DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 自从20世纪70年代以来，全球气温持续升高，全球变暖已经成为不争的事实。在全球气候变暖的大背景下，近几十年来北极气候系统发生了比其他地区更为显著的变化，其中以海冰的变化尤为明显，如海冰范围和厚度迅速减少 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 、冰龄的减小、多年冰减少 [ 4 ] [ 5 ] 、一年冰比例增加 [ 4 ] [ 6 ] 、融化期延长 [ 7 ] 、冰速增加 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 等。海冰通过调节大气和极地海洋之间的热量、动量和水分的交换，以及在海洋中重新分配盐分，在地球气候中发挥着至关重要的作用 [ 11 ] 。 在任何给定的月份，无论是整个北极还是某个区域，海冰范围的变化都受到大气环流模式异常的强烈影响，尤其是那些持续一个月或更长时间的异常 [ 12 ] 。北半球大气环流变化模式主要有北极涛动(Arctic Oscillation， AO) [ 13 ] ，北大西洋振荡(North Atlantic Oscillation， NAO) [ 14 ] 和北极偶极异常(Arctic Dipole Anomaly， AD或DA) [ 15 ] 。这些大气环流变化模式可以部分解释不同时间尺度、不同时期的海冰的变化。 AO一般定义为20˚N以北海平面气压EOF分解的第一模态，是北半球大气变率的主模态，刻画了中低纬度大气与高纬大气之间质量平衡的遥相关变化 [ 13 ] 。当AO处于正/负位相时，北极海平面气压降低/升高，中纬度地区海平面气压升高/降低 [ 13 ] 。许多学者指出，从季节尺度 [ 16 ] 到年代际尺度 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] AO对北极海冰都有影响。这些研究指出AO正位相导致气旋性的风异常，这种风场异常使得波福特流涡减弱或向南退。在Ekman输运的作用下，沿岸的海冰被带走，形成更大面积的开阔水，多年冰被一年冰代替。而融化新生成的薄的海冰需要较少的能量，加剧了冰面反照率的正反馈作用，从而使阿拉斯加、西伯利亚沿岸海冰偏少。一些研究发现在上个世纪90年代中期后AO由正位相向中性或负位相变化时，北极海冰仍在减少 [ 4 ] [ 14 ] [ 20 ] 。于是研究人员开始质疑AO与海冰的耦合关系，认为90年代中期后开始，北极海冰与AO正处于“退耦”阶段。另外，2009/2010年冬季出现极端负值的AO，同时伴随大量多年冰进入波弗特海和楚科奇海，这些海域的海冰在随后的季节出现强烈的融化，表明AO负位相也有利于海冰减少，这与之前的认知相反 [ 21 ] 。Wu等(2006)提出70˚N以北海平面气压场的EOF第二模态–北极偶极子(AD)正逐步成为驱动海冰变化越来越重要的因子 [ 15 ] 。当AD处于正位相时，格陵兰岛/加拿大群岛气压升高，喀拉海一侧气压降低，会引发由西向东的异常风，加强穿极漂流，更多海冰流出弗拉姆海峡，导致波弗特海、楚科奇海一侧出现大面积开阔水；AD负位相时，格陵兰岛/加拿大群岛气压降低，喀拉海一侧气压升高，穿极漂流减弱，更多海冰留在加拿大海盆内 [ 15 ] [ 22 ] - [ 28 ] 。Wu等(2012)用复向量经验正交函数(CVEOF)研究了夏季(7~9月)风场与9月海冰范围的关系，指出AD型风场的动力作用对海冰范围的极小值和减小趋势有贡献，偏小的9月海冰范围与夏季负位相的AD风场相联系 [ 22 ] 。Hegyi等(2017)指出，11~2月负AD指数与正的向下晴空长波辐射一致，并减少了相同时段的巴伦支海–喀拉海的海冰增长，且12~2月负AD指数与正异常的云辐射作用的向下长波辐射相伴随 [ 29 ] 。 综上所述，AD通过热力和动力两方面对冬季和夏季海冰年际变化有重要作用，北极海冰快速变化发生于北极大气环流显著改变的背景下，在北极大气环流的显著模态中AD的变化很明显，AD与北极海冰变化紧密联系，前人的研究已经部分指出了AD对北极海冰变化的重要影响，但是不同季节AD型大气环流对海冰密集度产生影响的过程中动力、热力强迫作用的具体影响还不是很明确。因此，本论文将围绕AD型环流动力、热力作用对海冰密集度的影响展开研究。
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user: 2. 模式简介与数据、方法 CICE是美国洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)国家实验室发展的海冰模式，具有复杂的参数化过程，在气候系统模式中得到了广泛的应用，本文一系列数值模拟试验基于CICE5.1展开 [ 30 ] 。CICE有以下几个相互作用的组成部分：热力学模型，它计算了由于垂直传导、辐射和湍流通量以及降雪而导致的雪和冰的局部增长率；海冰的动力学模型，根据冰的机械强度模型预测了冰块的速度场；一种描述区域密集度平流、冰体积和其他变量的水平输运模型；以及基于能量平衡和应变率在各个冰类别之间传输冰的成脊作用参数化方案。CICE海冰模式突出的优势有：海冰动力学采用EVP/EAP海冰流变学；海冰机械再分布函数更为复杂，考虑了海冰成脊、筏运作用以及侧边界融化过程；热力学采用可分辨冰温的垂直廓线以及显示盐泡参数化；引入了根据冰厚判断冰面地形的融池参数化方案，使得到的融池覆盖率与融池深度更加精确；短波辐射采用Delta-Eddington参数化方案，能够精确计算冰层和积雪发射、吸收和散射的短波辐射。 CICE模式采用转极点gx1全球网格，水平分辨率大约为1˚ × 1˚。垂向分5层海冰，1层积雪。每个格点的海冰根据冰厚不同可以分为五类海冰。气象强迫包括风场(经向风和纬向风)、比湿、气温、降水、总云量，本文不同的模拟试验用到的大气强迫量都采用欧洲中期天气预报中心ECMWF下的ERA-Interim气象再分析数据集为基础根据需求处理得来 [ 31 ] ；海洋强迫包括CCSM控制试验海洋模块输出的气候态月平均海表面倾斜、海表流速、混合层底热通量、PHC的海表面温度和海表面盐度 [ 32 ] 等。冰面融池参数化方案选择topo方案。模式采用糊状层热力学和弹–各向异性–塑动力学等海冰物理过程。温盐恢复周期30天。年际变化试验、气候态大气强迫试验都为冷启动，不需要初值场，其余试验都有一个相同的初值场。该初值场由气候态大气强迫试验模拟运行30年得来，包含的变量有：海表经向流、海表纬向流、海表温度、五类海冰密集度、五类海冰体积、五类雪体积、五类冰冰龄、五类冰冰表面温度、五类海冰的融池覆盖率、五类冰的融池深度等。 本文使用1979~2016年的月平均海冰密集度(SIC)数据由美国冰雪数据中心(NSIDC)提供 [ 33 ] ，下载地址为https://nsidc.org/data/NSIDC-0051/versions/1。该数据集由以下被动微波传感器获得的亮度温度数据反演得到：Nimbus-7扫描多通道微波辐射计(SMMR)、国防气象卫星计划(DMSP)-F8、-F11和-F13专用传感器微波/成像仪(SSM/is)和DMSP-f17专用传感器微波成像仪/测深仪(SSMIS)。本文使用的1979~2016年的月平均冰速资料也是由美国冰雪数据中心(NSIDC)提供 [ 34 ] ，可在ftp://sidads.colorado.edu/下的DATASETS文件夹里直接下载。冰速的反演以被动微波冰速为基础，融合了可见光和浮标冰速等多类数据。其中在卫星遥感无法有效观测的夏季，冰速则由NCEP/NCAR 10 m风速数据估算所得。冰速反演间隔为1天，空间分辨率为25 km。 AD指数的计算采用ERA-Interim月均海平面气压(SLP)先做距平再经EOF分解取第二模态得来，资料长度为1979~2016年，计算范围取70˚N以北。文中涉及的统计分析方法还包括趋势分析、去趋势分析、相关性分析和合成分析等常规分析方法。本文提到的冬季指12~2月，夏季指5~8月。
