引言
厄尔尼诺（El Niño）是西班牙语“圣婴”的意思，因为在每年12月25日耶稣诞生日，沿南美洲秘鲁海岸和赤道东太平洋出现海温异常升高现象，西班牙渔民第一个注意到这种现象，称之为El Niño。El Niño现象每隔一年出现一次，伴随其出现，全球大气环流发生明显变化，造成区域高温干旱或洪涝，致使全球气候出现明显异常。如1982—1983年厄尔尼诺事件，造成美国1 500人丧生，经济遭受重大损失；秘鲁海岸海水温度升高4 ℃，严重破坏了秘鲁捕鱼业，使其遭受400多a以来最大的一次经济损失；澳大利亚地区遭遇了200 a以来最严重干早，蒙古国地区夏季降水异常偏少，而东南亚地区则出现了严重洪涝（邱广元，1987）。气象上把赤道中东太平洋海温上升明显且影响大的变暖现象称为厄尔尼诺事件（Philander，1985）。
El Niño发生规律及其对全球气候的影响一直是科学界关注的热点问题（Maxx and Barry，1995；Dai and Wigley，2000；Dettinger and Diaz，2000）。El Niño变化复杂且对全球环流的影响每年不尽相同（Philander，1985；符淙斌，1987；伍红雨和吴遥，2018；罗婷等，2019；陈大可和连涛，2020）。研究表明，El Niño极易引发东南亚（Lü et al.，2011；Zhang et al.，2022；Natasha et al.，2022）、澳大利亚（Chiew et al.，1998；陈君杰和孙即霖，2023）、北美洲（Jae et al.，2010）、南美洲（陈君杰和孙即霖，2023）、南部非洲（Richard et al.，2001）的旱涝灾害。在东南亚和南部非洲地区，厄尔尼诺事件第二年发生干旱的频率是其他年份的两倍（Richard et al.，2001；Lü et al.，2011）。在厄尔尼诺和拉尼娜阶段，全球土地近三分之一面积会发生区域极端干旱事件（Veldkamp et al.，2015）。
El Niño对我国气候也有明显影响（罗婷等，2019；Xiang et al.，2020；罗晓玲，2020；Li et al.，2023）。有研究表明，El Niño事件对中国东部旱涝有显著影响（余荣和翟盘茂；2018；彭艳玉等，2023）。在El Niño衰减年和La Niña发展年夏季，华北地区、黄河流域易出现洪涝，而长江下游、华南地区易发生干旱；在La Niña衰减年和El Niño发展年夏季，华北地区、黄河流域易发生干旱，长江下游、华南地区则易出现洪涝（郝立生等，2012；吴萍等，2017；韩作强等，2019；褚颖佳等，2020；周娟等，2020；王婷等，2022；孔铃涵等，2023）。中部型和东部型El Niño对区域旱涝的影响不同，但总体空间分布情况大体一致，只是旱涝程度和区域范围有所差异（伍红雨和吴遥，2018；褚颖佳等，2020；李瑞青等，2021；罗连升等，2023；高铭祥等，2023）。统计分析表明，El Niño主要通过高层西风急流与中层的中高纬环流、西太平洋副热带高压（简称“西太副高”）、北半球极涡与东亚大槽及低层东亚夏季风、菲律宾反气旋的变化来影响区域旱涝（陆日宇，2005；伍红雨和吴遥，2018；田红等，2020；李瑞青等，2021；王婷等，2022），在一些相关数值试验中（郝立生和陆维松，2006；周娟等，2020）也得到进一步验证。
旱涝灾害给区域发展带来严重威胁，其发生规律、影响程度及如何准确预测备受科学界广泛关注（张强等，2020；王莺等，2022）。华北地区工业、农业、人口、科技、文化以及经济等密集程度高，拥有北京、天津两座特大城市和几十座大中型城市，战略地位非常重要。国家实施的南水北调、京津冀协同发展、北京城市副中心、大兴国际机场、雄安新区等重大战略工程建设均在该区域。由于华北夏季降水量年际变化大，常常引发严重的洪涝和干旱等重大自然灾害，对该地区工业、农业、生态建设和人民日常生活带来很大威胁，有时会造成严重损失（黄荣辉等，1999；韦志刚等，1999；范广洲等，2001；黄荣辉等，2003；符淙斌等，2005；丁一汇等，2013；冉令坤等，2021；Luo et al.，2023）。认识华北夏季旱涝变化规律和准确预测华北夏季降水趋势，对科学调度工农业生产、防灾减灾和生态建设等至关重要。
综上所述，El Niño对不同地区旱涝有不同影响，对华北地区夏季降水也有显著影响（吴萍等，2017）。目前关于El Niño对华北旱涝影响的研究还缺乏系统性，认识明显不足，致使华北夏季旱涝预测难度较大。本文针对El Niño事件年际变化与华北夏季旱涝的关系及其影响机制进行综合分析，以期为改进华北夏季旱涝预测技术提供科学支撑。
1 数据来源与方法
1.1 数据来源
（1）降水量数据。使用国家气象信息中心整理的1951—2022年全国2 400余站月降水量数据，华北地区选用建站时间较早且1961年以来数据较完整的148站作代表站。夏季指6—8月，区域平均指148站平均。
