云南雨日特征及其影响因子分析

邓丽仙　郭财秀　李飞龙　和艳　胡成龙　李琳静

摘要：为研究云南雨日特征，基于1960～2019年气象站点观测的逐日降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和NOAA的重构海温资料，分析了云南降水日数的时空变化特征及其与海温的联系。结果表明，云南降水主要集中在5～10月，以6～8月最多，并以5 d及以上的长持续降水为主。但是，近年来，云南雨日数有明显下降趋势，EOF分析第一模态表明，云南5～10月雨日变化主要为全区一致型。通过线性相关分析发现，同期北印度洋海温与云南雨日有显著负相关关系，将10°～25°N，55°～65°E区域平均海温定义为北印度洋海温指数，通过海温指数与同期大气环流的回归分析，结果表明：当印度洋海温偏高时，200 hPa西风急流增强，云南地区附近高空有风场辐合，500 hPa低纬度地区位势高度增加，700 hPa低空存在较明显的水汽通量辐散和下沉运动，由印度洋和南海向云南输送的水汽减少，不利于降水发生。通过对比海温低值和高值年的雨日数可以发现，印度洋海温高值年，云南5～10月雨日数均为负距平，反之亦然。研究成果可为金沙江中下游水资源调度和水库群联合调度提供参考。

关键词：雨日特征； 印度洋海温； 环流异常； EOF分析； 云南

中图法分类号：P339 文献标志码：A DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2024.04.003

文章编号：1006-0081（2024）04-0020-07

0 引 言

云南地处青藏高原东南部，属低纬高原地区，地形复杂，同时受两个邻近热带海洋孟加拉湾和南海的影响，降水具有明显的区域性特征。5～10月是云南的雨季，降水量占全年的85%，易发生持续性强降水，从而引发洪涝灾害以及泥石流、滑坡等地质灾害，造成严重的经济损失［1-3］，同时，云南作为农业大省，持续性降水也对作物的生长和运输不利，因此，分析云南雨日和持续性降水变化是必要的。

随着全球气候变暖，云南的降水也在发生变化［4-6］，已有学者对云南降水的时空变化规律进行了深入分析，程建刚等［7］发现云南降水日数逐渐减少，但暴雨、大暴雨频率增加；符传博等［8］发现雨日除春季外均为减少趋势；彭贵芬等［9］研究发现云南大雨和暴雨日数增多；Li等［10］对云南极端降水的研究表明云南降水趋于集中。这些都说明了云南虽然雨日在减少，但极端降水却在增多，这也与全球极端降水增多一致［11-12］。影响云南降水异常的因素较为复杂，晏红明等［13］研究发现孟加拉湾季风与云南初夏降水有关，季风爆发晚则云南5月降水偏少；李聪等［14］发现孟加拉湾季风结束偏早可能造成云南秋冬春季降水偏少；刘瑜等［15］研究发现南亚高压季节性北跳偏晚，副高偏南、偏西会导致云南干旱发生。此外，热带大气季节内振荡［16-17］、昆明准静止锋［18］、北极涛动［19］都对云南的干旱有影响；陈艳等［20］研究发现云南5月降水与纬向水汽通量为负相关，而与经向水汽通量为正相关；陶云等［21］研究云南冬季降水发现降水偏多时，贝加尔湖附近高度场偏高，有利于引导北方冷空气南下，同时，中低纬度在孟加拉湾北部高度场偏低，南支槽偏强，有利于南方暖湿空气向北输送。

云南大部分地区处于长江上游的金沙江中下游地区，研究其降水特点有利于对金沙江中下游水资

源调度和水库群联合调度提供技术支持。以往研究大多集中在云南降水量和不同等级降水的变化［22-23］，但对云南雨日的持续性变化研究较少，本文将以云南不同持续时间的降水为对象，研究其时空变化，探究云南不同持续时间雨日的变化及其影响因子，以降低灾害风险。

