中南半岛和华南地区极端降水时空特征.pdf

成泽伦,谢作威,布和朝鲁,等.2023.中南半岛和华南地区极端降水时空特征 J.大气科学,47(4):957974.CHENGZelun,XIEZuowei,BUEHCholaw,etal.2023.SpatiotemporalCharacteristicsofExtremePrecipitationintheIndochinaPeninsulaandSouthChinaJ.ChineseJournalofAtmosphericSciences(inChinese),47(4):957974.doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2112.21120中南半岛和华南地区极端降水时空特征成泽伦1,2谢作威2布和朝鲁2巩远发1简俊3赖晟41成都信息工程大学大气科学学院,成都6102252中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京1000293大连海事大学,大连1160264广西壮族自治区气象局气候中心,南宁530022摘要全球变暖使得极端降水事件的强度和频率均呈上升趋势，位于亚洲季风区的中南半岛和华南地区更易受到极端降水影响而发生洪涝灾害。本文利用逐日降水资料对 19512015 年中南半岛和华南地区湿季（510 月）的极端降水事件进行客观分类，并对每一类极端降水事件的大尺度流型特征及年际、年代际和长期趋势特征进行了分析。结果表明：（1）根据降水中心位置，中南半岛和华南地区的极端降水可客观分为华南类、中南半岛类、缅甸云南类和华南南部越南北部类，它们所联系的大尺度流型以中高纬波列和热带偶极子环流为主。其中，华南类的大尺度流型在对流层高层为类似于东亚太平洋（EastAsiaPacific，简称 EAP）遥相关型的“+”经向型波列，但中心位置较典型 EAP 型偏西南，中东部的负异常环流为关键系统，低层为位于低纬度地区的“+”经向型波列。中南半岛类大尺度流型为热带偶极子异常环流，对流层低层较高层更为显著宽广。其余两类极端降水大尺度流型特征为在对流层高层受 Rossby 波列影响，低层主要为偏弱的热带偶极子异常环流。（2）中南半岛和华南地区极端降水的频次呈显著上升的趋势，主要来自于华南类和中南半岛类极端降水的贡献。其中，“+”经向型波列的频发是造成华南类极端降水增多的原因。（3）中南半岛与华南地区极端降水的空间分布具有反对称特征。关键词中南半岛华南极端降水大尺度流型东亚太平洋遥相关型文章编号1006-9895(2023)04-0957-18中图分类号P466文献标识码Adoi:10.3878/j.issn.1006-9895.2112.21120Spatiotemporal Characteristics of Extreme Precipitation in the IndochinaPeninsula and South ChinaCHENGZelun1,2,XIEZuowei2,BUEHCholaw2,GONGYuanfa1,JIANJun3,andLAISheng41School of Atmospheric Sciences,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 6102252International Center for Climate and Environment Sciences,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 1000293Dalian Maritime University,Dalian 1160264Climate Center of Guangxi Zhuang Autonomous Region,Naning 530022AbstractExtremeprecipitationeventshavebecomemoreintenseandfrequentasaresultofglobalwarming.The收稿日期2021-07-10；网络预出版日期2022-02-28作者简介成泽伦，男，1997 年出生，硕士研究生，主要从事极端降水事件研究。