2017, Vol. 36
2. 南京信息工程大学大气科学学院, 南京 210044;
3. 中国气象局 中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心, 北京 100081;
4. 中国科学院大气物理研究所, 北京 100029;
5. 南京信息工程大学应用气象学院, 南京 210044
青藏高原(下称高原)特殊大地形动力热力作用深刻地影响着亚洲与全球大气水分循环(徐祥德等, 2014; 敖婷和李跃清, 2015; 施晓晖和温敏, 2015)。高原特殊的热力结构造成了水汽在高原南坡低层幅合与在高原上幅散, 从而使得热带洋面的水汽被抽吸输送到高原上(Xu et al, 2014, 2008)。长江流域地处高原下游地区, 高原水汽和水汽输送的变化会对下游地区的旱涝产生重要影响。此外长江中下游(下称MLRYR)夏季还受到东亚季风的影响, 水汽主要依靠东亚季风输送, 旱涝异常与季风系统向该区域的水汽输送状况密切相关(施小英, 2007)。20世纪80年代以来, 大范围的旱涝气候灾害给我国的国民经济带来了巨大的损失。研究影响MLRYR夏季降水的高原水汽抽吸作用和水汽路径是认识MLRYR旱涝灾害形成机理的重要环节, 对于区域防灾减灾具有重要意义。
目前关于高原水汽抽吸对MLRYR降水的影响的研究还比较少, 但初步得到了一些有意义的结论。徐祥德等(2002, 2003)首次提出高原及邻近地区是夏季低纬海洋远距离水汽输送的陆上“转运站”, 并指出高原水汽输送“转运站”效应对长江流域梅雨带有重要作用。高原高层水汽幅散低层水汽幅合, 青藏高原的这种水汽结构有利于水汽被抽吸到高层并向下游输送(张雨薇, 2013; 田红瑛等, 2014; 许建玉等, 2014; 李敏娇等, 2014)。Bai and Xu(2004)指出夏季青藏高原低层水汽辐合与高原局地降水相关, 而高层的水汽辐散与中国东部降水相关。相关研究表明高原水汽抽吸是由高原热力驱动及其自激反馈的动力系统, 高原通过中空大尺度热岛幅合环流吸引低纬洋面的暖湿气流使得热带洋面的水汽抽吸到高原之上, 而高原的水汽含量和降水的增加又可能会增加下游地区严重的洪涝灾害(Xu et al, 2008, 2014; 徐祥德等, 2014; 周长艳等, 2015)。
关于不同水汽路径对MLRYR地区的旱涝效应, 目前已有不少学者开展了大量的工作。徐祥德等(2002, 2008)通过对1958-1995年的气候分析和数值模拟, 表明长江流域涝年的水汽输送来自低纬度海洋经由中国南海到青藏高原东侧转向长江流域的水汽流通道。不少研究指出造成长江流域夏季降水异常的水汽输送主要来自副热带高压南侧经中国南海的热带西太平洋的水汽输送, 而来自印度洋经孟加拉湾到中国南海的水汽输送与长江流域降水成负相关(Simmonds et al, 1999; Zhang et al, 2001; 蒋兴文等, 2008; 谢安等, 2002)。苗秋菊等(2005)通过分析箱体模型的边界水汽收支, 指出高原南侧经向水汽输送与高原东侧纬向水汽输送显著相关, 并揭示了长江流域洪涝过程上游高原周边关键区水汽输送不同分量间的“转换”特征。解承莹等(2015)的研究表明孟加拉湾—高原南缘—MLRYR以及南海—MLRYR—东海的反气旋式“旋转偏差流”有利于MLRYR降水增多。叶敏和封国林(2015)指出影响MLRYR夏季降水的水汽路径是来自南界的水汽输送, 并定义了南界水汽输送的多个指标。
综上所述, 虽然前人已经取得了丰硕的研究成果, 但在以下几个方面有待进一步完善: (1) 目前没有人给出描述高原水汽抽吸作用定量化的指标; (2) 关于水汽路径的划分, 叶敏等(2014)提出根据目标区降水与水汽输送通量(标量)的显著相关区来划分水汽路径。该方法在经、纬向水汽输送通量与目标区降水的相关性相反时, 将导致水汽输送通量(标量)与降水的相关性不显著, 因而会忽略潜在的水汽路径; (3) 相关研究表明再分析资料在高原地区存在系统性偏差(赵天保和符淙斌, 2009; 王斌, 2011; 孙玉婷等, 2013; 李瑞青等, 2012), 而目前大多数研究在使用资料之前并未对资料的适用性进行评估(周长艳等, 2012)。针对以上不足, 结合高原水汽输送散度场的高低空配置提出了高原水汽抽吸指数的定义; 其次, 本研究对水汽输送通量场作旱涝年合成分析, 将通过检验的旱涝年显著偏差区确定为水汽路径截取位置; 此外使用珍贵的JICA探空资料评估两种再分析资料在高原的适用性, 从而选取可靠的再分析资料用于后续分析。本文从上述两个定量化指标出发, 研究高原水汽抽吸和周边水汽输送随时间的演变规律以及其对MLRYR夏季降水的影响。
