• CN 62-1175/P
  • ISSN 1006-7639
  • 双月刊
  • 中国科技核心期刊
  • 中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊
  • 中文科技期刊数据库收录期刊

干旱气象, 2024, 42(2): 166-179 DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-02-0166

论文

海温和MJO对2023年西南春旱的协同影响

陆晓娟,1, 王芝兰,1,2, 张金玉1, 王昀1, 王丽娟1, 胡蝶1, 沙莎1, 王素萍1, 李忆平1

1.中国气象局兰州干旱气象研究所,甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃 兰州 730020

2.高原交汇区水资源安全与水环境保护教育部重点实验室/西北师范大学化学化工学院,甘肃 兰州 730070

The synergistic effect of sea temperature and MJO on spring drought in southwestern China in 2023

LU Xiaojuan,1, WANG Zhilan,1,2, ZHANG Jinyu1, WANG Yun1, WANG Lijuan1, HU Die1, SHA Sha1, WANG Suping1, LI Yiping1

1. Lanzhou Institute of Arid Meteorology, China Meteorological Administration, Key Laboratory of Arid Climatic Change and Reducing Disaster of Gansu, Key Laboratory of Arid Climatic Change and Disaster Reduction of CMA, Lanzhou 730020, China

2. Key Laboratory of Water Security and Water Environment Protection in Plateau Intersection (NWNU), Ministry of Education, College of Chemistry and Chemical Engineering, Northwest Normal University Lanzhou 730070, China

通讯作者: 王芝兰(1984—),女,甘肃兰州人,副研究员,主要从事干旱气候变化研究。E-mail:wangzhlan2008@163.com

责任编辑: 邓祖琴;校对:黄小燕

收稿日期: 2023-10-27   修回日期: 2024-01-17  

基金资助: 国家自然科学基金重点项目(42230611)
国家自然科学基金项目(41975111)
甘肃省自然科学基金项目(21JR7RA698)
国家自然科学基金青年科学基金项目(42105131)
中国气象局兰州干旱气象研究所攻关/共创基金项目(JYGG202307)

Received: 2023-10-27   Revised: 2024-01-17  

作者简介 About authors

陆晓娟(1998—),女,甘肃定西人,研究实习员,主要从事干旱成因研究。E-mail:3214365642@qq.com

摘要

2023年春季,我国西南地区发生了严重的气象干旱,对当地社会经济造成严重影响。为深入认识这次干旱事件的成因、并为未来西南地区春旱的预测提供科学依据,本文利用站点观测数据、美国国家环境预测中心和国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)再分析数据、美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)的海表温度等,采用T-N波作用通量和合成分析等方法,从海温和热带大气季节内振荡(Madden-Julian Oscillation,MJO)的角度深入探讨此次春旱成因。结果表明:(1)2023年我国西南春旱是高温干旱复合事件,3月干旱发生在中部,4月干旱加剧并向西扩展,5月干旱持续。(2)3月北太平洋的马蹄形海温异常导致西风急流偏南偏西,抑制了西南地区的降水。(3)4月印度洋暖海温通过Kelvin波导致孟加拉湾附近的反气旋式环流异常,西北太平洋暖海温通过Rossby波导致南海至菲律宾的气旋式环流异常,造成西南地区南部出现偏北风,导致水汽辐散,加剧干旱。(4)5月MJO长时间维持在西太平洋,通过Gill响应引发南海至菲律宾对流层低层的气旋异常,减少偏南水汽的输送,从而使得西南干旱持续。

关键词: 海表温度; 热带大气季节内振荡; 西南春旱; 成因

Abstract

In the spring of 2023, a severe meteorological drought occurred in southwestern China, which had a serious impact on the local social economy. In order to deeply understand the causes of this drought event and further provide a basis for the prediction technology of spring drought in southwestern China, causes of the spring drought event were analyzed from the perspective of SST (sea surface temperature) and MJO (Madden-Julian Oscillation) by using station-observed data, NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research) reanalysis data, NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) SST and other data, choosing T-N wave activity flux, composite analysis and other methods. The results showed that: (1) The spring drought over southwestern China in 2023 was a compound dought-heatwave event occurred in the middle in March, developed and expanded westward in April, and maintained in May. (2) In March, the horseshoe-shaped SST anomalies in the North Pacific caused the westerly jet stream to drift southward and westward, suppressing the precipitation in southwestern China. (3) In April, the anticyclonic circulation anomaly near the Bay of Bengal induced by warm SST in the Indian Ocean through Kelvin wave and the cyclonic circulation anomaly from the South China Sea to the Philippines triggered by warm SST in the Northwest Pacific through Rossby wave resulted in northerly winds in the south of southwestern China, which caused the divergence of water vapor and the development of drought in southwestern China. (4) MJO, which maintained in the western Pacific for a long time in May, stimulated the cyclonic anomaly from the South China Sea to the Philippines in lower troposphere due to Gill response, reduced the transport of southerly water vapor, and maintained drought in southwestern China.

Keywords: sea surface temperature; MJO (Madden-Julian Oscillation); spring drought in southwestern China; causes

PDF (60152KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

陆晓娟, 王芝兰, 张金玉, 王昀, 王丽娟, 胡蝶, 沙莎, 王素萍, 李忆平. 海温和MJO对2023年西南春旱的协同影响[J]. 干旱气象, 2024, 42(2): 166-179 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-02-0166

LU Xiaojuan, WANG Zhilan, ZHANG Jinyu, WANG Yun, WANG Lijuan, HU Die, SHA Sha, WANG Suping, LI Yiping. The synergistic effect of sea temperature and MJO on spring drought in southwestern China in 2023[J]. Arid Meteorology, 2024, 42(2): 166-179 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-02-0166

引言

干旱是中国面临的最常见且最严重的自然灾害之一,对人民的生产生活、国家经济发展以及生态环境构成极大威胁(王晓敏,2012;王芝兰等,2019;张强等,2020;罗纲等,2020;王莺等,2022)。在全球气候变暖的背景下,区域性干旱频发且日益严重(Trenberth et al.,2015;韩兰英等,2019;郝立生等,2022;林纾等,2022;李忆平等,2022),特别是21世纪以来,我国西南地区的干旱事件不仅频繁发生且强度加剧(姚玉璧等,2015;王芝兰等,2017;周惜荫和李谢辉,2021),如2005年春季云南的严重干旱(刘瑜等,2007),西南部分地区2009—2013年连续4 a遭受严重干旱(黄荣辉等,2012;李莹等,2012;王有民等,2013;胡学平等,2015)以及近年来(2019、2020、2021和2022年)春季和夏季高温干旱事件(Su and Zhan,2022;Luo et al.,2022;Liu et al.,2022;孙昭萱等,2022)。研究表明(姚玉璧等,2014;Sun et al.,2017),未来几年内,中国西南地区的干旱面积可能进一步扩大,强度增强。

西南地区地处青藏高原东南侧,是东亚季风和南亚季风的交汇处。该区域独特的地理位置和地形地貌使得其降水有明显的干季(10月至次年4月)和雨季(5—9月)之分,且降水由东南向西北减少(张武龙等,2014;李韵婕等,2014)。春季作为西南地区干季和雨季的过渡期,干旱发生频繁。研究表明,春季干旱占云南所有干旱事件的70%(Gao et al.,2023)。鉴于春旱的频发及其对生活用水、农作物生长、地壳运动等方面的重要影响(Su and Zhan,2022;Luo et al.,2022),对其成因进行深入分析,以加深对西南干旱成因的认识,对防灾减灾和提升干旱预测技术具有重要意义。

