2018/2019 年冬季中国南方地区持续阴雨特征及分析

葛非凡，陈靖溢，蒋跃林，虞佳维，冯瑜骅，董文娟，毛克彪

(1. 浙江省桐乡市气象局，桐乡 314500；2. 云南省漾濞彝族自治县气象局，漾濞 672500；3. 安徽农业大学资源与环境学院，合肥 230036；4. 嵊泗县气象局，嵊泗 202450；5. 浙江省嘉兴市气象局，嘉兴314000；6. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081)

据中国气象报社报道，2018 年12 月—2019 年2 月中国南方地区多地出现历史罕见连阴雨天气，中心位于贵州、湖南、江西和浙江一带，最大连阴雨天数达到了两个月。期间出现阶段性低温寡照天气对作物种植以及人们交通出行产生了显著影响。据中国中央气象台统计，2018 年12 月—2019 年2月，贵州、湖南、湖北、江西、浙江、安徽和江苏等7 省平均降水日数均为1961 年以来同期最多；杭州、长沙和南昌等省会城市均有超过60 d 出现雨雪天气，占据了整个冬季的大部分时间；湖南、湖北、江西、浙江、安徽和江苏日照时数均为1961 年以来历史同期最少。

冬季降水和阴雨天气对生产生活、人体健康和交通等诸多方面有着重要影响，伴随着社会和经济的不断发展，冬季降水多寡引起了广泛关注。东亚冬季风作为全球最强大的冬季风[1]，对中国的冬季气候产生着重要影响。受冬季风影响的中国冬季降水，不仅具有年代际变化，而且具有明显的年际变化特征[2-3]。某些年份冬季降水异常偏多甚至带来冬汛，而另一些年份，冬季降水异常偏少导致干旱，对社会秩序和人们生活造成了严重影响[1]。由于南方是中国冬季的主要降水区，也是降水年际变化明显的区域，南方冬季降水是影响越冬作物生长和春季农耕的重要因子，冬春季较长时间持续阴雨天气，日照少，土壤湿度大，导致农田渍害严重，土壤通透性差，作物根系生长受阻[4-5]，影响作物生长或收获，对春播育秧危害极大，严重的可造成早稻烂秧，其结果是减产或颗粒无收[4]， 所以对南方冬季降水的研究十分重要。此前何溪澄等[1]对1997 年和1998年两个典型的多雨年和少雨年进行了对比分析，发现冬季多雨年与 ENSO 事件的暖期相联系，且水汽主要来自南支西风带低槽前部的西南气流和南海。钱卓蕾[6]探讨了南方涛动和北极涛动与长江中下游地区冬季降水的联系，东亚冬季风增强促使降水增多。张福颖等[7]认为500 hPa 上中国东部地区位势高度距平的经向梯度较大和850 hPa 南海北部到中国东部出现异常的西南风是造成中国南方地区冬季降水偏多的原因之一。

此次连阴雨导致多地蔬菜、油菜等作物生长迟缓，且渍害较重，黄叶、烂叶现象较多，菌核病发展，有些菜苗无法整地移栽导致生长季推迟[8-9]，对农业生产产生了很大影响。本研究针对此次持续连阴雨天气，利用ERA5 再分析资料展开了分析和探讨，对连阴雨的多个特征和整体影响的环流背景进行了研究，以期为中国南方未来冬季降水预测预报提供参考意义。

1 资料与方法

采用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECWMF）的ERA5[10]月平均再分析资料（ 空间分辨率0.25°×0.25°），所用要素包含总降水量、对流性降水量、太阳直接辐射量、平均气温、海平面气压、海表温度、位势高度场、风场和相对湿度。其中对流性降水，是指来自对流云中的降水，是当对流发展到一定程度时，云中的降水粒子不能被上升气流所托持而降落形成的。研究时段为2018年12月—2019年2 月（2018/2019 年冬季）。将108°～123°E、23°～33°N 范围定义为中国南方[7]。常年气候时间序列为1981—2010 年。为校验ERA5 再分析资料有效性，本研究针对2018/2019 年冬季降水量，采用中国南方地区139 个气象观测站（见图1（a））的观测数据进行了校验，该数据来自中国气象数据网（http://data.cma.cn/）提供的中国地面气候资料月值数据集，该数据集经过严格质量控制，质量良好，数据完整。其中ERA5 再分析资料通过双线性插值法插值到气象站点后提取降水量。结果表明ERA5再分析资料降水量数据与观测数据相关系数为0.78，通过99%的显著性检验，平均绝对误差为62.4 mm，均方根误差为84.7 mm。因此本研究采用ERA5再分析资料进行分析。

