江淮流域梅雨期降水的空间非均匀分布与前期海温的关系

王黎娟，黄青兰，李熠，韩世茹

(1．南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044;2．气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学)，江苏 南京 210044;

3．江门市气象局，广东江门529030;4．江苏省气象科学研究所，江苏 南京 210008)

江淮流域梅雨期降水的空间非均匀分布与前期海温的关系

王黎娟1，2，黄青兰3，李熠4，韩世茹1，2

(1．南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044;2．气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学)，江苏 南京 210044;

3．江门市气象局，广东江门529030;4．江苏省气象科学研究所，江苏 南京 210008)

利用中国气象局提供的1978—2007年全国753站逐日降水资料、NECP/NCAR提供的逐日再分析资料和NOAA提供的第2套扩展重建海温资料，从区域整体角度确定了近30 a(1978—2007年)江淮流域梅雨期。采用EOF(empirical orthogonal function，经验正交函数)分析，讨论了江淮流域梅雨期降水空间非均匀分布特征，着重研究了影响江淮梅雨空间非均匀分布的前期海温关键区及关键时段。结果表明:全区一致梅雨旱涝与前期冬季北太平洋鄂霍次克海附近的海温异常有密切的联系。当前期冬季该海域海温偏高时，冬季风偏弱，对应后期梅雨一致偏涝，反之则偏旱。5月南海至台湾和菲律宾以东附近海温偏低，江淮流域梅雨量偏多，反之则偏少。梅雨的南北反相分布与前期秋冬季中印度洋的海温有非常密切的关系，当前一年10月至当年1月中印度洋海温偏高时，梅雨期850 hPa江淮之间易形成切变线，有利于梅雨区“南旱北涝”，反之则“南涝北旱”。梅雨的东西反相分布与前期秋、冬季热带中东太平洋的海温关系密切，ENSO事件有可能通过影响西太平洋副热带高压的东西位置，从而引起东亚大气环流异常，导致梅雨东西分布反相。前期秋季和冬季热带中东太平洋海温偏高年(对应ENSO暖事件)，西太副高位置偏西，有利于梅雨区“东旱西涝”，反之则“东涝西旱”。

江淮梅雨;南旱(涝)北涝(旱);东旱(涝)西涝(旱);海温

0 引言

江淮流域是我国经济发达地区，也是旱涝发生比较频繁的地区，研究该地区的旱涝成因对经济发展、减灾防灾有着重要的意义。一个地区降水量的多少或者旱涝的发生往往同某地区，甚至是同全球大气环流的异常有关。而海洋作为全球海气系统的重要成员，在海气相互作用中，海温对全球大气环流的变化有着非常重要的影响。由于海洋具有很强的“记忆力”和持续性，而且大气环流异常对海温异常的响应存在一定的滞后性，故研究梅雨的旱涝异常与前期海温场的关系可以提取有预报意义的前兆信号。

有关海温异常对中国夏季降水的影响，已有诸多成果表明不同时段、不同区域的海温与梅雨降水的关系各不相同。前期冬春季ENSO的增暖阶段引起夏季长江流域降水偏多(符淙斌和腾星林，1988;杨修群等，1992;王亚非和高桥清利，2005;冯娟等，2010;黄平和黄荣辉，2010)。黄荣辉和孙凤英(1994)认为热带西太平洋暖池的热状况、菲律宾周围对流强弱对东亚夏季风气候异常起着十分重要的作用。有研究表明(张耀存等，1998)冬季赤道东太平洋和黑潮区海温异常及春季印度洋和黑潮区海温异常使得长江中下游地区的夏季降水明显增多。Wang et al.(2001)发现我国邻近海区的海温异常，对预测我国长江流域6月降水有重要参考意义。此外，印度洋和大西洋海温异常对江淮流域入梅早迟也有一定影响(徐海明等，2001;Guan and Yamagata，2003;王钟睿和钱永甫，2005)。