（2）海表温度（Sea Surface Temperature，SST）数据。使用美国国家海洋和大气局（National Oceanic Atmospheric Administration，NOAA）第5版ERSST_V5数据，从NOAA物理科学实验室网站（https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.noaa.ersst.v5.html）下载。数据水平分辨率为2°×2°，时间段为1960年1月至2023年2月。基于该SST重新计算Niño3指数。
（3）环流数据。使用美国国家环境预报中心和国家大气研究中心（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research，NCEP/NCAR）联合制作的再分析资料（https://psl.noaa.gov/）。数据水平分辨率为2.5°×2.5°，选用要素：850 hPa纬向风速（u850）、经向风速（v850），500 hPa位势高度（h500），200 hPa位势高度（h200）、纬向风速（u200）、经向风速（v200）等，时间段为1961—2022年。徐影等（2001）对NCEP/NCAR再分析数据在我国气候变化研究中的可信性作了比较分析，认为该资料在我国东部和低纬地区可信度比我国西部和高纬度地区高，1979年以后的NCEP资料可信度高于前期。黄艳松和宋金宝（2011）进一步分析表明，NCEP再分析资料中的海表气象参数（风速、湿度、气温、海表温度）是可信的。由此可知，NCEP/NCAR再分析数据具有较高的可信度，可以用作环流分析。
（4）地理信息数据。中国国界、河流信息采用国家基础地理信息系统数据（http://www.tianditu.gov.cn）；海岸线和地形背景采用“自然地球”数据（https://www.naturalearthdata.com）。文中附图涉及的中国地图基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为GS（2021）5448号的中国地图制作，底图无修改。
1.2 主要方法
（1）季节演变经验正交函数分解（Seasonal Reliant Empirical Orthogonal Function，SEOF）
（2）异常场回归重构方法（Wang et al.，2008）
设x为某时间序列，yi为要重构的空间场i点的实际序列值，则
（3）极值归一化指数计算
设x为降水量或其他要素序列，则
式中：将数据x转化到[-1，1]区间范围内的值x1，xi、x1i是在i时刻的值。
此外，还用到距平分析、合成分析、异常值t检验等方法。本文气候态是指1991—2020年平均值，判断异常或计算距平以此为依据。因为Niño3指数所指区域是对应El Niño事件海温异常最主要的区域（图1），大部分El Niño事件发生时，该区域海温均有明显异常表现，即Niño3指数的大小基本指示所有El Niño事件的发生时间和强弱变化。所以，分析El Niño事件变化时可用Niño3指数作为定量指标。
图1
图1
El Niño事件监测指数Niño3的区域位置
Fig.1
The location of monitoring index Niño3 for El Niño event
2 结果与分析
2.1 华北夏季干旱与厄尔尼诺的关系
华北地区是中国东部最易发生旱涝灾害的两个地区之一（图2），另一个是长江中下游地区。华北地区尤其太行山东麓地区夏季降水变率很大，1961—2022年平均降水变率（均方差）百分比在40%以上，很容易引发严重的旱涝灾害，如“63·8”、“75·8”、“96·8”、“12·7”、“21·7”、“23·7”等特大洪涝灾害和1997、1999年的严重干旱灾害。频发的旱涝灾害给当地工农业生产、生态建设、生命财产安全和当地经济发展造成严重威胁。
图2
图2
1961—2022年华北夏季降水变率（均方差）百分比空间分布（单位：%）
（方框区域为华北地区，下同）
Fig.2
Spatial distribution of percentage of summer precipitation variability （standard deviation） in North China from 1961 to 2022 （Unit： %）
（The box area is for North China， the same as below）
