研究（Krishnamurti，et al，1982；陈隆勋，1984；戴新刚等，2002；陈隆勋等，2006；丁一汇等，2013）表明，东亚季风（EASM）和南亚季风（SASM）是两个相对独立的系统，其结构、环流系统及变化特征等均有明显差异。东亚季风系统包含热带和副热带两类性质的季风，其主要成员有西太平洋副热带高压、澳大利亚高压、中国南海和赤道西太平洋季风槽、100°E以东越赤道气流、赤道东风气流、高层西风急流、梅雨锋及中纬度扰动等；南亚季风是热带性质的季风，其主要成员包括马斯克林高压、索马里越赤道气流、印度北部季风槽、南亚高压及北半球向南的越赤道气流（Tao，et al，1987；陈隆勋等，1991；Lau，et al，2000；Wang，et al，2001）。此外，东亚季风存在明显的经向年循环特征，其爆发后对流层上层经向风为偏北风，下层为偏南风，9月中旬后上层转为偏南风，下层转为偏北风；南亚季风则表现出明显的纬向年循环特征，其爆发后对流层上层纬向风为东风，下层为西风，10月初以后对流层上层转为西风，下层转为东风（Huang，et al，2007）。水汽输送特征方面，东亚季风以经向水汽输送为主，水汽输送的辐合、辐散依赖于风场的辐合、辐散与水汽平流；南亚季风主要是纬向水汽输送，水汽输送的辐合、辐散主要依赖于风场的辐合、辐散，水汽平流的贡献较小（黄荣辉等，1998；周晓霞等，2008）。
东亚季风和南亚季风虽存在较大差异，但两季风系统联系密切，对中国夏季降水均有重要影响。Zhang（2001）指出，SASM系统的水汽输送与EASM系统的水汽输送成反相关，且东亚地区强（弱）水汽输送与印度夏季降水多（少）相对应（刘芸芸等，2008）。如1951—1998年印度季风区的强（弱）水汽输送被东亚地区的少（多）水汽输送抵消，造成长江中下游地区降水偏少（多）（Zhang，2001）。此外，有研究（张人禾，1999；Wu，2002）指出印度和中国华北夏季降水存在显著的正相关；郭其蕴等（1988）通过分析中国和印度1951—1980年6—9月的降水量，得到中国华北地区与印度6—9月的降水量成正相关，经验正交函数分解（EOF）模态的分析结果也表明，印度与中国华北地区夏季降水有相同的信号（Kripalani，et al，1993），且这种正相关主要来自印度与华北2—3 a的夏季降水年际分量（林大伟等，2016）。戴新刚等（2002）指出夏季风大量的凝结潜热释放会激发SASM与EASM的印度-东亚区域遥相关型，继而影响东亚夏季平均高度场，以此干扰EASM。Wei等（2014，2015）的研究也表明，印度北部凝结潜热异常导致的南亚高压的东西移动会影响长江中下游与南方夏季降水。此外，赵汉光等（1996）、施能等（1996a）、郝立生等（2016）认为EASM强弱与中国夏季雨带类型存在一定联系，夏季风强（弱）的年份，中国主要雨带分布在北（南）方。蔡学湛（2001）指出，若EASM爆发早，则华南前汛期主要雨带迅速向北推进，使华南地区整体降水少于常年；反之主要雨带徘徊于华南，降水多于常年。
西南地区是受季风影响严重的地区，EASM和SASM不仅对西南地区夏季降水有重要影响，且不同季风系统对区域降水的影响也存在明显差异。如，曹杰等（2002）基于EOF方法对云南5月强降水的空间分布划分为全省一致型、西部和东部、南部相反型以及东部和西部、南部相反型3种类型，其中全省一致型与南亚季风指数关系密切，西部和东部、南部相反型主要与南海季风指数相关较好，东部和西部、南部相反型受亚洲季风强度的影响较小。张腾飞等（2004）认为，印度夏季风活动是云南2002年6月6次强降水过程的主要原因。马锋波等（2009）、黄玮等（2012）的研究也表明，云南年降水量与东亚季风和南亚季风指数有较好的相关。此外，周浩等（2010）通过分析多个亚洲季风指数与重庆夏季降水的相关，得到两者存在很好的相关，相关系数的分布表明EASM对重庆东部夏季降水的影响较西部明显，SASM主要影响重庆西部地区，且EASM强度与重庆夏季降水成显著的负相关：强EASM年，重庆夏季降水少，弱EASM年则相反。马振锋等（2003）认为，西南地区夏季降水与东亚季风联系密切，四川盆地初夏干旱年，中国东部地区东亚季风弱，地面东亚季风槽和雨带偏南，多雨年则相反。白莹莹等（2014）指出，1961年EASM强，与EASM相关的水平和垂直环流都不利于四川盆地东部地区降水，造成盆地东部地区降水少；1998年EASM弱，情况与1961年相反。
