东南亚极端降水趋势外文翻译资料

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东南亚极端降水趋势

摘要：作者利用东南亚国家20世纪50年代至2000年代的日降水量数据调查了极端降水事件的趋势。东南亚国家的雨天日数（日降水量大于1mm）趋于减少，而雨日平均降水强度呈上升趋势。强降水指数（年降水量与百分位数）表明，有明显上升趋势的站点数大于有明显下降趋势的站点数。强降水量在越南南部，缅甸北部以及菲律宾的米沙鄢群岛和吕宋群岛增加，在越南北部减少。持续干期的最大值在冬季风降水占主导的地区呈现减少趋势。缅甸旱季的降雨事件会减少。

1 介绍

松本等人认为东南亚国家大部分降水是由夏季风和/或冬季风引起的，年均温度超过1500毫米时降水季节变化非常明显；谢等人讨论了印度支那半岛从北向南延伸的山脉在夏季风期间对降水的地理影响；奥约斯和韦伯斯特2007年发现，季风内部季节性振荡与地形的相互作用对确定夏季风降水的空间格局很重要，在冬季风期间，来自西伯利亚的寒潮可以到达东南亚。横井和松本2008年发现南海的寒潮和热带扰动导致越南中部地区出现严重的地形降水。

从20世纪90年代开始，许多研究考察了20世纪强降水量的变化（如川岛和山本 1993；卡尔 1998）。近年来，我们已对包括一些亚洲国家在内的几个国家和地区对强降水的长期变化进行了深入研究（如翟等，2005；张等，2005）。 曼顿等人 （2001）研究了东南亚和南太平洋1961-1998年极端日降水的趋势后发现，东南亚的雨天日数（日降水大于等于2mm）普遍下降。另外，除部分台站外，东南亚极端降水频率有所下降，无统计意义。

在具有大规模季风气流的山体迎风面上往往会出现强降水。但是，印度支那半岛仅有14个台站可供曼顿等人使用（2001年），这意味着与季风气流和山脉相互作用有关的强降水事件被有限地捕获。因此，对东南亚极端降水趋势的分析需要更多台站来支持。

本研究的目的是利用高密度台站资料描述20世纪50年代至21世纪初东南亚地区极端降水趋势的空间分布。

2 数据、质量控制和降水极端指数

日降水数据由东南亚国家的国家气象部门或水文气象部门收集，这作为全球能源和水循环实验（GEWEX）亚洲季风实验（GAME）和季风亚洲水气科学研究与预报（MAHASRI）活动的一部分。我们选择满足以下条件的站点：1）存在超过30年的日降水数据；2）超过15个缺失数据的年份不用于指数计算；3）允许缺失数据在5年或更短的时间内。除了70年代中期集中在越南南部地区以外，多年来缺失的数据并不集中在特定的时代。缺少的数据在本研究中没有得到补偿。值得注意的是，降水数据在缅甸和文莱以1mm分辨率记录，泰国、老挝、越南、马来西亚、新加坡和菲律宾的日降水量数据分辨率为0.1mm。从1950年代起，马来西亚，泰国和菲律宾的95个站点以及20世纪50年代末和60年代初在越南的58个站点开始提供每日降水数据。对于缅甸的39个台站，本研究使用了20世纪60年代以后数字化日降水量数据。

Wijngaard等人（2003）使用四种统计检验方法来检验降水数据的同质性：标准正态同质性检验，布希兰德试验范围测试，佩蒂特检验和冯诺依曼比率检验。试验表明，三个台站降水资料可能存在不均匀性。由于我们没有可能包含台站搬迁信息、雨量计类型变化和观测实践变化的数据，我们无法判断这三个观测站的不连续性是否是人为造成的。为了避免错误的结论，这三个站点不参与数据分析。所使用的站列在补充-1中，如图1所示.

图1 200个气象站的位置

符号用于指示每个降水记录的开始年

表1计算并列出了12个降雨指数，大部分指数与极端降水有关，但是其中三个指标更能反映整个降水分布的变化：PRCPTOT、WDAY和SDII。雨天是指某天的降雨量至少为1毫米。

表1 降水指数及其定义和单位

（RR为日降雨量，雨天的RR至少为1mm，

而晴天的RRgt;=1mm，所有指数均计算每年1月至12月的数值。）

Kendall（1975）介绍了衡量两个变量之间单调关系的强度。非参数Mann-Kendall检验(MK检验)已被用于评估气候和水文数据时间序列的趋势(如Hirsch等人，1982年；Lettenmayer等人，1994年)。本研究将m-k检验应用于雨量极值指数数据的趋势评估，为了表示目的，数据也使用了普通最小二乘拟合。

3 结果

图2总结了这些国家降水极端指数的趋势， 除WDAY和SDII两项指数外，具有统计意义趋势的台站数目一般不超过总台站的10%。 超过58个台站可以观测到WDAY的显著减少趋势，并在各国广泛分布（未显示）。 尽管我们使用不同的雨天阈值，但WDAY的减少与Manton等人（2001年）的结果吻合较好。在本研究中，WDAY的在缅甸主要呈现出下降趋势，而Mantonet等人(2001年)的结果显示缅甸两个地点的WDAY呈增加趋势，这一差异主要是由于数据长度和周期不同所致。

