近40 年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟葓?chǎng)時(shí)空變化特征

唐超禮 , 朱一東 *, 魏合理 , 魏圓圓

( 1 安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院, 安徽 淮南 232001;2 中國(guó)科學(xué)院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所中國(guó)科學(xué)院大氣光學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 安徽 合肥 230031;3 安徽大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院, 安徽 合肥 230039 )

0 引 言

對(duì)流層頂是大氣層最基本的結(jié)構(gòu), 是對(duì)流層和平流層之間進(jìn)行物質(zhì)和能量交換的重要區(qū)域[1-3]。近年來(lái),由于溫室氣體的不斷增加, 全球氣候變暖加劇, 對(duì)流層溫度逐漸上升, 平流層溫度逐漸下降, 這就導(dǎo)致了介于對(duì)流層和平流層之間的對(duì)流層頂溫度、高度、氣壓等參數(shù)也會(huì)發(fā)生變化, 從而改變對(duì)流層頂結(jié)構(gòu), 影響它對(duì)水汽、塵埃和氣溶膠等阻擋作用, 從而引起全球氣候的改變。在政府間氣候變化專門委員會(huì) (IPCC) 的第四次報(bào)告中也指出把對(duì)流層頂?shù)淖兓鳛楹饬繗夂蜃兓闹笜?biāo)之一[4]。故研究對(duì)流層頂?shù)臍夂蜃兓卣? 對(duì)理解水汽、塵埃和氣溶膠等物質(zhì)在對(duì)流層和平流層之間發(fā)生的物質(zhì)和能量交換過(guò)程以及認(rèn)識(shí)其對(duì)全球氣候變化所帶來(lái)的影響都具有重要意義和參考價(jià)值。

國(guó)內(nèi)外有關(guān)對(duì)流層頂?shù)难芯砍晒泻芏?。吳澗等[5]利用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心 (NCEP) 大氣溫度場(chǎng)月平均再分析資料和對(duì)流層頂月平均氣壓資料研究發(fā)現(xiàn), 近20年來(lái)對(duì)流層增暖和平流層冷卻作用共同導(dǎo)致了東亞對(duì)流層頂高度上升了約86 m, 同時(shí)對(duì)流層溫度上升了約0.2 ℃。袁韡等[6]利用COSMIC衛(wèi)星無(wú)線電掩星觀測(cè)溫度數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)對(duì)流層頂溫度和高度在北半球緯度高的地區(qū)都一致升高, 而南半球則相反, 兩者都有明顯的季節(jié)性變化特征。王琳等[7]利用四種提取邊界層高度的方法對(duì)激光雷達(dá)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析, 得出曲線擬合法更適合大量數(shù)據(jù)的批處理運(yùn)算。屈小川等[8]利用COSMIC無(wú)線掩星數(shù)據(jù)反演南極對(duì)流層頂時(shí)發(fā)現(xiàn)南極對(duì)流層頂溫度分布存在梯度特征, 特別是冬季和春季, 而對(duì)流層頂整體表現(xiàn)為位相相反的一波結(jié)構(gòu)。王肖漢等[9]基于痕量氣體差分吸收光譜儀 (EMI) 遙感數(shù)據(jù)和中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)衛(wèi)星遙感產(chǎn)品, 得出對(duì)流層NO2柱濃度在1—6月下降, 而7—8月上升, 且分布具有區(qū)域性特征。Seidel等[10]利用探空資料發(fā)現(xiàn)在1978—1997年對(duì)流層頂高度每10 年升高20 m, 氣壓每10 年降低0.5 hPa, 溫度每10 年下降0.5 K。劉慧等[11]利用NCEP/NCAR再分析資料發(fā)現(xiàn)中國(guó)對(duì)流層頂高度在中緯度年變化幅度較大, 其年際變化和長(zhǎng)期趨勢(shì)有明顯的區(qū)域性。郭佳賓和金雙根[12]利用GNSS掩星數(shù)據(jù)結(jié)合探空氣球數(shù)據(jù)和ERA5模型數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證, 發(fā)現(xiàn)對(duì)流層頂參數(shù)隨緯度具有明顯的分帶特征, 但在經(jīng)度上變化并不明顯, 在我國(guó)表現(xiàn)為南北區(qū)域不對(duì)稱、東西區(qū)域較為對(duì)稱, 此外還發(fā)現(xiàn)對(duì)流層頂參數(shù)具有明顯的季節(jié)性變化特征。周順武等[13]利用ERA-Interim逐日再分析溫度資料發(fā)現(xiàn)1979—2014年青藏高原和同緯度其他地區(qū)各季節(jié)對(duì)流層頂氣壓均呈現(xiàn)出不同程度的下降趨勢(shì), 春冬季下降趨勢(shì)尤其顯著。付志嘉等[14]利用我國(guó)120 個(gè)觀測(cè)站的探空資料發(fā)現(xiàn)全球性溫室氣體的排放導(dǎo)致在1980—2007年我國(guó)對(duì)流層溫度增加了近3.9 ℃, 對(duì)流層頂高度整體增加約45 m。

