梅雨是东亚夏季风向北推进过程中的重要产物,是东亚独有的天气气候现象(丁一汇等,2007)。江淮地区的梅雨具有显著的年际和年代际差异,而长江流域是梅雨期暴雨最严重的洪水受灾地区之一(周玉淑等,2005;胡娅敏等,2008)。叶德超等(2019)研究了2016年长江中下游梅雨期强降水,发现梅雨期的3~4d高频斜压波动具有明显的下游频散效应,从西北向东南传至长江中下游地区。根据国家气候中心监测数据,2020年是长江流域受洪涝灾害较为严重的一年,6月1日入梅,8月2日出梅,梅雨期持续时间长,梅雨量大,极端降水事件频发,引起了广泛关注,理解其异常降水形成和演变机理,有利于加深对梅雨的进一步认识。

Webster and Chang(1988)指出天气尺度扰动能够和大尺度环流背景场提供能量交换,同时汇合气流可以使天气尺度扰动得到发展。刘丽等(2019)发现天气尺度扰动可以通过动力强迫和热力强迫影响平均流。中高纬天气尺度扰动对东亚夏季风环流和长江中下游降水都具有显著影响。李鑫等(2018)年发现1993年扰动波包自西向东向长江中下游地区传播,为长江流域夏季降水提供了必要的扰动能量。黄海燕等(2016)利用850hPa纬向风距平和E-P通量的合成分析显示,长江中下游6月存在从高纬到低纬的天气尺度波列,当波列存在时,波会向东南方向传播,不利于夏季风向北推进。董丽娜和张福颖(2013)认为天气尺度瞬变波动力强迫作用有利于急流北跳的发生,对急流北跳发生的早晚有正反馈作用,从而影响雨带的分布。龙晴柔等(2017)分析副热带西风急流的不同尺度特征后发现,天气尺度波与梅雨强度的变化有一定的对应关系。如在低纬度地区,天气尺度扰动往往影响着热带气旋的生成,进而影响江淮梅雨。杨悦等(2016)对南海的季风动能分析后,发现小于10d的高频扰动与季风平均散度和涡度相互作用,会有较多的季风平均动能向扰动动能转换,使得低纬地区北传的季节内振荡增强。

区域气候模式具有较高的时空分辨率,是研究区域气候的有力工具。刘晓东等(2005)指出RegCM3区域气候模式能较好地再现异常降水的月际尺度变化和空间分布特征,模式较好地模拟了西太平洋副高脊线的演变过程。Bhatla et al.(2016)发现RegCM4模拟大部分区域的效果都很好,但对参数化方案表现出显著的敏感性。Zhang et al.(2015)采取不同积云参数化方案模拟中国降水后,发现RegCM4模拟夏季降水效果优于冬季模拟效果,并且Tiedtke方案模拟东亚季风指数的偏差最小,模拟的降水偏差也较小。Shi et al.(2018)对比了区域气候模式RegCM4.4与全球气候模式HadGEM后,发现RegCM4.4对温度、降水和极端气候的空间分布模拟更优。

综合以上现状,我国梅汛期降水同时受到中高纬和低纬天气尺度扰动的影响,然而现有研究并未明确不同纬度天气尺度扰动影响梅雨期降水的程度,以及对梅雨期异常降水的贡献。因此,本次研究利用观测资料结合区域气候模式RegCM4.6,针对2020年夏季梅雨期降水进行分析,尝试揭示不同纬度天气尺度扰动对梅雨期异常降水位置分布及时间演变的影响以及机理。

1 资料和方法

1.1 资料

采用的资料:1)ECMWF的ERA5逐小时再分析资料处理成的日平均资料,水平分辨率为1.0°×1.0°(Dee et al.,2011)。2)我国2 479气象观测站的逐日降水数据(http://data.cma.cn/data/cdcdetail/dataCode/SURF_CLI_CHN_PRE_DAY_GRID_0.5.html)。

1.2 模式及试验设计

使用的模式为意大利国际理论物理中心RegCM4.6区域气候模式。模式初始场、侧边界及海温均由水平分辨率为1.0°×1.0°的欧洲中心ERA5的再分析资料提供。为了更好模拟出长江中下游降水,将模式中心设置在长江中下游地区(119°E,32°N)。模式采用Lambert投影,格点数为110×110,水平分辨率为30km,垂直方向为非均匀18层,顶层气压为5hPa。图1给出了本次研究模式模拟的范围,包含了我国东部华南、长江中下游、华北等主要降水区。由于影响模式降水效果的主要是积云参数化方案,在对比Emuanuel(Emanuel,1997)、Grell(Grell,1993)和Tiedtke(Tiedtke,1989)积云参数化方案后(图略),选取了模拟效果最优的Tiedtke积云参数化方案。其余物理参数化方案选取BATS1e陆面参数化方案(Dickinson et al.,1993)、指数松弛侧边界条件方案(Davies and Turner,1977)、Holtslag边界层方案(Holtslag et al.,1990)、Zeng海表通量方案(Zeng et al.,1998)、SUBEX显式湿度方案(Sundqvist et al.,1989)。模式从2020年5月1日开始积分,积分到2020年8月15日,前一个月作为模式起转过程的时间。此试验称作控制试验。

