1 引言
青藏高原（简称高原）作为世界上海拔最高、 面积最大的高原， 拥有丰富的冰川、 湖泊、 积雪等水资源， 被称为“亚洲水塔”， 是亚洲10多条主要河流的发源地（Lu et al， 2005； Yao et al， 2012）。青藏高原的大气水汽输送对高原水塔具有重要的补给作用（徐祥德等， 2014； 周天军等， 2019）。夏季， 青藏高原作为巨大的大气热源， 通过“感热气泵”效应使得热带洋面的暖湿空气向高原地区辐合， 通过抬升凝结在高原上空形成一个高空湿岛（叶笃正等， 1979； Wu and Zhang， 1998； 郑新江等， 1997）。高原南部的雅鲁藏布江大峡谷一直被认为是夏季风输送水汽进入高原的重要通道（杨逸畴等， 1987； 张文霞等， 2016）。在全球气候变暖的大背景下， 青藏高原大气总体呈现出暖湿化， 而在高原东南部区域， 特别是高原南部雅鲁藏布江大峡谷出口处， 过去40年的整层大气水汽通量、 降水量均呈严重下降趋势（Yan et al， 2020； Xu and Gao， 2019； 李朝月等， 2023）， 这使高原水塔的可持续发展面临巨大风险， 因此厘清影响该区域水汽输送的各因素是具有切实意义的。
以往诸多研究表明， 夏季青藏高原的水汽输送通道主要有两条： 其一源自阿拉伯海及地中海地区， 通过中纬度西风带输送， 经青藏高原西侧进入； 其二源自孟加拉湾附近， 通过南亚印度季风输送， 经高原南侧进入， 并在印度夏季风爆发前后环流形势发生显著变化（Sugimoto et al， 2008； 孙亦和巩远发， 2019）。除了主要的水汽通道外， 对于高原东部和南部的一些地区还存在另一条较弱的水汽通道， 受到东亚夏季风的影响， 从南中国海输送至高原东南侧（Ma et al， 2020）。此外， 夏季产生的跨赤道气流也是夏季风的一部分， 尤其是索马里急流携带大量的水汽经由南亚季风的输送， 到达高原南侧（Wu et al， 2012）。高原南部的雅鲁藏布江峡谷及其周边区域因峡谷地形多呈南北分布， 为水汽输送提供了有利条件（韩熠哲等， 2017）， 在高原的动力和热力作用下暖湿水汽得以抬升输送。研究发现夏季高原南侧的水汽输送对高原降水的贡献最大， 其年代际变化同时主导了夏季高原降水的变化（Guo et al， 2018）。雅鲁藏布江峡谷区域作为夏季高原南部主要的水汽输送通道， 对高原乃至东亚的降水和气候都有影响（高登义等， 1985； 杨逸畴等， 1987； 林振耀和吴祥定， 1990； 毛文书等， 2009）， 因此有必要研究该区域水汽的输送特征以及其气候变化。
影响高原南侧的水汽输送量主要因素一是洋面源地的水汽蒸发贡献， 一是环流形势驱动下风场强度及位置的变化， 以及水汽输送沿途中的降水损耗或者水汽补充等（黄荣辉和陈际龙， 2010； Zhang et al， 2019； Zhang， 2020）。这些因素同样影响高原降水的变化， 所以分析雅鲁藏布江峡谷区域水汽输送通道的变化离不开青藏高原降水变化的相关研究背景。而自1961年以来， 夏季高原降水呈现“偶极型”变化趋势， 即高原北部降水增加， 南部减少（Zhao et al， 2022）。Xu and Gao（2019）指出青藏高原东南部1982 -2011年降水量下降是由于海洋水汽源地的蒸发减少所致。Zhang（2020）研究发现来自高原西南部洋面的水汽输送呈现减弱的趋势， 可能是印度季风减弱导致的， 同时李建平给出的南亚夏季风指数也反映出从1949 -2020年南亚夏季风呈现出减弱的趋势， 这将严重制约高原南侧的水汽输送过程。那么导致高原南侧水汽辐合量以及高原南部降水减少的主要因素到底是源地的蒸发减少， 还是季风减弱等问题， 有待我们进一步地分析研究。
