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        華南前汛期降水的氣候特征研究

        2015-03-01 02:20:43李一鳴范華良顧志夏王迪菲
        安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年4期
        關(guān)鍵詞:散度華南高值

        劉 輝,李一鳴,范華良,顧志夏,王迪菲

        (蘇州市防雷中心,江蘇蘇州 215000)

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        華南前汛期降水的氣候特征研究

        劉 輝,李一鳴,范華良,顧志夏,王迪菲

        (蘇州市防雷中心,江蘇蘇州 215000)

        利用1968~2007年華南94站逐日降水資料,通過EOF、REOF分析表明,EOF分析得到的前4個(gè)典型場可以很好地反映華南前汛期降水空間分布的異常結(jié)構(gòu),分別為整體一致的空間結(jié)構(gòu)、東西相反的空間結(jié)構(gòu)、南北相反的空間結(jié)構(gòu)、中間與周圍地區(qū)相反變化的空間結(jié)構(gòu),且通過分析NCEP/NCAR資料場發(fā)現(xiàn)不同的環(huán)流形勢是引起模態(tài)不同的原因。REOF旋轉(zhuǎn)后的前5個(gè)空間模態(tài)可較好地為華南前汛期降水進(jìn)行氣候區(qū)劃,分為華南東南部、華南中部、華南東北部、華南西南部和華南西北部這5個(gè)區(qū)域,具體分析了與EOF第4模態(tài)類似的REOF第2模態(tài)的環(huán)流成因,并發(fā)現(xiàn)此模態(tài)與2月南方濤動(dòng)指數(shù)和1月Nino3.4指數(shù)存在正相關(guān)性。

        華南;前汛期降水;氣候特征;EOF;REOF

        華南地區(qū)位于我國最南部,是指武夷山-南嶺以南的廣西、廣東、福建和海南等省區(qū)區(qū)域,主要受熱帶季風(fēng)和副熱帶季風(fēng)的共同影響,是我國汛期最長、降水最多的地區(qū),也是我國旱澇災(zāi)害發(fā)生頻繁的地區(qū)之一,其中以華南前汛期的降水最為典型。嚴(yán)重的自然災(zāi)害對人民生活以及國家經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的發(fā)展等均會(huì)帶來不容忽視的影響。因此,關(guān)于華南前汛期降水的研究一直受到氣象工作者的重視[1-2]。

        華南前汛期的降水以5、6月份為主,研究華南地區(qū)的降水氣候特征對旱澇的發(fā)生規(guī)律有一定的指示作用,同時(shí)對預(yù)報(bào)華南地區(qū)的氣候也起著至關(guān)重要的作用。因此,近百年以來國內(nèi)外都有著大量研究[3-7],如池艷珍等利用1957~2001年華南地區(qū)74個(gè)測站逐日降水資料和同期NCEP/NCAR逐日再分析格點(diǎn)資料,對華南前汛期(4~6月)不同的降水時(shí)段特征進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)華南前汛期(4~6月)存在2個(gè)降水比較集中的階段,即存在有雙峰,鋒面降水大致集中在4月,夏季風(fēng)降水盛期集中于6月[6];林愛蘭等分析華南前汛期旱澇變化及趨勢表明,華南經(jīng)歷了多個(gè)干-濕轉(zhuǎn)換的時(shí)期,形成的華南月、季尺度干濕的環(huán)流系統(tǒng)有明顯差異[7-8];馬慧等利用國家氣候中心整編的1951~2000年中國160個(gè)站的月降水資料,選取了16個(gè)代表站研究年降水和前汛期降水,發(fā)現(xiàn)華南地區(qū)降水量的空間分布不太均勻,各站與周圍站點(diǎn)的降水量差值也均比較大,前汛期和年降水極大值均在河源,極小值均在百色,華南地區(qū)降水量東部比西部大[9]。盡管大家對華南前汛期降水的空間和時(shí)間分布的規(guī)律已經(jīng)做過不少研究,但大多都是從氣候統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來進(jìn)行,筆者利用EOF和REOF 2種分析方法,探究華南前汛期降水的氣候特征,重點(diǎn)結(jié)合環(huán)流形勢、相關(guān)物理量以及相關(guān)性研究分析空間分布規(guī)律的原因,給出華南地區(qū)前汛期降水的分布型,為預(yù)報(bào)其降水提供依據(jù)。

