基于拉格朗日法的水汽輸送氣候特征分析——江淮梅雨和淮北雨季的對比

楊浩1 江志紅1 劉征宇1, 2 張強3

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基于拉格朗日法的水汽輸送氣候特征分析——江淮梅雨和淮北雨季的對比

楊浩江志紅劉征宇張強

1南京信息工程大學氣象災(zāi)害教育部重點實驗室，南京210044;2威斯康辛大學麥迪遜分校大氣與海洋科學系，麥迪遜市 35756;3國家氣候中心，北京100081

利用基于拉格朗日方法的軌跡模式（HYSPLIT_4.9），結(jié)合海量氣塊追蹤分析法，對比了江淮梅雨和淮北雨季平均水汽輸送特征，從水汽來源及源地貢獻方面探討二者的相對獨立性，對比兩雨季降水異常年水汽輸送特征。結(jié)果表明，氣候態(tài)上，江淮梅雨的水汽輸送主要來自印度洋、太平洋、孟灣—南海，其中來自印度洋的水汽輸送貢獻最大，超過50%；淮北雨季來自印度洋、歐亞大陸、孟灣—南海、太平洋的水汽貢獻差異不大，但與江淮梅雨的水汽源地對比，淮北雨季來自印度洋的水汽輸送貢獻少20%，而歐亞大陸偏多19%。對比降水異常年發(fā)現(xiàn)，來自印度洋、孟灣—南海以及歐亞大陸水汽貢獻的變化對江淮梅雨和淮北雨季降水異常有重要影響。江淮梅雨偏多年，印度洋的水汽輸送貢獻比梅雨偏少年減少17%，孟灣—南海則增加了11%。在淮北雨季偏多年，印度洋的水汽輸送貢獻比偏少年多19%，孟灣—南海和歐亞大陸的水汽輸送則分別減少6%和17%。

拉格朗日氣塊追蹤法 水汽輸送 江淮梅雨 淮北雨季

1 引言

關(guān)于我國東部降水的水汽來源問題前人做了大量的研究（Simmonds et al., 1999；Ninowiya，1999；周天軍等，2001；謝安等，2002；徐祥德等，2003；丁一匯和胡國權(quán)，2003；苗秋菊等，2005；Zhou and Yu，2005），其中大多數(shù)工作都是從歐拉觀點出發(fā)，如計算水汽通量的流函數(shù)、勢函數(shù)以及輻合輻散等變量，以此分析水汽輸送特征。由于歐拉方法著眼于空間的某些確定點，在固定點上觀察流體的運動，因此無法定量區(qū)分各水汽來源貢獻。而流體力學中在研究流體運動時，還存在另一種方法——拉格朗日法，它可以通過計算空氣塊的運行軌跡，即拉格朗日軌跡，定量統(tǒng)計出各源地的水汽輸送貢獻，以克服歐拉方法的不足。近些年來，研究者陸續(xù)開發(fā)了一些由較高分辨率資料驅(qū)動的拉格朗日軌跡模式。例如，挪威大氣研究院和維也納聯(lián)合開發(fā)的拉格朗日軌跡模式FLEXPART（Stohl et al., 1998），美國國家海洋和大氣管理局NOAA開發(fā)的拉格朗日軌跡模式HYSPLIT（Draxler and Hess,1998），近期已經(jīng)開始逐步應(yīng)用到水汽輸送的研究中（Brimelow and Reuter，2005；Perry et al., 2007；馬京津等，2008；Sodemann and Stohl, 2009；Drumond et al., 2011；陳斌等，2011；江志紅等，2011）。研究表明，拉格朗日氣流軌跡模擬的優(yōu)勢在于能夠模擬氣團在一定時間內(nèi)的三維運動軌跡，確定氣流的源地，并且定量計算出水汽源地的輸送貢獻。

然而，前面基于拉格朗日方法的研究大多是針對某個降水事件或短期降水過程。對于較長時間尺度（幾十年）降水，由于軌跡模式模擬得到的軌跡數(shù)量非常大，常規(guī)的聚類方法無法計算，對這些軌跡的分析尚缺乏客觀定量的研究方法。最近江志紅等（2013）提出一種用于海量軌跡分析的氣塊追蹤分析方法（簡稱海量氣塊追蹤法），探討了長江中下游地區(qū)近30年來夏季梅雨期的水汽輸送特征。利用該方法可以客觀定量地計算出不同源地的氣候態(tài)水汽輸送貢獻。

