近25年云南5月降水多寡的年代際異常特征及其成因

關(guān)鍵詞云南5月降水；年代際變化；大氣環(huán)流機(jī)制

5月是云南雨季開始和干濕季節(jié)轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時(shí)期（秦劍等，1997；琚建華和李絢麗，1999；陶云等，2024），其氣候異常的機(jī)理研究歷來是云南氣候變化關(guān)注的重點(diǎn)和難點(diǎn)（王裁云，1981；李汀等，2012；晏紅明，2022）。云南5月降水在20世紀(jì)60年代至90年代末主要以年際變化為主，氣象工作者針對(duì)5月降水年際異常的成因，從大氣環(huán)流、海溫、季風(fēng)等方面進(jìn)行了大量研究，主要形成了以下科學(xué)認(rèn)識(shí)：1）云南5月降水的多少主要受西南季風(fēng)和中緯度冷空氣的共同影響，季風(fēng)特別是南亞季風(fēng)爆發(fā)偏早有利于云南水汽輸送的加強(qiáng)，中緯度冷空氣活動(dòng)頻繁促使冷暖空氣在云南交匯，初夏降水易偏多，雨季開始期偏早（劉瑜等，2006；梁紅麗等，2014）；2）東太平洋海溫異常可以通過對(duì)季風(fēng)活動(dòng)的影響來引起云南5月雨量的變化，前期為ElNino年（LaNina年），次年云南5月降水偏少（偏多），干旱偏重（偏輕）（嚴(yán)華生等，2003；楊亞力等，2011），且印度洋海溫對(duì)云南5月降水有調(diào)制作用（肖子牛和晏紅明，2001；湯陽(yáng)等，2013）；3）孟加拉灣和青藏高原兩個(gè)區(qū)域的熱力條件可以分別通過影響水汽輸送和冷空氣活動(dòng)來影響云南5月降水，當(dāng)孟加拉灣（青藏高原）熱源正（負(fù)）異常時(shí)，云南5月降水偏多（偏少）（Caoetal.，2017）。

20世紀(jì)90年代末，云南5月降水開始出現(xiàn)年際變化減弱而年代際變化逐漸明顯的新特征，1999—2008年平均的云南5月降水異常偏多，10a中僅有1a偏少，8a偏多 20% 以上。2009—2023年平均的云南5月降水異常偏少，15a中僅有4a偏多，10a偏少 20% 以上，偏少最多的2019年偏少了62% ，持續(xù)的降水偏少加上氣候變暖引起的氣溫升高導(dǎo)致云南初夏氣象干旱災(zāi)害頻繁發(fā)生（周建琴等，2022）。董海萍等（2005）對(duì)比分析了2005年與2001年5月云南旱澇成因，指出大尺度環(huán)流形勢(shì)差異、季風(fēng)爆發(fā)的早晚和強(qiáng)弱以及ENSO背景的影響差異是這兩年降水異常的主要影響因子。晏紅明等（2007）和劉瑜等（2006）分別從大氣環(huán)流和東南亞夏季風(fēng)異常方面分析了2005年5月嚴(yán)重干旱的成因。這些研究主要聚焦于云南某年5月降水的異常現(xiàn)象，探討了其短期內(nèi)的變化特征及可能的影響因素，然而針對(duì)這種降水在多年尺度上持續(xù)性異常特征及其成因的深入分析卻相對(duì)較少。因此，進(jìn)一步研究云南5月降水異常的長(zhǎng)期變化規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)理解區(qū)域氣候變化的復(fù)雜性以及預(yù)測(cè)未來降水趨勢(shì)具有重要意義。

為此，本文選取1961年以來云南5月降水持續(xù)偏多（偏少）年份中具有代表性的較長(zhǎng)時(shí)段，即1999—2008年（降水偏多）和2009—2023年（降水偏少），對(duì)比分析云南5月降水持續(xù)異常的時(shí)空特征及其環(huán)流成因，通過研究大尺度環(huán)流背景、局地動(dòng)力特征等關(guān)鍵因子的影響，揭示出云南5月降水持續(xù)異常的物理機(jī)制。研究結(jié)果旨在為云南防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)依據(jù)，提升區(qū)域應(yīng)對(duì)氣候變化的能力。

1資料和方法

1.1 資料

本文所用降水?dāng)?shù)據(jù)為125個(gè)站的逐日降水資料，因?yàn)榇蟛糠终军c(diǎn)數(shù)據(jù)的起始時(shí)間為1961年，所以選取1961—2023年的云南5月降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行研究。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制，所選站點(diǎn)的地理分布比較均勻（圖略），可以代表云南不同區(qū)域的降水變化。環(huán)流場(chǎng)資料為NCEP/NCAR（美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心和美國(guó)國(guó)家大氣研究中心）逐日風(fēng)場(chǎng)、高度場(chǎng)、海平面氣壓、比濕等資料，水平分辨率為2.5^°×2.5^° （Kistleretal.，2001）。驅(qū)動(dòng)HYSPLIT軌跡模式的NECP再分析資料的時(shí)間分辨率為6h一次，空間水平分辨率為 2.5^°×2.5^° 。

1.2方法

采用合成分析、差異 t 檢驗(yàn)、滑動(dòng) t 檢驗(yàn)等方法研究云南5月降水和高低層環(huán)流差異的特征，然后參照朱乾根等（2007）的定義計(jì)算了整層（ 700～300 hPa）的水汽通量 Q 和水汽通量散度，計(jì)算公式如下：

最后使用美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）空氣資源實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的HYSPLIT5.1模式研究云南5月降水異常連續(xù)偏多年與偏少年水汽輸送軌跡的差異。

西太平洋副熱帶高壓（簡(jiǎn)稱西太副高）強(qiáng)度指數(shù)、印緬槽渦度指數(shù)按照國(guó)家氣候中心的定義計(jì)算；阿拉伯海季風(fēng)指數(shù)的定義與XiangandWang（2013）一致，為 850hPa 緯向風(fēng)在（ 50^°～75^°E，5^°～ 15^°N ）區(qū)域的平均；計(jì)算距平時(shí)將1991—2020年平均值作為氣候態(tài)。

