2020, Vol.40
2 四川省气候中心, 四川 成都 610072;
3 四川省气象台, 四川 成都 610072)
澜沧江(湄公河)发源于我国青海省玉树藏族自治州，河流正源为扎曲，自北向南流经我国西藏、云南，以及缅甸、老挝、泰国、柬埔寨和越南，是亚洲唯一的一江连六国的国际河流，中国境内称为澜沧江，南阿河口以下称湄公河，澜沧江干流全长4800 km，位居世界第12，中国境内2161 km，位居中国第6[1~3]。
流域水文要素主要受到气候变化和人类活动的影响，研究发现，1957~2012年澜沧江流域的气温呈升高趋势，但海拔较高的上游地区升幅大于下游；年总降水量的变化趋势不明显，但春季降水增加趋势显著[4]。近20年，澜沧江流域干旱次数明显上升，暴雨频次没有明显变化趋势[5]。而研究表明1957~2000年期间澜沧江的水文状况受到筑坝和降水变化的影响，没有水坝的河流上游地区水文变化相对较小[6]。Tang等[7]对1956~2008年的澜沧江水库建立前后的径流资料进行对比研究，发现在年际尺度上人类活动对澜沧江径流影响的贡献比气候变化稍大，而季节和月季尺度中气候变化的贡献则更大。长期以来，澜沧江的水文系统保持着动态平衡，然而20世纪90年代开始，干流和支流大坝建设正在改变流域的基本特征，对自然系统、社会和经济都产生一定影响[8]，而近几十年澜沧江源区的气温、降水、蒸发等气象要素发生显著气候变化也是不争的事实[9~11]，所以澜沧江流域水资源自然变化规律和其对气候变化的响应，以及澜沧江水资源合理开发利用等问题受到广泛关注。
然而水文的观测资料年限较短，可用序列大都只有几十年，导致历史时期水文和气象自然规律的研究受到限制。Stockton和Fritts[12]在20世纪70年代初提出了树轮水文学，为研究历史时期水文变化提供了一种方法，并在近几十年里得到了快速发展[13~15]。我国树轮水文学研究主要集中在西北地区部分河流[16~17]，以及长江和黄河流域[18~22]，有关澜沧江流域的研究工作还十分有限。近期Xiao等[23]重建了澜沧江源区扎曲河1595~2013年的年平均流量，发现澜沧江源区年平均流量(澜沧江流量)存在2~4年、5~9年、11~16年和26~50年的周期，并且与ENSO相关显著；吕爱锋等[24]研究也指出，三江源区的年流量与前一年的8月、9月ENSO相关显著；于文金等[25]发现1961~2011年澜沧江流域降水周期主要在2~7年，与ENSO年际周期信号相吻合[26]。本文将深入分析1595~2006年(近400年)澜沧江流量的周期变化特征，以及其对厄尔尼诺周期信号的响应过程，以期掌握自然状态下澜沧江源区水资源变化规律，为气候变化背景下澜沧江流域水资源合理开发利用提供科学参考依据。
1 资料和方法 1.1 资料来源本文使用的水文资料有澜沧江源头香达水文站(32.75°N，96.75°E)观测的1961~2016年月平均流量资料和Xiao等[23]重建的澜沧江源区1595~2013年逐年(上年9月至当年8月)平均流量资料。
气象资料包括香达水文站邻近的囊谦站(32.2°N，96.47°E)和杂多站(32.88°N，95.28°E) 1961~2016年逐月气温和降水量资料，并对两站资料进行平均处理；NOAA古气候计划提供的1595~2006年逐年(上年12月至当年2月)厄尔尼诺指数序列(NINO3.4区海温距平)；NOAA提供的1860~2006年逐月海表温度资料(Kaplan Extended SST V2)，分辨率为5°×5°，和1860~2006年逐月高度场、风场、相对湿度场资料(20th Century Reanalysis V2c)，分辨率为2°×2°。
1.2 研究方法MTM-SVD方法是由Mann和Park[27]提出的一种多变量频域分解技术。这是一种将谱分析的多锥度方法(Multi-Taper Method，简称MTM)和变量场的奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)方法结合在一起的气候信号检测技术，详细内容参阅相关文献[27~29]，近年来MTM-SVD被广泛使用在气象科研领域中[30~34]。
