1961—2018年四川盆地极端伏旱日数准2 a周期变化特征及其可能成因

周 斌，王春学，张顺谦

(1.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，四川 成都 610072；2.四川省气候中心，四川 成都 610072)

引 言

干旱是我国最常见的气象灾害之一，具有持续时间长、影响范围广的特点，每年因干旱造成的粮食减产约占气象灾害引起的粮食损失的一半以上[1]。四川盆地一年四季皆可出现干旱，其中春、夏、伏旱的影响最大。四川盆地的伏旱通常发生在6月26日至9月5日期间，其发生位置和形成机理与春旱(3月1日至5月5日)、夏旱(4月26日至7月5日)显著不同，且伏旱期间往往伴随高温天气，造成的影响巨大[2]，如1994年四川盆地发生严重伏旱，造成7000多万人受灾，农作物受灾面积526万hm2，直接经济损失达94亿元人民币[2]；2006年川渝再次出现特大伏旱，受灾人数1800多万，农作物受灾面积207万hm2，直接经济损失150多亿元人民币[3-4]。

研究表明，四川盆地盛夏伏旱并非局地现象，而是与大范围非绝热热流量场密切相关，青藏高原加热作用通过影响东亚大气环流系统，引起副热带高压、西风急流、南亚高压等发生异常，进而导致四川盆地出现伏旱[5-9]。有关四川盆地伏旱变化规律及形成机理的研究较多，部分研究也涉及其周期特征。研究发现，四川盆地伏旱主要出现在盆地东部，平均每2 a出现一次[10-11]，其中20世纪80年代至90年代盆地伏旱存在准3 a的周期振荡[12]。然而，这些结论都是基于区域平均的伏旱序列，无法给出其空间差异，而且盆地伏旱准2 a周期的演变规律及形成机理也罕有研究。多锥度奇异值分解方法能够探查一个空间变量场的周期特征，还可以研究多个变量场在某个周期上的协同变化关系。因此，本文采用多锥度奇异值分解方法，研究1961年以来四川盆地极端伏旱的准2 a周期变化规律，初步探讨其可能的形成原因，以期进一步增强对盆地极端伏旱的认识，为盆地伏旱的监测预测及防灾减灾提供支撑。

1 资料和方法

1.1 资 料

使用了1961—2018年7—8月四川盆地103个国家气象观测站逐日降水量资料、逐日气象干旱综合指数(meteorological drought composite index, MCI)以及逐月NCEP/NCAR高度场、风场和水汽场等再分析资料，分辨率为2.5°×2.5°。

1.2 方 法

1.2.1 多锥度奇异值分解

多锥度奇异值分解(multi taper method-singular value decomposition, MTM-SVD)是由MANN等[13]提出的一种多变量频域分解技术，是一种将谱分析的多锥度方法(MTM)和变量场的奇异值分解(SVD)方法相结合的气候信号检测技术，详细内容参阅文献[14]。近年来，MTM-SVD被广泛应用在气象研究领域[15-18]。

MTM-SVD方法的主要特点：(1)分析对象不仅是一维时间序列，也可以是一个气候变量场，能够非常方便地分析出气候变量场整体具有的谱特征。(2)MTM方法中，通过变量场时间序列与多个锥度相乘，使得在谱解析度和谱的变异之间达到最佳平衡，有效防止谱泄漏现象。(3)通过MTM-SVD方法可以得到局部方差百分比(local fractional variance, LFV)，LFV谱中一个给定频率处的波峰预示着一个潜在的周期信号。(4)可以为所有时间和区域重建时空信号。这种信号的重建可以更直观地分析和描述不同时间尺度振动的时间-空间演变特征和过程。(5)MTM-SVD技术可扩展到耦合的区域，即在同一时刻多于一个区域的耦合。

1.2.2 经验正交函数

经验正交函数(empirical orthography function, EOF)展开，是由LORENZ在20世纪50年代中期引入大气科学。由于没有固定的函数，它能够对不规则分布的站点进行分解，且收敛速度快，可以将变量场信息集中到几个具有一定物理意义的空间模态上，EOF已成为气候研究中分析变量场的主要工具[14]。

