杜明哲 魯坦 朱玉周 廖榮偉 房小怡

(1.中國氣象局河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點開放實驗室，河南 鄭州 450003； 2.河南省氣象服務(wù)中心，河南 鄭州450003； 3.河南省氣象臺，河南 鄭州 450003； 4.中國氣象科學(xué)研究院，北京 100081)

引言

秋季連陰雨是秋季降水的重要組成部分，是中國一種常見的氣象災(zāi)害，常發(fā)生在9—11月，覆蓋秋收秋種關(guān)鍵農(nóng)事時期，長時間的陰雨寡照天氣容易給農(nóng)作物的成熟、收獲、貯藏以及冬小麥的播種帶來不利影響[1-3]；另外，長時間、大雨量的秋季連陰雨還容易帶來秋汛[4-5]，影響到公眾的生命財產(chǎn)和社會生產(chǎn)等活動。因此，對秋季連陰雨的時空特征及發(fā)生的環(huán)流背景進(jìn)行研究具有重要意義，特別是對大氣環(huán)流分型研究有助于連陰雨過程的預(yù)報預(yù)測。國內(nèi)一些學(xué)者對不同地區(qū)的秋季連陰雨作了較多研究。江益等[6]對四川秋季連陰雨的變化特征和時空分布進(jìn)行了分析，指出四川秋季連陰雨的發(fā)生次數(shù)、降水量和持續(xù)天數(shù)總體上均呈減少趨勢，而且這種減少趨勢在20世紀(jì)80年代中后期具有突變性;四川省秋季連陰雨總體上呈西部增多，東部減少的趨勢。陳懿妮等[7]分析了浙江省秋季連陰雨的時間和空間特征及造成連陰雨的環(huán)流背景，指出浙江省秋季連陰雨強弱受副熱帶高壓和南亞高壓的反相位置關(guān)系影響；拉尼娜狀態(tài)的強(弱)通過海—氣反饋機制造成中國華東地區(qū)有低層偏南(北)風(fēng)異常，使得水汽增多(減少)。楊愛萍[8]從高風(fēng)險區(qū)域、發(fā)生次數(shù)、高風(fēng)險時段等方面對江西省秋季連陰雨變化特征及其對秋收的影響進(jìn)行研究。孫照渤[9]分析了中國秋季連陰雨和不同級別秋季連陰雨的氣候特征，指出中國不同級別秋季連陰雨發(fā)生頻次在長江中上游地區(qū)較大，黃河以北地區(qū)較小。隨著連陰雨持續(xù)日數(shù)的增加，連陰雨頻次大值區(qū)由中國東南地區(qū)移向西南地區(qū)；中國華北地區(qū)連陰雨受巴爾喀什湖與貝加爾湖間的阻塞高壓強度影響，中低層增強的偏北和偏南氣流交匯于華北地區(qū)易形成連陰雨天氣。

局部天氣過程通常受較大尺度環(huán)流影響，對連陰雨期間的大尺度環(huán)流形勢分型有助于識別和預(yù)測連陰雨天氣過程。環(huán)流分型是利用主觀或客觀的方法分析特定氣象要素，將大氣環(huán)流分為若干類特征形勢的方法。不同類環(huán)流具有不同的特征，同一類的環(huán)流形勢具有相似的特征，同類中具有典型分布的成員被稱為特征成員。相較于主觀方法，客觀分析方法更具有統(tǒng)一性、科學(xué)性和實用性。近年來，一些學(xué)者對大氣環(huán)流分型做了研究，陳亮等[10]對中國區(qū)域內(nèi)的大氣環(huán)流進(jìn)行了客觀分型，并分析了不同環(huán)流分型與中國區(qū)域降水之間的關(guān)系。馮志剛等[11]對中國淮河流域26個集中強降水過程的大氣環(huán)流形勢用主觀方法歸納出梅雨型、江淮氣旋型、江淮切變線型、暖切變線型、深槽型和臺風(fēng)北上型共6類典型環(huán)流型。徐明等[12]用歸納法將中國華南前汛期持續(xù)性暴雨分為東亞槽底型，兩脊一槽型，多渦旋型和緯向型。吳勝男和江志紅[13]用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對中國長江中下游地區(qū)夏季海平面氣壓空間距平場進(jìn)行客觀分型，得到該地區(qū)25種地面天氣型及其系統(tǒng)演變特征。

