1981～2019 年吉林省暖季冷涡降水时空变化特征

李尚锋 任航 高枞亭 尹路婷 杨旭

1 吉林省气象科学研究所长白山气象与气候变化吉林省重点实验室/中高纬度环流系统与东亚季风研究开放实验室，长春 130062

2 东北冷涡研究重点开放实验室，沈阳 110016

3 吉林省气象台，长春 130062

1 引言

东北冷涡是东亚大气环流中的重要组成部分，也是影响中国东北地区主要天气系统之一，它是北半球中高纬度西风带环流系统在东北地区特定条件下的产物（孙力等, 1994）。东北冷涡的本质为切断低压（郑秀雅等, 1992），故又称之为切断低压、东北低压和冷低压等，其形成、滞留和填塞对大气环流又起着重要的反馈作用（张立祥和李泽椿,2009），并且与中高纬天气系统和中低纬天气系统关系密切（刘宗秀等, 2002; 刘刚等, 2015）。目前多采用《东北暴雨》（郑秀雅等，1992）给出的东北冷涡定义：500 hPa 天气图上，范围（35°～60°N, 115°～145°E）内有闭合等高线，配合有冷中心或冷槽，具有能够持续维持3 d 或3 d 以上的低压环流系统（郑秀雅等, 1992）。东北冷涡的最主要特征之一是移动比较缓慢，不断再生发展，具有较强的准静止性，一般可维持四五天，最多可达十余天（孙力, 1997; 孙力等, 2000），其一年四季均有出现（周琳, 1991; Hu et al., 2010)，最为活跃的季节为夏季，尤以6 月份最多（孙力, 1997; Zhang et al., 2008），是造成东北地区夏季低温冷害（丁士晟, 1980）、持续性的阴雨洪涝、突发性强对流天气的重要天气系统（陶诗言, 1980; 斯公望, 1988;朱乾根等, 2000; 何金海等, 2006a; 张立祥和李泽椿,2009）。

东北冷涡容易产生稳定的连续性降水，频繁的冷涡活动往往会带来持续数日的低温阴雨天气，甚至能造成大范围区域持续性的强降水。研究发现东北地区著名的“冷涡雨季”就是由东北冷涡频繁活动和持续造成的（孙力等, 1994, 1995; 孟庆涛等,2009），进一步的研究发现，东北地区夏季与冷涡有关联的暴雨中，局地性暴雨达42.8%，区域性暴雨有35.8%（孙力等, 2010）。通过对吉林省汛期的洪涝与东北冷涡的关系研究发现，东北冷涡越活跃，吉林省汛期降水也偏多，冷涡出现得越少，吉林省汛期降水也偏少（苏博颖, 1996）。持续的冷涡降水过程能造成洪涝灾害，如：1998 年松嫩流域特大洪涝灾害的主要影响系统就是东北冷涡反复出现和维持的结果（陈立亭等, 2000; 刘景涛等,2000; 孙力和安刚, 2001; 孙力等, 2002）；2017 年7 月13～14 日吉林省永吉县出现破历史记录特大暴雨天气，强降水引发山洪造成巨大的财产损失和人员伤亡，全省共有15 个县市82 个乡镇的50 余万人受灾，紧急转移人口12 万多人，因灾死亡或失踪37 人，直接经济损失达220 亿元，此次暴雨过程就是稳定少动的东北冷涡配合副热带高压西南暖湿气流的环流背景下发生的（王宁等, 2018; 赵法存, 2018）。

