長江中下游6—7月降水的降尺度模型

宋進波 陸爾 屠菊青 丁瀅 劉思源

摘要 基于偏相關(guān)的強迫因子選取方法，以長江中下游6—7月降水為例，進行了降水變率的歸因分析，并建立了相應(yīng)的統(tǒng)計降尺度模型。結(jié)果表明，影響長江中下游6—7月降水的強迫因子主要有兩個：西太平洋850 hPa的位勢高度（WPH8）和黑潮延伸區(qū)的海表溫度（KSST）。WPH8反映的是西太平洋副熱帶高壓對長江中下游降水的影響；KSST反映了黑潮延伸區(qū)的變率?；谶@兩個因子的線性降尺度模型能較好地擬合長江中下游6—7月的降水，在獨立檢驗和模式檢驗階段，模型體現(xiàn)出了可靠性，因而可用于長江中下游降水的季節(jié)預(yù)測。

關(guān)鍵詞統(tǒng)計降尺度；偏相關(guān)；位勢高度；海表溫度

長江中下游地區(qū)是我國重要的工農(nóng)業(yè)基地，也是經(jīng)濟和科技文化發(fā)達地區(qū)；同時，長江中下游又是我國降水異常、旱澇頻繁發(fā)生的地區(qū)之一。因此研究長江中下游夏季降水有重要的實際意義。以往的研究已經(jīng)對長江中下游夏季降水的成因進行了細致的分析，但是對其預(yù)測模型的研究相對較少，而預(yù)測降水能為經(jīng)濟生產(chǎn)和決策制定等提供依據(jù)，因此有更直接的顯示價值（王葉紅等，1999；梅偉和楊修群，2005）。對影響長江中下游夏季降水變化的外強迫因子方面前人已經(jīng)進行了大量研究，這些研究主要關(guān)注來自北半球月平均環(huán)流和海溫的信號。在北半球月平均環(huán)流上，李維京和丑紀范（1990）通過分析500 hPa高度場，認為長江中下游夏季降水主要是由于東亞—西太平洋型環(huán)流所形成。林建和何金海（2000）分析了太平洋海溫異常分布與東亞大氣環(huán)流及長江中下游降水的關(guān)系，表明長江中下游旱澇不僅與熱帶，同時也與中高緯太平洋的海溫異常有關(guān)。張瓊等（2003）認為南海地區(qū)SSTA與長江中下游旱澇顯著相關(guān)。劉舸等（2008）指出當(dāng)澳大利亞東側(cè)局地海域SST偏高（低）時，南海地區(qū)SST也易偏高（低），使西太平洋副高較強并偏南西伸（較弱并偏北偏東），從而造成長江中下游降水偏多（少）。

降尺度是研究局地氣候的常用工具。統(tǒng)計降尺度方法首先是建立大尺度環(huán)流強迫因子和局地降水之間的統(tǒng)計關(guān)系，然后將氣候模式的大尺度環(huán)流輸出結(jié)果代入統(tǒng)計模型，來對未來局地降水進行預(yù)測。呂海等（2007）運用主成分分析與逐步回歸相結(jié)合的統(tǒng)計降尺度方法，估計了中國562臺站的當(dāng)前和未來氣溫變化情景。陳華等（2008）利用主成分分析方法和多元線性回歸模型建立大尺度GCMs模型的日降水統(tǒng)計降尺度方法，預(yù)測和分析了漢江流域未來降水變化。曹經(jīng)福等（2013）采用廣義線性統(tǒng)計降尺度方法模擬了長江下游的日降水量，模擬結(jié)果顯示大部分臺站日降水偏大。以往對長江中下游夏季降水的降尺度研究較少，而且目前統(tǒng)計降尺度的方法多采用逐步回歸的因子選取方法，但這種方法所能解釋的降水方差有限，且已選入的強迫因子會對后面因子的選取產(chǎn)生干擾。對此，本文利用基于偏相關(guān)的因子選取方法（阮成卿等，2015），該方法根據(jù)已有因子未能解釋的那部分降水變率來尋找下一個強迫因子，使新的強迫因子有更好的針對性，從而提高模型的解釋方差，并且能保證強迫因子之間的獨立性。

