南亚高压对中国东部极端降水的影响外文翻译资料

 2022-12-11 07:12

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南亚高压对中国东部极端降水的影响

摘要

根据每日降水数据分析得出的高清图像，我们第一次用旋转经验正交函数将中国东部的三个典型区域划分出来。通过检测中国东部这三个典型区域夏季的极端降水（JJA）与南亚高压（SAH）之间的关系，我们确定了南亚高压的西北东南运动以及地域（震级）是如何影响中国东部的夏季极端降水。当南亚高压不规则地分布在西北部，那么在中国西部的北边部分就会产生较多的极端降水，而江-淮河流域则较少；如果南亚高压加强，江淮河流域将产生较多极端降水。其原理是，在沿着西北方向不规则的位移的情况下，亚洲中部积极的位势异常通过罗斯比波列引发韩国深正压，导致更多的水汽运输到中国东部，其中大部分在中国东部的北边部分，即韩国的高压西北边缘汇聚，而在江淮流域则是分散。当南亚高压与强大的向西行进的西太平洋亚热带高压同时增强，江淮流域的水汽将会进一步汇聚，伴随着强大的水汽运输。这些水汽运输是由于暖空气和冷空气水平运动会集而成的 。这些原理根据这两个区域日降水量的累计分布中的高低点转化而形成，用于增加或减少极端降水的产生。

1介绍

由于社会和生态系统产生的巨大影响，极端气候在最新的气候研究中吸引了极大的关注。研究第五次气候变化评估报告的政府间专家小组表明，从1800年至2012年，全球平均的表面大气温度增加了0.85℃，同时不同地区的极端气候越来越多。由于这些极端气候在未来的气温上升中可能持续增加，所以我们需要更好地了解影响地区极端气候的原因，提高对未来极端气候的预测。为了分析地区极端天气多样性的机制，我们的主要任务之一是调查突出的大面积循环模式产生的影响，如北大西洋波动，北太平洋—美洲波动和南厄尔诺波动。先前的研究表明，地区平均气候和极端气候均被这些大面积循环模式所影响。例如，据格雷福斯和布莱德利观测，1926-2000年间美国西北部气温和极端降水量均有增加，其中一些与极端现象有关的变化可以用北极波动、ENSO和PNA的变化来解释。宁和布莱德利指出两种厄尔尼诺现象，即东太平洋厄尔尼诺和太平洋中部厄尔尼诺对美国东部的冬季极端气候产生非常不同的影响，因为功率为500帕时，不同的波列导致不同的循环异常。运用广义极值分布理论，在中国东部，AO和ENSO均与冬季极端冷热天气有关。在对ENSO与中国极端降水事件发生率之间的关联进行检测时，Li te al发现在冬季和夏季，厄尔尼诺现象时产生极端降水的频率比拉尼娜现象产生的降水大，而秋冬两季的降水则相反。Mao et al同样表明正AO通过强大的中东急流和孟加拉湾深化的南部支槽在中国东南部引发极大的冬季极端降水。

中国东部位于东亚夏季风气候带，其降水量直接受到夏季风影响。通常来说，强大的夏季风将在中国南部引发较多降水，而较弱的夏季风将给长江-淮河流域带来较多降水。因此，中国东部降水量通常被用来反映东亚夏季风的强弱。东亚夏季风也常常被其他循环系统影响，如西太平洋副热带高压。周et al发现当长江下游的东亚夏季风减弱、水量增加时，西太平洋副热带高压向西延伸可能是导致上70年代末东亚夏季风和夏季降水量变化的一个原因。除了东亚夏季风和西太平洋副热带高压，其他对中国东部夏季降水量产生重大影响的是丝绸之路模式。这种模式是一个罗斯贝波波列沿亚洲急流在欧亚大陆上空对流层上部的传播，对中国南部和长江流域的降水也有极大影响。Huang et al也表明，中国东部夏季降水的变化发生在20世纪90年代后期，这种变化是由于丝绸之路模式对亚欧大陆的改变，从而导致东亚副热带西风急流减弱并引起两极改变。同时，这三种系统对中国西部的夏季降水也产生综合影响。例如，Wang et al表明由于西太平洋富热带高压南进以及东亚夏季风减弱，丝绸之路模式的强化是导致2014年长江流域强降水异常和中国东部负降水异常的主要原因。