东北冷涡不仅影响东北本地区的降水，而且可引导高纬的冷空气南下影响我国中纬度甚至低纬度地区。频繁的东北冷涡活动既能引起当地气温和降水明显的异常，也能够影响到我国南方的梅雨、华南前汛期降水（朱占云和何金海, 2010）。研究表明东北冷涡的强弱对江淮梅雨期的降水量亦有明显的影响，东北冷涡的加强和南压对西伸的副热带高压产生直接作用，导致江淮梅雨期降水的活跃（王丽娟等, 2010），而东北冷涡活动弱时，梅雨量则偏少（何金海等, 2006b）；胡开喜等（2011）研究发现，持续性的强东北冷涡活动不仅能造成东北地区春季和夏季局部降水偏多，也能导致长江流域往往降水显著偏多。进一步的研究还发现，强的东北冷涡引导的冷空气甚至能南下到达华南地区（蒙远文, 1983），对华南降水产生显著影响，通过对东北冷涡最强和最弱的10 年合成发现，强冷涡年份华南前汛期降水全部偏多，而冷涡最弱的10 年中则降水全部偏少（苗春生等, 2006a, 2006b）。

由于过去东北冷涡降水的研究多集中在基于逐日资料的基础上对冷涡降水的天气尺度和中尺度系统的环流背景研究，以及对冷涡形成、发展、维持、消退期过程中的动力和热力过程研究方面，对逐小时资料冷涡降水的研究方面受限于观测资料等因素，并未进行系统的梳理。随着雷达、卫星探测和加密站等现代气象观测系统的发展，已有条件对冷涡降水的小时变化特征进行研究和分析，鉴于此，本文基于近40 年来吉林省的逐小时冷涡降水资料，对不同量级冷涡降水的时空特征进行了梳理。

2 资料与方法

本文采用1981～2019 年5～9 月（暖季）吉林省气象信息中心的经过质量控制的51 个国家级地面气象观测站（图1）的逐小时观测数据集。采用中国气象局的业务标准降水定义：1 h 降水量≥0.1 mm记为有降水，小时降水频次为所有有效降水小时数（降水量≥0.1 mm）累加得出（简称：降水频次）；日降水峰值（简称：降水峰值）为24 小时逐时刻的降水量最大值（宇如聪和李建, 2016）。文章采用中国气象局气象业务中常用的定义方式，以08～20 时（北京时，下同）为白天，该时段内发生的降水定义为白天降水，以20 时至次日08 时为夜间，该时段内发生的降水定义为夜间降水。本文将暖季冷涡环流背景下发生的降水定义为暖季冷涡降水。对小时降水量进行了分级：0.1 mm/h≤P（降水量）＜5 mm/h，5 mm/h≤P≤10 mm/h 和P＞10 mm/h 三类，分别对暖季冷涡降水期间这三类降水的降水频次和降水贡献进行了分析，其中测站降水贡献定义为该站暖季不同量级的冷涡降水量占本暖季冷涡降水总量的百分比，而不是占暖季总降水的比例。鉴于获取资料长度为39 年，为便于进行年代际分析，本文按如下方法划分为四个年代际：1981～1990 年（1980 年代），1990～1999 年（1990 年代），2000～2009 年（2000 年代），2010～2019 年（2010 年代）。

图 1 吉林省51 个国家级地面气象观测站（红点）的分布情况，填色表示地形高度（单位：m）Fig. 1 Spatial distribution of the 51 national rain gauge stations (the red dots), the shadings denote the surface elevations (units: m)

3 冷涡降水频次的空间分布特征

3.1 冷涡降水频次白天和夜间空间特征

为了了解5～9 月份冷涡降水期间，吉林省不同量级冷涡降水在白天和夜间发生频次的空间分布特征和年代际变化，该部分对吉林省三种不同量级冷涡降水的空间分布特征进行了讨论。在降水量级为0.1～5 mm/h 的冷涡降水过程中，降水频次的空间梯度分布特点很明显（图2），在1981～2019年整个时间段内，无论白天还是夜间吉林省东部山区均为降水高频发生区，其次为中部地区，频次最少的地区为吉林西部，即：由西向东呈现梯度增加的特点。这种分布特征与吉林省的地表类型相符：吉林省西部为干旱和半干旱的荒漠区，中部为农田区，东部为山地森林覆盖区。而长白山山脉主体位于朝鲜境内，在吉林省境内的山地为其迎风坡，众所周知，在迎风坡，由于地形对暖湿气流的阻挡使其被迫抬升而降温，易成云致雨，降水相对较多。整个吉林省降水频次的年代际之间特点也很明显，降水频次最高的年代为2010 年代，其次为1980 年代，再次为1990 年代，降水频次最低的年代为2000 年代。白天和夜间的降水频次差值的年代际变化也很明显：1980 年代和2000 年代吉林省西部白天均比晚上降水频次高；1990 年代白天比夜间降水频次高的地区主要集中在吉林省中部地区；2010 年代白天比夜间降水频次高的地区则主要发生在吉林省南、北两侧。

