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1、 楚雄州5月降水时空分布及其与热带太平洋海温的关系刘丽 李璠基金资助： NSFC-云南省联合重点基金（U0933603）、云南省自然科学基金重点项目 (编号: 2009CC002)资助作者简介：刘丽，女，汉族，主要从事气候变化机理研究。通讯作者：李璠，E-mail： （1. 云南大学资源环境与地球科学学院大气科学系，昆明 650091；2. 云南省玉溪市气象局，玉溪652600；3. 云南省楚雄州气象局，楚雄 675000； *联系人，E-mail: ）摘要：利用楚雄州10个测站19602007年5月降水量观测资料以及NCEP提供的同期逐月海温资料，分析了楚雄州5月降水的时空变化特征，并研究了
2、其与热带太平洋海温的响应关系。结果发现：楚雄州的5月降水量存在明显的年际及年代际变化特征,并且各个站点的变化趋势十分一致。对楚雄州5月降水的小波分析发现，楚雄州5月降水与热带太平洋的ENSO信号关系密切，存在37年的变化周期。超前相关分析进一步发现，热带太平洋对楚雄州5月降水影响的关键区分布呈现稳定的La Nia型。通过随机实验的方法，利用Nio3.4区海温异常指数，建立了楚雄州5月降水的预报方程，并进行了独立样本检验，其中独立样本检验的距平同号率也达到了72%。可见，热带太平洋Nino3.4区SSTA的变化对楚雄州5月降水预报具有一定预报意义。关键词：楚雄州5月降水 时空分布 热带太平洋 E
3、NSO The May precipitation temporal and spatial distribution of Chuxiong and its relationship with Tropical Pacific Ocean Li Liu, Fan Li Department of Atmospheric Science, Yunnan University, Kunming, Yunnan Province, China. Yuxi Meteorological Bureau，Yunnan Province, Yuxi 652600； Chuxiong Meteorologi
4、cal Bureau，Yunnan Province, Chuxiong 675000；Abstract: Based on the Chuxiong, Yunnan province precipitation in May of 10 stations from 1960 to 2007 and NCEP SSTA data over the same period, the temporal- spatial distribution of Chuxiong precipitation in May and its response to Tropical Pacific Ocean a
5、re studied. The results show that Chuxiong precipitation in May has significant interannual and decadal variability and whole Chuxiong precipitation in May has the same variation. It could be seen from wavelet transform that Chuxiong precipitation in May has close relationships to ENSO signal, which
6、 have significant period from 3 to 7 year. The leading correlation coefficient between the Chuxiong May precipitation index and Tropical Pacific Ocean SSTA distribution presents a classic La Nia type. Subsequently, a statistical forecast mode for Chuxiong precipitation in May has been constructed by
7、 using SSTA of Nino3.4. The percentage of same sign is more than 70%, which indicate that the SSTA of Nino3.4 has the potential to forecast the Chuxiong precipitation in May.Keywords：The May precipitation in Chuxiong；the temporal and spatial distribution；Tropical Pacific Ocean；ENSO； 1 引言云南地处低纬高原区域，地
8、形复杂，同时受到东亚季风和印度季风的交互作用，而楚雄彝族自治州位于云南省中北部，辖1市9县。地处横断山脉和云贵高原过渡地带，全州地势由西北向东南倾斜。受地理环境（纬度、经度、海拔高度、地形、地势）因素及复杂的气象要素的影响，特殊地形特配合有利的大尺度环流形势往往容易导致产生局地强降水,致使洪涝产生, 有时还伴随着滑坡和泥石流灾害,因此楚雄州具有独特的气候特征1。5 月是云南从干季向湿季过渡的关键时期,也是一年中强降水天气突增最快的月份。5月雨量的多少、雨季开始的早晚与云南5 月的强降水天气过程密切相关。长期以来，云南省的气象工作者对5 月雨量影响因子、环流形势以及5 月强降水过程进行了大量分析