已有研究大多是河南省秋季連陰雨個例分析[14-17]，對河南區(qū)域性秋季連陰雨氣候特征作整體性、相對全面的分析較少，或是對最近幾十年的河南省秋季連陰雨特征缺乏研究[18]。多數(shù)文獻(xiàn)中對秋季連陰雨形勢的研究是基于主觀分析或者通過建立特定指數(shù)來定量描述環(huán)流特征，針對秋季連陰雨的環(huán)流分型研究相對較少，研究方法較為單一。河南省是中國重要的糧食產(chǎn)區(qū)，了解河南區(qū)域性秋季連陰雨降水的氣候特征，對指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、降低災(zāi)害風(fēng)險有重要意義。本文利用氣象臺站資料，結(jié)合統(tǒng)計分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對近幾十年河南區(qū)域性秋季連陰雨的時間、空間特征及造成區(qū)域性秋季連陰雨過程的大氣環(huán)流進(jìn)行客觀分型研究，有助于全面了解河南區(qū)域性秋季連陰雨的氣候特征及大氣環(huán)流型，以期為河南區(qū)域性秋季連陰雨的預(yù)報預(yù)測提供參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

使用1961—2019年河南省地面氣候資料整編的日降水與日照資料，根據(jù)河南氣候特點、地理條件、觀測站建站時間及數(shù)據(jù)缺測情況，挑選103個站點的數(shù)據(jù)參與分析。大氣環(huán)流分析采用美國國家環(huán)境預(yù)報中心和國家大氣研究中心(National Centers for Environment Prediction/National Center of Atmospheric Research，NCEP/NCAR)提供的1961—2019年高空 2.5°×2.5°水平分辨率逐日再分析資料。本文分析場的范圍為20°—160°E、10°—80°N，共1653個格點。

1.2 河南區(qū)域性秋季連陰雨定義

1.2.1 單站連陰雨

某測站在某日期段的第一日和最后一日均出現(xiàn)降水，日降水量≥0.1 mm的雨日日均日照時數(shù)≤2 h或云量≥8成，過程降水量≥30 mm，當(dāng)該日期段符合下列條件之一，則認(rèn)定該測站在該日期段出現(xiàn)一次連陰雨：(1)降水過程持續(xù)5—10 d，無雨日數(shù)≤2 d且不連續(xù)；(2)降水過程持續(xù)≥11 d，無雨日數(shù)≤3 d且不連續(xù)。

圖1 河南省氣象站點分布Fig.1 Distribution of weather stations in He′nan province

1.2.2 區(qū)域性連陰雨

區(qū)域內(nèi)有≥20%的測站出現(xiàn)連陰雨，則認(rèn)定出現(xiàn)一次區(qū)域性連陰雨。以降水開始日的月份作為連陰雨發(fā)生的月份。同一連陰雨過程分布在相鄰兩個月份時，若分布在兩個月份的降水日數(shù)相同，以開始日的月份作為發(fā)生月，否則取降水日數(shù)多的月份為發(fā)生月。

1.3 分析方法

利用滑動平均、小波分析等方法對河南區(qū)域性秋季連陰雨的時間特征進(jìn)行分析。采用經(jīng)驗正交函數(shù)分解法(Empirical Orthogonal Function，EOF)對河南區(qū)域性秋季連陰雨作時空分解，采用North 檢驗對分解出的模態(tài)進(jìn)行獨立性檢驗，分析河南區(qū)域性秋季連陰雨空間分布特征。

基于競爭學(xué)習(xí)的無監(jiān)督式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(Self Organizing Maps，SOM)[19-20]是由輸入層和輸出層(競爭層)組成，能夠?qū)⑤斎雽痈呔S空間的樣本映射到輸出層一維或二維格點(競爭層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點)中，輸出層的節(jié)點數(shù)就是聚類數(shù)。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸入層有m個樣本(輸入模式)，輸入模式記為X={xi:i=1,…,m}，輸出層包含n個神經(jīng)元，輸出模式記為Y={yj:j=1,…，n}，輸入單元i和輸出層神經(jīng)元j之間在計算層的連接權(quán)重可以寫成Wj={wji:j=1,…，n;i=1,…，m}，則網(wǎng)絡(luò)的輸出層與輸入層的映射關(guān)系為：

