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    1961—2018年橫斷山區(qū)寒潮時(shí)空變化及其影響因素①

    2022-12-02 11:51:30任釔潼程清平金韓宇
    關(guān)鍵詞:橫斷山拉尼厄爾尼諾

    任釔潼, 程清平,2,3, 金韓宇

    1.西南林業(yè)大學(xué) 地理與生態(tài)旅游學(xué)院,昆明 650224;2.西南生態(tài)文明研究中心,昆明 650224;3.中國(guó)科學(xué)院 西北生態(tài)環(huán)境與資源研究院玉龍雪山冰凍圈與可持續(xù)發(fā)展國(guó)家(云南省)科學(xué)野外觀測(cè)研究站,蘭州 730000

    近幾年全球氣候加速變暖,極端氣候事件風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加劇[1].寒潮作為我國(guó)主要的天氣過程之一,伴隨的急劇降溫所觸發(fā)的極端低溫事件嚴(yán)重影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)及人民生命財(cái)產(chǎn)安全[2-3].長(zhǎng)期以來,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)寒潮進(jìn)行了大量研究工作,李憲之[4]、陶詩(shī)言[5]、丁一匯[6]等研究寒潮源地、發(fā)展機(jī)理與侵襲路徑,形成了比較系統(tǒng)和經(jīng)典的寒潮理論[7];王遵婭和丁一匯[8]、魏鳳英[9]、朱晨玉等[10],從全國(guó)尺度對(duì)寒潮進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并分別指出大氣環(huán)流異常(諸如西伯利亞高壓減弱、北極濤動(dòng)位相增強(qiáng))對(duì)國(guó)內(nèi)寒潮減少有顯著影響.當(dāng)前,長(zhǎng)江中下游[11]、青藏高原[12]、四川盆地[13]、河西走廊[14]、云南[15]等區(qū)域相關(guān)寒潮研究均進(jìn)一步揭示了寒潮的空間異質(zhì)性以及大氣環(huán)流異常與寒潮的顯著關(guān)聯(lián).

    橫斷山區(qū)氣候敏感,容易受到青藏高原影響,是東南亞極為重要的生態(tài)廊道——縱向嶺谷區(qū)的重要組成部分[16-17].在全球氣候變暖的背景下,研究橫斷山區(qū)歷史寒潮事件的時(shí)空特征,識(shí)別寒潮與大尺度環(huán)流指數(shù)的關(guān)聯(lián)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,可以為寒潮監(jiān)測(cè)預(yù)警等氣候業(yè)務(wù)提供參考[10].

    1 數(shù)據(jù)來源與方法

    1.1 研究區(qū)域概況

    橫斷山區(qū)(24.68°-34.33°N,97.32°-104.45°E)位于青藏高原東南側(cè)(圖1),包括川滇西部和西藏自治區(qū)東部,系南北走向山脈,海拔329~6 304 m,平均海拔3 000 m.橫跨亞熱帶和高原溫帶的地理?xiàng)l件導(dǎo)致區(qū)內(nèi)的水熱條件空間異質(zhì)性大.

    審圖號(hào):GS(2020)4619號(hào)

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    橫斷山區(qū)內(nèi)66個(gè)氣象站點(diǎn)1961—2019年的逐日最低氣溫?cái)?shù)據(jù)來源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心的中國(guó)地面氣候日值數(shù)據(jù)集(http://data.cma.cn/);為研究寒潮對(duì)大尺度環(huán)流異常的響應(yīng)所選取的北極濤動(dòng)指數(shù)(AO)、大西洋數(shù)十年震蕩指數(shù)(AMO)、太平洋年代際振蕩指數(shù)(PDO)、多變量ENSO指數(shù)(MEI)、東大西洋-西俄羅斯遙相關(guān)指數(shù)(EA/WR)、太平洋-北美遙相關(guān)型指數(shù)(PNA)、西藏高原-1指數(shù)(TPR1)、西藏高原-2指數(shù)(TPR2)、西太平洋副熱帶高壓面積指數(shù)(WPSHI)、西太平洋副熱帶高壓強(qiáng)度指數(shù)(WPSHII)、西太平洋副熱帶高壓脊線指數(shù)(WPSHLI)及西太平洋副熱帶高壓西伸脊點(diǎn)指數(shù)(WPSHPI)來自中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心發(fā)布的大尺度環(huán)流指數(shù)集(http://ncc-cma.net/cn/),指數(shù)定義詳見http://ncc-cma.net/Website/index.php?ChannelID=43&WCHID=5.

