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南方气候变暖背景下的冬季极端降水事件分析外文翻译资料

 2023-03-05 05:03  

英语原文共 8 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


南方气候变暖背景下的冬季极端降水事件分析

摘要:根据华南地区日降水量和月温度资料,利用Mann-Kendall检验和广义帕累托分布函数的回归方法,研究了中国南方冬季极端降水量变化。结果表明,中国南方冬季气候异常增温发生在1991年左右,气候变暖后冬季极端降水强度加强。利用美国国家环境预测中心/国家大气研究中心的再分析资料进一步分析了气候变暖前后的异常环流特征。发现东亚地区的热带冬季风与东南部降水呈负相关。气候变暖后,中高纬度环流的经线性增加,有利于北方冷空气南下。此外,华南地区气温的升高可能导致大陆与海洋之间的差异供暖减少。因此,东亚地区的热带冬季季风减弱,有利于中国东南部暖湿气流的运输和水汽通量异常辐合的形成,导致中国东南部降水偏多。因此,气候变暖后中高纬度和低纬度地区异常环流之间的相互作用对中国东南部冬季降水强度增加起主要作用。

关键词:极端降水;气候变暖;广义帕累托分布;东亚热带冬季季风

1引言

极端天气事件是指在统计分布方面,在一个地方或地区很少或很少发生的天气事件[1,2]。而极端气候则表示某一时段天气事件的平均情况极端,或极端天气事件在该时段内持续发生。过去极端天气是由经验来界定的,这取决于它对社会和经济的重大影响。但是,为了定量研究,必须通过气象要素的阈值进行判断,例如超过100毫米的日降水量定义为极端暴雨事件[3-5]。政府间气候变化专门委员会(IPCC)的第四次评估报告[6]根据气象要素的概率分布将事件发生率小于或等于十个百分点(大于或等于90个百分点)定义为极端事件。此外,标准方差还可以用作极端事件的标准,例如异常事件大于(小于)2sigma;( - 2sigma;)的事件,或标准差的两倍。

根据IPCC AR4 [6],从1850-1899到2001-2005,我国总温度升高为0.76℃(0.57℃到0.95℃),低场景(B1)的最佳估计值为1.8℃(可能范围为1.1℃至2.9℃),高场景(A1FI)的最佳估计值为4.0℃(可能的范围为2.4℃至6.4℃)。随着全球平均地表温度的升高,极端降水事件在频率和强度方面都将显著变化[7]。一些科学家以前曾注意到由于全球变暖背景下极端气候变化造成的严重后果[8]。IPCC的第二次和第三次评估报告[9,10]特别描述和总结了极端温度和降水的观测结果。目前,大多数气候学家认为,极端降水事件可能对全球气候变化非常敏感。在全球变暖的背景下,强降水很可能显着增加。即使平均总降水量减少或保持不变,也可能导致强降水的强度和频率增加[5]。中国区域极端降水趋势基本与全球趋势一致。但其主要特征表现出明显的地域性和局部性[11]。

近几十年来,中国西部地区降水量呈明显增加趋势,特别是西北地区降水日数呈上升趋势。与此同时,中国东部地区的降水趋势存在较大区域差异,特别是长江流域和降水增加的江南地区,主要表现为极端降水天数的上升趋势。但中国北方降水趋于减少,主要体现在极端降水天数减少(部分地区降水明显减少)。就中国降水量而言,总降水量变化并不明显,但降水天数减少的幅度较小[12,13]。这一特征表明总降水量不变或增加,而降水频率的减少与降水强度的上升趋势相关,这可能导致全国洪涝/干旱变率的增加。因此,找出极端降水事件的强度变化很重要,这可能有助于预测极端降水事件造成的自然灾害,提高减灾能力。 GPD(广义帕累托分布)返回值的计算是讨论和评估极端事件强度和频率的有效方法。近年来,一些科学家利用GPD分析极端天气事件,如Paeth和Hense [14]以及Jagger和Elsner [15],他们通过GPD返回值对极端降水,温度和飓风进行了分析。不仅GPD的返回值适用于极端事件的正异常分析,而且适用于负异常分析。 Cebrian和Abaukkea [16]通过计算降水的GPD返回值分析和讨论了干旱事件。

如今,夏季极端事件的讨论多于冬季。 2008年初,中国南方发生了一场灾难性的极端冰雪冻雨事件,给社会经济和人民生活带来了相当大的损失。因此,研究冬季极端灾害至关重要。

有人可能会问,这些极端事件是否与气候变暖有关。为了回答这个问题,本文通过计算GPD的回报值,比较了中国南方气候变暖前后的冬季极端降水事件,并讨论了气候变暖对中国南方冬季降水的影响。此外,还对气候变暖前后的大气环流进行了详细的分析,以进一步探讨造成极端降水事件强度变化的可能原因。

