淮河流域夏季極端降水頻次空間分布的客觀分類及其形成機理

盧睿 朱志偉 ,2 李天明 潘曉 江葉艷 陸雅君

1 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點實驗室/氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實驗室/氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210044

2 淮河流域氣象中心，合肥 230031

3 安徽省氣象臺，合肥 230031

1 引言

工業(yè)革命以來，化石燃料的大量使用造成溫室氣體排放急劇增加，導(dǎo)致全球變暖。全球變暖下的氣候變化也愈發(fā)成為國際社會和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的焦點。變暖背景下的氣候變化最直接的體現(xiàn)是極端氣象災(zāi)害（如極端降水、熱浪等）頻次的增加（Alexander et al., 2006; Sillmann et al., 2013）。

IPCC 第五次評估報告（IPCC, 2013）預(yù)估全球大多數(shù)國家和地區(qū)的強降水發(fā)生頻次在未來時期可能進(jìn)一步增加。對于中國而言，全國平均降水在過去的幾十年中變化不大，極端降水的長期趨勢與平均降水基本一致（Li et al., 2017），但降水變率卻更為顯著，且區(qū)域性差異更加明顯（Wu et al., 2016;李娟等, 2020）。長江流域、中國西南和南方地區(qū)的極端降水在1951～2000 年顯著增加（Zhai et al.,2005），而中國北方和東北地區(qū)則在1961～2009年表現(xiàn)出明顯的減少趨勢（Fu et al., 2013）。影響中國極端降水變化的關(guān)鍵大氣環(huán)流系統(tǒng)主要有西太平洋副熱帶高壓（Weng et al., 2004; Chen and Zhai,2015），東亞太平洋型（EAP）遙相關(guān)（Nitta and Hu, 1996; Chen and Zhai, 2014），中高緯度大氣遙相關(guān)波列（Weng et al., 2004; Orsolini et al., 2015），以及西伯利亞阻塞高壓活動（Ding and Chan, 2005）等。這些關(guān)鍵大氣環(huán)流系統(tǒng)又受到熱帶海表溫度模態(tài)（張永領(lǐng)和丁裕國, 2004; 楊金虎等, 2010; Wang and Yan, 2011; Gao et al., 2017）、陸面過程（沈迪桑和陳海山, 2018; Gao et al., 2020）以及青藏高原熱力作用（Ge et al., 2019）等眾多下墊面外強迫因子的影響。

淮河流域位于長江和黃河下游之間，是我國南北方氣候過渡帶，也是我國極端降水的頻發(fā)區(qū)（翟盤茂等, 2016）。該地區(qū)長江、黃河、淮河水網(wǎng)交織，河流密布，湖泊眾多，極端降水頻發(fā)不僅對人民生命財產(chǎn)安全危害嚴(yán)重，對水利安全、防汛抗洪、防災(zāi)減災(zāi)也提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)（黃榮輝, 2006; 翟盤茂等, 2016）。在全球變暖背景下，淮河流域各個季節(jié)的極端降水事件都表現(xiàn)為增多趨勢，其強度也在增強（崔妍等, 2010; 陳威霖等, 2012），但極端降水事件主要還是集中發(fā)生在7 月份（鄭泳杰等,2016; 潘欣等, 2019）。此外，淮河流域存在弱降水減少、強降水增多的兩極分化趨勢（方思達(dá)和江志紅, 2013）。在1957～2003 年期間，長江流域及其以南地區(qū)極端強降水事件的頻次和強度都有所增加（翟盤茂等, 2007），且20 世紀(jì)80 年代長江中下游區(qū)域趨向冷濕的特征更加明顯（施能等, 1995）。

除了揭示淮河流域極端降水增多趨勢的觀測事實之外，前人也研究了影響淮河地區(qū)極端降水的關(guān)鍵大氣環(huán)流系統(tǒng)。楊瑋等（2017）將江淮地區(qū)極端強降水事件分為沿淮型、沿江型和江南型，指出三種極端強降水事件發(fā)生時，華南西部至長江中下游均存在低空西南風(fēng)急流，同時高空西風(fēng)急流偏強、偏窄。西北太平洋副熱帶高壓的形態(tài)直接決定了梅雨鋒位置，是影響極端降水落區(qū)區(qū)域性差異的關(guān)鍵因子（鄭泳杰等, 2016）。當(dāng)西北太平洋副熱帶高壓偏西時，可將更多的水汽輸送至東亞地區(qū)，增強江淮地區(qū)上空的水汽通量輻合，有利于該地區(qū)極端降水的發(fā)生（黃士松, 1981; Zhang et al., 2017）。當(dāng)北半球中高緯度的經(jīng)向型環(huán)流特征更為顯著時，淮河流域強極端降水更容易發(fā)生（韓翠等, 2018）；巴爾喀什湖和東北亞的低壓槽加強時，江淮地區(qū)強降水表現(xiàn)為南部少、北部多的南北偶極型分布（劉恬等, 2019）。青藏高原夏季非絕熱加熱作用也可使南亞高壓加強東伸（Ge et al., 2019），東伸的南亞高壓可通過抽吸作用導(dǎo)致長江中下游流域極端降水增強（Ni et al., 2017）。

綜上所述，前人的研究主要分析淮河流域極端降水的變化趨勢并對典型年份極端降水落區(qū)和相關(guān)環(huán)流特征進(jìn)行了分析。然而，淮河流域極端降水頻次的時空分布并未有明確客觀的類型?；春恿饔驑O端降水頻次有著怎樣的空間分布特征？影響這種空間分布的相關(guān)環(huán)流異常及外強迫因子是什么？其海氣相互作用過程如何？這是亟待解決的科學(xué)問題和氣象業(yè)務(wù)面臨的現(xiàn)實需求。本研究利用K均值聚類、旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)分解兩種方法首先對淮河流域夏季極端降水頻次的空間分布進(jìn)行客觀分類，然后通過觀測診斷、數(shù)值模擬對不同極端降水頻次分布類型的相關(guān)環(huán)流異常及其海氣相互作用機理進(jìn)行討論，尋找淮河流域夏季極端降水頻次的可預(yù)報性來源，旨在進(jìn)一步加深對淮河流域極端降水空間分布的機理認(rèn)識、提高淮河流域極端降水的短期氣候預(yù)測水平。