海洋尼诺指数来自美国海洋和大气管理局（National Oceanic Atmospheric Administration，NOAA），为Niño 3.4 区（5°N～5°S，120°～170°W）3 个月滑动平均的海表温度距平值，并且连续5 个月≥0.5℃被定义为一次厄尔尼诺事件[11]。

利用Morlet小波变换对中国南方地区冬季平均太阳直接辐射量的多时间尺度的周期性变化规律进行研究。Morlet 小波是一个由Gauss 函数调制的连续性平面波，小波函数为：

式中，ω0为常数，取6，i为虚数，η为变量，结果采用红噪声谱进行显著性检验。具体变换过程及检验参考文献[12]。

图1 （a）气象站点分布；（b）2018/2019 年冬季降水量观测数据与ERA5 再分析资料数据散点图Figure 1 (a) Distribution of meteorological stations; (b) Scatter plot of precipitation observation data and ERA5 reanalysis data in 2018/2019 winter

2 结果与分析

2.1 持续阴雨特征

据ERA 5 资料分析2018/2019 年冬季中国南方地区总降水量均在200 mm 以上，大部分地区在300 mm 以上，以东北—西南向分布，其中广西北部地区降水量最高，局部地区在600 mm 以上，见图2（a）。冬季平均气温距平呈东正西负，沿海正内陆负的分布，其中湖南、贵州东部和广西北部较常年同期偏低1 ℃以上，而福建、浙江和广东三省的沿海地区较常年同期均偏高1 ℃以上，尤其是福建南部和广东东部偏高了2.5 ℃以上，见图2（b）。受持续阴雨影响，中国南方地区冬季接收的地面太阳直接辐射较常年减少较大，普遍较历史同期减少20%以上，大部分地区减少了30%以上，浙江、江西、湖南三省最为严重，见图2（c）。

图2 2018/2019 年冬季持续阴雨情况Figure 2 Sustained rainfall in 2018/2019 winter

从降水量的距平百分比，见图2（d）上可以看到，降水量较同期增加最多的主要分为2 个区域，分别是浙江北部、上海、安徽东部和江苏南部一个区域，大部分地区降水增加量在60%以上，局部宁波等地在100%以上；另外广西北部、贵州南部和湖南南部一个区域，大部分地区降水增加量在40%以上，局部地区在60%以上；相反，广东和福建沿海地区则较常年同期偏少，减少量普遍在20%以上，局部地区在40%以上，见图2（d）。这期间的对流性降水量占总降水量比重以南多北少分布，且比重在50%以上地区主要集中在广东沿海，大部分地区在10%～40%左右，见图2（e）。较同期对流性降水量增加的分布地带与总降水量增加区域相似但要狭窄许多，其中增加量在40%以上的区域只在浙江北部、福建北部和广西西部，见图2（f）。

本研究进一步对中国南方地区历年冬季平均太阳直接辐射量进行了标准化处理后，使用Morlet 小波变换对其进行周期分析。从图2 可以看到，2018/2019 年冬季中国南方地区平均太阳直接辐射量是1979 年至2018 年中最低的，接近-3 个标准差，见图3（a）。从小波变换的结果可知，中国南方地区冬季平均太阳直接辐射量的演化过程主要具有3 个时间尺度特征，分别是4 a、6 a 和11 a 左右，但是通过红噪声检验的只有主周期为4 a 的时间尺度，见图3（b）。4 a 尺度的小波实部序列显示，1979—1994 年振幅较小，1994—2003 年左右振幅呈现大小交替变化的特征，2005—2018 年振幅逐渐扩大，表明中国南方地区太阳直接辐射量极端值和年际差异有增大趋势，见图3（c）。

图3 南方地区冬季平均太阳直接辐射Figure 3 Standardized sequence of mean direct solar radiation in winter in southern China

