齐庆华
(自然资源部第三海洋研究所,福建厦门361005)
极端天气气候事件作为主要的致灾因子,其造成的灾害损失多样且巨大,直接威胁人类赖以生存的自然资源和生态环境,并对社会经济发展和生命财产安全造成严重影响[1-3]。统计意义上,考虑对承灾(险)体的影响程度,在特定地点和时间(如1 个气候基准期) 内发生的小概率事件就可称为极端事件,也即当某地天气气候要素严重偏离其气候平均状况时,极端事件就会发生[2]。可见,极端天气气候事件与全球气候变化和区域气候变率均具有紧密的关联。作为主要的自然灾害风险源,极端性降水变化及其危险性倍受人们的关注。我国东部受季风控制,是降水影响的最主要地区,由于人口密度、国民经济发展水平最高,该区域自然环境与社会经济的暴露度和脆弱性显然也最大。认识和理解中国东部降水的极端特性、气候学特征及其变化格局,既是气候变化研究领域的热点科学问题,更是自然灾害风险定量评估的重要内容,对我国自然灾害关键脆弱区的水资源与环境管理、防灾减灾和生态文明建设具有重要促进意义。
目前,人们对降水本身成因和机制已有深刻理解[4],而有关极端性降水的一些重要基础性科学问题的认识仍很不足。首先,降水的极端特性与本身平均状况和热动力环境变化的内在关联如何,对极端事件的性质和演变格局的影响怎样?其次,降水极端特性间是否具有协同性?这直接关系到极端事件影响的危险性。另外,全球和区域气候变化必然导致大气环流和气压系统调整,造成降水量的重新分配。从能量和物质循环(如水汽的过度或极端输送及异常辐合等)角度,应特别弄清极端性降水形成的关键过程、调控机制及其作用贡献。以上问题均需对气象要素极端特性进行系统分析。鉴于全球变暖背景下,我国各类极端天气气候事件均呈现出不同的时空演变特征[5],尤其是极端性降水空间互异性显著[6-10],本文首先从我国东部降水的平均状况入手,通过气候指数的构建,揭示我国东部降水极端特性的季节特征、地区差异和历史演变,重点关注降水带演进,特别是雨带迁移和雨型转换与极端性降水形成、时空变化和未来趋势的内在关联,最后,从全球变化角度,简要探讨我国东部极端性降水与全球气候变化和区域气候变率的相关性特征,以便认识我国东部极端性降水的变化格局、致因机制、可能影响的危险性分布和致灾性风险,从而为系统开展中国东部发达地区自然灾害的全球变化综合风险研究提供科学依据。
1960—2017年中国东部日降水量监测数据源自中国气象局国家气象信息中心,本文共选取532个站位(图1a,见下页,圆圈为站点)。区域气候及海洋变率指标(具体指标见后文)取自NOAA 气候预测中心(http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/)。获取极端天气气候事件的判别阈值一般有两种方法,一是参考气象要素的影响程度,直接给出特定的阈值(绝对阈值);二是对于具有显著地区差异的气象要素,则需采用随地点不同而变化的相对阈值,极端性降水的识别主要基于此种方法。就极端事件的概率性而言,其诊断、模拟和预测的理论基础必然涉及到气象要素变化的基本概率属性,其数据结构可用某种最优的概率分布模式(或模型)加以描述[10]。而在其概率分布的两端尾部大约10%(或5%)概率以内所对应的小概率事件及其分位数正是极端天气和气候的统计特征状况。它标志着某一参考时期变量分布的极值端点。根据国际气象组织(WMO)的建议,本文将气候基准期1981—2010年作为参考时期。鉴于方法简便且不易受到要素本身和资料的影响,采用无参数估计的百分位数方法来确定相对阈值。统计学上,样本的经验分布函数(EDF,Empirical Distribution Function) 是总体概率分布的良好近似,本文使用经验分布函数拟合气象要素的概率分布,并通过插值获取百分位数。相对阈值的百分位数大小取决于研究需要并兼顾统计稳定性[11],且用于气候变化相关研究的阈值分位数不宜过于极端[12],这里取为90%。
