2024, Vol. 50 
2. 国家气候中心，北京 100081
2. National Climate Centre, Beijing 100081
江南地区是我国初夏最易发生极端旱涝的地区。受东亚夏季风环流尤其是西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)季节内移动的影响; 江南地区主汛期(江南梅雨)集中在每年的6月中下旬至7月上旬; 造成江南初夏强降水发生时段集中、强度大、灾害重(丁一汇和张建云; 2009；郑国光; 2019)。以2017年初夏江南为例; 仅湖南就有787.6万人受灾; 42人死亡或失踪; 直接经济损失达241.2亿元(国家气候中心; 2017)。因此江南初夏强降水的变化特征、致灾机理和预测技术一直是气象工作者关注的科学问题。
研究表明; 西太副高的西伸东退是江南南部初夏雨季发生发展的大气环流背景(苗长明等; 2014);而低层急流位置是重要的动力条件。高层的南亚高压也会影响到江南初夏降水; 且因其和西太副高相向而行可对降水产生协同影响(金爱浩等; 2018；雷显辉等; 2022)。水汽方面; 青藏高原南侧水汽辐散区是影响江南南部初夏雨季的直接水汽源; 澳大利亚北部至印度洋和阿拉伯海南部地区的大面积水汽辐散区则是间接水汽源; 这其中经向水汽输送演变对江南雨季起讫具有标志性意义(苗长明等; 2015)。除热带副热带环流因子外; 高纬度大气环流或遥相关波列也会对江南降水产生影响; 如东北冷涡(何金海等; 2006)。
在诸多江南汛期旱涝外强迫信号中; ENSO(El Niño-Southern Oscillation)无疑是最主要因子之一。作为亚洲气候异常最主要的影响系统; ENSO及其与东亚夏季风环流的相互作用将直接导致夏季江南旱涝灾害的发生。Huang and Wu(1989)研究指出; 在厄尔尼诺事件的发展(衰亡)阶段; 江南地区降水量偏少(偏多)。此后大量的研究揭示了ENSO位相、强度、位置异常及演变对东亚夏季气候影响的复杂性及在江南旱涝气候预测中的应用(李维京; 2012；丁一汇; 2013；郑国光; 2019)。陈文等(2018)全面回顾了不同类型ENSO及其气候影响的研究进展; 特别是近年来两类ENSO事件对东亚夏季风和江南夏季降水影响和机理方面的多样性。近年来研究还表明; 热带印度洋海温也会导致夏季风环流和江南夏季降水的异常(陈丽娟等; 2013)。热带印度洋全区一致海温模态(IOBW)则是热带印度洋海温变化的最主要模态。已有研究指出; 通过“大气桥”(Klein et al; 1999；Lau and Nath; 2000)或印度尼西亚贯穿流(Meyers; 1996)等机制; 当赤道中东太平洋有厄尔尼诺(拉尼娜)事件发展时, 在冬季至次年春季、夏季; 热带印度洋海温往往表现为全区一致偏暖(偏冷); 在该过程中印度洋起到一种信号储存的“电容器效应”(Yang et al; 2007；Xie et al; 2009)。当热带印度洋一致偏暖时; 长江流域和江南北部夏季降水量易偏多(Hu et al; 2011)。近期的预测技术复盘表明; 江南降水异常通常受热带太平洋和热带印度洋的共同影响。赵俊虎等(2018)指出; 受到前冬超强厄尔尼诺衰减和春季、夏季IOBW偏暖的影响; 2016年江南梅雨期西太副高异常偏强; 其西南侧转向的水汽输送异常偏强; 并与北方弱冷空气在江南梅雨期辐合; 造成梅雨量异常偏多。
2024年6月我国南方降水量显著偏多; 共出现5次暴雨过程; 其中6月21日至7月2日暴雨过程强度特强; 过程降水量超过50 mm和100 mm的影响范围分别达到288.0万km2和128.9万km2。强降水造成长江、太湖、洞庭湖发生2024年第1号洪水; 长江中下游干流全线超警; 华南、江南多地遭受严重暴雨洪涝及泥石流、滑坡等灾害。2024年5月底国家气候中心对6月南方异常多雨进行了成功预报。但从气候诊断分析与研究角度; 6月南方异常多雨的极端性特征尚有待进一步分析; 尤其是与历史江南多雨事件的比较。此外; 本次多雨洪涝典型的气候尺度大气环流配置型及外强迫信号亦需诊断和揭示。因此本文将分析2024年6月江南异常多雨的极端性特征; 揭示其大气环流背景; 并对热带印度洋西部异常暖海温的可能影响进行诊断。