2.2 影响因素分析

2.2.1 环流影响 2018/2019 年冬季北半球极涡呈偶极型分布，极涡中心分别位于加拿大巴芬岛附近与布尔什维克群岛以北，主极涡偏向东半球，位置较北，中心强度约为500 dagpm，见图4（a）。从距平场来看，加拿大巴芬岛附近极涡中心附近位势高度均为正距平，最大距平值超过4 dagpm，表明此极涡强度较常年偏弱；而主极涡中心附近位势高度均为负距平，负距平中心超过-6 dagpm，表明主极涡强度较常年偏强。环绕极涡中心，中高纬西风带呈4 波型，长波槽分别位于美洲东部、欧洲中部、亚洲东部和太平洋东部。与常年平均相比东亚大槽槽前区为明显正位势高度距平，新疆处于位势高度负距平区，不利于中低层冷空气从西路向东南推进。

西太平洋副热带高压（副高）呈带状分布，西伸脊点位于90°E 以西的孟加拉湾，较常年同期异常偏西，副高中心也比常年偏强，尤其是位于东亚海域上空的副高北侧处在东亚地区500 hPa 位势高度异常偏强大值中心区附近，见图4（b），加强了副高西侧西南气流与南支槽前气流叠加，有利于孟加拉湾和印度洋的暖湿气流向中国南方地区输送。配合北方冷空气南下，造成冬季南方地区降水量较常年同期明显偏多。

从海平面气压场的距平图上可以看到，西西伯利亚有一个中心大于4 hPa 的正值中心，说明西伯利亚高压比常年同期偏强，并且阿留申低压西部有一明显负距平区域，表明阿留申低压也是有所加强和位置偏西，见图4（c），这种配置导致了中高纬冬季风的加强，图4（f），同时引导冷空气从东路，经蒙古到中国华北北部，在冷空气主力继续东移的同时，低空的冷空气折向西南，经渤海侵入华北，再从黄河下游向南侵犯中国南方地区，见图4（d）。

图4 2018/2019 年冬季：（a-b）500 hPa 位势高度（实线）和距平场（填色）（dagpm）；（c）海平面气压距平场（hPa）；（d）850 hPa流场；（e）常年850 hPa 流场；（f）850 hPa 风距平场；（g）850 hPa 水汽通量矢量图和绝对值填色图，单位g·(cm·hPa·s）-1；（h）110°E 水汽通量剖面图，单位g·(cm·hPa·s）-1；（i）117°E 水汽通量剖面图，单位g·(cm·hPa·s）-1Figure 4 In the winter of 2018/2019: 500 hPa potential height (solid line) and anomaly field (fill in) (dagpm) (a-b); Sea-surface pressure anomaly field/hPa (c); 850 hpa flow field (d); Perennial 850 hPa flow field (e); 850 hPa wind anomaly field (f);850 hPa water vapor flux vector diagram and absolute value coloring diagram/g·(cm·hPa·s)-1 (g); Water vapor flux profile of 110°E g·(cm·hPa·s)-1 (h); Profile of 117°E vapor flux g·(cm·hPa·s)-1 (i)

在850 hPa 上位于台湾岛附近有一反气旋环流，见图4（d），其中心位置较常年同期，见图4（e）偏东，850 hPa 风场的距平合成图上，中心位于台湾岛东侧的异常反气旋也反映出此环流尤其是西侧较常年同期异常加强，见图4（f）。2018/2019 年冬季南海海表温度比同期普遍偏高1℃以上，配合低层南海至中国南方地区异常加强的西南风，有助于低层海上向陆地的水汽输送，并为中国南方地区的降水提供更多水汽，Wang 等也提出在此处的异常反气旋促使南海地区南风增强[13]。850 hPa 上的水汽通量距平合成图也证实了这一层在中国南方地区异常增加的水汽通量在4 g·(cm·hPa·s)-1以上，见图4（g）。

从110°E 水汽通量剖面图上可以看到，高值区存在明显的南低北高的倾斜状态，见图4（h），而在117°E 水汽通量剖面图上高值区主要在25°N以南，见图4（i）。表明2018/2019 年冬季中国南方偏西偏南地区异常降水水汽供应主要来自925～800 hPa附近，而偏东偏北地区则主要来自800～700 hPa 附近。