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user: 3. AD与北极海冰密集度变化的关系 每个季节的AD除了强度有变化外，模态的空间型也在随时间发生变化 [ 35 ] ，为了直观了解AD型大气环流不同季节下的变化，我们分别对每个季节的海平面气压做EOF分解。从图1可以看出，不同季节下的AD空间模态、时间系数、方差解释率是不一样的。冬季正负异常中心的分界线与本初子午线的夹角约60˚ (逆时针)，夏季正负异常中心的分界线大致与本初子午线重合。冬季AD西半球的异常中心位于 图1. 冬/夏季海平面气压EOF分解第二模态的空间型及时间系数 格陵兰岛东侧，这很可能与冰岛低压的影响有关，东半球的异常中心较夏季时更靠近亚欧大陆可能与亚洲高压的影响有关；夏季AD西半球的异常中心位于格陵兰岛，可能受格陵兰高压的影响。从空间模态的振幅比较，冬季AD较强；从方差解释占比比较，夏季AD较强。从时间系数可以看出，1980~2016年冬季AD指数伴随减小的趋势还存在明显的年际变化，且21世纪以降多呈偏中性或负位相；从1979~2016年夏季AD指数伴随增大的趋势还存在明显的年际变化和年代际变化，2005年后以高位的正位相为主，且变化振幅增大。 AD对海冰的影响从AD指数与海冰范围时间序列的相关性得到体现。图2为1979~2016年冬季和夏季AD指数与2月和9月海冰范围的年际变化。冬季AD指数与2月海冰范围的相关系数为0.42，减小的AD与海冰范围减小相联系，与前人的研究结果是相似的 [ 29 ] 。此外，两者有相似的变化趋势(减小)，海冰范围极小值基本与AD指数极小值相对应；夏季AD指数与9月海冰范围的相关系数为−0.72，增大的AD指数与9月海冰范围减小相联系，与Zhang (2015)的研究结论是相近的 [ 28 ] 。此外，两者有类似的变化趋势，上个世纪90年代后两者反相关的关系更明显，且两者的年代际变化位相转置的时间节点相近(以2005年为重要节点)。 图2. 1979~2016年冬季和夏季AD指数与2月和9月海冰范围的年际变化 前人的研究指出，冬季AD对北极海冰产生影响的区域主要是巴伦支海及附近海区，11~次年2月负位相的AD影响下巴伦支海–喀拉海上空水汽集聚，向下的长波辐射增多导致近地面气温上升和海冰增长减缓 [ 29 ] ；夏季，正位相的AD对应着北冰洋边缘海海冰偏小，偏小的9月海冰范围与7~9月的负AD风场相联系，风场的动力作用对海冰范围的极小值和减小趋势有贡献 [ 22 ] 。由此可见不同季节AD对海冰产生影响的机制不同，冬季AD型大气环流更多的通过影响水汽输送改变局地热量平衡作用于海冰增长；夏季AD型大气环流更多的通过强经向风的动力作用改变海冰密集度的分布。为进一步理解AD对北极海冰变化影响过程中动力、热力作用的差异，使用数值模式模拟研究北极海冰变化是有效的手段。
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user: 5. 结论 AD型大气环流对冬夏两季的海冰密集度有重要影响，冬季，AD指数减小与2月海冰范围极小值相对应，两者相关系数为0.42，AD指数极小值基本对应海冰范围极小值；夏季，AD指数极大值与海冰范围极小值相对应，两者相关系数为−0.72，AD指数极大值对应海冰范围极小值。 CICE模拟试验表明，冬季，海冰密集度对AD型风场(经向风)的变化不敏感，负位相的AD型大气环流影响下除了白令海南部海冰密集度增加外，白令海峡附近、大西洋扇区边缘海海冰密集度减小，这种影响主要由风场以外的大气强迫作用(热力作用)造成。夏季，正位相的AD型大气环流影响下使除巴芬湾和东格陵兰海之外的海区海冰密集度减小，这种影响主要来自风场的动力强迫作用。正位相的AD型大气环流下热力作用对海冰密集度偏小也有重要影响，这种关系在波弗特海南部和巴伦支海两区域表现明显。 本文利用CICE海冰模式模拟了AD型大气环流下海冰密集度分布的变化，且模拟了AD型大气环流下动力、热力作用对冬/夏季海冰密集度变化的差异性影响，模拟结果表明夏季AD正位相时热力作用对海冰密集度的影响较小，考虑到热力作用的表现受海冰表面性质(如反照率)的约束，且由于模拟的海冰反照率与现实存在差距，因此风强迫作用比热力作用更明显是有待进一步确认的。此外，冬夏季AD型大气环流对海冰密集度造成影响背后的物理过程需要进一步深入研究。
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user: 摘 要 本文针对国家气象信息中心(Chinese National Meteorological Information Center， NMIC)整理的“中国中东部百年均一化气温月值序列(V1.0)”中的中国东部16个站点1916.01~2015.12共100年的月平均气温数据进行分析，结合去趋势波动分析法(Detrended Fluctuation Analysis， DFA)研究了百年温度序列的长程相关性，揭示了该地区气候系统的记忆性特征及其年代际演变规律。文中首先分析比较了东部16个百年温度序列的常规统计量特征，发现近百年月温度序列中呈现的趋势变化，由中国北部到南方地区总体减弱，其主要原因在于北方地区近百年月温度序列整体平稳增长，而南方大部分台站基本是在1980s后才出现显著增温趋势。进一步，本文计算了16个台站百年尺度的温度序列标度指数，结果表明中国东部各个台站月温度序列标度指数范围在0.62~0.85之间，都存在一定长程相关性，其中东北和长江中下游区域台站温度序列长程相关性较强，南方地区长程相关性相对较弱。在此基础上，选取了50年时间窗口以10年为步长滑动计算温度序列标度指数，研究发现在100年内中国东部16站点的温度序列长程相关性存在转折，大部分站点的标度指数在前70年(1916~1986年)相对较为稳定，但是进入1980s，其长程相关性明显减弱，直至最近50年(1976~2015)，标度指数又出现整体增长趋势。该项研究结果可以为气候变化检测评估提供科学依据和支撑。 关键词 :百年温度，长程相关性，全球变暖 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近百年来全球温度经历了以气候增暖为主要特征的变化，气候变化成为国际上关注的重大问题。