        1 資料和方法

        1.1 降水資料采用的資料包括中國氣象局提供的1968~2007年每年5月10日~6月10日的華南94站(圖1)的逐日降水資料;1968~2007年的NCEP/NCAR月平均分析資料,空間分辨率為2.5°×2.5°。美國氣候預(yù)測中心提供的1968~2007年的南方濤動(dòng)指數(shù),該指數(shù)反映了太平洋東西兩側(cè)氣壓的協(xié)同變化;美國氣候預(yù)測中心提供的1968~2007年的Nino3.4指數(shù),即Nino3區(qū)和Nino 4區(qū)的平均海溫距平。

        圖1 華南94站分布示意圖

        1.2 分析方法

        1.2.1EOF方法。也稱為自然正交函數(shù)[10]的分解,用EOF方法可將m個(gè)站點(diǎn)、n次觀測的氣象要素Xmn分解為包含空間系數(shù)矩陣和時(shí)間系數(shù)矩陣的形式。用EOF展開后的系數(shù)T是時(shí)間的函數(shù),所以T的時(shí)間變程中就反映場隨時(shí)間的變化,而特征向量V只是空間坐標(biāo)函數(shù),一經(jīng)求出就不隨時(shí)間變化。由于EOF方法的收斂速度很快,所以取前幾個(gè)特征值較大的特征向量就可以充分描述展開要素場的主要特征[11]。

        1.2.2REOF方法。它是旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交展開方法。氣象上經(jīng)常采用REOF方法對氣象要素場進(jìn)行分析,它使原來的特征向量結(jié)構(gòu)簡化,反映的氣候特征更明顯。它具體是在EOF的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上,選擇一個(gè)正交旋轉(zhuǎn)矩陣,使原始矩陣旋轉(zhuǎn)以后的列向量元素平方的方差達(dá)最大,從而使原要素場的信息特征集中映射到荷載場所表示的優(yōu)勢空間上;旋轉(zhuǎn)后每一個(gè)空間點(diǎn)僅與一個(gè)主成分存在高相關(guān),旋轉(zhuǎn)后的特征場比旋轉(zhuǎn)前在時(shí)間上更穩(wěn)定[12]。根據(jù)REOF理論,可以證明各主分量的最高荷載中心實(shí)際上可作為聚類分區(qū)的中心站點(diǎn)[13]。

        1.2.4相關(guān)系數(shù)r的計(jì)算。相關(guān)系數(shù)有-1≤r≤1,當(dāng)r為正時(shí),表示有正相關(guān);r為負(fù)時(shí),有負(fù)相關(guān);當(dāng)r=±1時(shí),表示有一一對應(yīng)的函數(shù)關(guān)系。所以︱r︱越大,表示兩者關(guān)系越密切[15]。當(dāng)然,計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)是否顯著,需要經(jīng)過顯著性檢驗(yàn)[14]。

        2 全域空間型及成因分析

        通過對1968~2007年處理為月均的日均降水量資料采取標(biāo)準(zhǔn)化距平之后,進(jìn)行EOF分析,得出10個(gè)模態(tài)相應(yīng)的空間變化和時(shí)間變化特征。同時(shí),利用North檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)EOF分析方法中前4個(gè)模態(tài)通過了檢驗(yàn),說明前4個(gè)模態(tài)對華南前汛期降水的貢獻(xiàn)是較大的,方差貢獻(xiàn)率分別為26.658%、10.783%、7.452%和5.119%,且它們的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)50.012%,能很好地代表華南前汛期降水的空間分布特征,因此這里給出前4個(gè)模態(tài)對應(yīng)的特征場。

