ENSO事件与胶东半岛气象干旱的相关性研究

2015-03-20 00:50林修栋王培涛张瑜洁
中低纬山地气象 2015年6期
关键词:距平厄尔尼诺百分率

王 冰,林修栋,王培涛,张瑜洁

(1.山东省烟台市气象局,山东 烟台 264003;2.山东省威海市石岛气象台,山东 威海 264309;3.山东省滨州市气象局,山东 滨州 256600)



ENSO事件与胶东半岛气象干旱的相关性研究

王 冰1,林修栋2,王培涛3,张瑜洁1

(1.山东省烟台市气象局,山东 烟台 264003;2.山东省威海市石岛气象台,山东 威海 264309;3.山东省滨州市气象局,山东 滨州 256600)

该文利用近42 a胶东半岛地区24个气象观测站的降水资料和相关ENSO数据资料,基于降水距平百分率建立了气象干旱指标。在此基础上,使用系统聚类分析的方法,对胶东半岛的气象干旱进行了分区,得到了气象干旱的空间分布,然后利用相关ENSO资料对其与胶东半岛气象干旱的相关性进行了研究。结果表明,第1类区在厄尔尼诺年将明显减少降水,拉尼娜年增加降水;对于第2类区,ENSO事件对当地的降水影响不明显,对干旱的影响有限;第3类区在厄尔尼诺年将减少降水,拉尼娜年降水增加的不明显;对第4类区来说,厄尔尼诺年降水减少的不明显,拉尼娜年对当地降水无影响。利用2013—2014年的ENSO实况数据对结论进行了检验,发现暖事件对干旱吻合度较好,可以用作干旱预测。

ENSO;胶东半岛;气象干旱;降水距平百分率;系统聚类;空间分布;相关性

1 引言

每隔几年赤道中、东太平洋的表层海水温度会大规模持续异常偏暖,该现象被称为厄尔尼诺,与之相反的海水温度异常偏冷,则被称为拉尼娜。在厄尔尼诺(拉尼娜)年份,东南太平洋与印度尼西亚—澳大利亚的气压场同时减弱(增强),两地海平面气压出现反相关变化的现象叫做南方涛动(Southern Oscillation,简称SO)。气候学上,将热带地区海洋和大气交互作用形成的厄尔尼诺与南方涛动现象,合称为ENSO。而厄尔尼诺与拉尼娜则分别为ENSO循环中的暖事件和冷事件[1-6]。由于海洋水温变化与大气环流形势密切相关,区域气候变化也受其影响,因此在局地气候异常的研究中,ENSO通常为重要的考虑因素。

按照地理区划指标分区,位于亚欧大陆东部的胶东半岛属暖温带大陆性季风气候,为半干旱区到半湿润区。但实际上,当地干旱特别是冬春干旱发生频率较高,如2014年和2015年冬季到春季,当地降水分别较常年同期偏少5成和3成以上,部分地区偏少7成以上,严重影响了当地工农业生产和社会生活。据当地民政部门不完全统计,建国以来由干旱造成胶东半岛农业经济损失达100亿元,直接经济损失达150亿元以上,如1998年10月到2001年6月的干旱仅对烟台市就造成了达10亿多元直接经济损失[7]。对于山东干旱的研究,多集中在山东西部半干旱地区的干旱成因研究,而对于ENSO与胶东半岛的相关研究不多。奚秀芬等[8]研究发现厄尔尼诺次年对应山东半岛夏季降水偏少,拉尼娜年对应夏季降水为偏多。王慧[9]运用统计方法分析了环渤海地区近56 a来的气候变化趋势,认为厄尔尼诺事件发生时,环渤海地区当年降水量减少次年增加,在拉尼娜事件中,年降水略有降少。应该说研究结论不尽相同。那么在全球暖化的气候背景下,ENSO与胶东半岛干旱之间的相关性到底如何?能否利用ENSO的强弱情况对胶东半岛的干旱进行预测?本文利用相关气象资料,运用统计分析、分类等方法,分析了胶东半岛地区近42 a的气候特征及其与ENSO事件的相关性和影响程度,指出了ENSO事件中胶东半岛不同地区的干旱变化情况。结论可以加强对胶东半岛地区气候变化特征的认知度,为制定更符合当地实际的防旱减灾措施提供理论参考。

