黃河流域水汽的區(qū)域分布及演變特征

李進，李棟梁，張杰

(南京信息工程大學氣象災害省部共建教育部重點實驗室，江蘇南京210044)

0 引言

水汽是產(chǎn)生降水的源泉，源地的水汽通過大規(guī)模的空氣運動被輸送到降水區(qū)，在一定的環(huán)流形勢配合下，上升冷卻成云致雨。大氣中的水分含量不僅與大氣環(huán)流有著密切的內(nèi)在聯(lián)系，而且明顯地影響地面和大氣中的水分循環(huán)及能量平衡(Chahine，1992)。此外，水汽對全球增溫的貢獻也引起了人們的注意(Zhai and Eskridge，1997)。因此，對大氣水汽的研究尤顯重要。

在大氣水汽的研究方面，F(xiàn)owle(1912)提出從紅外波段的太陽透過率測量中可以推導出大氣可降水量。隨后，各國水文氣象學家相繼揭示了不同空間尺度上空大氣水分狀況的許多新事實。如在大空間尺度方面，Hutchings(1957)和Reitan(1960)分別計算了英格蘭大陸上空水汽通量及水汽通量散度場和美國大陸上空水汽含量;Bannon et al.(1961)進而繪制了北半球上空冬季、夏季和全年的水汽函數(shù)和水汽輸送通量的分布圖;吳伯雄(1959)根據(jù)1956年探空資料，繪制了我國上空水汽分布圖;隨著探空氣象站的增加和資料的積累，Rasmusson(1971)計算和繪制了全球和各州大陸上空水汽含量的分布和水汽輸送通量場;鄭斯中和楊德卿(1962)、鄒進上和劉惠蘭(1983)、陸渝蓉和高國棟(1984)以及劉國緯(1984)也相繼研究了中國上空的水汽含量及其時空分布，全面深入地闡述了中國上空水汽含量時空分布的基本特點和控制因子。除了較大空間尺度方面，許多學者還對特定區(qū)域和省份的空中水汽做了詳細的研究。如張國慶等(2003)利用黃河上游地面資料及高空資料，分析發(fā)現(xiàn)該地區(qū)水汽含量較高，有較大的增水潛力;俞亞勛等(2003)使用1958—2000年NCEP/NCAR再分析格點資料，研究發(fā)現(xiàn)西北地區(qū)空中水汽主要集中在西北地區(qū)東部和西部的天山北部以及塔里木河流域盆地，而西北地區(qū)中部水汽含量較少，尤以青海的西部和北部為最;蔡英等(2004)利用1958—1997年NCEP/NCAR再分析資料，分析發(fā)現(xiàn)青藏高原及周圍地區(qū)的氣柱可降水量具有明顯的地區(qū)及季節(jié)變化特征;曹麗青等(2005)使用NCEP/NCAR再分析格點資料，得出華北地區(qū)大氣中水汽含量主要集中在東部和南部，西部和北部較少，水汽含量自20世紀50年代末至80年代中期呈持續(xù)下降趨勢，70年代中期至21世紀初期，水汽含量距平為低值期。

上述有關水汽特征的諸多研究表明，NCEP/NCAR再分析資料能夠反映中國西北干旱半干旱地區(qū)(俞亞勛等，2003;胡文超等，2005;王寶鑒等，2006)、青藏高原邊緣(卓嘎等，2002;蔡英等，2004;王鵬祥等，2006)、中國東部大陸(田紅等，2002;姚文清等，2003;曹麗青等，2005;廖勝石等，2007;韓桂榮等，2008;劉漢華等，2010)水汽特征的實際情況，但針對黃河流域的研究甚少。

黃河流域地處東亞季風區(qū)，其水分收支與循環(huán)同時受熱帶、副熱帶及中高緯系統(tǒng)的影響，造成季節(jié)、年際以及年代際變化具有比較復雜的特征;其水資源和水力資源對于黃河流域乃至全國的經(jīng)濟建設起著至關重要的作用，因此，研究清楚黃河流域的水汽特征具有重要意義。本文擬采用1948—2009年NCEP/NCAR月平均再分析資料，對黃河流域整層水汽含量分布進行研究，利用REOF(rotated empirical orthogonal function)分解法對流域水汽進行分區(qū)，并對各分區(qū)水汽隨時間的演變趨勢進行探討，以揭示黃河流域上空水汽的時空分布特征，為流域短期氣候預測提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料