眾所周知，華南汛期降水、江淮梅雨和華北雨季作為東亞夏季風核心成員，也是中國東部夏季降水的最重要的組成部分（周玉淑等，2005；陳隆勛等，2006；江志紅等，2006；吳志偉等，2006；Jiang et al., 2008）。近年來，隨著人們對東亞季風區(qū)降水特征分析的深入，不少研究提出江淮梅雨和華北雨季之間存在一個過渡期，稱之為淮北雨季（吳增福等，1985；呂軍，2012）。Lü et al.（2012）研究指出淮河以北地區(qū)是介于江淮梅雨和華北雨季之間的一個過渡地區(qū)，并且由于每年季風強度、副高位置的不同，使得淮北地區(qū)和江淮以及華北地區(qū)有著不同的降水特點。江蘇省氣象局從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，提出了江淮梅雨和淮北雨季起止日期的定義方法，給出了歷年江淮梅雨和淮北雨季起止日期。

無論是江淮梅雨還是淮北雨季，充沛的水汽輸送是降水形成的必要條件，分析水汽來源及輸送狀況對于進一步認識該兩雨季的特征，特別對理清淮北雨季的獨立性，更好進行該區(qū)域夏季降水預(yù)測，具有重要意義（徐祥德等，2003；馬音等，2011）。因此，本文利用拉格朗日軌跡模式（HYSPLIT_4.9），結(jié)合海量氣塊追蹤分析法，定量分析江淮梅雨和淮北雨季水汽輸送及其來源情況，對比兩雨季降水異常年水汽輸送特征，為該區(qū)域的夏季降水預(yù)測提供科學依據(jù)。

2 資料和方法

2.1 資料及軌跡模式介紹

本文使用的資料有：1961年至2009年中國753個測站逐日觀測降水數(shù)據(jù)；同期驅(qū)動軌跡模式的NCEP 再分析資料，時間分辨率為6小時一次，水平分辨率為2.5°×2.5°，變量包括1000～10 hPa共17層上的位勢高度（）、溫度（）、緯向風（）和經(jīng)向風（），1000～300 hPa各層比濕（）及1000～100 hPa的各層垂直速度（）。

假設(shè)空氣中的粒子隨風飄動，根據(jù)HYSPLIT_ 4.9模式（Draxler and Hess，1998），氣流的移動軌跡就是其在時間和空間上位置矢量的積分。模式利用NCEP再分析資料，對每一時次空氣粒子所在位置的物理量進行插值計算，最終的位置由初始位置（）和第一猜測位置（）的平均速率計算得到：

,（2）

式中，Δ為時間步長，其時間步長是可變的，要求Δ＜0.75，為最大風速，也即一個時間步長內(nèi)氣團的移動長度不超過0.75個格距。本文時間步長Δ選取為6小時。由于模式輸入的NCEP資料是等壓面數(shù)據(jù)，而HYSPLIT_4.9模式采用的是地形坐標，故在輸入氣象數(shù)據(jù)時，垂直方向上要內(nèi)插到地形追隨坐標系統(tǒng)。

2.2 軌跡模擬方案

根據(jù)江蘇省氣象臺（周曾奎，2006；呂軍，2012）給出的江淮梅雨和淮北雨季各年的起迄日期，選擇模擬區(qū)域：江淮梅雨區(qū)5°×6°（28°N～32°N，115°E～120°E），淮北雨季區(qū)5°×6°（33°N～37°N，115°E～120°E）（圖1），初始場水平分辨率為1°×1°（模擬軌跡初始點為30個）。模擬時間為上述給出的1961～2009年每年江淮梅雨和淮北雨季的起止日期。由于水汽輸送多集中在對流層中低層，因此垂直高度上我們選取850 hPa（1500 m）作為模擬的初始高度。模擬空氣塊后向追蹤11 d的三維運動軌跡，每6小時輸出一次軌跡點的位置，并插值得到相應(yīng)位置上空氣塊的物理屬性（如相對濕度、溫度等），每隔6小時所有軌跡初始點重新后向追蹤模擬11 d（江志紅等，2013）。

