基于拉格朗日方法的华南前汛期水汽输送及其年际年代际变化

发布时间：2020-11-01 13:27

　　 本文利用拉格朗日气流轨迹模式HYSPLIT对华南前汛期的水汽输送过程进行后向追踪模拟,结合“海量气块追踪法”研究华南前汛期水汽输送路径,确定影响其水汽输送的关键区,并利用“蒸发—降水诊断法”分析了南海夏季风爆发对华南前汛期水汽输送源汇分布的影响,进一步根据“区域源汇归因法”定量计算了各关键区对华南前汛期降水的水汽贡献差异。在此基础上探讨了华南前汛期水汽输送的年际、年代际变化,定量分析了其依次与ENSO和PDO的联系。主要结论概括如下:(1)使用拉格朗日方法分析了华南前汛期水汽输送的气候特征,研究发现华南前汛期的水汽主要来自于北印度洋、孟加拉湾、南海、西太平洋以及中国东部地区。(2)华南前汛期水汽输送与南海夏季风爆发有密切联系。南海夏季风爆发前,西太平洋偏东路径携带水汽量最多(约50%),西太平洋是主要的水汽源地,对华南前汛期降水的水汽贡献最大,约为25%;南海夏季风爆发后,华南前汛期水汽输送以西南路径水汽输送为主,印度洋地区水汽输送贡献最大,高达25%,孟加拉湾—南海和中国东部地区对华南前汛期的水汽输送贡献次之,分别为21%和18%,西太平洋贡献最小,不足10%。南海季风爆发前、后,西太平洋副热带高压位置的变化以及印度半岛上空的环流调整导致该时期华南前汛期水汽输送特征发生明显的变化。(3)华南前汛期水汽输送具有明显的年际变化特征。南海夏季风爆发前,华南前汛期水汽输送年际变化呈全区一致性,变化最明显的地区位于西太平洋;南海夏季风爆发后,水汽输送年际变化也呈全区一致性,同时孟加拉湾地区水汽输送年际变化最为明显。南海夏季风爆发前,华南前汛期水汽输送的年际变化与ENSO事件密切相关。厄尔尼诺年和拉尼娜年,华南前汛期的水汽输送在南海夏季风爆发前均以西太平洋路径为主,该路径在厄尔尼诺年比拉尼娜年偏南,导致西北太平洋厄尔尼诺年对华南前汛期的水汽贡献(约15%)明显低于拉尼娜年(约25%),西南太平洋输送贡献反之(厄尔尼诺年超过6%,拉尼娜年不足2%)。(4)华南前汛期水汽输送具有明显年代际变化特征。1961-2012年华南前汛期水汽输送可分为3个阶段,分别为20世纪60年代至70年代初期、20世纪70年代中期至90年代中后期以及20世纪90年代末期至21世纪初期,且南海夏季风爆发前、后变化趋势近似相反。南海夏季风爆发前,年代际尺度的华南前汛期水汽输送与前秋季PDO密切相关。当PDO处于暖位相时,各关键区的水汽含量呈全区一致性偏多,仅在20° N以北的西北太平洋出现水汽含量偏少的情况。20° N以南的西南太平洋在PDO暖位相阶段水汽含量(约35%)远高于PDO冷位相阶段(约25%),是主要的水汽源地。当PDO处于冷位相时,华南以北的中国东部地区、以南的孟加拉湾—南海和以东的中国近海海域为主要的水汽源地。
【学位单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P426
【部分图文】：

日再分析资料［８１］，包括８个标准气压层的风场（ｕ，?Ｖ）、高气压Ｐｓ资料，水平分辨率为２．５°?Ｘ２．５°?；本文使用的逐义的ＯＮＩ指数（ＯｃｅａｎｉｃＮｉｎｏ?Ｉｎｄｅｘ），即Ｎｉｎｏ３．４区ＳＳＴ距／／ｗｗｗ＿ｅｓｒｌ．ｎｏａａ．ｇｏｖ／ｐｓｄ／ｄａｔａ／ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ／ｏｎｉ．ｄａｔａ）；海表温度Ｖ３资料『８２］；逐月太平洋年代际振荡指数采用Ｍａｎｔｕａ［５Ｓ］．ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ．?ｅｄｕ／ｐｄｏ／ＰＤＯ．ｌａｔｅｓｔ），记为?ＰＤ０?指数，该指数海洋年代际变化特征。??域和时段的定义??气候中心对华南区域范围的定义，以及前人对华南前汛期６°?—１２０°?Ｅ，２２°?—?２６°?Ｎ范围内的陆地格点作为ＨＹＳＰ

对华南前汛期开始和结束日期的确定，我们利用中国气象局国家气候中心气候系统??监测公报（ｈｔｔｐ：／／ｃｍｄｐ．ｎｃｃ－ｃｍａ．ｎｅｔ／ｃｎ／ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．ｈｔｍ＃ｒｅｐｏｒｔ）提供的?１９６１?—２０１２?年华南??前汛期起止时间数据（图２．２）；如前所述，华南前汛期的水汽输送环流在南海夏季风建??立前后具有明显不同的特征，为此根据南海夏季风爆发日期，将华南前汛期的水汽输送??过程分为南海夏季风爆发前和爆发后两个阶段进行讨论。参考Ｗａｎｇ?ｅｔ?ａｌＪ６５］和何金海等??［６６－６７］对南海夏季风爆发的定义，本文将８５０ｈＰａ纬向风在５°?—１５°?Ｎ，１１０°?—１２０°?Ｅ??区域内由西风转为东风的日期定义为南海夏季风爆发的日期。根据该定义，我们得到??１９６１－２０１２年南海夏季风爆发日期（图２．２）。??２８－

图２．３区域源汇归因法示意图??（沿轨迹给出的标注对应于第２．３．３小节中所述的方法步骤，其中降水被标记在上升过程中（步骤??５．１．ｉｉ，?５．２．ｉｉ和５．３．ｉｉ），水汽吸收过程标记在下沉过程中（步骤４，?５．１．ｉ，?５＿２．ｉ和５．３．ｉ））??２．４相关统计方法??２．４．１扩展经验正交函数分解??利用经验正交函数分解，我们能够得到气候变量场空间上的分布结构，得出的结果??是固定时间形式的空间分布结构，它并不能得到扰动的时间上移动的空间分布结构。然??而气候变量场在时间上存在着显著的自相关及交叉相关。扩展经验正交函数（ＥＥＯＦ）充??分利用了变量场在时间上的这种联系，因而得到变量场移动性分布结构。该方法是Ｗｅａｒｅ??ａｎｄ?Ｎａｓｓｔｒｏｍ?在?１９８２?年提出的［７２］。??
【参考文献】

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本文编号：2865600