1981～2018年青海夏季极端降水时空演变及成因分析

杨 雪 ,张渝杰 ,孙 俊 ,张 敏 ,李 信 ,张 玲

（1.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都 610072；2.四川省遂宁市气象局，遂宁 627000；3.中国气象局气象干部培训学院四川分院，成都 610072）

引言

随着全球变暖，极端降水事件呈现普遍增加趋势[1]，有“世界屋脊”和“第三极”之称的青藏高原也不例外[2]。青藏高原极端降水事件不仅衍生泥石流、滑坡等次生灾害，给当地社会经济造成重大损失，还通过环流系统对周边及下游的天气气候产生显著影响[3−11]。

青海省位于青藏高原东北侧，是长江、黄河和澜沧江的发源地，同时拥有我国面积最大的内陆湖−青海湖。研究表明，青海极端降水事件不仅会影响当地水资源，同样会对下游流域乃至全球水资源利用产生重要作用[12−13]。过去已经对三江源流域和青海湖东北部地区的极端降水进行了一些研究，结果表明：三江源极端降水的水汽主要来自印度洋，源于夏季西南风输送，同时与小尺度大气环流有关[14−15]；2001～2050年高原三江源地区强降水呈增多趋势[16]；青海湖水位的变化对其周边的降水有直接影响，2004年至今青海湖水位呈上涨趋势，对应周边气象站的降水也呈现增多趋势[17]。

众所周知，极端降水事件的发生与大气环流异常密切相关，西风带急流位置、南亚高压强弱以及水汽路径的改变均会对极端降水事件产生重大影响[18−22]。而过去对青海极端降水特征的研究多以统计分析为主，鲜少研究降水变化的天气学成因。针对这一薄弱环节，本文拟利用41个气象站逐日降水资料和ERA-Interim的0.5°×0.5°逐月再分析资料，采用Mann-Kendall线性趋势和突变检验、相关分析及合成分析等气候诊断方法，揭示近38a青海夏季极端降水的时空变化特征，对比分析极端降水高发年和低发年的大气环流背景，进而探讨极端降水的天气学成因，以期为青藏高原第三次科学考察以及当地政府应对极端气候变化决策提供科学参考。

1 资料与方法

1.1 资料选取

为了确保研究区域的站点多、时序长、站点稳定性强，本文选用中国气象局提供的“中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)”中青海省41个站点（图1）1981～2018年6～8月的逐日降水资料（Available online:http://data.cma.cn/），该数据集经过严格质量控制，质量良好。再分析资料选用欧洲中期数值预报中心提供的ERA-Interim逐月再分析资料，水平分辨率为0.5°×0.5°，垂直方向14层，要素包括位势高度、气温、风、涡度、散度、垂直速度及相对湿度等。

图1 青海省站点分布（阴影代表海拔高度，单位：m）

1.2 极端降水事件阈值定义

降水阈值是用于描述极端降水量的大小和极端降水事件发生频次的重要参考。本文采用Easterling D R[23]在2000年提出的百分位相对指数法，将1981～2018年6～8月青海省41个气象观测站按照各站降水量≥0.1mm的数据作为一个序列，对该序列进行升序排列。

式中：P为对应百分位，m为该序列升序之后的序号，n为样本长度。利用公式(1)计算各个测站整个降水序列第99个百分位值，将其定义为该站极端降水事件的阈值，大于阈值的日期为该站的极端降水日。

1.3 Mann-Kendall检验

本文采用非参数的M-K检验方法进行变化趋势的显著性检验，非参数检验亦称为无分布检验，其优点是样本不需要遵从一定的分布，也可不受异常值的干扰，计算方便。公式如下：

次序列Sk是第i时刻数值大于j时刻数值个数的累计数。在时间序列随机独立的假定下，定义统计量UFk。公式如下：

式中：UF1=0，E(Sk)、var(Sk)分别是累计数Sk的均值和方差。在X1，X2,...,Xn相互独立，具有相同连续分布时，E(Sk) 和var(Sk)分别由下式算出：

UFi为标准正态分布，它是按时间序列X顺序X1,X2,...,Xn计算出的统计量序列，给定显著性水平 α，查正态分布表，若|UFi|>Uα,则表明序列存在明显的趋势变化。按时间序列X逆序Xn,Xn−1,...,X1，再重复上述过程，同时使UBk=−UFk(k=n,n−1,...,1),UB1=0。如果UFk>0，说明该时间序列表现为上升趋势；如果UFk<0，说明该时间序列表现为下降趋势；当UFk超过了临界线，说明时间序列的上升或下降趋势显著。如果UFk和UBk两条相反序列曲线出现交叉点，且交叉点出现在临界线之间，则该交叉点所对应的时刻即可确认为突变的发生时刻。本文给定显著性水平 α=0.05，则临界值U0.05=±1.96； 显著性水平 α=0.01，则临界值U0.01=±2.58。