我国专家学者亦积极关注中国的气候变化问题以及相关研究。在建立中国区域气温序列的基础上，对中国的气温变化进行了较为系统的研究分析，得出中国区域气温变暖趋势显著且高于全球平均水平 [ 1 ] 。Cao et al. (2013) [ 2 ] 基于均一化的气温序列发现中国东部近百年气温增暖速率高达1.52℃/100a。但在百年尺度上，无论是全球变暖还是中国气候变暖都存在不确定性 [ 3 ] 。一方面由于台站空间分布不均匀，观测时次和时制不统一，观测仪器变更，站点迁移或城市化引起的观测场环境变化等造成气象资料存在较大的不确定性；另一方面，气候变暖的原因亦存在不确定性，主要是模拟气候变暖的模式存在不确定性、情景设置存在不确定性、气候序列归因分析也存在不确定性。气候时间序列往往是非平稳的并且存在多种时间尺度信息 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。在包含多种时间尺度信号和模态的时间序列中，仅仅关注其线性特征，显然其分析结果会存在不确定性。为了得到更加客观的结果和结论，需对气候序列的相关特征结构以及非线性特征进行分析。 在气候序列的相关中，既有短程相关亦有长程相关。大量研究表明，大气环流系统要素、气候序列以及极端气候序列存在显著的长程相关性 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。本论文在探讨中国东部百年气温线性变化规律的基础上，研究了中国东部18个百年序列站的单站长程相关性，并且探索了其年代际尺度长程相关性规律，揭示了中国百年气温在不同时空尺度上的相关结构特征，为分析中国东部百年尺度气候特征提供新的方法和思路。
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user: 2. 资料和方法 本文使用国家气象信息中心(Chinese National Meteorological Information Center， NMIC)整理的“中国中东部百年均一化气温月值序列(V1.0)”中的中国东部16个站点1916.01~2015.12共100年的月平均气温数据。该数据集1951年以前的数据主要来源于国家气象信息中心在2002年建立的“中国长年代温度、降水数据集”，在2008年建立的“中国24城市长年代气温数据集”，2009年建立的“全国60个重点城市长时间序列气温和降水数据集”，以及中国科学院大气物理研究所在1991年建立的“中华人民共和国的两个长期仪器记录的气候数据库”的气温资料。1951年之后的资料来自于经过严格质量控制的中国地面气象台站观测资料。此外，中国香港与澳门的气温资料分别来自各自网站。该数据集收集整编不同来源的百年尺度器测气温资料，经过资料融合拼接，严格质量控制，综合利用标准序列法、偏最小二乘回归、多元线性回归及梯度距离权重反比法等插补方法进行缺测值插补，在建立中国近百年气温月值序列基础上，挑取1951年之前资料序列超过30年且质量较好的18个气象台站资料进行均一化检验与订正。本文选用的中国东部16个台站的经纬度和资料时长如表1 (18站点中贵阳和昆明资料时长相对较短，且处于西南地区)；其站点空间分布如图1所示。 Table 1 The location and time of the century-old station in eastern Chin 台站编号 台站名称 经度 纬度 资料时长 45005 香港 114.17 22.29 1884.01~2016.12 45011 澳门 113.53 22.20 1901.01~2016.12 50527 海拉尔 119.75 49.22 1901.01~2016.12 50953 哈尔滨 126.77 45.75 1901.01~2016.12 53463 呼和浩特 111.68 40.82 1915.01~2016.12 53772 太原 112.55 37.78 1916.01~2016.12 54342 沈阳 123.52 41.73 1905.05~2016.12 54511 北京 116.47 39.80 1889.09~2016.12 54527 天津 117.07 39.08 1890.09~2016.12 54857 青岛 120.33 36.07 1900.01~2016.12 57494 武汉 114.13 30.62 1905.02~2016.12 57679 长沙 113.08 28.20 1911.01~2016.12 58238 南京 118.80 32.00 1905.01~2016.12 58367 徐家汇 121.43 31.20 1873.01~2016.12 58847 福州 119.28 26.08 1905.01~2016.12 59287 广州 113.33 23.17 1912.03~2016.12 表1. 中国东部百年台站的位置及时长 图1. 16站点位置分布示意图 去趋势涨落分析方法(detrended fluctuation analysis，DFA)是研究非线性时间序列长程相关性的工具。它可以有效滤去各阶趋势成份，消除其中的伪相关现象，检测非平稳时间序列中的相关性，已广泛应用到自然科学甚至社会科学各个领域 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。其计算过程如下： 第一步，计算时间序列(F(s)， s)的累积离差， Y ( i ) = ∑ i = 1 N ( x i − x ¯ ) (1) 其中 x ¯ = ∑ i = 1 N x i 。 第二步，把Y(i)分成N s 个不重叠的等间隔s的区间v，其中 N s = N / S 。 第三步，对于每个区间v，用最小二乘法拟合数据，得到局部趋势。滤去该趋势后的时间序列记为Y S (i)，表示原序列与拟合值之差， Y s = Y ( i ) − P v ( i ) (2) 其中 P v ( i ) 为第v区间的拟合多项式。 第四步，计算每个区间滤去趋势后的方差， F 2 ( v ， s ) = 1 s ∑ i = 1 s Y s 2 [ ( v − 1 ) s + i ] ， ( v = 1 ， 2 ， ⋯ ， N s ) (3) 第五步，对所有等长度区间的方差求均值并开方，计算标准DFA波动函数， F ( s ) = 1 N s ∑ v = 1 N s F 2 ( v ， s ) (4) 若时间序列是长程相关，则DFA波动函数F(s)与滞后时间s成幂律关系 F ( s ) = ∝ s α (5) 在双对数坐标(F(s)， s)中，用最小二乘法拟合，其直线部分的斜率即为标度指数 α 。当 0 < α < 0.5 时，表示时间序列是非持久的，只有短期记忆性，当前事件不会对长期的未来事件产生影响；当 α = 0.5 时，表示原序列是白噪声，例如布朗运动；当 0.5 < α < 1.0 时，表示序列具有长程相关特征，即当前发生的事件和未来事件之间存在长程相关性，时间序列具有长期记忆性，且标度指数 α 越大记忆性越好。
