青藏高原(下称高原)以其平均4 000 m以上海拔成为世界上最高的高原, 作为“世界屋脊”其可以直接加热对流层中层大气, 并且为水汽和化学物质到达平流层提供了主要的通道(Fu et al, 2006), 此外高原凭借其独特的热力和动力作用, 强烈地影响着东亚乃至全球的大气环流(Wu et al, 2007), 如高原春、夏季地表的感热异常分别影响着西北、川渝的降水变化(周俊前等, 2016; 梁玲, 2013)。同时, 高原位于亚洲特殊的地理位置:东亚季风区的西部和印度季风区的北部, 其水汽收支状况受到南亚季风、东亚季风、中纬度西风等系统共同作用的影响(徐祥德等, 2002; 解承莹等, 2014, 2015)。在过去的几十年里, 高原一直经历着气候的变化:在同一时段中, 它的增温率远高于全球平均和北半球同纬度(Liu et al, 2000), 并且在1997年发生了更为显著的增温突变(郑然等, 2015)。同时它也在局地水文循环中产生了深远的影响。例如, 许多南亚和东亚的河流都起源于高原, 其中包括世界上几个主要的水系——雅鲁藏布江、黄河、长江。因其在水循环中的重要作用而被冠以“亚洲水塔”的称号(Xu et al, 2008)。由于大量的水分从高原流失, 为了维持区域的水分平衡, 需要周围区域对其有水分的供给。因此高原成为了世界上水文循环最活跃的中心之一, 那么研究其水循环的过程就变得相当重要。

高原上水汽含量的分布对高原及其周围地区的气候、旱涝状况有着重要的影响, 考虑到高原水文循环的重要性, 人们对其进行了大量的研究。郭巧玲等(2011)曾提出过在1998年后, 高原北部的黑河流域的径流量发生了显著的变化。高原整个范围内所观测的年平均气温和降水量在1998年左右同样也显示出了突变。Gao et al(2014)用4套再分析资料和1套模式资料比较了1979-1997年和1998-2011年高原水汽的变化, 发现在高原总体湿度增加的背景下, 其湿润的东南部, 有变干的趋势, 其干旱的西南部, 有变湿的趋势(尹云鹤等, 2012)。同时Chow et al(2009)结合高原异常加热的事实, 进而提出了关于其降水变化可能的机理。

通过分析站点资料与12套降水资料对高原夏季降水的特征描述来进行资料比较, 通过不同方面的对比, 来体现不同资料在刻画高原不同要素场上的优劣。同时利用6套再分析资料来进一步研究高原及周围地区夏季水汽输送与其降水的关系。在此基础上总结学者们的研究成果, 来进一步对高原地区夏季降水的变化进行探索。

所用降水资料有国家气象信息中心提供的高原各站点的逐月降水资料。此外还有逐月的4套格点资料: (1)全球降水气候中心研制的全球陆地雨量计观测分析数据GPCP (Global Precipitation Climatology Project)(Adler et al, 2003); (2)雨量资料与卫星估计及NCEP/NCAR再分析降水场合并分析数据CMAP(CPC Merged Analysis of Precipitation)(Xie et al, 1997); (3)全球降水气候中心的月降水合成数据GPCC (Global Precipitation Climatology Center)(Schneider et al, 2005); (4)日本高分辨率逐日亚洲陆地降水数据集APHRO(Asia Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards the Evaluation of the Water Resource)(Yatagai et al, 2009)。8套逐月的再分析降水资料: (1)美国国家环境预报中心(NCEP)和国家大气中心(NCAR)的全球再分析资料NCEP1(NCEP/NCAR Reanalysis)(Kalnay et al, 1996; Kistler et al, 2001); (2)美国国家环境预报中心(NCAR)和美国能源部(DOE)联合制作的再分析资料NCEP2(NCEP/DOE Reanalysis)(Kanamitsu et al, 2002); (3)美国国家航空航天局(NASA)的MERRA(Modern Era Reanalysis for Research and Applications)(Bosilovich et al, 2011; Rienecker et al, 2011); (4)欧洲中期数值预报中心(ECMWF)的再分析资料ERA_Interim(European Center Center for Medium-range Weather Forecasts Interim Reanalysis)(Paul et al, 2009); (5)欧洲中心20世纪再分析资料ERA20C(Poli et al, 2013); (6)美国国家环境预报中心(NCEP)的CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)再分析数据集(Saha et al, 2010); (7)日本55年再分析资料JRA55(Japanese 55-year Reanalysis)(Kobayashi et al, 2015); (8)20世纪再分析资料数据集第二版20CRv2(20 Century Reanalysis version 2)(Compo et al, 2011)。其中除了APHRO、ERA20c和20CRv2的时间段分别为1979-2007年、1979-2010年和1979-2012年之外, 其余资料均为1979-2014年。同时, 还使用了上述6套时间段为1979-2014年的逐月再分析资料的纬向和经向风场、比湿场、表面气压场, 各套资料的详细信息见表 1。

