大气科学  2018, Vol. 42 Issue (4): 859-876   PDF    
中国南方夏季降水的年代际变率主模态特征及机理研究
李维京1,2,3, 刘景鹏1,2,3, 任宏利3, 左金清3     
1 中国气象科学研究院, 北京 100081
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室, 北京 100081
摘要: 在气候变暖背景下,中国南方夏季降水存在明显的年代际变化特征。本文利用1920~2014年的逐月降水,以分析南方夏季降水年代际变率主模态为切入点,以研究南方夏季降水年代际变率空间分布型的年代际变化特征为重点,进一步研究了印度洋、北太平洋及北大西洋海温的年代际变率对南方夏季降水主模态年代际变率的可能影响机制。得到的主要结论包括:(1)指出中国南方夏季降水年代际变率的两个主模态为全区一致型和东西反相型降水模态。两个主导模态在1971/1972年发生了显著的年代际转变,在1925~1971年的第一主模态为东西反相型降水;在1972~2009年的第一主模态为一致型降水。不同主模态对应的海温异常关键区也在1971/1972年发生了相应的年代际变化。(2)揭示了全区一致型和东西反相型降水模态对应的环流场异常特征。一致多(少)型降水对应着中国南海及西北太平洋低空的反气旋(气旋)性异常,有(不)利于水汽自南海向南方地区输送。而贝加尔湖东侧低空的反气旋(气旋)性异常,有(不)利于冷空气向南方输送,并与来自南海地区的水汽在南方地区辐合,有利于南方地区降水一致偏多(少)。东多西少(西多东少)型降水对应着中国东南地区高空的正(负)异常中心,有利于高空辐散(辐合)及异常的上升(下沉)运动,其与南方地区东部低空的气旋(反气旋)性异常共同作用,有利于东部降水偏多(偏少)。与此同时,低空中南半岛反气旋(气旋)性异常及菲律宾地区反气旋(气旋)性异常,不(有)利于水汽自孟加拉湾及南海地区输送向南方地区西部,有利于形成东多西少(西多东少)的降水型。(3)揭示了印度洋海温、北太平洋海温和北大西洋海温协同影响南方地区东西反相型降水和一致型降水的机制。
关键词: 中国南方夏季降水      海温      年代际变率      主模态      影响机制     
Characteristics and Corresponding Mechanisms of the Leading Modes of Interdecadal Variability of Summer Rainfall in Southern China
LI Weijing1,2,3, LIU Jingpeng1,2,3, REN HongLi3, ZUO Jinqing3     
1 Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049
3 Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081
Abstract: In the background of global warming, rainfall in southern China during boreal summer (June to August) shows distinct interdecadal variability. Using monthly rainfall data for the period of 1920-2014, the leading modes of the interdecadal variability of Southern China Summer Rainfall (SCSR) are revealed. Meanwhile, the interdecadal changes of spatial pattern of SCSR are uncovered. Finally, the underlying possible mechanisms connecting the sea surface temperature in the Indian Ocean, the North Pacific Ocean and the North Atlantic Ocean and the leading modes of SCSR on interdecadal timescale are analyzed. The main results are as follows. (1) The first two leading modes of the interdecadal variability of SCSR, i.e., the monopole pattern and the zonal dipole pattern, are uncovered. The dominance of these two modes experienced an obvious decadal change around 1971/1972. During 1925-1971, the dominant pattern of the interdecadal variability of SCSR is the zonal dipole pattern, while the monopole pattern prevailed during 1972-2009. The key regions of sea surface temperature associated with the first two leading modes also changed around 1971/1972. (2) The atmospheric circulation anomalies associated with the monopole pattern and the zonal dipole pattern of SCSR are uncovered. Corresponding to the positive (negative) phase of the monopole pattern, an anticyclonic (cyclonic) anomaly is located over the South China Sea and northwestern Pacific, which is (not) in favor of moisture transport from the South China Sea to southern China. The lower-level anticyclonic (cyclonic) anomaly over Lake Baikal may lead to more southward transport of cold air, which can converge with the moisture transported from the South China Sea and is favorable for the formation of positive (negative) phase of the monopole pattern. Corresponding to the positive (negative) phase of the zonal dipole pattern, a positive (negative) center is located over the eastern part of southern China, which is favorable for upper-level divergence (convergence) and anomalous ascending (descending) motion. When combined with the lower-level cyclonic (anticyclonic) anomaly, it may result in increased (decreased) rainfall in eastern part of southern China. Meanwhile, the anticyclonic (cyclonic) anomaly over Indo-china peninsula and the Philippines is favorable (unfavorable) for moisture transport from the Bay of Bengal to western part of southern China, which is in favor of generating the positive (negative) phase of the zonal dipole pattern. (3) The combined impacts of sea surface temperature in the Indian Ocean, the North Pacific Ocean and the North Atlantic Ocean on the monopole pattern and the zonal dipole pattern of SCSR are revealed.
Key words: Southern China summer rainfall      Sea surface temperature      Interdecadal variability      Leading mode      Impact mechanism     
1 引言

中国东部夏季降水受东亚夏季风影响,其年际和年代际变率均十分显著(Kwon et al., 2007Xu et al., 2015)。20世纪中期以来,东亚夏季风发生了明显的年代际变化,其强度在20世纪70年代末期显著减弱(Wang, 2001; Ding et al., 2008),其夏季环流场在1990年代初期发生了进一步的年代际变化,表现为东亚副热带地区高空急流强度显著减弱(Kwon et al., 2007; Zhang et al., 2017)。与之相对应,中国东部夏季降水在1970年代末期、1990年代初期及1990年代末期相继发生了明显的年代际变化(Ding et al., 2008黄荣辉等,2011Zhu et al., 2011李维京等,2015Xu et al., 2015)。在1970年代末之前,中国东部降水型由长江中下游少雨,华北和华南多雨的经向“+-+”型,之后转换为长江中下游多雨,华南和华北少雨的经向“-+-”型降水(黄荣辉等,2011)。在1990年代初期,长江流域及其以南地区夏季降水显著增加(Wu et al., 2010)。在2000年以后,中国东部夏季雨带开始北移,表现为长江中下游和华北地区夏季降水减少,淮河流域降水增多,主雨带北移至淮河流域(黄荣辉等,2011Zhu et al., 2011Xu et al., 2015)。因此,伴随着东亚夏季风的年代际变化,中国东部夏季主雨带也具有明显的年代际经向南北移动特征(Ding et al., 2008黄荣辉等,2011李维京等,2016)。整体而言,东亚夏季风经历了20世纪70年代以来的两次年代际突变之后,中国东部的夏季降水空间分布型由1970年代末期之前的“北涝南旱”型转变为1990年代初期之后的“南涝北旱”型(Ding et al., 2008; Zhang and Zhou, 2015)。Ding et al.(2008)黄荣辉等(2011)的研究表明,中国东部夏季降水的年代际变率主要包含两种空间模态,其一是由南到北的经向三极子模态(长江多雨,华北和华南少雨);其二是经向偶极子模态(南方多雨,北方少雨),中国东部夏季降水年代际变率的空间分布主要由这两种降水模态的叠加效应所决定(黄荣辉等,2011)。20世纪中期以来,中国南方地区夏季降水也经历了显著的年代际变化,在1992/1993年前后开始年代际增强(Wu et al., 2010),并在2003年后发生年代际的减弱(Xu et al., 2015)。

研究表明(Ding et al., 2009黄荣辉等,2011Xu et al., 2015Wu et al., 2016)太平洋、北大西洋及印度洋海表温度(Sea Surface Temperature,简称SST)的年代际变率对中国东部及南方夏季降水年代际变率有重要影响。太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,简称PDO)是太平洋海温年代际尺度上最显著的变率模态(Mantua et al., 1997)。PDO可通过影响东亚地区大气环流系统进而影响中国东部夏季降水的年代际变率,对中国东部夏季主雨带的年代际经向南北移动有重要作用。PDO处于正位相时,可以引起海洋大陆区域与华南地区之间的Hadley环流异常增强,进而使得华南地区6月份的降水偏少(Wu and Mao, 2017),与此同时,PDO还可在东亚地区对流层低空激发太平洋—日本(Pacific–Japan,简称PJ)型遥相关波列,进而使得1970年代末期以后长江流域夏季降水偏多,中国华北地区降水偏少,中国东部夏季主雨带位于长江流域(张庆云等,2007Si and Ding, 2016Yang et al., 2017)。当PDO处于负位相时,环流的响应基本是反相的,此时东亚副热带西风急流减弱,这是引起2000年以后黄淮流域降水增多,长江流域降水减少的主要原因,中国东部夏季主雨带北移至淮河流域(Zhu et al., 2015)。因此在PDO影响下,东亚地区低纬度和中高纬度环流的异常变化是协调一致的,其位相变化对中国东部夏季主雨带的年代际经向南北移动有重要影响。

