2016年江淮梅雨特征分析

莫乙冬，李青建，吴良标，杨 帆

(1.贵州省黔南布依族苗族自治州气象局，贵州 都匀 558000；2.贵州省都匀市气象局，贵州 都匀 558000)

0 引言

中国是一个多暴雨的国家，每年由暴雨造成的洪涝灾害时有发生，其中江淮地区是中国涝灾多发区域。每年6—7月，江淮流域都会有2～3周阴雨天气持续，即为江淮梅雨。梅雨雨带的活动直接影响到我国江淮流域夏季天气气候的旱涝、冷暖。因此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是很有必要的。

梅雨是受到多种大尺度环流形势影响的东亚气候系统成员之一。张庆云等[1]及马端良[2]研究了中高纬度阻高、中纬度西风急流、西太副高等环流系统变化都表现出对我国梅雨有非常直接的影响。吴国雄[3]、刘屹岷等[4]和杨熠等[5]在对降水差异尤其对区域性强降水、极端降水的大尺度环流形势进行研究时发现副高短期变异起决定性作用。

其次水分循环及水汽输送对江淮梅雨有着重要影响。陈世训等[6]、沈如桂等[7]分析得出长江中下游以南到南海附近的夏季降水水汽主要源自孟加拉湾、南海和西太平洋等地。周玉淑等[8]研究得出，来自西太平洋异常水汽输送对于江淮流域及其以东地区强降水的出现有显著影响。

再次，当东亚地区夏季降水出现异常时，大多对应着某些关键海域的SST异常[9]。倪东鸿等[10]的分析认为，当夏季黑潮附近海表面温度显示出正SSTA时，长江一带降水偏多。简茂球等[11-12]分析指出太平洋SSTA及前期5、6月热带中、东太平洋SSTA对7、8月长江流域及其附近地区长久异常涝(旱)密切相关。

多年以来，众多学者对梅雨进行了深入的探讨，但更多着重于环流背景与水汽的研究，而对海温的分析较少，2016年梅雨期降水过程频繁，降水量偏多，与海温的异常有着关键的联系，对其研究具有深刻的意义。本次分析中，我们将对与2016年梅雨期降水相关联的大气环流、水汽、海温异常等特征进行研讨，以利于对与之相联系的物理机制有更深刻的了解。

1 资料和方法

1.1 资料来源

本文使用南京信息工程大学提供的中国1 089个测站的24 h降水资料、美国气象局(National Weather Service)提供的NCEP/NCAR逐日2.5°×2.5°再分析资料以及英国气象局哈德莱中心(Met office Hadley Centre)提供的NOAA 2°×2°月平均的海表面温度资料。其中主要使用再分析资料中各层高度场、风场、湿度等计算分析2016年6、7月江淮地区(27～37°N，111～122°E)大尺度环流特征，探讨2016年西太副高及相关系统对当年梅雨的影响；诊断江淮地区水汽输送流函数和势函数及相对应的非辐散分量和辐散分量来研究江淮地区梅雨期降水水汽来源、水汽输送及其源汇，并讨论其可能影响因素。其次对海温的研究时段为1956—2016年共计60 a，主要基于前期(前冬：2015年12月—2016年2月，前春：2016年3月—2016年5月)日本附近海域及北太平洋海温和同期(2016年6—7月)南海海温距平的分布来进行分析和讨论。

1.2 水汽通量流函数及势函数的计算方式

设：

Q=k×△φ+(-△x)=Qφ+Qx

(1)

则有:

(2)

(3)

计算步骤:

①使用格点上q、u和v值，计算Q及它的散度、涡度场；

②求解泊松方程，用超张驰法数值求解(2)式得出流函数、势函数；

③由(3)式求得水汽通量辐散及非辐散分量；

④对(1)、(2)式垂直积分，得单位面积空气柱势函数、流函数和水汽通量的辐散及非辐散分量。

2 2016年江淮梅雨过程概况

2016年梅雨期(6月13日—7月7日)江淮附近降雨强度大，且降水区域集中，主雨带在江淮流域长久停滞呈现出准静止的状态。从6月13日—7月7日累计雨量(图1a)可看出，长江流域附近大部分地区降水总量在200～1 000 mm左右，而在湖北江夏附近地区(图1a 红色三角形所示区域)降雨量达到了1 000 mm以上，与常年相比偏多约40%。6月中旬—7月上旬(图1b)，仅25 d时间，降水过程十分频繁，基本无间歇期。