以往學(xué)者研究的區(qū)域主要是全球和南極以及其他局部地區(qū), 對(duì)整個(gè)中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹數(shù)南嚓P(guān)研究還不太全面, 另外, 隨著觀測(cè)資料的不斷積累、更新, 使得研究最新的、長(zhǎng)時(shí)期的對(duì)流層頂氣候變化成為可能, 而對(duì)流層頂溫度的變化研究也屬于對(duì)流層頂氣候變化研究中必不可少的一部分。故本文以此為出發(fā)點(diǎn), 利用NCEP/NCAR再分析資料研究我國(guó)對(duì)流層頂溫度的時(shí)空分布及變化趨勢(shì), 所得結(jié)果有利于進(jìn)一步認(rèn)識(shí)我國(guó)對(duì)流層頂溫度的變化規(guī)律。

1 資料及方法

1.1 資料來(lái)源及處理

根據(jù)對(duì)流層頂溫度梯度不連續(xù)而溫度始終連續(xù)這個(gè)特征, 所使用的NCEP/NCAR對(duì)流層頂再分析資料是按照熱力學(xué)定義的方法來(lái)確定對(duì)流層頂, 即在500 hPa等壓面之上, 溫度遞減率小到2 ℃/km或以下的最低高度, 而且在此高度及其以上2 km大氣層內(nèi)的溫度平均遞減率不超過(guò)2 ℃/km[15]。

采用1981—2020年NCEP/NCAR全球?qū)α鲗禹斣缕骄鶞囟葓?chǎng)再分析資料, 水平分辨率為2.5° × 2.5°, 時(shí)間序列長(zhǎng)度n= 12 × 40 = 480個(gè)月, 選擇15° N～55° N, 70° E～140° E為中國(guó)區(qū)域, 將資料分別進(jìn)行年平均處理和季節(jié)平均處理。其中, 年平均處理是把同一年不同月的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理, 而季節(jié)平均處理就是把同一年中同一季節(jié)的月數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理, 從而得到近40 年的年平均溫度場(chǎng)資料和季節(jié)平均溫度場(chǎng)資料。其中, 季節(jié)按3—5月為春季、6—8月為夏季、9—11月秋季、12—次年2月為冬季進(jìn)行劃分。

1.2 研究方法

1.2.1 線性回歸法

線性回歸是一種常用的氣象分析方法。用yi表示樣本量為n的某一氣象要素變量,xi表示yi對(duì)應(yīng)的時(shí)間段, 建立yi和xi之間的一元線性回歸方程yi=α+βxi(i=1，2，…，n), 式中yi為回歸計(jì)算值,α、β分別為回歸常數(shù)、回歸系數(shù)[16,17]。本研究中xi取1981—2020年。

