1960～2013年安徽极端降水特征研究

丁建隆，汪海欧，董召荣，王凤文

(1.安徽农业大学，安徽　合肥　230036；2.安徽省金寨县气象局，安徽　金寨　237300；3.农业部合肥农业环境科学观测实验站，安徽　合肥　230036)



1960～2013年安徽极端降水特征研究

丁建隆1,2，汪海欧1,3，董召荣1，王凤文1

(1.安徽农业大学，安徽合肥230036；2.安徽省金寨县气象局，安徽金寨237300；3.农业部合肥农业环境科学观测实验站，安徽合肥230036)

摘要：利用1960～2013年安徽21个气象台站逐日降水观测资料及NCEP/NCAR再分析资料，对极端降水指数时空分布规律及区域性极端日降水环流异常特征进行分析，结果表明：(1)时间尺度上，安徽近54 a持续干燥指数(CDD)呈微弱下降趋势，其余指数呈上升趋势，其中淮北持续干燥指数(CDD)下降显著，江南极端降水量(R95p)、5 d最大降水量(RX5day)、日降水强度(SDII)上升显著，而江淮之间各指数变化趋势较弱；(2)空间尺度上，极端降水量(R95p)由北向南逐渐增大，5 d最大降水量(RX5day)除蒙城和滁州外分布情况与R95p相似，持续干燥指数(CDD)则相反，平均日降水强度(SDII)在安徽北部和西南部较大，中部较小；(3)安徽极端降水量主要空间分布类型为整体一致型、南北差异型和淮北、淮南与江淮差异型；(4)安徽省极端日降水量95%和99%分位阈值分别为25.52 mm/d和39.06 mm/d，年际变化呈微弱的上升趋势，5～8月是极端日降水的多发期，尤其是6月下旬至7月中旬；(5)春季，安徽极端日降水事件的发生受乌拉尔山和鄂霍次克海阻塞高压活动影响；夏季，副高较强，低层安徽处于上升运动区，南海、孟加拉湾水汽由西南气流输送至安徽上空，同时，在北方冷空气南下的配合下，形成极端日降水。

关键词：安徽；极端降水指数；极端日降水；环流异常

引言

在全球变暖背景下，极端气候事件频繁发生，自然环境和人类生产生活受到重大影响[1]，极端降水事件越来越受关注。国内外学者用不同方法对不同地区极端降水事件进行研究[2-8]，得出极端降水的变化规律以及对社会产生的影响。中国不同地区不同季节的降水趋势变化有显著差异，而极端降水量在降水总量的趋势变化中占有主导地位，且区域性差异明显[9]。研究表明，近50 a来，我国降水强度普遍趋于增加，降水日数除西北地区外，其余大部地区趋于减小[10]，尤其在我国东南部和长江中游以北地区减小趋势较明显[11]。研究发现，全国持续2 d以上极端降水事件在长江中下游流域、江南地区呈增大趋势[12]，且长江中下游地区大雨天数和日最大降水量均有显著上升趋势[13]。

安徽地跨长江、淮河，气候上属暖温带与亚热带过渡区。其中，淮河以北地区属于暖温带半湿润季风气候，而淮河以南属亚热带湿润季风气候。安徽作为全国重要的粮食产区，南北气候条件差异大，旱涝灾害频发，农业经济损失严重。因此，了解并掌握安徽降水，尤其是极端降水的时空变化特征及趋势，对于分析区域降水变化对气候变暖的响应，以及合理规划安徽的农业生产，积极防灾减灾均有重要指导意义。近年来，国内许多学者对安徽极端降水进行了研究。王胜等[14]研究安徽淮河流域汛期极端降水，结果表明该时段内极端降水总体有增加趋势；谢五三等[15]对安徽50 a暴雨的时空变化特征分析得出，全省绝大部分地区的暴雨量呈上升趋势，上升幅度较大的地区集中在淮北西部及江南南部；汪方等[16]用百分位法分析研究淮河流域极端强降水得出，其发生频次和强度均呈增加趋势；杨明等[17]研究表明，安徽省夏季暴雨雨量、日数及强度均呈北少南多分布。以上多数研究集中于安徽极端降水的总体变化特征，而对极端日降水的特征和异常环流背景研究较少。钱维宏等[18]研究指出，气候极值事件的分布格局取决于全球增暖和区域环流异常。因此，本文利用1960～2013年安徽逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析数据集，运用统计诊断方法，探讨近54 a安徽区域性极端降水的分布特征和异常环流背景。

