热浪的持续性及其与土壤湿度记忆的联系外文翻译资料

 2022-11-11 11:11

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热浪的持续性及其与土壤湿度记忆的联系

Ruth Lorenz,Eric B.Jaeger,and Sonia I.Seneviratne

摘要：本文使用区域气候模式模拟评估了土壤湿度对热浪持续性的作用。若干研究已经调查了夏季高温天频率的变化，但很少有调查它们持续性的变化。我们使用了两个不同的热浪阈值，它们分别由控制试验的第90个百分位值和相应敏感性试验的第90个百分位值定义。我们发现在土壤湿度为常数或给定的季节循环，甚至有恒定的干燥条件的模拟试验中本征热浪持续性比在土壤湿度有交互性的模拟试验中低。这种热浪天数减少与土壤湿度持续性在交互模拟中的影响有关，数值上大约相当于在相应模式中10%最热天数的5-10%。我们的研究结果强调了除了土壤湿度对热浪强度的已知影响以外，土壤湿度记忆对热浪持续事件具有关键作用。

1 引言

观测研究发现，在过去的几十年里，欧洲的夏季高温天和热浪频率有所增加[例如Klein Tank and Kouml;nnen, 2003; Della‐Marta等, 2007]。气候模式模拟预测，这种趋势将继续维持，极热的夏天将更加频繁、强烈和持久[Meehl and Tebaldi, 2004;政府间气候变化专门委员会, 2007, 和其中的参考]。根据Schauml;r 等[2004]和Vidale等[2007]的说法，这一趋势与夏季年际温度变率的增加相符。Seneviratne等[2006a]发现，这种预测温度变率的增加与土壤湿度（SM）的变化密切相关，特别是与SM—大气耦合的强度密切相关。

陆地能量和水平衡通过与蒸散（ET）相关的潜热通量耦合。在SM限制区域，地表能量分配给显热（H）还是潜热通量（LE）主要由SM决定。如果SM缺乏，所有来自地表净辐射的能量都由H消耗，因此，空气温度也大大提高。SM对大气影响最大的区域是干燥和潮湿气候之间的过渡区[Koster等,2004]。在中欧，发现类似的影响在夏季热浪期间有着重要作用[Fischer等,2007]。最近，Jaeger和Seneviratne[2010]表明温度上的这种SM效应是非对称的，受影响的主要是极端高温。

此外，SM是气候系统中重要的记忆组成部分[Koster and Suarez, 2001;Seneviratne等,2006b]。由于SM是一个变化缓慢的变量，土壤中水分的相关季节性储存导致了时间尺度为数周至数月的长期记忆效应[例如Koster and Suarez, 2001; Seneviratne等, 2006b]。SM在这方面的作用类似于导致气候持续性的其他变化缓慢的成分，例如冰、雪和海表温度。

本文使用了区域气候模式（RCM）实验研究了SM对热浪持续性的作用，使用CLM模式运行（参见第2.1节）。虽然之前的研究，如Durre等[2000]和Fischer等[2007]的研究关注了SM对高温天强度的作用（取决于所选择的阈值，可能导致热浪持续性的变化，见下文），这里我们特别关注SM持续性对本征热浪持续性的作用并探讨这两种作用。SM在预测极端温度天数上的作用已经被例如Brabson等[2005]用于全球气候模式（GCM）模拟的研究中提及了，但并没有区分这些作用的影响。

2 资料和方法

2.1 模式介绍

数值试验是用CLM RCM运行的，它是COSMO-（小规模建模联盟）模式的气候版本。我们使用了CLM版本2.4.11，模式水平网格分辨率取为0.44°（asymp;50km），垂直方向分为32层，土壤分为10层，模式时间步长取为240秒。侧边界条件采用ERA40再分析数据（1958-2001）[Uppala等,2005]和ECMWF业务分析资料集（2002-2006），而初始条件与ERA40运行下的CLM模拟的长期气候学数值相符。

该CLM模式版本已经根据其平均气候[Jaeger等,2008]以及陆面过程和陆—气相互作用[Jaeger等,2009]进行了评估。有关模式动态和物理的更多详细信息，请参阅CLM主页（http://www.clm‐community.eu/）上的文档。

