Plateau Meteorology

Plateau Meteorology >

2024 , Vol. 43 >Issue 4: 933 - 954

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00093

Analysis of Large-scale Atmospheric Circulation and Associated Precursory Climatic Signals for Exceedingly Less Meiyu Precipitation over Zhejiang in 2018

  • Hao MA ,
  • Bomin CHEN ,
  • Gaofeng FAN ,
  • Xuehua LIU ,
  • Jingjing XIAO ,
  • Dawei GAO ,
  • Yue YIN
Expand
  • 1. Zhejiang Climate Center，Hangzhou 310052，Zhejiang，China
    2. Shanghai Climate Center，Shanghai 200030，China
    3. Lanxi Meteorological Bureau，Lanxi 321199，Zhejiang，China

Received date: 2023-03-21

  Revised date: 2023-11-21

  Online published: 2023-11-21

Fold

Abstract

Meiyu precipitation of Zhejiang province was abnormally less than usual in 2018.During the Meiyu period， mean feature of large-scale circulation in mid-high latitude on 500 hPa exhibited a “trough-ridge-trough” pattern， while in low latitude， western Pacific subtropical High （WPSH） marched eastward and northward.Moreover， the upper-layer westerly jet over East Asia located northward and low-level jet supply south of Zhejiang was not sufficient.All the factors above worked together to form weak Meiyu.Inadequate moisture transport in the first and second ten days of June， inferior convergence of north and south flows， southward-placed westerly jet over East Asia， stronger South China Sea summer monsoon （SCSSM）， and weaker Indian monsoon acted jointly to cause a late Zhejiang Meiyu.There were three rainfall processes （process I， process II， and process III） and a time with few precipitation during the entire Meiyu stage.The formation of process I and II could be attributed to meeting of northward and southward air flows， while the essence of process III was typhoon-induced convection.The spatiotemporal variation of large-scale circulation associated with different processes was investigated comprehensively， and the result indicated that compared to process I， precipitation intensity of process II was very limited because of the forceless cold air invasion， more powerful SCSSM， and feeble transport of southwest moisture.Furthermore， the impact of precursory oceanic， atmospheric， and land signals on Meiyu was analyzed， and found that the primary climate characteristics were positive Ni?o index and negative North Pacific sea surface temperature （SST） anomaly in winter and spring， warm SST over southwest Indian Ocean in winter， decreased sea ice for the Kara-Barents Sea in spring， and Southern Annular Mode and Arctic Oscillation in the positive and negative phases respectively during April-May.Based on the monitoring time-series of Zhejiang Meiyu， the stable or strengthened climatic factors from winter to spring were extracted with two indices of correlation coefficient and ratio of the same sign， and moreover， winter and spring Meiyu prediction model were constructed using three methods of multivariable linear regression， multi-factors composite assess， and combined diagnosis.Generally speaking， all the linear statistical models were able to predict Meiyu precipitation anomaly over Zhejiang province well， especially for the negative anomaly cases.

Key words： Mei-yu precipitation; rainfall process; large-scale circulation evolution; precursory signal; statistical prediction model

Cite this article

Hao MA , Bomin CHEN , Gaofeng FAN , Xuehua LIU , Jingjing XIAO , Dawei GAO , Yue YIN . Analysis of Large-scale Atmospheric Circulation and Associated Precursory Climatic Signals for Exceedingly Less Meiyu Precipitation over Zhejiang in 2018[J]. Plateau Meteorology, 2024 , 43(4) : 933 -954 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00093

1 引言

梅雨是初夏时节伴随着东亚季风的季节性北推， 冷暖气流在江南-淮河之间的广阔区域交绥并长期对峙、 形成持续降水的独特气候现象（陶诗言等， 1958； 丁一汇等， 2007）。梅雨是东亚气候系统多尺度相互作用的产物， 梅雨带持续时间长、 致灾范围广、 年际变化大； 认识和理解梅雨发生发展规律， 对长江中下游各省市汛期气象灾害防御具有极其重要的意义， 因此对梅雨成因的分析和总结逐渐发展成为我国气候动力学研究的重要方向。
陶诗言等（1958）早在20世纪50年代就指出亚洲高空西风急流的季节变化与梅雨期的开始和结束有密切关联， 此后进一步指出梅雨的形成是大气环流“6月突变”的重要标志（陶诗言和徐淑英， 1962）。黄士松和余志豪（1962）明确指出西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）的季节性北跳是梅雨开始的重要动力条件， “北跳学说”自此成为梅雨大尺度动力学的重要基石（李崇银等， 2004； 牛若芸和金荣花， 2009）。Nitta（1987）、 黄荣辉和李维京（1988）通过理论分析和数值模拟， 发现热带西太平洋暖池的对流异常可以通过激发“太平洋-日本”（Pacific-Japan， PJ）/“东亚-太平洋”（East Asia-Pacific， EAP）波列影响西太副高的位置和强度， 对流活跃的区域与我国夏季雨带位置有很好的对应关系（钱卓蕾， 2012）。除了热带和副热带地区的影响， 张庆云和陶诗言（1998）建立了中高纬度环流系统与梅雨降水之间的联系， 提出江南地区夏季降水的强弱受到乌拉尔山和鄂霍次克海环流形势的调制； 此后的一系列研究表明（赵思雄等， 1998； 孙建华和赵思雄， 2003； 姚秀萍和于玉斌， 2005； 金荣花等， 2008）， 中高纬度阻塞高压（双阻/单阻型）的建立和维持对梅雨环流和降水多寡具有重要影响。1998年和2003年我国长江流域和淮河流域分别出现了异常偏多的梅雨降水， 多位学者针对这两次梅雨极端降水的成因开展了深入分析（朱伟军等， 2001； 毕宝贵等， 2004； 章国材等， 2004； 赵兵科等， 2005； 金荣花等， 2006； 刘还珠等， 2006）， 总结出阻高和副高是影响梅雨的两个最关键的大尺度环流因子。张顺利等（2002）进一步指出， 西太副高、 南海季风涌、 中高纬度冷空气、 青藏高原东传低涡是调制梅雨降水的四个关键系统， 当这四个系统处于活跃状态时， 容易形成大范围持续性暴雨、 引发严重洪涝灾害。此后， 高辉等（2003）、 Nan and Li（2003）识别并确认了南半球环状模（Southern Annular Mode， SAM）通过越赤道气流影响季风水汽输送、 进而调节梅雨的过程和机理。鲍媛媛等（2009）、 赵娴婷等（2011）分别研究了东亚夏季风和低空急流对梅雨降水强度的影响。胡娅敏等（2008）、 毛文书等（2008）研究了丰梅年和枯梅年的大尺度环流特征， 发现二者并不是完全对称的。
需要指出的是， 尽管对影响梅雨的大尺度环流系统已经有了比较清楚的认知， 然而每一年不同系统的强度和位置、 作用时段、 作用方式及相互配置关系均有所不同， 因此梅雨多寡的成因也不尽相同（牛若芸和金荣花， 2009； 江丽俐等， 2018）， 需要根据具体气候背景和动力热力条件开展“个性化”研究（赵俊虎等， 2018a）。
浙江省地处江南地区东部， 按照中国气象局制订的国家标准《梅雨监测指标》（GB/T 33671-2017）属于江南梅雨区和长江梅雨区的过渡地带， 兼有江南梅雨和长江梅雨的特点， 初夏季节深受梅雨的影响。尽管针对江南梅雨、 长江梅雨、 江淮梅雨的研究取得了一定成果（王朋岭等， 2015； 陈旭和李栋梁， 2016； 梁萍等， 2018； 赵俊虎等， 2018a， 2018b； Ding et al， 2020）， 但浙江梅雨的气候特征和变异机理仍不清楚。从气候区划来看， 浙江全省可分为江南梅雨区、 长江梅雨区、 非典型梅雨区三部分， 由三个区域降水特征综合而成的浙江梅雨， 其整体特征、 形成过程和动力机制， 是区域气候研究值得关注的重要问题。针对浙江梅雨开展个性化研究， 剖析典型梅雨事件的气候特征、 环流背景、 前兆信号和预报技巧， 不仅有助于深入理解区域梅雨形成和变异的机理， 更有助于揭示江南梅雨与长江梅雨过渡地带初夏降水的独特变化特征。从服务角度出发， 浙江境内江南梅雨区和长江梅雨区并非每年都是初夏强降水的“锚定区域”， 非典型梅雨区也并不意味着不会出现强降水过程， 尽管大尺度监测指标的建立为区域梅雨监测提供了科学指引， 但仍难以揭示区域梅雨的全貌； 依据观测事实深入分析梅雨期间区域降水的时空演变和极端特征， 能够更好地满足精密监测、 精细评价、 精准诊断的业务服务需求。
2018年浙江省于6月19日入梅、 7月12日出梅， 梅雨量238.9 mm、 比常年同期偏少20.7%， 是2010年以来较异常的一年（2010年之后有3年梅雨量偏少， 其中仅有2018年偏少2成以上）。总体上看， 已有的研究工作对梅雨偏多情形（亦称“梅涝型”）分析较多（张建海等， 2009， 2013； 江丽俐等， 2012， 2018； 张春艳等， 2012； 娄小芬等， 2014）， 发现南亚高压、 西太副高、 中高纬阻塞形势、 高低空急流、 西南季风和水汽输送对梅汛期强降水有重要影响； 但对梅雨偏少情形（亦称“梅旱型”）关注不足。在梅雨降水异常偏少的年份， 一方面容易造成水资源短缺和紧张， 给农业、 水利、 电力、 航运等诸多行业带来不利影响； 另一方面此种情形往往使得高温较早来临， 甚至后期有可能出现大范围持续性高温热浪、 对人民生产生活造成重大威胁。“抗旱”与“防汛”两者均是气象灾害防御的题中应有之义； 深入分析梅雨偏少年的大气环流特征， 有助于增进对“梅旱型”格局形成机理的理解， 更加全面地认识梅雨异常对应的气候背景和环流条件。本文首先针对2018年浙江梅雨降水异常偏少的观测特征， 深入分析西太副高、 南亚高压、 西风急流、 阻塞高压等大尺度环流系统的相互配置及其对梅雨形成和演变的贡献， 探讨不同系统的动态调整对梅雨降水阶段性变化的影响， 以期对梅雨异常的环流成因形成较清楚的认知； 然后从业务需求出发， 进一步分析对浙江梅雨降水有重要影响的前期海-陆-气因子及其对2018年梅雨的指示意义， 并在此基础上构建多因子统计预测模型， 以期为梅雨预测提供必要的参考和依据。