西南地区不仅是EASM和SASM的活动范围，还是EASM和SASM的重要汇合区之一（Wang，et al，2003，2004）。Chen等（1984）研究指出，EASM和SASM的交界面位于100°E附近。汤绪等（2009）通过标准化可降水量指数定义了EASM的北边缘，得到EASM和SASM的交界面位于100°E附近。Cao等（2012）将相当位温经向梯度为0的位置定义为EASM和SASM的交界面并对其计算，得到EASM与SASM的交界面位于100°E附近，定义了EASM与SASM交界面指数（IIEI），并指出该指数与EASM和SASM之间的跷跷板变化密切相关。近年来，桓玉等（2018）利用新资料重新计算了IIEI，并分析IIEI的年际变化、正负异常年特征及其与中国降水的关系，指出EASM和SASM的协同演变是影响中国南方降水的重要原因。
以上研究综合分析了EASM和SASM活动及其与中国夏季降水的联系，但仅从两类季风正、负异常年份的特征与环流展开研究，并未涉及到不同强度的EASM和SASM具体的协同变化与对应的环流特征。且过去对季风活动与西南地区夏季降水相关的研究中，多以单一的季风系统与区域降水相联系，模糊了另一季风系统的作用，而针对EASM和SASM两大季风系统协同影响西南地区夏季降水的研究较少。且西南地区是EASM和SASM重要的交汇地，季风的强弱变化对西南地区夏季降水有重要影响（Wang，et al，2004）。因此，文中将在已有研究的基础上，尝试探究EASM和SASM存在的多种协同作用及其对中国西南地区夏季降水的影响，增强对EASM和SASM的遥相关模式及其相互作用的认识。
2 资料与方法Chen等（1984）、汤绪等（2009）、Cao等（2012）指出，EASM和SASM的交界面位于100°E附近，该交界面随EASM和SASM强度变化左右摆动。因此，以100°E为轴，选取（20°—35°N，90°—110°E）的西南地区为研究区（图1），采用1979—2019年西南地区161站逐日降水观测资料及ERA-5提供的1979—2019年全球高度场、风场、垂直速度场、湿度场等逐月再分析资料（水平分辨率为0.25°×0.25°），通过经验正交函数分解、滑动t检验、统计、合成分析、诊断分析等方法尝试探究不同强度的EASM和SASM协同作用对西南地区夏季降水的影响。
图 1 西南地区降水观测站点Fig. 1 Precipitation observation stations in Southwest China图选项3 东亚和南亚夏季风与西南地区降水的关系3.1 西南地区夏季降水特征通过计算西南地区夏季降水标准化指数（SPI，standardized precipitation index），并对其进行M-K检验，得到1979—2019年西南地区夏季标准化降水序列存在明显的年际变化，且整体呈下降趋势，其中1980—1990年下降趋势显著，1991—1997年波动变化，1998—2011年又为明显下降趋势，2012年后为波动上升趋势（图2）。此外，通过统计得到1979—2019年西南地区夏季降水前6个偏多年分别为1998、1993、1991、2014、1979和1999年，前6个偏少年分别为2011、2006、1992、2013、1989和1990年（表1）。
图 2 1979—2019年西南地区 （a） 标准化降水指数序列和 （b） M-K检验Fig. 2 （a） Standardized precipitation index and （b） M-K test in Southwest China from 1979 to 2019图选项 表 1 1979—2019年西南地区前6个降水偏多、偏少年Table 1 The top six years of more（less）precipitation in Southwest China from 1979 to 2019降水偏多年降水偏少年年份SPI年份SPI19982.6096332011−2.4533219931.4295162006−2.1702219911.1948051992−1.7762720141.1758032013−1.3919619791.1435221989−1.3753819991.1290421990−1.10734表选项图3为1979—2019年西南地区夏季降水EOF前4个模态，其中第一模态高值区主要位于30°N以南地区，高值中心分布在贵州东北部与西藏东南部。第二模态高值区位于30°N以北地区，高值中心主要分布于四川省西北部与东北部。第三模态则表现出明显的东、西向差异，大致呈现以105°E为界“东多（少）西少（多）”的反向异常分布特征，高值区位于105°E以东，低值区位于105°E以西。第四模态高值区主要分布在重庆、云南西南部及西藏东南部。
