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)

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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構，分別為整體一致的空間結構、東西相反的空間結構、南北相反的空間結構、中間與周圍地區相反變化的空間結構，且通過分析NCEP/NCAR資料場發現不同的環流形勢是引起模態不同的原因。REOF旋轉后的前5個空間模態可較好地為華南前汛期降水進行氣候區劃，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個區域，具體分析了與EOF第4模態類似的REOF第2模態的環流成因，并發現此模態與2月南方濤動指數和1月Nino3.4指數存在正相關性。

華南；前汛期降水；氣候特征；EOF；REOF

華南地區位于我國最南部，是指武夷山-南嶺以南的廣西、廣東、福建和海南等省區區域，主要受熱帶季風和副熱帶季風的共同影響，是我國汛期最長、降水最多的地區，也是我國旱澇災害發生頻繁的地區之一，其中以華南前汛期的降水最為典型。嚴重的自然災害對人民生活以及國家經濟、社會的發展等均會帶來不容忽視的影響。因此，關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，研究華南地區的降水氣候特征對旱澇的發生規律有一定的指示作用，同時對預報華南地區的氣候也起著至關重要的作用。因此，近百年以來國內外都有著大量研究[3-7]，如池艷珍等利用1957～2001年華南地區74個測站逐日降水資料和同期NCEP/NCAR逐日再分析格點資料，對華南前汛期(4～6月)不同的降水時段特征進行了比較，發現華南前汛期(4～6月)存在2個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，華南經歷了多個干-濕轉換的時期，形成的華南月、季尺度干濕的環流系統有明顯差異[7-8]；馬慧等利用國家氣候中心整編的1951～2000年中國160個站的月降水資料，選取了16個代表站研究年降水和前汛期降水，發現華南地區降水量的空間分布不太均勻，各站與周圍站點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間分布的規律已經做過不少研究，但大多都是從氣候統計學的角度來進行，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，重點結合環流形勢、相關物理量以及相關性研究分析空間分布規律的原因，給出華南地區前汛期降水的分布型，為預報其降水提供依據。

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°。美國氣候預測中心提供的1968～2007年的南方濤動指數，該指數反映了太平洋東西兩側氣壓的協同變化；美國氣候預測中心提供的1968～2007年的Nino3.4指數，即Nino3區和Nino 4區的平均海溫距平。

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[10]的分解，用EOF方法可將m個站點、n次觀測的氣象要素Xmn分解為包含空間系數矩陣和時間系數矩陣的形式。用EOF展開后的系數T是時間的函數，所以T的時間變程中就反映場隨時間的變化，而特征向量V只是空間坐標函數，一經求出就不隨時間變化。由于EOF方法的收斂速度很快，所以取前幾個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。它是旋轉經驗正交展開方法。氣象上經常采用REOF方法對氣象要素場進行分析，它使原來的特征向量結構簡化，反映的氣候特征更明顯。它具體是在EOF的經驗基礎上，選擇一個正交旋轉矩陣，使原始矩陣旋轉以后的列向量元素平方的方差達最大，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勢空間上；旋轉后每一個空間點僅與一個主成分存在高相關，旋轉后的特征場比旋轉前在時間上更穩定[12]。根據REOF理論，可以證明各主分量的最高荷載中心實際上可作為聚類分區的中心站點[13]。

1.2.4相關系數r的計算。相關系數有-1≤r≤1，當r為正時，表示有正相關；r為負時，有負相關；當r=±1時，表示有一一對應的函數關系。所以︱r︱越大，表示兩者關系越密切[15]。當然，計算出的相關系數是否顯著，需要經過顯著性檢驗[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準化距平之后，進行EOF分析，得出10個模態相應的空間變化和時間變化特征。同時，利用North檢驗，發現EOF分析方法中前4個模態通過了檢驗，說明前4個模態對華南前汛期降水的貢獻是較大的，方差貢獻率分別為26.658%、10.783%、7.452%和5.119%，且它們的累積方差貢獻率達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個模態對應的特征場。

