德国4站点极端降水频数和强度趋势变化分析

杨靖文,孙即霖＊＊,Reiner Schlitzer

(1.中国海洋大学海洋气象系海洋-大气相互作用与气候实验室,山东青岛266100;2.Alfred Wegener Institute,Bremerhaven 27568 Germany)

德国4站点极端降水频数和强度趋势变化分析

杨靖文1,孙即霖1＊＊,Reiner Schlitzer2

(1.中国海洋大学海洋气象系海洋-大气相互作用与气候实验室,山东青岛266100;2.Alfred Wegener Institute,Bremerhaven 27568 Germany)

根据不莱梅、波茨坦、卡尔斯鲁厄和楚格峰1901—2007年逐日降水量分析了各站极端降水的频数和强度趋势变化。结果表明:山区(楚格峰)出现的极端降水数量呈上升趋势,且强度显著增强,在冬、夏2季亦如此。这与全球变暖背景下,山区的积雪融化导致对流活动增强以及大气环流影响水汽输送增强有关;在超过绝对阈值的极端降水方面,北方地区(不莱梅和波茨坦)发生频数保持稳定,无显著趋势变化,南方地区(卡尔斯鲁厄)有显著减少的趋势,且不莱梅的频数变化趋势与波茨坦相似,具有强正相关,而此2站与卡尔斯鲁厄的频数变化趋势呈反位相,有较强的负相关;除楚格峰外,极端降水强度变化无显著趋势。低海拔地区在冬季极端降水的频数和强度上,大部分有显著上升的趋势,而夏季,在2方面均出现不同程度的下降;极端降水频数和强度呈强正相关。

极端降水;频数;强度;趋势变化

对于天气变化的研究过去主要集中在平均温度和降水量的变化上,而事实上由极端天气事件所造成的经济损失是非常巨大的。IPCC第四次评估报告显示,人们越来越关注由于自身的影响所引起的极端事件在频数和强度上的变化[1]。极端降水是极端天气事件的重要组成部分,国内外许多学者对以往的降水资料进行了分析,试图发现在历史中是否存在极端降水事件发生频数增多或者变强的趋势,然而由于研究区域、选取时段和使用方法的不同,得出的结果也不尽相同。近50 a来,中国东北和华北地区强降水事件趋于减少,而西北、西南和长江中下游地区则倾向增多[2-4]。但在东北部分地区,频数和强度仍有上升趋势[5]。欧洲中西部地区在20世纪里,冬季的极端降水有增长的趋势[6]。Hundecha和Bárdossy指出在德国西部地区在过去50 a中,除夏季外,日极端大型降水不论在幅度和频数上都有上升的趋势[7]。

本文着眼于在较大的时间尺度下,对4个具有代表性的站点进行分析,探讨在全球变暖背景下,不同地理位置和地形因素对极端降水频数和强度趋势变化的影响.该研究对我国的类似的气候研究问题具有明显的参考价值。

1 资料与方法

1.1 资料

图1 四站点的位置分布图Fig.1 Four stations’locations around Germany

基础资料为由德国气象局(Deutscher Wetterdienst)提供的日降水资料。不莱梅、波茨坦、卡尔斯鲁厄和楚格峰4个站点详细信息如表1。这4个站点别分布在德国西北、东北、西南和南部,在很大程度上它们可以代表各自所在区域的气候特点(见图1)。此4站的观测数据有长达百年的时间长度,尽管每一个站点都有100～200 a的资料缺失①不莱梅的1945年,波茨坦的1983年,卡尔斯鲁厄的1944年和1945年以及楚格峰的1945年,但本文在处理时已将这几个缺失值去除,所以平均结果不会受到影响。这里选取共有的时段1901—2007年以便比较。

