2017, Vol. 36
2. 青海省气候中心, 青海省防灾减灾重点实验室, 西宁 810001;
3. 国家气候中心, 中国气象局气候研究开放实验室, 北京 100081
近几十年来, 关于西北地区夏季降水方面的研究多集中于干旱问题, 目前对西北干旱的成因已形成很多科学认识, 其中远离海洋和青藏高原的影响是造成气候干旱背景的主要缘由 (徐国昌和张志银, 1983; 李栋梁等, 1997; 钱正安等, 2001; 张存杰等, 2002; 范广洲和程国栋, 2003; 李耀辉和李栋梁, 2004)。此外, 高原热力、动力作用及环流特征等因子的年际变化则形成西北干旱区的干、湿年特征 (吴统文和钱正安, 1996; 任宏利等, 2006; 蔡英等, 2015), 根据干湿异常特征, 可将西北地区分为西风带气候区型, 高原气候区型和季风气候区型 (王鹏祥等, 2007)。大范围异常天气气候的形成往往同异常的大气环流形势有关, 吴统文和钱正安 (1996)通过研究建立了干、湿年形成的物理图像, 蔡英等 (2015)总结出干湿年不同的环流组合型, 同时指出西北内陆旱区夏季降水的主要水汽源地在东南沿海一带, 并提出“三支气流+两个中转站的三棒接力”水汽输送模型。在全球变暖的背景下, 干旱区局地水循环加剧, 我国西北地区的气候也发生了显著变化, 施雅风等 (2003)提出西北气候正由暖干向暖湿转型的科学推断, 显著增加的区域位于西北地区中西部, 而位于季风边缘区的东部区域依然明显减少 (王鹏祥等, 2007; 赵传成等, 2011)。王宝鉴等 (2004)分析了东亚夏季风期间水汽输送与西北干旱的关系, 结果表明东亚夏季风对我国降水的影响主要位于以东地区。赵兵科等 (2006)通过1987年前后平均环流场和湿度场的变化来解释西北地区向暖湿转变的原因。何金海等 (2005)讨论了西北地区近年夏季降水异常场的水汽输送和环流差异特征, 结果表明从东西伯利亚经贝加尔湖以东到巴尔喀什湖东西走向的横槽及日本至我国华南地区东北西南向的大脊对该地区降水有重要影响。柳媛普等 (2016)分析得出西北地区东部强降水低频特征与大气低频振荡存在一定联系。大量研究表明, 对西北地区降水的多时空尺度特征的认识对预测天气和气候变化有着十分重要的意义 (韦志刚等, 2000, 张永莉, 2016; 张雅斌, 2016)。就降水而言, 最重要的影响系统就是环流型和水汽输送条件。然而对地形复杂的西北地区, 不同区域、不同降水空间型对应的环流和水汽条件特征有明显差异, 有必要进行全面而系统的分析。
青海和甘肃均位于青藏高原东北部、西北地区中部, 同样易受西风带槽脊系统及青藏高原热力、动力作用影响 (徐国昌和张志银, 1983; 吴统文和钱正安, 1996; 白彬人和胡泽勇, 2016; 王昊等, 2016), 夏季降水稳定性差、极端性较强, 降水异常所引起的大范围干旱和局地洪涝给当地生态环境和农业生产布局等方面带来诸多影响。近年来两省分别以生态立省和发展农牧业经济为主体目标, 当地防灾减灾工作对气象服务的需求愈来愈迫切, 因此理清该地区夏季降水异常特征及其成因对提高该地的气候预测准确率具有十分重要的意义。本文分别选取位于青海东部、北部和南部的代表站 (以西宁、德令哈、清水河为例), 与整个西北中部范围内站点计算点相关, 结果发现其分别与甘肃东部、西部、中部具有较高的空间一致性 (图略), 因而将青海和甘肃作为一个整体代表西北地区中部进行夏季降水异常特征及环流型方面的探讨。
通过对西北中部近55年夏季降水场进行经验正交函数 (EOF) 分解, 分析主要降水空间型的演变特征及其对应的环流特征, 并分析不同空间型降水特征的水汽输送状况, 为进一步了解西北地区中部夏季降水特征和成因奠定基础。
2 资料和方法所用站点资料来自国家气象信息中心整编的地面观测站数据, 选取青海、甘肃省境内分布均匀的55个站点 (图 1)1961-2015年逐月降水数据。格点资料采用美国国家环境预报中心 (NCEP) 和美国国家大气研究中心 (NCAR) 提供的再分析数据集, 选用1961-2015年逐月平均位势高度场、水平风场 (包括纬向风和经向风两个分量), 水平分辨率为2.5°×2.5°, 垂直方向有17个气压层。气候值采用1981-2010年的平均值。
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图 1 西北地区中部观测站点分布 Figure 1 The distribution of stations over the middle of Northwest China |
水汽通量Q及其散度D采用以下公式进行计算, 二者对于表征水汽丰沛程度及水汽收支非常重要, 辐散中心 (散度为正) 是水汽源区, 辐合中心 (散度为负) 是水汽汇区 (Rasmusson, 1968; Yi, 1995)。
| $ Q = \frac{1}{g}\int_{{p_u}}^{{p_s}} {qV{\rm{d}}p} , $ | (1) |
其中包括纬向水汽通量Qλ和经向水汽通量Qφ:
| $ \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {{Q_\lambda } = \frac{1}{g}\int_{{p_u}}^{{p_s}} {qu{\rm{d}}p} }\\ {{Q_\varphi } = \frac{1}{g}\int_{{p_u}}^{{p_s}} {qv{\rm{d}}p} } \end{array}} \right. , $ | (2) |
水汽通量散度:
| $ D = \nabla \cdot Q=\frac{1}{{a\cos \varphi }}\left({\frac{{\partial {Q_\lambda }}}{{\partial \lambda }} + \frac{{\partial {Q_\varphi }\cos \varphi }}{{\partial \varphi }}} \right) , $ | (3) |
式 (1)~(3) 中: g为重力加速度, ps为下边界气压, pu为上边界气压, V是单位气柱各层大气的风速矢量, u、v是纬向风和经向风, q为比湿。
文中主要采用距平方案的经验正交函数分解法 (Empirical Orthogonal Function, EOF), 对分解出的模态依据North et al (1982)的准则进行独立性检验 (吴洪宝和吴蕾, 2010)。此外还利用小波、回归、合成分析等方法, 并对统计结果进行显著性t检验 (魏凤英, 2007), 小波分析方法中基小波采用标准MORLET小波, 利用小波分析的时频局部化功能, 通过其谱值反映序列中周期成分强度随时间的变化, 进而提取不同时期对应的显著周期 (吴洪宝和吴蕾, 2010)。
3 西北中部夏季降水主要空间型对西北中部55个站点1961-2015年夏季降水距平场进行EOF展开, 得到其主要空间模态及各模态对应的时间系数, 前6个模态的累积解释方差为61.8%, 经North检验 (North et al, 1982), 前6模态间均相互独立。本研究选用能够体现西北中部夏季降水典型空间分布型的前三模态进行分析 (表 1), 对前三个模态时间系数进行标准化处理, 并据不同的时间系数标准化值定义各模态正、负异常年。
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表 1 西北中部夏季降水场EOF展开的前6个模态方差贡献率 Table 1 Variance contribution rates of the six dominant EOF modes of summer precipitation over the middle of Northwest in China |
图 2是EOF展开后的前三模态对应空间型及其时间系数 (PC), 从第一模态空间分布型 (图 2a) 来看, 总体表现出全体一致的特点, 高荷载区域主要位于青海东部甘肃东南部, 第一时间系数标准化值 (PC1) 呈现明显的年际变化, 小波分析结果显示PC1具有准2~4年的显著周期性。本文取PC1大于 (小于) 正 (负)1.5的年份为典型正负异常年 (表 2), 分别表示西北中部降水一致偏多 (少) 型。正异常代表年有5年 (1967年, 1976年, 1979年, 2007年和2012年), 负异常代表年有5年 (1965年, 1982年, 2001年, 2002年和2015年)。
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图 2 前三模态空间分布型 (左) 及其标准化时间系数序列 (右) (a、b) 第1模态, (c、d) 第2模态, (e、f) 第3模态 Figure 2 The spatial distribution patterns (left) and their normalized time series (right) of the three dominant EOF modes. (a, b) the first mode, (c, d) the second mode, (e, f) the third mode |
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表 2 前三模态降水型对应典型正/负异常年份 Table 2 Typical positive/negative abnormal years of the three dominant EOF modes |
第二模态的解释方差为13.9%, 表现出东西反相型分布格局 (图 2c), 正荷载区集中在青海低海拔地区及甘肃东部, 负荷载区则位于青海高海拔地区及甘肃中西部, 当PC2为正 (负) 异常时, 甘肃东部降水偏多 (少), 青海大部及甘肃中西部降水偏少 (多)。对PC2的小波周期分析 (图 3b) 显示其具有年际变化和年代际变化特征, 其中在20世纪60~90年代中期具有显著的8年左右周期, 在20世纪80~90年代、21世纪存在准2~3年显著性周期。同样取PC2大于 (小于) 正 (负)1.5的年份为典型正负异常年 (表 2), 分别表示西北地区东部降水一致偏多 (少) 而西部一致偏少 (多) 型。正异常代表年有4年 (1973年, 1978年, 1990年, 1994年), 负异常代表年有5年 (1975年, 1989年, 2005年, 2009年和2010年)。
