青海南部高原近450年来春季最高气温序列及其时变特征

青海南部高原近450年来春季最高气温序列及其时变特征 青海南部高原近450年来春季最高气温序列 及其时变特征 第25卷第2期 2005年3月 第四纪研究 QUATERNARYSCIENCES Vo1.25.No.2 March,2005 文章编号1001—7410(2005)02—193—09 青海南部高原近450年来春季最高气温 序列及其时变特征 靳立亚?秦宁生?勾晓华?陈发虎?李静? (?兰州大学资源环境学院中德干旱环境联合研究中心,西部环境教育部重点实验室,兰州730000; ?青海省气候资料中心,西宁810001) 摘要根据采自青海南部高原曲麻莱,治多地区的圆柏树轮样芯建立的树木年轮年表,重建了近450年来高原 春季(4,6月)的最高气温序列.采用多窗谱分析,小波分析和Yamamoto突变检测分析等方法综合研究了重建的 高原春季最高气温序列的准周期性及多尺度突变特征.结果显示,青海南部高原地区春季最高气温的变化存在较 明显的3l一54年低频和2—4年高频准周期波动特征.在30,54年时间尺度上,青海南部高原春季最高气温变化 经历了l622一l639年,l798,l8l6年,l896,1913年和l933,l951年的偏冷期以及1684一l703年,l779一l797 年,l8l7—1835年和l9l4—1932年的偏暖期.分析还发现,青南高原地区春季最高气温在冷暖期的转换过程中存 在着较明显突变现象,在30,40年时间尺度上,r序列在16l0年,1668年,l8l6年,l9l5 年和1934年前后的突变 是明显的.交叉相关分析显示,在滞后7.5年左右,青海南部高原春季最高气温波动 与太阳黑子周期长度的变化 呈显着负相关. 主题词青海南部高原树轮年表最高气温准周期突变 中图分类号P468,P423文献标识码A 1引言 青海南部高原地处青藏高原东北部地区,平均 海拔3500m以上,地域辽阔,地形复杂,是青藏高原 的一部分.青藏高原气候变化在全球变化中具有重 要作用,一方面高原气候及其生态环境和地表特征 对全球变化的响应非常敏感;另一方面由于高原的 巨大地形和热源作用,对高原和邻近地区乃至全球 气候变化都会有明显的影响.研究在几十年时 间尺度上青藏高原往往表现为东亚地区气候变化的 启动区?.因此对青藏高原气候变化的研究具有 十分重要的意义,并受到高度重视.根据近50年来 观测资料的分析表明,青藏高原平均气温变化与全 球平均气温变化趋势大体一致,但又表现出明显的 区域特色;同时与本地区平均气温密切相关的最 高气温和最低气温还存在着明显的非对称性变 化"(即最低气温增幅明显大于最高气温增幅,从 而使得气温日较差减小).进一步的研究还发现, 青藏高原地区最高气温和最低气温在各个季节的变 化趋势并不一样,如对青海高原近40年最高气温变 化趋势的分析指出,春季为明显的降温趋势,而秋冬 则为弱的升温趋势;而西藏高原地区平均的最高 气温在四季都为升温趋势,但最低气温的升温更加 明显.以上这些研究结果主要是利用青藏高原 部分地区近40年来的观测资料得到的,对更长时间 尺度高原最高和最低气温变化的了解则需要利用代 用气候资料来分析. 树木年轮以其较高的量化程度和分辨率(季节 或年)以及对气候变化的敏感性,成为研究历史时 期气候变化的重要介质之一一.利用树木年轮宽 度变异探讨青藏高原过去气候状况的研究工作,已 开展了多年,并取得很大进展.吴祥定等利用西藏 中部4个树木年轮年表对过去的气温和降水变化进 行了重建";邵雪梅等用川西高原的4个树轮资料 重建了1650年以来冬季平均最低气温的距平序 列.;冯松等利用卫星反演资料和树轮等代用资料 分析了青藏高原600年的温度变化?;李弋林等利 用冰川积累量和树木年轮代用资料,分析了中国西 第一作者简介:靳立亚男40岁副教授气候动力学专业E-mail:jinly@lzu.edu.cn }科学技术部社会公益项目(批准号:2001DIBlO085)和国家杰出青年科学基金项 目(批准号:40125001)资助 2004—07—23收稿,2004一l0—08收修改稿 194第四纪研究 部地区近300年来气候干湿变化的时空特征?. 近年来,研究人员在青藏高原东北部的青海都兰地 区和柴达木盆地东缘山区建立了千年长度以上的树 轮序列',并且发现柴达木盆地东北部树轮恢复 的降水变化与位于中亚半干旱区的内蒙古地区 树轮恢复的气候.具有相同特征.最近,秦宁生 等根据采自位于青海南部高原的曲麻莱,治多两地 的圆柏树木年轮样本,建立了该地区近500年的树 木年轮年表序列,并利用来自青海南部高原的这一 树轮年表序列,重建了近500年来高原春季湿润指 数序列.