于文金,張曉玲,周鴻漸,黃亦露,邱新發(fā),謝 濤,于步云,鄒欣慶
(1.南京信息工程大學(xué),江蘇 南京 210014; 2.南京大學(xué) 海岸與海島開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210093)
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長(zhǎng)江流域春夏旱澇災(zāi)害與太平洋海溫關(guān)聯(lián)性研究*
于文金1,張曉玲1,周鴻漸1,黃亦露1,邱新發(fā)1,謝 濤1,于步云1,鄒欣慶2
(1.南京信息工程大學(xué),江蘇 南京 210014; 2.南京大學(xué) 海岸與海島開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210093)
基于長(zhǎng)江流域區(qū)域1956-2011年50年氣象資料和同期太平洋海溫資料,采用Z指數(shù)、EOF、REOF、SVD分析等方法,探討長(zhǎng)江流域春季和夏季旱澇特征及其旱澇事件與極端海溫異常之間的關(guān)聯(lián)性,得出以下結(jié)論。①REOF的Z指數(shù)春夏季節(jié)旱澇空間分區(qū)特征顯示,春季前6個(gè)模態(tài)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率能夠達(dá)到61.2%,收斂速度較平緩,夏季前6個(gè)模態(tài)累積方差貢獻(xiàn)率更低,只有52.1%。②前冬太平洋海溫的變化與長(zhǎng)江流域旱澇的態(tài)勢(shì)呈顯著相關(guān)關(guān)系,春季海溫場(chǎng)與長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)場(chǎng)的SVD第一模態(tài)顯示,長(zhǎng)江流域的東北區(qū)的旱澇與厄爾尼諾顯著相關(guān),當(dāng)赤道東太平洋海溫升高,西太平洋海溫降低時(shí),長(zhǎng)江流域東北地區(qū)偏澇,而長(zhǎng)江流域的西部地區(qū)偏旱,反之亦然。③夏季海溫場(chǎng)與長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)場(chǎng)的SVD第一模態(tài),表明太平洋海溫分布主要呈現(xiàn)南北向的分布,當(dāng)赤道中東太平洋海溫偏高,北太平洋海溫偏低時(shí),長(zhǎng)江流域夏季中部地區(qū)偏澇。反之亦然。第二模態(tài),全球海溫呈現(xiàn)厄爾尼諾類(lèi)型的分布,中東太平洋是負(fù)相關(guān),而在西太平洋為顯著負(fù)相關(guān)。
Z指數(shù);長(zhǎng)江流域;旱澇災(zāi)害;海溫異常
在全球氣候變暖的背景下,極端氣候事件的發(fā)生頻率增加[1-6]。由于我國(guó)地域遼闊,降水時(shí)空分布不均,旱、澇成為我國(guó)最重要的氣象災(zāi)害,特別是長(zhǎng)江流域,由于流域面積大,且地形復(fù)雜,旱澇災(zāi)害錯(cuò)綜復(fù)雜,旱澇急轉(zhuǎn)問(wèn)題尤為突出。目前,關(guān)于長(zhǎng)江流域旱澇災(zāi)害問(wèn)題的研究已經(jīng)取得了一定的成果[5-11],主要集中在旱澇的特征、類(lèi)型、頻率等方面,關(guān)于長(zhǎng)江流域旱澇季節(jié)變化、旱澇成因及旱澇急轉(zhuǎn)的內(nèi)在觸發(fā)機(jī)制等研究較少,氣候變化與區(qū)域極端天氣災(zāi)害之間的響應(yīng)關(guān)系尚不清晰。本文以我國(guó)長(zhǎng)江流域?yàn)檠芯繀^(qū)域,重點(diǎn)分析春季和夏季的旱澇特征及與海溫之間的關(guān)聯(lián)性,對(duì)探尋長(zhǎng)江流域旱澇急轉(zhuǎn)的內(nèi)在機(jī)理和震蕩規(guī)律,為長(zhǎng)江流域防災(zāi)減災(zāi)提供科技支撐具有重要的意義。
1.1 資料