2 云南5月降水異常特征和兩個(gè)時(shí)段降水的差異

圖1a為1961—2023年云南全省平均的5月降水距平百分率，可以看到在1999年以前以年際變化為主，1999年以后出現(xiàn)了降水連續(xù)偏多和偏少的特征。1999—2008年僅2005年降水偏少，全省平均降水距平百分率為 37.9% ，2009—2023年僅4a降水偏多，平均降水距平百分率為 -19.7% 。9a滑動(dòng) t 檢驗(yàn)結(jié)果表明，云南5月降水在2009年前后發(fā)生了由偏多到偏少的突變，并通過了0.01信度的顯著性檢驗(yàn)（圖1b）。

本文還計(jì)算了1999—2008年和2009—2023年兩個(gè)時(shí)段平均的降水距平百分率和它們降水量的差值。圖2a為云南5月1999—2008年平均降水距平百分率的空間分布，可見全省大部地區(qū)降水距平百分率為正值，東南部、東北部以及西北部偏多 20% 以內(nèi)，其余地區(qū)均偏多 20% 以上，其中大理和楚雄西部偏多 60% 以上。2009—2023年平均的云南5月降水距平百分率在全省大部地區(qū)為負(fù)值，中西部地區(qū)偏少超過 20% （圖2b）。從兩個(gè)時(shí)段降水量差值的空間分布可以看到，大部地區(qū)的差值超過20mm ，其中西部的大部地區(qū)差值超過 60mm ；除東部和西北地區(qū)外，大部地區(qū)的差值通過了0.05信度的顯著性檢驗(yàn)，西部通過了0.01信度的顯著性檢驗(yàn)（圖2c）。

從以上分析可以看到，1999—2008年和2009—2023年兩個(gè)時(shí)段降水量異常是全省性的，差異最明顯的區(qū)域分布在云南中西部。因此，綜合考慮云南5月降水距平百分率的時(shí)間變化和滑動(dòng) t 檢驗(yàn)結(jié)果，本文選取1961年以來降水異常持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的1999—2008年和2009—2023年兩個(gè)時(shí)段，分析它們的降水差異和環(huán)流成因。為了方便描述，下面將降水偏多的1999—2008年稱為P1時(shí)段，將降水偏少的2009—2023年稱為P2時(shí)段。

3 云南5月兩個(gè)時(shí)段降水差異的成因

3.1 500hPa 高度場(chǎng)和 700hPa 風(fēng)場(chǎng)特征

上述分析結(jié)果表明，P1和P2時(shí)段云南5月降水發(fā)生了由多到少的轉(zhuǎn)折，下面將分析這兩個(gè)時(shí)段降水異常的環(huán)流背景。云南大部分地區(qū)的海拔在1500m 以上，哀牢山以西地區(qū)的海拔甚至超過了1800m ，這樣 700hPa 已經(jīng)是對(duì)流層底層，結(jié)合預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)中通常用 500hPa 作動(dòng)力層，故本文在環(huán)流背景分析時(shí)主要針對(duì) 700hPa 風(fēng)場(chǎng)和 500hPa 高度場(chǎng)以及兩個(gè)時(shí)段的差值。

1999—2008年 500hPa 高度場(chǎng)距平在中高緯度為兩槽一脊的分布（圖3a），烏拉爾山和東亞東部為低壓槽區(qū)，巴爾喀什湖和貝加爾湖一帶為高壓脊區(qū)，形成“負(fù)-正-負(fù)”的波列，對(duì)應(yīng) 700hPa 風(fēng)場(chǎng)距平在巴爾喀什湖和貝加爾湖區(qū)域?yàn)楫惓７礆庑淠蟼?cè)的東北風(fēng)異常沿我國(guó)中部南下后影響云南，云南東部為東北風(fēng)異常（圖3d）。這是有利于冷空氣影響云南的中高緯環(huán)流分布（周建琴和晏紅明，2021），該時(shí)段 700hPa 溫度場(chǎng)的距平合成顯示云南區(qū)域溫度偏低 0.2～0.4°C ，通過了0.05信度的顯著性檢驗(yàn)（圖略）。在低緯度地區(qū)，阿拉伯海、印度半島北部、孟加拉灣北部、中南半島一帶高度場(chǎng)偏低，有利于區(qū)域內(nèi)輻合運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)。 700hPa 風(fēng)場(chǎng)異常在阿拉伯海、孟加拉灣北部為異常的氣旋環(huán)流，利于印度洋的水汽源源不斷地輸送到云南和華南地區(qū)。中高緯度和低緯度這樣的環(huán)流配置，有利于北方冷空氣和西南暖濕氣流在云南區(qū)域交匯，導(dǎo)致云南降水偏多。

Fig.3 Composite analyses of geopotential height（contours，units ： gpm）with corresponding height anomalies （shadings，units：gpm）and the 5880gpm contour（red）representing themulti-year average，and （d，e） 7Oo hPa wind anomalies（units ： m?s^-1 ）in May during （a，d）1999-2008 and （b，e） 2009—2023.Differences in（c） 500hPa geopotential height（units：gpm）and（f） 700hPa zonal wind （units： m?s^-1 ）between 2009—2023 and1999—2008.Dotted （hatched）areas indicateregions where diferences arestatistically significantattheO.O5（O.O1）significance level

