高原气象

高原气象 >

2024 , Vol. 43 >Issue 6: 1364 - 1379

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00030

青藏高原中东部暖季极端降水的区域特征及其典型环流

  • 李双行 ,
  • 王慧 ,
  • 李栋梁 ,
  • 陈练 ,
  • 蒋元春
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  • 1. 南京信息工程大学大气科学学院/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/ 气象灾害教育部重点实验室，江苏 南京 210044
    2. 上海卫星工程研究所，上海 201109

李双行（1999 -）， 女， 黑龙江齐齐哈尔人， 硕士研究生， 主要从事青藏高原气候变化及影响研究E-mail：

收稿日期: 2023-10-30

  修回日期: 2024-03-08

  网络出版日期: 2024-03-08

基金资助

国家自然科学基金项目(U20A2098); 第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0103)

收起

Regional Characteristics and Typical Circulation of Extreme Precipitation in the Warm Season over the Central and Eastern Qinghai-Xizang Plateau

  • Shuangxing LI ,
  • Hui WANG ,
  • Dongliang LI ,
  • Lian CHEN ,
  • Yuanchun JIANG
Expand
  • 1. Key Laboratory of Meteorological Disaster，Ministry of Education/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters/Joint Center for Data Assimilation Research and Applications，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044，Jiangsu，China
    2. Shanghai Institute of Satellite Engineering，Shanghai 201109，China

Received date: 2023-10-30

  Revised date: 2024-03-08

  Online published: 2024-03-08

Fold

摘要

基于1982 -2020年青藏高原中东部105个气象站点逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料， 分析了暖季极端降水的时空异常特征、 主要落区和典型环流。结果表明： （1）1982 -2020年， 青藏高原中东部暖季降水总量整体呈显著增加趋势（P<0.05）， 气候倾向率达10.7 mm·（10a）-1， 但存在明显的区域性差异和年代际变化特征。极端降水指标在1990s和2000s中后期发生了年代际趋势转变， 2009年之后极端降水的增加最为突出， 气候倾向率可达整体增加水平的4~5倍； 在三个时段， 高原极端降水存在南北趋势反向变化特征， 北部极端降水在1998 -2009年增加最为突出， 南部经历了显著增加-显著减少-显著增加的趋势变化。（2）1982 -2020年，青藏高原中东部暖季小范围极端降水频数呈显著减少趋势（P<0.1）， 而大范围极端降水频数显著增加（P<0.05）； 4级范围极端降水主要有： 东北部型（A型）、 南部型（B型）和东南部型（C型）三种主要的落区。（3）西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）的位置和强度差异是导致水汽源地和大范围极端降水落区不同的主要原因； 当A型大范围极端降水发生时， 西太副高异常偏弱， 偏东， 水汽主要来自太平洋和西风带的输送； 当B型发生时， 西太副高异常偏强， 西伸南压， 水汽主要来自印度洋和孟加拉湾； 当C型发生时， 西太副高异常偏强， 西伸北抬， 水汽主要来自西北太平洋、 南海和孟加拉湾。

关键词： 青藏高原; 极端降水; 大范围降水; 降水落区; 水汽输送

本文引用格式

李双行 , 王慧 , 李栋梁 , 陈练 , 蒋元春 . 青藏高原中东部暖季极端降水的区域特征及其典型环流[J]. 高原气象, 2024 , 43(6) : 1364 -1379 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00030

Abstract

Based on NCEP/NCAR reanalysis data and the daily precipitation data from 105 meteorological stations in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau from 1982 to 2020， we investigate the spatiotemporal anomalous characteristics and major falling areas of warm season extreme precipitation and typical circulation of large-scale extreme precipitation in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau.The results show that： （1） Total precipitation of central and eastern Tibetan Plateau in the warm season shows statistically significant increasing at the rate of 10.7 mm·（10a）-1 （P<0.05） during 1982 -2020， but there are obvious interdecadal trend shifts in the late 1990s and late 2000s.The increase in extreme precipitation of central and eastern Qinghai-Xizang Plateau is most prominent after 2009， and the climate tendency rate is of 4~5 times greater than that of during 1982 -2020.In terms of the distribution of spatial climate tendency rates， the trend of extreme precipitation in the southern Qinghai-Xizang Plateau is opposite to that in the central and northern Qinghai-Xizang Plateau in the three periods.The increase of extreme precipitation in the northern Qinghai-Xizang Plateau is the most prominent during 1998 -2009， and the extreme precipitation in the southern Qinghai-Xizang Plateau experiences the interdecadal trend shifts of significant increase， significant decrease and significant increase.（2） The small-scale extreme precipitation in central and eastern Qinghai-Xizang Plateau shows statistically significant decreasing trend （P<0.1）， while the large-scale extreme precipitation exhibits statistically significant increasing trend （P<0.05） during 1982 -2020.According to the locations of precipitation center， the level 4 large-scale extreme precipitation can be divided into three types， that is， northeast type （A type）， southern type （B type） and southeastern type （C type）.（3） The difference of location and intensity of the West Pacific Subtropical High is the main factor， which leads to the difference of water vapor sources and the locations of large-scale extreme precipitation falling areas.When the A-type large-scale extreme precipitation occurs， the West Pacific Subtropical High is anomaly weaker and eastward， which leads to the water vapor mainly transported from the Pacific Ocean and the westerlies.When the B-type occurs， the West Pacific Subtropical High is anomaly stronger and extending westward and southward， consequently， the water vapor mainly transported from the Indian Ocean and the Bay of Bengal.When the C-type occurs， the West Pacific Subtropical High is anomaly stronger， extending from the westward and northward， resulting in the water vapor mainly transported from the northwest Pacific Ocean， the South China Sea and the Bay of Bengal.

