1969—2020年夏季山东极端暴雨事件的时空特征及其影响环流分型❋

曹 倩,黄 菲,3❋❋,欧阳婧怡,曲颖慧

(1. 中国海洋大学海洋与大气学院,山东 青岛 266100; 2. 中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室 深海多圈层与地球系统前沿科学中心,山东 青岛 266100; 3. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室,山东 青岛 266237; 4. 象山县气象局,浙江 宁波 315712)

政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告指出,近百年来全球地表平均气温已经上升约1.0 ℃,而全球变暖将导致地表蒸发增强以及大气保持水分的能力增强,全球水循环加剧,极端天气事件频发[1-4]。

山东位于北半球中纬度地区,同时受中低纬的热带、副热带系统以及中高纬的西风系统等影响,地理位置特殊,季风气候显著[5-8]。山东全年降水量主要集中在夏季,6、7、8三个月降水量占全年总降水量的60%以上[9]。山东作为中国第一农业大省,对极端降水较为敏感。据统计,在山东省自然灾害造成的损失中,排在前5位的依次是:洪涝、台风、干旱、风雹、低温冷冻和雪灾,其中洪涝灾害造成的直接经济损失约占41.1%[10]。而极端暴雨事件(Extreme rainstorm events,EREs)这样的强降水过程极容易导致洪水灾害[11],因此,全面认识山东EREs的时空分布特征及其物理机制,并在此基础上寻找可能的预报因子,具有重要的科学意义和应用价值。

对于山东夏季极端暴雨的影响系统分型,前人进行了一系列的工作。曹钢锋等[12]在1988年提出暴雨的分类标准并将20世纪80年代以前的山东省夏季暴雨天气过程分为气旋、台风、低槽冷锋和切变线4类;阎丽凤和杨成芳等[10]将2000—2009年山东暴雨影响系统分为:低槽冷锋、温带气旋、低涡切变线以及台风及中纬度相互作用4类;侯淑梅等[13]将2000—2009年39个山东极端强降水事件进行分型,得到高空槽类、副高外围类、切变线类、气旋类以及热带气旋类5类极端强降水概念模型;郑丽娜和孙兴池[14]将2001年1月—2015年8月32例气旋类暴雨过程分为黄河气旋型、黄淮气旋型以及江淮气旋型,并通过分析暴雨的动力机制、水汽特征,建立了相应的概念模型。前人针对山东夏季极端强降水的分型研究中,多是根据某一阈值挑选一定量的事件,进行主观环流分类,且依据的数据年份较短。但是,影响山东EREs的天气系统多样,如何对影响山东夏季极端暴雨的大气环流系统进行客观定量的分型研究,对深入理解山东极端暴雨的发生机制和防灾减灾都有重要的科学意义和应用价值。本文将对1969—2020年50多年的山东夏季EREs发生的环流特征进行系统的研究,并在此基础上对产生极端暴雨的天气环流进行客观分型,为进一步加强对极端暴雨的预报提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 数据

本文的降水数据来自于山东125个气象站,由于各个气象站记录的起始时间不一致,且气象台站有迁移、撤销等情况,综合考虑降水时间序列长度和台站观测密度,最终选取了84个气象台站(见图1)的逐日降水资料,时间跨度为1969—2020年,共计52 a。大尺度环流场的数据来自于美国国家环境预报中心和国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction and National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)的日平均再分析资料,包括位势高度、风场、温度、海平面气压场以及垂直速度场,水平分辨率为2.5°×2.5°;山东的夏季降水部分来源于热带气旋的影响,热带气旋数据来自于中国气象局热带气旋资料中心的CMA最佳路径数据集[15-16],包含1949年以来西北太平洋海域每6 h热带气旋的位置和强度。

图1 本文选取的山东84个气象站空间分布图Fig.1 The spatial distribution of 84 stations in Shandong Province

