中国北方季风区盛夏典型雨型的大气环流背景和海表温度演变特征

杨柳 赵俊虎 封国林

1 兰州大学大气科学学院，兰州 730000

2 国家气候中心，中国气象局气候研究开放实验室，北京 100081

1 引言

我国北方季风区（包括东北三省、华北和内蒙古中东部）地处东亚东北部，幅员辽阔，是我国重要的农牧业、工业及能源基地之一。在全球变暖的背景下，该地区夏季旱涝灾害发生的频率趋于增加，例如1998年夏季嫩江流域和松花江流域特大洪水（李 维 京,1999;张 庆 云 等,2001）、1999年 和2000年夏季华北严重干旱（卫捷等,2004）、2005年东北大部洪涝（陈洪滨等,2006）、2014年华北东部和东北南部的严重干旱（Wang and He,2015）、2012和2016年7月华北地区的暴雨等（俞小鼎,2012;张景等,2019），造成了严重的损失。因此，深入认识北方季风区夏季降水的时空变化特征及其形成机理，有助于提高预测准确率，进而为工农业生产布局、水资源管理、及防灾减灾等提供科学依据。

我国北方季风区位于东亚夏季风的北边缘，夏季降水同时受到东亚夏季风和中高纬环流的影响，表现出了复杂的多时空尺度变化特征（陆日宇,2002;丁婷等,2015;Zhao et al.,2018,2019），使得对其变化规律及其物理机制认识有限。同时，目前气候模式对该地区降水的预测能力也十分有限（Wang et al.,2009;丁一汇,2011），远远达不到服务的需求。尤其是东北地区，在近几年在对全国夏季旱涝的总体分布预测效果明显提高的情况下，对东北地区的预测却与实况相反（陈丽娟等,2019;赵俊虎等,2020）。因此，有必要进一步研究北方季风区夏季降水的时空特征及其成因。Yang et al.（2017）在前人研究的基础上，利用相似度量法对1951～2015年中国东部季风区夏季四类雨型进行了客观划分，但将主要多雨带从黄河流域及其以北划分为同一类雨型（北方型）范围太广，例如1979年夏季西北和华北降水偏多，而东北降水偏少；而1986则相反，东北降水偏多、华北降水则偏少。华北和东北夏季降水反向变化的年份，无论是大气环流还是前期预测信号均会有差异，划分为同一类雨型，显然不合适。

过去很多学者针对华北和东北的旱涝分别开展了大量的研究。从他们的研究结果可见，影响这两个地区夏季降水的环流系统有相同的地方，但也有明显的差异。华北地区夏季降水的年际变率不仅与东亚夏季风有关，还与中纬度地区和局地异常环流系统的异常有关（张人禾,1999;赵声蓉等,2002;魏凤英和张京江,2003;郝立生等,2011;于晓澄等,2019）。此外，与印度夏季风的异常也密切相关，它们之间通过沿亚非西风急流带的遥相关很好的联系起来（林大伟等,2016）。而东北地区初夏降水主要受东北冷涡的影响，盛夏则主要受东亚夏季风、西太平洋副热带高压（西太副高）、东北冷涡以及北上台风的共同影响（孙力等,2002;廉毅等,2003;何 金 海 等,2006;沈 柏 竹 等,2011;刘 刚 等,2017;Zhao et al.,2018）。前人多将华北和东北分开来研究，对比两个区域降水相联系的大气环流和前期预测信号却较少。且在每年的汛期降水的预测中，在预测北方雨型的情况下，主雨带到底在华北还是在东北往往较难确定。此外，北方季风区降水主要集中在盛夏（7～8月），而过去研究多数是对整个夏季（6～8月）。因此，有必要对北方季风区盛夏雨型进行客观划分。

基于此，本文首先对中国北方季风区盛夏雨型进行了划分，分析不同雨型关联的大气环流系统的差异，在此基础上，对每类雨型的前期海洋演变特征进行了分析，探讨了不同类雨型的前期预测信号。

