AIRS探測的我國西南地區水汽時空分布特征*

蔡宏珂， 趙 漾， 陳歡歡， 張馨尹，2， 呂欣遠

1. 成都信息工程大學 大氣科學學院， 成都 610225； 2. 重慶市黔江區武陵山機場， 重慶 黔江 409000

水汽是氣候中的重要變量， 它的時空分布通過潛熱交換、 輻射性冷卻和加熱、 云的形成和降雨等過程對天氣和氣候造成重大影響[1]． 對流層下部的水汽凝結過程是大氣潛熱傳輸的關鍵[2-3]． 水汽也是重要的溫室氣體， 占晴天自然溫室氣體作用的60%[4]． 大氣水汽變化的反饋作用是影響平衡氣候系統敏感性的最大反饋作用之一， 能夠放大其他溫室氣體增暖的效應， 并可能導致極端天氣氣候事件的發生趨多趨強[5]． 因此， 大氣水汽變化是氣候學和天氣學研究的重要問題．

用于量化大氣中水汽常見的變量有相對濕度(Relative Humidity， RH)和比濕(Specific Humidity， SH)． 相對濕度是單位體積空氣內實際所含的水汽密度和同溫度下飽和水汽密度的百分比， 是表征空氣中水汽飽和程度的物理量之一． 大量研究表明， 相對濕度與顆粒物吸濕性特征以及光學特性有著密切的相關性[6-10]， 其變化與霧霾變化也密切相關[11-12]． 比濕是水汽與濕空氣的質量之比， 它的變化與降水、 氣溫密切相關， 三者之間往往通過大氣系統的動力、 熱力和輻射過程相互影響[13-14]． 就全球而言， 比濕隨氣溫升高而呈指數增長， 導致全球降水和極端降水增多[15]． 氣壓變化導致的大氣膨脹或收縮對比濕的影響不大， 因此在描述全球大氣水汽分布中比濕尤為重要[16]．

中國西南地區是中國乃至全球地形最復雜的區域之一， 包含高原、 山地、 丘陵、 盆地和平原等多種地貌類型， 海拔高低跨度大， 生態環境豐富， 是中國氣候變化較敏感的地區． 西南地區氣候整體較為濕潤， 但存在較大的區域差異； 干濕季特征鮮明， 夏季最為濕潤， 冬季最干燥． 蘇秀程等[17]利用西南5省市的氣象站點觀測資料， 分析得到西南地區氣候整體較為濕潤， 但存在較大的區域差異， 呈“東濕西干”的空間分布特征， 并且在1992年前后， 氣候開始濕潤化． 賀晉云等[18]利用西南地區108個站點資料進行研究也發現受到全球大氣環流轉變及氣候變化的影響， 我國西南一帶在20世紀90年代明顯轉濕． 但是進入21世紀后， 極端干旱距平呈現正距平， 區域間差異卻顯著減小， 西南地區進入相對干旱期[17-18]， 并且青藏高原季風強度和中心經度的反位相疊加， 加劇了干旱化[19]．

在全球變暖背景下， 中國多地的氣候和物候都發生了相應的響應和變化， 而中國西南地區不同高度和不同時間尺度上的水汽變化還不十分清楚； 此前的研究多利用氣象臺站觀測資料， 反映局地地表相對濕度、 降水量、 干旱指數和濕潤指數的變化特征， 而對全域高空水汽特征的認識尚不充分． 因此， 本研究利用先進的低軌道高光譜衛星資料分析不同高度層上相對濕度和比濕的時空變化特征， 以期為該地區水循環過程、 水資源利用等科學和技術問題提供觀測基礎．