E-mail:通讯作者谢作威，E-mail:资助项目国家自然科学基金项目 41861144014、41630424、U20A2097，国家重点研发项目 2016YFA0601501Funded byNationalNaturalScienceFoundationofChina(Grants41861144014,41630424,U20A2097),NationalKeyResearchandDevelopmentProgramofChina(Grant2016YFA0601501)第47卷第4期大气科学Vol.47No.42023年7月ChineseJournalofAtmosphericSciencesJul.2023IndochinaPeninsulaandSouthChina(INCSC)arelocatedinthemonsoonregionandthusarevulnerabletoheavyrainfall and flooding.This study examined the INCSC regions extreme precipitation events during the wet season(MayOctober)from1951to2015.Thecirculationfeatures,interannual,interdecadal,andlong-termtrendcharacteristicsofeachextremeprecipitationclusterwereexamined.Thefindingsrevealthat(1)theextremeprecipitationintheINCSCregion are objectively grouped into South China,Indochina Peninsula,BurmaYunnan,and southern SouthChinaNorthern Vietnam clusters based on the position of the precipitation center.Their associated large-scalemeteorological patterns(LMP)are primarily characterized by mid-high latitude wave trains and the tropical dipolecirculation.TheSouthChinaclustersLMPhasa“+”meridionalwavetrainintheuppertroposphere,whichresemblestheEastAsiaPacific(EAP)teleconnectionpattern.However,theLMPcentersarelocatedsouthwestwardwithrespecttotheirEAPcounterparts.ThekeysystemisthenegativeanomalycirculationincentralEastChina.LMPfeatureshavea“+”meridionalwavetraininthelowertroposphere,whichislocatedatlowlatitudes.TheIndochinaPeninsulaclustersLMP is associated with a dipole anomaly circulation,which is broader in the lower troposphere than the uppertroposphere.TheLMPsofthetwoextremeprecipitationclustershaveacombinationofRossbywavetrainintheuppertroposphereandthemoderatetropicaldipoleinthelowertroposphere.(2)TheoccurrenceofextremeprecipitationeventsintheINCSCregionexhibitsasignificantupwardtrend,whichiscontributedbytheSouthChinaandIndochinaPeninsulaclusters.ThemeridionalwavetrainLMPoccurrencefrequencyenhancedtheextremeprecipitationeventsintheSouthChinacluster.