    1.3 研究方法

    1.3.1 寒潮標(biāo)準(zhǔn)

    依據(jù)《寒潮等級(jí)》(GB/T21987-2017)確定橫斷山區(qū)寒潮標(biāo)準(zhǔn):將某地日最低氣溫24 h內(nèi)降溫幅度大于或等于8 ℃,或48 h內(nèi)降溫幅度大于或等于10 ℃,或72 h內(nèi)降溫幅度大于或等于12 ℃,并且使該地日最低氣溫大于或等于4 ℃的冷空氣活動(dòng)定義為寒潮[18].

    以研究區(qū)1961—2019年逐日最低氣溫為基礎(chǔ),分析寒潮頻次及初終日的時(shí)空變化特征.由于寒潮主要發(fā)生在春季、秋季及冬季,本研究將該年9月1日到次年5月31日定義為一個(gè)寒潮年.寒潮初日定義為一個(gè)寒潮年內(nèi)初次寒潮的日期;寒潮終日定義為一個(gè)寒潮年內(nèi)末次寒潮的日期.采用儒略日換算方法確定寒潮的初日(寒潮年內(nèi)首次出現(xiàn)寒潮的日期)、終日(寒潮年內(nèi)最后出現(xiàn)寒潮的日期)及持續(xù)日數(shù),如:以1月1日為起點(diǎn)記為1,2月1日記為32,即將寒潮出現(xiàn)的初日、終日日期轉(zhuǎn)換為距離1月1日的實(shí)際日數(shù),得到寒潮初日、終日的時(shí)間序列.

    1.3.2 趨勢(shì)特征識(shí)別

    采用Sen斜率[19]結(jié)合修訂的Mann-Kendall[20]以及Pettitt突變檢驗(yàn)[21]辨識(shí)寒潮時(shí)空變化特征.

    1.3.3 大尺度環(huán)流因子檢測(cè)

    采用小波相干分析(Wavelet Transform Coherence,WTC)[22]探測(cè)寒潮與大尺度環(huán)流指數(shù)的共振周期,剖析寒潮與大氣環(huán)流異常的聯(lián)系.厄爾尼諾/拉尼娜-南方濤動(dòng)(El Nio/La Nia-Southern Oscillation,ENSO)是造成全球氣候年際變化的最重要的海氣耦合現(xiàn)象,對(duì)中國(guó)氣候影響顯著,因此單獨(dú)剖析ENSO下寒潮變化特征對(duì)于揭示極端事件的驅(qū)動(dòng)因素具有重要意義[23].ENSO事件的判定采用NOAA地球系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的多變量ENSO指數(shù)(MEI)雙月等級(jí)排序數(shù)據(jù)集進(jìn)行:若MEI等級(jí)排序?yàn)?~21,視為一次拉尼娜現(xiàn)象;若MEI等級(jí)排序?yàn)?8~68,視為一次厄爾尼諾現(xiàn)象.

    2 結(jié)果與分析

    2.1 寒潮時(shí)間特征分析

    由圖2可知,橫斷山區(qū)全年寒潮呈顯著減少態(tài)勢(shì)(每10年減少0.05次),其中又以冬季最為顯著(每10年減少0.04次),春季次之(每10年減少0.03次),秋季最低(每10年減少0.02次),即冬季寒潮的顯著減少主導(dǎo)了區(qū)內(nèi)寒潮變化趨勢(shì).Pettitt突變檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),橫斷山區(qū)于1983年發(fā)生顯著突變,1983年以前寒潮年均頻次為0.95次/a,1983年以后寒潮年均頻次0.78次/a.

    注:“*”表修訂的Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值絕對(duì)值|Z|≥1.96

    2.2 寒潮空間變化特征

    空間上橫斷山區(qū)全年單站寒潮(圖3a)表現(xiàn)為北多南少,以石渠、紅原、色達(dá)及若爾蓋站最多(≥3次/a).81.82%的站點(diǎn)寒潮趨于減少,以德格、稻城、美姑、香格里拉以及彌渡站最為顯著,且沿金沙江峽谷以及云嶺呈“V”形分布;少數(shù)站點(diǎn)寒潮趨于緩慢增加,多分布在橫斷山南部.

