2017, Vol. 36
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4. 中国科学院国家天文台, 北京 100012
平流层臭氧能够吸收太阳的紫外辐射, 因而被称为地球的保护伞, 平流层臭氧也可以改变平流层热力和动力结构, 对地球系统及气候变化起着重要作用, 因此臭氧成为平流层研究的热点应运而生(施春华等, 2010)。由于人类活动引起的臭氧层损耗, 尤其是极地臭氧洞的发现, 使得臭氧研究更加引起学术界的重视。
中国科学家周秀骥等(1995)通过对TOMS卫星资料分析发现, 青藏高原(下称高原)上空夏半年会形成一个臭氧总量低值区, 并推测夏半年高原上空上升运动的动力作用以及上升气流携带的对流层大气成分产生的化学作用可能是其形成的原因(周秀骥等, 2004)。Zou et al(1996, 1997)也利用TOMS、SAGE Ⅰ以及SAGE Ⅱ臭氧资料证实了高原上空存在臭氧亏损, 并给出了高原热源对该臭氧低值作用的证据。Liu et al(2003)、Tian et al(2008)、卞建春等(2011)以及Guo et al(2012)均强调了与大气环流有关的动力输运过程的重要作用。Liu et al(2003)和Tian et al(2008)指出动力作用要比化学作用强得多。还有的讨论了该地区对流层和平流层输送对臭氧的作用(Zhang et al, 2014; 陈闯等, 2012; 陈斌等, 2011; 王卫国等, 2010; Zou et al, 2000), 郭栋等(2012)利用三维化学气候模式模拟了该现象, 并诊断其化学与动力机制, 都认为动力作用较强, 化学作用较弱。Bian et al(2011)还认为对流层顶附近臭氧低值的形成不但与动力输运有关, 还和大地形导致的整层大气减少有关, Ye and Xu(2003)指出夏季臭氧低谷的形成还与高原夏季地表的强感热加热有关, 周顺武等(2012)则认为夏季臭氧低谷的形成与对流层高度有关, Zhang et al(2017)讨论了臭氧最大加热率所在高度和臭氧最大浓度所在高度的不一致原因。这些研究从不同侧面证实了周秀骥等(2004, 1995)关于高原夏半年臭氧总量低值区动力机制的猜测。
尽管上述研究表明高原臭氧低值中心的形成因素中动力作用较强, 化学作用较弱, 然而仍有一些研究结果与此不同。付超和李维亮(1997)利用二维光化学模式模拟了高原臭氧低值区, 发现平流层中上层化学作用较强。丛春华等(2001)认为夏季高原上空存在物质输送通道, 可能会产生化学作用。刘煜等(2010)认为动力因素可能对平流层上层的高原臭氧低值作用不大。
郭栋等(2012)在用全大气气候通用模式(WACCM3, The Whole Atmosphere Community Climate Model Ⅲ)模拟研究高原臭氧谷和南亚高压的关系时意外发现, 模拟资料在高原上空的15 hPa处存在臭氧纬向偏差的低值, 该高度上的臭氧低值用上升气流、南亚高压辐散等理论无法解释。Zhang et al(2014)用WACCM3模式模拟发现地表N2O增加会使高原平流层上层臭氧减小。李书博等(2015)、张芳等(2016)使用BCC-AGCM-Chem0模式对20世纪全球臭氧进行模拟, 发现对流层中高层与以下的对流层中低层的臭氧季节变化峰值存在明显的不一致性。万凌峰等(2017)使用WACCM3模式对夏季高原臭氧谷双心结构的模拟性能进行了评估。仕仁睿等(2017)研究了高原臭氧亏损变化及其对太阳活动的响应。因此, 本文利用2005-2012年夏季(6-8月)Aura卫星微波临边探测器逐日的臭氧观测资料, 分析夏季高原臭氧低值区的三维图像, 重点讨论高原臭氧谷在平流层上层的空间分布, 并讨论其形成的可能机制。
2 资料选取和方法介绍选用的资料包括微波临边探测器(MLS, Microwave Limb Sounder)的2级轨道数据和全大气气候通用模式(WACCM 3, The Whole Atmosphere Community Climate Model Ⅲ)的输出资料(Marsh et al, 2007)。
MLS是搭载在地球观测系统(Earth Observing System, EOS)系列的第三颗卫星微风(Aura)上的一台仪器。该卫星于2004年7月15日发射成功, 飞行高度705 km, 每日绕地13~14圈, 计划运行寿命为6年。卫星探测数据可以用来研究中层大气的大气成分, 跟踪污染物的移动以及对平流层臭氧的恢复情况进行评估, 进而研究局地大气化学成分对气候变化的影响。
MLS的臭氧数据集时间范围是2004年8月8日至2016年3月22日, 并随时间自动追加, 空间范围是180°W-180°E, 82°S-82°N; 垂直分辨率215~0.2 hPa处是3 km, 0.1~0.02 hPa处是4~6 km; 臭氧分层资料的垂直有效范围是215~0.02 hPa。MLS的数据格式为.he5, 每天产生一个数据, 数据包括臭氧在各层的浓度、质量情况以及该次探测的经纬度信息。
