中国东部冬季温度极端值的最新趋势及其与北极涛动和ENSO的关系
摘 要
本文研究中国东部冬季极端温暖和极端寒冷日数的年代际变化及其与北极涛动（AO）和厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）的关系，研究使用从1961-2011年中国542个测站更新的温度数据作为资料。结果表明，20世纪80年代中期，在中国东部，冬季极暖（冷）的天数出现了明显的增加（减少），这个结果归因于东亚冬季风的年代际变化。
冬季温度极值在AO和ENSO不同阶段的概率分布函数是基于广义极值分布理论估计的。相关分析和概率分布函数均表明了中国东北部冬季极寒天数的年代际变化与北极涛动的联系更加密切，但是在中国东南部分地区，冬季极寒天数的年代际变化与ENSO的关系更大。然而，在中国东部，冬季极暖天数与北极涛动和ENSO几乎没有关系，此外，结果还表明，无论是在20世纪80年代中期前后，中国东北部冬季极寒天数都与北极涛动都有着明显的联系。然而，只有在20世纪80年代中期后中国东南部冬季极寒天数才与ENSO有着明显的联系。这些结果强调了在不同时期，北极涛动和ENSO对中国东部的不同地区的冬季极端气温的作用是不同的，从而为提高对冬季极端温度的短期气候预测水平提供了重要的依据。
关键词：北极涛动 ENSO 东亚冬季风 冬季极端温度
- 引 言
先前的一些研究已经表明：厄尔尼诺-南方涛动（ENSO)很大程度上影响了中国冬季气温的变化[1-7]。 这些研究大体表明：当处于厄尔尼诺年时，在北方的冬季，在西北太平洋会出现异常反气旋环流，这会使东亚冬季风减弱，并且会导致中国大部分地区的地表温度出现正异常，导致中国南方降水偏多，在拉尼娜年则相反。此外，北极涛动（AO）也与中国冬季气候变化有紧密的联系[8-9]。宫 等人表明[10]：中国东部（20°-45°N，110°-123°E）温度异常明显受到北极涛动通过改变西伯利亚高压强度的影响。当北极涛动处于高位相时，西伯利亚高压强度会相对减弱，并且在中国东部温度会高于正常值，反之亦然。吴和王表明[11]：冬季北极涛动在很大程度上影响了东亚冬季风和冬季西伯利亚高压的强度。在北极涛动低位相年，东亚冬季风和冬季西伯利亚高压的强度会强于正常值，在东亚海岸地表温度会低于正常值。陈等人[12]，陈和康[13]表明：准定常行星波活动在连接北极涛动和东亚冬季气候异常中起着很重要的作用。王和陈[14]发现，在2009年12月东亚许多地区的异常低温，部分原因归因于北极涛动的极低位相。
一些研究也表明：中国的温度极值与北极涛动和ENSO有一定的关系[15-18]。丁等人[16]发现，在中国北部很多地区，冬季温暖天数在北极涛动高位相时比在北极涛动低位相时更多。反之，冬季寒冷天数在北极涛动低位相时相对更多。薛等人[19]表明北极涛动对中国西北部，比如：宁夏回族自治区的温度极大值的影响较小，然而，对冬季温度极小值却有着很大的影响。张等人[20]发现厄尔尼诺事件经常会在中国的西北部比如：甘肃出现更高的温度(可能会造成温度的最大值），然而拉尼娜事件经常会造成更低的温度。
北极涛动和ENSO都在中国冬季温度变化上起着重要的作用，但是，目前还不清楚到底哪一个才是主导因素，特别是在中国，很少有针对冬季气温和北极涛动以及ENSO关系的研究。此外，以往对于冬季极端温度的研究大多局限在中国北部[21-25]。冬季极端气温对农业和人们的日常生活有着显著的影响[26-29]。例如：2009年频繁出现的严寒天气及低温天气对中国的农业、渔业和交通运输造成了广泛的破坏。因此，研究近年来中国冬季极端温度的变化特征，并找出主要影响因素，这对冬季极端温度的预测非常重要。
由于中国东部是重要的经济区并且人口众多，所以，冬季极端温度的变化会对经济活动以及人们的日常生活产生很大的影响。此外，在中国大多数的温度测站都建立在中国东部（542个测站中有386个，如图一）。因此，在本研究中，我们侧重研究中国东部地区并且调查近年来冬季极端温度天数的改变，我们的目的在于量化北极涛动和ENSO对冬季极端温度的改变所做的贡献。
本文的结构安排如下：所采用的数据集和方法在第二段中给出，冬季极暖和极冷天数的年代际变化在第三段，第四段中展示了北极涛动和ENSO与冬季极端温度的关系，讨论和结论在第五段中给出。
