经皓童 孙建奇 于水 华维

1 成都信息工程大学大气科学学院，成都 610225

2 中国科学院大气物理研究所竺可桢—南森国际研究中心，北京 100029

3 中国科学院大学，北京 100049

1 引言

中国西南地区地形复杂，山脉纵横，沟谷遍布，地势落差巨大。该地区地质板块活动频繁，生态环境脆弱，极易发生由降水导致的山洪、滑坡、泥石流等地质次生灾害（李永华等, 2012b; 马洁华等,2019）。2016 年夏季四川、云南省多县的累计日降水量达到100～200 mm，西南地区发生特大洪涝灾害，农田被毁、房屋倒塌，交通、通讯、电力等设施中断，给当地造成非常严重的经济损失和较大的社会影响。因此加强对西南地区降水的研究对于该地区的防灾减灾工作极为重要。

西南地区雨季为5～9 月，降水主要集中在夏季6～8 月，它的变异机制复杂，受到多个气候因子影响。在夏季6～8 月，南亚夏季风和东亚夏季风共同影响了西南东部地区的降水。南亚夏季风和东亚夏季风同时增强时，从孟加拉湾和南海向西南东部地区输送大量的水汽，该地区降水增多；二者同时减弱时，该地区位于异常气旋式环流的西缘，偏干的北风异常不利于该地区降水发生（桓玉和李跃清, 2018）。作为南亚夏季风的重要成员，对流层低层位于阿拉伯海和孟加拉湾地区的季风环流向中国西南地区输送大量水汽，其中一支气流沿东北向直接到达西南地区，另一支则向东到达南海地区后折向北到达西南地区东部（Zhang, 2001; Huang and Cui, 2015; 杨柳等, 2018）。阿拉伯海和孟加拉湾地区也因此成为西南地区夏季降水的重要水汽源地（Huang and Cui, 2015）。

邻近青藏高原的热力作用可以影响西南地区的大气环流，进而影响到西南地区的降水异常（赵平和陈隆勋, 2001; 刘新等, 2002; 陈忠明等, 2003; 周浩等, 2010; 李永华等, 2011）。南亚高压作为对流层上部强大的大气活动中心，其面积、强度、脊线位置等都与西南地区的降水有着紧密联系。当夏季南亚高压位置偏北（偏南）时，有利于出现西南地区夏季降水偏少（偏多）的环流形势；6 月南亚高压的面积变大、强度增强、脊线东移有利于西南地区降水的发生，而8 月伴随着南亚高压的增强和东伸，西南地区降水有所减弱（杜银和谢志清, 2002;李永华等, 2012b; 魏维等, 2012; Wei et al., 2015）。南亚高压还可与西太平洋副热带高压（简称西太副高）耦合影响西南地区夏季的旱涝变化，第31 候南亚高压东脊点与西太副高西脊点之间的经距相比前一年经距的差异越大，我国西南地区（尤其是中、东部地区）夏季降水偏多（张宇等, 2013）。

除了大气环流外，海温异常也是影响西南雨季降水的重要因子。例如，热带太平洋和印度洋海温异常通过影响Walker 环流和局地Hadley 环流可以显著影响西南地区夏季降水（唐佑民等, 1997; 马振锋和谭友邦, 2004; 鲍媛媛等, 2007; 李永华等,2012a; Liu et al., 2018; Wang et al., 2018）。北大西洋海温异常，如三极子海温异常模态，能够激发出向下游传播的Rossby 波列进而影响西南地区降水（Zuo et al., 2013; Li et al., 2018）。

5 月是西南地区雨季开始的时期，降水在这旱季—雨季过渡时期的变化尤为剧烈（秦剑等, 1997;Cao et al., 2017）；同时5 月是该地区大春作物的关键生育阶段，因此研究5 月降水的变异机理能够为当地农业生产提供科学指导（琚建华和李绚丽,1999; Wang and LinHo, 2002）。但目前针对西南地区5 月降水变异机制的研究仍然较少。已有的不多研究主要关注了南亚地区热力异常（Cao et al.,2017）、欧亚中高纬遥相关（Deng et al., 2016）和ENSO（杨亚力等, 2011）等因子对西南地区部分省市5 月降水的影响。

