2023, Vol. 54
中国海洋湖沼学会主办。
文章信息
- 刘凯, 冯俊乔, 鲁云龙, 段华. 2023.
- LIU Kai, FENG Jun-Qiao, LU Yun-Long, DUAN Hua. 2023.
- 南印度洋副热带偶极子的年代际转变特征
- INTERDECADAL TRANSITION CHARACTERISTICS OF THE SUBTROPICAL INDIAN OCEAN DIPOLE
- 海洋与湖沼, 54(4): 974-986
- Oceanologia et Limnologia Sinica, 54(4): 974-986.
- http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20221200325
文章历史
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收稿日期：2022-12-12
收修改稿日期：2023-03-09
2. 中国科学院海洋环流与波动重点实验室 山东青岛 266071
2. Key Laboratory of Ocean Circulation and Waves, Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China
印度洋是亚洲夏季风的发源地, 资料统计和数值模式研究都显示印度洋上的气候变化会对周边国家甚至偏远地区的农业、渔业和公共卫生产生重大影响(Rai et al, 2008; Cao et al, 2014; Zhang et al, 2017, 2019; Gong et al, 2019)。南印度洋(South Indian Ocean, SIO)海表面温度异常(sea surface temperature anomalies, SSTA)在向非洲南部输送水汽方面起着关键作用(Behera et al, 2001; Chiodi et al, 2007; Malherbe et al, 2014; Jury, 2015), 能促进印度季风的发展(Shahi et al, 2018), 调节非洲降水对厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)信号的响应, 造成洪水和干旱等极端事件(Reason, 2001; Xue et al, 2004; Reason et al, 2005; Manatsa et al, 2008)。SIO海表面温度(sea surface temperature, SST)变率能影响局地大气环流, 通过调制海洋大陆异常对流加热和水汽输送, 对中国夏季降雨分布产生较大影响(Cao et al, 2014; Jin et al, 2017)。Zhang等(2019)在研究印度洋上层海洋变化时提出, SIO气候变率能导致该区域海平面显著变化, 另外, 南非疟疾发病率也与南印度洋SST的年际变化显著相关(Behera et al, 2018)。因此了解南印度洋SST的年际及年代际气候变率, 不仅对印度洋盆地, 还对非洲南部以及东亚等地区的气候预测和卫生安全具有重大意义。
Saji等(1999)发现热带印度洋(Tropical Indian Ocean, TIO)中一种重要的海气耦合模态——印度洋偶极子(Indian Ocean dipole, IOD), 是TIO纬向范围的SSTA现象, 表现为SST在苏门答腊岛和TIO西部之间的反相变化。此后, SIO大气环流气候变率备受关注。Behera等(2001)在研究非洲南部降雨时发现了印度洋另一种主要的年际气候模态即南印度洋副热带偶极子(Subtropical Indian Ocean Dipole, SIOD)现象。与IOD类似, SIOD具有明显的季节锁相特征, 在北半球秋季发展, 初春成熟, 初夏衰退, 其显著特征是SST在马达加斯加东南部和澳大利亚西部地区之间的跷跷板结构, 正相位表现为SIO西南部SST正异常而东北部SST负异常, 负相位则相反(Xie et al, 2002; Feng et al, 2012)。利用观测和再分析数据, 研究认为南印度洋SSTA是印度洋局地海气耦合作用形成的, 主要是由马斯克林高压(Mascarene high, MH)南移导致的潜热通量变化引起(Suzuki et al, 2004; Hermes et al, 2005)。MH受南半球中高纬度大气环流的调制, 与南半球中高纬度之间出现的大气环流跷跷板现象——南半球环状模显著相关(Fauchereau et al, 2003; Terray, 2011; Morioka et al, 2013; Malherbe et al, 2014), 南半球环状模也被称作南极涛动(Antarctic Oscillation, AAO, Kidson, 1988)。此外, 南极绕极波(White et al, 1996)的变化对副热带高压有一定的影响(Morioka et al, 2013)。