2 极端降水变化趋势

2.1 极端降水时间变化

如图2a所示，1981～2018年青海夏季极端降水发生频次为7～55次，变化幅度大，其中1991年发生频次最少(7次)，2018年发生频次最多（55次）；近38a，青海夏季极端降水发生频次呈明显的增加趋势，通过了0.05水平的显著性检验。

如图2b所示，1981～2018年青海6月极端降水发生频次为0～9次，1980年6月未出现极端降水，2018年6月极端降水发生频次最高（9次）；近38a，青海6月极端降水频次呈弱增加趋势，未通过0.05水平的显著性检验。

如图2c所示，1981～2018年青海7月极端降水发生频次为1～22次，变化幅度大，1983年7月仅出现1次极端降水，2018年7月极端降水发生频次最多（22次）；近38a，青海7月极端降水频次呈增加趋势，但未通过0.05水平的显著性检验。

如图2d所示，1981～2018年青海8月极端降水发生频次为0～24次，变化幅度大，1984年8月未出现极端降水，2018年8月极端降水发生频次最多（24次）；近38a，青海8月极端降水发生频次呈显著的增加趋势，通过了0.05水平的显著性检验。

如图2e所示，1981～2018年青海夏季最大日降水量为33～119.9mm，除了2013年最大日降水量达到119.9mm以外，其余年份夏季最大日降水量在33～74mm，平均值为49.9mm；近38a，青海夏季最大日降水量呈上升趋势，但未通过0.05水平的显著性检验。

如图2f所示，1981～2018年青海夏季极端降水阈值为12.7～26.7mm，呈弱下降趋势，未通过0.05水平的显著性检验。

图2 1981～2018年青海夏季极端降水时间变化特征（a.夏季极端降水频次，b.6月极端降水频次，c.7月极端降水频次，d.8月极端降水频次，e.最大日降水量，f.极端降水阈值）

2.2 极端降水变化趋势的空间分布

图3给出了1981～2018年青海夏季极端降水变化趋势的空间分布。如图3a所示，最大日降水量呈增加趋势的站点共34个，占测站总数的82.9%，其中3个站点呈显著增加趋势；最大日降水量呈减弱趋势的站点主要出现在青海东南部，均未通过显著性检验。如图3b所示，极端降水阈值呈增加趋势的站点共31个，占测站总数的75.6%，其中4个站点呈显著增加趋势；极端降水阈值呈减少趋势的站点主要出现在青海南部，均未通过显著性检验。如图3c所示，极端降水频次呈增加趋势的站点共32个，占测站总数的78.0%，仅1个站点呈显著增加趋势；极端降水频次呈减少趋势的站点主要出现在青海南部和青海湖东部，均未通过显著性检验。以上分析结果与冀钦等[24]研究1961～2015年青藏高原降水量变化得出结论基本吻合。

图3 1981～2018年青海夏季极端降水变化趋势的空间分布（a.最大日降水量，b.极端降水阈值，c.极端降水频次，红色空心圆圈表示增加趋势，黑色空心圆圈表示减少趋势，红色实心圆表示通过0.05水平的显著性检验）

2.3 极端降水频次突变分析

气候突变是存在于气候变化中的重要现象。图4a是1981～2018年青海夏季极端降水频次的M-K检验结果。如图所示，近38a，青海夏季极端降水频次总体呈上升趋势，2006年发生由少到多的突变，之后上升趋势愈发显著。骆成凤等[17]研究指出8月青海湖面积在2004年前后发生了由少到多的突变，与青海8月极端降水频次的时间变化特征（图4b）基本一致，这在一定程度上说明了青海8月极端降水具有重要影响。本文2.1小节的分析也表明，青海8月极端降水频次在整个夏季中占比最高，起到了主要贡献。因此，本文接下来将重点针对青海省8月极端降水成因进行研究。

