張志森 龔志強(qiáng) 葉天舒 顏鵬程 封國(guó)林

1蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，蘭州730000

2國(guó)家氣候中心，中國(guó)氣象局氣候研究開放實(shí)驗(yàn)室，北京100081

1 引言

海洋是地球氣候系統(tǒng)一個(gè)很重要的組成部分，海氣相互作用是研究海洋氣候的一個(gè)重要方向。人們很早就認(rèn)識(shí)到太平洋、大西洋在區(qū)域氣候變率中的重要作用，相對(duì)而言，對(duì)印度洋氣候及其變率的了解就較為有限。直到Saji et al.（1999）和Webster et al.（1999）發(fā)現(xiàn)熱帶印度洋的偶極子模態(tài)（Indian Ocean Dipole，IOD）以后，熱帶印度洋海氣相互作用及其對(duì)氣候的影響成為了研究熱點(diǎn)。印度洋海溫異常與太平洋海溫異常既有相關(guān)性（吳國(guó)雄和孟文，1998），又有獨(dú)立性（Saji et al.，1999），印度洋海溫異常在 ENSO循環(huán)中也能起到一定的作用（Wu and Kirtman，2004）。熱帶印度洋海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）的年際變化存在全區(qū)一致模態(tài)（Indian Ocean Basin-wide Warming，IOBW）和IOD兩種模態(tài)（Saji et al.，1999），其中IOBW發(fā)生在ENSO事件成熟的冬季和次年春季，它通過(guò)改變對(duì)流活動(dòng)、Walker環(huán)流和激發(fā) Kelvin波等，像“充電器”一樣延續(xù)了ENSO對(duì)大氣環(huán)流和氣候異常的影響（陳麗娟等，2013）；而關(guān)于IOD的形成還有爭(zhēng)議，有研究認(rèn)為IOD主要受ENSO影響（Xie et al.，2002），也有研究認(rèn)為IOD獨(dú)立于ENSO（Yamagata et al.，2003）。Hastenrath（2004）的研究則指出，IOD可能只是疊加在大范圍海溫變化一致背景場(chǎng)上的一種溫度梯度擾動(dòng)，并提出印度洋地區(qū)的這種偶極變化應(yīng)該看作是一種緯向海溫梯度的變化，而不應(yīng)該看作東西海溫差異的反位相振蕩。

近十年來(lái)，氣象學(xué)家和海洋學(xué)家對(duì)印度洋海氣相互作用進(jìn)行了深入研究，取得了一系列研究成果。印度洋SST異常能夠影響亞洲季風(fēng)發(fā)生發(fā)展的進(jìn)程和強(qiáng)度（溫之平等，2006），進(jìn)而影響東亞區(qū)域降水（陳麗娟等，2013）。印度洋IOBW為正/負(fù)時(shí)，南海夏季風(fēng)爆發(fā)較晚/早，IOD 為正/負(fù)時(shí)，南海夏季風(fēng)爆發(fā)較早/晚（溫之平等，2006）。近年來(lái)，IOBW具有顯著的增暖趨勢(shì)，導(dǎo)致亞洲夏季風(fēng)減弱和中國(guó)雨帶南移（楊明珠等，2007）。熱帶西印度洋還是熱帶大氣季節(jié)內(nèi)振蕩（Madden–Julian Oscillation，MJO）的重要源地（Zhao et al.，2013），印度洋海溫異常能夠影響 MJO的發(fā)生發(fā)展與傳播（賈小龍等，2012）、西北太平洋熱帶氣旋（Zhan et al.，2011）和菲律賓異常反氣旋（Yuan et al.，2012）等，進(jìn)而影響全球的天氣氣候（肖子牛和梁紅麗，2006；Hu et al.，2011；Mohino et al.，2011）。

綜上可見，關(guān)于熱帶印度洋的研究，主要集中在其自身變率及其對(duì)低緯地區(qū)氣候的影響。雖然有研究表明熱帶印度洋 SST異?？梢栽诒卑肭蛑懈呔暤貐^(qū)激發(fā)產(chǎn)生與太平洋—北美型（Pacific–North American Pattern，PNA）和歐亞—太平洋型（Eurasia–Pacific Pattern，EAP）類似的冬季遙相關(guān)型或夏季遙相關(guān)型波列（Guan and Yamagata，2003），但關(guān)于熱帶印度洋對(duì)中高緯度氣候影響的研究還較少。信息理論早就在氣象領(lǐng)域得到應(yīng)用：張學(xué)文和馬力（1992）則在20世紀(jì)80年代到90年代對(duì)信息熵理論在氣象學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)研究；龔建東和丑紀(jì)范（1999）概述了歷史資料在數(shù)值預(yù)報(bào)中的應(yīng)用問(wèn)題，明確指出在模式不精確和資料不精確的情況下，預(yù)報(bào)問(wèn)題應(yīng)提成“信息問(wèn)題”；丑紀(jì)范（2007）基于信息論提出動(dòng)力統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的短期氣候預(yù)測(cè)新途徑；馮愛霞等（2011）基于信息傳輸理論分析北半球跨緯圈的信息通道，并利用互信息熵構(gòu)建海氣相互作用雙層網(wǎng)絡(luò)，分析海氣相互作用的空間信息特征及其物理成因（Feng et al.，2012）。傳遞熵作為一個(gè)源于信息理論的非線性方法，能測(cè)量復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)的信息傳輸方向（張志森等，2013），已經(jīng)在地球科學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。Verdes（2005）應(yīng)用傳遞熵進(jìn)行研究，指出二氧化碳對(duì)全球溫度增加具有主要貢獻(xiàn)；Sharma et al.（2012）應(yīng)用傳遞熵分析指出海表溫度處于冷相位時(shí)對(duì)CO2響應(yīng)更好。海氣系統(tǒng)具有非常復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng)行為（李建平和丑紀(jì)范，2003），用非線性理論去考察海氣相互作用可以提供獨(dú)特的視角加深對(duì)海氣相互作用的理解，因此，從信息理論的角度研究大氣對(duì)熱帶印度洋的非線性響應(yīng)非常必要。

