应用气象学报  2007, 18 (5): 601-609   PDF    
引用本文
周晓霞, 王盘兴, 段明铿, 林开平. 我国季平均气温和降水局地同时相关的时空特征[J]. 应用气象学报, 2007, 18(5): 601-609.
Zhou Xiaoxia, Wang Panxing, Duan Mingkeng, Lin Kaiping. Spatial and Temporal Structures of Relationship Between Seasonal Mean Temperature and Rainfall in China[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2007, 18(5): 601-609  
我国季平均气温和降水局地同时相关的时空特征
周晓霞, 王盘兴, 段明铿, 林开平     
南京信息工程大学, 南京 210044
2006-05-23 收到, 2007-01-09 收到修改稿.
资助项目: 国家自然科学基金重点课题“江淮梅雨的年际和年代际变化规律及其机制研究”(40233037)资助    
摘要: 将1955—1998年我国160站冬、夏季平均气温和总降水量序列分解为年代际和年际变化两个部分，用方差分析、相关分析和奇异值分解方法，分析了两种要素序列的方差构成及要素间局地相关关系的性质、季节变化和地理分布。结果表明：我国冬夏季气温、降水异常序列中，总方差年际变化大于年代际变化，但按自由度均分的方差，年代际变化较年际变化大，尤以气温为甚；单站气温、降水同时相关图上，夏季表现为显著的负相关，显著区主要分布在35°N以南、105°E以东的地区；夏季局地温度、降水也呈显著负相关关系，进一步分析表明，干热、湿凉型异常夏季多发生在江淮和华南两区，但同一年中两区夏季异常型常相反，它由年代际和年际变化中的负相关共同构成。
关键词: 季平均气温和总降水量    年代际和年际变化    干热型夏季    湿凉型夏季    
Spatial and Temporal Structures of Relationship Between Seasonal Mean Temperature and Rainfall in China
Zhou Xiaoxia, Wang Panxing, Duan Mingkeng, Lin Kaiping     
Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044
Abstract: The interdecadal and interannual variation components of seasonal mean temperature and rainfall are extracted by applying spectrum analysis on monthly mean temperature and rainfall data of 160 stations during 1955—1998 in China. Evidence shows that the variances of interannual components are much larger than those of interdecadal parts, but it is the opposite while the variances are divided by their freedom degrees respectively, especially for temperature. In winter, most of the significant interdecadal variation areas lie in the northern half of China including Northeast China, North China and northeast part of Xinjiang. While in summer, the significant interdecadal variation areas locate in South China, Central China and Northwest China. As for the interannual variation of seasonal temperature, there are no significant areas both in winter and summer. In contrast with the seasonal temperature, the significant interdecadal and interannual areas of rainfall are fairly small and disconnected, among which two small patches of significant interannual variation in Shandong and Southeast China in winter are noticeable. It is implied in correlation analysis that the negative correlation between seasonal mean temperature and rainfall is remarkable in summer particularly over east of 105°E and south of 35°N of the main land, and it can be inferred that both anomalous hot dry and cool wet summer have more likelihood in most part of this region. For the purpose of verifying this point, observational station data are analyzed. The results present that 30 out of 44 years are either hot dry or cool wet summer in Yangtze Huaihe River Valley and South China, 21 out of 44 years in North China. Singular vector decomposing (SVD) are conducted to reveal the spatial and temporal features of the relationship between the two elements. It is indicated by the SVD modes that the two summer patterns are statistically significant in Yangtze Huaihe River Valley and South China. For years, both interdecadal and interannual time coefficients are negative, the rate of hot dry summer in Yangtze Huaihe River Valley is 6/8, and the rate of cool wet summer in South China is 5/8, while the reverse is true when time coefficients are positive, 6/7 cool wet summer in Yangtze Huaihe River Valley, and 4/7 hot dry summer in South China. The summer patterns occur out of phase in the two regions during the same year which is contributed by the negative correlation of summer mean temperature and rainfall on both interdecadal and interannual time scales.
Key words: seasonal mean temperature and rainfall     interdecadal and interannual variations     hot dry summer     cool wet summer    
引言

