廣西前汛期降水變化特征及其與東南太平洋海溫變化的因果聯系

覃皓，伍麗泉，何慧

(1.廣西壯族自治區氣象臺，廣西 南寧 530022；2.廣西壯族自治區氣候中心，廣西 南寧 530022；3.廣西壯族自治區氣象災害防御技術中心，廣西 南寧 530022)

1 引 言

每年的4—6月為廣西的前汛期，該時段降水的異常往往會造成旱澇事件頻繁，因而前汛期降水異常的成因一直是學者關注的熱點。影響廣西前汛期降水的因子有很多，其中海溫就是通過影響大氣環流造成前汛期降水異常的重要外強迫因子。前人研究大多聚焦于赤道太平洋海溫異常-厄爾尼諾/拉尼娜（El Ni?o/La Ni?a）事件。然而有研究指出，華南前汛期降水與厄爾尼諾的聯系并不如我國其他區域如華北、長江中下游等地區明顯[1]。黃永新[2]在統計廣西汛期旱澇前期強信號時發現赤道太平洋海溫對廣西后汛期影響明顯，但對前汛期的影響不規律，特征不明顯。不僅如此，廣西前汛期降水異常與厄爾尼諾也不一一對應，同樣的海溫異常甚至會出現反位相的降水響應[3]。因此學者們也探究了其他區域海溫異常的影響。況雪源等[4]通過合成分析發現廣西前汛期旱澇與中低緯太平洋海溫密切相關，并且進一步指出前期2—3月印度洋海溫對前汛期降水的調控作用體現在年代際尺度上[5]。強學民等[6]通過合成分析和奇異值分解（SVD）方法指出前期冬季西太平洋海溫與華南前汛期降水為顯著的負相關。馬慧等[7]則發現在我國近海存在與華南前汛期降水變化相關性較好的區域，該關鍵區前一年5—8月海溫異常與廣西前汛期降水呈顯著負相關。

可以看出，前人已經廣泛研究了海溫異常對廣西前汛期降水的影響，然而由于早期資料的缺乏，著眼于南太平洋的研究相對較少。隨著1970年代后期觀測資料的豐富，越來越多研究表明，南太平洋海溫變化與東亞尤其是中國的天氣氣候同樣存在密切聯系。Wang等[8]指出，東南太平洋海溫異常可能是通過Rossby波向北半球傳遞年代際信號。劉舸等[9]發現澳大利亞東側的海溫異常可以通過遙相關來影響西太平洋副熱帶高壓（以下簡稱副高），進而影響我國夏季旱澇。周波濤[10]的工作也得出類似結論，認為南北半球遙相關是南半球海溫異常影響我國降水的途徑之一。李麗平等[11]則指出南太平洋關鍵區海溫在1990年代后期出現的增暖趨勢是造成華南前汛期降水年代際轉折的可能原因。可見，探究南太平洋海溫異常的氣候效應對于研究我國的降水異常具有重要意義。

除此之外，前人得出的結論大多是從相關性的角度出發，而對因果聯系探討的較少。在以往氣候研究中診斷兩個給定的時間序列間的因果關系時，常采用時間滯后相關分析，但由于相關分析不區分方向性，應用時存在諸多局限。而Liang-Kleeman的信息流方法[12-14]在這一問題上取得了重要突破，該方法可以根據時間序列間單位時間內傳遞的信息來表征兩者間的因果關系。因此本文通過將Liang-Kleeman信息流與傳統的相關分析方法相結合，探討廣西前汛期降水與南太平洋海溫變化的因果聯系，為分析前汛期降水異常提供新的著眼點。

2 資料和方法

本文采用國家氣候中心整編的1979—2019年全國160站逐月降水資料，將廣西區域6個站點（桂林、河池、百色、梧州、南寧和欽州站）每年4—6月取平均得到的序列定義為廣西前汛期降水指數IAMJ。海溫數據采用英國氣象局Hadley中心整編的1979—2019年全球逐月海表面溫度資料，分辨率為1°×1°。美國大氣海洋局（NOAA）的全球陸地降水資料（PREC_L，分辨率為1°×1°），向外長波輻射（OLR）資料（分辨率為2.5°×2.5°）。大氣資料采用NCEP/NCAR逐月再分析資料，分辨率為2.5°×2.5°，包括500 hPa位勢高度和垂直速度，850 hPa水平風場和比濕。副高特征指數采用國家氣候中心提供的月平均資料，包括強度指數、面積指數、西伸脊點以及脊線位置。

