1 引言
近几十年来， 随着全球气候变暖趋势加剧， 导致降水事件发生的概率增大（Wentz et al， 2007）。同时， 由于极端降水事件的发生趋于频繁， 强度也在不断增大（Easterling et al， 2000； Fischer et al， 2013； 陈金明等， 2016； Zaz et al， 2019）， 这对社会经济和发展造成的负面影响日益加剧， 因此极端降水事件成为气候变化及其影响研究的重点和热点问题之一（Alexander et al， 2006； Nie et al， 2020）。中国气候类型复杂， 易受到极端事件的影响。在气候变暖的背景下， 中国极端降水事件明显增加（朱坚等， 2009； 卢珊等， 2020）， 未来也许会继续增多（孔锋等， 2019； Wang et al， 2020）， 其变化随着季节和地区的不同而存在差异（Huang and Wen， 2013； 韦志刚等， 2021）。以往有关降水的研究多聚焦于冬季和夏季（王林和冯娟， 2010； Chen et al， 2014； 李娟等， 2020）， 而对秋季的关注较少， 尤其是对秋季极端降水的特征及成因少有研究。考虑到秋季是东亚地区大气环流型从夏季向冬季过渡的重要季节， 气候脆弱性比较大； 同时秋季是农作物的成熟期， 其气候异常对粮食安全影响重大， 所以对秋季极端降水的变化特征及成因进行研究具有重要的科学和现实意义。
厄尔尼诺-南方涛动（El Niño-Southern Oscillation， ENSO）现象作为热带太平洋海-气耦合系统年际变化中的最强信号（Bjerknes， 1969； Cane and Zebiak， 1985； Timmermann et al， 2018）， 对全球和区域降水格局的变化有着重要的影响（Lv et al， 2011）。大量研究表明， ENSO对我国降水具有重要影响（Huang and Wu， 1989； 龚道溢和王绍武， 1998； Jiang et al， 2006； Zhang et al， 2013； Yuan et al， 2014； 陈子凡等， 2022）。通常， ENSO事件会在当年的春季或夏季发生发展， 在冬季达到成熟， 并在次年春季开始衰退， 从而在各阶段对中国的降水造成影响（Ropelewski and Halpert， 1987； Lv et al， 2011， 2019）。Feng et al（2016）研究发现， 在El Niño事件的发展期， 我国南方秋季降水显著增多， 夏季降水变化则不明显。当El Niño事件处于冬季时， 我国南方降水显著增多（Zhou and Wu， 2010； Zhang et al， 2015）。而在El Niño事件衰退期夏季， 中国南方和北方地区降水异常偏多， 江淮地区降水则异常减少（Lin and Yu， 1993； 陈文， 2002）。从上述研究中可以看到， ENSO事件在不同发展阶段对中国季节降水的影响差异较大。
现有研究表明， ENSO是引起极端水文事件（如洪水和干旱）的重要因素（Moss et al， 1994； Zhang et al， 2015； Gao et al， 2017）。在全球范围内， ENSO事件引起的海温异常会通过大气遥相关对区域气候变化产生影响（Easterling et al， 2000）。Westra et al（2015）研究指出， ENSO事件对全球大部分地区的极端降水具有影响， 且冷暖位相对极端降水的影响是非对称的。此外， ENSO在我国极端降水的年际变率方面同样发挥着重要的作用（Zhang et al， 2015）。Liu et al（2017）研究表明太平洋年代际振荡和ENSO事件对中国渭河流域的极端降水都具有重要影响。李艳等（2019）研究了两类ENSO事件从成熟期冬季到衰退期夏季对中国东部地区降水的影响， 发现两类ENSO事件是通过影响极端降水而对东部地区总降水造成影响。
基于以上讨论发现， ENSO事件对我国季节降水有着复杂且重要的影响。现有研究主要集中于ENSO对我国总降水量或季节平均降水量的影响， 而对极端降水影响的研究较少（Yang et al， 2019）； 另外， 以往学者主要聚焦于对比研究两类ENSO事件对我国季节降水影响的异同， 关注较多的为ENSO事件的冬季以及衰退期的夏季， 而有关ENSO事件处于发展期时对我国降水的可能影响关注较少。鉴于此， 有必要进一步研究ENSO发展期对中国降水的影响， 特别是对极端降水的可能影响。考虑到ENSO信号在发展期的秋季比发展期的夏季更强， 并且前人对于秋季极端降水关注较少， 因此， 本文将聚焦于ENSO发展期的秋季， 考察其对我国秋季极端降水的可能影响及影响的物理过程， 这有助于进一步理解我国秋季极端降水的成因和变化。
