本文主要对西南地区降水进行研究。如图1为所选用的西南地区353个站点，并且表明了西南地区区域平均降水与区域内的353个站点降水的相关分布特征。从图1中可以看出，除了四川北部以及云南北部等较少区域外，绝大部分区域包括四川东部、重庆、贵州、云南南部地区的降水分布相关系数通过了99%的显著性检验，云南西部和四川盆地南部等区域亦通过了95%置信度的显著性检验，而四川北部和南部与云南东北部紧邻地区的相关性较差，但是因为绝大部分地区均通过了显著性检验，所有仍然可以认为所选的西南地区内降水变化存在着较为显著的一致性，因此这个区域范围选择是合理的。

图1. 西南地区区域平均降水的时间序列与区域内各站点降水的相关分布(不同大小圆点表示通过不同置信度水平显著性的统计t检验)

为了研究西南地区年降水的总体时间分布，先将站点的逐日降水资料处理成年降水资料。基于年降水数据的前提，把西南地区作为一个研究整体，对西南地区年降水量随时间变化的情况进行分析。将西南地区区域范围内的353个站点按年份进行求和，得到西南地区区域降水的时间序列，采用距平百分率画图，以便更直观的反映降水随时间的变化。

西南地区所有站点1981年至2016年降水平均值之和为383,254.8 mm，其距平百分率如图2所示。从图中可以看出，西南地区年降水总体呈现增长趋势，相关系数超过0.05 (r = 0.504205)显著性水平，因此趋势显著性上升。按照降水多寡可以将1998年作为分界线划分为两个阶段。第一阶段为1981~1998年前后，该时期西南地区降水明显偏少，在1981年达到谷值，降水量偏少量低于平均值接近40%，在1982年低于平均值接近36%。在第一阶段这18年中，仅有5年的降水距平百分率高于平均值。第二阶段为1999~2016年，该时期西南地区降水量明显增加，这个阶段的降水情况与第一阶段截然相反。在这18年中，有15年的降水距平百分率高于平均值，仅2003年、2005年和2010年这三年的降水较平均情况偏少。在第二阶段，2001年降水量达到峰值，降水偏多量超过平均值约30%。2006~2016年中，除了2010年降水略低于平均值，其余年份降水持续偏多，但是偏多的程度远不及2001年，偏多量均在20%以内。

图2. 区域降水量距平百分率

为了进一步分析西南地区年降水的时空分布特征 [ 8 ] ，对该区域各站36年的年降水做距平标准化处理，然后进行经验正交函数分解，取前3个模态进行分析。根据North检验可以得出这前三个特征向量均通过了显著性检验。表1为EOF分解得出的前3个特征向量的方差贡献率及累计方差贡献率分布，可以看出这前3个特征向量可以解释西南地区年降水总方差的61.2%，这说明取前3个特征向量已经能够基本体现西南地区年降水时空变化的典型空间分布特征。

对西南地区的年降水量进行EOF分解后，获得的第一模态的方差贡献率大致为37.4%，其基本能够代表西南地区年降水最主要的空间分布特征。图3(a)中显示西南地区总体呈现“西负东正”的相关分布特征，零线大致位于云南中部–贵州西北部–四川东北部一线，正载荷向量中心主要位于云南省南部、贵州省南部、重庆北部以及四川省东北部地区，载荷值达0.008，载荷负值中心主要位于四川省西北部。正大值中心和负大值中心对应区域降水变率较大，为旱涝异常的敏感地带。

第二模态的方差贡献率为14.1%。如图3(b)所示，西南地区总体载荷呈“北正南负”分布特征。其中，载荷正值中心主要位于四川东北部及重庆北部，载荷值达到0.012。负值中心在集中位于云南中部，载荷值达到−0.008。这两大区域降水变率大，为旱涝异常的敏感地带。

西南地区的年降水量通过EOF分解之后，对应的第三特征向量的方差贡献率为9.7%。如图3(c)所示，西南地区整体呈“负正负正”的分布特征。四川盆地北部存在着明显的负值中心，而四川南部存在明显的正值中心；云南载荷分布与四川一致，只是降水变率小于四川，也就是对旱涝异常的敏感程度弱于四川；重庆的载荷分布与四川相反，呈“北正南负”分布形式；贵州省呈一致的降水偏多或者偏少。