2 資料、方法和模式

2.1 資料

本文使用的資料包括：國家氣象信息中心提供的逐日降水量觀測資料（吳佳和高學(xué)杰, 2013），水平分辨率為0.25°×0.25°；美國國家環(huán)境預(yù)報中心和美國國家大氣研究中心（NCEP/NCAR）全球逐月再分析數(shù)據(jù)集（Kalnay et al., 1996），要素包括風(fēng)場和位勢高度場，空間分辨率為2.5°×2.5°；美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）重構(gòu)的逐月全球降水距平資料（PREC, Chen et al., 2002），空間分辨率為2.5°×2.5°；英國哈德萊中心（Hadley Centre）的逐月全球海溫資料（Rayner et al.,2003），空間分辨率為1°×1°；歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）的ERA5 再分析資料集的逐月海冰密集度，空間分辨率為0.25°×0.25°。本文所用海冰密集度數(shù)據(jù)時段為1979～2016 年，其他數(shù)據(jù)時段均為1961～2016 年。

本文所研究的淮河流域包括安徽、河南、山東和江蘇四省份，夏季定義為6、7、8 月三個月的平均。

2.2 方法

2.2.1 極端降水定義

淮河流域包括四個省份，降水不均勻特征顯著，各區(qū)域降水變率具有較強的局地性，因此，本文采用每個格點的降水百分位排序來確定淮河流域各地夏季極端降水的閾值（翟盤茂和潘曉華, 2003; 蘇布達(dá)等, 2006）和極端降水頻次。具體方法為：（1）將1961～2016 年淮河流域各個格點夏季逐日日平均降水量分別按升序排列（日降水量小于0.1 mm 的不參與排序），選取第90 個百分位的降水量值定義為該格點的極端降水閾值；（2）當(dāng)某日某格點日降水量大于該格點極端降水量閾值時，確認(rèn)該日該格點出現(xiàn)極端降水，而每個格點夏季極端降水日數(shù)的累加即為該格點每年夏季極端降水頻次。

2.2.2 客觀分類方法（1）K均值聚類

K均值聚類作為一種統(tǒng)計分類方法，被廣泛應(yīng)用在氣候和天氣系統(tǒng)分型等研究中（章基嘉等,1984; 趙漢光和張先恭, 1993; 鄭穎青等, 2013）。K均值聚類是一種通過不斷迭代求解相同類型數(shù)據(jù)的分類算法。基本思想是根據(jù)設(shè)定或者實際需要劃分的K組數(shù)據(jù)分類，以每個數(shù)據(jù)離各聚類中心的歐式距離作為劃分?jǐn)?shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，距離某類型的歐氏距離最近則將其歸類為該類型。然后重復(fù)計算該聚類中心值并將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，直到?jīng)]有（或者最小數(shù)目的）數(shù)據(jù)被重新分配給不同的聚類或者聚類中心不改變?yōu)橹埂?/p>

（2）旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)分解

旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗正交函數(shù)分解（REOF）是基于經(jīng)驗正交函數(shù)分解（EOF）的分析結(jié)果，選擇一個正交旋轉(zhuǎn)矩陣，將EOF 分析結(jié)果旋轉(zhuǎn)使其列向量的元素方差達(dá)到最大的方法。這樣能使旋轉(zhuǎn)后的特征場在時間上具有更強的穩(wěn)定性，且原要素場的信息特征集中映射到荷載場所表示的優(yōu)勢空間上，更能突出要素異常分布的局域特征（陳豫英等, 2010）。REOF 方法作為一種氣候分型區(qū)劃方法（丁裕國等,2007），經(jīng)常應(yīng)用于氣象要素場的分析，使得原特征向量結(jié)構(gòu)得到簡化，反映出更明顯的區(qū)域性氣候特征（劉燕和葉萌, 2007）。

2.3 模式

本文利用德國馬普所大氣環(huán)流模式ECHAM（4.6 版本, Roeckner et al., 1996）來揭示淮河流域極端降水頻次分布形成的海氣相互作用機理。模式水平分辨率為T42（約2.88°×2.88°），垂直方向上從地面到10 hPa 共19 層。本文控制試驗使用氣候平均的海溫場驅(qū)動模式；在海表溫度異常強迫的敏感性試驗中，我們將回歸分析得到的海溫異常場疊加到夏季氣候態(tài)海溫場上驅(qū)動模式；而在大氣熱源異常強迫的敏感性試驗中，將氣候態(tài)海溫場和與觀測對應(yīng)的夏季大氣異常熱源強迫共同驅(qū)動模式。控制試驗和敏感性試驗均積分30 年，取敏感性試驗與控制試驗最后輸出的10 年數(shù)據(jù)的合成差值代表大氣環(huán)流對給定外強迫的響應(yīng)。

