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The Multi-timescale Features for Guangxi Summer Precipitation and the Related Predictors
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摘要: 利用1951—2011年广西夏季降水站点资料和NCEP/NACR等多种再分析资料，通过相关分析、经验模态分解、统计检验分析了广西夏季降水的多时间尺度特征及其影响因子，利用多元线性回归方法对夏季降水进行拟合和预测试验。结果显示：广西夏季降水具有多时间尺度特征，不同时间尺度对应着环流因子不同时间尺度的分量；在准2年尺度上，主要影响因子为季风槽、低空急流、高空急流、贝加尔湖高度场、南印度洋东部海温。利用对广西夏季降水影响显著的环流因子本征模态函数分量和多元线性回归方法拟合夏季降水，相关系数为0.73，表明广西夏季降水是环流因子多时间尺度共同作用的结果。利用前期冬季南印度洋东部海温异常本征模态函数作为前兆因子预报广西夏季降水，6个独立样本检验显示预测与实况趋势一致，该工作可供利用多时间尺度信息进行区域气候预测参考。Abstract: Based on NCEP/NACR reanalysis data and Guangxi summer precipitation (GSP) station data, using the correlation analysis, composite analysis, empirical orthogonal function (EOF), empirical mode decomposition (EMD), abrupt change test and the statistic significant test methods, GSP multi-timescale characteristics and their related circulation as well as the external forcing features are analyzed. According to the diagnostic analysis, the fitting and the prediction equation of GSP are proposed by the multivariate linear regression method.GSP is mainly influenced by the mid-latitude height field anomaly in Lake Baikal region, the subtropical high and monsoon trough (MonTr) in the subtropical region, the low level jet (LLJ) and upper level jet (ULJ) in the same season, as well as the sea surface temperature (SST) anomaly in the eastern of the South Indian Ocean in the pre-winter and pre-spring.The possible physical concept model for GSP is that, when MonTr, LLJ, and the easterly to the south of the subtropical high (ESTH) occur at 850 hPa wind field, the blocking high (BH) over Lake Baikal at 500 hPa potential height, as well as ULJ over South China at 200 hPa wind field are stronger (weaker) than normal, and the subtropical high ridge location is northward (southward) to its normal position, the rainfall is more. The influences of circulation may impact summer rainfall anomaly through the multi-timescale features.Using EMD method, there are 5 principle modes for the summer rainfall. The variance contributions from the first to the fourth intrinsic mode function (IMF1—IMF4) are 55%, 18%, 12% and 12%, respectively. The periods over the statistic significant test are quasi-2 years, 7.6 years, 12.7 years and 19 years. On the scale of quasi-2 years, the summer rainfall is affected by the corresponding IMF1 components of the MonTr, LLJ, ULJ, BH over Lake Baikal, SST anomaly in the east of the South Indian Ocean. The summer rainfall has high relationship with the other influenced indexes on the different time scales.Using IMF1—IMF4 components of circulation factors and the multivariate linear regression method, the summer precipitation equation is fitted. The results show that the multiple correlation coefficients reach 0.73 with the significant level over 0.05. The tests verify that the summer precipitation is really influenced by the multi-timescale components of different factors.Furthermore, based on the IMFs of SST anomaly in the east of southern Indian in winter, the prediction model of the summer precipitation is constructed by the multivariate linear regression method. The trends of the 6 independent sample tests are accord with that of the observation. This method provides an idea in the regional climate prediction based on the multi-timescale features of predictant and predictor.
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图 1 广西夏季降水与同期850 hPa风场 (a)、500 hPa高度场 (b)、200 hPa风场 (c) 和2月海温 (d) 的相关分布 (阴影区显示达到0.05显著性水平)
Fig. 1 The correlation coefficients of Guangxi summer precipitation to 850 hPa wind field (a), 500 hPa geopotential height (b), 200 hPa wind field (c) and SST in February (d) (the shaded denotes passing the test of 0.05 level)
图 2 多雨期与少雨期夏季500 hPa位势高度场 (单位：dagpm) (a)、850 hPa风场 (b)、200 hPa风场 (c)、2月海温场 (单位：℃) (d) 差值距平 (阴影区表示达到0.05显著性水平)
Fig. 2 The difference between the rich rain period and the poor rain period in summer for 500 hPa geopotential height (unit:dagpm) (a), 850 hPa wind field (b), 200 hPa wind field (c) and SST in February (unit:℃)(the shaded denotes passing the test of 0.05 level)
图 3 多雨年与少雨年年际尺度大气环流和外强迫距平分布场 (阴影区表示达到0.05显著性水平) (a) 夏季500 hPa高度场 (单位：gpm)，(b) 夏季850 hPa风场，(c) 夏季200 hPa风场，(d)2月海温场 (单位：℃)
Fig. 3 The circulation and SST anomaly fields between the rich rain year and the poor rain year for 500 hPa geopotential height (unit: gpm) (a), 850 hPa wind field (b), 200 hPa wind field (c), SST in February (unit:℃) (d) (the shaded denotes passing the test of 0.05 level)
图 4 广西夏季降水IMF1(a), IMF2(b), IMF (3), IMF4(d) 分量 (实线) 与各显著影响环流因子IMF分量合成 (虚线) 对比
Fig. 4 The comparisons between IMF1(a), IMF2(b), IMF3(c), IMF4(d) of Guangxi summer precipitation (solid line) and their prominent index (dashed line)
图 5 采用环流指数因子的IMF分量的线性回归拟合值 (虚线) 与广西夏季降水 (实线) 的对比
Fig. 5 The fitness value from the linear regression of IMF components from different indexes (dashed line) and Guangxi summer rainfall (solid line)
图 6 采用海温指数因子的IMF分量线性回归拟合值 (虚线) 与广西夏季降水 (实线) 的对比
Fig. 6 The fitness value from the linear regression of SST IMF components (dashed line) and Guangxi summer rainfall (solid line)
表 1 各指数与广西夏季降水量的相关系数
Table 1 The correlation coefficients between each index and Guangxi summer precipitation
指数 原始资料 年际相关 年代际相关 季风槽指数 0.31 0.55 0.35 低空急流指数 0.41 0.49 0.54 副高南侧偏东气流指数 -0.31 -0.24 -0.24 贝加尔湖阻塞高压强度指数 0.30 0.21 0.15 西太平洋副热带高压脊线指数 -0.14 -0.52 -0.47 高空急流指数 -0.41 -0.53 -0.67 海温指数 -0.34 -0.24 -0.34 注：若相关系数绝对值大于0.25，表明该相关超过0.05显著性水平。下同。 
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表 2 各指数的IMF1~IMF4分量与广西夏季降水相应IMF分量的相关系数
Table 2 The correlation coefficients between IMF components of each index and that of Guangxi summer precipitation
指数 IMF1 IMF2 IMF3 IMF4 季风槽指数 0.33 0.50 低空急流指数 0.49 0.57 副高南侧偏东气流指数 -0.32 -0.49 -0.47 贝加尔湖阻塞高压强度指数 0.34 西太平洋副热带高压脊线指数 0.33 高空急流指数 -0.25 -0.39 -0.77 海温指数 -0.28 -0.49 -0.43
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