近40 年中國區域對流層頂溫度場時空變化特征

唐超禮 , 朱一東 *, 魏合理 , 魏圓圓

( 1 安徽理工大學電氣與信息工程學院, 安徽 淮南 232001;2 中國科學院安徽光學精密機械研究所中國科學院大氣光學重點實驗室, 安徽 合肥 230031;3 安徽大學互聯網學院, 安徽 合肥 230039 )

0 引 言

對流層頂是大氣層最基本的結構, 是對流層和平流層之間進行物質和能量交換的重要區域[1-3]。近年來,由于溫室氣體的不斷增加, 全球氣候變暖加劇, 對流層溫度逐漸上升, 平流層溫度逐漸下降, 這就導致了介于對流層和平流層之間的對流層頂溫度、高度、氣壓等參數也會發生變化, 從而改變對流層頂結構, 影響它對水汽、塵埃和氣溶膠等阻擋作用, 從而引起全球氣候的改變。在政府間氣候變化專門委員會 (IPCC) 的第四次報告中也指出把對流層頂的變化作為衡量氣候變化的指標之一[4]。故研究對流層頂的氣候變化特征, 對理解水汽、塵埃和氣溶膠等物質在對流層和平流層之間發生的物質和能量交換過程以及認識其對全球氣候變化所帶來的影響都具有重要意義和參考價值。

國內外有關對流層頂的研究成果有很多。吳澗等[5]利用美國國家環境預報中心 (NCEP) 大氣溫度場月平均再分析資料和對流層頂月平均氣壓資料研究發現, 近20年來對流層增暖和平流層冷卻作用共同導致了東亞對流層頂高度上升了約86 m, 同時對流層溫度上升了約0.2 ℃。袁韡等[6]利用COSMIC衛星無線電掩星觀測溫度數據發現對流層頂溫度和高度在北半球緯度高的地區都一致升高, 而南半球則相反, 兩者都有明顯的季節性變化特征。王琳等[7]利用四種提取邊界層高度的方法對激光雷達的實測數據進行對比分析, 得出曲線擬合法更適合大量數據的批處理運算。屈小川等[8]利用COSMIC無線掩星數據反演南極對流層頂時發現南極對流層頂溫度分布存在梯度特征, 特別是冬季和春季, 而對流層頂整體表現為位相相反的一波結構。王肖漢等[9]基于痕量氣體差分吸收光譜儀 (EMI) 遙感數據和中國科學技術大學衛星遙感產品, 得出對流層NO2柱濃度在1—6月下降, 而7—8月上升, 且分布具有區域性特征。Seidel等[10]利用探空資料發現在1978—1997年對流層頂高度每10 年升高20 m, 氣壓每10 年降低0.5 hPa, 溫度每10 年下降0.5 K。劉慧等[11]利用NCEP/NCAR再分析資料發現中國對流層頂高度在中緯度年變化幅度較大, 其年際變化和長期趨勢有明顯的區域性。郭佳賓和金雙根[12]利用GNSS掩星數據結合探空氣球數據和ERA5模型數據進行驗證, 發現對流層頂參數隨緯度具有明顯的分帶特征, 但在經度上變化并不明顯, 在我國表現為南北區域不對稱、東西區域較為對稱, 此外還發現對流層頂參數具有明顯的季節性變化特征。周順武等[13]利用ERA-Interim逐日再分析溫度資料發現1979—2014年青藏高原和同緯度其他地區各季節對流層頂氣壓均呈現出不同程度的下降趨勢, 春冬季下降趨勢尤其顯著。付志嘉等[14]利用我國120 個觀測站的探空資料發現全球性溫室氣體的排放導致在1980—2007年我國對流層溫度增加了近3.9 ℃, 對流層頂高度整體增加約45 m。

以往學者研究的區域主要是全球和南極以及其他局部地區, 對整個中國區域對流層頂的相關研究還不太全面, 另外, 隨著觀測資料的不斷積累、更新, 使得研究最新的、長時期的對流層頂氣候變化成為可能, 而對流層頂溫度的變化研究也屬于對流層頂氣候變化研究中必不可少的一部分。故本文以此為出發點, 利用NCEP/NCAR再分析資料研究我國對流層頂溫度的時空分布及變化趨勢, 所得結果有利于進一步認識我國對流層頂溫度的變化規律。

1 資料及方法

1.1 資料來源及處理

根據對流層頂溫度梯度不連續而溫度始終連續這個特征, 所使用的NCEP/NCAR對流層頂再分析資料是按照熱力學定義的方法來確定對流層頂, 即在500 hPa等壓面之上, 溫度遞減率小到2 ℃/km或以下的最低高度, 而且在此高度及其以上2 km大氣層內的溫度平均遞減率不超過2 ℃/km[15]。