图3是1961—2022年华北各月平均降水量与绝对变率（均方差）及夏季降水量逐年变化。可以看出，华北降水量主要集中在夏季，占全年降水量的65%以上；华北夏季降水年际变化大，以大于一个标准差统计，1961—2022年有10 a降水量异常偏少，属于夏季干旱年（1965、1968、1972、1983、1997、1999、2002、2007、2014、2015），有12 a降水量异常偏多（1963、1964、1966、1967、1973、1976、1977、1994、1995、1996、2016、2021）。夏季是农作物主要生长季节，需水量大，夏季干旱会对农业生产产生重大影响。
图3
图3
1961—2022年华北各月平均降水量与绝对变率（均方差）（a）及夏季降水量逐年变化（b）
Fig.3
Monthly mean precipitation and its absolute variability （mean-square deviation） （a） and yearly variation of summer precipitation （b） in North China from 1961 to 2022
为分析El Niño对华北夏季干旱的影响，分别统计夏季干旱年、降水异常偏多年上一年至当年共24个月的Niño3指数变化（图4）。在干旱年中[图4（a）]，有5次上年为La Niña，当年春季开始转为El Niño状态（1965、1972、1997、2002、2014），有1次连续2 a均为El Niño状态（1983），1次由上年基本正常状态转为当年El Niño状态（2015），1次连续2 a为La Niña状态（1999），1次由上年El Niño转为当年La Niña状态（2007），1次由上年La Niña转为当年正常状态（1968）。对于Niño3指数变化不太符合一般规律的年份，即可出现降水偏多，也可出现降水偏少或正常的情况，对应关系较为复杂。这也说明，海温异常只是华北夏季旱涝灾害发生的重要因子之一，除海温外的很多其他因子也可造成华北夏季发生旱涝灾害。可见，厄尔尼诺与华北夏季干旱的关系比较复杂，但也有一定的规律，即大多数干旱年份上一年为La Niña状态、当年春季转为El Niño状态，夏、秋季进一步发展，冬季El Niño成熟。华北夏季降水异常偏多年大多与上年El Niño状态、当年春季转为La Niña状态对应[图4（b）]。
图4
图4
1961—2022年华北夏季降水偏少年（a）、偏多年（b）前后24个月Niño3指数变化
Fig.4
The changes of Niño3 index in 24 months before and after the year with less （a） and more （b） precipitation in summer in North China from 1961 to 2022
图5
图5
1961—2022年华北夏季降水量与上年（a）、当年（b）夏季Niño3指数相关系数空间分布
（打点区通过α=0.05的显著性检验，下同）
Fig.5
Spatial distribution of correlation coefficients between summer precipitation in North China during 1961-2022 and summer Niño3 index in the previous year （a） and the current year （b）
（The dotted areas are values passing the significance test at α=0.05， the same as below）
图6是1961—2022年华北夏季干旱年对应的200、500、850 hPa环流异常空间分布，异常值是对降水量序列回归重构的结果。200 hPa是动力扰动层，在夏季干旱年[图6（a）]，南亚高压北侧为负距平、贝加尔湖附近为正距平、朝鲜半岛附近为负距平，华北南侧为西风异常、北侧为东风异常，表明华北地区及北侧西风急流偏弱，南亚高压偏南，华北处于“西高东低”环流型控制下，低槽系统东移速度快，不利于华北维持长时间降水过程，易发生干旱；500 hPa是动力上升运动的关键层，在夏季干旱年[图6（b）]，贝加尔湖附近为正距平、朝鲜半岛附近为负距平，西太副高位置偏南，华北处于“西高东低”环流型控制下，低槽系统很难被阻挡，东移速度快，不利于华北维持长时间降水过程，易出现干旱；850 hPa是季风环流和水汽输送的关键层，在夏季干旱年[图6（c）]，热带印度洋为东风异常，东亚副热带地区为北风异常，表明热带印度夏季风、东亚副热带夏季风偏弱，华北地区缺乏有效的水汽来源，致使华北夏季易出现干旱。
图6
图6
1961—2022年华北夏季干旱年200 hPa（a）、500 hPa（b）气候平均位势高度（等值线）及高度距平（填色）（单位：dagpm）和200 hPa（a）与850 hPa（c）水平风速距平（箭矢，单位：m·s-1）空间分布
