青藏高原春末土壤濕度對初夏降水的影響

央金卓瑪 羅布 卓嘎

摘要 為了研究青藏高原（簡稱高原）春末（5月）土壤濕度與初夏（6月）降水的關系，利用1979—2019年ERA-Interim土壤濕度月平均資料和同時段高原109站觀測降水資料，分析了高原春季土壤濕度與汛期（5—9月）降水之間的關系。結果表明：春末表層（0～28 cm）土壤濕度與高原初夏降水呈顯著的正相關，在空間上土壤濕度南北反向模態(tài)對應高原初夏降水的南北偶極子模態(tài)，并且存在兩個高相關區(qū)域;在此基礎上，定義了一個反映春末土壤濕度西北與東南梯度的指數（Ismg），發(fā)現該指數與6月降水南北反向模態(tài)存在明顯的負相關，且這種關系從2000年以來更為顯著。通過一組Ismg加倍的數值敏感性試驗，結果得知高原初夏降水正常和偏多年Ismg加倍后能夠通過增強高原熱源，抽吸周邊大氣向高原中部聚攏，造成高原中部唐古拉山脈一帶大氣增溫增濕、導致降水增加明顯，不過這種機制在旱年作用不太明顯。

關鍵詞青藏高原;土壤濕度;初夏降水;土壤濕度梯度指數;敏感性試驗

在氣候變暖的大背景下，青藏高原（簡稱高原，下同）的降水呈現復雜的變化特征。有研究表明，在20世紀高原大部分地區(qū)降水量在逐年遞減，尤其是高原南部降水減少最為明顯，而高原東北部和東南部的降水呈增加趨勢（韋志剛等，2003;馬曉波和胡澤勇，2005）。進入21世紀高原大部分降水則表現為降水量增多而降水日數減少的特征（韓熠哲等，2017），呈明顯的極端降水顯著增多趨勢（靳錚等，2020;湯秋鴻等，2020）。

影響高原汛期降水的主要影響因子有海溫和大氣環(huán)流變化。假拉和周順武（2002）通過將高原降水與印度洋海溫、暖池區(qū)域的對流活動建立統(tǒng)計聯系來進行季節(jié)預測，認為夏季高原東部降水與前期印度洋北部海溫存在良好的正相關;周順武和假拉（2003）通過分析高原夏季旱澇年份的印度洋區(qū)域大氣環(huán)流差異表明索馬里赤道海區(qū)的風場異常與高原夏季降水的關系最為密切。同時，西太平洋海溫變化及其大氣響應同樣能夠影響高原夏季降水，周順武等（2001）通過合成不同ENSO位相研究表明，在ENSO的暖（冷）位相期高原大部分地區(qū)夏季降水以偏少（多）為主。其次，高原降水還顯著受到副熱帶高原、伊朗高原以及南亞高壓位置擺動和強度大小的影響（林志強等，2015;馬秀梅等，2017）。但是，目前大多數的研究都是基于高原降水的季節(jié)尺度分析，沒有考慮到其季節(jié)內差異，且很少涉及陸面過程對降水的影響分析，而高原降水存在顯著的季節(jié)內振蕩特征（周順武等，2011;次仁央宗等，2016）。同時陸-氣相互作用對區(qū)域氣候異常的影響研究日漸成熟，作為陸地下墊面的一個重要物理量，土壤濕度與氣候要素之間存在著互饋效應（馬柱國等，2000;Tuttle and Salvucci，2016），因此土壤濕度常被用于氣候預測參量，且中高緯度的土壤濕度對大氣的影響與海溫的作用相當（National Research Council，1994;馬柱國等，2001）。國內外已有不少學者著眼于土壤濕度與降水的相互作用研究（Walker and Rowntree，1977;左志燕和張人禾，2007）。

近年來，高佳佳等（2021）利用奇異值分解方法研究了高原春季土壤濕度與夏季降水的關系，其中前兩個模態(tài)分別對應高原北部春季土壤濕度較大時，對應高原北部地區(qū)和東南部地區(qū)夏季降水偏少，第二模態(tài)說明高原大部分地區(qū)春季土壤濕度較大時，高原北部、中部地區(qū)夏季降水偏多，南部夏季降水偏少。從該研究結果來看，高原春季土壤濕度的不同模態(tài)對應著夏季降水的不同分布形態(tài)。但是該研究沒有考慮到土壤濕度和降水的季節(jié)內差異，也沒有給出物理解釋。因此，本文利用ERA-Interim逐月土壤濕度資料和高原降水資料，分析前期土壤濕度和后期降水的關系。在此基礎上，通過一組敏感性試驗來進一步驗證前期土壤濕度的變化對后期降水的影響，并給出了可能的物理機理。

