2. 南京信息工程大学大气科学学院, 南京 210044;
3. 国家气候中心, 北京 100081
2. Department of Atmospheric Science, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;
3. National Climate Center, Beijing 100081
大气气溶胶是气候模型中的最不稳定因子之一, 能够通过多种途径影响气候, 如通过对太阳辐射的散射、吸收作用直接影响地球大气的辐射平衡, 还通过成云作用及非均相化学反应参与大气中的各种化学过程影响其他温室气体成分的源汇, 对全球气候变化有着重要意义[1-3]。IPCC第三次评估报告[4]指出, 气候变化受到气候系统内部可变化性和外部因子 (包括自然因素和人类活动) 的共同影响, 气溶胶的辐射强迫效应是其中重要的外部因子之一; 同时也指出, 气溶胶的气候效应存在很大不确定性, 主要是由于气溶胶本身物理化学性质极其复杂, 导致对其分布、光学特性以及粒子谱分布等这些主要参数特点缺乏足够了解。所以, 当前的一个重要问题是, 如何从大量分散和不连续的气溶胶观测资料中, 凝练出能够反映其时空分布状况和光学特性 (光学厚度、不对称因子、单次散射反照率等) 的数据, 以便定量分析气溶胶对环境与气候变化的影响。
气溶胶光学厚度AOD (aerosol optical depth) 作为气溶胶最基本的光学特性, 是表征大气混浊度的重要物理量, 也是确定气溶胶气候效应的一个关键因子[4], 常被应用于研究气溶胶的变化特征和区域气候效应, 我国科研工作者已经进行了大量的探讨研究[5-13]。
当前主要有3种方法获得AOD值:一是宽带消光法, 这种方法利用晴天某一时刻地面观测的直接太阳辐射资料, 提出大气中水汽、二氧化碳、臭氧等气体的吸收, 再通过与理想大气直接太阳辐射的比较, 求取AOD值[5-9]。利用这种方法, Qiu等[6]分析了我国10个地方大气气溶胶1980-1994年间的变化特征。周秀骥等[7]、罗云峰等[8]分析了1961-1990年我国气溶胶光学厚度的变化特征及平均分布特征。宗雪梅等[9]研究发现1993-2002年AOD的变化已经不是总体增加趋势, 而是有些地方有增加的趋势, 还有些地方变化趋势不明显, 只在某些年份有增加或减弱的趋势。二是利用卫星观测资料反演大气气溶胶含量, 如毛节泰等[10]、李成才等[11]、张军华等[12]都对如何从卫星资料反演气溶胶光学厚度进行过深入的研究, 施晓晖等[13]、Massie等[14]分别利用TOMS反演的AOD资料研究了冬季亚洲地区、北京上空的气溶胶时空特征。三是地基观测, 主要是利用太阳光度计测量气溶胶光学厚度, 用于验证和评估卫星反演的气溶胶光学特性参数的精度, 如AERONET观测网[15]。Yu等[16]着眼于后两种方法, 研究了不同手段获取的气溶胶光学厚度时空分布特征及其直接辐射效应。
比较发现, 卫星遥感能够提供广阔背景上有关气溶胶的区域分布, 具有良好的空间覆盖性, 其他方法受限于站点分布和观测次数, 难以提供长期的全球数据。为了更加全面地了解我国上空气溶胶的时空分布特征和长期演变规律, 本文利用TOMS (the Total Ozone Mapping Spectrometer) 卫星资料, 分析了380nm气溶胶光学厚度的地理分布、季节变化和趋势特征。
1 资料和方法选用TOMS提供的380nm全球逐月AOD资料, 时间为1980年1月-1992年12月以及1996年8月-2001年12月, 总长度为221个月, 其中1993年1月-1996年7月为缺测, 分辨率1°×1°, 下载自NASA/TOMS网站。详细算法见文献[17-18]。本文资料是由Torres等在2006年进一步订正之后得到的, 订正后的TOMS气溶胶算法与Aura-OMI算法一致, 采用了更加准确的地表反照率数据集, 修正了原算法中对反射率估计不足 (低估近0.015) 的问题, 减少了AOD数据的虚假高值现象 (高估约0.1~0.2)。
经气溶胶自动地面监测网 (AERONET) 的level 2.0资料验证, TOMS气溶胶光学厚度与地面实测站点的观测数据存在较好的一致性 (图 1)。由于我国境内的AERONET站点较少, 选取同期0°~60°N, 60°~150°E范围内有数据的站点 (共98个, 表略) 加以补充。
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| 图 1. TOMS反演与AERONET观测的380nm气溶胶光学厚度的比较 (实线为线性拟合线, 虚线表示y=x; r为相关系数) Fig 1. Scatter plot of monthly mean AOD for TOMS retrievals vs AERONET measurements at 380 nm (solid line stands for linear fit curve, dotted for y=x line, and r for coefficient of correlation) | |
