Page 28 - 《高原气象》2022年第1期
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高     原      气     象                                 41 卷
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             82. 9~138. 3 cm，138. 3~229. 6 cm，229. 6~343. 3     期变量异常对后期要素场会造成显著影响。
             cm。本文选取 1979-2014 年 GLDAS-CLM 土壤湿                  2. 2. 2  奇异值分解法
             度数据集中 0~1. 8 cm，1. 8~4. 5 cm，4. 5~9. 1 cm 3            奇异值分解法（SVD）一般用以分析两个要素
             个层次土壤湿度平均值作为 0~10 cm 的土壤湿度值                        场的“型”之间的相关关系，可以最大限度的从两个
             进行研究。                                              要素场分离出多个互相独立的耦合模态，由此揭示
             2. 1. 2  降水资料                                      出两个要素场之间所存在的时间、空间相关性之间
                  降水资料选择中国区域逐日观测资料格点化                           的联系，同时，这种耦合的空间分布型能够很好地
             数据集（CN05. 1），该数据集是基于中国区域 2400                      解释两个要素场的交叉协方差，可用于寻找两要素
             余个地面气象台站获取的观测资料，利用“距平逼                             场之间相互影响的关键区。近年来，选择奇异值分
             近”插值法建立的一套时间分辨率为 1 日，空间分                           解法展现两个要素场之间的时空关系已经广泛应
             辨率为 0. 25°×0. 25°的格点化数据集，。包含 4 个                   用于天气气候诊断。如赵永晶和钱永甫（2009）用
             变量：日最高气温、日最低气温、日平均气温以及                             EOF 及 SVD 方法分析了海温距平对中国部分区域
             降水量（吴佳和高学杰，2013）。与其他资料对比，                          不同时期降水影响的耦合关系，以及全球海温异常
             CN05. 1 降水数据集在中国东部地区的适用性具有                         的异常变化对中国降水分布的影响。李登宣和王
             优越性，在中国西部地区降水量略有偏大。本文选                             澄海（2016）使用 SVD 法研究了青藏高原春季土壤
             取 1979-2014 年的中国区域逐日降水格点化观测                        湿度的异常变化对我国东部地区夏季降水的影响，
             资料处理为月平均降水资料，并选取每年 7 月份的                           研究表明高原各地区不同层次土壤湿度的异常对
             降水量代表中国地区夏季降水量进行研究。                                我国东部夏季降水存在显著影响。
             2. 1. 3  其他资料                                          本文利用 SVD 法研究 1979-2014 年青藏高原
                  位势高度场、风场、涡度、散度、垂直速度以                          地区 5 月 0~10 cm 层次的土壤湿度与中国降水之间
             及水汽通量资料均来自 ERA-interim 再分析数据                       的相关关系。但是由于两个要素场间的相关系数
             集。ERA-interim 数据集为欧洲中期天气预报中心                       受到 SVD 计算过程中场的空间自由度的影响，直
             发布的全球大气再分析产品，其时间范围为 1979                           接由 SVD 得出的较高模态相关系数并不能保证统
             年 1 月 1 日至今。ERA-Interim采用 2006 年 12 月版             计结果的置信度，所以本文采用 Monte-Carlo 检验
             的 ECMWF 综合预报系统（IFS Cy28r3）（Integrated              法对 SVD 模态进行置信度检验，以保证统计结果
             Forcast Model，IFS）模型，同化资料包括卫星亮温                    的可靠性（施能等，1997）。
             资料、散射计资料及卫星反演的大气运动状态和                              3   研究内容
             GPS 掩星资料、卫星反演的臭氧资料和常规观测资
             料（Dee et al，2011），现今被广泛应用于天气气候                         土壤湿度的变化会导致其他地表参量以及地
             学研究。本文选取数据集的空间分辨率为 0. 5°×                          表与大气之间水汽和能量交换发生变化，并进一步
             0. 5°，时间分辨率为 1 个月。文中涉及的地图是基                        影响大气环流和降水变化。为了分析土壤湿度对
             于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的                              地表热力状况和大气环流的的影响，本文选取了春
             审图号为 GS（2019）1711 号的标准地图制作，底图                      季土壤湿度异常偏高和偏低年，并将高低异常年进
             无修改。                                               行合成，分析我国 5-8月降水量、2 m 温度、短波净
             2. 2  研究方法                                         辐射、长波净辐射、感热通量、潜热通量、500 hPa
                  研究方法包括相关分析、合成分析、奇异值分                          位势高度场、850 hPa风场、1000~300 hPa高度的整
             解法、蒙特卡洛检验法和t检验法。                                   层水汽通量以及水汽通量散度差值的异常变化
             2. 2. 1  合成分析                                      情况。
                  合成分析法常被使用在气象学分析与预报中，                          3. 1  青藏高原5月土壤湿度时空分布特征
             用以研究某些特殊年份的要素变化特点。它是将                                  由青藏高原春季土壤湿度的空间分布可见［图
             某两种不同特征或者状态的气象变量进行合成，即                             1（a）］，近 36 年来，青藏高原土壤湿度整体呈现从
             比较特殊年份要素的平均值与其他年份的平均值，                             高原西北部向东南部逐渐增高，可可西里山以西、
             并来确定前期或者同期某气象变量在不同天气或                              藏北高原东部地区自中心向四周下降的分布特征。
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             气候状态下，后期另一个气象要素场有无明显的差                             土壤湿度大于 0. 22 m·m 的区域位于藏北高原东
             异，若存在明显的差异（t检验），那么我们可以说前                           部地区以及高原东南部区域，藏北高原东部地区主
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