2 资料和方法

本文所用资料主要包括：中国气象局气象信息中心提供的1961～2019年2374站逐日降水量资料，通过剔除缺测值最终筛选出我国北方季风区518个站 点（35°N～55°N，108°E～135°E）（图1a）；国家气候中心提供的ENSO历史事件统计表；美国国家环境预报中心和国家大气研究中心（NCEP/NCAR）发布的全球月平均高度场（H）、风场（u、v分量）、比湿（q）再分析资料（Kalnay et al.,1996），水 平 空 间 分 辨 率 为2.5°（纬度）×2.5°（经度），垂直方向从1000 hPa～300 hPa共8层等压面；美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的全球2°（纬度）×2°（经度）月平均海温重建资料（Reynolds et al.,2002）；NOAA重建的全球陆地月平均降水资料（PREC_L）（Chen et al.,2002）；时 段 均 为1961～2019年，气候态为1981～2010年30年平均值。

图1 （a）北方季风区盛夏平均降水量（阴影）及站点空间分布（黑点），（b）北方季风区盛夏总降水量占夏季总降水量比率Fig. 1 (a) Mean midsummer precipitation (shaded areas) and spatial distribution of station (black spots) in NCMR (the northern China monsoon r egion);(b) percentage of total midsummer precipitation to the total summer precipitation in NCMR

主要采用经验正交函数（EOF）分解，相关分析、合成分析等方法。本文中前冬指上一年12月至当年2月；春季为3～5月；夏季为6～8月，盛夏为7～8月。

合成分析及其显著性检验：采用合成分析（施能和古文保,1993），对各类雨型及其对应的环流特征进行分析，并进行了显著性检验：

其中，n1和n2为两组样本的时间长度，和是分别为两组样本第i站（格）点的平均值，σ1i和σ2i分别是两组样本第i站（格）点的均方差。计算出|t|值与自由度为n1+n2－2的临界值比较，进行显著性检验。

3 中国北方季风区盛夏雨型划分

3.1 北方季风区盛夏降水特征概括

在分析北方季风区盛夏降水主模态之前，首先分析了北方季风区盛夏降水的气候特征。盛夏平均降水量大多在150 mm以上，其中降水大值区主要集中在华北东部和东北南部，平均降水量在240 mm以上（图1a），盛夏总降水量占夏季总降水量的比率平均为80%左右（图1b），表明北方季风区盛夏降水量不仅充沛，且主要集中于盛夏。因此，本文主要对北方季风区盛夏降水进行研究。

3.2 中国北方季风区盛夏雨型划分

对1961～2019年中国北方季风区518站盛夏降水距平百分率场做EOF分解，得到主要空间模态和各模态的时间系数。为了反映降水相对于气候态的空间分布变化特征，EOF分解不直接用降水量场，而是采用了降水距平百分率场，其前4个模态的解释方差分别为35.5%、18.6%、8.3%和7.5%，前10个模态的累积解释方差为73.5%，可见盛夏降水EOF分解的收敛很慢，反映了降水空间分布的多元化和复杂性特征。前两个模态的累积解释方差为54.1%，后面各模态的解释方差均较小，因此重点探讨前两个降水异常模态的特征。图2给出了前两个模态的空间分布型（图2a、2b）及其对应的标准化时间系数（图2c、2d）。从2a可见，当EOF1时间系数为异常的正（负）值时，整个北方季风区降水均偏多（少），异常大值区为华北东南部和东北南部，将该模态称为全区一致型。图2c为该模态的标准化时间系数序列（PC1），可见PC1有明显的年际变化。EOF2显示出东北和华北降水东西反向变化的特征，当PC2为正值时，华北降水偏多而东北降水偏少。

图2 1961～2019年北方季风区盛夏降水距平百分率EOF分解的（a、c）EOF1（第一模态）和（b、d）EOF2（第二模态）（a、b）空间分布及其（c、d）标准化时间系数（PC1和PC2，柱状）（c中曲线表示北方季风区518站平均的盛夏降水标准化序列，d中曲线表示华北与东北盛夏降水标准化序列之差，绿色虚线为0.8倍标准差）Fig. 2 (a,c) EOF1 and (b,d) EOF2 of midsummer precipitation over NCMR during 1961−2019: (a,b) Regression map based on normalized time series;(c) normalized time series of EOF1 (PC1,bars) and normalized index of midsummer precipitation in NCMR;(d) normalized time series of EOF2 (PC2,bars) and the difference in normalized indexes of midsummer precipitation between North China and northeastern China (curve). The dashed line indicates the 0.8 standard deviation