1 资料本文使用的逐日降水资料源自国家气象信息中心发布的“中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集V3.0”(任芝花等; 2012);时段为1961—2024年。该数据集解决了基础气象资料质量和国家级、省级存档资料不一致的问题; 数据质量和空间分辨率(测站数)较之前资料明显提高; 已在科研和实际业务中得到广泛使用。
同时段逐日大气环流资料取自美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料集; 资料水平分辨率为2.5°×2.5°; 所用要素包括500 hPa位势高度场、1000~500 hPa气温场、850 hPa比湿场和水平风场(Kalnay et al; 1996；Kistler et al; 2001)。
海温资料源自美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的高分辨率资料(Reynolds et al; 2007);水平分辨率为0.25°×0.25°; 时段为1982年1月至2024年6月。文中用到的Niño3.4海温指数定义为5°S~5°N、170°~120°W的海温距平; IOBW指数定义为20°S~20°N、40°~110°E的海温距平。
文中气候态取1991—2020年平均。
2 2024年初夏江南异常多雨的极端性特征2024年6月江南地区发生了严重的洪涝灾害; 造成了重大的经济损失和不同程度的人员伤亡。根据国家气候中心监测; 6月10日江南入梅至6月底; 长江流域降水量较常年同期偏多49.2%;为1961年以来历史同期第二多; 长江和太湖发生2024年第1号洪水。从2024年6月全国降水量距平百分率分布(图 1)可以看出; 旱涝分布的区域性差异极为显著。在东部季风区; 长江以南降水量几乎一致性偏多; 其中江淮南部和江南大部等地偏多5成以上; 尤其是湘鄂赣三省交界处偏多1~2倍。而在长江以北的黄淮和华北等地降水量偏少; 其中华北南部和东北部、黄淮、江汉大部偏少5~8成。
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图 1 2024年6月降水量距平百分率(填色)及该月达到1961年以来历史最多前三年(蓝色圆点)和最少前三年(棕色圆点)记录的站点分布 Fig. 1 Precipitation anomaly percentage (colored) in June 2024 and distribution of stations with top three (blue dot) and minimum three (brown dot) precipitation records since 1961 |
政府间气候变化专门委员会(IPCC)评估报告通常用降水量的前5%或10%作为气候尺度极端降水事件的阈值标准。本文采用前5%;即1961—2024年6月降水量最多的三年(最少的三年)都视为极端偏多(偏少)。图 1同时给出了2024年6月降水量位列1961年以来历史同期前三多和前三少的测站分布; 可以看出; 极端偏多的站点主要分布在从广西东部经湖南、江西北部到浙江和福建北部的西南—东北向雨带范围; 呈现出典型的季风性强降水特征; 这与6月西太副高异常偏西、东亚夏季风弱有关。与极端多雨测站集中分布于江南地区不同; 长江以北极端少雨的测站分布相对分散; 且站数较少。我国夏季风雨带的移动有明显的季节性北抬特征; 6月主雨带主要位于江南梅雨区; 华北黄淮雨季尚未开始。因此; 虽然6月上述北方地区气象干旱明显; 但并非历史罕见; 强度也未能达到极端事件阈值标准。
图 2给出了2024年6月江南(25°~31°N、110°E以东)逐日累计降水量曲线; 可以看出; 在6月10日之前江南地区的上旬降水量和气候态基本一致; 两条累计降水量曲线演变相互交替。但从下半月开始; 两条曲线的差距快速拉大; 尤其是6月22—30日; 前者平均降水量是后者的1倍以上。从图 2还可以看出; 下半月曲线维持较大斜率; 约为19.2 mm·d-1; 表明这段时期江南强降水持续发生。事实上; 这一时段(22—30日)有8 d暴雨的站数百分比均超过10%;最大百分比出现在25日; 有25%的测站监测到暴雨发生。由1961—2024年逐年6月降水量分布(图 2中圆点)可以看出; 2024年6月江南降水量超过了2个标准差; 为1961年以来最多; 也是唯一超过400 mm的年份。
