2017, Vol. 36
2. 高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室, 成都 610072;
3. 四川省农业气象中心, 成都 610072
青藏高原是中国面积最大、世界上海拔最高、地形最复杂的高原, 作为一块隆起的高地, 其地表位于大气对流层中部, 以感热、潜热和辐射加热的形式成为一个高耸进入对流层中部大气的热源。随着这种冷热源性质和强度的季节演变, 高原主体部分的气压场发生明显的季节演变, 风场也发生显著季节演变, 形成高原季风(叶笃正等, 1957; 徐淑英和高由禧, 1962; 汤懋苍等1979; 白虎志等, 2001)。
高原季风与青藏高原东麓的四川盆地旱涝分布密切关联。高由禧和郭其蕴(1958)研究指出, 高原季风的东界大致在110°E附近, 是我国南方“秋高气爽”和“秋雨绵绵”两大气候现象的分界线。汤懋苍等(1984)研究表明, 高原夏季风强年对应的华西降水是多雨年; 弱年则对应华西降水少雨年。马振锋(2003)研究指出高原夏季风强年, 5-6月三峡库区降水随着南亚高压脊线北移而增多, 7-8月三峡库区降水减少; 高原夏季风弱年, 主汛期前期库区降水少, 后期降水略有增多。就四川盆地本身的气候特征来说, 盛夏时期(7-8月)的降水量较多, 出现山洪地质灾害的几率较高, 对整个盆地经济发展和民生安全影响较大, 另外, 高原夏季风的强盛时期也出现在盛夏(白虎志等, 2001)。然而尚未有研究深入探讨过盛夏时期二者的关系, 因此分析研究盛夏时期高原季风对四川盆地旱涝的影响, 对四川盆地降水异常变化机理的认识和提高该地区降水短期气候预测水平有重要意义。
在研究高原季风自身特性、对其他要素的影响、并运用于短期气候预测时, 季风指数的选取是重要的基本前提。在以往高原季风的研究中, 气象学者通过不同方法和角度定义了多种高原季风指数。汤懋苍等(1984)利用历年逐月600 hPa高度距平图, 从高度场角度定义了高原季风指数。随后汤懋苍等(1995)利用站点资料和压高公式重新计算了该指数。马振峰(2003)、齐玉磊等(2015)按照汤懋苍(1984)对高原季风强弱的定义, 先后利用NCEP/NCAR等再分析资料再次计算了指数。之后, 马振峰等(2004)、齐冬梅等(2009)、田俊等(2010)又分别从风场分布特征角度定义了高原季风指数, 其中, 马振峰(2004)、田俊等(2010)定义的指数侧重反映高原风场的东西向切变, 而齐冬梅等(2009)定义的指数则侧重反映高原夏季近地面切变线南北位置及切变线南北侧风的强弱。另外, 王颖和李栋梁(2015)还从高原季风环流角度出发, 利用涡度定义了高原季风强度指数。周懿等(2015)利用高原主体中心的散度区域平均值定义了高原季风指数。这些指数均在一定程度上反映了高原季风的时空变化特征, 但由于定义角度不同, 各指数所突出的特点和季节变化强弱程度有较大的差异。目前, 在研究高原季风的过程中, 指数的选取尚未有统一标准。
基于上述研究背景, 本文综合考虑盛夏时期高原高度场、风场、涡度场和散度场的变化特征, 新提出了一个高原季风指数, 并利用相关统计、回归分析、合成分析、小波分析等统计方法, 将其与现有的比较常用的几个高原季风指数进行对比研究, 分析了它们对高原盛夏风场分布的指示能力、对高原热力作用年际变化的响应能力以及与四川盆地降水的统计关系。在此基础上, 利用该指数探讨分析了盛夏时期高原季风对四川盆地降水的影响, 为日后将高原季风引入该区域盛夏降水短期气候预测模型提供理论基础。
2 资料与方法 2.1 资料来源(1) 1980-2012年7-8月四川盆地136个站降水资料; (2)1980-2012年7-8月NCEP/NCAR再分析资料(高度场; 风场; 垂直速度ω场; 温度场; 比湿场; OLR场等), 水平分辨率为2.5°×2.5°。
2.2 分析方法采用相关回归统计分析、多项式拟合、合成分析、小波分析等方法。其中多项式拟合, 是指利用多项式函数拟合给定的数据序列, 通过最小二乘法求取数据序列的一元六次方程各项系数来对其进行拟合。
| $Y = A{x^6} + B{x^5} + C{x^4} + D{x^3} + E{x^2} + Fx + G, $ | (1) |
式中: Y表示拟合值; x为自变量; A, B, C, D, E, F, G分别为各阶自变量的系数。
采用倒算法(Yanai et al, 1992; Yanai and Li, 1994)计算了1980-2012年7-8月青藏高原主体部分(70°E-105°E, 30°N-40°N)大气视热源(Q), 方程如下:
| $Q = {C_p}{\left({\frac{P}{{{P_0}}}} \right)^K}\left({\frac{{\partial \theta }}{{\partial t}} + \vec V \cdot \nabla \theta + \omega \frac{{\partial \theta }}{{\partial P}}} \right), $ | (2) |