利用Lanczos滤波器,对模式侧边界数据进行滤波,滤除10d以下天气尺度信号,即减弱了边界天气尺度扰动的输入。在初始条件和边界条件中去除34°N以北的天气尺度扰动,减弱中高纬天气尺度扰动的输入,其余条件不变称为北边界试验。在边界条件和初始条件中,34°N以北,110°E以西的天气尺度扰动被去除,其余条件保持不变称为西北侧边界试验。去除28°N以南的天气尺度扰动,减弱了低纬天气尺度扰动的输入,其余条件不变称为南边界试验。

1.3 诊断方法

本文分析的正压能量转换(B_TEC)过程依据Cai et al.(2007)的理论,天气尺度扰动能量(K_e)的变化正比于E·D。

$\begin{array}{c}E=\left(\frac{1}{2}\left(v^{\mathrm{\text{'}}2}-u^{\mathrm{\text{'}}2}\right),-u^{\mathrm{\text{'}}}{v}^{\mathrm{\text{'}}}\right)\\ D=\left(\frac{\partial \stackrel{-}{u}}{\partial \stackrel{-}{x}}-\frac{\partial \stackrel{-}{v}}{\partial y},\frac{\partial \stackrel{-}{v}}{\partial x}+\frac{\partial \stackrel{-}{u}}{\partial y}\right)\\ \frac{\partial K_{\mathrm{e}}}{\partial t}\propto E\cdot D=\frac{1}{2}\left(v^{\mathrm{\text{'}}2}-u^{\mathrm{\text{'}}2}\right)\left(\frac{\partial \stackrel{-}{u}}{\partial x}-\frac{\partial \stackrel{-}{v}}{\partial y}\right)-u^{\mathrm{\text{'}}}{v}^{\mathrm{\text{'}}}\left(\frac{\partial \stackrel{-}{v}}{\partial x}+\frac{\partial \stackrel{-}{u}}{\partial y}\right)\end{array}$

当E·D>0时,表示平均环流动能转换为天气尺度扰动动能,反之,则表示扰动释放动能并转化为平均动能。根据Trenberth(1986)推导的可描述瞬变波动对平均流强迫作用的局地E-P通量,其中E是E-P通量的水平分量,表示瞬变扰动活动的矢量。E的辐散对西风气流有加速作用,而其辐合则有减速作用,因而可以作为描述瞬变扰动对大尺度气流动力强迫作用的指标量。

以上的u、v分别表示水平风速的纬向分量和经向分量,带撇号量表示该气象量<10d的天气尺尺度信号,上划线表示平均流。

利用Lanczos低通滤波分析10d以下天气尺度气象要素的变化特征;利用功率谱分析降水的显著周期。

2 天气尺度扰动对梅雨期平均降水的影响

利用2020年2 479气象观测站的降水数据得到2020年6—7月梅雨期平均降水的分布(图2a),可以发现2020年梅雨降水主要集中在长江中下游地区,并且日平均降水量达到10mm以上。由于6—7月时间尺度小于90d,对长江中下游地区(110°~120°E,28°~32°N)4—7月的降水进行功率谱分析(图2b),可以看出,通过置信度为95%的红噪声检验的峰值集中在10d以下的天气尺度,表明2020年梅雨期降水在周期上主要表现为小于10d的天气尺度信号。

从降水的演变(图3a)上来看,6月上中旬开始,雨带停留在江淮地区,梅雨期开始,直到8月上旬雨带北抬,江淮地区出梅。梅雨的维持与500hPa大尺度环流有密不可分的联系,图3b中给出了500hPa相对涡度的演变,可以看到中高纬有多次天气尺度上正相对涡度的南传,天气尺度活动比较活跃,而正涡度的南传阻碍了低纬度负涡度的北传,有利于雨带的维持。利用正压能量转换方程分析大尺度环流异常对天气尺度扰动的影响(图3c),可以发现在长江中下游地区有很强的正值中心。天气尺度扰动有利于在平均气流北侧提取正压能量(Cai et al.,2007),而副高北侧的纬向西风带在长江中下游地区有利于为天气尺度扰动提供能量。这表明天气尺度扰动对长江流域的纬向西风带有重要影响。Hoskins and Hodges(2002)的研究表明,不同气象变量的瞬变扰动方差,均可以用来表征天气尺度活动。本文使用500hPa上天气尺度经向风的均方差表示天气尺度扰动强度,计算了2020年天气尺度扰动强度与气候态的差值(图3d),以表明其异常特征。2020年梅雨期,我国西北到巴尔喀什湖附近的天气尺度扰动强度明显偏强,而低纬的扰动强度在西太平洋处偏弱。因此,这是否说明中高纬以及低纬天气尺度扰动的异常均会对梅雨降水异常产生影响呢?下面利用区域气候模式对其进行进一步的讨论。

