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近60年全球半干旱气候变化

Jianping Huang·Mingxia Ji·Yongkun Xie

Shanshan Wang·Yongli He·Jinjiang Ran

摘要：这项研究分析了61年（1948 - 2008）全球半干旱地区的地域变化和区域气候变化，并探讨全球半干旱气候变化的动态变化。结果表明，自20世纪60年代初半干旱地区向干旱地区大范围扩张。这种扩张的半干旱地区占一半以上的旱地扩张。半干旱地区领域最近15年(1990–2004)比前15年（1948 - 1962）扩大7%；这一扩张在美洲大陆和东半球分别达到0.4 times; 10⁶ 、1.2 times; 10⁶平方公里。虽然半干旱的扩张发生在这两个地区，但扩张的转换模式是不同的。美洲大陆，从干旱地区发展成的新半干旱地区，气候变得湿润。相反，在大陆东部的半干旱地区，半干旱地区的气候变干了。东亚干燥的半干旱地区气候变化主要是东亚夏季风的减弱造成，而北美湿润的半干旱地区主要是西风带增强所导致。

关键词：半干旱气候变化；膨胀；干旱指数

1 引言

到2000年15% 的地球陆地表面由半干旱地区覆盖，全球14.4%的人口居住在该地区(Safriel and Adeel 2005)。这些地区的生态系统是脆弱的，对人类活动和气候变化之间的强相互作用很敏感(Charney 1975；Huang et al. 2010；Rotenberg and Yakir 2010；Xue1996；Zeng et al. 1999)。人类活动对半干旱气候的影响与土地农业开发有关。农业引入这些地区，其自然条件已经是农业边际，更可能是出于一些经济或社会因素(Liu et al. 2008)。这些因素包括需要为很多人提供的食物，减少的现有农业土地生产力，和利润动机的需要。半干旱地区的人主要依靠雨水灌溉农业为他们的生计，降水的波动极大地影响了地表水资源的可用性，对维持农业灌溉是十分必要的（Liu and Xia 2004；Schwinning et al. 2004)。例如，降雨模式轻微变化或温度变化都可能是灾难性的影响。此外，由于通过城市化和土地利用变化，大部分干旱和半干旱地区的土地已经经历了大量的人为改变(Gao et al. 2010；Li et al. 2012；Xu et al.2011；Bounoua et al. 2009；Georgescu et al. 2009；Scanlon et al. 2006；Fricke et al. 2009)。因此，半干旱气候变化是非常重要的，且以调查为目的决策因素。长期的全球变暖趋势，在半干旱地区的增强的尤为明显(Huang et al. 2012；Ji et al. 2014)。观测和模拟研究表明，在温暖的气候条件下，干旱可能会持续更久影响更大，在目前干旱多发地区，主要原因是增强的蒸发和降水的减少(Dai 2013a)。在干旱和半干旱地区干旱趋势由于全球变暖的发生，干燥的趋势越明显，导致水文循环加剧，气候潮湿的地区变得更潮湿和干燥的地区变得干燥(Chou et al. 2009；Held and Soden 2006；Seager et al. 2010)。最近的气候模型模拟表明，全球旱地面积到2100年将扩大10% ，但印度和热带非洲北部会变得更潮湿(Feng and Fu 2013)。年代际尺度的气候异常与地表退化也在这些地区发生（Dregne 2002)，在干旱半干旱地区，土地退化的风险是在干旱梯度中最大的(Safriel and Adeel 2005)。

虽然在以往的研究中对半干旱地区的历史气候变化进行了讨论(Bader and Latif 2003; Giannini et al. 2003；Hoerling et al. 2006；Lu 2009；Lu and Delworth 2005；McCabe et al. 2008；Meacute;ndez and Magantilde;a 2010；Zeng et al. 1999)，但这些研究大多着眼于某一地域或者国家限制，即萨赫勒的干旱地区(Hoerling et al.2006；Lu and Delworth 2005)；很少有研究强调全球半干旱地区。所以本文将从全球的角度来研究半干旱气候变化。

在这项研究中，提出了三个主要问题。在过去的61年中，是否所有的半干旱地区都发生了扩张？如果是这样的话，半干旱地区和其他气候类型的变化就变得非常重要。这些地区是如何变得干旱？在半干旱地区，什么是全球气候变化的动力？为了了解区域气候变化，本文在第4部分进行了系统的面积变化检查，在第5部分对半干旱地区气候变化进行评估，第6部分说明全球半干旱气候变化的动力，在第7部分进行讨论并得出结论。

