南極羅斯海恩克斯堡島短期氣候特征分析

趙杰臣 程凈凈 孟上 張林 張體軍 孫啟振 惠鳳鳴 丁卓銘

（1國家海洋環(huán)境預報中心，國家海洋局海洋災害預報技術研究重點實驗室，北京100081；

2國家海洋標準計量中心，天津300112；3中國極地研究中心，上海200136；

4北京師范大學，全球變化與地球系統(tǒng)科學研究院，北京100875）

0 引言

2012年12月底，中國第29次南極科學考察隊赴南極羅斯海開展新考察站選址工作，其中位于特拉諾瓦灣（Terra Nova Bay）的恩克斯堡島是新站選址的重點預選區(qū)域?？疾礻爩υ搷u的地形、地貌、湖泊、動植物等情況進行了實地調查，獲得大量第一手資料，并架設自動氣象站，對該島的氣象狀況進行監(jiān)測。

極端低溫和大風等氣候條件是南極考察站選址工作中需要考慮的重要因素。2012年以前中國從未在羅斯海區(qū)域開展過科學考察，缺少該區(qū)域的歷史氣象資料，也尚未對該地區(qū)的氣候特征進行專門分析研究。國外的觀測和研究表明特拉諾瓦灣是南極下降風最強烈的區(qū)域之一，強下降風沿冰川下泄，冬季能將沿岸海冰吹離，形成常年存在的冰間湖［1-3］。位于恩克斯堡島東北25 km處的意大利祖凱利站曾觀測到風速達56 m·s－1的大風過程［4］。美國威斯康辛大學于1984年在恩克斯堡島上建立了曼努埃拉自動氣象站，獲得了較完整的氣象觀測序列，但未對該站資料進行過詳細分析。而特拉諾瓦灣周邊地形復雜，造成各觀測站點的氣象和氣候特征有明顯的局地性，因此前人對該地區(qū)其他站點氣象資料分析結論不能準確反映恩克斯堡島的氣象和氣候特征。而極端的氣象條件對考察隊員的生命安全和科考設備的正常運行造成巨大威脅。因此，分析研究曼努埃拉自動氣象站的歷史資料來獲取恩克斯堡島的氣候特征，可幫助我們了解該地區(qū)的真實自然狀況，為羅斯海新站選址決策和站區(qū)建設工作提供重要依據(jù)。

本文利用曼努埃拉自動氣象站的歷史觀測資料，對該站點的氣溫、相對濕度、氣壓、風速、風向等氣象要素進行了統(tǒng)計分析，并著重對以下降風為特征的強風事件進行了討論，以期了解該島嶼的氣象平均狀況和不同時間尺度上的變化規(guī)律。

1 數(shù)據(jù)來源

曼努埃拉自動氣象站位于恩克斯堡島的南端（圖1），位置為74.946°S，163.687°E，海拔為78 m，由美國威斯康辛大學于1984年2月6日建立。該自動氣象站型號為AWS2B，采用全球衛(wèi)星定位和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（ARGOS）實時傳輸包括溫度、濕度、氣壓、風速風向等氣象數(shù)據(jù)，該自動站在國際氣象組織（WMO）的編號為89864。該站最早以其所在的恩克斯堡島命名，后為紀念威斯康辛大學的Manuela Sievers改為現(xiàn)名。

圖1 曼努埃拉自動氣象站的地理位置Fig.1.The location of AWSManuela

本文使用的曼努埃拉自動氣象站數(shù)據(jù)來自威斯康辛大學空間科學與工程中心（AMRC），時間從1988—2012年，每3 h一次（00：00—24：00每3 h的瞬時值）的觀測數(shù)據(jù)。由于傳感器故障和數(shù)據(jù)質量控制等因素，部分月份或變量的數(shù)據(jù)缺失。其中2004年、2006年、2007年、2008年全年資料缺失；目前10月份只有2000年和2012年的資料，且無風速數(shù)據(jù)。此外缺失的數(shù)據(jù)還包括：2011年的11月、12月和2012年1月。在該數(shù)據(jù)集中風向風速資料缺失最為嚴重，只有約10年的數(shù)據(jù)可用，和其他要素相比，風的數(shù)據(jù)時間序列較短且不完整。

