1993—2016年中國近海海平面時空變化趨勢

張成卓,郭景松,曹小群,薛宇歡*

(1.國防科技大學 氣象海洋學院,湖南 長沙4100732;2.國防科技大學 計算機學院,湖南 長沙4100732;3.自然資源部 第一海洋研究所,山東 青島266061;4.青島海洋科學與技術試點國家實驗室 區域海洋動力學與數值模擬功能實驗室,山東 青島266061)

海平面升高問題一直廣受全球關注。海平面高度變化是全球氣候變化的關鍵指標,它反映了氣候系統多個組成部分的變化。已有研究得出全球平均海平面上升速率呈加速上升趨勢[1],這將帶來一系列的環境及社會問題,尤其是低海拔沿海區域將面臨陸地被淹沒、極端災害事件增加的危險。過去幾十年,區域海平面的變化和變率已經嚴重偏離了全球平均海平面[2]。區域海平面升高問題不僅在科學層面,而且在社會層面都具有極其重要的影響,這引起了世界氣候研究計劃(World Climate Research Programme,WCRP)的高度關注并作為WCRP的一項重大挑戰計劃被長期重點研究,以應對人為和自然引起的氣候變化及其影響。中國海岸線長達18 000 km,人口超過500萬的城市住區中,近2/3屬于低海拔地區,中國近海海平面的上升將會對沿海地區構成嚴重威脅[3]。

以往研究結果顯示,中國沿海海平面變化總體呈波動上升趨勢。研究表明海平面變化存在季節內到多年際的變化規律,其中以一年周期變化為主,另外渤海存在2個月的周期信號波動,南海有半年周期信號波動,并且受到ENSO現象的影響[4]。從衛星觀測以來1993—2012年,渤海、黃海、東海海平面升高的平均速率分別為4.44,2.34和3.02 mm/a[5],南海的海平面上升速度大約為4.7 mm/a,最大可達到10 mm/a[6]。利用驗潮站數據發現中國近海海平面加速上升,1959—2013年,在渤海地區,海平面上升加速度在(0.085±0.02)mm/a2,東海地區大約為(0.074±0.032)mm/a2[7]。海平面變化存在季節差異,利用小波分析研究發現,東海海平面在秋季的年平均峰值速為5.07 mm/a,大約為平均速率的1.4倍[8]。

導致海平面變化的原因眾多,溫室效應引起的氣候變化是普遍被認為的主要原因。全球氣溫升高,海洋熱含量增加引起海水熱膨脹[9-10],冰川以及格陵蘭島冰和南極冰川等極地海冰的融化[11],都可導致海平面升高。中國近海受到入海徑流、海洋環流和季風對沿岸水的輸運堆積或流失等影響,海平面呈季節性變化。另外,黑潮徑流的變化也可對黃、東海海平面產生年際影響,黑潮流量大的年份中國沿岸海平面比較高[12-13]。受ENSO、PDO等影響,近海海平面可能會出現多年際周期性振蕩,赤道東太平洋溫度和中國近海海平面存在遙相關[14]。模式數據的分析結果顯示中國近海海平面變化出現十年際振蕩,和NPGO(北太平洋渦旋振蕩)有關而不是PDO有關[15]。對衛星高度計和溫鹽數據綜合分析顯示,導致渤海、黃海和東海海平面上升的主要原因是海水質量的增加,而南海主要受比容海平面上升影響[16]。

雖然以往研究中國近海海平面變化已有大量的成果,然而都基于平均思想,利用在時間或空間上平均來分析變化情況,但沒有同時反映海平面變化在時間和空間上的不均勻性。實際上,海平面變化不但存在著地區差異,在時間上也具有變異性,不同地區、不同年份海平面變化速率具有非常大的差別。受研究方法限制,普通線性分析方法并不能反映海平面變化速率的空間結構在時間上的變異。Huang在1998年提出的經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法基于自適應思想,能夠將非平穩信號分解為不同范圍周期的模態,并計算信號在某一模態的瞬時速率或者瞬時變化率[17]。據此,本文基于衛星高度計和驗潮站數據,利用由EMD發展的集合經驗模態分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)[18],并結合最小二乘擬合,得到中國近海海平面變化及其變率在時間和空間上的變化規律。