图 2 0.1～5 mm/h 量级的暖季东北冷涡降水频次在白天（左）、夜间（中）的空间分布以及白天与夜间差值场（右）的空间分布：（a1-c1）1980 年代；（a2-c2）1990 年代；（a3-c3）2000 年代；（a4-c4）2010 年代。数字表示每个测站观测结果，阴影为测站插值结果Fig. 2 Spatial distributions of the precipitation frequency for 0.1-5 mm/h precipitation during the northeast cold vortex process in the warm season(PNCVPWS) during the daytime (left), night time (middle), the difference between day and night (right) in (a1-c1) 1980s, (a2-c2) 1990s, (a3-c3)2000s, and (a4-c4) 2010s. The numbers denote the results from the observation stations, shadings denote the results interpolated from the observations

降水量级为5～10 mm/h 的冷涡降水过程（图3），降水发生频次明显比降水量级为0.1～5 mm/h 的要低得多，几乎每个年代际均少了一个数量级。整体而言，5～10 mm/h 量级降水频次发生最高的年代为2010 年代，其次为1980 年代，再次为1990 年代，最低的为2000 年代，该特点与0.1～5 mm/h相一致。

图 3 同图2，但为5～10 mm/h 量级的暖季东北冷涡降水频次的年代际分布Fig. 3 As in Fig. 2, but for decadal distributions of the precipitation frequency for 5-10 mm/h precipitation during the northeast cold vortex process in the warm season

白天和夜间的降水频次差值的年代际空间变化特点比较一致，均为吉林省东南部白天降水频次低于夜间，1980 年代除外。空间降水频次梯度年代际变化特点与0.1～5 mm/h 量级的降水明显不同，后者降水梯度呈现由西向东逐渐增加的特点，而前者则是东、西部降水频次低，中部降水频次高的特点。

对降水量级＞10 mm/h 的冷涡降水过程（图4）而言，降水频次发生最高的年代为2010 年代，其次为1990 年代，再次为2000 年代，最低的为1980 年代，该量级降水频次最高的年代与其他两种量级降水一致。对于白天和夜间降水频次来说，两者的空间分布特征一致，在所有年代际时间尺度上均呈现吉林中部区降水频次高，东部和西部降水频次低的分布特征，且白天降水频次大于夜间，该分布特点与5～10 mm/h 量级降水空间分布的年代际特点一致，与0.1～5 mm/h 量级降水频次空间分布特点不同。

图 4 同图2，但为10 mm/h 以上量级的暖季东北冷涡降水频次的年代际分布Fig. 4 As in Fig. 2, but for decadal distributions of the precipitation frequency for more than 10 mm/h precipitation during the northeast cold vortex process in the warm season

3.2 不同量级降水日变化特征

为了研究暖季吉林省小时降水频次和降水量日变化的年代际特征，在图5 中给出了其日变化曲线。本文对降水量和降水频次的日变化进行了无量纲化处理，使其可以在同一纵坐标中显示便于比较。以降水量为例，其无量纲处理方法为：用24 小时的逐时降水量除以24 小时降水量均值，所得时间序列即为降水量无量纲序列。总体而言，从1980 年代到2010 年代期间，逐时降水量的日变化均显示一个“单峰”的位相特征，峰值主要发生在16～18 时，该结论与宇如聪和李建（2016）对华北—东北日降水峰值的研究结论一致。对降水频次的日变化特征而言，在1980 年代到2010 年代期间，显示一个“主峰”和一个“次峰”的“双峰”位相特征，降水频次“主峰”发生时刻与降水日变化峰值的相同均为16～18 时，夏季午后局地对流性降水频发是形成该现象的一个主要因素（方德贤等,2020），“次峰”的发生时间为05 时，复杂的局地地形是形成该降水日变化的一个重要因子（宇如聪和李建, 2016）。