3 極端降水頻次客觀分類及其環(huán)流異常

3.1 極端降水閾值的空間分布

圖1a 給出了淮河流域夏季降水氣候態(tài)的空間分布。從圖1a 中可以看出，淮河流域夏季氣候態(tài)降水表現(xiàn)為從東南向西北逐漸遞減的分布形勢，大值區(qū)位于淮河流域南部及東部沿海地區(qū)，達(dá)到7 mm d-1左右。夏季降水的標(biāo)準(zhǔn)差分布（圖1b）與氣候態(tài)降水的空間分布形勢基本一致，也表現(xiàn)為淮河流域南部變率較大（2.5 mm d-1左右），降水變率強度從東南向西北逐漸遞減。整個夏季歷年排序的90 百分位的極端降水閾值空間分布（圖1c）也與氣候態(tài)降水、夏季降水的標(biāo)準(zhǔn)差分布形勢類似，大部分地區(qū)的極端降水閾值在20 mm d-1左右。淮河流域南部存在一個大值區(qū)，達(dá)到30 mm d-1以上。小值區(qū)位于淮河流域西北部，閾值在15 mm d-1左右，極端降水閾值從東南向西北逐漸遞減。圖1d為夏季極端降水量占總降水量的比值，可以看出，淮河流域大部分地區(qū)占比都在50%以上，說明極端降水對于該地區(qū)夏季降水貢獻(xiàn)較大，不容忽視。夏季累積極端降水日數(shù)的氣候態(tài)（圖1e）表明淮河流域的夏季極端降水日數(shù)大致為5 d 左右，而區(qū)域平均的旬累積極端降水日數(shù)表明極端降水主要發(fā)生在6 月下旬至7 月（圖1f）。

圖1 1961～2016 年淮河流域夏季（a）降水氣候態(tài)（單位：mm d-1）、（b）降水標(biāo)準(zhǔn)差（單位：mm d-1）、（c）90 百分位的極端降水閾值（單位：mm d-1）、（d）極端降水量占總降水量的比值、（e）累計極端降水日數(shù)氣候態(tài)（單位：d a-1）的空間分布，（f）區(qū)域平均的氣候態(tài)旬累計極端降水日數(shù)（單位：d）。圖a-e 中綠色實線為河流分布，下同F(xiàn)ig. 1 Spatial distributions of (a) climatology (units: mm d-1), (b) standard deviation (units: mm d-1), (c) 90 percentile extreme precipitation threshold(units: mm d-1), (d) ratio of the extreme to the total precipitation, (e) climatological cumulative extreme precipitation days (units: d a-1), and(f) climatological area-mean dekadly cumulative extreme precipitation days (units: d) for the summer precipitation over the Huaihe River basin from 1961 to 2016. In Figs. a-e, the green solid lines represent the main river, the same below

根據(jù)極端降水閾值確定夏季各格點極端降水頻次后，我們使用兩種分類方法對淮河流域極端降水頻次空間分布進(jìn)行客觀分類。在進(jìn)行K均值聚類分析時，每個分型數(shù)量K會對應(yīng)一個輪廓系數(shù)S。輪廓系數(shù)S是評價聚類效果好壞的一種方式（Rousseeuw, 1987），它結(jié)合了內(nèi)聚度和分離度兩種因素，可以判斷在同一組數(shù)據(jù)中不同算法與不同運行方式對聚類模擬的好壞程度。該值的范圍為正、負(fù)1 之間，值越大表示聚類效果越好。圖2a 給出了不同K值進(jìn)行聚類分析時對應(yīng)的輪廓系數(shù)S。顯而易見，當(dāng)輪廓系數(shù)S在K=3 時取最大值，表明K=3 時聚類效果最佳。因此，我們選取K=3 進(jìn)行K均值聚類。

圖2b、c、d 為K=3 時淮河流域夏季極端降水頻次空間分布的聚類結(jié)果。從圖中可以看出，Cluster1（圖2b）表現(xiàn)為極端降水在33°N 以南偏多的分布特征，極端降水頻次的大值區(qū)主要位于安徽南部和江蘇南部。Cluster2（圖2c）表現(xiàn)為極端降水在32°～36°N 偏多的分布特征，極端降水頻次大值區(qū)主要集中于安徽、江蘇北部，河南大部分和山東南部地區(qū)。Cluster3（圖2d）則表現(xiàn)在34°N以南極端降水頻次偏少的分布特征。

為了消除單一分類方法所存在的可能誤差，本文同時使用了旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗函數(shù)正交分解（REOF）對淮河流域夏季極端降水頻次空間型進(jìn)行劃分。REOF 的結(jié)果（圖2e）表明，前3 個經(jīng)驗正交函數(shù)分解（EOF）的累積方差貢獻(xiàn)率超過60%，可選取前3 個EOF 模態(tài)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。旋轉(zhuǎn)后的REOF 模態(tài)（圖2f、g、h）表明，淮河流域夏季極端降水頻次的空間分布可分為三個類型，第一種類型極端降水主要出現(xiàn)在33°N 以南，第二類型極端降水主要分布在32°～36°N 之間，而第三類型極端降水主要在34°N 以北地區(qū)。REOF 空間模態(tài)顯示的極端降水頻次分布類型與聚類分析所得到的三種極端降水頻次分布類型基本吻合，說明這兩種方法得到的淮河流域極端降水頻次的空間分類是客觀可信的。

圖2 1961～2016 年淮河流域夏季極端降水日數(shù)（a）在不同K 值時進(jìn)行K 均值聚類的輪廓系數(shù)S，（b、c、d）K=3 時聚類分析對應(yīng)的極端降水頻次異常的空間分布（單位：d a-1），（e）EOF 分析的前10 個EOF 模態(tài)的解釋方差，（f、g、h）旋轉(zhuǎn)EOF 分析的前三個模態(tài)。圖b-d（f-h）中的紅、藍(lán)色方框表示絕對值大于1.5（1.0）的格點Fig. 2 (a) Silhouette coefficient for K-means cluster analysis with different K values, (b, c, d) spatial patterns of anomalous extreme precipitation days(units: d a-1) of the K-means cluster procedure with K=3, (e) variances of the top 10 empirical orthogonal function (EOF) modes, (f, g, h) the first three modes of rotated empirical orthogonal function analysis (REOF) of summer extreme precipitation days over the Huaihe River basin from 1961 to 2016.The red, blue boxes in Figs. b-d (f-h) represent the grids in which the absolute value exceeds 1.5 (1.0)

