应用气象学报  2013, 24 (5): 554-564   PDF    
引用本文
胡景高, 周兵, 徐海明. 近30年江淮地区梅雨期降水的空间多型态特征[J]. 应用气象学报, 2013, 24(5): 554-564.
Hu Jinggao, Zhou Bing, Xu Haiming. Characteristics of Multi-patterns of Precipitation over the Yangtze-Huaihe Basins During Meiyu Season in Recent 30 Years[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2013, 24(5): 554-564  
近30年江淮地区梅雨期降水的空间多型态特征
胡景高1,2, 周兵2, 徐海明1     
1. 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室，南京 210044;
2. 国家气候中心，北京 100081
2013-01-19 收到, 2013-06-03 收到修改稿.
资助项目: 国家重大科学研究计划 (2012CB955901)，公益性行业 (气象) 科研专项 (GYHY201006019)，江苏省普通高校研究生科研创新计划 (CXZZ11-0601)    
通讯作者: 胡景高, email: jinggaohu@126.com.
摘要: 该文比较了不同站点分布情况下我国江淮地区梅雨期降水基本空间型态，发现较高分辨率的站点分布能得到更细化的空间型态。1979—2010年我国江淮地区梅雨期降水基本空间型态主要包括南部型、长江型和江淮型。年际变化上，梅雨期降水的南北反位相特征更加明显；而长江型梅雨期降水较其他两个型态而言相对独立。回归分析表明，3种降水型态所对应的东亚夏季风环流子系统的位置、季风经圈环流及梅雨期水汽输送等均存在明显差别，其中东亚太平洋遥相关型 (EAP) 和欧亚遥相关型 (EU) 对南部型降水有显著影响。1979年以来，前期赤道东太平洋海温主要影响我国长江流域和江南地区梅雨期降水，而江淮型梅雨期降水与热带海温没有显著的相关关系。
关键词: 空间型态    年际变化    大气环流    海温    
Characteristics of Multi-patterns of Precipitation over the Yangtze-Huaihe Basins During Meiyu Season in Recent 30 Years
Hu Jinggao1,2, Zhou Bing2, Xu Haiming1     
1. Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;
2. National Climate Center, Beijing 100081
Abstract: The spatial patterns of precipitation during Meiyu season (June—July) over the Yangtze-Huaihe Basins are analyzed under different distributions of surface stations. 424 stations to the east of 110°E are chosen for the rotated empirical orthogonal function (REOF) analysis during 1979—2010. Then, three precipitation patterns are obtained, i.e., the south pattern (SP), the Yangtze pattern (YP), and the Yangtze-Huaihe pattern (YHP). On the inter-annual time scale, it's found that the out-of-phase relationship displays more remarkably between the rainfall of SP and YHP in recent 30 years. However, the precipitation of YP shows no significant relationship with that of SP and YHP, revealing as more independent precipitation pattern. In addition, the YP has the most climatological precipitation, and shows the largest variability. While on the inter-decadal time scale, the YP precipitation is identical with that of SP. Nevertheless, the precipitation of YHP exhibits out-of-phase relationship with the YP and SP, especially since the early 1990s. There are obvious inter-decadal changes in the early 1990s and early 2000s in all spatial precipitation patterns during Meiyu season. But different from the previous years, by 2010, the YP and SP precipitation has increased a little but the YHP precipitation has decreased, suggesting a new inter-decadal variation. The regression using ERA-Interim reanalysis data indicates that corresponding to the anomalous precipitation, the intensities and positions of sub-systems of East Asian summer monsoon circulations, such as the south Asia high (SAH), the western Pacific subtropical high (SH) and the subtropical upper jet stream (JS), have notable differences which also exist in the monsoon meridional circulations and water vapor transport flux. Specifically, when the YP precipitation is in the flood years, the intensities of the SAH and SH enhance apparently. When the YHP precipitation is strong, the SAH and JS locate east, meanwhile, the geopotential height over Aleutian Islands maintain positive anomalies. The positive phase of the East Asia-Pacific teleconnection pattern and the negative phase of the Eurasian teleconnection pattern make it difficult for the SH to shift northward and confine it to a southern position, which in turn enhance the SP rainfall remarkably. Additionally, it is found that the SH, the monsoon meridional circulations, together with the vertically integrated water vapor transport flux stay successively in northern places, accompanying by a northerly rainfall pattern. Further analyses on sea surface temperature (SST) present that the previous SST of the east Pacific Ocean of the equator shows significant relationship with the precipitation of YP and SP. The cool SST of the western Pacific warm pool and warm SST in Chinese coasts and the Kuroshio area restrain the precipitation in the SP. But there is no distinct correlation between the precipitation of YHP and the tropical SST in the prior period, which implies that the tropical SST plays no key role in the YHP precipitation since 1979.
Key words: spatial pattern     inter-annual variability     atmospheric circulation     sea surface temperature    
引言

