2018, Vol. 37
2. 中国科学院大学, 北京 100049;
3. 中国科学院平凉陆面过程与灾害天气观测研究站, 甘肃 平凉 744015;
4. 重庆市气象局, 重庆 401147;
5. 南京大学大气科学学院, 江苏 南京 210093
地表能量交换过程是陆面与大气相互作用的重要一环。地表接受的太阳净辐射主要用于感热交换、潜热交换和土壤热流, 其中感热通量是地表和大气间能量交换的主要表现形式之一。青藏高原(下称高原)是全世界海拔最高的巨型构造地貌单元, 有着独特的水热状况地域组合(吴绍洪等, 2005), 从东南向西北逐步由暖湿向干冷气候过渡, 地表感热通量是高原热源的主要分量之一。由于对亚洲季风、中国局地降水异常以及春季沙尘暴等的显著影响, 在过去的几十年里高原感热加热一直是很多学者致力于研究的对象(胡江林等, 1993; 朱乾根等, 1997; 李栋梁等, 2003; 吴国雄等, 2005; 白彬人等, 2016; 曾钰婵等, 2016)。胡江林等(1993)指出高原地区的感热加热对亚洲夏季风的形成是不可或缺的因子; 朱乾根等(1997)和李栋梁等(2003)先后基于大气环流模式IAP2-LAGCM的相关研究指出, 高原地表感热通量异常变化会引起北半球大气低频振荡强度异常以及大气遥相关环流型发生改变, 从而对我国区域气候异常产生重要的影响, 集中表现为气温与降水分布的异常; 吴国雄等(2005)通过与落基和安第斯山脉地区的比较, 证明了高原地区的夏季地表加热所激发的水平环流与垂直运动与其周边大陆加热所激发的水平与垂直运动相叠加, 加强了东亚夏季风与中亚的干旱, 对东亚气候格局形成有着不可忽视的重要性。此后一大批学者在前人研究工作的基础上验证和证明了高原感热加热异常与我国长江中下游地区、华北地区以及黄土高原等局部地区降水异常有着密不可分的联系(宋敏红等, 2000; 柏晶榆等, 2003; 宁亮等, 2006; 叶燕华等, 2007; 唐瑜等, 2008; Xu et al, 2013; 岑思弦等, 2014; Wang et al, 2014a; 施晓辉等, 2015; 周俊前等, 2016)。但由于所研究的相关区域存在差异, 因此也并没有统一的结论。此外, 钟海玲等(2009)还发现高原冬季感热异常对次年春季沙尘暴的发生有显著影响, 感热通量增大, 沙尘暴增多。
针对高原感热通量, 国内外学者已做了大量的研究。马耀明等(2006)利用GAME/Tibet和CAMP/Tibet科学实验数据, 分析了高原地表能量和水分交换特征, 指出高原中部在季风开始前地面感热大于潜热, 而在季风强盛的7-8月份, 潜热可达感热的两倍。Yang et al (2010)基于微气象理论, 利用常规气象观测资料计算并分析了1984-2006年高原感热通量的变化表明, 由于气温上升, 风速减弱, 高原整体平均感热通量每十年减小2 %, 高原中部和东部地区的减小趋势大于西部, 季节上, 除了冬季有微弱的增加趋势外, 其他季节都以每10年2 % ~4 %的趋势在减弱。此后, Zhu et al (2012)、王学佳等(2013)以及Zhou et al (2014)先后利用NCEP/NCAR、ERA-40等多种再分析资料对高原感热通量的长期变化进行了研究, 得到了类似的结论。Ma et al(2014)和Shi et al(2014)利用观测资料和再分析资料以及卫星遥感资料对比验证并分析了高原地区的感热通量分布, 初步探讨了水汽压差、气温等气候因子对感热通量变化的影响。然而Chen et al(2014)研究结果表明2001-2014年间高原由于净辐射和土壤湿度的增加, 感热和潜热总体上都呈增加趋势, 其中感热增加最明显的区域可达5 W·m-2。因此高原地区地表感热通量近几十年来的变化趋势还没有统一的结论, 这可能与上述学者所选取的研究时段以及所用站点不一致有关。
高原地区直接观测的感热通量资料稀缺, 常规观测站点虽然不能直接观测到感热通量, 但能通过选取合适的感热通量交换系数计算方案, 利用地气温差和风速等常规气象要素计算出感热通量。另外, 由于观测站点在空间分布和时间尺度上的局限性, 计算结果虽然不能完全代表整个高原地区感热通量的空间分布及其长期变化, 但仍能反映高原大部分区域的情况, 这一点也是得到了许多学者直接和间接的验证(Duan et al, 2008; Yang et al, 2010; Wang et al, 2012; Zhu et al, 2012)。利用中国气象科学数据共享服务网中国地面气候资料日值数据集中高原地区观测资料, 结合M-K检验、EOF分析等相关统计分析方法, 对高原1981-2014年间地表感热通量变化特征进行分析, 并深入探讨地表感热通量变化的时空差异及其对气候要素的响应。
2 资料与方法 2.1 资料介绍所用数据来自中国气象科学数据共享服务网提供的中国地面气候资料日值数据集和寒区旱区科学数据中心提供的中国1 km分辨率数字高程模型数据集。综合考虑所研究的时段和各站点数据的完整性, 选择了85个资料连续性较好, 能够代表高原主体的站点(图 1)。这些站点基本分布在高寒草甸和高寒草原区, 其中有8个站点位于柴达木盆地周边地区。海拔低于3 000 m的站点有30个, 海拔高于4 000 m的站点有21个, 其余34个站点的海拔在3 000~4 000 m。站点主要分布于高原中部和东部地区, 85°E以西地区只有狮泉河、改则和普兰3个站点。
|
图 1 高原地形(阴影区, 单位: m)和所选取的85个站点(圆点)的空间分布 Figure 1 Spatial distribution of the 85 chosen stations for the study (the dotter) and the terrain (the shaded, unit: m) at Qinghai-Tibetan Plateau (QTP) |
