Page 92 - 《高原气象》2025年第3期

高 原 气 象 44 卷
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图7 哀牢山2001 -2020年年降水量时空变化
（a）年降水量时间变化， （b）年降水量空间变化
Fig. 7 The spatiotemporal changes of annual precipitation amount in the Ailao Mountain Area during 2001 -2020.
（a） The temporal change of annual precipitation， （b） the spatial change of annual precipitation
和后向人工神经网络模型（He et al， 2016； Zhang et 常风场是造成哀牢山两侧降水差异的主要原因。
al， 2020）。Wang et al（2022b）应用 GWR 降尺度方 时间上， 哀牢山的降水量从 2 -12 月呈先增加后降
法， 对祁连山区的 GSMaP-Guage 降水数据进行空 低的趋势， 在 7 月达到峰值， 而 1 月降水量较邻近
间降尺度， 发现 GWR 降尺度结果具有可靠的精 的 2月和 12月多（图 5）。1月降水偏多可能是由于 1
度， 且能有效探测山区的小降水和固体降水。本研 月在降水偏多年与偏少年大气环流有明显差异， 使
究利用哀牢山内的气象站点降水数据， 对经过 1 月降水的年际波动非常显著（姚愚和晏红明，
GWR 降尺度的 GSMaP-Guage降水数据进行精度评 2018）。例如， 2015年 1月上旬至中旬， 来自孟加拉
价， 发现实测值与模拟值具有显著的相关性， 降尺 湾的暖湿气流携带大量水汽向东北方向移动， 同时
度结果精度可靠（图 2）。此外， 基于站点实测数据 前期一直偏强的西太平洋副热带高压恰巧在 1月上
进行直接插值和以 DEM 为协变量的 AUNSPLINE 中旬出现了明显的减弱东退， 使得北方冷空气南下
插值等传统插值方法， 虽然在操作上更为简单， 但 影响到云南的中东部地区， 冷暖气流在云南上空交
在站点稀疏且分布不均的山区， 空间插值结果在空 汇， 从而产生了 1 月云南罕见的强降水天气过程
间分布特征和精度上均明显逊色于基于 GWR 模型 （https： //www. gov. cn/xinwen/2015-02/25/content_
的卫星降水数据降尺度结果（图 10， 表 1）。因此， 2821660. htm）。根据本研究降尺度结果， 2015 年 1
GWR 模型是获取哀牢山高精度和高空间分辨率降 月的降水量为 113. 5 mm， 而 2 月和 12 月的降水量
水数据的一种有效方法。 仅为12. 2 mm和46. 0 mm， 这与观测结果一致。
4. 2 哀牢山降水时空变化特征 目前对哀牢山降水的研究多关注其时空分布
本研究基于 2000 -2020 年降尺度后的 GSMaP- 特征， 如垂直分布特征（张克映等， 1994）、 东西侧
Gauge 降水数据， 发现哀牢山的降水存在明显的时 降水差异（连钰等， 2024）、 空间分异特征及分区
空分布差异。空间上， 哀牢山降水量总体上从西北 （尚升海等， 2019）、 1 月降水异常分析（姚愚和晏红
向东南递增， 西侧和南侧的降水较东侧同纬度地区 明， 2018）等， 对哀牢山降水量在长时间序列的时
多（图 4、 6、 7）。这是因为哀牢山呈西北—东南走 空变化研究仍然不足。本研究在 30 m 的空间分辨
向， 横亘云南省中部， 具有明显的降水阻隔作用， 率探究了 2000 -2020 年哀牢山年降水和月降水的
东侧来自西南的暖湿气流在东进北上的过程中受 时空变化特征。研究发现， 哀牢山的降水量呈减少
到了哀牢山的阻挡（胡金明等， 2011； 尚升海等， 趋势的面积大于呈增加趋势的面积（图 8）。就月降
2019）。连钰等（2024）基于哀牢山两侧的气象观测 水而言， 仅 1 月和 5 月的降水量呈显著变化趋势，
数据， 发现哀牢山主脉西侧夏季降水量明显大于主 分别为显著增加和显著减少， 其他月份降水的变化
脉东侧， 且东亚夏季风和印度夏季风共同控制的异 均不显著。本研究结果在一定的时空尺度上揭示