    春季(圖3b),石渠、紅原、色達(dá)以及若爾蓋站寒潮多發(fā)(≥1 次/a).68.19%的站點(diǎn)寒潮趨于減少,以若爾蓋、紅原、色達(dá)、稻城以及香格里拉站最為顯著,多分布在橫斷山北部和中部;18.19%的站點(diǎn)寒潮趨于緩慢增加,其余站點(diǎn)寒潮無(wú)明顯變化趨勢(shì).秋季(圖3c),51.52%的站點(diǎn)寒潮呈減少態(tài)勢(shì),以色達(dá)、松潘以及香格里拉站最為顯著;33.33%的站點(diǎn)寒潮頻次無(wú)明顯趨勢(shì),多分布于橫斷山區(qū)東西兩側(cè);15.16%的站點(diǎn)寒潮緩慢增加,多分布在橫斷山南部.冬季(圖3d),60.61%的站點(diǎn)寒潮趨于減少,以若爾蓋、色達(dá)、香格里拉站最為顯著,此外有36.37%的站點(diǎn)寒潮頻次趨于增長(zhǎng),多分布在“若爾蓋-蘭坪站”以東.

    中國(guó)分類號(hào):GS(2020)4619號(hào)

    2.3 寒潮對(duì)大尺度環(huán)流異常的響應(yīng)特征

    2.3.1 WTC分析

    圖4可知,1961-2018年,EA/WR與寒潮在11.69~15.34 a的周期上呈穩(wěn)定的顯著負(fù)相關(guān),1996-2008年,在3.68~5.84 a的周期上寒潮顯著提前于EA/WR;MEI于1970-1877年、1984-1988年分別在5.21~7.80 a、2.19~2.46 a的周期上與寒潮呈顯著正相關(guān).PNA,TPR1以及TPR2在1974-1989年分別在9.28~12.38 a、6.95~10.41 a以及6.59~11.03 a的周期上與寒潮呈顯著負(fù)相關(guān);WPSHLI在1965-1980年在2.19~2.92 a的周期上與寒潮呈顯著負(fù)相關(guān),1980年以后表現(xiàn)為在更低周期上的顯著負(fù)相關(guān).

    注:黑色粗輪廓表示通過α=5%紅噪聲檢驗(yàn);從左向右箭頭表示寒潮事件與大尺度環(huán)流指數(shù)正相關(guān),從右向左箭頭表示寒潮事件與大尺度環(huán)流指數(shù)負(fù)相關(guān),垂直向下箭頭表示寒潮比大尺度環(huán)流指數(shù)提前90°,垂直向上的箭頭表示大尺度環(huán)流指數(shù)比寒潮事件提前90°

    AMO,AO,PDO,WPSHI,WPSHII,WPSHPI與區(qū)內(nèi)寒潮僅出現(xiàn)短暫的一致性,其中AO,PDO在1996-2004年分別在2.32~3.28 a、2.07~2.15 a的周期上顯著提前,滯后于寒潮.

    2.3.2 厄爾尼諾下寒潮事件變化特征

    如表1所示,總體上,厄爾尼諾和拉尼娜下均以冬季寒潮日所占比重最大(25.88%~39.42%).1961-1980年,拉尼娜較厄爾尼諾更為頻繁,拉尼娜下寒潮日比重最高(54.5%~66.04%);1980年以后,厄爾尼諾較拉尼娜更為頻繁,且以厄爾尼諾下寒潮日比重最高(52.56%~53.06%).此外,厄爾尼諾下,春、秋、冬三季的寒潮日比重均趨于上升,拉尼娜下春、秋、冬三季的寒潮日比重均趨于減小,且趨勢(shì)變化程度均以冬季最高.

    表1 厄爾尼諾和拉尼娜下季節(jié)寒潮累積日數(shù)年代際變化

    2.4 寒潮持續(xù)日數(shù)與初終日統(tǒng)計(jì)

    2.4.1 寒潮持續(xù)日數(shù)統(tǒng)計(jì)特征

    圖5a表明單站寒潮累積日數(shù)由北向南呈“階梯式”減少,以32°N最為明顯.32°N以北,1961-1980年單站寒潮日相對(duì)偏多,1980-2018年偏少但波動(dòng)強(qiáng)烈;32°N以南,情況相反,即1961-1980年寒潮日偏多,1980-2018年偏少,以28°N地區(qū)最為明顯.圖5b表明,橫斷山區(qū)單次單站寒潮事件可持續(xù)1~15 d,但以短持續(xù)日寒潮(1~5 d)為主.短持續(xù)日寒潮、中持續(xù)日寒潮(6~10 d)在1961-2000年趨于減少,2000年后趨于增加.長(zhǎng)持續(xù)日寒潮(11~15 d)屬極小概率事件,在1960-2018年未出現(xiàn)明顯增減.