長江中下游夏季降水是一個比較大的混合概念，影響因子復(fù)雜多樣。實際上，長江中下游降水主要集中在6—7月，因此本文主要分析了長江中下游6—7月降水的強迫因子。

1 資料與方法

1.1 資料

1）氣象環(huán)流場資料來自美國國家環(huán)境預(yù)測中心/國家大氣研究中心（NCEP/NCAR）再分析資料，水平分辨率為2.5°×2.5°，垂直分層為17層。2）NOAA氣候診斷中心的SST擴展重建資料（NOAA Extended Reconstructed Sea Surface Temperature V2），水平網(wǎng)格距為2.0°×2.0°。3）降水?dāng)?shù)據(jù)來自中國氣象局氣候中心整理的中國160測站月平均降水資料（1951—2013年）。本文在6—7月長江中下游地區(qū)（110～122°E，27～33°N）選擇20個站點（包括岳陽、長沙、沅陵、宜昌、江陵、武漢、上海、蘇州、南京、揚州、安慶、合肥、屯溪、金華、寧波、杭州、上饒、南昌、九江、溫州）。4）GISST（Global Ice and Sea Surface Temperature）的1948—2007年月平均海溫資料，水平分辨率為1°×1°。

1.2 基于偏相關(guān)的強迫因子選取

局地降水往往受到多個外強迫因子的控制，當(dāng)一個重要強迫因子被確定時，該因子只能解釋部分的降水變率，仍有剩余的變率是其無法解釋的。為了能夠針對性的找到未被解釋的這部分變率所關(guān)聯(lián)的強迫因子，采用偏相關(guān)挑選強迫因子的方法。具體的步驟是：1）基于相關(guān)分析，識別出潛在的強迫因子；2）利用交叉檢驗的方法計算每個潛在因子的均方差誤差（VRMSE），選出VRMSE最小的強迫因子作為入選因子：

3）對選入因子進行顯著性檢驗；4）若通過顯著性檢驗，則將該因子的信號從降水序列里線性去除，把剩余的未被解釋的降水部分作為新的降水序列，然后重復(fù)步驟（1）～（3），尋找下一個強迫因子；若未能通過檢驗，則因子選取結(jié)束（宋永康等，2013）。

當(dāng)強迫因子確定以后，建立局地降水與強迫因子的統(tǒng)計模型，雖然局地降水有很強的非線性特征，但在月平均的季節(jié)尺度上，線性模型仍有較好的擬合能力，并且線性模型能直觀的描述局地降水與強迫因子之間的關(guān)系，所以本文將采用線性回歸的方法建立統(tǒng)計降尺度模型。當(dāng)統(tǒng)計模型建立后，對模型在建模階段以外的時間段進行獨立檢驗，考察模型的可靠性。文中將1951—2013年中的奇數(shù)年用于統(tǒng)計模型的建立，偶數(shù)年用于模型的獨立檢驗，以消除降水年代際變化對模型造成的影響。

2 長江中下游降水的強迫因子的選取

已有的研究表明，控制局地降水的強迫因子可能是非局地的，其他區(qū)域的信號可以通過遙相關(guān)作用對局地降水產(chǎn)生影響。故將1951—2013年的長江中下游6—7月降水與全球環(huán)流場（HGT，SLP，SST）做相關(guān)分析，尋找控制長江中下游降水的大尺度強迫因子，記長江中下游6—7月降水為P，結(jié)果如圖1所示。在位勢高度場上，可以看出在南極和歐洲北部一直一個顯著的負相關(guān)區(qū)域，在500、850 hPa的亞洲大部分地區(qū)有明顯的正相關(guān)區(qū)域。在SLP場上，亞洲大部分地區(qū)、中太平洋呈現(xiàn)正相關(guān)，南美中部、南極和歐洲北部則是負相關(guān)。SST場上通過顯著性檢驗的區(qū)域比較零碎。