1资料与方法

所用资料为1960～2013年安徽省均匀分布的25站逐日降水观测数据，其来源于中国气象数据网。为确保数据可靠，对所选数据进行质量控制，检验逐日降水量是否严重偏离本省情况，将不合理部分按缺测处理，最终保留了数据完整的21站日降水数据，站点分布见图1；环流场分析选用同期NCEP/NCAR再分析逐日数据集，包括高度场、风场等。

极端降水事件是降水严重偏离其平均态的表现，能够反映极少发生的天气事件。降水量用来衡量一地区降水的多少，对描述持续极端降水天气稍显薄弱，因此，本文选用以表征极端降水事件的指数作为研究对象。根据气候变化探测和指标联合专家组(Expert Team for Climate Change Detection Monitoring and Indices)提出的气候指数[19]，从中选取9个极端降水指数(表1)来分析安徽极端降水事件的变化规律。基于以上极端降水指数，选出时空分布具有代表性且能够反映出安徽省降水极端异常的指数：持续干燥指数(CDD)、极端降水量(R95p)、5 d最大降水量(RX5day)和日降水强度(SDII)，采用趋势分析[20]、滑动平均、突变检验、主成分分析(EOF)等方法研究其时空分布规律，以及合成分析归纳极端日降水的典型环流形势。

图1　气象站点分布

采用百分位法定义极端日降水事件阈值[21]，即对研究时段1960～2013年安徽平均降水量>1 mm的天数排位，确定95%、99%阈值作为安徽极端日降水标准，统计大于该阈值的发生时间和天数。

表1　极端降水指数及定义

2安徽极端降水变化特征

2.1极端降水时间变化趋势

分别计算1960～2013年安徽21个气象站极端降水指数，将各项指数求面积平均，得出各极端降水指数在安徽省的平均值，从而整体上反映该区域极端降水的年际(图2)和年代际(表2)变化情况。可以看出，近54 a来，CDD呈微弱下降趋势，线性趋势为-0.26 d/10 a，整体处于波动状态，1990年后波动幅度减小(图2a)，5 a滑动平均和M-K检验(图略)结果无明显突变点；1970年代和1980年代降水极值远高于其它年代，1970～2000年代极值有明显下降。R95p呈上升趋势，线性趋势为14.91 mm/10 a，且年际差异较大，最大值为1991年的708.24 mm，而1978年的最小值仅有111.43 mm(图2b)。RX5day呈上升趋势，线性趋势为7.40 mm/10 a，5 a滑动平均和M-K检验(图略)结果为无显著突变年份(图2c)；极值最大发生在1990年代，有292.28 mm，1990年以来呈减小趋势。SDII基本处于稳定状态，从1960年的12.45 mm/d上升到2013年的14.43 mm/d，幅度为0.23 (mm/d)/10 a(图2d)；年代极值变化也较为平稳，1990年代最大为17.19 mm/d，1970年代最小为14.07 mm/d，表明安徽年内有效日均降水量变化不大。可见，1960～2013年CDD总体有微弱的减少，其余指数均呈不同程度的上升，其中R95p上升幅度最大，表明安徽地区极端降水事件在过去54 a有一定增幅。

由于安徽处在南北交界地带，极端降水具有明显的南北区域性差异，因此选取淮河以北(淮北)、长江与淮河之间(江淮)和长江以南(江南)为分区，再以宿州、合肥、屯溪3站为各分区代表站研究极端降水指数变化趋势(表3)。由表3的趋势系数和倾向率可以看出，淮北地区CDD为负趋势，且趋势系数显著减小，其余指数为正趋势，但上升趋势不显著；江淮与淮北地区各指数变化趋势一致，且各趋势系数均不显著；江南地区除CDD外，其它各指数增加趋势均显著。可见，不同地区各极端降水指数的变化趋势与全省一致性较好，但不同地区趋势显著性有所差异。其中安徽北部CCD变化趋势显著，而安徽南部其它3个指数变化趋势显著。

图2　1960～2013年安徽极端降水指数变化趋势

1960～19691970～19791980～19891990～19992000～20092010～2013CDD/d42.9565.8649.4842.0537.9039.33R95p/mm535.35378.91569.65708.24410.95405.03RX5day/mm271.38187.67193.41292.28229.94207.99SDII/(mm/d)15.1314.0715.4217.1914.3014.43

