引言

近年来，华西秋雨期秋汛灾害损失特别严重，如2020年9月16—17日，持续和极端性强降水天气造成贵州9个市(州)、39个县(市、区)遭受洪涝灾害(新华社，2020)；2019年10月，陕西、四川、重庆、湖北、湖南、贵州等地降水日数达15~25 d，四川东北部、重庆北部等地累计降水量超过300 mm，较常年同期偏多1倍以上，2个省(市)洪涝造成直接经济损失6.3亿元(应急管理部，2019)；2017年9月中旬至10月，华西地区出现持续降雨天气，引起汉江发生流域性洪水，秋汛灾害损失为近5年同期最高，重庆9月至10月上旬出现5场区域性暴雨天气过程，秋雨为有气象观测记录以来同期最多(候中心，2018)。以往的研究认为强降水极易导致洪涝等灾害性极端事件，对人民群众生命财产安全及社会经济发展造成严重危害(翟盘茂等，2017)。华西秋雨期内极端降水频发的现象也越来越常见，其对人民群众生产生活和经济社会带来不利影响。

多年来，诸多学者对华西秋雨变化特征方面进行了研究，王春学等(2014)利用建立的华西秋雨逐日监测指数分析发现，华西秋雨的最强时段是9月上旬、中旬，其强度在9—10月随时间减弱，21世纪以来在9月上旬、9月下旬至10月上旬和10月中旬前期有3个显著时段。蒋竹将等(2014)建立了一种新的华西秋雨指数，并分析发现华西秋雨年代际变化特征明显，20世纪60年代至70年代初期、80年代至90年代初期偏强，70年代中后期和90年代后期偏弱，但进入21世纪，呈现出明显弱转强趋势。综合来说，主要研究结果认为华西秋雨在空间和时间上均有不同的分布特征，具有明显的年际及年代际变化，且进入21世纪后呈明显弱转强的变化特征(徐桂玉和林春育，1984；赵珊珊等，2006；袁旭和刘宣飞，2013；蒋竹将等，2014；王春学等，2014；Wei et al，2018；Zhang et al，2019)。

在环流特征方面，诸多研究认为影响华西秋雨的主要大气环流系统包括巴尔喀什湖低压槽、东亚西风急流、西太平洋副热带高压(以下简称西太副高)、印缅槽、越赤道气流等(白虎志和董文杰，2004；鲍媛媛等，2003；贾小龙等，2008；柳艳菊等，2012；袁旭和刘宣飞，2013；李传浩等，2015；孙照渤等，2016；吴瑶和杜良敏，2016；徐金霞等，2017；王红军等，2018；喻乙耽等，2018；Wei et al，2018；徐曼琳等，2020)。此外，李传浩等(2015)讨论了同期和前期的异常环流特征，认为在华西地区气旋性距平环流或风切变形成低层风场辐合，产生强烈的上升运动，在华西秋雨区形成水汽辐合；西太副高位置偏西、偏北使得华西地区西南暖湿气流偏强，冷暖空气交汇于华西地区从而易形成极端降水。在影响华西秋雨关键环流系统的研究中，对南亚高压、副热带西风急流的分析研究相对较少，因南亚高压与西太副高之间有相向而行、相背而斥的运动关系(陈永仁和李跃清，2008；王斌和李跃清，2011；岑思弦等，2021；雷显辉等，2022)，在高层大气的引导作用下，当南亚高压异常时，也易造成西太副高位置等的异常，从而使西太平洋地区对华西等地水汽输送异常，易造成极端降水。

还有一些研究虽然也认为华西秋雨有降水持续时间长的特点(李莹等，2012；齐冬梅等，2020)，但针对极端降水事件的分析相对较少。近年来，地方经济社会对气候异常尤其是极端降水过程的预测服务需求越来越多，业务服务要求越来越高，亟需了解和认识极端降水事件的变化规律和特征。本文利用1961—2022年华西地区373个气象观测台站秋季降水资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的ERA5逐日再分析资料，分析华西秋雨期持续性与非持续性两类极端降水事件的最新变化特征，并从关键大气环流系统等角度，对两类事件的环流特征及差异进行分析，从而理解和揭示造成极端降水事件的环流特征，寻找预测极端降水事件的前兆信息，对华西地区防灾减灾气象服务提供实际业务应用价值。

