山東5月降水異常環(huán)流型及其與海溫異常的聯(lián)系

伯忠凱，胡桂芳，徐瑋平

(1.山東省氣象防災減災重點實驗室，山東 濟南250031；2.山東省氣候中心，山東 濟南 250031)

引言

以往對山東氣候異常成因的研究主要集中在夏季，對夏季環(huán)流的異常及外強迫因子均有較多研究[1-5]，而對春季尤其是其中某個月的研究較為少見。已有研究[6]表明，華北春季降水異常成因與夏季有所不同，夏季降水主要受西太平洋副熱帶高壓西側西南氣流的影響，春季降水主要受東亞上空的異常環(huán)流影響。華北春季降水偏多時，東亞地區(qū)上空呈現(xiàn)異常反氣旋環(huán)流，使得東亞大槽偏東、偏弱，造成我國東部地區(qū)出現(xiàn)南風異常，這種南風異常一直延伸到華北地區(qū)，為降水提供有利條件[7-8]。5月正是北半球大氣環(huán)流和天氣氣候開始重大調整的過渡期，同時又是春播作物苗期和冬小麥生長的關鍵時期，此時雨量多少對農業(yè)生產起著至關重要的作用[9]。前人研究[10]發(fā)現(xiàn)，全球氣候模式對春季氣候尤其是降水有明顯的預報障礙。對山東而言，春季降水主要集中在5月，因此研究該月降水異常及其成因對提高降水預測水平有重要意義。因而，預從降水異常年的環(huán)流特征入手，分析導致環(huán)流異常的可能外強迫因子，以期找到降水趨勢預測物理意義清晰的前兆。

1 資料與指數(shù)

所用降水資料來源于山東省氣象信息中心的123個國家級氣象觀測站降水數(shù)據(jù)。NCEP/NCAR逐月再分析資料，包括位勢高度場和風場，水平分辨率為2.5°×2.5°。逐月海溫資料來自美國國家海洋大氣管理局(NOAA)，水平分辨率為2.0°×2.0°。海溫指數(shù)資料來自國家氣候中心氣候監(jiān)測指數(shù)集，包括熱帶印度洋全區(qū)一致海溫模態(tài)指數(shù)(IOBW)，定義為20°S～20°N、40°～110°E區(qū)域內，海面溫度距平的區(qū)域平均值，黑潮區(qū)海溫指數(shù)定義為25°～30°N、125°～150°E區(qū)域內海面溫度距平的區(qū)域平均值。所用資料時段均為1981—2019年，兩個指數(shù)計算海溫距平所減去的平均值為1981—2010年的常年值。

2 山東5月降水異常環(huán)流型

首先確定5月降水的異常年份，前人研究發(fā)現(xiàn)，全球大氣和海洋系統(tǒng)在20世紀70年代末發(fā)生了一次明顯的年代際突變[11-13]，因此對5月降水異常年的挑選時段定為1981—2019年。圖1為山東5月降水距平逐年演變，可以看出降水存在顯著的年際變化，但年代際變化不明顯。1981年以來，降水最多出現(xiàn)在1985、1990年，偏多52.4 mm；最少出現(xiàn)在2012年，偏少49.1 mm。以降水距平標準化值大(小)于0.7作為偏多(少)年(圖略)，1981年以來共出現(xiàn)10個降水偏多年，分別為1985、1990、1997、1998、2002、2006、2008、2009、2013、2018年；10個降水偏少年，分別為1981、1986、1987、1989、1994、1996、2001、2012、2017、2019年。影響山東5月降水的主要天氣系統(tǒng)是西風帶系統(tǒng)，因此大氣環(huán)流分型的原則主要參考歐亞中高緯500 hPa位勢高度場，以亞洲為主。

圖1 1981—2019年山東5月降水距平逐年演變(單位：mm)Fig.1 The precipitation anomaly in May in Shandong from 1981 to 2019 (units: mm)

10個多雨年中有7 a(1985、1998、2002、2006、2009、2013、2018年)表現(xiàn)為相似的環(huán)流型，圖2a為7 a的500 hPa高度距平場合成。亞洲中高緯環(huán)流呈“-、+”距平分布，烏拉爾山到貝加爾湖以北地區(qū)為負距平，中心位于西西伯利亞平原，東亞沿岸為正距平，中心位于我國東北地區(qū)南部，反映亞洲中高緯槽脊較平均狀態(tài)要弱，盛行緯向環(huán)流。東亞大槽偏弱，意味著槽后偏北氣流減弱，對應的下沉氣流也減弱，有助于偏南氣流帶來較多的水汽[7]，利于山東降水偏多。其他環(huán)流型較為少見(圖略)，如1990年呈現(xiàn)“+、-、+”距平分布型，烏拉爾山到貝加爾湖為正距平，我國華北、東北南部地區(qū)為負距平，日本周圍為正距平，利于來自東部海面的暖濕氣流與華北、東北低槽帶來的冷空氣在山東相遇，導致降水偏多；1997年和2008年亞洲中高緯為“+、-”距平分布，與典型少雨年的環(huán)流形勢相近(圖2b)，但東亞沿岸的負距平區(qū)較少雨年明顯偏西，西伸至貝加爾湖地區(qū)，山東多受華北或東北冷渦(低槽)產生的對流性天氣影響從而導致降水偏多。