- 资料和方法
2.1 资料
图1 中国542个站的地理分布和在中国东部（105°E以东）的386个站（黑色的线东），东北部，中东部和东南部也显示出来。站点用红点表示。
本文观测资料来自于1961-2011年间，包括中国542个测站更新的均匀每日最高（Tmax）和最低（Tmin）数据集[30-31],这些站的地理分布如图1所示。这些资料来自中国气象局的数据中心，并对同质化的软件包进行系列的多元分析，从而发现所有非自然因素引起的断点（例如：车站搬迁，设备和环境变化），最终能够使我们对资料做出调整，以往的研究表明温度的变化在中国的不同地区是不一样的[32-33]。为了显示冬季极端气温的区域特征，我们将中国东部分为三个区域，分别是：东北部（40°N以北），中东部（30°N与40°N之间），东南部（30°N以南）（图1）。
冬季北极涛动平均指数和Nino3.4指数来自于同一时期的国家海洋环境预报中心和大气管理局。在目前的研究中，冬季意味着12月，1月和2月的平均数据，这使得1961年-2011年共有51个冬天。
2.2 冬季极寒和极暖天数的界定以及广义极值分布
在1961-2011年间，如果日最高（低）温度高（低）于日最高（低）气温的第九十分位数，那么这一天则被定义为冬季极暖（冷）天，这样计算出的累计天数就代表北方的冬天每个冬季的极暖和极冷天数。为了获得区域平均值，在542个测站中，冬季极暖和极冷天数基于克雷斯曼客观方法分别转换为1times;1的格点数据[34]。然后，将选择地区的每个冬天极暖和极冷天数进行平均。
计算出的1961年-2011年之间的冬季极暖和极冷天数符合广义极值分布，这是一个基于极值理论的连续的概率分布[35]，它不做关于未知分布估计概率密度函数的任何假设，广义极值分布的参数适应不同类型的分布。广义极值分布的概率密度函数是
如果sigmaf; /= 0，则g(x) = e^[minus;(xminus;micro;)/sigma;]；如果
sigmaf; = 0.并且 sigmaf;, sigma;和 micro;分别表示分布函数的形状，比例和位置参数。
2.3 Y-年返回值
将Y-年返回值(RY)定义为预计每Y年只出现一次的值[36]。在这项研究中，根据冬季极冷和极暖天数的拟合分布估计了年返回值，计算理论公式是：
在这项研究中得出的结论不依赖于所选择的回报期（Y=3,5和10），所以，我们只提供了Y为5的回报期的结果。
- 中国东部冬季极端温度
图2三张图分别显示了中国东北部，中东部和东南部的冬季极暖天数的年代际变化，在这三个地区都有明显的上升趋势。
图2：今年的冬季极暖天数的年变化
(a)东北部，（b）中东部，（c）东南部
黑色虚线代表1961-1985年间的平均值
实线代表1987-2011年间的平均值
Y 轴表示天数
在给出的三个区域中，可以看出一个明显的上升趋势，并且曼肯德尔通过实验检测到，从上世纪80年代起，这个趋势发生了显著的变化（未显示）[37-38]和滑动t-检验（图4）
[39-40]。在1961-1985年间，在中国东北部，中东部和东南部分别有7.1天，7.6天和7.9天的冬季极暖和极冷天数，然而，在1987-2011年间，分别增加到每年10.6天，10天和9.7天。此外，在1961-1985年间，中国东北地区极端高温天数的平均值与1987-2011年间平均值的差（3.5天）比在中东地区（2.4天）和东南地区（1.8天）的差大。
图3展示了冬季极冷天数的年代际变化，大约从20世纪80年代中期开始，极冷天数有了显著减少（图4），此外，在这个显著的变化发生后，极冷天数的年代际变化幅度也变小。在20世纪80年代中期之前，在中国东北部，中东部以及东南部，极冷天数的平均值分别为每年12.3天，12.1天和11.5天，然而，到20世纪80年代中期后，这个值明显下降到分别为5.1天，5.2天和5.6天，两个时期极冷天数的平均值的差异也随着纬度增加而增加，极暖天数平均值的变化也与之类似。
图3 与图2类似，但是极暖天数的变化
通过上述分析，我们可以得出：在20世纪80年代中期，中国东部地区，冬季极暖（冷）天数出现了显著的增加（减少），在1961-1985年间和1987-2011年间极暖和极冷天数平均值之间的差异随纬度的增加而增加。此外，这两个时段极端冷日平均值差异大于极端暖日。