采用1981—2020年NCEP/NCAR全球對流層頂月平均溫度場再分析資料, 水平分辨率為2.5° × 2.5°, 時間序列長度n= 12 × 40 = 480個月, 選擇15° N～55° N, 70° E～140° E為中國區域, 將資料分別進行年平均處理和季節平均處理。其中, 年平均處理是把同一年不同月的數據進行平均處理, 而季節平均處理就是把同一年中同一季節的月數據進行平均處理, 從而得到近40 年的年平均溫度場資料和季節平均溫度場資料。其中, 季節按3—5月為春季、6—8月為夏季、9—11月秋季、12—次年2月為冬季進行劃分。

1.2 研究方法

1.2.1 線性回歸法

線性回歸是一種常用的氣象分析方法。用yi表示樣本量為n的某一氣象要素變量,xi表示yi對應的時間段, 建立yi和xi之間的一元線性回歸方程yi=α+βxi(i=1，2，…，n), 式中yi為回歸計算值,α、β分別為回歸常數、回歸系數[16,17]。本研究中xi取1981—2020年。

1.2.2 Mann-Kendall 突變檢驗法

Mann-Kendall 突變檢驗法 (M-K) 是廣泛應用于氣候診斷與預測的一種非參數統計檢驗方法, 可用來判斷氣候序列是否發生或何時發生氣候突變, 其優點是不需要樣本符合一定的分布, 也不受少數異常值的影響, 更適用于類型變量和順序變量, 計算也比較簡便[18]。

1.2.3 經驗正交函數分解法

經驗正交函數分解法 (EOF), 是氣象中分析時空變化特征的一種重要方法。它能將變量場進行分解, 得到不隨時間變化的空間函數部分和僅隨時間變化的時間函數部分, 再取方差貢獻率較大的幾個函數來反映變量場主要的時空變化特征。從物理意義上來說, EOF方法就是將一個物理量場 (變量場) 分解成若干個具有不同物理性質且相互獨立正交的空間模態 (特征向量) 以及與之相聯系的時間上的投影 (時間系數), 使原物理量場的變化信息都濃縮在前幾個模態上, 從而來簡化該物理量場[19,20]。

2 對流層頂溫度場隨時間變化規律

2.1 年際變化特征

圖1為1981—2020年中國區域對流層頂溫度年際變化圖。從圖中可以看出, 1981—2020年中國區域對流層頂年平均溫度變化過程與5年滑動平均曲線變化基本一致即對流層頂溫度總體呈現明顯下降趨勢, 而這種下降趨勢的原因除了可能與大氣臭氧柱總量在20世紀90年代中期以后偏高有關外, 還可能與大氣環流活動以及南極臭氧空洞等有關。但在1984—1993年有波動上升的趨勢, 這可能與大氣臭氧柱總量在1990年異常減少有關。平均氣候傾向率為 -0.444 ℃/10 a, 年平均溫度在-67.2～-64.6 ℃之間變化, 而最大值-64.6 ℃ 出現在1982年, 最小值 -67.2 ℃出現在2001年, 最大值與最小值相差 2.6 ℃。

圖1 1981—2020年中國區域對流層頂溫度年際變化趨勢Fig. 1 Interannual variation trend of tropopause temperature over China from 1981 to 2020

對1981—2020年中國區域對流層頂年平均溫度進行Mann-Kendall突變檢驗, 結果如圖2所示, 其中UF為正向序列曲線, UB為反向序列曲線。由圖可知, UF值在1981—2020年均小于0, 說明對流層頂溫度在1981—2020年總體呈現減小趨勢。并且在1995年之后, UF曲線均在p= 0.05顯著性水平線以下, 說明對流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢顯著。此外,再結合UB曲線來看,它和UF曲線在1993年產生一個交點,并且交點在p= 0.05顯著性水平線以內,這說明了對流層頂溫度在1993年發生了減少性突變。

圖2 1981—2020年中國區域對流層頂年平均溫度M-K突變檢驗Fig. 2 M-K mutation test of annual mean tropopause temperature over China from 1981 to 2020

