中国干湿状况和干湿气候界限变化研究

选取全国616个地面气象台站1975-2004年的地面资料,通过Penman-Monteith公式计算的参考蒸散确定湿润指数（W）,按W为0．03、0．2、0．5和1．0把中国分为极干旱、干旱、半干旱、半湿润和湿润5个干湿区,给出了湿润指数的变化趋势和变异状况的地理分布,讨论了湿润指数的年代际变化特征。结果表明：湿润状况显著增加的地区主要为新疆西北部和中国的西南部,干旱化显著的地区主要在青海的东部、甘肃的南部和四川北部;干湿状况变化从中国的东部向西部逐渐增大,中国的西南地区干湿状况最为稳定;20世纪80年代初全国的平均干湿状况发生变化,由干旱趋向湿润,30a来半湿润、湿润地区干湿状况年际变化大,半干旱区和湿润区增多,半湿润区减少。     

中国干湿区变化与预估

本文采用干湿指数对1962~2011年中国干湿区范围变化进行了集中分析,并利用CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）模式对其变化趋势开展了预估研究。结果表明,1962~2011年平均极端干旱区、干旱区、半干旱区、半湿润区和湿润区分别占中国陆地总面积的2.8%、11.7%、22.4%、32.6%和30.5%。期间,中国区域年干湿指数总体上呈现下降趋势,空间上表现为西部湿润化和东部干旱化的特征。显著缩小的是湿润区和极端干旱区,半湿润区、半干旱区和干旱区则显著扩大,这表明中国气候敏感区域在扩张。春季和秋季干湿指数变化趋势的空间分布与年平均的较为一致,冬季西北呈干旱化,夏季东南部地区为湿润化。相对于参考时段1986~2005年,在RCP4.5（Representative Concentration Pathway 4.5）情景下18个气候模式中位数的预估结果中,降水仅在东南南部减少,而潜在蒸散发在全区域增加,由于潜在蒸散发的增量超过了降水的增幅,中国区域将整体趋于干旱化,仅在西北地区呈湿润化特征;未来湿润区、干旱区和极端干旱区缩小,气候敏感性高的半湿润区和半干旱区仍将扩大。     

基于3种指数的全球干湿变化年代际特征

通过对比AI指数、PDSI指数和土壤湿度的变化发现,3种指数能够较为一致地反映全球干湿变化的时空分布特征,在此基础上,研究了全球及不同气候区干湿变化的长期变化趋势和周期信号,并重点分析干湿指数的年代际演变及其变化机制。结果表明:近67 a来,全球整体呈现干旱化趋势,其中半湿润区干旱化最为显著,其次为极端干旱区、湿润区和半干旱区,而干旱区表现为变湿趋势;全球干湿变化存在准20 a的显著周期信号,但不同气候区的主要变化周期存在差异,其中干旱区、半干旱区和湿润区的主周期为准20 a,而极端干旱区和半湿润区为准30 a;潜在蒸散量的显著增加趋势是导致全球干旱化的主要原因,而全球干湿变化的准20 a周期主要由降水振荡所控制。     

近30年安徽省地表干湿时空变化及对农业影响

采用FAO Penman-Monteith模型, 并利用安徽省辐射观测资料对其净辐射项进行修正, 计算近30年安徽省的参考作物蒸散量。用此计算值和相应时段的降水量计算干燥度 (I_a), 并进行了基于干燥度指标不同时间尺度的区域地表干湿状况变化分析。分析表明:1971—2000年安徽省年干燥度平均值I_a=1的等值线为湿润区和半湿润区的分界线, 该分界线与1000 mm的年雨量线有很好的一致性, 同时也具有清晰的农业意义。20世纪70—90年代I_a=1的等值线南北波动, 其波动区域正是安徽省江淮分水岭易旱区。在此基础上分析了半湿润区、波动区域和湿润区降水量、参考作物蒸散量和干燥度年代际、年际和半年际的变化趋势及变异率以及逐月干旱频率及其对农业的影响。     

岱海湖流域生态质量干湿指标气象评价研究

选取岱海湖流域3个国家一般气象站60年的气象资料,采用Penman-Monteith模型计算出岱海湖流域的参考蒸散量和干湿指数,表征岱海湖流域地表干湿状况。岱海湖流域地表多年平均干湿指数为0.42,属于气候半干旱区。20世纪60、70、90年代湿润指数距平为正距平,气候偏半湿润状态;20世纪80年代后期和21世纪初期（2000—2009年）为负距平,气候偏干旱化。干湿指数主要受降水量、潜在蒸散量、相对湿度、日照时数影响,这些气象因子共同作用影响岱海湖流域气候干湿状况,其中降水量是最主要的影响因子。研究结果可以更好地认识区域气候条件及未来变化方向,为岱海湖的生态评价提供科学参考。     

黑龙江省地表湿润状况及趋势分析

利用1958～2003年黑龙江省均匀分布的16站月降水和平均气温资料,通过计算地表最大潜在蒸发、地表干燥度指数、地表水分盈亏量,对比分析了黑龙江省各不同干湿气候区域地表干湿状况的分布规律及其变化趋势,并讨论了它与降水和气温的关系。给出了地表干燥度指数的地理分布和变化趋势。研究表明:全省及各区地表干燥度均存在变干的趋势,特别在进入21世纪以后,变干的趋势更加明显。但各地变干的特征差别较大,其中西部地区地表变干的程度最为严重,北部地区最轻,甚至个别地区还有变湿的倾向。     