1 资料和方法 1.1 资料说明

华西秋雨期降水资料源于中国气象局提供的中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据，降水统计时段统一为9—11月。按照行业标准相关规定(中国气象局，2019)，华西地区范围为我国25°~36°N、100°~111°E域内，包括湖北、湖南、重庆、四川、贵州、陕西、宁夏和甘肃。按该标准规定，根据华西秋雨的区域气候特征，以秦岭为界划分为南北两个气候区(分别简称为南区、北区)，其中南区主要包括湖北西部、湖南西部、重庆、四川东部以及贵州北部，北区主要包括陕西南部、宁夏南部和甘肃东南部。本文选取1961—2022年的华西地区373个气象观测台站逐日降水观测资料，具体站点分布如图 1所示。

环流场再分析资料选取ECMWF提供的1961—2022年ERA5逐日再分析资料，水平分辨率为1°×1°，包括位势高度、风场和比湿场等气象要素，整层水汽输送为1000~300 hPa的积分结果。西太副高特征指数的计算采用刘芸芸等(2012)的指数定义。文中所有距平的统计均相较于最新气候态1991—2020年平均进行计算。

1.2 极端降水事件的统计标准

采用潘晓华和翟盘茂(2002)提出的百分位法确定极端降水阈值，即对每个台站，将1961—2022年秋季(9—11月)所有日降水量(有效降水日降水量≥0.1 mm)按升序排列，得到逐日降水序列，取其第95个百分位值定义为极端降水阈值，作为确定极端降水事件的标准。对每个气象观测台站而言，当某日开始连续n天降水量大于该阈值，则认为出现1次持续n天的极端降水事件，以降水出现第1天作为开始时间，当n为2 d及以上时，定义为1次持续性极端降水事件，当n为1 d时，定义为1次非持续性极端降水事件，两类事件相互独立，不重复统计。区域内持续性极端降水事件的统计标准参考李纵横等(2015)的方法，考虑华西秋雨监测的实际情况，统计区域内有10%的站点在同一天的降水量超过其阈值，则认为该天该区域发生了极端降水事件，区域内持续(非持续)性极端降水事件则为出现2 d及以上(1 d)的极端降水事件。

1.3 相关降水指数的定义及统计说明

在华西秋雨期持续(非持续)性极端降水的统计中，利用近62年来的逐日降水资料对华西秋雨区每个气象观测站建立对应的降水指数，其定义列于表 1。

本文使用的其他统计方法有气候趋势、合成、差值分析和差值t检验方法等，具体计算方法详见吴洪宝和吴蕾(2005)和魏凤英(2007)。在持续性极端降水事件的环流统计分析中，事件所对应的环流场为持续天数的平均环流场。

2 极端降水事件变化特征 2.1 时间变化特征

图 2为1961—2022年华西秋雨期持续和非持续性极端降水事件的降水总量、强度、贡献率和频次变化。可以看出，近62年来，持续和非持续性两类极端事件的降水总量有较大差别，其中持续性极端降水事件除少数未出现过的年份外，大多为12.0~183.3 mm，而非持续性极端降水事件的降水总量相对较少，大多为5.1~69.4 mm，也有个别年份(1993年和2022年)未出现过非持续性极端降水事件。二者线性趋势呈相反变化，前者以5.5 mm·(10 a)^-1的速率明显增加，后者则以0.3 mm·(10 a)^-1的速率呈弱减少；两类事件有明显的年际和年代际变化特征，前者主要在20世纪70年代至80年代中期和21世纪00年代中期至今呈明显增加，后者主要在21世纪10年代以来出现明显的减少变化(图 2a)。

近62年来，两类事件的强度变化差异较小，其中持续性极端降水事件强度除少数未出现该事件的年份外，大多为6.0~14.9 mm·d^-1，非持续性极端降水事件强度为5.0~14.8 mm·d^-1；从二者的线性变化趋势看，前者以0.7 mm·d^-1·(10 a)^-1的速率增强，后者的强度无明显变化；两类事件强度的年际和年代际变化在不同阶段有一致或相反两种变化特征，在20世纪60年代至70年代初期和80年代初期至中期，两类事件的强度呈相反的变化特征，其中持续性极端降水事件的强度呈增加趋势，非持续性极端降水事件的强度呈减小趋势，其余时段两类事件的强度则基本呈一致的变化特征，其中20世纪70年代中期至80年代初期和21世纪10年代初期，两类事件强度均呈减弱变化，而在20世纪80年代后期至90年代初期和90年代中期呈增强变化(图 2b)。

