2020年上海梅雨异常特征及延伸期预报分析
暴雨灾害
TORRENTIAL RAIN AND DISASTERS
Vol.39No.6Dec.2020
第39卷第6期2020年12月
Analysis on the characteristics and extended range forecast of Meiyu anomaly in Shanghai in 2020
XIN Fei 1,2,MA Yue 1,2,WANG Wei 3*,WANG Chao 4
(1.Key Laboratory of Cities Mitigation and Adaptation to Climate Change in Shanghai,Shanghai 200030;2.Shanghai Climate
Center,Shanghai 200030;3.Minhang Meteorological Bureau,Shanghai 201199;
4.Shanghai Meteorological Service,Shanghai 200030)
Abstract:Using NCEP daily reanalysis and observation data,we analyzed the characteristics of the 2020Meiyu in Shanghai and evaluated
the effectiveness of the extended range forecast which is based on the atmospheric low-frequency characteristics.The results show that (1)the 2020Meiyu in Shanghai was the most severe one since 2000.(2)The excessive precipitation during Meiyu is caused due to the influence by the cold phase of equatorial central-east Pacific and the anomalously warm SST of the tropical Indian Ocean in summer,the strong and
stable anomalous anticyclone in the northwest Pacific Ocean and the abnormally strong water vapor transport from its western turn,and the frequent cold air transfer along the direction of wave-activity flux.(3)The precipitation events in the 2020Meiyu show obvious quasi-bi ⁃weekly oscillation characteristics,with all four strong precipitation events corresponding to the peaks of low-frequency precipitation.The ex ⁃
tended range precipitation forecast method developed based on the low-frequency characteristics is more accurate in predicting the first strong precipitation event in the 2020Meiyu season.
Key word:heavy precipitation during Meiyu;low frequency oscillation;extended range forecast
信飞，马悦，王蔚，等.2020.2020年上海梅雨异常特征及延伸期预报分析[J].暴雨灾害,39(6):578-585
XIN Fei,MA Yue,WANG Wei,et al.2020.Analysis on the characteristics and extended range forecast of Meiyu anomaly in Shanghai in 2020[J].Torrential Rain and Disasters,39(6):578-585
2020年上海梅雨异常特征及延伸期预报分析
信飞1,2，马悦1,2，王蔚3*，王超4
(1.上海城市气候变化应对重点开放实验室，上海200030；2.上海市气候中心，上海200030；靳东主演的电视剧有哪些