1.2.3 气象干旱综合指数

2017年国家气候中心修订了《气象干旱等级》国家标准[19]，建立了MCI干旱指数，其干旱等级划分标准见表1，该指数已广泛应用于我国干旱事件研究中[20-23]。

表1 气象干旱综合指数等级划分标准Tab.1 Classification standard of meteorological drought composite index grades

根据MCI干旱等级划分标准，当出现重旱时，土壤水分持续严重不足，出现干土层，作物出现枯死现象，产量下降；河流出现断流，水资源严重不足，对人们生产、生活产生较重影响。因此，本文定义7—8月MCI达重旱及以上等级为极端伏旱，根据MCI≤-1.5标准统计极端伏旱日数。

2 结果与分析

2.1 四川盆地极端伏旱日数的时空分布特征

对1961—2018年四川盆地103站年极端伏旱日数进行EOF分解，前3个模态通过了NORTH等[24]显著性检验，累计解释方差贡献率为39.7%，其中第一模态的解释方差为20.2%，是四川盆地极端伏旱日数的最典型模态；第二、三模态的解释方差分别为11.0%、8.5%(表略)。从第一模态的空间分布[图1(a)]看出，除西部个别站点为负值外，盆地其余大部分地区都为正值，大值中心出现在盆地中部地区，即第一模态表现为全区一致变化型。进一步分析其对应的时间系数[图1(b)]发现，四川盆地极端伏旱日数具有明显的年际和年代际变化特征，但总体线性变化趋势并不显著，其中20世纪60年代到80年代波动幅度较小，并呈现微弱减少趋势；从20世纪90年代开始波动幅度显著增大，至21世纪初呈明显增多趋势，随后又有所减少，但波动幅度仍较大。

图1 1961—2018年四川盆地极端伏旱日数EOF分解的第一模态空间分布(a)及其对应的时间系数(b)Fig.1 The spatial distribution of the first mode of extreme summer drought days decomposed by EOF (a) and its corresponding time coefficient (b) in Sichuan Basin from 1961 to 2018

对1961—2018年四川盆地103站年极端伏旱日数进行线性趋势分析，发现变化趋势存在空间差异(图2)，盆地东北部呈现减少趋势，其余大部地区呈现增多趋势，但除个别站点通过α=0.1、0.05的显著性检验外，绝大部分地区增多或减少趋势不显著。

图2 1961—2018年四川盆地极端伏旱日数的线性趋势空间分布[单位：d·(10 a)-1](浅、深色区分别通过α=0.1、0.05的显著性检验)Fig.2 Spatial distribution of linear trends of extreme summer drought days in Sichuan Basin during 1961-2018 (Unit: d·(10 a)-1)(The light and dark areas passed significance test of 0.1 and 0.05 levels, respectively)

2.2 四川盆地极端伏旱日数的周期特征

利用MTM-SVD方法分析四川盆地极端伏旱日数的周期特征，发现年际尺度上的2.3～2.5 a和6 a周期通过了99%的信度蒙特卡洛检验，3 a和5 a周期通过了95%的信度检验，而年代际尺度上周期不显著(图3)。对准2 a周期进行典型循环重建，第一年(0°位相)时[图4(a)]，四川盆地西北和西南边缘极端伏旱日数略偏少，其余大部极端伏旱日数偏多，盆中局部偏多10 d以上；第二年(180°位相)时[图4(b)]，异常状况与第一年相反；第三年(360°位相)又转变为第一年的情况，开始下一个周期循环。可见，四川盆地极端伏旱日数准2 a的典型周期循环空间异常分布与其EOF主模态分布基本一致，而其他几个年际周期的典型循环只有个别位相与EOF主模态类似(图略)，表明准2 a周期是四川盆地极端伏旱日数最主要的年际周期信号。

图3 1961—2018年四川盆地极端伏旱日数的LFV谱(虚线为蒙特卡洛置信度)Fig.3 The LFV spectrum of extreme summer drought days in Sichuan Basin during 1961-2018(the dashed lines for Monte Carlo confidence)