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user: 3. 中国东部百年温度变化规律分析 为便于分析和比较，本文选取了自1916年1月至2015年12月共100年的月平均温度序列进行研究。首先，对16站点的百年温度均值、年际方差及年均值的趋势进行了统计，如表2所示。 Table 2 Centennial mean， variance and trend of temperature in stations in eastern Chin 台站名称 经度 纬度 均值(℃) 年际方差 年均值趋势(℃/a) 香港 114.17 22.29 22.65 0.3437 0.0163 澳门 113.53 22.20 22.15 0.5541 0.0163 海拉尔 119.75 49.22 −1.45 1.8858 0.0343 哈尔滨 126.77 45.75 3.80 2.1415 0.0429 呼和浩特 111.68 40.82 6.89 1.1442 0.0150 太原 112.55 37.78 10.62 0.6456 0.0173 沈阳 123.52 41.73 7.31 0.9998 0.0267 北京 116.47 39.80 12.58 0.6434 0.0186 天津 117.07 39.08 13.25 0.4811 0.0375 青岛 120.33 36.07 12.88 0.4823 0.0138 武汉 114.13 30.62 16.50 0.3587 0.0086 长沙 113.08 28.20 18.08 0.2751 −0.0006 南京 118.80 32.00 16.26 0.4689 −0.0021 徐家汇 121.43 31.20 17.32 0.4272 0.0079 福州 119.28 26.08 20.53 0.4412 0.0167 广州 113.33 23.17 22.49 0.4839 0.0181 表2. 中国东部台站温度百年均值、方差及趋势 从表2中可以看出16站百年温度序列呈现以增温为主要特征的趋势，但是长沙和南京两站百年温度趋势为负值，主要是因为该两个站点的温度在1980s前主要是降温趋势，之后虽然增温趋势显著，但整体上趋势为负，其中长沙站温度资料演变如图2(c)所示。本文选择香港、沈阳、长沙、徐家汇四个台站为例，展示了站点100年的年平均温度随时间的变化情况，从图中可以看出，香港、沈阳两站在100年时间尺度内年平均温度总体呈现上升趋势；长沙站在1980s前温度呈现下降趋势，1980年后才明显上升(图2(c))；徐家汇站在100年时间内发生了两次较为明显的转折，一次在1940s左右，另一次出现了1980s前后(图2(d))。从这四个站点的变化情况可知，不同区域的温度在100年时间尺度内变化规律存在显著差异，近百年的全球增暖需要结合区域特征来分析对气候系统的影响。 图2. 不同站点百年温度年均值状况：(a)香港；(b)沈阳；(c)长沙；(d)徐家汇
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user: 4. 中国东部温度长程相关性分析 本文首先计算了16个台站百年尺度的温度标度指数，用以分析中国东部各个台站温度百年尺度的长程相关性；鉴于台站温度变化存在转折的情况，且绝大多数仅有一次转折，因此计算了前后50年的标度指数以及滑动窗口为10年的各个时期50年的标度指数，用以分析各个时期台站温度长程相关性。 4.1. 中国东部百年和50年温度序列长程相关性 图3所示为香港、沈阳、长沙、徐家汇四个代表站点波动函数幂率分布，计算得到四个站点月平均温度序列标度指数分布为0.73、0.69、0.75、0.72，均表现出一定的长程相关特征。 图3. 不同站点百年月温度月值序列长程相关性：(a)香港；(b)沈阳；(c)长沙；(d)徐家汇 4.2. 中国东部百年温度序列长程相关性 进一步计算出全部16站点百年温度月均值序列的标度指数，根据部分站点温度变化的转折，同时将百年尺度的时间分为前50年和后50进行了分别计算。结果如表3所示。 Table 3 100-year temperature monthly mean sequence long-range correlation scale index of 16 site 台站编号 台站名称 α Α (前50年) Α (后50年) 45005 香港 0.73 0.80 0.62 45011 澳门 0.72 0.82 0.70 50527 海拉尔 0.71 0.76 0.76 50953 哈尔滨 0.76 0.85 0.72 53463 呼和浩特 0.79 0.81 0.69 53772 太原 0.64 0.64 0.72 54342 沈阳 0.69 0.75 0.68 54511 北京 0.67 0.66 0.72 54527 天津 0.76 0.58 0.60 54857 青岛 0.66 0.63 0.71 57494 武汉 0.74 0.61 0.68 57679 长沙 0.75 0.51 0.74 58238 南京 0.85 0.74 0.83 58367 徐家汇 0.72 0.58 0.64 58847 福州 0.62 0.68 0.67 59287 广州 0.77 0.82 0.67 表3. 16站点百年温度月均值序列长程相关标度指数 从表中可以看出，各站标度指数均大于0.5，表明都具备长程相关特征，存在较为明显的可预测性。 4.3. 50年滑动月平均序列DFA 进一步，选取了50年时间窗口以10年为步长进行滑动平均，计算不同时段各站点标度指数分布，如图4所示。从图中可以发现，在100年时间尺度内，中国东部16站点的温度序列长程相关性存在转折，具体而言对于大部分站点，其长程相关性在前70年(1916~1986年)相对较为稳定，但是进入1980s，大部分站点长程相关性明显减弱，直到最近10年标度指数又出现整体增长趋势，这可能与我国1980s初改革开放，大规模工业化及城市建设有关，很可能在一定程度上反映了人为因素对区域气候系统状态的影响。此种转折关系在许多站点的温度序列中往往没有反映(如图5(a)、图5(b))。 图4. 16站点百年温度月均值序列50年滑动标度指数(滑动间隔为10年) 图5. 不同区域站点百年温度月均值序列50年滑动标度指数(滑动间隔为10年)：(a)东北地区3站点；(b)珠江三角洲地区3站点
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user: 5. 结论和讨论 本文对中国16个具有百年以上温度观测序列的站点的长程相关性进行了对比研究。结果发现，从区域分布来看，北方地区站点的长程相关性要弱于南方地区，从时间分段来看，前50年的长程相关性总体要比后50年弱。进一步计算了50年窗口10年步长的标度指数演变情况，发现绝大部分站点标度指数呈现先减少后增加的趋势，这反映了中国东部地区百年温度变化具有年代际特征，并且在增暖背景下存在一定的区域变化差异。
