我國西南地區秋季降水年際變化的空間差異及其成因

劉揚 劉屹岷

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我國西南地區秋季降水年際變化的空間差異及其成因

劉揚1, 2劉屹岷1

1中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數值模擬國家重點實驗室，北京100029;2中國科學院大學，北京100049

使用1980～2010年全國站點降水資料、ERA-Interim再分析環流資料、哈德萊海表溫度資料，運用聚類分析和旋轉經驗正交函數分解，對西南地區的秋季降水按照其年際變化規律進行分區，進而分析影響各區域降水變化的物理過程和機理。結果表明：西南地區被分為東、西兩個區域。西南東、西區域秋季降水的年際變化、顯著周期、旱澇異常年份、相關的環流系統都有明顯差異。西南東部秋季降水主要與熱帶海溫異常有關，受低緯度環流影響。當赤道東太平洋為暖海溫異常，熱帶印度洋為西正東負的偶極子型海溫異常時，分別激發出西北太平洋反氣旋和孟加拉反氣旋，共同向西南東部輸送水汽，造成西南東部降水偏多。西南西部降水在秋季三個月份與不同的環流形勢對應：9月降水由中南半島反氣旋輸送的暖濕氣流決定；10月降水受高原以東反氣旋環流和孟加拉灣低槽共同影響；11月降水主要受中高緯環流異常的影響，與斯堪的納維亞遙相關存在顯著負相關。

西南 秋季降水 氣候分區 熱帶海溫異常 斯堪的納維亞遙相關

1 引言

在過去十年間，西南地區經歷幾次嚴重干旱，包括2006年夏旱，2009/2010年秋冬春連旱和2011年夏旱，均造成了嚴重的經濟損失和社會危害（Wang et al., 2015a）。眾多學者對這些干旱事件的成因進行了分析（彭京備等，2007；李永華等，2009；楊素雨等，2011；張萬誠等，2011；黃榮輝等，2012；孫冷等，2012；王遵婭等，2012；楊輝等，2012）。

除了對西南嚴重干旱個例的研究，也有對西南干旱或降水的變化特征、預測因子及機理的研究。在我國西南地區，冬季雨量最少，夏季最多（董謝瓊和段旭，1998），因而過去對夏季的研究較多。春季赤道中東太平洋及印度洋海表溫度偏高，有利于西南地區東部夏季降水偏多（馬振鋒和譚友邦，2004；鮑媛媛等，2007；李永華等，2012）。冬春季節的青藏高原熱狀況，包括地面氣溫（華明，2003）、植被（華維等，2008）、積雪（周浩等，2010），以及高原上空100 hPa高度場（李躍清，2003）對西南地區夏季降水有指示意義。夏季青藏高原東南部大氣熱源偏強（弱），有利于西南地區東部夏季降水偏多（少）（李永華等，2011）。

從降水變率的角度，冬季降水量的變率最 大，夏季最小，春秋變率相差不大（董謝瓊和段旭，1998）。因而，對冬季降水變化也有不少研究。這些研究發現西南地區冬季降水變化主要與北極濤動（琚建華等，2011；Yang et al., 2012）、北大西洋濤動（宋潔等，2011；徐寒列等，2012；Ruan et al., 2015）、北半球環狀模異常（蔣興文和李躍清，2010）有關，也與ENSO有關（Li and Zhou, 2015；Ruan et al., 2015）。還有一些研究從干、濕季節的角度分析降水變化機理（Feng et al., 2013；張武龍等，2014）。

事實上，西南地區秋季降水量占年降水量的比重也達到20%以上（Wu et al., 2003），僅次于夏季，高于春季和冬季（周秀華和肖子牛，2015）。而且近50年來，秋季干旱加重的趨勢更明顯（彭貴 芬等，2009；李聰等，2012）。秋季連接夏季和冬季，是降水由多轉少的過渡季節，連接本來就降 水稀少的冬季，很容易產生秋冬季連旱，如2009/ 2010年西南大旱就是從2009年秋季開始的（沙天陽等，2013）。因此，加強對秋季降水的研究很有必要。