張志森等（2014）基于傳遞熵方法和概念提出氣象場(chǎng)信息源匯的定義方法，給出海氣相互作用中信息傳輸?shù)娜蛱卣饕约盁釒е袞|太平洋的區(qū)域特征?；谝陨瞎ぷ鳎疚睦肧ST和位勢(shì)高度場(chǎng)（Geopotential height，GH），應(yīng)用信息源匯的定義方法，分區(qū)域分析熱帶印度洋和中低緯大氣相互作用過(guò)程中的信息傳遞，給出信息傳遞的區(qū)域特征，并側(cè)重分析熱帶印度洋與大氣信息傳遞特征的季節(jié)差異與年代際變化，進(jìn)而從一個(gè)新的視角來(lái)認(rèn)識(shí)海氣之間的相互作用及其對(duì)全球氣候的影響。

2 資料和方法

2.1 資料

本文使用的資料主要是：美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）和國(guó)家大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）提供的GH月平均再分析資料（NCEP1；Kalnay et al.，1996），水平分辨率為2.5°×2.5°；國(guó)家海洋大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）提供的 SST月平均再分析資料（NOAA Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (SST)V3b；Xue et al., 2003；Smith et al., 2008），水平分辨率為2°×2°，時(shí)間從1948年1月到2012年11月。分季節(jié)討論時(shí)，以北半球?yàn)闇?zhǔn)，將春季定義為每年3月至5月，夏季定義為6月至8月，秋季定義為9月至11月，冬季定義為12月至次年2月。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行距平化處理，采用的氣候態(tài)為1981～2010年。

2.2 方法

對(duì)于兩個(gè)系統(tǒng)， I:{in, n = 1 ,N}和J : {jn, n = 1 ,N}，in和jn分別表示I和J系統(tǒng)在t=n時(shí)刻的狀態(tài)，兩者之間存在某種聯(lián)系，J對(duì)I的信息傳輸量可以用傳遞熵（Schreiber，2000）來(lái)表征：

當(dāng)考慮時(shí)間延遲時(shí)，公式（1）可以改寫為（Michelis et al.，2011）

對(duì)比公式（1）和公式（2），可以發(fā)現(xiàn)：公式（1）已經(jīng)是考慮時(shí)間延遲為1的情況。

兩個(gè)氣象場(chǎng)X與Y之間信息傳輸?shù)男畔⒃刺卣鞫?、信息匯特征度分布以及傳輸平衡特征度可以定義為（張志森等，2014）：

X場(chǎng)的信息源特征度為

X場(chǎng)的信息匯特征度為

X場(chǎng)的傳輸平衡特征度為

Y場(chǎng)的信息源特征度為

Y場(chǎng)的信息匯特征度為

Y場(chǎng)的傳輸平衡特征度為

信息源表征系統(tǒng)向外界輸出的信息量比外界向系統(tǒng)輸入的信息量大得多，信息匯則相反，而信息傳輸平衡表征外界輸出的信息量與外界向系統(tǒng)輸入的信息量大致相等。以上公式中，φ ( ix, jx)、 φ ( iy, jy)分別為格點(diǎn)(ix, jx)、(iy, jy)所處的緯度，采用cosφ加權(quán)平均主要是為了消除格點(diǎn)所代表面積不同引起的偏差。其中 ix= 1 ,2,...,IX，jx= 1 ,2,...,JX，iy= 1 ,2,...,IY，jy=1,2,...,JY，且當(dāng)括號(hào)內(nèi)條件成立時(shí)δ(·)=1，否則()0δ·=。,TTδΔ為判別信息傳輸方向及是否處于信息傳輸平衡狀態(tài)的閾值。張志森等（2014）已經(jīng)對(duì)閾值的選擇進(jìn)行過(guò)討論，這里不再贅述。

張志森等（2014）基于以上方法分析全球海洋和熱帶中東太平洋與全球大氣相互作用中的信息源匯分布，發(fā)現(xiàn)大氣信息源匯在對(duì)流層高、中、低層的分布是類似的，且對(duì)流層低層對(duì)海洋的響應(yīng)更直接。但為避免近地面層的高頻振蕩對(duì)結(jié)果的影響，本文選擇850 hPa進(jìn)行討論。