本文資料來(lái)源于中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心,海溫資料為1911-2011年時(shí)間段,氣象資料選用國(guó)家氣候中心整理的1956-2007年我國(guó)754站中的長(zhǎng)江流域148個(gè)測(cè)站全年逐日降水量為基本資料,148個(gè)測(cè)站分布如圖1所示,數(shù)據(jù)經(jīng)嚴(yán)格訂正。對(duì)于個(gè)別站點(diǎn)年份資料缺失問(wèn)題均經(jīng)過(guò)等距離插值法處理。
圖1 長(zhǎng)江流域站點(diǎn)分布圖
1.2 研究方法
1.2.1Z指數(shù)
Z指數(shù)的前提是要假設(shè)降水量服從皮爾遜分布[12-15],其概率密度函數(shù)為:
(1)
通過(guò)對(duì)對(duì)降水量進(jìn)行正態(tài)處理之后,可將上述概率密度函數(shù)通過(guò)轉(zhuǎn)換得到下式:
(2)
式中:Cs為偏態(tài)系數(shù),Φi為標(biāo)準(zhǔn)變量。
根據(jù)Z變量的正態(tài)分布曲線,劃分為7個(gè)等級(jí)并確定其相應(yīng)的Z界限值,作為各級(jí)旱澇指標(biāo)(表1)。
表1 旱澇Z指數(shù)分類(lèi)
1.2.2 EOF和REOF
經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)最早是由英國(guó)的生物學(xué)家Person在1902年提出[16]。Lorena于1950年代中期將這種研究方法引入到大氣科學(xué)的研究中,1970年代開(kāi)始在我國(guó)氣候研究中運(yùn)用。它主要有以下4個(gè)特點(diǎn):
(1)它沒(méi)有固定的函數(shù),不像其它分解需要特殊的函數(shù)作為基函數(shù);
(2)它能在有限的區(qū)域分解不規(guī)則分布的站點(diǎn);
(3)它的展開(kāi)收斂的速度很快,能將變量場(chǎng)的信息集中到其中的幾個(gè)模態(tài)上;
(4)用它分離出的空間結(jié)構(gòu)都在某種程度上具有一定的物理意義。
該方法的局限性在于它不能解釋要素場(chǎng)中不同地理區(qū)域變化的特征,前幾個(gè)空間模型一般是相同的分布結(jié)構(gòu),只有通過(guò)轉(zhuǎn)動(dòng)主分量才能較好地顯示不同區(qū)域變化的特征;一般在研究中采用在EOF分析結(jié)果的基礎(chǔ)上再做旋轉(zhuǎn),即旋轉(zhuǎn)主成分分析(REOF),REOF方法用來(lái)做氣候區(qū)劃在中國(guó)得到廣泛的應(yīng)用。
1.2.3SVD分析
奇異值分解(SVD)用于分析兩個(gè)氣象要素場(chǎng)序列之間的相關(guān)關(guān)系[17-18],可最大限度地從兩個(gè)要素場(chǎng)分離出多個(gè)相互獨(dú)立的耦合模態(tài),從而揭示出兩要素場(chǎng)所存在的時(shí)域性的空間聯(lián)系。由于奇異值分解是以兩個(gè)場(chǎng)之間的最大協(xié)方差為基礎(chǔ)的展開(kāi),在研究?jī)蓚€(gè)要素場(chǎng)序列之間時(shí)空關(guān)系時(shí)是一個(gè)有力的工具。具體方法如下
設(shè)有兩個(gè)零均值的氣象要素場(chǎng):
X(t)=(x1(t),x2(t),…xp1(t))T,
(3)
Y(t)=(y1(t),y2(t),…yp2(t))T。
(4)
通常稱(chēng)X(t)為左氣象場(chǎng)(左場(chǎng)),Y(t)為右氣象場(chǎng)(右場(chǎng)),兩氣象場(chǎng)之間的交叉協(xié)方差陣為:
Cxy=
(5)
式中:符號(hào)<>表示平均,YT(t)表示矩陣的轉(zhuǎn)置,左、右氣象場(chǎng)構(gòu)造兩組新變量。
(6)
(7)
SVD相當(dāng)于將左、右氣象場(chǎng)分解成左、右奇異向量的線性和。通常稱(chēng)(Li,Mi)為一對(duì)變量型;ai,bi分別為左,右場(chǎng)展開(kāi)系數(shù),每一對(duì)變量型和相應(yīng)的展開(kāi)系數(shù)確定了一種模態(tài)。
前K個(gè)模態(tài)的累計(jì)平方協(xié)方差貢獻(xiàn)百分率為:
(8)
