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1960—2003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. 63+4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1960—2003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1960—2003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1960—2003 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64%o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1960—1970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T=5. 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 T=16. 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