西南地区气候年际和年代际变化特征分析

西南地区气候年际和年代际变化特征分析

1气候年代际变化的研究中国西南部是世界上最复杂的地区之一。高原、云贵高原、横断山脉和四川盆地是世界上最复杂的地形特征。目前在全球气候增暖背景下,各国科学家及政府部门对可能引起的环境和生态变化给予了极大关注。全球气候系统中的年代际变率问题也是CLIVAR计划研究的核心内容之一。由于中国西南高原山地区域的特殊地理位置,决定了该区域气候变化对东亚,乃至全球天气气候有显著影响[9,10,11,12,13,14,15]。自20世纪90年代以来,有关气候年代际变化的工作有不少研究。Ghil等\,Elsner等以及Allen等的研究都发现了全球气候存在20年左右的周期振荡,这是气候趋势之外最显著的年代际气候变率,对预测全球气候变暖趋势有重要意义。黄荣辉等分析了中国夏季降水的年代际变化及华北地区干旱化趋势,得出了在1965年前后中国华北发生了一次气候跃变,1965年后十多年的干旱化趋势与西非萨赫尔地区干旱化的趋势相似,并指出这种气候变化可能是对年代际ENSO循环现象的响应。符淙斌在研究中国地区降水的变化时发现了中国东部降水变化和赤道东太平洋海洋变化都具有3.5年的周期振荡,属于同一振荡系统;并且指出对于3.5年的振荡系统,当赤道东太平洋SST升高以后,中国华南西部和西南地区的降水明显减少,而长江中下游地区的降水明显偏多。汤懋苍等在研究青藏高原及其近代气候变化时指出,高原温度变化较中国东部地区早,青藏高原是百年尺度气候变化的“启动区”,刘晓东等的工作也得到了类似的结论。刘德等研究了四川盆地东部夏季气温和降水变化,得到了气温存在准3年和降水存在准10年的周期振荡。这些工作对推动气候变化的深入研究,认识气候自然变率和预测外强迫因子造成的气候变化有重要的作用。由于气候变化的复杂性,各地区的区域气候变率在周期性、突变性、可预测性和变化机制诸方面常有自己固有的变化规律,常常表现出与全球变化的非同步性。过去对西南高原山地气候变化多对气温或降水单一气象要素或几个气象要素按行政辖区进行分析,本文将对西南地区气候年代际变化采用多要素进行分析,以全面分析高原山地区域气候变化特征,加深对西南地区气候自然变率的认识,促进西南区域短期气候预测水平的提高。2资料插值及年增长率文中选用1961\_2000年西南地区(西藏、云南、贵州、四川、重庆)139个地面气象台站的常规观测资料,包括气温、最低气温、最高气温、降水、相对湿度、气压、日照时数、总云量、低云量共九个要素的月平均值进行分析。首先对个别台站的缺测资料进行首次插值处理,方法是将前后两年要素实测值取平均作为该台站的缺测值。对仍然不连续的年则再做一次空间差值,取该站周围半径为1个纬距范围内的测站,按距离成反比做加权平均得到该测站的补测值,如果仍然有不连续的年则作为缺少记录处理。经过插值后139个测站资料具有较好的连续性,台站位置分布如图1所示。利用139个观测站各气候要素月平均值计算整理得到年平均值。下面针对西南地区各测站年的各气候要素序列进行分析。3年平均气温增温和增湿结果用xi表示样本量为n的某一气候变量,如温度,用ti表示xi所对应的时间,建立xi与ti之间的一元线性回归,xˆi=a+bti(i=1,2,⋯,n),x^i=a+bti(i=1,2,⋯,n),式中a,b分别为回归常数和回归系数,可以用最小二乘法进行估计。其中,b又称线性倾向,求得线性倾向后,该倾向是否显著,须检验时间t与变量x之间的相关系数r;若r通过信度检验,则认为该倾向有统计意义,否则认为该倾向没有统计意义。图2a~i为西南地区各气候要素近40年来的线性倾向分布。图中等值线是由通过95%信度检验(|r|>0.32)的测站对应的线性倾向分布值绘制而成,没有通过信度的台站在画图时设为缺省。图2a为年平均气温的线性倾向分布。可以看出,青藏高原大部、川西高原中部至北部、云南南部、贵州大部表现出明显的增温趋势,增温中心出现在西藏中部、云南南部和川西高原。值得注意的是,在重庆、四川西南部至云南北部、川藏交界处存在气温下降趋势,并出现了明显的降温中心。表明在西南局部区域,尤其是四川盆地东北部和川、滇交界地区气候变化与全球变暖存在非同步性。图2b和c分别为最低气温和最高气温的线性倾向。可以看出,最低气温的增温范围较平均气温(图2a)更大,降温区缩减为两个小中心,最低气温的增温和降温中心基本与图2a一致。而最高气温的增温倾向范围明显小于降温倾向的范围,表明西南局部地区的降温趋势在一段时间内将会维持,而且川西高原、西藏高原的年平均气温增温主要是由最低气温的增加引起的。从年总降水量的线性倾向分布可以看出(图2d),在西藏大部、川西高原、云南中部以北地区年总降水量呈明显增加趋势,而在四川盆地、贵州和云南南部地区年降水量呈减少趋势。