MTM-SVD方法的主要特点是：1)分析对象不仅可以是一维时间序列，也可以是多维或多站点的气候变量场，它可以非常便利地分析气候变量场整体所具有的谱特征。2)包含了MTM方法，通过变量场时间序列与多个锥度相乘，使得在谱解析度和谱的变异之间达到了一个最佳的平衡，有效防止谱泄漏现象。3)通过MTM-SVD方法得到的LFV(Local Fractional Variance)谱在频域中为信号检测提供了一个有效的参数，它以频率函数的形式表明了由“每个频率波段”中的主要振动解释的方差百分比。LFV谱中，在一个给定频率处的波峰预示着数据在此频率处振荡的一个潜在重要的时空信号。这样更加直观、简便地显示出变量场不同时间尺度的变化特征。4)可以为所有时间和区域重建时空信号。这种信号的重建可以更直观地分析和描述不同时间尺度振动的时间—空间演变特征和过程。5)MTM-SVD技术在其应用上可扩展到耦合的区域，即在同一时刻多于一个的区域的耦合[35]。
2 结果与讨论 2.1 协同周期分析图 1为1595~2013年澜沧江年平均流量(Average Flow of Lancang River, 简称AFLR)或澜沧江流量和1595~2006年厄尔尼诺指数10年滤波序列的时间变化，可以看到，大部分情况澜沧江低流量时段都与厄尔尼诺正异常对应，而高流量时段则与厄尔尼诺负异常对应，二者相关系数达-0.185，通过了α=0.01的显著性检验。
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图 1 1595~2013年澜沧江流量(实线)和1595~2006年厄尔尼诺指数(虚线)时间变化 Fig. 1 Temporal variation of AFLR(solid line)during 1595~2013 and El Niño index(dashed line)during 1595~2006 |
MTM-SVD方法可以研究多序列的周期协同变化，利用该方法分析1595~2006年澜沧江流量和厄尔尼诺指数的协同周期特征，发现年代际尺度上的13.5年周期达到了99 %置信度水平，年际尺度上2.5年、5年和7年周期也达到了99 %置信度水平(图 2)。为了进一步检验以上周期的可信度，对二者再进行交叉功率谱分析[35](最大滞后长度为50，F检验分子和分母自由度分别为2和30)，从凝聚谱的峰值可以发现二者显著协同变化周期与MTM-SVD方法的结果略有差别，其中年代际尺度上有两个显著周期，分别是33.3年和10~13年，年际尺度上有3个显著周期，分别是5年、3.2年和2.4年；另外从落后谱来看，除3.2年周期外，在其他周期上均是澜沧江流量落后于厄尔尼诺指数(图 3)。通过对比可进一步确认，在13.5年周期、5年周期和2.5年周期上澜沧江流量与厄尔尼诺的协同变化可信度更高。
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图 2 1595~2006年澜沧江流量与厄尔尼诺指数LFV谱分析(虚线为蒙特卡洛置信度水平) Fig. 2 LFV spectrum from the MTM-SVD analysis of the AFLR and El Niño index(1595~2006). The dashed lines are the confidence levels of the Monte Carlo simulations |
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图 3 1595~2006年澜沧江流量与厄尔尼诺指数交叉功率谱普分析 灰色实线为凝聚谱值，黑色柱状图为落后谱值；虚线为α=0.05显著性水平 Fig. 3 Cross power spectrum of AFLR and El Niño Index from 1595 to 2006, the grey solid line is coherence spectrum, the black bar is the lag length spectrum, and dashed line: significant level of α=0.05 |
为了研究以上典型循环关系是否一直存在，使用MTM-SVD方法重建1595~2006年澜沧江流量和厄尔尼诺指数的13.5年、5年和2.5年序列(图 4)，可以看到13.5年周期存在两个显著时段，分别是1720~1820年和1890~1980年，而1595~1700年信号较弱；5年周期并不是一直存在的，也有两个显著时段，其中1650~1750年最明显，1800年前后消失，1860~1930年再次恢复，但是异常振幅偏小，1950年之后准5年信号再次减弱；2.5年周期信号在1600~1700年最显著，1800~1860年次之，1890年以后信号变弱。