建立针对性的指数体系是诊断分析极端天气气候事件变化、危险性以及风险评估的重要前提。一般地,极端天气气候事件(致灾因子)的强度越大或(和)发生的频率越高,发生灾变的可能性越大,其影响以及风险的危险性就越大[1]。强度和(累积)频率是极端天气气候事件的基本特性。实践意义上,最关注的是气象要素变化的时空密集度和累积效应,降水量作为一个累积变量,其持续性、集中性和群发性是其形成极端事件并被保持的重要特性。世界气象组织提出了极端气候指数作为有关极端天气气候事件气候变化研究的统一标准[12]。参照此定义标准,本文建立了反映降水极端特性及影响的相关指数,除极端性降水事件的强度和频次外,主要包括降水的持续性、集中性相关的指数,名称定义列示如表1。
表1 极端性降水气候指数
另外,文中主要从雨带迁移、雨型转换的角度,来侧面反映降水的群发性(严格意义上,指空间上同时并发的丛集特征,可由其他特定指标表征,这里不作分析)。文中气候变化趋势的分析采用最小二乘法,并使用非参数的Kendall-tau 方法检验其显著性。为探讨中国东部极端性降水变化的地区差异和演变格局,以及与全球和区域气候变率的关系及可能成因,本文还采用了合成分析和相关分析等方法。
尽管可根据不同标准以多种方式定义极端天气和气候事件,但清楚理解极端天气气候事件与要素气候均值和自身特性之间的联系对认识极端天气气候事件及其演化是非常重要的[5]。下面主要分析1960—2017年期间中国东部降水年(1—12月)、春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12月—翌年2月,年份限于1960—2016年)的气候分布,特别是降水带变化以及降水的持续性和集中性等特性,同时揭示其极端性变化、季节特征和地区差异。首先基于日降水资料,分析中国东部降水雨带的气候分布特征。由图1 可见,中国东部春季以江南和华南地区为降水中心(>5 mm/day),夏季,降水增强,且雨带向西、向北扩展至西南地区、江淮和黄淮地区、华北东部以及东北地区,秋季降水明显减弱,雨带集中在长江中下游及江南和华南地区,冬季降水范围则主要限于长江下游和江南地区(图1)。
图1 中国东部各时期降水雨带气候(1981—2010年)分布 a.年(圆圈为监测站点);b. 春季;c. 夏季;d. 秋季;e. 冬季。
从降水持续性来看,春季平均湿期(日降水量>1 mm 的持续天数)气候分布的大值区(>3 days)主要见于华南地区;夏季,西南地区和东北地区北部也随之出现大值区;秋季平均湿期大值区以西南地区为主;而冬季以江南地区为主,这与降水雨带的季节推进回退不无关系。总体上,年平均的湿期大值区主要存在于长江以南的华南和西南地区(图2),相反,平均干期的大值区主要集中在黄河以北地区(图略),特别是冬、春季节更明显。
图2 中国东部各时期平均湿期气候分布 a.年;b. 春季;c. 夏季;d. 秋季;e. 冬季。
为进一步体现降水的持续性和集中性,计算了中国东部连续5日最大降水量的气候分布。中国东部降水的集中性具有明显的季节特征(图3),连续5日最大降水量的大值区分布与降水雨带的空间型态具有一致性。年内连续5日的最大降水量大值区(>250 mm)主要集中在长江中下游地区、华南地区、江淮和黄淮东部以及东北地区。春季大值区位于江南和华南地区。夏季向长江中下游、黄淮和江淮东部以及东北地区拓展,由于我国大多数地区年内最强降水过程都发生在夏季,因此,夏季分布与年内分布具有一致性。秋季大值区范围缩减至黄河以南,冬季则集中在江南和华南地区。
图3 中国东部各时期连续5日最大降水量气候分布 a.年;b. 春季;c. 夏季;d. 秋季;e. 冬季。
总而言之,中国东部降水的空间分布不均匀,特别是降水雨带的分布(一定侧面体现降水的群发性)及迁移进退变化具有显著的季节特征,降水量作为累积变量,降水雨带的季节性演进与降水持续性和集中性密切相关,进而会对中国东部地区极端性降水的发生发展,特别是季节特征、空间分异、变化格局和气候趋势等产生重要影响。