1 資料和方法

1.1 資 料

本研究所用資料為2003年1月到2018年12月美國Aqua衛星紅外高光譜探測儀(Atmospheric Infrared Sounder， AIRS)反演的月尺度濕度廓線資料． Aqua為極軌衛星， 高度705 km， 每天對同一地區觀測兩次． AIRS是國際上第一個真正意義上的星載高光譜紅外探測儀， 在3.7～15.4 μm的光譜范圍內有2 378個通道， 其標稱光譜分辨率達到λ/Δλ=1 200， 這些精細的光譜通道使得其分布與大氣吸收譜線更為接近， 從而構造出更陡峭的權重函數， 可穿透云層對大氣做精確的溫、 濕度廓線反演， 尤其在100～300 hPa的上對流層至下平流層區域水汽探測中具有獨特的優勢[20]．

濕度變量選取相對濕度和比濕進行研究， 其中比濕將由混合比計算得到． 相對濕度和比濕的單位分別為%，g/kg； 水平分辨率為1°×1°， 本研究選取西南地區經緯度范圍為21°-32°N， 97°-110°E； 垂直方向有12層， 高度為100，150，200，250，300，400，500，600，700，850，925，1 000 hPa， 由于高原山地地形影響， 700 hPa及以下高度層存在不同程度的缺測． 數據產品包含上升軌道和下降軌道的探測結果， 上升軌道是指衛星從南半球運行到北半球， 穿過西南地區的時間為當地時間下午1：30； 下降軌道指衛星從北半球運行到南半球， 穿過西南地區的時間為當地時間凌晨1：30， 將上升軌道和下降軌道數據的平均值作為當天的日平均值．

1.2 方 法

1.2.1 功率譜分析

功率譜周期方法是分析時間序列常用的方法， 它通過快速傅里葉變換研究頻率與自相關函數的傅氏變換之間的關系， 根據功率譜圖的特點可以直觀地揭示出序列的周期性[21]．

1.2.2 濾 波

對氣象要素做譜分析過程中， 一些規則周期占有很大的分量， 這些規則周期的存在， 壓低了其他周期的表現， 因此需要通過濾波將一些不必了解的周期去掉， 從而突出表現其他周期的成分． 濾波通常包括低通濾波、 高通濾波和帶通濾波． 使過濾后的序列主要含低頻振動分量的過濾稱為低通過濾， 主要含高頻振動分量的過濾稱為高通過濾， 主要含某一頻帶的振動分量的過濾稱為帶通過濾[22]．

2 西南地區水汽的空間分布特征

2.1 不同高度上季節、 年平均水汽的空間分布

500 hPa(圖1)上可以明顯看到， 川西高海拔區的相對濕度在每個季節都較其他地區高， 其中夏季最高可達72%以上． 冬季的平均相對濕度最低， 云貴高原南部的相對濕度都在18%以下． 夏季的平均相對濕度最高， 整個西南地區的相對濕度都大于45%．

底圖來源： 國家基礎地理信息中心全國地理信息資源目錄服務系統； 審圖號： GS(2018)2512號．

600 hPa(圖2)上的高濕中心由川西高原南移到西藏、 四川和云南的交界處， 其中心的相對濕度值在夏季可達80%以上． 冬季的平均相對濕度最小， 低濕帶集中在云貴高原， 相對濕度基本在36%以下， 此時四川西部和云南北端的橫斷山區的濕度較大． 春秋季的相對濕度分布較夏冬季更均勻． 除此之外， 季節平均相對濕度在無缺測的高度層上(600 hPa及以上)均呈現出“夏高冬低”的特征．

底圖來源： 國家基礎地理信息中心全國地理信息資源目錄服務系統； 審圖號： GS(2018)2512號．

對于年尺度， 400 hPa上高濕區均位于青藏高原東南緣和橫斷山脈北端， 最高時可達48%， 低濕區均分布在云貴高原． 2009年的低值區范圍最大， 此時除川渝北部地區外， 相對濕度均處在30%以下． 500 hPa(圖3)上四川西部高海拔區為高濕帶， 相對濕度可達61%以上． 相對濕度低值區范圍在2003，2009，2011年最大， 此時云貴高原東部的相對濕度可低至34%以下． 600 hPa上四川西部和云南北端的橫斷山區為高濕區， 高值中心在16年間均位于西藏、 四川、 云南三省的交界地帶， 中心相對濕度可達70%， 該特征與季節平均的空間分布特征相似．

