央金卓玛 罗布 卓嘎

摘要 为了研究青藏高原（简称高原）春末（5月）土壤湿度与初夏（6月）降水的关系，利用1979—2019年ERA-Interim土壤湿度月平均资料和同时段高原109站观测降水资料，分析了高原春季土壤湿度与汛期（5—9月）降水之间的关系。结果表明：春末表层（0～28 cm）土壤湿度与高原初夏降水呈显著的正相关，在空间上土壤湿度南北反向模态对应高原初夏降水的南北偶极子模态，并且存在两个高相关区域;在此基础上，定义了一个反映春末土壤湿度西北与东南梯度的指数（Ismg），发现该指数与6月降水南北反向模态存在明显的负相关，且这种关系从2000年以来更为显著。通过一组Ismg加倍的数值敏感性试验，结果得知高原初夏降水正常和偏多年Ismg加倍后能够通过增强高原热源，抽吸周边大气向高原中部聚拢，造成高原中部唐古拉山脉一带大气增温增湿、导致降水增加明显，不过这种机制在旱年作用不太明显。

关键词青藏高原;土壤湿度;初夏降水;土壤湿度梯度指数;敏感性试验

在气候变暖的大背景下，青藏高原（简称高原，下同）的降水呈现复杂的变化特征。有研究表明，在20世纪高原大部分地区降水量在逐年递减，尤其是高原南部降水减少最为明显，而高原东北部和东南部的降水呈增加趋势（韦志刚等，2003;马晓波和胡泽勇，2005）。进入21世纪高原大部分降水则表现为降水量增多而降水日数减少的特征（韩熠哲等，2017），呈明显的极端降水显著增多趋势（靳铮等，2020;汤秋鸿等，2020）。

影响高原汛期降水的主要影响因子有海温和大气环流变化。假拉和周顺武（2002）通过将高原降水与印度洋海温、暖池区域的对流活动建立统计联系来进行季节预测，认为夏季高原东部降水与前期印度洋北部海温存在良好的正相关;周順武和假拉（2003）通过分析高原夏季旱涝年份的印度洋区域大气环流差异表明索马里赤道海区的风场异常与高原夏季降水的关系最为密切。同时，西太平洋海温变化及其大气响应同样能够影响高原夏季降水，周顺武等（2001）通过合成不同ENSO位相研究表明，在ENSO的暖（冷）位相期高原大部分地区夏季降水以偏少（多）为主。其次，高原降水还显著受到副热带高原、伊朗高原以及南亚高压位置摆动和强度大小的影响（林志强等，2015;马秀梅等，2017）。但是，目前大多数的研究都是基于高原降水的季节尺度分析，没有考虑到其季节内差异，且很少涉及陆面过程对降水的影响分析，而高原降水存在显著的季节内振荡特征（周顺武等，2011;次仁央宗等，2016）。同时陆-气相互作用对区域气候异常的影响研究日渐成熟，作为陆地下垫面的一个重要物理量，土壤湿度与气候要素之间存在着互馈效应（马柱国等，2000;Tuttle and Salvucci，2016），因此土壤湿度常被用于气候预测参量，且中高纬度的土壤湿度对大气的影响与海温的作用相当（National Research Council，1994;马柱国等，2001）。国内外已有不少学者着眼于土壤湿度与降水的相互作用研究（Walker and Rowntree，1977;左志燕和张人禾，2007）。

近年来，高佳佳等（2021）利用奇异值分解方法研究了高原春季土壤湿度与夏季降水的关系，其中前两个模态分别对应高原北部春季土壤湿度较大时，对应高原北部地区和东南部地区夏季降水偏少，第二模态说明高原大部分地区春季土壤湿度较大时，高原北部、中部地区夏季降水偏多，南部夏季降水偏少。从该研究结果来看，高原春季土壤湿度的不同模态对应着夏季降水的不同分布形态。但是该研究没有考虑到土壤湿度和降水的季节内差异，也没有给出物理解释。因此，本文利用ERA-Interim逐月土壤湿度资料和高原降水资料，分析前期土壤湿度和后期降水的关系。在此基础上，通过一组敏感性试验来进一步验证前期土壤湿度的变化对后期降水的影响，并给出了可能的物理机理。