1.2 研究方法

首先,本文依据国际上通用的极端事件的定义,使用百分位相对阈值法计算了山东地区夏季极端暴雨的阈值[17]。针对日降水量大于或等于0.1 mm的台站降水,取概率谱密度第95个百分位的降水量值作为山东地区夏季极端暴雨的阈值,得到阈值为55.4 mm。若山东当天存在站点降水量达到或超过该阈值,则将该天视作一个EREs,最终获得1 351个EREs。对于山东而言,全国通用的50 mm/24 h的暴雨标准其实表征了接近95%阈值的极端强降水事件,也就是说山东的暴雨事件几乎可以认为是极端强降水事件。考虑到“极端降水事件”一词可以包含极端降水偏多和极端降水偏少两种极端情况,为了避免歧义并且该阈值超过了暴雨的标准,我们将事件命名为“极端暴雨事件”。其次,对山东EREs的850 hPa位势高度距平场进行经验正交函数分解(Empirical orthogonal function,EOF),得到影响山东夏季EREs的环流分型。最后,使用回归分析以及合成分析研究了影响山东夏季EREs的大气环流特征。

为确定EREs的垂直运动的主要贡献项,本文使用准地转ω方程对垂直运动进行诊断分析,方程如下所示:

(1)

1.3 研究区域

本文的研究区域为山东地区,经度范围112.5°E—125°E,纬度范围32.5°N—40°N。山东省位于中国东部,东临黄海,北隔渤海,属于典型温带大陆性气候,同时地处南北气候的过渡区,位于华北平原和江淮平原之间。山东地形以平原、丘陵为主,根据其地势分布可将山东分为鲁中、鲁西北、鲁西南以及胶东半岛。

2 山东省夏季EREs的时空分布特征

图2是EREs降水量占总降水量比值的空间分布图。整体来看,山东夏季极端暴雨降水量占总降水量的比值在25%～40%之间,呈现出南多北少的不均衡空间分布特征(见图2(a)),占比较低的区域主要集中在鲁中和鲁西北地区。6月极端暴雨降水量占比在10%～40%之间,呈现出东南沿海向内陆减少的特征(见图2(b))。7月极端暴雨降水量占比较6月有所增多,在20%～50%之间,鲁中地区的极端暴雨降水量占比较少(见图2(c))。8月极端暴雨降水量占比总体大于6和7月(见图2(d)),只有鲁中部分站点极端暴雨降水量占比在20%～30%之间,鲁东南个别站点极端暴雨降水量占比高达53.47%,8月是热带气旋北上影响山东的高发时间[18],热带气旋为极端暴雨提供了充足的水汽供应。

图2 1969—2020年山东夏季(a)、6月(b)、7月(c)和8月(d)极端暴雨降水量与总降水量比值(填色,单位:%)的空间分布Fig.2 Spatial distribution of ratios of extreme rainstorm precipitation to total precipitation (shaded,Unit: %) in Summer (a),June (b),July (c) and August (d) in Shandong Province from 1969 to 2020

与极端暴雨占比的空间分布相似,山东夏季极端暴雨发生频次同样呈现由东南向西北减少的特征(见图3)。从各月来看,山东夏季极端暴雨主要集中在7、8月,6月极端暴雨发生频次明显少于7和8月,这与中国夏季雨带南北移动的时间相关,在7月中旬之后,西太平洋副热带高压(西太副高)第二次北跳,中国北方进入雨季。

图3 1969—2020年山东夏季(a)、6月(b)、7月(c)和8月(d)极端暴雨发生日数(填色,单位:日)的空间分布Fig.3 Spatial distribution of number of days of extreme rainstorm (shaded,Unit: d) in Summer (a),June (b),July (c) and August (d) in Shandong Province from 1969 to 2020