由以上的分析可见，我国北方季风区盛夏降水前两个主模态分别表现为：全区一致变化的模态、华北和东北降水反向变化的模态。本文将北方季风区全区一致多雨定义一致偏多型（A型），全区一致少雨定义一致偏少型（B型）。PC1与北方季风区518站平均的盛夏降水标准化时间序列的年际变化一致，二者的相关系数为0.91，即PC1可以很好地反映了北方季风区降水多寡的年际变化。因此依据PC1>0.8和PC1<−0.8划分A型和B型，并对照每年降水距平百分率空间分布图进行验证，发现在1961～2019年，A型和B型分别出现14年和13年（表1），发生频率分别为23.7%和22.0%。

表1 1961～2019年中国北方季风区盛夏四类雨型年份Table 1 Years of the four midsummer rainfall patterns in NCMR during 1961−2019

将华北地区盛夏降水偏多（少）而东北地区盛夏降水偏少（多）定义为C（D）型：华北（东北）偏多型。为划分这两类雨型，进一步选取图2b中两 个 降 水 中 心：华 北（35°N～45°N，110°E～118°E）和东北地区（40°N～55°N，122°E～135°E），分别计算两个区域平均的盛夏降水量的差与PC2的相关系数为0.85，即PC2较好地反映了华北与东北盛夏降水的反向变化关系。在去除A型和B型年后剩余的年份中，依据PC2>0.8和PC2<－0.8来区分C型和D型，在1961～2019年中C型和D型分别出现10年和7年，发生频率分别为16.9%和11.8%。对照这17年每一年的降水距平百分率空间分布图，发现所选年份均为较典型的华北偏多型或东北偏多型。剩余15年的降水空间分布型与上述四类雨型空间分布差异较大，例如有的年份北方季风区东南部偏多而西北部偏少（如1971、1975、2005、2010年），或者相反的空间型（如1981、1983、1993、2003年），有的年份东北东部和华北西南部偏多中间偏少（如1982、2003年），等等。

此外，由表1可见，北方季风区四类雨型存在显著的年代际特征，A型年主要发生在20世纪60年代（14年中有6年），B型年主要发生在20世纪90年代末至21世纪10年代（13年中有7年），C型年主要发生在20世纪70年代和90年代（10年中有7年），D型年主要发生在20世纪80至90年代（7年中有5年）。

利用PREC_L资料，对1961～2019年我国北方季风区4类雨型年盛夏降水距平百分率分别合成（图3），进一步检验降水空间分布及其显著性。A型年，整个北方季风区降水偏多，显著大值区位于华北中东部至东北中南部，平均偏多2成以上（图3a）；B型年，整个北方季风区盛夏降水显著偏少，少雨异常中心位于华北中东部至东北西南部，平均偏少2成以上（图3b）；C型年，华北大范围降水偏多，且大部分地区显著偏多2成以上，而东北降水显著偏少，大部分地区偏少2成以上（图3c）；D型年，东北大范围地区降水显著偏多，而华北大范围降水显著偏少（图3d）。

图3 1961～2019年北方季风区盛夏四类雨型年降水距平百分率合成：（a）A型；（b）B型；（c）C型；（d）D型。黑点表示置信水平达到95%Fig. 3 Composite distributions of percentages of anomalous midsummer precipitation for (a) pattern A,(b) pattern B,(C) pattern C,and (d) pattern D in NCMR during 1961−2019. Black dots indicate the values exceeding 95% confidence level,estimated by Student’s t-test

为了进一步的研究我国北方季风区盛夏的四类雨型与我国东部季风区夏季4类雨型（Yang et al.,2017）之间的对应关系，我们统计了在二者共同的研究时段（1961～2015年）内，当中国东部季风区夏季出现某一类雨型时，对应北方季风区某一类雨型发生的频次（表2）。经统计表明，当中国东部季风区夏季降水型为北方型和华南型时，北方季风区4类雨型发生频率最高的分别为华北型和一致偏少型，发生频率均大于或等于50%，当降水型为中间型和长江型时，北方季风区四类雨型发生频次最高的分别为一致偏少型和东北型，但发生频率均小于50%。

表2 1961～2015年中国东部夏季四类雨型年对应的北方季风区盛夏各类雨型出现年数Table 2 The statistical relationship between the four rainfall patterns in eastern China and the midsummer rainfall patterns i n NCMR during 1961–2015

4 4类雨型的环流系统配置及其差异

尽管影响我国北方季风区盛夏降水异常分布的因素是多方面的，但同期大气环流的异常变化是最直接和最重要的因素。选取200 hPa的u风场、500 hPa位势高度场和850 hPa风场，从对流层的高层、中层和低层的配置来分析四类雨型相关联的大气环流特征及差异。