利用軌跡模式計算得到每年江淮梅雨和淮北雨季期間空氣塊后向追蹤的位置，再對所有年份進行累積合成分析。具體根據(jù)文獻（江志紅等，2013）中提出的海量氣塊追蹤分析法，首先確定后向追蹤的空氣塊到達目標區(qū)域前某一時刻所處位置，然后統(tǒng)計并繪制出該時刻空氣塊個數(shù)及其物理屬性的空間分布圖，最后可以得到不同區(qū)域空氣塊及其攜帶水汽的氣候態(tài)輸送貢獻。

2.3 源地水汽輸送貢獻率

定義某一源地水汽輸送貢獻率為

3 江淮梅雨與淮北雨季低層水汽輸送氣候特征分析

3.1 江淮梅雨與淮北雨季水汽來源的追蹤

通過對軌跡模式后向追蹤輸出結(jié)果進行統(tǒng)計處理，結(jié)合氣塊追蹤分析法，得到1961～2009年江淮梅雨和淮北雨季期間水汽輸送的氣候態(tài)特征。圖2給出了49年江淮梅雨和淮北雨季期間空氣塊攜帶的水汽到達目標地區(qū)前1 d（－1 d）、6 d（－6 d）、11 d（－11 d）的空間分布。由圖可知，1 d前（圖2a）大部分水汽主要位于目標地區(qū)及其周圍一帶，外圍的大值區(qū)向西南和西北方向傾斜，東南部可以延伸到琉球群島以東洋面。其中江淮梅雨（紅色等值線）的水汽大值中心位于我國西南地區(qū)的廣西一帶，而淮北雨季（藍色等值線）的水汽來源整體偏北，并且大值中心離目標區(qū)域的距離相對較近。從后向追蹤－6 d水汽來源的空間分布（圖2b）來看，江淮梅雨及淮北雨季的水汽向南可以追蹤到南海、孟加拉灣一帶，向東可以追蹤到西太平洋，向北可以追蹤到北西伯利亞，向西可以追蹤到東歐大陸。此時水汽的大值區(qū)主要位于南海、孟灣一帶，西太平洋上的次之，西伯利亞和東歐大陸上空的最少，這也表明在西伯利亞和東歐大陸上空的空氣塊的濕度較小，空氣比較干燥。圖2c為－11 d的情況，11 d前水汽基本可以追蹤到源地附近（江志紅等，2013），其中南方的水汽來源推進到了印度洋和澳大利亞北部一帶，北方的水汽則追蹤到了極地附近。東部的水汽越過180°E推進到了太平洋中部地區(qū)，向西則到達北大西洋區(qū)域。此時江淮梅雨和淮北雨季的水汽來源極大值區(qū)主要位于印度洋和蘇門答臘島一帶。從－11 d的水汽源地分布來看，淮北雨季的水汽源地分布較江淮梅雨相對偏北。尤其在歐亞大陸北部，大約偏北10個緯度左右，而在南半球，江淮梅雨的水汽源地分布比淮北雨季稍偏南一些。

圖1 江淮梅雨與淮北雨季模擬目標區(qū)域

圖2 1961～2009年江淮梅雨（紅線）、淮北雨季（藍線）空氣塊攜帶水汽到達目標區(qū)域：（a）前第1天（－1 d）、（b）前第6天（－6 d）、（c）前第11天（－11 d）的空間分布（單位：g kg?1）

由于江淮梅雨與淮北雨季的地理區(qū)域存在南北差異，因此需要確認在－11 d的時候，江淮梅雨與淮北雨季的氣塊運動是否都到達了源地并處于一種穩(wěn)定狀態(tài)，即到達源地的氣塊數(shù)量不再發(fā)生變化。驗證方法如下：選取印度洋的一個區(qū)域（20°S～0°S，70°E～90°E）作為目標區(qū)（該目標區(qū)是水汽輸送的主要源地之一），分別統(tǒng)計江淮梅雨與淮北雨季在氣塊后向追蹤過程中各時次到達該區(qū)域的空氣塊個數(shù)（圖3）。在－4 d的時候，江淮梅雨的氣塊首先到達目標區(qū)，此后幾天到達目標區(qū)的氣塊迅速增加。在－10 d的時候數(shù)量達到18000左右，其后氣塊數(shù)量幾乎不變，說明氣塊已經(jīng)追蹤到了源地附近?；幢庇昙镜臍鈮K在－5 d的時候開始到達目標區(qū)，在－11 d的時候數(shù)量達到13000左右，此后數(shù)量處于穩(wěn)定狀態(tài)。也就是說，到達江淮梅雨與淮北雨季的水汽氣塊基本來自11 d前的源地。

