三江源区近60年不同气候态极端气温事件时空分布特征

赵梦凡,赵 彤,颜亮东,*,李英年,温婷婷,祁栋林,苏文将

1 青海省气象科学研究所,西宁 810001 2 青海省防灾减灾重点实验室,西宁 810001 3 中科院西北高原生物研究所/青海省寒区恢复生态学重点实验室,西宁 810008 4 青海省气候中心,西宁 810001

青藏高原被称为“世界第三极”,是我国及东亚气候系统稳定的重要屏障,不仅直接影响着我国天气、气候的形成和演变,而且对东亚甚至北半球的大气环流都有着极其重要的影响,是反映全球变化敏感性的“驱动机”和“放大器”[1—4]。三江源地区作为青藏高原的重要组成部分,在水源涵养、气候调节、生态安全等方面具有重要的战略地位[5—6]。

气候变化不仅仅关乎生态,更是成为一个涉及包括国家安全、国际关系、社会经济与环境等多个领域的发展与政治的综合问题,在全球气候变暖背景下,极端气象事件呈现多发、频发的态势[7—8],就青海而言,《西北区域气候变化评估报告》[9]认为21世纪本区域高温现象更加频繁,升温速率将大于0.30℃/10a,气温升高不仅直接影响温度极值的变化,而且会诱发高温干旱、暴雨洪涝等极端气候事件频繁发生,进而影响自然生态环境和社会经济活动[10]。全球气候变化虽然表现出较为一致的趋势,但是仍存在明显的区域差异：美国和前苏联极端最低温度在过去几十年上升趋势较为显著,极端最高温度则表现出一定的区域性[11]；欧亚大陆随着北极地区持续增温出现降温趋势,冷冬更加频繁[12]；澳大利亚极端最高气温在21世纪预计将增加3.5℃[13]；伊拉克在过去60年气温增长速度达到全球气温上升速度的2到7倍,其中极端暖夜天数增加显著[14]。我国气象工作者在关于青藏高原极端温度事件的研究方面也取得了一定的研究成果,冯晓莉等[15]指出近58年来,青海高原极端气温暖指数显著增加,极端气温冷指数显著减少,陈锐杰[16]研究发现青藏高原极端高温事件频率与强度呈增加趋势,极端低温事件频率与强度呈减弱趋势。

目前针对三江源区气候变化的研究主要围绕极端气候事件日数变化和气候突变分析[17—18],研究年代较远且关于不同基准气候态极端气温事件频次、强度变化以及正态分布下的极端小概率频次等方面的分析相对较少。本研究通过划分四个基准气候态(1961—1990年、1971—2000年、1981—2010年、1991—2020年),基于不同气候态和整体气候趋势中极端气温事件频次和强度的时间变化趋势和空间分布特征,揭示三江源区极端气温事件变化事实和发展趋势,探讨全球变暖背景下三江源地区气候是否更加趋于极端化、极端气温事件是否更加频繁等问题,对提升灾害性天气气候事件的预测能力,指导政府制定可持续发展战略、强化气象防灾减灾和应对气候变化能力具有十分重要的现实意义。

1 材料与方法

1.1 研究区域

研究区域位于青藏高原腹地、青海省南部的三江源地区(31°39—36°16′N,89°24′—102°23′E),是长江、黄河、澜沧江的发源地,全区总面积31.2万km2,其中长江源区面积14.0万km2,黄河源区面积11.8万km2,澜沧江源区面积5.4万km2,行政区域涉及玉树、果洛、海南、黄南4个藏族自治州的16个县和格尔木市的唐古拉乡,海拔3450—6621m,地形由西向东逐渐降低(图1)。三江源区属于典型的高原大陆性气候,特征表现为冬寒夏凉、暖季短暂、冷季漫长,年温差小、日温差大,日照时间长、辐射强烈,雨量偏少、雨热同期,干湿季分明,年均气温在-5.6—3.8℃之间,年均降水量在262.2—772.8mm之间[6,19]。