將圖1中主要顯著相關(guān)區(qū)定義為潛在的強迫因子，每個方框代表潛在的強迫因子區(qū)域，強迫因子指數(shù)為通過0.05信度的相關(guān)顯著性檢驗的格點面積加權(quán)平均。圖1中共找到60個潛在強迫因子，計算每個因子與長江中下游6—7月降水之間基于剔除一個交叉檢驗的VRMSE，并按照VRMSE大小進行排序（表1），可看出表中最小的4個VRMSE在相關(guān)分布中的相關(guān)系數(shù)都比較高，最終位于位勢高度850 hPa的西太平洋（90～180°E，10～25°N）強迫因子的VRMSE最小，并且該因子與長江中下游6—7月降水之間的相關(guān)系數(shù)（0.65）達到99%置信水平，故該因子被選入模型，成為第一個強迫因子。因為該強迫因子位于西太平洋，故將該因子命名為WPH8（Western Pacific HGT 850 hPa）。

圖2為P1與環(huán)流場的相關(guān)，可見，位勢高度場上原本位于中東亞地區(qū)和西太平洋地區(qū)的顯著相關(guān)消失了。表明隨著WPH8信號從長江中下游6—7月降水的序列中剔除，這些因子與長江中下游6—7月降水的相關(guān)關(guān)系消失，也說明了這些因子提供的信息實際上與WPH8是一致的。既然WPH8已選入模型，這些因子就不必再考慮了。同時也應(yīng)該注意到有些因子仍然存在，如圖2中位勢高度場上歐洲北部的因子。這些仍然被保留的強迫因子，有著與WPH8不同的信號，可能是影響長江中下游6—7月降水的新因子。將圖2中的相關(guān)區(qū)域，按照同樣的方法定義潛在強迫因子，此時共有38個因子，其中春季SST場上位于黑潮延伸區(qū)（155～165°E，30～38°N）的強迫因子VRMSE為最小（25.09），并且其與P的相關(guān)系數(shù)為0.53，達到95%置信水平，所以該強迫因子被選入統(tǒng)計模型，命名為KSST。而且KSST與WPH8的相關(guān)系數(shù)僅為0.17，顯示這兩個強迫因子之間的獨立性。按照偏相關(guān)的方法，繼續(xù)將WPH8和KSST的信號從P1中線性剔除：

對P2與環(huán)流場做相關(guān)分析，結(jié)果如圖3所示。當(dāng)KSST的信號也從長江中下游6—7月降水變率中去除后，有些因子消失，也有些因子出現(xiàn)。此時VRMSE最小的因子為南美南部（60～40°W，25～10°S）SLP場，但該因子與總降水的相關(guān)系數(shù)僅為-0.336，沒有達到95%的置信水平，因此并不能引入模型。而且其他的潛在強迫因子也未能通過相關(guān)顯著性檢驗，這表明去除WPH8和KSST后剩余的這部分降水變率，與大尺度環(huán)流聯(lián)系較弱，可能更多的反應(yīng)為局地降水的內(nèi)部變率，不受大尺度強迫因子的控制。

至此強迫因子的選取結(jié)束，最終確定了兩個與長江中下游6—7月降水相關(guān)的強迫因子，WPH8和KSST。

3 強迫因子影響長江中下游夏季降水的物理機制

WPH8位于西太平洋副熱帶高壓區(qū)，反映的是西太平洋副熱帶高壓的信號。西太平洋副熱帶高壓的位置、形狀和強度是中國長江中下游地區(qū)旱澇的決定條件之一。陶詩言（1963）的研究成果揭示了副熱帶高壓季節(jié)性北跳的特征與中國東部降水的關(guān)系密切，這些成果成為副熱帶高壓研究和梅雨預(yù)報的理論基礎(chǔ)。一般認為，西太平洋副熱帶高壓的南北位置變動對中國長江流域的季節(jié)變化具有重要的影響（管兆勇等，2010），西太平洋副熱帶高壓的加強和西伸是產(chǎn)生暴雨過程的必要條件之一，強暴雨過程的具體落區(qū)取決于西太平洋副熱帶高壓的強度、南北擺動位置和向西伸展的程度。西太平洋副熱帶高壓偏強，其北側(cè)的偏西南氣流在30°N以北輻合，增強了局地的上升運動，為暴雨的產(chǎn)生創(chuàng)造的大尺度的背景流場（李江南等，2003）。

