过去30年全球季风区域和降水的趋势外文翻译资料

 2022-11-16 15:17:40

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过去30年全球季风区域和降水的趋势

Pang‐chi Hsu,1 Tim Li,1 and Bin Wang1

2011年1月24日获得手稿；2011年2月9日修订；2011年2月15日接受；2011年4月19日出版

[1]GPCP和CMAP数据集在过去30年(1979 - 2008)的分析表明，全球季风区域(GMA)和全球季风降水总量（GMP）有持续增长的趋势。这种实际季风降雨趋势不同于之前假定一个固定全球季风域的研究。由于GMA和GMP的上升趋势，我们引入全球季风强度(GMI)指数，用来衡量单位面积的全球季风降水数量。GMI用来测量全球季风的强度。我们用GPCP和CMAP数据集所作出的计算与过去30年间的GMI显示出一致的下降趋势。这种下降趋势主要是因为相较于GMP，GMA有更强的增长百分比。进一步的诊断显示，GMI的减少主要是由于GPCP中的陆地季风，而不是CMAP中的海洋季风。

1 介绍

[2]季风降水在年度全球降水量中占很大比重，超过三分之二的世界人口居住在季风区域。全球变暖情况下的这种季风降水变化可能会给居住在季风区域的数十亿人带来巨大的社会和经济影响。使用1979 - 2003年间的全球降水气候学项目(GPCP)数据之后，Wang 和Ding[2006] 定义了一个全球季风指数，并发现在过去25年时间段全球季风降水有一个增加的趋势。用同样的分析方法，Zhou等人,[2008a]使用三个数据集，例如GPCP、CMAP和SSM / I来检测在1979 - 2000年间的海洋季风降水变化。他们发现GPCP和SSM / I显示了很强的增长趋势，与此同时CMAP呈现出的是弱减少的趋势。

[3]值得一提的是，在上面的研究中，总季风降水的计算基于一个固定的全球季风域，这个全球季风域来源于长期(25年或22)气候学。正如我们所知，全球环流、海洋以及陆地表面温度会经历明显的年际变化[Yang和Lau,2006年]。很可能因为这个循环或表面温度的变化，全球季风区域(GMA)[wang和Ding,2006]可能也同比变化很大。因此当计算全球季风降水总量(GMP)的趋势的时候可以考虑这样一个变化。出于上述研究,我们打算根据同时用30年(1979 - 2008)时期的GPCP和CMAP数据所得到的不同GMA，去重新计算GMP及其趋势。

2 全球季风区域的定义

[4]两套来源于GPCP[Adler等人,2003]和CMAP[Xie和Arkin,1997]的月降水数据被用来调查过去30年(1979 - 2008)GMA和GMP的可能趋势。GPCP和CMAP的水平分辨率数据集是2.5经度times;2.5纬度。为了更准确地定义季风区域，原始数据集将被内插到一个1纬度或1经度的网格中，采用的是双线性插值法。

[5]在Liu等人,[2009]之后，每年的GMA被定义为该地区年降水范围超过2毫米每天和当地的夏季降水超过55%的年降水量。这里年较差被定义为当地夏季减去冬季的降水。在北半球(NH)，夏季的时间是从5月至9月(MJJAS)，冬季的时间是11月至3月(NDJFM)；在南半球(SH)的定义是相反的。GMP的定义是在GMA内的夏季降水。

[6]Liu等人,[2009]定义的GMA是Wang和Ding[2006]所定义的一个改进版本。现今GMA的定义区别于Wang和Ding[2006]的是夏季和冬季的长度。Wang和Ding[2006]定义JJA为北部的夏季，DJF为北部的冬季。无论差异如何，从这两个数据集中计算出的GMP趋势迹象是相同的。因为GMA是定义在当前夏季和过去冬季的降水年较差之上的，并且只有29年的数据用于定义GMA。

[7]从在每个随纬度变化的网格框中的实际面积来看，在计算GMA和GMP的时候我们会采用一个面积守恒的指标。应用线性回归分析可以得到GMA和GMP的趋势斜率。Mann-Kendall非参数统计检验[Kendall,1955]进一步用于识别线性趋势的重要性。

3 结果

[8]为了说明不同GMA是如何影响全球季风总降水的，我们做了两个计算。首先，GMP的计算是基于出自30年气候降水场的长期有效的GMA。这种策略来自于Wang和Ding[2006]以及Zhou等人,[2008a]。第二，GMP是根据每年不同的GMA计算的。图1说明了GMP基于GPCP和CMAP数据分别在固定(图1，顶部)和变化(图1，底部)GMA情况下的时间演化。与Wang和Ding[2006]以及Zhou等人,[2008a]的结果一致，GMP在GPCP数据(图1左上角)中呈现的是以斜率为10.6times;109m3每天每29年的上升趋势，但是在CMAP数据(图1右上方)中呈现的是以斜率为minus;7.19times;109m3每天每29年的下降趋势。