图 3 1979—2019年西南地区夏季降水EOF前4模态（a. 第一模态：13.8%，b. 第二模态：10.6%，c. 第三模态：10.3%，d. 第四模态：9.9%）Fig. 3 The first four EOF modes of summer precipitation in Southwest China from 1979 to 2019 （a. the first mode：13.8%，b. the second mode：10.6%，c. the third mode：10.3%，d. the fourth mode：9.9%）图选项3.2 东亚和南亚夏季风指数选取自20世纪以来，中外已有许多气象学者对亚洲季风指数进行过系统深入的研究。EASM指数方面，郭其蕴（1983）将纬向海陆气压梯度差定义为EASM强度指数。施能等（1996b）对郭其蕴等定义的指数进行修正，减少了纬度对指数的影响。彭加毅等（2000）在郭其蕴等和施能等定义的指数的基础上改进，定义了新的EASM指数，并指出该指数反映东亚季风季节转换的能力与前两者相比有很大的优越性，且能更好地反映夏季副热带高压和季风雨带的位置。Wang等（1999）用850 hPa的风构造了一个代表与菲律宾附近对流指数相关的对流层低层涡度异常的环流指数，该指数也被用于EASM强度的计算。祝从文等（2000）将东西向海平面气压差与低纬度高、低层纬向风切变相结合，定义了东亚季风指数。孙秀荣等（2002）综合考虑了东西向和南北向的海陆热力差异定义了东亚海陆热力差指数，并指出该指数可反映EASM的年际强弱变化。张庆云等（2003）以东亚热带季风槽区与东亚副热带地区850 hPa的平均纬向风距平定义EASM指数，该指数可反映东亚风场与降水场的年际变化特征。SASM指数方面，Webster等（1992）提出以（EQ—20°N，40°—110°E）区域平均的850和200 hPa纬向风切变作为南亚季风强弱的指标。Goswami等（1999）用印度季风区（10°—30°N，70°—110°E）850和200 hPa经向风切变的平均值定义季风哈得来指数。陈桦等（2006）指出Webster等（1992）的季风指数不能真正反映亚洲季风系统上层环流的变化，并在此基础上将200 hPa纬向风切变改为100和150 hPa纬向风切变的平均，定义了新的SASM指数，该指数可反映亚洲纬向风切变中心的变率及对流层上、下层季风系统的耦合变率。此外，李建平等（2005）、徐忠峰等（2006）分别用动态风场标准化季节变化率及湿位涡表征SASM的年际变率。
通过对中外学者定义的季风强度指数的比较，选取彭佳毅等（2000）、孙秀荣等（2002）和Wang等（1999）定义的EASM指数EAMI、LSTDI和WFI及Goswami等（1999）、Webster等（1992）和陈桦等（2006）定义的SASM指数MHI、WYI和DHI讨论其与西南地区降水的相关，并选用Cao等（2012）定义的季风交界面指数（IIEI）进行对比讨论。图4为选取的各类季风指数与西南地区夏季降水标准化时间序列，可以看出，EASM指数LSTDI和WFI与西南SPI呈明显的负相关，相关系数分别为−0.490和−0.439，通过95%显著性检验（滑动t检验，下同）（图4b、4c），而EAMI与西南SPI为弱的正相关，相关系数为0.137（图4a）。与EASM指数相比，SASM指数与西南SPI相关较差，其中MHI与西南SPI的正相关优于WYI和DHI（图4d、4e、4f）。此外，IIEI和EASM指数相似，与西南SPI也存在明显的负相关，相关系数为−0.436，通过95%显著性检验（图4g）。通过以上对比可知，EASM指数LSTDI、WFI及季风交界面指数IIEI与西南SPI的负相关明显，而SASM指数与西南SPI的相关较弱，说明在季风协同作用中，EASM的强弱变化对西南地区夏季降水的影响要大于SASM，且季风交界面指数在解释季风协同作用对降水的影响也有一定的优越性。
