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Advances of Research and Application on Major Rainy Seasons in China
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摘要: 汛期内我国中东部地区的雨季是东亚夏季风推进过程中的重要产物，主要包括华南前汛期、梅雨、华北雨季和华西秋雨等，各地雨季决定了我国中东部地区汛期的旱涝布局和旱涝演变，是我国汛期预测和服务的重点。该文回顾了4个雨季特征及影响因子方面的研究进展，在此基础上梳理物理概念预测模型。研究显示：海温异常是影响各区域雨季的重要先兆信号，但不同雨季的年际和年代际变化特征不同，海温作为外强迫信号的影响程度和时空形式也有差异。利用热带太平洋东西海温差指标能更好地解释华南前汛期降水的年际变化。而与梅雨的年际变化分量相关联的海温关键区主要分布于热带，与年代际或多年代际变化分量相联系的海温关键区则来自中高纬度。华北雨季降水的强弱不仅与ENSO循环的位相有关，更多受到ENSO演变速率的影响。而影响华西秋雨的海温关键区随着年代际背景的变化发生了改变，需要重新诊断和建模。Abstract: The pre-rainy season in South China, Meiyu, rainy season in North China and autumn rainfall in West China are important phenomena influenced by the process of the East Asian summer monsoon (EASM). These regional rainy seasons determine the distribution and evolution of drought and flood during the flood season over mid-eastern China. Therefore, the prediction of regional rainy seasons plays an important role in the meteorological service of flood season.The research progress on characteristics and influencing factors of major rainy seasons during flood season in China are reviewed. In order to meet the demand of prediction operation, the influence and mechanism of the previous sea surface temperature (SST) and related atmosphere circulation systems on climatic events are analyzed firstly, and the statistical prediction models can be established based on that.Recent studies show that SST anomalies (SSTAs) are important forecast signals of rainy seasons. However, the influence and spatial-temporal pattern of SST vary with the interannual and interdecadal variation characteristics of different events. For instance, the interannual variation of precipitation in the pre-rainy season in South China can be better explained using the east-west SST contrast index in the tropical Pacific. Multiple timescale variation characteristics of Meiyu over the Yangtze River correspond to different SST forcing. Key regions of SST associated with interannual variation of Meiyu over the Yangtze River are in tropics. For the interdecadal or mutli-decadal time scale of Meiyu variations, the SST in middle and high latitudes may play an important role. The intensity of rainy-season precipitation in North China is not only coincident with the ENSO phase-switching, but also influenced by the developing speed of ENSO event. The key SST region that influences autumn rain in West China has changed with the inter-decadal changing background, which requires updating impact factors and models.These results provide strong support for the real-time prediction of climate events in recent years. During 2015-2018, the prediction accuracy of the onset date and intensity (rainfall) of Meiyu and rainy season in North China is 75% and 81%, respectively.
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图 1 华南前汛期期间气候平均的200 hPa风场(a)，降水偏多和偏少年200 hPa风场的差值合成(b)，气候平均(黑色等值线)、降水偏多(蓝色等值线)和偏少(红色等值线)年500 hPa等压面上5875 gpm等值线(c)，气候平均的850 hPa风场(d)，降水偏多和偏少年850 hPa风场的差值合成(矢量)及气候平均850 hPa气温(等值线, 单位：℃)(e)，降水偏多和偏少年700 hPa对流不稳定度的差值合成(单位：10-5 K·Pa-1, 等值线间隔为2)(f)[14]
(图 1b、图 1e、图 1f中黄色表示正相关，蓝色表示负相关，填色区浅、中、深表示达到0.1, 0.05, 0.01显著性水平)
