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19世纪末以来中亚巴尔喀什湖周围降水的长期变化

Hiroshi Matsuyam¹，Kader Kezer²

（1.东京都立大学 地理学系，东京 八王子市；2.中国科学院 新疆生态与地理研究所，中国 新疆）

摘要

研究了巴尔喀什湖周围1872年以来降水的长期变化。将CDIAC TR051（1872-1989年在研究区内）与GHCN网格降水产品（1900-2007，GHCN_GRD）和CRU TS2.1进行比较，后两者被用于在IPCC第四次评估报告中对20世纪全球年陆地降水异常的评估。从1901年到1989年，这些数据集没有统计学上的显著差异，反而表现出类似的变化。因此，CDIAC TR051关联1925年的GHCN_GRD产品，没有在组合时间序列中发现任何的不均匀性。

在巴尔喀什湖周围，从1872年到1950年负降水异常盛行，同时发现在1900年前后有一个的明显的恢复。IPCC第四次评估报告表明整个20世纪中亚的降水是增加的而本研究明确表明自1872年以来在研究区内就呈增长趋势。此外，降水异常的积分曲线也与巴尔喀什湖的水位变化相一致，即从1872年到1950年，负降水异常导致水位不断下降。这与其他代用数据如2007从巴尔喀什湖挖出的沉积物核心相吻合。

1. 引言

全球变暖引起了人们的广泛关注，因为它影响了现在和未来的气候。IPCC（2007）预测，在2090-2099年间，大多数亚热带地区降水的减少可能是由于输送到高纬度地区水汽增加导致的。

中亚（在IPCC 2007中范围是30°N / 40°E‒50°N / 70°E）是干旱不太明显的亚热带地区之一。这与亚热带地区的一般特征有所不同，并在一定程度上可被大部分大气环流模式中南亚和东南亚夏季季风季节降水增加所形成的独特的季风特征所解释。

为了预测未来的降水，我们必须使用尽可能长的时间段的观测数据来确定过去到现在的降水变化。根据IPCC（2007）估计，20世纪中亚的降水出现明显的增长趋势。关于这一点，调查该地区的重要性总结如下。

（1）由于1951年之后的全球降水在CDIAC TR051（Eischeid等，1991）中是可用的，我们可以通过将它与GHCN全球网格降水产品（Vose等，1992，以下简称GHCH_CRD）以及在IPCC（2007）中使用的CRU TS2.1（Mitchell和Jones 2005）相结合，将降水时间序列延伸至19世纪（见第2节）。

（2）在中亚，有许多内陆湖泊，其中水位的变化基本上可以通过流域的降水和蒸散发来解释，尽管过量使用排入湖泊的河水也很重要（Kezer和Matsuyama 2006）。在包括中亚在内的半干旱地区，一般认为降水的变异系数超过蒸散量。其中，自1879年以来均观测到巴尔喀什湖（413000平方千米，图1）的水位（Yao和Chao 1993）。延伸至19世纪的降水研究可以用这个水位数据来进行比较和验证。

（3）自20世纪60年代以来，在中国西北部和蒙古西部，降水就一直在上升（Endo等，2005、2006），伴随着的是中国新疆北部从上世纪80年代末开始降水增加（Aj和Kondoh 2006）。虽然Klein Tank等（2006）提到从1901到2000年在中亚和南亚降水是增加的，但是位于这些国家西部的哈萨克斯坦的降水变化并未完全阐明。中亚的降水研究确定了与其他研究共享特征的地理区域。

本研究调查了十九世纪末以来巴尔喀什湖周围降水的变化。在此之前，将CDIAC TR051与GHCN_GRD结合，并对由此产生的均一性性进行统计学检验（见第3节）。在本项研究中，除非另作说明，（否则）显著性水平设置为5%。

2. 研究区、数据处理与初步分析

研究区域如图1所示。它几乎覆盖了位于中亚东部的巴尔喀什湖流域（图1a）。（本文）使用三个网格化全球降水数据集，CDIAC TR051（Eischeid等，1991）、GHCH_CRD（Vose等，1992）和CRU TS2.1（Mitchell和Jones 2005），使用一个辅助数据集，第2版GHCH站点数据（Vose等，1992，以下简称GHCH_STN）来评估GHCH_CRD。所有的数据集都进行质量控制（见参考文献）。此外，从1879到1987年，巴尔喀什湖水位的长期变化源于Yao和Chao（1993）以及最近的资料（Matsuyama 2006，图2）。

图1 研究区域

图2 巴尔喀什湖水位的长期变化

降水资料的基本信息见表1。在2008年进行分析之前，研究期一直持续到2007年。这些数据集的网格点如图1所示。在分析之前，所有1951到1970年之间的数据都转换为异常来匹配CDIAC TR051（表1）。CDIAC TR051、GHCN_GRD和CRU TS2.1全都覆盖了1901到1989年这段时期（表1），因此，根据历年，首先计算每年的（异常）时间序列。

表1 降水数据基本资料（此信息适用于图1中的区域）

从每个网格点的原始数据中选择CDIAC TR051的年值（表1）。考虑每个网格点所代表的的面积（权重）来计算研究区域的空间平均降水量（图1），例如

其中为空间平均降水量，n为站点数目，为每个网格点所代表的面积（权重），为网格点的降水量。不使用多年数据缺失的网格点。即使在这种情况下，其它网格点的权重也不会改变，即当数据仅适用于与一个站点时，这个数据就代表空间平均降水量。通过初步分析，这个过程是合理的（见下页）。1876年的所有数据都缺失，所以（那一年）的空间平均降水量也缺失。图1a中的权重的年际变化如图3a所示。

