中国东南部日降水和半日降水的季节变化外文翻译资料

 2022-12-02 19:38:56

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中国东南部日降水和半日降水的季节变化

Wan-Ru Huang bull; Johnny C. L. Chan

摘要：日（S1）和半日（S2）振荡是在确定降水量在中国东南部（PSEC）的日间变化的主要因素。大多数研究是在夏天的雨季探讨S1（P）SEC和S2（P）SEC的成因，然而，对于S1（P）SEC和S2（P）SEC的季节变化的成因没有得到很好的论证。由于不同类型的降水/云在不同的季节控制着PSEC，因此本研究探讨不同降水类型/云类型背后的可能机制。结果表明，S1（P）SEC在冬季的变化，往往在清晨达到峰值，主要是由高相对湿度的非阵性降水/中层云的日变化控制。S1（P）SEC在其他季节，往往在傍晚达到峰值，湿对流引起的阵性降水/低层云的昼夜变化为主要原因。分析还表明，S2（P）SEC没有季节性变化，因为其形成机制--相对湿度和湿对流过程的半日变化在四季有着相似的相演变。水汽的季节性变化为S1 （P）SEC和S2（P）SEC维持的贡献也有讨论。

关键词：阵性降水，非阵性降水，次日变化，中国东南部

1 引言

普遍认为降水日变化的特征和形成机制是与所在地区相关的（比如，Chan和NG 1993；Chen1 et al.1999；Zhao et al.2005；Yang和Smith2006；Dai et al.2007；Yu et al.2007；Yu et al.2010；Zhou et al.2008；Kikuchi和Wang 2008；Chen et al.2009）。对于东亚的降水一般由不同季节的降水类型/云类型来控制（Dai 2001）。因为不同类型的降水/云可能是由不同的形成机制所引起(Houze 1993)，一个关于各种降水类型/云类型季节变化的调查应该提供降水量次日变化的季节性改变的原因的深刻见解（如Dai 2001；Chen et al.2010）。然而，这样的研究还没有被应用于解释在中国东南部[以下简称SEC；占地面积（110°–118°E，21°–25°N)]的日间降水量的季节变化。

如图1a所示，SEC是东亚3小时雨量的变化最大的其中的一个领域，降水量随时间的变化有明显的日[S1（P）SEC]和半日[ S2（P）SEC]信号（图1b）（比如Yin et al.2009)。降水的变化，含有24和12小时周期的演变，通常分别被称为日和半日振荡(比如Ramage1952)。Li et al.（2008）注意到夏天在中国内陆地区降水发生在下午更为频繁；但在其他季节，降水日变化相对于夏季较弱，SEC冬季的降水最大值出现在上午。Huang et al.（2010）进一步指出，这种中国东南部的降水季节变化主要是由与大尺度的日常大气环流的季节变化相联系的S1(P)SEC所控制。由于Huang et al.（2010）尚未考虑主要降水型/云型季节性转变，其他机制在解释S1（P）SEC季节性变化中可能也很重要。

S2（P）SEC的变化解释了约30％的夏季PSEC的小时变化（例如Zhou et al.2008），其形成机制很少被探究，因为大多数可用的全球再分析资料的时间分辨率是6小时，可能不适合代表半日变化。基于新发布的3小时GEOS（戈达德地球观测系统模型版本5; Rienecker et al.2008）再分析数据集，我们最近研究并认为在夏季S2（P）SEC的形成是由大气环流变化引起的，大气环流变化是由SEC与附近海洋的半日热力差异造成的。由于云对太阳辐射影响，研究关于云的季节性行为在地球的气候系统中十分重要，并可能有助于验证Huang和Chen（2011）提出的对于S2（P）SEC在其他季节的原因的机制也是如此是否正确。

图. 1 a 1998 - 2009年期间TRMM-3G68 2B31数据估算的3小时降水量（P）的方差。 山区（绿色虚线左侧）在图a中用空白区覆盖b 1998 - 2009年冬季（12月，1月和2月或DJF），春季（ 3月，4月和5月或MAM），夏季（6月，7月和8月或JJA）和秋季（9月，10月和11月或SON）在中国东南部（SEC；110°-118°E；21°-25°N；a的实线框区域）面积加权平均的P的功率谱。 a中的虚线框区域是指选择用于分析图的南海域（SCS）。

