基于EOF的江蘇省多年降雨和氣溫時空分布特征

周毓豪

(河海大學農(nóng)業(yè)科學與工程學院，江蘇 南京 210018)

0 引言

根據(jù)IPCC第六次評估報告，在全球大背景下，由于受到全球氣候變化和“城市化”效應(yīng)的雙重影響，城市發(fā)生極端高溫和熱浪事件十分頻繁，也更容易遭受洪水災害，這對中國社會、經(jīng)濟造成巨大影響[1]。近些年來，受人類活動和氣候變化的影響，中國大陸地區(qū)極端降雨事件的發(fā)生頻率和強度均有所增加，并表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性[2]。Chen Zeqiang[3]等運用修正后的衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)，通過頻率分析研究區(qū)域極端降雨的時空特征，結(jié)果表明長江流域從上游到下游降雨量逐漸增加。梅梅[4]等研究氣候變暖背景下，高溫、復合極端事件將變得更為極端，特別在四川盆地東部和長江流域東南部最為顯著。頻繁發(fā)生的高溫、熱浪等事件將加重長江中下游地區(qū)的高溫熱害情況[5]。

江蘇是中國的重要經(jīng)濟、工業(yè)、外貿(mào)大省，2022年末全省常住人口8515萬人，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)步伐加快，年末常住人口城鎮(zhèn)化率達74.4%[6]，城市的快速發(fā)展對氣候變化有著直接而現(xiàn)實的影響。江蘇地形以平原和丘陵為主，中部及南部為長江三角洲平原，東北部為山地丘陵區(qū)，東部為黃海，長江、太湖等重要河湖橫貫全省，總體地形復雜多樣，不同區(qū)域氣候存在差異。本文通過對江蘇省近73年降雨和氣溫數(shù)據(jù)進行EOF分解，分析不同區(qū)域氣溫和降雨的時空分布特征，為應(yīng)對全球氣候變化、實現(xiàn)江蘇經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 資料及方法

1.1 資料

研究資料利用1950—2022年逐月的平均降雨和氣溫的柵格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于歐盟及歐洲中期天氣預報中心等組織發(fā)布的ERA5-Land數(shù)據(jù)集，利用柵格計算公積計算12個月平均降雨和氣溫的平均值，得到江蘇省逐年平均降雨和氣溫數(shù)據(jù)，然后進行EOF分析。

1.2 研究方法

經(jīng)驗正交函數(shù)分析方法(Empirical Orthogonal Function，縮寫為EOF)，也稱特征向量分析(Eigenvector Analysis)或者主成分分析(Principal Component Analysis，縮寫PCA)，是一種分析矩陣數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征，提取主要數(shù)據(jù)特征量的一種方法[7-8]。Lorenz在20世紀50年代首次將其引入氣象和氣候研究，該方法已在海洋和其他學科中得到了廣泛的應(yīng)用[9]。

EOF將時空數(shù)據(jù)分解為空間模態(tài)(EOF)和對應(yīng)的時間系數(shù)(PC)，即X=EOFm×m×PCm×n，m為站點數(shù)，n為年數(shù)。為了保證各模態(tài)之間的獨立性，North等的研究指出，在95%置信度水平下的特征根的誤差為：

(1)

式中，λ—特征根；N*—樣本的數(shù)量。

將λ按順序依次檢查，標上誤差范圍。如果前后兩個λ之間誤差范圍有重疊，則沒有通過顯著性檢驗[10]。

2 年均降雨EOF模態(tài)分析

2.1 平均降雨年際變化

江蘇省有13個地級市，長江以南的有5個市，長江以北的有8個市。為便于研究，本文以長江為界，利用各市逐年年均降雨資料分別計算出蘇北地區(qū)、蘇南地區(qū)和全省平均年降雨量，如圖1所示。由1圖可知，江蘇地區(qū)年平均降雨量在1.5～6mm范圍內(nèi)波動，其中1954年達到極大值5.64mm，1978年達到極小值1.93mm，蘇南地區(qū)平均降雨量整體高于蘇北地區(qū)。

圖1 1950—2022年江蘇省年平均降雨變化圖

2.2 年均降雨EOF分析

據(jù)表1顯示，前4個特征向量的特征根、方差貢獻及特征根誤差范圍反映了1950—2022年江蘇年均降雨的2種空間分布類型：全區(qū)多(少)型、北多(少)南少(多)型。雖然前4個特征向量的累積方差貢獻率達到96.07%，但是只有前2個特征根的誤差(累積方差貢獻率90.07%)通過North顯著性檢驗。因此，這2個特征向量能基本反映部分地區(qū)的年均降雨情況。

表1 1950—2022年江蘇省年平均降雨EOF分析方差貢獻率

降雨EOF第一模態(tài)的方差貢獻率為73.54%，反映了年平均降雨分布的最主要典型場。根據(jù)圖2(a)可以發(fā)現(xiàn)降雨EOF第一模態(tài)為正，表明年平均降雨呈現(xiàn)整體一致性，即全區(qū)多雨或全區(qū)少雨的特征。該模態(tài)的高值區(qū)域分布在寧鎮(zhèn)揚中部、常州、無錫等地區(qū)，說明該區(qū)域?qū)涤甑拿舾卸容^高。

