西藏、青海和四川夏季降水年际变化及其大气环流特征*

白玛玉措 巴桑曲珍 德吉玉珍 丹增罗布

西藏林周县气象局，西藏 拉萨 851600

西藏、青海和四川属于青藏高原。在全球变暖的大背景下，青藏高原是对气候变化的响应极为敏感且强烈，是受气候变化影响最大的地区之一[1]。由于其特殊的地形和动力、热力作用，青藏高原地区对气候变化的响应一直以来就是国内外学者研究的热点问题。吴国雄等[2]的研究指出相对全国整体而言，青藏高原地区的气温增幅远远高于平均水平，这样剧烈的增暖也导致了该地区的极端高温、降水等事件频繁发生，进而通过大气和水文过程对下游地区产生较大的影响[2]。青藏高原上大部分地区属于干旱半干旱地区，全年降水主要集中在夏季，夏季的降水占全年总降水的60%左右，而且年降水量的方差极大。与此同时，夏季的高原热力作用显著，降水的分布能够调制高原的热力作用；水热条件的变化，能够进一步影响高原生物和植物的生长，导致高原地表植被变迁，引起生态环境的巨大改变[3]。

国内外诸多学者对青藏高原地区降水展开了研究。尽管青藏高原的降水相比于中国南方和东南沿岸地区较少，但是对高原局地的生态环境、水文循环都有着极为重要的意义[4]。首先从季节分布来看，林厚博等[5]的工作指出青藏高原地区的降水主要集中在夏季，夏季降水占高原总降水一半以上，其中7月是一年中降水最多的月份；同时夏季降水的年际变率最强[6]。因此，针对夏季降水的研究对于青藏高原而言意义非凡。也正因为夏季降水对青藏高原起到的重要作用，许多研究针对夏季降水进行了分析。从气候态角度上看，青藏高原夏季降水整体呈现出由东南向西北递减的模态，其中降水大值主要集中在高原的东南部[7-9]。从长期变化趋势的角度来看，目前学界对高原夏季降水的变化趋势仍然存在分歧，较多的研究认为高原夏季降水存在先减少后增多的趋势。姚莉和吴庆梅[10]的工作基于1969—1998年15个青藏高原气象站的数据研究了高原降水趋势，结果表明高原降水在1980年代之前降水持续偏少，随后降水呈现显著的增多趋势；吴绍洪等[11]基于青藏高原77个气象站点数据，研究了1971—2000年的高原降水的变化，也得到相似的结论；基于1959—1998年的青藏高原降水数据，也得到了先减少后增多趋势的结论[12]；此外，基于NCEP-NCA R、NCEP-D O E、ECM W F、ER A -interim的四套再分析资料和一套气候模式资料研究了高原降水趋势，结果显示在高原湿度增加的背景下，湿润的高原东南部和干旱的高原西南部分别存在变干和变湿的反向变化趋势[13]。

除了长期趋势以外，以往的研究也揭示了许多青藏高原降水的时空分布特征。Liu和Y in[7]的工作指出青藏高原的东南本身降水角度，其降水的年际变化也很大，而高原的中部降水年际变化则很小。此外降水在高原的南部和北部在年际变化尺度上呈现出反向变化的模态[14,15]。正是因为高原降水的空间差异很大，前人的许多研究将青藏高原降水变化分为多个区域进行研究[16]。

综上所述，以往的研究往往针对高原的年降水展开，且更多关注的是降水的变化趋势，对高原夏季降水的年际变化、空间分布关注较少。因此本文从年际尺度，研究西藏、青海和四川地区夏季降水的时空变化特征及其可能机制，通过本文的研究，对西藏、青海和四川地区地区夏季降水的年际变化有更加清晰的认识。探究西藏、青海和四川地区夏季降水在全球变暖背景下的时空变化特征，有利于我们深入了解三省夏季降水的年际变化特征和形成机制，为未来预报夏季降水、监测和防治灾害提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 数据

