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        閩東近44a寒潮氣候特征分析*

        2017-04-03 07:55:14黃文霖張翔宇王偉偉
        海峽科學 2017年12期
        關鍵詞:單站閩東海溫

        黃文霖 張翔宇 王偉偉

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        閩東近44a寒潮氣候特征分析*

        黃文霖 張翔宇 王偉偉

        寧德市氣象局

        利用閩東9個氣象觀測站1971~2014年的逐日最低氣溫資料,分析近44a閩東寒潮頻次的空間分布、寒潮氣候特征及環(huán)流特征。結果表明,閩東寒潮活動時空差異較大,西北部開始早、結束晚,東南部開始晚、結束早;寒潮頻次在冬季最多,秋季次之,春季再次;秋季寒潮略呈減少趨勢,春季寒潮略呈增加趨勢;M-K檢驗表明,寒潮頻次未發(fā)生明顯突變;在11月、12月、1月、3月寒潮活動偏強年和無寒潮過程年,環(huán)流特征存在顯著的差異;前期菲律賓附近海區(qū)、日本以東洋面、澳大利亞東部海區(qū)、鄂霍茨克海、渤海和東海、澳大利亞西北部海區(qū)海溫異常的變化,對預報閩東不同季節(jié)寒潮頻次異常有一定的前兆意義。

        閩東 寒潮 氣候特征 環(huán)流特征 海溫

        閩東位于福建東北部沿海,其西部、北部內陸有4個高海拔山區(qū)縣,沿海與內陸氣候差異顯著[1]。寒潮是閩東冬半年主要的氣象災害,近五十多年福建出現寒潮最早和最遲的站點均在閩東[2]。寒潮爆發(fā)時往往帶來強降溫和大風,常給農業(yè)生產、交通運輸等帶來嚴重影響。近年來,不少學者對我國不同區(qū)域的寒潮氣候特征及可能原因進行了研究[3-10],對福建寒潮氣候特征的研究較少[2,11],目前尚無對閩東在福建寒潮新標準下的氣候特征研究。本文分析了閩東寒潮的氣候特征、環(huán)流特征及海洋背景,為寒潮天氣的趨勢預報和服務提供參考依據。

        1 資料與方法

        1.1 資料

        (1)閩東9個氣象觀測站(福鼎、霞浦、福安、寧德、壽寧、周寧、柘榮、屏南、古田)逐日最低氣溫資料;(2)NCEP/NCAR再分析2.5°× 2.5°月平均500hPa高度場資料;(3) NOAA 擴展重構全球2.0°×2.0°逐月海溫資料;所用氣溫和500hPa高度場資料年限為1971~2014年,海溫資料年限為1970~2014年。

        1.2 寒潮標準與方法

        根據《福建省天氣預報技術手冊》,寒潮定義:“24h日最低氣溫降溫≥8.0℃或48h日最低氣溫下降≥10.0℃或過程降溫幅度(72h~120h日最低氣溫最大降溫幅度)≥12.0℃,且日最低氣溫內陸地區(qū)在5℃以下,沿海地區(qū)在6℃以下的冷空氣過程(沿??h市為福鼎、霞浦、寧德;其余為內陸縣市)”。9個氣象站中,若有1站或1站以上出現寒潮,則定義為1次單站寒潮天氣過程;若≥1/3的站點出現寒潮,則為一次區(qū)域性寒潮過程;若≥2/3的站點出現寒潮,則為一次全區(qū)性寒潮過程;因一次冷空氣過程造成的閩東不同代表站影響日不同的寒潮,作為一次寒潮處理。

        采用線性傾向估計方法分析寒潮頻次的年際變化趨勢,采用Mann-Kendall法(以下簡稱M-K檢驗方法)進行寒潮頻次的突變分析,利用合成分析法分析閩東發(fā)生寒潮的環(huán)流背景,利用相關分析法分析寒潮頻次與前期、同期海溫的相關性。