图4 1981～2018年青海（a）夏季极端降水频次的M-K检验、（b）8月极端降水频次的时间变化

3 8月极端降水成因分析

造成极端降水的分布不均有诸多因素，如气候变暖，环流背景的改变以及地形差异等。从2.3小节分析可以看到，青海湖面积与极端降水频次之间的变化趋势一致，说明当地水汽条件的变化是影响极端降水增加的重要原因。因此，分析8月比湿、500hPa位势高度、近地面温度与青海8月极端降水频次，阈值以及最大日降水量之间的相关性是非常必要的。

从表1可以看出，海拔高度、500hPa比湿、500hPa位势高度、近地面温度分别与8月极端降水频次、日最大降水、极端降水阈值之间存在一定的相关性。海拔高度和极端降水频次之间存在显著的正相关性(P<0.01)，表明海拔越高则极端降水发生频次越多，这与甘文强等[25]的研究结果一致。而海拔高度与最大日降水量、极端降水阈值之间均为负相关，表明海拔越低则最大日降水量和极端降水阈值越大。500hPa比湿与最大日降水量为显著的正相关(P<0.01)，与极端降水频次为较显著的正相关(P<0.05)，表明比湿越大降水越强且越利于产生极端降水。500hPa位势高度和最大日降水量为显著的正相关性(P<0.01)，表明高度场偏高有利于强降水发生。近地面温度和最大日降水量为显著的正相关(P<0.01)，表明近地面温度越高，能量越强，越容易产生强降水。极端降水阈值除了和海拔高度存在−0.47的负相关之外，与上述指标均没有显著的相关关系。

表1 极端降水频次、最大日降水量、极端降水阈值和各气象要素之间的相关性分析

为了进一步分析青海8月极端降水变化的成因，本文把极端降水频次突变年作为分界，2006年之前为极端降水低发年，2006年之后为极端降水高发年，取1994～2005年和2007～2018年8月ERA-Interim再分析资料对环流形势、能量传播及水汽输送等做合成分析。

3.1 环流异常对比

从图5a可以看到，极端降水高发年，青海位于200hPa高空西风急流前侧辐散区，超过32m/s的急流范围从70°E到100°E。副高586线位于青海省南部，副高位置偏北，利于副高北部的西南气流北上影响青海地区。从图5b可以看到，极端降水低发年，青海虽然也位于高空西风急流前侧，但超过32m/s的急流范围比高发年明显偏小，最大中心范围从78°E到96°E。副高586线位于青海南侧，和极端降水多发年比，副高位置更偏南，不利于北侧南风往青海输送。

图5 极端降水高发年（左）和低发年（右）合成的8月环流形势（a、b.500hPa位势高度（黑色等值线，单位：gpm）和200hPa高空急流（阴影，单位：Pa/s）；c、d.100hPa位势高度距平（等值线，单位：gpm）和温度距平（阴影，单位：℃）；e、f.500hPa位势高度距平（等值线，单位：gpm）和温度距平（阴影，单位：℃））

从极端降水高发年合成的100hPa位势高度和温度距平场（图5c）可以看出，75°E以东为温度负距平，75°E东西两侧温差大，青海位于强冷中心；位势高度场的正距平对应温度负距平，正距平中心强度超过3.2hPa，表明100hPa环流形势有利于冷高压发展，高层冷高压将导致抽吸作用加强，增强上升运动。从极端降水低发年合成的100hPa位势高度和温度距平场（图5d）可以看出，整个欧亚大陆的中高纬度地区基本位于温度负距平中，但温度负距平的绝对值和位势高度场正距平的数值均较极端降水高发年明显偏小，表明极端降水低发年100hPa高层冷高压的发展较弱。

从极端降水高发年合成的500hPa位势高度和温度距平场（图5e）可以看出，亚洲中高纬的位势高度和温度均呈“东高西低”的态势，80°E以东为位势高度和温度正距平，青海位于温度正距平的大值区；500hPa青藏高原夏季以暖高压为主，位势高度和温度距平为正，表明500hPa环流形势有利于暖高压加强；而500hPa暖高压的加强则有利于大陆高压和副热带高压之间低值系统的发展。从极端降水低发年合成的500hPa位势高度和温度距平场（图5f）可以看出，80°E以东的亚洲中高纬温度场为正距平，其强度较极端降水高发年明显偏弱，最大温度正距平区位于青海北侧，青海地区温度距平接近常年平均值；对应的位势高度场正距平也较极端降水高发年偏弱，且中心更偏北。

从上述分析可知，无论是高空急流的范围，还是100hPa、500hPa位势高度和温度距平场的强度和大值中心范围，极端降水高发年均强于极端降水低发年，表明其更有利于对流发展的大气环流异常。