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图 4 澜沧江流量(实线)和厄尔尼诺指数(虚线)在13.5年(a)、5年(b)和2.5年(c)周期上的时间重建 Fig. 4 Temporal reconstruction of AFLR(solid line)and El Niño (dashed line)at 13.5 a (a), 5 a (b) and 2.5 a (c) period |
要进一步分析澜沧江流量对厄尔尼诺指数的响应情况，需要相关海温及大气环流资料，目前使用较多、可信度较高的是18世纪60年代以来的NOAA重建资料[36~37]。从上文分析可知1860年以后澜沧江流量的13.5年周期和5年周期都存在阶段性显著时段，而2.5年周期则不明显，所以在分析典型周期下海温演变过程时选择13.5年和5年周期进行研究。
利用MTM-SVD方法分别重建二者在13.5年和5年周期的典型循环(图 5)。可以发现，在13.5年典型循环中，第1年(0°位相)厄尔尼诺指数偏高，对应澜沧江流量显著偏小，随后厄尔尼诺指数正异常逐渐减弱，并在第4年(83°位相)转变为偏低，同时澜沧江流量则逐渐增加，第4年转变为偏多；第6~7年(138°~166°位相)厄尔尼诺指数达到最低，澜沧江流量则达到最多；随后厄尔尼诺指数逐渐增强，第13年(332°位相)达到最高，同时澜沧江流量达到最少(图 5a)。准5年周期典型循环中也有类似的对应关系，第1年(0°位相)厄尔尼诺指数偏低，澜沧江流量偏多；第2年(72°位相)厄尔尼诺指数达最低，澜沧江流量偏多最显著；第4~5年(216°~288°位相)厄尔尼诺指数显著偏高，澜沧江流量显著偏低(图 5b)。在13.5年和5年典型循环过程中，二者都表现出反位相的对应关系，即当厄尔尼诺指数偏低时，澜沧江流量偏多，反之亦然。
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图 5 澜沧江流量(实线)与厄尔尼诺指数(虚线)在13.5年(a)和5年(b)周期上的典型循环重建 Fig. 5 Reconstruction of evolutions of AFLR(solid line)and El Niño index(dashed line)anomalies at 13.5 a (a) and 5 a (b) period |
分析表明在两个典型周期循环中厄尔尼诺指数与澜沧江流量都为反位相对应关系，那么相应的海温异常是否一致呢？图 6给出了太平洋海表温度与澜沧江流量耦合场在13.5年周期上的典型循环重建，可以发现第1年(0°位相)赤道中太平洋海温出现正异常大值中心，南北两则有负异常中心出现，随后赤道中太平洋海温正异常减弱，第5~7年(111°~166°位相)赤道中太平洋海温转变为负异常，并且大值中心范围逐渐扩大，强度进一步增强；第9年(222°位相)开始减弱，第11~13年(277°~332°位相)中太平洋海温再次转变为正异常，并且强度增强，范围扩大。进一步分析可知，在13.5年周期循环下，澜沧江流量与中部型厄尔尼诺事件有很好的对应关系，即当出现中部型拉尼娜(厄尔尼诺)事件时，澜沧江流量往往偏多(少)。
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图 6 太平洋海表温度与澜沧江流量耦合场在13.5年周期上的典型循环重建 (a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)和(g)分别对应着0°、55°、111°、166°、222°、277°和332°位相；单位：℃ Fig. 6 Spatial joint reconstruction of the SST anomalies over the equatorial Pacific and AFLR at 13.5 a period oscillation (a), (b), (c), (d), (e), (f) and (g) are corresponding to phase 0°, 55°, 111°, 166°, 222°, 277° and 332° respectively; Unit:℃ |