目前， 对于水汽输送的定量研究方法主要分为四类， 分别是计算大气水汽的时空分布（李颖等， 2022； Zhang et al， 2016； Zhang， 2020）， 计算水汽通量（张文霞等， 2016； Guo et al， 2018）， 利用拉格朗日模式追踪水汽输送轨迹（Zhang et al， 2019； Huang et al， 2018）以及利用降水或水汽稳定同位素含量定量分析水汽输送 （Qiu et al， 2021； Kurita and Yamada， 2008； Ma et al， 2018）。降水或水汽同位素的单站观测能在一定程度上指示出水汽的源地， 但是缺乏水汽输送路径等细节， 其在模拟方面具有较好的验证功能， 能结合拉格朗日方法模拟水汽输送通道， 但缺乏长期、 连续的气候资料， 难以分析水汽输送的长期变化。大气可降水量（Precipitable water， PW）和水汽通量的分析方法主要基于欧拉方法， 关注水汽输送的瞬时特征， 只能得到简单的水汽通道， 而拉格朗日方法可以沿着水汽输送的路径或者是适当定义的轨迹来追踪水汽的收支和变化， 能定量描述复杂的水汽输送过程， 客观对比不同水汽通道输送特征差异， 明确其相对重要性， 弥补了欧拉方法的缺陷 （Stohl and James， 2004， 2005； 曾钰婷等， 2020）。随着再分析资料的完善， 各类轨迹追踪模型在大气领域应用广泛， 并在对不同天气气候系统中水汽输送过程的研究取得了较好的拟合结果（刘凡和陈华， 2019； 贾宁， 2020； 李晓容等， 2020； 刘煜等， 2022）。其在高原水汽输送的研究中同样应用广泛， 如陈斌等（2012）利用拉格朗日粒子扩散模型FLEXPART追踪青藏高原气团运动轨迹和水分源地， 发现空气质量向高原输送主要有两个途径， 分别源自印度洋和北大西洋； Zhang et al（2019）利用HYSPLIT模式结合湿源归因法， 发现高原南部的水汽在输送至高原后有很大的损失， 但仍对高原南部的降水做出贡献。相较于其他轨迹追踪模式， LAGRANTO轨迹模式中轨迹的起始位置可以根据不同的气象条件轻松灵活地定义， 并能利用各种组合限制条件对轨迹进行追踪和筛选， 能更方便地得到切合水汽输送定义和满足水汽输送客观条件的轨迹（Sprenger and Wernli， 2015）。
为厘清青藏高原南部雅鲁藏布江流域大峡谷的水汽通量辐合减少的主要因素， 本研究采用LAGRANTO模型后向追踪了该区域的水汽后向轨迹， 找出该区域的典型水汽源地及其输送通道， 通过对比干、 湿年份水汽通道的空间位置、 水汽通量强度以及源地的蒸发、 环流变化等特征属性， 阐明影响该区域水汽输送的各项因素及其相对重要性。
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2 数据来源与方法介绍
2.1 研究区域
青藏高原海拔平均在3500 m以上， 喜马拉雅山脉海拔在5000 m以上， 周边区域海拔基本低于2500 m。Yan et al（2020）研究发现， 1979 -2018年间， 高原南部主要水汽输送入口处净水汽通量散度呈现持续减少的趋势， 且夏季下降趋势尤为显著。雅鲁藏布江、 伊洛瓦底江、 萨尔温江以及湄公河都流经该区域， 河流溯源形成了峡谷区域。河流经过的区域， 海拔低于周边区域。由于地形影响， 经向水系溯源青藏高原， 产生的经向峡谷， 主要是雅鲁藏布江大峡谷及其周边峡谷打破了喜马拉雅高山屏障， 成为孟加拉湾暖湿气流北移的通道（张天义等， 2009）。本研究选取该区域（22.5°N -30°N， 92°E -100°E）作为目标研究区域。通过追踪经过该区域的水汽输送轨迹， 分析该区域水汽辐合减少的原因。
