淮河流域是我国重要的粮、棉、油主产区之一，对保障我国粮食安全、促进经济和生态可持续发展具有重要意义（高歌等，2008）。但由于淮河位于东部季风区南北气候过渡带，降水年际变率大，且雨季时间集中，在独特的地形和水文条件配合下易引发旱涝灾害，尤其是进入21世纪以来旱涝频发，例如2003年、2005年和2007年都发生了严重的洪涝灾害，其中仅2003年淮河大涝就导致5800多万人受灾。2007年淮河发生了新中国成立后仅次于1954年的全流域性大洪水，造成了严重的人员伤亡，直接经济损失高达170多亿元（肖子牛，2008）。而2012年和2014年又发生了严重的夏旱，分别造成了35.6亿元和128.9亿元经济损失（宋连春, 2013, 2015）。因此，加强淮河流域夏季旱涝预测技术的研究不仅是气候预测业务科研的重点工作之一，也是国家防灾减灾的迫切需求。

在造成淮河流域降水异常的诸多外强迫因子中，ENSO作为气候系统年际变率的最强信号，一直以来被认为起着重要作用。研究表明，前冬ENSO不同的发展状态造成的影响并不相同。在厄尔尼诺发展年，夏季中国南海—菲律宾热带对流易减弱，在东亚500 hPa位势高度场上激发出经向“正—负—正”的波列异常，导致西太平洋副热带高压（简称副高）偏南，江淮多雨而黄河流域、华南少雨；在其衰减年则易形成经向“负—正—负”波列异常，导致副高偏北，江淮少雨而黄河流域多雨，拉尼娜的影响与厄尔尼诺大致相反，但没有后者的影响显著（Huang and Wu, 1989；龚道溢和王绍武，1999）。Wang et al.（2008）认为厄尔尼诺衰减年和发展年分别对应着东亚夏季风两个主模态，在前者影响下850 hPa风场上中国东南部—西太平洋易存在大范围的反气旋异常，中国东部为中间型雨带，江淮易多雨，而在后者影响下850 hPa风场上东亚偏北风距平明显，中国东部为南北两极型雨带，江淮信号不明显。不同强度的厄尔尼诺事件产生的影响也有差异，强厄尔尼诺事件的影响更明确，有利于中国夏季呈南方型雨带，长江流域多雨而华南、华北少雨，中等强度厄尔尼诺事件的影响更容易受到北半球高纬大气环流异常和南半球异常信号的调制，6~7月副高北部偏北风距平易导致副高偏弱偏东，反之副高强度和位置相反（薛峰和刘长征，2007）。除位相和强度外，不同分布型的厄尔尼诺产生的影响也不相同，相对于东部型而言中部型厄尔尼诺使得Walker环流的异常区域更偏西，在西北太平洋上空对流层中层激发出正位相的太平洋—日本（PJ）波列，Walker环流的异常下沉支位于东亚副热带地区，菲律宾异常反气旋强度减弱，持续时间缩短，其位置会西移到我国南海地区，中国南方为异常的反气旋控制，易高温少雨（符淙斌和弗莱彻，1985；Yuan et al., 2012），但淮河流域信号不明显。此外，大西洋海温也可对淮河夏季气候产生重要影响。例如，个例分析表明，2013年北大西洋破纪录高海温是造成当年江淮—江南极端高温少雨的直接原因（孙建奇，2014）。

除海洋外，青藏高原也对东亚夏季气候异常有着重要作用。研究表明，青藏高原冬季积雪异常可通过融雪改变土壤湿度和地表温度，从而使得地表对大气感热加热的异常具有持续性，可以影响到东亚夏季风的强弱和中国东部的旱涝（钱永甫等，2003）。研究还发现，高原积雪偏多有利于春夏季青藏高原感热和上升运动减弱，与其南侧温度对比弱，即南北温度梯度变小，导致东亚夏季风强度弱，有利于初夏菲律宾反气旋的加强，与长江中下游和淮河南部地区夏季降水偏多、华北偏少的降水异常分布型有较好的对应关系（陈兴芳和宋文玲，2000；吴统文和钱正安，2000；张顺利和陶诗言，2001）。

