三江源區近60年不同氣候態極端氣溫事件時空分布特征

趙夢凡,趙 彤,顏亮東,*,李英年,溫婷婷,祁棟林,蘇文將

1 青海省氣象科學研究所,西寧 810001 2 青海省防災減災重點實驗室,西寧 810001 3 中科院西北高原生物研究所/青海省寒區恢復生態學重點實驗室,西寧 810008 4 青海省氣候中心,西寧 810001

青藏高原被稱為“世界第三極”,是我國及東亞氣候系統穩定的重要屏障,不僅直接影響著我國天氣、氣候的形成和演變,而且對東亞甚至北半球的大氣環流都有著極其重要的影響,是反映全球變化敏感性的“驅動機”和“放大器”[1—4]。三江源地區作為青藏高原的重要組成部分,在水源涵養、氣候調節、生態安全等方面具有重要的戰略地位[5—6]。

氣候變化不僅僅關乎生態,更是成為一個涉及包括國家安全、國際關系、社會經濟與環境等多個領域的發展與政治的綜合問題,在全球氣候變暖背景下,極端氣象事件呈現多發、頻發的態勢[7—8],就青海而言,《西北區域氣候變化評估報告》[9]認為21世紀本區域高溫現象更加頻繁,升溫速率將大于0.30℃/10a,氣溫升高不僅直接影響溫度極值的變化,而且會誘發高溫干旱、暴雨洪澇等極端氣候事件頻繁發生,進而影響自然生態環境和社會經濟活動[10]。全球氣候變化雖然表現出較為一致的趨勢,但是仍存在明顯的區域差異：美國和前蘇聯極端最低溫度在過去幾十年上升趨勢較為顯著,極端最高溫度則表現出一定的區域性[11]；歐亞大陸隨著北極地區持續增溫出現降溫趨勢,冷冬更加頻繁[12]；澳大利亞極端最高氣溫在21世紀預計將增加3.5℃[13]；伊拉克在過去60年氣溫增長速度達到全球氣溫上升速度的2到7倍,其中極端暖夜天數增加顯著[14]。我國氣象工作者在關于青藏高原極端溫度事件的研究方面也取得了一定的研究成果,馮曉莉等[15]指出近58年來,青海高原極端氣溫暖指數顯著增加,極端氣溫冷指數顯著減少,陳銳杰[16]研究發現青藏高原極端高溫事件頻率與強度呈增加趨勢,極端低溫事件頻率與強度呈減弱趨勢。

目前針對三江源區氣候變化的研究主要圍繞極端氣候事件日數變化和氣候突變分析[17—18],研究年代較遠且關于不同基準氣候態極端氣溫事件頻次、強度變化以及正態分布下的極端小概率頻次等方面的分析相對較少。本研究通過劃分四個基準氣候態(1961—1990年、1971—2000年、1981—2010年、1991—2020年),基于不同氣候態和整體氣候趨勢中極端氣溫事件頻次和強度的時間變化趨勢和空間分布特征,揭示三江源區極端氣溫事件變化事實和發展趨勢,探討全球變暖背景下三江源地區氣候是否更加趨于極端化、極端氣溫事件是否更加頻繁等問題,對提升災害性天氣氣候事件的預測能力,指導政府制定可持續發展戰略、強化氣象防災減災和應對氣候變化能力具有十分重要的現實意義。

1 材料與方法

1.1 研究區域

研究區域位于青藏高原腹地、青海省南部的三江源地區(31°39—36°16′N,89°24′—102°23′E),是長江、黃河、瀾滄江的發源地,全區總面積31.2萬km2,其中長江源區面積14.0萬km2,黃河源區面積11.8萬km2,瀾滄江源區面積5.4萬km2,行政區域涉及玉樹、果洛、海南、黃南4個藏族自治州的16個縣和格爾木市的唐古拉鄉,海拔3450—6621m,地形由西向東逐漸降低(圖1)。三江源區屬于典型的高原大陸性氣候,特征表現為冬寒夏涼、暖季短暫、冷季漫長,年溫差小、日溫差大,日照時間長、輻射強烈,雨量偏少、雨熱同期,干濕季分明,年均氣溫在-5.6—3.8℃之間,年均降水量在262.2—772.8mm之間[6,19]。

圖1 研究區域基本地理信息示意圖

1.2 數據來源

氣象數據選用三江源區23個國家氣象站1961—2020年逐日最高溫度、最低溫度等,對氣象數據進行嚴格質量控制,剔除異常數據,對缺失數據采用滑動平均插值法等方式進行補全。

