应用气象学报  2009, 20 (2): 240-246   PDF    
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毛文书, 巩远发, 彭骏, 李国平. 长江中下游梅雨与北太平洋大气热源诊断分析[J]. 应用气象学报, 2009, 20(2): 240-246.
Mao Wenshu, Gong Yuanfa, Peng Jun, Li Guoping. Diagnosis Analysis on Relationship Between the Atmospheric Heat Source in the Northwest Pacific Ocean and the Meiyu of Mid-lower Reaches of the Yangtze[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2009, 20(2): 240-246  
长江中下游梅雨与北太平洋大气热源诊断分析
毛文书1, 巩远发1, 彭骏2, 李国平1     
1. 成都信息工程学院大气科学学院, 成都 610225;
2. 中国气象局成都高原气象研究所, 成都 610071
2008-01-17 收到, 2008-09-08 收到修改稿.
资助项目: 国家自然科学基金项目 (40675036)、中国气象局成都高原气象研究所基本科研项目 (BROP200708) 和成都信息工程学院科研基金项目 (CRF200801) 共同资助    
摘要: 利用长江中下游1954-2001年梅雨量资料和NCEP/NCAR 1954-2001年逐日高度场、风场、比湿场和地面气压场资料, 采用EOF分解、合成分析、SVD分解等方法, 详细讨论了北太平洋大气热源与长江中下游梅雨的关系。结果表明:西北太平洋大气热源与长江中下游梅雨量存在显著负相关, 东太平洋大气热源与长江中下游梅雨量存在显著正相关, 通过信度为95%的Monte-Carlo检验, 具体表现为当菲律宾群岛附近洋面、西太平洋暖池区及西北太平洋西风飘流区大气热源异常增加 (减少) 时, 赤道中东太平洋大气热源异常偏低 (偏高), 会造成长江中下游梅雨异常偏少 (偏多), 反之亦然, 合成分析、点相关分析和SVD的分析结果完全一致。
关键词: 梅雨    大气热源    Z指数    EOF    SVD    
Diagnosis Analysis on Relationship Between the Atmospheric Heat Source in the Northwest Pacific Ocean and the Meiyu of Mid-lower Reaches of the Yangtze
Mao Wenshu1, Gong Yuanfa1, Peng Jun2, Li Guoping1     
1. College of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225;
2. Chengdu Institute of Plateau Meteorology, China Meteorological Administration, Chengdu 610071
Abstract: Based on the precipitation of Meiyu at 25 stations of mid-lower reaches of the Yangtze and the daily reanalysis geopotential height, wind field, humidity field and surface pressure field data (2.5°×2.5°) from 1954 to 2001, the relationship between the atmospheric heat source in the North Pacific Ocean and the abnormality of Meiyu precipitaion of mid-lower reaches of the Yangtze is investigated in terms of the Z index methold, empirical orthogonal function (EOF), composite analysis, singular value decomposition (SVD), and so on. The results of Z index methold indicate that there are notable multi (shored) Meiyu precipitation on mid-lower reaches of the Yangtze during the Meiyu period. There are 8 years in which the Meiyu precipitation is abnormally more and 6 years in which the Meiyu precipitation is abnormally less. The first mode of EOF shows the ENSO mode of the atmospheric heat source of North Pacific Ocean on mid-lower reaches of the Yangtze during the Meiyu period which express specifically the positive (negative) correlation between the atmospheric heat source in the mid-east Pacific Ocean and the north Pacific Ocean. The second mode of EOF shows the abnormal mode of the atmospheric heat source on the mid-lower reaches of the Yangtze during the Meiyu period which represents specifictly the positive (negative) correlation between the atmospheric heat source in the equatorial Pacific Ocean and the north Pacific Ocean of the middle-high latitudes. The results of SVD show that there are notable correlation between the Meiyu precipitation in the good (poor) Meiyu year and the atmospheric heat source in the Pacific Ocean. Through Monte-Carlo test at 95%, it shows there is positive (negative) correlation between the atmospheric heat source in the western (eastern) Pacific Ocean and the precipitation on mid-lower reaches of the Yangtze. When the SSTA around the Philippine island ocean and in the north-west Pacific Ocean are marked increasing (decreasing), convective activity is vigorous (weaken), the atmospheric heat in the north-west Pacific Ocean is increasing (decreasing), so the atmospheric heat in the eastern Pacific Ocean is decreasing (increasing), while the precipitation is marked increasing (decreasing) on mid-lower reaches of Yangtze river, and vice verse. The results of composite analysis and correlation analysis and SVD are identical congruent.
Key words: Meiyu     atmospheric heat source     Z index method     EOF     SVD    
引 言