对1980-1992年以及1996-2001年的AOD (包括原始数据和距平序列) 分别分析, 所得结果与线性连结这两段数据结果有较好的一致性, 故采用1980-2001年 (除去1993年1月-1996年12月) 进行分析。
根据EOF分析的显著中心, 结合AOD分布特点, 在全国范围内取出了11处研究区域 (图 2), 分别记为东北 (区域A)、华北 (区域B)、西北 (区域C, D, E, F)、华中 (区域G)、华东 (区域H)、西南 (区域I)、华南 (区域J) 和青藏高原 (区域K)。
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| 图 2. 研究区域图 Fig 2. The target regions | |
文中对资料取季节平均时, 春季为3-5月, 夏季为6-8月, 秋季为9-11月, 冬季为12月-次年2月。比较AOD的月、季平均值, 发现AOD的季节内变化相当显著, 采用季节平均虽然能够反映出季节内的大致状况, 但是也造成了一些特征被平滑和忽略。所以, 分别采用1月、4月、7月和10月数据代表各个季节进行分析, 以便保留较多的AOD月变化特征, 同时又能够反映不同季节的主要状况。
应用的方法有经验正交函数分解 (EOF)、Morlet小波分析、Fourier功率谱、Mann-Kendall非参数检验方法 (简称M-K检验)、线性倾向估计和滑动t检验等。
2 我国AOD的区域特征 2.1 多年平均分布1980-2001年我国上空年平均AOD的分布 (图略) 显示, 全国大部分地区的年平均值都达到0.2以上, 高值中心位于南疆盆地、华南沿海及四川盆地上空, 中心值达到0.6以上。以100°E为界, 我国西部的AOD分布显示了明显的南北差异, 青藏高原上空的AOD相当稀薄, 而其北部的盆地区域则是范围最广的年AOD大值区; 100°E以东地区, 长江中下游至黄河中下游地区 (统称为江河中下游) 及华南上空均出现AOD高值中心。
在多年月均AOD图 (图略) 上, 11月至翌年1月分布相似, 整体AOD值较低, 仅四川盆地被浓厚的气溶胶所覆盖, 另两个相对高值区分别位于南疆盆地、江河中下游一带; 2月开始各地AOD逐渐增大, 南疆盆地上空AOD明显增厚。冬季, 蒙古气旋东移南下, 随之而来的大风、风沙天气可能是北方地区AOD增加的主要原因; 同时, 取暖燃煤也使这些地区的气溶胶光学厚度值增加。3-4月, 全国大部分地区AOD值迅速增大, 四川盆地和江河中下游地区仍为高值区; 南疆盆地和华南上空AOD值增加显著, 部分地区跃变达到0.8左右。同时, 在东北三省和内蒙古东部也出现了大范围的AOD高值。这一阶段 (春季) 气溶胶光学厚度明显增多, 可能是由于北方沙尘暴的影响。5月, 100°E以西地区的AOD变化较小; 以东, 各高值中心都明显减弱缩小, 其余各地也有一定减幅。6-8月, 全国大部分地区的AOD变化不大或略有减少, 但南疆盆地的AOD大幅度减少, 而在华南再次出现了小范围的AOD极大值。夏季, 由于降水频繁, 雨水的清除或湿沉降缩短了气溶胶的生命期, 导致绝大多数地区的AOD减少。9-10月, 华南和南疆盆地上空的AOD均减弱, 但仍高于全国平均状况; 而在江河中下游地区, AOD逐渐增大, 其余地区的变化不明显。由年循环情况可以看出, 南疆盆地及其周边地区主要属于沙漠气候, 降水偏少, 易于发生沙尘天气, 从而有利于气溶胶的形成, 全年的AOD值都偏高; 黄河中下游至长江中下游一带受沙尘天气影响较大, 冬春季节AOD较高; 华南地区是我国典型的高温高湿气候区, 其温湿条件有利于“气-粒”转化过程气溶胶的形成, 同时水溶性气溶胶粒子吸湿增长也会使得局地AOD偏大。此外, 春夏季节华南高值区的形成, 可能也与南亚棕色气溶胶云[19-21]有关联, Krishnamurti等的研究结论[20-21]也初步证明了这一情况。
图 3a显示了我国境内AOD沿110°E的季节分布。可以看出, AOD变化具有明显的季节性特征, 随着纬度增加, 其季节性差异减小。春夏AOD随纬度增加而减少, 很明显是与北方沙尘暴有关; 秋季纬向变化不明显, 证明秋季各地AOD分布较为均匀。AOD值, 基本可以春-夏-冬-秋依次排列, 唯一的例外是长江中下游平原 (大约在28°~33°N间) 冬季的AOD相对高值, 几乎与春季持平。
