【摘要】：江淮流域是我國強(qiáng)降水高頻發(fā)生區(qū)域之一,且暴雨的致災(zāi)性更高,更易造成嚴(yán)重的人員和經(jīng)濟(jì)損失。針對該區(qū)域的降水變化,從熱力和動力因子兩方面進(jìn)行人類活動影響的歸因研究以及在穩(wěn)定態(tài)升溫情景下的預(yù)估研究均是目前氣候變化研究領(lǐng)域的熱點問題。在對江淮流域夏季降水變化進(jìn)行簡要分析的基礎(chǔ)上,本文運(yùn)用一種新興的數(shù)據(jù)挖掘方法-自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)方法,將影響我國江淮流域夏季降水的動力因子-大尺度環(huán)流型以5×4的輸出節(jié)點分為20種型。進(jìn)而分析了各環(huán)流型的頻率及持續(xù)性特征的長期變化及其與江淮流域夏季降水變化的關(guān)系,并定量評估了動力及熱力因子對降水變化的貢獻(xiàn)。在檢驗了模式對環(huán)流型各特征量模擬效果的基礎(chǔ)上,運(yùn)用英國氣象局哈德萊中心的氣候歸因系統(tǒng)HadGEM3-A輸出的兩套不同強(qiáng)迫下的試驗探究了人類活動對上述影響降水變化的大尺度環(huán)流型出現(xiàn)形式的可能影響。最后,運(yùn)用CESM模式輸出的穩(wěn)定態(tài)和瞬變態(tài)的1.5℃和2℃升溫情景下的模擬結(jié)果,從影響降水的動力和熱力因子以及總的降水變化三個方面對不同升溫情景下的響應(yīng)進(jìn)行了對比分析。主要結(jié)論總結(jié)如下:各環(huán)流型主要體現(xiàn)出了夏季西太平洋副熱帶高壓、阻塞高壓、中緯度低槽等關(guān)鍵環(huán)流系統(tǒng)的活動。典型的環(huán)流型主要包括EAP遙相關(guān)型,單個阻高影響型,單個低槽影響型,熱帶氣旋影響型和副高偏北偏弱型。這些環(huán)流型因關(guān)鍵系統(tǒng)位置及強(qiáng)度的不同導(dǎo)致水汽輸送強(qiáng)度及輻合位置也不同,從而在江淮流域產(chǎn)生了落區(qū)及強(qiáng)度均不同的降水。整體而言,EAP型環(huán)流型和單阻高影響型產(chǎn)生的江淮流域降水強(qiáng)度較強(qiáng),而副高偏北偏弱型以及熱帶氣旋影響型的降水相比氣候態(tài)則少的多。根據(jù)各環(huán)流型控制下的降水相對氣候態(tài)的多少可將環(huán)流型劃分為干型、濕型和平均型。濕型和平均型的頻次有顯著增多趨勢,而干環(huán)流型頻次卻呈顯著減少趨勢。濕型和平均型的逐年總頻次和江淮流域夏季區(qū)域平均降水序列之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.49。而且,大多數(shù)環(huán)流型頻率的變化與其控制下的江淮流域夏季總降水的變化均是同向的,即對總降水的變化起的均是正貢獻(xiàn)。濕環(huán)流型的年平均及最長持續(xù)時間呈顯著變長的趨勢且越來越趨向于以更長持續(xù)時間的形式出現(xiàn),而干環(huán)流型的持續(xù)性特征恰好相反。濕環(huán)流型變多且持續(xù)時間更長而-干環(huán)流型變少且持續(xù)時間變短為降水的發(fā)生和維持提供了越發(fā)有利的條件,是造成江淮流域夏季降水呈增加趨勢的重要原因。對比ERA再分析資料,HadGEM3-A和CESM模式模擬的環(huán)流型間頻率的差異幅度偏大。對于干濕及平均型中任意一類環(huán)流型,兩個模式對環(huán)流型頻率的模擬均既有偏高,也有偏低。兩個模式對各環(huán)流型年平均和年最長持續(xù)時間的模擬均傾向于偏長,尤其是CESM模式。兩個模式與ERA再分析資料得到的環(huán)流型間轉(zhuǎn)換概率的相關(guān)系數(shù)均達(dá)0.9以上,說明對環(huán)流型間轉(zhuǎn)換的可能形式及概率大小的模擬效果均很好。對于環(huán)流型各特征量在1961-2013年的統(tǒng)計分布,兩個模式的集合平均都傾向于低估極端值以及去掉離群值后的范圍和上下四分位的范圍,而模式各成員在這方面展現(xiàn)了更高的技巧。