1.2.2 Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)法

Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)法 (M-K) 是廣泛應(yīng)用于氣候診斷與預(yù)測(cè)的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法, 可用來(lái)判斷氣候序列是否發(fā)生或何時(shí)發(fā)生氣候突變, 其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本符合一定的分布, 也不受少數(shù)異常值的影響, 更適用于類型變量和順序變量, 計(jì)算也比較簡(jiǎn)便[18]。

1.2.3 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解法

經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解法 (EOF), 是氣象中分析時(shí)空變化特征的一種重要方法。它能將變量場(chǎng)進(jìn)行分解, 得到不隨時(shí)間變化的空間函數(shù)部分和僅隨時(shí)間變化的時(shí)間函數(shù)部分, 再取方差貢獻(xiàn)率較大的幾個(gè)函數(shù)來(lái)反映變量場(chǎng)主要的時(shí)空變化特征。從物理意義上來(lái)說(shuō), EOF方法就是將一個(gè)物理量場(chǎng) (變量場(chǎng)) 分解成若干個(gè)具有不同物理性質(zhì)且相互獨(dú)立正交的空間模態(tài) (特征向量) 以及與之相聯(lián)系的時(shí)間上的投影 (時(shí)間系數(shù)), 使原物理量場(chǎng)的變化信息都濃縮在前幾個(gè)模態(tài)上, 從而來(lái)簡(jiǎn)化該物理量場(chǎng)[19,20]。

2 對(duì)流層頂溫度場(chǎng)隨時(shí)間變化規(guī)律

2.1 年際變化特征

圖1為1981—2020年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟饶觌H變化圖。從圖中可以看出, 1981—2020年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹斈昶骄鶞囟茸兓^(guò)程與5年滑動(dòng)平均曲線變化基本一致即對(duì)流層頂溫度總體呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì), 而這種下降趨勢(shì)的原因除了可能與大氣臭氧柱總量在20世紀(jì)90年代中期以后偏高有關(guān)外, 還可能與大氣環(huán)流活動(dòng)以及南極臭氧空洞等有關(guān)。但在1984—1993年有波動(dòng)上升的趨勢(shì), 這可能與大氣臭氧柱總量在1990年異常減少有關(guān)。平均氣候傾向率為 -0.444 ℃/10 a, 年平均溫度在-67.2～-64.6 ℃之間變化, 而最大值-64.6 ℃ 出現(xiàn)在1982年, 最小值 -67.2 ℃出現(xiàn)在2001年, 最大值與最小值相差 2.6 ℃。

圖1 1981—2020年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟饶觌H變化趨勢(shì)Fig. 1 Interannual variation trend of tropopause temperature over China from 1981 to 2020

對(duì)1981—2020年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹斈昶骄鶞囟冗M(jìn)行Mann-Kendall突變檢驗(yàn), 結(jié)果如圖2所示, 其中UF為正向序列曲線, UB為反向序列曲線。由圖可知, UF值在1981—2020年均小于0, 說(shuō)明對(duì)流層頂溫度在1981—2020年總體呈現(xiàn)減小趨勢(shì)。并且在1995年之后, UF曲線均在p= 0.05顯著性水平線以下, 說(shuō)明對(duì)流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢(shì)顯著。此外,再結(jié)合UB曲線來(lái)看,它和UF曲線在1993年產(chǎn)生一個(gè)交點(diǎn),并且交點(diǎn)在p= 0.05顯著性水平線以內(nèi),這說(shuō)明了對(duì)流層頂溫度在1993年發(fā)生了減少性突變。

圖2 1981—2020年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹斈昶骄鶞囟萂-K突變檢驗(yàn)Fig. 2 M-K mutation test of annual mean tropopause temperature over China from 1981 to 2020