图 5 （a）1980 年代、（b）1990 年代、（c）2000 年代、（d）2010 年代暖季东北冷涡无量纲化的降水频次（黑线）和降水量（红线）日变化Fig. 5 Diurnal variations of dimensionless precipitation frequency (black lines) and amounts (red lines) for PNCVPWS during (a) 1980s, (b) 1990s,(c) 2000s, and (d) 2010s

4 不同量级冷涡降水贡献分布特征

为了研究这三种量级降水对总降水的贡献，对三种量级冷涡降水的贡献进行了讨论。图6 中可以看出对0.1～5 mm/h 量级的降水来说，和夜间相比，白天其对冷涡总降水量的贡献在全省分布较为均匀，特别是在1980 年代，在白天，贡献超过35%的大值区在吉林省的西部、中部、和东部均有出现（图6a1）；而在夜间，大值区则主要集中在东部地区（图6b1）。这可能是因为该量级的冷涡降水大都是以稳定性的大范围层状云降水过程为主，并不是局地性比较强的对流性降水过程；而同一降水过程的夜间，由于东部山区辐射冷却作用较平原更加明显，导致山区高空水汽更容易凝结产生降水，增加了夜间降水量（尹宏和贾逸勤, 2000），进而使得该地区夜间降水贡献较大。就年代际贡献特征而言，贡献最大的年代为1980 年代，其次为2010年代，再次为1990 年代，最后为2000 年代，该处贡献最大的年代为1980 年代指的是0.1～5 mm/h量级的冷涡降水占1980 年代暖季冷涡降水的比率最大，并不是指该量级冷涡降水主要发生在1980年代，下文中关于贡献最大年代的结论皆是该意思。对于夜间而言，吉林东部山区为贡献最大的区域，此外，在相同的年代际上夜间贡献均要小于白天，西部地区尤其明显；另外，吉林西部、中部和东部的年代际变化呈现不一致的特征，对于吉林西部来说，夜间该量级降水贡献最大的为2010 年代，其次为1980 年代，再次为1990 年代，最小的为2000 年代，对于吉林中部而言，贡献最大的年代为1980 年代，其次为2010 年代，再次为1990 年代，最小的为2000 年代，对于吉林东部山区而言，夜间所有年代贡献均较大，其中贡献最大的年代为1980 年代，其次为2000 年代，再次为1990 年代，最小的为2010 年代。

图 6 0.1～5 mm/h 量级的暖季东北冷涡降水量对降水总量的贡献在白天（左）、夜间（中）的空间分布以及白天与夜间差值场（右）的空间分布：（a1-c1）1980 年代；（a2-c2）1990 年代；（a3-c3）2000 年代；（a4-c4）2010 年代。数字表示每个测站降水贡献，阴影为测站插值结果Fig. 6 Spatial distributions of the contributions of precipitation amounts for 0.1-5 mm/h precipitation to total amounts of PNCVPWS during the daytime (left), night time (middle), the difference between day and night (right) in (a1-c1) 1980s, (a2-c2) 1990s, (a3-c3) 2000s, and (a4-c4) 2010s.The numbers denote the results from the observation stations, shadings denote the results interpolated from the observations

对于5～10 mm/h 量级的降水（图7）来说，其贡献明显比0.1～5 mm/h 量级的贡献小得多。此外，白天全省该量级降水的贡献平均10%左右，白天贡献最大的年代为1980 年代，其次为1990 年代，再次为2010 年代，贡献最小的年代为2000 年代；白天贡献大值区主要集中在吉林中部地区。夜间降水贡献明显比白天少，其年代际特点也与白天不同，降水贡献最大的年代为2010 年代，其次为1980 年代，再次为2000 年代，最小的为1990 年代。