采用1948—2009年NCEP/NCAR月平均再分析資料，包括8層等壓面(1 000，925，850，700，600，500，400，300 hPa)上的比濕q、緯向風u、經(jīng)向風v以及地面氣壓ps。黃河流域的范圍為95～120°E、32.5～42.5°N。

1.2 方法

1.2.1 水汽含量的計算

水汽含量又稱大氣可降水量，指任一單位截面積大氣柱中所含的水汽質(zhì)量。它的含義是，如果氣柱內(nèi)的水汽全部凝結(jié)降落后，在氣柱底部所形成的水層深度，即靜態(tài)水資源量。計算公式(蔡英等，2004)為:

式中:w為大氣可降水量(單位:mm);q為比濕(單位:g/kg);ps為地面氣壓;pt為大氣頂氣壓，pt取為300 hPa;g為重力加速度。1.2.2EOF和REOF展開

參考黃玉霞等(2004)，對任意標準化資料陣，首先進行經(jīng)驗正交函數(shù)(empirical orthogonal function，EOF)分解，為了進一步分析其空間分布的區(qū)域特征，在EOF的基礎上進行旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)(rotated empirical orthogonal function，REOF)分解。REOF是在EOF基礎上，選擇一個正交旋轉(zhuǎn)矩陣，使原始矩陣旋轉(zhuǎn)以后的列向量元素平方的方差達最大，從而使原要素場的信息特征集中映射到荷載場所表示的優(yōu)勢空間上(黃嘉佑，1988)。它可以將空間場上與主成分相關的高值區(qū)集中在一個較小的范圍內(nèi)，從而更容易識別空間型(Horel，1991);旋轉(zhuǎn)后，每一個空間點只與一個主成分存在高相關;旋轉(zhuǎn)后的特征場比旋轉(zhuǎn)前在時間上更穩(wěn)定。

2 黃河流域氣候平均的水汽含量

圖1為黃河流域年平均及代表冬、春、夏、秋四季的1、4、7、10月整層氣候平均的水汽含量分布。由圖1可看出:整個流域年平均水汽含量為5～27 mm(圖1a);時間上，冬季(1月)水汽含量最低，流域大部分地區(qū)水汽含量最高僅為8 mm(圖1b);春季(4月;圖1c)和秋季(10月;圖1e)是冬夏季間的過渡季節(jié)，兩者水汽分布特征均類似于年平均水汽含量的分布;從冬季(1月)到夏季(7月)，各地氣溫逐漸升高，伴隨著東亞夏季風的推進，大氣可降水量大值中心帶逐漸北移，較高緯度水汽含量逐漸增加，由于夏季是西太平洋副高及熱帶季風在北方活動的盛期，同時因臺風、低空急流等低緯度暴雨影響系統(tǒng)深入黃河中下游，與中緯度天氣系統(tǒng)相互作用，使得夏季流域上空含濕能力強，故夏季(7月;圖1d)水汽含量最高，在黃河中下游地區(qū)，7月水汽含量最高可達50 mm，所以易造成大面積暴雨。7月之后，大氣可降水量大值中心帶南退，該趨勢在黃河中下游地區(qū)表現(xiàn)得尤為明顯?？臻g上，青藏高原上空一年四季水汽含量均最少，呈現(xiàn)一個低值中心，自高原中心向其邊緣及周邊地區(qū)不斷增大，高原以南及以東地區(qū)的水汽含量等值線與地形走向趨于一致，西風帶水汽含量也相對較低，而黃河中下游地區(qū)是黃河流域的相對高濕區(qū)。由此可見，地形高度是影響水汽分布的重要因素之一，它既決定了上空氣柱的厚度，也決定了氣柱的含濕能力(蔡英等，2004)。

圖1 黃河流域多年平均(1948—2009年)空中水汽含量分布(單位:mm;圖中小矩形區(qū)域為黃河流域范圍)a.年平均;b.1月;c.4月;d.7月;e.10月Fig.1 Distribution of annual average atmospheric water vapor(mm)from 1948 to 2009 over the Yellow River basin(The small rectangular is the range of the Yellow River basin)a.annual average;b.January;c.April;d.July;e.October