1 资料、方法和模式简介

1.1 资料简介

文中使用的观测资料为国家气候中心提供的青藏高原地区1979—2019年109个气象站点的汛期逐月降水资料，各站点分布如图1，可见高原大部分观测资料集中在东部地区而高原西部观测站点稀疏。

文中土壤湿度资料来自1979—2019年欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ERA-Interim数据。研究表明，ERA-Interim再分析资料揭示的中国土壤湿度分布特征和量值与实况最为接近（左志燕和张人禾，2008;Liu et al.，2014）。该资料含有4层土壤湿度数据，层次分别为：0～7 cm、7～28 cm、28～100 cm、100～289 cm，单位为m3/m3（Van den Hurk et al.，2000）。

1.2 方法和模式简介

1.2.1 SVD方法

在讨论高原春季土壤湿度和汛期降水关系时使用奇异值分解（SVD，Singular Value Decomposition）方法（李丽平等，2018）。

1.2.2 WRF模式简介和试验方案

WRF模式（Weather Research and Forecast Model）是美国环境预测中心（NCEP）和美国国家大气研究中心（NCAR）联合开发的中尺度天气预报模式和同化系统。采用完全可压缩以及非静力模式，水平方向采用Arakawa C网格点，垂直方向则采用地形跟随质量坐标。

物理参数化方案设置中微物理过程采用新的Thompson方案;短波辐射采用Rrtmg scheme方案;长波辐射采用RRTMG方案;陆面过程采用Noah方案;积云参数化采用Tiedtke scheme方案;边界层方案采用Mellor-Yamada-Janjic（MYJ）方案。

文中模式采用1°×1°的6 h间隔NCEP/FNL资料为模式初始场和侧边界条件，积分时间分别为：2009年（旱年）、2017年（涝年）和2018年（正常年）的5月1日—6月30日，水平分辨率为27 km，垂直层次为34层，时间步长为180 s，地图投影采用兰波托投影，模拟的网格区域中心定为（88.0°E，33.9°N），网格格点数为115×70。利用以上参数分别进行控制试验和改变土壤湿度的敏感性试验，分析前期土壤湿度变化对后期降水以及其他物理量的影响研究时统一采用敏感性试验减去控制试验的差值。

2 诊断分析结果

高原大部分地区处于季节性冻土带，而高原春季土壤正处于剧烈的反复冻融过程中，其冻融过程伴随着土壤水分、二氧化碳等温室气体的释放与存储过程（李述训等，2002;杨梅学等，2006）。土壤水分通过改变大气垂直层的湿度梯度、下垫面反射率、粗糙度等变量直接影响感热、潜热的参数，高原春季感热的变化对中国东部季风降水有重要的指示作用（姚秀萍等，2019;王欢和李栋梁，2020），土壤特殊的记忆性能将高原春季温度、降水等气象信息通过水分形式储存在土壤中，不同于感热的瞬变特性，土壤湿度的演变更加稳定，有利于作为汛期降水预测的关键因子（Shukla and Mintz，1982）。考虑到高原汛期降水存在显著的季节内差异，以下将逐月分析高原汛期降水和春季土壤湿度之间的联系。

2.1 高原春末土壤湿度和初夏降水的关系

首先将4月和5月4层土壤湿度和5—9月降水场逐月分别进行SVD分解。表1是各场相关系数，从表1可见，除土壤湿度与降水的关系表现出很高的同期相关外，5月0～7 cm、7～28 cm两个表层土壤湿度与6月降水的相关系数均超过了0.7，4月各层土壤湿度与汛期降水的相关系数未超过0.7，5月土壤湿度与汛期其他时段（7月、8月、9月）降水的相关系数也未能超过0.6，春末土壤湿度与降水的关系在一个月内达到最佳，表明高原春季区域的浅层土壤湿度与大气的反馈效应在一个月内持续性最佳，超过一个月后大气变化主要受到海温等外强迫的影响（邓元红等，2018）。

