ABSTRACT

In this paper, the ground observation data in Xisha Yongxing Island from 1971 to 2013 was used to analyzed, combined with statistical analysis methods of climatic trend and Morlet wavelet, the relationship between the winter monsoon index (WMI) and the temperature was analyzed. The results show that: 1) The WMI mainly showed a volatility downward trend from 1971 to 2013 in Yongxing Island. The regression coefficient was −0.395 (m∙s⁻¹)/10a, and the trend coefficient was −0.615, which had past 99.9% significant test. 2) The average temperature and the minimum temperature showed significant upward trends, and the correlation coefficients between WMI and average temperature and minimum temperature were −0.40 and −0.38, respectively, which shows a good negative correlation. 3) WMI undergoes a positive-negative-positive-negative alternation on a large time scale of 20 - 22 a, and the periodic oscillation on the time scale of 10 - 12 a is most obvious. In a small scale of 2 - 4 a, there also existed more cycles of alternating WMI and weaker periods. 4) In the strong WMI year, East Asian trough is stronger than in the weak year, and the Mongolian high pressure is stronger than in the weak WMI year.

Keywords:WMI, Temperature, Morlet Wavelet Analysis

影响西沙群岛冬季风强度的变化特征

符传博^1,2，罗辉^2,3，欧阳海霞^2,3

¹海南省气象台，海南 海口

²海南省南海气象防灾减灾重点实验室，海南 海口

³三沙市气象局，海南 三沙

收稿日期：2018年12月4日；录用日期：2018年12月13日；发布日期：2018年12月20日

摘 要

本文利用1971~2013年西沙永兴岛地面常规观测资料，同时结合气候趋势、Morlet小波分析等多种统计分析方法对西沙群岛地区冬季风强度指数及其与气温的关系进行分析，结果表明：1) 冬季风强度指数(WMI)在1971~2013年主要呈现波动状的下降趋势，其回归系数为−0.395(m∙s⁻¹)/10a，趋势系数为−0.615，通过了99.9%的显著性检验。2) 平均气温和最低气温主要表现为显著的上升趋势，且WMI与平均气温、最低气温的相关系数分别为−0.40和−0.38，有较好的负相关关系。3) WMI在20~22 a较大时间尺度上经历了正–负–正–负的交替，在10~12 a的时间尺度上的周期振荡最为明显，在2~4 a的小尺度上，也有更多WMI偏强和偏弱期的循环交替。4) WMI偏强年份东亚大槽强度比偏弱年份要强，蒙古高压在WMI偏强年份较偏弱年份要强。

关键词 :冬季风指数，气温，Morlet小波分析

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1. 引言

东亚冬季风是亚洲季风系统的一个重要组成部分，它影响时间长、区域大，是北半球冬季最为活跃的大气环流系统。冬半年中国广大地区的天气特点也主要受东亚冬季风影响，同时会带来低温、雨雪和冰冻等灾害 [1] [2] [3] 。近年来国内外的学者们对东亚冬季风做了较为全面的研究，李崇银等 [4] 早在1987年就指出东亚冬季风的强异常是El Nino爆发的一个重要机制。郭其蕴 [5] 研究了近40年(1951~1990)冬季风的变化，论述了其与中国气温的异常密切相关。施能 [6] 曾指出东亚冬季风强盛时，下一年我国夏季的江淮流域容易偏涝。徐建军等 [7] 利用了海平面气压场资料计算了近百年东亚冬季风的强度指数，揭示东亚冬季风有着突发性和周期性。陈文玉等 [8] 认为，亚洲地区季风的异常，不仅会影响到本地区的降水和旱涝状况，而且关系到全球环流的异常。

在研究东亚冬季风的时候，前人从不同角度定义了东亚冬季风强度指数，如海-陆气压差 [1] 、区域平均经向风 [9] [10] 、纬向风 [11] 、水平风速 [12] 和东亚大槽 [13] [14] 。它们都可以很好的反映东亚冬季风环流异常，但是由于这些指数定义的侧重点不同，因此它们所指示的冬季风强弱年份并不完全一致，而且不同指数所适用的研究区域也不相同。三沙市永兴岛位于南海中部海域，是我国地理位置最为偏南、纬度最低的测站之一，本文主要利用永兴岛1971年至今的观测资料，引入适用于该区域的冬季风强度指数，研究其变化趋势和周期性，以及对该地区气温的影响。