每年夏初 (6月中旬至7月中旬)，在湖北宜昌以东28°~34°N之间的江淮流域常会出现连阴雨天气，称为梅雨。该时期江淮流域具有降水量大、日照时数少、高湿多云等气候特点[1]。梅雨是东亚夏季风向北推进的产物[2-4]，在日本被称之为Baiu[5]，在韩国则用Changma描述该地区从6月末至7月末的季节性雨季[6]。

我国学者对梅雨现象作了多方面研究。在梅雨的年际尺度空间分型方面，有研究采用经验正交函数 (EOF) 分析，如竺夏英等[7]对长江流域1951-2004年6-7月降水进行了EOF分析，得到梅雨降水的两个空间型：第1型态为梅雨全区同位相变化、第2型态为以长江为界南北反位相变化；司东等[8]选择28°~34°N, 110°~122°E的江淮流域 (以下称该区域为传统梅雨区)6月15日-7月15日的降水量进行EOF分析；牛若芸等[9]则先对每年梅雨期进行划分，然后对传统梅雨区内站点的梅雨量进行EOF分析，均得到类似结论。但进行EOF分析时，所选择区域范围不同，得到的特征向量空间分布亦会不同[10]，如宗海峰等[11]对100°E以东我国东部站点6月11日-7月10日降水量进行EOF分析，得到与上述有所不同的3种降水型态。另有部分研究采用旋转经验正交函数 (REOF) 分析方法，如闵屾等[12]对传统梅雨区6-7月降水量REOF分析得到西北区、中心区和东南区3个空间型态；胡娅敏等[13]划定了逐年的入、出梅日期，然后对传统梅雨区梅雨量进行REOF分析得到4个基本型态。另外，赵翠光等[14]使用REOF分析方法对我国华北夏季降水进行了客观分型。

包括梅雨量在内的梅雨各特征参数存在很大的年际变率，影响梅雨年际变化的因子众多，陶诗言等[15]指出东亚夏季风的异常活动导致东亚季风系统成员的异常，引起江淮流域的干旱或洪涝；众多学者还对海温、积雪等外强迫因子对我国梅雨的影响进行了大量研究[16-21]。

由以上分析可知，在年际时间尺度上，我国梅雨空间分型的研究虽得到一些共同结论，但仍存在一定分歧。另外，20世纪70年代中期至末期，北太平洋海温[22]、赤道东太平洋海温[23]以及东亚夏季风[24-25]、大气环流[26]和我国江淮流域夏季降水[27-28]均发生了突变，因此20世纪70年代末以来我国江淮地区梅雨期降水的空间分布型态，及各型态梅雨期降水与大气环流和海温等影响因子的关系是否发生相应变化有待研究。本文在前人研究的基础上，首先对不同站点分布情况下，我国江淮地区梅雨期降水的空间基本型进行比较，然后对各型态降水年际变化特征及其与大气环流和海温的关系进行比较分析。

1 资料和方法

本文所用资料包括：① 国家气象信息中心提供的1961-2010年全国160个测站和721个测站逐日降水资料；② 英国气象局哈德莱中心提供的1979-2010年月平均海表温度资料[29]，水平分辨率为1°×1°；③ 欧洲中期数值预报中心 (ECMWF) 提供的1979-2010年ERA-Interim[30-31]逐日再分析资料及由逐日资料计算得到月平均资料，包括纬向风、经向风、位势高度、比湿和云顶热辐射 (top thermal radiation，TTR) 等变量，水平分辨率为1.5°×1.5°，垂直方向从1000 hPa到1 hPa共37层。TTR是ERA-Interim资料集中一个表征大气对流状况的物理量，其意义与NCEP/NCAR再分析资料中的OLR相似，但两者符号相反，因此TTR与对流呈正相关关系，当TTR值较大时，表示对流较强；TTR值较小时，表示对流较弱。

气候平均而言，江淮地区梅雨期主要集中在6-7月，所以本文主要分析6-7月降水，称为梅雨期降水，这在前人研究中也常被采用[7, 32]。使用的方法包括旋转经验正交函数 (REOF) 分析、相关分析和回归分析。

