1 引言

随着全球变暖日益显著，亚洲季风环流自1970年代末之后减弱了(Wang，2001)，处于半干旱—半湿润地区的黄河流域旱涝灾害频发(张勇等，2009)，黄河流域的干旱化和水资源短缺问题不容忽视(刘晓东等，2002)。黄河流域降水的分布，一般自东南向西北递减，季节变化非常明显，大部分地区夏季降水量占年降水量的一半以上，该流域降水量的年际变化很大，不同地区的差别也很大(杨鑑初和徐淑英，1956)。研究表明近几十年黄河流域降水有减少的趋势(任国玉等，2000)。 祝青林等(2005)指出，黄河流域降水的变化在空间上表现为北部增加南部减少，在时间上表现为秋季显著减少，而春夏有不显著的增加趋势。黄河源区的极端降水事件也明显增多(陈效逑等，2011)。研究表明2000~2008年比1979~1999年黄淮流域夏季降水明显偏多，而长江流域夏季降水则偏少(Zhu et al. 2010)。夏季降水的短期气候预测非常重要，新的预测方法模型也不断产生，如年际增量方法(范可等，2007，2008)。而预报因子是预报准确与否的重要保证，所以探索黄河流域夏季降水的影响因子具有十分重要的实际意义。

青藏高原(以下简称高原)冬季积雪对中国夏季降水有很好的指示意义(郑益群等，2000)。朱玉祥等(2009)指出，高原冬季积雪偏多(少)会导致地面热源减弱(增强)，这种影响可以持续到夏季。李栋梁等(1997)的研究表明，在夏季高原下垫面感热大面积异常增强时，由于西太平洋副热带高压脊明显西伸，江淮处于副高西伸脊控制下，冷暖气流在长江和黄河上游交汇，有利于中国西北东南部降水偏多，多雨区在青海东南、甘肃南部及陕西东部。许多研究(张顺利和陶诗言，2001; 韦志刚等，2008)表明，高原冬春积雪正(负)异常使得春、夏高原的地面热源偏弱(强)，造成春夏高原上升运动偏弱(强)，我国东部地区气温偏低(高)、陆海温差偏低(高)，在一定程度上减弱(增强)了东亚夏季风的强度，因而西太平洋副高偏南(北)，造成夏季中国长江流域降水偏多(少)，华南、华北降水偏少(多)。同时由于融雪增湿效应，高原春、夏潜热明显增强(减弱)。李栋梁等(2008)也认为高原东部凝结潜热具有一定的持续影响力，当其潜热增强时，可引起北半球同纬度带的位势高度场偏低，特别是西太平洋副热带高压偏弱，位置偏南，进而使我国长江流域汛期降水偏多，西北区东部、华北、东 北区南部及华南降水偏少。卢咸池和罗勇(1994)指出，高原积雪正异常减弱了副热带高压，使东亚夏季风强度减弱，造成华南和华北降水减少，而长江和淮河流域降水增加。王晓春和吴国雄(1997)的研究也表明，夏季西太平洋副高稳定偏北时，河套、华南易涝，江淮易旱，反之亦然。

彭京备等(2006)指出，高原积雪和ENSO是两个彼此具有一定独立性的物理因子，它们都是 多时间尺度现象，且与中国夏季降水有较好的关系。Nitta(1987)研究指出，东亚地区的降水受到 热带西太平洋暖池(以下简称暖池)的热状况影响。黄荣辉和孙凤英(1994)提出暖池的热状况及其上空的对流活动对东亚夏季气候异常起着十分重要的作用。当热带西太平洋暖池增温时，从菲律宾周围经南海到中印半岛上空的对流活动将增强，西太平洋副热带高压的位置偏北，我国江淮流域夏季降水偏少，黄河流域偏多。黄河流域降水存在不同时间尺度的变化周期(李占杰和鱼京善，2010)。

那么，在年际尺度上黄河流域夏季降水对高原冬季积雪以及暖池SST的响应如何？与之配合的大气环流背景又有什么特征？本文使用MTM-SVD方法对黄河流域夏季降水与高原冬季积雪日数以及暖池冬季SST的关系进行研究，希望能够找到影响黄河流域夏季降水的强信号。

