華北地區夏季極端降水的時空特征

摘 要：利用華北地區1961-2010年逐日夏季降水資料，用95%降水分位數定義了華北各站極端降水閾值，提取出夏季極端降水，分析了華北地區近50年夏季極端降水事件的時空特征。結果表明，總體上華北夏季極端降水是一致減少的，同時，在南北向及東西向也存在一定的反相關差異。

關鍵詞：華北地區；夏季極端降水；時空特征

引言

華北地區位于我國北部地區，在大興安嶺、青藏高原以東，內蒙古高原以南，秦嶺淮河以北。東臨渤海黃海，北與東北地區、內蒙古地區相接。屬溫帶季風氣候，夏季高溫多雨。由于華北地區是我國重要的糧食生產基地，降雨特別是極端降水，對于糧食的生長和生產有著極大地影響。因此，對華北地區夏季極端降水的時空變化規律，及其影響因素進行研究是十分必要的。

極端降水事件，是造成一個地區災害天氣的主要原因之一，與之相伴的通常是洪澇災害。受夏季季風的影響，華北地區洪澇災害頻發。又由于華北獨特的地理和政治地位，所以有很多學者研究該區域夏季極端降水的時空變化特征。有研究發現[1]，華北地區年降水量明顯趨于減少。資料顯示，在年降水量減少的地區，極端降水頻數一般也呈現下降趨勢，因此華北地區的極端降水頻數也應有減少的趨勢。但也有資料表明，在總的降水量沒有明顯變化甚至減少的時候，極端降水量在總的降水量中占的比例卻為增加趨勢。所以，華北地區夏季極端降水的時間分布不是很顯著。再從夏季風場角度上看[2]，華北地區夏季極端降水多年，印度季風強度較強且能夠伸展到我國東北地區，副熱帶高壓強度也較強且位置偏北，在我國內蒙古北部和貝加爾湖南部有氣旋性環流存在，造成極端降水量偏多；而極端降水少年，印度季風強度較弱，水汽僅輸送到較低唯獨，從而導致30°N以北地區水汽大量減少，副熱帶高壓強度較極端降水多年弱且位置偏南，造成極端降水減少。據孫建華[3]等研究發現，華北地區夏季降雨量占年降雨量的50%以上，且主要由幾次極端降水造成，一次極端降水的日降水量有時可達月降水量的50%以上，且華北地區80%-90%的極端降水出現在夏季，并集中在7月下旬到8月上旬。在水汽來源方面，何金海[4]等研究指出：來源于西太平洋的水汽輸送及華北地區西北側的西風帶水汽輸送隊華北極端降水的產生有密切關系，極端降水前期及極端降水日，來自西太平洋和中高緯西風帶的水汽輸送變化及異常對極端降水的產生有重要影響；來自孟加拉的異常水汽輸送僅對華北極端降水的形成有一定的加強作用。

文章主要研究的是，華北地區夏季極端降水時空變化。通過EOF分析，得到該地區極端降水異常的空間向量場和時間向量場。從空間向量場，可以得到華北地區夏季極端降水異常的空間分布，再結合對應的時間向量場，就可以得到整個華北地區的夏季極端降水異常的時間演變。

1 資料及方法

1.1 所用資料

降水資料來源于國家氣候中心整編的中國大陸743站逐日資料。選取華北5省99個站包括：內蒙古34個站，河北18個站，山西15個站，河南18個站，山東14個站。所選取的時間為1961年-2010年，共50年的夏季（6-8月）逐日降水資料。500hP年高度場及海溫場為1961年-2010年夏季月平均NECP/NC年R再分析資料。

文章采用華北各站1961～2010年逐年6～8月日降水量序列的第95個百分位值的50年平均定義為該臺站極端降水事件的閾值，當該站某日降水量大于該閾值時，就稱之發生了極端降水事件，統計出華北地區逐年夏季各站極端降水總量并建立時間序列。

如某日華北地區內極端降水事件發生的站的數量超過33個站，則該日為華北極端降水事件發生日。將每年華北地區夏季極端降水事件發生日求和，則定義該值為當年華北地區夏季極端降水頻數。

將每個夏季華北地區每個極端降水事件發生日內極端降水總量除以該日內發生極端降水事件的站數，并排序，取逐年的最大值定義為該年華北地區夏季日最大極端降水量。

1.2研究方法

經驗正交函數（EOF）[5]

它是一種原變量場分解為正交函數的線性組合，構成為數很少的不相關的典型模態，去代替原始變量場，每個典型模態都含有盡可能多的原始場的信息的一種方法。該分析方法的基本原理是將氣象要素場分解為僅與空間或時間有關的兩部分，與時間有關的部分表示各正交函數隨時間的變化，成為時間系數，與空間有關的部分由正交函數組成，稱為特征向量。

2 華北地區夏季極端降水的時空變化特征

2.1 夏季日最大極端降水量

由華北夏季日最大極端降水的時間序列（圖1）可以看出，總體上最大日極端降水量為弱增加。然而由9點平滑曲線可以分析得，在70年代初到80年代中期，華北地區最大日極端降水量是減少的，而80年代中期以后，該值又開始增加，且變率大于之前的減少階段。在經歷了80年代中期至90年代初期的上升后，在1990到2000年這十年中，為華北地區夏季日最大極端降水最大的十年。2000年以后，開始減少。

