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      夏季東北冷渦氣候特征分析

      2021-03-29 13:29:01鞏憲偉秦天柱王冰
      農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2021年11期
      關(guān)鍵詞:夏季小波分析

      鞏憲偉 秦天柱 王冰

      摘要 利用1980—2015年夏季NCEP 2.5°×2.5°逐日再分析資料和四平市各縣站逐日降水資料。采用氣候傾向率、氣候趨勢系數(shù)、小波分析等方法,統(tǒng)計(jì)了1980—2015年的東北冷渦氣候特征,得出以下結(jié)論:東北冷渦夏季年均出現(xiàn)23.4 d,占夏季總天數(shù)的25.4%;東北冷渦出現(xiàn)天數(shù)和出現(xiàn)頻次整體呈現(xiàn)下降趨勢,1980—2015年存在1個(gè)2年周期,東北冷渦在6月出現(xiàn)最多,7月次之,平均每個(gè)東北冷渦過程持續(xù)時(shí)間約為4.1 d。

      關(guān)鍵詞 夏季;東北冷渦;小波;分析

      中圖分類號(hào):P458.1+21.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2021)11–0069–02

      1 研究的目的及意義

      東北冷渦是我國中高緯度環(huán)流的重要組成部分,也是我國東北地區(qū)所特有的重要天氣系統(tǒng),東北冷渦常常從高空伸展到低空,是較為深厚的冷性系統(tǒng)。東北冷渦的基本定義表述如下:500 hPa 天氣圖上,35°N~60°N,115°E~ 145°E范圍內(nèi)有閉合等高線,配合有冷中心或冷槽,能夠維持3 d或3 d以上的低值環(huán)流系統(tǒng)。

      東北冷渦氣候效應(yīng)的研究主要集中在其環(huán)流形勢和時(shí)空分布特征2個(gè)方面。孫力等[1]利用1956—1990年數(shù)據(jù)資料,得出結(jié)論:4—10月東北地區(qū)近40%的時(shí)間受東北冷渦影響,尤其是夏季,受東北冷渦影響的天氣也超過40%。楊涵洧等[2]定義了東北冷渦偏離指數(shù)用來表征東北冷渦強(qiáng)度,得到1981—2010年間平均每年為20 d,約占夏季的22%。劉剛[3]依據(jù)孫力定義的東北冷渦標(biāo)準(zhǔn),采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別的方法,檢測出東北冷渦夏季年均出現(xiàn)49 d,約占夏季的一半。目前,對(duì)東北冷渦的識(shí)別和時(shí)間分布得出的結(jié)論差異性較大,由于標(biāo)準(zhǔn)基本相同,時(shí)間分布特征卻存在很大的差。

      2 資料與方法

      應(yīng)用的資料:美國環(huán)境預(yù)報(bào)中心和國家大氣研究中心聯(lián)合推出的逐日再分析資料,以及四平氣象局提供的四平市各縣站逐日降水資料。

      采用的方法:氣候傾向率、氣候趨勢系數(shù)、小波分析。

      氣候傾向率可以定義為:

      式(1)中,t為年份序列號(hào)(t=1,2,…,n);a0為常數(shù);斜率﹥0表示遞增,斜率﹤0表示遞減,斜率=0表示沒有變化。a1×10表示氣候變化傾向率,通常用10年的變化來表示。

      氣候趨勢系數(shù)定義為:

      式(2)中,n為年數(shù);xi為第i年要素值;為樣本均值;=(n+1)/2。rxt為氣候趨勢系數(shù),正負(fù)的變化表示變化趨勢為增加或者減少,因此常用此方法計(jì)算趨勢變化是否顯著。

      小波分析是近年來的前沿研究方法,它是傅里葉分析的進(jìn)一步發(fā)展。小波分析在各個(gè)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)分析中得到了應(yīng)用,因?yàn)槠湓跉庀箢I(lǐng)域的應(yīng)用有明顯的優(yōu)勢。