在已知地表温度、近地面气温和风速时, 可以用整体输送法计算感热通量(H)(Monin et al, 1954; Garratt, 1992):
| $ H = \rho \cdot{c_p}\cdot{c_h}\cdot{\rm{ }}\bar u\cdot(\overline {{T_g}} - \overline {{T_a}}){\rm{ }}, $ | (1) |
式中: ρ为空气密度; cp为定压比热; ch为热交换系数;
| $ {c_h} = 0.{\rm{ }}001{\rm{ }}12 + 0.{\rm{ }}01/\bar u{\rm{ }}, $ | (2) |
另外, 陈万隆等(1984)的方案计算较为方便简易, 在以往研究中已得到应用(Yang et al, 2009, 2010), 便于结果的对比。但此方案中热交换系数严重依赖于风速, 当风速减小时, ch会迅速增大, 但是当平均风速大于1 m·s-1时, 此方案得出的ch值与Yang et al(2010)提出的方案比较接近, 由此计算出来的感热通量值也比较接近。
此外, 在下面的分析中, 凡涉及到显著性检验皆指通过了95 %的显著性检验。
3 结果分析 3.1 基本气候要素变化特征图 2给出了1981-2014年85个站点平均的日均地气温差、日均风速、年降水量以及日照时数的年际变化。由图 2(a)可见, 高原85个站点平均的日均地气温差2003年前呈波动式缓慢下降趋势, 2003年以后地气温差迅速增大, 至2008年增加了约0.6 ℃, 其后6年内趋于平缓。年平均风速与地气温差几乎成相反的变化趋势, 1981-2002年风速由2.5 m·s-1左右下降至低于2 m·s-1, 22年间下降了约0.5 m·s-1; 2003年以后风速略有上升, 2006年后趋于平缓变化状态, 维持在2.2 m·s-1左右。高原地区的降水近34年来呈现多和少相间的分布特征[图 2(b)], 年降水量为450~600 mm, 总体上年降水量呈增加趋势, 尤其是2003-2014年, 1998年以后, 除了2006和2009年, 其他年的年降水量均接近或超过了500 mm, 因此高原整体上趋于一个变湿的状态。此外, 高原地区的年均日照时数总体上呈减少趋势[图 2(b)], 在20世纪80年代初, 平均日照时数在7.4 h左右, 到了21世纪, 平均日照时数只有7 h左右, 有些年份更少, 如2005年和2008年, 但是同时也可以看出, 近10年日照时数不再明显下降, 而呈现一个平缓变化趋势。
|
图 2 1981-2014年高原85个站点年均地气温差、年均风速(a)、年降水量和年均日照时数(b)的年际变化 Figure 2 Interannual variation of land-air temperature difference, wind speed (a), annual precipitation and sunshine duration (b) of the 85 stations at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014 |
表 1给出了地气温差、风速、年降水量以及日照时数在各年代的平均值。总体上, 各气象要素都发生了不同程度的变化:地气温差和降水在增加, 风速和日照时数在减少。以往的研究表明这些气象要素与高原地区的地表能量和水分过程息息相关(Yang et al, 2010; 王学佳等, 2013; Zhou et al, 2014), 因此, 它们的变化势必在一定程度上导致高原地区的水热交换过程发生变化。
|
表 1 高原不同年代各气象要素的年均值 Table 1 Interdecadal variation of annual climate factors over the QTP |
在前面的研究方法里提过, CHEN-WENG方案在平均风速小于1 m·s-1时计算的感热交换系数与YANG方案有较大差异, 因此, 首先对比了包括和不包括日均风速小于1 m·s-1的数据对感热通量计算结果的影响。结果显示, 剔除日均风速小于1 m·s-1的数据后得到的感热通量大于包括日均风速小于1 m·s-1时的计算结果, 两种计算方案得到的年均感热通量的年际变化趋势基本一致[图 3(a)], 两种计算方案得到的年均感热通量最大相差2.8 W·m-2(2003年), 最小相差约1 W·m-2(2014年)。因此, 为了尽可能反映感热通量的真实变化, 在计算中包括了日均风速小于1 m·s-1的情况。M-K突变检验结果显示[图 3(b)]感热通量年际变化突变点发生在2006年, 即2006年以前感热通量呈下降趋势, 2008年开始感热通量转变为增加趋势, 其中, 2000年感热通量的下降趋势达到了95 %的显著性水平, 并在2003年下降趋势达到最大, 此后感热通量不再继续下降, 转为上升, 直至2007年完全由下降趋势转变为增长趋势, 并在2012年增长趋势达到了95 %显著性水平。
|
图 3 1981-2014年高原85个站点平均的年均感热通量的年际变化(a)及M-K突变检验(b)图(b)中细实线为±1.96和0值线 Figure 3 Interannual variation of the annual average sensible heat flux (a) and its M-K test (b) of the 85 stations at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014.In Fig. 3(b), the thin solid lines represent the value of ±1.96 and 0 |
