中国西南地区地表感热和潜热通量时空变化特征

黄 珊， 杨 扬，王含嘉，杨启东

(1.云南大学地球科学学院大气科学系，云南 昆明 650504； 2.中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃 兰州 730020;3.内蒙古自治区赤峰市阿鲁科尔沁旗气象台,内蒙古 阿鲁科尔沁旗 025550)

引 言

陆地作为大气系统的下边界，与大气及其他圈层之间进行的各种时空尺度的物质能量交换过程，直接影响局地乃至全球大气环流和气候的基本特征[1-2]；气候变化也会反作用于陆气间物质和能量交换过程，进而影响陆地生态、水文过程等[3-4]。为此，研究地表与大气间物质和能量交换过程，进而发展合理的陆面过程模式，对于气候模式的改进和研究气候变化具有重要作用。鉴于陆面过程研究的重要性，众多国际项目如世界气候研究计划、国际地圈生物圈计划、全球土壤湿度计划、全球陆面数据同化系统[5-7]等都十分重视陆面过程的研究，已经获得许多重要认识。

中国西南地区位于青藏高原和中南半岛之间的过渡带，与孟加拉湾和中国南海相邻，地处东亚和南亚夏季风的交界面[8]，受季风和印度洋水汽输送影响明显。这种特殊的地理位置和地形地貌共同造就该区域干湿季节明显的气候特征[9-10]。不仅如此，西南地区地形陡峭起伏，下垫面植被覆盖度高，类型复杂多样，其陆-气相互作用具有鲜明特点，如陆气间能量交换以潜热通量为主、受季风影响明显等[11]，迥异于中国西北干旱半干旱区和青藏高原等其他地区[12-14]。西南地理位置的特殊性、地形地貌的复杂性，使其陆面过程可能对中国西南地区、长江流域的天气气候变化乃至东亚大气环流的演变产生直接或间接的影响[15-16]。因此，研究该区域陆气间的物质能量交换对于改进中国西南和东亚地区的天气预报和气候预测具有重要意义。

试验观测和数值模拟研究表明中国西南地区(低纬高原主体)为陆气相互作用的“热点”地区之一[17-18]，该区域全年均为大气热源，主要以潜热的方式加热大气[11]，植被等下垫面状况的变化导致空气动力学粗糙度发生变化，使湍能分量(湍流动能、切变项和浮力项)强弱发生改变，进而对对流云团发生、发展有重要贡献[19]。此外，全球气候变化导致该区域净辐射减少，参考蒸散发随之下降，降水减少，导致干旱发生[20-21]。之前的研究已经认识到西南地区陆气相互作用的重要性，尤其是对干旱、洪涝等极端气候具有重要影响。然而，受限于观测资料和模式模拟的不确定性，已有的研究大多基于单点、短期观测或模拟结果，其时空代表性难以充分反映该地区陆气相互作用的总体特征。

随着卫星遥感技术、数值模式及同化技术的发展，目前的再分析资料是获取高时空分辨率地表感热和潜热通量的有效手段。有研究表明NCEP-I感热和ERA-Interim潜热资料在青藏高原具有较好的代表性[22]。相对于NCEP/NCAR再分析资料，ERA-40再分析资料的感热更接近于实际台站观测资料计算得到的感热通量[23]。已有的研究利用再分析资料研究了中国西北干旱半干旱区、青藏高原等地区的地表能量通量及土壤湿度的变化特征[24-26]，但利用再分析资料对中国西南地区的陆面特征分析研究较少。

为此，本文基于1979—2017年欧洲中期天气预报中心ECMWF的ERA-Interim资料，研究中国西南地区感热和潜热通量的时空变化特征，加深对其变化规律的认识，以期认识中国不同区域陆气相互作用特征的差异，更有利于今后研究该地区陆气相互作用对区域天气气候、水文及生态等的影响。

1 资料和方法

1.1 资 料

使用ERA-Interim再分析资料(http://data.ecmwf.int)，有关该资料同化方案、数据源等的详细介绍参见文献[27]和[28]。已有研究表明，ERA-Interim再分析资料在中国具有较好的适用性[29-31]，因此选取 1979—2017年共39 a逐日的感热和潜热通量资料对中国西南地区地表感热和潜热通量时空变化特征开展研究。本文所指中国西南地区范围为20°N—30°N、95°E—110°E，包含了云南、四川、贵州、广西等省市(图1)。由于西南地区春季(3—5月)为该地区典型干季，夏季(6—8月)为典型湿季，主要分析春、夏两季感热和潜热通量，用于表征其干湿两季变化特征。