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| 图 3. 1980-2001年380nm AOD多年平均季节分布(a)沿110°E的四季变化,(b)春季的南北比较 Fig 3. Spatial distributions of 1980-2001 averaged seasonal 380 nm AOD (a) through 110°E in spring, summer, autumn and winter, (b) through 25°N and 40°N in spring | |
图 3b为沿25°N (代表南方) 和40°N (代表北方) 的春季AOD多年平均分布, 主要出现了春季的两个高值中心:南疆盆地和四川盆地。其余季节的南北分布比较 (图略) 表示, 夏季, 南方略大于北方, 冬季则相反; 秋季在110°E以西, 北大南小, 以东则南大北小。
总体而言, 全国存在两个范围较大、持续时间较长的AOD高值区:南疆盆地和四川盆地, 另一个持续时间较短的高值中心位于华南上空; 青藏高原、东北南部等地AOD值较小。我国整体AOD分布具有显著的季节变化特征, 春季AOD最大, 夏季次之, 秋冬季节的AOD较小。低纬的季节变化较大, 随纬度增加, 季节差异减弱。此外, 各季节的AOD都有明显的南北差异。
2.2 空间分布型分析全国1, 4, 7, 10月AOD异常的EOF第一特征向量场 (简称EOF1, 图略):1月, 第一模态占总体方差的31.93%, 远大于其他各模态的方差贡献, 说明这是全国AOD异常空间变化的主要分布型, 即全国AOD变化基本一致。表明尽管各地的地形和下垫面条件存在较大差异, 但气溶胶光学厚度的空间分布仍有很好的一致性。具体表现为“南低北高”, 高值中心位于华北及内蒙古西部, 说明这里是1月AOD变化最敏感的区域。4月AOD距平的第一特征向量反映了整个区域一致偏大或偏小的形势, 结合时间序列可以看出, 此时全国的变化都十分显著; 这在一定程度上反映了春季沙尘暴影响范围之广、强度之大。7月, 第一模态显示西南内陆和100°E以西为正值区, 东南沿海、华北、东北为负值区; 表明这一阶段的AOD变化极其复杂。10月的EOF1也表现了全国一致的变化情况, 但变化幅度小于其他季节。总之, 各季有其独特的空间分布特征, 不同季节的显著变化区并不重合, 由此全国可划为11个代表区域 (图 2);春、秋、冬三季的AOD都呈现全国一致的变化趋势; 夏季, 以110°E和30°N为分界线, 体现出明显的东西及南北差异。
3 全国及各研究区的AOD时间变化特征 3.1 年内变化特征图 4a给出了全国平均的AOD年循环曲线, 体现了我国AOD分布的季节性特征:春季最大, 秋冬季节较小。在11个研究区内, 仅青藏高原 (区域K, 图 4b) 的AOD在秋季最大, 其余各区 (图略) 均是春季AOD最大, 且AOD最大值一般出现在4月, 3月在区域G, I和J, 5月在区域F也出现了极大值; AOD极小值出现的月份各地有所不同:东部地区 (区域A, B, G~I) 及全国的AOD最小值在秋季, 西部 (C~F, K) 及华南区域J在冬季。
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| 图 4. 380nm多年平均的AOD年循环 (a) 全国平均, (b) 青藏高原 (区域K) 平均 Fig 4. Mean annual cycle of 380 nm AOD over the analysis period for national mean (a), zone-K mean (Tibetan Plateau)(b) | |
各区的年内循环, 按其变化规律可以分为5类, 第一类包括区域A, B和G, 位于我国的东北、华北及华中, 特征是年内循环与全国分布相近, 春季最大, 冬季次之, 秋季最小, 全年呈现“增-减-增”循环; 第二类为我国西北的C~F 4个区域, 由春到冬, AOD逐渐减少; 第三类由纬度相近的区域H和I组成, 分布类似与第一类, 但在夏季AOD值有所增长; 第四类是位于华南的区域J, 分别在3月和8月出现AOD最大值和第二大值, 秋冬季节的AOD量值和变化幅度均小于其他各区; 最后一类, 是位于青藏高原上的区域K, 由于其独特的地理位置和环境, AOD的变化与全国大部分地区都存在明显差异, 从1月开始, AOD逐渐增大, 至6月达到极大值, 7月稍减, 随后再次增大, 9月出现全年最大值, 随后再次减少。
3.2 周期分析应用Morlet小波变换分析1980-2001年我国境内380nm AOD的周期特征。考虑到小波方差可能会增大长周期的相对波谱, 使较短周期的成分振幅减弱, 导致判别误差, 所以运用能更准确反映周期分布的Fourier功率谱加以检验[22]。