Morioka等(2015a)认为与SIOD有关的经向SST梯度能够导致对流层的风暴轨道向极地异常移动, 进一步影响MH的变化。Chiodi等(2007)利用观测和同化数据表明, 引起SSTA的潜热通量的变化受与水汽异常经向平流相关的近地表湿度的影响。另外, Morioka等(2010)考虑了混合层深度的年际变率, 并利用海洋环流模式提出, 由于西南极上的混合层深度较浅, 短波辐射对混合层的加热增强, 使得短波辐射在SST的异常变化中相对潜热通量更为重要。除上述海气相互作用外, 热带太平洋的海气变率通过大气遥相关也能够触发SIOD (Morioka et al, 2013; Yan et al, 2013)。
年代际气候变化与农业、渔业和水资源管理等息息相关, 但关于此类的研究主要集中在北半球, 例如太平洋年代际振荡(Power et al, 1999)和大西洋多年代际振荡(Kerr, 2000), 很少有研究关注南半球气候的低频变化, 特别是南印度洋。研究发现, SIOD不仅有年际变率, 还存在显著的年代际变率。Yan等(2013)提出SIOD在1979/1980年之后振幅减弱; Yamagami等(2015)也曾指出SIOD在2000~2010年期间振幅和周期都在减小; 此外, Zhang等(2022)在研究SIO年际气候变率时发现SIOD在1950年以后在逐渐变弱。而发生在澳大利亚西海岸附近的SST异常变暖的气候模态宁格罗尼诺(Ningaloo Niño)在持续增强(Feng et al, 2013; Zinke et al, 2014; Zhang et al, 2022), 表明SIO年际气候变率的中心整体在向东移动。Morioka等(2015b)在研究南非气候潜在来源时发现, SSTA可以沿南极绕极流从大西洋东传到南印度洋, 但是1999年以后这种东传的SSTA相对减弱(Morioka et al, 2015b)。Li等(2019)曾提出, 东南印度洋(Southeast Indian Ocean, SEIO)的SST存在明显的年代际变率, 主要归因于海表面热通量的变化, 通过印尼贯穿流的太平洋风场也对SST的变化起到促进作用但相对海表面热通量作用较小。尽管已有部分研究讨论了SIOD的年代际变率, 但这些研究大多只关注SIO年代际气候变率减弱和年际气候变率东移的特征, 对于SIOD年代际转变的特征和机制尚不清楚, 很少有研究对这一问题进行深入探讨, 且21世纪初期SIOD强度的年代际转变也未曾有人提出。为此, 本文在前人的研究基础上, 研究了1958~2020年期间SIOD的年际变量的变化特征, 进一步利用AAO、ENSO与SIOD的相关关系, 并结合混合层热收支分析, 探讨了SIOD年代际变化的特征及其物理机制。
1 数据与方法 1.1 数据本文所使用的全球月平均SST数据来自英国气象局Hadley中心的数据集(HadISST), 水平分辨率为1°×1°。使用的大气场资料来自美国国家环境预报中心的大气再分析数据集Ⅰ (NCEP-NCAR Reanalysis 1, Kalnay et al, 1996), 包括水平分辨率为2.5°×2.5°的全球10 m月平均风场、海表面气压(sea level pressure, SLP)和热通量数据。在本文中, 以上数据的分析期间均为1958~2020年。海洋再分析数据来自欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)海洋再分析系统4 (Ocean Reanalysis System 4, ORAS4, Balmaseda et al, 2013)的数据, 包括月平均温度和流速数据, 该数据垂直方向5~5350 m分为42层, 水平分辨率为1°×1°, 由于ORAS4数据的时间限制, 次表层数据的分析时间为1958~2016年。
1.2 方法对于每个海洋或大气变量, 首先进行了去趋势处理, 各变量减去其季节循环以获得异常值, 然后应用3~120个月的带通滤波得到相应的年际变率。采用经验正交函数分解(empirical orthogonal function, EOF)、相关分析、滑动方差、小波分析、回归分析与合成分析等统计方法, 对上述统计结果检验采用了Student’s t-test方法, 并对EOF结果进行了蒙特卡罗检验(Overland et al, 1982), 其中有效自由度按照Bretherton等(1999)定义计算得到。此外为了说明影响SST发展的主要过程, 本文应用了混合层热收支分析方程:
(1)记为
(2)其中, T表示海洋温度, u, v, w表示三维海洋速度场的分量, ()表示气候平均值, ()'表示相对平均的异常值; Qnet是混合层中吸收的净向下短波辐射(Qsw)、净向下表面长波辐射(Qlw)以及表面潜热通量和感热通量的总和(正热通量表示海洋得热); R表示除热通量和温度平流之外的模型误差或过程的残差项; ρ= 1 015 kg/m3表示海水密度; Cp=4 000 J/(kg·K)是海水的比热; H是随时间和空间变化的混合层深度, 定义为比海洋表面低0.5 ℃的深度(Xu et al, 2020)。