        2.1 第1模態(tài)從第1模態(tài)空間典型場和其時(shí)間序列(圖2a、b)可以看出,華南整體呈現(xiàn)出一致的態(tài)勢,其最大值中心位于福建省中南部和廣東東部地區(qū),第1模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率為26.658%,方差貢獻(xiàn)較大,是華南前汛期降水的較為重要的一種分布型;第1模態(tài)對應(yīng)的時(shí)間序列中高值年與圖2a中的正值相乘的結(jié)果表示華南整體降水多,反之亦然(圖2b)。相對應(yīng)高低值年的500 hPa高度距平差值圖(圖2c)顯示,中高緯度的環(huán)流形勢大體為兩高一低型,低值中心位于巴爾喀什湖以西,高值中心分別位于中西伯利亞和阿留申地區(qū),低緯度環(huán)流形勢不明顯;相對應(yīng)高低值年的850 hPa假相當(dāng)位溫[16]差值圖(圖2d),可以很明顯地看到在整個(gè)華南區(qū)域內(nèi)均為正能量區(qū),有利于降水,與在高值年是全域一致型的降水偏多很好地吻合;從相對應(yīng)高低值年的850 hPa風(fēng)場差值圖(圖2e)可看到,副高中心位于海上,同時(shí)在華南北部有一切變線,在副高西北部、切變線東南部有利于降水,而華南正好處于這個(gè)區(qū)域,因此在高值年間降水偏多;從相對應(yīng)高低值年的850 hPa水汽通量及其散度差值合成圖(圖2f)可以看出,華南地區(qū)有從南海輸送來的水汽,且大部分區(qū)域處在水汽通量散度<0的陰影區(qū)中及水汽通量輻合,水汽條件有利于降水,也能說明華南此模態(tài)高值年整個(gè)區(qū)域降水多的情況,低值年的情況正好相反。

        2.2 第2模態(tài)從第2模態(tài)空間典型場(圖3a)可以看出,這一模態(tài)華南地區(qū)降水呈現(xiàn)的是西北和東南相反的空間結(jié)構(gòu)特征,其負(fù)值的最大值中心位于華南西北部即湖南西部,正值的最大值中心位于華南東南部即廣東東部福建南部,另外,第2模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率為10.783%;其時(shí)間序列圖中高值年與空間模態(tài)正值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水多的年份、高值年與負(fù)值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水少的年份,反之亦然(圖3b)。從相對應(yīng)高低值年中的500 hPa高度距平差值(圖3c)可以看出主要的環(huán)流異常形勢,在中高緯度地區(qū),有一異常低壓帶,中心分別位于貝加爾湖以北和鄂霍次克海附近,低緯度環(huán)流形勢并不明顯。相對應(yīng)高低值年中的850 hPa風(fēng)場和散度差值合成圖(圖3d)顯示,在華南東南部有小片的負(fù)值區(qū)及輻合區(qū),易產(chǎn)生上升運(yùn)動(dòng)而引起降水,與高值年華南東南部降水偏多的情況相吻合,同時(shí)在華南的西北部為正值的最大中心區(qū)及輻散最明顯的區(qū)域,與高值年華南西北部降水偏少的結(jié)果也一致,因此綜合起來,可以很好地反映這一模態(tài)東西反向的情況;低值年的情況正好相反。從相對應(yīng)高低值年中的850 hPa水汽通量和水汽通量散度差值合成圖(圖3e)可以明顯看到,在華南東部有大片的負(fù)值區(qū),這里有較明顯的水汽輻合,最大輻合中心位于華南的東南部,同時(shí)從水汽通量可以看出,有水汽從南海輸送到華南,水汽條件較好,可見,東部較西部更利于形成降水,也在一定程度上說明了高值年的西北和東南相反且東部降水多的空間結(jié)構(gòu)特征,低值年的情況正好相反。

