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    1960年~ 2012年長(zhǎng)江下游流域氣候變化特征分析

    2018-01-08 02:18:19周北平薛華星許曉珂劉達(dá)寶
    水力發(fā)電 2017年9期
    關(guān)鍵詞:長(zhǎng)江下游日數(shù)降雨量

    周北平,薛華星,茍 尚,陳 挺,許曉珂,劉達(dá)寶

    (1.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院氣象臺(tái),江蘇南京210044;2.民航深圳空中交通管理站氣象臺(tái),廣東深圳518128;3.蘭州中心氣象臺(tái),甘肅蘭州730020;4.中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心,北京100081)

    1960年~ 2012年長(zhǎng)江下游流域氣候變化特征分析

    周北平1,薛華星2,茍 尚3,陳 挺4,許曉珂1,劉達(dá)寶2

    (1.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院氣象臺(tái),江蘇南京210044;2.民航深圳空中交通管理站氣象臺(tái),廣東深圳518128;3.蘭州中心氣象臺(tái),甘肅蘭州730020;4.中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心,北京100081)

    利用1960年~2012年長(zhǎng)江下游地區(qū)34個(gè)氣象站逐日資料,采用線性回歸、bootstrap、Mann-Kendall檢驗(yàn)、樣條插值等方法,分析長(zhǎng)江下游地區(qū)的極端氣溫和極端降水的變化特征。結(jié)果表明,1987年后極端低溫日數(shù)開始減少,極端高溫日數(shù)開始增加,且極端高溫和極端低溫都呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),極端低溫的上升趨勢(shì)更為明顯;長(zhǎng)江下游極端降水頻次和強(qiáng)度存在明顯的年代際差異,2000年以后極端降水頻次有所減少但強(qiáng)度并未減弱。城市化對(duì)于城市降雨量的影響呈現(xiàn)出逐年變大的趨勢(shì),也使得城市周邊地區(qū)的降水也出現(xiàn)一定的增大趨勢(shì)。

    特征分析;氣候;極端氣溫;極端降水;變化趨勢(shì);長(zhǎng)江下游流域

    氣候變化背景下,長(zhǎng)江水系極端氣候、水文事件頻率和強(qiáng)度可能增加,加劇長(zhǎng)江水系水資源系統(tǒng)的脆弱性,影響現(xiàn)有水利工程和水災(zāi)害應(yīng)急管理系統(tǒng)[1-2]。舒衛(wèi)民等[3]從三峽水庫(kù)降雨和徑流的相關(guān)分析得出徑流與降雨的相關(guān)性較好,降雨與徑流基本具有相同的變化趨勢(shì)的結(jié)論。郭堅(jiān)[4]對(duì)雅礱江錦屏二級(jí)水電站建立了局地氣候與海拔高程、河流水面寬度之間的關(guān)系方程。經(jīng)驗(yàn)證,三者具有較好的相關(guān)性。由于長(zhǎng)江水系遼闊,不同地區(qū)在地形、地理位置、氣候條件上的差異性明顯,國(guó)內(nèi)諸多學(xué)者針對(duì)長(zhǎng)江水系的不同區(qū)域范圍的氣候特征進(jìn)行研究主要集中在長(zhǎng)江上游、長(zhǎng)江中下游、江淮流域等較大區(qū)域范圍,單獨(dú)對(duì)長(zhǎng)江下游流域的極端氣候特征的研究相對(duì)較少。鑒于此,本文利用長(zhǎng)江流域下游34個(gè)氣象站1960年~2012年的逐日降水資料,探究過去53年來長(zhǎng)江下游地區(qū)極端氣溫和極端降水的變化趨勢(shì),并且以上海為例,探討城市化對(duì)長(zhǎng)江下游流域地區(qū)氣候特征的影響。

    1 資料與方法

    1.1 資料

    長(zhǎng)江下游地區(qū)作為本文的研究區(qū)域包含江蘇全省、浙江杭嘉湖地區(qū)、上海市以及安徽省的合肥、蕪湖、滁州、馬鞍山和銅陵五個(gè)地級(jí)市所轄區(qū)域。所用資料為地面氣象觀測(cè)資料,來源于國(guó)家氣象信息中心,選取長(zhǎng)江下游地區(qū)共34個(gè)觀測(cè)站(站點(diǎn)分布圖略),序列均一性都已經(jīng)過檢驗(yàn)。本文的研究時(shí)段為1960年1月1日到2012年10月31日共53年。

