發(fā)布時間：2017-06-08 17:15

  本文關鍵詞：全球氣候變化背景下東北地區(qū)極端氣候事件研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：極端氣候事件的發(fā)生將對自然生態(tài)系統(tǒng)、人類社會經(jīng)濟和人民生命財產(chǎn)造成嚴重的危害。研究極端氣候事件已成為全球變化背景下氣象和氣候科學研究中的重點和熱點。本文以東北地區(qū)為研究區(qū),從極端氣候事件不確定性研究出發(fā),提出一種較為客觀的定義極端氣候事件的方法。在此基礎上,分析了東北地區(qū)近1961~2013年極端溫度和極端降水的時空變化特征�？紤]到降水與溫度差異性,提出了一種研究極端連續(xù)降水事件的思路,并探討了東北地區(qū)極端降水發(fā)生的機理。最后利用CMIP5模型數(shù)據(jù)進行了未來不同情景下東北地區(qū)極端氣候事件變化研究。主要結論如下:(1)在空間上,東北地區(qū)年平均降水變化主要為波動減少類型;絕大部分區(qū)域的年平均溫度和最高溫度為波動增溫類型;年最低溫度變化出現(xiàn)穩(wěn)定增溫類型相對較多,主要發(fā)生在遼寧西部和張廣才嶺地區(qū)。在時間上,整個東北地區(qū)近53年來年降水變化為波動減少,年平均溫度、最高溫度和最低溫度都為波動增加。(2)當前最為流行的定義極端氣候事件的百分位法存在四個方面的不確定性。本研究提出的剔除-去趨勢波動分析(R-DFA)法通過計算和分析長程相關性指數(shù)可以用來區(qū)別極端事件和正常事件。由R-DFA方法計算的閾值與當?shù)貧夂蛳嚓P而且對每個站點都是特定的。與百分位法相比,R-DFA方法能夠明確確定極端和非極端事件之間的臨界值。雖然確定極端事件存在各種不確定性,但R-DFA方法是定義極端氣候事件閾值相對較為穩(wěn)健的方法。(3)極端低最低溫度(ELMT)發(fā)生頻次較多的地區(qū)位于東北地區(qū)中部,而高頻次極端高最高溫度(EHMT)事件主要發(fā)生在遼河平原和呼倫貝爾平原。較強的ELMT強度發(fā)生在遼河平原和松嫩平原,而EHMT主要出現(xiàn)在松嫩平原北部和遼西山地。大部分站點(58%)的ELMT頻次為減少趨勢,而絕大多數(shù)站點(94)的EHMT頻次為增加趨勢。大約58%的站點的ELMT強度為減弱趨勢,而69%站點的EHMT強度為增加趨勢。較為嚴重的ELMT事件主要發(fā)生在松嫩平原和三江平原。嚴重的EHMT事件主要發(fā)生在三江平原,以及大興安嶺西北和遼西山地。(4)高頻次和高強度的極端逐日降水(EP)事件都主要出現(xiàn)在遼寧省海濱地區(qū)以及長白山山麓和小興安嶺山麓地區(qū)。整體來說,東北地區(qū)1961~2009年EP事件發(fā)生頻次有非顯著性的增加趨勢,而強度表現(xiàn)出非顯著性的減弱趨勢。東北地區(qū)EP嚴重度(EPSI)存在東北-西南和西北-東南向的空間梯度。呼倫貝爾平原和長白山的EPSI較小,而遼寧海拔地區(qū)、千山地區(qū)和小興安嶺區(qū)域EPSI較大。在東北地區(qū),ep事件最嚴重的區(qū)域為遼寧海濱地區(qū),并且其嚴重程度沿西南-東北方向向東北地區(qū)中部逐漸減弱。(5)東北地區(qū)極端連續(xù)降水(epp)事件頻次的區(qū)域差異明顯,表現(xiàn)為山地出現(xiàn)epp事件概率大于平原地區(qū)。發(fā)生頻次較多的區(qū)域主要分布于長白山、小興安嶺等山地地區(qū),而東北地區(qū)的西南部、呼倫貝爾西部和三江平原部分地區(qū)出現(xiàn)epp事件相對較少。較強的強度主要發(fā)生在東北地區(qū)的西南部(遼河平原、千山地區(qū)和大興安嶺西南地區(qū)),而較弱的epp強度主要出現(xiàn)在大興安嶺北部。山地(高海拔)地區(qū)epp事件的連續(xù)天數(shù)比平原地區(qū)的長。較為嚴重的epp主要出現(xiàn)在遼寧海濱地區(qū)和千山地區(qū),而西北部(呼倫貝爾和漠河)和東部(三江平原)epp事件相對來說嚴重度較弱,且嚴重度由海濱地區(qū)開始沿著西南-東北方向逐漸減弱。從整體上來看,近53年東北地區(qū)epp事件嚴重度在增加,但變化趨勢并不顯著,且近10年的epp事件越來越嚴重。(6)7月和8月北方冷空氣強度與極端降水頻次呈顯著的負相關,即冷空氣越強,極端降水越少。氣旋也是產(chǎn)生東北地區(qū)區(qū)域性極端降水的原因之一,大約有15~20%的區(qū)域性極端降水都與氣旋有關。