拉萨市近50年大气压变化及对人体的影响

刘佳齐，鲁同所，2*，王红宾，杨 兴，卫 东

(1.西藏大学理学院，西藏拉萨 850000；2.中国科学院上海应用物理研究所，上海嘉定 201800；3.拉萨市气象局，西藏拉萨 850000)

0 引言

在许多有关气候变化特征的研究中，对气温、降水、日照时数等气象要素的分析较多，并且得到了大量的研究成果，然而，在大量的研究成果中对大气压变化特征的研究少之又少.大气压即大气压强，简称气压.大气压强是地球周围大气单位面积所受压力的物理量，其大小随海拔高度、温度、湿度的变化而变化.根据相关研究表明[1-3]，气压的变化与人体健康密切相关，还与人们的生活息息相关，其主要影响人体内氧气的供应.一个成年人大约每天需要750mg的氧气来维持生命体征，其中有五分之一的氧气为大脑所耗用.当周围环境中的气压值下降时，大气中的氧分压、肺泡分压、动脉血氧饱和度都会随之下降，进而会导致人体出现呼吸急促，心率加快等一系列不良生理反应，这些反应对患有心脏病、高血压等疾病的人类群体的影响是致命的[4].其次，由于人体缺氧，还会出现头晕、头痛、恶心、呕吐和无力等症状，甚至会发生肺水肿和昏迷.

拉萨市作为西藏自治区的首府城市，位于青藏高原的中部、喜马拉雅山脉北侧，受下沉气流的影响，全年多晴朗天气，冬无严寒，夏无酷暑，属于高原季风半干旱气候[5-8].拉萨市地理环境独特，其北面、南面和西面被海拔较高的那曲地区、山南市和日喀则分别包围着，东与林芝相连.拉萨市还是我国首批历史文化名城，它历史悠久、风俗民情独特、风光秀丽，每年都会有大量慕名而来的进藏游客.拉萨市平均海拔高达3650m，平均气压较低，致使大气中的氧分压低，氧分压低会导致人的心率显著增加，呼吸急促，情绪状态表现为工作积极性降低，疲劳程度和紧张性增加[9],使得大量旅游爱好者、援藏职工、科研工作者均出现不同程度的高原反应，严重者甚至威胁到生命健康安全，因此，本文基于拉萨市1978-2018年检测到的日平均气压数据，对其进行处理分析，得出拉萨市近50年来的气压的时间分布特征，由此，我们希望这项工作能为当地居民、进藏工作者很好地适应当地环境提供一定的帮助，也希望能为研究青藏高原气候变化做出积极贡献.

1 资料与方法

1.1 研究区域与数据来源

本文针对拉萨市近50年来气压变化特征进行了相关分析，采用拉萨市气象局提供的拉萨气象站1970-2018年的逐日平均气压数据资料，该数据经过拉萨市气象局数传工作组人员的专业分析与处理，剔除了少量异常值，提高了研究成果的可信度.采用气象学的标准进行季节划分：3～5月为春季，6～8月为夏季，9～11月为秋季，12月至次年2月为冬季[10-12].

1.2 研究方法

1.2.1 回归系数法 回归系数法用来研究气象要素在长时间变化过程中的变化趋势，选取线性方程对序列变量进行拟合得出相关系数，相关系数表示变量与时间序列的相关程度，消除了气压的均方差对线性回归系数大小的影响[13-16].

1.2.2 M-K突变检验 M-K突变检验法是用于提取序列变化趋势的有效工具.M-K检验法不受个别异常值的干扰，能够客观反映时间序列趋势.它可以根据输出的两个序列(UFK和UBK)明确突变的时段和区域[17].UFK为标准正态分布，UBK为逆序列.若UFK值大于零，则表明序列呈上升趋势，小于零则表明呈下降趋势，当UFK和UBK超过临界置信水平直线时(检验置信水平α=0.05时，置信水平线为±1.96)表明上升或下降趋势明显，超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域.若UFK和UBK两条曲线出现交点，且交点在临界线之间，则交点对应的时刻是突变开始的时间[18-20].