由图 2c可看出，持续性极端降水事件的频次在多数年份为0~4次，非持续性极端降水事件频次为1~5次；前者以0.1次·(10 a)^-1的速率呈弱增加的线性变化趋势，后者则变化不明显；前者在20世纪60年代至70年代初期、70年代中期至80年代初期、80年代中期至21世纪00年代初期和21世纪00年代中期至今，频次呈减少-增加-减少-增加的变化，而后者年际变化明显但年代际变化不明显，但21世纪10年代中期以来呈较明显减少的变化特征。

由图 2d可看出，持续性极端降水事件对华西秋雨总降水量的贡献率高于非持续性极端降水事件，历年多为4%~35%，非持续性极端降水的贡献率则为2.2%~18.5%；前者以1.4%·(10 a)^-1的速率呈增加趋势，而后者无明显变化；两类事件贡献率的年际和年代际变化趋势与频次的变化趋势基本一致。

2.2 空间变化特征

图 3为1961—2022年华西秋雨期持续和非持续性极端降水事件日平均降水量空间分布及二者的差值。从图中可以看出，两类事件的日平均降水量空间分布差异较大的地区主要包含两个区域：一是四川东北部，二是陕西南部地区和重庆东部、贵州北部及湖南的西部地区，区域内两类事件日平均降水量的差值均通过了0.1显著性水平检验，其中持续性极端降水事件的日平均降水量主要集中在上述前一区域，大值中心在四川与陕西交界处，中心最大值超过了20 mm(图 3a)，而非持续性极端降水事件的日平均降水量主要集中在后一区域，中心最大值相对于持续性极端降水事件要小，约为16 mm(图 3b)。持续性极端降水事件日平均降水量主要集中在华西秋雨南北交界区，而非持续性极端降水事件则主要在华西南区，日平均降水量中心在重庆东部地区。

图 4为1961—2022年华西秋雨期持续和非持续性极端降水事件频次空间分布。从图中可看出，持续性极端降水事件在华西各地均有发生，四川盆地西部至陕西南部地区的西南—东北向的带状区域内发生频次最高，达15~33次，这可能与该地区特殊的地理位置有关；其他区域发生频次相对较少，为4~20次(图 4a)。非持续性极端降水事件则在华西各地均发生频繁，尤其在华西南区，达70~152次，华西北区相对较少，约60~110次(图 4b)。

进一步分析近62年华西秋雨期持续和非持续性极端降水事件的日平均降水量和频次线性变化趋势的空间分布(图 5)，可以看出，两类事件日平均降水量和频次在陕西南部地区均呈明显的增加趋势，其余地区变化则不一致，其中持续(非持续)性极端降水事件的日平均降水量在甘肃南部呈现增加(减少)趋势(图 5a)，四川盆地中部和东南部、贵州北部和湖南湖北的交界地区则呈相反的变化趋势(图 5b)。从两类事件发生频次的线性变化趋势可看出，四川盆地中部和东南部、贵州北部、湖南西北部至与湖北交界处持续性极端降水事件增加趋势明显，而甘肃东南部为减少趋势(图 5c)。非持续性极端降水事件发生频次在陕西南部、四川盆地中部和北部增加趋势明显，其余大部地区则为明显的减少趋势(图 5d)。

3 华西秋雨期极端降水事件的环流特征 3.1 大气环流特征

统计1961—2022年华西秋雨期持续和非持续性极端降水事件，两类事件分别出现94次和166次。用合成分析法分别对两类事件发生时对流层中高层500 hPa和200 hPa高度场环流形势、距平及两者差值进行分析(图 6)，可以看出，发生持续性极端降水事件时，北半球中高纬度地区为“两槽一脊”的单阻环流型，黑海和里海附近高空槽异常加深，巴尔喀什湖和贝加尔湖之间及以北地区有高压脊异常发展，东亚沿岸有东亚槽发展，为明显的“两槽一脊”中阻型环流(图 6a，6b)，且上述关键区环流均通过了0.1显著性水平检验。此种环流型下我国西部及其上游30°N附近有短波槽活跃和发展，华西地区处在北高南低的环流控制下，有利于北方冷空气的南下和维持，华西地区易出现持续性极端降水。非持续性极端降水事件发生时，欧亚中高纬度仍为“两槽一脊”的环流型，虽槽脊位置基本与持续性极端降水事件时相同，但强度明显偏弱，且未通过0.1显著性水平检验(图 6c, 6d)，说明中高纬度环流的影响相对较小。从二者的差值(图 6e, 6f)可以看出，最大差异在黑海和里海以北、巴尔喀什湖和贝加尔湖以北及鄂霍次克海以东以北地区，发生持续性极端降水事件时，主要影响系统的位势高度较发生非持续性极端降水事件时偏高2~6 dagpm。

