华南冬季雾日年际变化特征及其与ENSO的关系.pdf
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1、植炫惠,徐海明,马静,等.2023.华南冬季雾日年际变化特征及其与 ENSO 的关系 J.大气科学,47(4):10991112.ZHIXuanhui,XUHaiming,MAJing,etal.2023.InterannualVariabilityofWinterFogDaysoverSouthernChinaandItsRelationshipwithENSOJ.ChineseJournalofAtmosphericSciences(inChinese),47(4):10991112.doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2202.21159华南冬季雾日年际变化特征及其
2、与 ENSO 的关系植炫惠1,2徐海明1,2马静1,2植石群31南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室,南京 2100442南京信息工程大学大气科学学院,南京 2100443广东省气候中心,广州 510080摘要本文基于 19792016 年华南地区 52 个台站逐日雾观测数据和 ERA5 再分析资料等,采用 EOF 分解等多种统计方法,研究了 ENSO 对华南冬季雾日年际变化的影响,并进一步探讨了华南冬季雾日年际变化与ENSO 关系的年代际转变。结果表明:(1)华南地区冬季雾日具有区域一致的变化特征,呈现出明显的年际变化
3、和线性增加的趋势。在冬季,华南地区近地面层北风减弱,大气层结更加稳定,同时温度露点差降低,空气中水汽含量增加,为雾的形成提供了有利的背景场条件。(2)ENSO 与华南地区冬季雾日的年际变化存在显著相关关系,在 ElNio 年的冬季,菲律宾海上空存在一个异常的反气旋环流,反气旋西侧的异常暖湿西南气流给华南地区带来充沛的水汽,有利于雾日的形成。LaNia 年雾日的变化则与 ElNio 年相反。这种显著相关关系主要取决于大雾日数,而非轻雾日数。(3)ENSO 与华南地区冬季雾日年际变化的关系在 1996 年前后出现明显年代际转折,在 19791996 年期间,两者相关性较弱,1997 年之后相关性显
4、著增强。这种关系的转变可能受到北大西洋年代际振荡(AMO)的调控。关键词华南地区冬季雾日年际变化ENSO文章编号1006-9895(2023)04-1099-14中图分类号P466文献标识码Adoi:10.3878/j.issn.1006-9895.2202.21159Interannual Variability of Winter Fog Days over Southern China and ItsRelationship with ENSOZHIXuanhui1,2,XUHaiming1,2,MAJing1,2,andZHIShiqun31Collaborative Innovati
5、on Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters(CICFEMD)/Key Laboratory of MeteorologicalDisaster,Ministry of Education(KLME)/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change(ILCEC),NanjingUniversity of Information Science and Technology,Nanjing 2100442Schoo
6、l of Atmospheric Sciences,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 2100443Guangdong Climate Center,Guangzhou 510080Abstract The effects of ENSO on the interannual variability of winter fog days over southern China and theinterdecadalvariationoftherelationshipbetweenthemareexa
7、minedusingtheEOFanalysisandotherstatisticalmethodsbasedontheobserveddailyfogdatafrom52meteorologicalstationsinsouthernChinaandERA5reanalysisdatafrom收稿日期2021-08-22;网络预出版日期2022-04-11作者简介植炫惠,女,1997 年出生,硕士研究生,主要从事海气相互作用研究。E-mail:shefie_通讯作者徐海明,E-mail:资助项目国家自然科学基金项目 41975106Funded byNationalNaturalScienc
8、eFoundationofChina(Grant41975016)第47卷第4期大气科学Vol.47No.42023年7月ChineseJournalofAtmosphericSciencesJul.20231979to2016.Theresultsareshownasfollows:(1)ThewinterfogdaysoversouthernChina(WFDSC)exhibitawhole-regionconsistentpatternanddisplayevidentinterannualvariabilityandasignificantincreasingtrend.TheWFDS
