青藏高原冬季积雪与亚洲夏季风和降水的关系的观测调查外文翻译资料

 2022-12-16 11:46:10

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青藏高原冬季积雪与亚洲夏季风和降水的关系的观测调查

吴同文

中国科学院大气物理研究所，中国科学院，兰州，中国

钱正安

中国科学院中国科学院兰州省环境与工程研究所

（手稿于九月2002，最后的形式25，2002，四月30）

摘要:利用1960-1998期间，青藏高原98个站点的冬季（十一月-三月）累积 积雪深度数据，通过经验正交函数（EOF）客观分析分类，青藏高原积雪异常的空间分布分为三种典型模式 。他们的特征分别是在整个西藏地区小雪（LS模式），西藏东部大雪（筛骨模式），西藏西南部的大雪（swths模式）。

利用综合分析方法，研究了西藏冬季积雪异常与南亚、东南亚及东亚夏季风降水的各种模式之间的关系。在筛骨和swths年，南亚和东亚夏季风减弱，南洋南部夏季比正常年份降水较少。LS年，夏季季风和降水的异常与筛骨和swths年相反。在陆地上的大气温度，海子午热对比度的物理机制，部分归因于西藏的大气温度，对土地的影响，也归因于夏季风的强度。还分析了中国夏季降水量与前一年冬季降水异常有关的变化。青藏高原冬季积雪与长江中下游地区夏季降水有明显正相关关系。在以往的研究中，使用积雪平均，青藏高原作为一个单一的数字，冬季和夏季降水之间的关联比华东地区更为清晰。

1、引言

在北半球，平均每月积雪覆盖范围从约7%至40%以上的土地面积，使降雪最快速变化的自然表面特征（常等。1990）。雪是气候变化的敏感指标。它的存在依赖于温度，降水，太阳辐射。一旦覆盖地面，大规模的雪就会反过来，对天气和气候变化有反馈。与裸土相比，雪具有较高的反照率，高的热发射率（Sellers 1965），小粗糙度（Garratt 1992），导热系数低，使雪的重要影响因素修改区域，并可能通过远程，气候在地表能量平衡的变化（例如，Yeh等。1983；纳米亚1985；沃尔什等人。1982；巴内特等。通讯作者地址：吴博士，国家重点实验室，大气科学和地球物理流体动力学，（LASG），中国科学院大气物理研究所中国科学院，邮政信箱9804，兰州100029，中国。电子邮件：twwu@lasg.iap.ac.cn1989；Groisman等人。1993，1994），通过融雪水文循环（例如，- 1985），和在大气环流（例如，巴内特等人。1989；1991 vernekar等人则。1995）。

布兰福德（1884）表明，不同大小与厚度的喜马拉雅积雪对印度平原的气候条件和天气产生影响。增加了在西北喜马拉雅山脉的冬季积雪覆盖同时印度西部平原的降雨量减少了，沃克（1910）延续了这一结果，发现在5月底累计积雪深度和印度在1876年期间的夏季风降水量呈负相关（1908）。他们使用美国国家海洋和大气管理局（NOAA）卫星积雪（SC）的数据对喜马拉雅雪–印度季风关系复查（他们bhanukumar Dey等人1983。卡图里亚1985；）。喜马拉雅雪和印度夏季风的关系被进一步扩展到欧亚冬季积雪覆盖（例如，哈恩和Shukla 1976；他们和bhanukumar 1982；迪克森1984；ropelewski等人。1984；Khandekar 1991；杨1996、杨1995；帕塔萨拉蒂Sankar Rao等人。1996和1999）；bamzai Shukla。自1966以来，虽然每周NOAA的SC在北半球了，这是公认的，早期的观察1972低估积雪程度之前（克拉和鲁滨孙1981；ropelewski等人。1985）。欧亚冬季积雪异常与印度夏季降水的相关性研究表明，有1967个数据：（例如，Hahn and Shukla 1976年和1982年；他们bhanukumar）高等相关报告。Dickson（1984）在1967-1971观察排除欧亚积雪与印度降水之间有较大的相关性。在以前的研究结果的基础上，研究了大气环流模式（例如，巴内特等人。1989；川端康成等人。最终1991；1993；vernekar等人。1995；OSE 1996）还研究了可能的物理机制，负责欧亚积雪对亚洲夏季风的影响。但在最近的bamzai和Shukla分析研究（1999），发现喜马拉雅季节性积雪和随后的季风降雨之间，欧亚大陆西部是唯一的地理区域，其中一个显着的负相关关系存在的，冬季积雪和随后的夏季季风降雨无显著相关关系。