图 4 图选项季风指数与降水标准化指数区域相关方面，EASM指数与西南SPI以负相关为主。其中EAMI与SPI在西南地区中北部呈明显的负相关，负相关的大值区主要位于四川北部；西南地区西部与东南部正相关明显，云南东部至广西西部一带为正相关的大值区（图5a）。LSTDI与西南SPI自重庆、贵州至西藏东南部呈显著的带状负相关，大值区分别位于西藏东南部、四川西部与重庆、贵州3地；成都平原、云南南部等地呈正相关（图5b）。WFI与LSTDI相似，与西南SPI呈明显的负相关，但其在西藏东南部、四川西部等地的负相关不及LSTDI；云南至广西西部的正相关区域较大（图5c）。与EASM指数相比，SASM指数和西南SPI的区域相关有显著的差别。MHI与西南SPI在西南地区有范围较大的正相关，正相关大值区主要位于西藏东南部与广西西部；在西南中部的青海至云贵省界一带主要为负相关区域，负相关大值区主要位于四川西北部（图5d）。WYI与西南SPI在西南地区东部呈明显的负相关，负相关的大值区主要位于重庆南部与贵州北部；西南地区中西部基本为正相关，其中西藏中南部、云南西部及成都等地的相关最好（图5e）。DHI和西南SPI的区域相关与WYI相似，但在甘肃南部至云南中西部正相关较强，在重庆南部与贵州北部负相关相对较弱（图5f）。IIEI与WFI十分相似，与西南SPI存在大范围的负相关，尤其在西南东部地区负相关最明显（图5g）。综合以上分析，在选取的东亚与南亚季风指数中，孙秀荣等（2002）定义的东亚海陆热力差指数（LSTDI）和Goswami等（1999）定义的季风哈得来指数（MHI）与西南SPI的相关最好，Cao等（2012）定义的季风交界面指数与西南地区夏季降水也有较好的相关。因此，文中将选取以上3个指数讨论EASM和SASM的年际变化及其对西南地区夏季降水的影响。
图 5 图选项3.3 东亚和南亚夏季风与西南地区降水的相关由于季风的年际变化大，为了更直观地看出季风的强弱变化，根据孙秀荣等（2002）定义的东亚海陆热力差指数（LSTDI）与Goswami等（1999）定义的季风哈得来指数（MHI），以正、负0.5倍标准差定义夏季风强弱，其中EASM强年12个，弱年14个；SASM强年14个，弱年14个（表2）。按照EASM和SASM的年际变化，得到EASM和SASM存在4类协同作用，分别为强EASM-强SASM、强EASM-弱SASM、弱EASM-弱SASM、弱EASM-强SASM，其所对应的年份见表3。此外，为了更好地解释EASM与SASM协同演变对西南地区夏季降水的影响，选取IIEI讨论其与西南夏季降水异常的联系。将标准化时间序列大于1的年份定义为IIEI的正异常年，小于−1的年份定义为负异常年（桓玉等，2018）。通过计算得到1979—2019年IIEI的正异常年有1981、1985、1986、1990、2004、2012和2018年，共7个；负异常年有1980、1983、1988、1995、1996、1998、2007、2008和2010年，共9个。在3.1节挑选出的西南地区12个夏季降水偏多（少）年份中，有11 a为季风协同年，分别为：1979、1989、1990、1991、1992、1993、1998、1999、2006、2013和2014年。而IIEI的正、负异常年与西南地区12个夏季降水异常年相匹配的仅有1981、1990与1998年。由此可见，EASM和SASM活动对西南地区夏季降水有重要影响，且定义的4类季风协同作用与季风交界面指数相比，与西南地区夏季降水异常的联系更密切，对西南地区夏季降水异常有更好的反映能力。
表 2 东亚和南亚夏季风强弱年Table 2 Strong and weak years of East Asian summer monsoon and South Asian summer monsoon强年弱年EASM1979、1981、1984、1997、2005、1985、2012、1994、2006、2018、1990、20131980、1983、1987、1989、1991、1992、1993、1995、1998、1999、2001、2008、2014、2015SASM1988、1990、1991、1994、1998、1999、2000、2007、2008、2010、2011、2012、2013、20191979、1981、1982、1985、1986、1987、1989、1992、2002、2006、2009、2014、2015、2018表选项表 3 东亚和南亚夏季风协同年Table 3 The East Asian summer monsoon and South Asian