青藏高原雪盖对欧洲热浪频率年际变化的影响外文翻译资料

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青藏高原雪盖对欧洲热浪频率年际变化的影响

Zhiwei Wu · Peng Zhang · Hua Chen · Yun Li

摘要: 在过去几十年欧亚大陆经历了夏季热浪显著的年与年之间的变化。几种可能的因素，如海洋温度，土壤湿度，并在土地利用变化和温室气体，已经在以往的研究确定，但具体机制仍不清楚。在这项研究中发现青藏高原积雪（TPSC）与欧亚大陆夏季高温的年际变化密切相连。TPSC的变化解释了在亚洲欧洲南部和东北部地区（Sena）热浪变化高于总方差30%的原因。一组数值实验表明，减少TPSC可诱发明显的跨越欧亚大陆的遥相关型，有2个异常高压在该地区的对流层上部中心，这可能会导致附近的云减少。低云量增加净额短波辐射和更强的表面敏感—Sena干燥条件下的表面热通量区域，导致在一个更深，温暖和干燥的大气边界层，将进一步抑制局部云形成。这种陆气正反馈可以进一步变干表面加热该表面附近大气，从而加剧局部热波。上述动态过程需要年代际时间尺度进行。鉴于TPSC的减少在气候变暖温室气体增加的水平更明显，我们推断TPSC在未来几十年中塑造SENA地区夏季热浪中发挥着越来越重要的作用。

关键词：西藏高原积雪，热浪 气候变化

1引言

在最近的十年中，欧亚大陆的许多地区都经历了频繁的热浪活动，这对社会产生了灾难性的影响（亚力山大2010；Trenberth等。2007）。例如，在2003年欧洲发生的热浪中，直接或间接造成超过25000人死亡（Drsquo;Ippoliti等人。2010）。在2010年夏季，欧洲和俄罗斯遭遇l 连续33天最高气温超过30°C记录的热浪，期间相关的死亡人数超过15000人（Barriopedro等人。2011）。在过去的几十年内中国北方也经历了频繁的热浪（Zhai等。1999；Fu2003；Wang和Ding2006；Ding等人。2007；Wu等。2012A）。超过五亿人受到饮用水短缺的威胁。因此，了解欧亚热浪的变异的起源具有重要意义。

海洋温度与土壤水分的变化，或者土地使用和温室气体的变化，已被确定为这些温度极端事件可能的贡献者。 Sutton和Hodson（2005）认为，大西洋流域尺度的变化是欧洲的夏季气候多年代际变化的一个重要驱动力。Fischer等人使用区域气候模式中（2007）指出，土壤湿度春季是进化的一个重要参数，欧洲的热浪和缺乏土壤水分降低潜热，从而放大了的表面温度异常。富（2003）指出，人为造成的土地覆盖率变化显著导致了土地表面动态参数的变化，如反射率，表面粗糙度，叶面积指数和植被分数覆盖等，这可能会影响欧亚，特别是中国北方的气候。Meehl 和 Tebaldi（2004）发现现在的热浪在欧洲正好与一个特定的温室气体的持续增加加剧的大气环流模式有关。虽然这些因素已被识别为可能的原因，但欧亚热浪变异的机制目前仍不清楚。

青藏高原（TP）4的海面平均高度在4000米左右，水平突入大部分天气事件起源——对流层中（邱 2014年）。作为世界上最大，海拔最高的高原，它对大气的扰乱与地球上其他结构大气不同，很多细节都是一个谜。TP的积雪（TPSC）是衡量TP的热状况的一个关键指标。在TP的高空中，TPSC能坚持到通过温暖的季节高海拔地区（2007年普等），使之成为夏季气候可预测的潜在来源（例如，Wu等人2012A，B）。在TPSC可以影响欧亚热浪的变化吗？在这项研究中，我们试图回答这个问题。

相反，在不少以往的研究欧亚积雪对气候的影响中，（Barnett等al.1988; Gong等人2002年，2003年，2004年; 2009年Fletcher等人。Sobolowski等。 2010;和许多其他人）对TPSC量一直比较小。这主要由于该TPSC被通常认为欧亚积雪的一部分（Clark和Serreze 2000年），以及对TP缺乏足够的观察，特别是在西部的TP（Wang等，2008）。事实上，在TPSC对气候的影响与欧亚积雪的是不同的。例如，冰川退缩引发的TP变暖可能引起两种截然不同的罗斯贝波，它可以调节––梅雨梅雨昌马雨带的变化（Wang et al. 2008）。异常秋冬TPSC可能引发类似太平洋北美（PNA）模式的不同遥格局及影响北美的冬季气候（Lin和Wu2011）。反常TPSC被认为是大部分北半球的极端气候条件2009-2010（Lin和Wu2012A）的原因。TPSC这些动力学过程与欧亚积雪，特别是和西伯利亚积雪（Gong等人，2002年，2003年，2004年）相关联的那些不同。

