章開美, 李麗平,陳勝東

(1. 江西省氣象服務中心,江西　南昌　330046；2. 氣象災害省部共建教育部重點實驗室，南京信息工程大學大氣科學學院，江蘇　南京　210044；3. 江西省氣象科學研究所,江西　南昌　330046)

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華南前汛期極端降水年代際異常及其影響因子分析

章開美1, 李麗平2,陳勝東3

(1. 江西省氣象服務中心,江西南昌330046；2. 氣象災害省部共建教育部重點實驗室，南京信息工程大學大氣科學學院，江蘇南京210044；3. 江西省氣象科學研究所,江西南昌330046)

摘要：利用國家氣象信息中心提供的華南89個代表站1969～2013年逐日降水資料、NCEP/ NCAR 850 hPa月平均再分析風場及NOAA重構延長的逐月海表溫度(SST)資料, 研究了華南前汛期極端降水年代際異常的時空分布特征, 并進一步分析了太平洋海溫、850 hPa風場及華南前汛期極端降水三者之間年代際異常耦合關系。結果表明：(1)1977~1997年左右海表溫度為“類El NiNo”型, 華南前汛期大部地區(qū)極端強降水偏少,1997~2010年左右海表溫度轉為“類La NiNa”型,華南前汛期大部地區(qū)極端強降水偏多；(2)年代際尺度上，前汛期太平洋海表溫度異常呈“類La NiNa”型時, 整個中高緯北太平洋存在一個強大的反氣旋性環(huán)流異常, 其西端的偏南氣流有利于南海的暖濕氣流向華南地區(qū)輸送, 同時, 其南端的偏東氣流有利于將中緯度西太平洋上的濕空氣輸向華南地區(qū), 2股水汽在30°N以南附近交匯, 極大地增強了華南地區(qū)的水汽輸送, 有利于華南前汛期發(fā)生極端強降水，而太平洋海表溫度異常呈“類El NiNo”型時，則不利于華南前汛期極端強降水的發(fā)生。

關鍵詞：極端降水；年代際異常；影響因子；前汛期

引言

20世紀90年代中期以來, 年代際變化已是氣候變化與可預測性研究計劃的重要研究內(nèi)容之一。許多研究表明，全球范圍內(nèi)，無論是海洋狀況、大氣環(huán)流還是各種氣象要素(降水、氣溫等)都存在年代際的突變性[1-2]。年代際可作為年際、月際尺度氣候變化的重要背景,影響年際、月際尺度的氣候特征[3-5]，因此,氣候變化的年代際特征研究顯得尤為重要。

國內(nèi)已有學者先后對氣候變化的年代際特征進行了一些研究, 如黃榮輝等[6]分析我國夏季降水的年代際變化發(fā)現(xiàn)：長江、淮河流域從1970年代末開始降水增多, 華南地區(qū)1980年代的降水則明顯比1970年代少；魏鳳英等[7]也分析發(fā)現(xiàn)1960年代中期以前我國夏季降水處于相對偏多時期，1960~1990年代初處于偏少時期，1993年以后又呈偏多趨勢；還有研究指出中國東北[8]、長江中下游[9-10]及華北地區(qū)[11-12]降水有明顯的年代際變化特征。目前對華南汛期降水的研究多集中在降水異常的氣候變化特征[13-14]、環(huán)流特征[15]及與海溫異常的關系[16]等方面，針對年代際變化特征的研究較少，肖偉軍等[17]指出華南中部夏季降水具有以年代際變化為主的特征, 而華南西北部夏季降水則具有以年際變化為主的特征。

此外,全球海表溫度(SST)也具有年代際變化特征[18-19]，Quinn等[20]最早發(fā)現(xiàn)了1970年代中后期北太平洋海氣系統(tǒng)出現(xiàn)的顯著年代際變化,最顯著的區(qū)域位于低緯度熱帶地區(qū)；朱亞芬等[21]指出異常轉換時間發(fā)生在1977年前后,1977年前(后)赤道中東太平洋海溫偏低(偏高), 而西北太平洋的海溫明顯偏高(偏低)；張勤等[22]也發(fā)現(xiàn)熱帶太平洋在1970年代后期發(fā)生了一次由冷態(tài)向暖態(tài)的轉變, 主要增暖區(qū)為赤道以及熱帶東太平洋。