本文使用3 h一次的瞬時資料來計算各要素的日平均、月平均、季節(jié)平均及年平均值，使用線性回歸的方法估計各要素不同時間尺度的變化趨勢，因2004年以后的數(shù)據(jù)缺失較多，本文趨勢的估計基于1988—2003年的連續(xù)時間序列；并通過相關系數(shù)的顯著性檢驗來判斷該變化趨勢是否顯著，如果某個趨勢通過了90%及以上水平的顯著性檢驗，則認為其變化趨勢顯著，反之認為其變化趨勢不顯著。

2 統(tǒng)計分析結果

2.1 氣溫

曼努埃拉自動氣象站1988—2012年的氣溫變化如圖2所示。氣溫有顯著的季節(jié)性變化，是由于太陽直射點在南北半球規(guī)律性運動引起的。該站點觀測到的氣溫的多年平均值為－18.5℃，其中＜－40℃的情況占極少的比例，不超過0.1%；分布在－40—－35℃的情況占1.8%；分布在－30—－15℃之間占多數(shù)，約63%；在－15—0℃之間占33%，而＞0℃的情況也很少，為2.1%（表1）。年平均溫度的最小值為－19.2℃（1998年），最大值為－17.4℃（2012年）。日平均溫度極端情況的統(tǒng)計見表2，冬季溫度除2003年外，日平均氣溫均達到－35℃以下，最低值為－40.6℃（1992年9月2日），而極端氣溫最低值為－42.3℃（1992年9月1日）；夏季除1988年、1992年、2000年、2011年外，其他17年的日平均最高溫度均超過0℃，其中最高值為2.8℃（2002年1月11日），而極端氣溫最高值為6.9℃（2010年12月26日）。一年中日平均溫度＞0℃的天數(shù)平均為2.4 d，其中2010年最多，達11 d，＜－35℃的天數(shù)平均為4.2 d，1997年最多，達9 d。

該站點1988—2003年平均氣溫變化趨勢為－0.039℃／a（圖2b），存在降溫趨勢，但不顯著。春、夏、秋、冬的平均氣溫均呈現(xiàn)降低趨勢，分別為－0.040℃／a、－0.003℃／a、－0.022℃／a、－0.092℃／a（圖3），均未達到90%置信水平，其中冬季的降溫趨勢最大，夏季的降溫趨勢最小。

圖2 曼努埃拉自動氣象站1988—2012年的氣溫變化.（a）灰線為日平均值，黑線為月平均值；（b）黑點為年平均值，虛線為線性趨勢線Fig.2.The time series of observed temperature from AWSManuela（1988—2012），daily mean［（a）grey line］，monthly mean［（a）black line］，annual mean［（b）dot］and linear trend［（b）dashed line］were shown

表1 不同溫度區(qū)間所占的比例（1988—2012年）Table 1.The percent of different temperature intervals（1988—2012）

表2 1988—2012年日平均溫度極端情況天數(shù)統(tǒng)計Table 2.The days of extreme temperature events from 1988 to 2012

圖4（a）是曼努埃拉自動氣象站1988—2012年平均氣溫的逐月變化。該站點氣溫具有明顯的季節(jié)變化，12月份平均溫度最高，為－3.6±1.26℃，8月份最低，為－26.66±2.87℃。溫度較低的3—9月，標準偏差均較大，說明秋冬各月份的平均氣溫在不同年份間差別較大（1.4—2.8℃），而在溫度較高的1月、2月、11月、12月（春夏月份），標準偏差較小，約為1℃。

中山站多年平均氣溫為－9.8℃，月平均氣溫最高在1月份，為0.2℃，最低出現(xiàn)在7月份，為－16.1℃［5-6］。和中山站比，恩克斯堡島曼努埃拉自動氣象站夏季月平均氣溫低近3℃，多年平均值和冬季月平均氣溫低約10℃，可見該站點夏季、冬季溫度均較低，冬季更為明顯。