图1 研究区域基本地理信息示意图

1.2 数据来源

气象数据选用三江源区23个国家气象站1961—2020年逐日最高温度、最低温度等,对气象数据进行严格质量控制,剔除异常数据,对缺失数据采用滑动平均插值法等方式进行补全。

归因分析使用的国省区域年尺度碳排放数据和北半球月尺度大气环流指数数据分别通过中国碳核算数据库(https://www.ceads.net.cn)和国家气候中心气候系统(https://cmdp.ncc-cma.net/cn/index.htm)获得。

1.3 研究方法

1.3.1基准气候态划分

“基准气候态”是将某一气候相对稳定的时期作为“基准气候时期”,根据世界气象组织的定义,某气象要素30年的平均值可作为气候基准值,基准气候态具有更长的时间序列和可靠的气候信息,能够很好地代替真实气候值,是目前气候领域中分析气候和气候变化研究常用的方法之一[20—21]。本文定义1961—1990年、1971—2000年、1981—2010、1991—2020年为第一,第二,第三,第四基准气候态,记为第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ气候态,基于不同气候态对三江源区极端高温、极端低温事件时空变化特征进行研究。

1.3.2极端气温事件指标

极端气象指标的定义和计算同样采用世界气象组织定义的极端气温指数,通过非参数百分法确定极端气温事件的阈值[22]。具体定义见表1。

表1 极端气温事件指标定义

1.3.3趋势系数

为了较为直观的了解三江源区极端温度事件在时间尺度上的长期趋势变化,本研究采用趋势系数来表征极端温度和时间的密切程度,并对计算得到的趋势系数进行了显著性水平检验。由于趋势系数是一个无量纲量,在[-1,1]之间来回波动,从而有效地消去了气象要素的均方差对线性回归系数大小的影响[23]。

(1)

1.3.4概率密度

随机变量x的概率密度函数为：

(2)

式中,μ是均值,σ2为方差。图2为基于概率密度和正态分布切割线的班玛日最高气温正态分布情况,介于μ±3σ的面积占比为99.73%,μ±2σ的面积占比为95.45%,μ±σ的面积占比为68.27%。

图2 正态分布的期望值(μ)和标准差(σ)(以班玛日最高气温为例)

偏度和峰度分别用来衡量随机变量概率密度分布曲线的对称性和平坦度：

(3)

(4)

1.3.5经验正交函数分析方法

经验正交函数分析方法(empirical orthogonal function,EOF)可用于描述特征向量场的主要分型和年际变化[24]。本文通过NCL编程并进行数据处理,分析不同气候态中极端高温、极端低温事件的发生频次、强度的时间特征向量的演变规律,并采用North检验判断计算结果显著性。

1.3.6格兰杰因果关系检验

格兰杰因果关系检验是一种可以有效规避变量间伪相关的统计方法,一开始应用于经济学领域,而后被引入气象学和生态学,该检验法可判别两个时间序列之间有无因果相关关系及对应因果关系方向,当解释变量和被解释变量在时间序列上通过平稳性检验和协整检验后,可进一步用于三江源区极端气温归因分析研究[25—27]。

2 结果与分析

2.1 不同气候态下极端气温阈值的空间分布

图3为三江源区第Ⅰ气候态极端高温和极端低温阈值的空间分布,受海拔地形影响,经向分布特征明显,第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ气候态极端气温阈值空间分布特征与第Ⅰ气候态相似,大致呈现自西向东的递增趋势,且夏冬季节分布特征相似。受70年代和90年代最低温转折点影响[28],第Ⅱ气候态冬季极端气温阈值下限下降0.28℃,结合图4可以看出,在全球增温大背景下,三江源区冬季极端低温阈值较夏季极端高温阈值相比上升更快,增幅更大。

图3 第Ⅰ气候态夏季和冬季极端气温阈值

表2 三江源区不同气候态极端气温阈值/℃

图4 三江源区不同气候态与60年平均气候态的极端高温/极端低温阈值之差的正负占比统计

2.2 同气候态下极端气温事件的空间分布

根据三江源区不同气候态各个气象站点的极端温度阈值,分别统计不同气候态每个站点极端温度事件的频次和强度,其中,极端高温(极端低温)频次为某个站点的日最高气温(日最低气温)值超过(低于)阈值的天数,强度是指极端温度事件温度值与阈值之差的绝对值总和与频次的比值。据此,分别统计并分析近60年三江源区不同气候态夏季极端高温与冬季极端低温事件的频次和强度的空间分布特征。