2.2 试验设计

试验构造包括一个控制试验（CTL）和三个敏感性试验。CTL模拟包含了1950年至2006年49年模拟，并且有交互式SM。敏感性试验使用了与CTL相同的模式构造，但解耦了SM与大气演化（使用与例如Koster等[2004]和Seneviratne等[2006a]相同的方法）。在这些非耦合模拟中，根据土壤类型，在每个时间步长为每个网格点分别给定SM。在“IAV”中，SM被规定为没有年际变化的平滑年循环[Jaeger and Seneviratne,2010]。在“PWP”和“FCAP”中，SM在模拟的整个长度上分别被固定为永久性植物萎蔫点（PWP）和田间持水量（FCAP），分别对应于植物蒸腾观点下最小和最大的SM值。选择这些值是为了评估SM的极端值对气候的影响（参见所有实验中SM演变说明的辅助材料）。用这种方法规定SM排除了某段时间土壤湿度异常的可能性，有效地消除了与SM相关的持续性。

2.3 热浪的测量

本文关注了不同的热浪持续指数（hwdi,hwdi*）。这里将热浪的天数定义为每日最高温度（Tmax）超过给定阈值的连续天数（至少两天）。我们使用基于经验PDFs的长期平均的第90个百分位值（90p）作为阈值，它们分别由控制试验（hwdi）和实际模式运行（hwdi*）计算得到。这些指数以分析的48年（1959-2006）的六、七、八月（JJA）92天期间的Tmax值为基础。对每个夏日，在相同分析期间（1958-2006），以相应日历日为中心的5天窗口期分别计算90p。然后，通过计算90p超标的平均长度来计算指数。

通过比较两个不同的时间序列（例如不同的模式实验，模式模拟与观测资料），用共同的阈值（hwdi）定义的热浪持续时间的差异可能由两个因素引起：1）Tmax分布函数（PDF）差异的不同导致更多（少）频繁的阈值超标，从而导致“长”热浪时间的更高（低）可能性；2）或者，高Tmax值的时间聚类（持续性）的差异，甚至独立于PDFs中的任何差异。当用实际时间序列的90p值作为阈值（hwdi*）时，有10%的数据一定会超过此阈值（但仅在相同时间段才计算90p和hwdi*）。因此，我们可以从两个时间序列间hwdi*的差异中推断出它们的特征在于不同数量的阈值超标，也即不同平均长度的阈值超标。这与Tmax超标的持续性的差异相符。于是，由hwdi和hwdi*的联合分析，我们有可能可以区分由Tmax的本征持续性（高温天的聚集）不同引起的热浪持续时间的差异以及由于Tmax的PDF不同引起的热浪持续时间的差异。

图1a和1b展示了理想状态下热浪事件的概念模型，说明了hwdi和hwdi*指数之间的隐含区别。如果与控制试验（T（CTL））相比，试验（T（EXP1））的Tmax增加，则hwdi通常是增加的（图1a）。但是，hwdi*只有当持续性本身不同时才会调整，也即只有温度曲线（T（EXP2）vs. T（EXP1）,图1b）改变才会改变。基于所进行试验的案例研究的一个实际示例在图1c中提供并将在接下来的部分讨论。

3 结果

这里简要总结了PWP，FCAP和IAV与CTL相比的平均气候特征。更多细节由Jaeger和Seneviratne [2010]以及辅助材料（第2部分）提供。总的来说，在PWP中，低SM导致LE的减少和H的增加。这引起更深厚、更干燥和更温暖的行星边界层与总云量和降水量的减少。FCAP则呈现相反的结果。而IAV只显示出对平均气候的微弱调整。本文我们关注CTL，PWP，FCAP和IAV的热浪持续性特征。

图1 控制试验（T（CTL））和干（暖）（T（EXP））试验的理想化热浪温度曲线的hwdi（图1a）和hwdi*（图1b）之间的区别。T（EXP1）和T（EXP2）表示具有相同90p（长期第90个百分位值）的试验的两天可能曲线。与CTL相比，T（EXP1）和T（EXP2）都有一个转化为更高值的PDF，但只有T（EXP2）具有降低的温度持续性（注意曲线形状的变化）：（a）与T（CTL）相比，T（EXP1）的hwdi增加。（b）hwdi*在T（CTL）与T（EXP1）中相一致；hwdi*仅在T（EXP）和T（CTL）的持续性（形状）不同时变化（例如像T（EXP2）那样变窄）。（c）案例研究说明了实际模拟中的这种效应（2005年伊比利亚半岛热浪期间所有模式运行的温度）。箭头表示所有模型运行的hwdi*长度（CTLasymp;8.5天，PWPasymp;6天，FCAPasymp;6.5天而IAVasymp;6天）。插图显示了CTL全年的温度，包括土壤湿度异常。辅助材料中提供了第二个案例研究和简短分析。