众所周知, 大气热源是大气环流的驱动力, 大气环流异常造成的旱涝与大气热源异常关系非常密切, 大气热源是气象学研究领域的重要课题之一。Nitta[1]和黄荣辉等[2-4]研究表明:热带西太平洋暖池的热力状况及其上空对流活动异常与我国夏季降水异常有非常密切的联系, 菲律宾周围上空的对流活动对东亚夏季气候有很大影响, 当热带西太平洋暖池上空的对流增强后, 从东南亚经东亚到北美西岸上空大气环流异常出现一个遥相关型---东亚太平洋型 (EAP), 而且当热带西太平洋暖池增暖时, 从中印半岛经南海到菲律宾以东地区上空对流活动将增强, 西太平洋副热带高压位置偏北, 对应我国江淮流域夏季降水偏少, 华南和华北降水比正常偏多, 反之, 则菲律宾附近对流活动减弱, 西太平洋副热带高压位置偏南, 江淮流域夏季降水偏多, 黄河流域降水偏少, 易发生干旱。Yang[5]研究了长江中下游严重旱涝时期大气环流以及热源和水汽汇的异常, 结果表明:热源异常的最主要特征是长江中下游严重洪涝时从西太平洋到南海热源异常为负, 热源偏弱, 正热源异常位于长江流域, 而长江中下游严重干旱时热源异常正好相反, 垂直积分水汽汇和OLR表明西太平洋-南海热源以及长江流域热源异常均是由对流异常引起的。简茂球等[6-7]研究了初夏东亚-太平洋大气热源与长江流域及邻近地区7, 8月降水异常的关系, 指出7, 8月长江流域及附近地区持续性偏涝 (旱) 并不只是局地现象, 它与太平洋洋盆尺度的大气热源异常有关, 而且与前期5, 6月热带中、东太平洋大范围的热源异常也有密切联系, 即当5, 6月赤道东太平洋的大气热源正 (负) 异常, 而赤道中太平洋北侧的热源负 (正) 异常, 则7月我国长江中下游偏涝 (旱), 8月长江中上游与江淮流域和内蒙古东部偏涝 (旱), 华南偏旱 (涝)。吕俊梅等[8]对强、弱东亚夏季风年大气环流、大气热源和外强迫源海表温度SST的差异进行分析, 结果表明:强 (弱) 东亚夏季风年前期冬季到夏季, 太平洋海表温度异常 (SSTA) 为La NiÑa (El NiÑo) 型分布, 西太平洋暖池SST暖 (冷), 使得暖池附近对流活动较强 (较弱)。蓝光东等[9]研究了热带太平洋上空大气热源、水汽汇的年际变化及其与海温异常之间的联系, 发现大气热源的垂直积分〈Q1〉异常与SSTA有着较高正相关关系的热带太平洋区域主要集中在170°E以东的5°S~5°N之间的一个狭长带中。赵永平等[10]研究发现西太平洋暖池的热力状况的年代际变化及气候跃变与我国夏季降水分布的变化有密切联系。巩远发等[11]用2001年和2003年NCEP/NCAR再分析资料, 计算了亚洲季风区两年逐日的大气热量源汇, 研究了夏季亚洲大气热量源汇的变化特征及其与江淮流域旱涝关系, 结果表明:在2001年和2003年夏季的亚洲季风区, 5-8月期间, 青藏高原中南侧有较强的低频热源 (汇) 时, 可导致其后期江淮流域降水偏多 (少), 夏季亚洲季风区热源、热汇季节内变化特征的不同可导致我国江淮流域异常旱涝发生。我国江淮流域土地肥沃、资源丰富, 不但是我国重要的工农业生产基地, 而且是交通运输、科技教育、经济文化中心, 在全国具有重要的战略地位, 而梅雨是我国江淮流域春末夏初过渡季节中的重要天气气候现象[12], 因此有必要探寻梅雨影响因子的强信号, 提高梅雨的短期气候预测水平。