已有研究指出，西南地區東部秋季降水量年際變化與蘇門答臘—西太平洋和熱帶東太平洋的海溫分布存在很好的關系（沙天陽等，2013）。印度洋偶極子正位相對應中國西南地區秋季降水正異常（劉宣飛和袁慧珍，2006a），當印度洋偶極子與厄爾尼諾同時出現時，中國西南地區秋季降水正異常區域維持并向東擴展（劉宣飛和袁慧珍，2006b）。當發生暖池厄爾尼諾時，西北太平洋出現異常氣旋式環流，西南秋季降水偏少（Zhang et al., 2011, 2013, 2014）。西南秋季降水的年際變化還與西北太平洋海溫有顯著負相關（Wang et al., 2015b）。由此可見，西南地區秋季降水變化與熱帶太平洋和印度洋的熱狀況有關，但是不同作者得到的海溫關鍵區存在差異，這主要與選取的西南區域范圍不同有關，也反映了西南地區氣候的復雜性。

我國西南地區地理位置特殊，西北側是青藏高原大地形，西南部為孟加拉灣，東臨南海。既受高原熱力和動力作用的直接影響，又有來自印度洋和太平洋的暖濕氣流在此交匯。另外其本身范圍內包含了盆地、丘陵等多種地形。這些因素共同導致了該地區復雜多樣的氣候特點。有研究指出，西南地區秋季干濕變化存在全區一致、東西相反和南北相反的特征（徐棟夫等，2014；Li et al., 2015）。干濕狀況由降水和蒸發的相對大小決定，那么單從降水的年際變化的角度，西南地區是否具有空間一致性？如果不一致，不同區域的降水變化機理又有何不同？基于上述問題，本文先對西南地區的秋季降水按照其年際變化的規律進行分區，進而分析影響各區域降水變化的物理過程和機理。

2 資料和方法

降水數據是中國氣象局的全國臺站逐日降水數據，將其處理成月平均資料，并從中選出了1980～2010年秋季無缺測的554個站點。為了便于計算繪圖，從站點插值成0.5°×0.5°格點資料。大氣環流資料為歐洲中期天氣預報中心提供的ERA-Interim月平均再分析資料（Dee et al., 2011），水平分辨率為1.5°×1.5°。海溫資料為英國哈德萊中心的月平均海表溫度資料（Rayner et al., 2003），水平分辨率為1°×1°。另外，還用到美國國家海洋大氣局氣候預測中心（CPC/NOAA）提供的逐月斯堪的納維亞遙相關指數（http://www.cpc.ncep. noaa.gov/data/teledoc/scand.shtml [2015-09-15]）。

在分析西南秋季降水的空間差異時，采用聚類分析和旋轉經驗正交函數分解（REOF）方法。聚類分析是研究樣本分類問題的一種多元統計方法（施能，2009）。這里采用其中常用的系統聚類法（即逐步歸并），并以同一類中所有樣本與另一類所有樣本之間的相關系數的平均值作為衡量兩類相似性水平的標準（即均值聯結法）。已有研究表明這是一種有效的分區方法（如：秦愛民和錢維宏，2006；劉揚等，2012；韓微和翟盤茂，2015）。REOF也是一種常用的分區方法（閔屾和錢永甫，2008；韋道明和李崇銀，2009；陳豫英等，2011；熊敏詮，2015），這里用來驗證聚類分析的結果。使用功率譜方法分析降水變化的周期。運用相關、一元線性回歸方法分析與降水變化相關的環流和海溫場。20 世紀 70 年代中后期全球氣候經歷了一次顯著的年代際突變（Trenberth, 1990；Wallace et al., 1993），為了避免年代際變化的影響，本文的研究時段為1970年代之后的1980～2010年的秋季（9～11月）。西南秋季降水近幾十年存在顯著的減少趨勢（Wang et al., 2015a），本文關注的是年際時間尺度的變化，因此對所有變量均先去除了線性趨勢。

3 西南降水年際變化空間特征

對全國1980～2010年的站點秋季降水進行聚類分析，得到譜系圖（圖略），以區域之間的相似性水平不超過0.3（90%信度）為界限，得到分區圖（圖1），相同顏色的站點表示其年際變化存在一致性，被分為一區。其中，我國長江以南的地區主要分為四個區：500米等高線以東的平原地區，以東西走向的南嶺為界，分為南、北兩個區域，稱為江南區（紅色站點）和華南區（紫色站點）；500～3000米等高線之間的區域，即我國西南地區，大致以南北走向的1500米等高線為界，分為東、西兩個區域，稱為西南東部（藍色站點）和西南西部（綠色站點）。該分區結果與地形高度有較好的對應關系，其物理聯系還需進一步研究。

