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//日食、太阳黑子与地球自转对Ei Nino(La Nina)影响与预测

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摘要

EiNino(LaNina)对全球气候变化产生显著影响并造成严重自然灾害,其形成与发生受多因素复杂影响.对其影响因素与事件发生预测的研究,有助于对其成因机制加深理解,减弱其造成的灾害影响.本文运用经验模态分解法(EMD)与动力力学预测模型等数学方法,对近60年地球自转、日食、太阳黑子等因素与EiNino(LaNina)事件相关性进行多尺度分析,探讨日食对EiNino(LaNina)热动力诱因,构建日食、太阳黑子、地球自转与EiNino(LaNina)事件间相关系数与预测定理(E1-E2),并对未来10年EiNino(LaNina)事件进行预测.研究结果表明:日食、太阳黑子、地球自转等现象与EiNino、LaNina事件具有密切相关性,是其发生重要影响因素.日食发生对EiNino(LaNina)事件具有热动力诱因,太阳黑子峰值年与EiNino事件发生有较好关联性,地球自转速率增加,诱发或增强LaNina事件,地球自转速率降低时,诱发或增强EiNino事件.通过构建日食、太阳黑子、地球自转与EiNino(LaNina)事件间相关系数与预测定理(E1-E2)进行EiNino(LaNina)事件的资料验证与预测,准确率达86.05%,得到预测结论:2016、2018、2019、2020、2023年发生EiNino事件,2017、2021、2024年发生LaNina事件.

在EiNino事件较强年1957、1958、1972、1981、1982、1993、1997年,期间地球自转速度年际变化由快转慢,且自转速度较低,而太阳黑子活动则处于高峰值年.LaNina较强年分别为1954、1955、1956、1974、1975、1988、1999、2000、2007年,期间地球自转速度年际变化由慢转快且自转速度较快.太阳活动增强,太阳黑子数量增多,引起赤道海区水温增加;地球自转速度减慢,造成赤道带大气和海水获得向东惯性力,促进西太平洋暖水向东流动,东太平洋冷水上翻受阻,因暖水堆积而发生海水增温、海面抬升而诱发EiNino.当太阳黑子数量较少时,其对地球影响减弱,与EiNino(LaNina)发生的相关性不明显.研究还表明,太阳黑子数量达峰值后约两年后,地球自转速度有加快趋势;太阳黑子数量达谷值年后约2年,地球自转速度呈降低趋势.表明太阳活动与自转速度变化之间有一定的相关性,与罗时芳等(1974)、顾震年(1991)的计算与研究结论基本一致.

0引言

EiNino(LaNina)事件是全球气候变化研究的热点问题之一,Bierknes(1969)首先提出EiNino、LaNina现象是赤道附近的海气系统相互作用,与发生在热带大气中南方涛动(Southernocsmatoin)现象有着内在联系,它们共同称为ENSO.许多学者针对它的成因机制、影响因素及预报方法进行研究.如,Wyrtki(1975)提出信风张驰理论,Philander等(1984)、Hirst(1986)提出不稳定海洋波动理论,Suarez和Schopf(1988)和Neelin(1991)提出延迟振子理论,刘式适等(2001)讨论了地球自转速率变化对海气耦合系统的影响,薛峰等研究了外热带大气扰动对ENSO的影响.韩延本等(2000)认为地球自转变慢时,EiNino事件较多,当地球自转加快,LaNina事件发生较多.赵佩章等(2001a)、孙熔(2011)认为太阳黑子发生峰年与厄尔尼诺事件具有密切相关性.赵佩章等(1998)、杨学祥(2008)提出日食发生对EiNino(LaNina)事件具有重要影响,杨冬红和杨学祥(2008)对日食与EiNino、LaNina之间的成因关系进行分析,项月琴和李建京(1989)从日食对太阳辐射能量影响分析了它与EiNino、LaNina的关系,林振山等(1998)提出了日食厄尔尼诺相关预报系数.Ludescher等(2013,2014)基于高质量空气温度数据,对近60年200多个测量点数据进行分析,对太平洋远距站点之间的气候变暖进行研究,提出半年期厄尔尼诺事件预测方法.Cobb等(2013)在science杂志发表文章,他们通过对ENSO活动中心地北莱恩群岛的珊瑚礁化石进行分析,重构了过去7000年ENSO事件发生过程.他们研究结果表明无论是自然或人类造成ENSO被迫改变,都可能非常困难从其环境内部变异性中区分出来,因此厄尔尼诺—南方涛动在整个全新世具高度可变化性.

