中国降水统计规律能外延扩展到日本东京

对中国121个探空站1971～2000年平均降水量P与空中水汽含量W的研究发现， P=44.385(W-2.66), R²=0.8293，R=91.1%。进一步研究发现多年平均降水量随空中水汽含量变化的经验公式为P=44.385K₁K₂K₃K₄K₅（W—2.66）。

对中国194个国际交换站1971～2000年平均降水量P与地面水汽压e的研究发现， P=85.124(e-2.27), R²=0.8019，，R=89.5%。进一步研究发现中国各地多年平均降水量随地面水汽压变化的经验公式为P=85.124K₁K₂K₃K₄K₅（e—2.27）。

以上两项研究证明，空中水汽含量W和地面水汽压e越大、空中水汽越多的地方，年降水量越大；反之，空中水汽含量W和地面水汽压e越小、空中水汽越少的地方，年降水量越小。以上两项研究成果能相互印证，并与直观感觉相符。对中国194个国际交换站1971～2000年平均降水量P与地面水汽压e、相对湿度U、年平均气温t、海拔高程H等，还能进行多元回归拟合研究。由中国各地不同气象站的气候数据统计得出的降水规律，符合其它国家的客观事实吗？这些降水统计规律能外延扩展吗？本文采用日本东京的气候统计数据对此进行初步研究。

1 在中国各地多年平均降水量与地面水汽压拟合关系图上，东京的位置比较靠谱

据统计，东京1971～2000年平均降水量P=1466.3mm ,平均地面水汽压e=13.31hPa。再根据《中国各地多年平均降水量与地面水汽压的拟合关系图》，可绘出图1。由图可见，丽江、东京、腾冲、景德镇、桂林、阳江和青藏高原的站，正偏差较大或很大；西安、成都、百色、东方和干旱区的站，负偏差较大或很大。东京的正偏差与丽江、腾冲的正偏差近似相等，小于青藏高原的正偏差；另外，海南东方市位于五指山的西北面，气象站海拔8.4米，属背风坡，负偏差很大。虽然东京的正偏差较大，但不过分，东京的正偏差与丽江和腾冲的正偏差近似相等，东京在《中国各地多年平均降水量与地面水汽压拟合关系图》上的位置还算靠谱。

图1  东京在《中国各地多年平均降水量与地面水汽压拟合关系图》上的位置

2 东京年降水量正偏差较大的原因分析

中国194个国际交换站再加上东京共195个站，按以上195个站的地面水汽压排序，从中筛选出地面水汽压介于 12.4~14.3hPa的站共17个，详见图2和配套的Excel。再把这17个站按年降水量从大到小排序，可做出图3和表1。

图2  筛选的地面水汽压与东京相近的站的示意图

图3  地面水汽压与东京相近的站多年平均降水量的排序分布图

表1中，有绿色填充色的站位于云贵高原，海拔大于1000米；没有填充色的站位于云贵高原以外，以华北平原为主，海拔都小于1000米。由表1可知，前10个站中云贵高原占6个，其它地域占4个；后6个站全部位于其它地域，海拔都不超过400米。以上情况在一定程度上体现了高海拔的增雨作用。

表1  地面水汽压与东京相近的站多年平均降水量的排序一览表

腾冲海拔高、位于印度洋水汽进入我国的宏观迎风坡上，大型迎风坡和高海拔的双重增雨作用致使腾冲年降水量排第一，说得通，站得住脚。腾冲年降水量较东京大60.8mm。

四川万源位于大巴山脉以南，海拔674米，夏半年暖湿的海洋水汽和陆地蒸发水汽在北上过程中，先跨越大巴山脉再跨越秦岭，大型迎风坡和较高海拔的双重增雨作用致使万源年降水量位居前列，也说得通，站得住脚。万源年降水量较东京年降水量小233.6mm。

日本是一个岛国，东京面向太平洋，背靠日本山脉（海拔较高，富士山最高峰3776米），对夏季海洋季风来说，东京位于比较大的迎风坡上。所以，东京、腾冲、万源三地都位于迎风坡。与腾冲和万源相比，东京的海拔低，海拔对降水量的贡献较小，但东京受台风影响，而腾冲和万源基本不受台风影响，台风雨对东京降水量的贡献较大，所以，腾冲、东京、万源三地的降水量有可比性，东京降水量位居第二说得通，站得住脚。

东京月平均气温最高与最低的差值20.0℃，比华北平原上一些站的气温年较差小6～7℃，气温年较差也说明东京属典型的海洋性气候，与大陆性气候不同，两者的可比性较小。东京位于迎风坡，受台风的影响较大，台风雨较多。与华北平原相比，虽然纬度相当，一些站的地面水汽压也相差不大，但大型迎风坡和台风雨的双重增雨作用致使东京降水量比华北平原降水量大得多，这样的客观事实也说得通，站得住脚。

会理、贵阳、昆明、毕节、楚雄等地海拔较高，除贵阳以外地面水汽压比东京小。东京位于迎风坡，受台风的影响较大，大型迎风坡和台风雨的双重增雨作用致使东京年降水量大于会理、贵阳、昆明、毕节、楚雄等地年降水量，这也说得通，站得住脚。