式中: CP为定压比热; P为气压值, P0=1000 hPa; k为
采用Yanai et al(1992)计算大气视热源的方案, 假设对流层顶ω=0。将式(2) 进行整层大气积分, 得到:
| ${Q_1} = \frac{1}{g}\int\limits_{{p_{\rm{s}}}}^{{p_{\rm{t}}}} {Q{\rm{d}}p{C_p}}, $ | (3) |
式中: g为重力加速度, Ps为地面气压, Pt指的是大气顶气压(设Pt=100 hPa)。
3 新高原季风指数的定义盛夏时期, 受青藏高原热源影响, 高原主体部分上空形成一个低气压, 中心位于西藏拉萨、那曲附近, 伴随着低气压的形成, 高原主体东侧为偏南风, 西侧为偏北风, 北侧为偏东风, 由于印度北部地区为另一低压中心控制, 因而高原南侧风为偏西转偏东的过渡风向(图略)。从平均流场分布(图 1a)可以清楚发现, 气流从高原四周汇集于其中西部地区, 并在地转偏向力的作用下呈气旋式切变特征, 形成明显的气旋式辐合区。与风场、高度场分布特征相对应, 高原主体部分(27.5°N-37.5°N, 82.5°E-100°E)平均涡度为正, 平均散度为负, 涡度正值中心与散度负值中心基本重合, 位于高原中西部地区(图 1b), 说明该区域是盛夏时期高原季风活动的平均位置, 这与徐淑英和高由禧(1962)的研究结论基本一致。另外, 在水平坐标中, 垂直涡度公式为
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图 1 1980-2012年7-8月青藏高原上空600 hPa平均流场(a)和涡度(等值线, 单位: 105 s-1)及散度(彩色区, 单位: 106 s-1)场(b) Figure 1 Mean flow field (a), vorticity (contour, unit: 105 s-1) and divergence (color area, unit: 106 s-1) field (b) on 600 hPa over the Qinghai-Tibetan Plateau from July to August during 1980-2012 |
基于盛夏高原高度场、流场、涡度场和散度场的分布特征, 以及涡度和散度本身的物理特性。本文从高原季风环流本身出发, 选取区域27.5°N-37.5°N, 82.5°E-100°E的涡度和散度, 定义了新的高原季风强度指数PMIN:
| ${\rm{PM}}{{\rm{I}}_N} = \frac{{\sum {{\zeta _i}} }}{{\left| {\bar \zeta } \right|}} - \frac{{\sum {{D_i}} }}{{\left| {\bar D} \right|}}, $ | (4) |
式中: ∑ζi, ∑Di分别表示平均高原季风区(27.5°N-37.5°N, 82.5°E-100°E)所有格点(2.5×2.5) 逐月涡度, 散度之和;
为探讨研究新高原季风指数对盛夏时期高原季风特征的指示能力和对四川盆地降水的影响作用, 在前人研究的基础上, 选取了4个比较常用的、定义角度不同的高原季风指数(表 1)进行对比和讨论。
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表 1 选取的高原季风指数定义、说明及来源 Table 1 Definition, description and source of plateau monsoon index selected |
汤懋苍等(1979)对高原季风的定义做过描述, 指出在对流层中下层, 高原上冬季为冷高压, 大部分地区盛行风场是绕高原作反气旋式旋转; 夏季为热低压, 大部分地区盛行风场是绕高原作气旋式旋转。从文中选取的4个高原季风指数(PMI1、PMI 2、PMI3和PMI4)与新提出的PMIN的固有定义来看, 其皆与高原夏季风的强弱成正比。为分析和判断PMIN对盛夏高原主体部分环流场的衡量能否较好地反映该时期高原季风的强弱。本文利用线性回归和相关统计方法, 对5个指数的同期600 hPa风场和高度场进行对比分析。