底圖來源： 國家基礎地理信息中心全國地理信息資源目錄服務系統； 審圖號： GS(2018)2512號．

比濕的分布特征在500 hPa與600 hPa上與相對濕度類似， 即500 hPa上高濕區位于川西高海拔地區， 600 hPa時則南移至西藏、 四川、 云南三省的交界處， 低濕區集中在西南地區東部， 且該分布形勢在16年間變化不大． 各高度層的對比分析顯示， 夏季的比濕最高， 冬季的比濕最小， 且冬季比濕最大值小于夏季比濕最小值． 在600 hPa以下的對流層低層， 春季和秋季比濕分布形勢相似， 大小相當， 在600 hPa以上的對流層中高層， 秋季比濕較春季高．

2.2 整層對流層季節和年平均水汽的空間分布

100～1 000 hPa氣層水汽的垂直平均值代表了整層對流層水汽的空間分布． 冬季的相對濕度最小， 此時橫斷山區附近的相對濕度可低至22%以下． 夏季時相對濕度普遍較高， 高值區主要位于橫斷山脈南部和云貴高原南部． 春秋兩季的低值區主要位于川西高原， 其相對濕度小于30%， 其中在春季時還可延伸到云貴高原西北部．

而比濕(圖4)存在一個從藏東、 川西地區伸往云南北部的低濕帶， 其中川西高海拔地區在冬季時可低至0.4 g/kg以下． 夏季比濕最高， 高濕區主要位于四川東部和重慶南部， 其值可達4.3 g/kg以上．

底圖來源： 國家基礎地理信息中心全國地理信息資源目錄服務系統； 審圖號： GS(2018)2512號．

2.3 整層對流層水汽變化的空間分布

對2003年1月至2018年12月內所有月份的對流層相對濕度的標準差求平均值(圖5)， 以此獲得我國西南地區相對濕度變化較大的區域即敏感區域． 可以看出， 相對濕度標準差的高值區主要位于四川盆地和云貴高原東北部一帶， 因此選取的敏感區域范圍為： 27°-32°N， 105°-110°E， 該區域內大部分地區的標準差都在13%以上．

對整層對流層比濕的標準差進行分析得到圖6， 顯示比濕存在一個從藏東、 川西地區伸往云南北部的標準差低值帶， 這與整層對流層比濕的空間分布類似， 即說明比濕小的地區其變化也小， 比濕大的地區其變化也大．

底圖來源： 國家基礎地理信息中心全國地理信息資源目錄服務系統； 審圖號： GS(2018)2512號．

2.4 相對濕度和比濕的比較分析

比濕呈現出由低層向高層遞減的垂直分布特征， 而相對濕度的垂直分布較為復雜， 100 hPa上的相對濕度大于150，200，250 hPa上的相對濕度， 且其值與300 hPa相當， 這是因為相對濕度僅僅反映了水汽的飽和程度， 其大小還與溫度等變量相關， 并不能表示大氣中實際的水汽含量．

相對濕度和比濕有一個共同特征， 即在500 hPa高度上的高濕中心均位于四川西部， 600 hPa高度上則南移至西藏、 四川、 云南三省的交界地帶． 此外， 相對濕度和比濕在無缺測的高度層上(600 hPa以上)均呈現出“夏高冬低”的特征， 且冬季比濕的最大值小于夏季比濕的最小值．