通过春、夏、秋、冬四个季节多年平均感热通量的空间分布(图 4)可知, 春、夏季的感热通量明显高于秋、冬季。春季, 高原大部分地区的感热通量在45 W·m-2以上, 小值区位于西藏、青海以及四川3省交界处[图 4(a)]; 夏季, 高原北部, 尤其是柴达木盆地附近, 感热通量明显增强, 高原东南部及南部感热通量明显减弱, 这是因为夏季虽然高原太阳辐射整体增强, 但相对于北部, 南部降水也明显增多, 抑制了其感热通量的增强, 而在柴达木盆地附近, 感热通量由于地表加热的加强而明显上升[图 4(b)]; 秋季, 几乎整个高原地区的感热通量明显减弱, 尤其是高原北部[图 4(c)], 这是因为在高原北部下垫面植被状况比南部差, 因此地表能量对太阳辐射季节性变化更加敏感, 这一特性在冬季表现的更加明显[图 4(d)]; 冬季是高原地区全年感热通量最小的季节, 在柴达木盆地、西藏自治区中部以及西藏和四川交界处都出现了负值, 尤其以柴达木盆地附近的负值强度较大, 达到了-10 W·m-2以下, 而高原南部边缘区域感热通量受季节转变的影响不大, 有些地方的感热通量相比秋季还略微有增强。从空间分布上看, 春季和夏季在年降水量低于100 mm的极端干旱和稀疏植被的高原北部和西南部, 地表感热通量明显高于下垫面植被状况较好的高原东部和南部, 而在秋季整个高原地表感热通量相当, 冬季则相反。其次, 高原大部分地区的感热通量都具有季节性的特点, 即随季节的转变有较大的变化, 只有高原东南部感热通量随季节变化不明显。
|
图 4 1981-2014年高原85个站点各季节平均感热通量的空间分布(单位: W·m-2) Figure 4 Spatial distribution of sensible heat flux averaged for four seasons of the 85 stations at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014.Unit: W·m-2 |
在上述分析基础上, 对高原85个站点平均的四个季节感热通量分别进行年际变化趋势分析和M-K突变检验(图 5)。从图 5(a)可以看出, 春、夏季感热通量为全年最高, 大约为50 W·m-2, 其次为秋季, 为30 W·m-2左右, 冬季最小, 只有大约15 W·m-2, 但四个季节的变化趋势很相似, M-K突变检验也证实了这一点[图 5(b)~(e)]。同时也发现, 虽然在1981-2003年间, 四个季节的感热通量都呈下降趋势, 但是夏季和秋季的下降趋势要明显大于冬季和春季。2003年发生转折后, 虽然各个季节的感热通量都在上升, 但是夏季的上升趋势是四个季节中最慢的, 其他三个季节的上升趋势相当, 尤其是春季和冬季在2010年前后感热通量的上升趋势显著性水平达到了95 %。说明1981-2014年, 夏季和秋季感热通量的减少对高原地区感热通量的下降趋势贡献最明显, 而在后期的上升趋势中, 春季、秋季和冬季感热通量的增加起了相当大的作用。
|
图 5 1981-2014年各季节平均感热通量的年际变化趋势(a, 细实线为趋势线)及不同季节M-K突变检验(b~e)图(b)~(e)中细实线为±1.96和0值线 Figure 5 Interannual variation of seasonal average sensible heat fluxes (a, the thim solid lines represent the linear trends) and their M-K test at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014 (b~e).In Fig. 5(b)~(e), the thin solid lines represent the value of ±1.96 and 0 |
上述分析仅给出了高原作为整体其感热通量的时间变化特征, 无法得到85个站点其感热通量的空间变化特征。EOF分析能够用较少的几个空间分布模态来描述原变量场, 且能基本涵盖原变量场的信息, 从20世纪70年代初开始EOF分析在我国的气候研究领域得到了广泛的使用和检验。对1981-2014年85个站点标准化后的年均感热通量进行EOF分解, 并对所得的各模态进行显著性水平为95 %的North检验, 发现只有前三个模态相互独立, 累积方差贡献率为50.46 %, 因此选取前三个模态进行分析, 结果见图 6和表 2。
|
图 6 高原年均感热通量EOF分解前三个模态载荷向量(左)及其对应的时间系数(右) Figure 6 The loading vectors of the top three modes of the annual average sensible heat flux (left) and their time coefficients (right) from EOF analysis at Qinghai-Tibetan Plateau |
|
|
表 2 EOF分析前三个载荷向量的方差贡献 Table 2 Variance contribution of the top three EOF analysis loading vectors |
第一模态[图 6(a)]主要体现的是高原整体感热通量增加的状态, 只有高原南部的少数站点与主体变化呈相反趋势。结合时间系数可以看出, 以2003年为界, 2003年(包括2003年)以前高原绝大部分站点, 尤其在青海省地区, 感热通量处于一个相对稳定的负位相, 感热通量略呈减少趋势, 南部和东南部的少数站点则呈相反的变化。从2004年开始, 时间系数转变为正, 且振幅逐渐增大至2008年, 说明在2004-2008年, 高原整体年均感热通量呈逐渐增加的趋势, 2008-2010年这种增加趋势有所减缓, 而后趋于稳定, 这与前面分析的高原地区地气温差和风速变化的情况有着较好的对应。