奇異值按降序排列,即
為了客觀反映每一模態(tài)左、右場(chǎng)的遙相關(guān)程度及相互作用的“關(guān)鍵區(qū)”,各模態(tài)左、右場(chǎng)展開(kāi)系數(shù)的時(shí)間系數(shù)r(ak,bk)為模態(tài)相關(guān)系數(shù),各模態(tài)左(右)場(chǎng)展開(kāi)系數(shù)與右(左)氣象場(chǎng)之間的時(shí)間相關(guān)系數(shù)為異類(lèi)相關(guān)系數(shù)。
(9)
第K個(gè)模態(tài)異類(lèi)相關(guān)系數(shù)分布性表示第k個(gè)左(右)場(chǎng)的展開(kāi)系數(shù)所反映的右(左)氣象場(chǎng)時(shí)間變化程度大小的分布,顯著相關(guān)區(qū)則代表了兩氣象場(chǎng)相互影響的“關(guān)鍵區(qū)”,同類(lèi)相關(guān)系數(shù)的分布則反映了展開(kāi)系數(shù)序列自身氣象場(chǎng)時(shí)間變化程度大小的地理分布,在一定程度上代表了左、右氣象場(chǎng)的遙相關(guān)性。
2.1 基于REOF的z指數(shù)春夏季節(jié)旱澇空間分區(qū)特征
2.1.1 春季旱澇空間分區(qū)特征
春季前6個(gè)模態(tài)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率能夠達(dá)到61.2%,收斂速度較平緩,在一定程度上反映出流域春季旱澇的復(fù)雜性。春季的REOF結(jié)果顯示,RLV1模態(tài)明顯突出了長(zhǎng)江流域東北區(qū)域的正值區(qū),主要位于江蘇、安徽、河南以及湖北,其中江蘇、安徽以及河南南部在載荷值都在0.7以上,該模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率為21%。春季受冬季北方弱高壓的影響,因此在春季是較為敏感的區(qū)域。RLV2模態(tài)突出了長(zhǎng)江東南部地區(qū),位于福建,江西南部以及廣東北部地區(qū),載荷值也能達(dá)到0.7及以上。這與南海夏季風(fēng)的向北推進(jìn),進(jìn)而影響此區(qū)域的旱澇有密切關(guān)系。RLV3模態(tài)明顯突出了長(zhǎng)江流域西南地區(qū),位于云南北部和四川南部。這一模態(tài)在四個(gè)季節(jié)內(nèi)都比較穩(wěn)定,反映出青藏高原氣候區(qū)獨(dú)有的氣候特點(diǎn)。RLV4模態(tài)突出了長(zhǎng)江流域中東部地區(qū),包括整個(gè)浙江地區(qū),江西和湖南的北部。雖然也是在長(zhǎng)江流域東部,但其方差貢獻(xiàn)較低。反映出季風(fēng)對(duì)春季旱澇較弱的影響。RLV5模態(tài)突出了長(zhǎng)江流域中西部地區(qū),包括貴州和四川中部。反映了青藏高原東部對(duì)旱澇的影響。RLV6模態(tài)突出了長(zhǎng)江流域的南部地區(qū),包括貴州南部。其方差貢獻(xiàn)最低,說(shuō)明了西南季風(fēng)在春季對(duì)流域的旱澇影響較小。春季旱澇的敏感區(qū)主要位于流域的東部。RLV1,RLV2和RLV4屬于長(zhǎng)江流域中下游氣候區(qū),由于這個(gè)區(qū)旱澇影響較為復(fù)雜,因此春季長(zhǎng)江中下游旱澇分為北部,中部和南部。RLV3體現(xiàn)了由于青藏高原的氣候,RLV5反映了四川盆地氣候區(qū)的旱澇特征。RLV6反映了西南季風(fēng)氣候區(qū)。根據(jù)REOF的結(jié)果,基于Z指數(shù)對(duì)流域的旱澇特征進(jìn)行了劃分。由于Z指數(shù)對(duì)單站的表征能力較強(qiáng),因此我們?cè)诿總€(gè)分區(qū)中選出了具有代表性的測(cè)站。研究顯示,流域春季近50年的旱澇Z指數(shù)的線性趨勢(shì)均有負(fù)值,表現(xiàn)出一致性的下降趨勢(shì),說(shuō)明整個(gè)流域有偏旱的趨勢(shì)。但流域的東南沿海以及四川西部和云南北部地區(qū),春季旱澇有偏澇的趨勢(shì)??偟膩?lái)說(shuō)流域春季總的旱澇趨勢(shì)與流域整體的降水趨勢(shì)變化時(shí)比較一致的。