圖2 1950—2022年江蘇省年平均降雨EOF分析

降雨EOF第二模態(tài)的方差貢獻率為16.53%。

由圖2(b)可見，大致以長江以北為界，向北為正值區(qū)，向南為負值區(qū)，正值中心位于淮安、宿遷等地；負值中心位于蘇錫常地區(qū)。整體雨型表現(xiàn)為南北反相位特征，即江北地區(qū)降雨偏多時，江南地區(qū)偏少；反之，江北地區(qū)降雨偏少時，江南偏多。研究結(jié)果與夏露[11]等的研究結(jié)論相一致。

2.3 年均降雨時間分布

圖3顯示出江蘇年均降雨前2個特征向量對應(yīng)的時間系數(shù)，其正負號對應(yīng)特征向量的方向，系數(shù)絕對值與該時刻降雨空間分布類型的典型性呈正相關(guān)。

圖3 1950—2022年江蘇省年平均降雨EOF分析時間線

分析降雨EOF第一模態(tài)的時間系數(shù)如圖3(a)所示，其斜率略小于0，說明1950—2022年江蘇地區(qū)整體降雨量有減小趨勢。其中1950—1990年年均降雨量呈增加趨勢，1991—2022年年均降雨量呈減少趨勢。32年的時間系數(shù)為正值，同時與降雨EOF第一模態(tài)的正向空間分布相吻合，表明江蘇整體偏向濕潤，尤以寧鎮(zhèn)揚中部、常州、無錫等地區(qū)最為明顯，時間系數(shù)正值越大，對應(yīng)年份的降雨量越大，以1954年的情況最為明顯。其余40年時間系數(shù)為負，其絕對值越大，對應(yīng)年份的降雨量越少，空間上蘇北地區(qū)，如徐州地區(qū)降雨量最少。

根據(jù)圖3(b)可以看出降雨EOF第二模態(tài)時間系數(shù)的斜率小于0，說明1950—2022年江蘇地區(qū)整體降雨量呈減少趨勢，而江北地區(qū)降雨量有一定的增加趨勢。在圖3(b)中，時間系數(shù)為負的有47年，其降雨位相與圖2(b)相反，空間分布呈北多南少。降雨量逐漸增加，典型年份為1999年。時間系數(shù)為正的年份有26年，其呈東南干西北濕，典型年份為2003年。

綜合EOF第一、第二模態(tài)及對應(yīng)時間系數(shù)，江蘇省降雨量以長江為界，南北差異顯著，在1950—1990年呈略增加趨勢，1991—2022年呈減少趨勢，全省整體降雨量近73年呈減少趨勢，這與夏露[11]等的研究結(jié)論不一致，主要原因可能與城市化發(fā)展造成的“熱島效應(yīng)”有關(guān)，也可能與樣本數(shù)量不一致的影響。

3 年均氣溫EOF模態(tài)分析

3.1 平均氣溫年際變化

利用各市逐年年均氣溫資料分別計算出蘇北地區(qū)、蘇南地區(qū)和全省平均年氣溫值，如圖4所示。由圖4可知，江蘇地區(qū)年平均溫度在13.5～17.5℃范圍內(nèi)波動，其中2007年達到極大值16.3℃，1968年達到極小值13.95℃，蘇南地區(qū)平均溫度整體高于蘇北地區(qū)。1950—1993年，江蘇地區(qū)平均氣溫在15℃上下波動，1993年以后平均氣溫在16℃上下波動，1993年以后全省年平均氣溫上升約1℃，說明在30年內(nèi)氣溫明顯變暖。

圖4 1950—2022年江蘇省年平均氣溫變化

3.2 年均氣溫EOF分布

據(jù)表2顯示，前4個特征向量的特征根、方差貢獻以及特征根誤差范圍反映了1950—2022年江蘇年均氣溫的2種空間分布類型：全區(qū)熱(冷)型、北熱(冷)南冷(熱)型。雖然前4個特征向量的累積方差貢獻率達到99.6%，但是只有前2個特征根(累積方差貢獻率98.76%)通過North顯著性檢驗。因此，這2個特征向量能較好反映江蘇部分地區(qū)的年均氣溫情況。

表2 1950—2022年江蘇省年平均氣溫EOF分析方差貢獻率

氣溫EOF第一模態(tài)的方差貢獻率為95.24%，反映了江蘇年平均氣溫分布的最主要典型場。圖5(a)顯示降雨EOF第一模態(tài)為正，表明年平均氣溫變化趨勢一致，即全區(qū)氣溫分布要么整體偏高要么整體偏低。高值區(qū)位于徐州、淮安和宿遷地區(qū)，表明該區(qū)域氣溫變化活躍度高。氣溫EOF第二模態(tài)的方差貢獻率為3.53%，由圖5(b)可見，大致以長江以北為界，向北為正值區(qū)，向南為負值區(qū)，正值中心位于淮安、宿遷等地，負值中心位蘇錫常地區(qū)，表現(xiàn)與降雨第2特征向量極為相似，呈現(xiàn)出由北向南變化的趨勢。