2 资料方法

本文使用了安迪等(2009)整理的我国气象台站的积雪日数资料，由于高原西部台站稀少，所以本文选择了1958/1959~2007/2008年高原中东部80个气象台站的积雪观测资料，定义当年1、2月和前一年的12月为当年冬季(如1959年冬季包括1958年12月、1959年1月、1959年2月)。从国家气候中心提供的全国台站资料中挑选出黄河流域92个气象站的1959~2008年夏季(6、7、8月)降水资料。还使用了同期NCEP/NCAR月平均600 hPa高度场和1000~300 hPa经向、纬向风场，比湿等再分析资料，分辨率为2.5°×2.5°，以及同期NOAA 月平均海表温度资料，分辨率2°×2°。

MTM-SVD方法是近些年由Mann and Park(1994)发展的一种多变量频域分解技术。这是一 种将谱分析的多锥度方法(Multi-Taper Method，MTM)和变量场的奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)方法结合在一起的气候信号检测技术，详细内容参阅Mann and Park(1996，1999)、Rajagopalan et al.(1998)和魏凤英(2007)。MTM-SVD方法的主要特点是：(1)分析对象不仅可以是一维时间序列，也可以是多维或多站点的气候变量场，它可以非常便利地分析气候变量场整体所具有的谱特征。(2)包含了MTM方法，通过变量场时间序列与多个锥度相乘，使得在谱解析度和谱的变异之间达到了一个最佳的平衡，有效防止谱泄漏现象。(3)通过MTM-SVD方法得到的LFV(Local Fractional Variance)谱在频域中为信号检测提供了一个有效的参数，它以频率函数的形式表明了由 “每个频率波段” 中的主要振动解释的方差百分比。LFV谱中，在一个给定频率处的波峰预示着数据在此频率处振荡的一个潜在重要的时空信号。这样更加直观、简便地显示出变量场不同时间尺度的变化特征。(4)可以为所有时间和区域重建时空信号。这种信号的重建可以更直观地分析和描述不同时间尺度振动的时间—空间演变特征和过程。(5)MTM-SVD技术在其应用上可扩展到耦合的区域，即在同一时刻多于一个的区域的耦合。近年来MTM-SVD被广泛使用在气象科研领域中(Han et al.,2008; Small and Islam，2008; Apipattanavis et al.,2009)。

下面，简单介绍一下MTM-SVD方法的原理。

(1)气候信号检验。首先计算M个空间区域上长度为N的时间序列φ_m(t)的标准化时间序列。每个时间序列都要先通过应用单一变量MTM方法由时间转换成谱域。把M个时间序列和每个频率f处的S个特征谱Y^s_m(f)组成M×S阶的矩阵Y(f)。矩阵Y(f)是频率f)的函数，就是说我们为特征谱Y^s_m(f)的傅立叶分解的每个频率f都构造一个矩阵Y(f)。例如，一个给定的频率f₀的矩阵Y(f₀)形式如下：

(2)LFV谱显著性检验。 原始区域F的N个对应关系在保持空间结构不变的情况下在时间上改变序列。 数域F中的1000个排列就是这样产生的，它们破坏了数域F的时间结构而不是空间结构。整个MTM-SVD过程就是在数域F的每个 “随机化” 形式中完成的，并且每次都计算出一个新的LFV谱。 由重复采样时间序列计算出的全部1000个LFV谱，在没有信号的情况下为空间上相关联的有色噪声构造了一个LFV参数的零分布估计值。 这个零分布事实上是独立于频率的，而且与相同基本空间关联的白噪声序列的零分布是无差别的。经验的显著性水平就是分别取这个零分布的50%，90%，95%和99%而得到的。

(3)气候信号重建。参考频率f₀处分解的第一模态重新构建信号的时间和空间模式。长度为M的复数向量U¹_m(f₀)是对应于频率f₀处分解的第一模态的空间EOF。它代表信号在频率f₀处的空间模式，同时包含了多元数据组在所有位置上相关信号的位相和振幅的信息。它与传统EOF分解中的第一模态空间模式中的复数向量相同。为了说明原始数据的转换标准而重新调整U¹_m(f₀)是对应于频率f₀的值，我们可以重新获得带有正确单位的第一模态信号的空间模式：