1 資料、方法和模式簡介

1.1 資料簡介

文中使用的觀測資料為國家氣候中心提供的青藏高原地區(qū)1979—2019年109個氣象站點的汛期逐月降水資料，各站點分布如圖1，可見高原大部分觀測資料集中在東部地區(qū)而高原西部觀測站點稀疏。

文中土壤濕度資料來自1979—2019年歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的ERA-Interim數據。研究表明，ERA-Interim再分析資料揭示的中國土壤濕度分布特征和量值與實況最為接近（左志燕和張人禾，2008;Liu et al.，2014）。該資料含有4層土壤濕度數據，層次分別為：0～7 cm、7～28 cm、28～100 cm、100～289 cm，單位為m3/m3（Van den Hurk et al.，2000）。

1.2 方法和模式簡介

1.2.1 SVD方法

在討論高原春季土壤濕度和汛期降水關系時使用奇異值分解（SVD，Singular Value Decomposition）方法（李麗平等，2018）。

1.2.2 WRF模式簡介和試驗方案

WRF模式（Weather Research and Forecast Model）是美國環(huán)境預測中心（NCEP）和美國國家大氣研究中心（NCAR）聯合開發(fā)的中尺度天氣預報模式和同化系統(tǒng)。采用完全可壓縮以及非靜力模式，水平方向采用Arakawa C網格點，垂直方向則采用地形跟隨質量坐標。

物理參數化方案設置中微物理過程采用新的Thompson方案;短波輻射采用Rrtmg scheme方案;長波輻射采用RRTMG方案;陸面過程采用Noah方案;積云參數化采用Tiedtke scheme方案;邊界層方案采用Mellor-Yamada-Janjic（MYJ）方案。

文中模式采用1°×1°的6 h間隔NCEP/FNL資料為模式初始場和側邊界條件，積分時間分別為：2009年（旱年）、2017年（澇年）和2018年（正常年）的5月1日—6月30日，水平分辨率為27 km，垂直層次為34層，時間步長為180 s，地圖投影采用蘭波托投影，模擬的網格區(qū)域中心定為（88.0°E，33.9°N），網格格點數為115×70。利用以上參數分別進行控制試驗和改變土壤濕度的敏感性試驗，分析前期土壤濕度變化對后期降水以及其他物理量的影響研究時統(tǒng)一采用敏感性試驗減去控制試驗的差值。

2 診斷分析結果

高原大部分地區(qū)處于季節(jié)性凍土帶，而高原春季土壤正處于劇烈的反復凍融過程中，其凍融過程伴隨著土壤水分、二氧化碳等溫室氣體的釋放與存儲過程（李述訓等，2002;楊梅學等，2006）。土壤水分通過改變大氣垂直層的濕度梯度、下墊面反射率、粗糙度等變量直接影響感熱、潛熱的參數，高原春季感熱的變化對中國東部季風降水有重要的指示作用（姚秀萍等，2019;王歡和李棟梁，2020），土壤特殊的記憶性能將高原春季溫度、降水等氣象信息通過水分形式儲存在土壤中，不同于感熱的瞬變特性，土壤濕度的演變更加穩(wěn)定，有利于作為汛期降水預測的關鍵因子（Shukla and Mintz，1982）?？紤]到高原汛期降水存在顯著的季節(jié)內差異，以下將逐月分析高原汛期降水和春季土壤濕度之間的聯系。

2.1 高原春末土壤濕度和初夏降水的關系

首先將4月和5月4層土壤濕度和5—9月降水場逐月分別進行SVD分解。表1是各場相關系數，從表1可見，除土壤濕度與降水的關系表現出很高的同期相關外，5月0～7 cm、7～28 cm兩個表層土壤濕度與6月降水的相關系數均超過了0.7，4月各層土壤濕度與汛期降水的相關系數未超過0.7，5月土壤濕度與汛期其他時段（7月、8月、9月）降水的相關系數也未能超過0.6，春末土壤濕度與降水的關系在一個月內達到最佳，表明高原春季區(qū)域的淺層土壤濕度與大氣的反饋效應在一個月內持續(xù)性最佳，超過一個月后大氣變化主要受到海溫等外強迫的影響（鄧元紅等，2018）。