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图 3 前三个EOF模态对应时间系数的MORLET小波功率谱 (a), (b), (c) 分别表示第1、第2和第3时间系数小波图, 阴影区表示达到95%及以上置信水平 Figure 3 Wavelet spectrum of the normalized timeseries from the three dominant EOF modes. (a), (b) and (c) denotes wavelet figure of the first, second and third time factor, respetively.The shaded indicate the confidence level above 95% |
第三模态的解释方差为9.9%, 空间分布型自北向南呈类似“三明治”型特征, 其高荷载值集中在青海南部牧业区, 因而时间系数PC3主要代表青海南部牧业区 (简称青南牧区) 夏季降水变化特征, PC3总体呈线性减弱趋势 (图 2f), 表明近55年来青南牧区夏季降水呈减少趋势, 而柴达木盆地降水则呈增加趋势, 赵传成等 (2011)分析表明, 柴达木盆地自20世纪80年代以来呈暖湿化趋势, 与上述分析相吻合。小波分析结果 (图 3c) 显示其在20世纪80年代至21世纪初具有2~4年的显著性周期特征。取PC3大于 (小于) 正 (负)1.5的年份为典型正负异常年 (表 2), 分别表示西北地区南部降水一致偏多 (少) 而北部一致偏少 (多) 型。正异常代表年有6年 (1962年, 1965年, 1984年, 1993年, 2003年和2014年), 负异常代表年有4年 (1967年, 1986年, 1997年, 2002年)。
4 西北中部夏季降水主模态对应的环流特征和水汽条件 4.1 第一模态 (全区一致型) 的环流特征和水汽条件为分析全区一致型降水的环流特征及水汽条件, 首先将模态对应的时间系数标准化值 (PC) 对同期高度场和风场进行回归, 反映当PC变化1倍标准差时对应位势高度及风场的异常变化。由于研究地区平均海拔2317 m, 因此, 这里主要分析对流层高层和中层的环流特征, 分别以200 hPa和500 hPa高度层的变量作为代表。
第一模态标准化时间系数PC1对同期200 hPa位势高度距平场的回归结果 (图 4a) 表明, 当PC1为正异常时, 即全区夏季降水一致偏多时, 200 hPa高度场上, 欧亚地区自高纬到中纬度呈现西北东南向的“+-+”波列分布, 其中乌拉尔山和我国中东部地区上空为显著正异常, 贝加尔湖附近为显著负异常。PC1回归的200 hPa纬向风场 (图 4c) 显示, 副热带西风急流在西北及其以东地区上空有所加强, 其中以东地区上空为显著增强特征, 急流中心位置相对气候态平均 (图略) 有明显东移, 西北地区上空急流偏强说明大气的斜压性在此处增强, 有利于天气尺度斜压扰动发展而形成降水 (陆日宇, 2013; Gong et al, 2016)。PC1对同期500 hPa高度距平场的回归结果 (图 4b) 显示出与200 hPa高度场相似的波列分布特征, 不同之处在于乌拉尔山地区的正异常区域显著增强并扩展, 而我国中东部显著正异常区则向南缩小, 同时贝加尔湖及附近的负异常区显著性减弱, 结合回归到200 hPa高度场的特征, 表现出斜压性特点。500 hPa环流特征显示乌拉尔山地区高压偏强易形成阻塞, 而贝加尔湖低槽偏强, 中纬度环流以经向为主, 有利于冷空气南下; 同时西太平洋副热带高压偏西偏北, 利于引导南方水汽北上。从PC1回归的500 hPa矢量风场 (图 4d) 也验证了冷暖空气的活动特征, 乌拉尔山地区为异常反气旋性环流, 易引导偏北气流南下影响西北中部, 而我国中东部地区上空为异常反气旋性环流, 其西侧的偏南风异常易将西北太平洋的暖湿气流输送至西北中部的内陆地区, 冷暖空气交汇的共同作用有利于产生降水, 导致该区域降水易于偏多。而PC1为负异常时, 对应全区降水一致偏少, 环流和风场特征与上述情况相反。
