西风季风协同作用对云南春末5月降水的影响

2023-01-08冯亮亮

高原山地气象研究 2022年4期

冯亮亮 , 华维,2

（1. 成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室/四川省气象灾害预测预警工程实验室,成都 610225；2. 中国科学院大气物理研究所竺可桢—南森国际研究中心, 北京 100029）

引言

云南地处我国西南，境内山脉纵横，地形复杂，气候干湿分明。冬季，云南天气气候同时受南支西风、东亚冬季风和高原冬季风的共同作用，而夏季云南则主要受东南季风和西南季风以及中高纬天气系统的协同影响[1]。春末5月是北半球冬季环流型向夏季环流型转换的过渡期[2]，也被认为是多数季风区雨季的开始期[3]，5月雨量的多寡可在很大程度上对区域工农业生产和经济发展产生深远影响。

已有研究[4]表明，云南春末5月降雨量存在明显的年际变化，降雨量最多的年份可超过300 mm，而最少的年份5月降水仅有8 mm。与此同时，对云南5月降水长期变化趋势的研究也发现云南5月雨量存在显著的年代际转折突变，但在年际尺度上并不明显[5]。梁家昌等[6]进一步对云南5月降水的变化特征进行分析后指出，云南5月降水量的增加趋势同样存在明显的空间差异，主要表现为云南西北部降水呈显著的增加趋势，其原因主要与雨强的空间变化有关。对云南5月降水量的经验正交分解表明，云南5月降水的空间分布主要呈全区一致型，且方差占比高，大值中心主要分布在滇南和滇西南地区[7]。严华生等[4]研究了与云南5月降水相关的天气成因和大气环流背景，并指出赤道辐合带、南亚高压、西太副高以及大气环流季节性转换等因素是影响降水多寡的重要因素。肖子牛等[8]发现前期4月印度洋赤道地区的低频信号东传能够显著影响云南季风建立的早晚和降水量的变化。郑建萌等[9]认为云南不同地区5月降水量与全球不同地区海表温度的联系差异明显。张瑾文等[10]从大气环流的角度出发分析了前期南半球大气环流对云南5月降水的影响，并指出南半球西风带位势异常与云南5月降水的多寡有关。何媛等[11]用小波凝聚谱方法讨论北极涛动与北半球雪盖的位相特征，并讨论了两者的变化与云南5月降水的关系。李汀等[12]研究了热带季节内振荡不同位相下云南5月降雨量的差异，并指出热带季节内振荡的东传导致热带对流北传，从而影响着云南5月降水。可见，影响云南5月降水的因素十分复杂：一方面5月是云南干湿季转换期，在干季主要受西风气流影响，而湿季西风气流减弱至消失，西南季风爆发带来大量水汽，这种大气环流的季节性转变直接或间接影响着各环流系统的演变；另一方面，不同影响因子在不同时间尺度上的相互作用造成了云南春末5月降水的复杂性。

综上所述，对于云南春季5月降水的时空特征和影响机理的研究已取得了丰富的成果，深化了对我国西南地区气候变化的认识。然而，由于云南地理位置的特殊性，春季尤其春末5月往往受到青藏高原南侧南支西风以及西南季风与东南季风的共同作用，其降水的时空变化特征及其影响机理较为复杂[13～14]。因此，有必要对其进行深入分析。本文选取1961～2020年近60 a 高分辨率格点降水量资料和大气环流再分析资料，通过多种统计分析方法对云南春末5月降水的时空变化特征及其与西风、季风协同作用的关系进行研究，以期加深对云南春季降水规律和影响机理的认识。

1 资料和方法

1.1 资料

本文所用大气环流场资料为欧洲中期天气预报中心提供的第五代全球再分析资料（ERA5）[15]，时间范围选取1961～2020年，资料水平分辨率0.25°×0.25°，包括月平均纬向风、经向风、垂直速度、位势高度和水汽通量等要素。

降水量资料采用吴佳等[16]利用中国境内2400 多个气象台站降水量观测资料插值得到的CN05.1 逐日格点降水数据集，该资料水平分辨率为0.25°×0.25°，采用距平逼近法，由气候场和距平场分别插值后叠加获得。

1.2 方法

本文所用统计分析方法包括经验正交分解（Empirical Orthogonal Function，简称EOF）、相关分析、合成分析以及回归分析等。基于Song 等[17]定义的西风季风协同指数（Westerly-monsoon interplay index，简称IWMI）分析西风季风协同作用对云南春末5月降水的影响，具体计算公式如下：

式中：r1、r2分别代表西风指数（Westerly index，简称WI）和季风指数（Monsoon index，简称MI）与降水量之间的相关系数，并作为权重因子调整协同指数中季风与西风分量的比重。WI为标准化西风指数，即首先选定云南5月降水序列与600 hPa 纬向风分量相关系数超过95%水平的显著性检验区域，再将该区域内u分量进行面积平均，最后进行标准化后处理即得到WI。同理，选定云南5月降水序列与700 hPa 经向风分量的过检区，将该区域内v分量进行面积平均并标准化得到季风指数MI。该方法可将风场分解为u、v分量，从而综合考虑西风和季风对降水的协同影响。

