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过去三十年间全球季风区和降水的趋势

Pang‐chi Hsu, 1 Tim Li, 1 and Bin Wang 1

2011年1月24日收到;2011年2月9日订正;2011年2月15日接受;2011年4月19日出版。

[1] 通过对GPCP和CMAP过去30年（1979-2008）数据分析我们得到全球季风区域（GMA）和全球季风区域的总降水（GMP）都在持续增加，同时，这种季风降水趋势的增加并不是基于前人假定的季风降水区域不变得出来的结论。由于GMA和GMP的同时增加，我们引入了能评估单位区域全球季风性降水的指标——全球季风强度指数(GMI)，GMI可以评估出全球季风的强度。利用GPCP和CMAP的数据集计算得到GMI在过去三十年间有持续的下降趋势。这个下降趋势主要是因为GMA的增长率远远大于GMP的增长率。经过更深入的诊断分析我们得到GMI的减少主要是由于GPCP中陆地性季风降水的减少而不是GMAP中海洋性季风降水的减少。引用：Hsu, P.‐C., T. Li, and B. Wang (2011), Trends in global monsoon area and precipitation over the past 30 years, Geophys. Res. Lett., 38, L08701, doi:10.1029/2011GL046893.

1. 简介

[2] 季风降水占据了全球年平均降水总量的很大一部分，世界上至少三分之二的人居住在季风区，在全球增暖下季风降水的改变可能会对居住在季风区的数以亿计的人造成巨大的社会影响和经济影响。Wang and Ding [2006] 利用1979-2003年间的全球降水气候学项目的数据（GPCP）定义了一个季风指数并且发现在过去25年期间全球季风降水有增加的趋势。Zhou et al. [2008a] 使用了相同的分析方法，利用三个数据集，即GPCP、降水的CPC合并分析即(CMAP)和专业传感器微波成像仪(SSM/I)的数据，检测了海洋季风降水在1979-2000年间的变化。他们的研究发现当GPCP和SSM/I数据中全球季风性降水呈现出显著增长趋势，然而CMAP数据中全球季风降水有弱的减小的趋势。

[3] 值得一提的是在上述两个研究中，季风降水总量的计算是基于气候平均态（25或22年）的全球季风区。众所周知，全球大气环流和海洋及陆地表面温度有显著的年际变化[Yang and Lau, 2006]。这极有可能是因为当大气环流或地球表面温度改变，全球季风区（GMA）[Wang and Ding，2006]也会出现年际之间的变化。因此当计算全球季风区总降水的时候考虑此变化是非常合理的。根据上述的研究，我们将利用1979-2008年的GPCP和CMAP数据重新计算GMA，然后评估GMP及其趋势。

1. 全球季风区域的定义

[4] 通过GPCP[Adler et al., 2003]和CMAP [Xie and Arkin,1997]的两组逐月降水数据来研究GMA和GMP在过去30年间（1979-2008）可能存在的趋势情况。GPCP和CMAP数据集的纬度和经度水平分辨率都是2.5°。对于更精细地季风区的定义，我们利用双线性插值的方法将原始数据插入到经纬格距为1°格点的方法来解决。

[5] 根据Liu et al. [2009]，GMA被定义成降水量平均每天超过2mm并且夏季降水总量超过55%年均降水总量的地区。夏季降水量减去冬季降水量定义为降水量的年较差；在北半球（NH），夏季在5-9月份（MJJAS），冬季在11-3月（NDJFM），南半球的时间刚好相反。GMP定义为GMA夏季降水。

[6] 由Liu et al. [2009]的定义的对Wang and Ding [2006]定义的改进，Wang and Ding [2006]所定义的GMA与最新的定义不同点就在于夏季和冬季月份的长度。Wang and Ding [2006]将JJA定义为北半球的夏季，DJF为北半球的冬季。如果忽略掉这些不同，两个数据集计算得出的GMP趋势还是相同的。因为GMA是基于同期夏季和前冬季平均降水的差而定义的，因而只有29年数据用于了定义GMA。