3 熱帶印度洋與大氣的信息傳輸分析

將全球分為三個(gè)區(qū)域：20°S～20°N 的熱帶地區(qū)（簡(jiǎn)稱熱帶地區(qū)），20°N以北的北半球（簡(jiǎn)稱北半球）和20°S以南的南半球（簡(jiǎn)稱南半球），分別討論熱帶印度洋SST與三個(gè)區(qū)域GH之間的信息傳輸。

圖1 熱帶印度洋與大氣相互作用的海洋信息源/匯分布（ Δ T = 0 .094,δ T= 0 .007）：（a1–a3）SST 信息匯特征度；（b1–b3）SST 信息源特征度；（c1–c3）SST傳輸平衡特征度。（a1、b1、c1）北半球；（a2、b2、c2）熱帶地區(qū)；（a3、b3、c3）南半球Fig. 1 Ocean information source/sink of interaction between the tropical Indian Ocean and atmosphere ( Δ T = 0 .094,δ T= 0 .007): (a1–a3)Characteristics degree of SST information sink; (b1–b3)characteristics degree of SST information source; (c1–c3)characteristics degree of SST information transfer equilibrium. (a1, b1, c1)Northern Hemisphere; (a2, b2, c2)tropics; (a3, b3, c3)Southern Hemisphere

圖1為熱帶印度洋與大氣相互作用的海洋信息源匯分布。信息匯特征度（圖1a）與傳輸平衡特征度（圖1c）在熱帶印度洋幾乎沒有分布，信息源特征度（圖1b）主要分布在（10°S～10°N，60°E～90°E）的區(qū)域內(nèi)，且與南半球（圖 1b3）大氣對(duì)應(yīng)的海洋信息源特征度分布略強(qiáng)于北半球（圖 1b1）和熱帶地區(qū)（圖 1b2），但三者信息源特征度的分布型類似，表明熱帶印度洋的影響具有全域性。圖2為熱帶印度洋與大氣相互作用的大氣信息源匯分布。除在熱帶印度洋上空有較弱的傳輸平衡特征度分布（圖2c）外，大氣沒有表現(xiàn)出信息源特征（圖2b）和傳輸平衡特征。信息匯特征度（圖2a）主要在中緯度地區(qū)呈現(xiàn)顯著的帶狀分布，南北半球均是以上特征，但是熱帶中東太平洋上空同樣也有大值區(qū)分布。表明雖然海氣相互作用在熱帶地區(qū)最強(qiáng)烈，但是通過(guò)大氣遙相關(guān)等作用，熱帶印度洋與中緯度大氣間可能存在一條通道，熱帶印度洋的信息能夠通過(guò)這條通道傳輸至中緯度地區(qū)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)熱帶印度洋對(duì)中緯度大氣環(huán)流的影響。

圖2 熱帶印度洋與大氣相互作用的大氣信息源/匯分布（ Δ T = 0 .094,δ T= 0 .007）：（a）位勢(shì)高度場(chǎng)（GH）信息匯特征度；（b）GH信息源特征度；（c）GH傳輸平衡特征度Fig. 2 Atmosphere information source/sink of interaction between the tropical Indian Ocean and atmosphere ( Δ T = 0 .094,δ T= 0 .007): (a)Characteristics degree of geopotential height (GH)information sink; (b)characteristics degree of GH information source; (c)characteristics degree of GH information transfer equilibrium

熱帶印度洋接收（圖 3a）的信息和輸出（圖3b）的信息對(duì)比表明：熱帶印度洋從大氣接收的信息遠(yuǎn)小于輸出到大氣的信息，越接近赤道這種特征越顯著。大氣接收（圖4a）的信息和輸出（圖4b）的信息對(duì)比表明：熱帶地區(qū)，大氣從海洋接收的信息略大于向海洋輸出的信息，但這種差異并不顯著；熱帶外，大氣從海洋接收的信息大于輸出到海洋的信息，這種差異在 30°S～60°S（30°N～60°N）最顯著。以上信息收支的對(duì)比分析說(shuō)明海洋的信息源分布與大氣的信息匯分布是合理的。

基于以上分析，下面的討論將只關(guān)注海洋信息源和大氣信息匯。但需要強(qiáng)調(diào)的是，文中所述的信息源與信息匯本質(zhì)是凈信息源與凈信息匯，強(qiáng)調(diào)的是海洋對(duì)大氣的凈作用。

4 不同季節(jié)熱帶印度洋和大氣相互作用中的信息傳遞

熱帶印度洋SST具有顯著的季節(jié)變化（周天軍等，2001）。因此，針對(duì)冬季和夏季，分析不同季節(jié)下熱帶印度洋與大氣相互作用中的信息傳遞。