2009—2023年中高緯度為兩脊一槽的分布，巴爾喀什湖和貝加爾湖為低壓槽區(qū)，烏拉爾山和東亞東部為高壓脊，形成“正-負(fù)-正”的波列，與P1時(shí)段的分布相反（圖3b）。 700hPa 風(fēng)場(chǎng)距平在巴爾喀什湖和貝加爾湖為異常氣旋（圖3e），這樣的分布導(dǎo)致冷空氣主要影響我國(guó)北方，不利于冷空氣南下影響云南，700hPa 溫度場(chǎng)距平合成也顯示云南區(qū)域溫度偏高（圖略）。低緯度地區(qū)阿拉伯海、孟加拉灣東部一直到西太平洋，高度場(chǎng)偏高，亞洲西部的副熱帶高壓和西太副高分別比多年平均偏東和偏西，對(duì)應(yīng) 700hPa 風(fēng)場(chǎng)距平在阿拉伯海、孟加拉灣到西太平洋為異常反氣旋，其北部的西風(fēng)異常影響云南區(qū)域。這樣的環(huán)流分布不利于印度洋的水汽向云南輸送，加之影響云南的冷空氣偏弱，從而不利于云南降水偏多。

平均的P2和P1時(shí)段 500hPa 高度場(chǎng)有明顯的差異（圖3c），通過0.05和0.01信度的顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域主要分布在 30^°N 以南區(qū)域，P2比P1時(shí)段的高度場(chǎng)明顯偏高，大部分地區(qū)的距平值超過10gpm 。 700hPa 風(fēng)場(chǎng)差值的全風(fēng)速通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域很小（圖略），但對(duì)緯向風(fēng)的差值進(jìn)行檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，在阿拉伯海、孟加拉灣南部到東南亞區(qū)域，P2時(shí)段的東風(fēng)較P1時(shí)段明顯偏強(qiáng)，而在緬甸、云南到華南的西部，西風(fēng)明顯偏強(qiáng)（圖3f）。這是因?yàn)镻2時(shí)段阿拉伯海和孟加拉灣均為異常的反氣旋環(huán)流控制，其南側(cè)東風(fēng)異常從西太平洋一直延伸至阿拉伯海東部（圖3e）。

P1和P2時(shí)段的環(huán)流差異主要位于中低緯度，為進(jìn)一步分析這些差異對(duì)兩個(gè)時(shí)段云南5月降水影響的異同，本文計(jì)算了對(duì)應(yīng)區(qū)域的西太副高強(qiáng)度指數(shù)、印緬槽渦度指數(shù)和阿拉伯海季風(fēng)指數(shù)與云南5月降水在不同時(shí)段的相關(guān)系數(shù)（表1）。1961—2023年3個(gè)指數(shù)與云南5月降水都有明顯的相關(guān)，均通過了

0.05信度的顯著性檢驗(yàn)。西太副高強(qiáng)度指數(shù)與云南5月降水為負(fù)相關(guān)，即西太副高強(qiáng)度偏強(qiáng)（弱），云南5月降水偏少（多）。P1和P2時(shí)段，西太副高強(qiáng)度指數(shù)與云南5月降水的相關(guān)均沒有通過0.05信度的顯著性檢驗(yàn)。1961—2023年印緬槽渦度指數(shù)與云南5月降水為正相關(guān)，P1時(shí)段兩者的相關(guān)沒有通過0.05信度的顯著性檢驗(yàn)，P2時(shí)段則為明顯的正相關(guān)關(guān)系。阿拉伯海季風(fēng)指數(shù)與云南5月降水在1961—2023年、P1和P2時(shí)段均為顯著的正相關(guān)關(guān)系。

圖4為標(biāo)準(zhǔn)化后經(jīng)過9a低通濾波的云南5月降水、印緬槽渦度指數(shù)、西太副高強(qiáng)度指數(shù)以及阿拉伯海季風(fēng)指數(shù)的時(shí)間序列。可以發(fā)現(xiàn)，在降水偏多的P1時(shí)段，印緬槽和阿拉伯海季風(fēng)均偏強(qiáng)，同時(shí)西太副高強(qiáng)度偏弱，而在P2時(shí)段，2009—2015年印緬槽偏強(qiáng)，但阿拉伯海季風(fēng)偏弱，2015年之后阿拉伯海季風(fēng)偏強(qiáng)，但印緬槽偏弱，同時(shí)西太副高強(qiáng)度異常偏強(qiáng)。這說明云南5月降水量的多寡是由多個(gè)因子協(xié)同影響的復(fù)雜過程導(dǎo)致的，只有當(dāng)印緬槽和阿拉伯海季風(fēng)指數(shù)均偏強(qiáng)時(shí)，才有利于云南5月降水長(zhǎng)時(shí)間偏多（表1）。經(jīng)皓童等（2021）在分析中國(guó)西南地區(qū)5月降水與阿拉伯海季風(fēng)關(guān)系的年代際變化時(shí)指出，阿拉伯海季風(fēng)在20世紀(jì)70年代之后變率增強(qiáng)，對(duì)西南尤其是云南5月降水有非常重要的作用。這與本文的研究有所不同，本文的P2時(shí)段中，2009—2015年阿拉伯海季風(fēng)偏強(qiáng)，但印緬槽偏弱，西太副高強(qiáng)度偏強(qiáng)，其南側(cè)異常的東風(fēng)對(duì)來自阿拉伯海的水汽輸送有阻擋作用，同樣不利于云南5月降水偏多。

上述分析表明，中低緯度的環(huán)流差異是引起P1和P2時(shí)段云南5月降水差異的主要環(huán)流背景，P1時(shí)段阿拉伯海和孟加拉灣 500hPa 高度場(chǎng)偏低，700hPa風(fēng)場(chǎng)為異常氣旋，阿拉伯海季風(fēng)和印緬槽均偏強(qiáng)，云南水汽輸送偏強(qiáng)，有利于降水偏多；而P2時(shí)段阿拉伯海和孟加拉灣 500hPa 平均高度場(chǎng)總體偏高， 700hPa 平均風(fēng)場(chǎng)為異常反氣旋，阿拉伯海季風(fēng)和印緬槽指數(shù)沒有同時(shí)偏強(qiáng)，加之西太副高強(qiáng)度異常偏強(qiáng)，不利于印度洋暖濕氣流向云南輸送，導(dǎo)致降水偏少。