计算山东夏季区域平均极端暴雨降水量以及极端暴雨降水日数距平值,得到极端暴雨降水量以及极端暴雨降水日数的年际变化曲线(见图4)。夏季区域平均极端暴雨降水量与极端暴雨日数之间的相关系数达0.98,通过了99%的显著性检验(见表1),表明山东极端暴雨的发生日数与极端暴雨降水量的年际变化是一致的。从各月来看,8月极端暴雨降水量及发生日数与其夏季的相关系数分别为0.81和0.68,均高于6和7月,这表明8月EREs的年际变化与夏季的变化最为一致,说明山东夏季EREs的变化主要由8月的年际变化主导。另外,除了极端暴雨降水量在8月(见图4(g))有较为显著的增加趋势(趋势显著性水平为80%)外,山东夏季极端暴雨降水量与日数均没有显著的线性趋势变化,而是以年际年代际振荡为主。

表1 山东区域平均极端暴雨降水量(行)以及极端暴雨日数(列)的相关系数表Table 1 Correlation between precipitation(row) and frequency(column) of extreme rainstorm in Summer in Shandong Province

(左列为极端暴雨降水量,右列为极端暴雨发生日数;图中红色实线为线性趋势线,*表示通过80%显著性检验。Extreme rainstorm precipitation is listed on the left. Number of days of extreme rainstorm are listed on the right. The solid red line is a linear trend line. * indicates that it passes the 80% significance test.)图4 1969—2020年夏季(a,b)、6月(c,d)、7月(e,f)和8月(g,h)山东省极端暴雨降水量(单位:mm)和极端暴雨发生日数(单位:站次)区域平均的距平时间序列Fig.4 Time series of regional mean extreme rainstorm precipitation (unit: mm) and number of days of extreme rainstorm in summer (a,b),June (c,d),July (e,f) and August (g,h) in Shandong Province from 1969 to 2020

3 影响山东夏季EREs的环流分型

充沛的水汽供应、强烈的上升运动以及较为持久的作用时间是暴雨产生的必要条件,而这些均与大气环流密切相关[19]。对山东省1969—2020年夏季EREs发生时的850 hPa位势高度距平场进行EOF分解,寻找方差贡献最大的几个主模态对影响山东夏季EREs的大气环流进行分型。结果表明,前3个模态的方差贡献率分别为76.41%、11.37%、7.53%,累积方差贡献超过了95%,且这3个模态均通过了North检验[20],表明是3个独立的模态。前3个模态的时间序列与850 hPa风场以及位势高度场如图5所示,第一模态的正位相显示山东上空存在反气旋环流异常,欧亚地区中纬度位势高度正距平(见图5(a));第二模态的正位相山东上空西北部存在异常的反气旋环流,东南部存在异常的气旋式环流,欧亚大陆中纬度位势高度距平呈现西北正-东南负的分布型(见图5(c));第三模态的正位相山东上空东北部存在异常的气旋式环流,西南部存在异常的反气旋环流,欧亚大陆中纬度位势高度距平场呈现东北负-西南正的分布型(见图5e)。上述3个模态负位相的环流型分布则对应着时间序列负值所发生的时间。

((a)、(b)为第一模态,(c)、(d)为第二模态,(e)、(f)为第三模态;右列的前3个模态的时间序列中深红色、深蓝色表示绝对值大于1.0倍标准差的样本,浅红色、浅蓝色表示小于1.0倍标准差的样本。(a) and (b) are the first mode,(c) and (d) are the second mode and (e) and (f) are the third mode. In the time series of the first three modes in the right column,dark red and dark blue represent samples with absolute value greater than 1.0 times standard deviation,while light red and light blue represent samples with absolute value less than 1.0 times standard deviation.)图5 1969—2020年山东省夏季EREs发生时的850 hPa位势高度距平场EOF分解的前3个模态的时间序列分别回归到850 hPa风场(箭头,单位:m/s)和位势高度场(填色,单位:gpm)上的回归场及前3个模态的时间序列日期-年的分布图Fig.5 The EOF time series of the first three modes of the 850 hPa geopotential-height anomaly field during the summer EREs in Shandong Province from 1969 to 2020 regressed to the 850 hPa wind field (arrow,Unit: m/s),geopotential-height field (shaded,Unit: gpm) and the date-year distribution of the time series of the top three modes