用同样的方法重建5年周期典型循环(图 7)，可以发现第1年(0°位相)赤道中东太平洋海温为显著的负异常，南北两侧及西太平洋为正异常，第2年(72°位相)海温异常分布与第1年类似，但强度进一步增强，第3年(144°位相)赤道中东太平洋海温转变为正异常，第4年(216°位相)海温正异常范围进一步扩大，强度进一步增强，第5年(288°位相)赤道中东太平洋海温正异常开始减弱。在5年周期循环下，澜沧江流量对东部型厄尔尼诺事件有很好的响应，即当出现东部型拉尼娜(厄尔尼诺)事件时，澜沧江流量往往偏多(少)。对比可知虽然从厄尔尼诺指数上看，在13.5年和5年周期典型循环中二者都为反位相的对应关系，但是从海温异常分布型来看，两个典型周期中二者的对应关系存在显著差别，在年代际尺度上的13.5年周期中，澜沧江流量主要受中部型厄尔尼诺事件影响，而在年际尺度上的5年周期循环中，澜沧江流量则主要受东部型厄尔尼诺事件调控。
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图 7 太平洋海表温度与澜沧江流量耦合场在5年周期上的典型循环重建 (a)、(b)、(c)、(d)和(e)分别对应着0°、72°、144°、216°和288°位相；单位：℃ Fig. 7 Spatial joint reconstruction of the SST anomalies over the equatorial Pacific and AFLR at 5 a period oscillation (a), (b), (c), (d)and (e) are corresponding to phase 0°, 72°, 144°, 216° and 288° respectively; Unit:℃ |
气温和降水等气象条件的变化往往会直接影响流量的异常，当降水偏多、气温偏低(蒸发弱)时，有利于流量增多，反之则流量偏少。图 8a给出了澜沧江流量13.5年周期与邻近气象站前年9月至当年8月气温和降水原始资料的相关分析，可以看到，流量与气温有4个月为正相关、8个月为负相关，其中5月份负相关最显著(通过了0.05显著性检验)；流量与降水有7个月正相关、5个月负相关，其中5月和8月的正相关最显著(通过了0.05显著性检验)。从相关分析来看，5月份的气温和降水与流量异常情况匹配的最好，所以对13.5年周期的环流背景分析主要针对5月份。用同样的方法分析澜沧江流量5年周期与气温和降水的关系(图 8b)，发现澜沧江流量与气温也是以负相关为主(8个月为负相关)，其中9月负相关达到0.05显著性水平；流量与降水正负相关月份相当(5个月正相关，7个月负相关)，但是大都没有达到一定的显著性水平，其中正相关系数较高的为7月、9月和12月，所以对5年周期的环流背景分析主要对9月份开展。
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图 8 1961~2006年澜沧江流量13.5年(a)和5年(b)重建序列与邻近气象站前年9月至当年8月气温(虚线)和降水(实线)的逐月相关分析 Fig. 8 Monthly correlation analysis of 13.5 a (a) and 5 a (b) reconstruction series of AFLR with temperature(dashed line)and precipitation(solid line)form before September to current August at adjacent meteorological stations from 1961 to 2006 |
沃克环流是热带大气环流的重要系统，它的异常能够通过遥相关型影响热带乃至全球许多地方的天气气候，而厄尔尼诺是其异常的重要影响因素之一[38]，前文研究指出了澜沧江流量不同的典型周期对应了不同的厄尔尼诺事件，那么沃克环流是否存在对应的异常变化呢？利用MTM-SVD方法重建5月赤道附近(10°S~10°N)垂直速度与澜沧江流量耦合场的13.5年典型循环，从而分析沃克环流的异常情况。气候平均(图 9h)情况下5月沃克环流比较明显，从东印度洋到中太平洋基本都为上升气流，140°W以东的太平洋上空和马来群岛地区低层为下沉气流。从图 9中可以发现，在13.5年循环中，第1年(0°位相)东印度洋到西太平洋地区都为下沉气流，其两侧的中印度洋和东太平洋主要为上升气流，即总体表现为双圈反沃克环流；之后这种异常环流形式开始减弱并逐渐翻转，第7年(166°位相)已经形成显著的双圈正沃克环流；到第9年(222°位相)时双圈正沃克环流异常仍然比较显著，随后开始减弱；到第13年(332°位相)再次出现双圈反沃克环流异常模态。