2.2 研究数据
ERA5即第五代ECMWF大气再分析全球气候数据， 是模型数据与全球观测数据结合起来经过同化分析， 形成的一个全球完整的、 一致的数据集， 取代了其前身ERA-Interim再分析资料。ERA5作为长期的精细网格数据， 在高原区域水循环分析中有广泛的应用， 其模式数据的可靠性经过了评估。Yuan et al （2021）指出， ERA5资料相比于GLDAS和HAR v2再分析资料以及TRMM卫星资料， 虽然对高原日降水有所高估， 但是其与站点数据有最高的相关性和一致性， 能够很好地反应高原降水的年际变化， 是分析高原水汽时空变化最好的网格数据。在对大气水汽参量的评估中， ERA5相较于NCEP-FNL和GFS再分析资料驱动得到大气可降水量数据的误差最小， 证明了ERA5的PW数据具有最优性能（Chen et al， 2021）， 此外Huang et al（2023）结合站点的温度和气压数据验证了ERA5的PW数据具有较高的准确度， 并且优于MERRA-2资料。有研究指出ERA5在纬向风场以及比湿的拟合上取得了较好的效果， 优于JRA和NCEP-2再分析资料， 与站点数据有较好的对应关系， 能反映变量的日变化， 在低于850 hPa的风场模拟上是可靠的（Dai， 2023； Deng et al， 2022； 吴佳等， 2022）， 提供了较为可靠的低空通量场， 满足轨迹的追踪要求。综合考虑， ERA5集合了较多数据， 其水汽资料具有优秀的性能， 故本文研究采用了ERA5逐小时再分析资料作为LAGRANTO模型的输入场， 该数据垂直方向从1000 hPa至1 hPa共37层， 水平分辨率为0.25°×0.25°， 时间分辨率为1 h。具体用到的模式输入变量包括径向风、 纬向风、 比湿以及垂直速度。数据分析中用到了单层数据， 包括地表气压、 径向、 纬向的整层大气水汽通量、 地表蒸发、 总降水、 大气可降水量以及整层大气水汽通量散度（Vertically Integrated Moisture Divergence， VIMD）。
2.3 研究时间
高原降水除了局地蒸发的贡献外， 大尺度环流驱动的外部水汽输送是重要的水汽来源， 故水汽通量散度在很大程度上决定了高原降水（黄荣辉和陈际龙， 2010）， 许建伟等（2020）发现夏季高原区域ERA5的VIMD数据与降水数据有很好的对应关系， 指出高原以南存在辐散异常， 使得高原南部降水减少。本文选取了1979 -2018年的ERA5月平均的VIMD数据， 定量表示研究区域的干湿变化。当VIMD取正值时， 代表水汽辐散， 反之代表水汽辐合。如图2 （a）所示， 研究区域内的VIMD具有明显的季节变化， 且呈单峰特征， 从12月到次年7月之间水汽辐合呈现增强趋势， 7月辐合最强， 7月之后水汽辐合呈逐渐减弱趋势； 从长期变化趋势来看， 除5月水汽辐合呈现增强趋势外， 其他月份水汽辐合逐年减弱， 6月最为显著， 7、 8、 9月同样呈现较强的减弱趋势。
图1 青藏高原及周边区域海拔分布（单位： m）蓝色矩形表示研究选取的雅鲁藏布江大峡谷目标区域 Fig.1 Topography of the Tibetan Plateau and surrounding areas（unit： m）， and the blue rectangle indicating the target area： Yarlung Tsangpo River Grand Canyon |