以往研究表明中國降水和海表溫度距平(SSTA)均存在明顯的年代際變化特征,不少學者從不同側面對中國降水和SSTA特別是太平洋SSTA的年代際變化之間是否有密切聯(lián)系作了初步研究[23-24]。周連童等[25]指出, 熱帶中東太平洋呈現(xiàn)出“年代際的El Nino現(xiàn)象”,這種海溫異常通過影響亞洲夏季風進而影響我國夏季降水。還有研究發(fā)現(xiàn)北太平洋海溫年代際異常對華北[26]及東亞沿海[27]降水都存在某種程度的影響。孫力等[28]研究認為東北夏季降水對ENSO事件的響應存在年代際變化, 即1960年代以來的ENSO年東北降水偏少, 而此前并非如此。吳勝安等[29]研究1951~2001年太平洋SSTA與中國夏季降水年代際變化關系時發(fā)現(xiàn)熱帶西太平洋是影響華南降水年代際變化的關鍵區(qū), 1950 ~1970 年代后期該海域SSTA為正, 對應長江以南地區(qū)的夏季降水偏多, 而長江以北則偏少;1970年代以后則相反。

針對華南降水及其與太平洋SSTA年代際變化的關系,尤其是通過何種海氣耦合模態(tài)影響華南降水的年代際異常研究較為少見,而開展這方面工作不僅能為華南旱澇預測提供依據(jù),而且對探討海氣相互作用的驅動機制也有重要意義。

1資料及方法

1.1資料

使用資料包括：(1)國家氣象信息中心提供的1969～2013年中國753站逐日降水資料；(2)NCEP/NCAR 1968年1月至2013年12月全球逐月平均的850 hPa緯向風場(u)和經(jīng)向風場(v)資料(http//www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.pressure.html)，分辨率為2.5°×2.5°；(3)NOAA延長重構的1968年1月至2013年12月全球逐月平均海表溫度(SST)資料(http//www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.noaa.reanalysis.ersst.html)，分辨率2°×2°。

1.2方法

選取(106°E～120°E,20°N～28°N)范圍作為華南區(qū)域。剔除1969年以來降水資料長度不足45 a的站點,共選取89個測站代表華南地區(qū),其中不包括海南省[30-31]。選取降水強度、強降水量、強降水頻率以及暴雨日數(shù)作為描述極端降水的指數(shù), 各指數(shù)及總降水量具體定義見表1。

表1　極端降水統(tǒng)計指標及總降水量定義

極端降水事件的定義參照翟盤茂等[32]的研究，將1969～2013年逐年4～6月的日降水量由小到大進行排序，位于第95百分位值的45 a均值定義為極端降水的閾值。當某站某日降水量超過該閾值時，則稱該站發(fā)生了極端降水事件。第95個百分位降水量計算方法參照文獻[33]。

把降水序列按升序排列成x1,x2,…,xm,…,xn，則某個值≤xm的概率為：

式中,m為xm的序號,n為降水序列(含無降水日)長度,本文n=91，第95個百分位值就是指P=95%所對應xm的值。求解上式得m=87.2，取第95百分位上的值為排序后的x87(P=94.9%)和x88(P=96%)的線性插值。

此外，根據(jù)定義計算出華南各站1969～2013年前汛期(4～6月)各極端降水指數(shù)及總降水量序列。為突出要素年代際變化特征，采用諧波分析方法[34-35]，濾除各極端降水指數(shù)序列、850 hPa風場和海表溫度場中10 a以下周期的波動成分。

2華南前汛期極端降水氣候平均空間分布特征

圖1為華南前汛期1969～2013年共45 a平均的降水強度、強降水量、強降水頻率、暴雨日數(shù)的空間分布，圖2為強降水閾值的空間分布，圖1、圖2中陰影區(qū)表示大于各指數(shù)的區(qū)域平均值，各指數(shù)區(qū)域平均值依次為13 mm/d、281 mm、4.8%、2.7 d、39 mm?？梢钥闯觯瑥V東大部、廣西北部和西南部及贛閩交界處降水強度偏大，強降水量、暴雨日數(shù)偏多，廣東大部地區(qū)強降水頻率也偏多，這些指數(shù)的分布特征與強降水量閾值分布非常相似，這表明本文所選指數(shù)能很好地反映華南前汛期極端降水的空間分布特征。

