亚太网络地区气温和降水的均值与极端事件在1955-2007年的变化外文翻译资料

 2022-12-05 16:46:28

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亚太网络地区气温和降水的均值与极端事件在1955-2007年的变化

Gwangyong Choi, Dean Collins, Guoyu Ren, Blair Trewin,b Marina Baldi, Yoshikazu Fukuda, Muhammad Afzaal, Theeraluk Pianmana, Purevjav Gomboluudev, Pham Thi Thanh Huong, Norlisam Lias, Won-Tae Kwon, Kyung-On Boo, Yu-Mi Cha and Yaqing Zhou

摘要：本课题研究了来自亚太网络(APN)十个国家143个气象站1955-2007时间段的极端温度和降水事件变化的时空模式变化以及它们与气候平均值变化的联系。

在APN地区，冷夜(日)年频率减少了6.4天/十年(3.3天/十年)，而暖夜(日)频率增加了5.4天/十年(3.9天/十年)。在过去20年(1988-2007年)，暖夜(日)的年频率的变化率已经超出1995-2007年期间变化率的1.8(3.4)倍。在季节方面，夏季暖夜和暖日在平均温度的频率比在冷夜和冷日的相应频率变化得更快。但是，极端和平均序列的归一化表明，极端温度事件的变化率一般低于平均气温，但冬季冷夜的变化速度与冬季平均最低气温一样快。这些结果表明，相对于最近APN区域温度平均值的上升，极端温度事件在季节和日上都有不对称的变化。

在研究期间，总降水量或极端降水事件的频率和持续时间方面没有系统的区域趋势。在所有气象站中，只有不到30%的极端降水事件出现了统计上的显著趋势，没有空间连贯的变化模式，而在所有气象站中，超过70%个气象站出现了极端温度事件的统计显著变化，形成了强烈一致的空间格局。

关键词：极端气候指数；气候平均值；极端气候事件的敏感性；亚太；气候变化

1.引言

极端气候事件的增加，如长时间的热天和强降雨日，对人类社会和自然环境的负面影响大于气候均值变化的影响。几项研究报告了一个灾难性的降水事件如何在短时间内破坏人类社会的长期成就(例如，Zong和Chen，2000年)。还详细记录了极端高温或低温事件如何能够极大地提高人类死亡率和能源利用率(例如Huynen等人，2001年；UNEP，2004年)。近几十年来，有许多课题研究了月、季、年气候均值的变化，目的是对由于大气化学的人为改变引起的气候变化痕迹进行分析。相对而言，关于覆盖广泛地区（例如，洲际或半球尺度）的极端气候事件变化的系统和广泛的研究已经是一个较新的发展，主要原因是难以跨越国际边界收集高时空分辨率气候数据。

近年来，全球气候模式（GCM）模拟的气候脚本数据已经开始用于预测较为温暖的21世纪极端气候事件的变化。 然而，一些研究（如Meehl等，2007; Sillmann和Roeckner，2008年; Alexander和Arblaster，2009年）指出，通过气候模拟资料与观测资料的比较，气候模式在模拟目前日间极端事件上的困难为预测未来极端气候事件变化提供了更多的不确定性。 这些情况突出了根据观测到的原生气候数据持续监测极端气候事件变化的重要性。

自20世纪90年代后期以来，人们在利用观测气候数据来评估极端气候事件的空间和时间模式的变化上，作出了许多努力。需要分析极端事件的长期气候特征，包括其强度、持续时间和频率，来制定缓解和适应计划。在这些努力中，来自更广泛地区的更多长期气象站的数据对于探测极端气候的全球规模变化是必不可少的。然而，由于财政和体制障碍，在获得可靠的长期气候数据方面存在许多困难，包括许多国家对以日常或更高分辨率交换数据集施加的限制，以及数据观测和存档实践的维护不善。一般来说，在发展中国家，由于缺乏资金、技术和人力资源，以及一些地区的政治不稳定或武装冲突，在维护观测网络和以适当的格式存档保证质量的数据方面存在更大的困难。

因此，许多台站只有短期记录或长期缺失的数据，还有许多宝贵的长期气候数据，包括那些在整个殖民时期存档的资料。在一些直到第二十世纪才独立的国家，数据仍然是非数字格式的，在分析中不容易获得(Page等，2004年)。另一个困难是，直到20世纪90年代后期，国际社会才就极端气候指数的标准定义达成一致，这也推迟了对各大区域极端气候事件进行必要的监测工作。一些极端事件(如长时间的热浪和寒冷天气)仍然缺乏公认的、普遍适用的指数来描述它们(Trewin，2009年)。

