蒋竹将 马振峰刘佳李奇临

1成都信息工程学院，成都610225

2四川省气候中心，成都610072

3重庆市气象局，重庆401147

1 引言

华西秋雨是一种秋季发生在我国华西地区的特殊天气气候现象，以多绵绵阴雨为主要特征，主要分布在渭水流域、汉水流域、四川盆地、滇东到黔等大部地区，尤其以四川盆地、贵州北部及西部最为常见。华西秋雨出现时段以9～10月为主，最早可从8月下旬开始，最晚可在11月下旬结束。我国华西地区位于青藏高原的东侧，秋季频繁南下的冷空气因受秦岭和云贵高原以及青藏高原东侧地形阻滞，与原停滞在该区域的暖湿空气相互作用，使低层锋面活跃加剧，产生仅次于夏季降水的一个次极大值降水即华西秋雨。

大气环流是影响大范围区域性降水的主要原因，20世纪50年代叶笃正等（1958）、高由禧和郭其蕴（1958）等老一辈科学家就开始了对华西秋雨的讨论和探索，提出随着北半球秋季大气环流从秋季到冬季调整所导致的区域性降水现象，在我国的四川盆地、贵州东部等地区的秋季多降水表现为华西秋雨现象。随后徐桂玉和林春育（1994）、白虎志和董文杰（2004）等研究表明，华西秋雨区在空间分布上主要表现为南北相反型、经向型和全区一致型的分布特征。进入21世纪之后，研究表明（鲍媛媛等，2003；方建刚等，2005；贾小龙等，2008；蔡芗宁等，2012；李莹等，2012；柳艳菊等，2012）华西秋雨现象有所增强的趋势。9～10月是华西地区农作物收获的季节，华西秋雨的发生造成降水量的增加、日照时数的减少以及气温的降低，给当年和来年农作物的收成和插播造成严重的气象灾害。近年来的研究表明（孙昭萱等，2013）华西秋雨的增强趋势更多的体现在秋雨量强度的增加上，由于异常增多的秋季降水而形成的秋汛，对于华西地区的国民经济持续发展也有重要影响。因此，对华西秋雨的研究不仅是个科学问题，而且在应用上也具有重大的实际意义。

实际上，我国对于华西秋雨的研究还十分有限，很少有人提出一个统一、定量、客观的华西秋雨指标对华西秋雨进行系统的研究。白虎志和董文杰（2004）认为华西秋雨主要表现为阴雨绵绵，综合考虑了降水量和降水日数两方面的特征，定义了秋雨指数（ARI，Autumn Rain Index）来反映华西秋雨的特点。本文在白虎志等人提出的ARI指数基础上，提出了一种改进的华西秋雨指数（MARI，Modified Autumn Rain Index），与他人的指数进行了对比研究，探讨了改进建立的华西秋雨指数在反映华西秋雨地理分布、强度变化以及表征华西秋雨天气气候特征方面的优越性，并利用改进的华西秋雨指数分析了华西秋雨的气候特征。

2 资料

本文采用国家气象信息中心提供的 1951～2011年中国715台站资料，经过站点和年份筛选，提取了1960～2011年全国601个站的逐日降水量和逐日日照时数。个别站点日降水量或日照时数缺测，我们用气候日平均值进行了插补。

3 改进的华西秋雨指数

3.1 三种华西秋雨指数介绍

3.1.1 秋雨指数ARI

白虎志和董文杰（2004）定义秋季降水量占全年降水量的百分率与秋季≥0.1 mm的降水日数的乘积代表ARI。

3.1.2 逐日秋雨指数DARI

王春学等人①王春学，马振峰，王劲廷.40年华西秋雨特征及其与西太平洋暖池海表温度的耦合振荡[J].待发表提出了逐日秋雨指数（DARI，Daily Autumn Rain Index）。首先计算当天及前四天的降水量贡献之和（RRα）：

其中，β表示计算量当天向前推算的间隔天数（当β=1时，记为计算量当天，当β=2时，记为计算量前一天，以此类推），α表示计算量当天距起始计算日期的日数，Rα−β+1表示某日降水量。