歸因分析使用的國省區域年尺度碳排放數據和北半球月尺度大氣環流指數數據分別通過中國碳核算數據庫(https://www.ceads.net.cn)和國家氣候中心氣候系統(https://cmdp.ncc-cma.net/cn/index.htm)獲得。

1.3 研究方法

1.3.1基準氣候態劃分

“基準氣候態”是將某一氣候相對穩定的時期作為“基準氣候時期”,根據世界氣象組織的定義,某氣象要素30年的平均值可作為氣候基準值,基準氣候態具有更長的時間序列和可靠的氣候信息,能夠很好地代替真實氣候值,是目前氣候領域中分析氣候和氣候變化研究常用的方法之一[20—21]。本文定義1961—1990年、1971—2000年、1981—2010、1991—2020年為第一,第二,第三,第四基準氣候態,記為第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ氣候態,基于不同氣候態對三江源區極端高溫、極端低溫事件時空變化特征進行研究。

1.3.2極端氣溫事件指標

極端氣象指標的定義和計算同樣采用世界氣象組織定義的極端氣溫指數,通過非參數百分法確定極端氣溫事件的閾值[22]。具體定義見表1。

表1 極端氣溫事件指標定義

1.3.3趨勢系數

為了較為直觀的了解三江源區極端溫度事件在時間尺度上的長期趨勢變化,本研究采用趨勢系數來表征極端溫度和時間的密切程度,并對計算得到的趨勢系數進行了顯著性水平檢驗。由于趨勢系數是一個無量綱量,在[-1,1]之間來回波動,從而有效地消去了氣象要素的均方差對線性回歸系數大小的影響[23]。

(1)

1.3.4概率密度

隨機變量x的概率密度函數為：

(2)

式中,μ是均值,σ2為方差。圖2為基于概率密度和正態分布切割線的班瑪日最高氣溫正態分布情況,介于μ±3σ的面積占比為99.73%,μ±2σ的面積占比為95.45%,μ±σ的面積占比為68.27%。

圖2 正態分布的期望值(μ)和標準差(σ)(以班瑪日最高氣溫為例)

偏度和峰度分別用來衡量隨機變量概率密度分布曲線的對稱性和平坦度：

(3)

(4)

1.3.5經驗正交函數分析方法

經驗正交函數分析方法(empirical orthogonal function,EOF)可用于描述特征向量場的主要分型和年際變化[24]。本文通過NCL編程并進行數據處理,分析不同氣候態中極端高溫、極端低溫事件的發生頻次、強度的時間特征向量的演變規律,并采用North檢驗判斷計算結果顯著性。

1.3.6格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰因果關系檢驗是一種可以有效規避變量間偽相關的統計方法,一開始應用于經濟學領域,而后被引入氣象學和生態學,該檢驗法可判別兩個時間序列之間有無因果相關關系及對應因果關系方向,當解釋變量和被解釋變量在時間序列上通過平穩性檢驗和協整檢驗后,可進一步用于三江源區極端氣溫歸因分析研究[25—27]。

2 結果與分析

2.1 不同氣候態下極端氣溫閾值的空間分布

圖3為三江源區第Ⅰ氣候態極端高溫和極端低溫閾值的空間分布,受海拔地形影響,經向分布特征明顯,第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ氣候態極端氣溫閾值空間分布特征與第Ⅰ氣候態相似,大致呈現自西向東的遞增趨勢,且夏冬季節分布特征相似。受70年代和90年代最低溫轉折點影響[28],第Ⅱ氣候態冬季極端氣溫閾值下限下降0.28℃,結合圖4可以看出,在全球增溫大背景下,三江源區冬季極端低溫閾值較夏季極端高溫閾值相比上升更快,增幅更大。

圖3 第Ⅰ氣候態夏季和冬季極端氣溫閾值

表2 三江源區不同氣候態極端氣溫閾值/℃

圖4 三江源區不同氣候態與60年平均氣候態的極端高溫/極端低溫閾值之差的正負占比統計

2.2 同氣候態下極端氣溫事件的空間分布

根據三江源區不同氣候態各個氣象站點的極端溫度閾值,分別統計不同氣候態每個站點極端溫度事件的頻次和強度,其中,極端高溫(極端低溫)頻次為某個站點的日最高氣溫(日最低氣溫)值超過(低于)閾值的天數,強度是指極端溫度事件溫度值與閾值之差的絕對值總和與頻次的比值。據此,分別統計并分析近60年三江源區不同氣候態夏季極端高溫與冬季極端低溫事件的頻次和強度的空間分布特征。

