高空大气是气候系统的重要组成部分, 因此确定高空温度变化趋势成为气候变化研究不可或缺的基础。高层大气对于气候系统的驱动作用及其反馈机制使得高层大气的温度变化近年来倍受科学家关注。近20年来, 欧美各国以探空资料为基础建立了多个全球高空温度集 (如LKS, Angell, IGRA, HadRT, HadAT, RATPAC, RARBCORE等) ^[1], 研究指出, 近50年来全球对流层温度趋于升高、平流层温度趋于下降, 但在趋势的估算值上仍存在很大的不确定性^[2-3]。随着研究的深入, 自由大气变化机制的诠释和对环境变化驱动作用的研究也取得长足进步, 如火山爆发导致的平流层升温和对流层降温, ENSO事件与对流层气温突变的关系等等。然而, 现存的数据集通常只收录某一个国家的部分台站, 如IPCC报告中关于我国高空温度变化趋势的研究结论多基于国内较少的台站。鉴于气候系统的复杂性, 利用更密集的观测资料进行区域尺度高空温度变化研究非常必要。

高空温度序列的资料来源有探空观测、卫星遥感和再分析资料3种。探空资料具有时间序列长和垂直层次较多等优势, 因此在气候变化中具有无可替代的作用, 但其用于长期气候研究可能包含许多非气候因素的影响, 如探测仪器的改进, 测量方法的更新、台站的迁移、重建或周围环境的变化等等。以上非气候因子可能导致资料的非均一性, 其影响随位置、层次、时间不同而大小不一。对于不同站的探空温度, 仪器换型和订正方法改进造成的影响范围从不足1 ℃到数摄氏度不等^[4]。为了减少原始资料中的误差和非均一性, 探空资料的质量控制和均一化处理成为利用探空资料探讨自由大气温度长期变化必不可少的基础。

我国幅员辽阔, 是气候变化研究的关键区域, 高空温度变化很早就受到科学家的关注。我国探空观测始于20世纪50年代, 百余探空站遍布全国。20世纪60年代起, 随着观测仪器换型和订正方法更新, 探空观测有了较快发展, 然而这些变化造成的序列不均一性并未解决, 加之探空站周围环境的变化和站址变迁, 使得我国探空资料序列存在不可忽略的不均一性^[5-6]。

本文利用静力学质量控制和两相回归法均一化处理我国116个站探空温度序列, 分析了均一化过程对序列和趋势变化的影响; 通过资料有效率阈值研究了台站取舍对区域温度趋势估算的影响, 最终选定92个站研究近50年我国高空温度变化趋势的空间分布, 并比较了不同时段温度距平及线性趋势的差异。

原始资料来自国家气象信息中心, 选取我国116个台站的850, 700, 500, 400, 300, 200 hPa和100 hPa共7个等压面的温度资料。首先对原始资料进行质量控制和均一化, 剔除随机误差和系统误差。质量控制方法采用空气静力学法^[7], 其基本原理为利用大气温度和气压的静力学关系, 当两气压层之间的静力学残差超过判据, 该记录被认定为错误资料。翟盘茂^[6]曾利用此方法分析了我国历史探空资料集中的过失误差。

目前均一化方法主要有直接订正法和统计方法两类, 前者以探空台站的历史记录为基础, 由于收集到完整的历史记录非常困难, 所以多数探空数据集采用统计法进行均一化。统计法的原理是以某一资料前后序列的统计参数作为序列是否存在间断点的判据。本文采用的两相回归法由Solow ^[8]提出, 经Easterling等^[9]加以完善并首先将其用于地面温度的均一化, 其基本原理是对任一时间点前后的序列进行线性回归模拟, 当两个序列的残差达到最小值, 则该时间资料为间断点。翟盘茂^[6]和Guo等^[3]曾利用此法对我国部分探空序列进行均一化处理。

鉴于统计学方法利用参照序列和目标序列的差异来探查间断点, 选取合适的参照序列是均一化处理的关键。目前世界最为常用的是相邻台站法, 即以相邻数个台站的平均值作为参照序列, 在欧洲应用较多, 但我国常常同时更换探空观测仪器, 所以不适用此方法。基于GCM模型的再分析序列虽然其序列对于高空气温长期变化趋势的代表性尚存疑义, 但是其均一性恰恰符合参照序列的要求。RAR-BCORE (Radiosonde Observation Correction using Reanalyses) 数据集便是以ERA-40作为参照序列^[10], QUARC (Quantifying Uncertainty in Adjusted Radiosonde Climate records) 选取了ERA和NRA ^[11]再分析资料) 作为参照序列^[12]。由于ERA的序列较NAR短, 因此以NRA作为参照序列。

