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1979- 2012年间东亚地区与气候和环境因素相关的降水变率

邓银音，高陶，高惠旺

1中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室，青岛，266100。

2菏泽大学资源与环境科学学院，菏泽，274000，

3北卡罗来纳州立大学海洋与大气科学系，北卡罗来利州罗利NC 27695-8208。

摘要：本文对1979年至2012年的东亚地区内陆地区的不同区域进行了分析。通过正交函数（EOF）计算的结果表明，年降水量变化主要与南极涛动，东亚夏季风和气溶胶相关。同样，海表面温度（SST）的升高，可以解释旱季时期西北太平洋的降水变化 （10月 - 5月）和雨季时期中国东海以及南海的降水变化（6 - 9月）。海表温度变化无法解释的海洋上的降水变化似乎与由动力因素引起的水汽输送有关。随着海表温度提高，从海洋向内陆地区的输送的水汽可能被再分配，从而引起较为复杂的区域性降水变化。此外，气溶胶对云和降水的影响也会因污染水平和季节不同而产生差异。

海洋降水占全球降水量的约80％，在地球气候系统中起着至关重要的作用¹。它的变化可以直接影响到全球水文学循环的强度以及陆地和海洋上降水的再分配²，学者们在海洋降水如何影响气候变暖这一领域投入很大关注^3-6。从全球来看，在赤道雨带区域，降水增加，而在副热带地区，由于受哈得莱环流中上升分支中较大的热带对流影响，加强了副热带地区下沉气流。同时由于水汽输送的增加，高纬度地区降水增加。然而，降水对全球变暖的反应随区域改变而改变。对于热带海洋，关于降水变化的解释有两种，即一个预测目前多雨地区（变得更加湿润得地区）的降雨强度增加，另一种则认为，海表温度（SST）升高时，降水会增加更多（更暖更潮）Huangetal.⁷最近提出，上述两种机制并不矛盾，且具有互补性，即热带海洋年平均降水量随温度升高湿度增加机制而改变，而季节平均降水随湿度增加机制而改变。 此外，除东亚9以外，中高纬度地区的降水量每十年增加约0.5％至1％。 东亚地区的例外情况的影响因素目前仍待研究^10,11。

东亚是近几年来人口众多，经济快速增长的地区。 东亚的降水可能受到几种气候因素的影响。 厄尔尼诺南方涛动（ENSO）是一种热带太平洋海-气耦合的现象，以不同的方式改变热带气旋，从而影响区域降水。 作为全年气候变率最强烈的信号，ENSO可能在气候变暖（7〜8年〜3 - 4年）年间变得越来越频密。此外，季风，即东亚夏季风（EASM），南亚夏季风（SASM），印度夏季风（ISM）和西太平洋夏季风（WNPSM）也是影响亚洲区域降水季节性循环的周期性因素，其均具有季节性循环。 最近的报告显示，20世纪70年代以后EASM经历了明显的减弱，导致华北地区降水减少¹⁴。 SAS Misal如此弱化，而不像ENSO，EASM和SAS Metc。，SST经历了单调的增长，目前认为是受人为气溶胶的增加的影响¹⁵.有关人士提出气溶胶的增加对降水¹³的空间变异有较强的控制作用，同时指出变暖的海表温度与降水之间的关系为非线性¹⁶。全球变暖下区域降水的异常变化可能并不仅仅与气候变化如ENSO，季风和SST的变化有关。 随着时间和空间而变化很大的大气气溶胶。也可以通过影响云微物理性质甚至弱化季风来影响区域降水。 此外，因为温室气体，大气气溶胶可能部分抵消对降水的促进作用¹⁷。亚洲尤其是中国已成为世界上最高的气溶胶装载区之一。华南夏季汛期和华北旱灾随着气溶胶的负荷增加而增加¹⁸。

区域降水对农业活动和地方经济社会发展有直接影响。尽管在全球范围内对降水对海洋变暖的响应进行了广泛的研究，但是即使是对于最先进的模型^11,20在区域降水预测方面，仍存在大面积的不确定性。对东亚地区降水长期变化的深入分析以及相关的气候和环境因素对于揭示内在机制至关重要，对未来的预测也会有好处。鉴于此，本研究的目的是对在1979 - 2012年期间东亚不同季风影响区的年际变化特征进行描述，并对与海洋变暖有关的区域降水变化的不均匀性进行了理解。另外，我们将特别关注周期性因素（ENSO和季风环流），非周期气候因子（SST）和区域因素（气溶胶和云）对我们研究区域最近三十年降水变化的影响。