兼顧兩種方法的分析結(jié)果，我們將聚類分析結(jié)果中絕對值大于1.5 的格點和REOF 模態(tài)中載荷向量絕對值大于1.0 的格點出現(xiàn)同號的區(qū)域進(jìn)行合并，得到如圖3a、b、c 所示的三種客觀分布類型：極端降水頻次多發(fā)生在淮河流域33°N 以南地區(qū)的南部型，多發(fā)生在32°～36°N 之間的中部型，和主要發(fā)生在34°N 以北的北部型。為了分析各個極端降水頻次分布類型的相關(guān)環(huán)流異常，我們定義夏季某類型正負(fù)值格點的平均極端降水頻次之差（紅色格點平均值減去藍(lán)色格點平均值）為該極端降水頻次空間分布指數(shù)。由圖3d 三類夏季極端降水頻次空間分布的逐年指數(shù)可見，每種極端降水頻次的空間分布類型都有較強的年際變率特征。

圖3 計算（a）南部型、（b）中部型、（c）北部型極端降水頻次指數(shù)時使用到的格點（紅、藍(lán)色方框，圖2b-d 分別與圖2f-h 中的同號格點合并后的區(qū)域），（d）各類型對應(yīng)的極端降水頻次指數(shù)Fig. 3 Grids [red (blue) boxes, the meaning of the boxes is the grids that merging the same sign grids in Figs. 2b-d and Figs. 2f-h, respectively] for calculating the extreme precipitation frequency index for (a) S-Type (rainfall extremes mainly appear southern region, south of 33°N), (b) C-Type(rainfall extremes mainly appear central region, between 32°-36°N), (c) N-Type (rainfall extremes mainly appear northern region, north of 34°N),(d) extreme precipitation frequency index for each type

3.2 三類空間分布的局地環(huán)流差異

圖4 給出了500 hPa 位勢高度、風(fēng)場、降水對于3 種類型極端降水頻次標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)的回歸場。為了方便與氣候背景態(tài)比較，我們同時在圖4 中給出了氣候態(tài)500 hPa 位勢高度場的分布。從圖中可見，當(dāng)淮河流域夏季極端降水頻次的空間分布為南部型時（圖4a），淮河流域南部至韓國和日本南部地區(qū)降水顯著增多，中國南海及其以東的西太平洋地區(qū)為顯著的負(fù)降水異常。500 hPa 高度場回歸系數(shù)表明，較氣候態(tài)而言，西太平洋副熱帶高壓異常偏西偏南，而淮河流域南部位于異常高壓的北部以及異常低壓的西南部，處于偏南風(fēng)和偏北風(fēng)的輻合區(qū)，致使淮河流域南部地區(qū)極端降水頻次偏多。

圖4b 給出的是極端降水頻次中部型分布所對應(yīng)的環(huán)流異常特征。可以看出，當(dāng)極端降水出現(xiàn)在淮河流域中部時，西太平洋副熱帶高壓強度較往年略偏弱，位置偏東，淮河流域處于鞍型場的異常環(huán)流結(jié)構(gòu)控制下，而其中部地區(qū)位于橫槽附近，對應(yīng)淮河流域中部極端降水偏多。

當(dāng)極端降水頻次多出現(xiàn)在北部時（圖4c），正降水異常位于淮河流域北部以及南海至菲律賓以東洋面，淮河流域南部至韓國和日本南部的降水顯著偏少。較氣候態(tài)而言，西太平洋副熱帶高壓異常偏北，其西側(cè)的偏南風(fēng)異?？蓪⑺斔椭粱春恿饔虮辈康貐^(qū)，導(dǎo)致淮河流域北部地區(qū)極端降水頻次異常增多。

圖4 1961～2016 年（a）500 hPa 位勢高度異常（紅色實線、藍(lán)色虛線表示正、負(fù)異常，單位：gpm）、風(fēng)場異常（黑色矢量，單位：m s-1）、降水異常（填色，單位：mm d-1）回歸至標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次南部型指數(shù)，500 hPa 位勢高度氣候態(tài)場（黑色粗實線，單位：gpm）。（b、c）同（a），但分別為中部型、北部型。打點區(qū)域為降水場回歸系數(shù)通過90%信度水平的顯著性檢驗的區(qū)域。字母A（C）代表反氣旋（氣旋）性環(huán)流中心，深綠色粗實線表示淮河流域，下同F(xiàn)ig. 4 (a) Regressed 500-hPa geopotential height anomalies (red solid lines and blue dashed lines represent positive and negative anomalies,respectively, units: gpm), wind anomalies (black vectors, units: m s-1), and precipitation anomalies (shadings, units: mm d-1) onto the standardized SType extreme precipitation frequency index from 1961 to 2016, the 500-hPa geopotential height climatology (black bold solid lines, units: gpm). (b, c) As in (a), but for the C-Type and N-Type, respectively. The dotted areas indicate the precipitation field passing significant test at the 90% confidence level.The letters “A” and “C” indicate the centers of anticyclonic and cyclonic anomalies, respectively, the bold green solid lines represent the Huaihe River basin, the same below

4 三類空間分布的形成機理

前文客觀定義了淮河流域夏季極端降水頻次空間分布的三種類型，以及各類分布與局地環(huán)流異常的配置關(guān)系。那么，決定三類空間分布局地環(huán)流異常的外強迫因子又有哪些呢？為了回答這一問題，我們進(jìn)一步診斷這三類極端降水頻次空間分布的相關(guān)大尺度熱力和動力場，并利用數(shù)值模擬手段揭示淮河流域極端降水頻次三類空間分布的形成機理。

