1986年至2012年气候变化对日本沿海的波浪特征的影响外文翻译资料

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1986年至2012年气候变化对日本沿海的波浪特征的影响

Weili Duan, Bin He, Kaoru Takara, Maochuan Hu, Nor Eliza Alias, Masahito Ishihara, Yi Wang.

摘要：

受全球气候变化的影响,不同海域的波浪呈现多种多样的变化趋势。基于日本沿岸的十个海洋监测站在1986至2012年期间的观测资料,利用线性回归和M-K检验对年际最大有效波高和周期进行分析。与气候变化有关的指数有SST（海表温度）、MEI、SOI、AOI、PDOI与NPI都能充分解释波浪特征的变化。总体来讲，大多数监测站点1986年至2012年期间的资料都显示年际最大有效波高和周期有增长的趋势。而日本酒田观测站的年际最大有效波高与周期增长是最大的，其中波高增长了49.65cm（约1.84cm/a）、周期为0.24秒（约0.009s/a）。相对日本西南部的海域来讲，其东北部的年际最大有效波高和周期增长的更为明显。在大多数观测站点，年际最大波高与周期同PDOI、SOI、MEI、和AOI呈负相关，与NPI和SST呈正相关。

关键字：波浪、日本海、统计分析、相关性、气候变化指数

1.简介

总体上受温室气体的影响，地球上的气候不断的变化。一系列的IPCC报告（Soloman，2007； Stocker et al.,2013）指出全球陆地与海洋的气温在1901至2012年分别有着0.89℃和0.72℃的增长。北纬30°的陆地降雨在1900至2005年期间是上升趋势，但在上世纪70年代，下沉大气就处于主导地位，并且相应的极端天气过程频繁出现，如海平面升高、热浪、洪水、干旱以及热带风暴。统统这些气候的变化对自然环境与人类社会都有着严重的影响(Vorosmorty et al., 2000;zhang Et al.,2013)例如Patz等（2005）通过观测正在发生的一些现象认为未来的气候变化会使得人们患病的风险增高。Duan等（2013）对日本河流调查研究发现气候变化会导致水质事故的发生；Najjar等（2000）证实了海平面高度、气温、风暴度、流速以及流量会对美国的中大西洋沿岸有着深远的影响。

海洋是气候系统的实质组成部分，并且其多样性在气候变化时会更加明显。基于潮汐线规与自1993年以来的卫星观测资料，全球平均海平面高度在1901至2010年期间已经上升了0.19米，也就是说，海平面高度的平均增长率为1.7mm/a。海洋波高也可能被人类起源时的气候系统强制影响（Wang et al., 2004）自上世纪50年代以来，受典型的冬季气候影响，北纬45°的北大西洋的大部分海域的平均有效波高有每十年20厘米的上升（Stocker et. Al.,2013）。气候变化对于日本的自然环境与社会也同样是严峻的（Soloman，2007；Xu et al.,2002）。例如，特大降雨引发的洪水（Duan et al.,2014）。水体质量受降水量（Duan et al.,2013b）和气温影响（Nalewajko and Murphy,2001）。同时，日本周围的海域也在发生在明显的变化，如海表温度、海平面高度和海浪波高和周期，这些所发生的变化对整个沿岸地区的自然与社会系统都有着负面的影响（Orviku et al.,2003;Senjyu et al.,1999;Soloman et al.,2007;Xu et al.,2002）。许多学者对海洋气温和环境的多样性进行了分析。例如，基于1951年至1995年期间的海平面月均高度，Senjyu et al.,（1999）研究了日本沿岸年际间的和十年期间的海表高度的多样性。Kim et al.,(2004)发现日本东部海域的水团特征产生了一些改变，其底部水的生成自上世纪60年代已经停止或者减缓。而东部海域的中心水的产生在近期开始增多。Mase et al.,(2009)和Seki et al.,(2012)通过日本的沿岸观测站点发现年均与季节性的有效波高开始上升。但需要进一步的研究来描述与预测日本沿岸的海洋气候。因此在这篇文章中，通过利用M-K检验对1986年至2012年期间的日本沿海的波高与周期趋势进行分析。同时，与海浪特征可能有关的气候指数如SST、MEI、SOI、AOI、PDOI和NPI也会进行检验。

