李憶平，張金玉，岳平，王素萍，查鵬飛，王麗娟，沙莎，張良，曾鼎文，任余龍，胡蝶

（1.中國(guó)氣象局蘭州干旱氣象研究所，甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730020；2.江蘇省無(wú)錫市氣象局，江蘇 無(wú)錫 214135）

引言

氣候變暖背景下，全球降水的極端性和時(shí)空非均勻性加劇，導(dǎo)致陸面蒸散發(fā)等水分平衡過(guò)程發(fā)生顯著改變，干旱頻率和干旱強(qiáng)度呈增加趨勢(shì)，干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)加大，嚴(yán)重威脅到全球和區(qū)域水資源安全、生態(tài)安全和糧食安全［1］。全球每年因干旱造成的經(jīng)濟(jì)損失已從1980—2009年的173億美元飆升到了2010—2017年的231億美元，其增速遠(yuǎn)大于其他自然災(zāi)害造成的損失［2］。因此，世界氣象組織（World Meteorological Organization，WMO）和聯(lián)合國(guó)糧食和農(nóng)業(yè)組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，F(xiàn)AO）等一直將干旱問(wèn)題作為全球需要優(yōu)先解決的問(wèn)題［3］。

國(guó)際上對(duì)干旱問(wèn)題的關(guān)注由來(lái)已久，尤其是20世紀(jì)30年代北美洲發(fā)生的持續(xù)性特大干旱事件，引發(fā)了全球?qū)Ω珊导捌錇?zāi)害問(wèn)題的普遍關(guān)注［4］。而1955年在美國(guó)新墨西哥州召開(kāi)的首次國(guó)際干旱會(huì)議，明確提出要以干旱災(zāi)害為重點(diǎn)研究方向［5］。20世紀(jì)60年代末發(fā)生的非洲特大干旱事件造成34個(gè)國(guó)家遭受?chē)?yán)重旱災(zāi)，被聯(lián)合國(guó)稱為“非洲近代史上最大的人類(lèi)災(zāi)難”，由此引發(fā)了十分嚴(yán)重的糧食危機(jī)、大范圍饑荒，甚至社會(huì)動(dòng)亂和局部戰(zhàn)爭(zhēng)等問(wèn)題，僅1968—1973年就導(dǎo)致大約20萬(wàn)人死亡，震驚全世界［6］。

2022年春夏季，北半球經(jīng)歷了史無(wú)前例的高溫干旱，歐美和亞洲持續(xù)性的高溫天氣均伴隨嚴(yán)重的干旱事件。根據(jù)WMO發(fā)布的最新報(bào)告，剛剛過(guò)去的7月已成為全球范圍內(nèi)有氣象記錄以來(lái)最熱的前三名之一，北極圈7月最高氣溫甚至達(dá)到32.5℃（https://3g.163.com/dy/article/HDTOH8JH0514R9KQ.html）。根據(jù)美國(guó)國(guó)家抗旱中心監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，美國(guó)多地今夏遭遇了嚴(yán)重干旱，其西部高達(dá)70%的地區(qū)處于干旱狀態(tài)，美國(guó)東北部部分地區(qū)甚至遭遇了“極度干旱”（https://baijiahao.baidu.com/s？id=1741355411733446729&wfr=spider&for=pc）。而 歐洲歷來(lái)是高溫干旱的頻發(fā)區(qū)，今年也沒(méi)能幸免，位于地中海沿岸的葡萄牙和西班牙部分地區(qū)氣溫一度達(dá)到47℃，英國(guó)多地氣溫也突破歷史極值。歐洲地區(qū)大范圍、持續(xù)性的高溫干旱給當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，其中法國(guó)和德國(guó)作為歐洲小麥主產(chǎn)區(qū)，受此次高溫干旱影響，預(yù)計(jì)小麥產(chǎn)量將下降10%（http://e927.lxjyw.net/news/73c899902.html）。

我國(guó)是干旱災(zāi)害發(fā)生頻率最高、影響最嚴(yán)重的國(guó)家之一，每年因干旱災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)440億元［7］。已有研究表明，我國(guó)北方是干旱頻發(fā)的主要區(qū)域，許多學(xué)者針對(duì)北方干旱災(zāi)害的特征和形成機(jī)理進(jìn)行了大量研究，形成了很多有意義的成果［8］。然而，隨著氣候變暖，近年來(lái)我國(guó)南方地區(qū)（包括長(zhǎng)江流域）的干旱事件也逐漸增多。這類(lèi)干旱事件爆發(fā)后陸面向大氣的感熱輸送顯著增加，促使抬升凝結(jié)高度增加，大氣邊界層整體變干、濕靜力能降低，從而有效抑制了對(duì)流降水［9］。并且，大氣邊界層整體變干將增大陸面蒸發(fā)潛力，通過(guò)大量消耗土壤含水量，加速干旱過(guò)程發(fā)展［10］。雖然已有研究對(duì)南方地區(qū)干旱災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)特征及成因進(jìn)行了一些初步分析［11-13］，但由于對(duì)其科學(xué)認(rèn)識(shí)仍然不足，許多問(wèn)題還有待進(jìn)一步了解，這嚴(yán)重影響了南方地區(qū)干旱減災(zāi)防災(zāi)能力的提升。值得關(guān)注的是，2022年長(zhǎng)江流域自6月中旬開(kāi)始降水偏少，中央氣象臺(tái)自7月21日首次發(fā)布高溫預(yù)警之后，連續(xù)41 d發(fā)布高溫預(yù)警信號(hào)。從此次高溫干旱的影響來(lái)看，自8月11日四川、重慶、湖北、湖南、江西、安徽等6省（市）啟動(dòng)干旱防御四級(jí)響應(yīng)以來(lái)，長(zhǎng)江中下游受旱面積已擴(kuò)展到8000多hm2。此時(shí)正值長(zhǎng)江流域一季稻灌漿和乳熟期的關(guān)鍵期，是水稻對(duì)水熱反應(yīng)最敏感的時(shí)期，持續(xù)性高溫干旱將導(dǎo)致水稻嚴(yán)重減產(chǎn)［14］。隨著氣象干旱不斷發(fā)展，不僅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到影響，也更進(jìn)一步造成了水文干旱的發(fā)生及電力供應(yīng)的不足。長(zhǎng)江干流及洞庭湖、鄱陽(yáng)湖水位明顯下降，較常年同期偏低4.85～6.13 m，創(chuàng)有實(shí)測(cè)記錄以來(lái)同期最低。水位下降導(dǎo)致水電站難以發(fā)電，一些地方采取應(yīng)急措施節(jié)電，包括工廠停工、商店縮短營(yíng)業(yè)時(shí)間、辦公樓關(guān)閉空調(diào)等。長(zhǎng)江沿岸大城市中，上海關(guān)閉了外灘與浦東著名的景觀燈光，四川瀘州更是分時(shí)段熄滅路燈，以減輕電網(wǎng)壓力。中國(guó)水利部已啟動(dòng)干旱防御應(yīng)急響應(yīng)，實(shí)施“長(zhǎng)江流域水庫(kù)群抗旱保供水聯(lián)合調(diào)度專項(xiàng)行動(dòng)”，加大水庫(kù)出庫(kù)流量為下游補(bǔ)水。同時(shí)，財(cái)政部安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和水利救災(zāi)資金達(dá)100億元。總之，2022年夏季長(zhǎng)江流域高溫干旱事件對(duì)水資源、生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了嚴(yán)重影響，引起了政府部門(mén)和社會(huì)各界的高度關(guān)注［15］。為揭示此次重大干旱的基本特征及其成因，本文在客觀分析此次高溫干旱事件演變特征的基礎(chǔ)上，討論了大氣環(huán)流和外強(qiáng)迫異常對(duì)這次事件的可能影響。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