图4 为中国东部第90 百分位降水量。受降水雨带分布以及降水持续性和集中性的影响,作为中国东部极端性降水判别阈值,它的分布与降水量气候型态和季节变化具有一致性。年极端降水阈值大值区(>50 mm/day)主要位于华南南部、江南中部、长江中下游地区以及东部沿海地区。春季,极端性降水阈值大值区主要位于江南中部和华南南部,夏季拓展至长江中下游地区、江淮和黄淮地区、华北地区东部和东北地区南部以及东南沿海地区。秋季极端性降水阈值及维持范围则相对减小,基本位于黄河以南,极大值区位于华南地区的东南沿海,冬季极端性降水阈值明显降低,大值区范围仅限于江南地区的中部及以南小范围地区。
图4 中国东部各时期第90 百分位的降水量分布 a.年;b. 春季;c. 夏季;d. 秋季;e. 冬季。
统计计算的年极端性降水频次气候分布的大值区(>10 次,下同)主要位于长江中下游及以南地区,同样,中国东部极端性降水频次具有明显的季节演变特征(图5),春季极端性降水频次大值区主要存在于江南地区。夏季极端性降水频次大值区拓展至西南地区东部、长江中下游、华南地区、江淮流域和东北地区,极大值区位于西南地区东部,华南及东南沿海地区。秋季极端性降水频次大值区范围明显减小,见于长江中游的部分地区和海南,冬季则局限于江南等小范围地区。
图5 中国东部各时期极端性降水频次气候平均分布 a.年;b. 春季;c. 夏季;d. 秋季;e. 冬季。
极端性降水量的平均值可主要反映特定站点极端事件的强度,由此计算出各时期极端性降水强度长期变化趋势(图6)。就年极端性降水强度而言,江南和华南地区、西南地区东北部以及黄淮地区西北部等地区增强显著,1960—2017年间相关地区极端性降水强度的线性增幅为15.00±0.30 mm/day。近60年来极端性降水强度变化的气候趋势地区差异和季节特征明显。春季江南地区、江淮和黄淮西部、华北北部和东北地区西部以增强为主。夏季中国东部极端性降水的强度变化呈现南北差异,主要体现为长江中下游及以南地区以增强为主,而华北、黄淮北部等地区以减弱为主。已往研究多关注于夏季极端性降水,本文有关夏季极端性降水的变化与前人结果[2]具有一致性,从数据更新的角度,近十年来我国东部夏季极端性降水在长江以南趋强、以北趋弱的变化格局具有持续性。秋季华北地区、江南和华南地区极端性降水强度以增强为主,同时东北地区南部、江淮和黄淮地区以减弱为主。冬季长江下游、华南地区、华北地区及以北和内蒙古的西部极端性降水强度以增强为主,而东北的北部极端性降水强度出现显著的减弱。
对比强度变化,中国东部极端性降水频次变化趋势的空间格局与之存在较好的一致性。即强度加大的地区,极端性降水也趋于频发。特别是长江以南地区两者具有较好的协同效应,近60年来,相关地区年极端性降水频次的线性增幅为5.50±0.30 days。鉴于极端强降水影响严重,以下几点值得关注(图6、图7)。1960—2017年间,江南地区、华南东部及沿海地区以及西南地区的东北部年内的极端性降水强度和频次均以增加为主。考虑季节特征和地区差异,春季江南中部、华北北部和东北地区西部极端性降水的强度和频次均以增加为主。夏季,长江下游、江南和华南地区极端性降水的强度和频次均增加显著,与已往结果[6,13]相一致。同时,夏季极端性降水的变化格局与夏季雨型的形成和转换密切相关,具体分析见下文。秋季,华北地区和江南中部极端性降水的强度和频次以增加为主。冬季,华南和江南地区极端性降水强度和频次以增加为主。而东北地区北部,在极端性降水强度减小的背景下,其频次的气候变化趋势仍呈显著增加。
中国东部极端性降水强度和频次变化格局存在一致性的同时,也存在一定差异(图7、图8),为综合体现降水的集中性、持续性和群发性的特点,以便充分理解降水的极端性及其演变特征、影响和危险性,下面结合极端降水频次和强度,通过计算中国东部极端性降水的影响指数(表1),简要探讨其年际、年代际变化以及与全球变化和区域气候变率的关联性。图8 显示,中国东部年极端性降水影响指数气候分布的高值区主要位于极端性降水强度和频次均较高的地区,如西南地区东北部、黄淮地区西北部、江南和华南西部及其东南沿海等。近60年来,在全球变化背景下中国东部年极端性降水影响指数大部分地区呈增强趋势,尤其以长江以南的江南和华南地区以及西南地区东北部等影响指数增强趋势最显著。值得注意的是,年极端性降水影响指数在东南沿海地区呈明显的南北差异,长江以北以减弱为主,以南以增强为主,尤其是浙江和福建及沿海地区影响指数增强显著,而夏秋季节强台风降水的影响是其中一个重要的研究课题[14]。