2.2.1频次分布

分析图5可知,第Ⅰ气候态中极端高温频次正增长占比65.22%,其中17.39%区域增速超过1.5d/10a；第Ⅱ气候态极端高温频次正向增加的区域扩大、增长显著,全区91.30%的气象站点呈现上升趋势,平均频次1.46d/10a；整个三江源区在第Ⅲ气候态中极端高温频次均为正值,空间上基本呈现由西向东逐渐增加的分布特征,平均频次达4.06d/10a之间；第Ⅳ气候态中除西部出现部分负增长外,其余地区极端高温频次基本呈正趋势,和第Ⅲ气候态经向分布特征较为一致,与第Ⅰ、Ⅱ气候态相反。

图5 三江源区夏季极端高温频次

图6给出了不同气候态下,三江源区冬季极端低温频次的空间分布,与夏季极端高温频次相比,空间分布特征有所减弱。在第Ⅰ气候态中,仅21.74%的区域极端低温频次增加速率为正,负值最小值基本集中在三江源区东北部的农业区；第Ⅱ气候态极端低温频次正负占比约3∶7,平均正向增速达2.65d/10a；极端低温发生次数在第Ⅲ气候态呈现出全区域下降的空间分布特征,超过20%区域降幅多于5d/10a；第Ⅳ气候态中除零星地区极端低温频次表现出0.5d/10a轻度增加,其余大部地区下降显著,平均降幅达4.82d/10a。

图6 三江源区冬季极端低温频次

2.2.2强度分布

极端高温强度较频次径向分布更显著,其中第Ⅰ气候态基本表现为由西向东的递减趋势,强度正向增加速率较低,最大值0.18℃ d-1(10a)-1,表明大部地区极端高温事件集中于阈值附近；第Ⅱ气候态中极端高温强度呈正增加趋势的区域逐渐扩张,尤其是三江源区高海拔为主的西部地区,增长速率均超过0.25℃ d-1(10a)-1,空间分布与第Ⅰ气候态相似；第Ⅲ气候态极端高温强度表现出自西向东递增的趋势,与第Ⅰ、Ⅱ气候态呈现经向对称特征,且集中在三江源区东北部低海拔的农业区；第Ⅳ气候态和第Ⅲ气候态极端高温强度空间分布特征相似,负向增加区域略有扩张,正向增加区域增幅减小。

图7 三江源区夏季极端高温强度

极端低温强度空间分布的区域性和规律性较极端高温强度有所减弱。第Ⅰ气候态中69.57%呈负增长趋势,平均速率为-0.24℃ d-1(10a)-1,增加区域主要集中在三江源区东南部和唐古拉山附近,平均增幅0.79℃ d-1(10a)-1；第Ⅱ气候态中正增长区域和第Ⅰ气候态相近,但强度增速有所下降,平均值为0.34℃ d-1(10a)-1,正负增长区域比例约4∶6；第Ⅲ气候态极端低温强度正增长平均速率仅0.09℃ d-1(10a)-1,整体上呈减弱趋势,低值中心在唐古拉山一带,为-1.03℃ d-1(10a)-1；第Ⅳ气候态整体空间分布特征与第Ⅲ气候态类似,但高值中心发生转移,从三江源东南北抬至兴海一带,增长速率也略微上升,负增长区域进一步扩大,占比达82.61%。

图8 三江源区冬季极端低温强度

2.2.3基于正态分布切割线的平均气候态频次的空间分布

三江源区所有站点日最高、最低气温的正态分布偏度和峰度的空间分布如图9所示,均为负值,且绝对值小于1,符合正态分布的同时,全部存在平均值小于中位数且正态分布相对平缓的特征,整体上偏度和峰度在日最高气温上的波动范围均小于日最低气温,表明日最高气温更符合标准的正态分布。