由于5月表层（0～28 cm）土壤湿度和6月降水的相关最佳，以下将重点分析两者的关系。图2为5月表层土壤湿度与6月降水场的异类相关图。SVD第一模态贡献总方差的46.64%，能够解释5月土壤湿度与6月降水的大部分相关，其中左场（图2a）表现为南北偶极型，这与高原汛期降水的EOF第一模态分布十分相似，表明跟土壤湿度相关密切的降水场是高原主要的降水模态。土壤湿度相关场（图2b）也表现为类似南北反向变化分布形态，表明高原5月土壤湿度的南北梯度变化与6月降水的第一模态关系密切，既南部土壤湿度高而北部湿度低时容易出现6月降水“南涝北旱”模态，反之亦然。

为了进一步分析土壤湿度和降水之间的年际协同变化关系，分别将高原西北部（86°～93°E，35°～38°N）和东南部（97°～102°E，28°～31°N）两个关键区域（图2b中黑框区域）的土壤湿度与6月降水第一模态时间序列（PC1）计算相关发现两者的相关系数分别为-0.21（西北区）和0.28（东南区）。而将南北两个土壤湿度梯度与降水计算相关则能达到-0.34，通过了信度为0.05的显著性检验。显然南北两个土壤湿度梯度与降水的关系更为密切。因此，定义一个计算1979—2019年5月高原土壤湿度梯度的公式（soil moisture gradient index，Ismg）。

式中：SWS_sm、SES_sm分别为高原西北部（86°～93°E，35°～38°N）和东南部（97°～102°E，28°～31°N）土壤湿度序列;Std为标准化简写;Ismg为高原土壤湿度梯度指数。

图3是Ismg与6月降水PC1变化曲线。可以看出在41 a中Ismg和降水时间序列的距平符号有27 a不同，距平异号率为65.85%，尤其在2000年以来，两者的年际变化更是趋于完全相反，异号率达到75%。也就是说当前期Ismg指数为负时，6月降水大多呈现北多南少型，因此，可以将Ismg作为6月降水预测较为稳定的前兆信号。

土壤湿度与反照率和地气温差等变量直接相关，能够在一定程度上反映高原春季感热的变化，土壤湿度的变化通过影响局地蒸发量进而与潜热相关密切，所以该Ismg实际上与高原5月热源的南北差异息息相关。

3 春末土壤湿度对初夏降水分布影响的数值试验

鉴于Ismg与高原降水第一模态关系密切（南北偶极型），那么是否存在一种与高原热源相联系的内在机制使得土壤湿度梯度的变化能够引起高原降水雨带南北的摆动。为了验证这种推测，下面将通过一组数值敏感性试验来进一步分析两者的关系。模式方案如下：将高原5月西北部（86°～93°E，35°～38°N）土壤湿度值减少一半，同时将东南区（97°～102°E，28°～31°N）的土壤湿度值增加一倍，以此达到将Ismg加倍的目的，通过敏感性试验减去控制试验的差值分析该情景下6月降水的响应情况，出于计算量的考虑，分别选择涝年、旱年和正常年份来代替1979—2019年气候态进行敏感性试验。本文中选择年份的标准是将高原平均降水序列标准化之后选择超过1的为涝年，小于1的为旱年、在正负1之间的为正常年份，其次选择高原区域内降水分布无明显异常的年份进行模拟，这样选择出来的正常年份是2018年、涝年是2017年、旱年是2009年。