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图 2 2024年6月江南(25°~31°N、110°E以东)逐日累计降水量及1961—2024年逐年6月降水量分布 注：蓝色线为2024年6月逐日累计降水量; 黑色线为气候态6月平均逐日累计降水量；水平黑虚线为气候态6月平均降水量; 蓝、红色虚线示意±1σ, ±2σ；圆点为1961—2024年各年6月降水量分布。 Fig. 2 Daily accumulated precipitation in the area south of Yangtze River (25°-31°N, east of 110°E) in June 2024 and precipitation in June during 1961-2024 |
根据谢安等(2001)研究; 6月无论是经向还是纬向水汽输送; 850 hPa和整层积分(1000~300 hPa)的水汽输送相关系数值均为各层最高; 因此可以用850 hPa水汽输送代替整层。为了排除2024年这一极端个例的影响; 本文相关系数值的计算时段为1982—2023年。图 3给出了6月江南降水量和同期850 hPa水汽通量的空间相关场及经向水汽输送通量和降水量通过0.05显著性水平检验的相关系数。从图中可以看出; 西太平洋地区为一个强大的反气旋式相关场分布型; 表明当菲律宾上空反气旋环流强盛且西界位于我国南方沿海上空时; 有利于江南初夏多雨。这一反气旋式相关场分布型对应于西太副高的偏强偏西。西太副高偏强偏西有利于副高西侧的水汽沿着其西界从热带洋面向我国南方内陆输送。这与赵振国(1999)的研究结论一致; 亦是南方降水短期气候预测物理统计模型的基本依据之一。华南沿海的经向水汽对江南多雨起到了决定性作用。在西太平洋地区亦有两个较弱的气旋式相关场中心; 分别位于近赤道和40°N附近。前者与澳大利亚东侧高压影响我国长江中下游降水有关(刘舸等; 2008);后者则为东亚-太平洋遥相关型波列在中纬度的中心(黄刚和严中伟; 1999)。从图 3还可看出; 在热带北印度洋上空; 江南初夏降水和纬向风为负相关; 即热带北印度洋西风强不利于江南初夏降水。这主要是因为当西太副高异常偏强时; 其南侧的东风可显著西伸; 减弱了印度洋上空西风水汽输送。
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图 3 1982—2023年6月江南降水量和同期850 hPa水汽通量相关场(箭矢); 以及经向水汽输送通量和降水量通过0.05显著性水平检验的相关系数(填色) Fig. 3 Correlation (arrow) between precipitation in the area south of Yangtze River and the 850 hPa water vapor flux, and correlation coefficient (colored) between meridional water vapor transport flux and precipitation having passed 0.05 significance level test in June during 1982-2023 |
图 4给出了2024年6月850 hPa水汽输送通量和涡度距平。从图中可以看出; 在110°E以东地区; 源自西太平洋的水汽输送明显强于气候态; 且在华南地区; 经向风明显偏强; 这与图 3结果一致; 即2024年6月西太副高偏强偏西加强了其西侧的南风分量水汽输送。在30°N以北地区; 水汽输送通量快速减弱; 在江南上空形成了很强的低层水汽辐合。但2024年6月110°E以西地区的水汽场异常表现出与图 3不一致的特征。在热带北印度洋上空; 2024年6月的西风明显强于气候态; 即为西风距平; 同时南风分量也较强; 因此孟加拉湾的西南向水汽输送明显强于气候态; 孟加拉湾季风槽偏强。这表明2024年初夏江南低层水汽有两支气流汇入; 一支为源自南海并经西太副高西侧的东南季风型经向输送; 另一支为源自孟加拉湾的西南季风型水汽输送。