        2 寒潮的空間分布特征

        根據寒潮標準計算閩東各站單站寒潮頻次,結果表明,寒潮發(fā)生次數的地區(qū)差異明顯,呈現出西北向東南方向遞減的形勢。出現最多的是壽寧(162次),最少為寧德(16次),即出現最多的次數是最少的10.1倍。根據寒潮過程次數的多少,可將閩東劃分為3個影響區(qū):(1) 多寒潮區(qū),包括高海拔山區(qū)的壽寧、周寧、屏南和柘榮,平均每年出現寒潮3.23~3.68次;(2) 次多寒潮區(qū),包括福安、福鼎和古田,平均每年出現寒潮1.43~2.23次;(3) 少寒潮區(qū),包括沿海的寧德和霞浦,平均每年出現寒潮僅0.36~0.82次。

        3 寒潮的氣候特征

        3.1 月際分布特征

        閩東海拔差異顯著,寒潮開始期和結束期地域差異較大:西北部開始早、結束晚;東南部開始晚、結束早。最早出現寒潮的站點是壽寧縣,出現于10月10日(1981年);周寧縣和屏南縣次之,均為10月21日(1984年);寧德的寒潮開始期最晚,為11月14日(1979年)。寒潮結束最晚的站點是周寧縣,出現在5月4日(1987年);其次為壽寧縣,最晚結束期出現在5月3日(1981年);寧德的寒潮結束期最早,為3月5日(1989年)。

        從圖1可見,對單站寒潮而言,12月最多,占總數的23.9%;其次為11月,占19.6%;1月、3月、2月依次次之,分別占總數的16.9%、15.3%、14.1%(這5個月約占總數的89.8%,為寒潮發(fā)生的主要時段);4月、10月、5月發(fā)生數量較少,4月、10月占總數均為4.7%,5月僅占0.8%。

        圖1 閩東各月寒潮頻次分布

        統計表明,44a來,全區(qū)性和區(qū)域性寒潮共發(fā)生113次,平均每年2.6次。從各月分布看,區(qū)域性寒潮12月最多,共發(fā)生29次,占總數的25.7%;11月次之,占總數的23.0%;5月沒有出現過,10月和4月發(fā)生最少。44a來,全區(qū)性寒潮共29次,年均0.7次;同樣是12月最多,共出現10次,占總數的34.5%;11月次之,占27.6%;1月、3月依次次之。與單站寒潮和區(qū)域性寒潮不同的是,在主要寒潮發(fā)生時段的2月份,無全區(qū)性寒潮發(fā)生。

        季節(jié)分布上,對單站寒潮而言,主要發(fā)生在冬季(12月~2月),占全年的54.9%;其次是秋季(10月~11月),占全年24.3%;再次為春季(3月~5月),占全年20.8%。區(qū)域性寒潮和全區(qū)性寒潮的季節(jié)分布同單站寒潮一致。

        3.2 年際及年代際變化

        從圖2a可以看出,閩東各年單站寒潮頻次差異明顯,最多為11次,最少僅2次;不同季節(jié)寒潮頻次年際差異明顯,冬季寒潮最多達8次,最少為0次,而秋季和春季寒潮最多均達5次,最少均為0次。近44a年寒潮和冬季寒潮頻次的氣候變化傾向率很??;春季寒潮呈略增加趨勢,氣候變化傾向率為0.12次/10a;秋季寒潮呈略減少趨勢,氣候變化傾向率為-0.16次/10a。

        利用9a滑動平均對年寒潮和各季節(jié)寒潮頻次進行處理(圖2),可以看出年寒潮頻次的變化較為平緩,20世紀70年代中期至90年代末呈小幅波動減少趨勢,20世紀90年代末至21世紀00年代中期小幅增加;冬季寒潮20世紀70年代末至80年代末逐漸減少,20世紀90年代初至21世紀00年代中期變化平緩;春季寒潮在20世紀70年代中期至21世紀00年代中期變化平緩,之后略增加;秋季寒潮頻次在20世紀70年代中期至80年代初期呈增加趨勢,20世紀80年代初期至90年代末逐漸減少,2000年至2008年逐漸增加,2008年至今呈減少趨勢。