summer monsoon synergy years季风协同年年份强EASM-强SASM1990、1994、2012、2013强EASM-弱SASM1979、1981、1985、2006、2018弱EASM-弱SASM1987、1989、1992、2014、2015弱EASM-强SASM1991、1993、1998、1999、2008表选项图6为4类季风协同年西南地区夏季降水距平场，可以看出，强EASM-强SASM年，西南大部分地区为负距平，降水偏少，负距平大值区位于重庆和贵州；四川中部，云南西部、南部与广西西部为正距平，降水偏多，正距平大值区主要位于四川盆地西部呈南北向分布（图6a）。强EASM-弱SASM年，正距平区域范围广阔，覆盖整个西南地区，降水偏多，大值区主要位于四川盆地至云南东北部一带，广西西部也有范围较小的大值区存在（图6b）。弱EASM-弱SASM年，降水负距平区主要位于西部的青海、西藏和南部的云南、广西及四川东南部、贵州西部等地，四川、西藏东南部及重庆与贵州的部分地区为正距平，降水大值区主要位于四川盆地（图6c）。弱EASM-强SASM年，成都平原及其以北的西南中北部为降水负距平区，其余地区均为显著的正距平所覆盖，正距平大值区主要位于西南地区东部的重庆至广西一带（图6d）。通过以上分析，可将西南地区4类协同年的降水特征归纳为四川盆地西部型、西南全区一致型、四川全盆地型及西南东部型。
图 6 季风协同年西南地区夏季降水距平场 （单位：mm）（a. 强EASM-强SASM年，b. 强EASM-弱SASM年，c. 弱EASM-弱SASM年，d. 弱EASM-强SASM年）Fig. 6 Summer precipitation anomalies（unit:mm） in Southwest China in monsoon synergy years （a. strong EASM-strong SASM years，b. strong EASM-weak SASM years，c. weak EASM-weak SASM years，d. weak EASM-strong SASM years）图选项4 南亚和东亚季风协同作用对西南地区降水的影响为进一步分析EASM和SASM的协同演变及其对西南地区夏季降水的影响，下面将从500 hPa高度场距平、850 hPa风场距平、整层水汽通量积分距平及垂直速度剖面距平进行分析。
4.1 高度场副热带高压（副高）位置存在显著的南北进退和东西振荡的季节变化，这种季节变化在亚洲季风区表现得最为明显，其季节性移动与亚洲季风及季风雨带有密切关联，尤其是副高位置的东西进退和南北位移直接影响着季风的建立与夏季降水（余丹丹等，2014；林志强等，2015）。此外，中纬度扰动对季风区降水也存在重要影响（陈隆勋等，1991）。图7为季风协同年500 hPa高度距平场，阴影区域表示通过95%显著性检验（下同）。从图中可以看出，在强EASM-强SASM年，贝加尔湖附近存在显著的负距平区，中高纬度地区正距平区呈条带状分布，正距平以朝鲜半岛为中心的华北至日本一带较明显；低纬度地区多为负距平区，印度半岛与中国华南地区分别存在负距平中心。西太平洋副高偏东偏弱，位于西太平洋洋面，印度半岛西侧的伊朗高压偏西偏弱，有利于EASM与SASM活动（图7a）。强EASM-弱SASM年，中高纬度地区负距平区范围较大，巴尔喀什湖与外兴安岭有负距平中心存在；正距平中心仍位于朝鲜半岛，其范围自内蒙古西侧向日本延伸，低纬度地区负距平显著，负距平中心位于台湾以东的西太平洋。西太平洋副高偏东偏弱，有利于东亚夏季风向中国推进，伊朗高压偏东偏强并影响印度洋，不利于SASM活动（图7b）。在弱EASM-弱SASM年，环流形势与强EASM-强SASM年基本相反。中高纬度正距平区呈团块状分布，贝加尔湖向南至30°N存在一明显的倒“Ω”型的负距平区域，负距平中心主要位于以朝鲜半岛为中心的区域；低纬度地区的印度半岛与华南地区存在两个明显的正距平中心。西太平洋副高偏西偏强，西伸至中国大陆地区并与伊朗高压打通，不利于EASM和SASM活动（图7c）。弱EASM-强SASM年，环流形势与强EASM-弱SASM年基本相反。中高纬度正距平区分别位于巴尔喀什湖以北与中国东北及其以北地区，中纬度地区基本为负距平区覆盖，负距平中心位于朝鲜半岛，低纬度地区正距平区显著，正距平中心位于中国台湾省及其以东的西太平洋。西太平洋副高偏西偏强，不利于EASM活动，而伊朗高压偏西偏弱，有利于SASM活动，这与戴新刚等（2002）的研究结果一致（图7d）。