表3　不同地区极端降水指数线性趋势

注：* 通过了0.05的显著性检验

2.2极端降水空间分布

图3是1960～2013年安徽极端降水指数多年平均空间分布(空间插值方法为反距离加权插值)。可以看出，CDD在空间上呈现由西北向东南逐渐减小的趋势分布，淮河以北地区均在35 d以上，最高是砀山站达48 d，黄山最少为23.1 d。R95p大致呈自北向南逐渐增加的空间特征，高值区和低值区分布明显，低值区分布在长江以北大部分地区，而高值区主要集中在皖南山区一带。RX5day在长江以北的蒙城和滁州指数水平较高，均超过167.1 mm，其它站点总体分布为南多北少。SDII在安徽北部和西南部较大，低值区位于安徽中部，平均SDII总体差异不大，高山站黄山达15.9 mm/d为最大，祁门15.2 mm/d次之，合肥11.7 mm/d为最小。

图3　安徽极端降水指数的空间分布

为了得到安徽极端降水的空间分布类型，对极端降水量(R95p)做EOF分析，得出EOF前3个模态的累计方差贡献率为61.44%，空间分布如图4。安徽极端降水量EOF分解的第一模态(图4a)，代表了安徽省极端降水量的主要空间分布，除淮北北部的小部分地区外，其它地区均为正载荷分布，大值区分布在安徽中南部，表明安徽极端降水量的空间分布具有一致性，即极端降水量的增多或减少步调一致。第二模态(图4b)零线将安徽分为南北两部分，即北“-”南“+”，表明南北极端降水量呈相反分布型。第三模态(图4c)安徽呈中部“+”，南北两端“-”，即淮北、江南与江淮反向位分布，表明安徽极端降水量还有南北多(少)、中部少(多)的分布特征。可见，前3个模态代表安徽省极端降水量的3种主要分布类型：整体一致型、南北差异型以及淮北、淮南与江淮差异型。

图4　安徽极端降水量EOF模态空间分布

综上分析可得，CDD自西北向东南由多到少；SDII江淮之间最小，长江以南皖南山区一带最大，淮北大部分地区次之；而R95p和RX5day整体分布呈现出由北向南递增，黄山所在的皖南山区等值线较密集。刘裕禄等[22]研究得出，当降水系统经过安徽时，扰动加强，加之地形高度的有利配合形成水汽通量辐合，进而引起极端降水增大。由极端降水量的EOF分析得出，其主要分布类型与安徽地表状况有密切联系，安徽地形地貌总体可分为淮北平原、江淮丘陵、皖西山区、长江中下游冲击平原和皖南山区，各片的气候特征有所区别，极端降水分布也明显不同。

3安徽极端日降水事件特征

局地发生降水时影响范围有限，但整个区域发生降水事件时，容易产生大范围灾害[23]。对1960～2013年安徽省极端日降水事件统计得出：95%分位数上的阈值为25.52 mm/d，极端降水天数为389 d；99%分位数上的阈值为39.06 mm/d；极端降水天数为79 d(因次数较多，日期不单独列出)。

从极端降水事件逐年发生频次(图5a)来看，安徽极端日降水的发生有明显的年际变化，整体呈波动趋势。其中，95%分位数的极端降水事件发生频次1991年最大，发生了18 d，1980、1990年代变化幅度较大，2000年后波动减小；而99%分位数的极端降水事件发生频次1969年最大，共计6 d，2001年后，除2004、2006年未发生，其它年份均为1 d，2011年开始有增多趋势。在逐月分布(图5b)中，95%分位数的极端降水多发于5～7月，54 a中累计有265 d，频次最高出现在6月，有113 d；99%分位数的极端降水多发于6～8月，累计60 d，最高频次仍发生在6月，共26 d。统计日期发现，6月下旬至7月中旬是全年极端降水事件的高发时期(共发生33 d)，这与梅雨期有一定关系。

图5　1960～2013年安徽极端降水事件逐年(a)、逐月(b)发生频次

4安徽极端日降水事件环流异常分析

极端降水事件的发生受大气环流局地异常控制，对1960～2013年安徽省99%分位数发生的79 d极端日降水事件进行分析发现，春季发生频次11 d，夏季60 d，两季节占全部的89.9%，故而以春、夏季极端降水事件的环流场为例进行分析。绘制了春、夏季71 d极端日降水事件的平均环流场(图6)及其距平合成场(图7)。

图6　1960～2013年春季(a、b)及夏季(c、d)安徽极端降水日大气环流气候平均态

图7　1960～2013年春季(a、b)及夏季(c、d)安徽极端降水日500 hPa高度场(a、c，单位：gpm)