圖1　華南前汛期1969~2013年平均的各極端降水指數(shù)空間分布

3華南前汛期極端降水年代際異常時空特征

為研究華南前汛期極端降水年代際異常的時空特征, 對各極端降水指數(shù)年代際異常分量進行EOF分析，降水強度、強降水量、強降水頻率以及暴雨日數(shù)第一模態(tài)方差貢獻率分別為15.2%、18.4%、16.1%、16.5%(表2),它們表征近45 a華南前汛期極端降水年代際異常的最主要特征,下面重點分析各指數(shù)EOF的第一模態(tài)。

圖2　華南前汛期1969~2013年

各極端降水指數(shù)EOF第一特征向量場呈相似的空間分布(圖3), 即極端降水指數(shù)在空間上基本呈現(xiàn)均一性變化特征，除兩廣交界偏南位置少數(shù)地區(qū)為負異常(極端降水頻率在福建沿海少數(shù)地區(qū)也為負異常), 華南大部地區(qū)均為正異常, 正異常中心主要出現(xiàn)在華南中部地區(qū)(23°N~28°N),即廣西北部、廣東大部或湖南南部及贛閩交界處,這表明華南前汛期極端降水年代際異常強區(qū)域主要位于華南中部地區(qū)。對比圖2與圖1可知,各極端降水指數(shù)值大的區(qū)域其年代際異常也相對較大,但年代際異常大值中心與各指數(shù)多年平均大值中心略有差異,如廣東中北部為多年平均極端降水頻率大值中心,但年代際異常大值中心位置偏北至湖南南部。

表2　華南前汛期各極端降水指數(shù)前5個EOF模態(tài)方差貢獻率(單位：%)

圖3　華南前汛期各極端降水指數(shù)年代際異常分量EOF第一特征向量場(陰影區(qū)值<0)

圖4為各極端降水指數(shù)年代際異常分量EOF第一時間系數(shù)，可以看出時間系數(shù)曲線具有明顯的年代際變化特征。1977年左右華南前汛期極端降水指數(shù)由正異常轉為負異常，1997年左右極端降水指數(shù)又由負異常轉為正異常(其中強降水頻率在1980年左右轉為正異常),特別是1980年代中期到1990年代初各極端降水指數(shù)呈顯著負異常，而2000年代各極端降水指數(shù)正異常顯著。對比EOF第一模態(tài)時間系數(shù)序列與華南前汛期降水實際年代際異常(圖略)，兩者十分相似，表明該EOF第一模態(tài)時間序列能夠反映華南前汛期降水年代際異常的主要特征。

圖4　1969～2013年華南前汛期各極端降水指數(shù)年代際異常分量EOF第一時間系數(shù)

4華南前汛期極端降水年代際異常影響因子

為進一步了解華南前汛期極端降水年代際異常成因,尋找對華南前汛期極端降水有預測意義的海洋和大氣環(huán)流異常信號，利用奇異值分解(SVD)方法，獲得太平洋海表溫度場、850 hPa風場和前汛期極端降水指數(shù)場三者間年代際異常的時滯和同期相關耦合模態(tài)。

4.1前汛期海表溫度場和極端降水指數(shù)場相關耦合模態(tài)

首先給出海表溫度分別與華南前汛期降水強度、強降水量、強降水頻率及暴雨日數(shù)年代際異常分量的SVD第一耦合模態(tài)奇異向量(圖5)和時間系數(shù)序列(圖6)，該模態(tài)的協(xié)方差平方和貢獻率分別為47.9%，37.6%，41.6%，40.3%，異性相關系數(shù)分別為0.92，0.92，0.92，0.96，均通過顯著性水平α=0.01的Monte Carlo檢驗。

