滕華超
(山東省氣候中心,山東 濟南 250031)
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山東省夏季降水與大氣環(huán)流型關(guān)系分析
滕華超
(山東省氣候中心,山東 濟南 250031)
基于歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)逐日海平面氣壓場(MSLP)再分析資料和山東省122個臺站逐日降水資料,采用Lamb-Jenkinson大氣環(huán)流分型方法,將1958—2013年逐日海平面氣壓場分型,分析不同時間尺度下影響山東省的主要大氣環(huán)流型出現(xiàn)頻率分布特征,對山東省夏季降水與大氣環(huán)流型關(guān)系進行初步研究,給出夏季各類環(huán)流型降水概率、降水強度及降水貢獻率的時間變化特征。結(jié)果表明:(1)山東省全年主要環(huán)流型為SW、NE、A、SE、S、NW、N和C型;(2)8種主要環(huán)流型中,NE、NW、A和N型的出現(xiàn)頻率在夏季為“低谷期”,冬季為“高峰期”,而SW、SE、C和S型則與之相反;(3)S、SE、SW、C型是夏季主要降水環(huán)流型,但是某些較為少見的環(huán)流型出現(xiàn)時,出現(xiàn)降水的概率非常大,可以為預(yù)報員提供參考;(4)夏季4種主要降水環(huán)流型的降水貢獻率時間變化特征存在明顯差異,S型和SE型呈現(xiàn)準周期振蕩,SW型自1980年代以后持續(xù)降低,2011年以來僅為4%左右,為歷史最低;1970年代以來,C型降水貢獻率持續(xù)增加,由不足10%增至21%。
Lamb-Jenkinson;客觀環(huán)流分型;山東;夏季降水
研究發(fā)現(xiàn),中國東部夏季降水具有明顯的年代際變化特征[1-3],20世紀70年代后期發(fā)生了較為明顯的年代際轉(zhuǎn)折,形成南澇北旱的分布[4]。山東省處于南北氣候過渡帶,在全球變暖背景下,夏季降水及其關(guān)鍵影響因子表現(xiàn)出復(fù)雜性和不確定性。近年來,多位學者從降水強度[5]、雨型分布[6]、西太平洋副熱帶高壓[7]、海溫場[8-9]等角度對山東夏季降水進行了深入研究。
大氣環(huán)流形勢一般會決定全球或區(qū)域天氣氣候的類型及其變化[10],大氣環(huán)流的持續(xù)異常會引起氣候的異常變化,甚至導致極端天氣氣候事件發(fā)生。盡管氣候要素的變化不是完全由大氣環(huán)流變化所決定,但研究大氣環(huán)流與氣溫、降水等氣候要素的關(guān)系是研究區(qū)域氣候變化規(guī)律的一種有效方法,并有利于理解影響區(qū)域氣候的物理機制,可以為氣候預(yù)測提供參考。
大氣環(huán)流分型主要有客觀和主觀兩類,客觀分型方法主要用統(tǒng)計方法進行分型,具有可重復(fù)性且很容易在計算機上執(zhí)行,但是在數(shù)學上具有局限性且過分依賴原始資料;主觀分型法直觀且物理意義明顯,但這類方法主要依靠人為經(jīng)驗,具有明顯的主觀性。因此,有學者提出可以通過定義客觀標準將主觀分型法客觀化,進行定量分型,既可以克服其主觀性的缺點,又可以結(jié)合客觀法的優(yōu)點。Jenkinson等[11]通過定義指數(shù)及量化分型標準將Lamb主觀分型法客觀化,發(fā)展成Lamb-Jenkinson分型法(以下簡稱L-J法),該方法計算量小,且具有明確的天氣學意義,瑞典、英國、西班牙、葡萄牙等國在降尺度分析[12-13]、氣候預(yù)測[14-15]及氣候變化[16]研究中得到了成功應(yīng)用。我國在L-J大氣環(huán)流分型法的應(yīng)用上也開展了一些工作,如朱艷峰等[17]分析中國16個區(qū)域不同季節(jié)各種環(huán)流型出現(xiàn)的頻率及變化特征,結(jié)果表明在中國不同區(qū)域利用該環(huán)流分型法都可以清晰地分辨出各區(qū)域不同的環(huán)流配置型,說明該方法在我國大部分地區(qū)是適用的;賈麗偉等[18]研究了東北地區(qū)月平均大氣環(huán)流型與哈爾濱氣候的關(guān)系;馬占良[19]、周榮衛(wèi)[20]等分別對青海省和北京地區(qū)大氣環(huán)流型特征進行了分析;段雯瑜[21]和鄧偉濤[22]等分別將該方法應(yīng)用于淮河流域冬季氣溫和夏季降水的預(yù)測中。
本文將L-J法應(yīng)用于山東省,對以山東省為中心區(qū)域的逐日海平面氣壓場進行環(huán)流型定量劃分,分析主要環(huán)流型在不同時間尺度下的變化特征,進而研究山東省夏季降水與大氣環(huán)流型的關(guān)系,以期為建立基于該方法的降尺度預(yù)測模型提供參考依據(jù)。
1.1 資料
