引言

中国夏季降水受热带海洋及青藏高原的影响显著，气候变率较大。前人的研究^[1]表明中国夏季降水最早爆发于华南中部，最晚结束于华西地区，主雨季能持续4~14候不等，雨季降水占到年降水量的30%~60%。从空间变化来看，中国东南沿海地区降水丰沛，西北内陆受季风影响较小，降水稀少。雨季降水的多少直接关系到全国旱涝的时空分布变化，其研究一直受到气象学家的重点关注。

中国雨季最为明显的特征表现为季节性的北跳与南退^[2-4]。在大的雨季变动背景下，各个区域也有其不同的特征，如横断山脉中西部地区春雨季，雨季开始时间早，第10候后降水就突然增加，至第19候前后达到第一个峰值，雨季持续时间也较长，可达8个月之久^[5-7]。而发生在长江中下游以南(一般指110°E以东，25°—30°N中国东南部地区)，3—5月的集中降水时段称为江南春雨^[8]；而在中国南部的区域(广东、广西、福建及湖南、江西南部)发生在4—6月的集中降水称之为华南前汛期雨季^[9]。这些雨季的划分均以从冬季少雨向夏季多雨为过渡阶段，以降水的突然增加作为雨季开始的指标，均具有很强的区域特征。

对于雨季的定义，不同的研究标准不同。例如Lau等^[10]，Qian等^[11]以降水量超过6 mm·d^-1的时期作为季风雨季的标准；Wang等^[12]采用相对候平均降水率超过5 mm·d^-1的时期作为季风雨季标准；王遵娅等^[1]考虑到中国降水量的差别，对各站的降水量进行逐候标准化，把标准化序列值大于0.5的定义为雨季。但总体来说，所定义的雨季，均体现两个特征:一是降水比较集中，这段时期内降水相对较大；二是有一个相对平稳期，过了这段时期，其降水会有明显的变化。

中国夏季降水主要存在三种空间型，即黄河流域多雨型、长江流域多雨型和江淮平原多雨型^[13]。目前我国夏季旱涝趋势预测也主要围绕这三类雨型开展的。但对各个区域来说，由于地理位置不同，气候背景不一样，区域性的降水空间型与雨季各不相同。如湖南、江西地处长江中游以南，位置偏西，地理位置上属华南向华中、华东向华西的过渡地区，在雨季区划分上属于华南与江淮雨季的过渡区。气候监测与预测业务一般把这一区域北部划分到长江中游与江南梅雨范围。从多年降水统计来看，该区域的降水有其独立的特征，其雨季与华南雨季、江淮梅雨都不尽相同，具有雨季来得早、持续时间长等特点。加强这一地区雨季降水特征及其影响因子的研究是提升该区域气候趋势预测准确率的基础。

1 资料与方法 1.1 研究区域及资料

本文中两湖流域的地理范围为(107.5°—117.5°E，25°—30°N)，主要包括湖南、江西两省，涵盖了洞庭湖与鄱阳湖两大中国淡水湖。降水资料采用了中国气象局整编的日降水量资料，在进行全国范围的相关降水量计算时，考虑资料的完整性，选取了其中658个代表站(站号表略)。图 1给出研究区域及所选代表站，计算两湖流域降水量时，选取了区域内50个代表测站资料(矩形区域)，资料年限为1961年1月1日— 2012年12月31日，共计52 a逐日20—20时(北京时，下同)降水资料。气候值均采用了1981—2010年的平均值。对主雨季的定义采用了有关文献中的候降水超过30 mm的标准^[9-10]。

1.2 主要研究方法

对降水序列的分析，采用了功率谱分析方法、经验正交分解(EOF)等常规数据统计方法。同时也将近些年来逐步在气象领域得以应用的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)^[13]应用于降水序列的低频周期振荡分析中。