中国不同干湿区蒸发皿蒸发和实际蒸发之间关系的研究

利用降水量将中国划分为干旱、半干旱、湿润和半湿润4个区域,开展不同区域中蒸发皿蒸发和多个模式模拟的实际蒸发的集成结果对比研究,探讨和分析在不同干湿背景下蒸发皿蒸发和利用观测的气象数据驱动的陆面过程模型模拟的实际蒸发之间的关系,并对导致这种关系的原因进行了分析,表明结果:(1)实际蒸发在中国整体上表现为下降趋势,这与湿润和半湿润区的变化趋势一致,而在干旱和半干旱区,实际蒸发表现为上升的变化趋势;(2)对比不同干湿区域的结果发现,在干旱和半干旱区,蒸发皿蒸发和实际蒸发表现为相反的变化趋势,在半湿润和湿润区,蒸发皿蒸发和实际蒸发表现为相同的变化趋势,在中国整体上蒸发皿蒸发和实际蒸发在总体上也具有一致的变化趋势;(3)单站分析的结果表明,中国东南大部分站点蒸发皿蒸发和实际蒸发表现为相同的变化趋势,而在西北地区大部分站点两者之间是相反的关系,这与区域平均的结果是一致的;(4)蒸发皿蒸发和实际蒸发之间在各个地区存在不同的关系主要是由于不同的干湿背景下实际蒸发变化的主要制约因子不同造成的。     

东亚、北非干旱半干旱区边界层高度的特征研究

采用再分析资料ERA-20C对东亚、北非干旱半干旱区一百多年边界层高度(Boundary Layer Height,BLH)的时空变化特征进行比较研究,结果揭示了两个地区不同气候区BLH空间分布和时间变化的差异性。结果表明,BLH的空间分布与气候干湿程度密切相关,同时受海拔以及河流、湖泊分布等的影响;干旱区、半干旱-半湿润过渡区的BLH在东亚和北非均为升高趋势;极端干旱区、干旱-半干旱过渡区、半干旱区的BLH在东亚为升高趋势,在北非为降低趋势;极端干旱区对干旱半干旱区整体BLH年际变化贡献最小,东亚为11. 05%,北非为3. 68%;东亚半干旱区年际变化贡献最大23. 74%,北非半干旱-半湿润过渡区年际变化贡献最大28. 89%。两个地区BLH的变化均包含周期为60年、30年、10年、5～7年和2～4年的振荡,在长时间尺度的周期变化中,两个地区的BLH基本呈反位相关系,在短时间尺度的周期变化中,呈反位相、同位相交替转换的关系; BLH的长期变化趋势,东亚各季节均为升高趋势,北非只有冬季为升高趋势; BLH年际变化,夏季占主导地位,东亚年际变化贡献率是58. 50%,北非年际变化贡献率是57. 52%,北非秋季年际变化贡献率是东亚地区的2倍多。     

中国干旱半干旱地区的冷季快速增温

利用中国713个观测站均一化的月平均温度资料,详细分析了近55年中国温度变化的季节性及区域特征,并进一步分析了中国干旱半干旱区冷季增温前后的大气环流特征。年际变化结果表明,中国的增温现象主要是从20世纪80年代中期开始,90年代快速增长,21世纪初增温变缓,其中干旱半干旱区的年均增温速率是湿润半湿润区的1.7倍。季节性特征为冷季增温速率是暖季的1.9倍,干旱半干旱区的冷季增温速率较大,都超过了0.3℃·(10a)-1,其中青藏高原、内蒙古中部、东北和华北增温尤其显著,湿润半湿润区的冷季增温相对较慢,其中中西部地区比东部沿海增温较慢。干旱半干旱区的冷季温度在1986年左右发生显著暖突变,突变前后的大气环流对比分析表明,极涡强度减弱、东亚大槽和欧洲浅槽变浅、极地冷高压和西伯利亚高压偏弱、气旋性异常环流和东部地区的异常东南气流都有利于干旱半干旱区冷季的快速增温。     

江苏省近50a气候干湿特征研究

根据江苏省1960—2009年54个气象台站常规气象观测资料,利用Penman-Monteith公式计算了全省各地区50 a的逐日潜在蒸散量,结合逐日降水量,推算出了相对湿润度指数值,并采用国家标准《气象干旱等级》(GB/T20481-2006)中的相对湿润度分级指标对全省干湿状况进行了评估,分析其时空变化特征。研究表明:1)就全年而言,江苏省半干旱区与湿润区各占50%左右的面积,其中淮北、江淮北部、苏北沿海的北部为半干旱区,江淮南部、苏北沿海的南部、沿江、苏南地区为湿润区;2)降水量和潜在蒸散量是影响相对湿润度指数的两个关键因子,降水量的变化对相对湿润度的时空分布起着主导作用,潜在蒸散量起着辅助作用。3)江苏省1 a中冬季的南北气候干湿反差最大、夏季最小,湿润区范围夏季最大、秋季最小,半干旱区范围秋季最大、夏季没有,干旱区范围春季最大、夏季和秋季没有。夏季气候最湿润、春季气候最干燥。4)淮北和苏北沿海地区的相对湿润度指数年变化呈"单峰型",江淮、沿江和苏南地区的年变化呈"双峰型",苏北沿海地区相对湿润度年内变化最大,沿江地区最小。