探空观测仪器的感应和传输方式特点决定了其资料序列比地面资料具有更高的缺测率。然而计算区域平均趋势时, 站点稀少显然影响结果的代表性和可信度。如何最大限度地利用现有研究资源, 同时考虑资料缺失率对时间序列的影响以获得更具代表性的结果一直是很多研究者致力于探讨的问题。Gaffen等^[13]认为对于全球探空温度数据集, 80%是趋势计算的最小资料需求率 (MDR, Minimum Data percentage Requirement), 对区域尺度MDR可适当降低。

选取我国1958-2005年探空温度质量较好的 (缺测率低于70%) 116个台站, 以卫星观测开始 (1979年) 为分界点, 统计了各序列在不同时段缺测率和最小资料有效率MDR的变化 (MDR值为1减去缺测率) 与台站数的关系。结果表明: 1979年后, 我国探空资料质量明显改善。1958-1978年, 满足MDR为99% (缺测率小于1%) 的台站只有19个, 而1979-2005年增长为84个。MDR小于70%条件下进一步放宽资料需求, 台站数只有少量增加。例如1958-2005年, MDR从99%降至70%时; 台站个数增加了75个; 当MDR从70%降至40%时, 台站个数仅增加23个。所以, 在我国进行区域平均高空气候变化趋势估算时, 30%的资料缺失率即MDR为70%是最适合的标准。

台站取舍除了要考虑研究资源的利用效率外, 更重要的是考虑对区域平均趋势的影响。Free等^[14]指出空间样本的选择是造成不同探空数据集间温度趋势差异的主要原因。因此, 比较了116个探空站不同MDR下1958-2005年、1979-2005年我国高空平均温度趋势廓线 (图 1), 结果表明: 1979-2005年, MDR达90%以上时, 台站数为105, 趋势与MDR取其他数值时非常接近。1958-2005年, 不同MDR的趋势廓线明显不同:当MDR由99%变化为70%, 台站数由17增加为92个, 对应850, 700, 500, 400, 300, 200 hPa和100 hPa, 趋势值分别相差0.05, -0.01,-0.03,-0.08,-0.02, 0.09 K/10a和-0.01 K/10a;当MDR由99%变化为30%, 取样为17个站, 台数由17增长为116个, 各层上趋势的差别为0.02,-0.04,-0.05,-0.10,-0.06, 0.10 K/10a和0.07 K/10a。降低MDR阈值则满足阈值的台站数增多, 1958-2005年增温趋势将加强, 降温趋势将减弱。相反, 当提高资料有效率阈值, 满足阈值的台站数减少时, 对流层上层和平流层下层的降温趋势减弱。以往的高空温度趋势结果来自不同资料集, 选择的台站、研究时段和统计方法各有不同, 结论也就有所不同。Free等^[14]也比较了不同探空数据集的温度趋势, 发现仅增加台站数并不能提高数据集的可信度。结合2. 1节的分析, 30%的缺测率 (或MDR为70%) 是评价我国探空温度序列质量较为客观的标准。它既可较大限度利用研究资源, 又保证了区域平均趋势估算结果的代表性。本文选满足这一标准的92个站研究我国区域的高空气温变化。

表 1

表 1 我国探空温度序列不同时段最小资料有效率（MDR）的变化与台站数的关系 Table 1 The number of percentage stations meeting to various MDR in China

表 1 我国探空温度序列不同时段最小资料有效率（MDR）的变化与台站数的关系 Table 1 The number of percentage stations meeting to various MDR in China

图 1

图 1. 不同MDR的1958-2005(a) 和1979-2005年 (b) 我国高空温度平均趋势廓线 Fig 1. Comparison of mean vertical trend profiles with different minimum percentage of data requirements for periods of 1958-2005(a) and 1979-2005(b)

此外, 区域平均方法也可能影响区域平均温度趋势。比较面积平均和算术平均法得到我国高空温度趋势表明, 两者差别并不显著 (850~100 hPa的差分别为0.001, 0.026,-0.011, 0.012, 0.012, -0.083 K/10a和0.024 K/10a), 因此本文采用较为简便的算术平均法。