2.1 第1模態從第1模態空間典型場和其時間序列(圖2a、b)可以看出，華南整體呈現出一致的態勢，其最大值中心位于福建省中南部和廣東東部地區，第1模態的方差貢獻率為26.658%，方差貢獻較大，是華南前汛期降水的較為重要的一種分布型；第1模態對應的時間序列中高值年與圖2a中的正值相乘的結果表示華南整體降水多，反之亦然(圖2b)。相對應高低值年的500 hPa高度距平差值圖(圖2c)顯示，中高緯度的環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，低緯度環流形勢不明顯；相對應高低值年的850 hPa假相當位溫[16]差值圖(圖2d)，可以很明顯地看到在整個華南區域內均為正能量區，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；從相對應高低值年的850 hPa風場差值圖(圖2e)可看到，副高中心位于海上，同時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區域，因此在高值年間降水偏多；從相對應高低值年的850 hPa水汽通量及其散度差值合成圖(圖2f)可以看出，華南地區有從南海輸送來的水汽，且大部分區域處在水汽通量散度<0的陰影區中及水汽通量輻合，水汽條件有利于降水，也能說明華南此模態高值年整個區域降水多的情況，低值年的情況正好相反。

2.2 第2模態從第2模態空間典型場(圖3a)可以看出，這一模態華南地區降水呈現的是西北和東南相反的空間結構特征，其負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模態的方差貢獻率為10.783%；其時間序列圖中高值年與空間模態正值區的乘積對應的是降水多的年份、高值年與負值區的乘積對應的是降水少的年份，反之亦然(圖3b)。從相對應高低值年中的500 hPa高度距平差值(圖3c)可以看出主要的環流異常形勢，在中高緯度地區，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，低緯度環流形勢并不明顯。相對應高低值年中的850 hPa風場和散度差值合成圖(圖3d)顯示，在華南東南部有小片的負值區及輻合區，易產生上升運動而引起降水，與高值年華南東南部降水偏多的情況相吻合，同時在華南的西北部為正值的最大中心區及輻散最明顯的區域，與高值年華南西北部降水偏少的結果也一致，因此綜合起來，可以很好地反映這一模態東西反向的情況；低值年的情況正好相反。從相對應高低值年中的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值區，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構特征，低值年的情況正好相反。

2.3 第3模態從第3模態空間典型場(圖4a)可以清楚看出這一模態與前2個模態均有很大的差異，華南地區降水呈現的是南北相反的空間結構特征，其正值的最大值中心位于江西省，負值的最大值中心位于廣東和廣西省南部，另外，第3模態的方差貢獻率為7.452%，通過了檢驗，說明這也是華南前汛期降水較為重要的一種模態。其時間序列圖中高值年與空間模態正值區的乘積對應的是降水多的年份、高值年與負值區的乘積對應的是降水少的年份，反之亦然(圖4b)。從相對應高低值年中的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、貝加爾湖以西地區和阿留申地區，高值中心位于西西伯利亞地區，低緯度環流形勢不太明顯。從相對應高低值年中的850 hPa假相當位溫差值圖(圖4d)可以看到，華南北部為正值區，負值區位于南部，即北部為高能量區，容易引起對流不穩定，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為時間序列；c為相對應高低值年的500 hPa高度距平差值，單位為gpm；d為相對應高低值年的850 hPa位溫差值場，單位為℃；e為相對應高低值年的850 hPa風場差值，單位為m/s；f為相對應高低值年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)，陰影區代表負值區。圖2 EOF的第1模態對應的特征場

注：a為空間典型場；b為時間序列；c為相對應高低值年的500 hPa高度距平差值，單位為gpm；d為相對應高低值年的850 hPa風場和散度差值合成圖，單位分別為m/s、10-6s-1；e為相對應高低值年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中陰影區代表負值區。圖3 EOF的第2模態對應的特征場

注：a.為空間典型場；b為時間序列；c為相對應高低值年的500 hPa高度距平差值，單位為gpm；d為相對應高低值年的850 hPa位溫差值場，單位為℃；e為相對應高低值年的850 hPa風場和散度差值合成圖，單位分別為m/s、10-6s-1；f為相對應高低值年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)，陰影區代表負值區。圖4 EOF的第3模態對應的特征場

