在全球变暖的形势下，东亚地区低温日和寒潮频率的不同特征外文翻译资料

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在全球变暖的形势下，东亚地区低温日和寒潮频率的不同特征

Tae‐Won Park,1,2 Chang‐Hoi Ho,1 Su‐Jong Jeong,3 Yong‐Sang Choi,4 Seon Ki Park,4

and Chang‐Keun Song5

2010年11月21日，2011年4月3日，2011年4月12日，2011年6月30日

本研究调查了东亚冬季极端低温事件在当前和未来气候条件下的变化。分析了表示极端低温事件的两个不同术语：“低温日” 描述低于某一阈值的温度(例如，单纯的低温日)以及“寒潮”，指气温骤降(如天气较前一日较冷)。我们分析了来自13个海气耦合模式。对应低温日（寒潮）的海平面气压场分布呈现出偶极型（波列）特征。根据我们使用13个CGCMs对21世纪中后期一系列未来预测的分析结果，随着平均气温的升高，低温日明显减少(相关系数为0.49)，但寒潮发生与平均气温的相关性不显著(相关系数0.08)，最近的观测期(1980 - 2006)也得到了同样的结果。因此，预计即使在未来气候变暖的情况下，寒潮仍将频繁发生。这一推论是基于未来的预测，在这些预测中，温度的日变化是不显著的，虽然平均温度显著升高。目前的研究结果表明，未来的生物在适应了较为温暖的气候后，将会受到寒潮的强烈影响，因此，未来应对寒潮易损性问题予以重视。

引用：Park, T.‐W., C.‐H. Ho, S.‐J. Jeong, Y.‐S. Choi, S. K. Park, and C.‐K. Song (2011), Different characteristics of cold day and cold surge frequency over East Asia in a global warming situation, J. Geophys. Res., 116, D12118,doi:10.1029/2010JD015369

1.介绍

寒冷的极端天气会把高纬度冷空气带到中纬度和亚热带地区，由于生物容易受到与近期气候变化相对应的极端天气条件的影响，寒冷的极端事件给人类社会活动造成了巨大的痛苦。s [Kunkelet al., 1999]。在近期全球变暖和未来气候变化的背景下，分析和研究极端低温事件及其发展变化是十分重要的，一般而言极端低温日是根据极端偏低的日平均温度异常地定义的，被称为“冷日”。 [Trenberthet al., 2007]，而从一天到另一天的突然降温称为寒潮[Boyle and Chen, 1987]。在过去的几十年里，全球地表温度一直在上升，东亚国家存在较大的区域差异和明显的变暖趋势[Trenberth et al.， 2007]。考虑到正态温度分布的正移是由平均值的增加引起的，随着温度分布正移，尾端低温也是必然会减少的。自20世纪70年代以来，全球大部分陆地地区遭受的严寒天气较少[Alexander et al.， 2006]；特别是在东亚地区，低温日的减少更为明显[翟和潘，2003；龚和何，2004;Choi et al.， 2009]。在众多模型的基础上，从简单的气候模型到海气耦合模式(CGCMs)，Meehl等[2007] 已经总结出，几乎在所有地方，在未来预计的更温暖的气候下，寒冷的天气预计将大大减少。这种趋势最明显的信号是东亚[Gao et al.， 2002; Mizuta等，2005;Boo等，2006]。

相比之下，寒潮，一个不同于低温日的术语，与温度的每日变化有关，而不是平均温度。由于平均值(如日平均值)和异常(如日变化)是自然界的两个独立性质，寒潮的减少可能并不简单的是由平均温度的变化引起的。Walsh等[2001]认为，尽管最近全球变暖，但在历史观测中，欧洲和美国并没有出现寒潮减少的长期趋势。然而，到目前为止，还没有研究记录全球变暖对东亚寒潮发生变化的影响，而以往的一些研究则侧重于寒潮的特征[Takaya and Nakamura, 2005;Jeong et al.， 2006]及其与大规模环流的关系[Jeong and Ho, 2005;Park等，2011]。虽然寒潮相关的温度异常对人类活动和适应近期或未来变暖气候的生物有很强的影响，但与平均温度的变化相比，全球变暖下日温度异常的变化似乎被忽略了一些。