大气环流系统尤其是东亚副热带环流系统自身也对淮河夏季降水有重要作用，但在早期的研究中通常将长江和淮河作为一个整体开展研究（合称为江淮地区）。如Ding and Sun（2001）研究发现当东亚夏季风环流偏弱（强），江淮流域夏季降水易偏多（少），此外，若夏季南亚高压面积偏大、位置偏南和偏东，有利于江淮降水偏多，反之江淮降水偏少（钱永甫等，2002；朱玲等，2010），副热带西风急流和副高的两次北跳分别对应着江淮梅雨的开始和结束，6月急流和副高位置偏北、7~8月偏南都是有利于江淮地区降水偏多的形势（况雪源和张耀存，2006；宣守丽等，2011；李维京，2012）。从更大范围的环流配置看，当夏季鄂霍次克海阻高偏强、副高偏南，东亚自北向南出现“正—负—正”的东亚—太平洋（EAP）遥相关波列配置时，江淮夏季降水易偏多（黄荣辉等，2006），这其中热带西太平洋暖池对流活动（Huang and Li, 1987; Nitta, 1987）对这种经向异常波列起到了激发作用，但这种环流型降水异常区主要位于长江流域和淮河流域南部地区（赵振国，1999）。

由上述研究成果可知，淮河夏季降水异常受到东亚大气环流尤其是夏季风的影响，而东亚夏季风又受到其他地区大气环流的作用，尤其是近十多年来大量的研究纷纷揭示了南半球大气环流和下垫面异常对东亚夏季风的作用，南半球环流的异常前兆信号已成为东亚夏季风和中国东部汛期降水的重要预测因子之一（薛峰，2005）。这其中，南极涛动及其副热带分支的马斯克林高压和澳大利亚高压都扮演着关键角色（王会军和薛峰，2003；薛峰和何卷雄，2005；范可，2006；范可和王会军，2006；Fan and Wang, 2007；高辉等，2012），而越赤道气流则在其中起到了南北半球水汽输送桥梁的作用，尤其是索马里越赤道气流建立时间早，中心强度也远远强于其它几支越赤道气流（高辉，2004）。索马里越赤道气流的稳定建立还会导致赤道印度洋地区西风的持续加强和向东扩展，并最终在南海地区形成西南气流（李崇银和吴静波，2002），可以影响南海夏季风建立的早晚（高辉，2004）。索马里越赤道气流的年际变化不仅影响到西南水汽输送的位置和强度（白慧和高辉，2017），也与东亚沿岸500 hPa的经向波列有一定联系，并和中国东部降水异常密切相关（王会军和薛峰，2003）。但目前关于索马里越赤道气流影响我国夏季降水的区域主要集中于华北、长江中下游及其以南地区（王会军和薛峰，2003；白慧和高辉，2017），其与淮河流域夏季降水的关系分析较少。那么索马里越赤道气流是否会对淮河夏季降水有重要影响？这一影响若存在，可否为该地区旱涝预测业务提供可用信息？这在近年来淮河流域夏季降水许多预测因子指示意义减弱的背景下显得尤为重要，也是本文的出发点。

文中所用逐日降水资料取自中国气象局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）。该数据集集中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）比之前观测降水资料均有明显提高，已在业务和科研中得到广泛应用。该套资料在中国大陆区域共有两千五百多个测站，本文选择位于淮河流域范围内的172个测站作为淮河降水代表测站。考虑到上世纪五十年代测站数普遍偏少且观测不完整，本文选择1961~2016年作为研究时段。此外，在分析索马里越赤道气流影响淮河流域夏季降水的机制时，为将其与印度季风影响华北降水的机制相比较，采用了同时段的三套全球格点降水资料进行分析，即CRU（Climatic Research Unit；Harris et al., 2014）、GPCC（Global Precipitation Climatology Centre；Schneider et al., 2017）和PREC/L（Precipitation Reconstruction Land；Chen et al., 2002），水平分辨率分别为0.5°×0.5°、1°×1°和1°×1°，参考Jin and Wang（2017）的研究，将格点降水场求（20°~28°N，76°~87°E）的区域平均以代表与华北降水相关较好的印度中北部地区降水。