中国东部人口众多，地域辽阔，气候、生态资源和土地使用情况多种多样。在过去的几十年里，中国东部的极端降水事件显著增多，对地区社会和经济产生了极大影响。由此，中国东部给我们了解、适应和减缓极端降水的影响带来了很多挑战。先前研究表明，大规模的循环，如ENSO，对中国东部极端降水的总量和频率带来不同的影响。据了解，近十几年这些极端降水增加可能是东亚的循环趋势引起的，比如亚欧大陆的大陆性高压的增强趋势和西太平洋亚热带高压的减弱趋势。宁教授和钱教授表示,中国南海潜伏热的年代际变化和印度支那显热的年代际变化导致了上世纪90年代中国南部的夏季极端降水。在调查中国极端降水的变化时，wang et al发现年极端降水与印度洋及中国南海和东海的海洋表面温度有关。You et al表明亚洲季风气候的减弱导致了严重的降水异常，包括近几年中国南部的洪涝和中国北部的干旱。

除了以上几种循环模式，南亚高压，一种重要的位于亚洲大陆上方的北方夏季半永久反气旋也显示出对亚洲和中国不同气候的显著影响，比如亚洲季风气候和降水，以及全中国夏季降水变化。先前研究表明，SAH是东亚夏季风的一个调节器。一股强烈的向西逆扩张的SAH通常伴随着向西延伸的顺游加剧的西太平洋副热带高压以及随之减弱的东亚夏季风，导致长江流域积极的降水异常。同时，大部分对SAH做的研究主要集中于平均季节气候。在本研究中，我们调查研究低频率的SAH是如何影响中国东部日常规模下的夏季极端降水以及相应的机制。此外，自从可以提前预测SAH的位置和纬度，这些研究可以帮助我们提高中国东部极端降水的季节性预测。区域极端气候是一个与广泛的跨学科兴趣高度相关的领域，如区域水资源、区域生态系统和区域环境。该分析帮助我们理解中国东部极端降水的动态分布，减少对区域极端气候预测的不确定性。

2 数据和方法

2.1数据

研究范围为中国大陆。本研究采用了1961-2014年中国气象局的日降水数据的高分辨率数据，即CN05.1数据组来分析。像徐等人先前构造的一样，CN05.1数据组是由中国一个插值（使用“异常”法）为2416的观测站构建的。“异常”法首先使用网络气候学进行计算，只用使用每日网格异常来获得最终数据。

在机理分析这一节，每月网格1000hpa至500hpa的高度、风中u-和v-的成分，具体的湿度以及1946-2014年间分辨率为2.5X2.5的最终数据均来自环境预测国家中心的重新分析。在所有的循环变量中，垂直整合的低级平均水平通量组件通过一下公式计算:

qu和qv为纬向和经向水汽通量组件，qˉuˉ和vˉ分别为各压力水平的季节性平均湿度、纬向和经向风组件。二维水分通量场可计算如下：

q=qui qvj (3)

q为低水平横向水分通量、i和j为单元纬向和纬向矢量。

2.2极端降水的定义

夏季极端降水是从《欧洲气候评估和数据集》截取出来的，指日降水量大于夏季日降水总量的95%。这一定义普遍应用于先前的极端降水研究中。夏季极端降水由以下两个指标表示：整季的极端降水总数和极端降水总量。极端降水总数指日降水量高于阈值的总天数。在中国东部，夏季极端降水产生的雨量占夏季总降水量的40%-70%。

2.3 旋转经验正交函数

经验正交函数是一种广泛应用的统计方法，用来减少复杂的数据集到较少的新变量的线性组合。因此，经验正交函数广泛用于描述主要的空间格局和相应的大气研究中三维数据的时空变率。虽然经验正交函数分析的正交性对于从复杂数据中分离主要模式大有帮助，它也容易导致虚假结构的产生和物理解释的困难。因此，旋转经验正交函数分析被用于减少传统正交函数产生的问题。旋转经验正交函数的主要优点是基于变化幅度将经验正交函数分析得出的垂直模型线性转化为旋转基础，并且用实际数据更新特征函数的平行排列。其目的是改善时空模式与物理机制的关系。先前的研究表明旋转经验正交函数可以避免传统的经验正交函数产生的非物质偶极模式。

2.4 SAH指数的定义

图一表明1961-2014年夏季气候为200hpa的位势高度和SAH是南半球亚热带地区的主要循环特征，其中心位于（22.5-32.5N，50-100E）。先前的研究发现SAH有以下四个特征：纬向变化，经向变化，强度变化和扩展变化。为了从数量上描述SAH的地区变化和幅度变化，我们跟随先前的研究来计算SAH的四个指标，比如南北转换指数，东西转换指数，地区指数和指数级。南北转换指数是指SAH中心南北部分的平均位势高度的差异。东西转换指数指SAH中心东西部分的平均位势高度的差异。地区指数指等值线为12500gpm处网格点的数量。指数级是指等值线为12500gpm处网格点的平均值。