所用資料為歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)提供的1958年1月1日—2013年12月31日逐日海平面氣壓場(MSLP)再分析資料,空間分辨率為0.125°×0.125°。ERA-40[23-24]是ECMWF于2003年完成的第2代再分析資料,相對于第一代的NCEP-1和NCEP-2有很大改進,資料時段為1957年9月1日—2002年8月31日;ERA-Interim[25-26]是ECWMF第3代再分析資料,較ERA-40資料實現(xiàn)了質(zhì)量提升,其時段為1979年1月1日至今。因此,文中1958年1月1日—1978年12月31日選用ERA-40資料,1979年1月1日至2013年12月31日選用ERA-Interim資料。全省平均降水觀測資料是由山東省氣象信息中心提供的山東省122個臺站1958—2013年逐日數(shù)據(jù),站點分布如圖1所示。
圖1 山東省122個氣象臺站分布
1.2 方法
山東省地處黃河下游,東臨黃海,北瀕渤海,境內(nèi)中部山地突起,西南、西北低洼平坦,東部緩丘起伏。選取以山東省為中心的107°E—131°E、32°N—40°N為研究區(qū)域,在所選區(qū)域內(nèi)取16個點,如圖2所示,覆蓋整個山東地區(qū),對該范圍內(nèi)的逐日海平面氣壓場進行Lamb-Jensinson環(huán)流分型計算。
圖2 計算環(huán)流分型的格點分布
利用所選的16個網(wǎng)格點的逐日海平面氣壓值,通過中央差分計算出中心點C(36°N,119°E)的6個環(huán)流指數(shù),具體計算公式如下:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
上式中,P(n)(n=1,2,3…,16)是格點n上的海平面氣壓值。α、α1、α2分別為C、A1、A2的緯度值。V是地轉(zhuǎn)風,u、v分別為地轉(zhuǎn)風緯向分量和經(jīng)向分量,ξ是地轉(zhuǎn)渦度,ξu是u的經(jīng)向梯度,ξv是v的緯向梯度,6個環(huán)流指數(shù)的單位是hPa·(4°)-1。根據(jù)地轉(zhuǎn)風速、風向及渦度值將環(huán)流型劃分為平直氣流型、旋轉(zhuǎn)型和混合型3類,共27種(表1)。若環(huán)流型為C型,說明受低壓(氣旋)控制;N型表示受偏北的地轉(zhuǎn)風氣流控制;CN型表示該區(qū)域為低壓系統(tǒng)控制下的偏北地轉(zhuǎn)風影響,依此類推。具體分型方法參見文獻[18]。
表1 Lamb-Jenkinson環(huán)流分型表
2.1 環(huán)流型出現(xiàn)頻率
要研究環(huán)流型與區(qū)域降水的關(guān)系,首先必須了解各種環(huán)流型的特點。對1958年1月1日—2013年12月31日共20 454 d的環(huán)流型進行逐日統(tǒng)計,結(jié)果表明:全年只有UD型沒有出現(xiàn),其他26種環(huán)流型均有出現(xiàn)(圖3)。70%以上的環(huán)流型出現(xiàn)頻率低于5%,符合山東省的氣候特征[27],說明較少的幾種環(huán)流型就能代表山東省的大氣環(huán)流形勢。如果將一年中出現(xiàn)頻率超過5%的環(huán)流型定義為主要環(huán)流型,可以看到有8種常出現(xiàn),分別是:SW型(16.7%)、NE型(11.7%)、A型(8.4%)、SE型(7.9%)、S型(7.6%)、NW型(6.5%)、N型(6.1%)和C型(5.6%),8種環(huán)流型出現(xiàn)頻率之和為70.5%,因此可以認為出現(xiàn)頻率高的幾種環(huán)流型是山東省的主要環(huán)流形勢。
圖3 1958—2013年山東省27種環(huán)流型的頻率分布
2.2 環(huán)流型出現(xiàn)頻率的季節(jié)變化
1958—2013年,各種環(huán)流型的出現(xiàn)頻率有一定的季節(jié)變化:春季,受蒙古高壓和蒙古氣旋影響,以平直偏南型(SW、SE、S,下同)和反氣旋型為主,平直偏北型(NW、NE、N,下同)出現(xiàn)頻率也不可忽視;夏季,受西太平洋副熱帶高壓和大陸熱低壓控制,以平直偏南型和氣旋環(huán)流型為主;秋冬季,山東位于強大干冷的蒙古高壓東南部,盛行偏北風,環(huán)流型出現(xiàn)頻率的分布非常相似,都以平直偏北型和反氣旋型為主(圖4)。
為了更清楚地了解各環(huán)流型的時間變化特點,找出主要環(huán)流型的變化規(guī)律,表2給出1958—2013年各種環(huán)流型的逐月頻率變化。可以看出:8種主要環(huán)流型中,NE型、NW型、A型和N型的出現(xiàn)頻率在夏季為“低谷期”,冬季為“高峰期”,而SW型、SE型、C型和S型則與之相反。SW型和NE型、SE型和NW型、C型和A型、S型和N型互為反相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)分別為-0.91、-0.94、-0.85、-0.86。SW型是春夏季出現(xiàn)頻率最高的環(huán)流型,4—7月出現(xiàn)頻率均在20%以上;NE型則是秋冬季出現(xiàn)頻率最高的環(huán)流型,9月—次年2月多在15%以上。