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图 4 PC1回归的200 hPa位势高度距平场 (a, 等值线, 单位: gpm) 和纬向风 (c, 等值线, 单位: m·s-1) 及500 hPa位势高度距平场 (b, 等值线, 单位: gpm) 和风场 (d, 矢量, 单位: m·s-1) 分布 彩色区表示达到90%及以上置信水平 Figure 4 The distribution of geopotential height (a, contour, unit: gpm) and zonal (c, contour, unit: m·s-1) on 200 hPa, geopotential height (b, contour, unit: gpm) and vector wind field (d, vector, unit: m·s-1) on 500 hPa from the first principal component (PC1). The color area indicate the confidence level above 90% |
为了进一步认识全区一致型夏季降水偏多 (少) 时的环流差异及水汽条件, 根据表 2计算了PC1正负异常年夏季500 hPa高度场和整层水汽通量的差值 (正异常年减负异常年, 下同) 分布和检验, 从高度场差值结果 (图 5a) 可以看到, 欧亚中高纬呈两脊一槽的环流分布特征, 乌拉尔山附近为显著正高度距平, 巴尔喀什湖贝加尔湖地区为负位势高度距平, 我国东部及鄂霍茨克海以东地区位势高度为正距平, 两个显著的中心异常特征是贝加尔湖阻塞和副高偏强偏北, 与回归图 (图 4d) 的信息一致。夏季水汽通量差值场 (图 5b) 上反映出影响中国西北中部夏季降水的三个主要水汽源区:一个源自50°E-70°E的阿拉伯海, 经由印度半岛孟加拉湾向我国北方输送, 一个来自热带太平洋地区, 另一个来自南海地区。来自南海与热带太平洋的水汽在西北太平洋地区汇合后转向西北从我国东南沿海地区一直向西北地区输送, 同时, 来自孟加拉湾的水汽通过西南地区沿青藏高原东部北上输送到西北中部, 从而给该区域带来比较丰沛的水汽。差值图的显著性差异主要体现在水汽源地和输送通道上, 显示了水汽通量多寡的特征。
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图 5 PC1正负异常年夏季500 hPa高度场 (a, 等值线, 单位: gpm) 和整层水汽通量场 (b, 矢量, 单位: kg·m-1·s-1) 合成差值分布 阴影区表示达到90%及以上置信水平 Figure 5 Difference test of geopotential height (a, contour, unit: gpm) and water vapor flux (b, vector, unit: kg·m-1·s-1) on 500 hPa in anomalous positive and negative years of the PC1. The shaded indicate that confidence level above 90% |
为进一步证实图 5b中水汽通量差值检验的特征, 计算了整层积分从地面到300 hPa PC1回归的水汽通量及散度分布 (图 6), 显示当PC1为正异常时, 西北中部具有较大范围的水汽辐合, 在水汽源地阿拉伯海及我国南海至西北太平洋地区都有明显辐合中心, 与正负异常年差值检验结果相吻合 (图 5b), 同时也与何金海等 (2005)研究发现西北地区的水汽主要来自孟加拉湾及西太平洋的偏南输送气流的结论基本一致。
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图 6 PC1回归的从地面到300 hPa整层水汽通量 (矢量, 单位: 101 kg·m-1·s-1) 及其散度场 (彩色区, 单位: 10-4 kg·m-2·s-1) Figure 6 Vertically integrated water vapor flux (vector, unit: 101 kg·m-1·s-1) and its divergence field (colour area, unit: 10-4 kg·m-2·s-1) regressed of PC1 from surface to 300 hPa |
冷暖空气交汇必然伴随着垂直运动, 在此计算了PC1正负异常年夏季西北中部所在的经度带 (90°E-106°E) 内平均的垂直环流差值场及检验 (图 7)。结果显示, 在25°N-35°N为中心的西北地区具有明显上升运动, 并通过90%以上的置信水平检验。上升高度主要集中在600~300 hPa, 以500 hPa附近的上升运动最强烈, 上升区域在27°N-30°N最强烈, 而在40°N以北地区以弱下沉运动为主。高原南侧动力抬升强、高原北侧下沉运动明显, 体现出高原动力作用的影响。高原动力作用叠加有效的水汽条件较有利于西北中部降水一致偏多型的出现。
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图 7 PC1正负异常年夏季沿90°E-106°E经度带平均垂直环流合成差值 (矢量, 单位: m·s-1) 分布 阴影区表示达到90%以上置信水平 Figure 7 Difference distribution of mean vertical circulation (vector, unit: m·s-1) along with 90°E-106°E longitude zone in anomalous positive and negative years about PC1. The shaded indicate the confidence level above 90% |