上述研究虽然各自都能部分地解释EiNino(LaNina)的发生和演变特征,但其发生确切原因仍未真正清楚,其发生预报仍然是一个重要而困难的科学问题.地球表面大气活动规律与变化受太阳活动变化、太阳能量到达地球过程显著影响.EiNino(LaNina)事件过程与地球表面能量来源变化过程具有非常密切的联系.因而,太阳活动、地球自转速率变化及日食与EiNino(LaNina)发生都具有非常直接联系.通过对这些要素发生规律、特征与EiNino(LaNina)事件的发生时间、位相等方面进行分析研究,如果它们具有较好一致性,说明其产生机理与这些要素具有密切的联系,并依据它们相互联系与特点,提出与EiNino(LaNina)事件的相关系数与预报定理.

资料与研究方法1.1数据与资料地球自转速率变化以国际地球自转服务局(IERS,网页链接 )提供的地球日转时间(LOD)数据来表征地球自转速度的快慢,LOD数据表示地球日长时间实际值与24小时差值.当LOD值增大时,表明地球自转速度减慢,反之亦然.国际地球自转服务局(IERS)提供了从19622014年共52年的每月平均日长变化,以及更长时间年平均地球自转日长变化数据.

日食数据来源于美国国家航空航天局,包括日食发生纬度、观测时间与范围、类型等详细信息.(网页链接

nasa.gov/SEcat5/SEcatalog.html#cattab).EiNino、LaNina数据来源于ENSO监测小组(1998)及其他学者(王绍武和龚道溢,1999;张秀伟和赵景波,2014)的统计资料,划分依据是选取赤道东太平洋范围(0°10°S、180°90°W)内的海表温度(SST)资料,以该海域月平均海温距平是否≥0.5℃(≤0.5℃)作为指标.一次事件长度至少为半年,其中允许有1个月中断.其强度由事件持续时间长度、最大!SST(最小!SST),以及!SST≥1.0(!SST≤-1.0)的月数三项综合评价.太阳黑子数据来源于比利时太阳影响数据分析中心(WDCSILSO,RoyalObservatoryofBelgium,Brussels),从其获得1945年至2014年每日太阳黑子数量.

王钟睿等(2002)、冯松和汤懋苍(1997)建立平均温度与太阳黑子峰年值周期长度之间的简单数学模型,拟合近2000a来的温度变化,结果表明太阳活动是影响10a以上尺度气温变化的基本因素,故对1945a2014a太阳黑子数量变化与EiNino(LaNina)事件的多尺度相关性进行分析.

采用EMD方法对1945a2014a逐月太阳黑子数据进行逐级分解,得到6个IMF分量和趋势分量(图1).表1是不同尺度IMF分量所表征不同时间尺度波动的平均周期及方差贡献率.分析6个IMF分量可知,IMF1表示准3月尺度极短周期振荡;IMF2表示准半年尺度极短周期振荡;IMF3表示准1.5年短周期振荡;IMF4表示准6年短周期振荡;IMF5表示准11年周期波动振荡;IMF6表示准22年周期波动振荡.IMF5分解量方差贡献率达78.0384%,其太阳黑子活动准11年的波动振荡周期,与公认太阳活动周期吻合,也表明该EMD分解较为合理.从趋势量分析看,从1945年至今,太阳黑子数量逐年呈减少趋势,表明太阳黑子活动对地球厄尔尼诺现象影响呈减弱趋势.

结论1:每次日食对大气环流的平均作用时间为20天左右,每年2~6次的日食将对大气环流产生长期而巨大的影响.

结论2:日食区气柱对外作正功是日食诱发EiNino、LaNina的热动力因素.由于日食区内平均气温要比外界的低.

日食区下垫面将向日食区气柱输送更多的感热和潜热,从而使日食区内气柱对外作正功诱发EiNino、LaNina现象.