图2 1979 -2018年平均水汽通量散度积分（VIMD） 及其长期趋势的逐月变化（a）与夏季VIMD年际变化（b）（b）中深色阴影是VIMD后10%的偏湿润年份； 浅色阴影是VIMD前10%的偏干旱年份 Fig.2 Annual variation of Vertically Integrated Moisture Divergence （VIMD） and long-term trend of monthly VIMD from 1979 to 2018 （a）； VIMD for Summer from 1979 to 2018 （b）.Dark shading is the minimum 10% of VIMD for the wet years and light shading is the maximum 10% of VIMD for the dry years in subfigure （b） |
高原南部的外部水汽输送主要依赖于南亚季风， 其中5月初南亚季风爆发开始向高原推进， 9月底季风完全退出高原（黄凌昕等， 2023）， 在5月季风爆发和9月季风减弱的阶段， 大尺度环流系统接替变化， 不利于后续平均各源区轨迹以分析水汽输送路径的变化， 而夏季6 -8月季风达到强盛， 水汽输送相对稳定， 故本研究选取夏季6 -8月三个月的平均水汽辐合来选取典型干、 湿年份。图2 （b）给出了1979 -2018年间夏季的VIMD， 按照百分位数10的标准分别挑选了水汽辐合较强的四个年份即1984、 1987、 1988和1998年作为典型湿润年， 以及水汽辐合较弱的四个年份即2005、 2006、 2013和2016年作为典型干旱年。后续将追踪这8个年份每年5月22日至8月31日的水汽输送特征。
2.4 轨迹模式
本文选用了最新版本的拉格朗日轨迹模式LAGRANTO 2.0（Wernli and Davies， 1997）。该模型利用格点化的三维风场资料， 可以追踪某一时刻前向或后向气块在大气中的运动轨迹。LAGRANTO的计算内核与HYSPLIT、 FLEXPART等大多数轨迹追踪分析工具相同（Petterssen， 1956）， 轨迹计算的关键要素值采用空间插值， 时间步长上迭代推演的数值算法。不同模式间的区别仅在于迭代步长、 插值方式以及边界条件处理等方面。轨迹追踪的数值计算公式如下：
式中： x 为气块的初始位置； t为初始时刻； 为时间步长； u （ x， t）为初始位置初始时刻的速度； x * 为气块初始假想位置； u * 为气块初始假想位置的假想速度； x **为 时刻， 即最终时刻的位置 （Sprenger and Wernli， 2015）。
本文首先利用ERA5再分析资料准备模式的输入变量场； 然后， 将目标区域（图1 ）设置为轨迹追踪的起始区域， 考虑到水汽主要集中分布在地表以上200 hPa以内的高度范围， 故将追踪的起始高度设为地表气压以上50 hPa、 地表气压以上100 hPa、 地表气压以上150 hPa、 地表气压以上200 hPa 4个高度层， 通过LAGRANTO模型后向追踪240 h的轨迹， 时间步长为6 h， 每隔一日追踪一次， 获得每年夏季的所有水汽输送轨迹， 其中每年6月1日的轨迹后向追踪至当年5月22日； 最后， 进一步对所有轨迹进行筛选归类： 考虑到300 hPa以上大气水汽含量极少， 故将来源于此高度以上的轨迹剔除， 且后向追踪中当轨迹高度到达地表时， 将该点视为该条轨迹的源地， 此外， 为确保到达峡谷区域的水汽轨迹为本地的降水做出贡献， 定义轨迹后向追踪0 h的比湿小于后向追踪6 h比湿的轨迹为有效水汽输送轨迹， 进一步筛选符合条件的轨迹。最终筛选出190493条轨迹， 其中来自峡谷区域南部洋面的轨迹有149400条， 占轨迹总数的78%。