2 江淮地区梅雨期降水的时空分布特征 2.1 空间型态

图 1给出了由全国160个测站中位于110°E以东的90个站 (站点分布见图 1a)1979-2010年梅雨期 (6-7月) 降水量REOF分析得到的第2和第3旋转分量，解释方差分别为6.7%和6.3%，这两个分量位于我国江淮地区，其中第2分量载荷绝对值的大值区主要分布在长江以南地区 (图 1b)，第3分量载荷绝对值的大值区主要分布在长江以北、淮河以南地区 (图 1c)，以上两个梅雨期降水型态与马音等[33]选取160个测站中分别位于淮河流域和江南地区的代表站，用单点相关方法确定的梅雨期降水型态具有很好的一致性。需要指出的是，REOF分析得到的第1分量，解释方差为8.2%，其载荷绝对值的大值区主要位于湖南南部和江西南部，包括广东北部的小部分地区，较第2分量的位置更加偏南 (图略)，这些地区已不在江淮流域包含的范围内，几乎不存在梅雨现象，因此，文中没有对该分量进行分析，同样，REOF分析得到的其他旋转分量也不位于江淮地区。

图 1. 由全国160个测站中位于110°E以东的90个站1979—2010年梅雨期 (6—7月) 降水量REOF分析得到的位于江淮地区的空间型态 (a) 站点分布, (b) 第2旋转分量, (c) 第3旋转分量 Fig 1. The spatial patterns in the Yangtze-Huaihe Basins obtained by REOF of precipitation during Meiyu season (June—July) of 90 stations in 1979—2010 (a) the distribution of 90 meteorological stations, (b) the second rotational loading vector, (c) the third rotational loading vector

近年来，更多的研究工作使用国家气象信息中心整编的更高分辨率的地面站点资料。图 2给出了由全国721个测站中位于110°E以东的424个站 (站点分布见图 2a)1979-2010年梅雨期降水REOF分析得到的位于我国江淮地区的主要型态，载荷分量绝对值的大值区主要分布在我国长江以南地区 (图 2b)、长江流域 (图 2c) 和长江以北、淮河以南地区 (图 2d)，分别称为梅雨期降水的南部型、长江型和江淮型，解释方差依次为8.4%, 7.0%和5.4%。与图 1比较可以发现，当选用110°E以东424个站降水资料进行REOF分析时，所得到的江淮地区梅雨期降水分型较90个站更加细化，不仅包含了长江以北、淮河以南地区的降水型态，也使得长江流域与江南地区的梅雨期降水型态有效分离。另外，与以往对梅雨分型的研究[12-13]相比，本文各分型中没有包括传统梅雨区 (图 2b~2d中的实线框区) 的西北部区域，该地区降水与河南北部、山西及河北南部地区的6-7月降水具有更好的相关性。

图 2. 同图 1，但为由全国721站中位于110°E以东的424个站REOF分析得到 (实线框区为传统梅雨区) (a) 站点分布, (b) 南部型, (c) 长江型, (d) 江淮型 Fig 2. The same as in Fig.1, but obtained by REOF of 424 stations (the solid line box indicates the traditional Meiyu area) (a) the distribution of meteorological stations, (b) the south pattern (SP), (c) the Yangtze River pattern (YP), (d) the Yangtze-Huaihe pattern (YHP)

2.2 梅雨期降水的时间演变

分别选取南部型、长江型和江淮型中载荷分量的绝对值不小于0.6的区域所包含的站点作为各梅雨期降水型态的代表站，南部型共30个站, 长江型共27个站，江淮型共17个站，以各型态所选站点降水量的平均值表征各型态降水。需要指出的是，若直接以REOF分析所得空间型态对应的时间系数序列来研究各型态梅雨期降水演变，则各型态降水之间的相关系数接近于零，但这主要表明的是两空间型态载荷分量绝对值最大的点的相关性，显然一个站点的降水不能很好表征整个空间型态的降水，本文选择各型态载荷分量绝对值不小于0.6的区域所包含的站点作为该型态降水的代表站，既考虑了各型态间的独立性，又使得各型态降水有一定数量的代表站。