圖2 山東5月典型多雨年(a)和少雨年(b)500 hPa位勢高度場(等值線)及距平(色階)合成(單位：gpm)Fig.2 The composites of 500 hPa geopotential height field (contour) and anomaly (color scale) in typical more (a) and less (b) precipitation year in May in Shandong Province (units: gpm)

10個少雨年中有5 a(1981、1986、1989、1994、2001年)表現(xiàn)為與多雨年相反的環(huán)流形勢，5 a的500 hPa高度場距平合成如圖2b所示。亞洲中高緯環(huán)流呈“+、-”距平分布，東北、華北至日本為負距平控制，低值中心位于東北東部，烏拉爾山到貝加爾湖為正距平，巴爾喀什湖到貝加爾湖(以下簡稱“兩湖”)之間為正距平中心。在這種環(huán)流形勢控制下，亞洲中高緯盛行經向環(huán)流，東亞大槽偏強，不利于暖濕氣流向北輸送，造成山東降水偏少。其他環(huán)流分布型比較零散(圖略)，如2017年50°N以南地區(qū)均為正高度距平覆蓋，大陸高壓脊強盛，華東沿海為弱負距平區(qū)，山東因缺乏中高緯南下冷空氣以及南方暖濕氣流輸送而降水偏少；1987年和2019年環(huán)流型雖為“-、+”距平分布，與多雨年環(huán)流型相近(圖2a)，但東亞沿岸的正距平和兩湖之間的負距平均明顯偏弱，影響山東的冷暖空氣勢力較弱從而導致降水偏少；1996年和2012年亞洲中高緯為“-、+、-”距平分布，山東受貝加爾湖脊前和東亞大槽后部的西北氣流控制，造成降水偏少。

綜上所述，亞洲中高緯環(huán)流呈“-、+”距平分布，盛行緯向環(huán)流，東亞大槽偏弱等特征為山東5月典型多雨年的環(huán)流型；典型少雨年的環(huán)流型正好相反，亞洲中高緯環(huán)流呈“+、 -”距平分布，盛行經向環(huán)流，東亞大槽偏強。由于其他環(huán)流型比較少見，在后文與海溫的關系中不做討論。

3 典型多(少)雨年前期海溫特征及影響分析

海溫異常是影響大氣環(huán)流異常的重要外強迫因子，為了尋求有預測意義的前兆，對典型多(少)雨年前期1—4月海溫距平場進行合成分析，發(fā)現(xiàn)海溫異常特征有較大差異。這里只給出1、4月的結果(圖3)。差異最明顯的區(qū)域首先位于黑潮區(qū)，多(少)雨年黑潮區(qū)海溫持續(xù)偏暖(冷)，且隨著月份的臨近呈逐漸加強北擴態(tài)勢，以4月偏暖(冷)最為明顯。其次為熱帶印度洋地區(qū)，多(少)雨年熱帶印度洋持續(xù)穩(wěn)定的偏暖(冷)，4月偏暖(冷)程度最強。北大西洋三極子在少雨年表現(xiàn)得比較突出，由南到北呈現(xiàn)為“-、+、-”的正位相特征；多雨年表現(xiàn)得不典型，表現(xiàn)為弱負位相的特征。ENSO作為年際氣候預測最強信號，僅在少雨年的異常信號突出，表現(xiàn)為赤道中東太平洋呈現(xiàn)拉尼娜特征，且以1、2月表現(xiàn)比較突出。

圖3 典型多雨年(a、c)和少雨年(b、d)對應1月、4月海溫距平(色階，單位：℃)合成Fig.3 The SST anomaly composites of the typicalmore (a/c) and less precipitation years (b/d) in January and April (color scale, units:℃)

由于4月黑潮區(qū)和熱帶印度洋的海溫異常最明顯，圖4給出山東5月降水異常與前期4月海溫的相關分布，顯著正相關區(qū)大致位于黑潮區(qū)(25°～40°N，130°～160°E)和熱帶印度洋(30°S～10°N，60°～100°E)，這與合成分析的結果相吻合。綜上所述，前期黑潮區(qū)和熱帶印度洋海溫異常是影響山東5月多(少)雨年的重要外強迫因子，下文分析這兩個關鍵海區(qū)海溫影響東亞大氣環(huán)流進而影響降水的過程。