4.1 統(tǒng)計診斷分析

圖5 給出了對流層高、中、低層風(fēng)場和高度場，降水場和海溫場分別對標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次南部型分布指數(shù)的回歸系數(shù)分布。從圖中可以看出，東亞地區(qū)上空的位勢高度呈現(xiàn)南北偶極型分布，華南及南海地區(qū)受反氣旋性環(huán)流異常控制，而華北至日本東部受氣旋性環(huán)流異?？刂??；春恿饔蛭挥诜礆庑原h(huán)流異常的北部、氣旋性環(huán)流異常的西南部。低層異常反氣旋性環(huán)流西部的偏南風(fēng)將水汽向北輸送，與異常氣旋性環(huán)流西部的偏東北風(fēng)在淮河流域南部交匯，導(dǎo)致該地區(qū)極端降水頻次增多。從500 hPa波活動通量場（圖5b）上可以清楚的看到，波活動通量在東亞沿岸存在明顯的由南向北傳播的特征。由此可推測影響淮河流域極端降水頻次南部型分布的這種南北偶極型環(huán)流異?？赡苁怯蔁釒ШＱ鬅崃娖人ぐl(fā)的。從圖5c 的海表溫度回歸系數(shù)分布可以看出，赤道東太平洋和整個熱帶印度洋的海表溫度都呈現(xiàn)出顯著的正異常。赤道東太平洋的暖異常以及印度洋的海盆增暖模態(tài)對應(yīng)低層西北太平洋反氣旋的出現(xiàn)，繼而激發(fā)東亞沿岸類似太平洋—日本型（PJ-pattern）遙相關(guān)，從而導(dǎo)致淮河流域南部產(chǎn)生水汽幅合，極端降水頻次增多。

圖5 1961～2016 年各要素場回歸至標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次南部型指數(shù)：（a）200 hPa 位勢高度（單位：gpm）、風(fēng)場（黑色矢量，單位：m s-1）、降水（填色，單位：mm d-1）；（b）500 hPa 位勢高度（單位：gpm）、風(fēng)場（黑色矢量，單位：m s-1）、波活動通量（橙色矢量，單位：m2 s-2）；（c）850 hPa 位勢高度（單位：gpm）、風(fēng)場（黑色矢量，單位：m s-1）、海表面溫度（填色，單位：°C）。紅色實線、藍(lán)色虛線和黑色實線表示位勢高度回歸系數(shù)正、負(fù)值和零線，圖a（c）中打點區(qū)域為降水場（海溫場）回歸系數(shù)通過90%信度水平的顯著性檢驗的區(qū)域。圖c 中灰色陰影區(qū)域為青藏高原地區(qū)，紅色粗虛線區(qū)域為海溫關(guān)鍵區(qū)Fig. 5 Regressed onto the standardized S-Type extreme precipitation frequency index from 1961 to 2016: (a) 200-hPa geopotential height (units:gpm), wind (black vectors, units: m s-1), and precipitation (shadings, units: mm d-1); (b) 500-hPa geopotential height (units: gpm), wind (black vectors,units: m s-1), and wave activity fluxes (orange vectors, units: m2 s-2); (c) 850-hPa geopotential height (units: gpm), wind (black vectors, units: m s-1),and SST (shadings, units: °C). The red solid lines, blue dashed lines, and black lines represent positive, negative regression coefficients for geopotential height, and zero lines, respectively. In Fig. a (c), the dotted areas are the precipitation (SST) passing significant test at 90% confidence level. In Fig. c,the gray shading indicates the Qinghai Tibet Plateau, the areas enclosed by red bold dashed lines represent the key region of the SST

圖6 給出了對流層高、中、低層風(fēng)場和高度場、降水場和海溫場分別對標(biāo)準(zhǔn)化的中部型極端降水頻次指數(shù)的回歸系數(shù)分布。與南部型的環(huán)流配置明顯不同，中部型西北太平洋反氣旋異常的位置明顯偏東，淮河流域主要受鞍型場環(huán)流異常配置所控制。由500 hPa 的波活動通量可以看出，鞍型場環(huán)流異常主要是由歐亞大陸中高緯度地區(qū)的兩支準(zhǔn)正壓結(jié)構(gòu)的羅斯貝波波列所導(dǎo)致，兩支波列可向上游追溯到北極上空。波動能量從歐洲北部極圈上空出發(fā)，分裂為兩支波列（南支和北支）向東南方向傳播。北支波列呈現(xiàn)出四個主要的環(huán)流異常：北極極地的氣旋性異常，蒙古地區(qū)上空的反氣旋異常，淮河流域以東的東海洋面的氣旋性異常以及西北太平洋上空的反氣旋異常。南支波列也表現(xiàn)出四個主要的環(huán)流系統(tǒng)：歐洲北部上空的氣旋性異常，里海東北側(cè)上空的反氣旋性異常，青藏高原西側(cè)的氣旋性異常，以及中南半島上空的反氣旋性異常。值得一提的是，由于受到高原地形的影響，南支波列在對流層中低層的表現(xiàn)并不如高層（200 hPa）明顯（圖6）。但可以確定的是，兩支波列的疊加效應(yīng)導(dǎo)致淮河流域處于鞍型場環(huán)流異常的中心，從而導(dǎo)致淮河流域極端降水頻次的中部型分布。從圖6a、c 中可以看出，中部型分布所對應(yīng)的鞍型場環(huán)流異常沒有顯著的熱帶海溫和降水異常信號，反而在高緯度巴倫支海/喀拉海地區(qū)出現(xiàn)顯著的冷海表溫度異常，暗示歐亞中高緯度羅斯貝波波列的形成可能與巴倫支海/喀拉海地區(qū)下墊面的熱力強迫有關(guān)。鑒于對極區(qū)海表溫度數(shù)據(jù)可信度存在疑問，我們也計算了北極海冰密集度異常場與標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次中部型分布指數(shù)的回歸系數(shù)。如圖7 所示，北極地區(qū)特別是巴倫支海/喀拉海附近的海冰密集度與中部型指數(shù)確實存在顯著正相關(guān)。眾所周知，海冰偏多會導(dǎo)致局地反照率增大，海表吸收到的太陽短波輻射減少，導(dǎo)致該地區(qū)海表溫度出現(xiàn)冷異常；巴倫支海/喀拉海的海冰異常偏多能夠?qū)е戮值卮髿獾睦鋮s作用，激發(fā)對流層出現(xiàn)氣旋性環(huán)流（低壓）異常，低壓異常擾動西風(fēng)帶，從而在波導(dǎo)作用下形成由極地向東南方向傳播的兩支準(zhǔn)定常羅斯貝波波列。兩支波列最終到達(dá)東亞沿岸形成鞍型場環(huán)流異常，淮河流域受低壓槽異?？刂?，導(dǎo)致淮河流域中部極端降水頻次增多。

