关于我国东部降水的水汽来源问题前人做了大量的研究(Simmonds et al.,1999；Ninowiya，1999；周天军等，2001；谢安等，2002；徐祥德等，2003；丁一汇和胡国权，2003；苗秋菊等，2005；Zhou and Yu，2005)，其中大多数工作都是从欧拉观点出发，如计算水汽通量的流函数、势函数以及辐合辐散等变量，以此分析水汽输送特征。由于欧拉方法着眼于空间的某些 确定点，在固定点上观察流体的运动，因此无法定量区分各水汽来源贡献。而流体力学中在研究流体运动时，还存在另一种方法——拉格朗日法，它可以通过计算空气块的运行轨迹，即拉格朗日轨迹，定量统计出各源地的水汽输送贡献，以克服欧拉方法的不足。近些年来，研究者陆续开发了一些由较高分辨率资料驱动的拉格朗日轨迹模式。例如，挪威大气研究院和维也纳联合开发的拉格朗日轨迹模式FLEXPART(Stohl et al.,1998)，美国国家海洋和大气管理局NOAA开发的拉格朗日轨迹模式HYSPLIT(Draxler and Hess，1998)，近期已经开始逐步应用到水汽输送的研究中(Brimelow and Reuter，2005；Perry et al.,2007；马京津等，2008；Sodemann and Stohl，2009；Drumond et al.,2011；陈斌等，2011；江志红等，2011)。研究表明，拉格朗日气流轨迹模拟的优势在于能够模拟气团在一定时间内的三维运动轨迹，确定气流的源地，并且定量计算出水汽源地的输送贡献。

然而，前面基于拉格朗日方法的研究大多是针对某个降水事件或短期降水过程。对于较长时间尺度(几十年)降水，由于轨迹模式模拟得到的轨迹数量非常大，常规的聚类方法无法计算，对这些轨迹的分析尚缺乏客观定量的研究方法。最近江志红等(2013)提出一种用于海量轨迹分析的气块追踪分析方法(简称海量气块追踪法)，探讨了长江中下游地区近30年来夏季梅雨期的水汽输送特征。利用该方法可以客观定量地计算出不同源地的气候态水汽输送贡献。

众所周知，华南汛期降水、江淮梅雨和华北雨季作为东亚夏季风核心成员，也是中国东部夏季降水的最重要的组成部分(周玉淑等，2005；陈隆勋等，2006；江志红等，2006；吴志伟等，2006；Jiang et al.,2008)。近年来，随着人们对东亚季风区降水特征分析的深入，不少研究提出江淮梅雨和华北雨季之间存在一个过渡期，称之为淮北雨季(吴增福等，1985；吕军，2012)。Lü et al.(2012)研究指出淮河以北地区是介于江淮梅雨和华北雨季之间的一个过渡地区，并且由于每年季风强度、副高位置的不同，使得淮北地区和江淮以及华北地区有着不同的降水特点。江苏省气象局从业务需求出发，提出了江淮梅雨和淮北雨季起止日期的定义方法，给出了历年江淮梅雨和淮北雨季起止日期。

无论是江淮梅雨还是淮北雨季，充沛的水汽输送是降水形成的必要条件，分析水汽来源及输送状况对于进一步认识该两雨季的特征，特别对理清淮北雨季的独立性，更好进行该区域夏季降水预测，具有重要意义(徐祥德等，2003；马音等，2011)。因此，本文利用拉格朗日轨迹模式(HYSPLIT_4.9)，结合海量气块追踪分析法，定量分析江淮梅雨和淮北雨季水汽输送及其来源情况，对比两雨季降水异常年水汽输送特征，为该区域的夏季降水预测提供科学依据。 2 资料和方法 2.1 资料及轨迹模式介绍

本文使用的资料有：1961年至2009年中国753个测站逐日观测降水数据；同期驱动轨迹模式的NCEP 再分析资料，时间分辨率为6小时一次，水平分辨率为2.5°×2.5°，变量包括1000～10 hPa共17层上的位势高度(h)、温度(t)、纬向风(u)和经向风(v)，1000～300 hPa各层比湿(q)及1000～100 hPa的各层垂直速度(ω)。