表1 4站点的详细信息Table 1 Details of four stations

1.2 方法

1.2.1 阈值确定 本文用到2个阈值。首先选取20 mm作为绝对阈值;相对阈值定义为国际上普遍接受的第95百分位点[1,7-8]。如果将一组n个观测值按数值大小排列,处于p%位置的值称第p百分位数。即第95百分位点表示有95%的降水量低于此值,仅有5%的降水量高于此值,由些可见,此定义是符合极端事件“罕见”特征的。需要注意,在研究频数变化时,将时间序列中所有降水日挑选出来,定义其降水量的第95百分位点为阈值,超过阈值的降水即极端降水;而在研究强度变化时,本文以每年降水日中降水量的第95百分位点为指数,用以表示极端降水强度。

1.2.2 Mann-Kendall趋势检验法 Mann-Kendall趋势检验法不需要确定数据服从特定分布[9]。用x1, x2,…xn代表n个数据,xj代表在j时刻的变量值,故Mann-Kendall统计量(S)有如下定义:

Kendall描述了一种近似正态检验可以用来对超过10个样本值,不存在太多黏连值(tied value)的数据集进行检验。步骤如下:

其中VAR(S)是S的方差,n是数据点的个数,g是黏连组(tied group)的个数(1个黏连组就是说具有相同数值的一系列数),tp是第p个黏连组所含有的数据的个数。计算统计量Z:

比较统计量Z和95%信度区间的值1.96之间的大小。如果Z是正值而且>1.96,存在增长的趋势;如果Z是负值而且绝对值>1.96,存在减小的趋势;如果Z的绝对值<1.96,不存在显著的趋势[10]。

2 结果分析

2.1 极端降水频数变化

2.1.1 年际变化 使用2个阈值得到的结果十分相近,这里仅以绝对阈值为例进行分析。对于逐日降水量超过20 mm的极端事件,4站点频数的年际变化趋势如图2所示。从线性趋势的表现来看,不莱梅和波茨坦都较为稳定,没有太大变化。通过Mann-Kendall检验发现,卡尔斯鲁厄的极端降水发生频数有显著减少的趋势,而楚格峰相反,在一百多年内显著增多。检验结果通过95%的信度检验(对于后面出现的趋势检验同样适用)。对于平均值,不莱梅和波茨坦具有相近的年均极端降水发生频数,分别为2.69和2.62 d/a;卡尔斯鲁厄的均值稍高,每年平均发生4.38 d,并且以平均每年0.012 3 d的速率减少;楚格峰具有最多的极端降水,平均每年22.95 d,而且增长速率为每年会多发生0.236 d,这意味着和100 a前相比,如今的1 a中会多发生23 d超过20 mm的大型降水。详细的斜率均列于表2中。

2.1.2 年代际变化 除去楚格峰,如果只观察处在低海拔地区的3个站点,本文可以发现:北方的2个站点不莱梅和波茨坦具有相近的频数变化趋势,1920年代和1980年代是2地极端降水发生相对较少的时期,而在1950年代,2地的频数达到顶峰。南方站点卡尔斯鲁厄则呈现与此相反的走势,在1950年代,此站很少出现>20 mm的大型降水,而在这一世纪的最初10 a和1980年代却大量涌现。

图2 4站点>20 mm极端降水频数变化Fig.2 Frequency of precipitation over 20 mm at the four stations

表2 对极端降水发生频数和强度进行Mann-Kendall趋势检验的结果Table 2 Mann-Kendall trend test results for frequency and intensity of extreme precipitation

对于上述3个站点,本文选取了1905,1915,1925, 1935,1945,1955,1965,1975,1985和1995年10个时间点处的平均值来分别代表10个年代的极端降水发生频数特征,利用这3个时间序列计算出3个站点相互之间的相关系数。结果显示,不莱梅和波茨坦的年代际极端降水频数时间序列之间具有很强的相关系数0.794,并且通过99%的信度检验;不莱梅和卡尔斯鲁厄间的相关系数为-0.590,通过90%的信度检验;波茨坦与卡尔斯鲁厄间的相关系数为-0.563,同样通过90%的信度检验。然而这种显著的相关性在相对阈值的结果中没有出现。

2.1.3 冬夏两季变化 对于某些站点来说,在冬季出现逐日降水量超过20 mm的事件太少(比如波茨坦在100 a中冬季基本上没有如此大型的降水),不具备研究价值,因而本文选择第95百分位点作为这1部分的阈值。冬季定义为12月、1月和2月,夏季定义为6月、7月和8月。

