我国积雪时空演变特征研究

原标题：

中国积雪时空演变特征及其与海气环流因子的时序关联性

摘要：

积雪时空变化作为表征增暖背景下冰冻圈的重要指标之一,在全球气候变化科学研究中具有重要作用。采用1961—2016年中国545个气象观测站的积雪日数、积雪深度日值数据和3个海气环流因子,通过多种统计方法,诊断中国积雪的时空演变特征及积雪与海气环流因子的时频相关性。结果表明🙁1)1961—2016年中国积雪日数和深度在波动中呈缓慢增加趋势,且具有明显的年代分段变化特征。中国积雪日数和深度均具有30a和50a的周期振荡特征,其中积雪深度在1969年发生突变。(2)1961—2016年中国气候态积雪日数和深度具有明显的南低北高的空间分异特征,尤其是东北、内蒙古东部和新疆北部的积雪较多分布。中国积雪多寡具有明显的年代和区域分异特征。(3)在变化趋势上,1961—2016年中国积雪日数在东北和内蒙古东部趋于增多;而积雪深度除上述区域外,在华北、西北和江淮东部也趋于增多。在波动特征上,中国积雪日数和深度在华南南部、云南和四川东部波动较大,其它地区波动相对较小。(4)与海气因子时频关联性上,中国积雪与不同海气因子关联性不同,且与同一因子在不同时段的关联性也有一定差异。

关键词：

积雪; 时空格局; Mann-Kendall突变检测; 交叉小波变换; 小波相干; 水文气象; 全球气候变暖;

孔锋(1986—),男,助理研究员,博士,主要从事气候变化与自然灾害研究。

E-mail:kongfeng0824@foxmail.com;

基金：

国家自然科学基金项目(41801064);

北京市社科基金研究基地项目(19JDGLA008);

中国博士后科学基金资助项目(2019M650756,2019T120114);

中亚大气科学研究基金(CAAS201804);

引用：

孔锋． 中国积雪时空演变特征及其与海气环流因子的时序关联性［J］. 水利水电技术，2020，51( 6) :10-20.KONG Feng．

Temporal and spatial evolution characteristics of snow cover in China and their temporal relevancies with ocean atmospheric circulation factors［J］. Water Ｒesources and Hydropower Engineering，2020，51( 6) : 10-20.

0 引 言

1 资料和方法

图1 中国数字高程和气象站点分布

表1 影响中国积雪的海气环流因子

1.2 计算方法

根据最小二乘法的原理,诊断中国积雪变化趋势,具体计算方法如式(2)和(3)所示。

对于样本量为n的中国积雪序列yj,用tj表示所对应的时刻,建立yj与tj之间的一元线性回归方程

式中,a为回归常数;b为回归系数。

利用最小二乘法可求出a和b如下

回归系数b的符号表示中国积雪的线性趋势。b>0表明随时间增加y呈增加趋势,b<0表示随时间增加y呈减少趋势。|b|的大小反映增加或减少的速率,即表示上升或下降的倾向程度。

2 结果与分析

2.1 中国积雪时序趋势性分析

从积雪的时间序列来看,在积雪日数上,1961—2016年中国年均单站积雪日数介于14～28 d,整体呈现出微弱增加趋势,且具有明显的分段特征,如图2(a)所示。从不同年代均值来看,1970和1980年代的年均单站积雪日数最多,2000和2010年代次之,1990年代居中,1960年代最少。从年代变化趋势来看,除1970和1990年代年均单站积雪日数呈减少趋势外,其它年代均呈不同程度的增加趋势。具体从分段特征来看,1960年代中国年均单站积雪日数呈急剧增加趋势,1971—1990年在波动中相对平稳;1991—2000年开始减少,之后2001—2016年开始在波动中缓慢增加。在积雪深度上,1961—2016年中国年均单站积雪深度介于3～8 cm之间,整体上在波动中呈现增加趋势,如图2(b)所示。从不同年代均值来看,1970、1980、2000和2010年代中国年均单站积雪深度最高,1990年代次之,1960年代最低。从年代变化趋势来看,除1960和1990年代外,其它年代的中国年均单站积雪深度均在波动中呈增加趋势。在分段特征上1971—1990年中国年均单站积雪深度相对平稳,1991—2000年急剧减少,2001—2016年开始在波动中呈缓慢增加趋势。对比图2(a)和图2(b)发现,两者具有阶段性的相似特征,尤其是1971—1990年。