本文利用的統計方法有Morlet小波分析、Pearson相關系數、Liang-Kleeman信息流以及合成分析方法。一個事件到另一事件存在非零的信息流（信息傳遞），表明了前者與后者存在因果聯系，若無因果聯系則信息流為零。給出一個二維系統：

其中，ρ1為x1的邊際密度，E為數學期望。當只給出兩時間序列X1和X2，對于線性系統，Liang[14]證明了方程（2）的極大似然估計在形式上可以變得非常簡潔：

式中，Cij為Xi與Xj的樣本協方差（i,j=1,2），Ci,dj為Xi與X?j的協方差，X?j為dX j/dt的歐拉前差差分近似。若T2→1=0，則X1的變化獨立于X2，即X2不是X1變化的原因。若T2→1＞0，則X2是X1變化的原因，且X2使X1變化的不確定性增強，可預報性降低。若T2→1＜0，則X2是X1變化的原因，且X2使X1變化趨于穩定，可預報性增強。

此外，Liang[14]給出了關于信息流的檢驗方法。信息流的置信區間可以根據Bootstrap自助法得到，但當樣本量較大時，其獲得方法可以更為簡化。由于最大似然估計的性質，T2→1在其真實值附近近似服從正態分布，方差為，其中可通過計算Fisher信息矩陣獲得，詳見Liang[14]。當給定顯著性水平，就可根據得到置信區間，如90%信度的置信區間為：

該方法已在研究El Ni?o與印度洋偶極子（IOD）間因果關系時進行了驗證[14]并在氣象領域中得到廣泛應用[15-18]。

3 廣西前汛期降水的變化特征

3.1 前汛期降水的年際以及年代際變化特征

將廣西前汛期降水指數IAMJ進行標準化處理，得到1979—2019年前汛期降水的標準化距平序列（圖1中黑色實線）。由圖1可見，廣西前汛期降水具有明顯的年際和年代際變化特征。利用線性回歸方法計算降水指數的變化趨勢（圖1中綠色實線），結果表明，近40 a廣西前汛期降水具有增多的趨勢，但趨勢并不顯著，相關系數為0.029。從9 a滑動平均的結果（圖1中藍色虛線）來看，廣西前汛期降水在1980年代至1990年代初處于少雨期，而在20世紀末至21世紀初期為多雨期，在1992年左右出現年代際轉折，與前人研究較為一致[2,5,11,19,20]。

圖1 1979—2019年廣西前汛期降水指數IAMJ

3.2 前汛期降水變化的周期特征

前人對廣西前汛期降水變化的周期已有一定的研究。黃雪松等[21]利用奇異譜分析及最大熵譜方法探討了1898—2002年間廣西汛期降水變化周期時，發現前汛期時段降水的變化呈現2～3 a以及12～16 a左右的周期振蕩。蔣國興[22]根據地形分區討論前汛期降水周期特征時發現，廣西大部分區域均存在2～4 a和12～14 a的周期特征。本文利用小波分析探究1979—2019年廣西前汛期降水的周期分布特征。在年際尺度上，20世紀80年代末至21世紀初存在顯著的3～5 a短周期（圖2），這與前人的結論較為一致，在該時間段內旱澇及其急轉事件頻發[4,20,23]。而在年代際尺度上，20世紀80年代初至21世紀初存在10～13 a長周期，但受到邊界效應影響仍需資料進一步驗證。

圖2 1979—2019年廣西前汛期降水指數I AMJ的小波分析

4 廣西前汛期降水與太平洋海溫的聯系

為了探討廣西前汛期降水與海表溫度的關系，將降水指數IAMJ分別與前一年夏季、前一年秋季、前一年冬季、同年春季以及同期4—6月的海溫計算相關系數和信息流。由于前人已經對前汛期降水與海溫的相關性進行了一定的研究[6-7]，因此本文重點討論前汛期降水與海溫變化存在高相關性且對應區域內信息流傳遞顯著的影響期。