此外,除了少數(shù)幾個環(huán)流型,兩個模式模擬的與ERA再分析資料得到的環(huán)流型頻次均屬于同一種概率分布,而且集合成員模擬的概率分布的離散度基本均能將由再分析資料得到的概率密度分布包含在內(nèi)。雖然CESM模式在環(huán)流型頻次的年際變化及集合成員離散度的表現(xiàn)上不佳,但CESM和HadGEM3-A模式在對1980年前后兩時段間變化的方向和幅度以及選定干濕環(huán)流型總頻次的變化趨勢及概率分布的模擬中表現(xiàn)一致很好。所以,對于注重變化趨勢及長期變化方向和幅度的氣候變化歸因及預(yù)估研究,HadGEM3-A和CESM模式的可靠性很高。對于1980年前后兩時段,動力因子引起的降水變化在各環(huán)流型間的正負(fù)分布不僅與總降水變化更一致,而且幅度明顯比熱力因子及動力和熱力共同作用引起的降水變化幅度更大。總的來說,動力因子對總降水變化的貢獻(xiàn)達(dá)到了 50.26%。不管是在1980-2013年還是1994-2013年,ALL強(qiáng)迫試驗得到的環(huán)流型各特征量的平均絕對誤差的概率分布明顯要比NAT強(qiáng)迫試驗得到的平均絕對誤差的概率分布更靠近0,尤其是在1994-2013年。再者,對于選定干濕環(huán)流型頻率的變化趨勢以及概率分布在1994-2013相對1961-1980年的移動,ALL強(qiáng)迫試驗?zāi)M與ERA再分析資料均是一致的,而NAT強(qiáng)迫試驗卻不一致。而且,在1994-2013年,ALL強(qiáng)迫試驗下選定干濕環(huán)流型頻率的概率分布相對NAT強(qiáng)迫試驗分別有往頻率更小和更大方向的明顯偏移。在1994-2013年,若以該時段ERA再分析資料中選定干濕環(huán)流型頻次的平均值作為閾值,在該閾值下選定干濕環(huán)流型事件的重現(xiàn)期將分別延長和縮短,風(fēng)險系數(shù)則分別為0.34([0.29 0.39])和1.29([1.191.37])。環(huán)流型頻率變化在兩種強(qiáng)迫下的差異證明了人類活動改變了影響江淮流域降水的相關(guān)環(huán)流型的出現(xiàn)方式,使得干濕兩類環(huán)流型的頻次發(fā)生了“此消彼長”的變化,從而導(dǎo)致了江淮流域夏季降水的增強(qiáng)。在穩(wěn)定態(tài)升溫情景下,隨著升溫動力和熱力因子的響應(yīng)均是階梯式的。而瞬變態(tài)情景下,動力因子在升溫到1.5℃時有明顯調(diào)整,但對額外的0.5℃升溫卻沒有明顯響應(yīng)。熱力因子影響的平均降水變化在瞬變態(tài)1.5℃升溫時既有增多也有減少,升溫到2℃時卻又均有明顯的增多。在各升溫情景下,動力因子的變化均表現(xiàn)為干環(huán)流型減少而另外兩類環(huán)流型增多,均是有利于江淮流域夏季降水增多的。熱力因子影響下平均型和濕環(huán)流型控制下的平均降水在穩(wěn)定態(tài)情景下明顯比瞬變態(tài)情景下更多,而對于干環(huán)流型正相反。在穩(wěn)定態(tài)和瞬變態(tài)的升溫情景下,江淮流域夏季平均降水均出現(xiàn)了階梯式的增加,瞬變態(tài)情景下的增加幅度均略小。而且,穩(wěn)定態(tài)情景下降水從當(dāng)前氣候態(tài)到1.5℃升溫時的增加幅度更大,而瞬變態(tài)情景下1.5℃到2℃升溫之間的變化幅度更大。從降水變化的區(qū)域特征來看,穩(wěn)定態(tài)和瞬變態(tài)升溫情景下江淮流域夏季平均降水及一日最大降水量均在長江及以南增加的幅度更大,而在江淮流域西北部增加幅度較小,甚至在瞬變態(tài)1.5℃情景下西北部的降水是減少的。瞬變態(tài)的情景傾向于將穩(wěn)定態(tài)的1.5℃和2℃情景下江淮流域夏季強(qiáng)降水強(qiáng)度及風(fēng)險的增加預(yù)估的較低,卻傾向于將0.5℃額外升溫導(dǎo)致的強(qiáng)度及風(fēng)險的增加預(yù)估的偏高。此外,0.5℃額外升溫在穩(wěn)定態(tài)情景下導(dǎo)致的平均及一日最大降水量的增多主要集中在長江以南,而在瞬變態(tài)情景下則主要集中在西北部和東南沿海。