2 资料来源和方法介绍

本文使用的数据资料主要包括： （1）浙江省1951 -2018年常规站逐日降水观测数据； （2）美国国家环境预测中心（National Center of Environmental Prediction， NCEP）提供的1949年至今NCEP/NCAR逐日和逐月再分析数据（Kalnay et al， 1996）， 分辨率为2.5°×2.5°， 涉及位势高度、 水平风速、 垂直速度等变量； （3）英国Hadley中心提供的HadISST逐月海温再分析数据（Rayner et al， 2003）； （4）美国海洋大气局（National Oceanic and Atmospheric Administration， NOAA）提供的ERSST逐月海温（Huang et al， 2017）和射出长波辐射（Outgoing Longwave Radiation， OLR）再分析数据； （5）国家气候中心提供的西太副高和亚洲季风环流特征量逐日监测数据（李清泉等， 2013）， 涉及西太副高面积、 强度、 脊线、 西伸脊点和东亚副热带西风急流指数、 南海夏季风指数、 印度季风指数等。文中涉及的地图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（2019）3082的中国地图制作， 底图无修改。
浙江省地处江南梅雨区和长江梅雨区的过渡地带， 根据国家标准《梅雨监测指标》的划分， 慈溪、 余姚、 嵊泗、 定海、 开化、 桐庐、 淳安、 建德、 浦江、 龙游、 兰溪、 金华、 诸暨、 上虞、 新昌、 嵊州、 义乌、 东阳、 天台、 鄞州、 北仑、 奉化、 宁海、 石浦、 普陀、 常山、 江山、 衢州、 武义、 永康、 遂昌、 仙居、 缙云、 临海34站属于江南梅雨区， 长兴、 安吉、 临安、 富阳、 湖州、 嘉善、 嘉兴、 绍兴、 德清、 海宁、 桐乡、 杭州、 海盐、 萧山、 平湖15站属于长江梅雨区， 共有49个梅雨监测站点。依据国标的界定， 以49站的降水特征为主要判据， 以西太副高脊线位置、 日平均气温演变、 南海夏季风爆发时段为辅助判据， 综合确定入梅日期和出梅日期， 入梅日和出梅日之间的时段为梅雨期， 据此可计算梅雨期49站累积降水量的空间平均值， 即得到浙江梅雨量。
本文分析方法主要基于不同时段、 不同区域、 不同层次大尺度环流耦合特征综合诊断2018年浙江梅雨异常偏少的环流成因， 同时借助相关系数和同号率/异号率提取影响浙江梅雨多寡的重要外强迫因子， 在此基础上采用多元线性回归、 多因子综合判别、 联合诊断三种方案分别构建适用于冬季和春季的浙江梅雨预测统计模型。

3 2018年浙江梅雨降水实况

从历年浙江梅雨量时间序列可以看出（图1）， 浙江梅雨年际变化较大， 梅雨量最大值超过600 mm， 最小值不足100 mm［图1（a）］； 2010年之后梅雨降水整体处于年代际偏多阶段， 但2018年梅雨量较常年同期偏少2成以上（偏少21%）， 而之前的4年梅雨连续偏多3成以上（2014、 2015、 2016、 2017年， 梅雨量分别偏多31%、 73%、 69%、 40%）［图1（b）］， 因此2018年是年代际偏多背景下较为异常和特殊的一年。
图1 1951 -2018年浙江省历年梅雨量（a， 常年值为1981 -2010年气候平均值， 单位： mm）及其距平百分率（b， 单位： %）的时间序列

Fig.1 Time series of yearly Meiyu precipitation （a， the climatological value represents mean value of 1981 -2020， unit： mm） and its anomaly in percentage （b， unit： %） over Zhejiang province from 1951 to 2018

传统意义上浙江梅雨的主要落区位于浙北大部和浙中的中西部地区， 谓之“浙中北梅雨”。从2018年梅雨期降水总量的空间分布来看［图2（a）］， 250 mm以上的大值区主要出现在浙西北和东南沿海地区、 局部达到400 mm以上； 前者是典型的梅雨落区， 后者按照《梅雨监测指标》不属于梅雨区域、 与海上系统的活动有关， 可见梅期降水的空间特征并不典型。从全省平均降水量的逐日演变来看［图2（b）］， 梅雨期主要形成了6月20 -23日、 6月29日至7月7日、 7月11日三次降水过程， 存在明显的降水间歇期（6月25 -28日）， 反映出该年梅雨持续性弱； 在降水间歇期间， 全省大部连续4 d出现了35 ℃以上的高温天气、 浙西南部分地区最高气温甚至达到38~40 ℃， 呈现“梅中有伏”的特征（图略）。日降水量仅有6月20日、 7月4日和7月11日超过20 mm， 有13 d不足10 mm， 5 d几乎无降水（1 mm以下）； 暴雨站数也仅有6月20日和7月11日超过10站， 其他时段多在5站以下， 连续出现5站以上暴雨的仅有7月3 -4日［图2（c）］。无论从空间分布还是时间演变特征来看， 2018年均是梅雨较弱的一年、 极端降水不突出。
图2 浙江省2018年6月19日至7月11日累积降水量空间分布（a， 单位： mm）与逐日全省平均降水量（b）、 暴雨和大暴雨站数（c）

Fig.2 Spatial distribution of total precipitation from June 19 to July 11 of 2018 over Zhejiang province （a， unit： mm） and daily provincial-mean precipitation （b）， numbers of rainstorm stations and large rainstorm stations during the same time-span （c）

4 大尺度环流特征及不同系统相互配置关系

4.1　梅雨同期平均环流特征

首先分析6月19日至7月11日梅雨期平均环流特征（图3）。在500 hPa高度场上［图3（a）］， 欧亚中高纬度经向环流呈现“两槽一脊型”， 巴尔喀什湖以西为一低槽， 贝加尔湖以西为高压脊， 贝加尔湖以东盛行宽槽环流； 40°N -50°N的中国中东部及西北太平洋区域近似为平直西风气流， 宽槽环流和平直西风气流的存在不利于冷空气深度南下。西太副高是影响梅雨带位置和强度的重要因子， 与气候态副高脊线（5880 gpm等值线）的位置相比， 2018年梅雨期间副高脊线明显偏东偏北， 导致我国东南部西太平洋水汽输送偏弱且主雨带位置偏北。
图3 浙江省2018年梅雨期大气环流平均特征