四个指数的相互关系见表1，从表中我们知道东西转换指数和南北转换指数互相关联（plt;0.05)，表明当SAH转移到北方，它有可能会转移到西方，但是它们不与地区指数和指数级有关系。因此，我们可以定义一个新的指数SAHI-NW将南北转换指数和东西转换指数结合，因为SAH中心的南部和北部在地域平均位势高度上有所差异。地区指数和指数级与对方高度关联，表明当SAH加强，它页会扩大道更广阔的区域。因此，在接下来的分析中，指数级得出的结果并没有显示出来因为它和地区指数的结果是一样的。

3.结论

3.1 中国东部夏季极端降水的特征

在本研究中，因为线性趋势被移除，我们首先用旋转经验正交函数来计算中国东部的夏季极端降水总量，在原来的EOF分析中，带有协方差矩阵的前十个主要组件在旋转时会保留。前三个REOF模型解释了25%的总变化。鉴于EOF分析应用于降水的变化通常也很低，这个比例较低但却是合理的，而且事实上极端降水有很强的非线性特征。运用北拇指法则，前面两种模型可以分开，所以下面主要讨论这两种模型。

夏季极端降水的第一种模型（图2a）是在江淮流域（27.5°N-33°N，105°E-122.5°E）具有主要变异性的三极图，在华东地区北部（34°N-40°N，105°E-122.5°E）和华东地区南部（20°N-27.5°N，105°E-120°E）有相反的变化[Zhai et al.,2005]。这种模式（图2d）确定了极端降水年，即1980年、1983年、1991年、1996年和1998年，包括江淮流域发生严重洪灾的所有年份[Chang et al.,2002;Wang and Zhou,2005]。

第二种模型（图2bamp;2e）显示了华东地区南部夏季极端降水的年代际变化。结果表明华南地区极端降水的年代际增长发生在1992年左右 ，这与之前的研究结果一致[Ning and Qian,2009;Chen et al.,2012;Li et al.,2015]。

因此，中国东部具有明显极端降水变化的三大主要地区（如图2a-c）已经被以其物理特征为基础的REOF分析进行了证明。中国东北部和江淮流域的物理边界是淮河，江淮流域和中国东南部的物理边界是江淮流域的南边界。这三个地区已经被用来分析SAH对中国东部极端降水的影响。

3.2 SAH和中国东部极端降水的关系

SAH—NW和中国东部极端降水量的相关性如图3aamp;b所示。极端降水数量（r=0.40）和（r=0.37）都和SAH-NW（plt;0.01）显著相关，说明SAH的延伸和集约化不会影响中国东北部和东南部的极端降水。两个SAH指数和中国东部三个地区极端降水的关系如表2所示。

3.3 这种相关性背后的物理机制

先前有研究表明由于平均气候状态与极端气候之间的非线性关系，平均气候变量的微小变化（例如，减小）可能会导致极端气候的频率和强度发生巨大变化[Wigley，1985；Wettestein and Mearns， 2002]。在之前的章节中，SAH对中国东部极端降水的影响也是通过季节性降水变化实现的。因此，在本部分，首先比较的是高低SAH指数年的季节平均流通模式差异。然后是通过累积分布函数（CDF）的变化来检查每日降水对平均循环差异的响应。

3.3.1 大规模循环的差异

分析SAH对大规模流通模式的影响，标准SAH指数高于1和小于-1的年份（图3 c.f.）被选来调查当SAH位于西北和东南方向以及延伸和收缩各年大规模流通的差异。

高低SAHI-NW年之间，200 hPa位势高度差在亚欧大陆呈现两个显著中心，分别在（37.5°N，65°E）和（40°N，125°E）有大于50位势米的位势高度差（图4a），这两个区域位于SAH气候区的北部（图2.c.f.）。SAH偏西北的时候直接导致亚洲的异常高压，然后在亚洲的东北部形成了反气旋环流，通过东亚地区的罗斯贝波传播，就像丝绸之路遥相关机制所提出来的那样[Enomoto et al.,2003;Ding and Wang,2005]。

中层500 hPa和低层850 hPa位势高度差同样显示两个相似的反气旋环流，在这两个反气旋环流中，位于亚洲东北部上空的反气旋更为重要（图4 bamp;c）。亚洲东北部上空这个强大的正压系统，在本文中定义为韩国高压，由于增强的偏南暖湿气流和偏北干冷气流的汇合以及系统内的区域差异引起在其东北边缘中国华东地区北部上空辐合[Horton,2004]。这种机制被850 hPa和500 hPa弱的垂直风切场所证实，这种弱的垂直风切场表现为在中国华东北部上空为显著的上升运动，而从日本到江淮流域为下沉运动（图4d）。这个韩国高压也会引起异常的东南风，这个异常的东南风增强了华

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