    1.2 研究方法

    氣候變化對(duì)水資源的影響主要表現(xiàn)為降水事件在時(shí)空分布上的不均勻性和不穩(wěn)定性以及氣溫升高導(dǎo)致的蒸散發(fā)量以及水文應(yīng)對(duì)氣候變化的脆弱性。因此,研究主要從極端氣溫和極端降水兩方面展開分析。

    本文主要用到的方法有bootstrap[5]、Mann-Kendall[6-7]方法、一元線性回歸和樣條插值等方法;文中極端高溫、極端低溫、極端高溫日數(shù)、極端低溫日數(shù)都是本文定義的用于反映氣溫氣候變化的要素。對(duì)于極端高(低)溫,首先用bootstrap方法求出當(dāng)年日極端高溫(低溫)的閾值(閾值選取為95%),當(dāng)日平均氣溫大于日極端高溫(小于極端低溫)閾值時(shí),即為日極端高溫(低溫),然后對(duì)當(dāng)年的日極端氣溫做平均,得出當(dāng)年的極端高溫(低溫);對(duì)于極端高溫(低溫)日數(shù),首先用bootstrap方法求出所求年份的日極端高溫(低溫)的閾值(閾值選取為95%),然后根據(jù)閾值求得每年的極端高溫(低溫)日數(shù);極端降水指數(shù)則選取極端降水頻次、極端降水總量和R95T。其中,R95T為Frich等[8]提出的定義降水極端的指數(shù),表示超過95%百分位降水占總降水量的百分率,是極端降水量與降水量比值的百分?jǐn)?shù)。

    城市化分析所用方法如下:首先將上海龍華站作為城市,吳縣東山站作為區(qū)域氣候背景;在計(jì)算上海龍華站(58367)和吳縣東山站(58358)的年平均降水量后,根據(jù)所得結(jié)果選取基準(zhǔn)年。其余年份與基準(zhǔn)年的變化值為該年平均降雨量變化率,因此城市化對(duì)上海降雨量的影響值ΔR可由下式[9]計(jì)算。即

    ΔR=ΔRa-ΔRb

    (1)

    式中,ΔRa為上海龍華站各年份降水量與基準(zhǔn)年的變化值;ΔRb為吳縣東山站各年份降水量與基準(zhǔn)年的變化值。之后再計(jì)算上海龍華站年降水變化率ΔRax與吳縣東山站的年降水變化率ΔRbz,二者的差值得到增雨率ΔR=ΔRaz-ΔRbz。由此可由下式得到城市化對(duì)于降水增加的貢獻(xiàn)率

    P=|ΔR/ΔRaz|×100%

    (2)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 極端氣溫的變化特征

    本文對(duì)長(zhǎng)江下游流域的極端高溫日數(shù)、極端低溫日數(shù)、極端高溫和極端低溫4個(gè)要素進(jìn)行分析(見圖1)。

    圖1 長(zhǎng)江下游流域地區(qū)極端氣溫日數(shù)的MK檢驗(yàn)

    從圖1可以看出,極端高溫日數(shù)與極端低溫日數(shù)在1987年附近都有一個(gè)明顯的突變點(diǎn),并且從極端高溫日數(shù)與極端低溫日數(shù)的變化趨勢(shì)看,其變化趨勢(shì)剛好是相反的,極端高溫日數(shù)在1987年以前沒有很明顯的變化,而1987年以后開始顯著增加,并且在2000年后通過了95%的顯著性檢驗(yàn),而極端低溫日數(shù)則相反,在1987年以前雖然也呈現(xiàn)變化不明顯的情況,但在1987年以后極端低溫日數(shù)開始顯著減少,并且在20世紀(jì)90年代初期就已經(jīng)通過了95%的顯著性檢驗(yàn)。由此也可以看出,全球變暖效應(yīng)在長(zhǎng)江下游流域地區(qū)的極端氣溫日數(shù)上有一致的體現(xiàn)。

