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中国春夏季降水趋势及变化特征：与海温的关系

FANGLIN YANG and K.-M.LAU

Gest/UMBC，气候和辐射处，美国航天局戈达德空间飞行中心，绿色地带，MD 20771，美国

美国宇航局戈达德太空飞行中心大气实验室，绿色地带，MD 20771，美国

摘要：过去50年的观测记录显示中国中东部夏季降水呈上升趋势，华北地区呈下降趋势。 在北方春季，中国东南部降水呈上升趋势，而中国东部呈下降趋势。本研究探讨了这些趋势的强迫机制与全球海表温度（SST）在年际、年代际时间尺度上变化的关系。

基于奇异值分解（SVD）分析的结果表明，在北半球夏季和春季，中国降水的年际变化可以通过每个季节的两个作用中心明确定义，这两个作用中心与SST的两个年际模式共同作用。春季和夏季分别以中国东南部和中国北部为中心的第一种降水SVD模式与厄尔尼诺南北方向振荡（ENSO）模式的SST有关。两个季节降水的第二种SVD模式仅限于中国中东部地区，主要与暖池和印度洋的SST变化有关。与这些模式相对应的850 hPa异常风场和700 hPa异常位势高度的特征，强有力的解释了降水模态变化与SST之间因果联系的物理机制。

在年代际尺度和较长时间尺度上，除了中国中东部的春季降水，相同降水形式和SSTs之间存在类似的因果联系。对于这种情况，虽然年际降水模式与暖池和印度洋SST的年际变化呈正相关，但年代际模式与不同SST模式即北太平洋模式呈负相关。后者是中国东部地区春季降水呈下降趋势的原因。对于所有其他情况，降水的年际和年代际变化都可以用相同的SST模式来解释。中国东南部春季降水呈上升趋势和华北夏季降水呈下降趋势是由于类似于ENSO模式的升温趋势造成的。中国中部地区最近频繁发生的夏季洪水，与暖池和印度洋SST的变暖趋势有关。版权所有copy;2004皇家气象学会。

关键词：东亚季风; 降水量; 海面温度; 年际和年代际变化

1. 引言

中国的降水呈现出复杂的空间和时间结构。较大的年际变化导致局部降水年际波动。不同地区每年同一季节经常发生严重的洪水和干旱。例如，1997年夏季，中国南部洪涝过度，同时中国北方正遭遇历史上最严重的一次干旱（Huang et al.,2000; Lau and Weng,2001）。 在年代际和更长时间尺度上，在某些地区已经观测到了持续的干湿条件对降水的影响（如Weng等,1999;Chang等,2000;Hu等,2003）。上个世纪下半叶，中国北方在20世纪50年代经历了大量的降雨，并在70年代和80年代遭受了严重的干旱。

中国的降水具有明显的季节性特征，主要受季风环流控制。传统上，从5月中旬到8月底的时间被定义为东亚夏季风季节（Tao and Chen,1987）。6月中旬降雨量最大的是长江和淮河流域。由于这个原因，早期的研究几乎完全集中在6 - 7 - 8月（JJA）季节，研究亚洲降水变率和趋势（例如Ding,1992; Nitta和Hu,1996; Hu ZZ,1997; Lau and Yang,1997; Chang等,2000; Wang等,2001; AQ1 Lau和Weng,2001; Gong和Ho,2002; Wu,2002）。3月至4-5月（MAM）季节的降水很少受到关注。然而，我们的分析（见图1）表明，在中国南部（长江以南），MAM和JJA的平均降水量约占全年总量的35％。在中国东南部，雨季从三月份开始。MAM每个月的降水量约占全年的10％。鉴于MAM降水异常可能预示着JJA降水异常，本研究调查了MAM和JJA季节中国降水的变率和趋势。

中国的降水受到季风环流的内在动力和外部强迫的影响（Webster等,1998)。在过去的研究中，一些主要的外部因素已经被确定为影响中国降水变率的因素，如海表温度（SST），青藏高原加热，欧亚积雪和极地冰盖。其中，SST的影响已经得到最大程度的探索。大部分研究主要集中在北半球夏季中国降水与厄尔尼诺南部涛动（ENSO）事件之间的关系上，主要是由于ENSO在全球范围内对气候系统的压倒性影响。但是，ENSO事件如何影响中国夏季降水仍然没有定论。东太平洋海温异常与中国夏季风的相关性很弱，而且没有统计学意义（Chen et al.,1992）。Wang等人（2000）提出太平洋-东亚遥相关机制来解释ENSO对东亚气候的影响。这一机制强调菲海海气相互作用对调整西太平洋西部反气旋的强度和位置的重要性。 除了热带中，东太平洋SST以ENSO变率为主外，还发现了其他海洋区域的海温异常，如黑潮，西太平洋暖池，南中国海，印度洋等海域 对东亚夏季风的影响较大（如Huang and Lu,1989; Shen and Lau,1995; Nitta and Hu,1996;Wu et al.,2003）。在本研究中，我们没有把重点放在特定区域的SST上，而是包括30°S以北的印度洋和太平洋海温。 利用奇异值分解（SVD）技术（Bretherton等,1992）对MAM和JJA每个季节的中国东部季节平均降水异常和两个海洋盆地SST异常建立的协方差矩阵进行搜索耦合的降水模式和SST在时间上共变。这种技术能够在不同的海洋地区找到可能对中国某种降水模式产生共同影响的SST。