GHCN_GRD和CRU TS2.1的年值计算如下：首先，使用同样的方法为CDIAC TR051计算月降水的空间平均值， GHCN_GRD的权重的年际变化如图3b所示，而CRU TS2.1从1901到2002没有缺失的数据，且每个网格点的权重相等（图1b）。（最后）计算月降水量空间平均值的总量来估算年降水量。

图3 研究区降水量权重

在CDIAC TR051中，将年降水异常的空间平均与每个网格点的时间序列作比较（图1a）。在GHCN_GRD中，对月降水异常进行比较（图1b）。假设每个值都是独立的，图1中的所有相关系数都具有统计学意义，而西南部的相关系数略大。这是因为（1）在图1中西南部的权重略大，（2）在南部山区观测到年降水量大（图1）。另外，GHCN_STN中的站点数据和GHCN_GRD中的最邻近网格点数据通常表现出很高的统计学上的显著相关性（数据未显示）。

我们对三个数据集的每个组合（CDIAC TR051 vs GHCN_GRD，CDIAC TR051 vs CRU TS2.1和 CRU TS2.1 vs GHCN_GRD）都应用Lepage检验法（Lepage，1971）进行检验，并确认三个数据集1901到1989年之间的数据没有统计学上的显著差异。表2列出了这些数据集在此期间的相关系数，以及数据可用时段的系数。正如对每个时间序列进行5日滑动平均所体现的（图4），尽管在20世纪20年代和60年代后在CDIAC TR051中发现了正偏差，但是所有的数据集在1901到1989年之间都表现出类似的年际变化。在CDIAC TR051中发现的20世纪20年代前的大变化很可能是由于对空间平均降水量来说站点数量（权重）太少所导致的（图3a）。然而，20世纪60年代后，正偏差的原因是未知的。

表2 三个数据集的相关系数

由于CDIAC TR051与1901年至1989年的GHCN_GRD和CRU TS2.1高度相关，我们可以将CDIAC TR051视为可靠数据。然后我们将该数据集与GHCN_GRD结合，这是因为（1）CDIAC TR051和GHCN_GRD之间的相关系数大于CDIAC TR051和CRU TS2.1之间的相关系数（表2），（2）GHCN_GRD持续更新且能获得2008年的数据。

图4 降水异常的年际变率以及数据集的5年滑动平均图

（蓝色：CDIAC TR051；绿色：CRU TS2.1；红色：GHCN_GRD；1876年的数据缺失）

3. 关联CDIAC TR051与GHCN_GRD

我们将CDIAC TR051（1872-1989）与GHCN_GRD（1900-2007）中表现出降水异常的空间平均值进行结合。然后，按照欧洲气候评估项目（Wijngaard等，2003），运用4种统计检验方法来确定组合时间序列是否具有不均匀性。这4种检验方法分别是（1）标准正态均一性检验法（SNHT，Alexandersson 1986），（2）Buishand range test方法（Buishand 1982），（3）Pettitt方法（Pettitt 1979）以及（4）Von Neumann ratio方法（Von Neumann 1941）。前3种方法提供关于不均匀性出现年份的信息，而最后一种方法不是特定于位置的（见补充1）。

在这里，我们在将CDIAC TR051和GHCN_GRD相结合时遇到了一些问题。从1900年到1990年共有91中备选情况。我们检查了所有91种情况，并以下列方式选择了最合适的年份。

4种检验方法都假设，在零假设下降水的年值是独立且同分布的。如果零假设不成立，则时间序列就被认为是不均匀的。根据Wijngaard等所做的研究（2003），如果只有一种或没有检验方法认为零假设不成立，那么显著性水平就设为1%且时间序列就是有用的。如果两种（三种或四种）检验方法认为零假设不成立，那么时间序列就被认为是无用的（可疑的）。

上述提到的91个时间序列都使用了这4种检验方法。当这些数据集在1900、1904以及1905年合并时，只有Pettitt方法认为零假设不成立。如果显著性水平下降到5%，那么除了1925、1940、1943和1960年之外的任意一年，至少有四分之一的检验方法认为零假设不成立。考虑到CDIAC TR051和GHCN_GRD的权重（图3），我们将1925的两个时间序列组合在一起，即，前一部分是从1872到1924年的CDIAC TR051，后一部分是1925到2007年的GHCN_GRD。然后我们在下面的分析中使用这个时间序列（图4）。

4. 长期变化，以及与以往研究的比较

Mann-Kendall检验法表明，尽管在1925年之变化稍大，但组合时间序列从1872年起在1%水平上就保持一种统计上的显著的增长趋势。和GHCN_GRD相比，CDIAC TR051在20世纪20年代以及60年代之后有正偏差（图4）。由于时间序列的前半部分是在20世纪20年代具有正偏差的CDIAC TR051，后半部分是20世纪60年代之后有负偏差的GHCN_GRD，所以这些偏差并不影响上述结果（从1872年起呈增长趋势）。具体来说，我们发现研究区内的降水并不仅是从1901年，而是从1872年开始增加的。

降水异常的积分曲线描述了研究区内长期潮湿/干燥的情况（图5）。从1872到1950年它在持续地减少，而在1910年左右有一个明显的恢复。这一特征与巴尔喀什湖水位的长期变化密切相关（图2），即虽然蒸散量和流入湖的河水的过度使用也是重要的因素（Kezer和Mats

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