使用的數(shù)據(jù)主要有：（1）氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，來(lái)源于國(guó)家氣候中心提供的中國(guó)區(qū)域內(nèi)699個(gè)氣象臺(tái)站的逐日觀測(cè)資料，主要為最高氣溫、最低氣溫、平均風(fēng)速、平均相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)；（2）逐日氣象干旱綜合指數(shù)（MCI），來(lái)源于國(guó)家氣候中心；（3）遙感數(shù)據(jù)，來(lái)源于GCOM-W1/AMSR-2逐日升軌和降軌的土壤體積含水量數(shù)據(jù)，空間分辨率為10 km×10 km；（4）逐月土壤濕度再分析數(shù)據(jù)，來(lái)源于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）提供的全球氣候第五代大氣再分析數(shù)據(jù)集ERA5［16］；（5）逐日再分析數(shù)據(jù)，來(lái)源于美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心/國(guó)家大氣研究中心（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research，NCEP/NCAR），包括高度場(chǎng)、風(fēng)場(chǎng)、溫度等要素，水平分辨率為2.5°×2.5°，垂直方向?yàn)?7層［17］；（6）海表溫度（簡(jiǎn)稱“海溫”）數(shù)據(jù)，來(lái)自美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局重建的海表面溫度第五版本NOAA ERSST.v5，空間分辨率為2.0°×2.0°［18］；（7）Nino3.4指 數(shù)，來(lái) 源 于NOAA Climate Prediction Center（CPC）的官方網(wǎng)站；（8）高原積雪數(shù)據(jù)，來(lái)源于美國(guó)國(guó)家冰雪數(shù)據(jù)中心（National Snow and Ice Data Center，https://nsidc.org）提供的2000—2022年MODIS/Terra 8-Day合成積雪產(chǎn)品MODIS/Terra Snow Cover 8-Day L3 Global 500-m Grid（MOD10A2）和MODIS/Terra Snow Cover 8-Day L3 Global 0.05 Degree CMG（MOD10C2）［19-20］，MOD10C2數(shù)據(jù)分辨率為0.05°×0.05°；（9）西太平洋副熱帶高壓的面積指數(shù)及強(qiáng)度指數(shù)均來(lái)源于國(guó)家氣候中心。文中氣候基準(zhǔn)期為1991—2020年。

文中附圖（除圖4以外）所涉及地圖均基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局審圖號(hào)為GS（2016）2556號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

1.2 研究區(qū)域

本文研究區(qū)域?yàn)殚L(zhǎng)江流域，使用的站點(diǎn)為長(zhǎng)江流域173個(gè)氣象站點(diǎn)（圖1），主要分布在四川省、重慶市、貴州省、湖北省、湖南省、江西省、安徽省、江蘇省、浙江省以及上海市。

圖1 長(zhǎng)江流域氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of stations in the Yangtze River Basin

1.3 研究方法

1.3.1 極渦面積和強(qiáng)度指數(shù)

極渦的各相關(guān)指數(shù)計(jì)算方法詳見(jiàn)文獻(xiàn)［21］。極渦面積指數(shù)（S）定義：北半球500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)上，取接近最大西風(fēng)軸線的等高線為極渦南界，將南界特征等高線以北所包圍的扇形面積定義為極渦面積。計(jì)算公式如下：

式中：λ1和λ2（rad）分別為相鄰格點(diǎn)經(jīng)度值；φ為極渦南界緯度；R為地球半徑（取為6378 km）。

極渦強(qiáng)度指數(shù)（Q）是指500 hPa等壓面與極渦南界特征等高線所在的等高面之間的空氣總質(zhì)量。計(jì)算公式如下：

式中：ρ為大氣密度；Δφ和Δλ分別為相鄰格點(diǎn)的緯度差和經(jīng)度差，文中為2.5°；H0為極渦南界特征等高線位勢(shì)高度值；Hij為在特征等高線以北格點(diǎn)上的位勢(shì)高度值；ρR2可視為常數(shù)（本文取值為1）。其中亞洲區(qū)為60°E—150°E區(qū)域范圍。