纵观前人关于梅雨期旱涝异常的成果，大多数都将江淮梅雨看成全区单一雨型。事实上，最近的研究表明，尽管在大多数年份长江中下游地区梅雨降水具有一致性，但有些年份局部地区则存在较大差异(钱永甫等，2007)，特别是长江以南和以北地区会呈现相反变化的趋势，即“南涝(旱)北旱(涝)”(Zhu et al.，2007)，有的年份则会出现“东涝(旱)西旱(涝)”(曹乃和等，2003)，也就是说，江淮梅雨具有不同的空间分布形态(Wang et al.，2011)。因此，有必要将梅雨看成全区单一雨型的观点加以完善，进而寻找影响江淮梅雨空间非均匀分布的海温关键区及关键时段，这将为江淮梅雨的短期气候预测提供科学依据和思路，也是江淮梅雨在研究课题中相当重要的一部分。

1 资料和方法

1)1978—2007年NECP/NCAR提供的逐日再分析资料，包括位势高度场、风场、垂直速度场、温度场、相对湿度场等，水平分辨率为2.5°×2.5°(Kalnay et al.，1996)。

2)美国国家海洋和大气管理局(NOAA)提供的第2套扩展重建海温资料(ERSST)，1977—2007年逐月海表温度(sea surface temperature，SST)，水平分辨率为2°×2°。

图1 以黄山为基点的梅雨期降水量单点相关分布(阴影区相关系数超过0.05信度的显著性检验，代表梅雨区;实心圆点显示梅雨区内42个代表站的分布)Fig.1 Distributions of the correlation coefficient of Meiyu rainfall between the Huangshan station and other stations(the shaded areas denote the significance at 95%confidence level，which approximately correspond to the Yangtze-Huaihe river valley(YHRV).Black dots represent the 42 stations within the YHRV region)

3)中国气象局提供的1978—2007年全国753站逐日降水资料，并通过质量控制，从中选取了596个降水资料长度比较长(超过30 a)、连续无缺测的站点。根据Ting and Wang(1997)划分降水区的方法，首先计算中国596站6月16日—7月15日(江淮梅雨的主要发生时段)累积降水量的标准差，得到江淮流域变率最大的站为黄山站。以黄山站为基点，与596站做单点相关。如图1所示，110°E以东江淮区域附近的阴影区(超过0.05信度的显著性检验)即所划出的梅雨区，并得到区内42个代表站。梅雨区的降水则以42站的平均降水来表示。

4)本文定义区域雨日(简称雨日)的概念，即:梅雨区内有10个站以上出现降水，并且梅雨区的日降水总量大于等于125 mm(约为气候态6—7月平均日降水总量的1/2)。于是，满足环流条件的雨日降水属于梅雨降水，梅雨期首个区域雨日到最后一个雨日的时间长度即为梅期长度。

5)定义梅雨期划分标准如下。

入梅标准:每年春末夏初5—6月左右(以南海夏季风建立日作为江淮梅雨的最早可能开始期限)，以下指标同时达到并持续3 d以上:i)500 hPa上120°E副高脊线大于等于20°N;ii)850 hPa上120°E假相当位温θse=336 K等值线位置大于等于29°N。则满足该条件的首个雨日即定为入梅日。

出梅标准:入梅后，持续3 d同时出现:i)500 hPa上120°E副高脊线大于等于26°N(或115～125°E平均588 dagpm等位势线大于等于31°N);ii)850 hPa上120°E假相当位温θse=336 K等值线位置大于等于35°N。则满足该条件的最后一个雨日之后的首个非雨日即定为出梅日。根据该划分标准，确定了1978—2007年30 a梅雨期，统计得到42站30 a的梅雨量数据(黄青兰等，2012)。

2 江淮梅雨的时空分布特征

对42站梅雨量距平进行EOF(empirical orthogonal function，经验正交函数)分析(Wang et al.，2011)，前3个特征向量的累积方差贡献达83.56%，利用North et al.(1982)计算特征量误差范围的方法进行显著性检验，其结果收敛很快，满足能量按自由度均分，是稳定可分的，因此具有实际的物理意义。

EOF第一模态(图2a)占总方差的68.04%，空间分布为全区一致型，梅雨区降水具有同位相变化特点，但存在两个大值中心，最大中心位于黄山附近地区，从相应的时间系数曲线(图2b)可见，梅雨量具有较明显的准2～3 a变化特征，从长期的趋势来看(图略)，梅雨量有所减少。