根据EOF前3个模态的空间环流型分布可以发现,影响山东极端暴雨的异常环流均表现为异常的气旋式环流,只是异常气旋相对于山东的位置在不同的模态中有所不同,第一模态的正位相较为例外,主要呈现出包含山东在内的大尺度反气旋式环流异常,这种作为单独的1种类型,其他5种空间分布型均表现为相对于山东在其偏北或偏南位置出现了气旋式异常环流,本文将山东北侧出现的异常气旋归为北方气旋型,主要出现在第一和第二模态负位相、第三模态正位相,山东南侧出现的异常气旋环流称为南方气旋型,主要出现在第二模态正位相和第三模态负位相。为了挑选每个模态典型的异常环流事件,本文只挑选了EOF分解的前3个模态的主成分(时间序列)大于(小于)1.0(-1.0)倍标准差的EREs加以分析。图5(b)、5(d)、5(f)中深红色和深蓝色分别表示各个模态正负位相中被选中的EREs的时间分布。由图5可知,山东夏季EREs主要分布在7、8月,与前文得到的结论一致。

欧阳婧怡等[18]的研究表明,山东易受北上的热带气旋影响,因此上述各模态不同位相所挑选出来的北方气旋型和南方气旋型的EREs都不可避免有热带气旋的影响。因此,我们在挑选出来的所有个例中根据热带气旋路径数据,将距离山东500 km以内出现热带气旋的异常环流视为热带气旋型。这样,影响山东夏季EREs的环流系统主要分为4种类型,分别为3种异常气旋型(包括北方气旋型、南方气旋型以及热带气旋型)和1种异常反气旋型。令人费解的是通常受异常反气旋控制的地区不利于暴雨的产生,但第一模态正位相的空间分布恰恰表现出这样的环流特征,我们在后文中的分析发现这些EREs暴雨的产生与高空急流的配置有关,因此我们将这一类环流型命名为高空急流型(见表2)。从表2的统计分型结果看,近三分之二的山东夏季EREs由上述4种环流异常所引起,其中北方气旋型的异常环流贡献最大(占比33.1%),其次是高空急流型,占比约11.3%;南方气旋型和热带气旋型的环流型影响相当,出现的概率分别为9.7%和9.4%。由于热带气旋对山东降水的影响与热带气旋的位置、路径、强度以及台风倒槽和远程降水的影响有关,无法进行简单的环流合成进行分型分析,因此下文中主要针对影响山东EREs的前三类(北方气旋型,高空急流型,南方气旋型)环流特征进行合成分析。

表2 影响山东夏季EREs的主要的环流系统Table 2 The main circulation system affecting summer EREs in Shandong province

3.1 高空急流型

高空急流型EREs一共出现了152个事件,占EREs总数的11.3%。这一类EREs最为特殊。将高空急流型EREs的500 hPa位势高度场进行合成(见图6)可以发现,北半球上空整体为位势高度正距平,西太副高增强,588线较夏季平均气候态位置明显西伸北抬,山东地区位于西太副高的西北侧。将该类EREs的水汽通量异常以及散度异常进行合成(见图7),从水汽通量散度异常来看,山东地区虽然没有水汽辐合,但是从水汽通量异常来看,受西太副高西伸北抬的影响,副高西侧东南气流增强,仍有水汽向山东地区输送,为高空急流型EREs提供水汽条件。