3 高原南侧水汽输送的时空特征
3.1 水汽输送轨迹的空间分布特征
高原南边界的主要水汽通道位于雅鲁藏布江大峡谷入口处， 图3 （a）、 （b）分别给出了湿润年、 干旱年夏季该入口处经LAGRANTO模式追踪得到的后向轨迹的空间分布图。当计算出的轨迹数巨大时， 就不能够直观地显示其路径（马梁臣等， 2017）。可以将轨迹的源地分区， 把来自同一源地的轨迹归为一类， 便于分析不同源地的水汽贡献。有研究将高原西南部以及长江流域的蒸发源划分为16个子区域， 用以分析源地蒸发的贡献（Xu and Gao， 2019）， 验证了该方法的可行性。所以根据轨迹源地的不同［图3 （a）］， 将水汽源地划分为孟加拉湾（region1）， 阿拉伯海（region2）， 赤道以南印度洋洋面（region3）和南中国海（region4）的四类轨迹， 各源地矩形区域分别以赤道、 22°N、 80°E及100°E为边界线， 仅包含洋面部分。如轨迹密度分布图（图3 ）所示， 赤道以南的水汽经过赤道时发生偏转， 由东南向转为西南向， 部分经过阿拉伯海到达孟加拉湾再到达高原南部入口处， 另一部分直接跨入孟加拉湾， 包括直接起源于孟加拉湾的水汽以及源自阿拉伯海的水汽。上述轨迹群与夏季南亚印度季风爆发以及索马里急流的发生发展位置相吻合， 索马里急流由径向转为纬向， 在印度季风的输送下将水汽运输到雅鲁藏布江大峡谷水汽入口处。另外， 有少部分轨迹源自南中国海， 与东亚夏季风的发展相对应， 但追踪到的轨迹密度小于孟加拉湾， 阿拉伯海， 赤道以南洋面三个源地。上述追踪结果与以往采用欧拉观测场的诊断分析结果相一致（Zhang， 2020）。Wu et al（2012）指出随着夏季季风爆发， 赤道以南的副热带高压区增强， 马斯克林高压的增强加上地转偏向力的作用使得索马里海峡周边的风速增强产生急流， 携带大量暖湿水汽， 在印度低压以及高原大地形的动力和热力作用下转为纬向， 经过阿拉伯海、 孟加拉湾到达入口处， 高原低涡和印度低压与副热带高压相配合， 产生径向环流， 经由孟加拉湾到达高原南侧雅鲁藏布江峡谷区域； 澳大利亚高压与东亚季风相关， 气流经由四川盆地到达峡谷区域。
图3 高原南部水汽通道入口处湿润年（a）与干旱年（b）夏季来自洋面的后向轨迹密度分布（彩色区， 单位： 条）及洋面水汽源区划分（红色虚线）红色实线范围为青藏高原边界， 黑色方框为雅鲁藏布江大峡谷目标区域 Fig.3 Density distribution （color area， unit： strand） of backward water vapor transport trajectories from ocean in Summer of wet years （a） and dry years （b）.The red solid line is the boundary of the Qinghai-Xizang Plateau， and the black box is the target area of the the Yarlung Zangbo River Grand Canyon |
3.2 水汽输送轨迹的时间特征
通过将各源地轨迹到达高原南侧水汽入口处的时间长度进行统计分析（图4 ）， 可发现孟加拉湾（region1）的后向轨迹平均时长为5.5天， 是时长最短， 水汽输送得最快的区域， 这是因为孟加拉湾本身离通道入口处距离最近， 其标准差为3天， 水汽输送时长的变化最大； 其次为阿拉伯海（region2）的水汽输送， 平均时长为8.7天， 标准差为2.0天， 该区域的输送轨迹与索马里急流的位置是吻合的， 水汽输送相对稳定； 跨赤道（region3）的水汽输送时长是最久的， 轨迹平均时长为9.8天， 标准差仅为0.7天， 可见该通道水汽输送速度稳定， 尤其跨赤道源地离研究区域更远， 但输送时长仅与阿拉伯海的轨迹相差1天， 水汽输送速度不低， 输送较强； 来自南海的水汽输送轨迹平均时长为9.5天， 标准差为1.5天， 该源地距研究区域较近， 但水汽输送缓慢。
