东亚夏季风通常于6—7月推进到江淮流域、日本以及朝鲜半岛，与其相应的夏季风雨季中国称之为梅雨、日本称之为Baiu，朝鲜半岛称之为Changma(Tao et al，1987；Ninomiya et al，1986; Oh et al，1997)。许多研究(Tao et al，1987；Ding，1992，2004；Ninomiya et al，1986; Oh et al，1997; Qian et al，2000)发现，梅雨的基本环流特征通常表现为低压季风槽、地面准静止锋、沿锋面的水平风切变以及持续性强降水的频繁发生。除热带、副热带地区的西南风和水汽输送外，中高纬度欧亚大陆阻塞形势带来的冷空气持续性入侵是锋面持续性强降水发生的有利条件(Ding，1992；张庆云等，1998；Chan et al，2000；Wu，2002)；高纬度地区亦可通过罗斯贝波的向南传播影响东亚梅雨(Wang，1992；Wang et al，2002)。因此，梅雨是热带、副热带、中高纬度相互作用的产物，这也是其作为典型东亚夏季风降水与南亚夏季风降水的重要差异。上述研究表明，形成于江淮流域、日本以及朝鲜半岛的夏季风雨带，是东亚夏季风进程中类似大气环流条件下的典型天气气候表现，应视为同一夏季风进程阶段影响下的统一整体。

季节内振荡对东亚夏季风爆发及北传起关键作用，并可调节区域雨季。在季节内振荡和季节循环的调节下，每年的季风都表现出多阶段的北跳(Wu et al，2001)。中国学者的诸多研究表明，中国东部夏季风降水与大气低频振荡有关(何金海等，1988；朱乾根等，2000；Chen et al.，2001)；低频振荡的传播是江淮梅雨期多次持续性大暴雨过程发生的重要原因之一(陆尔等，1996；李桂龙等，1999；毛江玉等，2005；梁萍等，2008)。因此，低频振荡对东亚梅雨的阶段性、持续性降水事件的发生具有重要作用。

从大气环流角度而言，中国、日本及朝鲜半岛的梅雨是东亚夏季风系统与欧亚地区中高纬度环流系统相互作用的体现。尽管东亚梅雨属夏季风进程中同一典型阶段的特有雨季，但受多数研究采用各自国家观测站资料的限制，针对东亚梅雨整体(包括江淮流域、日本以及朝鲜半岛)的相关研究并不多。关于东亚梅雨的划分和气候特征分析将有助于提高对亚洲夏季风区域表现和差别的认识。需要指出的是，由于中国、日本及朝鲜半岛梅雨各自行星锋区位置和东亚夏季风环流影响的不同，在具体的入、出梅时间上可能与东亚大梅雨有所差异。东亚大梅雨和中国、日本及朝鲜半岛的梅雨划分可分别确定东亚梅雨季节及区域梅雨期，分别对应亚洲夏季风影响东亚区域的整体表现和东亚夏季风影响东亚不同地区的表现。在针对东亚梅雨整体进行划分的基础上，立足于东亚梅雨，从热带、副热带及中高纬度大气环流低频振荡相互作用角度探讨东亚梅雨的季节内振荡特征，对于深入理解东亚季风系统的季节内活动具有重要的科学意义。季节内振荡的时间尺度介于天气与气候之间，可作为联系天气与气候的纽带；东亚梅雨季节内振荡特征的揭示对于东亚梅雨期的阶段性、持续性降水事件的延伸预报具有现实意义。为此，本文着眼于东亚区域，在对东亚梅雨(包括江淮流域、日本、朝鲜半岛)进行划分的基础上，采用集合经验模态分解(EEMD)方法分析东亚梅雨区降水季节内振荡的气候特征，并进一步讨论东亚梅雨季节内振荡的大尺度环流条件，以期为东亚梅雨区降水的延伸预报提供线索和参考。 2 资料和方法

所用的资料包括：(1)1979—2007年逐候CMAP降水资料；(2)1979—2007年NCEP/NCAR逐日再分析资料，包括风场、高度场、温度场、比湿场、地面气压场；(3)1979—2007年NOAA逐日向外长波辐射资料。采用的方法主要包括：(1)经验正交函数(EOF)分析；(2)集合经验模态分解(EEMD)分析；(3)奇异值分解(SVD)。