图6a和图6b是1960～2013年安徽春季极端降水日在亚洲高、中、低层大气环流的气候平均态。由图6a可见，200 hPa西风急流带位于31°N～48°N区域，急流中心位于辽东半岛到山东半岛的椭圆形区域内，安徽处于急流中心入口区的右侧，高空有反气旋式涡度辐散；500 hPa中高纬地区为“2槽1脊”型环流，90°E～120°E有宽广的槽区，安徽处于槽前，槽后环流经向度大，利于引导冷空气南下与槽前暖湿空气交汇形成降水。从图6b中可以看出，850 hPa风场上孟加拉湾至朝鲜半岛有一旺盛的东北—西南向水汽输送带，安徽处于低空急流左侧，淮河流域有一东西向切变线，水汽条件与动力条件配合较好；700 hPa垂直速度场上，安徽、江苏地区处于垂直上升运动中心区，垂直上升速度中心达-0.15 Pa/s。

图6c和图6d给出1960～2013年安徽夏季极端降水日的气候平均态。从图6c中可见，200 hPa西风急流中心出现在40°N，分布于我国西北地区、东亚地区的急流带相比春季较窄，强度稍弱；急流带上有3个东西向急流中心，安徽处于东部急流中心入口右侧，高空有反气旋式涡度辐散；500 hPa高度场上，高纬地区以纬向环流为主，多短波槽活动，辽宁半岛至安徽西部为高空槽控制，副热带高压呈东西向带状分布，西伸脊点位于22°N、118°E附近。由图6d可看出，850 hPa风场上，一支西南风水汽输送与一支偏南水汽输送交汇于长江中下游地区；700 hPa垂直速度场上，安徽处于垂直上升运动中心区，垂直上升速度中心达-0.1 Pa/s。

春季，500 hPa高度距平场上(图7a)，乌拉尔山以东地区和日本海有2个正距平中心，表明以上2地区多阻塞高压或高压脊活动。李艳等[24]研究发现，影响中国天气关键地区的阻塞高压中乌拉尔山地区年均阻塞频率最高，其中春季较高，也符合本文结果。日本海有高值系统活动时，对西风带系统的东移产生阻碍作用，延长西风槽对安徽降水的影响；850 hPa风场(图7b)上，北部湾—华东一线为西南风距平，表明偏西南风分量强于常年，西南风水汽输送充足；华北地区为东北风距平，偏北风强于常年，多冷空气活动。

夏季，500 hPa高度距平场(图7c)上，亚洲高纬度地区环流配置与春季类似，西太平洋地区为正距平中心(通过了99%的极显著检验)，副高显著增强，中高纬日本海至四川东部为负距平区，安徽处于负距平区中心，位势高度显著弱于常年，表明多低值系统活动；850 hPa风场(图7d)上，广西至江苏一线为西南风距平，西南风水汽输送强于常年，中低纬度西太平洋洋面上东风气流强于常年，东风气流在向西输送过程中在副热带高压的带动下转为一支西南水汽输送带影响我国东南沿海地区。另外，在30°N以北地区表现为气旋性环流距平，以南为反气旋性环流距平，根据张庆云等[25]的研究，这种环流形势下梅雨锋加强，从而使得降水量增大。

5结论

(1)时间尺度上，近54 a来安徽极端降水指数CDD呈下降趋势，而其它指数有不同程度的上升，R95p上升幅度最大。其中，淮北CDD下降显著，江南R95p、RX5day、SDII上升显著，江淮之间各指数变化趋势较弱。空间尺度上，CDD由西北向东南逐渐减小；R95p由北向南逐渐增大，高山站黄山的指数水平最高；除蒙城、滁州站外，其它站点RX5day指数空间分布形势与R95p相似；SDII在安徽北部和西南部较大，低值区分布在安徽中部。极端降水量的EOF分析得出，安徽极端降水量有3种主要分布类型：整体一致型、南北差异型和淮北、淮南与江淮差异型。

(2)1960～2013年安徽区域性极端降水事件95%分位数上的阈值为25.52 mm/d，极端降水天数为389 d；99%分位数上的阈值为39.06 mm/d，极端降水天数为79 d。极端降水事件频次的年际变化呈微弱上升趋势；月变化上，95%分位数的安徽极端降水多发于5～7月，而99%分位数的极端降水多发于6～8月，6月下旬至7月中旬是全年极端降水发生最频繁时期。

