利用GLDAS资料分析黄土高原半干旱区土壤湿度对气候变化的响应

利用GLDAS资料分析了1948~2010年黄土高原半干旱区气温、降水和土壤湿度的变化趋势,并重点讨论了气温和降水对土壤湿度的影响和相对贡献。结果表明:近60 a来黄土高原半干旱区整体呈现暖干化趋势,增温速率明显高于全球平均增温速率;不同深度的土壤湿度的长期变化均呈减小趋势,且年际间变化明显。不同深度的土壤湿度和气温呈负相关关系,并随着土壤加深,两者的相关性加强;土壤湿度和降水则呈正相关关系,相关关系最大出现在表层土壤。通过分析气温和降水在不同季节对土壤湿度的相对贡献发现,春季和冬季气温对土壤湿度的相对贡献较降水显著,秋季恰好相反,夏季气温和降水对土壤湿度的相对贡献大小相当。对比不同深度层降水、气温对土壤湿度的相对贡献得出,降水对浅层土壤湿度有显著作用,而气温对深层土壤湿度的作用更明显。     

中国不同气候区土壤湿度特征及其气候响应

为获得中国不同气候区各层深度土壤湿度变化特征及其对气候变化的响应,利用中国区域台站观测土壤湿度资料、降水及气温资料,采用趋势、相关性分析及突变检验等方法,讨论了东北、河套、江淮区域1981~1999年不同深度土壤湿度变化特征及其对气温、降水的响应。结果表明:东北、江淮地区为土壤湿度高值区,河套地区为土壤湿度低值区,土壤湿度由浅层至深层呈上升趋势;东北、河套地区降水和土壤湿度变化呈正相关,江淮地区降水和土壤湿度呈负相关;东北、河套地区气温和土壤湿度变化呈负相关,江淮地区气温与土壤湿度呈正相关关系。土壤湿度对降水的响应比对气温变化的响应更加显著。      

多种土壤湿度资料在中国地区的对比分析

利用1992—2012年中国区域土壤湿度观测资料对目前使用较为广泛的5套土壤湿度资料(ERA-Interim、NCEP再分析资料、GLDAS同化资料、CPC模式资料和AMSR-E卫星反演资料)的适用性进行检验,分析5套资料对中国区域土壤湿度的时空分布特征和变化趋势的描述能力。结果表明:5套资料都能大体反映暖季中国区域土壤湿度东南湿、西北干,自东南向西北递减的分布格局以及西北干旱区和半干旱区变湿、长江流域部分地方变干的变化趋势,其中CPC资料最接近观测事实,并能较好地表现局地特征;在描述土壤湿度的季节变化和年际变化方面,GLDAS和NCEP资料与观测数据的相关性较好,能较好反映土壤湿度的时间演变特征。进一步利用检验效果较好的GLDAS、NCEP和CPC资料分别对中国区域土壤湿度时间和空间的长期变化趋势分析发现:中国区域标准化年平均土壤湿度在1948—1996年处在相对湿润期,而1996—2012年处在相对干旱期;中国区域年平均土壤湿度的空间变化特征是东部变干、西部变湿,自东北、华北至西南呈现一个干旱化带。     

华北地区降水的准周期信号及其阶段性变化特征

应用奇异谱（SSA）方法分析了华北地区降水的准周期信号及其阶段性变化特征，结果表明，华北地区月降水序列的年际振荡信号较强，占总方差的44．7％，显著振荡周期分别有17个月（准1～2a）、30个月（准2～3a）、60个月（准5a）和11个月（准1a），不同分区降水的准周期振荡信号各有差异。各种准周期振荡随时间的长期演变亦很明显且各不相同。奇异交叉谱（SCSA）诊断表明，华北地区降水的年际振荡与Nino区海温的准周期信号存在着显著的耦合关系，且这种耦合关系随时间是变化的，表现出耦合振荡强度的阶段性变化和耦合位相随时间的改变。各分区降水与不同Nino区海温的显著耦合周期信号及其随时间的长期演变各具特色，体现了华北地区降水对Nino区海温异常响应的复杂性。     

青藏高原复杂下垫面能量和水分循环季节变化特征分析

为深入认识青藏高原能量和水分循环季节变化,利用GSWP(Global Soil Wetness Project)、GLDAS(Global Land Data Assimilation System)、AMSR-E(Advance Microwave Scanning Radiometer-EOS)土壤湿度以及台站观测资料等多种数据,采用滑动t检验初步分析高原下垫面各物理量季节变化特征。结果表明:各物理量季节变化特征明显且联系密切。高原下垫面净短波辐射和感热通量在1月中旬显著开始增加,5~6月达到全年最高值。净长波辐射5月表现为高值,夏季表现为低值。地表潜热通量在1月显著开始增加,在夏季达到全年最高值。表层土壤3月开始输送热量到大气,9月大气开始向土壤表层传递热量;融雪3~5月加快,雪盖减少。降水和1 cm植被含水量在2月显著开始增加,1 cm土壤显著开始加湿,5~6月降水陡增,1 cm土壤湿度表现为峰值。1 cm植被含水量、植被蒸腾、总蒸散与降水在7~8月达全年最高值,1 cm土壤湿度在7月表出现为谷值,9月达全年第二峰值。10月下垫面温度转冷后,雪盖增加,土壤湿度逐渐减小。     