然后计算当天及前四天中日照时数小于6小时的天数（Nα）。

其中，β表示计算量当天向前推算的间隔天数（当β=1时，记为计算量当天，当β=2时，记为计算量前一天，以此类推），α表示计算量当天，hα−β+1表示第α日向前推算β天时第α−β+1 日的日照时数。

用RRα与气候平均5天降水量之比乘以5天内日照时数小于6小时的天数

其中，DARIα表示距起始计算日期α个日数的逐日华西秋雨指数，表示气候平均年降水量。

3.1.3 秋雨指数ARnw

柳艳菊等人①柳艳菊，司东，孙丞虎.华西秋雨监测指标研究及实时业务建设 [J].待发表提出了一个新华西秋雨指数ARnw，在监测区域及时段内，若某一天有 50%及以上的台站出现有效降水（日降水量≥0.1 mm），算为一个雨日，否则为一个非雨日，计算方法如下：

在本文中为了与其他华西秋雨指数作比较，将ARnw中的降水量和雨日提取时间范围设定为 9～10月。

3.2 改进的华西秋雨指数

3.2.1 MARI的计算方法

华西秋雨的灾害性主要体现在日照不足、多阴雨日，这种天气气候特征对农业的影响极大，ARI所定义的秋雨日数仅考虑了大于0.1 mm降水的天数，而本文则在考虑了华西秋雨细雨绵绵特征的同时，又考虑了阴雨寡照。在综合考虑了华西秋雨三方面影响因子，雨量、雨日及日照时数的条件下，将改进的华西秋雨指数定义为：

其中Raut是华西地区秋季9～10月秋雨期内降水量，Rvear为华西地区年降水量，L为华西秋雨日数。秋雨指数单位为 d。公式中秋季雨量占年降水量的比值，可以消除地理分布带来的降水量差异又可以突出华西秋雨降水量较大的特征。若某一天气象台站出现有效降水（日降水量≥0.1 mm）且日照时数小于0.1个小时，则算为一个雨日，否则为一个非雨日。对华西秋雨日数的统计标准规定如下：（1）若出现连续 5个及以上的雨日则算作一个雨期的开始，第一个雨日出现的时间为雨期开始时间；（2）若雨期内任意雨日之后出现连续5个及以上的非雨日，同时将这一雨日之后的第一个非雨日定为雨期结束时间；（3）雨期开始时间至雨期结束时间前一日之间的时段为雨期持续时间。

依据以上标准，逐年计算了1960～2011年52年8月11日至11月30日华西秋雨的雨期个数和雨期持续时间，提取出了华西秋雨主要发生时段 9～10月秋雨期内的降水量和雨日。

3.2.2 MARI空间分布

有研究指出，Cressman客观分析方法（Cressman，1959）可能使一些空值格点由于附近台站有较大值而产生虚假信号，这是目前插值方法存在的普遍问题（胡娅敏等，2008）。而冯锦明等（2004）指出 Cressman客观分析方法对中国台站资料进行插值用于研究问题是可行的。本文用Cressman客观分析方法对全国601个台站 1960～2011年52年的华西秋雨指数MARI进行插值，选取 Cressman自动调节半径，得到华西秋雨指数MARI的中心分布（图1）。可以看出，华西秋雨的大值区主要分布在四川盆地、黔北、湖南和湖北的西部、汉水流域、渭水流域等地，符合华西秋雨易发生区域。

将全国601个站点1960～2011年52年的MARI气候态值进行顺序排序，下文所指的气候态值均为1960～2011年52年该要素的平均值。提取前10%的台站作为华西秋雨区典型站点，得到图2所示的60个华西秋雨站点分布。海南琼中站的MARI气候态均值在前10%中，但由于其不属于华西范围，故不将其作为华西秋雨站点。下文中所引用的华西秋雨区为图2中各个气象站点的分布区域。

3.2.3 MARI等级划分标准

我们提取华西秋雨区内各气象站点1960～2011年逐年的MARI值，进行区域内各气象台站平均得到华西秋雨区的逐年MARI值，进而求出华西秋雨指数逐年变化的距平值。如图3所示，以改进的华西秋雨指数的±1倍标准差为判断华西秋雨强弱的标准，对华西秋雨指数MARI的阈值进行如下划分：