2. 资料及分析方法

2.1. 资料选取

西沙永兴岛气象站(16.83˚N，112.33˚E)始建于1957年，但是地面风向和风速等资料在1971年以后才有较完整的观测，因此本文选用时间年限为1971年1月~2014年2月共43年地面气象台站的最大风向、最大风速和日平均气温等逐日观测资料进行分析，资料均来自三沙市气象局。此外为了分析西沙群岛冬季风强度指数(WMI)异常年份大气环流的特征，本文还用到了NCEP/NCAR再分析资料，是美国国家环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)利用观测资料、预报模式和同化系统对全球从1948年到目前的气象资料进行再分析形成的格点资料 [15] ，经纬网格距为2.5˚ (经度) × 2.5˚ (纬度)，而且该资料已经被广泛应用于气候诊断分析和数值模拟之中 [16] [17] [18] [19] 。

2.2. 分析方法

2.2.1. 冬季风强度指数

本文定义冬季(12月~翌年2月)西沙永兴岛观测的，日最大风速的风向方位角在1~4之间，最大风速的平均值作为西沙冬季风强度指数(WMI) [20] 。

2.2.2. 气候趋势系数方法

为研究西沙群岛冬季风强度指数WMI近43年来定量的变化程度，并可对其进行统计检验，本文利用施能等 [21] [22] 的研究方法，计算了气候趋势系数r_xt。该趋势系数定义为n个时刻(年)的要素序列与自然数列 $1,2,3,\cdots ,n$ 的相关系数：

$r_{xt}=\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)\left(i-\overline{t}\right)}}{\sqrt{{\displaystyle \sum _{i=1}^n{\left(x_i-\overline{x}\right)}^2{\displaystyle \sum _{i=1}^n{\left(i-\overline{t}\right)}^2}}}}$

其中n为年数。x_i是第i年要素值，x为其样本均值。r_xt值为正(负)时，表示该要素在所计算的n年内有限性增(降)的趋势，且符合自由度n − 2的t分布，从而可以检验这种气候趋势是否有物理意义，还是一种随机振动。

2.2.3. Morlet小波函数分析法

气候变化具有多时间和多空间尺度特性，包含了多层次的突变，小波分析基于平移和伸缩的不变性，具有正则性、局部性等良好的性质。小波变换分析方法将时间序列引入频率、时间和空间来描述，因此，特别适合对信号进行多尺度分析。Morlet小波分析具有多分辨率分析的特点它优于传统的Fourier分析，近年来广泛应用于多尺度气候分析研究 [23] [24] 并取得了较好的效果。Morlet小波(实部)变化系数的大小代表某一尺度波动振幅的大小，反映它所对应时段时间尺度的周期性是否显著，小波系数正负分别表示该时段要素为偏多期和偏少期，小波系数零值线对应要素气候突变(转折)期。此外本文分析中还用到回归分析、11年二项式平滑、相关分析等统计方法 [25] 。

3. 结果分析

3.1. 西沙冬季风强度、平均气温和最低气温的年际和年代际变化

图1给出了1971~2013年WMI的年际变化及其去趋势变化，去趋势的概念见3.3小节。由图1(a)可以直观地看到，WMI在过去近40余年来主要呈现波动状的下降趋势，其回归系数为−0.395 (m∙s⁻¹)/10a，趋势系数为−0.615，通过了99.9%的显著性检验(表1)，下降趋势十分显著，这样的研究结果与前人的基本一致 [25] 。对比不同年代WMI的变化特点(表2)可知，WMI在上世纪70年代为7.338 m/s，2011~2013年平均为6.041 m/s，下降了1.297 m/s，下降率为17.7%。

图1. 西沙群岛冬季风指数年际变化(a)及其去趋势变化(b)

表1. 西沙群岛WMI和气温的变化趋势

回归系数单位：WMI，(m·s^-1)/10a; 气温，ºC/10a

表2. 西沙群岛WMI和气温不同年代的平均值

注：2010年代只为4年。

在WMI呈下降趋势的同时，西沙海域平均气温和最低气温主要表现为显著的上升趋势。平均气温和最低气温的回归系数分别为0.242˚C/10a和0.261˚C/10a，趋势系数分别为0.509和0.553，均通过了99.9%的显著性检验，上升趋势十分显著。对比而言，最低气温上升更为明显。WMI与平均气温、最低气温的相关系数分别为−0.40和−0.38，有较好的负相关关系，均通过了99%的显著性检验。冬季风形成的根本原因是海陆之间存在热力的差异，在全球变暖的大环境背景下，海洋和陆地升温的幅度存在一定的差异，Hansen等 [26] 研究表明，冬季东亚高纬度地区陆面的升温幅度，大于中国海及临近海面的升温幅度，促使东亚海陆气压梯度存在降低的趋势。WMI下降的原因还有待于进一步分析(图2)。