表1. 西南地区年降水量EOF分析前3个特征向量的方差贡献率

图3. 西南地区年降水量的第一(a)、第二(b)、第三(c)载荷向量场

从第一时间系数PC1 (图4(a))可以看出，西南地区的正负位相不均匀分布有显著的年际变化特征。黑色实线为线性趋势，1981~2016年降水总体呈上升趋势并且通过90%置信度的显著性检验，1986年之前和2005年之后的振幅较大，因此东西异常的程度也偏大。1991~1994年间呈现降水持续偏少的负异常，是一段降水年际变化较小的旱期，1996年、2001年降水异常增多，此后降水就呈波动变化。黑色虚线表示为通过13年滑动平均。由黑色虚线可以看出，除1989~1991年、2009~2010年为明显降水偏少年，1990年、2000~2007年为降水偏多年，其余年份降水保持正常。为了能够更加详细的获取此模态周期变化规律，因此进行小波分析。阴影区为显著性区域，“碗”状曲线上部为信度区间范围。如图5(a)所示，PC1存在2-4a变化周期在1992-2002年表现最为显著。

从第二时间系数PC2 (图4(b))可以看出，1981~2016年降水总体呈上升趋势且通过了90%的显著性检验，1992年之前和2000年之后的时间系数振幅较大，所以南北异常程度也偏大。根据13年滑动平均来看，1993以前，2010年以后为降水偏少的负异常，1994~2009年间呈现降水持续偏多的正异常。从图4(b)中可以大致反映出西南地区“北正南负”分布特征具有显著的年际变化特征。为了能够更加详细的获取周期变化特征，对该模态的时间系数的小波方差进行分析。如图5(b)所示，PC2存在2-4a变化周期在21世纪前十年的后期最为显著。如图4(c)得，第三时间系数PC3呈增强趋势，但是并未通过90%置信度的显著性检验。由图5(c)可知，第三模态对应的时间系数在1997~2008年间存在一个2-4a变化周期。

图4. 前三个模态的时间序列

图5. 前三个模态时间序列的小波分析

综上所述，西南地区年降水量空间上总体呈西负东正分布，西南地区降水东西反位相变化。正负载荷分界线在云南中部基本与纬线平行，在四川东部基本与经线平行。时间分布上，西南地区年降水气候倾向率总体以正值为主，这表明西南地区降水表现为上升趋势。大尺度大气环流固有周期为2-4a，根据小波分析可以得出，前三个模态都具有显著的2-4a周期变化，因此大尺度大气环流极有可能是降水存在2-4a周期变化的内在原因 [ 9 ] 。

前期已经有很多研究 [ 12 ] 表明，中高纬度地区对应的东亚副热带西风急流是导致东亚旱涝灾害的一个重要环流系统。本文用200 hPa纬向风来表征副热带西风急流的强度大小 [ 13 ] ，把(30˚~50˚N，90˚~110˚E)作为西风急流活动区域。从图6可以看出，副热带西风急流在上文标定范围内，表现为负异常，此区域表现为差值东风，即表示西南地区在降水异常偏多年时，副热带西风急流位置相对于降水偏少年偏南。根据Shin等(2005)通过对暴雨过程个例研究，得出相应结论：高空的西风急流入口区南侧容易产生高空的辐散区，利用抽吸作用，造成空气的抬升，有利于气旋生成。西南地区恰处于其急流轴入口区，由此

图6. 200 hPa纬向风差值场(阴影，单位m/s)及通过90%的信度检验(圆点)；黄色等值线标记出的为南亚高压(虚线为降水偏多年，实线为降水偏少年)

可以解释西南地区降水偏多原因。进一步证实西南地区辐合辐散情况，可以通过200 hPa散度场可以看到(图7)，西南地区除四川外，大部分地区为正值，其中云南南部通过了显著性检验，这些地区高层为辐散区，其中以云南南部地区最为显著，利用抽吸作用，有利于低层辐合，形成上升气流，有利于降水。四川主要为负值，对应高层辐合，低层辐散，为下沉气流，不利于降水。

图7. 200 hPa散度场(阴影)及通过90%的信度检验(圆点)

降水偏多年，南亚高压的强度较弱，中心位势高度为12,552.08 gpm，位置偏西，向东延伸至最远处到达云南北部(103˚E左右)，贵州、重庆以及云南南部未受南亚高压控制，因青藏高原地形阻挡气流分流，干冷北支气流和湿润南支气流交汇在这些地区，这些区域易产生降水，而受南亚高压控制的地区因下沉气流影响，不易产生降水。在降水偏多年时，南亚高压势力较强，中心位势高度约为12,557.43 gpm，高压脊向东延伸至贵州以东，整个西南地区均受南亚高压控制，不利于降水。

