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    海南島30年空中云水資源時空特征分析

    2022-08-01 09:18:14李光偉邢峰華毛志遠
    熱帶生物學(xué)報 2022年4期
    關(guān)鍵詞:云量探空低值

    李光偉,邢峰華,敖 杰,毛志遠

    (1.海南省氣象科學(xué)研究所,???570203; 2.海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室,???570203)

    云作為調(diào)節(jié)輻射平衡、影響氣候變化的重要因子,常年覆蓋地球表面約66%的面積,在天氣、氣候及全球變化中起著十分重要的作用[1-2]。水汽則是大氣的重要成分和降水的主要物質(zhì)來源。水分以各種不同形態(tài)參與氣候系統(tǒng)中各個圈層的物理過程、生物過程,是陸-氣交換過程中的重要因素之一[3-4]。大氣可降水量(PW)又稱水汽含量,是研究大氣輻射吸收以及全球熱量輸送的一個重要參量。云量和水汽含量是云水資源不可或缺的一部分,其時空分布特征對于改善區(qū)域水資源有著重要的影響,國內(nèi)外許多學(xué)者對云水資源變化進行了諸多研究[5-11]。梁宏等[5]利用 MODIS衛(wèi)星資料和高分辨率地基GPS觀測對青藏高原的水汽空間分布進行了分析。陳勇航等[6]利用國際衛(wèi)星云氣候計劃(ISCCP)月平均云資料,對中國西北地區(qū)空中云水資源的時空分布特征進行了研究。李興宇等[7]利用1984—2004年ISCCP的云水路徑資料分析了中國云水的氣候特征及變化趨勢。DURRE等[8]分析了北半球300站點1973—2006年探空資料計算的大氣可降水量長期變化趨勢。MATTAR等[9]利用探空站點數(shù)據(jù)和NCEP再分析日資料分析了歐洲1973—2003年大氣可降水量距平的時空變化。潘留杰等[10]利用歐洲數(shù)值預(yù)報中心(ECMWF)發(fā)布的高分辨率 ERA-I(European Reanalysis Interim)再分析數(shù)據(jù),采用經(jīng)驗正交函數(shù)、小波分析等方法,分析了1979—2012年夏季黃土高原空中云水資源分布特征。赫小紅等[11]為揭示青藏高原空中云水資源的分布狀況,采用1979—2016年ERA-I月平均再分析資料對夏季高原空中云水資源的時空特征進行了深入分析。黃彥彬等[12]利用GPS觀測對海口地區(qū)不同類型云條件下水汽含量的特征及與降水效率的關(guān)系進行了分析。李光偉等[13]利用NVAP-M衛(wèi)星等資料分析了海南島夏半季、冬半季和年平均大氣可降水量的時空分布特征及異常年成因。

    海南島地處熱帶,屬熱帶季風(fēng)海洋性氣候,島四周低平,中間高聳,以五指山、鸚哥嶺為隆起核心,向外逐級下降,山脈對局地氣候有較大影響[14]。島上水汽充沛,但時間、空間上分布不平衡,干濕季分明,具有獨特的氣候特點。海南島水汽收支與循環(huán)同時受熱帶、副熱帶系統(tǒng)及地形的影響,使得季節(jié)、年際及年代際變化和空間分布具有比較復(fù)雜的特征[13]。不管是地表水、地下水,都來自大氣中的降水云系,大氣降水是水資源中可持續(xù)利用的重要來源,了解海南島空中云水資源,對于改善生態(tài)環(huán)境、保障經(jīng)濟社會的可持發(fā)展具有重要意義。筆者結(jié)合ERA-I再分析資料和探空數(shù)據(jù),先對華南地區(qū)云量、水汽各季節(jié)空間分布進行研究,在此基礎(chǔ)上,再對海南島總云量、低云量、高云量和水汽的變化特征進行詳細分析,旨在揭示本區(qū)域30年(1981—2010年)空中云水資源的時空分布特征和變化趨勢。

    1 材料與方法

    1.1 資料選取 大氣可降水量是指單位垂直氣柱中所含有的水汽總量,假設(shè)這些水汽全部凝結(jié)化為雨水并積聚在氣柱的底面上時所具有的液態(tài)水深度[9]。大氣可降水量的計算方法主要包括探空資料計算、衛(wèi)星資料反演和再分析資料等方法。探空方法比較精確,但缺點是探空站點和探測次數(shù)都比較少。海南島只有??诤腿齺?個站點,每天探測數(shù)據(jù)2~3次。云量是指云遮蔽天空視野的成數(shù),單位是百分比(%),晴空無云時,云量為0,天空完全為云覆蓋時,云量為100%。