海表溫度異常時間系數(shù)序列結合相應的奇異向量可知，中緯度北太平洋、赤道西太平洋以及赤道西南太平洋海表溫度場為正異常(中心位于中緯度北太平洋)，赤道中東太平洋、中緯度東北太平洋海表溫度場為負異常，相應的華南前汛期總降水量異常偏多、強度異常偏強，其它各極端降水指數(shù)除在廣西西北部、兩廣交界及江西南部等少部分地區(qū)偏小外，華南其它區(qū)域均偏大。由于這一模態(tài)與ENSO事件海表溫度異常分布相似，為方便起見，稱相應的奇異向量形態(tài)為“類ENSO”型異常?？梢?977年左右到1997年左右為“類El NiNo”模態(tài)，相應的華南前汛期降水強度偏弱，其他極端降水指數(shù)基本偏小，1997年左右轉為“類La NiNa”模態(tài)，華南前汛期降水強度偏強，其他極端降水指數(shù)基本偏大，海表溫度的這種“類ENSO”型年代際異常與周連童等[23]的結論相一致。

圖5　華南前汛期各極端降水指數(shù)(左)與同期SST(右)年代際異常分量的SVD第一耦合模態(tài)奇異向量

圖6　前汛期各極端降水指數(shù)(實線)與同期SST年代際異常分量(虛線)的 SVD第一模態(tài)時間系數(shù)序列

4.2前汛期海溫場與同期850 hPa風場相關耦合模態(tài)

圖7給出前汛期海表溫度場與同期850 hPa風場年代際變化分量的第一耦合模態(tài)奇異向量及時間系數(shù)變化曲線，該模態(tài)的協(xié)方差平方和貢獻率為49.3%，異性相關系數(shù)高達0.98?？梢钥闯鎏窖蠛１頊囟葓鲆廊怀省邦怑NSO形態(tài)”，1977~1997年左右前汛期海表溫度異常為“類El NiNo”模態(tài)，1997年以后轉為“類La NiNa”模態(tài)。太平洋海表溫度異常呈“類La NiNa”模態(tài)時，在整個中高緯北太平洋存在一個強大的反氣旋性環(huán)流異常，其西端的偏南距平氣流有利于南海的暖濕氣流向華南地區(qū)輸送，同時其南端的偏東距平氣流有利于將中緯度西太平洋上的濕空氣輸向華南地區(qū)，2股濕空氣在30°N以南附近交匯，極大地增強了華南地區(qū)的水汽輸送，有利于華南前汛期發(fā)生極端強降水。反之，當太平洋海表溫度異常呈“類El NiNo”模態(tài)時，不利于華南前汛期極端強降水的發(fā)生。

圖7　華南前汛期SST場(a)與同期850 hPa風場(b)年代際異常分量SVD第一耦合模態(tài)奇異向量

4.3前汛期850 hPa風場與各極端降水指數(shù)場同期相關耦合模態(tài)

降水異常通常是由環(huán)流異常直接造成的，將各極端降水指數(shù)場與同期850 hPa風場年代際異常分量進行SVD分析，結果顯示第二模態(tài)的時間系數(shù)序列和極端降水指數(shù)年代際異常特征較為相似。圖8和圖9分別給出華南前汛期各極端降水指數(shù)場與同期850 hPa風場年代際異常分量SVD第二耦合模態(tài)奇異向量和時間系數(shù)序列，降水強度、強降水量、強降水頻率和暴雨日數(shù)的協(xié)方差平方和貢獻率分別為16.8%、23.0%、26.4%、19.8%，異性相關系數(shù)分別為0.95，0.86，0.89，0.98。可以看出850 hPa風場分布較為相似，中高緯北太平洋上反氣旋性環(huán)流西端的偏南距平氣流有利于暖濕氣流向華南地區(qū)輸送，同時其南端的偏東距平氣流有利于中緯度西太平洋上的暖濕空氣輸向華南地區(qū)，二者在30°N以南附近交匯，易導致華南地區(qū)極端強降水增強。

圖8　華南前汛期各極端降水指數(shù)場(左)與同期850 hPa風場(右)年代際異常分量SVD第二耦合模態(tài)奇異向量

華南前汛期各極端降水指數(shù)場與同期850 hPa風場年代際異常分量SVD第二模的時間系數(shù)序列與上文給出的極端降水指數(shù)年代際異常特征較為相似，表明“類ENSO型”海溫年代際變化是華南極端降水年代際異常的原因之一。