Key words： Qinghai-Xizang betan Plateau; extreme precipitation; large-scale precipitation; precipitation falling areas; water vapor transport

1 引 言

青藏高原（以下简称高原）地处亚洲中部， 覆盖面积约占中国领土的四分之一， 平均海拔在4000 m以上， 被称为“世界屋脊”和“地球第三极”（姚檀栋和朱立平， 2006）。由于其高耸的地形和复杂的下垫面条件， 其自身生态环境十分脆弱， 对全球气候变化响应也非常敏感。同时， 高原大地形的动力和热力作用对当地和周边地区的气候、 水文和生态环境产生重大影响（Duan et al， 2011； Wu et al， 2015； Zhang et al， 2019）。高原是中国气候变化的启动区， 也是全球气候变化的驱动机和放大器（潘保田和李吉均， 1996）， 在全球气候变化研究中占有重要地位。政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次报告（樊星等， 2021）指出， 全球变暖现象加剧， 世界多地极端降水频发， 时空格局也发生显著改变（Alexander et al， 2006； Brown et al， 2010； Donat et al， 2016）。进入21世纪后， 高原极端降水频次增加且强度更强、 影响范围更大（曹瑜等， 2019； 冯晓莉等， 2020； Gong et al， 2022； 李朝月等， 2023）， 这势必会使高原遭受洪涝灾害的风险加剧， 对社会经济发展、 生命财产和生态系统安全等诸多方面将可能造成巨大的危害， 并对高原局地和周边地区可持续发展带来深远影响。因此， 对高原极端降水时空格局变化及其影响因素的研究， 具有重要的现实意义， 受到学术和社会各界的广泛关注（Yong et al， 2021； Wang et al， 2022）。
目前针对高原极端降水的基本气候特征， 虽取得不少的研究成果（冀钦等， 2018； 马伟东等， 2020）， 但由于高原地区地理环境错综复杂、 气象观测站点分布不均以及所用资料观测时段不同等原因， 使得学者们对高原不同区域极端降水的长期变化趋势仍存在不同见解（You et al， 2008； Zhu et al， 2017； 曹瑜等， 2019； 冯晓莉等， 2020）， 例如： You et al（2008）研究指出， 1961 -2005年高原中东部夏季极端降水在高原北部和南部呈现增加趋势， 在中部呈现减小趋势， 高原南部为极端降水的显著增多区； 而对1961 -2014年相同站点资料的分析发现， 高原中东部夏季极端降水除西藏东部以外均呈增加趋势（曹瑜等， 2019）， 显著增多区转为高原北部； 也有研究指出， 高原极端降水强度随海拔增加而减弱（冯晓莉等， 2020）。这反映出高原极端降水复杂多变， 其演变不仅具有区域差异， 而且同时存在年代际等不同时间尺度的变化， 从而导致不同时段高原极端降水长期变化趋势的差异， 目前对于高原极端降水精细化特征的刻画还很不足。研究表明， 高原及周边地区异常强降水的发生与西北太平洋副热带高压、 中纬度西风急流和南亚高压的位置和强度密切相关（巩远发等， 2006； Liu et al， 2016； 李生辰等， 2022； 祝传栋和任荣彩， 2023）； 高原局地的非绝热加热、 ENSO和北大西洋涛动等是主要的外强迫源（梁涵洲等， 2021； 刘胜胜等， 2021； 曹瑜等， 2021）。但是， 高原极端降水的落区主要分布在哪里？不同落区极端降水产生的大气环流背景和影响因素有何不同？现有研究多是针对高原强降水频次高低值年环流的合成分析或对典型极端降水个例的诊断和对比分析， 这些结论的普适性不强。由于高原极端降水发生具有很大的突发性， 对于强降水的量级、 落区的认识仍很欠缺。因此， 对高原不同落区大范围极端降水环流特征的综合研究和对比分析尤为重要。对大范围极端降水的落区进行分类， 提炼其前期征兆， 以期为提高高原极端降水落区预报能力提供科学支撑， 为高原及周边地区生态环境保护和国家防灾减灾提供科学参考。

2 数据来源与方法介绍

2.1　资料来源

使用的资料包括： （1）1982 -2020年高原中东部（范围： 84°E -104°E， 26°N -40°N） 105个气象站点逐日降水资料， 站点分布如图1所示， 该数据来源于中国气象局地面历史基础气象数据集3.0版， 经过了严格的质量控制（任芝花等， 2012）， 精度符合世界气象组织（World Meteorological Organization， WMO）的标准。（2）美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction， NCEP）和大气科学研究中心（National Center for Atmospheric Research， NCAR）提供的逐日再分析环流场资料， 包括17层的高度、 u、 v风速、 比湿和海平面气压等环流要素场， 空间分辨率为2.5°×2.5°。定义高原的暖季为每年的5 -9月（Wan et al， 2017； 冯晓莉等， 2020）。文中涉及的地图是基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为 GS（2016）1547号的中国地图制作， 底图无修改。
图1 青藏高原中东部地形和105个气象站点分布（单位： m）

Fig.1 Landforms and 105 meteorological stations in the Central and Eastern Qinghai-Xizang Plateau.Unit： m