北大西洋多年代际涛动(Atlantic Multidecadal Oscillation,简称AMO)是北大西洋海温最显著的年代际变率模态(Knight et al., 2006; Sutton and Hodson, 2007)。研究表明,AMO主要通过大气遥相关作用影响东亚地区大气环流,进而调制中国东部夏季降水(Lu et al., 2006; Li et al., 2008; Wu et al., 2016; Si and Ding, 2016)。AMO暖位相对应着欧亚大陆大部分地区的增暖,增强了夏季欧亚大陆与太平洋之间的海陆热力差异,使得东亚夏季风增强(Lu et al., 2006; Wang et al., 2009)。与此同时,AMO暖位相在北半球夏季可以激发中高纬度的欧亚遥相关波列及中纬度沿东亚副热带西风急流传播的遥相关波列(Si and Ding, 2016; Wu et al., 2016)。欧亚遥相关波列使得中国黄淮流域上空产生气旋性异常,长江流域上空产生反气旋性异常,从而使得黄淮流域多雨,长江中下游地区少雨。而中纬度的遥相关波列通过引起中国东南地区低空气旋性环流异常,造成中国东南地区降水增多。最近的研究表明,AMO还可通过大气遥相关作用,调制热带西太平洋海温的多年代际变率(Sun et al., 2017)。由于热带西太平洋是东亚最重要的热源和水汽源地,对东亚气候有重要影响,因此AMO还可实现对东亚夏季风及中国南方地区夏季降水年代际变率的间接影响。

近十年来,印度洋海温对中国夏季降水年代际变率的影响受到越来越多的关注(Wu et al., 2010; Cao et al., 2014; Zhang et al., 2017)。热带印度洋在1990年代初以后的年代际增暖增加了印太地区东西方向的海温梯度,由其引起的垂直环流异常上升支在热带印度洋,下沉支在中国南海地区,对应着低空的反气旋性环流异常,有利于中国南方地区夏季降水在1990年代初以后显著增多(Wu et al., 2010)。南印度洋海温在1970年代末期显著增暖,并在1990年代初期开始变冷,对东亚夏季风在1970年代末期及1990年代初期的两次年代际转折均有影响,造成南方地区夏季降水在1970年代偏少,在1990年代初期后偏多(Zhang et al., 2017)。

综上所述,前人研究大多集中关注整个中国东部夏季降水的时空变化特征及其机理,而本文则重点研究中国南方地区夏季降水年代际变率的时空变化特征,以及不同海区海温异常对中国南方夏季降水年代际变化的协同影响。本文拟首先分析中国南方地区夏季降水年代际变率的主模态,其次揭示这些主模态在气候变暖背景下的年代际变化特征,然后重点研究不同海域海温年代际变率与南方夏季降水主模态之间的关系及其可能影响机制。此外,最新研究表明,中国南方初夏(5~6月)降水的年际变率主模态是三大洋海温年际变率协同影响的结果(Li et al., 2017a)。在年代际尺度上,三大洋海温是如何协同影响中国南方夏季降水年代际变率的呢?本文将进一步尝试通过多因子回归拟合南方夏季降水指数的方式,对该问题加以初步探讨。

2 资料和方法 2.1 资料

本文主要研究对象是中国南方夏季(6~8月)降水的年代际变率。采用了东英吉利大学提供的1901~2014年0.5°×0.5°的逐月降水资料CRU(Climatic Research Unit;New et al., 2000)及国家气象信息中心提供的5°×5°的中国区域1900~2014年逐月降水资料(NMIC;Li et al., 2012)。将CRU降水资料平均到1°×1°的网格,并做了3°×3°的空间平滑,以消除空间噪音。海温资料采用英国气象局哈德来中心提供的1870~2014年1°×1°的逐月海温资料(HadISST;Rayner et al., 2003)。大气环流资料采用NOAA–CIRES提供的1851~2014年2°×2°的20CR(20th Century Reanalysis;Compo et al., 2011)。由于1920年以前的热带海洋观测资料十分稀疏(Dai, 2013),本文中研究时段统一取为1920~2014年。

2.2 方法

为了重点分析中国南方夏季降水年代际变率及其机理,去除了夏季降水和海温资料的线性趋势,并采用Lanczos滤波方法(Duchon, 1979)进行了11年的低通滤波以去除年际尺度的变率。各变量的距平值均为相对于1920~2014年的平均值计算得到。对降水进行经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,简称EOF;Lorenz, 1956)分解前,将降水距平做了标准化处理。

对相关系数及回归系数的显著性检验,文中均采用非参数化的蒙特卡洛检验(Livezey and Chen, 1983)。对AB两个序列的相关系数检验方法如下:若A的样本数为N,则将A中的N个样本随机排列后,与B求相关。如此重复1000次,将所得1000个相关系数从小到大排序。若AB的相关系数超过了该组相关系数的95%分位数,则认为AB的相关系数通过了信度为95%的显著性检验。回归系数的显著性检验与此类似。

西太平洋副热带高压(西太副高)脊线指数参照刘芸芸等(2012)的定义,具体定义为在500 hPa等压面上,将北半球西太副高范围内(10°N~60°N,110°E~150°E)东西风分量的零线所在纬度的平均值作为脊线位置。1900~2015年逐月的PDO指数定义为北太平洋逐月海温距平第一主模态对应的标准化时间系数(Zhang et al., 1997http://jisao.washington.edu/pdo/PDO.latest [2018-02-08]),取6~8月的平均作为夏季PDO指数。

3 中国南方地区夏季降水年代际变率及对应大气环流的主要特征 3.1 中国南方地区夏季降水主要模态及其年代际变化

中国南方夏季降水的年代际变率十分显著,在南方地区西部和东部的大部分地区,降水的年代际变率的方差占降水总方差的比率超过了40%(图略)。为得到南方夏季降水年代际变率的典型模态,将CRU降水的年代际变率进行EOF分解,得到了中国南方夏季降水年代际变率的前两个主模态(图 1a1a2)。根据North检验(North et al., 1982),前两个主模态是相互独立的。图 1a1表明,南方夏季降水年代际变率的第一模态为全区一致型降水,解释方差为34.6%;第二模态为东西反相型降水,解释方差为15.2%。前两个主模态累积解释方差约为50%(图 1a2)。

图 1 采用EOF分解方法得到的南方夏季降水年代际变率的前两个主模态及对应的时间系数:(a, b)1925~2009年;(c, d)1925~1971年;(e, f)1972~2009年。(b)中的黑色实线为采用NMIC(国家气象信息中心)降水数据得到的一致型降水指数(上图)和东西反相型降水指数(下图) Figure 1 The first two leading EOF modes of the interdecadal variability of southern China summer rainfall and corresponding principal components (PCs) for (a, b) the period of 1925–2009, (c, d) the period of 1925–1971, and (e, f) the period of 1972–2009. The black lines in (b) denote the SCR index (upper panel) and SCZD index (lower panel) by using NMIC (National Meteorological Information Center) rainfall data, respectively

为进一步验证前两个主模态的真实性,采用NMIC降水资料,将(20°N~30°N,100°E~120°E)区域平均的降水记为南方一致型降水指数(Southern China Rainfall Index,简称SCRI;图 1b1的黑色实线),其与PC1的相关系数为0.96,达到99%的信度水平,表明了南方一致型降水主模态在南方夏季降水年代际变率中的真实性。为计算东西反相型降水指数,将(25°N~30°N,110°E~120°E)区域平均的降水记为南方地区东部降水,将(25°N~30°N,99°E~108°E)区域平均的降水记为南方地区西部降水,将东部降水减去西部降水的差值记为东西反相型降水指数(Southern China Zonal Dipole Index,简称SCZDI;图 1b2的黑色实线)。SCZDI与PC2的相关系数为0.84,达到了95%的信度水平,表明了东西反相型降水主模态在中国夏季降水年代际变率中的真实性。下文将第一主模态记为一致型降水,将第二主模态记为东西反相型降水,将SCRI和SCZDI分别作为一致型降水指数和东西反相型降水指数。

