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  高原气象  2017, Vol. 36 Issue (1): 183-194  DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00118
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黄玉霞, 王宝鉴, 王研峰, 等. 2017. 甘肃省夏季暴雨日数特征及其与大气环流关系[J]. 高原气象, 36(1): 183-194. DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00118
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HUANG Yuxia, WANG Baojian, WANG Yanfeng, et al. 2017. Spatiotemporal Characteristics of Summer Rainstorm Days in Gansu Province and Their Relationships with the Atmospheric Circulation[J]. Plateau Meteorology, 36(1): 183-194. DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00118.
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资助项目

国家科技支撑计划(2015BAC03B06);行业性专项(201511053);中国气象局关键技术集成应用项目(CMAGJ2014M55);中国气象局预报员专项(CMAYBY2015-079)

通讯作者

王研峰.E-mail:wangyanfeng_1986@163.com

作者简介

黄玉霞 (1976-), 女, 甘肃兰州人, 高级工程师, 主要从事强对流天气预报研究, E-mail:hyx_gsma@163.com

文章历史

收稿日期: 2015-03-16
定稿日期: 2015-12-30
甘肃省夏季暴雨日数特征及其与大气环流关系
黄玉霞1, 王宝鉴1, 王研峰2, 黄武斌1     
1. 兰州中心气象台, 兰州 730020;
2. 甘肃省人工影响天气办公室, 兰州 730020
摘要: 利用1974-2013年甘肃省80个站逐日降水和NCEP/NCAR再分析资料,采用经验正交函数、系统聚类及合成分析方法,对甘肃省夏季暴雨日数分布特征及其与大气环流的关系进行了分析。结果表明,近40年甘肃省夏季暴雨日数在1989年、2002年和2009年经历了3次明显的年代际变化;甘肃省夏季暴雨日数可分为河东强河西弱型、甘岷山区型、陇南陇东型和全省型4种;暴雨日数分布类型与东亚夏季风有密切关系,形成暴雨的水汽多来自于南海地区,河东强河西弱型和陇南陇东型与冷空气活动有关。河东强河西弱型对应贝加尔湖冷涡加强,冷空气南下,季风位置更加偏西北,南海和东海地区的水汽输送偏东。甘岷山区型对应季风位置偏北,南海和孟加拉湾地区水汽输送偏西,在甘南地区汇合。陇南陇东型对应伊朗高压和蒙古低压减弱,冷空气活动减少,季风位置偏东南,南海地区水汽输送偏东南,冷空气回流致陇南陇东地区易形成降水。全省型对应季风位置偏向青藏高原地区,南海和渤海地区水汽输送主要西伸北进,影响甘肃大部分地区。
关键词: 夏季暴雨日数    分布特征    环流场    
1 引言

中国地处东亚季风区, 夏季受东亚季风的影响, 多出现暴雨天气过程 (鲍媛媛等, 2014; 孙燕等, 2015; 杨霞等, 2014)。夏季暴雨是一种多发的灾害性天气, 往往会造成严重的洪涝灾害和相当严重的次生灾害, 对人民生命财产和国民经济产生重要影响, 因此暴雨时空分布规律、预测及其发生机制等一直是研究重点。20世纪80年代初, 陶诗言等 (1979, 1981) 对中国暴雨的分布特征进行了系统性研究。毛文书等 (2006)分析得出中国江淮地区梅雨期暴雨量时空的分布存在显著的南北差异。张剑明等 (2011)分析了湖南省50年来区域暴雨极端事件的时空分布特征及变化趋势。丁永红等 (2007)分析了宁夏暴雨发生次数的气候特征和年际、年代际变化规律及其突变和周期。不少学者研究了中国黄土高原以及青藏高原地区的暴雨分布特征 (李智才等, 2005; 谌芸等, 2005; 杜继稳等, 2004)。近年来, 对暴雨分型及其与大气环流关系的研究取得了许多较好的结果。魏凤英等 (2012)研究了中国东部夏季不同雨带类型的海温和环流特征差异。周放等 (2014)将中国东部夏季暴雨日数主要分为6种类型并分析了不同分布型的环流场特征。虽然上述对暴雨气候特征做了大量研究, 但暴雨气候特征各地区存在较大差异 (鲍名等, 2006; 蔡新玲等, 2014; 王伏村等, 2014)。目前, 针对甘肃暴雨气候变化的研究开展较少, 同时大多研究主要针对暴雨量进行 (刘新伟, 2013; 李晓霞等, 2013), 很少研究暴雨日数的特征变化, 而暴雨日数也是衡量暴雨气候特征的重要指标之一 (Barry et al, 1973)。