2.2　极端降水指标定义

选用世界气象组织WMO气候委员会推荐的9个极端降水指标（Alexander et al， 2006）分析高原中东部极端降水时空异常特征， 具体见表1。
表1 9个极端降水指标的定义

Table 1 Definitions of nine extreme precipitation indicators

代码 名称 定义 单位
RX1day 最大1 d降水量 最大1 d降水量 mm
RX5day 最大5 d降水量 5 d最大降水量 mm
SDII 降水强度 日降水量≥1.0 mm的总降水量与降水日数的比值 mm·d-1
R10mm 中雨以上日数 日降水量≥10 mm的日数 d
R20mm 大雨以上日数 日降水量≥20 mm的日数 d
R90 R90极端降水量 日降水量大于基准期内第90%分位值的总降水量 mm
R95 R95极端降水量 日降水量大于基准期内第95%分位值的总降水量 mm
R99 R99极端降水量 日降水量大于基准期内第99%分位值的总降水量 mm
PRCPTOT 总降水量 全部雨（雪）日降水量之和 mm

2.3　不同等级范围极端降水判断方法

对于“降水范围的判定”主要由站点或者网格点数量来衡量（鲍名， 2007； 胡亮等， 2007； 周璇等， 2020）， 青藏高原1982 -2020年5 -9月发生极端降水的站点数集中在35个以下， 为了了解不同范围的区域极端降水过程特征， 本文以90%阈值作为标准， 根据同一日出现极端降水（超过阈值）的站点比例， 定义极端降水范围等级， 共分为4个等级。其中， 1级为 8%以下站点（8个站点以下）发生了极端降水； 2级为8%~16% 站点（8~17个站点）发生了极端降水； 3级为 16%~25%站点（17~26个站点）发生了极端降水； 4级为25%以上站点（26个站点以上）发生了极端降水。

2.4　分析方法

本文使用的分析方法主要包括： 气候变化趋势转折判别模型（PLFIM）、 简单相关、 滑动平均、 t检验、 线性倾向估计和欧氏距离聚类分析法等数理统计分析方法（魏凤英， 2007）。空间中数据对象与聚类中心间的欧式距离计算公式为：
d ( y , C j ) = ∑ k = 1 m ( y k - C j k ) 2
式中： y为数据对象； C j为第j个聚类中心； m为数据对象的维度； y k， C j k分别为y和 C j的第k个属性值。

3 高原极端降水时空异常特征

3.1　时间演变

从1982 -2020年高原暖季9个极端降水指标的时间演变（图2）中可以发现， 高原中东部极端降水指标均呈显著增加趋势， 其中总降水量PRCPTOT和中雨以上日数R10mm的增加趋势通过了α=0.05的显著性水平t检验（即P<0.05）， 气候倾向率分别为10.7 mm·（10a）-1和0.4 d·（10a）-1（表2）； 其余极端降水指标的增加趋势均通过了α=0.01的显著性水平t检验（即P<0.01）， 大雨以上日数R20mm气候倾向率为0.2 d·（10a）-1， R90、 R95 和R99极端降水的气候倾向率分别为7.5 mm·（10a）-1、 6.6 mm·（10a）-1和4.3 mm·（10a）-1， 最大1日降水量RX1day和最大5日降水量RX5day的气候倾向率分别为0.9 mm·（10a）-1和1.7 mm·（10a）-1， 降水强度SDII的气候倾向率为0.1 mm·a-1·（10a）-1（表2）。这说明近39 a高原暖季极端降水向着强度更强、 总量更多和更极端的趋势发展， 这与冯晓莉等（2020）和Gong et al（2022）研究结果一致。由图2也可以看出， 高原暖季极端降水指标均在1990s中后期和2000s中后期存在年代际趋势转变特征， 多数（89%）指标在1998年和2009年发生年代际趋势转变， 1998年之前， 除了R99极端降水呈显著增加趋势（P<0.05）， 气候倾向率为6.8 mm·（10a）-1， 其余指标均为不显著增加趋势（表2）； 在1998 -2009年均呈减少趋势， 其中R10mm和RX1day为显著减少趋势， 气候倾向率为-2.0 d·（10a）-1（P<0.05）和-1.5 mm·（10a）-1（P<0.01）（表2）； 2009年之后所有极端降水指标均转变为显著增加趋势， 且气候倾向率均为39a整体增加水平的4~5倍， 其中PRCPTOT和R10mm的气候倾向率分别达51.0 mm·（10a）-1和2.2 d·（10a）-1（P<0.05）， R90极端降水和降水强度SDII的气候倾向率分别为39.9 mm·（10a）-1和0.4 mm·d-1·（10a）-1（P<0.01）（表2）。这说明高原中东部暖季极端降水的增多趋势主要由2000s中后期以来的显著增加贡献。
图2 1982 -2020年高原暖季9个极端降水指标时间演变

Fig.2 Time series of nine warm season extreme precipitation indicators in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during 1982 -2020

表2 不同时期青藏高原暖季9个极端降水指标的气候倾向率

Table 2 Climate tendency rate of nine warm season extreme precipitation indicators of the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau in different periods