圖3 不同季節(jié)氣溫平均值隨時間的變化Fig.3.Mean spring，summer，autumn，winter surface temperature as observed at AWSManuela

圖4 曼努埃拉自動氣象站氣象要素多年平均（1988—2012）的逐月變化Fig.4.Monthlymean surface temperature，humidity，pressure and wind speed at AWSManuela（1988—2012）

2.2 相對濕度

圖5是1988—2012年曼努埃拉自動氣象站觀測到的相對濕度變化，該站點相對濕度值偏低，多年平均值僅為45%，相對濕度于30%—60%區(qū)間的占72%，相對濕度＞60%的僅占16%，只有少數(shù)日平均濕度超過80%，年份（天數(shù)）分別為1991（1）、1993（1）、1994（1）、1998（2）、2001（1）、2003（6）、2005（7）、2009（2）、2010（2）、2011（6）、2012（16）。統(tǒng)計顯示1988至2012年日平均濕度超過80%的天數(shù)呈逐年增多趨勢。

圖5 曼努埃拉自動氣象站1988—2012年的相對濕度變化.（a）灰線為日平均值，黑線為月平均值；（b）黑點為年平均值，虛線為線性趨勢線Fig.5.The time series of observed humidity from AWSManuela（1988—2012）.（a）Daily mean（grey line），monthly mean（black line）；（b）Annual mean（dot），linear trend（dashed line）were shown

由圖5（b）可知，相對濕度1988—2003年的變化（置信水平）為＋0.318%·a－1（99%），濕度有顯著增加的趨勢。圖6是不同季節(jié)濕度平均值隨時間的變化，春、夏、秋、冬四季相對濕度變化趨勢分別為＋0.619%·a－1（99%），＋0.178%·a－1（90%），＋0.299%·a－1（90%），＋0.175%·a－1（－），說明各季節(jié)相對濕度都存在增加趨勢，且除冬季外，其他季節(jié)的增加趨勢均達到90%置信水平。

圖4（b）是曼努埃拉自動氣象站1988—2012年平均濕度的逐月變化。濕度存在季節(jié)變化，但不明顯，12月份的平均濕度最高，為50.57%±4.51%，7月份平均值最低，為41.36%±6.52%，1—12月份的月平均濕度基本穩(wěn)定在40%—50%之間，各月份濕度的標準偏差約4%—6%。

中山站多年平均相對濕度為59%［5-6］。和中山站比，該站點平均濕度低約15%，可見該島空氣更干燥。

圖6 不同季節(jié)相對濕度平均值隨時間的變化Fig.6.Mean spring，summer，autumn，winter humidity as observed at AWSManuela

2.3 氣壓

圖7是1988—2012年曼努埃拉自動氣象站記錄到的氣壓變化，該站點氣壓多年平均值為979.7 hPa。由圖7（b）可知，氣壓1988—2003年平均值變化趨勢為－0.003 hPa／a，說明氣壓呈減弱的趨勢，但不顯著。其他季節(jié)的平均氣壓變化趨勢見圖8，其中春季和冬季呈弱增加趨勢，夏季和秋季呈弱降低趨勢，但均未達到90%置信水平。圖4（c）是曼努埃拉自動氣象站1988—2012年平均氣壓的逐月變化，氣壓沒有明顯的季節(jié)變化，6月份的氣壓最高，為984.40±6.55 hPa，11月份最低為977.36±4.48 hPa（因10月僅有2年氣壓數(shù)據(jù)，此處比較最低值未考慮），1—12月份平均氣壓基本穩(wěn)定在970—985 hPa之間，各月氣壓的標準偏差約3—6 hPa。

圖7 曼努埃拉自動氣象站1988—2012年的氣壓變化.（a）灰色線為日平均值，黑色線為月平均值；（b）黑點為年平均值，虛線為線性趨勢線Fig.7.The time series of observed pressure from AWSManuela.（a）Dailymean（grey line），monthly mean（black line）；（b）Annualmean（dot），linear trend（dashed line）were shown

圖8 不同季節(jié)氣壓平均值隨時間的變化Fig.8.Mean spring，summer，autumn，winter pressure as observed at AWSManuela

