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青藏高原三河源头区域1960-2009年气候变化

LiQiao Liang，^1.2LiJuan Li，² ChangMing Liub，Lan Cuo¹

1，青藏高原环境变化与地表过程重点实验室，北京青藏高原研究所，中国

2，地理科学与资源研究所，北京，中国

摘要：利用拟合线性模型、曼–肯德尔检验、滑动t检验、莫雷小波研究三河源区（TRSR）1960-2009年九个气象变量的变化。从1960到2009的区域规模的年度序列分析表明，最大（Tmax）、最小（Tmin）、平均（Tmean）气温、降水量（P）、潜在蒸发量（E_P）、日照时数（SH）上升而相对湿度（RH）和风速（W）下降。气温趋势在99%的置信水平是显着的；潜在蒸发量和风速在95%的置信水平是显著的。除了日照时数，与1961-1990年的气候标准值（所有气候变量的平均值）相比，在过去十年（2000 - 2009）中观察到的所有变量的区域尺度变化与1960到2009年相应的线性趋势是一致的。Tmax、Tmean和干旱指数（DI）

表现出一个气候突变，Tmin和RH、SH、E_P和W达到alpha;= 0.05的显著性水平。由于高于平均的气温，较低的降水量，和更高的干旱指数，与1960-2009年相比，该研究区域在1986-1997年期间经历了温暖，干燥的气候。三河源区大多数的气象变量都经历了显着性为alpha;= 0.05的2-5年的短周期循环。在空间分布方面，从1960年到2009年，12个气象台站中有7个经历了暖湿时期，而位于东南部的其他5个气温较暖，较干燥。

关键词：气候变化；趋势；气候跳跃；三河源区

1 简介

气候变化几乎是不可逆转的，这是多个因素的表现，例如温度上升以及降水参考作物蒸散量风速干旱事件和太阳辐射的变化等等。观测发现了气候变化对环境和自然资源的影响。比如冰川湖的扩大和增加的数量，积雪覆盖区域有下降趋势，湖泊和河冰冻结时间更短，冰川消融，以及永冻层的面积不稳定以及其下降面积的增加。气候变化也导致生态系统退化，生物多样性丧失，只有通过漫长的时间恢复，植物的物种也在发生变化。

过去一个世纪以来，气候系统在区域和全球范围都发生了变化，预计这种变化将在不久的将来会继续下去（IPCC，2007）。例如中国（Ding 等，2006），菲律宾（Jose 等，1996），泰国（Limsakul and Goes，2008），韩国（Ko等，2010），澳大利亚（Roderick和Farquhar，2004年），尼日利亚（Akinbode等，2008），约旦（Abu-Taleb等，2007），巴西（da Silva，2004），法国（Chaouche et 2010）和北美（Hughes and Diaz，2008）。

像这些其他地区一样，青藏高原也经历了气候变化的影响。 研究表明，该地区对气候变化的影响特别敏感（Zhang，2005）。青藏高原气候变化可以引起重要反馈，因为高于周边土地的高原通过机械和热力学机制影响了大气环流，从而影响了亚洲和北半球的气候系统（Yanai 等，1992; Lian and Shu，2009; Boos and Kuang，2010）。三河源区（TRSR）位于高原内部。 到目前为止，该地区的气候变化研究主要集中在气温和降水（Li 等，2004；Li 等，2006；Yang，2006；Li 等，2007；Gao and Liu，2008；Liu 等，2009），但这不能代表该地区气候变化的综合情况。

气候变化已经并将继续对生态平衡和生态系统功能产生影响，并威胁着TRSR以及下游生态系统的生态安全。脆弱和独特的高山生态系统调节现有的水资源，有利于当地和下游人口。为了更好地了解当地生态系统对全球气候变化的反应，并减轻和适应TRSR内发生的当地气候和生态系统变化，我们需要做的是要了解气候变化的全部范围，例如趋势、变率和从生态系统的角度出发突发变化和区域内的变化周期，尚未得到调查。本研究的目的是通过检查发生的全部变化来从生态系统的角度揭示与TRSR气候变化相关的详细因素。检查了七个观测值和两个与TRSR生态系统功能相关的气象变量。这些变量包括每月最高气温（Tmax）、最低气温（Tmin）和平均空气温度（Tmean）、风速（W）、相对湿度（RH）、日照时数（SH）、降水（P）、潜在蒸发量（Ep）和干旱指数（DI）。本研究选择1960年至2009年的记录，这是迄今为止该区域应用的最长时间。

