第 1 期章开美等 : 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 65 在 1970 年代后期发生了一次由冷态向暖态的转变, 主要增暖区为赤道以及热带东太平洋以往研究表明中国降水和海表温度距平 (SS TA) 均存在明显的年代际变化特征, 不少学者从不同侧面对中国降水和 SSTA 特别是太平

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驾彪赖
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1 第 34 卷第 1 期 2016 年 2 月干旱气象 JournalofAridMeteorology Vol.34 No.1 Feb,2016 章开美, 李丽平, 陈胜东. 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 [J]. 干旱气象,2016,34(1):64-74,[ZHANGKaimei,LILiping, CHENShengdong.AnalysisofInterdecadalVariationofPrecipitationandImpactFactorsDuringthePre-rainySeasoninSouthChina[J].JournalofAr idmeteorology,2016,34(1):64-74],doi: /j.isn (2016) 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析章开美 1, 李丽平 2 3, 陈胜东 (1. 江西省气象服务中心, 江西南昌 ;2. 气象灾害省部共建教育部重点实验室, 南京信息工程大学大气科学学院, 江苏南京 ;3. 江西省气象科学研究所, 江西南昌 ) 摘要 : 利用国家气象信息中心提供的华南 89 个代表站 1969~2013 年逐日降水资料 NCEP/NCAR 850hPa 月平均再分析风场及 NOAA 重构延长的逐月海表温度 (SST) 资料, 研究了华南前汛期极端降水年代际异常的时空分布特征, 并进一步分析了太平洋海温 850hPa 风场及华南前汛期极端降水三者之间年代际异常耦合关系结果表明 :(1)1977~1997 年左右海表温度为类 ElNiNo 型, 华南前汛期大部地区极端强降水偏少,1997~2010 年左右海表温度转为类 LaNiNa 型, 华南前汛期大部地区极端强降水偏多 ;(2) 年代际尺度上, 前汛期太平洋海表温度异常呈类 LaNiNa 型时, 整个中高纬北太平洋存在一个强大的反气旋性环流异常, 其西端的偏南气流有利于南海的暖湿气流向华南地区输送, 同时, 其南端的偏东气流有利于将中纬度西太平洋上的湿空气输向华南地区,2 股水汽在 30 N 以南附近交汇, 极大地增强了华南地区的水汽输送, 有利于华南前汛期发生极端强降水, 而太平洋海表温度异常呈类 ElNiNo 型时, 则不利于华南前汛期极端强降水的发生关键词 : 极端降水 ; 年代际异常 ; 影响因子 ; 前汛期文章编号 : (2016) doi: /j.isn (2016) 中图分类号 :P426.6 文献标识码 :A 引言 20 世纪 90 年代中期以来, 年代际变化已是气候变化与可预测性研究计划的重要研究内容之一许多研究表明, 全球范围内, 无论是海洋状况大气环流还是各种气象要素 ( 降水气温等 ) 都存在年代际的突变性 [1-2] 年代际可作为年际月际尺度气候变化的重要背景, 影响年际月际尺度的气候特征 [3-5], 因此, 气候变化的年代际特征研究显得尤为重要国内已有学者先后对气候变化的年代际特征进 [6] 行了一些研究, 如黄荣辉等分析我国夏季降水的年代际变化发现 : 长江淮河流域从 1970 年代末开始降水增多, 华南地区 1980 年代的降水则明显比 [7] 1970 年代少 ; 魏凤英等也分析发现 1960 年代中期以前我国夏季降水处于相对偏多时期,1960~ 1990 年代初处于偏少时期,1993 年以后又呈偏多趋势 ; 还有研究指出中国东北 [8] [9-10] 长江中下游及 [11-12] 华北地区降水有明显的年代际变化特征目前对华南汛期降水的研究多集中在降水异常的气候变化特征 [13-14] [15] 环流特征及与海温异常的关 [16] 系等方面, 针对年代际变化特征的研究较少, 肖 [17] 伟军等指出华南中部夏季降水具有以年代际变化为主的特征, 而华南西北部夏季降水则具有以年际变化为主的特征此外, 全球海表温度 (SST) 也具有年代际变化特征 [18-19] [20],Quinn 等最早发现了 1970 年代中后期北太平洋海气系统出现的显著年代际变化, 最显 [21] 著的区域位于低纬度热带地区 ; 朱亚芬等指出异常转换时间发生在 1977 年前后,1977 年前 ( 后 ) 赤道中东太平洋海温偏低 ( 偏高 ), 而西北太平洋的海 [22] 温明显偏高 ( 偏低 ); 张勤等也发现热带太平洋收稿日期 : ; 改回日期 : 基金项目 : 国家重点基础研究发展计划 (973 计划 (2013CB43020)) 和公益性 ( 气象 ) 行业专项 (GYHY ) 共同资助作者简介 : 章开美 (1986-), 女, 江西南昌人, 工程师, 主要从事区域气候与海气相互作用低频振荡的研究. zhkm2008@163.net