假设空气中的粒子随风飘动，根据HYSPLIT_ 4.9模式(Draxler and Hess，1998)，气流的移动轨迹就是其在时间和空间上位置矢量的积分。模式利用NCEP再分析资料，对每一时次空气粒子所在位置的物理量进行插值计算，最终的位置由初始位置(P)和第一猜测位置(P′)的平均速率计算得到：

根据江苏省气象台(周曾奎，2006；吕军，2012)给出的江淮梅雨和淮北雨季各年的起迄日期，选择模拟区域：江淮梅雨区5°×6°(28°N～32°N，115°E～120°E)，淮北雨季区5°×6°(33°N～37°N，115°E～120°E)(图 1)，初始场水平分辨率为1°×1°(模拟轨迹初始点为30个)。模拟时间为上述给出的1961～2009年每年江淮梅雨和淮北雨季的起止日期。由于水汽输送多集中在对流层中低层，因此垂直高度上我们选取850 hPa(1500 m)作为模拟的初始高度。模拟空气块后向追踪11 d的三维运动轨迹，每6小时输出一次轨迹点的位置，并插值得到相应位置上空气块的物理属性(如相对湿度、温度等)，每隔6小时所有轨迹初始点重新后向追踪模拟11 d(江志红等，2013)。

图 1

Fig. 1

图 1 江淮梅雨与淮北雨季模拟目标区域Fig. 1 The simulation areas of Meiyu in the Yangtze−Huaihe River region(YHMY) and North Huaihe River rainy season(HRS)

利用轨迹模式计算得到每年江淮梅雨和淮北雨季期间空气块后向追踪的位置，再对所有年份进行累积合成分析。具体根据文献(江志红等，2013)中提出的海量气块追踪分析法，首先确定后向追踪的空气块到达目标区域前某一时刻所处位置，然后统计并绘制出该时刻空气块个数及其物理属性的空间分布图，最后可以得到不同区域空气块及其携带水汽的气候态输送贡献。 2.3 源地水汽输送贡献率

定义某一源地水汽输送贡献率为

通过对轨迹模式后向追踪输出结果进行统计处理，结合气块追踪分析法，得到1961～2009年江淮梅雨和淮北雨季期间水汽输送的气候态特征。图 2给出了49年江淮梅雨和淮北雨季期间空气块携带的水汽到达目标地区前1d(－1d)、6d(－6d)、11 d(－11 d)的空间分布。由图可知，1 d前(图 2a)大部分水汽主要位于目标地区及其周围一带，外围的大值区向西南和西北方向倾斜，东南部可以延伸到琉球群岛以东洋面。其中江淮梅雨(红色等值线)的水汽大值中心位于我国西南地区的广西一带，而淮北雨季(蓝色等值线)的水汽来源整体偏北，并且大值中心离目标区域的距离相对较近。从后向追踪－6 d水汽来源的空间分布(图 2b)来看，江淮梅雨及淮北雨季的水汽向南可以追踪到南海、孟加拉湾一带，向东可以追踪到西太平洋，向北可以追踪到北西伯利亚，向西可以追踪到东欧大陆。此时水汽的大值区主要位于南海、孟湾一带，西太

平洋上的次之，西伯利亚和东欧大陆上空的最少，这也表明在西伯利亚和东欧大陆上空的空气块的湿度较小，空气比较干燥。图 2c为－11 d的情况，11 d前水汽基本可以追踪到源地附近(江志红等，2013)，其中南方的水汽来源推进到了印度洋和澳大利亚北部一带，北方的水汽则追踪到了极地附近。东部的水汽越过180°E推进到了太平洋中部地区，向西则到达北大西洋区域。此时江淮梅雨和淮北雨季的水汽来源极大值区主要位于印度洋和苏门答腊岛一带。从－11 d的水汽源地分布来看，淮北雨季的水汽源地分布较江淮梅雨相对偏北。尤其在欧亚大陆北部，大约偏北10个纬度左右，而在南半球，江淮梅雨的水汽源地分布比淮北雨季稍偏南一些。

