气溶胶对中国大陆热带气旋引起的降水的影响外文翻译资料

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气溶胶对中国大陆热带气旋引起的降水的影响

说明：本文翻译自Yang X , Zhou L , Zhao C , et al. Impact of aerosols on tropical cyclone-induced precipitation over the mainland of China[J]. Climatic Change, 2010, 4(1):99-108.

摘要：本文研究了气溶胶对1980年至2014年中国大陆发生的热带气旋（TC）降水的影响。根据西北太平洋（WNP）TC历史的移动路径和气象站的日降水数据，客观地识别了TC引起的降水。气溶胶污染总量用MERRA-2（the Second Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications）气溶胶光学厚度（AOD）表示，分析了过去35年AOD和TC引起的降水的长期变化，发现TC暴雨日数的相对百分比和气溶胶载荷总量都有显著增加的趋势，同时影响中国的TC年度总数有下降趋势，这表明气溶胶正在激发TC降水。研究期间的TC降水，小雨的相对频次呈下降趋势，而大雨和暴雨的比例呈上升趋势。同时，TC日降水强度随污染等级的升高而增加，特别是在TC发生的初期和TC暴雨期间。这些基于长期观测的统计结果表明，气溶胶通过微物理效应对TC降水具有实质性影响，并对东南亚TC的移动路径、强度、大小和生命周期有潜在的影响。

1 引言

近年来，气溶胶对亚洲热带气旋（TC）发展的潜在影响越来越受到关注。亚洲不但受到排放的严重污染，还经常受到TC的影响。许多基于模型模拟的研究分析了气溶胶--热带气旋相互作用。模拟结果表明，气溶胶可能影响降水形成过程、TC降水的分布、甚至TC的强度（Rosenfeld 等2007；Khain等2008；Zhang等2009；Rosenfeld等2012；Wang等2014）。还对TC的模型预测误差，以及其与气溶胶负荷在统计学上相关性进行了研究（Rosenfeld等，2011）。这些研究中的大多数都指出了气溶胶微物理效应与TC的降水、强度、结构和其他特征的变化之间存在一个相关性。另一方面，人为气溶胶的辐射效应也被认为是北印度洋和北太平洋TC的长期变化的主要原因（Wang等2014；Chiacchio等2017；Evan等2011）。然而，据报道，气溶胶通过辐射机制（Evan等2011）增强了TC强度，并通过微物理机制抑制了TC强度（Rosenfeld 等2007；Khain 等2008；Zhang 等2009；Cotton 等2012）。而模拟研究结合了气溶胶的微物理和辐射效应，表明人为气溶胶会削弱TC活动（Wang 等2014）。这些研究的结果似乎在物理机制上彼此是不一致的。

同时，TC的特征会受到许多气候因素的影响，如海表温度（SST）、风切变、中低层相对湿度（RH）、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、全球变暖和气溶胶（Rao等2008；Tao等2012；Rosenfeld等2012；Jiang等2016； Chiacchio等2017； Guo和Tan 2017；吉田等2017）。在这些因素中，气溶胶的影响是最引人注目的并且已引起全世界的关注（Rosenfeld等2007；Rosenfeld等2012；Evan等2011； Wang等2014；Chiacchio等2017）。通过对太平洋和西大西洋的统计分析和模拟研究，发现了TC强度会被气溶胶削弱（Rosenfeld等2007，2011； Wang等2014）。 然而，人为气溶胶的增加也导致了阿拉伯海上TC的强化（Evan等2011）。可见TC对气溶胶的反应似乎在不同地区是不一致的。

作为最大的发展中国家，中国经历了严重的气溶胶排放。与此同时，中国也是受太平洋地区TC影响最频繁和最强烈的国家。 研究中国地区的气溶胶--热带气旋相互作用将有助于我们更好地了解TC的强度、大小、轨迹和寿命的潜在变化以及由于气溶胶的影响而产生的潜在物理机制。 本研究分析了气溶胶光学厚度（AOD）所代表的1980年至2014年中国地区TC降水与气溶胶负荷之间的空间分布趋势和变化关系，评估了不同的TC阶段与降雨强度之间关系的变化，并讨论了这些关系的可能的物理解释。

2 数据和方法

本研究中使用的西北太平洋（WNP）TC历史轨道数据集来自中国气象局（CMA）的上海台风研究所。这些数据包括TC中心位置、最大持续风速和最小海平面6小时间隔气压（00:00,06:00,12:00和18:00世界时）。对于影响中国的TC，这些数据具有明显的优势，例如与联合台风预警中心（JTWC）和日本气象厅（JMA）的WNP历史数据集相比,这些数据的信息更加完整和准确（Ren 等2011）。