        2.3 第3模態(tài)從第3模態(tài)空間典型場(圖4a)可以清楚看出這一模態(tài)與前2個(gè)模態(tài)均有很大的差異,華南地區(qū)降水呈現(xiàn)的是南北相反的空間結(jié)構(gòu)特征,其正值的最大值中心位于江西省,負(fù)值的最大值中心位于廣東和廣西省南部,另外,第3模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率為7.452%,通過了檢驗(yàn),說明這也是華南前汛期降水較為重要的一種模態(tài)。其時(shí)間序列圖中高值年與空間模態(tài)正值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水多的年份、高值年與負(fù)值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水少的年份,反之亦然(圖4b)。從相對應(yīng)高低值年中的500 hPa高度距平差值(圖4c)可以看出,在中高緯度,主要為兩低一高型,低值中心分別位于巴爾喀什湖以北、貝加爾湖以西地區(qū)和阿留申地區(qū),高值中心位于西西伯利亞地區(qū),低緯度環(huán)流形勢不太明顯。從相對應(yīng)高低值年中的850 hPa假相當(dāng)位溫差值圖(圖4d)可以看到,華南北部為正值區(qū),負(fù)值區(qū)位于南部,即北部為高能量區(qū),容易引起對流不穩(wěn)定,有利于形成降水,而南部的情況則剛好

        注:a.為空間典型場;b為時(shí)間序列;c為相對應(yīng)高低值年的500 hPa高度距平差值,單位為gpm;d為相對應(yīng)高低值年的850 hPa位溫差值場,單位為℃;e為相對應(yīng)高低值年的850 hPa風(fēng)場差值,單位為m/s;f為相對應(yīng)高低值年850 hPa的水汽通量及其散度差值合成圖,單位分別為g/(cm·hPa·s)、10-6 g/(cm2·hPa·s),陰影區(qū)代表負(fù)值區(qū)。圖2 EOF的第1模態(tài)對應(yīng)的特征場

        注:a為空間典型場;b為時(shí)間序列;c為相對應(yīng)高低值年的500 hPa高度距平差值,單位為gpm;d為相對應(yīng)高低值年的850 hPa風(fēng)場和散度差值合成圖,單位分別為m/s、10-6s-1;e為相對應(yīng)高低值年850 hPa的水汽通量及其散度差值合成圖,單位分別為g/(cm·hPa·s)、10-6 g/(cm2·hPa·s)。圖d、e中陰影區(qū)代表負(fù)值區(qū)。圖3 EOF的第2模態(tài)對應(yīng)的特征場

        注:a.為空間典型場;b為時(shí)間序列;c為相對應(yīng)高低值年的500 hPa高度距平差值,單位為gpm;d為相對應(yīng)高低值年的850 hPa位溫差值場,單位為℃;e為相對應(yīng)高低值年的850 hPa風(fēng)場和散度差值合成圖,單位分別為m/s、10-6s-1;f為相對應(yīng)高低值年850 hPa的水汽通量及其散度差值合成圖,單位分別為g/(cm·hPa·s)、10-6 g/(cm2·hPa·s),陰影區(qū)代表負(fù)值區(qū)。圖4 EOF的第3模態(tài)對應(yīng)的特征場

        相反,很好地解釋了高值年間這一模態(tài)北部降水多、南部偏少的情況。由相對應(yīng)高低值年中的850 hPa風(fēng)場和散度差值(圖4e)可見,北部多為負(fù)值區(qū),即輻合區(qū),有上升運(yùn)動(dòng),利于降水形成,而南部正好相反,為輻散區(qū),有下沉運(yùn)動(dòng),與在高值年北多南少的情況正好相符。從相對應(yīng)高低值年中的850 hPa水汽通量與水汽通量散度差值合成圖(圖4f)可以看到,在華南有從南海輸送而來的水汽,且在北部有負(fù)的水汽通量散度,即代表水汽通量輻合,水汽條件較好,利于降水,能很好地說明這一模態(tài)高值年的分布特征;低值年的情況則正好相反。