图 2

Fig. 2

图 2 1961～2009年江淮梅雨(红线)、淮北雨季(蓝线)空气块携带水汽到达目标区域：(a)前第1天(－1 d)、(b)前第6天(－6 d)、(c)前第11天(－11 d)的空间分布(单位：g kg-1)Fig. 2 The spatial distribution of water vapor on the(a)first day，(b)6th day，and (c)11th day before reaching the target areas of YHMY(red contour) and HRS(blue contour)from 1961 to 2009(contour lines st and for specific humidity，unit: g kg-1)

由于江淮梅雨与淮北雨季的地理区域存在南北差异，因此需要确认在－11 d的时候，江淮梅雨与淮北雨季的气块运动是否都到达了源地并处于一种稳定状态，即到达源地的气块数量不再发生变化。验证方法如下：选取印度洋的一个区域(20°S～ 0°S，70°E～90°E)作为目标区(该目标区是水汽输送的主要源地之一)，分别统计江淮梅雨与淮北雨季在气块后向追踪过程中各时次到达该区域的空气块个数(图 3)。在－4 d的时候，江淮梅雨的气块首先到达目标区，此后几天到达目标区的气块迅速增加。在－10 d的时候数量达到18000左右，其后气块数量几乎不变，说明气块已经追踪到了源地附近。淮北雨季的气块在－5 d的时候开始到达 目标区，在－11 d的时候数量达到13000左右，此后数量处于稳定状态。也就是说，到达江淮梅雨与淮北雨季的水汽气块基本来自11 d前的源地。

图 3

Fig. 3

图 3 江淮梅雨(虚线)和淮北雨季(实线)的气块后向追踪各时次(单位：d)到达印度洋地区的个数Fig. 3 The number of gas blocks in YHMY(dotted line) and HRS(solid line)which are back-tracked day by day(unit: d) and arrive at the Indian Ocean area

为直观深入地分析水汽来源差异，我们进一步计算了江淮梅雨与淮北雨季－11 d时气块携带水汽的差值场(图 4)。类似于文献(江志红等，2013)，我们以空气块携带水汽的异常超过±3倍标准差为显著异常。由图可知，江淮梅雨的水汽主要源于赤道印度洋及以南地区和西太平洋地区，淮北雨季则主要来自孟加拉湾—南海以及本地的水汽输送，同时整个欧亚大陆对于淮北雨季的水汽输送贡献也相对较大。结合前述验证(图 3)，这种水汽源地差异与雨季地理位置的南北差异无关。

图 4

Fig. 4

图 4 1961～2009年江淮梅雨与淮北雨季空气块携带水汽到达目标区域前第11天(－11 d)的差值分布(江淮梅雨减淮北雨季，单位：g kg-1，阴影区为差值超过3倍标准差)Fig. 4 The differences of water vapor between YHMY and HRS on 11th day before reaching the target areas from 1961 to 2009(YHMY minus HRS，shading are exceed 3 times st and ard deviation，unit: g kg-1)

通过以上分析，大致了解了江淮梅雨和淮北雨季期的水汽输送分布情况，为进一步定量区分不同区域的水汽输送贡献，将区域划分为欧亚大陆、局地(目标区域及其周围)、太平洋、孟加拉湾—南海(简称孟湾—南海)、印度洋五个部分(见图 5a)。图 5b给出了两个雨季期间各区域空气块携带的水汽输送贡献率。由图可知，江淮梅雨超过50%的水汽输送贡献来自印度洋，其次是太平洋和孟湾—南海，分别占22%和18%。欧亚大陆仅有6%。鉴于本文江淮梅雨的起止日期是逐年变化的，且区域选择有所差异，故江淮梅雨气候态的水汽输送贡献与江志红等(2013)得到的结论略有不同。淮北雨季来自印度洋、孟湾—南海、太平洋、欧亚大陆的 水汽输送贡献差异则不大，分别为33%、22%、16%和26%。可见，江淮梅雨和淮北雨季的水汽源地输送贡献差异最大的区域主要体现在印度洋和欧亚大陆两个地区。