东亚季风与南亚季风有所不同（道和陈1987）。积累的经验数据表明，中国的雪雨连接是相当复杂的，陈颜（1979）报告说，从1957年至1974年的数据之间的相关关系，在高原（TP）中部的冬季积雪异常及随后的五月和六月降雨量超过中国南方的基础上，在众多的研究论文中，研究了冬季积雪与中国降水的关系，以及冬季降雪对东亚夏季大气环流的影响。例如，陈和闫1981；徐等。1994；魏晋罗1994；杨、徐1994；翟、周1997；中国国家气候中心1998；吴等人。1998；吴和前2000；陈等人。2000）。最近的研究（例如，吴和前2000，陈等。2000）建议积极相关藏族冬天积雪和随后的夏季降水在长江中下游，在华南和中国北方的负相关。有人发现，陈颜效果初报之间的一些分歧（1979）。

本文的目的是重新审视中国的降雨雪–TP连接并探讨当地和区域气候的TP雪的影响。在以前的观测研究中，作者常用的卫星得到的积雪覆盖，地面站观测到的积雪深度，或积雪覆盖整个青藏高原作为一个整体。重点介绍了东亚季风和降水的地理分布特征及其与亚洲季风和降水的关系。

1.1数据与方法

1.1.1使用五个数据库：

1）39年（1960–98）日常地面观测的积雪深度（SD）从60站覆盖青藏高原（参见图1A）那里有一个好的积雪深度的观测时间的连续性。60藏族站之间，在上世纪50年代或60年代早期51站和9站在1962年后分别建立完成（图1A）。当我们分析使用经验正交函数（EOF）分析TP冬季积雪异常特征的地理分布1962年后成立的那些站被排除在外。虽然降雪最早的观测始于1956年，1960年之前，因此，只有1960年以后的39年积雪观测在这项工作中所使用的数据的时间连续性是不够的。每日积雪深度在所有驻地在北京时间08时（Tan等人1980年）的定期测量。如果早上地面上没有积雪，下午的降雪量必须在北京时间20时再进行测量。测量积雪深度的单位是厘米。[这些数据可以与作者相应的。]

2）39年（1960–98）在中国的160个雨量站的月降水量（图1b），数据不间断。

3）全球2.5times; 2.5网格化月平均降水量率为期1979–98谢和阿金估计（1996），合并计测量和五种卫星降雨[获得去降水指数（GPI），OLR的降水指数（OPI），专用传感器微波成像仪（SSM/I）散射，SSM/I辐射和微波探测单元（MSU）]降雨。

4）全球2.5 times; 2.5网格每月NOAA向外长波辐射（OLR）为期1978–91从阿金的气候分析中心月OLR档案5）国家环境预报–国家大气研究中心（NCAR NCEP再分析中心–）（1958–97）的全球2.5times;2.5网格每月数据的经向和纬向风、温度和位势高度在不同的压力水平（kalnay等人。1996）

构建了38个冬天是ASD及其异常（1960／61–1997 / 98）60站在西藏。

使用了EOF分析方法，探讨冬季TP ASD异常的空间分布。从归一化的ASD异常系列衍生EOF载荷显示在EOF特征向量的时间波动和局部雪异常之间的相关性。基于EOF负荷时，TP冬季积雪异常的典型空间模式进行客观分类。

采用综合分析方法，研究了冬季积雪异常与亚洲夏季风、降水之间的相互关系。虽然亚洲夏季风和降水量的变化，西藏的降雪异常年，可能同时受到其他重要因素的影响，作为欧亚雪盖，ENSO事件等，综合分析才能使西藏雪影响信号对亚洲夏季风和降雨更清晰。使用学生的t检验（与零假设的异常是不显着的统计意义的复合异常进行了测试不同于零）。一个大面积的值超过指定的阈值表明，一个连贯的信号可能已被确定。

2、结果

a、青藏高原冬季积雪气候

探讨藏雪的变化，首先，我们必须了解青藏高原积雪的气候。图2描述了在青藏高原上的冬季（十一月- 3月）的积雪平均数年。在喜马拉雅山地面ASD大于西藏东部。对东部80°E，有三个下雪的地区地形海拔高度，平均4000–海拔5000米（参见图1A）。一个区域位于喜玛拉雅山南坡，另一个是念青唐古拉山和唐古拉山之间，而第三是anymaqen和巴颜喀拉山之间。有一个可能的原因来解释前两年的雪形成，在冬季，有一个几乎稳定的海槽，在阿拉伯海和孟加拉湾。在这个槽，湿润的西南气流经过地形抬升并带来丰富的降雪山脉的迎风面。在第三下雪的地区，anymaqen和巴颜喀拉山之间，雪的形成可能是由于寒冷干燥的高纬度地区会从低纬度地区温暖湿润的西南气流向西北流来。在图2中，在喜马拉雅山脉的北部，有一个大面积的少雪区域，地形海拔高于海平面5000米以上（参见图1A）。虽然高地形、低空气温度的双因素有利于地面积雪的持续维护，但空气中的水汽含量较少，有利于减少地区的降雪量。

b、藏族冬季积雪年变化

探讨藏雪的变化，首先，我们必须了解青藏高原积雪的气候。图2描述了在青藏高原上的冬季（十一月- 3月）多年平均的积雪。用EOF分析探讨典型分布模式。前两个特征向量与其他特征有明显的分离。在下面，我们只对前两个EOF主成分载荷。图3所示。几乎在整个西藏地区的第一特征向量的荷载（表示第一）是负值，这预示着西藏整个地区的冬季积雪趋于不同的阶段。种模式占15.4%的总年际变化的归一化冬季雪异常。