指标 单位 1982 -2020 1982 -1998 1998 -2009 2009 -2020
PRCPTOT mm·（10a）-1 10.7* 9.9 -42.3 51.0*
R10mm d·（10a）-1 0.4* 0.4 -2.0* 2.2*
R20mm d·（10a）-1 0.2** 0.2 -0.5 1.1**
SDII mm.d-1·（10a）-1 0.1** 0.2 -0.2 0.4**
RX5day mm·（10a）-1 1.7** 0.6 -1.6 7.0**
R90 mm·（10a）-1 7.5** 6.8 -20.9 39.9**
R95 mm·（10a）-1 6.6** 6.5 -11.7 33.3**
R99 mm·（10a）-1 4.3** 6.8* -4.2 20.7**
1982 -2020 1982 -1995 1995 -2006 2006 -2020
RX1day mm·（10a）-1 0.9** 1.6 -1.5** 2.2**

*代表通过α=0.05显著性水平t检验， **代表通过α=0.01显著性水平t检验（* represents over 0.05 significance level of t test， ** represents over 0.01 significance level of t test）

从各极端降水指标之间的相关关系（图3）可以发现， PRCPTOT与各个极端降水指标均呈显著正相关（P<0.01）， 相关系数均在0.50以上， 这说明高原暖季极端降水量与强度和频次等指标之间具有较好的一致性。PRCPTOT与R10mm的变化十分相似， 两者相关系数达0.98（P<0.01）， 而中雨以上降水量与中雨日数的相关系数也达到0.98（P<0.01）， 与PRCPTOT的相关系数为0.97（P<0.01）， 且多年平均中雨以上降水量为225.6 mm， 占到暖季总降水量的一半以上， 这说明高原暖季总降水量的变化主要由中雨以上降水变化决定。SDII与R90和R95极端降水的变化相似， 相关系数分别为0.90和0.94， 表明极端降水强度主要是90%分位阈值以上的极端降水的贡献。R99极端降水和RX1day的变化相似， 两者相关系数达0.87， 表明R99极端降水量主要由每年暖季最强的1日降水提供。
图3 1982 -2020年高原暖季9个极端降水指标之间的相关关系

Fig.3 Correlations between nine warm season extreme precipitation indicators in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during 1982 -2020

综上可知， 高原暖季极端降水量与强度和频次等指标之间具有较好的一致性， 其中R90极端降水与其余各极端降水指标的相关性最高， 相关系数均在0.60以上。因此， 接下来将以R90极端降水指标作为高原暖季极端降水的代表进行研究。

3.2　空间分布

图4给出了高原暖季R90极端降水阈值和日数分布。由图4（a）可知， 高原暖季R90极端降水阈值在3.5~23.0 mm·d-1之间变化， 65.2%的站点集中在10.0~15.0 mm·d-1， 整体表现为自东南向西北减小的趋势， 区域差异显著［图4（b）］。其中， 阈值在13~14 mm·d-1的站点比例最高为21.0%， 其次为在10~11 mm·d-1和11~12 mm·d-1之间的， 占比分别为14.3%和12.4%。图4（c）显示高原中东部暖季R90极端降水总量在7.7~372.9 mm之间变化， 在空间上与R90极端降水阈值的分布相似， 呈自东南向西北减小趋势， 其中， 60%的站点在100~200 mm， 主要分布在高原的中部和西南部； 23%的站点在200~300 mm， 主要分布在高原的南部和东南部； 13%的站点低于100 mm， 主要分布在高原的北部。由图4（d）可知， 高原中东部暖季R90极端降水日数在中部最多， 超过10天， 其中， 最多的是云南省贡山站（27.75°N， 98.67°E）， 多年平均极端降水日数大于12天； 高原东南和西南部极端降水日数少于中部， 在8~10天之间； 高原北部的极端降水日数最少， 在5天以下， 其中最少的站点为青海省的冷湖站（38.75°N， 93.33°E）， 平均极端降水日数少于2天。对比图4（c）和图4（d）可以看出， 高原暖季极端降水日数与极端降水量在空间分布上并不完全对应， 这也说明了高原东南部的极端降水强度较高原的中部地区更强。
图4 1982 -2020年青藏高原暖季R90极端降水不同阈值范围比例（a）、 阈值分布（b）以及R90极端降水总量（c）和日数分布（d）

Fig.4 Proportion of different threshold ranges of warm season R90 extreme precipitation （a）， spatial distribution of threshold value （b）， total extreme precipitation （c） and extreme precipitation days （d） of the central and eastern Tibetan Plateau during 1982 -2020