2 第 1 期章开美等 : 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 65 在 1970 年代后期发生了一次由冷态向暖态的转变, 主要增暖区为赤道以及热带东太平洋以往研究表明中国降水和海表温度距平 (SS TA) 均存在明显的年代际变化特征, 不少学者从不同侧面对中国降水和 SSTA 特别是太平洋 SSTA 的年代际变化之间是否有密切联系作了初步研究 [23-24] [25] 周连童等指出, 热带中东太平洋呈现出年代际的 ElNino 现象, 这种海温异常通过影响亚洲夏季风进而影响我国夏季降水还有研究发 [26] 现北太平洋海温年代际异常对华北及东亚沿 [27] [28] 海降水都存在某种程度的影响孙力等研究认为东北夏季降水对 ENSO 事件的响应存在年代际变化, 即 1960 年代以来的 ENSO 年东北降水偏少, [29] 而此前并非如此吴胜安等研究 1951~2001 年太平洋 SSTA 与中国夏季降水年代际变化关系时发现热带西太平洋是影响华南降水年代际变化的关键区,1950 ~1970 年代后期该海域 SSTA 为正, 对应长江以南地区的夏季降水偏多, 而长江以北则偏少 ;1970 年代以后则相反针对华南降水及其与太平洋 SSTA 年代际变化的关系, 尤其是通过何种海气耦合模态影响华南降水的年代际异常研究较为少见, 而开展这方面工作不仅能为华南旱涝预测提供依据, 而且对探讨海气相互作用的驱动机制也有重要意义 1 资料及方法 1.1 资料使用资料包括 :(1) 国家气象信息中心提供的 1969~2013 年中国 753 站逐日降水资料 ;(2) NCEP/NCAR1968 年 1 月至 2013 年 12 月全球逐月平均的 850hPa 纬向风场 (u) 和经向风场 (v) 资料 (htp// ncep.reanalysis.presure.html), 分辨率为 ;(3)NOAA 延长重构的 1968 年 1 月至 2013 年 12 月全球逐月平均海表温度 (SST) 资料 (htp//www. esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.noaa.reanalys is.erst.html), 分辨率方法选取 (106 E~120 E,20 N~28 N) 范围作为华南区域剔除 1969 年以来降水资料长度不足 45a 的站点, 共选取 89 个测站代表华南地区, 其中不包括海南省 [30-31] 选取降水强度强降水量强降水频率以及暴雨日数作为描述极端降水的指数, 各指数及总降水量具体定义见表 1 表 1 极端降水统计指标及总降水量定义 Tab.1 Thedefinitionsofextremeprecipitationindicesandtotalprecipitationselectedbythispaper 序号统计指标定义单位 1 降水强度降水总量与降水日数 ( 日降水量 1mm) 比值 mm/d 2 强降水量日降水量 > 第 95 百分位值的总降水量 mm 3 强降水频率日降水量 > 第 95 百分位值的日数与总日数的比值 % 4 暴雨日数日降水量 50mm 的日数 d 5 总降水量全部雨 ( 雪 ) 日 ( 日降水量 1mm) 的总降水量 mm [32] 极端降水事件的定义参照翟盘茂等的研究, 将 1969~2013 年逐年 4~6 月的日降水量由小到大进行排序, 位于第 95 百分位值的 45a 均值定义为极端降水的阈值当某站某日降水量超过该阈值时, 则称该站发生了极端降水事件第 95 个百分位降水量计算方法参照文献 [33] 把降水序列按升序排列成 x 1,x 2,,x m,,x n, 则某个值 x m 的概率为 : P = m-0.31 n+0.38 式中,m 为 x m 的序号,n 为降水序列 ( 含无降水日 ) 长度, 本文 n=91, 第 95 个百分位值就是指 P=95% 所对应 x m 的值求解上式得 m=87.2, 取第 95 百分位上的值为排序后的 x 87 (P=94.9%) 和 x 88 (P= 96%) 的线性插值此外, 根据定义计算出华南各站 1969~2013 年前汛期 (4~6 月 ) 各极端降水指数及总降水量序列为突出要素年代际变化特征, 采用谐波分析方法 [34-35], 滤除各极端降水指数序列 850hPa 风场和海表温度场中 10a 以下周期的波动成分 2 华南前汛期极端降水气候平均空间分布特征图 1 为华南前汛期 1969~2013 年共 45a 平均