（a）、 （b）分别表征500 hPa和100 hPa位势高度（等值线）及其距平（彩色区）（单位： dagpm）， 粗实线和粗虚线分别为2018年梅雨期和气候平均西太副高脊线（5880 gpm等值线）及南亚高压脊线（16840 gpm等值线）位置； （c）为200 hPa多年平均（黑色实线）和2018年（红色实线）纬向风速≥20 m·s-1西风急流南北位置及2018年水平风速（矢量， 单位： m·s-1）， 彩色区为纬向风速≥20 m·s-1的区域； （d）为2018年850 hPa水平风速（矢量， 单位： m·s-1）及纬向风速≥6 m·s-1的低空急流区域（彩色区）； （e）为118°E -123°E纬向平均垂直速度（omega）距平（单位： Pa·s-1）

Fig.3 Mean atmospheric circulation characteristics during Meiyu period of 2018 in Zhejiang province.（a） and （b） represent geopotential height （solid lines） and its anomaly （color areas） at 500 hPa and 100 hPa respectively （unit： dagpm）； thick solid and dashed lines represent the position of ridge line of western Pacific subtropical High （contour of 5880 gpm） （a） and South Asia High （contour of 16840 gpm） （b） for 2018 and climatological scenario， respectively； （c） denotes the position of westerly jet （u≥20 m·s-1） at 200 hPa for climatology （black solid lines） and 2018 （red solid lines） respectively and horizontal wind speed （vector arrows， unit： m⋅s-1） and the region with u≥20 m⋅s-1 （shaded area， unit： m⋅s-1） in 2018.（d） describes the position of low-level jet at 850 hPa with u≥6 m⋅s-1 （shaded regions） as well as horizontal wind speed （vector arrow， unit： m⋅s-1） in 2018.（e） gives the latitude-height plot of 118°E -123°E zonal-mean vertical wind speed （omega） anomaly （unit： Pa⋅s-1）

陶诗言和朱福康（1964）早就指出， 西太副高的西进东退与南亚高压的活动之间存在密切关联， 二者分处对流层中层与高层， 往往表现出“相向而行”和“相背而去”的配置关系： 当西太副高向西行进时， 南亚高压向东扩展（雷显辉等， 2022）。而在2018年梅雨期［图3（b）］， 尽管西太副高向东北退缩， 南亚高压依然向东扩展， 16840 gpm等值线东伸至110°E附近、 较其气候态向东行进了约25个经度； 这是一个值得关注的现象， 说明南亚高压整体有利于副高向西伸展， 但其他环流因子的作用使副高偏东偏北。
西风带和高空急流是调制副高的重要系统。当东亚高空急流偏北/偏南时， 能够通过对副高的“牵引”作用导致西太副高脊线偏北/偏南（张庆云和陶诗言， 1998； 张顺利等， 2002； 杨莲梅和张庆云， 2007； 任国强和赵勇， 2022）。由图3（c）可见， 200 hPa上中国中东部地区的急流轴线（纬向风速≥20 m⋅s-1）较其气候态位置偏北1~3个纬距， 有利于副高和梅雨带偏北。
从850 hPa风场［图3（d）］可以看出， 低层主要有来自热带印度洋的两支气流为浙江梅雨输送水汽， 一支在孟加拉湾转向为西南气流， 另一支在南海转向为南风， 二者共同汇聚于长江中下游和江南地区； 西太副高南侧的东南气流则相对较弱。纬向风速≥6 m⋅s-1的低空急流区主要位于120°E以西的低纬地区以及日本以东的西北太平洋区域。依据经典天气动力学理论， 暴雨往往发生在200 hPa高空急流入口区的右侧、 850 hPa低空急流的左侧。这是由于高空急流入口区右侧能够提供正涡度平流， 产生高空辐散， 其下方形成次级环流的上升支， 与低空切变辐合抬升运动相叠加， 这种配置十分有利于形成深厚的上升气流； 低层的偏南气流在边界层内将其南侧的潮湿不稳定空气向北输送， 在低空急流北侧形成暴雨（张建海等， 2009， 2013）。2018年尽管浙江位于高空急流入口区的右侧， 但其南侧并无低空急流， 因此不利于形成持续性强降水。
除水平环流之外， 垂直速度和雨带以及副高的位置之间也存在很好的对应关系。从118°E -123°E平均的垂直速度剖面［图3（e）］可以看出， 梅雨期25°N -32°N的近地面（900 hPa以下）有净上升运动， 对应长江以南的降水区域； 但32°N -35°N受副高控制而盛行下沉气流， 35°N -43°N处于副高北侧、 西南暖湿气流辐合抬升而再次出现上升运动。值得注意的是， 长江以南的上升运动自近地面一直伸展到对流层顶部， 说明上升气流非常深厚； 但长江以北的上升运动仅伸展至750 hPa附近， 750~250 hPa为下沉气流， 说明上升气流强度较弱； 长江以南和以北地区在对流层中高层形成了经向次级环流。
综上， 导致2018年浙江梅雨偏弱的直接原因是西太副高偏东偏北； 东亚高空急流位置亦偏北、 有利于牵引副高脊线向北移动， 浙江以南缺少低空急流的支持、 因此不利于形成持续性极端降水事件。

4.2　梅汛期不同阶段环流演变特征

气候监测表明， 2018年浙江梅汛期主要形成了6月20 -23日（以下简称过程I）、 6月29日至7月7日（以下简称过程II）、 7月11日（以下简称过程III）3次降水过程， 此外6月25 -28日为降水间歇期（以下称为降水间歇过程）， 降水阶段性调整的特点十分明显， 下面重点分析与梅汛期不同阶段相对应的环流演变特征， 同时从时间演变线索中寻找入梅异常偏晚（比常年偏晚9 d）的环流依据。
图4给出了与梅汛期不同时段相对应的500 hPa环流特征。从图4中可以看出， 在过程I期间［图4（a）］， 中高纬度呈现出典型的“两槽一脊型”经向环流配置： 巴尔喀什湖以西和日本海分别出现低槽， 贝加尔湖以西出现强大的高压脊、 引导冷空气南下至长江中下游地区； 西太副高明显西伸且位置偏南， 有利于西南暖湿气流输送至江南地区东部； 冷暖气流在浙江辐合、 形成较强降水。在降水间歇期间［图4（b）］， 巴尔喀什湖附近形成低涡， 贝加尔湖以西的高压脊向西移动并进一步发展为阻塞高压， 同时日本海附近的低槽亦向西行进， 导致冷空气路径偏西； 西太副高脊线进一步西伸至110°E附近， 浙江大部地区处于副高控制之下、 出现晴热高温天气。降水间歇结束之后， 大气环流发生了明显的调整。在过程II期间［图4（c）］， 欧亚大陆中东部出现强盛的阻塞高压， 西西伯利亚地区出现浅槽， 鄂霍次克海以东盛行宽槽环流， 我国中东部广大地区处于阻塞高压控制之下、 冷空气不易南下； 西太副高东退至135°E以东且位置偏南， 暖湿气流能够对江南地区东部产生影响但强度较弱， 因此暴雨站次不多、 以中到大雨为主。过程III则为典型的台风降水［图4（d）］， 7月11日1808号台风“玛莉亚”在福建北部登陆， 受其影响， 浙江南部和沿海地区出现了强风暴雨。
图4 梅汛期不同时段500 hPa位势高度（等值线）及其距平（彩色区）（单位： dagpm）

（a）6月20 -23日， （b）6月25 -28日， （c）6月29日至7月7日， （d）7月11日

Fig.4 Geopotential height （solid lines） and its anomaly （color areas） at 500 hPa for different stages of Meiyu period in 2018 over Zhejiang province.Unit： dagpm.（a） June 20 -23， （b） June 25 -28， （c） from June 29 to July 7， （d） July 11

