大气准双周振荡影响长江流域的高温热浪事件的机理外文翻译资料

 2022-11-09 15:30:37

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大气准双周振荡影响长江流域的高温热浪事件的机理

MiaoniGao1,2,3 · JingYang1,2 · BinWang3,4 · SiyuanZhou2 · Daoyi Gong1,2 ·Seong-Joong Kim5

1 北京师范大学地理科学学院地表过程与资源生态国家重点实验室（ESPRE），北京100875
2 北京师范大学地理科学学院减灾与应急管理研究院，北京100875
3 夏威夷大学马诺阿分校气象学系和国际太平洋研究中心，美国夏威夷州檀香山96822
4 南京信息工程大学地球系统模式研究中心，南京210044
5 韩国仁川韩国极地研究所气候变化司

摘要：在1979-2014年，中国长久流域高温热浪事件频发，7月和8月发生的57次高温事件中有30次事件发现与大气准双周振荡（QBWO）中的干位相有关。当与QBWO相联系的低层显著反气旋异常出现在长江流域时，由于下沉运动引起的绝热加热以及云量变少引起的太阳辐射的增强将使得温度剧烈上升。长江流域伴随下沉运动的低层反气旋异常主要是大气准双周振荡（QBWO）造成的，QBWO通过逐案分类相对可以分为3种类型：中纬度波列型、西北太平洋型（WNP）,双波列型。中纬度波列型通过高空气旋性涡度引起下沉运动，引发低层反气旋型异常（LAA），这种气旋性涡度与高空从欧洲东部向西北太平洋东或东南传播的波列相联系；西北太平洋型（WNP）通过从赤道西北太平洋向中国东南部西北传播的低层波列触发LAA；双波列型在从低层赤道太平洋西北向或西向传播至中国南部的低层波列产生的低层反气旋性切变涡度，以及与从东欧向东或向东南传播至中国东南部的高层波列所联系的高空正涡度的共同作用下引起LAA。在所有的高温事件中，南亚高压东伸并且西北副热带高压西伸。追踪这些不同的前兆循环异常或许可以促进理解以及提高高温事件的延伸期预报。

关键词： 高温热浪，长江流域，准双周振荡，波列

  1. 引言

高温热浪会给社会、经济、生物圈、人类健康带来十分严重的影响(e.g., Easterling et al. 2000)。在过去的半个世纪中，亚洲高温事件发生率有所上升(Hartmann et al. 2013)。2013年，中国发生了一次具有史无前例空间范围、持续时间、高温的超级高温事件(Peng 2014)。了解其潜在原因并提高高温事件预测对于减灾十分重要。大多数研究关注的是大范围背景场比如：西北太平洋副热带高压(e.g., Peng 2014)、南亚高压(e.g., Liu et al. 2006)、北大西洋涛动(Sun 2012)、涡度场(Zhang et al. 2005)、海平面温度场(Lei et al. 2009; Sun 2014)与高温事件之间的联系。然而，我们对于短期高温事件发生的机制仍没有完全理解。

正如将在第三部分所示，长江流域上方的大气循环表现出了明显的准双周振荡特点。按照之前的研究，大气准双周振荡是这一区域夏季主要的季节内变化之一(e.g., Mao and Wu 2006; Yang et al. 2010; Chen et al. 2015)。许多研究发现QWBO的湿位相对于长江流域极端降水事件有着显著的贡献(e.g., Chan et al. 2002; Liu et al. 2014)。在此，我们随之思考QWBO的干位相是否会影响极端干事件，比如高温事件。事实上，许多研究已经发现了季节内变化对于高温事件发生的影响(Ding and Qian 2012; Teng et al. 2013)。Teng et al.发现，许多美国高温事件与反气旋循环有关，这主要是由于提前15天的显著纬向罗斯贝5波波列的能量传播，其类似于自然中次季节尺度的主要模式。根据1979-2008年中国南部发生的87次高温干事件的统计结果，Ding和Qian（2012）提出高温事件与从欧洲至WNP的高空区域尺度位势高度异常紧密相关，位势高度异常平均来说发生在高温事件前7天。然而，所有的研究关注的是基于位势高度统计分析的高温事件的季节内预测因子。很少有人关注高温事件中季节内变化的详细演变，以及它对极端高温发生的影响。