图2. 西沙群岛冬季风指数与平均气温和最低气温的年际变化

3.2. 西沙冬季风强度的周期变化特征

以1971~2003年西沙海域WMI距平为时间序列函数，并利用Morlet小波分析方法对其进行小波变换。由图3可见，WMI在20~22 a较大时间尺度上经历了正–负–正–负的交替；在10~12 a的时间尺度上也有明显的周期振荡，且最大正负值中心出现在此区域，说明这一尺度的波动强度大 [27] ；80年代到90年代，8~9 a的时间尺度有周期振荡；在2~4 a的小尺度上，则有更多WMI偏强和偏弱期的循环交替。

图3. 西沙永兴岛冬季风强度指数Morlet小波变换系数实部

3.3. 冬季风异常年份气象因子的特征

在长时间序列中寻找异常时间点的分析，有必要去除序列中内在的波动引起的趋势成分。所谓去趋势分析，就是先除去序列中的趋势，再对序列进行特征研究，方法可参考文献 [28] 。图1(b)为西沙海域WMI去趋势分析结果，从图中可以发现，WMI异常偏弱年份有1997，2000和2003年，而异常偏强年份有1982，1999和2005年，下面分别选用2003年和2005年作为WMI异常偏弱和偏强年份进行分析。图4(a)和图4(b)分别给出了2003年和2005年东亚地区冬季500 hPa位势高度场分布。图中表明，冬季WMI异常年份东亚地区500 hPa均表现为大槽的形势，但相比而言，偏强年份东亚大槽强度比偏弱年份要强，而且WMI偏强时，西伯利亚东部到日本北部地区有一明显低涡出现，中心值可达515 hPa。而WMI偏弱年份这一地区没有低涡中心出现。

图4. 东亚地区2003年(a)和2005年(b)冬季500 hPa位势高度场分布(单位：dagpm)

图5分别给出了冬季WMI偏弱和偏强年份海平面气压及其与气候值差值分布。从图中可以直观看出，WMI偏弱时东亚中高纬地区海平面气压明显偏弱，与气候值相比最多可偏弱4 hPa，但我国西部局地有弱的偏高地区，蒙古高压中心值可达1035 hPa左右。相比而言WMI偏强时，东亚中高纬地区海平面气压明显偏强很多，与气候值差值最高可达10 hPa，另外在青藏高原上有以海平面气压偏弱区，中心为−4 hPa。WMI偏强年份蒙古高压中心值可达1037.5 hPa，比偏弱年高了2.5 hPa。

图5. 2003年(a)和2005年(b)冬季海平面气压(等值线)及其与气候值(1983~2012年)差值(阴影)分布(单位：hPa)

4. 结论

本文利用1971~2013年西沙永兴岛地面常规观测资料，利用多种统计分析方法对该区域较为适用的冬季风强度指数及其气温的关系进行分析，得出以下主要结论：

1) 冬季风强度指数在1971~2013年主要呈现波动状的下降趋势，其回归系数为−0.395 (m∙s⁻¹)/10a，趋势系数为−0.615，通过了99.9%的显著性检验。

2) 平均气温和最低气温在1971~2013年主要表现为显著的上升趋势，趋势系数分别为0.509和0.553，均通过了99.9%的显著性检验。WMI与平均气温、最低气温的相关系数分别为−0.40和−0.38，有较好的负相关关系。

3) WMI在20~22 a较大时间尺度上经历了多–少–多–少的交替；在10~12 a的时间尺度上也有明显的周期振荡，且最大正负值中心出现在此区域，说明这一尺度的波动强度大；80年代到90年代，8~9 a的时间尺度有周期振荡；在2~4 a的小尺度上，则有更多WMI偏多和偏少期的循环交替。

4) WMI偏强年份(2005年)东亚大槽强度比偏弱年份(2003年)要强，而且西伯利亚东部到日本北部地区有一明显低涡出现，中心值可达515 hPa。WMI偏弱年份这一地区没有低涡中心，但有低值区域出现。WMI偏弱时东亚中高纬地区海平面气压明显偏弱，偏强时海平面气压明显偏强，另外WMI偏强年份蒙古高压中心值比偏弱年高。

基金项目

资助项目：中国气象局预报员专项(CMAYBY2018-059)；国家重点研发计划课题(2016YFA0602501)；国家自然科学基金项目(资助号41630532，41275093)。

文章引用

符传博,罗 辉,欧阳海霞. 影响西沙群岛冬季风强度的变化特征
Variation Characteristics of Winter Wind In-tensity on Xisha Islands[J]. 气候变化研究快报, 2019, 08(01): 26-33. https://doi.org/10.12677/CCRL.2019.81003

参考文献