中山站多年平均氣壓為984.6 hPa［5-6］，和中山站相比，該站點平均氣壓低近5 hPa。

2.4 風向風速

圖9是1988—2012年曼努埃拉自動氣象站觀測到的風速和風向情況，該站點風速風向資料缺失較多，利用現(xiàn)有約10年數(shù)據(jù)得到的風速平均值為12.0 m·s－1，風向以WNW為主（52.6%），另外W和NW各占14.2%和13.6%。記錄到的瞬時最大風速為43.5 m·s－1（2003年7月），日平均最大風速為34.2 m·s－1（1989年7月）。

圖9 曼努埃拉自動氣象站1988—2012年的風速（a）和風向（b）的情況.（a）灰色線為日平均值，黑色線為月平均值Fig.9.The observed wind speed（a）and direction（b）from AWSManuela.Grey line is daily value and black line is monthly value

該站點不同月份的風速分布情況見表3。在11月、12月和1月份風速低于15 m·s－1的情況占90%，為主要風速分布區(qū)間；其中12月和1月有超過一半的情況風速低于5 m·s－1，不存在風速超過35 m·s－1的情況。2月份風速在5—15 m·s－1的情況占近60%，為主要風速分布區(qū)間，不存在超過35 m·s－1的情況。3—6月，風速在5—15 m·s－1和15—25 m·s－1的情況各占40%左右，均為當月主要風速分布區(qū)間，存在超過35 m·s－1的情況；7—9月，風速在15—25 m·s－1的情況占40%，為主要風速分布區(qū)間，在5—15 m·s－1的情況約占30%，為次要分布區(qū)間，在25—35 m·s－1的情況占10%以上，高于35%的情況約占1%。

圖4（d）是曼努埃拉自動氣象站1988—2012年平均風速的逐月變化。風速有明顯的季節(jié)變化，月平均風速8月份最高，為16.54±4.33 m·s－1，12月份最低為5.20±1.46 m·s－1，風速在秋冬季標準偏差較大，約3—4 m·s－1。各月份的風向均以WNW為主，除11月、12月、1月外，其他月份WNW所占比例均超過50%（圖10）。

表3 不同月份在不同風速區(qū)間（m·s－1）的比例（%）Table 3.The percent of differentwind speed intervals in differentmonths（1988—2012）

中山站多年平均風速為7.1 m·s－1，月平均最小風速出現(xiàn)在1月份，為5.3m·s－1，最大風速出現(xiàn)在6月，為8.3 m·s－1［5-6］。該站點夏季月平均風速和中山站相當，但多年平均風速和冬季月平均風速約是中山站的2倍，可見該站點在冬季的風速較大。

2.5 強下降風

前人研究表明，特拉諾瓦灣地區(qū)主要受下降風影響，特別是在冬季［7-8］，并提出使用風速和風向來界定下降風事件的方法［4］，本文依據(jù)曼努埃拉自動氣象站風速風向的具體特征，并參考前人研究引入一種判斷強下降風的標準：

其中U代表風速，D代表風向，另外，限定單次強下降風事件的持續(xù)時間不低于3 h，允許單次事件中有不超過6 h的風速低于25 m·s－1的情況存在［9］。按照上述標準，1988—2012年有風速風向資料的約10年內，共發(fā)生強下降風事件298次（圖11），其中49.8%發(fā)生在冬季（7月占21%），平均持續(xù)時間為10 h左右（表4）。夏季的12月和1月沒有強下降風事件發(fā)生。夏季末（2月），強下降風事件比例為2.5%，平均持續(xù)時間為6.9 h，進入秋季（3月開始）后，強下降風發(fā)生的比例和持續(xù)時間明顯增多，3月發(fā)生比例為10.1%，平均持續(xù)時間為9.7 h，至7月發(fā)生比例達到最大，為21%，平均持續(xù)時間為11.6 h，之后發(fā)生比例和持續(xù)時間均開始減小，至11月強下降風事件的發(fā)生比例降為1%左右，平均持續(xù)時間也減少至4.5 h。由此可見，強下降風發(fā)生比例和持續(xù)時間在冬季最大。