图 1 1951-1998年（a）MAM和（b）JJA季节的季节平均降水量（mm /天），（c）MAM和（d）JJA季节平均降水量相对于年总量的百分比

weng等人.（1999）研究了北半球夏季中国和全球SST降水的耦合变率。他们将SVD应用于未经过滤的降水和SST，并发现了几个主要的降水模式，这些降水模式与SST在从年际到年代际的多个时间尺度上共存。在本研究中，我们采用了不同的方法，假设年际和年代际时间尺度上的降水模式不一定相同，并且它们可能被不同模式的SST所强迫。这种方法也使我们能够研究年际和年代际成分如何相互作用。如后面所示，不同时间尺度至少有一种降水模式的变率与不同的SST模式有关。此外，本研究不同于weng等人.（1999）在其他几个方面。我们包括MAM和JJA季节，并利用了不同的观测数据集。考虑到中国西部地区观测的稀缺性和质量，我们的调查仅限于东部中国（东经105度）而不是整个国家。

本研究的目的是记录中国春季和夏季降水的变率及其与不同海区和不同时间尺度上全球海温的变化之间的关系。在过去的50年里，中国降水趋势的可能性是由SST的年代际变化所引起。为此，我们首先分析华东降水观测的基本特征（第二节），以及年际时间尺度上降水和海温的耦合模式（第三节）。试图在第4节中将这些模式与异常的大尺度环流和高度场联系起来。第5节研究观测降水的趋势和年代际变率，以及它们与SST年代际变化的可能联系。第6部分总结了我们的发现并讨论了需要进一步调查的问题。

1. 观察到的趋势和可变性

本节记录了中国和全球SST观测降水的基本特征。该分析是基于New等人.（2000年）降水和诺阿扩大重建海温。前者的分辨率为0.5°times;0.5°，覆盖从1901年到1998年的时间。SST数据集由美国科罗拉多州博尔德NOAA-CIRES气候诊断中心网站提供，它的分辨率为2°times;2°，涵盖从1854年到现在的时间。为利用1950年以后的优质数据，以及国家环境预测中心（NCEP）—全国的可用性，1948年后大气研究中心（NCAR）再分析（Kalnay等，1996），目前的调查主要集中在1951年到1998年期间。我们已经延长了数据允许分析的时间，可以回溯到1901年，并重复1951-98年间的调查另一个独立的电网土地降水产品（Chen et al.,2002）。我们得到相同的结论。Weng等人.（1999）基于对中国夏季气象站数据在一个稍微不同的领域降水变率的研究。总的来说，在本研究中发现夏季降水的主要模式与Weng等人记录的那些相同（1999年）。因此，我们相信本研究所取得的成果应该是健全的，并且对这种类型不敏感和所用数据的长度。

图1描述了1951-98年MAM和JJA季节的季节平均降水量，以及季节平均降水量相对于年总量的百分比。在MAM，强降水局限于长江以南，集中在中国东南部，降水量达到7.0毫米/天。JJA降水带延伸至华北，降水量由南向北递减。在中国东南部，MAM和JJA的降水量占全年的35％左右。中国东部沿长江流域和淮河流域，MAM的降水量约占全年总量的20-30％，而JJA的降水量约占40-50％。在中国北方，降水集中在JJA季节，占全年总量的60％以上。以前的研究主要集中在夏季降水（如Huang和Wu,1989; Weng等，1999; Chang等，2000; Lau和Weng,2001; Wang等,2001）。从图1可以看出，在中国东南部和中部，MAM的降水与JJA的降水一样重要。这个事实促使我们在两个季节检查降水量。