2.2 季節(jié)變化特征

在1981—2020年, 中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟却嬖诿黠@的季節(jié)性差異 (圖3)。春、夏、秋、冬4個(gè)季節(jié)的最大平均溫度分別為 -63.2、-64.8、-64.9、-63.9 ℃。其中最大平均溫度出現(xiàn)在春季, 最小出現(xiàn)在秋季, 并且四季的對(duì)流層頂溫度曲線均在1986—1993年有波動(dòng)上升的趨勢(shì), 這可能都與大氣臭氧柱總量在1990年異常偏少有關(guān)。春、夏、秋、冬的氣候傾向率依次為 -0.307、-0.533、-0.582、-0.376 ℃/10 a, 其中由于夏、秋的氣候傾向率的絕對(duì)值比春、冬的都大, 從而夏季和秋季對(duì)流層頂溫度減小趨勢(shì)顯著, 貢獻(xiàn)也最大, 對(duì)全年的對(duì)流層頂溫度變化趨勢(shì)起主導(dǎo)作用, 而春季和冬季對(duì)流層頂溫度減小趨勢(shì)相比夏季和秋季則較小, 貢獻(xiàn)也較小。

圖3 1981—2020年中國(guó)區(qū)域四季對(duì)流層頂溫度年際變化趨勢(shì)。(a) 春季； (b) 夏季； (c) 秋季； (d) 冬季Fig. 3 Interannual trend of seasonal tropopause temperature over China from 1981 to 2020.(a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

對(duì)1981—2020年中國(guó)區(qū)域四季對(duì)流層頂年平均溫度進(jìn)行Mann-Kendall突變檢驗(yàn), 結(jié)果如圖4所示。由圖可知, 四季的UF值在1981—2020年均小于0, 說(shuō)明全年各個(gè)季節(jié)的對(duì)流層頂溫度都呈現(xiàn)減小趨勢(shì)。春季、夏季和秋季的UF曲線在1995年之后, 均在p= 0.05顯著性水平線以下, 說(shuō)明其對(duì)流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢(shì)顯著; 而冬季的UF曲線在1997年之后, 均在p= 0.05顯著性水平線以下, 說(shuō)明冬季對(duì)流層頂溫度在1997—2020年減小趨勢(shì)顯著。此外, 春季和冬季的UF和UB曲線在1986—1993年都有多個(gè)交點(diǎn), 但其真正意義上減少性突變都發(fā)生在1992年前后, 而夏季的減小性突變發(fā)生在1993年, 秋季的減小性突變發(fā)生在1994年前后。由于四季減小性突變發(fā)生的時(shí)間均在1993年左右, 這可能與南極臭氧空洞在1993年前后突然惡化有關(guān)[21]。

圖4 1981—2020年中國(guó)區(qū)域四季對(duì)流層頂年平均溫度M-K突變檢驗(yàn)。(a) 春季； (b) 夏季； (c) 秋季； (d) 冬季Fig. 4 M-K mutation test of seasonal mean tropopause temperature over China from 1981 to 2020.(a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

3 對(duì)流層頂溫度場(chǎng)隨空間變化規(guī)律

對(duì)1981—2020年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹斈昶骄鶞囟葓?chǎng)資料進(jìn)行距平處理, 得到年平均溫度距平場(chǎng), 再用EOF方法進(jìn)行分解, 得到特征向量及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)。它們的物理意義是: 對(duì)于特征向量而言, 方差貢獻(xiàn)越大,越能反應(yīng)年平均溫度距平在40年中的空間分布特征, 并且特征向量之間相互正交, 從而第一特征向量反映了年平均溫度距平的平均狀態(tài), 其余特征向量反映了年平均溫度距平不同尺度的變化狀態(tài), 而時(shí)間系數(shù)作為特征向量的權(quán)重, 反映了不同年份對(duì)這種空間分布貢獻(xiàn)的大小。

通過(guò)EOF分解年平均溫度距平場(chǎng), 得到前4個(gè)EOF模態(tài)對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率 (表1), 其中前3 個(gè)模態(tài)EOF1、EOF2 以及EOF3 對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率分別為73.32%、7.54%、4.96%, 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)85.82%, 即前3個(gè)模態(tài)所帶原變量場(chǎng)的變化信息高達(dá)85.82%, 已經(jīng)基本能夠反映對(duì)流層頂溫度場(chǎng)的主要時(shí)空變化特征。故本研究選擇前3個(gè)模態(tài)進(jìn)行分析。