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

分析数据包括近42 a胶东半岛地区24个气象观测站的资料和中国气象局国家气候中心(http://cmdp.ncc.cma.gov.cn/Monitoring/enso.php)的相关ENSO数据。24个气象台站的观测数据主要为1971—2012年的逐日降水数据。ENSO资料来源及其分类包括:1970—2012年ENSO事件的判定,如厄尔尼诺年、拉尼娜年。检验数据为2013—2015年的逐日降水数据及国家气候中心公布的ENSO强度数据;预测数据为国家气候中心发布的ENSO预测数据。

图1 赤道太平洋海温监测区分布图

目前,国际上对厄尔尼诺和拉尼娜现象尚无统一评判标准,一般将NINO3 区海温距平指数连续 6 个月达到0.5℃(或低于-0.5℃)以上定义为一次厄尔尼诺(拉尼娜)事件。此外,各地区也会根据实际情况设定不同的评判标准,其中美国将 NINO3-4 区海温距平的 3 个月滑动平均值达到 0.5℃(或低于-0.5℃)以上定义为一次厄尔尼诺(拉尼娜)事件。中国气象局国家气候中心在业务上主要以NINO 综合区(NINO 1 + 2 + 3 + 4 区)的海温距平指数作为判定厄尔尼诺事件的依据(图1),具体指标为:NINO 综合区海温距平指数持续 6 个月(单月份可未达标)以上≥0.5℃(≤-0.5℃)为一次厄尔尼诺(拉尼娜)事件;或该区指数持续 5 个月≥0.5℃(≤-0.5℃),且 5 个月的指数之和≥4.0℃(≤-4.0℃),也定义为一次厄尔尼诺(拉尼娜)事件[9-10]。

表1 ENSO事件特征量综合表(1971—2012年)

根据中国气象局国家气候中心资料,近44 a来发生暖事件11次,发生冷事件10次(表1)。

2.2 数据处理与研究方法

2.2.1 降水距平百分率 在处理资料时发现,胶东半岛各地、各年的年平均降水量差异较大,如胶州在1964年年降水达1 516.9 mm,较平度1981年的降水268 mm多出4倍以上。为便于描述,这里使用最易计算和获取的降水距平百分率作为气象干旱指标,统计对应的干旱等级序列。然后依据距平百分率的定义,计算降水距平百分率:

表2 胶东半岛台站代表序号

将胶东半岛的降水距平百分率按表2划分等级[11-12],形成干旱等级序列。

表3 降水距平百分率年尺度气象干旱等级表

2.2.2 聚类分析 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。其目标就是在相似的基础上收集数据来分类。其方法包括多种,如动态聚类、模糊聚类、有序样品聚类和系统聚类等。本文使用系统聚类进行分析。

系统聚类是将个样品分成若干类的方法。其基本思想是:先将个样品各看成一类,然后规定类与类之间的距离,选择距离最小的一对合并成新的一类,计算新类与其他类之间的距离,再将距离最近的两类合并,依此直至所有的样品合为一类为止[13],最后根据各类之间的远近关系,逐渐形成一张完整的分类系统图,又称谱系图。其相似程度由距离或者相似系数定义,类别合并的准则是使得类间差异最大,而类内差异最小。其计算方法参考相应文献[14-15]。

3 数据处理过程

首先对数据进行处理,求出基本参数,然后利用卡方检验对ENSO与该区干旱的相关性程度和置信水平[16],列为表4。

表4 X与Y相关性列联表

对于变量X(1,0)和Y(Y+,Y-),可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系,并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。具体的做法是,由表中的数据算出随机变量K2的值[17-19]。

K2的值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大;当表中数据a,b,c,d都不小于5时,可以查表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度[20]。

4 结果分析

4.1 基于降水距平百分率的气象干旱系统聚类分析结果

将24个台站的降水距平百分率进行处理,得到胶东半岛降水距平百分率的原始数据矩阵,然后使用统计工具对数据进行处理。本文中系统聚类的数据转换方式使用中心化转换,聚类距离使用欧氏距离,聚类方法使用最短距离法(a)、离差评方法(b)、重心法(c)和可变类平均法(d)进行分析,得到表5。

其样本次序对应为:

a=(1,2,3,4,6,7,10,8,9,15,17,19,24,11,18,13,12,14,20,21,23,22,16,5);b=(1,2,3,4,5,16,19,24,20,21,23,22,6,7,10,8,9,15,17,11,18,13,12,14);c=(1,2,6,7,10,8,9,15,17,14,24,11,18,13,12,16,3,4,19,20,21,23,22,5);d=(1,2,3,4,5,16,19,24,20,21,23,22,6,7,10,8 ,9,15,17,11,18,13,12,14)。