图 5

Fig. 5

图 5 江淮梅雨和淮北雨季(a)水汽源地分布的区域划分及(b)各源地水汽输送贡献率Fig. 5(a)The area dividing of water vapor sources of YHMY and HRS and (b)their contribution rates to water vapor transport

由以上定量计算不同源地的水汽输送贡献发现，江淮梅雨的水汽输送主要来自印度洋、太平洋、孟湾—南海，其中来自印度洋的水汽输送贡献最大，超过50%；淮北雨季来自印度洋、欧亚大陆、孟湾—南海、太平洋的水汽贡献差异不大，但与江淮梅雨的水汽源地对比，淮北雨季来自印度洋的水汽输送贡献少20%，而欧亚大陆偏多19%。进一步分析江淮梅雨与淮北雨季的500 hPa平均环流差值场(图 6)，可以看出，淮北雨季时，西太平洋副高位置偏东偏北，西伸脊点东移，脊线位置北跳，乌拉尔山阻高和鄂霍次克海阻高强度减弱，东亚槽强度偏弱，淮北地区为弱的偏西风，江南地区为显著的偏东风，表明在淮北雨季阶段，偏南风输送强度已明显减弱，而来自北方的偏西气流加强。周天军等(1999)、Zhou and Yu(2005)从欧拉观点的角度出发，通过计算水汽通量的辐合辐散，分析了中国东部长江中下游雨带和淮河流域雨带水汽输送特征，指出这两类雨带水汽输送的差异是由西太副高和东亚高空急流的南北摆动造成的。而本文的研究进一步表明江淮梅雨与淮北雨季期间环流系统的差异也直接导致了其水汽源地的不同。这从水汽来源的侧面也表明江淮梅雨和淮北雨季具有相对独立性。 3.3 江淮梅雨与淮北雨季异常年水汽输送差异对比

利用江苏省气象台(周曾奎，2006)和吕军(2012)对江淮梅雨和淮北雨季起止日期及其降水区域的规定，选取区域降水距平大于1.5倍标准差为降水异常多年，区域降水距平小于－1.5倍标准差为降水异常少年(图略)。得到江淮梅雨降水偏多年为1979、1991、1996、1998年，偏少年为1961、1978、1985、1990、1994年；淮北雨季降水偏多年为1970、1974、1996、2003、2007年，偏少年为1966、1981、1999、2002年。进一步分析二者降水异常年的水汽输送特征。图 7为江淮梅雨和淮北雨季降水异常年的合成与多年平均的差值。从江淮梅雨－11 d(图 7a、b)的水汽源地分布差异来看，江淮梅雨降水偏多年，水汽主要来自孟加拉湾、中南半岛以及菲律宾群岛附近，印度洋赤道以南地区的水汽偏少；降水偏少年，印度洋附近地区的水汽输送较多。而淮北雨季降水偏多年(图 7c)则来自印度洋、太平洋的水汽较多，孟湾—中南半岛的水汽偏少；淮北雨季降水偏少年(图 7d)，来自北方陆地、中南半岛—南海的水汽输送较强。可见，在江淮梅雨偏多年，孟湾—南海的水汽输送贡献较大，而在淮北雨季偏多年，印度洋的水汽输送贡献相对偏多。

图 6

Fig. 6

图 6 江淮梅雨与淮北雨季500 hPa高度场(单位：gpm)与850 hPa风场的差值场(单位：m s−1)Fig. 6 The differences of 500-hPa geopotential height(units: gpm) and 850-hPa wind(units: m s−1)between YHMY and HRS

图 7

Fig. 7

图 7(a、b)江淮梅雨和(c、d)淮北雨季降水偏多年(左列)、偏少年(右列)空气块携带水汽到达目标区域前第11天(－11 d)的距平分布(单位：g kg-1；阴影区为差值超过3倍标准差，深色阴影表示正值，浅色阴影表示负值)Fig. 7 The differences of water vapor between abnormal years and climate average in(a，b)YHMY and (c，d)HRS on 11th day before reaching the target areas during wet years(left) and dry years(right). Unit: g kg-1; shadings are the differences which exceed 3 times st and ard deviation，dark shading indicates positive，light shading indicates negative

