中国变暖环境中降水与极值降水的变化外文翻译资料

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中国变暖环境中降水与极值降水的变化

SUN JianQi^1,2* amp; AO Juan^1,2,3

1. Nansen-Zhu International Research Centre, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;
2. Climate Change Research Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;
3. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Received August 28, 2012; accepted October 9, 2012; published online November 27, 2012

摘要：此次研究分析了中国逐渐变暖环境中的冬季降水与极值降水的年纪变化。研究表明，地区的冬季降水与极值降水同中国冬季变暖的趋势一同增加。此外，与20世纪80年代中期的年纪气候变暖转变一同发生的是，降水与极值降水的显著增强。定量分析表明，在中国表面每上升一度降水与极值降水就分别以9.7%与22.6%的速率增长。这个增长速率大于全球增长速率意味着中国的降水对于气候变暖高度的敏感，并且更加强调了地区气候变化研究的重要性。事实上，同降水相比，极值降水以更高的速率增长显示了在全球变暖背景下，中国的冬季降水将以更加极值的类型增加，而这也部分解释了为什么近年来有大量的破纪录的降雪事件的发生。

关键词：冬季降水，极值降水，全球变暖，敏感，地区反映，气候变化

气温和降水是两个主要的气象要素。他们的反常变化总是同频繁出现的极值干旱，热浪与寒潮息息相关，这极大的直接影响了社会与自然环境。气温与降水因此一直是科学家和公众关注的焦点。根据Clausius-Clapevron方程，温度每上升一度，大气水蒸汽与降水将增加大约7%。卫星观测数据的分析证实了CC方程所推断的大气水汽与温度之间的关系^[1-2]。然而，降水与温度的定量关系仍然是一个有争议的问题。在1987和2006年，Wentz ^[2]报道了气温每上升一度，全球降水就将增加大约7.4%。这个观测的降水的增长远远大于模型中模拟的结果。在模型中温度每上升一度，降水只增加大约1%-3%^[3]。为了处理在观测与模拟中的降水之于气温变化的不同，Lambert^[4]对于Wentz所使用的计算降水对与气温敏感性的方法提出了问题。使用回归分析，Lambert总结了降水之于气温变化的速率用Wentz方法计算的话将会很高。同时，在气候模型中，存在一些不确定的物理与化学过程（如大气气溶胶和云的变化及其对表面辐射的影响等等）。这些不确定因素将引入了进一步的不确定性，不仅仅是在气温与降水的变化，同时也在降水随着气温变化的速率上。如果气候模型中的不确定性减少了，那么所模拟的降水之于气温的变化在同实际观测的比较中就可以很好的被解释。因为只有在1987-2006这段时期使用了Wentz的研究，其他研究质疑在如此短的时间内是否足够去诊断降水对于气候变暖的响应^[5]。理论上，长时间的分析能够得出更加可靠的结果。然而，如果分析扩展到过去的半个世纪（1951-2005），从不同观测数据得出的结果是不同的，甚至是相反的^[6]，这主要源于不同观测数据的不同质量与空间分布。因此，在长时间的全球范围内，很难准确的诊断出降水之于气温变化的反映。

相比之下，在过去半个世纪，一些地区降水观测的数据质量和空间分布将优于全球数据。除此之外，全球变暖并不意味着所有的地区都处于变暖状态，所有地区和气候的区域差异是不同的。因此，更加重要和可行的是从区域的角度去研究降水之于温度的变化。在过去的半个世纪，中国一直是世界上最大的变暖地区。这个研究着重研究的是中国的降水与温度之间的关系。

在过去的几十年里，在中国已经有大量的关于降水与极值降水的研究。大多数的有价值的贡献在中国气候变化国家评估报告和其他一些审查论文^[7-9]都有很好的评价。然而，只有少数的文章直接的研究降水对于气温的敏感性这一课题。Qian^[10]指出，微量降水的减少可能同大范围的气候变暖有关。Zhao^[11]比较了在不同时间（1980s-1990s，1960s-1970s）中国南北两方的降水的开始与结束时间，并且发现相对较冷的时期（1960s-1970s）中国南（北）方的持续性降水比更暖的时期（1980s-1990s）开始的更早（晚），结束的更晚（早）。所有这些都表明降水同气候变暖存在联系。因为冬季的气候变暖的特征最强，本研究主要讨论的是中国冬季气温同降水与极值降水的定性与定量的关系。