作为高层大气环流的代表，200 hPa纬向风场可以清晰地反映东亚副热带西风急流（简称西风急流）的异常情况。西风急流是东亚季风系统的重要成员，对东亚天气和气候有着重要的影响（张庆云等,2018）。图4给出了4类雨型对应年份的200 hPa的u风距平合成。A型年（图4a），亚洲北部（40°N～50°N，110°E～140°E）为正异常的西风，正距平中心位于中国华北北部至东北地区，亚洲中南部（27.5°N～37.5°N，110°E～140ºE）为显著的负距平，负距平中心位于长江下游至日本岛南部之间地区，表明西风急流位置略偏北。B型年（图4b），亚洲纬向风的显著正、负距平中心分别出现在40°N以南及以北的东亚地区，对应急流轴在一致偏少年始终位于气候态南侧，表明西风急流位置异常偏南，从A型年和B型年的差值场可见，两类雨型的差值呈南正北负型分布（图4c），表明西风急流的南北偏移对北方季风区盛夏一致型降水的形成有重要的作用。C型年200 hPa的u风距平合成与A型年相似，但C型年40°N以北的西风距平更强、更显著，且中心位置偏向华北地区（图4d）；D型年与C型年相反，但并不显著（图4e），南北摆动对C型的影响更加明显；二者差值场呈南正北负型分布，且中心位置偏西（图4f）。

图4 1961～2019年北方季风区盛夏四类雨型年同期200 hPa风场合成：（a）A型；（b）B型；（c）A型减去B型；（d）C型；（e）D型；（f）C减去D型。灰色箭头为各类雨型异常年经向风和纬向风的矢量合成，阴影表示纬向风距平（单位：m/s），绿点表示异常纬向风置信水平达到95%Fig. 4 The 200-hPa wind anomaly distribution of the four midsummer rainfall patterns in NCMR during 1961−2019: (a) Pattern A;(b) pattern B;(c)pattern A minus pattern B;(d) pattern C;(e) pattern D;(f) pattern C minus pattern D. The shaded areas indicate the anomalous zonal wind (units: m/s),the green dots denote the anomalous zonal wind exceeding 95% confidence level where the arrows’ values that do not exceed 95% confidence level are omitted,estimated by Student’s t-test

500 hPa高度场和850 hPa风场作为中低层大气环流的代表，可以较清晰地反映不同雨型对应的大气环流特征和水汽的辐散辐合。图5给出了四类雨型对应年份的500 hPa高度场和850 hPa风场距平合成及其差值。在A型年，欧洲至亚洲西北部为正高度异常，从地中海至贝加尔湖中纬度及其以南为负异常，朝鲜半岛附近为正异常区，东亚地区从低纬至高纬出现“−、+、−”的距平波列，即EAP正位相（图5a），这样的环流配置说明中纬度阻塞高压不活跃，盛行纬向环流，西太副高相对气候态偏北，环渤海地区到朝鲜半岛为异常反气旋环流，中国北方季风区为异常气旋环流，中国东部为显著的南风距平，气旋南侧的西风水汽及东侧的南风水汽共同汇集于北方季风区（图6a）。B型年环流几乎与A型年完全相反，东亚中高纬度为正高度距平，中国东部至日本岛一带为显著的负高度距平，东亚地区从低纬至高纬出现“+、−、+”的距平波列，即EAP负位相（图5b），表明中高纬阻塞高压活跃，东亚地区为经向环流，西太副高偏强、偏南，北方季风区为东北风距平，来自北方的干冷水汽一路南下，无法与来自南方的暖湿水汽在北方季风区交汇（图6b）。从这两类雨型环流的差值场可清楚看到，二者主要的差异显著区位于中国环渤海地区至朝鲜半岛一带（图5c）。

C型年，500 hPa高度场上，欧亚高纬度（50°N～80°N，30°E～160°E）呈现“西高东低”的距平分布，乌拉尔山及其以北的大陆为正高度距平，东北亚为显著的负高度距平，中国东部地区为正高度距平，表明副高偏西、偏北，华北地区位于副高西北侧和中高纬度低槽的交汇区域，受西南风距平环流控制，而东北地区为北风距平（图5d）；华北地区水汽辐合，而东北地区水汽辐散（图6c），故华北地区降水偏多而东北地区降水偏少。