甘肃省地处黄河中上游黄土高原、内蒙古高原和青藏高原的交汇地区, 境内地貌复杂多样, 高山、盆地、平川、沙漠和戈壁等交错分布, 是山地型高原地貌。气候自东南温暖多雨带向西北内陆少雨带逐渐变化, 变化格局复杂, 水平和垂直分布明显, 从东南到西北包括了北亚热带湿润区、温带半湿润区、温带半干旱区、温带干旱区到高寒区的各种气候类型。由于甘肃省特殊的地形地貌和气候, 使得甘肃暴雨具有发生频率高、落点分散、时间短、强度大、局地性强等天气特征 (白肇烨等, 1988; 西北暴雨编写组, 1992; 张弘等, 2005; 王劲松等, 2002), 既是诱发山体滑坡、泥石流等地质灾害的主要因素, 同时区域性强降水过程往往是解除农业干旱的主要途径之一 (丁永红等, 2007)。因此, 研究甘肃暴雨气候特征变化规律, 可为提高甘肃暴雨预报准确率、减少暴雨灾害带来的损失提供科学依据。

本文利用甘肃省气象观测资料, 以暴雨日数为研究对象, 分析了夏季暴雨日数的气候特征及其与大气环流的可能关系。

2 资料和方法 2.1 数据来源

降水资料采用甘肃省气象信息中心整编筛选的1974-2013年甘肃省80个气象站夏季 (6-8月) 实测逐日降水资料。暴雨日数定义为12 h降水量≥30 mm或者24 h降水量≥50 mm的日数。大气环流资料采用1974-2013年NCEP/NCAR月平均再分析资料, 分辨率为2. 5°×2. 5°, 分析的变量场包括高度场、风场和比湿场等。

2.2 方法

利用经验正交函数分析方法 (EOF) 对甘肃省夏季暴雨日数进行分解, 探讨了暴雨日数的气候变化特征; 根据经验正交函数分析, 结合系统聚类分析方法, 对甘肃省夏季暴雨日数进行分型; 利用合成分析方法探讨了甘肃省夏季暴雨日数主要分布型的气候成因。

3 暴雨日数的时空分布特征

图 1给出了甘肃省夏季累计暴雨日数的空间变化和平均暴雨日数 (暴雨日数总和/站点总和, 以下类似) 的年际变化、河东和河西暴雨日数的年际变化。从图 1中可以看出, 甘肃省夏季暴雨日数自东向西逐渐减少, 暴雨日数的最大值主要集中在陇南东南部天水庆阳一带, 河西暴雨日数均 < 20天。全省平均暴雨日数呈现明显的年际变化特征。近40年河东地区的平均暴雨日数主要集中在0. 8~1天, 2013年最大, 为2. 5天, 河西地区的平均暴雨日数主要集中在0. 15天左右, 2012年最大, 为0.8天, 平均暴雨日数呈现出明显的年际震荡变化。近40年甘肃省平均暴雨日数主要集中在1.0~1. 5天。结合图 1c1d, 平均暴雨日数的主要贡献来自于河东地区, 个别年份河西平均暴雨日数对全省有较大贡献, 如2012年河西贡献率达40%(0. 8/2. 0)。

图 1 甘肃省夏季暴雨日数的时空分布 (a) 暴雨日数的空间变化, (b) 全省平均暴雨日数的年际变化, (c) 河东平均暴雨日数的年际变化, (d) 河西平均暴雨日数的年际变化 Figure 1 The spatial and temporal distributions of the summer rainstorm days in Gansu Province. (a) temporal distributions of summer rainstorm days, (b) annual variation of the average summer rainstorm days of the whole Gansu, (c) annual variation of the average summer rainstorm days in Hedong, (d) annual variation of the average summer rainstorm days in Hexi
3.1 夏季暴雨日数分布的主要模态