本文利用1961 -2020年中国地面降水逐日数据集和NCEP/NCAR逐月再分析资料， 研究东部型El Niño事件在发展期的秋季对我国秋季极端降水的影响， 并探索造成这种影响可能的物理过程。
2 数据选取与方法介绍
2.1 数据选取
本文所使用的降水资料为中国气象局国家气象中心编制的中国地面降水逐日数据集（V2.0）， 该数据由中国地区2472个国家级台站资料插值而成， 水平分辨率0.5°×0.5°（沈艳等， 2010）； 大气环流资料为NCEP/NCAR再分析资料， 基本要素包括水平风场、 位势高度、 垂直速度等， 水平分辨率2.5°×2.5°， 垂直分层共17层（垂直速度共12层）； 海表面温度（Sea Surface Temperature， SST）资料为扩展重建的海温数据（ERSST）， 水平分辨率为2°×2°； Niño 3指数为赤道东太平洋（150°W -90°W， 5°S -5°N）区域平均的海温异常； Niño 4指数为赤道中太平洋（160°E -150°W， 5°N -5°S）区域平均的海温异常。
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（2020）4623号的中国地图制作， 底图无修改。
2.2 方法介绍
本文根据Ren and Jin（2011）定义的判别方法来表示东部型El Niño事件。该方法通过转换传统使用的 Niño 3 和 Niño 4 指数创建了两个指数：
式中： 为东部型El Niño/La Niña事件； 为中部型El Niño/La Niña事件； 为Niño 3指数， 为Niño 4指数。 定义为当 时， ； 当 时， 。该方法被国家气候中心采用， 选取的El Niño年为1965/1966、 1972/1973、 1976/1977、 1979/1980、 1982/1983、 1986/1987、 1991/1992、 1997/1998、 2006/2007和2015/2016年， 结果与前人工作中的事件基本一致（Lv et al， 2019； Gao et al， 2020）。
随着El Niño事件的演化， 海温正异常在春季时较弱， 在秋冬季达到最大振幅（Feng et al， 2011）。结合ENSO事件的生命期， 本文定义El Niño事件发生的当年为发展期。采用相关、 合成等统计方法， 分析了El Niño事件发展期的秋季与极端降水及大气环流的关系。本文中所取时间段为1961 -2020年， 发展期秋季指东部型El Niño事件发生当年的9 -11月平均。
由于我国地形复杂， 降水的时空分布不均， 因此本文采用相对阈值法定义极端降水事件（Bell et al， 2004； Touma et al， 2018）， 即对各站点1961 - 2020年同日序的日降水量（≥1 mm）按升序进行排序， 取第90个百分位的日降水量作为气候平均极端降水阈值。当某站某日的降水量超过该阈值时， 定义为极端降水事件。其中9 -11月的极端降水事件集合为秋季极端降水事件。
3 对极端降水的影响
图1 1961 -2020年中国秋季月均降水量的空间分布（a， 单位： mm·mon-1）； 秋季极端降水量占秋季总降水量的百分比（b， 单位： %）Fig.1 Spatial distribution of autumn monthly mean precipitation over China during 1961 -2020 （a， unit： mm·mon-1）， percentage of the autumn extreme precipitation in the autumn total precipitation （b， unit： %） |