1 数据与方法

两个观测数据集被用于这项研究。观测的日气温数据是最新更新的，这些气温是Li与Yan^[12]所收集的1960-2008年中国549个站的气温资料。日降水资料来自中国气象局国家气象中心的756个站点的观测资料。在他们被放出之前，降水数据受控于其质量。756个站点之中，50年代的数据已经有很多的缺失了，所以这个研究只要着眼与1960-2008年。那些在一年内有10%的天数数据缺失和48年内有1%的天数的站点将被排除在外。剩余站点缺失的数据将利用在1960-2008年的气候平均值进行插补。最后，533站的气温和降水数据被选来作为这次研究的数据。

极值降水阈值的估计基于百分位数。首先，我们计算1971-2000年之间每一个冬季降水天数的日降水量的95%，30年中位于95%的值我们将其定义为极值降水的阈值。一个极值降水日就是其一天的日降水数大于阈值。一个冬季的极值降水量是指一个冬季中极值降水天数内的总降水量，总降水量为一个冬季的所有降水天数的降水量之和。

2 结果

在分析冬季降水与极值降水对于气温的关系之前，首次调查这三个气象要素的气象特征和趋势是很重要的。如图1（a）所示，中国的冬季气温通常呈现出一种经向偶极子型分布，即在山东半岛西南向中国西南一线的北部气温低于0℃，南部高于0℃。中国南北两翼的温度差异大于40℃，这表明了中国气候类型的多样性。在过去的半个世纪中，同全球变暖一致，中国经历了一个强大的变暖趋势，北方变暖的振幅更大而南方稍弱。

冬季降水主导了气温高与零度以上的中国南方。这一趋势主要归因于中国南方的暖湿空气，可以很容易的到达中国南方并为这个地区的冬季降水创造条件。相比之下，中国北方的冬季降水明显较低。尤其是，从内蒙古地区到新疆南部冬季降水小于10mm。在冬季中国北方经历了一个强大的冬季季风，其从高纬度地区带来的干冷空气并且阻止了南方低纬度的暖湿空气的北上。因此，在中国北方能形成降水的水蒸气少之又少，这也是北方地区冬季降水层次低的主要原因。这个分布趋势表明，除了少数的几个北方与西方的小区域外，整个国家的冬季降水量都在增加，并且中国南方增加的最多。而冬季极值降水的分布同降水的分布非常类似。从气候学的角度来看，极值降水约占降水总量的三分之一。然而，从这一趋势的角度来看，极值降水的价值更接近于总降水量。基于这些结果，我们推断出极值降水的增加率占到了总降水量增加的很大一部分。这点可以从后面的定量分析中得到进一步的证实。

气候学和趋势分析表明，过去的半个世纪同气候变暖一起，冬季降水与极值降水均增加，这就意味着在降水与气温之间有一个很强的联系。基于这一现象我们展开分析。考虑到气候变暖现象发生在长时间尺度，我们首先通过九年移动平均法从所有数据中移除年纪变化。这个方法强调了降水和极值降水的年纪变化特征，适合诊断他们同气候变暖之间的关系。

图 1 1960-2008年的冬季气象要素温度 (°C) (a), 降水 (mm) (c),和极值降水 (mm) (e)和相同时期内的三变量 ((b) 温度 (°C/a), (d) 降水 (mm/a), 和 (f) 极值降水 (mm/a))线性趋势变化

为了研究降水与气温之间的关系，我们采用了singular value decomposition （SVD）方

法，这个方法可以得出两个元素之间的耦合关系。SVD的计算结果表明，中国的冬季降水同气温多年时间尺度上存在一个很强的耦合关系。第一模态占总协方差的93.8%。因此，仅仅分析第一模态情况来诊断降水与气温的关系是合理的。表2展示的是冬季降水和气温的第一对模态，同时也有他们之间相应的时间扩展序列。气温模态展现了一个一致的变暖样式，其在中国北方有更大的数值，而南方则更小。而就像表1（b）所示，这个气温分布同中国过去半个世纪的变暖趋势相一致。相应的温度时间序列显示了一个增加的趋势并且展现了二十世纪八十年代中期的突然的年际变化，而这同过去半世纪的中国变暖趋势相一致。因此，SVD的温度模态和与其相关的扩张的时间序列反映了中国冬季变暖特征，这为研究降水对于气候变暖反应提供了一个坚实的基础。