2 研究区域及数据

2.1 研究区域

作为长江，黄河，湄公河流域的源地，TRSR位于青藏高原内部（纬度31°39′～36°16′N，89°24′～102°23′E），占地面积3.61times;10⁵ km²（图1）。 长江，黄河，湄公河的源头地区分别占TRSR的44%，46%和10％。平均海拔约为5000m AMSL（above mean sea level，高于平均海平面），范围在3335至6624m AMSL之间。 虽然它位于青藏高原的一个亚低地半干旱地区（Lin和Wu，1981），但TRSR年均空气温度范围较低，日间空气温度范围较大，每年接收约470mm。雨季中降水量的百分比下降了86%。

虽然恶劣环境的挑战导致该地区人口稀少（青海统计局，人均1.8人/平方公里），但在淡水资源及其独特的生态系统方面，三河源区是非常重要的。每年湄公河流量约为7.2％，长江流量为1.2％（根据1956年至2005年的流量数据计算），提供了黄河流量年均三分之一（34.5％）。 TRSR还包含湖泊（5.1times;10³平方公里）和湿地（7.33times;10⁴平方公里）（徐，2007）。脆弱和独特的生态系统是高度敏感的，易受气候变化影响（Lian和Shu，2009），研究表明，由于气候变化，青藏高原已经发生生态系统退化（Xiang 等，2009；Li 等，2010；Xiao等，2010）。为保护三河源区生态系统，青海省政府自20世纪90年代末开始实施再造林项目，2000年建成自然保护区。自然保护区占总面积的42％，拥有丰富的生态型湿地（Zheng和Cai，2005）。

2.2 数据

观测项目包括地表面2m以上的最低气温和最高气温、10m高度风速、相对湿度、日照时数和降水量。所有数据都从中国气象局（CMA）获得。降水量值是从每日累积的日值得到的，而剩下的五个变量是从每日平均值得到的。从这12个气象台获取的数据用于计算潜在蒸发量、干旱指数和平均气温。所得数据用于研究TRSR气候变化（表1）。在各个站点分析了最长的可用记录，而从1960年到2009年的时间序列用于区域尺度。通过简单地对12个气象站的数据进行平均得出区域气候数据（图1中为每个站的位置）。使用单样本Kolmogorov-Smirnov [SPSS 13.0]对所有年度和季节性时间序列进行了测试，应用样本概率分布与正态分布之间无差异的零假设。所有时间序列的空假设均未被拒绝（alpha;gt; 0.05）。因此，使用正态分布的以下一些分析被认为是可行的。

3 方法

3.1 计算潜在蒸发量

现阶段已经开发了许多方程来估计潜在蒸发量。包括：利用空气湿度和风速的空气动力学方法（Baldocchi 等，1996）；基于温度的方程（Thornthwaite，1948；Hargreaves和Samani，1985）；包含太阳辐射和温度的基于辐射的方程（Doorenboos和Pruitt，1977）；以及将空气动力学和辐射方法结合在一起的方程式（Penman，1948；Bormann，2011）。据报道Penman方程（Shuttleworth，1993）能够更好地实现描述气候变化中的蒸发动力学（Donohue 等，2010）。 该方程描述如下（Shuttleworth，1993)：

其中Ep为潜在蒸发，mm/d；Rn是净表面辐射，mm/d；Delta;是饱和水汽压曲线的斜率，kPa/℃；gamma;是湿度常数，从0.038到0.045（对应于高度）；u₂是高度为2m的风速，m/s；D是蒸气压亏损es-e，kPa（这里es是饱和蒸汽压，e是通过e = RH / 100es计算的实际蒸气压）；而lambda;是蒸发潜热，2.5MJ/kg。

