相空间中划分大尺度异常雨型的进一步研究

使用1962～2001年的逐日台站降水资料，考察中国夏季大尺度低频降水的时空特征。对于20d以上的低频尺度降水异常，在前8个主要eof模态支撑的相空间中，采用聚类分析方法划分了6种大尺度异常雨型：东北型、黄河型、秦岭淮河型、长江江南型、华南型和少雨型。分析表明，这些雨型的物理意义明确，具有较好的持续性，优于使用2维概率密度函数的划分结果，从而说明相空间中的聚类分型是整体性和区域性兼顾的划分方式，同时也证实了多维相空间的不均匀性。统计结果显示，新雨型在季节内交替出现，能够反映出大尺度异常降水的低频演变特征，并且具有不同于季风雨带变化的特点。通过分析新雨型在历史上的分布情况，并与以往分型相比较，进一步反映出新雨型划分的客观性和合理性。