2.2 夏季極端降水頻數

圖2（a）中給出了華北地區夏季極端降水頻數（實線）與該地區夏季極端降水量的時間序列（虛線）。結果表明，兩者之間有極好的相關性，即極端降水頻數與極端降水量呈正相關，符合之前提出的第一類結論。單看極端降水頻數圖2（b）不難發現，該地區夏季極端降水頻數的均值為6.5d，在全球變暖變旱的大背景下，極端降水頻數在減少。在60年代末期到70年代初，極端降水頻數較少，而后在1970年左右開始增加，到80年代初期開始變為緩慢減少。

結合之前夏季日最大極端降水量分析，可以看出，在華北地區，夏季極端降水變得更為集中，如圖3（a、b）顯示了華北地區夏季極端降水頻數及總極端降水量均在減少，但日最大極端降水量卻在增加。

2.3 華北地區夏季極端降水異常的時空變化特征

表1給出的是華北地區夏季極端降水做EOF分析的前11個特征向量的方差貢獻，可見前11個特征向量的累積方差達到69.6%，其中，前3個特征向量解釋了總方差的近40%，基本能夠反映華北夏季極端降水異常的主要特征。為此下面著重分析前3個特征向量的時空分布。

第一特征向量場（圖3（a））全部是正值，反映了華北地區夏季極端降水異常總體一致，即整個地區夏季極端降水偏多（或偏少）的特征。由圖可以看出，在河北省地區，有一個中心值，則該區域是夏季極端降水異常的敏感區。當整個華北地區夏季極端降水偏多時，該區域較其他地區偏多的更明顯，反之亦然。

結合第一時間向量場（圖3（b））：對應于全部為正值的第一特征向量，可以看出華北地區夏季極端降水異常隨時間的演變過程。由時間序列的趨勢線可以看出，華北地區夏季極端降水總體上隨時間在減少。而通過9點平滑曲線不難發現，第一時間向量的時間序列不是單純的線性減少。在70年代初到80年代初，華北夏季極端降水為緩慢減少。而進入80年代中期以后，極端降水又開始增加。進入90年代以后，由于全球變暖加劇，華北夏季極端降水也隨之減少。而特征向量場上的高載荷區（河北保定附近）在90年代以后，極端降水減少的更為明顯。

第二特征向量（圖4（a））看出華北地區夏季極端降水異常呈現南方為負北方為正的分布。反映了華北夏季極端降水異常的南北差異，其零線位于內蒙古南部，表明當此零線以南極端降水偏多（偏少）時，則以北極端降水會偏少（偏多）。其中，特征向量的大值中心位于內蒙古東部和河南地區，表明著兩個地方此異常特征表現的最明顯。

結合第二時間向量（圖4（b））：根據第二特征向量場華北地區呈南北分布的夏季極端降水異常，可以看出，總體上時間序列為緩慢下降。對于北方地區，空間向量為正值，所以其極端降水總體在減少。但在80年代初到90年代初，夏季極端降水有所增加，而從90年代中期開始，時間序列急劇減少，華北北部地區極端降水明顯減少。但對于處于負值區的華北南部地區，當時間序列總體減少時，該區域極端降水反而增多。而相應的在80年代初到90年代初，在北部極端降水增多的時期，該地區的極端降水反而減少，90年代中期以后，則明顯增加，在2000年以后，華北南部地區的極端降水偏多。對于高載荷區，內蒙古東部在時間向量增大時，極端降水增大的更明顯，而河南地區則極端降水減少的更顯著，反之亦然。

而第三特征向量（圖5（a））將華北極端降水異常分布按東西向劃分。內蒙古東南部、河北南部、河南和山東地區為正值，其余西部地區為負值。這反映了華北地區夏季極端降水異常的東西差異，其零線位于河北中南部及山西南部一帶，當此零線以東極端降水偏多（或偏少）時，以西地區極端降水會偏少（或偏多）。山東地區為高載荷正值區，相較而言，該地區極端降水偏多更明顯，而山西西北部及內蒙古西南部位為高載荷負值，則極端降水偏少更顯著。

結合第三時間向量場（圖5（b））：與第二模態結果相類似，第三特征向量場顯示華北地區夏季極端降水異常呈東西分布，結合時間向量場不難發現，時間序列總體緩慢增加。對于處在正值區的東部地區，在90年代前，極端降水在減少，而在90年代以后，隨著時間序列的增加，極端降水開始增加。而對于負值區的西部地區來說，剛好相反，極端降水逐漸減少。高載荷中心極端降水對應的偏多（或偏少）更為顯著。

由前三個模態可以看出，總體上華北夏季極端降水異常有統一的變化，而同時，在南北向及東西向也存在一定的反相關差異。其中，在總體一致的情況下，河北保定地區為高載荷區，相較其他地區，夏季極端降水的變化更為顯著。

4 結束語

（1）在華北地區夏季極端降水頻數減少的情況下，極端降水量與頻數保持一定的相關性，隨頻數減少而減少，但日最大極端降水量反而增大。即華北地區夏季極端降水總雨量減少，頻數減少，但極端降水較為集中，日最大極端降水量較多。

（2）華北地區夏季極端降水總體有一致的變化，其中，河北保定地區為異常敏感區。同時，在該區域夏季極端降水在南北向及東西向也存在一定的反相關差異。

參考文獻

[1]張愛英，高霞，任國玉.華北中部近45年極端降水事件變化特征[J].干旱氣象，2008，26（4）：46-50.

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