图8给出了在500 hPa高度时，降水偏多年与降水偏少年的位势高度差值场关系图。由图8可以看出，在我国北方地区位势高度正异常，且我国东北部存在一个大值中心，说明北方地区降水偏多年比降水偏少年阻塞高压活动更加频繁。我国南方地区位势高度存在负异常，即在降水偏多年时，这片地区低槽活动较为频繁，其南下带来的冷空气与西太平洋副热带高压南侧的西南气流交汇于西南地区 [ 14 ] 。30˚N以南地区，存在一个高度场负异常，说明西太平洋副热带高压中心在降水偏多年时强度更小。根据图8中分别标出的降水偏多年、偏少年对应的副高位置得知，在降水偏多年时，副高势力较弱，中心位势高度仅为5883.305 gpm，脊线位置东缩至东部沿海地区，这有利于来自北方的冷空气与由副高南侧的西南风带来的暖湿气流在西南地区交汇，形成降水；在降水偏少年时，副高势力偏强，中心位势高度达到5888.835 gpm，脊线位置西伸至90˚E附近，但是位置偏南，西南地区主要受副高北侧的偏北风控制，不利于降水。

东亚夏季风是影响亚洲夏季气候的主要环流系统 [ 15 ] ，从850 hPa风场(图8)和图9可以较好的看出低层风场的辐合辐散情况。由降水偏多年与降水偏少年的850 hPa风场差值场(图8)可以看出，风场与500 hPa高度场匹配。东部地区自南向北分别被反气旋、气旋、反气旋、气旋控制，其中20˚~40˚N为较大的气旋控制，其西侧偏北气流将北方的冷空气向南方输送。为进一步讨论涡度场分布情况，在图10涡度差值场中可以看出，在降水偏多年，孟加拉湾附近、我国华南地区以及青藏高原地区存在显著的反气旋异常，不利于低涡的发展，但有利于将来自海洋或青藏高原的暖湿气流输送往中部且与偏北气流在西南地区交汇，为降水提供了动力辐合条件；西南地区除四川南部以及云南北部小块区域，其余地区涡度差值为正，有利于低涡的发展。而由图9散度场可知，虽然西南地区没有通过显著性检验，但是四川西部，云南散度差值为正，为降水偏多年散度值大于降水偏少年，该地区对应辐散区，存在下沉气流，不利于降水；重庆、贵州、四川东部为负值，表现了降水偏多年散度值小于降水偏少年，对应辐合区，对应上升气流，有利于降水。总体来说，在降水偏多年时，850 hPa风场、散度场、涡度场相配合，有利于降水形成。

图8. 夏季500 hPa位势高度差值场(阴影，单位：gpm)及通过90%的信度检验(圆点)。850 hPa风场(箭头，单位：m/s)及通过90%的信度检验(加粗箭头)。红等值线标记出的为西太平洋副热带高压(虚线对应降水偏多年，实线对应降水偏少年)

图9. 850 hPa散度场(阴影)及通过90%的信度检验(圆点)

图10. 850 hPa涡度场(阴影)及通过90%的信度检验(圆点)

有研究指出 [ 16 ] ，影响西南地区降水的水汽源主要为孟加拉湾、青藏高原与中国东部海洋等地，并且由于大气中的水汽主要集中在850~700 hPa [ 17 ] ，因此取850 hPa及整层的水汽通量以及水汽通量散度作合成分析，在计算整层水汽通量时，仅计算地面1000 hPa到300 hPa高空共7层。由850 hPa水汽通量图可知(图11)，图中的水汽辐合差值的中心主要位于孟加拉湾，而水汽输送辐散差值中心主要位于青藏高原地区，这个表现为较强的反气旋式水汽输送环流。在水汽通过量散度图上，西南地区总体呈西部辐散，东部辐合的分布特征。与此同时，在整层大气的水汽通量散度图(图12)可以看出，相对于850 hPa图上的东西相反的分布特征，图12上西南地区主要以水汽辐散为主，主要的显著辐散的区域为青藏高原东部，孟加拉湾的辐合不显著。因此，青藏高原地区的水汽输送是西南地区降水偏强的关键原因。青藏高原上的水汽是由偏北风输送至西南地区。

图11. 850 hPa水汽通量散度差值场(阴影，单位：g/(cm²·hPa·s))及通过90%的信度检验(圆点)。水汽通量差值场(箭头，单位：g/(cm·hPa·s))及通过90%的信度检验(加粗箭头)

图12. 整层水汽通量散度差值场(阴影，单位：g/(cm²·hPa·s))及通过90%的信度检验(圆点)。水汽通量差值场(箭头，单位：g/(cm·hPa·s))及通过90%的信度检验(加粗箭头)