在年相对湿度的倾向分布图上(图2e),除贵州东部、云南南部外,其他区域均表现出显著增湿趋势,这与近年来西南地区西部高原区域降水增多有关。图2f为年平均地面气压的倾向分布。可以看出,西南大部地区以增压为主。低云量(图2g)除云南、贵州增加外,其它地区均减少。总云量(图2h)总体呈减少趋势。在日照时数线性倾向分布上(图2i),可以看到青藏高原东北部、川、滇交界处日照增加,其余地区日照减少。4气候要素的年际变化根据不同的测站海拔高度,我们将西南地区分为三个不同区域来讨论(见图1)。Ⅰ区包括青藏高原和川西高原以及云南北部海拔高度>2000m的少量测站;Ⅱ区主要包括云、贵高原,即云南大部、贵州和四川海拔高度在1000~2000m之间的测站;Ⅲ区主要包括四川、重庆丘陵、盆地区域,该区域内除峨嵋山金顶站外,其他测站海拔高度均<1000m。我们对划分的三个区的测站资料求算术平均,得到代表各区域要素特征的时间序列,然后对各区域要素的时间序列做Marr小波分析,并将小波变换得到的高频波(周期<10年)和低频波(周期≥10年)叠加,作为讨论该区域气候要素的年际变化和年代际变化的时间序列。为了节省篇幅,我们在图3a~f中只给出了三个分区的年平均气温和年总降水量的区域平均序列以及由平均序列分离出的高频波序列和低频波序列,其他七个要素的序列图省略。由图可见,在Ⅰ(图3a)、Ⅱ(图3b)、Ⅲ(图3c)不同分区内的年平均气温的年际和年代际变化是有差异的。从周期在10年以上Marr小波的叠加图上可以看出,青藏高原和川西高原年平均气温存在14~15年周期的年代际变化,在过去40年中变化相对稳定,而在云贵高原区20世纪70年代初至80年代末年平均气温的年代际变化并不明显,90年代以后该区域才显示出10年以上的周期变化趋势,在四川盆地和贵州东部丘陵地区年平均气温存在明显的20年左右的年代际振荡。分析周期在10年以下的Marr小波合成图可以得出,在青藏高原和川西高原以及云贵高原区年平均气温分别存在4~5年和7~8年周期的年际变化,而在四川盆地和丘陵地区年平均气温主要表现为7~8年周期。同样我们可以分析年总降水量在Ⅰ(图3d)、Ⅱ(图3e)、Ⅲ(图3f)区的年际和年代际变化。从图中可以看出,在过去40年,年总降水量的低频波在青藏高原区存在完整的三个波,而在云贵高原和四川盆地则存在完整的二个波。说明在西南地区2000m以上的高原地区年降水量存在13~14年的年代际变化,而在2000m以下的高山、丘陵区存在准20年左右的年代际振荡。年总降水的年际变化在各个分区的周期变化差异不明显,主要表现出2~3年和6~7年的周期振荡,但是位相变化在多数时段内是不同的。以上分析得出的年平均气温和年总降水量的年际和年代际变化周期同样可以用最大熵谱分析表示出来(图4a~f)。表1列出了其他七个气候要素的周期变化特征。从表1可以看出,西南地区气候要素除日照在四川盆地没有年代际变化的周期外,其他要素在不同分区内均存在显著的10年以上周期。说明年代际变化在西南气候变化中起到十分重要的作用。从以上分析可知,用小波分析法把各要素序列的年际变化和年代际变化特征分离出来是可行的,弥补了直接对原序列某些特征分析可能引起失真的缺陷。例如在青藏高原和川西高原区,对年平均气压、年平均日照时数、低云量和总云量进行最大熵谱分析不能确定这些要素存在的显著周期,但通过分析其低频序列可以找出隐含的显著周期,这样可以更全面地揭示要素的年际和年代际变化特征,有利于分析区域气候的年际和年代际变化规律,进一步揭示引起区域气候年际和年代际变化的原因。5降水的突变分析利用Mann-Kendall检验(简称M-K检验)方法,对西南地区各区(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区)各要素的平均序列进行了突变检验和分析。图5a~f只给出了三个分区的年平均气温和年总降水量的区域平均序列的M-K检测图,其他七个要素的M-K检测图省略,从图中可以看出各要素均存在不同程度的突变现象。从图5a和图3a可以看出,青藏高原和川西高原年平均气温在20世纪后40年表现出明显的线性增温趋势,1986年有一次显著突变,其后气温达到一个更显著的增暖时期。从图5b和图3b可以看出,云贵高原年平均气温在过去40年也呈明显的线性增温趋势,1991年是一次明显的突变点,90年代增温强度是40年来最强的。从图5c和图3c可以看出,四川盆地和贵州东部地区,年平均气温整体经历了从60年代初下降至60年代末,然后上升至70年代末再转为下降,直到90年代初再转为上升,期间最显著的突变点是1966年。