Page 177 - 《高原气象》2022年第5期

高 原 气 象 41 卷
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表2 2001--2017年春季地表净云辐射效应与7月高原 上 显 著 ，而 低 涡 的 主 要 特 征 表 现 为 ：频 数 偏 多
低涡7个特征SVD分析结果的方差贡献率以及 （少）、强度偏强（弱），并且暖性高原低涡和移出的
时间序列的相关系数 高原低涡偏多（少）；结合左场（春季地表净云辐射
Table 2 The variance contribution rate of the surface net
效应）的异类相关系数分布［图 4（a）］，发现存在 3
cloud radiative effect in spring and of 7 characters of the
个与 7 月高原低涡各特征显著相关的地区，即印度
QXPVs in July from 2001 to 2017 and the correlation
半岛、中国东部及东海、西太平洋地区。结合图 2
coefficient of the time series from SVD analysis
可知，当印度半岛春季地表净云辐射效应偏强，即
SVD模态 1 2 3
云辐射效应异常加热地表，而中国东部及西太平洋
方差贡献率 53. 57% 25. 06% 12. 40%
地区春季地表净云辐射效应以 23°N 为界，表现为
累积方差贡献率 53. 57% 78. 63% 91. 03% 北高南低时，即云辐射效应在 23°N 以北冷却效应
相关系数 0. 87 0. 91 0. 88 减弱，以南冷却效应增强，7 月高原低涡频数偏多、
强度偏强、暖性高原低涡和移出的高原低涡偏多，
从春季地表净云辐射效应与 7月高原低涡各特
反之亦然。由此可见，春季印度半岛及西太平洋地
征 SVD 分析结果的第一模态的标准化时间序列可
区的地表净云辐射效应可能对 7月高原低涡的发生
以发现［图 4（c）］，两场时间序列的变化趋势较为一 发展产生影响。
致，二者的相关系数达到了 0. 87，均存在着较为明 3. 2 云辐射效应有利和不利于高原低涡发生发展
显的年际波动。而根据右场（7月高原低涡的 7个特 年份环流形势差异

征）的异类相关系数分布［图 4（b）］不难看出，7 月 为了进一步分析讨论春季地表净云辐射效应
高原低涡 7 个特征的异类相关系数均在 α=0. 1 水平 如何影响 7月高原低涡的发生发展的，以 SVD 分析

图4 SVD第一模态对应的左场（春季地表净云辐射效应）异类相关系数（a，打点区域为在α=0. 1上显著），右场（7月高原
低涡各特征）异类相关系数（b，虚线为α=0. 1显著的相关系数值）及标准化时间序列（c）
Fig. 4 The heterogeneous correlation coefficient of the left field（a，surface net cloud radiative effect in Spring，and the dotted
area is significant at α=0. 1）and the right field（b，7 characters of QXPVs in July，and the dotted line is the significant
correlation coefficient value of α=0. 1），standardized time series（c）of the first mode of SVD