贵州夏季降水特征及其与Wang and Fan指数的关系

廖洪敏，何 为，武金霖，石 薇，王丽丽，胡 蓉

(贵州省玉屏县气象局，贵州 玉屏 554000)

1 引言

贵州省地处青藏高原向我国东部低山丘陵过渡的斜坡地带，省内山脉交错，河谷纵横，地形复杂。贵州降水的时空变化除受到复杂地形影响外，还受到大气环流的制约。降水量的变化直接影响贵州的农业生产和经济社会发展，其中又以夏季降水为甚，因此，分析贵州夏季降水的时空分布特征就显得非常重要。

影响贵州降水异常的主要环流系统有南压高压、印度西南季风，西太平洋副热带高压，中高纬度西风带扰动系统等[1]。其中，许炳南[2]从东亚大槽和北美东岸大槽的异常变化的角度研究，并得出冬春季节东亚大槽明显偏浅(弱)与北美东岸大槽明显偏深(强)同时发生，是贵州夏旱预测的一个强信号；王芬等[3]从前期北太平洋海温异常的角度分析对贵州夏季降水的影响，得出影响贵州夏季降水的关键海温区从前一年夏季至当年春季逐步由北太平洋的加利福尼冷流区过渡到黑潮区；王芬等[4]认为贵州夏季大部分区域的降水与副高面积指数、强度指数为正相关，与脊线位置、西伸脊点为负相关；许可等[5]揭示同期的印度洋海表温度距平分布场与贵州夏季降水相关显著,西印度洋索马里海区的海温距平场与贵州夏季降水关系最为密切,当夏季索马里海区海温偏高(低)时贵州夏季降水偏少(多)。徐亚敏[6]分析东亚冬、夏季风的年代际振荡对夏季西太平洋副高和贵州降水的影响，指出冬、夏季风不同长度的年代际振荡同位相增阶段，夏季西太平洋副高位置容易偏北,贵州降水偏少;同位相减弱阶段夏季西太平洋副高易偏南,贵州降水偏多。

那么夏季风强度指数对贵州夏季降水的影响如何？张庆云等[7]将东亚热带辐合带与东亚副热带辐合带的850 hPa纬向风的距平差,定义为东亚夏季风指数，施能等[8]将月或季一定范围内的纬向标准化的海平面气压差之和进一步标准化处理定义为东亚季风强度指数。王斌等[9-10]将25种夏季风指数进行了对比分析，得出Wang and Fan指数的指示效果较好。那么该指数与贵州夏季降水关系如何？本文将对此开展研究。

2 资料和方法

2.1 资料

①NCEP再分析资料：1980—2016年月平均850 hPa风场，分辨率为2.5°×2.5°。

②CIMISS数据：1980—2016年贵州82个国家站夏季降水场。由于降水具有很明显的区域特征，为了消除这种地理差异，本文均采用贵州夏季降水距平百分率来进行分析，降水距平百分率公式：

2.2 Wang and Fan夏季风指数的定义方法

Wang and Fan具体的定义方法为：850 hPa 5～15°N、90～130°E纬向风平均，减去22.5～32.5°N、110～140°E纬向风平均。即平均场U850(5°～15°N,90°～130°E)-U850(22.5°～32.5°N,110°～140°E)，本文用WF指代该指数。

3 贵州夏季降水的EOF分析

首先对贵州夏季降水进行降水距平百分率处理，利用EOF对降水距平百分率场进行分解,得到对应的基本分布型。分解结果(如表1、图1所示)表明：第一模态收敛快，方差贡献达48.51%。贵州东北—西南向为负值中心，整个贵州省均为同一符号，表明贵州夏季降水进行降水距平百分率场具有相当高的一致性。对应的时间系数中，时间系数绝对值越大表明对应年份这种空间分布型越明显。

表1 贵州夏季降水距平百分率EOF分解前三模态方差贡献及与WF指数相关性Tab.1 The contribution of the front three-modal variance of the EOF of percent of the rainfall anomaly in Guizhou and its correlation with the WF index

为了解WF指数与前三模态时间系数的关系，本文用WF指数与前三种模态的时间系数分别求相关，与第一模态的时间系数相关性达到0.347 8，通过了信度t=0.05(rc=0.325)的检验。表明第一模态空间分布的典型性变化与WF指数的变化是对应的。

图1 贵州夏季降水进行降水距平百分率场EOF分析第一模态空间分布图(a)及对应的时间系数(b)Fig.1 The first modal spatial distribution map(a)of the EOF of percent of the rainfall anomaly in Guizhou and its time coefficient(b)