首先检验区域气候模式RegCM4.6对2020年梅汛期降水及演变特征的再现能力。图4给出了控制试验模拟的平均降水分布与降水演变特征,可以发现,尽管模式模拟的降水强度低于观测降水,但能够准确模拟出降水中心的主要位置位于长江中下游地区(图4a)。从降水的时间演变(图4b) 来看,模式模拟的雨带维持在江淮地区(28°~34°N),并且雨带南北进退,以及出入梅时间与观测(图3a)基本一致。模式对降水强度模拟的偏差(图4a、图2a),可能主要与7月上中旬的一次极端过程把握不足有关(图3a、图4b)。然而总的来看,模式基本能够模拟出梅雨期降水的分布特征以及雨带南北进退的特征。

图5为不同敏感性试验对6、7两月降水的模拟结果与控制试验的差,可以看到,北边界试验中长江流域降水减少,淮河流域降水增多,表明梅雨期平均降水中心的位置与观测相比北移(图5a)。而在南边界试验中,长江中游和长江下游以南地区降水略有增强,但幅度较小(图5c)。在仅改变西北侧边界的天气尺度扰动后(图5b),淮河流域降水异常偏多,与北边界试验类似,降水中心位置发生了北移,说明我国北部,尤其是西北侧边界天气尺度扰动的输入对梅雨降水中心位置有重要的影响。

图6中给出了不同试验天气尺度扰动强度特征。和控制试验(图6a)相比,改变了天气尺度扰动的输入后,边界处的天气尺度扰动强度明显降低(图6b、c、d)。北边界试验和西北侧边界试验(图6b、c)的高层在35°~40°N附近的天气尺度扰动强度中心存在较大程度的减弱。而南边界试验(图6d)在低纬度天气尺度扰动强度虽然也减弱但低纬原本的天气尺度扰动强度较小,所以变化不明显。从正压能量转换中心位置来看,除了在200hPa高层急流附近有很强的能量转换外,在850hPa低层附近也存在正压能量转换的中心。控制试验和南边界试验能量转换中心位置位于30°N附近,而北边界试验和西北侧边界试验中心位置位于更北的位置,说明平均环流可以在长江中下游以北的位置向天气尺度扰动动能进行转换。

由图7可见,在北边界(图7a)和西北侧边界(图7b)试验中,只改变了中高纬天气尺度扰动的输入,但在850hPa低纬的偏南风仍得到了加强,有利于暖湿气流的向北推进,南北风辐合发生北移;在对流层中上层40°N附近及北部纬向风加强,南侧纬向风减弱,有利于高层急流中心的北移,同时可导致降水中心的北移。在南边界试验中(图7c)低纬的偏南风略微减弱,这是导致长江流域降水略为增强的原因,整体平均经纬向风的变化并不明显。

从850hPa低层风场和正压能量转换中心的位置(图8)可以看出,北边界试验(图8b)和西北侧试验(图8c)的偏南风可以达到更北的位置,基本气流异常向天气尺度能量转换的位置更偏北。而能量转换中心的位置影响副高北侧纬向西风带的位置,使得纬向西风带偏强且偏北,从而影响降水中心的位置,对应着降水中心的北移。而低纬天气尺度扰动减弱(图8d),长江中下游平均降水位置基本没有变化。由此可以得到,2020年中高纬天气尺度扰动偏强,正压能量转换中心位于长江流域,阻碍了平均气流的北移,使得纬向西风带停留在江淮流域上空,造成梅雨强度偏强。

3 天气尺度扰动对雨带推进的影响

从不同试验模拟的降水演变(图9)来看,在控制试验(图4b)和南边界试验(图9c)中,雨区虽然在7月20日左右北抬出34°N,但是又南退回34°N以南(红色方框内),因此江淮地区真正出梅时间推迟到8月上旬。北边界试验(图9a)在7月下旬雨带北抬出江淮流域,位置较控制试验更偏北,也有一次南退过程但主要降水区未能退回34°N以南。而西北侧边界试验中(图9b),雨带在7月下旬已完全北抬至34°N以北并没有南退,降水中心位于34°N以北,标志着江淮流域出梅。这表明中高纬西北侧输入的天气尺度扰动强度变化对江淮梅雨期降水演变有重要的影响。