1 资料与方法

1.1 研究资料

观测降水数据来自国家气象数据共享平台（http：∥data.cma.cn/），选取1960～2019年共60 a的逐日降水资料，研究区域为云南，除去缺测漏测，共21个站点。

大气环流资料为1960～2019年美国国家环境预报中心（NCEP）和国家大气研究中心（NCAR）合作开发的再分析资料逐月资料，空间分辨率为2.5°×2.5°。

海温资料为1960～2019年NOAA 新版的重构海温逐月资料（ERSST），空间分辨率为2°×2°。

1.2 持续性降水定义

（1） 站点持续性降水定义。当站点日降水量≥0.1 mm时，定义为站点雨日；当第一个雨日到最后一个雨日连续M日都为雨日，定义为一次持续M日的持续性降水。按不同持续雨日数划分降水，连续2～4 d为短持续降水，连续5 d以上为长持续降水。

（2） 区域持续性降水定义。当区域50%以上站点为雨日，则认为云南区域发生降水，后续与站点持续性降水的定义方法相同，划分为短持续降水和长持续降水。

2 云南雨日特征分析

为了解云南雨日时间分布特征，对云南逐年雨日进行统计，图1为云南1960～2019年雨日的逐年分布，可以看到云南降水主要发生时段为每年的 5～10月，与前人研究相一致，尤其是连续性雨日，基本集中在这几个月份，因此，本文后续研究将以云南5～10月降水为主体进行进一步分析。

对云南地区单日、短持续和长持续降水的累计日数进行统计，图2可以看出长持续降水和短持续降水的空间分布基本相反，长持续降水为由东北向西南逐渐增加，累积雨日最多可到达90 d以上，低值中心位于云南东北部，累积日数在50 d以下。短持續雨日高值中心基本与长持续降水低值中心重合，累积日数在39 d以上，并由东向西逐渐减少，最少在27 d以下。同样可以看出5～10月云南地区长持续降水远多于短持续降水，结合图1可以说明长持续降水占云南5～10月降水的主要部分，总雨日数与长持续降水类似。绝大部分站点短持续降水的雨日变化趋势为增加趋势，但增加幅度较小，趋势不显著；长持续降水均为减少趋势，且南部大部分站点减少幅度大且显著，总雨日变化趋势与长持续降水一致。图2雨日数趋势同样可以看出长持续降水的显著下降趋势，减少幅度达到3.8 d/（10 a），而短持续降水为轻微增加趋势，总雨日数减少幅度达到2.8 d/（10 a），下降趋势显著。

对5～10月云南雨日进行EOF分析进一步了解其时空变化特征，选取前两个模态进行分析（通过North检验），见图3。可以看到第一模态方差贡献率达到58.39%，全区均为正值，表明5～10月云南雨日主要为全区一致的变化，整体偏多或偏少，大值区主要在云南西南部，时间系数方面可以看出明显的年代际变化，在2000年左右由多雨期转变为少雨期；第二模态方差贡献率为8.72%，西部主要为负值，东部为正值，为东西反相型。

对5～10月云南长持续降水发生月份和持续日数进行统计。由图4（a）可以看出长持续降水在6～8月发生较多，降水日数最多的月份是7月，达到总雨日数的25.6%；由图4（b）可以看出长持续降水持续日数以5～6 d为主，其中持续5 d的长持续降水最多，可以达到15.4%。

为了进一步了解云南5～10月降水的年代际变化，统计了10 a来云南不同持续时间降水的年平均累计日数变化，表1可以看出，20世纪90年代之前，不论是长持续降水、短持续降水还是总雨日数变化幅度都不大，而在20世纪90年代之后，长持续降水和总雨日数都有较大的减少，且下降的幅度越来越大。5～10月长持续降水可以占到总雨日数的70%以上，且长持续降水累积日数与总雨日数相关系数可以达到0.9，表明长持续降水是云南5～10月降水的最重要组成部分，雨日数的变化会影响长持续降水的变化。