圖6 同圖5，但為中部型Fig. 6 As in Fig.5, but for the C-Type

圖7 1979～2016 年海冰密集度（填色）回歸至標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次中部型指數(shù)。打點區(qū)域為通過90%信度水平的顯著性檢驗的區(qū)域，紅色粗虛線區(qū)域為海冰關(guān)鍵區(qū)Fig. 7 Regressed sea ice area fraction (shadings) onto the standardized C-Type extreme precipitation frequency index from 1979 to 2016. Dotted areas pass significant test at the 90% confidence level. The areas enclosed by the red bold dashed lines represent the key region of the sea ice area fraction

圖8 為高度場、風(fēng)場以及降水和海溫場回歸至標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次北部型分布指數(shù)的情況。如圖8 所示，東亞地區(qū)上空的位勢高度場從南往北呈現(xiàn)出偶極型的分布特征，我國南海、華南地區(qū)受氣旋性環(huán)流異常控制，淮河流域至日本受反氣旋性環(huán)流異常控制，這基本與南部型對應(yīng)的異常環(huán)流形勢相反?；春恿饔蛭挥诋惓７礆庑原h(huán)流的西南部，偏南風(fēng)異?？蓪⑺斔椭粱春恿饔虮辈?，導(dǎo)致北部極端降水頻次增多（圖8a、c）。由500 hPa 波活動通量分布（圖8b）可知，東亞地區(qū)上空的波活動通量在東亞地區(qū)主要由南向北傳播，說明來自熱帶海洋的熱力強迫可能是導(dǎo)致經(jīng)向波列及其影響下淮河流域極端降水頻次北部型分布的主要原因。圖8c 顯示赤道東太平洋和印度洋海表溫度與極端降水北部型分布有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。赤道東太平洋和印度洋的海表溫度冷異?？梢约ぐl(fā)對流層低層西北太平洋的氣旋性異常，導(dǎo)致東亞沿岸出現(xiàn)類似太平洋—日本型（PJ-pattern）經(jīng)向遙相關(guān)，反氣旋異常出現(xiàn)在淮河流域東側(cè)，偏南風(fēng)異常使得水汽能夠直接輸送到淮河流域北部地區(qū)，使得北部極端降水頻次增多。

綜上所述，淮河流域極端降水頻次的南部型和北部型分布主要與熱帶印度洋和赤道東太平洋的海表溫度強迫有關(guān)，而中部型分布主要跟北極巴倫支海/喀拉海地區(qū)海冰異常有關(guān)。為了進(jìn)一步從統(tǒng)計上證實這種相關(guān)關(guān)系，我們將與南部型、北部型分布的兩個海溫關(guān)鍵區(qū)（分別為圖5c 和圖8c 中紅色粗虛線框區(qū)域）的區(qū)域平均海表溫度異常定義為印度洋海溫指數(shù)（IOSI，15°S～20°N，40°～100°E）和赤道東太平洋海溫指數(shù)（EPSI，10°S～10°N，75°～140°W）。從標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次南部型和北部型分布指數(shù)分別與IOSI 和EPSI 的散點圖（圖9a、c）可知，印度洋和赤道東太平洋海溫關(guān)鍵區(qū)的海溫異常與對應(yīng)空間分布的極端降水頻次指數(shù)之間有顯著的正（負(fù)）相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.23、0.31（-0.28、-0.47），均通過90%信度水平的顯著性檢驗。此外，我們也將海冰關(guān)鍵區(qū)（圖7 中紅色粗虛線區(qū)域：70°～85°N，10°～75°E）的區(qū)域平均海冰密集度異常定義為北極海冰指數(shù)ARSI。ARSI 與極端降水頻次中部型分布指數(shù)的相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.3，也超過90%信度水平的顯著性檢驗（圖9b）。

圖8 同圖5，但為北部型Fig. 8 As in Fig.5, but for the N-Type

圖9 1961～2016 年（a）標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次南部型指數(shù)與IOSI、EPSI 的散點圖；（b）標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次中部型指數(shù)與ARSI 散點圖；（c）標(biāo)準(zhǔn)化的極端降水頻次北部型指數(shù)與IOSI、EPSI 的散點圖。圖例括號內(nèi)數(shù)字為相關(guān)系數(shù)，“*”/“**”表示相關(guān)系數(shù)通過90%/95%信度水平的顯著性檢驗Fig. 9 Scatter diagrams for (a) the standardized S-Type extreme precipitation frequency index (SSEPFI) and IOSI (Indian Ocean Sea surface temperature Index), EPSI (East Pacific Sea surface temperature Index), (b) the standardized C-Type extreme precipitation frequency index (SCEPFI)and ARSI (Arctic Sea ice Index), (c) the standardized N-Type extreme precipitation frequency index (SNEPFI) and IOSI, EPSI from 1961 to 2016. The correlation coefficients are shown in brackets. The symbols “*”/“**” indicate that the correlation coefficients are statistically significant at the 90%/95% confidence level