3.1 夏季主要降水環(huán)流型
不同的環(huán)流型往往對應(yīng)不同的天氣,找到大氣環(huán)流型與區(qū)域氣候要素之間的統(tǒng)計關(guān)系是建立統(tǒng)計降尺度預(yù)測模型的基礎(chǔ)。表3給出各種環(huán)流型對應(yīng)的降水日數(shù)、環(huán)流型出現(xiàn)日數(shù)、降水概率、降水強度和降水貢獻率的統(tǒng)計結(jié)果。以降水貢獻率達到10%作為判別主要降水環(huán)流型的判據(jù),則山東省夏季主要降水環(huán)流型為SE型(21.9%)、S型(16.9%)、C型(13.2%)、SW型(11.6%)。1958—2013年夏季3 984個降水日中,四者的出現(xiàn)日數(shù)均在500 d以上,且降水貢獻率均在10%以上;CSE、CS、E、CE、ANW、CNE等6種環(huán)流型降水貢獻率較低,其中,CNE、CE和ANW型降水貢獻率不足2%,但是其降水概率都達到85%以上,說明夏季當這些較為少見的環(huán)流型出現(xiàn)時,發(fā)生降水的可能性非常大。將不同環(huán)流型的出現(xiàn)頻率、降水概率等信息與氣候模式的逐日輸出結(jié)果相結(jié)合,建立降尺度預(yù)測模型,可以在短期氣候預(yù)測中得以應(yīng)用。
圖4 1958—2013年山東省27種大氣環(huán)流型出現(xiàn)頻率的季節(jié)分布
環(huán)流型1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月NE18.715.410.46.83.82.02.112.419.314.517.318.3NW10.87.56.36.75.91.30.52.25.37.811.412.8N13.99.95.32.72.20.90.22.15.27.49.414.1A10.416.916.08.96.32.31.22.08.311.29.28.2AE1.82.72.31.30.90.40.11.32.72.11.72.0AW0.30.61.11.10.50.40.10.20.21.00.40.6AS0.61.61.61.62.11.20.60.71.92.01.10.5AN1.71.60.51.10.20.00.00.20.51.81.41.3ASE2.13.22.92.32.01.71.42.23.63.51.91.7ASW1.21.83.33.33.11.10.30.51.82.42.11.0ANE5.65.24.32.41.70.20.31.03.44.44.05.1ANW1.31.92.11.61.00.20.10.20.91.61.01.5W3.93.43.94.15.41.91.51.61.63.34.34.3合計72.471.560.144.035.313.58.326.754.963.065.171.5SE2.63.86.17.98.814.015.016.08.25.43.92.4SW8.211.318.426.528.128.121.710.611.713.112.79.3S1.62.74.67.210.519.217.512.65.54.83.61.6C3.92.82.84.04.39.913.910.64.72.82.84.5CE0.10.20.20.60.50.20.31.00.70.40.30.2CW0.70.60.40.50.70.51.40.50.50.61.41.3CS0.10.20.60.91.42.34.52.10.40.30.30.2CN1.70.50.20.50.70.20.30.51.10.60.80.9CSE0.50.40.70.90.91.93.72.51.00.60.50.3CSW1.41.21.52.33.25.89.65.11.71.51.11.8CNE1.00.50.70.81.01.00.32.81.31.11.41.3CNW2.10.80.50.71.40.91.11.11.50.92.32.2E3.73.53.13.13.32.52.38.06.84.93.82.6合計27.628.539.956.064.786.591.773.345.137.034.928.5UD0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00.0
表3 夏季各環(huán)流型降水日數(shù)、降水概率、降水強度及降水貢獻率
