青藏高原冬春积雪小波研究

青藏高原冬春积雪小波研究 摘要采用EOF、小波分析方法对国家气候中心提供的青藏 高原39个台站19602003年的雪深资料进行分析，研究了 近44年青藏高原冬春积雪的时间变化和空间分布特征。青 海境内、唐古拉山及川西高原一带，是青藏高原冬春积雪最 主要的空间分布型；小波分析揭示出青藏高原冬春积雪具有 16. 0年和5. 14年的显著周期变化尺度。 关键词青藏高原积雪；时间分布；EOF分析；小波分析 中图分类号P426. 634文献标识码A文章编号 1007-5739 2012 23-0242-03 青藏高原是世界上海拔最高、地形最复杂的高原，被称 之为世界上的“第三极。多年来的研究表明，青藏高原热 状况的变化对东亚乃至全球的大气环流和天气气候有重要 的影响，因此探索高原积雪具有重要的意义。高原积雪的变 化历来受到国内外科学家的关注。高荣等［1］研究了冬春积 雪日数和冻结日数的变化及其气候变化的关系，表明冬春积 雪日数的变化与冬春气温的变化呈负相关，与冬春降水的变 化呈正相关；冻结日数的变化与冬春气温和冬春降水的变化 均呈负相关;柯长青等［2］对青藏高原SMMR候积雪深度、NOAA 周积雪面积、地面台站积雪深度进行了分析；韦志刚等［3］ 通过对1983年7月至1990年6月青藏高原主体58个格点 积雪资料进行EOF分析发现，青藏高原主体积雪分布以西部 兴都库什山脉、天山山脉以及南部喜马拉雅山脉为主。但是 由于青藏高原上的测站较少，分布不均，所处的位置多位 于河谷一带，测站观测资料的代表性受到一定影响［4］。卫 星资料也有一定的误差，而且由于不同年代的处理方法的变 化经常带来资料精度的不同，因而从各种资料得出的结果存 在显著差异。有必要对积雪本身的空间分布和时间变化进一 步研究，只有搞清楚其自身的变化特征，才能对其所起的影 响作出准确的评判。本文根据国家气候中心提供的青藏高原 上39个台站19602003年的雪深资料，进一步用EOF分析 方法、小波分析方法，探讨高原积雪分布与变化特征。 1数据来源与研究方法 研究所用积雪数据是由国家气候中心提供的青藏高原 上39个台站19602003年的雪深资料（冬春积雪值）。采 用EOF分析方法与小波分析方法对青藏高原上冬春积雪的时 空变化进行研究，分析其分布与变化特征。代表站的选取站 点地理分布如图1所示。 由于青藏高原上的测站较少，分布不均，所处的位置多 位于河谷一带，测站观测资料的代表性受到一定影响。因此, 对站点的选取是在消除台站迁移、经均一检查和严格质量控 制，按照研究区域多站点、长时段的原则选取的。由图1可 以看出，测站主要分布在高原东北部地区。由于高原39个 测站的确测记录较多，本文选取记录数较多年份的测站进行 分析。所选取的站点是茫崖、冷湖、托勒、野牛沟、祁 连、 大柴旦、德令哈、刚察、门源、格尔木、诺木洪、都兰、恰 卜恰、西宁、贵德、民和、伍道梁、兴海、那曲、日喀则、 江孜、隆子、帕里、杂多、玉树、玛多、清水河、达日、河 南、若尔盖、索县、昌都、德格、甘孜、马尔康、小金、松 潘、新龙、康定，共计39个测站。 2青藏高原冬春积雪的时空变化分析 2. 1青藏高原冬春积雪的空间模态 研究青藏高原地区冬春积雪的时空分布特征，在一定程 度上能够反映出青藏高原冬春积雪量的空间区域分布和年 际分布规律。本文研究选取青藏高原地区39个站19602003 年44年冬春积雪量进行EOF分析，得到方差贡献率较大的 前3个模态的空间分布和相应的时间系数，如图2所示。 