圖5為不同季節(jié)下熱帶印度洋與大氣相互作用的海洋信息源分布。對(duì)于北半球而言，冬季（圖5a1）熱帶印度洋信息源的強(qiáng)度比夏季（圖5b1）要強(qiáng)；南半球有類似的特征，夏季（圖 5b3）熱帶印度洋信息源的強(qiáng)度比冬季（圖 5a3）要強(qiáng)（北半球冬季對(duì)應(yīng)南半球夏季，北半球夏季對(duì)應(yīng)南半球冬季）。但對(duì)于熱帶地區(qū)而言，冬季（圖5a2）熱帶印度洋信息源的強(qiáng)度要強(qiáng)于夏季（圖5b2）。圖6為不同季節(jié)下大氣信息匯分布。與海洋信息源類似，大氣信息匯同樣存在季節(jié)依賴：冬季（圖 6a），大氣信息匯主要分布在北半球，夏季（圖 6b），大氣信息匯主要分布在南半球；對(duì)于熱帶地區(qū)，冬季時(shí)大氣信息匯在熱帶中東太平洋上空，夏季時(shí)大氣信息匯在南美大陸北端上空。

圖3 熱帶印度洋（a1–a3）接收和（b1-b3）輸出的信息。（a1、b1）北半球；（a2、b2）熱帶地區(qū)；（a3、b3）南半球Fig. 3 Information (a1–a3)received and (b1–b3)exported by the tropical Indian Ocean. (a1, b1)Northern Hemisphere; (a2, b2)tropics; (a3, b3)Southern Hemisphere

圖4 大氣（a）接收和（b）輸出的信息Fig. 4 Information (a)received and (b)exported by atmosphere

不同季節(jié)下海洋接收和輸出的信息（圖7）對(duì)比分析表明，冬季時(shí)，熱帶印度洋以向北半球輸送信息為主（圖7c1），從北半球接收的信息亦較強(qiáng)（圖7a1）；夏季時(shí)，熱帶印度洋以向南半球輸送信息為主（圖7d3），從南半球接收的信息亦較強(qiáng)（圖7b3）。不同季節(jié)下大氣接收和輸出的信息（圖 8）對(duì)比分析同樣得出類似結(jié)論：冬季時(shí)，北半球比南半球從熱帶印度洋接收更多的信息（圖 8a），輸送至熱帶印度洋的信息也較南半球多（圖 8c）；夏季時(shí)，則以南半球?yàn)橹?。但需要指出的是，熱帶印度洋雖然以向冬季北半球（夏季南半球）輸出的信息為主，從其接收的信息也較多，但是與夏季北半球（冬季南半球）同樣有信息交換，但是強(qiáng)度較弱。

圖5 不同季節(jié)下熱帶印度洋與大氣相互作用的海洋信息源分布( Δ T = 0 .2,δ T= 0 .007)：（a1–a3）冬季；（b1–b3）夏季。（a1、b1）北半球；（a2、b2）熱帶地區(qū); （a3、b3）南半球Fig. 5 Ocean information source of interaction between the tropical Indian Ocean and atmosphere ( Δ T = 0 .2,δ T= 0 .007): (a1–a3)Winter; (b1–b3)summer.(a1, b1)Northern Hemisphere; (a2, b2)tropics; (a3, b3)Southern Hemisphere

圖6 不同季節(jié)下熱帶印度洋與大氣相互作用的大氣信息匯分布（ Δ T = 0 .2,δ T= 0 .007）：（a）北半球冬季；（b）北半球夏季Fig. 6 Atmosphere information sink of interaction between the tropical Indian Ocean and atmosphere ( Δ T = 0 .2,δ T= 0 .007): (a)Winter; (b)summer

圖7 不同季節(jié)下熱帶印度洋（a1–a3，b1–b3）接收和（c1–c3，d1–d3）輸出的信息：（a1–a3，c1–c3）冬季；（b1–b3，d1–d3）夏季。（a1、b1、c1、d1）北半球；（a2、b2、c2、d2）熱帶地區(qū)；（a3、b3、c3、d3）南半球Fig. 7 Information (a1–a3, b1–b3)received and (c1–c3, d1–d3)exported by the tropical Indian Ocean in different seasons: (a1–a3, c1–c3)Winter; (b1–b3,d1–d3)summer. (a1, b1, c1, d1)Northern Hemisphere; (a2, b2, c2, d2)tropics; (a3, b3, c3, d3)Southern Hemisphere

圖8 不同季節(jié)下大氣（a、b）接收和（c、d）輸出的信息：（a、c）冬季；（b、d）夏季Fig. 8 Information (a, b)received and (c, d)exported by atmosphere in different seasons: (a, c)Winter; (b, d)summer