在一些较早的研究中，近几十年来中国中部和北部地区JJA降水的趋势已有文献记载（例如Wang等，1999; Chang等，2000），并对其原因作出了不同的推测（如Gong和Ho，2002; Menon等，2002）。在本研究中，JJA和MAM季节都会检测到降水趋势。图2显示了1975-98年平均降水量与1951-74年各季降水量之间的差异。与先前的研究结果一致，在JJA，降水量在中国中东部呈上升趋势，而中国北部则呈下降趋势。相反，在MAM中，中国东南部呈上升趋势，中部地区呈下降趋势。有趣的是，MAM和JJA的趋势在地理位置上彼此几乎相反。为进一步说明不同地区的降水年际变化情况，我们将华东划分为中国南部（110〜122°E，21〜28°N），中国中部（110〜122°E，28〜 -33°N）和中国北方（110-122°E，33-40°N）。从1951年到1998年，计算每个季节每个年份的平均降水异常。每个网格点的异常都预定义为1951-98季节均值的偏离。图3显示了华南和华中地区MAM的时间演变，以及中国中部和华北地区JJA的时间演变。每个条形图还添加了7年运行平均值，以说明年代际变化和长期趋势。所有部分和两个季节的时间序列都显示了较大的年际和十年期变化。在所有情况下，20世纪70年代中期左右的异常信号转换异常突出。在MAM，中国南方在20世纪60年代非常干燥，在20世纪80年代潮湿。在JJA，中国中部地区在20世纪50年代经历了频繁的干旱，并且在20世纪90年代后期经常发生洪水，并且在20世纪60年代开始出现总体上升趋势。该变化表示年代际变化。对于中国北方的JJA来说，它在20世纪50年代和60年代初相当潮湿，而在20世纪80年代则非常干燥。尽管1997年夏季是有史以来最干旱的时期，但是1990年代后期，中国北方的干旱情况有所缓解。Lau和Weng（2001）发现1997年的中国北方干旱和1998年中国中部的洪水是由1997-98 El Nino事件引发的。

图 2 在（a）MAM和（b）JJA季节 1975-1998年平均降水量（mm / 天）

与1951-74年之间的差异

图 3 （a）华南MAM，（b）中国中部MAM，（c）JJA华中和（d）JJA华北地区的区域和季节平均降水异常（mm / day）。图中的线条为7年平滑曲线，描绘了区域平均降水的年代际变化。区域在文本中有定义。在计算区域均值之前，已经计算了每个网格点的降水异常。每个格点的异常定义为1951-98季节均值的偏离。

许多研究已经详细记录了全球SST的趋势和变率（如Zhang et al.,1997;Xue et al.,2003)。为了说明目的，我们在图4中给出了MAM和JJA在1975 - 1989年和1951 - 74年间季节平均海温差（30°E-60°W，30°S-60°N）。两个季节的SST模式都相似，表明热带太平洋中部和东部热带印度洋呈上升趋势，北太平洋中西部呈下降趋势。中国降水的趋势是否与全球SST的趋势有关？中国降水与全球SST在年际时间尺度上的关系是否与年代际尺度的时间尺度不同？这些问题在下面的章节中讨论。

图 4 如图2所示，除了SST

1. 年际尺度上的降水和SSTS的耦合模式

本节使用SVD来确定降水和SST之间的耦合变异模式。SVD（Bretherton等,1992）分解两个数据域的协方差矩阵，并确定解释两个域之间时间均方差的空间模式对。它可以用较少的主导模式来解释累积方差的最大可能分量，而不是任何能够隔离两个场的时间序列之间的耦合可变性模式的工具。应该指出的是，由于其局限性，SVD在某些情况下可能产生没有物理意义的配对模式（Newman和Sardeshmukh,1995; Cherry,1997; Hu Q,1997）。Cherry（1997）建议AQ3在使用SVD之前应该对每个场应用经验正交函数（EOF）分析来测试来自EOF分析的两组扩展系数是否强相关并且这些模式是地球物理相关的。我们对降水和海温场进行了EOF分析，并确保满足这些条件。Newman和Sardeshmukh（1995）认为，从不同的角度来看，只有当SVD模式解释其各自领域的显着部分变化时，SVD模式才具有物理意义。由我们的SVD分析（参见表I和II）的前两种主要模式解释的百分比变化总的来说是显着的。因此，在本研究中使用SVD技术是合适和有利的。

表 1 由SVD主导模式解释的SST，降水和SST降水共变矩阵的百分比变化，

以及SST和降水的PC相关性。结果以7年高通滤波数据为基础。

表 2 如表I所示，除了使用未过滤的数据进行SVD分析

Weng等人.(1999；刘、翁，2001)研究了中国降水与全球夏季SSTs的耦合模式，应用SvD对中国所有气象站从1954年到1998年的观测降水和一个不同于我们在这里使用的全球SST数据集进行了研究，考虑到中国西部地区观测资料的缺乏，我们把重点放在中国东部，但包括春季。此外，利用一个截止周期为7年的数字滤波器

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