2 SIOD的基本特征 2.1 空间模态为了获得SIOD的时空分布, 对南印度洋(30°~ 120°E, 50°~16°S) SSTA进行了EOF分析, 第一、二模态的解释方差分别为24.9%和21.5%, 通过了95%的蒙特卡罗检验, 相应的时间序列分别标记为PC1和PC2。如图 1a所示, 第一模态显示SSTA的偶极子结构, 海温正异常中心位于马达加斯加群岛东南部(45°~80°E, 48°~30°S), 负异常中心位于澳大利亚西部(88°~106°E, 34°~18°S) (图 1a矩形区域), 定义该结构为SIOD的正位相; 第二模态呈现出海盆一致增暖现象。根据前人的研究(Behera et al, 2001), 在本文中, 计算南印度洋副热带偶极子指数(Subtropical Indian Ocean Dipole Index, SIODI)为SST变化最显著的两个海区区域平均的SSTA之差(图 1a矩形区域)。该指数与EOF第一模态的主成分时间序列相关性达到0.89, 远超过99%的置信度检验。图 1c显示出SIOD的时间特征具有明显的年际变率, 其振幅存在减弱趋势, 这与Yamagami等(2015)的研究一致。为了更清楚地了解SIOD主要周期的可能变化, 结合局部小波谱分析和小波全谱(图 2a、2b)发现, 2000年以前, SIOD的年际主周期为2~4 a和4~6 a, 近20 a左右(2000~2020年)年际主周期缩短为1.5~2.0 a, 体现了周期越来越短的特点, 相应的小波功率谱的强度也在逐渐变弱(图 2b)。
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| 图 1 南印度洋海表面温度异常的经验正交函数分解分析第一模态(a)和第二模态(b)及其时间序列(c) Fig. 1 Spatial pattern of the first (a) and second (b) empirical orthogonal function (EOF) mode, and the time series (c) of the sea surface temperature anomalies (SSTA) in the southern Indian Ocean 注: PC1表示第一模态的时间序列; PC2表示第二模态的时间序列; 黑色矩形区域表示正负SST异常中心 |
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| 图 2 南印度洋副热带偶极子(SIOD)的局部小波谱分析(a)以及小波全谱分析(b) Fig. 2 Local wavelet power spectra (a) and the global wavelet spectra (b) of the subtropical Indian Ocean dipole (SIOD) 注: a中红色实线表示95%置信度水平的红噪声检验的区域 |
为了研究SIOD的季节变化特征, 文章计算了SIODI的月平均标准差, 如图 3所示, SIOD在北半球秋季开始发展, 冬季达到峰值。为进一步探究SIOD的季节演变过程, 将3个月平均的SSTA、10 m风场异常、海表面气压异常(sea level pressure anomalies, SLPA)和潜热通量异常回归到1~3月[JFM(0)]平均的SIODI上, 其中0表示SIOD达到峰值一年, −1表示前一年, 如图 4所示。
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| 图 3 标准化南印度洋副热带偶极子指数的月平均标准差 Fig. 3 Monthly standard deviation of the normalized Subtropical Indian Ocean Dipole Index (SIODI) |
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| 图 4 3个月平均的SSTA、10 m异常风场(a~d)、SLPA (e~h)和潜热通量异常(i~l)相对于1~3月SIODI [JFM(0)]的回归 Fig. 4 Regressions of 3-month averaged SSTA and 10 m surface wind anomalies (a~d), SLP anomalies (e~h) and latent heat flux anomalies (i~l) on the SIODI [JFM(0)] 注: a~d中填色区域和黑色箭矢表示超过90%置信度检验; e~l打点区域表示超过90%置信度检验; −1表示偶极子事件发生前一年, 0表示事件发生年; JAS(−1): 前一年的7~9月; OND(−1): 前一年的10~12月; JFM(0): 发生年的1~3月; AMJ(0): 发生年的4~6月 |