        2.4 第4模態(tài)從第4模態(tài)空間典型場(圖5a)可以看出,華南地區(qū)呈現(xiàn)的是中間區(qū)域變化趨勢一致,其余地方變化趨勢相反的空間結(jié)構(gòu)特征,其正值的最大值中心位于貴州地區(qū)中北部附近,負(fù)值的最大值中心位于湖南南部、廣東西北部地區(qū)附近,且第4模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率為5.119%;其時(shí)間序列中高值年與空間模態(tài)正值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水多的年份、高值年與空間模態(tài)負(fù)值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水少的年份,反之亦然(圖5b)。從相對應(yīng)高低值年中的500 hPa高度距平差值(圖5c)可以看出,在中高緯度,主要為兩低一高型,低值中心分別位于貝加爾湖以西地區(qū)和白令海以南地區(qū),高值中心位于我國東北及其以北地區(qū),低緯度環(huán)流形勢不太明顯。850 hPa多年的風(fēng)場平均狀況(圖5d)顯示,低緯度盛行東風(fēng),風(fēng)速較大,且副高脊線穩(wěn)定在21°N左右,華南地區(qū)處于西南氣流中即太平洋副熱帶高壓的西北部,同時(shí)華南中部為較強(qiáng)的偏西氣流,有南海和孟加拉灣的水汽輸送,水汽條件好,綜合起來有利于降水。相對應(yīng)高低值年的850 hPa的風(fēng)場差值圖(圖5e)與圖5d作對比后發(fā)現(xiàn)有明顯的不同,在華南中部為異常的偏東氣流,且風(fēng)速較平均年小,即較平均年西南氣流減小,水汽通量輸送明顯減少,水汽條件不利于降水,說明高值年華南中部降水偏少的空間分布特征。此外,其他變量所反映的情況不具有很好的代表性,故在這一模態(tài)不再進(jìn)一步討論。

        注:a為空間典型場;b為時(shí)間序列;c為相對應(yīng)高低值年的500 hPa高度距平差值,單位為gpm;d為850 hPa風(fēng)場平均,單位為m/s;e為相對應(yīng)高低值年850 hPa風(fēng)場差值,單位為m/s。圖5 EOF的第4模態(tài)對應(yīng)的特征場

        以上分別敘述了EOF前4個(gè)模態(tài)的空間和時(shí)間結(jié)構(gòu)特征以及成因分析,與郭其蘊(yùn)等的時(shí)空結(jié)構(gòu)特征分析結(jié)果相似,前3個(gè)模態(tài)的分布型具有很好的一致性,但其僅給出了前3個(gè)模態(tài),總方差貢獻(xiàn)率為64.2%[17]。

        在上面討論的基礎(chǔ)上,對比通過檢驗(yàn)的前4個(gè)模態(tài)的EOF方差貢獻(xiàn)率及其對應(yīng)的降水情況(表1)和通過檢驗(yàn)的前4個(gè)模態(tài)的EOF方差貢獻(xiàn)率及相應(yīng)的去除不同模態(tài)相同年份后的降水情況(表2),可以很直觀清晰地看到各個(gè)空間模態(tài)的貢獻(xiàn)率大小和旱澇年的分布情況,且發(fā)現(xiàn)EOF中有許多其他的因子會(huì)影響旱澇年的選取,因此這里剔除了4個(gè)時(shí)間序列中存在2個(gè)以上的年份,從而使結(jié)果更加準(zhǔn)確。

        3 局域空間型分析

        3.1 REOF各個(gè)模態(tài)分析通過EOF方法的討論可以看出,華南前汛期降水的空間格局既有全局一致的多雨或少雨現(xiàn)象,也有南北、東西和中間存在的內(nèi)部的較大差異,但其仍以緯向分布型為主,不能更為精細(xì)地描述不同地理區(qū)域的特征,因此在EOF分析的基礎(chǔ)上,在此通過旋轉(zhuǎn)EOF將華南地區(qū)通過載荷向量值最大的地區(qū)來分區(qū),這樣可以得出比較精細(xì)的地理分區(qū)特征。