2.2.1頻次分布

分析圖5可知,第Ⅰ氣候態中極端高溫頻次正增長占比65.22%,其中17.39%區域增速超過1.5d/10a；第Ⅱ氣候態極端高溫頻次正向增加的區域擴大、增長顯著,全區91.30%的氣象站點呈現上升趨勢,平均頻次1.46d/10a；整個三江源區在第Ⅲ氣候態中極端高溫頻次均為正值,空間上基本呈現由西向東逐漸增加的分布特征,平均頻次達4.06d/10a之間；第Ⅳ氣候態中除西部出現部分負增長外,其余地區極端高溫頻次基本呈正趨勢,和第Ⅲ氣候態經向分布特征較為一致,與第Ⅰ、Ⅱ氣候態相反。

圖5 三江源區夏季極端高溫頻次

圖6給出了不同氣候態下,三江源區冬季極端低溫頻次的空間分布,與夏季極端高溫頻次相比,空間分布特征有所減弱。在第Ⅰ氣候態中,僅21.74%的區域極端低溫頻次增加速率為正,負值最小值基本集中在三江源區東北部的農業區；第Ⅱ氣候態極端低溫頻次正負占比約3∶7,平均正向增速達2.65d/10a；極端低溫發生次數在第Ⅲ氣候態呈現出全區域下降的空間分布特征,超過20%區域降幅多于5d/10a；第Ⅳ氣候態中除零星地區極端低溫頻次表現出0.5d/10a輕度增加,其余大部地區下降顯著,平均降幅達4.82d/10a。

圖6 三江源區冬季極端低溫頻次

2.2.2強度分布

極端高溫強度較頻次徑向分布更顯著,其中第Ⅰ氣候態基本表現為由西向東的遞減趨勢,強度正向增加速率較低,最大值0.18℃ d-1(10a)-1,表明大部地區極端高溫事件集中于閾值附近；第Ⅱ氣候態中極端高溫強度呈正增加趨勢的區域逐漸擴張,尤其是三江源區高海拔為主的西部地區,增長速率均超過0.25℃ d-1(10a)-1,空間分布與第Ⅰ氣候態相似；第Ⅲ氣候態極端高溫強度表現出自西向東遞增的趨勢,與第Ⅰ、Ⅱ氣候態呈現經向對稱特征,且集中在三江源區東北部低海拔的農業區；第Ⅳ氣候態和第Ⅲ氣候態極端高溫強度空間分布特征相似,負向增加區域略有擴張,正向增加區域增幅減小。

圖7 三江源區夏季極端高溫強度

極端低溫強度空間分布的區域性和規律性較極端高溫強度有所減弱。第Ⅰ氣候態中69.57%呈負增長趨勢,平均速率為-0.24℃ d-1(10a)-1,增加區域主要集中在三江源區東南部和唐古拉山附近,平均增幅0.79℃ d-1(10a)-1；第Ⅱ氣候態中正增長區域和第Ⅰ氣候態相近,但強度增速有所下降,平均值為0.34℃ d-1(10a)-1,正負增長區域比例約4∶6；第Ⅲ氣候態極端低溫強度正增長平均速率僅0.09℃ d-1(10a)-1,整體上呈減弱趨勢,低值中心在唐古拉山一帶,為-1.03℃ d-1(10a)-1；第Ⅳ氣候態整體空間分布特征與第Ⅲ氣候態類似,但高值中心發生轉移,從三江源東南北抬至興海一帶,增長速率也略微上升,負增長區域進一步擴大,占比達82.61%。

圖8 三江源區冬季極端低溫強度

2.2.3基于正態分布切割線的平均氣候態頻次的空間分布

三江源區所有站點日最高、最低氣溫的正態分布偏度和峰度的空間分布如圖9所示,均為負值,且絕對值小于1,符合正態分布的同時,全部存在平均值小于中位數且正態分布相對平緩的特征,整體上偏度和峰度在日最高氣溫上的波動范圍均小于日最低氣溫,表明日最高氣溫更符合標準的正態分布。