由于5月表層（0～28 cm）土壤濕度和6月降水的相關最佳，以下將重點分析兩者的關系。圖2為5月表層土壤濕度與6月降水場的異類相關圖。SVD第一模態(tài)貢獻總方差的46.64%，能夠解釋5月土壤濕度與6月降水的大部分相關，其中左場（圖2a）表現為南北偶極型，這與高原汛期降水的EOF第一模態(tài)分布十分相似，表明跟土壤濕度相關密切的降水場是高原主要的降水模態(tài)。土壤濕度相關場（圖2b）也表現為類似南北反向變化分布形態(tài)，表明高原5月土壤濕度的南北梯度變化與6月降水的第一模態(tài)關系密切，既南部土壤濕度高而北部濕度低時容易出現6月降水“南澇北旱”模態(tài)，反之亦然。

為了進一步分析土壤濕度和降水之間的年際協(xié)同變化關系，分別將高原西北部（86°～93°E，35°～38°N）和東南部（97°～102°E，28°～31°N）兩個關鍵區(qū)域（圖2b中黑框區(qū)域）的土壤濕度與6月降水第一模態(tài)時間序列（PC1）計算相關發(fā)現兩者的相關系數分別為-0.21（西北區(qū)）和0.28（東南區(qū)）。而將南北兩個土壤濕度梯度與降水計算相關則能達到-0.34，通過了信度為0.05的顯著性檢驗。顯然南北兩個土壤濕度梯度與降水的關系更為密切。因此，定義一個計算1979—2019年5月高原土壤濕度梯度的公式（soil moisture gradient index，Ismg）。

式中：SWS_sm、SES_sm分別為高原西北部（86°～93°E，35°～38°N）和東南部（97°～102°E，28°～31°N）土壤濕度序列;Std為標準化簡寫;Ismg為高原土壤濕度梯度指數。

圖3是Ismg與6月降水PC1變化曲線?？梢钥闯鲈?1 a中Ismg和降水時間序列的距平符號有27 a不同，距平異號率為65.85%，尤其在2000年以來，兩者的年際變化更是趨于完全相反，異號率達到75%。也就是說當前期Ismg指數為負時，6月降水大多呈現北多南少型，因此，可以將Ismg作為6月降水預測較為穩(wěn)定的前兆信號。

土壤濕度與反照率和地氣溫差等變量直接相關，能夠在一定程度上反映高原春季感熱的變化，土壤濕度的變化通過影響局地蒸發(fā)量進而與潛熱相關密切，所以該Ismg實際上與高原5月熱源的南北差異息息相關。

3 春末土壤濕度對初夏降水分布影響的數值試驗

鑒于Ismg與高原降水第一模態(tài)關系密切（南北偶極型），那么是否存在一種與高原熱源相聯系的內在機制使得土壤濕度梯度的變化能夠引起高原降水雨帶南北的擺動。為了驗證這種推測，下面將通過一組數值敏感性試驗來進一步分析兩者的關系。模式方案如下：將高原5月西北部（86°～93°E，35°～38°N）土壤濕度值減少一半，同時將東南區(qū)（97°～102°E，28°～31°N）的土壤濕度值增加一倍，以此達到將Ismg加倍的目的，通過敏感性試驗減去控制試驗的差值分析該情景下6月降水的響應情況，出于計算量的考慮，分別選擇澇年、旱年和正常年份來代替1979—2019年氣候態(tài)進行敏感性試驗。本文中選擇年份的標準是將高原平均降水序列標準化之后選擇超過1的為澇年，小于1的為旱年、在正負1之間的為正常年份，其次選擇高原區(qū)域內降水分布無明顯異常的年份進行模擬，這樣選擇出來的正常年份是2018年、澇年是2017年、旱年是2009年。