由上节的分析可知， 1982 -2020年高原整体暖季极端降水存在明显的年代际变化特征， 那么这一特征在整个高原中东部是否一致？为了阐明这一问题， 图5给出了不同时期高原中东部暖季R90极端降水气候倾向率的分布。从图5中可以看出， 1982 -2020年R90极端降水在空间上79%站点表现为增加趋势， 其中21.9%的站点呈显著增加趋势（P<0.1）， 主要集中在青海省、 川西高原和西藏中部， 气候倾向率在14.4~33.6 mm·（10a）-1之间， 这与表2的结果一致。但在不同时段， 高原中东部R90极端降水的气候倾向率并不一致， 而是呈现明显的区域差异， 在1982 -1998年， R90极端降水呈增加和减少的站点比例相当， 10%的站点呈显著增加趋势（P<0.1）， 气候倾向率在65.4~106.4 mm·（10a）-1之间， 主要集中在31°N以南的高原南部地区， 该区域平均气候倾向率为39.6 mm·（10a）-1（P<0.1）（图6）； 8%的站点呈显著减少趋势（P<0.1）， 气候倾向率在-105.7~-46.9 mm·（10a）-1， 主要集中在31°N - 35°N的高原的中北部地区， 该区域平均气候倾向率为-21.22 mm·（10a）-1（P<0.1）（图6）。高原南部与中北部极端降水气候倾向率的反向变化， 使得该时期高原整体极端降水趋势不明显（表2）， 这与You et al（2008）的研究结果一致。在1998 -2009年， R90极端降水主要表现为南北反向变化特征， 这与高原降水EOF第二模态结果一致（王灏等， 2023）， 在33°N以北的高原北部呈增加趋势（占比约43%）， 该区域平均气候倾向率为35.1 mm·（10a）-1（P<0.01）（图6）， 以南的高原南部地区呈减小趋势（占比约57%）， 该区域平均气候倾向率为-53.9 mm·（10a）-1（P<0.01）（图6）， 其中， 12%的站点呈显著增加趋势（P<0.1）， 主要集中在青海省东部， 气候倾向率在77.6~130.4 mm·（10a）-1之间； 有15%的站点呈显著减小趋势（P<0.1）， 气候倾向率在-250.4~-100.9 mm·（10a）-1之间， 该时期极端降水气候倾向率的南北反向变化， 使得高原整体极端降水总量呈现不明显的减少趋势（表2）。2009 -2020年， R90极端降水仍主要表现为南北反向变化特征， 但均发生了趋势转变且呈增加趋势的站点比前一时期显著增多， 特别是在高原南部地区（33°N以南）， 15个站点转变为显著增加趋势（P<0.1）， 气候倾向率在105.1~263.7 mm·（10a）-1之间， 该区域平均气候倾向率高达56 mm·（10a）-1（P<0.01）（图6）， 这与该时段高原整体极端降水显著增多相一致， 也是高原整体极端降水显著增加的主要贡献区。
图5 不同时段青藏高原暖季R90极端降水气候倾向率[单位： mm·(10a)-1]分布

（a）1982 -2020年, （b）1982 -1998年, （c）1998 -2009年, （d）2009 -2020年实心圆点为线性趋势通过了α=0.1的显著性水平t检验站点

Fig.5 Distributions of warm season R90 extreme precipitation climate tendency rate ［unit： mm·(10a)-1］ of the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau in different periods.（a） 1982 -2020， （b） 1982 -1998， （c） 1998 -2009， （d） 2009 -2020 Solid dots indicate the linear trends are significant at the 90% confidence level of t test

图6 青藏高原南部和北部不同时期暖季R90极端降水气候倾向率

Fig.6 The climate tendency rate of R90 extreme precipitation in the warm season of the southern and northern Qinghai-Xizang Plateau in different periods

综上可知， 高原中东部暖季极端降水整体呈显著增加趋势， 但具有明显的区域差异和年代际变化， 主要表现为高原南部与中北部极端降水趋势的反向变化， 近39年来， 高原北部极端降水的显著增加主要集中在1998 -2009年； 南部极端降水在3个时段经历了显著增加-显著减少-显著增加的年代际趋势转变。

4 高原不同等级范围极端降水特征

4.1　时间演变

图7给出了高原中东部暖季不同等级范围极端降水频数的年际变化及趋势。从图7中可以看出， 近39年高原中东部暖季1级范围极端降水频次呈显著减少趋势（P<0.1）， 气候倾向率为-1.7 d·（10a）-1； 2~4级范围降水频次均呈逐年增多趋势， 其中3级范围极端降水频次增加最为显著（P<0.05）， 气候倾向率为0.8 d·（10a）-1， 这说明高原小范围极端降水频次在减少， 而大范围极端降水频次在增多； 其中2级和4级范围极端降水频次也存在较明显的周期变化特征， 进行功率谱分析发现（图略）， 2级范围极端降水具有准8.7年周期特征， 而4级范围极端降水以13年周期震荡为主。
图7 1982 -2020年青藏高原中东部暖季不同等级范围极端降水频次的年际变化及趋势

（a）1级, （b）2级, （c）3级, （d）4级.实线为发生频次的线性趋势, 虚线为五点平滑值

Fig.7 Variations and trends of warm season extreme precipitation frequencies of different levels in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during 1982 -2020.（a） Level 1， （b） Level 2， （c） Level 3， （d） Level 4.The solid line represents the linear trend and the dashed line represents five-point smoothing values

1~3级范围暖季极端降水每年都有出现， 其中， 1级范围极端降水频次最多， 平均每年103次， 2006年最多为118次； 2级范围极端降水频次相较于1级明显减少， 平均每年42次， 有6年超过50次， 2019年最多为55次； 3级范围极端降水频次进一步减少， 平均每年7次， 有6年超过10次， 其中2020年最多为14次； 4级范围极端降水出现的频次最少， 39年一共发生了21次， 1990年和2018年发生频次最多为3次。图8给出了不同等级范围极端降水的极端性分析。从图8中可以看出， 随着范围等级的提高， 发生R90极端降水和R10mm降水次数均迅速增加， 1级范围极端降水平均发生R90极端降水和R10mm降水次数的站数分别为3个和5个； 2级的分别为10个和15个； 3级的分别为20个和25个； 4级的分别为29个和36个， 占到高原总站数的34.3%， 这说明极端降水的等级越高其极端性越强， 特别是发生4级范围极端降水时， 高原中东部三分之一的气象站点都会出现中雨以上降水量。
图8 青藏高原中东部暖季不同等级范围发生R90极端降水和R10mm以上降水站数

Fig.8 Number of stations with R90 extreme precipitation and over R10mm precipitation in different grade ranges in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during the warm season