圖5是夏季4種主要降水環(huán)流型對應(yīng)的逐日海平面氣壓場合成結(jié)果??梢钥吹剑寒敵霈F(xiàn)C型時,山東省位于氣旋中心位置,中心氣壓在1 003 hPa左右。氣旋是影響山東的重要天氣系統(tǒng),可以分為南方氣旋和北方氣旋,其中南方氣旋主要發(fā)生在3—7月,是影響山東的主要降水系統(tǒng)[27]。山東夏季降水與西太平洋副熱帶高壓脊線位置關(guān)系密切[7-9],當夏季副高脊線位置偏北時,山東位于其西北側(cè)的西南氣流中,水汽充沛,南側(cè)的熱帶系統(tǒng)和臺風也容易北上產(chǎn)生暴雨天氣[28],此時,山東省以SW、SE和S環(huán)流型為主,三者出現(xiàn)頻率之和占比達51.4%。當出現(xiàn)SW型時,黑龍江以西的蒙古地區(qū)存在一個中心氣壓約為1 002 hPa的低壓中心,該區(qū)域是蒙古氣旋出現(xiàn)最頻繁的區(qū)域,山東位于其東側(cè)的西南氣流中,水汽較為充沛,但冷空氣勢力很弱,冷鋒南下常鋒消,產(chǎn)生降水的概率遠低于黃河氣旋,從表3中也可以看到,SW型的降水概率、強度和貢獻率在4種主要降水環(huán)流型中都是最低的。
3.2 夏季主要降水環(huán)流型的降水貢獻率變化
夏季4種主要降水環(huán)流型的降水貢獻率在不同時期有明顯差異,其中C型的降水貢獻率呈增多趨勢,其他3種均呈減少趨勢。圖6為4種主要降水環(huán)流型降水貢獻率5 a滑動平均及年代際變化,可以看到: S型在1958—1980年、1981—1997年經(jīng)歷了2個完整的周期變化,這與1970年代后期山東沿海地區(qū)夏季降水發(fā)生突變是一致的[29],“波峰”時段的降水貢獻率在22%左右,“波谷”階段約為15%,2001年以后又由20%降至13%左右,目前正處于“波谷”階段;SE型的降水貢獻率也呈現(xiàn)準周期振蕩,但有明顯下降的變化趨勢,在1960、1970年代約為25%,1980年代開始減少,1990年代降至18%,進入21世紀后又有所增加;SW型降水貢獻率總體呈下降趨勢,1980年代達到峰值(18.8%),隨后開始持續(xù)降低,21世紀前10 a平均僅為8.2%,2011年以來僅為4%左右,為歷史最低;1970年代以來,C型降水貢獻率持續(xù)增加,由不足10%增至21%。
圖5 夏季4種主要降水環(huán)流型對應(yīng)的逐日海平面氣壓平均場(單位:hPa)
圖6 夏季4種主要降水環(huán)流型降水貢獻率的年代際變化
(1)Lamb-Jenkinson大氣環(huán)流分型結(jié)果顯示:山東省除UD型外,其他26種環(huán)流型均有出現(xiàn)。按照出現(xiàn)頻率高低確定影響山東省的環(huán)流型主要有SW、NE、A、SE、S、NW、N和C型,8種環(huán)流型出現(xiàn)頻率之和為70.5%。
(2)春季以平直偏南型和反氣旋型為主,夏季以平直偏南型和氣旋環(huán)流型為主,秋冬季以平直偏北型和反氣旋型為主。8種主要環(huán)流型中,NE型、NW型、A型和N型的出現(xiàn)頻率在夏季為“低谷期”,冬季為“高峰期”,而SW型、SE型、C型和S型則與之相反。SW型和NE型、SE型和NW型、C型和A型、S型和N型互為反相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)分別為-0.91、-0.94、-0.85、-0.86。
(3)從降水貢獻率來看,山東省夏季主要降水環(huán)流型為SE型、S型、C型和SW型。CSE、CS、E、CE、ANW、CNE等6種環(huán)流型降水貢獻率較低,其中,CNE、CE和ANW型降水貢獻率不足2%,但是其降水概率都達到85%以上,夏季當這些較為少見的環(huán)流型出現(xiàn)時,應(yīng)引起預(yù)報員注意。
(4)山東省夏季4種主要降水環(huán)流型的降水貢獻率的時間變化特征存在明顯差異,S型和SE型呈現(xiàn)準周期振蕩,SW型自1980年代以后持續(xù)降低,2011年以來僅為4%左右,為歷史最低;1970年代以來,C型降水貢獻率持續(xù)增加,由不足10%增至21%。
致謝:感謝歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)和山東省氣象信息中心提供的數(shù)據(jù)集
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TENG Huachao
(ShandongClimateCenter,Ji’nan250031,China)