表 1(Table 1)

表 1 所用资料的详细信息 Table 1 The detailed information of all the data sets 数据名称 分辨率 变量名 时间段 层次 站点 - 总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐日 地表 GPCP 1.25°× 1.25° 总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 地表 GPCC 1.0°× 1.0° 总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 地表 CMAP 1.25°× 1.25° 总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 地表 APHRODITE 0.5°× 0.5° 总降水量 1961年1月1日至2007年12月31日 逐日 地表 ERA20C 1.0°× 1.0° 总降水量 1979年1月1日至2010年12月1日 逐月 地表 20CRv2 2.0°× 2.0° 降水率 1979年1月1日至2012年12月31日 逐月 地表 NCEP1 2.5°× 2.5° 水平风场(u & v)、比湿、地表气压、降水率 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 1 000~300 hPa; 地表 NCEP2 2.5°× 2.5° 水平风场(u & v)、比湿、地表气压、降水率 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 1 000~300 hPa; 地表 JRA55 1.25°× 1.25° 水平风场(u & v)、比湿、地表气压、总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 1 000~300 hPa; 地表 CFSR 0.5°× 0.5° 水平风场(u & v)、比湿、地表气压、总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 1 000~300 hPa; 地表 MERRA 1.25°× 1.25° 水平风场(u & v)、比湿、地表气压、总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 1 000~300 hPa; 地表 ERA_Interim 1.0°× 1.0° 水平风场(u & v)、比湿、地表气压、总降水量 1979年1月1日至2014年12月31日 逐月 1 000~300 hPa; 地表

表 1 所用资料的详细信息 Table 1 The detailed information of all the data sets

总的水汽平流可以分为两个部分:稳定的部分和瞬变的部分(Trenberth, 1991)。之前Zhou(1999)定量的比较发现瞬变的水汽输送对东亚总的输送的贡献很小。因此, 在分析中主要通过逐月的资料来研究其稳定的分量。根据Trenberth(1991)的方法, 高原及周围地区垂直上水汽积分的计算公式如下:

式中: q代表比湿; u代表纬向风; v代表经向风; g代表重力加速度。由于在300 hPa之上的水汽是很小, 可以忽略, 所以此处顶层气压p_t等于300 hPa, 而p_s则为地表气压。因为在复杂地形上对水汽收支进行分析时对地形的处理是很敏感的(Rasmusson, 1967)。所以在分析中首先将8套再分析资料在水平上进行双线性插值, 使其水平分辨率为1°× 1°, 之后再在垂直上进行插值, 使其数据间隔为50 hPa。

水汽输送的辐合辐散项也可以被拆分成两个部分(Huang et al, 1998):水汽平流项和风场辐合辐散项。

式中: $\vec v$代表着水平风矢量。右边第一项是水汽平流项。当风从比湿高(低)的区域流向比湿低(高)的区域, 这一项即为负(正)值, 而其被称为湿(干)平流。它对总的水汽辐合(辐散)做出了贡献。右边第二项代表了风的辐合辐散项。风场的辐合(辐散)对应着水汽输送场的辐合(辐散)。