研究表明,西南春旱与赤道中东太平洋、印度洋、大西洋、西太暖池等区域海温异常有关(杨金虎等,2015;Mei et al.,2022),同时受青藏高原热力状况、北美积雪、西太平洋副热带高压(简称“西太副高”)、北极涛动(Arctic Oscillation,AO)以及人类活动(Wang et al.,2021;Luo et al.,2022)等诸多因素的影响。印度洋增暖可激发暖性Kelvin波动,引起西北太平洋边界层Ekman辐散,该低层辐散能抑制对流,在其西北侧激发反气旋异常,西太副高偏强偏西,不利于南海水汽向西南地区输送(Xie et al.,2009;刘芸芸和高辉,2021);春季北大西洋海温偏暖可通过激发波列,使孟加拉湾出现气旋式环流异常,有利于西南降水(Li et al.,2018);北大西洋海温呈“正、负、正”的异常分布时,西南春季降水偏多(Liu et al.,2023);青藏高原对流层上层加热激发从乌拉尔山途径青藏高原西部到中印半岛的“负、正、负”高度异常波列,导致西南雨季建立偏早(龙园等,2019;Wen et al.,2022;Fan and Zhou,2022;Liu et al.,2023);北美积雪偏少通过激发Rossby波列,使得云南至日本为高压异常,从而导致云南地区空气下沉增温(Dong et al.,2023);20世纪90年代后期以来,西南干季降水和西太副高的负相关性明显增强(蒋薇等,2016);AO负位相时,南支槽减弱,东亚南下冷空气偏强偏东,而西南地区冷空气活动偏弱,导致西南地区冷暖空气交汇减弱,降水减少(黄荣辉等,2012;张武龙等,2014;刘胜胜等,2021)。虽然西南春旱的成因有很多共性,但个例分析表明部分因子在不同干旱事件中的表现存在多样性。通常认为,厄尔尼诺事件发生时,孟加拉湾上空出现反气旋式环流异常,西太副高西伸加强,加之中纬度西风北移,直接导致西南地区降水偏少;拉尼娜型海温异常通过诱导孟加拉湾和菲律宾海的气旋异常来控制水汽输送,利于西南地区降水增多(Feng and Li,2011;Sun and Yang,2012;Wang et al.,2015;Cheng et al.,2020)。而2021年西南春旱发生在拉尼娜事件衰退期,赤道中东太平洋海温偏冷,菲律宾附近为异常低压,与以往研究结论不符(Liu et al.,2022)。此外,2019年春至初夏,偏强的澳大利亚高压导致孟加拉湾附近出现强的反气旋异常和弱印缅槽,云南的经向水汽输送偏弱(Ding and Gao,2020)。

海洋作为大气的重要下垫面,其热容量和热惯性大,通过动量、热量、水汽交换与大气产生相互作用,显著影响我国的气候变化;海温作为海气相互作用的关键因素,热带大气季节内振荡(Madden-Julian Oscillation,MJO)作为这些相互作用和非线性对流加热等因素综合作用的产物,两者均能激发出不同的遥响应,影响中国各地区的降水状况,进而影响区域性旱涝(李崇银等,2013;周倩等,2019)。

鉴于西南春旱成因的复杂性,本文针对2023年春季西南地区严重高温干旱事件这一典型个例进行深入分析(Dong et al.,2023),从海温异常和MJO的角度,深入探讨2023年西南春旱的成因。

1 资料和方法

1.1 数据来源

(1)气象观测数据。包括国家气象信息中心提供的西南地区359个站点2023年2—6月逐日降水量、最高气温、最低气温、平均风速、日照时数以及相对湿度数据(任芝花等,2012),用于计算参考蒸散量及K干旱指数。(2)美国国家环境预测中心和国家大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)1991—2023年3—5月逐月再分析资料,包括2 m气温、位势高度、水平风速、比湿、地表气压等,水平分辨率为2.5°×2.5°。2 m气温、地表气压为单层,比湿垂直方向上为8层,其余变量均为17层(Kalnay et al.,1996)。(3)美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)1991年1月至2023年8月逐日海表温度,水平分辨率为0.25°×0.25°(Huang et al.,2021);1991—2023年3—5月逐日向外长波辐射(Outgoing Longwave Radiation,OLR),水平分辨率为2.5°×2.5°;1991—2023年3—5月的逐日全球陆地降水资料,水平分辨率为0.5°×0.5°。(4)GCOM-W1/AMSR-2(Global Change Observation Mission 1st-Water/Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)2023年3—5月的逐日升轨和降轨的土壤体积含水量(Fujii et al.,2009),水平分辨率为10 km×10 km。(5)日本气象厅2023年4—5月MJO指数。气候态定义为1991—2020年平均。

1.2 方法

K干旱指数是一个综合考虑降水量和蒸发量对气象干旱状况影响的指标(王劲松等,2007;Wang et al.,2018),对西南地区干旱演变有很强的刻画能力(王素萍等,2015),采用K干旱指数分析2023年西南春旱的时空分布特征。计算公式如下:

K=P'E'P'=PP¯E'=EE¯
P=n=0N(an+b) Pn
E=n=0N(an+b) En

式中:PE(mm)分别为研究时段的降水量和参考蒸散量;P-E-(mm)分别为气候平均的降水量和参考蒸散量。参考蒸散量采用世界粮农组织1998年修正的Penman-Monteith公式计算。考虑到前3个月水分的累积效应和衰减效应,使用加权平均计算PEn(d)为距离当日的天数(n=0,1,2,…,NN=90),PnEn(mm)分别为第n天的降水量和参考蒸散量,ab为经验常数,分别代表斜率和截距。

根据王劲松等(2007)的研究,使用K干旱指数将干旱划分为5个等级:K>2.0时为适宜,1.5<K≤2.0时为轻旱,1.0<K≤1.5时为中旱,0.5<K≤1.0时为重旱,K≤0.5时为特旱。干旱日数定义为某站点某月达到相应干旱等级标准的总日数。干旱站次比为区域内达到某等级干旱的站点数占该区域内总站点数的比例。不同等级干旱站次比可用于衡量某一区域研究时段内干旱发生的范围和强度。

充足的水汽是降水形成的必要条件,在不考虑固、液态水及蒸发量的条件下,且假定所有凝结的水汽全部降落至地面,在数百公里区域内,水汽的局地变化对降水量的影响几乎可以忽略。此时,降水量的多少取决于整层水汽通量的散度情况(刘健文等,2005),即降水的产生及量级主要由水汽在大气中的运输和分布决定。因此,整层水汽通量及其散度的计算公式如下:

Qx=1gptpsqu dp
Qy=1gptpsqv dp

式中:QxQy(g·m-1·s-1)分别为纬向、经向的整层水汽通量;g(m·s-2)为重力加速度;pt(hPa)、ps(hPa)分别为大气层顶气压、地面气压,一般取pt为300 hPa;q(g·kg-1)为比湿;uv(m·s-1)分别为纬向风、经向风。水汽通量的瞬变项相对定常项可以忽略不计(Feng and Zhou,2012),因此用月平均资料进行计算。

文中使用T-N波作用通量(Wave Activity Flux,WAF)表示波动能量的传播(Takaya and Nakamura,2001),计算公式如下:

W=p02U¯u¯ψx'2-ψ'ψxx'+v¯ψx'ψy'-ψ'ψxy'u¯ψx'ψy'-ψ'ψxy'+v¯ψy'2-ψ'ψyy'

式中:W(m2·s-2)为波作用通量;p0=p1 000为标准化后的气压;U=u,v为水平风场;ψ(m2·s-1)为准地转流函数。字母上方加‘-’表示气候平均态,右上方加‘'’表示异常,右下方的xy分别表示在纬向、经向求偏导。

NINO.WEST指数为130°E—150°E、0—15°N区域平均的海表温度异常,IOBW指数为40°E—100°E、20°N—20°S区域平均的海表温度异常。