用华南（105°E -120°E， 20°N -30°N）区域平均的秋季极端降水减去华中（100°E -115°E， 30°N - 40°N）区域平均的秋季极端降水并进行标准化处理， 作为反映该区域秋季极端降水的指标， 定义为秋季极端降水指数（Extreme Precipitation Index， EPI）。从EPI与我国秋季极端降水相关的空间分布［图3 （a）］中可以看出， EPI与华中地区秋季极端降水表现出一致的显著负相关， 而与华南地区秋季极端降水表现出一致的显著正相关， 说明定义的EPI与东部型El Niño发展期秋季的极端降水（见图2 ）变化特征基本一致， 可以很好地反映华中、 华南地区秋季极端降水在东部型El Niño发展期的变化特征。定义秋季EPI高于（低于）一个正（负）标准差的年份为强（弱）极端降水年， 在1961 -2020年共计60个秋季极端降水中， 强极端降水年共12年： 1965， 1972， 1981， 1982， 1987， 1990， 2002， 2008， 2012， 2015， 2016和2018年； 弱极端降水年共9年： 1964， 1967， 1968， 1983， 1992， 1996， 2003， 2004和2019年。从秋季Niño3指数与EPI的标准化时间序列图［图3 （b）］可以看出， 秋季Niño3指数与EPI具有较高的相关性， 二者的相关系数为0.47（通过0.01显著性水平检验）， 且两个时间序列均具表现出很强的年际变化。在1961 -2020年， 1965、 1972、 1982和2015年为较强的东部型El Niño事件发展期， 都对应着强极端降水年。而1997年Niño 3指数值很大， 但对应的EPI值较小。前人研究发现， 受ENSO事件、 夏季风异常及超强台风事件等多尺度因素的影响， 1997年长江和淮河流域出现了降水正异常， 而华北和华南地区出现了降水负异常（Huang et al， 2000； Lau and Weng， 2001； Feng and Li， 2011； Li and Ma， 2012； Zhang et al， 2021）。因此， 虽然1997年为一次强El Niño事件发展年， 但其EPI较小。上述结果表明， 东部型El Niño事件在发展期秋季对华中、 华南地区极端降水具有显著的影响， 但影响相反。
图3 秋季极端降水指数与秋季极端降水量的相关的空间分布（a）； 秋季Niño3指数与秋季极端降水指数的标准化时间序列（b）打点区域表示通过0.01显著性检验水平Fig.3 Correlation coefficient between autumn EPI and autumn extreme precipitation （a）.Standardized time series of autumn Niño3 index and autumn EPI （b）.The dotted area indicates significant at the 0.01 level |
为了进一步确定东部型El Niño事件发展期与华中、 华南地区秋季极端降水之间的联系， 分析了东部型El Niño事件发展期的海温异常及降水异常时对应的SST异常分布（图4 ）。从图4 （a）中可以看出， 在东部型El Niño事件发展期的秋季， 赤道中东太平洋的SST表现为显著的暖异常， 暖异常中心的增温超过1 ℃； 在暖中心南北两侧及赤道西太平洋则表现为负的SST异常， 但大部分地区的冷异常并不显著且幅度较小。从秋季强、 弱极端降水年合成的SST异常的空间分布［图4 （b）］中可以看到， 降水异常时， 在赤道中东太平洋呈现出显著的SST暖异常， 暖中心最大振幅超过1 ℃； 同时， 在南印度洋区域也出现了显著的SST暖异常， 大部分区域增温在0.2 ℃以上， 没有观察到显著的冷异常。对比来看， 两个SST空间场的异常分布整体较为相似， 二者的场相关系数为0.54， 进一步说明了东部型El Niño事件在其发展期的秋季与华中、 华南地区极端降水之间存在显著的联系。
图4 El Niño发展期秋季的SST异常分布（a）； 秋季强、 弱极端降水年合成差的SST异常分布（b）（单位： ℃）打点区域表示通过0.05显著性水平检验Fig.4 Spatial distribution of SSTA in autumn during the El Niño development phase （a）， spatial distribution of SSTA with annual composite difference of strong and weak extreme precipitation in autumn （b）.Unit： ℃.The dotted area indicates significant at the 0.05 level |
4 影响的物理过程
