近50年来长江入海径流量对太平洋年代际震荡变化的响应

2011-12-28张瑞汪亚平潘少明

海洋通报 2011年5期

张瑞，汪亚平，潘少明

(1. 淮海工学院测绘工程学院，江苏连云港 222005；2. 南京大学海岸与海岛开发教育部重点实验室，江苏南京，210093；3. 江苏省海洋资源开发研究院，江苏连云港 222001)

张瑞1,2,3，汪亚平2，潘少明2

太平洋年代际震荡（Pacific Decadal Oscillation）是类似于ENSO型的具有年代际时间尺度变化的太平洋气候变率。PDO既对长期的气候变化趋势产生扰动，又会对年际变化事件（如ENSO）产生重要影响，可使ENSO事件的频率和强度改变，以致影响到ENSO和季风的关系。通过对百年来的PDO数据进行HHT分析，得到8个IMF和1个趋势项，这表明PDO存在显著的15 a、30 a、60 a的年代际变化，并且还有准2 a、6 a的年际波动。同时对近50年来的长江入海月均径流量序列也进行HHT分析，得到7个IMF和1个趋势项，结果表明长江入海月均径流量序列存在有明显的季节变化，显著的准2 a、4 a、8 a的年际变率，和显著的16 a、22 a的年代际变率。并且对近50年来的长江入海月均径流量序列和PDO序列的EMD分量进行相关性分析，分析得知两者在年代际变化中有较高的相关性，这表明在长时间尺度的年代际变化中PDO对长江入海径流有着显著地影响。

PDO；EMD；径流量；长江

太平洋年代际震荡（Pacific Decadal Oscilla--tion）是类似于ENSO型的具有年代际变化的太平洋气候变率模式，并与ENSO一起对区域气候产生显著的影响[1,2]。PDO指数通常用北太平洋的 SST的经验正交函数（EOF）的第一主分量来表示[3,4]。PDO与 ENSO表现形式相似，但是时间尺度却不同，典型的PDO事件一般持续时间为20～30年，而ENSO事件持续的时间尺度为6～18个月；并且在影响的空间区域上也有所不同，PDO事件主要影响北太平洋和北美地区，次要影响地区是热带太平洋[1-4]，而ENSO正好相反。PDO可分为冷、暖位相，在PDO暖位相，PDO指数为正值，热带中东太平洋异常暖，北太平洋中部异常冷，而沿北美西岸却异常暖；反之，则为PDO冷位相。一般认为，1890年以来PDO经历了3次显著的突变，突变点分别是1925年、1947年和1976年，即1890－1925年和1947－1976年为冷位相阶段；1926－1946年和 1977年至今为暖位相阶段[1,5,6]。PDO对北太平洋和北美地区的气候、水文、生态系统以及渔业生产产生重要的影响[1,7-10]，并且与ENSO共同对我国的气候变化产生影响[3,4,11-15]。前人对长江入海径流的变化特征及其可能的影响因素有不少有益的探讨[16-19]，而 PDO对长江入海径流量的影响研究较少，但是其影响程度值得进一步研究。本文利用近50年的长江入海径流量和近百年的PDO数据，应用HHT方法来探讨长江入海径流量对PDO的响应特征。

1 研究区域材料和方法

长江是中国第一大河、世界第三大河，全长6 300 km，流域总面积达1.94×106km2。大通水文站是海洋潮汐上涨所能到达的河流上界，其下游为感潮河段，它也是长江流域最下游的一个具有长期观测资料的水文站，控制着 94% 的流域面积[20]。长江流域位于24.5～35.5ºN的亚热带，气候湿润，多年平均降水量1 100 mm a-1左右，约50% 的降水转换为径流量入海[20]。长江入海径流量巨大，以大通站为例，多年（1923－2004）平均径流量为9 156×108m3·a-1。由于受东亚季风的影响，长江入海径流量表现出显著的季节性变化特征[20-22]。受气候变化的影响，长江流域的降水量和径流量年际变化十分明显，存在从2－3 a到约35－40 a的多种周期[18]。