同时段大气环流资料为NCEP/NCAR逐日再分析数据集中的500 hPa位势高度场、850 hPa水平风场和比湿场。该资料水平分辨率为2.5°×2.5°（Kalnay et al., 1996; Kistler et al., 2001）。基于索马里越赤道气流的气候态空间分布特征，以（2.5°S~2.5°N，40°~60°E）平均的850 hPa经向风速表征其强度（高辉，2004）。在分析索马里越赤道气流的低频变化特征时，采用Vondrak滤波器（郑大伟和董大南，1986）对序列进行了7年低通滤波分析。

淮河流域夏季旱涝频发的直接原因之一是其降水具有很强的年际变率，尤其是准两年振荡（魏凤英和张婷，2009）。淮河夏季降水的功率谱分析结果表明，在准2年周期处，其谱估计值超过了α＝0.05的红噪音标准谱（图略）。从1961~2016年淮河流域夏季降水量序列（图 1）中也可以看出其年际变化较为明显，例如2003年淮河极端洪涝和1966年淮河大旱（丁一汇，2008）。就气候平均而言，流域夏季降水量为456.1 mm（图 1中虚线），虽然这一气候值要小于长江中下游地区夏季降水量，但研究时段内淮河多年降水的标准差约占其降水量的23%，而长江中下游地区夏季降水标准差为对应降水量的18%（图略），即淮河流域夏季降水具有更大的年际变率。若以降水量标准化值超过一个标准差（低于一个负标准差）作为判断降水异常偏多偏少的标准，则在研究时段内的56年中，降水异常年共有19年，其中偏多年有1963、1965、1971、1998、2000、2003、2005和2007年，偏少年有1961、1966、1978、1985、1988、1992、1997、1999、2002、2013和2014年。除年际变率外，1990年代以来淮河流域夏季降水亦呈现出一定的年代际变化特征，1990年代降水相对较少，其中1992、1997和1999年降水均异常偏少，2000~2008年处于偏多时段，其中2000、2003、2005和2007年汛期降水均异常偏多并引发洪灾，而2009年以来连续8年降水偏少，尤其是2014年异常偏少3成，夏季高温干旱明显。

图 1 1961~2016年淮河流域夏季降水量（直方图）、气候平均（虚线）和距离气候平均的一个标准差范围（阴影区） Figure 1 Summer precipitation in Huaihe River basin during 1961–2016 (histogram) and its climatological mean (dashed line). Shadow means the precipitation anomalies less than one standard deviation

图 2为淮河流域夏季降水EOF前三个空间模态及时间系数标准化序列，这三个模态的方差贡献分别为37%、17%和9%，根据North et al.（1982）研究，这三个模态是可以区分的。第一模态空间上表现为全流域一致偏多或偏少型，中心位于淮河干流至流域中部地区。从第一模态时间系数序列与整个流域夏季降水序列演变可以看出（图 1b），二者无论是年际还是年代际变化都呈现出高度一致（相关系数达0.99），说明淮河流域降水异常主要由第一模态决定，也即全流域性的一致偏多偏少。第二模态空间上表现为南北反向型，以流域中部为界，南北两侧距平相反，这主要和中国东部主雨型分布有关，淮河南侧降水和长江流域降水变率更为一致，而其北侧降水则和华北降水变率更为接近。从图 2b可知，其时间序列与整个流域夏季降水序列并无明显的一致变化特征，二者相关系数仅为0.14。第三模态空间场为东西差异型，流域东西两侧距平反向，其时间序列与原序列的相关仅为－0.01。考虑到淮河流域降水具有一致的空间变化特征，且相比于其它流域，淮河流域范围较小，因此下文以流域172站平均降水作为流域降水，并分析其和大气环流的对应关系。

