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近40年江浙沪及其周边地区可降水量的时空分布特征*

2018-08-08陈梅花黄晶晶周佳敏

关键词:江浙沪距平年份

陈梅花, 黄晶晶, 周佳敏

(浙江师范大学 地理与环境科学学院,浙江 金华 321004)

0 前 言

水汽变化是天气和气候变化的主要驱动力[1].近几十年来,江浙沪及周边地区气温持续上升、降水量季节分配更加不均、降水强度增大,由此导致极端气候事件增多、洪旱灾害威胁加剧[2].江浙沪地区地势西南高、东北低,属典型的亚热带季风气候.研究该地区长时间水汽含量的时空分布特征,有助于理解、预测与防范这一地区的极端气候.

整层大气的水汽含量可用可降水量(precipitable water vapor,PWV)来表示,以mm为单位.我国学者对可降水量时空分布特征的研究主要集中在西部干旱区[3-6],只有个别涉及全国范围[7],对我国湿润地区的研究不多.现有文献涉及本研究区的相关成果较少,仅杨引明等[8]利用2002—2008 年长江三角洲地区GPS资料,分析了大气可降水量的气候特征,并重点对梅雨期的大气可降水量特征及其与强降水的关系进行了分析,发现可降水量与梅雨期强降水量之间有明显关联.虽然既有文献已对可降水量的空间分布及季节变化特征方面进行了研究,但对可降水量变化的长期时空特征及其特殊年份可降水量的时空变化规律、海陆差异等还缺乏应有的研究.

本文采用GIS 空间分析、距平、Mann-Kendall检验等方法对1980—2016年江浙沪及周边地区可降水量进行了分析研究,旨在揭示可降水量的时空分布规律、海陆差异及特殊年份的时空特征等,为有关部门提供决策依据.

1 数据与方法

大气可降水量的研究采用的数据来源多样,有台站观测资料、探空资料、GPS反演、卫星数据反演,以及NCEP(national centers for environmental prediction),ECMWF(European centre for medium-range eather forecasts)再分析数据等.其中,ECMWF再分析资料将地面台站资料、探空数据、卫星数据反演结果、GPS反演数据等进行同化,得到全球网格点资料[9].本文数据来自ERA-Interim数据集,该数据集是ECMWF目前最完善的数据集,是同化卫星观测数据最多的再分析资料[10],有很多学者利用该数据集的可降水量数据做了相关研究[1,6-7].另外,也有研究表明,ECMWF提供的可降水量数据与GPS反演的可降水量比较一致[11].

本文将利用1980—2016年ECMWF大气可降水量数据,讨论江浙沪地区大气可降水量的长期变化特征和空间分布差异.可降水量数据的空间分辨率为0.75°×0.75°,利用的数据范围为27°~35.25° N,116.25°~124.5° E.

本文采用日值数据,先利用VC编程计算研究区各个格点可降水量,1980—2016年共37 a的年平均值、季节平均值,再利用Arc GIS软件分析研究区内可降水量季节平均值的空间分布和多年变化.本文主要运用距平法研究海陆年均可降水量的演变趋势,运用Mann-Kendall 检验法[12]对可降水量的时间变化趋势及突变进行分析,并针对可降水量异常高和异常低的年份进行深入的时空特征分析,计算特殊时段可降水量距平的空间分布,以及代表性地点可降水量在特殊年份的年变过程.

2 可降水量的空间分布特征

为研究不同季节江浙沪可降水量的空间分布特征,本文计算了从1980—2016年春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12 —次年2月)4个季节可降水量的多年平均值,得到1980—2016年江浙沪地区季节平均可降水量分布,见图1.

从图1可以看出,研究区可降水量分布在海陆、纬度和地形上有较明显的差异.