首先来看冬季,不莱梅、卡尔斯鲁厄和楚格峰在极端降水发生频数上均呈现不同程度的显著上升趋势,其中楚格峰上升幅度最大,波茨坦没有显著的变化趋势(见图3)。在夏季,楚格峰仍然有越来越多的极端降水,但变化幅度比冬季要小了很多,波茨坦和卡尔斯鲁厄呈现出微小但是显著的下降趋势,而不莱梅只是围绕均值小幅波动,没有显著趋势(见图4)。详细的线性趋势斜率列于表3中。

总体来看,在冬季,大部分站点有越来越多的极端降水出现,只有波茨坦保持稳定。而在夏季,4个站点表现十分不同,但变化都很微小。

图3 冬季4站点>第95百分位点极端降水频数变化Fig.3 Frequency of precipitation over 95th percentile in winter at the four stations

图4 夏季4站点>第95百分位点极端降水频数变化Fig.4 Frequency of precipitation over 95th percentile in summer at the four stations

2.2 极端降水强度变化

2.2.1 年际变化 本文使用在1901—2007年间每年降水日的降水量中第95百分位点变化来代表极端降水强度的变化。不莱梅、波茨坦、卡尔斯鲁厄和楚格峰第95百分位点平均值分别为12.52,12.01,15.13和26.80 mm。Mann-Kendall结果显示,前面3站没有显著趋势变化,楚格峰呈现增长率为0.14 mm年的显著性趋势。与频数变化相似,1950年代和1960年代是北方站点极端降水强度最大的时段,而对于南方站点却是最小的时段;同样在1980年代,南方站点的极端降水强度达到顶峰,而北方却相对较小(见图5)。所有斜率都列于表2中。

2.2.2 冬夏两季变化 在冬季和夏季,第95百分位点的变化与2.1.3中极端降水频数在相应季节内的变化有相近的情形。唯一的不同是波茨坦,冬季出现了显著的上升趋势而夏季的趋势不复存在。所有斜率都列于表3。

表3 对冬季和夏季极端降水发生频数和发生强度进行Mann-Kendall趋势检验的结果Table 3 Mann-Kendall trend test results for frequency and intensity of extreme precipitation in winter and summer

图5 4站点极端降水强度(第95百分位点)变化Fig.5 Intensity(95th percentile)of extreme precipitation at the four stations

2.3 山区极端降水增多增强成因

从前面的结果看到,位于山区的楚格峰在极端降水的频数和强度方面均有显著上升的趋势,本文将从对流活动和水汽输送2个方面对其原因进行分析。

2.3.1 对流活动加强 在全球变暖的背景下,气温升高,对于山顶和山脚,如果温度增长率是一致的,那么垂直温差不会随时间变化。然而,由于在山顶存在积雪,积雪的融化吸收热量,从而导致山顶温度的增长无法达到与山脚相同的幅度。也就是说,山顶的温度增长率要小于山脚,其结果是,在单位时间内,山顶的温度增长小于山脚的温度增长,于是垂直温差会随时间增长而增大。这就促进了气流的不稳定,对流活动加强,为更多的极端降水提供了条件。

浩海峰(Hohenpeissenberg)位于11°E,47.8°N,海拔977 m,相对于楚格峰(10.983°E,47.417°N, 2 960 m)距离很近,而且海拔要低于楚格峰大约2 000 m,可以作为其山脚的站点。本文选取了浩海峰1901—2007年间的日平均温度数据,与楚格峰的相应日平均温度做比较(见图6)并做差,将其作为垂直温差,随时间变化结果如图7所示。

图6 楚格峰(虚线)与浩海峰(实线)年平均温度比较(单位:℃)Fig.6 Comparison of annual mean temperature between Zugspitze(dashed line)and Hohenpeissenberg (solid line)(Unit:℃)

(圆点为年平均垂直温差,直线为线性变化趋势Blue points mean annual temperature difference, rend line means linear trend)图7 |THohenpeissenberg-TZugspitze|变化趋势Fig.7 Variation of|THohenpeissenberg-TZugspitze|