2 结果分析

2.1 云南春季降水及环流特征

图1 给出了1961～2020年云南春季逐月降水的时空变化特征。分析春季各月降水空间分布（图1a～c）可知，由于滇西北怒江地区“双雨季”的存在，故3月和4月滇西北地区降水较多，同时滇南地区也存在一个降水大值区，其余地区降水相对较少。进入5月后，除滇西北地区以外，云南其余地区降水均明显增加，尤其滇南和滇东地区降水基本达到120 mm 以上，而滇中和滇北地区则为降水低值区，降水基本介于60～80 mm。对比分析云南春季3～5月降水量标准差的空间分布（图1d～f）可知，相较于5月，云南3～4月降水量标准差空间分布主要表现为滇西北和滇东南变化较大而滇中地区变化较小的特征，5月标准差则表现出由南向北逐步增大的特点。总体上，降水较大区域其变异性同样较大。进一步分析春季各月降水量长期线性趋势的空间分布（图1g～i）可知：近60 a 来云南3月降水除滇东南有所增加外，其余地区变化均不明显；4月滇西南地区降水量呈显著增加的趋势；5月滇中地区降水有所减少，其余地区均有所增加，但总体变化趋势并不明显。

图1 1961～2020年云南春季逐月（从左至右依次为3月、4月和5月）降水的时空变化特征（a～c. 降水空间分布，单位：mm；d～f. 标准差，单位：mm；g～i. 线性趋势，打点区域代表通过95%水平的显著性检验，单位：mm/a）

为研究与云南春季降水相关的大气环流特征，图2给出了近60 a 平均的3～5月大气环流的空间分布特征。如图2a 所示，春季3月北半球大气环流仍以冬季环流型为主，亚洲大陆高层主要是明显的西风气流，云南上空200～850 hPa均为明显的西风气流分布。如图2b 所示，4月南亚高压逐步北抬，云南上空西风气流开始减弱，但200 hPa 仍以平直的纬向西风气流为主。如图2c 所示，5月200 hPa 西风带明显北移，南亚高压中心移至青藏高原，位于25°N 附近。受南亚高压控制，高层气流向外辐散有利于上升运动加强，而500 hPa（图2f）云南上空由西风逐渐转为西南风，且西风南支槽开始形成，槽前西南风将孟加拉湾地区的水汽向中南半岛输送。在850 hPa，4月已出现越赤道气流，至5月（图2i）索马里越赤道气流显著增强，同时从阿拉伯海到孟加拉湾为明显的风速大值带，西南季风开始影响中南半岛。总体来看，西风带北移后，云南上空中高层西风显著减小，而中低层西南季风开始向云南输送水汽。此外，孟加拉湾槽的长期稳定也是云南春末降水形成的有利因素。

图2 近60 a 平均的春季逐月（从左至右依次为3月、4月和5月）风场（矢量箭头，单位：m/s）和高度场（等值线，单位：dagpm）的空间分布特征（a～c. 200 hPa，d～f. 500 hPa，g～i. 850 hPa，深色阴影代表海拔高度＞3000 m 地区）

根据上文分析可知，受西风和季风的共同影响，5月是云南春季降水量最大月份。为进一步揭示近60 a云南5月降水的时空变化特征，采用EOF 方法对云南5月降水进行分析（图3）。云南5月降水EOF分解前5个模态累积方差贡献达到89.2%，且均通过North 检验[18]，其中第一模态方差贡献达65.4%，表明该模态能够较好地代表云南5月降水的主要时空分布特征。因此，下面主要对云南5月降水EOF 第一模态进行分析。由EOF 第一模态空间分布（图3a）可知，云南5月降水表现出明显的全区一致型变化特征，而对应的标准化时间系数（图3b）也表明，云南5月降水年际变化较为明显，而在年代际尺度上则主要表现为1960s～2000s降水偏多，之后降水偏少的特点。

图3 云南5月降水量EOF 分解第一模态空间分布（a）和时间系数（b）

2.2 协同指数的建立以及与云南5月降水的联系

为分析西风季风对云南5月降水的协同影响，首先对云南5月降水量进行区域平均，得到近60 a 降水年际序列，并计算该序列与600 hPa 纬向风和700 hPa经向风的相关系数（图4）。由图4a 可知，云南5月降水与赤道印度洋上空600 hPa 纬向风之间存在显著的正相关关系，而与青藏高原南部、阿拉伯海及周边地区纬向风为显著的负相关关系，表明云南上游地区600 hPa 西风气流可导致云南5月降水显著减少。进一步分析云南5月降水与700 hPa 经向风的相关系数分布（图4b）可知，显著正相关区主要位于中南半岛和云南南部，表明南风异常有利于降水增加。为建立西风季风协同指数，选取云南5月降水时间序列与600 hPa 纬向风的显著正相关区以及与700 hPa 经向风的显著负相关区作为影响云南春末5月降水的关键区，西风关键区范围选取为60°～75°E、18°～30°N，季风关键区范围选取为95°～106°E、12°～25°N。