9、Ciscloselyassociatedwithaweakernortherlywind,amorestableatmosphere,andadecreasingTTdnearthesurface,whichimpliesthatthewatervaporinairisincreasing,providingfavorablemeteorologicalbackgroundfieldsforthepreservationandgrowthoffogoversouthernChina.(2)ENSOhasacloseassociationwiththeinterannualvariability
10、ofWFDSC,which is mostly determined by heavy fog days rather than light fog days.During El Nio winters,an anomalousanticycloneformsoverthePhilippineSea,andthewarmmoistanomalysouthwesterliesonthewesternflankofthisanticyclonebringsabundantwatervaportosouthernChina,facilitatingfogformation.DuringLaNiawi
11、nters,therearealmostoppositechangesoffogdays.(3)TheinterannualENSO-WFDSCrelationshipshowsaclearinterdecadalchangearound1996,withalowcorrelationduringtheperiodof19791996butasignificantcorrelationafter1997.FurtheranalysisrevealsthatthischangeintherelationshipmaybemodulatedbytheAtlanticMultidecadalOsci
12、llation(AMO).KeywordsSouthernChina,Winterfogdays,Interannualvariation,ENSO 1 引言根据中国气象局地面气象观测规范(2003)中的定义,雾是指大量微小水滴浮游空中,使水平能见度小于 1.0km 的天气现象,轻雾则是指微小水滴或已湿的吸湿性质粒所构成的灰白色稀薄雾幕,水平能见度在 1.010.0km 范围内。随着近年来社会经济的迅猛发展和出行交通方式的改变,雾逐渐成为一种不利于水陆空交通运输的灾害性天气现象,影响着人们的生活和出行(Niuetal.,2010b;张金满等,2016)。华南地区发生的因雾天气导致的公路路障事故
13、比北方地区更频繁,冬季是华南雾的高发季节,其次是春季和秋季(Jiangetal.,2020)。因此,开展华南地区冬季雾天气变化特征及其成因的研究工作具有十分重要的意义。国外对雾天气的气候学研究开展地相对较早,主要包括雾的气候特征统计分析、水文气象条件分析和发生时的天气形势分析等(Fuzzietal.,1996;Bendix,2002;Syedetal.,2012)。中国地区雾的早期研究多集中于个例的过程分析(何晖等,2009;陆春松等,2010),一系列研究指出中国冬季雾在局地生消过程中受到动力因子和热力因子的共同影响,其中动力因子包括近地面风速、对流层中低层水平风的垂直切变等,热力因子则包括
14、近地面的大气稳定度及水汽含量等(Zhangetal.,2014;Wangetal.,2020)。研究还表明,雾的局地生消与云况(Guoetal.,2021)、降水(闫敬华和徐建平,2001;Kuttyetal.,2019)、地形强迫(吴兑等,2007)等因素也有关。随着地面气象台站长期观测资料的逐步完善,雾的长期变化趋势及其影响因素开始受到越来越多学者的关注(吴兑等,2011;DingandLiu,2014;孔锋,2020)。研究表明,中国东部如京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等地区的雾日长期变化主要受区域尺度的气候变化、城市化和气溶胶污染的影响(史军等,2010;Yanetal.,2019),
15、其中长江三角洲地区雾日减少还与相对湿度的下降趋势有关(DingandLiu,2014;Liuetal.,2018),而华南冬季雾日的形成则受水汽输送影响较大,且与降水有显著相关关系(闫敬华和徐建平,2001;张璐等,2019)。北极涛动(ArcticOscillation,简称 AO)同样对中国东部地区冬季雾日的长期变化有影响,当冬季 AO 处于正位相时,中国冬季更容易出现雾和轻雾,其中雾日数较多的地区为华北地区和华东地区,华南地区则因为上空大气变得不稳定,雾日数和轻雾日数相对较少,降水反而增加(Liuetal.,2020;Yuetal.,2021)。此外,当东亚冬季风环流减弱时,一方面近地面
16、风速减小,使南下的干冷空气减少,有利于雾在近地面的聚集;另一方面水平风垂直切变的减小使垂直对流活动减少,有利于近地面雾的形成和维持(Niuetal.,2010a;Lietal.,2016)。厄 尔 尼 诺 南 方 涛 动(El NioSouthernOscillation,简称 ENSO)是热带海气耦合系统中最强的年际变率信号(RasmussonandWallace,1983),可对全球气候产生重大影响。因此,ENSO 可能通过调节大尺度大气环流来影响当地的气象条件,从而影响中国冬季雾日变化。前人指出,ENSO 对中国东部冬季尤其是初冬(1112 月)的雾日有显著影响,在 ElNio 年期间,
17、中国东部地区雾日在初冬和晚冬(12 月)呈现出不同的异常分布,且 ENSO 主要影响北部地区(约 30大气科学47卷1100ChineseJournalofAtmosphericSciencesVol.4740N)初冬的雾日,对华南地区没有显著影响(Yuetal.,2019)。进一步的研究表明,ENSO 与AO 对中国东部冬季雾日的整体效应远大于它们各自效应的总和,初冬时前者的影响大于后者,而在晚冬则相反(Yuetal.,2021)。根据海温异常中心的位置,可以将 ENSO 事件分为东太平洋(EasternPacific,简称 EP)型和中太平洋(CentralPacific,简称 CP)型。