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user: 摘 要 根据日本气象厅区域专业气象中心–东京台风中心(Regional Specialized Meteorological Center，RSMC)提供的热带气旋(Tropical cyclone， TC)最佳路径数据集，对盛期(7~10月)生成于西北太平洋的TC进行了统计，探究了其在年际上的差异及其产生原因。研究发现在TC生成频数异常偏高年，南海–菲律宾(10˚N~20˚N，110˚E~130˚E)和西北太平洋中东部(15˚N~25˚N，140˚E~170˚E) TC生成频数显著增多的主要原因是大尺度背景低频环流，季节内振荡(Intra-seasonal Oscillation， ISO)和天气尺度涡(Synoptic Scale Eddy， SSE)三者之间的正压能转换造成的。在南海–菲律宾地区，大尺度背景环境因子占主导作用，大尺度背景低频环流与SSE间的正压能转换导致SSE动能加强。该区对流层低层相对涡度和中层异常上升运动，为TC和SSE的生成发展提供了有利动力条件。而在西北太平洋中东部地区，季节内振荡(Intra-seasonal Oscillation， ISO)活动加强，伴随有利的动力条件，如低层较大的相对涡度和较小的垂直风切变，使得SSE从大尺度低频环流中获得正压能，导致该区SSE生成发展，TC生成频数增多。 关键词 :西北太平洋，热带气旋生成频数，天气尺度扰动，季节内振荡，大尺度背景环流 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 开展热带气旋的天气和气候预测研究具有重要的社会经济价值和科学意义。西北太平洋是热带气旋生成最活跃的区域，每年大约有1/3的热带气旋在该地区生成 [ 1 ] 。其中平均每年在我国登陆的热带气旋有6~8个 [ 2 ] ，给我国沿海城市带来大暴雨以及热带气旋深入内陆引发的暴雨洪涝等重大灾害。严重影响了人民生活和社会经济的发展 [ 3 ] 。 热带大气环流中有多种时空尺度的大气涡旋和天气现象共存，包括年际变化、季节变化、季节内振荡(Intra-seasonal Oscillation， ISO)和天气尺度扰动(如天气尺度涡(Synoptic Scale Eddy， SSE)、TC)等，大气中各种时空尺度之间存在着各种形式的能量转换和不同尺度之间的相互作用 [ 4 ] 。TC的生成与发展与大气中各种尺度之间的相互作用密切相关 [ 5 ] [ 6 ] 。天气尺度涡是TC的初始扰动源，SSE与平均流相互作用过程中SSE活动的变化能影响TC的生成 [ 7 ] [ 8 ] 。大尺度平均气流与SSE间的正压能量转化是热带扰动生成和发展的重要机制 [ 9 ] 。ISO活动能影响SSE动能变化，ISO西风位相时，较强的正压能转换有利于SSE和TC生成，ISO东风位相时，正压能转换较弱 [ 10 ] 。上述研究主要着重于探究平均流和ISO对SSE和TC生成的单独影响，而关于SSE和TC向平均流和ISO的能量转换过程没有涉及。 但是反能量串级过程在不同尺度之间的相互作用同样很重要，SSE可能反向影响平均流和ISO活动，小尺度能量向大尺度能量输送。SSE和季节平均环流存在相互作用，研究发现当西北太平洋SSE移动到副热带和中纬度地区，SSE向季节平均环流输送涡动能 [ 11 ] ，同样SSE和ISO活动之间也存在相互作用，研究发现将原始场中SSE环流去除之后，沿SSE路径的低层涡度的ISO方差减少 [ 12 ] 。因此SSE还可能向平均环流和ISO活动进行反向能量输送，从而丢失能量，研究三者之间的能量转换及其相互作用过程是必要的。在上述研究工作的基础上，由于上述研究尺度相互作用中的动能诊断公式只包含了平均流和SSE，因此也只描述了二者的相互作用过程。所以，为了研究三种尺度之间的相互作用，有必要在此基础上分离出季节平均环流(≥90天)、ISO (10~90天)和SSE (≤10)，以进一步探究SSE与大尺度平均环流、ISO之间的相互作用。研究发现，无论ISO在哪个位相，SSE总是从平均流中获得动能 [ 13 ] 。而SSE与ISO的相互作用过程在不同ISO位相有差异，ISO西风位相时，SSE从ISO中获得动能，ISO东风位相时，SSE丢失动能。而且研究发现影响SSE生成的能量转化过程主要是大气正压能转化，在ISO东风位相，SSE不仅损失正压能，从平均流中获得的正压能也很少，不利于SSE生成 [ 13 ] [ 14 ] 。上述研究主要是从气候平均态探究大气中各种尺度之间的相互作用的，而且从年代际的角度研究发现，SSE从平均流和ISO中损失的正压能是导致西北太平洋TC生成在1998年突变减少的重要原因 [ 15 ] 。 但是在年际时间尺度上尺度相互作用过程对SSE活动和TC的变化的研究明显不足。最近的研究发现，南海(5˚N~25˚N，110˚E~120˚E)和西北太平洋(5˚N~25˚N，120˚E~180˚E)两个区域内TC的生成频数在年际变化尺度上是相互独立的，且具有明显的区域性差异 [ 16 ] 。而前人的研究还缺乏对尺度相互作用影响TC的区域性差异的关注。因此，本文选取整个西北太平洋TC的盛期(7~10月)，TC生成频数异常偏多、偏少年进行合成分析，探究尺度相互作用在TC生成中的贡献，以及在不同地区的贡献，为TC的预测提供可能的依据。
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user: 2. 数据与方法 2.1. 数据来源 热带气旋资料：日本气象厅区域专业气象中心–东京台风中心(Regional Specialized Meteorological Center， RSMC)热带气旋6小时最佳路径数据集。 环境变量资料：欧洲数值预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECWMF)，中ERA-interim月平均资料。时间为1979~2014年，分辨率为2.5˚ × 2.5˚，垂直层为17层。其中本文所用日资料包括纬向风(U)、经向风(V)、垂直速度(ω)、温度(T)，月平均资料包括相对湿度(RH)、比湿(Q)、垂直速度(ω)、相对涡度等(ζ)。月平均海平面温度资料来源于哈德莱环流中心(Met Office Hadely Centre)中HadISST1数据集，分辨率为1˚ × 1˚，分析时间范围为1979~2014年。 2.2. 方法 任意环境变量A可由下式表示 [ 13 ] [ 14 ] ： A = A ˜ + A ′ I + A ′ S (1) 其中，~代表背景流低频信号(≥90天)， ' 代表高频分量，I为季节内振荡信号(ISO，10~90天)，S为天气尺度信号(SSE，≤10天)。 