1.3.2 蒸散量

采用目前廣泛使用的Penman-Monteith公式，此公式以水汽擴(kuò)散理論和能量平衡為基礎(chǔ)，1998年FAO推薦將其作為計(jì)算參考作物蒸散量的唯一標(biāo)準(zhǔn)方法，其具體計(jì)算公式詳見(jiàn)文獻(xiàn)［22］。

1.4 CABLE陸面模式簡(jiǎn)介

CABLE（community atmosphere biosphere land exchange）模式最初是澳大利亞發(fā)展并建立的陸面模式，隨著其版本的不斷更新，該模式也進(jìn)行了一系列改進(jìn)［23］。CABLE模式的主要作用是真實(shí)地描述全球天氣和氣候系統(tǒng)中的水、地表能量和碳循環(huán)。該模式主要由5個(gè)模塊組成，包括：土壤模塊、輻射模塊、地表通量模塊、冠層微氣象模塊和生態(tài)系統(tǒng)呼吸模塊［24］。有關(guān)CABLE模式的主要特點(diǎn)、發(fā)展歷史以及模擬效果的檢驗(yàn)詳見(jiàn)文獻(xiàn)［25］。因其模擬效果較好，CABLE模式已經(jīng)在我國(guó)業(yè)務(wù)工作中用于干旱的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)［24，26］。

2 夏季長(zhǎng)江流域干旱特征

2.1 干旱指數(shù)監(jiān)測(cè)結(jié)果

2022年夏季（6—8月），長(zhǎng)江流域發(fā)生了嚴(yán)重的高溫干旱事件。6月開(kāi)始，長(zhǎng)江流域北部部分地區(qū)出現(xiàn)不同程度的氣象干旱，湖北、安徽、江蘇的部分區(qū)域有中到重旱，流域北部局地有特旱。進(jìn)入7月，伴隨著持續(xù)性高溫天氣的出現(xiàn)，長(zhǎng)江流域旱情迅速發(fā)展，四川、重慶、湖北、湖南、安徽、江西6?。ㄊ校┖登閲?yán)重。國(guó)家氣候中心MCI干旱監(jiān)測(cè)指數(shù)顯示，7月，長(zhǎng)江流域接近一半的臺(tái)站存在不同程度的氣象干旱，重到特旱的站次比為9.3%。進(jìn)入8月，流域內(nèi)74.7%的臺(tái)站存在旱情，重到特旱站次比達(dá)33.0%。8月20日，流域內(nèi)92%的站點(diǎn)存在旱情，重到特旱站次比甚至達(dá)到54%，全流域一半臺(tái)站有重到特旱（圖2）。

圖2 2022年6月1日至8月20日長(zhǎng)江流域干旱站次比演變Fig.2 The evolution of percentage of stations occurring drought in the Yangtze River Basin from June 1 to August 20，2022

2.2 高溫及蒸散量特征

2022年夏季，長(zhǎng)江流域出現(xiàn)高溫天氣。6月1日至8月20日，長(zhǎng)江流域及其周?chē)蟛糠值貐^(qū)高溫日數(shù)（大于等于35℃）均超過(guò)10 d，局部地區(qū)甚至超過(guò)40 d［圖3（a）］。其中，陜西東南部、湖北西北部、浙江大部以及江西東北部為高溫日數(shù)的高值區(qū)。從夏季最高氣溫來(lái)看，長(zhǎng)江流域大部分區(qū)域最高氣溫都在35℃以上，尤其是川渝地區(qū)、湖南、湖北、江蘇及浙江，最高氣溫甚至超過(guò)40℃［圖3（b）］。

蒸散量能夠通過(guò)改變水分平衡而對(duì)干旱過(guò)程產(chǎn)生重要影響。從蒸散的監(jiān)測(cè)結(jié)果來(lái)看，2022年6月1日至8月20日，長(zhǎng)江流域大部分區(qū)域參考作物蒸散量較常年同期偏大，四川盆地和重慶偏大30%以上［圖3（c）］。2022年夏季長(zhǎng)江流域蒸散量距平百分率是1960年以來(lái)僅次于2013年高溫伏旱的歷史第二大值，該區(qū)域總體偏大16%［圖3（d）］。

圖3 2022年6月1日至8月20日全國(guó)高溫日數(shù)（a，單位：d）、最高氣溫（b，單位：℃）、蒸散量距平百分率（c，單位：%）分布及1960—2022年長(zhǎng)江流域蒸散量距平百分率的逐年變化（d）Fig.3 The distribution of high temperature days(a,Unit:d),maximum air temperature(b,Unit:℃),percentage of evapotranspiration anomalies(c,Unit:%)from June 1 to August 20,2022 in China and evolution of percentage of evapotranspiration anomalies in the Yangtze River Basin during 1960-2022(d)

2.3 土壤濕度異常特征

土壤濕度是反映農(nóng)作物受旱程度的重要指標(biāo)，也是分析旱情演變規(guī)律和開(kāi)展抗旱灌溉的重要依據(jù)。但與氣象干旱相比，土壤濕度的變化往往具有一定的延時(shí)現(xiàn)象。