由上述分析可见, 西北中部夏季降水一致偏多时, 对应环流特征主要表现为200 hPa高空副热带西风急流明显增强, 中心位置偏东, 增加了大气的斜压性, 有利于天气尺度系统扰动 (龚志强, 2006)。500 hPa高度场上乌拉尔山阻塞高压偏强, 西太平洋副热带高压偏强偏北, 有利于冷空气南下和暖湿气流北上。水汽通量和散度特征显示水汽来源于孟加拉湾、南海和热带太平洋北上的水汽输送, 同时在西北中部有明显的水汽辐合, 该地区南部有强烈的上升运动, 从而有利于降水的形成。全区夏季降水一致偏少时, 特征相反。
4.2 第二模态 (东西反相型) 环流特征和水汽条件东西反相型模态对应的时间系数 (PC2) 为正异常时, 为西少东多型分布, 即“青海大部少而甘肃东部多”。计算PC2对200 hPa环流场的回归结果 (图 8a) 显示, 欧亚地区对流层上层从中纬度到副热带地区呈纬向波列状分布, 东欧地区为显著负异常, 伊朗高原地区呈显著正异常, 河西走廊上空为显著负异常, 日本海附近为正异常, 鄂霍茨克海附近为显著负异常。进一步利用PC2对200 hPa经向风场进行回归 (图 8c) 发现, 其分布同沿副热带西风急流纬向路径传播的“丝绸之路”遥相关型 (SRP) 相似, 从东欧到日本列岛为北风、南风、北风、南风的波列分布, 其中一个波列中心在西北中部上空, 呈现北风异常特征, 该中心东侧即渤海到日本地区为南风异常。已有研究表明 (廖清海等, 2004), SRP能够影响欧亚大陆夏季降水及地表温度, 这种影响是通过与SRP相联系的环流场异常造成的, 特别是对我国北方夏季气候有重要影响 (杨莲梅和张庆云, 2008; 兰明才和张耀存, 2011)。
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图 8 PC2回归的200 hPa位势高度距平场 (a, 等值线, 单位: gpm) 和经向风 (c, 等值线, 单位: m·s-1) 及500 hPa位势高度距平场 (b, 等值线, 单位: gpm) 和风场 (d, 矢量, 单位: m·s-1) 分布 彩色区表示达到90%及以上置信水平 Figure 8 The distribution of geopotential height (a, contour, unit: gpm) and meridional (c, contour, unit: m·s-1) on 200 hPa, geopotential height (b, contour, unit: gpm) and vector wind field (d, vector, unit: m·s-1) on 500 hPa from the second principal component (PC2). The color shaded area indicate the confidence level above 90% |
PC2对500 hPa高度场的回归 (图 8b) 结果显示, 欧亚中高纬呈现“北正南负”的分布, 极地附近为正异常, 中纬度地区为负异常, 东欧及鄂霍次克海地区为显著负异常中心, 这是有利于极地冷空气通过西路和东路扩散南下的特征, 同时西太平洋副热带高压偏东偏北。结合PC2对500 hPa风场的回归图 (图 8d) 及正负异常年差值检验图 (图 10) 来看, 东欧地区的异常气旋和中亚地区的异常反气旋环流均显著增强, 异常气旋南侧和反气旋北侧的偏西风距平共同作用使得我国西北中部上空偏西北气流显著增强; 而从华北、东北到日本群岛地区为反气旋式环流异常, 其南侧的偏东风直接引导西北太平洋的水汽向西输送, 与强劲的西北风距平在西北中部的偏东地区汇合。
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图 9 PC2回归的从地面到300 hPa整层水汽通量 (矢量, 单位: 101 kg·m-1·s-1) 和散度场 (彩色区, 单位: 10-4 kg·m-2·s-1) (a) 及其PC2与水汽通量场的相关分布 (b) 图 9b阴影和红线区分别为PC2与纬向水汽通量相关达到90%及以上置信水平区域 Figure 9 Vertically integrated water vapor flux (vector, unit: 101 kg·m-1·s-1) and its divergence field (colour area, unit: 10-4 kg·m-2·s-1) regressed of PC2 from surface to 300 hPa (a), and the correlation between PC2 and water vapor flux (b). In Fig.9b, the color area and red line indicate the significant correlation are above 90% confidence level between PC2 and zonal/meridional water vapor flux, respectively |