Y=XW

(1)

在學(xué)習(xí)過程中每輸入一個樣本，在n個輸出神經(jīng)元中只有一個神經(jīng)元被激活而成為獲勝神經(jīng)元Yj，獲勝神經(jīng)元的權(quán)重按照下面方式進(jìn)行調(diào)整：

Δwji=η·(xi-wji)Yj

(2)

式(2)中，η為依賴于時間的學(xué)習(xí)率，通過調(diào)整權(quán)值，可將激活神經(jīng)元的權(quán)重向量移向被選取的輸入樣本。同樣地，激活神經(jīng)元拓?fù)溧徲騼?nèi)節(jié)點的權(quán)重向量也被調(diào)整并向輸入樣本移動。不斷重復(fù)上述迭代過程，直到收斂，最終達(dá)到學(xué)習(xí)目的。

研究表明[21-24]，500 hPa環(huán)流形勢對連陰雨降水具有重要作用，另一方面連陰雨是高空和低空環(huán)流共同作用的效果，本文嘗試用500 hPa單層和融合500 hPa、700 hPa、850 hPa三層數(shù)據(jù)進(jìn)行分型。將參與分析的連陰雨過程共617 d 的500 hPa日平均高度場作為分析對象，選取20°—160°E、10°—80°N為計算范圍，將每天的500 hPa日平均高度場(57×29=1653個格點數(shù)據(jù))按照從南到北、自西向東的順序排成行向量，即一行(樣本)代表一日的500 hPa日平均高度場，形成617行1653列的向量矩陣。將向量矩陣輸入SOM模型進(jìn)行分型訓(xùn)練，訓(xùn)練步長為5000步，初始學(xué)習(xí)率為0.6，計算每個樣本和初始權(quán)重向量的距離，距離最近的樣本作為獲勝神經(jīng)元，更新獲勝神經(jīng)元的權(quán)重向量，同時近鄰樣本的權(quán)重向量也按照特定近鄰函數(shù)更新，重復(fù)迭代上述過程，經(jīng)過多次調(diào)參訓(xùn)練試驗，獲得不同分類數(shù)的分型結(jié)果，通過對比分析選擇最優(yōu)分類數(shù)，將區(qū)域性連陰雨過程期間500 hPa日平均高度場分為若干類的環(huán)流型?？紤]三層高度場的分型步驟與單層類似，將500 hPa、700 hPa和850 hPa高度場數(shù)據(jù)依次排列形成行向量，然后輸入SOM模型進(jìn)行分型訓(xùn)練。

2 結(jié)果分析

2.1 河南區(qū)域性秋季連陰雨時間特征

根據(jù)河南區(qū)域性秋季連陰雨定義指標(biāo)及河南省1961—2019年降水與日照數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出103個臺站各個區(qū)域性連陰雨過程的起止日期、過程天數(shù)、過程降水量。近59 a來河南省共出現(xiàn)69次區(qū)域性秋季連陰雨過程(表1)，平均每年發(fā)生頻次為1.17次。5—6 d的區(qū)域性秋季連陰雨過程發(fā)生15次，占在年代平均發(fā)生頻次上(表2)，20世紀(jì)60年代和80年代是河南區(qū)域性秋季連陰雨多發(fā)期，高于近59 a的年均頻次；20世紀(jì)90年代年均發(fā)生頻次明顯低于近59 a的年平均頻次，為連陰雨少發(fā)期；70年代和21世紀(jì)10年代發(fā)生次數(shù)與近59 a年均頻次基本持平；21世紀(jì)00年代略低于近59 a的年平均頻次。在年代平均降水量方面，20世紀(jì)60年代、21世紀(jì)00年代及10年代過程平均降水量高于59 a平均過程降水量，21世紀(jì)10年代區(qū)域性連陰雨過程降水強度明顯高于59 a平均值；20世紀(jì)70年代、80年代、90年代過程平均降水量低于近59 a過程平均值，其中21世紀(jì)90年代區(qū)域性連陰雨過程降水強度最小。平均過程日數(shù)方面，20世紀(jì)60年代和21世紀(jì)10年代高于59 a平均過程日數(shù)，21世紀(jì)10年代連陰雨過程平均持續(xù)時間最長；其他年代低于59 a平均過程日數(shù)，20世紀(jì)90年代河南區(qū)域性連陰雨過程平均持續(xù)日數(shù)最短。從平均過程日數(shù)和平均過程降水量方面看，21世紀(jì)10年代河南區(qū)域性秋季連陰雨比其他年代強，而20世紀(jì)90年代強度最弱。