(3)ThespatialdistributionofextremeprecipitationoftheIndochinaPeninsulaandSouthChinaclustersareantisymmetricwitheachother.KeywordsIndochina Peninsula,South China,Extreme precipitation,Large-scale meteorological pattern,EastAsiaPacificteleconnectionpattern 1 引言在全球变暖的背景下，极端降水事件的频率和强度呈显著上升的趋势（Alexanderetal.,2006;Goswamietal.,2006;IPCC,2014）。极端降水事件通常会导致强风、闪电和严重的洪涝并引发其它的次生灾害，对人类生命安全、财产经济、生态环境带来严重的危害（Jonesetal.,2004）。例如，2011 年夏季，受台风和强季风的影响，泰国地区连降暴雨，遭受长达 4 个多月的洪灾，800 多人死亡，1360 多万人受灾，造成 46 亿左右美元经济损失（Promchoteetal.,2016）。中南半岛和华南地区地处亚洲季风区，受南亚、东亚、澳大利亚季风的共同影响，水汽条件充沛，更易受到气候变化的影响导致极端降水频发（Geetal.,2017）。同时，大量降水所释放的凝结潜热是驱动大气环流的一个重要能量来源，并对周边的天气气候产生影响（Heetal.,2016）。因此，研究中南半岛和华南地区极端降水的时空特征具有重要的科学意义和应用价值。中南半岛和华南地区降水和极端降水的气候特征和形成机制已成为气象工作者研究的热点问题之一（陈锐丹等,2012;孙婧超等,2019）。研究表明，中南半岛和华南地区的降水具有明显年代际特征，其中华南地区的降水量在 20 世纪 70 年代末至 80年代有显著减少的趋势，而在 90 年代初发生转折，转折后华南地区降水量明显增加（黄荣辉等,1999;Dingetal.,2008）。在中南半岛地区，Endoetal.（2009）发现越南南部、缅甸北部的降水量在 20世纪 50 年代至 21 世纪呈显著增加趋势。中南半岛和华南地区降水的空间分布在季节内和年际尺度上都表现出了不同特征。在季节内时间尺度，华南前汛期降水主要集中在广东、广西北部内陆和福建内陆地区，而后汛期降水偏多地区为海南及两广沿海（张婷,2008）。在年际尺度，华南地区年降水量最多的地区位于广东省中部滨海地区，广西中南部滨海地区和海南省东南部也为年降水量高值区（卢晓雄,2020）。对于中南半岛地区，吕翔等（2007）发现其夏季降水量大值区分布在西侧沿海地区和长山山脉西侧迎风坡。YangandWu（2019）指出中南半岛年降水总量的大值区主要集中在西海岸和东部的山区附近。中南半岛和华南地区降水的变化是大气环流的直接作用导致的。大尺度大气环流型是介于天气扰动至行星尺度之间的环流，是衔接局地天气和气候系统的重要环流（Grotjahnetal.,2016）。研究表明，西太平洋副热带高压、南亚高压、欧亚中高纬大气科学47卷958ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.47阻塞和切断、东亚副热带西风急流等都是影响华南地区降水的环流系统（TaoandChen,1987）。夏季南亚高压和对流层中低层西太平洋副热带高压能够协同影响华南地区降水，即南亚高压偏西和西太平洋副热带高压异常偏东时，华南地区低层辐合高层辐散，上升运动增强，降水偏多（谭晶等,2005）。孟加拉湾槽是冬季华南降水的直接影响系统，其形成和发展的能量来源于沿着非洲和亚洲副热带急流的Rossby 波能量频散（Zongetal.,2012）。中高纬东亚大槽加深时，有利于冷空气向南发展，与此同时，低纬度的南支槽加强，将大量暖湿空气向北输送，与冷空气在华南地区交汇，有利于华南前汛期降水偏多（张玉琴和李栋梁,2019）。对于中南半岛地区，ChenandYoon（2000）发现，夏季季风降水的年际变率受西太平洋季风槽中西传的天气扰动影响。Zhangetal.（2002）指出，苏门答腊岛地区的强对流向北扩展和加强是中南半岛夏季季风降水爆发的原因。上述研究均是针对中南半岛和华南地区的降水，那么对于该地区的极端降水，其时间变化、空间分布和所联系的大尺度环流型又有什么样的特征？针对这些问题，国内外也有不少学者对此进行研究。