表 1给出各型态梅雨期降水量及标准差，对1979-2010年和1961-2010年两时段的梅雨期降水量进行比较。可见长江型梅雨期降水量在3个型态中最多，同时变率也最大；而江淮型梅雨期降水量最少；1979年以来，各型态梅雨期降水量有所增加，除长江型外，其他梅雨型态梅雨期降水量的变率均增大。由表 2可以看出，南部型与江淮型降水呈负相关关系，这与前人得到的我国梅雨南北反位相关系一致[7-9]，1979年以来，南部型与江淮型降水的相关关系为-0.418，达到0.05显著性水平，说明20世纪70年代末以来，我国江淮地区梅雨期降水的南北反位相特征更加明显。但长江型与南部型降水几乎没有相关关系，而长江型与江淮型降水的正相关关系也不显著，这说明长江型可能是独立于南部型和江淮型之外的降水型态，该降水型与我国江淮地区梅雨期南北反位相型降水联系很小。

表 1 各型态梅雨期降水量及标准差 Table 1 The precipitation with its standard deviation of each pattern during Meiyu season

表 2 各型态梅雨期降水量之间的相关系数 Table 2 The correlation coefficient of precipitation between Meiyu patterns

图 3给出了1979-2010年各型态梅雨期降水量的标准化序列。由图 3可见，除年际变化外各型态梅雨期降水均有明显的年代际变化，南部型降水自20世纪90年代初开始出现与长江型类似的转折，但80年代为明显少雨期，准10年振荡显著 (图 3a)；长江型降水在20世纪80年代变化幅度较小，从90年代初开始进入多雨期，2000年之后降水明显减少 (图 3b)；江淮型降水在20世纪80年代呈小幅振荡，90年代初期之后出现与长江型和南部型明显相反的年代际变化 (图 3c)。

图 3. 1979—2010年各型态梅雨期降水量的标准化序列 (虚线为9年滑动平均线) (a) 南部型, (b) 长江型, (c) 江淮型 Fig 3. Standardized time series of precipitation during Meiyu season in 1979—2010 of SP (a), YP (b) and YHP (c) (the dashed line shows 9-year moving average)

比较各型态降水不难发现，南部型和长江型梅雨期降水虽然年际变化上没有显著联系，但在年代际变化上两者有较好的对应关系，尤其是20世纪90年代初以来，南部型、长江型降水与江淮型降水间呈反位相关系。另外，20世纪90年代初期和21世纪初我国江淮地区各型态梅雨期降水均出现了明显的年代际转折，至2010年南部型和长江型降水有小幅增加，江淮型梅雨期降水出现减少趋势，因此，江淮地区各型态梅雨期降水是否出现新的年代际转折值得进一步关注。

3 各型态梅雨期降水与大气环流的关系 3.1 200 hPa和500 hPa环流及整层水汽通量差异

梅雨的影响因子众多，大气环流异常是导致梅雨异常的直接原因。图 4给出了由1979-2010年各型态梅雨期降水量回归的同期200 hPa和500 hPa位势高度场和风场分布，图 5为回归的同期整层积分水汽通量分布。由图 4a和图 4b可见，南部型梅雨期降水异常偏多时，沿60°N依次分布“+-+-”的异常中心，其中两个正位势高度异常中心分别位于欧洲西部和雅库茨克-鄂霍次克海地区，而乌拉尔山以东地区和阿留申群岛上空则维持着位势高度的负异常，这是典型的呈负位相的欧亚遥相关型 (EU)[34]。另外，东亚地区由高纬度向低纬度依次为“+-+”的位势高度场异常，表现为正位相的东亚太平洋遥相关型 (EAP)[35-36], 其中位于我国东海、黄海至日本南部上空的副热带负异常中心尤为显著，低纬度地区的正位势高度异常主要位于南海地区。这种形势不利于副热带高压的北抬，副热带高压位置较其他型态更加偏南，其西侧西南水汽与北方的东北水汽交汇在我国南方，使南部型降水偏多 (图 5a)。

图 4. 由1979—2010年各型态梅雨期降水量回归的同期200 hPa和500 hPa位势高度场 (等值线，单位：gpm)(阴影区为达0.05显著性水平的区域) 和风场 (箭矢，单位：m·s-1，只给出纬向风达0.05显著性水平的区域) (a)200 hPa, 南部型，(b)500 hPa，南部型, (c)200 hPa，长江型，(d)500 hPa，长江型，(e)200 hPa, 江淮型，(f)500 hPa，江淮型 Fig 4. The geopotential height (contour, unit:gpm)(the shaded denotes passing the test of 0.05 level) and wind filed (only the wind vectors passing the test of 0.05 level are given, unit: m·s-1) regressed against precipitation during meiyu season in 1979—2010 at 200 hPa and 500 hPa (a)200 hPa, SP, (b)500 hPa, SP, (c)200 hPa, YP, (d)500 hPa, YP, (e)200 hPa, YHP, (f)500 hPa, YHP