表1 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨過程統(tǒng)計Table 1 Statistics of regional continuous precipitation process in autumn from 1961 to 2019 in He′nan province

表2 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨年代際變化Table 2 Interdecadal variation of regional continuous precipitation in autumn from 1961 to 2019 in He′nan province

21.74%，7—9 d的過程有31次，占44.93%，10 d及以上的23次，占33.33%，可見河南區(qū)域性秋季連陰雨以7—9 d的過程居多，其次為10 d以上過程。連陰雨持續(xù)日數(shù)排前三的過程分別為2017年9月24日至10月19日(持續(xù)26 d)，1964年8月28日至9月20日(持續(xù)24 d)，2005年9月17日至10月6日(持續(xù)20 d)，過程平均雨量排前三的過程分別為2003年8月24日至9月8日(過程平均雨量為187.2 mm)，2017年9月23日至10月19日(過程平均雨量179.5 mm)，1964年8月28日至9月20日(過程平均雨量161.9 mm)。

對一年中不同持續(xù)時間的區(qū)域性秋季連陰雨平均過程降水量求均值，得到1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量序列(圖2)，區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量具有階段性變化特征。20世紀(jì)60年代區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量呈波動狀態(tài)，70年代區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量呈下降趨勢，80年代前半期呈增長趨勢并達(dá)到峰值，80年代后半期區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量呈減少趨勢并且一直到整個90年代維持低值期，21世紀(jì)00年代前半期區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量再次呈增長趨勢，后期到10年代區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量呈波動上升趨勢。20世紀(jì)70年代區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量存在準(zhǔn)5 a周期，21世紀(jì)00年代前半期及10年代區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量存在2—3 a周期(圖3)。

圖2 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量變化Fig.2 Variation of annual average precipitation of regional continuous rain process in autumn from 1961 to 2019 in He′nan province

圖3 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量小波分析Fig.3 Distribution of wavelet analysis of annual average precipitation of regional continuous rain in autumn from 1961 to 2019 in He′nan province

2.2 河南區(qū)域性秋季連陰雨空間分布

1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨平均降水量分布見圖4，黃河以南地區(qū)比黃河以北地區(qū)降水多，山區(qū)比平原地區(qū)多，降水大值區(qū)與山區(qū)分布基本一致，說明地形對連陰雨降水有促進(jìn)作用。黃河以北地區(qū)區(qū)域性秋季連陰雨平均降水量在70—90 mm，桐柏山區(qū)、駐馬店中西部、漯河西南部、平頂山、洛陽、南陽西北部、三門峽區(qū)域性秋季連陰雨平均降水量為110—138 mm，其他地區(qū)為90—110 mm。

圖4 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨平均降水量分布Fig.4 Spatial distribution of average precipitation of continuous rain in autumn from 1961 to 2019 in He′nan province

對河南省103站1961—2019年69次區(qū)域性秋季連陰雨過程累積降水場進(jìn)行EOF分析，得到近59 a河南區(qū)域性秋季連陰雨降水主要空間分布型和各模態(tài)對應(yīng)的時間系數(shù)。利用North檢驗[25]對空間模態(tài)的獨立性進(jìn)行檢驗，圖5為前6個空間模態(tài)的特征值及95%置信水平下的特征值的誤差，如果前后兩個特征值之間的誤差范圍有重疊，則這兩個模態(tài)沒有顯著差別。由圖5可知，第一模態(tài)和第二模態(tài)存在顯著差別，第二模態(tài)和第三模態(tài)之間也存在顯著差別，第三模態(tài)和第四模態(tài)及以后的模態(tài)沒有顯著差別，即前3個模態(tài)相互獨立，只選擇前三模態(tài)進(jìn)行分析，前3個模態(tài)的累積解釋方差為85.96%(表3)。