4 干、 湿年水汽输送特征差异
4.1 各源地的水汽输送贡献率
夏季各源地可追踪到的水汽轨迹密度如图5 （a）所示。地理位置最近的孟加拉湾对雅鲁藏布江大峡谷区域输送水汽的轨迹分布最密集， 在1°×1°的格点上轨迹密度达到2000~3000条； 其次为阿拉伯海， 轨迹密度约为孟加拉湾源区的三分之一； 水汽轨迹分布稀疏的源区是赤道以南的印度洋和中国南海， 密度仅在100条左右， 但印度洋水汽轨迹发源的洋面范围更广大， 发源于该源地的水汽输送轨迹仍是丰富的。湿润年孟加拉湾源地以及赤道以南印度洋地的轨迹密度显著高于干旱年， 二者相差645条， 其他三个源地在湿润年的轨迹密度也高于干旱年份， 整体上湿润年较干旱年洋面上的水汽输送轨迹更为密集。
以往一些研究（孙建华等， 2016； 马梁臣等， 2017）利用到达目标区域的轨迹上的相对湿度占比计算水汽贡献率。相对湿度占比不能够表现大气中水汽的绝对含量， 且水汽输送贡献率应该是一个时间累计变量， 并与风场大小相关。因此， 本文将采用到达目标区域时轨迹上的整层大气水汽通量垂直积分来定量各洋面源地对目标区域的平均水汽输送大小， 其计算公式如下：
式中： q为比湿； u 为纬向风速； v 为经向风速； i表示轨迹向后追踪到的时刻； IQU 为纬向水汽通量垂直积分； IQV 为经向水汽通量垂直积分； Q（i）为点i时刻水平水汽通量垂直积分的数值。选取各源地平均后向轨迹经过研究区域边界时的Q（i）， 以此来定量各源地的水汽输送。
不同源地输送至目标区域的水汽通量有较大的差异， 来自孟加拉湾源地， 阿拉伯海源地以及印度洋源地的轨迹均经过目标区域22.5°N的南边界进入， 其中来自阿拉伯海源地的水汽通量最小， 而印度洋源地最大， 孟加拉湾次之。在湿润年， 孟加拉湾源地的水汽通量为246.8 kg·m-2·s-1， 大于其在干旱年的198.6 kg·m-2·s-1， 其干湿年差异最大， 为48.2 kg·m-2·s-1， 约占湿润年水汽通量的20%； 阿拉伯海源地的水汽通量与孟加拉湾源地接近， 在湿润年其大小为224.5 kg·m-2·s-1， 同样大于其在干旱年的193.2 kg·m-2·s-1； 而由印度洋源地输送至入口区域的水汽通量最大， 为289.5 kg·m-2·s-1， 与干旱年相差33.6 kg·m-2·s-1。由南亚季风控制的这三个源区在湿润年的水汽通量均大于干旱年， 二者相差30~50 kg·m-2·s-1， 占干旱年水汽通量的12%~24%， 这说明南亚季风驱动的水汽输送差异可能是干湿年水汽输送差异产生的主导因素。此外， 来自南中国海的轨迹由入口区域的东边界（100°E）进入， 虽然数值上小于其他三个源地， 其在湿润年的水汽通量亦大于干旱年。总的来说， 湿润年来自阿拉伯海， 南印度洋， 孟加拉湾以及南中国海源地到雅鲁藏布江峡谷区域边界的正向水汽通量增大， 提供了充足的水汽， 有利于目标区域的水汽辐合， 在输送至边界的水汽通量中， 由南部边界进入的正向水汽通量最大， 占主导地位。
4.2 各源地的水汽输送通道的空间位置及其水汽通量