(4)耦合相关模态重建。MTM-SVD技术在其应用上可扩展到耦合的区域，即在同一时刻多于一个的区域的耦合。两个(或更多)变量的时间序列通过相同的S特征锥度变换到频域中，两个区域结果的特征谱连接起来构成矩阵Y。此矩阵的列包含第一、第二区域的相互位置。

3 黄河流域夏季降水的周期特征

黄河流域幅员辽阔，地处中纬度，受大气环流和季风环流影响，情况复杂。全年降水主要集中在夏季，且流域降水量年际变化十分悬殊，所以对其年际变化的研究是有重要意义的。从 图 1中可以看到，黄河流域夏季降水的LFV谱值在准3年周期附近存在一个显著(99%)峰值，准2年周期的峰值也达到了95%的置信度，年代际变化周期和变化趋势没有达到较高的置信度，这与以往的研究较为一致(徐国昌和董安祥，1982; 赵庆云等，1999; 郝志新等，2007)。为了研究黄河流域夏季降水周期随时间的变化情况，我们又取了20年滑动窗口的LFV谱分析，由于进行了20年滑动，两端各缺少了10年的信息。20年滑动LFV谱分析(图 2)表明，黄河流域夏季降水的准3年周期在1983年之前非常明显，而在1983~1993年之间变得十分微弱，在1993年之后又变得明显起来。 而准2年周期则是在1980年代初期相对较弱，其他时段都较为明显。这与李栋梁等(2000)的研究结果非常一致。

图 1

Fig. 1

图 1 黄河流域1959~2008年夏季降水LFV谱分析。虚线：蒙特卡洛置信度 Fig. 1 The LFV spectrum of the summer precipitation(1959-2008)over the Yellow River basin. Dashed lines: Monte Carlo simulations confidence

图 2

Fig. 2

图 2 黄河流域夏季降水20年滑动窗口LFV谱Fig. 2 Evolutive spectrum analysis in a moving 20-year window for the summer precipitation over the Yellow River basin

对50年夏季平均的600 hPa高度场以及1000~ 300 hPa水汽输送通量(图 3)的分析表明，夏季黄河流域处在西风槽前部，副热带高压闭合中心稳定在西太平洋，这种环流配置下冷暖空气易在黄河流域交汇，有利于降水的产生。 从水汽输送通量上看，黄河流域夏季降水的水汽来源主要有三方面:西风带输送、来自孟加拉湾的西南气流输送和来自南海西太平洋的水汽输送，而后两者是主要来源。

图 3

Fig. 3

图 3 1959~2008年夏季平均600 hPa高度(阴影，单位：gpm)以及1000~300 hPa水汽输送通量(矢量，单位：kg•s-1•m-1) Fig. 3 The mean 600-hPa height field(shaded) and the water vapor transport flux from 1000 hPa to 300 hPa(vectors)in summer from 1959 to 2008

4 黄河流域夏季降水对前冬高原积雪在准3年周期上的响应 4.1 空间重建

研究准3年周期尺度上黄河流域夏季降水对高原冬季积雪的响应，有必要了解高原冬季积雪的周期变化。由图 4可以看到，高原冬季积雪日数年际变化存在两个主要周期带，其中2.5～2.7年达到了95%的置信度，2.9～3.1年达到了90%的置信度。这与柯长青和李培基(1998)、马丽娟(2008)的研究基本一致。虽然不像黄河流域夏季降水的准3年周期那样显著，但是高原冬季积雪日数也存在明显的准3年周期。

图 4

Fig. 4

图 4 高原1959～2008年冬季积雪日数LFV谱分析。虚线：蒙特卡洛置信度 Fig. 4 The LFV spectrum of the winter snow cover days(1959-2008)over the Tibetan Plateau. Dashed lines: Monte Carlo simulations confidence