集合经验模态分解(Wu et al，2005，2009)是在经验模态分解(EMD)(Huang et al，1998)的基础上发展的处理非线性、非平稳时间序列的最新方法。该方法的基本原理为：假定该时间序列的各瞬时点由不同时间尺度的内在振荡模态叠加而成，经验模态分解根据其瞬时特征提取出各本征模态函数(IMF)。本征模态函数满足两个条件：(1)在整个时间域上，极值和零的个数必须相等或最多相差一个；(2)在任一时间点上，采用局部最大值和最小值分别定义的包络平均值应为零。获得各本征模态函数后，进一步将其进行希尔伯特-黄变换(HHT)(Huang et al，1998)，即可得到解析信号。由于经验模态分解根据时间序列局部特征进行分解，故基于经验模态分解的希尔伯特-黄变换是一种局部可调解的处理非线性、非平稳时间序列方法，优于传统时间序列分析方法。此外，数据分析表明，该方法可提取出具有真正物理意义的信号。但是，模态混合是经验模态分解方法的缺陷，即某一本征模态函数可能包含其他本征模态函数相应时间尺度的信号，或者某一时间尺度的信号可能存在于不同的本征模态函数中。为解决这一问题，集合经验模态分解方法则在原始时间序列上加入一组白噪音，将加入白噪音的时间序列进行经验模态分解，进一步进行集合平均，作为原始时间序列的信号，避免了原始数据可能的瞬时噪音，大大改进了经验模态分解的模态混合缺陷。

关于东亚梅雨区的选取，在考察东亚夏季风进程中影响东亚梅雨集中时段的基础上，对该时段东亚降水分布进行经验正交函数分析，根据反映降水一致型的经验正交函数第1模态确定为东亚梅雨区，其中包括江淮(28.25°—33.75°N，111.25°—121.25°E)和朝鲜半岛—日本地区(31.25°—38.75°N，126.25°—138.75°E)。文中给出的相关图片均指上述整个东亚梅雨区降水。 3 东亚梅雨的划分

东亚梅雨作为东亚夏季风推进过程中的一个典型降水阶段(竺可桢，1939)，其入、出梅及梅雨降水量的多少与夏季风活动密切关联(么枕生，1939；张丙辰，1949；陶诗言等，1958)。因此，在对东亚梅雨进行划分时，除考虑降水因素外，还需与夏季风环流因素相结合。

东亚夏季风在副热带地区表现为明显的偏南风(黄荣辉等，1998)，因此，将2 m/s经向风的最北位置作为东亚夏季风推进的北界。分析1979—2007年平均经向风逐候演变(图 1)可知，在32候(6月6—10日)，夏季风推进影响到江南北部；33—40候(6月11日—7月20日)，夏季风推进并影响江淮—日本—朝鲜半岛地区，与通常的东亚梅雨季节一致。其中，自第33候开始，夏季风影响长江—日本；36候开始，夏季风可影响朝鲜半岛，与朝鲜半岛梅雨相对应；39候夏季风开始影响黄淮地区，对应江淮出梅；而在41候(7月21—25日)之后，夏季风继续向北推进，影响华北—东北—朝鲜半岛北部，对应日本、朝鲜半岛梅雨结束。因此，2 m/s经向风最北位置的演变与通常梅雨季节一致。东亚110°—140°E 平均经向风2 m/s北界的逐候演变(图略)可反映出上述夏季风进程的气候特征。

图 1 1979—2007年平均逐候经向风2 m/s北界演变(a. 32候，b. 33—40候，c. 41候)Fig. 1 1979-2007 average evolution of the north edge of the meridional wind(=2 m/s)pentad by pentad(a. 32th pentad，b. 33th-40th pentad，c. 41th pentad)

图选项

上述分析表明，夏季风通常于33—40候影响江淮—日本—朝鲜半岛地区，进而形成东亚梅雨。 进一步对东亚地区33—40候降水量进行经验正交函数分解(图 2a)可知，东亚地区降水经验正交函数分解第1模态(方差贡献率为12.8%)表现出降水一致型分布(其他模态则为局部一致型分布)，与东亚夏季风的一致性影响相符。根据图 2a中的大值分布区，选取(28.25°—33.75°N，111.25°—121.25°E)和(31.25°—38.75°N，126.25°—138.75°E)作为东亚梅雨区。

图 2(a)东亚地区33—40候降水经验正交函数分解第1模态(方框为东亚梅雨区)及(b)1979—2007年平均东亚梅雨区标准化候降水量≥1.2的覆盖率逐候演变(直线对应33.33%)Fig. 2 The first EOF mode of the rainfall amount during the 33th-40th pentad over East Asia(a，thick rectangle representing East Asia meiyu region) and pentad by pentad evolution of the coverage percentage with the normalized rainfall ≥ 1.2 over East Asia meiyu region(b，the horizontal solid line denotes the percentage of 33.33%)

图选项

关于江淮区域梅雨划分标准的研究(梁萍等，2010)表明，在持续性降水条件的基础上采用1/3的空间覆盖率，可描述区域梅雨的空间一致性，并与其高、低空急流配置一致，是划定梅雨大范围降水的较好指标。此外，梅雨集中降水作为夏季风的重要气候特征，应体现夏季风的干湿季节转换。本文采用标准化候降水量来衡量夏季风降水的季节转换。