2.2 中国积雪周期振荡特征

图2 中国积雪日数和深度分段拟合特征(1961—2016年)

2.3 中国积雪突变特征诊断

2.4 中国积雪气候态空间分异特征

从气候态空间分布来看,结果如图5所示,图5中颜色越蓝表示积雪日数(深度)越高;颜色越黄,表示积雪日数(深度)越低。据此可知,1961—2016年中国年均积雪日数大致以秦岭—淮河一线为界,具有明显的南低北高的空间分异特征,如图5(a)所示。其中该线以南地区的年均积雪日数大都低于10 d;该线以北地区大都高于10 d。尤其是东北、内蒙古东北部、新疆北部和青藏高原局部地区的年均积雪日数最高,大都高于90 d。1961—2016年中国年均积雪深度大致以华南北部一线为界,具有明显的南低北高的空间分异特征,如图5(b)所示。其中华南、云南和四川东部地区的年均积雪深度最低,大都低于2 cm。华南以北的多数地区的年均积雪深度大都高于2 cm。尤其是东北东部、内蒙古东北部、新疆北部和西藏喜马拉雅山系等地的年均积雪深度最高,大都高于18 cm。综上可知,中国积雪具有明显的纬度地带性和高度地带性。纬度越高,海拔越高,积雪越多。东北和新疆北部是中国积雪最为集中的地带。

图3 中国积雪日数和深度连续小波功率谱分析(1961—2016年)

2.5 中国积雪年代距平空间分异特征

从年代距平空间分布来看,采用各年代积雪均值与1961—2016年积雪的均值之差作不同年代距平分析。对积雪日数而言,图6中颜色越红,表示该年代积雪日数偏少;颜色越蓝,表示该年代积雪日数偏多。据此可知,1960年代中国年均积雪日数在东北、华北、内蒙古中部和东部、新疆中北部和青藏高原大部偏少;偏多的地区仅分布在内蒙古西部和甘肃交接的地带;全国其它地区年均积雪日数则较往年变化不大,如图6(a)所示。到1970年代时,黄土高原、青海东部、东北北部和西北西部等地的年均积雪日数较往年偏多,而辽宁、吉林中部和西藏东部较往年偏少,如图6(b)所示。及至1980年代,青藏高原、内蒙古中部、河北北部和黑龙江等地是年均积雪日数相对偏多的地区,而偏少的地区分布在新疆西部、辽宁和吉林西部地区,如图6(c)所示。1990年代青藏高原、新疆西北部、黑龙江西北部、内蒙古中北部等地是积雪日数偏多的地区,而东北大部、新疆西部和内蒙古西部则有不同程度的偏多分布,如图6(d)所示。2000年代时,华北、内蒙古中西部和东部、东北东部等地积雪日数相对偏多,而青藏高原、新疆北部、内蒙古中东部等地则相对偏少,如图6(e)所示。进入2010年代,东北、内蒙古东部、新疆中部和西部的积雪日数相对偏多,而青藏高原、黄土高原和黄淮流域则大面积偏少,如图6(f)所示。综上可知,中国积雪日数距平具有明显的年代区域分异特征。