图 7 季风协同年夏季500 hPa合成高度场距平 （单位：dagpm）（a. 强EASM-强SASM年，b. 强EASM-弱SASM年，c. 弱EASM-弱SASM年，d. 弱EASM-强SASM年；阴影区域表示通过95%显著性检验）Fig. 7 Anomalies of 500 hPa synthetic height field （unit：dagpm） in the summer of monsoon synergy years （a. strong EASM-strong SASM years，b. strong EASM-weak SASM years，c. weak EASM-weak SASM years，d. weak EASM-strong SASM years；Shaded areas are for values passing the 95% confidence level）图选项4.2 风场风和降水是定义季风爆发的两个基本物理量，风场的异常变化对中国夏季降水存在重要影响。图8为季风协同年夏季850 hPa风场距平，可以看出，强EASM-强SASM年，印度半岛东北部与中国南海地区存在两个明显的气旋式环流，其南部有较平直的西风气流存在，强度较强；东亚中高纬度地区有一反气旋式环流，中心位于日本海南部，该反气旋环流与中国南海气旋式环流中间的偏东气流到达中国后，在长江流域分支，部分气流转向东北，部分气流南下汇入中国南海气旋式环流。此外，蒙古气旋式环流南侧的西风气流在中国东北地区转向汇入日本海反气旋式环流，不利于冷空气向南活动。低纬度地区北上的暖湿气流主要汇入印度半岛东北部和中国南海的两个气旋式环流，而西南地区位于两个气旋式环流中部，区内风向多变，冷暖气流不明显，不利于降水产生（图8a）。强EASM-弱SASM年，印度洋至西太平洋仍有明显的西风气流，在菲律宾群岛附近强度最强，印度半岛南部有一范围较小的反气旋式环流，中国—西太平洋有一东西向分布的气旋式环流，中心位于台湾以东的西太平洋洋面，范围广阔，强度较强，其北部存在一以日本为中心的反气旋式环流。两环流中间的东风气流进入中国后在长江中下游地区分支，分别汇入西太平洋气旋式环流与日本反气旋式环流，进入中国后部分转为东北气流影响西南地区，其携带的西太平洋暖湿气流与南下的干冷空气汇合，有利于降水发生（图8b）。弱EASM-弱SASM年，风场特征与强EASM-强SASM年有显著差别。低纬度地区无明显环流，孟加拉湾以西至印度半岛转为较明显的东风气流，并在阿拉伯海中部转为西风气流越赤道南下；东亚沿岸至西太平洋存在一范围较小的气旋式环流，中心位于日本南部，西侧偏南气流有利于引导冷空气南下，但来自低纬度北上的水汽输送微弱，不利于产生降水（图8c）。弱EASM-强SASM年，风场特征与强EASM-弱SASM年基本相反。印度半岛北部为西风气流，南部有一范围较小的气旋式环流，中国南海至西太平洋存在一东西向的反气旋式环流，中心位于菲律宾以东洋面，范围广阔，南部有平直的东风气流，北部有一以日本海为中心的气旋式环流分布，两环流中间的西风气流在中国东海分支后分别汇入西太平洋反气旋与日本海气旋。此外，高纬度地区有冷空气南下，印度半岛北部的西风气流与孟加拉湾北上的暖湿气流进入中国西南地区，冷、暖气流交汇有利于产生降水（图8d）。
图 8 季风协同年夏季850 hPa合成风场距平 （a. 强EASM-强SASM年，b. 强EASM-弱SASM年，c. 弱EASM-弱SASM年，d. 弱EASM-强SASM年；阴影区域表示通过95%显著性检验）Fig. 8 Anomalies of 850 hPa synthetic wind field in the summer of monsoon synergy years （a. strong EASM-strong SASM years，b. strong EASM-weak SASM years，c. weak EASM-weak SASM years，d. weak EASM-strong SASM years；Shaded areas indicate values passing the 95% confidence level）图选项4.3 水汽通量季风活动是水汽输送的重要动力，因此季风活动的异常对季风区的夏季旱涝有直接影响（李崇银等，1999）。