本文采用了高分辨率CN05.1降水资料，该数据集是由吴佳和高学杰（2013）对2400余个国家级台站采用薄盘样条函数法（ANUSPLIN）和角距权重方法（ADW ）分别插值后叠加得到逐日观测数据，水平分辨率为0.25°×0.25°。本文选择了1961—2014 年6至8月数据来研究三省夏季降水的气候特征。

为研究与三省区夏季降水年际变化有关的大尺度环流特征，本文采用了逐月大气再分析资料JR A -55。水平分辨率为1.25°×1.25°。本文选用了1961—2014 年6至8月的位势高度场、水平风场、垂直速度、散度场、整层水汽通量等气象要素，分析了有利于三省区夏季降水的水汽、动力条件。

1.2 研究方法

本文首先对1961—2014 年6至8月西藏、青海和四川降水数据进行标准化处理，消除均值和标准差的影响，再进行正交分解，对处理后的数据进行合成分析、回归分析、t检验和Lanczos滤波器，分析夏季降水的年际变化，最后利用南亚季风指数，分析三省区夏季降水与南亚季风之间的关系。

1.2.1 标准化。本文在进行经验正交分解之前，对格点的降水时间序列进行了标准化处理，以消除格点之间在均值和标准差上的固有差异。标准化的具体公式如下：

式中：X为标准化后的降水序列，x为原始降水序列，为降水序列平均值，σ为降水序列的标准差。标准化处理后的时间序列，能够更好地反映某一时刻降水量相对于自身变化情况。

1.2.2 经验正交分解（EO F）。如上文所述，在做经验正交分解之前，本文进行了标准化处理，这样的处理有利于消除均值和标准差的影响，所作出的结果中，降水模态能够反映降水变化较大的分布形式，而非降水较多的分布形式。而EOF 分析方法能够把随时间变化的变量场分解为不随时间变化的空间函数部分以及只依赖时间变化的时间函数部分。本文对三省地区全年的降水量矩阵进行了EOF 分析：

式中：V和Z分别表示典型场（只是空间的函数）和主成分（即典型场随时间的变化）。因此，第t 个时刻的空间场可以表示为：

上式表明，第t个场可以表示为m 个空间典型场，按照不同的权重线性叠加而成。V 的每一列表示一个空间典型场，由于这个场由实际资料确定，故又叫经验正交函数。这样的分解方法必须满足两个条件，如公式（4）、（5）所示：

1.2.3 合成分析。合成分析方法主要是基于一定的条件，将时间序列分为极具特点的两类，并针对这两类数据做进一步的处理，以分析两类数据之间差异。本文基于EOF分析结果的主成分序列，将三省区夏季降水分为降水多的年份和降水少的年份，对三省区夏季降水年际变化进行了合成分析。其公式表达如下：

式中：和 分别为降水多和降水少时段的均值，为合成分析的结果。

1.2.4 回归分析。回归分析是气候研究中研究自变量与因变量之间关系的常用方法。本文中应用回归分析以分析有利于三省区夏季降水的大尺度环流背景场。回归分析的公式如下：

其中a为常数，b为回归系数，y为因变量，χ为自变量。常数与回归系数利用最小二乘法得到，计算公式如下：

得到的回归系数b大于0，说明随着自变量的增大，因变量也随之增大；回归系数b小于0，则反之；回归系数的绝对值越大说明自变量与因变量之间的关系更加密切。

1.2.5 t 检验。t 检验亦称Student t 检验，能够对总体标准差σ 未知的正态分布进行检验。本文将t 检验用于回归系数的检验。由于在一元回归分析中，回归系数与相关系数成正比，实际上对回归系数的检验实际上也是对相关系数的检验。故首先做出零假设：回归系数（相关系数）不显著，备择假设：回归系数（相关系数）显著。随后，确定显著性水平a；进一步构造t检验统计量：

该统计量服从自由度为n-2的t分布。因此比较t和ta的相对大小，即可说明原回归系数b（相关系数r）是否显著。若t＞ta，则说明回归系数显著，反之则说明回归分析的两气候变量并无显著相关性。本文将之用于回归系数的检验，以说明三省夏季降水与气象要素之间的关系是否显著。