图2 东南亚降水指数有显著趋势的统计台站百分比

(深蓝色/深红和青色/品红表示随时间增加/下降的趋势，分别通过了99%和95%的显著性检验)

具有显着减少趋势的台站数量大于具有显着增加趋势的台站数量（图2）。图3a显示了PRCPTOT趋势的空间分布。PRCPTOT在缅甸，泰国和越南北部大部分地区都呈现下降趋势。然而，仅在曼谷周围的六个站点和越南北部红河沿岸的五个站点观察到统计学上显著的下降趋势。越南南部和菲律宾吕宋岛的PRCPTOT趋于增加，四个台均具有统计学意义。

对于R50mm来说，具有增加、减少趋势的台站的数量相当（图2）。图4显示了R50mm趋势的空间分布，这与PRCPTOT的趋势相似。R50mm在越南南部趋于增加，越南北部则趋于减少；在缅甸北部山区趋于增加，而在若开山脉的东侧减少；泰国的减少和增长趋势并存；在马来西亚半岛的增长趋势无统计学意义；米沙鄢群岛和菲律宾吕宋岛的一些地方观测到R50mm的增加趋势。尽管R95p中的阈值定义在各站之间是不同的，但R95p趋势的空间分布与R50mm趋势的空间分布相似（未显示），此外，R95P有统计学意义的站数大于R50mm(见图2)。R99p，RX1d和RX5d显著增加趋势的台站数量大大减少。但是，这些趋势的空间分布与R50mm相似。因此，在这些东南亚国家，暴雨趋势的空间分布似乎是强劲的。对于R10mm和R20mm，有显著下降趋势的站数大于有显著增加趋势的站数，而R10mm和R20mm趋势的空间分布与R50mm的空间分布相似。

图3 PRCPTOT和SDII的变化趋势

（趋势用现有数据时间尺度内平均值的百分比变化表示，蓝色/红色符号表示呈现出增加/减少趋势。

实体符号表示通过95%的置信度检验。）

越南北部和南部极端降水和PRCPTOT的时间趋势有明显差异。图5显示了R95p的区域平均异常时间序列。越南北部的时间序列表明其线性趋势为负（图5a）。 然而，R95p的频率在20世纪60年代和90年代较低，在70年代则较高；即越南北部R95p的年代际变化很明显。我们8月和9月在越南北部进行了R95p的气候观测，在这几个月中，热带气旋的登陆频繁发生在越南北部，厄尔尼诺年会更加频繁(Fudeyasu等人，2006年)。然而，厄尔尼诺年和拉尼娜年的出现次数在20世纪70年代相当，而在20世纪90年代厄尔尼诺年占主导地位。因此，热带气旋登陆越南北部对R95P的影响似乎是有限的。

图5b显示了越南南部R95p的区域平均异常时间序列，可以清楚地观测到增加的趋势。尽管存在明显增加的趋势，但单调增长在1980年前后终止，并且1998年至2000年出现大波动时，异常值在平均值附近波动。

图4 与图3相似，R50mm的趋势除外

图5 (a)越南北部和(b)越南南部的R95P区域平均异常百分比时间序列

（计算每个站的异常百分比，然后得到算术平均值(Frich等人，2002年)，

对1961~2006年的数据进行了线性回归，并绘制了回归线。）

图2显示200个站点中有17个表明CDD有显著增加的趋势，一个站点的CDD值显著下降。相反，在CWD中，有显著下降趋势的台站占主导地位。

在缅甸和泰国，除去一些个例，CDD的增长趋势是普遍存在的(图6)。由于缅甸和泰国的雨季和旱季明显不同，CDD的增加可以认为是近几年干旱季节降水事件的减少。

图6 与图3相似，CDD的趋势除外

在马来西亚半岛，婆罗洲，菲律宾的一些地区和越南中部地区CDD也呈现增加趋势，这些地区都是冬季季风降水占主导的地区（Chang等，2005）。冬季季风降水通常是由来自亚洲大陆的寒潮与地形之间的相互作用引起的，CDD天气的最后日子出现在冬季风的后半段（见补充-2）。最近，王等人（2009）发现，自20世纪80年代后期以来东亚冬季风变弱。东亚冬季风的减弱表明，从西伯利亚到南海和菲律宾海寒潮的频率和/或强度都有所下降。因此，该地区CDD的增加可能是由于东亚冬季风期间寒潮活动的变化所致。

4 结论

本文检验了东南亚200多个台站从20世纪50年代到21世纪初的极端降水指数的长期趋势。年降水量下降的趋势广泛分布在缅甸、泰国和越南北部，而越南南部、米沙鄢群岛和吕宋岛的年降水量则呈上升趋势，这些国家的雨日减少趋势占主导地位，然而平均降水强度则有所增加。在东南亚地区极端降水(R50 mm和R95P)和年降水量的空间分布趋势相似。越南南部/北部极端降水的显着增加/减少趋势有一定的空间范围。在缅甸和冬季风降水占主导地位的地区，连续干旱日的年最高值趋于增加。

致谢

这项研究得到了教育、文化、体育、科学和技术部（MEXT）（领导：松本君）“国家关键技术资助20240075”、“日本环境部全球环境研究基金”B-061的支持和MEXT“数据集成和分析系统”的资助。

补充

补充-1是本研究中使用的站点列表。

补充-2显示了马来半岛东海岸和婆罗洲岛西北海岸CDD最后一天的归一化频率直方图。

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