2.2 季節變化特征

在1981—2020年, 中國區域對流層頂溫度存在明顯的季節性差異 (圖3)。春、夏、秋、冬4個季節的最大平均溫度分別為 -63.2、-64.8、-64.9、-63.9 ℃。其中最大平均溫度出現在春季, 最小出現在秋季, 并且四季的對流層頂溫度曲線均在1986—1993年有波動上升的趨勢, 這可能都與大氣臭氧柱總量在1990年異常偏少有關。春、夏、秋、冬的氣候傾向率依次為 -0.307、-0.533、-0.582、-0.376 ℃/10 a, 其中由于夏、秋的氣候傾向率的絕對值比春、冬的都大, 從而夏季和秋季對流層頂溫度減小趨勢顯著, 貢獻也最大, 對全年的對流層頂溫度變化趨勢起主導作用, 而春季和冬季對流層頂溫度減小趨勢相比夏季和秋季則較小, 貢獻也較小。

圖3 1981—2020年中國區域四季對流層頂溫度年際變化趨勢。(a) 春季； (b) 夏季； (c) 秋季； (d) 冬季Fig. 3 Interannual trend of seasonal tropopause temperature over China from 1981 to 2020.(a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

對1981—2020年中國區域四季對流層頂年平均溫度進行Mann-Kendall突變檢驗, 結果如圖4所示。由圖可知, 四季的UF值在1981—2020年均小于0, 說明全年各個季節的對流層頂溫度都呈現減小趨勢。春季、夏季和秋季的UF曲線在1995年之后, 均在p= 0.05顯著性水平線以下, 說明其對流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢顯著; 而冬季的UF曲線在1997年之后, 均在p= 0.05顯著性水平線以下, 說明冬季對流層頂溫度在1997—2020年減小趨勢顯著。此外, 春季和冬季的UF和UB曲線在1986—1993年都有多個交點, 但其真正意義上減少性突變都發生在1992年前后, 而夏季的減小性突變發生在1993年, 秋季的減小性突變發生在1994年前后。由于四季減小性突變發生的時間均在1993年左右, 這可能與南極臭氧空洞在1993年前后突然惡化有關[21]。

圖4 1981—2020年中國區域四季對流層頂年平均溫度M-K突變檢驗。(a) 春季； (b) 夏季； (c) 秋季； (d) 冬季Fig. 4 M-K mutation test of seasonal mean tropopause temperature over China from 1981 to 2020.(a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

3 對流層頂溫度場隨空間變化規律

對1981—2020年中國區域對流層頂年平均溫度場資料進行距平處理, 得到年平均溫度距平場, 再用EOF方法進行分解, 得到特征向量及其對應的時間系數。它們的物理意義是: 對于特征向量而言, 方差貢獻越大,越能反應年平均溫度距平在40年中的空間分布特征, 并且特征向量之間相互正交, 從而第一特征向量反映了年平均溫度距平的平均狀態, 其余特征向量反映了年平均溫度距平不同尺度的變化狀態, 而時間系數作為特征向量的權重, 反映了不同年份對這種空間分布貢獻的大小。

通過EOF分解年平均溫度距平場, 得到前4個EOF模態對應的方差貢獻率及累計方差貢獻率 (表1), 其中前3 個模態EOF1、EOF2 以及EOF3 對應的方差貢獻率分別為73.32%、7.54%、4.96%, 累計方差貢獻率達85.82%, 即前3個模態所帶原變量場的變化信息高達85.82%, 已經基本能夠反映對流層頂溫度場的主要時空變化特征。故本研究選擇前3個模態進行分析。

表1 前4個模態的方差貢獻率和累計方差貢獻率Table 1 Variance contribution rate and cumulative variance contribution rate of the first four modes

第一模態的方差貢獻率遠高于其他模態, 是對流層頂溫度場主要的空間分布形式 (表1)。圖5為中國區域對流層頂溫度EOF第一模態空間分布及其對應的時間系數。由圖5 (a) 可知, 第一模態空間分布由南到北呈現"+, -"的緯向結構, 除了東北地區存在小范圍負值外, 其他地區都表現為正值, 這表明1981—2020年中國區域對流層頂變化趨勢在空間上基本一致即對流層頂溫度一致升高或降低。由圖5 (b) 可知, 時間系數(PC1) 在1981—1995年均為正值, 而在1996—2020年負值居多, 總體呈下降趨勢, 說明近40年對流層頂溫度整體呈現下降趨勢, 這和前文分析一致。

圖5 第一模態空間分布 (a) 及其時間系數 (b)Fig. 5 Spatial distribution of the first mode (a) and its time coefficient (b)