本文根据青海南部的树轮年表,进一步 重建了高原春季近450年来的最高气温序列,并采 用多窗谱分析方法及小波分析方法等综合研究了重 建的高原春季最高气温变化的准周期性及其多尺度 结构特征. 2资料及气候重建 2.1树轮年表 本文分析所用的树木年轮年表的样本是2002 年7月采自青海南部高原的曲麻莱,治多地区的两 个采样点(表1).该地区海拔高,气温低,属于高原 寒润型气候.在海拔3900,4500m间有一些散生 的原始圆柏疏林,树种以大果圆柏(Sabinatibetica) 为主,是青海省分布最高的森林群落,主要分布在通 天河下段和澜沧江上游的扎曲河及其支流两岸,土 壤类型是疏林草甸土,处在年青的发育阶段,树木立 地条件较差,生长缓慢,郁闭度较小,树木受人类活 动影响较少.有关该树轮年表序列的建立,年表 统计特征,响应函数分析以及重建序列的检验等已 在文献[19]中进行了详细讨论,这里列出了两个树 轮指数序列的有关统计参数的主要结果19:(表2), 以供参考. 为了获取树木年轮反映的气候变化信息,在树 轮气候学中常通过计算响应函数来分析树轮年表与 气候要素的关系.在青海南部高原的两个采样点周 围,稀疏地分布着几个气象站点.秦宁生等利用了 采样点附近的曲麻莱,治多,扎多3个气象站平均的 气候要素值代表区域气候要素值,并用月平均资料 与两个采样点的标准化树轮年表进行了相关分 析,结果发现,两个样点树轮宽度指数与青海南 部高原多个气候要素存在显着的相关(表3). 表1青海南部高原树轮采样点概况 Table1Locationsanddescriptionoftree—ringsamplesitesinSouthernQinghaiPlateau 表2青海南部高原树轮采样点树轮指数序列统计特征及共同区间(1801—1960年)分析结果 Table2Statisticalcharacteristicsoftreeringseries(seetextfordetails)inSouthernQinghaiPl ateau 表3采样点轮宽指数(标准化年表)与部分气候要素的相关分析(资料序列:19572001年) Table3CorrelationoftreeringwidthindexVS.climatevariablesinthetwosamplesitesduring theperiod19572001 通过0.01的显着性水平检验 通过0.05的显着性水平检验 2期靳立亚等:青海南部高原近450年来春季最高气温序列及其时变特征195 2.2树轮指数对气候因子的响应和春季最高气温 序列 由表1,3的分析结果可知,两个样点树轮宽度 指数与青海南部高原区域平均(曲麻莱,治多,扎多 3个气象站)的4,6月的月平均最高气温存在显着 负相关.从青海南部高原气候特征来看,在高原地 区,1年的降水量主要集中在7,8月份,而4,6月 份处在相对的干旱季节,所以此时相对湿度(降水) 是树木生长的主要限制因子,而如果气温升高会导 致蒸散增加,相对湿度降低,有可能加已存在的 水分胁迫,从而限制树木的生长.同时由于高湿低 温对树木生长的影响远小于低湿高温的影响,因而 曲麻莱和治多两地的树轮指数应该能够较好地反映 高原春季(4,6月份)"干暖"型的气候变化特点. 根据上述分析,我们选择青海南部高原春季 (4,6月份)平均最高气温()进行重建,重建时 段选为1550,2002年,重建方程为: T=13.8907—0.0024X1—0.0005X2 式中.——曲麻莱树轮宽度序列 —— 治多树轮宽度序列 重建方程的复相关系数为R=0.624,F检验值 为13.37,达到0.05显着性检验水平.根据国际上 通用的技术分析方法,本文对重建序列与观测资 料序列在1957,2001年时间段(45年)做了符号检 验,一阶差符号检验以及误差缩减值的计算.分析 结果显示,回归方程的复相关系数为符号一致的年 份有32(年),达到99%置信水平,一阶差符号一致 的年份有29(年),达到95%置信水平,而误差缩减 备 瑾 赠 值为0.2969.以上检验结果说明重建序列是合理可 靠的.图1为重建的452年青海南部高原地区春季 平均最高气温序列. 3高原春季最高气温变化的综合分析 3.1青海南部高原春季最高气温演变的准周期特征 由图1可见,青海南部高原春季平均最高气温 ()序列存在着明显的波动特征.为了分析这种 波动特征,首先进行周期分析.本文采用多窗谱分 析方法(Multi—TaperMethodofSpectrumAnalysis,简 称MTM)"'对序列进行分析.图2为序列 的MTM谱估计及相应的红噪声临界谱分析结果. 由图2可见,序列存在着显着的周期性变 化,振荡周期主要集中在两个频段,一个位于低频 段,即对应31,54年波动的长周期,其中峰值位于 48年,39年和32年,超过99%红噪声置信水平;另 一 个位于高频段,即对应2,4年波动的短周期,其 中峰值位于2.7年,2.5年和2.2年,这些主要振荡 周期成分都达到了99%红噪声置信水平.