为了客观分析甘肃省夏季暴雨日数的分布特征, 对1974-2013年甘肃夏季暴雨日数进行经验正交函数分解, 表 1列出了前10个特征向量的方差和累计方差所占比例, 其中第1、2、3特征向量的方差贡献分别为31. 59%、6. 37%、4. 56%, 累计方差达到42. 52%, 以后特征向量的方差贡献呈下降趋势, 因此本文重点分析前三个特征向量。图 2为EOF分解的前三个模态分布。从图 2中可以看出, 甘肃夏季暴雨日数主要有三种模态:全省一致型变化模态、河西河东三极振荡型变化模态、全省三极振荡型变化模态。

表 1 对暴雨日数进行EOF分解的各个模态的方差贡献 Table 1 The variance percentage of the first ten EOF modes for rainstorm days
图 2 甘肃省夏季暴雨日数EOF分解的空间分布型 (a, c, e) 及其时间系数 (b, d, f) (a, b) 第一模态, (c, d) 第二模态, (e, f) 第三模态 Figure 2 The spatial distribution of the leading three EOF modes (a, c, e) and their time coefficients (b, d, f) of the summer rainstorm days in Gansu Province. (a, b) the frist mode, (c, d) the second mode, (e, f) the third mode

图 2a中可以看出, 第一特征向量场的空间分布表现为全“+”型分布, 即全省一致型变化分布, 最大值中心呈现出三大带状分布特征, 分别为陇东陇南地区、甘南高原临夏武威地区、肃北嘉峪关地区, 其时间系数 (图 2b) 从1974-1989和2001-2008年对应着一致的负相位, 结合图 2a, 说明此时期全省夏季暴雨日数普遍减少, 1990-2000年和2008-2013年时间系数对应着一致的正相位, 说明此时期全省夏季暴雨日数普遍增加。

图 2c看出, 第二特征向量场的空间分布主要表现为河西从东至西为“-+-”三极型分布, 河东从南至北为“+-+”三极型分布, 即河西河东三极振荡型变化分布, 其时间系数 (图 2d) 从1974-1986年和2003-2013年对应着一致的正相位, 结合图 2c, 说明此时期河东中部暴雨日数减少, 陇东、甘南南部地区暴雨日数增加, 河西张掖、武威地区暴雨日数增加; 1987-2002年时间系数大致对应着一致的负相位, 说明这个时期河东中部暴雨日数增加, 陇东、甘南南部地区暴雨日数减少, 河西张掖、武威地区暴雨日数减少。

图 2e看出, 第三特征向量场的空间分布主要表现为从东至西为“+-+”三极型分布, 即全省三极振荡型变化分布, 其时间系数 (图 2f) 从1988-1993年和2001-2013年对应着正相位, 结合图 2e, 说明此时期陇东、河西大部地区 (酒泉西部除外) 暴雨日数增加, 河东中南部地区暴雨日数减少, 时间系数1974-1987年和1994-2000年对应着负相位, 说明此时期陇东、河西大部地区 (酒泉西部除外) 暴雨日数减少, 河东中南部地区暴雨日数增加。

根据经验正交函数分解三个主模态的时间系数 (图 2bdf) 可知, 甘肃省夏季暴雨日数主模态的年代际变化主要发生在1989, 2002和2009年前后, 为了更好地比较分析甘肃省夏季暴雨日数3次年代际变化的差异, 研究分析了各个时期夏季暴雨日数的距平分布 (图 3), 从图 3中可以看出, 1974-1989年, 全省夏季暴雨日数大部分地区呈现出全“-”型分布, 零星地区呈现出弱“+”型分布, 其中庆阳地区和甘南高原乌鞘岭民勤地区出现了较大的负距平。1990-2002年, 夏季暴雨日数河东庆阳环县和陇南文县地区出现较大的负距平, 其余地区出现较大的正距平, 河西地区出现弱的正距平, 零星地区出现弱的负距平, 这期间夏季暴雨日数河东地区从南至北呈现出“-+-”三极型分布和河西地区呈现弱“-”型分布的叠加。2003-2009年, 夏季暴雨日数河东地区出现较大的正距平和负距平分布, 河西地区出现弱的负距平, 这期间夏季暴雨日数河东地区从南至北呈现出“-+”偶极型分布和河西呈现出弱“-”型分布的叠加。2010-2013年, 夏季暴雨日数全省出现正距平, 其中陇东和陇南地区出现了较大的正距平, 这期间夏季暴雨日数全省呈现出全“+”型分布。