降水的阶段性变化应能从环流演变中找到依据， 因此进一步观察不同环流要素在浙江区域的时间演变特征（图5）。从垂直速度（omega）来看［图5（a）］， 6月18 -24日整体以上升运动为主， 且表现为深对流过程， 对应过程I； 6月25 -28日由上升转为下沉运动， 特别是在900 hPa以下的低层更为明显， 对应降水间歇过程； 6月29日至7月8日整体表现为深厚的上升运动， 对应过程II； 7月9 -10日以下沉为主， 11日再次出现上升运动， 对应过程III。
图5 不同环流特征量在浙江区域的逐日演变

（a）为（118°E -123°E， 27°N -32°N）区域平均垂直速度（omega， 单位： ×10-2 Pa⋅s-1）； （b）为115°E -125°E纬向平均的850 hPa水汽通量［彩色区， 单位： kg⋅（hPa·cm·s）-1］和水平风场（矢量， 单位： m⋅s-1）； （c）和（d）分别为118°E -123°E纬向平均的850 hPa经向风速和200 hPa纬向风速（单位： m⋅s-1）， （d）中彩色区为≥20 m·s-1的区域

Fig.5 Daily evolution of different circulation factors over Zhejiang province.（a） represents regional-mean of （118°E -123°E， 27°N -32°N） vertical wind speed （omega） （unit： ×10-2 Pa⋅s-1）； （b） represents 115°E -125°E zonal-mean water vapor flux at 850 hPa ［colored area， unit： kg⋅（hPa·cm·s）-1］ and horizontal wind field （vector， unit： m·s-1）； （c） and （d） represent 115°E -125°E zonal-mean meridional wind speed at 850 hPa and zonal wind speed at 200 hPa respectively （unit： m⋅s-1）， the color area in （d） refers to the area with a latitudinal wind speed of ≥20 m·s-1

从水汽条件来看［图5（b）］， 6月17日之前水汽输送明显偏南， ≥10 kg⋅（hPa·cm·s）-1的水汽通量大值区一直位于25°N以南， 水汽输入不足是浙江梅雨开始偏晚的又一重要原因； 18日开始水汽通量明显北推， 18 -24日其北界已达到30°N以北、 大值区位于20°N -27°N， 对应过程I； 之后大值区进一步北推至35°N， 尽管水汽供给充足， 但由于浙江处于副高控制之下， 因此6月25 -28日以晴热高温为主； 29日开始大值区迅速南撤， 6月30日至7月7日主要位于18°N -26°N， 此时水汽通量北界仍能达到35°N以北， 因此过程II仍有水汽的有效供给； 7月8 -10日副热带地区的大值区几近消失， 但15°N以南的热带地区开始出现大值区、 对应台风“玛莉亚”的生成和发展； 随着台风向西北方向行进， 11日副热带-中纬度地区再次出现大值区， 并伴随逆时针风场。
850 hPa经向风场能够直观反映南北气流辐合情况（姚秀萍和于玉斌， 2005）。不难发现［图5（c）］， 入梅之前浙江区域的南北气流辐合很弱， 从而动力条件也不利于梅雨的开始； 入梅之后共发生2次明显的冷空气活动、 分别出现在6月19 -22日和6月28 -30日， 共发生2次明显的暖湿气流输送、 分别出现在6月18 -20日和6月22 -23日； 南北气流辐合发生在6月20日前后和6月22日前后， 均对应过程I， 因此过程I是整个梅汛期中相对较强的1次降水过程； 过程II由于缺少南北气流辐合， 因此相对平稳、 过程强度较弱。
高空西风急流能够通过调制副高间接影响梅雨带的位置（江丽俐等， 2018）。6月16日之前急流主体偏南、 位于27°N -37°N之间， 不利于副高北抬； 18日开始急流轴推进至32°N以北， 此时副高也开始北上， 暖湿气流输入浙江， 产生过程I； 之后6月26 -28日急流轴进一步北抬， 引导副高完全控制浙江， 产生晴热高温天气； 此后急流轴有所南撤且强度减弱， 至7月5日前后主体位于33°N -42°N， 在此期间副高处于不稳定状态， 多过程性降水； 7月8日开始急流再次北进且强度增强， 副高南侧的暖湿气流也逐渐离开浙江， 因此7月8 -10日整体降水偏弱［图5（d）］。
下面进一步从环流系统角度考察各主要系统的时间演变过程。首先分析中高纬度环流演变。阻塞高压（以下简称阻高）生成的区域与时段对梅汛期降水有重要意义（姚秀萍和于玉斌， 2005； 张晓红等， 2009）。阻高能够引导脊前冷空气南下， 与暖湿气流交汇于长江中下游和江南地区， 形成持续性强降水。从2018年阻高的活动来看［图6（a）］， 6月21日开始欧洲阻塞和贝加尔湖以西阻塞（以下简称贝西阻塞）开始发展， 至6月28日稳定少动， 此时中高纬度虽然为“双阻型”， 但欧洲阻塞对我国南方地区降水影响不大， 因此等同于“单阻型”； 贝西阻塞引导西路冷空气南下， 对应降水过程I。6月29日至7月4日， 欧洲阻塞稳定维持， 此后逐渐向东移动、 强度有所减弱， 至7月8日开始演变为乌拉尔阻塞； 贝西阻塞从6月28日开始大幅东移， 至7月1日移至鄂霍次克海附近形成新的阻塞、 强度逐渐增强并稳定维持至7月10日； 在两个阻高东移的过程中， 欧洲阻塞仍然无法提供有效的冷空气供给， 贝西阻塞的高压脊则逐渐控制中国东部地区、 不利于冷空气南下， 因此过程II缺少强有力的冷空气输入、 降水强度有限。7月8 -10日， 尽管东亚地区形成了“双阻型”， 冷空气大幅增强， 但由于副高位置偏北， 因此强降水主要出现在我国北方地区、 对江南地区影响不大（图略）。
图6 中高纬度环流系统逐日演变

（a）为500 hPa 50°N -70°N经向平均位势高度的经度-时间剖面（单位： dagpm）； （b）为亚洲经向环流指数逐日演变

Fig.6 Daily evolution of mid-high latitude circulation system： longitude-time plot of 50°N -70°N meridional-mean geopotential height at 500 hPa （a， unit： dagpm） and temporal evolution of Asian meridional circulation index （b）

进一步分析亚洲经向环流指数（Asian Meridional Circulation Index， AMCI）的演变。该指数 I M定义为针对（45°N -65°N， 60°E -150°E）区域内的500 hPa高度场， 以30个经度为间隔（ Δ λ =30个经度）划分为3个区（ n = 3）， 分别按照下列公式进行计算：
I M = 1 n ∑ j = 1 n 1 c o s ϕ ∂ z ∂ λ j ¯ = 1 n ∑ j = 1 n 1 m ∑ i = 1 m 1 c o s ϕ j Δ z i Δ λ j = 1 m n Δ λ ∑ j = 1 n ∑ i = 1 m Δ z i c o s ϕ i j
式中： m取经验常数3； z为位势高度； φ为纬度。 I M反映了位势高度的纬向梯度， 与经向风大小密切相关， 因而能够表征区域内的环流经向度。在此基础上取3个区 I M的平均值， 即得到AMCI。可以看到， 除6月20 -21日的短暂时段外、 入梅之后AMCI持续偏低［图6（b）］， 说明亚洲中高纬度整体以纬向环流为主、 环流经向度偏弱， 因而不利于冷空气南下， 冷空气南侵受阻、 难以形成剧烈锋面降水是梅雨整体偏弱的重要原因。
副热带环流系统主要表现为西太副高和副热带急流的变化（图7）。与气候态位置相比， 副高脊线6月19 -24日虽偏西， 但仍然位于135°E以东， 有利于暖湿气流向浙江的输送； 25日开始脊线出现了1次明显的西伸， 对应降水间歇过程； 28日之后脊线迅速东撤、 7月1日之后进一步东撤， 6月28日至7月7日浙江整体处于位势高度负距平控制之下， 有利于副高西北侧的水汽输送， 与图4（b）的结论一致； 7月7日之后脊线再次大幅西伸［图7（a）］。
图7 副热带环流系统逐日演变

（a）、 （c）分别为28°N -33°N经向平均500 hPa和100 hPa位势高度距平的经度-时间剖面（单位： dagpm）； （b）为118°E -123°E纬向平均500 hPa位势高度距平的纬度-时间剖面（单位： dagpm）； （d）为东亚副热带西风急流指数的逐日演变。（a）和（b）中粗实线和粗虚线分别为2018年和气候平均的5880 gpm等值线