2 资料与研究方法所用的资料为NASA提供的1979-2015年MERRA月平均再分析资料和2008年夏季MERRA逐6 h再分析资料; ECMWF提供的1979-2015年ERA-interim月平均再分析资料和2008年夏季ERA-interim逐6 h的再分析资料; 再分析资料包括各气压层上的经向风v, 纬向风u, 比湿q和地表气压ps; 中国气象科学研究院提供的2008年夏季青藏高原及周边上18个站点逐6 h的JICA加密探空资料(张人禾和徐祥德, 2012; 刘瑞霞等, 2013); 国家气候中心提供的19512015年中国160站点地面降水月资料。
考虑高原水汽输送散度场在垂直方向上的差异, 定义水汽抽吸指数:
| ${I_1} = \int_{100{\rm{hPa}}}^{750{\rm{hPa}}} {{\rm{div}}} \left({q\vec V} \right){\rm{d}}p - \int_{750hPa}^{{\rm{Ps}}} {{\rm{div}}} \left({q\vec V} \right){\rm{d}}p, $ | (1) |
式中: div为散度算子, I1的单位为kg·m-1·s-3, I1的第一项代表高层水汽的辐散, 第二项代表低层水汽辐合, 高层辐散越强, 低层辐合越强, I1越大, 高原水汽抽吸作用越剧烈。
在水汽路径的选取方面, 为克服叶敏等(2014)提出依据相关系数划分水汽路径的不足, 采用合成分析法分析旱涝年经、纬向水汽输送通量的差异的显著性, 将通过检验的旱涝年经、纬向显著偏差区确定为水汽路径的划分位置。水汽路径的方向按旱涝年经纬向水汽输送偏差场的指向。在水汽路径量化指标方面, 参考叶敏等(2014)所提出的水汽路径强度的客观化指标的定义:垂直某一截面的平均水汽通量。为使指标反映水汽路径强度相对均值的偏离程度, 计算水汽路径指标时采用水汽输送通量距平场。
在使用JICA探空资料对两种再分析资料的适用性进行评估时, 只选用JICA非常规探测时次(06: 00(世界时, 下同)和18: 00) 的探空资料以保证对比分析的相对独立性; 对比分析的变量为比湿; 运用双线性插值法实现资料的空间匹配; 对比样本的相对误差控制在-99%~99%之间, 超过该范围则剔除; 对比分析的统计量包括相关系数和相对偏差(孙玉婷等, 2013)。参考Ting and Wang(1997), 孔海江和吴胜安(2012)提出的区域降水代表性站点选取的方法, 得到MLRYR地区18个代表性站点:信阳, 东台, 南京, 合肥, 上海, 杭州, 安庆, 屯溪, 九江, 汉口, 钟祥, 岳阳, 常德, 宁波, 衢县, 贵溪, 南昌, 长沙。根据1979-2015年的18个代表性站点平均降水序列计算MLRYR历年SPI(Seiler et al, 2002; 袁文平和周广胜, 2004)(标准化降水指数)序列, 将SPI>1的年份视为涝年, SPI < -1的年份视为旱年。
本研究主要涉及到的研究方法包括相关分析法、合成分析法和回归分析法等常用气象统计方法。
3 结果与分析 3.1 两种再分析资料在高原地区的适用性评估相关系数和相对偏差分别可以反映再分析资料和实测探空资料在时间变化趋势上的一致性和二者偏离程度。从相关系数随高度的分布(图 1a)来看, 相关系数在500 hPa以下随高度增加而增大, 500 hPa以上相关系数随高度增加而减小; 在任何层次上ERA-Interim与探空实测的相关系数都比MERRA与探空实测的相关系数要大。从相对偏差随高度的分布(图 1b)来看, 相对偏差与相关系数表现出相似的随高度分布规律, 相对偏差在400 hPa以下随高度增加而减小, 400 hPa以上相对偏差随高度增加而增加; 除了在700 hPa以外, ERA-Interim与探空实测的相对偏差都比MERRA与探空实测的相对偏差要小。综合来看ERA-Interim相对MERRA再分析资料在高原的适用性更优, 因此后续分析中均采用ERA-Inetrim再分析资料分析。
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图 1 2008年68月青藏高原地区2种再分析资料与探空资料比湿的相关系数(a)与相对偏差(b)的垂直分布 Figure 1 Vertical distribution of correlation coefficient (a) and relative deviation (b) of specific humidity in sounding data and specific humidity in two kinds of reanalysis data on the Qinghai-Tibetan Plateau from June to August in 2008 |