图 1ab是对1925~2009年中国南方夏季降水年代际变率进行EOF分解的主模态及对应的时间系数。由图 1b1和b2可知,PC1的振幅在1971/1972年以前相对较弱,在1971/1972以后明显增强,PC2的振幅在1971/1972以前相对较强,在1971/1972以后明显减弱。表明南方降水年代际变率的第一主模态在1970年代初发生了年代际的变化。为此,分别对1925~1971年及1972~2009年的降水进行EOF分解,得到图 1ce图 1c1c2表明,1925~1971年,南方降水的第一主模态为东西反相型降水,解释方差达到了28.1%;第二模态为一致型降水,解释方差达到了18.8%。图 1e1e2显示,1972~2009年,南方降水的第一主模态为一致型降水,解释方差达到了61.6%;第二模态为东西反相型降水,解释方差仅有14.9%。由此可知,中国南方夏季降水年代际变率的第一主模态在1971/1972年发生了明显的年代际变化,由1925~1971年的东西反相型降水转变为1972~2009年的一致型降水。进一步对1925~1971年和1972~2009年两个时期降水第一主模态对应的时间系数分析发现:由图 1d1d2中的PC1可以看出,在1925~1971年期间,1929~1948年(Period one,简称P1)为东多西少型降水,1954~1968年(Period two,简称P2)为西多东少型降水。由图 1f1和f2中的PC1可以看出,在1972~2009年期间,1973~1992年(Period three,简称P3)为一致偏少型降水,1993~2002年(Period four,简称P4)为一致偏多型降水。

图 1f还可发现,1972~2009年期间,降水第一主模态时间系数在2002/2003年之后明显减弱,而第二模态时间系数在2002/2003年之后开始增强。这表明,2002/2003年之后,一致型降水振幅开始减弱,而东西反相型降水振幅开始增强。由于第二模态的空间分布型在2003~2009年(Period five,简称P5)期间也是东部偏多,西部偏少,后面的分析将P5的降水型也归入东多西少型降水。因此在1925~2009年期间,中国南方夏季降水的年代际变率存在两种主模态,分别是东西反相型降水及一致型降水;这两种主模态进而产生四种降水型,分别是东多西少型降水(P1、P5)、西多东少型降水(P2)、一致偏少型降水(P3)和一致偏多型降水(P4)。

为进一步分析中国南方夏季降水的年代际变化特征,将P1至P5这五个时期的夏季降水分别进行了合成(图 2)。图 2ab表明,在1929~1948年期间,降水空间分布型为东多西少型。东部每年降水距平值为15~20 mm,西部每年降水距平值为-10~-15 mm;在1953~1968年期间,降水空间分布型为西多东少型,东部每年降水距平值为-10~-20 mm,西部每年降水距平值为5~15 mm。而在1970年代初期以后,南方降水的第一主模态由东西反相型转变为全区一致型, 其中1972~1992年期间,降水空间分布型为一致偏少型,每年降水距平值为-5~-20 mm(图 2c)。在1993~2002年期间,降水空间分布型为一致偏多型,每年降水距平值为10~25 mm(图 2d)。在2002/2003年以后,南方地区夏季降水空间分布型又重新转变为东多西少型,东部每年降水距平值为10~25 mm,西部每年降水距平值为-5~-15 mm(图 2e)。

图 2 中国南方夏季降水年代际变率的空间分布(填色,单位:mm a-1):(a)1929~1948年;(b)1954~1968年;(c)1973~1992年;(d)1993~2002年;(e)2003~2009年。打点区域表示达到了95%的信度水平 Figure 2 Composition of the interdecadal variability of southern China summer rainfall for (a) the period of 1929–1948, (b) the period of 1954–1968, (c) the period of 1973–1992, (d) the period of 1993–2002, and (e) the period of 2003–2009. Units: mm a-1. Black dots denote areas significant at the 95% confidence level

由于采用合成分析可以凸显出各时期降水变率的第一主模态,图 2进一步证明了在1925~2009年期间,中国南方夏季降水的年代际变率存在两种主模态,分别是一致型和东西反相型,并且南方地区夏季降水的主导模态在1970年代初发生了年代际变化,由东西反相型转变为一致型降水模态。

3.2 欧亚大气环流异常与主要降水模态年代际变化的关系

降水的年代际变率与大气环流异常密切相关(Zhu et al., 2011; Xu et al., 2015)。采用合成分析方法揭示东西反相型降水和一致型降水分别对应的高低空环流异常特征(图 3)。东西反相型降水对应的环流场异常取为P1与P2对应环流场异常的差值场;一致型降水对应的环流场异常取为P4与P3对应环流场异常的差值场。

图 3 南方夏季不同时期环流异常差值分布:P1与P2的差值,对应东西反相型降水(左列);P4与P3的差值,对应一致型降水(中间列);P5的合成,对应东多西少型降水(右列)。(a、d、g)分时段合成的200 hPa流函数场(填色,单位:106 m2 s–1);(b、e、h)500 hPa流函数场(填色,单位:106 m2 s–1);(c、f、i)850 hPa的风场(矢量,单位:m s-1)和流函数场(填色,单位:106 m2 s–1)。打点区域表示达到了90%的信度水平 Figure 3 Composition of stream function (shading, units: 106 m2 s–1) at (a, d, g) 200 hPa, (b, e, h) 500 hPa, and (c, f, i) stream function (shading, units: 106 m2 s–1) and wind (vectors, units: m s-1) anomalies at 850 hPa in JJA. The left column are the difference between the means of Period one and Period two; the middle column are the difference between the means of Period four and Period three; the right column are the composition of Period five. Black dots denote areas significant at the 90% confidence level

图 3ac是东西反相型降水(以下为东多西少型降水)对应的环流场异常特征。在高层(200 hPa)流函数异常最显著的特征为北半球沿中纬度的波列结构(图 3a),正异常中心分别位于北大西洋热带地区、里海和中国东部地区,负异常中心位于地中海和贝加尔湖以南。其中里海和贝加尔湖以南的异常中心位于亚洲副热带西风急流带上,这可能为该波列向下游的传播起到波导作用(Ambrizzi et al., 1995)。另外自南亚到中南半岛存在一个显著的负异常中心。图 3b显示中层(500 hPa)环流异常的主要特征是位于中南半岛上空的正异常中心及位于中国东部上空的负异常中心,即中国南方地区上空500 hPa的流函数场为西高东低的特征,这有利于南方西部的下沉运动及东部的上升运动,从而有利于南方西部降水偏少,东部降水偏多。图 3c是低层(850 hPa)的流函数场和风场异常图,在中南半岛为反气旋性环流异常,不利于孟加拉湾水汽向西南地区输送,从而不利于南方地区西部降水;南方地区东部上空为气旋性环流异常,有利于水汽自东海向东南地区输送,有利于南方地区东部降水偏多。上述分析也适用于西多东少型降水,只是环流场异常特征完全相反。

图 3df是一致型降水(以下为一致偏多型降水)对应的环流场异常特征。在高层(200 hPa)流函数异常最显著的特征为北半球中高纬度的波列结构(图 3d),正异常中心分别位于东欧地区及贝加尔湖以东,负异常中心位于北大西洋副热带地区、西伯利亚及日本海。该波列相较于图 3a中的中纬度波列,位置更为偏北,且位相完全相反,这种环流型的变化对应着南方地区降水型的变化。最近的研究表明,当AMO处于暖位相的时候,北大西洋热带地区(Li et al., 2017b)和中高纬度地区(Lin et al., 2016)海温异常均可强迫出向下游传播的遥相关波列。因此,北大西洋海温异常可能对图 3a图 3d中波列结构的形成有直接影响。图 3e显示中层的流函数异常最明显的特征也是中高纬度的波列结构,其正负异常中心与高层波列完全一致,表明该波列具有准正压的特征。在图 3e中500 hPa环流异常场另一个明显特征为西北太平洋的正值中心,表明西太平洋副热带高压异常偏西偏强,这对应着图 3f中850 hPa中国南海及菲律宾地区显著的反气旋性环流异常,有利于将更多的水汽输送到中国南方地区。850 hPa流函数场的一个正异常中心位于贝加尔湖东南部,对应着风场上显著的反气旋性环流异常,有利于冷空气向南方地区输送。来自北方的冷空气和来自南海及西北太平洋地区的水汽在南方地区辐合,有利于南方地区降水一致偏多。上述分析也适用于一致偏少型降水,只是环流场异常特征完全相反。

