中国降雪时空变化特征分析外文翻译资料

 2022-11-09 16:12:05

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二十世纪美国极端降雪季节的趋势[1]

KENNETH E.KUNKEL

伊利诺斯州水调查，伊利诺斯大学香槟分校，香槟，伊利诺斯州

MICHAEL A.PALECKI

国家气候数据中心，阿什维尔，北卡罗莱纳州

LESLIE ENSOR

伊利诺斯州水调查，伊利诺斯大学香槟分校，香槟，伊利诺斯州

DAVID EASTERLING

国家气候数据中心，阿什维尔，北卡罗莱纳州

KENNETH G.HUBBARD

内布拉斯加州林肯分校，林肯，内布拉斯加州

DAVID ROBINSON

罗格斯，新泽西州立大学，新不伦瑞克，新泽西州

KELLY REDMOND

内华达州里诺市沙漠研究所

（收稿于2008年5月13日，定稿于2009年4月28日）

摘要

在最极端的降雪年份中，无论是降雪数量充足的年份还是没有降雪的年份，都采用了一套440个质量控制的、均匀的美国降雪记录进行了研究。从1900年1月到2006年7月在美国和9个标准气候区域，计算以冬季为中心的年降雪量在各个气象站超过第90和第10百分位阈值的频率。通过面积加权结果显示，在107年的高降雪年或低降雪年中，没有统计学上的显著趋势，但有地区趋势。美国西北-中部和东北-中部地区的低极端降雪年数大幅度减少，美国西北-中部和东北-中部地区的低极端降雪年频度大幅下降，与此同时东北、东南和西北的极低降雪年份频度大幅度增加。在1950-1951年至2006-2007年这一期间的后半部分时间内，趋势更加一致，美国作为一个整体特别是美国中部和西北部地区，高极端降雪年显著减少，四个地区(即东北、东南、南、西北)的低极端降雪年显著增加。

在美国几乎所有地区，11月至3月的气温与发生极端降雪年的相关性都高于降水量。在整个美国，以及西北、东北和中部地区，El Nino事件与低极端降雪年的增加有很强的联系。西南部低极端降雪年的减少与El Nino也相关。La Nina事件的影响在南部和东南部最强,在南部的例子中，有利于减少高极端降雪年和引发低极端降雪年的发生。在La Nina发生期间，中西北部的低极端降雪年也显著减少。美国气温的变化趋势和ENSO模式频率的变化共同影响着美国极端降雪年份的频率。

1、介绍

降雪是一个独特而敏感的气候变量，它是由温度、降水和其他天气要素在不同的时间和空间尺度上的集合而成。虽然因为它们对地球辐射(Dery and Brown 2007; Dyer and Mote 2007; Groisman et al. 1994)和区域水文学(Dyer and Mote 2006; Barnett et al. 2005; Regonda et al. 2005; Stewart et al. 2005)的直接影响，地面上的雪的变化和变率已经被广泛研究，降雪本身的研究相对较少(Kunkel et al. 2007)。观测实践、观测站环境或观测站位置的微小变化会导致诸如降雪等敏感变量的时间序列出现较大的不均匀性(Doesken and Judson 1997; Robinson 1989)。Kunkel等人(2007)描述了许多诸如此类的挑战。作者最近完成了一个项目，以确定美国长期降雪量的最相似记录，以便用于趋势分析。冷季降雪趋势的不同模式已经确定了(Kunkel et al. 2009)，包括20世纪沿西海岸、大西洋中部海岸和季节性积雪南缘的急剧下降。落基山脉、美国中北部的部分地区以及俄亥俄河谷北部的大湖，降雪量一直在增加。

虽然平均降雪量的趋势是气候变化的一个重要指标，但可以认为对气候影响最大的是那些降雪量非常大或非常小的年份。高极端降雪年往往有伴随着暴风雪的较大影响，给运输条件造成危险 (Changnon and Changnon 2006)。此外，由此产生的积雪可以导致春季洪水泛滥，尤其是当大雨加速融化时(Todhunter 2001)。滑雪胜地和其他的冬季娱乐企业能够受益于深厚且持久的积雪，并且融雪也可以填满下游的水库。另一方面，在依赖深厚积雪作为水库的地区，低极端降雪年可能导致严重缺水(Mote et al. 2005);冬小麦在没有积雪覆盖的情况下容易受到冬季霜冻的影响(Landau et al. 2000);而冬季的霜冻可能会侵袭到北方的土壤中，在没有隔热层的情况下破坏树根(Sutinen et al. 1999)。通过减少交通危害、屋顶和建筑损坏以及除雪成本，社会可直接从缺少降雪中获益(Changnon et al. 2008)。极端降雪年份对季节积雪时空分布影响较大，对气候系统影响较大(Dery and Brown 2007)。极端降雪年份的频率也可能是气候变化的敏感指标。