图 2 淮河流域夏季降水EOF前三个模态空间分布（左列）及标准化时间序列（右列）：（a、b）第一模态；（c、d）第二模态；（e、f）第三模态。（a）中黑点表示172个测站；（b、d、f）中蓝色线为淮河流域区域平均降水量标准化时间序列，橘色线为三个模态标准化时间系数 Figure 2 Eigenvectors (left) and standardized time series (right) of the (a, b) first, (c, d) second and (e, f) third leading EOF modes of summer precipitation in Huaihe River basin. In (a), the black dots mean the locations of 172 observation stations. In (b, d, f), the blue curve means the standardized regional-mean precipitation and the orange curve means the standardized time series

在气候平均场上（图 3），进入我国东部地区的热带水汽输送主要为源自孟加拉湾的西南水汽输送和来自105°~120°E经向水汽输送，前者可以追踪至索马里越赤道气流进入北半球后受柯氏力影响转向形成的热带印度洋西风，而印度洋西风的增强有利于将印度洋和孟加拉湾上空的暖湿水汽输送至我国。后者为经向风越过赤道后进入南海并进一步向北输送影响我国东部地区。作为东亚夏季风的重要组成部分（Tao and Chen, 1987），这两支水汽输送路径和强度对我国东部夏季雨带的位置和强度的影响已被广泛研究（如乔云亭和林美静，2006；孙建华等，2016）。

图 3 气候平均的夏季850 hPa风场（矢量箭头）和500 hPa位势高度场（等值线，粗线条为5880 gpm等值线） Figure 3 Climatology of 850-hPa wind (arrows) and 500-hPa geopotential height (contours) in summer. The two thick lines indicate the 5880gpm contour

为分析夏季风系统对淮河流域降水的影响，计算了流域夏季降水与同期500 hPa位势高度场及850 hPa水汽输送通量的相关系数（图 4）。可以看出，淮河降水与500 hPa位势高度场的相关较弱，尤其在东亚—西太平洋区域均未能通过95%信度检验，相关系数值远低于长江流域与东亚副热带高度场的相关（图略）。从空间分布看，东亚至西太平洋的整个热带—高纬度地区均为弱的正相关，这同样和长江流域有很大差异，因为后者和位势高度场的相关呈现出明显的从低纬到高纬的“正—负—正”型EAP波列分布（黄刚和严中伟，1999）。

图 4 淮河流域夏季降水与500 hPa位势高度场（等值线和阴影，阴影区通过95%信度检验）及850 hPa水汽输送（箭头，粗箭头表示水汽输送通量通过95%信度检验）的相关系数，图中“C”和“A”分别对应气旋式和反气旋式相关中心 Figure 4 Correlation coefficients of summer precipitation in Huaihe River basin with 500-hPa geopotential height (contours and shadings, shaded areas indicate the 95% confidence level) and 850 hPa wind (arrows, thick arrows indicate the 95% confidence level). "C" and "A" represent cyclonic and anticyclonic correlation centers, respectively

相比于500 hPa位势高度，淮河夏季降水与850 hPa水汽输送通量的相关更好。从图 4可以看出，青藏高原东南侧—长江流域—日本海为一个显著的西南向相关场，对比图 3可知，这对应于西南水汽输送偏强的形势。而在华北地区则为一个显著的东北向相关场，这就使得淮河流域低层南侧为西南风距平、北侧为东北风距平，构成气旋式距平环流分布，低层辐合加强，导致淮河夏季降水偏多。如果追踪淮河南侧的西南风异常，则可发现自北非至孟加拉湾上空均存在异常的气旋和反气旋式相关中心，即在索马里半岛上空为气旋式相关中心，这一中心的东侧恰好为索马里越赤道气流通道处，即当索马里越赤道气流偏强时，其进入北半球后易在东非上空激发出气旋式环流（图 4中标注“C”处）。此外在阿拉伯海西侧为反气旋式相关中心（图 4中标注“A”处），在印度西部为气旋式中心，在孟加拉湾上空为反气旋式中心。这些中心的分布刚好构成了从索马里半岛至淮河流域的一个正负交替的波列，这也表明当索马里越赤道气流加强后，通过热带印度洋西风的纽带作用可以加强进入淮河流域的西南暖湿气流，并在淮河上空低层形成水汽辐合，造成淮河多雨。