18、研究表明不同类型的 ENSO 事件对中国东部雾日的影响也有所差异,Huetal.(2020)指出中国东部冬季雾日的年际变化主要受 LaNia事件和 EP 型 ElNio 事件影响,且 ENSO 可以通过菲律宾海和日本海上空两个异常反气旋中心,对中国华北和华南地区的冬季雾日均产生显著影响,这与在 Yuetal.(2019)的研究结果略有不同。综上所述,ENSO 事件的发生发展对研究中国东部地区冬季雾日的变化有重要意义。一方面,雾是一种局地性较强的天气现象,在不同区域雾的形成存在一定的差异,因此前人在对中国地区雾日的长期变化及其成因进行研究时,常分区讨论(王丽萍等,2005;孙彧等,2013),然
19、而以往关于 ENSO对中国冬季雾日影响的研究,多是针对京津冀地区和长三角地区,或者建立在中国东部地区整体范围上,缺乏对华南地区的单独讨论,且前人的研究结果也存在差异(Yuetal.,2019;Huetal.,2020),缺乏较为一致的结论。因此,有必要深入探讨华南地区冬季雾日与 ENSO 的关系。另一方面,近年来一系列研究指出,基于 ENSO 发生的不同年代际背景,ENSO 对亚洲季风(Xuetal.,2021)、中国各季降水(宗海锋等,2010;LiandMa,2012)等气候现象的影响都具有阶段性差异,然而前人在研究 ENSO 与中国冬季雾日的影响时,大多基于两者在过去几十年的整体相关关系
20、上,不同年代际背景下 ENSO雾日关系是否会发生转变这个问题尚未得到解决。因此,本文将深入研究 ENSO 对华南冬季雾日年际变化特征的影响,并进一步讨论华南冬季雾日年际变化与 ENSO 关系的年代际转变。2 资料与方法 2.1 资料与方法本文使用的资料主要有:(1)由广东省气候中心提供的中国地面气候资料天气现象日值数据集,从中挑选出华南地区 52 个国家气象站19792016 年共 38 年的逐日雾观测数据。资料中包含“轻雾”、“大雾(雾)”现象的记录,当某日出现轻雾或大雾天气时,对应天气现象一栏的日值数据标记为“1”,若未出现,则标记为“0”。本文将“轻雾日数”和“大雾(雾)日数”之和称为“
21、总雾日数”,以下简称“雾日”(孔锋,2020)。气象站点包括海南省的 7 个站点,广西省的 20 个站点,以及广东省的 25 个站点。各站点(图 1)地理位置分布较为均匀,可较好地代表华南地区。(2)19792016 年美国国家海洋和大气管理局月平均 SST 扩展重建资料(ERSST.V5;Huangetal.,2017),水平分辨率为 22。(3)19792016年第五代欧洲中期天气预报中心(ECMWF)月平均再分析资料(ERA5;Hersbachetal.,2020),水平分辨率为 0.250.25,包括风场、位势高度场和温度场等。(4)19792016 年美国国家海洋和大气管理局逐月 A
22、MO 指数(Enfieldetal.,2001)及 PDO 指数(Newmanetal.,2016),分别来自NOAA 的官方网站 https:/psl.noaa.gov/data/correlation/amon.us.data2021-12-04 和 https:/psl.noaa.gov/data/correlation/pdo.data2022-02-22。本文冬季取12 月至次年 2 月平均。本文使用的方法包括经验正交函数分解(EOF)和相关分析、回归分析等常用的统计分析方法。此外,本文运用高斯滤波方法分离研究要素的年际分量和年代际分量(施能等,2001)。如无特殊说明,后文在分析雾
23、日年际变化特征及其与 ENSO 关系时所使用的海温、位势高度和风场等相关要素场均已去除线性趋势和年代际分量。2.2 ENSO 事件的定义本文采用美国国家海洋和大气管理局气候预测图1华南地区 52 个国家气象站分布Fig.1Spatial distributions of 52 southern Chinese meteorologicalstations4期植炫惠等:华南冬季雾日年际变化特征及其与 ENSO 的关系No.4ZHIXuanhuietal.InterannualVariabilityofWinterFogDaysoverSouthernChinaandIts.1101中心(NOAA
24、CPC)对 ENSO 事件的定义选择ENSO 事件:当连续 5 个月以上海洋尼诺指数(OceanNioIndex)Ion+0.5C(0.5C)时称为一次 ElNio 事件(LaNia 事件;许武成等,2009),其中 Ion是基于 NOAA 月平均 SST 扩展重建资料(ERSST.V5)计算的 Nino3.4 区海表温度距平的 3 个月滑动平均值。如表 1,共挑选出10 次 ElNio 事件(1982/83、1986/87、1991/92、1994/95、1997/98、2002/03、2004/05、2006/07、2009/10 和2015/16)和10 次LaNia 事件(1983/8
25、4、1984/85、1988/89、1995/96、1999/2000、2005/06、2007/08、2008/09、2010/11 和 2011/12),其中包括 5 次 EP 型和 5 次 CP 型 ElNio 事件(LaNia事件;Zhuetal.,2021)。3 华南冬季雾日的变化特征 3.1 华南冬季雾日的变化特征图 2 给出了 19792015 年华南地区冬季雾日多年平均及其标准差分布。由冬季雾日平均分布可以看出,华南地区冬季雾日数分布存在空间差异,大值区主要位于两广交界的中部地区及广西北部,中心值最大达 22 天。雾日标准差(图 2b)反映了多年来华南冬季雾日的活跃程度,可以看
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