1.2.6 Lanczos 滤波。为研究三省夏季降水的年际变化，本文运用Lanczos滤波器[17]将降水变化中低频变化滤除，聚焦高频的年际变化，具体权重公式如下：

其中fc为截断频率，本文研究年际变率，因此年代际变化及更高频的变化都应该被滤去，因此设置截断频率为1/9，而2n+1应等于滤波步长，本文设置滤波器的步长为11，因此n应等于5。

1.3 南亚季风指数

为探究三省夏季降水与南亚季风之间的关系，本文采用Webster and Yang[18]定义的南亚季风指数，其定义如下：

即为0°～20°N，EQ～20°E 区域的850 hPa 风速区域平均值减去相同区域的200 hPa风速。

2 结果与讨论

2.1 西藏、青海和四川地区夏季降水特征

从1961—2018 年三省夏季降水气候态、标准差（图1）可以看出夏季降水量整体呈现出由东南向西北递减的模态。四川金沙江东部地区夏季平均日降水量可以达到10mm/day 以上，这主要与该地区位于三江源下游，水汽充沛有关，同时也与该地区地势落差大有关。此外，在雅鲁藏布江流域存在另一个降水相对大值中心，夏季平均日降水量达到6mm/day；而西藏、青海的西北部夏季降水最低，夏季平均日降水量仅有0～2mm/day，该地区位于塔克拉玛干沙漠和印度大沙漠之间，水汽条件差，夏季降水量很少。

图1 1961—2018年西藏、青海和四川地区夏季降水

图1b 为1961—2018 年三省区夏季降水的标准差，反映了该地区夏季降水的年际变率。由图可知，这三个地区夏季降水量年际变率与气候态有很好的对应关系，即夏季降水大的四川东部、金沙江东部地区存在年际变率的大值中心，年际变化幅度超过1mm/day；在雅鲁藏布江流域同样存在降水年际变率的次中心，年际变化幅度可达0.8mm/day；而在夏季降水较少的西北部，其降水年际变化也极小，说明该地区夏季降水不仅少，而且极为稳定。不同于夏季降水气候态的是，在青海省的东北部存在一个年际变率的大值中心，年际变化幅度亦可达0.8mm/day 说明该地区降水的年际变化幅度较大。

从1961—2018 年西藏、青海和四川地区夏季降水区域平均的年际变化（图2）可以看出，许多年份三个地区夏季降水的区域平均指数超过1 个标准差，1997 年可以达到2.8 个标准差，2015 年可以达到-2.6 个标准差，说明三省区夏季降水存在较强的年际变化分量。图中黑色虚线为9 年低通滤波的结果，表明夏季降水存在很强的年代际变化，于1995年前后进入较强的正位相，2005 年前后转为较强的负位相。对比1990 年前后的三省区夏季降水区域平均指数，不难发现后期夏季降水指数的年际变化振幅比前期更强，说明在全球变暖的背景下，这三个地区的夏季降水的年际变化愈发显著。综上所述，三省区夏季降水不仅存在显著的年代际变化，也存在很强的年际变化。

图2 1961—2018 年西藏、青海和四川地区夏季降水区域平均的年际变化（黑色虚线为9年低通滤波的结果）

2.2 西藏、青海和四川地区夏季降水年际变化时空变化特征分析

由于西藏、青海和四川地区夏季降水存在较强的年代际变化，下面利用Lanczos 滤波器，滤去夏季降水的年代际及以上的低频变化，进一步分析夏季降水的年际变化。

前文的分析中，无论是图1a 的气候态还是图2 的区域平均，都是对时空某一个维度进行了平均，难以看出更多细致的变化。因此，本文对1966—2013年三省区夏季降水的年际变化进行EOF 分析。由图3 可知，三省区夏季降水年际变化的EOF前三个模态解释方差分别为27.04%、12.03%、8.69%，大致能够解释夏季降水年际变化的50%变化，说明EOF的结果能够较好的反映该地区夏季降水的年际变化。图3 为EOF分析得到的第一模态EOF1，也是三省区夏季降水年际变化的主要模态。该模态的载荷主要位于西藏、四川南部的雅鲁藏布江、金沙江一线，说明该地区江河湖泊分布密集，水汽充沛，夏季降水的年际变化极强。结合图1a 和图1b 可知，该地区正是三个地区夏季降水最强且年际变率最强的区域。由于EOF1的载荷主要分布在西藏和四川南部，可以称该模态为“南部型”。从图3b 的EOF1 对应的主成分时间序列PC1 来看，南部降水年际变化主要以2～4年的周期振荡为主。