由于1~3级范围极端降水发生的频次多， 且多由局地对流造成， 难以统计它们的共性特征， 而4级大范围极端降水虽然出现的频次不多， 但其影响范围广、 极端性更强， 对高原地区畜牧业和人民生产、 生活影响巨大。大范围极端降水的发生多与大尺度环流场的异常有关， 以下将对4级大范围极端降水的主要落区及其对应的典型环流特征进行详细的研究。

4.2　 4 级范围极端降水的空间分型

通过欧氏距离法对高原中东部4级范围极端降水21个个例进行层次聚类分析， 得到3种主要落区空间分型（图9）。其中， A型为东北部型， 降水主要表现为东北-西南带状分布， 主降水区位于青海东部， 该型共有7个个例， 发生时间在6月18日至8月18日之间（表3）， 主要集中在2001年之前的7月和8月（71.4%）； B型大范围极端降水共9个个例， 降水主要表现为东-西向分布， 主降水中心位于西藏东南部， 发生时间在6月29日至8月21日之间（表3）； C型大范围极端降水共有5个个例， 降水主要变现为东北-西南带状分布， 主降水中心在川西高原， 发生时间在7月9日至8月17日之间（表3）， 主要集中在2000年后的8月（80%）。
图9 青藏高原中东部4级范围极端降水落区分型

Fig.9 The main falling areas of level 4 large-scale extreme precipitation in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau

表3 青藏高原中东部暖季大范围极端降水的发生时间及其空间分型

Table 3 Occurrence time and spatial classification of large-scale extreme precipitation in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during the warm season

类型 发生时间 数量/个 特征
A型 1986-08-02； 1989-07-10； 1990-07-25； 1994-06-18； 1995-08-10； 2001-08-18； 2018-07-01 7 降水主要表现为东北-西南带状分布， 主降水区位于青海东部
B型 1988-08-21； 1990-06-29； 1990-07-31； 2004-07-07； 2015-08-19； 2017-07-08； 2017-08-10； 2018-07-10； 2019-07-11 9 降水集中在青藏高原南部， 主降水区位于西藏东南部
C型 1995-08-11； 2005-08-05； 2018-07-09； 2019-08-05； 2020-08-17 5 降水集中在青藏高原东南部和南部降水， 主降水区位于川西高原

5 青藏高原不同落区极端降水的典型环流特征

通过前文的分析可知， 高原大范围极端降水主要分布在其东北部、 南部和东南部三个落区。那么， 不同落区的大范围极端降水主要由哪些典型环流所导致？有何差异？为了阐明这一问题， 接下来将针对不同落区的大范围极端降水的湿度和不稳定能量、 大气环流特征和水汽源地进行分析。

5.1　湿度和不稳定能量分析

众所周知， 极端降水的出现不仅需要充足的水汽供应， 局地强烈的上升运动和层结不稳定条件同样重要（Ding， 1992； Tang et al， 2006； 雷蕾等， 2017）。图10给出了高原三种不同落区大范围极端降水发生时的比湿、 假相当位温 θ s e和垂直风速ω距平分布。由于高原降水主要集中于7 -8月， 因此选取1982 -2020年7 -8月作为平均气候态。整体来看， 当高原中东部大范围极端降水发生时， 高原上比湿均具有东西部反向变化特征， 极端降水落区比湿存在显著高值， 在主降水区低层异常偏暖， 高层偏冷， 存在明显的能量不稳定和强烈上升运动， 并在高原西部或中部下沉， 对应湿度的负异常。当A型（东北部型）大范围极端降水发生时， 高原东北部及其以北的蒙古国均为比湿显著正异常区， 在主降水区具有层结不稳定和强上升运动高达150 hPa［图10（a）］， 在高原西部（70°E -85°E）下沉； 当B型（南部型）大范围极端降水发生时， 从中亚到中国新疆和高原西部再到高原东部， 比湿呈“正-负-正”异常分布， 高原南部均为层结不稳定和强上升运动区［图10（b）］， 在高原西部（70°E -80°E）下沉 ［图10（b）］。当C型（东南部型）大范围极端降水发生时， 高原东南部及其以南的孟加拉湾为比湿正异常区 ［图10（c）］， 在主降水区具有层结不稳定和强上升运动， 高达200 hPa， 在高原中部（85°E -95°E）下沉［图10（c）］。同时也可以发现， 当高原中东部大范围极端降水产生的时候， 主降水区位于上升运动和 θ s e东倾、 北倾密集区， 这也是高原副高边缘型暴雨的特征（李生辰等， 2022）。
图10 青藏高原中东部暖季不同落区大范围极端降水500 hPa比湿（彩色区， 单位： %）和垂直风速ω（等值线， 单位： m·s-1）距平 （上）以及沿极端降水落区经度（中）和纬度（下）假相当位温 θ s e（彩色区， 单位： K）和风速（矢量， 单位： m·s-1）距平剖面

打斜线区域和风矢量箭头均通过α=0.1的显著性水平t检验； 红色和蓝色框为降水落区， （a）A型（东北部型）， （b）B型（南部型）， （c）C型（东南部型）

Fig.10 Anomaly of 500 hPa specific humidity （shaded areas， unit： %） and vertical wind velocity ω （the contour lines， unit： m·s-1） （up） of different falling areas of large-scale extreme precipitation in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during the warm season， and the profile of pseudo-equivalent potential temperature θ s e （the shaded areas， unit： K） and wind speed （the arrows， unit： m·s-1） along the longitude （middle） and latitude （down） of large-scale extreme precipitation regions.The areas marked with diagonals and wind vector arrows indicate the anomalies are significant at the 90% confidence level； the red and blue boxes indicate the precipitation falling areas of large-scale extreme precipitation， （a） type A （Northeast type）， （b） type B （Southern type）， （c） type C （Southeast type）