研究方法

数据来源： 本研究中使用的数据集包括：1）2.5u 2.5u的网格版本2.2月平均全球降水气候学项目（GPCP）产品（http://precip.gsfc.nasa.gov/）。GPCP是各种微波数据，红外数据和表面雨量计数据的组合²¹。 GPCP降水资料已广泛用于热带和中纬度地区的降水分析^21,22。 2）ERSST（版本3b），它是美国国家海洋和大气管理局（NOAA）扩展重建SST数据集（http：// www.esrl.noaa.gov/psd/），具有2.0u 3 2.0u的分辨率²³。ERSST分析基于国际综合海洋 - 大气数据集（ICOADS）的现有全球电信系统（GTS）船舶和浮标观测资料。 3）NOAA Nin -o-3.4指数，定义为Nin〜3.4区域（5uS-5uN，170uE-120uW）的平均SST异常值。 据报道，Nin -o-3.4地区的SST变率对西太平洋降水的变化有很大的影响，常被用作ENSO指数²⁴。 4）本研究中采用四季风，来分析降水和季风之间的关系，如EASMI，SASMI，IMI和WNPMI。四种季风的定义见表（1. 5）月平均中等分辨率成像光谱仪（MODIS）3级，Terra卫星上的五组数据集.（http：// ladsweb。nascom.nasa.gov/data/search.html）。它的空间分辨率为1.0 ͦtimes; 1.0 ͦ。本研究中使用的具体参数包括550nm处的气溶胶光学深度（AOD），精细模式（空气动力学直径（Dp），1mm）AOD和云分数（CF），云有效半径（CER）。 MODIS气溶胶产品可以监测全球气溶胶场在陆地和海洋上的时空特征。特别是使用气溶胶机器人网络（AERONET）²⁹和中国太阳雾仪网络（CSHNET）数据³⁰对中国MODIS气溶胶产品进行了广泛的验证。 6）国家环境预测中心/国家大气研究中心（NCEP / NCAR）在1979 - 2012年期间提供的全球再分析数据用于估算大气水汽输送的条件³¹。本研究中使用的物理变量包括月平均比湿度以及八个标准压力水平下的经向和纬向风分量：1000,925,850,700,600,500,400和300hPa。垂直的集合水汽通量可以表示为

（1）

并且水汽通量散度可以表示为

（2）

其中是垂直整合的水汽通量，q是比湿度，是水平风矢量，p是压力，是表面压力，是重力加速度，是综合水汽通量散度。

研究区域：我们的研究区域包括东亚海洋和大陆（图1）。海洋区包括黄海 (YS, 120 ͦE–126 ͦE, 32 ͦN–39 ͦN)，东海(ECS, 117 ͦE–129 ͦE, 25 ͦN–34 ͦN)，南海 (SCS, 106 ͦE–121 ͦE, 3 ͦN–22 ͦN)和西北太平洋(NP, 122 ͦE–147 ͦE, 1 ͦN–35 ͦN)。在大陆，我们关注距离YS，ECS和SCS 250公里内的沿海地区。在沿海地区，夏季水汽主要来自海洋，特别是ECS和SCS的沿海地区，但大气气溶胶的装载量与海洋大气相比要高得多。通过内陆区域降水的比较，对中国季风影响地区的降水变化进行了分析。 这些地区虽然是内陆地区，但水汽实际会受季风影响。 根据传统气候区域性，内陆地区进一步分为华北和华南。 秦岭 - 淮河线是中国南北之间的分界线³²。

方法

经验正交函数（EOF）和皮尔逊积矩相关分析（PCC）用于数据解释。 EOF是一种可以从与时间有关的二维数据集中提取主要变化模式的统计方法.EOF分析给出了各模式的空间格局和模式加载的时间序列。 EOF空间模式是特征向量，它们是正交的，使得前导的EOF描述的是使其方差最大化的空间相干模式³³。 PCC通常用于测量两个变量之间的线性关系程度³⁴。当统计学显著性等于或超过95％置信水平时，需要关注其相关性。

图1 | 研究区域的地图（降水数据读数的网格点用不同的颜色标记，代表不同的区域）。图中的地图是由D.Y创建的。 使用Arcgis 9.3。}

为了测量作为地方T函数的大气持水量，我们使用以下形式的克劳修斯 - 克拉佩龙关系近似：

，(3)