图1 研究区域示意图(阴影为海拔高度，单位：m)Fig.1 The schematic map of the study area(the shaded for altitude, Unit: m)

1.2 方 法

经验正交函数(empirical orthogonal function，EOF)分解，也称特征向量分析，是分析矩阵的结构特征，提取主要数据特征量的一种方法。其基本原理是把随时间变化的变量场分解为两部分：一是不随时间变化的空间函数，概括场的空间分布特点；二是只依赖时间变化的时间函数，即主分量部分[32]。主分量的前几个场占有较大的方差贡献率，其优点是不需要固定的函数就能分解有限区域内不规则分布的站点，使大量的数据较易被处理和研究[33]。使用EOF方法对中国西南地区春夏季感热、潜热通量进行分析，进而获得该地区的干湿季感热、潜热通量的空间分布和时间变化特征。

功率谱分析是研究变量周期性的方法，可以揭示复杂信号在其频域上的变化规律，能够对经EOF计算的主分量时间序列进行递进分析，其谱分析函数和信度区间的计算函数能够更好地捕捉时间序列中的周期性特征。

2 春、夏季感热和潜热通量变化

2.1 气候平均值

2.1.1 空间分布

图2为1979—2017年中国西南地区春季、夏季平均感热和潜热通量空间分布。可以看出，春季四川西南部及云南的东北部出现很强的感热中心，极大值出现在横断山脉处，感热通量可达52 W·m-2。而潜热通量与感热通量变化特征相反，云南东南部和广西等地是潜热通量的高值区，极大值达90 W·m-2。夏季感热通量自东北向西南方向递减，潜热通量自东南向西北方向递减，广西东南部潜热通量输送值达130 W·m-2以上。

图3为1979—2017年中国西南地区春季与夏季平均感热通量和潜热通量差值空间分布。可以看出，春季感热通量比夏季大，潜热通量则是夏季较春季大，这与西南地区干湿季明显的气候特征相对应。

图2 1979—2017年中国西南地区春季(a、b)、夏季(c、d)平均感热通量(a、c)和潜热通量(b、d)空间分布(单位：W·m-2)Fig.2 The spatial distribution of mean sensible heat flux (a, c) and latent heat flux (b, d) in spring (a, b) and summer (c, d) in Southwest China during 1979-2017 (Unit: W·m-2)

图3 1979—2017年中国西南地区春季与夏季平均感热通量(a)和潜热通量(b)差值空间分布(单位：W·m-2)Fig.3 The spatial distribution of difference of sensible heat flux (a) and latent heat flux (b) between spring and summer in Southwest China during 1979-2017 (Unit: W·m-2)

2.1.2 年际变化

图4为1979—2017年中国西南地区春季、夏季感热通量及潜热通量距平年际变化及其趋势。可以看出，2000年以前大多数年份春季感热通量为正距平，但之后明显减小，为持续性负距平；春季潜热通量从2000年以后开始显著增大。20世纪80年代到90年代初期大多数年份夏季感热通量距平为正值，但从1992年开始出现负距平，特别是1998—2005年减弱非常显著，而2006年后距平又增大为正值， 2012年之后再次减弱。2000年以前，大部分年份夏季潜热通量为负距平，2001年后显著增强为正距平。

2.2 基于EOF分析的春、夏季感热和潜热通量

2.2.1 时空变化

1979—2017年中国西南地区春季感热通量EOF分解前3个模态的累计方差贡献率达60.9%且通过NORTH等[34]准则检验，表明前3个模态是有物理意义的信号。因此图5给出1979—2017年中国西南地区春季感热通量EOF分解前3个模态空间型及标准化时间系数。可以看出，第1模态的方差贡献率为33.5%，空间型表现为东正西负，正负中心分别位于广西南部和云南中部。相应的时间系数在2000年前大多为负值，表明2000年以前春季感热通量的空间分布主要为西北多东南少，而在2000年以后，时间系数由负值转为正值，表明春季感热通量的空间分布转为西北少东南多，感热通量在西南地区东部由弱变强，西部由强变弱。第2模态的方差贡献率为15.7%，空间型与第一模态相同，呈西北—东南向的“-+”偶极子分布特征，西北区域的负值中心位于云南东南部，东南区域正值中心仍位于广西南部。第3模态的方差贡献率为11.7%，其空间型为全区一致正值且云南北部和贵州西南部分别是很强的感热中心。第3模态时间系数从2003年开始大部分年份为正值，表明西南地区春季感热通量从2003年开始有一致增强趋势。