2 数据资料和方法

2.1 数据资料

长江入海径流量数据采用长江大通水文站1950－2004年共计55年的月均流量资料（其中1950－1987年流量来自中华人民共和国水文年鉴[23]）。PDO指数采用1900－2006年北太平洋20oN以北的月平均SST进行经验正交函数分析（EOF）所得第一模态的时间系数。

2.2 分析方法

本文采用希尔伯特－黄变换（Hilbert-Huang Transform，简称 HHT）[24]来分析长江入海径流量与太平洋年代际震荡的相互关系，HHT方法的核心部分称为经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD），该方法可以将非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化的处理，同时保留数据本身的特点，具体步骤见参考文献[24]。数据边界问题是 HHT方法进行样条插值的关键所在，本文采用的端点抑制方法是在端点附近数据变化的“平衡位置”附加上两条平行线段，再进行外延而成[25]。由于两条直线段上的点即为极大值，也是极小值，使得端点处的上、下包络线向直线段集中，从而实现抑制。此抑制方法，也解决了Hilbert变换中需要处理的端点效应。

3 结果

3.1 Hilbert-Huang变换

3.1.1 长江入海径流量的 Hilbert-Huang变换经过EMD分解后长江入海径流包含有7个内在模函数（图1a～g）和一个趋势项Re（图1 h）。内在模函数经过Hilbert变换后，得到了频率、周期、振幅等统计结果（表1）。其中第一个内在模函数IMF1是振幅最大，频率最高，波长最短的一个波动，依次下去的其他内在模函数振幅逐渐变小，频率逐渐变低，波长逐渐变大。第一个模态到第七个模态的平均周期有短变长。第一模态IMF1的平均周期是0.30 a，这表明长江入海径流存在明显的年内变化；第二模态IMF2至第四模态IMF4的平均周期分别是1.01 a 、2.08 a和4.26 a，这表明长江入海径流具有1～4年的年际变化；第五模态IMF5至第七模态IMF7的平均周期分别是8.01 a、15.02 a和20.62 a，表明长江入海径流存在着长时间尺度的年代际波动。图 1中（h）是长江入海径流经过经验模态分解后得到的趋势项Re，趋势项Re显示出近50年来长江入海径流呈轻微升高的趋势。

图2是各个内在模函数的Hilbert谱，像点以色标来表示能量的大小，Hilbert谱右边的标尺表示从下向上能量从弱到强。从图2可以看出主要的波动能量集中在频率0.001～0.1范围内，这说明年际变化和年代际变化是长江入海径流存在的重要变化。除此之外，还有一部分较高的能值集中在频率0.25～0.45范围内，即表明年内的季节变化也是长江入海径流具有的重要变化。

图 1 长江入海径流的经验模态分解.(a)～(g)7个内在模函数(IMF1～7)，(h)趋势项ReFig. 1 Empirical mode decomposition of the water discharges from Changjiang River. (a)～(g) are seven IMF, and (h) is residue Re

表 1 长江入海径流量Hilbert变换后内在模函数的统计特征值Tab. 1 Statistic characteristics of IMF of the water discharges from Changjiang River after Hilbert transform

3.1.2 PDO的Hilbert-Huang变换经过EMD分解后可以得出，PDO时间系列包含有8个内在模函数(图 3(b)～(i))和一个趋势项 Re(图 3(j))，其中图3(a) 是PDO时间系列图。内在模函数经过Hilbert变换后，得到了频率、周期、振幅等统计结果(表2)。

图 2 长江入海径流量的内在模函数的Hilbert谱Fig. 2 Hilbert spectrum of IMF of the water discharges from Changjiang River

图 3 PDO的经验模态分解.(a) PDO指数(b)～(i)8个内在模函数(IMF1～8)，(j)趋势项 ReFig. 3 Empirical mode decomposition of PDO. (a)PDO Index, (b)～(i) are eight IMF, and (j) is residue Re

图 4 PDO指数内在模函数的Hilbert谱Fig. 4 Hilbert spectrum of IMF of the PDO Index

图4是PDO指数内在模函数的Hilbert谱。图中的像点以色标来表示能量的大小，Hilbert谱右边处也有集中分布，还有一部分低能值分布在0.25～0.45范围内。这说明10年以上的年代际波动是PDO变化的主要周期。