2 两湖流域年降水气候特征 2.1 与中国梅雨的联系

本文研究区域地处长江中游以南，位置偏西，与传统意义上的中国“梅雨”区域存在重叠。为了分析其与中国梅雨期的关系，以1981—2010年共30 a降水平均值作为降水气候值，计算了沿(107.5°—117.5°E)区域平均的降水量随时间的演变。

图 2给出沿107.5°—117.5°E区域平均的候降水量纬度—时间剖面图。从中可见，自5月中旬以后，在22°—35°N形成一个明显从低纬度向高纬度传播的连续性降雨形势，这正是中国东部的主梅雨期。同时，在江淮地区入梅之前，4—5月份，在25°—30°N，已出现了超过每候30 mm的集中降水，范围较小，但滞留时间长，此时，在较低纬度(20°—25°N的华南地区)的降水却相对还小一些。也就是说，在华南向江南过渡地带存在这样一个独特的雨期，这一地区主要包括湖南、江西等地(即本文中的两湖流域地区)，这个雨期来得最早，结束期与江南梅雨或长江中游梅雨相差不多，且称之为两湖流域雨季，由此可见，这是一个值得关注的中国江南雨季的特例。

2.2 年降水特点及雨季定义

图 3给出两湖流域1961—2012年平均的候降水序列，从中可见，两湖流域年降水量丰富，1961—2012年区域内代表站平均年降水量为1 485.3 mm，主要集中在4—9月。从全年以候为单位的降水分布来看，从前一年11月第4候开始到当年2月第2候，是全年降水最弱时段，每候大多在10 mm以下；从2月第3候到6月第5候降水整体呈现上升的趋势，之后7—11月呈减少趋势。从气候意义上来说，两湖流域年降水大致可以分成5个阶段，即：第1个阶段，降水处于逐步发展期，平均降水量约为每候25 mm，开始于3月初，结束于4月初(位于全年的13—19候，下同)，这一时期，降水不稳定，呈逐步上升之势，为春季降水的发展阶段；第2个阶段为全年降水的“主峰”，即降水最为集中的时期，每候降水在30 mm以上，位于春末夏初时期，出现在20—37候，持续了18候；第3个阶段出现在38—49候，平均降水量下降到每候22~30 mm，为盛夏时期；第4个阶段出现在50—60候，降水进一步减少到每候15 mm左右，占据了大半个秋季；第5阶段，从11月的第5候开始，直到次年2月底，为全年的少雨期，降水每候10 mm左右。

综上分析可知，两湖流域降水的季节性特征与华南及长江中下游降水型相似，但又不完全相同。主峰出现在6月第5候，与长江中下游及江南梅雨主峰相吻合^[1]。但前期降水并不少，从4—6月均可有强降水发生。这里采用了候降水超过30 mm的连续时段作为雨季标准，则4月第2候至7月第1候定义为两湖流域雨季。由此可见，两湖流域雨季平均持续时间为91 d，约占全年时间的1/4，从1981—2001年的统计资料来看，两湖流域雨季平均降水量为661.1 mm，占全年总降水量的44.5%，是全年中雨水主要集中时段。此外，两湖流域除存在一个明显的降水集中时段(主雨季)外，还有三个次雨季，分别对应于春季多雨期、盛夏多雨期、秋季多雨期。同时有一个长时间的少雨时期，即冬季少雨期。

3 雨季降水的气候特征 3.1 雨季降水的年际、年代际变化特征

图 4给出两湖流域1961—2012年雨季降水序列，分析可知，其年际变化明显。雨季降水总体呈略减少趋势，20世纪70年代与90年代为降水高值时期，而60年代与80年代降水相对较少，进入21世纪以来，降水呈现减少的状态。雨季降水最少年份只有483.8 mm (1991年)，最多年份能达873.6 mm (1973年)，是最少年降水的1.8倍，其波动较大。