图4 1979—2017年中国西南地区春季(a、b)、夏季(c、d)感热通量(a、c)及潜热通量(b、d)距平年际变化及其趋势Fig.4 Inter-annual variations of sensible heat flux (a, c) and latent heat flux (b, d) anomolies in spring (a, b) and summer (c, d) and their climate trends in Southwest China during 1979-2017

图5 1979—2017年中国西南地区春季感热通量EOF分解前3个模态空间型(左)及标准化时间系数(右)Fig.5 Spatial patterns (the left) and standardized time coefficients (the right) of the first three modes of EOF analysis of sensible heat flux in Southwest China in spring during 1979-2017

1979—2017年中国西南地区春季潜热通量EOF分解前3个模态的累计方差贡献率达59.4%且通过NORTH等[34]准则检验，图6给出1979—2017年中国西南地区春季潜热通量EOF分解前3个模态空间型及标准化时间系数。可以看出，第1模态的方差贡献率为29.6%，其空间型基本为正值，说明春季潜热通量空间分布为全区一致型，并在云南西南部有很强的潜热中心。时间系数在20世纪90年代后期由负值变为正值，并逐渐增大，表明该区域在20世纪90年代后期春季潜热通量一致增多。第2模态的方差贡献率为17.0%，其空间分布呈西正东负，当时间系数为正时，表示潜热通量西正东负的变化，并在西南角和东南角分别存在正负变化最大值中心。第3模态的方差贡献率为12.8%，其空间型以云南北部为中心向四周递减。时间系数在2008年由正值变为负值，说明第3模态的空间分布型的显著性在减弱。春季潜热通量在西南大部分区域由强变弱。

1979—2017年中国西南地区夏季感热通量EOF分解前2个模态的累计方差贡献率达48.4%且通过NORTH等[34]准则检验，图7给出1979—2017年中国西南地区夏季感热通量EOF分解前2个模态空间型及标准化时间系数。可以看出，第1模态的方差贡献率为29.2%，其空间型表现为负的全区基本一致型。第2模态的方差贡献率为19.2%，其空间型表现为正的全区一致型，时间系数在21世纪初之前为正值，之后转为负值，表明夏季感热通量第2模态空间型在1980—1990年代一致增强，进入21世纪后减弱，存在明显的年代际变化特征。

图6 1979—2017年中国西南地区春季潜热通量EOF分解前3个模态空间型(左)及标准化时间系数(右)Fig.6 Spatial patterns (the left) and standardized time coefficients (the right) of the first three modes of EOF analysis of latent heat flux in Southwest China in spring during 1979-2017

图7 1979—2017年中国西南地区夏季感热通量EOF分解前2个模态空间型(左)及标准化时间系数(右)Fig.7 Spatial patterns (the left) and standardized time coefficients (the right) of the first two modes of EOF analysis of sensible heat flux in Southwest China in summer during 1979-2017

1979—2017年中国西南地区夏季潜热通量EOF分解前2个模态的累计方差贡献率达48.7%且通过NORTH等[34]准则检验，表明前2个模态是有物理意义的信号。图8给出1979—2017年中国西南地区夏季潜热通量EOF分解前2个模态空间型及标准化时间系数。可以看出，第1模态方差贡献率为29.4%，其空间型表现为正的全区一致型，且在贵州有很强的正值中心。2000年之前时间系数除1988—1990年及1992年为正外，其余年份均为较大负值，2003年后变为正值，表明夏季潜热通量由全区一致减弱转为增强的变化趋势，年代际变化显著。第2模态的方差贡献率为19.3%，其空间型表现为西北—东南的反向变化特征，特征向量值由西北向东南呈梯形逐步增加。时间系数在20世纪90年代末期由负值变为正值，表明空间变化增减趋势的转变，夏季潜热通量存在明显的年际变化特征。