图5 1961～2019年北方季风区盛夏四类雨型年同期500 hPa高度场距平（阴影）和850 hPa风场距平（箭头）合成：（a）A型；（b）B型；（c）A型减去B型；（d）C型；（e）D型；（f）C减去D型。绿点表示高度场异常置信水平达到95%，置信水平未达到95%的矢量风已略去Fig. 5 Composite 500-hPa height anomaly (shaded areas,units: gpm) and 850-hPa wind anomaly (vectors,units: m/s) of the four midsummer rainfall patterns in NCMR during 1961−2019: (a) Pattern A;(b) pattern B;(c) pattern A minus pattern B;(d) pattern C;(e) pattern D;(f) pattern C minus pattern D. Green dots indicate that 500 hPa height anomaly exceeds 95% confidence level;red (blue) shaded areas: positive (negative) values. The vectors values which not exceed 95% confidence level are omitted,estimated by Student’s t test

图6 1961～2019年中国北方季风区盛夏四类雨型年同期整层积分的水汽输送通量合成（单位：kg m−1 s−1）：（a）A型；（b）B型；（c）C型；（d）D型。水汽通量置信水平未达到95%的值已略去Fig. 6 Composite of anomaly vertically integrated water vapor transport from the surface to 300 hPa (units: kg m−1 s−1) for (a) pattern A,(b) pattern B,(C) pattern C,and (d) pattern D in NCMR during 1961−2019. The water vapor flux values are omitted,which do not exceed 95% confidence level,estimated by Student’s t-test

D型年，东亚高纬度和中纬度呈现“北高南低”的距平分布，亚洲东北部至极地为显著的正高度距平，而中国东北部地区至西北太平洋为显著的负高度距平，东北地区上空为明显的气旋距平环流（图5e），该异常气旋式环流南、北支将西边和东边的水汽带到东北地区（图6d），使得东北盛夏降水水汽来源充足，从而导致盛夏降水偏多。表明D型年，东北冷涡活跃，易导致东北地区降水偏多。已有研究也表明，东北冷涡是东北地区夏季较为活跃的天气系统，东北冷涡活跃年降水易偏多（沈 柏 竹等,2011;Zhao et al.,2018）。从C型和D型年环流的差值场（图5f）可见，两类雨型主要的差异中心位于欧亚中高纬度和中国东北至副热带西北太平洋一带。

中国北方季风区盛夏降水异常与东亚夏季风异常有密切的关系。Wang（2001）利用（20°N～40°N，110°E～125°E）区域平均的850 hPa经向风距平定义了的东亚夏季风指数，反映了中国东部地区南北风的强弱，更形象地反映了东亚夏季风的强弱。为了更准确地反映中国北方季风区夏季降水与东亚夏季风的关系，将Wang（2001）定义的区域略作修改，定义（32.5°N～42.5°N，110°E～125°E）区域平均的850 hPa经向风距平为中国北方季风区夏季风指数（EASMI）。表3给出了北方季风区四类雨型年EASMI的特征。结果表明，14个A型年中有10年EASMI指数为正异常，平均值为0.8，并且通过了差值显著性检验，表明EASM异常偏强；13个B型年中有6年EASMI指数为负异常，平均值为−0.4，表明EASM明显偏弱，这与图5a和图5b分析的结果一致。10个C型年中有7年EASMI指数为负异常，平均值为−0.24，这也与图5d的分析较一致，C型年更多受西风急流和副高偏西偏北的影响。7个D型年中5年EASMI指数为负异常，平均值为−0.21。考虑到东北地区位于夏季风的东北边缘，传统的夏季风指数与东北夏季降水的相关性并不强（孙力等,2003;Sun et al.,2017），因此本文参考孙力等（2003）定义的东北夏季风指数（NECSMI），该指数能较好地反映东北地区的旱涝，经统计发现7个D型年中有3年（1965年、1984年和1987年）NECSMI指数为正异常，值得注意的是，A型年和B型年与该指数的关系也较为紧密，均通过了95%的显著性检验。此外，东北冷涡是东北夏季降水异常的关键环流系统之一，本文将东北地区（40°N～55°N，122°E～135°E）区域平均的500 hPa位势高度距平值定义为东北冷涡指数，经统计发现7年东北偏多型年有6年（1984年、1986年、1987年、1991年、1997年和2019年）该指数为负异常（略）。表明东北地区盛夏降水与东北南风和东北冷涡均密切相关，二者之一异常均可导致东北地区降水异常。