2 西南春旱特征

2.1 空间分布特征

2023年春季,西南地区是我国旱情最为严重的区域,其中云南、四川南部、贵州西南和广西西部中旱及以上日数超过60 d,局部地区甚至达到92 d,重旱及以上日数和中旱及以上日数相当,特旱及以上日数超过30 d(图1)。逐月K干旱指数显示(图2),3月西南地区中部已达重旱级别,4月干旱向西扩展,西南地区大部达到重旱及以上级别,5月虽然云南西部、南部的干旱状况有所缓解,但整体干旱仍在持续。土壤水分距平百分率空间变化(图2)显示,从3月下旬开始,西南地区中部的土壤开始偏干,4月偏干区域西扩,并持续至5月上旬。虽然5月中旬西南西部土壤湿度短暂回归正常,但下旬又进入偏干状态。综合K干旱指数和土壤水分距平百分率可以看出,西南地区的干旱在3月从中部开始出现,4月干旱加剧并向西扩展,至5月干旱仍然持续。

图1

图1   2023年春季西南地区中旱及以上(a)、重旱及以上(b)和特旱(c)气象干旱累积日数空间分布(单位:d)

Fig.1   The spatial distribution of cumulative days of meteorological drought with moderate drought and above (a), severe drought and above (b) and extreme drought (c) in southwestern China in the spring of 2023 (Unit: d)


图2

图2   2023年春季全国逐月K干旱指数和逐旬AMSR2微波土壤水分距平百分率(单位:%)

Fig.2   Monthly K drought index and ten-day variation of AMSR2 microwave soil moisture anomalies (Unit: %) in China in spring of 2023


2.2 时间演变

图3为2023年2—6月西南地区不同等级干旱站次比逐日变化。可以看出,西南地区2至6月中旬持续有超过35%的站点发生中旱及以上强度干旱,超过15%的站点发生重旱及以上强度干旱,期间有两段时间干旱有所缓解,分别为3月中下旬和5月中旬。值得注意的是,4月上旬旱情迅速加重,特旱站次比从5%上升至20%,重旱及以上强度站次比从20%增至40%,而中旱及以上强度站次比从35%升至50%以上,干旱加剧的趋势一直持续至5月上旬,这与空间演变中“4月是干旱发展阶段”的结论一致。5月中旬干旱状况在经历短暂缓解之后又迅速加重,从6月上旬开始进入又一个干旱持续期。鉴于本文只考虑春旱,因此下文仅对西南地区3—5月气象干旱成因进行讨论。

图3

图3   2023年2—6月西南地区不同等级干旱站次比逐日演变

Fig.3   Daily evolution of drought stations frequency ratios at different levels in southwestern China from February to June,2023


2.3 降水和气温异常

降水和气温对西南地区季风前干旱的形成有重要影响(Wen et al.,2023)。降水距平百分率(图4)显示,2023年3—5月西南地区一直处于降水偏少状态,大部分区域降水偏少20%以上,云南东部和四川南部甚至偏少80%以上。降水偏少60%以上区域在3月主要位于云南东部、北部和四川南部,4月扩展至云南全境和四川西部、南部,5月向东扩展,从四川西部向东南延伸,包括四川南部、云南东部、贵州西南,直到云南东南部和广西西部。降水异常的空间演变和气象干旱的空间分布(图2)一致。

图4

图4   2023年3(a)、4(b)、5(c)月西南地区降水距平百分率空间分布(单位:%)

Fig.4   The spatial distribution of percentage of precipitation anomalies in March (a), April (b) and May (c) in 2023 in southwestern China (Unit: %)


逐月地面气温距平(图5)显示,2023年3月我国西南地区气温略微偏高,4月偏高幅度有所增加,5月继续维持正距平,西南西部正距平稍有减弱。Dong等(2023)详细分析了2023年4—5月云南地面气温的变化,发现期间发生了3次持续时间较长的热浪事件,通过对比降水变化,发现云南全省的平均逐日地面气温与降水高度相关,相关系数通过置信水平为99%的显著性检验。这些分析表明,2023年西南春旱不仅仅是一个干旱事件,而且是一个高温干旱复合事件。

图5

图5   2023年3(a)、4(b)、5(c)月西南地区地面气温距平空间分布(单位:℃)

Fig.5   The spatial distribution of surface air temperature anomalies in March (a), April (b) and May (c) in 2023 in southwestern China (Unit: ℃)


3 环流异常

环流异常是干旱发生的直接原因之一。春季作为冬半年和夏半年的过渡期,环流背景场的变化尤为迅速,因此,分析2023年春季逐月环流异常。3月200 hPa位势高度异常和波作用通量[图6(a)]显示,日本海至白令海上空为位势高度正异常,南侧以夏威夷群岛为中心的区域为位势高度负异常。波动能量从鄂霍次克海南部向东南传播至夏威夷群岛,并在夏威夷群岛附近得到补充后继续向东传播,穿过北美大陆后分为南北两支,北支向亚欧大陆北部传播,南支则传至北非地区。北太平洋上空的高压与低压异常形成偏东风异常区,且这一异常区向西伸展至110°E附近[图6(a)],导致东亚西风急流中心偏西偏南。我国西南地区正好位于急流入口区,高层气流辐合[图6(b)],不利于空气上升,从而抑制降水的形成。

图6

图6   2023年3月200 hPa位势高度异常(填色区,单位:gpm)和T-N波作用通量(箭矢,单位:m2·s-2)空间分布(a),200 hPa散度异常(填色区,单位:10-6 s-1)、西风(红色等值线,单位:m·s-1)和气候态西风(绿色等值线,单位:m·s-1)(b)

(紫色框线区域为西南地区)

Fig.6   The spatial distribution of geopotential height anomalies (the color shaded, Unit: gpm) and T-N wave activity flux (arrow vectors, Unit: m2·s-2) at 200 hPa (a), divergence anomalies (the color shaded, Unit: 10-6 s-1), westerly winds (red isolines, Unit: m·s-1) and climatology westerly winds (green isolines, Unit: m·s-1) at 200 hPa (b) in March of 2023

(The purple border area indicates southwestern China)


4月环流异常(图7)显示,在对流层高层,波动能量从北美向东传播,形成贯穿北美东部、大西洋北部、欧洲以西、地中海周边、里海以北、巴尔喀什湖和贝加尔湖之间直至日本附近的波列。日本上空正位势高度异常[图7(a)]导致东亚大槽减弱,冷空气活动相对减少,青藏高原以东出现西南风异常[图7(c)]。在对流层低层,孟加拉湾附近为反气旋式环流异常,而南海至菲律宾为气旋式环流异常[图7(b)]。从整层水汽通量图[图7(c)]中可清楚看到,我国西南地区处于反气旋式和气旋式环流异常之间,南部为偏北风,叠加北部的西南风异常,水汽辐散,不利于形成降水。

图7

图7   2023年4月200 hPa位势高度异常(填色区,单位:gpm)和T-N波作用通量(箭矢,单位:m2·s-2)(a),OLR异常(填色区,单位:W·m-2)和850 hPa流函数异常(等值线,零线已省略,虚线表示负值,单位:106 m2·s-1)(b),整层水汽通量异常(箭矢,单位:g·m-1·s-1)及其散度(填色,单位:g·m-2·s-1)(c),OLR异常(填色区,单位:W·m-2)、200 hPa位势函数异常(等值线,零线已省略,虚线表示负值,单位:106 m2·s-1)和散度风异常(箭矢,单位:m·s-1)(d)