    圖2為長(zhǎng)江下游流域地區(qū)極端氣溫的年際變化及其線性回歸,可以看出,無論是極端高溫還是極端低溫,都有升高的趨勢(shì),通過了95%的顯著性檢驗(yàn)。其中極端高溫最高的5年分別是2003年、1966年、2010年、1978年和2007年,而2000年以后占了3年,其中2003年達(dá)到了38°C以上;極端低溫最低的5年分別是1969年、1980年、1976年、1967年及1972年??梢钥闯?,20世紀(jì)90年代以后極端低溫和高溫都偏高,而且其增長(zhǎng)趨勢(shì)也非常明顯。因此,從極端氣溫中也可看出,長(zhǎng)江下游流域的極端氣溫上升趨勢(shì)與全球變暖趨勢(shì)非常一致。

    圖2 長(zhǎng)江下游流域地區(qū)極端氣溫的年際變化及線性回歸

    2.2 降水的變化特征

    由于前人對(duì)降水的研究較多,長(zhǎng)江下游流域地區(qū)降水的變化特征在這里僅作較為簡(jiǎn)略的概述。長(zhǎng)江下游流域地區(qū)的極端降水強(qiáng)度與極端降水頻次的年際變化較為相似,在20世紀(jì)60年代初期,極端降水強(qiáng)度與極端降水頻次都處于較大值,20世紀(jì)60年代后期到20世紀(jì)70年代初期卻都處于較小值。其中,1978年是1960年~2012年中降水最少的年份;20世紀(jì)80年代初期極端降水強(qiáng)度和頻次均處于上升期,80年代末期到90年代初期呈現(xiàn)先下降后上升的走勢(shì);20世紀(jì)90年代中后期以后到21世紀(jì)的2012年極端降水頻次變化幅度較小,而極端降水強(qiáng)度在2005年以及2007年有較大值。

    近53年來R95T的變化與極端降水量、極端降水頻次具有較為相似的年際變化特點(diǎn)(見圖3)。R95T較大年份與極端降頻次、極端降水量較大年份相對(duì)應(yīng),其最小值為1978年的21.5%,最大值為1962年的41.2%。53年中R95T的變化傾向率為0.7%/10a,并通過了95%的顯著性檢驗(yàn)。這些說明長(zhǎng)江下游流域地區(qū)的降水正變得更為異常。

    圖3 長(zhǎng)三角地區(qū)R95T的時(shí)間變化曲線

    2.3 城市化對(duì)氣候變化的貢獻(xiàn)

    城市化改變了城市下墊面熱力和動(dòng)力性質(zhì),從而對(duì)局地的氣溫、降水等氣候因素產(chǎn)生影響。上海市是我國(guó)的特大城市,城市化率全國(guó)最高,是城市化效應(yīng)影響最為明顯的城市之一。本文采用城郊對(duì)比法,選取上海龍華站作為城市化效應(yīng)最明顯的代表站,選取同緯度距離較近的東山站作為城市化效應(yīng)不明顯的對(duì)比站,討論城市化對(duì)氣候變化的貢獻(xiàn)。

    2.3.1 城市化對(duì)氣溫變化的貢獻(xiàn)

    由東山站和上海龍華站的高溫日數(shù)、極端高溫、低溫日數(shù)、極端低溫的年際變化可以看出(見圖4),郊區(qū)與市區(qū)站有比較一致的波動(dòng)和年際變化規(guī)律;變化趨勢(shì)上市區(qū)站的升溫趨勢(shì)更為顯著,氣候傾向率也明顯大于郊區(qū)站。

    高溫日數(shù)、極端高溫在20世紀(jì)80年代以前市區(qū)站基本低于郊區(qū)站,而從80年代開始市區(qū)站便逐漸追平郊區(qū)站并在90年代開始超過郊區(qū)站,2000年以后市區(qū)站與郊區(qū)站的差距不斷擴(kuò)大;極端低溫日數(shù)在20世紀(jì)60年代到80年代市區(qū)站基本高于郊區(qū)站,90年代開始市區(qū)站低溫日數(shù)減少的速率加快并在2000年以后已基本低于郊區(qū)站;極端低溫表現(xiàn)上,市區(qū)站20世紀(jì)80年代以前都基本低于郊區(qū)站,隨著時(shí)間變化兩者之差不斷縮小,到20世紀(jì)90年代以后市區(qū)站和郊區(qū)站的極端氣溫變化幾乎同步。

    由此可知,上海城市化效應(yīng)對(duì)極端高溫和極端低溫都有影響。假設(shè)東山的極端氣溫變化為氣候背景變化的結(jié)果,則城市化效應(yīng)使得上海極端高溫和低溫上升更快,表現(xiàn)為市區(qū)站高溫日數(shù)、極端高溫和極端低溫上升速率快于郊區(qū)站,低溫日數(shù)下降速率快于郊區(qū)站(見表1)。