在第二特征向量加载地图（北半球），有两个符号相反，即在西藏东南部地区，正向加载和负载的北部和中部的西藏。这些发现，在这2个地区的冬季积雪异常往往会有所不同。这种模式占10.3%的总方差的归一化冬季雪异常。

为了测试EOF负荷的图3的分布，并阐明了EOF1和EOF2模式并不是特征向量分析技术的文物，我们计算了三个基站和所有其他站之间的冬季ASD的一个点相关系数，三个基站在EOF1负载的最小中心（36.188N，98.068E），并在EOF2载荷的两个符号相反最大值中心（29.158N，91.468E和37.228N，97.228E）进行选择。由此产生的相关图如图4所示。他们加强对EOF载荷域尺度的空间结构，不包含任何方差最大化约束。图4中的相关系数的大小仅代表一对点的相关意义。图3a和4a与图3b和4b之间相似的空间格局。CRE确认的上述EOF1的主要特点和EOF2空间分布的存在。

回顾了38个冬季（1960、61、1997、98）西藏积雪异常分布，发现有明显的特征。少雪异常容易出现在较大的区域，但大雪异常具有较强的地域特色。基于前两个EOF主成分的添加量，我们归类西藏冬季积雪异常到空间分布的三种典型模式。图5所示的主要特征。第一种模式（图5A）的特点是小雪（负异常，表明LS）在西藏这是相对于第一下构建。第二模式（图5B）的特点是大雪（正异常，表示筛骨）对东西藏，它的建设是基于第一部分对载荷的相位相反EOF2载荷。第三模式（图5c）是由西藏北部和中部在大雪（记ncths），根据负荷的EOF2相位相反。

喜马拉雅山脉位于青藏高原有丰富的年降雪量和地面上的积雪很厚的南部边缘。然而，在地面观测站的数量和观察的长度不足必然影响我们的EOF分析。考虑到喜马拉雅雪的意义，四分之一的模式包括（图5d），由西南西藏大雪（以下swths）。在喜玛拉雅山南坡有一个ASD的正异常的深度超过400厘米month21。这种空间分布格局类似于第五EOF主成分载荷（等）。

根据前两EOF主成分的时间序列和38个冬天的ASD异常的空间分布（1960／61–1997 / 98，十一月–月），我们挑选出14 LS,7 eth 5 NCTHS,3 SWTHS冬天的数据。这些都是表1。在西藏西部稀疏的测站限制下（图1A），只有三个典型swths案例精选。虽然只有三swths例分析缺乏统计学意义，有助于探讨喜马拉雅山脉积雪异常的影响。在图5C，冬季积雪异常ncths正位于西藏北部和中部。然而，在气候平均图（图2），西藏北部和中部地区是少雪。通过分析随后的夏季南亚和东南亚季风的变化，我们发现ncths模式与南亚夏季风弱关联，然而，它对西藏北部的气候有重要影响。因此，在下面的章节中，我们将只集中西藏冬季积雪和随后的夏季风和雨在其他三种模式之间的联系（LS，筛骨，和swths）。

c、青藏高原冬季积雪异常的温度影响

图6示出异常的平均值在LS的27.5°-37.5°N纬度带，分别为6 ETHS11月期间的平均对流层大气温度的复合材料和3 SWITCHES年。一个大尺度上的积雪量越少，对大气温度异常的正、负有一定的对应关系。在LS的14例复合图（图6a），最大的正温度异常的中心是在青藏高原中部在250毫巴以下的空气柱的大气温度是0.18–0.28c高于气候平均。虽然0.18c幅度小，但统计学意义在90%或更高的水平。与此相反，对六例筛骨复合图6（图）包含了整个青藏高原的负温度异常的一大片。在三swths例复合图的负温度异常的中心（图6C）定位于858e西，这一定是由于喜马拉雅山的冬季积雪异常。

在图6A-C，在对流层高层大气温度异常的信号，相反那些在中间和对流层低层。事实上，存在在对流层高层关欧亚大陆冬季和春季的东岸准稳低谷。地处高原背后的大槽，西北风盛行。LS的冬天，在对流层上部的负温度异常可能是由于比正常年份较强的干冷的西北风，使青藏高原降雪差。少雪覆盖会导致地表反照率的降低，有利于地表温度的变暖和对流层中低层大气温度的正异常。他们与筛骨和swths冬天相反。

d、青藏高原冬季积雪对陆地-海洋热对比的影响

南亚季风是一个动态稳定系统（查尼和Shukla 1981），其

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