圖1 1980～2010年我國站點秋季降水聚類分析結果，相同顏色表示分為一區。虛線分別為500 m、1500 m、3000 m等高線

為了驗證上述分區結果，對我國南方（20°～30°N）秋季降水做旋轉經驗正交函數分解（REOF），結果如圖2。REOF的前四個分量的大值中心與聚類分析法得到的四個區域一致。REOF1為江南區，REOF2為華南區，REOF3為西南西部區，REOF4為西南東部區。各旋轉分量對應的時間系數，如圖2b（黑色線），與聚類分析法得到的相應各區的區域平均降水序列（紅色線），存在很高的相關，相關系數絕對值均超過0.9。兩種不同的分區方法得到了一致的結果，表明此分區結果合理。本文關注的西南地區被分為了東、西兩部分，其中西南東部是長江以南500～1500米等高線之間的區域，西南西部為長江以南1500～3000米等高線之間的區域。

圖2 （a）1980～2010年我國南方（20°～30°N）地區秋季降水REOF分析的前四個模態，虛線分別為500 m、1500 m、3000 m等高線；（b）黑色線為REOF1–4模態對應的時間系數標準化序列，紅色線為聚類分析得到的對應區域（即江南區、華南區、西南西部區、西南東部區）的平均降水標準化序列，CC為兩者的相關系數

對西南地區東、西部區域平均的降水序列做功率譜分析（圖3a、b），可見二者的顯著周期有明顯差異。西南地區東部降水的顯著周期是3.6年和6.4年（圖3a），西部降水的顯著周期是4～5年（圖3b）。西南地區東、西部降水逐年的旱澇異常情況也差別較大（圖3c）。以降水超過1倍標準差的年份作為旱澇異常年份，除了個別年份（1998年旱、2009年旱、2010年澇）東、西部旱澇一致，大部分的東部與西部旱澇異常年份不一致，在1991年還出現了西澇東旱的情況。除了降水本身年際變化的不同，與東、西部降水變化相聯系的環流場也有明顯差異。圖4給出了與西南東部、西部秋季降水序列與同期各層位勢高度場的相關系數分布，可以看出：與東部降水變化顯著相關的環流異常位于熱帶（圖4a–c），而對應于西部降水變化的環流異常則主要位于中高緯地區（圖4d–f）。因此，分析西南地區秋季降水變化機理，有必要分東、西部兩個區域分別討論。

圖3 西南地區（a）東部和（b）西部降水序列的功率譜（黑色線），紅色線表示馬爾可夫紅噪聲譜，藍色和綠色線分別表示90%、95%置信度。（c）西南地區東部（散點）、西部（柱狀）標準化降水序列，虛線為1倍標準差

圖4 西南地區（a–c）東部、（d–f）西部秋季降水序列與同期（a, d）200 hPa、（b, e）500 hPa、（c, f）700 hPa位勢高度場的相關系數分布（陰影，相關系數±0.3、±0.355、±0.456分別為90%、95%、99%信度）和標準化降水序列回歸的風場（矢量，單位：m s?1，紅色表示通過95%信度檢驗）。虛線為3000 m等高線

4 西南降水年際變化的影響因子

4.1 西南東部降水變化與熱帶海溫異常

與西南東部秋季降水序列相關的同期環流場分布如圖4a–c，可以看到，當降水偏多時，700 hPa南海—菲律賓地區為顯著的位勢高度正異常，對應反氣旋環流。西南東部位于該反氣旋環流的西北側，受西南氣流影響，有利于降水偏多。該反氣旋環流在500 hPa減弱，到200 hPa變成位勢高度負異常對應氣旋式環流，垂直方向上具有斜壓性，應與低層的熱力強迫有關。

圖5a是與西南東部秋季降水相關的同期海溫場。當赤道東太平洋為暖海溫異常、熱帶印度洋為西正東負的偶極子型海溫異常時，西南東部降水偏多。從降水序列回歸的低層風場（圖5a）和水汽輸送場（圖5b）上可以看出，赤道東太平洋的暖海溫異常，會在西北太平洋激發出反氣旋環流（Zhang et al., 1996, 1999, 2002；Wang et al., 2000；Wang and Zhang, 2002），反氣旋北側的西南氣流位于西南東部上空，為該地區輸送水汽，有利于降水偏多；反之亦然。這與沙天陽等（2013）研究結果一致。同時，熱帶印度洋地區存在顯著的西正東負的偶極子型海溫異常，這種緯向海溫梯度激發出赤道地區顯著的東風異常，使孟加拉灣地區出現負渦度異常，對應反氣旋式環流，該反氣旋環流北側的偏西氣流越過中南半島北部后，轉為西南氣流，為西南地區輸送水汽，造成該地區降水偏多。這與之前研究發現的秋季印度洋偶極子正位相與中國南方秋季降水有顯著正相關（劉宣飛和袁慧珍，2006a；Qiu et al., 2014）一致。綜上所述，由赤道東太平洋海溫正異常造成的來自西太平洋的水汽輸送，和由熱帶印度洋海溫偶極子型異常造成的來自孟加拉灣的水汽輸送，在西南東部輻合（圖5b），造成該地區降水偏多。秋季各月的情況與季節平均的結果一致。

