1981～2018年青海夏季極端降水時空演變及成因分析

楊 雪 ,張渝杰 ,孫 俊 ,張 敏 ,李 信 ,張 玲

（1.高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都 610072；2.四川省遂寧市氣象局，遂寧 627000；3.中國氣象局氣象干部培訓學院四川分院，成都 610072）

引言

隨著全球變暖，極端降水事件呈現普遍增加趨勢[1]，有“世界屋脊”和“第三極”之稱的青藏高原也不例外[2]。青藏高原極端降水事件不僅衍生泥石流、滑坡等次生災害，給當地社會經濟造成重大損失，還通過環流系統對周邊及下游的天氣氣候產生顯著影響[3?11]。

青海省位于青藏高原東北側，是長江、黃河和瀾滄江的發源地，同時擁有我國面積最大的內陸湖?青海湖。研究表明，青海極端降水事件不僅會影響當地水資源，同樣會對下游流域乃至全球水資源利用產生重要作用[12?13]。過去已經對三江源流域和青海湖東北部地區的極端降水進行了一些研究，結果表明：三江源極端降水的水汽主要來自印度洋，源于夏季西南風輸送，同時與小尺度大氣環流有關[14?15]；2001～2050年高原三江源地區強降水呈增多趨勢[16]；青海湖水位的變化對其周邊的降水有直接影響，2004年至今青海湖水位呈上漲趨勢，對應周邊氣象站的降水也呈現增多趨勢[17]。

眾所周知，極端降水事件的發生與大氣環流異常密切相關，西風帶急流位置、南亞高壓強弱以及水汽路徑的改變均會對極端降水事件產生重大影響[18?22]。而過去對青海極端降水特征的研究多以統計分析為主，鮮少研究降水變化的天氣學成因。針對這一薄弱環節，本文擬利用41個氣象站逐日降水資料和ERA-Interim的0.5°×0.5°逐月再分析資料，采用Mann-Kendall線性趨勢和突變檢驗、相關分析及合成分析等氣候診斷方法，揭示近38a青海夏季極端降水的時空變化特征，對比分析極端降水高發年和低發年的大氣環流背景，進而探討極端降水的天氣學成因，以期為青藏高原第三次科學考察以及當地政府應對極端氣候變化決策提供科學參考。

1 資料與方法

1.1 資料選取

為了確保研究區域的站點多、時序長、站點穩定性強，本文選用中國氣象局提供的“中國國家級地面氣象站基本氣象要素日值數據集(V3.0)”中青海省41個站點（圖1）1981～2018年6～8月的逐日降水資料（Available online:http://data.cma.cn/），該數據集經過嚴格質量控制，質量良好。再分析資料選用歐洲中期數值預報中心提供的ERA-Interim逐月再分析資料，水平分辨率為0.5°×0.5°，垂直方向14層，要素包括位勢高度、氣溫、風、渦度、散度、垂直速度及相對濕度等。

圖1 青海省站點分布（陰影代表海拔高度，單位：m）

1.2 極端降水事件閾值定義

降水閾值是用于描述極端降水量的大小和極端降水事件發生頻次的重要參考。本文采用Easterling D R[23]在2000年提出的百分位相對指數法，將1981～2018年6～8月青海省41個氣象觀測站按照各站降水量≥0.1mm的數據作為一個序列，對該序列進行升序排列。

式中：P為對應百分位，m為該序列升序之后的序號，n為樣本長度。利用公式(1)計算各個測站整個降水序列第99個百分位值，將其定義為該站極端降水事件的閾值，大于閾值的日期為該站的極端降水日。

1.3 Mann-Kendall檢驗

本文采用非參數的M-K檢驗方法進行變化趨勢的顯著性檢驗，非參數檢驗亦稱為無分布檢驗，其優點是樣本不需要遵從一定的分布，也可不受異常值的干擾，計算方便。公式如下：

次序列Sk是第i時刻數值大于j時刻數值個數的累計數。在時間序列隨機獨立的假定下，定義統計量UFk。公式如下：

式中：UF1=0，E(Sk)、var(Sk)分別是累計數Sk的均值和方差。在X1，X2,...,Xn相互獨立，具有相同連續分布時，E(Sk) 和var(Sk)分別由下式算出：

UFi為標準正態分布，它是按時間序列X順序X1,X2,...,Xn計算出的統計量序列，給定顯著性水平 α，查正態分布表，若|UFi|>Uα,則表明序列存在明顯的趨勢變化。按時間序列X逆序Xn,Xn?1,...,X1，再重復上述過程，同時使UBk=?UFk(k=n,n?1,...,1),UB1=0。如果UFk>0，說明該時間序列表現為上升趨勢；如果UFk<0，說明該時間序列表現為下降趨勢；當UFk超過了臨界線，說明時間序列的上升或下降趨勢顯著。如果UFk和UBk兩條相反序列曲線出現交叉點，且交叉點出現在臨界線之間，則該交叉點所對應的時刻即可確認為突變的發生時刻。本文給定顯著性水平 α=0.05，則臨界值U0.05=±1.96； 顯著性水平 α=0.01，則臨界值U0.01=±2.58。