4.1 廣西前汛期降水與太平洋海溫的相關性

降水指數IAMJ分別與上述不同時段的海溫的相關系數和信息流結果表明：廣西前汛期降水指數IAMJ與太平洋海溫變化具有密切聯系，其中符合本文重點關注的時間段主要出現在同年春季以及同期4—6月（圖3）。廣西前汛期降水指數IAMJ與同年春季（圖3a）以及同期4—6月（圖3b）太平洋海溫變化存在三個顯著相關區域，分別位于北太平洋（SST1區）、赤道中東太平洋（SST2區）以及東南太平洋（SST3區），均通過了0.05顯著性檢驗。其中，SST1和SST2兩個區域的海溫變化與降水指數IAMJ成正相關，相關系數達到0.4，表明同年春季以及同期4—6月北太平洋、赤道中東太平洋海溫偏暖（偏冷），廣西前汛期降水偏多（偏少），與前人得出的結論類似[24-26]。而SST3區域的海溫變化與降水指數IAMJ成負相關，相關系數達到-0.4，表明同年春季以及同期4—6月東南太平洋海溫偏暖（偏冷），廣西前汛期降水偏少（偏多）。

圖3 同年春季（a）、同期（b）的海溫與廣西前汛期降水指數I AMJ的相關系數分布

4.2 廣西前汛期降水與太平洋海溫的因果關系

以上分析表明，廣西前汛期降水與同年春季、同期4—6月太平洋海溫變化具有密切聯系。然而兩者的聯系是否穩定，海溫的變化是否是前汛期降水變化的因（影響源之一），如果是因，那么海溫變化產生的影響是否穩定？為探究上述問題，本文進一步利用Liang-Kleeman信息流理論分析兩者的因果聯系。由同年春季海溫對廣西前汛期降水指數IAMJ的信息流分布可以看到（圖4a），在上述相關性顯著區域，SST1和SST2區的信息流為正，表明該區域同年春季海溫的變化對廣西前汛期降水產生影響，其中SST1區海溫與降水的因果聯系顯著，通過95%信度水平的顯著性檢驗，但海溫變化導致前汛期降水的變化趨于不穩定，可預報性降低，表明該區域海溫是前汛期降水的顯著不穩定影響源，因此對于預報參考意義不大。而SST2區為定義厄爾尼諾事件的關鍵區，但與廣西前汛期降水的因果聯系較弱，未通過顯著性檢驗，表明SST2區海溫與前汛期降水兩者變化相對獨立，這可能是前人[2-3]在研究中發現厄爾尼諾和拉尼娜事件跟廣西前汛期降水異常不一一對應的原因。值得注意的是，SST3區的信息流為負，且通過95%信度水平的顯著性檢驗，表明該區域同年春季海溫的變化對廣西前汛期降水產生影響，并使其趨于穩定，可預報性增強，是顯著穩定影響源，因此可以認為該區域是太平洋海溫變化影響廣西前汛期降水的關鍵區，對于廣西前汛期的降水異常具有一定的貢獻。

在同期4—6月海溫對廣西前汛期降水指數IAMJ的信息流的分布中（圖4b），此前因果聯系較弱的SST2區在同期的信息流分布上變得顯著，說明該區域海溫與前汛期降水的變化不再相互獨立，在同期關系上該區域海溫是前汛期降水變化的不穩定影響源。除此之外，SST1與SST3區域存在上述圖4a中相同的配置，SST1區因果聯系有所增強，SST3區略有減弱。綜上所述，本文選取對前汛期的降水預測更有利且因果聯系更強的時間段（同年春季），進一步研究關鍵區海溫變化影響廣西前汛期降水的可能途徑。

圖4 同年春季（a）、同期（b）的海溫對廣西前汛期降水指數I AMJ的信息流分布

4.3 東南太平洋海溫影響廣西前汛期降水的可能途徑

對1979—2019年春季SST3區內（170～80°W,45～20°S）海溫取平均，去掉海溫變化趨勢后進行標準化處理，根據絕對值大于1選取出關鍵區海表溫度異常偏高年（1989、1996、1997、2002、2006、2009、2011、2017、2018年）和偏低年（1983、1993、1994、1998、2012、2014、2016年）進行合成分析。