图1 1979 - 2008年在固定(上)和变化(下)的全球季风域以及GPCP(左)和CMAP(右)下的全球季风降水时间序列(GMP,单位:109 m3每天)。虚线表示每个时间序列的线性趋势,每张图显示的是线性趋势的一个值(单位:109 m3每天每29年]。

[9]随着在过去几十年间全球陆地表面和海洋温度的不均匀增加（联合国政府间气候变化专门委员会，2007年），很可能海陆间的热对比也随时间变化。因为一个季风系统很大程度上归因于海陆热对比，GMA很可能在过去30年发生改变。GMA现在被定义为每年的降水范围和每个季风年的夏季占全年的降水比例，而不是被定义为气候平均降水。如图1（底部）所示，当考虑不同的GMA时，在GPCP和CMAP中GMP有一个一致的增长趋势，尽管GPCP中的斜率[42.5times;109m3每天每29年]远远大于CMAP中的斜率[2.57times;109m3每天每29年]。Mann-Kendall统计的应用表明，这些GMP的趋势在95%的置信水平下并不重要。

[10]当考虑不同的GMA时，GMP在GPCP和CMAP中的增长趋势，主要归因于在两个数据集中GMA有显著上升趋势。图2（上）显示，从1979年到2008年GMA有一个稳定的增长，即使存在年际波动。例如，西太平洋季风显示了一个重要的东扩，这导致了GMA在1998年有所增加。这种变化与热带中东太平洋上异常的对流和环流与1997 - 1998年的厄尔尼诺事件有关。GPCP和CMAP中的 GMA斜率趋势分别是6.3times;106km2每29年和3.39times;106km2每29年。GPCP中的趋势在95%置信水平是有意义的，但是在CMAP中的趋势并不显著。图2（上）中的虚线表示95%置信区间中的GMA趋势。全球季风区域的扩张可能导致很大一部分的季风降水会有增加趋势，同时一个更大的地区可能会获得更多的降水。为了验证GPCP中的GMA增长趋势比GMA敏感性定义和计算指标要强，我们用不同阈值的夏季占全年降水量比（图2，底部）进行了敏感性测试。两个计算指标都被用于GMA的计算。第一个指标使用面积守恒法(图2左下角)。第二个指标简单地计算了网格的数量（图2右下角）。GMA在大多数阈值下显示出有效正增长。有人指出基于第二个指标的GMA正增长更重要。敏感性测试结果表明,过去30年间GPCP中的GMA 信号是显著的。

图2 (上)1979 - 2008年基于GPCP(左)和CMAP(右)的全球季风区域时间序列(GMA,单位:106km2)。粗黑线表示每个时间序列的线性趋势,每张图显示的是线性趋势的一个值(单位:106 km2每29年]。虚线表示GMA趋势的95%置信区间。(中间)1994 - 2008年和1979 - 2008年之间GMA的差异。蓝色(橙色)阴影表示GMA的正(负)异常。红色轮廓表示1979 - 2008年基于平均降水的气候GMA计算。(中底)分别为1994 - 2008年和1979 - 1993年在扩大北半球(红线)和南半球(蓝线)GMA范围后季节性降水分布的差异。(底部)GPCP中使用不同阈值的夏季占全年降水率GMA的变化。基于面积守恒[106km2每29年]和单元网格指标[1°times;1°网格#每29年]的GMA计算分别如图2(左下)和2(右下)所示。超过95%(90%)置信水平的趋势用黑色(灰色)表示。

[11] 图2（中间）进一步说明了在过去的30年GMA扩大了。它简单说明了的GMA在后期（1994 - 2008年）和早年（1979 - 1993年）之间的平均差异。与GMA增长趋势一致，GPCP和CMAP中，这两个时期GMA的区别分别是9times;105km2和1.1times;105km2。GMA的空间分布变化在GPCP和CMAP中非常相似。一般来说,季风区域（由蓝色阴影区域）的增长发生在南北纬15°-30°附近的热带季风区的向极边缘。我们进一步研究了这些扩展GMA区域（蓝色阴影区域）中降水的季节性变化分布，如图2（中间底部）所示。在扩大的GMA地区，两个半球中夏季（冬季）降水特征往往具有季风特性，因为降雨量的提高（降低）。GMA的极向扩展可能是由于1979年到2005年夏季热带环流的扩大与哈得来环流圈的极向扩展造成的[Fu等人,2006年]。