图1 (a)2016年6月13日—7月7日累计雨量分布，等值线间隔为100 mm；(b) 2016年6月13日—7月7日江淮流域(27～37°N，111～122°E)平均逐日降水量演变图(单位：mm)Fig.1 (a) Distribution of accumulative precipitation from 13 Jun to 7 Jul 2016 with a contour interval of 100 mm;(b) the evolution of average daily precipitation of the Jianghuai River basin during 13 Jun and 7 Jul 2016

3 2016年江淮梅雨期大尺度环流特征与降水的关系

3.1 西太平洋副热带高压的结构特征

梅雨期间西太副高脊线大致位于22～23°N之间。6月中旬入梅时，副高588北界线主要位于22～24°N，7月上旬即将出梅时主要位于26～32°N附近，副高形态较稳定且在垂直方向上随高度向西扩伸。

图2是副高经向和纬向低层和中层高度场的时间剖面图，由图可以看出，2016年6—7月西太副高脊线基本稳定在22～35°N之间，6月中旬副高完成北跳，进入梅雨期，中旬到下旬副高588等高线稳定在31°N附近，7月上旬，副高轻微北移，降水位置也更为偏北，7月上旬末副高又一次北跳，梅雨期结束。梅雨期间，副高在江淮以南或东南。由前人对23 a 7月的研究[13]得出，120～140°W副热带高压平均纬度为24.7°N，平均最高纬度是36.54°N，平均最低纬度是11.8°N，平均均方差是6.1°，2016年7月副高脊线较多年平均显著偏北，使期间梅雨降水较为偏北。此外，副高东西伸缩较明显(图2b)。6月中旬—7月中旬，副高表现出5次显明西进，都大于120°W，且对应降水过程，而其东退时则为降水间歇期。其中6月下旬—7月上旬副高与西面副高联通，对应此次梅雨期最强一次梅雨降水过程。

图2 (a)2016年6—7月500 hPa沿120～140°E纬向平均的纬向—时间剖面图(单位:dagpm)(红色为588等值线)；(b)沿25°N的经向—时间剖面图Fig.2 Time-latitude(longitude) cross section of geopotential height at 500 hPa from Jun to Jul 2016(units:dagpm):(a)Averaged between 120°E and 140°E;(b)Along 25°N

3.2 中纬度系统的演变特点及其与副高的关系

根据沿60°N 500 hPa高度场的经向时间演变图(图3a)看出，6月9日阻高在贝加尔湖西北侧形成，东半球维持单阻型平稳少动，13日阻高减弱消失，17日乌拉尔山西北部阻高重建，与副高西伸配合，江淮附近经历一次较弱降雨。27日东亚中纬度地区三阻形势形成，乌拉尔山大槽加深，随槽后冷空气南下，槽后高压脊随之发展。乌拉尔山东侧及鄂海阻高间为低槽区，届时副高逐渐西伸发展，达到此次梅雨期最高强度，对应7月初强而持久的降水过程。

另外，从高空200 hPa西风急流的变化趋势(图3b)看到6月初在高空120°E以东有西风急流维持。6月中旬，40～80°E有西风急流建立，16日前支西风急流趋于稳定，6月后期开始减弱，尔后，7月上旬再次建立且延续到下旬。东面西风急流7月中旬减弱不见。梅雨期间西风急流经度覆盖较大，且稳定在50～170°E附近，由于急流风速强劲呈准静止状态，副高难以北抬，使得梅雨雨带表现出准静止状态。

图3 (a)2016年6—7月500 hPa沿60°N高度场经向时间剖面图(虚线为中国东部沿岸附近) (单位:dagpm)；(b)200 hPa沿40°N纬向风图(单位:m·s-1)Fig.3 Time-longitude cross section during Jun to Jul 2016:(a)Geopotential height at 500 hPa along 60°N (units:dagpm);(b) Zonal wind at 200 hPa along 40°N(units:m·s-1)