(a)precipitationintensity(unit:mm/d),(b)strongprecipitationamount(unit:mm), (c)strongprecipitationfrequency(unit:%),(d)heavyprecipitationdays(unit:d) 的降水强度强降水量强降水频率暴雨日数的空间分布, 图 2 为强降水阈值的空间分布, 图 1

3 6 干旱气象 34 卷图 1 华南前汛期 1969~2013 年平均的各极端降水指数空间分布 ( 阴影区域表示指数值均大于区域平均值 ) (a) 降水强度 ( 单位 :mm/d),(b) 强降水量 ( 单位 :mm),(c) 强降水频率 ( 单位 :%),(d) 暴雨日数 ( 单位 :d) Fig.1 Thespatialdistributionofeachmeanextremeprecipitation indexinthepre-rainyseasonofsouthchinafrom1969to2013 (theshadedareaforindexvaluesmorethanregionalmeanvalue) (a)precipitationintensity(unit:mm/d),(b)strongprecipitationamount(unit:mm), (c)strongprecipitationfrequency(unit:%),(d)heavyprecipitationdays(unit:d) 的降水强度强降水量强降水频率暴雨日数的空间分布, 图 2 为强降水阈值的空间分布, 图 1 图 2 中阴影区表示大于各指数的区域平均值, 各指数区域平均值依次为 13mm/d 281mm 4.8% 2.7d 39 mm 可以看出, 广东大部广西北部和西南部及赣闽交界处降水强度偏大, 强降水量暴雨日数偏多, 广东大部地区强降水频率也偏多, 这些指数的分布特征与强降水量阈值分布非常相似, 这表明本文所选指数能很好地反映华南前汛期极端降水的空间分布特征 3 华南前汛期极端降水年代际异常时空特征为研究华南前汛期极端降水年代际异常的时空特征, 对各极端降水指数年代际异常分量进行 EOF 分析, 降水强度强降水量强降水频率以及暴雨日图 2 华南前汛期 1969~2013 年平均的强降水阈值空间分布 ( 单位 :mm) ( 阴影区域表示大于区域平均值 ) Fig.2 Thespatialdistributionofmeanstrongprecipitation thresholdvaluleinthepre-rainyseasonof SouthChinafrom1969to2013(Unit:mm) (theshadedareaforthatmorethanregionalmeanvalue)

4 第 1 期章开美等 : 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 67 数第一模态方差贡献率分别为 15.2% 18.4% 16. 1% 16.5%( 表 2), 它们表征近 45a 华南前汛期极端降水年代际异常的最主要特征, 下面重点分析各指数 EOF 的第一模态各极端降水指数 EOF 第一特征向量场呈相似的空间分布 ( 图 3), 即极端降水指数在空间上基本呈现均一性变化特征, 除两广交界偏南位置少数地区为负异常 ( 极端降水频率在福建沿海少数地区也为负异常 ), 华南大部地区均为正异常, 正异常中心主要出现在华南中部地区 (23 N~28 N), 即广西北部广东大部或湖南南部及赣闽交界处, 这表明华南前汛期极端降水年代际异常强区域主要位于华南中部地区对比图 2 与图 1 可知, 各极端降水指数值大的区域其年代际异常也相对较大, 但年代际异常大值中心与各指数多年平均大值中心略有差异, 如广东中北部为多年平均极端降水频率大值中心, 但年代际异常大值中心位置偏北至湖南南部表 2 华南前汛期各极端降水指数前 5 个 EOF 模态方差贡献率 ( 单位 :%) Tab.2 ThefirstfiveEOFmodesvariancecontributionrateofextreme precipitationindicesduringthepre-rainyseasoninsouthchina(unit:%) 第 1 模态第 2 模态第 3 模态第 4 模态第 5 模态降水强度强降水量强降水频率暴雨日数图 3 华南前汛期各极端降水指数年代际异常分量 EOF 第一特征向量场 ( 阴影区值 <0) (a) 降水强度 ( 单位 :mm/d);(b) 强降水量 ( 单位 :mm);(c) 强降水频率 ( 单位 :%);(d) 暴雨日数 ( 单位 :d) Fig.3 ThefirsteigenvectorfieldsfromtheEOFanalysisofinterdecadalvariationsof extremeprecipitationindicesduringthepre-rainyseasoninsouthchina (theshadedforthevalueslesthan0) (a)precipitationintensity(unit:mm/d),(b)strongprecipitationamount(unit:mm), (c)strongprecipitationfrequency(unit:%),(d)heavyprecipitationdays(unit:d)