相反，很好地解釋了高值年間這一模態北部降水多、南部偏少的情況。由相對應高低值年中的850 hPa風場和散度差值(圖4e)可見，北部多為負值區，即輻合區，有上升運動，利于降水形成，而南部正好相反，為輻散區，有下沉運動，與在高值年北多南少的情況正好相符。從相對應高低值年中的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模態從第4模態空間典型場(圖5a)可以看出，華南地區呈現的是中間區域變化趨勢一致，其余地方變化趨勢相反的空間結構特征，其正值的最大值中心位于貴州地區中北部附近，負值的最大值中心位于湖南南部、廣東西北部地區附近，且第4模態的方差貢獻率為5.119%；其時間序列中高值年與空間模態正值區的乘積對應的是降水多的年份、高值年與空間模態負值區的乘積對應的是降水少的年份，反之亦然(圖5b)。從相對應高低值年中的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和白令海以南地區，高值中心位于我國東北及其以北地區，低緯度環流形勢不太明顯。850 hPa多年的風場平均狀況(圖5d)顯示，低緯度盛行東風，風速較大，且副高脊線穩定在21°N左右，華南地區處于西南氣流中即太平洋副熱帶高壓的西北部，同時華南中部為較強的偏西氣流，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。相對應高低值年的850 hPa的風場差值圖(圖5e)與圖5d作對比后發現有明顯的不同，在華南中部為異常的偏東氣流，且風速較平均年小，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，故在這一模態不再進一步討論。

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

以上分別敘述了EOF前4個模態的空間和時間結構特征以及成因分析，與郭其蘊等的時空結構特征分析結果相似，前3個模態的分布型具有很好的一致性，但其僅給出了前3個模態，總方差貢獻率為64.2%[17]。

在上面討論的基礎上，對比通過檢驗的前4個模態的EOF方差貢獻率及其對應的降水情況(表1)和通過檢驗的前4個模態的EOF方差貢獻率及相應的去除不同模態相同年份后的降水情況(表2)，可以很直觀清晰地看到各個空間模態的貢獻率大小和旱澇年的分布情況，且發現EOF中有許多其他的因子會影響旱澇年的選取，因此這里剔除了4個時間序列中存在2個以上的年份，從而使結果更加準確。

3 局域空間型分析

3.1 REOF各個模態分析通過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象，也有南北、東西和中間存在的內部的較大差異，但其仍以緯向分布型為主，不能更為精細地描述不同地理區域的特征，因此在EOF分析的基礎上，在此通過旋轉EOF將華南地區通過載荷向量值最大的地區來分區，這樣可以得出比較精細的地理分區特征。

利用選取的10個模態的REOF分析進行檢驗后，發現前5個模態均通過了檢驗。因為REOF方法可以更進一步地反映區域性的空間結構特征，所以在每個模態的空間典型場中僅選取絕對值最大的高載荷區，這樣可以更加直觀地反映出華南前汛期的區域性降水特征。從華南地區前5個模態的分區示意圖(圖6)可以很明顯地看出，華南地區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個區域，對應的具體模態為第1模態的高載荷區位于福建廣東地區，其方差貢獻率為20.281%；第2模態的高載荷區位于湖南南部和廣東、廣西北部地區，其方差貢獻率為9.300%；第3模態的高載荷區位于江西和湖南地區，其方差貢獻率為8.185%；第4模態的高載荷區位于廣西南部地區，其方差貢獻率為7.974%；第5模態的高載荷區位于貴州地區，其方差貢獻率為5.187%；前5個模態的累積方差貢獻率為50.927%，累積方差貢獻較大。因此，在研究華南前汛期降水氣候特征及其異常變化時，上述5個類型區域的降水特征有一定的重要性。對比通過檢驗的前5個模態的REOF的方差貢獻率及對應的降水情況(表3)和通過檢驗的前5個模態的REOF的方差貢獻率及相應的去除不同模態相同年份后的降水情況(表4)，可以很直觀清晰地看出各個空間模態的貢獻大小，且發現REOF中有很多其他的因子會影響旱澇年的選取，因此這里也做了剔除5個時間序列中存在2個以上的年份，從而使結果更加準確。

3.2 子域的環流對比和相關性分析對比EOF所得到的華南分型模態發現，REOF方法反映的空間典型場中的第2模態為華南中部型，且其方差貢獻率為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，其方差貢獻為5.119%，較其他模態并不是有很大的代表性，因此為了進一步研究兩者的區別，對REOF的第2模態做了進一步的研究。