研究表明，自 20 世纪 90 年代初以来，华南地区极端降水强度和频率呈显著的年代际上升趋势，且极端降水频次的年代际上升趋势主要来自夏季极端降水的贡献（NingandQian,2009;李丽平等,2010）。LimsakulandSinghruck（2016）发现泰国 19552014 年极端降水事件的发生越来越频繁，并且在拉尼娜年和太平洋年代际振荡（PacificDecadalOscillation,简称 PDO）冷位相，泰国极端降水事件的发生频次更多、强度更强。中南半岛和华南地区极端降水的空间分布也具有多样性，华南地区极端降水主要分布存在广西北部、广西东南部、广东中部和沿海地区和海南（陈杨瑞雪,2018;韦志刚等,2021）。中南半岛极端降水强度的大值区主要位于缅甸北部西海岸、越南北部东海岸和泰国南部东海岸，而频次的大值中心在缅甸北部海岸附近（YazidandHumphries,2015）。对于中南半岛和华南地区极端降水的大尺度环流型，研究表明，西太平洋副热带高压、南海季风以及热带海洋的低空越赤道气流等系统对华南地区极端降水具有重要影响（李秀珍等,2010;王东海等,2011;方浩和乔云亭,2019）。而东北冷涡等中高纬天气系统对于华南前汛期间极端降水也具有指示意义（苗春生等,2006;胡娅敏等,2014）。对于中南半岛地区，地表温度的升高和对流活动的加剧加深了季风槽，从而有利于印度洋低空急流加强，使得更多的水汽输送至中南半岛。同时，加深的季风槽可以在孟加拉湾中国南海引发更多的热带气旋活动（Faikruaetal.,2020）。热带气旋或台风也是影响中南半岛极端降水的重要天气系统，有研究表明中南半岛第一个雨季（56 月）的极端降水主要受西南季风加强的影响，第二个雨季（89 月）的极端降水主要来自于台风（TakahashiandYasunari,2006）。目前对于中南半岛和华南地区的极端降水的研究多为局地性，主要关注不同天气系统的影响，对于该地区极端降水的主要空间类型及其大尺度环流型尚不明确。针对中南半岛和华南地区的极端降水，本文主要回答以下三个问题：（1）该地区极端降水有哪些空间类型？相应的大尺度流型是什么？（2）该地区极端降水有什么样的年际、年代际和长期趋势特征？（3）中南半岛和华南两个主要地区的极端降水是否存在联系？围绕上述三个问题，本文使用一套长时间高分辨率的格点降水资料，界定出中南半岛和华南地区极端降水事件，并对极端降水事件进行客观分类，分析不同类型极端降水事件的时空特征及其相联系的大尺度大气环流型。本文的剩余部分组织如下：第 2 节描述了数据和研究方法。第 3 节报告研究结果。第 4 节进行讨论。第 5 节对结果进行总结。2 资料和方法 2.1 研究区域在本研究中定义的中南半岛和华南地区包括中南半岛的六个国家（缅甸、泰国、老挝、越南、柬埔寨、马来西亚）和我国华南地区八个省份（云南、贵州、湖南、江西、福建、广西、广东、海南）。中南半岛和华南地区地形十分复杂（图 1a），地势北高南低，多山脉和高原，其西北毗邻地球第三极青藏高原，周边海洋为全球最大的暖池，是全球海陆气相互作用最为复杂的地区之一，雨量充沛，极端降水频发。2.2 资料本文使用的降水资料为日本气象厅气象研究所和日本综合地球环境研究所共同研究建立的亚洲逐日高分辨率网格化降水资料 APHRODITE（Asian4期成泽伦等：中南半岛和华南地区极端降水时空特征No.4CHENGZelunetal.SpatiotemporalCharacteristicsofExtremePrecipitationintheIndochinaPeninsula.959Precipitation Highly Resolved Observational DataIntegrationTowardsEvaluationofWaterResources）。APHRODITE 通过整编亚洲各国和地区的雨量站的观测资料，之后采用基于降水分布的 Spheremap 方案将观测资料插值到格点而建立（Yatagaietal.,2012）。该资料也是目前唯一一套覆盖整个亚洲地区的高分辨率长时间（从 1951 年开始）陆地降水资料，其共有四个子数据集，分别为中东（ME）、俄罗斯（RU）、季风区（MA）和日本（JP）。考虑研究范围，本文选取了描述季风区的 APHRO_MA_V1101 子数据集，空间范围为（1555N，60150E），分辨率为 0.50.5。