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图 10 PC2正负异常年夏季500 hPa高度场 (a, 等值线, 单位: gpm) 和水汽通量场 (b, 矢量, 单位: kg·m-1·s-1) 合成差值检验 阴影区表示达到90%及以上置信水平检验 Figure 10 Difference of geopotential height (a, contour, unit: gpm) and water vapor flux (b, vector, unit: kg·m-1·s-1) on 500 hPa in anomalous positive and negative years of the PC2. The shaded indicate the confidence level above 90% |
从PC2回归的水汽通量及其散度场 (图 9) 可见, 西北中部的偏东地区有明显的水汽辐合, 尤其在甘肃中东部地区辐合显著。从水汽源地和水汽输送路径可以看到与全区一致型模态明显不同的特征。来自孟加拉湾地区的水汽在青藏高原南侧形成较强的辐合中心, 并没有像第一模态的特征沿高原东侧向西北地区输送。另一条水汽输送通道主要来自西北太平洋, 而不是南海和热带太平洋地区, 因此和第一模态的全区一致型降水偏多对应的环流和水汽条件相比, 东多西少型上空的西北风更强盛而水汽来源较弱, 水汽路径不同, 主要能影响到西北中部的偏东地区。上述特征在PC2正负异常年水汽通量差值检验图中也得以清晰体现, 显著差异区分别位于青藏高原南部及西北太平洋地区。
综上分析, 西北中部东西反相型降水模态主要受对流层中上层的“丝绸之路”遥相关型环流的影响, 东欧上空偏强的气旋性环流及中亚增强的反气旋性环流异常决定了较强的冷空气条件, 而西北太平洋地区反气旋性环流南侧的偏东风决定了水汽条件, 并在甘肃东部地区形成较明显的水汽辐合, 从而有利于甘肃河东地区夏季降水偏多而青海大部偏少。第二模态和第一模态的水汽条件相比明显减弱。
4.3 第三模态环流特征和水汽条件第三模态主要代表青南牧区夏季降水变化特征, 当PC3正异常时, 青南牧区夏季降水偏多, 青海柴达木盆地北部和甘肃西部地区降水偏少。用PC3回归的200 hPa和500 hPa高度场 (图 11a, b) 显示, 在欧亚中高纬地区为“北正南负”分布, 极地附近为正异常, 中纬度地区为负异常, 与第2模态不同的是第3模态在中纬度地区异常中心有差异, 欧洲大部、贝加尔湖以南地区为负异常中心。贝加尔湖及其以南地区显著负异常特征有利于低槽的加强发展, 其底部包括了西北中部地区。PC3回归的高层200 hPa纬向风场 (图 11c) 显示出西北地区上空西风异常显著, 在中层500 hPa上偏西北气流异常也很显著。
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图 11 PC3回归的200 hPa位势高度距平场 (a, 等值线, 单位: gpm) 和纬向风 (c, 等值线, 单位: m·s-1) 及500 hPa位势高度距平场 (b, 等值线, 单位: gpm) 和风场 (d, 矢量, 单位: m·s-1) 分布 彩色区表示达到90%及以上置信水平, 图 11d彩色区和红线区域分别代表纬向风和经向风显著的区域 Figure 11 The distribution of geopotential height (a, contour, unit: gpm) and zonal (c, contour, unit: m·s-1) on 200 hPa, geopotential height (b, contour, unit: gpm) and vector wind field (d, vector, unit: m·s-1) on 500 hPa from the third principal component (PC3). The colour shaded area indicate the confidence level above 90%, in Fig.11d, color area and red line indicate the anomalies are above 90% confidence level between PC3 and zonal/meridional, respectively |