【圖文】：

不同氣候變量和極端事件變化、不同種類極端天氣氣候事件以及針對氣候變化在逡逑不同氣候系統(tǒng)中造成影響的歸因研宄，三種類型所包含的主要研宄對象及迅速發(fā)逡逑展開始的時間見圖１。逡逑２０世紀(jì)９０年代以來，隨著觀測資料的不斷改善（空間和時間覆蓋），歸因逡逑方法技術(shù)的日益成熟、模式的不斷發(fā)展及計算機(jī)計算能力的迅速提升，氣候變化逡逑歸因研究己取得了非常明顯的進(jìn)展（孫穎等，２０１３；邋Ｂｉｎｄｏｆｆ等．，２０１３；王紹武逡逑等，２０１２；周天軍等，２００８；邋Ｍｉｔｃｈｅｌｌ等．，２００１）。ＩＰＣＣ第三次評估報告（ＴＡＲ）逡逑中首先明確了氣候變化檢測和歸因的定義（ＩＰＣＣ，２００１）。ＩＰＣＣ第四次評估報告逡逑（ＡＲ４）表明氣候系統(tǒng)中許多觀測到的變化是可以歸因的，并且越來越多的證據(jù)逡逑表明對于２０世紀(jì)５０年代以來的氣候變化，人類活動是全球變暖的重要因素逡逑（ＩＰＣＣ

不確定性的估計均需明確說明（ＮＡＳ，２０１６）。ＮＡＳ報告指出在眾多極端事件類逡逑型中，有關(guān)溫度的極端事件如熱浪和寒潮等的人類活動歸因結(jié)果的可信度最高逡逑（圖１．２）。由于降水的區(qū)域性以及干旱事件中復(fù)雜的陸面反饋過程，極端降水及逡逑干旱事件的歸因結(jié)果的可信度比極端溫度事件來說要稍低一些，能到達(dá)到中等信逡逑度。逡逑Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ邋ｏｆ邋Ｐｈｙｓｉｃａｌ邋廣邋＼逡逑ｃｌｉｍａｔｅ邋ｃｈａｎｇｅ邐邋＾NB邐一，．逡逑圖１．２不同種類天氣氣候極端事件在模式模擬、觀測資料、物理過程認(rèn)識以及人類活動歸逡逑因方面的信度；其中最小的實心圓代表低信度，中等的實心圓代表中等信度，最大的實心逡逑圓代表高信度；改編自ＮＡＳ，２０１６逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１．２邋Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ邋ｏｆ邋ｅｖｅｎｔ邋ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｓｔｕｄｉｅｓ邋ｉｎ邋ｔｈｅ邋ａｓｐｅｃｔ邋ｏｆ邋ｍｏｄｅｌ邋ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，，邋ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，逡逑ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｓ邋ｏｆ邋ｐｈｙｓｉｃａｌ邋ｍｅｃｈａｎｉｓｍ邋ａｎｄ邋ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ邋ｆｏｒ邋ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｔｏ邋ａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃ邋ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ，逡逑ｔｈｅ邋ｌａｒｇｅｓｔ邋ｓｏｌｉｄ邋ｃｉｒｃｌｅｓ邋ｉｎｄｉｃａｔｅ邋ｈｉｇｈ邋ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ，邋ｔｈｅ邋ｍｅｄｉｕｍ邋ａｎｄ邋ｔｈｅ邋ｓｍａｌｌｅｓｔ邋ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ邋ｍｅｄｉｕｍ逡逑ａｎｄ邋ｌｏｗ邋ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ邋（Ａｄａｐｔｅｄ邋ｆｒｏｍ邋ＮＡＳ
【學(xué)位授予單位】：中國氣象科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P426.614;P434

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2628700