图 5. 由1979—2010年各型态梅雨期降水量回归的同期整层积分水汽通量分布 (单位：kg·m-1·s-1；红色箭矢为达0.05显著性水平的区域) (a) 南部型, (b) 长江型, (c) 江淮型 Fig 5. The vertically integrated water vapor regressed against precipitation during Meiyu season in 1979—2010 (unit: kg·m-1·s-1, the vector of red color denotes passing the test of 0.05 level) (a) SP, (b) YP, (c) YHP

长江型降水偏多时，印度中部至我国华南上空200 hPa为显著的位势高度正异常区，南亚高压处于明显偏南的位置；其北侧的西风急流强度偏强，呈狭长带状分布，位于我国淮河流域纬度带上，位置偏南，雨带位于急流右侧 (图 4c)。从中南半岛至南海和西太平洋上空500 hPa被大片显著的位势高度正异常区覆盖，副热带高压异常增强，并与南海高压连成一片，位置较南部型降水异常偏多时有所偏北；中高纬度乌拉尔山以东有一小范围的正异常区 (图 4d)；副热带高压南侧的东-东南水汽异常增强，并在越南以东海面转向北输送至我国长江流域，导致长江流域偏涝 (图 5b)。

江淮型降水异常偏多时，低纬度赤道地区上空200 hPa被大片显著的位势高度正异常带覆盖，我国东南及以东的西太平洋被带状位势高度正异常区控制，说明南亚高压处于明显的偏东位置，较长江型降水偏多时也更偏北；高层西风急流异常区位于我国黄海以东至日本以东的洋面上空，位置偏东，雨带位于急流异常区的右后方 (图 4e)。我国华南以南至赤道上空500 hPa，90°~150°E的区域为显著的位势高度正异常区，这与长江型降水偏多时相似，但副热带高压主体较长江型时更加偏北 (图 4f)；异常的西南水汽输送至我国江淮流域，江淮型梅雨偏多 (图 5c)；另外，中高纬度地区EU遥相关型没有呈现显著的正位相，但贝加尔湖西北侧有明显的阻塞形势，阿留申群岛上空为位势高度正异常区 (图 4e、图 4f)，这与南部型降水偏多时正好相反。

3.2 对流及季风经圈环流差异

图 6给出了由1979-2010年各型态梅雨期降水量回归的同期云顶热辐射分布 (相关系数绝对值为0.45，表示达到0.01显著性水平；相关系数绝对值为0.35，表示达到0.05显著性水平，下同)。由图 6可见，各型态降水与其雨区上空的对流呈显著正相关，表明对流旺盛，有利于相应型态梅雨期降水量增多，其中南部型的正相关区延伸至我国东海和黑潮海区；负相关区主要位于菲律宾上空及其以东洋面，但南部型降水的显著负相关区主要位于菲律宾南部 (图 6a)；长江型的显著负相关区较之偏北，位于菲律宾北部及以东海面 (图 6b)；江淮型降水的显著负相关区位置更加偏北，范围已达到我国华南和台湾省 (图 6c)。

图 6. 同图 5，但为云顶热辐射 (等值线，单位：W·m-2) 分布 (阴影区表示显著性水平) Fig 6. The same as in Fig.5, but for the top thermal radiation (isoline, unit: W·m-2) (the shaded denotes passing the test of 0.05 and 0.01 levels, respectively)

图 7给出了由各型态梅雨期降水量回归的110°~130°E平均经向垂直环流剖面。当南部型降水异常偏多时，30°N以南的我国南方为显著的上升运动，上升运动的最大值集中在27°~29°N，位于南部型雨区上空；两个显著的下沉运动中心分别位于9°N菲律宾中南部和我国淮河流域上空，反映了我国江淮地区梅雨期降水的南北反位相特征 (图 7a)。长江型降水异常偏多时，显著的上升运动位于30°N的我国长江流域，下沉运动中心北移至15°N以北的菲律宾北部地区上空 (图 7b)；江淮型降水偏多时，图 7a中位于我国淮河流域的显著的下沉运动中心转变为上升运动，而其南北两侧均为下沉运动，从15°N以北直至我国华南上空皆为显著的下沉运动控制 (图 7c)。不难看出，南部型、长江型和江淮型梅雨期降水异常偏多时，所对应的东亚夏季风闭合经圈环流的位置依次偏北，这和图 6的分析是一致的。