基于以上分析可以得出以下結(jié)論：熱帶印度洋主要向處在冬半年的半球（南半球或北半球）輸送信息，即熱帶印度洋對(duì)處在冬半年的半球的影響更強(qiáng)。馮愛霞等（2011）研究指出冬季大氣環(huán)流自身不確定性強(qiáng)于夏季，然而冬季大氣環(huán)流的持續(xù)性強(qiáng)于夏季（王啟光等，2009），李建平和高麗（2006）關(guān)于擾動(dòng)位能的研究指出：冬季大氣總動(dòng)能強(qiáng)于夏季，且非絕熱加熱導(dǎo)致的熱帶SST異常能通過(guò)擾動(dòng)位能的變化影響處在冬半年的半球的動(dòng)能和質(zhì)量分布。因此，本節(jié)得到的結(jié)論是合理可信的。對(duì)于處在冬半年的半球而言，此時(shí)太陽(yáng)直射點(diǎn)位于處在夏半年的半球，即此時(shí)接收的太陽(yáng)輻射量最少，但此時(shí)大氣內(nèi)部變率最強(qiáng)（圖略），需要從海洋吸收更多的能量來(lái)維持大氣環(huán)流，而熱帶海洋儲(chǔ)存相對(duì)更多的能量，因此熱帶海洋對(duì)處在冬半年的半球的影響更強(qiáng)。

5 不同年代熱帶印度洋和大氣相互作用中的信息傳遞

20世紀(jì) 70年代末期發(fā)生一次氣候突變（Trenberth and Hurrell，1994）。選取突變年份為1979年，分析突變年代前后兩個(gè)時(shí)段（1948～1979年和 1980～2011年）的熱帶印度洋和大氣相互作用中信息傳遞的差異。

圖9 不同年代際下夏季熱帶印度洋與大氣相互作用的海洋信息源分布( Δ T = 0 .2,δ T= 0 .007)：（a1–a3）1948～1979 年；（b1–b3）1980～2011 年。（a1、b1）北半球；（a2、b2）熱帶地區(qū)；（a3、b3）南半球Fig. 9 Ocean information source of interaction between the tropical Indian Ocean and atmosphere in summer ( Δ T = 0 .2,δ T= 0 .007): (a1–a3)1948–1979;(b1–b3)1980–2011. (a1, b1)Northern Hemisphere; (a2, b2)tropics; (a3, b3)Southern Hemisphere

圖9為突變前后夏季熱帶印度洋與大氣相互作用的海洋信息源分布，其分布型均與圖 5b一致，但區(qū)別也很明顯：海洋信息源分裂成兩個(gè)高值中心，一個(gè)位于西南熱帶印度洋，另一個(gè)位于熱帶印度洋中部。圖10為突變前后夏季大氣信息匯分布，其分布型均與圖 6b一致。雖然此時(shí)熱帶印度洋并不主要影響北半球，但是海洋信息源與大氣信息匯在突變后均有所減弱：位于西南熱帶印度洋的海洋信息源強(qiáng)度減弱，而位于熱帶印度洋中部的海洋信息源幾乎消失（圖9b1）；挪威海上空的大氣信息匯強(qiáng)度和范圍均減弱，位于北極的大氣信息匯范圍收縮，高值中心從弗蘭格爾島北部上空移動(dòng)到波弗特海上空（圖10b）。另外，突變前從熱帶印度洋東北部連接西太平洋暖池并且向東北方向延伸直至極區(qū)的大氣信息匯帶狀分布，突變后在我國(guó)華北—東北地區(qū)上空發(fā)生明顯斷裂（圖10b）。近幾十年來(lái)，熱帶印度洋增溫趨勢(shì)顯著（楊明珠等，2007），導(dǎo)致西北太平洋副熱帶高壓偏南偏強(qiáng)（Zhou et al.，2009），相關(guān)分析同樣支持以上結(jié)論（圖略），西太副高的偏南偏強(qiáng)可能割裂了大氣信息匯帶狀分布。南半球是夏季熱帶印度洋的主要影響區(qū)域，海洋信息源和大氣信息匯的強(qiáng)度和范圍在突變后均有不同程度的增強(qiáng)：海洋信息源兩個(gè)高值中心的強(qiáng)度和范圍均顯著增強(qiáng)（圖9b3），大氣信息匯的范圍變化較小，但位于南大西洋上空、南印度洋上空、南太平洋中東部上空的大氣信息匯強(qiáng)度均顯著增強(qiáng)（圖10b）。對(duì)于熱帶地區(qū)，海洋信息源位于西南熱帶印度洋的高值中心增強(qiáng)，位于熱帶印度洋中部的高值中心減弱（圖9b2），而大氣信息匯并沒有明顯變化（圖10b）。夏季熱帶印度洋信息源以及相應(yīng)大氣信息匯在突變前后的變化表明，夏季印度洋對(duì)南半球大氣的影響增強(qiáng)，對(duì)北半球大氣的影響減弱，而對(duì)熱帶地區(qū)大氣的影響幾乎沒有變化。

圖10 不同年代際下夏季熱帶印度洋與大氣相互作用的大氣信息匯分布( Δ T = 0 .094,δ T= 0 .007):（a）1948～1979 年；（b）1980～2011 年Fig. 10 Atmosphere information sink of interaction between the tropical Indian Ocean and atmosphere in summer( Δ T = 0 .094,δ T= 0 .007): (a)1948–1979;(b)1980–2011