图3 1966—2013年西藏、青海和四川地区夏季降水年际变化EOF结果

而第二模态EOF2所对应的空间分布呈现出三省区交汇区域和冈底斯山地区夏季降水反向变化的特征。其中川西地区存在极强的正载荷大值中心，在四川内部形成强烈的东西反向变化的形态，呈现一种纬向“正-负-正”三极型模态。从图3d可知，不同于PC1的均匀振荡，PC2主要以4～6年的周期振荡为主，但是其振幅随时间推移有所变化。1966 年前后PC2 振幅极大，PC2的振幅不断减小，到1990年代中期，振幅大约在1个标准差以内。1990年代中期到2013年前后，PC2的振幅一直稳定在1个标准差以内。

第三模态EOF3的空间分布呈三省区西南部为正值，三省东部为负值，说明三省西南部和三省区东部地区夏季降水变化趋势相反的“西南-东北”偶极型降水模态。当三省区西南部夏季降水增加时，三省区东部夏季降水减少。正值中心位于冈底斯山北部的三省地区，负值中心位于青海省与四川省的交接处，说明这些地区的年际变化更强。根据EOF 所对应的主成分序列PC3 也以4～6 年周期振荡为主，并且可以看出在1966—2013 年间振幅不断增加，2009—2013 年达到最大，超过2.5个标准差。

2.3 西藏、青海和四川地区夏季降水年际变化形成机制分析

为进一步分析三省区夏季降水年际变化的形成机制，首先基于PC1序列大于0和小于0的年份划分正负位相，图4为基于PC1划分正负位相的夏季降水年际变化的合成分析结果。图4a 和图4b 分别为PC1 正位相和负位相的合成分析结果。结果表明，EOF 分析的第一模态的响应信号主要集中在西藏和四川南部。即在PC1正位相时，西藏和四川南部夏季降水增多，在PC1负位相时反之，这与其“南部型”降水特征一致。由图4c 可知，南部地区在PC1 正负位相之间存在极为显著的差异。

图5a 为PC1 回归的200 hPa 位势高度场，当PC1所对应的“南部型”降水增多时，对流层高层在西藏和四川南部地区上空对应呈现出反气旋环流。如图5b所示，反气旋环流导致南部地区高空辐散气流，在200 hPa 散度场上形成一个显著正散度区域。由于高空存在辐散气流，根据空气质量平衡方程，将存在垂直方向上的上升补偿气流，在西藏和四川南部确实发现一个显著的上升运动区（图5）。从水汽条件上看，图5d 显示了PC1 对应了西北太平洋副热带高压加强西伸，部分水汽从我国南海越过中南半岛向三省南部输送；更多的水汽从印度洋由西南气流输送到我国西藏和四川南部。正是这样的环流配置，在年际变化尺度上，有利于降水在三省南部形成，导致“南部型”降水模态。

图5 1966—2013年基于PC1回归的9年高通滤波的大气环流情况

接下来将对PC2 和PC3 展开相似的分析。基于PC2 序列大于0 和小于0 的年份划分正负位相，对三省区的夏季降水进行合成分析。由图6a 和图6b 可知，基于PC2 进行合成分析与EOF2 模态是相似的，整体在三个地区上形成纬向“正-负-正”或者“负-正-负”三极型变化。但是与图6a 和图6b 对比可知，基于PC2 进行合成分析得到的三省区夏季降水年际变化的信号响应范围远远小于PC1。这说明PC2 在三省区夏季降水年际变化中的贡献和影响相对PC1 要小一些。同时，从图6c 可知，当对PC2 进行正负位相合成分析的时候，三省中部地区和西南部地区的变化就更加显著了。