（异常值是对降水量序列回归重构的结果， 打点区及黑色箭矢通过α=0.05的显著性检验，下同）
Fig.6
Spatial distributions of climatological mean geopotential height （isolines） and height anomaly （the color shaded） at 200 hPa （a） and 500 hPa （b） （Unit： dagpm） and horizontal wind speed anomalies at 200 hPa （a） and 850 hPa （c） （arrow vectors， Unit： m·s-1） in summer drought years in North China during 1961-2022
（The abnormal values are reconstructed by regression upon the precipitation series， the dotted areas and thick black arrows are values passing significance test at α=0.05， the same as below）
在华北夏季降水偏多年，高、低空环流形势与干旱年相反（图略）。200 hPa南亚高压北侧为正距平、贝加尔湖附近为负距平、朝鲜半岛附近为正距平，华北南侧为东风异常、北侧为西风异常，表明在华北夏季降水偏多年，华北地区及北侧西风急流偏强、南亚高压偏北，华北处于“西低东高”环流型控制下，东移的低槽系统受阻，华北维持长时间的上升运动，有利于华北夏季降水偏多；500 hPa贝加尔湖附近为负距平、朝鲜半岛附近为正距平，表明在华北降水偏多年，西太副高异常偏北，向朝鲜半岛附近偏移，华北处于“西低东高”环流型控制下，东移的低槽系统受阻，华北维持长时间上升运动，有利于夏季降水偏多；850 hPa热带印度洋为西风异常、东亚副热带地区为南风异常，表明热带印度夏季风、东亚副热带夏季风偏强，向华北输送较多水汽，有利于华北夏季降水偏多。
图7是华北夏季干旱年对应的热带海表温度季节演变空间模态，异常值是对降水序列回归重构的结果。可以看到，如果海表温度在上年春、夏、秋、冬表现为La Niña状态，在当年春季减弱消失且El Niño开始出现，夏、秋进一步发展，冬季El Niño成熟，则对应华北夏季干旱年。
图7
图7
1961—2022年华北夏季干旱年上年（左）和当年（右）热带海表温度季节演变空间分布（单位：℃）
（异常值是对降水量序列回归重构的结果）
Fig.7
Spatial distributions of seasonal evolution of tropical sea surface temperature in the previous year （the left） and the current year （the right） in summer drought years in North China from 1961 to 2022 （Unit： ℃）
（The abnormal values are reconstructed by regression upon the precipitation series）
2.2 厄尔尼诺对华北夏季降水的影响
为进一步分析厄尔尼诺与华北夏季干旱的关系，需要识别热带海表温度季节演变的主要模态。首先，将1960—2023年海表温度按照上一年春、夏、秋、冬和当年春、夏、秋、冬8个季节顺序排列，作季节演变经验正交函数（SEOF）分解，得到连续8个季节演变的主要模态，各模态时间变化系数见图8。第一模态（EOF1）：连续2 a为海温一致偏暖型（图略），解释方差为29.49%；该模态时间系数（PC1）呈逐年增大趋势，表明海温正逐年升高，因此EOF1变化不是华北夏季年际旱涝变化的原因。第二模态（EOF2）：连续2 a为El Niño型（图略），解释方差为11.70%；该模态时间系数（PC2）年代际、年际变化基本与华北夏季降水呈反位相，但在1990—2006年两者变化位相一致，因此EOF2变化对华北年代际、年际旱涝变化应该有影响。第三模态（EOF3）：上年La Niña转为当年El Niño型（图9），解释方差为9.69%；该模态时间系数（PC3）年代际变化特征不明显，但年际变化特征非常明显且基本与华北夏季降水变化呈反位相。因此EOF3是华北年际旱涝变化的主要原因。第四模态（EOF4）：连续2 a为东部El Niño型（图略），解释方差为4.49%；该模态时间系数（PC4）呈明显的年代际变化特征，其年代际变化基本与华北夏季降水呈反位相，因此EOF4对华北年代际旱涝变化应该有影响。总之，EOF1为逐年增强趋势，EOF2、EOF4具有明显的年代际变化特征，EOF3具有显著的年际变化特征。华北夏季旱涝年际变化主要可能受EOF3变化影响，而年代际旱涝变化主要受EOF2、EOF4变化影响。