(黑色打点区域为通过95%显著性检验区域,蓝色实线和红色实线分别代表事件和气候平均态的5 880 gpm的位置,黄色方框表示研究区域。The black dotted area is the area that passed the 95% significance test. The blue and red solid line denotes 5 880 gpm contour of EREs and climatological mean,respectively. The yellow box indicates the study area.)图6 高空急流型EREs 的500 hPa位势高度距平合成场(填色,单位:gpm)及500 hPa位势高度气候平均态(等值线,单位:gpm)Fig.6 500 hPa geopotential height anomaly composite field (shading,Unit: gpm) and 500 hPa geopotential height climatic average state (contour,Unit: gpm) for EREs of the upper-level jet

(箭头为通过99%显著性检验的风矢量,红色打点区域为通过99%显著性检验区域,红色方框表示研究区域。Arrows are wind vectors that pass the 99% significance test. The red dotted area is the area that passed the 99% significance test. The red box indicates the study area.)图7 高空急流型EREs的850 hPa水汽通量异常(箭头,单位:g·cm-1·s-1·hPa-1)和散度异常(填色,单位:10-6g·cm-2·hPa-1·s-1)的合成Fig.7 Synthesis of 850 hPa vapor flux anomalies (arrow,Unit:g·cm-1·s-1·hPa-1) and divergence anomalies (shading,Unit: 10-6g·cm-2·hPa-1·s-1) of EREs of the upper-level jet

暴雨的产生不仅需要稳定的环流和有利的水汽条件,更重要的是需要有利于产生强烈上升运动的环流条件。进一步分析高空急流型EREs的动力条件,将高空急流型EREs的200 hPa纬向风进行合成。结果表明,当高空急流型EREs发生时,山东位于东亚高空急流入口区的右侧(见图8(a)),此处有强烈的上升运动(见图8(b))。为了进一步确定这类EREs的垂直运动的主要贡献项,使用准地转ω方程对其进行诊断分析,图8(c)是准地转ω方程中温度平流项和涡度平流随高度的变化项在山东地区的区域平均值。由图可知,涡度平流随高度变化项是该类EREs的垂直运动的主要贡献项,它主要与高空急流的配置有关。

(图(a)中黄色方框表示研究区域,黑色打点区域为通过95%显著性检验区域。图(b)中灰色竖线分别为32.5°N、40°N。In (a) the yellow box indicates the study area; Black dotted area is the area that passes the 95% significance test. In (b) the grey vertical lines are 32.5°N and 40°N respectively.)图8 高空急流型EREs(a)200 hPa纬向风距平合成场(填色,单位:m·s-1)和200 hPa 纬向风合成场(等值线,单位:m·s-1);(b)垂直速度(等值线,单位:10-2Pa·s-1)与垂直速度距平(填色,单位:10-2Pa·s-1)沿112.5°E—125°E纬向平均值的气压-经度剖面图;(c)涡度平流随高度变化项A与温度平流的拉普拉斯项B在山东地区的区域平均值(量级:10-19)Fig.8 EREs of the upper-level jet (a)200 hPa zonal wind anomaly composite field (shading,Unit:m·s-1) and 200 hPa zonal wind composite field (contour,Unit:m·s-1),(b) barometric-meridional profile of vertical velocity (contour,Unit: 10-2Pa·s-1) and vertical velocity anomalies(shading,Unit: 10-2Pa·s-1) along the zonal mean of 112.5°E—125°E,(c) regional mean of the vorticity advection varying with height term A and the laplace of temperature advection term B in Shandong Region (magnitude: 10-19) of EREs of the upper-level jet