表1 2018 年9 月至2019 年4 月海洋尼诺三月平均指数Table 1 Three-month average index of ocean Nino from October 2018 to April 2019

图5 2018/2019 年冬季海表温度距平场（℃）Figure 5 Sea surface temperature anomaly field (℃) in 2018/2019 winter

2.2.2 海温影响 诸多研究表明厄尔尼诺和拉尼娜事件对中国南方地区降水影响很大，当厄尔尼诺事件发生时南方冬季降水偏多的概率较大，而当发生拉尼娜事件时，降水偏少的概率较大[1,14]。郭其蕴等[15]研究认为厄尔尼诺年与拉尼娜年的东亚大陆气压场的差异主要表现在冷空气南下路径不同，厄尔尼诺（拉尼娜）年冷空气路径偏东（西），中国南方多（少）雨。2018/2019 年冬季赤道中东太平洋海域的平均海温普遍比同期偏高了0.5℃以上（图5），（National Oceanic Atmospheric Adminstration）

NOAA 的海洋尼诺三月平均指数从2018 年10 月至2018年4月连续在0.8及以上（表1）。因此2018/2019年冬季南方地区降水异常偏多也与厄尔尼诺联系密切。相关研究认为在1987 年以后厄尔尼诺年中国南方冬季降水常偏多，与赤道中东太平洋海温异常关系密切，这种关系要强于热带海洋性大陆西部海温异常[16]。赤道中东太平洋异常暖海温可以激发位于海洋大陆上空异常沃克环流的下沉支，这既可以增强中国南方地区的上升气流，又可以增强菲律宾海附近的异常反气旋，以此促使副热带高压西侧向中国南方的水汽输送和上升运动。[17]

3 讨论与结论

2018 年中国南方冬季降水主要以东北—西南向分布，降水量西南部大于东北部，较常年同期的增幅则是东北部大于西南部，南部地区对流性降水所占比重较大，对流性降水较常年同期增幅在20%左右，浙江北部和上海地区的增幅较大，在60%以上。整个冬季南方地区接受的太阳直接辐射量普遍比往年同期减少了40%以上，为1979 年以来的最低值，同时Morlet 小波变换结果显示南方地区的冬季太阳直接辐射量存在4 a 时间尺度的变化周期，且太阳直接辐射量极端值和年际差异增大的趋势，从4 a 时间尺度的小波实部变化显示未来南方地区的冬季太阳直接辐射量仍然偏低，且有进一步减少的趋势，因此对未来的南方冬季气候需着重加强连阴雨的相关预测。

2018 年东亚大槽与常年平均相比，槽前区为明显正位势高度距平，新疆处于位势高度负距平区，不利于中低层冷空气从西路向东南推进；冬季西伯利亚高压和阿留申低压均较常年偏强，阿留申低压中心位置都偏西，导致中高纬地区冬季风加强，引导冷空气多从东路进入南方地区。此外西太平洋副热带高压较常年同期偏强，西申脊点在孟加拉湾异常偏西，副高西侧西南气流与南支槽前气流叠加，有利于孟加拉湾和印度洋的暖湿气流在对流层中层向中国南方地区输送，配合北方冷空气南下，造成冬季南方地区降水量较常年同期明显偏多。

2018 年冬季中国南海海域海温异常偏高，低层中心位置位于台湾岛附近的反气旋环流增强且中心位置较常年东移，在低层从南海上空为南方地区持续输送了大量水汽，张福颖等[16]的研究中也认为赤道中东太平洋海温异常是通过更强的西南风输送改变水汽特征来影响中国南方地区冬季降水的。张然等[18]和曹鑫等[19]的研究中对于长江流域夏季降水异常偏多时的低层菲律宾附近异常反气旋环流与本研究中台湾岛附近的反气旋环流相似，但不同之处在于2018 年冬季的异常反气旋环流位置偏北，并且因为在冬季，其北侧大陆上空并无异常气旋环流与之配合。南方偏西偏南地区异常降水水汽供应主要来自925 hPa 至800 hPa 附近，而偏东偏北地区则主要来自800 hPa 至700 hPa 附近。对于台湾岛附近的反气旋环流形成机制还需要进一步进行研究，其具体触发条件将是中国南方地区冬季连续降雨的重要预测依据。