1 资料和方法

资料:江苏省气象局整编的1954-2001年共48年长江中下游流域43站梅雨量资料; NCEP/NCAR 1954-2001年逐日高度场、风场、比湿场和地面气压场资料, 分辨率为2.5°×2.5°。

方法:①Z指数计算方法[13-15]。

假定梅雨量服从Person Ш型分布, 可将其概率密度函数通过转换运算, 得到:

(1)
(2)
(3)
(4)

其中, Cs为偏态系数, F为多年平均值, σ为标准差, 均可由梅雨量求得。

②大气热源的计算[11]。

应用NCEP/NCAR再分析资料, 由热力学方程可得:

(5)

式 (5) 中, Q1表示单位质量大气中热量源汇, 包含净辐射加热(冷却)QR, 潜热加热和扰动产生垂直感热输送, c表示凝结率, e表示蒸发率, S′表示扰动感热量, ω′表示扰动垂直速度, 其他为常用符号。采用倒算法, 用质量权重对整层大气中Q1垂直积分有:

(6)

式(6)中, ps是地面气压, pt是大气顶气压, 取pt=100 hPa, 〈Q1〉是整层大气中Q1的垂直积分, 表示单位气柱中总的非绝热加热 (冷却)。

2 长江中下游梅雨异常参数的确定 2.1 客观代表站的选取

利用江苏省气象局整编的长江中下游流域梅雨量资料, 在消除台站迁移、经过均一性检查和严格质量控制基础之上, 按照所研究区域内站点尽量多、时段尽量长的原则, 选取长江中下游流域25站1954-2001年共48年的梅雨量资料, 结果如图 1所示。

图 1. 长江中下游25站空间分布 Fig 1. The spatial distribution of 25 stations in mid-lower reaches of the Yangtze

由图 1可见, 所选取出的站点空间分布均匀, 具有较好的代表性, 包括了长江中下游流域五省一市的大部地区, 即苏南、皖南、鄂东南、浙北的大部地区、赣北部分地区以及上海市, 它们分别是:宜昌、钟祥、荆州、武汉、修水、滁县、南京、镇江、东台、南通、霍山、合肥、常州、溧阳、上海、黄石、安庆、杭州、乍浦、慈溪、景德镇、黄山、金华、嵊州、鄞县共25个站。

2.2 长江中下游梅雨异常年份的确定

应用Z指数计算方法, 分别计算了长江中下游1954-2001年Z指数, 其标准化距平的时间变化如图 2所示。

图 2. 长江中下游梅雨量Z指数标准化距平的时间变化 (柱线为 Z指数标准化距平, 虚线为选择标准线) Fig 2. The time variation of Z index of Meiyu precipitation in mid-lower reaches of the Yangtze from 1954 to 2001 (the secular changes of Z index is bar; selected normalization line is dash)

由图 2可知, 长江中下游流域梅雨量Z指数变化存在显著的年际变化差异, 若以Z指数标准化距平大于0.7倍标准差为长江中下游梅雨异常偏多, 以小于-0.7倍标准差为长江中下游梅雨异常偏少的标准, 48年中长江中下游梅雨量异常偏多的年份 (以下简称丰梅年) 有7年, 分别是1954, 1969, 1983, 1991, 1996, 1998年和1999年; 梅雨量异常偏少的年份 (以下简称枯梅年) 有5年, 分别是1958, 1961, 1963, 1967年和1978年。