图8
图8
1961—2022年海表温度季节演变前4个主模态时间系数和华北夏季降水距平变化
Fig.8
The variation of time coefficients of the first four principal modes of the seasonal evolution of sea surface temperature and anomalies of summer precipitation in North China from 1961 to 2022
图9
图9
上年（左）至当年（右）海温季节演变主模态EOF3的空间分布（单位：℃）
（异常值是对时间系数PC3回归重构的结果）
Fig.9
Spatial distributions of the main mode EOF3 of the seasonal evolution of sea surface temperature in the previous year （the left） and the current year （the right） （Unit： ℃）
（The anomalous values are the result of regression reconstruction upon PC3）
将1961—2022年SST主模态时间系数与华北区域平均夏季降水序列作相关分析发现，海温季节演变4个主要模态与华北夏季降水量均呈负相关关系，但只有EOF3（图9）与降水的相关系数（-0.368 7）通过α=0.05的显著性检验。可见，海温季节演变EOF3对华北夏季旱涝的影响最显著。因此，下面重点分析EOF3型出现对华北夏季旱涝的影响机制。
图10是热带海表温度季节演变（上年春、夏、秋、冬至当年春、夏、秋、冬8个季节）前4个主模态EOF1、EOF2、EOF3、EOF4的夏季降水异常百分比空间分布。对应EOF1，华北地区夏季降水量偏少，为相对较弱的干旱型[图10（a）]；对应EOF2，华北地区南部夏季降水量偏少，为相对较弱的干旱型[图10（b）]；对应EOF3，华北地区夏季降水量显著偏少，夏季为显著干旱型[图10（c）]；对应EOF4，华北地区夏季降水量偏少，为相对较弱的干旱型[图10（d）]。综上，当海温变化呈EOF3型，即上年为La Niña海温型，当年春季La Niña减弱消失、El Niño出现，夏、秋季继续发展，冬季El Niño成熟，则华北夏季最容易发生干旱。
图10
图10
1961—2022年对应SST季节演变主模态EOF1（a）、EOF2（b）、EOF3（c）、EOF4（d）的夏季降水异常百分比空间分布（单位：%）
（异常值是对主模态时间系数PC回归重构的结果）
Fig.10
Spatial distribution of summer precipitation anomaly percentage corresponding to the main mode EOF1 （a）， EOF2 （b）， EOF3 （c）， EOF4 （d） of the seasonal evolution of sea surface temperature from 1961 to 2022（Unit： %）
（The anomalous values are the result of regression reconstruction upon PCs）
2.3 厄尔尼诺影响华北夏季降水的机制
图11是对应海温季节演变主模态EOF3的环流异常空间分布。200 hPa[图11（a）]，南亚高压北侧为显著的负距平，贝加尔湖附近为正距平，我国东北至朝鲜半岛为负距平，华北上空无明显西风异常，与干旱年环流型基本一致[图6（a）]。这表明海温从上年春、夏、秋、冬La Niña型转为当年春、夏、秋、冬El Niño型的演变过程：当年夏季南亚高压位置偏南，华北上空西风急流偏弱，造成华北扰动上升运动偏弱，华北处于“西高东低”环流型控制下，很难维持长时间上升运动，不利于华北夏季降水过程发生，华北易出现干旱。500 hPa[图11（b）]，贝加尔湖附近为正距平、朝鲜半岛附近为负距平，与干旱年环流型基本一致[图6（b）]。这表明海温从上年春、夏、秋、冬La Niña型转为当年春、夏、秋、冬El Niño型的演变过程：当年夏季西太平洋副热带高压位置偏南，华北处于“西高东低”环流型控制下，很难维持长时间上升运动，不利于华北夏季降水过程发生，华北易出现干旱。850 hPa[图11（c）]，热带印度洋出现东风异常、东亚副热带地区为北风异常、南海至菲律宾为西风异常，与干旱年环流型基本一致[图6（c）]。这表明海温从上年春、夏、秋、冬La Niña型转为当年春、夏、秋、冬El Niño型的演变过程：当年热带印度夏季风、东亚副热带夏季风、南海夏季风均偏弱，华北缺乏有效的水汽来源，不利于华北夏季降水过程发生，华北易出现干旱。