第二模态[图 6(b)]主要体现的是高原中南部与高原东北部感热通量异常变化呈反相位, 且中南部的站点数明显多于东北部, 结合时间系数可以看出, 在20世纪80年代, 高原中南部站点处于负位相, 此时中南部站点的感热通量变化为正异常, 即感热通量呈增加趋势, 而位于东北部的少数站点感热通量变化则恰好相反, 但随着时间的推移, 二者的变化都在逐渐减小, 说明这种异常分布逐渐变得不明显, 到了20世纪90年代, 这种异常分布发生反相, 即高原中南部感热通量转变为负异常, 而东北部转变为正异常, 且在2000年前后, 这种相态分布显著性达到最大, 即此时二者的异常变化都达到了相应的最大程度, 而后各自的变化趋势都逐渐减小, 一直持续到2008年。2008年之后相位再次发生反转, 中南部转变为正异常, 东北部转变为负异常。
第三模态[图 6(c)]主要体现的是高原东部与南部站点感热通量呈相反变化的特征。位于高原东部的站点主要分布在98°E以东, 33°N附近, 位于南部的站点主要分布在西藏南部(拉萨、日喀则一带)和东南部(昌都、左贡一带)。结合时间系数可以发现这种相态变化存在约10年的振荡周期, 具体表现为在20世纪80年代以及90年代末到21世纪初(2007年左右)总体上表现为西藏南部和东南部的15个站点的感热通量为负异常, 而位于高原东部的9个站点为正异常; 在其他年份, 这种异常变化则恰好相反。
综合上述分析, 三个EOF模态分别对应了高原不同时间尺度和空间尺度上感热通量的变化特征, 时间尺度上由低频逐步到高频, 空间尺度上由整体向局地逐渐细化。
3.4 感热通量的变化与气候要素的联系为了寻求感热通量变化与各气候要素之间的联系, 计算了85个站点感热通量与降水、日照时数、地表温度、1.5 m气温以及风速的相关性, 并根据相关性的时空分布差异分析了不同年代不同区域影响感热通量变化的主要气候要素。
相关性的年变化趋势表明, 感热通量与降水呈负相关, 与日照时数和风速呈正相关, 与地温和气温的相关性不明显, 并且感热通量与降水量、日照时数等气候要素在年际尺度上的相关性波动较大(图略), 为此分季节对上述相关性进行了分析(图 7), 结果表明感热通量与地表温度在夏季和冬季呈显著正相关, 春季和秋季相关性不显著[图 7(a)]; 与1.5 m气温的相关性虽然在夏季和冬季以正相关为主, 在春季和秋季以负相关为主, 但所有季节的相关性均不显著[图 7(b)], 这可能是由于高原地区海拔差异较大, 而地表温度与气温的变化与海拔高度密切相关, 因此整体上考虑他们与感热通量的相关性忽视了这种差异的存在, 可能导致相关性不显著, 在下一步的空间尺度分析上考虑这种相关性可能会更加合理。与风速的相关性除了在冬季表现较差外, 其他季节都呈较为显著的正相关[图 7(c)], 此外, 高原地区地表感热通量与降水量和日照时数的季节性相关也很明显, 尤其是春季和夏季, 与降水呈现显著负相关, 与日照时数呈显著正相关[图 7(d), (e)]。
|
图 7 1981-2014年青藏高原85个站点各季节平均感热通量与各气候要素相关性的年际变化 Figure 7 Interannual variation of the correlations between seasonal average sensible heat flux and climate factors at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014 |
各站点年均感热通量与年降水量等气候要素相关性的空间分布(图 8)显示, 几乎所有站点地表感热通量与地表温度都呈正相关, 且有85 %以上的站点通过了95 %的显著性检验[图 8(a)]。与1.5 m气温呈显著正相关的站点有18个, 主要分布于高原的东北部和东南部边缘地区, 呈显著负相关的站点有7个, 主要分布在高原南部和北部边缘地区, 同时还发现位于柴达木盆地周围的8个站点的感热通量与1.5 m气温的相关性存在差异, 其中茫崖、冷湖以及诺木洪三站感热通量与1.5 m气温呈显著负相关, 而小灶火、德令哈和大柴旦感热通量与1.5 m气温呈显著正相关, 在格尔木和都兰站两者相关性不显著[图 8(b)], 这与它们的气温变化率存在较大差异有着不可忽略的联系(Wang et al, 2014b)。与年均风速呈显著正相关的站点有28个, 其中除了茫崖、冷湖和藏南边缘的一些站点外, 大部分站点位于高原东部; 呈显著负相关的站点有10个, 这些站点分布比较零散[图 8(c)]。年均感热通量与年降水量主要以负相关为主, 大部分站点位于高原南部[图 8(d)]。与日照时数呈显著正相关的站点有15个, 主要位于高原东南和西南地区以及茫崖、冷湖一带, 呈显著负相关的站点有4个, 分别为青海的小灶火、都兰、玛多以及西藏的班戈[图 8(e)]。
|
图 8 1981-2014年高原85个站点年均感热通量与各气候要素相关性的空间分布 Figure 8 Spatial distribution of the correlations between annual average sensible heat flux and individual climate factors at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014 |
为了探究各站点不同季节感热通量与气候要素的关系, 在上述分析基础上进一步分析了季节平均感热通量与降水量等气候要素相关性的空间, 这里只给出了各季节平均感热通量与降水量相关性的空间分布(图 9)。由图 9可见, 季节平均感热通量与降水量的相关性在夏季最显著, 除个别站点外都与降水量呈反相关, 而且绝大多数站点都通过了95 %的信度检验, 春季感热通量与降水量呈显著相关的站点主要分布在藏南和藏东北地区, 秋季感热通量与降水也主要成反相关, 并且相关性显著的站点主要分布在藏南地区, 冬季感热通量与降水量的相关性最差。季节平均感热通量与日照时数的相关性类似于与降水量的相关性。季节平均感热通量与地表温度在绝大多数站点呈显著正相关, 与1.5 m气温以及风速的相关性较为复杂, 在夏季, 多数站点表现为正相关, 其他季节正相关和负相关的站点数相当, 但只有少数站点的相关性通过了显著性检验。