点击浏览公式

水量，p_sum和p_win分别为1979—2007年夏、冬季候平均降水量。分析东亚梅雨区标准化候降水量≥1.2的空间覆盖率演变(图 2b)可见，对于1979—2007年平均而言，在33—40候，标准化候降水量≥1.2的空间覆盖率超过1/3(33.3%)。

基于上述东亚梅雨区划分、夏季风影响及夏季风降水季节转换的分析，经过反复试验，最终采用如下指标确定东亚梅雨：(1)东亚梅雨区(图 2a中方框所示)连续2候满足标准化候降水量≥1.2的空间覆盖率超过1/3(33.3%)；(2)110°—140°E平均经向风2 m/s北界位于28°—36°N。则将满足上述两个条件的第1候确定为东亚入梅时间。梅雨期间，在满足经向风条件下，降水条件可间断1候；若标准化候降水量≥1.2的空间覆盖率<1/3持续2候或更长时间，或者候平均夏季风北界位于36°N以北，则将最后1候确定为东亚出梅时间。5—8月未出现满足入梅条件的情况视为空梅。东亚梅雨总降水量由东亚梅雨区(由图 2a确定的2个方框)在梅雨期内平均总降水量确定。

基于CMAP资料，由上述东亚梅雨划分方法确定的1979—2007年入梅时间为24—39候，平均为33候；出梅时间为36—45候，平均为40候；梅雨期长度为2—17候，平均约为7候(图 3)。此外，入、出梅时间及梅雨期长度的标准差分别约为3、2、3候。即由上述梅雨划定方法确定的东亚梅雨平均在33候(6月中旬中期)入梅，40候(7月中旬后期)出梅；梅雨期长度约为35 d，且入梅时间及梅雨期长度的年际差异较出梅时间大。由于资料限制，将1979—2000年的东亚入、出梅时间与江淮区域/长江5站梅雨相比较，结果表明东亚梅雨平均入梅时间较江淮区域早1候，平均出梅时间则晚1候，但入、出梅偏早、偏晚异常年份基本一致(出梅偏早年份一致率为3/6；入梅偏早、偏晚及出梅偏晚年份一致率为4/6、5/6、4/6)。因此，从经向风和降水季节转换角度确定东亚梅雨期，反映了夏季风的风向和干湿的季节转换，与东亚夏季风的气候学概念一致；另一方面也与包括在东亚梅雨之内的江淮梅雨事实一致。

图 3 1979—2007年东亚梅雨期(实线：入梅，虚线：出梅，直线：1979—2007年平均)Fig. 3 East Asia meiyu periods during 1979-2007(unit: pentad; real/dashed line denoting meiyu onset/outset; the horizontal straight lines representing 1979-2007 averages)

图选项

根据1979—2007年东亚梅雨的历年入、出梅时间，对历年东亚梅雨期进行合成，得到气候平均的东亚梅雨期大尺度环流形势(图 4)。可以看出，在东亚梅雨期，西太平洋副热带高压呈带状分布，脊线从日本南部伸向华南，沿120°E的脊线位置位于22°N左右；高纬度地区为单阻型(贝加尔湖以东到鄂霍次克海为阻塞高压，阻高)；阻高南侧中纬度地区(河套—朝鲜半岛)存在南伸的低槽(图 4a)；冷空气(偏北风)从低槽后部经河套地区南下至梅雨区北部，与东亚西南夏季风在梅雨区汇合(图 4b)；夏季风带来的暖湿水汽输送(图 4c)使得江淮—日本南部一带呈现明显的暖湿舌，并与其北侧的干冷空气形成沿33°N的东北—西南向假相当位温准静止锋(图 4d)；与强水汽输送带和暖湿舌相对应的梅雨带(图 4e)总体呈东北—西南走向，且位于高空急流入口区的右侧和低空急流的左侧(图 4f)。此外，梅雨期降水约占整个夏季(6—8月)降水量的一半(图 4e)，故梅雨是东亚夏季风进程中的集中降水期。综上所述，东亚梅雨期对应的大尺度环流形势与东亚梅雨的气候特征(丁一汇等，2007)一致，由此进一步证实了上述确定东亚梅雨期方法的合理性。

图 4 1979—2007年平均东亚梅雨期大尺度环流形势(a．500 hPa位势高度场，b．整层水汽输送，c．700 hPa风场，d．850 hPa假相当位温(K)分布，e．梅雨期降水量占夏季降水量的百分比，f．850 hPa(实线)和200 hPa(虚线)风速(m/s)大值分布)Fig. 4 Large scale circulation background(a. 500 hPa geopential height，b. moisture transport of the whole column atmosphere，c. wind on 700 hPa，d. θse on 850 hPa(K)，e. percentage of meiyu rainfall accounting for summer rainfall，and f. large value distribution of wind velocity(m/s)over 850 hPa(real line) and 200 hPa(dashed line))