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图 4 2024年6月850 hPa水汽输送通量(红色箭矢; 单位：g·cm-1·hPa-1·s-1)和涡度距平(填色; 仅给出±8×10-6 s-1以外数值) 灰色箭矢为气候态平均水汽输送通量(单位：g·cm-1·hPa-1·s-1)。 Fig. 4 The 850 hPa water vapor transport flux (red arrow, unit: g·cm-1·hPa-1·s-1) and vorticity anomaly (colored, only values beyond ± 8×10-6 s-1) in June 2024 |
从图 4还可以看出; 孟加拉湾很强的西南水汽和热带西印度洋上空的西风气流密切相关; 且可追踪至索马里越赤道气流。但对比气候态可以发现; 2024年6月索马里越赤道气流强度即经向风并未有明显差异; 但赤道西印度洋上空的纬向风分量差异明显。在热带印度洋西侧存在一个较强的涡度正距平; 中心值高于1.2×10-5 s-1; 即该区域存在一个气旋式距平风场; 这一正涡度距平或气旋式距平风场在该处形成了一个相对气压低于周围的低压槽; 槽前的西南风气流和孟加拉湾地区西南风输送叠加; 导致输入江南的水汽明显强于气候态。
图 5给出了2024年6月500 hPa位势高度及其距平和850 hPa风场距平。从图中可以看出; 2024年6月5880 gpm特征等值线在整个东半球是连通的; 即西太副高和北非副高相连。2024年6月西太副高不仅控制在华南; 其西段越过东南亚上空后继续向西南方向延伸并一直到达热带印度洋南部的10°S附近。同时北非副高也较其气候态位置略东。在东半球副热带地区; 西太副高和北非副高是北半球副热带高压带的两个最主要的分中心(符淙斌等; 1980)。相比于西太副高西伸脊点; 北非副高的东伸脊点年际变率小得多(假拉等; 2002)。但在2024年6月; 北非副高的东侧明显向东和向南延伸; 并在热带印度洋南部和西太副高连通。统计结果表明(假拉等; 2002);北非副高和西太副高在东西方向上也存在相向而行的特征; 当北非副高增强且偏东偏南时; 西太副高也加强并西伸偏南; 造成长江以南降水量多、以北降水量少的空间分布; 这与2024年6月的降水量分布(图 1)一致。
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图 5 2024年6月500 hPa位势高度(等值线; 单位：gpm)和位势高度距平(填色)及850 hPa风场距平(箭矢) 注：红色实线为5880 gpm线; 红色虚线为气候态平均6月5880 gpm线。 Fig. 5 The 500 hPa geopotential height (contour, unit: gpm) and geopotential height anomaly (colored) and 850 hPa wind anomaly (arrow) in June 2024 |
2024年西太副高和北非副高连通是1981年以来初夏首次出现。图 6给出了1981—2024年15°S~ 40°N的最大位势高度。在这一纬度带; 若某一经度位势高度最大值未能达到5880 gpm; 则表明无论是西太副高还是北非副高均未能西伸或东伸到这一经度; 即西太副高和北非副高无法连通。从图 6可见; 在其他高压带偏强年份如1998年、2010年和2019年等; 虽然西太副高和北非副高也有明显的相向而行; 但均未能相连。结合图 5还可以看出; 2024年6月5880 gpm等值线在热带印度洋向南伸展; 形成“倒Ω”环流型; 从而在赤道印度洋上空造成很强的气旋式距平环流。这一气旋式距平环流的东侧偏南风距平分量加强了孟加拉湾西南气流向江南地区的输送。进一步的分析表明; 在1998年、2010年和2019年这三年初夏江南地区降水量均偏多; 降水量距平百分率合成图(图略)和2024年初夏分布非常一致; 均为“北方极端干旱-江南异常多雨”的空间型。对这三年的850 hPa风场距平进行合成分析发现; 同样在赤道印度洋地区存在一个反气旋式距平环流; 孟加拉湾地区越赤道气流偏强(图略); 这与图 5一致。