3.2 长江入海径流量与PDO相关性

1950－2004年的长江入海径流量与PDO的相关系数是 0.60，说明长江入海径流与PDO之间通过海气相互作用而紧密联系。为了深入探讨它们之间的相关性，将长江入海径流量与 PDO的经验模态分解后的内在模函数进行相关性分析。表 3是1950－2004年的长江入海径流量与同期PDO指数的各内在模函数的相关系数。从表3中可以看出两者在高频高能模态上相关性较差，只有长江入海径流量和 PDO的第二个模态的相关性显著，其相关系数为0.105 （p＜0.01），而其他高频模态的相关系数接近为零。在低频模态上，两者的相关性较高，第四、第五模态代表两者的年际波动，其相关系数分别是0.358、0.301。PDO的第六、第七、第八模态和长江入海流量的第六、第七模态代表了两者的年代际波动，两个第六、第七模态相关系数分别是-0.334、-0.688，PDO的第八模态和长江入海径流量的第七模态相关系数为0.275；并且PDO的第六模态和长江入海径流量的第七模态相关系数为-0.452，PDO的第七模态和长江入海径流量的第六模态相关系数为 0.462。将两者的趋势项也进行相关性分析发现，两者的第七模态的相关系数为-0.688，PDO的低频模态和趋势项与长江入海径流量的趋势项之间的相关系数分别是-0.325、0.648、0.495，说明PDO和长江入海径流量波动趋势上是有一定联系的。

4 讨论

长江流域地处亚热带气候区，气候湿润，雨量丰沛，对PDO、ENSO等天气系统异常响应敏感。降水是影响径流的直接的天气因素。有研究表明，长江流域的径流与降水的相关系数达到了 0.835，说明径流与降水的关系十分密切[26]。东亚季风是影响我国东部降水最直接的因子之一，尤其是东亚夏季风是我国东部地区夏季降水的最主要的水汽来源，东亚和西北太平洋地区的气候（降水、温度等）都存在极明显的 10 年时间尺度的准周期振荡现象，其周期为11～16 a；并且大气环流演变也有明显的10年时间尺度的准周期振荡，其周期为12～18 a[27]。PDO与东亚大气环流及中国气候年代际变化关系密切，PDO暖位相期冬季江淮及长江流域降水偏少，夏季长江流域大部分地区降水异常偏多，当PDO冷位相期时，正好相反[3]。由此看来，我国气候变率和东亚大气环流异常与 PDO的异常波动是有直接关系的。不仅如此，PDO还对ENSO事件对我国夏季气候影响具有调制作用，但不管 PDO处于暖位相还是冷位相，ENSO处于发展阶段还是衰减阶段，都会使得长江流域降水异常偏多[3]。同时，PDO也对我国其他区域如华北、东北、华南等地区产生重要影响。PDO通过遥相关影响东亚夏季风，进而来影响我国华北地区的降水，造成华北夏季降水异常具有年代际震荡的特征[14]。长江中下游梅雨的年代际变化与PDO的震荡也有一定关系，当PDO处于暖位相期时，长江中下游易出现多梅雨的趋势，反之，长江中下游易出现少梅雨的趋势[28]。

经过HHT分析，PDO有准15 a、30 a和60 a的年代际波动，而长江流域降水具有准14 a、22 a、35～40 a的周期[18]，这说明PDO通过海气相互作用对我国的天气系统、大气环流产生重要影响，使得降水也具有了 PDO的年代际震荡的特征。而对于长江流域而言，径流深受降水的影响，因此降水将自身具有的年代际震荡特征传递给了径流，因此长江入海径流量也表现出了准16 a和22 a的年代际波动特征。分析得知，总体上长江入海径流量的趋势项呈现出轻微上升的趋势，而 PDO的趋势项也表现出上升趋势，并且两者的相关性较高，这可能由于近20 a来的PDO暖位相与东亚大气环流的年代际变化同步，由于 PDO的暖位相北太平洋为持续负的海温距平，因此太平洋的负海温距平对近距离的鄂海高压生成可能有很大的贡献，容易形成阻塞高压，从而对长江流域的梅雨锋的稳定起较大作用，使得长江中下游的夏季降水和梅雨呈增长的趋势[29]。因此使得长江入海径流量在大尺度上的波动特征与PDO是相同的。