在这项研究中，我们试图回答两个问题：（1）TPSC异常可以影响欧亚热浪夏季期间的年际变化吗？ （2）TPSC异常在何种程度上以及如何影响欧亚热浪的变化？本文的其余部分的结构如下。第2节描述在此研究中使用的数据，模型和方法。第3节介绍了观察到的TPSC和欧亚热浪活动之间的关系。在第二节。4、数值实验，用一个简单的环流模式进行（SGCM）和可能的物理过程进行了讨论。5、6节总结主要发现并提出一些突出的问题。

2数据、模型和方法

在这项工作中使用的数据集包括：全球雪实验室（Rutgers大学）（http://climate.rutgers.edu/snowcover），它采用北半球极地全空间赤平投影获得（1）1967年至2014年每月的积雪与中央子午线-80，并具有89times;89格每个月矩阵（Robinson等1993;罗宾逊和弗雷2000年）;（2）全球历史气候网每日（GHCND）来自英国哈德利中心的最高地表温度为1967年至2014年期间（凯撒等，2006）;（3）月平均大气领域，1967年至2012年从国家环境预报中心，美国国家大气研究中心（NCEP-NCAR）20世纪再分析项目采取的时期（惠特克等al.2004;康宝等人2006年。，2011年）。

数值实验是基于SGCM（2000号馆）。这里使用的分辨率是三角形31（T31），有10个相等间隔的西格玛水平（Wu et al. 2009）。SGCM使用时间平均强迫观测日数据实证计算。如大厅（2000），该模型能够再现非常真实的行星波和瞬变宽的气候特征。这种模式的优点是动力机制很容易分离，限制是理参数化是由经验导出术语替换代，导致一些潜在的重要的物理反馈机制缺失。。在这项研究中，SGCM是用来检查异常TPSC是否可诱发欧洲南部-东北亚（Sena）遥相关型（见第。3），未涉及是否该模式可以影响TPSC变异。因此，这种模式的局限性并没有影响这项研究的结论。热波频率（F）被定义为满足在夏季的热波标准的天数。

为了导出HWF的领导模式，依据Fischer和Schar(2010),热浪在本文中是指一段时间至少连续6天的每日最高温度超过第90百分位的时期(1967 - 2014)。考虑到季节性周期,第90百分位为每个日历日计算每个网格点,使用集中15-day-long时间窗口。移动窗口,热浪对时间的依赖关系是占样本量是合理的,计算一个现实的百分位值(Perkins and Alexander2013)。热浪的频率(HWF)被定义为夏天满足热浪标准的天数。推导出HWF的主要模式, 我们通过使用协方差矩阵执行经验正交函数（EOF）分析。

在这项研究中， TPSC指数被定义为积雪TP域内异常平均（PSI）来量化TPSC变性（70°-80°E，31°-41°N），其中夏季气候中心和最大年际变的位置（图1A中紫色框）。（Wu等人。2012b）发现，在上述TP域积雪异常从春季持续至夏季，是稳定的季节性预测前兆。该TPSC最好的体现了北半球夏季期间TPSC的时空变异。

3 TPSC和欧亚HWF

图1a呈现在北半球夏季期间1967年至2014年的TPSC的气候和标准差。主要的积雪区主要位于大山的山脊，即西部和南部TP，这与中分辨率成像光谱仪（MODIS）是一致的（图1a轮廓）。2007年）。这些积雪面积也表现出很强的年际变相对较高的标准偏差值（图1a彩色阴影）。在积雪这种显着的变化可能导致大气绝热加热的对流层中层（Zhong等人2013年）显著的变化。

对应夏季TPSC的明显减少，HWF在欧亚大陆主要呈现出逐年上升的趋势（图2）。例如，第一主成分（PC1）被叠加在温和的年际变化（图2a）有增加的趋势为主。第一种模式（EOF1），占了总方差的26.2％的空间格局，其特点是在欧洲南部（图2b）的最大中心单点。根据北等的标准，（1982），该模式在统计学显著从其它模式区分。主要反映HWF的欧亚增加。

该TPSI（图2a中的黑色曲线）基本上具有与PC1一个连贯的变化。PC1和所述TPSI之间的相关系数是-0.74为原材料的时间序列和-0.3的消除趋势成分，超过t检验的95％置信水平。该TPSC也显著与在SENA区域的热浪（如由在图2c两个方框）。它能解释了HWF的总方差的30％以上，特别是在欧洲南部，其中TPSC可占HWF方差的40％以上。然而，TPSC和欧亚热浪之间的统计联系并不保证任何因果关系。TPSC可能影响欧亚HWF？