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图 9 赤道地区5月垂直速度场与澜沧江流量耦合场在13.5年周期上的典型循环重建 (a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)和(g)分别对应着0°、55°、111°、166°、222°、277°和332°位相；(h)气候平均；单位：10-3 Pascal/s Fig. 9 Spatial joint reconstruction of the Omega anomalies over the equatorial Pacific(10°S~10°N) in May and AFLR in May at 13.5 a period oscillation (a), (b), (c), (d), (e), (f)and (g) are corresponding to phase 0°, 55°, 111°, 166°, 222°, 277° and 332° respectively, and (h) for the climatological mean field; Unit:10-3 Pascal/s |
9月气候平均沃克环流(图 10f)与5月类似，但强度有所增强，并且东侧下沉气流范围向西扩展。利用同样的方法重建9月赤道附近垂直速度与澜沧江流量的5年典型循环(图 10)，第1年(0°位相)赤道中东太平洋地区都为下沉气流，东印度洋到西太平洋地区主要为上升气流，即总体表现为单圈正沃克环流；第2年(72°位相)仍然维持这种异常形式，并且强度略有增强；第3年(144°位相)这种异常形式出现翻转，并且在西太平洋出现弱的单圈反沃克环流；第4年(216°位相)单圈反沃克环流变得更显著；第5年(288°位相)单圈反沃克环流异常型开始减弱。在13.5年典型周期循环中，中部型厄尔尼诺事件引起双圈沃克环流异常，而在5年周期循环中，东部型厄尔尼诺则引起了单圈沃克环流异常。
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图 10 赤道地区9月垂直速度场与澜沧江流量在准5年周期上的典型循环重建 (a)、(b)、(c)、(d)和(e)分别对应着0°、72°、144°、216°和288°位相；(f)气候平均；单位：10-3 Pascal/s Fig. 10 Spatial joint reconstruction of the Omega anomalies over the equatorial Pacific(10°S~10°N) in September and AFLR in May at 5 a period oscillation (a), (b), (c), (d)and (e) are corresponding to phase 0°, 72°, 144°, 216° and 288° respectively, and (f) for the climatological mean field; Unit:10-3 Pascal/s |
气候平均情况下，5月600 hPa高度场上中纬度地区的为广阔的槽区，青藏高原东部已经出现弱的低压系统(图 11h)，这是导致高原东部地区春季连阴雨天气的主要因素。重建5月600 hPa高度场与澜沧江流量的13.5年典型循环(图 11)，可以发现，第1年(0°位相)在菲律宾群岛和日本海之间出现了反太平洋-日本涛动(负PJ遥相关型)，我国东北部冷空气活跃，但同时青藏高原出现高度场正异常大值中心，即青藏高原大部受到高压系统控制，所以不利于北方冷空气入侵，导致气温偏高降水偏少；之后这种异常逐渐减弱，到第7年(166°位相)东亚沿岸出现正PJ遥相关型，而青藏高原地区低值系统活跃，有利于西北方冷空气入侵，从而导致气温偏低降水偏多；第9年(222°位相)仍然维持第7年的异常形式，但强度有所减弱；到第13年(332°位相)又转变为负PJ遥相关型配合高原高度场偏强的异常分布。
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图 11 5月600 hPa高度场与澜沧江流量在13.5年周期上的典型循环重建 (a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)和(g)分别对应着0°、55°、111°、166°、222°、277°和332°位相；(h)气候平均，单位：gpm；星号为香达水文站 Fig. 11 Spatial joint reconstruction of the 600-hPa height field over the equatorial Pacific(10°S~10°N) in May and AFLR in May at 13.5 a period oscillation (a), (b), (c), (d), (e), (f)and (g) are corresponding to phase 0°, 55°, 111°, 166°, 222°, 277° and 332° respectively, and (h) for the climatological mean field; Unit: gpm; Asterisk is the location of Xiangda Hydrological Station |
