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        利用不同再分析資料對比分析大西洋年代際變率對國內(nèi)降水的影響

        2021-10-31 16:56:14徐延欣
        農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2021年6期
        關(guān)鍵詞:影響

        徐延欣

        摘要 大西洋年代際變率(AMV),是指發(fā)生在北大西洋區(qū)域的海表溫度準(zhǔn)周期性冷暖異常變化。同時(shí)使用CMAP和NCEP/NCAR、ERA-interim兩套再分析資料,對比分析AMV對夏季國內(nèi)降水的影響。在AMV暖位相期:夏季,中國新疆部分地區(qū)、蘇南浙北一帶的氣溫在兩套再分析資料中均偏高;在中國西藏、青海、甘肅、江淮地區(qū)及華南地區(qū),降水偏多;而在東北華北地區(qū),降水偏少。南海區(qū)域的負(fù)相關(guān)在這兩套再分析資料中是一致的,而長江中下游地區(qū)的正相關(guān)只出現(xiàn)在ERA-interim再分析資料上。由此可見,針對AMV對國內(nèi)夏季降水的影響,ERA-interim資料比NCEP/NCAR資料的降水場更為可信,更加適合用于研究國內(nèi)夏季降水。

        關(guān)鍵詞 再分析資料;降水;影響

        中圖分類號:P461 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B 文章編號:2095–3305(2021)06–0030–02

        目前,國際上廣泛使用的再分析資料主要是ERA-interim再分析資料和NCEP/NCAR再分析資料。再分析資料中,會(huì)出現(xiàn)觀測資料、數(shù)值模式及同化方案改變而產(chǎn)生的誤差[1]。由于不同再分析資料使用的觀測資料、數(shù)值模式和同化方案都不相同,因此各種再分析資料并不完全相同[2]。

        同時(shí)使用NCEP/NCAR和ERA-interim再分析資料,分析AMV對中國氣溫和降水的影響在這兩套資料中是否一致,并比較兩種資料的異同之處。

        1 資料和方法

        使用CMAP全球逐月降水資料(1979—2015年);NCEP/NCAR 1979—2015年的資料;ERA-interim 1979—2015年的資料。

        主要采用相關(guān)方法,討論相關(guān)系數(shù)為正(負(fù))時(shí),對應(yīng)相關(guān)變化,并采用t檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)其顯著性。

        假設(shè)總體相關(guān)系數(shù)在ρ=0成立的條件下,相關(guān)系數(shù)r的概率密度函數(shù),正好是t分布的密度函數(shù),因此可以用t檢驗(yàn)對r進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。給定統(tǒng)計(jì)量:

        遵從自由度是υ=n-2的t分布。給定顯著性水平α,再查t分布表,如果t>tα,那么拒絕原假設(shè),就認(rèn)為相關(guān)系數(shù)是顯著的。

        2 AMV對國內(nèi)降水的影響

        2.1 使用CMAP降水場資料

        由圖1是AMV指數(shù)與夏季CMAP降水場的相關(guān)分布圖。中國西藏、青海、甘肅、江淮地區(qū)、華南地區(qū)均呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)。而東北地區(qū)、華北地區(qū)均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),吉林南部負(fù)相關(guān)顯著。同時(shí),蒙古和孟加拉灣東部呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。總體說明,當(dāng)AMV處于暖位相期,夏季中國西藏、青海、甘肅、江淮地區(qū)及華南地區(qū)降水偏多,而東北華北地區(qū)降水偏少。

        2.2 使用NCEP/NCAR再分析資料

        由圖2所示,夏季日本及其鄰近海域、中國新疆西部地區(qū)和青藏高原中部地區(qū)表現(xiàn)為較大的正相關(guān),且通過95%顯著性檢驗(yàn),而阿富汗、巴基斯坦地區(qū)、蒙古中部、中國東北東部、南海大部分區(qū)域表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)。說明當(dāng)AMV處于暖(冷)位相期,夏季中國新疆西部和青藏高原中部降水偏多(偏少),而中國東北地區(qū)、東部地區(qū)和南海大部分區(qū)域降水偏少(偏多)。

        2.3 使用ERA-interim再分析資料

        圖3所示,中國西藏地區(qū)中部和東部、甘肅青海一帶、長江下游地區(qū)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān),而蒙古、中國西藏西部、南海大部分區(qū)域呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)。由此可見,當(dāng)AMV處于暖(冷)位相期,夏季中國西藏地區(qū)中部和東部、甘肅青海一帶、長江下游地區(qū)降水增多(減少),而中國西藏西部和中國南海大部分區(qū)域?qū)?yīng)降水減少(增多)。

        3 結(jié)語

        當(dāng)AMV處于暖位相期,夏季西藏、青海、甘肅、江淮地區(qū)及華南地區(qū)降水偏多,而東北華北地區(qū)降水偏少。主要是由于夏季西太平洋副熱帶高壓增強(qiáng)西伸,導(dǎo)致南海地區(qū)和熱帶西太平洋地區(qū)處于副高控制,降水偏少。暖濕的西南氣流沿著副高西北側(cè)移動(dòng),使華南和長江中下游一帶降水偏多。

        使用NCEP/NCAR再分析資料,當(dāng)AMV處于暖位相期,夏季中國新疆西部和青藏高原中部降水偏多;使用ERA-interim再分析資料,當(dāng)AMV處于暖位相期,夏季中國西藏地區(qū)中部和東部、甘肅青海一帶、長江下游地區(qū)降水偏多。

        將NCEP/NCAR再分析資料中的降水與AMV的相關(guān)、ERA-interim再分析資料中的降水與AMV的相關(guān)同夏季CMAP降水與AMV的相關(guān)進(jìn)行對比,南海區(qū)域的負(fù)相關(guān)在這兩套再分析資料中是一致的,而長江中下游地區(qū)的正相關(guān)只出現(xiàn)在ERA-interim再分析資料上。從這個(gè)意義上而言,AMV對國內(nèi)夏季降水的影響,ERA-interim再分析資料比NCEP/NCAR再分析資料的降水場更加可信,更加適合用于研究國內(nèi)夏季降水。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 趙天保,符浣斌,柯宗建,等.全球大氣再分析資料的研究現(xiàn)狀與進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展, 2010, 25(3): 242-254.

        [2] 王紅麗,劉健,況雪源.四種再分析資料與長江中下游地區(qū)降水觀測資料的對比研究[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 2008(5): 703-711.

        責(zé)任編輯:黃艷飛

        Abstract The Atlantic interdecadal variability (AMV) refers to the quasi periodic cold warm anomaly of sea surface temperature in the North Atlantic region. In this paper, CMAP, NCEP/NCAR and era interim reanalysis data are used to analyze the impact of AMV on summer precipitation in China. In the AMV warm phase: in summer, the temperature in parts of Xinjiang, Southern Jiangsu and Northern Zhejiang is higher than that in the two sets of reanalysis data; In Tibet, Qinghai, Gansu, Jianghuai and South China, the precipitation is relatively high; In the northeast and North China, the precipitation is less. The negative correlation of the South China Sea region is consistent in the two sets of reanalysis data, while the positive correlation of the middle and lower reaches of the Yangtze River region only appears in the era interim reanalysis data. Therefore, the precipitation field of era interim data is more reliable than NCEP / NCAR data, which is more suitable for the study of summer precipitation in China.

        Key words Reanalysis data; Precipitation; Influence

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