图 3 1974-1989年 (a), 1990-2002年 (b), 2003-2009年 (c) 和2010-2013年 (d) 甘肃省夏季暴雨日数距平分布 (单位: d) Figure 3 Distributions of the averaged summer rainstorm days (SST) anomaly in Gansu province during 1974-1989 (a), 1990-2002 (b), 2003-2009 (c), 2010-2013 (d). Unit: d
3.2 夏季暴雨日数的主要分型

虽然EOF能分辨出近40年甘肃夏季暴雨日数的优势空间分布型, 但是由于各个空间向量的方差贡献不同, 因此利用3个空间模态所对应的时间系数作为分型的标准具有一定缺陷。例如第二模态中2012年的时间系数最大 (10. 12), 但它对应的既不是河西河东三极振荡型变化分布, 也不是全省一致型变化分布, 同时, 分型还需要符合和满足短期气候预测的特点和要求 (胡娅敏等, 2010)。因此, 针对甘肃省夏季暴雨日数的时空分布特征, 在EOF分解主模态的空间分布基础上, 结合系统聚类分析方法, 对甘肃省夏季暴雨日数进行分型, 当分型确定后, 求出每类分型下每年夏季暴雨日数分布场与分布型的相关系数, 选出一个最高相关系数的年份作为该分布型的最好代表。由于1974年、1994年夏季暴雨日数分布场与每类分布型的相关系数均 < 0. 3, 放在哪一类中都不合适, 因此剔除这两年, 这样年份代表性达95%(38/40)。据此, 将甘肃省夏季暴雨日数分为4种类型:河东强河西弱型、甘岷山区型、陇南陇东型和全省型。图 4为各类型暴雨日数距平分布, 表 2为各类型及其所代表年份和相关系数。

图 4 河东强河西弱型 (a)、甘岷山区型 (b)、陇南和陇东型 (c)、全省型 (d) 的甘肃省夏季暴雨日数的距平分布场 (单位: d) Figure 4 Distributions of the summer rainstorm days (SST) anomaly of Hedong strong and Hexi weak pattern (a), Gansu mountain of Minxian pattern (b), Longnan and Longdong pattern (c), the whole province pattern (d). Unit: d
表 2 甘肃省夏季暴雨日数4种类型及其所代表年份和相关系数 Table 2 The four patterns of summerrainstorm days in Gansu Province and their representative years and similarity coefficients

图 4中可以看出, 河东强河西弱型的暴雨日数主要集中在河东的大部分地区 (平凉、天水、白银、定西、兰州和陇南) 和河西酒泉肃北地区, 呈现出河东强河西弱的分布特征, 多暴雨中心位于河东的平凉、天水、陇南地区。甘岷山区型的暴雨日数主要集中在定西、天水西部、临夏、甘南地区, 多暴雨中心位于甘南和定西岷县地区。陇南陇东型的暴雨日数主要集中在陇南和陇东地区, 多暴雨中心位于陇南南部和陇东中部地区。全省型是近几年出现的一种新暴雨型, 其特征是暴雨日数在全省一致发生, 多暴雨中心位于陇南和陇东地区以及河西嘉峪关地区。从表 2中可以看出, 各暴雨日数分布型所占比重分别为河东强河西弱型11年, 占总数的27. 5%;甘岷山区型13年, 占总数的32. 5%;陇南陇东型12年, 占总数的30%;全省型2年, 占总数的5%。从暴雨日数分布型与其所代表年份的相关系数来看, 95%(分型选取38年) 年份与其所代表暴雨日数分布型的相关系数超过0. 4(通过0. 05的显著性水平检验)。由于暴雨年际变化明显, 因此将甘肃省夏季暴雨日数划分为以上4种分布型, 分型较为客观全面, 能较好的代表实际暴雨日数分布。从表 2中还可看出, 河东强河西弱型代表性最好的年份是1981年 (相关系数为0. 83), 甘岷山区型代表性最好的年份是1970年 (相关系数为0. 70), 陇南和陇东型代表性最好的年份是1990年 (相关系数为0. 85), 全省型代表性最好的年份是2013年 (相关系数为0. 93)。