Fig.7 Daily evolution of subtropical circulation system.（a） and （c） represent longitude-time plot of 28°N -33°N meridional-mean geopotential height anomaly at 500 hPa and 100 hPa respectively （unit： dagpm）； （b） represents latitude-time plot of 118°E -123°E zonal-mean geopotential height anomaly at 500 hPa （unit： dagpm）； （d） depicts temporal evolution of East Asian subtropical westerly jet index.Thick solid and dashed lines in （a） and （b） represent the position of ridge line of Western Pacific Subtropical High （contour of 5880 gpm） in 2018 and climatological scenario， respectively

与纬向摆动相比， 西太副高的经向运动主要表现为两次明显的北抬［图7（b）］： 一次为6月19 -26日， 副高脊线从20°N附近的热带地区一直北抬到副热带和中纬度地区， 在此过程中浙江先处于副高西北侧的暖湿气流控制之下、 出现过程I， 后处于副高的完全控制之下、 出现降水间歇过程； 另一次出现在7月7 -11日， 副高脊线由25°N附近进一步北上至32°N， 我国东部主雨带也由长江流域移至北方地区（图略）。
与西太副高的东西摆动相对应， 南亚高压6月25日前后也经历了一次向东伸展， 6月28日至7月3日西太副高大幅东撤期间亦向西退缩， 7月8日副高西进期间亦向东扩展， 但7月4 -7日副高东退期间南亚高压向东扩展［图7（c）］； 不难看出南亚高压与西太副高的行进轨迹整体上符合“相向而行， 相背而去”的运动规律（陶诗言和朱福康， 1964）， 但二者并非完全对应， 在天气尺度上有时会出现“同向而行”的情形， 说明副高本身是多因子调制的产物， 南亚高压有时不能完全决定副高的行进方式。
西太副高的南北摆动则与东亚副热带西风急流的经向位置变化有着良好的对应（牛若芸和金荣花， 2009）， 为此分析了东亚副热带西风急流指数的变化。首先定义（90°E -180°E， 10°N -60°N）范围内200 hPa风速≥30 m⋅s-1的连续区域为东亚副热带西风急流区， 以格点风速与30 m⋅s-1的差值作为权重计算急流区风速的质心， 取质心所在纬度作为东亚副热带西风急流指数。该指数整体上经历了先偏南后偏北的变化， 6月20日之前急流位置偏南， 不利于副高北抬； 20日起急流开始北跳， 至25日到达42°N附近， 牵引副高北进， 浙江进入梅汛期； 6月26 -29日急流进一步北抬至45°N， 浙江处于副高控制之下， 出现晴热高温天气； 之后急流迅速南落， 副高也随之南退， 浙江进入过程II［图7（d）］。不难看出， 2018年梅汛期东亚副热带急流的经向位置并不稳定、 南北起伏很大， 这也在一定程度上造成副高处于不稳定状态， 不利于持续性强降水的发生。
前人研究指出（项续康和江吉喜， 1995； 赵兵科等， 2005； 刘还珠等， 2006； 张晓红等， 2009； 李迅等， 2014； 娄小芬等， 2014； 杨琳韵等， 2021）， 青藏高原低涡东移对我国南方地区暴雨过程有重要贡献。高原低值系统活动频繁， 但大部分低涡仅在原地生消演变， 仅有少数低涡可以在短波槽的引导下移出高原、 自西向东传播和发展、 在长江中下游和江南地区引发强降水事件。由图8可见， 6月以来主要发生了4次高原低涡东移过程（黑色箭头所示）， 其中有2次过程发生在梅雨期（6月19 -22日、 6月29日至7月4日）， 分别对应着6月20 -23日、 6月29日至7月7日2次降水过程； 可知高原低涡东传对这2次降水过程的形成和发展有潜在贡献， 中尺度对流系统（Mesoscale Convective System， MCS）自高原向下游传播到梅雨锋上， 加剧对流活动和锋面降水。此外， 局地低涡系统的生成和维持也很重要。从天气系统的角度来看， 2次过程可视为高原低涡东传和局地低涡维持共同作用的产物。
图8 27°N -32°N经向平均OLR的经度-时间剖面（单位： W⋅m-2）

Fig.8 Longitude-time plot of 27°N -32°N meridional-mean OLR.Unit： W⋅m-2

热带季风爆发是梅雨形成的重要先决条件。定义南海夏季风监测区（110°E -120°E， 10°N -20°N）850 hPa纬向风的区域平均值为南海夏季风强度指数。从该指数的逐日演变来看， 南海夏季风自6月第1候爆发以来， 强度持续偏强， 直至6月21日才由偏强转为偏弱且6月29日之后再次转为偏强［图9（a）］； 与之相应， 6月上中旬季风雨带主要影响华北和东北地区， 而长江中下游和江南地区降水偏少（图略）。南海夏季风持续偏强是浙江入梅偏晚的重要原因之一； 6月29日之后， 由于季风水汽输送偏少， 导致过程II的强度有限。
图9 南海夏季风指数（a）和印度季风指数（b）逐日演变

Fig.9 Daily evolution of South China Sea summer monsoon index （a） and Indian monsoon index （b）

除了南海夏季风之外， 热带季风系统的另一个重要成员为印度季风。定义（5°N -15°N， 40°E - 80°E）与（20°N -30°N， 60°E -90°E）两个区域的850 hPa纬向风速之差为印度季风指数。已有研究表明（刘芸芸和丁一汇， 2008）， 印度夏季风的爆发与梅雨的开始有很好的前后对应关系。2018年6月中旬-下旬前期印度季风均偏弱， 不利于梅雨的开始； 此外6月25 -27日印度季风再次偏弱， 不利于将来自印度洋的暖湿气流输送到东亚地区（梁萍和丁一汇， 2011）， 是降水间歇过程形成的重要原因； 6月29日至7月6日印度季风整体偏弱， 西南水汽的缺乏进一步限制了过程II的强度［图9（b）］。
越赤道气流（Cross Equatorial Flow， CEF）的强弱与季风水汽输送息息相关（王会军和薛峰， 2003）。章国材等（2004）指出， CEF具有明显的天气学意义， 是触发梅汛期强降水过程的重要物理因子。从2018年CEF的演变来看（图10）， 40°E -60°E的索马里急流始终强盛， 110°E附近的CEF也稳定维持、 但强度弱于索马里急流， 140°E附近的西太平洋CEF则并不显著， 因此梅汛期的越赤道气流主要由索马里急流和110°E CEF构成。梅雨期间， 索马里急流在6月26日前后短暂增强（与图9（b）相对应）、 向东扩展至85°E附近； 此外110°E CEF也在7月3日前后短暂增强、 经向风速达到6 m⋅s-1以上； 越赤道气流的加强为6月29日至7月7日降水过程提供了一定的水汽来源和南风气流， 但由于CEF并非持续增强， 作用较为有限。
图10 850 hPa越赤道气流（经向风）随时间的演变（单位： m⋅s-1）

Fig.10 Temporal evolution of cross equatorial flow （meridional wind） at 850 hPa.Unit： m⋅s-1

5 影响浙江梅雨的前兆信号及其对2018年梅雨降水的影响

5.1　影响浙江梅雨降水的前兆因子分析

前人研究指出， 冬、 春季的海温和大气环流对梅雨降水有重要影响， 且不同梅雨区对应的海洋-大气前兆信号存在一定差别（宗海锋等， 2006； 马音等， 2011）。为了提取影响浙江梅雨的海温关键区， 依托两套海温数据HadISST和ERSST分析了浙江逐年梅雨量与前冬和春季全球海温之间的相关（图11）， 发现两套资料给出的结果非常一致， 前冬显著正相关区位于热带中东太平洋、 热带印度洋、 中国近海和西南印度洋， 显著负相关区位于热带中西太平洋和北太平洋中部［图11（a）， （c）］； 春季显著正相关区位于热带中东太平洋、 热带印度洋、 中国近海和东南印度洋， 显著负相关区位于北太平洋中部［图11（b）， （d）］； 此外， 北大西洋三极子（North Atlantic Triple， NAT）正位相在前冬和春季都很显著， 说明NAT也是不可忽视的正相关因子（Gu et al， 2009； Zuo et al， 2013）。
图11 基于HadISST（a， b）和ERSST（c， d）的浙江省逐年梅雨量分别与前期冬季（a， c）和春季（b， d）SST之间相关系数的空间分布