1 數據資料

衛星高度計數據AVISO(Archiving,Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic Data)[25]由法國國家空間研究中心提供。它融合了多顆高度計衛星數據,在除去多年海平面高度平均值之后,去除海浪影響、大氣影響、軌道誤差、儀器誤差和環境影響合成得到的可靠的全球海平面高度數據。本文使用的數據類型為海平面異常(Sea Level Anomaly,SLA),表示海平面相對于平均海平面的高度差。由于本文研究海平面的變化趨勢,因此SLA可滿足研究需求。獲取的數據產品的時間分辨率為1 d,空間分辨率為0.25°,選用的時間長度從1993-01-01—2016-12-31。空間覆蓋范圍為(106°～134°E,3°～41°N),該矩形區域能較完整地覆蓋中國海及相關的周邊海域。以往的研究結果[4]表明,利用AVISO數據可較真實地反映中國近海海平面變化的規律。

驗潮站數據由PSMSL(Permanent Service for Mean Sea-level)[26]提供。PSMSL成立于1933年,旨在通過全球驗潮站網絡,整理搜集并免費分發全球的海平面數據、研究分析海平面變化狀況及其原因。本研究選取了大連(老虎灘站)、坎門站、香港(石壁站)共3個站位,分別位于黃海、東海、南海。為便于和衛星高度計數據比較,本文截取衛星高度計觀測期間1993—2016年的月平均。3個站位數據的具體信息見表1。

表1 潮位站信息Table 1 Locations of tide gauge station

2 研究方法

基于集合經驗模態分解和最小二乘擬合,利用AVISO衛星高度計、驗潮站數據,分析1993—2016年間中國鄰近及周邊海域的海平面變化趨勢及上升速率在時間和空間的變化規律。

為得到海平面的時空變化趨勢,利用集合經驗模態分解(EEMD)方法將原始數據分解并保留最后的趨勢項。EEMD方法由經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)發展而來,其原理是在EMD基礎上加入一組或多組白噪聲信號,從而對原始時間序列數據進行平穩化處理。EMD,EEMD是一種用于處理非線性非平穩信號的方法,由于其先進性目前正被廣泛地應用于海洋和氣候研究[19-21]。Wang等[22]指出,實際應用中,原始的固有模態函數(Intrinsic Mode Function,IMF)條件“上下包絡對稱”并不成立,因此發展了多種篩選迭代的停止準則,本文采用文獻[14]中的“S-數準則”。另外,本文加入白噪音為原始數據標準差的0.2倍,分解的集合數為500。

EEMD方法的優勢在于完全的自適應性和非線性以及在海洋數據分析研究中的可靠性,分解出來的IMFs都具有較強的物理意義,對于像海平面變化及趨勢這種大尺度時間序列用此方法濾波具有較大優勢。對于海平面未來高度變化的預測也將不受線性限制,可以更加準確地將變化趨勢描述出來。

最小二乘法(又稱最小平方法)是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據,并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法可用于曲線擬合,是一種線性擬合的方法。

本文將利用以上2種方法分析中國近海海平面變化趨勢及變化速率的時空變化特征,中國近海海平面平均變化率的空間分布特征,中國近海平均海平面的時間變化趨勢及變化率,并比較線性方法和非線性方法的異同,從而得出可靠的結論。

3 結果與分析

3.1 中國近海海平面變化空間分布特征

對研究范圍內衛星高度計網格數據每個格點上1993—2016年的時間序列進行EEMD處理,取分解結果的趨勢項,并對趨勢項數據在時間上求離散導數并取平均,得到每個格點的平均海平面上升速率。將各時間點所有格點的平均海平面上升速率拼合到地圖上,得到1993—2016年中國近海的平均海平面上升速率空間分布圖。作為比較,同時對每個格點利用最小二乘擬合計算了同時間段內海平面變化線性趨勢的平均變化率(圖1)。

兩種分析方法得到的平均海平面變化率的空間分布特征大致相同,但在廣東沿岸、靠近赤道區域略有差異。經EEMD處理得出的趨勢項結果能夠顯示出自江蘇鹽城至廣東陽江沿岸一帶海平面上升速率遠高于近海地區,而最小二乘擬合得出的結果顯示沿岸和近海的速率幾乎一致;同樣,在靠近赤道地區,有明顯的上升速率高于其他區域的海區,而最小二乘法結果并未顯示出。該差異的主要原因是EEMD的趨勢項是非線性的,對其進行離散求導再平均后的值有別于線性最小二乘法得到的變化率。進一步分析得知海平面在最近幾年加速上升,因此EEMD方法得到的平均海平面上升速率大于最小二乘法得到的結果。兩個方法均顯示中國近海海平面總體上呈上升趨勢,但區域分布不均勻。沿海地區海平面升高速率快,大都在6 mm/a。近海升高速率大約為2 mm/a。呂宋海峽以東有輕微的海平面下降。此結果和張靜等[23]利用相同資料線性擬合計算的1993—2012年中國海海平面上升趨勢結果相比,本文在所研究時間范圍(1993—2016年)內,沿海地區如黃海北部沿岸、東海沿岸以及渤海,海平面上升速率明顯高于外海,而張靜等[23]研究結果在此區域和外海并沒有明顯差異。中國沿海海平面上升速率遠遠大于外海,都達到了6 mm/a。因此本結論和張靜等[23]結果的差異可能是2012年以來中國沿海海平面上升速率逐年增大的原因。