本研究调查了与QWBO相联系的高温事件的特点和起源。本文由下面几个部分组成：下一节将详细阐述数据和研究方法；第三节将阐述定义、关键区域、主导周期、以及我们挑选的一些中国的极端高温例子；第四节将诊断高温事件、QWBO干位相、极端高温局地起源的一般特征。第五节将通过识别QWBO不同的发展和演变将高温事件分为三类。最后一节是结论和讨论。

  1. 数据和方法论

2.1 数据

来自中国国家气候中心最新发布的从1979-2014年的CN05.1数据拥有高分辨率（0.25°），其被应用于描述高温事件，使用的数据包括：日最高气温、日最低气温、日平均2m温度、降水、相对湿度(Xu et al. 2009; Wu and Gao 2013)。此研究中使用的1979-2014年逐日大气循坏、温度、辐射通量、云量都来自于ERA-interim再分析资料，这些资料是欧洲中心为了中期天气预报制作的(Dee et al. 2011)，其空间分辨率为1°，垂直方向上有37个层次。来自ERA-interim数据集的云量将与NASA的MODIS数据集进行对比以做交叉验证(Levy et al. 2015)。尽管MODIS数据集只提供2002年之后的数据集，但这两个数据集中的云量有着相同的结果。

2.2方法论

2.2.1 ISV成分分离和显著性测试

首先通过移除缓慢的年际周期（气候尺度分量和前三个傅里叶谐波），再采取5日逐日平均去除天气尺度分量，ISV分量便可以从原始数据集中分离出来(Yang et al. 2010)。

为了确定QBWO的主导周期，我们运用具有锥形窗口的FFT的功率谱分析方法(Bingham et al. 1967)分析核心区域6至8月ISV分量的时间序列。之后对36年每年夏季（1979-2014）的功率谱分析求平均，并对其做显著性检验(Gilman et al. 1963).。基于功率谱分析的结果，我们将基于快速傅里叶变换的8-21天滤波带运用于ISV分量中，以分离出QWBO分量(Bloomfeld 2000)。

为了描述QWBO的结构和特点，每一个选择的QWBO的周期都被分为了8个位相。第一位相是最大值（最湿位相），第五位相是最小值（最干位相）。相对来说，第三和第七位相是从湿到干位相以及从干到湿位相的转换。第二、四、六、八位相则发生在周期到达最大值和最小值中间的时候。通过逐案分类，与QWBO相联系的高温事件也被分为不同的种类。并且使用位相合成技术(e.g.,Fujinami and Yasunari 2004; Yang et al. 2014)来对每一类高温事件做合成分析，其基于他们个体生命周期的共同特征。

我们使用Theil-sen趋势估计方法(Gilbert 1987)以及Mann-kendall(Kendall 1975)倾向显著性测试来判断在1979-2014年核心区域高温事件频率的线性趋势。

2.2.2温度倾向方程诊断

我们将使用温度收支方程来了解高温事件时与大气QWBO循坏相联系的温度改变。根据Yanai et al. (1973)，某个水平高度的温度倾向取决于水平温度平流、与垂直运动相关的绝热过程、以及大气加热过程（Q1）。方程可以被写成：

代表着恒压状态下的比热，T代表温度，t代表时间，V代表水平速度，

代表着梯度算子，P代表压力，omega;代表P坐标系垂直速度，

为一个常量，R为气体常量。另外Q1包括了太阳辐射加热、潜热、地表热通量以及次网格尺度过程。因此地表辐射通量也能进行诊断。为了分离出这个方程中8-21天的QWBO分量，我们将一个8-21天的滤波器运用于方程的每一项(Zhao et al. 2013)。注意，这里的温度倾向计算使用的是中央差分格式。

2.2.3波动通量

为了更好的阐述波的能量传播，我们计算了了Takaya and Nakamura (2001)阐述的位相独立的波动通量，这个方法之前被运用于季节内时间尺度下中纬度波列的研究(e.g., Yang and Li 2016)。方程为：

W代表着水平波动通量，U代表着全风速，u和v是纬向和经向速度，psi;是流函数，符号上一横代表低频背景（超过21天）分量，带有一撇的变量为QBWO分量。

  1. 长江流域的高温事件
    1. 中国高温事件的定义

通过在特定区域设定局地温度阈值，一些学者提出了一些合理的指标来辨别高温事件(e.g., Steadman 1984; Qian and Lin2004; Anderson and Bell 2011; Smith et al. 2013)。通常来说，根据定义高温事件时使用的阈值类型，高温事件指数可以被分为两类：绝对阈值型(e.g., Robinson 2001; Huang et al. 2010; Ding and Qian 2011)和相对阈值型，相对阈值型主要是为了消除不同地区的局地影响（通过百分位阈值方法）(e.g., Liu et al. 2008;Anderson and Bell 2011)。由于中国的地域广阔，使其拥有不同的图像和气候特征，因此绝对阈值法和相对阈值法都被应用到鉴别每一个站点的高温事件中，以便获得更可信的结果。

