1 引言
风作为基本的气象要素, 直接影响人们的生产生活, 对沙尘暴、 土壤风蚀、 空气污染等具有重要的影响; 另一方面近地面风还是一种重要的清洁、 可再生能源, 研究风速变化的特征以及可能原因, 不仅有现实问题的迫切需要, 也是一个全球变化区域响应的科学问题。台站观测数据表明, 中国近地面风速在过去几十年里呈现显著的下降趋势(Xu et al, 2006; Jiang et al, 2010; Guo et al, 2015)。Chen et al(2013)利用我国540个气象站点资料分析了1971 -2007年风速, 发现我国年平均风速呈-0.17 m·s-1·(10a)-1的趋势下降, 其中春季风速下降幅度尤为突出。不仅仅是近地面, 中国区域整个对流层的年平均风速均有减小的趋势(Lin et al, 2013)。全球范围看, 虽然趋势的性质和大小在具体区域上(如海陆之间、 不同纬度之间)存在差别, 但总体上看近几十年来中低纬度陆地地表风速的下降是一个普遍存在的现象(Mcvicar et al, 2012; Wu et al, 2018)。
导致我国地表和对流层风速变化的可能原因, 主要涉及两个大的方面: 一是大气环流的影响。在过去几十年里亚洲冬、 夏季风强度出现减弱的趋势, 经向环流也减弱, 这可导致包括我国在内的东亚大范围风速相应下降(Jiang et al, 2010; 王会军等, 2013)。其他一些大尺度气候因子包括北极涛动(You et al, 2010)、 ENSO(St George et al, 2009)等, 也可通过影响东亚地区大气环流的变化而间接影响平均风速。与平均风速的减弱相对应, 一些特殊的导致大风的天气系统的活动也发生了长期和一致的变化, 如观测表明近50年来我国沙尘暴天气总体呈下降趋势(范一大等, 2005), 亚洲温带气旋数在中纬度地区明显减少(王新敏等, 2007), 冬、 春季发生的全国性寒潮灾害频次也呈明显减少的趋势(魏凤英, 2008)。另一方面, 下垫面物理状况的改变也可能会影响近地面风速。过去几十年中, 我国东部地区的土地利用/覆盖状况正经历快速而显著的变化。城市化、 退耕还林/还牧、 农田灌溉等会引起下垫面物理状况的改变, 进而影响风速。Wu et al(2016)利用摩擦风模型定量评估了中国东部平原地区土地利用/覆盖变化对近地面风速的影响, 结果表明该地区在城市化率增加10 %的情况下风速会减少0.24 m·s-1, 其中土地利用变化造成拖曳系数的增加是风速减小的重要原因。此外, 大气污染的加剧也会影响风速的变化。气溶胶通过其辐射效应会抑制大气的不稳定性和对流活动, 减弱动量的垂直交换从而使近地面风速减小(Yang et al, 2013)。另外, 风电场、 测风仪器的更换、 台站的迁移、 观测站周围环境的变化等也是造成观测风速下降的可能原因(Jiang et al, 2010; 赵宗慈等, 2011)。
近几十年来, 伴随北方农牧交错带暖干化的趋势, 荒漠化、 土壤风蚀、 沙尘灾害等环境问题十分突出, 而近地面风速这一气象因子的作用, 不容忽视。以往对风速变化及其原因的分析, 多关注其长期下降趋势, 值得强调的是我国北方风速除了有显著的长期趋势之外, 还有很强的年际变化。不同时间尺度变化的驱动因子, 显然是需要分别进行讨论的。本文针对我国北方农牧交错带春季风速的年际变化, 探讨可能的大气环流因子和下垫面因子以及相应的影响机理。
2 资料选取与方法介绍
2.1 研究区域
对于我国北方农牧交错带的范围界定, 不同的学者根据不同的目的以及划分指标, 其范围与位置存在一定的差异。如史培军等(2009)主要考虑土地利用的空间分布等来划定我国北方农牧交错带(图1), 其范围北起大兴安岭西麓呼伦贝尔, 向西南延伸, 总面积约72.6×104 km2。气候要素是界定农牧交错带范围的重要因素, 其中年降水量的多少是最常用的一个指标, 农牧交错带平均年降水量为250~500 mm, 大致以400 mm年等雨量线为中心区(赵松乔, 1953)。Wang et al(2017)利用干燥度指数定义东亚气候过渡带, 干燥度指数在0.2~0.65之间的区域, 涵盖了半干旱和半湿润地带, 比史培军等(2009)界定的范围偏大。总的来看, 这些不同工作确定的北方农牧交错带, 主体部分大体相当, 基本上涵盖从黄土高原北部到内蒙古高原东南缘地区。考虑到降水是影响干旱、 半干旱地区地理环境的关键因子, 本文采用降水量来界定农牧交错带的范围, 以400 mm年降水量等值线表征其中心区, 以250 mm和500 mm年降水量等值线分别表征其北缘和南缘, 研究区限于中国北方。
