■申樂琳 楊雪
冬季風控制東亞大陸長達半年之久,對東亞地區冬、夏季環流變化有十分重要的制約作用,而東亞冬季風不僅是全球最強大的冬季風,也是北半球冬季最活躍的環流系統,它的異常變化可以引起全球冬季大氣環流的變化,強東亞冬季風不僅會給東亞帶來寒潮、低溫冷害、冰凍雨雪等災害性天氣,也與中國北方春季沙塵天氣和夏季洪澇災害天氣等緊密相連。
季風環流是全球大尺度大氣環流系統的一個重要組成部分,亞洲是世界上最典型的季風區,亞洲季風既有典型的夏季風也有典型的冬季風,但相對夏季風,人們對冬季風的研究相對較少。在全球氣候變化的背景下,東亞冬季風也表現出了明顯的年代際變化:大約在2005年之后,東亞冬季風由弱轉強。因此,研究21世紀以來的冬季風成果具有階段性的科學意義。
基于Web of Science平臺的核心數據庫(WOS)及中國知網(以下簡稱CNKI)文獻數據庫檢索了2000—2019年國際和國內“冬季風”主題研究論文,對比國內外文獻的產出和影響差別,嘗試探索冬季風研究熱點的差異。在WOS數據庫中,以主題為“winter monsoon”以及文獻類型為“Article”為檢索條件,檢索年限為2000—2019年,共得到相關文獻1971條。在CNKI數據庫中,以“主題”為“冬季風”以及“全文”為“冬季風”且詞頻為2作為檢索條件,檢索年限為2000年1月1日—2019年12月31日,只選擇中文文獻,資源類型為期刊、碩士、博士論文,還刪除了一些教育學及文學方面的文章,最終篩選出1008篇文獻(檢索時間為2020年7月15日)①投稿后根據審稿專家意見將數據更新至2019年底,因此更新的檢索時間晚于投稿時間。。
兩個文獻數據庫均顯示(圖1),2000—2019年冬季風主題文章的數量整體呈增加趨勢,但是國際論文數量一直高于國內論文。國際發文量自2000年開始緩慢增加,至2006年以后開始大量增加,至2018年已達到200篇以上,還有繼續增加的趨勢;而國內發文量從2000年增加至2006年后稍微有所下降,直至2010年有所回升,至2013年達到最高,之后一直呈下降趨勢。從發文數量來看,國際發文量從2000年的34篇一直增加到2019年的209篇,而國內發文量整體維持在50篇上下??偟膩碚f冬季風的國內發文量始終低于國外,且自2013年以后,差距越來越大。

圖1 2000—2019年國內外冬季風主題的發文量分布
從WOS數據庫中發文量前五的國家分布情況來看,中國發文量最多為1251篇,其次分別是美國(420篇)、日本(253篇)、印度(228篇)、德國(143篇),這說明很多文章是多國作者共同合作而成;但是從篇均被引次數來看,排名依次為美國(44.42次/篇)、德國(36.08次/篇)、中國(27.01次/篇)、日本(24.85次/篇)、印度(16.40次/篇),說明中國雖然發文量為美國的3倍之多,但國際影響力還遠不足美國,有待提升。從發文數量前十的期刊來看(圖2),排名前十的基本上都是國外的期刊,只有少數發表在國內的英文期刊上。這說明中國作為受冬季風影響最大的國家雖然發文量第一,但基本上都發表在國外的期刊上,且盡管如此,國際影響力仍舊不夠。

圖2 冬季風主題發文量排名前十的期刊分布
WOS數據顯示(表1),中國作者及機構在冬季風研究領域都具有極大的科研實力,論文產出量在國際上排名前7的機構和作者都在中國,陳文的產出量最大,而安芷生院士的篇均被引遠遠高于其他高產作者。就機構來看,中國科學院的產出量及影響力均遠遠超過其他機構,這也許是未區分中國科學院下屬的二級機構導致的結果,中國科學院作為我國科研行業的龍頭機構,在冬季風主題研究中確實占據了一定的國際影響力。

表1 冬季風主題論文(WOS)產出排名前七的機構和作者及其影響力
從表2可以看出,同樣是“多產”作者,國內發文量僅為國際發文量的一半,這也印證了圖1中顯示的最近十多年來國內期刊發文量一直在減少的現象。在“多產”機構中,中國科學院大氣物理研究所雖然發文量居第二,但是篇均被引及h指數穩居第一位。