Fig.7   The spatial distribution of geopotential height anomalies (the color shaded, Unit: gpm) and T-N wave activity flux (arrow vectors, Unit: m2·s-2) at 200 hPa (a), OLR anomalies (the color shaded, Unit: W·m-2) and stream function anomalies at 850 hPa (isolines, zero line not shown, the dotted line represents a negative value, Unit: 106 m2·s-1) (b), integrated water vapor flux (arrow vectors, Unit: g·m-1·s-1) and its divergence (the color shaded, Unit: g·m-2·s-1) (c), OLR anomalies (the color shaded, Unit: W·m-2), potential function anomalies (isolines, zero line not shown, the dotted line represents a negative value, Unit: 106 m2·s-1) and divergent wind anomalies (arrow vectors, Unit: m·s-1) at 200 hPa (d) in April of 2023


5月,对流层高层波列和4月类似。不同的是北美大陆的高压异常北缩西扩,整个加拿大上空均为高压,地中海附近的低压异常近乎消失,里海以北的高压异常东移,巴尔喀什湖与贝加尔湖之间的低压异常则向西南偏移,原先位于日本附近的高压异常移至我国渤海附近[图8(a)]。尽管波列中心有所移动,这些变化对我国西南地区降水的影响与4月相比没有明显差异:渤海附近的高压异常造成东亚大槽减弱,并在青藏高原以东引发西南风异常[图8(c)],造成西南地区水汽辐散。5月对流层低层依然有南海至菲律宾一带的气旋式环流异常,但其西侧没有明显的反气旋式环流异常[图8(b)]。气旋式环流异常西侧的北风和青藏高原东侧的西南风共同导致西南地区整层水汽辐散[图8(c)],从而使干旱状况持续。

图8

图8   2023年5月200 hPa位势高度异常(填色区,单位:gpm)和T-N波作用通量(箭矢,单位:m2·s-2)(a),OLR异常(填色区,单位:W·m-2)和850 hPa流函数异常(等值线,零线已省略,虚线表示负值,单位:106 m2·s-1)(b),整层水汽通量异常(箭矢,单位:g·m-1·s-1)及其散度(填色,单位:g·m-2·s-1)(c),OLR异常(填色区,单位:W·m-2)、200 hPa位势函数异常(等值线,零线已省略,虚线表示负值,单位:106 m2·s-1)和散度风异常(箭矢,单位:m·s-1)(d)

Fig.8   Geopotential height anomalies (the color shaded, Unit: gpm) and T-N wave activity flux (arrow vectors, Unit: m2·s-2) at 200 hPa (a), OLR anomalies (the color shaded, Unit: W·m-2) and stream function anomalies at 850 hPa (isolines, zero line not shown, the dotted line represents a negative value, Unit: 106 m2·s-1) (b), integrated water vapor flux (arrow vectors, Unit:g·m-1·s-1) and its divergence (the color shaded, Unit: g·m-2·s-1) (c), OLR anomalies (the color shaded, Unit: W·m-2), velocity potential anomalies (isolines, zero line not shown, the dotted line represents a negative value, Unit: 106 m2·s-1) and divergent wind anomalies (arrow vectors, Unit: m·s-1) at 200 hPa (d) in May of 2023


4 海温和MJO对环流的影响

2022年秋季至夏季,拉尼娜的衰退和厄尔尼诺的发展是这一时期最明显的气候特征。根据美国气候预测中心发布的数据,2023年3、4、5月Niño3.4区3个月滑动平均的海温异常分别为-0.1、0.2、0.5 ℃,标志着2023年春季拉尼娜迅速衰退,气候状态逐渐过渡至厄尔尼诺状态。

北太平洋海温异常也非常明显。2023年3月一条沿着40°N的暖海温带从我国东部一直延伸至140°W附近,而其东北侧、东侧和南侧则表现为冷海温异常。2023年3月之前印度洋海温偏冷,之后转暖,尤其是4月增温幅度非常大[图910(a)]。此外,西北太平洋暖池区也呈现出明显的海温异常,2022年8月至2023年5月,NINO.WEST指数持续超过0.4 ℃[图10(a)],表明西北太平洋海温持续偏暖。2023年4月IOBW指数和NINO.WEST指数均明显偏大,表明印度洋海温和西北太平洋海温都处于明显偏暖状态。

图9

图9   2022年9月至2023年8月逐月海表温度异常分布(单位:℃)

Fig.9   Distribution of sea surface temperature anomalies from September 2022 to August 2023 (Unit: ℃)


图10

图10   2022年1月至2023年8月IOBW和NINO.WEST指数(a)、4月IOBW(b)、NINO.WEST(c)大于等于1个标准差的年份合成的850 hPa流函数异常(等值线,虚线表示负值,单位:106 m2·s-1)及其信度水平(填色区,负值表示流函数为负,单位:%)

(红色框线区域为西南地区)

Fig.10   IOBW and NINO.WEST index from January, 2022 to August, 2023 (a), composite of 850 hPa stream function anomalies in the years with IOBW (b) and NINO.WEST (c)greater than or equal to 1 standard deviation in April (isolines, the dotted line represents a negative value, Unit: 106 m2·s-1) and its confidence level (the color shaded, a negative value indicates that the stream function is negative, Unit: %)

(The red border area indicates southwestern China)


中纬度北太平洋马蹄形海温异常通过影响中纬度瞬变波活动,调节东亚急流的强度和位置(Yang et al.,2002;张成扬等,2015;Chen et al.,2019),对西南地区春季干旱的形成起关键作用。2023年3月,中纬度北太平洋中部海温偏暖,其东北、东侧、南侧海温偏冷的分布格局(图9)导致日本海至白令海上空位势高度的正异常及其南侧的负异常,且能量由高压向低压频散[图6(a)],有利于位势高度异常的维持,南负北正的高度异常通过影响西风急流的位置导致3月西南地区的干旱。

2023年4月,印度洋海温和西北太平洋海温同时处于明显偏暖状态[图910(a)],海温偏暖导致赤道印度洋和西北太平洋对流活跃,表现为向外长波辐射(OLR)的负异常,即对流增强[图7(b)]。由于Gill响应机制(Gill,1980),印度洋上空的非绝热加热激发Kelvin波,导致其东侧出现偏东风异常,并在孟加拉湾附近形成对流层低层的反气旋异常[图10(b)]。同时,西北太平洋上空的非绝热加热在其西北侧诱发Rossby波,促进我国东南侧气旋式环流的形成[图10(c)]。这些由印度洋和西北太平洋暖海温异常激发的环流异常叠加,形成2023年4月对流层低层南海至菲律宾的气旋式环流异常及孟加拉湾附近的反气旋式环流异常(图11),导致西南地区南部出现偏北风,有利于水汽辐散[图7(c)],不利于降水的形成。此外,已有研究表明热带印度洋的春季海表温度异常与我国南海、孟加拉湾和中印半岛对流层低层反气旋异常之间存在正相关,与我国西南地区春季降水存在较强负相关(黄荣辉等,2012);冬春季西北太平洋海温与同期西太副高呈明显负相关,与我国南方4月降水的负相关性也较为明显(范磊和刘秦玉,2009;李宏毅等,2012)。这些研究结论和本文的分析一致,进一步说明在IOBW和NINO.WEST指数偏暖时,我国西南地区4月降水倾向于偏少。

图11

图11   IOBW和NINO.WEST偏回归得到的2023年4月850 hPa流函数场(单位:106 m2·s-1

(红色框线区域为西南地区)

Fig.11   The 850 hPa stream function field in April 2023 obtained by IOBW and NINO.WEST partial regression (Unit: 106 m2·s-1

(The red border area indicates southwestern China)