通过PMI1与600 hPa高度场、风场的回归系数及相关分布(图 2a)可以看出, 在高原主体部分, 风场呈显著异常的西北-西南风切变特征, 未形成气旋式环流, 高度场在高原东侧与呈显著负相关, 在西侧部分区域则为正相关, 但未通过显著性检验, 因而该指数能在一定程度上反映盛夏高原季风的高度场变化特征, 但无法反映其风场的特征。从图 2b, c, e中可以看出, PMI2、PMI3、PMIN的风场、高度场的相关回归分布基本相同, 均能反映出盛夏高原季风偏强时, 气旋环流增强, 高度场减弱的特征。在高原主体部分, 高度场为显著负相关, 风场为显著气旋式环流; 在青藏高原西侧的伊朗高原上, 高度场呈显著负异常, 风场呈显著气旋式环流; 在青藏高原以南和以北的广大区域中, 高度场呈显著正相关, 而风场为东西风异常切变; 在极地地区, 高度场为负异常, 与高度场相配合, 风场在其中心南北呈显著东西风切变; 在西北太平洋地区, 高度场呈显著负异常, 风场为气旋式切变, 此低压气旋中心与高原主体部分的异常低压处于同一纬度, 它们之间的区域亦为异常低压所控制。而从图 2d中可以看出, 在高原主体部分, PMI4的高度回归场呈显著负相关, 风场呈显著气旋式环流, 基本反映出高原夏季风的特征, 但其显著相关区域与PMI2、PMI3、PMIN的相比偏小。
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图 2 1980-2012年7-8月PMI1 (a)、PMI2 (b)、PMI3 (c)、PMI4 (d)和PMIN (e)与同期600 hPa风场(矢量)、高度场(绿色等值线)的回归系数场及其显著相关区域阴影表示通过90%显著性检验的600 hPa高度相关场, 橙色为正, 紫色为负; 黑色箭头表示相关系数通过90%显著性检验的600 hPa风场回归场 Figure 2 The regression coefficient field and its significant correlation area between PMI1 (a), PMI2 (b), PMI3 (c), PMI4 (d), PMIN (e) and 600 hPa wind (vector), height (green contour) from July to August during 1980-2012. The shaded area denote height correlation coefficient field on 90% confidence coefficient test, orange for the positive, purple for the negative; The black arrow denote 600 hPa wind regression coefficient on 90% confidence coefficient test of correlation coefficient |
经过上述对比分析发现, 在5个高原季风指数中PMI2、PMI3、PMI4及PMIN均能很好地反映盛夏高原夏季风偏强(弱), 高原主体部分气旋式环流加强(减弱)、高度场减弱(增强)的变化特征, 但PMI4所能反映的区域相对较小。另外PMI2、PMI3、PMIN不仅能反映出盛夏高原季风的状态, 也能在一定程度上反映出高原季风异常变化时其他区域环流场的相应变化。由指数定义可得到PMI2基于高原南北侧东西风切变的特征以及PMI3基于高原高度场分布特征, 因而PMIN与这两个指数对高原盛夏风场、高度场有相似的指示作用, 说明PMIN具备两者的特点。
4.2 与高原热力作用的时间变化关系大气热源是指大气中的非绝热加热, 它以感热、潜热和辐射加热的形式加热大气, 是大气环流的驱动力。青藏高原作为被抬升进入大气对流层中部的大气热源, 其热力作用(感热加热)直接驱动高原季风形成发展(叶笃正等, 1957; 汤懋苍, 1995)。Zhao and Chen(2001)利用1979年第一次青藏高原气象科学试验(QXPMEX)资料计算了青藏高原热源强度, 证实高原陆面上表面感热输送的贡献很大, 而在雨季到来之后, 凝结潜热的作用也增强, 尤其是高原东部地区。干湿的分界东部为5月下旬, 西部为6月下旬(周明煜等, 2000)。那么, 盛夏时期高原季风强弱不仅与地表感热有关, 在一定程度上也受潜热加热的进一步驱动。
为讨论各高原季风指数对盛夏时期高原主体部分热力作用响应的敏感程度, 本文分析并讨论了1980-2012年7-8月各高原季风指数与高原主体部分(70°E-105°E, 30°N-40°N)大气整层视热源的时间变化特征和它们的关系。从变化趋势(图 3)来看, 盛夏时期高原主体部分整层大气热源Q1的变化趋势大致如下: 20世纪80年代初期为谷值, 随后逐步增高, 至90年代初期为峰值, 之后慢慢减弱; 到21世纪初期, 再逐步上升, 进入2010年后再次减弱。在21世纪之前PMI2、PMI3、PMI4和PMIN与Q1的变化较为一致, PMI1的变化则超前于Q1; 进入21世纪后, PMI1、PMI4持续上升, 并未如Q1在2010年左右再次下降, PMI3则在2009年左右达到谷值后再次升高, PMI2和PMIN与Q1的变化更为一致。另外, PMI1、PMI2、PMI3、PMI4和PMIN与Q1的时间相关系数分别是0.45、0.64、0.58、0.54和0.69, 皆通过信度为0.01的显著性检验。