在SIOD发展初期7~9月[JAS(−1)], 在印度洋32°S以北平均表层风场为东风, 以南为西风, 这时只有在苏门答腊岛附近存在正SSTA (图 4a)。10~12月[OND(−1)], MH加强并且南移(图 4f), SIO形成异常反气旋, 西南极的东北风减弱了背景西风, 减少了蒸发和上层海洋的混合, 使得潜热释放减少(图 4j), 导致正SSTA (图 4b)。在SEIO, 异常的东南风使得背景风场增强, 蒸发增强, 潜热通量释放增加, 产生了负SSTA。同时, 澳大利亚西南侧SLP负异常减弱, 35°~50°S有显著的异常西南风, 将中高纬度干燥的空气带到东南极, 加剧了SST的变化, 最终导致SEIO和西南印度洋(Southwest Indian Ocean, SWIO)出现了明显的SSTA差异。随着反气旋的不断发展, JFM(0)期间, 马达加斯加南部出现北风异常, 增强了低纬暖湿空气的输送, 将温暖潮湿的近热带空气平流到西南极, 抑制了蒸发, 使得温度进一步升高。同时澳大利亚沿岸风引起相关的埃克曼上升流也对负SSTA的发展有一定贡献, 这时SSTA达到最大。随着反气旋环流的减弱, SSTA也开始减弱(图 4d), SIOD逐渐衰退。
3 SIOD的年代际变化特征已有研究表明, 近几十年来SIOD变率持续减弱, 而发生在澳大利亚西侧的Ningaloo Niño变率逐渐增强, 且SIO的年际气候变率有东移的倾向, 这种变化与暖池偶极子的年代际变化有关(Zhang et al, 2020)。因此本文计算了SIODI的10 a滑动方差(图 5a), 并对其进行滑动t检验(图 5b), 结果显示SIOD强度分别在1987年和2004年发生显著突变。在1958~2020年期间, SIOD的强度先后呈现强-弱-强的特征, 在20世纪80年代中期之前SIOD强度保持在较高水平, 而20世纪80年代中期以后强度变弱, 2004年以后SIOD的强度相对P2时期又开始增强。随后分别观察了两个极子的滑动方差, 发现东西两极子都有相似的发展趋势, 但P2期间东南印度洋的SSTA减弱趋势相对不明显。根据以上结果, 我们将1987年和2004年作为分界线来定义三个时期, 分别为1958~1986年(P1)、1987~2003年(P2)和2004~2020年(P3), 并进一步探究SIOD强度发生年代际转变的原因。
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| 图 5 南印度洋副热带偶极子指数、西南印度洋SSTA以及东南印度洋SSTA的10 a滑动方差(a)以及滑动方差的滑动t检验(b) Fig. 5 Time evolution of 10-year running variance for SIODI, SSTA-SWIO, and SSTA-SEIO (a) and sliding t-test of the variance (b) 注: 红色实线表示南印度洋副热带偶极子指数(SIODI, 右轴); 绿色实线表示西南印度洋的SSTA(SSTA-SWIO, 左轴); 明蓝色实线表示东南印度洋的SSTA(SSTA-SEIO, 左轴); b图表示的是SIODI (JFM)的10 a滑动方差的滑动t检验 |
为了进一步观察SIOD强度的年代际转变, 本文计算了P2和P1期间以及P3和P2期间的SSTA标准差的差值(图 6a、6b)。P1到P2时期, SSTA整体呈现减弱趋势, 且主要体现在SWIO区域, 但在SWIO南部海域SSTA存在增强的趋势; SEIO的SSTA减弱幅度相对较小, 另外可以看到SSTA在澳大利亚西海岸存在增强趋势, 表示Ningaloo Niño的增强(Zhang et al, 2022)。P2到P3时期, SWIO中部的SSTA增强, 东南极处表现出减弱-增强的现象。
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| 图 6 P2 (1987~2003年)和P1 (1958~1986年)的SSTA的标准差差值(a)以及P3 (2004~2020年)与P2的SSTA标准差的差值(b) Fig. 6 SSTA standard deviation for the differences of P2(1987~2003) and P1(1958~1986) (a); (b) same as (a), but for the difference between P3 and P2 |
如图 7所示, 分别在P1、P2和P3期间应用EOF分析, 观察SIOD空间模态的变化。结果显示, 20世纪80年代中期以前, 西南极中心位于(46°~80°E, 44°~28°S)附近, 随着时间的发展, 西南极位置发生较大偏移, 向西南移动到(35°~65°E, 48°~34°S), 对应图 6中强度的位置变化, 东南极中心也向西南方向移动, 且纬向范围变大, 经向范围向北延伸到TIO, 向南延伸到澳大利亚西南部。P3时期, SSTA中心又回到P1时期的海域。观察右侧时间系数, 可以看到, 在P1时期SIOD的强度较强, P2时期逐渐变弱, 而在P3时期SIOD的强度又出现逐渐增强的趋势。