2 数据和方法

2.1 观测资料

这项研究是利用NCEP降水资料(Chen et al. 2002)。通常它被称为降水重建土地（PREC/L）数据库，它是一个基于观测站的数据集，具有全球覆盖0.5° times; 0.5° 的经纬度分辨率，并且从1948延续到现在。PREC／L数据来自17000多站规范观测记录，并且这是从2个大型的个人数据集收集而来：全球历史气候学网络版本 2 (GHCN2)和气候异常监测系统（CAMS）。因此，该PREC/L可根据大量测站和独特的插值方法将数据实时更新。干旱的定义如下：该地区年平均降水量（P）少于500毫米；干旱进一步分为超干旱(P lt; 25 mm)，干旱(25 mm le; P lt; 250 mm)，和半干旱(250 mm le; P lt; 500 mm)(Thomas 2011)。

除了PREC／L，在这项研究中，我们使用了CPC的表面空气温度（SAT）数据，这是被称为GHCN_CAMS Gridded 2 m温度(Fan and Van den Dool 2008)。这个数据集与PREC/L有相同的时间范围和空间分辨率。为了证明该数据集的不确定性，因此与多个基于观测的SAT数据进行比较，例如斜坡模型参数的高程回归分析（PRISM）数据，¹国家气候数据中心（NCDC）气候区划数据，和气候研究中心（CRU）数据。初步的研究结果表明，GHCN_CAMS 地面SAT分析是合理的，它可以捕捉到观测地区气候的时空特征以及特定区域和全球域异常场时空特征(Fan and Van den Dool 2008)。

2.2 潜在蒸散量的估算（PET）

在气候研究中用于估计PET的方法通常分为三种：基于温度的方法(Thornthwaite 1948；Hamon 1963；Hargreaves and Samani 1985),基于辐射的方法(Makkink 1957; Priestley and Taylor 1972；Turc 1961)，组合方法(Penman 1948；Monteith 1981)。因为空气温度与净辐射和湿度有关，基于温度估算PET方法似乎应用在气候学比较好(Shaw and Riha 2011），然而，最近的研究表明简单以温度为基础PET估计是不适合用于确定长期蒸发和预测干旱趋势(Sheffield et al. 2012；McAfee 2013；Greve et al. 2014)因为温度不总是控制PET的首要因素(Donohue et al. 2010；Shaw and Riha 2011；Hobbins et al.2012)。事实上，PET不仅是空气温度的函数，也受辐射和空气动力的控制(Penman 1948)。

基于辐射的估算PET的方法，普莱斯利和泰勒（1972）的方法是Penman-Monteith公式的简化。仅保留辐射项，明确地忽略了气动控制项的影响，这是受水汽压差（VPD），风速和冠层阻力的影响(Wang and Dickinson 2012)。已经有人注意到，完全忽略有效能量、空气湿度的变化和风速会导致干旱指数在气候变暖的气候条件下变得更干旱错定为人为因素影响(Sheffield et al. 2012)。

Penman–Monteith算法源于物理原理，它优于只考虑温度和辐射影响的方法。本篇文章Penman–Monteith算法考虑到蒸散过程相关的气象参数，如净辐射，相对湿度，风速和温度数据，以及植被特征的信息(Allen et al. 1998)。

R_n是作物表面的净辐射(MJ m^minus;2 d^minus;1)，G是在土壤表面土壤热通量密度(MJ m^minus;2 d^minus;1)，T_a是2米高度日平均气温(°C)，u₂在2m高度风速（m/s），e_s是一个2米高度饱和蒸汽压力（kPa），e_a在2m高度的实际水汽压（kPa），Delta;是蒸汽压力–温度曲线的斜率（千帕/°C），和gamma;是心理常数（千帕/°C）。所采用的网格数据有辐射（包括短波和长波净辐射)，比湿度，风速，土壤热通量密度为全球陆面数据同化系统（GLDAS）0.5°分辨率的数据产品；数据从1948年起(Rodell et al.2004)。以两个全球辐射产品为依据，1983-2000年太阳辐射数据已经修正(Sheffield et al. 2006)。湿度和风速的数据是根据东安格利亚大学CRU基于观测的气候学方法进行调整( Mitchell and Jones 2005 )。麦克维卡等人（2012）表示，从全球陆地数据同化系统（GLDAS）上得知，在全球陆地表面和北半球区域平均风速趋势为minus;0.0009到-0.0013 ms^minus;1 a^minus;1 （如图S1、如图S2），这与近地表风速（-0.014 m s^minus;1 a^minus;1）的下降趋势是一致的。然而，向下的幅度远低于全球陆地观测，所以我们应该注意使用GLDAS风速数据可能导致偏向增加PET和某些地区气候的干燥化，因为GLDAS的风速和湿度是NC- EP/国家大气研究中心（NCEP）再分析资料，不是观察直接得到的。