阿拉伯海季风通常于5 月增强爆发。伴随着阿拉伯海季风的增强爆发，阿拉伯海和孟加拉湾上空的异常气旋性环流东扩，印度洋上西风异常增强，青藏高原南部地区水汽输送和上升运动增强，降水增加（朱敏和张铭, 2006; Xiang and Wang, 2013;Liu et al., 2019）。那么阿拉伯海季风异常与5 月西南地区降水的联系如何？这个问题目前关注不够，需要开展深入研究，以增强对西南地区5 月降水变异机理的认识。

2 资料

与前人研究区域一致（罗玉等, 2015），本文中西南地区（21°～34°N，97°～110°E）包括云南省、四川省、贵州省和重庆市。降水资料为中国气象局发布的839 个台站的逐日观测降水数据。在这839 个台站中，有117 个位于西南地区。由于西南地区大部分站点资料起始于1960 年，故选用1960～2017 年的5 月降水数据进行研究。考虑到数据缺测的影响，我们选取了缺测数据长度占总时间长度小于5%的站点，并利用站点其他年份同一天降水量的平均值对缺测值进行了插补。最后得到115 个有效站点，站点分布如图1 所示。

图1 中国西南地区115 个站点分布Fig. 1 Locations of the 115 observation stations across Southwest China

本文采用的大气环流资料是日本气象厅发布的55 年再分析资料集（Japanese 55-year Reanalysis,JRA-55）（Kobayashi et al., 2015）。该资料的水平分辨率为1.25°×1.25°，垂直方向为37 层，本文分析的气象要素主要包括位势高度、水平风、垂直速度、比湿和可降水量。

3 西南地区5 月降水的主导模态及其与阿拉伯海季风的关系

图2 是对中国西南地区5 月降水进行经验正交函数（Empirical Orthogonal Function, EOF）分解得到的第一模态（EOF1）及其时间序列（principal component, PC1）。EOF1 基本呈现出降水异常的全区一致型分布，降水变率最大位于云南，这与西南地区5 月降水气候态空间分布型极为相似（图略）。PC1 显示，西南地区降水的主导模态呈现出很强的年际变化，说明该地区5 月降水呈现出明显的旱涝变化特征。PC1 与西南地区区域平均降水序列的相关系数为0.82，进一步表明全区一致型的变化特征是西南地区5 月降水的主要特征。在后续研究中，我们将主要基于西南地区区域平均的降水指数（Regional Precipitation Index, RPI）开展研究。

图2 1960～2017 年西南地区5 月降水的（a）EOF1 模态及其对应的（b）PC1 时间序列（柱状）和RPI 时间序列（折线）Fig. 2 (a) The first mode of EOF (Empirical Orthogonal Function) and (b) the time series of corresponding principal component (PC1, bars) and RPI(Regional Precipitation Index, curve) of precipitation in May over Southwest China during 1960-2017

本论文中阿拉伯海季风指数（Arabian Sea Monsoon Index, ASMI）的定义与Xiang and Wang（2013）一致，为850 hPa 纬向西风在（5°～15°N，50°～75°E）的区域平均。1960～2017 年，阿拉伯海季风与西南地区5 月降水存在联系，ASMI 和西南地区RPI 的相关系数为0.39，通过99%信度水平的显著性检验（表1）。为了进一步检验两者关系的稳定性，我们计算了ASMI 和西南地区RPI的21 年滑动相关。可以看出，二者的关系在20 世纪70 年代后期发生年代际变化，之后两者关系显著增强（图3a）。此外，23 年（图3b）和19 年（图3c）年滑动检验的结果表明，阿拉伯海季风与西南地区5 月降水关系的年代际转折几乎不受滑动窗口长度的影响。因此，我们将整个时段划分为1960～1976 年和1981～2017 年两个时段作进一步的研究。结果显示，在1981～2017 年，两个指数相关系数为0.55，通过99%信度水平的显著性检验；而在1960～1976 年，二者的相关系数仅为-0.39，并不显著。以上结果表明，在20 世纪70年代末之后，阿拉伯海季风与西南地区5 月降水存在密切联系。