圖5 1950—2022年江蘇省年平均氣溫EOF分析

3.3 年均氣溫時間分布

年均氣溫EOF第一模態(tài)的時間系數(shù)，如圖6(a)所示，由此分析得出1994年之前絕大部分年份時間系數(shù)為負值，1950—1994年江蘇地區(qū)氣溫偏低；1995—2022年，時間系數(shù)逐年上升，幾乎全為正值，該段時間內(nèi)江蘇地區(qū)氣溫偏高。縱觀73年，江蘇地區(qū)呈現(xiàn)明顯的升溫趨勢。年均氣溫EOF第二模態(tài)對應(yīng)的時間系數(shù)，如圖6(b)所示，由此分析得出1950—1977年江蘇地區(qū)氣溫年際變化較大，呈整體上升趨勢；1978—2022年EOF第二模態(tài)時間系數(shù)呈下降趨勢，其中1978—2002年為正值，反映在此期間江南地區(qū)氣溫低于江北地區(qū)，2003—2013年為負值，反映在此期間江南地區(qū)氣溫低于江北地區(qū)，2014—2022年波動較小，說明江南江北地區(qū)的氣溫差異趨于平衡。

圖6 1950—2022年江蘇省年平均氣溫EOF分析時間線

綜合EOF第一、第二模態(tài)及對應(yīng)時間系數(shù)，江蘇省氣溫與時間正相關(guān)，呈逐年上升趨勢，同時不同時期不同地區(qū)呈現(xiàn)出差異化，即1994年以前，整體氣溫偏低，氣溫增長率低；1994年以后，整體氣溫偏高，且氣溫增長率變高。江北地區(qū)在2002年前高于江南地區(qū)，在2003—2014年低于江南地區(qū)。

4 討論

研究表明，快速的城市化會改變下墊面的構(gòu)成，主要表現(xiàn)為地面植物的減少和水泥建筑的增加。與此同時，由于城市聚集地人口眾多，人類生存所產(chǎn)生的二氧化碳等氣體和汽車尾氣等溫室氣體對城市氣候也產(chǎn)生了很大影響[12]；城市地表溫度呈現(xiàn)逐年增加趨勢，熱島效應(yīng)逐步向周圍地區(qū)蔓延[13]。因此，城市化發(fā)展是江蘇地區(qū)降雨、氣溫年際變化的一個重要原因。

自20世紀90年代以來，江蘇省的城市化水平一直穩(wěn)步發(fā)展，根據(jù)王益華[14]等的研究，江蘇省的城市化發(fā)展分為4個階段：開始階段(1949—1969年)、穩(wěn)定發(fā)展階段(1970—1989年)、加速發(fā)展階段(1990—2005年)、高速發(fā)展階段(2006—2015)。這與降雨和氣溫EOF第一模態(tài)時間系數(shù)圖有高度的相似性，降雨和氣溫的時間分布與該地區(qū)城市化發(fā)展進程具有一定關(guān)聯(lián)。

其次，江蘇省城市的空間分布主要從東南沿長江兩岸和沿太湖地區(qū)城市聚集，向北減少，這與降雨和氣溫EOF第一模態(tài)空間分布圖展示的相一致，說明江蘇地區(qū)降雨和氣溫的空間分布與城市分布具有一定相關(guān)性。

5 結(jié)語

通過使用EOF方法分析了1950—2022年江蘇省的降雨和氣溫數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示年平均降雨空間分布呈整體一致性，以長江以北為界分成江南、江北2個特征區(qū)，且年平均降雨存在南北反相位特征，全省整體降雨量近73年呈減少趨勢，降雨量變化呈現(xiàn)出波動性[15]，全省氣溫與時間正相關(guān)，呈逐年上升趨勢。江蘇地區(qū)降雨和氣溫變化與城市化發(fā)展關(guān)系密切，在時間和空間上與城市化發(fā)展呈現(xiàn)出一定相關(guān)性，主要原因是城市化發(fā)展導致下墊面的改變[16]，從而影響地區(qū)降雨分布，同時城市“熱島”效應(yīng)也會對地區(qū)氣溫變化產(chǎn)生影響。

通過對江蘇省年平均降雨和氣溫的空間分布進行分析，可以更好地了解江蘇省的氣候變化情況，為氣候監(jiān)測和應(yīng)對氣候變化提供參考。通過對城市化發(fā)展對降雨和氣溫的變化的分析，有助于深入認識城市化進程對環(huán)境的影響，為城市規(guī)劃和環(huán)境保護提供依據(jù)。本文研究存在不足之處：主要關(guān)注了江蘇省的降雨和氣溫空間分布特征，但在其他方面如降水強度、降水類型等方面的研究較為不足，且只使用了EOF方法進行分析，對其他統(tǒng)計方法方面應(yīng)用較少，可能導致結(jié)果具有一定局限性。