在20世纪90年代末和21世纪初期，西部山区积雪的降雪年数和季节周期的变化因其对水资源的影响而得到了研究(Mote et al. 2005; Mote 2003; Regonda et al. 2005)。20世纪70年代后期在美国中北部和东北部的高降雪年份已被广泛研究(Harnack 1980; Namias 1978)。同样，对许多个别主要暴风雪及其影响的天气气象基础进行了仔细研究(Kocin and Uccellini 2005a,b; Changnon and Changnon 2006)。然而，目前还没有系统地研究美国高或低极端降雪年份的时间变化。本研究使用同一个降雪记录子集，参考相同的长基期，研究了极端降雪年份的国家和地区趋势，以及极端降雪年份与温度、降水和El Nino与La Nina事件的关系。

2、方法

本研究使用的气象站降雪数据来自于国家气象局合作观测网(COOP)。1948年以前的大部分数据在过去十年中是作为气候数据库现代化项目的一部分 (Kunkel et al. 2005)，这些降雪数据存在许多问题，可能会影响对极端天气的长期分析(Kunkel et al. 2007)。随着时间的推移，站点位置、观测者和测量实践的变化会对单个时间序列的均匀性产生重大影响。因此，本研究使用了一组440个长期降雪量记录作为趋势分析的充分均匀性。Kunkel等人对该数据子集创建有简要描述(2009)。

初步筛选COOP降雪数据，选取1124个站点时间序列，删去在1930年至2004年的10月至5月的雪季中不到总天数10%的数据，如果降水量记录为零的话，就假设那些在观测员的表格上留下空白并且在官方记录列为“空缺”的天数实际上代表着没有降雪的天数。总计从1900-1901年至2006-2007年以冬季为中心的雪季年降雪量，如果满足以下任何标准，以冬季为中心的年份被指定为空缺：1）在12月1日至2月28/29日期间有20天或更多天的降雪数据丢失，2）在10月1日至5月31日期间有40天或更多天的降雪数据丢失，3）有5天或更长时间可能有大量降雪但缺少降雪数据。潜在的降雪日被定义为降水（液体当量）总量＞2.5mm，并且平均日温度＜0℃的一天。对于异常高于5.0或低于-5.0标准差的季节降雪数据，手动检查观察者表格或气候数据出版物的输入错误，并纠正任何此类错误。在时间序列的最后十年中，测站时间序列需要至少有五个以冬季为中心的非空缺年份，以便实质性地反映最近在降雪极端情况下的任何变化。最后，重点关注那些有常见季节性降雪的地区，需要筛选1971-2000年种平均年降雪量大于12.5cm的数据。然后，使用Kunkel等人描述的技术(2009)，由作者手动检查1124个站点的均匀性。多位作者发现总共440个站点是均匀的，并且适合于趋势分析。在所选择的站点中，有314个包含20世纪20年代的5年或更多年的降雪数据，有260个包含20世纪10年代的5年或更多年的数据，有194个包含20世纪00年代的5年或更多年的数据。 440个台站（图1）主要集中在美国中部，美国东部和西部的覆盖率较低，特别是在大平原北部。在选择均匀性之前，该区域的长期雪观测站的密度较高，这种高密度可能是许多因素的结果，例如（i）当站点需要移动时，相对平坦和均匀的地形使得它更容易满足均匀性要求，（ii）当必要时，对农业天气的高度兴趣使其更容易找到附近的替补观察员。在山区，特别是美国西部，合作观察员网络站系统地设在大多数观察员居住的低海拔地区。因此，不同于邻近积雪覆盖的高海拔地区，这里给出的结果不一定反映山谷行为。

图1. 由Kunkel等人(2009)确定的美国境内长期均匀降雪站

极端降雪年是指在1937-38年至2006-2007年期间特定区域的站点的降雪量大于或等于90%(以下简称高极端降雪量)或小于10%(以下简称低极端降雪量)的年份。选择这个70年的周期，是为了尽可能在长时间内产生所有站点共同拥有的百分比阈值，以便能够在空间上组合各个站点超过阈值的年份，而不考虑它们的兼容性。根据各站点年降雪量记录的经验分布，对时间序列进行排序，得到各站点年降雪量的第10个和第90个百分位阈值。阈值超标出现的次数或频率的平均百分比名义上是10%，但由于阈值适用于1937-38年之前的年份，因此可能会偏离这一数字。