首先评估WRF模式对高原6月降水的模拟能力。图4是2018年6月TRMM卫星降水分布（图4a）和WRF模式控制试验模拟结果（图4b）。由图可见，WRF能够基本再现高原降水东南多西北少的分布形态，尤其是较好地刻画了雅鲁藏布江沿岸和东南部的两个大值中心，但是在量级上存在一定的高估，在南部地形陡峭地区产生了较多的虚假降水。由于本文最后分析的是敏感性试验和控制实验的差值，模式的系统性误差可以自行消除，所以WRF模式的模擬能力完全满足试验需求。

图5是正常年份Ismg指数加倍后6月降水的变化情况。可以看出，总体上高原北部的降水增多而南部降水减少，其中沿唐古拉山脉迎风坡的降水增加最为明显，其北部区域降水增加并不明显，甚至有些区域略有减少，这与张人禾等（2016）指出的土壤湿度在季风边缘区对降水的影响最为显著的结论相似。说明高原5月土壤湿度梯度加大有利于6月降水雨带往北推进，这与前面通过统计分析的Ismg指数与6月高原降水第一模态关系密切的结论也相一致。从降水量级上看，土壤湿度梯度增加后，6月高原范围内降水增加446.7 mm，占6月总降水量的17.8%。

不同于其他季节，高原春季土壤经历着类似“呼吸”作用的冻融过程，并与上层大气进行着充分的能量、水分交换，属于非常典型的地-气间相互作用的季节。为了研究土壤湿度变化所引起的地表能量通量变化，分别计算了控制试验和敏感性试验的地面向上热量通量和500 hPa的风场差异，结果发现（图6），将Ismg指数加倍后，春末高原对大气的加热作用更为明显，表现为高原大部分的地面向上热通量增加，使得地面能够加热上空大气能力增强，高原热源效应增强。从风场表现来看，在500 hPa上高原南部的水汽通道上出现非常显著的南风分量，使得来自南边海洋的水汽更容易达到高原腹地，配合高原北部的北风异常在高原中部形成异常幅合区，这就解释了Ismg指数加倍后降水在高原中部增加最多的原因。

通常来说，地面热源的增强能够引起各物理量垂直方向上的响应，图 7 给出了Ismg指数加倍后沿90°E平均的局地经圈环流、温度和相对湿度的变化情况。

可以看到，高原两侧的垂直风加强并向高原腹地幅合，高原上空对流中上层大气增温，使得原本就存在的高原“烟囱”效应更加明显，将周围更多的大气抽吸至高原上空，导致高原春季“感热泵”（吴国雄等，1999）效率更加显著。同样，高原大部分区域上空的相对湿度增大，在高原增温增湿和垂直风切的作用下，唐古拉山脉（34°N）南部上空形成异常的辐合区，产生更多的降水，而在其北侧对流层上空相对湿度减弱、空气温度减小导致降水减少。

土壤湿度对降水的作用大致可以分成与蒸散有关的局地作用和地表能量平衡有关的非局地作用。为了区分非局地作用和局地作用对降水分布和量级的差异，分别计算了两种试验的大尺度降水和对流性降水差异（图8）。结果发现，大尺度降水差异（图8a）与总降水差异分布类似，均使得北边降水增多而南边降水减少，表现出雨带北移的特征，而对流性降水异常主要出现在高原东南部（图8b），这恰是敏感性试验中土壤湿度加倍的地方，土壤湿度的增加使得蒸散增强，导致大气水汽增多，表现为对流性降水明显增多，抵消了一部分由于降水雨带北进造成的雨量减少。

另一方面，由于蒸散过程中吸收地表热量减小了地气温差，造成大气不稳定性减小从而使得降水减少，这可能是土壤湿度增加后仍然有部分区域对流性降水减少的原因。可以看出，土壤湿度与降水之间并非简单的线性反馈过程，两者之间存在复杂的互馈关系。从量级上看，非局地作用使得高原区域6月降水增加217.3 mm，对流性降水增加了229.4 mm，量级上两者的影响相当，但是从降水空间分布的改变来说，非局地作用是降水雨带北移的主要影响因素。