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| 图 7 P1、P2和P3时期的南印度洋SSTA的EOF分析第一模态(a, c, e)及其时间序列(b, d, f) Fig. 7 Spatial patterns of the first EOF mode during P1, P2 and P3 (a, c, e) and the time series (b, d, f) of the SSTA in the southern Indian Ocean |
由于SIOD主要受MH调制, 南半球高纬度大气环流AAO被认为是影响副热带高压系统的主要原因, 且太平洋气候变率也能够影响南印度洋SST变率(Morioka et al, 2014)。因此本文使用20°S以南月平均SLPA进行EOF分析, 将得到的第一特征向量时间系数作为AAO指数, 记为AAOI (AAO index, Thompson et al, 2000), 并且利用崔锦等(2005)定义的马斯克林高压指数, 即在区域(15°~110°E, 42°S~0°)内大于或者等于1540位势米的所有的格点之和, 记为MHI (Mascarene high Index), 这与黄士松等(1987)用两个区域SLP之差定义的MHI的相关性为0.88。此外为了观察各年际变率之间的相关关系, 文章对各个指数进行了3~120个月的带通滤波处理(Yan et al, 2015)。
图 8为JFM月平均的SIODI与Niño3.4、AAOI和MHI的11 a滑动相关。结果显示, 在1982~1993年期间, ENSO与SIOD的关系不显著, 但在1972~ 1982年和1995~2003年两者之间存在较强的同期负相关, 说明ENSO对SIOD的年代际变化有一定的贡献。AAO与SIOD在20世纪80年代中期之前有显著的正相关, 但在1987年以后相关性减弱(图 8b)。SIOD与MH的相关性在1985年之前与AAO类似, 在1987~2003年存在显著的同期负相关, 且2003年以后存在滞后一个月的正相关。基于此, 本文进一步计算了AAOI [D(−1)JF(0)]、Niño3.4 [D(−1)JF(0)]和MHI [D(−1)JF(0)]与SIODI [JFM(0)]的11 a滑动相关, 与上述结果基本一致(图 8d)。
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| 图 8 三月平均的SIODI [JFM(0)]与全年平均的Niño3.4、AAOI和MHI的11 a滑动相关(a, b, c)以及SIODI [JFM(0)]与AAOI [D(−1)JF(0)], Niño3.4 [D(−1)JF(0)]和MHI [D(−1)JF(0)]的11 a滑动相关(d) Fig. 8 The 11-year running correlations between the 3-month averaged SIODI [JFM(0)] with annual averaged Niño3.4, AAOI, and MHI (a, b, c); the 11-year running correlations between the SIODI [JFM(0)] with AAOI [D(−1)JF(0)], Niño3.4 [D(−1)JF(0)], and MHI [D(−1)JF(0)] (d) 注: a~c中的打点区域表示90%置信度检验; d中实线表示相关系数, 虚线表示使用有效自由度的90%置信度检验 |
为了探究AAO和ENSO如何影响SIOD的年代际变率, 将D(−1)JF(0)月平均的SLPA分别回归到AAOI和Niño3.4上(图 9), 已分别去除另一指数的影响。从图 9a~9c可以看到, SIO副热带高压与AAO有较好的关系。P1时期, AAO对SIOD的影响主要体现在SIO中部, 在(30°~120°E, 50°~34°S)处有显著正SLPA, P2时期, 由于受AAO调制的副热带高压与SIOD关系减弱(图 8d), 南印度洋的SLPA减弱且异常中心分散于莫桑比海峡西侧和澳大利亚西南侧两处。P3时期SIO正SLPA又逐渐增强, 同时也可以看到在(45°~88°E, 30°~16°S)海域存在显著的SLP负异常, 但在此期间, 图 8a中AAO与SIOD的关系并没有得到改善而MH与SIOD的关系变强, 这说明P3时期控制SIOD的副热带高压不受AAO主导, 可能原因是P3期间SIOD产生的经向SST梯度异常导致西风急流进而增强了MH (Morioka et al, 2015a), 而增强的MH与北侧的负SLPA之间的压力梯度增加反过来又促进了SIOD的发展。