表3 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨EOF前3個模態(tài)的特征值及貢獻(xiàn)率Table 3 Eigen values and contribution rates of the first three EOF modes of regional continuous rain in autumn from 1961 to 2019 in He′nan province

圖5 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨EOF分析前6模態(tài)的特征值及95%信度誤差Fig.5 Variation of the eigen values and 95% reliability error of the first 6 EOF modes of regional continuous rain in autumn from 1961 to 2019 in He′nan province

圖6a、圖6d為第1模態(tài)的空間分布型和時間系數(shù)，第1模態(tài)在空間分布上表現(xiàn)為河南全省一致變化的分布特征，該模態(tài)解釋方差為63.40%，遠(yuǎn)高于其他模態(tài)的貢獻(xiàn)率，是河南持續(xù)性降水的主要空間分布形式，其中黃淮之間為高荷載區(qū)。有25次過程符合該分布型，其中18次發(fā)生在9月，6次發(fā)生在10月；對符合第一模態(tài)的過程對應(yīng)的高度場進(jìn)行合成(圖略)，結(jié)果表明副熱帶高壓5840 gpm等值線位于中國黃淮地區(qū)，主要降水區(qū)位于5840 gpm等值線的北緣。

圖6b、圖6e為第2模態(tài)的空間分布型和時間系數(shù)，第二模態(tài)表現(xiàn)為南北反相的分布特征，該模態(tài)解釋方差為18.22%，東南部地區(qū)為高荷載區(qū)。有28次過程符合該分布型，其中14次發(fā)生在9月，8次發(fā)生在10月，5次發(fā)生在11月。對各月高度場進(jìn)行合成(圖略)，9月過程5840 gpm等值線位于信陽和駐馬店交界處，10月過程5840 gpm等值線位于信陽南端，11月過程5840 gpm等值線位于中國華南地區(qū)，但與9月、10月過程合成高度場相比，11月的南支槽比較明顯。整體來說，第二模態(tài)典型過程副熱帶高壓5840 gpm等值線位于中國江淮地區(qū)，水汽輸送較第一模態(tài)偏南，連陰雨落區(qū)也相對偏南。

圖6 1961—2019年河南區(qū)域性秋季連陰雨第一模態(tài)(a)、第二模態(tài)(b)、第三模態(tài)(c)空間分布和第一模態(tài)(d)、第二模態(tài)(e)、第三模態(tài)(f)時間系數(shù)Fig.6 Spatial distributions and variations of time coefficient of the first (a，b),second (c，d),and third (e，f) modes of regional autumn continuous rain from 1961 to 2019 in He′nan province

圖6c、圖6f是第3模態(tài)的空間分布型和時間系數(shù)，第3模態(tài)表現(xiàn)為西部、西南部、東南部與其他地區(qū)反相的分布特征，該模態(tài)解釋方差為4.34%，西部、東南部地區(qū)為高荷載區(qū)。符合該模態(tài)的過程有36次，9月有23次過程，10月有9次過程，11月有4次過程。