圖9　華南前汛期各極端降水指數(shù)場(實線)與同期850 hPa風場(虛線)SVD第二耦合模態(tài)時間系數(shù)序列

5結論

(1)各極端降水指數(shù)呈現(xiàn)顯著的年代際變化，且華南前汛期極端降水指數(shù)在1977年左右由正異常轉為負異常；1997年又由負異常轉為正異常，特別是1980年代中期到1990年代初極端強降水顯著偏少，而2000年代極端強降水異常偏多。

(2)1977~1997年海表溫度為“類El NiNo”型，前汛期在整個中高緯北太平洋存在一個強大的反氣旋性環(huán)流異常，有利于南海的暖濕氣流與西太平洋上的濕空氣在北緯30°N以南附近交匯，極大地增強了華南地區(qū)的水汽輸送，進而導致華南前汛期易發(fā)生極端強降水；而1997~2010年海表溫度轉為“類La NiNa”型，不利于華南前汛期極端強降水的發(fā)生。

(3)華南前汛期各極端降水指數(shù)場與850 hPa風場年代際異常分量SVD第二模態(tài)的時間系數(shù)序列和華南極端降水的年代際異常特征較為相似，表明“類ENSO型”海溫年代際變化是華南極端降水年代際異常的原因之一。

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Analysis of Interdecadal Variation of Precipitation and Impact Factors During the Pre-rainy Season in South China

ZHANG Kaimei1, LI Liping2, CHEN Shengdong3

(1.MeteorologicalServiceCenterofJiangxiProvince,Nanchang330046,China;2.MinistryofEducationKeyLaboratoryofMeteorologicalDisasterofCooperationofMinistriesandProvincialGovernments/CollegeofAtmosphericSciences，NanjingUniversityofInformationScience&Technology，Nanjing210044,China；3.InstitueofMeteorologicalSciencesofJiangxiProvince,Nanchang330046,China)

Abstract:Based on the daily precipitation data provided by the National Meteorological Information Center from 89 representative stations in South China, as well as the reanalyzed monthly average 850 hPa wind field from the National Centers for Environmental Prediction and the National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) and extended reconstructed sea surface temperature (SST) data from 1969 to 2013, the interdecadal variation and the causes of extreme precipitation during the pre-rainy season in South China were analyzed, moreover, the interdecadal abnormal coupling relation among SST, 850 hPa wind field and extreme precipitation during the pre-rainy season in South China were also analyzed. The results are as follows:(1)The “El-Nio-Southern-Oscillation-like”(ENSO-like) positive SST anomaly during 1977-1997 and the corresponding atmospheric circulation anomaly were major causes of less extreme precipitation during the pre-rainy season in most part of South China. However, from about 1997 to 2010, the preceding winter SST presented ENSO-like negative SST, there were more extreme precipitation in most part of South China during the pre-rainy seanson. (2) On interdecadal scales, when it was the ENSO-like positive SST anomaly during the pre-rainy season in South China, there was an anomaly strong anti-cyclonic circulation over the middle-high latitude North Pacific, its western end southern flow was conducive to the South China Sea warm flow transport to South China, meanwhile, the east flow stream coming from mid-latitude Western Pacific was in favour of the wet air transport to South China, the intersection of two section airflow to South China caused severe pre-rainy season floods in South China. However, the ENSO-like negative SST anomaly was conducive to pre-rainy season less rain in South China.

Key words:extreme precipitation; interdecadal anomaly; impact factor; pre-rainy season

中圖分類號：P426.6

文獻標識碼：A

文章編號：1006-7639(2016)-01-0064-11

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0064

作者簡介：章開美(1986- )，女，江西南昌人，工程師，主要從事區(qū)域氣候與海氣相互作用、低頻振蕩的研究. E-mail：zhkm2008@163.net

基金項目：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃(2013CB43020))和公益性(氣象)行業(yè)專項(GYHY201406024)共同資助

收稿日期：2015-04-03；改回日期：2015-06-01

章開美，李麗平，陳勝東.華南前汛期極端降水年代際異常及其影響因子分析[J].干旱氣象，2016，34(1)：64-74, [ZHANG Kaimei, LI Liping, CHEN Shengdong. Analysis of Interdecadal Variation of Precipitation and Impact Factors During the Pre-rainy Season in South China[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(1):64-74], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0064