图9 1961—2020年三江源区日最高气温、日最低气温的偏度和峰度

完成所有站点偏度和峰度的检验后,基于概率密度的正态分布切割计算得到1961—2020年三江源区日最高、最低气温正态分布发生概率在μ±2σ之外的频次(图10),用来表征三江源区60年的极端高温和极端低温发生频次。极端低温频次空间分布特征较极端高温更加显著,总体呈现由东北和西北向中南增加的趋势,且发生次数远远超过极端高温。极端高温大致沿着阿尼玛卿山和巴颜喀拉山呈高频带状分布,山脉两侧频次逐渐降低。

图10 1961—2020年三江源区日最高/最低气温大于μ+2σ/小于μ-2σ的频次

2.3 不同气候态下极端气温事件的时间变化趋势

如图11所示,本文通过EOF将四个气候态极端气温序列做时间和空间的分离,由于时间序列的第一模态解释方差均大于50%,因此可以较好地表征三江源区不同气候态极端气温时间变化趋势。三江源区极端高温频次在第Ⅰ—Ⅲ气候态中均表现出显著的上升趋势,且全部通过0.01信度检验,其中第Ⅱ气候态极端高温频次上升趋势最为显著,正趋势达0.604,与之对应的极端高温强度则呈现较显著的弱增长趋势。第Ⅲ气候态极端高温强度趋势系数在四个气候态中最大,且通过0.05信度检验,表明这一时期极端高温伴随着发生次数的增加极端性增加；第Ⅳ气候态极端高温频次和强度均略有增加,但都不显著。总体而言,极端高温频次和强度在四个气候态中一致性较好,均表现为增加趋势,但显著性有所差别。第Ⅱ气候态和第Ⅲ气候态极端高温的极端性相对突出,且发生频次增加幅度较大,1991年之后极端温度增加趋势相对放缓,因此第Ⅳ气候态基本维持在阈值附近波动,与全球气候变暖的大背景相一致。

图11 三江源区夏季极端高温频次和强度第一模态时间变化趋势

极端低温在不同气候态中时间变化趋势特征并非全部一致。第Ⅰ、Ⅱ气候态中极端低温频次虽然均呈现出显著增加趋势,且通过0.01信度检验,但两者强度变化相反,第Ⅰ气候态强度的显著减弱趋势表明整个三江源区极端低温发生次数尽管上升明显,但极端性降低,极端低温事件影响程度也快速下降,第Ⅱ气候态强度表现出一定的增加趋势,极端性增加,表明冬季发生超过阈值的极端低温事件较多,对应低温雨雪冰冻灾害等相对较多；第Ⅲ、Ⅳ气候态极端低温在频次和强度上变化趋势较为一致,均呈现快速下降趋势,且第Ⅳ气候态下降趋势较第Ⅲ气候态更加显著。

图12 三江源区冬季极端低温频次和强度第一模态时间变化趋势

3 讨论

《中国气候变化蓝皮书(2020)》指出,中国是全球气候变化的敏感区和影响显著区,1951—2019年,中国年平均气温增温速率为0.24℃/10a,明显高于同期全球平均水平,区域间差异明显,其中青藏高原地区增温速率最大。本文研究发现三江源区极端高温事件在不同气候态中整体上基本呈现出较为明显的增加趋势,与《蓝皮书(2020)》趋势一致,但不同气候态存在一定的时空差异。由表3可知,极端高温阈值与海拔和经度分别呈现较为显著的负相关和正相关关系,表明随着海拔的升高极端高温下降明显,自东向西递减趋势显著,不同气候态中均表现出强烈的一致性。极端高温频次和强度与阈值相比,增减趋势并未表现出一致性,第Ⅰ、Ⅱ气候态中极端温度频次、强度自西向东减少减弱,在一定程度上反映出在20世纪60初的暖期,4000m以上高海拔地区对比2000—3000m的中海拔地区增温幅度更大,尤其是最高气温,这与丁明军等[29]研究结论一致。80年代中后期青海高原不同地区先后进入一个气温持续升高的阶段,受人类活动、臭氧总量、气溶胶含量变化等因素影响[30—32],三江源东部地区极端高温频发,增加趋势显著高于西部地区。极端低温除阈值对海拔较为敏感外,在经度和纬度上均未表现出较为显著的相关关系,与极端高温类似的是,在第Ⅰ、Ⅱ气候态和第Ⅲ、Ⅳ气候态中,西部和东部频次和强度的趋势变化基本呈现反相位变化,且较极端高温变化程度更具显著性。