2.3 河南區(qū)域性秋季連陰雨環(huán)流分型

2.3.1 SOM方法分型

利用SOM方法，對近河南1961年以來69次區(qū)域性秋季連陰雨過程期間高度場進(jìn)行分型。在分型的過程中有兩個層面的聚類，首先是對獨立的連陰雨過程內(nèi)的高度場聚類，連陰雨某一發(fā)展階段的環(huán)流形勢是相對穩(wěn)定的，SOM模型需要識別同一發(fā)展階段相似的高度場，分類結(jié)果表現(xiàn)為一次過程某一階段連續(xù)幾天的高度場均為一類；另一個層面是不同連陰雨過程之間的聚類，不同過程之間的環(huán)流能否相對準(zhǔn)確的聚類決定著分型的效果。對4—20分類數(shù)進(jìn)行分型試驗，通過對比分析選擇最優(yōu)分類數(shù)，分類數(shù)過少過多都不能合理的聚類，分類數(shù)過少不能相對全面的反映環(huán)流型，分類數(shù)過多會有重復(fù)相似的環(huán)流型，合理的分型結(jié)果各分型之間要有天氣學(xué)意義上的差異，包括天氣系統(tǒng)的位置、強度和發(fā)生時間的區(qū)別。不管是用單層還是多層，不合適的分類數(shù)均體現(xiàn)在不相似的高度場歸為一類。特別是多層高度場分型，由于考慮的是大尺度環(huán)流，隨著層數(shù)的增加，用于訓(xùn)練的輸入向量維數(shù)大幅增加，即樣本的特征增多，模型對大氣環(huán)流局部的細(xì)節(jié)考慮較多，一定程度上影響分型效果。通過對比分析，用500 hPa分型，分形數(shù)8類為最優(yōu)分類數(shù)，環(huán)流分型可歸結(jié)為：兩槽一脊—副熱帶高壓邊緣型、極渦—副熱帶高壓邊緣型、西伯利亞高壓脊—副熱帶高壓邊緣型、中低緯度低槽型、中緯度一槽一脊—副熱帶高壓邊緣型、高緯度一槽一脊型、烏拉爾山高壓脊—低槽型、里海高壓脊—副熱帶高壓邊緣型。

兩槽一脊—副熱帶高壓邊緣型(SOM1)主要特征為亞洲區(qū)中高緯度呈兩槽一脊型，貝加爾湖附近為高壓脊，其兩側(cè)為低槽區(qū)，副熱帶高壓5840 gpm等值線平均位置處于中國江淮地區(qū)。貝加爾湖附近穩(wěn)定維持冷高壓，中緯度有低槽頻繁東移并引導(dǎo)冷空氣南下與副熱帶高壓邊緣暖濕氣流相作用，在河南地區(qū)引發(fā)大范圍連陰雨天氣。符合該環(huán)流型的區(qū)域性連陰雨過程有10次，主要發(fā)生在9月中下旬及10月上旬。

極渦—副熱帶高壓邊緣型(SOM2)主要特征為西伯利亞地區(qū)被極渦長時間控制，東歐及鄂霍茨克海附近通常有阻塞高壓存在，極渦底部氣流平直多波動，冷空氣位置偏南且活躍，副熱帶高壓5840 gpm等值線在河南省南北兩端之間擺動，極渦底部西風(fēng)帶淺槽頻繁東移與副熱帶高壓邊緣氣流相互作用，配合地面冷空氣的影響，引發(fā)區(qū)域性連陰雨。符合該環(huán)流形的區(qū)域性連陰雨過程有13例，主要發(fā)生在9月及10月上旬。

西伯利亞高壓脊—副熱帶高壓邊緣型(SOM3)主要特征為中、西西伯利亞被高壓脊控制，高壓脊伸向極區(qū)，脊前偏北氣流將高緯度冷空氣引導(dǎo)至貝加爾湖附近堆積，在貝加爾湖附近橫槽或下滑槽的引導(dǎo)下冷空氣頻繁南下影響河南，副熱帶高壓5840 gpm等值線平均位置處于中國黃淮地區(qū)，頻繁南下的冷空氣和副熱帶高壓邊緣氣流相互對峙引發(fā)連陰雨天氣。符合該環(huán)流形的區(qū)域性連陰雨過程有13例，主要發(fā)生在9月。

中低緯度低槽型(SOM4)主要特征是中低緯度有低槽緩慢東移影響河南地區(qū)，通常是高原槽東移或者孟加拉灣低槽加深東移，副熱帶高壓5840 gpm等值線平均位置處于中國長江以南；另外，中高緯度呈多波動狀態(tài)，冷空氣活動頻繁，與高原槽或孟加拉灣低槽配合造成河南地區(qū)連陰雨天氣。符合該環(huán)流型的區(qū)域性連陰雨過程有10例，主要發(fā)生在10月中下旬和11月。