由ERA-Interim再分析资料和合成分析法计算MLRYR旱涝年合成水汽输送的偏差场(图 2), 偏差场以20°N为界, 北侧为东向偏差流, 南侧为西向偏差流, 偏差流整体呈顺时针流型。旱涝年水汽输送出现显著差异(p=0.05) 的区域主要分布在中国南海、孟加拉湾、青高东南部以及我国南方。根据MLRYR旱涝年水汽输送显著偏差区以及偏差场的方向, 定义影响MLRYR降水的水汽输送路径共5条(图 2): (A)孟加拉湾水汽路径; (B)云贵水汽路径; (C)低纬水汽路径; (D)南海水汽路径; (E)汇合水汽路径。本研究所提出的按照合成分析的显著偏差场划分水汽路径的方法相对(叶敏等, 2014)方法, 可以有效克服忽略潜在水汽路径这一不足, 这一点已在引言中说明。为定量研究水汽路径的水汽输送强度, 参考叶敏等(2014)所提出的水汽路径指标。为了研究水汽路径强度指数相对平均值的偏离程度, 此处采用水汽输送距平场进行指标计算。
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图 2 1979-2015年长江中下游夏季旱涝年合成水汽输送偏差场(矢量, 单位: kg·m-1·s-1)和偏差场方向(等值线, 单位: (°)) 灰色阴影代表偏差场通过p=0.05的差异显著性检验 Figure 2 Water vapor transport synthetic bias filed(vector, unit: kg·m-1·s-1) and its direction (contour, unit: (°)) in drought and flood years of MLRYR during 1979-2015. The grayshaded area represents in which bias filed has passed the significant test at p=0.05 level |
表 1给出了五条水汽路径强度指数的统计量以及其与MLRYR夏季降水的相关系数。五条水汽路径中, 低纬东向水汽路径波动最大, 其次是孟加拉湾和汇合路径。除孟湾西北路径外, 其他四条水汽路径强度指数与MLRYR降水的相关系数都在0.5以上, 达到了中度相关水平, 其中汇合路径(D)与MLRYR降水的相关系数最大为0.73。降水与水汽路径间较好的相关性说明了水汽路径划分的合理性。
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表 1 不同水汽路径强度指数的标准差以及与长江中下游夏季降水的相关系数 Table 1 Different water vapor paths intensity indexes standard deviation and its correlation coefficient with summer precipitation in MLRYR |
表 2给出了影响MLRYR夏季降水的五条水汽路径的协相关系数。从表 2可以看出, 云贵东向和南海北上路径与汇合路径分别达到了中度和高度相关。除汇合路径外, 与云贵东向路径相关程度最大的水汽路径是处于低纬地区的孟加拉湾西北路径, 同样的与南海北上路径最为密切的水汽路径是低纬西向路径。由此可以认为孟湾西北和低纬西向路径分别是云贵东向和南海北上路径的水汽输送上游相关路径。图 3给出的不同水汽路径强弱年合成水汽输送偏差场也证明了这一点。由图 3a可以发现, 当孟湾西北向路径增强时, 来自孟湾的水汽在高原南侧发生顺时针转向东进, 使得云贵东进路径增强。图 3b中云贵路径增强时, 低纬的孟湾西北路径也增强。同样地, 由图 3c, d也可以发现低纬西向和南海北上路径也有相似的变化规律。此外, 由图 3e可以发现, 当汇合路径增强时, 水汽输送通量等于50 kg·m-1·s-1的等值线将5条水汽路径完全包裹其中, 5条路径构成了两条顺时针影响MLRYR降水的水汽输送相关链:南海-孟加拉湾-高原南缘-云贵-MLRYR和南海-华南-MLRYR。这两条两条水汽输送相关链与解承莹等(2015)发现的有利于增强MLRYR降水的反气旋式“旋转偏差流”具有较好的对应性。
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表 2 五条水汽路径强度指数的协相关系数 Table 2 Co-correlativity coefficient of five water vapor paths intensity indexes |