圖9 1961—2020年三江源區日最高氣溫、日最低氣溫的偏度和峰度

完成所有站點偏度和峰度的檢驗后,基于概率密度的正態分布切割計算得到1961—2020年三江源區日最高、最低氣溫正態分布發生概率在μ±2σ之外的頻次(圖10),用來表征三江源區60年的極端高溫和極端低溫發生頻次。極端低溫頻次空間分布特征較極端高溫更加顯著,總體呈現由東北和西北向中南增加的趨勢,且發生次數遠遠超過極端高溫。極端高溫大致沿著阿尼瑪卿山和巴顏喀拉山呈高頻帶狀分布,山脈兩側頻次逐漸降低。

圖10 1961—2020年三江源區日最高/最低氣溫大于μ+2σ/小于μ-2σ的頻次

2.3 不同氣候態下極端氣溫事件的時間變化趨勢

如圖11所示,本文通過EOF將四個氣候態極端氣溫序列做時間和空間的分離,由于時間序列的第一模態解釋方差均大于50%,因此可以較好地表征三江源區不同氣候態極端氣溫時間變化趨勢。三江源區極端高溫頻次在第Ⅰ—Ⅲ氣候態中均表現出顯著的上升趨勢,且全部通過0.01信度檢驗,其中第Ⅱ氣候態極端高溫頻次上升趨勢最為顯著,正趨勢達0.604,與之對應的極端高溫強度則呈現較顯著的弱增長趨勢。第Ⅲ氣候態極端高溫強度趨勢系數在四個氣候態中最大,且通過0.05信度檢驗,表明這一時期極端高溫伴隨著發生次數的增加極端性增加；第Ⅳ氣候態極端高溫頻次和強度均略有增加,但都不顯著?？傮w而言,極端高溫頻次和強度在四個氣候態中一致性較好,均表現為增加趨勢,但顯著性有所差別。第Ⅱ氣候態和第Ⅲ氣候態極端高溫的極端性相對突出,且發生頻次增加幅度較大,1991年之后極端溫度增加趨勢相對放緩,因此第Ⅳ氣候態基本維持在閾值附近波動,與全球氣候變暖的大背景相一致。

圖11 三江源區夏季極端高溫頻次和強度第一模態時間變化趨勢

極端低溫在不同氣候態中時間變化趨勢特征并非全部一致。第Ⅰ、Ⅱ氣候態中極端低溫頻次雖然均呈現出顯著增加趨勢,且通過0.01信度檢驗,但兩者強度變化相反,第Ⅰ氣候態強度的顯著減弱趨勢表明整個三江源區極端低溫發生次數盡管上升明顯,但極端性降低,極端低溫事件影響程度也快速下降,第Ⅱ氣候態強度表現出一定的增加趨勢,極端性增加,表明冬季發生超過閾值的極端低溫事件較多,對應低溫雨雪冰凍災害等相對較多；第Ⅲ、Ⅳ氣候態極端低溫在頻次和強度上變化趨勢較為一致,均呈現快速下降趨勢,且第Ⅳ氣候態下降趨勢較第Ⅲ氣候態更加顯著。

圖12 三江源區冬季極端低溫頻次和強度第一模態時間變化趨勢

3 討論

《中國氣候變化藍皮書(2020)》指出,中國是全球氣候變化的敏感區和影響顯著區,1951—2019年,中國年平均氣溫增溫速率為0.24℃/10a,明顯高于同期全球平均水平,區域間差異明顯,其中青藏高原地區增溫速率最大。本文研究發現三江源區極端高溫事件在不同氣候態中整體上基本呈現出較為明顯的增加趨勢,與《藍皮書(2020)》趨勢一致,但不同氣候態存在一定的時空差異。由表3可知,極端高溫閾值與海拔和經度分別呈現較為顯著的負相關和正相關關系,表明隨著海拔的升高極端高溫下降明顯,自東向西遞減趨勢顯著,不同氣候態中均表現出強烈的一致性。極端高溫頻次和強度與閾值相比,增減趨勢并未表現出一致性,第Ⅰ、Ⅱ氣候態中極端溫度頻次、強度自西向東減少減弱,在一定程度上反映出在20世紀60初的暖期,4000m以上高海拔地區對比2000—3000m的中海拔地區增溫幅度更大,尤其是最高氣溫,這與丁明軍等[29]研究結論一致。80年代中后期青海高原不同地區先后進入一個氣溫持續升高的階段,受人類活動、臭氧總量、氣溶膠含量變化等因素影響[30—32],三江源東部地區極端高溫頻發,增加趨勢顯著高于西部地區。極端低溫除閾值對海拔較為敏感外,在經度和緯度上均未表現出較為顯著的相關關系,與極端高溫類似的是,在第Ⅰ、Ⅱ氣候態和第Ⅲ、Ⅳ氣候態中,西部和東部頻次和強度的趨勢變化基本呈現反相位變化,且較極端高溫變化程度更具顯著性。