打点区域表示达到95%统计显著性水平

Fig.11 Spatial distribution of correlation coefficient between Meiyu precipitation over Zhejiang province with previous winter （a， c） and spring （b， d） global SST based on the HadISST （a， b） and ERSST （c， d） data respectively.Values over the dotted regions have passed the 95% statistical significance level

从前冬到春季， 得以维持或有所增强的海温信号主要有热带中东太平洋、 热带印度洋、 北太平洋中部海温和NAT； 有所减弱的海温信号位于中国近海和热带中西太平洋。据此提取热带中东太平洋、 热带印度洋、 中国近海、 北太平洋中部、 西南印度洋、 北大西洋作为前冬海温关键区， 提取热带中东太平洋、 热带印度洋、 北太平洋中部、 东南印度洋、 北大西洋作为春季海温关键区； 并进一步选取冬季Niño3指数、 Niño3.4指数、 Niño4指数、 IOB指数、 中国近海SST距平、 北太平洋中部SST距平、 西南印度洋SST距平、 NAT指数作为前冬潜在海温因子， 选取春季Niño3指数、 Niño3.4指数、 Niño4指数、 IOB指数、 北太平洋中部SST距平、 东南印度洋SST距平、 NAT指数作为春季潜在海温因子。各因子定义方法见表1， 其中Niño指数、 IOB指数、 NAT指数均采用国际通行的定义方法， 其他指数采用图11中显著相关区的区域平均距平值。
表1 海温因子定义方法

Table 1 Definition of SST indices

海温因子 定义方法
Niño3指数 （5°S -5°N， 150°W -90°W）范围内， SST距平的区域平均值
Niño3.4指数 （5°S -5°N， 170°W -120°W）范围内， SST距平的区域平均值
Niño4指数 （5°S -5°N， 160°E -150°W）范围内， SST距平的区域平均值
IOB指数 （20°S -20°N， 40°E -110°E）范围内， SST距平的区域平均值
NAT指数 （0° -60°N， 80°W -0°）范围内， 将去除线性趋势的SST距平EOF分解第一模态作为投影模态， 逐月SST距平去除全球海温增暖影响后对该模态投影所得投影系数的标准化序列
中国近海SST距平 （10°N -40°N， 110°E -130°E）范围内， SST距平的区域平均值
北太平洋中部SST距平 （30°N -45°N， 180°E -220°E）范围内， SST距平的区域平均值
西南印度洋SST距平 （55°S -35°S， 30°E -75°E）范围内， SST距平的区域平均值
东南印度洋SST距平 （50°S -30°S， 70°E -110°E）范围内， SST距平的区域平均值
为了阐明各海温因子的相对重要性， 我们分析了不同因子与浙江梅雨量之间的相关系数和同号率（表2）/异号率（表3）。需要指出的是， 为了甄别各因子对不同梅雨降水情形的指示意义， 在统计同号率/异号率的基础上， 进一步讨论了在梅雨降水偏多、 偏少、 偏多/偏少5成以上、 偏多5成以上、 偏少5成以上等多种情形下的同号率/异号率。不难发现， 多数因子与梅雨降水的相关系数能够达到0.1以上、 同号率能够达到55%以上， 说明对梅雨多寡有一定指示意义； 所有因子对梅雨偏少情形的指示能力明显强于偏多情形， 多数因子的偏少同号率能够达到60%以上、 而偏多同号率不足50%； 就同种因子而言（Niño3指数、 Niño3.4指数、 Niño4指数、 IOB指数、 北太平洋中部SST距平、 NAT指数）， 无论从相关系数还是同号率来看， 春季因子的指示意义均比冬季因子更强。值得注意的是， 各Niño指数与梅雨降水的同号率在ENSO年与非ENSO年并无显著差别（图略）， 说明Niño指数是一个较稳定的指标， 其预测性能并不完全依赖于气候背景、 在非ENSO年依然有“用武之地”。从2018年的情况来看， 冬、 春季Niño指数、 冬季西南印度洋SST为正异常， 冬、 春季北太平洋中部SST为负异常， 有利于梅雨降水偏少； 其他因子不利于梅雨降水偏少。
表2 不同海温因子与浙江梅雨量之间的相关系数和同号率

Table 2 Correlation coefficient and percentage of the same sign between different SST factors and Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province

相关 系数 同号率 /%

偏多/偏少5成

以上同号率/%

 偏多同号率 /% 偏少同号率 /% 偏多5成以上 同号率/% 偏少5成以上 同号率/%
前冬Niño3指数 0.19 58.2 62.5 45.2 69.4 77.8 53.3
前冬Niño3.4指数 0.12 55.2 54.2 48.4 61.1 77.8 40.0
前冬Niño4指数 0.05 59.7 54.2 51.6 66.7 77.8 40.0
前冬IOB指数 0.14 52.2 45.8 35.5 66.7 44.4 46.7
前冬NAT指数 0.17 58.2 70.8 56.7 59.5 66.7 73.3
前冬中国近海SST 0.33 64.2 66.7 50.0 75.7 66.7 66.7
前冬西南印度洋SST 0.31 64.2 70.8 40.0 86.1 83.8 80.0
春季Niño3指数 0.27 57.4 66.7 41.9 70.3 55.6 73.3
春季Niño3.4指数 0.20 60.3 66.7 54.7 64.9 66.7 66.7
春季Niño4指数 0.12 61.8 62.7 54.7 67.6 66.7 66.7
春季IOB指数 0.16 58.2 57.4 38.7 73.0 44.4 66.7
春季NAT指数 0.10 47.1 54.2 38.7 54.1 44.4 60.0
春季东南印度洋SST 0.37 66.2 70.8 51.6 78.4 66.7 80.0
表3 不同海温因子与浙江梅雨量之间的相关系数和异号率

Table 3 Correlation coefficient and percentage of opposite sign between different SST factors and Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province

相关 系数 异号率 /%

偏多/偏少5成

以上异号率/%

 偏多异号率 /% 偏少异号率 /%

偏多5成以上

异号率/%

偏少5成以上

异号率/%
前冬北太平洋中部SST -0.11 50.7 58.3 38.7 61.1 55.6 60.0
春季北太平洋中部SST -0.26 60.3 70.8 41.9 75.7 55.6 80.0
已有研究指出， 春季南半球环状模（Southern Annular Mode， SAM）和北极涛动（Arctic Oscillation， AO）对梅雨降水具有重要意义， 但二者影响梅雨的典型时段存在争议（高辉等， 2003； 龚道溢， 2003； 南素兰和李建平， 2005； 薛峰， 2005； 吴志伟等， 2006； 李崇银等， 2008； 马浩等， 2016）。为了确认春季SAM和AO影响浙江梅雨的特征时段， 针对3月、 4月、 5月、 3 -4月、 4 -5月、 3 -5月SAM指数（定义为（20°S -90°S， 0° -360°）范围内， 700 hPa位势高度距平EOF分解第一模态时间系数的标准化序列）和AO指数［定义为（20°N -90°N， 0° -360°）范围内， 1000 hPa位势高度距平EOF分解第一模态时间系数的标准化序列］， 分别计算二者与梅雨降水的相关系数和同号率（表4）/异号率（表5）， 发现总体而言4 -5月SAM指数（相关系数0.28， 同号率67.6%）和5月AO指数（相关系数-0.23， 异号率54.4%）的预测意义更为突出。从2018年的情况来看， 4 -5月SAM指数处于正位相而AO指数处于负位相， 均有利于梅雨降水偏少。
表4 不同时段南半球环状模指数与浙江梅雨量之间的相关系数和同号率

Table 4 Correlation coefficient and percentage of the same sign between different Southern Annular Mode indices and Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province