圖10 曼努埃拉自動氣象站逐月風向玫瑰圖（1988—2012）Fig.10.Monthly wind rose plot from AWSManuela for 1988—2012

圖11 1988—2012強下降風事件統(tǒng)計，其中灰色柱狀圖表示當月強下降風發(fā)生的頻率，白色柱狀圖表示當月強下降風的平均速率，誤差棒表示其最大速率和最小速率Fig.11.The statistics of the strong katabatic wind events（partly years of 1988 to 2012），gray bars represent the percentage of strong katabatic wind events and white bars represents the averaged wind speed，the error bars represents themaximum andminimum wind speed ofeach month

強下降風的逐月平均風速在25—30 m·s－1之間，最高風速可達40 m·s－1以上（圖11）。從夏季末（2月）開始，平均風速和最大風速均增大，冬季（8月開始）過后，平均風速和最大風速開始減小，瞬時風速最大值發(fā)生在7月，而平均風速的最大值發(fā)生在8月。因此，強下降風事件的發(fā)生比例、風速值、持續(xù)時間在冬季較大，在夏季較小。

為進一步研究強下降風過程中各要素的變化，將1988—2012年間最強的下降風事件進行擬合分析。瞬時風速資料顯示，風速大于40 m·s－1的下降風事件共有6次，分別發(fā)生在1989年3月、8月、9月、1994年8月、1997年8月、2003年7月。其中4次是發(fā)生在冬季，1次在春季，1次在秋季。圖12是上述6次典型的強下降風事件各氣象要素的擬合結果。設定風速最大的時刻為36時，取該時刻之前的36 h和之后的24 h組成總長60 h的時間序列，來分析該站點下降風事件中各氣象要素的變化。在0—33時刻，風速緩慢增長階段，大約每3 h增長1.07 m·s－1，在33—36時刻，風速快速增長階段，3 h內風速從30.11 m·s－1增長到41.29 m·s－1，達到最大值，之后3 h，為風速快速減弱階段，風速從最大值減弱至30 m·s－1以下，再后為風速緩慢減弱階段，經(jīng)過20 h，風速才降低至20 m·s－1。在整個60 h的大風過程中，風速大于25 m·s－1的時間約為24 h，風向以WNW為主。相對濕度和風速呈相反的變化趨勢，隨風速增加至最大值，相對濕度從0時刻的37.3%減小至最小值26.3%，隨著風速減弱至20 m·s－1，相對濕度再緩慢增加至33.1%。此過程中溫度穩(wěn)定在－30—－26℃之間。WNW的風向和25 m·s－1以上的風速符合該區(qū)域下降風的特征，而低溫低濕度說明下降風是來自南極高原沿冰川下泄的干燥寒冷的氣流。

表4 不同月份強下降風的持續(xù)時間（h）Table 4.The period of strong katabatic wind events in differentmonths（1988—2012）

圖12 強下降風過程各氣象要素的擬合結果.其中星號表示風向的變化，實心圓點實線表示風速的變化，空心三角實線表示濕度的變化，空心方形虛線表示溫度的變化Fig.12.The change of the elements during the strong katabatic wind event，stars representwind direction，solid circle and black lines representwind speed，triangle and black lines represent humidity，square and dashed lines represent temperature

3 結論

本文利用曼努埃拉自動氣象站的多年氣象資料對該站點的氣溫、相對濕度、氣壓、風向風速等要素進行了統(tǒng)計分析，得到如下結論。（1）該站點多年氣溫平均值為－18.5℃，溫度主要分布在－30—－15℃之間；冬季溫度可低至－40℃以下，但較少出現(xiàn)；夏季溫度可達0℃以上。1988—2003年年平均溫度呈現(xiàn)降低趨勢。該站點氣溫有明顯的季節(jié)變化，12月份平均溫度最高，8月份最低。（2）相對濕度多年平均值為45%，相對濕度主要位于30%—60%區(qū)間，極少超過80%，空氣干燥。相對濕度的年平均值自1988年以來呈顯著增加趨勢。相對濕度存在季節(jié)變化，但不明顯，12月份的平均濕度最高，7月份平均值最低。（3）氣壓多年平均值為979.7 hPa。氣壓沒有明顯的季節(jié)變化，6月份的氣壓最高，11月份最低。（4）風向風速資料缺失較多，現(xiàn)有約10年數(shù)據(jù)的風速平均值為12.0 m·s－1，風向以WNW為主，最大風速可達40 m·s－1以上。夏季風速主要分布在0—15 m·s－1，冬季主要為15—25 m·s－1。風速有明顯的季節(jié)變化，8月份的風速最高，12月份最低。