基于GCOM-W1/AMSR-2逐日升軌和降軌的遙感土壤水分產(chǎn)品［圖4，審圖號(hào)為GS（2020）4773號(hào)］分析表明，從2022年6月下旬開(kāi)始，四川和重慶交接地帶干旱突然開(kāi)始顯現(xiàn)。7月上旬，長(zhǎng)江流域整體表現(xiàn)為土壤干旱狀況，8月中旬最為嚴(yán)重，土壤體積含水量減少高達(dá)0.20 m3·m-3。圖5為2022年夏季長(zhǎng)江流域旱情最嚴(yán)重的6?。ㄊ校ㄋ拇ā⒅貞c、貴州、湖北、湖南、江西）自然植被（草地、熱帶稀樹(shù)草原）土壤體積含水量變化?？梢钥闯觯?月中旬外，該區(qū)域從6月中旬開(kāi)始土壤體積含水量基本保持在較低狀態(tài)，均低于去年同期土壤體積含水量，尤其在8月中旬，土壤體積含水量較同期偏低的程度最嚴(yán)重［圖5（a）］。此外，從2022年逐旬土壤體積含水量盈虧（當(dāng)前旬減前一旬）［圖5（b）］來(lái)看，從6月上旬開(kāi)始該區(qū)域土壤體積含水量都表現(xiàn)為虧損狀態(tài)。至7月下旬，水分虧損達(dá)最大值，連續(xù)的水分虧損導(dǎo)致長(zhǎng)江流域出現(xiàn)大面積嚴(yán)重干旱。到8月上旬，土壤水分雖然有所補(bǔ)償，但與前期連續(xù)虧損造成的土壤嚴(yán)重失墑相比，還不足以緩解土壤的干旱狀況。從以往來(lái)看，夏季通常是長(zhǎng)江流域土壤水分的重要補(bǔ)充時(shí)段，但2022年夏季由于出現(xiàn)高溫干旱事件，導(dǎo)致該區(qū)域土壤水分補(bǔ)充存在明顯異常。從近9 a（2014—2022年）該區(qū)域夏季土壤水分增量（每年7—8月平均值減當(dāng)年5月土壤體積含水量）的演變情況［圖5（c）］來(lái)看，此次高溫干旱導(dǎo)致土壤體積含水量的補(bǔ)償量處于負(fù)距平，是近年來(lái)虧損最為嚴(yán)重的一年。

圖4 2022年與2021年夏季同期土壤體積含水量差值空間分布（單位：m3·m-3）Fig.4 Spatial distribution of difference between the volumetric soil water content in summer 2022 and the same period of 2021（Unit：m3·m-3）

圖5 2022年夏季長(zhǎng)江流域旱情最嚴(yán)重區(qū)自然植被逐旬土壤體積含水量與2021年同期差值（a）、2022年夏季逐旬土壤水分增量（當(dāng)前旬減前一旬）（b）及2014—2022年7—8月土壤水分增量（每年7—8月平均值減當(dāng)年5月土壤體積含水量）的年際變化（c）Fig.5 Differences of ten-day’s soil volumetric water content of natural vegetation in area with the most severe drought over the Yangtze River Basin between the summer of 2022 and the same period of 2021（a），the incremental soil moisture in summer of 2022（the difference of volumetric soil water content between the right now ten-day and the former one）（b），the yearly variation of the incremental soil moisture in July-August（the difference between the average of the volumetric soil water content in July-August each year and the value in May of the current year）during 2014-2022（c）

圖6是ERA5再分析資料得到的我國(guó)2022年夏季0～100 cm土壤濕度距平分布。6月，長(zhǎng)江中下游北側(cè)開(kāi)始出現(xiàn)土壤濕度異常［圖6（a）］。7月，土壤濕度異常區(qū)域明顯擴(kuò)大，長(zhǎng)江流域負(fù)異常最顯著的區(qū)域主要在四川、重慶、貴州一帶。與之對(duì)應(yīng)的是我國(guó)南方大范圍的異常高溫天氣，導(dǎo)致蒸發(fā)潛力增大，淺層至深層土壤整體變干［圖6（b）］。8月，土壤濕度負(fù)異常范圍進(jìn)一步擴(kuò)大增強(qiáng)，我國(guó)36°N以南區(qū)域均為明顯的負(fù)距平區(qū)，異常中心主要位于四川東部、重慶、貴州北部，異常值高達(dá)-0.30 m3·m-3［圖6（c）］?？傮w來(lái)看，衛(wèi)星遙感資料中夏季土壤水分狀況與去年相比，虧缺明顯。同時(shí)，長(zhǎng)江流域7—8月土壤水分增量也是近9 a中負(fù)異常最明顯的一年。此外，ERA5再分析資料的結(jié)果也表明2022年夏季長(zhǎng)江流域的土壤濕度與歷年相比明顯偏低，這些結(jié)果都從不同方面表明了2022年夏季長(zhǎng)江流域土壤水分狀況的明顯虧損程度。

圖6 2022年夏季ERA5再分析資料的0～100 cm土壤濕度距平（單位：m3·m-3）Fig.6 The 0-100 cm soil moisture anomaly from ERA5 reanalysis data in summer of 2022（Unit：m3·m-3）

從CABLE陸面模式模擬的土壤濕度百分位數(shù)分布（圖略）來(lái)看，6月上旬至8月中旬長(zhǎng)江流域旱情迅速發(fā)展。6月下旬，長(zhǎng)江中下游地區(qū)旱情發(fā)展，湖北與四川東部出現(xiàn)輕到中旱，安徽南部有小范圍重旱發(fā)生；7月上旬，四川中部—江蘇南部與浙江北部有連片旱情，重慶發(fā)生重旱；8月上旬，旱情進(jìn)一步發(fā)展，范圍與強(qiáng)度均有增加。從CABLE模式模擬的2022年夏季長(zhǎng)江流域旱情最嚴(yán)重區(qū)的區(qū)域平均逐旬土壤濕度百分位數(shù)距平（圖7）來(lái)看，除6月上旬與7月中旬以外，6—8月其余各旬均低于其氣候平均值，表明長(zhǎng)江流域夏季整體均有旱情發(fā)生，且8月中旬旱情最為嚴(yán)峻。CABLE模式的模擬結(jié)果與遙感監(jiān)測(cè)及再分析資料結(jié)果都具有較好的一致性。

圖7 CABLE模式模擬的2022年夏季長(zhǎng)江流域旱情最嚴(yán)重區(qū)的區(qū)域平均逐旬土壤濕度百分位數(shù)距平Fig.7 The ten-day soil moisture percentile anomaly averaged in area with the most severe drought over the Yangtze River Basin in summer of 2022 simulated by CABLE model