日降水数据集是从CMA的气象信息中心的2400多个中国观测站收集而来。 根据强度，日降雨强度分为四类：轻度，中度，重度和暴雨（Qian 等2007；Qian 等2009）。 四种降雨强度的详细定义见图表1。气象站的研究区域和位置，以及1980年至2014年期间影响中国的所有TC的历史轨迹，如图1a所示。请注意，着陆TC的雨带扩展到中国西南和华北地区，这与之前的研究相似（Ying 等2011；Ni 等2015）。

新版本的Modem-Era研究和应用回顾性分析（MERRA-2）用于推导本研究中的区域平均AOD。MERRA-2气溶胶再分析数据（MERRAero）是从美国国家航空航天局（NASA）的戈达德地球科学数据和信息服务中心（GES DISC）获得的，它具有0.25°纬度times;0.625°经度的水平分辨率和从00:00开始的瞬时3小时时间分辨率。来自MERRAero的网格AOD数据是由GEOS-5大气全球气候模型（AGCM）的静水压力产生的，对其详细信息及其算法已经有了介绍（Bosilovich等2016）。在本研究中，MERRA-2的AOD值是使用双线性插值法计算的，每个站点具有相应的时间和位置。根据图1b可知，在TC降水天数中，来自MERRA-2的AOD值与香港理工场地（22.303°N，114.180°E）的AERONET对应时刻的AOD值有很好的相关性。当AOD小于0.8时，说明了来自MERRA-2的AOD值很好地代表了该区域中的气溶胶负载情况。为了最大限度地减少异常值的影响，本研究仅使用AOD值低于1的数据样本。该研究仅限于1980年至2014年期间，该时间段是基于MERRA-2的最早可用数据。

TC降水由客观天气分析技术（OSAT）定义，该技术由Ren等人开发（2001，2006，2007）。简而言之，当一个站与TC中心的距离小于阈值，或者距离符合标准且该站位于潜在的TC雨带中时，则将该站确定为是与TC相关联的一个降水站。此潜在的TC雨带通过以下步骤确定。首先，根据中国日降水的空间分布，将降水站分为独立的雨带。其次，计算每个雨带的加权降雨中心和从中心到TC中心的距离。第三，我们为每个站分配距离系数，根据其与TC中心的距离，计算每个雨带中所有台站的距离系数之和。最后，如果加权降雨中心落在距离阈值内或距离系数之和满足要求，则可以确定出一条潜在的TC雨带。有关阈值和参数的详细信息可以在Ren等人的文章中找到（2001，2006，2007）。客观方法比主观方法更快更好，并且可以避免由于个人因素导致的虚假信号（Ren等2007）。客观天气分析技术在中国得到了改进，并应用于WNP盆地的TC。该方法广泛应用于中国TC降水及其与气候变化的关联研究中（Ren 等2007； Ni 等2015；Richard 等2015； Fu等2016；Chen 等2017）。之前的研究还表明，由于雨量计密度和TC尺寸的差异，客观天气分析技术不适合美国德克萨斯州（Zhu和Quiring 2013）。在该研究中，客观天气分析技术方法用于研究中国地区的气溶胶与TC诱导的降水变化之间的关系。将TC降水数据分类为AOD中的10个区间，间隔为0.1，以用来检查TC降水数据的变化。在过去的35年共有703个影响了中国的TC用于分析。

由于MERRA-2数据的时间分辨率为3小时且TC数据为6小时，因此要每天收集降水数据。 首先，我们需要将时间分辨率设为三数据集匹配。TC降水数据用客观天气分析技术每6小时识别一次；然后，我们使用双线性法找到MERRA-2中的AOD值在每个站的相应的时间和位置的插值；最后，通过平均每天四个AOD值来计算每日AOD值。 任何影响少于十个气象站的TC事件都不包括在数据集内。在分析中使用了从1980年到2014年5月至9月的TC雨带中所有站点的699485个样本（如表2所示）。

图1 a 1980年至2014年期间TC轨道的空间分布以及本研究中使用的气象站（2284个黑点）。 TC历史轨迹来自中国气象局（CMA）上海台风研究所。 b 1980 -2014年5月至11月Aeronet-AOD与MERRA-2-AOD的相关性。 获取的Aeronet数据对应于MERRA-2数据在3小时之前和之后的时间。共选择了39个样本。

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