3.1 热浪持续指数的差异

图2a和2e展示了CTL试验的hwdi和hwdi*分布（分布情况一致是因为对hwdi来说所有试验的参考阈值都设置为CTL模拟的90p）。在整个欧洲CTL的平均热浪持续时间大约是2.5-3.5天。注意其他区域气候模式（RCM）（ENSEMBLES模拟，可从http://ensembles‐eu.metoffice.com/获得）和观测资料（参见辅助材料）中的值具有相同的数量级。图2显示，对PWP，hwdi显著增加（图2b），而对FCAP，hwdi显著减小（图2c），正如根据平均气候的变化和90p的隐含差异预料的一样（PWP气候更暖而FCAP气候更冷）。对于IAV，hwdi在整个欧洲略有减小（2d）。所有试验和CTL之间hwdi*的差异（图2f-2h）都小于hwdi的差异，并且有趣的是，所有试验与CTL相比，hwdi*都减小。对于所有三个试验，对于81-86%的网格点，这种减小在5%的水平上是显著的。

一项对单个热浪事件的详细分析表明，CTL中发生的明显的热浪也可以在PWP，FCAP和/或IAV中被识别（参见例如图1c）。因此，热浪的出现很大程度上受在我们的试验中没有明显扰动的大尺度环流格局（边界条件相同）的影响，并且SM充当放大/衰减因子。

图2 CTL（a，e）、PWP-CTL（b，f）、FCAP-CTL（c，g）和IAV-CTL（d，h）的1959-2006夏季（JJA）平均热浪持续指数[单位：天]分布图：hwdi（上）和hwdi*（下）（见文字定义）。注意对于CTL，hwdi和hwdi*是一致的。右下角的数字表示基于使用500个自举样本的单侧Kolmogorov‐Smirnov检验的5%显著性水平上的面积加权分数（详情参见辅助材料）。

使用CTL的90p（hwdi）定义的热浪平均持续时间的变化与平均温度的变化具有相同的正负号（PWP为正；FCAP和IAV为负），而基于实际模式运转的90p（hwdi*）定义的热浪平均持续时间在所有给定SM的模拟中都减小。为了更好地说明持续性的隐性减少，hwdi*的阈值超标将在下一节中详细分析。

图3 其他试验和CTL对比90p超标长度及其差（a，c），各试验90p超标幅度和概率密度（b，d）。注意对于图3a-3d，90p阈值取自相应的模拟（对于hwdi*）：伊比利亚半岛（上）和中欧（下）。（e）显示所有区域中CTL标准化百分比下CTL和其它试验的hwdi*之间差异的箱形图，所有区域的序列都是PWP，FCAP，IAV（BI：英属群岛，IP：伊比利亚半岛，FR：法国，ME：中欧，SC：斯堪的纳维亚，AL：阿尔卑斯山，MD：地中海，EA：东欧）。

3.2 土壤湿度对Tmax阈值超标的影响

图3a和3c显示了伊比利亚半岛和中欧的试验与CTL之间90p阈值超标长度之差，统计区域采用例如Christensen and Christensen[2007]定义的8个PRUDENCE区域中的2个。该超标长度之差是显著的（用双侧Kolmogorov‐Smirnov检验进行测试）。在PWP，FCAP和IAV中，短热浪（asymp;2-3天）的数量增加，而较长的热浪（＞3天）数量较少。2天热浪的频率的增加达到8%，而例如5天热浪的频率平均下降asymp;2%（在所有8个区域中）。因此，PWP，FCAP和IAV试验中的热浪持续时间通常比CTL中的短。当SM被规定为常数或季节循环（即没有SM异常的长时间段）时，这种现象指向热浪持续性的减少。所以，在我们的试验中，温度时间序列表现出更频繁的波动，它受除SM之外的分量（如混沌大气波动）支配，因此本征热浪持续性很可能会降低。在控制试验模拟中，SM的持续性导致了更高的热浪持续性。这种现象较好地解释了图1c给出的案例（另请参见另一个例子的辅助材料中的图4）。

3.3 土壤湿度对Tmax阈值超标幅度的影响

超标幅度（图3b和3d）对于FCAP最小，对于IAV中等，对于CTL和PWP都是最大的。FCAP的超标幅度小是SM的阻尼效应的结果。PWP和CTL的曲线形状类似是所有区域中的一致特征（未示出）。因此，即使湿模拟（FCAP）的超标幅度小得多，与CTL相比干模拟（PWP）的超标幅度也不会进一步增加，这表明CTL模拟中的热浪发生在类似于PWP（干土壤）的条件下。这与Fischer等[2007]的结果一致，其发现欧洲的热浪与异常干燥的SM条件相关（并且在很大程度上由其引起）。因此，根据我们的模式模拟，SM对超标幅度的影响是非对称的，并且在永久干燥气候（PWP）中没有继续增强。注意这适用于模拟的平均气候特征但不一定适用于极端高温的夏季（参见Jae

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