2.2 资料选取
研究时段为1979 -2016年, 季节为春季(3 -5月)。台站的观测资料从中国气象局国家气象科学数据共享服务平台(http: //data.cma.cn/site/index.html)获得, 取自其中国地面气候资料日值数据集(V3.0), 在研究区400 mm降水量等值线附近从105°E -123°E大致均匀地选了15个气象站点。主要的再分析资料取自欧洲中期天气预报中心的ERA-Interim资料(Dee et al, 2011), 空间分辨率为0.25°×0.25°。此外还利用了JRA-55和MERRA2这两套再分析资料, JRA-55是日本气象厅研发的一套再分析资料, 空间分辨率为640(经度)×320(纬度)格点的高斯网格数据(Ebita et al, 2011)。美国国家航空航天局的MERRA2再分析资料同化了遥感辐射资料, 该资料的空间分辨率为2/3°(经度)×1/2°(纬度) (Roberts et al, 2012)。北极涛动指数来源于美国国家气候预测中心(CPC), 其定义为20°N以北的1000 hPa高度场经验正交函数分析第一模态对应的时间系数。2000年与2010年两期土地利用/土地覆盖数据来源于中国土地利用/土地覆盖遥感监测数据库, 空间分辨率为1 km(刘纪远等, 2014)。GLASS叶面积指数资料的时间分辨率为8天, 空间分辨率为0.05°×0.05°(向阳等, 2014)。NDVI数据来源于美国国家航空和航天局戈达德航天中心(NASA/GSFC)全球监测与模拟研究组制作的15天最大化合成的GIMMS全球数据集, 空间分辨率为8 km×8 km(Tucker et al, 2005)。
2.3 方法介绍
在近地层中性稳定条件下, 不同高度风速的计算公式如下:
，
式中: z 0为粗糙度长度; u 1、 u 2分别为z 1和z 2高度处的平均风速。15个站点的平均海拔为822 m, 站点对应的900 hPa气压层的多年平均风速为5.71 m·s-1, 将该风速简单视为100 m高度处的平均风速, 再估算不同地表粗糙度条件下10 m的风速。
通常地表感热通量(H)可以通过地表温度(Tg)、 气温(Ta)、 风速(u)和地表气压(P)估算, 常用的估算公式是:
，
式中: ρ为空气密度; cp为空气定压比热容; Ch为热力输送系数。计算时热力输送系数取常值, 风速取多年平均值, 这样保持热力输送系数和风速不变, 感热通量的变化可简单视为与风速和下垫面的波动无关。
Butterworth滤波器是大气科学中被广泛使用的一种滤波器, 为了提取气候要素的年际尺度变化, 利用该滤波器对相关气候要素的时间序列进行高通滤波, 截断周期取10年, 只保留周期为10年以下的部分。统计分析方法包括回归分析与相关分析, 显著性检验采用t检验, 考虑到气候要素均进行了高通滤波, 因此有效自由度简单估计为样本数减去2。文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1552号的中国地图制作, 底图无修改。
3 结果与分析
3.1 风速变化特征
将每年春季15个站日平均风速简单平均, 得到1979 -2016年区域平均风速的时间序列(图2)。春季多年平均风速为3.15 m·s-1, 是所有季节中最高的。过去38年里风速变化呈现显著的减弱趋势, 约为每10年下降0.10 m·s-1, 统计上达到0.01的显著性水平, 这与以往的研究结论是一致的, 是东亚地区普遍存在的一个现象。整个时段看, 风速的下降趋势是不均匀的, 1979年至20世纪90年代初风速下降趋势最大, 而90年代后风速的下降趋势趋缓甚至停滞[图2(a)]。除了长期的下降趋势外, 风速的变化还存在强烈的年际波动, 这一点从谱分析的结果也可以得到佐证。计算研究区平均风速时间序列的功率谱, 发现功率谱值除了低频部分有突出的高值外, 在5年左右的周期附近也存在一个峰值, 达0.05的显著性水平。对平均风速的时间序列进行高通滤波, 发现其年际分量部分的方差为0.025 m2·s-2 [图2(b)], 在春季风速的变化中, 年际分量贡献了近6成。值得注意的是, 以往的研究对风速的年际变化及其驱动因子相对关注较少。
