本论文利用中国地区地表气温观测资料对近几十年温度季节循环的变化作了全面的论述。最近几十年全球增温使夏季时期长度延长而冬季时期缩短,这已是不争事实,但对全球范围内百年尺度上季节循环的变化不甚了解,这对温度季节循环变化研究的检测和归因分析带来了困难。其中一个最主要的限制性因素为世纪尺度逐日温度数据在部分地区的缺乏。为了研究全球范围、世纪尺度温度季节循环的变化特征,使用一个简化的季节循环指数:局地生长季(LGS)开始日期、结束日期(分别位于季节循环中的春季位相、秋季位相),在建立了4月(10月)温度与LGS开始(结束)日期变化的线性关系的基础上,分析了全球L,GS的变化特征,并分析了LGS各指数多年代际变率同AMO的关系。最后,对耦合模式(CMIP3,CMIP5)模拟中国地区季节循环变化的能力作了评估,并分别对CO2浓度倍增、RCP4.5情景下中国区域季节循环的变化作了预估。主要结论如下: (1)分析了1960-2008年中国地区季节循环的变化特征。定义了四个季节指数,包括局地冬季/夏季时期,以及局地春季/秋季位相。集合经验模分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD方法)被用来分解温度的年循环曲线用以定义以上指数。结果表明,局地冬季时期缩短速率6天/10年,主要是由于冬季结束日期的提前造成的;局地夏季时期增长速率2-4天/10年,由于开始日期的提前,以及结束日期推迟的共同作用造成的。春季位相显著提前速率为2天/10年,秋季则相对不显著。冬季指数在1980s存在一个转折时期;而对夏季指数的变化来说,转折点在1990s。 (2)‘三伏’是指我国很多区域气候季节循中最为闷热的一段时期。本文利用中国地区观测站的逐日最低(Tmin)、最高气温(Tmax)和湿度值构建人体舒适度指数(THI),并分三伏区、准三伏区、潜在三伏区和非三伏区,辨识了我国的气候三伏特征及其在时间上的跃变,得到华北、江淮和江南三个地区三伏入伏日期在7月4日与7月25日之间波动,多年平均的入伏时间(伏期长度)分别为:华北7月16日(26天),江淮7月16日(29天),江南7月13日(34天);就多年平均而言,三伏强度在江淮区域最强,江南稍弱,华北最弱;各地THI(Tmin)大致都呈现上升趋势,而THI(Tmax)则表现出更多的年代际波动。 (3)通过使用简化的温度季节循环指数——局地生长季(LGS)开始日期、结束日期——研究了变暖背景下全球范围、百年尺度温度季节循环发生的变化。对使用局地多年平均温度为阈值温度定义的LGS的开始日期、结束日期与使用其他传统特定的温度阈值(0℃,5℃,10℃和15℃)所得的结果作了比较,结果表明,无论使用哪种阈值温度定义生长季,在生长季变化趋势的研究方面得出的结果是类似、可比的。但使用多年平均温度作为阈值温度来定义气候学生长季比其他特定的阈值温度有明显的优势:有着更为广泛的空间分布范围,而其他阈值温度的适用范围有局限性;LGS开始日期多在4月份,因而可以分析相应的4月份的大气环流变化等寻求全球尺度上的影响因素,而其他阈值温度生长季开始日期南北差异较大(3-5月),这给有关的大尺度物理成因分析带来了困难。对生长季结束日期的进一步分析存在着类似的问题。我们还发现,在受温度因素控制生长季开始日期的森林植被覆盖区域,NDVI生长季开始日期的变化和L,GS开始日期的变化有显著的相关关系。这也增强了本文所用的局地生长季(LGS)的实际意义。 (4)4月(10月)温度和LGS开始(结束)日期变化之间存在很好的线性关系(定义为日期变化率DSR)。通过对9个长期逐日温度序列的分析,证明了DSR是一个稳定的常数。我们首先利用1960-99年逐日温度数据计算出全球各个格点上的DSR,发现DSR的大小存在着纬向差异和海陆差异。利用全球逐月温度数据(CRU T3.1)以及上述线性关系,计算出1901-2009年全球LGS延长的趋势:0.89天/10年,主要是LGS开始日期提前(0.58天/10年)造成的。