其中es是饱和水汽压（kPa），T是表面空气温度( ͦC)，常数A，B和C分别为0.6108,17.27和237.3。 由于海洋空气温度与大多数海洋区域的日平均海表气温有很好的一致性，所以SST数据可以用作海洋空气温度的代表。对于本研究来说，这是特别真实的，因为SST的时间分辨率研究是月平均值。我们使用以下公式计算每摄氏度SST(Delta;W/Delta;T) 的持水量的增长率：

, (4)

es1979和es2012表示1979年和2012年的水汽压，T和T分别表示1979年和2012年的海表面温度。 通过SST的净增值计算降水的（DP / DT）净增加用以下公式计算：

, (5)

and是1979年和2012年的降水量。Delta;W/Delta;T and Delta;P/ Delta;T的单位均为 %/ ͦC。从方程式来看，该方程式确定从1900年至2002年的气温每升高1摄氏度大气的持水量增加约7%。

结果与讨论

东亚降水区域变化与周期因素有关。为了探索1979 - 2012年东亚年降水变化的时空分布，对年降水异常场进行了EOF分析。 只有前三个EOF和相应的主要组件（PC）（图2）通过了北方测试³³，占方差的52.8％。 根据每个模式的PC与可能的影响因素（Nintilde;o-3.4指数，EASMI，SASMI，ISMI，WNPSMI和AOD，CER，CF）之间的相关性来讨论三个EOF和相应的PC。第一个EOF占异常方差的33％（图2a），显示出NP，SCS，北部YS和华北部分地区的负相位。降水变化是空间场和时间场的乘积。相应的PC1（图2D）从1979年到2012年都有下降趋势，这意味着这三个地区的降水量在过去三十年有所增加，在NP和SCS的增幅比北部YS和华北部分地区更加明显。 从非趋势年际变化中得出PC1与Nintilde;o-3.4指数之间存在显著相关（r 5 0.53），说明第一种模式主要反映了ENSO相关趋势变化。 史密斯等³⁸和Trenberth等³⁹利用EOF分析了全球降水，并将第一种模式归因于ENSO在PC与Nintilde;o指数之间的相关性的影响。

第二种模式（图2b）似乎与ENSO相关，同样^38，39，除了PC2与Nintilde;o-3.4指数显示出显著的负相关（r = 520.58）。 此外，PC2还显示与WNPSMI（r = 520.62）和EASMI（r = 520.4）呈负相关，但与CF呈显著正相关（r = 0.64）。 东亚季风环流较弱，厄尔尼诺3.4⁴⁰区域的海表温度有异常变暖的延迟效应。 因此，这些指标不是彼此独立的，并且都与PC2具有显著的相关性。排除与ENSO相关的两个异常年份，即1999年（洪水年）和2005年（干旱年），PC2在1995年之前略有下降，但之后又略有增加。

图2 | 1979 - 2012年期间研究区年降水量的前三个EOF（左图，（a），（b），（c））和主要组成部分（右图，（d），（e），（f） 图中的红线表示主要部件的线性拟合。 图中的地图由D.Y创建。 使用Matlab 2011b。

由于EASM的弱化，特别是WNPSM¹⁴，第二种模式中NP南部的下降趋势可能部分与水汽量的减少有关。 在西太平洋500 hPa位势高度场上，588-dagpm等高线外围西侧向东运动（1993年前约在东经134度，1994年后东经132度）（也见补充图S1），表明WNPSM在弱化。虽然ECS，SCS及其沿海地区的水汽量也减少（图3和图4），但这些地区的降水量有所增加。 这种情况可能发生，是因为降水不仅与局部蒸发量有关，还和远方水汽源地输送的水汽通量有关。

第三种模式（图2c）占总方差的6.2％，相应的PC3（图2f）呈现明显的增长趋势.PC3和Nintilde;o3.4指数之间或PC3与EASMI之间无显著相关性，但PC3 与总AOD（r 520.64）具有显着相关性，这表明第三种模式可能与大气气溶胶有关。 Gu和Adler等人⁴¹在全球降水的EOF分析中也报告了三种模式。其中，与我们的研究类似，两种模式似乎与ENSO相关。然而，他们将第三种EOF归因于区域降水变化的某些方面。本研究的第三个EOF显示，NP增幅较强，但华南和YS有轻微的降幅。我们将在后面的部分讨论降水和大气气溶胶之间的关系。

图3 | 在干旱季节（10月至5月），我们的研究区域的垂直整合平均水汽输送.（a），1979 - 1993年垂直综合平均水汽输送量（b），1979 - 1993年和1998 - 2012年间垂直整合平均水

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