图5展示了在1961-1985年之间和1987-2011年之间冬季极暖和极冷天数的概率密度函数。如2.2节所述，概率密度函数是基于广义极值分布理论计算出来的，这表明，与1961-1985年相比，1987-2011年之间的极暖天数的概率密度函数（图5a，c和e）向右移，这意味着在1987-2011年期间会出现更多的极端暖期。例如，在1961-1985年间，在中国东北部，冬季极暖天数最高的概率密度函数值约为五天，而在1987-2011年期间增加到八天（图5a），而且分布的间隔变大，这意味着在1987-2011年之间，极暖天数更多，与此相反，在这三个地区中，1961年-1985年所发生的极端冷事件（图5b,d和f）比1987-2011年的频率高。
由于最高（低）温度是可以反映极端高（低）温度事件的一个重要指标[41-42]，接下来，我们进一步探讨了最高气温与最低气温的年际变化，如图6所示。结果表明，在20世纪80年代中期，最高温度和最低温度都有明显的升高，这与冬季极端温度的显著变化相一致，在20世纪80年代中期之前，中国东北部，中东部和东南部冬季平均最低（高）温度大约分别为minus;21.3°C，-5.7°C和5.2°C（-8.6°C，4.4°C和12.8°C），然而在1987-2011年之间，温度分别上升到-19.1°C，-4.1°C和6.2°C（-7.2°C,5.4°C和13.5°C），在1961-1985年之间和1987-2011年之间最高温度与最低温度平均值之间的差异都随着纬度增加，这与冬季极端温度的结果类似。我们还分别计算出了中国东北部，中东部和东南部最高和最低温度的平均值与冬季极暖和极冷天数的相关系数，在5%的置信水平内是显著相关的（未显示），这证明了冬季极端温度变化与最高温度和最低温度相关。
图4 分别表示中国东北部，中东部和东南部冬季极暖和极冷天数的滑动t-检验
虚线表示95%的置信区间
- 冬季极端温度和北极涛动及ENSO的关系
这部分展示了北极涛动和ENSO对冬季极端气温产生的相关影响，第一个表中展示了在不同时期，北极涛动和ENSO与冬季极端和极冷天数的相关系数，应该指出的是，如果数据去趋势，则本文提出的相关系数变化不大，结果也不会受影响。研究发现，在1961年-2011年之间，在中国东北部和中国中东部发现北极涛动与冬季极冷天数有显著负相关，然而，在过去的51年，在中国东南部，极冷天数与Nitilde;no3.4指数关系更大。相反，在1961-2011年之间极暖天数与北极涛动和ENSO的关系都很小，而且，我们还发现，无论是在20世纪80年代前还是后，在中国东北部，冬季极冷天数都与北极涛动之间有显著的相关关系，然而，在中国东南部（中东部）只有在1987-2011（1961-1985）年之间，才发现冬季极冷天数与ENSO（北极涛动）有显著的关系。上述结果表明，在中国东部不同的区域和不同时期，北极涛动和ENSO对冬季极端气温的影响是不同的。通过以广义极值分布为基础的概率分布函数，我们也进一步发现了北极涛动和ENSO对冬季极端气温的影响，在冬季平均北极涛动指数的标准下选择的北极涛动高（低）位相高（低）于0.2（-0.2）；同样，在冬季平均Nitilde;no3.4
表1.不同时期冬季极暖和极冷天数与北极涛动指数和Nitilde;no-3.4指数的相关系数。加粗表明95%置信水平的相关系数
指数下选择的厄尔尼诺（拉尼娜）年高（低）于0.5。所选年份如表2所示。在1961-2011年之间，这些临界值提供了一个合适并且合理的ENSO和北极涛动事件的数量，这个数量可以去估计概率分布函数和相关返回值，然而没有足够的年份去分别估计1961–1885年和 1987年–2011年的概率分布函
图5.19
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[25142]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
课题毕业论文、外文翻译、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