由于LGS开始/结束日期分别与4月/10月温度变化存在线性关系,即4月/10月温度的年代际变化可对等于LGS开始日期/结束日期的变化,我们对4月/10月温度(定义为LGS指数)的变化作了进一步的分析,来研究LGS开始/结束日期的变化规律。。使用集合经验模(EEMD)分解方法得到的4月、10月温度时间序列的多年代际变率分量(MDV)同AMO指数有着很好的相关关系(正相关或者负相关)。这种关系可以用AMO暖位相年和冷位相年的海平面气压场差异解释。MDV对1980-2009年全球平均4月/10月增温的贡献约为43%/63%。但MDV对增温的贡献存在区域的差异,例如,MDV对1980-2009年上海地区4月/10月增温的贡献约为68%/42%。因此,MDV对最近几十年全球LGS的变化有着重要的作用。 (5)城市化是近几十年中国区域人类活动的重要组成部分,对很多局地温度记录具有不可忽视的作用。本文使用北京地区20个气象观测站的观测资料,对北京地区城市化进程对LGS指数(4月、10月温度)变化的影响做了初步的分析,以此为例,评估城市化对局地气候变化估算所产生的影响。这对我们全面理解LGS变化的原因也具有重要的意义。结果表明,近几十年城市化进程对北京市区4月、10月温度增温的最大贡献分别可达35.4%,31.8%。这说明在利用城市站点气象记录评估大尺度气候变化时,需考虑其代表性。 (6)全球耦合模式是目前进行气候模拟和未来气候变化情景预估的有效工具。由于温室气体浓度的增加是最近几十年气候变暖最主要原因,本文我们分析了CO2浓度按1%速率增长情景下(9个CMIP3耦合模式)中国地区温度季节循环的变化,在这个情景下的中国区域温度季节性的变化可以认为是在“纯”大气CO2浓度发生变化背景下的变化。首先评估了所有耦合模式对中国地区20世纪季节循环变化的模拟能力,结果表明9个耦合模式集合平均模拟的结果要好于单个模式模拟的结果。和2倍浓度CO2情景下的结果相比,4倍浓度CO2情景下的局地夏季/冬季温度在我国东北,西南,东南地区分别增加了3.4/4.5℃,2.7/2.9℃,2.9/4.1℃,表明了季节振幅的减弱,但是在我国的西北地区,CO2浓度倍增后的结果表明,季节振幅增强(4.4/4.0℃)。局地夏季在我国西北,东北,西南,东南地区分别增加了37/30/66/54天。某些模式结果甚至表明,CO2浓度倍增(从2倍浓度到4倍浓度)后,中国地区冬季消失,另外的一些模式的集合平均结果表明冬季缩短42/36/61/44天。 (7)基于中国地区549站1960-2004年观测的逐月温度数据,对CMIP5提供的14个耦合模式模拟该时期中国地区4月、10月温度气候平均态和变化趋势的能力作了评估。14个模式中有3种模式能够很好的再现我国4月、10月温度的气候平均态和变化特征:bcc-csml-1(中国)、MIROC-ESM-OHEM(日本)和MME(集合平均)。就全国平均来说,RCP4.5(代表性浓度路径)情景下,MME耦合模式模拟的未来中国区域4月、10月温度百年增温速率分别为0.26和0.29℃/10年。另外,基于上海地区1901-2004年观测的逐月温度数据,对CMIP5提供的14个耦合模式模拟中国地区4月、10月温度的多年代际变化的能力作了评估。在这些模式中,耦合模式bcc-csml-1(中国)、inmcm4(俄罗斯)、IPSL-CM5A-MR(法国),以及MME(模式集合平均)能够相对比较好的模拟出20世纪上海地区4月、10月温度的多年代际变化特征。RcP4.5情景下,对整个21世纪来说,上海4月、10月温度的变化以增温为主,但同时存在着阶段性的增速缓急,反映了年代际气候变化的影响。但相对于观测而言,模拟的气候年代际变化较弱。
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