全国平均序列的小波分析显示, AOD及其距平 (图略) 都存在年内 ( < 1年) 和年际 (1年) 周期信号, AOD距平还包括较强的2年、4年及8年振荡, 均满足90%信度的红噪声检验。AOD年际信号在整个时段没有发生明显的转变趋势, 距平的2年和4年信号则在1987年前后衰减。比较原始数据和距平的小波结果, 发现两者周期比较一致。
表 1是1980-2001年各个研究区域经Morlet小波分析得到的周期, 均通过小波方差和Fourier功率谱检验, 达到90%信度检验, 其中的转换期表示年际信号发生变化的年份。结果表明, 全国平均和11个研究区域内均存在下列特征:AOD及其距平在1980-2001年均达到90%信度的年际信号, 以1年和4年周期为主; 年内振荡特征十分明显, 季节性信号不容忽视 (表 1统一表示为小于1年)。AOD异常的4年以上周期在小波方差和傅立叶波谱检验中也都超过90%信度, 但是受边界效应影响, 很难直观判断是否友效, 所以需要进一步判断。另一个有趣的发现是, 各区及全国的距平年际信号在20世纪80年代末均有一定的减弱。
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表 1 1980-2001年各区周期 (经小波方差和傅立叶功率谱验证的Morlet小波结果) Table 1 Periods of Zone A-K & China during 1980-2001 (already verified by the global power spectrum and Fourier power spectrum at 90% level) |
3.3 趋势分析
利用线性倾向估计和Mann-Kendall非参数检验方法分析了1980-2001年各区AOD的演变趋势。
线性倾向估计显示 (图略), 全国及各个研究区的年均AOD均呈增长趋势, 大部分地区达到90%以上信度水平。全国平均, 1月AOD弱减, 其余时段均为增加趋势, 但仅有4月的增长趋势达到了90%信度水平。讨论各个分区的同期变化特征, 可以看出AOD的变化趋势具有明显的空间分布差异 (图 5)。相对而言, 4月AOD变化较为一致, 除华南区外其他地区均呈增加趋势, 且大部分地区超过了95%信度。四季变化趋势相同的研究区是西北的区域C, 华南的区域J和青藏高原上的区域K。J区始终呈减少趋势, 经检验这一趋势的可信度极小, 趋势并不明显, 另外两个区域表现出明显的增长形势。对比各分区的年均与月AOD结论, 也可以证明AOD的年内变化不容忽视, 各个季节的变化各有其特点; 同时也表明1980-2001年全国年均AOD呈现增加趋势, 但是存在显著的区域性和季节性差异。
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图 5. 各研究区域的线性倾向
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全国平均AOD序列的M-K检验 (图 6) 显示, 1月AOD基本表现为减少趋势, 4月和10月约在1989年前后发生转变, 7月的增加趋势也在1989年左右减弱; 四季的AOD变化趋势都在20世纪80年代末期有所改变。综合11个研究区 (A~K) 的M-K检验 (图略) 可以看出, 我国的AOD变化具有明显的地区和季节差异。1月, 北方 (区域A~F) 及华南 (区域J) AOD的减少趋势突出, 在20世纪80年代末期到90年代初期显著减弱; 华中区域G及区域B, F的AOD, 在20世纪80年代末由增加转为减少; 其余地区趋势较弱。增加倾向主导了4月AOD的变化, 显著的增加趋势出现在1984年的区域F和1987-2001年的区域K。7月, 区域A, D, F的AOD分别在1985, 1989年和1990年发生趋势转换; 区域B和E始终表现为减少趋势, 且分别在1998-2000年和1992年通过95%的信度水平; 其他地区呈现增加倾向, 拥有各自的显著增加期。10月, 除了区域E的负倾向和区域K的正倾向外, 其余研究区域在20世纪80年代末出现了趋势转折现象, 也是由增加转为减少。而在年平均基础上, 区域B的AOD始终减少, 区域I和K呈现增加趋势, 其余地区 (包括全国平均) 大致在20世纪80年代末期到90年代初期这一阶段发生增加趋势由强减弱的转换。
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| 图 6. 1980-2001年我国1月、4月、7月和10月的AOD演变趋势的M-K检验 (上下两条虚线是95%信度临界值) Fig 6. M-K test for China AOD in January, April, July and October from 1980 to 2001 (dotted curves show the interval at 95% level) | |