|
图 9 1981-2014年高原85个站点各季节平均感热通量与降水量相关性的空间分布 Figure 9 Spatial distribution of the correlation between seasonal average sensible heat flux and precipitation at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014 |
上述分析给出了1981-2014年高原感热通量的时空变化分布及其与气候要素之间的相关性, 本节将对这些现象的成因进行初步的探讨。
将公式(2)带入公式(1)可得公式(3):
| $ H = 0.{\rm{ }}01\cdot\rho \cdot{c_p}\cdot\left({0.{\rm{ }}112\bar u{\rm{ }} + 1} \right)\cdot(\overline {{T_g}} - \overline {{T_a}}){\rm{ }}, $ | (3) |
从式(3)可以看出, 平均风速对感热通量的贡献相对于地气温差小了近一个量级。1981-2014年高原日均风速的变化约为0.5 m·s-1, 而地气温差的变化在0.7 ℃左右(图 2)。其中, 1981-2003年间地气温差下降了0.2 ℃, 平均风速下降了约0.5 m·s-1, 通过计算可知二者对感热通量减少的影响相当, 即在这23年中地气温差和平均风速的减小是高原地区感热通量减小的主要原因。年均地气温差在2004-2014年间显著增大, 而年均风速变化平缓, 因此在这11年中, 感热通量增加主要是由年均地气温差增加造成的。
为了进一步了解造成感热通量变化趋势区域差异的原因, 对85个站点的地气温差、平均风速、年降水量和日照时数进行Cressman插值, 得到了34年平均以及1981-2003年和2004-2014年平均值差异的空间分布(图 10, 图 11)。
|
图 10 1981-2014年高原年均地气温差(a, 单位: ℃)、年均风速(b, 单位: m·s-1)、年降水量(c, 单位: mm)和年均日照时数(d, 单位: h)的空间分布 Figure 10 Spatial distribution of annual mean land-air temperature difference (a, unit: ℃), wind speed (b, unit: m·s-1), precipitation (c, unit: mm) and sunshine duration (d, unit: h) at Qinghai-Tibetan Plateau from 1981 to 2014 |
|
图 11 2004-2014年与1981-2003年高原地气温差(a, 单位: ℃)、年均风速(b, 单位: m·s-1)、年降水量(c, 单位: mm)和年均日照时数(d, 单位: h)平均值之差的空间分布 Figure 11 Spatial distribution of the differences of annual mean land-air temperature difference (a, unit: ℃), wind speed (b, unit: m·s-1), precipitation (c, unit: mm) and sunshine duration (d, unit: h) at Qinghai-Tibetan Plateau between 2004-2014 and 1981-2003 |
结合图 10和图 11可以看出, 与1981-2003年相比, 2004-2014年高原绝大部分地区地气温差有所增加, 尤其是在年均地气温差较小的高原东部增加更明显; 在年均风速小的高原东部, 年均风速普遍增大, 在年均风速较大的高原中部, 年均风速普遍减小, 综合这两点不难得出高原地区整体的感热通量在增大, 而且东西部差异在减小。从年降水量的变化[图 11(c)]可以看出, 几个降水量高值区的降水量显著减少, 降水量低值区的降水量略有增加或不变, 而降水量处于中间的高原中部降水量显著增加, 这些区域是高原地区下垫面植被类型的过度带, 主要位于青海省大部分地区和西藏腹地区域, 这些区域的地表植被状况很可能会在降水条件得到改善的条件下得到改善, 从而影响地表能量的分配, 根据四季感热通量与降水相关性的分析, 感热通量总体上与降水呈现反相关的关系, 理论上降水的增多会导致感热通量的减小, 但由于地气温差对感热通量的主导作用, 降水的增加只在某种程度上对感热通量的增加起到抑制作用(图 12), 这也从一定程度上解释了夏季感热通量增加是是四季中最弱的。高原南部年均日照时数总体在增加, 而北部总体在减少。影响日照时数的因子很多, 当一个地区白天降水量增加时, 日照时数会减少; 地表蒸散的增加, 使空气中水汽含量增加, 云量增多, 这也会导致日照时数的减少。总之, 一个地区日照时数的增加或减少从一定程度上会影响地表接收的短波辐射, 从而影响能量的再分配。
|
图 12 青藏高原85个站点感热通量空间分布(单位: W·m-2) Figure 12 Spatial distribution of sensible heat flux averaged for years at Qinghai-Tibetan Plateau.Unit: W·m-2 |