3.2 风速年际变化的原因分析
影响研究区风速变化的原因主要包括大气环流和下垫面变化两大方面。大气环流是形成和制约区域气候的重要因子, 其变化直接影响区域气候要素的波动。下垫面物理状况的改变, 比如地表粗糙度、 感热、 潜热等的变化, 会改变下垫面的动力及热力特征, 从而对近地面风速造成影响。下面将从大气环流、 下垫面因子2个方面, 讨论其对研究区风速年际变化的可能影响。
3.2.1 大气环流因子
为了分析大气环流异常对研究区风速年际变化的可能影响, 分析影响农牧交错带近地面风速的区域环流系统, 计算了研究区近38年春季平均风速与东亚地区同期ERA-Interim再分析资料的10 m风场的回归系数。分析前, 将所有的时间序列统一进行了高通滤波, 只分析其年际分量部分。以台站观测风速的时间序列为自变量, 再分析资料的10 m经向风、 纬向风以及标量风为因变量, 计算每个格点对应的回归系数。为了方便比较, 把自变量进行了标准化处理, 得到的回归系数表示的是对应自变量变化1个单位(即1倍标准差)时, 因变量的相应变化量的大小。图3为对应农牧交错带近地面风速偏大1倍标准差情况下10 m和700 hPa风场的变化, 其中, 所有时间序列均为年际尺度分量。从图3(a)中可以看出, 对应农牧交错带风速偏大, 同期在东北亚地区出现气旋性环流异常, 且在研究区与标量风的回归系数均为正值, 说明农牧交错带的风速与东北亚地区异常的气旋性环流有关, 该异常气旋性环流对研究区绝对风速有增加的作用。该异常气旋性环流是否在其他高度上也存在？用相同的方法计算了研究区风速与700 hPa风场的回归系数[图3(b)], 发现异常气旋环流的结果与10 m风场基本一致, 且该异常气旋性环流更显著, 该特征在850 hPa风场也是类似的(图略)。这说明东北亚地区异常的气旋性环流不是一个近地面的系统, 对流层其他高度上也是存在的, 大体上是一个准正压型的结构。显然, 这个大尺度的环流系统可直接影响包括我国北方农牧交错带在内的东北亚大范围区域的对流层和近地面的风速。
图3 对应农牧交错带近地面风速偏大1倍标准差情况下10 m(a)和700 hPa(b)风场的变化(单位: m·s-1)向量风用风矢表示, 标量风用填色表示, 均只画出显著(p<0.05)的值 Fig.3 Interannual changes of winds at 10 m (a) and 700 hPa (b) over the northeastern Asia in association with +1σ of the regional mean wind of the pastoral transitional zone.Unit: m·s-1 Wind vector is shown as arrow, and the scalar wind shown in colors.Only significant values (p<0.05) are plotted |
东北亚地区异常的气旋性环流对北方农牧交错带近地面风速有加强作用, 为了进一步定量讨论该环流系统的变率, 定义了一个区域环流指标。根据回归系数分布特点, 取异常气旋环流系统的中心区[图3(b)黑框所示, 46°N -55°N, 116°E -130°E]共551个格点700 hPa的位势高度距平, 计算其平均得到逐年春季的平均位势高度距平, 记为H NEA, 意为东北亚位势高度距平。图4为近38年H NEA和研究区风速年际变化的时间序列, 为了方便比较, 均已标准化。从图4中可以看出, 二者的反相变化非常突出, 相关系数高达-0.83, 显著水平达到0.01。当定义H NEA环流指数时, 无论所取的范围大小是往外扩大、 还是往内缩小一些, 其结果变化不大。即使所取的经纬度范围增加5°, 相关系数仍然有-0.80, 当所取的经纬度范围缩小2°, 相关系数基本不变。这些结果表明, 东北亚异常的气旋性环流是影响农牧交错带近地面风速年际变化的一个非常重要的因子。根据环流异常分布特点判断, H NEA为负距平时, 东北亚地区为异常气旋性环流, 在农牧交错带地区是异常的西北风, 这与春季农牧交错带盛行的偏西风叠加会增强该地区的风速。反之, 当H NEA为正距平时, 东北亚地区会出现异常的反气旋环流型, 在农牧交错带存在异常的偏南风, 与农牧交错带盛行风向相反, 导致风速减小。