3 黃河流域水汽的時空分布特征

3.1 EOF第一時間系數(shù)的變化趨勢

將黃河流域年平均及代表冬、春、夏、秋四季的1、4、7、10月整層水汽資料進行標準化處理，然后作EOF分解。結(jié)果表明，它們展開后第一特征向量的方差貢獻分別達到68.1%、48.8%、72.0%、40.5%和57.9%，且特征向量均為正符號，反映了全流域水汽變化具有一致性的特征(圖略)。各第二特征向量的方差貢獻分別為11.6%、18.2%、8.7%、21.5%和16.3%，反映了流域南北水汽變化相反的特征(圖略)。EOF展開后的特征向量表征其空間分布形式，而時間系數(shù)描述的是對應的時間變化。由于第一特征向量是最主要的特征向量，以下主要討論第一特征向量的時間系數(shù)。

圖2是黃河流域整層水汽含量EOF展開后第一特征向量對應的時間系數(shù)?？梢?，流域年平均及1、4、7、10月水汽變化均存在下降的趨勢。結(jié)合空間模與時間系數(shù)可知，整個流域水汽含量趨于減少;各第一特征向量所對應的時間系數(shù)序列由正轉(zhuǎn)負均發(fā)生在20世紀60年代;其中，1月(圖2b)和7月(圖2d)水汽年際波動幅度較大，但7月水汽含量的下降趨勢明顯強于1月。

3.2 水汽含量變化的區(qū)域劃分

EOF分析的空間向量場能反映出整個流域水汽異常的各種大范圍的空間分布類型，而旋轉(zhuǎn)后的空間向量場更能夠突出局地特征。利用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)(REOF)法，能將空間相關的地區(qū)減少到少數(shù)幾個，并能客觀地識別空間型?？臻g場上每一個空間點對應的變量只與一個主成分存在高相關，因此，用REOF可以較客觀地進行分區(qū)。

對黃河流域年平均及1、4、7、10月整層水汽含量分別進行REOF分解，選取累計方差貢獻大于等于80%作為確定旋轉(zhuǎn)特征向量的個數(shù)。在同一荷載向量中，將荷載值大于等于0.60且地理上連成一片的格點區(qū)域劃分為同一個水汽變化區(qū)。若有地理上不連續(xù)的兩塊區(qū)域，則將其作為不同的水汽變化區(qū)。對于個別格點可能同時歸于兩個或以上相鄰水汽變化區(qū)，則按其與這些相鄰氣候變化區(qū)對應的荷載向量場的荷載大小，將其歸于荷載最大的區(qū)域。由此可將黃河流域年平均水汽含量分為2個變化區(qū)，1、4、7、10月均劃分為4個區(qū)(REOF各模態(tài)的方差貢獻率如表1所示)。

圖2 黃河流域水汽含量EOF展開第一特征向量的時間系數(shù)a.年平均;b.1月;c.4月;d.7月;e.10月Fig.2 Time coefficients of the first EOF modes of water vapor content over the Yellow River basin a.annual average;b.January;c.April;d.July;e.October

表1 REOF各模態(tài)的方差貢獻率Table 1 The variance contribution percentage of each REOF mode%

年平均水汽含量由前2個旋轉(zhuǎn)載荷向量得到2個分區(qū)(圖3a)。1區(qū)，東亞夏季風影響區(qū)，包括黃河中下游及華北地區(qū);2區(qū)，干旱區(qū)，包括內(nèi)蒙古西部、青海高原及西北西部。

1、4、7、10月平均水汽含量均由前4個旋轉(zhuǎn)載荷向量分為4個分區(qū)。

1月(圖3b):1區(qū)，黃河中下游區(qū);2區(qū)，甘肅與內(nèi)蒙古西部區(qū);3區(qū)，河套華北區(qū);4區(qū)，高原東南部區(qū)。

4月(圖3c):1區(qū)，黃河中下游區(qū);2區(qū)，河套北部—華北區(qū)，包括河套北部、內(nèi)蒙古東部及華北地區(qū);3區(qū)，甘肅與內(nèi)蒙古西部區(qū);4區(qū)，高原東南部區(qū)。