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图 6 1981—2024年15°S~40°N上最大位势高度 Fig. 6 Maximum geopotential height at each longitude from 15°S to 40°N during 1981-2024 |
造成夏季长江以南异常多雨的大气环流型与前期海温尤其是热带太平洋、热带印度洋海温异常密切相关。大量的统计分析揭示了ENSO的贡献; 这也是传统夏季降水物理统计预测模型中最重要的因子之一(赵振国; 1999；李维京; 2012)。典型个例如1998年(国家气候中心; 1998)、2016年(高辉等; 2017；袁媛等; 2017b)、2019年(丁婷等; 2020)也验证了统计分析的结果。此外; 近年来的研究表明热带印度洋海温冷暖也会导致东亚夏季风环流和我国夏季降水的异常; 并成为新的预测信号(陈丽娟等; 2013；袁媛等; 2017a)。图 7给出了2024年冬季海温距平分布; 从图中可以看出; 在大部分海域海温均为正距平; 这是因为全球变暖背景下海洋也呈现出线性增暖的趋势; 尤其是热带印度洋和南海是全球海温增暖最为显著的海域。赤道中东太平洋海温异常偏暖; 中心距平值超过2℃以上; Niño3.4海温指数为1.78℃; 仅次于2016年、1983年和1998年(超强厄尔尼诺年份)。在热带印度洋地区同样海温偏暖明显; 其中IOBW指数为0.89℃。由于冬季赤道东太平洋海温均方差较热带印度洋明显偏大; 因此虽然热带印度洋平均海温距平在0.5~1.5℃; 但其极端性要超过东太平洋。在2024年冬季; Niño3.4海温指数较常年偏高1~2个均方差(1个均方差为1.04℃); 但IOBW指数较常年偏高约3个均方差(1个均方差为0.30℃); 为1982年以来冬季最强。
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图 7 2024年冬季海温距平分布 注：蓝色实框和虚框分别为Niño3.4海温指数及IOBW指数定义区。 Fig. 7 Distribution of winter SST anomaly in 2024 |
从图 7还可以看出; 热带印度洋暖海温的分布仍呈现出空间差异; 其西侧偏暖程度明显强于东侧。为此本文将IOBW分成西东两个等面积海域; 分别为IOBW-W(20°S~20°N、40°~75°E); IOBW-E(20°S~20°N、75°~110°E)。本文重点分析西侧暖海温。图 8给出了1982年以来逐月IOBW-W指数; 可以看出; 2024年1—2月期间IOBW-W指数均超过1℃(分别为1.17℃和1.15℃); 是研究时段内最强月份。事实上; 自2023年8月至2024年5月; IOBW-W指数一直维持在0.8℃以上。异常暖海温的长时间维持极为罕见。从图 8还可以发现; 2014年开始热带印度洋西侧基本维持暖海温。过去的研究表明; 当赤道中东太平洋有厄尔尼诺(拉尼娜)事件发展时; 在冬季至次年春季、夏季; 热带印度洋海温往往表现为全区一致偏暖(偏冷); 在该过程中印度洋起到一种信号储存的“电容器效应”(Yang et al; 2007；Xie et al; 2009)。即使在2020—2023年三峰拉尼娜期间(Jiang et al, 2023); 热带印度洋亦为海温正距平; 表明其海温异常有其自身显著的年代际增暖趋势。
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图 8 1982年以来逐月IOBW-W指数 Fig. 8 Monthly IOBW-W index since 1982 |