表2 冬季風主題論文(CNKI)產出排名前七的機構和作者及其影響力
對比分析這兩個數據庫的情況,發文量較高的幾個機構基本上是類似的,都來自中科院系統、南京信息工程大學、蘭州大學、中國氣象局系統等;發文量較高的作者里,陳文和安芷生在國內外期刊發文都較多,其他作者則有些偏向于國內的期刊,有些偏向于國外期刊。
雖然產出量大的機構和作者基本都在中國,但圖2顯示來源出版物基本都是國外的期刊,只有少數發表在國內的英文期刊上,說明中國的作者大多把相關研究發表在國外期刊上,導致國內期刊在這方面的研究極其缺失,這種現象應該引起研究者及期刊界的重視,尤其冬季風對中國天氣及氣候的預測有著非常重要的作用,大量氣象行業的研究學者由于條件的限制無法訪問國外期刊網站,導致其很難學習到最新的研究成果,對提高地方氣象局的預報預測水平有很大的局限性。
使用CiteSpace軟件對1008篇中文文獻的關鍵詞進行分析,設置時間跨度為2000—2019年,單個時間分區長度為1,提取每個時區被引頻次最高的50個關鍵詞,生成關鍵詞共現網絡知識圖譜(圖3a)。圖中共有597個節點,1454條連線,網絡密度為0.0082。詞頻最高的關鍵詞為東亞冬季風,這除了與本文分析的主題直接相關以外,也說明了冬季風研究中以東亞冬季風研究為主,這也是因為東亞冬季風是全球最強大的冬季風。除了東亞冬季風、冬季風這些作為檢索詞的高頻關鍵詞,中心性和出現頻次比較高的幾個關鍵詞有“東亞季風”“全新世”“青藏高原”“氣候變化”“粒度”“ENSO”,表明與它們相關的關鍵詞共同出現的頻次較高,也是冬季風研究的熱點領域和重要主題。同樣對1971條英文文獻的關鍵詞進行分析(圖3b),圖中共有582個節點,5625條連線,網絡密度為0.0333。除了“winter monsoon”“monsoon”“Asian winter monsoon”“East Asian winter monsoon”“East Asian monsoon”這些高頻關鍵詞以外,其他出現頻次較高的關鍵詞有“variability” “climate”“circula tion”“El Ni?o”“interannual variability”等,但是這些英文關鍵詞的中心性都不高。從此分析中發現國內外文獻中出現的高頻關鍵詞很類似,且發現都得到了“中國(China)”這個詞,說明國內外文獻中研究冬季風的熱點區域主要集中在中國,這也與前文得到研究冬季風的主要機構和作者都在中國相吻合。

圖3 CNKI數據庫(a)和WOS數據庫(b)的關鍵詞共現圖譜
對國內外文獻出現頻次前34名的關鍵詞進行整理歸納,除與季風子系統有關的關鍵詞(東亞冬季風、東亞季風、東亞夏季風等),表3概括出冬季風研究的五個主要主題,以及各類主題關鍵詞頻次占比情況來分析冬季風研究熱點:1)冬季風的特征。研究冬季風特征的熱點關鍵詞以大氣環流等為代表,國外文獻更注重此主題的研究。2)冬季風的影響因子。這部分是整個冬季風研究的重點,國內外文獻都如此。除了ENSO、海溫、北極濤動及海冰這些因子,英文文獻還注重印度洋、阿拉伯海、北大西洋以及北太平洋這些大尺度因子。3)冬季風造成的影響。整體來說這部分的研究占比較弱,由于冬季風造成的影響對于整個東亞地區都很重要,因此這部分研究需要進一步加強。4)古季風的研究。在古季風研究中,國內文獻占據較大的比例。這可能是由于東亞季風與中國的古氣候演化存在緊密的聯系。5)冬季風的模擬。對比國內外文獻研究的差別可以看出,國內文獻大部分基于單個模式進行研究,而國外文獻更重視從多個模式結合并從更大尺度角度來研究冬季風的特征及機制,比如吳仁廣團隊中的產出論文被引第二名(63次)的文章“The Climatology and Interannual Variability of the East Asian Winter Monsoon in CMIP5 Models”用CMIP5模式檢驗冬季風的年際特征等;此類研究國內文獻占比較小,這也與國內模式發展速度較慢有一定的關系。

表3 冬季風研究出現頻次較高關鍵詞歸類整理
結合表1和表2,從高頻關鍵詞總結的5個主題將主要團隊分為古季風團隊和現代季風團隊,并挑選國內外篇均被引都較高的作者,其中安芷生為古季風團隊代表,陳文為現代季風團隊代表,從他們在中文和英文期刊分別發表的被引前十的文章,初探該主題研究方向的趨勢變化(表4和表5)。

表4 安芷生團隊在中文和英文期刊分別發表的前十篇高被引文獻

表5 陳文團隊在中文和英文期刊分別發表的前十篇高被引文獻
安芷生團隊2001年發表在Nature上的文章被引頻次最高,達到1588次,該文認為喜馬拉雅高原的隆升作用對冬季風演變具有重要的影響。陳文團隊一直致力于冬季風的機理研究,他們于2002年發表在《大氣科學》的文章被引最高,達269次,主要研究了El Ni?o和La Ni?a對東亞冬、夏季風循環的影響,在這一領域具有突出的貢獻。
綜上所述,國內外文獻相關主題研究的共同點是都特別注重冬季風的影響因子;不同點是國內文獻在古季風的研究中數量占比較多,但是研究內容還可以再深入。國外文獻更注重冬季風的特征及模式模擬方面。因此在冬季風研究中,國內文獻需要加大模式模擬方面的研究。
冬季風控制東亞大陸長達半年之久,對東亞地區冬、夏季環流變化有十分重要的制約作用,而東亞冬季風不僅是全球最強大的冬季風,也是北半球冬季最活躍的環流系統,它的異常變化可以引起全球冬季大氣環流的變化,強東亞冬季風不僅會給東亞帶來寒潮、低溫冷害、冰凍雨雪等災害性天氣,也與中國北方春季沙塵天氣和夏季洪澇災害天氣等緊密相連。我國在冬季風主題的論文產出處于世界前列,但影響力和深度還需繼續提升。建議加大冬季風的模擬研究,提高模式模擬能力,以提升我國的氣候預報實力。
深入閱讀
陳雋, 孫淑清, 1999. 東亞冬季風異常與全球大氣環流變化:強弱冬季風影響的對比研究. 大氣科學, 23(1): 101-111.
丁一匯, 柳艷菊, 梁蘇潔, 等, 2014. 東亞冬季風的年代際變化及其與全球氣候變化的可能聯系. 氣象學報, 72(5): 835-852.
裴順強, 李崇銀, 2007. 東亞冬季風及其影響的進一步研究:東亞冬季風變化及異常的特征. 氣候與環境研究, 12(2): 124-136.
Advances in Meteorological Science and Technology2022年1期