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    海南島9—10月暴雨日數(shù)與ENSO的關系研究

    2023-12-13 04:13:13張?zhí)焓?/span>趙蕾莫云音蔡英纓
    農業(yè)災害研究 2023年9期
    關鍵詞:海溫拉尼厄爾尼諾

    張?zhí)焓?趙蕾 莫云音 蔡英纓

    摘要 利用海南島18個市縣國家氣象觀測站日降水資料,NCEP/NCAR逐月資料和美國NOAA中心ERSSTV4的逐月海溫資料,研究了海南島秋季暴雨日數(shù)與前期海溫的關系,結果表明:當前期(7—8月)出現(xiàn)拉尼娜(厄爾尼諾)事件時,西太平洋副高偏北(偏南),南海副高偏弱(偏強),沃克環(huán)流偏強(偏弱),印緬槽偏強(偏弱),熱帶印度洋、孟加拉灣進入南海偏西風偏強(偏弱),有利于(不利于)海南島秋季暴雨形成。拉尼娜年時,當海南島上空低值系統(tǒng)偏強(偏弱),赤道印度洋、孟加拉灣進入南海氣流偏強明顯(不明顯),貝湖附近高壓脊偏強(偏弱),則暴雨日數(shù)偏多(正常)。厄爾尼諾年時,(1)當海南島上空高壓系統(tǒng)控制,貝湖附近高壓脊偏弱,則暴雨日數(shù)偏少;(2)當西南地區(qū)到中南半島北部為短波槽影響,海南島處于槽前,東亞大槽偏強,有短波槽配合,則暴雨日數(shù)正常;(3)當沃克環(huán)流偏弱不明顯,巴士海峽、南海北部對流活動活躍,受低值系統(tǒng)和偏東氣流影響,暴雨日數(shù)偏多。

    關鍵詞 前期海溫;暴雨日數(shù);Ni?o3.4區(qū)海溫;沃克環(huán)流

    中圖分類號:P426 文獻標識碼:B 文章編號:2095–3305(2023)09–0-04

    長期以來,許多科學研究發(fā)現(xiàn),海洋和大氣間有著密切的相互作用,而且這種作用對氣候的影響非常明顯。在過去的幾十年,氣象學者就ENSO事件對東亞大氣環(huán)流和中國區(qū)域降水的影響進行了大量研究。張光智等[1]認為赤道中東太平洋海溫的異常能夠影響南方濤動和Walker環(huán)流的變化,從而影響到東亞夏季風環(huán)流的變化,在厄爾尼諾當年我國夏季主要雨帶偏南,而拉尼娜當年我國夏季主要雨帶偏北[2]。李天然等[3]指出冬季發(fā)生ENSO事件后,次年華南夏季降水偏少。Huang等[4-5]發(fā)現(xiàn),在厄爾尼諾發(fā)展年夏季華南易出現(xiàn)干旱。宗海鋒等[6]指出厄爾尼諾(拉尼娜)年,華南盛夏(7—8月)降水偏少(多)。

    海南島秋季特大暴雨存在突發(fā)性強,降雨強度異常大,持續(xù)過程長等特征,給預報和防洪工作帶來極大的困難[7]。在大氣環(huán)流與外強迫如何影響秋季暴雨的物理機制方面,簡茂球等[8]指出海南持續(xù)性暴雨天氣與熱帶大氣的準雙周振蕩有關,并結合海溫進行了分析;型彩盈[9]認為,熱帶中東太平洋海溫異常影響著海南秋季暴雨的發(fā)生發(fā)展??梢?,ENSO事件與海南島秋季暴雨發(fā)生發(fā)展有重要關系。以海溫為切入點,分析海溫異常如何造成大氣環(huán)流異常進而影響海南島秋季暴雨次數(shù),提出概念模型,為秋季暴雨的天氣預報提供參考。

    1 資料與方法

    選用的資料有海南島18個市縣國家氣象觀測站1981—2017年日降水資料,NCEP/NCAR逐月資料,水平分辨率為2.5°×2.5°,海表溫度資料(SST)選取美國NOAA中心ERSSTV4的逐月資料,水平分辨率為2.0°×2.0°,采用的方法有相關分析、合成分析方法。