对应于2003~2009年期间中国南方夏季降水的东西反相型分布特征,图 3gi给出了该时段合成的环流场异常特征。在图 3g中200 hPa流函数异常在中国南方上空为西低东高的形势,与图 3a中的较为类似。图 3h显示500 hPa流函数异常在东亚中低纬度为西高东低的形势,与图 3b中的较为类似,这种环流形势有利于中国南方西部的下沉运动和东部的上升运动,从而有利于西部降水偏少,东部降水偏多。850 hPa环流场异常在东亚地区主要表现为由南到北的反气旋—气旋—反气旋的经向三极子结构,与图 3c中的较为类似。图 3gi显示2003~2009年期间东多西少型降水与图 3ac中东西反相型降水对应的高低空环流场异常特征较为相似,有利于形成南方地区东多西少型降水。

4 南方夏季降水年代际变率主导模态的可能形成机制

为了分析南方东西反相型降水和一致型降水模态形成机理,对两种降水模态对应的海温异常特征进行深入分析,图 4分别给出了两种降水型对应的合成海温异常图。

图 4 南方夏季不同时期海表温度异常差值图(填色,单位:℃):(a)东西反相型降水在P1与P2的异常海温差值;(b)一致型降水在P4与P3的异常海温差值。各框图区为各海区对应的海温关键区;打点区域表示达到了95%的信度水平 Figure 4 Composites of sea surface temperature anomaly differences (shading, units: ℃): (a) The difference between the means of Period one and Period two; (b) the difference between the means of Period four and Period three. Black rectangle boxes denote the key SST region in each ocean. Black dots denote areas significant at the 90% confidence level

图 4a显示,与东多西少型降水相关的海温异常特征体现为印度洋海温和北大西洋海温一致偏暖及北太平洋海温异常偏冷的特征。西多东少型降水对应的海温异常特征与上述海温异常特征完全相反。Dong et al.(2016)的研究表明,印度洋海温一致偏暖模态是印度洋海温年代际变率的第一主模态,可以通过引起异常的纬向垂直环流影响东亚夏季风及中国南方地区夏季降水的年代际变化(Wu et al., 2010; Zhang et al., 2017)。北太平洋的异常海温区与PDO的活跃区域较为一致(Mantua et al., 1997),因此该区域异常海温可能主要体现PDO年代际变率对东西反相型降水的影响。而北大西洋一致偏暖可能通过激发向下游传播的遥相关波列,进而影响到中国夏季的降水(Lin et al., 2016; Li et al., 2017b)。根据海温显著异常的区域,分别选取(40°S~25°N,40°E~105°E)作为印度洋海温关键区,(20°N~50°N,140°E~220°E)作为北太平洋海温关键区,(0°~60°N,0°~80°W)作为北大西洋的海温关键区。北太平洋海温关键区平均的海温异常与Zhang et al.(1997)定义的PDO指数在1925~2009年的相关系数为-0.94,达到了99%的信度水平(图略),因此北太平洋海温关键区海温异常的年代际变率主要反映PDO信号。下文中将采用根据Zhang et al.(1997)的定义计算得到的PDO指数作为图 4a中北太平洋海温关键区海温指数,将图 4a中印度洋及北大西洋海温关键区平均的海温距平记为IO(Indian Ocean SST anomaly,简称IO)及AMO,进一步探讨不同海区海温变化对东西反相型降水的影响。

图 4b显示,一致型降水对应的海温型与东西反相型对应的海温型特征显著不同。一致偏多型降水对应的海温异常特征在印度洋主要表现为南印度洋海温的异常偏冷,热带印度洋和北印度洋的海温异常并不显著。而北太平洋海区最显著特征是西北太平洋海温的异常偏暖,该区域是西太副高的活动中心,因此该海区的海温异常可能通过影响西太副高进而影响南方地区的降水异常。相比之下,北大西洋热带地区的海温异常并不显著,而中高纬度的海温异常则十分明显。一致偏少型降水对应的海温异常特征与上述海温异常特征完全相反。为了深入分析不同海区海温异常与南方夏季一致型降水的关系,分别选取(40°S~15°S,45°E~85°E)作为南印度洋海温关键区,(15°N~30°N,140°E~200°E)作为西北太平洋海温关键区,(30°N~60°N,0~80°W)作为北大西洋北部海温关键区。下文中分别将图 4b中各关键区平均的海温距平记为SIO(Southern Indian Ocean SST anomaly)、NWPO(Northwestern Pacific Ocean SST anomaly)及NA(Northern Atlantic SST anomaly),进一步探讨不同海区海温变化对一致型降水的影响。由图 4还可发现,无论是一致型降水还是东西反相型降水,印度洋海温距平与北太平洋海温距平符号均相反。而印度洋海温与北大西洋海温距平则在一致型时符号相反,在东西反相型时符号相同。这强烈地反映出三大洋各海温关键区对中国南方夏季降水的两种主要模态可能存在着显著的协同影响。

对应于2003~2009年期间中国南方夏季降水的东西反相型分布特征,该时段合成的海温场异常特征与图 4a中的海温场异常特征较为类似(图略),表明相似的海温异常分布型可导致相似的降水分布型。

图 4中确定了可能影响南方地区东西反相型及一致型降水的海温关键区,下面进一步从时间演变的角度分析各海温关键区与降水型之间的对应关系。将各海温关键区平均的海温距平标准化后作为各海温关键区的海温指数。由于东西反相型降水在1925~1971年为南方地区夏季降水的第一主模态,因此分别计算了IO指数、PDO指数及AMO指数与SCZDI在1925~1971年及1972~2009年的相关系数。由图 5a可知IO指数、PDO指数及AMO指数与SCZDI在1925~1971年的相关系数分别为0.86、0.78及0.76,均达到了90%的信度水平,表明印度洋一致型海温、北太平洋海温及北大西洋海温的年代际变率均可能对东西反相型降水有较显著的影响;并且东西反相型降水与IO、PDO及AMO均为正相关关系。另外,IO指数、PDO指数及AMO指数与SCZDI在1972~2009年的相关系数分别为0.04、-0.36及0.24,均未通过显著性检验,表明在1971/1972年之后,三个海温关键区的海温对东西反相型降水的影响均显著减弱了。

图 5 主要模态降水指数与各关键区海温指数的对应关系:(a)SCZDI(红色柱状图)与IO指数(黑色实线),PDO指数(蓝色实线)及AMO指数(紫色实线);(b)SCRI(红色柱状图)与SIO指数(黑色实线),NWPO指数(蓝色实线)及NA指数(紫色实线)。“*”和“**”表示相关系数分别达到了90%和95%的信度水平。黑色虚线为1971/1972年的分界线 Figure 5 Indices of the SCZD and SCR and indices of averaged SST anomalies in each region associated with the SCZD (Southern China Zonal Dipole) and SCR (Southern China Rainfall). The red bars in (a) and (b) denote the SCZD index and the SCR index, respectively. The black lines in (a) and (b) denote the IO index and the SIO index, respectively. The blue lines in (a) and (b) denote the PDO index and the NWPO index, respectively. The purple lines in (a) and (b) denote the AMO index and the NA index, respectively. "*" and "**" denote correlation coefficients significant at the 90% and 95% confidence levels, respectively. The black dashed lines denote the year of 1971/1972

由于一致型降水在1972~2009年为南方地区夏季降水的第一主模态,因此分别计算了SIO指数、NWPO指数及NA指数与SCRI在1925~1971年及1972~2009年的相关系数。由图 5b可知,SIO指数、NWPO指数及NA指数与SCRI在1972~2009年的相关系数分别为-0.85、0.75及0.70,均达到了90%的信度水平,这表明南印度洋海温,西北太平洋海温及北大西洋北部海温的年代际变率均可能对一致型降水有一定影响。另外SIO指数、NWPO指数及NA指数与SCRI在1925~1971年的相关系数分别为0.84、0.03及0.24,只有SIO指数与SCRI的相关系数达到了95%的信度水平。即SIO与SCR的关系在1925~1971年为显著的正相关,而在1972~2009年为显著的负相关,因此SIO与SCR的关系在1971/1972年前后发生了年代际的变化,具体原因将在4.2节中加以讨论。