图 5给出两湖流域1961—2012年雨季降水的标准化序列，从中可见，1961—2012年，处于负位相的年份稍多于降水正位相的年份。如果把标准化值超过一个标准差的定义为降水异常年份，那么正异常年明显多于负异常年，共有9 a异常偏多，5 a异常偏少，即两湖流域雨季主要是以极端强降水产生的洪涝为主，但也可能出现极端少雨而引发干旱事件。

3.2 雨季中主雨期分析

综上分析可知，两湖流域地区的主雨季在4月第2候至7月第1候，但在短期气候趋势预测业务中，为了满足政府决策服务的需求，一般需要预测在雨季中哪一段时间为雨水相对集中时段，这要求对这一主雨季中可能出现的雨水集中时段进行分析与预测。为探究两湖流域雨季降水的相对集中期，采用EOF分析方法，对1961—2012年雨季降水进行了分析。考虑到降水的前后延续性，这里的资料样本取4月1日—7月10日，共20个候。

图 6给出两湖流域1961—2012年雨季区域降水序列EOF分析结果的前4个模态。从中可见，前4个模态来的方差百分率，分别占到了总方差的15.6%、11.2%、8.9%和8.5%，其方差相差不太明显，说明在实际降水序列中，这几种情况出现的概率差不太多。从第1模态来看(图 6a)，雨季整体表现为多雨(少雨)，其中，主要集中时段为5月上、中旬以及6月的中、下旬，总体表现为2个主要雨水集中期；从第2模态来看(图 6b)，整个雨季，多雨与少雨相继出现，多雨时段出现在4月中旬、5月中、下旬至6月第1候、6月下旬及7月上旬，表现为3段雨水集中期(或少雨期)；第3个模态(图 6c)，4—5月，其值接近于0，表明雨水不太明显，6月至7月上旬，多雨与少雨交替出现，整体来看，第3模态表明没有明显的雨水集中期；第4个模态(图 6d)表现为前多(少)后少(多)的形式。

对于目前气候预测业务而言，两湖流域地区预测2段或3段时期的雨水集中期较多，即对应于第1与第2个主模态，这2个模态的变化情况可从EOF分解的时间系数中体现(图 7)。从这2个时间系数上来看，5月上中旬、6月中下旬2个集中期的雨季形式呈现明显的波动状态，在上世纪60年代、90年代这种模态更明显；而第2个模态，即3段雨水集中期，在上世纪60年代末至70年代初，以及80年代中后期表现明显，从90年代后期有一个显著减弱趋势。

3.3 雨季降水的低频振荡性质

两湖流域地区雨季降水受夏季风活动影响很大，夏季季风活动具有较强的季节振荡特征。那么两湖流域雨季降水的季节内振荡特性又如何？这也是值得关注的问题。

由于降水量演变具有非线性非平稳特征，适合采用集合经验模态分解方法提取两湖流域雨季在不同时间尺度上的变化分量，进而分析其季节内振荡是可行的。主要考虑其气候特征，采用1981—2010年作为气候值，考虑到波动的延续性，取4月1月—7月10日的降水资料作为原始资料。图 8给出两湖流域雨季4月1日—7月10日逐日气候态降水集合经验模态分解结果，其中图 8a是原始降水序列，分析可知，两湖流域降水存在三个明显的“峰”值。第一个“峰”值出现在4月10日、4月18日，第二个“峰”值出现在5月14日，第三个“峰”值出现在6月21日，与图 3的全年候降水曲线相比较，分别对应于22候、27候、35候的3个局部的“峰”。另外，从原序列降水气候分布来看，4月、5月、6月月初均为一个降水低值期。图 8b—f分别为集合经验模态分解的前5个本征函数项，表征了两湖流域降水的不同时间周期振动分量。图 8g是降水序列的趋势项，分析可知，从雨季开始到雨季结束，两湖流域雨季总趋势为先上升然，后略下降，上升的时间长且变率大，下降的时间短且变率也小。