    2 結果與分析

    2.1 9—10月暴雨與海溫變化的關系

    統(tǒng)計全島各站達到暴雨日數(shù)標準(日降水量≥50 mm)的暴雨日數(shù),再進行全島平均,得到海南島9—10月暴雨日數(shù)序列。計算暴雨日數(shù)序列與春季、夏季、9—10月海溫的相關分布,從圖1可以看出,春季西太平洋海溫為正相關,中、東部太平洋海溫為負相關,夏季中東太平洋海溫的負相關顯著區(qū)域明顯擴大,9—10月該區(qū)域依然存在,赤道太平洋海溫呈現(xiàn)出類似拉尼娜事件的分布,進一步計算了夏季(6、7、8月)海溫與海南島暴雨日數(shù)的相關性,發(fā)現(xiàn)越靠近秋季、赤道中東太平洋海溫的相關顯著區(qū)域越大,7—8月較明顯。因此,本研究選取區(qū)域較大,延續(xù)性較好的前期7—8月中東太平洋海溫作為關鍵區(qū),選取范圍為ENSO監(jiān)測區(qū)域Ni?o3.4區(qū)海溫(190°~240°E,10°~5°N),以此為切入點研究海溫異常是如何通過影響大氣環(huán)流變化進而形成海南島9—10月暴雨。

    具體做法是根據(jù)中國氣象局發(fā)布的《厄爾尼諾/拉尼娜事件判別方法》國家標準,且7—8月Ni?o3.4區(qū)海溫達到厄爾尼諾/拉尼娜事件標準,選出影響海南島秋季暴雨的厄爾尼諾和拉尼娜年份,即7—8月出現(xiàn)厄爾尼諾和拉尼娜的年份(以下分別簡稱為厄爾尼諾年和拉尼娜年)。選擇海南島秋季多暴雨年和少暴雨年,將海南島全省暴雨日數(shù)區(qū)域平均,然后標準化處理,以±0.8作為標準,定義多暴雨年和少暴雨年,選出多暴雨年和少暴雨年,得到8年拉尼娜年中有5年對應多暴雨年,3年為正常年,9年厄爾尼諾年中有4年對應少暴雨年,4年對應正常年,1年對應多暴雨年。可見,拉尼娜(厄爾尼諾)年容易出現(xiàn)多(少)暴雨年。通過合成分析研究其可能機制,以下分析的大氣環(huán)流特征均為同期大氣環(huán)流特征。

    2.2 ENSO事件對9—10月暴雨影響的可能機制

    從圖2中850 hPa距平流場可以看到,拉尼娜年,赤道以北太平洋的風場為反氣旋式環(huán)流異常,赤道太平洋為偏東風距平,向西延伸至南海附近,說明拉尼娜年赤道太平洋偏東風偏強;赤道印度洋為偏西風距平,向東延伸至南海附近,說明偏西風偏強;與太平洋偏東風匯合,南海對流活動活躍,為海南島暴雨產生提供有利條件。厄爾尼諾年,赤道太平洋為偏西風距平,說明赤道偏東風偏弱,赤道印度洋為偏東風距平,說明偏西風偏弱。造成對流活動較拉尼娜年減弱,對海南島暴雨產生抑制作用。從500 hPa高度距平場(圖2)可以看出,拉尼娜年,副高偏北,低緯度地區(qū)為負距平控制,北高南低的高度距平形式有利于偏東氣流攜帶水汽向海南上空輸送,而低空偏東風急流正是后汛期特大暴雨的天氣學特征中最顯著的強信號。相反,厄爾尼諾年副高偏南,低緯度地區(qū)包括海南島為正距平控制,一方面說明低緯度地區(qū)低值系統(tǒng)不活躍,另一方面不利于低空偏東急流的形成。進一步計算了Ni?o3.4區(qū)海溫與不同環(huán)流指數(shù)的關系,7—8月Ni?o3.4區(qū)海溫與9—10月西太平洋副高脊線指數(shù)、南海副高面積指數(shù)、強度指數(shù),印緬槽強度指數(shù)的相關系數(shù)分別為-0.48、0.49、0.46、0.66,均超過0.01顯著性,而與西太平洋副高強度指數(shù)、西脊點指數(shù)的相關性不高。

    從海南島(110°E,20°N)到赤道中東太平洋(150°W,0°N)斜剖面垂直環(huán)流距平合成圖可以看到。拉尼娜年,赤道中東太平洋上空對應下沉氣流,海南島上空為上升氣流,即沃克環(huán)流偏強,而厄爾尼諾年則相反。此外,除了偏東急流,熱帶印度洋、孟加拉灣進入南海的氣流也給海南島輸送大量的水汽,熱帶印度洋、孟加拉灣到海南島緯向垂直環(huán)流有何不同,從赤道印度洋(90°E,0°N)到海南島(110°E,20°N)斜剖面垂直環(huán)流距平合成可以看到,拉尼娜年,熱帶印度洋到海南島垂直剖面為逆時針環(huán)流,海南島上空為輻合上升氣流影響,高空偏東風距平,低空為偏西風距平,說明從印度洋、孟加拉灣進入南海氣流偏強,厄爾尼諾年則相反。