3.2 局地動(dòng)力特征

云南5月氣候異常不僅與大尺度環(huán)流背景有關(guān)，而且還與熱帶地區(qū)對(duì)流活動(dòng)和局地大氣狀態(tài)異常有很大關(guān)系（劉瑜等，2006；晏紅明等，2007）。對(duì)外長(zhǎng)波輻射（outgoinglongwaveradiation，OLR）能很好地反映熱帶大氣對(duì)流活動(dòng)的強(qiáng)弱，垂直運(yùn)動(dòng)也是影響降水變化的重要局地條件，它們是反映局地動(dòng)力抬升作用強(qiáng)弱的重要物理量因子。下面將對(duì)P1和P2時(shí)段OLR場(chǎng)、垂直運(yùn)動(dòng)的差異特征進(jìn)行分析。

合成結(jié)果表明，P2時(shí)段南海和孟加拉灣-緬甸-云南的OLR為正距平，而P1時(shí)段則為負(fù)距平（圖略）。兩個(gè)時(shí)段的OLR差異在南海和孟加拉灣東部-緬甸-云南地區(qū)為明顯的正值，通過了0.05信度的顯著性檢驗(yàn)（圖5a）。這說明兩個(gè)時(shí)段的OLR值有明顯差異，當(dāng)OLR值越小時(shí)，對(duì)應(yīng)區(qū)域的云量就越多，對(duì)流活動(dòng)就越強(qiáng)，P1（P2）時(shí)段的OLR值為負(fù)（正）距平，則南海和孟加拉灣東部-緬甸-云南地區(qū)對(duì)流活動(dòng)強(qiáng)（弱）。琚建華和葉乃青（1999）的研究表明，這兩個(gè)區(qū)域分別是東亞季風(fēng)和南亞夏季風(fēng)的發(fā)源地，對(duì)流活動(dòng)越旺盛，越有利于熱帶洋面的水汽輸送到云南，從而有利于云南5月降水偏多，這與本文的研究結(jié)果一致。

兩個(gè)時(shí)段 20^°～28^°N 平均垂直速度的高度-經(jīng)度剖面的差值也有明顯的差異，云南區(qū)域 700～100 hPa兩個(gè)時(shí)段的差值為明顯的正值（圖5b）。P1時(shí)段 700～100hPa 垂直速度為負(fù)距平，上升運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，而P2時(shí)段則相反（圖略），這與圖3a和3b是對(duì)應(yīng)的，P1時(shí)段云南區(qū)域 500hPa 高度場(chǎng)偏低，上升運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，有利于水汽的輻合抬升，凝結(jié)形成降水，導(dǎo)致云南地區(qū)降水偏多，而P2時(shí)段則相反。

上述分析表明，在P1和P2時(shí)段，孟加拉灣和南海局地對(duì)流活動(dòng)以及云南區(qū)域垂直速度有著明顯的差異，P1時(shí)段局地動(dòng)力抬升作用較P2時(shí)段偏強(qiáng)，是導(dǎo)致P1（P2）時(shí)段云南5月降水異常偏多（少）的直接原因之一。

3.3水汽輸送特征

為進(jìn)一步分析P1和P2時(shí)段5月環(huán)流異常對(duì)云南水汽輸送的影響，本文計(jì)算了整層的水汽通量積分，并利用美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）空

Fig.5Distributions of（a）composite OLR differences（units： W?m^-2 ），and（b）the height-longitude profile of composite vertical velocity differences（units ： ）averaged over 20^°-28^°N ，showing differences between 2009—2023and 1999—2008.The black vertical linesrepresent the Yunnan region.Doted（hatched）areas indicate regionswhere diferences are statistically significant at the O.O5（O.O1） significance level

氣資源實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的HYSPLITv5.1軌跡模式（HybridSingleParticleLagrangianIntegratedTrajec-tory），對(duì)P1和P2時(shí)段的水汽軌跡進(jìn)行了追蹤。軌跡追蹤初始位置選擇云南區(qū)域內(nèi)均勻分布的普洱、文山、昆明、大理4個(gè)點(diǎn)，每日4次（00時(shí)、06時(shí)、12時(shí)、18時(shí)）分別對(duì)氣塊進(jìn)行后向追蹤10d，參照李永華等（2022）、施逸等（2022）及付偉等（2024）的方法，對(duì)各點(diǎn)的軌跡進(jìn)行平均，得到了兩個(gè)時(shí)段主要水汽輸送通道占比和通道水汽貢獻(xiàn)率。

圖6為兩個(gè)時(shí)段合成的 700～300hPa 整層水汽通量和通量散度的異常分布。可以發(fā)現(xiàn)，P1時(shí)段，來自 60^°E 的越赤道氣流水汽輸送偏強(qiáng)，沿著阿拉伯海南部，在孟加拉灣與青藏高原南部的偏西氣流匯合后向云南輸送。云南區(qū)域垂直速度為負(fù)距平（圖略），上升氣流加強(qiáng)，因此云南整個(gè)區(qū)域?yàn)樗可⒍鹊妮椇蠀^(qū)（圖6a）。P2時(shí)段，阿拉伯海的越赤道氣流偏弱，沒有形成向孟加拉灣的水汽輸送通道，從南海到孟加拉灣東部為異常的偏東水汽輸送，云南區(qū)域?yàn)閬碜郧嗖馗咴蟼?cè)和孟加拉灣氣流匯合后的異常偏西水汽輸送（圖6b），加之印度半島東北部到西太平洋一帶為高度場(chǎng)正距平分布（圖3b），下沉運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，因此云南區(qū)域?yàn)樗可⒍鹊妮椛^(qū)，不利于水汽上升輻合。