夏季(图1(b))的平均可降水量最高,达到42~53 mm,南北差异小.这是因为夏季江浙沪地区东南季风携带了大量来自太平洋的水汽,到达区域上空,使可降水量高于其他月份,且夏季大气环流对本区的影响强度超过了纬度热量,所以可降水量南北差异不大.夏季可降水等值线较为特殊,研究区北部平直等值线被挤压到盐城以北.南部受地形影响,打破了随纬度增加大气可降水量随之下降的规律.在丽水、庆元附近出现了一个低值中心,可降水量为46 mm,而其东部海域达到53 mm,西部平原丘陵地区可降水量也达到了52 mm.

冬季(图1(d))平均可降水量最低,为8~22 mm.冬季研究区受亚洲高压控制,气流下沉,来自蒙古、西伯利亚的冷空气南下经过江浙沪地区,气流寒冷干燥,可降水量少.春季(图1(a))和秋季(图1(c))平均可降水量介于二者之间,秋季可降水量平均值稍高.

(a)春季 (b)夏季

(c)秋季 (d)冬季

图1 1980—2016年江浙沪地区各季节多年平均可降水量分布

纵观以上数据,从纬度差异上看,图1所示研究区可降水量在4个季节均呈现出南高北低的规律,这说明纬度是控制本区可降水量的重要因素.从海陆差异上看,研究区北部可降水量等值线都比较平直,且春季、夏季等值线由大陆向海域倾斜,说明这2个季节陆地可降水量大于海域可降水量,其中夏季二者差距更明显;冬季等值线从海洋向大陆稍稍倾斜,这表明同纬度的海洋可降水量高于陆地可降水量.从地形上看,南部山地丘陵地区可降水量数值较周围低,春季、秋季和冬季在丽水、庆元附近地区等值线向低纬凹陷,夏季受地形影响更甚,此地出现一个封闭的低值中心.

上述分析表明,纬度和地形及季风环流是影响本地区可降水量空间分布的主要因素.

3 可降水量的时间变化特征

3.1 年均可降水量随时间变化过程

江浙沪地区可降水量不仅有显著的季节变化,其年际差异也较突出.图2(a)为1980—2016年研究区海陆年平均可降水量的变化曲线,其中年均可降水量在2016年最大,1998年次之,在2004年最小,1992年次之;其年际变化较大,趋势呈现分段特征,1995年之前波动变化,起伏不大,之后出现几次较大连续变化.从图2可知,研究区可降水量海陆差异不大,但它们之间的对比关系并不是随机的,大多数年份海洋上空可降水量小于陆地上空的可降水量,但在2006年之后,海洋上空可降水量一般高于大陆上空的可降水量,2014,2015两年二者基本持平,这种变化可为海陆气候要素包括温度、降雨量等的动态研究提供参考.

(a)年平均可降水量 (b)年平均可降水量距平

图2 1980—2016年研究区海陆年平均可降水量及其距平

图2(b)为年均大气可降水量距平值的变化.从图中可以发现,陆地大气可降水量距平值呈波动变化的趋势,1980—1995年距平值大多是正值,2001—2013年距平值大多是负值,并在2004年达到距平值的最低值.最近3 a可降水量逐年上升,2016年甚至超出多年平均值2 mm.2016年陆地可降水量距平达到最大正值,其次为1998年.海洋上空可降水量距平与大陆的情况基本相似,只在1992年、1995—1997年和2010年海洋可降水量的负距平比陆地上空大.少数年份与变化趋势相反.以上距平值体现了可降水量变化的程度,可作为气象灾害预测的数据基础.

3.2 季节可降水量随时间变化过程

为了更为细致地研究可降水量的时间变化,并考虑到可降水量的季节差异,本文分析了季节平均可降水量随时间的变化过程,见图3.

图3给出了春夏秋冬4个季节海陆平均可降水量的多年变化过程,并添加了线性趋势线.陆地季节可降水量线性变化有微弱下降趋势,而海洋可降水量除了春季有细微的下降趋势外,其他季节都有细微上升趋势,这说明研究区季节可降水量以水平波动为主;海陆热力差异导致不同季节可降水量海陆对比明显,春季和夏季陆地可降水量高于海洋,夏季2010—2016年出现了逆转,海洋可降水量高于或相当于陆地可降水量,冬季海洋可降水量明显高于陆地,秋季二者最为接近.