第二模态(图2c)占总方差的11.24%，空间分布呈南北型，梅雨量大约以30°N为界南北呈反位相变化，即所谓“南涝(旱)北旱(涝)”，反映江淮地区南、北部的空间局地差异。从相应的时间系数曲线(图2d)可以看出，梅雨的这种南涝(旱)北旱(涝)分布异常具有一定的年代际差异，主要表现为20世纪80年代，时间系数较小，梅雨区南北雨量差异较小。到90年代，时间系数明显增大，且系数大都为正，表明90年代梅雨区南北旱涝差异明显，且主要以南涝北旱为主。而21世纪初，南北旱涝异常显著减弱，且梅雨区由南涝北旱向南旱北涝转变。

第三模态(图2e)占总方差的4.29%，空间分布大致为东西型，长江中游和下游梅雨量呈反位相变化，所谓“东涝(旱)西旱(涝)”，反映了梅雨区东、西部之间的空间局地差异。相应的时间系数曲线(图2f)显示，梅雨量的东涝(旱)西旱(涝)分布异常以年际变化为主，年代际变化不显著。

图2 梅雨量距平EOF分解的第一(a、b)、第二(c、d)、第三(e、f)模态的空间分布(a、c、e)及相应的标准化时间系数(b、d、f)(实心圆点代表测站位置)Fig.2 (a，c，e)Spatial patterns of the(a，b)first，(c，d)second and(e，f)third EOF modes of Meiyu rainfall and(b，d，f)their corresponding normalized time coefficients(black dots denote the 42 stations over the YHRV)

以上分析可见，采用一级近似将江淮地区作为一个整体来分析其梅雨量的变化是合理的，但也不能忽视梅雨存在的空间非均匀分布特征，因为在有些年份，虽然梅雨区整体雨量正常，但局部地区可能发生旱涝，依然造成严重灾害，不可忽视。

研究表明，大范围大气环流异常和海温、积雪和土壤水份含量等外界强迫因子异常有关，其中与海温异常的关系更为紧密(Hoskins and Karoly，1981)。因此，有必要从海温这个重要的外界强迫因子出发，来寻找梅雨空间非均与分布的前期强影响信号。

3 全区一致梅雨旱涝与前期海温的关系

EOF1时间系数与前期海表温度的相关分布显示，全区梅雨旱涝与前一年冬季12月到当年2月北太平洋中高纬的鄂霍次克海附近(150°E～180°～170°W，44～56°N)区域的海表面温度呈稳定的正相关(图3)。说明全区梅雨量偏多年，前期冬季北太平洋鄂霍次克海附近的海温偏高，反之则偏低。由于在中纬度海域，海洋对大气的异常加热主要受冷空气强度影响，强冷空气会把更多的极地干冷空气携带南下且增大了风速，通过增加蒸发而降低冬季的鄂霍次克海附近的海温(谷德军等，2008)，相反，弱冷空气时，海洋失热少，海温偏高。因此，前期鄂霍次克海附近的海温偏高(低)，反映冬季风偏弱(强)。而晏红明等(2003)研究又表明，东亚冬季风的异常活动对中国长江中下游地区降水的影响尤为明显，弱(强)冬季风年夏季，长江中下游地区的降水偏多(少)。可见，北太平洋鄂霍次克海附近海温异常与江淮梅雨之间有着密切的联系，前期冬季海温偏高(低)，则后期全区梅雨一致偏涝(旱)。

为了进一步说明上述海区的影响，计算(150°E～180°～170°W，44 ～56°N)区域平均的海表温度距平(sea surface temperature anomaly，SSTA)，作为北太平洋指数(North Pacific index，NPI)。30 a的冬季(前一年12月到当年2月)NPI与EOF1时间系数的相关系数为0.465，通过0.01信度的显著性检验。对冬季NPI进行标准化(图4)，以0.75个标准差作为阈值，可以选出5个高值年和4个低值年，作高低值年后期6—7月平均的位势高度距平合成差值(图5)，可见，高纬极涡偏强，中高纬双阻高特征显著，整个亚洲—西太平洋从低纬到高纬呈“+-+-”的距平分布，副热带的距平零线位于25°N附近，南高北低，说明前期冬季北太平洋海温偏高时，对应6—7月副高偏南，有利于长江中下游降水偏多。反之则降水偏少。