圖7a顯示，P1時(shí)段 700hPa 上主要有5條水汽輸送通道：1）西風(fēng)帶水汽通道1（WBC1），水汽主要來源于歐亞大陸，通過亞洲西部-青藏高原從云南西北部進(jìn)入，水汽軌跡數(shù)占總數(shù)的 5% ，比濕貢獻(xiàn)率為16% ，平均比濕為 2.1g?kg^-1;2） 西風(fēng)帶水汽通道2（WBC2），水汽主要來源于印度半島北部，從云南西部進(jìn)入云南，軌跡數(shù)占總數(shù)的 11% ，比濕貢獻(xiàn)率為

18% ，平均比濕為 9.3g?kg^-1;3 ）印度洋水汽通道1（IOC1），水汽主要來源于孟加拉灣，是該時(shí)段軌跡數(shù)最多的水汽通道，占 41% ，比濕貢獻(xiàn)率為 21% ，平均比濕為 13.3g?kg^-1;4 ）印度洋水汽通道2（IOC2），水汽主要來源于印度洋中部，軌跡數(shù)占總數(shù)的 21% ，比濕貢獻(xiàn)率和平均比濕值在該時(shí)段最大，分別為 23% 和 15.lg?kg^-1;5） 局地水汽通道（LAC），水汽主要來源于貴州境內(nèi)，往南輸送后從云南東南部進(jìn)人，軌跡數(shù)占總數(shù)的 22% ，比濕貢獻(xiàn)率為 22% ，平均比濕為 11.7g?kg^-1 。 500hPa 上主要有5條水汽輸送通道（圖略）：2條來自西風(fēng)帶，軌跡數(shù)分別占總數(shù)的 5% 和 16% ；2條分別來自印度半島南部和阿拉伯海，軌跡數(shù)分別占總數(shù)的 19% 和44% ；1條來自云南南部，軌跡數(shù)占總數(shù)的 16% 。

圖7b顯示，P2時(shí)段 700hPa 上主要有5條水汽輸送通道：1）西風(fēng)帶水汽通道1（WBC1），水汽主要來源于印度半島西北部，軌跡數(shù)占總數(shù)的 18% ，比濕貢獻(xiàn)率為 18% ，平均比濕為 6.9g?kg^-1;2） 印度洋水汽通道1（IOC1），水汽主要來源于孟加拉灣西部，軌跡數(shù)占總數(shù)的 24% ，比濕貢獻(xiàn)率為 19% ，平均比濕為 12.6g?kg^-1 ；3）印度洋水汽通道2（IOC2），水汽主要來源于印度洋中部，軌跡數(shù)占總數(shù)的18% ，比濕貢獻(xiàn)率為 21% ，平均比濕為15.3g?kg^-1 ；4）局地水汽通道1（LAC1），水汽主要來源于與云南西南部相鄰的東南亞大陸，軌跡數(shù)占總數(shù)的 33% ，比濕貢獻(xiàn)率為 20% ，平均比濕為13.3g?kg^-1;5） 局地水汽通道2（LAC2），水汽主要來源于我國(guó)東部地區(qū)，軌跡數(shù)占總數(shù)的 8% ，比濕貢獻(xiàn)率為 22% ，平均比濕為 11.3g?kg^-1 。 500hPa 上主要有5條水汽輸送通道（圖略）：3條來自西風(fēng)帶，水汽

Fig.7Characteristics of 700hPa moisture transport trajectories over Yunnan during（a）1999—2008 and（b） 2009—2023.WBC， IOC，andLACrepresentthewesterlybelt，IndianOcean，andlocal watervaportransportchannels，espectively.Colors along the pathways indicate the average specific humidity ）of air parcels along each trajectory.The first percentage inparentheses represents the proportionof trajectories eachchannelrelativetoalltrajectories，whilethesecond percentage denotes the contribution of the channel to total water vapor transport

通道軌跡數(shù)分別占總數(shù)的 11% 、 18% 、 33% ；2條來自阿拉伯海，軌跡數(shù)分別占總數(shù)的 29% 和 9% 。

另外，從P1和P2時(shí)段云南5月各邊界的水汽收支情況（表2）可以看出，在降水偏多的P1時(shí)段，云南南邊界水汽流入比多年平均偏多，來自西邊界的水汽流入比多年平均偏少，東邊界和北邊界流出的水汽比多年平均偏少；在降水偏少的P2時(shí)段，來自南邊界的水汽流入接近常年，來自西邊界的水汽流人比多年平均偏多，東邊界和北邊界水汽流出比多年平均偏多。馬濤等（2017）在分析各邊界水汽通量與云南5月降水的關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，南（西）邊界的水汽輸送與云南5月中西部地區(qū)降水為明顯的正（負(fù)）相關(guān)關(guān)系，東和北邊界與云南5月降水沒有明顯的相關(guān)關(guān)系。P1時(shí)段來自南邊界的水汽輸送偏多而來自西邊界的水汽輸送偏少，有利于云南中西部降水偏多；P2時(shí)段來自西邊界的水汽偏多，有利于云南5月降水偏少。從表3也可看出，P1時(shí)段水汽主要來自南邊界，P2時(shí)段水汽主要來自西邊界，與表2和圖7的分析結(jié)果一致。