2数据和方法

2.1数据

在季风气候和地形的影响下,中国沿秦岭,汉江和淮河有明显的南北(干湿)气候分界线(800-1000 mm等雨线)[17]。根据上述特点和以往的研究,本研究选取102.5°-122.5°E,20°-35°N的地区作为中国南部地区。

基于1951 - 2008年冬季中国南方66个台站的地面温度资料,采用Mann-Kendall法确定了冬季平均气温的突变时间点。然后利用1961 - 2008年冬季286个常规观测站的24 h累积降水量计算了冬季降水量的GPD返回值。本文将GPD参数估计的分位数设置为90%用L矩的方法进行评估。所选台站的分布如图1所示。

图1.中国南部286个台站的分布情况

另外,利用美国国家大气预报中心/国家大气研究中心(NCEP / NCAR)月度再分析资料,分析了中国南方冬季气候变暖前后的大气环流特征。 本文中的冬季平均值是从上一年的十二月份到本年的二月份。 例如,1961/1962年冬季(本文简称1962年冬季)的平均值是指从1961年12月到1962年2月的平均值。

2.2 GPD方法

根据Hosking等[18],GPD通常以分位数函数X(F)的形式给出。

(1)

GPD由三个参数描述,即位置参数xi;,它类似于一般分布的数学期望,尺度参数alpha;和形状参数kappa;。 当kappa;ne;0时,分位数函数由方程(1)决定,当 kappa;= 0时,它由方程(2)决定:

(2)

三个GPD参数通过L-moments [19]的方法估算出中心矩在某些方面的分布。 L阶矩描述了均值,方差,偏度和峰度的递增顺序,在极值分析中具有以下优点:

  1. L矩的方法代表了更广泛的统计分布。
  2. 对有限样本进行估计时,通过使用这种方法,异常值的描述更加稳定和无偏见。
  3. L阶矩的估计方法可以通过阶数统计的线性拟合来估计。 这是从实际应用中使用未知分布的随机样本估计出来的。 将设置为有序样本,前三个矩定义如下:

(3)

(4)

(5)

对于GPD参数估计,所选样本必须高于某个阈值。 参数估计如下:

(6)

(7)

(8)

一旦给出了这些估计参数,不同回报周期的回报值()可以计算如下[20]:

(9)

其中lambda;是每年阈值以上的极端事件的数量。 以计算中的多年平均值为准,T是事件的返回期(也称为重现间隔)。 对于降水量的T = 5的解释是:在一个很长的系列中,5年的洪水值平均每5年超过一次。

3中国南方冬季地表温度的突变时间

大量研究和观测事实表明,自20世纪80年代以来全球平均气温急剧上升,但并不意味着世界各地总体温度上升趋势。事实上,部分地区地表温度呈现下降趋势,区域地表温度的突变时间点因季节而异。因此,二十世纪八十年代初期一般不能将其视为气候灾难时期。

本文采用Mann-Kendall检验来确定华南地区冬季地表温度的灾变时间。图2显示了中国南方冬季平均地表温度的Mann-Kendall检验。为了突出年代际气候变化,中国南方的冬季地表温度采用5年的平均运行时间进行处理。从图2b中可以看出,1991年左右冬季地表温度存在重大突变点。1991年以后,中国南部的气候变得明显偏暖。

4气候变暖前后极端降水的对比分析

由于1960年代以前许多台站缺乏降水数据,为保证数据质量和计算精度,本文选择1961-1990年和1991-2008年冬季日降水量数据进行计算 GPD参数和极端降水回报值。 并通过极端降水的回归值讨论了华南冬季气候变暖前后极端降水的差异。 考虑到关于阈值范围的GPD参数估计的稳定性,已经进行了1-20年的GPD返回值的比较。

图2.年际变化特征(a)和Mann-Kendall测试(b)1952 - 2008年中国南方冬季地表温度。

坚实线表示U(d1)和虚线U *(d1)。

1年期收益率分布(图3a和3b)反映了每年极端日降水量的平均状况。气候变暖前后极端日降水量的高值中心位于湘赣南和广东北部,而川东地区则是极端降水量的低值区。在气候变暖之前,极值日降水的高值中心约为25毫米,低值中心约为5毫米,而在气候变暖之后,高值中心增加5毫米至30毫米左右,低价值中心稍稍向北移动。因此,气候变暖后,中国南方大部分地区的年极端日降水量增加,而四川东部,重庆,甘肃东南部,陕南和河南省的极端日降水量略有下降。从图 3c和3d可以看出,五年一遇的极端日降水量的高值区位于广东东南部和广西气候变暖前,而低值中心位于四川东北部。气候变暖后,五年一遇的极值日降水量高值区从广东东南向广西东北延伸,强度明显偏强的极端降水位于长江以南延伸地区河流和中国南部。虽然低值中心稍微向北移动,但华南西北部的极端日降水量已经减少。 10年(图3e和3f)和15年(图3g和3h)的极端日降水量具有相似的分布特征。