因此，本研究的主要目的是从主导季节性变化的降水型/云型角度来确定S1（P）SEC和S2（P）SEC季节性变化的可能原因，这对于更好地了解区域天气和气候变化是很重要的。用于分析的数据和方法在第2部分介绍。第3节讨论中国东南部地区日间降水量和降水类型变化的季节性行为。对于S1（P）SEC和S2（P）SEC的季节变化的重要机制分别在第4和5中讨论，随后在第6中总结。

  1. 数据和方法

为了辨析日和半日变化，3小时的观测数据的采样率足够(Dai 2001a, b)，因此，降水分析使用3小时，0.5°经度times;0.5°纬度的网格点 TRMM（热带降雨测量任务；Simpson et al.1996）3G68 2B31降水数据集使用被动和主动微波数据为TRMM（Haddad et al.1997a，b）产生最佳雨量估计。这个产品类似于雨量计观测结果，能够很好地再现降水日变化（Hong et al.2005；Kikuchi和Wang 2008）。对于大气条件的研究，气象变量（包括温度，相对湿度，风场，净辐射加热等）是从3小时GEOS5中提取的再分析数据集（Rienecker et al.2008），因为GEOS5数据的空间分辨率为0.667°经度times;0.5°纬度，与其他每6小时再分析与粗糙的分辨率相比可以更好地描绘区域特征（Huang et al.2010）。我们以前的成果（Huang et al.2010;Huang和Chen.2011）已经展示了GEOS5再分析数据能够描绘中国东南部湿过程相关气象变量的日间变化。为了数据的一致性，本研究中使用的所有网格数据已经通过双线性内插到1°经度times;1°纬度空间。分析涵盖的时间段从1998年至2009年，在冬季（12月，1月和2月，或DJF）春季（3月，4月和5月，或MAM），夏季（6月，7月，8月或JJA）和秋季（9月，10月和11月，或SON）四个季节。

降水类型的观测得到扩展编辑云报表存档（EECRA;Hahn et al.1999），提供了约15,000个站和船观测的3小时天气报告。在EECRA报告中，主要降水的天气代码类型包括毛毛雨（代号50-58），非阵性降水（代号59-79）和阵性降水（代号80-99），是由世界气象组织（WMO; WMO 1988）界定。用于把3小时的毛毛雨，非阵性降水，阵性降水的发生频率生成全球网格气候详细的程序， 已被整理存档（Dai.（）变化测数据的采样率足够了化是很重要的。用于分析的数据和方法由uation with its cloud fractionlose correlation with the boudary cloud simulation. could signiDaiD2001a，b）。这个全球网格数据，其中包含EECRA报告1975 - 1997年间的数据，空间分辨率为2°times;2°，被用来检查降水的季节性行为类型。通常使用从EECRA提取的降水信息类型与从TRMM产品（例如Daiet al.2007）降水量估算信息。据Dai et al.（2007），从EECRA估计的所有类型降水的降水频次与从TRMM产品观察到的通常是一致的。

记录在EECRA报告中的云类型和云量的地面观测可以基于高度分为三个主要群体（Hahn和Warren1999）。高层云（由CH表示）形成在高度6公里以上。 中层云（即CM）的云底高度在2和6公里之间，而对于低层云（即CL）为2公里以下。在这里，我们关注CM和CL的变化，因为只有这两组云可能会下雨（Hahn和Warren 2007）。云的季节性行为的分析基于Dai建造的全球网格数据集（见脚注2）（2002）长期平均3小时CM和CL 的EECRA报告。