圖4 山東5月降水異常與前期4月海溫相關(填色區(qū)分別為通過0.1、0.05顯著性水平檢驗的區(qū)域)Fig.4 The correlation coefficient between precipitation anomaly in May in Shandong and SST in previous April (The colored areas have passed the significant level at 0.1 and 0.05 respectively)

3.1 黑潮區(qū)海溫的影響

圖5為1981—2019年4月黑潮區(qū)海溫指數(shù)逐年演變，可見，黑潮區(qū)海溫年際變化顯著，海溫最高出現(xiàn)在1998年，最低出現(xiàn)在1984年。2000—2010年，黑潮區(qū)海溫的變化較小。

進一步分析關鍵區(qū)海溫與環(huán)流場的關系。圖6為4月黑潮區(qū)海溫指數(shù)與5月500 hPa高度場的相關，我國東南部至西太平洋中緯度地區(qū)為顯著正相關，表明前期黑潮區(qū)海溫偏暖(冷)時，該區(qū)域高度場易升高(降低)，對應東亞大槽易偏弱(強)，這與文獻[14-15]中黑潮區(qū)暖(冷)時，東亞大槽偏弱(強)的結論相一致。

據(jù)圖5結果，選擇1981年以來4月黑潮區(qū)海溫指數(shù)異常偏高的7 a(1983、1991、1998、1999、2015、2016、2018年)和偏低的7 a(1982、1984、1986、1993、1996、2011、2014年)，對其5月500 hPa高度場和850 hPa風場距平進行合成分析(圖7)。差異最明顯的區(qū)域是朝鮮半島以東至太平洋的中緯度地區(qū)，海溫偏高(低)年，黑潮區(qū)上空的500 hPa高度場為明顯正(負)距平，低層850 hPa異常反氣旋(氣旋)，山東為異常東南風(偏西風)控制，加強(削弱)了水汽向山東的輸送，利于山東降水偏多(少)。

圖5 1981—2019年4月黑潮區(qū)海溫指數(shù)逐年演變(單位：℃)Fig.5 The Kuroshio region SST index in April from 1981 to 2019 (units:℃)

圖6 4月黑潮區(qū)海溫指數(shù)與5月500 hPa高度場相關(填色區(qū)分別為通過0.1、0.05信度顯著性檢驗的區(qū)域)Fig.6 The correlation coefficient between the 500 hPa height field in May and SST index in the Kuroshio region in April (The colored areas have passed the significant level at 0.1 and 0.05 respectively)

圖7 4月黑潮區(qū)海溫指數(shù)偏高年(a)和偏低年(b)5月500 hPa高度距平場(色階，單位：gpm)和850 hPa風場(矢量，單位：m·s-1)距平合成Fig.7 The composites of 500 hPa height anomaly field (color scale, units: gpm) and 850 hPa wind field (vector, units: m·s-1) anomaly in May when SST index is high (a) and low (b) in the Kuroshio region in April

3.2 印度洋海溫的影響

圖8為1981—2019年4月IOBW指數(shù)的逐年演變，可見，IOBW指數(shù)存在明顯的年代際變化，2000年之前IOBW指數(shù)偏低，2000年之后IOBW指數(shù)明顯上升，表明21世紀之后熱帶印度洋海溫顯著增暖。

圖8 1981—2019年4月IOBW指數(shù)逐年演變(單位：℃)Fig.8 The IOBW index in April from 1981 to 2019 (units:℃)

4月IOBW指數(shù)與5月500 hPa高度場相關(圖9)，30°N以南的大部地區(qū)為顯著的正相關，亞洲中緯地區(qū)自西向東呈明顯的“-、+”相關分布，巴爾喀什湖東側為顯著的負相關，東亞沿岸為顯著正相關，反映了前期熱帶印度洋海溫升高(降低)，廣大低緯地區(qū)及東亞沿岸的高度場易升高(降低)，巴爾喀什湖東側的高度場易降低(升高)，文獻[16]將亞洲中緯地區(qū)的這種異常分布解釋為印度洋暖海盆?？梢栽趤啔W地區(qū)大氣中引起類似“MatsunoGill Pattern”的響應，在印度洋到亞歐地區(qū)對流層中上層形成異常波列。

圖9 4月IOBW指數(shù)與5月500 hPa高度場相關(填色區(qū)分別為通過0.1、0.05信度顯著性檢驗的區(qū)域)Fig.9 The correlation coefficient between the 500 hPa height field in May and IOBW index in April (The colored areas have passed the significant level at 0.1 and 0.05 respectively)