图4 农牧交错带近地面平均风速(u)、 东北亚异常环流系统中心区700 hPa位势高度距平(H NEA))以及北极涛动指数(AO)年际变化的时间序列Fig.4 Interannual variations of the regional mean surface wind in pastoral transitional zone (u), regional mean 700 hPa geopotential heights over northeastern Asia (H NEA) and the Arctic Oscillation Index (AO) |
东北亚地区的异常环流是如何产生的呢？我们推测可能与北半球行星尺度的大气环流有关, 为了澄清这一点, 探究了北半球同期对流层中高层大气环流的相关变化。取500 hPa高度场, 计算其年际变化与H NEA的回归系数, 回归系数均处理为当H NEA偏正1倍标准差情况下高度场的异常值(图5)。发现当东北亚地区异常气旋中心区的气压偏高的时候, 中纬度很多地区位势高度也偏高, 东亚40°N -60°N和90°E -140°E地区显著偏高10 gpm以上, 中心区偏高超过25 gpm; 140°W -180°之间的阿拉斯加、 阿留申群岛地区显著偏高10~15 gpm; 西欧地区偏高5~10 gpm; 30°N -40°N之间的北大西洋西南地区偏高5 gpm; 同时北极及相邻的北美东北地区则为显著高度场负异常, 北极地区最大偏低25~30 gpm, 北美则达-15~-10 gpm。北半球气压异常分布的特点, 与北极涛动正位相对应的北半球环流异常有相似之处。
为了进一步探讨北极涛动与东北亚地区异常环流之间的可能关系, 简单计算了北极涛动指数与同期H NEA的相关系数。发现北极涛动指数与H NEA的年际波动的确存在明显的同位相的关系, 北极涛动指数整个资料时段中有20个春季为正距平, 其中H NEA年际异常也为正值的有14年; 而18个北极涛动指数为负的年份, H NEA同样为负异常的也有14年。时间序列的同步变化, 从二者的相关系数也能反映出来, 整个资料段计算的相关系数为0.41（p<0.05）。既然北极涛动与东北亚环流有联系, 很自然也应该与农牧交错带风速的年际变化有好的对应关系, 从图4中可以看出, 二者的确存在明显的反位相变化, 38年中有26年二者距平符号相反, 相关系数为-0.30(p<0.1)。
进一步分析了对流层高层环流的相应变化, 分别以农牧交错带近地面风速、 H NEA和北极涛动指数为自变量, 以250 hPa纬向风为因变量, 计算其回归系数(图6)。为了方便比较, 计算时将北极涛动指数和H NEA都乘以-1, 这样结果表示的是对应北极涛动指数和H NEA偏小1倍标准差以及农牧交错带近地面风速偏大1倍标准差情况下250 hPa纬向风的变化, 所有时间序列均为高通滤波后的年际尺度分量, 均只画出显著(p<0.1)的值。从图6中可以看出, 当农牧交错带风速偏大(即东北亚异常气旋偏强)情况下, 东亚地区250 hPa纬向风表现为“南正北负”的异常型, 35°N-45°N区域西风偏强1~2 m·s-1, 同时60°N以北的中心区东风减弱超过2 m·s-1。对比北极涛动为负位相相应的纬向风异常, 发现其特征非常相似, 也是东亚地区35°N-45°N附近为正异常值, 在高纬度地区为负值。很明显, 与北极涛动相关的东亚地区高层气旋性的风切变, 是有利于维持对流层中低层气旋性环流异常的动力条件。其对东亚地区对流层环流的影响, 以往研究也细致分析过, 如北极涛动正位相时, 低层冬季风偏弱(Gong et al, 2001)。Chen et al(2013)曾指出北极涛动指数与我国风速的年际变化呈现强的负相关关系, 主要影响我国东北、 华北、 内蒙等地。同时, 北极涛动正位相时, 东亚地区西风急流的减弱也是高层大气环流最突出的一个特点(Ambaum et al, 2001; Chen et al, 2003)。