2.2.2 周期分析

图9为1979—2017年中国西南地区春季感热通量和潜热通量EOF分解前3个模态时间系数的功率谱。可以看出，春季感热通量第1模态时间系数功率谱没有通过95%和90%的置信水平。第2模态时间系数存在3 a周期且通过95%的置信水平。第3模态时间系数存在7 a周期，且通过95%的置信水平。表明春季感热通量存在3 a和7 a的显著周期变化。西南地区春季潜热通量第2模态的5 a周期和第3模态的13 a周期通过了90%的置信水平，表明该地区春季潜热通量存在5 a、10 a以上显著周期。综上所述，西南地区春季感热通量存在显著的年际变化特征，潜热通量存在年际和年代际变化特征。

图8 1979—2017年中国西南地区夏季潜热通量EOF分解前2个模态空间型(左)及标准化时间系数(右)Fig.8 Spatial patterns (the left) and standardized time coefficients (the right) of the first two modes of EOF analysis of latent heat flux in Southwest China in summer during 1979-2017

图9 1979—2017年中国西南地区春季感热通量(a、b、c)和潜热通量(d、e、f)EOF分解的第1(a、d)、第2(b、e)、第3(c、f)模态时间系数的功率谱Fig.9 Power spectrum of time coefficient of the first (a, d), the sencond (b,e) and the third (c, f) mode of EOF analysis of sensible heat flux (a, b, c) and latent heat flux (d, e, f) in Southwest China in spring during 1979-2017

图10为1979—2017年中国西南地区夏季感热通量和潜热通量EOF分解的第1、2模态时间系数功率谱。夏季感热通量第1模态时间系数存在3 a和20 a以上的周期且通过95%的置信水平，且20 a以上的周期较显著。西南地区夏季潜热通量第1模态时间系数存在19 a周期，且通过了95%的置信水平。综上所述，西南地区夏季感热通量存在3 a和20 a以上的显著周期，表明该地区夏季感热通量存在年际和年代际变化特征，且其年代际变化信号强于年际变化信号。西南地区夏季潜热通量第1模态的时间系数存在10 a以上周期的年代际变化特征。

图10 1979—2017年中国西南地区夏季感热通量(a、b)和潜热通量(c、d)EOF分解的第1(a、c)、2(b、d)模态时间系数的功率谱Fig.10 Power spectrum of time coefficient of the first (a, c), the sencond (b, d) mode of EOF analysis of sensible heat flux (a, b) and latent heat flux (c, d) in summer in Southwest China during 1979-2017

3 结论与讨论

(1)中国西南地区春季感热通量比夏季大，潜热通量则是夏季高于春季。春季和夏季感热通量都存在明显的年代际变化特征。春季感热通量在2000年前后有明显的跃变，从1999年开始明显减弱；而夏季感热通量从20世纪90年代后期开始明显减弱。该地区春季和夏季潜热通量的年代际变化特征明显，均从2000年开始显著增强。

(2)中国西南地区春季感热通量存在3种模态空间型，主要表现为东西反向、全区一致和“-+”偶极子分布。相应的时间系数表现为2000年春季感热通量发生变化，年代际和年际变化特征明显。夏季感热通量存在2种模态空间分布型，表现为空间分布一致型，相应时间系数表明夏季感热通量较强的年际和年代际变化特征。春季潜热通量存在3种模态空间型，主要表现为全区一致、东西反向和由中心向外递减分布；夏季潜热通量存在2种模态空间型，第1模态空间型表现为一致型分布；第2模态空间型表现为由西北向东南呈梯形逐步增强。时间系数的变化说明春夏季潜热通量均有显著的年代际和年际变化特征。

(3)中国西南地区春季和夏季感热通量主要有3 a左右和10 a以上的显著周期变化，即存在显著的年际和年代际变化特征，且年代际变化信号强于年际变化信号。中国西南地区春季和夏季潜热通量主要存在10 a以上的年代际变化特征。

中国西南地区的陆面过程具有显著特点，且对该地区乃至东亚地区的气候具有重要影响，然而目前对该地区地表通量的时空变化研究仍然较少，制约了该地区陆气相互作用的相关研究。由于中国西南地区观测站点稀少，数据缺乏，仅仅使用再分析资料进行分析存在一定的局限，而且文中使用的EOF分解和功率谱方法等只具有统计意义，因此本文的研究结果与方法选择有关，与实际状况存在一定的误差，也没有进一步讨论引起时空变化的物理机制，在以后的工作中需结合其他数据进一步改进和完善。