周晓霞等（2008）指出，东亚地区的强降水和大范围甚至半球的水汽输送和水汽辐合相联系，其中最主要的是来自印度洋的水汽，其次是来自太平洋的水汽。图9为季风协同年合成整层水汽通量积分距平，可以看出，在强EASM-强SASM年，低纬度地区水汽主要表现为20°N以南的纬向输送，其北部的印度半岛东北部与中国南海存在两个水汽辐合中心，其中印度半岛辐合区受高大地形影响，SASM携带的水汽部分在青藏高原南部转为向西输送，部分进入中南半岛；而EASM将中国南海—西太平洋的水汽输送至长江中下游后转向东北进入西南地区东南部，但水汽明显减少。西南地区除四川盆地、云南南部、广西西部有较明显的水汽辐合，其余地区水汽辐合较弱，不利于降水发生（图9a）。在强EASM-弱SASM年，低纬度地区水汽仍是较明显的纬向输送，但阿拉伯海至印度半岛的纬向水汽输送相对较弱；中国华南地区至西太平洋存在显著的水汽辐合区，水汽输送量较大，其北部来自中国南海—西太平洋的偏东水汽随EASM抵达长江中下游后部分转向东北，为西南地区降水提供有利的水汽条件。且西南地区水汽辐合明显，有利于降水产生（图9b）。弱EASM-弱SASM年，中国东海地区有一较为广阔的水汽辐合区，中国南海与西太平洋水汽在该辐合区影响下，主要表现为南、北的经向输送特征；阿拉伯海至孟加拉湾转为偏东的纬向水汽输送，并在阿拉伯海转向形成一个输送量较小的水汽环流圈，该环流圈南侧偏西的水汽在中南半岛西侧转向，携带孟加拉湾水汽向北挺进，抵达西南地区，该水汽输送路径对四川与贵州影响较大，但西南地区整体水汽辐合较弱，不利于降水发生（图9c）。弱EASM-强SASM年，中国南海至西太平洋和阿拉伯海至印度半岛南部各有一水汽环流圈，印度半岛南部的水汽较弱，而西太平洋水汽环流圈位置偏东，其南部的洋面至孟加拉湾有明显的纬向水汽输送带，自西太平洋向西输送，在孟加拉湾转向后随SASM向北推进，并在青藏高原东南侧转为偏西向的水汽输送，为西南地区降水提供有利的水汽条件，且西南地区存在明显的水汽辐合，有利于降水发生（图9d）。
图 9 季风协同年合成整层水汽通量积分距平 （a. 强EASM-强SASM年，b. 强EASM-弱SASM年，c. 弱EASM-弱SASM年，d. 弱EASM-强SASM年；单位：kg/（m·s），阴影区域表示通过95%显著性检验）Fig. 9 Water vapor flux anomalies vertically integrated over the entire layer in monsoon synergy years （a. strong EASM-strong SASM years，b. strong EASM-weak SASM years，c. weak EASM-weak SASM years，d. weak EASM-strong SASM years；unit：kg/（m·s），shaded areas indicates values passing the 95% confidence level）图选项4.4 垂直速度降水发生在空气的上升运动区，因此除了水汽条件，上升运动也是产生降水的重要条件。图10为季风协同年西南地区的垂直速度距平剖面，可以看出，强EASM-强SASM年，西南地区27.5°—35°N上升和下沉运动交替，其中成都平原中低层为上升运动的大值区，有利于降水在该地区形成，此外的大部分地区则表现为下沉运动，不利于降水发生（图10a）；且20°—27.5°N地区也有较明显的下沉运动（图10e）。强EASM-弱SASM年，西南地区有范围广阔的上升运动区，上升运动的大值区主要位于四川盆地，有利于在该地区降水发生（图10b、f）。弱EASM-弱SASM年，西南地区27.5°—35°N的东、西两侧下沉运动明显，中部的四川有明显的上升运动，有利于产生降水（图10c）；20°—27.5°N存在明显的下沉运动，不利于产生降水（图10g）。弱EASM-强SASM年，西南地区27.5°—35°N中西部上升运动明显，有利于产生降水，东部地区上升运动较弱（图10d）；20°—27.5°N也存在较明显的上升运动，上升运动的大值区主要位于105°E以东的贵州、广西一带，有利于在此地区产生降水。由以上分析可知，季风协同年的垂直速度剖面特征与图6实际的降水异常情况符合，两者有很好的对应关系。