3 夏季大氣環(huán)流及外強(qiáng)迫場(chǎng)的異常

3.1 大氣環(huán)流特征

3.1.1 南亞高壓與極渦

研究表明，我國(guó)南方持續(xù)高溫與極渦有密切聯(lián)系，南亞高壓作為夏季主要的大氣環(huán)流成員，其位置、強(qiáng)度變化同樣會(huì)影響高溫干旱過(guò)程［27-28］。100 hPa高度場(chǎng)可以有效反映極渦和南亞高壓的演變特征，圖8是2022年7月上旬至8月 下旬100 hPa高 度場(chǎng)及其距平的逐旬演變。6月下旬，極渦中心偏于東半球，南亞高壓呈帶狀分布，其位置和面積與歷史氣候態(tài)相比，沒(méi)有明顯異常，主要分布于45°E—115°E區(qū)域（圖略）；7月上旬，環(huán)流形勢(shì)發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變，亞洲東北部有強(qiáng)盛高壓脊發(fā)展，此時(shí)極渦中心退至極點(diǎn)，南亞高壓開(kāi)始經(jīng)向擴(kuò)展［圖8（a）］；至7月中旬，極渦2個(gè)弱中心位于加拿大外海岸巴芬島和北美地區(qū)，分別為弱正異常和負(fù)異常［圖8（b）］。此時(shí)南亞高壓的經(jīng)向范圍達(dá)到最大，向北伸展至40°N附近；7月下旬，南亞高壓緯向范圍達(dá)到夏季最大，東、西脊點(diǎn)分別位于135°E和0°，此時(shí)南亞高壓占據(jù)的區(qū)域表現(xiàn)為較強(qiáng)正異常，主要在我國(guó)35°N以南地區(qū)［圖8（c）］；8月，極渦中心在西半球，南亞高壓的范圍東移，控制著青藏高原至長(zhǎng)江流域的大部分區(qū)域，其正異常中心高達(dá)180 gpm，高壓異常強(qiáng)大。

圖8 2022年7月上旬至8月下旬100 hPa高度場(chǎng)（黑色等值線）及其距平（填色區(qū)）的逐旬演變（單位：gpm）（紅線為16 800 gpm線，綠線為其氣候態(tài)）Fig.8 Ten-day evolution of 100 hPa geopotential height field（black contours）and its anomaly（the color shaded）from early July to late August in 2022（Unit：gpm）（The red line is the 16 800 gpm contour，and the green line is its climatological state）

圖9為2022年6—8月對(duì)流層極渦的面積和強(qiáng)度逐日演變。對(duì)北半球極渦來(lái)說(shuō)，其面積在6月14日之后一直較歷史同期偏小，尤其至8月，其面積較氣候態(tài)偏小約100×105km2［圖9（a）］。而北半球極渦強(qiáng)度在夏季有3個(gè)明顯的減弱階段，分別為6月上旬、6月下旬、7月中旬至8月上旬，尤其是7月中旬至下旬，極渦強(qiáng)度偏弱更明顯［圖9（b）］。從亞洲區(qū)極渦的逐日變化來(lái)看，雖然其面積的距平值在整個(gè)夏季一直處于波動(dòng)狀態(tài)，但可以明顯看出極渦面積在6月下旬至8月上旬總體上還是較歷史同期偏小［圖9（c）］。亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度與北半球極渦強(qiáng)度的演變情況類(lèi)似，都呈現(xiàn)出階段性異常變化的狀態(tài)。夏季主要有2個(gè)明顯減弱階段，分別為6月上旬至中旬和7月中旬至8月上旬，其中，第二階段極渦強(qiáng)度的減弱程度十分明顯［圖9（d）］?？傮w而言，2022年夏季極渦面積偏小、強(qiáng)度偏弱，這一特征在7—8月更加明顯。已有研究表明，亞洲區(qū)極渦面積指數(shù)與南亞高壓面積指數(shù)呈較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且相關(guān)系數(shù)在夏季達(dá)到最強(qiáng)［27-28］。當(dāng)極渦收縮時(shí)，對(duì)應(yīng)南亞高壓面積的擴(kuò)張。2022年夏季的環(huán)流變化特征與以上研究結(jié)果相吻合。

圖9 2022年夏季500 hPa北半球（a、b）與亞洲區(qū)（c、d）極渦面積（a、c）和強(qiáng)度（b、d）的逐日演變Fig.9 Daily evolution of area（a，c）and intensity（b，d）of the northern hemisphere polar vortex（a，b）and the Asian zone polar vortex（c，d）at 500 hPa in summer of 2022

3.1.2 西太平洋副熱帶高壓

研究發(fā)現(xiàn)，南亞高壓和極渦的異常同樣會(huì)引起對(duì)流層中層副熱帶高壓的變化［29-31］。夏季北半球極渦面積指數(shù)與西太平洋副熱帶高壓（簡(jiǎn)稱“西太副高”）面積和強(qiáng)度均呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)極渦異常收縮減弱時(shí)，其南界特征線偏北，而5880 gpm線主體偏大，西太副高明顯擴(kuò)大、增強(qiáng)［29］。當(dāng)南亞高壓東移至120°E以東時(shí)，高空負(fù)渦度平流的動(dòng)力強(qiáng)迫作用使得這一區(qū)域出現(xiàn)強(qiáng)烈的下沉運(yùn)動(dòng)，有利于副熱帶高壓的發(fā)展［30-31］。從2022年夏季7—8月500 hPa環(huán)流場(chǎng)（圖10）可以看出，在極渦顯著偏弱和南亞高壓異常偏強(qiáng)東伸的狀態(tài)下，西太副高發(fā)展強(qiáng)盛。7月上旬，烏拉爾山和鄂霍次克海區(qū)域有高壓脊發(fā)展，我國(guó)大陸北部處于兩個(gè)高壓脊之間，主要為平直的西風(fēng)氣流，南支槽減弱，西太副高和伊朗高壓均開(kāi)始緯向擴(kuò)展。至7月下旬，高緯度地區(qū)主要為明顯的正異常，極渦偏弱，同時(shí)我國(guó)東北部高壓脊進(jìn)一步增強(qiáng)，西太副高與伊朗高壓發(fā)展到強(qiáng)盛狀態(tài)并東西連通，控制著青藏高原至長(zhǎng)江流域。此時(shí)青藏高原上空的氣壓系統(tǒng)表現(xiàn)為正壓結(jié)構(gòu)。在強(qiáng)大的高壓系統(tǒng)控制下，我國(guó)長(zhǎng)江流域主要為強(qiáng)烈的下沉運(yùn)動(dòng)，產(chǎn)生大氣非絕熱加熱，引發(fā)高溫。此后，伊朗高壓開(kāi)始西退，西太副高略有北抬，我國(guó)仍處于東西高壓脊之間。雖然在貝加爾湖區(qū)域有冷渦形成，但是受西太副高北側(cè)平直西風(fēng)影響，冷渦難以南下到達(dá)我國(guó)，冷暖空氣對(duì)流較弱，導(dǎo)致我國(guó)南方大部分區(qū)域維持高溫干旱狀態(tài)。此外，南支槽較弱，強(qiáng)大的伊朗高壓阻擋了水汽的向北輸送，造成長(zhǎng)江流域西側(cè)水汽條件不利，引發(fā)干旱。