图4 云南5月降水时间序列与600 hPa 纬向风（a）和700 hPa 经向风（b）的相关系数分布（浅灰色阴影表示通过95%水平的显著性检验，深色阴影代表海拔高度＞3000 m 地区）

分别对西风和季风关键区风速进行区域平均并进行标准化处理，得到西风指数（WI）和季风指数（MI）序列，进而计算出西风季风协同指数（IWMI）。图5 给出了三类指数及云南5月降水量的标准化时间曲线。如图所示，相较于WI 和MI，IWMI能够更好地表征云南春末5月降水的年际变化。进一步计算WI、MI 和IWMI与云南5月降水的相关系数可知，其相关系数分别为-0.60、0.61 和0.71，均通过95%水平的显著性检验。总体来看，对流层低层西风偏强可导致云南5月降水减少，而南风增强则有利于云南5月降水增加。值得注意的是，相较于西风或季风单一指数，西风季风协同指数与云南5月降水量之间的相关性更好，表明西风季风协同指数可能对云南5月降水具有更好的指示作用。

图5 三类指数与云南5月降水量的标准化时间序列

为分析各指数对云南5月极端降水的指示性，以5月降水量标准化指数≥1 代表异常偏多年（共8年），≤-1 代表异常偏少年（共9年），其余为正常年（共43年），统计出降水异常偏多、偏少年以及正常年各指数与降水距平同号率（表1）。由于西风指数与降水序列为负相关关系，为便于理解，对西风指数乘以-1。由表可见，降水正常年和异常偏少年三类指数区别并不明显，而降水异常偏多年IWMI与5月降水距平的同号率更高，表明相较于单一指数，该指数能够更好地表征云南5月降水异常偏多年份。

表1 降水异常年和正常年三类指数与云南5月降水距平的同号年份数和同号率

2.3 西风季风协同作用对云南5月降水的影响机理

为了解西风季风协同作用对云南春末5月降水的影响机理，选取IWMI≥1 和≤-1 的年份为异常年对高度场（图6）和风场（图7）进行合成。在200 hPa，IWMI异常偏强年，青藏高原以西地区为显著的位势高度正异常（图6a），对应风场上该地区为反气旋性环流所控制，云南上空为明显的偏北辐散气流（图7a），有利于上升运动增强；IWMI异常偏弱年则与之相反，200 hPa 青藏高原以西地区为显著的位势高度负异常（图6b），云南上空则以辐合气流为主，不利于上升运动（图7b）。在500 hPa，IWMI异常强年，青藏高原西侧为显著的位势高度正异常区，其南侧为负异常区（图6c），与之对应的青藏高原西侧为反气旋环流控制，其东部偏北风经高原东部南下到达云南南部，而阿拉伯海和孟加拉湾上空盛行西南气流在100°E 附近与低纬异常东风气流交汇，并经过中南半岛向北运动，云南地区位于南北气流交汇区，有利于形成降水（图7c）；IWMI异常弱年，500 hPa 阿拉伯海和孟加拉湾存在显著的位势高度正异常中心（图6d），青藏高原西侧的位势高度差值场也由正转负，显著的南北位势梯度造成南支西风气流异常强大，导致云南上空为一致偏西风控制（图7d）。在700 hPa，IWMI异常强年，阿拉伯海以及孟加拉湾表现为气旋性差值环流（图7e），低层西南气流携带大量水汽进入云南南部，同时来自低纬地区的东南气流同样向云南东部输送大量水汽，气流的交汇作用有利于降水增多；而IWMI异常弱年则与之相反。

图6 IWMI 异常偏强年（左）和异常偏弱年（右）位势高度距平空间分布（a、b. 200 hPa，c、d. 500 hPa，e、f. 700 hPa，单位：gpm，浅灰色阴影表示通过95%水平的显著性检验，深色阴影代表海拔高度＞3000 m 地区）

图7 同图6，但为风场距平（单位：m/s）

进一步对IWMI异常年整层积分的水汽通量（图8）和垂直运动场（图9）进行合成。分析水汽通量场可知，IWMI异常强年（图8a），阿拉伯海和孟加拉湾为水汽通量大值区，存在于孟加拉湾的异常气旋性差值环流引导水汽向中南半岛输送，同时在100°E 以东低纬地区也存在部分东风水汽输送，两支水汽在在云南交汇形成辐合，而IWMI异常弱年正好与之相反。图9 给出了IWMI异常年97°～106°E 平均的经向垂直环流剖面。由图可知，IWMI异常强年，云南（20°～30°N）上空存在显著的上升运动，高层为异常西风，低层则以东风为主，而IWMI异常弱年，高低层纬向风反向变化，盛行下沉气流，不利于降水形成。