采用两种方法研究极端降雪的记录。首先，采用面积加权方法计算以冬季为中心的年降雪量占美国同期高、低极端降雪量总量的百分比。在每1纬度乘1经度的网格单元内，计算降雪超过极限阈值的站点数量，然后根据该网格单元中拥有数据的站点总数计算分数。然后将各个网格单元的分数相加，再用该年的降雪量数据除以网格单元的总数，从而计算出美国的分数，用百分比表示。对于区域时间序列，使用了更直接的方法，这是因为站点密度的空间变化在空间尺度上没有那么大。报告某一年的极端降雪量和地区的站点数量除以该地区当年降雪数据的站点总数。这些时间序列是为国家气候数据中心(NCDC;表1)建立的九个标准区域构建的。NCDC标准区域的使用有助于比较这些区域的温度和降水时间序列，这些时间序列已经从观测时间偏误的气候划分数据集中推导出来(Karl et al. 1986)，9个NCDC区域经常用于总结气候监测活动的数据。虽然从各区域气候一致的角度来看并不理想，也没有从降雪观测的角度来定义，但它们的面积足够大来在美国大陆提供有意义的区域模式，而不必求助于大量较小的区域。这些地区被用于最近的一些研究，记录了观察到的气候变化，包括强降水(Karl和Knight 1998)和霜冻日数(Easterling 2002)。区域分析提供了数据的空间平均视图，这与细密的逐站结果互补，后者显示了局部细节。对于区域时间序列结果的统计分析比对于站点时间序列的更可靠，这是分析极端情况时的一个重要考虑因素。

对全国和区域时间序列进行趋势分析，虽然年-年际尺度的变化是这些时间序列的主要特征，但正如我们将看到的那样，长期趋势也令人感兴趣，这是由于许多地区的温度和降水有长期趋势的记录。考虑到降雪与温度和降水的明显联系，有必要检验是否长期降雪极端趋势与观测到的温度和降水趋势一致。各种区域时间序列的检验说明在许多情况下数据分布不正常。因此，采用非参数Kendall检验来确定趋势幅度和统计显著性。

表1. 九个NCDC气候区域内的州 设为斜体的州没有长期均匀的降雪记录，要么是因为没有达到12.5cm最低平均标准的气象站，要么是因为所有长期气象站的质量都不适合进行趋势分析。

3、结果

a.美国高、低极端降雪年的趋势

美国高极端降雪年百分比的时间序列(图2a)呈现出较大的年际变异性和明显的年代际变异性。在1900-1901年至1920-1921年和1961-1962年至1984-1985年期间，高极端降雪面积平均分别为12.6%和13.9%，显著高于1921-1922年至1940-1941年和1985-1986年至2006-2007年期间的8.2%和7.3%。考虑到记录开始的几十年中相对最大值和最近几十年相对最小值的并列，有下降趋势[-1.7%(100年)-1]，但在统计上没有显著性。时间序列的主要特征是显著的多年变率。

美国低极端降雪年百分比的时间序列(图2b)也显示出较大的年际变异性，但更细微的是年代际变异性。有趣的是，美国的低极端降雪的最大覆盖发生在1980-1981年，仅比美国1978-1979年高极端降雪的最大覆盖时间晚两年。这几年以1980年的干旱(Karl and Quayle 1981)和1978-1979年的严冬(Harnack 1980)而闻名。在107年的历史记录中，低极端降雪的覆盖几乎没有出现趋势。在高、低极端降雪覆盖的时间序列中存在明显的的反比关系，两个时间序列的年值高度相关，r=-0.57。然而，这些时间序列三分之二的变化并不相同，而且在某些时期，这两个降雪极端的十年趋势在时间和空间上都有重叠。

图2. (a)1900-1901至2006-2007年间美国均匀降雪站点的面积加权年百分比超过90%的降雪站，参考时期是1937-1938年至2006-2007年，值如文中所述确定.粗黑线:11年连续的百分比的平均值，(虚线)每年表示有活动站点的网格单元数，在冬季结束年末绘制个别年值，在第六年绘制11年连续平均值。(b)同图(a)，但为美国连续降雪记录的百分比低于10%的降雪站，箭头(星号)表示12月-1月-2月平均ONI＞ 1.59(＜-1.5)的El Nino(La Nina)事件。

1921-1922年至1940-1941年这段时间显示了高极端降雪和低极端降雪之间的一些复杂关系。在美国中部，大部分气象站的高极端降雪年频次小于1937-1938年至2006-2007年的平均值(图3a)，而低极端降雪年频率大于大多数气象站的平均值(图3b)。然而，在美国东部，这两种极端降雪年份的发生频率都低于正常年份，而在美国西部，仅有的几个气象站显示，这两种

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