4.1 南方夏季东西反相型降水的可能形成机制

印度洋海温、北太平洋海温及北大西洋海温在1925~1971年期间,是如何影响南方东西反相型降水的呢?已有的研究表明,印度洋海温正(负)异常主要通过引起异常的低空(高空)辐合(辐散),及对应的垂直环流异常来影响东亚夏季风(Wu et al., 2010; Zhang et al., 2017)。因此,这里分别合成了东西反相型降水所对应的高层和低层的速度势和辐散风(图 6ab)。图 6ab对应东多西少型降水的情形,下面的分析也适用于西多东少型降水,只是符号完全相反。由图 6ab可知,由于印度洋是一致的异常偏暖的海温分布,在赤道印度洋中部低空为辐合中心,高空为辐散中心;中南半岛高空为辐合中心,低层为辐散中心,形成了一个跨越赤道的异常垂直环流圈,其下沉支位于中南半岛,引起了中南半岛低空850 hPa的反气旋性异常(图 3c),这不利于水汽向西南地区输送。当印度洋处于暖(冷)位相时,通过引起垂直环流异常,不(有)利于向西南地区的水汽输送,不(有)利于西南地区的夏季降水,南方地区容易形成东多西少(西多东少)型降水。

图 6 (a、b)东西反相型降水(P1与P2的差值)及(c、d)一致型降水(P4与P3的差值)对应的夏季速度势及辐散风的差值场:(a、c)250 hPa的速度势(填色图,单位:106 m2 s–1)及辐散风(矢量,单位:m s–1);(b、d)850 hPa的速度势(填色图,单位:106 m2 s–1)及辐散风(矢量,单位:m s–1)。打点区域表示达到了90%的信度水平 Figure 6 The JJA divergent winds (vectors, units: m s–1) and velocity potentials (shading, units: 106 m2 s–1) at 250 hPa (left column) and 850 hPa (right column) corresponding to the (a, b) zonal dipole pattern and (c, d) monopole pattern of SCSR. (a, b) show the differences between the means of Period one and Period two; (c, d) show the differences between the means of Period four and Period three. Black dots denote areas significant at the 90% confidence level

分析发现,PDO也对南方夏季东西反相型降水有显著的影响。图 7为1925~1971年的PDO指数回归的850 hPa位势高度场和风场,在东亚上空由南向北为反气旋—气旋—反气旋的异常环流型,反气旋性环流异常位于菲律宾以东及贝加尔湖以东,气旋性环流异常位于中国东南地区。东亚地区这种经向的三极子波列结构,与PJ型遥相关波列较为类似(Kosaka and Nakamura, 2006)。研究表明(Zhang et al., 1997张庆云等,2007),当PDO处于正位相时,北太平洋中高纬度海温为负异常,热带中东太平洋海温为正异常,有利于异常的上升运动及热带西太平洋异常的下沉运动,从而有利于菲律宾异常反气旋的形成,抑制该地区的对流活动(Wang and Zhang, 2002; Xie et al., 2009)。菲律宾地区异常的对流活动可以激发东亚地区低空经向的PJ型遥相关波列,气旋性异常中心位于中国东南地区,有利于东南地区降水增多(Kosaka and Nakamura, 2006; Wu et al., 2016; Si and Ding, 2016),这与本文的研究结果较为一致。因此,PDO的暖(冷)位相可以通过引起东亚低空的PJ型遥相关波列,在中国东南地区低空引起气旋(反气旋)性异常,增强(减弱)了自中国东海向南方地区东部的水汽输送,从而有(不)利于南方地区东部降水。

图 7 1925~1971年的PDO指数回归的850 hPa位势高度场(填色,单位:gpm)和风场(矢量,单位:m s–1)。打点区域表示达到了95%的信度水平 Figure 7 Regression of geopotential height (shading, units: gpm) and wind (vectors, units: m s–1) against the PDO index for the period of 1925–1971. Black dots indicate areas significant at the 95% confidence level

为分析1925~1971年AMO对东西反相型降水的影响,图 8a合成了1925~1971年AMO正负位相下300 hPa的流函数与波活动通量。可以看到,与AMO相关的准静止遥相关波列由中纬度及高纬度两条路径向下游传播。其中中纬度的传播路径与亚洲西风急流的位置十分契合,呈现出清晰的五波结构。因此,1925~1971年北大西洋海温是通过中纬度沿西风急流传播的遥相关波列来影响东西反相型降水的。位于中国东部上空正的活动中心有利于高空辐散和伴随的低空辐合,使得南方地区东部上空易于形成异常的上升运动,这有利于该地区降水增多。

图 8 (a)1925~1971年AMO正负位相下合成的300 hPa流函数场(填色,单位:106 m2 s–1)和波活动通量场(矢量,单位:106 m2 s–2);(b)1972~2009年NA正负位相下合成的300 hPa流函数场(填色,单位:106 m2 s–1)和波活动通量场(矢量,单位:106 m2 s–2)。(a, b)中绿色实线为气候态200 hPa的20 m s–1和25 m s–1纬向风等值线 Figure 8 (a) Composites of stream function (shading, units: 106 m2 s–1) and wave activity flux (vectors, units: 106 m2 s–2) at 300 hPa according to the phases of AMO for the period of 1925–1971; (b) composites of stream function (shading, units: 106 m2 s–1) and wave activity flux (vectors, units: 106 m2 s–2) at 300 hPa according to the phases of NA for the period of 1972–2009. Green contours in (a, b) denote the climatological zonal wind isolines of 20 m s–1 and 25 m s–1 at 200 hPa
4.2 南方夏季一致型降水的可能形成机制

图 5a表明,在1971/1972年之后,IO、PDO及AMO对东西反相型降水的影响均明显减弱了。并且在1971/1972年之后,南方地区夏季降水的第一主模态转变为一致型降水。与之对应的,在1972~2009年期间,热带印度洋和北印度洋海温的年代际变率变得不再显著,而南印度洋海温距平(SIO)异常比较明显。并且西北太平洋地区海温距平(NWPO)异常偏暖,而北大西洋北部海温距平(NA)异常偏暖。因此进一步分析SIO、NWPO和NA在1972~2009年期间对南方一致型降水的协同影响。

为分析SIO对南方一致型降水的影响,分别合成了对应的高层和低层的速度势和辐散风(图 6cd)。图 6cd对应一致偏多型降水的情形,下面的分析也适用于一致偏少型降水,只是符号完全相反。图 6cd显示,SIO处于冷位相时,可以引起南印度洋低空辐散及高空辐合,在东印度洋引起高空辐散和低空辐合,进而导致中国南海及西北太平洋地区的高空辐合和低空辐散,这有利于在中国南海及西北太平洋地区低空形成异常的反气旋(图 3f),增加向南方地区的水汽输送,从而有利于南方地区降水一致偏多,这与Zhang et al.(2017)的研究较为一致。因此,南印度洋的冷(暖)海温异常有利于南方地区降水一致偏多(少)。图 5b指出,SIO与SCR的关系在1971/1972年前后发生了年代际的变化。由1971/1972年之前的正相关变为之后的负相关。可能原因是1971/1972年之前,热带印度洋和北印度洋海温起到了更显著的作用,暖海温异常引起的垂直环流异常上升支位于赤道中印度洋,下沉支位于中南半岛。在这样的背景之下,南印度洋暖海温异常通过单圈的垂直环流异常,对一致型降水的作用主要体现为东南地区降水偏多。也即SIO与SCR在1925~1971年期间为同位相变化关系。但该时段一致型降水并非南方降水的主导模态,因此,在1925~1971年南印度洋海温在印度洋海温一致增暖中可能扮演了相对次要的角色。而当1972~2009年印度洋海温最显著的年代际变率出现在南印度洋时,大气环流对南印度洋海温异常的响应与1925~1971年期间有较大差异(图 6cd),SIO与SCR的关系也相应转变为显著的负相关关系。