3.3 对流层高层南亚高压的活动特点及其对副高和雨带的影响

根据200 hPa 高度场和散度场的变化(图4a)发现，6月中旬南压高压开始发展加强，高压主体稳定在100°E附近，中心偏东强度偏强，6月中旬—7月中旬发生3次清晰东伸，配合散度场同时考虑降水发现，降水峰值都配合着散度正值区东移，且部分过程散度不断加强。江淮地区上空辐散达到最强，该现象在7月初降水过程表现尤为明显。同时每一次降水都对应涡度负值区(图4b)东移，考虑对流层中层500 hPa高度场和涡度场的变化趋势(图4c)，梅雨期有5次副高西伸与高层对应，且都对应涡度负值区东移。此外我们给出7月1日沿115°E散度场和流场的分布形态(图4d)，发现在200 hPa及其上空30°N以北江淮一带是强辐散区，南边40°N附近是略强汇聚区，该分布形式从400 hPa直到平流层底层。400～900 hPa散度场呈相反分布，900 hPa以下该分布略南移，辐合辐散区域更接近高空分布型。6月13日—7月初的降水过程，散度场所呈现出的表现形态都与上述状态相近，极益于江淮高空(低空)北风(南风)的加强。根据流场分析得出干冷空气由北边35°N以北下沉南下，南边20～30°N有暖湿空气上升北上在江淮交汇，且江淮上空有强上升运动。以是，此次南亚高压东伸导致高层辐散场向东扩伸，下沉运动区域也随之东移，益于副高西进发展及低层强降雨产生发展。

4 2016年江淮流域梅雨水汽输送及水汽来源

由于梅雨期最后一次降水过程(6月30日—7月7日)副高有明显北跳，且降水量大，我们将梅雨期分成6月13—29日和6月30日—7月7日两个时段，分别对其水汽通量流函数及无辐散分量进行分析对比发现(图5)，我国内陆地区为水汽输送流函数低值区域，与1999年和2003年强梅雨分布类似[13-14]。赤道东风带从大西洋往西，流经赤道东太平洋到达印度洋海域并在索马里附近转向，从孟加拉湾东北部向西北方向不断输送水汽，这一现象十分显著，为此次梅雨期降水首要水汽来源及水汽通道。同时，一支强偏南气流从太平洋大值区左面，将太平洋的水汽持续带入我国东部地区，当它与印度洋的西南季风气流在江淮地区汇集成一支气流时，低层会导致低空西南急流增强，从直接或间接方面影响2016年江淮地区梅雨期降水，是其异常偏多的首要因素之一。

图4 2016年6—7月(a)200 hPa沿32.5°N散度场(阴影)(单位：s-1)和高度场(单位:dagpm)，下同)的经度—时间剖面；(b)200 hPa沿32.5°N高度场和涡度场(阴影)(单位：s-1)；(c)500 hPa沿25°N高度场和涡度场(单位：s-1)；(d)2016年7月1日沿115°E散度场(单位：s-1)和流场(单位：m/s-1)的垂直剖面Fig.4 Time-longitude cross section during Jun and Jul 2016:(a) Geopotential height(units:dagpm ,the same below) and divergence(units:s-1,shaded) at 200 hPa along 32.5°N;(b)Geopotential height and vorticity(shaded) at 200 hPa along 32. 5°N;(c) geopotential height and vorticity at 500 hPa along 25°N;(d) vertical cross section of divergence and wind vectors along 115°E on 1 Jul

图5 梅雨期整层水汽通量流函数及非辐散分量分布，实线：水汽通量流函数(单位：106 kg·s-1)，矢量：非辐散分量。(a)2016年6月13—29日平均；(b)2016年6月30—7月7日平均Fig.5 The distribution of integrated stream function and nondivergent component mode of the water vapor transport: (a)averaged from 13 to 29 Jun;(b)averaged from 30 Jun to 7 Jul. Solid line: isolines of stream function (units:106 kg·s-1) , vector:nondivergent component mode