7月(圖3d):1區(qū)，北部干旱區(qū);2區(qū)，黃河中下游區(qū)，包括黃河中下游及華北地區(qū);3區(qū)，高原區(qū);4區(qū)，西北東部區(qū)。

10月(圖3e):1區(qū)，黃河中下游區(qū);2區(qū)，北部干旱區(qū);3區(qū)，高原區(qū);4區(qū)，高原東南部區(qū)。

3.3 各分區(qū)平均水汽含量的變化趨勢

圖3 年平均(a)、1月(b)、4月(c)、7月(d)和10月(e)黃河流域水汽的分區(qū)Fig.3 The subareas of water vapor of(a)annual average，(b)January，(c)April，(d)July and(e)October over the Yellow River basin

各分區(qū)的水汽含量變化與整個流域的水汽含量變化有哪些一致性和差異性呢?本文已將黃河流域年平均以及1、4、7、10月水汽含量分別劃分為多個區(qū)域，故可進一步研究各個區(qū)域水汽的變化特點。由于REOF展開后的特征向量表征其空間分布形式，而各空間模態(tài)對應的時間系數(shù)序列的變化反映各個區(qū)(空間型)的時間演變。當空間模值為正時，與時間系數(shù)變化呈正相，即時間系數(shù)為正則水汽偏多，反之偏少;當空間模值為負時，與時間系數(shù)變化呈反相，即時間系數(shù)為負則水汽偏多，反之偏少。為了研究各區(qū)的演變趨勢，下面給出了各個空間模的時間系數(shù)變化曲線。

3.3.1 年平均水汽

圖4給出了代表年平均2個分區(qū)整層水汽含量隨時間演變狀況的前2個REOF空間模時間系數(shù)及其趨勢線。由于2個分區(qū)所對應的空間模值均為正(圖略)，結(jié)合空間模分布可以看出，1區(qū)(圖4a)水汽變化存在下降趨勢，1978年之前以正值為主，即水汽偏多，之后以負值為主，水汽偏少，其中1960年到1965年期間變化幅度較大，其余年份水汽波動幅度較小，可見該區(qū)水汽含量趨于減小;2區(qū)(圖4b)水汽變化也呈現(xiàn)下降之勢，1959年之前變化幅度較大，且均為正值，水汽偏多但下降明顯，之后水汽保持穩(wěn)定的正常狀態(tài)。

3.3.2 1月平均水汽

圖5給出了代表1月4個分區(qū)整層水汽含量隨時間演變狀況的前4個REOF空間模時間系數(shù)及其趨勢線。由于各區(qū)對應的空間模值依次為正、負、正、正(圖略)，結(jié)合空間模分布可知，1區(qū)(圖5a)水汽在1955年之前偏多，1955—2000年無明顯變化趨勢，2000年之后明顯下降，水汽含量趨于減少;2區(qū)(圖5b)水汽在60年代之前下降明顯，之后保持正常;3區(qū)(圖5c)水汽在1960年之前總體偏多，之后無明顯變化趨勢;4區(qū)(圖5d)水汽在1978年之前以少為主，之后正常偏多。

3.3.3 4月平均水汽

圖4 年平均黃河流域水汽的REOF空間模的時間系數(shù)a.1區(qū);b.2區(qū)Fig.4 Time coefficients of REOF modes of annual average water vapor over the Yellow River basin a.the first subarea;b.the second subarea

圖5 1月黃河流域水汽的REOF空間模的時間系數(shù)(a—d分別代表1—4區(qū))Fig.5 Time coefficients of REOF modes of January water vapor over the Yellow River basina.the first subarea;b.the second subarea;c.the third subarea;d.the fourth subarea

圖6 4月黃河流域水汽的REOF空間模的時間系數(shù)(a—d分別代表1—4區(qū))Fig.6 Time coefficients of REOF modes of April water vapor over the Yellow River basina.the first subarea;b.the second subarea;c.the third subarea;d.the fourth subarea

圖6給出了代表4月4個分區(qū)整層水汽含量隨時間演變狀況的前4個REOF空間模時間系數(shù)及其趨勢線。因各分區(qū)的空間模值依次為正、負、負、正(圖略)，結(jié)合空間模分布可以看出，1區(qū)(圖6a)水汽在1984年之前以偏多為主，之后下降明顯，水汽含量趨于減小;2區(qū)(圖6b)，1970年之前水汽平均為偏多，1970—2000年以偏少為主，之后水汽又有上升;3區(qū)(圖6c)水汽在1970年之前偏多且有明顯下降，之后以正常為主;4區(qū)(圖6d)水汽在2000年之前的變化趨勢不明顯，之后呈上升趨勢。

