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user: 3. 数据处理和分析 3.1. 青藏高原地面两米处温度与比湿的特征分析 3.1.1. 青藏高原地面两米处温度时空分布特征 从图2中可以看出高原气温在这四十年中总体是呈波动上升的趋势，但在1979年以前，气温并没有明显的增高趋势，气温基本维持在这40年平均气温以下，气温距平值呈现负距平。在1997到1998年间，气温迅速升高，这是因为1997年到1998年间太平洋地区发生的厄尔尼诺(El Nino)现象。但随后的20年中，气温的平均值与前20年相比有增加，除了2000年外，其余年份的气温距平值均呈现出正距平。 空间上由于青藏高原是世界上最大的高原，横跨30个经度、15个纬度，局地海拔高度也有较大差异，所以温度的空间分布也会明显的差异，高原区域的年平均温度的空间分布能很好的体现高原的整个区域温度的总体特征。 图2. 1979~2018年青藏高原年平均气温[K]时间序列图 图3. 1979~2018年青藏高原平均温度(K)空间分布 从图3的整体上来看，青藏高原年平均气温在空间分布上基本是由西向东逐渐升高的，与图1地形图对比可以看出，气温随局地海拔高度的增加而减少，得出由于青藏高原特殊的地形地貌，造成相对低温和高温的分布具有明显区域特征。这体现在图中是：整体上藏北高原是一个相对温度低值区，温度在0℃以下，高原东北部气温在3℃以上的柴达木盆地，是整个高原区域的相对温度高值区；在藏北高原的西北部有一连串气温在−10℃左右、呈线状的温度低值区，这是高原的咯喇昆仑山脉和昆仑山脉；在高原南部海拔较高的冈底斯山脉、念青唐古拉山脉和喜马拉雅山脉上对比南部的整体气温都呈现出了明显的相对低温区；在高原东南部横断山脉附近，有南北向呈线状的气温相对高值区，这是由于沿着横断山脉呈东南向的河谷造成的；除海拔造成的高原气温分布外，纬度也给高原气温分布带来了不可忽视的作用，从图中可以看出高原南部气温相较于北部是明显的相对高值区，这是由于南部处于低纬度区，有来自印度洋温暖潮湿的空气导致。高原平均温度最高值出现在北纬27度、东经94度左右的区域，此处是雅鲁藏布流域区域，造成这样的原因是第四纪中，雅鲁藏布大峡谷处于向东南方向伸展布拉马普特拉河–雅鲁藏布江河谷中。深切的雅鲁藏布大峡谷面向着孟加拉湾和印度洋，为来自印度洋的暖湿气流提供了一条天然的通道。印度洋上生成的暖湿气流北上，经印度但是却为喜马拉雅山所阻挡，致使暖湿气流最终会沿着雅鲁藏布大峡谷一路溯江而上，导致此处的气温是高原的气温高值区。高原的平均最低温度位于北纬35度、东经81度附近。对比地形图可以得出，此处是昆仑山脉，是海拔高值区。分析得出：海拔是影响青藏高原气温的主要因素。 了解了整个研究区域气温随空间的变化后，进一步分析气温随时间在高原区域的空间分布的变化情况。 图4. 1979~2018年青藏高原逐月平均温度(K)空间分布 从图4可以看出：气温在高原区域内每个地区随时间的变化与高原区域40年平均下的气温变化具有一致性：高原一年中各个部分的最高温度均出现在7月，最低温度出现在1月；高原内各个部分一年内的气温变化均为先逐月升高，且在达到最高值后逐月降低。但气温的随时间变化的范围以及最高、最低气温值等都在不同海拔高度上有显著差异。其中，高原西北部由于海拔相对较高而总体气温偏低，是高原区域的气温低值区；高原东北部柴达木盆地是海拔低值区，其气温比高原同纬度地区明显偏高；高原东南部，雅鲁藏布流域附近、横断山脉附近区域气温变化不大，始终是高原气温高值区。此外，整个高原区域内各部分的温度差异在1月和12最大，在8月最小。而气温的空间分布在各月份中具有极大的相似性。 3.1.2. 青藏高原地面两米处比湿时空分布特征 图5中可以看出，与温度相同比湿也是呈波动状，前20年比湿基本都处于平均以下，虽然比湿在1997~1998年间总体呈波动增加，但并没有像气温一样剧烈增加，它的剧增出现在1998~1999，并达到了这40年中的最高值4.18 g/kg。比湿第一次出现正距平值是在1995年并在此后的12年间都维持在一个正距平值的状态。虽然在07~09、11和13~15年间出现了负的距平值但相较与1992年之前，这些年的区域平均比湿值是相对的较高的。因此与气温相同，后二十年的平均比湿值总体相对与前二十年是增加的。 图5. 1979~2018年青藏高原年平均比湿(g/kg)时间序列图 图6. 1979~2018年青藏高原年平均比湿(g/kg)空间分布 根据图6分析可知，高原比湿年平均与气温年平均在空间分布上相似，湿度也大致呈现出由西向东、由北向南湿度逐渐增大的变化特征，但比气温的阶梯性变化不如气温明显，且在气温空间分布图上的东北部相对高温中心并没有在湿度空间分布图上体现出来。