此外4.3 年,3.3年的振荡周期成分达到95%红噪声置信水 平.为了突出31,54年时间尺度周期震荡的波动 特点,我们对原序列进行了31,54年的带通滤波处 理(见图1中粗实线). 由于低频波动对原序列的解释方差远大于高频 所以31,54年时间尺度的准周期波动是青海 波动, 南部高原春季最高气温近450年来变化的主要特 征.由图1可见,在31,54年尺度周期波动中,有 几个明显的偏冷期和偏暖期,其中偏冷期分别在 图1重建的452年青海南部高原地区春季平均最高气温(标准化距平值)序列 细实线为标准化距平值序列,粗实线是31—54年带通滤波曲线 Fig.1Reconstructedseriesofannualmeanspringmaximumtemperatureforthepast452year sinSouthernQinghaiPlateau 196第四纪研究2005焦 10 ' 善 = 000.10.2030405 频率/a 图2序列的MTM谱估计及相应的红噪声临界谱 Fig.2MTMspectrumoftheTseriesandassociated90%,95%and99%rednoisesignificancel evels 1622—1639年,1798,1816年,1896,1913年和 1933—1951年;偏暖期分别在1684,1703年, 1779—1797年,1817,1835年和1914,1932年. 王绍武曾根据重建的近500年华北4个季节的10 年平均气温距平序列研究了中国的小冰期气候, 并把中国的小冰期分为3个寒冷时期,6个寒冷阶 段.其中第2个寒冷时期的第2个寒冷阶段为 1620—1690年,与本文利用树轮资料重建的春季最 高气温有两个时段(1622,1644和1664,1683年) 重合.另外竺可桢等的工作也指出了这个冷期的存 在.这说明,这次冷期可能是大范围的.此 外,由图1可见,1914,1932年为一较明显的偏暖 期,这与利用树轮资料恢复的西藏地区年平均气温 在20世纪10年代末至30年代的快速增暖以及 全球气温在1910年至1945年的快速增温期相 一 致. 近年来有关太阳活动的研究表明,太阳活动除 了明显的11年周期变化以外,还可能存在33年左 右的周期变化.例如,对青藏高原古里雅冰芯中 NO3-浓度序列(1545,1745年)的谱分析表明,该序 列存在着显着的33.3年周期变化,而冰芯中的 NO3-浓度变化被认为能够反映太阳活动的信息;直 接来自近70年(1932—2000年)年平均太阳黑子数 的周期分析发现,太阳活动存在准32年的周期波 动;而与太阳活动有关的极光记录(1500,1948 年期间)也显示出33.3年的显着周期,并且可能 与太阳黑子周期长度(solarcyclelength,简称SCL) 的变化周期(28,42年,平均为36年)相关联. 青海南部高原春季最高气温序列也存在着32 年,39年等周期变化(见图2),那么高原春季最高 气温变化是否与太阳活动有关呢?为此,本文将 和SCL序列在1550,1995年的值进行均匀插值 (间隔6.4,7.5年)并进行标准化处理后求其交叉 相关,结果显示两个序列同期相关R.=一0.29,达 到0.05显着性水平;而滞后SCL序列7.5年的 相关R=,0.437,达到0.01显着性水平.图3 给出了SCL序列以及(滞后7.5年)序列演变曲 线.由此反映了青海南部高原春季平均最高气温在 31,54年尺度上的年代际周期波动可能与响应太 不过这种响应 阳黑子活动36年左右周期变化有关, 在约7.5年之后达到最强. 此外青海南部高原春季最高气温2,4年的高 频振荡周期,在青藏高原和我国西北(如天山东段 图3太阳黑子周期长度(实线)与滞后其7.5年的 春季最高气温(虚线)序列演变曲线 图中最高气温序列用反号值给出,即图中曲线值为一71 Fig.3Curvesofthesolarcyclelength(SCL,solidline) andthespringmaximumtemperature(dashedline),with valueofnegativeTandlagofSCL7.5years 2期靳立亚等:青海南部高原近450年来春季最高气温序列及其时变特征197 和中段)地区已有的不同来源历史气候资料.(如 树轮序列,旱涝史料)中都有反映,同时这种准两年 周期与众多气象台站记录显示的"准两年韵律"也 是吻合的. 为了突出2—4年高频波动和31—54年低频波 动,我们在序列中选择显着周期为39年,32年,3 年和2年的显着信号进行重构(基于MTM的线性 反演重建技术).