对积雪深度而言,图7中颜色越红,表示该年代积雪深度偏少;颜色越蓝,表示该年代积雪深度偏多。据此可知,1960年代积雪深度在东北、内蒙古东部、华北北部、河南、新疆北部和西藏西部等地明显偏多,如图7(a)所示。1970年代积雪深度偏多的地区主要集中在环渤海地区和长江中下游南岸附近地带等地,而偏少的地区则主要集中在东北、内蒙古东部和新疆北部等地,如图7(b)所示。及至1980年代,中国积雪深度偏多的地区主要集中在黄淮南部和江汉流域一带,以及西藏西部和青海东部等地区,而偏少的地区则主要集中在新疆北部、东北、内蒙古东部等地,如图7(c)所示。1990年代中国积雪深度偏多和偏少的地区相对偏少,仅东北东部偏多,黑龙江和内蒙古交界的北部地区偏少,如图7(d)所示。进入2000年代,中国东北、华北、新疆北部等地的积雪深度明显较往年偏多,如图7(e)所示。2010年代偏多的地区仍然主要集中在这些地区,而偏少的地区则主要集中在黄淮西部一带,如图7(f)所示。对比发现,中国积雪日数和积雪深度空间分布并非具有较好的一致性。东北地区的积雪深度在1990年代以前明显偏少,而1990年代后开始逐渐偏多。积雪深度较大的地区主要分布在高纬度严寒的地区。

图4 中国积雪日数和深度Mann-Kendall(MK)突变检测(1961—2016年)

图5 中国积雪日数和深度气候态空间分异格局(1961—2016年)

2.6 中国积雪变化趋势和波动特征空间分异特征

从变化趋势空间分异格局来看,图8(a)中颜色越红,表示积雪日数越趋于减少;颜色越蓝,表示越趋于增加。据此可知,1961—2016年中国积雪日数在除黑龙江中部以外的东北地区、内蒙古东部、山西中西部和北部、新疆中部、西藏西部等地趋于增多,而在内蒙古西部、青海等地趋于减少。全国其它地区的积雪日数相对而言增减不明显,如图8(a)所示。图8(b)中颜色越红,表示积雪深度越趋于减少;颜色越蓝,表示越趋于增加。据此可知,1961—2016年中国积雪深入在东北、内蒙古东部、山西、河北北部、安徽、西藏和新疆等地明显趋于增多,而长江中下游南岸附近地区、青海东部—甘肃—内蒙西部—陕西南部一带则明显趋于减少。中国积雪日数和积雪深度变化趋势空间格局不完全具有一致性,可知积雪深度不完全由积雪日数决定。

图6 中国积雪日数年代距平空间分异格局(1961—2016年)

图7 中国积雪深度年代距平空间分异格局(1961—2016年)

从波动特征空间分异格局来看,图9中颜色越蓝,表示积雪日数(深度)变异程度越大,即波动越大;颜色越黄,表示波动越小。据此可知,1961—2016年中国积雪日数在华南北部、云南和四川东部及南部波动较大,而华南南部、新疆北部和东北及内蒙古东部地区波动较小,如图9(a)所示。1961—2016年中国积雪深度波动特征的空间高低分体特征与积雪日数具有较高的一致性,两者的空间相关系数达0.74(n=384 605),通过了0.01显著性水平的检验,如图9(b)所示

图8 中国积雪日数和深度变化趋势空间分异格局(1961—2016年)

图9 中国积雪日数和深度波动特征空间分异格局(1961—2016年)

2.7 中国积雪与海气环流因子的关联性

在时序关联性方面,1961—2016年中国年际积雪日数和积雪深度的Pearson、Spearman和Kendall相关系数分别为0.79、0.77和0.57(n=56),均通过了0.01显著性水平的检验。在空间关联性方面,1961—2016年中国年际积雪日数和积雪深度的气候态均值、变化趋势、波动特征的面板数据的空间相关系数分别是0.68、0.64和0.85(n=384 605)。这表明1961—2016年中国积雪日数和深度具有较好的时空相关性,因此,可以采用积雪日数表征积雪,分析其与海气环流因子的关联性特征。

图10 中国积雪日数与海气环流因子的交叉小波变换(1961—2016年)

图11 中国积雪日数与海气环流因子的小波相干(1961—2016年)