图6 1966-2013年基于PC2正负位相合成分析的西藏、青海和四川降水分布情况

本文进一步对PC2相关的夏季降水年际变化进行了诊断分析，结果如图7所示。由图7a可知，PC2对应的200 hPa位势高度场呈现两槽一脊型：在中亚地区和我国东北地区存在两个异常低压气旋，在青海和四川地区的东部存在一个弱的异常高压脊。由图7b可知，三省区中部地区恰好位于槽前脊后的区域因此槽前正涡度输送，导致该地区存在辐散气流；而三省区的东部地区则受到异常高压脊的控制，存在辐合气流。高空的辐散、辐合气流对应了500 hPa 高度场上，三省中部地区的上升补偿气流和东北部下沉气流。上升气流有利于降水的发生而下沉气流不利于降水，因此动力条件上有利于PC2 所对应的降水模态。图7d 说明PC2 对应的水汽部分来源太平洋，通过朝鲜半岛上空的强气旋型环流，带来三省地区；另一部分水汽来自印度洋，通过西南气流输送至三省区的中部地区。综上这样的动力、水汽配置有利于发生PC2所对应的降水模态。

图7 1966—2013年基于PC2回归的9年高通滤波的大气环流情况

对PC1和PC2的夏季年际变化及其相关环流的有了一定认识后，本文进一步分析了PC3 的相关降水和环流情况。对PC3 序列大于0 和小于0 的年份划分正负位相，基于PC3 正负位相对三省夏季降水年际变化进行合成分析，结果如图8所示。由图8a和图8b可知，基于PC3 的正位相合成分析结果，在三省西南部有大范围不显著信号，说明在PC3正位相时，其年际变化模态并不显著；而基于PC3的负位相合成分析结果中，在整个三省区东部及东北部均有较强的信号响应，但是在三省区西南部没有显著信号响应，说明在PC3 负位相，东北部降水增多较为显著，但是西南部降水减少并不明显。综合说明PC3 所对应的“西南-东北”偶极型降水模态在PC3 正负位相中存在一定的不对称性：正位相偶极型降水模态较弱，负位相东部降水显著增多，但是西南部降水减少不很显著。从图8c可以看出当对PC3的正负位相进行合成分析时，“西南-东北”偶极型降水模态的分布是非常显著的，三省区西南部和东北部降水呈现显著的反向变化。

图8 1966—2013年基于PC2正负位相合成分析的西藏、青海和四川地区降水分布情况

本文进一步对PC3 相关的夏季降水年际变化进行了诊断分析，结果如图9所示。由图9a可知，PC3对应的200 hPa 位势高度场在三省的东部上空存在较强异常气旋型低压系统，在巴尔喀什湖南部存在一个异常反气旋高压系统。由图9b所示，三省区的东北部位于异常气旋的后部，高压脊的前部，存在负涡度输送，导致局地的辐合气流；与此同时，从图9d可知，低层在三省区的西南部存在异常气旋性环流，有利于辐合上升，因此在三省区的西南部则存在弱的辐散气流。因此在图9c 上，西南部确实存在弱的上升气流，而三省区东北部存在下沉气流。从动力条件上来看，如此环流配置有利于降水在西南部增多，在东北部减少。从水汽条件上看，图9d 显示：在三省区东北部位于低层气旋的后部，存在水汽的辐散，而三省区的西部位于异常气旋的东北部的前部，水汽从孟加拉湾地区通过偏南气流向该地区输送，导致三省区的西部地区存在一定的水汽辐合。综上，这样的动力、水汽配置有利于发生“西南-东北”偶极型降水变化。