吳國雄等（2003）等指出西太平洋副熱帶高壓脊線和西端脊點有顯著的季節(jié)變化，主要由緩慢移動和突然跳躍兩種方式交替組成，這與中國東部雨帶的進退密切相關(guān)。其中第一次和第三次與長江流域的降水密切相關(guān)，第一次北跳發(fā)生在6月中旬高壓脊線從15～20°N移至20～25°N，雨帶從華南北跳至江淮流域，標志著華南前汛期雨季的結(jié)束和江淮梅雨雨季的開始。從多年平均的500 hPa和降水的合成（圖4）上可以看出（李慧等，2013），6月副高脊線位于123°E、20°N附近，長江中下游降水偏多，7月西太平洋副熱帶高壓西伸北進，雨帶位置也往北推進，涵蓋整個長江中下游地區(qū)。

大量的研究表明，KSST所在的黑潮延伸區(qū)，其放熱及海溫的異常會對我國東部地區(qū)的降水產(chǎn)生重要影響。丁良模（1993）研究了黑潮關(guān)鍵區(qū)的海面放熱量對長江地區(qū)梅雨降水的影響，得出：黑潮關(guān)鍵區(qū)的海面放熱量對長江地區(qū)6、7月間的梅雨降水有一定的影響。高理等（2007）利用12 a衛(wèi)星高度計數(shù)分析得出了黑潮延伸區(qū)的海平面異常和海表面溫度異常的低頻分量與Nio3指數(shù)具有較高的相關(guān)性。Qiu（2000，2002）、Qiu and Chen（2005）的研究表明黑潮延伸體在年際和年代際的時間尺度上都存在大尺度的輸送和路徑變化，通常表現(xiàn)為黑潮延伸體在伸長和收縮狀態(tài)之間的振蕩交替，處于伸長（收縮）階段，黑潮延伸體的路徑偏北（南），表層輸送增強（減弱）。

最近的研究證明，前期黑潮延伸區(qū)對大氣響應(yīng)可擴展至自由大氣。Kwon et al（2010）的研究表明，去除ENSO信號后春季黑潮延伸體區(qū)域的海表溫度異常能夠使得夏季出現(xiàn)相當(dāng)正壓的大氣響應(yīng)，夏季異常型在對流層上層最為顯著，暖海溫上空對應(yīng)暖脊。尹志聰?shù)龋?011）發(fā)現(xiàn)前期3月至同期的黑潮及其延伸區(qū)海表溫度和梅雨的準雙周振蕩強度之間呈很好的正相關(guān)關(guān)系。馬靜和徐海明（2012）研究認為春季黑潮延伸體海洋鋒區(qū)經(jīng)向位置的變動可通過影響東亞大氣環(huán)流對6月東亞地區(qū)的降水產(chǎn)生影響。

4 長江中下游6—7月降水統(tǒng)計降尺度模型的建立及檢驗

利用強迫因子WPH8和KSST建立長江中下游6—7月降水的統(tǒng)計模型，考慮到長江中下游6—7月降水為季節(jié)尺度降水，非線性特征較弱，所以選擇線性回歸模型來擬合。WPH8和KSST的時間序列如圖5所示，在1951—2013年之間，WPH8和KSST都有明顯的上升趨勢，這可能與全球變暖有關(guān)。

分別計算擬合階段（1951—2013年中的奇數(shù)年）和獨立檢驗階段（1951—2013年中的偶數(shù)年）模型估計的降水，并與觀測降水進行比較，結(jié)果由圖6和圖7所示。

在模型擬合階段觀測與估計得到的長江中下游6—7月降水之間的相關(guān)系數(shù)為0.78，交叉檢驗中的VRMSE為20.20，可見模型較好地抓住了長江中下游6—7月降水的主要變率。在獨立檢驗階段，個別年份的值比較突出，但觀測和擬合在趨勢上保持一致，模型擬合降水與觀測值的相關(guān)系數(shù)為0.47，通過99%信度的F檢驗，這體現(xiàn)了模型擬合技巧的可靠性。