干、 湿年份各源地主要水汽输送通道的差异除了体现在后向轨迹数目及水汽通量大小外， 还有通道的水平位置及垂直高度的差异。图6 将四个源地的后向追踪轨迹分别平均， 得到各源地平均的水汽输送通道。从水平位置来看， 孟加拉湾水汽通道， 起源于孟加拉湾的南部洋面（10°N、 90°E左右）， 经由缅甸到达雅鲁藏布江峡谷区域。阿拉伯海的水汽通道来自阿拉伯海东南部的洋面， 经由印度半岛南角后到达孟加拉湾， 由经向传输转为纬向， 通过缅甸到达高原南部雅鲁藏布江峡谷区域。印度洋水汽通道主要由索马里急流和南亚季风共同控制， 在赤道地区水汽通道由西南向转为东南向， 索马里急流主要控制经向通道， 其后轨迹基本与孟加拉湾的水汽通道相重合。在干旱年和湿润年， 上述三个源地的水汽通道位置及走向基本是一致的。南海的水汽输送轨迹位置在干湿年份有较大的差异， 湿润年通道相较于干旱年显著西移， 这可能与东亚季风的变化有关。
阿拉伯海和印度洋的两个源地的主要输送通道在高度变化上一致， 在轨迹的前段、 中段和后段依次抬升， 在湿润年轨迹后段抬升得更高。水汽通量的变化与轨迹高度呈现相反的趋势， 随着轨迹高度的抬升， 部分水汽由于抬升凝结等过程损失， 水汽通量逐渐减小。阿拉伯海轨迹的水汽通量在轨迹前段维持在280 kg·m-2·s-1左右， 到达轨迹中、 后段， 湿润年的水汽通量高出干旱年40 kg·m-2·s-1； 湿润年印度洋轨迹前段的水汽通量略低于干旱年， 干湿年相差 26.5 kg·m-2·s-1， 到轨迹中段， 湿润年水汽通量略高于干旱年， 差值为5 kg·m-2·s-1， 到轨迹后段， 差异更加显著， 湿润年较干旱年高29 kg·m-2·s-1。水汽通量的变化说明这两个源地输送至达雅江区域的水汽在干旱年有所减少。此外， 湿润年阿拉伯海和孟加拉湾轨迹前段与后段的水汽通量之差分别为170 kg·m-2·s-1， 210 kg·m-2·s-1， 低于干旱年轨迹前、 后段水汽通量之差（207 kg·m-2·s-1、 263 kg·m-2·s-1）， 说明在轨迹输送过程中， 干旱年比湿润年损失了更多的水汽。来自南海的水汽输送轨迹在干旱年与湿润年没有表现出显著的差异， 整个输送过程水汽通量由160 kg·m-2·s-1削减至70 kg·m-2·s-1左右， 整体的水汽通量小于其他源地。
对比各源地干湿年份的水汽通道， 从垂直高度来看， 各源地的通道都呈现出逐步抬升的趋势， 这与沿通道路径地势逐渐抬高相符， 且在到达高原南部入口区域时通道显著抬升， 这是该区域高海拔地形强迫以及热力辐合抬升共同作用导致的。孟加拉湾、 阿拉伯海以及印度洋的水汽输送通道在干、 湿年份间高度差异较小， 路径位置基本重合， 而在南中国海源地的水汽通道发生了显著的西移后， 其干湿年的水汽通量差异仍不超过10 kg·m-2·s-1。从沿平均轨迹的水汽通量来看， 孟加拉湾的水汽通量在湿润年显著大于干旱年， 且在洋面上获得了更多的水汽补充， 说明孟加拉湾洋面在湿润年为水汽输送提供了更充沛的水汽供应； 在阿拉伯海和印度洋水汽输送轨迹的前段， 湿润年的水汽通量接近或小于干旱年， 随着传输时长增加， 湿润年的水汽通量逐渐增大直至大于干旱年， 沿路径水汽通量的损失更小。这说明水汽在传输过程中经历的损耗过程对最终到达高原南侧的水汽通量具有重大影响。
4.3 源区干湿年份蒸发量以及海表温度差异
洋面源地的蒸发量是水汽输送的一个关键环节， 它为水汽输送提供了初始水汽贡献， 并在沿水汽输送通道上， 下垫面蒸发补充水汽， 而蒸发量与降水的差异可以进一步反映该区域水汽的收支变化。为了分析干湿年份源地水汽收支的差异对水汽输送的影响， 图7 （a）给出了典型湿润年与干旱年的蒸发量减去降水量（E-P）的差值场。阿拉伯海、 孟加拉湾以及南中国海的E-P值在湿润年显著的增强， 说明该区域大气中存留的水汽增多， 气团经过时损耗的水汽少， 补充的水汽多， 而赤道附近洋面的E-P值在湿润年呈现出减小的趋势， 阿拉伯海及印度洋的后向水汽输送轨迹均起源于该区域， 这说明湿润年由于该区域蒸发偏弱且降水偏强， 源地贡献的水汽有所减弱。这与图6 表示的干湿年份阿拉伯海和孟加拉湾轨迹前段的水汽通量差异相互印证。而雅鲁藏布江峡谷及其邻近的高原南部区域作为水汽的汇区， 其E-P值在湿润年呈现出较强的减弱趋势， 说明有更多的水汽作用于本地降水。