圖5為關鍵區海溫偏暖和偏冷年廣西前汛期降水異常百分率合成以及去趨勢后的海溫序列對前汛期降水的信息流分布，可以看到在關鍵區海溫偏暖年，全區大部為降水的負異常，最強異常區域位于桂東南，偏少6%，而黔桂交界一帶的異常不明顯（圖5a），這可能是由于其他影響因子如青藏高原的熱力作用或者印度洋海溫異常的影響[27]。關鍵區海溫偏冷年，全區為降水正異常，最大偏多15%（圖5b）。降水異常與海溫異常的反位相再次表明SST3區海溫變化對廣西前汛期的降水異常具有一定的貢獻。此外，信息流結果也表明，同年春季SST3區海溫是廣西前汛期降水顯著的穩定影響源（圖5c）。

圖5 同年春季關鍵區海溫偏暖（a）和偏冷（b）年前汛期降水異常百分率合成分布（單位：%），同年春季關鍵區海溫對前汛期降水的信息流分布（c，打點區域表示通過0.05顯著性檢驗）

4.3.1 大氣環流

海溫的異常能夠通過海氣熱量交換從而影響大氣環流。從環流場的合成分析來看，在同年春季關鍵區海溫偏暖年，前汛期500 hPa上中高緯地區烏拉爾山和東亞沿岸為位勢高度負異常，而貝加爾湖一帶為正異常（圖6a），表明中高緯以異常緯向環流為主，不利于阻塞形勢的建立和冷空氣南下。低緯地區副高異常偏弱，588位勢高度線撤至125°E以東，不利于西太平洋和南海的水汽向廣西輸送。而在關鍵區海溫偏冷年，500 hPa上我國東部為位勢高度正異常，而貝加爾湖一帶為負異常，有利于冷空氣阻塞南下。低緯度地區孟加拉灣至西太平洋為顯著正異常，形成北負南正蹺蹺板型異常特征，副高異常偏強，西脊點西伸至112°E附近（圖6b）。該配置有利于副高西側西南氣流向廣西輸送水汽[28-29]，與南下的冷空氣交匯造成前汛期降水正異常。

圖6 同年春季關鍵區海溫偏暖（a）和偏冷（b）年前汛期500 hPa位勢高度異常合成分布

從合成分析可以看出，在關鍵區海溫異常年，副高有顯著的變化。前人已有研究表明，副高的變化與海溫的變化密切相關[30-32]，南半球的海溫異常可以通過經向遙相關來影響副高[9,10,33]，進而造成我國降水出現異常[29]。因此進一步將關鍵區海溫與副高特征指數計算相關系數和信息流，探討關鍵區海溫對副高的影響。由表1可見，關鍵區海溫與副高強度指數、面積指數呈顯著負相關，而與西伸脊點經度呈顯著正相關。同時海溫對特征指數的信息流均為負，表明關鍵區海溫變化是副高變化的穩定影響因子，關鍵區海溫偏冷（偏暖），在一定程度上造成了副高偏強（偏弱），面積偏大（偏小），脊點位置偏西（偏東），脊線偏南（偏北）。此外，前人研究也表明，華南前汛期澇年（旱年）500 hPa上副高與上述模態相對應[34,35]。因此可以認為關鍵區海溫的變化對副高的影響是造成前汛期降水變化的原因之一。

表1 關鍵區海溫與副高（WPSH）特征指數的相關系數（R）以及信息流（T SST3→WPSH）

4.3.2 水汽輸送

南海水汽輸送的多寡是造成前汛期降水異常的關鍵[36]。在海溫偏暖年，華南一帶受偏北異常氣流控制，不利于來自孟加拉灣和南海的水汽輸送，為水汽通量的負異常，同時廣西上空為下沉運動異常（圖7a），下沉運動的抑制和水汽輸送的減少是造成前汛期降水負異常的可能原因。在海溫偏冷年，西北太平洋上空850 hPa存在反氣旋異常，引起副高顯著西伸[37]，促使南海向廣西輸送水汽增多，水汽通量正異常。同時廣西上空為上升運動異常，動力與水汽條件配合有利于降水的增多（圖7b）。

圖7 同年春季關鍵區海溫偏暖（a）和偏冷（b）年前汛期500 hPa垂直速度（等值線，單位：10-2 Pa/s）和850 hPa水汽通量（填色，單位：g/（s·hPa·cm））以及風場（單位：m/s）的異常合成分布