[7] 因为实际网格里的面积是随纬度变化而变化的，所以我们计算GMA和GMP时假设面积均等。根据GMA和GMP的趋势情况，我们使用线性回归分析。利用Mann‐Kendall非参数统计检验的方法[Kendall,1955]来确定其显著性情况。

1. 结果

[8] 为了阐明GMA的变化会如何影响全球季风性总降水，我们展示了两个计算结果。

全球季风降水时间序列(GMP,单位:10⁹m³day^-1)的计算基于固定区域，由最上面的两幅图展示。由GPCP和CMAP的数据计算的1979-2008年全球季风区的变化由下面两幅图展示。虚线表示每个时间序列的线性趋势，斜率值在每个图的右上方显示。(单位: 10⁹ m ³day ^-1(29 yr) ^-1)

首先，利用基于30年气候降水区域得到的不随时间变化的GMA来计算GMP。此方法参考了Wang and Ding [2006]和Zhou et al.[2008a]。其次，GMP是基于GMA的年变化情况来计算的。图1显示出在固定（图1，顶部）（GPCP数据）和变化的（图1底部）（CMAP数据）区域计算的到的GMA、GMP随时间演变的情况。这与Wang and Ding[2006]和Zhou et al. [2008a]中的结果是一致。根据GPCP的数据GMP有10.6 times; 10⁹m³day ^-1(29 yr) ^-1的增长趋势（图1左上），但用CMAP的数据斜率有减少的趋势，其斜率为minus;7.19 times; 10⁹ m³ day ^-1 (29 yr) ^-1（图1右上）。

[9] 全球地表温度和海洋温度在过去的几十年里的增长是不均衡的，陆地海水热对比度也呈现出随时间变化的趋势。全球季风很大程度上是由于海陆的热力差异造成的，GMA在过去的30年里也不断地变化。GMA现在由季风年里年均降水和夏季年均降水量来定义，而不是由气候学的平均降水来定义。从图1中位于下面的两幅图中可以看出，随着GMA的变化，通过GPCP和GMAP两个数据集计算得到的GMP有持续增长的趋势，数据集GPCP得到的斜率是[42.5times;10⁹m³day^-1(29 yr)^-1]远远大于CMAP数据集计算的到的斜率[2.57times; 109 m3 day ^-1 (29 yr) ^-1]并且经过统计检验，GMP在95%置信水平下不显著。

[10] 考虑GMA的变化时，GPCP和CMAP中的GMP斜率都是正的，导致了两个数据中GMA都是显著上升趋势。图2（上）显示出在1979到2008年之间即使存在年际间的扰动GMA仍有稳定的增长趋势。例如，西太平洋季风区明显向东扩展的趋势导致了1998年GMA的增长。这种改变与对流异常和热带中太平洋环流（与1997-1998年厄尔尼诺时间有关）有关。GPCP数据下的GMA的斜率是6.3times; 10⁶ km² (29 yr) ^-1，CMAP数据下的GMA的斜率是3.39times; 10⁶ km² (29 yr) ^-1。GPCP数据下该趋势有95%的置信水平，而CMAP中的斜率并不显著。图2中的虚线(顶部)表示GMA斜率95%的置信区间。全球季风区域的扩展很大程度上可能会导致总季风降水的增加趋势。为了确认GPCP数据下的GMA的增长趋势是稳定的而不是由于GMA定义和计算中的敏感性导致的，我们利用不同的夏季年均总降水阈值做了敏感性分析（图2底）。将两个计算指标应用于GMA计算。第一个指标是面积守恒（图2左下）。第二个指标较简单地计算格点数量（图2右下）。在大多数阈值下GMA都显示出正向的增长趋势。显然在第二个指标下，GMA的增长趋势更大一些。敏感性分析表明在过去30年间GPCP数据下GMA的增长趋势是非常显著的。