為直觀深入地分析水汽來源差異，我們進一步計算了江淮梅雨與淮北雨季－11 d時氣塊攜帶水汽的差值場（圖4）。類似于文獻（江志紅等，2013），我們以空氣塊攜帶水汽的異常超過±3倍標準差為顯著異常。由圖可知，江淮梅雨的水汽主要源于赤道印度洋及以南地區(qū)和西太平洋地區(qū)，淮北雨季則主要來自孟加拉灣—南海以及本地的水汽輸送，同時整個歐亞大陸對于淮北雨季的水汽輸送貢獻也相對較大。結(jié)合前述驗證（圖3），這種水汽源地差異與雨季地理位置的南北差異無關(guān)。

圖3 江淮梅雨（虛線）和淮北雨季（實線）的氣塊后向追蹤各時次（單位：d）到達印度洋地區(qū)的個數(shù)

圖4 1961～2009年江淮梅雨與淮北雨季空氣塊攜帶水汽到達目標區(qū)域前第11天（－11d）的差值分布（江淮梅雨減淮北雨季，單位：g kg?1，陰影區(qū)為差值超過3倍標準差）

3.2 江淮梅雨與淮北雨季水汽輸送源地的貢獻對比

通過以上分析，大致了解了江淮梅雨和淮北雨季期的水汽輸送分布情況，為進一步定量區(qū)分不同區(qū)域的水汽輸送貢獻，將區(qū)域劃分為歐亞大陸、局地（目標區(qū)域及其周圍）、太平洋、孟加拉灣—南海（簡稱孟灣—南海）、印度洋五個部分（見圖5a）。圖5b給出了兩個雨季期間各區(qū)域空氣塊攜帶的水汽輸送貢獻率。由圖可知，江淮梅雨超過50%的水汽輸送貢獻來自印度洋，其次是太平洋和孟灣—南海，分別占22%和18%。歐亞大陸僅有6%。鑒于本文江淮梅雨的起止日期是逐年變化的，且區(qū)域選擇有所差異，故江淮梅雨氣候態(tài)的水汽輸送貢獻與江志紅等（2013）得到的結(jié)論略有不同。淮北雨季來自印度洋、孟灣—南海、太平洋、歐亞大陸的水汽輸送貢獻差異則不大，分別為33%、22%、16%和26%。可見，江淮梅雨和淮北雨季的水汽源地輸送貢獻差異最大的區(qū)域主要體現(xiàn)在印度洋和歐亞大陸兩個地區(qū)。

圖5 江淮梅雨和淮北雨季（a）水汽源地分布的區(qū)域劃分及（b）各源地水汽輸送貢獻率

由以上定量計算不同源地的水汽輸送貢獻發(fā)現(xiàn)，江淮梅雨的水汽輸送主要來自印度洋、太平洋、孟灣—南海，其中來自印度洋的水汽輸送貢獻最大，超過50%；淮北雨季來自印度洋、歐亞大陸、孟灣—南海、太平洋的水汽貢獻差異不大，但與江淮梅雨的水汽源地對比，淮北雨季來自印度洋的水汽輸送貢獻少20%，而歐亞大陸偏多19%。進一步分析江淮梅雨與淮北雨季的500 hPa平均環(huán)流差值場（圖6），可以看出，淮北雨季時，西太平洋副高位置偏東偏北，西伸脊點東移，脊線位置北跳，烏拉爾山阻高和鄂霍次克海阻高強度減弱，東亞槽強度偏弱，淮北地區(qū)為弱的偏西風，江南地區(qū)為顯著的偏東風，表明在淮北雨季階段，偏南風輸送強度已明顯減弱，而來自北方的偏西氣流加強。周天軍等（1999）、Zhou and Yu（2005）從歐拉觀點的角度出發(fā)，通過計算水汽通量的輻合輻散，分析了中國東部長江中下游雨帶和淮河流域雨帶水汽輸送特征，指出這兩類雨帶水汽輸送的差異是由西太副高和東亞高空急流的南北擺動造成的。而本文的研究進一步表明江淮梅雨與淮北雨季期間環(huán)流系統(tǒng)的差異也直接導致了其水汽源地的不同。這從水汽來源的側(cè)面也表明江淮梅雨和淮北雨季具有相對獨立性。