研究的范围是高原26°N-42°N, 75°E-105°E的地区[图 1(a)]。图 1(b)~(n)分别是站点资料和12套再分析降水资料插值到站点之后计算所得多年平均的夏季降水的空间分布。由图 1(b)的站点资料可以看出, 高原夏季降水存在由东南(降水值大于5 mm·d^-1)向西北(降水值小于1 mm·d^-1)递减的空间分布形态, 且除了CFSR以外, 其他套降水资料都在一定程度上高估了高原的夏季降水, 之前许多文章(戴泽军等, 2011; 李建等, 2010)也比较过不同套再分析资料对高原降水的刻画, 也得出了相似的结论。同时求得12套再分析资料和站点资料在113个站点平均的多年夏季降水的时间序列(图 2), 发现大部分资料的时间序列都能与站点资料较好的吻合, 求出12套资料多年夏季降水与站点资料在空间和时间上的相关系数(图略), 可知APHRO、GPCP、GPCC、ERA_Interim(相关系数由高到低排列, 下同)能较好地刻画高原夏季降水的时间变化; APHRO、CMAP、JRA55、GPCP能较好刻画高原多年夏季降水的空间分布。综上可知: APHRO、GPCP能最优地刻画高原夏季降水的时空变化, 其中APHRO的表现尤其出色。Feng et al(2012)用7套降水资料进行对比, 得出APHRO对高原降水刻画的优越性, 但它的使用受到时间的限制, 所以此处的结果为后人的研究提供了更多的参考。

图 1(Figure 1)

图 1 研究区地形(彩色区, 单位: m)和113个站点(黑色三角)在高原上的分布(a), 以及站点和12套降水资料所得到的夏季(6-8月)降水的空间分布(b~n, 单位: mm·d-1) Figure 1 Terrain height (color area, unit: m) and 113 station locations (black triangles) over Qinghai-Tibetan Plateau (a), the spatial distribution of climatological mean summer (from June to August) precipitation (unit: mm·d-1) of the stations (b), CMAP (c), NCEP2 (d), GPCP (e), GPCC (f), ERA_Interim (g), JRA55 (h), NCEP1 (i), 20CRv2 (j), ERA20c (k), APHRO (l), MERRA (m), CFSR (n) datasets, respectively

图 2(Figure 2)

图 2 高原113个站点观测资料及其他资料标准化后的夏季降水时间序列 Figure 2 The normalized summer precipitation time series of the observed data and other datasets averaged over 113 stations of Qinghai-Tibetan Plateau

高原夏季113个站点平均降水的年循环图(图略)发现与林厚博等(2015)用一套高分辨率格点观测数据所得的结论相同, 包括站点资料在内的13套降水资料都表现出了高原降水显著的年循环特征:高原降水集中于夏季(占到全年降水的50 %以上), 同时在7月份达到峰值, 最低值出现在冬季。而不同的是, 8套再分析资料所刻画的春季降水所占全年的比例比站点资料更大, 且夏季降水的峰值没有其显著, 而另外的4套格点资料, 能够很好地捕捉到夏季明显的峰值, 能够更贴近站点资料所描述的高原降水的年循环。综上所述, 因为高原夏季降水占其全年总降水的比重最大, 且具有显著的年际变化, 所以在后文中对高原的夏季降水展开研究。

降水量主要受当地蒸腾蒸发和周围地区的水汽输送共同作用, 因为和后者相比, 前者的量级较小(图略), 所以为了探讨高原的降水, 首先研究1979-2014年此36年间高原及周围地区夏季平均的水汽输送情况。图 3(a)是6套满足此时间段的再分析资料集合平均所得的夏季气候平均的水汽输送, 而图 3(b)~(g)分别是各套再分析资料与集合平均的差值。此处采用箱法(其覆盖的区域为26°N-40°N, 80°E-102°E)来对高原四个边界的水汽输送进行分析。由图 3(a)可知, 对于高原地区气候平均的夏季降水, 主要存在两条水汽输送通道。第一条是由印度夏季风所输送的, 而此水汽通道在之前的研究中已有许多记载(Zhuo et al, 2002; Xu et al, 2008)。与强劲的索马里急流相关的西南气流从阿拉伯海和孟加拉湾给高原的东南部带来了大量的水汽, 之前的许多文章中也强调了索马里急流对于亚洲天气、气候的重要性(Zhou et al, 2005; Wang et al, 2003; 周长艳等, 2005), 来自南边界的水汽通过大峡谷区域进入到高原。在高原的东南部, 有几条径向的流域, 比如金沙江、怒江、澜沧江流域, 它们都有利于水汽向高原地区输送。