分析结果与前人这些工作是一致的。简而言之, 上述结果表明, 作为北半球行星尺度最重要的大气环流系统, 北极涛动很可能显著影响东亚区域大气环流, 进而影响农牧交错带风速。当北极涛动为正位相异常时, 东北亚地区气压偏高, 为反气旋性异常, 农牧交错带风速偏低, 当北极涛动为负位相异常时, 东北亚地区气压偏低, 为气旋性异常, 农牧交错带风速偏大。当然, 这里仅仅讨论了北极涛动这个环流因子, 其他可能的气候因子包括海表温度、 海冰、 陆地积雪等是否也对东北亚大气环流有影响, 进而改变农牧交错带风速, 需要下一步单独分析。另外, 东北亚异常的气旋性环流中心与东北冷涡高频分布中心位置大体相近(孙力等, 1994; 胡开喜等, 2011), 说明频繁发生的东北冷涡过程也是导致研究区大风天气的重要系统。
图6 对应北极涛动指数(a)和H NEA(b)偏小1倍标准差以及农牧交错带近地面风速偏大1倍标准差(c)情况下250 hPa纬向风的变化(单位: m·s-1)Fig.6 Interannual changes of 250 hPa zonal wind in association with +1σ of Arctic Oscillation Index (a), H NEA (b), and regional mean surface wind over the pastoral transitional zone (c).To help comparison, values in (a) and (b) have multiplied by -1.Only significant values (p<0.1) are shown.Unit: m·s-1 |
3.2.2 下垫面因子
近几十年来农牧交错带的土地利用/植被覆盖发生了变化, 主要包括两方面的变化, 一是土地利用方式的变化, 二是植被生长状况的变化, 这都会改变地表粗糙度进而影响风速的变化。利用2000年与2010年两期土地利用/土地覆盖数据检查了该地区土地利用方式的改变对风速变化的可能影响。统计时所取的区域采用史培军(2009)界定的范围(图1)。相比2000年, 2010年这期的数据显示有4.06%的面积土地利用方式发生了变化, 其中主要是林地面积增加了2.59×104 km2, 草地和耕地分别减少了2.11×104 km2和0.79×104 km2, 该地区主要的土地利用方式的变化是草地变成了林地。在近地层中性稳定条件下, 简单估算了土地利用方式由草地变为林地所引起的风速变化。根据Davenport(1960)土地类型粗糙度分类, 草地和林地的空气动力粗糙度长度为0.03~0.05 m和0.5~1.0 m。利用公式(1) 估算不同地表粗糙度条件下10 m的风速, 结果表明草地变为林地10 m风速减小0.75~1.23 m·s-1, 当然, 这种风速的变化是局地现象。整个北方农牧交错带由草地变为林地的面积所占的比例很小, 因此对于区域而言, 其对风速变化的贡献应该是很小的。
另一方面, 植被生长状况的改变也会引起风速的变化。利用叶面积指数来分析研究区植被生长状况的变化与近地面风速的关系, 来间接反映由植被变化造成地表粗糙度的改变对风速的影响。利用该资料挑选出与15个台站相邻最近格点的叶面积指数来代表台站的叶面积指数, 并计算15个台站近33年春季风速与叶面积指数年际变化的相关系数, 共495个样本。结果表明二者的年际变化呈负相关, 但相关性较弱。推测这可能与风速和叶面积指数都有较大的噪音以及非正态分布有关。为此, 将样本内的叶面积指数从低到高大致均匀地分为10档, 然后计算每一档内所有样本的叶面积指数和风速的平均值。从分档结果看, 二者有明显的反向对应关系, 相关系数为-0.88(p<0.01)。这个结果说明, 叶面积指数的增加伴随风速的显著减小。根据二者线性拟合结果估算, 叶面积指数每增加1个单位, 风速大约下降1.57 m·s-1。