東亞和東南亞季風強度與東北地區(qū)極端降水相關關系不大。夏秋季節(jié)出現(xiàn)厄爾尼諾現(xiàn)象,下一年東北地區(qū)夏季往往會產(chǎn)生較多的極端降水事件,因此厄爾尼諾的發(fā)生可以作為東北地區(qū)來年夏季極端降水事件將增多的標志。通過對夏季極端連續(xù)降水事件與東北冷渦(切斷低壓,col)事件的分析發(fā)現(xiàn),超過三分之一的極端連續(xù)降水事件與col事件相關,而超過一半的col事件是導致形成極端連續(xù)降水事件的因素之一。(7)21世紀上半世紀rcp2.6,rcp4.5和rcp8.5情景下的降水、tmax和tmin都為增加趨勢,而下半世紀rcp2.6情景都為減少趨勢,rcp8.5情景都為增加趨勢,rcp4.5情景降水為減少趨勢,溫度為增加趨勢。但從整個21世紀來分析,3種情景下降水和溫度都為顯著的增加趨勢。在這樣的變化趨勢下,所有情景的極端tmax都為增多趨勢,極端tmin為減少趨勢。東北地區(qū)未來3種情景下極端逐日降水事件和極端連續(xù)降水事件都為增多趨勢,長白山和大興安嶺北部地區(qū)的極端逐日降水和連續(xù)降水事件的增幅都較大,而三江平原和小興安嶺地區(qū)的增幅都較小。對重現(xiàn)期來講,總體上,重現(xiàn)期越長,能發(fā)生的極端降水更強,而且連續(xù)降水比逐日降水的重現(xiàn)值更大;不管對逐日降水來說還是對連續(xù)降水而言,3種水平重現(xiàn)期下,空間上都是東北地區(qū)南部(千山地區(qū)和長白山南麓)的重現(xiàn)值最大,往北逐漸遞減。本文利用了一系列站點觀測數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù),在討論了極端事件不確定性的基礎上,全面分析了東北地區(qū)過去、現(xiàn)在和未來極端溫度和極端降水頻次、強度和嚴重度的時空變化特征,不僅能對研究全球變化的區(qū)域響應提供理論依據(jù),也能為極端氣候災害愈來愈嚴重情況下政策的制定提供科學依據(jù)。
【關鍵詞】：極端氣候事件 不確定性 極端溫度 極端降水 連續(xù)降水 剔除-去趨勢波動分析 嚴重度 CMIP5 東北地區(qū)
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P467
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-13
• 第一章 緒論13-28
• 1.1 研究目的和意義13-15
• 1.2 研究進展15-25
• 1.2.1 極端事件不確定性15-16
• 1.2.2 極端溫度研究16-18
• 1.2.3 極端降水研究18-21
• 1.2.4 極端降水形成機制21-24
• 1.2.5 未來極端氣候事件預測研究24-25
• 1.3 存在的問題25-26
• 1.4 研究內(nèi)容26-27
• 1.5 創(chuàng)新點27-28
• 第二章 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)28-39
• 2.1 研究區(qū)自然概況28-34
• 2.1.1 氣候特征29-30
• 2.1.2 地貌特征30-31
• 2.1.3 水系特征31-32
• 2.1.4 植被特征32-33
• 2.1.5 土壤特征33-34
• 2.2 研究區(qū)農(nóng)業(yè)概況34
• 2.3 數(shù)據(jù)34-36
• 2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和均一性檢驗36-39
• 第三章 東北地區(qū)近50年氣候變化特征分析39-63
• 3.1 引言39
• 3.2 研究方法39-41
• 3.2.1 線性趨勢法39-40
• 3.2.2 波動特征40-41
• 3.3 降水和溫度空間變化41-56
• 3.3.1 趨勢分析41-46
• 3.3.2 波動分析46-51
• 3.3.3 氣候變化類型分析51-56
• 3.4 降水和溫度時間變化56-61
• 3.5 小結61-63
• 第四章 極端氣候事件的不確定性研究63-78
• 4.1 引言63-64
• 4.2 研究方法64-68
• 4.2.1 固定閾值法64
• 4.2.2 百分位法64
• 4.2.3 R-DFA方法64-68
• 4.3 確定極端事件閾值—以漠河站為例68-69