SSE动能平衡方程为 [ 13 ] [ 14 ] ： ∂ K ′ S ∂ t = − V ′ S ⋅ [ ( V ′ S ) 3 ⋅ ∇ 3 ] V ˜ ¯ ︸ C K M − S − V ′ S ⋅ [ ( V ′ S + V ′ I ) 3 ⋅ ∇ 3 ] V ′ ¯ ︸ C K I − S − R P T ′ S ω ′ S ¯ ︸ C E − V 3 ⋅ ∇ 3 K ′ S ¯ ︸ A K − ∇ 3 ⋅ ( V ′ S φ ′ S ) ¯ ︸ B G + D (2) 其中 C K M − S = − u ′ S 2 ¯ ∂ u ˜ ∂ x − u ′ S v ′ S ¯ ∂ u ˜ ∂ y − u ′ S v ′ S ¯ ∂ v ˜ ∂ x − v ′ S 2 ¯ ∂ v ˜ ∂ y − u ′ S ω ′ S ¯ ∂ u ˜ ∂ p − v ′ S ω ′ S ¯ ∂ v ˜ ∂ p (3) C K I − S = − u ′ S 2 ∂ u ′ I ∂ x ¯ − u ′ S v ′ S ∂ u ′ I ∂ y ¯ − u ′ S v ′ S ∂ v ′ I ∂ x ¯ − v ′ S 2 ∂ v ′ I ∂ y ¯ − u ′ S ω ′ S ∂ u ′ I ∂ p ¯ − v ′ S ω ′ S ∂ v ′ I ∂ p ¯     − u ′ S u ′ I ∂ u ′ I ∂ x ¯ − u ′ S v ′ I ∂ u ′ I ∂ y ¯ − v ′ S u ′ I ∂ v ′ I ∂ x ¯ − v ′ S v ′ I ∂ v ′ I ∂ y ¯ − u ′ S ω ′ I ∂ u ′ I ∂ p ¯ − v ′ S ω ′ I ∂ v ′ I ∂ p ¯ (4) 上式中 K ′ S = 1 2 ( u ′ S 2 + v ′ S 2 ) 为SSE动能；横线为10天滑动平均，V为水平风，T为温度，ω为垂直速度，R 为气体常数，φ为位势。代表平均流与SSE之间的正压能转换，代表ISO与SSE之间的正压能转换，两者共同构成CK代表正压能转换的整个过程。CE代表有效位能与SSE动能间的斜压能转换。AK代表平均流和SSE产生的动能平流。BG代表重力位势边界通量辐合产生的SSE动能。D代表摩擦耗散和次网格过程的影响。 本文中采用LANCZOS时间滤波法提取低频环流、ISO以及SSE信号。LANCZOS时间滤波法是依据不同时间尺度提取原始场各时间分量的滤波方法。主要依据以下线性关系： Y t = ∑ k w k x t − k 其中 w k 为权重函数，x为时间序列，y为经过高通滤波的时间序列 [ 17 ] 。除此之外，本文还采用了曼惠特尼(Mann-Whitney)秩检验法判断两样本间差异是否显著。 文中判断成为TC的标准是指其最大持续风速达到34 kt。TC生成频数的空间分布是将西北太平洋(0˚N~40˚N，100˚E~180˚E)划分为2.5˚ × 2.5˚网格后，统计每个网格中每年盛期(7~10月)的TC生成个数得到。
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user: 3. 热带气旋生成频数的年际变化 图1为盛期(7~10月)和全年的西北太平洋TC生成频数的标准化时间序列。盛期西北太平洋上生成的TC数占全年的70%，因此，盛期TC生成频数的年际变化近似反映全年的年际变化。盛期TC生成频数不仅有显著的年际变化特征，还在1998年前后有显著的年代际转折，前人研究中，Hsu等 [ 15 ] 和Hu等 [ 18 ] 详细论述了这一突变产生的原因，本文主要关注年际上的变化。于是将TC生成频数标准化时间序列达到0.7 (−0.7)标准的年份视为异常偏高(偏低)年份，异常年份的统计结果见表1。 图1. 盛期(7~10月，条柱)和全年(实线)的西北太平洋TC生成频数标准化时间序列。虚线代表±0.7标准差，红色柱代表超过0.7标准差，蓝色柱代表低于−0.7标准差 Table 1 Extreme high (H) and low (L) years of TC genesis number during peak season over Western North Pacifi 异常偏高(H) 1984 1988 1989 1992 1993 1994 2013 异常偏低(L) 1979 1998 2003 2008 2010 2011 2014 表1. 盛期西北太平洋TC生成频数异常偏高(H)、偏低(L)年份 为了看TC生成频数在异常偏高、偏低年空间分布上的差异，进行了合成分析(图2)。从图2(a)可以看出，在异常偏高年，TC主要生成在南海、菲律宾沿岸以东以及西北太平洋中东部地区。在异常偏低年(图2(b))，TC主要生成于菲律宾沿岸以东，生成频数其分布范围都较小。相比于异常偏低年，偏高年的TC主要在南海–菲律宾沿岸(10˚N~20˚N，110˚E~130˚E)以及西北太平洋中东部(15˚N~25˚N，140˚E~170˚E)显著增多(图2(c))。 图2. 盛期西北太平洋TC生成频数在异常偏高(a)，偏低年(b)和偏高–偏低年差异(c)的合成。(c)中黑点代表差值通过95%显著性检验
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user: 4. 天气尺度、季节内振荡动能及大尺度环境因子差异 众多研究表明SSE能为TC生成提供初始扰动，那么南海–菲律宾和西北太平洋中东部地区TC生成频数的增多是否和SSE活动增强有关？图3(a)~(c)为SSE动能在异常偏高、偏低年的差异。不难发现，对流层低层SSE动能的分布在异常偏高年比偏低年更向东延伸，南海–菲律宾及西北太平洋中东部SSE动能显著增强，与TC生成频数在这两个地区显著增多一致。这说明增强的SSE活动可能提供更多(或更强)的初始扰动，有利于TC生成。 图3. 850 hPa SSE动能和ISO动能在异常偏高年(a，d)异常偏低年，(b，e)和异常偏高–偏低年差异(c，f)的合成。(c，f)中黑点代表差值通过95%显著性检验 从以上的分析得知，TC生成频数的变化与SSE活动关系紧密，那么导致SSE活动变化的原因又是什么呢？前人研究表明 [ 19 ] ，ISO向SSE的能量转化有利于天气尺度扰动的生成和发展。从对流层低层ISO动能分布来看(图3(d)、图3(f))，整体呈现西南–东北向的倾斜分布，在异常偏高年，140˚E以东ISO动能显著增强，这与SSE动能差异分布一致。同样地，西北太平洋中东部增强的ISO动能与TC生成频率增多相对应，这表明异常的ISO活动可能影响SSE、TC的生成。而在南海–菲律宾SSE动能、TC增多的区域，ISO动能并没有表现出一致显著增强趋势，这说明ISO活动可能在不同地区贡献不同。 除了ISO，大尺度背景环流条件也能影响SSE和TC活动。图4给出了可能影响TC活动的热力、动力因子在异常偏高、偏低年及差异分布。可以发现，太平洋海温在异常偏高年呈现类似厄尔尼诺的分布状态，东太平洋海温异常偏高，西太平洋异常偏冷。在SSE活动和TC生成频数增加的南海–菲律宾及西北太平洋中东部两个地区，海温异常偏低，这说明该区域的局地海温的变化可能不是影响SSE和TC生成的关键因子，这与Choi等 [ 20 ] 的结论一致。此外，在异常偏高年，对流层中低层相对湿度在西北太平洋中部减少、东部增加(图4(b))，不利于SSE和TC在中部生成，有利于其在东部生成，这与实际TC异常分布情况不符。对流层低层相对涡度在整个中低纬度地区加强(图4(c))，以及西北太平洋中东部显著减弱的垂直风切变(图4(e))均为西北太平洋中东部地区的SSE和TC的生成提供了有利的条件。而在南海地区，显著加强的低层相对涡度(图4(c))和异常上升运动(图4(d))有利于SSE和TC生成，其它因子变化不显著，影响较小。这说明动力因子(低层相对涡度、垂直风切变)在影响SSE和TC生成中占主导作用。 图4. 大尺度环境因子SST(a)，700 hPa相对湿度(b)，850 hPa相对涡度(c)，500 hPa垂直速度(d)，200~850 hPa垂直风切变(e)在异常偏高–偏低年的差异合成。(a~e)中黑点代表差值通过95%显著性检验 综合以上分析可知，在异常偏高年，对应南海–菲律宾TC增多和SSE活动增强，ISO活动变化不显著，大尺度环境条件有利；对应西北太平洋中东部TC生成增多和SSE活动增强，ISO活动增强、大尺度背景环流条件也有利。因此，ISO活动和大尺度背景环流与SSE和TC的生成关系密切，下面将从能量转化的角度来探究它们之间的联系。