4.2 數(shù)值模式模擬分析

以上的統(tǒng)計診斷分析揭示了下墊面異常與環(huán)流異常及相關(guān)影響的線性關(guān)系，并不能證實下墊面異常強迫是造成淮河流域極端降水頻次不同分布型的原因。為進(jìn)一步驗證上文中的淮河流域極端降水頻次分布類型形成機理的推測，我們利用ECHAM模式對各分布類型形成的機理進(jìn)行模擬驗證。

圖10 繪制的是在模式中給定與觀測一致分布的印度洋和東太平洋地區(qū)暖海表溫度強迫時大氣環(huán)流的異常響應(yīng)。如圖10 可見，西北太平洋上空在暖海溫異常驅(qū)動下會產(chǎn)生一個異常反氣旋性環(huán)流，東亞沿岸存在類似于太平洋—日本型的經(jīng)向遙相關(guān)波列，與觀測中的波列結(jié)構(gòu)基本一致。在這種遙相關(guān)波列的配置下，淮河流域以南為反氣旋環(huán)流異常，東北亞地區(qū)為氣旋性環(huán)流異常，反氣旋西北側(cè)西南風(fēng)與氣旋西側(cè)的偏北風(fēng)在淮河流域南部輻合，使得淮河流域南部極端降水頻次增多。由此可見，熱帶印度洋和赤道東太平洋的暖海表溫度異常是導(dǎo)致淮河流域極端降水頻次南部型空間分布的主要原因。

圖10 各要素場對數(shù)值模式外強迫場的響應(yīng)：（a）200 hPa 位勢高度異常（單位：gpm）、風(fēng)場異常（黑色矢量，單位：m s-1）、降水異常（填色，單位：mm d-1）；（b）500 hPa 位勢高度異常（單位：gpm）、風(fēng)場異常（黑色矢量，單位：m s-1）、波活動通量異常（橙色矢量，單位：m2 s-2）；（c）850 hPa 位勢高度異常（單位：gpm）、風(fēng)場異常（黑色矢量，單位：m s-1）。紅色實線、藍(lán)色虛線、黑色實線表示位勢高度正、負(fù)異常和零線，圖c 中填色場為數(shù)值模式中給定的海表面溫度異常場（單位：°C）Fig. 10 Each meteorological element fields response to the forcing in the model: (a) 200-hPa geopotential height anomalies (units: gpm), wind anomalies (black vectors, units: m s-1), and precipitation anomalies (shadings, units: mm d-1); (b) 500-hPa geopotential height anomalies (units: gpm),wind anomalies (black vectors, units: m s-1), and wave activity fluxes anomalies (orange vectors, units: m2 s-2); (c) 850-hPa geopotential height anomalies (units: gpm) and wind anomalies (black vectors, units: m s-1). The red solid lines, blue dashed lines, and black lines represent positive and negative geopotential height anomalies, zero lines, respectively. In Fig. c, shadings represent SST anomalies (units: °C) adding in the model

為模擬觀測中與中部型空間分布相關(guān)的海溫異常和海冰密集度關(guān)鍵區(qū)的范圍及其熱力強迫垂直廓線（圖6c 和圖7），在模式中，我們在巴倫支海上空給定一個理想大氣冷源（70°～85°N，0°～80°E）（圖11c），設(shè)置冷源最大強度（1 K d-1）位于1000 hPa 并沿對流層垂直方向向上線性遞減。圖11 給出大氣環(huán)流對此大氣冷源異常強迫的響應(yīng)。從圖11 中可以看出，當(dāng)巴倫支海上空給定大氣冷源強迫時，局地出現(xiàn)正壓的氣旋性環(huán)流（低壓）異常。與觀測類似，北半球中高緯度呈現(xiàn)出兩支西北—東南走向的羅斯貝波波列（圖11b），導(dǎo)致淮河流域受鞍型場的環(huán)流異?？刂?，淮河流域中部極端降水頻次增多。因此，該數(shù)值模擬的結(jié)果證實極端降水頻次中部型分布及其相關(guān)的環(huán)流異常配置是巴倫支海/喀拉海下墊面海冰異常強迫作用導(dǎo)致的。

圖11 同圖10，但為數(shù)值模式對圖11c 中大氣冷源（70°～85°N，0°～80°E）異常場（填色，單位：K d-1）的響應(yīng)Fig. 11 As in Fig. 10, but for the response for the diabatic cooling source (70°-85°N, 0°-80°E) anomalies (shadings, units: K d-1) in the atmosphere in Fig. 11c

圖12 為大氣環(huán)流對熱帶印度洋和赤道東太平洋冷海表溫度異常強迫的響應(yīng)。由圖可知，當(dāng)熱帶印度洋和赤道東太平洋存在冷海溫異常時，西北太平洋地區(qū)會激發(fā)出一個Gill 型（Gill, 1980）的異常氣旋性環(huán)流，而異常氣旋環(huán)流北側(cè)是反氣旋異常環(huán)流，這與觀測中的波列結(jié)構(gòu)也較為一致。因此，該數(shù)值試驗可以證實熱帶印度洋和赤道東太平洋的冷海表溫度異常能夠激發(fā)東亞沿岸的經(jīng)向遙相關(guān)波列，在這種遙相關(guān)波列的配置下，淮河流域以南為氣旋環(huán)流異常，東北亞地區(qū)為反氣旋性環(huán)流異常，反氣旋西側(cè)的偏南風(fēng)能夠?qū)⑺斔偷交春恿饔虮辈康貐^(qū)，導(dǎo)致淮河流域北部極端降水頻次增多，是導(dǎo)致淮河極端降水頻次北部型分布的主要原因。