综上可知， 当高原中东部大范围极端降水发生时， 高原上比湿均具有东西部反向变化特征， 在主降水区存在明显的能量不稳定和强烈上升运动， 在高原中西部下沉。所不同的是， A型和B型大范围降水的上升运动较高， 可达150 hPa， 而C型大范围降水的上升运动稍低， 只到200 hPa。

5.2　大气环流典型特征

从高原三种不同落区大范围极端降水发生当日和前1日的500 hPa温、 压场的合成和距平值分布（图11）来看， 当高原大范围极端降水发生时， 伊朗高压均明显东伸、 北抬， 新疆脊加强， 有利于中国北方冷空气的南下， 高原中东部受异常冷槽控制， 在高原北部温度槽落后于高度槽， 槽后强冷平流使冷槽发展加深， 有利于高原中东部大范围降水的发生（林志强等， 2015）。从大范围极端降水发生当日和前1日的温、 压场距平分布上也可以发现， 大范围降水发生当日的高度场和温度场均比前1日的异常偏低和偏冷加强且东移。但是三种不同落区大范围极端降水发生时， 西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）位置和强度具有显著差异。当A型大范围极端降水发生时， 西太副高异常偏弱， 中国南海附近高度场异常偏低， 有利于日本海以及中国南海附近水汽向高原东北部的输送， 为该地区大范围降水提供充足的水汽条件， 同时整个东亚大陆有2个正异常中心和1个负异常中心， 负异常有利于低层槽的深化和维持， 这也是高原槽型区域极端降水的特征（Sun et al， 2021）。当B型（南部型）大范围极端降水发生时， 西太副高异常西伸和南压， 所以在低纬度地区高度场异常偏高， 有利于来自于阿拉伯海和西北太平洋的水汽向高原中南部输送， 使该地区产生大范围极端降水， 高度场呈鞍型场分布， 与高原横切变引发高原南部极端降水特征一致（刘俏华， 2021）。当C型（东南部型）大范围极端降水发生时， 西太副高异常西伸和北抬， 此时从中国东北地区一直到日本上空高度场均异常偏高， 比A型大范围极端降水发生时范围更大、 强度更强， 孟加拉湾区域高度场也异常偏高， 有利于来自于日本海和孟加拉湾的水汽向高原东南部输送， 为该地区大范围降水提供充足的水汽条件。
图11 青藏高原中东部暖季不同落区大范围极端降水当日（第1， 3， 5行）及前1日（第2， 4行） 500 hPa温压场环流形势 （第1行）、 高度场距平（第2， 3行）以及温度场距平（第4， 5行）

（a）A型（东北部型）， （b）B型（南部型）， （c）C型（东南部型）， 第1行中588 dagpm等值线表征西太副高的位置； 第2， 3行中绿色等值线为不同类型大范围极端降水发生时西太副高的位置， 红色等值线为气候态西太副高的位置； 打点区域通过了α=0.1显著性水平检验

Fig.11 Composite distributions of 500 hPa temperature and pressure fields （row 1）， and anomaly of height field （rows 2， 3） and temperature fields （rows 4， 5） on the day （rows 1， 3， 5） and the previous day （rows 2， 4） when the different falling areas of large-scale extreme precipitation in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during the warm season occur.（a） Type A （Northeast type）， （b） Type B （South type）， （c） Type C （Southeast type）， the 588 dagpm contour line in the row 1 represents the location of the West Pacific subtropical high； In rows 2 and 3， the green contour line is the location of the West Pacific subtropical high when different types of large-scale extreme precipitation occur， and the red contour line is the location of the climate state West Pacific subtropical high.The dotted areas indicate the anomalies are significant at the 90% confidence level of t test