恩斯克堡島所在的特拉諾瓦灣主要受下降風影響。依據(jù)本文引入的標準，49.8%的強下降風事件發(fā)生在冬季（7月最多，占21%），平均持續(xù)時間為10 h左右。夏季的12月和1月沒有強下降風事件發(fā)生。典型的強下降風事件爆發(fā)極快，強風（25 m·s－1以上）可維持長達24 h，風向以WNW為主，強風主要是低溫低濕度的干燥寒冷氣流。

和中山站多年氣象資料統(tǒng)計相比，恩斯克堡島多年平均氣溫和冬季月平均氣溫低約10℃，多年平均相對濕度低15%左右，多年平均氣壓低5 hPa，多年平均風速和冬季月平均風速高約1倍，由此可見，該站點比中山站溫度更低、空氣更干燥、風速更大。以中國南極中山站越冬考察的情況和經(jīng)驗判斷，羅斯海恩斯克堡島冬季的極端低溫和強下降風會對該島越冬考察活動造成巨大挑戰(zhàn)。

由于本文使用的曼努埃拉自動氣象站資料時間序列只有25年，且在2004年之后數(shù)據(jù)缺失嚴重，因此本文的分析結果可以幫助了解中國在南極羅斯海的新站預選地—恩克斯堡島的短期氣候特征，為新考察站的前期環(huán)境評價和站區(qū)設計工作提供重要的參考數(shù)據(jù)。但要厘清恩克斯堡島近期的氣象特征還需要進一步收集相關站點的氣象資料，包括中國南極考察隊在恩克斯堡島設置的自動氣象站數(shù)據(jù)。因此本文的結論存在一定的局限性，還需要未來使用更全面的資料進一步地分析驗證。

致謝感謝美國威斯康辛大學（麥迪遜）自動氣象站計劃提供的數(shù)據(jù)資料（美國自然科學基金，ANT-0944018和ANT-1245663）

1 Bromwich D H.An extraordinary katabatic wind regime at Terra Nova Bay，Antarctica.Monday Weather Review，1989，117（3）：688—695.

2 Ciappa A，Pietranera L.High resolution observations of the Terra Nova Bay polynya using COSMO-SkyMed X-SAR and other satellite imagery.Journal of Marine Systems，2013，113-114：42—51.

3 Ciappa A，Pietranera L，Budillon G.Observations of the Terra Nova Bay（Antarctica）polynya by MODIS ice surface temperature imagery from 2005 to 2010.Remote Sensing of Environment，2012，119：158—172.

4 Rusciano E，Budillon G，F(xiàn)usco G，et al.Evidence of atmosphere-sea ice-ocean coupling in the Terra Nova Bay polynya（Ross Sea-Antarctica）.Continental Shelf Research，2013，61-62：112—124.

5 楊清華，張林，李春花，等.南極中山站氣象要素變化特征分析.海洋通報，2010，29（6）：601—607.

6 卞林根，薛正夫，逯呂貴，等.拉斯曼丘陵的短期氣候特征.極地研究，1998，10（1）：37—46.

7 Davolio S，Buzzi A.Mechanisms of Antarctic katabatic currents near Terra Nova Bay.Tellus A，2002，54（2）：187—204.

8 Bromwich D H.Satellite analyses of Antarctic katabatic wind behavior.Bulletin of the American Meteorological Society，1989，70（7）：738—749.

9 Knuth S L，Cassano J J.An analysis of near-surface winds，air temperature，and cyclone activity in Terra Nova Bay，Antarctica，from 1993 to 2009.Journal of Applied Meteorology，2011，50（3）：662—680.