所用的MLS臭氧数据是版本3.3(V3.3) 的2级产品, 再依据Livesey et al(2011)给出的质量控制法则对臭氧逐日轨道数据进行预处理, 剔除异常值。MLS数据水平方向沿着运行轨道每1.5°分布一条廓线, 每个轨道有240条廓线, 但各个纬度间并不是等间距的。图 1为一天内MLS对地球的探测廓线, 每一个点表示一次探测, 为便于分析, 将2005-2015年的MLS卫星的臭氧轨道廊线数据插值到2°×2°的规则格点上。数据的时间范围是2005-2015年每年夏季(6-8月), 垂直高度使用261~1 hPa的30层臭氧数据, 平均每个格点有约220个数据, 可以较准确的反应臭氧在该点的浓度。研究使用浓度的纬向偏差百分率作为基础数据进行分析。其中, 纬向偏差百分率=(格点值-纬圈平均值)/纬圈平均值。
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图 1 MLS探测器2010年1月1日的对地探测分布 Figure 1 Distribution of MLS detector on 1 January 2010 |
在不同高度, 大气密度不同, 因而使用ppm并不能直接在垂直方向积分, 所以在需要研究臭氧垂直积分的时候, 将MLS的原始混合比数据使用公式(1)、(2)(汪自军等, 2010)转换为多布森单位进行研究。臭氧的多布森单位为臭氧在压力为标准大气压, 温度为273 K的条件下, 千分之一厘米(10 μm)的厚度。
| $ \mathit{\Omega} = \sum {{n_i} \times \delta h \times {{3.7197}^{ - 12}}} \;\;, $ | (1) |
| $ {n_i} = 7.244 \times {10^{10}}{r_i}P/T\;\;, $ | (2) |
式中: ri为体积混合比(单位: ppm); P为气压(单位: Pa); T为温度(单位: K); ni为数密度(单位: molecule·cm-3); δh为高度间隔(单位: km); Ω为柱量(单位: DU)。为了保持数据的统一性, 式子中计算ni所需的温度数据也使用MLS探测器的温度数据。
WACCM是基于CAM(Community Atmosphere Model)的大气化学气候模式(Collins et al, 2004)。WACCM3垂直分层66层, 范围由地面至145 km。其在100 hPa高度下使用地形追随坐标系, 100 hPa之上使用等压坐标系来简化运算。在不同的高度有不同的垂直分辨率, 65 km以上分辨率为3.5 km, 平流层顶附近为1.75 km, 低平流层区域为1.1~1.4 km; 对流层分辨率为1.1 km。为了统一坐标系便于分析数据, 使用NCAR Command Language将原来的66个垂直分层重新插值到所需要的水平分层。
本文使用的WACCM3臭氧数据为苏昱丞等(2016)对IPCC给定的三种未来情景下的全球臭氧模拟数据。WACCM3模式输出资料中A1B、A2和B1三种排放情景下全球2001-2099年来的全球臭氧总量均呈增长趋势, 即臭氧恢复, 且A2情景下柱总量增长最快, B1情景下增长最慢。这与IPCC4中给出的预测结果一致。高原模拟结果也与全球臭氧变化趋势类似, 所以模拟结果是可靠的。A1B情景为各种能源平衡发展的、经济高速增长的未来社会, 因此, 本文使用模拟结果中的A1B情景下臭氧数据作为下一步分析的源数据。
经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition, EMD) (姜琼妃等, 2015), 处理思路是:通过多次移动过程, 逐个分解本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)的一种新的时间序列分析方法。它可以将一个复杂的一维时间序列信号进行多尺度的傅立叶变换处理, 将不同尺度以及不同周期的波动分离出来, 得到不同周期的本征模态函数。通过多次移动, 不仅消除了信号的骑行波, 还对序列进行了平滑处理。最后变换本征模态函数, 得到其随时间变化的瞬时频率和振幅, 进而得到平均周期和平均振幅。而且因为它得到的是瞬时振幅和瞬时频率, 克服了在分辨率上不清晰的缺点。由于EMD是自适应的, 同时基于信号的局部变化特性, 因而非常适合客观处理非线性、非平稳过程。
集合经验模态分解方法(Ensemble empirical mode decomposition, EEMD)是在EMD基础上的一种白噪声辅助方法(王文等, 2014), 并对EMD的混频现象进行了改进。EEMD分解原理为在EMD分解的初试时间序列上添加随机的白噪声, 并重复进行多次该步骤。附加的白噪声, 本身均匀的分布在一维时间序列上, 在每一次EMD分解时, 白噪声就会被滤波器滤波到不同尺度的信号上, 当然需要分解的信号也就更细化平均的被滤波出来。这时, 每个样本中都含有相当的白噪声, 但是当进行分解的样本足够多时, 白噪声就会因相互抵消而消除。这样, 由于每个频率都有白噪声存在, 所以每个频率都会进行分解, 就可以解决混频问题。最后, 对全体样本取均值作为最终真正的结果。