为对比各因子对江南降水量影响的差异; 图 9给出了前秋(前一年9—11月)、前冬(前一年12月至当年2月)和前春(当年3—5月)IOBW-W、IOBW-E、IOBW及Niño3.4海温指数与6月江南降水量的相关系数值。可以看出; 相比于前秋和前春; 前冬海温和初夏降水量的相关系数值最高; 除IOBW-E外; 各数值均通过0.05显著性水平检验; 但各海区与降水量相关系数值的季节性差异明显。进一步统计分析表明; 热带西印度洋海温的年际变率要高于东印度洋; 这也使得IOBW指数的年际变化主要受其西部海温影响; 同时IOBW指数和降水量的高相关性也主要受其西部海温作用。
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图 9 2024年前秋、前冬和前春IOBW-W、IOBW-E、IOBW及Niño3.4海温指数与6月江南降水量相关系数值 注：虚线为0.05显著性水平检验。 Fig. 9 Correlation coefficients of IOBW-W, IOBW-E, IOBW and Niño3.4 indices in the previous autumn, winter and spring with the June precipitation in the area south of Yangtze River in 2024 |
热带印度洋西部异常偏暖导致江南初夏降水量偏多可能与其下垫面热力效应有关。图 10给出2024年6月热带印度洋西部(20°S~20°N、40°~75°E)和东部(20°S~20°N、75°~110°E)上空的1000~500 hPa各层气温距平。显然; 由于西部海域海温高于东部; 海洋下垫面的热力作用导致其上空气温也存在西部高于东部的现象; 这种海洋对大气的热力效应存在于对流层中低层; 且在925 hPa最为明显。对比2024年1—6月热带印度洋西部和东部上空925 hPa气温原始值和距平可以看出(图略); 除4月出现短暂性波动外; 2024年上半年有五个月西部气温距平均高于东部; 尤其是5—6月更为明显; 这也使气温原始值呈现出更为明显的西高东低特征; 表明冬季热带印度洋西侧超强暖海温的影响可在冬春季至初夏持续。因此; 若西热带印度洋异常偏暖; 将加热其上空气温; 气柱受热膨胀; 空气密度减小; 因此位势高度增高; 从而加强了北非副高的东侧位势高度; 导致北非副高东侧的北风分量加强。同时由于西太副高受前期厄尔尼诺事件影响明显西伸; 其西侧的南风分量加强; 从而在热带印度洋南部形成一个类似于低槽的“倒Ω”环流; 增强了槽前南风分量的水汽输送并与其西侧的水汽输送汇合; 加强了江南的低层南风分量水汽汇聚; 从而导致江南异常多雨。
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图 10 2024年6月热带印度洋西部(20°S~20°N、40°~75°E)和东部(20°S~20°N、75°~110°E)上空气温距平 Fig. 10 Temperature anomalies over the western (20°S-20°N, 40°-75°E) and the eastern tropical Indian Ocean (20°S-20°N, 75°-110°E) in June 2024 |
从图 6中选择北非副高东侧位势高度强的1998年和2019年; 这两年合成结果表现出北非副高东界明显偏东(图略)。图 11为这两年合成的冬季热带印度洋海温距平; 从图中可以看出; 在西热带印度洋大部分地区海温正距平在0.5℃以上; 且强于东热带印度洋; 验证了2024年个例分析的结果; 即西热带印度洋海温异常偏暖的年份北非副高易加强东伸。此外; 北非副高东伸可能还与西热带印度洋持续偏暖有较好的关联。初步的统计结果显示; 西热带印度洋海温距平在冬春季超过0.2℃以上四个月的年份中; 后期北非副高偏东的概率明显高于其他年份。但目前无论是业务还是科研中均缺乏类似于西太副高西伸脊点的北非副高东界指数; 因此这一关联尚需通过制定客观化监测指标加以进一步分析。
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图 11 1998年和2019年平均冬季海温距平 Fig. 11 Winter averaged SST anomaly in 1998 and 2019 |