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图 3 1980-2012年7-8月青藏高原主体部分(70°E105°E, 30°N40°N)大气整层视热源Q1、PMI1, PMI2, PMI3, PMI4和PMIN的标准化时间序列及其对应的六项式拟合序列 Figure 3 The standardized time series and its six-variable polynormial of the whole atmospheric layer heat sources over the main part (70°E105°E, 30°N40°N) of Qinghai-Tibetan Plateau Q1, PMI1, PMI2, PMI3, PMI4 and PMIN from July to August during 1980-2012 |
从以上分析可以发现, 5个高原季风指数对高原主体部分热力作用的响应都比较好, 其中PMIN对高原热力作用更为敏感。
综上所述, PMIN能够很好地响应盛夏时期高原热力的变化, 也能很好地反映由热力作用驱动的环流变化, 即高原夏季风的环流场特征, 因此可以作为衡量盛夏时期高原季风强弱的标准。
5 盛夏时期各指数与四川盆地降水关系对比四川盆地地处青藏高原东部, 过去很多研究表明其降水受亚洲三大季风(东亚季风、印度季风和高原季风)系统同时影响(白莹莹等, 2014; 李怡, 2014)。通过对比分析PMIN以及其他几种高原季风指数对盛夏时期高原季风环流场特征的反映和高原热力作用的响应, 结果表明PMIN能较好的描述高原季风环流场特征, 对高原主体部分热力作用也有较好响应。在应用该指数研究盛夏高原季风对四川盆地降水影响之前, 下面将对PMIN和其他几种高原季风指数与四川盆地降水的时空变化关系进行了进一步分析。
5.1 空间分布对比分析首先选取各指数对应的高原季风强年及弱年各6年, 对四川盆地降水进行合成差值分析。从1980-2012年7-8月PMI指数强弱年(各6年)四川盆地降水差值合成T检验(图 4)可以看出, 除了在PMI1指示的高原季风强年, 盆地东部地区降水偏少, 中部和西部降水偏多外, 其余指数指示的高原季风强年, 盆地大部降水偏多, 仅小部分地区偏少。其中PMI2对应的降水偏少区位于盆地西部, 高原边缘地区; PMI3对应的降水偏少区在盆地西北的小部分地区; PMI4对应的降水偏少区位于盆地西部边缘和东南部; PMIN对应的降水偏少区位于盆地西部边缘。从各合成场的T检验结果可以发现, PMI1 90%显著性检验的区域仅零星分布在盆西、盆中和盆南地区; PMI2通过90%显著性检验的区域分布在盆地东北大部地区和盆中、南部部分地区, 通过95%显著性检验的区域相对减小, 通过99%显著性检验的区域仅零星分布在盆东和盆中部分地区; PMI3的90%T检验区域主要分布在盆地中部和西北部, 通过95%T检验的区域相对减小, 而通过99%T检验的区域则集中在盆地中部; PMI4通过显著性90%的检验区域主要在盆地中部和盆地西南, 通过95%T检验区域相对减小, 而通过显著性为99%检验的区域进一步减小, 分布在盆地中部和盆地西南部分区域; PMIN显著性为90%的区域分布在盆地中部以及东部部分地区, 而显著性为95%的区域相对减小, 分布在中部和东部, 显著性为99%的区域则分布在盆地中部。总的来说, PMI2、PMI4、PMIN通过显著性为90%T检验的合成区域较大, PMI2显著性为99%的区域与其他两个指数相比较小。因此PMI4和PMIN对四川盆地降水的指示意义比较好。然而, 在过去的研究中, 有学者提出盆地东、西部降水特征存在差异(周长艳等, 2011), 即东部降水和西部降水或一致偏多, 或有相反趋势, 而盆地东部地区的降水变化具有一致性。从图 4d可以看出, PMI4强弱年差值合成的降水场在盆东地区有南北差异性, 而PMIN则没有这种差异(图 4e)。因而PMIN强弱年四川盆地降水的合成结果更符合实际。
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图 4 1980-2012年7-8月PMI1(a)、PMI2(b)、PMI3(c)、PMI4(d)和PMIN(e)指数强弱年(各6年)四川盆地降水差值合成T检验分布 黑色等值线为降水合成值, 实线为正距平, 虚线为负距平(单位: mm); 彩色区表示检验T值, 显著性分别为90%(±1.7)、95%(±2.04)、98%(±2.45) 和99%(±2.74) Figure 4 The T-tested difference synthesis of rainfall field in Sichuan Basin between the 6 strong and weak years of PMI1 (a), PMI2 (b), PMI3 (c), PMI4 (d) and PMIN (e) from July to August during 1980-2012. The black contours represents the synthetic value of precipitation, solid for the positive, dotted for the negative (unit: mm). The color area represents the value of the T on test, significance level are 90% (±1.7), 95% (±2.04), 98% (±2.45) and 99% (±2.74) |
另外, 以旺苍、阆中、遂宁、内江、宜宾这五个站点为分界点, 将盆地分为东、西部, PMIN和PMI4与盆地东部降水场平均值的相关系数分别为0.42和0.3, 与上述分析结果相吻合。由此来看, PMIN更适用于研究高原盛夏季风对四川盆地降水的影响。
5.2 时间变化特征分析在空间分布分析的基础上, 进一步分析了盛夏时期各高原季风指数与四川盆地降水的时间变化特征。为此, 将各季风指数和盆地降水平均值首先进行标准化, 然后分别做小波分析。
从小波分析的结果来看, 盛夏时期四川盆地降水主要呈周期为2~4年的年际变化特征(图 5)。其中盆地东部降水2~4年的波动变化在1985年之后表现明显, 该周期波动的全局功率谱强度约1.5, 通过了95%显著性水平检验, 期间1995-2003年, 表现为4~8年的波动变化特征, 该周期的全局功率谱强度约1.0, 通过了95%显著性检验; 盆地西部降水则主要表现为2~4年的周期波动变化, 全局功率谱强度约1.25, 通过了95%显著性水平检验。
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图 5 1980-2012年7-8月盆地东部(a)、西部(b)降水平均值的小波交换功率谱(左)和全局功率谱(右)分布 左图中黑色实线内的阴影部分表示通过95%显著性的红噪声标准谱检验区域, 点线表示影响锥曲线(COI), 在该曲线以外的功率谱受边界效应影响而不予考虑; 右图中的实线表示小波全局功率谱, 虚线表示通过95%显著性水平检验的标准谱 Figure 5 Wavelet exchange power spectrum and global power spectrum of midsummer precipitation in the eastern part (a) and western part (b) of Sichuan Basin from July to August during 1980-2012. In left figure, the shaded area inside black solid contour for the spectrum passed 95% confidence red noise standard spectrum inspection, and the dot line for COI, the area outside that would not be considered for boundary effect; In right figure, solid line represented the global wavelet power spectrum, dot line represented standard spectrum passed 95% confidence coefficient test |
从图 6可以发现, PMI1、PMI2、PMI3、PMI4和PMIN的主要变化周期为2~4年, 其中PMI2、PMI3、PMI4和PMIN在该周期的全局功率谱波动强度为1.3, PMI1则为1.0, 皆通过95%的显著性水平检验。PMI1的2~4年振荡特征在90年代之前和2000-2005年表现明显, 其余时间段不明显; 而PMI2、PMI3和PMIN的这种变化特征在1985年以来都比较明显; PMI4的这种变化特征则在1980-2000年以及2005-2010年这两个时间段内表现明显, 在2000-2005年这5年则表现不明显。