看以看出,b和d的样本次序一致。由分析结果结合图2来看,b和d的效果较好,均将24个样本分成了4类,第1个类包括(1,2,3,4,5)5个样本;第2类包括(16,19,24,20,21,23,22)7个样本;第3类包括(6,7,10,8,9)5个样本;第4类包括(15,17,11,18,13,12,14)7个样本。图2a和图2c的效果较差,难以分类。

对聚类分析结果进行检验(过程略),结果如图2所示。

表5 中心化转换后使用欧氏距离的最短距离法(a)、离差评方法(b)、重心法(c)和可变类平均法(d)的胶东半岛气象干旱分析

图2 中心化转换后使用欧氏距离的最短距离法(a)、离差评方法(b)、重心法(c)和可变类平均法(d)的胶东半岛气象干旱分析图

表6 胶东半岛干旱系统聚类分析距平百分率

基于降水距平百分率根据系统聚类分析结果,将胶东半岛气象干旱分布分为4类,即青岛、崂山、即墨、胶州和胶南为第1类;海阳、威海、荣成、文登、乳山、成山头和石岛为第2类;平度、莱西、烟台、福山和莱阳为第3类;龙口、莱州、蓬莱、招远、牟平、栖霞和长岛为第4类。由表6,可以看出,1977年、1981—1983年、1986—1989年、1991—1992年、1999年、2002年、2004年和2006年整个胶东半岛出现了干旱。其他干旱区域较明显的年份有1980年、1984年、1995年、1997年、2000年、2009年。龙口、莱州、蓬莱、招远、牟平、栖霞和长岛所在的第4类区最易出现干旱,第1类和第3类其次,第2类区相对来说干旱耐受性最强。

4.2 ENSO事件与气象干旱聚类分析结果的相关性研究

分别求得4个分类区的年平均降水距平百分率,列为表7。

表7 胶东半岛气象干旱分区与ENSO事件的关系表

使用统计软件分别对4个分区与ENSO的关系进行卡方检验,得到表8分类检验结果。

表8 胶东半岛气象干旱分区与ENSO相关性检验

由表中可知,只有E第1类通过了置信度0.01的检验,E第3类和L第1类通过了置信度0.15的检验,E第4类和L第3类通过了置信度0.25的检验,其他相关性不明显,L第4类显著不相关。即,对于青岛、崂山、即墨、胶州和胶南等5地来说,厄尔尼诺年将明显减少降水,拉尼娜年增加降水;对平度、莱西、烟台、福山和莱阳等5地来说,厄尔尼诺年将减少降水,拉尼娜年降水增加的不明显;对海阳、成山头、威海、荣成、文登、乳山和石岛7地来说,ENSO事件对当地的降水影响不明显,对干旱的作用有限;对龙口、莱州、蓬莱、招远、牟平、栖霞和长岛7地来说,厄尔尼诺年降水减少的不明显,拉尼娜年基本不影响当地降水。

5 检验与预测

由前文可知,2013年有极弱冷事件发生,2014年开始的暖事件持续时间从当年5月一直持续至2015年的5月,预计夏季可能持续加强,并维持到秋季,并可能达到强厄尔尼诺事件[21]。将胶东半岛2013年全年和2014年5月—2015年5月的降水情况结合表3干旱标准, 2013年全年干旱地区包括即墨、胶州、荣成、乳山和石岛;同样的,2014年5月—2015年5月胶东半岛多地出现不同程度干旱,主要地区包括长岛、蓬莱、烟台、牟平、莱州、即墨、石岛和成山头。综合以上可知,暖事件对胶东半岛干旱的指示性较好,其准确程度优于冷事件,可以用作当地干旱的预测指数。

以ENSO事件作为干旱判定指标,其结论与实况较吻合,可以用作当地干旱的判别。同时,根据ENSO事件的预测,今年秋季胶东半岛出现干旱的可能性较大。

6 结论

采用降水距平百分率作干旱指标,得出各站的降水量距平百分率及其对应的干旱等级序列。采用聚类分析等方法,对干旱等级序列进行划分,发现:从空间理分布来看,可将胶东半岛干旱分布分为4类,即青岛、崂山、即墨、胶州和胶南第1类,海阳、威海、荣成、文登、乳山和石岛为第2类,平度、莱西、烟台、福山和莱阳为第3类,龙口、莱州、蓬莱、招远、牟平、栖霞和长岛为第4类。第4类区最易出现干旱,第2类区不易出现干旱。