图 3(Figure 3)

图 3 6套再分析资料(NCEP1、NCEP2、JRA55、CFSR、MERRA、ERA_Interim)夏季水汽输送的集合平均(a), 以及各套资料夏季水汽输送与集合平均的差值(b~g, 单位: kg·m-1·s-1) (b)~(g)分别为NCEP2、NCEP1、MERRA、JRA55、ERA_Interim、CFSR与集合平均的差值, 黑框(26°N-40°N, 80°E-102°E)为研究高原水汽收支的边界 Figure 3 The ensemble mean of six datasets (NCEP1, NCEP2, JRA55, CFSR, MERRA, ERA_Interim) of the summer climatological water vapor transport (a), and difference in climatological summer water vapor transport between NCEP2 (b), NCEP1 (c), MERRA (d), JRA55 (e), ERA_Interim (f), CFSR(g) datasets and the ensemble mean (unit: kg·m-1·s-1), respectively.The rectangle (26°N-40°N, 80°E-102°E) is used to examine the water vapor transport budget quantitatively

第二条通道是由中纬度西风带所输送的。夏季的西风位于高原的北部, 当它到达高原的西边界时分为南北两支, 由南支西风所携带的水汽向南输送, 直到位于28°N时转而向东, 之后和来自印度洋的西南风相结合, 作为高原水汽输送的西通道。而东西方向的雅鲁藏布江流域, 有利与水汽向东输送(高登义等, 1985)。除此之外, 由北边界输送的水汽也很明显, 但是它的量级和上述两个通道比起来较小, 几乎可以忽略不计。而水汽主要是从东边界输出的。

且由图 3可知, JRA55和NCEP2与集合平均的差距最大, 尤其是他们分别高估和低估了由西南气流输送的水汽。为了定量地比较各套资料, 分别求出图 3中各套资料与集合平均水汽输送矢量差模的区域平均。可得在10°N-50°N, 50°E-120°E研究区域内, MERRA能最优地体现集合平均所刻画的高原及周围地区夏季的水汽输送特征, 其次是NCEP1、CFSR。而对高原范围内(26°N-40°N, 80°E-102°E)的水汽输送情况, ERA_Interim能最优地刻画, 其次是CFSR、NCEP1。

水汽辐合是季风降水的一个重要的先决条件。水汽平流和风场辐合辐散对水汽辐合的贡献在东亚和印度季风区是不同的:水汽在东亚季风区辐合主要是因为季风所造成的水汽平流, 水汽在印度季风区的辐合主要是由风场的辐合所的(黄荣辉等, 1998)。高原位于东亚季风区的西边界, 印度季风区的北边界, 所以水汽平流和风场辐合辐散对高原降水的贡献是未知的。通过6套再分析资料集合平均所得的水汽总的辐合辐散项[图 4(a)]可得, 除了高原西北部和东北部小部分区域, 有微弱的水汽辐散之外, 整个高原都显示出水汽的辐合, 其中大值区在南边界和东边界, 且量值有向高原中心减少的趋势, 并且南边界的梯度比东边界更大, 因为此处环绕着世界上最高的山脉:喜马拉雅山脉。由于大地形的阻挡, 大量的水汽被阻挡在高原中心以外。但是在高原中心仍然有显示出水汽的辐合, 可知部分水汽可以爬过大地形, 因此, 高原在夏季是水汽的汇。为了解释其原理, 徐祥德等(2014)提出了有关高原大气水分循环的综合模型概念:由第二类条件不稳定的原理以两阶梯接力的方式将暖湿的气流输送到高原上。

图 4(Figure 4)

图 4 6套再分析资料(NCEP1、NCEP2、JRA55、CFSR、MERRA、ERA_Interim)对高原及其周围地区夏季水汽输送的总散度(a), 风场的散度(b)和水汽平流(c)的集合平均(单位: mm·d-1) Figure 4 The ensemble mean total divergence (a), wind divergence (b), moisture advection (c) term of the climatological water vapor transport over and around Qinghai-Tibetan Plateau of six reanalysis datasets NCEP1, NCEP2, JRA55, CFSR, MERRA and ERA_Interim.Unit: mm·d-1