圖1 中國近海海平面高度異常EEMD趨勢項多年平均分布特征及線性變化趨勢Fig.1 Distribution of sea level change rate derived by EEMD and linear trend

3.2 中國近海海平面時間變化趨勢

3.2.1 整體變化趨勢

對研究海區內所有格點上海平面高度求平均,得到區域平均的海平面時間序列。對該序列分別利用線性最小二乘擬合及EEMD分解,可求得中國近海平均海平面變化的線性及非線性趨勢(圖2a)。由最小二乘法求解得出,1993—2016年,中國近海平均海平面上升速率為3.65 mm/a,而利用相同資料得出1993—2012年的線性上升速率為4.3 mm/a。而非線性趨勢表明,1993年以來,中國近海海平面上升速率并非恒定不變。圖2b為由線性趨勢求得的海平面上升速率的年變化率。表明1993年以來所研究海區的平均海平面上升趨勢逐年變緩,1993年上升速率最大,大于6 mm/a,至2016年,平均海平面上升速率接近0。這解釋了1993—2012年的線性上升速率大于1993—2016年的線性上升速率。

圖2 中國近海整體海平面變化趨勢及變化率Fig.2 Sea level change trend and rate in coastal waters of China

3.2.2 各海區變化趨勢

圖3 研究區域劃分Fig.3 Division of the study area

如圖3所示,將研究區域分成3個海區。3個海區分別為沿海海區,近海海區以及西太平洋西部部分海區。利用相同方法分別計算各海區平均海平面隨時間變化趨勢以及海平面變化速率。

首先利用線性最小二乘擬合1993年以來3個海區平均海平面,得到海平面變化的線性趨勢以及線性變化率。圖4a中虛線表示3個海區的線性趨勢,總體來說,3個海區海平面均呈上升趨勢。其斜率即海平面平均升高速率在沿海地區為3.45 mm/a,近海地區為3.72 mm/a,黑線以東為3.53 mm/a。

然而海平面上升速率是隨時間變化的。因此,我們利用EEMD方法計算了3個海區非線性趨勢及增長率。圖4a中實線為3個海區平均海平面時間序列EEMD分解后的趨勢項,圖4b為對趨勢求導,得到的海平面上升速率隨時間的變化。結果顯示,沿海地區自1993年以來海平面加速上升,上升速率由1993年的3.65 mm/a,增加到2016年的5.03 mm/a。近海區域海平面逐年上升但上升速度有減緩趨勢,其速率由1993年的4.51 mm/a,減緩至2016年的3.8 mm/a。而黑線以東海區海平面先減速上升,2010年后加速下降,呈現周期性規律。上升速度最大可達9.5 mm/a,下降速度最大可達2.27 mm/a。

圖4 a中顯示的西太平洋西部海區的海平面變化趨勢和Piecuch等[24]指出的熱帶北太平洋西部(Western Tropical North Pacific,WTNP)的海平面變化一致。以往的研究結果也表明黑線以東海平面上升速度減弱和太平洋海平面變化相關聯。Piecuch等[24]指出,WTNP的海平面有年代際變化規律,其主要由于熱量變化引起,和上層海洋熱含量的變化有關,該結論解釋了圖4a中黑線以東海平面變化的原因。

由此可見,中國近海海平面不僅在空間分布上差異巨大,不同地區上升速率不同,且在相同年份可同時出現海平面上升和下降的區域,而且在時間上差異巨大,相同海區,其海平面變化速率隨時間變化。因此,相對于線性方法,自適應非線性方法能更準確的分析海平面變化的時空趨勢。

圖4 各海區海平面變化趨勢及變化率Fig.4 Sea level change trend and rate in each study area

3.3 中國近海海平面時空變化趨勢

利用衛星高度計數據計算了所有格點分解后的趨勢在1993—2016年各年的平均值,得到近24 a間中國近海海平面非線性時空變化,每隔4 a取一張圖作為樣例分析(圖5)。一個非常明顯的特征是近海海平面高度在近24 a有明顯而持續的升高,大部分區域由1993年的低于平均海平面5 cm,上升到2016年的高于平均海平面5 cm,沿海地區甚至高于平均海平面近20 cm。2001年是一個拐點,2001—2016年大部分海區海平面高于平均海平面;另一個特征是海平面空間分布的不均勻性:在西太平洋西部海區,1993—2005年,海平面大體呈上升狀態,2006年以后部分海區海平面開始下降,2013年以后下降非常明顯。而在近海海區1993年以來持續上升。沿海地區海平面上升速率較快,2009年開始,中國、朝鮮半島、日本以及越南各沿海均有明顯升高,其海平面高于其他海域。