Based on ECMWF MSLP reanalysis dataset and daily precipitation in 122 weather stations in Shandong Province, the Lamb-Jenkinson circulation classification scheme was applied to obtain circulation types in Shandong Province. The frequencies of circulation types under different time scales were computed and described, and the relationship between circulation types and summer precipitation in Shandong Province was studied preliminary. The probability of precipitation, precipitation intensity and contribution rates of all circulation types to summer precipitation were given out, and the temporal characteristics of precipitation contribution rates of four major circulation types in summer were analyzed. The results show that the dominant circulation types the whole year in Shandong were SW, NE, A, SE, S, NW, N and C type, among them, the occurrence frequencies of NE, NW, A and N type in summer were smaller, while in winter they were larger, but for SW, SE, C and S type, they were opposite compared to the former. There were 3 984 rainy days in summer of Shandong from 1958 to 2013, the S, SE, SW and C circulation types occurred more than 500 days, and their contribution rate to summer precipitation was beyond 10%, so they were major circulation types for summer precipitation. The temporal characteristics of precipitation contribution of four major circulation types in summer were obviously different, for S and SE type it presented quasi-periodic oscillation, while for SW type, it decreased continuously since the 1980s, and the lowest contribution occurred in 2011(4%), but for C type, it increased since the 1970s and run up to 21%.
Lamb-Jenkinson circulation classification; Shandong; summer precipitation
10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-05-0789
2016-03-03;改回日期:2016-05-31
山東省氣象局氣象科學技術(shù)研究項目(2012sdqx10、2015sdqxm06)共同資助
滕華超(1986- ),男,山東榮成人,碩士,工程師,主要從事氣候變化服務(wù)與研究工作. E-mail:thc_sdqx@163.com
1006-7639(2016)-05-0789-07 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-05-0789
P466
A
滕華超.山東省夏季降水與大氣環(huán)流型關(guān)系分析[J].干旱氣象,2016,34(5):789-795, [TENG Huachao. Relationship Between Circulation Patterns and Summer Precipitation in Shangdong Province[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(5):789-795],