表3 三江源區不同氣候態極端氣溫閾值、頻次、強度和地理要素的相關性分析

整體上,極端高溫在不同氣候態中變化趨勢較為一致,且與海拔和經度關系較為顯著,極端低溫變化相對來說不確定性更強,其頻次和強度變化特征具有不對稱性,尤其是三江源西部地區,受多氣候系統及環流遙相關共同影響,使得該區域氣候變化的原因更為復雜[33]。

對三江源區極端氣溫頻次強度和國省區域碳排放量、北半球相關大氣環流指數資料進行格蘭杰因果關系檢驗,進一步對極端氣溫變化歸因分析進行討論。由表4可知,表征東亞夏季風強弱的北太平洋副高脊線位置指數的增加是極端高溫頻次和強度增加的格蘭杰原因,且存在3年滯后期。滯后2年的全國碳排放是三江源區極端高溫強度增加的格蘭杰原因,三江源區和青海省碳排放雖然和極端高溫頻次和強度有較好的正相關性,但均未通過格蘭杰檢驗,說明地區碳排放不一定會對地區極端高溫變化產生直接影響；對太平洋區極渦強度指數和極端低溫頻次做檢驗,滯后期1年、2年均通過檢驗,表明北半球極渦在1—2年期間都可能會對極端低溫發生次數產生直接影響。此外,滯后2年青海省碳排放增加也是極端低溫頻次降低的格蘭杰原因。東亞槽位置指數的增加直接影響極端低溫強度,而東亞大槽是表征北半球冬季對流層中層中高緯度西風帶強弱的重要指標,不同尺度碳排放雖然和極端低溫強度存在負相關,但并未通過顯著性檢驗和格蘭杰檢驗。

表4 格蘭杰因果關系檢驗(1997—2019年)

三江源區自然環境惡劣,道路閉塞、人員稀少,通信網絡建設困難,氣象站點較為稀疏,目前僅有23個國家級氣象站,雖然有長時間序列且質量較好的數據,但覆蓋度的精細化建設方面仍需進一步提升,才能更有效地滿足本地氣候資源及生態環境監測與治理的需要。

4 結論

本文通過劃分四個基準氣候態,研究三江源區不同氣候態極端溫度事件閾值、頻次和強度的空間分布特征和時間變化趨勢,并對其變化原因進行討論。結論如下：

(1)極端溫度閾值整體變化與全球變暖趨勢一致,基本表現為海拔越高閾值越低,且自東向西逐漸降低,不同氣候態不同背景溫度地區趨勢有所不同,存在一定的非對稱性增溫的特征。

(2)不同氣候態極端高溫頻次和強度的空間分布區域性和規律性均優于極端低溫,基本表現為第Ⅰ、Ⅱ氣候態自西向東遞減,第Ⅲ、Ⅳ氣候態自西向東遞增的徑向空間分布特征,在時間變化上呈現弱增加—迅速增加—增速放緩的整體增加趨勢；極端低溫空間分布與極端高溫相似,但不同氣候態中頻次和強度時間變化趨勢特征并非全部一致,第Ⅰ氣候態頻次增加極端性降低,經歷第Ⅱ氣候態短暫上升過程后,在第Ⅲ、Ⅳ氣候態下降顯著,說明隨著三江源區生態保護政策的實施,該地區脆弱的生態系統得以恢復[34—35],極端溫度事件的極端性逐漸穩定甚至下降。

(3)極端高溫與海拔和經度關系較為顯著,極端低溫變化相對來說不確定性更強,其頻次和強度變化特征具有不對稱性,尤其是三江源西部地區。綜合近23年三江源區極端氣溫頻次強度和國省區域碳排放量、北半球相關大氣環流指數資料的格蘭杰因果關系檢驗結果,進一步發現三江源區極端氣溫與東亞夏季風、中高緯度西風帶、北半球極渦等環流系統遙相關,與國省碳排放也存在較好的相關性和因果關系,地區碳排放并未對地區極端氣溫變化產生直接影響,尤其是對極端低溫。