气候平均情况下，9月高原地区仍然受到低压系统控制，同时副高位置偏北，中纬度地区形成西低东高的形式，该环流型有利于西北部冷空气入侵和孟加拉湾水汽北上，从而形成我国西部秋雨绵绵、而东南部秋高气爽的天气现象(图 12f)。重建澜沧江流量与9月600 hPa高度场的5年周期典型循环。从图 12中可以发现，第1年(0°位相)600 hPa高度场出现西低东高的欧亚遥相关型(负EU遥相关型)，高原东部气温偏低降水偏多；第2年(72°位相)仍然维持负EU遥相关型，低值区略加强，高值区略减弱；第3年(144°位相)这种异常形式出现翻转，呈现西高东低的正EU遥相关型，但高原东南部低值系统仍然活跃；第4年(216°位相)正EU遥相关型显著增强，高原东部气温偏高降水偏少；第5年(288°位相)正EU遥相关型仍然维持，但强度有所减弱。
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图 12 9月600 hPa高度场与澜沧江流量在准5年周期上的典型循环重建 (a)、(b)、(c)、(d)和(e)分别对应着0°、72°、144°、216°和288°位相；(f)气候平均，单位：gpm；星号是香达水文站 Fig. 12 Spatial joint reconstruction of the 600-hPa height field in September and AFLR at 5 a period oscillation (a), (b), (c), (d) and (e) are corresponding to phase 0°, 72°, 144°, 216° and 288° respectively, and (f) for the climatological mean field); Unit: gpm; Asterisk is the location of Xiangda Hydrological Station |
以上分析表明，不同形式的沃克环流异常激发了不同的大气遥相关型，在13.5年典型周期循环中，双圈沃克环流异常激发了PJ遥相关波列，同时有高原高度场异常出现；在5年典型周期循环中，单圈沃克环流异常激发了EU遥相关波列。
2.3.4 水汽输送分析水汽输送可以表征大气中的水汽来源，要知道是否有水汽汇集并产生降水，还需要配合散度场的分析。平均情况下(图 13h)5月澜沧江源区的水汽来源较多，其中来自孟加拉湾的西南暖湿水汽最强，来自南海和西太平洋的偏东输送次之，还有来自西北向的偏冷水汽。
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图 13 同图 11，但为1000~300 hPa水汽输送通量(矢量：kg/(m ·s))及其散度场(阴影：10-5 kg/(m2 ·s)) Fig. 13 As in Fig. 11, but for the water vapor transport flux(vectors: kg/(m ·s)) and the divergence field(shaded:10-5 kg/(m2 ·s)) from 1000 hPa to 300 hPa |
图 13给出了澜沧江流量与5月1000~300 hPa水汽输送通量及其散度耦合场的13.5年周期典型循环，可以发现，第1年(0°位相)来自孟加拉湾的西南向水汽输消失，东部水汽输送路径偏向东北，在澜沧江源区及其东部出现反气旋式水汽辐散；随后西南向和西北向水汽输送逐渐增强，到第5年(111°位相)时来自孟加拉湾的西南水汽输送带建立，并出现气旋式的水汽辐合，这种水汽输送形式一直持续到第7年(166°位相)；第9年(222°位相)西南水汽输送带再次消失，但是西风带水汽输送仍然维持，并在澜沧江源区及其东部出现弱的辐合，随后西北向水汽逐渐减弱；到第13年(332°位相)整个澜沧江源区又出现反气旋式水汽输送辐散。从以上分析可知，在13.5年周期典型循环中，澜沧江源区流量的多寡主要与西南部孟加拉湾暖湿水汽输送带的建立和消亡密切相关，同时与西北偏冷空气有一定配合，而东部水汽输送则与之影响不大。