        圖2 閩東寒潮頻次的逐年變化

        (黑色虛線為寒潮頻次,黑實線為線性趨勢,棕色虛線為九年滑動平均線)

        圖3為閩東近44a來年寒潮頻次的M-K檢驗曲線,可見UF與UB曲線在1975年、1977年、1979年、1982年左右存在交點, 且交點位于兩條臨界直線之間, 但在這4個交點之后曲線UF都沒有超出臨界直線,因此1971~2014年閩東年寒潮頻次序列不存在明顯突變。對閩東各季節(jié)寒潮頻次序列進行Mann- Kendall突變分析,結果顯示均未發(fā)生突變(圖略)。

        圖3 閩東年寒潮頻次的M-K統計量

        4 寒潮偏強和無寒潮典型年份的主要環(huán)流特征

        根據上述分析,閩東寒潮主要發(fā)生在11月至次年3月之間,這5個月中只有2月無全區(qū)性寒潮,因此分別對11月、12月、1月、3月進行大氣環(huán)流合成分析。選取各月區(qū)域性寒潮總站次在多年序列中排前5位的年份以及全市9個氣象站均達到寒潮標準的年份作為各月寒潮活動偏強年份(1月由于有3個年份總站次均為8,故取6年分析);將寒潮發(fā)生次數為0的年份定義為各月無寒潮發(fā)生的年份(見表1)。

        表1 閩東各月寒潮偏強和無寒潮發(fā)生年份

        由圖4可見,閩東11月、12月、1月、3月寒潮偏強和無寒潮年份500 hPa高度距平場的分布明顯不同。11月寒潮偏強年份貝加爾湖以北的亞洲大部地區(qū)為負距平,負距平中心為-20gpm,表明東亞大槽偏強,利于冷空氣爆發(fā);而在無寒潮過程時,貝加爾湖以北的西伯利亞地區(qū)為正距平,日本附近有-10gpm的負距平中心,較強寒潮活動時弱,表明東亞大槽較常年偏弱且位置偏東。

        12月寒潮偏強年份在俄羅斯中部、45°N以南的亞洲大部為負距平區(qū),負距平中心達45gpm,表明東亞大槽較強,引導槽后的冷空氣向南擴散,造成閩東的強寒潮活動;在12月無寒潮過程時,貝加爾湖附近存在25gpm的正距平中心,在新疆西方和日本分別存在20gpm的負距平中心,與強寒潮活動時期相比減弱,范圍也明顯縮小。

        1月寒潮偏強年份在40°~135°E,45°~70°N 的大范圍區(qū)域為負距平,新地島以南低值中心達-35gpm,在中國東北負距平也達-20gpm,表明中高緯度多低槽、低渦系統活動,有利于北方冷空氣南下;在無寒潮過程年,貝加爾湖以北為正距平區(qū),貝加爾湖以南的亞洲大陸和西太平洋為負距平,負距平值較強寒潮活動時弱,且位置偏東。

        3月寒潮偏強年份在俄羅斯和中國的中東部、北冰洋為負距平區(qū),在中國東北有-25gpm的負距平中心,在北冰洋負距平最大值達75gpm,表明東亞大槽強度強;在無寒潮過程年,俄羅斯中南部和中國東北為正距平,在西太平洋存在較強的負距平區(qū),東亞大槽雖然較強,但位置偏東。

        圖4 閩東11月(a,b)、12月(c,d)、1月(e,f)、3月(g,h)寒潮偏強年(a,c,e,g)和無寒潮年(b,d,f,h)500hPa高度距平場(單位:gpm)

        5 各季寒潮頻次與海溫異常的聯系

        為了解前期、同期海溫與閩東寒潮頻次的關系,用各季節(jié)單站寒潮頻次序列分別與前期、同期各季節(jié)海溫做相關分析,海溫資料分別將每年3~5月、6~8月、9~11月、12月至次年2月三個月海溫的平均值作為該年春季、夏季、秋季、冬季的海溫值。