表1 华西秋雨等级划分的阈值标准Table 1 The standard threshold value for different autumn rain levels

3.2.4 华西秋雨强度的分布特征

根据改进的华西秋雨指数强度阈值标准，计算了1960～2011年共52年华西秋雨区60个气象台站的秋雨强度等级状况（表2），可见，较弱华西秋雨强度出现频次最多，其次为一般华西秋雨强度和严重华西秋雨强度，频次出现最少的为较强等级的华西秋雨。

图1 改进的华西秋雨指数中心分布。单位：dFig.1 The center distribution of the modified autumn rain index.Unit: d

图2 华西地区60个气象台站的分布（黑点为站点位置）Fig.2 The distribution of 60 meteorological stations in western China (black dots show the locations of meteorological stations)

表2 华西秋雨各强度等级出现次数及频率Table 2 Occurring time and frequency of different strength grads of autumn rain in western China

可见，从1960年到2011年华西秋雨区域出现一般及以上强度的华西秋雨为1985个站（次），占总站（次）的63.6%，极大频率和次大频率分别是较弱等级和严重等级强度，两者频率总和占总站（次）的61.5%，说明华西秋雨区常出现严重秋雨和秋季无秋雨的极端现象，两极分化严重，这决定了秋季华西秋雨区以明显的秋雨强弱年交替为主的气候特征占据了主导地位。

采用 MARI华西秋雨指数及其确定的华西秋雨强度指标，计算了 1960～2011年华西地区各级强度秋雨出现的次数。图4中分别为华西秋雨严重、

较强、一般和较弱的次数分布。图4a可以看出，四川盆地、汉水流域、重庆一带出现严重强度等级的华西秋雨在 20次以上，最大中心在四川盆地，说明上述地区容易发生严重华西秋雨现象。图 4b贵州北部、重庆南部、四川南部出现 10次以上的较强等级华西秋雨，表明这些地方出现较强等级强度华西秋雨事件较华西秋雨区内其余地区较多。图4c除了四川东北部、湖南西部地区出现了低于 10次的一般等级强度华西秋雨，整个华西秋雨区内都高于 10次，说明秋雨区内极其容易发生华西秋雨事件。图 4d显示出华西秋雨区内出现较弱秋雨的次数在 25次以上，与秋雨区内出现严重与较强的次数之和相当，说明华西秋雨区内易发生非弱即强的极端性秋雨天气现象。

图3 改进的华西秋雨指数MARI逐年距平变化，单位：d。点实线为MARI距平，细实线为11 a低通滤波，加粗实线为1.0倍标准差，虚线为−1.0倍标准差Fig.3 The evolution of anomaly of the modified autumn rain index during 1960 to 2011.Unit: d.The point solid line represents MARI, the thin line represents the 11-year low-pass filtering, the thick line represents the 1.0 standard deviation, the dashed line represents the −1.0 standard deviation

图4 华西地区各强度等级秋雨发生次数空间分布：（a）严重；（b）较强；（c）一般；（d）较弱Fig.4 The spatial distribution of occurring frequency for different grads of autumn rain in western China: (a) Severe; (b) strong; (c) common; (d) weak

4 对比分析

4.1 秋雨日数比较

依据华西秋雨指数 DARI、ARnw、MARI和ARI对秋雨日数的定义，分别提取了华西秋雨区1960年到2011年逐年区域平均的秋雨日数（图5）。可以看出，各指数秋雨日数的年际变化趋势较为一致。四个指数共同指示出的秋雨日数高值年分别是1961、1964、1968、1971、1974、1982、1988、1994和2000年，低值年是1977、1978、1993、和2002年。整体来说，四个指数所指示的秋雨日数有明显的年际、年代际变化特征，周期震荡较为明显。年代际特征表现为20世纪60年代到70年代初，80年代到90年代初偏高，70年代中后期偏低，20世纪末偏低，21世纪00年代中期以来呈现有所增强的趋势。

