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大气低频主振荡模态特征及其在农业防灾中的应用

2021-05-27刘艳群刘树锋赵佩红于洲

关键词:环流大气暴雨

刘艳群,刘树锋,赵佩红,于洲

大气低频主振荡模态特征及其在农业防灾中的应用

刘艳群1,刘树锋1,赵佩红2,于洲3

1. 广东省韶关市气象局, 广东 韶关 512028 2. 广东省江门市新会区气象局, 广东 江门 529000 3. 广东省湛江市气象局, 广东 湛江 524001

大气低频振荡(季节内10~90 d振荡)是全球大气运动的基本特征之一,与洪涝灾害等高影响天气息息相关,影响农业经济发展和人民生命财产安全。本文利用1961~2019年NCEP/NCAR逐日再分析资料,采用一阶Butterworth带通滤波、主振荡(POP)分析方法研究了近59年4~8月全球大气低频振荡的主要特征。结果表明,全球大气以10~20 d,30~60 d两个周期带的低频振荡为主,4~8月850 hPa高度层上,全球大气10~20 d低频振荡以南半球绕球遥相关型为主振荡型(SCGT_10~20 d);而30~60 d存在两个低频主振荡型:赤道印度洋和西太平洋地区东传的低频振荡型(IN-WPO_30~60 d)、热带大西洋低频振荡型(TA_30~60 d)。通过对高影响天气发生前各POP型位相循环环流特征的分析,可分析和预测过程发生前后的大气低频振荡特征,为其在农业防灾扛灾上的应用提供一定参考。

大气; 低频振荡; 农业防灾

洪涝、干旱等气象灾害是影响农业生产的关键因素[1],加强对极端、高影响天气的分析和预测,有利于降低气象灾害对农业的影响程度。近几年研究发现,农作物产量的波动与大气环流波动信号有关[2],东亚冬季风等大气环流特征与寒潮和干旱也存在不同的相关程度[3]。大气低频振荡(季节内10~90 d振荡)是全球大气运动的基本特征之一。自上个世纪70年代初,Madden和Julian[4]发现了热带大气低频振荡(MJO)以来,环流背景场的大气低频振荡研究常被用于分析强降水、持续性暴雨等高影响天气,而这些高影响天气通常是造成洪涝灾害的重要原因,与农业经济发展和人民生命财产安全息息相关[5]。杨秋明等用低频振荡分析方法研究我国尤其是东亚一带的降水[6]、高低温[7]、汛期[8]特征,其中要到的主要方法是主振荡型(Principal Oscillation Pattern,简称POP)分析方法[9],但对其模态和特征的研究基本是针对月内(10~30 d)低频振荡。吴建金等通过对全球大气季节内低频主振荡特征的分析,研究了江淮持续性暴雨过程前大气低频振荡特征[10],但是对低频振荡型的具体循环和物理特征有待进一步研究考证。本文将在国内外研究进展的基础上,在全球主要环流范围内探究全球低频振荡型及其主要模态的循环特征,为10~30 d延伸期预报及其对高影响天气的关系研究提供方法和路径,为其在农业防灾扛灾上的应用提供一定指示作用。

1 材料及方法

本研究涉及的高度场数据资料是采用1961~2019年4~8月NCEP/NCAR逐日再分析数据,每年时间长度为4月1日~8月31日(153 d),共59年;向外长波辐射(OLR)资料采用的是1975~2019年每年4~8月NCEP/NCAR逐日再分析数据(2.5°×2.5°),每年时间长度与高度场数据相同,但年份长度为45年。因考虑低层大气对农作物及人民生成生活更有相关性,本文选取850 hPa作为主要高度层进行计算和分析。

本文主要研究方法包括Butterworth带通滤波和POP分析方法。带通滤波常用于获取周期带之间的低频场,而得到的低频场用来其他分析,特别是探讨大气低频振荡对异常天气现象的影响。根据章基嘉等人的介绍,POP分析方法是将既随时间变化又随空间变化的复杂系统通过统计学方法分离成仅依赖于时间和仅依赖于空间变化的部分,并进行分开考察,POP分析常被应用于ENSO事件等准振荡周期过程的分析[11]。