表3 1961～2019年盛夏中国北方季风区四类雨型年东亚夏季风强度特点T able 3 Characteristics of different EASM indexes for the four midsummer rainfall patterns in NCMR during 1961−2019

考虑到空气的动力抬升作用对形成降水有重要的影响，因此图7和图8分析了4类雨型年高层和低层的速度势和散度风的异常分布特征。其中A型年中国北方季风区200 hPa高层速度势为负异常（图7a），850 hPa低层速度势为正异常（图7c），表明高层辐散、低层辐合，这样的高低层配置表明整个对流层从低层至高层盛行上升运动，从而有利于北方季风区盛夏降水偏多。此外，赤道中东太平洋高层辐合、低层辐散也较明显，为异常下沉运动。以往研究表明，中东太平洋异常下沉运动有利于Walker环流加强，从而通过影响哈德雷环流北部下沉支位置来间接导致副高南北位置发生异常。A型年，赤道东太平洋至西太平洋一带低层为东风异常，高层为西风异常，表明正Walker环流加强（图略）。B型年的高层和低层的速度势和散度风的异常分布（图7b和7d）几乎与A型年相反，北方季风区对流层低层至高层盛行下沉运动，造成北方季风区盛夏降水偏少，此外赤道中东太平洋高层辐散、低层辐合也较明显，为异常上升运动，赤道东太平洋至西太平洋一带低层为西风异常，高层为东风异常，表明反Walker环流加强（图略）。C型年，华北及其以北地区200 hPa为异常辐散环流（图8a），低层850 hPa为异常辐合环流（图8c），说明华北地区盛行上升运动，赤道太平洋高低层辐合辐散不是很明显。D型年，华北地区高层200 hPa和低层850 hPa有较明显的辐合和辐散环流，华北地区为异常的下沉运动。此外在赤道东太平洋高低层的辐合和辐散环流与B型年较为类似，但更加显著，表明反Walker环流异常加强（图略）。

图7 1961～2019年中国北方季风区盛夏不同雨型年异常同期（a、b）200 hPa和（c、d）850 hPa速度势（阴影，单位：10−6 m2 s−1）和散度风（箭头，单位：m/s）合成：（a、c）A型年；（b、d）B型年。绿色打点表示速度势通过95%显著性检验，黑色箭头表示散度风通过95%显著性检验Fig. 7 Composite of anomalous velocity potential (shaded areas,units: 10−6 m2 s−1) and divergent wind (arrow,units: m/s) for the four midsummer rainfall patterns at (a,b) 200 hPa and (c,d) 850 hPa in NCMR during 1961−2019: (a,c) Pattern A;(b,d) pattern B. Green dots indicate values of anomalous velocity potential exceeding 95% confidence level,and black vectors correspond to the values of divergent winds that exceed 95%confidence level,estimated by Student’s t-test

图8 1961～2019年中国北方季风区盛夏不同雨型年异常同期（a、b）200 hPa和（c、d）850 hPa速度势（阴影，单位：10−6 m2 s−1）和散度风（箭头，单位：m/s）合成：（a、c）C型年；（b、d）D型年。绿色打点表示速度势通过95%显著性检验，黑色箭头表示散度风通过95%显著性检验Fig. 8 Composite of anomalous velocity potential (shaded areas;units: 10−6 m2 s−1) and divergent wind (arrow;units: m/s) for the four midsummer rainfall patterns in NCMR during 1961−2019: (a) Pattern C at 200 hPa;(b) pattern D at 200 hPa;(c) pattern C at 850 hPa;(d) pattern D at 850 hPa.Green dots indicate values of anomalous velocity potential exceeding 95% confidence level,and black vectors correspond to the values of divergent winds that exceed 95% confidence level,estimated by Student’s t-test