研究表明，中南半岛和华南地区 510 月为湿季，受夏季风影响，降水丰富；而 114 月为干季，受冬季风影响，降水较少（Zhangetal.,2002;YangandWu,2019）。因此，我们选取资料时段为 19512015 年每年降水量较多的湿季（510 月）。图 1b 给出了中南半岛和华南地区 APHRODITE 资料网格点分布情况，共包含 1232 个网格点。除此之外，还使用了同期欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的第五代大气再分析全球气候数据（ERA5;Hersbachetal.,2020），时间分辨率为1 小时，空间分辨率为 11，要素场包括 300hPa、500hPa 和 850hPa 水平风场（u 和 v）和位势场（z），以及整层水汽含量和整层水汽通量场。以上各要素场的日平均场为每日 24 时次资料平均结果，流函数场由水平 u 和 v 风计算得来。2.3 方法2.3.1极端降水的定义由于降水空间分布的不均匀性，本文采用百分位法来定义极端降水（翟盘茂和潘晓华,2003），当某网格点某日降水量超过该网格湿日（1mmd1）降水量升序排列的第 95 百分位数，则称该网格点该日发生了极端降水。相比于固定的极端降水阈值，例如大雨为 20mmd1、暴雨为 50mmd1，使用基于百分位的数值来定义每个网格点的极端降水阈值可以消除地域、气候和季节因素的影响，使定义的事件更具有可比性（王冀等,2008）。本文计算极端降水阈值的具体步骤如下：（1）首先，在某格点日降水序列中，取出所有湿日（降水量1.0mmd1）构成新的子序列。将新的子序列按升序排序，得到升序序列 X。X（2）其次，利用 HyndmanandFan（1996）推荐的百分位数计算模型求出升序序列 的 95%分位数作为该格点的极端降水阈值，计算模型如下：Xq=Xi1+r(Xi2Xi1)，（1）其中：i1=intq(n+13)+13，（2）图1（a）中南半岛和华南地区的研究区域和地形特征（填色代表海拔高度，单位：m）和（b）APHRODITE 资料网格点的分布Fig.1(a)AnalysisdomainandtopographicfeaturesintheIndochinaPeninsulaandSouthChina(INCSC)region;thecoloredshadingindicatesthealtitude(units:m)and(b)thedistributionofAPHRODITEgridpoints大气科学47卷960ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.47r=q(n+1)intq(n+1)，（3）i2=i1+1，（4）Xpq=p/100nX对于排序序列 的第 个百分位数，。为序列 的长度，即每个网格点降水量为 1.0mmd1及以上的总天数。另外，如上所述，中南半岛和华南地区地形十分复杂，特别是北部地区，以横断山脉为主。为了进一步去除地形的局地影响和确定具有大范围区域影响的极端降水事件，我们将中南半岛和华南地区至少有 5%的格点在某日发生极端降水称为该地区该日发生极端降水事件（Zhaoetal.,2017）。同时，我们还做了当该参数分别为 3%和 7%时对后文分类结果的影响，发现基于这两个阈值的极端降水空间分布型与 5%阈值的结果相似（图略），特别是 7%。通过 5%和 7%阈值的结果对比，我们认为 5%阈值所得出主要的极端降水型及其环流特征等结果已比较具有代表性。2.3.2极端降水的客观分类N为探寻中南半岛和华南地区极端降水事件的主要空间类型，我们利用自组织映射神经网络（Self-organizingmaps,简称 SOM;Kohonen,2001）对该地区极端降水进行客观分类。SOM 作为一种基于竞争学习的无监督神经网络模型，于 1981 年由芬兰赫尔辛基大学教授 TeuvoKohonen 提出，现已在天气和气候分型中得到了广泛的研究和应用（Gaoetal.,2019）。SOM 模拟人脑中处于不同区域的神经细胞分工不同的特点，根据原始大型高维气象数据集的拓扑关系，在非监督的条件中进行反复自我学习，得到相应的优势模态，并在有序的低维数组上可视化这些优势模态。