气温和降水是表示一地气候状态的两个最基本的要素。以往的许多工作[1-6]揭示了我国气候变化存在不同尺度的周期振荡以及气温、降水异常的关系。叶笃正等[7]对长江、黄河流域旱涝特征做了总结。王绍武等[8]在研究中指出, 自1380年到1989年, 华北和华东气候均以暖干、冷湿型为多。张素琴等[9]分析了全球温度变化对我国降水的影响, 发现在半干旱带以东, 夏季风盛行的大部分地区, 在全球变暖时降水减少, 全球变冷时降水增加, 这种暖干、冷湿型分布与我国季风气候有关。施能[10]对我国夏季3类雨型的研究指出, 1类雨型时江淮地区少雨高温, 2类雨型时江淮流域为多雨凉夏。严中伟[11]的分析表明, 在准20年振荡尺度上, 我国南北方温差偏大时, 华北到东北一带的降水就偏多。谢庄等[12]的分析发现, 北京地区的年降水从20世纪50年代至80年代持续下降, 而年气温却逐渐上升, 二者基本呈反位相关系。文献[13]认为, 我国不同纬度带的降水和气温变化趋势在不同季节具有不同的位相特征, 在30°N以南, 各季节的降水和气温变化趋势为反位相, 说明该地区存在暖干和冷湿两种气候状态。陆日宇[14]指出对应于华北汛期降水年代际变化的大气环流异常主要表现为我国东部地区的南北风异常以及欧亚大陆上空的位势高度异常, 与华北汛期降水年际变化相关联的大气环流异常更多反映在东亚上空位势高度和纬向风的异常, 意味着急流在涝年位置偏北。

虽然许多学者对我国气候包括气温、降水的年际和年代际尺度变化给予了很多关注, 但研究其年际和年代际尺度变化之间关系的还不是很多, 有的分析方法(如线性趋势分离和滑动平均处理), 在理论上不能将异常序列的年代际、年际变化完全分离, 因而难以准确估计年代际和年际变化对相关形成的影响。

本文按文献[15]的方法, 将我国1955—1998年共44年160站冬、夏季气温和降水异常序列分解为慢、快变分量(基本对应年代际、年际变化分量)。在此基础上, 分析全序列和慢、快变分量序列中气温和降水间的局地同期相关联系, 为揭示年代际、年际变化对我国气候异常特征的影响提供依据。

1 资料

本文使用了我国160站1955—1998年月平均气温和降水资料, 由国家气候中心提供。根据分析目的, 将时域分辨率定为季, 对单站冬季(12月至次年2月)、夏季(6—8月)构造统计量季平均气温(T)和季总降水量(R)。为叙述方便, 称第t年12月至次年2月为第t年冬季, t年6—8月为第t年夏季。由此整理得1955—1998年(t=1~44)冬、夏季我国160站季平均气温、总降水量序列

(1)

式(1)中, p为站序, t为年序。以z记式(1)中p站某季气温降水序列, Z记相应的场序列, z=Z(p)。

(2)

式(2)中, “—”为多年平均算符。

2 尺度分离及模方分析 2.1 尺度分离

按文献[15], 将式(2)中z′作周期分析,

(3)

式(3)中, k为波数, ak, bk为k波余弦、正弦谐波系数。k=1~5波(对应周期为44~8.8年)为慢变波, 其全体构成慢变分量, 以s标记; k=6~22波(对应周期7.3~2年)为快变波, 其全体构成快变分量, 以f标记。慢、快变分量分别对应分解对象的年代际、年际变化。由此得到单站距平序列z′和距平场序列Z′的分解

(4)
2.2 模方分析

由z′s, z′f(z′s, z′f)的正交性, 得到模(用算符‖ ‖表示)的平方(简称模方)分解关系式

(5)

进而得到z′中慢、快变分量的模方拟合率(等价于方差贡献)为

(6)

Z′中慢、快变分量的模方拟合率为

(7)

据此计算了我国冬、夏季气温、降水距平场序列的Ps, Pf(表 1), 其中, 冬季T′年代际变化的模方拟合率大于夏季, 超过总模方的1/3;夏季R′年代际变化大于冬季, 约占总模方的1/4。

表 1 我国气温和降水量距平场中慢、快变分量的方差贡献(单位:%) Table 1 The variance percentage of interdecadal and interannual components of T′and R′(unit:%)

为判断单站距平序列z′中z′s, z′f的显著性, 构造其F统计量

(8)

由式(3)知z′s, z′f的自由度为10, 33。取显著性水平α=0.05, 对慢变分量得其临界值Fs, α(10, 33)=2.14, 快变分量得其临界值Ff, α(33, 10)=2.69, 故Fs≥Fs,α(Ff≥Ff,α)的站年代际(年际)变化显著。表 2给出了检验结果, 可见, 按自由度均分的模方, 年代际变化明显强于年际变化。

表 2 我国气温和降水量距平场中慢、快变分量方差达到0.05显著性水平的总站数 Table 2 The number of stations over 0.05 level of interdecadal and interannual variations of T′and R′