5 北方季风区盛夏四类雨型的海温演变特征

赤道中东太平洋、热带印度洋、北大西洋等海区海表温度的异常，通过海气相互作用，可以影响局地的大气环流，也可以激发东亚沿岸和中高纬度的罗斯贝波波列，导致东亚地区夏季环流异常（Li et al.,2008;Chen and Huang,2012）。张人禾（1999）研究发现，El Niño盛期与弱印度夏季风相联系的弱水汽输送造成了我国华北地区降水偏少。ENSO主要通过影响东亚夏季风的强弱、西太副高和副热带西风急流的位置，进而对华北夏季降水产生影响（郝立生等,2011），ENSO不同位相转化的速度对华北夏季降水影响也不同（赵树云等,2017）。此外，热带印度洋暖海温是赤道中东太平洋异常暖海温的滞后响应，其通过东传的开尔文波影响西太平洋一带的对流活动，从而影响东亚地区的环流和降水，这种现象也被称为印度洋“电容器”效应（Xie et al.,2009）。北大西洋海温三极子模态的位相转化激发罗斯贝波列，通过影响乌拉尔山位势高度异常，导致夏季风的强弱发生变化，从而影响华北夏季降水（Zuo et al.,2013）。Gao et al.（2014）指出，热带印度洋和西太平洋异常的海温梯度通过激发在对流层低层沿着东亚沿岸的波列对东北夏季降水产生重要的影响。

图9给出了中国北方季风区盛夏四类雨型对应的前冬、春季和盛夏海表温度距平（SSTA）的合成图。A型年，前冬中东太平洋为弱的暖海温，春季逐步减弱，盛夏转为冷海温，热带印度洋也转为冷海温异常，盛夏海温与东部型La Niña分布型相似，北大西洋从南至北为“-、+、-”距平，即北大西洋海温三极子模态（NAT）负位相逐渐形成（图9a、9b、9c）。此外根据国家气候中心制定和发布的厄尔尼诺/拉尼娜事件判别标准，经统计发现，14个A型年中，有5年夏季发展为了La Niña，有1年夏季发展为了El Niño，还有4年夏季维持冷海温，其他5年夏季维持暖海温，值得注意的是（表4），在14个A型年中，凡是夏季发展为ENSO事件的5年中有4年为La Niña，仅有1963年为El Niño，因为1963年处于PDO年代际负位相，根据Yoon and Yeh（2010）研究表明我国北方夏季降水异常与ENSO不同位相的关系归结为PDO对高纬度大气遥相关的影响，在PDO与ENSO处于同（反）位相时（同位相是指PDO正位相/El Niño事件或PDO负位相/La Niña事件），北方地区降水增强（减弱），这也就能解释1963年从前冬到盛夏为La Niña转El Niño演变，但是出现A型的原因，这一特点表明La Niña年A型出现的概率较大，但也与PDO之类的年代际信号有关。

表4 1961～2019年盛夏北方季风区四类雨型年ENSO状态Table 4 The four midsummer rainfall patterns of ENSO state in NCMR during 1961–2019

图9 1961～2019年中国北方季风区盛夏四类雨型（a、d、g、j）前冬、（b、e、h、k）春季和（c、f、i、l）盛夏SST距平合成（单位：°C）:（a、b、c）A型；（d、e、f）B型；（g、h、i）C型；（j、k、l）D型。黑点表示置信水平达到95%Fig. 9 Composite distributions of sea surface temperature anomalies (units: °C) in (a,d,g,j) DJF (winter: December–January–February),(b,e,h,k)MAM (spring: March–April–May),and JA (July–August) corresponding to the four midsummer rainfall patterns in NCMR during 1961−2019 : (a,b,c) Pattern A;(d,e,f) pattern B;(g,h,i) pattern C;(j,k,l) pattern D. Black dots indicate the values exceeding 95% confidence level,estimated by Student’s t-test

B型年，从前冬至盛夏的海温演变与A型年几乎相反，中东太平洋和印度洋逐渐由冷海温向暖海 温 转 变，类 似La Niña衰 减 且El Niño发 展，NAT正位相逐渐加强（图9d、9e、9f）。13个B型年中，有5年夏季发展为了ENSO事件，还有4年夏季维持暖海温，其他6年夏季维持冷海温，值得注意的是，在13个B型年中，凡是夏季发展为ENSO事件的5年中有3年为El Niño，另外2年分别为1999年和2000年，La Niña均从前冬一直持续到夏季，主要是由于20世纪90年代末期大部分气候因子经历了年代际转折，例如：AMO转为正位相、PDO转为负位相以及西风急流北移减弱等，中国东部夏季降水同时也从以往的经向三极子型分布变成了经向偶极子分布，形成了“南涝北旱”的特征，因此在此特定的年代际背景下，盛夏出现La Niña，但为一致偏少型也可以理解。