3 印度洋海温对云南雨日影响

以往研究表明，影响云南降水的主要因子包括孟加拉湾季风、南亚高压、准静止锋、北方冷空气等因子［18，20，23］，特别是印度洋偶极子对中国南海夏季西南季风的水汽输送有重要影响［24］，然而这些研究通常针对的是雨强或总体雨量，对雨日的影响尚不清晰。海温是气候变化的重要外强迫因子，本文仍以海温为分析对象，研究其对云南雨日的影响。

前文已经对5～10月云南雨日进行了统计分析，发现云南雨日数有显著的减少，尤其是持续时间5 d及以上的长持续降水。根据5～10月云南雨日数，挑选多雨年和少雨年进行合成分析。由图5（a）可以看到印度洋上西南风异常，云南地区来自印度洋和南海的水汽增多，且在云南上空700 hPa存在水汽辐合现象，有利于云南地区降水的产生。海温是气候变化的重要外强迫因子。为了进一步探究海温对5～10月云南雨日的影响，使用5～10月云南雨日数与同期全球海温进行相关分析。考虑到5～10月云南雨日同样具有明显的变化趋势，为了避免趋势变化的影响，对海温和总雨日数均去趋势后进行相关分析。由图5（b）可以看出高相关区主要集中在印度洋北部和赤道太平洋东部，均与5～10月云南雨日数呈负相关。考虑到云南降水与印度洋水汽输送关系密切且前人研究也表明印度洋偶极子正位相期间夏季对中国南海西南水汽输送较强［24］，选取10°～25°N，55°～65°E的印度洋海温作为影响云南5～10月雨日的海温关键区，定义关键区的区域内格点海温均值为印度洋海温指数STI，计算公式如下：

式中：X和Y分别代表关键区海温格点资料的行数和列数，STij表示第i行第j列的海温。

为了揭示印度洋海温异常如何通过大气环流影响云南地区降水日数，分别从位势高度场、风场和水汽通量等角度进行分析。为排除环流趋势变化的影响，对海温指数和环流数据同样进行去趋势。根据印度洋海温指数、500 hPa位势高度与风场的回归系数（图6（a））可以看出，海温异常偏高时，低纬度地区500 hPa位势高度整体呈现正异常，云南西南部300 hPa存在显著下沉运动；在200 hPa时云南北部上空的西风急流有明显增强趋势，在云南西部存在风场辐合（图6（b））；整层水汽通量与风场一致，云南东向水汽通量异常，与多雨年少雨年环流差值相反，而在云南西部700 hPa位势高度，水汽通量散度和风散度都为辐散区域（图6（c））；综合环流高低层来看，当海温异常偏高时，云南西部地区高层风场辐合，低层水汽发生辐散，垂直风场为下沉运动，都不利于云南降水的发生。

利用合成分析验证回归分析的结果，将海温系数进行标准化取大于1的年份为海温高值年（1983，1987，1997，1998，2003，2007，2009，2010，2014，2015，2017，2019年），取小于-1的年份为海温低值年（1960，1964，1971，1974，1975，1978，1984，1985，1996年），对比海温低值与高值环流差异（图7）可以看到，与多雨年和少雨年环流差异类似，700 hPa风场时西南季风增强，由印度洋和南海来的水汽增多，云南南部地区存在水汽辐合区域，有利于降水。比较海温高值年和低值年的雨日距平图（图8）可以看到，海温高值年云南雨日均为负距平，且大部分区域距平均在5 d以上，负值中心主要位于云南中部，中心距平可以达到 11 d 以上；海温低值年云南雨日均为正距平，大部分区域距平均在5 d以上，大值中心可以达到6 d以上，这同样印证了印度洋海温与云南5～10月雨日数的负相关关系，即印度洋海温偏高时，云南5～10月雨日数较少，反之亦然。