從基于歐拉方法計(jì)算的整層水汽輸送通量及其散度和基于拉格朗日方法計(jì)算的定量水汽輸送軌跡來看，P1和P2時(shí)段的中低層水汽輸送既有共同點(diǎn)，也有明顯的差異。共同點(diǎn)是：兩個(gè)時(shí)段的云南5月水汽輸送軌跡都主要來源于西風(fēng)帶、印度洋和局地的水汽輸送，西風(fēng)帶、局地的平均比濕和貢獻(xiàn)率比印度洋的小。主要差異是：1）P1時(shí)段來自阿拉伯海和孟加拉灣的水汽輸送均偏強(qiáng)，云南整個(gè)區(qū)域?yàn)樗椇蠀^(qū)，而P2時(shí)段則為水汽輻散區(qū)。2）來自印度洋的水汽輸送軌跡數(shù)占比在P1時(shí)段比P2時(shí)段多， 700hPa 上來自印度洋的軌跡數(shù)在P1時(shí)段比P2時(shí)段多 21% ，500hPa 上則多 25% （表3）。同時(shí)，來自西風(fēng)帶的水汽軌跡在P1時(shí)段比P2時(shí)段少， 700hPa 上少 2% ，500hPa上少 41% 。3）P2時(shí)段受中低層環(huán)流的影響，有33% 的水汽輸送軌跡來自云南西部臨近的緬甸區(qū)域（圖7b中的LAC1），體現(xiàn)了西太副高對(duì)云南也有一定的水汽輸送，但水汽源地來自緬甸內(nèi)陸。

表3P1和P2時(shí)段 和 不同源地水汽輸送通道軌跡的占比

Table3Proportions of water vapor transport trajectories originating from different source regionsat 500hPa and 700hPa during P1 and P2 periods % （2

4結(jié)論

本文選取了1961年以來云南5月降水連續(xù)偏多和偏少時(shí)間最長(zhǎng)的兩個(gè)時(shí)段，并分析了這兩個(gè)時(shí)段降水分布的差異、造成這個(gè)差異的環(huán)流成因以及水汽輸送特征，得到以下結(jié)論：

1）1999—2008年為云南5月降水自1961年以來連續(xù)偏多的最長(zhǎng)時(shí)段，10a中僅有1a偏少，平均降水距平百分率為 37.9% ，大部地區(qū)偏多超過20% ，其中西部偏多超過 40% 。2009—2023年為降水連續(xù)偏少的最長(zhǎng)時(shí)段，15a僅有4a偏多，平均降水距平百分率為 -19.7% ，大部地區(qū)偏少超過 20% 。兩個(gè)時(shí)段的降水在全省大部地區(qū)都有明顯的差異，降水量差值大值區(qū)位于云南西部，超過 60mm 。9a滑動(dòng) t 檢驗(yàn)顯示，云南5月降水在2009年發(fā)生了由多到少的突變。

2）1999—2008年（2009—2023年）5月 500hPa 中高緯度環(huán)流分布有（不）利于冷空氣南下影響云南，低緯度在孟加拉灣和阿拉伯海區(qū)域高度場(chǎng)偏低（高）， 700hPa 風(fēng)場(chǎng)為異常氣旋（反氣旋）環(huán)流，有（不）利于印度洋的水汽輸送到云南。兩個(gè)時(shí)段環(huán)流差異明顯的區(qū)域主要位于中低緯度，1999—2008年阿拉伯海季風(fēng)和印緬槽同時(shí)偏強(qiáng)，云南5月降水主要與阿拉伯海季風(fēng)指數(shù)的強(qiáng)弱相關(guān)；2009—2023年阿拉伯海季風(fēng)和印緬槽偏強(qiáng)時(shí)段不對(duì)應(yīng)，加之西太副高強(qiáng)度偏強(qiáng)，其南側(cè)的異常東風(fēng)對(duì)來自印度洋的水汽輸送有一定阻擋作用，其北側(cè)的西風(fēng)異常位于云南和華南一帶，也不利于北方冷空氣影響云南。

3）1999—2008年（2009—2023年）南海和孟加拉灣-緬甸-云南兩個(gè)區(qū)域?qū)α骰钴S（抑制），云南區(qū)域上升（下沉）運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，為水汽輸送輻合（輻散）區(qū)。1999—2008年 700hPa 和 500hPa 上來自印度洋的暖濕水汽輸送軌跡均比2009—2023年多，分別多了 21% 和 25% ，來自西風(fēng)帶的冷干型水汽輸送分別少了 2% 和 41% ；1999—2008年云南境內(nèi)來自南邊界的水汽多于2009—2023年，來自西邊界的水汽少于2009—2023年；同時(shí)，西太副高強(qiáng)度偏強(qiáng)，其外圍氣流對(duì)云南水汽輸送也有一定的影響。

參考文獻(xiàn)（References）

CaoJ，ZhangWKlitioofgaaiodtheiiaioalyJClimate，30（22）：9303-9319.D0I：10.1175/jcli-d-16-0802.1.

董海萍，趙思雄，曾慶存，2005.我國(guó)低緯高原地區(qū)初夏強(qiáng)降水天氣研究ⅡI.2005與2001年5月云南旱澇成因的對(duì)比分析[J].氣候與環(huán)境研究，10（3）：460-473DongHP，ZaoSXZengQC20o5.StudyofstrongheavyrinfallinlowlatitudeplateaareainChinaduringearlyer.PartⅡ：comparionbeteeilatoadmatolocausigfodinaadouhtia5JCliEvionRes，46473.DOI：10.3969/j.issn.1006-9585.2005.03.018.（in Chinese）.

付偉，魏秋實(shí)，邱學(xué)興，等，2024.蕪湖市一次引發(fā)嚴(yán)重內(nèi)澇暴雨過程的水汽輸送特征[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，47（3）：486-497．FuW，WeiQS，Qiu XXetal，4etctetosstebaaeigiJ7（3）：486-497.DOI：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20231217001.（ in Chinese）.

經(jīng)皓童，孫建奇，于水，等，2021.中國(guó)西南地區(qū)5月降水與阿拉伯海季風(fēng)關(guān)系的年代際變化[J].大氣科學(xué)，45（5）：1087-1098．JingHT，SunJQ，YuS，etaladalblitinelatiosetwnifalloeutetnadabasooJAtmosSci，45（5） ：1087-1098.D01：10.3878/j.issn.1006-9895.2012.20195.（in Chinese）.