相对于中高纬度地区，低纬度地区环流系统的显著性特征更加明显，30°N以南的大部区域均通过了0.1显著性水平检验。持续性极端降水事件发生时，印缅槽加强发展，西太副高和南亚高压北抬(图 6a, 6b)，有利于将孟加拉湾和西太平洋地区的南方暖湿气流向北输送，华西地区极易出现极端降水事件。非持续性极端降水事件发生时，上述状况同样存在，但印缅槽、西太副高及南亚高压北抬程度略弱(图 6c, 6d)。从二者的差值(6e, 6f)可看出，持续性极端降水事件发生时印缅槽区域位势高度较非持续性极端降水事件时偏低2 dagpm，即印缅槽相对更加偏强，同时，西太副高的位置更加偏北偏西。

3.2 低层风场和水汽特征

进一步分析两类事件合成的低层风场和整层水汽可知，北半球大部地区通过了0.1显著性水平检验(图 7)。其中，持续性极端降水事件发生时，低层850 hPa风场上西西伯利亚至我国西北北部地区处在反气旋环流控制下，华西地区上空处在反气旋底部的偏东气流中，西太平洋地区的偏东风和孟加拉湾地区的西南风明显，菲律宾附近地区有明显的气旋性环流(图 7a)；而非持续性极端降水事件发生时，上述特征也同样存在，但强度明显偏弱(图 7c)，从两类极端降水事件的差值也可以看出，相对于非持续性极端降水事件，发生持续性极端降水事件时，西西伯利亚地区的反气旋明显偏强，同时，西太平洋地区的偏东风和孟加拉湾地区的西南风明显偏强，菲律宾附近地区气旋性环流进一步加强且位置明显偏北(图 7e)。在这种环流形势下，受北方反气旋底部和西太平洋偏东气流以及孟加拉湾地区西南向输送的暖湿气流影响，不断有强盛的水汽输送至华西地区上空，极易造成该地区极端降水事件的发生，当这种环流特征强度明显偏强且菲律宾附近地区气旋性环流位置明显偏北时，则易发生持续性极端降水事件。从1000~300 hPa整层积分水汽输送场可以看出(图 7b，7d，7f)，持续性极端降水事件发生时，华西大部及其上游地区均处于水汽高值区，中心值超过300×10^-5 kg·s^-1·m^-1，孟加拉湾地区为较强盛的西南向水汽输送次大值中心，中心值约为260×10^-5 kg·s^-1·m^-1(图 7b)，水汽输送非常有利于华西地区持续性极端降水事件发生。而发生非持续性极端降水事件时，上述两个水汽中心范围相对较小，中心强度也明显较弱(图 7d)，二者的中心差值最大可达到60×10^-5~80×10^-5 kg·s^-1·m^-1(图 7c)。

4 持续性极端降水事件发生前后环流特征

持续性极端降水事件影响时间相对较长，往往易造成区域性的洪涝灾害。为进一步了解造成华西秋雨期持续性极端降水事件的异常大气环流特征及其在酝酿发展过程中环流的演变特征，寻找环流的前兆信号，分析统计时段内94次持续性极端降水事件发生前20、15、10、5 d, 发生当天(0 d)及发生后5 d高、中、低环流场和整层水汽输送，进行标准化距平合成(图 8)。

4.1 对流层中低层环流特征

从持续性极端降水事件发生前及发生过程中对流层中低层(图 8)可以看出，在对流层中层500 hPa高度场和低层850 hPa风场上，欧亚上空最明显的特征是高度距平南北位相的调整，贝加尔湖阻塞高压(以下简称阻高)，即单阻型环流的建立发展和西太副高由弱到强、由南向北推进的变化过程。在事件发生前的20~15 d(图 8a~8d)，高度距平场上主要为北高南低的环流特征，欧亚中高纬度地区均为高度场正距平控制，正距平中心在欧亚东部上空的鄂霍次克海附近地区，低纬度地区则为负距平控制，正负距平的分界线约在20°N附近，华西地区上空无明显南风和北风的交汇。此种环流距平形势说明鄂霍次克海地区阻高，即东阻型环流的发展和西太副高的偏南、偏弱。至事件发生前10 d(图 8g)，虽然欧亚上空北正南负的环流型仍然维持，但北部的正距平和南部的负距平已明显减弱，乌拉山尔(以下简称乌山)附近有冷槽(负距平区)在酝酿和发展，西太副高区域有弱的正距平区出现，说明西太副高逐渐加强北抬，此时南北正负距平的分界线北推至25°N附近，华西上空处在正高度距平场的控制下且无南风输送。事件发生前5 d(图 8j)时，南部的正距平区继续向北推进，欧亚上空距平位相发生相反的调整，出现北低南高的环流距平异常，乌山附近的冷槽(负距平区)加深并东移南压到巴尔喀什湖至贝加尔湖以及我国西北部地区，乌山以西地区则有正高度距平发展，但偏北风(冷空气)还未南下至华西上空；西太副高区正距平加强并不断北扩，南北正负距平的分界线在30°N附近，一次持续性极端降水事件正在酝酿发展中。

