北美洲热浪大小和形状的时空变化外文翻译资料

 2022-12-20 21:11:09

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北美洲热浪大小和形状的时空变化

David Keellings1 amp; Erin Bunting2 amp; Johanna Engstrouml;m2

Received: 31 July 2017 /Accepted: 5 January 2018

# Springer Science Business Media B.V., part of Springer Nature 2018

摘要：热浪在全球范围内频繁发生，并且在气候变化下强度和持续时间可能会增加。已经完成了关于观测到的热浪的归因原因以及对其未来发生的建模的大量工作，但是这些努力往往缺乏对空间关系的探索。基于景观生态学原理，我们利用碎片度量来检验整个北美洲热浪形状和发生的时空变化。这种方法论方法使我们能够检查面积，形状，周长和其他关键指标。这些形状指标在高分辨率历史（1950-2013）气候数据中的应用表明，热浪的总数和空间范围在整个大陆上都在增加，但在单个热浪斑块水平上，它们在形状的范围和更复杂，表明热浪已成为一种更广泛和分散的现象。.

引言

据报道，热浪在全球大部分地区频繁发生，在气候变暖的情况下，预计它们的频率，强度和持续时间会增加（Diffenbaugh和Ashfaq 2010; Barriopedro等2011; Coumou和Rahmstorf 2012; IPCC 2014 ）。热浪是极端的气象事件，可对健康，空气质量和植被产生显着影响（Easterling等，2000; Ciais等，2005; Vautard等。2005;疾病控制和预防中心（CDC）2006; Comrie 2007; Ebi 2008）。在最近的事件中，热浪的发生及其对健康的不利影响是显而易见的，例如2003年（中欧），2010年（俄罗斯）和2012年（美国），因为高温加剧了原有的医疗条件并导致总体死亡率增加（Kunst等人1993; Curriero等人2002; Hajat et al.2002; Comrie 2007; Ebi 2008）。最近的一项研究发现，到2100年，世界上几乎一半的人口可能每年都会接触到致命的热浪事件（Mora等人，2017年）。此外，热波模式，强度和持续时间的变化会影响陆地生态系统的土壤水分平衡，从而对植物群，动物群，生态系统服务和整体景观生产产生连锁效应（Toomey等，2011）。由于蒸发蒸腾造成的水分损失较高，热浪对生态系统和农产品产生直接和间接影响（Zaitchik等，2006; Schlenker和Roberts，2009），极端高温通常伴随着电力消耗的增加，空气污染的飙升，和野火（Bernard等人2001; Vautard等人2005; Zamuda等人2013）。热浪可以定义为天/夜的序列，其中最高/最低温度高于某一高百分位阈值，其被不同地描述为在每日最高温度分布的第90和第99百分位之间（Anderson和Bell 2009; Hajat）等人2006; Keellings和Waylen 2014a; Keellings和Waylen 2014b; Mazdiyasni和AghaKouchak 2015; Meehl和Tebaldi 2004; Peng等人。2011; Photiadou等人。 2014）。在这项研究中，每日最高温度的整个分布的百分之95被用作识别极热天的共同阈值。

从每个网格单元的整个温度记录（1950-2013）中为每个网格单元分别计算这些阈值水平。热浪还可以通过它们的持续时间来定义，其高于阈值温度的连续天数（Tan等人，2007）。在该研究中，设定连续高于阈值天数的至少3天，5天或7天的持续时间标准。然而，这里开发的方法同样适用于其他阈值，其在频率（百分位数）或幅度（温度）域中定义，用于特定应用。

过去对北美热浪的研究发现了二十世纪下半叶热浪频率的普遍趋势，在城市地区观测到了最大的趋势（Gaffen和Ross，1998; DeGaetano和Allen，2002）。最近的一项研究调查了热浪的面积范围，发现美国大陆的百分比（占陆地总面积的百分比）在同时干旱和热浪中呈上升趋势（Mazdiyasni和AghaKouchak，2015）。 1951年至1975年期间在美国东南部以及1976年至2000年在美国中部观察到所谓的“变暖洞”或每日最高温度上升的负趋势（Pan等人，2013）。这些变暖的空洞与水文循环的区域变化有关，至少部分是由于气溶胶排放对云的影响（Leibensperger等，2012; Yu等人，2014）和地表相互作用（Kunkel等人。 2006）。包括太平洋年代际振荡（PDO）和大西洋多年代际振荡（AMO）在内的大尺度大气振荡也与这些变暖孔的出现有关（Robinson等，2002; Kunkel等，2006; Wang）等人2009; Meehl等人2012; Kumar等人2013）。 PDO和AMO的变化阶段被认为是美国东南部到中部地区变暖洞重新定位的原因，以及美国西北部出现近期的降温趋势（Pan et al.2013; Meehl等. 2015年）。然而，近几十年来北美所有地区都没有出现冷却趋势或变暖孔（Grose等人，2017年）。