圖12 同圖10，但為數(shù)值模式對圖12c 中海表面溫度異常場（填色，單位：°C）的響應(yīng)Fig. 12 As in Fig. 10, but for the response for the SST anomalies (shadings, units: °C) forcing in Fig. 12c

5 總結(jié)和討論

本文利用K均值聚類、旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗函數(shù)正交分解這兩種不同的分類方法對淮河流域夏季極端降水頻次的空間分布進(jìn)行了客觀分類，確定了淮河流域極端降水頻次空間分布可分為南部型、中部型和北部型三種類型。我們針對各類型的相關(guān)環(huán)流異常及其形成的海氣相互作用過程進(jìn)行了觀測診斷和數(shù)值模擬研究，歸納得出以下主要結(jié)論：

（1）南部型（S-Type）極端降水頻次主要出現(xiàn)在33°N 以南的淮河流域。南部型分布與西北太平洋副熱帶高壓異常偏西偏南有關(guān)。如圖13a 中示意圖所示，厄爾尼諾型海表溫度異常是造成南部型分布的主要外強迫因子。熱帶印度洋和赤道東太平洋海表溫度正異常會在西太平洋地區(qū)激發(fā)反氣旋性環(huán)流，淮河流域南部處于反氣旋異常與北側(cè)氣旋異常的交界處，偏北風(fēng)與偏南風(fēng)在此處輻合，導(dǎo)致淮河流域南部地區(qū)極端降水頻次偏多。

（2）中部型（C-Type）極端降水頻次主要發(fā)生在32°～36°N 之間的淮河流域。如圖13b 中示意圖所示，北極巴倫支海/喀拉海附近海冰正異常會在局地激發(fā)氣旋性環(huán)流（低壓）異常，擾動西風(fēng)帶后在波導(dǎo)作用下向東南方向傳播形成兩支羅斯貝波列，在淮河流域地區(qū)產(chǎn)生鞍型場環(huán)流異常配置，使得淮河流域中部極端降水頻次增多。

（3）北部型（N-Type）極端降水頻次主要發(fā)生在34°N 以北的淮河流域地區(qū)。如圖13c 中示意圖所示，熱帶印度洋和赤道東太平洋海表溫度冷異常會在西太平洋地區(qū)激發(fā)出氣旋性環(huán)流異常，氣旋性環(huán)流異常北側(cè)的反氣旋異常西側(cè)存在偏南風(fēng)異常，偏南風(fēng)將水汽輸送至淮河流域北部，導(dǎo)致淮河流域北部極端降水頻次增多。

圖13 極端降水頻次（a）南部型、（b）中部型和（c）北部型空間分布的物理機制示意圖。藍(lán)色/紅色陰影區(qū)域的海冰/海溫異常（顏色深淺代表相對強度的強弱）代表與該類型相關(guān)的外強迫因子的分布Fig. 13 Schematic of the physical processes associated with the (a) SType, (b) C-Type, and (c) N-Type. The sea ice/sea surface temperature anomalies [dark (light) shadings represent strong (weak) relative intensity] over blue/red shading area indicates the external forcing for each type

本文通過同期回歸診斷分析發(fā)現(xiàn)淮河流域極端降水頻次南部型/北部型的外強迫因子為厄爾尼諾型/拉尼娜型海溫異常分布，而中部型極端降水頻次分布主要以北極海冰的遙相關(guān)強迫為主導(dǎo)。這說明對于區(qū)域性極端降水而言，除熱帶海溫異常強迫以外，熱帶外甚至北極的外強迫信號同樣能夠調(diào)控區(qū)域極端降水的發(fā)生，這體現(xiàn)了熱帶和熱帶外強迫因子的協(xié)同影響。實際上，淮河流域南部型/北部型空間分布的相關(guān)環(huán)流異常在中高緯度也有羅斯貝波活動信號出現(xiàn)（圖5b、8b）。一直以來，在汛期降水的實際短期氣候預(yù)測業(yè)務(wù)中，淮河流域是除東北地區(qū)外（Lu et al., 2020），預(yù)測技巧相對偏低的區(qū)域。東北地區(qū)和淮河流域汛期降水的共同特點是受熱帶外信號影響顯著，然而，這些熱帶外信號的外強迫來源、物理機制和相對貢獻(xiàn)仍不清楚，這也是導(dǎo)致淮河流域和東北地區(qū)短期氣候預(yù)測技巧偏低的可能原因。

2021 年7 月河南發(fā)生特大暴雨，僅7 月20 日鄭州1 h 降水量超過200 mm，世界罕見。河南極端降水災(zāi)害帶來重大經(jīng)濟損失，超300 人因災(zāi)死亡?？紤]河南暴雨的相關(guān)大氣環(huán)流配置，此次暴雨應(yīng)歸屬于淮河流域極端降水頻次北部型分類。但除拉尼娜型熱帶海溫異常影響外，由于同時受到臺風(fēng)“煙花”水汽輸送和內(nèi)陸地形抬升的影響，才使得河南地區(qū)出現(xiàn)持續(xù)不斷的天氣尺度暴雨。本文僅討論了夏季平均的淮河流域極端降水頻次分布型及其相關(guān)機理，但西北太平洋副熱帶高壓在夏季也存在顯著的季節(jié)內(nèi)變化，對淮河流域季節(jié)內(nèi)極端降水變化也有顯著調(diào)控作用?；春恿饔驑O端降水分布的季節(jié)內(nèi)變化又受到什么外強迫因子的調(diào)控？對于這些問題的回答可為淮河流域極端降水的延伸期預(yù)報提供理論支撐，是我們在今后工作中需進(jìn)一步解決的科學(xué)和實際業(yè)務(wù)難題。