表1 前4個(gè)模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率Table 1 Variance contribution rate and cumulative variance contribution rate of the first four modes

第一模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)高于其他模態(tài), 是對(duì)流層頂溫度場(chǎng)主要的空間分布形式 (表1)。圖5為中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟菶OF第一模態(tài)空間分布及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)。由圖5 (a) 可知, 第一模態(tài)空間分布由南到北呈現(xiàn)"+, -"的緯向結(jié)構(gòu), 除了東北地區(qū)存在小范圍負(fù)值外, 其他地區(qū)都表現(xiàn)為正值, 這表明1981—2020年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹斪兓厔?shì)在空間上基本一致即對(duì)流層頂溫度一致升高或降低。由圖5 (b) 可知, 時(shí)間系數(shù)(PC1) 在1981—1995年均為正值, 而在1996—2020年負(fù)值居多, 總體呈下降趨勢(shì), 說(shuō)明近40年對(duì)流層頂溫度整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì), 這和前文分析一致。

圖5 第一模態(tài)空間分布 (a) 及其時(shí)間系數(shù) (b)Fig. 5 Spatial distribution of the first mode (a) and its time coefficient (b)

圖6為中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟菶OF第二模態(tài)空間分布及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)。由圖6 (a)可知, 第二模態(tài)空間分布由南到北呈現(xiàn)"+, -, +, -"的緯向結(jié)構(gòu), 負(fù)值主要分布在34° N以南的區(qū)域, 以及黑龍江北部小范圍地區(qū), 其余地區(qū)多為正值, 說(shuō)明對(duì)流層頂溫度呈現(xiàn)出很明顯的南北相反分布, 負(fù)值顯著區(qū)主要出現(xiàn)在四川地區(qū),意味著該地區(qū)對(duì)流層頂溫度變化相比較其他地區(qū)更劇烈。由圖6 (b)可知, 時(shí)間系數(shù) (PC2) 在1992年之前明顯為正值, 而在1992—2004 年, 時(shí)間系數(shù)為明顯負(fù)值, 到了2005—2020 年時(shí)間系數(shù)又變成正負(fù)值交替出現(xiàn),說(shuō)明在2005年之前對(duì)流層頂溫度在34° N以北地區(qū)總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì), 而34° N以南則呈現(xiàn)上升趨勢(shì), 而在2005年之后對(duì)流層頂溫度變化趨勢(shì)不明顯。

圖6 第二模態(tài)空間分布 (a) 及其時(shí)間系數(shù) (b)Fig. 6 Spatial distribution of the second mode (a) and its time coefficient (b)

圖7為中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟菶OF第三模態(tài)空間分布及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)。由圖7 (a) 可知, 第三模態(tài)的空間分布由南到北呈現(xiàn)"+, -, +"的緯向結(jié)構(gòu), 其中26° N～46° N之間大部分地區(qū)為負(fù)值, 其他地區(qū)為正值,且負(fù)值顯著區(qū)主要出現(xiàn)在西藏、青海以及四川的部分地區(qū), 說(shuō)明該地區(qū)對(duì)流層頂溫度變化相比其他地區(qū)更劇烈。由圖7 (b) 可知: 時(shí)間系數(shù) (PC3) 在1981—1996年為較明顯正值, 而在1996年之后時(shí)間系數(shù)為明顯負(fù)值,說(shuō)明在1996年之后, 在26° N～46° N之間大部分地區(qū)對(duì)流層頂溫度總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì), 其他地區(qū)則為下降趨勢(shì), 其中西藏、青海以及四川的部分地區(qū)上升趨勢(shì)顯著。

圖7 第三模態(tài)空間分布 (a) 及其時(shí)間系數(shù) (b)Fig. 7 Spatial distribution of the third mode (a) and its time coefficient (b)