3.1的研究结果揭示了2016年可降水量最高、1998年居次,而2004年可降水量为37 a中的最低值的原因.图3可以反映这3 a可降水量偏高或偏低的具体季节.1998年可降水量异常高的季节分别为春季(图3(a))和夏季(图3(b)),其可降水量均达到了历年最大值.2016年可降水量异常高的季节分别为春季(图3(a))和秋季(图3(c)),其春季可降水量在历年中算比较高的,而秋季可降水量达到历年最高值.2004年可降水量极端偏低,分别在夏季和秋季达到历年最低.

3.3 M-K突变分析

为进一步分析可降水量的变化规律,本文采用M-K 方法分析陆地年均可降水量的突变特性,显著性水平α=0.05.图4为研究区陆地上空年均可降水量M-K突变检验结果(图中水平虚线表示α=0.05的显著性水平临界值).从图4可以看出,1995年之前UF(正向时间序列统计值)大于0,可降水量有上升趋势,但没有超过信度线,说明上升趋势不明显;2003年之后,UF值小于0,可降水量有下降趋势,2013年超过信度线,说明2013年可降水量下降趋势明显.1995—2003年间可降水量有一个从下降到上升的短期波动.UF和UB(逆向时间序列统计值)2条曲线在1995年、2001年相交,且交点位于显著性水平临界线之间,表明可降水量在1995年、2001年发生了突变,可降水量由增加到减少.M-K突变分析结果表明,研究区陆地上空可降水量多年变化以波动为主,只在个别年份可降水量出现极端值,如1998年、2004年和2016年等.

(a)春季 (b)夏季

(c)秋季 (d)冬季

图3 1980—2016年各季节可降水量随时间变化曲线

图4 研究区陆地上空年均可降水量M-K突变分析

4 可降水量在特殊年份时空特征的进一步研究

上文的研究表明,研究区可降水量长期变化趋势不明显,与年际变化曲线(图2(a))较为一致,可降水量以围绕平均值上下波动为主,但1998年、2004年和2016年可降水量远离平均值(图2(b)),表现异常.根据Doswell[13]的强降水概念模型,极端降水强度的增长率应该和水汽的增长率呈正比,可降水量的异常增多或减少可能带来降水的突变.例如,1998年异常高的可降水量,相对应的是该年的特大洪水;2004年可降水量异常低,南方遭受罕见干旱,尤其是6月、7月份降雨严重偏少;2016年可降水量异常高,相对应的是长江发生1998年以来最大洪水[14].可降水量异常可能导致相应区域的气候突变,给城市基础设施、农业生产等带来挑战.研究这些特殊年份可降水量的时空分布规律,有助于市政部门未雨绸缪,为应对各种可能的气象灾害作好准备.

4.1 1998年、2004年和2016年季节可降水量距平分布

为了提高研究的针对性,根据3.2的结果,本文对1998年春季、2004年夏季和2016年秋季等几个极端异常季节的可降水量距平进行计算(见图5).1998年春季(图5(a))可降水量距平在整个研究区都为正值,出现一条横跨海陆的高值条带,北部以盐城、徐州为界,南部以安庆、杭州和宁波为界,向两边递减,在南京、合肥形成高值中心,达到5.5 mm.

2004年夏季(图5(b))可降水量距平全区为负,与2004年夏季严重干旱相一致.可降水量距平在东南部达到-7 mm,由东南向西北递减.出现以宁波为中心的大片干旱区域.

(a)1998年春季 (b)2004年夏季

(c)2016年秋季

图5 1998年、2004年及2016年特殊季节可降水量距平分布

2016年秋季(图5(c))降水量全区正距平,与2016年洪水相应.可降水量距平由东南沿海向西北内陆递减.除去西北角,几乎全区距平都超过3 mm,最大距平为9 mm,位于东南海域.上海、宁波、温州等沿海城市可降水量距平接近8 mm.