圖10 2022年7月上旬至8月下旬500 hPa高度場(chǎng)（黑色等值線）及其距平（填色區(qū)）的逐旬演變（單位：gpm）（紅線為5880 gpm等值線，綠線為其氣候態(tài)）Fig.10 Ten-day evolution of 500 hPa geopotential height field（black contours）and its anomaly（the color shaded）from early July to late August in 2022（The red line is the 5880 gpm contour，and the green line is it’s climatological state）

從2022年夏季各月西太副高指數(shù)的異常狀況（圖略）來(lái)看，不論是其強(qiáng)度還是面積，都一致表現(xiàn)出從6月到8月顯著增強(qiáng)的變化特征。具體來(lái)看，6月，西太副高的強(qiáng)度和面積雖然都是正異常，但其距平值相對(duì)較弱。7月開(kāi)始，強(qiáng)度和面積的距平進(jìn)一步增強(qiáng)，到8月之后，強(qiáng)度和面積都表現(xiàn)出明顯異常，其中，面積異常值位居歷史同期第4位，而強(qiáng)度距平則打破歷史記錄，為1950年來(lái)最強(qiáng)值。上述分析表明，2022年7—8月西太副高面積總體偏大、強(qiáng)度偏強(qiáng)，并且長(zhǎng)時(shí)間控制長(zhǎng)江流域，導(dǎo)致該地區(qū)主要受下沉氣流影響。因此，西太副高是造成今年夏季長(zhǎng)江流域大范圍高溫干旱的重要環(huán)流因子之一［32］。

3.1.3 水汽輸送及垂直運(yùn)動(dòng)

干旱的形成主要受水汽條件影響。從2022年7月上旬至8月下旬對(duì)流層整層水汽輸送通量及其散度的距平場(chǎng)逐旬變化（圖11）來(lái)看，7月上旬，隨著西太副高的擴(kuò)展，我國(guó)北部地區(qū)主要為西風(fēng)，偏北風(fēng)減弱，高緯度的水汽難以南下。此外，南支槽偏弱，孟加拉灣地區(qū)為氣旋式異常，氣旋北側(cè)的偏東氣流不利于向長(zhǎng)江流域西側(cè)輸送水汽。同時(shí)，長(zhǎng)江流域的高低層均為強(qiáng)烈的下沉運(yùn)動(dòng)（圖略），水汽輻散，難以形成降水。南海地區(qū)主要為氣旋式異常，受西太副高南界影響，偏東氣流離長(zhǎng)江流域較遠(yuǎn)，水汽無(wú)法到達(dá)我國(guó)內(nèi)陸地區(qū)。8月上旬，雖然偏南風(fēng)向長(zhǎng)江流域輸送了暖濕氣流，但與西太副高相聯(lián)系的異常反氣旋環(huán)流加速了該區(qū)域上空的水汽輻散，使得水汽含量減少，到達(dá)地面的太陽(yáng)短波輻射增加，導(dǎo)致高溫進(jìn)一步加強(qiáng)。同時(shí)下沉運(yùn)動(dòng)中心位于長(zhǎng)江流域附近，對(duì)流活動(dòng)受到抑制。此外，中高緯西風(fēng)不利于冷空氣南下，使得冷暖空氣交匯條件較弱，難以形成降水，因而導(dǎo)致了長(zhǎng)江流域旱災(zāi)發(fā)生。8月中旬，長(zhǎng)江流域水汽輻散進(jìn)一步增強(qiáng)，范圍也達(dá)到最大，對(duì)應(yīng)整個(gè)夏季旱情最嚴(yán)重階段。

圖11 2022年7月上旬至8月下旬對(duì)流層整層（1000～300 hPa）水汽輸送通量（矢量，單位：kg·m-1·s-1）及其散度距平場(chǎng)（填色區(qū)，單位：10-5 kg·m-2·s-1）的逐旬變化Fig.11 Ten-day variation of integrated water vapor flux（vectors，Unit：kg·m-1·s-1）and water vapor flux divergence anomaly（the color shaded，Unit：10-5kg·m-2·s-1）in the whole troposphere（1000-300 hPa）from early July to late August in 2022

