本章分析了副高脊线指数与所选的七个因子之间的因果关系,探讨了它们在1980年前后因果关系的变化,为了更直观地描述这种变化,给出下面的图表。
图2.43 1980年前不同海区海温与副高脊线指数的标准化信息流系数变化
图2.44 1980年后不同海区海温与副高脊线指数的标准化信息流系数变化
从图2.43和图2.44中可以看出,赤道东太平洋海温距平在对副高脊线指数的影响上一直是一个很小的因子,其影响力在1980年后可以忽略不计。在对副高脊线指数的影响上主要以赤道北印度洋海温距平和赤道西太平洋海温距平为主,而且两者影响的时间不同,赤道北印度洋海温距平对未来第3至4月的副高脊线指数影响较大,而赤道西太平洋海温距平对现时段和未来1个月的副高脊线指数影响较大;赤道北印度洋海温距平和赤道西太平洋海温距平在1980年后对副高脊线指数的影响减弱,但赤道北印度洋海区对于副高脊线指数的影响时间跨度在1980年后增长。
图2.45 1980年前不同地区地热通量与副高脊线指数的标准化信息流系数变化
图2.46 1980年后不同地区地热通量与副高脊线指数的标准化信息流系数变化
从图2.45和图2.46中可以看出,这几个地区的地热通量对于副高脊线指数的影响都起着很重要的推动作用,其中又以青藏高原南部地区地热通量距平对副高脊线指数的影响最大,其最强的影响时间在未来的第1个月;另外三个因子对副高脊线指数的变化也有很强的影响力,其最强的影响时间在未来的第2个月,并且,在1980年后,这三个因子对副高脊线指数的影响力有了很大的增强。
综上,青藏高原东部地区,西部地区,南部地区和主体地区的地热通量距平与副高脊线指数的信息流系数结果较大,是研究副高脊线指数变化的理想因子。
[1] LIANG X S. Normalizing the causality between time series[J]. Physical Review E, 2015,92(2):022126.
[2]张韧,彭鹏,洪梅,等.近赤道海温对西太平洋副高强度的影响机理——模糊映射诊断[ J].大气科学学报,2013,36(3):267-276.
[3]严蜜,钱永甫,刘健.西太平洋副热带高压强度和东亚地表热通量的年代际变化特征及关系[ J].气象学报,2011,69(4):610-619.
[4]余丹丹,西太平洋副高与东亚夏季风系统相互影响的特征诊断和机理分析[D],南京:中国人民解放军理工大学,2008.