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      1961—2015年青藏高原極端降水時空變化特征分析

      2022-01-17 08:46:36旦增尼瑪貢覺加布洛桑多吉尼瑪次仁
      西藏科技 2021年12期
      關鍵詞:中雨日數(shù)青藏高原

      旦增尼瑪 貢覺加布 洛桑多吉 尼瑪次仁

      (1.西藏自治區(qū)阿里地區(qū)氣象局氣象臺;2.西藏自治區(qū)阿里地區(qū)氣象局大氣探測中心,西藏 阿里 859000)

      1 青藏高原極端降水時空變化特征分析

      為了進一步深入地了解青藏高原極端降水的時空變化主模態(tài)特征,本文對連續(xù)無雨日數(shù)、總降水量、中雨日數(shù)、大雨日數(shù)、日降水量最大值、連續(xù)五日最大降水量進行了經驗正交分解。

      1.1 連續(xù)無雨日數(shù)指數(shù)時空變化特征

      如圖1 所示為青藏高原地區(qū)標準化的EOF 分析結果,前三個載荷方差貢獻率分別為26.1%、9.3%、5.9%,累積方差貢獻率為41.3%.其中第一載荷向量的空間分布呈青藏高原東南部為負值,剩余的西藏、青海以及四川西北部,即高原的主體為正值,說明高原主體與高原東南部地帶連續(xù)無雨日數(shù)變化趨勢相反,當高原主體連續(xù)無雨日數(shù)減少時,高原東南部地區(qū)增加。第一載荷向量的空間分布與圖3(a)中的氣候傾向率分布對應較好,說明連續(xù)無雨日數(shù)變化主要受到第一載荷向量的影響。中心區(qū)域位于(80°E~90°E,33°N~36°N 和90°E~102°E,35°N~40°N),說明青海北部和西藏西北部是連續(xù)無雨日數(shù)變化最敏感的地區(qū)。根據(jù)第一載荷的時間序列可以看出,在1961—1986年,連續(xù)無雨日數(shù)基本為正,極端降水偏低;在1986年后,連續(xù)無雨日數(shù)基本為負,極端降水增多,這說明連續(xù)無雨日數(shù)在研究時段內存在顯著的年代際減少。在1961—2015年間,高原主體連續(xù)無雨日數(shù)整體呈下降的趨勢,高原東南部地帶連續(xù)無雨日數(shù)呈上升趨勢。

      圖1 1961—2015年青藏高原地區(qū)標準化的連續(xù)無雨日數(shù)EOF分析結果

      第二載荷向量高原主體和西藏西北部地區(qū)連續(xù)無雨日數(shù)變化趨勢相反,中心區(qū)域位于西藏西部和唐古拉山脈地區(qū)。時間序列在1979年前后有突變,1979年前基本為負值,1979年后基本為正值。第三載荷向量高原主體和西藏西部、青海西北部地區(qū)連續(xù)無雨日數(shù)變化趨勢相反,中心區(qū)域位于西藏西部和唐古拉山脈地區(qū)。時間序列在20 世紀60 年代后期至20 世紀80年代初存在7~8年為周期的年代際震蕩,1980年后變?yōu)?~3年為周期的年際震蕩。

      1.2 年總降水量時空變化特征

      如圖2所示為青藏高原地區(qū)標準化的年總降水量EOF分析結果,前三個載荷方差貢獻率分別為24.5%、17.6%、12.3%,累積方差貢獻率為54.4%.三個載荷的貢獻率差別不是很大,因此年降水量的變化是三個載荷共同作用的結果。其中第一載荷向量的空間分布呈青藏高原東北部為負值,其余主體部分為正值,說明高原主體與高原東北部地帶年降水量變化趨勢相反,當高原主體年降水量增加時,高原東北部地區(qū)減少。這樣的模態(tài),可以認為是“西南?東北”反向變化模態(tài)。中心區(qū)域位于(92°E~102°E,27°~31°N),說明西藏東部是年降水量變化最敏感的地區(qū)。根據(jù)第一載荷的時間序列可以看出,在1984 年前,年降水量基本為負,降水偏少,且存在2~3 年為周期的年際震蕩;在1984 年后,年降水量基本為正,降水偏多;2012—2015 年間,年降水量驟降。在1961—2015 年間,高原主體年降水量整體呈上升的趨勢,高原東北部地帶年降水量呈下降趨勢。

      圖2 1961—2015年青藏高原地區(qū)標準化的年降水量EOF分析結果

      第二載荷向量高原32°N以北和高原32°N以南地區(qū)年降水量變化趨勢相反,是一種“南?北”分型的模態(tài),其中心區(qū)域位于察爾汗鹽湖附近和橫斷山脈地區(qū)。時間序列在20 世紀60 年代后期至20 世紀90 年代后期存在2~3年為周期的年際震蕩,20世紀90年代末開始變?yōu)?~10 年為周期的年代際震蕩。第三載荷向量變現(xiàn)為全區(qū)一致的負值。時間序列表現(xiàn)為8~15年為周期的年代際震蕩。

