CD:欧亚土壤湿度次季节变化对中国北方群发性极端降水的远程调控作用

作者:刘疆 张杰 发布时间:2024-05-22 浏览量:10

随着全球变暖,我国极端降水频次呈现出增加趋势。极端降水事件呈现群发性新特征,对社会经济活动产生严重威胁。华北东北地区的降水在季节上分配不均匀,降水量高度集中在夏季7月和8月。由于受热带和中高纬环流系统的共同影响,华北东北地区的夏季降水年际变率较大,次季节气候预测难度较高。土壤湿度等陆面的记忆性对天气和气候异常具有调制作用,是次季节信号扰动的关键环节之一。陆气相互作用团队刘疆研究生和张杰教授(通讯作者)等针对欧亚大陆土壤湿度次季节变化影响我国北方群发性极端降水的物理机制开展了研究,取得结果如下:

1. 典型天气型的降水特征

基于SOM方法对环流场进行客观分型,得到16类天气型,根据环流型的发生时间,可以匹配到对应的降水场。选取华北、东北地区群发性极端降水增加的两类环流型,即纬向型和经向型。两类环流型的群发性极端降水分布如图1。纬向环流型的极端降水频次有一个大值区,且最大值超过20天;经向环流型的极端降水频次则有两个大值区,且最大值分别超过24天和25天,同时这两种环流型的群发性极端降水事件年频次呈现显著增加趋势(图1)。

图1 1979-2021年两类典型天气型(左:纬向型;右:经向型)群发性极端降水频次的时空分布

2.两类环流型的大尺度环流及对流不稳定特征

纬向型和经向型这两种环流型的大尺度大气环流模态的异常有利于整个研究区域极端降水的发生。经过对环流型群发性极端降水事件的统计分析发现,经向环流型的样本数量及其占比最多,其次是纬向环流型,并且两者的增加趋势显著。从大尺度和天气尺度的高低空配置可以看出,驱动极端降水发生的纬向型环流为短波-副高型,经向型为气旋-高压型。短波-副高型表现为高层南亚高压东伸北抬,中层西太副高西伸北抬且强度加强,同时纬向西风上还伴有短波扰动,低层偏南气流输送暖湿水汽,维持着冷暖空气的汇合;气旋-高压型表现为高层南亚高压东伸北抬且强度增强,华北东北地区上空异常反气旋经向范围增大,长波脊加强,中层西太副高西伸北抬,低层除了偏南气流之外还有气旋产生。同时,这两类群发性极端降水事件的高发时期,CAPE值偏高,并且与群发性极端降水事件呈现出一致的增加趋势(图2)。

图2 两类典型环流型(a:短波-副高型,b:气旋-高压型)的200-hPa、500-hPa、700-hPa位势高度场(单位:dagpm)及850-hPa风场(单位:m/s)的合成场(等值线)及异常场(阴影),以及两类群发性极端降水事件降水量大值区CAPE值(单位:J·kg-1)随时间变化。a:短波-副高型的华北区,b:气旋-高压型的华北区,c:气旋-高压型的东北区;绿色打点表示通过99%显著性检验,红色等值线表示南亚高压(1252线)和西太平洋副热带高压(588线)气候态位置,绿色矩形框是关键环流系统

3.欧亚陆面土壤湿度调制群发性极端降水事件的发生

短波-副高型(纬向型)和气旋-高压型(经向型)的群发性极端降水事件频次分别与里海东部和高原北部前期30天的土壤湿度有显著相关,其降水量与土壤湿度分别在前7天和前11天以上的相关信号达到最强(图3)。

图3 短波-副高型(纬向型)和气旋-高压型(经向型)群发性极端降水事件频率与欧亚大陆超前1个月的地表温度(土壤湿度)的相关分布以及降水量与关键区域地表温度(土壤湿度)的超前相关序列。黑色打点表示相关性通过95%显著性检验,红色矩形框是关键区域,直线(虚线)表示超前相关系数的 95%(90%)显著性水平。

设计WRF试验中亚和青藏高原两个关键区的土壤湿度进行增减50%的强迫试验,并分析环流演变及其对华北和东北地区两类环流型相对应的群发性极端降水的影响。在短波-副高型(纬向型) 背景下,里海东部关键区域土壤湿度的降低和温度的增加,加强中纬度显著的瞬态短波扰动,导致日本海高压,增强夏季风水汽输送,导致华北地区降水量增加。在气旋-高压型(经向型)背景下,高原北部关键区域土壤湿度的增加和温度的降低,通过高原和华北的类波列反向结构,促使北方气旋和鄂霍次克海高压增强,冷空气扰动频繁与东亚夏季风环流输送的暖湿水汽相结合,最终导致华北地区和东北地区的降水量增加(图4)。充沛的暖湿水汽增强了对流不稳定性并放大了不稳定空间范围,促进了对流的活动,进一步加强了群发性极端降水发生。

图4 短波-副高型(纬向型)和气旋-高压型(经向型)两类环流型下关键区土壤湿度异常的WRF模拟结果。上图为降水分布,下图为土壤湿度降低强迫和增加强迫的超前6天和当天的500hPa高度场和风场分布

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Liu Jiang,Jie Zhang*, Yibo Du et al. Remote modulation of sub-seasonal soil moisture on clustered extreme precipitation in Northern China. Clim. Dynam., 2024, doi:10.1007/s00382-024-07230-1.