图4 1961—2018年四川盆地极端伏旱日数的准2 a周期典型循环重建(单位：d)(a)0°位相，(b)180°位相Fig.4 The reconstruction of extreme summer drought days with typical quasi-biennial period in Sichuan Basin during 1961-2018 (Unit: d)(a) 0° phase, (b) 180° phase

另外发现，四川盆地极端伏旱日数准2 a周期空间异常大值中心出现在射洪站，且射洪站也处在其EOF第一模态的大值中心，因此重建了射洪站1961—2018年准2 a周期的极端伏旱日数(图5)，发现该站准2 a周期并非一直存在，仅有2个显著时段，20世纪60年代末到80年代初是第一个显著时段，20世纪90年代中期到21世纪初为第二个显著时段，且第二个显著时段的波动幅度明显大于第一个时段，这种波动幅度的差异与EOF第一模态时间系数一致，进一步说明四川盆地极端伏旱日数准2 a周期表现的是其主模态的变化特征。

图5 1961—2018年四川盆地射洪站极端伏旱日数的准2 a周期重建Fig.5 The reconstruction of extreme summer drought days with quasi-biennial period at Shehong station of Sichuan Basin during 1961-2018

2.3 四川盆地极端伏旱日数的突变特征

使用滑动t检验方法对EOF第一模态的时间系数进行突变检验(图6)，发现有两处峰值通过α=0.05的显著性检验，即近58 a四川盆地极端伏旱日数发生了2次显著突变，一次发生在1978年前后，极端伏旱日数由多变少；另一次发生在1993年前后，极端伏旱日数由少变多。

图6 四川盆地极端伏旱日数EOF第一模态时间系数的滑动t检验Fig.6 The sliding t test of time coefficient of the EOF1 mode of extreme summer drought days in Sichuan Basin

2.4 四川盆地极端伏旱期间大气环流背景

西太平洋副热带高压(简称“西太副高”)是常年存在的永久性暖性深厚系统，西太副高的位置对东亚地区天气气候有重要影响，而影响我国的并不是西太副高主体，而是它伸向我国大陆的脊，副高控制区域天气晴好，因此当副高长时间控制某一地区时，往往会造成干旱。

多年平均状况下，西太副高脊线在7月末到8月初到达最北位置[图7(a)]，四川盆地在西太副高西伸脊的控制下为下沉气流，盆地易出现伏旱。为了分析西太副高与四川盆地极端伏旱的协同变化，采用MTM-SVD方法，对四川盆地极端伏旱日数在准2 a周期上不同位相的500 hPa高度场进行循环重建。可以看到，第一年(0°位相)时，500 hPa高度距平场上西太平洋至东亚南部一带为负异常区，日本海到中国北部为正异常区[图7(b)]，这种北正南负的异常分布有利于西太副高脊线位置偏北，四川盆地受西太副高西伸脊控制的时间更长，导致四川盆地极端伏旱日数偏多；第二年(180°位相)时，500 hPa高度场异常分布与第一年相反，为北负南正分布[图7(c)]，有利于西太副高脊线偏南，四川盆地受西太副高西伸脊控制的时间缩短，对应四川盆地极端伏旱日数偏少。

图7 四川盆地伏旱期间500 hPa平均位势高度场(a)及极端伏旱日数在准2 a周期上0°位相(b)和180°位相(c)重建的500 hPa高度距平场(单位：gpm)(粗黑色线为四川盆地边界，下同)Fig.7 The average geopotential height field on 500 hPa (a) during summer drought period and 500 hPa geopotential height anomaly field reconstructed by MTM-SVD at 0° (b) and 180° (c) phase of extreme summer drought days in quasi-biennial period over Sichuan Basin (Unit: gpm)(the thick black line for the boundary of Sichuan Basin, the same as below)