整層對流層比濕的標準差與整層對流層比濕的空間分布類似， 說明比濕小(大)的地區其變化也小(大)， 而相對濕度沒有此特征．

3 敏感區域水汽的時間變化特征

比濕的標準差沒有明顯集中的高值區， 而相對濕度在地區東北部存在標準差較大的敏感區． 同時， 比濕隨高度垂直遞減， 而相對濕度的垂直分布較比濕更為復雜， 因此選取相對濕度的敏感區域， 即27°-32°N， 105°-110°E對西南地區的水汽做時間序列、 功率譜以及濾波的分析． 由于西南地區的地形原因， 1 000 hPa上的數據缺測太多， 因此在分析時間序列、 功率譜以及濾波時不考慮該高度層上的物理量．

3.1 趨勢分析

利用區域平均方法計算求得敏感區域內水汽的時間序列． 表1列出了相對濕度不同時間尺度的時間序列在不同高度上的線性變化趨勢． 可以看到， 對流層整層相對濕度的長期趨勢表現為水汽增多， 只有400 hPa高度上表現出負趨勢， 但無統計學意義． 850 hPa高度上， 相對濕度有最大增幅， 月尺度和年尺度趨勢都超過2%/10a， 且在置信水平α=0.01水平上有統計學意義． 在不同時間尺度上， 對流層頂部附近100 hPa高度的相對濕度比對流層上層有較大的增長幅度， 而與對流層低層的增長幅度相當．

月和年尺度上對流層內各層的比濕均呈增長趨勢(表1)， 但月尺度上的回歸系數無統計學意義， 年尺度上的回歸系數在850，925 hPa以及整層對流層在置信水平α=0.01水平上有統計學意義． 同比濕的垂直分布特征類似， 比濕的增長趨勢也由低層往高層垂直遞減．

表1 不同高度層上水汽的線性趨勢

3.2 濾波分析

對月尺度相對濕度的距平序列分別作截止周期為6，12，24，60個月的低通濾波， 再進行線性回歸分析， 結果顯示300 hPa和400 hPa上均呈下降趨勢， 但只有60個月低通濾波的變化趨勢才在置信水平0.01上有統計學意義．

6個月和12個月低通濾波后的振動周期無明顯的規律性； 24個月低通濾波后的振動分量在每個高度層上的周期性都比較規律， 但其振幅即信號強度不穩定； 60個月低通濾波后的波數太少， 因此在該波動上不討論波動的規律性．

為消除季節振蕩信號， 在進行功率譜分析時采用相對濕度的距平序列而不是原始序列， 再根據功率譜獲得的主周期來對月尺度相對濕度的距平序列進行帶通濾波． 其中， 在150 hPa(圖7)上4～5個月的帶通信號有較規律的周期性， 振幅有波動特征． 2009-2011年、 2014-2016年相對濕度的振幅比較大， 即在這期間相對濕度高值月和低值月交替出現， 其距平值最大可至2%． 其他時間段振幅較小， 相對濕度距平值一般不超過1%．

圖7 150 hPa上相對濕度4～5個月的帶通濾波

在500，600，700 hPa上對相對濕度的距平時間序列進行21～22個月的帶通濾波， 三者濾波后的波動特征相似且波動振幅很小， 相對濕度距平值分別不超過3×10-8，4.5×10-8，7×10-6． 對于500 hPa， 2004年10月、 2006年8月、 2008年5月均處于波峰， 為相對濕度的大值月， 2003年11月、 2005年9月、 2007年6月處于波谷， 為相對濕度的小值月． 600 hPa高度上相對濕度的變化周期對于500 hPa延后5個月， 700 hPa相對于500 hPa延后6個月． 其余高度層上相對濕度帶通濾波振動分量沒有顯著的趨勢變化特征．

比濕在半年和年級周期的低通信號無明顯規律特征， 兩年以上周期的低通信號在300 hPa高度以上無明顯規律特征， 而300 hPa及以下高度的低通信號呈規律的周期波動， 但其振幅不穩定． 低通信號的線性趨勢顯示， 6個月和12個月低通濾波后的比濕在各個高度層上均呈現出增加的趨勢， 低層的增長率較大， 變化趨勢在除400 hPa外的高度層上均在置信水平0.01上有統計學意義． 24個月和60個月低通濾波后的比濕在400 hPa上呈下降趨勢．