相较与气温空间分布图，比湿的空间分布图有更好的由北向南升高的趋势。高原比湿的低值区在高原北部，高值中心在高原的东南部，认为是由于青藏高原南部临海，而北部由于高原海拔高对水汽有阻挡作用，从而形成这样的空间分布。进一步分析湿度在高原区域的分布随时间的变化情况。 图7. 1979~2018年青藏高原区域逐月平均比湿(g/kg)空间分布 从图7可以看出：与温度在青藏高原区域各个月份上的空间分布具有一致性不同，高原的湿度空间分布在冬季(12月、1月、2月)几乎没有差别，湿度在整个高原上的值都很低，基本都在0 g/kg。在3月后湿度的空间分布才开始在高原上出现差异，在此后各个月份中湿度的空间分布上出现明显的由北向南增加的特征。从图上可以看到从三月到四月湿度有很大的突增，在七月到达最大，而后减小。在高原东南部有一湿度高值区，它的湿度一直都在4 g/kg以上，这是因为其南部与印度洋相邻，从印度洋向此处吹来温暖、湿润的空气，且此处为迎风坡，容易形成降水，因此这里成为湿度高值中心；在此高值中心的北面湿度骤降，这是由于青藏高原海拔很高，暖湿空气无法越过山脉导致。 3.1.3. 青藏高原气温和湿度的关系 图8. 1979~2018年年平均气温(K)与比湿(g/kg)时间序列图 图8看出青藏高原区域平均下年平均气温和比湿随时间的变化特征：气温的最低值出现在一月，最高值出现在七月，这一点，湿度与气温是一致的；所以气温和湿度在时间上有相同的变化趋势，但是湿度的变化较气温更明显；湿度在月内的浮动情况比气温在月内的浮动更为明显，其中在5月到6月和九月到十月的上下浮动最大。 3.2. 影响温度与湿度的气象因素特征分析 温度与湿度还会受到其他气象因素，比如降水、向下长波辐射、向下短波辐射、气压等的影响，研究青藏高原区域内，温度和湿度与这些气象要素之间的相关性，计算出相关系数并进行检验，分析温度与湿度和这些气象要素之间的变化特征。下表即为各个气象要素之间的相关系数及t检验。 Table 1 Correlation coefficients between selected meteorological elements and the examination of correlation coefficient Temp SHUM RAIN LRAD SRAD Wind pres Temp 1 SHUM 0.955 * 1 RAIN 0.942 * 0.992 * 1 LRAD 0.994 * 0.977 * 0.972 * 1 SRAD 0.886 * 0.749 * 0.768 * 0.401 1 Wind −0.045 −0.226 −0.149 −0.062 0.401 1 pres 0，991 * 0.934 * 0.905 * 0.975 * 0.853 −0.149 1 表1. 所选气象要素间的相关系数及相关系数的检验情况 注：红色的相关系数代表没有通过检验的量， * 表示达到99%的信度检验。 由表1中可以看出气温与湿度的相关系数为0.955，表明温湿度的相关性很好；地表长波辐射(Lrad)与气温的相关系数接近1，表明气温与地表长波辐射在青藏高原区域平均下随时间的变化几乎完全相同，地表长波辐射与湿度的相关系数为0.977，表明其与湿度的相关性也很好；气温与网格尺度每月平均降水的相关系数为0.942，湿度与网格尺度每月平均降水的相关系数为0.992，说明气温、湿度与降水的相关性都较好；气温与向下短波辐射的相关系数为0.886，湿度与向下短波辐射的系数为0.749，说明温度与向下短波辐射的相关性强于湿度；而风速与气温、湿度的相关系数是负数，说明他们之间完全无关，因此在对气温、湿度与气象要素之间的关系时，重点讨论降水和向下长波辐射。 图9. 1979~2018年地表长波辐射(W/m 2 )与年平均气温(K)时间序列图 图10. 1979~2018年地表长波辐射(W/m 2 )与月平均比湿(g/kg)时间序列图 与表1中得到的相关系数数值和显著性检验结论稳合，图9、图10中气温、比湿与向下长波辐射在时间序列上的表现具有极高的一致性，尤其是1~5月、10~12月，相关性更大。 图11. 1979~2018年青藏高原月平均温度(K)与月累计降水(mm)的时间序列 青藏高原区域降水量在七月达到最大值，温度和湿度的最大值与它相对应；降水的变化在秋季(9~11月)最大；对比图11与图12，月累计降水量与月平均比湿的变率比气温与降水量的吻合程度更好，认为月累计降水量与湿度的相关性更大。 图12. 1979~2018年青藏高原月平均比湿(g/kg)与月累计降水(mm)的时间序列