        利用選取的10個(gè)模態(tài)的REOF分析進(jìn)行檢驗(yàn)后,發(fā)現(xiàn)前5個(gè)模態(tài)均通過了檢驗(yàn)。因?yàn)镽EOF方法可以更進(jìn)一步地反映區(qū)域性的空間結(jié)構(gòu)特征,所以在每個(gè)模態(tài)的空間典型場中僅選取絕對值最大的高載荷區(qū),這樣可以更加直觀地反映出華南前汛期的區(qū)域性降水特征。從華南地區(qū)前5個(gè)模態(tài)的分區(qū)示意圖(圖6)可以很明顯地看出,華南地區(qū)被很好地分為華南東南部、華南中部、華南東北部、華南西南部和華南西北部5個(gè)區(qū)域,對應(yīng)的具體模態(tài)為第1模態(tài)的高載荷區(qū)位于福建廣東地區(qū),其方差貢獻(xiàn)率為20.281%;第2模態(tài)的高載荷區(qū)位于湖南南部和廣東、廣西北部地區(qū),其方差貢獻(xiàn)率為9.300%;第3模態(tài)的高載荷區(qū)位于江西和湖南地區(qū),其方差貢獻(xiàn)率為8.185%;第4模態(tài)的高載荷區(qū)位于廣西南部地區(qū),其方差貢獻(xiàn)率為7.974%;第5模態(tài)的高載荷區(qū)位于貴州地區(qū),其方差貢獻(xiàn)率為5.187%;前5個(gè)模態(tài)的累積方差貢獻(xiàn)率為50.927%,累積方差貢獻(xiàn)較大。因此,在研究華南前汛期降水氣候特征及其異常變化時(shí),上述5個(gè)類型區(qū)域的降水特征有一定的重要性。對比通過檢驗(yàn)的前5個(gè)模態(tài)的REOF的方差貢獻(xiàn)率及對應(yīng)的降水情況(表3)和通過檢驗(yàn)的前5個(gè)模態(tài)的REOF的方差貢獻(xiàn)率及相應(yīng)的去除不同模態(tài)相同年份后的降水情況(表4),可以很直觀清晰地看出各個(gè)空間模態(tài)的貢獻(xiàn)大小,且發(fā)現(xiàn)REOF中有很多其他的因子會(huì)影響旱澇年的選取,因此這里也做了剔除5個(gè)時(shí)間序列中存在2個(gè)以上的年份,從而使結(jié)果更加準(zhǔn)確。

        3.2 子域的環(huán)流對比和相關(guān)性分析對比EOF所得到的華南分型模態(tài)發(fā)現(xiàn),REOF方法反映的空間典型場中的第2模態(tài)為華南中部型,且其方差貢獻(xiàn)率為9.300%,是較為重要且有一定代表性的分型,而在EOF中,中間與周圍反向型為第4模態(tài),其方差貢獻(xiàn)為5.119%,較其他模態(tài)并不是有很大的代表性,因此為了進(jìn)一步研究兩者的區(qū)別,對REOF的第2模態(tài)做了進(jìn)一步的研究。