图 14给出了澜沧江流量与9月1000~300 hPa水汽输送通量及其散度耦合场的5年周期典型循环，第1年(0°位相)澜沧江源区来自孟加拉湾、西太平洋和西北部的水汽输送异常偏多，并在源区出现明显的辐合；第2年(72°位相)孟加拉湾水汽输送带消失，但来自西太平洋的水汽输送仍然维持，并在澜沧江源区出现辐合；第3年(144°位相)西太平洋水汽输送也转变为负异常，但澜沧江源区中南部出现弱的来着北方的水汽辐合；第4年(216°位相)孟加拉湾、西太平洋和西北部的水汽输送均为负异常，澜沧江源区出现显著辐散；第5年(288°位相)孟加拉湾和西太平洋水汽输送都转变为正异常，但是还无法到达澜沧江源区，源区大部以辐散为主。从以上分析可知，在5年周期典型循环中，澜沧江源区流量的多寡主要与西太平洋暖湿水汽的输送有关。
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图 14 同图 12，但为1000~300 hPa水汽输送通量场(矢量：kg/(m ·s))及其散度场(阴影：10-5 kg/(m2 ·s)) Fig. 14 As in Fig. 12, but for the water vapor transport flux field(vectors: kg/(m ·s)) and the divergence field(shaded:10-5 kg/(m2 ·s)) from 1000 hPa to 300 hPa |
澜沧江流域位于西南季风与东亚季风的交界处，这两个季风环流系统直接影响该流域气象状况，而影响径流的因素不但包括气温、降水、蒸发等气象因素，还包括植被、土壤、人类活动等因素，所以影响澜沧江源区流量的因素是复杂多样的，而本文只是在流量典型周期循环对大气环流系统的响应方面进行了初步探讨，更加深入的机理研究还有待下一步开展。另外由于很难获取长时间逐月的流量资料，所以只能用年均流量资料进行研究，而本文发现只是在个别月份上气象要素与流量典型周期分量有密切的关系，这很可能是流量的典型周期也是主要体现在某些月份上的缘故，所以后期还需要继续加强开展澜沧江源区树轮采样及逐月流量资料的重建工作。
3 结论(1) 1595~2006年澜沧江流量与厄尔尼诺指数有显著负相关，并且在13.5年和5年周期上存在显著协同变化，其中13.5年周期存在两个显著时段，分别是1720~1820年和1890~1980年，1595~1700年信号较弱；5年周期也有两个显著时段，其中1650~1750年最明显，1800年前后消失，1860~1930年再次恢复，但是异常振幅偏小，1950年之后准5年信号再次减弱。
(2) 在13.5年周期典型循环中，第1年厄尔尼诺指数偏高，澜沧江流量偏小，随后厄尔尼诺指数逐渐减弱，第4年转变为偏低，澜沧江流量转变为偏多；第6~7年厄尔尼诺指数达到最低，澜沧江流量则达到最多；第13年厄尔尼诺指数达到最高，同时澜沧江流量达到最少。在5年周期典型循环中也有类似的反位相对应关系。
(3) 海温协同变化表明，在13.5年周期上，第1年为中部型厄尔尼诺，第5~7年逐渐转变为中部型拉尼娜，并且有所增强；第9年开始减弱，第11~13年再次转变为中部型厄尔尼诺。在5年周期中，第1年为东部型拉尼娜，第2年东部型拉尼娜强度进一步增强，第3年转变为东部型厄尔尼诺，第4年东部型厄尔尼诺进一步增强，第5年有所减弱。
(4) 环流分析表明，在13.5年循环中，第1年出现双圈反沃克环流，在菲律宾群岛和日本海之间出现了负PJ遥相关型，来自孟加拉湾的西南水汽输送带消失，澜沧江源区出现反气旋的水汽辐散；之后这种异常环流形式开始减弱并逐渐翻转，第7年已经形成显著的双圈正沃克环流，东亚沿岸出现正PJ遥相关型，西南水汽输送带再次建立，澜沧江源区出现显著的气旋式水汽输送辐合；到第9年时这种环流异常仍然比较显著，随后开始减弱；到第13年再次出现双圈反沃克环流异常模态，激发负PJ遥相关型，整个澜沧江源区又出现反气旋式水汽输送辐散。
在5年典型循环中，第1年出现单圈正沃克环流，并激发负EU遥相关型，澜沧江源区来自西太平洋和孟加拉湾的水汽输送异常偏多，并在源区中北部出现辐合；第2年孟加拉湾水汽输送消失，但西太平洋水汽输送仍然维持，并在源区保持辐合态势；第3年这种异常形式出现翻转，出现弱的单圈反沃克环流，激发正EU遥相关型，西太平洋水汽输送消失，但在澜沧江源区中南部出现弱辐合；第4年单圈反沃克环流变的更显著，正EU遥相关型显著增强，澜沧江源区大部为辐散；第5年单圈反沃克环流异常型有所减弱，正EU遥相关型仍然维持，并且源区水汽仍以辐散为主。