图5 El Niño发展期秋季700 hPa位势高度异常场（等值线； 红线区域表示通过0.05显著性水平检验； 单位： gpm）及700 hPa垂直速度异常场（阴影， 打点区域表示通过0.05显著性水平检验； 单位： ×10-3·Pa·s-1）Fig.5 Spatial distribution of 700 hPa geopotential height anomalies （contour， red line area indicates significant at the 0.05 level， unit： gpm） and of 700 hPa vertical velocity anomalies （shading， dotted area indicates significant at the 0.05 level， unit： ×10-3·Pa·s-1） during the developing autumn of El Niño |
从东部型El Niño发展期秋季700 hPa水平风的异常空间分布（图6 ）可以看到， 当东部型El Niño事件处于发展期秋季时， 从南海到西太平洋地区存在显著的异常反气旋性环流， 异常中心位于（15°N， 110°E）， 该区域同时存在显著的正涡度异常， 有强烈的辐合上升运动， 同样显示出西北太平洋副热带高压异常偏强。该时期华南地区受到异常的西南风控制， 裹挟着南海地区湿润的水汽使得华南地区极端降水增多； 华中地区受到西北风控制， 来自内陆的干燥气流使得该地区降水量减少， 两股气流在西南沿海地区汇合， 而西北太平洋上的异常反气旋环流阻碍了水汽的向外输送， 使得西南地区极端降水明显增多。
图6 El Niño发展期秋季700 hPa风场（矢量， 红色箭头区域表示通过0.1显著性水平检验， 单位： m·s-1）和700 hPa涡度的异常分布（阴影， 打点区域表示通过0.2显著性水平检验， 单位： s-1）Fig.6 Spatial distribution of 700 hPa wind anomalies （vector， red arrow area indicates significant at the 0.1 level， unit： m·s-1） and 700 hPa vorticity anomalies （shading， dotted area indicates significant at the 0.2 level， unit： s-1） during the development autumn of El Niño |
水汽是影响降水的重要影响因子之一， 某地区降水的增强或减弱都与水汽输送及水汽的辐合或辐散相关， 下面对El Niño发展期秋季水汽的异常分布进行分析。图7 为东部型El Niño发展期秋季整层（1000~300 hPa）水汽通量及水汽通量散度的空间异常分布。从图7 中可以看到， 秋季西北太平洋副热带高压控制的区域有显著的反气旋性水汽输送异常， 存在水汽辐散， 其携带的水汽通过西南气流输送至华南地区并产生了水汽辐合， 水汽在这里汇聚， 有利于极端降水的增强。而在华中地区存在气旋性水汽输送异常， 该区域有偏北风异常存在， 同时有显著的水汽辐散， 对应着极端降水的减弱。
图7 El Niño发展期秋季整层水汽通量异常场（矢量， 仅显示通过0.1显著性水平检验区域； 单位： g·s-1·cm-1）和水汽通量散度异常场（阴影， 打点区域表示通过0.1显著性水平检验； 单位： ×10-4·g·s-1·cm-2）Fig.7 Spatial distribution of water vapor flux anomalies （vector， only areas passing the 0.1 significance level test are displayed， unit： g·s-1·cm-1） and water vapor flux divergence anomalies （shadow， dotted area indicates significant at the 0.1 level， unit： ×10-4·g·s-1·cm-2） of the whole layer in the developing autumn of El Niño events |
通过上述分析发现， 华南地区秋季降水的水汽主要来源于西北太平洋副热带高压的西南气流， 下面将对西北太平洋副热带高压的位置做进一步分析。图8 给出了El Niño发展期秋季及EPI合成的500 hPa西北太平洋副热带高压的位置。由图8 可见， 当El Niño事件处于发展期的秋季时， 西北太平洋副热带高压较正常年偏西偏强， 其引导的西南风更容易到达华南地区并带去丰富的水汽， 对应华南地区秋季极端降水的增多。与降水指数EPI异常年合成的西北太平洋副热带高压与El Niño发展期秋季的分布类似， 但位置更加偏西。