3.3.4 7月平均水汽

圖7給出了代表7月4個分區(qū)整層水汽含量隨時間演變狀況的前4個REOF空間模時間系數(shù)及其趨勢線。因7月各區(qū)所對應的空間模值依次為正、正、負、負(圖略)，結(jié)合空間模分布可知，1區(qū)(圖7a)水汽在1960年之前偏多且有明顯下降，1960—1996年以正常為主，1996年之后又以下降為主，可見水汽含量整體呈下降趨勢;2區(qū)(圖7b)水汽在1964年之前以上升為主，之后以下降為主，該區(qū)水汽含量整體也趨于減少;3區(qū)(圖7c)水汽在1984年之前以下降為主，之后以上升為主;4區(qū)(圖7d)水汽演變呈現(xiàn)階段性，其中，1960年之前以上升為主，20世紀80年代之后又以下降為主。

3.3.5 10月平均水汽

圖7 7月黃河流域水汽的REOF空間模的時間系數(shù)(a—d分別代表1—4區(qū))Fig.7 Time coefficients of REOF modes of July water vapor over the Yellow River basina.the first subarea;b.the second subarea;c.the third subarea;d.the fourth subarea

圖8 10月黃河流域水汽的REOF空間模的時間系數(shù)(a—d分別代表1—4區(qū))Fig.8 Time coefficients of REOF modes of October water vapor over the Yellow River basina.the first subarea;b.the second subarea;c.the third subarea;d.the fourth subarea

圖8給出了代表10月4個分區(qū)整層水汽含量隨時間演變狀況的前4個REOF空間模時間系數(shù)及其趨勢線。因各分區(qū)對應的空間模值依次為正、正、負、負(圖略)，結(jié)合空間模分布可知，1區(qū)(圖8a)水汽在60年代中期之前以下降為主，之后以正常為主，水汽含量趨于減少;2區(qū)(圖8b)的水汽變化類似于1區(qū);3區(qū)(圖8c)水汽在1967年之前以下降為主，1967—2000年以正常為主，之后水汽又恢復上升;4區(qū)(圖8d)水汽在1975年之前以上升為主，之后平均為正常。

綜上可見，黃河流域年平均及各月其中下游區(qū)所對應的REOF空間模時間系數(shù)，與整層水汽含量的第一個EOF空間模時間系數(shù)的變化趨勢一致，總體上均呈現(xiàn)下降之勢，即全流域和黃河中下游區(qū)水汽含量均趨于減少，其余各分區(qū)演變趨勢各異。

4 結(jié)論與討論

1)黃河流域年平均整層水汽含量處于5～27 mm之間。時間上，冬季(1月)和夏季(7月)水汽含量分別為最低和最高，春季(4月)和秋季(10月)水汽含量均類似于年平均分布;由冬至夏，大值中心帶逐漸北移，較高緯度水汽含量增加，7月之后，大值中心帶南退?？臻g上，青藏高原和黃河下游上空水汽含量分別為最低和最高，西風帶水汽大小居于兩者之間，說明地形高度是影響水汽分布的重要因素之一。

2)將黃河流域年平均、1、4、7、10月整層水汽含量分別進行EOF分解，發(fā)現(xiàn)它們的第一特征向量對應的時間系數(shù)均存在下降趨勢，即整個黃河流域的水汽含量趨于減少;各第一特征向量所對應的時間系數(shù)序列由正轉(zhuǎn)負均發(fā)生在20世紀60年代，其中，1月和7月水汽年際波動變化幅度較大，但7月水汽含量的下降趨勢明顯強于1月。

3)利用REOF展開方法對黃河流域整層水汽含量進行了分區(qū)，發(fā)現(xiàn)黃河流域年平均水汽含量分為2個變化區(qū)，1、4、7、10月均劃分為4個變化區(qū)。

4)年平均及1、4、7、10月黃河中下游區(qū)的水汽含量均趨于減少，其余各分區(qū)演變趨勢各異。

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