为了刻画极端降水的类型，首先，我们将研究时段内中南半岛和华南地区1232 个格点在极端降水日的降水量转换为其在整个降水时间序列中的百分位，每个极端降水日的百分位场作为 1 个向量场；然后，把所有极端降水日的向量场输入 SOM 并指定分类数（），进行50000 次训练，每次训练都对所有最优神经元（BMU）调整权重，最后输出这些最优神经元。DN在 SOM 分类过程中，指定分类数目（N）越多，每个分类成员间的差异就越小，类间距离（）也越小。然而在实践中，为了使分类结果具有实际意义，分类数目 不宜太多，应当足够少以确保类与类之间具有显著差异。因此，我们通过以下步骤来确定最优的分类类数（Leeetal.,2017）：icor(i)NR（1）不断重复 SOM 分类数以获得 2N20 的所有分类结果；（2）对于第 类，令类内各成员与相应 SOM 型之间的平均空间相关系数为，则第 类整体平均的空间相关系数（）可表示为R=1NNi=1cor(i)，（5）NRRRDDd分类数目（）越多整体平均的空间相关系数（）越大，反之则 相应减小。因此，确定最优类数要求 应尽量大，以保证所有类的类内成员之间具有一定相似性；同时，为保证所有类彼此之间具有显著差异，整体平均的类间距离（）也应尽量大，可根据每对类之间的华氏距离（）计算（Ward,1963）：D=1NpNpn=1dn(r,s)，（6）d(r,s)=2nrnsnr+ns|xr xs|2，（7）d(r,s)rsnrnsrs xr xsrsNpN其中，为第 类与第 类间的华氏距离；和分别为第 类和第 类的成员数量，和 分别为第类和第 类的类中心。为类中的对偶数量。在之后的 3.2 节将举例说明确定最优类数的具体细节。2.3.3Rossby 波作用通量本文采用 TakayaandNakamura（2001）定义的 Rossby 波作用通量来描述 Rossby 波能量的传播特征，它能够很好地描述纬向非均匀气流中的Rossby 波能量的传播。在水平方向，计算波作用通量的公式为Wh=pcos2|Uc|Uca2cos2()222+Vca2cos2Uca2cos2+Vca2()222，（8）Uc=UcVcap其中，(，)为 19512015 年气候平均风场，为针对于气候平均的扰动流函数，、分别表示纬度和经度，代表地球半径，为气压除以1000hPa。3 结果 3.1 极端降水分布特征图 2 为 19512015 年中南半岛和华南地区湿4期成泽伦等：中南半岛和华南地区极端降水时空特征No.4CHENGZelunetal.SpatiotemporalCharacteristicsofExtremePrecipitationintheIndochinaPeninsula.961季（510 月）气候平均总降水量、极端降水阈值和频次的空间分布图。在湿季（图 2a），总降水量的大值中心主要位于孟加拉湾、南海的海岸边和缅甸西北部，中心强度可达 2400mm 以上。中南半岛和华南地区极端降水阈值的空间分布（图 2b）总体上与气候平均总降水量的分布较为相似，特别是在中南半岛地区，而在华南地区阈值普遍较大。阈值的最大值带分别位于东南丘陵、长山山脉、若开山脉及横断山脉，达到 40mmd1以上。中南半岛和华南地区极端降水频次的空间分布与阈值的分布有反对称特征（图 2c），即中南半岛发生极端降水的频次较华南地区明显偏多，华南地区发生极端降水的频次较少。在中南半岛有两个主要的频次最大值区，分别位于西北部的山区和泰国至缅甸的西海岸。造成极端阈值和频次反对称分布的原因可能是中南半岛地区降雨日较多但强度不大，因而阈值较小而极端降水频次较多，华南地区则相反。与 YazidandHumphries（2015）的研究结果相比，我们发现，中南半岛极端降水频次的大值区均在缅甸北部山区一带，而不是海岸，出现这种差异的原因可能是界定极端降水事件的方法以及研究时段略有差别。在研究时段内，中南半岛和华南地区共发生1428 个极端降水事件，共为 2775 天，平均持续天数为 1.94 天。