征表明,极端干旱事件在东北泰国可以由增强对流在印度和鲍勃在only-La尼娜和only-Neutral事件,虽然可以通过增强对流保持在西太平洋在only-El尼诺阶段。模拟降雨异常的整体复合材料是在面板的底部图8 d-f。CMIP6模型显示模拟观察ENSO-induced降水异常的能力,但震级较弱。模拟中有一种强烈的协议在泰国,达成一致,至少80%的模型比其他地方-降水异常的符号。模型没有显示弱阳性协议降水异常在印度和鲍勃。
图8。(f)干旱综合异常的实际降雨量(阴影),OLR(轮廓),和风能领域在850 mb(向量)ENSO阶段和活动BSISO五月-十月赛季期间1997 - 2014。虚线区域表示显著降雨复合材料。黑色的箭头在95%显著水平slategrey箭头则不可见。三个面板底部的系综均值模拟降雨异常。虚线区域显示,至少80%的模型一致的符号改变整体的意思。
进一步检验模型的保真度来描述异常降水的特征唯一ENSO条件,分析了干燥的极端降雨复合材料使用3×3索姆节点(图9)。如预期的SOM分组、节点1、3、7和9描述不同的降雨模式,而其他节点描述类似的降雨模式这四个边缘节点。通过模式相关性和rmse统计(补充表S1),这3×3索姆节点可以分为4降雨集群,红色,蓝色,绿色和棕色的乐队,分别。
图9。(一)干旱的3×3索姆分布综合降水异常在泰国东北ENSO条件在不活跃的BSISO阶段(前面板;(一)),为每个数据的频率分布ENSO阶段索姆节点(底部面板;(B)]。字母标记每个ENSO酒吧代表模型的代码构成栏(表1)。
第一种模式(红色带)主要由降雨异常由only-La尼娜(图9;节点1)和only-Neutral复合材料(图9;节点4)。这些节点的特点是纬向拉长的负面降雨异常为中心沿纬度15°N,除了赤道印度洋。第二种模式(蓝色乐队)主要是由only-El尼诺复合材料面板底部所示(节点7)。频率分布表明9 CMIP6模型捕捉观察到的异常降水的特点only-El尼诺复合模式。第三种模式(绿色带;节点5、8和9)特性tri-pole降雨模式的垂直地带积极降雨异常分离的负面降雨模式来西部印度和泰国为中心。这组是一个混合的ENSO阶段,但与ENSO中性降雨主导节点5和9。第四组(布朗乐队;节点3和6),在某种程度上类似于第三种模式,但偶极子降雨模式。这组主要由only-La尼娜复合材料最大的极限频率与节点3,,4模拟显示捕获实际降雨量模式的能力很好。这些模式是一致的图3(节点2和3)。最后一个节点图9节点2。降水异常的空间分布在这个有点不同于邻近的节点和其他节点。在这里,印度积极的降水模式限制在大陆。三个ENSO的条件下,降雨模式在该节点在很大程度上是由only-La尼娜复合材料。一般来说,图9确认der在东北泰国only-La尼娜和only-Neutral相关条件增强对流引起的在印度和鲍勃,而与only-El尼诺条件teleconnected在其他地区增强对流。
3.4。综合异常BSISO der与活跃的阶段
阐明我们的理解的调制BSISO der在泰国,图10介绍了观测降水异常的空间分布与only-BSISO阶段。在第一阶段,重大的积极的降水异常与增强对流存在在印度中部和赤道印度洋部分地区(EIO),而重大的负面降雨异常和抑制对流主导东南亚地区一个向东扩展在西太平洋(WP)。在印度中部和对流减弱赤道东印度洋作为抑制降水进展阶段2。在这一点上,弱阳性的降水异常出现在西部的鲍勃,结合西南循环。在第三阶段,对流剧烈变化。对流EIO和海上大陆被显著抑制对流疲弱,而对流的西部鲍勃显著强度和向东扩展覆盖整个盆地。同时,一把镰刀形状像增强对流早些时候出现在WP海洋取代抑制对流。在这些海洋区域发生的过程导致的维护抑制对流驻留在泰国。BSISO的4阶段期间,积极对流区域削弱,让位于大面积显著降低降雨异常。在这个阶段与阶段的比较5中,一个微小的区别在他们的进化是观察。 For example, in phase 5 the convection over the BoB and the WP Ocean re-appear with an intensification over WP Ocean and the magnitude of the anomalous rainfall also decreases. Also, the positive convection over Southeast Asia assumes a clear Northeast-southwest tilt. During phase 6, the enhanced convection over the WP Ocean rapidly decays and the northern part of the suppressed convection and the core of the significant negative rainfall