1976年以前，ARI秋雨日数高于气候态值，ARnw除了1965年以外都高于气候态值，特别是在1964年ARI与ARnw秋雨日数比其他指数的秋雨日数距平值都高，DARI则处于偏低年份较多，MARI具有相对平稳的强弱振荡特征。1978年左右，四个指数的秋雨日数都达到 52年中的最大负距平，其中MARI秋雨日数在1977年、1978年都达到了52年中的最低水平。20世纪80年代中期，ARI与ARnw的秋雨日数又出现短暂的提升，之后常年处于低于其气候态值状态。与此同时，在经过 1977年左右的低谷后，DARI出现秋雨日数偏高的年份增多，MARI则在其气候态值上下维持准周期振荡。实况资料显示，2007年被认为是自1951年以来全国历史同期秋雨平均日数的最大值（国家气候中心，2007），这在DARI与MARI的秋雨日数中得到了表现，而该年ARI与ARnw则低于气候态值，2011年只有 ARI低于其气候态值，其余指数均出现高于气候态值的现象。总的来说，MARI与DARI的秋雨日数在气候突变前后具有相对稳定的强弱振荡，ARI和ARnw的秋雨日数在气候突变前普遍偏多而在气候突变后普遍偏少。

我们把全国601个气象台站52年的三种秋雨指数气候态秋雨日数插值到全国（图 6）。由于ARnw秋雨雨日的算法不能计算各个台站的秋雨雨日，因此不将ARnw进入雨日分布的比较中。总体来看，秋雨大值中心都落在四川盆地，都能较好的反映华西秋雨中心雨日多的特点。图 6a是 MARI秋雨日数分布，唯一的大值中心分布在四川盆地、贵州北部、汉水流域一带，在华西秋雨区以外等值线递减较快。图6b是ARI的秋雨日数分布，三个大值中心分别分布在盆地西部、西藏灵芝地区以及海南岛南部。在图6c中，DARI的秋雨日数大值中心分布在西藏灵芝、四川盆地和贵州北部，等值线递减较为平缓。ARI所反映的秋雨日数只考虑了秋雨量对雨日的影响，因此在高原山地以及海南岛等有降水但日照强的非典型秋雨区易出现虚假秋雨雨日现象；DARI则由于其对日照时数的限制为 6小时，低估了日照对秋雨雨日的影响，从而不能客观的反映华西秋雨雨日的分布；MARI相比其他指数更多的考虑了秋雨雨期、非秋雨雨期以及日照时数对秋雨日数的影响，所得到的秋雨日数能较好的反映华西秋雨区的易发地带，说明MARI在表示秋雨日数的分布上有一定的优越性。

图5 秋雨日数逐年变化比较Fig.5 Comparison of the evolution of interannual autumn rain day number

图6 秋雨日数的分布比较Fig.6 Comparison of the distribution of the autumn rain day number: (a)MARI; (b) ARI; (c) DARI

4.2 秋雨指数的空间分布比较

图7所示为四种华西秋雨指数气候态值在全国的分布。图7a所示为改进的华西秋雨指数，MARI秋雨指数从西藏申扎的0.009 d到四川盆地巴中的3.675 d，海南、长江流域、黄河流域都有不同程度的秋雨现象，大值中心区域分布在四川盆地、渭水流域、汉水流域以及黔北一带。图 7b是原华西秋雨指数的分布，白虎志和董文杰（2004）对其已有细致的描述，本文不再赘述。图7c，逐日华西秋雨指数的大值区主要分布在甘肃、陕西南部，湖北、河南西部，西藏林芝地区、高原东侧，四川、重庆、云南以及贵州大部，另外最大值分布在林芝南部、云南、海南以及四川东北部、汉水流域、渭水流域一带。ARnw的大值区域分布在西藏东部、四川、云南西部、甘肃南部、陕西等地，极大值分布在海南岛。