圖5 秋季西南地區東部（a）降水序列與海溫場的相關系數分布（陰影）和降水序列回歸的10 m風場（矢量，單位：m s?1），（b）降水序列與整層積分水汽通量散度場的相關系數分布（陰影）和降水序列回歸的整層積分水汽通量場（矢量，單位：kg m?1s?1）。陰影，相關系數±0.3、±0.355、±0.456分別為90%、95%、99%信度。紅色矢量表示通過95%信度檢驗。虛線分別為1500 m、3000 m等高線

4.2 西南西部降水變化與北半球遙相關

與西南西部秋季降水序列相關的同期環流場（圖4d?f）可見，季節平均上顯著的信號在中高緯地區，且在200～700 hPa上都存在，為準正壓結構。當北極區的位勢高度為負異常、青藏高原以北到貝加爾湖地區的位勢高度為正異常時，對應西南西部地區降水偏多。這樣的環流異常如何影響西南地區的降水呢？事實上，西南西部的秋季降水較復雜：秋季三個月份的降水異常也與不同的環流形勢對應（圖6）。

9月，西南西部降水主要受熱帶環流異常的影響（圖6a）。當對流層中低層中南半島地區有反氣旋環流異常，其西北側的西南氣流為西南西部輸送暖濕空氣，造成那里降水偏多。與圖4c中影響西南東部降水的西北太平洋反氣旋相比，圖6a中的熱帶反氣旋中心位置偏西，位于中南半島，因此反氣旋影響的區域也偏西，即西南西部。從圖6a中也看到貝加爾湖附近有位勢高度正異常，與季節平均的情況一致（圖4f），但并不直接影響西南降水。與10月西南西部降水相關的環流場如圖6b。影響西南西部的是位于孟加拉灣的氣旋式環流和高原以東—南海的反氣旋式環流。孟加拉灣低槽前的西南氣流，與南海—中南半島北部的東南氣流，共同為西南西部輸送水汽，加強了氣候態的兩支水汽通道（羅霄等，2013），造成西南西部降水偏多。11月西南西部的降水序列與同期環流場的相關如圖6c。對應降水偏多：一方面，在貝加爾湖地區有顯著的反氣旋環流異常，其東南方的日本島上空為顯著的氣旋式環流異常，二者之間的北風異常控制了中國東部，影響西南地區；另一方面，印度半島至孟加拉灣地區有顯著的位勢高度負異常，使印緬槽加深，向西南地區的暖濕氣流增強。于是，北方冷空氣與孟加拉灣暖濕氣流在西南西部交匯，造成那里降水偏多。秋冬季節冷空氣的活動常與中高緯大氣波動有關。

由11月降水變化與整個北半球700 hPa環流場的相關（圖7a）可見，降水偏多對應著斯堪的納維亞遙相關型（SCAND）的負位相，在500 hPa、200 hPa上也有一致的環流型，是相當正壓結構（圖略）。 SCAND 由Barnston and Livezey (1987) 首次提出，是歐亞大陸地區一個重要的大氣遙相關型。Bueh and Nakamura（2007）分析了SCAND 型在不同月份的特征，指出SCAND型在夏季較弱，在秋季和冬季比較明顯。許多研究也指出SCAND型會對我國的氣候產生影響（如：布和朝魯等，2008；楊蓮梅等，2010；劉毓赟和陳文，2012）。11月SCAND指數與同期西南西部降水序列的相關系數為?0.55，通過99%的信度檢驗。由負的SCAND指數與降水場的相關分布（圖7b）可見，當SCAND為負位相時，我國西南西部有顯著的正降水異常，說明11月份西南西部降水可能受北半球SCAND遙相關影響。使用全球降水資料（圖略）可以看到，SCAND指數負位相造成的降水偏多并不局限于西南西部，還包括緬甸地區和孟加拉灣東北部。

圖6 西南地區西部（a）9月、（b）10月、（c）11月降水序列與同期700 hPa位勢高度場的相關系數分布（陰影，相關系數±0.3、±0.355、±0.456分別為90%、95%、99%信度）和降水序列回歸的風場（矢量，單位：m s?1，紅色表示通過95%信度檢驗）。虛線為3000 m等高線