9、和研究3-8。由于整个云南省西南濒临孟加拉湾东南濒临西太平洋，导致云南省夏季气候对热带海温变化特别是太平洋地区海温异常的响应显著9-10。特别是ENSO事件是热带太平洋海气相互作用年际变率的最强信号。因此有关ENSO事件对云南气候变化影响特别是对5月降水影响方面的研究已经引起广泛注意。已有研究表明，ENSO事件对云南降水具有显著影响。张小玲等11研究发现EL nio发生时，云南5-6月降水偏少。随后琚建华等12的研究进一步指出云南初夏降水与Nino3.4区前期或者同期海表温度均存在一定的相关关系，即在EL nio（La nia）年，云南地区初夏降水容易偏少（多），整个云南地区雨季有后（前）移的
10、可能性。张云谨等13研究指出初夏5月云南降水对ENSO有很好的相应，而在夏季68月，印度季风环流会干扰云南降水对ENSO的响应。上述对云南5月降水与热带太平洋海温关系的研究主要从相关分析的角度出发，讨论云南5月降水对热带太平洋海温的响应，定量的分析不多。另外由于云南特殊的地理环境，气候要素存在明显的空间变化特征，而楚雄州作为滇中受灾害性气候影响最显著区域，关于其5月降水时空分布特征及其与热带太平洋海温的关系方面的研究工作较少。因此本文选取了该区域作为研究对象，详细分析了楚雄州5月降水时空分布特征及其与热带太平洋海温的关系，并选取了海温的关键区域作为预报因子，建立了楚雄5月降水的预报方程，并进行
11、检验。2资料与方法本文所用资料为1960-2007年楚雄州5月10个观测站的月降水量、CPC（美国气候预测中心）发布的Nio3.4区海温异常指数14以及NCEP/NCAR提供的同期全球月平均海温资料，网格点为11。首先通过线性回归、相关分析的方法对楚雄州5月降水的时空分布特征进行分析，并获得了描述整个楚雄州5月降水的指数，并通过小波变化对其时频特征进行了分析。根据全球月平均海温资料及Nio3.4区海温异常指数通过相关分析和回归分析等方法分析了热带太平洋海温异常对楚雄州5月降水的影响，建立了相应的预报方程，并进行了检验。3结果分析3.1 楚雄州5月降水时空分布特征图1为楚雄州10个县市的降水距平
12、演变趋势图，由图可看出，19602006年整个楚雄州的5月降水量存在明显的年际及年代际变化特征。全州除禄丰县外，各地区都5月降水都呈现明显的全与云南全省平均降水减少的趋势不同，其总体趋势呈增加的趋势，其中楚雄市增加趋势最为明显，每年增加约1.79mm，禄丰县增加趋势最为缓慢，每年增加约0.53mm。从年代际变化特征来看，20世纪90年代中期以前整个楚雄州5月降水量偏少，90年代中后期5月降水量又有所回升。总的来看，楚雄州各县市的5月降水距平随时间的演变趋势十分相似，具有一致年际年代际变化特征，只是各地区5月降水距平的变化幅度存在一定的差异。为进一步验证楚雄州各地区5月降水量之间的系，我们计算了
13、10个县市之间的线性相关（表1）。如表所示，大姚和姚安之间的相关系数最高可以达到0.92，南华和武定之间的相关系数最低，但也达到了0.71，并且通过的0.001的极显著性检验。由于各站点之间存在极显著的正相关关系，我们可以通过计算楚雄州各站5月降水距平的区域平均，获得描述整个楚雄州5月降水特征的指数，并开展进一步的研究。图1 19612006年楚雄州10县市5月降水距平演变（单位：毫米）楚雄双柏牟定南华姚安大姚永仁元谋武定禄丰楚雄双柏牟定南华姚安大姚永仁元谋武定禄丰10.900.890.910.780.800.830.820.770.800.9010.870.880.820.820.810.8
14、30.770.780.890.8710.910.840.810.820.840.800.810.910.880.9110.810.820.810.830.710.780.780.820.840.8110.920.880.870.790.740.800.820.810.820.9210.900.890.760.730.830.810.820.810.880.9010.860.810.750.820.830.840.830.870.890.8610.810.770.770.770.800.710.790.760.810.8110.900.800.780.810.780.740.730.750.77
15、0.901图2(a)为是对本文所定义的楚雄5月降水指数进行的连续小波变换，可以看出，楚雄5月降水小波功率谱能量的峰值主要集中在的37年年际尺度上，与ENSO的变化周期十分一致。特别是在70年代后期，37年的谱能量通过了0.05的显著性检验。Nio3.4区海温异常指数（SSTA）小波能量在年际尺度上的空间分布特征与楚雄5月降水特征十分一致，同样在70年代后期，存在显著的3-7年振荡周期。在年代际尺度上，二者差异比较显著，仅仅Nio3.4区SSTA存在显著的1012年振荡周期（图2(b)）。为进一步研究二者的关系，我们对楚雄州5月降水和Nio3.4区SSTA进行了交叉小波分析（图2(c)）。由图可以看到，两序列通过显著性检验的共振周期为37年，并且通过二者的位相角可以看到，Nio3.4区SSTA与楚雄5月降水呈反位相变化，并且Nio3.4区SSTA的变化要超前楚雄5月降水。虽然在9