NWPO位于西太副高的活动中心,可能通过影响西太副高进而影响南方地区一致型降水。在1972~2009年期间,由NWPO正负位相下500 hPa西太副高脊线位置及5870 gpm等值线位置可以发现(图 9a),当NWPO处于正(负)位相时,西太副高脊线偏南(北),位置偏西(东)。从图 9b可以看到,当NWPO处于正(负)位相时,无论高层还是低层,西太副高脊线整体偏南(偏北),这对应着西北太平洋低空的反气旋(气旋)性异常(图 3f)。由此可见NWPO异常偏暖可与SIO异常偏冷协同影响中国南海及西北太平洋低空的反气旋性异常,进而有利于南方地区降水一致偏多。

图 9 基于1972~2009年的(a)NWPO指数合成的500 hPa西太副高脊线位置和(b)120°E~140°E平均的西太副高脊线位置的垂直分布。黑色、红色和蓝色虚线(实线)分别代表 1972~2009年气候态、NWPO正位相、NWPO负位相下西太副高脊线的位置(5870 gpm等值线位置) Figure 9 (a) Composites of the ridge position of WPSH (Western Pacific Subtropical High) at 500 hPa according to the phases of NWPO index for the period of 1972–2009. (b) As in (a), but for the vertical distribution of ridge position averaged between 120°E and 140°E. The black solid (dotted) lines denote the climatological 5870 gpm isolines (the ridge positions of WPSH). The red and blue solid (dotted) lines denote the 5870 gpm isoline (the ridge position of WPSH) in the positive and negative phases of NWPO index, respectively

为分析1972~2009年NA对一致型降水的影响,合成了1972~2009年NA正负位相下300 hPa流函数与波活动通量(图 8b)。图 8b表明,与NA相关的准静止遥相关波列由高纬度路径向下游传播。其中正异常中心位于东欧及贝加尔湖,负异常中心位于北大西洋北部、西伯利亚及日本海,呈现出清晰的五波结构。因此1972~2009年北大西洋北部海温异常可能是通过欧亚遥相关波列来影响一致型降水的。

5 不同关键区海温异常对南方夏季降水主模态的协同影响

通过分析IO、PDO和AMO对东西反相型降水的影响发现,三大洋海温可以协同影响南方地区1925~1971年的东西反相型降水。由IO暖(冷)位相引起的中南半岛低空反气旋(气旋)性异常减弱(增强)了从孟加拉湾及南海地区输送向南方地区西部的水汽,有利于西部降水偏少(偏多)。由AMO暖(冷)位相引起的中国东南地区高空正(负)异常中心有利于高空辐散(辐合)及南方地区异常的上升(下沉)运动,其与PDO暖(冷)位相引起的南方东部低空的气旋(反气旋)性异常共同作用,有利于东部降水偏多(少),从而有利于东多西少(西多东少)型降水的形成。而SIO、NWPO和NA可以协同影响东亚地区低空的大气环流异常,进而影响1972~2009年南方地区的一致型降水。SIO冷(暖)位相可与NWPO暖(冷)位相协同作用,引起中国南海及西北太平洋低空的反气旋(气旋)性异常,有(不)利于水汽自中国南海向南方地区输送。而NA暖(冷)位相则通过引起贝加尔湖东侧低空的反气旋(气旋)性异常,有(不)利于冷空气向南方地区输送并与来自南海地区的水汽在南方地区辐合,有利于南方地区降水一致偏多(少)。

为进一步研究多种外部因子对南方主要降水型的协同影响,分别利用各海温关键区对应的海温指数,对1925~1971年的南方东西反相型降水指数SCZDI和1972~2009年南方地区的一致型降水指数SCRI进行多因子回归拟合分析。

图 10abc为分别采用单因子(IO)、双因子(IO和PDO)及三因子(IO、PDO及AMO)回归拟合的1925~1971年的SCZDI。由图 10a表 1可知,采用IO单一因子可以较好地拟合SCZDI,解释方差为66.1%,拟合曲线与SCZDI指数相关系数为0.813,符号一致率为85.1%。当采用IO和PDO两个因子时(图 10b表 1),解释方差为68.2%,相关系数为0.830,均有一定的提高。由于IO和PDO在1925~1971年为近似的同位相变化(图 5a),由IO和PDO两个因子来拟合时,解释方差与采用单一因子时差别不太显著。当采用IO、PDO及AMO三个因子拟合SCZDI时(图 10c表 1),拟合曲线和SCZDI较为一致,位相转折点及振幅大小均拟合的较好。此时采用三因子拟合的解释方差显著提高,达到86.3%,拟合曲线与SCZDI指数相关系数为0.929,符号一致率为97.9%。相较采用单一因子或者双因子拟合的结果,采用三个因子拟合的效果最好。这也进一步表明,IO、PDO和AMO的协同作用是影响南方地区东西反相型降水的主要原因。

图 10 采用各海区海温指数回归拟合的东西反相型及一致型降水指数:(a、b、c)分别为采用单因子(IO)、双因子(IO、PDO)及三因子(IO、PDO和AMO)回归拟合的1925~1971年的SCZD指数;(d、e、f)分别为采用单因子(SIO)、双因子(SIO、NWPO)及三因子(SIO、NWPO和NA)回归拟合的1972~2009年的SCR指数。虚线为拟合的降水指数,加粗实线为对应时段的降水指数 Figure 10 The fitted SCZD (Southern China Zonal Dipole) index and SCR (Southern China Rainfall) index using the indices of averaged SST anomalies in each sea region. (a, b, c) are the fitted SCZD indexes using one index (the IO index), two indices (the IO index and the PDO index), and three indices (the IO index, the PDO index and the AMO index), respectively, for the period of 1925–1971. (d, e, f) are the fitted SCR indexes using one index (the SIO index), two indices (the SIO index and the NWPO index), and three indices (the SIO index, the NWPO index and the NA index), respectively, for the period of 1972–2009. The dashed curves denote the fitted indices, and the bold solid curves denote the corresponding rainfall indices for the same period

表 1 采用各海区海温指数回归拟合东西反相型及一致型降水指数的效果检验 Table 1 The validity of fitted SCZD index and SCR index using the indices of averaged SST anomalies in each sea region

图 10def为分别采用单因子(SIO)、双因子(SIO和NWPO)及三因子(SIO、NWPO及NA)回归拟合的1972~2009年的SCRI。由图 10d表 1可知,采用SIO单一因子拟合SCRI的解释方差为72%,拟合曲线与SCRI的相关系数为0.853,符号一致率为92%。当采用SIO和NWPO两个因子时(图 10e表 1),解释方差为72.8%,相关系数为0.860,符号一致率为93.5%,相较采用单一因子的拟合结果均有一定的提高。由于SIO和NWPO在1972~2009年为近似的反位相变化(图 5b),由SIO和NWPO两个因子来拟合时,解释方差与采用单一因子时差别不太显著。当采用SIO、NWPO及NA三个因子拟合SCRI时(图 10f表 1),拟合曲线和SCRI较为一致,位相转折点及振幅大小均拟合的较好。此时采用三个因子拟合的解释方差显著提高,达到79.0%,拟合曲线与SCRI指数相关系数为0.894,符号一致率为95.0%。相比较采用单一因子或者双因子拟合的结果,采用三个因子拟合的效果最好。这也进一步表明,SIO、NWPO和NA的协同作用是影响南方地区一致型降水的重要原因。

我们也分别采用单因子(IO)、双因子(IO和PDO)及三因子(IO、PDO及AMO)回归拟合了1925~2009年的SCZDI(图略),但其效果均不如仅拟合1925~1971年这一时段的SCZDI。分别采用单因子(SIO)、双因子(SIO和NWPO)及三因子(SIO、NWPO及NA)回归拟合1925~2009年的SCRI的效果也均不如仅拟合1972~2009年这一时段的SCRI(图略)。这表明在不同时期,多因子协同影响南方降水的机制也有所差异,因此分时段拟合的效果优于全时段拟合的效果。

6 结论与讨论

通过分析1925~2009年中国南方夏季降水的年代际变率特征及形成机制,揭示了中国南方夏季降水年代际变率的主模态,并采用诊断分析的方法系统研究了印度洋、北太平洋及北大西洋海温的年代际变率对南方夏季降水年代际变率主模态的协同影响机制。