大多数关于气候和极端天气的分析，例如热浪，通常倾向于集中于识别趋势，归因于观测事件的原因，以及使用气候学方法建模未来事件，如时间序列分析，动力学建模，天气分类，和极端价值分析。例如，过去对热浪气候变化的研究一般侧重于识别热浪特征的趋势，例如频率，幅度或持续时间（Coumou和Robinson 2013; Perkins等人2013; Keellings和Waylen 2014a）。这项工作大部分侧重于改变观测或模拟中的时间关系，但通常缺乏对数据集内空间关系的探索，因为结论通常是在数据集的整个范围内或在单个区域，点或网格单元中绘制的。它。虽然已知热浪变得越来越频繁和强烈，但对于全球热浪的时空模式的变化知之甚少。目前缺乏此类信息，但对于进一步了解景观过程（如土地覆盖变化）对极端高温的影响以及洞察气候变化如何表现为热浪在陆地表面的分布至关重要。 。其他研究人员已经强调了缺乏对重要热浪指标（如面积范围）变化的现有研究（Chen和Li 2017）。极热的时空模式对于规划未来公共卫生影响和热浪事件中的响应也很重要（Hattis等人，2012）。

在这项研究中，我们使用气候学和景观生态学领域的组合方法研究了一个高分辨率的历史温度数据集，以确定1950年至2013年北美洲热浪的时空特征变化。我们将热浪概念化为在整个记录中评估景观上的热量并评估热浪区域的数量，面积或大小以及形状的变化。通过这种组合方法，我们演示了如何使用简单的形状度量来评估北美热浪的空间范围（热浪期间受影响区域的大小）和热浪中受影响区域的碎片（趋势）。

数据来源

温度数据集是根据北美陆地数据同化系统可变渗透能力模拟在北美开发的观测数据得出的模型（http://www.colorado.edu/lab/livneh/data）（Maurer等2002; Livneh等。2015年）。这些日常数据在1950 - 2013年期间的空间分辨率为1/16°。该数据集来自10,000多个国家海洋和大气管理局（NOAA）合作观测网络（COOP）站，使用协同绘图系统（SYMAP）算法（Shepard 1984; Widmann和Bretherton 2000）进行网格化，然后使用非对称样条进行插值。（Maurer等，2002）。

用于将北美数据分组的区域构建为与北美区域气候变化评估计划（NARCCAP）使用的区域相同（Mearns等人，2012）。 NARCCAP地区基本上是基于具有类似温度和降水变化的生态区，因此可以认为具有类似的气候学现象。

研究方法

为了描绘热浪区域，确定每个网格单元超过整个（1950-2013）夏季（6月至9月）每日最高温度的95%。我们使用85%的数阈值重复分析，其结果显示在补充材料中。因此，在每个百分点阈值之上的热浪的二进制图像是为每个夏季创建的气候变化;然后，在每个网格单元中，将夏季总热浪天数相加以创建整个夏季的新单个图像。对于每个网格单元，还计算连续3个，5个和7个夏季热浪天数。例如，高于第95百分位阈值的5天热浪被定义为最大温度连续5天超过该网格单元的整个夏季气候学的第95百分位数。如果相隔至少4天的低于阈值温度，事件被认为是独立的;否则，连续事件的数据合并（Keellings和Waylen 2014b）。以这种方式设定独立标准，以说明在事件之间少于四天可能对公共健康产生影响（Curriero等，2002）。然后，基于它们在所有计数大于0的累积分布函数（CDF）中的相对位置，重新分类图像的每个网格单元中的总夏季计数值，计数越高，其发生的可能性越小，分类越高（表S1）。通过这种方式，我们可以为每个夏天创建一个重新分类计数的表面。例如，对于持续7天持续7天的百分之95以上的事件，夏季栅格图层（64个夏季中的每一个的一个层，1950-2013）将仅由1,2或3的值组成，并且没有数据对于未超过阈值或未达到持续时间的细胞（表S1）。