圖7 （a）西南地區西部11月降水序列與同期北半球700 hPa位勢高度場的相關系數分布（陰影，相關系數±0.3、±0.355、±0.456分別為90%、95%、99%信度）和降水序列回歸的風場（矢量，單位：m s?1，紅色表示通過95%信度檢驗）；（b）11月負的斯堪的納維亞遙相關指數與同期降水場的相關系數分布。虛線為3000 m等高線

5 總結

對我國秋季降水的年際變化進行聚類分析和REOF分析，西南地區被分為東、西兩個區域，分界線與1500米等高線的位置一致。西南東部和西南西部降水年際變化的顯著周期、旱澇異常年份、相關的環流系統都有明顯差異，因而需區別對待。

西南東部降水主要與熱帶海溫異常有關，受低緯度環流影響。當赤道東太平洋為暖海溫異常，熱帶印度洋為西正東負的偶極子型海溫異常時，會分別激發出西北太平洋反氣旋和孟加拉反氣旋，共同向西南東部輸送水汽，造成該地區降水偏多。

西南西部降水則較復雜，秋季三個月份的降水分別與不同的環流形勢對應，中高緯系統的影響隨季節的推進而增強。9月西南西部降水主要受熱帶系統影響，由中南半島反氣旋輸送的暖濕氣流決定。10月是過渡季節，受高原以東反氣旋環流和孟加拉灣低槽共同影響。11月，中高緯系統成為影響西南西部降水的控制系統，西南西部降水與北半球SCAND遙相關存在顯著的負相關，當SCAND為負（正）位相時，西南西部降水偏多（少）。

已有研究表明，云南和四川南部（即本文的西南西部地區）為西南干旱的頻發和強度中心地區，而西南東部和北部干旱程度相對較輕（李韻婕等，2014）。過去對西南東部的研究已有不少，本文分析了與西南西部地區降水年際變化相關的主要環流異常，而引起環流異常的機理研究還需進一步加強，這對近年來旱災頻發的西南地區提高氣候預測水平和防災抗災能力具有重要意義。

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Spatial Pattern and Causes of Interannual Variability of Autumn Rainfall in Southwest China

LIU Yang1, 2and LIU Yimin1

1100029;2100049

Spatial pattern and mechanisms of interannual variability of autumn rainfall in Southwest China (SWC) are analyzed using rainfall data from weather stations in China and ERA-Interim reanalysis as well as Hadley Sea Surface Temperature (SST) data. Cluster analysis and Rotated Empirical Orthogonal Function have been applied in the present study. Based on differences in the interannual variability of autumn precipitation, SWC is divided into two parts: the eastern part and the western part. The interannual variability of rainfall, significant periods of oscillation, extremely dry or wet years and related atmospheric circulations are substantially different between the eastern and western SWC. The rainfall variability in the eastern SWC is closely related to tropical SST anomalies. The positive SST anomaly in the eastern Pacific Ocean can trigger anticyclonic circulation over the northwestern Pacific, while the dipole mode of SST anomaly inthe tropical Indian Ocean with positive SST anomaly in the west and negative SST anomaly in the east can induce anticyclonic circulation over the Bay of Bengal. As a result, the atmospheric moisture transport to eastern SWC intensifies. However, the circulation patterns corresponding to rainfall anomalies in the western SWC in the three months of autumn are different. In September, the western SWC is under control of the anticyclone over the Indochina Peninsula. In October, the anticyclone to the east of the Tibetan Plateau and the low trough over the Bay of Bengal work together to determine precipitation in the western SWC. In November, anomalous atmospheric circulation over the mid-high latitudes plays an important role for rainfall in the western SWC, which is highly negatively correlated with the Scandinavian teleconnection index.

Southwest China, Autumn rainfall, Climate regime, Tropical SST anomaly, Scandinavian teleconnection

1006-9895(2016)06-1215-12

P461

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1511.15269

2015-09-15；網絡預出版日期 2015-11-10

劉揚，女，1988年出生，博士研究生，主要從事氣候動力學研究。E-mail: liuyang@lasg.iap.ac.cn

劉屹岷，E-mail: lym@lasg.iap.ac.cn

公益性行業（氣象）科研專項GYHY201406001，國家自然科學基金項目91437219、41275088，中國科學院戰略性先導科技專項XDA11010402

Special Scientific Research Fund of Meteorological Public Welfare Profession of China (Grant GYHY201406001), National Natural Science Foundation of China (NSFC) (Grants 91437219, 41275088), the “Strategic Priority Research Program” of the Chinese Academy of Sciences (Grant XDA11010402)