表3 三江源区不同气候态极端气温阈值、频次、强度和地理要素的相关性分析

整体上,极端高温在不同气候态中变化趋势较为一致,且与海拔和经度关系较为显著,极端低温变化相对来说不确定性更强,其频次和强度变化特征具有不对称性,尤其是三江源西部地区,受多气候系统及环流遥相关共同影响,使得该区域气候变化的原因更为复杂[33]。

对三江源区极端气温频次强度和国省区域碳排放量、北半球相关大气环流指数资料进行格兰杰因果关系检验,进一步对极端气温变化归因分析进行讨论。由表4可知,表征东亚夏季风强弱的北太平洋副高脊线位置指数的增加是极端高温频次和强度增加的格兰杰原因,且存在3年滞后期。滞后2年的全国碳排放是三江源区极端高温强度增加的格兰杰原因,三江源区和青海省碳排放虽然和极端高温频次和强度有较好的正相关性,但均未通过格兰杰检验,说明地区碳排放不一定会对地区极端高温变化产生直接影响；对太平洋区极涡强度指数和极端低温频次做检验,滞后期1年、2年均通过检验,表明北半球极涡在1—2年期间都可能会对极端低温发生次数产生直接影响。此外,滞后2年青海省碳排放增加也是极端低温频次降低的格兰杰原因。东亚槽位置指数的增加直接影响极端低温强度,而东亚大槽是表征北半球冬季对流层中层中高纬度西风带强弱的重要指标,不同尺度碳排放虽然和极端低温强度存在负相关,但并未通过显著性检验和格兰杰检验。

表4 格兰杰因果关系检验(1997—2019年)

三江源区自然环境恶劣,道路闭塞、人员稀少,通信网络建设困难,气象站点较为稀疏,目前仅有23个国家级气象站,虽然有长时间序列且质量较好的数据,但覆盖度的精细化建设方面仍需进一步提升,才能更有效地满足本地气候资源及生态环境监测与治理的需要。

4 结论

本文通过划分四个基准气候态,研究三江源区不同气候态极端温度事件阈值、频次和强度的空间分布特征和时间变化趋势,并对其变化原因进行讨论。结论如下：

(1)极端温度阈值整体变化与全球变暖趋势一致,基本表现为海拔越高阈值越低,且自东向西逐渐降低,不同气候态不同背景温度地区趋势有所不同,存在一定的非对称性增温的特征。

(2)不同气候态极端高温频次和强度的空间分布区域性和规律性均优于极端低温,基本表现为第Ⅰ、Ⅱ气候态自西向东递减,第Ⅲ、Ⅳ气候态自西向东递增的径向空间分布特征,在时间变化上呈现弱增加—迅速增加—增速放缓的整体增加趋势；极端低温空间分布与极端高温相似,但不同气候态中频次和强度时间变化趋势特征并非全部一致,第Ⅰ气候态频次增加极端性降低,经历第Ⅱ气候态短暂上升过程后,在第Ⅲ、Ⅳ气候态下降显著,说明随着三江源区生态保护政策的实施,该地区脆弱的生态系统得以恢复[34—35],极端温度事件的极端性逐渐稳定甚至下降。

(3)极端高温与海拔和经度关系较为显著,极端低温变化相对来说不确定性更强,其频次和强度变化特征具有不对称性,尤其是三江源西部地区。综合近23年三江源区极端气温频次强度和国省区域碳排放量、北半球相关大气环流指数资料的格兰杰因果关系检验结果,进一步发现三江源区极端气温与东亚夏季风、中高纬度西风带、北半球极涡等环流系统遥相关,与国省碳排放也存在较好的相关性和因果关系,地区碳排放并未对地区极端气温变化产生直接影响,尤其是对极端低温。