圖5 1993—2016年EEMD分解得到的海表面高度異常趨勢的時空分布特征Fig.5 Spatio-temporal distribution of the trends in sea level change obtained from EEMD decomposition during 1993 to 2016

3.4 基于驗潮站觀測的海平面變化趨勢

作為衛星高度計數據的補充和驗證,利用獲取的中國個別沿海驗潮站的海平面高度數據,分析了1993年至有觀測數據的時期內海平面上升的線性及非線性速率。原始數據中有大量缺測點或異常點,采用異常點值與中位數相差超過3倍,經過換算的中位數絕對偏差(Mdian Absolute Deviation,MAD)的值確定異常點。對存在異常點的月份采用三次樣條插值進行替換。首先對原始數據求距平,求得各驗潮站海面高度變化異常。對海面高度變化異常做EEMD及最小二乘擬合,求得海面高度變化的非線性及線性趨勢,并由此求得海平面變化的速率。如圖6所示為大連站海面高度異常趨勢及上升速率。由非線性趨勢可見大連站的海平面上升趨勢呈遞減趨勢,由1993年的6.3 mm/a,減小到2016年的2.7 mm/a。而由線性趨勢計算得的大連站水位上升速率為5.1 mm/a。圖7為坎門站海面高度異常趨勢及上升速率。由非線性趨勢可見坎門站的海平面呈加速上升趨勢,由1993年的3.4 mm/a,到2016上升速率達到11.4 mm/a。而由線性趨勢求得坎門站水位上升速率為5.6 mm/a。圖8為香港站海面高度異常趨勢及上升速率。由非線性趨勢可見香港站的海平面同樣呈加速上升趨勢,由1993年的1.7 mm/a,到2016上升速率達到8.5 mm/a。而由線性趨勢求得香港站水位上升速率為3.6 mm/a。由此可見單純的線性分析,難以反映出海平面的瞬時變化。對照衛星高度計數據計算結果,我們可以發現3個驗潮站數據結果基本與圖5相同海域的海平面變化規律相吻合,說明衛星高度計數據能夠準確地反映中國近海的海平面變化。

圖6 大連站海面高度變化趨勢及海面高度升高速率Fig.6 Sea-level trend and sea-level rise rate from the tide gauge data at Dalian station

圖7 坎門站海面高度變化趨勢及海面高度升高速率Fig.7 Sea-level trend and sea-level rise rate from the tide gauge data at Kanmen station

圖8 香港驗潮站海面高度變化趨勢及海面高度升高速率Fig.8 Sea level change trend and sea level rise rate based on tide gauge data at Hong Kong station

4 結 語

本文基于AVISO海表面高度數據和驗潮站數據,分別利用EEMD和最小二乘擬合方法,研究了中國近海海平面時空變化及海平面變化的趨勢。

衛星高度計的EEMD趨勢項結果表明,中國近海海平面持續升高,但存在時間和空間的不均勻性。中國近海平均海平面上升速率為3.65 mm/a;沿海地區海平面自1993年以來加速上升,上升速率由1993年的3.65 mm/a,增加到2016年的5.03 mm/a;近海區域海平面逐年上升但上升速度有減緩趨勢,其速率由1993年的4.51 mm/a,減緩至2016年的3.8 mm/a;而西太平洋西部海區海平面先減速上升,2010年后加速下降,呈現周期性規律。上升速度最大可達9.5 mm/a,下降速度最大可達2.27 mm/a。

衛星高度計的最小二乘擬合結果表明,中國近海平均海平面上升速率為4.3 mm/a;沿海地區為3.45 mm/a,近海地區為3.72 mm/a,西太平洋西部海區為3.53 mm/a。

驗潮站和衛星高度計的EEMD結果均表明,大連站的海平面上升速率呈遞減趨勢,由1993年的6.3 mm/a,減小到2016年的2.7 mm/a;坎門站的海平面加速上升,由1993年的3.4 mm/a,到2016上升速率達到11.4 mm/a;香港站的海平面加速上升,由1993年的1.7 mm/a,到2016上升速率達到8.5 mm/a。驗潮站的最小二乘擬合結果表明,大連平均海平面上升速率為5.1 mm/a,坎門平均海平面上升速率為5.6 mm/a,香港平均海平面上升速率為3.6 mm/a。