5月OLR和200 hPa散度风[图8(d)]显示,赤道西太平洋及其南北两侧为对流活跃区,对流层高层辐散,这与4月辐散中心的偏北不同[图7(d)]。而在对流层低层,强对流区的西北和西南侧为气旋式环流异常,且西北侧的强度更强,这符合热源位于赤道区域时大气的Gill响应特征[图8(b)]。此外,与4月相比,5月西北太平洋海温的暖异常迅速减弱,赤道西太平洋的海温变化较小[图9图10(a)],但对流层低层南海至菲律宾的异常气旋明显加强[图7(b)图8(b)]。从上述分析中,推测5月南海至菲律宾异常气旋主要由赤道区域的外强迫因素影响,且并非单纯由海温异常引起。除海温异常外,MJO也是热带及热带外环流的重要外强迫因子(琚建华等,2011;白旭旭等,2012)。MJO是赤道地区自西向东传播的对流-环流耦合系统,传播周期为准40 d(30~60 d)(李崇银等,2013)。2023年4月22日至5月31日的MJO位相图(图12)显示MJO对流传播经历了一个完整周期(40 d左右):4月22日对流先在非洲附近生成,25至30日快速经过赤道东印度洋,4月30日至5月10日经过海洋性大陆,5月11日至27日据守在西太平洋(持续17 d),之后继续东传。这表明5月西太平洋对流异常活跃,导致该区域OLR出现负异常且高层为强辐散[图8(d)],对流释放大量的凝结潜热,从而在赤道西太平洋形成大气热源,这一过程触发了典型的Gill响应:即南海至菲律宾及澳大利亚以北地区对流层低层均为气旋异常,且前者明显更强[图8(b)]。南海至菲律宾气旋异常西侧的偏北气流不利于西南地区偏南水汽的输送[图8(c)],导致该地区5月持续干旱。这与以往研究中MJO处于6至7位相时西南地区降水偏少的结论一致(吕俊梅等,2012)。

图12

图12   2023年4月22日至5月31日MJO位相图

Fig.12   MJO phase diagram from April 22 to May 31, 2023


这些研究表明,MJO的活动对2023年5月西南地区持续干旱有直接影响,说明在气候预测和分析中考虑MJO等季节内尺度变率的重要性。

5 结论与讨论

本文从海温异常和MJO的角度深入分析了2023年我国西南春旱的成因,旨在深化对西南春旱成因的认识、并进一步改进其预测技术。得到以下主要结论。

(1)2023年西南春旱是一次高温干旱复合事件,3月干旱主要出现在中部,4月干旱加重并向西扩展,5月干旱持续。

(2)3月北太平洋的马蹄形海温异常影响中纬度瞬变波活动,导致东亚西风急流中心偏西偏南,进而导致位于急流入口区的西南地区高层气流辐合,空气下沉,抑制降水。

(3)4月印度洋与西北太平洋的暖海温异常通过触发Kelvin波和Rossby波,分别在孟加拉湾附近和南海至菲律宾形成反气旋式和气旋式环流异常,西南地区处于两者之间,南部为偏北风,不利于暖湿空气北上,而利于水汽辐散,干旱得以发展。

(4)5月,长时间停留在西太平洋的MJO作为大气热源,激发南海至菲律宾的对流层低层气旋异常,气旋西侧的偏北气流不利于西南地区偏南水汽的输送,导致西南干旱持续。

2023年4月和5月对流层高层均有从北美向东频散的波列,导致我国西南地区至日本上空出现位势高度正异常,减弱东亚大槽致使西南地区北部出现偏南风,不利于降水的形成。这支波列可能与北美积雪变化紧密相关,根据Dong等(2023)的研究,北美积雪深度的减小可强化陆气耦合作用,导致大量潜热释放到大气中,同时地表反照率降低使得吸收的太阳辐射增加,此外,地表感热和长波辐射的增加也促使北美上空整层对流层温度升高,上层等压面升高,气压上升,出现反气旋式环流异常,从而激发东传的波列。这些变化对东亚及我国西南地区的天气和气候产生明显影响。

本文仅针对单个海区海温异常对2023年西南春旱的影响做了简要分析,未深入考察海盆间的相互影响及其对干旱的协同作用,这一领域值得后续研究进一步探索。此外,本文仅为个例研究,对海温异常与西南春旱关系的普遍性影响尚需基于更广泛的数据进行深入研究。

参考文献

白旭旭, 李崇银, 李琳, 2012.

MJO对中国春季降水影响的数值模拟研究

[J]. 气象学报, 70(5): 986-1 003.

[本文引用: 1]

范磊, 刘秦玉, 2009.

西太平洋副热带高压与海表温度的关系

[J]. 热带海洋学报, 28(5): 83-88.

DOI      [本文引用: 1]

利用超前滞后相关分析研究了西太平洋副热带高压与海表面温度异常的关系。选取各关键海区分析海温与西太副高在不同时段上的超前滞后相关, 结果表明,冬季东太平洋海温与滞后其2&mdash;3个月的副高异常达最大正相关,热带印度洋海温异常与冬季同期副高异常的正相关最显著;西太平洋海温在冬春季与同期的副高负相关最显著;北太平洋海温在冬春季滞后副高1&mdash;2个月时存在负相关,大西洋暖池区6月与西太副高的同期正相关最大;对南太平洋来说,冬季的西太副高与从前秋到春季的SST都存在最大负相关。海表温度的异常主要解释冬春季的西太副高异常,而对于夏秋季副热带高压,SST的作用比较有限

韩兰英, 张强, 贾建英, , 2019.

气候变暖背景下中国干旱强度、频次和持续时间及其南北差异性

[J]. 中国沙漠, 39(5): 1-10.

DOI      [本文引用: 1]

在全球气温日趋升高和极端降水增加的气候背景下,近年来中国干旱变化特征异常突出,新形势下需进一步深入认识干旱灾害影响机制。利用1960—2014年中国527个气象站逐日气温和降水量数据,选用改进的综合气象干旱指数(MCI)作为监测指标,详细分析了中国干旱强度、频次和持续时间变化特征及其南北差异性。结果表明:气候变暖背景下,中国干旱范围扩大、程度加剧、频次增加;干旱发生的范围发生了明显的转移,北方干旱加剧的同时,南方干旱明显加重,尤其是大旱范围明显增加。中国干旱范围主要在黄河流域以南和长江以北地区。干旱频次北方高于南方,东部高于西部,长江流域以北干旱频次较高。中国干旱持续时间较长,而且四季都有可能发生干旱。干旱不仅发生在干旱区和半干旱区,湿润和半湿润区域也常有干旱发生。不同年代、不同区域干旱发生的程度、持续时间和频次有一定的差异。中国20世纪90年代中后期至21世纪初期干旱范围最广、持续时间最长,造成的损失最严重。中国干旱强度、频次和持续时间南北差异性显著。气候变暖后,中国干旱强度加重、范围扩大、频次增加和持续时间增加明显。

郝立生, 马宁, 何丽烨, 2022.

2022年长江中下游夏季异常干旱高温事件之环流异常特征

[J]. 干旱气象, 40(5): 721-732.