    本研究使用的探空數(shù)據(jù)來自美國國家氣候數(shù)據(jù)中心(NCDC)研制的全球站點無線電探空資料數(shù)據(jù)集(簡稱 IGRA)[15-16]。筆者采用了2種高精度再分析資料即美國航空航天局(NASA)的MERRA資料和歐洲中期數(shù)值預(yù)報中心的ERAI再分析資料[17]。本研究中所使用的IGRA探空資料包括位于海南島的??谡荆?9758,110.345°E,20.033°N)和三亞站(59948,109.517°E,18.233°N)探空數(shù)據(jù),主要用于檢驗再分析資料的適用性。獲取的??冢ㄈ齺啠┱咎娇召Y料時段為:1998—2010年(2000—2010年)逐日 08時(0000UTC)和20時(1200UTC)資料。資料的時間分辨率等參數(shù)見表1所示。筆者選取的華南地區(qū)范圍為:10°N~30°N,101°E~120°E,海南島區(qū)域范圍為:17.5°N~20.5°N,108°E~111.5°E。

    表1 IGRA、ERA-I和 MERRA 資料主要參數(shù)

    1.2 探空方法 探空觀測結(jié)果常作為檢驗其他水汽資料的1個參考標準。IGRA數(shù)據(jù)集是由美國國家氣候中心建立,包含11個不同源的探空站觀測數(shù)據(jù),采用了綜合質(zhì)量控制方法[15]。大氣可降水量可以通過探空資料提供的各等壓面溫度和溫度露點差來計算,具體計算方法可參見文獻[18-19]。由于數(shù)據(jù)的缺測,計算得到了1998—2010年探空PW數(shù)據(jù)。

    1.3 再分析資料 以 PW 為例,MERRA 和 ERAI再分析資料的月平均處理,采用了先計算時次月平均,再對其平均得到月平均PW的方法,對于MERRA和ERA-I,計算月平均所使用的時次為WMO規(guī)定的 4個探測時次,即 00:00、06:00、12:00、18:00(UTC,世界時)。云量的處理采用了類似的方法。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 再分析資料適用性評估 在使用再分析資料進行任何氣候研究中,必須仔細注意時間序列中的非氣候特征與觀測的某些方面的偏差[19]。為了評估MERRA和ERA-I等資料在海南島的適用性,李光偉等[13]利用??谡咎娇账Y料對ERA-I和MERRA再分析資料進行了對比統(tǒng)計分析。筆者利用???、三亞探空數(shù)據(jù)對MERRA和ERAI再分析資料評估結(jié)果也表明,3種數(shù)據(jù)的平均值比較一致。MERRA平均偏差最大,ERA-I相對較小。2種數(shù)據(jù)與探空的相關(guān)系數(shù)均大于90%。ERA-I數(shù)據(jù)相對于MERRA與探空結(jié)果一致性更好,在海南是比較適用的。因此,筆者后面選用ERA-I作為主要再分析資料。

    2.2 大氣可降水量的空間分布特征 對大氣可降水量和云量的分析分為全年、夏半季(5—10月)和冬半季(11月至翌年 4月)[19-20]。年平均 PW(云量)指1—12月月均PW(云量)平均值的多年平均。夏半季PW是對5—10月月平均PW(云量)的多年平均,冬半季PW和云量按同樣的方式得到。

    圖1為利用ERA-I數(shù)據(jù)計算的華南地區(qū)和海南島區(qū)域(分辨率0.125°)多年平均(1981—2010年)大氣可降水量空間分布。如圖1-a所示,為華南年平均PW分布,整體表現(xiàn)為南濕北干、東高西低、海洋大于陸地的特征,其中西北內(nèi)陸為低值中心,高值區(qū)在東南沿海,位于低緯度的南海南部PW值大于北部。從整個華南區(qū)域看,年均PW在青藏高原邊緣、云貴高原、五指山地區(qū)均為低濕區(qū),南海海域為相對的高濕區(qū),在夏半季和冬半季,整個華南PW的高值區(qū)域同樣位于南海海域,且從時空對比來看,南海南部PW值大于北部,夏半季大于冬半季,這與李光偉等[13]研究結(jié)果比較一致。蔡英等[21]也指出,地形高度即決定了上空氣柱厚度,也影響氣柱的含濕能力。

    圖1 1981—2010 年平均大氣可降水量(PW)空間分布

    具體到海南島區(qū)域,位于華南全區(qū)的高低值中心過渡帶,本島年平均PW最低值和最高值分別為:42.13 mm 和 46.48 mm,表明海南島水汽分布較均勻,且比內(nèi)陸地區(qū)明顯要整體偏高。受海南島海拔高值中心五指山地形影響,年平均PW分布呈現(xiàn)島中部瓊中、五指山等市縣為低值中心,周圍PW值逐漸增加,西南沿海為高值區(qū)的特點,云貴高原則是整個華南區(qū)域的低值中心。華南夏半季和冬半季PW分布具有類似特點。以上說明,緯度、地形、海陸位置對PW的空間分布有重要影響。