从势函数辐散分量(图6a，b)看出，全球一共存在3个水汽源区中心，其中对我国江淮地区梅雨期降水有重要影响的是印度洋和太平洋源区。6月中旬—7月初副热带洋面为势函数的负值区，是降水首要水汽源区，且处于辐散状态。届时，我国东部地区到东亚沿岸海域附近都处于水汽汇集区域。图6b较图6a水汽汇聚区更为集中到江淮流域至日本附近，且中心强度也有显著增强，这与降水在7月初期增多相应。较降水第一时段而言第二时段印度洋水汽源区逐渐增强，太平洋源区略微减弱，这与水汽流函数所示的赤道东风带在索马里转向的西南气流对水汽输送相呼应。我国东部水汽辐合大值区也较第一时段略微北移，强度显著增强，同时降水区域、强度都与之相应，表明降水的加强和略微北移与全球大尺度的水汽输送和辐合中心北移相联系。

图6 梅雨期整层水汽通量势函数及辐散分量分布，实线：水汽通量势函数(单位：106 kg·s-1)，矢量：辐散分量。(a)2016年6月13—29日平均；(b)2016年6月30日—7月7日平均Fig.6 The distribution of integrated potential function and divergent mode of the water vapor transport in 2016: (a)averaged from 13 to 29 Jun;(b)averaged from 30 Jun to 7 Jul. Solid line: isolines of potential function (units: 106 kg·s-1),vector:divergent component mode

水汽输送首要在对流层低层，但有时低层水汽汇聚中心与降水区域不对应，这时对流层中层水汽输送就是关键影响因素[14]。本文除对整层水汽分析，还对低层到中高层不同层次水汽输送进行更细致的研究(选取低层850 hPa、中高层500 hPa为例)，得出即使整层水汽输送和水汽源汇都与江淮流域降水有密切联系，但不同层次水汽汇聚区域常有偏移：850 hPa水汽输送流函数与整层积分水汽输送流函数分布基本一致(图7)，但强度更强；500 hPa(图8)与整层相比有细微差别，副高外围水汽输送更显著，值得注意的来自印度洋的水汽在孟加拉湾东北部分流成两支气流，一支呈东北向，往降水区持续运送暖湿空气，另一支偏东，从南侧绕过青藏高原转向偏西方向汇入江淮附近，此分流现象在第二降水时段更明显。加上对势函数的分析(图6和图7)得出7月初降水水汽输送较6月中旬更强烈，且略微北移。同时，与副高对应的水汽流函数呈现出显著反气旋环流状态，而整个中国东部到日本都有水汽汇聚。这与2003年有类似水汽输送路径，但不同层次水汽源汇中心仍有差别，这可能是造成梅雨期雨带分布(雨带偏北)与2003年有差别原因之一[14、15]。

图7 850 hPa水汽流函数及非辐散分量分布，实线：水汽流函数的值(单位：106 kg·s-1)，矢量：辐散分量。(a)2016年6月13—29日平均；(b)2016年6月30日—7月7日平均Fig.7 The distribution of stream function and nondivergent component mode of the water vapor transport at 850 hPa: (a)averaged from 13 to 29 Jun;(b)averaged from 30 Jun to 7 Jul. Solid line: isolines of stream function (unit:106 kg·s-1),vector: nondivergent component mode

图8 500 hPa水汽流函数及非辐散分量分布，实线：水汽流函数的值(单位：106 kg·s-1)，矢量：无辐散分量。(a)2016年6月13—29日平均；(b)2016年6月30日—7月7日平均Fig.8 The distribution of stream function and nondivergent component mode of the water vapor transport at 500 hPa: (a)averaged from 13 to 29 Jun;(b) averaged from 30 Jun to 7 Jul. Solid line: isolines of stream function (units:106 kg·s-1),vector: nondivergent component mode

5 海温与2016年江淮梅雨的关系

5.1 海温异常的空间分布型态

图9表示了2016年前期冬季(2015年12月—2016年2月)与我国梅雨期降水相联系的海表面温度异常分布。前冬赤道中东太平洋存在弱正SSTA，其次，印度洋及20°N以北东亚大陆沿岸存在明显正SSTA，且持续至春季(图10)，尤其前期冬季澳大利亚西北部印度洋海域存在明显正SSTA，到前期春季其范围增大，且异常中心略向东北侧移动，至梅雨期(图11)该异常东移到菲律宾附近海域，出现大范围正SSTA。2016年梅雨期菲律宾低层出现反气旋环流可能与持续印度洋正SSTA东传加上海气相互作用有关[16]。