3.2 波能传播对比

已有研究[26]表明，斜压波组织成波包向下游传播可使下游系统迅速发展，西风带中东传的波包会给所经地区带来不同程度的天气影响。根据 Takaya等[27]提出的T-N通量，以30年8月平均流场作为基本场，对极端降水高发年和低发年进行月平均地转风场合成，然后再计算T-N通量的水平分量。从极端降水高发年合成的8月500hPa的T-N通量（图6a）可以看出，青海上游新疆东部和南部有较强的扰动能量辐合，上游的波能扰动直接影响下游青海的降水天气，对应青海也有较强的波能扰动辐合。而极端降水低发年（图6b），青海上游没有强的扰动波能辐合，同时青海的扰动波能辐合也较极端降水高发年明显偏弱。

图6 极端降水高发年（a）和低发年（b）合成的8月500hPa波作用通量（箭矢，单位：m2/s2）及波作用通量散度（阴影，单位：10−6m/s2）

3.3 水汽异常对比

从极端降水高发年合成的8月500hPa水汽通量及散度距平（图7a）可以看出，青海地区有较强的水汽通量异常辐合，辐合大值中心位于三江源和青海湖东侧，说明青海大型水体是夏季极端降水的水汽来源之一。在极端降水低发年（图7b），青海水汽通量散度的辐合较弱，主要大值中心位于长江源头，其余地方水汽通量辐合接近常年，青海湖附近没有强的水汽通量辐合异常。

从极端降水高发年合成的8月500hPa比湿距平和风场叠加图（图7c）可以看到，青海位于比湿正距平中心，最大正距平超过0.4g/kg，存在明显的南风携带异常强的水汽往青海地区输送。而极端降水低发年(图7d)，青海地区比湿基本同常年相当，三江源地区仅有弱的正距平，同时也没有明显的南风携带异常水汽输送到青海。

图7 极端降水高发年（左）和低发年（右）合成的8月500hPa水汽输送特征（a、b.水汽通量（箭矢，单位：kg·m−1·s−1）和水汽通量散度距平（阴影，单位：cm2·hPa·s)；c、d.风场（箭矢，单位：m/s）和比湿距平（阴影，单位：g/kg））

3.4 动力场异常对比

从极端降水高发年合成的8月500hPa垂直速度和涡度距平场（图8a）可以看到，包括青海湖东侧和三江源地区在内的青海大部均位于垂直上升异常和较强的正涡度扰动区，有利于低值系统发展。而极端降水低发年（图8b），青海地区垂直上升异常扰动较弱，青海湖东侧和三江源地区均处在下沉运动扰动区，且正涡度扰动较高发年明显偏弱，不利于低值系统发展。

图8 极端降水高发年（a）和低发年（b）合成的8月500hPa垂直速度距平（填色，单位：Pa/s）和涡度距平（等值线，单位：10−5s−1）

4 结论

本文利用1981～2018年青海41个气象站逐日降水资料和ERA-Interim逐月再分析资料，分析了夏季极端降水的时空变化特征及其天气学成因，得到以下主要结论：

（1）1981～2018年青海夏季和8月极端降水频次均呈显著的增加趋势，最大日降水量和极端降水阈值变化不显著。青海极端降水高发期出现在7月和8月，最大日降水主要出现在8月。青海75%以上站点的极端降水频次、最大日降水量及极端降水阈值均呈增加趋势，呈减少趋势的站点主要出现在青海南部。青海极端降水频次在2006年发生了由少到多的突变，之后上升趋势愈发显著。

（2）海拔高度和极端降水频次之间存在显著的正相关性（P<0.01），日最大降水与500hPa比湿、500hPa位势高度和近地面温度存在显著的正相关性（P<0.01）。极端降水阈值除了与海拔高度存在−0.47的负相关外，与其余几个指标没有显著的相关关系。

（3）极端降水高发年的8月，200hPa上西风急流范围从70°E扩展到100°E，100hPa位势高度正距平中心>3.2hPa，高层冷高压的发展偏强，500hPa青藏高原以暖高压为主，位势高度和温度距平异常偏高，大气环流异常更有利于极端降水的产生；青海及上游区域有较强的扰动能量辐合，强度达−1×10−6m/s2，同时青海区域水汽通量异常辐合且比湿异常偏高，比湿正距平超过0.4g/kg，青海地区存在异常南风对水汽的输送；此外，极端降水高发年的垂直速度异常扰动和涡度异常扰动均明显强于极端降水低发年。