2.3 模方显著区地理分布

由单站Fs, Ff得到冬、夏季我国T′, R′慢变、快变分量显著区的地理分布(图 1、图 2)。由图 1可见, T′s显著(浅色阴影区)的面积冬、夏均较大, 但所在位置及分布特点存在差异。冬季, T′s显著区成片存在于黄河以北地区(含东北)以及新疆的东北部; 夏季, T′s显著区自华南向西北断续延伸, 具体分布在广西和广东的南缘、秦岭一带以及内蒙古西部至新疆北部。华北、东北不显著。图中没有大片T′f显著区域。

图 1. 我国T′的Fs, Ff显著区的地理分布 (图中浅/深色阴影区表示达到0.05显著性水平的慢/快变显著区)(a)冬季,(b)夏季 Fig 1. Geographic distribution of Fs and Ff of T′ in China (The light/dark shaded areas indicate level over 0.05 for interdecadal/interannual variations)(a)winter,(b)summer

图 2. 同图 1, 但为R′的Fs, Ff显著区的地理分布 Fig 2. Same as in Fig.1, but for R′

由图 2可见,R′s显著的面积冬、夏均较T′图上的小, 且冬季出现了小块R′f显著的区域。R′s显著区域地理分布的季节变化特点与同季节T′s有些类似(冬季集中于北方且东北有大片显著区; 夏季向西北和南方扩展, 东北减弱), 但成片性不如T′s。

上述分析表明, 无论冬、夏季, 我国气温、降水的年际变化分量模方均比年代际分量大; 而按自由度均分的模方则相反(冬季R′除外)。气温序列中的年代际分量较降水更显著。年代际变化显著区随季节变化大, 随要素变化小。

3 单站相关系数分析 3.1 相关系数定义

定义了单站3种(全相关、年代际相关和年际相关)同时相关系数r, rs, rf,

(9)

式(9)中,(,)为内积算符。t′, r′为同一测站季气温、降水的距平, T′s, R′s为慢变距平, t′f, r′f为快变距平。

3.2 诊断结果

图 3~5给出了冬、夏季单站同期相关系数r, rs, rf的分布。表 3给出了3组图上相关系数达到0.05显著性水平的站数p, 在用t-检验法对单站r, rs, rf作显著性检验时, 自由度分别为42, 9, 32, α=0.05的临界相关系数分别为0.297, 0.602, 0.339。*表示相关图达到了α=0.05的显著性水平(p≥14), 相关图的显著性检验方法见文献[16-17]。综观这些图表可见:无论冬、夏, 单站同期相关系数r图均是显著的, 且负相关占绝对优势, 夏季该特点尤为明显。夏季反相关显著区覆盖了35°N以南、105°E以东绝大部分区域, 以及华北和西北的大部分地区。意味着这些区域干热型(A型)、湿凉型(B型)异常夏季出现的几率较大。就成因看, 它主要由快变分量的相关构成(图 5b), 但慢变分量对35°N以南、105°E以东地区的负相关也有明显贡献(图 4b)。

图 3. 我国单站T′和R′同时相关系数r的地理分布 (图中深/浅色阴影区表示达到了0.05显著性水平的正/负相关区)(a)冬季,(b)夏季 Fig 3. The geographic distribution of correlation coefficients of T′ and R′ in China (the areas with dark/light shadings denote positive/ negative correlation over 0.05 level)(a)winter,(b)summer

图 4. 同图 3, 但为T′s和R′s同时相关系数rs的地理分布 Fig 4. Same as in Fig.3, but for T′s and R′s

图 5. 同图 3, 但为T′f和R′f同时相关系数rf的地理分布 Fig 5. Same as in Fig.3, but for T′f and R′f

表 3 我国气温和降水及其慢、快变分量的局地相关系数达到0.05显著性水平的站数 Table 3 The number of correlation stations over 0.05 level for t′~r′, t′s~r′s, and t′f~r′f

为验证夏季我国东部T, R的显著负相关, 用文献[18]求得的夏季华北、江淮、华南3区季标准化气温、降水异常序列(表 4)作了验证。统计结果表明, 江淮、华南区A和B型出现的总频率均达30/44, 达到了α=0.05的显著性水平, A, B型出现频率显著偏高; 而华北区A和B型出现的总频率偏低, 为21/44。

表 4 华北、江淮、华南区夏季(6—8月)标准化气温、降水距平序列及夏季异常型 Table 4 The standardized anomalies of summer rainfall, temperature and anomalous summer patterns of North China, Yangtz-Huaihe River Valley and South China

4 奇异值分解(SVD)