图 7 同图6，但为5～10 mm/h 量级暖季东北冷涡降水对降水总量贡献的年代际分布Fig. 7 As in Fig. 6, but for decadal distributions of the contributions of precipitation amounts for 5-10 mm/h precipitation to total amounts

对于＞10 mm/h 量级的降水来说（图8），就全省平均而言，该量级降水贡献白天在10%左右，与5～10 mm/h 量级的降水贡献相当，与东北冷涡容易产生稳定的连续性降水（孙力等, 1994, 1995）特征比较吻合，但对于吉林西部地区而言，该量级的降水贡献明显大于5～10 mm/h 量级的贡献；同5～10 mm/h 和0.1～5 mm/h 两个量级降水的贡献相比，＞10 mm/h 量级的降水在吉林省东部地区明显要小的多。

图 8 同图6，但为10 mm/h 以上量级暖季东北冷涡降水对降水总量贡献的年代际分布Fig. 8 As in Fig. 6, but for decadal distributions of the contributions of precipitation amounts for more than 10 mm/h precipitation to total amounts

为了比较不同量级冷涡降水贡献之间的关系，该处给出了这三种量级降水贡献的时间序列曲线（图9a）和平均降水贡献（图9b）。很明显可以看出，0.1～5 mm/h 量级降水贡献在2000 年前后呈现相反的变化趋势，2000 年以前为明显的减弱趋势，2000 年以后为弱的增加趋势，而在整个时间段1961～2019 内，该量级降水呈现弱的下降趋势；对于＞10 mm/h 量级降水贡献，整体而言，其贡献呈现弱的上升趋势，此外，在2000 年前后出现相反的变化趋势，在2000 年以前呈明显的增加趋势，而后出现弱的减少趋势，总体而言这两个量级的降水呈现明显的反位相特征；对于5～10 mm/h量级降水的贡献来说，在整个时间段内，其趋势变化不明显，且振幅变化也不明显，说明随着全球变暖的影响，暖季吉林地区冷涡降水中的强降水的贡献在增加，而弱降水的贡献则呈减少趋势。此外，在吉林省暖季冷涡降水中，对这三种量级降水的贡献而言（图9b），0.1～5 mm/h 量级的降水所占比例最大，占冷涡降水总量的61%，而5～10 mm/h和0.1～5 mm/h 这两个量级降水的贡献比例相当，均在20%左右。0.1～5 mm/h 降水占暖季冷涡降水总量的61%，说明冷涡降水多以稳定性降水为主，而非对流性强降水性质。根据以往的东北冷涡研究可知，冷涡多发月份为6 月份（张立祥和李泽椿,2009; 刘刚等, 2015），该时段为东北地区的主要冷涡雨季（朱其文等, 1997），该时段东北地区降水过程中的水汽条件和热力条件均较受副高影响的季风降水阶段要弱，故此，降水强度不大。

图9 1981～2019 年暖季不同量级东北冷涡（a）降水贡献的时间序列、（b）平均降水贡献。图a 中蓝线、黑线和红线分别表示0.1～5 mm/h、5～10 mm/h 和＞10 mm/h 量级降水贡献，虚线表示降水贡献趋势线Fig. 9 (a) Time series of precipitation contributions, (b) mean precipitation contributions for 0.1-5 mm/h, 5-10 mm/h, more than 10 mm/h magnitudes of PNCVPWS during 1981-2019. In Fig. a, blue line, black line, and red line represent 0.1-5 mm/h, 5-10 mm/h, and more than 10 mm/h magnitudes, respectively. The dashed lines represent the trend lines of precipitation contributions

从该三种量级降水量的时间序列曲线（图10）可以看出，总的来说，这三种量级降水均呈现明显的上升趋势，5～10 mm/h 和＞10 mm/h 降水量的上升趋势相当，均大于0.1～5 mm/h 量级的降水；此外，就降水量年际间的变化位相而言，0.1～5 mm/h和5～10 mm/h 量级的降水位相变化基本一致，而＞10 mm/h 量级的降水在1993～2003 年和2009～2015 年期间与另外两个量级的降水位相相反。