圖2 長(zhǎng)江流域春季旱澇Z指數(shù)REOF的前6個(gè)模態(tài)
表2 春季旱澇Z指數(shù)EOF和REOF的前10個(gè)模態(tài)的方差貢獻(xiàn)以及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率
模態(tài)序號(hào)12345678910EOF方差貢獻(xiàn)21 516 79 56 33 93 132 42 32 1累計(jì)方差貢獻(xiàn)21 538 247 75457 9616466 468 770 8REOF方差貢獻(xiàn)21 516 79 66 34 03 12 92 52 22 1累計(jì)方差貢獻(xiàn)21 538 247 854 158 161 264 166 668 870 9
2.1.2 夏季旱澇空間分區(qū)特征
夏季,長(zhǎng)江流域東部處于東亞季風(fēng)區(qū)。初夏,低緯海洋暖濕氣流侵入,與北方變性干冷空氣在這里交匯,形成梅雨鋒系,造成連綿不斷的陰雨天氣和暴雨。若持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng),容易形成澇災(zāi)。盛夏,西太平洋副熱帶高壓西伸北抬,長(zhǎng)江流域處于它控制之下,天氣酷熱,如持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng),容易形成旱。同時(shí)夏季青藏高原的熱力作用對(duì)青藏高原東部以及長(zhǎng)江流域的旱澇影響也不容忽視。REOF結(jié)果顯示,前10模態(tài)的解釋方差貢獻(xiàn)率總和不到70%。并且每個(gè)模態(tài)的解釋方差都較低,第一模態(tài)的方差貢獻(xiàn)僅為15%,由此可見(jiàn),夏季長(zhǎng)江流域分異性表現(xiàn)不突出,夏季和春季,長(zhǎng)江流域分區(qū)大體一致。具體表現(xiàn)為,RLV1模態(tài)明顯突出了長(zhǎng)江流域北部區(qū)域的正值區(qū),主要位于湖北以及重慶的北部,湖北的北部載荷值在0.7以上。RLV2模態(tài)明顯突出了長(zhǎng)江東部地區(qū),位于江蘇和安徽地區(qū)。載荷值也能達(dá)到0.7及以上。RLV3模態(tài)明顯突出了長(zhǎng)江流域中部地區(qū),主要集中在湖南北部和貴州。這與春季表現(xiàn)出不同的特點(diǎn),可能反映出青藏高原在夏季的熱力作用,導(dǎo)致其東部地區(qū)的旱澇變化。RLV4模態(tài)突出了長(zhǎng)江流域東南部的福建地區(qū)。RLV5模態(tài)突出了長(zhǎng)江流域西南部、云南北部。RLV6模態(tài)突出了長(zhǎng)江流域的南部地區(qū),包括四川西部、云南北部。這兩個(gè)模態(tài)與春季模態(tài)相一致,體現(xiàn)了流域內(nèi)不同氣候區(qū)在季節(jié)上旱澇變化的一致性。RLV7模態(tài)突出長(zhǎng)江流域南部、湖南南部和廣西北部。RLV8模態(tài)突出了長(zhǎng)江流域東部地區(qū)的旱澇特征變化,主要位于浙江和江西北部。與春季不同,夏季長(zhǎng)江中下游旱澇特征不僅受東亞夏季風(fēng)的影響,同時(shí)受很多副熱帶環(huán)流系統(tǒng)的影響,因此影響其旱澇特征較春季復(fù)雜。其余子區(qū)域分布大致與春季相同??偟膩?lái)說(shuō),春夏季分區(qū)有很多相似的地方,在一定程度上反映出不同區(qū)域的氣候控制性因素。
2.2 長(zhǎng)江流域春秋旱澇災(zāi)害與海溫一場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)性
2.2.1 長(zhǎng)江流域春季旱澇與前冬海溫的可能關(guān)系