由式(3)可知, 水汽的辐合辐散项可以分为水汽平流项和风场的辐合辐散项。为了研究这两项对高原及周围地区水汽辐合辐散的相对贡献, 分别求出了风场辐合辐散项[图 4(b)]和水汽平流项[图 4(c)]。由图 4(b)可得, 在高原周围边界处, 风场是辐散的, 特别是南、西南、西北边界存在着辐散的大值区, 对此区域水汽辐合有着负的贡献。而高原周边水汽的辐合可能是由高原热力作用和高原季风系统造成的次级环流导致的(钱正安等, 2001)。而高原中心部分, 有风场的辐合, 对此地水汽辐合有着正的贡献。由图 4(c)可知除了高原中部少部分地区有干平流以外, 高原几乎处于湿平流的掌控中, 所以可知, 水汽平流项对高原地区总的水汽辐合有正贡献。这主要是由于水汽的输送所引起的:对于南边界来自孟加拉湾、阿拉伯海的大量水汽, 一部分越过高大地形的阻挡, 输送到高原的南部、东南部地区, 另一部分转而向西, 与中纬度西风的向南分支所带来的水汽输送合并, 一起为高原西部提供水汽(冯蕾等, 2008; Zhou et al, 2013; 林厚博等, 2016)。

为了定量地研究进出入高原的水汽量值, 现采用箱法, 划定高原东西南北四个边界(26°N-40°N, 80°E-102°E)。同时将大气在垂直方向上分为低(地表至700 hPa)、中(700~400 hPa)、高(400~300 hPa)三层, 从而研究不同边界, 不同层次上的水汽收支情况(图 5)。

图 5(Figure 5)

图 5 6套再分析资料的高原各边界、各层次上夏季水汽输送的量值(a~f)及其集合平均(g)(单位: ×106 kg·s-1) 彩色箭头所在层为每个边界的大值层, 红色代表水汽输出, 蓝色代表水汽输入 Figure 5 Vertical distribution of summer climatological water vapor transport in the three layers across the four boundaries of Qinghai-Tibetan Plateau from the six datasets and the ensemble mean of them (g).The locations of the colored arrows are the big-value levels, and the red and blue arrows mean the output and input of the water vapor, respectively.Unit: ×106 kg·s-1

由集合平均图来看(图 5)南边界从下层到上层为一致的水汽输入, 且水汽输送量由下向上逐渐减少。西边界除了低层有少许的水汽输出外, 中、上层都为水汽输入, 且大值位于中层。北边界除了高层有较弱的水汽输出外, 中、低层均为水汽输入, 且输送的大值区位于低层。东边界从下至上为一致的水汽输出边界, 且输出的大值位于中层。就各套资料而言, 对于南边界, 除了ERA_Interim在高层有少量的水汽输出外, 其他5套资料由下至上均为一致的水汽输入层; 就西边界而言, 除了NCEP1和NCEP2的低层为水汽的进入层, 其他几套资料和集合平均相同。对于北边界, 除了JRA55输入大值层为中层, ERA_Interim和CFSR的高层是水汽的输入层之外, 都和集合平均表现一致。除了CFSR东边界的低层有少量水汽输入, 其他套资料各层都为一致的水汽输出。南、西、北边界都是水汽输入边界, 但由量值从大到小排序为:南边界、西边界、北边界。综上可知ERA_Interim在这6套资料中能最好地刻画出集合平均所描述的各层的水汽输送情况, CFSR和NCEP1次之。

图 6显示了包括站点资料的13套资料多年夏季降水标准差的空间分布。由图 6(a)可知标准差的大值区集中于东南部, 空间上存在着由东南向西北递减的梯度。同时可发现范围为1979-2014年的6套再分析资料中, 除了CFSR之外, 其他套资料所显示的标准差比站点和另外4套格点降水资料的量级更大。NCEP1、NCEP2所描述的较大的标准差的空间分布更广, 且量值的大值更大。

图 6(Figure 6)