首先采用1920~2014年中国南方夏季逐月降水资料及经验正交分解的方法得到了南方夏季降水年代际变率的主模态。1925~2009年,南方夏季降水年代际变率的主模态为一致型降水和东西反相型降水,两个模态累积解释方差约为50%。中国南方夏季降水的第一主模态在1971/1972年发生了明显的年代际变化,由1925~1971年的东西反相型降水转变为1972~2009年的一致型降水。这两种主模态又可进一步分为四种降水型,分别是东多西少型降水(1929~1948年及2003~2009年)、西多东少型降水(1954~1968年)、一致偏少型降水(1973~1992年)和一致偏多型降水(1993~2002年)。因此,中国南方夏季降水年代际变率的主要年代际变化特点可以归纳为上述的“两模四型”,即两种降水主模态及对应的四类降水空间分布型。

揭示了印度洋海温距平(IO)、北太平洋海温距平(PDO)和北大西洋海温距平(AMO)协同影响南方地区东西反相型降水的机制。对于东多西少(西多东少)型降水的形成机制来说,当印度洋海温处于暖(冷)位相时,主要通过引起垂直环流异常来影响东西反相型降水,该环流的下沉支(上升支)位于中南半岛,在中南半岛低空形成异常的反气旋(气旋),不(有)利于向西南地区的水汽输送,从而不(有)利于西南地区降水;PDO的暖(冷)位相则通过引起东亚低空的PJ型遥相关波列,在中国东南地区低空引起气旋(反气旋)性异常,增强(减弱)了自中国东海向南方地区东部的水汽输送,从而有(不)利于南方地区东部降水;而AMO暖(冷)位相则是通过引起北半球沿亚洲副热带西风急流传播的遥相关波列,在中国东南地区高层形成异常的正(负)活动中心,有(不)利于高空辐散,进而有(不)利于南方地区东部异常的上升运动,从而有(不)利于南方地区东部降水。IO,PDO和AMO可以通过协同影响东亚地区的环流异常从而有利于东多西少(西多东少)型降水的形成。

揭示了南印度洋海温距平(SIO)、西北太平洋海温距平(NWPO)和北大西洋北部海温距平(NA)协同影响南方地区全区一致型降水的机制。对于全区一致偏多(偏少)型降水的形成机理来说,当南印度洋海温处于冷(暖)位相时,可以引起南印度洋低空辐散(辐合)及高空辐合(辐散),在东印度洋引起高空辐散(辐合)和低空辐合(辐散),进而有利于中国南海及西北太平洋地区的高空辐合(辐散)和低空辐散(辐合),在中国南海及西北太平洋地区低空形成异常的反气旋(气旋),有利于南方降水偏多(偏少);当西北太平洋海温处于暖(冷)位相时,可以引起西太副高偏西偏强(偏东偏弱),也有利于西北太平洋低空形成反气旋(气旋)性异常,有(不)利于水汽自中国南海向南方地区输送,也有利于南方降水偏多(偏少);而北大西洋北部海温暖(冷)位相通过引起欧亚大陆高纬度地区准正压的遥相关波列,在贝加尔湖东南侧低空形成反气旋(气旋)性异常,有(不)利于将冷空气向南方地区输送,并与来自南海的水汽在南方地区辐合,有利于南方地区形成一致偏多(偏少)型降水。SIO、NWPO和NA可以通过协同影响东亚地区的环流异常从而有利于一致偏多(偏少)型降水的形成。

通过本文的研究,对中国南方夏季降水年代际变率特征及其形成机理有了更全面的认识。然而,仍有科学问题值得进一步讨论。除了海温年代际变率的影响,青藏高原热力因素等陆面外强迫因子对降水年代际变率也有一定影响(Ding et al., 2009),这值得进一步加以分析。北极海冰的异常对中高纬度环流及气候要素的年代际变化也有重要影响(Wu et al., 2009a, 2009b),其与中国南方夏季降水年代际变化的关系值得深入研究。另外,下一步需要采用数值模式模拟试验的方式进行南方夏季一致型降水及东西反相型降水特征和机制的深入研究。