使用SVD分析可以揭示SST與長(zhǎng)江流域旱澇之間的關(guān)系[19-21]。研究中采用1957-2007年共52年間的全球冬季海溫的標(biāo)準(zhǔn)化距平作為左場(chǎng),長(zhǎng)江流域47個(gè)臺(tái)站的旱澇Z指數(shù)作為右場(chǎng)(時(shí)間長(zhǎng)度為52年),作海溫對(duì)長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)的SVD分析。發(fā)現(xiàn)無(wú)論左場(chǎng)還是右場(chǎng),其同性和異性相關(guān)系數(shù)在空間上的分布特征基本保持一致,值略有不同。這說(shuō)明在SVD分析中,同性和異性相關(guān)系數(shù)都可以使用。同時(shí)發(fā)現(xiàn),SST對(duì)全國(guó)降水的影響具有空間穩(wěn)定性和時(shí)間一致性,即全球海溫的關(guān)鍵區(qū)穩(wěn)定而持續(xù)地影響長(zhǎng)江流域的旱澇。觀察春季長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)與前冬全球海溫標(biāo)準(zhǔn)化距平的SVD分析異質(zhì)關(guān)系圖可以看出,前兩個(gè)模態(tài)協(xié)方差貢獻(xiàn)分別為36.41%和14.46%,模態(tài)的相關(guān)系數(shù)分別為0.71和0.61,均通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)。從第一模態(tài)左右場(chǎng)相關(guān)系數(shù)的空間分布(圖4)可以看到,全球海溫中顯著的關(guān)鍵區(qū)是中東太平洋和西太平洋,從第一模態(tài)長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)異質(zhì)相關(guān)分布圖中可以看到,長(zhǎng)江流域的整個(gè)北部地區(qū)與中東太平洋的海溫呈現(xiàn)正相關(guān)態(tài)勢(shì),而與西太平洋海溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。云南和四川區(qū)域的旱澇與中東太平洋的海溫呈負(fù)相關(guān),而與西太平洋海溫正相關(guān)。這說(shuō)明,當(dāng)中東太平洋海溫偏高,西太平洋海溫偏低時(shí),長(zhǎng)江流域北部和東部的部分地區(qū)偏澇,而長(zhǎng)江流域西部地區(qū),即四川云南地區(qū)偏旱。第二模態(tài)全球海溫標(biāo)準(zhǔn)化距平場(chǎng)的空間相關(guān)系數(shù)與第一模態(tài)有明顯的區(qū)別。可以看到,第一模態(tài)主要呈現(xiàn)在太平洋南北反向的態(tài)勢(shì),北太平洋和南太平洋相關(guān)系數(shù)完全相反。類(lèi)似于PDO分布型,在中東太平洋為負(fù)相關(guān)關(guān)系,而在北太平洋為正相關(guān)關(guān)系,第二模態(tài)的旱澇Z指數(shù)相關(guān)系數(shù)分布顯示,長(zhǎng)江流域的東南部有顯著的負(fù)相關(guān),在中南部地區(qū)呈現(xiàn)顯著地正相關(guān)。說(shuō)明,當(dāng)中東太平洋海溫偏高,北太平洋海溫偏低時(shí),長(zhǎng)江流域的東南部偏澇,而在長(zhǎng)江流域的中東部地區(qū)則偏旱,反之亦然。
圖3 長(zhǎng)江流域夏季旱澇Z指數(shù)REOF的前6個(gè)模態(tài)
圖4 全球前冬海溫的標(biāo)準(zhǔn)化距平場(chǎng)與長(zhǎng)江流域春季旱澇Z指數(shù)的SVD異質(zhì)相關(guān)
表3 夏季旱澇Z指數(shù)EOF和REOF的前10個(gè)模態(tài)的方差貢獻(xiàn)以及累計(jì)方差
模態(tài)序號(hào)12345678910EOF方差貢獻(xiàn)15 214 57 05 74 94 743 03 02 7累計(jì)方差貢獻(xiàn)15 229 736 742 447 352 056 059 062 064 7REOF方差貢獻(xiàn)15 214 47 05 75 04 83 93 02 92 7累計(jì)方差貢獻(xiàn)15 229 636 642 347 352 156 059 061 964 6
(a)第1模態(tài)
(b)第2模態(tài)
圖6 全球前春海溫的標(biāo)準(zhǔn)化距平場(chǎng)與長(zhǎng)江流域夏季旱澇Z指數(shù)的SVD異質(zhì)相關(guān)