      3 氣候特征分析

      依據(jù)東北冷渦的定義,使用1980—2015年NCEP逐日再分析資料,統(tǒng)計(jì)了夏季東北冷渦,共出現(xiàn)東北冷渦天數(shù)837 d,平均每年夏季出現(xiàn)23.4 d,占夏季總天數(shù)的25.4%,在出現(xiàn)的東北冷渦中,北渦共出現(xiàn)270 d,占總東北冷渦天數(shù)的32.3%,中渦占總東北冷渦天數(shù)的63.9%,南渦占總東北冷渦天數(shù)的4.1%。由此可見,東北冷渦夏季主要受到中渦和北渦的影響。

      3.1 年際變化特征

      研究統(tǒng)計(jì)了1980—2015年夏季東北冷渦出現(xiàn)的頻次和天數(shù)的分布特征,1980—2015年夏季東北冷渦出現(xiàn)天數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)特征,經(jīng)過擬合,夏季東北冷渦出現(xiàn)天數(shù)變化方程為y = -0.126x + 25.58,總體呈現(xiàn)下降趨勢,下降幅度為1.26 d/10 a,經(jīng)過分段擬合,可以看出1980—1999年呈現(xiàn)2.5 d/10 a的下降趨勢,2000—2015呈現(xiàn)2.7 d/10 a的趨勢上升。20世紀(jì)80年代是夏季東北冷渦出現(xiàn)的高峰期,在經(jīng)過1994年前后的低值后開始又逐步呈現(xiàn)上升趨勢。

      對(duì)夏季東北冷渦頻數(shù)也進(jìn)行了逐年統(tǒng)計(jì),結(jié)果表明,頻數(shù)波動(dòng)與天數(shù)波動(dòng)趨勢相同,總體呈現(xiàn)下降趨勢,經(jīng)過擬合,夏季東北冷渦出現(xiàn)頻數(shù)變化方程為y = -0.020x + 6.038,下降幅度為0.2個(gè)/10 a。夏季東北冷渦出現(xiàn)頻數(shù)最多的是1986年,為12個(gè),其次是1980年和1981年,均為9個(gè),夏季東北冷渦出現(xiàn)頻數(shù)最少的是1994年,僅出現(xiàn)1個(gè),可見東北冷渦頻數(shù)分布特征與天數(shù)分布特征較為一致。

      從東北冷渦頻數(shù)小波分析可以看出,在1980—2015年存在1個(gè)2年周期,尤其是1980—2000年,2年周期非常明顯,2000年后,周期特征有所減弱.從東北冷渦天數(shù)小波分析來看,也存在1個(gè)2年的周期,也是在1980—2000年間最為明顯,后期周期特征減弱。

      3.2 月際變化特征

      1980—2015年夏季東北冷渦存在年變化的同時(shí),各個(gè)月份也存在差異,本研究統(tǒng)計(jì)了夏季逐月的東北冷渦出現(xiàn)的總次數(shù),6月是東北冷渦出現(xiàn)次數(shù)最多的年份,共出現(xiàn)89次,年平均出現(xiàn)約2.47次,占總數(shù)的43.6%,7月是東北冷渦出現(xiàn)次數(shù)多的月份,共出現(xiàn)70次,年平均出現(xiàn)約1.94次,占總數(shù)的34.3%,8月是東北冷渦出現(xiàn)次數(shù)最少的月份,共出現(xiàn)45次,年平均出現(xiàn)約1.25次,占總數(shù)的22.1%。

      本研究進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)了1980—2015年夏季各月份東北冷渦,結(jié)果表明:東北冷渦出現(xiàn)天數(shù)與出現(xiàn)次數(shù)(即頻數(shù))有相同的規(guī)律,分述如下:6月是東北冷渦天數(shù)出現(xiàn)最多的月份,共出現(xiàn)388 d,年平均出現(xiàn)約10.8 d, 占總出現(xiàn)天數(shù)的45.1%,7月是東北冷渦天數(shù)出現(xiàn)次數(shù)多的月份,共出現(xiàn)291 d, 年平均出現(xiàn)約為8.1 d,占總出現(xiàn)天數(shù)的33.8%,8月是東北冷渦天數(shù)出現(xiàn)最少的月份,共出現(xiàn)181 d,年平均出現(xiàn)約為5.0 d,占總出現(xiàn)天數(shù)的21.1%。