1.2.3 时间序列小波分析 Morlet小波分析是一种具有时-频多分辨功能的方法，能清晰揭示出气象要素在随时间序列变化中的多种周期，可以充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，并能对未来的发展趋势进行定性估计[21-23].小波系数实部等值线图能够反映不同时间尺度的周期变化及在时间域中的分布，进而判断在不同时间尺度上气压未来变化趋势[24-26]；小波系数模等值线图中的模值反映其所对应时段的周期性的强烈程度，模值越大，所对应的周期性越强；小波系数模方相当于小波能量谱，因此小波系数模方等值线图可以分析得出不同周期的震荡能量[27]；小波方差图是用来确定气压变化过程的主周期.

2 结果分析

2.1 年气压变化特征

为了研究拉萨市近50年平均气压的变化趋势，我们对时间序列进行回归分析，一元线性方程如下：

y=0.013x+626.35

气压变化速率为0.013hPa/a.由拉萨市年平均气压变化趋势图(图1a)可知，拉萨市近50年平均气压整体呈上升趋势，多年平均值为652.5hPa；平均气压最高值为653.81hPa，出现在1987年，平均气压最低值为650.97hPa，出现在2012年，两者相差2.84hPa.

图1 1970-2018年拉萨市年平均气压变化趋势图(a)及M-K检测(b)

从M-K检测图(图1b)可以看出，拉萨市1970-2018年的M-K检测曲线分别在1978年、1985年出现交点，且交点均在显著性水平α=0.05的两条临界线之内，即交点为突变点[28，29]，在1978年、1985年两个突变点之间，UFK曲线呈n形分布，说明1978-1985年内的平均气压呈先上升后下降的分布趋势，而1974年和1985年的平均气压值又基本相同，这也间接反映出平均气压在这一时期内受到了较大干扰.而气压与温度、降水等气象要素是密切相关的[30-31].查阅文献[32-33]得知，1970-1979年这段时间内，西藏自治区气温呈下降趋势，1980年以后，气温又呈现出波动上升趋势[34]，而同时期降水也发生变化，20世纪70年代后，西藏自治区降水总体呈负距平，在80年代以后降水又呈现出正距平.受高原大气环流的影响，拉萨市的气温和降水在这一时期内也发生了变化，从而间接影响了大气压的变化.

2.2 季节性气压变化特征

由拉萨市近50年四季平均气压变化趋势图(图2)可知，拉萨市近50年四季平均气压变化均呈上升趋势，其中春、夏两季平均气压变化趋势明显，春季平均气压最低值为650.05hPa，出现在1989年，最高值为652.49hPa，出现在2015年，极差为2.44hPa，夏季平均气压最低值为651.47hPa，出现在1974年，最高值为654.49hPa，出现在2016年，极差为3.02hPa，春、夏两季的平均气压趋势变化率分别为0.15hPa/10a、0.17hPa/10a.

图2 拉萨市各季平均气压变化趋势图

而秋、冬两季平均气压变化趋势较为平缓，秋、冬两季平均气压最低值分别为653.2hPa、647.85hPa，分别出现在1975、1984年，最高值分别为656.3hPa、654.69hPa，分别出现在2004、1987年，两者极差分别为3.1hPa、6.84hPa，趋势变化率分别为0.05hPa/10a、0.15hPa/10a.

上述各季节气压线性变化各异，为了找到四季气压变化特征的规律及造成此规律的原因，我们绘制了四季大气压变化Mann-Kendall检测曲线图见图3.

从拉萨市近50年四季平均气压突变检测分析可知(图3)，春季平均气压在显著性水平α=0.05的两条临界线内有四个交点，其中两个交点接近同一年，所以突变时间分别是1998年、2001年和2008年，且从1997年开始，春季平均气压UFK值一直大于零，说明春季平均气压在1997年后呈现上升趋势，其中2007年和2015年以后UFK值超过水平线+1.96，气压上升趋势尤其显著；夏季平均气压M-K检测曲线在1975-1985年出现三个交点，交点均在显著性水平α=0.05的两条临界线之内，即交点为突变点[29，35]，突变的具体时间分别是1979年、1981年和1982年，自1978年夏季UFK值大于零开始，之后呈上升趋势，尤其是自1989年后上升趋势更加明显；秋季平均气压M-K检测曲线显示1971年、1974年和1977年秋季平均气压发生突变，秋季平均气压1977-1978年和1982-1983年气压变化趋势几乎为零，自1985年后(不包括1985年)UFK值大于零开始，以后呈上升趋势，尤其在1997-1999年和2001-2008年上升趋势更加明显；冬季平均气压M-K检测图分别在1978年、2010年和2014年出现交点，且交点均在显著性水平α=0.05的两条临界线之内，即这三个交点为突变开始的时刻，拉萨市近50年冬季平均气压自1979年UFK值大于零开始，之后均呈上升趋势，但上升趋势不明显，只有2006年冬季平均气压上升显著[36].