Fig. 1 Features of pre-rainy season in South China(from Reference [14]) (a)the climatology of 200 hPa wind, (b)composite anomalies of 200 hPa wind between wet and dry years, (c)the location of the western Pacific subtropical high(indicated by 5875 gpm contour) for the climatology (the black line), wet years(the blue line), and dry years(the red line), (d)the climatology of 850 hPa wind, (e)composite anomalies of 850 hPa winds(the vector) between wet and dry years overlaid with the climatology of 850 hPa air temperature(the contour, unit:℃), (f)composite anomalies of 700 hPa convective instability between wet and dry FRS years(unit:10-5 K·Pa-1, the interval is 2)
(the yellow and the blue denote positive and negative correlations, respectively, and the light, middle, dark shaded denote passing tests of 0.1, 0.05, 0.01 levels)
图 2 华南前汛期降水偏多、偏少年海温异常的差值合成(单位：℃，等值线间隔为0.2)[14] (a)春季海温，(b)逐月热带(7.5°S~7.5°N)海温(填色说明同图 1)
Fig. 2 Composite anomalies of sea surface temperature(SST) between wet and dry years of pre-rainy season in South China(unit:℃, the interval is 0.2)(from Reference [14]) (a)SST in spring, (b)monthly tropical SST averaged over 7.5°S-7.5°N(the shaded is the same as in Fig. 1)
图 3 根据1981—2015年春季热带太平洋东西海温差指数回归的850 hPa速度势(等值线，单位：105 m2·s-1)和辐散风场(矢量)(a)，850 hPa流函数(单位：105 m2·s-1，等值线间隔为2)(b)和整层积分的水汽通量(c)[14](填色说明同图 1)
Fig. 3 Regression of 850 hPa velocity potential(the contour, unit:105 m2·s-1, the interval is 2) and divergent wind (the vector)(a), 850 hPa stream function(unit:105 m2·s-1, the interval is 2)(b), and column integrated water vapor flux(c) on the normalized spring mean IEWC for the period of 1981-2015(from Reference [14])(the shaded is the same as in Fig. 1)
图 4 影响华南前汛期降水年际变异的关键因子物理概念图
Fig. 4 The concept map of key factors which impact annual variability of pre-rainy season in South China
图 7 1961—2015年El Niño衰减年(a)和El Niño转为La Nia年(b)合成的7—8月5°S~5°N平均垂直速度距平(填色)和纬向-垂直剖面上风场距平(矢量)[102]
Fig. 7 Zonal-vertical cross section of composites of 5°S-5°N averaged vertical velocity anomalies (the shaded) and the schematic diagram of wind fields anomalies(the vector) in Jul-Aug for El Niño decaying years(a) and years El Niño switched to La Nia(b) during 1961-2015(from Reference [102])
图 8 影响华北雨季降水强度年际变化的关键因子物理概念图
Fig. 8 The concept map of key factors impacting annual variability of rainy season in North China
图 9 影响华西秋雨强弱的关键因子概念模型图
Fig. 9 The concept map of key factors impacting the intensity of Huaxi autumn rainfall
表 1 汛期内我国不同雨季的主要气候特征
Table 1 Climate features of different regional rainy seasons
雨季 平均开始时间 平均结束时间 平均持续时间/d 平均强度(雨量/mm) 华南前汛期 04-06 07-04 89 733.8 江南梅雨 06-08 07-08 30 365.4 长江中下游梅雨 06-14 07-13 29 281.0 江淮梅雨 06-21 07-15 25 264.4 华北雨季 07-18 08-18 32 136.0 华西秋雨 08-31 11-01 62 202.8 
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表 2 梅雨预测模型的预测因子及权重系数[62]
Table 2 Predictors and weight coefficients of Meiyu prediction model(from Reference [62])
预测分量 预测因子 权重系数 IMF1年际增量 前冬Niño3区海温异常 0.865 IMF2 热带西太平洋和北太平洋海温异常 0.454 IMF3 北太平洋海温年代际变化分量 0.270 IMF4 北太平洋多年代际变化(PDO) 0.252 IMF5 北大西洋多年代际变化(AMO) 0.370 趋势项 0.393
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表 3 2015—2018年主要气候事件实况与预测对比
Table 3 The real time prediction and observation of major climate events from 2015 to 2018
雨季 对比项 开始时间 雨量 2015年 2016年 2017年 2018年 2015年 2016年 2017年 2018年 江南梅雨 实况
预测-12 d
偏早-14 d
偏早-4 d
偏晚+11 d
偏晚+85%
偏多+44%
偏多+35%
偏多-32%
偏少长江梅雨 实况
预测-19 d
偏早+5 d
偏晚+7 d
偏晚+8 d
偏晚+95%
偏多+108%
偏多-41%
偏多-39%
偏少江淮梅雨 实况
预测+3 d
偏晚-1 d
偏早+9 d
偏晚+7 d
偏晚+47%
偏多+59%
偏多-56%
正常-35%
偏少华北雨季 实况
预测-3 d
偏晚-1 d
偏晚+13 d
偏早-9 d
偏早-52%
偏少+19%
略多-28%
略多22%
偏多
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