        由圖5a~圖5b可見,與閩東秋季寒潮頻次相關系數較大的海區(qū)主要在太平洋:(1)菲律賓附近海區(qū),前期秋季、冬季、夏季和同期秋季存在顯著負相關區(qū);(2)在日本以東洋面,前期春季和夏季相關系數<-0.3,其中前期夏季相關性更好、相關區(qū)較大;(3)澳大利亞東部海區(qū),前期四季和同期秋季均有顯著負相關區(qū)。由此可見,菲律賓附近海區(qū)、日本以東洋面、澳大利亞東部海區(qū)的海溫異常變化超前于寒潮頻次的異常變化,對預報閩東秋季寒潮頻次異常有一定的前兆意義。

        與閩東冬季寒潮頻次相關系數較大的海區(qū)同樣主要在太平洋和赤道印度洋(圖5c~圖5d):(1)鄂霍茨克海,前期冬季和春季均有顯著負相關區(qū);(2)渤海和東海海區(qū),前期夏季和秋季均存在顯著負相關區(qū);(3)澳大利亞西北部海區(qū),前期夏季和秋季均存在顯著負相關區(qū)。可見這三個海區(qū)是影響閩東寒潮的關鍵區(qū)域,當其海溫偏低時,冬季寒潮頻次可能偏多。

        閩東春季寒潮頻次與同期春季海溫場相關系數較大的海區(qū)主要在北印度洋、馬達加斯加附近海區(qū)和低緯大西洋,均存在大面積顯著正相關區(qū)(圖5e)。在鄂霍茨克海,前期春季和夏季均存在顯著正相關區(qū);在澳大利亞東部海區(qū),前期夏季、秋季和冬季均有顯著正相關區(qū),其中前期夏季位置較北、相關區(qū)面積較大(圖5f)??梢娗捌诙趸舸目撕:桶拇罄麃問|部海區(qū)的海溫偏高時,閩東春季寒潮可能偏多。

        圖5 閩東寒潮頻次與海溫相關系數分布

        (陰影區(qū)表示通過0.05信度的顯著性檢驗,其它季節(jié)圖略)

        6 結論

        (1)閩東寒潮呈明顯的西北向東南方向遞減的區(qū)域分布,從而將閩東劃分為多寒潮區(qū)、次多寒潮區(qū)和少寒潮區(qū)。寒潮開始和結束期空間差異較大,其中西北部開始早、結束晚,東南部開始晚、結束早。

        (2)閩東寒潮發(fā)生在10月至次年5月,其中12月最多,2月無全區(qū)性寒潮發(fā)生。單站寒潮、區(qū)域性寒潮和全區(qū)性寒潮的季節(jié)分布一致,均為冬季最多,秋季次之,春季再次。

        (3)近44a年寒潮和冬季寒潮頻次的氣候變化傾向率很??;秋季寒潮略呈減少趨勢,春季寒潮略呈增加趨勢。Mann-Kendall突變檢驗表明,近44a來寒潮頻次沒有發(fā)生明顯突變。

        (4)通過11月、12月、1月、3月強(無)寒潮年500hPa環(huán)流距平場的對比分析可知,寒潮偏強年份東亞大槽偏強或中高緯度多低槽、低渦系統活動,引導北方冷空氣南下,導致閩東寒潮活動強烈;無寒潮過程年份,東亞大槽較弱或位置偏東,強冷空氣很難南下影響到閩東。

        (5)海溫異常通過遙相關影響大氣環(huán)流異常,從而影響寒潮發(fā)生。本研究發(fā)現前期菲律賓附近海區(qū)、日本以東洋面、澳大利亞東部海區(qū)海溫偏低時,閩東秋季寒潮頻次可能偏多;前期鄂霍茨克海、渤海和東海、澳大利亞西北部海區(qū)海溫偏低時,閩東冬季寒潮可能偏多;前期鄂霍茨克海和澳大利亞東部海區(qū)海溫偏高時,閩東春季寒潮可能偏多。如何進一步通過海溫變化預測閩東寒潮天氣有待進一步研究。

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        福建省氣象局研究生基層專項(2015G03)資助。

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