图3 不同季节的大气压变化Mann-Kendall突变检测曲线

综上所述，拉萨市1970-2018年四季平均气压变化特征和同时间段年平均气压变化特征相似，其中拉萨市近50年夏季平均气压变化特征与年平均气压变化特征最相似，两者有两个突变点接近，且在同一时间段气压受到了干扰都呈先上升后下降的变化趋势，春季气压突变多发生在2000年后，秋、冬季平均气压整体趋势变化较为平缓，但冬季气压每年变化波动较其他三个季节而言要大一些.造成此特点的原因，查阅文献知，赤曲[32]研究表明1998年西藏地区比较旱，降水量少造成春、秋季平均气压在1998年及其附近发生突变，70年代夏季被称为冷夏(异常平均气温年)，80年代气温以变暖为主要趋势，因而在80年代左右夏季平均气压发生多次突变，秋季90年代平均气温距平基本为正，所以秋季平均气压90年代左右上升趋势显著，夏、秋季为主要降水季节，冬季基本没有降水除了个别年降雪，所以冬季平均气压变化趋势不明显.

2.3 时间序列的气压小波分析

表1给出了拉萨市1970-2018年平均大气压数据.运用小波分析的理论，对拉萨市1970-2018年的平均气压完成小波系数的计算、绘制小波系数图(实部、模和模方)和小波方差图，并分别说明1970-2018年平均气压在时间尺度上的变化特征[37].

表1 拉萨市1970-2018年平均大气压数据(hPa) 单位：Pa

图4 拉萨市近50年年平均气压小波实部等值线图(a)及小波方差图(b)

年气压变化小波系数实部等值线图(图4a)横坐标为时间(年份)，纵坐标为时间尺度，等值曲线为小波系数实部值[38]，数值越大，气压越高.由4a知，10年及以下的时间尺度年气压变化周期较简单，突变点少，波动值点分布单一；10～20年时间尺度信号交替单一，震荡强度较弱，表明气压在这一时间尺度多变但变化平缓；20～25年尺度信号交替相比于前20年较为频繁，震荡强度相对较强，气压在这一时间尺度上变化较为活跃，初步预测气压变化周期可能于20～25年；25～32年尺度信号交替频繁且震荡强烈，表明气压在此周期上出现明显的变化，故此推测气压变化也可能存在25～32年的周期.1970-2018年气压变化出现了5次周期震荡，在32a时间尺度上出现了3次周期震荡.拉萨市近50年平均气压变化的小波方差如图4b所示，从中可以看到存在一个较明显的峰值，它对应28年的时间尺度，对应22年时间尺度的还有一个不明显的峰值， 其中对应28年的时间尺度峰值最大，说明28年左右的周期震荡最强，为气压年变化的第一主周期；22年对应的时间尺度是第二主周期[39].因此22、28年是拉萨市气压变化的2个主周期，这2个周期的波动控制着气压变化在整个时间域内的变化特征[40].从震荡周期上看，拉萨市年平均气压变化在未来时间段内，是气压处于升高的阶段.

图5 小波系数模等值线图及小波方差图

如图5a所示，给出的是拉萨市近50年气压变化小波系数模等值线图，其中Morlet小波系数的模值是不同时间尺度变化周期所对应的能量密度在时间域中分布的反映，模值越大，表明气压变化所对应尺度的周期性就越强[41].从图中可以看出，拉萨市近50年气压变化在25～32年时间尺度的模值最大，说明该时间尺度周期性变化最明显[39]，20～25年次之，10～20年时间尺度周期性变化更小，其他时间尺度周期性变化不明显.再结合图5b小波方差图，第一主周期对应的时间尺度是28年，由此确定，在28年时间尺度上气压变化最明显.