3.2 北方气旋型

1969—2020年,北方气旋型EREs一共有447个,占EREs总数的33.1%,北方气旋是造成山东省夏季极端暴雨的主要环流系统之一。从对流层中层500 hPa位势高度距平场及夏季位势高度气候态(见图9(a))以及500 hPa位势高度场、温度距平场(见图9(b))中可以看出,此时北半球中纬度存在明显的长波槽脊活动,山东位于高空槽的槽前脊后温度暖平流异常区域,有利于地面气旋的发展及上升运动的产生。西太副高588线较气候平均态偏西偏北,有利于副高西北侧山东地区的水汽输送。从夏季气候平均海平面气压场及海平面气压距平场(见图9(c))可以看出,山东地区明显处于地面低压系统中,结合高空槽的高低空配置特征,为典型的发展型北方气旋环流特征。对流层高层的环流特征也会对极端暴雨造成影响,特别是东亚高空急流的位置与强度的变化对中国中纬度降水有着重要的意义。为了分析高空急流对该类降水的影响,将200 hPa纬向风及其距平场进行合成(见图10(b))。此时山东以北地区纬向风正距平,西风增强,以南地区纬向风负距平,西风减弱。山东位于东亚高空急流南侧、低空急流的左侧(见图10(a)),这样低空辐合高空辐散的配置有利于产生上升运动,为极端暴雨的发生提供动力条件。从垂直速度及其距平场(见图9(d))可以看出,山东上空及其以北均有明显的上升运动,有利于极端暴雨的发生。

(灰色竖线分别为32.5°N、40°N,蓝色实线和红色实线分别代表事件和气候平均态的5 880 gpm的位置,黑色打点区域为通过95%的显著性检验区域,黄色方框表示研究区域。The grey vertical lines are 32.5°N and 40°N respectively. The solid blue and red lines represent the positions of the event and climate averages at 5 880 gpm,respectively. The black dotted area is the area that passed the 95% significance test. The yellow box indicates the study area.)图9 北方气旋型EREs(a)500 hPa位势高度距平合成场(填色,单位:gpm)以及500 hPa位势高度气候平均态(等值线,单位:gpm)、(b)500 hPa气温距平合成场(填色,单位:℃)以及500 hPa位势高度合成场(等值线,单位:gpm)、(c)海平面气压距平合成场(填色,单位:hPa)以及海平面气压气候平均态(等值线,单位:hPa)和(d)垂直速度(等值线,单位:10-2Pa·s-1)与垂直速度距平(填色,单位:10-2Pa·s-1)沿112.5°E—125°E纬向平均值的气压-经向剖面图Fig.9 The northern cyclones EREs (a) 500 hPa geopotential height anomaly composite field (shading,Unit: gpm) and 500 hPa geopotential height climatic average state (contour,Unit: gpm),(b) 500 hPa temperature anomaly composite field (shading,Unit: ℃) and 500 hPa potential height composite field (contour,Unit: gpm),(c) combined field of sea level pressure anomaly (shading,Unit: hPa) and mean state of sea level pressure and climate (contour,Unit: hPa) and (d) barometric-meridional profile of vertical velocity (contour,Unit: 10-2Pa·s-1) and vertical velocity anomalies(shading,Unit: 10-2Pa·s-1) along the zonal mean of 112.5°E—125°E.

(黑色打点区域为通过95%的显著性检验区域,黄色方框表示研究区域。The black dotted area is the area that passed the 95% significance test. The yellow box indicates the study area.)图10 北方气旋型EREs的(a)850 hPa风速距平场(填色,单位:m·s-1)以及风场(箭头,单位:m·s-1)、(b)200 hPa纬向风距平场(填色,单位:m·s-1)以及纬向风速(等值线,单位:m·s-1)Fig.10 (a) 850 hPa wind speed anomaly field (shading,Unit: m·s-1) and wind field (vector,Unit: m·s-1) and (b) 200 hPa zonal wind anomaly field (shading,Unit: m·s-1)and zonal wind speed (contour,Unit: m·s-1)of EREs of the northern cyclone

从850 hPa水汽通量异常及其散度异常来看,受北方气旋和西伸的西太副高的影响,北方气旋西侧的偏北气流与西太副高西侧的西南暖湿气流交汇,并且在山东地区辐合,为山东极端暴雨提供有利的水汽条件(见图11)。