5 68 干旱气象 34 卷图 4 为各极端降水指数年代际异常分量 EOF 第一时间系数, 可以看出时间系数曲线具有明显的年代际变化特征 1977 年左右华南前汛期极端降水指数由正异常转为负异常,1997 年左右极端降水指数又由负异常转为正异常 ( 其中强降水频率在 1980 年左右转为正异常 ), 特别是 1980 年代中期到 1990 年代初各极端降水指数呈显著负异常, 而 2000 年代各极端降水指数正异常显著对比 EOF 第一模态时间系数序列与华南前汛期降水实际年代际异常 ( 图略 ), 两者十分相似, 表明该 EOF 第一模态时间序列能够反映华南前汛期降水年代际异常的主要特征图 ~2013 年华南前汛期各极端降水指数年代际异常分量 EOF 第一时间系数 (a) 降水强度,(b) 强降水量,(c) 强降水频率,(d) 暴雨日数 Fig.4 ThefirsttimecoeficientsfromEOFanalysisofinterdecadalvariationsof extremeprecipitationindicesduringthepre-rainyseasoninsouthchina (a)precipitationintensity,(b)strongprecipitationamount, (c)strongprecipitationfrequency,(d)heavyprecipitationdays 4 华南前汛期极端降水年代际异常影响因子为进一步了解华南前汛期极端降水年代际异常成因, 寻找对华南前汛期极端降水有预测意义的海洋和大气环流异常信号, 利用奇异值分解 (SVD) 方法, 获得太平洋海表温度场 850hPa 风场和前汛期极端降水指数场三者间年代际异常的时滞和同期相关耦合模态 4.1 前汛期海表温度场和极端降水指数场相关耦合模态首先给出海表温度分别与华南前汛期降水强度强降水量强降水频率及暴雨日数年代际异常分量的 SVD 第一耦合模态奇异向量 ( 图 5) 和时间系数序列 ( 图 6), 该模态的协方差平方和贡献率分别为 47.9%,37.6%,41.6%,40.3%, 异性相关系数分别为 0.92,0.92,0.92,0.96, 均通过显著性水平 α =0.01 的 MonteCarlo 检验海表温度异常时间系数序列结合相应的奇异向量可知, 中纬度北太平洋赤道西太平洋以及赤道西南太平洋海表温度场为正异常 ( 中心位于中纬度北太平洋 ), 赤道中东太平洋中纬度东北太平洋海表温度场为负异常, 相应的华南前汛期总降水量异常偏多强度异常偏强, 其它各极端降水指数除在广西西北部两广交界及江西南部等少部分地区偏小外, 华南其它区域均偏大由于这一模态与 ENSO 事件海表温度异常分布相似, 为方便起见, 称相应的奇异向量形态为类 ENSO 型异常可见 1977 年左右到 1997 年左右为类 ElNiNo 模态, 相应的华南前汛期降水强度偏弱, 其他极端降水指数基本偏小, 1997 年左右转为类 LaNiNa 模态, 华南前汛期降水强度偏强, 其他极端降水指数基本偏大, 海表温度 [23] 的这种类 ENSO 型年代际异常与周连童等的结论相一致

6 第 1 期章开美等 : 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 69 图 5 华南前汛期各极端降水指数 ( 左 ) 与同期 SST( 右 ) 年代际异常分量的 SVD 第一耦合模态奇异向量 ( 阴影区值 <0, 从上到下依次为降水强度强降水量强降水频率暴雨日数 ) Fig.5 ThesingularvectorforthefirstcoupledmodalityoftheSVDanalysisbetweeninterdecadal variationsofextremeprecipitationindices(theleft)andsst(theright)duringthepre-rainyseasoninsouthchina (theshadedforvalueslesthan0,fromthetoptothebotomtheyareforprecipitationintensity, strongprecipitationamount,strongprecipitationfrequencyandheavyprecipitationdays,respectively)