图11
图11
1961—2022年华北夏季对应EOF3的200 hPa（a）、500 hPa（b）气候平均位势高度（等值线）及高度距平（填色）（单位：dagpm）和200 hPa（a）、850 hPa（c）水平风速异常（箭矢，单位：m·s-1）空间分布
（异常场是对EOF3时间系数PC3回归重构的结果）
Fig.11
Spatial distributions of climatological mean geopotential height （isolines） and height anomaly （the color shaded） at 200 hPa （a） and 500 hPa （b） （Unit： dagpm） and horizontal wind speed anomalies at 200 hPa （a） and 850 hPa （c） （arrow vectors， Unit： m·s-1） corresponding to EOF3 in summers during 1961-2022 in North China
（The anomalous are the result of regression reconstruction upon the time coefficient PC3 of the EOF3）
3 结论与讨论
华北夏季干旱发生有其特定的环流背景：当200 hPa南亚高压偏南，华北附近处于“西高东低”环流型控制下，华北地区及北侧西风急流偏弱，由高空扰动造成的上升运动会明显偏弱；500 hPa西太副高位置偏南，华北附近处于“西高东低”环流型控制下，低槽系统快速东移，不利于华北维持长时间降水过程；850 hPa热带印度夏季风、东亚副热带夏季风偏弱，华北缺乏有效的水汽输送来源。这种高、低空环流配置会造成华北夏季降水偏少，易发生干旱。反之，则会造成华北夏季降水偏多，易发生洪涝。
华北夏季旱涝与上年夏季El Niño状态相关性不大，但与当年夏季El Niño状态显著负相关。即在当年春季El Niño开始出现，夏季发展而且强度较强，则华北夏季降水显著偏少，易发生干旱。热带海表温度季节演变存在4个主要模态：第一模态（EOF1）为海温一致偏暖型，呈逐年增强趋势，该模态解释海温变化总方差的29.49%；第二模态（EOF2）为连续2 a El Niño状态，呈年代际变化特征，年代际变化基本与华北夏季降水呈反位相，该模态解释海温变化总方差的11.70%；第三模态（EOF3）为上一年La Niña、当年El Niño状态，呈明显的年际变化特征，年际变化基本与华北夏季降水呈反位相，该模态解释海温变化总方差的9.69%；第四模态（EOF4）为连续2 a东部El Niño型，呈明显的年代际变化特征，其年代际变化基本与华北夏季降水呈反位相，该模态解释海温变化总方差的4.49%。华北夏季旱涝年际变化主要受EOF3变化影响，而年代际旱涝变化主要受EOF2、EOF4变化影响。每当海温季节演变出现EOF3模态，即对应上年春、夏、秋、冬为La Niña型转为当年春、夏、秋、冬El Niño型，则华北地区夏季降水量显著偏少，易发生干旱。
海温季节演变主模态EOF3主要通过调节高、低空环流影响华北夏季干旱。当EOF3出现时，当年夏季，200 hPa华北上空西风急流偏弱，高空扰动造成华北上升运动偏弱；500 hPa西太副高位置偏南，华北附近处于“西高东低”环流型控制下，很难维持长时间上升运动；850 hPa热带印度夏季风、东亚副热带夏季风偏弱，华北缺乏有效的水汽输送来源。这种高、低空环流配置不利于华北夏季降水过程发生，易发生干旱。
厄尔尼诺事件对华北夏季旱涝有明显影响。吴萍等（2017）认为，厄尔尼诺事件对中国夏季降水的影响主要在其发生次年（中国大部分地区夏季降水会明显偏多），但对海温连续季节演变模态的影响认识不足，对华北夏季降水的影响也关注不多。孔铃涵等（2023）注意到，厄尔尼诺事件在春季衰减快慢对华北夏季降水的影响明显不同，在El Niño春季快速衰减年，华北夏季降水量会显著偏多，但没有给出海温连续季节演变对旱涝的影响机制。本文对1961—2022年El Niño年际变化与华北夏季旱涝的关系进行综合研究，重点分析了El Niño季节演变主模态EOF3与华北夏季旱涝的关系及其影响机制，为改进华北夏季干旱预测提供了一些科学参考依据。由于El Niño与华北夏季旱涝的关系比较复杂，每年海温演变不像主模态那样非常规则，要改进气候预测技术，还需要对El Niño发生规律及不同的演变过程与华北夏季旱涝的关系作进一步深入细致的研究。
参考文献
华北地区夏季水资源特征分析及其对气候变化的响应(I): 近40年华北地区夏季水资源特征分析
[J].