图10 1981～2019 年暖季不同量级东北冷涡降水量标准化的时间序列。蓝线、黑线和红线分别表示0.1～5 mm/h、5～10 mm/h 和＞10 mm/h 量级降水，虚线表示降水量趋势线Fig. 10 Standardized time series of precipitation amounts for 0.1-5 mm/h (blue line), 5-10 mm/h (black line), more than 10 mm/h (red line) magnitudes of PNCVPWS during 1981-2019. The dashed lines denote the linear trends precipitation amounts

从1981～2019 年东北冷涡[东北冷涡判识采用传统定义（孙力等, 1994）]的发生个数的时间序列曲线（图11）可以看出，冷涡发生个数最多的年代是2010 年代，该特征与三种量级的冷涡降水发生频次最高的年代一致，其次，冷涡发生个数次多的年代为是1980 年代，该特征与0.1～5 mm/h和5～10 mm/h 量级冷涡降水发生频次第二多的年代一致，说明这两个年代内冷涡活动较容易产生降水。对于＞10 mm/h 量级的冷涡降水来说，其发生降水频次最多的年代为2010 年代，次多的年代为1990 年代，第三多的年代为2000 年代，这三个年代均为全球变暖以后的时段，而冷涡发生个数第二多的年代为1980 年代，却与该量级降水频次并不对应，说明冷涡活动诱发的极端强降水，不仅需要冷空气活动，还需要其他重要的动、热力和水汽条件相配合。

图11 1981～2019 年暖季东北冷涡发生个数的时间序列Fig. 11 Time series of cold vortex numbers during 1981-2019

5 结论

本文利用1981～2019 年吉林省气象局信息中心经过质量控制的逐小时站点降水资料，研究分析了吉林地区暖季冷涡降水期间三种量级0.1～5 mm/h、5～10 mm/h 和＞10 mm/h 降水的频次和贡献的时空分布特征，主要结论如下：

（1）总体而言，吉林省地区暖季冷涡降水存在明显的日变化特征，降水量和频次的日变化显示

一个单峰特征，峰值主要发生在下午16～18 时。就冷涡降水频次而言，0.1～5 mm/h 和5～10 mm/h量级冷涡降水发生频次最多的年代为2010 年代，次多的为1980 年代，该特征与冷涡多寡的年代际特征一致，说明这两个年代内冷涡活动频繁较容易产生降水；＞10 mm/h 量级的冷涡降水发生频次最多的年代为2010 年代，其次为1990 年代，再次为2000 年代，这三个年代均为全球变暖以后的时段，说明冷涡活动诱发的极端强降水，不仅与冷空气活动关系密切，同时与充沛的水汽供应关系更加密切。

（2）就降水贡献而言，0.1～5 mm/h 量级降水白天的贡献空间分布比较一致，均在30%左右，夜间该量级降水贡献大值区在吉林省东部山区；对于5～10 mm/h 量级的降水，其贡献大值集中在吉林省中部地区，且白天贡献大于夜间；对于＞10 mm/h量级的降水，降水贡献大值区主要位于吉林省中西部地区，白天贡献也大于夜间。

（3）0.1～5 mm/h 量级降水占暖季冷涡降水总量的61%，5～10 mm/h 和＞10 mm/h 量级降水贡献比例相当均在20%左右，0.1～5 mm/h 量级降水贡献减弱趋势明显，而＞10 mm/h 量级降水贡献增加趋势明显，5～10 mm/h 量级降水贡献趋势不明显；对于降水量而言，这三种量级降水均呈现增加的趋势，且5～10 mm/h 和＞10 mm/h 量级降水增加趋势较大。

本文给出了吉林省地区精细的降水时空分布特征，对于提高该区域洪涝灾害防御能力有积极作用，但对其发生、发展的物理机制等方面，还需在后续的工作中利用数值模式试验来阐述和验证。