3 长江中下游梅雨与北太平洋大气热源的关系 3.1 长江中下游梅雨期北太平洋大气热源空间型

为了解长江中下游梅雨期北太平洋大气热源空间分布型态, 图 3给出长江中下游梅雨期北太平洋大气热源标准化距平EOF分解[16]前2个模态的空间分布。

图 3. 长江中下游梅雨期北太平洋大气热源EOF分解前2个模态的空间分布 (a) 第 1 模态, (b) 第 2 模态 Fig 3. The spatial distributions of the first model (a) and the second model (b) of EOF for atmospheric heat source in the Northern Pacific Ocean

由图 3可知, 长江中下游梅雨期北太平洋大气热源EOF分解前2个模态的累积方差贡献率为40.5%, 满足North等[17]的经验法则。其中第1模态 (图 3a) 占总方差的24.1%, 反映了长江中下游梅雨期北太平洋大气热源的ENSO模态, 具体表现为中东太平洋大气热源与西太平洋大气热源的反位相变化, 大气热源振幅的高值中心分别位于西太平洋暖池区、南海、菲律宾群岛以东洋面及赤道中东太平洋地区。第2模态 (图 3b) 占总方差的16.4%, 为长江中下游梅雨期大气热源的异常模态, 具体表现为赤道太平洋与中高纬度北太平洋大气热源的反位相变化, 反映了长江中下游梅雨期北太平洋大气热源的空间局地差异。

3.2 长江中下游丰、枯梅年同期北太平洋大气热源合成分析

图 4给出长江中下游丰、枯梅年北太平洋大气热源距平以及丰梅年与枯梅年大气热源差值场的空间分布。

图 4. 长江中下游丰梅年 (a) 、枯梅年(b) 北太平洋大气热源的空间分布以及丰梅年与枯梅年大气热源差值场 (c) （单位：W·m-2） Fig 4. The distribution of atmospheric heat source and their different fields in the Northern Pacific Ocean(unit: W · m-2) (a) the rich years, (b) the poor years, (c) the different fields of the rich years minus the poor years

由长江中下游丰梅年北太平洋大气热源距平分布 (图 4a) 可知:丰梅年北太平洋大气热源的负距平中心位于长江中下游至日本列岛以东洋面, 负距平中心值达-10~-15 W/m2, 大气热源正距平中心位于东太平洋, 正距平中心值为10 W/m2。长江中下游枯梅年北太平洋大气热源分布 (图 4b) 与丰梅年正好呈反位相变化, 其正值中心分别位于菲律宾群岛附近洋面、西太平洋暖池区、黑潮区及日本列岛附近洋面, 其正距平中心值可达15~20 W/m2。由长江中下游丰梅年与枯梅年北太平洋大气热源差值场 (图 4c) 的空间分布可知:丰、枯梅年北太平洋大气热源差异显著, 日界线以东, 北太平洋大气热源为正距平; 日界线以西, 10°N的西北太平洋为负距平, 其负值中心位于西北太平洋的西风飘流区, 负值中心值可达-20~-25 W/m2, 其正值中心为位于东太平洋, 其值可达10~15 W/m2。

为了进一步揭示长江中下游梅雨与北太平洋大气热源的关系, 图 5给出长江中下游梅雨量与北太平洋大气热源的相关分布。

图 5. 长江中下游梅雨量与北太平洋大气热源的相关分布 (阴影区通过信度为 95%的Monte-Carlo检验) Fig 5. The correlation between the precipitation in mid-lower reaches of the Yangtze and the atmospheric heat source in the Northern Pacific Ocean (shaded areas denote passing the test of 95% level)

由图 5可知, 长江中下游梅雨量与东太平洋大气热源呈显著正相关, 与菲律宾群岛附近洋面、西太洋暖池区及西北太平洋西风飘流区大气热源呈显著负相关, 显著相关区都通过信度为95%的Monte-Carlo检验。以上分析表明:菲律宾群岛附近洋面及西太平洋暖池区海温异常偏高 (偏低), 对流活动旺盛 (减弱), 暖池区大气热源异常增加 (减少) 时, 会造成长江中下游梅雨异常偏少 (偏多), 反之亦然, 其点相关分析结果与合成分析结果完全一致。