图3 1960～2017 年ASMI 和RPI 的（a）21 年、（b）23 年、（c）19 年滑动相关系数。黑色虚线表示99%信度水平线Fig. 3 Sliding correlation coefficients between ASMI and RPI with windows of (a) 21, (b) 23, (c) 19 years. The dashed lines indicate 99% confidence level

表1 RPI 与ASMI 在各时段的相关系数Table 1 The correlation coefficients between RPI(Regional Precipitation Index) and ASMI (Arabian Sea Monsoon Index) in each period

从ASMI 回归的降水空间场上也可以发现，1960～1976 年与ASMI 相关的西南地区5 月降水异常分布正负相间，总体较弱（图4a）。但在1981～2017 年，几乎整个西南地区5 月降水异常都为正值，显著区位于四川省西南部和整个云南省（图4b），该分布与西南地区降水EOF1 的空间分布相一致。这进一步说明，在20 世纪70 年代末之后，阿拉伯海季风成为影响西南地区5 月降水的一个重要因素。

图4 标准化的ASMI 回归的（a）1960～1976 和（b）1981～2017 西南地区5 月降水异常场（单位：mm d-1）。打点区域表示降水异常场通过95%信度水平的显著性检验Fig. 4 Precipitation anomalies (units: mm d-1) in May over Southwest China regressed onto standardized ASMI during (a) 1960-1976 and(b) 1981-2017. The dotted areas indicate anomalies passing test at the 95% confidence level

4 阿拉伯海季风异常影响西南5 月降水的物理过程

第3 节的结果显示，阿拉伯海季风与中国西南地区5 月降水的关系存在年代际变化。在本节，我们将分析阿拉伯海季风在两个时段所对应的环流异常，来研究其影响西南地区5 月降水的物理过程。

图5 中给出了5 月阿拉伯海季风在不同时期所对应的环流异常。可以看到，在1960～1976 年，当阿拉伯海季风在5 月偏强时，北半球副热带印度洋上空为负位势高度异常（图5a、b），尤其以低层700 hPa 最为明显。同时，西亚上空为显著的位势高度正异常，与印度洋上的位势高度负异常构成南—北向的偶极型环流异常模态；西太副高也倾向于偏西、偏南，对西南地区的影响较大，而印缅槽处于阿拉伯海季风和西太副高的过渡区，印缅槽附近的位势高度异常较弱。在1981～2017 年，当阿拉伯海季风偏强时，它伴随着更大尺度的大气环流异常，显著的负位势高度异常占据了整个北半球副热带印度洋到南海区域；西太副高由于受到阿拉伯海季风环流的影响而位置偏东、偏北，印缅槽显著加深，其环流可以影响到中国西南地区（图5c、d）。

图5 标准化的ASMI 回归的1960～1976 年5 月（a）500 hPa 和（b）700 hPa 位势高度异常（彩色阴影，单位：gpm）和风场异常（绿色矢量，单位：m s-1）。（c-d）同（a-b），但为1981～2017 年的回归结果。打点区域（绿色矢量）表示位势高度（风场）异常通过95%信度水平的显著性检验Fig. 5 Geopotential height anomalies (color shadings, units: gpm) and wind anomalies (green vectors, units: m s-1) regressed onto standardized ASMI at (a) 500 hPa and (b) 700 hPa in May during 1960-1976. (c-d) As in (a-b), but for 1981-2017. The dotted areas (green vectors) indicate geopotential height (wind) anomalies passing test at the 95% confidence level