为进一步验证上述关系，图 5给出了索马里越赤道气流和中国逐一站点降水的相关，可以看出最显著的相关区域恰好位于淮河至黄河下游地区，尤其是在淮河流域，大部分测站降水和索马里越赤道气流的相关性都通过了95%信度检验，表明强的索马里气流有利于淮河流域夏季降水的增多，淮河易出现洪涝；反之当索马里越赤道气流强度弱时，淮河夏季降水减少，易出现旱情。从图 5上还可以看出，另一个显著的正相关区位于西南地区东部和南部，这反映出西南水汽输送对这两个区域降水影响的一致性，而西南水汽输送和索马里越赤道气流的强弱有密切的关联。从图 5还可以看出，淮河以南的长江中下游至华南北部为大片负相关区，但相关强度较弱。传统的夏季降水和雨型研究中常常将淮河和长江流域作为一个整体开展分析，并称为江淮地区（赵振国，1999），但近二十年来淮河和长江中下游夏季降水的异常却呈现出明显的反位相演变（张庆云和郭恒，2014）。图 5的结果显示，索马里越赤道气流的作用可能是造成这种反位相分布的一个可能因素，这其中的详细机制仍需进一步分析。

图 5 夏季索马里越赤道气流与中国降水相关（红色圆点为正相关，蓝色为负相关；大圆点通过95%信度检验） Figure 5 Correlation map between Somalia cross-equatorial flow and summer precipitation in China(red and blue dots mean positive and negative values, respectively. Large dots represent values exceeding the 95% confidence level)

为进一步分析索马里越赤道气流影响淮河夏季降水的可能机制，计算了夏季索马里越赤道气流与850 hPa水汽输送通量的相关（图 6），图中粗箭头表示水汽输送通量的相关通过95%信度检验。由图 6可以看出类似于图 4的反气旋—气旋式波列。若索马里气流强，其越过赤道后在其西侧激发气旋式异常中心，而在阿拉伯海北部为反气旋式异常中心，这样在印度半岛西侧易于激发出气旋式异常中心，这一气旋式异常中心有利于其下游孟加拉湾北部的反气旋异常中心。在淮河南部，较强的西南风距平激发出低层的气旋式环流异常中心，使淮河低层水汽辐合增强，从而有利于淮河夏季降水增多，同时淮河流域上空低层气旋式异常环流也不利于长江中下游—华南北部降水偏多，造成淮河和南方地区降水的反位相分布。对比图 4，自索马里北侧至淮河地区的波列非常相似。从图 6还可以看出，在东亚副热带地区为反气旋环流相关场，在南海南部地区则为气旋式环流相关中心。王会军和薛峰（2003）分析了索马里急流与东亚500 hPa高度场的相关，认为夏季索马里急流的年际变化有全球范围内的环流与之联系，特别是东亚沿岸的波列状异常分布、南亚高压以及澳大利亚以南的偶极型异常分布。图 5的结果也表明，通过与东亚经向波列相配合，索马里急流可以改变东亚夏季降水的水汽路径和强度异常，使得淮河流域夏季降水产生显著异常。

图 6 夏季索马里越赤道气流与850 hPa水汽输送（箭头，粗箭头表示通过了95%信度检验）相关，图中“C”和“A”分别对应气旋式和反气旋式相关中心 Figure 6 Correlation map between Somalia cross-equatorial flow and 850 hPa water vapor transport (arrows, thick arrows are for values at/above the 95% confidence level)

已有研究表明，淮河夏季降水具有明显的年代际变化特征。与之对应，夏季索马里越赤道气流强度也有明显的年代际波动。图 7a给出了标准化后逐年夏季索马里越赤道气流强度及7年低通滤波。由该图可见索马里越赤道气流在上世纪60~70年代基本为负位相，之后正位相年份明显增多，尤其是90年代之后。整个研究时段内一元线性趋势相关系数为0.48，通过99%信度检验，表明索马里越赤道气流在整个研究时段内呈总体线性增强趋势。采用Vondrak滤波器对序列进行了7年低通滤波分析，发现研究时段内索马里越赤道气流经历了明显的先弱后强的年代际变化特征，近十年又有所下降。对比淮河流域夏季降水序列（图 1）不难看出，两条序列自90年代中期以来先增强后减弱的年代际变化特征非常相似。此外这一时段两者的年际变化也有一致之处，如2000、2003、2007年淮河大水年，索马里越赤道气流强度异常均超过了一个正标准差。