参考文献
Ambrizzi T, Hoskins B J, Hsu H H. 1995. Rossby wave propagation and teleconnection patterns in the austral winter [J]. J. Atmos. Sci., 52(21): 3661-3672. DOI:10.1175/1520-0469(1995)052<3661:RWPATP>2.0.CO;2
Cao J, Yao P, Wang L, et al. 2014. Summer rainfall variability in low-latitude highlands of China and subtropical Indian Ocean dipole [J]. J. Climate, 27(2): 880-892. DOI:10.1175/JCLI-D-13-00121.1
Compo G P, Whitaker J S, Sardeshmukh P D, et al. 2011. The twentieth century reanalysis project [J]. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 137(654): 1-28. DOI:10.1002/qj.776
Dai A G. 2013. The influence of the inter-decadal Pacific oscillation on US precipitation during 1923-2010 [J]. Climate Dyn., 41(3-4): 633-646. DOI:10.1007/s00382-012-1446-5
Ding Y H, Wang Z Y, Sun Y. 2008. Inter-decadal variation of the summer precipitation in East China and its association with decreasing Asian summer monsoon. Part Ⅰ:Observed evidences [J]. Int. J. Climatol., 28(9): 1139-1161. DOI:10.1002/joc.1615
Ding Y H, Sun Y, Wang Z Y, et al. 2009. Inter-decadal variation of the summer precipitation in China and its association with decreasing Asian summer monsoon Part Ⅱ:Possible causes [J]. Int. J. Climatol., 29(13): 1926-1944. DOI:10.1002/joc.1759
Dong L, Zhou T J, Dai A G, et al. 2016. The footprint of the inter-decadal Pacific oscillation in Indian Ocean sea surface temperatures [J]. Sci. Rep., 6: 21251. DOI:10.1038/srep21251
Duchon C E. 1979. Lanczos filtering in one and two dimensions [J]. J. Appl. Meteor., 18(8): 1016-1022. DOI:10.1175/1520-0450(1979)018<1016:LFIOAT>2.0.CO;2
黄荣辉, 陈际龙, 刘永. 2011. 我国东部夏季降水异常主模态的年代际变化及其与东亚水汽输送的关系[J]. 大气科学, 35(4): 589-606. Huang Ronghui, Chen Jilong, Liu Yong. 2011. Interdecadal variation of the leading modes of summertime precipitation anomalies over eastern China and its association with water vapor transport over East Asia (in Chinese)[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 35(4): 589-606. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2011.04.01
Knight J R, Folland C K, Scaife A A. 2006. Climate impacts of the Atlantic multidecadal oscillation [J]. Geophys. Res. Lett., 33(17): L17706. DOI:10.1029/2006GL026242
Kosaka Y, Nakamura H. 2006. Structure and dynamics of the summertime Pacific-Japan teleconnection pattern [J]. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 132(619): 2009-2030. DOI:10.1256/qj.05.204
Kwon M, Jhun J G, Ha K J. 2007. Decadal change in East Asian summer monsoon circulation in the mid-1990s [J]. Geophys. Res. Lett., 34(21): L21706. DOI:10.1029/2007GL031977
Li Q X, Peng J D, Shen Y. 2012. Development of China homogenized monthly precipitation dataset during 1900-2009 [J]. J. Geogr. Sci., 22(4): 579-593. DOI:10.1007/s11442-012-0948-8
Li S L, Perlwitz J, Quan X W, et al. 2008. Modelling the influence of North Atlantic multidecadal warmth on the Indian summer rainfall [J]. Geophys. Res. Lett., 35(5): L05804. DOI:10.1029/2007GL032901
李维京, 张若楠, 孙丞虎, 等. 2016. 中国南方旱涝年际年代际变化及成因研究进展[J]. 应用气象学报, 27(5): 577-591. Li Weijing, Zhang Ruonan, Sun Chenghu, et al. 2016. Recent research advances on the interannual-interdecadal variations of drought/flood in South China and associated causes (in Chinese)[J]. J. Appl. Meteor. Sci., 27(5): 577-591. DOI:10.11898/1001-7313.20160507
李维京, 左金清, 宋艳玲, 等. 2015. 气候变暖背景下我国南方旱涝灾害时空格局变化[J]. 气象, 41(3): 261-271. Li Weijing, Zuo Jinqing, Song Yanling, et al. 2015. Changes in spatio-temporal distribution of drought/flood disaster in southern China under global climate warming (in Chinese)[J]. Meteor. Mon., 41(3): 261-271. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2015.03.001
Li W J, Ren H C, Zuo J Q, et al. 2017a. Early summer southern China rainfall variability and its oceanic drivers [J]. Climate Dyn. DOI:10.1007/s00382-017-3898-0.(inPress)
Li Y, Ding Y H, Li W J. 2017b. Interdecadal variability of the Afro-Asian summer monsoon system [J]. Adv. Atmos. Sci., 34(7): 833-846. DOI:10.1007/s00376-017-6247-7
Lin J S, Wu B, Zhou T J. 2016. Is the interdecadal circumglobal teleconnection pattern excited by the Atlantic multidecadal oscillation? [J]. Atmos. Oceanic Sci. Lett., 9(6): 451-457. DOI:10.1080/16742834.2016.1233800
刘芸芸, 李维京, 艾秀, 等. 2012. 月尺度西太平洋副热带高压指数的重建与应用[J]. 应用气象学报, 23(4): 414-423. Liu Yunyun, Li Weijing, Ai Wanxiu, et al. 2012. Reconstruction and application of the monthly western Pacific subtropical high indices (in Chinese)[J]. J. Appl. Meteor. Sci., 23(4): 414-423. DOI:10.3969/j.issn.1001-7313.2012.04.004
Livezey R E, Chen W Y. 1983. Statistical field significance and its determination by Monte Carlo techniques [J]. Mon. Wea. Rev., 111(1): 46-59. DOI:10.1175/1520-0493(1983)111<0046:SFSAID>2.0.CO;2
Lorenz E N. 1956. Statistical forecasting program:Empirical orthogonal functions and statistical weather prediction [J]. Sci. Rep., 409(2): 997-999.
Lu R Y, Dong B W, Ding H. 2006. Impact of the Atlantic multidecadal oscillation on the Asian summer monsoon [J]. Geophys. Res. Lett., 33(24): L24701. DOI:10.1029/2006GL027655
Mantua N J, Hare S R, Zhang Y. 1997. A Pacific interdecadal climate oscillation with impacts on salmon production [J]. Bull. Amer. Meteor. Soc., 78(6): 1069-1080. DOI:10.1175/1520-0477(1997)078<1069:APICOW>2.0.CO;2
New M, Hulme M, Jones P. 2000. Representing twentieth-century space-time climate variability. Part Ⅱ:Development of 1901-96 monthly grids of terrestrial surface climate [J]. J. Climate, 13(13): 2217-2238. DOI:10.1175/1520-0442(2000)013<2217:RTCSTC>2.0.CO;2
North G R, Bell T L, Cahalan R F, et al. 1982. Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions [J]. Mon. Wea. Rev., 110(7): 699-706. DOI:10.1175/1520-0493(1982)110<0699:SEITEO>2.0.CO;2
Rayner N A, Parker D E, Horton E B, et al. 2003. Global analyses of sea surface temperature, sea ice, and night marine air temperature since the late nineteenth century [J]. J. Geophys. Res., 108(D14): 4407. DOI:10.1029/2002JD002670
Si D, Ding Y H. 2016. Oceanic forcings of the interdecadal variability in East Asian summer rainfall [J]. J. Climate, 29(21): 7633-7649. DOI:10.1175/JCLI-D-15-0792.1
Sun C, Kucharski F, Li J P, et al. 2017. Western tropical Pacific multidecadal variability forced by the Atlantic multidecadal oscillation [J]. Nat. Commun., 8: 15998. DOI:10.1038/ncomms15998
Sutton R T, Hodson D L R. 2007. Climate response to basin-scale warming and cooling of the North Atlantic Ocean [J]. J. Climate, 20(5): 891-907. DOI:10.1175/JCLI4038.1
Wang B, Zhang Q. 2002. Pacific-East Asian teleconnection. Part Ⅱ:How the Philippine Sea anomalous anticyclone is established during El Niño development [J]. J. Climate, 15(22): 3252-3265. DOI:10.1175/1520-0442(2002)015<3252:PEATPI>2.0.CO;2
Wang H J. 2001. The weakening of the Asian monsoon circulation after the end of 1970's [J]. Adv. Atmos. Sci., 18(3): 376-386. DOI:10.1007/BF02919316
Wang Y M, Li S L, Luo D H. 2009. Seasonal response of Asian monsoonal climate to the Atlantic multidecadal oscillation [J]. J. Geophys. Res., 114(D2): D02112. DOI:10.1029/2008JD010929
Wu B, Zhou T J, Li T. 2016. Impacts of the Pacific-Japan and circumglobal teleconnection patterns on the interdecadal variability of the East Asian summer monsoon [J]. J. Climate, 29(9): 3253-3271. DOI:10.1175/JCLI-D-15-0105.1
Wu B Y, Yang K, Zhang R H. 2009a. Eurasian snow cover variability and its association with summer rainfall in China [J]. Adv. Atmos. Sci., 26(1): 31-44. DOI:10.1007/s00376-009-0031-2
Wu B Y, Zhang R H, Wang B, et al. 2009b. On the association between spring Arctic sea ice concentration and Chinese summer rainfall [J]. Geophy. Res. Lett, 36(9): L09501. DOI:10.1029/2009GL037299
Wu R G, Wen Z P, Yang S, et al. 2010. An interdecadal change in southern China summer rainfall around 1992/93 [J]. J. Climate, 23(9): 2389-2403. DOI:10.1175/2009JCLI3336.1
Wu X F, Mao J Y. 2017. Interdecadal variability of early summer monsoon rainfall over South China in association with the Pacific decadal oscillation [J]. Int. J. Climatol., 37(2): 706-721. DOI:10.1002/joc.4734
Xie S P, Hu K M, Hafner J, et al. 2009. Indian Ocean capacitor effect on Indo-western Pacific climate during the summer following El Niño [J]. J. Climate, 22(3): 730-747. DOI:10.1175/2008JCLI2544.1
Xu Z Q, Fan K, Wang H J. 2015. Decadal variation of summer precipitation over China and associated atmospheric circulation after the late 1990s [J]. J. Climate, 28(10): 4086-4106. DOI:10.1175/JCLI-D-14-00464.1
Yang Q, Ma Z G, Fan X G, et al. 2017. Decadal modulation of precipitation patterns over eastern China by sea surface temperature anomalies [J]. J. Climate, 30(17): 7017-7033. DOI:10.1175/JCLI-D-16-0793.1
Zhang H Y, Wen Z P, Wu R G, et al. 2017. Inter-decadal changes in the East Asian summer monsoon and associations with sea surface temperature anomaly in the South Indian Ocean [J]. Climate Dyn., 48(3-4): 1125-1139. DOI:10.1007/s00382-016-3131-6
Zhang L X, Zhou T J. 2015. Drought over East Asia:A review [J]. J. Climate, 28(8): 3375-3399. DOI:10.1175/JCLI-D-14-00259.1
张庆云, 吕俊梅, 杨莲梅, 等. 2007. 夏季中国降水型的年代际变化与大气内部动力过程及外强迫因子关系[J]. 大气科学, 31(6): 1290-1300. Zhang Qingyun, Lü Junmei, Yang Lianmei, et al. 2007. The interdecadal variation of precipitation pattern over China during summer and its relationship with the atmospheric internal dynamic processes and extra-forcing factors (in Chinese)[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 31(6): 1290-1300. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2007.06.23
Zhang Y, Wallace J M, Battisti D S. 1997. ENSO-like interdecadal variability:1900-93 [J]. J. Climate, 10(5): 1004-1020. DOI:10.1175/1520-0442(1997)010<1004:ELIV>2.0.CO;2
Zhu Y L, Wang H J, Ma J H, et al. 2015. Contribution of the phase transition of Pacific decadal oscillation to the late 1990s' shift in East China summer rainfall [J]. J. Geophys. Res., 120(17): 8817-8827. DOI:10.1002/2015JD023545
Zhu Y L, Wang H J, Zhou W, et al. 2011. Recent changes in the summer precipitation pattern in East China and the background circulation [J]. Climate Dyn., 36(7-8): 1463-1473. DOI:10.1007/s00382-010-0852-9