图4是根据MTM谱分析结果 O.5 00 一 O.5 O.4 j==三0.0 藏 一 04 謇0,6 0.0 - 06 O 重建的显着周期信号. 由图4可见,序列波动的极大和极小值分别 对应39年或32年周期波动的波峰和波谷.当不同 时间尺度周期波动处在相同的波峰或波谷位相时, 气温的冷,暖变化最大,在1910—1932年之间,几种 不同尺度周期波动的振幅最大且同时处在波峰位 相,应该指示该时段为偏暖期,相应时期的温度变化 最为明显(见图1). 笑/\/\/\/n\/\./\/\ 39年周期,99%置信水平,方差=10.24% 八八M/\八/ 1Il 1550160016501700175018001850190019502000年 图4序列中的显着信号重构 Fig.4ReconstructedsignificantsignalsfromtheseriesofT 3.2春季最高气温演变的多时间尺度结构及突变 特征 从以上谱分析结果得到了高原春季最高气温的 年际变化以31,54年尺度的周期变化为主.为了 更详细探讨它的多时间尺度结构特征,笔者对序 列进行了Morlet小波变换,计算中采用对称延伸 法消除小波变换边界效应.由小波分析的基本 原理可知,小波变换系数对某一时间尺度过零点 的位置是对应于该时间尺度下的可能气候突变点. 由图5可见,在64年时间尺度上,春季最高气温的 变化存在6个突变点,分别在1580年,1642年, 1721年,1775年,1831年和1961年前后;在32年尺 度上有16个突变点,分别位于1572年,1610年, 1640年,1668年,1688年,1706年,1733年,1764 年,1816年,1840年,1861年,1885年,1912年, 1940年,1967年和1991年附近,其中在1610年和 1640年前后的突变点,小波系数振幅较大,表示突 变明显;在16年尺度上则有多达26个突变点,其中 在1666年,1684年,1700年,1799年,1816年,1833 年,1915年,1934年和1951年前后的突变点,小波 系数振幅较大,表示突变明显.同时,由图5可见, 突变点随时间尺度的不同而有所不同. 为了检验以上突变点的显着性,我们采用 Yamamoto方法对序列做了突变信号检测.该 方法通过计算给定显着性水平下的信噪比来判断序 鬟.::" 一…——一…一 /一,/ 1550160016501700175018001850190019502000正 图53个时间尺度(16年,32年和64年)的小波变换系数 Fig.5Wavelettransformcoefficientsforthreetime scales(16-,32一and64-yearrespectively) 42O 一遥菇一 198第四纪研究2005正 列在某时刻前后是否发生突变.序列在某基准点 (年份)的信噪比定义为: SNR=I一I/(s+s:) ——序列在某基准点前后样本量 式中, 分别为n,和n的两个子序列的 平均值,它们差的绝对值为气候 变化的信号 s,,s——对应的标准差,它们之和被视为 噪声 为避免人为设置基准点而导致子序列长度不同 可能引起的突变点的漂移现象,可通过不断变动子 序列长度进行试验比较,以便得到可靠的判别.图 6是子序列长度分别为n=n=10年,15年,20年, 30年,40年时的信噪比线. 根据图6将不同子序列长度春季最高气温序列 信噪比值达到0.01显着性水平所对应的突变发生 0?6 04 0.2 0?0 0?6 0.4 0.2 0.0 0.8 - 登0-4 0?0 1?0 05 0.0 2?0 10 0.0 - 10 的年代列于表4中. 由表4并结合小波分析中得到的32年和16年 时问尺度突变点的分析(见图6),发现在30,40年 时间尺度上(对应于Yamamoto方法突变信号检测 分析中序列子序列长度分别取为15年和20年) 序列在1610年,1668年,1816年,1915年和1934 年前后的突变是明显的.另外,从32年和64年时 间尺度小波变换系数以及Yamamoto分析中的子序 列为15,30年时间尺度的信噪比变化趋势中,可以 看出近50年来青南高原地区春季最高气温变化的 波动幅度趋于减小,同时在小波变换系数的64年和 32年时间尺度上表现出降温趋势(64年时间尺度 上开始于1961年,32年时间尺度上开始于1991 年);在16年时间尺度上,于1994年出现升温趋势, 但这种短时问尺度变化趋势是包含在较长时间尺度 (32年和64年)降温趋势之中的. \/.V,厂八『\/II../\,/1『\,八20年.' 一.^^^^ V1\I.