DOI      [本文引用: 1]

2022年夏季长江流域发生了建国以来最为严重的干旱高温气候事件,对当地工农业生产、居民生活、生态安全等造成严重影响。为深入认识这次干旱高温气候事件发生的原因和改进气候预测技术,利用1951—2022年2400多测站气温、降水数据和NCEP/NCAR再分析数据等资料,采用T-N波作用通量、视热源Q<sub>1</sub>(Q<sub>2</sub>)诊断和合成分析、距平分析等方法,从大气环流异常的角度进行综合分析。主要结论如下:(1)2022年夏季,500 hPa源自北大西洋地区的扰动异常偏强,在沿中高纬西风带向东传播时引发了明显的大槽大脊活动,波动能量主要沿西风带向东传播,没有出现在东亚向东南方向传播的特征,造成冷空气活动位置偏北,很难影响到长江流域。(2)2022年夏季,500 hPa高度场在青藏高原上空出现明显正距平扰动,尤其8月扰动进一步加强,东移到长江流域,诱发西北太平洋副热带高压西伸,使得副热带高压呈现东西带状分布。副热带高压(简称“副高”)西部完全控制了长江流域地区,一方面副高阻挡了北方冷空气南下,另一方面副高长时间维持下沉运动,不利于降水发生,有利于下沉增温。(3)2022年夏季,热带对流区(视热源)位置异常偏南到赤道以南(气候态在5°N—20°N),有两方面影响:一是造成哈德来经圈环流(Hadley Cell)上升支异常偏南,长江流域在8月为异常下沉区,不利于降水发生,有利于下沉增温效应的出现;另一方面造成2022年夏季亚洲热带夏季风偏弱、东亚副热带夏季风偏强,低频信号向长江中下游传播明显偏弱,这些都不利于长江中下游降水过程的发生。(4)高纬、中低纬、低纬热带地区环流异常协同作用造成2022年长江流域夏季出现异常的干旱高温气候事件。要预测长江流域夏季降水或高温干旱,需提前关注500 hPa北大西洋地区扰动信号的发生及未来传播特征,青藏高原上空高度场扰动的发生及移动特征,热带对流(热源)位置变化及伴随的热带夏季风强度变化、低频信号的传播特征等。

胡学平, 许平平, 宁贵财, , 2015.

2012—2013年中国西南地区秋、冬、春季持续干旱的成因

[J]. 中国沙漠, 35(3): 763-773.

DOI      [本文引用: 1]

利用多种资料从大尺度大气环流、水汽输送、热带海表温度、北极涛动、平流层极涡等方面分析了2012-2013年中国西南地区秋、冬、春季持续干旱的成因。结果表明, 西南水汽输送偏弱、高纬度地区南下冷空气路径偏东、冷暖空气难以在西南地区上空交汇, 是此次持续干旱的直接原因。这段时间西南地区大都受平直西风气流控制, 孟加拉湾和中南半岛地区位势高度较常年偏高, 不利于这些地区气旋性环流的发展;热带海表温度异常变化,特别是冬春季印度洋海表温度的持续偏高, 使得菲律宾地区上空低层反气旋异常环流增强。这些都导致了西南向水汽输送偏弱。此外, 北极涛动异常变化对西南地区的干旱也有重要影响, 北极涛动持续处于负位相, 不仅使南支槽减弱变浅, 西南水汽输送减少, 还导致贝加尔湖高压脊偏弱, 使北方南下冷空气主体偏东。冬季平流层极涡强度的变化在各个高度的位势高度场和位势涡度场上都有体现, 其变化对冷空气的强度及路径有明显影响。

黄荣辉, 刘永, 王林, , 2012.

2009年秋至2010年春我国西南地区严重干旱的成因分析

[J]. 大气科学, 36(3): 443-457.

[本文引用: 3]

蒋薇, 张祖强, 刘芸芸, 2016.

21世纪以来西南地区干季降水与西太平洋副热带高压年代际变化的关系

[J]. 气象, 42(11): 1 335-1 341.

[本文引用: 1]

琚建华, 吕俊梅, 谢国清, , 2011.

MJO和AO持续异常对云南干旱的影响研究

[J]. 干旱气象, 29(4): 401-406.

[本文引用: 1]

热带季节内振荡和北极涛动的持续异常会对全球大气环流产生影响,同样会对东亚地区的旱涝造成影响。本文针对云南及周边地区近年来频繁出现的极端干旱事件进行了分析。发现当热带大气季节内振荡( MJO) 和北极涛动( AO) 两者持续异常时,会对云南的降水产生影响。2009 /2010 秋、冬、春3 季连旱就是由MJO 和AO 出现极端异常( MJO 异常不活跃; AO 异常偏弱) 造成的。2011 年云南主汛期极端伏旱的产生则是由于MJO 持续不活跃和西太平洋高压脊异常偏北造成的。

李崇银, 潘静, 宋洁, 2013.

MJO研究新进展

[J]. 大气科学, 37(2): 229-252.

[本文引用: 2]

李宏毅, 林朝晖, 陈红, 2012.

我国华南4、5月份降水年代际变化的特征及其与中西太平洋海温的可能关系

[J]. 气候与环境研究, 17(4): 481-494.

[本文引用: 1]

李忆平, 张金玉, 岳平, , 2022.

2022年夏季长江流域重大干旱特征及其成因研究

[J]. 干旱气象, 40(5): 733-747.

DOI      [本文引用: 1]

干旱是影响范围最广的自然灾害之一。2022年夏季发生在长江流域的异常高温干旱事件不仅强度大,而且持续时间长,是一次罕见的重大干旱事件,对我国的社会经济造成了十分严重的影响。鉴于这次事件的极端性,本文在客观分析此次事件演变特征的基础上,揭示大气环流和外强迫异常对此次高温干旱的可能影响。研究发现,气象干旱指数及土壤湿度监测结果一致表明本次旱情从6月开始出现,7月迅速发展,进入8月后范围进一步扩展、强度进一步加剧。与此同时,流域内整体气温偏高,部分地区高温日数超过40 d。此外,夏季整个流域的蒸散量距平是1960年以来的历史第二高值(仅次于2013年高温伏旱),进一步加剧了长江流域的水分亏缺程度。从环流特征来看,夏季西太平洋副热带高压异常偏强西伸、极涡面积偏小及强度偏弱、南亚高压偏强东移,共同导致长江流域的水汽输送条件偏弱、下沉气流盛行,使得整体条件不利于降水发生。而前期拉尼娜事件的持续、印度洋偶极子负位相的出现以及春季青藏高原西北部积雪负异常的持续,可能是导致今年夏季环流异常的主要外强迫因子。

李莹, 高歌, 叶殿秀, , 2012.

2011年中国气候概况

[J]. 气象, 38(4): 464-471.

[本文引用: 1]

李韵婕, 任福民, 李忆平, , 2014.

1960—2010年中国西南地区区域性气象干旱事件的特征分析

[J]. 气象学报, 72(2): 266-276.

[本文引用: 1]

林纾, 李红英, 黄鹏程, , 2022.

2022年夏季我国高温干旱特征及其环流形势分析

[J]. 干旱气象, 40(5): 748-763.

DOI      [本文引用: 1]

在气候变暖背景下,2022年夏季我国出现1961年以来平均气温最高和降水量次少的气候异常,并伴有最强的全国性(东北地区除外)高温过程和长江中下游及川渝地区大范围强伏旱。针对这次高温干旱的持续性和极端性,本文基于2022年6—8月全国2162个气象站逐日最高气温和降水量以及NCEP(National Centers for Environmental Prediction)/NCAR(National Center for Atmospheric Research)逐日再分析资料等,分析其时空分布特征及环流形势,将对今后我国南方地区夏季高温干旱不同时间尺度的预报预测有一定参考价值。结果表明:2022年夏季,全国76.0%的站共出现48 198次高温,其中36.6%的站累计出现3001次极端高温事件,20次以上极端高温事件的站点均分布在四川盆地,高温状况远超21世纪以来的典型高温年份。全国性的高温过程从6月13日持续到8月30日,共计79 d,高温最强时段在8月11—24日。按照高温发生站次、持续时间、影响范围、强度等由强到弱综合排序,依次是华东、西南、华中、西北、华北和华南地区,其中西南地区极端性最强,而东北地区未出现高温。干旱时空分布特征与高温基本相似,全国最强干旱时段在8月中旬。2022年夏季,500 hPa欧亚中高纬度呈“两脊一槽”型,尤其在7—8月乌拉尔山和鄂霍次克海附近高压脊形成阶段性阻塞高压,强盛的副热带系统将两高之间活跃的冷空气大部分时段阻挡在50°N以北,造成我国“北涝南旱”的格局;低纬度的伊朗高压异常东伸,西太平洋副热带高压略偏北且异常西伸,两高压长时间贯通形成的高压带控制区气流辐散下沉,并持续阻碍水汽向中纬度输送,不利于长江流域产生降水。同时,对流层高层南亚高压异常偏东,与中层的西太平洋副热带高压相向而行,于8月中下旬在80°E—120°E范围内叠加,致使控制我国大范围的高压系统呈稳定正压结构,中心位于川渝上空,致使川渝地区成为高温日数和极端高温事件次数的高值中心。

刘健文, 郭虎, 李耀东, , 2005. 天气分析预报物理量计算基础[M]. 北京: 气象出版社.