用SVD方法[19]对冬、夏季气温和降水的全域性同期相关作分析, 直接分析对象为标准化距平场序列和, s和s, f和f, 本文只分析第一模态。

4.1 SVD第一模态参数分析

表 5给出了SVD第一模态的模方拟合率ρ1, 显著性0.05下临界值ρα(用蒙特卡洛法求得), 第一对奇异向量对各自场的方差贡献α1, β1, 以及第一模态时间系数的相关系数r1。可见, 除冬季~外, 其余5个SVD第一模态均达到了0.05的显著性水平。由α1可知, 冬季第一左奇异向量X1对气温的拟合率明显大于夏季, 而夏季第一右奇异向量Y1对降水的拟合率略强于冬季。夏季r1均大于相应的冬季, 表明季气温和降水全域相关夏季强于冬季。因此, 下面仅讨论夏季慢、快变分量的第一模态。

表 5 我国气温和降水距平及其慢、快变分量的标准化序列SVD第一模态参数 Table 5 The parameters of the first SVD mode of ~, s~s and f~f

4.2 夏季年代际、年际变化第一模态分析

由图 6、7可见, 慢变分量的第一奇异向量(图 6a, b)在江淮流域和华南为反号的高值区控制; 快变分量第一奇异向量(图 7a, b)与此类似, 只是高值区轴线及位于江南的零线(准东西向)略南移。这表明, 夏季, 的慢、快变分量中, 同一要素在江淮、华南区域反号的机会较多。因为气温和降水的慢、快变分量对应的时间系数演变非常一致(图 6c, 7c上曲线变化同步), 故江淮、华南区域的气温和降水均表现为负相关。由于华北区慢、快变分量奇异向量图上, 异号特征模糊, 故该区气温和降水负相关特征不如江淮和华南区明显。

图 6. 夏季s和s SVD第一模态 (浅/深色阴影区表示达到0.05显著性水平的正/负相关区)(a)X1(对应s),(b)Y 1(对应 s),(c)时间系数对应s(实线)和s(虚线) Fig 6. The first SVD mode of s and s in China (a)the spatial distribution of s,(b)the spatial distribution of s, (c)the time coefficients for s(solid line)and s(dashed line) (light/ dark shaded areas denote positive/ negative correlation over 0.05 level)

图 7. 同图 6, 但为f和f SVD第一模态 Fig 7. Same as in Fig.6, but for f and f

由图 6c知, 慢变分量时间系数在1957—1978年均为负, 应有利于江淮流域出现干热型夏季(A型)及华南出现湿凉型夏季(B型); 由表 4可见, 其出现频率均为10/22, 远高于估计的理论频率。而1979—1993年, 慢变分量系数均为正, 应有利于江淮流域出现湿凉型夏季(B型)及华南出现干热型夏季(A型); 实况是它们的出现频率分别为6/15和11/15, 也明显高于估计的理论频率。再由快变分量时间系数(图 7c)知, 其负、正值对应的年份, 应与江淮流域A, B型异常夏季以及与华南B, A型异常夏季相对应; 经验证, 这一对应关系也存在。特别是当慢、快变系数一致地取负值时, 江淮区出现A型、华南区出现B型异常夏季的频率分别为6/8, 5/8;而当慢、快变系数均取正值时, 江淮出现B型、华南出现A型异常夏季的频率分别为6/7, 4/7, 均比估计的理论频率要高。

因此, 我国夏季气温和降水间的同时负相关是一种普遍现象。对江淮、华南而言, 这种局域负相关表现为干热、湿凉型夏季的频发。

5 结论

本文利用1955—1998年我国160站冬、夏季平均气温和总降水量资料序列, 用方差分析、相关分析和奇异值分解方法, 分析了两种要素序列的年代际、年际部分方差构成及要素间局地相关关系的性质、季节变化和地理分布。结果表明:

1) 我国冬夏季气温、降水异常序列中, 年际分量的方差贡献远远大于年代际分量的方差贡献, 但被自由度均分的方差贡献相反, 年代际分量大于年际分量, 特别是对于季节平均的温度而言。

2) 单站气温、降水同时相关图上, 显著相关主要发生在夏季, 以负相关为主, 显著区分布在除东北、西南以外的大部分区域, 尤以35°N以南、105°E以东的江淮、华南两区典型。说明干热型和湿凉型夏季在此区域比较多见。

3) 夏季局地温度、降水显著负相关关系, 使我国大部分区域常为干热、湿凉型夏季。

4) 江淮区和华南区是干热、湿凉型异常夏季的高发区, 但同一年中两区域夏季异常型常相反, 它由年代际和年际变化中的负相关共同构成。

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