    從上海城市化效應(yīng)所引起的高溫日數(shù)、極端高溫、低溫日數(shù)以及極端低溫的年際變化(圖略)可知,20世紀(jì)80年代以后城市化效應(yīng)引起的高溫日數(shù)和極端高溫上升最為明顯和穩(wěn)定,低溫日數(shù)減少最明顯的時(shí)段也是在這一時(shí)期內(nèi),正好對(duì)應(yīng)上海市高速發(fā)展期。由計(jì)算結(jié)果可知上海城市化效應(yīng)所引起的氣候傾向率(見表1)。近53年間,由于上海的城市化效應(yīng)使得上海的高溫日數(shù)增加了18.5 d,極端高溫上升了2.8 ℃,低溫日數(shù)減少了18.5 d,極端低溫上升了1.1 ℃。由此計(jì)算出城市化效應(yīng)所引起的氣候傾向率變化分別占總體變化的85%、77%、61%和37%。

    圖4 郊區(qū)東山站和市區(qū)龍華站的極端溫度年際變化

    高溫日數(shù)趨勢(shì)/d·(10a)-1極端高溫趨勢(shì)/℃·(10a)-1低溫日數(shù)趨勢(shì)/d·(10a)-1極端低溫趨勢(shì)/℃·(10a)-1氣候傾向率4.10.66-5.70.51城市化效應(yīng)引起的氣候傾向率3.50.51-3.50.19

    2.3.2 城市化對(duì)降水變化的貢獻(xiàn)

    從1956年到2012年的年平均降水值可以看出,城市降雨量隨時(shí)間的變化與區(qū)域背景降雨量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)還是有些許差別。上海龍華站的降水量隨著年代的推移而逐漸增加,尤其是到了1990年以后漲幅明顯增加。吳縣東山站的降水量在1966年至1970年達(dá)到年際變化最低值,之后逐漸上升,在1996年至2000年達(dá)到峰值,而后又下降,總體呈現(xiàn)隨年代波動(dòng)增加。另外,上海龍華站的年降水量自1970年之后,在2000年至2005年達(dá)到峰值,年均漲幅為9.67 mm/a,而吳縣東山站自1970年后至達(dá)到降水量峰值的年均漲幅為10.61 mm/a。因此,從年均降水量來分析,上海城市和區(qū)域氣候背景降水量從1970年開始都有了明顯的增幅。

    為了進(jìn)一步來探究城市化發(fā)展對(duì)城市降水量的影響,通過各年份與基準(zhǔn)年的變化值得出城市化對(duì)上海城市化的影響,圖5給出了城市化和區(qū)域氣候背景對(duì)上海城市降水量的影響。由圖5可看出,1960年到1970年間城市化與區(qū)域氣候背景對(duì)降雨量的影響都為負(fù)效應(yīng),而1980年后城市化與區(qū)域氣候背景對(duì)城市降雨量的影響逐漸為正效應(yīng)。這與20世紀(jì)80年代改革開放后,城市的迅速發(fā)展有關(guān)。同時(shí),吳縣東山站,也就是區(qū)域氣候背景的影響明顯要高于城市化。這是因?yàn)樵陂L(zhǎng)江下游流域地區(qū)這樣一個(gè)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)區(qū)域,其周邊農(nóng)村郊區(qū)的城市化進(jìn)程相較于已經(jīng)發(fā)展起來的大城市是稍快的,因此對(duì)于城市降水也會(huì)有很大的影響。尤其是在20世紀(jì)90年代,在圖中也得到了對(duì)應(yīng)。

    圖5 1956年至2012年上海城市化和區(qū)域氣候?qū)邓康挠绊?/p>

    通過式(1)計(jì)算得出了城市化影響對(duì)上海降雨量的影響值,再將其進(jìn)行線性擬合得到了如圖6所示的結(jié)果。從圖6可以明顯看出,城市化對(duì)于城市降雨量的影響呈現(xiàn)出逐年變大的趨勢(shì),尤其是1975年以后,影響值大于零,這與年均降水量的統(tǒng)計(jì)表格也有很好的對(duì)應(yīng)。與此同時(shí)通過對(duì)增雨率的計(jì)算顯示,城市化對(duì)于降雨量的增加也起著很大的作用,降雨量的增加比例逐年增加,增雨率以大約1.3%的速率逐年遞增。通過式(2)又得到城市化對(duì)降水量的貢獻(xiàn)值為40.01%。