根據功率譜獲得的主周期來對月尺度比濕的距平序列進行帶通濾波， 通過分析得到在100，150 hPa高度上4～5個月周期的帶通濾波， 兩者濾波后的振動分量相似， 其周期性比較規律， 但振幅隨著時間有所改變． 2009-2011年、 2014-2016年的振幅較大， 在這期間比濕高值和低值交替出現． 在300 hPa高度上經7～8個月周期帶通濾波的比濕距平序列顯示， 帶通信號有比較規律的周期， 振幅在2007-2010年間達到最大， 比濕距平值最大可達0.018 g/kg(圖8)．

圖8 300 hPa上比濕7～8個月的帶通濾波

在對流層中層由主周期進行帶通濾波后的振蕩分量相似， 即周期性比較規律， 但振幅隨著時間逐漸減弱， 直到2011年后波動消失． 對于600 hPa(圖9)， 2003年6月、 2004年4月、 2005年3月、 2006年1月等時間點處于波峰， 為比濕正距平的極大值， 是比濕的高值月， 2003年11月、 2004年9月、 2005年8月、 2006年6月等時間點處于波谷， 為比濕的小值月． 700 hPa除了第一個極大值點比600 hPa提前一個月， 即在2003年5月之外， 其余極值點所在的時間與600 hPa一樣， 且兩者的波動振幅均在0.03 g/kg以下． 但是， 在200，250，400，850，925 hPa上濾波后的振動分量均無明顯的周期性， 并且各個高度層上帶通濾波后振動分量的變化趨勢均不顯著．

圖9 600 hPa上比濕10～11個月的帶通濾波

4 結 論

本研究利用2003年1月到2018年12月的AIRS衛星探空資料分析了西南地區水汽的時空分布情況， 得出如下結論：

(1) 相對濕度和比濕在500 hPa高度上的高值中心位于四川西部， 600 hPa高度上高值中心南移至西藏、 四川、 云南三省的交界地帶． 相對濕度和比濕在600 hPa以上無缺測的高度層均呈現出“夏高冬低”的特征， 冬季比濕的最大值小于夏季比濕的最小值． 600 hPa以下對流層低層春季和秋季比濕的分布形勢相似、 大小相當， 而在對流層高層秋季比濕較春季高．

(2) 比濕呈現出由低層往高層遞減的垂直分布特征， 而相對濕度的垂直分布較為復雜， 100 hPa上的相對濕度比150，200，250 hPa都高， 且其值與300 hPa相當， 這是因為相對濕度僅僅反映了水汽的飽和程度， 其大小還與溫度等變量相關， 并不能表示大氣中實際的水汽含量．

(3) 整層對流層比濕與比濕標準差的空間分布類似， 說明比濕小(大)的地區其變化也小(大)．

(4) 相對濕度長期線性趨勢的最大增長率出現在850 hPa， 可達2.2%/10a； 對流層頂部附近(100 hPa高度)不同時間尺度的相對濕度的長期趨勢與對流層低層(600 hPa以下)有相當的增加率， 而對流層上層(400 hPa以上)相對濕度呈下降趨勢， 但不顯著． 比濕顯著增加， 反映出西南地區變濕的氣候趨勢， 并且其增加率由低層往高層垂直遞減．

(5) 對流層中低層300 hPa以下的相對濕度和比濕， 24個月以上周期的低通信號有比較規律的周期特征， 但振幅不穩定．

(6) 根據功率譜獲得的主周期來進行帶通濾波， 得到在對流層中層相對濕度和比濕的周期都比較規律， 均呈現出強年和弱年交替出現的特征． 濾波后的序列無明顯的變化趨勢．