^.V 1550160016501700175018001850190019502000正 图6高原春季最高气温序列信噪比曲线 直线为=0.01显着性水平临界值 Fig.6CurvesofratioofsignalandnoiseofT 表4不同子序列长度对应的春季最高气温序列突变发生年代 Table4AbruptchangetimeoftheTseriescorrespondingtodifferentsub—sequences 子序列长度/年突变发生的年代(信噪比达到0.01显着性水平) 40 30 20 15 10 1610诬 1609—1615年,1638—1639年 1609—1617年,1637—1638年,1647—1648年,1665—1667年,1814—1818 年,19131917年,19341936年 1613年,1648年,1664,1669年,1683,1687年,1797,1801年,1812,1818年,1914 —1917年,19331937年 1669年,1700—1702年,1799—1802年,1812—1817年,1934—1936年 2期靳立亚等:青海南部高原近450年来春季最高气温序列及其时变特征199 4结果与讨论 本文利用树木年轮资料恢复了青海南部高原春 季平均最高气温序列,并应用多窗谱分析,小波分析 和Yamamoto突变检测方法研究了该序列的时间演 变特征.分析发现青海南部高原地区春季最高气温 的变化存在较明显低频(31,54年)和高频(2,4 年)准周期波动特征.在30,54年时间尺度上,青 南高原春季最高气温变化经历了1622,1639年, 1798,1816年,1896,1913年和1933,1951年的 偏冷期以及1684,1703年,1779,1797年,1817, 1835年和1914,1932年的偏暖期.从32年,64年 时间尺度小波变换系数以及Yamamoto分析中的子 序列为15,30年时间尺度的信噪比变化趋势中,可 以看出近50年来青南高原地区春季最高气温变化 同时在64年和32年时间尺 的波动幅度趋于减小, 度上表现出降温趋势(64年时间尺度上开始于1961 年,32年时间尺度上开始于1991年;在16年时间 尺度上开始于1994年的升温趋势包含在较长时间 尺度降温趋势之中),这与根据近40年来青南高原 地区实测春季最高气温分析的结果.一致,说明利 用树轮资料重建的最高气温序列是可靠的.分析还 发现,在30,40年时间尺度上,青南高原地区春季 平均最高气温在冷暖期的转换过程中存在着较明显 突变现象,其中在1610年,1668年,1816年,1915 年和1934年前后的突变较为显着.另外,交叉相关 分析显示,在滞后7.5年左右,青海南部高原春季最 高气温波动与太阳黑子周期长度的变化呈显着负相 关,这反映了青海南部高原地区气温变化与太阳活 动的变化具有一定关系. 致谢中国科学院寒区旱区环境与研究所 王宁练研究员提供太阳黑子周期长度资料,特致谢 意! 参考文献(References) 1冯松,汤懋苍,王冬梅.青藏高原是我国气候变化启动区的新 证据.科学通报,1998,43(6):633—636 FengSong,TangMaocang,WangDongmei.Newevidenceforthe Qinghai-Xizang(Tibet)Plateauaspilotregionofclimatic fluctuationinChina.ChineseScienceBulletin,1998,43(20): 1745—1749 2刘晓东,张敏锋,惠晓英等.青藏高原当代气候变化特征及其对 温室效应的响应.地理科学,1998,18(2):113—121 LiuXiaodong,ZhangMinfeng,HutXiaoyingeta1.Contemporary 4 5 6 7 9 climaticchangeoftheQinghaiXizangPlateauanditsresponseto greenhouseeffect.ScientiaGeographicaSinica,1998,18(2): l13—121 翟盘茂,任福民.中国近四十年最高最低温度变化.气象, 1997,55(4):418—429 ZhaiPanmao,RenFumin.OnchangesofChina,smaximumand minimumtemperaturesintherecent40years.ActaMeteorologica Sinica,1997,55(4):418—429 唐红玉,李锡福.青海高原近40年来最高和最低温度变化趋势 的初步分析.高原气象,1999,18(2):230—235 TangHon~u,LiXifu.Preliminaryanalysisonmaximumand 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