近年来,淡水资源匮乏问题已经成为全人类普遍关注的严重问题。华北地区是我国的政治、经济和文化中心,该区水资源严重不足,缺水问题一直困扰着该区经济的发展和人民生活水平的提高。本文利用NCEP/NCAR的40a(1958-1997年)再分析资料分析发现,近40a来,华北地区年平均水资源略有盈余,但水资源年内分布很不均匀,一年内仅69月份水资源有盈余,其它各月均有不同程度亏损。对华北地区水资源最充足的夏季水资源各分量进行EOF分析,结果表明,华北地区夏季水资源各分量空间分布的最主要特征都表现为全区一致型;最主要的时间变化趋势都表现为自60年代至80年代中期持续下降,80年代中期以后略有回升,但回升幅度较小,降水仍然低于40a来的平均水平。对各物理量进行M -K突变检验的结果表明,各量在60年代中期前后都发生了一次突变过程,但发生时间略有差别。
热带海温异常影响华北夏季降水的机制研究
[J].利用正压涡度方程模式对赤道东太平洋和赤道西太平洋暖池区海温异常影响华北夏季降水的机制进行了研究，结果表明：（1）赤道东太平洋海温升高，西太平洋副高会前期加强，位置异常偏北，后期位置偏东；华东25ºN 以南多低槽活动，华北上空低槽活动少；华北东部盛行南风，长江中下游盛行北风扰动，不利于水汽向华北输送。这些形势都不利于华北降水。（2）西太平洋暖池区海温降低，副高减弱，不利于华北降水；华北上空多低槽活动，是有利于降水的形势；渤海、朝鲜半岛盛行北风，而贝加尔湖及其东南方向为强南风，冷暖空气不易交汇，华北降水稀少。（3）西太平洋暖池海温降低对华北降水的影响不象赤道东太平洋海温异常那样显著。（4）极涡变化和热带海温异常之间的对应关系不确定。
我国夏季降水的年代际变化及华北干旱化趋势
[J].利用1951~1994年全国336个测站夏季(6~8月)降水和太平洋海表面温度资料来分析我国夏季降水的年代际变化及华北地区干旱化趋势。分析结果表明:我国夏季降水在1965年前后发生了一次气候跃变,华北地区从1965年后夏季降水明显减少,干旱化的趋势明显,这种趋势与西非萨赫尔地区干旱化的趋势相似;分析结果还表明我国80年代的气候与70年代的气候有较大差别,这种差别表现在长江、淮河流域从70年代末起降水增多,涝灾明显增多,而华南和华北在80年代降水明显比70年代少,干旱趋势加重。然而,从90年代中期开始,华北地区北部的降水有增多的趋势。上述所发生的气候变化可能主要是由于60年代中期和从80年代到90年代初赤道东、中太平洋海表温度明显增加,而在70年代明显降低所造成。这种现象似如年代际的"ENSO循环"现象,它对全球和我国气候变化有较大影响,特别对华北地区干旱化趋势有很大影响。然而从90年代中期开始,赤道中、东太平洋海温有下降的趋势,这有利于华北降水的增多。
基于ENSO发展过程的中国夏季降水时空变化特征
[J].利用1961—2019年中国地面降水月值格点数据,结合趋势分析、合成分析及T检验等气候诊断方法,对中国夏季降水时空变化特征进行分析,进而探讨不同类型ENSO事件对应夏季降水规律。结果表明：20世纪60—90年代末,长江、淮河夏季降水波动增加,海河降水持续下降,符合“南涝北旱”空间特征;21世纪后,除淮河夏季降水下降之外,其他流域降水均呈增加趋势;对于不同ENSO发展类型而言,以厄尔尼诺为主导的事件,副高脊线西伸增强,中国夏季多雨区集中在江淮地区,由南向北呈现“中间涝,南北旱”的空间格局;以拉尼娜为主导的事件中,副高脊线东移、控制面积缩小,中国夏季降水在胡焕庸线两侧、华南降水明显偏少;对于两种转换型事件而言,当前冬发生厄尔尼诺、夏季转为拉尼娜时,副高西伸且面积扩大,中国夏季降水偏多;反之,副高东移且面积缩小,中国夏季降水整体偏少。
21世纪以来干旱研究的若干新进展与展望
[J].干旱是中国影响范围最广、造成经济损失最严重的自然灾害之一，直接威胁国家粮食安全和社会经济发展，对干旱问题的认识和研究有助于提升国家防旱减灾能力。自新中国成立以来，中国对于干旱气象的研究取得了丰硕的成果。本文以21世纪以来中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室为平台开展的与干旱气象相关的科研项目群取得的研究成果为基础，通过成果检索，对干旱监测技术、干旱时空分布规律、干旱致灾特征、干旱灾害风险及其对气候变暖的响应以及干旱灾害风险管理与防御技术等方面的新进展进行总结和归纳。同时，基于干旱气象研究的前沿发展趋势，提出中国未来干旱气象研究应在加强气候变化背景下干旱高发区综合性干旱观测试验基础上，从不同维度和尺度定量研究干旱形成机理，构建多源数据融合和多方法结合的综合干旱监测新方法，揭示干旱致灾机理，科学评估干旱灾害风险，提出具有可执行性的风险管理策略等重点科学问题上取得突破。这对于推动中国干旱气象研究具有积极意义。
80年代以来华北地区气候和水量变化的分析研究
[J].选用华北地区1980~1996年9个水文站点的月流量资料,同时选取该区域42个气象站的月降水、气温和由高桥公式计算的蒸发资料,利用EOF对华北地区缺测的月流量进行插值并对该地区气候变化和水资源的关系进行了分析研究。结果表明,基于EOF的插值方法能较好地获得月流量缺测值。暖干少水、冷湿多水是80年代以来华北地区月气候变化的主导类型。冬春暖(冷)则夏湿(干)多(少)水是80年代以来华北地区年气候变化的主要类型。在近十数年,无论从年尺度还是月尺度来讲,华北南部和北部的气候变化仍存在一定的反相关系;华北地区水量的多寡倚重于华北西部降水的变化。相对于近17年的平均状态而言,华北地区气候以干为主,水量以枯为主。
El Nino/Southern Oscillation and Australian rainfall, streamflow and drought: links and potential for forecasting