同时，前冬热带太平洋特别是西太平洋及东亚沿岸附近海域都为显著正SSTA(图9)。这些地区SSTA可能是2016年梅雨期降水异常增多的重要原因之一。

图9 前期冬季(2015年12月—2016年2月)海温距平分布Fig.9 The SST anomaly during the preceding winter (from Dec 2015 to Feb 2016)(units:℃)

前春北太平洋中部存在似 “马蹄形”负异常信号(图10)，黑潮延伸海域有正SSTA。同期(图11)南太平洋副热带海域存在显著负SSTA，正SSTA仍主要出现在南海和菲律宾附近海域及北大西洋中部。

在年代际变化上，江淮梅雨降水异常增多与SST的关系首要体现在前期东亚沿岸正SSTA和同期南海、热带西太平洋的正SSTA[15]；在年际变化上，与我国梅雨期降水江南一致变化型[15]有关的SSTA首先是北太平洋前期负SSTA，澳大利亚东部太平洋正SSTA，及同期南海正SSTA，与2016年梅雨期降水的SSTA分布形态一致。

图10 前期春季(2016年3—5月)SST距平分布(单位：℃)Fig.10 The SST anomaly during the preceding spring(from Feb to May 2016)(units:℃)

5.2 海温异常对大气环流的影响

为进一步探讨SSTA对该年梅雨影响，我们以1986—2016年30 a气候平均值为对比，对低层850 hPa大气环流异常进行分析(图12)发现，太平洋中部有异常反气旋环流，从印度洋经孟加拉湾进入大陆转向绕过青藏高原汇入江淮的气流比多年平均显著增强，与该年印度洋SSTA对应。江淮到热带地区有异常反气旋环流，反映副高外围气流较多年平均更强盛，同时，南海到东亚沿岸附近海域为正SSTA区。这些现象为江淮梅雨期降水提供强有利的水汽输送条件。

图11 同期(2016年6—7月)海表面温度距平分布(单位：℃)Fig.11 The SST anomaly during the simultaneous mould rain period (from Jun to Jul 2016)(units:℃)

7月，西太平洋异常气旋环流显著增强，副高外围异常环流开始减弱，但仍有少部分汇入江淮地区。印度洋异常气流变为相对平直的偏西气流，绕青藏高原气流的异常减弱，汇入江淮的异常气流随之变少，梅雨接近尾声。

图12 (a)2016年6月850 hPa风场距平图(阴影区从深到浅依次为信度检验超过95%，99%以上的区域)(单位：m·s-1)；(b)同a，但为2016年7月Fig.12 The wind anomaly field at 850 hPa (a)in Jun 2016;(b)in Jul 2016(units:m·s-1)

6 结论和讨论

本文对2016年梅雨期降水、大尺度环流、水汽输送流函数和势函数及相对应的非辐散分量和辐散分量以及海温异常特征进行分析，得出以下结论:

①2016年梅雨期(6月13日—7月7日)累计降水量较常年偏多约40%，且降水区域更偏向长江流域附近。

②2016年6—7月梅雨期副高位于江淮流域南侧或东南侧，且逐渐北抬，东西方向进退较为明显，随高度向西扩伸，强度逐渐增强，7月初达最强状态，且副高脊线较多年平均显著偏北约7°。

③副高脊线南北运动态势与西风急流中心发展趋向近似相同。

④南亚高压异常偏东，且每当其东伸与副高西伸配合时，在江淮流域会产生一次降水过程与之相应。

⑤南亚高压东伸是导致副高西伸加强的重要因素之一。

⑥梅雨期江淮区域是全球空间范围内水汽辐合的大值中心，我国东部到日本附近都有水汽的汇聚，低层到中层的水汽都在江淮辐合，这是该地区降水产生的有利条件之一。

⑦前期北太平洋上存在“马蹄形”负SSTA、日本附近海域、澳大利亚以东太平洋有正SSTA，同期南海附近海域、热带西太平洋表现出正SSTA，汇入江淮的气流显著增强，降水区域偏向长江流域。

总之，2016年江淮梅雨所示特征与其相应的大尺度环流背景、水汽输送及源汇以及海温异常信号等都有密切关系。但是，本文仅对2016年梅雨特征做了基础分析，更加具体的物理过程和其他相关因素的分析还有待于今后的进一步研究。