3 夏季高原臭氧低值区的三维空间分布特征图 2为利用MLS的臭氧浓度纬向偏差百分率数据做了高原区21.5~1 hPa和216~17 hPa的北半球臭氧的三维空间分布, 分别以-1%和-10%作为三维结构的边界, 图中地面的填色部分为地形高度, 黄色表示高出海平面的地形, 黑色的等值线为纬向偏差百分率在垂直方向的积分, 空间中灰色部分分别为纬向偏差百分率-1%(-10%)的范围。从图 2中可以看出, 高原夏季在70 hPa附近和15 hPa附近存在着不同程度的低值。臭氧在高原区150~70 hPa处有强烈的低值中心, 在北美落基山脉有较强的低值区, 这个低值区域的形成与地形高度及其产生的热力动力因素有关, 在太平洋地区也有强烈的低值区, 可能与大洋强烈的热力抬升作用相关, 低空臭氧浓度低的气团被热力抬升到高空并稀释了上空的空气, 形成了低值区。这与之前学者(周秀骥等, 1995; Liu et al, 2003; 卞建春等, 2011; 郭栋等, 2017; Li et al, 2017)对高原臭氧的研究相符合。但是在高原区平流层上层也出现了低值区域, 并且该臭氧低值区从20 hPa延伸到2 hPa, 其水平范围与高原海拔3 km以上的地形吻合很好。这个平流层上层的臭氧低值区在以上的研究中很少被提及。同时, 平流层上层的高原东北方向和大西洋上空也存在着相对较明显的低值中心, 太平洋上空的低值中心可能与夏季海面的热力抬升有关; 而高原东北部的低值中心则与氯氧化物和氮氧化物的分布有关(Zhang et al, 2014)。
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图 2 2005-2015年夏季(6-8月)北半球臭氧在21.5~1.2 hPa (a)和216~17 hPa (b)上的三维廓线 Figure 2 3D profile of summer (from June to August) ozone under 21.5~1.2 hPa (a) and 216~17 hPa (b) during 2005-2015 |
为进一步研究高原臭氧谷在不同高度上的分布, 对20°E-180°E, 0°N-80°N范围内, 高度分别在216~17.8 hPa和21.5~1.2 hPa上的臭氧做垂直积分, 以DU为单位, 研究其不同高度内的臭氧柱总量纬向偏差在高原的分布。从图 3中可以看出, 高原在216~17.8 hPa的臭氧比纬向平均偏低约12 DU, 在21.5~1.2 hPa比纬向平均偏低约1.2 DU。不论在高原区对流层顶附近, 还是平流层上层, 臭氧的垂直积分都存在明显的低值区。但是, 平流层上层的臭氧低值中心是大气动力输送无法解释的。
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图 3 2005-2015年夏季北半球臭氧纬向偏差的垂直积分(单位: DU) (a) 21.5~1.2 hPa, (b) 216~17.8 hPa.矩形代表高原的位置 Figure 3 The vertical integration of the zonal deviation of ozone in the northern hemisphere during the summer of 2005 2015. Unit: DU. The rectangle denote the location of Qinghai-Tibetan Plateau |
高原平流层上层的动力作用较弱, 垂直输送无法达到21.5~1.2 hPa的高度。但在这个高度上, 太阳辐射比较强, 因此, 高原平流层的臭氧低值中心很可能与较强的太阳辐射有关。为了验证高原平流层上层臭氧低值中心是否与太阳辐射有关, 使用合成分析的方法对MLS白天和夜间分布在73°E-105°E的夏季北半球臭氧数据进行比较。白天的数据使用2005-2015年6-8月每日06:00-18:00的臭氧数据, 夜间的数据使用2005-2015年夏季18:00到次日06:00的臭氧数据, 然后对白天夜间的臭氧差异进行T检验。图 4为2005-2015年北半球夏季73°E-105°E高原臭氧昼夜分布, 等值线为高原区白天臭氧的纬向偏差百分率, 填色部分为白天夜间臭氧差异的显著性检验, 通过99%显著性检验的区域使用灰色填色, 其余为白色。从图 4可以看出, 白天5.6~1 hPa的高度上有显著的臭氧低值中心, 但是夜间同一高度上该低值中心并不存在。并且高原区臭氧在10~1 hPa之间的昼夜差异极为明显。臭氧的这种昼夜不对称性, 表明太阳辐射确实对高原区平流层上层的臭氧低值有显著影响。