2 極端降水變化趨勢

2.1 極端降水時間變化

如圖2a所示，1981～2018年青海夏季極端降水發生頻次為7～55次，變化幅度大，其中1991年發生頻次最少(7次)，2018年發生頻次最多（55次）；近38a，青海夏季極端降水發生頻次呈明顯的增加趨勢，通過了0.05水平的顯著性檢驗。

如圖2b所示，1981～2018年青海6月極端降水發生頻次為0～9次，1980年6月未出現極端降水，2018年6月極端降水發生頻次最高（9次）；近38a，青海6月極端降水頻次呈弱增加趨勢，未通過0.05水平的顯著性檢驗。

如圖2c所示，1981～2018年青海7月極端降水發生頻次為1～22次，變化幅度大，1983年7月僅出現1次極端降水，2018年7月極端降水發生頻次最多（22次）；近38a，青海7月極端降水頻次呈增加趨勢，但未通過0.05水平的顯著性檢驗。

如圖2d所示，1981～2018年青海8月極端降水發生頻次為0～24次，變化幅度大，1984年8月未出現極端降水，2018年8月極端降水發生頻次最多（24次）；近38a，青海8月極端降水發生頻次呈顯著的增加趨勢，通過了0.05水平的顯著性檢驗。

如圖2e所示，1981～2018年青海夏季最大日降水量為33～119.9mm，除了2013年最大日降水量達到119.9mm以外，其余年份夏季最大日降水量在33～74mm，平均值為49.9mm；近38a，青海夏季最大日降水量呈上升趨勢，但未通過0.05水平的顯著性檢驗。

如圖2f所示，1981～2018年青海夏季極端降水閾值為12.7～26.7mm，呈弱下降趨勢，未通過0.05水平的顯著性檢驗。

圖2 1981～2018年青海夏季極端降水時間變化特征（a.夏季極端降水頻次，b.6月極端降水頻次，c.7月極端降水頻次，d.8月極端降水頻次，e.最大日降水量，f.極端降水閾值）

2.2 極端降水變化趨勢的空間分布

圖3給出了1981～2018年青海夏季極端降水變化趨勢的空間分布。如圖3a所示，最大日降水量呈增加趨勢的站點共34個，占測站總數的82.9%，其中3個站點呈顯著增加趨勢；最大日降水量呈減弱趨勢的站點主要出現在青海東南部，均未通過顯著性檢驗。如圖3b所示，極端降水閾值呈增加趨勢的站點共31個，占測站總數的75.6%，其中4個站點呈顯著增加趨勢；極端降水閾值呈減少趨勢的站點主要出現在青海南部，均未通過顯著性檢驗。如圖3c所示，極端降水頻次呈增加趨勢的站點共32個，占測站總數的78.0%，僅1個站點呈顯著增加趨勢；極端降水頻次呈減少趨勢的站點主要出現在青海南部和青海湖東部，均未通過顯著性檢驗。以上分析結果與冀欽等[24]研究1961～2015年青藏高原降水量變化得出結論基本吻合。

圖3 1981～2018年青海夏季極端降水變化趨勢的空間分布（a.最大日降水量，b.極端降水閾值，c.極端降水頻次，紅色空心圓圈表示增加趨勢，黑色空心圓圈表示減少趨勢，紅色實心圓表示通過0.05水平的顯著性檢驗）

2.3 極端降水頻次突變分析

氣候突變是存在于氣候變化中的重要現象。圖4a是1981～2018年青海夏季極端降水頻次的M-K檢驗結果。如圖所示，近38a，青海夏季極端降水頻次總體呈上升趨勢，2006年發生由少到多的突變，之后上升趨勢愈發顯著。駱成鳳等[17]研究指出8月青海湖面積在2004年前后發生了由少到多的突變，與青海8月極端降水頻次的時間變化特征（圖4b）基本一致，這在一定程度上說明了青海8月極端降水具有重要影響。本文2.1小節的分析也表明，青海8月極端降水頻次在整個夏季中占比最高，起到了主要貢獻。因此，本文接下來將重點針對青海省8月極端降水成因進行研究。