通过对比发现，ARI所指示的华西秋雨大值范围落在川西高原、西藏林芝地区、云南西南部、海南岛，并非在渭水流域、汉水流域、四川盆地、黔北等常年发生地区，ARI没有考虑日照时数对于华西秋雨的影响，因此会在高原地区及海南岛出现了虚假的华西秋雨信号。DARI的最大值中心区域位于华西秋雨常年易发区，但在西藏林芝、海南等地区也出现了华西秋雨信号，虽然考虑了日照时数对华西秋雨的影响，但并没有将日照时数限制为小于0.1小时，所以虚假的华西秋雨信号也在高原地区以及海南岛出现。由于监测区域内ARnw秋雨指数的秋季雨日占全年雨日的比值对全国各个台站来说为常数，ARnw指数相当于只考虑了秋雨量占全年雨量百分比的影响，也没有考虑到日照时数的影响，华西秋雨信号依然出现在高原地区以及海南岛。我们认为可以将华西秋雨指数作为华西秋雨信号的传播介质，通过这一介质从而认识华西秋雨的各种特征，其中最基本也是最重要的一点是能准确表征华西秋雨的地理概貌。从这一点上来说，本文所定义的华西秋雨指数MARI的地理分布相对来说能较为准确的表征华西秋雨地理概貌。

4.3 年际、年代际变化比较

图 8为 1960～2011年 DARI、ARnw、MARI和 ARI在华西秋雨区内区域平均的华西秋雨逐年变化。由于ARnw的算法问题，ARnw秋雨指数比其他指数低一个数量级，为了达到明显的对比效果，在本节分析中将ARnw秋雨指数提高一个数量级进行对比。

图7 华西秋雨指数分布（单位：d）：（a）MARI；（b）ARI；（c）DARI；（d）ARnwFig.7 The distribution of autumn rain index in western China (unit: d): (a) MARI; (b) ARI; (c) DARI; (d) ARnw

图8 华西秋雨指数逐年演变比较Fig.8 Comparison of the evolution of interannual autumn rain index

从图 8中可以看出，ARI、DARI、ARnw 和MARI共同指示出的华西秋雨偏强年有5年，分别为1961、1964、1975、2000和2011年；偏弱年有8年，分别为1977、1978、1987、1991、1993、1998、2002和2009年。在1976年以前各个指数的变化较为一致，1983年出现 ARI、DARI、ARnw指示为偏强年，而 MARI指示为偏弱年，经查中国灾害大典中的四川卷、陕西卷、贵州卷、重庆卷的记录可知，这一年秋雨现象较强；2003年出现ARI、MARI、ARnw偏弱，而DARI偏强，实际上，2003年8月下旬～9月上旬渭河、黄河中下游出现秋汛洪水（张庆云等，2004），而该年华西秋雨区内的华西秋雨现象并不明显；2007年，ARI、DARI、ARnw三个指数偏弱，MARI偏强，国家气候中心的监测（国家气候中心，2007）指出与常年同期相比 2007年的秋雨较为偏强。在三次指示秋雨强弱年的比较中，MARI有2次较为准确指示出秋雨的强弱，说明用MARI来指示秋雨强弱年有一定优势。从四个指数的年际变化趋势可以看出，在 1977年以前ARI、DARI、ARnw三个指数都普遍偏高，而MARI的变化比其气候态值稍高，有较明显的强弱年交替更迭；1977～2011年35年间，ARI、DARI、ARnw和MARI出现低于其各自气候态平均值的年数分别为25、20、22、19，相对来说，ARI、DARI、ARnw三个指数在 1977年以后出现普遍偏低的趋势，而MARI所指示的偏强和偏弱年分布较为均匀。综 上，说明 MARI在能够指示出华西秋雨强弱年信号的同时，并随着资料样本的延长也具有较好的性能稳定性。

Torrence and Compo（1998）和 Torrence and Webster（1999）指出小波系数模值能代表不同时段某一时间尺度的强弱分布，反映其所对应时段的时间尺度的周期性是否明显，同时指出由于 Morlet小波为复数小波，其小波系数的实部表示不同特征时间尺度信号在不同时间上的分布和位相两方面的信息。Morlet小波具备多时间尺度、多分辨和良好局部的性质，适合于平稳时间序列的分析，因此笔者考虑对四个华西秋雨指数进行 Morlet小波变换分析，以期对各指数的年际、年代际变化有更为细致、客观的比较。利用Morlet小波作为基函数对华西秋雨区1960～2011年（共52年）的逐年4种华西秋雨指数进行小波变换，分别得到了各个华西秋雨指数的小波系数模的时频分布（图 9）和小波分析变换系数实部的时频分布（图10）。