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图 6 1980-2012年7-8月PMI1(a)、PMI2(b)、PMI3(c)、PMI4(d)和PMIN(e)的小波交换功率谱(左)和全局功率谱(右)分布 左图中黑色实线内的阴影部分表示通过95%显著性的红噪声标准谱检验区域, 点线表示影响锥曲线(COI), 在该曲线以外的功率谱受边界效应影响而不予考虑; 右图中的实线表示小波全局功率谱, 虚线表示通过95%显著性水平检验的标准谱 Figure 6 Wavelet exchange power spectrum and global power spectrum of PMI1 (a)、PMI2 (b)、PMI3 (c)、PMI4 (d)和PMIN (e) from July to August during 1980-2012. In left figure, the shaded area inside black solid contour for the spectrum passed 95% confidence red noise standard spectrum inspection, and the dot line for COI, the area outside that would not be considered for boundary effect; In right figure, solid line represented the global wavelet power spectrum, dot line represented standard spectrum passed 95% confidence coefficient test |
从上述分析可以发现, 所有高原季风指数都有明显的2~4年周期振荡特征, 说明盛夏时期高原季风主要以周期2~4年的年际变化为主, 与四川盆地降水主要振荡周期相同。有研究指出, 冬季青藏高原东部大气冷源、中国东部冬春经向风、赤道太平洋纬向风、赤道中东太平洋海表温度、西太平洋副热带高压、青藏高原积雪厚度以及随后的青藏高原冷源变化组成一个海-地-气相互作用准4年周期循环(Zhao and Chen, 2000, 2001; Chen et al, 2001)。白莹莹等(2014)指出, 这种振荡变化与盆地降水有较好的联系。此外, 结合降水指数与各高原季风指数2~4年周期振荡明显的时期可以发现PMI2、PMI3、PMIN与盆地东部、西部降水的周期变化相类似, 显著时间段相吻合。
综上所述, 无论在时间变化特征还是空间分布特征上, PMIN与四川盆地降水都有较好的联系, 可用于盛夏时期高原季风对四川盆地降水影响的研究。
6 盛夏高原季风对四川盆地降水的影响分析图 7为PMIN指数与500 hPa高度、850 hPa风场、700 hPa水汽通量及水汽通量散度、500 hPa和850 hPa垂直速度ω、OLR的回归系数场及其显著相关区域。图中灰色阴影表示高于3000 m的青藏高原地区, 其中图 7a中黑色箭头表示相关系数通过90%显著性检验的850 hPa回归风场, 黄(紫)色表示500 hPa高度场正(负)相关系数通过90%显著性检验; 图 7b中黑色箭头为相关系数通过90%显著性检验的水汽通量回归场, 彩色区中黄(紫)色代表水汽通量散度相关系数为90%显著正(负)相关; 图 7c彩色区中黄(紫)色表示通过90%显著性检验的850 hPa垂直速度正(负)相关场, 红(绿)色等值线表示500 hPa垂直速度正(负)相关系数通过90%显著性检验; 图 7d中黄(紫)色表示通过90%显著性检验的OLR正(负)相关区域。从图 7a可以看出, 盛夏时期, 当高原季风偏强时, 亚洲上空的大气环流出现相应的异常调整。在对流层中层500 hPa, 青藏高原以南的低纬地区, 印度半岛、孟加拉湾、中南半岛至西太平洋地区, 皆为异常偏高的高度场所控制, 中心分别位于印度半岛东侧和西太平洋; 青藏高原以北的中高纬地区, 高度异常偏高区由乌拉尔山东延至鄂霍次克海西岸; 而在青藏高原东侧的大范围区域则为高度负异常场, 异常偏低中心位于西北太平洋朝鲜半岛附近。由此可见, 盛夏高原季风偏强时, 西太平洋副热带高压, 乌拉尔山阻塞高压, 东北亚阻塞高压(陆日宇和黄荣辉, 1998)异常偏强, 东亚/太平洋(EAP型)遥相关波列(Huang, 1992; Nitta, 1986)呈“+ -+”分布, 即负位相(孙照渤等, 2010)。与500 hPa环流场分布相对应, 低层850 hPa风场在印度半岛-孟加拉湾和西太平洋高度偏高区外围形成显著异常反气旋环流, 将来自阿拉伯海、孟加拉湾和南海的暖湿气流源源不断地输送至我国南方地区; 中高纬乌拉尔山与鄂霍次克海西岸两个高压中心之间有异常偏北气流, 加之EAP负位相, 西北太平洋高度负异常中心北侧(中国东北地区)为异常东北风, 两支气流共同作用, 利于北方冷空气南下, 冷暖气流汇集于四川盆地, 使该地水汽通量散度呈显著负异常(图 7a, b)。另外, 在四川盆地中、低层(500 hPa、850 hPa), ω及OLR场与高原季风强度为显著负相关(图 7c), 说明高原季风偏强时盆地对流活动活跃且深厚, 可发展至对流层中层。水汽辐合上升运动增强, OLR降低, 云层增厚, 导致该地降水偏多。