图选项

在利用客观方法确定东亚梅雨区的基础上，上述定义对东亚梅雨进行了划分。其中，梅雨区还包括了部分海上地区，较以往中国、日本、韩国梅雨大多以各国区划的资料(Ding，1992; Chen 1994; Byun et al，2002)来确定梅雨更趋于合理一些。而且，本文采用降水量结合夏季风影响来定义大梅雨区的入、出梅时间，既符合梅雨是夏季风影响下的大范围集中降水现象，又与包括在东亚地区的江淮梅雨入、出梅气候事实一致。此外，与已有研究(Tao et al，1987; Qian et al，2000; Wang B et al，2002)关于夏季风或其雨季在东亚不同地区建立时间不同的是，本文关于东亚大梅雨的划分反映的是亚洲夏季风对东亚区域的整体影响，而已有研究则反映的是夏季风对东亚不同地区的影响，二者各有特点。 4 东亚梅雨区降水的季节内振荡特征

东亚梅雨降水与夏季风季节内活动密切相关。那么，在夏季风进程影响下，梅雨区降水的季节内振荡特征如何？由于降水量演变具有非线性非平稳特征，故采用集合经验模态分解方法提取梅雨区降水在不同时间尺度上的变化分量，进一步分析其季节内振荡特征。对气候平均(1979—2007年)东亚梅雨区的逐候降水量进行集合经验模态分解，由此得到各本征函数模态(图 5)。东亚梅雨区全年降水量存在三峰型分布，峰值分别位于27、36和47候(图 5a)。对降水量通过集合经验模态分解方法得到的第1—5个模态(图 5b—f)分别代表周期为2周左右、30—60 d、3、6和12个月的降水分量，分别对应降水量的双周(10—20 d)、30—60 d低频振荡、季节变化、冬/夏半年转换、年循环；此外，集合经验模态分解得到的趋势项(图 5g)反映了降水量的年内变化。对比逐候降水量(图 5a)和30—60 d低频振荡模态(图 5c)发现，二者在夏半年的演变非常一致，特别是峰值的出现时间，即30—60 d降水低频模态在27、36(主峰值)和47候分别出现峰值。第3模态(季节变化模态，图 5d)峰值出现在36候，且在33—40候处于全年或夏半年演变的正位相区，这与气候平均东亚梅雨期吻合，表明该模态代表东亚梅雨区降水的季节变化，与第2模态的30—60 d低频振荡不同。从第1—5模态的变化来看，梅雨区降水主峰值主要由10 d以上的低频模态(即第1—5所有模态)叠加而成，而梅雨区的另外2个次峰值(分别出现在27和47候)主要由10—20及30—60 d的低频振荡共同叠加形成。换句话说，梅雨区降水三峰型的出现主要受10—20 d及30—60 d的低频振荡影响。此外，主峰值还与更长时间尺度(如季节变化、冬夏半年转换、年循环)的低频变化有关。

图 5 1979—2007年平均东亚梅雨区逐候降水集合经验模态分解模态(a．原始降水量，b—f．第1—5模态，g．趋势项；单位：mm)Fig. 5 EEMD modes of the rainfall pentad by pentad over East Asia meiyu region during 1979-2007(a. the original rainfall，b-f. the ones by the 1st-5th mode，g. the tendency term; unit: mm)

图选项

上述分析表明，梅雨区降水三峰型与10—20及30—60 d低频振荡密切关联。进一步从上述各模态降水分量占实际降水量的百分比(图 6)来看，10—20和30—60 d周期振荡分量占实际降水量的比例为15%甚至更大。其中，30—60 d振荡分量在25—28、34—38、46—48候对实际降水量峰值的贡献处于正位相峰值区，贡献率可达10%—15%；尽管10—20 d低频振荡峰值与梅雨区降水三峰型一致，但其占梅雨区峰值降水的百分比较30—60 d振荡小。经计算，10—20 d振荡的波峰降水对东亚梅雨区的三峰型降水的贡献率平均为6.7%；而30—60 d振荡的贡献率平均为11.3%，较10—20 d振荡大7成左右。

图 6 10—20 d(a)和30—60 d(b)低频振荡分量占1979—2007年平均东亚梅雨区逐候降水量的百分比Fig. 6 Percentage of the 10-20 d(a) and 30-60 d(b)low frequency oscillation portion accounting for the real rainfall pentad by pentad during 1979-2007