从图9a中可以看出，MARI秋雨指数16～20 a左右尺度的周期变化在1967年到2000年一直较为明显，但是有部分年份落入了上部影响区，可能是虚假的周期信号。其余时间尺度具有较强的阶段性特征，3～4 a的周期振荡主要发生在 1966～1985年左右，1995年和2005年左右2年左右的周期振荡较为明显。图9b显示出ARI在1965年和2000年左右分别有较强的2～4 a和4～6 a年左右的周期振荡；图9c中DARI在1961～1967年左右有较强的2～6 a周期振荡，1967～1975年有较明显的6 a左右的周期振荡，2003年左右有较明显的2左右周期振荡。图9d中ARnw表现在1965年左右的2 a左右周期振荡，1980～1985年左右的10～12 a周期振荡以及1995～2005年左右的4～8 a周期振荡。

图10中，阴影部分为小波系数实部＞0.5，说明华西秋雨指数偏高，华西秋雨处于偏强期；相对的，小波系数实部＜0的部分，说明华西秋雨指数偏低，华西秋雨处于偏弱期。MARI的Morlet小波分析表明（图10a），在2000年以前有较为明显的8～16 a周期，在2000年以后2～4 a周期具有较强的局部化特征，它的准6 a左右周期在近52年来一直较为明显且表现较为稳定，呈现出华西秋雨经历大致 9次的华西秋雨强弱期交替；图 10b显示出ARI在1960～2005年有8～12 a周期，近52年有4～8 a周期，但其周期在1980年代不明显；图10c中DARI在近52年中都有4～8 a周期和8～12 a周期，在1980年以前较为明显，之后不明显；图10d是ARnw的小波分析，可以看出，从1970年以来有8～16年的周期，以及在1985年以后有6～8 a左右的周期。综上所述，从Morlet小波分析的对比表明，MARI相比于其它指数具有较为稳定的 4～8 a周期，相对来说能够较准确的表征华西秋雨的年际、年代际变化特征。

5 华西秋雨的时空分布

魏凤英（1999）指出分解的经验正交函数究竟是有物理意义的信号还是毫无意义的噪音，应该进行显著性检验，特别是当变量场空间点数m大于样本量时，显著性检验尤其重要。我们选择North et al.（1982）等提出的计算特征值误差范围来进行显著性检验。经过计算，MARI特征向量场的前三个模态均通过显著性检验，其方差贡献参见表3。可见，前三个特征向量的累计方差贡献率已经超过57%，可以作为华西秋雨的主要类型，分别是全区一致

型、纬向分布型、经向分布型。

图9 华西秋雨指数Morlet小波系数模的时频分布（图中阴影区为通过90%信度检验的区域）：（a）MARI；（b）ARI；（c）DARI；（d）ARnwFig.9 The time-frequency distribution of local wavelet power spectrum for autumn rain index using the Morlet wavelet analysis (the shadings show regions with confidence level greater than 90%): (a) MARI; (b) ARI; (c) DARI; (d) ARnw

图10 华西秋雨指数Morlet小波系数实部的时频分布（图中阴影为小波系数实部大于0.5的部分）：（a）MARI；（b）ARI；（c）DARI；（d）ARnwFig.10 The time-frequency distribution of local wavelet power spectrum for the autumn rain index based on the real part of Morlet wavelet coefficient (the shadings show regions with the real part greater than 0.5): (a) MARI; (b) ARI; (c) DARI; (d) ARnw