各气候要素对感热通量影响的不一致性造成了一个地区感热通量变化趋势的不确定性, 例如, 在青海柴达木盆地周边的站点(图 11), 总体上, 地气温差增加, 风速减小, 降雨增加, 日照时数减小, 然而各气候要素变化的幅度并不相同, 造成感热通量变化趋势的不一致(图 12)。再例如, 在西藏的东南边缘, 2004-2014年相对于1981-2003年, 地气温差减小, 风速减小, 降水也减少, 尽管日照时数有所增加, 但这些气候因子共同作用导致了该地区感热通量的减小(图 12)。
5 结论与讨论利用位于高原主体区域、时间序列较连续的85个站点的地面气候资料日值数据, 计算了1981-2014年感热通量的日均值、月均值、季节平均以及年平均值, 采用M-K检验、EOF分析以及相关分析法, 分析了感热通量在季节尺度与年尺度上的时空变化特征, 并初步探讨了感热通量变化对气候要素变化的响应, 得到以下主要结论:
(1) 1981年以来, 高原感热通量表现为先减少后增加的变化趋势, 其中发生转变的时间冬、春季早于夏、秋季, 在空间上各站点变化趋势并不完全同步, 且夏季感热通量增加的幅度是四季中最弱的。
(2) 1981-2003年感热通量的减少主要与地气温差和平均风速的减小有关, 而2004-2014年感热通量的增加主要与地气温差的增加有关。此外, 各站点的增加或减少趋势降并不同步, 但存在一定的相互联系, 增加趋势大的站点主要位于青海省。
(3) 感热通量与各气候要素的相关性存在明显的时空差异, 整体上地气温差是主要影响因素, 而在局部地区风速、降水、日照时数都起一定作用。感热通量与降水、日照时数、风速等气候因子的相关性在年尺度上存在较大的空间差异, 在季节尺度上主要表现为在生长季相关性较好, 其次是春季, 在秋、冬季较差, 在夏季感热通量与降水成反相关, 与日照时数、风速和气温成正相关。
影响感热通量的气象因子和地表参数有很多, 本文只选取了其中一部分进行了初步的分析, 在今后的研究中还需要更加全面的考虑。此外, 所采取的计算感热通量的方法也较为方便简单, 虽然该方法的适用性在以往的研究中得到了一些论证, 但毕竟只是一个经验方法, 缺乏考虑具体的微气象物理含义与过程, 因此所得结果需要在今后的研究中进一步验证。
Chen L X, Reiter E R, Feng Z Q. 1985. The atmospheric heat source over the Tibetan Plateau:May-August 1979[J]. Mon Wea Rev, 113: 1771–1790.
DOI:10.1175/1520-0493(1985)113<1771:TAHSOT>2.0.CO;2 |
|
Chen X, Su Z, Ma Y, et al. 2014. Development of a 10-year (20012010) 0.1_data set of land-surface energy balance for mainland China[J]. Atmos Chem Phys, 14: 13097–13117.
DOI:10.5194/acp-14-13097-2014 |
|
Duan A M, Wu G X. 2008. Weakening trend in the atmospheric heat source over the Tibetan plateau during recent decades.Part Ⅰ:Observations[J]. J Climate, 21(13): 3149–3164.
DOI:10.1175/2007JCLI1912.1 |
|
Garratt J R. 1992. The atmospheric boundary layer[M]. Cambridge: Cambridge University Press.
|
|
Ma Y M, Han C B, Zhong L, et al. 2014. Using MODIS and AVHRR data to determine regional surface heating field and heat flux distributions over the heterogeneous landscape of the Tibetan Plateau[J]. Theor Appl Climatol, 117(3/4): 643–652.
|
|
Monin A S, Obukhov A M. 1954. Basic laws of turbulent mixing in the atmosphere near the ground[J]. Tr Akad Nauk SSSR Geofiz Inst, 24(151): 163–187.
|
|
Shi Q, Liang S. 2014. Surface-sensible and latent heat fluxes over the Tibetan Plateau from ground measurements, reanalysis, and satellite data[J]. Atmos Chem Phys, 14(11): 5659–5677.
DOI:10.5194/acp-14-5659-2014 |
|
Wang M R, Zhou S W, Duan A M. 2012. Trend in the atmospheric heat source over the central and eastern Tibetan Plateau during recent decades:Comparison of observations and reanalysis data[J]. Chin Sci Bull, 57(5): 548–557.