2.3 干旱指数（AI）

干旱指数（AI）表示气候的干燥度，定义为年降水量（P）与年潜在蒸散量（PET）的比值。为体现干旱指数的作用，定义干旱指数小于0.65的为旱地，在进一步分为极度干旱(AI lt; 0.05)、干旱(0.05 le; AI lt; 0.2)、半干旱(0.2 le; AI lt; 0.5)、和亚湿润干旱(0.5 le; AI lt; 0.65)类型(Middleton and Thomas 1997)。在所有四种类型的旱地里，极度干旱地区是最干燥的，其次是干旱、半干旱和亚湿润干旱地区。1948年至2008年的干旱指数由Feng and Fu (2013）计算提供，数据的空间分辨率为0.5°times;0.5°。

此外，在计算PET和AI时，Feng and Fu (2013）验证了不同数据集的不确定性。温度和降水两类数据使用于：CPC PREC/L数据和德拉瓦大学(UDel)数据(Legates and Willmott 1990a, b)。计算PET所需的太阳辐射、湿度和风速也从两个数据集选择：GLDAS和二十世纪再分析(20CR)资料(Compo et al. 2011)。因此，四种组合(i.e., CPC and GLDAS, CPC and 20CR, UDel and GLADS, UDel and 20CR) 结果可进行比较。结果显示，与全球平均时间变化基本一致。然而，我们注意到，通过使用单独的降水数据集在特定区域的趋势可能会略有不同，特别是在中亚地区(see Fig.S3–S6 in Supplementary)。希曼等（2008）表示，通过比较大观测降水数据资料研究发现在中亚地区使用UDel资料作降水模式是最合适的，降水量的偏差可能由大山山麓系统导致，如天山中部和帕米尔高原东部地区的降水量很小。在中亚半干旱地区UDel和PREC／L有类似的降水量变化趋势，我们注意到PREC/L降水数据解释中亚地区降水变化趋势似乎也合理。

2.4 Kouml;ppen–Geiger气候分类

Kouml;ppen气候分类最初是由Kouml;ppen（1884）提出，基于Kouml;ppen的原始方法的各种分类已被开发，如Thornthwaite方法(Thornthwaite1948;Feddema2005),Kouml;ppen-Trewartha 方法(Trewartha and Horn 1980),Kouml;ppen–Geiger方法(Kouml;ppen 1936; Geiger 1954)。一般而言，Kouml;ppen-Trewartha方法以简化形式被用到各研究中，仅用温度和降水量；Thorn thwaite -type 方法因为太复杂所以不常使用(Thornthwaite 1948; Feddema 2005)。与上述方法比较，Kouml;ppen–Geiger方法是基于一个地区的植被类型，结合气温和降水来分类的，这是最常使用的气候分类方法。因此，我们选择Kouml;ppen–Geiger分类方法。最近 ，对Kouml;ppen–Geiger气候分类的更新发表在一些实测气温和降水资料的研究中(Kottek et al. 2006; Peel et al. 2007)。本文的研究中，我们采用1951–2000年期间0.5°分辨率的Kouml;ppen–Geiger气候分类图，这张图是由kottek等人（2006）发表。图和相关数据都可以在网上http://koeppen-geiger.vu-wien.ac.at/present.htm查到。用三个字母来划分这些数据产生的31个气候类型。第一个字母描述了主要的类型，即赤道气候（A），干旱气候（B），温带气候（C），雪气候（D），极地气候（E）。在研究中，我们描述了四个干旱气候（B）的类型，即，炎热的沙漠气候（BWh），凉爽的沙漠气候（BWk），热草原气候（BSh），和凉

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