      1.3 中雨日數(shù)時空變化特征

      如圖3 所示為青藏高原地區(qū)標準化的中雨日數(shù)EOF分析結果,前三個載荷方差貢獻率分別為19.8%、12.0%、9.0%,累積方差貢獻率為40.8%.前兩個載荷的貢獻率相對較大,因此中雨日數(shù)的變化主要受前兩個載荷共同作用的結果。其中第一載荷向量的空間分布呈青藏高原南部為負值,高原東北部和西部為正值,說明高原南部與高原東北部和西部地帶中雨日數(shù)變化趨勢相反,當高原東北部和西部中雨日數(shù)增加時,高原南部地區(qū)減少。中心區(qū)域位于(94°E,30°N和101°E~103°E,34N°~36°N)附近,說明西藏東部和高原東北部是中雨日數(shù)變化最敏感的地區(qū)。根據(jù)第一載荷的時間序列可以看出,在20 世紀60 年代至20 世紀90 年代中期,中雨日數(shù)呈3 年左右周期的年際震蕩;在20 世紀90 年代中期后,中雨日數(shù)基本呈10 年左右周期的年代際震蕩。

      圖3 1961—2015年青藏高原地區(qū)標準化的中雨日數(shù)EOF分析結果

      第二載荷向量高原東部和高原南部中雨日數(shù)變化趨勢相反,中心區(qū)域位于青海省和四川省交界處。時間序列在1987 年前,中雨日數(shù)基本為負,極端降水偏少;在1987 年后,中雨日數(shù)基本為正,極端降水偏多。在1961—2015年間,高原南部中雨日數(shù)整體呈上升的趨勢,高原東部地帶中雨日數(shù)呈下降趨勢。第三載荷向量高原中部、東部和高原西部中雨日數(shù)變化趨勢相反,中心區(qū)域位于青海省和四川省交界以南,時間序列表現(xiàn)為10~15年為周期的年代際震蕩。

      1.4 大雨日數(shù)時空變化特征

      如圖4 所示為青藏高原地區(qū)標準化的大雨日數(shù)EOF分析結果,前三個載荷方差貢獻率分別為20.1%、13.7%、8.4%,累積方差貢獻率為42.2%.前兩個載荷的貢獻率相對較大,因此大雨日數(shù)的變化主要受前兩個載荷共同作用的結果。其中第一載荷向量的空間分布呈青藏高原東部和南部為負值,高原西部和北部為正值,說明高原東部和南部與高原西部和北部地帶大雨日數(shù)變化趨勢相反,當高原北部和西部大雨日數(shù)增加時,高原南部和東部地區(qū)減少。中心區(qū)域位于(92°E~96°E,28°N~32°N 和101°E~104°E,27°N~30°N)附近,說明西藏東部和橫斷山脈附近是大雨日數(shù)變化最敏感的地區(qū)。根據(jù)第一載荷的時間序列可以看出,大雨日數(shù)基本呈8~10年左右周期的年代際震蕩。

      圖4 1961—2015年青藏高原地區(qū)標準化的大雨日數(shù)EOF分析結果

      第二載荷向量高原東部和青海省東南部大雨日數(shù)變化趨勢相反,中心區(qū)域位于青海湖以南和金沙江以東。時間序列在1990 年前,大雨日數(shù)正值居多,極端降水偏多;在1990年后,大雨日數(shù)負值居多,極端降水偏少。在1961—2015年間,高原東部大雨日數(shù)整體呈下降的趨勢,青海東南部大雨日數(shù)呈上升趨勢。第三載荷向量西藏東部、四川西部和金沙江附近大雨日數(shù)變化趨勢相反,中心區(qū)域位于雅魯藏浦江下游和金沙江地帶。時間序列在1984 年前,大雨日數(shù)負值居多,極端降水偏少;在1984—2005年,大雨日數(shù)正值居多,極端降水偏多,2005—2015 年,大雨日數(shù)負值居多,極端降水偏少,整體呈現(xiàn)20~25 年左右周期的年代際震蕩。

      1.5 日最大降水量時空變化特征

      如圖5所示為青藏高原地區(qū)標準化的日最大降水量EOF 分析結果,前三個載荷方差貢獻率分別為16.0%、8.0%、6.6%,累積方差貢獻率為30.6%.第一個載荷的貢獻率相對較大,因此日最大降水量的變化主要受第一個載荷影響較大。第一個載荷向量的空間分布呈青藏高原東北部為負值,高原西北部和東部為正值,說明高原東北部與高原西北部、東部地帶日最大降水量變化趨勢相反,當高原東北部日最大降水量減少時,高原西北部、東部地區(qū)減少。中心區(qū)域位于(102°E~104°E,29°N~32°N)附近,說明高原東部是日最大降水量變化最敏感的地區(qū)。根據(jù)第一載荷的時間序列可以看出,1998年以前,日最大降水量基本呈4年左右周期的年際震蕩,1998年以后日最大降水量負值居多。