表2（b）展示的是SVD的降水模态，其同中国的气候变暖相联系。对比于温度模态，降水模态显示了一个相对较弱的空间一致性。有一些小负值区域分散在中国东北南部,华北北部，西北，青藏高原的南部地区合中国西南地区。然而，这些负值很小，中国的绝大多是地区都显示出一致的，大规模的正值。考虑到气候变暖是一个大规模的现象，在这项研究中，我们将只关注于降水的一致的，大规模的变化并忽略降水的明显的小变化的，局部的负信号。

图 2 温度 (a)和降水（b）的第一对模态 图 3 温度 (a)和极值降水（b）的第一对模态

以及相关的时间序列 (c). 以及相应的正常时间序列 (c).

因此，可以得出结论，中国的冬季降水同环境的变暖相关，并且在中国南方地区有最大的增长。第一对模态中的两个扩张的相应时间序列共变的很好。其相关系数为0.83，他们都展示了在1980s中期的突然的年际变化。这些结果进一步证实，中国的冬季降水同温度之间存在这一个强烈的耦合关系。当气候变暖时，冬季降水的速率也增加。

以上的SVD分析了季节的平均降水。现在，用SVD来更进一步的考虑冬季极值降水同温度之间的耦合关系。图3（a）SVD温度模态同中国的气候变暖趋势有相似的分布，整个国家都在变暖。中国北方有更大的数值而南方更小，这表明SVD的温度计算模态同时也反应了中国过去半个世纪的变暖特征。图3（b）SVD的极值降水模态。极值降水模态类似于图2（b）中的降水。除了中国东北南部，华北北部，西北，青藏高原南部地区和中国西南地区，在中国大部分地区极值降水同气候变暖共同变化。相对应的两个极值降水的时间序列同温度的相关系数是0.92，其高于降水与温度之间的关系。此外，极值降水和温度的第一对模态占总平方协方差的95.4%，这也高于降水与温度。这些结果表明，相对于降水和温度，极值降水同温度之间有一个更强大的耦合关系。

SVD分析表明中国冬季降水同极值降水与温度之间有着密切的关系。这个关系有多强呢？为了回答这个问题，要从国家平均的角度去分析冬季降水同极值降水与温度之间的定量关系。为了计算平均时间序列，使用Cressman插值方法将站点数据插值到2X2的网格。通过对整个国家网格运用地区加权三个气象变量的平均数来计算气温，极值降水和降水的平均时间序列。表1展示的是SVD扩张时间序列同气温，极值降水和降水的平均时间序列的相关系数。表格说明所有的相关系数都大于0.93。这说明中国平均时间序列反映了冬季降水，降水与气温的年际变化特征以及他们的耦合关系，这也在SVD分析中有显现。因此，使用中国平均时间序列来表示极值降水，降水与气温的定量的耦合关系是合理的。图4（a）和（b）展示了降水与温度以及极值降水同温度异常的散点图。这两张图表示在降水，极值降水同气温之间有很强的线性联系。同时，随着中国冬季气温的增加，冬季降水同极值降水也增加， 这同SVD的结果一致。

降水，极值降水与温度的定量耦合关系运用线性回归方法进行评估。Lambert^[4]表明使用线性回归方法诊断降水之于气候变暖的变化更加合理。降水极值降水同气温的线性回归公式在表4中展示。其公式表示气温每增加一度，降水同极值降水就分别增加3.1mm和2.2mm。如果将降水同极值降水的增加值除以气候值（1965-2004平均值），冬季降水同极值降水就分别以每一度9.7%与22.6%的速率增长。极值降水的增长占到了总降水量增长的71.6%，这意味着在中国变暖环境中冬季极值降水的增长远大与降水的增长。这个现象符合在气候变暖环境下^[17,18]的中国最近多发的破纪录的降雪事件^[14-16]和冬季降水与极值天气事件的增加预测。

表 1 1965–2004 SVD第一模态的相应时间序列同气温，降水和极值降水的中国平均时间序列的相关系数。

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