东亚副热带西风急流作为影响中国乃至东亚地区天气气候的重要环流系统，对东亚地区大气环流的季节转换有重要意义，急流南北位置异常对四川盆地降水有重要影响。多年平均情况下，7—8月东亚副热带西风急流轴到达最北位置，四川盆地位于急流出口的右侧[图8(a)]，高空辐合、低空辐散，易导致四川盆地出现伏旱。同样的方法，分析准2 a周期上东亚副热带西风急流与四川盆地极端伏旱日数的协同变化。第一年(0°位相)时，东亚地区从北向南200 hPa纬向风呈现“+、-、+”的异常分布，42°N以北地区为正异常，以南地区为负异常[图8(b)]，副热带西风急流位置偏北，四川盆地处于急流出口右侧的时间更长，导致四川盆地极端伏旱日数偏多；第二年(180°位相)时，副热带西风急流异常分布与第一年相反，副热带西风急流位置偏南[图8(c)]，四川盆地处于急流出口右侧的时间变短，对应四川盆地极端伏旱日数偏少。

图8 四川盆地伏旱期间200 hPa平均纬向风场(a)及极端伏旱日数在准2 a周期上0°位相(b)和180°位相(c)重建的200 hPa纬向风距平场(单位：m·s-1)Fig.8 The average zonal wind field on 200 hPa (a) during summer drought period and 200 hPa zonal wind anomaly field reconstructed by MTM-SVD at 0° (b) and 180° (c) phase of extreme summer drought days in quasi-biennial period over Sichuan Basin (Unit: m·s-1)

进一步分析四川盆地极端伏旱日数准2 a周期上整层水汽输送及其辐合辐散特征。第一年(0°位相)时[图9(a)]，西太平洋上空出现反气旋性水汽输送异常，从日本南部到中国华南西部出现水汽输送异常大值带，并在广东和海南之间产生异常辐合，而四川盆地位于水汽异常输送带的西部，并出现异常辐散，不利于降水的产生，导致四川盆地极端伏旱日数偏多；第二年(180°位相)时[图9(b)]，西太平洋上空出现气旋性水汽输送异常，自菲律宾群岛经南海北部至中国山东半岛出现水汽输送异常大值带，并在四川盆地到淮河流域产生异常辐合，有利于降水的产生，对应四川盆地极端伏旱日数偏少。

图9 四川盆地极端伏旱日数在准2 a周期上重建的1000～300 hPa水汽输送通量距平场(矢量，单位：kg·m-1·s-1)及其散度距平(阴影，单位：10-5 kg·m-2·s-1)(a)0°位相，(b)180°位相Fig.9 The water vapor transport flux anomaly field (vectors, Unit: kg·m-1·s-1) and its divergence anomaly (shadows, Unit: 10-5 kg·m-2·s-1) from 1000 hPa to 300 hPa reconstructed by MTM-SVD of extreme summer drought days in quasi-biennial period over Sichuan Basin(a) 0° phase, (b) 180° phase

3 结 论

(1)四川盆地极端伏旱日数的EOF第一模态方差贡献率为20.2%，为全区一致变化型，大值中心出现在盆地中部地区，且有明显的年际和年代际变化特征。近58 a来，四川盆地极端伏旱日数发生了2次显著突变，极端伏旱日数分别在1978年前后发生了由多到少的突变、1993年前后发生由少到多的突变。

(2)近58 a来，四川盆地极端伏旱日数存在显著的2.3～2.5 a和6 a的年际尺度周期，准2 a周期为主周期。准2 a周期下典型循环的第一年，盆地西北和西南边缘极端伏旱日数略偏少，其余大部极端伏旱日数偏多，盆中局部偏多超过10 d；第二年异常状况与第一年相反，极端伏旱日数偏少。这种空间异常分布与其EOF主模态空间分布基本一致，表明准2 a周期是四川盆地极端伏旱日数最主要的年际周期信号。

(3)四川盆地准2 a周期的极端伏旱日数与大气环流系统存在明显的协同变化关系。第一年时，西太副高脊线位置和副热带西风急流位置均偏北，西太平洋上空出现反气旋性水汽输送异常，四川盆地位于异常水汽输送带的西部，并出现异常辐散，不利于降水的产生，导致四川盆地极端伏旱日数偏多；第二年时正相反，西太副高脊线位置和副热带西风急流位置均偏南，西太平洋上空为气旋性水汽输送异常，四川盆地到淮河流域出现异常辐合带，导致四川盆地极端伏旱日数偏少。