图6 给出了1981～2017 年西南地区5 月RPI回归的位势高度异常。可以看到，西南地区降水偏多时，在北半球副热带印度洋上空存在显著的位势高度负异常，同时印缅槽显著加深。这样的环流形势与同时期阿拉伯海季风异常所对应的大气环流异常非常相似，这也进一步证明阿拉伯海季风是该时期西南地区5 月降水的重要影响因子。

图6 西南地区5 月标准化的RPI 回归的1981～2017 年5 月（a）500 hPa 和（b）700 hPa 位势高度异常（单位：gpm）。打点区域表示异常通过95%信度水平的显著性检验Fig. 6 Geopotential height anomalies (units: gpm) regressed onto standardized RPI at (a) 500 hPa and (b) 700 hPa over Southwest China in May during 1981-2017. The dotted areas indicate anomalies passing test at the 95% confidence level

在1960～1976 年，当阿拉伯海季风偏强时，可降水量异常增多的区域主要集中在阿拉伯海、印度中南部到孟加拉湾部分地区（图7a）。此时偏强的西风异常主要位于北半球副热带西印度洋，并在印度洋上空形成显著的气旋性环流异常。阿拉伯海地区的水汽一部分伴随着气旋性环流异常向印度西侧地区输送，另一部分水汽继续向西输送至孟加拉湾地区（图7c）。受此影响，显著的水汽通量散度异常局限在阿拉伯海地区，导致该地区可将水量增多（图7e）。而在中国西南地区，可降水量与水汽输送及辐合异常都比较弱，这说明在20 世纪70 年代末之前阿拉伯海季风对西南地区5 月水汽条件的影响较小，进而不会对该地区降水产生显著影响。

图7 标准化的ASMI 回归的（a）1960～1976 年和（b）1981～2017 年5 月可降水量异常（阴影，单位：kg m-2）。（c-d）同（a-b），但为回归的整层积分水汽通量异常（蓝色矢量，单位：kg m-1 s-1）。（e-f）同（a-b），但为回归的整层积分水汽通量散度异常（阴影，单位：10-5 kg m-2 s-1）。图a、b、e、f 中的打点区域和图c、d 中的阴影区域代表异常通过95%信度水平的显著性检验Fig. 7 Precipitable water anomalies (shadings, units: kg m-2) regressed onto standardized ASMI during (a) 1960-1976 and (b) 1981-2017. (c-d) As in (a-b), but for regressed vertical integrated water vapor fluxes anomalies (blue vectors, units: kg m-1 s-1). (e-f) As in (a-b), but for regressed divergence anomalies (shadings, units: 10-5 kg m-2 s-1) of the vertical integrated water vapor fluxes. The dotted areas in Figs. a, b, e, f and shadings in Figs. c, d indicate anomalies passing test at the 95% confidence level

在1981～2017 年，从阿拉伯海到中南半岛与中国西南地区都呈现出显著的可降水量正异常（图7b）。伴随着偏强的阿拉伯海季风，从北半球副热带西印度洋至海洋性大陆地区存在偏强的西风异常，在孟加拉湾地区盛行异常西南气流，该气流向北可延伸至中国西南地区，从而为孟加拉湾和中国西南地区带来充沛的水汽输送（图7d）。在水汽辐合场上也可以看到，孟加拉湾和中国西南地区出现了显著的水汽辐合（图7f）。上述研究表明，在20 世纪70 年代末之后，阿拉伯海季风异常所引起的环流变化可以显著地影响中国西南地区的水汽条件变化，进而对该地区降水的变化产生作用。

对于降水，除了水汽条件外，动力条件也非常重要。为此，我们进一步分析了前、后时期阿拉伯海季风对局地经圈环流的影响。图8 给出了两个时段ASMI 回归的沿95°～105°E 平均的经圈环流异常。可以看到，在1960～1976 年，阿拉伯海季风对西南地区对流层中低层垂直运动的影响较弱，显著相关的环流异常仅位于对流层上层（图8a）。但在1981～2017 年，阿拉伯海季风能够显著地影响印缅槽，进而影响西南地区对流层整层的垂直运动。当阿拉伯海季风偏强时，印缅槽显著加深（图5d），槽前的西南地区上升运动偏强（图8b），这为西南地区降水的发生提供了重要的动力条件。