4.2 1998年、2004年及2016年特定地点可降水量变化趋势对比

为了深入分析上面3个特殊年份可降水量随时间的演变过程,本文选取了3个有代表性的地理位置(见表1),分别以上海、金华、庆元代表沿海、盆地和山区.

表1 统计了代表性地点可降水量极端偏高的次数,本文以多年平均值加上1倍标准差为参考,凡是超过这个参考的数据记为极端偏高可降水量.洪涝年份(1998年、2016年)可降水量偏高次数很多,2016年更甚于1998年.干旱年份(2004年)可降水量极端偏高次数为洪涝年份的1/2甚至1/3.

从表1 可知,以上3个地区虽然所处地理位置不同,但其极端变化却很一致.因此,下文以金华为代表,来分析3个特殊年份可降水量的年变过程.图6为金华在1998年、2004年及2016年的可降水量年变曲线、多年平均值曲线、多年平均值加上1倍标准差曲线(参考值),为便于对比,也给出了3 a实际降水量(见柱状图).

表1 代表性地点可降水量极端偏高次数统计

(a)1998年

(b)2004年

(c)2016年

图6(a)表明,1998年全年可降水量都偏高,春季和夏季尤为突出,春季可降水量持续偏高,夏季极端可降水量集中在6月梅雨期及7月中下旬二度梅时期,其他时段可降水量并不是很高,导致1998年夏季可降水量距平整体不如春季那么显著;1998年降水主要集中在春季和夏季,与可降水量高值时段相一致.

2004年全年可降水量都很低,见图6(b),少数时候超过了参考值,夏秋季节尤其少,7月、8月和10月可降水量持续低于平均值.可降水量偏低导致了2004年降水偏少,其中可降水量低于平均值的时段,降水量几乎为0,几次强降水与较高的可降水量相对应.

2016年可降水量很高,见图6(c),春秋季节尤为显著,其中夏季偏高次数集中于7月中上旬、8月初,而春秋两季持续偏高,这与图3(a)和图3(c)可降水量异常高的季节相一致.5月、10月份,可降水量持续超过参考值.2016年降水次数超过1998年,春季降雨非常频繁,夏季降雨集中在6月、7月份,秋季降雨次数也比较高,且降雨量也较1998年高.

上述研究表明,可降水量的年变过程能较好地反映地区的旱涝情况,可降水量异常偏高的时段往往也是降雨次数多、降雨量大的时段,而可降水量异常偏低的年份,其降水量也异常少.可见,可降水量长时间地偏高与偏低,会给当地造成严重的洪涝与干旱.

5 结 论

本文采用1980—2016年空间分辨率0.75°×0.75°的ECMWF大气可降水量数据对江浙沪及其周边地区可降水量的时空特征进行了分析,发现研究区可降水量有如下规律:

1)可降水量季节分布不均,夏高冬低.可降水量的空间分布整体特征是:南多北少,东西差异不大,山区出现低值.地理纬度、季风环流和海拔是决定可降水量分布的主要因素.

2)海陆对比明显:春夏海洋可降水量低于大陆,冬季海洋可降水量高于大陆;2006年之前海洋上空可降水量低于大陆上空,2006年之后,出现了逆转.

3)可降水量的年际变化以波动为主.1998年、2016年可降水量极端偏高,2004年可降水量极端偏低,与研究区旱涝灾害相应.1998年春、2004年夏、2016年秋季节可降水量距平显著,与研究区洪涝和干旱灾害相应.这3 a可降水量异常偏高的或偏低的时段与区域洪涝和干旱在时间上也比较一致.以上可降水量变化规律可作为理解、预测与防范江浙沪地区极端气候的依据.

致谢:感谢欧洲中期天气预报中心提供的可降水量数据!感谢审稿专家提出的宝贵意见!

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