3.上海市闵行区气象局，上海200030；
4.上海市气象局，上海200030)
摘
要：利用NCEP/NCAR 逐日再分析资料、上海观测站降水资料，对上海2020年超强梅雨特征及成因进行了分析，并对
基于大气低频特征的延伸期预报效果进行了评估。结果表明:(1)2020年上海梅雨量为2000年以来最多。(2)受夏季赤道中东太平洋冷水位相和热带印度洋海温异常偏暖的影响，西北太平洋异常反气旋强
盛且稳定少动，其西侧转向的水汽输送偏强加之中高纬地区Rossby 波列的传播引起中低层天气系统（槽、脊等）的变化，引发冷空气活动，也对副高的北抬起到了抑制作用，造成梅雨期偏长，雨量偏多。(3)2020年梅雨期降水过程表现出明显的准双周振荡特征，4次强降水过程均对应低频降水的峰值。沿Rossby 波低频活动通量方向移动的低频波列南下，并与低频反气旋对峙于长江流域，导致多轮强降水。基于大气低频特征研发的延伸期预报方法较为准确地预报出2020年上海入梅首场强降水过程。关键词：梅雨期强降水；低频振荡；延伸期预报中图法分类号:P466
文献标志码：Ａ
DOI ：10.3969/j.issn.1004-9045.2020.06.005
收稿日期：2020-11-05；定稿日期：2020-12-25
资助项目：上海市2020年“科技创新行动计划”项目(20dz1200401)；国家重点研发计划专项(2018YFA0606203，2018YFC1505806)；中国气象局预报员专项(CMAYBY2020-040)；上海市气象局面上项目(MS202005)；中国气象局气象预报业务关键技术发展专项(YBGJXM20204A-07)
第一作者：信飞，主要从事次季节-季节预测研究。E-mail:*******************
通信作者：王蔚，主要从事季风气候及延伸期预报方法研究。E-mail:*******************
引言
长江中下游地区受季风气候影响显著，全年降
水主要集中在汛期(6—9月)，期间强降水事件频发。
6—7月，长江中下游地区进入入汛后的首个持续多雨期-梅雨(Tao and Chen ，1987)。梅雨降水是东亚夏
第6期信飞，等：2020年上海梅雨异常特征及延伸期预报分析
季风向北推进的产物，这一时期我国主雨带在江南至淮河一带来回摆动，往往伴随区域持续性暴雨过程，极易引发洪涝等灾害，对人民生命及财产均造成极大威胁，因此揭示梅雨的特征及变化一直是气象学的研究热点。丁一汇等(2007)发现中国梅雨雨季的开始是东亚夏季风从华南北推到长江流域，同时印度夏季风在印度次大陆爆发。张庆云等(2003)发现中高纬度的阻塞高压、西太平洋副热带高压(以下简称副高)和中纬度西风急流等环流系统的变化均对梅雨期降水有直接影响。胡娅敏和丁一汇(2009)的研究指出西太平洋东亚夏季风的加强、副高北移以及冷空气的减弱可能是导致
2000—2005年江淮梅雨带北移的原因之一。唐永兰等(2016)揭示湖北梅雨期降水呈明显的区域和年代际变化。蒋薇和高辉(2013)指出21世纪长江中下游梅雨的特点为：入梅偏晚，出梅偏早，梅雨长度缩
短，强度减弱；且梅雨期内强降水越来越集中。孙燕等(2012)揭示了江苏丰梅年份高中低层的环流配置。赵俊虎等(2018)的研究表明受到前冬超强厄尔尼诺衰减和春、夏季热带印度洋全区一致海温模态偏暖的影响，梅雨期副高异常偏强，副高西南侧转向的水汽输送异常偏强，并在长江区和江淮区与北方弱冷空气辐合，造成梅雨量异常偏多。另一方面，中国学者也对梅雨期大气低频振荡的特征进行了研究，结果表明，中国东部夏季风降水与大气低频振荡有关(朱乾根和徐国强，2000；Chen et al.，2001)，长江流域梅雨期的强降雨也受到大气低频波动移动和传播的作用(陆尔和丁一汇，1996；毛江玉和吴国雄，2005；信飞等，2016)。季节内振荡的时间尺度介于天气与气候之间，可作为联系天气与气候的纽带，对于持续性强降水的延伸预报具有现实意义。目前，主流的次季节预报方法有两种。其中一种以统计模型为主。Wheeler和Weickmann(2001)定义的RMM1、RMM2作为MJO实时监测预报的指数，被广泛应用于天气预报及气候预测领域。多数统计模型均是基于经验正交函数(EOF)分析和回归方法，Jones等(2004)利用多元回归等统计方法建立低频形势场预报模型，预报未来4个候的低频形势场。近年，强调“过程预报过程”的时空投影预报模型(spatial-temporal projection method，STPM)被应用到延伸期预报中来，有效地提高了季风爆发的S2S预测技巧(Hsu et al.，2015；Zhu and Li，2017)。但传统的统计预报方法往往利用前期某个时段及某些特定区域的大尺度异常信号作为预报因子，对未来某时段、某区域的天气要素进行预报，缺乏对大气环流演变特征的跟踪，可能会忽略大尺度场随时间和空间演变过程中可提供的重要可预报性来源，造成预报能力的偏低和不稳定(Hsu