4 甘肃省夏季暴雨日数不同分型的大气环流特征

为了研究甘肃省夏季暴雨日数不同分型的气候成因, 对不同暴雨日数分型下对应的年份 (表 2) 进行合成分析, 以此分析夏季暴雨日数不同分型的主要环流特征及其差异, 对甘肃省夏季暴雨发生的预报及趋势分布提供参考。

图 5为河东强河西弱型的环流场特征。从图 5中可以看出, 在200 hPa和500 hPa上, 位势高度距平场形成了显著的鞍型场, 在欧洲和贝加尔湖 (下称贝湖) 地区为显著的负距平, 在北西伯利亚及图兰平原为显著的正距平。700 hPa上, 图兰平原的正距平有所减弱, 中心位于我国青藏高原地区。在这种高低层的环流配置下, 贝湖的冷涡加强, 有利于冷空气南下。南亚高压位置偏西北, 太平洋副热带高压位置偏东, 在亚洲低纬度地区, 从低层到高层均为正距平, 有利于南亚高压北移, 夏季风向北推进。同时贝湖负距平与低纬度地区的正距平有利于暖湿气流北上, 与南下的冷空气交汇。在水汽通量矢量和水汽通量散度图上, 南海地区东南风使得大量的水汽输送到甘肃大部分地区, 同时另一支东海地区的水汽输送在甘肃河东地区, 从而造成甘肃全省暴雨偏多, 但河东地区暴雨显著偏多。

图 5 河东强河西弱型暴雨日数200 (a), 500 (b) 和700 (c) hPa水平风 (矢量, 单位: m·s-1) 和位势高度 (等值线, 单位: gpm) 距平场 (阴影为通过0. 05的显著性水平检验区域) 以及300 hPa以下整层水汽输送通量矢量 (矢量, 单位: kg·(m·s)-1) 及散度 (彩色区, 单位: 10-6 kg·(m2·s)-1)(d) 分布 Figure 5 The distribution of 200 (a), 500 (b) and 700 (c) hPa wind (SST) (vector, unit: m·s-1) and geopotential height (SST) (contour, unit: gpm) anomaly (shaded areas are significant at the 0. 95 confidence level) and water vapor flux vector (vector, unit: kg·(m·s)-1) and its divergence (the colour, unit: 10-6 kg·(m2·s)-1) below 300 hPa (d) for Hedong strong and Hexi weak pattern

图 6为甘岷山区型的环流场特征。从图 6中可以看出, 200 hPa上, 高纬度地区位势高度距平场表现为大量的正距平, 中纬度地区表现为正负相间的距平。巴尔喀什湖 (下称巴湖) 以北地区为弱的负距平, 欧洲东部及中国地区为显著的正距平, 这样分布形式使得南亚高压位置偏北。500 hPa上, 巴湖地区为负距平, 有利于中纬度槽的产生与东移, 东亚地区为正距平, 使得太平洋副热带高压位置偏西, 这种分布形式对上游中纬度地区高原槽的东移有阻挡, 使得夏季风更容易进入内陆地区。700 hPa上, 甘肃地区的东南风明显增强。在水汽通量及散度图上看出, 一支水汽来源主要为南海地区, 另一支水汽是孟加拉湾输送的, 但是输送较弱, 两只水汽在甘南汇合, 辐合在甘岷山区略有加强, 从而造成了甘岷山区的暴雨偏多。

图 6图 5, 但为甘岷山区型 Figure 6 The same as Fig. 5, but for the Gansu mountain of Minxian pattern