此外，EOF1时间系数与5月我国近海海温也有密切的关系(图6)。南海至台湾和菲律宾以东附近为显著的负相关区，说明5月我国近海海温异常可以滞后1个月左右影响江淮梅雨的时空分布，当海温偏低(高)时，当年全区梅雨量一致偏多(少)。根据图2b选取标准化时间系数绝对值大于0.8的年份，作为全区一致旱涝典型年(全区涝型:1980、

图4 冬季(前一年12月到当年2月)NPI的年际变化曲线Fig.4 The interannual variation of NPI in winter(fromlast December to February)

图5 前期冬季(前一年12月到当年2月)NPI高值年与低值年6—7月平均的500 hPa位势高度的差值分布(单位:gpm，阴影表示通过0.05信度的显著性检验)Fig.5 The difference of the averaged geopotential height at 500 hPa during June and July between higher and lower NPI years in previous winter(from last December to February)(units:gpm;the shaded areas denote the significance at 95%confidence level in a Student's t-test)

1983、1991、1996、1999 年;全区旱型:1978、1981、1985、1992、2000、2001、2005 年)，并对旱涝典型年 5月的海温距平合成，发现涝年5月(图7a)，我国沿海和西太平洋均为负值区，海温偏低，旱年则相反(图7b)，我国近海海域和西太平洋海温偏高。由于南海—西太平洋附近为夏季ITCZ位置所在，海温异常可能影响到周围对流的强弱，对南海夏季风爆发和我国夏季降水产生影响(黄荣辉等，2005)。江静和钱永甫(2002)的数值试验结果表明，5月南海海温异常降低时，可使得对流减弱，南海季风爆发的时间推迟，季风减弱;南海异常增温可以使南海季风提前爆发，季风增强。有研究表明(张庆云和陶诗言，1998;钱代丽等，2009)南海夏季风建立早晚与我国旱涝的联系，指出南海夏季风建立早，长江中下游易旱，建立晚年，江淮则易涝。由此可见，5月我国南海至台湾和菲律宾以东附近的海温偏低，南海—西太平洋对流弱，使得当年南海夏季风爆发偏晚，而梅雨期江淮流域降水偏多。反之则偏少，这与本文的研究结果是一致的。

图6 EOF1时间系数与5月海温的相关(阴影表示通过0.05信度的显著性检验)Fig.6 The correlation coefficient between EOF1 time coefficient and the SST in May(the shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

4 梅雨南北反相分布与前期海温的关系

EOF2时间系数与前期海温的相关系数分布(图8)显示，从前一年10月到当年1月，显著的负相关区稳定位于中印度洋，其中心位于20°S附近，位置少动。

选取图8中相关显著的区域(60～82°E，16～26°S)作为梅雨南北反相异常的海温关键区，关键时段即为前一年10月到当年1月。以关键区的平均SSTA作为中印度洋指数(middle India Ocean index，MIOI)，计算30 a前一年10月到当年1月平均的MIOI与EOF2时间系数的相关，为-0.657，通过了0.001信度的显著性检验。可见，前期中印度洋海温异常与夏季梅雨的南北经向非均匀分布有着非常密切的联系。计算30 a MIOI与我国梅雨期降水的相关(图9)，可以看到，以长江为界，相关系数在其南北为反号，对应于梅雨区的南北反相变化，进一步说明了前期中印度洋海温异常对我国夏季梅雨南北旱涝分布的重要影响，前期中印度洋海温偏高时，有利于梅雨区“南旱北涝”，反之则“南涝北旱”。

利用前文相同的方法，根据标准化MIOI指数可选出高、低值典型年(图略)。高、低值年梅雨期850 hPa风场的差值场(图10)上，华南沿海—南海上空有一反气旋性的差值环流中心，该环流影响范围大，其西北部的强差值西南风控制了整个江南—华南地区，强西南风有利于水汽输送到长江以北。华北地区也有一弱的反气旋性环流，其南部的差值东北风与华南沿海反气旋环流北部的西南风在江淮之间形成切变，有利于江淮之间降水偏多，使得梅雨区北部偏涝而南部偏旱。

图7 全区一致涝年(a;阴影表示海温正异常)和旱年(b;阴影表示海温负异常)的5月海表温度距平合成(单位:℃)Fig.7 The composite SSTA in May in(a)complete flood(the positive SSTA areas are shaded)and(b)drought(the negative SSTA areas are shaded)years(units:℃)