一般认为寒潮只是温度下降。然而，在东亚的一个例子中，寒潮的定义包括了西伯利亚高压的升高(即例如:地表气压的突然变化)和温度的骤降，[张等，1997a;Jeong and Ho, 2005;Park等，2011]。由于地表气压变化是冷涌定义中的一个重要因素，冷涌被称为东亚压力涌[Compo et al.， 1999]。在寒潮发生时，地表气压的增加导致北风增强，这与西伯利亚高压东部边缘的冷平流有关。当主导的偏北风将寒冷的空气从大陆带到东亚时，风寒/感官温度就会变得更冷，而不管北风如何，实际温度都是恒定的。即在风暴潮发生时，主导的北风可以大幅度降低寒风温度。因此，风暴潮引起的风寒温度较低，但风暴潮时的实际温度可能高于寒潮时的实际温度。毫无疑问，如果寒潮与低温日重叠，低风寒和实际温度的综合影响会对人类活动造成严重的社会破坏。最近，在2005/2006和2009/2010年冬季，东亚地区出现了气温骤降和低温，而寒潮和低温日的频繁发生导致了社会经济领域的严重破坏[Park et al.， 2008, 2010]。这些事件强调了研究与全球变暖有关的寒潮和低温日变化的重要性。

此外，考虑到温度的适应性及其对生物的脆弱性，在相对温暖的日子里突然变得越来越冷。(即寒潮)可能比单纯的低温日(即低温日)更具影响。Cannell和Smith[1986]以及Inouye[2000]报道了一个看似矛盾的假设，即气候变暖实际上可能增加植物霜冻灾害的风险。潜在的假设是，随着气候变暖，预计会出现的暖冬和暖冬会导致植物过早发育，导致脆弱的植物组织暴露于随后的突然降温中。2007年发生在美国正常偏暖背景下一次急剧降温事件导致的冰冻灾害对植被的严重破坏为例，Gu等证实了假设：温度突然下降变暖形势有害影响的生态系统。因此，他们强调，在气候变暖的情况下，突然变冷的天气会对陆地生态系统造成真正的威胁，而不是持续寒冷的天气。

在现在的研究中，我们在政府间气候变化专门委员会(IPCC)第四次评估报告(AR4)所预期模型的观测和气候变化预测模拟的基础上，研究了东亚目前和未来气候中低温日和寒潮发生的变化。随后，作为低温日和寒潮发生变化的一个可能原因，我们研究了低温日、寒潮、平均温度和温度异常之间的联系。

论文组织如下。第2节描述使用的CGCMs数据以及用于识别低温日和寒潮的定义。第三节介绍了当前气候冷天和寒潮的一般特征及其未来预测变化，并分析了造成这些变化的原因。最后，本研究的结果在第四节进行了总结和讨论。

2.数据与方法

2.1.数据

验证模型在模拟低温日和寒潮变化时的性能，为未来的预测提供依据，将模式模拟得到的当前气候的空间特征和变化与观测结果进行了比较。为此，我们分别从中国气象局和韩国气象局获得了103个站点和13个站点的日地面气温(SAT)数据。除此以外，利用国家大气研究再分析中心(NCEP/NCAR) [Kalnay 等，1996]分别捕捉与寒潮相关的西伯利亚高压的冷异常和放大。对从1980/1981 至2005/2006的26个冬季进行了观测分析。

我们分析了来自13个CGCMs的长期模式模拟，这些CGCMs是参与IPCC AR4的模型的一部分。对于这项研究，我们选择如下13种模型：CCCMA‐CGCM3.1_T63, CCCMA‐CGCM3.1_T47, CNRM‐CM3, CSIRO‐MK3.0, CSIRO‐MK 3.5, GDFL‐CM2.0, GDFL‐CM2.1, GISS‐AOM, GISS‐ER, MIROC3.2_hires, ECHAM5/MIP‐OM, MRI‐CGCM2.3.2, 以及 CCSM3。表1总结了使用的CGCMs的详细描述。在IPCC AR4 CGCMs中，由于缺少所需的日变量和时间日历的不一致性，一些模型被排除在外。

本文分析了三个时间长度为20年的时间段。目前的气候由20世纪后期(1980 - 1999年)的人为和自然强迫的模式模拟来表示，这是20C3M模拟的一部分。为代表未来的气候，我们采用了二十一世纪中叶(2046—2065)和二十一世纪末(2081—2100)的CGCMs输出，与《排放情景特别报告》(SRES) A1B气候变化预测运行相对应。在这三个时间段中，我们分析了11月至3月这段时间的日SLP和SAT数据，这段时间主要受低温日和寒潮的影响。

表1描述本研究中使用的耦合全球气候模型

2.2.低温日和寒潮的定义

观测到的低温日和寒潮是用气象站的SAT来定义的。排除小规模极端寒冷引起的局部反应如辐射冷却,它可以影响一个站,以及在观测和模式模拟之间可以得到一个可靠的对比,我们把116个测站分成5° times; 5°网格，然后在每个网格框将SAT值平均。

如图1所示，低温日的定义是根据东亚地区(105°E–130°E, 20°N–50°N),上空5个方格方格的相对于1980 - 2006年平均值的SAT异常。当某一格点及其周围格点(即5个格点)在某一在一个特定的网格点上小于1.5 sigma; (sigma;为1980 - 2006年26个冬季和每个冬季151天的SAT日标准差)，这一天被确定为寒冷的一天。例如，某一格点的1sigma;为2℃，则选取格点及其四周4个格点的SAT异常均小于3℃的那一天为低温日发生日。