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图 7 1980-2012年7-8月PMIN指数的500 hPa高度场(等值线)、850 hPa风场(矢量)(a)、700 hPa水汽通量(矢量)及水汽通量散度(等值线)(b)、500 hPa(等值线)、850 hPa(彩色区)垂直速度ω(c)及OLR(d, 等值线)回归系数场及其显著相关区域 Figure 7 The regression field and its significant correlation area between PMIN and 500 hPa height (contour), 850 hPa wind (vector) (a), 700 hPa water vapor flux (vetor) and water vapor flux divergence (contour) (b), 500 hPa (contour), 850 hPa (color area) ω (c) and OLR (d, contour) from July to August during 1980-2012 |
从上述分析可以发现, 盛夏时期当高原季风偏强时, 印度半岛-孟加拉湾、西太平洋地区的异常高压反气旋和朝鲜半岛附近的异常低压气旋是造成四川盆地降水异常偏多的三个关键环流系统。从图 7c可以看出, 在对流层中层(500 hPa)和低层(850 hPa)孟加拉湾和西太平洋地区均为ω显著正相关区(高原季风增强, 垂直气流下沉运动增强), 与异常高压反气旋相对应; 西北太平洋朝鲜半岛附近为显著负相关区, 与异常低压气旋对应。说明上述三个地区的环流异常变化与高原季风密切相连, 当高原季风异常偏强或偏弱时, 三地的环流会随之发生显著而深厚的变化。
为进一步探究高原季风与上述三地环流的联系, 分别计算了高原季风指数与区域85°E-95°E的ω, v和区域27.5°N-42.5°N的ω, u的相关回归场, 图 8为计算所得的纬向-垂直剖面图(图 8a)和经向-垂直剖面图(图 8b)。从图 8中可以看出, 当高原季风偏强时, 高原主体部分为显著上升运动, 低层大部分地区受异常偏南风控制, 北部小部分地区受异常偏北风控制。在高层, 高原北侧有一个显著异常偏南风区, 与该地的异常下沉区对应; 南侧有一个异常北风区(10°N-20°N), 与高原南侧印度半岛-孟加拉湾上空的下沉区“重合”, 说明高原高层向南辐散的气流增强了印度半岛-孟加拉湾气流的下沉运动, 下沉辐散加强使该地反气旋环流相应增强。
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图 8 1980-2012年PMIN与区域85°E-95°E的ω及v风场相关回归场的纬向-垂直剖面(a)和区域27.5°N-42.5°N的ω及u风场相关回归场的经向-垂直剖面(b) 黑色等值线为ω回归系数值; 彩色区表示ω相关系数通过90%显著性检验的区域, 橙色为正相关, 蓝色为负相关; 绿色等值线为v和u回归系数值; 红色等值线表示通过90%显著性检验的v和u回归系数; 灰色阴影区为地形剖面 Figure 8 The vertical cross section of correlation and regression coefficient between PMIN and ω, v in 85°E-95°E (a) and ω, u in 27.5°N-42.5°N (b) from 1980 to 2012. Black contours denote ω regression coefficient, color area denote ω correlation coefficient passed 90% confidence coefficient test, orange for the positive, purple for the negative. The green contours denote v and u regression coefficient, red contours denote v and u regression coefficient passed 90% confidence coefficient test. The grey shaded denotes topographic profile |
从经向-垂直剖面图(图 8b)可以发现, 高原以东110°E左右为ω正相关区, 其低层通过相关显著性检验, 而120°E以东地区则为显著负相关区(高原季风偏强时, 上升运动增强), 对应着西北太平洋异常低压气旋系统; 低层高原东部为异常偏东风区, 西部受偏西风控制; 而在对流层高层, 从60°E到160°E的区域均为异常偏西风, 且在60°E和130°E左右有两个异常西风偏强中心, 后者与日本上空的副热带西风急流中心相重合(杨莲梅和张庆云, 2008), 说明高原季风偏强时, 高原高层向东的辐散气流与中纬度西风带重合, 能加强副热带西风急流的强度, 从而使急流中心强度异常偏强。有研究表明, 副热带西风急流活动影响长江中下游梅雨期降水特征, 异常丰梅年急流强度偏强, 急流轴以北为辐合, 以南为强辐散, 辐散中心区与辐散距平中心区“重合”在长江中下游地区上空, 高空强辐散流出, 对应低层强辐合流入, 配合从底层到高层深厚的强垂直上升运动, 为梅雨提供了良好动力环境场(金荣花等, 2012)。结合图 7a高原东侧大范围地区为高度异常负相关场, 朝鲜半岛附近为显著负相关中心的分布可以推断, 高原季风与西北太平洋异常低压辐合上升区之间的联系可能是由副热带西风急流建立的。