图8 EOF2时间系数与前一年10月到当年1月逐月海表温度的相关(阴影表示通过0.05信度的显著性检验) a.前一年10月;b.前一年11月;c.前一年12月;d.当年1月Fig.8 The correlation coefficient between EOF2 time coefficient and the monthly SST in(a)last October，(b)last November，(c)last December and(d)January(the shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

5 梅雨东西反相分布与前期海温的关系

研究发现，梅雨量的东西反相旱涝分布与前期太平洋的大范围海温异常有显著的相关性，并呈现比较典型的ENSO型相关分布。由图11可见，前期秋季(前一年9月到前一年11月)，低纬中东太平洋为大片的负相关区，特别是沿赤道中东太平洋和南美洲秘鲁到智利沿岸地区，相关系数通过了0.05信度的显著性检验。相反，在热带海洋性大陆地区呈显著的正相关，其向南北半球中纬度延伸也有一些显著的正相关区，但范围相对较小。到了冬季(前一年12月到当年2月)，热带中东太平洋的负相关区进一步加大，其南北两侧均为显著的正相关，而秋季海洋性大陆附近的正相关已经大大减弱，甚至出现负相关。以上分析说明，前期ENSO事件对后期梅雨的纬向非均匀分布可能有着非常重要的影响。从EOF3时间系数与Nino3指数的超前滞后相关也表明前一年9月到当年2月，两个时间序列呈明显的负相关，相关系数通过0.05信度的显著性检验(图略)。

图9 前一年10月到当年1月平均的MIOI与我国梅雨期降水的相关(阴影表示通过0.05信度的显著性检验)Fig.9 The correlation coefficient between MIOI averaged from last October to January and Meiyu rainfall(the shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

图10 前一年10月到当年1月MIOI高值年与低值年梅雨期的850 hPa风场差值(单位:m/s)Fig.10 The difference of wind fields at 850 hPa during Meiyu periods from last October to January between higher and lower MIOI years(units:m/s)

图11 EOF3时间系数与前期秋季(a)和冬季(b)海温的相关分布(阴影表示通过0.05信度的显著性检验)Fig.11 The correlation coefficient between EOF3 time coefficient and the SST in(a)last autumn and(b)last winter(the shaded areas denote the significance at 95%confidence level)

根据相关分析结果，选取中东太平洋(90～160°W，4°S ～4°N)作为关键区，关键时段为前期秋季和冬季。计算关键区平均的SSTA时间序列与EOF3时间系数的相关为-0.454，通过了0.01信度的显著性检验。进一步说明了前期秋季和冬季中东太平洋海温偏高时，梅雨区易出现“东旱西涝”的异常分布。反之则易“东涝西旱”。

若选取海温关键区的高、低值年进行合成分析，可以发现，关键区前期海温偏高年，500 hPa西太平洋副热带高压位置偏西(图12a)，海温偏低年，副高则偏东(图12b)。这与Wang et al.(2011)分析的东涝(旱)西旱(涝)年环流特征是一致的。可见，前期秋冬季热带中东太平洋海温异常，可以引起后期东亚季风系统成员西太平洋副热带高压的东西位置变动，从而对梅雨的时空分布异常产生影响。

6 结果与讨论

1)全区一致梅雨旱涝与前期冬季北太平洋鄂霍次克海附近的海温异常有密切的联系。当前期冬季该海域海温偏高时，冬季风偏弱，对应后期梅雨一致偏涝。反之则偏旱。5月南海至台湾和菲律宾以东附近海温与全区一致梅雨旱涝也存在很好的相关性。该区域海温偏低，南海—西太平洋对流弱，使得当年南海夏季风爆发偏晚，而梅雨期江淮流域降水偏多。反之则偏少。

2)梅雨的南北反相分布与前期秋冬季中印度洋的海温有非常密切的关系，当前一年10月至当年1月中印度洋海温偏高时，梅雨期850 hPa有东北风与西南风在江淮之间形成切变，有利于江淮之间降水偏多，梅雨区易出现“南旱北涝”的异常分布型。海温偏低时，则出现“南涝北旱”。