      圖5 1961—2015年青藏高原地區(qū)標準化的日最大降水量EOF分析結果

      第二個載荷向量的空間分布從東南向西北呈負?正?負?正相互間隔的趨勢分布,時間序列呈20 年左右周期的年代際震蕩,日最大降水量在1982—2003年,高原東部地區(qū)日最大降水量較大,中、西部地區(qū)較??;而2003—2014 年,則高原東部地區(qū)日最大降水量較大,中、西部地區(qū)較大。第三個載荷向量的空間分布呈青藏高原東北部為負值,其余高原主體為正值的相反分布,時間序列呈3年左右周期的年際震蕩。

      1.6 最大五日降水總量時空變化特征

      如圖6所示為青藏高原地區(qū)標準化的最大五日降水總量EOF分析結果,前三個載荷方差貢獻率分別為18.2%、7.9%、6.6%,累積方差貢獻率為32.7%.第一個載荷的貢獻率相對較大,因此日最大五日降水總量的變化主要受第一個載荷影響較大。

      圖6 1961—2015年青藏高原地區(qū)標準化的最大五日降水總量的EOF分析結果

      第一個載荷向量的空間自北向南呈正?負?正分布,說明高原最大五日降水總量自北向南變化趨勢呈負?正?負或正?負?正,當高原北部最大五日降水總量增加時,高原中部減少,高原南部增加。中心區(qū)域位于(102°E~104°E,29°N~32°N)附近,說明高原東部是最大五日降水總量變化最敏感的地區(qū)。根據(jù)第一載荷的時間序列可以看出,1988 年以前,最大五日降水總量負值居多,1988 年以后日最大降水量正值居多。在1961—2015年間,高原北部和南部最大五日降水總量整體呈上升的趨勢,極端降水增多;高原中部地帶最大五日降水總量呈下降趨勢,極端降水減少。

      第二個載荷向量的空間分布從東北向西南呈正?負?正相互間隔的趨勢分布,時間序列呈3 年左右周期的年際震蕩。第三個載荷向量的空間分布呈青藏高原東北部和中部為負值,其余北部、西部和南部為正值的相反分布,時間序列呈3~5 年左右周期的年際震蕩。

      2 結論

      筆者欲探尋極端降水的時空分布特征,即其主模態(tài)特征,因此對極端降水指數(shù)進行了EOF 分析,結果顯示:(1)連續(xù)無雨日數(shù)主要特征是:在整個高原上變化趨勢是較為一致的,并在1985年之后存在年代際減少的趨勢,這與整體趨勢也是吻合的,而且除了整體的年代際減少,在高原的不同區(qū)域還疊加了不同的年代際變化。(2)而總降水量主要特征是:“西南?東北”反向變化的模態(tài)。高原西南部在1985—2010 年降水較多,而后降水減弱,相反高原東北角(青海省東部及川西地區(qū)東部)在2010 年以后降水量迅速增大。此外還存在“南?北”分型和整體變化的模態(tài)。(3)中雨日數(shù)的主要特征:以南北反向的模態(tài)及年代際變化為主導的變化。在1995—2002 年高原南部地區(qū)中雨日數(shù)較多,2002 年以后中雨日數(shù)較少;反之,在高原其他區(qū)域1995—2002 年中雨日數(shù)較少,2002 年之后中雨日數(shù)較多。(4)大雨日數(shù)的主要特征:以“東?西”反向模態(tài)及年際變化為主導的變化。大雨日數(shù)變化以青藏高原東部變化為主,且以2~3 年的年際震蕩為主,其中年極端變化(主成分序列大于2 個標準差)尤為顯著。(5)日最大降水的主要特征:高原中、北部地區(qū)與其他地區(qū)變化相反的模態(tài),且東部地區(qū)變化尤為顯著。從時間變化來看,不僅存在較強的年際反向(正、負值交替出現(xiàn))變化,且存在一定的年代際變化:日最大降水量在1982—2003 年,高原東部地區(qū)日最大降水量較大,中、西部地區(qū)較小;而2003—2014 年,則高原東部地區(qū)日最大降水量較大,中、西部地區(qū)較大。(6)五日最大降水量的主要特征:大致呈帶狀變化,分成30°N 以南的南部地區(qū),30°N~36°N 的中部地區(qū)和36°N 以北的北部地區(qū),三個帶狀區(qū)域,其中最大變化位置位于川西地區(qū)東部。時間上存在年代際變化:1975—1988年,中部地區(qū)五日最大降水量較大,南、北部地區(qū)較??;1989—1997年,則反之。

      當然本文的工作還有很多不足,比如:很多對高原生態(tài)、氣候發(fā)生嚴重破壞的降水可能沒有達到大雨的標準,傳統(tǒng)的絕對閾值法對高原上極端降水的評估可能存在缺陷,引入相對閾值或者綜合指數(shù)法對高原極端降水進行評估是很有必要的。

      通過本文的研究,我們可以對青藏高原地區(qū)極端降水的氣候態(tài)、年際變率、趨勢變化和時空變化的基本情況有更為清晰的認識,可供對青藏高原極端降水進行機理分析的研究參閱,且對未來我們對極端降水災害預報和預警奠定了一定的基礎。

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