另一方面, 高原季风增强时, 高原主体部分上空辐散环流增强, 有助于南亚高压增强增大。研究表明夏季南亚高压与西太平洋副热带高压联系密切, 两者同时偏强与同时偏弱的模态超过70%(冯琬等, 2014; 常宏和闵锦忠, 2007)。陶诗言和朱福康(1964)最早提出, 西太平洋副热带高压进退过程与100 hPa流型变化的关系甚密, 并提出南亚高压与西太平洋副热带高压的“相向而行”和“相背而斥”的相互作用。张可苏等(1977)在理想转盘实验中, 模拟发现高层高压系统有诱使中低层高压发展的趋势。仁荣彩和吴国雄(2003)利用不同个例分析得到:南亚高压与西太平洋副热带高压的“相向而行”和“相背而斥”的物理机制主要包括动力和热力两个方面:南亚高压脊线以北东传的负涡度平流产生的辐合下沉运动, 有利于对流层中下层副高的加强西伸, 强烈下沉运动伴随的绝热加热效应有利于纬向温度梯度维持, 使得南北风发展, 从热力上间接影响西太平洋副热带高压的发展, 降水区对流层高层产生的潜热释放, 使副高西北侧加热率垂直方向的非均匀分布增加, 导致了副高加强西进。动力和热力因素的综合影响是南亚高压影响中层副高的短期变化的主要机制(任荣彩和吴国雄, 2003; 任荣彩等, 2007; 刘还珠等, 2006)。因而, 盛夏时期高原季风偏强有利于西太平洋副热带高压强度增强, 面积增大。
7 结论与讨论高原季风与青藏高原东麓的四川盆地旱涝分布密切关联。盛夏时期(7-8月), 四川盆地降水量最多, 出现山洪地质灾害的几率较高, 与此同时高原夏季风在该时段较强(白虎志等, 2001)。为分析研究盛夏高原季风对四川盆地降水的影响, 加深对四川盆地降水异常变化机理的认识, 本文在综合考虑盛夏高原高度场、风场、涡度场及散度场分布特征, 结合涡度和散度物理特性的基础上, 提出了新的高原季风指数PMIN, 并通过相关统计、小波分析、合成分析等统计方法, 与其他4种现有的常用高原季风指数进行对比分析, 挑选出了适用于研究四川盆地盛夏降水异常的高原季风指数; 利用该指数研究分析并明确了盛夏高原季风对四川盆地降水的影响机制。分析结果表明:
(1) 与其他高原季风指数相比, PMIN对盛夏高原主体部分热力作用有很好的响应, 时间相关系数达0.69, 通过信度为0.01的检验; 能较好地反映由高原热力作用驱动的环流变化, 即高原夏季风环流特征:当高原季风指数偏强时, 高原主体部分高度场降低, 气旋式环流加强。
(2) 与其他各高原季风指数相比, PMIN更适用于研究盛夏高原季风对四川盆地降水的影响:在PMIN强弱年四川盆地降水合成差值场中, 通过显著性水平为90%、95%和99%的T检验区域都相对较大, 且反映出盆地东、西部的降水差异性。PMIN与四川盆地东、西部降水皆呈现2~4年的周期性振荡特征, 显著时段相重合。
(3) 盛夏高原季风偏强时, 对流层中层印度半岛-孟加拉湾地区高度场偏高, 西太平洋副热带高压, 乌拉尔山阻塞高压, 东北亚阻塞高压异常偏强, 东亚/太平洋(EAP型)遥相关波列呈“+ -+”分布, 即负位相。低层印度半岛-孟加拉湾和西太平洋高压外围的显著异常反气旋环流, 将来自阿拉伯海、孟加拉湾和南海的暖湿气流输送至我国南方地区; 乌拉尔山阻高与东北亚阻高之间的异常偏北气流和西北太平洋低压北侧(我国东北地区)的异常东北风使北方冷空气南下。冷暖气流汇集于四川盆地, 水汽辐合上升运动增强, 导致该地降水偏多。
(4) 印度半岛-孟加拉湾, 西太平洋的异常高压反气旋和朝鲜半岛附近的异常低压气旋是盛夏高原季风偏强, 四川盆地降水偏多的三个关键环流系统, 它们与高原季风活动密切相连。当高原季风偏强时, 高原主体部分辐合上升运动加强, 高层辐散, 向南辐散的气流加强了印度半岛-孟加拉湾地区的下沉运动, 下沉辐散使该地高压反气旋环流加强; 向东辐散的气流与中纬度西风带重合, 加强了副热带西风急流, 进而影响朝鲜半岛附近的环流变化; 高层辐散使南亚高压增强增大, 进而从动力和热力两个方面影响西太副高的活动, 使其加强西伸。
基于上述分析, 新的高原季风指数可用于四川盆地盛夏降水的预测。然而, 在将该指数引入短期气候预测业务之前, 还需进一步研究影响盛夏高原季风年际变化的前期因子, 探讨评估模式对该指数的预测效果等。
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