圖6 江淮梅雨與淮北雨季500 hPa高度場（單位：gpm）與850 hPa風場的差值場（單位：m s?1）

3.3 江淮梅雨與淮北雨季異常年水汽輸送差異對比

利用江蘇省氣象臺（周曾奎，2006）和呂軍（2012）對江淮梅雨和淮北雨季起止日期及其降水區(qū)域的規(guī)定，選取區(qū)域降水距平大于1.5倍標準差為降水異常多年，區(qū)域降水距平小于－1.5倍標準差為降水異常少年（圖略）。得到江淮梅雨降水偏多年為1979、1991、1996、1998年，偏少年為1961、1978、1985、1990、1994年；淮北雨季降水偏多年為1970、1974、1996、2003、2007年，偏少年為1966、1981、1999、2002年。進一步分析二者降水異常年的水汽輸送特征。圖7為江淮梅雨和淮北雨季降水異常年的合成與多年平均的差值。從江淮梅雨－11 d（圖7a、b）的水汽源地分布差異來看，江淮梅雨降水偏多年，水汽主要來自孟加拉灣、中南半島以及菲律賓群島附近，印度洋赤道以南地區(qū)的水汽偏少；降水偏少年，印度洋附近地區(qū)的水汽輸送較多。而淮北雨季降水偏多年（圖7c）則來自印度洋、太平洋的水汽較多，孟灣—中南半島的水汽偏少；淮北雨季降水偏少年（圖7d），來自北方陸地、中南半島—南海的水汽輸送較強?？梢?，在江淮梅雨偏多年，孟灣—南海的水汽輸送貢獻較大，而在淮北雨季偏多年，印度洋的水汽輸送貢獻相對偏多。

根據(jù)前面的分區(qū)，圖8進一步定量給出了江淮梅雨和淮北雨季降水偏多年、偏少年各源地水汽輸送貢獻所占的比例?？梢?，二者在降水異常年的水汽輸送同樣存在很大差異。江淮梅雨偏多年，來自印度洋、孟灣—南海和太平洋的水汽輸送貢獻分別為36%、33%、22%；梅雨偏少年時，印度洋的水汽輸送貢獻達到53%，而孟灣—南海僅有12%，太平洋略有增加。來自印度洋和孟灣南海的水汽輸送對江淮梅雨的異常有重要影響，這與江志紅等（2013）得到的平均梅雨期異常年的水汽輸送結(jié)論一致。在淮北雨季偏多年，印度洋、歐亞大陸和孟灣—南海的水汽輸送貢獻分別占到37%、23%和19%，太平洋的貢獻相對較小，為16%；在降水偏少年，印度洋和太平洋的水汽輸送貢獻比偏多年分別少19%和7%，孟灣—南海和歐亞大陸的水汽輸送貢獻增加了6%和17%。

圖7 （a、b）江淮梅雨和（c、d）淮北雨季降水偏多年（左列）、偏少年（右列）空氣塊攜帶水汽到達目標區(qū)域前第11天（－11 d）的距平分布（單位：g kg?1；陰影區(qū)為差值超過3倍標準差，深色陰影表示正值，淺色陰影表示負值）

圖8 （a）江淮梅雨和（b）淮北雨季降水異常年不同源地水汽輸送貢獻率

綜上所述，來自印度洋、孟灣—南海以及歐亞大陸水汽貢獻的變化對江淮梅雨和淮北雨季異常有重要影響。在江淮梅雨偏多年，孟灣—南海水汽輸送貢獻達到33%，比梅雨偏少年增加了11%，印度洋的水汽輸送則僅有36%，比梅雨偏少年減少17%，太平洋略有減小，比梅雨偏少年少4%。在淮北雨季偏多年，來自印度洋、太平洋的水汽輸送貢獻有所增加，其中印度洋水汽輸送貢獻增加顯著，比偏少年多19%，歐亞大陸的水汽輸送則明顯減少，比偏少年少17%?？梢姡斆蠟场虾Ｋ斔驮鰪?，印度洋水汽輸送偏弱時，江淮梅雨偏多；而印度洋水汽輸送加強，孟灣—南海水汽輸送減少，歐亞大陸的水汽輸送明顯減少時，淮北雨季降水偏多。