[11] 图2中上还可以看出在过去30年间GMA是从哪里开始扩展的。可以明显地看到GMA在前半段时间的均值情况与后半段的均值不同。随着GMA的增加GPCP与CMAP分别为9times; 10⁵km²和1.1times; 10⁵km²。在GPCP和CMAP两个数据下GMA的空间分布非常相似。总之全球季风区域的增加（蓝色阴影）出现在靠近热带季风区的极向边缘15°S-30°N。我们进一步研究了这些地区的降水季节分布有所扩大的GMA地区（蓝色阴影）（图2中下部），在扩展的GMA区域，降水特征趋向于在两个半球夏季(冬季)降水增加(减少)的类季风区域。在1979-2005年间，GMA向极扩展可能与热带环流的扩大以及夏季Hadley环流向极显著扩张有关[Fu et al., 2006]。

（图2上）全球季风区域的时间序列（GMA，单位：10⁶km²）的计算是基于1979-2008的数据，图左为GPCP数据，图右为CMAP数据。黑色的粗线表示每个时间的线性趋势（单位：106 km2 (29 yr)^-1，虚线表示GMA的置信区间。（图2中上）GMA在1994-2008和1979-1993这两个时间段的区别。蓝色（黄色）阴影表示GMA正（负）异常，红色表示基于1979-2008年平均降水的GMA气候梯度。（图2中下）1994-2008年和1979-1993年季节降水分布之间的差异GMA扩大全球气候变化区域，在北半球(红线)表示，南半球(蓝线)表示。（图2底） GPCP数据下使用不同夏季年均降水率的阈值GMA的变化情况。图2底左为固定面积（单位：10⁶ km² (29 yr) ^-1）指标下的置信度情况，图2底右表示单位网格（单位：1° times; 1° grid # (29 yr) ^-1）指标下的置信度情况。超过95%的置信水平用黑色的表示，超过90%的置信度用灰色的表示。

[12] 考虑到GMA和GMP的变化，我们引进了全球季风强度指标（GMI）。GMA定义为单位面积内全球季风降水总量，这与Zhou et al. [2008b]的定义很相似，这个指标可以用来确定全球季风强度的变化情况。图3上展示的是在过去30年里基于GPCP和CMAP数据GMI随时间的变化情况。有趣地是，两个数据下GMI都呈现出减弱的趋势，这表明在过去30年里季风性降水实际上是在减弱的。GPCP（CMAP）线性减弱的趋势是-0.03 mmday^-1(29 year)^-1(-0.24 mmday^-1(29 year)^-1)，两个数据计算得到的值置信度都未超过95%。GMI下降的趋势表明在GMA和GMP同时都随时间增长时，前者的增长率要远远大于后者的增长率。

[13] 以上分析表明过去30年里在GPCP和CMAP的数据下GMA和GMP的斜率都大于零，而GMI的斜率小于零。陆地和海洋对上述的趋势有何贡献呢？图3底显示出GMA、GMP和GMI在陆地和海洋季风区对其的相关贡献的比例变化情况。这里的百分比变化被定义为2008年至1980年的线性趋势差与29年的平均值之间的比值。值得注意的是GMA比率的增加对GMAP数据下的季风区域的变化有很大的贡献。与GPCP数据下的情况不同的是GPCP数据下对于季风区域的主要贡献来自海洋季风。不过，两个数据集在陆地和海洋性季风区域都显示是增加的趋势。关于GMP，陆地和海洋性季风会导致GPCP数据下总降水增加（后者大于前者），而在CMAP数据下陆地季风变化盛行的地方出现了截然相反的变化。GMA和GMP百分比的差值决定了GMI的值。当GMA的改变是正值或者GMP的改变是负值得时候或者当两个变化的值都为正值而GMA的变化更大的情况下，GMI的改变都是负值。图3底表明GMI的改变主要取决于GPCP数据中的陆地季风区域和CMAP数据下海洋季风区域的变化情况。

(图3上) 基于1979 – 2008年的数据计算得到的全球季风强度随时间的变化(GMI，单位:mm day^-1)，GPCP数据（左）CMAP数据（右）。虚线表示全球季风强度随时间的变化,线性曲率(单位:mm

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