图11 MARI标准化距平场的EOF分析特征向量分布及时间系数逐年演变（图d、e、f中粗实线为对应模态的时间系数，细实线为零值线）：（a）第一模态特征向量；（b）第二模态特征向量；（c）第三模态特征向量；（d）第一模态时间系数；（e）第二模态时间系数；（f）第三模态时间系数Fig.11 The eigenvectors distribution and the evolution of interannual time coefficient of EOF analysis on standardized MARI anomaly (the heavy line represents the time coefficient and the fine line represents the zero value in Fig.11 d, e, and f): (a) Eigenvector of the first mode; (b) the eigenvector of the second mode; (c) the eigenvector of the third mode; (d) the time coefficient of the first mode; (e) the time coefficient of the second mode;(f) the time coefficient of the third mode

表3 前三个模态的方差贡献Table 3 Variance contribution of the first three modes

第一特征向量场（图 11a）的分布特征为华西秋雨区的全区一致型，其时间系数（图 11d）与实际MARI华西秋雨指数所指示的高低年基本相符，说明第一模态的全区一致型是华西秋雨的一种主要降水型态。第二特征向量（图 11b）呈纬向型分布，以秦岭、汉水流域为分界，南北反相，淮河、汉水流域一带为负位相，四川盆地、贵州、滇东北等地为正位相。结合时间系数（图11e）发现在1975年左右和 1984年左右出现反相，秦岭以北、汉水流域华西秋雨偏强，而四川盆地、贵州、滇东北等地华西秋雨偏弱，说明在第二模态下，较强的华西秋雨主要发生在秦岭以南的华西秋雨区内。第三个模态华西秋雨呈现经向分布，贵州、重庆东部、湖南与湖北的东部偏低，汉水流域、渭水流域、四川盆地和滇东地区为偏高，其时间系数（图 11f）中仅 1972年左右出现了反位相。综上，华西秋雨的主要模态反映了华西秋雨大值区以四川盆地为中心，大部分时段华西秋雨中心区域都处于正位相。可见，本文定义的华西秋雨区在其天气气候特征上具有空间一致性，把华西秋雨区作为一个整体来研究是可行的。

6 结论与讨论

本文提出了一种改进的华西秋雨指数，并将其与他人提出的秋雨指数进行了对比分析，得出如下结论：

（1）考虑加入日照时数和秋雨雨期对华西秋雨雨日的影响，以华西秋雨占年降水百分率与华西秋雨雨日的乘积作为华西秋雨的指数形式，建立了改进的华西秋雨指数，客观地划分出了相比其他指数能较好符合华西秋雨地理分布的华西秋雨区以及华西秋雨的典型站点，提出了华西秋雨指数的四级阈值标准。

（2）华西秋雨区易出现严重秋雨和秋季无秋雨的两种极端现象，两极分化严重，秋季华西秋雨区域以明显秋雨强弱年交替的气候特征占了主导地位。

（3）华西秋雨呈现准6年周期的年际变化，华西秋雨年代际变化特征明显，20世纪60年代到70年代初，80年代到90年代初偏强，70年代中后期和90年代后期偏弱，21世纪初偏弱，21世纪00年代中期以来又呈现出增强的趋势。与ARI、DARI、ARnw相比，MARI能更好的反映气候突变后华西秋雨的异常特征，能较为准确、客观的划分华西秋雨区。随着资料样本的延长也能对华西秋雨强弱年信号的分辨具有较好的性能稳定性，能较准确地表征华西秋雨的年际、年代际变化。

（4）华西秋雨主要有三类分布型，分别为全区一致型、纬向分布型、经向分布型。经分析得出，华西秋雨的降水空间分布有全区一致性的明显特征。

需要指出的是，华西秋雨作为华西地区特殊的天气气候现象，其形成、维持的因素是多方面的，本文仅讨论了华西秋雨指数本身的气候特征。是什么因素导致华西秋雨异常，导致华西秋雨异常的内、外强迫因子有哪些、如何建立这些强迫因子与华西秋雨的形成、维持之间的物理联系机制，我们将逐步开展相关研究。此外，本文观测资料格点化是基于相对比较简单的Cressman插值方法进行的，现在中国区域现在发展了一些基于更复杂格点化方法得到的日尺度气温和降水数据集，在未来工作中可以使用（如Xu et al., 2009；吴佳和高学杰，2013）。

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