圖4 1981～2018年青海（a）夏季極端降水頻次的M-K檢驗、（b）8月極端降水頻次的時間變化

3 8月極端降水成因分析

造成極端降水的分布不均有諸多因素，如氣候變暖，環流背景的改變以及地形差異等。從2.3小節分析可以看到，青海湖面積與極端降水頻次之間的變化趨勢一致，說明當地水汽條件的變化是影響極端降水增加的重要原因。因此，分析8月比濕、500hPa位勢高度、近地面溫度與青海8月極端降水頻次，閾值以及最大日降水量之間的相關性是非常必要的。

從表1可以看出，海拔高度、500hPa比濕、500hPa位勢高度、近地面溫度分別與8月極端降水頻次、日最大降水、極端降水閾值之間存在一定的相關性。海拔高度和極端降水頻次之間存在顯著的正相關性(P<0.01)，表明海拔越高則極端降水發生頻次越多，這與甘文強等[25]的研究結果一致。而海拔高度與最大日降水量、極端降水閾值之間均為負相關，表明海拔越低則最大日降水量和極端降水閾值越大。500hPa比濕與最大日降水量為顯著的正相關(P<0.01)，與極端降水頻次為較顯著的正相關(P<0.05)，表明比濕越大降水越強且越利于產生極端降水。500hPa位勢高度和最大日降水量為顯著的正相關性(P<0.01)，表明高度場偏高有利于強降水發生。近地面溫度和最大日降水量為顯著的正相關(P<0.01)，表明近地面溫度越高，能量越強，越容易產生強降水。極端降水閾值除了和海拔高度存在?0.47的負相關之外，與上述指標均沒有顯著的相關關系。

表1 極端降水頻次、最大日降水量、極端降水閾值和各氣象要素之間的相關性分析

為了進一步分析青海8月極端降水變化的成因，本文把極端降水頻次突變年作為分界，2006年之前為極端降水低發年，2006年之后為極端降水高發年，取1994～2005年和2007～2018年8月ERA-Interim再分析資料對環流形勢、能量傳播及水汽輸送等做合成分析。

3.1 環流異常對比

從圖5a可以看到，極端降水高發年，青海位于200hPa高空西風急流前側輻散區，超過32m/s的急流范圍從70°E到100°E。副高586線位于青海省南部，副高位置偏北，利于副高北部的西南氣流北上影響青海地區。從圖5b可以看到，極端降水低發年，青海雖然也位于高空西風急流前側，但超過32m/s的急流范圍比高發年明顯偏小，最大中心范圍從78°E到96°E。副高586線位于青海南側，和極端降水多發年比，副高位置更偏南，不利于北側南風往青海輸送。

圖5 極端降水高發年（左）和低發年（右）合成的8月環流形勢（a、b.500hPa位勢高度（黑色等值線，單位：gpm）和200hPa高空急流（陰影，單位：Pa/s）；c、d.100hPa位勢高度距平（等值線，單位：gpm）和溫度距平（陰影，單位：℃）；e、f.500hPa位勢高度距平（等值線，單位：gpm）和溫度距平（陰影，單位：℃））

從極端降水高發年合成的100hPa位勢高度和溫度距平場（圖5c）可以看出，75°E以東為溫度負距平，75°E東西兩側溫差大，青海位于強冷中心；位勢高度場的正距平對應溫度負距平，正距平中心強度超過3.2hPa，表明100hPa環流形勢有利于冷高壓發展，高層冷高壓將導致抽吸作用加強，增強上升運動。從極端降水低發年合成的100hPa位勢高度和溫度距平場（圖5d）可以看出，整個歐亞大陸的中高緯度地區基本位于溫度負距平中，但溫度負距平的絕對值和位勢高度場正距平的數值均較極端降水高發年明顯偏小，表明極端降水低發年100hPa高層冷高壓的發展較弱。

從極端降水高發年合成的500hPa位勢高度和溫度距平場（圖5e）可以看出，亞洲中高緯的位勢高度和溫度均呈“東高西低”的態勢，80°E以東為位勢高度和溫度正距平，青海位于溫度正距平的大值區；500hPa青藏高原夏季以暖高壓為主，位勢高度和溫度距平為正，表明500hPa環流形勢有利于暖高壓加強；而500hPa暖高壓的加強則有利于大陸高壓和副熱帶高壓之間低值系統的發展。從極端降水低發年合成的500hPa位勢高度和溫度距平場（圖5f）可以看出，80°E以東的亞洲中高緯溫度場為正距平，其強度較極端降水高發年明顯偏弱，最大溫度正距平區位于青海北側，青海地區溫度距平接近常年平均值；對應的位勢高度場正距平也較極端降水高發年偏弱，且中心更偏北。

從上述分析可知，無論是高空急流的范圍，還是100hPa、500hPa位勢高度和溫度距平場的強度和大值中心范圍，極端降水高發年均強于極端降水低發年，表明其更有利于對流發展的大氣環流異常。