首先評估WRF模式對高原6月降水的模擬能力。圖4是2018年6月TRMM衛(wèi)星降水分布（圖4a）和WRF模式控制試驗模擬結果（圖4b）。由圖可見，WRF能夠基本再現高原降水東南多西北少的分布形態(tài)，尤其是較好地刻畫了雅魯藏布江沿岸和東南部的兩個大值中心，但是在量級上存在一定的高估，在南部地形陡峭地區(qū)產生了較多的虛假降水。由于本文最后分析的是敏感性試驗和控制實驗的差值，模式的系統(tǒng)性誤差可以自行消除，所以WRF模式的模擬能力完全滿足試驗需求。

圖5是正常年份Ismg指數加倍后6月降水的變化情況?？梢钥闯?，總體上高原北部的降水增多而南部降水減少，其中沿唐古拉山脈迎風坡的降水增加最為明顯，其北部區(qū)域降水增加并不明顯，甚至有些區(qū)域略有減少，這與張人禾等（2016）指出的土壤濕度在季風邊緣區(qū)對降水的影響最為顯著的結論相似。說明高原5月土壤濕度梯度加大有利于6月降水雨帶往北推進，這與前面通過統(tǒng)計分析的Ismg指數與6月高原降水第一模態(tài)關系密切的結論也相一致。從降水量級上看，土壤濕度梯度增加后，6月高原范圍內降水增加446.7 mm，占6月總降水量的17.8%。

不同于其他季節(jié)，高原春季土壤經歷著類似“呼吸”作用的凍融過程，并與上層大氣進行著充分的能量、水分交換，屬于非常典型的地-氣間相互作用的季節(jié)。為了研究土壤濕度變化所引起的地表能量通量變化，分別計算了控制試驗和敏感性試驗的地面向上熱量通量和500 hPa的風場差異，結果發(fā)現（圖6），將Ismg指數加倍后，春末高原對大氣的加熱作用更為明顯，表現為高原大部分的地面向上熱通量增加，使得地面能夠加熱上空大氣能力增強，高原熱源效應增強。從風場表現來看，在500 hPa上高原南部的水汽通道上出現非常顯著的南風分量，使得來自南邊海洋的水汽更容易達到高原腹地，配合高原北部的北風異常在高原中部形成異常幅合區(qū)，這就解釋了Ismg指數加倍后降水在高原中部增加最多的原因。

通常來說，地面熱源的增強能夠引起各物理量垂直方向上的響應，圖 7 給出了Ismg指數加倍后沿90°E平均的局地經圈環(huán)流、溫度和相對濕度的變化情況。

可以看到，高原兩側的垂直風加強并向高原腹地幅合，高原上空對流中上層大氣增溫，使得原本就存在的高原“煙囪”效應更加明顯，將周圍更多的大氣抽吸至高原上空，導致高原春季“感熱泵”（吳國雄等，1999）效率更加顯著。同樣，高原大部分區(qū)域上空的相對濕度增大，在高原增溫增濕和垂直風切的作用下，唐古拉山脈（34°N）南部上空形成異常的輻合區(qū)，產生更多的降水，而在其北側對流層上空相對濕度減弱、空氣溫度減小導致降水減少。

土壤濕度對降水的作用大致可以分成與蒸散有關的局地作用和地表能量平衡有關的非局地作用。為了區(qū)分非局地作用和局地作用對降水分布和量級的差異，分別計算了兩種試驗的大尺度降水和對流性降水差異（圖8）。結果發(fā)現，大尺度降水差異（圖8a）與總降水差異分布類似，均使得北邊降水增多而南邊降水減少，表現出雨帶北移的特征，而對流性降水異常主要出現在高原東南部（圖8b），這恰是敏感性試驗中土壤濕度加倍的地方，土壤濕度的增加使得蒸散增強，導致大氣水汽增多，表現為對流性降水明顯增多，抵消了一部分由于降水雨帶北進造成的雨量減少。

另一方面，由于蒸散過程中吸收地表熱量減小了地氣溫差，造成大氣不穩(wěn)定性減小從而使得降水減少，這可能是土壤濕度增加后仍然有部分區(qū)域對流性降水減少的原因?？梢钥闯觯寥罎穸扰c降水之間并非簡單的線性反饋過程，兩者之間存在復雜的互饋關系。從量級上看，非局地作用使得高原區(qū)域6月降水增加217.3 mm，對流性降水增加了229.4 mm，量級上兩者的影響相當，但是從降水空間分布的改變來說，非局地作用是降水雨帶北移的主要影響因素。