人类活动也对长江入海径流变化产生一定影响，而这种影响可能主要表现在在2个方面，一方面有些人类活动（如毁林开荒）可能会使得径流在短时间尺度上出现突发性变化，另一方面有些人类活动还可能影响径流的趋势性变化。修建水库等人为活动可以减小径流的变异，并且由于水库的调蓄功能还可能削弱径流与降水的相关性，弱化了气候变化对长江入海径流的影响。而近几十年来的跨流域调（如南水北调）、生产生活的取水量增加等人类活动在一定程度上会减少长江入海径流量，并且还可能使得长江入海径流呈现下降趋势，而降水量却没有表现出显著的上升或下降趋势[18]。总之，人类活动会在一定程度上干扰长江入海径流量对PDO的响应，但是这种干扰机制有待进一步探讨。

表3 1950－2004年的长江入海径流与PDO指数的各内在模函数的相关系数（*表示p＜0.01）Tab. 3 Coefficient correlation of IMFs and the residues between the discharge and PDO from 1950 to 2004(*denotes p＜0.01)

5 讨论

本文采用HHT方法对1950－2004年的长江月均入海径流量序列和1900－2006年的PDO序列进行分析，研究结果显示：

（1）对1950－2004年的长江入海月均径流量序列进行HHT分析得知，长江入海径流具有7个IMF和1个趋势项。结果表明，1950－2004年的长江入海月均径流量序列存在显著的准2 a、4 a、8 a的年际变化，和16 a、22 a的年代际变化，并且还存在较明显的季节变化。

（2）对1900－2006年的PDO序列进行HHT分析得知，近百年的PDO序列具有8个IMF和1个趋势项，结果表明，近百年的 PDO序列存在显著的15 a、30 a、60 a的年代际变化和准2 a、4 a、6 a的年际波动。

（3）通过分别对两者的IMF和趋势项进行相关分析得知，在代表年代际震荡的低频模态上两者具有良好的相关性，这表明在长时间尺度的年代际周期变化上 PDO是影响长江入海径流量的重要因素。

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Response of discharges from Changjiang River on Pacific Decadal Oscillation in the past 50 years

ZHANG Rui1,2,3, WANG Ya-ping2, PAN Shao-ming2

(1. School of Geodesy and Geomatics Engineering, Huaihai Institute of Technology, Lianyungang 222005, China; 2. MOE Key Laboratory of Coast and Island Development, Nanjing University, Nanjing 210093, China; 3. Jiangsu Marine Resources Development Research Institute, Lianyungang 222001, China)

Pacific Decadal Oscillation (PDO) is a long-term ENSO-like variability of the north Pacific. The index of PDO is denoted by the first principal component of EOF of the north Pacific SST. The PDO not only disturb the long-live trend of climate changes, but also influences significantly annual climate change (e.g. ENSO). The relationship between ENSO and monsoon also is influenced by PDO. Hilbert-Huang Transform (HHT) is used to analyze PDO over one hundred years to obtain 8 IMF and 1 residual. The results show that PDO has the quasi-2 and 6-year variability as well as significant quasi-15 and 30 and 60-year multi-decadal timescales. The discharges from Changjiang River in the last 50 years exit 7 IMF and 1 residual, which indicate that water discharges have seasonal change, quasi-2 and 4 and 8-year variability as well as significant 16 and 22-year multi-decadal variability. It is found that the good correlations between the discharges and PDO exit on the low frequency of long cycle multi-decadal timescales. Moreover, the relationship of both residuals is also significant. It is indicated that PDO influences water discharge from Changjiang River on long-term multi-decadal timescales.

PDO; EMD; Discharge; Changjiang River

TV148

1001-6932(2011)05-0572-06

2010-12-29；

2011-03-21

国家重点基础研究发展规划项目（2002CB412401）；国家自然科学基金（40106009、40576040）；淮海工学院科研启动基金（KQ09041）。

张瑞（1982－），男，山东济南人，讲师，博士，主要从事陆海相互作用、河口水环境、近海沉积动力学等方面的研究。电子邮箱：rzhang_838@163.com。