WPH8位于西太平洋，鄰近長江中下游，而KSST在黑潮延伸區(qū)，相關(guān)系數(shù)比第一個因子略低，那么直接用WPH8或KSST這一個因子來建立模型，效果如何？將WPH8因子和KSST因子分別獨立建立模型并進行獨立檢驗，結(jié)果顯示擬合的相關(guān)系數(shù)分別為0.43和0.39，低于采用WPH8和KSST組合擬合的相關(guān)系數(shù)0.47，不適合直接擬合降水。

為了進一步了解降尺度的擬合效果，以強迫因子KSST為例，利用CAM5模式來檢驗其對長江中下游降水的預(yù)測能力。因此設(shè)計了2組數(shù)值試驗，每組各包括3個試驗。第一組試驗采用氣候月平均海溫運行模式從第0年1月到第10年8月作為控制試驗（Ctrl）。第二組試驗是在模式運行的第6—10年的3—5月，分別將黑潮延伸區(qū)的海溫增加0.4、0.8、1.2 ℃作為海溫異常增暖敏感性試驗（AW）。將敏感性試驗和控制試驗積分的后5 a的6—7月平均狀況之差作為黑潮延伸區(qū)海溫異常增暖對降水的影響。當(dāng)黑潮延伸區(qū)的海溫強迫增強時，長江中下游降水響應(yīng)就增強，從而進一步說明模型的可靠性（圖略）。

5 結(jié)論與討論

隨著全球變暖的進一步加劇，極端天氣頻繁發(fā)生，長江中下游流域作為我國重要的氣候響應(yīng)區(qū)，該地區(qū)的降水受到眾多學(xué)者關(guān)注。目前氣候模式尚難以對降水作出可靠的季節(jié)預(yù)報，但相對地，模式對大氣環(huán)流等的預(yù)報較為可靠，因此一個可行的方法是，通過對環(huán)流和海溫等的預(yù)測來推斷降水。這需要建立一個統(tǒng)計降尺度模型，將區(qū)域降水與大尺度的環(huán)流和海溫等因子聯(lián)系起來。本文針對長江中下游6—7月降水進行歸因分析，采用偏相關(guān)選取強迫因子的方法，尋找下一個強迫因子。該方法能提高模型的解釋方差，保證強迫因子之間的獨立性。結(jié)果表明，影響長江中下游6—7月降水的強迫因子主要有兩個：一個是西太平洋850 hPa的位勢高度（WPH8），它反映的是西太平洋副熱帶高壓的信號；另一個是黑潮延伸區(qū)的海表溫度（KSST）?；谶@兩個因子的線性降尺度模型能較好地擬合長江中下游的6—7月降水，在獨立檢驗和模式檢驗階段，模型體現(xiàn)出了可靠性，因而可用于長江中下游地區(qū)6—7月降水的季節(jié)預(yù)測。

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As one of the means for bridging the gap between low resolution data obtained from weather models and those required in the basin scale，statistical downscaling has become an important field of study，due to its relative simplicity and practicability，along with its many flexible methods.More accurate forecast results can be obtained by the statistical downscaling method of establishing the function between the lowresolution raw model output and highresolution prediction variables.With the partial correlationbased method，forcing factors are sought for the precipitation over the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin in June and July，and a statistical downscaling model is established for the precipitation.The major forcing factors for the precipitation over the region include the 850 hPa geopotential height over the western Pacific（WPH8） and the sea surface temperature in the Kuroshio extension（KSST）.The WPH8 may indicate the influence of the western Pacific subtropical high on the rainfall，while the KSST may reflect the variability of the Kuroshio extension.A regression statistical downscaling model based on WPH8 and KSST shows good performance in fitting the variability of early summer rainfall in the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin，and the model also shows strong robustness in the independent validation.In the future the statistical downscaling model can be used for downscaling output from seasonal forecast numerical，and improving the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin early summer rainfall prediction.

statistical downscaling；partial correlation；geopotential height；sea surface temperature

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20160120001

（責(zé)任編輯：張福穎）