[12]考虑到GMA和GMP的变化,我们引入了全球季风强度指数(GMI)。这个指数被定义为单位面积上全球季风降水量,类似于Zhou等人,[2008 b]，这可以用来衡量全球季风强度的变化。图3（上）表示过去30年里基于GPCP和CMAP数据的GMI时间序列。有趣的是,他们都显示了一个负增长，这表明季风强度在过去30年实际上是削弱的。GPCP(CMAP)中线性斜率的下降趋是minus;0.03(minus;0.24)毫米每天每29年，这两个都相对较弱且不超过95%的显著性水平。GMI的下降趋势意味着尽管GMA和GMP都随时间增加，但是前者的增长率大于后者。

图3 (上)1979 - 2008年基于GPCP(左)和CMAP(右)的全球季风强度的时间序列(GMI,单位:毫米每天)。虚线表示每个时间序列的线性趋势,每张图显示的是线性趋势的一个值(单位:毫米每天]。(底部)GMA(绿色)的百分比变化(单位:%),全球季风区域(用glb表示)下GPCP(左)和CMAP(右)数据集中GMP(蓝色)和GMI(橙色)的计算,全球陆地季风区域(“glb_lnd”),和全球海洋季风区域(“glb_ocn”)。

[13]上述分析表明，过去30年GPCP和CMAP数据集在GMA和GMP中呈现正增长而在GMI中呈现负增长。是什么导致了陆地和海洋的上述增长趋势？图3（底部）显示的是陆地和海洋季风相关贡献在GMA、GMP和GMI中的百分比变化。这里的百分比变化被定义为一个在2008年、1980年和29年平均值之间的线性趋势差异比。值得注意的是，很大一部分GMA的比例增加导致了CMAP中的季风。这不同于GPCP,因为占主导地位的比例贡献来自海洋季风。然而，这两个数据集显示土地和海洋季风区域的增加。关于GMP,陆地和海洋季风导致GPCP中总降水的增加（后者大于前者），而相反的百分比变化出现在CMAP中，这边陆地季风更盛行。GMA和GMP的百分比变化差异决定了GMI的符号。当GMA变化是正的以及GMP是负的的时候，GMI的符号为负。或者,当两者都是正的但是GMA的百分比变化更大的时候GMI也为负。图3（底部）说明了GMI的变化主要取决于GPCP中的陆地季风而不是CMAP中的海洋季风。

4 总结和讨论

[14]在这项研究中，通过考虑不同的全球季风域，从GPCP和CMAP数据中我们可以知道在过去的30年里，全球季风降水总量有一个持续增加的趋势，这是不同于之前Wang和Ding[2006]以及Zhou等人,[2008]通过使用一个固定的全球季风域发现的结果。我们的研究结果表明，在过去的30年中，全球平均地表温度会增加并且全球季风降水总量正在加强。

[15]我们进一步发现,在GPCP和CMAP数据集的基础上，全球季风区域在过去的30年表现出一种增加的趋势。即使使用不同的降水阈值和面积统计指标，GPCP中的GMA仍然有很强的增长趋势，虽然在CMAP中相对较小，且在95%置信水平下不具有统计学意义。季风区域的增长发生在南北纬20°-30°附近的热带季风区的向极边缘。生活在这些地区的人可能会因此体验更多的季风类似气候模式，一种在如今全球变暖的情况下充斥着潮湿的夏季和干燥冬季的气候模式。全球季风域的增加会导致在GPCP和CMAP的数据集中，季风降水总量会发生很大一部分的有效增加。

[16]为了量化全球季风强度的变化，我们引入全球季风强度指数(GMI)。它被定义为单位面积上的全球季风降水量。我们的结果显示若GPCP和CMAP数据集中GMI有负增长，则全球季风强度将会降低。进一步分析表明，GMI的减少主要是由于GPCP陆地季风的变化，但在CMAP中是由于海洋季风的变化。

[17]在GPCP和CMAP中，陆地和海洋的GMI呈负相关关系。根据之前的研究[Wang和Ding,2006;Zhou等人,2008 b]，GPCP中的陆地季风降水趋势与雨量计数据是一致的。而对于海洋，GPCP和CMAP降水量检索会使用不同的算法。相比于独立的数据源——SSM / I，GPCP中海洋季风的降水倾向具有相同的符号，而CMAP中确是相反的符号[Zhou等人,2008]。以

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