文章的总体结构大体如下：第一部分为资料配置和方法原理，第二部分为简要地说明趋势分析结果，第三部分关于波浪的气候指数的相关系数，最后对文章进行总结。

2.资料和方法

2.1资料配置

自1970年波浪状况可以通过日本全国性的海洋信息网络（简称NOWPHAS）获得。这个观测网络共有64个位于日本周围的观测站点，在NOWPHAS观测系统中，海标高度每0.5秒观测一次，观测深度大约为20到60米，宽度大约为自海岸线3千米以内。观测所得数据用于计算波浪数据（有效波高、周期、最大波高、周期还有波向），在每个站点所获得实时数据都可以在电信互联网上获得。考虑到时间的一致性，有效波高和周期的数据1986年至2012年日本沿海的10个站点的观测资料中进行选取。为了能够解释波浪特征和气候变化之间的联系。选择SST、MEI、SOI、AOI、PDOI这五种气候变化指数进行研究分析。这五种指数在1986年至2012年期间的数据来自于日本气象部门和美国的NOAA。在这里的海表温度是日本海域的年际平均温度。图2描述除了6种气候指数的变化。

图1.研究区域和日本沿海的观测站点

表1.所涉及的观测站点的列举及其分布位置

备注：PW：压力式测波仪；SRW：阶梯式波表；USW：超声波式测波仪；CWD：超声波式海流计；DWDM: 多普勒波定向仪。

图2.六种气候变化指数（SST、SOI、NPI、MEI、PDOI和AOI）在1986至2012年间的变化趋势

2.2趋势分析

趋势分析完全采用M-K检验方法，其是一种非参数行列统计检验（Kendall 1975； Mann，1945）以时间序列而排序的X_i｛X_i,i=1,2,hellip;,n｝是相互独立且具有随机性。在M-K检验中初始假设H₀是没有趋势走向的，并且这种检验是用来推翻其对立假设参数_，因为假设是有趋势走向的。M-K公式如下：

(1)

= (2)

其中和分别是多种时间尺度下的j和i的降水的变化。当ngt;=10时，该统计量近似正态分布，均值和方差如下表示：

图3.日本沿岸的十个波浪观测站点在1986至2012年间的年际最大有效波高（m）和周期(S)的走向趋势图，其中a为波高，b为周期。

E(S)=0 (3)

该统计量的分差如下定义：

(4)

其中ti表示与长度i的数量关系。一旦序列资料包含同分值，那么求和项就要被使用。标准检验统计是Zs如下计算

(5)

检验统计量Zs用来检验走向的意义是否重要（see Yue et al.,2002 for detail）.这种检验方法被用于检验初始假设，即|Zs|远大于，其中alpha;是显著性水平,那么初始假设是不成立对的,即趋势走向是有意义的。

3.相关分析

通过Kendall的tau;方法对波浪特征和气候变化进行相关分析。tau;检验方法是检验相关性的一种手段并借此可检验两个变量之间的联系强弱。Kendall的tau;方法类似于Spearman的秩相关检验法，实现数据的排列，以防x和y没有同分值，Kendall的秩相关系数tau;或许可以表达为tau;=S/D

其中

(6)

(7)

其中S为分数，D为分母，表示S的最大值。在初始假定下且没有什么关联性的前提下，以防没有同分值，tau;的假定值会通过给定一个准确的算法算出。所以这篇文章中，Kendall的tau;的计算结果适用于检验波浪特征与气候变化指数之间的关系。

4.结果与讨论

4.1年际最大有效波高的趋势

图3显示了1986年至2012年期间日本沿海的10个海洋监测站点的年际最大有效波高（m）和周期（s）。正如图3所示，除了浜田站与鸟取站外，年际最大波高都呈增长趋势，这表明了日本沿海的年际最大有效波高在1986年至2012年期间增长。其中，这三个站点（濑棚町、酒田、福井）的有效波高的增长有着95%的置信度。利用线性法，这三个站点比其他站点有着更高的走向并且酒田有着最大的线性趋势，显示了酒田站点在1986年至2012年增长了大约49.65cm（大概1.84cm/a）。图4描述的是年际最大有效波高的空间走向分布，可以看出，大多数站点呈现正相关的都位于东北部海域，有两个负相关的位于西南部海域。这表明了年际最大有效波高在1986年至2012年期间有增高的趋势，但西南沿海有降低的走向（特别是浜田站点和鸟取站点附近海域）。