7 70 干旱气象 34 卷图 6 前汛期各极端降水指数 ( 实线 ) 与同期 SST 年代际异常分量 ( 虚线 ) 的 SVD 第一模态时间系数序列 (a) 降水强度,(b) 强降水量 ( 缩小了 10 倍 ),(c) 强降水频率,(d) 暴雨日数 Fig.6 ThetimecoeficientsequencesofthefirstmodalityofSVDanalysisbetweeninterdecadalvariationsofextreme precipitationindicesfield(solidline)andsst(dashedline)duringthepre-rainyseasoninsouthchina (a)precipitationintensity,(b)strongprecipitationamount(beingreducedby10times), (c)strongprecipitationfrequency,(d)heavyprecipitationdays 4.2 前汛期海温场与同期 850hPa 风场相关耦合模态图 7 给出前汛期海表温度场与同期 850hPa 风场年代际变化分量的第一耦合模态奇异向量及时间系数变化曲线, 该模态的协方差平方和贡献率为 49.3%, 异性相关系数高达 0.98 可以看出太平洋海表温度场依然呈类 ENSO 形态,1977~1997 年左右前汛期海表温度异常为类 ElNiNo 模态, 1997 年以后转为类 LaNiNa 模态太平洋海表温度异常呈类 LaNiNa 模态时, 在整个中高纬北太图 7 华南前汛期 SST 场 (a) 与同期 850hPa 风场 (b) 年代际异常分量 SVD 第一耦合模态奇异向量及相应的时间系数序列 (c)( 实线为风场, 虚线为 SST 场 ) Fig.7 ThesingularvectorofthefirstmodalityofSVDanalysisbetweeninterdecadalvariationsofSST(a) and850hpawindfield(b)duringthepre-rainyseasoninsouthchinaandthecorespondingtime coeficientsequence(c)(dashedlineforsst,solidlinefor850hpawindfield)

第 1 期章开美等 : 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 71 平洋存在一个强大的反气旋性环流异常, 其西端的偏南距平气流有利于南海的暖湿气流向华南地区输送, 同时其南端的偏东距平气流有利于将中纬度西太平洋上的湿空气输向华南地区,2 股湿空气在 30 N 以南附近交汇, 极大地增强了华南地区的水汽输送, 有利于华南前汛期发生极端强降水反之, 当太平洋海表温度异常呈类

8 第 1 期章开美等 : 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 71 平洋存在一个强大的反气旋性环流异常, 其西端的偏南距平气流有利于南海的暖湿气流向华南地区输送, 同时其南端的偏东距平气流有利于将中纬度西太平洋上的湿空气输向华南地区,2 股湿空气在 30 N 以南附近交汇, 极大地增强了华南地区的水汽输送, 有利于华南前汛期发生极端强降水反之, 当太平洋海表温度异常呈类 ElNiNo 模态时, 不利于华南前汛期极端强降水的发生 4.3 前汛期 850hPa 风场与各极端降水指数场同期相关耦合模态降水异常通常是由环流异常直接造成的, 将各极端降水指数场与同期 850hPa 风场年代际异常分量进行 SVD 分析, 结果显示第二模态的时间系数序列和极端降水指数年代际异常特征较为相似图 8 图 8 华南前汛期各极端降水指数场 ( 左 ) 与同期 850hPa 风场 ( 右 ) 年代际异常分量 SVD 第二耦合模态奇异向量 ( 阴影区值 <0, 从上到下依次为降水强度强降水量强降水频率暴雨日数 ) Fig.8 ThesingularvectorofthesecondcoupledmodalityoftheSVDanalysisbetweeninterdecadalvariationsof extremeprecipitationindicesfield(theleft)and850hpawindfield(theright)duringthepre-rainyseasoninsouthchina (theshadedforvalueslesthan0,fromthetoptothebotomtheyareforprecipitationintensity, strongprecipitationamount,strongprecipitationfrequencyandheavyprecipitationdays,respectively)