圖6為中國區域對流層頂溫度EOF第二模態空間分布及其對應的時間系數。由圖6 (a)可知, 第二模態空間分布由南到北呈現"+, -, +, -"的緯向結構, 負值主要分布在34° N以南的區域, 以及黑龍江北部小范圍地區, 其余地區多為正值, 說明對流層頂溫度呈現出很明顯的南北相反分布, 負值顯著區主要出現在四川地區,意味著該地區對流層頂溫度變化相比較其他地區更劇烈。由圖6 (b)可知, 時間系數 (PC2) 在1992年之前明顯為正值, 而在1992—2004 年, 時間系數為明顯負值, 到了2005—2020 年時間系數又變成正負值交替出現,說明在2005年之前對流層頂溫度在34° N以北地區總體呈現下降趨勢, 而34° N以南則呈現上升趨勢, 而在2005年之后對流層頂溫度變化趨勢不明顯。

圖6 第二模態空間分布 (a) 及其時間系數 (b)Fig. 6 Spatial distribution of the second mode (a) and its time coefficient (b)

圖7為中國區域對流層頂溫度EOF第三模態空間分布及其對應的時間系數。由圖7 (a) 可知, 第三模態的空間分布由南到北呈現"+, -, +"的緯向結構, 其中26° N～46° N之間大部分地區為負值, 其他地區為正值,且負值顯著區主要出現在西藏、青海以及四川的部分地區, 說明該地區對流層頂溫度變化相比其他地區更劇烈。由圖7 (b) 可知: 時間系數 (PC3) 在1981—1996年為較明顯正值, 而在1996年之后時間系數為明顯負值,說明在1996年之后, 在26° N～46° N之間大部分地區對流層頂溫度總體呈現上升趨勢, 其他地區則為下降趨勢, 其中西藏、青海以及四川的部分地區上升趨勢顯著。

圖7 第三模態空間分布 (a) 及其時間系數 (b)Fig. 7 Spatial distribution of the third mode (a) and its time coefficient (b)

4 結 論

利用NCEP/NCAR再分析資料, 分析了我國對流層頂溫度場的時空分布及變化趨勢, 可以得出如下結論:

1) 中國區域對流層頂溫度在1981—2020年總體呈現下降趨勢, 其中在1995—2020年對流層頂溫度減少趨勢顯著, 減少性突變發生在1993年。

2) 中國區域對流層頂溫度有明顯的季節性特征。春季和冬季氣候傾向率分別為 -0.307 ℃/10a、-0.376 ℃/10a, 對全年對流層頂溫度減小趨勢貢獻都較小, 其中春季對流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢顯著, 冬季對流層頂溫度在1997—2020年減小趨勢顯著, 且都在1992年前后發生減少性突變; 而夏季和秋季氣候傾向率分別為 -0.533 ℃/10a、-0.582 ℃/10a, 對全年對流層頂溫度減小趨勢貢獻都較大, 其中夏季和秋季對流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢都比較顯著, 而夏季在1993年發生減小性突變, 秋季在1994年前后發生減小性突變。

3) 利用EOF法對近40年中國區域對流層頂溫度場進行進一步的分析, 得到前3個模態累計方差貢獻率達85.82%, 已經基本能夠反映對流層頂溫度場的主要變化特征。其中第一模態的空間分布反映了中國區域對流層頂變化趨勢在空間上基本一致, 且分布由南到北呈現"+, -"的緯向結構。第二模態的空間分布由南到北呈現"+, -, +, -"的緯向結構, 并以34° N為界呈現出很明顯的南北相反分布。而第三模態呈現出由南到北"+, -, +"的緯向結構的空間分布。

由以上結果可知, 中國區域對流層頂溫度在時間上總體呈現下降趨勢, 這可能是大氣環流活動、南極臭氧空洞以及大氣臭氧柱總量等因素共同作用導致的, 而通過EOF法分析得到對流層頂溫度場在空間分布上基本一致, 但又存在南北差異, 這顯然是受大尺度天氣系統影響以及氣候不穩定的緣故。在如今全球變暖的背景下, 這些影響中國區域對流層頂溫度變化的因素具體是什么? 它與對流層頂溫度場是否存在某種控制機制? 又如何影響中國區域對流層頂氣候變化? 這些都值得我們進一步研究。并且本文所得結論與之前學者研究的結論存在一些差異。說明了相同氣候參數 (指對流層頂溫度) 變化趨勢在全球范圍內不同的地理條件下表現是不同的, 而在相同地理條件下, 也可能因所研究的時間尺度和方法以及觀測資料的不同也存在差異。另外, 所采用的EOF方法也存在一定的局限性, 即分離出的空間分布結構不能清晰表示不同地理區域的特征, 另外, 也會因所選取區域范圍以及分解前變量場數據形式不同所得到的特征向量空間分布也會不同, 這就讓解釋其物理意義變得困難。這些都有待在今后的工作中需要深入研究和探討。

致謝:文中NCEP/NCAR 再分析資料來源: http://www.psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.derived.html。