2.2.2 長(zhǎng)江流域夏季旱澇與前冬海溫關(guān)系
夏季長(zhǎng)江流域的旱澇與全球海溫的標(biāo)準(zhǔn)化距平做SVD,分析SVD的第一和第二模態(tài),結(jié)果顯示,前兩個(gè)模態(tài)協(xié)方差貢獻(xiàn)分別為27.8%和16.5%,模態(tài)的相關(guān)系數(shù)分別為0.61和0.65,均通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)??梢钥闯觯谝荒B(tài)全球海溫的相關(guān)顯著區(qū)域位于中東太平洋和西北太平洋,這兩個(gè)海區(qū)均呈正相關(guān)關(guān)系,從第一模態(tài)的旱澇Z指數(shù)的相關(guān)可以看到,夏季長(zhǎng)江流域中部有較為顯著地相關(guān)性。也就是說(shuō),當(dāng)這兩個(gè)關(guān)鍵海區(qū)的溫度升高時(shí),長(zhǎng)江流域中部地區(qū)偏澇。對(duì)于第二模態(tài),全球在中太平洋和西太平洋有較高的相關(guān)關(guān)系,但右場(chǎng)的旱澇Z指數(shù)相關(guān)性并不高。這表明,中太平洋海溫與長(zhǎng)江流域的旱澇關(guān)系不大。
2.2.3 長(zhǎng)江流域夏季旱澇與前春海溫關(guān)系
長(zhǎng)江流域夏季旱澇特征不僅與前冬海溫關(guān)系顯著,同時(shí)與前春的海溫相關(guān)性也較好。因此,我們將前春全球海溫標(biāo)準(zhǔn)化距平作為左場(chǎng),長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)作為右場(chǎng),左SVD分析,其中第一模態(tài)的解釋方差較大,能夠達(dá)到32.56%,相關(guān)系數(shù)在全球海溫分布呈現(xiàn)南北方向,類(lèi)似于北太平洋的PDO模態(tài),并且右場(chǎng)旱澇Z指數(shù)的相關(guān)系數(shù)也較為顯著,在整個(gè)長(zhǎng)江流域的中東部都有顯著的相關(guān)性。這表明,當(dāng)中東太平洋海溫升高時(shí),整個(gè)長(zhǎng)江流域的中東部偏澇。第二模態(tài)的解釋方差能夠達(dá)到14.8,前春全球海溫分布呈現(xiàn)東西反相分布特征,對(duì)應(yīng)右場(chǎng)長(zhǎng)江流域相關(guān)系數(shù)場(chǎng)可以看出,在四川北部的小部分地區(qū)有正相關(guān),其余地區(qū)相關(guān)不顯著。在長(zhǎng)江流域的東南部有較為顯著地負(fù)相關(guān)。這表明,當(dāng)中東太平洋海溫升高,西太平洋海溫降低時(shí),四川北部偏澇,東南部偏旱。
綜上所述,長(zhǎng)江流域夏季旱澇災(zāi)害與太平洋前東海溫關(guān)系密切,第一模態(tài)和第二模態(tài)解釋方差均超過(guò)了60%,同時(shí)與前春太平洋海溫也具有一定的關(guān)系。從相關(guān)關(guān)鍵區(qū)域來(lái)看,影響我國(guó)長(zhǎng)江流域旱澇災(zāi)害頻率和強(qiáng)度的太平洋海溫異常區(qū)域恰好是厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象出現(xiàn)的海域,可見(jiàn),我國(guó)長(zhǎng)江流域春夏季旱澇災(zāi)害與太平洋海溫異常關(guān)系密切,海溫的異常變化是引發(fā)我國(guó)長(zhǎng)江流域旱澇災(zāi)害的重要驅(qū)動(dòng)因素。
通過(guò)以上研究得出以下結(jié)論:
(1)不同季節(jié),長(zhǎng)江流域旱澇特征表現(xiàn)為流域整體趨勢(shì)較為一致,分區(qū)域存在一定的差異。春季整體表現(xiàn)為偏旱的趨勢(shì),但流域西部,云南和四川南部有偏澇的趨勢(shì)。夏季趨勢(shì)與夏季平均降水量的趨勢(shì)變化相一致,整體上呈現(xiàn)顯著的偏澇趨勢(shì),而在流域的西部,四川中部地區(qū)有較顯著的偏旱趨勢(shì)。