9 72 干旱气象 34 卷和图 9 分别给出华南前汛期各极端降水指数场与同期 850hPa 风场年代际异常分量 SVD 第二耦合模态奇异向量和时间系数序列, 降水强度强降水量强降水频率和暴雨日数的协方差平方和贡献率分别为 16.8% 23.0% 26.4% 19.8%, 异性相关系数分别为 0.95,0.86,0.89,0.98 可以看出 850hPa 风场分布较为相似, 中高纬北太平洋上反气旋性环流西端的偏南距平气流有利于暖湿气流向华南地区输送, 同时其南端的偏东距平气流有利于中纬度西太平洋上的暖湿空气输向华南地区, 二者在 30 N 以南附近交汇, 易导致华南地区极端强降水增强华南前汛期各极端降水指数场与同期 850hPa 风场年代际异常分量 SVD 第二模的时间系数序列与上文给出的极端降水指数年代际异常特征较为相似, 表明类 ENSO 型海温年代际变化是华南极端降水年代际异常的原因之一图 9 华南前汛期各极端降水指数场 ( 实线 ) 与同期 850hPa 风场 ( 虚线 )SVD 第二耦合模态时间系数序列 (a) 降水强度,(b) 强降水量 ( 缩小了 10 倍 ),(c) 强降水频率,(d) 暴雨日数 Fig.9 ThetimecoeficientsequencesofthesecondmodalityofSVDanalysisbetween interdecadalvariationsofextremeprecipitationindicesfield(solidline)and850hpa windfield(dashedline)duringthepre-rainyseasoninsouthchina (a)precipitationintensity,(b)strongprecipitationamount(beingreducedbytentimes), (c)strongprecipitationfrequency,(d)heavyprecipitationdays 5 结论 (1) 各极端降水指数呈现显著的年代际变化, 且华南前汛期极端降水指数在 1977 年左右由正异常转为负异常 ;1997 年又由负异常转为正异常, 特别是 1980 年代中期到 1990 年代初极端强降水显著偏少, 而 2000 年代极端强降水异常偏多 (2)1977~1997 年海表温度为类 ElNiNo 型, 前汛期在整个中高纬北太平洋存在一个强大的反气旋性环流异常, 有利于南海的暖湿气流与西太平洋上的湿空气在北纬 30 N 以南附近交汇, 极大地增强了华南地区的水汽输送, 进而导致华南前汛期易发生极端强降水 ; 而 1997~2010 年海表温度转为类 LaNiNa 型, 不利于华南前汛期极端强降水的发生 (3) 华南前汛期各极端降水指数场与 850hPa 风场年代际异常分量 SVD 第二模态的时间系数序列和华南极端降水的年代际异常特征较为相似, 表明类 ENSO 型海温年代际变化是华南极端降水年代际异常的原因之一参考文献 : [1] 郭燕娟, 杨修群. 全球海气系统年际年代际变化的时空特征分析 [J]. 气象科学,2002,22(6): [2] 施能, 陈绿文, 封国林年全球 6-8 月陆地旱涝气候变化 [J]. 气象学报,2003,61(2): [3] 王绍武, 朱锦红. 国外有关年代际气候变率的研究 [J]. 气象学报,1997,57(3): [4]ZhangY,WalaceJM,BatistiDS.ENSO-likeInterdecadalVar iability: [j].jclimate,1997,10(5): [5]ManturNJ,HareSR,ZhangY,etal.APacificInterdecadalCli mateoscilationwithimpactsonsalmonproduction[j].bulamer MeteorSoc,1997,78(6): [6] 黄荣辉, 徐予红, 周连童. 我国夏季降水的年代际变化及华北干旱化趋势 [J]. 高原气象,1999,18(4): [7] 魏凤英, 张先恭. 中国夏季降水趋势分布的客观预报方法 [J].