(箭头为通过99%显著性检验的风矢量,红色打点区域为通过99%的显著性检验区域的合成,红色方框表示研究区域。Arrows are wind vectors that pass the 99% significance test. The red dotted area is the area that passed the 99% significance test. The red box indicates the study area.)图11 北方气旋型EREs的850 hPa水汽通量异常(箭头,单位:g·cm-1·s-1·hPa-1)和散度异常(填色,单位:10-6g·cm-2·hPa-1·s-1)Fig.11 Synthesis of 850 hPa vapor flux anomalies(arrow,Unit: g·cm-1·s-1·hPa-1)and divergence anomalies (shading,Unit: 10-6g·cm-2·hPa-1·s-1) of EREs of the northern cyclone

3.3 南方气旋型

南方气旋型EREs数为131个,约为北方气旋的三分之一。南方气旋型EREs与北方气旋型EREs环流形势相似(见图12(a)),东亚中纬度对流层中层500 hPa位势高度距平场呈现“北正南负”的偶极型阻塞异常环流分布,588线较气候平均态位置略偏东,与阻塞环流形成稳定的环流形势。山东上空存在浅槽(见图12(b)),槽前为暖平流区,有利于产生上升运动。从海平面气压距平场来看(见图12(c)),山东南部存在低压系统。从垂直速度及其距平场可以看出(见图12(d)),山东上空及其以南的区域呈现明显的上升运动,为极端暴雨的发生提供良好的动力条件。

(灰色竖线分别为32.5°N、40°N。蓝色实线和红色实线分别代表事件和气候平均态的5 880 gpm的位置,黑色打点区域为通过95%的显著性检验区域,黄色方框表示研究区域。The grey vertical lines are 32.5°N and 40°N respectively. The solid blue and red lines represent the positions of the event and climate averages at 5 880 gpm,respectively. The black dotted area is the area that passed the 95% significance test. The yellow box indicates the study area.)图12 南方气旋型EREs(a)500 hPa位势高度距平合成场(填色,单位:gpm)以及500 hPa位势高度气候平均态(等值线,单位:gpm)、(b)500 hPa气温距平合成场(填色,单位:℃)以及500 hPa位势高度合成场(等值线,单位:gpm)、(c)海平面气压距平合成场(填色,单位:hPa)以及海平面气压气候平均态(等值线,单位:hPa)和(d)垂直速度(等值线,单位:10-2Pa·s-1)与垂直速度距平(填色,单位:10-2Pa·s-1)沿112.5°E—125°E纬向平均值的气压-经向剖面图Fig.12 EREs of southern cyclonic (a) 500 hPa geopotential height anomaly composite field (shading,Unit: gpm) and 500 hPa geopotential height climatic average state (contour,Unit: gpm),(b) 500 hPa temperature anomaly composite field (shading,Unit: ℃) and 500 hPa potential height composite field (contour,Unit: gpm),(c) combined field of sea level pressure anomaly (shading,Unit: hPa) and mean state of sea level pressure and climate (contour,Unit: hPa) and (d) barometric-meridional profile of vertical velocity (contour,Unit: 10-2Pa·s-1) and vertical velocity anomalies(shading,Unit: 10-2Pa·s-1) along the zonal mean of 112.5°E—125°E

图13是850 hPa水汽通量异常及其散度异常的合成。从图中可以看出,山东地区东北侧为反气旋性异常环流,西南侧为气旋性异常环流,受异常东风的影响,来自西太平洋的水汽输送增强,为山东地区极端暴雨提供有利的水汽条件。

(箭头为通过99%显著性检验的风矢量,红色打点区域为通过99%显著性检验区域,红色方框表示研究区域。Arrows are wind vectors that pass the 99% significance test. The red dotted area is the area that passed the 99% significance test. The red box indicates the study area.)图13 南方气旋型EREs的850 hPa水汽通量异常(箭头,单位:g·cm-1·s-1·hPa-1)和散度异常(填色,单位:10-6g·cm-2·hPa-1·s-1)的合成Fig.13 Synthesis of 850 hPa vapor flux anomalies (arrow,Unit: g·cm-1·s-1·hPa-1) and divergence anomalies (shading,Unit:10-6g·cm-2·hPa-1·s-1) of EREs of the southern cyclone