图8 标准化的ASMI 回归的（a）1960～1976 年和（b）1981～2017 年5 月沿95°～105°E 平均的经圈环流异常（经向风单位：m s-1；垂直速度单位：Pa s-1；垂直速度乘以了-150）。阴影区域表示异常通过95%信度水平的显著性检验Fig. 8 Mean meridional circulation anomalies [meridional wind (units: m s-1), vertical velocity (units: Pa s-1), the vertical velocity is multiplied by-150] along 95°-105°E regressed onto standardized ASMI in May during (a) 1960-1976 and (b) 1981-2017. The shadings indicate anomalies passing test at the 95% confidence level

通过上述的回归结果可以发现，在1981～2017 年阿拉伯海季风显著地影响中国西南地区的水汽输送和垂直运动，从而影响该地区的降水。进一步以ASMI 的时间序列0.75 倍标准差为阈值挑选出阿拉伯海季风的强弱年份，对位势高度等物理量进行合成分析。可以看到，前后两个时段的合成结果与ASMI 的回归结果基本一致（图9）。在1981 年之后，阿拉伯海季风异常所伴随的大气环流异常明显东伸，可以影响到向中国西南地区的水汽输送并引起该地区垂直运动的变化，从而可以造成中国西南地区降水的变化。

图9 （a）1960～1976 和（b）1981～2017 年ASM 强、弱年合成的5 月位势高度异常（单位：gpm）。（c-d）同（a-b），但为合成的整层积分水汽通量异常（单位：kg m-1 s-1）。（e-f）同（a-b），但为合成的沿95°～105°E 平均的经圈环流异常（经向风单位：m s-1；垂直速度单位：Pa s-1；垂直速度乘以了-150）。图a、b 中的打点区域和图c-f 中的阴影区域代表异常通过95%信度水平的显著性检验Fig. 9 Composited geopotential height anomalies (units: gpm) between strong and weak ASM years in May during (a) 1960-1976 and (b)1981-2017. (c-d) As in (a-b), but for composited vertical integrated water vapor fluxes anomalies (units: kg m-1 s-1). (e-f) As in (a-b), but for a composited latitude-pressure cross section of meridional circulation [meridional wind (units: m s-1), vertical velocity (units: Pa s-1), the vertical velocity is multiplied by -150] averaged between 95°E and 105°E. The dotted areas in Figs. a, b and shadings in Figs. c-f indicate anomalies passing test at the 95% confidence level

已有研究显示，气候系统变率的增强会增强其气候影响（Sun and Yuan, 2009）。为此，我们进一步考察了阿拉伯海季风的变率及其与中国西南地区降水关系。图10 给出了ASMI 的19 年滑动标准差（横轴）和ASMI 与中国西南地区5 月RPI 的19 年滑动相关系数（纵轴）的散点图。以横坐标1.67（ASMI 的0.9 倍标准差）为界，当阿拉伯海季风变率偏弱时，阿拉伯海季风与西南季风降水的关系偏弱，仅有46.2%的滑动窗口对应的相关系数通过95%信度水平的显著性检验。而当阿拉伯海季风变率偏强时，阿拉伯海季风与西南季风降水的关系偏强，有92.6%的滑动窗口对应的相关系数通过95%信度水平的显著性检验。由图10 可知，ASMI 的变率在20 世纪70 年代后期存在明显的年代际突变。1960～1976 年对应ASMI 的标准差为1.61，阿拉伯海季风变率偏弱，阿拉伯海季风异常与中国西南地区5 月降水关系较弱。1981～2017年对应ASMI 的标准差为2.00，阿拉伯海季风变率偏强，阿拉伯海季风异常与中国西南地区5 月降水关系显著增强。因此，在研究阿拉伯海季风与中国西南地区5 月降水的关系时，需要关注季风变率的强弱。