5.3　整层水汽输送典型特征

水汽输送是全球水文循环中最关键的过程之一， 也是降水形成的必要条件（Trenberth， 2010； 朱家宁等， 2023）。研究表明， 高原水汽主要由南部边界输入， 主要来源为西风带、 阿拉伯海、 孟加拉湾北部和南海通道（Feng and Zhou， 2012； 林厚博等， 2016； 王卫国等， 2022； 朱昌睿等， 2023）。齐冬梅等（2023）指出西太副高的变化与高原南边界水汽输送有密切联系， 高原南边界水汽输送的增加有利于高原全年和夏季降水增加的趋势。上文研究表明， 当高原中东部不同落区大范围极端降水发生时， 西太副高的位置和强度具有明显差异。那么， 高原暖季不同落区大范围极端降水的水汽源地有何差异？目前并不明确。为了阐明这一问题， 图12给出了高原三种不同落区大范围极端降水发生当日和前1日的整层水汽通量和散度距平值分布。整体来看， 当高原大范围极端降水发生时， 充足的水汽在高原东部和南部辐合， 且极端降水发生当日较前1日的水汽输送均明显加强（图12）。但是， 不同落区大范围极端降水的水汽源地存在明显差异。在A型（东北部型）大范围极端降水发生前1日， 在日本群岛及其以东和西太平洋上空分别出现一个反气旋式和气旋式异常环流， 有利于北太平洋和西太平洋的水汽在30°N附近汇聚， 向中国大陆输送； 在高原以北存在异常气旋性环流， 有利于来自北冰洋等高纬度的水汽输送到高原的东北部； 在孟加拉湾上空存在一个反气旋环流， 高原南侧为异常偏西风， 有利于将孟加拉湾等低纬度的水汽沿着高原南侧向东亚地区输送， 并在高原东侧异常南风的引导下继续到达高原北部； 极端降水发生当日（图12）， 在日本群岛上空的反气旋环流进一步加强、 西伸到日本海和中国东北上空， 高原以北的气旋性环流和高原以南的反气旋环流进一步加强， 来自太平洋和中纬度西风带的水汽输送异常增强， 在高原东北部辐合。在B型（南部型）大范围极端降水发生前1日［图12（b）］， 在20°N附近， 从阿拉伯海到孟加拉湾再到西北太平洋上空为一个异常强大的反气旋式环流， 有利于西北太平洋的水汽经孟加拉湾和阿拉伯海向高原南部输送； 极端降水发生当日（图12）， 低纬度的异常反气旋进一步加强、 范围更大， 西风带输送较前1日明显加强， 高原南部水汽辐合加剧。在C型（东南部型）极端降水发生前1日（图12）， 在中国北方和日本南部出现反气旋式环流异常， 在中国南海为气旋式环流异常， 在孟加拉湾具有明显偏南风异常， 高原南侧出现南北风强烈辐合， 有利于将南海和孟加拉湾等低纬度的水汽输送至高原东南部， 但是高原整体为较强西北风， 不利于水汽进一步向北输送； 极端降水发生当日（图12）， 在日本群岛上空的反气旋环流和中国南海的气旋式环流进一步加强， 更多来自于西北太平洋和南海的水汽向中国内陆输送， 同时孟加拉湾上空的反气旋环流也进一步加强， 使高原东南部水汽通量异常增强和辐合。
图12 青藏高原中东部暖季不同落区大范围极端降水发生前1日（左）和当日（右）整层水汽通量（矢量， 单位： kg·m-1·s-1） 及其散度距平分布（阴影， 单位： ×10-6 kg·m-2·s-1）

（a）A型（东北部型）， （b）B型（南部型）， （c）C型（东南部型）， 红色的风矢量箭头代表异常通过了α=0.1显著性水平t检验

Fig.12 Anomaly distributions of the whole layer water vapor fluxes （vector， unit： kg·m-1·s-1） and their divergences （the shaded areas， unit： 10-6 kg·m-2·s-1） on the previous day （left） and the day （right） when the different falling areas of large-scale extreme precipitation in the central and eastern Qinghai-Xizang Plateau during the warm season occur.（a） Type A （Northeast type）， （b） Type B （South type）， （c） Type C （Southeast type）， the red vector arrows indicate the anomalies are significant at the 90% confidence level of t test

6 结论

本文基于高原中东部105个气象站点逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料， 利用9个极端降水指标， 分析了高原中东部暖季极端降水的时空异常特征以及大范围极端降水的主要落区和典型环流， 得出以下几点结论：
（1） 1982 -2020年高原中东部暖季极端降水指标整体呈显著增加趋势， 但存在明显的年代际变化特征和区域差异， 在1990s中后期和2000s中后期发生年代际趋势转变， 2009年之前以年际震荡变化为主， 2009年之后呈现显著增加趋势， 气候倾向率可达39年整体增加水平的4~5倍， 是高原整体极端降水增加的主要贡献时段； 同时极端降水主要表现为高原南部与中北部反向变化特征， 高原北部极端降水的显著增加主要集中在1998 -2009年； 南部在3个时期经历了显著增加-显著减少-显著增加的年代际趋势转变。
（2） 1982 -2020年高原1级范围极端降水频次呈显著减少趋势， 而2~4级范围极端降水发生频次呈增加趋势； 4级大范围极端降水落区分为三种主要类型， 分别为： 东北部型（A型）、 南部型（B型）和东南部型（C型）。A型主降水区位于青海东部， 多发生在2001年之前的7 -8月； B型主降水区位于西藏东南部， 多发生在2015年之后的7 -8月； C型主降水区位于川西高原， 多发生在2000年之后的8月。
（3） 西太副高的位置和强度差异是导致高原大范围极端降水水汽源地和落区不同的重要原因。当A型大范围极端降水发生时， 西太副高异常偏弱， 西伸脊点异常偏东， 水汽主要来自太平洋和西风带的输送； 当B型大范围极端降水发生时， 西太副高异常偏强， 西伸南压， 水汽主要来自印度洋和孟加拉湾； 当C型大范围极端降水发生时， 西太副高异常偏强， 西伸北抬， 水汽主要来自西北太平洋、 南海和孟加拉湾。
本文研究主要基于高原中东部气象站点的逐日降水资料， 由于受气象站点分布的限制， 缺乏对高原西部极端降水特征的认识。当高原中东部大范围极端降水发生时， 高原上比湿均具有东西反向变化特征， 在主降水区存在能量不稳定和强上升运动， 在高原中西部下沉， 那么高原极端降水是否也存在东西反向变化特征？本文主要针对高原中东部不同落区大范围极端降水的大尺度环流典型特征进行了分析， 但这些典型环流又是什么因素造成的？局地的陆气相互作用和不同海区海温等外强迫对此有何贡献？这些问题值得进一步地深入研究。

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