3.2 外強(qiáng)迫場(chǎng)特征

3.2.1 海溫

海溫的異常變化可以通過(guò)海氣相互作用來(lái)間接影響大氣環(huán)流的異常演變。在此次大范圍干旱過(guò)程前期，印度洋和太平洋海溫均出現(xiàn)明顯的異常。5月，熱帶印度洋海溫基本上處于一致增溫狀態(tài)（除西部的局部區(qū)域偏冷外）［圖12（a）］。6月，西印度洋海溫轉(zhuǎn)為負(fù)異常，而東印度洋為偏暖狀態(tài)，對(duì)應(yīng)印度洋偶極子（Indian Ocean Dipole，IOD）負(fù)位相模態(tài)。7月，IOD指數(shù)達(dá)到歷史極值（-1.018）。李崇銀等［33］指出，IOD可以通過(guò)影響對(duì)流層流場(chǎng)、上層南亞高壓以及西太副高而對(duì)亞洲夏季風(fēng)有明顯影響。從700 hPa風(fēng)場(chǎng)距平（圖略）可以看出，5月熱帶印度洋至中國(guó)南海主要為西風(fēng)異常。IOD負(fù)位相形成后，在熱帶印度洋東側(cè)和西側(cè)分別激發(fā)了一個(gè)氣旋和反氣旋性異常環(huán)流，中國(guó)南部邊界地區(qū)為弱的西風(fēng)異常。隨著7—8月印度洋東西海溫反相變化的增強(qiáng)以及副熱帶高壓的擴(kuò)展，我國(guó)南海至印度洋區(qū)域表現(xiàn)為明顯的東風(fēng)異常。這是因?yàn)樵贗OD負(fù)位相期間，熱帶大氣季節(jié)內(nèi)振蕩（Madden Julian Oscillation，MJO）沿緯向可傳播至150°E，受到Walker環(huán)流下沉支影響，對(duì)流活動(dòng)受到抑制，沿赤道非對(duì)稱的對(duì)流加熱使得東風(fēng)強(qiáng)烈。我國(guó)南部東風(fēng)異常與副熱帶高壓南緣的東風(fēng)協(xié)同作用，壓制了南海的水汽輸送，使得中國(guó)長(zhǎng)江流域及附近區(qū)域降水減少［34-35］。此外，受氣旋式環(huán)流北側(cè)偏東風(fēng)影響，孟加拉灣水汽難以輸送至我國(guó)長(zhǎng)江流域西側(cè)，從而引發(fā)這一區(qū)域的干旱。

圖12 2022年5（a）、6（b）、7（c）月海溫距平場(chǎng)（單位：°C）及2021年1月至2022年7月Nino3.4指數(shù)的時(shí)間演變（d）Fig.12 The SST anomaly（Unit：°C）in May（a），June（b），July（c）of 2022 and temporal evolution of Nino3.4 index from January 2021 to July 2022（d）

研究表明，長(zhǎng)江中下游地區(qū)汛期降水與同期赤道西太平洋海溫呈負(fù)相關(guān)關(guān)系［36］。2022年5月開(kāi)始，西太平洋海溫明顯偏暖，且在6—7月持續(xù)偏暖。因此，西太平洋異常增暖可能和長(zhǎng)江流域西部地區(qū)夏季干旱事件的發(fā)生有關(guān)。此外，熱帶中太平洋海表溫度偏低會(huì)導(dǎo)致該區(qū)域?qū)α骰顒?dòng)被抑制，激發(fā)一個(gè)向西傳的Rossby波列，進(jìn)而增強(qiáng)西太副高。同時(shí)，拉尼娜事件會(huì)通過(guò)增加西北太平洋地區(qū)反氣旋的頻率來(lái)增強(qiáng)西太副高，進(jìn)而影響到長(zhǎng)江中下游降水［37-38］。從2022年夏季前期的太平洋海溫來(lái)看，Nino3.4指數(shù)一直持續(xù)在-0.5℃以下，表明此時(shí)段處于拉尼娜階段。因此，前期拉尼娜事件也可能是導(dǎo)致長(zhǎng)江流域夏季高溫干旱的原因之一。

3.2.2 高原積雪

春季青藏高原積雪異常與夏季長(zhǎng)江流域降水存在密切聯(lián)系，并且兩者之間的關(guān)系發(fā)生了明顯的年代際轉(zhuǎn)變，在20世紀(jì)90年代之后，它們之間表現(xiàn)為顯著的正相關(guān)關(guān)系［39］。已有研究［39］表明，春季高原西北部積雪正異常熱源強(qiáng)迫會(huì)引發(fā)該區(qū)域的擾動(dòng)異常，由于異常擾動(dòng)偏離西風(fēng)急流，使得急流的波導(dǎo)效應(yīng)消失，高原積雪異常激發(fā)的異常氣旋隨時(shí)間演化而東移，初夏主體位于中國(guó)東北地區(qū)，其南側(cè)西風(fēng)異常造成副熱帶西風(fēng)急流的加速，從而導(dǎo)致長(zhǎng)江流域的垂直上升運(yùn)動(dòng)和低層輻合加強(qiáng)，引發(fā)長(zhǎng)江流域降水偏多。因此，春季高原積雪可作為長(zhǎng)江流域降水的重要先兆因子之一。從2022年5—7月的青藏高原積雪變化（圖13）來(lái)看，5月開(kāi)始，高原西北部就出現(xiàn)了積雪負(fù)異常，并且這一異常一直持續(xù)到7月，這正好與以上研究成果的負(fù)位相情況相對(duì)應(yīng)。因此，2022年5—7月青藏高原積雪的負(fù)異常也可能是導(dǎo)致長(zhǎng)江流域降水偏少的原因之一。

圖13 2022年5（a）、6（b）、7（c）月青藏高原積雪異常分布（單位：%）（打點(diǎn)區(qū)域表示超過(guò)1倍標(biāo)準(zhǔn)差）Fig.13 The distribution of snow cover anomalies on the Tibetan Plateau in May（a），June（b）and July（c）2022（Unit：%）（The dotted areas are more than 1 times standard deviation）

4 結(jié)論與討論

2022年夏季，我國(guó)長(zhǎng)江流域出現(xiàn)了異常干旱事件。由于此次事件的強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間比較極端，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水文及電力造成嚴(yán)重影響，我國(guó)南方地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)遭受?chē)?yán)重?fù)p失。為了更好地了解這次干旱事件，本文首先分析此次事件的基本氣象特征，然后進(jìn)一步研究大氣環(huán)流和外強(qiáng)迫異常對(duì)此次事件的可能影響。主要結(jié)論如下：