图7 夏季轨迹追踪期间（5月22日至8月31日）蒸发量减去降水量（a， 单位： ×10-4 m）与大气可降水量（b， 单位： m）在典型干湿年份间的差异场（湿润年减去干旱年）850 hPa风场差异场（单位： m·s-1） Fig.7 Differential fields of evaporation minus precipitation （a， unit： ×10-4 m） and precipitable water （b， unit： m） during the summer trajectory tracking period （May 20-August 31） between the typical wet and dry years （wet years minus dry years）.Differential field of 850 hPa wind （unit： m·s-1） |
5 结论与讨论
本文采用LAGRANTO轨迹追踪模式后向追踪了夏季青藏高原南部雅鲁藏布江大峡谷区域的水汽输送轨迹， 厘清了该区域的主要洋面水汽源地及其输送通道， 并通过干、 湿年份对比分析， 探讨了影响雅鲁藏布江峡谷区域水汽输送的各因素及其影响贡献， 得到以下结论：
（1） 夏季6 -8月雅江大峡谷区域的洋面水汽源地可以追溯至孟加拉湾、 阿拉伯海， 赤道以南的印度洋区域以及南中国海。来自赤道以南印度洋、 阿拉伯海以及孟加拉湾源地的水汽输送由南亚季风驱动， 在孟加拉湾洋面汇集， 经雅鲁藏布江峡谷区域的南部边界进入； 来自南中国海的水汽输送受东亚季风影响， 经峡谷区域的东边界进入。南部边界的正向水汽通量显著大于东部边界， 南亚季风驱动的水汽输送占据主导地位。
（2） 干、 湿夏季水汽输送的差异体现在水汽输送轨迹的密度和到达雅江峡谷区域边界的水汽通量上， 湿润年到达雅江区域南部边界的水汽通量显著大于干旱年， 且输送水汽的轨迹分布更加密集， 尤其是孟加拉湾洋面上的水汽输送显著增大。
（3） 在路径上水汽输送受地形以及热力作用逐渐抬升并产生水汽损失， 水汽通量随之减小。由峡谷区域南边界进入的水汽通量， 其在传输过程中经历的损耗和水汽补充导致了最终到达雅江峡谷区域的水汽通量差异， 湿润年的水汽通道沿路径获得了更多的水汽补充以及更少的水汽损失。南中国海源地干湿年水汽输送路径有明显地向西偏移， 但干湿年水汽通量差异小于10 kg·m-2·s-1， 说明东亚季风并非雅鲁藏布江峡谷区域水汽输送差异的主要影响因子。
（4） 湿润年夏季印度季风的减弱， 尤其是索马里急流的减弱， 使得印度洋以北的阿拉伯海和孟加拉湾洋面降水有显著的减少趋势， 这减少了水汽输送过程中的损失量， 保留了大气中的水汽， 为孟加拉湾源地起源的水汽输送提供了更多水汽补充， 也使得季风驱动下阿拉伯海和印度洋的水汽输送在经由孟加拉湾洋面及其沿岸区域时水汽损失减少。
本文主要针对雅鲁藏布江峡谷南部洋面源地的水汽输送进行了研究， 对于陆地下垫面的水汽输送以及水汽补充只做了简单分析。在研究方法方面， 本文仅通过对比典型干、 湿年份水汽输送轨迹的差异特征， 来探讨造成干湿变化的成因。关于水汽通量的年际、 年代际变化特征及其影响因子， 仍需要更长时间的资料， 开展深入研究。