圖11突變前后冬季熱帶印度洋與大氣相互作用的海洋信息源分布，其分布型均與圖 5a類似，區(qū)別也同樣顯著：突變前海洋信息源為單極分布（圖11a），突變后海洋信息源分裂為雙極，均位于熱帶印度洋中部，一個(gè)位于赤道以北，強(qiáng)度較強(qiáng)，另一個(gè)位于赤道以南，強(qiáng)度較弱（圖 11b）。圖 12為突變前后冬季大氣信息匯分布，其分布型均與圖6a類似。冬季熱帶印度洋主要影響北半球，海洋信息源與大氣信息匯在突變后均有所減弱：位于赤道以北的海洋信息源范圍減小和強(qiáng)度減弱比較顯著，而赤道以南的海洋信息源變化并不明顯（圖11b1）；位于歐亞大陸西部上空的大氣信息匯增強(qiáng)，而位于北太平洋中東部上空和北美大陸上空的大氣信息匯減弱，位于北大西洋上空的大氣信息匯變化不大（圖12b）。不同于夏季，冬季熱帶印度洋對(duì)南半球和熱帶地區(qū)的影響變化不大。

以上分析表明：全球變暖背景下，大氣對(duì)熱帶印度洋的響應(yīng)存在南北不一致性（Li et al.，2010）：北半球的響應(yīng)在減弱，南半球的響應(yīng)在增強(qiáng)。

6 結(jié)果與討論

本文基于SST和GH分析熱帶印度洋與中低緯大氣相互作用過(guò)程中的信息傳遞，給出信息傳遞的區(qū)域分布特征。結(jié)合熱帶印度洋的不同模態(tài)，著重分析熱帶印度洋與大氣信息傳遞特征的季節(jié)差異與年代際變化特征。初步得到以下結(jié)論：

圖11 同圖9，但為冬季Fig. 11 Same as Fig.9, but for winter

圖12 同圖10，但為冬季Fig. 12 Same as Fig.10, but for winter

（1）熱帶印度洋信息源集中分布在（10°S～10°N，60°E～90°E）的區(qū)域內(nèi)；北半球和南半球的大氣信息匯呈現(xiàn)顯著的帶狀分布，北半球?yàn)闅W亞大陸中部—鄂霍茨克?！泵来箨懼胁康纳峡铡贝笪餮笊峡?，南半球?yàn)槟嫌《妊蟀闹薮箨懩厦婧Ｑ蟆厦来箨懩厦婧Ｑ蟮纳峡?，熱帶地區(qū)的大氣信息匯則主要位于熱帶中東太平洋上空。

（2）熱帶印度洋對(duì)處在冬半年的半球具有更強(qiáng)的影響：冬季時(shí)，以北半球大氣為信息匯的熱帶印度洋信息源分布較強(qiáng)，夏季時(shí)，以南半球大氣為信息匯的熱帶印度洋信息源分布較強(qiáng)。即熱帶印度洋對(duì)熱帶外大氣的信息傳輸存在季節(jié)依賴性，但熱帶印度洋對(duì)熱帶地區(qū)大氣信息傳輸?shù)募竟?jié)差異并不顯著。

（3）20世紀(jì)70年代氣候突變發(fā)生以后，大氣對(duì)熱帶印度洋響應(yīng)的變化存在南北不一致性：北半球?qū)釒в《妊蟮捻憫?yīng)主要顯示出減弱的特征，南半球?qū)釒в《妊蟮捻憫?yīng)以增強(qiáng)為主。當(dāng)然這也與大氣對(duì)熱帶印度洋不同模態(tài)響應(yīng)的季節(jié)依賴性有關(guān)。

需要再次強(qiáng)調(diào)的是，本文的信息源特征度、信息匯特征度以及傳輸平衡特征度是通過(guò)比較海洋傳遞給大氣的信息量與大氣傳遞給海洋的信息量的大小定義的，給出的信息源與信息匯分布本質(zhì)上都是凈信息源與凈信息匯，強(qiáng)調(diào)的是熱帶海洋對(duì)中緯度大氣的凈作用。

（

）

陳麗娟, 袁媛, 楊明珠, 等. 2013. 海溫異常對(duì)東亞夏季風(fēng)影響機(jī)理的研究進(jìn)展 [J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 24 (5): 521–532. Chen Lijuan, Yuan Yuan,Yang Mingzhu, et al. 2013. A review of physical mechanisms of the global SSTA impact on EASM [J]. Journal of Applied Meteorological Science (in Chinese), 24 (5): 521–532.

丑紀(jì)范. 2007. 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的創(chuàng)新之路——從初值問(wèn)題到反問(wèn)題 [J].氣象學(xué)報(bào), 65 (5): 673–682. Chou Jifan. 2007. An innovative road to numerical weather prediction—From initial value problem to inverse problem [J]. Acta Meteor. Sinica (in Chinese), 65 (5): 673–682.

馮愛霞, 龔志強(qiáng), 王啟光, 等. 2011. 北半球環(huán)流系統(tǒng)季節(jié)內(nèi)及年際以上振蕩信號(hào)的信息傳輸 [J]. 物理學(xué)報(bào), 60 (5): 059205. Feng Aixia,Gong Zhiqiang, Wang Qiguang, et al. 2011. Information communication of the Northern Hemisphere on intra-seasonal and over inter-annual oscillation signals [J]. Acta Physica Sinica (in Chinese), 60 (5): 059205.