et al.，2012)。因而在次季节预报中必须考虑到大气环流的移动演变特征及高低层环流的协同配合等因素。
本文立足于分析2020年上海超强梅雨的特征，从热带、副热带及中高纬大气环流相互作用角度，探讨超强梅雨的成因。并对梅雨期降水的低频特征进行分析，揭示大气低频振荡对梅雨期强降水过程的影响。在此基础上，构建基于大气低频环流的延伸期预报方法，并对梅雨期强降水这一极端事件的延伸期预报方法进行了探索，分析了入梅首场强降水的预报效果。
1资料与方法
1.1资料说明
采用的资料分别为：(1)上海市11站逐日(20—20时)降水资料；(2)美国环境预报中心(NCEP/DOE)再分析资料；(3)NOAA气候预测中心(CPC)降水合并分析资料(CMAP)；(4)NOAA ERSST v5海温资料。再分析资料和CMAP降水资料的水平分辨率均为2.5°×2.5°，ERSST水平分辨率为2°×2°。其年限均为1991—2020年。
1.2研究方法
为了说明有利于上海梅雨期多雨的海温和环流特征，使用回归分析的方法研究与梅雨期雨量相关的主
要物理量场。应用功率谱分析方法阐明上海梅雨期降水的次季节变化特征，进而利用lanczos带通滤波方法保留季节内显著周期信号。
为了说明Rossby波能量在对流层上部的传播，计算了波活动通量(Takaya and Nakamura，2001)。Rossby 波活动通量公式如(1)所示
W=1
2||Uˉ
é
ë
ê
ê
ù英国萌妹
û
ú
ú
uˉ()
ψ'2x-ψ'ψ'xx+vˉ(ψ'xψ'y-ψ'ψ'xy)
uˉ(ψ'
xψ'y-ψ'ψ'xy)+vˉ()
ψ'2y-ψ'ψ'yy(1)其中，Uˉ,uˉ和vˉ代表了季节平均的水平风、纬向风和经向风，ψ'表示季节内扰动流函数，下标表示纬向或经向的偏导数。波的活动通量代表了Rossby波能量的传播方向。
Sardeshmukh和Hoskins(1988)引入Rossby波源(Rossby Wave Source，RWS)公式
高中生综合素质自我评价怎么写
RWS=-V
χ
·Ñ()
ζ+f-()
ζ+fÑ·V
χ(2)其中，V
χ
是无旋转风矢量，ζ是相对涡度，f是科氏力参数。
579
第39卷
暴雨灾害900
800700600500400300200100018751879188318871891189518991903190719111915191919231927193119351939194319471951195519591963196719711975197919831987199119951999200320072011201520192020
(a)降雨量/m m
近年，利用大气低频特征进行延伸期预报的强调“过程预报过程”的时空投影模型STPM 被应用到延伸
期预报中来，且在长江流域的预报效果较好(Hsu et al.，2015；Zhu and Li ，2017)。本文采用的强降水预报方法便是基于上海及周边地区(长三角)梅雨期强降水的显著低频特征，对STPM 方法进行本地化改进，根据该地区梅雨期(6月1日—7月30日)降水的低频环流特征，从高、中、低纬选取关键环流要素做为预报因子，构建梅雨期强降水低频环流预报模型。根据环流系统的移动特征，引入最外围等值线智能搜索方法(Lu et al.，2017)实现关键区的选取自动化。
22020年长江中下游梅雨特征分析
2.1降水特征
2020年6—7月长江流域经历了罕见的超强梅雨。梅雨带自6月初北抬至30°N 后，便长时间维持在长江流域，使该地区暴雨频发，强降水落区重叠度高。长江中下游7月平均雨量为1961年以来最多。上海经历了2000年以来最严重梅雨，徐家汇观测站梅雨量为549.5mm ，居有气象记录以来第三位，2000年以来第一位；梅雨期长达42d ，较常年偏多19d ，6月9日入梅，较常年偏早8d ，7月21日出梅，较常年偏晚11d (图1)。
图1徐家汇站梅雨期总降雨量(a，单位:mm)和徐家汇站梅雨期长度(b，单位:d)(蓝柱状为往年值,
红柱状为2020年值，红直线为1981—2010年30a 平均值)
Fig.1(a)Total rainfall (a,unit:mm)and (b)number of days (b,unit:d)of Meiyu period at Xujiahui station (Blue column is the
previous year value,red column is 2020value,and red straight line is annual value).