2 大气低频振荡型

大量的研究以10~20 d、30~60 d低频振荡活动作为4~8月全球大气环流季节内变化的主要分量[9],同时20~30 d全球大气季节内振荡也越来越引起人们的重视,在许多低频振荡的研究当中都提到20~30 d是南北半球(尤其是南半球)显著的低频振荡周期带,本研究通过查看不同周期带低频高度距平和原始高度距平标准差的比值来比较10~20 d,20~30 d,30~60 d全球大气低频振荡的显著性。如图1所示,850 hPa高度层上,10~20 d低频振荡标准差比值的大值区域分别位于欧亚、亚洲北部及东北部地区、北美大陆中高纬度、东大西洋中高纬度地区、东太平洋中高纬度地区、南太平洋中高纬度地区,最大值中心在亚洲北部、加拿大北部地区。全球格点中数值大于30%的格点数占总格点数的94%;20~30 d低频周期带标准差比值的大值区域分别位于东北亚北部、北半球中纬度东太平洋地区、大西洋中纬度及北部地区,最大值中心在东亚以北、中纬度大西洋东部。全球格点中数值大于30%的格点数占总格点数的60%;30~60 d低频周期带标准差比值的大值区域分别位于印度半岛以北、欧亚、亚洲东北部的北边区域,赤道太平洋、印度洋区域,北半球中纬度东太平洋、中高纬度大西洋地区,最大值中心在北大西洋中高纬度地区、赤道太平洋地区。全球格点中数值大于30%的格点数占总格点数的96%。因此,10~20 d,30~60 d低频振荡活动是4~8月全球大气环流季节内变化的主要分量之一。基于这样的讨论,本章将利用POP分析方法探究10~20 d,30~60 d这两个全球主要低频振荡周期带的低频振荡模态,得到全球主要低频振荡型并探究他们的循环特征。

图1 850 hPa高度矩平经周期带通滤波后的数据与原始数据标准差比值/%

3 大气低频主振荡型模态特征

3.1 大气10~20 d低频主振荡型

计算结果可得,全球逐日850 hPa 10~20 d低频高度场仅存在1个显著的主振荡型1/2(对偶复特征值),暂命名其为10~20 d POP1,其空间分布的实部P和虚部P如图2(a)和图2(b)所示,其解释方差为11.53%,空间波传播周期为15.21,衰减时间为36.81,均符合主振荡模态要求。该主振荡型的循环过程是…→PP→-P→-PP,通过分析主振荡型的实、虚部主要扰动区随位相变化而循环往复传播的特征,可对该主振荡型进行定义和解释。

对于该主振荡型的实部(图2(a))和虚部(图2(b)),由图可知,10~20 d低频振荡的实部和虚部在南半球中纬度地区均表现出绕球纬向传播的波列结构,该结果和杨秋明[12]分析20~30 d低频主振荡型特征的研究结果类似,参照这种定义方式,本研究也将该主振荡型定义为10~20 d周期带上的南半球绕球遥相关型(SCGT_10-20 d)。该主振荡型可解释为南半球中高纬度低频扰动波列沿着南半球中纬度西风急流传播,与南半球热带外地区大气内部非线性相互作用过程有关[12]。

图2 1961~2019年4~8月850 hPa 10~20 d低频高度场主振荡型(SCGT_10-20 d)的实部和虚部分布图

(a) 实部;(b)虚部 数值×1000

3.2 大气30~60 d低频主振荡型

30~60 d POP1的实部和虚部特征,如图3所示,根据主振荡型循环的位相变化特征推演其位相的循环过程,主要表现出低频扰动的纬向传播特征,而且是沿着热带区域自西向东传播的。观察实部和虚部的峰值区域,主要位于赤道印度洋和西太平洋地区,与李晔的研究结果[15]相似,因此本文亦定义该低频主振荡型为印度洋-西太平洋型(IN-WPO_30~60 d)。这一主振荡型与MJO密切相关,表现为大西洋热带扰动向赤道印度洋和赤道太平洋低频扰动的纬向传播及影响,有学者推测其是在MJO向东传播过程中,赤道附近的对流强迫作用激发罗斯贝波和开尔文波列所引起的这种振荡[13,15]。图3b(IN-WPO_30~60 d)也能看出南印度洋副高和澳大利亚高压对赤道一带环流扰动的影响。

30~60 d POP2的实部和虚部特征,如图4所示,根据位相循环过程可看出,热带大西洋一带的低频扰动对东亚及西北太平洋等地的影响,因此我们定义该低频主振荡型为热带大西洋型(TA_30~60 d)。热带大西洋一带低频扰动与东亚和西北太平洋之间的相互影响可能和全球大气遥相关型有关,虚部图(图4b)上,中西欧到南大西洋一带呈现经向正负相间的低频波列形态特征,但因后者距离相距太远,对东亚一带将会是间接影响。具体的影响机制有待结合其他天气图进一步分析,本文仅提供方法和路径,在此就不再展开详述。