4 结 论

本文围绕云南地区降水日数，揭示了其1960～2019年的时空变化特征，并分析了云南雨日与印度洋北部海温异常的联系，结果如下。

（1） 云南降水主要集中在每年的5～10月，尤其是持续时间5 d及以上的长持续降水，云南长持续降水日数在6～8月最多，持续时间以5～6 d为主，累积雨日数由东北向西南逐漸增多。云南长持续降水累积日数与总雨日数关系密切且均有显著下降趋势，云南南部地区下降趋势更为显著。EOF分析第一模态表明，云南5～10月降水变化主要为全区一致变化。

（2） 云南5～10月雨日数与北印度洋海温有显著的负相关关系，研究发现，关键区（10°～25°N，55°～65°E）的海温异常偏高时，200 hPa西风急流增强，云南西部存在风场辐合，500 hPa低纬度地区位势高度增高，700 hPa存在水汽通量辐散、风场辐散以及下沉运动，由印度洋及南海输送的水汽减少，不利于降水发生。对比海温低值和高值年雨日数同样可以发现，在海温高值年，云南5～10月雨日数均为负距平，反之亦然。

参考文献：

［1］曹鑫，任雪娟，孙旭光.江淮流域夏季持续性强降水的低频特征分析［J］.气象科学，2013，33（4）：362-370.

［2］张娇，郭品文，王东勇，等.淮河流域持续性强降水过程的环流变化特征［J］.大气科学学报，2012，35（3）：322-328.

［3］胡娅敏，翟盘茂，罗晓玲，等.2013年华南前汛期持续性强降水的大尺度环流与低频信号特征［J］.气象学报，2014，72（3）：465-477

［4］杨晓静，徐宗学，左德鹏，等.云南省 1958-2013 年极端降水时空变化特征分析［J］.灾害学，2015，30（4）：178-186.

［5］罗燕，田永丽，戴敏，等.云南近 50 年极端气温及降水事件变化特征与区域气候变暖的关系［J］.云南大学学报（自然科学版），2015，37（6）：870-877.

［6］覃顺萍，吴巩胜，李丽，等.1961-2010 年云南省极端降水时空变化特征［J］.云南师范大学学报（自然科学版），2015，35（1）：67-72.

［7］程建刚，解明恩.近 50 年云南区域气候变化特征分析［J］.地理科学进展，2008，27（5）：19-26.

［8］符传博，吴涧，丹利.近 50 年云南省雨日及降水量的气候变化［J］.高原气象，2011，30（4）：1027-1033.

［9］彭貴芬，刘瑜.云南各量级雨日的气候特征及变化［J］.高原气象，2009，28（1）：214-219.

［10］LI Y G，HE D，HU J M，et al.Variability of extreme precipitation over Yunnan Province，China 1960-2012［J］.International Journal of Climatology，2015，35（2）：245-258.

［11］ALEXANDER L V，ZHANG X，PETERSON T C，et al.Global observed changes in daily climate extremes oftemperature and precipitation［J］.Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2006，111（D5）.

［12］GOSWAMI B N，VENUGOPAL V，SENGUPTA D，et al.Increasing trend of extreme rain events over India in awarming environment［J］.Science，2006，314（5804）：1442-1445.

［13］晏红明，肖子牛，王灵.孟加拉湾季风活动与云南 5 月降雨量［J］.高原气象，2003，22（6）：624-630.

［14］李聪，肖子牛，张晓玲.近60 年中国不同区域降水的气候变化特征［J］.气象，2012，38（4）：419-424.

［15］刘瑜，赵尔旭，彭贵芬，等.2005年春末初夏云南异常干旱与中高纬度环流［J］.干旱气象，2007（1）：32-37.

［16］琚建华，吕俊梅，谢国清，等.MJO 和 AO 持续异常对云南干旱的影响研究［J］.干旱气象，2011，29（4）：401-406.

［17］吕俊梅，琚建华，任菊章，等.热带大气 MJO 活动异常对 2009-2010 年云南极端干旱的影响［J］.中国科学（地球科学），2012，42（4）：599-613.