图 7 （a）逐年夏季索马里越赤道气流强度标准化序列及（b）其与淮河流域夏季降水的21年滑动相关。（a）中虚线代表索马里越赤道气流，实线为保留7年以上信号的低通滤波曲线；（b）中上下两条水平虚线分别对应95%和90%信度水平检验 Figure 7 (a) Normalized Summer Somalia cross-equatorial flow and (b) its 21-year running correlation with precipitation in Huaihe River basin. The dashed line in (a) represents Somalia cross-equatorial flow and solid line represents 7-year low frequency pass filter serial. The up and down dashed lines in (b) represent the 95% and 90% confidence levels respectively

前文分析的是整个研究时段内二者的关系。但在研究时段内二者关系并非稳定，21年滑动相关显示索马里越赤道气流和淮河降水关系呈年代际增强变化（图 7b）。在1980年代中期之前，二者相关性非常弱，仅维持在0.1左右，随后逐渐增强，并基本维持在0.3以上，近期可稳定达到95%的信度水平。结合图 1和图 7a可知，1990年代以来年代际和年际位相一致性变化导致二者关系显著增强，这也意味着近年来索马里越赤道气流对于淮河流域夏季降水在季节预测上的指示意义也在增强。

除相关外，分别对1961~1985年和1991~2016年两个时段合成了流域降水典型异常年850 hPa风场和500 hPa位势高度场的差值。结果表明，在1990年代之前的流域夏季降水典型偏多年，最明显的特征是副热带东亚—西太平洋存在显著的反气旋性差值中心，反之则为气旋性差值中心，但索马里越赤道气流无明显差异。在1990年代之后的典型偏多年，索马里附近的越赤道气流呈现异常增强的特征，中国南方地区的西南气流也偏强，与之对应的是东亚中纬度出现气旋性差值中心，中国南海和副热带西太平洋出现反气旋性差值中心，并且索马里半岛至淮河流域也存在与图 4相似的正负交替的波列（图略），这些都表明引起淮河流域夏季降水异常的主要环流系统发生了年代际变化，在1990年代之后流域降水与索马里越赤道气流的关系明显增强。

为分析这种年代际增强的可能原因，图 8计算了淮河流域夏季降水与850 hPa沿110°~120°E平均的经向水汽输送和沿30°~35°N平均的纬向水汽输送21年滑动相关。在和经向水汽输送滑动相关图上（图 8a）可以看出，在研究时段前期，经向水汽输送对流域夏季降水的影响相对较弱，虽然表现为正相关，但未能达到95%信度水平，但之后在27.5°~32.5°N范围内相关明显增强，呈显著的正相关，表明江南北部—淮河流域南部地区向北的经向水汽输送加强有利于流域降水偏多、反之则偏少。此外在35°N以北地区则由前期的弱正相关转为后期的弱负相关，表明来自淮河以北的南下冷空气对淮河流域降水亦有一定的作用，但其贡献要明显弱于源自热带地区的南风气流。与之类似，图 9b显示纬向水汽输送对流域夏季降水的相关在1980年代中期以后也显著加强，而之前则较弱，未能达到95%的信度水平。和纬向水汽输送最显著的相关区集中于110°~120°E，这一位置恰好是淮河流域，表明从西侧进入淮河的西风水汽强（弱）时，淮河降水易多（少）。这一结果和图 4的结论一致。

图 8 淮河流域夏季降水与850 hPa（a）沿110°~120°E平均的经向水汽输送和（b）沿30°~35°N平均的纬向水汽输送的相关 Figure 8 Correlation maps between summer precipitation in Huaihe River basin and water vapor fluxes at 850 hPa: (a) Meridional flux averaged over 110°–120°E; (b) zonal flux averaged over 30°–35°N)