图12 前期秋、冬季中东太平洋关键区海温偏高年(a)和偏低年(b)梅雨期500 hPa位势高度场合成(单位:gpm)Fig.12 The composite of the geopotential height at 500 hPa during Meiyu periods between(a)higher and(b)lower SST years in previous autumn and winter(units:gpm)

3)梅雨的东西反相分布与前期秋、冬季热带中东太平洋的海温有很高的相关，ENSO事件有可能通过影响东亚季风系统成员西太平洋副热带高压的东西位置，从而引起东亚大气环流异常，导致梅雨东西分布反相。前期秋季和冬季热带中东太平洋海温偏高年(对应ENSO暖事件)，西太副高位置偏西，有利于梅雨区“东旱西涝”。海温偏低年(对应ENSO冷事件)，西太副高位置偏东，有利于梅雨区“东涝西旱”。

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(责任编辑:张福颖)

Relationship between spatial inhomogeneous distribution of Meiyu rainfall over the Yangtze-Huaihe River Valley and previous SST

WANG Li-juan1，2，HUANG Qing-lan3，LI Yi4，HAN Shi-ru1，2
(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，NUIST，Nanjing 210044，China;2.Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST)，Ministry of Education，Nanjing 210044，China;3.Jiangmen Meteorological Bureau，Jiangmen 529030，China;4.Jiangsu Institute of Meteorological Sciences，Nanjing 210008，China)

Based on 753 stations'daily rainfall data from China Meteorological Administration，NCEP/NCAR daily reanalysis data from 1978—2007 and monthly extended reconstructed sea surface temperature(ERSST)data supplied by NOAA，the regional Meiyu periods during 30 years(1978—2007)over the Yangtze-Huaihe river valley(YHRV)are defined from a regional integration viewpoint.The characteristic of spatial inhomogeneous distribution of Meiyu rainfall is discussed based on EOF(empirical orthogo-

nal function)analysis.In particular，the relationship between spatial inhomogeneous distribution of Meiyu rainfall and previous SST(sea surface temperature)is studied.The results show that in-phase change across the whole YHRV region is closely linked to the previous winter SST anomaly near the Sea of Okhotsk in North Pacific.When the SST is higher(lower)than normal，the winter monsoon tends to be abnormally weak(strong)and the next Meiyu is flood(drought).In addition，when the SST from South China Sea(SCS)to east of Taiwan and Philippines is lower(higher)than normal in May，the following Meiyu rainfall is also to increase(decrease).The south-north out-of-phase rainfall pattern over the YHRV is intimately associated with the previous fall and winter SST in middle Indian Ocean.When the middle Indian Ocean SST is abnormally high from last October to January，the wind shear at 850 hPa between the Yangtze and the Huaihe River is apt to come into being，which is favorable for“south flood and north drought”pattern in the YHRV region，and vice versa.The east-west out-of-phase pattern is related to the SST in the eastern and central tropical Pacific in previous autumn and winter.ENSO events may exert an effect on the east-west location of western Pacific subtropical high，which leads to the general circulation anomaly and the east-west out-of-phase pattern of Meiyu further.When the eastern and central tropical Pacific SST is abnormally high(low)，which corresponds to warm(cold)ENSO events，the location of western Pacific subtropical high is more westward(eastward)than normal，which leads to“east dry and west wet”(“east wet and west dry”)pattern over the YHRV.

Meiyu rainfall over the YHRV;south-north out-of-phase rainfall pattern;east-west out-ofphase rainfall pattern;sea surface temperature

P426.6

A

1674-7097(2014)03-0313-10

王黎娟，黄青兰，李熠，等.2014.江淮流域梅雨期降水的空间非均匀分布与前期海温的关系［J］.大气科学学报，37(3):313-322.

Wang Li-juan，Huang Qing-lan，Li Yi，et al.2014.Relationship between spatial inhomogeneous distribution of Meiyu rainfall over the Yangtze-Huaihe River Valley and previous SST［J］.Trans Atmos Sci，37(3):313-322.(in Chinese)

2012-04-16;改回日期:2012-05-24

江苏省气象科研基金(KM201207);教育部高校博士点新教师基金课题(20093228120001);江苏省“333”工程;江苏省高校“青蓝工程”

王黎娟，博士，教授，研究方向为季风和海气相互作用，wljfw@163.com.