图 7. 同图 6，但为110°~130°E平均经向垂直环流 (矢量) 剖面 Fig 7. The same as in Fig.6, but for the cross section of meridion-height circulation (vector) averaged in 110°—130°E

4 各型态梅雨期降水与海温的关系

大气环流异常除了内部的动力过程外，还受到外部强迫作用，海温是影响环流异常的重要因子，另外，由于信号持续性较好，海温可为预测各型态梅雨期降水异常提供可能的前期信号。图 8给出了各型态梅雨期降水量与全球海温的相关分布，由图 8可见，南部型降水与赤道东太平洋海温呈显著正相关，同时我国近海和黑潮海区的海温与南部型降水的正相关关系也很明显，西太平洋暖池区为一显著负相关区 (图 8a)，这些显著的相关关系可以从前期冬季1月持续至春季5月，其中东太平洋的正异常海温可以持续至6月。前期赤道东太平洋海温异常偏高，西太平洋暖池区海温的异常偏低，使得菲律宾及以东上空的对流减弱，盛行异常下沉运动，南海夏季风爆发偏晚[17]，同时易在菲律宾附近对流层低层激发反气旋异常[37-38]，这种形势不利于后期西太平洋副热带高压的北跳，后期副热带高压位置偏南，导致梅雨期降水主要集中在南部型区域。

图 8. 1979—2010年各型态梅雨期降水量与全球海温的相关分布 (其中长江型为前期1—3月平均海温，南部型和江淮型为前期2—5月平均海温) (a) 南部型，(b) 长江型, (c) 江淮型 Fig 8. The correlation coefficient between precipitation during Meiyu season and SST in 1979—2010 (the SST is averaged from January to March for YP, and averaged from February to May for SP and YHP) (a) SP, (b) YP, (c) YHP

长江型梅雨期降水与赤道东太平洋海温和赤道印度洋海温呈显著正相关 (图 8b)，这种正相关关系从前冬12月已出现，前期1-3月得到进一步加强，前期4月有一定程度的减弱，但一直可维持至6月 (图略)。由此可见，1979年以来ENSO对我国长江和江南地区的梅雨期降水有重要影响。前期2-5月，江淮型梅雨期降水与热带海温几乎没有显著的相关关系 (图 8c)，说明近30年来，热带海温可能不是影响江淮型梅雨期降水变化的主要因子，这从侧面反映出江淮型与长江型梅雨期降水的相对独立性，另外，也证实了高辉[39]针对淮河流域夏季降水所得的结论，即1980-2003年东太平洋海温与淮河流域夏季降水只有微弱的正相关关系。

5 结论

本文主要分析了江淮地区梅雨期降水的空间分布型态，得到如下结论：

1) 相比之下，较高分辨率的台站分布资料REOF分析可以得到更加细化的降水分型。近30年来我国江淮地区梅雨期降水主要存在3种空间型态：长江型、南部型和江淮型。就多年平均而言，长江型梅雨期降水量最多，同时变率也最大；年际变化上，1979年以来，南部型与江淮型降水呈显著负相关关系，梅雨期降水的南北反位相特征更加明显，但长江型表现为较为独立的降水型态。

2) 年代际变化上，长江型和南部型梅雨期降水有较好的对应关系，尤其是20世纪90年代初以来，长江型和南部型降水与江淮型降水间呈反位相变化；20世纪90年代初期和21世纪初我国江淮地区各型态梅雨期降水均出现了明显的年代际转折。

3) 南部型梅雨期降水异常增加时，欧亚中高纬度地区表现为负位相的EU遥相关型，东亚地区表现为正位相的EAP遥相关型，这种形势使得副热带高压难以北抬，维持在偏南位置；长江型降水偏多时，南亚高压和西太平洋副热带高压异常增强；江淮型降水偏多时，南亚高压和高层副热带急流的位置异常偏东。此外，南部型、长江型和江淮型梅雨期降水异常偏多时，所对应的副热带高压、整层水汽输送和东亚夏季风闭合经圈环流的位置依次偏北。

4) 1979年以来，前期ENSO主要影响我国长江型和南部型梅雨期降水。前期西太暖池区海温异常降低、我国近海和黑潮区海温异常升高易使梅雨期降水维持在江南地区，而江淮型梅雨期降水与热带海温没有显著相关关系。

参考文献
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