4.3.3 可能機制

進一步分析與關鍵區海溫異常相聯系的環流和OLR場發現，關鍵區海溫偏冷年，由于非絕熱加熱異常的影響，SST3關鍵區西側為OLR的顯著正異常，對流抑制，南半球中緯度太平洋出現類似Gill型Rossby波響應[38]的異常反氣旋環流，橫跨澳大利亞西側至SST3關鍵區（圖8a，見下頁）。取30～20°S經向平均垂直剖面差值場（負異常年減去正異常年），可以看到SST3關鍵區西側的下沉異常通過垂直環流引起澳大利亞西北側上升運動異常（圖9a，見下頁），對流活躍（圖8a）。而在關鍵區海溫偏暖年的形勢相反，關鍵區西側對流活躍，對應異常氣旋環流，但異常不如海溫偏冷年顯著（圖8b），可能是由于其他外強迫因子的影響。澳大利亞西北側的垂直運動異常可以通過“大氣橋”遙相關對廣西上空環流產生影響[39-41]。從105～110°E緯向平均垂直剖面的差值場上可以看到，當關鍵區海溫偏冷時，澳大利亞西北側對流異常利于該區域異常上升運動的維持，導致局地Hadley環流減弱，一方面使得赤道地區以北（5～15°N）為下沉運動異常，減弱了對流（圖8a），進而使副高加強西伸[42-43]，有利于副高西側的西南氣流向廣西輸送水汽；另一方面有利于廣西地區上空局地Hadley下沉支減弱，受異常上升運動控制（圖9b），對流增強（圖8a），導致降水正異常。關鍵區海溫偏暖年西太平洋地區對流活躍（圖8b），副高減弱東退，造成輸送至廣西的南海水汽減少，同時對流的抑制進一步減少了降水。

圖8 同年春季關鍵區海溫偏冷（a）和偏暖（b）年OLR（填色，單位：W/m2）和850 hPa風場（單位：m/s）的異常合成分布

5 結 論

本文分析了廣西前汛期降水的年際、年代際變化以及周期特征，并利用相關分析、信息流以及合成分析方法探討了太平洋海溫變化與前汛期降水變化的因果聯系以及可能的影響途徑。

圖9 同年春季關鍵區海溫異常年前汛期20～30°S（a）和105～110°E（b）平均垂直剖面上的垂直速度（填色，單位：10-2 Pa/s）和環流（流線，垂直速度擴大-100倍）的差值場（負異常-正異常）

（1）廣西前汛期降水具有明顯的年際和年代際變化特征。近40 a具有增多的趨勢，但趨勢并不顯著。前汛期降水在20世紀80年代末至21世紀初存在顯著的3～5 a周期。1980年代至1990年代初為少雨期，而在20世紀末至21世紀初期轉為多雨期。

（2）結合相關分析與因果分析表明，太平洋東南部是海溫變化影響廣西前汛期降水的關鍵區。同年春季以及同期4—6月關鍵區海溫是造成同年廣西前汛期降水變化的原因之一，關鍵區海溫升高（降低）能夠部分導致廣西前汛期降水的減少（增多）。

（3）同年春季關鍵區海溫異常可能是通過影響大氣環流以及水汽輸送而造成廣西前汛期的降水異常。同年春季海溫偏冷年，關鍵區西側對流抑制，南太平洋出現異常反氣旋環流響應，通過垂直環流引起澳大利亞西北側上升運動異常，減弱了局地Hadley環流。通過大氣橋一方面使得赤道地區以北（5～15°N）為下沉運動異常，減弱了對流，進而使得副高增強，面積偏大，脊點偏西，脊線偏南，有利于副高西側的西南氣流向廣西輸送水汽；另一方面有利于廣西地區上空局地Hadley環流下沉支減弱，受異常上升運動控制，對流增強，導致降水正異常。海溫偏暖年形勢大致相反，前汛期降水負異常。

本文利用信息流探討了東南太平洋海溫與廣西前汛期降水的因果聯系，而具體的影響機制還需要未來在數值模式中進一步驗證。除此之外，圖3和圖4中南大西洋附近也存在一個穩定影響源。南半球陸地分布較少，環流具有較好的持續性，而海溫的異常會對環流產生影響，并通過越赤道氣流進一步影響東亞地區[5,44]。已有研究表明南大西洋海溫變化與我國的降水存在密切聯系[45-46]，但是工作較少，因此該區域的影響值得進一步研究。