从PC3回归的水汽通量场及散度场上 (图 12a) 可以看出, 在西北中部的偏南地区有明显的水汽辐合, 水汽输送路径显示水汽主要来源于孟加拉湾地区, 然后沿高原东侧向西北地区输送, 而南海及热带太平洋地区的水汽主要输送到我国东部地区, 对西北中部没有明显的贡献, 从PC3正负异常年水汽通量差值图中也反映出这一现象 (图 13b)。PC3与水汽通量的相关图 (图 12b) 表明, 高原及其东侧向北的经向通量是青海南部水汽的主要来源, 该气流与贝加尔湖强低槽底部的西风异常汇合, 造成青海南部降水偏多, 由于水汽条件相对偏弱而西风异常偏强, 所以青海北部的降水依然偏少。
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图 12 PC3回归的从地面到300 hPa整层水汽通量 (矢量, 单位: 101 kg·m-1·s-1) 和散度场 (彩色区, 单位: 10-4 kg·m-2·s-1) (a) 及其PC3与水汽通量场的相关分布 (b) 图 12b阴影和红线区分别为PC3与纬向水汽通量相关达到90%及以上置信水平区域 Figure 12 Vertically integrated water vapor flux (vector, unit: 101 kg·m-1·s-1) and its divergence field (colour area, unit: 10-4 kg·m-2·s-1) regressed of PC3 from surface to 300 hPa (a), and the correlation between PC3 and water vapor flux (b). In Fig.12b, the color area and red line indicate the significant correlation are above 90% confidence level between PC3 and zonal/meridional water vapor flux, respectively |
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图 13 PC3正负异常年夏季500 hPa高度场 (a, 等值线, 单位: gpm) 和水汽通量场 (b, 矢量, 单位: kg·m-1·s-1) 合成差值检验 阴影区表示达到90%及以上置信水平检验 Figure 13 Difference of geopotential height (a, contour, unit: gpm) and water vapor flux (b, vector, unit: kg·m-1·s-1) on 500 hPa in anomalous positive and negative years of the PC3. The shaded indicate the confidence level above 90% |
综上分析, 青南牧区型降水模态主要受贝加尔湖低槽造成的冷空气以及来自孟加拉湾的绕流高原东侧的水汽条件共同影响。
5 结论和讨论利用西北中部55个站点1961-2015年夏季降水资料和格点再分析资料, 利用EOF分解提取前三个主要空间模态, 分析了各模态空间型的时空演变特征及其对应的环流型和水汽条件, 主要结论如下:
(1) 西北中部夏季降水异常前三模态分别为全区一致型、东西反相型及南北反相型。全区一致型时间系数呈现明显的年际变化, 具有准2~4年的显著周期性。东西反相型时间系数显示具有年际变化和年代际变化特征, 其中在20世纪60~90年代中期具有显著的8年左右周期, 在20世纪80~90年代、21世纪存在准2~3年显著性周期。南北反相型时间系数在20世纪80年代至21世纪初具有2~4年的显著性周期。
(2) 对全区一致型模态, 在西北中部夏季降水一致偏多时, 对应环流特征主要表现为副热带西风急流明显增强, 中心位置偏东; 乌拉尔山阻塞高压偏强, 西太平洋副热带高压偏强偏北; 水汽主要来源于孟加拉湾、南海和热带太平洋北上的水汽输送, 同时在西北中部有明显的水汽辐合。全区夏季降水一致偏少时, 特征相反。
(3) 对东西反相型模态, 反映青海高海拔地区与低海拔地区及甘肃东部反相的特征, 降水东多西少时, 对应环流为“丝绸之路”遥相关型, 东欧上空偏强的气旋性环流及中亚增强的反气旋性环流异常决定了较强的冷空气条件, 而西北太平洋地区反气旋性环流南侧的偏东风决定了水汽条件, 并在甘肃东部地区形成较明显的水汽辐合, 从而有利于甘肃河东地区夏季降水偏多而青海大部偏少。第二模态和第一模态的水汽条件相比明显减弱。
(4) 青南牧区降水偏多时, 环流特征为欧亚中高纬呈南北反相型分布, 贝加尔湖南侧低槽加强提供了西风异常的冷空气条件, 而水汽主要源自孟加拉湾的绕流高原东侧的水汽条件共同影响。
由上述分析可以看到, 西北中部三种主要模态的冷空气条件不同, 水汽来源也不一样。本文仅对三个主要模态的同期环流特征和水汽条件进行了分析, 下一步将继续探讨各模态对应环流特征的前期信号, 并诊断其演变和影响机理。
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