(2)REOF的Z指數(shù)春夏季節(jié)旱澇空間分區(qū)特征顯示,春季前6個(gè)模態(tài)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率61.2%,收斂速度較平緩,夏季前6個(gè)模態(tài)累積方差貢獻(xiàn)率更低,只有52.1%,顯示流域夏季旱澇特征比春季旱澇空間分異更復(fù)雜。春夏的分區(qū)出現(xiàn)較高的一致性,反映出不同區(qū)域的氣候控制性因素具有一定的穩(wěn)定性。
(3)春季海溫場(chǎng)與長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)場(chǎng)的SVD第一模態(tài)顯示,長(zhǎng)江流域的東北區(qū)的旱澇與厄爾尼諾顯著相關(guān),當(dāng)赤道東太平洋海溫升高,西太平洋海溫降低時(shí),長(zhǎng)江流域東北地區(qū)偏澇,而長(zhǎng)江流域的西部地區(qū)偏旱,反之亦然。夏季海溫場(chǎng)與長(zhǎng)江流域旱澇Z指數(shù)場(chǎng)的SVD第一模態(tài)表明太平洋海溫分布主要呈現(xiàn)南北向的分布,當(dāng)赤道中東太平洋海溫偏高,北太平洋海溫偏低時(shí),長(zhǎng)江流域夏季中部地區(qū)偏澇。反之亦然。第二模態(tài)顯示全球海溫呈現(xiàn)厄爾尼諾類(lèi)型的分布,中東太平洋是負(fù)相關(guān),而在西太平洋為顯著地負(fù)相關(guān)。右場(chǎng)長(zhǎng)江流域的北部地區(qū)是正相關(guān),南部地區(qū)是負(fù)相關(guān)。當(dāng)中東太平洋海溫偏高,西太平洋海溫偏底時(shí),四川北部,湖北與湖南交接處地區(qū)偏澇,湖南以及江西南部地區(qū)則偏旱。
研究尚存在以下問(wèn)題:
(1)降水Z指數(shù)長(zhǎng)期以來(lái)都是作為旱澇監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的主要指標(biāo),但是由于Z指數(shù)是以降水量服從皮爾遜三型分布為假設(shè)前提的,不涉及干旱機(jī)理,未能考慮到溫度、蒸發(fā)等一些因子,真正的實(shí)際降水的分布情況可能與Z指數(shù)用于擬合的函數(shù)存在一定的差異。
(2)由于長(zhǎng)江流域地形以及氣候特征較為復(fù)雜,REOF分區(qū)并不能代表流域內(nèi)所有的區(qū)域。區(qū)域旱澇研究中,僅僅研究了其趨勢(shì)變化,周期分析。區(qū)域旱澇的成因研究尚需進(jìn)一步探討。因此分區(qū)氣候變化的歸因探討是未來(lái)研究的重點(diǎn)問(wèn)題。
(3)文章僅僅研究了長(zhǎng)江流域春夏季旱澇與全球海溫異常的可能聯(lián)系,但具體其中的影響機(jī)制和定量關(guān)系將是日后研究的重點(diǎn)問(wèn)題。
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Correlation between Spring and Summer Drought and Flood in the Yangtze River Basin and Pacific SST
Yu Wenjin1, Zhang Xiaoling1, Zhou Hongjian1, Huang Yilu1, Qiu Xinfa1,Xie Tao1, Yu Buyun1and Zou Xinqing2
(1.NanjingUniversityofInformationandTechnologySciences,Nanjing210014,China; 2.KeyLaboratoryofCoastandIslandDevelopmentofMinistryofEducation,NanjingUniversity,Nanjing210093,China)