        結(jié)合(圖6)華南地區(qū)前5個(gè)模態(tài)的分區(qū)示意圖發(fā)現(xiàn),高載荷區(qū)位于廣西東北、湖南南部地區(qū),對應(yīng)時(shí)間序列圖中(圖7b),高值年與空間模態(tài)正值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水多的年份、高值年與空間模態(tài)負(fù)值區(qū)的乘積對應(yīng)的是降水少的年份;反之亦然。此模態(tài)反映的是華南中部地區(qū)40年中的降水情況。但實(shí)際上此模態(tài)的中心為負(fù)值(圖7a),圖6已做了絕對值處理,因此在高值年中華南基本上降水偏少,處于干旱年。配合REOF這一模態(tài)時(shí)間序列所對應(yīng)的高低值年的850 hPa風(fēng)場與散度差值合成圖(圖7c)可以看到,在華南除了東南、西南角有小范圍的負(fù)值區(qū)外,大部分區(qū)域均處于正值區(qū),正值為輻散區(qū),且華南中部的數(shù)值最大最為明顯,輻散有下沉運(yùn)動(dòng)不利于降水,降水易偏少,很好地反映了這一模態(tài)高值年的情況;低值年的情況正好相反。從相對應(yīng)的高低值年的850 hPa水汽通量及其散度差值合成(圖7d)也可以清楚看到,除了華南東西兩側(cè)有小范圍的負(fù)值區(qū)外,其余均為正值區(qū)且中部數(shù)值最大,即華南大部分區(qū)域水汽通量散度輻散,中部最為明顯,水汽條件差,不利于降水,也能很好地說明高值年的情況;低值年的情況也正好相反。通過分析發(fā)現(xiàn),這個(gè)模態(tài)與EOF的第4模態(tài)存在較大的環(huán)流差別。

        為了進(jìn)一步分析REOF的這一模態(tài)的降水特征,用逐月的南方濤動(dòng)指數(shù)(SOI)[18]與時(shí)間序列做相關(guān),發(fā)現(xiàn)2月份的南方濤動(dòng)指數(shù)與這一模態(tài)有較好的正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為0.284 5,通過了90%的信度檢驗(yàn),證明這兩者有一定的相關(guān)性,且這種相關(guān)是3個(gè)月的滯后性相關(guān);但此模態(tài)為高值年降水偏少年,即南方濤動(dòng)指數(shù)為正值時(shí),華南中部降水偏少,反之亦然。此外,還研究了Nino3.4指數(shù)與華南前汛期的降水相關(guān)性(圖8),在實(shí)際工作中,人們發(fā)現(xiàn)用Nino 3區(qū)和Nino 4區(qū)的平均海溫距平來進(jìn)行研究比較有代表性,因此常采用后來增加的新區(qū)Nino 3.4區(qū)(5°N~5°S、170°~120°W)來進(jìn)行分析[18]。結(jié)果表明,華南前汛期降水與1月份的Nino 3.4指數(shù)有很好的相關(guān)性,相關(guān)性最大的區(qū)域大致位于華南中部區(qū)域,與這一模態(tài)的分布情況類似,基本上均通過了90%的信度檢驗(yàn),甚至是95%的信度檢驗(yàn),證明這兩者有很好的正相關(guān)關(guān)系,且是4個(gè)月的滯后性相關(guān),即Nino 3.4指數(shù)為正值時(shí),華南中部降水增多。研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)Nino 3.4指數(shù)為正值時(shí),代表中東太平洋海溫偏高,為厄爾尼諾年,形成在西太平洋下沉、東太平洋上升的異常環(huán)流,并引發(fā)在赤道附近下沉、華南區(qū)域上升的經(jīng)向環(huán)流,容易引起降水,即正相關(guān)關(guān)系[18]。

        表1 前4個(gè)模態(tài)EOF的方差貢獻(xiàn)率及對應(yīng)的降水情況

        表2 前4個(gè)模態(tài)EOF的方差貢獻(xiàn)率及相應(yīng)的去除不同模態(tài)相同年份后的降水情況

        表3 前5個(gè)模態(tài)REOF的方差貢獻(xiàn)率及對應(yīng)的降水情況

        表4 前5個(gè)模態(tài)REOF的方差貢獻(xiàn)率及相應(yīng)的去除不同模態(tài)的相同年份后的降水情況

        圖6 華南地區(qū)前5個(gè)模態(tài)的分區(qū)示意圖

        注:a為空間模態(tài);b為時(shí)間序列;c為時(shí)間序列相對應(yīng)的高低值年的850 hPa風(fēng)場和散度差值合成圖,單位分別為m/s 、10-6s-1;d為850 hPa水汽通量及其散度差值合成圖,單位分別為g/(cm·hPa·s) 、10-6g/(cm2·hPa·s)。圖c、d中陰影區(qū)表示負(fù)值區(qū)。圖7 REOF的第2模態(tài)對應(yīng)的特征場