大多数极端降水事件的持续天数为13 天（图 3），约占总事件数的 88.5%（1265 个），其中以持续 1 天的极端降水事件数为最多，达到图219512015 年中南半岛和华南地区湿季（a）气候平均降水总量（单位：mm）、（b）极端降水阈值（单位：mmd1）和（c）极端降水频次（单位：d）的空间分布Fig.2Spatial distribution of(a)climatological mean precipitation(units:mm),(b)extremeprecipitationthresholdvalues(units:mmd1),and(c)extremeprecipitationfrequencies(unit:d)intheINCSCregionduringthewetseasonover19512015图319512015 年中南半岛和华南地区湿季极端降水持续时间及其相应的极端降水事件数（横轴为持续时间，单位：d，纵轴为事件数）Fig.3DistributionofoccurrencenumberofextremeprecipitationasafunctionofeventdurationintheINCSCregionduringthewetseasonover19512015.Thehorizontalandverticalaxesindicatethedurationandnumberofevents,respectively大气科学47卷962ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.47了 760 个。随着持续天数的增加，极端降水的事件数急剧减少，持续大于 5 天的极端降水事件仅有42 个，约占总事件数的 3%。极端降水事件的最长续天数为 12 天。3.2 极端降水的典型类型根据第 2.3.2 节中所述的确定最优类数的方法，我们将 2775 个降水百分位向量场（1232 个格点）输入到 1N 网格图的输出层中，通过重复 SOM分类过程获得类数（N）为 2 至 20 的所有分类结果，并计算整体平均的类内相关系数（R）和类间距离（D）。由图 4 可知，随着类数 N 的增加，整体平均的空间相关系数 R 逐渐增大，而类间距离D 逐渐减小。值得注意的是，随着 N 不断增加到较大值时，R 和 D 的变化趋于稳定，即当分类数目越多时，类与类之间差异可忽略。可以观察到，当 N 由 2 增加到 4 类的这一阶段，R 的增加幅度较大，然而当 N 大于 4 时，R 的增加幅度相对稳定，D 也存在类似的变化。这表明，4 类之间空间差异较大，但继续合并后类间差异较小，因此，中南半岛和华南地区极端降水分为四类较为合理。图 5 给出了中南半岛和华南地区四类极端降水的空间分布及相应的天数。因为 SOM 的四个神经元具有空间结构的连续性特征，所以我们按照神经元的顺序给出合成结果。可以看出，四类极端降水的空间分布具有明显的差异性，大致分布于中南半岛和华南地区的东北部、南部、西北部和中部。第一类极端降水高百分位主要分布于华南地区（图 5a），共 625 天，占极端降水总天数的 22.5%。第二类极端降水的空间分布与第一类表现出反对称的特征（图 5b），主要分布于中南半岛地区，共543 天，占极端降水总天数的 19.6%。第三类最为频繁（图 5c），共 1187 天，占总极端降水天数的42.8%，高百分位区落在了缅甸和云南一带，与极端降水主要频发地区（图 2c）分布较为相似。第四类包含的极端降水天数最少，为 420 天，占总极端降水天数的 15.1%，高百分位区落在了华南南部至中南半岛中部地区（图 5d）。上述结果表明中南半岛和华南地区四类极端降水百分位合成场的空间分布具有很大的差异性，为探寻具体降水量的空间分布是否也存在类似特征，图 6 给出了该地区四类极端降水的降水异常合成场。可见，中南半岛和华南地区四类极端降水的降水异常场与百分位合成场的空间分布基本吻合，每一类极端降水的高百分位地区也为正降水异常中心区。对于第一类（图 6a），整个华南地区均为正异常区，中心位置较百分位中心偏西南，位于贵州和广西，中心值约为 16mmd1。第二类降水异常的分布与第一类有反对称分布的特征（图 6b），与百分位分布所不同的是，正降水异常中心主要位于越南海岸。对第一和第二类极端降水的降水异常合成场作了空间相关，二者的相关系数达到0.76，通过 99%显著性检验，表明二者之间的极端降水事RD图4整体平均的类内每个向量与相应的类中心的空间相关系数（）及整体平均的不同类中心之间的华氏距离（）。