4 WF指数与贵州夏季降水的相关分析

4.1 WF指数

本文将强弱季风指数做如下定义：当指数标准化值大于1时为强季风年，当指数标准化值小于-1时为弱季风年。如图2所示，WF指数强季风年有1981、1985、1986、1990、1994、2001、2004、2012年共8 a，WF指数强季风年有1983、1988、1995、1996、1998、2010年共6 a。标准化WF指数5点平滑的变化曲线呈现年代际的变化特征，周期9～10 a。标准化WF指数每百年以0.79的趋势减小。

图2 1980—2016年标准化WF指数及其5点滑动平均、线性趋势Fig.2 Standardized WF index and its 5-point moving average and linear trend in 1980—2016

4.2 WF指数与贵州夏季降水的相关性

将贵州夏季降水距平百分率与标准化WF指数进行相关系数的分析，通过信度(t=0.05)的区域主要集中在贵州省北部、黔东南与黔南交界。从贵州整个相关系数分布来看，除黔西南的西南角为正相关外，其余省大部地区都是负相关。

图3 贵州夏季降水距平百分率与标准化WF指数的相关系数[注：通过t检验(信度≥0.05)为阴影区]Fig.3 The correlation coefficient between standardized WF index and percent of the rainfall anomaly in Guizhou [Note: the t-test (reliability ≥ 0.05) for shadow zone]

4.3 WF指数强弱季风年与贵州夏季降水合成分析

根据WF指数强弱季风年将贵州夏季降水距平百分率进行合成分析(图4)。在强WF指数季风年，贵州中东部夏季降水距平百分率主要是负值(图4a)，说明降水是偏少的，偏少了5%～15%，而在西南部则是偏多10%左右。在弱WF指数季风年则相反(图4b)，中东部偏多15%～25%，西南部偏少5%左右。分别将WF强、弱季风年进行合成差值分析，得出图4c，在WF指数强、弱季风，两者的降水悬殊是非常大的，中部以东可以悬殊到20%～40%，西南部10%～20%。

图4 贵州夏季降水距平百分率在WF指数强(a)、弱(b)季风年的合成及强弱年合成差值场(c)(单位：%)Fig.4 The fields of percent of the rainfall anomaly in Guizhou in strong WF index years(a)、in weak WF index years(b)and composite differences between strong and weak WF index years(c)

5 WF指数强弱季风年在850 hPa纬向风场的差异

为分析WF指数所定义的选区的环流形势与贵州夏季降水距平百分率的关系，本文从850 hPa纬向风距平场进行合成分析(图5)。图中左下角和右上角加框部分为WF指数计算所定义的区域：关键区Ⅰ(5°～15°N,90°～130°E)、关键区Ⅱ(22.5°～32.5°N,110°～140°E)。在WF指数强季风年(图5a)，关键区Ⅰ、Ⅱ主要盛行西风，在这种环流形势下贵州夏季降水距平百分率场是偏少，而在WF指数弱季风年(图5b)则是相反，关键区Ⅰ主要是盛行东风，关键区Ⅱ北部是西风，南部是东风，在这种环流形势中，贵州夏季降水距平百分率场是偏多。

图5 850hPa纬向风距平场在WF指数强(a)、弱(b)季风年的合成(单位：m/s)Fig.5 The anomaly fields of 850 hPa weft wind in strong WF index years(a)and in weak WF index years(b)

6 讨论

①贵州夏季降水距平百分率场EOF的分解，基本分布型为东北—西南向为负值中心，整个贵州省均为同一符号，贵州夏季降水降水距平百分率场具有相当高的一致性，时间系数绝对值越大，表明对应年份这种空间分布型越明显。且第一模态时间系数与WF指数的相关通过了信度(t=0.05)的检验，表明第一模态的空间分布的典型性变化与WF指数的变化是对应的。

②标准化WF指数的线性趋势每百年以0.79的趋势减小，标准化WF指数5点平滑变化曲线呈现年代际的变化特征，周期9～10 a。

③与贵州夏季降水距平百分率的相关中，通过信度(t=0.05)的区域主要集中在贵州省北部、黔东南与黔南交界。从贵州整个相关系数分布来看，除黔西南的西南角为正相关外，其余省大部地区都是负相关。

④850 hPa纬向风距平场在WF指数在强、弱季风年合成中，在WF指数强季风年(a)，关键区Ⅰ(5°～15°N,90°～130°E)、关键区Ⅱ(22.5°～32.5°N,110°～140°E)主要盛行西风，在这种环流形势下贵州夏季降水距平百分率场是偏少；当关键区1盛行东风，关键区2北部是西风，南部是东风，贵州夏季降水偏多。