over the equatorial region begins their zonally northward propagation. The northward propagation continues progressively during phase 7 with the appearance of a very weak positive rainfall over EIO and strong positive convection over Thailand. As BSISO propagates to phase 8, the EIO and the Maritime Continent's enhanced convection rapidly intensifies significantly. This leads to further northward propagation and the reduction in the areas of the suppressed convection. At this phase, the rainfall feature is very similar to that of phase 1. The spatial evolution of rainfall during active BSISO suggests that DEREs over NE Thailand are strongly favored when the BoB and the Pacific region are characterized by enhanced convection leading to strong subsidence over NE Thailand during phases 3–5. Consistent with图8,异常的模拟系综均值的进化的der BSISO阶段描述了补充图S1。系综均值显示了异常特征抑制对流集中在泰国,在那里至少80%的CMIP6模型在本研究中显示出强大的模型协议的模拟极端降雨事件与BSISO阶段有关。平均降雨量平均价值的研究领域,泰国,范围从7.0−−7.34,最小的强度在阶段3和5。也有不同的大小和空间扩散异常积极的降雨从一个阶段到另一个。
图10。(a)复合进化观察到的异常干燥的极端降水事件(阴影),OLR(蓝色和红色轮廓;W m−2),850 hPa风力(灰色向量,m−1)五月-十月赛季期间1997 - 2014年期间活跃BSISO阶段。OLR轮廓开始在±10 W m−2的间隔10 W m−2。只有重要的向量异常坚实的黑色箭头所示在统计上显著的降水异常用点表示。统计意义在95%置信水平。
个人模拟降水异常与only-BSISO阶段评估通过一个3×3索姆分布(图11)。根据他们的空间相似性,索姆的降雨模式分组算法和复合材料可以分为5模式使用统计数据(补充表S2)。实际降雨量异常在阶段1和2被分组在同一节点(节点7)和联合起来与一些模拟降雨模式(蓝色乐队)。没有匹配的模拟密切观察到的降水异常在第一阶段,但3模拟实际降雨量的给一个好的表示模式阶段12。期间观察到的模式异常降水的der only-BSISO阶段3、4、5点位于节点1和2。这些节点都是命令为一个主要的模式(红色带)。这组的所有模拟3 2,和3 CMIP6模型,分别准确地捕获阶段期间观察到的降雨模式3,4,5(见表1)。表示在图10,有明显的差异之间的实际降雨量模式阶段6和7和8个阶段。这也表明在索姆空间相关的异常降雨模式阶段6和7都位于同一节点(节点3),虽然这与阶段8节点位于8,分别。从节点3,我们发现7 CMIP6模型可以完全模拟实际降雨量模式在第七阶段,虽然只有一个模型中可以观察到的模式繁殖阶段6节点3和8(8)节点。
图11。(一)的3×3索姆分布演化的降水异常在东北泰国在活跃BSISO阶段(前面板;(一)),每个阶段的数据的频率分布索姆节点(底部面板;(B)]。字母标记在每一栏代表模型的代码构成栏(表1)。
3.5。综合降雨异常与联合BSISO和ENSO的影响有关
降水异常分布的响应活动BSISO和ENSO阶段的相互作用(结合复合材料)给出数字12- - - - - -14。我们采用相关性和rmse统计数据来确定这些模式和之间的关系数字8- - - - - -C,10。在选择中,我们优先模式rmse值和高相关性较低的降雨和OLR异常(表4)。根据BSISO阶段,夏天动力学振荡可以增加或减少干燥强度极端降水异常在泰国。因此,我们目前的平均降雨量的变化百分比之间only-BSISO only-ENSO和合并后的复合材料的复合材料表5。这个表将给洞察BSISO影响对该地区极端降水的强度。