    如圖1-c和圖1-d所示,與全年類似,夏半季低值中心同樣位于島中部五指山山區(qū),周邊沿海市縣為高值區(qū),最大值為55.29 mm。從季節(jié)對比看,夏半季海南島各地PW數(shù)值普遍大于冬半季,大部分區(qū)域夏半季PW >40 mm。冬半季海南全島PW差異不大,沒有明顯的高低中心(圖1-d)。而整個華南區(qū)域冬半季低值中心則依然存在,同樣位于云貴高原和青藏高原東部邊緣區(qū)域。有研究指出,季風(fēng)環(huán)流是影響PW分布的重要因素[22]。

    2.3 云量的空間分布特征 圖2是利用 ERAI數(shù)據(jù)計算的華南地區(qū)和海南島區(qū)域多年平均(1981—2010 年)總云量(Total Cloud Cover,TCC)空間分布??傮w看,華南年平均總云量呈現(xiàn)南北高、中部低的分布,空間變化范圍為:39.16%~80.77%。低值區(qū)呈帶狀分布,主要位于海南島及華南沿海區(qū)域,低值中心位于廣東、福建交界區(qū)域及以東海面上。湖南及四川盆地交界區(qū)是華南地區(qū)年平均總云量高值區(qū),且量值普遍 >70%,這與王旻燕等[23]的分析比較一致。南海南部是次高值區(qū)域。從海南島來看,全年和冬半季平均總云量均表現(xiàn)為以五指山山脈為界,東高西低的分布,變化范圍分別為:45.56%~57.58%和35.00%~54.26%。在夏半季,總云量最高值和最低值分別為:53.25%和63.20%,總云量高值中心位于島中部及東南部(五指山、瓊中、三亞、陵水、保亭等)區(qū)域,低值區(qū)域位于西部沿海區(qū)域,夏半季總云量普遍大于冬半季,前者最低值是后者的1.5倍。在夏半季,五指山區(qū)域即是PW的低值中心,也是TCC的高值區(qū),即五指山地區(qū)水汽低,云量反而更多,說明地形對云系的形成和水汽分布均有重要影響,且云系生消受本地局部環(huán)境影響更明顯(圖1-c,圖2-c)。

    圖2 1981—2010 年平均總云量(TCC)空間分布

    華南地區(qū)1981—2010年多年平均低云量(Low Cloud Cover,LCC)和高云量(High Cloud Cover,HCC)的空間分布如圖3和圖4所示。華南年平均LCC呈現(xiàn)北高、南低的分布,LCC值在陸地明顯大于海洋,高值中心同樣位于四川盆地,最大值為63.42%,LCC的低值區(qū)位于南海南部和西部(圖3-a)。對于年平均HCC來說,四川盆地是其低值中心,HCC值隨緯度減小而增大,南海南部為高值區(qū),普遍 >45%(圖4-a)。從海南島區(qū)域來看,夏半季LCC < 20%,最大值和最小值分別為18.99%和8.27%,低值區(qū)域位于海南島西部東方、樂東等市縣及其西部海洋區(qū)域,高值區(qū)域則位于島東部區(qū)域,全年和冬半季LCC存在類似的東高西低的高低值中心分布。海南島區(qū)域冬半季LCC空間變化范圍為:16.56%~41.88%,夏半季LCC最大值和最小值分別為18.99%和8.23%,夏半季LCC明顯小于冬半季(圖3-c,圖3-d)。HCC則相反,海南島夏半季和冬半季HCC空間變化范圍分別為:44.30%~53.77%和11.44%~16.4%,夏半季HCC值明顯大于冬半季(圖4-c,圖4-d)。王帥輝等[24]的研究也發(fā)現(xiàn),馬來群島以北海域高層云云量冬夏差異最大,夏季云量很多,超過30%,而冬季云量小于10%。與LCC不同,無論夏半季和冬半季,海南島區(qū)域HCC值均沒有明顯的高低值中心,大體表現(xiàn)為自東北向西南逐漸增大趨勢。

    圖3 1981—2010 年平均低云量(LCC)空間分布

    圖4 1981—2010 年平均高云量(HCC)空間分布

    與低云類似,四川盆地也是華南地區(qū)全年和夏半季中云量(Medium Cloud Cover)的高值中心,在冬半季,中云量高值中心則略向東移動,位于四川、重慶和湖南交界處,夏半季和冬半季最大值分別為54.33%和46.72%。海南島夏半季和冬半季平均中云量則均小于20%。以上說明在夏半季,海南島以高云為主,而在冬半季則以低云為主。