2024年6月我国江南地区遭受了严重的洪涝灾害; 造成了重大的经济损失和不同程度的人员伤亡。本文分析了该区域异常多雨的极端性特征。统计发现; 该月东部季风区旱涝分布的区域性差异极为显著; 在长江以南降水量几乎一致性偏多; 其中江淮南部和江南大部偏多5成以上。从广西东部经湖南、江西北部到浙江和福建北部的西南—东北向雨带范围内多个测站降水量位列1961年以来前三位。而在华北南部和东北部、黄淮、江汉大部偏少5~8成; 气象干旱持续。从逐日降水量可知; 2024年6月下半月开始; 江南强降水持续发生; 区域平均降水强度超过15 mm·d-1的有12 d; 而在上半月仅有2 d; 因此下半月的持续强降水导致江南6月降水量打破历史纪录。
统计分析表明; 当低层菲律宾上空反气旋环流强盛且西界位置偏至中国南方沿海上空时; 对应于中层西太副高偏强偏西; 有利于其西侧的水汽沿着其西界从热带洋面向南方输送; 经华南沿海的经向水汽输送偏强; 对江南多雨起到了直接作用; 这是江南初夏多雨的典型环流配置型。对比2024年6月水汽输送场可以发现; 在110°E以东地区环流型和统计结论一致; 即偏强偏西的西太副高西侧异常偏强的南风水汽输送有重要作用。但在110°E以西地区水汽输送场异常表现出和统计结果不一致的特征。在热带北印度洋上空; 2024年6月西风和南风均强盛; 使得孟加拉湾季风槽偏强。初夏江南低层水汽汇入气流除传统的源自南海并经西太副高西侧的东南季风型经向输送外; 另有一支源自孟加拉湾的西南季风型水汽输送起到了主要贡献。这一异常环流配置和2024年6月西太副高-北非副高首次连通有关。该月西太副高控制华南后其西段越过东南亚上空并继续向西南方向延伸; 一直到达热带印度洋南部的10°S附近。同时北非副高的东侧明显向东和向南延伸; 并在热带印度洋南部和西太副高连通; 形成“倒Ω”环流型; 从而在赤道印度洋上空造成很强的气旋式距平环流。这一气旋式距平环流的东侧偏南风距平分量加强了孟加拉湾西南气流向江南地区的输送。
2024年冬季IOBW指数达0.89℃; 为1982年以来冬季最强。但热带印度洋全区一致偏暖分布型下仍存在空间差异; 其西侧偏暖程度明显强于东侧。其中西侧(20°S~20°N、40°~75°E)在1—2月期间海温首次突破1℃; 为研究时段内最强月份。由于西部海域海温暖于东部; 海洋下垫面的热力作用导致其上空大气温度也存在西部高于东部的现象; 这种海洋对大气的热力效应存在于对流层中低层600 hPa之下。热带印度洋西部异常偏暖将加热其上空气温; 气柱受热膨胀; 空气密度减小; 因此位势高度增高; 从而加强了北非副高东侧的位势高度; 导致北非副高东侧的北风分量加强。同时由于西太副高受前期厄尔尼诺事件影响明显西伸; 其西侧的南风分量加强; 从而在热带印度洋南部形成上述类似于低槽的“倒Ω”环流; 加强了槽前南风分量的水汽输送并和西太副高西侧的水汽输送汇合。进一步计算了前秋、前冬和前春IOBW-W、IOBW-E、IOBW及Niño3.4海温指数与6月江南降水量相关系数; 发现冬季IOBW-W指数和降水量的相关系数为所有数值中最大; 验证了热带印度洋西部海温可能对江南初夏降水起到更为主要的贡献。
需要指出的是; 本文仅从热带大气环流和海温的角度分析了2024年6月江南多雨的可能原因。之前的研究亦指出; 中高纬度大气环流和海温信号同样可对江南夏季降水产生重要影响; 如阻塞(赵振国; 1999)、西伯利亚上空位势高度异常(谭桂容和王一舒; 2016)、北大西洋海温等(Zuo et al, 2013)。从图 5可发现; 2024年6月日本北部存在一个低层气旋式距平环流; 对应于中层负位势高度距平; 从逐日环流场上可知该地区东北冷涡活跃。何金海等(2006)的研究表明; 频繁的东北冷涡活动具有显著的“气候效应”并可对梅雨期降水产生影响。东北冷涡越强; 梅雨将越容易偏多。6月正是江南梅雨最盛行的月份; 因此2024年6月活跃的东北冷涡可能是另一个重要的影响因子。但东北冷涡或高纬度其他环流系统的影响需要和热带环流系统相配置开展分析; 后续需要结合日尺度环流加以精细化诊断。
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