图10 ASMI 的19 年滑动标准差与ASMI-RPI（ASMI 和中国西南地区5 月RPI）的19 年滑动相关系数的散点图。横虚线为95%信度水平对应的相关系数值，竖虚线为1.67。蓝色（黄色）圆点代表滑动窗口的中心年份位于1960-1976（1981-2017）年的时段Fig. 10 Scatter plot of 19-year sliding standard deviations of ASMI and 19-year sliding correlation coefficients between ASMI and RPI in May over Southwest China. The horizontal dotted line indicates a significant correlation at the 95% confidence level, and the vertical dotted line is at 1.67. The blue and yellow dots represent the periods with central years in 1960-1976 and 1981-2017, respectively

5 总结与讨论

5 月是中国西南地区旱季—雨季的转折时期，该时期降水异常会显著地影响当季农事活动（晏红明等, 2003; 汤阳等, 2013）。本文首先利用EOF 方法提取其变化的主导模态，进而分析它与同期阿拉伯海季风的联系。EOF 结果表明，西南地区5 月降水第一主导模态表现为全区一致的变化特征，大值中心位于云南地区，这与该地区5 月气候态降水的空间格局类似。

在过去50 多年，西南地区5 月降水与阿拉伯海季风变异的关系呈现出年代际变化，其中在1960～1976 年二者关系较弱，但在1981～2017 年两者呈现出显著的正相关。在1960～1976 年，阿拉伯海季风异常所引起的大气环流异常主要位于阿拉伯海至孟加拉湾地区；季风异常对中国西南地区的水汽输送影响较弱，从而与西南地区降水的关系并不紧密。但在1981～2017 年，阿拉伯海季风异常所引起的大气环流异常能够从阿拉伯海延伸至中国南海地区，由此在孟加拉引起西南气流，加强向中国西南地区的水汽输送。另外，在该时段，阿拉伯海季风异常能够显著影响印缅槽，从而在槽前的中国西南地区产生显著的垂直运动异常。通过对降水相关的动力和水汽条件的影响，阿拉伯海季风能够在20 世纪70 年代末显著地影响中国西南地区的5 月降水。

本文进一步初步探讨了5 月阿拉伯海季风与中国西南地区降水关系年代际变化的可能原因，发现阿拉伯海季风变率的强弱可能起着重要的作用。当阿拉伯海季风变率偏弱时，它所对应的环流异常主要位于阿拉伯海到孟加拉湾东部地区，因此它对中国西南地区降水的响应偏弱。而当其偏强时，阿拉伯海季风异常能够导致整个北印度洋到南海地区的大气环流异常，从而显著影响地影响中国西南地区的降水。

5 月是亚洲季风区气候干—湿季节转换的过渡月份，也是亚洲夏季风爆发的关键时期。在该时期，亚洲不同地区的降水变异机制复杂且影响因子较多。在阿拉伯海、印度半岛和中南半岛等地区，5 月降水的年际变化受到欧洲—西亚遥相关和ENSO 等因素的显著影响，它们通过对大气环流异常的调制使得对流层中高层的温度梯度增强，进而导致北印度洋对流层低层的西风带增强，有利于南亚5 月降水增多（Deng et al., 2016）。前期冬季太平洋海温异常对西太平洋副热带高压强度和位置的影响也是造成中国南方5 月降水异常的重要原因（严华生等, 2002）。在中国西南地区，5 月作为旱季—雨季的转折时期，该时期降水异常会显著地影响当季农事活动。本文揭示了5 月阿拉伯海季风强度与同期中国西南地区降水的关系，未来需要继续深入开展其他气候系统对该地区5 月降水的变化影响；此外，除了季风强度，季风爆发早晚对中国西南地区5 月降水存在怎样的影响也需要做进一步的研究。