图选项

采用±1个标准差划分东亚梅雨降水量的涝年和旱年，进而选出1993、2003、2004和2006年为东亚梅雨涝年；1981、1992和1994年为东亚梅雨旱年。

从东亚梅雨涝、旱年逐候降水量经集合经验模态分解得到的IMF2分量(对应30—60 d低频振荡，图 7b、d)来看，涝年4—9月共出现4个完整的波动，而旱年出现5个完整的波动，表明涝年IMF2分量的振荡周期要长于旱年；而且，涝年夏季(6—8月)的振幅要大于旱年，其中涝年夏季主峰值可达1.5，而旱年夏季主峰值不到1。因此，东亚梅雨涝年30—60 d低频振荡周期要长于旱年(涝年周期约为45 d，旱年周期约为36 d)，且梅雨季节的振荡振幅也大于旱年(涝年振幅约为旱年的1.5倍)。由此表明，在东亚梅雨涝年，更长时间尺度的低频信号更强。换句话说，强低频(30—60 d)信号为丰梅提供了有利的背景条件。

图 7 东亚梅雨区旱、涝年合成逐候降水量经集合经验模态分析得到的IMF1、IMF2分量(a、b．涝年IMF1、IMF2分量，c、d．旱年IMF1、IMF2分量；单位：mm)Fig. 7 IMF1 and IMF2 components of EEMD for the composite pentad rainfall over East Asia meiyu region during drought/flood years(a/b. IMF1/IMF2 components during flood years；c/d. IMF1/IMF2 components during drought years； unit: mm)

图选项

类似的方法考察涝、旱年逐候降水量的IMF1分量(对应10—20 d低频振荡，图 7a、c)发现，东亚梅雨涝年6—7月的10—20 d低频振荡正位相峰值较旱年小得多，其中仅40候超过了1，而旱年6—7月10—20 d低频振荡正位相峰值在33、37、39候均超过了1。旱年梅雨季节(6—7月)的平均振幅为涝年振幅的1.5倍。由此表明，10—20 d低频振荡对东亚干梅年的影响可能更为明显，这可能与10— 20 d的周期振荡更多地反映梅雨期的中间变化有关，有关这方面的论证有待进一步研究。 6 东亚梅雨季节内振荡的大尺度环流条件

鉴于30—60 d低频振荡对东亚梅雨区降水季节内变化的重要贡献，为考察东亚梅雨季节内振荡的大尺度背景，对东亚梅雨区降水的30—60 d低频振荡进行位相合成，分析不同位相下的位涡(冷空气活动)、对流、水汽输送、高/中/低层环流形势，以期找出与东亚梅雨季节内变化相联的大气低频结构及传播特征。

对低频振荡所形成的波动进行位相分析，可了解低频波的传播特征。梅雨区降水30—60 d低频振荡位相合成的具体做法是：东亚梅雨区夏半年(4—9月)30—60 d低频振荡共出现3个完整的波动，将每个波动分为8个位相，波峰和波谷分别对应第3、7位相，即90°和270°位相；第1、5位相分别对应0°和180°位相，即低频波与0线的交点；第2、4、6、8位相分别为1、3、5、7和下个波动1位相两两之间的中间点，对应45°、135°、225°、315°位相。由此确定的东亚梅雨区夏半年(4—9月)降水30—60 d低频振荡各位相出现时间(表 1)。进一步考察上述不同位相下的低频降水空间分布(图略)表明，在第3/7位相(即梅雨区平均低频降水峰/谷值位相)下，东亚梅雨区为东亚低频降水正/负异常雨带大值区，由此进一步证明本文确定的东亚梅雨区进行区域平均是合理的，且区域平均降水低频波动位相演变与东亚梅雨带的低频振荡相符。

降水与对流直接相关，故首先考察东亚梅雨区降水低频振荡各位相下低频对流活动的演变特征(图 8)。在第1位相，亚洲地区的对流低频活动呈纬向型分布。在亚洲东部，从近赤道向北为异常强对流、异常弱对流的交替式分布。其中，赤道西太平洋—菲律宾南部(10°S—10°N)为异常强对流，菲律宾北部—西太平洋为异常弱对流，华南—东海一带为异常强对流，而江淮—韩国一带为异常弱对流。在南亚地区，南半球近赤道(10°S—0°N)、印度洋北部(0°—10°N)、阿拉伯海—孟加拉湾(10°—20°N)分别为异常强对流、异常弱对流、异常强对流。从第1至第5位相，亚洲东部异常弱、强对流逐步向北传播，副热带地区的异常强对流在第3位相时传至江淮—韩国、日本一带，对应东亚梅雨区的低频峰值降水；而其南侧台湾以东的西太平洋地区则受异常弱对流控制，菲律宾群岛附近洋面则为异常强对流。而在南亚地区，从第1至第3位相，阿拉伯海—孟加拉湾的异常强对流向东北方向移动并减弱，在东亚梅雨峰值降水的第3位相，异常强对流位于印度西北部，而阿拉伯海的异常弱对流明显且范围大，这与中南半岛—南海—菲律宾以东的西太平洋异常强对流形成对比。从第4至第7位相，阿拉伯海的异常弱对流向东北方向缓慢收缩且强度减弱，而台湾以东的西太平洋异常弱对流则向北缓慢移动，到第7位相移至江淮—朝鲜半岛—日本一带，对应东亚梅雨区的谷值降水。到第8位相，印度北部和江淮—韩日一带的异常弱对流又继续向东北传播，在西北太平洋(35°N，170°E)出现弱对流大值中心。可见东亚梅雨区的峰、谷值降水与其南侧异常强、弱对流北传至该地区有密切关系。同时，印度西海岸和阿拉伯海地区的异常强、弱对流存在东北方向的传播，并与梅雨区的异常强对流形成沿西南—东北走向的异常强-弱-强对流分布，表明印度洋对流活动异常的东北向传播可能影响梅雨区。此外，印度北部的异常强、弱对流的出现与东亚梅雨区的正位相(1—5位相)、负位相(6—8位相)低频降水一致。