图8 中国东部年极端性降水影响指数气候平均(a)和长期趋势(b)空间分布 黑点为超过0.10 显著性检验的站点。
我国的降水主要集中在夏季,夏季极端性降水是极端天气气候事件研究的关键。需指出的是,极端性降水与降水集中性、持续性和群发性等引起的降水总量累积变化及分配的不均匀性直接相关,并主要受降水带季节演进、雨带迁移、雨型(降水强弱多寡的分布格局)演替的调控。为此作如下探讨。分析表明,对于我国东部而言,夏季雨型目前可主要分4 种(图9a1~9d1),即北方型(图9a1、9a2),中国东部多雨区位于黄河流域以北,而淮河流域及以南大范围少雨;中间型(图9b1、9b2),多雨区主要位于黄河下游至长江下游之间,其他如长江以南等地区少雨;长江型(图9c1、9c2),多雨区位于长江流域,而其他如华南等地区降雨偏少;华南型(图9d1、9d2),多雨区位于华南至江南南部,而长江以北以少雨为主。以上雨型的多雨区受到不同水汽输送通道异常加强的调控和影响[15]。
对各雨型发生的典型年份进行合成分析表明,北方型和中间型雨带主要形成于1960—1990年代,而长江型和华南型分别主要发生于1980年代和1990年代后。有研究[16]指出,1980年代以来,中国长江流域频繁发生洪水,而北方却出现持久严重干旱(对应长江雨型)。可见,1980年代后多雨带发生了南移,易造成南方特别是长江中下游和华南地区极端性降水趋于偏多(图10),此结果与本文前面对夏季极端性降水强度和频次的分析结果相一致。合成分析进一步显示,4 类雨型对我国夏季极端性降水的影响指数均具有显著的调制作用。两者具有很好的对应关系,多雨的区域,极端性降水的影响指数明显增大。即不同雨型通过调控降水总量,将显著增加多雨地区极端降水的强度和频次,进而增强极端性降水的影响指数,同时,也会显著降低少雨地区极端性降水的影响指数(图9a2~9d2、图10)。
图10 夏季4 类雨型多雨区极端性降水影响指数站点平均变化曲线 a. 北方型;b. 中间型;c. 长江型;d. 华南型。
为进一步探讨中国东部极端性降水时空演变与区域性海洋气候变化变率(主要是年际、年代际变化)的关联性,将1960—2017年间中国东部夏季极端性降水影响指数与东亚夏季风(EASM)、El Niño-南方涛动(ENSO)的Niño3.4 指数和太平洋年代际振荡(PDO)等区域性海洋气候指数作时滞相关分析,统计意义上,中国东部极端性降水的影响指数与区域海洋气候的变化均呈显著的负相关关系。东亚夏季风增强时,长江中下游地区、西北地区东部以及东北地区西北部极端性降水的影响指数将显著减弱。由于长江中下游地区的降水主要受西南季风和北方冷空气调控[13],东亚夏季风的异常加强,导致两者的辐合区北移,同时,副高位置偏北,进而不利于长江中下游地区极端性降水的形成;极端性降水的影响指数与ENSO 和太平洋年代际振荡(PDO)相关型态类似,在太平洋年代际振荡(PDO)处于暖位相以及ENSO 暖事件(El Niño)期间,中国东部的华北和西北地区极端性降水的影响指数均显著降低,且ENSO 的影响范围更大。这些均与区域性海洋气候变率影响中国东部雨带的迁移和雨型分布有关[15,17],例如,东亚夏季风可能主要通过影响长江或华南雨型,而ENSO 和PDO 主要通过影响北方型或中间型来调控相关地区极端性降水的变化(图9、图11)。鉴于全球气候变化强迫和区域气候变率调控下环流、涡动和波流相互作用等过程的极端异常及其对能(热)量和物质(如水分)的过度输送与重新配置是极端事件形成和发展的根本因素[3]。特别是本文的分析表明,降水雨带的分布、迁移和转换(主要体现为雨型的演替) 对极端性降水的地区差异形成和时空演变可能起决定性作用。下一步将从能量和水分循环角度,围绕大气环流变异及其相关的气候背景和气候变化、变率,重点在雨带分布(不同雨型形成) 和迁移的触发机制方面进一步深入剖析,从而为极端性降水的预测预报、灾害预估以及风险等相关机制机理提供研究依据[18-20]。