C型年，从前冬至盛夏热带中东太平洋和印度洋逐渐由暖海温向冷海温转变，北大西洋维持冷海温（图9g、9h、9i）。10个C型年中，仅有1年夏季发展为ENSO事件，为La Niña，结合前边分析的A型年可知，当夏季发生La Niña时A型和B型年出现的几率较大。

D型年，从前冬至盛夏热带中东太平洋和印度洋逐渐由冷海温向暖海温转变，类似El Niño发展，NAT正位相发展（图9j、9k、9l）。7个C型年中，有4年夏季发展为ENSO事件，并且均为El Niño，结合前边分析的B型年可知，当夏季发生El Niño时A型和B型年出现的几率较大。

6 结论和讨论

本文利用中国北方季风区518站降水观测资料，采用EOF分解、合成分析和相关分析等方法，对盛夏北方季风区典型雨型进行了划分，对比分析了四类雨型同期大气环流和前期至同期海温演变特征，以探讨四类雨型的形成机制及前期预测信号。具体结论如下：

（1）在1961～2019年期间，北方季风区四类雨型划分结果显示：A型全区一致偏多、B型全区一致偏少、C型华北偏多东北偏少和D型华北偏少东北偏多，分别出现14年、13年、10年和7年，四类雨型存在显著的年代际特征，A型年主要发生在20世纪60年代，B型年主要发生在20世纪90年代末至21世纪10年代，C型年主要发生在20世纪70年代和90年代；D型年主要发生在20世纪80～90年代；

（2）四类雨型在高层的环流特征和差异表现在：A型年，西风急流位置略偏北；B型年，西风急流位置异常偏南；C型年，西风急流位置异常偏北；D型年西风急流位置略偏北；四类雨型在中低层的环流特征和差异表现在：A型和B型的环流特征几乎相反，A型年中高纬阻塞形势不活跃，西太副高偏北，东亚—太平洋遥相关型（EAP）表现为典型的正位相，北方季风区盛行偏南风，东亚夏季风偏强，有利于北方季风区降水偏多；B型年中高纬阻塞形势活跃，西太副高偏强、偏南，EAP表现为负位相，北方季风区盛行偏北风，东亚夏季风偏弱，不利于北方季风区降水偏多；C型年，欧亚中高纬度500 hPa高度场距平呈“西高东低”分布，乌拉尔山高度场为正距平，贝加尔湖至鄂霍次克海高度场为显著的负距平，中国东部为正高度距平，西太副高偏强偏西、偏北，华北地区为西南风距平，东北地区为东北风距平，有利于华北降水偏多而东北地区降水偏少；D型年，中国东北至西北太平洋高度场为显著的负距平，冷涡活跃，朝鲜半岛至日本岛为正位势高度异常，表明西太副高偏东、偏北，东北地区为气旋距平环流控制，华北地区为西北风距平，东北地区为东南风距平，有利于东北地区降水偏多而华北降水偏少。

（3）四类雨型前期至同期海温差异分析表明：A型年，前冬至盛夏赤道中东太平洋和印度洋为弱的暖海温逐步转为冷海温，类似La Niña发展年海温演变，盛夏NAT呈“－、＋、－”距平，即负位相；B型年，前冬至盛夏的海温演变与A型年几乎相反，类似La Niña衰减且El Niño发展，盛夏NAT呈正位相；C型年，前冬至盛夏热带中东太平洋和印度洋逐渐由暖海温向冷海温转变，北大西洋维持冷海温；D型年，前冬至盛夏热带中东太平洋和印度洋逐渐由冷海温向暖海温转变，类似El Niño发展，NAT正位相发展。从前冬至夏季ENSO的演变分析可见，东北偏多型年ENSO演变特 点 比 较 有 统 计 规 律，总 体 表 现 为El Niño和NAT正位相发展，而其他三类雨型与ENSO的演变规律相对较差一些，这三类雨型的发生可能与年代际的气候背景的变化关系较大。

本文对中国北方季风区的雨型进行了客观划分，并分析了四类雨型的同期大气环流系统及海温演变的特征和差异，相关结论可为北方季风区夏季旱涝空间型预测提供一定参考。此外，由于北方季风区盛夏降水还多更多样的空间分布型，例如北方季风区东南部偏多西北部偏少型、北方季风区东南部偏少西北部偏多型、东北东部和华北西南部偏多中间偏少型等，这些多样空间型也反映出了北方季风区盛夏降水的影响系统较复杂，后期还需要对典型年份和不典型年份降水的性质及其影响环流系统、前期信号及相关机理进行深入分析。