图 6 高原夏季多年降水标准差的空间分布(a~m, 单位: mm·d-1), 及站点资料标准化后的高原东南部(28°N-34°N, 90°N-102°E)夏季降水时间序列(n) Figure 6 The spatial distribution of the standard deviation of summer precipitation (unit: mm·d-1) over Qinghai-Tibetan Plateau from the stations (a), ERA_Interim (b), NCEP2 (c), NCEP1 (d), CMAP (e), GPCC (f), GPCP (g), APHRO (h), JRA55 (i), 20CRv2 (j), ERA20C (k), MERRA (l), CFSR (m) precipitation data sets, respectively and the normalized summer precipitation time series of the station data over southeastern Qing-Tibetan Plateau (28°N-34°N, 90°E-102°E) (n)

因为大值集中在东南部, 表示此处降水具有较大的年际变化, 为了进一步对其进行探索, 根据大值区的范围, 定义了高原东南部的夏季降水指数为28°N-34°N, 90°E-102°E范围内标准化后的区域平均夏季降水的时间序列[图 6(n)]所示。选定±1为阈值, 得到降水强年和弱年。此处挑选出来的降水强年(干年)为1980, 1993, 1998, 2003, 2012和2014年; 降水弱年(湿年)为1986, 1992, 1994, 1997, 2006和2013年。在接下来的工作中将进一步比较在强弱年的水汽输送。

根据站点资料求得的降水指数来挑出强弱年后, 对6套时间段为1979-2014年的再分析资料进行合成, 分别求得强、弱年水汽输送的集合平均与气候平均态的差值(图 7)。由图 7(a)可得, 降水弱年, 南边界向高原内的水汽输入与气候平均态相比偏少, 尤其是低层减少的量值最大。北边界低层输入的水汽与气候平均态比更弱, 高层输出的水汽减少, 而中层水汽输入增多。对于整个北边界, 在降水弱年输入的水汽减少。东边界和气候平均相比, 从上而下都有较小的水汽输出, 输出减少值最大的是中层。西边界低层, 水汽输出加强, 而其中、高层水汽输入减弱。就整个区域的水汽收支而言, 比气候平均态减少了约30.47×10⁶ kg·s^-1。

图 7(Figure 7)

图 7 6套再分析资料(NCEP1、NCEP2、JRA55、CFSR、MERRA、ERA_Interim)集合平均的降水弱年(a)和降水强年(b)青藏高原各边界、各层次夏季水汽输送与气候平均态的差别(单位: ×106 kg·s-1) Figure 7 Vertical distribution of the six reanalysis datasets (NCEP1、NCEP2、JRA55、CFSR、MERRA、ERA_Interim) ensemble mean summer water vapor transport anomalies in the dry years (a) and wet years (b) in the three layers across the four boundaries over Qinghai-Tibetan Plateau.Unit: ×106 kg·s-1

降水强年进行合成之后, 求得边界各层与气候平均态的差值[图 7(b)]可知, 东、南、西边界和降水弱年刚好相反。南边界、西边界各层都有更强的水汽输入, 南边界的大值层在低层, 西边界的大值层在中层。东边界各层都有更强的水汽输出, 其中最强的集中于中层。而北边界低层输入的水汽减少、中层输入的水汽和高层输出的水汽分别增加。就整层而言, 北边界的水汽输入减弱。总的来说, 降水强年的整个区域的水汽收支比气候平均强10.89×10⁶ kg·s^-1。

表 2详细地显示了在干、湿年各套资料在各个边界的水汽输送值与气候态的差值(总和等于南边界减去北边界的值加上西边界减东边界的值)。由集合平均可知, 西边界对气候响应更加敏感, 在干年, 其水汽输入减少了96 %; 在湿年, 其水汽输入增加了28 %。而高原净水汽收入, 在降水低值年的变化(输入水汽减少了30.45×10⁶ kg·s^-1)大于降水高值年的变化(输入水汽增加了11.22×10⁶ kg·s^-1)。同时对于整个高原水汽净收支改变的贡献, 在干年西边界的贡献最大, 而在湿年南边界的贡献最大。由各套资料可知, 在干年, 除了MERRA南边界水汽输入增加, NCEP1、NCEP2、MERRA北边界输入的水汽减少, JRA55的南边界对总收支贡献最大之外, 其他情况都和气候态相同。在湿年, 除了ERA_Interim和MERRA北边界进入的水汽减少, JRA55中西边界对其净水汽输入增加贡献最大之外, 其余的也符合集合平均所描述的状态。综上比较而言, ERA_Interim和MERRA分别能更好地表现出在降水弱、强年集合平均所刻画的各个边界水汽改变情况。Gao et al(2014)用4套再分析资料来探索高原水汽输送变化的成因, 发现ERA_Interim对其有着较好的刻画, 这也在一定程度上证明了ERA_Interim对水汽变化刻画的优势。