2.2海温及大气环流特征
为了说明与梅雨多寡相关的海洋条件和大气环流特征，对1991—2020年6—7月上海的雨量与海温、风场等进行回归分析。上海6—7月降水偏多年对应热带中东太平洋冷海温(图2a)和赤道中太平洋的负降水异常(图2b)，而从高层到低层的风场均在华东中部及近海表现为稳定的异常反气旋。这主要是通过西北太平洋局地“风-蒸发-SST ”反馈机制使得西北太平洋异常反气旋(WNPAC)维持(Wang ，2000)。WNPAC 东南侧的东北风异常通过增强气候态东北信风令蒸发增强，海表温度变冷；冷海温异常反过来抑制局地对流，产生负降水异常，进而通过波列响应令WNPAC 继续维持，水汽在异常反气旋西侧聚集，长江中下游降水偏多。
西北太平洋局地“风-蒸发-SST ”反馈机制可能是2020年夏季WNPAC 长时间维持在长江中下游且稳定少动的原因之一。此外，印度洋从冬到春的持续异常偏暖，在印度洋正海温东侧通过波列响应产生东风异常，这对WNPAC 的稳定维持也起到一定作用。两种海温异常的叠加作用造成WNPAC 长时间稳定在长江中下游，为这一地区提供丰沛的水汽（图3）。
除海温异常的影响外，2020年夏季中高纬环流波动频繁在一定程度上抑制了WNPAC 的北抬，也是其稳定少动的另一重要原因。Rossby 波列的传播有利于高层反气旋的出现及维持，进而影响对流层低层产生冷高压，引起中低层天气系统(如低槽、脊等)的变化，引发冷空气南下。波源对应Rossby 波活动通量的
706050403020100
(b)
梅雨期长度/d
18751879188318871891189518991903190719111915191919231927193119351939194319471951195519591963196719711975197919831987199119951999200320072011201520192020年份
年份
580
第6期
信飞，等：2020年上海梅雨异常特征及延伸期预报分析
辐散区，波列具有典型的准正压结构特点，向东南方
向传递（图4）。
2.3次季节环流特征
已有的研究表明，梅雨期降水既有10~20d 也有30~60d 显著周期的低频振荡(Li et al.，2018；梁萍和丁一汇，2012)。为了了解2020年梅雨期强降水的显著周期，使用功率谱方法分析逐日降水的周期变化，结果表明上海2020年梅雨期降水功率谱的峰值出现在10~25d ，存在显著的准双周振荡特征(图5a)。2020年6月中旬至7月下旬，上海出现了4次持续强降水过程，其中三次为暴雨(日雨量≥50mm)过程，分别为6月11—15日、7月2—7日以及7月15—17日。最强降水出现在7月6日，徐家汇站单日雨量达99.2mm 。为了说明梅雨期持续强降水与大气低频活动的关系，将
2020年6—7月徐家汇站逐日降水量进行滤波，保留
10~25d 振荡周期，滤波后的低频降水峰值对应了梅雨期全部4次强降水过程(图5b)。
20
40
60
80
100
120
140
160°E
10
10
62
-
2-6-10
70°N 6050403020
图42020年6—7月200hPa RWS (阴影，单位10-11s -1)与
Rossby 波活动通量(矢量，单位:m 2
·s -2)叠加图
Fig.4The horizontal patterns of RWS (shadow,unit:10-11s -1)and wave activity
flux (vector,unit:m 2
·s -2)at 200hPa averaged from June to July in
2020.
0.30.20.1-0.1-0.2-0.3
℃(a)
306090120150°E 180150
12090°W
260°N 40200
10°S
60°N 40200
10°S
30
笔记本键盘不能用6090120150°E 180150120
90°W
1
(b)
0.60.40.2-0.2-0.4-0.6
mm ·d -1
321-1-2-3
60°N 40200
10°S
306090120150°E 180********°W
%(c)
图21991—2020年6—7月上海降雨量与(a)海温异常(阴影，单位:℃)和850hPa 风场(矢量，单位:m ·s -1)、(b)降水异常(阴影，单位:mm ·d -1)和200hPa 风场(矢量，单位:m ·s -1)以及(c)850hPa
相对湿度异常(阴影，单位:%)回归的水平分布
Fig.2The horizontal patterns of (a)anomalous SST (shadow,unit:℃)and 850hPa wind field (vector,unit:m ·s -1),(b)anomalous precipitation (shadow,unit:mm ·d -1)and 200hPa wind field (vector,
unit:m ·s -1)and (c)anomalous 850hPa relative humidity (shadow,unit:%)field regressed on to the precipitation in Shanghai from 1991to 2020.