    并非所有拉尼娜年海南島秋季暴雨日數(shù)都偏多,也并非所有厄爾尼諾年海南島秋季暴雨日數(shù)都偏少,這就表明在Ni?o3.4區(qū)海溫強信號出現(xiàn)時,同時還有一些細微的信號值得捕捉。因此,進一步對比分析拉尼娜年中秋季暴雨日數(shù)偏多(1985、1988、2000、2010、2011年,視為情況A)和正常(1998、1999,2007年,視為情況B),對比分析厄爾尼諾年中秋季暴雨日數(shù)偏少(1987、1991、2004、2006年,視為情況C)和正常(1982、1997、2002、2015年,視為情況D),厄爾尼諾年中秋季暴雨日數(shù)偏多(2009年,視為情況E)之間的差異性。

    從圖3中850 hPa流線距平場對比來看,在A情況時,海南島上空為閉合氣旋式環(huán)流影響,從熱帶太平洋,印度洋、孟加拉灣進入南海這支氣流偏強,高緯度貝加爾湖附近受反氣旋環(huán)流控制,說明高壓脊偏強,有利于冷空氣向南擴散,而在B情況時,海南島上空為近東西向橫槽影響,氣旋式環(huán)流相對較弱,孟加拉灣南部為氣旋性環(huán)流,熱帶印度洋、孟加拉灣進入南海的這支氣流偏弱,高緯度貝加爾湖附近高壓脊偏弱,不利于冷空氣向南擴散,從500 hPa高度距平場對比來看,在A情況時,中南半島南海北部為負高度距平中心,受低值系統(tǒng)影響,貝加爾湖附近高壓脊偏強,在B情況時,海南島上空沒有形成明顯負高度距平中心,低值系統(tǒng)偏弱,高緯度貝加爾湖附高壓脊偏弱。再分析C和D情況差異。從圖4中850 hPa流線距平場中可以看到,在C情況時,中南半島為反氣旋環(huán)流控制,海南島位于反氣旋環(huán)流中心附近受東北氣流距平影響,下沉輻散,而在D情況時,南海東北部和孟加拉灣為反氣旋環(huán)流控制,西南地區(qū)到中南半島北部為短波槽影響,海南島處于槽前,相比C情況,有利于輻合上升。從500 hPa高度距平場可以看到,當C情況時,中南半島包括海南島為正高度距平中心控制,貝加爾湖附近高壓脊偏弱,D情況時,從日本海到我國東部地區(qū)東亞大槽偏強,再配合低緯度短波槽共同影響,不容易出現(xiàn)暴雨偏少的情況。

    對比分析了A、B、C、D 4種情況,可以看出它們之間的不同環(huán)流特征,而E情況(即2009年)則是區(qū)別于這4種情況,即厄爾尼諾年,海南島秋季暴雨反而異常偏多。從圖5b為沿赤道緯向垂直剖面環(huán)流圖,可以看到,赤道110°E附近為下沉氣流控制,赤道太平洋為偏西氣流,說明沃克環(huán)流偏弱。從射出長波輻射(OLR)距平場可以看到,澳大利亞以北到馬來西亞一帶為正距平,因為沃克環(huán)流減弱導致這一帶對流活動減弱,但是沃克環(huán)流減弱不是很明顯,南海大部分海域,巴士海峽為負距平,對流活動較為活躍,而且對比圖5a、b可以看出,從-10°S到20°N熱帶太平洋均為偏西風距平。而圖5c只有赤道附近為弱的偏西風,南海中北部、巴士海峽為氣旋性環(huán)流控制,我國中東部、黃海、東海為反氣旋環(huán)流控制,海南島位于氣旋環(huán)流和反氣旋環(huán)流之間偏西側,受低值系統(tǒng)和偏東氣流影響,容易產生暴雨天氣。從圖5中的500 hPa高度距平場可以看到,海南島上空為北高南低的分布態(tài)勢,有利于東風急流產生??梢?,厄爾尼諾年時,沃克環(huán)流有所減弱,但是減弱不明顯,不一定會導致秋季暴雨減少,還要考慮其他影響因子,南海低值系統(tǒng)配合偏東氣流是相對關鍵的影響因素。