DOI:10.1007/s11434-011-4838-8 |
|
Wang X J, Yang M X, Liang X W, et al. 2014a. The dramatic climate warming in the Qaidam Basin, northeastern Tibetan Plateau, during 1961-2010[J]. Int J Climatol, 34(5): 1524–1537.
DOI:10.1002/joc.2014.34.issue-5 |
|
Wang Z Q, Duan A M, Wu G X. 2014b. Time-lagged impact of spring sensible heat over the Tibetan Plateau on the summer rainfall anomaly in East China:case studies using the WRF model[J]. Climate Dyn, 42(11/12): 2885–2898.
|
|
Xu X D, Lu C G, Ding Y H, et al. 2013. What is the relationship between China summer precipitation and the change of apparent heat source over the Tibetan Plateau[J]. Atmos Sci Lett, 14(4): 227–234.
DOI:10.1002/asl2.444 |
|
Yang K, Qin J, Guo X F, et al. 2009. Method development for estimating sensible heat flux over the Tibetan Plateau from CMA data[J]. J Appl Meteor Climatol, 48(12): 2474–2486.
DOI:10.1175/2009JAMC2167.1 |
|
Yang K, Guo X F, Wu B Y. 2010. Recent trends in surface sensible heat flux on the Tibetan Plateau[J]. Sci China Earth Sci, 54(1): 19–28.
|
|
Zhou L T, Huang R H. 2014. Regional differences in surface sensible and latent heat fluxes in China[J]. Theor Appl Climatol, 116(3/4): 625–637.
|
|
Zhu X Y, Liu Y M, Wu G X. 2012. An assessment of summer sensible heat flux on the Tibetan Plateau from eight data sets[J]. Sci China Earth Sci, 55(5): 779–786.
DOI:10.1007/s11430-012-4379-2 |
|
白彬人, 胡泽勇. 2016. 高原热力作用对高原夏季风爆发的指示意义[J]. 高原气象, 35(2): 329–336.
Bai B R, Hu Z Y. 2016. Indicative significance of thermal effects over the Qinghai-Xizang Plateau to the onset of plateau summer monsoon[J]. Plateau Meteor, 35(2): 329–336.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00016 |
|
柏晶榆, 徐祥德, 周玉淑, 等. 2003. 春季青藏高原感热异常对长江中下游夏季降水影响的初步研究[J]. 应用气象学报, 14(3): 363–368.
Bai J Y, Xu X D, Zhou Y S, et al. 2003. Preliminary research on inhomogeneous distribution of Tibetan Plateau sensible heat fluxes in spring[J]. J Appl Meteor Sci, 14(3): 363–368.
|
|
岑思弦, 巩远发, 赖欣. 2014. 青藏高原及其周围地区大气热源对川渝盆地夏季降水的影响[J]. 高原气象, 33(5): 1182–1189.
Ceng S X, Gong Y F, Lai X. 2014. Impact of heat source over Qinghai-Xizang Plateau and its surrounding areas on rainfall in Sichuan-Chongqing Basin in summer[J]. Plateau Meteor, 33(5): 1182–1189.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00122 |
|
陈万隆, 翁笃鸣. 1984. 关于青藏高原感热和潜热旬总量计算方法的初步研究.青藏高原气象科学实验文集(二)[J]. 北京:科学出版社: 35–45.
Chen W L, Wong D M. 1984. A preliminary study on the computational method of 10-day mean sensible heat and latent heat on the Tibetan Plateau.Collected works of the Qinghai-Xizang Plateau Meteorological Experiment (Series 2)[J]. Beijing:Science Press: 35–45.
|
|
胡江林, 朱乾根. 1993. 青藏高原感热加热对7月份大气环流和亚洲夏季风影响的数值试验[J]. 热带气象学报, 9(1): 78–84.
Hu J L, Zhu Q G. 1993. Numerical experiments with effects of sensible heating of the Tibetan Plateau on July atmospheric general circulation and summer monsoon in Asia[J]. J Trop Meteor, 9(1): 78–84.
|
|
李栋梁, 魏丽, 李维京, 等. 2003. 青藏高原地面感热对北半球大气环流和中国气候异常的影响[J]. 气候与环境研究, 18(1): 60–70.
Li D L, Wei L, Li W J, et al. 2003. The effect of surface sensible heat flux of the Qinghai-Xizang Plateau on general circulation over the northern hemisphere and climatic anomaly of China[J]. Climatic Environ Res, 18(1): 60–70.
|
|
马耀明, 姚檀栋, 王介民, 等. 2006. 青藏高原复杂地表能量通量研究[J]. 地球科学进展, 21(12): 1215–1223.
Ma Y M, Yao T D, Wang J M, et al. 2006. The study on the land surface heat fluxes over heterogeneous landscape of the Tibetan Plateau[J]. Adv Earth Sci, 21(12): 1215–1223.
DOI:10.3321/j.issn:1001-8166.2006.12.002 |
|
宁亮, 钱永甫. 2006. 北非和青藏高原感热振荡特征及与我国东部夏季降水的关系[J]. 高原气象, 25(3): 357–365.