小波系数模方等值线图是周期的震荡能量的反映，由小波系数模方等值线图(图6)可以看出，25～32年时间尺度上模方值最大，即震荡能量最强，说明该时间尺度周期最显著；10年及以下时间尺度模方值最小[42]，即震荡能量最弱，说明该时间尺度周期变化不明显，但周期分布明显，占据整个研究时域.

图6 拉萨近50年年平均气压小波系数模方等值线图

3 气压与健康的关系

气压对人体的影响分为生理和心理两个方面.生理方面，低气压主要是影响人体内氧气的供应.对于人体特别是脑缺氧，会出现头晕、头痛、恶心、呕吐和无力等症状，神经系统也会发生障碍，甚至会发生肺水肿和昏迷，这就是通常所说的“高原反应”[43].低气压还会导致血压下降，血流减少形成血栓，在寒冷的刺激下会使人的去甲肾上腺素升高，引起心跳加快，耗氧量增加，从而导致全身及心脑冠状动脉痉挛，进而使管腔狭窄血流量减少以至堵塞，突发心血管病.因此，低气压是心脑血管疾病死亡增加的诱因之一.

心理方面，主要是让人产生抑郁、焦躁不安的情绪，例如低气压的阴雨天、高温闷热的夏季，人们总是感觉到压抑，一旦压抑情绪产生，人们就会有胸闷气短、呼吸加快、血压升高等症状，这是人们自律神经紧张，释放肾上腺素导致的，同时，人们的皮质醇会被释放出，引起胃酸分泌旺盛、血糖升高和易造成血管堵塞等[3].

4 结论与讨论

4.1 结论

本文基于拉萨市气象站1970-2018年逐日平均气压数据，采用一元线性回归系数法、Mann-Kendall非参数检验、Morlet小波分析的方法，分析了拉萨市近50年气压在时间尺度上的年际变化特征、各季气压变化特征、突变节点和周期等，并得出以下结论：

(1)从拉萨市近50年气压变化趋势图分析得出，其年平均气压变化特征和季节性气压变化特征基本相似，都呈上升趋势，其中夏季气压变化特征与年平均气压变化特征最相似，且其上升趋势尤为显著，春季次之，秋、冬季气压上升趋势平缓.

(2)由M-K检测曲线分析得知，拉萨市年平均气压1970—2018年共发生了两次突变，季节性气压发生突变的时间均为三次，且春季平均气压发生突变集中在21世纪，秋季平均气压突变发生在20世纪70年代.

(3)由小波分析得知，拉萨市近50年平均气压变化共出现两次峰值，即气压变化的两个主周期，故拉萨市气压变化的周期是22年、28年，其中28年时间尺度对应的峰值最高，故28年左右周期震荡最强，气压变化最明显，10年及以下时间尺度气压变化周期较简单，突变点少，波动值点分布单一，模值及模方值都相对较小，周期性变化不明显.预测未来几年气压会一直呈上升趋势.

4.2 讨论

首先，本文利用拉萨市气象局提供的逐日平均气压数据，利用回归系数、M-K非参数检验和小波分析等方法分析了拉萨市近50年气压在时间尺度上的变化趋势、突变节点、周期演变，研究结果表明拉萨市近50年平均气压(年平均、四季平均)整体呈上升趋势，且两者变化特征和变化趋势基本趋于一致.

其次，低压缺氧对人体的健康状况有很大的影响，会让人产生血压升高、呼吸急促、头晕乏力、恶心呕吐等症状，对于刚到高原环境生活的人来说，这些症状会随着居住时间而逐渐减轻，但也有极少数人由于过度劳累、伤寒、呼吸道感染等引起的疾病的症状可能会逐渐加重，并且发展成为高原肺水肿或高原脑水肿，而高原肺水肿和脑水肿发病迅速并导致高死亡率.

再次，人类污染物(粉尘、汽车尾气、温室气体等)的排放对气压的变化也有着重要的影响，随着各种污染物的排放，大气的混合密度发生变化，大气压也随之变化，然而，影响气压变化的因素(海拔高度、空气密度、空气湿度等)还有很多，希望将来监测累积更多的气象要素数据，加以运用科学系统的分析方法，更好地探究气压的变化趋势及其影响因素.同时也希望这项研究能够为当地居民、援藏职工等更好地适应当地环境提供一定的帮助.