中緯度一槽一脊—副熱帶高壓邊緣型(SOM5)主要特征是中緯度地區(qū)里海到巴爾喀什湖被高壓脊控制，中國北部受寬廣低壓系統(tǒng)(低渦或低槽)影響，副熱帶高壓5840 gpm等值線平均位置處于中國黃淮地區(qū)，在低壓系統(tǒng)和副熱帶高壓邊緣氣流共同作用下引發(fā)連陰雨天氣。符合該環(huán)流形的典型過程有10次，均發(fā)生在9月。

高緯度一槽一脊型(SOM6)主要特征是烏拉爾山以西被高壓脊控制，東歐通常有阻塞高壓形成，烏拉爾山以東地區(qū)被寬廣低渦控制，中緯度地區(qū)氣流平直多波動，或有孟加拉灣低槽加深東移造成連陰雨天氣。符合該環(huán)流形的典型過程有9次，主要發(fā)生在10月中下旬及11月，副熱帶高壓5840 gpm等值線平均位置處于中國長江以南，降水主要由低槽引起。

烏拉爾山高壓脊—低槽型(SOM7)主要特征是烏拉爾山地區(qū)被高壓脊控制，中東西伯利亞地區(qū)受低渦控制，中國北方受低渦底部平直氣流影響，中低緯度主要受高原槽或孟加拉灣低槽影響，副熱帶高壓5840 gpm等值線平均位置處于中國華南地區(qū)，降水主要由低槽引起。符合該環(huán)流型的典型過程有7次，主要發(fā)生在10月中下旬和11月，其中發(fā)生在11月的過程有5次。

里海高壓脊—副熱帶高壓邊緣型(SOM8)主要特征是里海附近被高壓脊控制，在高壓脊右側(cè)巴爾喀什湖及以南地區(qū)為低槽或低渦區(qū)，中國北方地區(qū)氣流平直，高原上不斷有低槽擾動?xùn)|移，中東西伯利亞上空為西北氣流，有利于高緯度冷空氣向中國北方輸送，副熱帶高壓5840 gpm等值線平均位置處于沿淮地區(qū)，降水主要由副熱帶高壓邊緣氣流和低槽擾動引起。符合該環(huán)流型的典型過程有8次，主要發(fā)生在9月。

陰影為距平,單位為10 gpm圖7 河南區(qū)域性秋季連陰雨主要環(huán)流型SOM1兩槽一脊—副熱帶高壓邊緣型(a)、SOM2極渦—副熱帶高壓邊緣型(b)、SOM3西伯利亞高壓脊—副熱帶高壓邊緣型(c)、SOM4中低緯度低槽型(d)、SOM5中緯度一槽一脊—副熱帶高壓邊緣型(e)、SOM6高緯度一槽一脊型(f)、SOM7烏拉爾山高壓脊—低槽型(g)、SOM8里海高壓脊—副熱帶高壓邊緣型(h)Fig.7 Distributions of the main circulation patterns of regional continuous precipitation in autumn in He′nan province with two trough-one ridge-subtropical high edge (a),polar vortex-subtropical high edge (b),Siberian high ridge-subtropical high edge (c),middle and low latitude low trough (d),middle-latitude one trough-one ridge-subtropical high edge (e),high latitude one trough-one ridge (f),Ural Mountain High Ridge-low trough (g),and Caspian Sea high ridge-subtropical high edge (h) types