[本文引用: 1]

刘胜胜, 周顺武, 吴萍, , 2021.

青藏高原东部冬季降水对北极涛动异常的响应

[J]. 气象学报, 79(4): 558-569.

[本文引用: 1]

刘瑜, 赵尔旭, 黄玮, , 2007.

2005年初夏云南严重干旱的诊断分析

[J]. 热带气象学报, 23(1): 35-40.

[本文引用: 1]

刘芸芸, 高辉, 2021.

2021年春季我国气候异常特征及可能成因分析

[J]. 气象, 47(10): 1 277-1 288.

[本文引用: 1]

龙园, 严锐, 任倩, , 2019.

我国西南地区春季降水对前期青藏高原热力作用的响应

[J]. 中低纬山地气象, 43(4): 10-16.

[本文引用: 1]

罗纲, 阮甜, 陈财, , 2020.

农业干旱与气象干旱关联性——以淮河蚌埠闸以上地区为例

[J]. 自然资源学报, 35(4): 977-991.

DOI      [本文引用: 1]

基于淮河蚌埠闸以上地区60个站点1961&#x02014;2015年气象数据,计算作物水分亏缺指数(Crop Water Deficit Index,CWDI)与相对湿润度指数(Relative Moisture Index,M),以冬小麦干旱作为农业干旱的代表,分析生育期内冬小麦干旱与气象干旱时空特征,并通过游程理论识别30场主要干旱事件的历时、烈度及重现期频率,展开农业干旱与气象干旱关联性研究,结果表明:(1)时间上,冬小麦生育期内农业干旱旱情年占比均高于气象干旱,年际差最多年份均发生在冬前生长期;(2)空间上,全生育期和各个生育期内的冬小麦干旱和气象干旱呈纬向分布,由南至北旱情逐渐加重,冬小麦干旱75%以上中旱占比发生在越冬期至灌浆成熟期,气象干旱仅在越冬期出现;(3)冬小麦干旱相较气象干旱存在延时,且烈度大于气象干旱,平均历时分别为18.8旬和17.3旬,平均烈度分别为12.2和9.9;(4)气象干旱历时达到1.28旬或干旱烈度达到3.35时,便会引发冬小麦干旱,且冬小麦干旱历时、烈度重现期频率大于气象干旱,农业干旱较气象干旱持续周期更长、频率及强度更大,气象干旱加剧农业干旱旱情。

吕俊梅, 琚建华, 任菊章, , 2012.

热带大气MJO活动异常对2009—2010年云南极端干旱的影响

[J]. 中国科学: 地球科学, 42(4): 599-613.

[本文引用: 1]

任芝花, 余予, 邹凤玲, , 2012.

部分地面要素历史基础气象资料质量检测

[J]. 应用气象学报, 23(6): 739-747.

[本文引用: 1]

孙昭萱, 张强, 孙蕊, , 2022.

2022年西南地区极端高温干旱特征及其主要影响

[J]. 干旱气象, 40(5): 764-770.

DOI      [本文引用: 1]

利用1961—2022年夏季(6—8月)西南地区441个国家地面气象站逐日基本气象要素观测资料,对2022年夏季西南地区的基本气候概况、高温干旱灾害的特征及其产生的主要影响进行分析。结果表明:此次极端高温干旱事件的严重程度实属历史罕见。2022年夏季西南地区平均气温历史同期最高,降水量历史同期最少,高温日数历史同期最多,极端最高气温历史同期最高。西南地区东部并发严重的气象干旱,特旱站数高达105站,主要发生在西藏中部、四川大部、重庆大部、贵州北部以及云南中部局部地区。受此极端持续的复合型高温干旱事件影响,西南地区东部部分农作物减产、甚至绝收;江河来水量出现“汛期返枯”的罕见现象;电网负荷创历史新高,加之水电发电量锐减,造成能源供应保障短缺;四川盆地东部、重庆西部发生多起森林火灾。本文力图从科学角度认识这次极端高温干旱事件,助力气象灾害风险评估业务发展,为提升防灾减灾和应对气候变化的能力提供支撑。

王劲松, 郭江勇, 倾继祖, 2007.

一种K干旱指数在西北地区春旱分析中的应用

[J]. 自然资源学报, 22(5): 709-717.

[本文引用: 2]

王素萍, 王劲松, 张强, , 2015.

几种干旱指标对西南和华南区域月尺度干旱监测的适用性评价

[J]. 高原气象, 34(6): 1 616-1 624.

[本文引用: 1]

王晓敏, 2012. 中国干旱化趋势及西南极端干旱成因研究[D]. 南京: 南京信息工程大学.

[本文引用: 1]

王莺, 张强, 王劲松, , 2022.

21世纪以来干旱研究的若干新进展与展望

[J]. 干旱气象, 40(4): 549-566.

DOI      [本文引用: 1]

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。

王有民, 叶殿秀, 艾婉秀, , 2013.

2012年中国气候概况

[J]. 气象, 39(4): 500-507.

[本文引用: 1]

王芝兰, 冯建英, 沙莎, 2017.

2017年春季全国干旱状况及其影响与成因

[J]. 干旱气象, 35(3): 528-533.

[本文引用: 1]

2017年春季(3&mdash;5月),我国内蒙古东部、东北、华北、黄淮等地(统称东北部地区)以及西南、江淮及江南等部分地区发生不同程度旱情。其中,东北部地区旱情较为严重,持续时间较长,影响范围较广,西南、江淮及江南等部分地区旱情相对较轻,持续时间短,且局地特征显著。东北部地区干旱过程始于3月中旬,在4月下旬至5月旱情严重,达到重旱及特旱,旱区中心位于辽宁西部&mdash;河北北部地区,5月上旬及下旬旱区发生降水,旱情稍有缓解,但随后仍发展并持续。东北部旱区形成的原因主要是:4月中下旬至5月,该地区高空受槽后脊前强西北气流控制,低层有较强的下沉运动,加之水汽条件不足,没有明显的风场辐合及冷暖空气交汇,动力条件和水汽条件均不利于降水发生。

王芝兰, 周甘霖, 张宇, , 2019.

美国干旱监测预测业务发展及其科学挑战

[J]. 干旱气象, 37(2): 183-197.

[本文引用: 1]

杨金虎, 张强, 王劲松, , 2015.

近60a来中国西南春季持续性干旱异常特征分析

[J]. 干旱区地理, 38(2): 215-222.

[本文引用: 1]

姚玉璧, 张强, 王劲松, , 2014.

中国西南干旱对气候变暖的响应特征

[J]. 生态环境学报, 23(9): 1 409-1 417.

[本文引用: 1]

姚玉璧, 张强, 王劲松, , 2015.

气候变暖背景下中国西南干旱时空分异特征

[J]. 资源科学, 37(9): 1 774-1 784.

[本文引用: 1]

张成扬, 蒋跃林, 杨崧, , 2015.

5月华南降雨前期海温信号特征分析

[J]. 气象与环境科学, 38(2): 29-35.