从500hPa涡度的演变(图10)上来看,控制试验和南边界试验有多次天气尺度正涡度从中高纬向南传,与再分析资料较为吻合。由于模式的系统偏差,模拟的位势高度强度相对于再分析资料偏弱(刘晓东等,2003),利用120°E上的5 860gpm等值线代表西北太平洋副热带高压(简称副高)的南北进退,可以发现控制试验(图10a、e、i)和南边界试验(图10d、h、l)的副高在7月下旬有一次南退的过程,这次过程同时也对应着雨带的南退。而北边界试验(图10b、f、j)和西北侧边界试验(图10c、g、k)中,由于中高纬没有天气尺度扰动的输入,使得中高纬没有天气尺度正涡度的南传,并且在7月下旬5 860gpm等值线维持在34°N附近,副高没有明显的南退过程。为了进一步区别涡度变化的原因,将涡度分解为经向风(图10e—h)产生的涡度$\left(\frac{\partial v}{\partial x}\right)$以及纬向风(图10i—l)产生的涡度$\left(-\frac{\partial u}{\partial y}\right)$。可以看到经向风产生的涡度很小,而天气尺度正涡度的南传以及负涡度向北的推进都主要与纬向风有关。

由图6可以看出,大气平均环流与天气尺度能量转换主要集中在850hPa和200hPa上,而降水与低层850hPa环流的关系更为密切,图11中给出了850hPa的纬向风演变并引入局地E矢量。E矢量散度在纬向风大值中心的北侧辐散,对平均西风有增强作用,有利于异常纬向风向北移动。控制试验(图11a)和南边界试验(图11d)中,在7月下旬有E矢量辐散的南传,阻碍了纬向风的向北发展,使得纬向风有南退的趋势。北边界试验中(图11b)在7月下旬有支较弱的E矢量散度辐散的南传,使得纬向风也有较弱南退的倾向。而在西北侧边界试验(图11c)中,7月下旬E矢量辐散散度没有南传,纬向风能够继续向北发展。纬向风的向北发展产生的涡度变化对应着500hPa负涡度继续向北发展的过程,使得雨带能够在7月下旬过早北抬至34°N以北。中高纬西北侧天气尺度扰动的减弱抑制E矢量辐散散度的南传,有利于纬向风的北移,纬向风北移产生的涡度变化有助于副高北进,从而雨带能够更早北抬到江淮以北的地区,使江淮地区提前出梅。而低纬天气尺度扰动发生改变后对雨带演变的影响较小。

4 结论与讨论

本文利用区域气候模式RegCM4.6模拟2020年夏季梅雨期降水,并结合观测资料,讨论了中高纬和低纬天气尺度扰动对梅雨期降水的可能影响,主要结论如下:

1)功率谱分析揭示2020年长江中下游地区汛期降水存在明显的天气尺度扰动。大气平均环流动能在长江中下游地区向扰动动能转换,维持和增强该地区的天气尺度扰动强度。从时间的演变来看,由于中高纬天气尺度正涡度的不断南传,阻碍了副高的北上,使雨带长时间维持在江淮地区。与气候态相比,2020年夏季天气尺度扰动在中高纬巴尔喀什湖附近偏强,低纬西太平洋处偏弱。

2)RegCM4.6区域气候模式能够模拟出2020年梅雨期降水的主要中心和雨带的位置演变,但强度上较观测稍弱。在梅雨期平均降水的变化中,当减弱北边界或只减弱西北侧边界中高纬天气尺度扰动的输入,对应中高纬天气尺度扰动强度大幅度降低,大气平均环流动能向天气尺度扰动动能转换的位置北移,影响副高北侧纬向西风带北移,使得降水中心从长江中下游地区北移到淮河流域。而减弱低纬天气尺度扰动的输入,低纬的平均偏南风减弱,长江流域降水略有增多,但并不明显。中高纬度天气尺度扰动偏强,阻碍了平均气流的北移,使得纬向西风带停留在江淮流域上空,造成2020年梅雨强度偏强。

3)在降水的演变中,北边界,尤其是西北侧边界中高纬天气尺度扰动减弱后,减弱了850hPa上E矢量辐散散度的南传,纬向风能够向北发展,纬向风产生的涡度变化有利于副热带高压的北抬,使得雨带可以较早北抬到34°N以北,有助于江淮地区更早的出梅。而低纬天气尺度扰动减弱后,雨带演变基本没有变化。

由此可见,梅雨期降水与我国西北到巴尔喀什湖地区的天气尺度扰动密切相关。中高纬西北侧的天气尺度扰动不仅可以影响降水分布的位置,也可以影响雨带北跳时间。本文仅探讨了2020年梅雨期降水,对于不同年份中高纬天气尺度扰动的影响差异还有待于进一步分析。

参考文献