至事件发生当天(0 d，图 8m)，乌山地区为强正距平中心，说明有强高压脊发展，巴尔喀什湖至贝加尔湖冷槽(负距平区)进一步加强并南压到我国西北部及华西地区上空，西太副高的正距平区再次加强并北抬，其北界推至35°N附近，我国西部及华西地区处在“+-+”的异常距平环流波列，此种异常环流型下，在乌山以东至巴尔喀什湖以北地区阻高的影响下，将北方冷空气南压至华西及其偏北地区，有明显的北风向华西地区输送；西太副高则北抬至华西35°N及以北地区，北风和南风(冷暖空气)在华西上空交汇，为华西地区发生持续性极端降水事件的发生提供了极为有利的大尺度环流背景，这与李传浩等(2015)的研究结论一致。在事件趋于结束，即事件发生后的第5 d(图 8p)，距平场转为与事件发生前完全相反的北负南正的分布型，巴尔喀什湖至贝加尔湖低槽进一步加深，北方冷空气继续加强并南压，在北方冷空气的强盛压制下，减弱的西太副高开始南撤，南北正负距平的分界线南退到25°N附近，华西地区上空则处于干冷的北风控制下，持续性极端降水事件结束。

4.2 对流层高层环流及整层水汽特征

分析持续性极端降水事件发生前后对流层高层200 hPa风场及1000~300 hPa整层积分水汽输送距平可知，欧亚上空最明显的特征是华西上空偏东风和偏西风的反向变化、南亚高压强度、位置调整以及水汽的输送和辐合辐散。

在事件发生前的20~15 d(图 8b, 8e)，巴尔喀什湖附近弱气旋性异常环流逐渐消失，其南侧伊朗至青藏高原上空为强盛的偏东气流，说明副热带西风急流未建立或异常偏弱，南亚高压偏大、偏强、偏东，其东界位于东海以东地区；同时，整层水汽表现出自孟加拉湾往东向中南半岛及其以东地区输送，其西南向的水汽通道和来自西太平洋偏东的水汽输送通道没有建立，华西地区处在偏北微弱的水汽输送环境下(图 8c，8f)。事件发生前10 d(图 8h)，巴尔喀什湖附近的气旋性异常环流完全消失，伊朗至青藏高原上空偏东风明显减弱，南亚高压面积缩小，其北界往南收缩、东界往西收缩至我国东海附近地区；此时来自孟加拉湾地区的水汽有所加强，但主要输送方向是中南半岛西部地区，西南向的水汽通道和来自太平洋偏东的水汽输送通道仍未建立，华西地区还处在弱水汽环境下(图 8i)，有利的降水背景还未形成。事件发生前5 d(图 8k)，巴尔喀什湖以北地区有气旋性异常环流重新建立，伊朗至青藏高原上空偏东风再次减弱，并逐渐有西风发展的迹向，南亚高压面积缩小、北界南移、东界往西收缩至我国东部沿海附近；从整层水汽情况(图 8l)可看出，华西上空出现明显的西南向水汽辐合区，但东部的水汽输送条件仍较弱，此时还不利于持续性强降水的发生。

在事件发生当天(0 d，图 8n)，巴尔喀什湖以北的气旋性异常环流南下至巴尔喀什湖以南地区，伊朗至青藏高原上有强盛西风建立并发展，说明此时副热带西风急流建立、加强并发展，华西上空正好处在急流轴线附近，南亚高压面积更进一步缩小，北界南移至30°N附近，东界往西收缩至我国东南沿海附近；由图 8o可知，来自西太平洋的东北转西南向水汽输送明显增强，华西上空出现较强的水汽辐合区，非常有利于华西地区出现持续性强降水。在事件趋于结束，即事件发生后的第5 d(图 8q)，巴尔喀什湖以南地区的气旋性异常环流完全消失转为弱偏北风，副热带西风急流明显减弱，南亚高压面积明显收缩，尤其是其东西边界收缩显著，其北界位置略有南移，东界往西收缩至我国西南西部地区；由图 8r可知，东亚及东南亚地区偏南的水汽输送均消失，华西上空水汽辐合区亦完全消失，有利于华西地区出现降水的环流和水汽条件已不存在，至此持续性极端降水事件结束。