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| 图 9 P1、P2和P3时期的南印度洋SLPA相对于[D(−1)JF(0)]月平均的AAOI (a~c)以及Niño3.4的回归(b~f) Fig. 9 Regressions of the 3-month averaged SLPA on the AAOI [D(−1)JF(0)] (a~c) and Niño3.4 [D(−1)JF(0)] (b~f) in the southern Indian Ocean 注: 打点区域表示90%置信度检验的区域; 其中AAOI (Niño3.4)已通过线性回归方法去除Niño3.4 (AAOI)的影响 |
图 9d~9f显示ENSO与SIOD的关系主要体现在澳大利亚西海岸, 促进澳大利亚西海岸正SLPA的发展, 这与Ningaloo Niño的生成与发展有关(Feng et al, 2015)。但在P2期间, SIO南部边界有显著的负SLPA, 该处的负SLPA部分抵消了AAO产生的正SLPA (图 9b), 进一步导致P2时期SSTA减弱。
为了进一步探究SIOD减弱的原因, 在SIOD的中心区域进行了混合层热收支分析, 见式(1), 图 10显示了P1和P2时期SWIO和SEIO的混合层热收支各项。以SIODI大于(小于等于)0.8 (−0.8)个标准差选取正(负)位相年, 由于数据的限制, P3时期的SIOD正负位相年较少, 本文只合成了P1和P2期间热收支各项的变化。得到的混合层温度异常项即式(2)右侧前十项的总和与实际的混合层温度异常趋势项[式(2)中
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图 10 合成发展月的西南印度洋(a)和东南印度洋(b)在P1和P2时期的混合层热收支各项 Fig. 10 The composite mixed-layer heat budget terms in the P1 and P2 in the SWIO (a) and SEIO (b) during the onset phase 注: 柱状图从左向右依此表示  |
图 10a、10b可以看出, 东西两极子总体混合层温度异常趋势都是由海表面热通量主导, 海表面热通量是南印度洋副热带偶极子SST变化的主要贡献者, 进一步验证了图 9中SLPA引起的海表面热通量变化对SIOD年际变率的影响。除海表面热通量外, 在SWIO, 经向平流
南印度洋的SST变率通过大气遥相关和跨流域相互作用对周围及全球其他地区有着很大的气候影响, 对于气候研究有着重要意义。观测和再分析数据表明, SIOD与副热带高压系统的变化有着重要联系, 副热带高压引起的信风强度的变化可以通过调节海表面热通量, 导致南印度洋SSTA。利用10 a滑动方差并且结合EOF分析, 我们发现SIOD不仅有明显的年际变率, 还存在一定的年代际变率。主要结论如下:
(1) 在研究时段, SIOD的强度及其空间特征在1987年和2004年发生了两次显著的年代际转变。在强度方面, P1期间SIOD强度较强且保持稳定, P2时期开始减弱, 而P3时期相对P2的强度又有所增强(图 5); 在空间模态方面, 1958~1986年(P1) SIOD的西南极中心位于(46°~80°E, 44°~28°S), 1987~2003年(P2)向西南移动到(35°~65°E, 48°~34°S), 东南极中心也向西南方向偏移, 同时纬向范围扩大向北延伸到热带印度洋区域, 向南延伸到澳大利亚西南部, 2004~2020年(P3)又回到P1的位置(图 7)。
(2) SIOD与AAO和ENSO之间存在统计显著的相关关系。在P1时期, SIOD与AAO之间存在显著正相关, 在此之后AAO与SIOD的关系减弱; 除1982~1993年期间ENSO与SIOD的关系不显著外, 其他时段均呈显著负相关。MH与SIOD的关系在2004年之前与AAO和SIOD关系类似, 但在P3时期二者有着显著的正相关。进一步研究发现, AAO与ENSO主要通过调制南半球的副热带高压的变化进而影响SIOD。混合层热收支分析结果表明, 东西两极子的SST变化主要由热力学项即海表面热通量的变化引起, 这种海表面热通量的变化, 受到副热带高压的作用中心和强度的调节。
由于数据长度的限制, 本文的热收支分析只计算了1958~1986年(P1)和1987~2003年(P2)期间的变化; AAO与SIOD在20世纪80年代中期至21世纪初的相关性减弱, 主要是由于AAO与控制SIOD的副热带高压系统之间的关系减弱, 这种关系的减弱是由什么所致本文尚未研究。此外, 2004~2020年(P3)期间, AAO与MH变化不一致的原因也不清楚, 这将在下一步工作中深入研究。
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