中国西北区西部土壤湿度及其气候响应

利用中国西北区西部7个农业试验站1981—2001年0~40 cm的土壤湿度、降水、气温、水面蒸发和相对湿度观测资料,分析了逐站土壤湿度的月变化、年际特征及其气候响应。结果表明:(1)7站土壤湿度月变化分为平稳型和波动型;新疆各站土壤湿度沿垂直方向年际变化比较一致,但青海2个测站上下层趋势基本相反;新疆各站整层年际变化相对较大,而青海2个测站年际变化相对稳定;土壤湿度年际变化总体趋势随深度增加而减小。(2)进入20世纪90年代,多数站点土壤明显干化,个别站还存在突变现象,土壤湿度与气温有着显著的负相关。(3)土壤湿度和气候因子之间存在相互响应,土壤湿度与气温普遍存在负相关,土壤湿度与降水之间总体响应不明显。     

近54年辛集市气温及降水变化特征

根据河北省辛集气象站近54 a(1957-2010年)的月平均地面观测资料,采用气候统计学方法,分别从气温及降水的趋势变化、周期变化、突变特征等方面进行分析,总结该市近54 a气温及降水的变化特征。结果表明:1)近54 a来辛集市年平均气温、各季平均气温及极端最低气温呈显著上升趋势,四季中冬季增温趋势最明显,夏季增温幅度最弱,极端最低气温上升而极端最高气温下降,导致气温日较差减小;2)在20世纪60年代,年平均和冬季气温表现出准2~3 a的显著年际变化周期,年平均和春季气温还表现出准7 a的显著年际周期特征;3)该市年降水量近54 a来整体呈先增加后减少的变化趋势;4)年和夏秋季降水量在20世纪60年代均表现出准3~4 a的周期特征,而在春季准7 a的年际振荡贯穿始终;5)辛集市的气温变化趋势以及突变开始时间与全国、河北省以及石家庄地区近50 a气温变化基本一致,但该市的降水量变化则略有不同,降水量变化的长期趋势不显著且突变不明显,主要是由于降水量的时空变化差异性较大。     

近58a南岳高山站气候变化特征分析

采用1953—2010年南岳高山站逐日气象资料,运用线性回归、突变分析和小波分析方法,对该站平均风速、气温和降水的气候变化特征进行了分析,并对与平均风速变化密切相关的气温和降水进行了年际变化特征比较.结果表明:1)年和四季平均风速均呈明显减小趋势,在20世纪90年代前后风速有由大到小的突变,年平均风速存在显著的准2 a和准4 a周期;2)年平均气温、最低气温、最高气温均呈明显升高趋势,气温存在显著的准2 a和准4 a周期,且于20世纪90年代中期前后气温有由偏低向偏高的突变;3)年降水量呈下降趋势,存在显著的准2 a和准3 a周期;4)风速与平均气温、最高气温和最低气温呈负相关关系,均通过0.01显著性检验,风速与降水的相关性没有通过显著性检验,但风速与降水的变化趋势在20世纪60年代中后期、70年代中期到21世纪初有较好的反相位变化.     

夏季青藏高原不同层次土壤湿度时空变化特征

基于1950—2009年GLDAS Noah 2.0逐月平均土壤湿度资料,分析了夏季青藏高原各层土壤湿度的时空变化特征。结果表明:(1)夏季青藏高原各层土壤湿度整体上呈自南向北递减的空间分布,但在高原中部地区中层、深层土壤湿度均有一个极值中心。(2)夏季高原中东部地区表层、浅层、中层、深层土壤湿度之间的差值(深层与中层除外)均表现为"上湿下干"的垂直分布,而中部偏西地区各层土壤湿度差值则表现为"下湿上干"的垂直分布。(3)夏季高原各层土壤湿度第一模态均呈现西南—东北反向型分布,且随着深度的增加,零线向东北移。(4)夏季高原主体各层土壤湿度的年际变化特征明显,除深层(呈现不显著增加趋势)外整体均呈现显著下降趋势,前期土壤湿度较高,后期较低。从空间趋势分布来看,除深层土壤湿度在高原中部有增大趋势外,各层土壤湿度变化趋势在高原上均以减小为主。(5)去趋势后,除深层外其他各层土壤湿度最大年际变化幅度在高原中部随着土层的增加而减小,而高原中东部则随土层的增加而增大。     

淮河流域土壤湿度异常的时空分布特征及其与气候异常关系的初步研究

利用中国东部1990~2000年旬平均土壤湿度、降水和气温观测资料，通过对0~50 cm层次土壤湿度进行旋转主分量分析 (REOF)，重点分析了淮河流域土壤湿度的时空分布特征, 并初步研究了土壤湿度与前期、同期和后期不同时段降水与气温的关系。发现春季以30 cm为界，30 cm以上各层土壤湿度异常的第一旋转空间模态十分相似, 其大值中心主要位于淮河流域，而30 cm以下 (30~50 cm) 各层的第二旋转空间模态与之亦十分类似, 因此称该模态为“淮河型”，而夏季和秋季虽然该模态也很显著, 但特征不如春季突出。该模态在各层次土壤中具有明显的持续性特征，均存在40旬左右的显著周期；并与前期和同期降水（气温）呈显著正 (负) 相关关系，与约半年后的降水 (气温) 呈负 (正) 相关关系。