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user: 6. 总结与讨论 分析SSE、ISO和低频环流三者的能量相互转换对西北太平洋TC生成频数的影响，得到以下结论。 1) 盛期(7~10月)西北太平洋TC生成频数有显著的年际变化，在其异常偏高的年份，南海–菲律宾(10˚N~20˚N，110˚E~130˚E)和西北太平洋中东部(15˚N~25˚N，140˚E~170˚E)的TC生成频数显著偏多；异常偏少年，这两个地区TC生成频数偏少。 2) 天气尺度涡作为提供TC生成的初始扰动，其活动异常与TC异常分布一致：异常偏高年，南海–菲律宾和西北太平洋中东部SSE动能加强；异常偏低年，与此相反。 3) SSE动能在异常偏高年的加强，来源于ISO和背景大尺度条件。在南海–菲律宾地区，ISO活动稍微减弱，背景大尺度环境因子占主导作用。该区对流层低层相对涡度和中层异常上升运动，为TC和SSE的生成发展提供了有利动力条件。在西北太平洋中东部地区，ISO活动加强，伴随有利的动力条件(如低层较大的相对涡度和较小的垂直风切变)都使得该区SSE生成发展，TC生成频数增多。 4) 在TC生成频数异常偏高年，SSE扰动通量与西北太平洋异常气旋的相互作用，使得两个TC增多区的SSE获得正压能。其中，以背景低频环流向SSE输送的正压能为主要贡献。ISO活动与SSE相互作用的能量贡献占小项。南海–菲律宾地区，SSE扰动通量增强，低频异常气旋的西部的辐合加强，经向 风的经向梯度加强，二者相互作用( − v ′ S 2 ¯ ∂ v ˜ ∂ y )，导致SSE从低频环流获得正压能。同理，西北太平洋中东部，异常气旋使得SSE扰动通量与纬向风经向梯度相互作用( − u ′ S v ′ S ¯ ∂ u ˜ ∂ y )加强，导致SSE从低频环流中获得正压能。 本文的研究揭示了背景低频环流通过能量转换对TC生成的重要性，ISO活动也有一定的贡献，然而如何定量，并且利用其构建TC预报指数还需进一步研究。
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user: 摘 要 利用2010~2017年甘肃省中部及河东地区1328个区域自动站5~9月的逐日降水量资料，按照Bonsal边缘分布函数方法将日降水量划分为弱、较弱、中等、较强和强5个强度等级，分析不同强度等级的降水量和降水日数的空间分布特征。结果表明：年降水日数呈现出由西南向东北减少的分布形式。年均降水量由南向北逐渐减小，同时少雨区域包含多个相对多雨区。对于不同强度等级的降水，无论是降水日数还是降水量，总体均呈现出南多北少的分布，并且随着降水等级的增加，降水日数、降水量的地区差异也逐渐显著。 关键词 :Bonsal边缘函数，不同等级降水阈值，降水量，空间分布 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 甘肃省位于中国西北地区，深居内陆，范围内黄土高原、青藏高原和内蒙古高原三大高原交汇，并且下垫面地形特征十分复杂，造成甘肃范围内天气气候复杂多变，气候类型包括干旱气候区，半干旱、半湿润气候区。在这样的气候背景下，甘肃省全年总降水的分布十分不均匀。大量研究表明 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，甘肃省年降水稳定性较差，依照地形呈现出自西北向东南呈增加的分布形式，同时年总降水量相对少，主要集中于夏季。因而无论从气候分区角度还是地形特征角度，对于甘肃省降水的研究都应该分区域进行探讨。 已有的大部分研究依据地形将甘肃省分为河东地区和河西地区 [ 6 ] [ 7 ] ，通常将黄河以西作为河西，黄河以东称为河东。上述方法能够在一定程度上呈现出降水的地域性特征，但是考虑到甘肃省地理范围广阔，且降雨量空间分布非常不均匀，因而选用确定的降水量阈值划分降水等级是不严谨的 [ 8 ] 。同时甘肃省区域自动站降水资料丰富，本文选取Bonsal边缘函数方法 [ 9 ] ，针对每个站点定义具有本地化特征的降水阈值，进一步分析甘肃范围内降水的时空分布特征，以期弥补上述提到的些许不足。
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user: 2. 资料及方法 2.1. 资料 本文使用2010~2017年汛期(5~9月)甘肃省中部及河东地区(兰州、白银、临夏、定西、陇南、天水、平凉、庆阳、甘南)共计1536个区域自动站的逐日降水量资料。 数据来源于甘肃省气象局信息中心，通过全面和严格的质量控制，数据质量良好。但考虑到部分区域站地理位置较为偏僻，资料可能受到传感器故障、采集器故障等其他因素影响，导致数据可疑或者错误 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。本文通过计算出每个区域站对应的气候界限值(气候学中绝无可能出现的要素上下限阈值定义为气候界限值)，分别与对应站点的降水资料作对比，如果降水数据超出气候界限值，则判断该站点资料错误，剔除异常站点，最终选定1328个区域站，能够精确反映甘肃中部及河东地区降水的分布状况。 2.2. 降水量强度等级的确定方法 本文统计过程中，将日降水量大于等于0.1 mm的定义为一个雨日。 选取Bonsal边缘分布函数方法 [ 9 ] 计算不同强度等级降水的阈值，避免了使用同一标准的定义方法在不同地区检测不到强降水的不足。依据该边缘函数法：如果降水量有n个值，先将所有样本值按升序排列： x 1 ， x 2 ， x 3 ⋯ x m ⋯ x n ，那么某个值小于或者等于x m 的概率P由以下公式计算得到： P = ( m − 0.31 ) / ( n + 0.38 ) (1) 式中m为x m 的序号，如果序列有100个值，那么第99个百分位上的值为排序后的x 99 (P = 98.3%)和x 100 (P = 99.3%)的线性插值。0.31和0.38为经验系数，经过Bonsal等人验证适用于降水不均匀地区。该方法已在西北地区降水等级划分中得到了很好的应用 [ 13 ] ，尤其是在降水较少且分布不均的地区应用效果也得到了许多研究的阐明，因而Bonsal边缘函数方法是适用于甘肃中部及河东地区降水等级划分的。 利用此方法，将甘肃省中部及河东地区共计1328个区域站降水量进行排序，确定降水阈值。将升序排列的第20%分位的降水量作为阈值1，第40%分位的降水量作为阈值2，第60%分位的作为阈值3，第80%分位的作为阈值4。在确定降水阈值的基础上，统计出近8年研究区域1328个区域站逐年不同量级降水日数和降水量，进一步分析不同降水强度等级下甘肃省中部及河东地区降水的时空分布特征。