3.3 长江中下游梅雨量与北太平洋大气热源的SVD分析

为进一步揭示长江中下游梅雨与北太平洋大气热源的关系, 分别以北太平洋大气热源标准化距平为左场, 以长江中下游梅雨量标准化距平为右场, 进行SVD分解, 采用Monte-Carlo方法对分析结果进行检验, 表 1给出SVD分解结果前3个模态数据信息。

表 1 北太平洋大气热源与长江中下游梅雨量SVD分解前3个模态数据信息 Table 1 The first three mode data information of SVD from the atmospheric heat source in the Northern Pacific Ocean and the precipitation in mid-lower reaches of Yangtze

由表 1可以看出, 第1模态解释协方差平方和百分率为63.51%, 第1模态展开系数之间的相关系数为0.76, 通过信度为99%的Monte-Carlo检验, 第1模态解释左场的方差百分比最大为7.64%, 第1模态解释右场的方差百分比最大为53.21%, 因此第1模态能够反映出长江中下游梅雨量与北太平洋大气热源相关关系的主要特征, 由于同类相关图与异类相关图分布相似, 故下面主要分析SVD分解第1模态的异性相关系数分布。

由SVD分解第1模态异性相关系数分布 (图 6) 可知:北太平洋大气热源异性相关系数最大值中心分别位于西太平洋暖池区、日本海以东洋面、西北太平洋西风漂流区和东太平洋, 中心相关系数绝对值最大值达0.3以上, 通过信度为95%的MonteCarlo检验。梅雨量异性相关系数除赣北外, 长江中下游大部地区异性相关系数都为负值且通过信度为95%的Monte-Carlo检验, 其绝对值最大值区位于长江中下游以北地区, 相关系数绝对值达0.5以上。从相应的时间系数分布也可以看出, 两者的时间变化趋势也基本一致, 呈同位相变化, 模态相关达0.76, 通过信度为99 %的Monte-Carlo检验, 并且1954-2001年的48年长江中下游丰、枯梅年在图中均有较为清晰的反映, 强度也拟合得较好。从以上分析可见:北太平洋大气热源与长江中下游梅雨量存在显著相关关系, 西太平洋暖池区大气热源与长江中下游梅雨量存在显著负相关关系, 与东太洋大气热源呈显著正相关系, 当太平洋东部大气热源异常增多 (减少), 菲律宾群岛附近及西太平洋暖池区大气热源异常减少 (偏多) 时, 除江西北部外, 当年长江中下游大部地区梅雨量异常偏多 (偏少), 反之亦然, SVD分析的结果与上述合成分析的结果完全相吻合, 同时也进一步说明了合成分析结果有统计意义。

图 6. 长江中下游梅雨量与北太平洋大气热源SVD分解第1模态异性相关系数及相应的时间系数 (阴影区通过信度为95%的Monte-Carlo检验) (a)北太平洋大气热源, (b) 梅雨量, (c) 时间系数 Fig 6. The hetero-correlation of the first mode of SVD for the atmospheric heat source in the Northern Pacific Ocean (a) and the precipitation in mid-lower reaches of the Yangtze (b) with their time coefficients (c)(shaded areas denote passing the test of 99% level)

4 结论和讨论

通过分析北太平洋大气热源与长江中下游梅雨的关系, 得到以下几点结论:

1) Z指数能较好地揭示长江中下游流域梅雨期梅雨量的丰枯。

2) 合成分析表明:北太平洋大气热源与长江中下游梅雨量存在显著相关, 菲律宾群岛附近洋面、西太平洋暖池区及西北太平洋西风飘流区大气热源异常增加 (减少) 时, 会造成长江中下游梅雨异常偏少 (偏多), 反之亦然, 其点相关分析结果与合成分析结果完全一致。