4 结论与讨论

本文利用山东84个气象站的日降水数据、NCEP/NCAR的逐日再分析数据集以及中国气象局热带气旋资料中心的CMA最佳路径数据集,对山东夏季极端暴雨事件发生频次的时空分布特征进行了分析,并对影响山东夏季EREs的环流进行了分型,揭示了每种环流型有利于山东暴雨发生的物理机制。

山东夏季极端暴雨发生日数的空间分布呈由南向北减少的特征。夏季极端暴雨降水量占比在25%～40%之间,也呈现出南多北少的空间分布特征,其中8月极端暴雨降水量占当月的总降水量的比值最大。山东夏季极端暴雨降水量以及极端暴雨发生日数呈显著的年际年代际振荡,无显著的线性趋势,只有在8月呈现较为显著的增加趋势(趋势显著性水平为80%)。

影响山东夏季EREs的环流系统主要有高空急流型、北方气旋型、南方气旋型以及热带气旋型。高空急流型EREs的环流特征为西太副高位置较气候态偏西偏北,为极端暴雨的发生提供稳定的环流形势;同时,山东位于高空急流入口区的右侧,有利于上升运动,为极端暴雨提供了有利的动力条件;水汽主要来自于西太副高外围风场的输送(见图14(a))。北方气旋型是影响山东夏季EREs的主要的环流系统,这一类EREs的环流特征为山东位于地面发展型气旋的南侧,中纬度高空槽的槽前脊后区域,槽后冷平流槽前暖平流,有利于地面气旋的发展,并产生上升运动;西太副高西伸北抬,850 hPa西南气流增强,有利于水汽输送至山东地区(见图14(b))。南方气旋型的环流特征为山东位于高空偶极型阻塞环流南部西风槽的槽前脊后区域、地面气旋的北侧,为极端暴雨的发生提供稳定的环流形势以及动力条件;水汽则来自于西太平洋(见图14(c))。

((a)高空急流型,(b)北方气旋型,(c)南方气旋型。图中绿色箭头代表低空水汽通量异常,红色向上箭头代表垂直上升运动,蓝色中心标记L代表地面气旋,黄色中心标记H代表反气旋,粉色区域代表西太副高,500 hPa上蓝色(红色)箭头分别代表冷(暖)平流。(a) EREs of the upper-level jet. (b) EREs of the northern cyclone. (c) EREs of the southern cyclone. Green streamlines represent low-level water vapor transport. The red upward arrow represents vertical upward motion. The blue center mark L represents the surface cyclone. The yellow center H represents an anticyclone. The pink area represents the West Pacific Subtropical high. The blue (red) arrows on the 500 hPa isobaric surface represent cold (warm) advection,respectively.)图14 影响山东夏季EREs的环流系统示意图Fig.14 Circulation system affecting EREs in summer in Shandong Province

本文利用山东84个站的夏季降水数据对山东夏季EREs进行了分析,其中63.4%的EREs的影响天气系统得以初步确定。但是由于极端暴雨受到复杂多变的因素影响,仍然有36.6%的EREs的影响系统及其成因尚未确定,因此对于山东夏季极端暴雨的成因分析还需要后续研究。同时,应该指出的是,本文分类得到的热带气旋型影响环流主要指热带气旋中心移动到山东附近距离500 km以内的热带气旋内雨带直接造成的极端暴雨类型,事实上台风与中纬度系统相互作用造成的远距离降水的影响也有可能造成山东极端暴雨,这类过程在我们的研究中并未考虑。为探究各类EREs的影响因子,我们将在之后的工作中继续探究热带天气系统与中纬度大气环流异常协同作用对山东夏季EREs的影响,寻找可能的预报因子。