在本研究中，我们使用五个标准来判别每一个站点的高温事件，从而去去获得中国高温事件的核心区域：当等于或超过时为一次高温事件(1)持续3天最高温度超过35ordm;C(Huang et al. 2010)；(2)持续两天最高温度超过35ordm;C，且最低温度超过26.7ordm;C(Ding and Qian 2011);(3)持续两天日最大高温事件指数超过40.6ordm;C，日最低高温事件指数超过26.7ordm;C(Robinson 2001);(4)持续3天日最高气温大于当日90%的气候值(Liu et al. 2008);(5)持续2天日平均气温超过95%的气候值(Anderson and Bell 2011)。在五个高温事件的定义中，1至3为绝对标准，4至5为百分位标准。相比于标准1和标准4只考虑最高温度为评判因子，标准2、3、5还考虑了最低温度。

为了挑选出区域的高温事件，我们使用两个同时包含日最高和日最低温度为指标的高温事件定义，以便突出出现连续暖夜对于人类健康的影响(Meehl and Tebaldi 2004; Gershunov et al. 2009)。第一个高温事件定义是相对型定义，指的是核心区域日平均温度至少连续4天超过当地第九十百分位的温度值，这个温度值经过了15日滑动平均以去除天气尺度波动的影响。(Gong et al. 2004; Teng et al. 2013, with modifed)。第二个高温事件定义为上文由Robinson(2001)定义的绝对型定义。

    1. 7至8月中国发生高温事件的核心区域

根据Wang et al. (2009)，东亚地区5-6月与7-8月具有不同的气候特征，这是因为七月之后雨带移至长江北部。在梅雨锋北移之后，长江流域受西太平洋副热带高压的影响，其有利于在7-8月产生局地高温。之前的研究指出7-8月是中国东南部发生具有高湿度高温事件的最频繁的季节(Hu et al. 2012; Ding and Ke 2015)。因此在我们的研究中主要关注7-8月。

图1展示了利用之前提到的5个高温事件定义后，中国36个夏季高温事件的发生频率。它们共同的结果表明长江流域是中国高温事件发生频率的显著中心，根据五个高温标准，此处高温事件发生的平均最大频率超过每年2.3次。高温事件同时具有高温和高湿的特征。因此，在这篇研究中，将长江流域（26ordm;-33ordm;N，111ordm;-118ordm;E）定义为中国高温事件的核心区域。

图1 使用CN05.1数据集得到的1979-2014年长江流域7和8月高温事件发生平率（次/年）。图a,b,c,d,e分别是采用标准(1)，(2)，(3)，(4)，(5)计算得到的。蓝色方框区域为长江流域核心区域

    1. 与显著QBWO相联系的高温事件的挑选

下一步则是挑选长江流域的高温事件。采用高温事件的相对型定义共定义除了64个高温事件，使用绝对型定义出了111个高温事件（图2）。为了获得更加可信的结果，最终选取了57个既符合相对型又符合绝对型定义的高温事件来进行下面的研究。

为了得到长江流域大气环流的主导周期，我们对1979-2014年共36个夏季的区域平均降水和日平均温度进行了功率谱分析（图3）。有超过99%的先验置信度可以确定出8-21天的周期性峰值带，表明准双周振荡是夏季这个高温事件发生区域的主导周期变率。

之后，我们想要知道在36个夏季有多少个高温事件与QBWO相联系。因此使用两个标准来挑选出与QBWO事件显著联系的高温事件：（1）干位相的最小振幅和湿位相的最大振幅都超过经过带通滤波后区域平均降水量时间序列的0.8个标准偏差（2）高温事件在QBWO的干位相时段内发生。因为一些高温事件发生在7月初和8月末，因此我们将时间序列延伸为6月21日至9月6日，以便将这些QBWO事件的生命周期完整地包含进去。按照这两个标准，我们从57个高温事件中选取出了与32个显著的QBWO周期相关的31个高温事件，表明有一半以上的高温事件与QBWO相联系

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