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基于多源数据的青藏高原雨季降水特征变化分析
栾澜, 翟盘茂
气候变化研究进展    2023, 19 (2): 173-190.   DOI: 10.12006/j.issn.1673-1719.2022.046
摘要   (641 HTML45 PDF(pc) (20535KB)(753)  

高原地区地形复杂,气象测站的长期实地观测数据有限,且主要集中在东部区域。虽然近年来各种降水分析数据集得到了发展,但这些数据集的代表性及数据之间的一致性等问题制约了对高原地区的降水特征变化的认识。基于国家气象信息中心提供的青藏高原地区89个地面气象站降水数据及西部9个加密自动站数据,综合分析了多套逐日格点分析数据集(APHRO、CN05.1、CMFD、TRMM及GPCP)反映的雨季降水量、降水日数、极端降水量及极端降水日数与实际观测之间的一致性与差异,并深入研究了其区域变化特征。结果表明:(1)CN05.1及CMFD数据与高原实地观测的数据在区域平均降水量变化,降水量和极端降水量的空间分布格局及其变化趋势分布等方面均具有较好的一致性,但在降水日数与极端降水日数方面均存在一定差异;APHRO降水数据集揭示的高原雨季降水量和降水日数变化趋势偏小,极端降水量与日数的变化趋势与实地观测的趋势相反;GPCP与TRMM降水分析数据序列较短,反映的高原地区极端降水变化趋势与观测较一致,但高原总体降水量变化与观测结果反向,降水日数变化则被明显高估。(2)以实地降水观测为基准,考虑其他多套分析数据集的一致性特点,综合评估得到:对于高原整体,1961—2019年雨季降水量、极端降水量、极端降水日数总体上呈现增加的趋势;但对降水日数,由于实地观测得到的变化与其他分析数据结果之间差异较大,对其变化的认识仍存在不确定性。从不同气候分区上看,高原干旱区与半干旱区的降水量、降水日数、极端降水量、极端降水日数总体增加;对于半湿润区,极端降水日数微弱增加,降水量与极端降水量明显增加,但在其东部和中部地区微弱减少,而降水日数由于在其东部和南部显著减少引起半湿润区总体上呈现出减少趋势。



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图1 青藏高原站点分布、降水量空间分布及区域划分
注:蓝色虚线为降水量等值线,单位为mm;I、II、III区分别为干旱区、半干旱区和半湿润区,以蓝色实线划分;数字1~9分别对应表1中西部各个自动站。
正文中引用本图/表的段落
文中站点数据使用由中国气象局国家气象信息中心提供的中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)中时间跨度为1961—2019年5—9月的降水数据,为进一步减小由于缺测和台站迁移带来的误差,依照以下原则对数据进行了筛选:(1)单站点在所选择研究时段内缺测数量不超过总数量的5%;(2)站点的水平迁移半径不超过20 km,并且垂直高度的变化不超过50 m[21]。最终选取了青藏高原地区的89个测站(图1)。
此外,还利用了2010年以来获取的高原西部9个自动站逐小时降水资料数据(位置见图1标序号的站点,详细信息见表1)。首先对数据进行了质量控制[22-23]。(1)界限值检查:界限值为0~85 mm/h,超越该界限值范围数据为错误;(2)时间一致性检验(连续无变化检查):由于测量仪器故障、雨量计漏斗部分堵塞,承水器收集的降水以匀速渗漏的方式进入翻斗计量及报文上传重复等因素导致连续多个时次出现同一个数据,则认为数据错误。进而将质量控制后的逐小时数据处理为逐日数据进行分析。
在评估不同数据间的一致性方面,泰勒图提供了一个可视化框架,用于将不同数据结果与站点结果进行比较[29],能够将多个变量的标准差、与参考值的相关系数以及均方根偏差综合显示在一张二维图上,可以全面清晰反映多数据的表现能力。因此,本文利用泰勒图评估了多源分析数据集对高原雨季降水特征空间格局的监测能力。在得到高原不同区域降水特征变化的综合性结论时本文依据以下标准:(1)长序列观测数据覆盖好的区域,优先考虑实测数据结果;(2)数据覆盖范围不全时,以有限时间内一致性较好的数据集为主,综合实测数据进行考虑。
为分析青藏高原不同气候区的降水特征变化,本文将青藏高原划分为3个区域[32]:干旱区(I,年降水量<200 mm)、半干旱区(II,200 mm≤年降水量≤400 mm)及半湿润区(III,年降水量>400 mm),如图1所示。
APHRO、CN05.1、CMFD这3套数据时间跨度较长,且在高原长期地面气象站所在区域相对站点观测数据的降水特性变化监测能力较好,因此,下文利用这3套数据在高原西部短期自动站所在区域(主要位于图1中的干旱、半干旱区域)对雨季降水及其极端事件的监测能力进行分析。
本文的其它图/表
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