10 第 1 期章开美等 : 华南前汛期极端降水年代际异常及其影响因子分析 73 气候与环境研究,1998,3(3): [8] 孙力, 安刚, 丁立. 中国东北地区夏季旱涝的分析研究 [J]. 地理科学 2002,22(3): [9] 王叶红, 王谦谦, 赵玉春. 长江中下游降水异常特征及其与全国降水和气温异常的关系 [J]. 南京气象学院学报,1999,22(4): [10] 张剑明, 李巧媛, 谭啸.1960~2010 年湖南雨日的时空变化特征 [J]. 干旱气象,2014,32(3): [11] 王丽华, 陈乾金. 华北雨季不同时段严重旱涝特征的诊断研究 [J]. 自然灾害学报,2000,9(4): [12] 郭雪, 王志伟, 俞胜彬, 等.20 世纪我国东部地区的降水及极端旱涝事件变化规律 [J]. 干旱气象,2013,31(3): [13] 姚才, 钱维宏. 华南 6 月降水的十年际和极端年际差异及其环境分析 [J]. 热带气象学报,2010,26(4): [14] 简茂球, 乔云亭, 温之平. 华南季节干旱及连旱特征分析 [J]. 中山大学学报 ( 自然科学版 ),2008,47(4): [15] 梁建茵.6 月西太平洋副高脊线的年际变化及其对华南降水的影响 [J]. 热带气象学报,1994,10(3): [16] 徐海明. 华南夏季降水与全球海温的关系 [J]. 南京气象学院学报,1997,20(3): [17] 肖伟军, 陈炳洪, 刘云香. 近 45a 华南夏季降水时空演变特征 [J]. 气象研究与应用,2009,30(1): [18]LauKM,WengH Y.Interannual,Decadal-Interdecadal,and GlobalWarmingSignalsinSeaSurfaceTemperatureduring [J].JClimate,1999,12(5): [19] 郭燕娟, 杨修群. 全球海气系统年际和年代际变化的时空特征分析 [J]. 气象科学,2002,22(2): [20]QuinnW H,NealVT.Recentclimatechangeandthe ElNino[C].ProcEighthAnnualClimateDiagnosticWork shop,downsvile,1984: [21] 朱亚芬, 钱维宏. 全球海温异常的年代际变化 [J]. 海洋预报, 1998,15(4):1-7. [22] 张勤, 丁一汇. 热带太平洋年代际平均气候态变化与 ENSO 循环 [J]. 气象学报,2001,59(2): [23] 琚建华, 陈琳玲.ENSO 对云南地区降水影响的年代际变化 [J]. 热带气象学报,2003,19(2): [24] 陈绍东, 王谦谦, 钱永甫. 江南汛期降水基本气候特征及其与海温异常关系初探 [J]. 热带气象学报,2003,19(3): [25] 周连童, 黄荣辉. 关于我国夏季气候年代际变化特征及其可能成因的研究 [J]. 气候与环境研究,2003,8(3): [26] 李峰, 何金海. 东亚夏季风与北太平洋 SSTA 关系的年代际变化特征及其机制研究 [J]. 南京气象学报,2001,24(2): [27] 李崇银, 朱锦红, 孙照渤. 年代际气候变化研究 [J]. 气候与环境研究,2002,7(2): [28] 孙力, 安刚, 丁立, 等. 中国东北地区夏季降水异常的气候分析 [J]. 气象学报,2000,58(1): [29] 吴胜安, 江志红, 刘志雄, 等. 中国夏季降水与太平洋 SSTA 年代际变化关系的初步研究 [J]. 热带气象学报,2005,21(2): [30] 丁菊丽, 徐志升, 费建芳, 等. 华南前汛期起止日期的确定及降水年代际变化特征分析 [J]. 热带气象学报,2009,25(1): [31] 李丽平, 章开美, 王超, 等. 近 40 年华南前汛期极端降水时空演变特征 [J]. 气候与环境研究,2010,15(4): [32] 翟盘茂, 潘晓华. 中国北方近 50 年温度和降水极端事件 [J]. 地理学报,2003,58( 增刊 ):2-10. [33]BonsalBR,ZhangX,VincentLA,etal.Characteristicsofdaily andextremetemperatureovercanada[j].jclimate,2001,14 (9): [34] 丁裕国, 江志红. 气象数据时间序列信号处理 [M]. 北京 : 气象出版社, [35]LiLiping,WangPanxing,LiHong.Interinterdecadalandinteran nualvariabilitiesofairandseaandtheirrelationsoverthepacific [J].ActaMeteorologicaSinica,2004,18(2):