为了解决这些问题，举办了一些国际研讨会，其中许多是在气候变化检测和指数联合专家组（ETCCDI）的主持下举办的。[该专家组是世界气象组织(WMO)的气候委员会(CCI)、世界气候研究计划的气候变率和可预见性项目(CLI-VAR)和气象组织-政府间海洋学和海洋气象学联合委员会(JComm)的联合小组。因此，自第二十一世纪开始以来，许多地区就有了国际认可的极端气候指数，许多国际合作机构也监测了极端气候事件的从区域性(Manton等，2001年；Peterson等，2002年；Klein Tanker和Kuacute;onnen，2003年；Aguilar等，2005年；Griffiths等，2005年；Moberg和Jones，2005年；New等，2006年；Vincent等，2005年；Klein Tank等，2006年)到全球性(Frich等，2002年；Alexander等，2006年)的变化。特别是作为研究极端气候事件观测趋势的开创性工作，亚太网络（APN）研讨会为其他类似研讨会提供了一个有效的模式，用以说明如何使用常见的分析方法对整个大区域的极端情况进行一致的分析。自1998年12月举行第一次亚太极端气候研讨会以来，在北非、中美洲和南美洲以及中东等地区成功举办了许多探测极端气候事件的区域研讨会(Peterson和Manton，2008年)。在之前的许多文章中，Alexander等(2006)通过结合许多极端气候区域会议，包括APN研讨会以及其他国家和地区研究的结果，提供了关于极端气候事件的全球规模变化的最新、最全面的分析。

很多发表的文章审议了极端温度和降水事件变化的迹象和幅度及其与本论文所涉区域气候手段和大气环流指数变化的关系(例如，Mantonetal.，2001年)；Griffiths等人，2003年，2005年；Nicholls等人，2005年)。这些先前的研究涵盖了1961-2000年期间气候极端的变化，主要是南亚或东南亚和南太平洋的极端气候变化。例如，一项涉及东南亚和热带南太平洋区域1961-1998年期间的研究(Manton等人，2001年)报告说，极端温度事件的变化，如炎热的白天和温暖的夜晚的增加，除了在凉爽的白天和寒冷的夜晚，在许多气象站都发生了一致的减少，而极端降水事件变化的迹象和统计意义因地区而异。Griffiths等人(2003)表明，1961-2000年期间南太平洋极端降雨事件的趋势与南太平洋辐合带的位移有关。尼科尔斯等人(2005)发现东亚-西太平洋地区炎热的白天和温暖的夜晚的增加与前一年的厄尔尼诺事件之间存在联系。在先前的区域尺度研究中，对近几十年来极端气候指数的趋势进行了详细的审查，但有系统的分析显示了季节或日极端气候变化信号之间的比较，以及它们与气候手段变化之间的相对联系，受到了更多的限制(Griffiths等人，2005年)。特别是，正如政府间气候变化专门委员会(IPCC)第四次评估报告(2007年)所述，极端气候变化的方向和规模不一定与气候手段的变化方向和规模相同。因此，探讨极端气候事件与气候手段之间的联系，是利用气候手段预测极端事件未来变化的重要任务，目前气候模型比极端事件更可靠地模拟极端事件。

最近一次(第六次)APN研讨会于2008年2月24日19日至2008年2月24日在韩国汉城举行。10个亚太网络国家(蒙古、中国、韩国、日本、越南、泰国、巴基斯坦、马来西亚、澳大利亚和新西兰)参加了研讨会。这次研讨会的主要目标是制定指数和指标，以监测极端气候趋势，并将其应用于对APN区域未来极端气候变化的预测。这一合作研讨会使学者能够更新以前的工作，包括来自东亚地区更多气象站的气候数据，并将研究期延长到1955至2007年。本文总结了第六次亚太网络研讨会的合作成果。本论文的主要目的是研究APN地区极端温度和降水事件的时空变化，更重要的是研究其季节和日变化与1995-2007年期间气候手段变化的联系。