我们知道了黄河流域夏季降水和高原冬季积雪日数都存在准3年周期，那么两者的协同变化是怎样的？从黄河流域夏季降水与前冬高原积雪日数的耦合场LFV谱分析(图 5)可知，3.3年的周期达到了95%的置信度，3年周期也达到了90%的置信度。说明二者在准3年周期上的协同变化是明显的。由于MTM-SVD方法可以对耦合场进行分析，所以这里使用MTM-SVD方法对黄河流域夏季降水和前冬高原积雪日数耦合场进行空间和时间重建。这里选择3年周期在0°、120°和240°(间隔大约1年)3个位相进行重建(360°与0°相同)，研究在准3年周期循环上，黄河流域夏季降水和前冬高原积雪日数的空间、时间演变过程。

图 5

Fig. 5

图 5 高原冬季积雪日数和黄河流域夏季降水耦合场(1959~2008年)LFV谱分析。虚线：蒙特卡洛置信度 Fig. 5 The LFV spectrum of the joint field of the winter snow cover days over the Tibetan Plateau and the summer precipitation over the Yellow River basin(1959-2008). Dashed lines: Monte Carlo simulations confidence

图 6给出高原冬季积雪日数与黄河流域夏季降水在准3年周期循环的典型演变过程。距平值是相对于1959~2008年的平均值而言。在0°位相(第1年)时(图 6a1、b1)，冬季积雪在藏北高原，唐古拉山及其以南地区有一正异常大值中心，即高原西南积雪偏多型，对应黄河流域夏季降水在鄂尔多斯高原东部、陕北高原和黄河源区出现大的负异常，降水偏少4~6成，只有在渭河平原及其以东的黄河下游部分地区出现弱的正异常。120°位相(第2年)时(图 6a2、b2)，高原积雪在巴颜喀拉山地区有一正异常大值中心，即高原中东部积雪偏多型，对应除黄河源区正异常外，几乎整个黄河流域夏季降水都表现为负异常，甘肃中部、陕西渭河平原、宁夏偏少4~6成以上； 240°位相(第3年)时(图 6a3、b3)，高原积雪在巴颜喀拉山和唐古拉山地区都是负异常，即高原整体积雪偏少型时，黄河流域夏季降水表现出全流域的正异常，多雨中心出现在鄂尔多斯高原和陇中高原，偏多6成以上；360°与0°位相完全相同。这三类积雪异常型与Wu and Qian(2003)对高原冬季积雪深度异常类型的研究较为一致。

图 6

Fig. 6

图 6 高原冬季积雪日数距平(a)与黄河流域夏季降水距平百分率(b)在准3年周期的典型循环重建：(a1、b1)0°位相(第1年)；(a2、b2)120°位相(第2年)；(a3、b3)240°位相(第3年)。实心圆为选取的5个时间重建站点Fig. 6 Spatial joint reconstruction of evolutions of(a1，a2，a3)winter snow cover days anomaly over the Tibetan Plateau and (b1，b2，b3)the summer percentage of precipitation anomaly over the Yellow River basin at 3-year timescale:(a1，b1)Phase 0°(the first year);(a2，b2)phase 120°(the second year);(a3，b3)phase 240°(the third year). The solid points are five stations for temporal reconstruction

4.2 时间序列重建

我们选取图 6中大值中心的5个站点(3年周期更明显、具有代表性)进行3年周期的时间重建(如图 7)，分析近50年来高原冬季积雪日数与黄河流域夏季降水的这种协同演变规律在不同时期的特征。从图 7中可以看到，无论是高原冬季积雪日数还是黄河流域夏季降水，在1959～1983年都表现出明显的准3年周期，在1983～1993年呈现一个调整状态，之后准3年周期又开始显著，但是振幅相对1983年以前明显变小。这与之前黄河流域夏季降水20年滑动LFV谱分析(图 2)的结果相当吻合。对比分析表明：1983年之前，当索县站和玛多站积雪日数同时异常偏少时，临洮、河曲和华山站夏季降水都异常偏多(240°位相)，当两地区异常一正一负时，通常是正异常振幅更大，对应黄河流域夏季降水偏少；在1993年之后，则是当索县和玛多积雪日数异常偏多时，黄河流域夏季降水异常偏少型更为明显，但是这个类型并没有在之前的典型循环过程中体现出来，这可能是由于这个类型的变化振幅相对1983年之前的振幅较小的原因。