增长的垂直温差促进了气流不稳定,导致强的对流活动,为极端降水提供了条件。

2.3.2 水汽输送增强 水汽的输送可以通过高空大气环流的形势加以分析。使用NCEP/NCAR 1951—2000年间再分析资料中700 hPa等压面位势高度场异常来做考察。将50 a间欧洲西部上空的700 hPa等压面位势高度场做时间平均,并将其作为背景场,然后再对各年代700 hPa等压面上的位势高度场做平均,使用平均结果减去背景场,作为700 hPa等压面上位势高度场异常的表现,如图8,单位为m。

1950年代和1960年代,在700 hPa等压面位势高度异常场上高纬度低压异常偏高,中纬度高压异常偏低,因而导致北大西洋上空的西风强度较弱,由于在700 hPa高度风对水汽输送影响较大,故由洋面上无法向欧洲大陆输送丰富的水汽。这种情况到了1980年代发生了改变,中纬度高压异常偏高,高纬度低压异常偏低,经向气压梯度增大,欧洲西部上空的西风激流也开始增强,有大量的水汽经由北大西洋输送到欧洲大陆,为极端降水的生成提供了条件。至少从20世纪后半段看,水汽的输送呈现由弱变强的变化趋势。

图8 1951—2000年欧洲西部700 hPa等压面上位势高度场异常的年代际变化Fig.8 Decadal variation of geopotential height anomaly at 700 hPa isobaric surface above Western Europe from 1951 to 2000

综合上述2方面,由积雪融化导致的对流活动加强以及大气环流影响的水汽输送变化,都为山区的极端降水增多增强提供了条件。

2.4 极端降水频数与强度关系

本文使用4个站点由相对阈值计算得出的极端降水频数和强度十年滑动平均值,计算得出频数与强度的相关性(见表4),可以看出,二者的相关系数均在0.85以上,具有极强的正相关。

表4 极端降水频数和强度相关性Table 4 Correlation between extreme precipitation frequency and intensity

3 结论

(1)山区(楚格峰)出现的极端降水数量呈上升趋势,且强度显著增强,在冬夏2季亦如此。这与山区的积雪融化导致对流活动增强以及大气环流影响水汽输送增强有关。

(2)在超过绝对阈值的极端降水方面,北方地区(不莱梅和波茨坦)发生频数保持稳定,无显著趋势变化,南方地区(卡尔斯鲁厄)有显著减少的趋势,且不莱梅的频数变化趋势与波茨坦相似,具有强正相关,而此2站与卡尔斯鲁厄的频数变化趋势呈反位相,有较强的负相关。

(3)在降水强度方面,只有南部山区站点楚格峰有显著增强的趋势,其他低地3站均保持稳定。低海拔地区在冬季极端降水的频数和强度上,大部分有显著上升的趋势,而夏季,在两方面均出现不同程度的下降。

(4)极端降水频数和强度呈强正相关。

Kapala et al.曾根据德国94个站点的降水表现将它们分成几个不同的组,每个组内的站点具有一定的相似性,本文所研究的4个站点不莱梅、波茨坦、卡尔斯鲁厄和楚格峰也在其中。结果显示,无论是在冬季还是夏季,它们都隶属于不同的组[11]。在本文的研究结果中也可以看到,这4个站点在降水方面都有各自的特点。然而,在某些方面仍然可以看到相互之间的联系,比如在超过20 mm/d的极端降水频数变化上,北方城市不莱梅和波茨坦表现出极强的正相关,而它们与南方城市卡尔斯鲁厄的负相关关系也十分显著。

图9 德国西南部夏季和冬季降水日平均第90百分位点趋势Fig.9 Summer and winter trends in the average 90th percentile rain day of southwest Germany

图10 卡尔斯鲁厄年第95百分位点不同季节的趋势Fig.10 Trends in th 95th percentile at Karlsruhe at summer(a)and winter(b)

Hundecha和Bárdossy的研究发现,在最近50 a内,德国西南部地区年降水量的第90百分位点在夏季呈现下降趋势,而在冬季呈现上升趋势[7](见图9)。卡尔斯鲁厄在本文中作为西南地区的代表,其年降水量的第95百分位点在相同时段内有同样的趋势表现(见图10),并且,将时间尺度放大到100 a后,这种相同的季节性趋势变化依然存在。

[1] Trenberth K E,Jones P D,Ambenje P,et al.Observations:Surface and atmospheric climate change In:Climate Change 2007: The Physical Science Basis.Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[R].Cambridge,UnitedKingdom and New York,NY,USA:Cambridge University Press,2007.