琚建華，李絢麗，99.云南初夏降水與前期大氣環(huán)流的關(guān)系[J]高原氣象，18（1）：63-70．JuJH，LiXL，99.AstudyonrelationbetweentheprecedingcirculatonandtherainfallinYunnanduringearlysummerJ].PlateauMeteor18（1）：63-70DOI：10.321/j.i：00534.1999.01.008.（in Chinese）.

琚建華，葉乃青，199云南初夏雨量與前期熱帶OLR的聯(lián)系[J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，15（1）：76-80．JuJH，YeNQ，1999RelationshipbetweetheprecipitationinYunnanProvinceduringearlysummerandearler tropicalOLR[J].JTropMeteor，15（1）：76-80.（inChinese）

KistlerR，ColisaaS，tal，eE-C5eareanalyisothlyeasCOdouetoullteSoc，82（2）：247-267.D01：10.1175/1520-0477（2001） 082lt;0247 ： tnnyrm gt;2 .3.co;2.

李汀，嚴(yán)欣，建華，2012.MJO活動(dòng)對(duì)云南5月降水的影響[J].大氣科學(xué)，36（6）：101-111.LiT，YanX，JuJH，202.ImpactofMJOactivitiesonprecipitatioinMaverYnJChnJAtmosS）10-11.87jisn689..2.（inse）.

李永華，周杰，何卷雄，等，2022.2020年6—7月西南地區(qū)東部降水異常偏多的水汽輸送特征[J].大氣科學(xué)，46（2）：309-326．LiYH，ZhouJ，HeJXetaiJuly 2020[J].ChinJAtmos Sci，46（2）：309-326.DOI：10.3878/j.issn.1006-9895.2105.21002.（in Chinese）.

梁紅麗，許美玲，呂愛民，等，2014.孟加拉灣風(fēng)暴引發(fā)云南初夏強(qiáng)降水初探[J].高原氣象，3（5）：1240-1250．LiangHL，XuML，LuAM，eta.，2014.PreliaroaliailaedgltoateeteoDOI：10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00076.（in Chinese）.

劉瑜，趙爾旭，孫丹，等，200.東南亞地區(qū)夏季風(fēng)異常對(duì)云南2005年初夏干旱的影響[J].氣象，32（6）：91-96．LiuY，ZhaoEX，SunD，etal，2006.ImpactsofanomalyofsummermonsonovertheSutheastAsiaontheearlysummerdroughtofunanino5J.Meteoron2（6）：91-96.DOI：10.3969/j.issn.100-0526.2006.06.016.（in Chinese）.

馬濤，張萬誠(chéng)，鄭建萌，等，2017.水汽輸送與云南5月降水關(guān)系研究[J].災(zāi)害學(xué)，32（2）：109-116．MaT，ZhangWC，ZhengJM，etal.，2017.Re-searchoneeteasdfallias）-issn.1000-811X.2017. 02.019.（in Chinese）.

秦劍，琚建華，解明恩，等，97.低緯高原天氣氣候[M].北京：氣象出版社．QinJ，JuJH，XieMN，etal.，1997.Thelowlatitude plateauweatherclimate[M].Beijing：China Meteorological Press.（in Chinese）.

施逸，江志紅，李肇新，2022.基于拉格朗日方法的中國(guó)東部雨季水汽輸送垂直特征[J].大氣科學(xué)，46（2）：380-392．ShiY，Jiang ZH，LiZX，2022.VrticalchracteritisofatervaortrasportdigteinyseasoninasteCinabsedoeLagrangianmethodJhiAosSci，46（2）：380-392.DOI：10.3878/j.issn.1006-9895.2105.20236.（in Chinese）.

湯陽(yáng)，楊若文，胡金明，等，2013.海表溫度異常與中國(guó)低緯高原5月降水的ESVD研究[J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，29（3）：449-457．TangY，Yang RW，HuJMetal.Ealysofthoalyofeeratureatpeipir-titdeplateoaJTrop Meteor，29（3） ：449-457.D01：10.3969/j.issn.1004-4965.2013.03.011.（in Chinese）.

陶云，郭萍，邢冬，等，2024.2022年4—6月云南異常低溫事件的低頻特征及成因[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，47（5）：721-736．TaoY，GuoP，Xing D，etal.，2024LowacteidufblleuetiroriltsSci，47（5）：721-736.DO1：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20240108001.（in Chinese）.

王裁云，1981.影響云南5月雨季開始的天氣原因分析[C]//全國(guó)熱帶夏季風(fēng)學(xué)術(shù)會(huì)議文集.昆明：云南人民出版社：189-196．WangCY，1981.AnalysisfweaterfactorsectingteingofainyasoninunaninaC/Prodingsofnatioalonfereceotrocalrmonsoon.Kunming：Yunnan People Publishing Press：189-196.（in Chinese）.

XiangBQWahfohadosesie-ate9s]ate60DOI：10.1175/jcli-d-12-00445.1.

肖子牛，晏紅明，2001.E1Nino 位相期間印度洋海溫異常對(duì)中國(guó)南部初夏降水及初夏亞洲季風(fēng)影響的數(shù)值模擬研究[J].大氣科學(xué)，25（2）：173-183.XiaoZNYanHO.AumericasiulatiooftheIdianOceanSSTAifuencethearlummerprecipitatioofeouthChina during anEl Nino year[J].ChinJAtmosSci，25（2）：173-183.（in Chinese）.

嚴(yán)華生，王會(huì)軍，嚴(yán)小冬，等，2003.太平洋海溫變化對(duì)我國(guó)降水可預(yù)報(bào)性影響的分析[J].高原氣象，22（2）：155-161．YanHS，WangHJ，Yan XDetal.，asftidctabliee）10.3321/j.issn：1000-0534.2003.02.009.（in Chinese）.

晏紅明，段旭，程建剛，2007.2005年春季云南異常干旱的成因分析[J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，23（3）：300-306．YanHM，DuanX，ChengJG，2007.StudyonaseveredougheventoverninsprigJopete20-30O.96/jisn0044965.1.（in Chinese）.