综上所述，腾冲、东京、万源都位居迎风坡，三地年降水量有可比性，年降水量高于其它地方说得通，站得住脚，再加上台风雨的影响，东京年降水量正偏差较大能得到合理解释。

3 东京降水量的年内变化与拟合

据统计数据可做出图4，由图可知，东京地面水汽压的年内分布与我国各地基本相同，但东京地面水汽压最大值不在7月而在8月；东京的降水量也是夏半年大于冬半年，但月降水量最大值不在6~8月而在9月，具体原因有待研究。

图4 东京平均降水量与地面水汽压的年内分布

由统计数据还可做出图5，逐月平均降水量与逐月平均地面水汽压之间的相关判定系数R²=0.6976，其它统计时间段的相关判定系数R²分别为0.569、0.6531、0.602，详见配套的Excel。由图可知，东京逐月平均降水量与逐月平均地面水汽压之间的相关性较好，但比我国东北各地差一些，与我国梅雨区各地差不多。

以上是30年平均值的拟合情况，一些偶然因素被平均，所以，总的来说能体现地面水汽压越大，年降水量越大；地面水汽压越小，年降水量越小。如果仅用一年的累积降水量与平均地面水汽压进行拟合，受偶然因素影响，年际间的差别很大，详见配套的Excel，实际上中国各地也是如此。

4 东京降水量的年际变化与拟合以及拟合效果不好的原因分析

由统计数据还可做出图6，由图可见，东京夏半年和全年的历年降水量与历年地面水汽压的拟合关系都很差，两者的相关性几乎为零。为什么？

由图6和对应的Excel可知， 1931~2017年东京夏半年平均地面水汽压的平均值为19.34 hPa，1997年最大为21.2167 hPa，比平均值大9.7%；1992年最小为17.55 hPa，比平均值小9.3%；最大值是最小值的1.21倍。这就是说东京夏半年平均地面水汽压的年际变化较小，变化幅度在±10%以内。

由图6和对应的Excel可知，1931~2017年东京全年平均地面水汽压的平均值为13.49 hPa，1998年和2016年并列最大，达到了14.8 hPa，比平均值大9.7%；1981年最小为12.4 hPa，比平均值小8.0%；最大值是最小值的1.19倍。这就是说东京全年平均地面水汽压的年际变化较小，变化幅度在±10%以内。

作为自变量的地面水汽压年际变化很小，又受到其它偶然因素的影响（台风雨的影响、风向对地形雨的影响等），必然因素的影响被偶然因素所掩盖，所以，年际间降水量与地面水汽压的拟合关系很差。实际上，中国大部分地方，夏半年和全年平均地面水汽压的年际变化也很小，必然因素受偶然因素的干扰影响，历年降水量与历年平均地面水汽压的拟合关系也不好（个别除外，例如，由《新疆本地水汽、空中水汽和降水量的年际变化与环状演变》的表4可知，克拉玛依历年降水量与历年平均地面水汽压的拟合相关判定系数R²=0.5559）。所以，东京历年降水量与历年平均地面水汽压拟合关系不好是常见现象，不奇怪。

图6 东京夏半年和全年的历年降水量与历年地面水汽压的关系图

由统计数据可做出图7。由图可见，东京1月和冬季的历年降水量与历年地面水汽压的相关性相对较好，相关判定系数R²分别为0.297和0.2938。为什么？

由图7和对应的Excel可知， 1931~2017年东京1月平均地面水汽压的平均值为4.62 hPa，1932年最大为6.3 hPa，比平均值大36.4%；2011年最小为3.1 hPa，比平均值小32.9%；最大值是最小值的2.03倍。这就是说东京1月平均地面水汽压的年际变化相对较大，变化幅度在±35%左右。

1931~2017年东京冬季平均地面水汽压的平均值为5.18 hPa，1948年最大为6.6 hPa，比平均值大27.4%；1973年最小为4.033 hPa，比平均值小22.1%；最大值是最小值的1.64倍。这就是说东京冬季平均地面水汽压的年际变化相对较大，变化幅度在±25%左右。

东京1月和冬季作为自变量的地面水汽压年际变化较大，为降水量随着地面水汽压的变化提供了展示的平台，再加上1月和冬季受台风的影响很小，所以，东京1月和冬季的历年降水量与地面水汽压的相关性相对较好。以上是作者对东京降水量年际变化规律的理解。

图7  东京1月和冬季的历年降水量与历年地面水汽压的关系图

5 小结

按中国各地多年平均降水量与地面水汽压的拟合公式P=85.124(e-2.27)，东京的正偏差比较大，但不过分，东京的正偏差与丽江和腾冲的正偏差近似相等，东京在《中国各地多年平均降水量与地面水汽压拟合关系图》上的位置还算靠谱，大型迎风坡和台风雨的双重增雨作用能够解释东京比较大的正偏差，再加上，东京降水量与地面水汽压年内变化的拟合、年际变化的拟合都属正常范畴，所以，中国的降水统计规律能够外延扩展到日本东京。

附件：

1、配套的Excel：日本东京在《中国降水量与地面水汽压关系图》中的位置

2、配套的Excel：日本东京的降水与地面水汽压

3、预印本http://prep.nstl.gov.cn/preprint/main.html?action=showFile&id=2c928282641b5f6b0165aee4f290043e

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