表 1(Table 1)

表 2 降水低、高值年青藏高原各边界的水汽输送与气候平均态的差值 Table 2 The difference of water vapor transport and climate mean state from the four boundaries of Qinghai-Tibetan Plateau in wet/dry years, derived from six reanalysis datasets 年份 边界 各边界的水汽输送与气候平均态的差值/(×106 kg·s-1) ERA_Interim NCEP1 NCEP2 MERRA CFSR JRA55 ENSEMBLE 干年 南 -7.43 -3.48 -0.45 3.77 -4.67 -65.64 -12.98 北 0.05 -0.07 -0.11 -0.13 0.33 4.58 0.78 西 -31.87 -23.95 -5.58 -27.85 -29.9 -24.52 -23.95 东 -7.96 -6.92 -1.9 -7.43 -9.7 -9.6 -7.25 总和 -31.39 -20.44 -4.02 -16.52 -25.2 -85.14 -30.45 湿年 南 21.4 12.32 2.39 15.09 26.98 10.2 14.73 北 -1.85 0.26 0.5 -0.55 1.76 1.78 0.32 西 8.94 3.02 2.38 7.94 7.52 12.38 7.03 东 11.7 7.41 1.08 12.86 9.49 18.81 10.23 总和 20.49 7.67 3.19 10.72 23.25 1.99 10.21

表 2 降水低、高值年青藏高原各边界的水汽输送与气候平均态的差值 Table 2 The difference of water vapor transport and climate mean state from the four boundaries of Qinghai-Tibetan Plateau in wet/dry years, derived from six reanalysis datasets

由降水指数挑出的强弱年, 对6套再分析资料和集合平均分别进行合成分析。用降水强年夏季平均的水汽输送减去降水弱年夏季降水的水汽输送, 同时用36年夏季整层的水汽输送异常值回归36年的降水指数得到高低值年夏季水汽输送的合成分析场及其与高原东南部夏季降水指数的回归分析结果(图 8), 阴影区表示通过95 %显著性检验的区域。由图 8可得, 在孟加拉湾和印度半岛处都存在异常的反气旋的水汽输送, 它从东非、阿拉伯半岛伸展到低纬东太平洋, 且其中心位于25°N。在这个反气旋北边加强向东的水汽输送导致高原南部夏季更多的降水。而这6套资料都能非常好地刻画出这个反气旋, 而高原东南部的过多的降水正是因为这个反气旋带来的异常的水汽输送所引起的。正是这种环流模式, 很好地解释了为什么通过西、南边界的水汽输送能够很好地调节高原降水的年际变化。印度半岛中南部及其周围阿拉伯海和孟加拉湾海域的异常反气旋的水汽输送可以给高原西边界的低纬度带来更多水汽, 而在高原南部, 纬向的雅鲁藏布江流域地形有利于水汽向东输送到高原东南部(高登义等, 1985), 从而调控此地的降水。南海中部和中南半岛南部的异常向西的水汽输送, 作为此地反气旋的南支, 到达孟加拉湾后向北输送, 从而进入高原南部、东南部, 影响高原此地的夏季降水。分别将6套再分析资料与集合平均的合成场做相关性分析, 可知ERA_Interim和NCEP1能对其有较好的刻画。

图 8(Figure 8)