        注:空心標(biāo)識(shí)為負(fù)相關(guān),實(shí)心為正相關(guān),且從大到小分別為通過95%、90%信度檢驗(yàn),圈內(nèi)為大片通過檢驗(yàn)的明顯區(qū)域。圖8 1月份Nino3.4指數(shù)與華南前汛期降水的相關(guān)分布

        4 結(jié)論

        (1)通過EOF方法分析了華南前汛期的降水典型分布,前4個(gè)特征向量累積方差貢獻(xiàn)率高達(dá)50.012%,其中第1典型場說明華南前汛期全區(qū)降水是一致的,即在不同年份,華南前汛期降水一致偏多或偏少;第2典型場說明是東西反向型的,即在高值年,華南西部少東部多,反之亦然;第3典型場說明是南北反向型的,即在高值年,華南北部多南部少,反之亦然;第4典型場說明是中間型的,高值年華南中部雨少,反之亦然。

        (2)通過對位勢場、風(fēng)場、散度場、假相當(dāng)位溫場、水汽通量場和水汽通量散度場等方面的討論,取時(shí)間序列對應(yīng)的高低值年的差值進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)環(huán)流形勢均能很好地說明EOF前4個(gè)模態(tài)的分布特征。

        (3)通過REOF方法研究了華南前汛期地區(qū)內(nèi)部的分型情況,華南降水區(qū)大致可以分為5個(gè)高載荷區(qū)域,即華南東南、華南中部、華南東北部、華南西南部和華南西北部,且第2模態(tài)與EOF第4模態(tài)類似,也能從環(huán)流形勢很好地解釋這一模態(tài)的分布情況。

        (4)從相關(guān)性研究發(fā)現(xiàn),2月份的南方濤動(dòng)指數(shù)與REOF第2模態(tài)時(shí)間序列存在3個(gè)月的滯后性正相關(guān)關(guān)系,但此模態(tài)在高值年為華南中部區(qū)域降水偏少,即表明當(dāng)2月南方濤動(dòng)指數(shù)為正值時(shí),前汛期華南中部降水偏少,低值年相反。此外,1月份的Nino 3.4指數(shù)與華南前汛期降水也有正相關(guān)關(guān)系,為4個(gè)月的滯后性相關(guān),相關(guān)性較大的區(qū)域在華南中部,也與這一模態(tài)的分布類似,即當(dāng)Nino 3.4指數(shù)為正值時(shí),華南中部降水偏多,反之亦然。

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        Study on Climatic Features of Pre-Summer Flood Period Precipitation in South China

        LIU Hui, LI Yi-ming, FAN Hua-liang et al

        (Suzhou Lightning Protection Center, Suzhou, Jiangsu 215000)

        The rainfall data of 94 stations in south China from 1968-2007 are analyzed by the way of EOF and REOF. According to the analysis results, the former four typical fields from the EOF analysis can successfully reflect the anomalous spatial distribution of rainfall in South China, to be specific, consistent as a whole, disparate in the south and the north, disparate in the east and the west, disparate in the central and the peripheral areas. Through the analysis of the NCEP/NCAR data, it can be found that different modals are caused by different circulation situation. The former five by the REOF rotated spatial patterns can make climate zoning in pre-summer flood period precipitation of south China: divided into southeast, central, northeast, southwest and southnorth. And the circulation situation of the second mode which is similar from the forth mode of EOF was analyzed. This mode has a positive correlation with soi index in February and Nino3.4 index in January.

        South China; Precipitation in pre-summer flood period; Climatic characteristics; EOF; REOF

        劉輝(1985- ),男,江蘇蘇州人,助理工程師,從事雷電科學(xué)與預(yù)警研究。

        2014-12-15

        S 161.6

        A

        0517-6611(2015)04-217-08

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