    2.4 云水資源的時間變化特征 圖5 是基于30年(1981—2010年)ERA-I數(shù)據(jù)計算的海口(110.345°E,20.033°N)、三亞(109.517°E,18.233°N)和海南島區(qū)域(17.5°N~20.5°N,108°E~111.5°E)月平均PW和TCC的逐月變化。結(jié)果顯示,海口、三亞及海南島區(qū)域月均PW的逐月變化比較一致,三地均存在1個明顯的單峰結(jié)構(gòu),在冬季月份為低值,在夏季月份達到峰值,且6—8月數(shù)值比較接近(圖5-a)。從區(qū)域?qū)Ρ瓤?,??凇⑷齺喖昂D蠉u平均PW在1—12月均比較一致,其中,5—8月??谂c三亞PW差異略大。從數(shù)值看,海南島區(qū)域平均PW值在8月最高(55.46 mm),月最低值則為26.41 mm(1月),最高值是最低值的2倍。說明海南島不同季節(jié)水汽干濕差異明顯。

    與PW類似,三亞總云量TCC的年變化也存在1個單峰結(jié)構(gòu),峰值發(fā)生在夏季(6月),數(shù)值為83.05%,低值則是在11月,為44.88%,夏半季大部分月份(6—9月)TCC大于60%,而在冬半季多數(shù)月份(11月至翌年1月)TCC則小于50%(圖5-b)。海口TCC年變化則較三亞平緩,峰值同樣發(fā)生在夏季6月(80.69%),低值則是發(fā)生在夏半季的10月(47.60%)。與三亞不同,??诙爰径鄶?shù)月份(12月至翌年4月)TCC大于50%,2月是冬半季中TCC的高值月份(61.60%)。以上結(jié)果說明,海南島不同月份TCC也存在較明顯差異。

    圖5 基于 ERA-I數(shù)據(jù)的 1981—2010 年平均 PW(a)和TCC(b)年變化

    基于1981—2010年ERA-I再分析資料,選擇海南島區(qū)域(17.5°N~20.5°N,108°E~111.5°E),進行區(qū)域平均,得到海南島年平均PW和TCC距平(相對于1981—2010年)的年際變化曲線。如圖6所示,海南島年平均PW和TCC距平均存在較明顯的年際變化,在整個時段內(nèi)總體呈減少趨勢,但未通過0.05的回歸方程顯著性檢驗,減少趨勢不明顯。PW距平振蕩降低,于2004年達到整個時段最低值(-3.26 mm),之后緩慢振蕩增加,而TCC距平同樣在2004年為30年最低值,數(shù)值為-7.90%。海南島區(qū)域1981—2010年P(guān)W和TCC的30年均值分別為44.37 mm和51.09%。從年代際變化看,前10年(1981—1990年)PW和TCC距平震蕩變化,10年平均值相對均略增加增幅分別為 0.582 mm和 1.53%。中段(1991—2000年)和后10年(2001—2010年)水汽和云量主要是呈上升趨勢,即由負距平轉(zhuǎn)正距平。

    圖6 海南島年平均PW和TCC距平序列年際變化及線性趨勢

    3 結(jié) 論

    通過對海南島水汽和云量的分析,得到以下主要結(jié)論:

    (1)海南島大氣可降水量存在明顯的時空差異,具有南濕北干、海洋大于陸地,夏半季明顯大于冬半季的特點。受地形海拔影響,海南島區(qū)域和華南年平均大氣可降水量低值中心分別位于五指山地區(qū)和云貴高原,在夏半季和冬半季,南海海域為相對的高濕區(qū)。說明緯度和地形是影響水汽分布的重要因素。

    (2)海南島全年和冬半季平均總云量均呈現(xiàn)為以五指山山脈為界,東高西低的分布,夏半季總云量高值中心位于島中部及東南部,夏半季和冬半季最大值分別為63.20%和54.26%。海南島西部及華南沿海也是華南地區(qū)年平均總云量低值區(qū),華南地區(qū)高值中心位于四川盆地東部,普遍大于70%,南海南部是次高值區(qū)域。

    (3)海南島年平均低云量陸地大于海洋,南海南部為低值區(qū)。海南島夏半季高云量大于44%,低云量則小于19%,以高云為主。海南島冬半季高云量小于17%,低云量變化范圍為:16.56%~41.88%,以低云為主。華南年平均低云量則隨緯度減小而減小,高云量則隨緯度減小而增大。

    (4)海口、三亞及海南島區(qū)域月均大氣可降水量年變化比較一致,均存在1個明顯的單峰結(jié)構(gòu),夏季為峰值,最高值是最低值2倍,說明海南島不同季節(jié)水汽干濕差異明顯。1981—2010年海南島大氣可降水量和總云量年平均距平存在較明顯的年際變化,30年年平均大氣可降水量和總云量分別為44.37 mm和51.09%,大氣可降水量和總云量距平最小值均發(fā)生在2004年,說明該年總云量最少,水汽最干。

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