(3)安徽极端降水日的春季环流形势表现为：副高较弱，乌拉尔山和鄂霍次克海阻塞高压增强，低层安徽处于垂直速度中心，有上升运动；夏季，副高显著增强，低层安徽也处在上升运动区域，西太平洋、南海水汽经西南风输送至安徽上空，加之北方冷空气南下，形成极端降水。

本文对安徽省极端降水事件时空分布规律及其成因进行了初步探讨，由于安徽地处南北气候过渡地带，且地形地貌复杂，条件所限未能就不同地形差异下极端降水变化进行细致分析；另外，影响极端降水条件除大气环流异常外，海气相互作用是另一关键因素，有待进一步研究。

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Characteristics of Extreme Precipitation Events in Anhui Province During 1960-2013

DING Jianlong1,2，WANG Haiou1,3，DONG Zhaorong1，WANG Fengwen1

(1.AnhuiAgricultureUniversity,Hefei230036,China; 2.JinzhaiMeteorologicalStationofAnhuiProvince,Jinzhai237300,China;3.HefeiScientificObservingandExperimentalStationofAgro-Environment,MinistryofAgriculture,Hefei230036,China)

Abstract:Based on the daily precipitation of 21 stations from 1960 to 2013 in Anhui Province and the NCEP/NCAR reanalysis data, the temporal and spatial distribution characteristics of extreme precipitation indices were analyzed by using the trend analysis, moving average, M-K test and EOF methods. And on this basis, the anomalous characteristics of atmospheric circulation of daily extreme precipitation events were studied by using composite analysis. The results are as follows:(1) The continuous dry index (CDD) showed a weak downward trend in the past 54 years, while other extreme precipitation indices were rising, and the decreasing trend of CDD in north of the Huaihe river was significant, the increasing trends of the extreme precipitation (R95p), the five-day maximum precipitation (RX5day) and the daily precipitation intensity (SDII) in south of the Yangtze river were obvious, while the change trends of those indices was slight in Jianghuai. (2) As far as the spatial distribution to be concerned, the R95p gradually increased from north to south in Anhui Province, the RX5day was similar to the R95p except for Mengcheng and Chuzhou stations, while the CDD gradually descreased from northwest to southeast, and the SDII was higher in the north and southwest of Anhui and lower in the middle of Anhui. (3) There were three main distribution types of the R95p in Anhui, which were the spatial consistency, opposite variation in the north and south, and adverse variation trend in Huaibei, Jiangnan and Jianhuai. (4) The thresholds of the daily extreme precipitation events were 25.52 mm/d on the 95th percentile and 39.06 mm/d on the 99th percentile in Anhui, and the annual variation fluctuated greatly with a weak upward trend, additionally, the daily extreme precipitation events tended to occur from May to August，especially from late June to middle July. (5) In spring, the blocking high in Ural Mountains and Okhotsk Sea affected the occurrence of extreme precipitation events in Anhui, and the convergence in low-level circulation field over Anhui was obvious, the subtropical high was weaker. In summer, the circulation situation in low-level was similar to that in spring, but the subtropical high was stronger. As a result, the water vapor from the anomalous anticyclone periphery in the Bay of Bengal and the South China Sea transported northward into Anhui area, and cooperated with the cold air southward, the daily extreme precipitation events happened in Anhui.

Key words:Anhui; extreme precipitation indices; daily extreme precipitation events; circulation anomaly

中图分类号：P426.6

文献标识码：A

文章编号：1006-7639(2016)-02-0252-09

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-02-0252

作者简介：丁建隆(1985- )，男，新疆奎屯人，硕士研究生，主要从事应用气象研究．E-mail：dingjianlong@yeah.net通讯作者：王凤文(1974- )，男，吉林长春人，博士研究生，讲师，主要从事应用气象研究．E-mail：wfw2008@ahau.edu.cn

基金项目：“安徽省农业、生态领域适应气候变化对策分析”和农业部公益性行业(农业)科研专项“主要农作物涝渍灾害防控关键技术研究与示范”(201203032)共同资助

收稿日期：2015-10-09；改回日期：2015-11-10

丁建隆，汪海欧，董召荣，等.1960～2013年安徽极端降水特征研究[J].干旱气象，2016，34(2)：252-260, [DING Jianlong, WANG Haiou, DONG Zhaorong, et al. Characteristics of Extreme Precipitation Events in Anhui Province During 1960-2013[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(2):252-260], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-02-0252