根据前面的分区，图 8进一步定量给出了江淮梅雨和淮北雨季降水偏多年、偏少年各源地水汽输送贡献所占的比例。可见，二者在降水异常年的水汽输送同样存在很大差异。江淮梅雨偏多年，来自印度洋、孟湾—南海和太平洋的水汽输送贡献分别为36%、33%、22%；梅雨偏少年时，印度洋的水汽输送贡献达到53%，而孟湾—南海仅有12%，太平洋略有增加。来自印度洋和孟湾南海的水汽输送对江淮梅雨的异常有重要影响，这与江志红等(2013)得到的平均梅雨期异常年的水汽输送结论一致。在淮北雨季偏多年，印度洋、欧亚大陆和孟湾—南海的水汽输送贡献分别占到37%、23%和19%，太平洋的贡献相对较小，为16%；在降水偏少年，印度洋和太平洋的水汽输送贡献比偏多年分别少19%和7%，孟湾—南海和欧亚大陆的水汽输送贡献增加了6%和17%。

图 8

Fig. 8

图 8(a)江淮梅雨和(b)淮北雨季降水异常年不同源地水汽输送贡献率Fig. 8 Contribution rates of water vapor from the various regions in the abnormal years of(a)YHMY and (b)HRS

综上所述，来自印度洋、孟湾—南海以及欧亚大陆水汽贡献的变化对江淮梅雨和淮北雨季异常有重要影响。在江淮梅雨偏多年，孟湾—南海水汽输送贡献达到33%，比梅雨偏少年增加了11%，印度洋的水汽输送则仅有36%，比梅雨偏少年减少17%，太平洋略有减小，比梅雨偏少年少4%。在淮北雨季偏多年，来自印度洋、太 平洋的水汽输送贡献有所增加，其中印度洋水汽输送贡献增加显著，比偏少年多19%，欧亚大陆的水汽输送则明显减少，比偏少年少17%。可见，当孟湾—南海水汽输送增强，印度洋水汽输送偏弱时，江淮梅雨偏多；而印度洋水汽输送加强，孟湾—南海水汽输送减少，欧亚大陆的水汽输送明显减少时，淮北雨季降水偏多。 4 结论与讨论

本文利用拉格朗日轨迹模式(HYSPLIT_4.9)并结合海量气块追踪法等统计手段，对江淮梅雨和淮北雨季气候态及降水异常年的水汽输送特征进行了定量对比讨论，从水汽来源的侧面表明，江淮梅雨和淮北雨季具有相对独立性，主要结论如下：

(1)气候平均态上，江淮梅雨的水汽输送主要来自印度洋、太平洋、孟湾—南海，其中来自印度洋的水汽输送贡献最大，超过50%；淮北雨季来自印度洋、欧亚大陆、孟湾—南海、太平洋的水汽贡献差异不大，但与江淮梅雨的水汽源地对比，淮北雨季来自印度洋的水汽输送贡献少20%，而来自欧亚大陆偏多19%。从水汽来源的侧面也表明江淮梅雨和淮北雨季具有相对独立性。

(2)来自印度洋、孟湾—南海以及欧亚大陆水汽贡献的变化对江淮梅雨和淮北雨季降水异常有重要影响。江淮梅雨偏多年，印度洋的水汽输送贡献比梅雨偏少年减少17%，孟湾—南海则增加了11%。在淮北雨季偏多年，印度洋的水汽输送贡献比偏少年多19%，孟湾—南海和欧亚大陆的水汽输送则分别减少6%和17%。总之，当孟湾—南海水汽输送增强，印度洋水汽输送偏弱时，江淮梅雨偏多；而印度洋水汽输送加强，孟湾—南海水汽输送减少，欧亚大陆的水汽输送明显减少时，淮北雨季降水偏多。

必须注意的是，文中驱动HYSPLIT_4.9模式的资料采用的是NCEP再分析数据，Zhou et al(2005)，Lei and Zhou(2012)的研究表明，用不同资料(如NCEP、ERA40等)计算得到的水汽输送结果，存在一定的差异。本文同样利用ERA40资料进行了对比模拟试验(图略)，其结果虽然与NCEP结果存在一定的差异，但不影响最终结论。