4 結(jié) 論

利用NCEP/NCAR再分析資料, 分析了我國(guó)對(duì)流層頂溫度場(chǎng)的時(shí)空分布及變化趨勢(shì), 可以得出如下結(jié)論:

1) 中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟仍?981—2020年總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì), 其中在1995—2020年對(duì)流層頂溫度減少趨勢(shì)顯著, 減少性突變發(fā)生在1993年。

2) 中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟扔忻黠@的季節(jié)性特征。春季和冬季氣候傾向率分別為 -0.307 ℃/10a、-0.376 ℃/10a, 對(duì)全年對(duì)流層頂溫度減小趨勢(shì)貢獻(xiàn)都較小, 其中春季對(duì)流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢(shì)顯著, 冬季對(duì)流層頂溫度在1997—2020年減小趨勢(shì)顯著, 且都在1992年前后發(fā)生減少性突變; 而夏季和秋季氣候傾向率分別為 -0.533 ℃/10a、-0.582 ℃/10a, 對(duì)全年對(duì)流層頂溫度減小趨勢(shì)貢獻(xiàn)都較大, 其中夏季和秋季對(duì)流層頂溫度在1995—2020年減小趨勢(shì)都比較顯著, 而夏季在1993年發(fā)生減小性突變, 秋季在1994年前后發(fā)生減小性突變。

3) 利用EOF法對(duì)近40年中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟葓?chǎng)進(jìn)行進(jìn)一步的分析, 得到前3個(gè)模態(tài)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)85.82%, 已經(jīng)基本能夠反映對(duì)流層頂溫度場(chǎng)的主要變化特征。其中第一模態(tài)的空間分布反映了中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹斪兓厔?shì)在空間上基本一致, 且分布由南到北呈現(xiàn)"+, -"的緯向結(jié)構(gòu)。第二模態(tài)的空間分布由南到北呈現(xiàn)"+, -, +, -"的緯向結(jié)構(gòu), 并以34° N為界呈現(xiàn)出很明顯的南北相反分布。而第三模態(tài)呈現(xiàn)出由南到北"+, -, +"的緯向結(jié)構(gòu)的空間分布。

由以上結(jié)果可知, 中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟仍跁r(shí)間上總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì), 這可能是大氣環(huán)流活動(dòng)、南極臭氧空洞以及大氣臭氧柱總量等因素共同作用導(dǎo)致的, 而通過(guò)EOF法分析得到對(duì)流層頂溫度場(chǎng)在空間分布上基本一致, 但又存在南北差異, 這顯然是受大尺度天氣系統(tǒng)影響以及氣候不穩(wěn)定的緣故。在如今全球變暖的背景下, 這些影響中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敎囟茸兓囊蛩鼐唧w是什么? 它與對(duì)流層頂溫度場(chǎng)是否存在某種控制機(jī)制? 又如何影響中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗禹敋夂蜃兓? 這些都值得我們進(jìn)一步研究。并且本文所得結(jié)論與之前學(xué)者研究的結(jié)論存在一些差異。說(shuō)明了相同氣候參數(shù) (指對(duì)流層頂溫度) 變化趨勢(shì)在全球范圍內(nèi)不同的地理?xiàng)l件下表現(xiàn)是不同的, 而在相同地理?xiàng)l件下, 也可能因所研究的時(shí)間尺度和方法以及觀測(cè)資料的不同也存在差異。另外, 所采用的EOF方法也存在一定的局限性, 即分離出的空間分布結(jié)構(gòu)不能清晰表示不同地理區(qū)域的特征, 另外, 也會(huì)因所選取區(qū)域范圍以及分解前變量場(chǎng)數(shù)據(jù)形式不同所得到的特征向量空間分布也會(huì)不同, 這就讓解釋其物理意義變得困難。這些都有待在今后的工作中需要深入研究和探討。

致謝:文中NCEP/NCAR 再分析資料來(lái)源: http://www.psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.derived.html。