Feng A X, Gong Z Q, Wang Q G, et al. 2012. Air–sea interaction described by bilayer networks [J]. Theor. Appl. Climatol., 109 (3–4): 635–643.

龔建東, 丑紀(jì)范. 1999. 論過(guò)去資料在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)中使用的理論和方法 [J]. 高原氣象, 18 (3): 392–399. Gong Jiandong, Chou Jifan. 1999.The theories and methods of utilizing historical data in numerical weather forecast [J]. Plateau Meteorology (in Chinese), 18 (3): 392–399.

Guan Z Y, Yamagata T. 2003. The unusual summer of 1994 in East Asia:IOD teleconnections [J]. Geophys. Res. Lett., 30 (10): 1544, doi:10.1029/2002GL016831.

Hastenrath S. 2002. Dipoles, temperature gradients, and tropical climate anomalies [J]. Bull. Amer. Meteor. Soc., 83 (5): 735–738.

Hu K M, Huang G, Huang R H. 2011. The impact of tropical Indian Ocean variability on summer surface air temperature in China [J]. J. Climate, 24(20): 5365–5377.

賈小龍, 袁媛, 任福民, 等. 2012. 熱帶大氣季節(jié)內(nèi)振蕩（MJO）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù) [J]. 氣象, 38 (4): 425–431. Jia Xiaolong, Yuan Yuan, Ren Fumin, et al. 2012. The real time MJO monitoring and prediction operation in NCC [J]. Meteorological Monthly (in Chinese), 38 (4):425–431.

Kalnay E, Kanamitsu M, Kistler R, et al. 1996. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project [J]. Bull. Amer. Meteor. Soc., 77 (3): 437–471.

李建平, 丑紀(jì)范. 2003. 非線性大氣動(dòng)力學(xué)的進(jìn)展 [J]. 大氣科學(xué), 27 (4):653–673. Li Jianping, Chou Jifan. 2003. Advances in nonlinear atmospheric dynamics [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 27 (4): 653–673.

李建平, 高麗. 2006. 擾動(dòng)位能理論及其應(yīng)用——擾動(dòng)位能的概念、表達(dá)及其時(shí)空結(jié)構(gòu) [J]. 大氣科學(xué), 30 (5): 834–948. Li Jianping, Gao Li.2006. Theory on perturbation potential energy and its applications—Concept, expression and spatiotemporal structures of perturbation potential energy [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 30 (5): 834–948.

Li S L, Perlwitz J, Hoerling M P, et al. 2010. Opposite annular responses of the Northern and Southern Hemispheres to Indian Ocean warming [J]. J.Climate, 23 (13): 3720–3738.

Michelis P D, Consolini G, Materassi M, et al. 2011. An information theory approach to the storm-substorm relationship [J]. J. Geophys. Res., 116(A8): A08225, doi:10.1029/2011JA016535.

Mohino E, Rodríguez-Fonseca B, Mechoso C R, et al. 2011. Impacts of the tropical Pacific/Indian oceans on the seasonal cycle of the West African monsoon [J]. J. Climate, 24 (15): 3878–3891.

Saji N H, Goswami B N, Vinayachandran P N, et al. 1999. A dipole mode in the tropical Indian Ocean [J]. Nature, 401 (6751): 360–363.

Schreiber T. 2000. Measuring information transfer [J]. Phys. Rev. Lett., 85(2): 461–464.

Sharma S D, Ramesh D S, Bapanayya C, et al. 2012. Sea surface temperatures in cooler climate stages bear more similarity with atmospheric CO2forcing [J]. J. Geophys. Res., 117 (D13): D13110,doi:10.1029/2012JD017725.

Smith T M, Reynolds E W, Peterson T C, et al. 2008. Improvements to NOAA’s historical merged land-ocean surface temperature analysis(1880–2006)[J]. J. Climate, 21 (10): 2283–2296.

Trenberth K E, Hurrell J W. 1994. Decadal atmosphere–ocean variations in the Pacific [J]. Climate Dyn., 9 (6): 303–319.

Verdes P F. 2005. Assessing causality from multivariate time series [J]. Phys.Rev. E, 72 (2): 026222, doi:10.1103/PhysRevE.72.026222.

王啟光, 侯威, 鄭志海, 等. 2009. 東亞區(qū)域大氣長(zhǎng)程相關(guān)性 [J]. 物理學(xué)報(bào), 58 (9): 6640–6650. Wang Qiguang, Hou Wei, Zheng Zhihai, et al.2009. The long range correlation of East Asia’s atmosphere [J]. Acta Physica Sinica (in Chinese), 58 (9): 6640–6650.

Webster P J, Moore A M, Loschnig J P, et al. 1999. Coupled ocean–atmosphere dynamics in the Indian Ocean during 1997–1998 [J].Nature, 401 (6751): 356–360.