结论3:中纬以上连续3~6次同位相减弱赤道东风的代数叠加是日食诱发EiNino(LaNina)现象重要因素.由于每次高纬或极区的日食都将使极地下沉气流减弱,从而使赤道东风减弱.而1a~2a内在中纬以上地区连续发生3~6次日食,将使赤道东风减弱逐次得到加强,从而诱发EiNino(LaNina)现象4.1日食、太阳黑子及地球自转与EiNino(LaNina)的相关系数EiNino、LaNina是受多种因素影响复杂现象,日食主要有3个周期均不是定数,它们均不具有周期性.因此提出以下假设:假设1,连续若干次的日食是诱发EiNino(LaNina)现象的主要因素之一.

通过分析从1950年以来所有EiNino(LaNina)年和日食资料,分析发现日食和厄尔尼诺现象之间存在着以下关系:482016,31(1)贺祥,等:日食、太阳黑子与地球自转对EiNino(LaNina)影响与预测(网页链接)A:在极区(南极或北极)连续发生3次或3次以上日食,则当年或次年(发生开始时间)必发生EiNino现象.

B:凡一年内在赤道连续发生3次或3次以上日食,则当年或次年(发生开始时间)必发生LaNina现象.

假设2,一年内连续发生多次日食,且当年内同时还处于太阳黑子高峰值年,地球自转速率处于峰值区或谷值区,则它们均是EiNino(LaNina)发生的重要影响因素.

通过统计分析1950年以来所有EiNino(LaNina)年和地球自转日长变化数据、太阳黑子活动高峰值年数据(认为从大于距平值-20%以上的太阳黑子数均对EiNino发生有诱发与促进作用,太阳黑子数越多对EiNino增强作用越显著,太阳黑子活动对LaNina没有明显影响),当爆发太阳黑子活动及地球自转变化处于峰值区或谷值区时,它们与EiNino(LaNina)事件有以下关系:C:若地球自转日长大于距平值,其诱发EiNino发生(或抑制LaNina),且日长值越大,诱发(或抵抑制)作用越显著;若地球自转日长低于距平值,其诱发LaNina发生(或抑制EiNino),且日长值越小,诱发(或抵制)作用越显著.

D:若太阳黑子数量大于距平值-20%,其对EiNino发生起诱发增强作用,太阳黑子数越多,其诱发增强作用越显著;若太阳黑子数量小于距平值的-20%,其对EiNino(LaNina)的发生没有明显影响.

日食、太阳黑子、地球自转对大气系统影响具有能量传播与转换运动过程,具有较一定驰豫过程,且多数EiNino(LaNina)事件是跨年发生,故对大气层影响具有两年振荡期(顾震年,1998).因此,把当年日食、太阳黑子、地球自转—厄尔尼诺(拉尼娜)系数(E1)对当年与次年EiNino(LaNina)事件预测,而2年累加系数(E2)则对其次年及后年发生进行预测,提出预测EiNino(LaNina)年的R1-R2预测定理:(1)E1≥9(当年或次年发生EiNino).

(2)E2≥11(次年或后年发生EiNino).

(3)E1<1(当年或次年发生LaNina).

(4)E2≤-1(次年或后年发生LaNina).

5结论5.1EiNina主要发生在太阳黑子数量达高峰值年后,LaNina发生在高峰值年前;太阳黑子峰年与EiNina发生有较好关联性;地球自转速率增加,诱发或增强LaNina,抑制EiNina现象;地球自转速率降低时,诱发或增强EiNina现象,抑制LaNina现象.分析了日食与EiNina(LaNina)事件间热动力诱因关系.

5.2构建日食、太阳黑子、地球自转与EiNina(LaNina)之间相关系数,通过E1-E2预测定理对过去60多年EiNina(LaNina)事件进行预测验证.其结果准确较高,充分说明日食、太阳黑子、地球自转—EiNina(LaNina)系数及E1-E2预测定理具有一定合理性.

5.3运用动力学模型,预测2015-2025年太阳黑子数量与地球自转日长变化,并依据E1-E2定理对未来10年的EiNina(LaNina)事件进行预测,结果是EiNina发生年为2016、2018、2019、2020、2023年,LaNina发生年为2017、2021、2024年.