在一个夏季可能会发生一个以上的热浪，并且通过使用这种方法，我们可以解释任何给定网格单元中的多个热浪事件。基于事件数量和经验CDF对每个网格单元进行重新分类给出了每个单元中的热浪事件频率的指示，因为分类越高，该夏季期间热浪的普遍性越大。例如，具有5天事件分类2的网格单元表示在单个夏令时期间在该网格单元中发生了两个5天事件，并且落在所有5天事件计数的0.92和0.99累积概率之间（表S1））。对于数据集的空间和时间跨度，使用SDMTools（物种分布建模工具）和栅格包在R中计算碎片度量。传统上，这些指标是根据土地覆盖分类计算的。这里，每个网格单元的分类由基于CDF的每个网格单元中发生的热浪事件计数的重新分类确定。在这种情况下，重新分类的热浪区域用作B类，这意味着我们可以根据夏季频率，持续时间和阈值超标来确定北美洲多个热浪的形状和大小的变化。在R中，丛集函数用于在整个景观中按类别识别每个单独的热浪片，相邻的细胞至少共享一个角（女王的情况）。该分析的输出包括单个贴片区域（平方米）和贴片周长（米）。从该输出计算每个贴片的周长/面积比。从这些单独的补丁度量标准中，然后计算以下聚合统计数据：平均周长/面积比，平均补丁区域，总补丁区域和补丁计数。这些指标中的每一个都是针对整个北美和每个生态区域生成的。

这里研究了通过记录的每个热浪空间度量的变化，以量化热浪在空间上的演变方式。每个度量标准指示不同的空间方面，例如范围和碎片。补丁区域和补丁计数分别显示了景观上的热浪的范围和频率，并且当组合时给出了热浪碎片的指示。例如，如果单个补丁区域下降伴随着增加的补丁计数，则碎片必须增加，因为存在更多更小的补丁。除了简单的面积测量之外，检查热浪斑块的空间配置也是有意义的。我们通过检查热浪补丁复杂度来进一步探索热浪补丁，这是指补丁的实际几何形状或形状。形状是气候变化难以捕获，因为补丁配置中可能存在高度可变性，但简单的形状测量是周长与面积的比率。较高的周长/面积比值等于更大的形状复杂性或进一步偏离简单的欧氏几何（Mcgarigal 2015）。有关这些指标的说明性描述，请参见图7.

双样本Kolmogorov-Smirnov（KS）检验基于经验分布函数之间的距离来评估CDF之间的差异。这是一个非参数检验，其零假设是两个分布函数是从相同的连续分布中得出的（Stephens 1970）。这里实现了对与离散数据联系不敏感的KS测试的自举版本（Sekhon 2011）。在这里，我们使用带有自举的双样本KS检验来确定记录的前半部分（1950-1981）和记录的后半部分（1982-2013）的数据是否来自0.05显着性水平的相同分布。 （95％的信心）。以这种方式使用KS测试使我们能够确定个别补丁指标的长期趋势或变化（Mazdiyasni和AghaKouchak 2015）。 Mann-Kendall（MK）趋势检验（Mann 1945; Kendall 1955）通过整个记录（1950-2013）评估总贴剂面积和斑块计数的时间序列中存在统计学显着性（0.05显着性水平）趋势。非参数MK趋势估计器通常用于气候学以评估时间序列的趋势，在这里，我们将MK趋势与预白化一起应用以消除夏季时期可能的自相关（Wang和Swail 2001）。

北美研究结果

我们使用单个补丁区域的简单空间度量以及周长与面积的比率以及总补丁区域和补丁计数的聚合度量来评估整个记录（1950-2013）期间热浪补丁的空间变化。与Mazdiyasni和AghaKouchak（2015）以前的工作一致，我们发现经历热浪的北美总面积在记录中有所增加（图S1，表S2）。在每个暖季中发生的热浪斑块的总数也在记录中显示出上升趋势（图S2，表S3）。正如其他人所发现的那样，这表明受热浪影响的总面积和这些事件的频率都有所增加。我们认为这并没有给出热浪的全貌;因此，在这里，我们专注于探索各个热浪区域的空间特征，以进一步了解热浪如何在空间表现出来。

研究个别热浪区域的经验累积分布函数（CDF）显示1982 - 2013年相对于1950 - 1981年的实质性变化。双样本Kolmogorov-Smirnov（KS）检验（见方法）证实了这两个时期之间在所有持续时间和类别的0.05显着性水平上的统计学显着性差异（表S4）。 Anderson-Darling测试进一步证实了这一点。图1显示了所有持续时间和类别的单个热浪补丁区域的CDF。在记录的后半部分，热浪斑块通常变小，在较大的斑块中出现面积范围的最大下降（图1）。最近的CDF向左移动在较高级别和较长持续时间事件中尤为明显（图1）。

与热浪区域相似，我们发现1982 - 2013年热浪斑块周长/面积比相对于1950 - 1981年发生了实质性变化。 KS测试再次证实了这两个时期之间在

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