5 结论与讨论
5.1 讨论
东部型El Niño事件发展期秋季对我国极端降水影响的物理过程体现了海-气耦合桥作用（图9 ）： 在东部型El Niño事件发展期， Rossby波向西传播的能量增强， 中东太平洋海温异常增暖。海温的异常信号在秋季释放， 进而传递至大气环流并产生相应变化， 从而对华中、 华南地区降水造成相反的影响（Feng and Li， 2011； Li et al， 2019）。
图9 El Niño发展期秋季相关的环流异常示意图 橙色/蓝色阴影区域表示正/负SSTA， WPSH： 西太平洋副热带高压， 虚线表示气候态， 实线表示异常环流， 重箭头表示异常风向， “C”和“AC”分别表示气旋性和反气旋性环流异常Fig.9 Schematic diagram of the circulation anomalies associated with the developing autumn of the El Niño events.Orange/blue shaded areas indicate positive/negative SSTA.WPSH： Western Pacific Subtropical High.The dotted line represents the climatological mean.Solid lines represent anomalous circulation， and the heavy arrow represents anomalous wind direction."C" and "AC" denote cyclonic and anticyclonic circulation anomalies， respectively |
然而， 研究过程中发现， 影响秋季极端降水的海温异常场中， 也有来自印度洋的信号（见图4 ）。前人研究发现， 印度洋偶极子（Indian Ocean Dipole， IOD）对我国降水具有重要影响（肖莺等， 2009）， 并且秋季是IOD事件的成熟期， 秋季IOD事件的发生会显著增加我国南方地区的降水（刘宣飞和袁慧珍， 2006）。在气候变暖的背景下， 极端正IOD事件发生频率将不断增加， 其对极端气候事件的发生具有重要作用（Cai et al， 2014； 姜继兰等， 2021）。然而， IOD事件的发生对我国东部地区极端降水具有怎样的影响尚不清楚。此外， 许多研究指出IOD事件与ENSO事件存在着复杂的相互作用（Hameed et al， 2018； Zhang et al， 2019）， 当IOD事件与ENSO事件共同发生时， 其对我国降水的影响较独立发生时具有明显不同的影响（Li and Zhao， 2019； 姜继兰等， 2021）， 但二者的协同或拮抗作用对我国东部极端降水的影响及其物理过程尚不明确， 值得进一步研究。
另外， 许多研究发现， 不同类型的El Niño事件对降水的影响不同（Mcphaden et al， 2006； Taschetto and England， 2009； Gao et al， 2020）。Zhang et al（2014）指出， 东部型El Niño事件会导致我国华南地区秋季降水异常增多， 而中部型El Niño事件的影响则相反。Feng and Li（2011）也指出中部型El Niño事件和东部型El Niño事件对华南春季的降水影响不同且具有非对称性。那么， 在El Niño事件的不同发展阶段， 两类事件对我国极端降水的影响有何异同， 其作用方式如何， 有待进一步研究和探讨。
5.2 结论
利用1961 -2020年的数据集， 研究了东部型El Niño事件发展期秋季对我国东部地区极端降水的影响。结果发现在东部型El Niño事件发展期的秋季， 华南地区极端降水增多， 而华中地区极端降水则减少。进一步分析了东部型El Niño事件发展期秋季影响我国东部地区秋季降水的物理过程。在El Niño事件发展期的秋季， 在南海到西太平洋地区存在反气旋式环流异常， 环流异常中心在（15°N， 110°E）附近， 西太副高向西延伸， 华南地区受到异常的西南风影响， 对应着水汽输送增加， 导致该区域极端降水增多。华中地区在异常低压的控制下， 受到来自内陆的偏北风影响， 水汽输送减弱， 同时该地区对流活动受到抑制， 不利于降水的发生与发展。