大量研究表明，同作为亚澳季风系统的主要分支，南亚季风与东亚季风有密切联系，表现为印度夏季降水与东亚季风区降水的显著相关性，特别是与中国北方地区降水呈明显的正相关（梁平德，1988；Kripalani and Singh, 1993；张人禾，1999；戴新刚等，2002；Wu，2002；刘芸芸和丁一汇，2008），这其中印度降水异常引起的大气加热场改变并通过全球遥相关型向下游东亚地区传播可能起到了重要作用（Wu，2002；Ding and Wang, 2005)。那么，在索马里越赤道气流通过热带印度洋和孟加拉湾西风作用于淮河降水过程中，印度夏季风是否存在影响？为此基于3种降水再分析资料（CRU、GPCC、PRECL/L；Chen et al., 2002; Harris et al., 2014; Schneider et al., 2017），统计了夏季印度降水与淮河流域降水的关系。1961~2016年期间再分析与观测的淮河流域夏季降水序列的相关系数分别为0.96（CRU）、0.99（GPCC）和0.92（PREC/L），表明这3种再分析资料在淮河流域的适用性较好。从再分析资料揭示的印度中北部地区（20°~28°N，76°~87°E平均；Jin and Wang, 2017）降水与淮河流域夏季降水的21年滑动相关系数变化（图略）可以看出，印度降水与淮河流域夏季降水从弱的正相关转为弱的负相关，但整个研究时段内相关均较弱，未通过95%信度检验。这和图 5揭示的黄淮以北地区尤其是华北夏季降水与索马里越赤道气流并无显著相关一致，表明淮河降水和华北降水的上游影响系统并不一致。

这种差异性还可以从淮河和华北各自区域平均的夏季降水与亚洲地区降水的同期相关场中看出（图略）。对淮河流域而言，除中国东部大陆上空降水相关分布呈现出华北—江淮—华南的“负—正—负”空间型外，在孟加拉湾北侧大陆也有一个通过显著性检验的正相关区，这反映出孟加拉湾地区水汽强弱对淮河降水的影响，这和前文结论一致。但淮河夏季降水和印度降水的关系非常微弱。而对于华北地区，除中国东部大陆外，最显著的正相关区位于印度中北部，而在孟加拉湾北侧大陆则没有明显的高相关区，这同样和前人研究结论一致，表明印度降水和中国东部降水最显著的相关区位于华北地区，而非淮河。由此可以推测，如果索马里越赤道气流强弱异常影响下游的淮河降水，那么这种影响路径并不同于印度夏季风影响华北的途径。它们关系的年代际增强可能是索马里越赤道气流与孟加拉湾西南水汽输送关系的年代际增强，并进而与淮河西侧的纬向水汽输送及南侧的经向水汽输送关系增强所导致。

类似于图 8，图 9给出了夏季索马里越赤道气流与850 hPa沿110°~120°E平均的经向水汽输送和沿30°~35°N平均的纬向水汽输送的21年滑动相关系数以揭示这一作用过程。图 9同样显示出二者关系存在明显的年代际转折特征。以经向水汽输送为例（图 9a），在1990年代之前，东北以南地区均呈负相关，最明显的负相关出现在华北—淮河地区，但之后这种负相关不断减弱，并逐渐转为正相关，虽然正相关的数值要弱于图 8a，但二者相关型的时间变化较为接近。同样，在30°~35°N平均的纬向水汽输送上也存在这种转折。由图 9b可以看出，在19世纪80年代中期之前，中国东部100°~120°E大部呈负相关，即索马里急流的偏强有利于向东水汽输送的减弱，反之加强，但之后这一负相关转为正相关，1990年代中期以后更显著。即索马里越赤道气流与中国东部大部分地区的水汽输送关系发生了年代际变化，这种年代际增强造成当索马里越赤道气流强（弱）时，淮河南侧的经向水汽输送和西侧的纬向水汽输送均增强（减弱）。