综上可知,交叉小波变化下的结果表明,中国年均单站积雪日数在2a(1970年左右)和4a(1995年左右)尺度上,相比ENSO落后1/4周期,即落后0.5a和1a,而在4a(1985年左右)尺度上存在明显的负相关关系,均通过了0.05显著性水平的检验。类似地,中国年均单站积雪日数在2a(1965年左右)尺度上,相比AO落后1/4周期,即落后0.5a,而在16a尺度上(1990年左右)存在正相关关系,通过了0.05显著性水平的检验。中国年均单站积雪日数在2a(1972年左右)和4a(1998年左右)尺度上,与Blocking相比而言,存在正相关关系,通过了0.05显著性水平的检验。图11显示的是中国积雪日数与海气环流因子的小波相干结果。结果表明,中国年均单站积雪日数在4a尺度上(1998年),相比ENSO而言,落后1/4周期,即落后1a,通过了0.05显著性水平的检验。中国年均单站积雪日数在16a尺度上(1990年左右)与AO存在正相关关系,通过了0.05显著性水平的检验。中国年均单站积雪日数与Blocking则无明显关系。

3 结论与展望

3.1 结 论

(1)在时间序列上,1961—2016年中国积雪日数和深度均在波动中呈缓慢增加趋势,且具有明显的年代变化特征。中国积雪日数和深度在时序变化上具有较好的一致性,两者均具有30a主震荡周期和50a的次振荡周期。中国积雪日数在1961—2016年未发生突变,而积雪深度则在1969年发生突变。

(2)在空间演变上,1961—2016年中国积雪日数和深度气候特征具有明显的北高南低的区域分异特征,尤其是东北和新疆北部是积雪主要发生的地区。在不同年代距平上,中国积雪日数和深度具有明显的年代区域分异特征。1961—2016年中国积雪日数主要在东北和内蒙古东部趋于增多,在青海趋于减少。而中国积雪深度则在东北、内蒙古东部、华北、西北和江淮东部等地区趋于增多,长江中下游南岸、青海、甘肃、四川、重庆等地趋于减少。中国积雪日数和深度波动较大的地区主要集中在华南南部、云南和四川东部等地区,其它地区波动较小。

(3)在时频相关性上,不同海气环流因子在不同时段与中国积雪的相关性不尽一致。中国积雪在2a和4a尺度上相比ENSO而言,存在落后0.5a和1a的相关特征;相比AO而言,则在2a尺度上存在落后0.5a的相关特征。中国积雪则与Blocking存在明显正相关关系。

3.2 讨论与展望

(1)积雪变化区划研究。

全球气候变暖背景下,气候系统经过长时期的渐变和累积,已经产生了一定程度的变化。为了诊断气候变化的本质特性,我国学者史培军等采用气温和降水,依据变化趋势和波动特征,率先开展了中国气候变化区划研究。在我国即将举办2022年冬季奥运会之际,开展积雪变化区划研究,对于成功举办此次奥运会具有重要意义。同时,开展积雪变化区划研究也是深入认识增暖背景下冰冻圈响应变化的重要一环。

(2)积雪与城市化效应的关系。

随着人类活动广度和深度的加剧,以城市化为表征的人类活动已成为改变地表的主要地质营力之一。人类活动导致的城市热岛、混浊岛等效应明显改变了城市区域天气气候系统。因此,探究城市化对积雪的影响,厘定不同城市化地区积雪的时空变化特征,对于深入了解积雪具有重要作用。

(3)互联互通背景下重特大积雪风险评估。

2008年中国南方重大雨雪冰冻灾害对当年的春运造成了严峻挑战。对于历史罕见的重特大积雪而言,随着城市化进程和“一带一路”建设的进一步发展,重特大积雪一旦发生将会影响到区域的社会经济发展。尤其是丝绸之路建设经过地区分布着积雪天气频繁发生的区域,且积雪融化会造成洪水和泥石流发生,这对“一带一路”建设造成了严峻挑战。因此,亟待开展互联互通背景下重特大积雪天气风险评估。

水利水电技术

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