图 10 季风协同年西南地区垂直速度距平剖面 （a. 强EASM-强SASM年沿27.5°—35°N，b. 强EASM-弱SASM年沿27.5°—35°N，c. 弱EASM-弱SASM年沿27.5°—35°N，d. 弱EASM-强SASM年沿27.5°—35°N，e. 强EASM-强SASM年沿20°—27.5°N，f. 强EASM-弱SASM年沿20°—27.5°N，g. 弱EASM-弱SASM年沿20°—27.5°N，h. 弱EASM-强SASM年沿20°—27.5°N；单位：m/s，阴影区域表示通过95%显著性检验）Fig. 10 Vertical velocity anomaly profiles in Southwest China in monsoon synergy years （a. strong EASM-strong SASM years along 27.5° to 35°N，b. strong EASM-weak SASM years along 27.5° to 35°N，c. weak EASM-weak SASM years along 27.5° to 35°N，d. weak EASM-strong SASM years along 27.5° to 35°N，e. strong EASM-strong SASM years along 20° to 27.5°N，f. strong EASM-weak SASM years along 20° to 27.5°N，g. weak EASM-weak SASM years along 20° to 27.5°N，h. weak EASM-strong SASM years along 20° to 27.5°N；unit：m/s，shaded areas indicates values passing the 95% confidence level）图选项图 10 Fig. 10 Continued图选项5 结论利用1979—2019年西南地区夏季降水资料和ERA5再分析资料，分别计算了西南地区夏季标准化降水指数与EASM和SASM强度指数的相关，提出了EASM和SASM的4类季风协同作用，该协同作用与西南地区夏季降水异常联系密切，并基于4类季风协同年，对比了环流形势、流场、水汽输送和垂直速度等异常及其对西南地区降水的影响，得到以下结论：
（1）西南夏季标准化降水SPI与EASM强度指数LSTDI、WFI呈负相关，与EAMI呈正相关；与SASM强度指数MHI呈负相关，与WYI和DHI相关较弱；与东亚和南亚季风交界面指数IIEI呈负相关。其中LSTDI和MHI与西南夏季SPI相关系数最大，在区域分布上相关最好。
（2）基于LSTDI与MHI两个指数提出了强EASM-强SASM、强EASM-弱SASM、弱EASM-弱SASM和弱EASM-强SASM共4类季风协同作用，其与西南夏季降水异常的联系比季风交界面指数IIEI更加密切，对应的协同年降水特征分别为四川盆地西部型、西南全区一致型、四川全盆地型及西南东部型。
（3）①强EASM-强SASM年，西太平洋副高偏东偏弱，伊朗高压偏西偏弱，印度半岛东北部与中国南海存在两个气旋式环流，EASM将中国南海—西太平洋的水汽输送至西南地区，西南地区整体水汽辐合较弱，多下沉运动，不利于形成降水，但成都平原与西南南部地区存在较明显的水汽辐合，上升运动明显，降水量较大，因此西南地区降水呈四川盆地西部型。②强EASM-弱SASM年，西太平洋副高偏东偏弱，伊朗高压偏东偏强，反气旋式环流与气旋式环流位于印度半岛南部与西太平洋，EASM将中国南海—西太平洋的水汽输送至西南地区，西南地区有明显的水汽辐合和范围较大的上升运动，全区降水量较大，因此，西南地区降水呈西南全区一致型。③弱EASM-弱SASM年，西太平洋副高西伸与东伸的伊朗高压打通，强度增强，低纬度地区无明显环流圈，孟加拉湾水汽输送路径偏南，向北输送至四川盆地、贵州等地，并伴有明显的上升运动，其余地区主要表现为水汽辐散并伴随下沉运动，不利于降水发生，因此西南降水呈四川全盆地型。④弱EASM-强SASM与强EASM-弱SASM年基本相反。西太平洋副高偏西偏强，伊朗高压偏西偏弱，印度半岛南部与西太平洋分别有气旋式环流与反气旋式环流，SASM将孟加拉湾的水汽输送至西南地区，且西南地区存在明显的水汽辐合和上升运动，以西南东部最为明显，因此西南降水呈西南东部型。
文中基于东亚季风与南亚季风的强弱变化提出了4类季风协同作用，并分析了4类季风协同作用同期的环流背景等对西南地区夏季降水的影响，对东亚季风与南亚季风的协同作用有了一些新认识。关于4类季风协同作用形成的物理机制尚未展开讨论，相关内容有待进一步的深入研究。