4 結(jié)論與討論

本文利用拉格朗日軌跡模式（HYSPLIT_4.9）并結(jié)合海量氣塊追蹤法等統(tǒng)計手段，對江淮梅雨和淮北雨季氣候態(tài)及降水異常年的水汽輸送特征進行了定量對比討論，從水汽來源的側(cè)面表明，江淮梅雨和淮北雨季具有相對獨立性，主要結(jié)論如下：

（1）氣候平均態(tài)上，江淮梅雨的水汽輸送主要來自印度洋、太平洋、孟灣—南海，其中來自印度洋的水汽輸送貢獻最大，超過50%；淮北雨季來自印度洋、歐亞大陸、孟灣—南海、太平洋的水汽貢獻差異不大，但與江淮梅雨的水汽源地對比，淮北雨季來自印度洋的水汽輸送貢獻少20%，而來自歐亞大陸偏多19%。從水汽來源的側(cè)面也表明江淮梅雨和淮北雨季具有相對獨立性。

（2）來自印度洋、孟灣—南海以及歐亞大陸水汽貢獻的變化對江淮梅雨和淮北雨季降水異常有重要影響。江淮梅雨偏多年，印度洋的水汽輸送貢獻比梅雨偏少年減少17%，孟灣—南海則增加了11%。在淮北雨季偏多年，印度洋的水汽輸送貢獻比偏少年多19%，孟灣—南海和歐亞大陸的水汽輸送則分別減少6%和17%?？傊?，當孟灣—南海水汽輸送增強，印度洋水汽輸送偏弱時，江淮梅雨偏多；而印度洋水汽輸送加強，孟灣—南海水汽輸送減少，歐亞大陸的水汽輸送明顯減少時，淮北雨季降水偏多。

必須注意的是，文中驅(qū)動HYSPLIT_4.9模式的資料采用的是NCEP再分析數(shù)據(jù)，Zhou et al（2005），Lei and Zhou（2012）的研究表明，用不同資料（如NCEP、ERA40等）計算得到的水汽輸送結(jié)果，存在一定的差異。本文同樣利用ERA40資料進行了對比模擬試驗（圖略），其結(jié)果雖然與NCEP結(jié)果存在一定的差異，但不影響最終結(jié)論。

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Analysis of Climatic Characteristics of Water Vapor Transport Based on the Lagrangian Method: A Comparison between Meiyu in the Yangtze?Huaihe River Region and the Huaibei Rainy Season

YANG Hao,JIANG Zhihong, LIU Zhengyu, and ZHANG Qiang

1,,210044;2,,35756;3,100081

Using an airflow trajectory model based on the Lagrangian method (HYSPLIT_4.9), combined with the massive gas block tracking method, the moisture transport characteristics of Meiyu in the Yangtze?Huaihe River region (YHMY) and Huaibei rainy season (HRS) are discussed and compared quantitatively in this study. The YHMY and HRS are shown to be two independent rainy seasons. The moisture in YHMY mainly comes from the Indian Ocean, the Pacific Ocean, and the Bay of Bengal–the South China Sea. Water vapor from the Indian Ocean accounts for more than 50% of the moisture in YHMY. For HRS, there is little difference between the Indian Ocean, the Pacific Ocean, the Bay of Bengal–the South China Sea, and the Eurasian continent. Compared to YHMY, the moisture from Indian Ocean decreases 20%, while the moisture from the Eurasian continent increases 19% during HRS. The water vapor from the Indian Ocean, the Pacific Ocean, and the Eurasian continent has a significant influence on the differences between YHMY and HRS in abnormal years. In wet YHMY years, the water vapor from Indian Ocean is 17% less than that in dry YHMY years, while the water vapor from Bay of Bengal–the South China Sea is 20% higher than in dry YHMY years. In wet HRS years, the moisture from the Indian Ocean is 19% higher than in dry HRS years.

Lagrangian gas block tracking method, Water vapor transportation, Meiyu in the Yangtze?Huaihe River region, Huaibei Rainy season

1006–9895(2014)05–0965–09

P426

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1402.13228

2013–07–29，2014–02–10收修定稿

國家自然科學基金重點項目41230528，國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目2012CB955204、2010CB950401，江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新計劃N0782002156，江蘇高校優(yōu)勢學科建設(shè)工程資助項目PAPD，江蘇省高?！扒嗨{工程”創(chuàng)新團隊項目

楊浩，男，1986年出生，博士生，研究方向：區(qū)域氣候變化。E-mail: yanghao0202@126.com

江志紅，E-mail: zhjiang@nuist.edu.cn