    圖5 1961-2018年橫斷山區(qū)寒潮結(jié)構(gòu)特征

    2.4.2 寒潮初終日統(tǒng)計(jì)特征

    如圖6a所示,橫斷山區(qū)寒潮初日(10月4日至次年5月7日)表現(xiàn)為西北提早南部滯后(1月5日至4月6日).全區(qū)56.06%的站點(diǎn)寒潮初日整體趨于提早(每10年提早2 d),僅彌渡站(每10年提早3.33 d)通過0.05顯著性檢驗(yàn);43.94%的站點(diǎn)寒潮初日滯后,其中以香格里拉(每10年滯后4.62 d)、寧蒗站(每10年滯后7.96 d)最為顯著.如圖6b所示,全區(qū)寒潮終日區(qū)域差異性較小,即各站寒潮終日較于初日均較為同步(1月10日-3月16日).66.67%的站點(diǎn)寒潮終日趨于提早,其中以昭覺(每10年提早3.70 d)、色達(dá)(每10年提早5.48 d)、香格里拉(每10年提早13.8 d)、稻城(每10年提早7.8 d)、喜德(每10年提早0.32 d)、彌渡(每10年提早3.75 d)、美姑站(每10年提早2.61 d)最為顯著.其余站點(diǎn)寒潮終日推遲,但均未通過0.05顯著性檢驗(yàn).

    圖6 1961-2018年橫斷山區(qū)寒潮初日及終日時(shí)空變化特征

    3 討論與結(jié)論

    3.1 討論

    本研究發(fā)現(xiàn)橫斷山區(qū)寒潮多發(fā)于冬季,與王遵婭等[8]所描述的南方寒潮多發(fā)于春季的情況不符,這可能與對(duì)寒潮的判定標(biāo)準(zhǔn)不同以及國(guó)內(nèi)氣溫趨于升高[24]導(dǎo)致春季寒潮減少有關(guān).研究區(qū)內(nèi)寒潮于1983年發(fā)生顯著突變,與朱晨玉等[10]研究得出的國(guó)內(nèi)寒潮突變時(shí)間點(diǎn)接近;研究區(qū)寒潮趨于減少,與長(zhǎng)江中下游[11]、青藏高原[12]、云南[15]地區(qū)寒潮變化趨勢(shì)一致,與四川盆地[13]趨勢(shì)相反.研究區(qū)內(nèi)寒潮對(duì)EA/WR的響應(yīng)最強(qiáng),對(duì)AO的響應(yīng)較弱,這與王遵婭等[8]的AO對(duì)寒潮具有顯著影響的結(jié)論不一致.

    全球氣候變暖,極端低溫事件發(fā)生的頻率和強(qiáng)度與空間范圍變化顯著[25-26],因此需加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域的監(jiān)測(cè)分析.盡管橫斷山區(qū)寒潮趨于減少,但寒潮初日、終日趨于提早或?qū)Υ翰プ魑锂a(chǎn)生嚴(yán)重影響,因此需加強(qiáng)春季寒潮的監(jiān)控預(yù)防.此外,橫斷山區(qū)是重要生態(tài)屏障,是生物的重要庇護(hù)所[16],需進(jìn)一步從頻率、強(qiáng)度等方面對(duì)寒潮作更深入的研究.

    3.2 結(jié)論

    1)1961-2018年研究區(qū)寒潮趨于顯著減少(每10年減少0.05 次),但持續(xù)日上仍以1~5 d寒潮為主;受緯度和海拔的影響,研究區(qū)內(nèi)寒潮北多南少,以32°N為重要分界線.

    2)彌渡、寧蒗、香格里拉站的寒潮初日,昭覺、色達(dá)、香格里拉、稻城、喜德、彌渡以及美姑站的寒潮終日均已發(fā)生顯著變化.

    3)EA/WR,MEI,PNA,TPR1,TPR2,WPSHLI與寒潮的相關(guān)性最為顯著;厄爾尼諾下寒潮比重趨于增加.

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