Ning Liang, Qian Y F. 2006. Oscillation characteristics of sensible heat in North Africa and Qinghai-Xizang Plateau and their impacts on the rainfall in East China[J]. Plateau Meteor, 25(3): 357–365.
|
|
施晓辉, 温敏. 2015. 中国持续性暴雨特征及青藏高原热源的影响[J]. 高原气象, 34(3): 611–620.
Shi X H, Wen M. 2015. Distribution and variation of persistent heavy rainfall events in China and possible impacts of heating source anomaly over Qinghai-Xizang Plateau[J]. Plateau Meteor, 34(3): 611–620.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2014.00039 |
|
宋敏红, 吴统文, 钱正安. 2000. 高原地区NCEP热通量再分析资料的检验及在夏季降水预测中的应用[J]. 高原气象, 19(4): 467–475.
Song M H, Wu T W, Qian Z A. 2000. Verification of NCEP surface heat fluxes over QXP and its application to summer precipitation forecast[J]. Plateau Meteor, 19(4): 467–475.
|
|
唐瑜, 余锦华. 2008. 青藏高原地表感热与华北夏季降水的相关分析[J]. 气象科学, 28(2): 201–204.
Tang Y, Yu J H. 2008. A study on the correlation between Tibetan Plateau surface sensible heating and the precipation over north China during rainy season[J]. Scientia Meteor Sinica, 28(2): 201–204.
|
|
王学佳, 杨梅学, 万国宁. 2013. 近60年青藏高原地区地面感热通量的时空演变特征[J]. 高原气象, 32(6): 1557–1567.
Wang X J, Yang M X, Wan G N. 2013. Temporal-spatial distribution and evolution of surface sensible heat flux over Qinghai-Xizang Plateau during last 60 years[J]. Plateau Meteor, 32(6): 1557–1567.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00151 |
|
吴国雄, 刘屹岷, 刘新, 等. 2005. 青藏高原加热如何影响亚洲夏季的气候格局[J]. 大气科学, 29(1): 47–58.
Wu G X, Liu Y M, Liu X, et al. 2005. How the heating over the Tibetan Plateau affects the Asian climate in summer[J]. Chinese J Atmos Sci, 29(1): 47–58.
|
|
吴绍洪, 尹云鹤, 郑度, 等. 2005. 青藏高原近30年气候变化趋势[J]. 地理学报, 60(1): 3–11.
Wu S H, Yin Y H, Zheng D, et al. 2005. Climate changes in the Tibetan Plateau during the last three decades[J]. Acta Geographica Sinica, 60(1): 3–11.
DOI:10.11821/xb200501001 |
|
叶燕华, 李栋梁, 陈晓光. 2007. 黄土高原春季降水对青藏高原感热异常的响应[J]. 中国沙漠, 27(2): 315–319.
Ye Y H, Li D L, Chen X G. 2007. Response of spring precipitation in Loess Plateau to surface sensible heat in Qinghai-Xizang Plateau[J]. J Desert Res, 27(2): 315–319.
|
|
曾钰婵, 范广洲, 赖欣, 等. 2016. 青藏高原季风活动与大气热源/汇的关系[J]. 高原气象, 35(5): 1148–1156.
Zeng Y C, Fan G Z, Lai X, et al. 2016. Relationship between the Qinghai-Xizang Plateau monsoon and the atmospheric heat source/sink[J]. Plateau Meteor, 35(5): 1148–1156.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00093 |
|
章基嘉, 朱抱真, 朱福康, 等. 1988. 青藏高原气象学进展(青藏高原气象科学实验1979和研究)[M]. 北京: 科学出版社, 262.
Zhang J J, Zhu B Z, Zhu F K, et al. 1988. Advances in the Qinghai-Xizang Plateau meteorology——The Qinghai-Xizang Plateau meteorological experiment (1979) and research[M]. Beijing: Science Press, 262.
|
|
钟海玲, 李栋梁, 高荣. 2009. 青藏高原感热异常对沙尘暴影响的数值模拟[J]. 高原气象, 28(2): 293–298.
Zhong H L, Li D L, Gao R. 2009. Numerical simulation of impact of sensible heat of surface abnormity over Tibetan Plateau on sand-dust storm[J]. Plateau Meteor, 28(2): 293–298.
|
|
周俊前, 刘新, 李伟平, 等. 2016. 青藏高原春季地表感热异常对西北地区东部降水变化的影响[J]. 高原气象, 35(4): 845–853.
Zhou J Q, Liu X, Li W P, et al. 2016. Relationship between surface sensible heating over the Qinghai-Xizang Plateau and precipitation in the eastern part of Northwest China in spring[J]. Plateau Meteor, 35(4): 845–853.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00053 |
|
朱乾根, 管兆勇. 1997. 青藏高原感热加热异常与夏季低频环流的数值研究[J]. 南京气象学院学报, 20(2): 186–192.
Zhu Q G, Guan Z Y. 1997. Numerical study of influence of Tibetan sensible heating abnormality on summer Asian monsoon low-frequency oscillation[J]. Journal of Nanjing Institute of Meteorology, 20(2): 186–192.
|
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Pingliang Land Surface Process and Severe Weather Research Station, Chinese Academy of Science, Pingliang 744015, Gansu, China;
4. Chongqing Meteorological Administration, Chongqing 401147, China;
5. School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing 210093, Jiangsu, China