对于第1类分区来说,厄尔尼诺年将明显减少降水,容易出现干旱;拉尼娜年增加降水,不易出现干旱。对第2类分区来说,ENSO事件对当地的降水作用不明显,对干旱的影响有限;对第3类分区来说,厄尔尼诺年将减少降水,容易出现干旱;拉尼娜年降水增加的不明显,对干旱影响有限;对第4类分区来说,厄尔尼诺年降水减少的不明显,拉尼娜年基本不影响当地降水。

以ENSO事件作为干旱判定指标,其结论与实况较吻合,可以用作当地干旱的判别。同时,根据ENSO时间的预测,今年秋季胶东半岛出现干旱的可能性较大,特别是青岛、崂山、即墨、胶州、胶南、平度、莱西、烟台、福山和莱阳等地的有关部门,应积极做好抗旱准备工作。

[1] 陈奕德,张韧,蒋国荣.近年来国内ENSO研究概述[J].热带气象学报,2005,06:634-641.

[2] 朱益民,杨修群,陈晓颖,等.ENSO与中国夏季年际气候异常关系的年代际变化[J].热带气象学报,2007,02:105-116.

[3] 李崇银,穆穆,周广庆,等.ENSO机理及其预测研究[J].大气科学,2008,04:761-781.

[4] 许武成,王文,马劲松,等.1951—2007年的ENSO事件及其特征值[J].自然灾害学报,2009,04:18-24.

[5] 任福民,袁媛,孙丞虎,等.近30年ENSO研究进展回顾[J].气象科技进展,2012,03:17-24.

[6] 孟万忠,王尚义,赵景波.ENSO事件与山西气候的关系[J].中国沙漠,2013,01:258-264.

[7] 黄昕.烟台市巧借干旱发展水利[J].山东水利,2000,8:5.

[8] 王慧.1956—2011年环渤海地区气候的变化特征及其与ENSO的相关性分析[D].西北师范大学,2013.

[9] 李晓燕,翟盘茂.ENSO事件指数与指标研究[J].气象学报,2000,01:102-109.

[10] 李晓燕,翟盘茂,任福民.气候标准值改变对ENSO事件划分的影响[J].热带气象学报,2005,01:72-78.

[11] 乔丽,江志红,李青.Palmer干旱指数与降水距平在陕西对比应用[J].陕西气象,2008,02:9-12.

[12] 格桑,苏雪燕,普布卓玛.降水距平百分率在西藏干旱判定中的验证[J].西藏科技,2009,02:60-62.

[13] 李浪波.聚类分析在科学数据挖掘中的应用研究[D].电子科技大学,2006.

[14] 傅德印.Q型系统聚类分析中的统计检验问题[J].统计与信息论坛,2007,03:10-14.

[15] 易时来,邓烈,何绍兰,等.FTIR光谱结合系统聚类分析的甜橙树苗鉴别研究[J].光谱学与光谱分析,2012,11:3 006-3 009.

[16] 殷淑燕.近40年秦岭南北地区气候变化及与El Nino/La Nina事件相关性分析[J].山地学报,2002,04:493-496.

[17] 关石菡.数理统计在数据分析中的应用研究[J].林区教学,2011,06:87-88.

[18] 卢静莉.统计软件在《概率论与数理统计》教学中的应用[J].中小企业管理与科技,2011,11:295-296.

[19] 陈海杰,沙荣方,刘明华.应用案例分析提高概率论与数理统计教学效果[J].东北农业大学学报(社会科学版),2012,01:98-100.

[20] 魏凤英.长江中下游夏季降水异常变化与若干强迫因子的关系[J].大气科学,2006(02).

[21] 国家气候中心.厄尔尼诺已达中等以上强度.http://news.wugu.com.cn/article/20150604/561919.html,2015-06-04 10:00:12.

2015-05-13

王冰(1982—),男,工程师,主要从事农业气象、防灾减灾研究等工作。

烟台市气象局2013年科学技术研究项目(YTQX2013005)。

1003-6598(2015)06-0056-07

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