2.3.2 SOM分型結(jié)果

從SOM方法的分型結(jié)果看，不僅可以區(qū)分出環(huán)流形態(tài)上的差別，還可以區(qū)分出環(huán)流型的發(fā)生時間和連陰雨期間環(huán)流的階段性演變特征。連陰雨通常是大氣環(huán)流形勢長時間穩(wěn)定維持或降水系統(tǒng)頻繁出現(xiàn)造成的，不同環(huán)流型之間既有形態(tài)上的差別，也有天氣學(xué)物理意義上共性，從天氣學(xué)角度分析，8類分型結(jié)果可歸結(jié)為阻塞型、低槽型和平直環(huán)流型。阻塞型是造成河南省秋季連陰雨的主要環(huán)流型，SOM2、SOM3、SOM7型可以歸結(jié)為阻塞型，但三者阻塞發(fā)生的位置有差異，可分為雙阻型、烏拉爾山阻塞型、貝加爾湖阻塞型，SOM2環(huán)流型典型過程為雙阻型(東歐和鄂霍茨克海附近同時出現(xiàn)穩(wěn)定高壓脊和正高度異常)，SOM3環(huán)流型典型過程為貝加爾湖阻塞型，SOM7環(huán)流型典型過程為烏拉爾山阻塞型。SOM1、SOM4、SOM5、SOM8環(huán)流型典型過程為低槽型，SOM6環(huán)流型典型過程為平直環(huán)流型。對長連陰雨過程，SOM分型方法還可以識別連陰雨過程中不同階段的環(huán)流型，SOM型之間存在轉(zhuǎn)換關(guān)系，主要轉(zhuǎn)換關(guān)系有：SOM2和SOM8之間的相互轉(zhuǎn)換，SOM3和SOM5之間、SOM6和SOM7之間的相互轉(zhuǎn)換，SOM6到SOM4、SOM7到SOM4、SOM5到SOM2、SOM2到SOM3、SOM8到SOM1的轉(zhuǎn)換。大部分河南區(qū)域性秋季連陰雨過程為2—3種環(huán)流型的組合，8 d以上的連陰雨過程基本都出現(xiàn)阻塞形勢，5—7 d過程通常為低槽型或平直環(huán)流型。不同分型的環(huán)流發(fā)生月份和對連陰雨事件的影響存在差異，一般發(fā)生在9—10月上旬的連陰雨過程的降水強度比發(fā)生在10月中旬到11月的過程大。有63.8%的河南區(qū)域性秋季連陰雨過程發(fā)生在9—10月上旬，36.2%的過程發(fā)生在10月中旬到11月。SOM1、SOM2、SOM3、SOM5、SOM8型環(huán)流發(fā)生在9—10月上旬，SOM4、SOM6、SOM7型環(huán)流發(fā)生在10月中旬到11月。

3 結(jié)論

(1) 河南區(qū)域性秋季連陰雨以7—9 d的過程居多，其次為10 d以上過程。20世紀(jì)60年代和80年代是河南區(qū)域性秋季連陰雨多發(fā)期，90年代為連陰雨少發(fā)期，70年代和21世紀(jì)10年代發(fā)生次數(shù)與近59 a年均頻次基本持平，21世紀(jì)10年代河南區(qū)域性秋季連陰雨比其他年代強，20世紀(jì)90年代強度最弱。20世紀(jì)70年代區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量存在準(zhǔn)5 a周期，21世紀(jì)00年代前半期及10年代區(qū)域性秋季連陰雨年平均過程降水量存在2—3 a周期。

(2) 河南區(qū)域性秋季連陰雨年均降水量分布表現(xiàn)為，黃河以南地區(qū)比黃河以北地區(qū)降水多，山區(qū)比平原地區(qū)多，降水大值區(qū)與山區(qū)分布基本一致。河南區(qū)域性秋季連陰雨降水空間分布型最主要的特征是全省一致變化型，其次是南北反相型。

(3) 利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行客觀分型，可得到8類區(qū)域性連陰雨環(huán)流型，8類分型結(jié)果可歸結(jié)為阻塞型、低槽型和平直環(huán)流型。

(4) SOM方法不僅可以區(qū)分出環(huán)流形態(tài)上的差別，還可以區(qū)分出環(huán)流型的發(fā)生時間和連陰雨期間環(huán)流的階段性演變特征。大部分河南區(qū)域性秋季連陰雨過程為2—3種環(huán)流型的組合，不同環(huán)流型之間存在轉(zhuǎn)換關(guān)系。

(5) 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以有效識別環(huán)流型，與主觀分型方法相比，可以得到較為全面的大氣環(huán)流類型，利用分類權(quán)值向量或者聚類合成平均場可以對預(yù)報場進(jìn)行相似性判斷，通過與相似環(huán)流型個例的對比，對區(qū)域性連陰雨的預(yù)報具有參考價值。