（1）2022年長(zhǎng)江流域的干旱事件伴隨著持續(xù)高溫和異常蒸發(fā)量，是一次多要素共同導(dǎo)致的異常干旱事件。氣象干旱指數(shù)以及不同來(lái)源的土壤濕度資料都一致表明，本次旱情從6月開(kāi)始出現(xiàn)，7月迅速發(fā)展，進(jìn)入8月后范圍進(jìn)一步擴(kuò)展、強(qiáng)度進(jìn)一步加強(qiáng)。與此同時(shí)，流域內(nèi)整體氣溫偏高，大部分區(qū)域的最高氣溫都在35℃以上，局部地區(qū)甚至超過(guò)40℃，并且部分地區(qū)的高溫日數(shù)超過(guò)了40 d。此外，夏季整個(gè)流域的蒸散量距平是1960年以來(lái)的歷史第二大值，這進(jìn)一步加劇了整個(gè)區(qū)域的水分虧缺狀況，導(dǎo)致高溫干旱急劇發(fā)展。

（2）與7—8月強(qiáng)高溫干旱過(guò)程相對(duì)應(yīng)，這一時(shí)段內(nèi)西太副高面積偏大、強(qiáng)度偏強(qiáng)，并長(zhǎng)時(shí)間控制著我國(guó)長(zhǎng)江流域。同時(shí)，極渦面積偏小、強(qiáng)度偏弱，南亞高壓面積偏大并加強(qiáng)、東移，這些因子共同影響整個(gè)環(huán)流形態(tài)，導(dǎo)致長(zhǎng)江流域的水汽輸送條件偏弱并盛行下沉氣流，從而發(fā)生嚴(yán)重的高溫干旱事件。

（3）前期海溫和積雪異常可能是導(dǎo)致長(zhǎng)江流域高溫干旱的部分原因。2022年夏季前期，Nino3.4指數(shù)一直表現(xiàn)為明顯的負(fù)異常。此外，6—7月，印度洋海溫處于較強(qiáng)的IOD負(fù)位相模態(tài)，而5—7月西太平洋海溫持續(xù)偏暖，這些海溫異常對(duì)長(zhǎng)江流域降水有一定影響。不僅如此，前期春季青藏高原西北部的積雪負(fù)異常也是導(dǎo)致長(zhǎng)江流域干旱的先兆因子之一。

總體來(lái)看，本次長(zhǎng)江流域的異常干旱事件特征明顯，本文的研究?jī)H從主要的環(huán)流特征和外強(qiáng)迫因子方面進(jìn)行了初步分析。對(duì)比已有的研究成果，發(fā)現(xiàn)2022年夏季長(zhǎng)江流域干旱事件的空間分布特征與這一區(qū)域夏季降水的EOF第一模態(tài)（表現(xiàn)為流域一致型變化）相對(duì)應(yīng)，這一模態(tài)的時(shí)間系數(shù)具有顯著的年際變化特征，對(duì)應(yīng)著長(zhǎng)江流域典型旱澇年份。例如，EOF1時(shí)間系數(shù)能夠體現(xiàn)出1966、1971和2006年等典型旱年及1980、1983和1998年等典型澇年［40］。同時(shí)，研究也指出，第一主模態(tài)的異常變化受到ENSO、青藏高原冬春積雪及南亞高壓等諸多因子的影響［40］。本文的研究結(jié)論與以上結(jié)果基本一致，說(shuō)明本次事件是一次典型的長(zhǎng)江流域重大干旱事件。

實(shí)際上，影響夏季長(zhǎng)江流域干旱的外強(qiáng)迫因素還有很多，例如：澳大利亞周邊的海溫［41-42］、青藏高原的土壤濕度［43］以及歐亞大陸的春季融雪量［44］等。不僅如此，南半球的因子也對(duì)長(zhǎng)江流域的干旱事件有著重要影響。研究表明，春季南半球環(huán)狀模（SAM）與夏季長(zhǎng)江中下游降水之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，而印度洋、南海海溫是春季SAM影響夏季長(zhǎng)江中下游降水的一個(gè)“橋梁”。具體來(lái)看，春季弱SAM可以引起南印度洋中高緯海域海溫的偏低；南印度洋中高緯海域偏低的海溫從春季持續(xù)到夏季并且傳播到阿拉伯海、孟加拉灣、南海海域；這些海區(qū)偏低的海溫可以導(dǎo)致東亞夏季風(fēng)加強(qiáng)，而東亞夏季風(fēng)加強(qiáng)是造成長(zhǎng)江中下游干旱的一種有利條件［45-46］。當(dāng)然，以上這些外強(qiáng)迫因子對(duì)2022年夏季長(zhǎng)江流域旱情起到了多大的作用，還有待進(jìn)一步探討。

隨著近年來(lái)干旱研究成果的大量涌現(xiàn)，我們注意到干旱的形成是多因子協(xié)同作用的結(jié)果。我國(guó)干旱形成和發(fā)展不僅受季風(fēng)環(huán)流和西風(fēng)帶環(huán)流的共同影響，也有季風(fēng)環(huán)流系統(tǒng)本身的東亞季風(fēng)和印度季風(fēng)等季風(fēng)分支的各自不同影響及其相互協(xié)同作用。不僅如此，還存在副熱帶高壓與南亞高壓之間“相向而行”和“相背而去”的關(guān)聯(lián)效應(yīng)、西風(fēng)環(huán)流與季風(fēng)環(huán)流的蹺蹺板效應(yīng)以及中高緯度系統(tǒng)與低緯度系統(tǒng)相互影響等大氣環(huán)流因子相互聯(lián)動(dòng)作用問(wèn)題。然而，目前大多數(shù)研究更多地是從特定外強(qiáng)迫因子認(rèn)識(shí)干旱的形成機(jī)理。因此，多因子協(xié)同作用對(duì)干旱形成的影響也有待進(jìn)一步深入研究，這對(duì)于掌握干旱發(fā)生發(fā)展規(guī)律有重要的科學(xué)意義。