結合(圖6)華南地區前5個模態的分區示意圖發現，高載荷區位于廣西東北、湖南南部地區，對應時間序列圖中(圖7b)，高值年與空間模態正值區的乘積對應的是降水多的年份、高值年與空間模態負值區的乘積對應的是降水少的年份；反之亦然。此模態反映的是華南中部地區40年中的降水情況。但實際上此模態的中心為負值(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這一模態時間序列所對應的高低值年的850 hPa風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值區外，大部分區域均處于正值區，正值為輻散區，且華南中部的數值最大最為明顯，輻散有下沉運動不利于降水，降水易偏少，很好地反映了這一模態高值年的情況；低值年的情況正好相反。從相對應的高低值年的850 hPa水汽通量及其散度差值合成(圖7d)也可以清楚看到，除了華南東西兩側有小范圍的負值區外，其余均為正值區且中部數值最大，即華南大部分區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。通過分析發現，這個模態與EOF的第4模態存在較大的環流差別。

為了進一步分析REOF的這一模態的降水特征，用逐月的南方濤動指數(SOI)[18]與時間序列做相關，發現2月份的南方濤動指數與這一模態有較好的正相關性，相關系數為0.284 5，通過了90%的信度檢驗，證明這兩者有一定的相關性，且這種相關是3個月的滯后性相關；但此模態為高值年降水偏少年，即南方濤動指數為正值時，華南中部降水偏少，反之亦然。此外，還研究了Nino3.4指數與華南前汛期的降水相關性(圖8)，在實際工作中，人們發現用Nino 3區和Nino 4區的平均海溫距平來進行研究比較有代表性，因此常采用后來增加的新區Nino 3.4區(5°N～5°S、170°～120°W)來進行分析[18]。結果表明，華南前汛期降水與1月份的Nino 3.4指數有很好的相關性，相關性最大的區域大致位于華南中部區域，與這一模態的分布情況類似，基本上均通過了90%的信度檢驗，甚至是95%的信度檢驗，證明這兩者有很好的正相關關系，且是4個月的滯后性相關，即Nino 3.4指數為正值時，華南中部降水增多。研究發現，當Nino 3.4指數為正值時，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流，并引發在赤道附近下沉、華南區域上升的經向環流，容易引起降水，即正相關關系[18]。

表1 前4個模態EOF的方差貢獻率及對應的降水情況

表2 前4個模態EOF的方差貢獻率及相應的去除不同模態相同年份后的降水情況

表3 前5個模態REOF的方差貢獻率及對應的降水情況

表4 前5個模態REOF的方差貢獻率及相應的去除不同模態的相同年份后的降水情況

圖6 華南地區前5個模態的分區示意圖

注：a為空間模態；b為時間序列；c為時間序列相對應的高低值年的850 hPa風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中陰影區表示負值區。圖7 REOF的第2模態對應的特征場

注：空心標識為負相關，實心為正相關，且從大到小分別為通過95%、90%信度檢驗，圈內為大片通過檢驗的明顯區域。圖8 1月份Nino3.4指數與華南前汛期降水的相關分布

4 結論

(1)通過EOF方法分析了華南前汛期的降水典型分布，前4個特征向量累積方差貢獻率高達50.012%，其中第1典型場說明華南前汛期全區降水是一致的，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、風場、散度場、假相當位溫場、水汽通量場和水汽通量散度場等方面的討論，取時間序列對應的高低值年的差值進行分析，發現環流形勢均能很好地說明EOF前4個模態的分布特征。

(3)通過REOF方法研究了華南前汛期地區內部的分型情況，華南降水區大致可以分為5個高載荷區域，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模態與EOF第4模態類似，也能從環流形勢很好地解釋這一模態的分布情況。

(4)從相關性研究發現，2月份的南方濤動指數與REOF第2模態時間序列存在3個月的滯后性正相關關系，但此模態在高值年為華南中部區域降水偏少，即表明當2月南方濤動指數為正值時，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指數與華南前汛期降水也有正相關關系，為4個月的滯后性相關，相關性較大的區域在華南中部，也與這一模態的分布類似，即當Nino 3.4指數為正值時，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，從事雷電科學與預警研究。

2014-12-15

S 161.6

A

0517-6611(2015)04-217-08