致谢: 审稿专家对本文提出了建设性修改建议，成都信息工程大学李金建参与前期树轮采样及定年工作，编辑部杨美芳老师审阅本文并提出重要修改意见，在此一并致谢。
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2 Sichuan Provincial Climate Center, Chengdu, Sichuan 610072, Sichuan;
3 Sichuan Provincial Meteorological Observatory Chengdu 610072, Sichuan)
Abstract
Periodic characteristics of the annual average flow of Lancang River (AFLR) and the response to El Niño are examined using the hydrological data of Xiangda (32.75°N, 96.75°E), meteorological data of Nangqian (32.2°N, 96.47°E) and Zaduo (32.88°N, 95.28°E), reconstructed AFLR data, NOAA Paleoclimatic data and the Multi-Taper Method-Singular Value Decomposition (MTM-SVD) method. Results show that there is a significant negative correlation between AFLR in the source area and El Niño during 1595~2006. There are significant synergistic variations in 13.5-a and 5-a cycles, and they respond well to the atmospheric circulation in late spring and early autumn, respectively. During the typical cycle of 13.5-a and 5-a, both of them show the corresponding inverse phase relationship, when the El Niño index is low, the AFLR is high, and vice versa. However, from the distribution pattern of SSTA anomalies, there are significant differences between the two typical cycles. In the interdecadal 13.5-a cycle, the AFLR is mainly affected by the middle-type El Niño events, while in the interannual 5-a cycle, the AFLR is mainly regulated by the eastern-type El Niño events. In the typical 13.5-a cycle, the middle El Niño caused the double-loop Walker circulation anomaly, triggered the PJ telecorrelation wave train, and affected the temperature and precipitation in the source area of the Lancang River, thus causing the flow anomaly of the Lancang River. During the 5-a cycle, the eastern El Niño leads to the one-loop Walker circulation anomaly and triggers the EU telecorrelation wave train, which affects the flow variation of the Lancang River.