[J].
Global patterns of ENSO-induced precipitation
[J].
Global characteristics of stream flow seasonality and variability
[J].
Rapid expansion of wetlands on the Central Tibetan Plateau by global warming and El Niño
[J].
El Niño-Southern Oscillation and water resources in the headwaters region of the Yellow River: links and potential for forecasting
[J].
On the influences of urbanization on the extreme rainfall over Zhengzhou on 20 July 2021: a convection-permitting ensemble modeling study
[J].
ENSO and disaster: droughts, floods and El Niño/Southern Oscillation warm events
[J].The connection between El Niño/Southern Oscillation (ENSO) events and precipitation and temperature variability worldwide is increasingly well understood. ENSO has been linked to droughts and flooding in some regions. This paper uses the disaster history database of the U.S. Agency for International Development's Office of U.S. Foreign Disaster Assistance to examine the link between ENSO events and droughts or floods of sufficient magnitude to trigger international disasters. Worldwide, disasters triggered by droughts are twice as frequent during year two of ENSO warm events than during other years. No such relationship is apparent in the case of flood disasters. Drought disasters occur during year two of ENSO warm events significantly more frequently than in other years in Southern Africa and Southeast Asia. No regional pattern emerges from a comparable analysis of flood disasters. Those places likely to be affected by ENSO-triggered droughts can take proactive measures to mitigate the impacts.
Investigating the response of hydrological processes to El Niño events using a 100-year dataset from the western Pacific Ocean
[J].
El Niño and La Niña
[J].
20th century droughts in Southern Africa: spatial and temporal variability, teleconnections with oceanic and atmospheric conditions
[J].
Potential extents for ENSO-driven hydrologic drought forecasts in the United States
[J].
Sensitivity of water scarcity events to ENSO-driven climate variability at the global scale
[J].
A method for detecting season-dependent modes of climate variability: S-EOF analysis
[J].
Interdecadal changes in the major modes of Asian-Australian monsoon variability: strengthening relationship with ENSO since the late 1970s
[J].
Asymmetric relationships between El Niño/La Niña and floods/droughts in the following summer over Chongqing, China
[J].