晏紅明，2022.海溫異常對(duì)云南5月降水主要模態(tài)的影響[J].高原山地氣象研究，42（2）：1-11.Yan HM，202.Influenceof SSTAon main pre-cipiationpaesinYaninMayJPateuMtMeeorRes，42（2）：-1O：1.3969/s67-84.00（iCse）.

楊亞力，杜巖，陳海山，等，2011ENSO事件對(duì)云南及臨近地區(qū)春末初夏降水的影響[J].大氣科學(xué)，35（4）：729-738．YangYL，DuY，Chen HS，etal，21eeofetofallalyoveditsgesinatesinalChin J Atmos Sci，35（4）：729-738.（ in Chinese）.

周建琴，晏紅明，2021.東部和中部型ElNino事件對(duì)云南冬季降水影響的差異分析[J].高原氣象，40（1）：98-108．ZhouJQ，Yan HM，2021.DiferenceanalysisofenceofEdCENoofpreciptatioiYnininterJPateauMeteor）：9-Oissn.1000-0534.2019.00124.（in Chinese）.

周建琴，黃瑋，李蒙，等，2022云南初夏干濕演變特征和基于CMIP6模式模擬的預(yù)估分析[J].氣候變化研究進(jìn)展，18（4）：482-491．Zhou JQ，HuangW，LiM，etal.22.Dy-wetlmateevolutionfeatureandprojectionoffuturechangesbasedonCM6odelsinarlyueroverYunan Province，China[J].Clim Change Res，18（4）：482-491.DOI：10.12006/j.issn.1673-1719.2022.016.（in Chinese）.

朱乾根，林錦瑞，壽紹文，等，2007.天氣學(xué)原理和方法[M].4版.北京：氣象出版社．ZhuQG，LinJR，ShouSW，etal.，2007.Principlesandmethods of synopticmeteorology[M].4th ed.Beijing：China Meteorological Press.（in Chinese）.

·ARTICLE·

Characteristics and causes of decadal anomalies in May precipitation in Yunnan over the past 25 years

ZHOU Jianqin' ，TAO Yun² ，ZHOU Jie3，LI Meng'，DOU Xiaodong

YunnanClimateCentreYanKeyLbotoryofeteorologicalisastersndCiateesoucesinthGeaterekongSubregiong 650034，China ;

YunnanInstitteofeteologicalciecReachenterfosastrousetringdanotindLwlideteuu ming 650034，China；

3Chongqing Climate Center，Chongqing 401147，China;

4Yunnan Meteorological Service Center，Kunming 650034，China

AbstractMay precipitation plays a crucial role in the transition from the dry to the wet season in Yunnan，marking the onset of the region's rainy season.Understanding the mechanisms driving its anomalies has been a key focus and challenge in climate change research.Before the 199Os，May precipitation in Yunnan was primarily characterized by interannual variability.Therefore，meteorological studies predominantly examined precipitation anomalies in specificyears.However，over the past 25years，interannualvariability has weakened，while interdecadal fluctuations have become more pronounced.A distinct shift from a weter to drier phase occurred between the periods 1999—2008 and 2009—2023.This study analyzes the characteristics and underlying causes of these variations.

The results indicate the following：1） The average precipitation anomaly percentage in May was 37.9% during 1999—2008 and -19.7% during 2009—2023.The precipitation difference between the two periods exceeded 20mm across most regions and reached 60mm in central and western Yunnan.These differences were statistically significant across most of the province.2）Atmospheric circulation patterns during 1999—2008（2009—2023） were（were not） conducive to the southward penetration of cold air into Yunnan.At 500hPa ，theArabianSeaand Bay ofBengal exhibited low（high）geopotential heights，while at 700hPa ，anomalous cyclonic（anticyclonic） circulation prevailed.These conditions facilitated（hindered）more the transport of moisture into Yunnan，leading to increased（decreased） precipitation.3）The most pronounced circulation diferences between the two periods occurred inthe mid-and low-latitude regions.During 1999—20o8，both the Arabian Sea monsoonand the IndoBurma trough were strong，and May precipitation in Yunnan was primarily influenced by the intensityof the Arabian Sea monsoon.In contrast，during 2009—2O23，the Arabian Sea monsoon did not coincide with the active phases of the Indo-Burma trough，while the western Pacific subtropical high was anomalously strong.The enhanced easterly winds along itssouthern flank obstructed moisture transport from the Indian Ocean，while the strengthened westerly windson its northern sideextended over Yunnan and South China，suppresing the intrusion of cold air.4）Water vapor transport flux characteristics were analyzed using both Eulerian and Lagrangian methods.Eulerian analysis revealed moisture flux convergence over Yunnan in May during 1999—2O08 but divergence during 2009—2023.The influx of moisture from Yunnan’s southwestern border was greater during 1999—2008 than in 2009—2023，while moisture flux from the western border was smaller during 1999—2008 than in 2009— 2023.Lagrangian tracking of moisture transport pathways at 700hPa and 500hPa showed that the number of water vapor transport trajectories originating from the Indian Ocean was 21% and 25% higher during 1999—2008 than in 2009—2023，respectively.In contrast，the proportion of moisture transport from the westerlies was 2% and 41% lower during 1999—2008 c0mpared to 2009—2023.

The findings of this study indicate that the persistent May precipitation anomalies in Yunnan over the past 25 years have beenclosely linked to variations in moisture transport from the Indian Ocean.The interdecadal diferences in precipitation during 1999—2008 and 2009—2023 can largely be atributed to shifts in Indian Ocean moisture.However，these decadal-scalevariationsmayalsobe influencedbyexternal forcing factors，suchassea surface temperature anomalies.The relationship between May precipitation in Yunnan and sea surface temperature anomaliesremainsa critical avenueforfutureresearch.

KeywordsMay precipitation in Yunnan;interdecadal variation; atmospheric circulation mechanisms

（責(zé)任編輯：倪東鴻）