相关 系数 同号率 /%

偏多/偏少5成

以上同号率/%

 偏多同号率 /% 偏少同号率 /%

偏多5成以上

同号率/%

偏少5成以上

同号率/%
3月SAM指数 -0.03 54.4 58.3 48.4 59.5 55.6 60.0
4月SAM指数 0.22 57.4 54.2 51.6 62.2 66.7 46.7
5月SAM指数 0.27 60.3 58.3 45.2 73.0 33.3 73.3
3 -4月SAM指数 0.12 61.8 58.3 54.8 67.6 66.7 53.3
4 -5月SAM指数 0.28 67.6 70.8 58.1 75.7 66.7 73.3
3 -5月SAM指数 0.20 66.2 66.7 58.1 73.0 66.7 66.7
表5 不同时段北极涛动指数与浙江梅雨量之间的相关系数和异号率

Table 5 Correlation coefficient and percentage of opposite sign between different Arctic Oscillation indices and Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province

相关 系数 异号率 /% 偏多/偏少5成 以上异号率/% 偏多异号率 /% 偏少异号率 /% 偏多5成以上 异号率/% 偏少5成以上 异号率/%
3月AO指数 -0.07 55.9 58.3 58.1 54.1 55.6 60.0
4月AO指数 -0.12 48.5 33.3 41.9 54.1 22.2 40.0
5月AO指数 -0.23 54.4 62.5 41.9 64.9 44.4 73.3
3 -4月AO指数 -0.12 51.5 41.7 58.1 45.9 33.3 46.7
4 -5月AO指数 -0.21 54.4 45.8 48.4 59.5 33.3 53.3
3 -5月AO指数 -0.18 55.9 50.0 51.6 59.5 22.2 66.7
除了海温与中高纬因子之外， 冬、 春季北极海冰（武炳义等， 2004）、 青藏高原积雪及高度场（张顺利和陶诗言， 2002）对梅雨降水也有调制作用， 为此也检验了这些因子与浙江梅雨之间的对应关系（表略）。发现除春季高原高度场（相关系数0.20， 同号率55.9%）和春季喀拉海-巴伦支海（以下简称KB）海冰密集度（相关系数-0.17， 同号率58.8%）有一定指示意义外， 其他因子的指示意义均较弱。2018年春季KB海冰偏少， 有利于梅雨降水偏多； 高原高度场则为正距平， 不利于梅雨偏弱。

5.2　基于多因子的统计模型建立及其回报性能检验

5.2.1　多元线性回归模型

根据上述分析， 综合考虑相关系数和同号率， 从同时满足相关系数≥0.1和同号率/异号率≥55%的样本中选取预测意义较突出的因子建立多元线性回归模型（Multivariable Linear Regression Model， MLRM）。由于参与回归的各个因子之间必须相互独立， 而Niño指数和IOB指数之间明显存在相互依赖性（Annamalai et al， 2005）， 因此最多只能从中选择1个预测意义最突出的指数参与建模； 此外若冬、 春季同一因子同时达标， 也最多只能从中择一。线性回归模型的特点决定了在预报因子过少或过多的情况下预测效果均不佳， 经测试统一采用相关系数和同号率/异号率最高的4个因子来建立模型。以下分别检验基于冬季因子和春季因子的梅雨预测效果。在冬季预报模型中， 选取冬季Niño3指数（ x 1）、 NAT指数（ x 2）、 中国近海SST距平（ x 3）、 西南印度洋SST距平（ x 4）作为预报因子， 构建MLRM如下： y = 319.61 + 15.6 x 1 + 18.75 x 2 + 49.17 x 3 + 74.87 x 4； 在春季预报模型中， 选取春季Niño3指数（ x 1）、 北太平洋中部SST距平（ x 2）、 东南印度洋SST距平（ x 3）、 4 -5月SAM指数（ x 4）作为预报因子， 构建MLRM如下： y = 317.83 + 34.91 x 1 - 22.44 x 2 + 95.22 x 3 + 1.06 x 4； 若在春季预报模型中同时考虑冬季和春季因子， 则可选取冬季中国近海SST距平（ x 1）、 冬季西南印度洋SST距平（ x 2）、 春季东南印度洋SST距平（ x 3）、 4 -5月SAM指数（ x 4）作为预报因子， 构建MLRM如下： y = 318.47 + 33.36 x 1 + 35.21 x 2 + 87.35 x 3 + 0.77 x 4。三个模型的回报效果见表6和图12。不难发现MLRM的回报性能较单个因子均有明显提升， 相关系数由不足0.3提升至0.4以上， 同号率也均达到60%以上， 此前各预报因子普遍表现不佳的偏多同号率在MLRM中已接近或超过60%、 偏多5成以上时， 同号率更是全部达到75%以上。在MLRM框架下， 冬季预报模型的回报效果已基本接近春季模型， 总体而言仅考虑春季因子的春季预报模型回报效果最好； 说明与冬季信号相比， 春季信号与浙江梅雨之间的物理关联可能更加密切（陈丽娟等， 2016； 王永光和郑志海， 2018）。
表6 多元线性回归模型对浙江梅雨降水距平的回报能力分析

Table 6 Hindcast ability of multivariable linear regression model for Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province

冬季预报模型

（仅用冬季预报因子）

春季预报模型

（仅用春季预报因子）

春季预报模型

（同时采用冬、 春季预报因子）
预报因子 Niño3指数、 NAT指数、 中国近海SST距平、 西南印度洋SST距平 Niño3指数、 4 -5月SAM指数、 北太平洋中部SST距平、 东南印度洋SST距平 冬季中国近海SST距平、 冬季西南印度洋SST距平、 春季东南印度洋SST距平、 4 -5月SAM指数
相关系数 0.40 0.41 0.41
同号率/% 62.2 70.6 65.7
偏多/偏少5成以上同号率/% 62.5 75.0 62.5
偏多同号率/% 58.1 64.5 61.3
偏少同号率/% 66.7 75.7 69.4
偏多5成以上同号率/% 77.8 77.8 77.8
偏少5成以上同号率/% 53.3 73.3 53.3
图12 不同多元线性回归模型回报的逐年浙江梅雨量距平百分率与观测值对比

Fig.12 Percentage of total Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province for each year predicted by the multivariable linear regression model and comparison with observation

5.2.2　多因子综合判别模型

尽管MLRM对历年梅雨距平表现出良好的回报能力， 然而仅采用一种统计模型在业务中面临着极大的风险， 因此本文同步发展了多因子综合判别模型（Multi-factors Composite Assess Model， MCAM）。该模型类似于预报员决策时采用的“投票法”， 即同时考虑多个预报因子， 根据不同因子与预报对象之间的相关关系， 各因子分别“投票”决定预报对象的走向， 根据“投票”集合确定预报对象的最终状态。具体到梅雨距平预测问题， MCAM的计算步骤如下： 首先根据“同时满足相关系数≥0.1和同号率/异号率≥55%”这一判据提取符合要求的预报因子， 将正相关因子记为1、 负相关因子记为-1， 计算各因子的算术平均值（经检验， 等权重模型比不等权重模型回报效果更好， 因此本文采用前者）， 取其符号作为回报的梅雨距平符号。在MCAM框架下， 冬季预报模型主要考虑Niño3指数、 中国近海SST距平、 西南印度洋SST距平、 NAT指数、 青藏高原积雪面积、 KB海冰密集度6个因子； 春季预报模型包含两种情形， 一种只考虑春季因子， 从而选取春季Niño3指数、 北太平洋中部SST距平、 东南印度洋SST距平、 5月AO指数、 4 -5月SAM指数、 青藏高原高度场、 KB海冰密集度7个因子； 另一种同时考虑冬、 春季预报因子， 据此选取冬季NAT指数、 冬季中国近海SST距平、 冬季西南印度洋SST距平、 冬季青藏高原积雪面积、 春季Niño3指数、 春季北太平洋中部SST距平、 春季东南印度洋SST距平、 5月AO指数、 4 -5月SAM指数、 春季青藏高原高度场、 春季KB海冰密集度共11个因子。
表7给出了MCAM回报的完整结果。可以看出， 冬季回报结果并不理想， 在去除16个由于各因子之和为0而无法判断的年份之后， 同号率仍然只有57.8%； 仅考虑春季因子和同时考虑冬、 春季因子的春季模型的回报能力相当（64.2% V.S.68.7%， 以下将前者和后者分别称为春季I和春季II模型）， 后者的回报性能略优。共有9个年份（1952、 1955、 1966、 1970、 1974、 1976、 1989、 1996、 2008年）三个模型同时出现异号， 说明这9年的情形已超出MCAM的预测水平。值得注意的是， 在MCAM预测失误的年份中， 绝大多数为降水偏多年份， 三个模型中分别仅有4年（约占25.0%）、 8年（约占33.3%）、 5年（约占23.8%）为降水偏少年份， 可见MCAM对降水偏少情形有较强的预测能力。综合来看， MCAM的预测能力整体上略低于MRLM， 但在MRLM预测失误的某些年份， MCAM能够给出正确的预测， 因此可以作为线性模型的重要补充。
表7 多因子综合判别模型对浙江梅雨距平符号的回报能力分析