圖9是高原旱澇年份的模擬結果。在澇年，土壤濕度梯度增加引起的降水差異主要表現為沿高原次尺度地形呈帶狀的增-減分布（圖9a），總體上高原區(qū)域平均降水增加18.3%，略多于正常年份，增加區(qū)域集中在唐古拉山脈南側，且以大尺度降水增加為主（圖9b），對流性降水差異主要在高原東南部（圖9c），且增減量級大致相當，對總降水量級的增加貢獻不大。從旱年降水差異情況來看（圖9d），土壤濕度梯度的改變對降水總量影響微小，區(qū)域平均降水減少0.7%，且主要由大尺度降水支配（圖9e）。這可能是因為盡管土壤濕度梯度的增加能夠通過影響高原加熱場抽吸更多的周邊水汽，但是旱年背景場的水汽條件本身不足，加之旱年土壤濕度較小，其記憶性較濕土壤弱（趙家臻等，2021）導致對初夏的降水影響減弱所致。

綜上所述，數值敏感性試驗表明，在6月降水正常和偏多年份Ismg指數所表征的高原南北土壤濕度梯度的增加能夠通過影響高原春末熱源強度，增強高原“煙囪”效應使得周邊大氣更多的向高原腹地聚攏，容易出現更強的南風異常攜帶更多的南來水汽將降水雨帶推至更北端，造成高原南部降水減少和北部降水增多，且降水分布形態(tài)異常主要由大尺度降水的變化主導。但是，在旱年土壤濕度梯度的變化對降水量級和分布形態(tài)的影響微小，可能是由于旱年土壤記憶力減弱和背景場水汽匱乏導致。

4 結論與討論

為了研究高原春季土壤濕度與汛期降水的關系，計算了ERA-Interim逐月土壤濕度與觀測降水之間的季節(jié)內相關系數，發(fā)現5月表層土壤濕度與6月降水的相關最為密切。其次，在空間上存在兩個高相關區(qū)，且土壤濕度的梯度與6月降水的相關比單獨計算兩個獨立高相關區(qū)更為顯著，由此定義了一個反映高原南北土壤濕度梯度指數（Ismg），發(fā)現1979—2019年間它與6月降水的距平異號率達到65.85%。最后通過一組敏感性試驗得知，高原熱源在聯接前期土壤濕度和后期降水中起到了關鍵的作用。具體結論如下：

1）計算春季4層土壤濕度與汛期降水之間的場相關系數，發(fā)現5月表層（0～7 cm）和次表層（7～28 cm）土壤濕度與6月高原降水呈現很高的正相關，相關系數均超過0.7。其次，通過SVD方法分析兩者之間的空間耦合模態(tài)表明，春末土壤濕度南北反向模態(tài)與夏初高原降水的南北偶極子模態(tài)相關密切，能夠解釋46.6%的總方差，且5月土壤濕度分別在高原西北角和東南角與6月降水存在兩個高相關區(qū)。

2）定義了一個反映5月土壤濕度南北梯度的Ismg指數，發(fā)現它與6月降水第一模態(tài)的時間序列存在顯著的負相關，且這種關系從2000年以來更為顯著。

3）通過一組Ismg加倍的敏感性試驗結果得知，在正常年份和旱年土壤濕度梯度的增加能夠使得降水雨帶北移，造成高原6月北部降水增加南部減少，正好對應6月降水第一模態(tài)的反位相，驗證了兩者在統(tǒng)計上的反相關關系。

4）機制分析表明，土壤濕度梯度的增加能夠增強高原熱源強度，在高原“感熱泵”的作用下抽吸周邊大氣向高原腹地聚攏，將6月降水雨帶推進至更北端，且這種改變主要由大尺度降水主導。但在旱年這種機制作用并不明顯。

在前人研究基礎上，本文分區(qū)域分時段更加細致的研究了高原春季土壤濕度與汛期降水的關系，并用數值敏感性試驗對兩者的關系進行了機理研究，得出了一些有意義的結論。當然，本文還存在一些問題和不足，如使用的土壤濕度數據是再分析產品，盡管有文獻證明其在中國區(qū)域的可用性，但在高原上還需進行進一步驗證和評估。其次，由于分析時段較長，在數值模擬時考慮到計算量的問題只選取了三個年份進行了數值模擬，其代表性還有待于進一步驗證。

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（責任編輯：袁東敏）