图 7

Fig. 7

图 7 高原代表站与黄河流域代表站在准3年周期上的时间重建：(a)高原冬季积雪日数距平；(b)黄河流域夏季降水距平百分率Fig. 7 Temporal reconstruction of representative stations in the Tibetan Plateau and the Yellow River basin at 3-year timescale:(a)The winter snow cover days anomaly over the Tibetan Plateau;(b)the summer percentage of precipitation anomaly over the Yellow River basin

4.3 环流分析

在准3年周期尺度上，黄河流域夏季降水对高原冬季积雪日数有很好的响应。高原积雪的多寡可以通过积雪反照率效应、积雪水文效应等影响到高原加热场，进而影响大气环流。600 hPa是高原的近地层，也是高原季风最明显的高度，大气可以直接受到下垫面的影响，所以其对高原积雪异常的反映最为敏感。与之前的方法相同，应用MTM-SVD方法对高原冬季积雪日数与夏季东亚600 hPa高度场以及1000~300 hPa水汽输送通量分别在3年周期上进行联合重建，高原冬季积雪日数在准3年周期循环中与图 6a基本相同(图略)，与之对应的高度和水汽输送通量异常如图 8。

图 8

Fig. 8

图 8 高原冬季积雪日数与夏季600 hPa高度场以及1000~300 hPa水汽输送通量联合重建(准3年周期典型循环)：(a)0°位相(第一年)；(b)120°位相(第二年)；(c)240°位相(第三年)。阴影：600 hPa高度距平场；黑实线：零线；矢量：水汽通量距平矢量场Fig. 8 Spatial joint reconstruction of the winter snow cover days over the Tibetan Plateau with the 600-hPa height field and the water vapor transport flux from 1000 hPa to 300 hPa(evolution at 3-year timescale):(a)Phase 0°(the first year);(b)pahse 120°(the second year);(c)phase 240°(the third year). Shaded: the 600-hPa height anomaly filed; black solid line: zero line; vectors: the water vapor transport flux anomaly

图 8a中，在南海北部有反气旋式水汽通量距平矢量分布，在日本西北有气旋式水汽通量距平矢量分布，南海上空600 hPa高度场有正异常中心。即当高原冬季积雪日数为西南偏多型时(图 6a1)，夏季在长江中下游到黄河流域南侧有较强水汽辐合，造成黄河流域中下游南侧降水偏多；而黄河流域中上游弱的水汽辐散则对应降水偏少，这可能与副高偏南偏强有关。

图 8b中，在华南到南海地区有气旋式水汽通量距平矢量分布，600 hPa高度场负距平中心也出现在这里；在日本东部有反气旋式水汽通量距平矢量分布，600 hPa高度场正距平中心也在这里。即当高原冬季积雪日数为中东部偏多型时(图 6a2)，黄河流域大部分有弱的水汽辐散，降水偏少。这可能与副高的偏弱偏东有关。

图 8c中，在日本西南部有反气旋式水汽通量距平矢量分布，在黄河流域有弱气旋式水汽通量距平矢量分布，西太平洋到东亚600 hPa高度场都表现正异常。即当高原冬季积雪日数为整体偏少型时(图 6a3)，夏季整个黄河流域都有气旋式水汽辐合，导致降水偏多。

当高原前冬积雪日数偏多时，接下来的夏季高原上升运动弱，副高偏南或偏东，黄河流域水汽输送通量以辐散为主，降水较少；当高原前冬积雪日数偏少时，接下来的夏季高原上升运动强，副高偏强，位置偏西偏北，黄河流域以水汽输送通量辐合为主，降水较多。 5 黄河流域夏季降水对前冬暖池SST异常在准2年周期上的响应 5.1 空间重建