图 8 东亚梅雨区降水低频振荡8个位相下的低频向外长波辐射演变空间分布(a-h. 1-8位相)Fig. 8 Spatial distribution of the OLR LFO under the 8 phases(a-h)for the LFO of East Asia meiyu region rainfall

图选项

从东亚梅雨区降水低频振荡8个位相下的850 hPa 低频风场演变(图 9)可看出，自东亚梅雨区降水低频振荡的第1位相开始，中心位于日本以南的西太平洋低频反气旋逐步向北移动，至第3位相其西侧的西南风北界影响到东亚梅雨区南部，而该低频反气旋北侧一直伴有低频气旋存在，在第3位相时低频气旋带来的偏北风和低频反气旋带来的偏南风在江淮—日本一带辐合，对应第3位相东亚梅雨区出现峰值降水。此外，在上述低频气旋和反气旋的北侧及南侧分别存在低频反气旋和低频气旋，由此构成了从热带地区向北至中国东北—鄂霍次克海的气旋-反气旋-气旋-反气旋分布。从第4位相至第7位相，原中心位于西太平洋的反气旋向北推进到了江淮—韩日及其以北地区，东亚梅雨区因受低层反气旋辐散气流控制，不利于强降水形成，对应东亚梅雨区的谷值降水位相。所以，与对流低频活动一致，亚洲东部低频环流的向北传播使得东亚梅雨区分别受低频气旋辐合、反气旋辐散环流影响，对应东亚梅雨区的峰值、谷值降水。

图 9 东亚梅雨区降水低频振荡8个位相下的850 hPa低频风场演变空间分布(a-h. 1-8位相)Fig. 9 As in Fig. 8 but for the 850 hPa wind LFO

图选项

从中层500 hPa位势高度场的低频活动(图 10)来看，在第3位相时，东亚梅雨区形成南高北低的低频位势高度分布，这与低层850 hPa梅雨区南北两侧分别为反气旋和气旋环流相对应，低层至中层的一致低频系统有利于梅雨区的峰值降水；而且，在巴尔喀什湖、贝加尔湖、鄂霍次克海分别存在位势高度正、负、正异常分布，有利于中高纬两脊一槽形势(梅雨期的中高纬典型环流形势)的建立。在第7位相时，低层至中层亦为较一致的低频环流系统，有利于梅雨区谷值降水。高层200 hPa的情况(图略)与低层基本相反，位于朝鲜半岛—日本—西太平洋的反气旋性环流和其西侧的气旋性环流在东亚梅雨区一带形成辐散气流，对应梅雨区的峰值降水位相。而在梅雨区的谷值降水位相，朝鲜半岛—日本—西太平洋受低频气旋性环流控制，有利于南亚高压东移入海和低层为反气旋性环流控制。

图 10 东亚梅雨区降水低频振荡峰(a)、谷(b)值位相的500 hPa低频位势高度场Fig. 10 Spatial distribution of 500 hPa geopotential height LFO under the peak(a) and valley(b)phases for the LFO of East Asia meiyu region rainfall