表1. TRSR气象站及其记录和属性，包括各站的土地覆盖类型

基于FAO Penman-Monteith方程（Allen 等，1998）提供的对数风速剖面方程，从2米以上的测量值转换出10米高度的风速：

其中z是地表面上方的测量高度，m；u_z是表面上z高度处的测量风速，m/s。

净短波辐射（S n）可以通过以下等估计（Shuttleworth，1993）：

其中alpha;是从中等分辨率成像光谱辐射计（MODIS）反照率产品（MCD43B3）中（2001-2010）获得的反照率（表2），每月平均反照率为2001-2010年每个月的每日反照率；n每日日照时数，h；N是总日照时数，取决于纬度和月份，h；Ra是取决于纬度和月份的天文辐射，MJ·m^-2·d^-1；多云日的天文辐射也是如此。 而as bs是晴天的天文辐射分数。根据大气条件（湿度和灰尘）和太阳赤纬（纬度和月份），as和bs的值将有所不同。 当没有关于可观测太阳辐射的数据可用时，并且as和bs未被校准时，选择as= 0.25和bs = 0.5作为平均气候条件。对于本研究，Chen等人（2004）的验证值为0.22和0.55，分别用于as和bs。由于能量和蒸发之间的强烈联系，Rn可以通过将Rn除以rho;wlambda;来表示蒸发水的等效深度（以毫米为单位）。这里，rho;w（10³kg·m^-3）是水的密度。Ep的计算遵循Shuttleworth 1993年所著《水文学手册》第4章的建议。

图1.中国TRSR（黑色阴影）的位置（浅色）。吹扫图显示了海拔，河流流域以及位于研究区内的气象站的位置和名称。黄河源区YRSR; 长江源区YTRSR; 湄公河流域的MRSR。

表2.每个气象站的平均每月反照率值

3.2 干旱指数

DI是表示给定位置的气候干燥程度的数值指标。在降水量增长期间（Ren和Shi，1995）经常用于评估干旱，但这种方法没有考虑到用水量。与在较冷的地区单独使用降水量相比，同时考虑空气温度，累积空气温度和降水量的方法（de Martonne，1926；Selianinov，1928；Kira，1945；Ped，1975）相比更加可靠地确定了温度和产量的显着性，并提供了更好的估计。但是，这种方法无法准确反映耗水量。 此外，应用净太阳辐射、降水量和蒸发时产生的潜热的方法（Budyko，1974）也无法准确反映耗水量，因为它们忽略了显热的变化。利用降水量，蒸发和土壤水分的方法（Palmer，1965）可以比上述方法更准确地反映耗水量，但在青藏高原难以获得土壤水分的准确测量。从相对湿度获得的参考蒸散量与露点温度的比值（Allen 等，1998；da Silva，2004）反映了干燥度。然而，这种方法强调了最低气温和露点温度之间的差异，而不考虑供水。潜在蒸发量与降水量的比值（环境署，1992； Arora，2002；Bannayan等，2010）可以通过估计降水量满足多少蒸发需求来代表干旱。这种方法被广泛使用，因此在这里应用 计算DI：

Ep由Penman方法来估计。DI与Ep和P具有相同的空间和时间尺度，即季节/年度干旱指数DI来自季节/年度蒸发量Ep和降水量P，区域干旱指数DI由区域蒸发量Ep和降水量P计算。

3.3 时间序列分析方法

线性拟合模型用于通过置信水平为95或99％的双尾t检验来测试零假设斜率。这是现代气候分析研究中常用的统计学诊断方法（Donohue 等，2010；Liang 等，2010；Liu 等，2010）。

为了探索三河源区气象变量的周期性，采用复数Morlet小波方法，由于其信号周期检测的可靠性（Rigozo 等，2002；Liang 等，2010，2011）。Torrence和Compo（1998）开发的Morlet小波被广泛使用（Rigozo 等，2002；EL-Askary 等，2004；Liang 等，2010；更多细节见Liang 等，2011）。使用Torrence和Compo开发的Matlab小波包。

当气候条件变化超出一定范围时，会发生气候跳跃，触发由气候变化事件确定的速度向新的状态转变。这些变化将出人意料地出现，人或自然系统可能难以适应。 与特定气候跳跃相关的任何气候或变异性测量的变化可能是突然的（2002年国家研究委员会突发性气候变化委员会）。曼恩肯德尔（Mann，1945；肯德尔，1948；Sneyers，1963；Goossens和Berger，1986；Liu 等，2008；Liang 等，2010）和移动t检验（Wei，1999；Xiang and Chen，2006；Zhao and Xu，2006；Lei 等，2007；Li and Jiang，2007；Liang 等，2010，2011 ）用于在区域尺度上检测年度时间序列的气候跳跃（更多细节参见Liang 等，2010，2011）。这两种方法相辅相成从而提供全面的气候跳跃分析。通过从跳后时间序列平均值中减去先前的跳跃时间序列平均值来计算气候跳跃的幅度。

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