Table 7 Hindcast ability of multi-factor composite assess model for the sign of Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province

年份

冬季预报模型

（仅考虑冬季因子）

春季预报模型

（仅考虑春季因子）

春季预报模型

（同时考虑冬、 春季因子）

 年份

冬季预报模型

（仅考虑冬季因子）

春季预报模型

（仅考虑春季因子）

春季预报模型

（同时考虑冬、 春季因子）
1952 异号 异号 异号 1987 同号 同号 同号
1953 同号 异号 同号 1988 无法判断 异号 异号
1954 无法判断 异号 异号 1989 异号 异号 异号
1955 异号 异号 异号 1990 无法判断 同号 同号
1956 同号 同号 同号 1991 无法判断 同号 同号
1957 同号 同号 同号 1992 同号 异号 异号
1958 同号 异号 同号 1993 同号 同号 同号
1959 同号 同号 同号 1994 异号 同号 同号
1960 同号 同号 同号 1995 同号 异号 异号
1961 同号 同号 同号 1996 异号 异号 异号
1962 同号 同号 同号 1997 异号 同号 同号
1963 同号 同号 同号 1998 同号 同号 同号
1964 同号 同号 同号 1999 同号 同号 同号
1965 同号 同号 同号 2000 同号 异号 异号
1966 异号 异号 异号 2001 同号 同号 同号
1967 同号 同号 同号 2002 无法判断 异号 异号
1968 同号 同号 同号 2003 异号 同号 异号
1969 异号 同号 异号 2004 无法判断 异号 异号
1970 异号 异号 异号 2005 异号 同号 同号
1971 同号 同号 同号 2006 同号 同号 同号
1972 同号 同号 同号 2007 异号 同号 同号
1973 无法判断 同号 同号 2008 异号 异号 异号
1974 异号 异号 异号 2009 无法判断 同号 同号
1975 同号 同号 同号 2010 同号 同号 同号
1976 异号 异号 异号 2011 无法判断 异号 同号
1977 无法判断 同号 同号 2012 异号 同号 异号
1978 同号 同号 同号 2013 同号 同号 同号
1979 同号 异号 异号 2014 无法判断 同号 同号
1980 同号 异号 同号 2015 同号 同号 同号
1981 同号 异号 同号 2016 同号 同号 同号
1982 无法判断 同号 同号 2017 无法判断 同号 同号
1983 同号 同号 同号 2018 无法判断 同号 同号
1984 无法判断 异号 异号 同号率 35/51=57.8% 43/67=64.2% 46/67=68.7%
1985 同号 异号 同号 异号年份统计 实况偏多12年、 偏少4年 实况偏多16年、 偏少8年 实况偏多16年、 偏少5年
1986 无法判断 同号 同号

5.2.3　联合诊断模型

MRLM与MCAM各有特色， 如何结合这两个模型的优点、 进一步提升梅雨距平统计预测的准确率呢？我们进一步设计了联合诊断模型（Combined Diagnostic Model， CDM）。CDM的基本思想是同时考虑MRLM和MCAM预测的距平符号， 当二者符号一致时作为最终采信的确定性预测。需要指出的是， CDM的初衷是进一步提升预测性能、 即起到“锦上添花”的作用， 因此在春季模型同时存在春季I和春季II两种选择的情况下， 应当选择预测效果相对较好的模型， 本文据此在春季MRLM中采用春季I模型、 而在春季MCAM中采用春季II模型。
从表8中可以看出， CDM的回报水平较MLRM和MCAM均有一定程度的提升， 特别是冬季模型将同号率由不足60%提升至70%以上； 不足之处是损失了一些预报样本， 当MLRM和MCAM给出的结果不一致时则对应年份不参与统计。若进一步联立冬季CDM和春季CDM， 考虑四个模型预测符号一致的情形， 则同号率能够达到73.9%； 但预报样本也损失得更多， 仅有46年的样本参与统计。需要指出的是， 在三个模型预测失误的年份中， 均仅有4年（分别占26.7%、 28.6%、 33.3%）实况降水偏少， 说明CDM整体上对降水偏少情形有着较好的把握能力。
表8 联合诊断模型对浙江梅雨距平符号的回报能力分析

Table 8 Hindcast ability of combined diagnostic model for the sign of Meiyu-precipitation anomaly over Zhejiang province

冬季联合诊断 春季联合诊断 冬、 春季联合诊断
同号率 36/51=70.6% 38/52=73.1% 34/46=73.9%
异号年份统计 实况偏多11年、 偏少4年 实况偏多10年、 偏少4年 实况偏多8年、 偏少4年
综上， 在线性模型框架下， 浙江梅雨距平的预测水平最高能够达到70%左右的同号率， 且冬季模型与春季模型的预测效果大致相当。总体而言本文构建的系列线性模型给出的预测结果有着较高的参考价值， 特别是针对梅雨降水偏少情形预测能力突出， 但也应客观看待模型自身存在的不足和局限， 某些年份仅依靠线性模型无法做出精准的预测。

6 结论

东亚地区海-陆-气相互作用纷繁复杂、 调制降水变异的因子众多， 因此梅雨存在很强的年际变化。深入分析梅雨异常年份的大尺度环流及外强迫信号特征， 有助于明晰不同系统对梅雨降水异常
的相对贡献和影响机理， 为综合考虑各个因子的作用、 提升梅雨预测水平提供科学依据。本文以2018年浙江梅雨为切入点， 系统研究了环流演变和前兆信号对梅雨异常偏少的影响， 在此基础上分析了多因子统计预测模型对梅雨降水的预报能力， 主要结论如下：
（1） 从梅雨期平均环流特征来看， 欧亚中高纬度为典型的“两槽一脊型”， 西太副高偏东偏北， 东亚高空急流位置偏北， 浙江以南缺少低空急流的支持， 不利于形成持续降水。
（2） 梅雨期主要形成了三次降水过程和一次降水间歇过程。6月上中旬水汽输送不足、 南北气流辐合较弱、 东亚高空急流偏南、 南海夏季风偏强、 印度季风偏弱是浙江梅雨开始偏晚的重要原因。阻塞高压和西太副高二者的相对位置和控制范围以及水汽输送强弱对降水过程的形成与间歇有决定性影响。高原低涡东传对降水过程I和II有一定贡献。从动力和水汽条件来看， 由于冷空气活动偏弱、 南海夏季风偏强、 西南水汽输送偏弱， 过程II的降水强度弱于过程I。梅雨期亚洲中高纬度环流经向度整体偏弱、 南海夏季风整体偏强， 有利于江南地区降水偏少。
（3） 浙江梅雨强弱与前期海温信号之间有着较好的对应， 此外南北半球环状模以及陆面过程对梅雨强度也有潜在影响。诊断分析表明， 对2018年浙江梅雨异常偏少有重要指示意义的前兆信号为冬、 春季Niño指数为正异常且北太平洋中部SST呈现负异常、 冬季西南印度洋SST为正异常、 春季KB海冰偏少、 4 -5月SAM指数处于正位相而AO指数处于负位相。
（4） 提取从前冬到春季稳定维持或有所增强的气候信号， 分析不同信号对常规梅雨和极端梅雨的预测能力， 在此基础上形成浙江梅雨预测因子集。基于多元线性回归方法、 多因子综合判别方法、 联合诊断方法分别构造冬季预测模型和春季预测模型， 发现统计模型整体上能够较好地预测梅雨降水距平， 特别是对降水偏少情形指示意义突出。
与“丰梅”年份相比， “枯梅”年份的环流研究相对鲜见。考虑到地球大气的非线性演变特征， 不难知道两种情形并非互为镜像， 梅雨异常偏多与异常偏少两类事件大尺度环流的对称性和非对称性及其与降水的关联是一个有必要引起重视的问题， 值得在今后的工作中进一步深入研究。

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