3) SVD分析结果表明:北太平洋大气热源与梅雨量存在显著相关关系, 西太平洋暖池区、西北太平洋西风飘流区大气热源与长江中下游梅雨量存在显著负相关关系, 与赤道中东太洋大气热源呈显著正相关系, 通过信度为95%的Monte-Carlo检验。当太平洋东部大气热源异常增多 (减少), 菲律宾群岛附近洋面、西太平洋暖池区及西北太平洋西风飘流区大气热源异常减少 (偏多) 时, 除江西北部外, 当年长江中下游流域大部地区梅雨量异常偏多 (偏少), 反之亦然, SVD分析的结果与上述合成分析的结果完全相吻合。

由于以上结论都只采用诊断分析方法而得到, 北太平洋大气热源异常对长江中下游梅雨异常的大气环流影响的具体物理机制还有待于采用动力分析和数值模式相结合的方法深入研究。

参考文献
[1] Nitta T, Convective activities in the western tropical Pacific and their impact on the Northern Hemisphere summer circulation. J Meteor Soc Japan, 1987, 64, (3): 113–126.
[2] 黄荣辉, 李维京. 夏季热带西太平洋上空的热源异常对东亚上空副热带高压的影响及其物理机制. 大气科学, 1988, 12, (特刊): 95–107.
[3] 黄荣辉, 孙凤英. 热带西太平洋暖池的热状态及其上空的对流活动对东亚夏季气候异常的影响. 大气科学, 1994, 18, (2): 141–151.
[4] 黄荣辉, 孙凤英. 热带西太平洋暖池上空对流活动对东亚夏季风季节内变化的影响. 大气科学, 1994, 18, (4): 456–465.
[5] Yang Hui, Anomalous atmospheric circulation, heat sources and moisture sinks in relation to great precipitation anomalies in the Yangtze River Valley. Advances in Atmospheric Sciences, 2001, 18, (5): 972–983.
[6] 简茂球, 乔云亭, 罗会邦, 等. 初夏东亚-太平洋大气热源与长江流域及邻近地区7、8月降水异常的关系. 大气科学, 2007, 31, (4): 735–746.
[7] 简茂球, 罗会邦, 乔云亭. 青藏高原东部和西太平洋暖池区大气热源与中国夏季降水的关系. 热带气象学报, 2004, 20, (4): 355–364.
[8] 吕俊梅, 张庆云, 陶诗言, 等. 东亚夏季风强弱年大气环流和热源异常对比分析. 应用气象学报, 2007, 18, (4): 442–451.
[9] 蓝光东, 温之平, 贺海晏. 热带太平洋上空大气热源、水汽汇的年际变化及其与海温异常之间的联系. 热带气象学报, 2004, 20, (3): 258–270.
[10] 赵永平, 吴爱明, 陈永利, 等. 西太平洋暖池的跃变及其气候效应. 热带气象学报, 2002, 18: 317–326.
[11] 巩远发, 段廷扬, 张菡. 夏季亚洲大气热源汇的变化特征及其与江淮流域旱涝的关系. 大气科学, 2007, 31, (1): 89–98.
[12] 周增奎. 江淮梅雨. 北京: 气象出版社, 1996: 1-20.
[13] 鞠笑生, 杨贤为, 陈丽娟, 等. 我国单站旱涝指标确定和区域旱涝级别划分的研究. 应用气象学报, 1997, 8, (1): 26–33.
[14] 鞠笑生, 邹旭恺, 张强. 气候旱涝指标方法及其分析. 自然灾害学报, 1998, 7, (3): 51–57.
[15] 李永华, 毛文书, 高阳华, 等. 重庆区域旱涝指标及其变化特征分析. 气象科学, 2006, 26, (6): 638–644.
[16] 施能. 气象科研与预报中的多元分析方法. 北京: 气象出版社, 1995: 312-338.
[17] 吴洪宝, 吴蕾. . 气候变率诊断和预测方法, 2005: 208–245.
[18] North G R, Bell T L, Cahalan R F, Sampling errors in the estimation of the empirical orthogonal functions. Mon Wea Rev, 1982, 110, (7): 699–706. DOI:10.1175/1520-0493(1982)110<0699:SEITEO>2.0.CO;2