    3 結論

    (1)拉尼娜年(厄爾尼諾年),西太平洋副高偏北(偏南),南海副高偏弱(偏強),沃克環(huán)流偏強(偏弱),印緬槽偏強(偏弱),熱帶印度洋、孟加拉灣進入南海偏西風偏強(偏弱),南海對流活動活躍(不活躍),有利于(不利于)海南島秋季暴雨的形成。

    (2)拉尼娜年,當海南島上空低值系統(tǒng)偏強(偏弱),赤道印度洋、孟加拉灣進入南海氣流偏強明顯(不明顯),貝湖附近高壓脊偏強(偏弱),有利于(不利于)冷空氣向南擴散,則海南島9—10月暴雨日數(shù)偏多(正常)。

    (3)厄爾尼諾年,當海南島上空高壓系統(tǒng)控制,貝湖附近高壓脊偏弱,則海南島9—10月暴雨日數(shù)偏少,而當西南地區(qū)到中南半島北部為短波槽影響,海南島處于槽前,東亞大槽偏強,有短波槽配合,則暴雨日數(shù)正常。當沃克環(huán)流偏弱不明顯,巴士海峽、南海北部對流活動活躍,受低值系統(tǒng)和偏東氣流影響,暴雨日數(shù)偏多。

    參考文獻

    [1] 張光智,徐祥德,苗秋菊.影響東亞季風環(huán)流異常因子的敏感性試驗[J].應用氣象學報,1996,11(3):323-324,235-236,327.

    [2] 趙振國.中國夏季旱澇及環(huán)境場[M].北京:氣象出版社,1999.

    [3] 李天然,張人禾,溫敏.ENSO對中國冬半年降水影響的不對稱性及機制分析[J].熱帶氣象學報,2017,33(1):1-10.

    [4] Huang R H, Wu Y F. The influence of ENSO on the summer climate change in China and its mechanism[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 1989, 6(1): 21-32.

    [5] 鄒力,倪允琪.ENSO對亞洲夏季風異常和我國夏季降水的影響[J].熱帶氣象學報,1997,14(4):19-27.

    [6] 宗海鋒,陳烈庭,張慶云.ENSO與中國夏季降水年際變化關系的不穩(wěn)定性特征[J].大氣科學,2010,34(1):184-192.

    [7] 海南省氣象局.海南省天氣預報技術手冊[M].北京:氣象出版社,2013。

    [8] 簡茂球,張春花.準雙周振蕩對2010年10月海南持續(xù)性暴雨的影響[J].熱帶氣象學報,2013,29(3):364-373.

    [9] 邢彩盈,柯宗建,吳勝安,等.海南秋季暴雨日數(shù)異常的環(huán)流特征及預測模型構建[J].暴雨災害,2016,35(3):203-209.

    Study on The Relationship between Rainstorm Days from September to October and ENSO Event in Hainan Province

    Zhang Tian-sheng et al(Hainan Meteorological Service Center, Haikou, Hainan 570203)

    Abstract Based on the daily precipitation data of 18 meteorological stations in Hainan Island, the monthly data of NCEP / NCAR and ocean temperature data of oisst4 in NOAA center of the United States,The relationship between the number of rainstorm days in autumn in Hainan Island and the SST is studied, The results showed that: When there was a La Nina(El Ni?o) event in the July and August, the subtropical high was northerly (southerly),the South China Sea subtropical high was weak (strong), the Walker circulation was stronger (weaker), India Myanmar trough was strong (weak), the westerly wind from the tropical Indian Ocean and bay of Bengal into the South China Sea was strong (weak), which was favorable (unfavorable) to the formation of Rainstorm in Hainan Island from september to october.. In the year of La Nina, when the low value system over Hainan Island was stronger (weaker), the air flow from the equatorial Indian Ocean and Bay of Bengal into the South China Sea was stronger (not obvious), and the high pressure ridge near Lake Baikal was stronger (weaker), the number of rainstorm days was more (normal). In the year of El Ni?o, (1) When the high pressure system over Hainan Island was Controlled and the ridge of high pressure near Lake Baikal was weak, the number of rainstorm days was less; (2) When the southwest area to the north of Indochina Peninsula was affected by the short wave trough, Hainan Island was in front of the trough, and the East Asia trough was strong, with the cooperation of the short wave trough, the number of rainstorm days was normal. (3) When the Walker circulation was weak and not obvious, the convective activities in Bashi Strait and the northern South China Sea were active, the number of rainstorm days was more by the low value system and easterly airflow.

    Key words Previous SST; Rainstorm days;SST in Ni?o3.4 area; Walker circulation

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