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user: 3. 结果分析 3.1. 年降水日数和降水量 为简便称呼，将甘肃省中部及河东地区简称为研究区域。可以看到，图1(a)中研究区域内年均降水日数呈现出由西南向东北减少的分布形式，位于西南部的甘南藏族自治州尕秀区域站(W9502)平均年降水日数最多，达到97天；位于东北部的定西市陇阳站(W4041)年均降水日数最少，为23天。 年平均降水量的分布特征(如图1(b)所示)与年均降水日数有显著差异，年均降水量基本呈现由南向北逐渐减小的分布型，同时少雨区域包含多个相对多雨区。陇南地区和甘南高原年降水量最多，降水量集中在200~550 mm之间，最大值位于陇南市康南林场(W6053)为908 mm；定西至陇西一带年降水量相对较少，降水量在150~170 mm之间，最小值位于定西市石峡湾新庄(W4271)为52.8 mm。这是由于夏季暖湿气流经由四川盆地达到甘南高原和陇南地区，给本地带来充沛的水汽，而定西至陇西等地受东部的六盘山及西部青藏高原地形共同影响，夏季风常常不稳定，无法保证该区域有充足的水汽供应。 图1. 2010~2017研究区域年均降水日数(a)、年均降水量(b)分布图 对比图1(a)和图1(b)，可以发现一个地区的年降水量与降水日数的分布并非呈现出线性相关：以玛曲西北部为例，在甘南范围内其对应的年均降水日数相对其他地区较多，但是其年均降水量却较少。出现这样的现象，说明分析一个地区年降水量的分布特征，不仅需要考虑该地区年总降水日数的分布，还要考虑不同强度等级的降水日数。由此可以看出，研究区域内降水日数的差异与降水强度的差异共同造成降水总量的差异。 以上讨论了研究区域年降水的总体空间分布特征，可以发现虽然降水整体呈现出由西南向东北减少的趋势，也存在明显的地域性特征。为了进一步分析不同区域内的降水差异，本文从划分不同强度的降水等级出发，细化不同强度等级的降水日数分布特征对降水量分布的影响。 3.2. 降水阈值 通过利用Bonsal边缘函数方法对各区域站降水阈值计算，发现不同等级的降水阈值空间分布差异较大，反映出该区域汛期降水空间分布的复杂性。 图2给出了研究区域汛期不同等级降水阈值的空间分布，由图可以看到研究区域内不同等级降水阈值的空间差异显著。阈值1具有从西南向东北递减的空间分布特征，这与年均降水量的分布特征一致，表明弱降水在总降水中占有重要比例。受海拔高度及局地地形影响，大值中心主要位于西南部的甘南高原。值得注意的是，阈值1在东北部存在跷跷板式的分布特征，高值中心与低值中心对称分布。该地区位于陇东黄土高原东北侧，山、川、塬纵横交错，地形特征较为复杂，特殊的下垫面条件使得该地区降水分布存在显著差异。阈值2、3的变化基本具有纬向分布特征，从较高纬度向较低纬度明显增加。 阈值4代表强降水阈值，由图2(d)可以看到，阈值4在庆阳、平凉、天水东部及陇南东南部相对较大，均有显著的大值中心，中心值平均在14 mm以上，其他范围内阈值较小。与年均降水量的分布对比，可以发现降水量大的区域强降水阈值大，说明强降水在年均降水量中占有重要比重。 图2. 2010~2017年研究区域不同等级降水量阈值分布图：(a) 阈值1；(b) 阈值2；(c) 阈值3；(d) 阈值4 3.3. 不同强度等级降水日数分布 根据得到的不同等级降水阈值，对各区域站逐日降水量进行划分，得到不同强度等级降水日数的分布(图3)。可以发现，各区域站的年均弱降水日数多在10~18天。对于较弱降水日数，临夏回族自治州的东乡县、天水市麦积区、庆阳市宁县等地的年均较弱降水日数达到25~28天，偏北地区(白银市景泰县)仅有3天。中等强度降水日数最多的站点位于甘南玛曲县、临夏市和东乡县等地，年平均中等强度降水日数达到18~20天，而偏北地区白银市景泰县等地仅为5天左右。此外，甘南迭部县、玛曲县和临夏市永靖县等地的平均强降水日数在18~19天，而景泰县等地的年均强降水日数为4天左右(图3(e))。综合发现，甘南地区各等级降水日数显著偏高，表明近8年该地区降水频发。 图3. 2010~2017年研究区域不同等级降水日数分布图：(a) 弱降水日数；(b) 较弱降水日数值；(c) 中等降水日数；(d) 较强降水日数；(e) 强降水日数 对比不同等级降水量的空间分布后发现(图4)：弱降水量在研究区域内总体相差不大；甘南地区的较弱降水量最大值中心在25 mm以上，而北部低值中心为10 mm左右，不足大值中心的一半；中等强度的降水量，南北地区差距明显加大，陇南平均降水量为70 mm，而白银市会宁县年均降水量为6.8 mm；较强强度的降水量南北差距进一步显著，最大较强年均降水量位于陇南岷县164 mm，最小年均降水量位于白银市景泰县为12 mm；陇南的康南林场年均强降水量高达670 mm，最小的白银市会宁县仅有71 mm，仅为最大的1/10。 图4. 2010~2017年研究区域不同强度等级降水量分布图：(a) 弱降水量；(b) 较弱降水量；(c) 中等降水量；(d) 较强降水量；(e) 强降水量 综上可见，对于不同强度等级的降水，无论是降水日数还是降水量，总体均呈现出南多北少的分布，并且随着降水等级的增大，降水日数、降水量的地区差异也逐渐显著。
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user: 4. 结论与讨论 本文选取2010~2017年甘肃中部及河东地区1328个区域自动站的逐日降水量，采用Bonsal边缘函数方法对降水进行划分，通过对不同等级降水日数及降水量的分析，得出以下结论： 近8年甘肃中部及河东地区年均降水日数呈现出由西南向东北减少的分布形式，位于西南部的甘南藏族自治州尕秀区域站(W9502)平均年降水日数最多；位于东北部的定西市陇阳站(W4041)年均降水日数最少。年平均降水量的分布特征，基本呈现由南向北逐渐减小的分布型，同时少雨区域包含多个相对多雨区。陇南地区和甘南高原年降水量最多，定西至陇西一带年降水量相对较少。 不同等级的降水阈值空间分布差异较大。阈值1具有从西南向东北递减的空间分布特征，这与年均降水量的分布特征一致。阈值2、3的变化基本具有纬向分布特征，从较高纬度向较低纬度明显增加。阈值4代表强降水阈值，在庆阳、平凉、天水东部及陇南东南部相对较大，均有显著的大值中心，其他范围内阈值较小。 无论是降水量还是降水日数，均呈现出明显的南多北少的分布特征，这与大多数甘肃降水的研究结果较为一致。在对比不同等级降水事件的分布特征后发现，随着降水等级的加强，降水的区域性差异显著增加。已有研究表明，显著的南北差异应该与甘肃省内较为独特的地形特征密切相关，偏北地区纬度较高，由于水汽输送能力有限，是研究区域内降水偏少的地区。强降水量、降水日数在研究区域内的增加，与许多有关极端降水的研究结果一致，这反映了近年来研究区域极端降水事件增多的事实。 上述研究仅从统计学的角度进行分析，事实上甘肃中部及河东地区的降水受到诸多方面因素的影响，包括：祁连山脉地形、孟加拉湾水汽输送、副热带高压位置变化及不断加快的城市化进程，因此导致不同等级降水(降水日数、降水量)变化的具体原因还有待进一步研究。