分析图5d和图3d可知,青藏高原和川西高原年总降水量总体从60年代初开始减少,从1984年后转为增加趋势,但直到1997年以后降水呈显著增加趋势。因此,1997年为西南地区海拔2000m以上高原区降水由少转多的转折点。从图5e和图3e可以看出,云贵高原年总降水量从60年代中期开始呈下降趋势,直到80年代末才缓慢增加,40年间年降水变化的主要突变点是1974年。而在四川盆地和贵州东部丘陵区,年总降水量整体呈减少趋势,尤其在1984年后10年降水减少尤为显著,在M-K图上(图5f和图3f)可以看到1984年为显著的突变点。年平均最低气温在青藏高原和川西高原的变化趋势与年平均气温基本相同,但最低气温的突变点比年平均气温的突变点提前了2年,即1984年,在云贵高原地区突变点是1986年,比年平均气温突变点提前5年;在四川盆地和贵州东部丘陵区,年平均最低气温突变点是1989年,比年平均气温的突变点提前7年。年平均最高气温在西南地区各分区变化与年平均气温和年平均最低气温的变化存在较大的差异,从1972年开始呈明显的下降趋势,到1984年最高气温达到40年来的最低值,然后缓慢上升,1997年是最高气温显著增加的转折点。而年平均相对湿度在各分区的变化和突变转折点与年总降水量的变化特点基本相同。年平均气压在青藏高原和川西高原上经历了一次突变,突变发生在1987年,而在云贵高原和四川盆地年平均气压没有明显的突变点。在青藏高原和川西高原,低云量和总云量从1961—2000年呈明显的线性减少趋势,1980年和1990年分别是低云量和总云量的一个突变点,在突变点之后,两者的减少更为明显。在云贵高原,过去40年低云量略有增加,显著增加的突变点发生在1994年,而总云量略有减少,1997年后减少趋势明显。在四川盆地和贵州东部丘陵区,低云量减少比总云量减少更为显著,低云量和总云量的主要突变点是1991年。年平均日照时数在青藏高原上从60年代初期增加,直到80年代中期后才开始减少,90年代维持在低值状态。在云贵高原和四川盆地,年平均日照时数均减少,尤其在1984年和1980年之后,两个区域的日照时数减少比较显著。为了更清楚起见,表2列出了各分区各气候要素的突变时间。通过以上分析可知,西南地区多数气象要素突变时间发生在20世纪80年代以后,尤其是年平均气温的突变时间发生在80年代中期以后,根据王绍武等和施雅风等的工作以及IPCC的工作报告可知,20世纪70年代后期全球发生了一次气温突变,可见西南地区的气温突变要晚于全球平均气温突变,而西南地区高海拔地区的气温突变早于高原东部的盆地、丘陵区域。6增温与年增气温为了分析西南地区不同分区(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ)不同要素(年平均气温、年平均最低气温、年平均最高气温、年总降水量、年平均相对湿度、年平均气压、年平均日照时数、年平均总云量、年平均低云量)之间的关系,我们计算了各该分区域各要素的平均序列之间的相关(表3)。从表3可以看出,在青藏高原和川西高原地区(Ⅰ区),年平均气温与低云量和总云量呈显著负相关,即云多时地面接收太阳辐射少,气温低;云少时地面接收太阳辐射多,气温高。而与年总降水量、年平均最低气温和年平均最高气温呈显著正相关,即高原增温的同时,年降水量也有显著的增加。说明在海拔3000m以上的西藏高原、川西高原增温与全球气温变暖基本一致。年总降水量与年平均气温、年平均最低气温和年平均相对湿度呈显著正相关,而与年平均日照时数呈显著负相关。在云贵高原地区(Ⅱ区),年平均气温与总云量和年平均相对湿度呈显著负相关,说明在云贵高原增温对水汽蒸发、相对湿度减小的贡献是明显的。年平均气温与年平均气压、年平均最低气温和年平均最高气温呈显著正相关,即增温常常伴随增压。年总降水量与低云量、总云量和年平均相对湿度呈显著正相关,而与年平均日照时数呈显著负相关。在四川盆地和贵州东部地区(Ⅲ区),年平均气温与低云量、总云量、年平均气压和年平均相对湿度呈显著负相关,而与年平均日照、年平均最低气温和年平均最高气温呈显著正相关,说明该区域增温与日照时数关系密切。年总降水量与低云量、总云量和年平均相对湿度呈显著正相关。另外,西南地区年平均日照时数与年平均相对湿度呈显著负相关,而年平均相对湿度与总云量在云南、贵州和四川盆地呈显著正相关。在海拔高度2000m以上的高原地区,年平均气压与年平均日照时数呈显著负相关,与低云量呈显著正相关。而在2000m以下的云贵高原,年平均气压与年平均气温呈显著正相关,而在四川盆地和贵州东部地区,年平均气压与年平均气温呈显著负相关。这可能与西南地区特殊的地形条件有关。我们对此现象将做进一步的分析。7西南低云量气候分布的特点本文对西南地区多个气候要素的年际和年代际变化进行了分析,得到如下主要结论:(1)