图 3 1961~2019年4~8月850 hPa 30~60 d低频高度场主振荡型POP1(IN-WPO_30~60 d)的实部和虚部分布图

(b) 实部;(b)虚部 数值×1000

图 4 1961~2019年4~8月850 hPa 30~60 d低频高度场主振荡型POP2(TA_30~60 d)的实部和虚部分布图

(c) 实部;(b)虚部 数值×1000

4 在农业防灾上的应用

本文定义的大气低频主振荡型及其循环特征,对于研究并提高对局部极端天气的可预测性具有现实意义。以我国东部的持续性暴雨过程为例,持续性暴雨过程强度大、范围广,一旦发生,极易造成大范围洪涝灾害,给农业生产和经济建设带来较大影响[16]。2007年6月30日至2007年7月10日,在我国江淮流域发生连续11 d的持续性暴雨过程,过程面雨量达到10143.6 cm/m2,给当地农业带来了巨大损失。根据POP型位相周期及循环特征,过程前SCGT_10~20 d、IN-WPO_30~60 d、TA_30~60 d位相变化情况如图5所示。

循环过程可知,该过程开始于SCGT_10~20 d第三位相、IN-WPO_30~60 d第七位相、TA_30~60 d第六位相。结合这三个POP型的主振荡型特征,反映了赤道西太平洋等地10~20 d低频活动、赤道印度洋、赤道西太平洋和南太平洋等地30~60 d低频活动对此次持续性暴雨过程的影响,这为预测和进一步合成分析研究过程发生前后的大气低频振荡特征提供了可能性。

图5 2007年持续性暴雨过程发生前一个月内的振荡型复时间系数位相和振幅变化

a) SCGT_10~20 d, b) IN-WPO_30~60 d, c) TA_30~60 d

5 结论

本文利用1961~2019年NCEP/NCAR逐日再分析资料,采用改进后的Butterworth带通滤波、POP分析方法研究了近59年4~8月全球大气低频主振荡型,计算结果表明,850 hPa高度层上全球大气以10~20 d、30~60 d两种低频振荡为主,其中4~8月全球850 hPa环流存在一个10~20 d主振荡型(SCGT_10~20 d,南半球绕球遥相关型)和两个30~60 d主振荡型(IN-WPO_30~60 d,赤道印度洋和西太平洋地区东传的低频振荡型;TA_30~60 d,热带大西洋低频振荡型)。通过分析洪涝、暴雨、持续性降水过程等高影响前的POP型位相变化特征,对于深入分析大气低频振荡与这些天气过程的关系,或者与农产品产量等现实问题的研究提供路径和方法。

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The Characteristics of the Atmospheric Low Frequency Principal Oscillation Patterns and Their Application in Agricultural Disaster Prevention

LIU Yan-qun1, LIU Shu-feng1, ZHAO Pei-hong2, YU Zhou3

1.512028,2.529000,3.524001,

Atmospheric Intra-seasonal Oscillation (ISO) is one of the basic characteristics of global atmospheric motion, which is closely related to high impact weather such as flood disaster, and affects the development of agricultural economy and the safety of people's lives and property. The characteristics of global atmospheric motion during April to September of 1961 a-2019 a are analyzed statistically based on the NCEP/NCAR reanalysis data and the modified recursive band-pass filter based on the first –order Butterworth function, the principal oscillation pattern (POP) analysis and composite analysis. The results show that global atmospheric ISO have two main oscillations: 10-20 d and 30-60 d oscillation. Three dominant POP pairs are found when the POP analysis is applied to the 850 hPa geo-potential height: SCGT_10-20 d in 10-20 d oscillation; IN-WPO_30-60 d and TA_30-60 d in 30-60 d oscillation. According to the analysis of the circulation characteristics of POP phase circulation and the characteristics of atmospheric low frequency oscillation before the occurrence of high impact weather will provides a certain indication for its application in agricultural disaster prevention.

Atmoshpere; low frequency oscillation; agricultural disaster prevention

P401

A

1000-2324(2021)02-0261-05

10.3969/j.issn.1000-2324.2021.02.018

2020-09-25

2020-12-04

刘艳群(1974-),女,硕士,高级工程师,主要研究方向为天气预报和应用气象研究. E-mail:596120124@qq.com

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