• 4.3.1 百分位方法68-69
• 4.3.2 R-DFA方法69
• 4.4 百分位法和R-DFA方法的對比分析69-74
• 4.4.1 allper和medianper方法對比69-71
• 4.4.2 百分位法與R-DFA方法對比71-74
• 4.5 R-DFA方法計算的閾值的空間格局74-75
• 4.6 討論與小結75-78
• 第五章 極端溫度的時空變化特征78-87
• 5.1 引言78-79
• 5.2 方法79-80
• 5.2.1 極端溫度閾值計算79
• 5.2.2 極端溫度嚴重度指數(shù)79-80
• 5.3 結果80-86
• 5.3.1 極端溫度頻次和強度的空間變化特征80-82
• 5.3.2 極端溫度頻次和強度的趨勢分析82-85
• 5.3.3 極端溫度嚴重度的空間變化分析85-86
• 5.4 小結86-87
• 第六章 東北地區(qū)極端逐日降水時空變化特征87-95
• 6.1 引言87-88
• 6.2 方法88-90
• 6.2.1 R-DFA方法88
• 6.2.2 極端降水事件嚴重度指數(shù)88-89
• 6.2.3 突變檢驗89-90
• 6.3 結果90-93
• 6.3.1 極端降水頻次和強度的空間分布90-91
• 6.3.2 極端事件頻次和強度的變化趨勢分析91-92
• 6.3.3 極端降水事件嚴重度的時空變化特征92-93
• 6.4 討論與小結93-95
• 第七章 東北地區(qū)極端連續(xù)降水時空變化特征95-106
• 7.1 引言95-96
• 7.2 方法96-98
• 7.2.1 連續(xù)降水處理96
• 7.2.2 R-DFA方法96
• 7.2.3 極端連續(xù)降水事件嚴重度指數(shù)96-98
• 7.3 空間格局98-102
• 7.3.1 極端連續(xù)降水事件頻次的空間格局98-99
• 7.3.2 極端連續(xù)降水事件強度的空間格局99-100
• 7.3.3 極端連續(xù)降水事件連續(xù)天數(shù)的空間格局100-101
• 7.3.4 極端連續(xù)降水事件嚴重度的空間格局101-102
• 7.4 時間變化趨勢102-103
• 7.5 討論與小結103-106
• 第八章 極端降水時空變化的成因分析106-120
• 8.1 引言106-108
• 8.2 方法108-110
• 8.2.1 東北冷渦識別108
• 8.2.2 氣旋識別108-109
• 8.2.3 季風指數(shù)定義109-110
• 8.2.4 厄爾尼諾事件110
• 8.2.5 冷空氣指數(shù)110
• 8.3 結果110-118
• 8.3.1 東北地區(qū)大氣環(huán)流場110-111
• 8.3.2 北方冷空氣與區(qū)域性極端降水的關系111-112
• 8.3.3 氣旋與區(qū)域性極端降水的相關分析112-114
• 8.3.4 太平洋海溫與極端逐日降水的遙相關分析114-116
• 8.3.5 其他要素與極端逐日降水的相關分析116-117
• 8.3.6 COL與極端連續(xù)降水事件相關關系117-118
• 8.4 討論與小結118-120
• 第九章 基于CMIP5多模式集合的東北地區(qū)未來極端溫度和降水變化120-130
• 9.1 引言120
• 9.2 方法120-122
• 9.2.1 閾值計算120-121
• 9.2.2 GPD121
• 9.2.3 L矩參數(shù)估計121-122
• 9.2.4 重現(xiàn)期估算122
• 9.3 結果122-128
• 9.3.1 不同情景下溫度和降水變化趨勢122-124
• 9.3.2 未來極端溫度變化124-125
• 9.3.3 未來極端降水變化125-126
• 9.3.4 極端降水重現(xiàn)期分析126-128
• 9.4 小結128-130
• 第十章 結論與展望130-134
• 10.1 主要結論130-132
• 10.2 本研究的不足與工作展望132-134
• 參考文獻134-147
• 致謝147-149
• 在學期間公開發(fā)表論文及著作情況149-150

【參考文獻】

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  本文關鍵詞：全球氣候變化背景下東北地區(qū)極端氣候事件研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：433206