图 9 夏季索马里越赤道气流与850 hPa（a）沿110°~120°E平均的经向水汽输送和（b）沿30°~35°N平均的纬向水汽输送相关 Figure 9 Correlation maps between the SCEF and water vapor fluxes at 850 hPa: (a) Meridional flux averaged over 110°–120°E; (b) zonal flux averaged over 30°–35°N

基于1961~2016年中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集，本文首先分析了淮河流域夏季降水的年际和年代际变化特征，发现虽然淮河流域夏季降水比长江中下游降水的气候值小，但具有更大的年际变率，同时亦呈现出明显的年代际变化。功率谱分析表明，淮河夏季降水具有显著的准2年周期。EOF分析结果显示，淮河夏季降水的异常主要表现为全流域一致偏多或偏少型（第一模态），这一模态的方差贡献高达37%。第二模态和第三模态空间上分别表现为南北反向型和东西反向型，方差贡献分别为17%和9%。

统计分析发现，相比于长江中下游地区，淮河夏季降水与东亚500 hPa位势高度场上的PJ波列或EAP遥相关型关系很弱，但和对流层低层西南水汽输送有更好的对应关系，表现为从索马里半岛至淮河流域的多个正负交替相关波列，这也表明当索马里越赤道气流加强后，通过热带印度洋西风的纽带作用加强了进入淮河流域的西南暖湿气流，并在淮河上空低层形成水汽辐合，造成淮河多雨。这种从索马里半岛至淮河流域的正负交替相关波列同样出现在索马里越赤道气流与850 hPa水汽输送通量的相关场上。而索马里越赤道气流和中国台站降水的空间相关场上最显著的相关区同样位于淮河流域。这些结果表明，若索马里气流强，其越过赤道后在其西侧激发气旋式异常中心，而在阿拉伯海北部为反气旋式异常中心，这样在印度半岛西侧易于激发出气旋式异常中心，这一气旋式异常中心有利于其下游孟加拉湾北部的反气旋异常中心。在淮河南部，较强的西南风距平激发出低层的气旋式异常中心，使淮河低层水汽辐合增强，从而有利于淮河夏季降水增多，反之当索马里越赤道气流强度弱时，淮河夏季降水偏少。

进一步分析了研究时段内索马里越赤道气流和淮河夏季降水的滑动相关，发现二者关系并非稳定维持，从90年代以来表现出明显的年代际增强特征，在季节预测上的指示意义得以增强。这一增强的可能原因是索马里越赤道气流与流域南侧的经向水汽输送和西侧的纬向水汽输送的关系均发生了年代际反转，并且这两条水汽输送带对流域夏季降水的影响发生了年代际增强。

已有研究揭示出印度季风系统影响中国东部夏季降水的大气遥相关型，如戴新刚等（2002）提出印度—东亚遥相关型，刘芸芸和丁一汇（2008）发现印度夏季风爆发后，形成从印度西海岸到达中国长江流域及日本南部地区的遥相关型，长江中下游梅雨滞后印度夏季风爆发约两周时间。华北-印度高相关关系结果也被Kripalani and Singh（1993）验证。这种高相关性主要是通过中纬度亚洲夏季（mid-latitude Asian summer, 简称MAS）环流型得以联系（Wu，2002）。和MAS型相对应的两个反气旋距平环流中心一个位于（37.5°N，65°E），另一个位于（42.5°N，130°E），即华北地区。本文图 5的结果也证实了遥相关波列在其中的重要作用，即通过与东亚经向波列相配合，索马里急流可以改变东亚夏季降水的水汽路径和强度异常，使得淮河流域夏季降水产生显著异常。但图 5反映出的波列并不等同于印度季风系统影响中国华北降水的遥相关型，因此在索马里越赤道气流影响东亚夏季风的过程中，欧亚中纬度纬向波列对淮河降水的作用还有待基于大量个例进一步分析。此外，本文结果主要基于物理统计诊断研究得出，由于东亚夏季降水影响因子的多样性和南北半球相互作用的复杂性，文章对索马里越赤道气流影响下游环流系统尤其是东亚降水的详细机理还需要基于其它技术手段如动力模式加以进一步分析。