據(jù)圖8結果，選擇4月IOBW指數(shù)異常偏高的6 a(1998、2003、2010、2015、2016、2019年)和偏低的6 a(1981、1984、1986、1989、2008、2011年)，對5月500 hPa高度場和850 hPa風場距平進行合成分析(圖10)，結果與圖9相關場有很好的吻合。前期熱帶印度洋偏暖(冷)年，500 hPa高度場從兩湖地區(qū)到東亞沿岸表現(xiàn)為明顯的“-、+ ”(“+、-”)距平分布，低層風場，兩湖地區(qū)為異常氣旋(反氣旋)，華北、東北至日本為異常反氣旋(氣旋)，山東地區(qū)500 hPa高度場上表現(xiàn)為西低東高(西高東低)，低層處于異常反氣旋后部的東南(氣旋底部的西北)氣流中，與圖2中典型多雨(少雨)的環(huán)流特征相吻合。值得關注的是，前期熱帶印度洋偏冷年，500 hPa高度場及低層風場的異常程度較偏暖年要弱，可能與熱帶印度洋海溫偏低的程度較弱有關，但兩湖地區(qū)及東亞沿岸與偏暖年的風向相反還是比較明顯。另外，500 hPa高度場上偏暖年西太平洋低緯地區(qū)為正距平，而偏冷年為負距平，反映了偏暖年西太平洋副熱帶高壓明顯比偏冷年偏強，從而有利于副熱帶高壓西側的西南氣流向北輸送水汽，這在低層風場上表現(xiàn)得也很清晰，偏暖年異常偏南風到達30°N附近，而偏冷年我國東部地區(qū)受一致的偏北風控制。>

圖10 4月IOBW指數(shù)偏高(a)和偏低(b)年5月500 hPa高度場(色階，單位：gpm)和850 hPa風場(矢量，單位：m·s-1)距平合成Fig.10 The composites of 500 hPa height anomaly field (color scale, units: gpm) and 850 hPa wind field (vector, units: m·s-1) anomaly in May when IOBW index is high (a) and low (b) in April

對比圖7、10與圖2a、b可以發(fā)現(xiàn)，前期黑潮區(qū)海溫偏暖(冷)、熱帶印度洋海溫偏暖(冷)與典型多(少)雨年的環(huán)流特征大致相似，表明前期黑潮區(qū)海溫和熱帶印度洋海溫對大氣環(huán)流的影響可能是二者共同作用的結果。影響山東5月降水的環(huán)流異常是多因子協(xié)同作用的結果，這為準確預測帶來了難度。

4 結論

利用1981—2019年NCEP/NCAR再分析資料和降水觀測資料，對山東5月降水多(少)雨年的環(huán)流特征進行分型，分析了前期冬春季的海溫異常，找到了黑潮區(qū)和熱帶印度洋兩個關鍵海區(qū)，討論這兩個海區(qū)如何影響大氣環(huán)流進而影響降水的過程，得到主要結論如下：

1)山東5月典型多雨年，亞洲中高緯環(huán)流呈“-、+”距平分布，盛行緯向環(huán)流，東亞大槽偏弱；典型少雨年亞洲中高緯環(huán)流呈“+、-”距平分布，盛行經向環(huán)流，東亞大槽偏強。其他多(少)雨年的環(huán)流特征較為少見或分散。

2)前期冬春季黑潮區(qū)和熱帶印度洋的海溫是影響山東5月降水的關鍵外強迫因子，黑潮區(qū)海溫偏暖(冷)時，其上空500 hPa高度場為明顯正(負)距平，低層風場呈現(xiàn)異常反氣旋(氣旋)，山東受異常東南風(偏西風)控制，加強(削弱)了水汽輸送，利于降水偏多(少)。熱帶印度洋偏暖(冷)年，500 hPa高度場從兩湖地區(qū)到東亞沿岸表現(xiàn)為明顯的“-、+ ”(“+、-”)距平分布，低層風場中兩湖地區(qū)為異常氣旋(反氣旋)，華北、東北至日本為異常反氣旋(氣旋)，山東地區(qū)500 hPa高度場上表現(xiàn)為西低東高(西高東低)，低層處于異常反氣旋后部的東南(氣旋底部的西北)氣流中，這與典型多(少)雨的環(huán)流特征相一致。

本文僅對山東5月降水異常的典型多(少)雨年的前期海溫異常特征進行了分析，沒有研究非典型的多(少)雨年的環(huán)流特征，而這些年份往往又是預測難度更大的年份，今后還要進行后續(xù)研究。另外，所得結論僅是根據(jù)有限樣本統(tǒng)計分析得到的，結論的可信度及完整性還需數(shù)值模擬進一步驗證。