综上，在华西秋雨期持续性极端降水事件发生前15~20 d，欧亚对流层高层及整层水汽场上并没表现出明显有利于持续性降水的形势，从事件发生前5 d至开始当天，有利于事件发生的环流形势逐渐显现并不断加强，最主要特征表现在南亚高压的不断南退和其东界不断向西收缩、副热带西风急流轴线的建立和异常加强以及水汽辐合的不断加强。翟盘茂等(2016；2022)对江淮地区夏季持续性强降水发生机机理的研究认为，从持续性强降水发生前至发生后，南亚高压是不断明显向东移动的过程。而本文的分析发现，对于华西秋雨期的持续性极端降水而言，南亚高压的变化则与上述结论相反，从事件发生前至发生后，南亚高压是一个不断往西收缩的过程，这与南亚高压的季节性变化和不同地区有利降水的环流型配置有关。在华西秋雨期，当南亚高压北界南退到30°N、东界收缩至我国东南沿海附近、副热带西风急流建立发展且急流轴线维持在华西上空，且华西上空有水汽辐合时，华西地区则会发生持续性极端降水事件，故提前关注和监测南亚高压的移动路径和形态变化以及副热带西风急流的变化，尤其是急流轴位置的变化，可以为提前预测持续性极端降水事件的发生时间提供前兆信息。

5 结论与讨论

本文利用华西地区秋季降水资料和ECMWF提供的ERA5再分析资料，对华西秋雨期持续和非持续性极端降水事件的新特征等进行了分析，并对发生持续和非持续性极端降水事件时的大气环流特征进行对比分析和探讨，得到以下结论。

(1) 近62年来，华西秋雨期持续性极端降水事件呈现降水量和频次增加、强度增强、对秋季总降水量的贡献率增加的变化趋势；而非持续性极端降水事件降水量呈弱的减少趋势，其强度、频次和对秋季总降水量的贡献率的变化则不明显。

(2) 持续和非持续性两类极端降水事件发生时，虽然欧亚中高纬度虽均为“两槽一脊”的环流型，但槽脊的强度有较大差异，北半球欧亚中高纬度地区的差异更加突出；在低纬度地区，与非持续性极端降水事件发生时相比，持续性极端降水事件发生时印缅槽相对更偏强、西太副高更偏北。

(3) 在低层风场上，持续性极端降水发生时，西西伯利亚至我国西北北部地区处在反气旋环流控制下，华西地区上空为反气旋底部的偏东气流，西太平洋地区的偏东风和孟加拉湾地区的西南风明显，菲律宾附近地区有明显的气旋性环流，而在非持续性极端降水发生时，这种特征也存在，但强度明显较前者偏弱。

(4) 在华西秋雨期内发生持续性极端降水事件时，我国西部及华西地区处在“+-+”的环流异常型下，北方冷空气南压至华西及其偏北地区，冷暖空气在华西上空交汇，为华西地区发生持续性极端降水事件的发生提供了极为有利的大尺度环流背景；当南亚高压北界南退到30°N、东界收缩至我国东南沿海附近、副热带西风急流建立发展且急流轴线维持在华西上空，且华西上空有水汽辐合时，华西地区则会发生持续性极端降水事件。因此，提前关注和监测南亚高压的移动路径和形态变化以及副热带西风急流的变化，尤其是急流轴位置的变化，可以为提前预测持续性极端降水事件的发生时间提供前兆信息。

(5) 本文分析了华西秋雨全区极端降水事件的特征，从其空间变化特征看，华西南区与北区极端降水事件的变化并不相同，还需在以后的研究中对这种变化趋势及其成因做进一步探讨。

本文从华西秋雨期内极端降水过程诊断预测等实际气候业务服务工作的需求出发，分析了华西秋雨期持续和非持续性极端降水事件发生时的大气环流特征、主要关注的环流系统和前兆信号，但极端事件的形成机制和影响因素复杂多变，除了环流系统的影响，可能还受到地形、土壤湿度等更多外源信号的影响，还需开展更加深入细致的相关研究工作。