图 8 高低值年6套再分析资料(a~f)及其集合平均(g)的夏季水汽输送的合成分析场与高原东南部夏季降水指数的回归分析(矢量, 单位: kg·m-1·s-1) 阴影部分是通过95 %的显著性检验的区域，黑框(26°N-40°N, 80°E-102°E)为研究高原水汽收支的边界 Figure 8 The regression analysis (vector, unit: kg·m-1·s-1) of the vertically integrated summer water vapor transport and the summer precipitation index of the six datasets (a~f) and their ensemble mean (g) in high and low value years over Qinghai-Tibetan Plateau.The shaded indicates statistical significance at the 5 % level based on the t test, The rectangle (26°N-40°N, 80°E-102°E) is used to examine the water vapor transport budget quantitatively

将再分析降水资料扩展到了12套, 同时运用了6套再分析环流资料, 共同分析不同资料对高原不同要素场刻画的优劣和水汽输送的特征及其与高原夏季降水的关系, 得出以下主要结论:

(1) 多年夏季平均降水的空间分布存在着一个由东南向西北递减的梯度, 降水强度在高原的东南部超过5 mm·d^-1。对12套再分析降水资料进行评估可得, APHRO、GPCP、GPCC、ERA_Interim能较好地刻画高原夏季降水的时间序列; APHRO、CMAP、JRA55、GPCP能较好地刻画高原多年夏季降水的空间分布。综合两者考虑, APHRO、GPCP能较好地刻画高原夏季降水的时空特征。

(2) 除了北边界少量输入的水汽外, 夏季高原的水汽来自两条主要的水汽输送通道:一条是由印度夏季风所输送的; 第二条是由中纬度西风所输送的。各套资料与集合平均比较可得: MERRA能最优地刻画高原及周围地区的水汽输送情况, 其次是NCEP1、CFSR; ERA_Interim能最优地刻画高原范围内的水汽输送情况, CFSR、NCEP1次之, 其中NCEP2所描绘的各项量级均远小于其他资料。

(3) 高原夏季是水汽的汇。高原四周水汽的辐合主要是由水汽平流所主导, 而在高原中部, 主要是湿平流项和风场辐合项共同作用而产生。6套再分析环流资料中, ERA_Interim和NCEP1能较好地反映高原总的水汽辐合辐散场, 而MERRA的效果最不理想, 甚至在高原南部出现水汽的辐散大值区。

(4) 水汽在南边界和北边界主要通过低层进入高原, 且由低层到高层, 输入的水汽减少; 而西边界的中层是水汽主要输入的高度; 东边界输出的水汽也主要是通过中层。各套资料与集合平均进行对比可得, ERA_Interim能最优地刻画高原各个边界各层的水汽输送情况, CFSR和NCEP1次之。

(5) 对于整个高原来讲, 干年净收入的减少量大于湿年的增加量, 其中西边界减少的水汽输入对干年净收入的减少贡献最大, 南边界加强的水汽输入对湿年增加的净收入贡献最大。同时可知西边界对气候的响应最为敏感。ERA_Interim和MERRA分别能更好地表现出在降水弱、强年集合平均所刻画的各个边界水汽改变情况。

(6) 由印度半岛北部延伸到孟加拉湾存在一个异常的反气旋水汽输送, 这个反气旋加强了沿着喜马拉雅山脉的水汽输送, 从而使得高原东南部的降水异常增多, 从而导致了高原东南部夏季降水的年际变化。另外由空间相关性分析可知, ERA_Interim和NCEP1能较好地刻画出集合平均所表现的特征。

综合上述, 印度半岛北部到孟加拉湾的异常的反气旋导致了高原东南部降水偏多。除此之外, 因为夏季高原的北部在对流层高层有一急流轴, 在降水高低年, 急流轴强度和位置的是否会发生变化, 而此变化是否会引起大气辐合辐散的改变, 从而引起局地大气垂直运动的变化, 进而对降水也产生影响, 有待于今后做进一步的讨论。并且降水强年时, 西太平洋副热带高压偏西、加强, 论珠群培等(2008)就夏季不同月份, 将西太平洋副热带高压强度分为西伸脊点指数和北界指数两个部分, 简单地讨论了其与青藏高原降水的关系, 而西太平洋副热带高压对高原及其周围降水、水汽输送影响的研究有待于在以后的研究中做进一步的探讨。