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图 3 不同水汽路径强弱年合成水汽输送偏差场(矢量, 单位: kg·m-1·s-1)和及其大小(等值线, 单位: kg·m-1·s-1) (a) A路径, (b) B路径, (c) C路径, (d) D路径, (e) E路径.灰色阴影代表偏差场通过p=0.05的差异显著性检验 Figure 3 Water vapor transport synthetic bias filed (vector, unit: kg·m-1·s-1) and its magnitude (contour, unit: kg·m-1·s-1) in strong and weak years of different water vapor paths. (a) path A, (b) path B, (c) path C, (d) path D, (e) path E. The gray-shaded area represents in which bias filed has passed the significant test at p=0.05 level |
图 4显示了MLRYR夏季降水和不同水汽路径强度的年际变化情况。总体而言, 5条水汽路径与MLRYR夏季降水均呈同相位变化: 80-90年代降水总体上呈上升趋势, 同期水汽路径强度也有相同的递增趋势; 1998-2000涝急转旱期这四条水汽路径强度也急剧下降; 2000年以来MLRYR降水大致呈递增态势, 在此期间低纬、孟湾、云贵和汇合水汽路与MLRYR降水保持相同的递增趋势, 南海水汽路径随时间变化不明显。这一分析结果与Simmonds et al(1999), Zhang et al(2001), 蒋兴文等(2008), 谢安等(2002)人的研究结论相一致。为比较不同水汽路径对MLRYR降水的影响程度, 本研究采用回归分析得出的回归系数作为影响程度的标度, 计算得出不同路径对MLRYR降水影响强弱排序为:汇合路径>云贵路径>低纬路径>南海路径>孟湾路径, 这与相关性分析的结果相一致。
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图 4 水汽路径强度指数与长江中下游夏季降水的年际变化 (a) A路径, (b) B路径, (c) C路径, (d) D路径, (e) E路径 Figure 4 Inter-annual variability of water vapor paths intensity indexes and summer precipitation in MLRYR. (a) path A, (b) path B, (c) path C, (d) path D, (e) path E |
从不同水汽路径与中国夏季降水的相关系数场来看(图 5), 孟湾西北、云贵东向、低纬西向路径和汇合路径与我国中东部地区降水的相关系数场由北至南呈“-+ -”分布, 具体来讲与华北东北降水负相关, 与江淮、黄淮和MLRYR降水正相关, 与华南降水负相关; 南海水汽路径与中东部地区夏季降水几乎呈正相关, 由此说明夏季来自南海的水汽输送是中国东部大部分地区的水汽源地。云贵东向路径与整个长江流域的降水均呈显著正相关, 且显著正相关系数带的走向与长江的走向高度一致。汇合路径、低纬西向路径和南海北上路径与中国夏季降水的显著正相关区仅位于MLRYR, 但与汇合路径显著相关的站点的个数远高于其他两个路径, 由此说明汇合路径是调控MLRYR降水的重要水汽输入通道。
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图 5 1979-2015年水汽路径强度指数与中国160站点夏季降水的相关系数场 (a) A路径, (b) B路径, (c) C路径, (d) D路径, (e) E路径.黑点表示站点通过p=0.05的显著性检验 Figure 5 Correlation coefficient filed of five water vapor paths (A, B, C, D and E) intensity indexes and summer precipitation of 160 stations in China during 1979-2015. (a) path A, (b) path B, (c) path C, (d) path D, (e) path E. The black pointed stations indicate statistical significance at the 5% level based on the t test |