    圖6 城市化影響值及其擬合結(jié)果

    3 結(jié) 論

    溫帶地區(qū)水文情勢(shì)對(duì)溫度、降水的變化都較敏感,研究長(zhǎng)江下游流域地區(qū)極端氣溫和極端降水的氣候特征能夠?yàn)殚L(zhǎng)江下游流域地區(qū)的水利工程、合理開發(fā)利用氣候資源等提供科學(xué)依據(jù)。因此,本文根據(jù)長(zhǎng)江下游流域地區(qū)1960年~2012年逐日資料,對(duì)長(zhǎng)江下游流域地區(qū)的極端氣候進(jìn)行分析,結(jié)論如下:

    (1)極端低溫日數(shù)在1987年后開始減少,極端高溫日數(shù)在1987年后開始增加,并且極端高溫和極端低溫都呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì),極端低溫的上升趨勢(shì)更為明顯。

    (2)極端降水頻次和強(qiáng)度存在明顯的年代際差異,20世紀(jì)60年代初期到70年代初極端降水事件減少、強(qiáng)度減弱,80年代后期兩者都緩慢上升,2000年以后極端降水頻次有所減少但強(qiáng)度并未減弱,降水變得更為異常。

    (3)20世紀(jì)80年代以前上海市區(qū)的高溫日數(shù)和極端高溫低于上海郊區(qū),從80年代開始市區(qū)高溫日數(shù)和極端高溫開始超過郊區(qū)站,2000年以后差距不斷擴(kuò)大;可以看出,城市化效應(yīng)使得上海極端高溫和低溫上升更快,表現(xiàn)為市區(qū)高溫日數(shù)、極端高溫上升速率快于郊區(qū)。

    (4)從降水上看,1960年到1970年之間城市化與區(qū)域氣候背景對(duì)降雨量的影響都為負(fù),在1980年后城市化與區(qū)域氣候背景對(duì)城市降雨量的影響逐漸為正效應(yīng)。可以看出,城市化對(duì)于城市降雨量的影響呈現(xiàn)出逐年變大的趨勢(shì),使得城市周邊地區(qū)的降水也出現(xiàn)一定的增大趨勢(shì)。

    [1] 夏軍, 劉春蓁, 任國(guó)玉. 氣候變化對(duì)我國(guó)水資源影響研究面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2011, 26(1): 1- 12.

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    CharacteristicsofExtremeClimateinDownstreamCatchmentofYangtzeRiverduring1960-2012

    ZHOU Beiping1, XUE Huaxing2, GOU Shang3, CHEN Ting4, XU Xiaoke1, LIU Dabao2

    (1. Weather Forecast Training Center, Institute of Atmospheric Sciences, NUIST, Nanjing 210044, Jiangsu, China;2. Meteorological Observatory of Shenzhen Air Traffic Management Station, Shenzhen 518128, Guangdong, China;3. Lanzhou Central Meteorological Observatory, Lanzhou 730020, Gansu, China;4. Meteorological Observation Centre, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China)

    The daily temperature and precipitation data of 34 meteorological stations during 1960-2012 in downstream catchment of Yangtze River are based to analyze the characteristics of extreme temperature and precipitation in downstream catchment of Yangtze River by using linear regression, bootstrap, Mann-Kendall test and spline interpolation method. The results show that: (a) the extreme low temperature days began to decrease and the extreme high temperature days began to increase after 1987, the extreme high temperature and extreme low temperature also has a significant upward trend and the extreme low temperature trend is more obvious; (b) the frequency and intensity of extreme precipitation has significant diffidence between decades, the frequency of extreme precipitation after 2000 has decreased but the intensity has not weakened; and (c) the impact of urbanization on urban rainfall is increasing year by year, and the precipitation in surrounding areas of city is also increasing.

    characteristics analysis; climate; extreme temperature; extreme precipitation; variation tendency; downstream catchment of Yangtze River

    P446

    A

    0559- 9342(2017)09- 0026- 05

    2017- 01- 04

    中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心項(xiàng)目(KLAS201103),國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目( 41005047)

    周北平(1982—),男,江蘇徐州人,工程師,碩士,主要從事多元資料融合與分析; 薛華星(通訊作者).

    (責(zé)任編輯陳 萍)

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