11 74 干旱气象 34 卷 AnalysisofInterdecadalVariationofPrecipitationandImpact FactorsDuringthePre-rainySeasoninSouthChina ZHANGKaimei 1,LILiping 2,CHENShengdong 3 (1.MeteorologicalServiceCenterofJiangxiProvince,Nanchang330046,China; 2.MinistryofEducationKeyLaboratoryofMeteorologicalDisasterofCooperation ofministriesandprovincialgovernments/colegeofatmosphericsciences, NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China; 3.InstitueofMeteorologicalSciencesofJiangxiProvince,Nanchang330046,China) Abstract:BasedonthedailyprecipitationdataprovidedbytheNationalMeteorologicalInformationCenterfrom89representativesta tionsinsouthchina,aswelasthereanalyzedmonthlyaverage850hpawindfieldfromthenationalcentersforenvironmentalpredic tionandthenationalcenterforatmosphericresearch(ncep/ncar)andextendedreconstructedseasurfacetemperature(sst)da tafrom1969to2013,theinterdecadalvariationandthecausesofextremeprecipitationduringthepre-rainyseasoninsouthchina wereanalyzed,moreover,theinterdecadalabnormalcouplingrelationamongsst,850hpawindfieldandextremeprecipitationduring thepre-rainyseasoninsouthchinawerealsoanalyzed.theresultsareasfolows:(1)the El-Ni o-southern-oscilation- like (ENSO-like)positiveSSTanomalyduring andthecorespondingatmosphericcirculationanomalyweremajorcau sesoflesextremeprecipitationduringthepre-rainyseasoninmostpartofsouthchina.however,fromabout1997to2010,thepre cedingwintersstpresentedenso-likenegativesst,thereweremoreextremeprecipitationinmostpartofsouthchinaduringthe pre-rainyseanson.(2)oninterdecadalscales,whenitwastheenso-likepositivesstanomalyduringthepre-rainyseasonin SouthChina,therewasananomalystronganti-cycloniccirculationoverthemiddle-highlatitudeNorthPacific,itswesternend southernflowwasconducivetothesouthchinaseawarmflowtransporttosouthchina,meanwhile,theeastflowstreamcomingfrom mid-latitudewesternpacificwasinfavourofthewetairtransporttosouthchina,theintersectionoftwosectionairflowtosouthchi nacausedseverepre-rainyseasonfloodsinsouthchina.however,theenso-likenegativesstanomalywasconducivetopre- rainyseasonlesraininsouthchina. Keywords:extremeprecipitation;interdecadalanomaly;impactfactor; pre-rainyseason 檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭檭 ( 上接第 57 页 ) AnalysisonPrecipitationPhaseCharacteristicsandIts ForecastMethodsofShenyang DUANYunxia 1,2,LIDeqin 3,LIDawei 1,LIANGHong 1,CHAIXiaoling 1,ZHANGShuai 1 (1.ShenyangMeteorologicalBureauofLiaoningProvince,Shenyang110168,China; 2.ColegeofAtmosphereScience,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China; 3.ShenyangCentralMeteorologicalObservatory,Shenyang110016,China) Abstract:BasedonsurfaceconventionalobservationdataandsoundingdatafromJanuarytoMarchandNovembertoDecemberduring atHunnanstationofShenyang,theweathercirculationinfluencingShenyangwasclasifiedintofourpaternsincludingthe frontofcoldhighpresure,mongoliacyclone,northchina-yelowrivercycloneandtheinvertedtrough-changjiang-huaihecy clonefirstly,thenonthebasisofthat,theidentificationcriterionsofdiferentprecipitationphaseinwinterofshenyangwereestab lished.bycomparingtheidentificationcriterionsofdiferentprecipitationphase,itwasfoundthatthereweresignificantdiferencesin temperatureandgeopotentialthicknesfordiferentprecipitationphaseunderdiferentweatherpaterns.thestrengthofcoldairwas strongestunderthefrontofcoldhighpresuresituation,andtemperaturewaslowerandgeopotentialthickneswasthinnerthanthose underotherweathersituations.however,temperatureandgeopotentialthicknescouldbeusedtodistinguishprecipitationphaseofthe otherthreeweatherpaternsquitewel.itwasmorelikelytodistinguishprecipitationphasewithgeopotentialthicknesthanthatwith temperatureonly,especialythegeopotentialthicknesbetween700hpaand1000hpa.finaly,bycomparingtheidentificationcrite rionswiththepastwork,thoughtheidentificationcriterioninthisworkwasmoreclosetothepast,itwasmoreconductivetodistin guishprecipitationphaseandmakemoreaccuratepredictionbasedonweatherpaterns. Keywords:synopticpaterns;precipitationphase;identificationcriterion;geopotentialthicknes

南京气象学院学报第卷

南京气象学院学报第卷 Ò Ò 潘敖大孙照渤在对长江中下游夏季降水进行分型的基础上分析了长江流域南北两支雨带与春季太平洋海温的相关关系并采用大气环流模式对前期海温进行了敏感性试验结果表明赤道东太平洋区域的海温异常对两支雨带夏季降水有重要影响海温正异常时南支雨带旱北支雨带不明显海温负异常时南支雨带涝北支雨带旱前期赤道东太平洋海温强迫可以在北半球对流层激发出遥相关波列并影响长江流域南北两支雨带的旱涝分布