直观比较春季平均的近地面风速、 叶面积指数的逐年变化, 可以更加清楚地看出风速年际波动与该要素的密切关系[图7(a)]。平均风速与叶面积指数反向变化的特征非常明显, 二者的相关系数也是显著的(-0.61, p<0.01)。注意到以往的研究(Vautard et al, 2010; Xing et al, 2017)多利用NDVI来分析植被变化对风速的影响, NDVI能在一定程度上反映植被覆盖的大小, 但不能充分反映植被叶片的疏密程度。这里也计算了NDVI与风速的对应关系, 总的来看NDVI与风速的年际变化呈现负相关关系, 但相关性较弱, 统计上并不显著。这可能说明叶面积指数能较好地反映研究区空气动力学性质的变化。张杰等(2010)研究表明将叶面积指数引入到参数化模型中, 对空气动力学粗糙度有较好的指示意义。
图7 (a)农牧交错带春季风速(u)和叶面积指数(LAI)、 NDVI的年际变化; (b)农牧交错带春季风速和感热通量(H)、 潜热通量(LE)以及边界层高度(BLH)的年际变化; (c)农牧交错带春季小风日风速(≤3 m·s-1) 和感热通量、 潜热通量和边界层高度的年际变化Fig.7 (a) Interannual variations of regional mean spring wind speed, leaf area index, and NDVI; (b) interannual variations of regional mean spring wind speed, surface sensible heat flux, surface latent heat flux and boundary layer height; (c) interannual variations of regional mean spring low wind speed (≤3 m·s-1), surface sensible heat flux, surface latent heat flux and boundary layer height |
叶面积指数反映的地表覆盖状况的改变与风速有显著的联系, 其中地表粗糙度是关键的物理量, 然而研究区地表粗糙度连续长期的观测及相关研究非常缺乏。常用的解决方法多采用数值模式做敏感性分析, 如Vautard et al(2010)利用MM5模式模拟了地表粗糙度变化对风速的影响, 结果表明当地表粗糙度长度增加1倍时, 近地面风速会减小0.26~0.33 m·s-1, 欧亚大陆1979 -2008年植被的增加以及土地利用的变化能解释风速减小的25%~60%, 且风速下降显著的区域与生物量显著增加的区域吻合。Bichet et al(2012)利用全球气候模式ECHAM5-HAM进行敏感性试验, 当由植被引起的粗糙度长度变为1.5, 2和4倍时, 全球陆地的10 m风速分别下降0.15, 0.26和0.55 m·s-1。这些实验在某种程度上能定量分离出地表粗糙度改变对风速变化的贡献, 然而, 这些理想化的实验不能完全地反映真实的地表粗糙度的改变对近地面风速的影响, 这些需要将来更细致地模拟工作。
下垫面物理状况的变化还会引起地-气热通量的改变, 进而影响边界层物理性质和过程。对于对流边界层而言, 地表感热、 潜热通量是影响其变化的2个重要的因子(杜一博等, 2018; 苏彦入等, 2018; 解晋等, 2018; 严晓强等, 2019)。由于缺乏边界层动量垂直交换的直接观测资料, 考虑到通常情况下动量垂直交换增强的时候, 边界层高度也增高, 因此利用边界层高度做初步分析, 试图以此间接地反映边界层动量的垂直交换和上层风速的下传。利用ERA-Interim资料计算了与15个台站相邻最近格点的近38年的边界层高度和感热通量、 潜热通量年际变化的相关系数, 发现边界层高度与感热通量存在很高的正相关, 同时与潜热通量变化是显著的反向关系, 相关系数分别为0.76和-0.71(表1)。还进一步比较了MERRA2和JRA-55这两套再分析资料, JRA-55中没有边界层高度资料, 这里用临近格点的ERA-Interim的边界层高度替代, 结果发现这两套再分析资料都反映出边界层高度与感热通量正向变化、 与潜热通量反向变化的关系。
表1 农牧交错带15个格点近38年春季的边界层高度与感热通量、 潜热通量的相关系数Table 1 Interannual correlation coefficients between boundary layer height and surface sensible heat flux, surface latent heat flux over the pastoral transitional zone in spring |