右纵轴、左纵轴和横轴分别为相关系数、华氏距离和分类数目RDFig.4Meancorrelationcoefficient()betweeneachvectorofclustersandthecorrespondingclustercentroidandthemeanWardsdistance()betweeneachpairofclustercentroids.Rightvertical,leftvertical,andhorizontalaxesindicatethecorrelationcoefficient,Wardsdistance,andnumberofclusters,respectively.4期成泽伦等：中南半岛和华南地区极端降水时空特征No.4CHENGZelunetal.SpatiotemporalCharacteristicsofExtremePrecipitationintheIndochinaPeninsula.963件可能存在一定联系，之后会针对这个问题进行讨论。在第三类（图6c），正降水异常中心较百分位中心位置略偏东，位于云贵高原，中心值为 10mmd1。第四类（图 6d），正降水异常中心位于北部湾地区，强度可达 18mmd1。SOM 分类表明，不同类或神经元的降水空间分布不同，即极端降水主要发生的位置不同，体现了不同类成员之间具有明显的差异。根据极端降水中心的地理位置，我们将中南半岛和华南地区四类极端降水分别称为华南类、中南半岛类、缅甸云南类和华南南部越南北部类。3.3 极端降水环流特征上述分析表明中南半岛和华南地区的极端降水有四种类型，那么，与不同类型极端降水所联系的水汽来源和环流特征也必然有所差异。本小节基于上述分类结果，对每一类极端降水的整层水汽异常、整层水汽通量异常和环流特征进行了合成分析。由图 7 可知，总体而言，中南半岛和华南地区极端降图5中南半岛和华南地区四类极端降水的降水百分位合成场（单位：百分位）。（ad）分别为第一至第四类，右小标题表示每类极端降水的天数Fig.5CompositeprecipitationpercentileforthefourclustersofextremeprecipitationintheINCSCregion(units:percentile).(ad)Clusters14,respectively,andtherightsubtitleindicatesthedaysforeachclusterofextremeprecipitation大气科学47卷964ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.47水的水汽来源主要有孟加拉湾、南海和中纬度地区这三条通道。对于华南类极端降水（图 7a），有一气旋式水汽通量异常将这三条水汽通道汇聚于华南，造成华南地区水汽明显偏多，有利于极端降水的发生。而中南半岛类极端降水的水汽主要来源于孟加拉湾和南海（图 7b），孟加拉湾水汽通道较华南类偏南，强度明显偏强，范围偏广，水汽源地可追溯至印度洋地区，气旋式水汽通量异常在中南半岛地区，使两个水汽通道在中南半岛形成辐合，从而有利于形成极端降水。缅甸云南类极端降水的水汽供应源主要为孟加拉湾（图 7c），由孟湾而来的水汽向东北方向输送至缅甸云南一带，并在该地区形成辐合带，造成该地区水汽含量增多。华南南部越南北部类极端降水水汽源地与中南半岛类较为相似（图 7d），但整个气旋式水汽通量异常位置偏北，南海的水汽主要向北输送至华南南部地区，这两个水汽通道造成华南南部越南北部的水汽含量异常增多，形成极端降水。上述分析表明四类极端降水均与气旋式水汽通量异常有关，为了说明该气旋式异常环流形成的可图6如图 5，但为降水异常合成场（单位：mmd1），填色代表合成结果通过 95%显著性检验Fig.6AsinFig.5butforthecompositeprecipitationanomalies(units:mmd1).Coloredshadingindicatesregionswherethecompositeanomaliesaresignificantatthe95%confidencelevel4期成泽伦等：中南半岛和华南地区极端降水时空特征No.4CHENGZelunetal.SpatiotemporalCharacteristicsofExtremePrecipitationintheIndochinaPeninsula.965能原因，我们合成了中南半岛和华南地区四类极端降水 300hPa 和 850hPa 的流函数异常场以及相应Rossby 波作用通量，如图 8 所示。由图可见，四类极端降水的大尺度流型表现出以中高纬波列和热带偶极子环流为主的特征。其中，华南类大尺度流型特征在对流层高层 300hPa 表现为一位于东亚的地区的“+”经向型波列（图 8a），与东亚太平洋（EastAsia-Pacific,简称 EAP）遥相关型（黄荣辉和李维京,19