根据高原水汽输送通量散度场的高低空配置, 提出了水汽抽吸指数的定义, 并将其用于青藏高原“水泵”结构及其对MLRYR夏季降水影响的定量化研究之中。根据MLRYR旱涝年水汽抽吸指数偏差场(图 6a)可以发现, MLRYR涝年期间高原南缘水汽抽吸作用明显强于旱年。旱涝年水汽抽吸指数偏差显著区(图 6a中的多边形区域内)主要分布在恒河平原, 东印度和缅北地区。Xu et al(2008, 2014)研究也表明高原水汽抽吸可能会增加下游地区的洪涝灾害。再从旱涝年高原南缘区域平均的水汽通量散度的垂直分布来看(图 6b), MLRYR涝年期间高原南缘低层(750 hPa以下)水汽辐合强度高于旱年, 而高层(750 hPa以上)水汽辐散强度同样也明显高于旱年。Bai et al(2004)也指出夏季高原高层的水汽辐散与中国东部降水相关。由此说明高原水汽输送散度场的高低空配置与MLRYR夏季降水密切相关, 高原水汽抽吸指数的定义综合考虑了高原水汽输送散度场在垂直方向上的差异, 可在一定程度上描述高原水汽抽吸作用的强弱。
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图 6 长江中下游夏季旱涝年水汽抽吸指数偏差场(a, 单位: 10-3·kg·m-1·s-3)和高原南缘(方框区)平均水汽通量散度(b)垂直分布 Figure 6 Bias filed (a, unit: 10-3·kg·m-1·s-3) of water vapor pumping indexes and mean profiles of water vapor flux divergence (b) in southern margin of Plateau (boxed area) during drought and flood years of MLRYR |
图 7a显示了MLRYR夏季降水和高原南缘水汽抽吸指数的年际变化。从图 7a可以看出, 高原水汽抽吸指数与MLRYR夏季降水呈同位相变化: 1989-1998年MLRYR夏季降水处于明显的的波动上升阶段, 同期高原水汽抽吸指数也有相同递增趋势; 1998-2000长江流域夏季涝急转旱期间高原水汽抽吸指数也急剧减小。本研究以一倍标准差为标准划分高原水汽抽吸指数强弱年。表 2所示的强弱年的分布规律表明, 在MLRYR夏季降水偏高的7年里, 有3年高原水汽抽吸指数也偏高; 旱年二者的对应关系较差。其原因可能是影响MLRYR夏季的降水的因子有很多, 且其在不同年份对降水影响强弱也不同, 因而水汽抽吸指数和MLRYR降水的强弱年并不一定完全对应; 其次本研究对水汽抽吸指数的定义(式1) 不够精细, 近似认为750 hPa是所有格点水汽通量散度为0的高度; 此外还有可能是ERA-Interim在高原南缘适用性差所导致的, 鉴于JICA探空资料分布区域的局限, 本研究未对再分析资料在高原南缘的适用性进行评估。尽管水汽抽吸指数与MLRYR夏季降水的高低年并不一定完全一致, 但图 7b表明高原水汽抽吸作用与MLRYR夏季降水呈显著正相关, 二者相关系数为0.54 (p=0.0004)。
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图 7 高原水汽抽吸指数与长江中下游夏季降水的年际变化(a)以及二者的线性回归关系(b) Figure 7 Inter-annual variability (a) and regression analysis (b) of water vapor pumping indexes and summer precipitation in MLRYR |
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表 3 高原南缘水汽抽吸指数及长江中下游夏季降水强弱年分布 Table 3 Distribution of the weak and strong years of water vapor pumping index in southern margin of Plateau and summer precipitation in MLRYR |
从图 8和图 5b来看, 高原水汽抽吸指数和云贵水汽路径与中国夏季降水的相关系数场的分布极为类似, 即显著正相关区仅位于长江流域一带, 显著相关系数带的走向与长江的走向保持高度一致。高原水汽抽吸指数与云贵水汽路径强度指数的相关系数高达0.78(p < 0.01), 而云贵水汽路径又是影响高原下游降水重要的纬向水汽输送带, 由此说明高原水汽抽吸作用可能是通过影响高原周边的纬向水汽输送从而间接影响到MLRYR夏季降水。为分析这种机制存在的可能, 图 9给出了高原水汽抽吸强、弱年24°N30°N平均纬向水汽输送通量及其偏差的垂直剖面。从图 9中可以明显看出, 在高原水汽抽吸弱年东印度和缅北(90°E100°E)上空的纬向水汽输送通量0.01等值线最高位于700 hPa, 且终止于102°E附近; 而在强年该等值线向上延伸至400 hPa, 并向东延伸至长江流域一带; 从偏差场的剖面分布来看, 高原东西两侧均为正的纬向水汽输送偏差, 西侧正的纬向水汽输送偏差“舌”从恒河平原一带向东向上伸展至高原上空, 高原东部亦为正的纬向水汽输送偏差。由此说明高原水汽抽吸可以将低层的水汽抽吸至高层, 使之越过高原, 增加整个长江流域的纬向水汽输送进而间接影响到长江流域的降水。