利用两相回归法, 以NCEP/NCAR再分析资料为参照序列, 对我国116个站7个层次的高空温度序列进行均一化。选取资料序列较完整的上海站为例, 说明我国探空序列间断点和订正值的时空分布特征 (图 2)。结果显示: 1958-1976年订正效果很显著, 而这一时段有较多的仪器和方法变化的历史记录^[3]。1958-2005年间100~850 hPa各层间断点为4~6个。历史记录和两相回归法探查结果最为吻合是2003年, 历史记录显示该年该站进行仪器换型, 而几乎所有等压面都找到了间断点。

图 2

图 2. 上海站 (58362) 850~100 hPa季节平均温度距平序列 (实心圆:找到的间断点; 细直线:仪器换型; 点划线:方法更新) Fig 2. Seasonal temperature anomalies of Shanghai station (58362) at 850-100 hPa (filled circles denote detected break points; thin lines denote in strument mode change; dot-dased lines denote correction method change)

理论上间断点的时间分布应具有空间一致性, 虽然图 2显示同一间断点并非出现在所有层, 但在某些年份, 如1964, 1976, 1990年和2003年, 各高度层上的间断点较为一致, 这些间断点多得到了台站变化的历史记录的证实 (1990年除外)。结果显示间断点的垂直空间分布不完全一致。该现象可以从大气的垂直变化规律和两相回归法的工作原理得到解释:由于太阳光线入射角和探空气球遮蔽随高度的变化, 新旧探空仪的差异在各个等压面会有所不同, 在某些高度其差异可能不显著。两相回归法对间断点是逐层检测的, 具有判断间断点显著性并自动剔除不显著间断点的功能。图 2显示的都是通过显著性检验的间断点, 那些可能不显著的间断点造成了间断点垂直一致性不完全的错觉。这一推断也可从订正值 (订正序列与原始序列的差) 随高度的变化得到间接的证明, 各层的订正值空间上基本随高度增加, 如100 hPa 1958-1976年间的订正值超过了2 K。

通过对比92个站平均的探空温度原始序列与订正后序列在不同时段趋势的平均廓线 (图 3), 研究了均一化处理的气候学效应。均一化处理对平均趋势的影响随统计时段不同差别十分明显: 1979-2005年, 200 hPa和100 hPa原始序列为降温趋势, 其降温幅度因订正增加了0.16 K/10a和0.06 K/10a; 400 hPa和500 hPa的升温趋势因为均一化处理而分别降低了0.14 K/10a和0.09 K/10a;因此, 均一化处理增加了1979-2005年间我国自由大气上部的降温趋势, 降低了下部的升温趋势。1958-1978年, 原始序列各层均为降温趋势; 其降温趋势在对流层中层 (500~300 hPa) 因均一化处理而显著减弱, 但在对流层下部被增强。两个时段互为反向作用, 使均一化对于1958-2005年平均趋势影响不是很显著, 除100 hPa降温被削弱 (差值为0.12 K/10a) 外, 原始序列与订正后序列的趋势廓线相差很小。所以我国探空时间序列的线性趋势对均一化处理的敏感性随时段变化, 1958-2005年的趋势除平流层的降温趋势被削弱外, 其他不甚敏感, 1979-2005年线性趋势对均一化的反应不一致。

图 3

图 3. 我国探空温度原始序列与订正后序列各不同时段趋势的平均廓线 Fig 3. Comparisons of mean trends between original and adjusted radiosonde temperature time series for different periods

图 4显示了我国92个探空站1958-2005年各等压面温度的线性趋势。平流层低层 (100 hPa) 的平均趋势是-0.11 K/10a, 但各站趋势值存在较大差异, 如同处于副热带地区的思茅 (56954) 和上海 (58362) 的值分别为0.80 K/10a和-0.82 K/10a。200 hPa接近对流层顶^[15], 与100 hPa相比, 其线性趋势空间差异较小, 变化区间也较小, 最大升、降温趋势分别是0.35 K/10a (郴州, 57972) 和-0.74 K/10a (汉中, 57127)。300 hPa和500 hPa趋势的空间分布截然不同。300 hPa上, 多数地区呈降温趋势。500 hPa以增温为主, 但增温趋势不显著, 39个站增温趋势小于0.4 K/10a, 增温较明显的区域主要在青藏高原。对流层低层 (700 hPa和850 hPa) 温度与地面气温变化相似, 呈显著变暖趋势^[16]。其中, 700 hPa上, 57个台站呈增温趋势, 最大值为0.52 K/10a; 850 hPa的升温趋势最为显著, 61个站增温, 28%的台站增温趋势超过0.25 K/10a。