图11 极端性降水影响指数与年际、年代际气候变率的显著性(显著性超过0.10)相关分布a. EASM;b. ENSO;c. PDO。
通过对我国东部降水极端特性的地区差异、季节和气候学特征、变化格局及与全球变化和区域气候变率的相关关系进行分析和讨论,得到以下主要结论。
(1) 中国东部降水的气候分布季节特征显著,主要体现为降水雨带的季节演进和迁移,同时,降水均值(或总量)与降水集中性和持续性的气候型态具有较强的一致性。中国东部降水的持续性和集中性具有南北差异,大值区主要位于长江以南。降水集中性和持续性与雨带迁移和雨型演替密切相关,进而对各季节极端性降水的形成和演化起根本性作用。
(2) 气候变化背景下,中国东部极端性降水强度和频次长期变化趋势的季节特征和变化格局在长江以南存在较好的协同一致性。即极端性降水在强度加大的地区亦趋于频发。1960—2017年间江南地区、西南地区的东北部、华南东部及沿海地区年极端性降水强度和频次均增强显著,近60年来相关地区年极端性降水强度和频次线性增幅分别为15.00±0.30 mm/day 和5.50±0.30 days。极端性降水强度和频次在季节变化上主要受降水带的季节演进以及雨带迁移和雨型转换的调控,特别是自1980年代以来,我国夏季雨型以长江型和华南型占优,极端性降水在长江中下游地区和华南地区趋多趋强,将可能产生联合放大的影响,相关地区未来的灾害危险性也随之趋于增加。
(3) 中国东部年极端性降水影响指数的高值区主要位于极端性降水强度和频次均较高的地区,如西南地区东北部、黄淮地区西北部、江南和华南西部及其东南沿海等。近60年来中国东部年极端性降水影响指数大部分地区呈增强趋势,特别是江南和华南地区以及西南地区东北部等。年极端性降水影响指数的气候变化趋势在东南沿海地区呈明显的南北差异,长江以北以减弱为主,以南以增强为主,尤其是浙江和福建及沿海地区影响指数显著增强,其中台风降水的影响值得关注。
(4) 中国东部夏季4 类雨型对极端性降水的影响指数具有显著的调制作用。不同雨型通过调控降水总量,将显著增强多雨地区极端性降水的影响指数。此外,在太平洋年代际振荡(PDO)处于暖位相以及ENSO 暖事件(El Niño)期间,我国华北和西北地区极端性降水的影响指数均显著降低,且ENSO 的影响范围更大。同时,东亚夏季风减弱时,长江中下游等地区极端性降水的影响指数将显著增强。这些均与区域性海洋气候变率影响中国东部雨带迁移、雨型分布和演替有关。
需进一步指出的是,气候变化背景下,气象要素本身及其均值(包括总量、方差、极值、较差和统计分布等)的平均状况(受区域气候变化、变率与关键热动力过程调控)是极端事件赖以形成和发展的重要气候背景,而其低频尺度(尤其如年代际)的变迁决定了极端事件的性质(方向、速率和幅度等)和极端特性(强度、频次、持续、急转和群发等)演化的时空格局。应特别在时空格局差异对比时予以考虑,以增强可比性。
总之,极端天气气候事件的形成和演变具有复杂性。一方面是其本身热动力学结构层次以及各灾害性事件的相互作用(链式触发、次生等,如台风引起高温热浪和极端强降水)复杂。另一方面在于其发生发展的激发强迫和驱动因素,尤其是多层次、维度和尺度互馈作用体系和扰动-响应-互馈机制复杂,并由此产生不确定和不稳定性(涉及极端事件的突发、急转和可预报性等)。目前,在全球气候变化背景下,有关重要区域、流域和海域极端天气气候事件的长期、连续、立体的综合观测研究,极端性事件变化检测、诊断和归因的系统分析,以及预测预估、评估评价和应对防范关键技术体系的构建等方面还很不足。因此,基于对外源强迫(全球气候变暖)和区域气候系统内部变率胁迫(如年际和年代际调制)、互馈作用体系结构(如海陆气等多圈层耦合与稳定性及梯度、旋度、通量等的配置)和关键热动力过程等的深入认识,从能量与物质集中累积、分配格局以及循环和耗散等角度,明确时空尺度关联网络,强化多技术手段、多维度的精准精细化全息描述,阐释气候变化下关键热动力形式、过程(如特定尺度涡、波、流及其相互作用)对区域性极端天气气候事件发生发展的影响机制机理,并辨识提取、分离量化各通道过程与形式的作用贡献,是现阶段我国极端天气气候事件等自然灾害与风险研究的主要任务[3]。