图选项

由于中高纬度环流主要为梅雨区带来冷空气条件，而位涡是表征冷空气活动的较好物理量(赵亮等，2009)，进一步采用700 hPa低频位涡来考察冷空气对梅雨区降水的影响。对东亚地区低频降水场与700 hPa低频位涡场进行SVD分析，得到二者间最为相关的模态。结果显示，低频降水和700 hPa位涡SVD前3个模态的解释方差分别为12.26%、5.59%和3.93%。可见第1模态的方差贡献较其他模态大得多。从第1模态的空间分布型和时间系数(图 11)可见，夏季降水低频振荡表现出江淮—朝鲜半岛—日本为多雨分布型；对应700 hPa低频位涡表现出中高纬度沿50°N的低频波列以及鄂霍次克海西南向的高位涡。上述分布型在东亚梅雨区3次峰值降水(27、37、47候)附近达到最高点，表明中高纬位涡分布特征对东亚梅雨区降水季节内振荡有重要作用。从与空间分布相对应的时间系数来看，降水与位涡场的相关系数为0.896，达到了置信度为0.05的信度检验。另外，低频降水和700 hPa位涡奇异值分解第2、第3模态(图略)的时间系数(图略)在33候转为正位相并持续到37候，影响东亚梅雨期的降水；且降水与位涡场的相关系数分别为0.95和0.867，均超过了置信度为0.05的信度检验。700 hPa位涡场反映出中高纬冷空气活动对梅雨区降水的季节内演变(尤其是梅雨集中降水期)有重要影响。

图 11(a)30—60 d低频降水(等值线，单位：mm)与700 hPa位涡(填色)奇异值分解第1模态的空间分布及(b)时间系数演变Fig. 11 Spatial distribution for the first mode of SVD between the 30-60 d LFO of the rainfall and that of 700 hPa PV(a; shading area denoting PV，contour denoting rainfall，unit: mm) and its time coefficient evolution(b)

图选项

从东亚梅雨区降水低频振荡8个位相下的700 hPa 低频位涡经向演变(图 12a)可以看出，来自40°N 以北的高位涡自1位相向南传播，到3位相传至30°—35°N，与江淮—朝鲜半岛—日本的高位涡相对应。从1位相到3位相，里海北侧(50°N)的高位涡+、-波列在向东传播(图 12b)的同时向南传播(图 12c)，在梅雨区西北侧的105°—115°E附近3位相出现高位涡。而来自鄂霍次克海(150°E附近)的高位涡也存在向西传播(图略)，并与梅雨区西北侧的高位涡合并，共同对梅雨区的高位涡产生贡献。因此，中高纬低频位涡的传播反映出西路和东路南下的北方冷空气对梅雨区峰值降水位相的高位涡有重要影响。

图 12 东亚梅雨区降水低频振荡8个位相下的700 hPa低频位涡演变(a．沿115°—125°E，b．沿47.5°—52.5°N，c．沿105°—115°E)Fig. 12 Spatial distribution of 700 hPa PV LFO under the 8 phases for the LFO of East Asia meiyu region rainfall(a. along 115°-125°E； b. along 47.5°-52.5°N； c. along 105°－115°E)

图选项

鉴于低频峰值降水的重要性，综合梅雨区低频降水各位相的大气低频振荡，给出影响梅雨区低频峰值降水的大气环流低频演变特征(图 13)。在梅雨区北侧，中高纬度里海附近冷空气(高位涡)低频波列东传，加之鄂霍次克海高位涡的西南向输送共同影响东亚梅雨区。该低频波列与Wang等(1992，2002)提出的从中亚到东亚地区的罗斯贝波列传播并影响东亚梅雨区一致。由此进一步证实了中高纬度低频系统对东亚梅雨的重要性。在梅雨区南侧，通过异常对流的北传，形成沿经向方向的热带西太平洋至中国东北—鄂霍次克海的低层气旋-反气旋- 气旋-反气旋分布，进而导致梅雨区低层形成低频偏北风和偏南风的辐合；对应梅雨区中层为南高北低的低频位势高度分布；高层为低频辐散气流控制；低、中、高层的低频环流形势及中高纬度冷空气输送影响均为梅雨区的低频峰值降水提供了有利条件。此外，有关图 10的分析亦表明，印度西海岸和阿拉伯海地区的异常对流活动存在东北方向的传播，并可影响梅雨区。对于低频谷值降水的大气低频演变，情况与上述基本相反，不再累述。

图 13 影响东亚梅雨区低频峰值降水的大气低频演变示意(中高纬度地区：黑色实/虚线椭圆表示低频正/负位涡波列；东亚地区：青/紫色弯箭头表示低频气旋/反气旋环流，灰色椭圆阴影表示梅雨区，绿色箭头表示影响梅雨区的低频高位涡来源；南亚地区：红/蓝色阴影表示低频弱/强对流异常)Fig. 13 Sketch map for the atmospheric circulation LFO influencing peak phase of the rainfall LFO over East Asia meiyu region(over the middle-high latitudes: black solid/dashed ellipse denoting positive/negative PV LFO wave train; over East Asia: cyan/purple curved arrow representing LFO cyclone/anticyclone，gray ellipse denoting meiyu region，green arrows representing the source of high PV LFO influencing the meiyu region; and over South Asia: red/blue shading denoting the weak/strong anomaly of convection LFO)