寒潮是由西伯利亚高压和SAT骤降共同造成的。首先，强西伯利亚高压被定义为南西伯利亚表面反气旋中心SLP的大小(90°E–115°E, 35°N–55°N，图1)超过1035 hPa的日子[Zhang et al.， 1997a]。表面反气旋中心定义为SLP大于周围八个网格点值的网格点[Zhang and Wang, 1997]。接下来，在强大的西伯利亚高压的日子里，寒潮被定义为在东亚上空的网格及其四周四个网格中的SAT值在一到两天内突然下降1.5sigma;的日子。冷涌定义的过程类似于Park等[2011]的方法。

在模式模拟中，利用基于网格SAT的模型来定义低温日和寒潮，而不是根据站内数值计算出的5° times; 5°个网格的SAT。我们应用与观测数据相同的定义。在模型(图1)中，根据东亚各网格点相对于1980 - 1999年平均值的值及其标准差，分别确定了东亚各网格点的日SAT异常和sigma;值。这个低温日的定义是对Vavrus等人[2006]的定义稍加修改的。模型中对寒潮的定义也采用了西伯利亚高压和网格点SAT骤降的日子[Zhang et al.， 1997b]。由于南西伯利亚和东亚网格点数量的差异，对应于水平分辨率，上述定义检测到的模型中冷天和寒潮的数量依赖于气候模型的水平分辨率。因此，一个分辨率较高的模型易于模拟更多的低温日和寒潮的发生。正如我们将看到的，这种模型间的差异并不影响我们的主要结论，这与寒冷极端的时间依赖性有关。

图1 东亚域(虚线)和西伯利亚高地域(实线)。阴影表示11月至3月期间的气候海平面压力。

3.影响

3.1. 低温日和寒潮期间大规模环境的一般特征

本研究的主要目的是利用观测和模式模拟来评估全球变暖下低温日和寒潮发生的变化。首先，有必要对当前气候中观测到的冷天和寒潮相关的大尺度环境特征进行研究，并在CGCMs与模拟的环境进行进一步比较。这些分析结果将有助于验证我们对未来气候变化的评估。

在低温日发生的日期，SLP和SAT的观测分布如图2a所示。发现了东亚大陆高压和西北太平洋低压的偶极子特征，高压似乎起源于西伯利亚高压并向远东扩展，低压相对于高压较弱。由于高压西缘向南流动和高压低压之间向北流动，暖异常和冷异常分别位于北极附近和东亚上空(图中未示)，与SLP模式不一致。寒冷的天气通过广泛的寒冷异常影响整个东亚。图2b—2n为13个CGCMs模拟的低温日SLP和SAT的空间格局。一般情况下，偶极子特征相对于模型的幅值有微小的差异;例如，与其他模型相比，MIROC3.2_hires(图2k)较弱，而GISS—AOM(图2i)和GISS—ER(图2j)较强。所有的模型在寒冷的天气产生几乎相同的偶极子特征与观测结果相对应，尽管有些模型（例如GISS‐ER和CCCMA‐CGCM3.1_T63/T47) 在北太平洋上空显示非常弱的高压波列特征。

图2 海平面气压综合异常(等值线:1 hPa区间;从观测和13个模型获得的所有低温日的发生日期，省略了零线)和地表气温(阴影)。

与低温日不同，在寒潮发生日期观测到的SLP异常具有波列特征(图3a)：贝加尔湖地区和北太平洋的两个高压系统和朝鲜日本地区的一个低压系统。在高、低压、高压之间存在暖、冷、暖异常。沿这些压力模式边缘向南和向北流动，似乎导致SLP和SAT的相位特征不一致，这与Park等[2011]所展示的典型寒潮的地理特征一致。与低温日的寒冷异常相比，与寒潮相关的寒冷异常往往集中在较小的区域。渐渐地，在寒冷异常之前，从中国南方到日本都能观测到广泛的温暖异常，这意味着在寒潮发生之前，有温暖天气的爆发。在冷涌模式模拟中，CNRM CM3(图3d)、GDFL CM2.0(图3g)、GFDL CM2.1(图3h)模拟了北太平洋上空形成不完整高压的一种相对较弱的波列特征。此外，CCCMA CGCM3.1 T63和T47、GISS AOM和ER、MRI CGCM2.3.2的波列特征较观测和其他模型更为明显。一般来说，大多数模型都能很好地再现寒潮时SLP和SAT观测到的波列特征。

图3 与图2相同，但是是指寒潮。

3.2. 当前和未来气候的低温日变化和寒潮现象

图4 (a)观测和(b—d)模拟冬季平均温度异常(bar)、寒冷日数(实线)和寒潮数(

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