在回答上述问题之前，我们需要澄清与TPSC异常相关的大尺度环流的动态结构。考虑到TPSI由增加的趋势为主，下面的分析是使用TPSI的去趋势分量，即TPSI（DT）进行。环流场的变化趋势，如200和500百帕（Z200 Z500和）地理位势高度和低云（LCC）也将被删除。此外，由于TPSI呈现十年-际变化（图1b）中的某些成分，我们计算出其有效自由度变（Trenberth1984; Bretherton等1999），是42-43左右的。

图3a显示Z200异常回归对TPSI（DT）。一个明显的特点是在中和高纬度30°N以北欧亚波列，并优先从北大西洋到鄂霍次克海的区域。这一波列模式相关，两个负Z200异常中心位于在SENA地区和在西伯利亚西部一个正中心。 Z500表现出与Z200（图3b）类似的异常图案。这正压结构反映了这波列模式可能是一个远程强迫温带响应（例如，Lin，Wu2012b）。

为了进一步检查TPSI（DT）和Z200之间的相关性如何，由Livezey和Chen（1983）提出了一个基于Monte Carlo模拟的现场显着性检验用来评估图3a关联模式领域的意义。。所述TPSI（DT）的时间序列被替换为从高斯分布Ntilde;取样的随机时间序列（0，1）。然后，这些随机时间序列和欧亚Z200之间的相关性是在每一个网格点进行测试的意义。本实验完成了1000次不同的随机投入，所有的结果都在图4。3a的代表组成的2263个格点的总面积的23.5％。因为试验的至少10％具有其面积在90％置信水平统计学显著，在图中所示的结果的假设的大于17.0％。图3a是一个偶然发生可以在90％的置信水平（图4）被拒绝。这就是说，它们是在90％显著置信水平。

在这项研究中，在图中所示的波列图案。3a被标记为SENA遥相关型。这是不是环地的遥相关型（CGT）波列模式由印度夏季风激发只不同（鼎和Wang2005;Lin2009），而是来自于对三极海表水温异常激发的海内遥相关型模式也不同北大西洋（Wu等al.2009，2012c）。为了定量描绘这个模式中，我们提出了一种SENA指数Z200与正值框和两个框具有负值之间的差，如图由图3A。应当指出的是在异常TPSC与SENA遥相关型图案上述推测完全是基于统计分析，因此无法保证的因果关系。

4 数值试验

为了阐明到异常TPSC强迫的SENA遥格局的影响，首先我们用SGCM进行降低和过度TPSC实验。模仿减少TPSC的非绝热，我们施加在75°E异常为中心的升温，35°N有经纬度的近500百帕为2.5 K /天（图最高加热椭圆平方余弦分布。图5a）。对于过度TPSC，符号是相反的。根据非绝热加热过TP（Luo and Yanai 1984年;Zhong等人2013年）的垂直廓线，暑假期间的最大加热速度过TP可以达到4-5 K /天。在这项研究中，2.5的K /天的加热速率作为在一个理想化的实验的典型值。为了使计算结果更有说服力，所述SGCM是集成了12年，在过去10年的积分来导出一个参考状态。这两个扰动实验整合为每10年，有10名成员组成的系综（算术）平均构造，以减少从不同的初始条件所产生的不确定性。

为了进一步验证异常TPSC是否能诱导SENA般的循环反应的年际变化，46年SGCM实验在1967年至2012年期间与代理TPSC指数的变化相关联的非绝热加热进行。模仿TPSC年与年变化的非绝热加热，1K /天的加热速率作为典型的值来表示TPSC变异的一个标准偏差。图6给出了观测和模拟SENA指数的时间序列。其相关系数达到0.41，超过基于所述t检验的95％置信水平。这表明异常TPSC在欧亚大陆SENA环流异常之间的密切联系。

为了更好地了解该确定异常TPSC迫使温带响应的动力学过程，线性扰动模型用于SGCM的基础上，如在Hall和Derome（2000）中所述。基本状态是SGCM的长夏永久的非线性一体化的模式气候。从第3天Z200扰动的模型响应15到降低TPSC迫使示于图7.正异常在对流层上部TP以上第3天，这对欧洲南部从3日至15日同时开发和向西延伸引起，东北亚出现和发展高压异常。这个数值实验还表明，异常TPSC迫使可激发类似于观测的SENA遥图案。

5 物理过程

以往的研究表明，表面附近的云层在改变净短波辐射和干旱条件下热浪的形成起着至关重要的作用（2010年Alexander; Hirschi等2010; Wu等2012A）。图8给出了LCC异常回归对TPSI（DT）影响。显著正LCC异常的大面积优先于SENA区域与两负Z200异常中心重叠（见图3），反之亦然。在TPSC，sana，LCC和HWF之间的亲密联系，一个假设如下：降低TPSC可能诱发与集中在欧洲南部和东北亚，分别为高压异常负遥SENA格局。与不同的流相关的本地上层对流层高压异常可以减少OCAL LCC。减少的LCC涉及到近地表更净短波辐射，从而有利于更多的热浪。lt;

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