溫之平, 梁肇寧, 吳麗姬. 2006. 印度洋海溫異常和南海夏季風(fēng)建立遲早的關(guān)系. Ⅱ機(jī)理分析 [J]. 大氣科學(xué), 30 (6): 1138–1146. Wen Zhiping, Liang Zhaoning, Wu Liji. 2006. The relationship between the Indian Ocean sea surface temperature anomaly and the onset of the South China sea summer monsoon Ⅱ . Analyses of mechanisms [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 30 (6): 1138–1146.

吳國(guó)雄, 孟文. 1998. 赤道印度洋—太平洋地區(qū)海氣系統(tǒng)的齒輪式耦合和ENSO事件.Ⅰ資料分析 [J]. 大氣科學(xué), 22 (4): 470–480. Wu Guoxiong, Meng Wen. 1998. Gearing between the Indo-monsoon circulation and the Pacific-Walker circulation and the ENSO. Part I: Data analyses [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 22(4): 470–480.

Wu R G, Kirtman B P. 2004. Impacts of the Indian Ocean on the Indian Summer Monsoon–ENSO relationship [J]. J. Climate, 17 (15): 3037–3054.

肖子牛, 梁紅麗. 2006. 2004年夏季經(jīng)向型雨帶及其與印度洋偶極模異常海溫的關(guān)系 [J]. 大氣科學(xué), 30 (5): 791–801. Xiao Ziniu, Liang Hongli. 2006. The meridian pattern of summer rainfall in 2004 and its relationship with Indian Ocean dipole [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 30 (5): 791–801.

Xie S P, Annamalai H, Schott F A, et al. 2002. Structure and mechanisms of South Indian Ocean climate variability [J]. J. Climate, 15 (8): 864–878.

Xue Y, Smith M T, Reynolds R W. 2003. Interdecadal changes of 30-yr SST normals during 1871–2000 [J]. J. Climate, 16 (10): 1601–1612.

Yamagata T, Behera S K, Rao A S, et al. 2003. Comments on “Dipoles,Temperature Gradients, and Tropical Climate Anomalies” [J]. Bull. Amer.Meteor. Soc., 84 (10): 1418–1422.

楊明珠, 丁一匯, 李維京, 等. 2007. 印度洋海表溫度主模態(tài)及其與亞洲夏季季風(fēng)的關(guān)系 [J]. 氣象學(xué)報(bào), 65 (4): 527–536. Yang Mingzhu,Ding Yihui, Li Weijing, et al. 2007. Leading mode of Indian Ocean SST and its impacts on Asian summer monsoon [J]. Acta. Meteor. Sinica (in Chinese), 65 (4): 527–536.

Yuan Y, Yang S, Zhang Z Q. 2012. Different evolutions of the Philippine Sea anticyclone between the eastern and central Pacific El Ni?o: Possible effects of Indian Ocean SST [J]. J. Climate, 25 (22): 7867–7883.

Zhan R F, Wang Y Q, Lei X T. 2011. Contributions of ENSO and East Indian Ocean SSTA to the Interannual variability of northwest pacific tropical cyclone frequency [J]. J. Climate, 24 (2): 509–521.

張學(xué)文, 馬力. 1992. 熵氣象學(xué) [M]. 北京: 氣象出版社, 159–162.Zhang Xuewen, Ma Li. 1992. Entropy Meteorology (in Chinese)[M].Beijing: China Meteorological Press, 159–162.

張志森, 龔志強(qiáng), 支蓉. 2013. 利用傳遞熵對(duì)Lorenz系統(tǒng)和Walker環(huán)流信息傳輸方向的分析 [J]. 物理學(xué)報(bào), 62 (12): 129203. Zhang Zhisen,Gong Zhiqiang, Zhi Rong. 2013. Analysis of the direction of information transfer of Lorenz system and Walker circulation with transfer entropy [J].Acta Physica Sinica (in Chinese), 62 (12): 129203.

張志森, 龔志強(qiáng), 封國(guó)林, 等. 2014. 熱帶海洋與中低緯大氣相互作用的信息傳輸特征分析 [J]. 物理學(xué)報(bào), 63 (2): 029202. Zhang Zhisen,Gong Zhiqiang, Feng Guolin, et al. 2014. Characteristics of information transfer of interaction between mid and low-latitudes atmosphere and the tropical ocean [J]. Acta Physica Sinica (in Chinese), 63 (2): 029202.

Zhao C B, Li T, Zhou T J. 2013. Precursor signals and processes associated with MJO initiation over the tropical Indian Ocean [J]. J. Climate, 26 (1):291–307.

周天軍, 宇如聰, 李薇, 等. 2001. 20世紀(jì)印度洋氣候變率特征 [J]. 氣象學(xué)報(bào), 59 (3): 257–270. Zhou Tianjun, Yu Rucong, Li Wei, et al. 2001.On the variability of the Indian Ocean during the 20th century [J]. Acta Meteor. Sinica (in Chinese), 59 (3): 257–270.

Zhou T J, Yu R C, Zhang J, et al. 2009. Why the western Pacific subtropical high has extended westward since the late 1970s [J]. J. Climate, 22 (8):2199–2215.