图 7为陇南陇东型的环流场特征。从图 7中可以看出, 200 hPa上, 高纬度地区位势高度主要为正距平, 中纬度亚洲地区主要为负距平, 使得南亚高压位置偏南。500 hPa上, 欧洲和蒙古地区位势高度为正距平, 伊朗高原为弱负距平, 即伊朗高压和蒙古低压减弱, 导致冷空气活动减少。在长江中下游及东海地区, 位势高度为弱的负距平, 使得太平洋副热带高压较常年减弱, 太平洋副热带高压位置偏东南, 导致到达内陆地区的水汽相应减少。700 hPa上, 从风场距平可以看出, 甘肃的冷空气主要来自东面, 即冷空气回流, 这种环流更容易在陇南陇东地区形成降水。在水汽通量及散度图上看出, 南海地区是水汽的主要来源, 散度在甘肃地区为辐散。

图 7图 5, 但为陇南陇东型 Figure 7 The same as Fig. 5, but for the Longnan and Longdong pattern

图 8为全省型的环流场特征。从图 8中可以看出, 200 hPa上, 在高纬度地区位势高度距平为正, 中纬度地区主要为负, 但在青藏高原地区为正, 这种分布形式使得南亚高压位置偏向青藏高原地区, 有利于夏季风向内陆地区推进。500 hPa上, 位势高度距平在新疆至贝湖地区为负, 有利于中纬度槽的产生东移, 在华北及东太平洋地区为正, 使得太平洋副热带高压明显西伸北抬, 有利于水汽向内陆输送。700 hPa上, 我国大部分地区位势高度距平为负, 因此近地面的加热作用比较明显, 有利于对流的发生发展。在水汽通量及散度图上, 水汽的来源有两支, 一支为南海地区东南气流的输送, 另一支为渤海地区的东风气流输送, 这两只气流延伸到甘肃张掖地区, 全省的水汽比较充沛, 散度在甘肃地区主要为辐合, 从而造成暴雨在甘肃全省偏多。

图 8图 5, 但为全省型 Figure 8 The same as Fig. 5, but for the whole province pattern
5 结论和讨论

采用甘肃省19742013年80个站点夏季逐日的降水资料, 利用EOF分析方法, 结合系统聚类方法对甘肃省夏季暴雨日数进行客观分型, 并对不同分型的特征及其与大气环流的关系进行了分析, 主要结论如下:

(1) EOF分析得到甘肃省夏季暴雨日数主要有3种类型:全省一致型、河西河东三极振荡型、全省三极振荡型。近40年甘肃省夏季暴雨日数有3次明显年代际变化, 第1次发生在1989年前后, 从大部分地区呈现出全“-”型分布转变为河东地区从南至北呈现出“-+-”三极型分布和河西地区呈现弱“-”型分布叠加。第2次主要发生在河东地区, 在2002年前后, 由从南至北呈现出“-+-”三极型分布转变为“-+”偶极型分布。第3次发生在2009年前后, 从河东地区从南至北呈现出“-+”偶极型和河西呈现出弱“-”型分布叠加转变为全省呈现出全“+”型分布。

(2) 根据EOF分解主模态的空间分布, 结合系统聚类方法, 将甘肃省近40年逐年夏季暴雨日数分为4种类型:河东强河西弱型、甘岷山区型、陇南陇东型和全省型, 分别占年总数的27. 5%、32. 5%、30%、5%, 代表性最好年份分别为1981年、1970年、1990年、2013年。从暴雨日数分布型与其所代表年份的相关系数来看, 95%年份与其所代表暴雨日数分布型的相关系数超过0. 4。

(3) 分析4种分布型的大气环流及水汽输送特征, 结果表明甘肃省暴雨日数分布型与东亚夏季风有密切关系, 河东强河西弱型和陇南陇东型与冷空气活动有关, 形成暴雨的水汽输送多来自于南海地区。

当暴雨日数出现河东强河西弱型时, 低层贝湖冷涡加强, 有利于冷空气南下, 高层南亚高压位置偏西北, 太平洋副热带高压位置偏东, 有利于夏季风向北推进。南海地区水汽输送到甘肃大部分地区、东海地区水汽输送到河东地区, 使得河东地区暴雨偏多。