图选项

上述分析主要给出了与东亚梅雨区降水低频振荡密切相联的大气低频振荡特征。图 14—15给出东亚梅雨区降水夏半年30—60 d低频振荡峰、谷值位相下的低频降水量与实际降水量的概率分布及相关的统计量。由图 14可知，与峰、谷值位相对应的实际(低频)日降水量的平均值分别为7.3、3.9(1.3、-1.2)mm，低频演变峰值位相的实际降水量较谷值位相偏多近一倍。将与平均值相差1(2)个标准差的降水量作为异常(极端异常)降水阈值，则峰值位相的异常(极端异常)偏多降水量为10.3(13.2)mm以上，出现概率约为30％(5％)；谷值位相的异常偏少降水量为1.7 mm以下，出现概率约为30％，而谷值位相的极端异常偏少降水量(雨量为0 mm)通常对应无降水事件，出现概率约为5%。因此，上述梅雨相关大气低频振荡特征对梅雨区降水量及极端降水事件的预报具有参考价值。

图 14 东亚梅雨区降水夏半年低频振荡峰、谷值位相的降水及实际降水概率分布与拟合曲线(a、b．峰、谷值低频降水，c、d．峰、谷值实际降水)Fig. 14 Probabilities and their fitting curves for the LFO rainfall component and the corresponding real rainfall under peak/valley phases of rainfall over East Asia meiyu region during the summer half year(a/b: the LFO rainfall component under peak/valley phases; c/d: the real rainfall under peak/valley phases)

图选项

图 15 东亚梅雨区降水夏半年低频振荡峰、谷值位相的实际和低频降水统计量(从左往右依次为：LFO峰值位相对应的实际、低频降水统计量及LFO谷值位相对应的实际、低频降水统计量)Fig. 15 Statistics of the LFO rainfall component and the corresponding real rainfall under the peak/valley phase of rainfall over East Asia meiyu region during the summer half year(from left to right representing the statistics of the corresponding real rainfall and the LEO rainfall to the peak phase，and those to the valley phase)

图选项

本文采用CMAP降水资料和集合经验模态分解信号提取方法，在划分东亚梅雨的基础上，研究了东亚梅雨低频振荡的气候特征，进一步讨论了与东亚梅雨相联的大气低频演变，给出影响东亚梅雨区降水的关键低频系统，并统计了东亚梅雨低频振荡与实际降水量的对应关系。得到以下结论：

(1)基于梅雨的大范围持续性特征，采用标准化候降水量≥1.2的空间覆盖率超过1/3(33.3%)以及110°—140°E平均2 m/s经向风北界位于28°—36°N的条件确定了东亚梅雨入、出梅划分指标。划分出的东亚梅雨期大尺度环流形势与东亚梅雨的气候特征(丁一汇等，2007)一致，具有合理性。

(2)东亚梅雨区全年降水量存在三峰型分布，峰值分别位于27、36及47候。梅雨区降水三峰型的出现主要受10—20 d及30—60 d低频振荡影响；此外，主峰值还与更长时间尺度(如季节变化、冬夏半年转换、年循环)的低频变化有关。比较而言，30—60 d振荡对梅雨区降水三峰型的贡献比10—20 d振荡大7成左右。东亚梅雨涝年30—60 d振荡的振荡周期长于旱年，且在梅雨季节的振幅大于旱年(涝年较旱年约大5成)，而10—20 d振荡的振幅却小于旱年(旱年较涝年约大5成)。由此表明，东亚梅雨区降水异常偏多与更长时间尺度且更强的低频信号所提供的背景条件有关。

(3)东亚梅雨区峰值降水与热带环流和北方高位涡冷空气输送密切关联。在梅雨区北侧，中高纬度里海附近冷空气(高位涡)低频波列的东传及鄂霍次克海高位涡的西南向输送共同影响东亚梅雨区。在梅雨区南侧，通过热带异常强对流的激发作用，形成沿经向的热带西太平洋到中国东北—鄂霍次克海的低层气旋-反气旋-气旋-反气旋波列分布，进而导致梅雨区低层形成低频偏北风和偏南风的辐合；梅雨区中层则为南高北低的低频位势高度分布；高层为低频辐散气流控制；低、中、高层低频环流形势及中高纬度冷空气输送影响均为梅雨区低频峰值降水提供了有利条件。此外，印度西海岸和阿拉伯海地区异常对流活动产生的波列向东北方向传播，亦可影响梅雨区的低频峰值降水。对于低频谷值降水的大气低频演变，情况与上述基本相反。

最后，本文还讨论了梅雨区降水低频振荡峰、谷值位相下的实际降水量及极端降水事件，进一步证明了文中与梅雨区降水低频演变密切相关的大气低频振荡特征对梅雨区降水事件具有指示意义，值得在实际业务中加以应用。