4.2年际最大有效波周期走向

正如图3所示，大多数站点在Z向的值是正的，这表明沿海年际最大有效波周期在1986年至2012年间有着基本的增长。

图4：十个监测站点的年际变化趋势(Z值)：（a）为最大有效波高；（b）为最大有效波周期。正相关即为＋号，负相关即为-号。置信度为95%的有效趋势站点被圈点标记。

表2：十个站点的最大有效波高与与气候变化指数的相关系数。被下划线标注的的是有着显著性差异的

表3：十个站点的最大有效波周期与气候变化指数的相关系数。被下划线标注的的是有着显著性差异的

除了这些站点，酒田站Z向的值最大（大约2.17），表明这个站点的有效波高有着95%的置信度。相反的是，浜田、相之岛和金泽站点的Z向的值是负的，且浜田的值是最低的（大约-1.4）。线性走向的结果与M-K检验的曲线大体一致。酒田有着最高的线性趋势。更特别的是，从1986年至2012年酒田站的年际最大有效波周期增长大约0.24秒（大约0.009s/a），从长时间序列的角度来看，增长相对较大。图4说明了日本沿海年际最大波周期的空间分布，表明1986年至2012年期间日本沿海大多数地区的年际最大有效波周期都有着增长趋势。类似于年际最大有效波高，年际最大有效波周期在日本东北沿海具有增长的走向，而在西南部海域则相反（尤其是浜田与相之岛附近）。酒田是唯一有着正相关趋势的站点，其坐落于日本海岸的中部。

4.3与气候变化指数的关系

图5：为1986至2012年期间十个监测站点的波浪特征与气候变化指数之间的相关性。其中a为有效波高，b为周期。

图5和表2显示了年际最大有效波高与每个指数之间相关性。其中与NPI指数为正相关，随着NPI的增长，年际最大有效波高也随着增长。相反的是，PDOI与年际最大有效波高在相关分析是结果为负相关，SOI与年际最大有效波高出濑棚町、轮岛、福井站外，其它的都呈现微弱的负相关。在日本东北沿海（如Rumori、濑棚町、轮岛和福井站）。MEI的降低与年际最大有效波高是负相关。但是在日本西南部海域（如鸟取、浜田和相之岛站）却呈现正相关。SOI与年际最大有效波高之间有着微弱的负相关，除了鸟取和浜田，在这些当中Kendall的tau;值在濑棚町是最大的（大概-0.369），这表明AOI与年际最大有效波高的有着显著的负相关。当AOI为负时，中尺度（包括日本）的大气压力是比较低的。这也相应得导致更高的波浪更容易产生生成发展（Seki et al.,2002）。总体来说日本沿海海表温度与年际最大有效波高是正相关。Rumori站的tau;值（大约为0.312）和福井站的tau;值（大约0.303）。这表明正相关系数达到0.95的等级。类似于表2所呈现的，图5（b）和表3描述了年际最大有效波高与每个气候变化指数的关系。在大多数日本沿海区域，除了濑棚町、轮岛以外，NPI与年际最大有效波周期呈正相关。AOI与年际最大有效波周期呈现较强的负相关，其中濑棚町（大约-0.33）和福库拉（-0.278），这两个站点的绝对值最大。相反的是，日本沿海表面温度呈现正相关，其中Rumori（大约0.304)和酒田（大约0.392）的数值最大，这表明其与年际最大有效比周期有着较强的正相关性，达到了95%的置信度。

5.结论

本篇文章对日本沿海的十个波浪观测站点的1986年至2012年期间的最大有效波高和周期的走向进行了分析，本文主要利用M-K检验法。同时与气候变化指数的相关性存在的可能性。对SST、MEI、SOI、AOI、PDOI、NPI指数进行了对比分析,以期能够解释气候变化给波浪特征所带来的影响。主要的结论大概可以归纳为以下几点：

（1）、1986年至2012年间日本沿海的年际最大有效波高与周期是增长的，除了浜田、金泽和鸟取。

（2）、酒田的年际最大有效波高增长最大，即其在1986年至2012年间大约增高了49.65cm（大概1.84cm/a）

（3）在大多数测站，年际最大有效波高和周期与PDOI、SOI、MEI和AOI呈现负相关，而与NPI和SST呈现正相关。lt;

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