Accordingto50-yearsmeteorologicaldataoftheYangtzeRiverregionduring1961-2011andthecorrespondingPacificSSTdata,byusingmethodsasZindex,EOF,REOF,SVDanalysisetc.,springandsummerdroughtandfloodcharacteristicsandthecorrelationbetweendroughtandfloodeventsandextremeSSTanomaliesarediscussed.Resultsshowthat: ①I(mǎi)tisshowninthespatialzoningcharacteristicsofspringandsummerdroughtofZindexofREOFthattheaccumulativevariancecontributionrateof6modalcanreach61.2%beforespring,theconvergencespeedisrelativelyflat,andthecumulativevariancecontributionrateofthesixsummermodeislower,only52.1%. ②CorrelatedsignificantlywiththevariationoffloodanddroughtofwinterPacificSSTandtheYangtzeRiverBasinsituation:SpringSSTandtheYangtzeRiverBasinZindexfieldSVDthefirstmodeshowssignificantcorrelationwithElNino,droughtandfloodinYangtzeRiverBasininNortheastChina,whentheequatorialeasternPacificSSTincreases,theWestPacificSSTdecreases,thenortheastareaoftheYangtzeRiverBasinflood,whiletheYangtzeRiverareaofwesternareadrought,andviceversa. ③TheSummerSSTandtheYangtzeRiverBasinZindexfieldSVDthefirstmodal,showedthatthedistributionofPacificSSTdistributionshowsthemainnorth-south,whentheequatorialeasternPacificSSTishigher,theNorthPacificSSTislower,thecentralareaoftheYangtzeRiverBasinFloodinsummer.Andviceversa.Thesecondmodeshows,GlobalSSTdistributionElNinotype,MiddleEastPacificisnegativecorrelation,whileintheWestPacificissignificantlynegativecorrelation.
Zindex;YangtzeRiverBasin;floodanddrought;SSTanomaly
2014-11-25
2015-01-21
國(guó)家自然科學(xué)基金(41276187);江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
于文金(1967-),男,山東淄博人,博士,教授,研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)與可持續(xù)發(fā)展. E-mail: yuwj@nuist.edu.cn
P468;X43
A
1000-811X(2015)03-0054-07
10.3969/j.issn.1000-811X.2015.03.011
于文金,張曉玲,周鴻漸,等. 長(zhǎng)江流域春夏旱澇災(zāi)害與太平洋海溫關(guān)聯(lián)性研究[J].災(zāi)害學(xué), 2015,30(3):054-060. [Yu Wenjin, Zhang Xiaoling,Zhou Hongjian,et al. Correlation between spring and summer drought and flood in the Yangtze River Basin and Pacific SST[J].Journal of Catastrophology, 2015,30(3):054-060.]