《华东电力》
1 引言
降水是表征气候变化的重要气象要素之一。降水变化主要体现在总量、强度、频率以及降水种类等方面。很多学者对降水特征进行分析,包括针对梅雨季节、汛期和不同季节降水的分布特征的分析(吴昊旻等,2011;孙燕等,2012),以及针对年际降水、极端降水和短时强降水的时空分布特征的分析等(吴翠红等,2013;沈伟等,2017;熊敏诠,2017)。有些学者侧重于降水频率、降水强度和降水日数等方面的研究,如对中国夏季降水特征(陈晓燕等,2010)和不同等级雨日(李红梅等,2008)的分析,以及局地暴雨过程的降水强度和降水效率及其与宏微观物理因子的联系(刘圣楠和崔晓鹏,2018)等;通过线性回归等气候诊断方法,研究各量级降水量的气候特征和变化趋势(符娇兰等,2008;宁亮和钱永甫,2008;彭贵芬和刘瑜,2009)。Zhai et al.(2005)研究发现我国总降水量变化不大,但存在明显的区域性差异。
华东地区处于东亚季风区,包含山东、江苏、安徽、浙江、江西、福建六省以及上海市。作为中国最具活力的经济增长带之一,华东区域人口密集,人类活动对气候影响不可忽略。已有研究表明,受全球变暖、区域城市化以及热岛效应影响,华东区域近50年气温增长更为显著(史军等,2009),而干旱与洪涝成为华东区域最严重的两类气象灾害,极端气候事件日益频发。吴昊旻等(2013)对华东地区降水的研究主要集中在各等级降水的分布特征,趋势变化以及极端降水,台风降水,汛期降水、季节降水等方面。且张立波等(2013)研究指出华东地区年雨日普遍减少,而小雨(日降水量为0.1~10 mm)日占总雨日的比重最大,可达70%以上。而已有研究对于华东地区降水变化的原因探讨并没有给出详细分析。
小雨量级虽小,但却占了总雨日的相当比例。小雨对保持水土,减缓干旱具有重要意义(Gong et al.,2004)。量级小的降水从侧面也能极端反应大气湿润情况(严中伟和杨赤,2000)。由于小雨的降水强度不大,它比其他等级的降水更易受到全球变暖、气溶胶含量增加等人为活动的影响(张丽亚和吴涧,2014)。因此,对华东小雨的研究是研究华东降水变化不可忽略的重要部分。
Fu et al.(2008)和Qian et al.(2010)发现不仅在我国,而且在全球尺度上,欧洲、北美、亚洲均出现小雨减少的现象。在华东区域也同样发现小雨日的减少趋势(白静漪和管兆勇,2014)。Wu et al.(2015)利用395站分析了中国东部地区夏半年小雨的减少特征,并指出增暖是引起小雨减少的主要原因,后Wu et al.(2017)进一步分析指出中国东部地区小雨减少主要是多云天小雨的减少,且这种减少也主要是由于增暖引起的。但已有的研究并没有针对增暖条件下气溶胶对小雨减少的影响进行分析和讨论。
针对已有的研究,本文采用布点更为密集的447站国家级地面气象站资料,针对华东区域的降水进行分析并指出1980~2013年各等级降水量的变化趋势,针对变化最为显著的小雨进行着重分析。本文采用Wu et al.(2015)的方法,从低空气温和水汽含量方面揭示小雨日减少的主要原因,并选取污染比较严重的长三角区域,讨论分析能见度减小区域小雨的变化特征。
2 资料及来源
为了对华东区域不同等级特别是小雨的时空分布特征以及温度、水汽、气溶胶对其变化的影响进行详细的讨论和分析,本文使用到以下资料,主要包括:
(1)华东区域537站地面气象站基本气象要素日值数据集。该数据来源于中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集v3.0,是站点分布相对密集,资料质量控制严格的数据集。本研究选取1980~2013年共34年的日降水资料进行分析,在处理资料前对缺省测站进行了严格的剔除,方法类似Zhai et al.(2005)的方法,若缺测值达到当年总的5%则认为这一年缺测,而且当非缺测年多于25年,则剔除此站点。为了保证数据的均一性,本文对所有迁过站的站点也进行了剔除。已有的研究对小雨的划分都是按照日降水量为0.1<P≤10 mm 进行定义的(Qian et al.,2009; Wu and Fu,2013; Fu and Dan,2014)。按照中央气象台降水的划分标准,日降水量可划分成五个等级:小雨(0.1<P≤10 mm)、中雨(10<P≤25 mm)、大雨(25<P≤50 mm)、暴雨(50<P≤100 mm)和大暴雨(P>100 mm)。本文挑选出小雨、中雨、大雨和暴雨等级的降水日资料,通过计算得到不同等级的年降水量作为分析和研究对象。按照以上标准对降水资料进行挑选,最终选取华东区域(含山东省、安徽省、江苏省、上海市、江西省、浙江省、福建省)共447站作为最终的分析站点。站点分布如图1所示。
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