[本文引用: 1]

张强, 姚玉璧, 李耀辉, , 2020.

中国干旱事件成因和变化规律的研究进展与展望

[J]. 气象学报, 78(3): 500-521.

[本文引用: 1]

张武龙, 张井勇, 范广洲, 2014.

我国西南地区干湿季降水的主模态分析

[J]. 大气科学, 38(3): 590-602.

[本文引用: 2]

周倩, 凌铁军, 李响, , 2019.

中国周边海域海面温度日变化对区域气候的影响

[J]. 气候与环境研究, 24(2): 214-226.

[本文引用: 1]

周惜荫, 李谢辉, 2021.

1978—2017年西南地区干湿时空变化特征

[J]. 干旱气象, 39(3): 357-365.

[本文引用: 1]

CHEN Q Y, HU H B, REN X J, et al, 2019.

Numerical simulation of midlatitude upper-level zonal wind response to the change of North Pacific subtropical front strength

[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(9): 4 891-4 912.

[本文引用: 1]

CHENG Q P, GAO L, ZHONG F L, et al, 2020.

Spatiotemporal variations of drought in the Yunnan-Guizhou Plateau, Southwest China, during 1960—2013 and their association with large-scale circulations and historical records

[J]. Ecological Indicators, 112, 106041. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.106041.

URL     [本文引用: 1]

DING T, GAO H, 2020.

The record-breaking extreme drought in Yunnan province, Southwest China during spring-early summer of 2019 and possible causes

[J]. Journal of Meteorological Research, 34(5): 997-1 012.

[本文引用: 1]

DONG Z Z, YANG R W, CAOJ, et al, 2023.

A strong high-temperature event in late-spring 2023 in Yunnan province, Southwest China: characteristics and possible causes

[J]. Atmospheric Research, 295, 107017. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2023.107017.

URL     [本文引用: 4]

FAN Q W, ZHOU B T, 2022.

Upper-tropospheric temperature pattern over the Asian-Pacific region in CMIP6 simulations: climatology and interannual variability

[J]. Frontiers in Earth Science, 10, 917660. https://doi.org/10.3389/feart.2022.917660.

URL     [本文引用: 1]

FENG J, LI J P, 2011.

Influence of El Niño Modoki on spring rainfall over South China

[J]. Journal of Geophysical Research, 116(D13), D13102. https://doi.org/10.1029/2010JD015160.

URL     [本文引用: 1]

FENG L, ZHOU T J, 2012.

Water vapor transport for summer precipitation over the Tibetan Plateau: Multidata set analysis

[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 117, D20114. https://doi.org/10.1029/2011JD017012.

URL     [本文引用: 1]

FUJII H, KOIKE T, IMAOKA K, 2009.

Improvement of the AMSR-E algorithm for soil moisture estimation by introducing a fractional vegetation coverage dataset derived from MODIS data

[J]. Journal of the Remote Sensing Society of Japan, 29(1): 282-292. https://doi.org/10.11440/rssj.29.282.

URL     [本文引用: 1]

GAO L, HAN X, CHEN X R, et al, 2023.

The spring drought in Yunnan province of China: variation characteristics, leading impact factors, and physical mechanisms

[J]. Atmosphere, 14(2), 294. https://doi.org/10.3390/atmos14020294.

URL     [本文引用: 1]

GILL A E, 1980.

Some simple solutions for heat-induced tropical circulation

[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 106(449): 447-462.

[本文引用: 1]

HUANG B Y, LIU C Y, BANZON V, et al, 2021.

Improvements of the daily optimum interpolation sea surface temperature (DOISST) Vversion 2.1

[J]. Journal of Climate, 34(8): 2 923-2 939.

[本文引用: 1]

KALNAY E, KANAMITSU M, KISTLER R, et al, 1996.

The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project

[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 77(3): 437-471.

[本文引用: 1]

LI G, CHEN J P, WANG X, et al, 2018.

Remote impact of North Atlantic sea surface temperature on rainfall in southwestern China during boreal spring

[J]. Climate Dynamics, 50(1): 541-553.

[本文引用: 1]

LIU Y Y, HU Z Z, WU R G, et al, 2022.

Causes and predictability of the 2021 spring southwestern China severe drought

[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 39(10): 1 766-1 776.

[本文引用: 2]

LIU Y Y, LI D, HU Z Z, et al, 2023.

The extremely wet spring of 2022 in Southwest China was driven by La Niña and Tibetan Plateau warming

[J]. Atmospheric Research, 289, 106758. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2023.106758.

URL     [本文引用: 2]

LUO F, WANG S S, HE Y L, et al, 2022.

Anthropogenic warming has increased the 2020 extreme hot and dry conditions over southwest China

[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 103(3): S124-S129.

[本文引用: 3]

MEI S L, CHEN S F, LI Y, et al, 2022.

Interannual variations of rainfall in late spring over Southwest China and associated sea surface temperature and atmospheric circulation anomalies

[J]. Atmosphere, 13(5), 735. https://doi.org/10.3390/atmos13050735.

URL     [本文引用: 1]

SU G L, ZHAN W, 2022.

Abnormal depletion of terrestrial water storage and crustal uplift owing to the 2019 drought in Yunnan, China

[J]. Geophysical Journal International, 231(1): 108-117.

[本文引用: 2]

SUN C H, YANG S, 2012.

Persistent severe drought in southern China during winter-spring 2011: large-scale circulation patterns and possible impacting factors

[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 117, D10112. https://doi.org/10.1029/2012JD017500.

URL     [本文引用: 1]

SUN S L, CHEN H S, JU W M, et al, 2017.

On the coupling between precipitation and potential evapotranspiration: contributions to decadal drought anomalies in the Southwest China

[J]. Climate Dynamics, 48(11): 3 779-3 797.

[本文引用: 1]

TAKAYA K, NAKAMURA H, 2001.

A formulation of a phase-independent wave-activity flux for stationary and migratory quasigeostrophic eddies on a zonally varying basic flow

[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 58(6): 608-627.

[本文引用: 1]

TRENBERTH K E, FASULLO J T, Shepherd T G, 2015.

Attribution of climate extreme events

[J]. Nature Climate Change, 5(8): 725-730.

[本文引用: 1]

WANG J S, WANG S P, LI Y P, et al, 2018.

A study of the k drought monitoring model

[J]. Polish Journal of Environmental Studies, 27(1): 335-343.

[本文引用: 1]

WANG L, CHEN W, ZHOU W, et al, 2015.

Drought in southwest China: A review

[J]. Atmospheric and Oceanic Science Letters, 8(6): 339-344.

[本文引用: 1]

WANG S S, HUANG J P, YUAN X, 2021.

Attribution of 2019 extreme spring-early summer hot drought over Yunnan in southwestern China

[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 102(1): S91-S96.

[本文引用: 1]

WEN D Y, ZHANG J W, CAO J, 2022.

Impact of the Asian-Pacific Oscillation on the interannual variability of rainy season onset date in Southwest China

[J]. Climate Dynamics, 59(3): 701-713.

[本文引用: 1]

WEN Z, YU R, ZHAI P M, et al, 2023.

The evolution process of a prolonged compound drought and hot extreme event in Southwest China during the 2019 pre-monsoon season

[J]. Atmospheric Research, 283, 106551. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106551.

URL     [本文引用: 1]

XIE S P, HU K M, HAFNER J, et al, 2009.

Indian ocean capacitor effect on Indo-western Pacific climate during the summer following El Niño

[J]. Journal of Climate, 22(3): 730-747.

[本文引用: 1]

YANG S, LAU K M, KIM K M, 2002.

Variations of the East Asian jet stream and Asian-Pacific-American winter climate anomalies

[J]. Journal of Climate, 15(3): 306-325.

[本文引用: 1]

/