热带西太平洋是全球海洋温度最高的海域，全球暖海水大部集中在这里，是大气热量的主要供应地之一。暖池(0°～14°N，130°E～150°E)热力状况的变化是引起东亚夏季风年际变化的重要原因(金祖辉和陈隽，2002)。 由于MTM-SVD可以对耦合场进行分析，所以这里应用MTM-SVD方法对黄河流域夏季降水与前冬暖池SST耦合场进行分析。耦合场的LFV谱分析如图 9。 前冬暖池SST与后期黄河流域夏季降水耦合场存在准2年周期(达到99%置信度)，而年代际变化中的准15年周期也达到99%置信度。对准两年周期在0°位相进行空间重建(180°与之相反)(图 10)。当前冬暖池SST出现负异常时(图 10a)，黄河流域夏季降水表现为西多东少(图 10b)型，少雨中心在河曲站附近；反之当前冬暖池海表温度出现正异常时，对应黄河流域夏季降水表现为东多西少型。

图 9

Fig. 9

图 9 黄河流域夏季降水与前冬西太平洋暖池SST耦合场(1959~2008年)LFV谱分析。虚线：蒙特卡洛置信度Fig. 9 The LFV spectrum of the joint field of the winter SST over the tropical western Pacific and the summer precipitation over the Yellow River basin(1959-2008). Dashed lines: Monte Carlo simulations confidence

图 10

Fig. 10

图 10 西太平洋暖池冬季海表温度距平(a，单位：℃)和黄河流域夏季降水距平百分率(b)在准2年周期的典型循环重建。黑点：时间重建代表站Fig. 10 Spatial joint reconstruction of(a)the winter SST(°C)over the tropical western Pacific and (b)the summer percentage of precipitation anomaly over the Yellow River basin at 2-year timescale. Black points: the stations for temporal reconstruction

5.2 时间序列重建

对暖池和黄河流域的代表站点进行时间重建，研究黄河流域夏季降水与前冬暖池SST耦合场的准两年周期协同变化在不同时期的状况。由图 11可知，无论是暖池冬季SSTA(SST Anomaly)还是黄河流域夏季降水距平百分率，在1970～1985年和1990～2005年都有明显的准两年振荡，而在1985～1989年为调整阶段。西太平洋SSTA(4°N，140°E)与河曲站(黄河中下游)降水距平百分率呈同位相关系，这与之前的空间重建的结果是一致的。

图 11

Fig. 11

图 11 西太平洋暖池代表站与黄河流域代表站在准2年周期上的时间重建。黑虚线：西太平洋暖池SSTA；黑实线：黄河流域夏季降水距平百分率Fig. 11 Temporal reconstruction of representative stations in the tropical western Pacific and the Yellow River basin at 2-year timescale. Black dashed line: winter SSTA over the tropical western Pacific; black solid line: the summer percentage of precipitation anomaly over the Yellow River basin

5.3 环流分析

用MTM-SVD方法对前冬暖池SST与夏季东亚600 hPa高度场以及1000~300 hPa水汽通量输送场分别进行耦合分析，暖池SST的准2年振荡与图 10a相同，600 hPa高度异常场和水汽输送通量异常如图 12。从图 12a中可以看到，在0°位相时，在日本以西到山东半岛有气旋式水汽通量距平矢量分布，在日本东南部有弱的反气旋式水汽通量距平矢量分布，在台湾岛以东有反气旋式水汽通量距平矢量分布。在高原和日本西北部600 hPa高度场负异常，日本东南部为弱的正异常。在黄河流域中下游有明显的水汽辐散，在上游有明显的水汽辐合，即当前冬暖池SST偏低时，夏季黄河流域降水呈现西多东少的分布型。由图 12b可知，在黄河流域中下游有明显的水汽辐合，在黄河流域中上游有明显的水汽辐散，即当前冬暖池SST偏高时，黄河流域夏季降水呈现东多西少型。这与黄荣辉等(2006)对西太平洋暖池冷暖状态时的合成分析结果十分类似。

图 12

Fig. 12

图 12 西太平洋暖池冬季海表温度与夏季600 hPa高度场(阴影)以及1000~300 hPa水汽通量距平矢量场(矢量)分别联合重建：(a)0°位相；(b)180°位相。黑实线：零线Fig. 12 Spatial joint reconstruction of the winter SST over the tropical western Pacific with the 600-hPa height field(shaded) and the water vapor transport flux from 1000 hPa to 300 hPa(vectors)at 2-year timescale:(a)Phase 0°；(b)phase 180°. Black solid line: zero line