60°N 40200
10°S
306090120150°E 180150120
90°W
3
(a)
0.60.40.2-0.2-0.4-0.6
℃(b)
321-1-2-3
60°N 40200
10°S
306090120150°E 180150
12090°W
6mm ·d -1
321-1-2-3
60°N 40200
10°S
306090120150°E 180********°W
%(c)
图32020年6—7月(a)海温(阴影，单位:℃)和850hPa 风场(矢量，单位:m ·s -1)、(b)降水(阴影，单位:mm ·d -1)
和200hPa 风场(矢量，单位:m ·s -1)以及(c)850hPa
相对湿度(阴影，单位:%)的异常场
Fig.3The horizontal anomalous of patterns of (a)anomalous SST (shadow,unit:℃)and 850hPa wind field (vector,unit:m ·s -1),(b)precipitation (shadow,unit:mm ·d -1)and 200hPa wind field (vector,unit:m ·s -1)and (c)850hParelative humidity (shadow,unit:%)from June to July in 2020.RWS 581
第39卷
暴雨灾害梅雨期内4次主要持续降水过程均表现出较为相似的低频环流特征，下面以入梅首场降水为例说明低中高层大气低频环流演变对强降水发生发展的影
响。利用lanczos 带通滤波方法保留大气环流的准双周振荡(QBWO)周期信号，分析大气低频环流在降水发生前后的移动演变特征(图6)。6月以来，欧亚中高纬
图5上海2020年梅雨期逐日降雨时间序列的功率谱(a，虚线表示通过0.05显著性水平检验)以及
上海日降雨量(柱状)和10~25d 降雨量滤波(曲线)(b)(单位:mm)
Fig.5(a)Power spectrum of daily rain time series from June to July in 2020in Shanghai (The red dashed curve denotes 95%confidence level)
and (b)daily rain amount (bar)and the 10-25d filtered rainfall anomaly (red curve)in Shanghai (unit:mm).
40003000
20001000
1209060300
50251510
5
0.00
0.030.06
0.090.120.150.181JUN2015JUN201JUL2015JUL201AGU20
周期/d 频率/d -1
降雨量/m m
方差
(a)
(b)
两个胖子打一城市名80°N 60402080°N 60402080°N 60402080°N 604020
70°N 503010
70°N 50301070°N 50301070°N 5030
10
70°N 503010
70°N 50301070°N 50301070°N 5030
10
30
60
90
120
150°E
10m ·s 60
90
120
150°E
60
90
120
150°E
-100-60
-20
100
60
20-25
-15
-5
5
15
25
-
10
剑豪加点
-6
-2
2
6
10
(a)(b)(c)(d)(e)(f)(g)(h)
(i)
(j)(k)
(l)
2m ·s 9JUN
9JUN
9JUN
11JUN 11JUN 11JUN
13JUN 13JUN
13JUN
15JUN 15JUN 15JUN
图62020年6月9—15日与QBWO 有关的200hPa 高度场(阴影，单位:gpm)和风场(矢量，单位:m ·s -1)异常场(左图),500hPa 位势高度
(阴影，单位:gpm)和850hPa 风场(矢量，单位:m ·s -1)异常场(中图),925hPa 相对湿度(阴影，单位:%)和
850hPa 垂直速度(廓线，单位:Pa ·s -1)异常场(右图)的演变
Fig.6Evolution of (left)200hPa geopotential height (shadow,unit:gpm)and wind (vector,unit:m ·s -1),a
nd (middle)500hPa geopotential height (contour,
unit:gpm)and 850hPa wind (vector,unit:m ·s -1)and (right)925hPa relative humidity (shadow,unit:%)and 850hPa vertical velocity
(contour,unit:Pa ·s -1)anomaly fields anomaly fields associated with the QBWO from 9June to 15July 2020.
582

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