图 4

图 4. 1958-2005年不同层次温度变化趋势 (单位: K/10a) (圆表示升温, 方框表示降温; 实心表示达到95%的信度) Fig 4. Spatial distribution of in situ temperature trends for 1958-2005 at different levels (unit:K/10a) (circles denote warming trends; squares denote cooling trends; filled circles and squares denote level over 95%)

目前对于气候变化冷暖的认识基本源于资料序列趋势的线性模拟结果, 有研究指出线性趋势受观测起止时间的影响很大, 用线性趋势描述气候变化具有相当的局限性。高空大气趋势变化研究多将探空观测序列分为卫星观测时段和前卫星观测时段以便于探空和卫星观测序列的比较。因此, 除了分析各层不同时段温度的线性趋势外, 还计算了不同时段平均距平 (表 2)。1958-1978年我国各层温度都呈现负趋势。1979-2005年线性趋势的垂直分布以400 hPa为转折点, 400 hPa以上为降温, 以下为升温。1958-2005年的结果表明: 500 hPa以下为升温, 其他层为降温。

表 2

表 2 不同时段不同层次我国平均温度变化趋势 Table 2 Radiosonde temperature trends averaged in China during different periods

表 2 不同时段不同层次我国平均温度变化趋势 Table 2 Radiosonde temperature trends averaged in China during different periods

从10年平均距平可见, 平流层降温 (100 hPa) 始于20世纪80年代, 90年代降温更加明显。这与Gaffen等^[13]的全球平流层变冷开始于80年代中期的结论一致。对流层500 hPa以下的升温过程始于20世纪70年代, 700~300 hPa的显著升温也始于80年代。80, 90年代700~300 hPa之间是一显著并且稳定的升温层, 10年平均距平为0.34~0.55 ℃, 这与1979-2005年线性趋势的分析结论完全不同。对流层下部最不稳定, 20世纪60, 70, 80, 90年代850 hPa的平均距平分别为-0.56, 0.43, 0.05, 0.62 ℃; 同时, 1958-2005年和1979-2005年间的趋势揭示了850 hPa是近50年来升温幅度最大的层。850 hPa与地面气温10年平均距平^[16]显示, 两者60年代均为降温, 850 hPa的升温始于70年代, 地面的升温则始于90年代, 而且升温幅度小于850 hPa。这与IPCC第四次评估报告指出的对流层下部升温幅度略高于地面的结论一致。

有必要指出, 100 hPa的10年平均距平与趋势分析看似存在矛盾: 1960-1969年和1970-1979年100 hPa为较大的正距平, 而1958-1978年的趋势为负。其原因是1958, 1959年我国多数台站100 hPa温度明显偏高于20世纪60, 70年代的正距平, 这可能与探空观测前期质量较差有关, 均一化方法已经做了相当大的订正。例如上海站, 1958, 1959年季距平达3.5 K以上, 均一化将1958-1972年的距平向下订正了1.96 K。

本文对我国近50年探空温度进行了均一化处理并以此研究了各层温度的变化特征, 得到以下结论:

1) 两相回归法适用于我国探空气温序列均一化, 订正结果部分与台站历史记录相吻合。均一化处理对温度变化趋势的影响随时段变化:均一化减弱了1958-1978年对流层中高层的降温趋势, 但加强了1979-2005年平流层的降温趋势, 并使400 hPa和500 hPa的增温趋势减弱。这一相反的影响导致订正后的1958-2005年温度趋势廓线与原始温度的趋势廓线较为接近。

2) 台站的选取影响区域平均的高空温度趋势:降低最小资料有效率 (MDR) 的阈值则有效台站数增多, 1958-2005年间增温趋势将加强, 降温趋势将减弱。研究表明, 对于我国探空观测台站, MDR选取70%最为合理。

3)1958-2005年对流层和平流层温度呈相反的变化, 300~100 hPa趋于降温, 而850~500 hPa为升温。不同层次的温度变化趋势亦不同步:对流层中、低层的升温始于20世纪70年代, 而对流层高层和平流层低层的降温发生在80年代以后。

4) 我国高空温度变化与全球尺度的结论基本一致:近50年平流层下层降温、对流层升温; 近地面层850 hPa的升温幅度高于地面。