图12。(a)复合进化观察到的异常干燥的极端降水事件(阴影),OLR(蓝色和红色轮廓;W m−2),850 hPa风力(灰色向量,m−1)五月-十月赛季期间1997 - 2014年的厄尔尼诺现象和活跃BSISO阶段。OLR轮廓开始在±10 W m−2的间隔10 W m−2。只有重要的向量异常坚实的黑色箭头所示在统计上显著的降水异常用点表示。统计意义在95%置信水平。
图13。(a)一样图12但对于拉尼娜现象和活跃BSISO阶段。
图14。(a)一样图12但对中性和积极BSISO阶段。
表4。模式之间的相关性和均方根误差观测降水异常反应的复合效应ENSO-BSISO和only-BSISO和only-ENSO阶段。
表5。复合材料之间的百分比的变化意味着降雨异常only-BSISO only-ENSO和合并后的复合材料在泰国。
比较综合的only-BSISO阶段(图10)与合并后的复合材料(数字12- - - - - -14)表明,异常降水,OLR,环流模式与der NE泰国在中性多年和活跃BSISO阶段(图14)表现出密切的相似之处的only-BSISO阶段(图10),最高的相关性和rmse值(最小表4)。降雨量的相关性值是0.56,0.51,和0.85的厄尔尼诺、拉尼娜现象,分别和中立的阶段。在第一方面,这种相似性模式可能建议极端事件的反应在中性ENSO BSISO阶段的主导地位。然而,如上所述的统计数据(表4),模式的相似性之间的降雨和对流异常only-Neutral复合(图8 c)和合并后的复合材料(图14 c;中性年活跃BSISO阶段4),以及only-BSISO第四阶段(图10 c),确认发生的频率der NE泰国在中性多年BSISO确实是调制ENSO条件的活动。
合并后的复合材料回波频率分布结果,积极BSISO行为增加干燥的极端事件的数量;从75事件期间only-Neutral年(图5)到104事件结合期间中性和积极BSISO (图7),最高的事件在BSISO阶段4和8 (图7 d, H)。尽管相似事件的模式和频率的增加,表5显示,平均而言,BSISO的影响是削弱极端降水强度在ENSO的中性阶段。
拉尼娜年降雨模式有相似之处和only-BSISO复合材料之间的对流异常(图10)和合并后的复合材料(图13;第三阶段;RMSE = 2.4),表明控制BSISO拉尼娜现象在这个阶段。有其他阶段也RMSE值< 4.0。only-La尼娜综合指数之间的相关性图8 b)和合并后的复合材料(图13)是很弱的控制(最大值= 0.29)肯定BSISO ENSO阶段。BSISO在拉尼娜年的影响是减少从54 der事件的频率在only-La尼娜年(图5)32事件合并期间的拉尼娜现象和活动BSISO (图7)。BSISO对流异常似乎有助于减少极端事件的频率和强度的增加极端(表5)。
至于only-El尼诺,极端事件的频率从14 only-El尼诺期间增加到40的结合积极BSISO和厄尔尼诺现象的影响。尽管极端事件的增加,相似之处数字8,10,12不容易辨别的。这里,BSISO对流的影响导致极端干燥的数量的增加,但在减少他们的强度(表5;阶段1、3、4、5、6和7)和更强的强度(阶段2和8)。这一结果表明,厄尔尼诺现象的影响在干燥的极端不取决于BSISO阶段。这个结果与其他研究在泰国,一致表明,厄尔尼诺事件促进干旱的地区(例如,Singhrattna et al ., 2005;Limsakul Singhruck, 2016)。
CMIP6系综平均的复合材料干燥的极端降水异常在结合ENSO-BSISO阶段了补充数据S2-S4。系综均值显示变化异常降水的空间模式和他们的平均强度平均值不泰国。El Nino-BSISO复合材料的平均降水异常范围从7.47−−6.68,最高强度阶段3。相比,第三阶段补充图S1,我们发现最极端的强度,只系综均值表明BSISO对流行为在ENSO阶段削弱极端强度。这表明模拟的能力来捕获厄尔尼诺极端事件的独立性BSISO阶段。值得注意的是模型显示协议的模拟极端降雨事件的所有阶段,除了阶段3。模拟系综平均极端干燥在拉尼娜年没有在阶段3和5模型协议。其他所有阶段显示的变化模型协议模拟极端降雨量泰国。系综平均降雨量7.85−−6.96,最高强度阶段7系综平均的特点是一个异常降水偶极子。中性ENSO的合奏干事件条件(补充图S4)表明,强烈的干旱极端事件时可以持续BSISO对流驻留在一大片鲍勃和印度。
4所示。结论
了解组合两种atmospheric-oceanic气候模式对干旱的影响在泰国,本研究考察了复合地图与个人相关的溪谷和BSISO和ENSO阶段。这些分析,每日降雨量数据集从19 CMIP6耦合环流模式模拟与GPCP检查和评估使用的性能模型在东北泰国。评估过程包括使用统计(均方根误差和模式关联)和索姆。相关的大气环流模式模拟der也评估ERA5大气变量。结果总结如下:
•显著干旱综合异常在北方夏天/东北泰国共同存在于显著湿条件/鲍勃。大规模的大气特性来演示了极端的重要性,对该地区der青睐时抑制对流(积极OLR)与沉降异常发行量相关联。统计和SOM分类建立一些CMIP6模型可以捕捉异常降水的特点和大规模的模式,但有一些偏见。CMCC-CM2-SR5,特别是七模型(CanESM5 CMCC-ESM2, CNRM-CM6-1-HR, CNRM-ESM2-1, GFDL-CM4,和GFDL-CM4)繁殖的观察复合异常干燥的极端降雨,显示最低的错误和高度相关值和索姆分类。
•考虑到only-ENSO复合材料,我们的研究表明,der时倾向于增强对流坐落在印度中部和鲍勃在only-La尼娜和only-Neutral事件,而这是在西太平洋区域在only-El尼诺。一些组织的模型能够捕捉实际降雨量比其他模式ENSO的阶段。CMCC和CNRM-CERFACS捕捉only-La尼娜期间观察到的溪谷,而NCAR和CNRM-CERFACS捕捉only-Neutral事件期间观察到的溪谷。
•der在东北泰国主要是维护在BSISO阶段3 - 5时增强对流活动位于鲍勃和西太平洋区域。这些地区作为提升运动的来源促进drought-induced沉降运动在泰国。泰国平均降雨量NE的强度是最小的在BSISO阶段3。CMIP6系综均值也体现着这一行为在BSISO阶段3和5级。索姆分类相关的der only-BSISO阶段表明,只有少数的模型再现实际降雨量模式在BSISO阶段3、4和5。
•我们的分析结果表明,der ENSO-Neutral期间被增强调制BSISO对流鲍勃和西太平洋。BSISO对流的影响是增加的频率出现的极端事件,而不是强度。拉尼娜现象的阶段,使徒行传BSISO对流减少极端事件的数量和提高极限强度。溪谷的发生在东北泰国在厄尔尼诺年似乎不是取决于BSISO对流,由于没有明确的相似性的综合异常降水在only-El尼诺和only-BSISO,和合并后的复合材料。然而,当BSISO对流与厄尔尼诺条件共存,它削弱极端事件的强度。
这些结果提供深入的影响结合北方夏天动力学振荡和ENSO干极端降水事件在泰国。这是表明,ENSO的不同阶段与特定阶段的BSISO对流在鲍勃和西太平洋保持极端降雨事件。本研究提供的信息的综合压力极端气候和当前最先进的气候模型,用于适应干旱管理措施来提高未来水资源管理的利益相关者。
代码的可用性
该研究使用代码写的AA和NCAR命令语言的一些功能(https://www.ncl.ucar.edu/)。
数据可用性声明
最初的贡献提出了研究中都包含在这篇文章/补充材料,进一步的调查可以针对相应的作者。
作者的贡献
AA, MC, MB, DK,码导致的概念和设计。AA进行分析和论文的写作。所有作者的论文修改和批准最终的修订出版。
资金
这个丰富的项目(增强抵御未来的水文气象在泰国东北部Mun流域极端)是英国支持的。自然环境研究委员会/牛顿基金在NE / S002901/1和泰国科学研究和创新/ RDG6130025下泰国国家研究委员会。
确认
我们承认提供的计算资源和数据存储设备由英国茉莉花团队。同时,我们欣赏的评论者对他们有用的评论。此外,我们承认气候建模组的可用性模型输出和世界气候研究计划的耦合模型,便于访问工作组的生产商模型输出。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
补充材料
本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fclim.2022.1031226/full补充材料
脚注
1。^https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data-tools-and-analysis/empirical-orthogonal-function-eof-analysis-and-rotated-eof-analysis
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关键词:CMIP6 BSISO ENSO, SOM,极端降雨事件,泰国东北部
引用:柯林斯Abatan AA, M,巴别塔女士,Khadka D和De Silva YK (2023) Sub-seasonal季节性司机干的极端降水事件在泰国东北部。前面。爬。4:1031226。doi: 10.3389 / fclim.2022.1031226
收到:2022年8月30日;接受:2022年12月05;
发表:2023年1月04。
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*通信:Abayomi a . Abatan
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__ORCID:Abayomi a Abatanorcid.org/0000 - 0003 - 2330 - 3322
马修·柯林斯orcid.org/0000 - 0003 - 3785 - 6008