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图 8 1979-2015年高原南缘水汽抽吸指数与中国160个站点夏季降水的相关系数场 黑点表示站点通过p=0.05的显著性检验 Figure 8 Correlation coefficient filed of water vapor pumping index in southern margin of Plateau and summer precipitation of 160 stations in china during 1979-2015. The black pointed stations indicate statistical significance at the 5% level based on the t test |
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图 9 高原南缘水汽抽吸强年(a)和弱年(b)24°N30°N平均纬向水汽输送通量(单位: kg·m-1·s-1)及其偏差(c, 单位: kg·m-1·s-1)剖面 Figure 9 Profile of average zonal water vapor transport flux (unit: kg·m-1·s-1) between 24°N and 30°N in strong (a) and weak (b) years of water vapor pumping index in southern margin of Plateau and their bias (c, unit: kg·m-1·s-1) |
首先利用2008年JICA加密探空资料对两种再分析资料(ERA-Interim和MERRA)在青藏高原地区的适用性进行了评估; 然后, 根据MLRYR旱涝年水汽输送合成偏差场, 定义了5条影响MLRYR降水的水汽输送路径:孟加拉湾路径、云贵路径、南海路径、低纬路径和汇合路径, 并定量计算了五条水汽路径的强度指数; 其次, 根据高原水汽输送散度场的垂直分布, 提出了将高原高层与低层水汽输送通量散度差定义为高原水汽抽吸指数; 最后, 研究了各个水汽路径强度指数和高原水汽抽吸指数的年际变化规律以及其与MLRYR和中国夏季降水的关系。得到以下主要结论:
(1) ERA-Interim相对MERRA再分析资料在高原适用性更优。在年际变化上, 五条水汽路径与MLRYR夏季降水呈同相位变化; 回归分析表明, 五条水汽路径对MLRYR夏季降水影响由强至弱的次序为:汇合路径>云贵路径>低纬路径>南海路径>孟湾路径。
(2) 五条水汽路径之间关联密切。孟湾西北和低纬西向路径分别是云贵东向和南海北上路径的水汽输送上游相关路径。5条路径构成了两条顺时针影响MLRYR降水的水汽输送相关链:南海-孟加拉湾-高原南缘-云贵-MLRYR和南海-华南-MLRYR。
(3) 孟湾西北、云贵东向、低纬西向路径和汇合路径与我国中东部地区降水的相关系数场由北至南呈“-+ -”分布; 南海水汽路径是中国东部大部分地区的水汽源地; 汇合路径是调控长江中下游夏季降水的重要水汽输入通道, 而云贵东向路径与整个长江流域的降水均呈显著正相关。
(4) MLRYR涝年期间高原南缘低层(750 hPa以下)水汽辐合强度和高层(750 hPa以上)水汽辐散强度均明显高于旱年; MLRYR旱涝年高原水汽抽吸指数的显著偏差区主要分布在恒河平原, 东印度和缅北地区; 高原水汽抽吸指数与MLRYR夏季降水呈同位相变化。
(5) 高原水汽抽吸指数与中国降水的显著正相关区仅位于长江流域一带; 高原水汽抽吸作用可以将低层的水汽抽吸至高层, 使之越过高原, 增加整个长江流域的西入的纬向水汽输送进而间接影响到长江流域的降水。
本研究对高原水汽抽吸指数的定义仅仅是根据高原水汽输送散度场的垂直分布而给出的一个经验指标, 指标的设计需要进一步的优化与完善; 本研究只采用统计方法分析高原抽吸和五条水汽路径对MLRYR和中国降水的关系, 没有进行数值模拟对相关结论进行验证, 下一步研究可以采用拉格朗日轨迹法(Durán-Quesada et al, 2010)对水汽输送路径和高原的水汽抽吸结构进行数值模拟研究。
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