6 结论与讨论 6.1 结论

(1)黄河流域夏季降水和高原前冬积雪日数存在准3年周期循环，并且两者有很好的协同变化关系。高原前冬积雪日数与黄河流域夏季降水在3年尺度上的协同变化在不同的时期也有差异，1983年以前是二者3年周期协同变化最显著的阶段，1983～1993年是一个调整时期，随后又逐渐明显。

(2)高原前冬积雪日数为西南偏多型时，黄河流域夏季降水为大部分偏少分布型；当高原前冬积雪日数为中东部偏多型时，黄河流域夏季降水表现为黄河源区偏多，其余地区偏少型；当高原整体前冬积雪日数为偏少型时，黄河流域夏季降水呈现全流域一致偏多。同时，可以注意到在准3年尺度上黄河流域夏季降水对前冬高原积雪日数的异常偏少更为敏感。

(3)黄河流域夏季降水与前冬暖池SST在准2年周期循环上有很好的协同变化关系，除了在1985年前后有个调整外，二者的协同变化都很明显。

(4)当前冬暖池SST偏低时，夏季黄河流域降水呈现西多东少的分布型，反之，黄河流域夏季降水呈现东多西少型。

(5)在前人工作的基础上，本文具体分析了在3年周期循环的各个位相上(年份中)黄河流域夏季降水与前冬高原积雪的对应关系，发现在1959~ 1983年前冬高原积雪 “偏多—偏多—偏少” 与黄河流域夏季降水的 “偏少—偏少—偏多” 有很好的对应关系，1993年之后则出现了较弱的积雪 “偏少—偏少—偏多” 与降水 “偏多—偏多—偏少” 的对应关系。在2年周期分析中发现前冬暖池SST “偏低—偏高” 与夏季黄河流域降水的“东多西少—东少西多” 相对应，其中黄河流域东部(中下游)更为敏感。这样，就将黄河流域夏季降水与各影响因子间的关系通过相同的演变周期联系起来。

6.2 讨论

影响黄河流域夏季降水的因素是多种多样的，其中高原积雪和暖池SST是其中两个比较重要的因子，具有一定的指示意义。近些年，南半球中高纬度环流作为东亚短期气候预测的一个因子也引起了气象学家的重视，南极涛动的多时间尺度变率的可预测性也是国际研究热点，南半球大气环流也可能成为我国短期气候预测的一个重要因子(范可和王会军，2006)。由于篇幅限制本文没有涉及这方面，我们将在接下来的工作中对其进行研究。

高原积雪与暖池SST在年际变化中影响黄河流域夏季降水的物理机制还不甚明确，本文只进行简单的定性讨论，具体过程还有待进一步用数值模拟方法进行研究。高原冬季积雪异常偏多时，积雪反照率效应增强，高原下垫面接受的太阳辐射偏少，夏季高原热源偏弱，副高偏弱，东亚夏季风偏弱，黄河流域降水偏少；如果接下来的冬季高原积雪仍然偏多，则重复上面过程；当高原偏冷持续到一定程度时会引起高原冬季上升运动弱，积雪偏少，则高原下垫面接受太阳辐射偏多，高原热源偏强，夏季副高偏强，东亚夏季风偏强，黄河流域夏季降水偏多。高原上升运动增强导致冬季高原积雪偏多。这一循环的周期为3年。

当冬季暖池海温偏高时，第二年春夏菲律宾周围对流活动强，沃克环流加强，西太平洋水汽向北输送加强，孟加拉湾水汽输送减弱，黄河流域夏 季降水东多西少；暖池海表气流辐合加强海水上翻，第二年冬季暖池偏冷，接下来的夏季沃克环流减弱，西太平洋水汽输送减弱，孟加拉湾水汽输送加强，黄河流域夏季降水西多东少；暖池气流辐散减弱海水上翻，接下来的冬季暖池偏暖。这一循环的周期为2年。