图9是高原旱涝年份的模拟结果。在涝年，土壤湿度梯度增加引起的降水差异主要表现为沿高原次尺度地形呈带状的增-减分布（图9a），总体上高原区域平均降水增加18.3%，略多于正常年份，增加区域集中在唐古拉山脉南侧，且以大尺度降水增加为主（图9b），对流性降水差异主要在高原东南部（图9c），且增减量级大致相当，对总降水量级的增加贡献不大。从旱年降水差异情况来看（图9d），土壤湿度梯度的改变对降水总量影响微小，区域平均降水减少0.7%，且主要由大尺度降水支配（图9e）。这可能是因为尽管土壤湿度梯度的增加能够通过影响高原加热场抽吸更多的周边水汽，但是旱年背景场的水汽条件本身不足，加之旱年土壤湿度较小，其记忆性较湿土壤弱（赵家臻等，2021）导致对初夏的降水影响减弱所致。

综上所述，数值敏感性试验表明，在6月降水正常和偏多年份Ismg指数所表征的高原南北土壤湿度梯度的增加能够通过影响高原春末热源强度，增强高原“烟囱”效应使得周边大气更多的向高原腹地聚拢，容易出现更强的南风异常携带更多的南来水汽将降水雨带推至更北端，造成高原南部降水减少和北部降水增多，且降水分布形态异常主要由大尺度降水的变化主导。但是，在旱年土壤湿度梯度的变化对降水量级和分布形态的影响微小，可能是由于旱年土壤记忆力减弱和背景场水汽匮乏导致。

4 结论与讨论

为了研究高原春季土壤湿度与汛期降水的关系，计算了ERA-Interim逐月土壤湿度与观测降水之间的季节内相关系数，发现5月表层土壤湿度与6月降水的相关最为密切。其次，在空间上存在两个高相关区，且土壤湿度的梯度与6月降水的相关比单独计算两个独立高相关区更为显著，由此定义了一个反映高原南北土壤濕度梯度指数（Ismg），发现1979—2019年间它与6月降水的距平异号率达到65.85%。最后通过一组敏感性试验得知，高原热源在联接前期土壤湿度和后期降水中起到了关键的作用。具体结论如下：

1）计算春季4层土壤湿度与汛期降水之间的场相关系数，发现5月表层（0～7 cm）和次表层（7～28 cm）土壤湿度与6月高原降水呈现很高的正相关，相关系数均超过0.7。其次，通过SVD方法分析两者之间的空间耦合模态表明，春末土壤湿度南北反向模态与夏初高原降水的南北偶极子模态相关密切，能够解释46.6%的总方差，且5月土壤湿度分别在高原西北角和东南角与6月降水存在两个高相关区。

2）定义了一个反映5月土壤湿度南北梯度的Ismg指数，发现它与6月降水第一模态的时间序列存在显著的负相关，且这种关系从2000年以来更为显著。

3）通过一组Ismg加倍的敏感性试验结果得知，在正常年份和旱年土壤湿度梯度的增加能够使得降水雨带北移，造成高原6月北部降水增加南部减少，正好对应6月降水第一模态的反位相，验证了两者在统计上的反相关关系。

4）机制分析表明，土壤湿度梯度的增加能够增强高原热源强度，在高原“感热泵”的作用下抽吸周边大气向高原腹地聚拢，将6月降水雨带推进至更北端，且这种改变主要由大尺度降水主导。但在旱年这种机制作用并不明显。

在前人研究基础上，本文分区域分时段更加细致的研究了高原春季土壤湿度与汛期降水的关系，并用数值敏感性试验对两者的关系进行了机理研究，得出了一些有意义的结论。当然，本文还存在一些问题和不足，如使用的土壤湿度数据是再分析产品，尽管有文献证明其在中国区域的可用性，但在高原上还需进行进一步验证和评估。其次，由于分析时段较长，在数值模拟时考虑到计算量的问题只选取了三个年份进行了数值模拟，其代表性还有待于进一步验证。

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（责任编辑：袁东敏）