[2] 翟盘茂,潘晓华.中国北方近50年温度和降水极端事件变化[J].地理学报,2003,58(增刊):42-53.

[3] 王志福,钱永甫.中国极端降水事件的频数和强度特征[J].水科学进展,2009,20(1):42-46.

[4] 邹用昌,杨修群,孙旭光,等.我国极端降水过程频数时空变化的季节差异[J].南京大学学报:自然科学版,2009,45(1):45-46.

[5] 杨素英,孙凤华,马建中.增暖背景下中国东北地区极端降水事件的演变特征[J].地理科学,2008,28(2):42-46.

[6] Moberg A,Jones P D.Trends in indices for extremes in daily temperature and precipitation in central and western Europe,1901-99 [J].Int J Climatol,2005,25:1149-1171.

[7] Hundecha Y,Rdossy A B.Trends in daily precipitation and temperature extremes across western Germany in the second half of the 20th century[J].Int J Climatol,2005,25:1189-1202.

[8] 任玉玉.江西省近50年极端降水事件变化初探[J].气象与减灾研究,2009,32(4):57-60.

[9] 康淑媛,张勃,柳景峰,等.基于Mann-Kendall法的张掖市降水量时空分布规律分析[J].资源科学,2009,31(3):501-508.

[10] Kendall M G.Rank correlation methods[M].4th Ed.London: Charles Griffin,1970:1-202.

[11] Kapala A,Bachner S,Chel H M,et.al.Niederschlagsvariabilit t w hrend der letzten 100 Jahre in Deutschland.Teil II:R umliche Differenzierung der Variabilit t der Starkniederschl ge[R]. Deutsche Klimatagung:M nchen,2006:1-3.

Abstract: Based on daily precipitation at Bremen,Potsdam,Karlsruhe and Zugspitze from 1901 to 2007, trend variation in frequency and intensity of extreme precipitation for each station is analyzed.It is found that:1)alpine area(Zugspitze)has more and more extreme precipitation and the intensity increases.It is the same in summer and winter.The increases are resulted from enhanced convection caused by snow melting and plenty of water vapor transport affected by circulation,under the background of global warming.2)As for extreme precipitation over 20 mm/day,northern area(Bremen and Potsdam)keeps stable in frequency without significant trend while southern area(Karlsruhe)has a decreasing trend.Furthermore,the shapes of frequency trends of Bremen and Potsdam are similar,which are almost opposite phase to that of Karlsruhe.Mean decadal frequency of Bremen and Potsdam have strong positive correlation while they have strong negative correlation with Karlsruhe.3)Except for Zugspitze,all stations have no significant trend in intensity of extreme precipitation.Most stations in low-altitude area have significantly increasing trend in frequency and intensity of winter extreme precipitation,however in summer, decreases to different extents happen to both aspects.4)Frequency and intensity of extreme precipitation are positive correlated.

Key words: extreme precipitation;frequency;intensity;trends variation

责任编辑 庞 旻

Trends in Frequency and Intensity of Extreme Precipitation at Four German Stations

YANGJing-Wen1,SUN Ji-Lin1,Reiner Schlitzer2
(1.Ocean-Atmosphere Interaction and Climate Laboratory(OAC),Ocean University of China,Qingdao 266100,China;2. Alfred Wegener Institute,Bremerhaven 27568,Germany)

P426.6

A

1672-5174(2010)-09Ⅱ-023-08

国家自然科学基金项目(40676012)资助

2010-04-27;

2010-06-15

杨靖文(1986-),男,硕士生。

E-mail:sunjilin@ouc.edu.cn