分析1—5本征函数可知，它们依次代表了两湖流域日降水的3 d、7 d (单周)、15 d (准2周，或10—20 d)、40 d (30—60 d)、90 d (季节)周期振荡成份。各周期成份与原序列的相关系数及方差如表 1所示。从EEMD分析的结果来看，其方差占原序列方差比最大的为趋势项，达到24.5%，说明雨季降水从4月开始直到6月末逐步加大，而后逐步减小的趋势是其主要特征。其它本征函数(IMF1—5)是加载其趋势项上的波动部分，其中准2周(图 8d)与30—60 d (图 8e)的低频振荡是其主要的波动成份，其方差占原序列方差分别为14.5%与23.3%。一周以内的高频变化(图 8b、c)及以季为周期(图 8f)的超低频变化，其方差贡献率均较小。从其相关系数来看(表 1)，除IMF1外，其余波动与原序列的相关均达到了99%的信度检验。同时准2周、30—60 d低频波动与原序列的相关最为显著。

从准2周(图 8d)周期振荡来看，雨季可出现5个完整的波动，波峰分别对应于4月10日、4月19日、5月11日、5月28日及6月22日，与原序列对比(图 8a)，其中第1—3、第5个波峰对应于逐日降水的4个局部“峰”，只有第4个波峰对应的原逐日降水不明显；30—60 d周期低频振荡成分，雨季共出现3个完整的波动，其波峰分别对应于4月11日、5月10日及6月19日，与全年逐候降水序列(图 3)对比来看，很好地反应了雨季3个局部峰值(22候、27候、35候)出现的时间(稍有所提前)。综上所述，从相关系数、方差贡献率及对“峰值”拟合情况来看，两湖流域雨季降水的准2周、30—60 d的低频振荡是其主要季节内振荡成份。

5 结论与讨论

利用两湖流域50个代表站1961—2012年降水资料，基于两湖流域候降水的发展演变情况，分析了两湖流域降水的气候特征，定义了雨季，并揭示了雨季降水年际、年代际变化特征，及其在雨季内存在的雨水集中期和雨季降水低频振荡性质。主要结论如下：

(1) 两湖流域年降水可以分成5个阶段。自3月初开始，降水呈明显加大趋势；直到4月初，降水突然一个显著跳跃，出现每候大于30 mm的强降水，并持续发展，直到6月第5候达到最强；此后呈减弱趋势，分别在8月前后、10月前后，降水各有一段维持时间；此后进入冬季少雨期。

(2) 按每候大于30 mm降水作为雨季定义标准，两湖流域雨季开始时间为4月第2候，结束时间为7月第1候，雨期91 d，平均降水量661.1 mm。在雨季内，20世纪70年代与90年代为降水高值时期，而60年代与80年代相对降水较少，进入21世纪以来，降水呈现减少的趋势。雨季降水存在3—4 a，18—26 a长周期变化。

(3) 在两湖流域，2个雨水集中期与3个雨水集中期是其雨季内降水的主要模态。2个雨水集中期模态：降水主要出现在5月上、中旬，及6月中、下旬，这种模态在上世纪60年代、90年代表现显著；3个雨水集中期模态：其降水主要出现在4月中旬，5月中下旬到6月初，6月下旬至7月初，该模态在上世纪60年代后期至70年代初、80年代中后期表现明显。

(4) 准2周(10—20 d)、30—60 d低频振荡现象在两湖流域雨季降水中表现明显。准双周振动在整个雨季中表现为5个波动，30—60 d振荡表现为3个完整波动，波峰分别出现在4月上旬、5月上旬及6月中旬。

显然，把两湖流域单独作为一个区域来定义其雨季并分析雨季降水的气候特征，对两湖流域旱涝趋势预测有一定的指导意义。两湖流域雨季与华南前汛期雨季及长江中下游梅雨有其共同点，又存在显著差异，这之间的可能联系是显而易见的; 从地理位置上来看，两湖流域雨季的气候特点应介于这两者之间。但两湖流域是否独立于其它区域，其雨季及雨季降水气候特征是否具有独立性，还有待于进一步分析。