| 热通量 | 边界层高度 | |||
|---|---|---|---|---|
| ERA-Interim | MERRA2 | JRA-55 | 经验公式 | |
| 感热通量 | 0.78 | 0.47 | 0.49 | 0.41 |
| 潜热通量 | -0.71 | -0.41 | -0.47 | / |
相关系数均通过0.01的显著性检验 |
注意到再分析资料中的边界层高度、 感热通量及潜热通量均是预报量, 存在一定的不确定性, 因此根据站点常规气象变量的观测记录, 利用经验公式计算了地表感热通量进行了间接的评估, 考虑到半干旱区的Bowen比很高, 这里仅估算地表感热通量。结果表明计算的感热通量与ERA-Interim边界层高度也存在显著的正相关(r=0.41), 这反映了再分析资料有较高的可信度。ERA-Interim的感热和潜热通量相比MERRA2和JRA-55有更好的表现, 这与前人的研究结果也是一致的(王典等, 2017; Li et al, 2017), 因此在后面的分析中只采用ERA-Interim再分析资料。用相同的方法计算了15个台站近地面风速与对应的边界层高度年际变化的相关系数, 结果表明二者具有显著的正位相变化(r=0.39)。
直观比较春季平均地面风速、 边界层高度、 感热通量及潜热通量的逐年变化, 可以更加清楚看出风速年际波动与这些要素的关系[图7(b)]。在18个风速为正异常的年份中, 有13年边界层高度为正异常, 14年感热通量为正异常, 13年潜热通量为负异常; 在20个风速为负异常的年份中, 有14年边界层高度为负异常, 9年感热通量为负异常, 11年潜热通量为正异常。风速与边界层高度、 感热通量以及潜热通量的相关系数依次为0.57， 0.39和 -0.39。值得注意的是感热、 潜热的计算本身与风速有关, 而感热、 潜热的变化对风速变化的贡献有待更细致的研究。另外, 当有强的天气系统过境时, 通常会带来大风和降温, 这种情况下近地面风速主要受天气系统的控制, 而对下垫面热力因子的变化不太敏感。为了尽可能去除天气系统对风速变化的影响, 简单地将台站观测记录中日平均风速大于3 m·s-1的资料排除在外, 然后再比较小风日(日平均风速≤3 m·s-1)的风速与同期上述物理量的关系。从多年平均来看农牧交错带15个站点近38年春季的小风日数所占的比例很高, 达53天。小风日的风速与边界层高度、 感热通量以及潜热通量的相关系数依次为0.59， 0.60和-0.57[图7(c)], 均高于没有剔除大风日资料情况下的相关值, 其中感热通量相关的增强最为突出。
4 结论
从环流因子和下垫面因子两方面探讨对北方农牧交错带春季近地面风速年际变化的可能影响, 得出以下结论:
(1) 东北亚地区异常的气旋性环流, 是影响研究区风速年际变化的主要环流系统。该环流系统中心区大体位于46°N -55°N和116°E -130°E, 异常气旋性环流加强的年份, 研究区出现西北风异常, 与春季盛行西风叠加, 造成风速的增加。以该环流系统中心区平均700 hPa位势高度表征其强度, 发现其年际变化与研究区风速的波动高度相关(-0.83)。东北亚异常气旋性环流系统的变化, 受北半球行星尺度大气环流的影响。对应其强弱波动, 500 hPa高度场异常的空间分布与北极涛动结构有一定相似性, 同时其时间序列与同期北极涛动指数之间也有明显的同位相的关系, 当北极涛动为负位相时, 东北亚地区气压偏低, 气旋性环流异常加强, 二者相关达到0.41。
(2) 研究区植被生长状况的变化会引起地表粗糙度的改变, 进而影响风速。叶面积指数与风速之间表现出显著的负相关(-0.61), 叶面积指数每增加1个单位, 风速大约下降1.57 m·s-1。而NDVI虽然与风速存在负相关, 但关系并不显著, 这可能说明叶面积指数能较好地反映研究区空气动力学性质的改变。此外, 15站平均风速与边界层高度、 感热通量以及潜热通量年际变化的相关系数依次为0.57， 0.39和-0.39; 如果尽可能降低大尺度天气过程的影响, 只统计小风日资料, 则它们的相关更为显著(分别为0.59， 0.60和-0.57)。