继Huang和Chen（2011），在这项研究中SEC被定义为（110°–118°E，21°–25°N）区域，Huang和Chen（2011）研究了PSEC在夏季的特点，建议选择SEC区域可以看作是大陆降水的组合和沿海降雨情况，其特点是由Kikuchi和Wang（2008）发现夏季降水在下午达到最大。此后，SEC的当地时间是世界时间（UTC） 8小时，例如 0800 h是0000 UTC。给定变量（例如0000 UTC）在特定的天气时间步长的异常值通过减去可用的3小时观测数据的日平均来得到。每个变量异常值的日和半日的谐波分量都是从傅里叶分析得到的。给定变量X的异常，日（即一次谐波）和半日（二次谐波）变化分别用D（X），S1（X）和S2（X）表示。

  1. 日（S1）和半日（S2）降水的季节变化

图2a显示了1998-2009年冬，春，夏和秋四季3小时PSEC（直方图）平均值的时间演变。除冬季外，年PSEC在傍晚时候（0600-0900 UTC;当地时间1400-1700 h）经常达到最大值，清晨（2100-2400 UTC;本地时间0500-0800 h）达次高峰，而在冬季PSEC相反。这些特征与从雨量计观测得到的结论（例如Li et al.2008）一致，确认TRMM观测值对PSEC的日变化的分析（例如Chen et al.2009）是足够的。对S1（P）SEC和S2（P）SEC对△PSEC的贡献研究表示S1（P）SEC和S2（P）SEC（在图.2b以空心圆圈表示）的组合解释了△PSEC各季变化的90％以上（表1）。一般来说，PSEC最大值出现的时间（即冬天的清晨和其他季节的傍晚）与S1（P）SEC的最大值时刻一致，而PSEC的次峰值（即冬季的傍晚和其他季节的清晨的次高峰）发生在S1（P）SEC最小值和S2（P）SEC最大值的时候。换句话说，PSEC的峰值和次峰值的形成主要分别由S1和S2决定（例如Zhou et al.2008; Huang和Chen.2011）。因此，对不同季节S1（P）SEC和S2（P）SEC的形成机制的更好的解释对于更好地了解PSEC的日变化是很重要的。

从长远来看， PSEC日变化的季节性改变的原因由每个季节SEC地区面积加权平均的毛毛雨，阵性和非阵性降水长期的发生频率来揭示（图3a）。值得注意的是，毛毛雨型降水对PSEC的贡献是远小于其他两种类型的降水的。虽然在冬季非阵性降水发生频率比阵性降水更高，但在夏天是相反的。在春季和秋季，虽然阵性降水与非阵性降水的发生频率相当，但阵性降水对PSEC的贡献比非阵性降水更大，因为阵性降水的强度[~1.5–3 mm h-1(Dai 2001a)]大于非阵性降水的强度(lt; 1 mm h-1)。Dai（2001b）在他的研究中指出，在陆地上阵性降水和非阵性降水的最大值通常分别出现在下午和清晨。这表明，主要降水类型的改变从冬季的非阵性降水到其他季节阵性降水（见图3 a）能导致PSEC和S1(P)SEC最大值发生时刻的季节性改变（见图2）。

图.2 平均的3小时PSEC随季节的时间演变（直方图a），其距平值（即Delta;PSEC; b中的蓝色实线），日谐波（即S1（P）SEC）；b中红色实线），半日谐波（即S2（P）SEC;b中的绿色虚线，和S1和S2的组合谐波[表示为图b中的黑色实线与开放的圆圈] x轴是SEC的当地时间，也就是世界时间（UTC） 8 h

因为在冬季和夏季降雨的主要来源是不同的，降雨变化可能会由控制降水主要来源的过程所决定。以上推论的证据给出如下。在SEC地区 S1（P）SEC（图2中的实线）和非阵性降水（以下为S1（非阵性降水）图3b中的虚线）发生频率的日变化的比较表明它们在冬季的时间演变是同相位的，但在夏季位相不同，夏季的S1（P）SEC与S1（阵性降水）相位相同（图3b中的实线）。这些特征意味着冬季的S1（P）SEC由S1（非阵性降水）控制，然而夏季以及春秋季的S1（P）SEC由阵性降水主导。可能的原因和有利于形成S1（非阵性降水）和S1（阵性降水）的大气条件在第4部分讨论。

另一方面，注意到S2（P）SEC在所有季节都是世界时0900和2100趋于峰值（图2），

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