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图 4 2005-2015年北半球夏季73°E-105°E臭氧昼(a)夜(b)分布 阴影区为通过了99%显著性水平检验的部分 Figure 4 The distribution Northern Hemisphere summer 73°E-105°E ozone day (a) night (b) from 2005 to 2015. The shaded area have passed the significant level at 99% |
太阳活动最明显的年际变化为准11年的周期变化。为了研究太阳年际变化对高原区平流层上层臭氧浓度的影响, 本文使用集合经验模态分解法(EEMD)对高原平流层上层的臭氧浓度进行分析, 进一步探讨太阳活动对高原上层臭氧低值中心的作用。需要说明的是, 由于卫星观测数据的时间覆盖有限, 所以使用WACCM3模式模拟的A1B情景下臭氧作为分析的源数据, 其时间长度为2001-2099年。
通过对高原区模拟数据21.5~1.2 hPa的臭氧总量的集合经验模态分解, 观察其本征模函数, 可以检验出高原平流层上层的臭氧是否可以对应太阳活动的周期。在实际操作中, 为了避免白噪声的影响, 将集合分解重复进行了50次, EEMD结果见图 5。第一模态为平流层上层臭氧的标准化变化曲线, 模态二到模态五为分解出的本征函数, 最后一列代表的是残差。从图 5可以看出, 第二模态本征函数有准两年的年际振荡, 可能对应平流层准两年振荡(QBO); 第三模态本征函数有3~8年的年际振荡, 可能对应ENSO年际变化信号; 而第四模态本征函数则有准11年的变化周期, 对应太阳活动的11年周期。接着计算了第四模态本征函数的瞬时以及平均频率(图 6), 得到第四模态本征函数的平均频率为0.09, 平均周期为11.1年, 正好对应太阳活动最强的周期。
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图 5 高原区21.5~1.2 hPa臭氧总量的EEMD分解 Figure 5 Total ozone of 21.5~1.2 hPa in plateau area based on EEMD decomposition |
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图 6 IMF4的年际变化曲线(a)以及IMF4的瞬时频率(b) Figure 6 The interannual variation curve (a) and the instantaneous frequency (b) of IMF4 |
综上所述, 太阳辐射对高原区平流层臭氧谷的形成起了一定的作用:白天高原区的平流层上层有显著的臭氧低值中心, 而夜间同一高度上并不存在低值中心; 此外, 高原区平流层上层的臭氧浓度存在准11年的周期变化。因此, 太阳辐射对高原区平流层上层臭氧低值中心的形成起了一定的作用。
5 结论利用MLS卫星数据和WACCM3模式数据, 根据合成分析及集合经验模态分解方法, 对夏季青藏高原臭氧低值区的三维图像进行了分析, 重点讨论高原臭氧谷在平流层上层的空间分布形态, 并对其可能成因进行了研究。得出以下主要结论:
(1) 对夏季北半球臭氧的三维图像分析表明, 平流层上层20~1 hPa存在一个明显的臭氧低值中心。分析各层臭氧柱量对总柱量的相对贡献, 发现高原区上空50%以上的臭氧存在于21.5~1.2 hPa的范围内。因此, 平流层上层的高原臭氧低值对高原臭氧谷来说也很重要。
(2) 使用合成分析的方法对MLS夏季北半球昼夜臭氧进行比较可以发现, 在白天高原平流层上层有明显的臭氧低值中心, 而夜间在同一高度并不存在低值中心。这种昼夜不对称性表明太阳辐射确实对高原区平流层上层的臭氧低值有显著影响。
(3) 对2001-2099年高原区臭氧总量的模拟数据进行集合经验模态分解, 得到第四模态本征函数的平均频率为0.09, 即平均周期为11.1年, 正好对应太阳活动最强的周期。这也说明太阳活动是导致高原平流层上层臭氧低值中心形成变化的一个因素。
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2. Training Center of Fujian Meteorology, Fuzhou 350007, China;
3. Nanjing University of Information Science and Technology Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education(KLME)/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change(ILCEC)/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters(CIC-FEMD), Nanjing 210044, China;
4. National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100012, China