当暴雨日数出现甘岷山区型时, 高层南亚高压位置偏北, 太平洋副热带高压位置偏西, 有利于得夏季风进入内陆地区, 低层甘肃地区的东南风增强。南海地区和孟加拉湾 (较弱) 水汽输送在甘南地区辐合, 造成甘岷山区暴雨偏多。

当暴雨日数出现陇南陇东型时, 高层伊朗高压和蒙古低压减弱导致冷空气活动减少, 南亚高压位置偏南, 太平洋副热带高压位置偏东南, 使得到达内陆地区的水汽减少。低层冷空气回流更容易在陇南陇东地区形成暴雨。

当暴雨日数出现全省型时, 高层南亚高压位置偏向青藏高原地区, 太平洋副热带高压西伸北抬, 有利于夏季风向内陆地区推进, 低层近地面的加热作用比较明显, 有利于对流发生。水汽输送主要来源于南海地区东南气流和渤海地区东风气流, 造成甘肃全省暴雨偏多。

本文研究了甘肃省夏季暴雨日数4种分型并讨论了与大气环流及水汽输送的关系, 由于暴雨与东亚夏季风的关系密切, 因此东亚夏季风的进退过程对甘肃省夏季暴雨的影响将是下一步的研究重点。

参考文献
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Spatiotemporal Characteristics of Summer Rainstorm Days in Gansu Province and Their Relationships with the Atmospheric Circulation
HUANG Yuxia1 , WANG Baojian1 , WANG Yanfeng2 , HUANG Wubin1     
1. Lanzhou Center Meteorological Observation, Lanzhou 730020, China;
2. Gansu Weather Modification Office, Lanzhou 730020, China
Abstract: Because of characteristics of summer rainstorm easy to form disasters, difficultly to forecast, so it has been the focus of the study.Gansu province is located in the upper reaches of the Yellow River, the region at the confluence of the Loess Plateau, the Inner Mongolia Plateau and the Qinghai-Tibet Plateau.Climate type variety are complex, special geographic location and significant spatial variation of precipitation make forecast exceedingly difficult in Gansu province.Previous studies are mostly for the heavy rainstorm, rarely studied the characteristics of the rainstorm days change, but the rainstorm days is also an important indicator of climatic characteristics of heavy storm days in Gansu province.In order to study climate change characteristics and laws of the rainstorm, improve the accuracy of the rainstorm forecast, using daily precipitation data at 80 stations in Gansu Province, NCEP/NCAR reanalysis datasets during 1974-2013, and following empirical orthogonal function, system clustering and composite analysis method, the spatial and temporal variation characteristics of rainstorm days during summer in Gansu province and their relationships with the atmospheric were studied.The results showed that:Rainstorm days in Gansu province experienced three significant interdecadal variation process in recent 40 years during summer around 1989、2002、2009.According to the EOF and cluster analysis, the summer rainstorm days were divided into four distribution patterns, namely the Hedong strong and Hexi weak pattern, Gansu mountain of Minxian pattern, Longnan and Longdong pattern, the whole province pattern.The summer rainstorm days were closely related to the East Asian summer monsoon in the South China Sea with more available moisture.The Hedong strong and Hexi weak pattern and Longdong and Longnan pattern were related to the movement of cold wave.The Hedong strong and Hexi weak pattern corresponded to strengthen with cold vortex of Lake Baikal, cold air south, the monsoon with its position by northwest, moisture from the South China Sea and the East China sea transporting to east.The Gansu mountain of Minxian pattern pattern corresponded to the monsoon with its position by north, moisture from the South China Sea and the Bengal bay transporting to west and meeting in Gannan region.The Longdong and Longnan pattern corresponded to Iran high and Mongolia low weaken, cold air activity reducing, the monsoon with its position by south, moisture from the South China Sea transporting to southeast, cold air backflow more likely to resulted in forming precipitation in Longdong and Longnan region.The whole province pattern corresponded to the monsoon with its position by the Tibetan plateau, moisture from the South China Sea and the Bohai Sea transporting to westwards extending and northwards advancing that impacting most regions of Gansu Province.
Key Words: Rainstorm days during summer    Spatiotemporal characteristics    Atmospheric circulation