3.2 波能傳播對比

已有研究[26]表明，斜壓波組織成波包向下游傳播可使下游系統迅速發展，西風帶中東傳的波包會給所經地區帶來不同程度的天氣影響。根據 Takaya等[27]提出的T-N通量，以30年8月平均流場作為基本場，對極端降水高發年和低發年進行月平均地轉風場合成，然后再計算T-N通量的水平分量。從極端降水高發年合成的8月500hPa的T-N通量（圖6a）可以看出，青海上游新疆東部和南部有較強的擾動能量輻合，上游的波能擾動直接影響下游青海的降水天氣，對應青海也有較強的波能擾動輻合。而極端降水低發年（圖6b），青海上游沒有強的擾動波能輻合，同時青海的擾動波能輻合也較極端降水高發年明顯偏弱。

圖6 極端降水高發年（a）和低發年（b）合成的8月500hPa波作用通量（箭矢，單位：m2/s2）及波作用通量散度（陰影，單位：10?6m/s2）

3.3 水汽異常對比

從極端降水高發年合成的8月500hPa水汽通量及散度距平（圖7a）可以看出，青海地區有較強的水汽通量異常輻合，輻合大值中心位于三江源和青海湖東側，說明青海大型水體是夏季極端降水的水汽來源之一。在極端降水低發年（圖7b），青海水汽通量散度的輻合較弱，主要大值中心位于長江源頭，其余地方水汽通量輻合接近常年，青海湖附近沒有強的水汽通量輻合異常。

從極端降水高發年合成的8月500hPa比濕距平和風場疊加圖（圖7c）可以看到，青海位于比濕正距平中心，最大正距平超過0.4g/kg，存在明顯的南風攜帶異常強的水汽往青海地區輸送。而極端降水低發年(圖7d)，青海地區比濕基本同常年相當，三江源地區僅有弱的正距平，同時也沒有明顯的南風攜帶異常水汽輸送到青海。

圖7 極端降水高發年（左）和低發年（右）合成的8月500hPa水汽輸送特征（a、b.水汽通量（箭矢，單位：kg·m?1·s?1）和水汽通量散度距平（陰影，單位：cm2·hPa·s)；c、d.風場（箭矢，單位：m/s）和比濕距平（陰影，單位：g/kg））

3.4 動力場異常對比

從極端降水高發年合成的8月500hPa垂直速度和渦度距平場（圖8a）可以看到，包括青海湖東側和三江源地區在內的青海大部均位于垂直上升異常和較強的正渦度擾動區，有利于低值系統發展。而極端降水低發年（圖8b），青海地區垂直上升異常擾動較弱，青海湖東側和三江源地區均處在下沉運動擾動區，且正渦度擾動較高發年明顯偏弱，不利于低值系統發展。

圖8 極端降水高發年（a）和低發年（b）合成的8月500hPa垂直速度距平（填色，單位：Pa/s）和渦度距平（等值線，單位：10?5s?1）

4 結論

本文利用1981～2018年青海41個氣象站逐日降水資料和ERA-Interim逐月再分析資料，分析了夏季極端降水的時空變化特征及其天氣學成因，得到以下主要結論：

（1）1981～2018年青海夏季和8月極端降水頻次均呈顯著的增加趨勢，最大日降水量和極端降水閾值變化不顯著。青海極端降水高發期出現在7月和8月，最大日降水主要出現在8月。青海75%以上站點的極端降水頻次、最大日降水量及極端降水閾值均呈增加趨勢，呈減少趨勢的站點主要出現在青海南部。青海極端降水頻次在2006年發生了由少到多的突變，之后上升趨勢愈發顯著。

（2）海拔高度和極端降水頻次之間存在顯著的正相關性（P<0.01），日最大降水與500hPa比濕、500hPa位勢高度和近地面溫度存在顯著的正相關性（P<0.01）。極端降水閾值除了與海拔高度存在?0.47的負相關外，與其余幾個指標沒有顯著的相關關系。

（3）極端降水高發年的8月，200hPa上西風急流范圍從70°E擴展到100°E，100hPa位勢高度正距平中心>3.2hPa，高層冷高壓的發展偏強，500hPa青藏高原以暖高壓為主，位勢高度和溫度距平異常偏高，大氣環流異常更有利于極端降水的產生；青海及上游區域有較強的擾動能量輻合，強度達?1×10?6m/s2，同時青海區域水汽通量異常輻合且比濕異常偏高，比濕正距平超過0.4g/kg，青海地區存在異常南風對水汽的輸送；此外，極端降水高發年的垂直速度異常擾動和渦度異常擾動均明顯強于極端降水低發年。