2.数据和方法

2.1．研究区域与数据质量

参加该项目的10个国家位于亚太区域，分布在55°N-55°S、60°E-180°E的范围内(图1)，涵盖一系列气候。研究区域包括热带和亚热带气候，以及中纬度气候，从中国西部、蒙古和澳大利亚中部的高大陆气候延伸到太平洋高度海岛气候。该区域许多地区的季节环流变化很大，特别是在南亚和东亚，夏季和冬季季风以及冬季西伯利亚高压是对气候的主要影响，通常在夏季总降雨量和极端降雨事件的可能性方面产生明显的最高值。热带气旋也对该区域许多地区的极端降雨产生重大影响，包括北半球和南半球。这项研究通过对不同气候的亚太网络地区的调查，提供了关于极端气候事件变化的广泛信息。

在这项研究中，利用10个亚太网络国家143个气象站观测到的日最高和最低气温和降水数据，构建了1995-2007年期间20个极端温度指数和11个极端降水指数的年际时间序列(图1和表一)。10个参与国提供的监测站数目从4至36个不等。澳大利亚和中国各有几百个业务台站，分别选取36个和32个气象站用于本研究，选择长期时间序列和少缺数据的气象站来最好地代表区域信号。与Manton等人(2001年)首次研究APN地区极端气候事件相比，本研究包含了60个额外观测资料，将分析时间延长了15年，并在序列开始和结束时进行了扩展。在143个监测站中，有超过85%个站拥有每天的数据，而在1995-2007年期间，丢失的记录不足10%，但是巴基斯坦和越南的几个台站由于经常丢失数据，并且在1955年至1960年之间缺乏数字化的每日数据而被排除在外。

对任何一个气象站，将每日数据丢失超过10%的年份排除分析之外。为了计算长期气候学的距平，以1971-2000年为参考期。数据质量检查是使用RCRECDEX软件(Zhang和Yang，2004年)中的工具进行的，该软件确定了可能不现实的气候记录，包括每日最高-最低气温的负值、异常值(通常超过4个标准差与平均值的偏差)和日降水量的负值。

除了数据质量控制外，可能影响数据集的另一个问题是数据的一致性，尽管一些国家(例如澳大利亚)的许多组成站是根据已知的数据一致性而选择参加这项研究的。然而，从整体上看，本研究中量化的极端温度事件的变化幅度，由于城市化等局部非气候因素，应谨慎使用。本研究中使用的许多气象站目前位于在二十世纪末因经济发展而迅速城市化的地区附近或区域内。例如，据记载，二十世纪末，城市化占华北地区年平均气温总体变暖的30%以上(周等人，2004年；勒内等人，2008年)。城市化等因素的影响因站而异。

但是在本研究中，由于缺乏气象站的元数据以及系统的过滤方法，没有消除城市化的影响。因此，局部因素可能导致高估某些监测站极端气温指数的变化幅度，尽管与非城市站趋势的一致性表明趋势的迹象可能是可靠的。

2.2. 极端气候指数和趋势分析方法

本研究利用ETCCDI设计的20个极端温度指数(表II)和11个极端降水指数(表III)。个别气象站的三十年(1971-2000年)平均数被用作提取异常时间序列的基线值。利用张和杨(2004)开发的RCRECDEX软件，对各气象站进行了指数时间序列的构造，获得指数的线性趋势和统计意义评价。

本研究中使用的极端气候指数大致可分为相对阈值(每厘米)法和绝对阈值法。对于基于相对阈值的温度指数，计算一年365天中每个气象站30年平均日温度的第十百分位数值。基于长期平均百分位数的指数包括较低极端的冷昼夜和较高极端的暖昼夜。这些基于百分位数的极端温度指数的原始单位(年%)被转换为每年的天数，这有助于与其他温度指数的比较。暖(Wsdi)和冷(Csdi)持续时间指示数根据百分位数考虑长期持续运行的暖或冷日的事件。月极端温度指数(如表二所示的总和)，例如该月最高和最低日最高和最低气温(txx、txn、tnx和tnn)以及日温度范围(Dtr)，都是根据每个气象站月最高或最低记录计算的。使用固定阈值的指标包括夏季日(Su25)、冰天(Id0)、热带夜(Tr25)、霜冻日(Fd0)和生长季节长度(GSL)。高于或低于这些阈值的5°C也被用来定义较强/较弱的极值。

同样地，对于基于相对阈值的降水指数，使用每厘米上五分之一(R95p)和第一(R99p)值计算非常潮湿的日或极湿日降水的积累。考虑单日降水总量(rx1天)，并利用每个气象站连续几天的累积值来确定月最大5天降水量(rx5天)。为检验极端降水事件的持续时间特征，采用连续干旱(CDD)和连续潮湿(CWD)日。降水事

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