由图2、图3可知，青藏高原冬春积雪量EOF分解前3 个模态累计方差贡献率为64o且EOF分解特征值收敛很快, 利用North et al [5]的经验方法对其取样误差进行评估，结 果满足能量按自由度均分，表明是稳定可分的，因此用前3 个特征向量场能反映出青藏高原冬春积雪场的几种主要的 大范围空间分布特征，具有实际的物理意义。其中第1模态 （图2a）占总方差的50. 1,描绘出青藏高原冬春积雪的整 体特征，表现为全区一致的分布。其振幅高值区位于青海境 内，唐古拉山及川西高原一带。是青藏高原冬春积雪最主要 的分布型。第2模态（图2b）占总方差的8. 2,由图2可 知，高原的北部柴达木附近为负值区，南部为正值区，正值 区的范围大。高原南、北的积雪呈反位相变化，反映了青藏 高原冬春积雪南、北部之间的空间差异。第3模态（图2c） 占总方差的5. 7。由图2可知，高原的北部柴达木盆地附近、 高原东部川西高原、松潘高原附近都出现了负值区，其他地 区是正值区。反映了青藏高原冬春积雪在高原北部及东部变 化是相同的。从图2中3个模态时间系数得出第1时间系 数的变化等同与各站平均积雪量变化，第1时间系数越大， 该年的平均积雪量越大；第1时间系数越小，该年的平均积 雪量越小。第1模态时间系数（图3a）可以看出2002年 为青藏高原异常严重多雪年，而1972年为异常严重少雪年。 从第2模态时间系数（图3b）可以看出1984年为青藏高 原冬春积雪异常严重偏多的年份，而1995年为青藏高原冬 春积雪异常严重偏少的年份。第3模态时间系数（图3c）可 以看出1974年为青藏高原冬春积雪异常明显偏多的年份， 而1979年为青藏高原冬春积雪异常明显偏少的年份。 2.2青藏高原冬春积雪的小波分析 为了进一步分析青藏高原冬春积雪量的详细变化特征， 用小波分析方法对1960年以来高原冬春积雪进行小波变换, 其结果如图4所示。 青藏高原冬春积雪小波分析如图4a所示，图中的横坐 标表示年份，纵坐标表示时间尺度，等值线表示小波变换系 数。从图4可以看到，在16〜32年左右的长时间尺度上， 分2个不同阶段有显著的年际变化。在19601970年积雪 量偏少，1982年之后积雪量偏多。在4年的时间变化尺度上, 青藏高原冬春积雪量经历了偏多一偏少一偏多一偏少一偏 多一偏少3个循环。在2年的短时间变化尺度上，积雪量也 经历了偏多一偏少一偏多一偏少一偏多一偏少3个循环。 由于小波变换系数在不同频域内（不同的尺度因子上）的方 差贡献的相对极大值可以准确的诊断出该频域内信号变化 的显著尺度。高原冬春积雪小波方差如图4b所示，可以看 到，青藏高原冬春积雪的小波系数方差有2个极大值，分别 是16. 0. 5.14年。这2个时间尺度的方差是青藏高原冬春 积雪变化的显著时间尺度。 根据上述积雪变化特征和主要时间尺度的分析，就可以 利用小波系数变化对积雪变化趋势进行估计。主周期如图4c 所示，可以看出，在2个主要的时间尺度上，当T5. 14年 时，青藏高原冬春积雪存在年代变化。大致是20世纪70年 代、90年代中期青藏高原冬春积雪量是增加的，但变化幅度 不是很大。60年代青藏高原冬春积雪量是减少的，减少的幅 度也不大；80年代青藏高原冬春积雪量也是减少的，减少的 幅度也不是很大；1995年以后减少的幅度开始增大。当 T16. 0年时，青藏高原冬春积雪自60年代以来是持续增加 的，直到90年代以后基本是处于稳定状态的，但还是略微 有增加趋势。就长期趋势而言，青藏高原冬春积雪是增加的。 3结论 研究结果表明