综合以上研究结果,华南南部极端日降水强度在气候变暖后有所增加,贵州,湖南,安徽,江苏等省极端日降水强度变化不大, 甘肃东南部,陕南和河南省极端日降水量有所减弱。

图3.GPD分布的冬季极端日降水量的返回值

左侧小图表示1961年至1990年期间估计的1年(a),5年(c),10年(e)和15年(g)的返回期的返回值。右边的小图表示1991年至2008年期间估计的1年(b),5年(d),10年(f)和15年(h)的回报周期的回报值。(单位:mm)

为了更好地了解中国南方气候变暖前后每年的回报值分布情况,本文计算了中国南方不同回归期的区域日均降水量的GPD回报值(见图4)。 如图4所示,气候变暖后,中国南方冬季极端日降水量的平均强度平均大于平均气候变暖前2 mm左右,尤其是极端日降水强度的增加 在4-10年中最为明显。

综上所述,中国南方冬季极端降水强度在广东,广西,福建和江西,湖南南部而不是个华南地区气候变暖后略有增加。华南西北部极端降水强度有所下降

5气候变暖前后大气环流的对比分析

众所周知,温度和降水的变化与大气环流的变化密切相关。 东亚季风系统对中国的气候有着深远的影响。 陈等人[23] 将东亚热带季风(以下简称)的指数定义为区域内10米经向风的区域平均值(10°-25°N,110°-130°E)。 东亚的冬季经向风由北风控制; 值越小,冬季季风越强。 本文使用的相反符号,并将其表示为-,以便更方便地描述季风的强度。 在这种情况下,-越高,东亚热带季风就越强烈,反之亦然。

图4.从1961年到1990年(空心圆)和1991年到2008年(实心圆),中国南方冬季平均日降水量的GPD返回值,其中纵坐标代表回归值(mm),横坐标代表回归周期 (年份)。

通过计算-和OLR场之间的相关系数,发现-与长江以南,华南及其邻近地区的OLR呈负相关(图略)。当东亚热带季风强劲时,长江以南和华南对流活动较弱,反之亦然。为了进一步研究东亚热带季风与降水的关系(图5),对中国南方东亚热带季风异常年的冬季强弱降水进行了综合分析。标准化指数在1以上(-1以下)的年份被选为冬季强(弱)东亚热带季风年份。 1963年,1968年,1974年,1977年,1982年,1984年,1986年,1989年和1996年是较强的季风年份,而1954年,1966年,1969年,1973年,1983年,1998年和2003年则是较弱的季风年。如图5所示,当热带冬季风强于正常时,中国东南部的降水与长江中下游的中心(小于-20 mm)有明显的负异常;但当热带冬季风偏弱时,中国东南部则出现了明显的正降水异常,其中心位于长江以南(超过40 mm)。

上述分析表明,东亚地区的热带冬季风与东南部降水呈负相关。 东亚热带季风较强时,中国东南部降水较弱,反之亦然。

图5.东亚冬季强(a)和弱(b)热带季风冬季中国南方地区的综合降水异常(mm)。阴影值在95%的置信水平下。

图6显示了1952-2008年东亚热带冬季风季风指数的Mann-Kendall检验。该指数的五年运行平均值已被用于突出年代际气候变化。如图6所示,1952-2008年东亚热带冬季风指数有几个突变点。针对20世纪80年代以前NCEP / NCAR再分析的数据质量问题,本文重点分析20世纪80年代以后的环流突变点。发现东亚冬季风在20世纪90年代初显着减弱。东亚热带冬季风弱的趋势与华南地区的暖温度基本相似,二者在90年代初都有相似的灾变点。这可能是由于地表温度升高的趋势造成的,导致大陆与海洋之间的热量差异减小,从而导致东亚副热带季风减弱。

图6. 1952 - 2008年冬季指数的Mann-Kendall检验。

实线表示U(dl),虚线表示U *(dl)。

为了进一步研究中国南方气候变暖前后大气环流特征,本文分析了500 hPa风场和位势高度场相对于其相应气候平均场的异常(见图7)。比较中国南方气候变暖前后的风场,气候变暖后乌拉尔山地区出现气旋性环流

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