［18］周秉根，陈建业，何俊杰，等.2009-2010年冬春季节我国西南地区持续干旱的成因分析［J］.安徽师范大学学报（自然科学版），2012（1）：52-55.

［19］YANG J，GONG D Y，WANG W S，et al.Extreme drought event of 2009/2010 over southwestern China［J］.Meteorology and Atmospheric Physics，2012，115（3-4）：173-184.

［20］陈艳，丁一汇，肖子牛，等.水汽输送对云南夏季风爆发及初夏降水异常的影响［J］.大气科学，2006，30（1）：25-37.

［21］陶云，黄玮，郑建萌，等.云南冬季降水的演变特征及成因分析［J］.高原气象，2014，33（1）：130-139.

［22］刘佳旭，李丽娟，李九一，等.1954-2014 年云南省降水变化特征与潜在的旱涝区域响应［J］.地球信息科学学报，2016，18（8）：1077-1086.

［23］万云霞，WAN C Z，肖子牛.中国西南纵向岭谷地区可降水量的变化特征［J］.自然资源学报，2008，23（4）：657-664.

［24］张舰齐，叶成志，陈静静，等.印度洋偶极子对中国南海夏季西南季风水汽输送的影响［J］.大气科学，2019，43（1）：49-63.

（编辑：张 爽）

Analysis of precipitation day characteristics and influencing factors in Yunnan region

DENG Lixian1，2，GUO Caixiu1，2，LI Feilong1，2，HE Yan1，2，HU Chenglong1，2，LI Linjing1，2（1.Kunming Branch of Yunnan Hydrology and Water Resources Bureau，Kunming 650106，China； 2.Dianchi Lake Ecosystem Observation and Research Station of Yunnan Province，Kunming 650228，China）

Abstract： To study the characteristics of precipitation days in Yunnan，based on daily precipitation data from meteorological stations，NCEP/NCAR reanalysis data and reconstructed SST data from NOAA from 1960 to 2019，the spatio-temporal variation of precipitation days in Yunnan and its relationship with SST were analyzed.The results showed that the precipitation in Yunnan was mainly concentrated in May to October，with the most precipitation from June to August，and the main precipitation persistent in  five days or more.However，in recent years，the number of precipitation days in Yunnan had a significant downward trend，and the first mode of EOF analysis showed that the change of precipitation days in Yunnan from May to October was mainly consistent in the whole region.Through linear correlation analysis，a significant negative correlation between SST over the same period in the North Indian Ocean and precipitation days in Yunnan was found.The average SST in the 10°～25°N and 55°～65°E regions was defined as the SST index in the North Indian Ocean.The regression analysis between SST index and atmospheric circulation in the same period showed that when the Indian Ocean SST was high，the 200 hPa westerly jet was enhanced.There was a convergence of wind fields in the upper air near Yunnan，the height increased in the low latitude area of 500 hPa，and the water vapor flux divergence and subsidence movement were obvious in the low altitude of 700 hPa，and the water vapor transported from the Indian Ocean and the South China Sea to Yunnan decreased，which was not conducive to the occurrence of precipitation.By comparing the number of rainfall days of low SST and high SST years，it can be found that the number of precipitation days in Yunnan from May to October in high SST years in the Indian Ocean was negative anomaly，and vice versa.The research results can provide a reference for water resources regulation and joint dispatching of reservoir group in the middle and lower basins of Jinsha River.

Key words： precipitation day characteristic； Indian Ocean SST； circulation anomaly； EOF Analysis； Yunnan Province

收稿日期：2023-12-04

基金項目：野外科学观测研究站建设专项（202305AM340008）

作者简介：邓丽仙，女，高级工程师，主要从事水文情报预报及水资源评价方面的工作。E-mail：denglixian123@126.com

通信作者：郭财秀，女，硕士，主要从事水资源评价工作。E-mail：1181281697@qq.com