结合线性趋势分析, 可以认为全国和11个选区的AOD年均值基本呈线性增长趋势, 这一增加趋势在20世纪80年代末到90年代初发生变化, 多数由强减弱, 并且由东至西、由北及南依次发生。各个研究区内, 四季AOD的变化都比较复杂, 但在20世纪80年代末到90年代初, 不少区域在不同季节也出现趋势转弱的现象, 这与Morlet小波分析结果一致。气溶胶光学厚度减少的原因, 部分可能是由于研究期内北方广大地区冬季变暖, 冬夏温差变小, 由寒潮大风引起的风沙活动 (如大风、扬沙等天气现象) 总体上呈现减少的趋势[23];此外, 也与我国环境保护基本国策的实施有关。
3.4 突变检验用滑动t检验对1980-2001年全国平均AOD序列的变化特征进行突变检验, 信度水平为99%。由滑动t统计量曲线 (图 7) 可以看出, 1月AOD突变发生在1988年; 4月AOD转折出现在1982年, 经历了一次显著减少的突变, 1988年的t检验值仅次于1982年, 也比较突出; 7月AOD无明显的突变年, 但1986年的t检验值相对较大, 可以看作在1986年出现转折; 10月AOD跃变年为1987及1992年, 其中1987年的t值更加显著。可见, 各个季节的AOD全国平均值在20世纪80年代末均出现一次较明显的跃变, 年均值在1987年也有较明显的转折, 这与M-K检验的结论可以互证。就单个选区而言, 20世纪80年代末到90年代初, 11个研究区的AOD也存在类似的突变现象 (图略), 多发生在4月和10月的AOD序列中; 而且, 大部分研究区域 (A~F, H, K) 具有年际突变特征, 主要集中在我国北方。
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| 图 7. 1980-2001年全国1月、4月、7月和10月的AOD演变趋势的滑动t检验 (上下两条虚线代表99%信度水平临界值) Fig 7. Moving-t test for China AOD in January, April, July and October (upper and lower beelines show 99% levels) | |
4 结论
本文利用TOMS反演资料获得了我国上空380 nm气溶胶光学厚度的时空分布特征和演变规律:
1) 我国上空380nm气溶胶光学厚度全年存在两个范围较大、持续时间较长的高值区:南疆盆地和四川盆地, 另一个持续时间较短的高值中心位于华南上空; 青藏高原、东北南部等地AOD值较小。各季的AOD分布具有突出的南北差异:春季, 除华南高值区外, 北方的AOD值高于南方; 夏季, 南方略大于北方, 冬季则相反; 秋季在110°E以西, 北高南低, 以东则相反。
2) AOD变化的季节性特征明显。我国绝大部分地区春季气溶胶光学厚度值最大 (除青藏高原), 最小值出现的季节则有所不同。低纬的季节变化较大, 随纬度增加, 春夏季节AOD均逐渐减小, 季节差异减弱。各季的空间分布特征不同, 不同季节的显著变化区并不重合; 春、秋、冬三季的AOD都呈现全国一致的变化趋势; 夏季, 以110°E和30°N为分界线, 表现出明显的东西及南北差异。
3) AOD变化具有明显的季节内和年内振荡特征, 1年、2年和4年左右的年际周期也非常显著。
4)1980-2001年, 全国及各研究区的380nm AOD年均值呈线性增加趋势, 这一趋势在20世纪8 0年代末到90年代初发生转变, 增加趋势由强弱, 并且由东至西、由北及南依次发生。各季节代表月内, AOD的长期趋势比较复杂:除了冬季 (1月) 外, 其余各季节都表现为增加趋势; 在20世纪80年代末到90年代初, 大部分区域的趋势明显减弱。单个选区而言, 转折多发生在4月和10月的AOD序列; 北方 (如A~F, H, K区) 具有显著的年际突变特征。
由于研究资料有限, 本文初步探讨了我国AOD的整体情况以及各地区域性特征, 得出的初步结论有待以后进一步验证。
致谢 感谢NASA/TOMS以及AERONET研究人员提供卫星和地基气溶胶产品。| [1] | Kaufman Y J, Tanre D, Boucher O, A satellite view of aerosols in the climate system. Nature, 2002, 419, (6903): 215–223. DOI:10.1038/nature01091 |
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