      3.3 持續(xù)時(shí)間的分布特征

      統(tǒng)計(jì)了夏季東北冷渦過程持續(xù)天數(shù),結(jié)果表明,1980—2015年夏季東北冷渦共出現(xiàn)204個(gè),總持續(xù)時(shí)間為836 d,平均每個(gè)東北冷渦過程持續(xù)時(shí)間約為4.1 d。其中,北渦共出現(xiàn)70個(gè),總持續(xù)時(shí)間為270 d,平均每個(gè)北渦過程持續(xù)時(shí)間為3.85 d;中渦共出現(xiàn)123個(gè),總持續(xù)時(shí)間為533 d,平均每個(gè)中渦過程持續(xù)時(shí)間為4.33 d;南渦共出現(xiàn)11個(gè),總持續(xù)時(shí)間為34 d,平均每個(gè)南渦過程持續(xù)時(shí)間為3.09 d。由此可知,中渦持續(xù)時(shí)間最長,北渦次之,南渦持續(xù)時(shí)間最短。

      進(jìn)一步分析逐月不同冷渦持續(xù)天數(shù)得出:北渦6—8月持續(xù)天數(shù)分別為4.2 d、4.1 d、3.7 d,北渦6—7月平均持續(xù)時(shí)間略高于8月;中渦6—8月持續(xù)天數(shù)分別為4.6 d、4.2 d、4.6 d,可見中渦6月和8月平均持續(xù)時(shí)間略高于7月;南渦6—8月持續(xù)天數(shù)分別2.8 d、4.5 d、2.7 d,可見南渦7月持續(xù)天數(shù)明顯高于6月和8月。

      4 結(jié)論

      統(tǒng)計(jì)分析了東北冷渦的年際尺度、月尺度、持續(xù)時(shí)間,主要得出以下幾個(gè)結(jié)論。

      (1)東北冷渦夏季年均出現(xiàn)23.4 d,占夏季總天數(shù)的25.4%。

      (2)東北冷渦出現(xiàn)天數(shù)和出現(xiàn)頻次整體呈現(xiàn)下降趨勢,1980—2015年存在1個(gè)2年周期。

      (3)冷渦在6月出現(xiàn)最多,年平均出現(xiàn)約2.47次,占總數(shù)的43.6%,7月份次之。

      (4)平均每個(gè)東北冷渦過程持續(xù)時(shí)間約為4.1 d。其中,平均每個(gè)北渦過程持續(xù)時(shí)間為3.85 d,平均每個(gè)中渦過程持續(xù)時(shí)間為4.33 d,平均每個(gè)南渦過程持續(xù)時(shí)間為3.09 d。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 孫力,鄭秀雅,王琪.東北冷渦的時(shí)空分布特征及其與東亞大型環(huán)流系統(tǒng)之間的關(guān)系[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),1994(3):297-303.

      [2] 楊涵洧,封國林,沈柏竹,支蓉.中國夏季東北冷渦強(qiáng)度的定量化分析[J].大氣科學(xué),2012,36(3):487-494.

      [3] Liu G, Feng G L, Qin Y L.Activity of cold vortex in northeastern china and its connection with the characteristics of precipitation and circulation during 1960–2012[J]. Journal of Geographical Sciences, 2015, 25(12):1423-1438.

      責(zé)任編輯:黃艷飛

      Climatic Characteristics of Northeast Cold Vortex in Summer

      GONG Xian-wei et al(Siping Meteorol-ogical Bureau, Siping, Jilin 136000)

      Abstract Daily NCEP2.5°×2.5°reanal-ysis data and daily precipitation data of each county station in Siping City from 1980 to 2015 were used. Based on climate trend rate, climate trend coefficient and wavelet analysis, the climatic characteristics of the northeast cold vortex during 1980-2015 were analyzed. The following conclusions were drawn: the annual average occurrence of the northeast cold vortex in summer was 23.4 days, accounting for 25.4% of the total days in summer. The occurrence days and frequency of THE NORTHEAST Cold Vortex showed a decreasing trend as a whole, and there was a 2-year cycle from 1980 to 2015. The northeast cold vortex appeared the most in June, followed by July, and the average duration of each process was about 4.1 days.

      Key words Summer; Northeast cold vortex; Wavelet; Analysis

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