图9 1966—2013年基于PC1回归的9年高通滤波的大气环流情况

2.4 西藏、青海和四川地区夏季降水年际变化与南亚季风的可能联系

在三省夏季降水的年际变化中，西南气流带来的水汽起到了极为重要的作用，三个主要模态的水汽均与西南气流带来的印度洋水汽有关，那么西藏、青海和四川地区夏季降水年际变化是否与南亚季风之间存在密切的联系呢？基于此问题，本文探究了西藏、青海和四川地区夏季降水年际变化主要模态与南亚季风之间的相关性。

图10 为三个主要时间序列PC1、PC2、PC3 分别与年际变化的南亚季风之间的对应关系。其中，PC2 与南亚季风之间相关显著，为-0.29，通过了95%显著性t检验。这说明南亚季风的年际变化与三省区纬向三极型降水密切相关。南亚季风加强时候，有利于三省区南部和东部降水增多，中部降水减少，反之则相反。从图10b 绘制的时间序列来看，在1960—1980 年代和2000 年前后，南亚季风与PC2 之间的共变关系更好，说明在年际变化尺度上，南亚季风与三省区夏季降水可能存在年代际变化。事实上，尽管PC1 与南亚季风之间的相关系数没有通过显著性检验，但是PC1 与南亚季风在1970—2000 年共同变化的趋势显著。南亚季风与西藏、青海和四川地区夏季降水年际变化之间的关系有待进一步的讨论。

图10 1966—2013年西藏、青海和四川地区夏季降水PC与南亚季风指数年际变化

3 结论

本文基于CN05.1 高分辨格点降水数据及JRA-55 大气再分析资料和Lanzcos 滤波、EOF 等方法研究了三个地区夏季降水的年际变化特征，得到主要结论如下：

西藏、青海和四川地区夏季降水的基本统计特征是：（1）年际变率与气候态的分布情况是相似的：东南变化最大，年际变化幅度超过1mm/day，向西北递减。（2）区域平均：在年代际变化背景下叠加有极强的年际变化，于1995年、2005年发生年代际转折。

从时空变化的角度来看，三省区夏季降水年际变化的主要模态是：（1）南部型降水模态。三省区南部年际变化较强，在时间上以2～4 年周期性振荡为主。（2）“纬向三极型”模态。三省东部、西部与中部反向变化的模态，时间上呈现4～6 年周期振荡，且振荡幅度不断减小，直到1990 年代中期，振幅稳定在1 个标准差以内。（3）“西南-东北”偶极型降水模态。三省区的西南部和东北部降水反向变化的模态，时间上也以4～6 年周期振荡为主，并且1966—2013 年间振幅不断放大，直到2009—2013 年达到最大，超过2.5个标准差。

本文进一步探讨了三省区夏季降水年际变化的可能形成机制：（1）“南部型”降水主要与三省南部的异常反气旋高压系统有关，反气旋高压系统带来高空辐散气流和局地上升补偿气流，有利于降水的发生；而低层西南气流将印度洋水汽输送到三省区南部。（2）“纬向三极型”降水模态则与中亚、我国东北地区的异常气旋低压系统有关。位于气旋前部的三省区中部地区水平方向存在辐散气流、垂直方向存在上升气流，有利于降水形成，三省区的东部地区则反之。朝鲜半岛极强的低层气旋型环流将太平洋水汽输送到三省区中部地区，同时西南气流也向三省区中部输送了大量印度洋水汽。（3）“西南-东北”偶极型降水模态主要与中亚的异常反气旋高压系统、三省地区东部的异常气旋型低压系统有关。低压后部的三省区东部存在辐合下沉气流，不利于降水，三省区西南部存在辐合上升气流；我国东部的低层异常气旋型为三省区东部地区带来水汽辐散，而印度半岛的低层异常气旋为三省区西南带来水汽辐合。最终导致了“西南-东北”偶极型降水。

最后本文初步探讨了一下，年际变化尺度上，三省区夏季降水与南亚季风之间的关系，结果显示：PC2与南亚季风相关系数达到-0.29，通过95%显著性检验。说明南亚季风与“纬向三极型”降水模态存在密切关系。从时间序列上也发现，两者相关关系可能存在年代际变化。关于南亚季风与三省区夏降水之间的关系有待进一步探究。