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海南岛30年空中云水资源时空特征分析

李光伟 邢峰华 敖杰 毛志远

李光伟,邢峰华,敖杰,等. 海南岛30年空中云水资源时空特征分析[J]. 热带生物学报,2022, 13(4):331−338. DOI:10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003 doi:  10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
引用本文: 李光伟,邢峰华,敖杰,等. 海南岛30年空中云水资源时空特征分析[J]. 热带生物学报,2022, 13(4):331−338. DOI:10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003 doi:  10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
LI Guangwei, XING Fenghua, AO Jie, MAO Zhiyuan. Temporal and spatial characteristics of cloud water resources in Hainan island over the past 30 years[J]. Journal of Tropical Biology, 2022, 13(4): 331-338. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
Citation: LI Guangwei, XING Fenghua, AO Jie, MAO Zhiyuan. Temporal and spatial characteristics of cloud water resources in Hainan island over the past 30 years[J]. Journal of Tropical Biology, 2022, 13(4): 331-338. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003

海南岛30年空中云水资源时空特征分析

doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
基金项目: 海南省自然科学基金项目(420RC754);国家自然科学基金项目(41865009);海南省重点研发项目(SQ2021SHFZ0605)
详细信息
    第一作者:

    李光伟(1983−),男,高级工程师,硕士. 研究方向:卫星遥感与大气物理. E-mail:gwlee@foxmail.com

  • 中图分类号: P 426

Temporal and spatial characteristics of cloud water resources in Hainan island over the past 30 years

图(6) / 表 (1)
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-07-15
  • 录用日期:  2022-04-01
  • 修回日期:  2022-03-05
  • 网络出版日期:  2022-05-25
  • 刊出日期:  2022-07-26

海南岛30年空中云水资源时空特征分析

doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
    基金项目:  海南省自然科学基金项目(420RC754);国家自然科学基金项目(41865009);海南省重点研发项目(SQ2021SHFZ0605)
    作者简介:

    李光伟(1983−),男,高级工程师,硕士. 研究方向:卫星遥感与大气物理. E-mail:gwlee@foxmail.com

  • 中图分类号: P 426

摘要: 为了解海南岛空中云水资源的时空分布特征和变化趋势,利用ERA-I再分析资料分析了1981—2010年海南岛夏半季、冬半季、年平均大气可降水量(PW)、总云量(TCC)、低云量及高云量的时空分布特征。结果表明:海南岛区域PW存在明显的时空差异,具有南湿北干、海洋大于陆地、夏半季大于冬半季的特点,海南岛年平均PW低值中心位于五指山地区,南海海域为相对的高湿区;海南岛西部及华南沿海是华南地区年平均总云量低值区,华南地区高值中心位于四川盆地东部,南海南部是次高值区域,海南岛夏半季和冬半季总云量最大值分别为63.20%和54.26%;海南岛夏半季以高云为主,高云量大于44%,冬半季以低云为主,低云量最大值为41.88%,高云量则普遍小于17%;海南岛PW年变化为明显单峰结构,8月为峰值。30年海南岛PW和总云量年平均距平存在较明显的年代际变化。

English Abstract

李光伟,邢峰华,敖杰,等. 海南岛30年空中云水资源时空特征分析[J]. 热带生物学报,2022, 13(4):331−338. DOI:10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003 doi:  10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
引用本文: 李光伟,邢峰华,敖杰,等. 海南岛30年空中云水资源时空特征分析[J]. 热带生物学报,2022, 13(4):331−338. DOI:10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003 doi:  10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
LI Guangwei, XING Fenghua, AO Jie, MAO Zhiyuan. Temporal and spatial characteristics of cloud water resources in Hainan island over the past 30 years[J]. Journal of Tropical Biology, 2022, 13(4): 331-338. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
Citation: LI Guangwei, XING Fenghua, AO Jie, MAO Zhiyuan. Temporal and spatial characteristics of cloud water resources in Hainan island over the past 30 years[J]. Journal of Tropical Biology, 2022, 13(4): 331-338. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
  • 云作为调节辐射平衡、影响气候变化的重要因子,常年覆盖地球表面约66%的面积,在天气、气候及全球变化中起着十分重要的作用[1-2]。水汽则是大气的重要成分和降水的主要物质来源。水分以各种不同形态参与气候系统中各个圈层的物理过程、生物过程,是陆−气交换过程中的重要因素之一[3-4]。大气可降水量(PW)又称水汽含量,是研究大气辐射吸收以及全球热量输送的一个重要参量。云量和水汽含量是云水资源不可或缺的一部分,其时空分布特征对于改善区域水资源有着重要的影响,国内外许多学者对云水资源变化进行了诸多研究[5-11]。梁宏等[5]利用MODIS卫星资料和高分辨率地基GPS观测对青藏高原的水汽空间分布进行了分析。陈勇航等[6]利用国际卫星云气候计划(ISCCP)月平均云资料,对中国西北地区空中云水资源的时空分布特征进行了研究。李兴宇等[7]利用1984—2004年ISCCP的云水路径资料分析了中国云水的气候特征及变化趋势。DURRE等[8]分析了北半球300站点1973—2006年探空资料计算的大气可降水量长期变化趋势。MATTAR等[9]利用探空站点数据和NCEP再分析日资料分析了欧洲1973—2003年大气可降水量距平的时空变化。潘留杰等[10]利用欧洲数值预报中心(ECMWF)发布的高分辨率ERA-I(European Reanalysis Interim)再分析数据,采用经验正交函数、小波分析等方法,分析了1979—2012年夏季黄土高原空中云水资源分布特征。赫小红等[11]为揭示青藏高原空中云水资源的分布状况,采用1979—2016年ERA-I月平均再分析资料对夏季高原空中云水资源的时空特征进行了深入分析。黄彦彬等[12]利用GPS观测对海口地区不同类型云条件下水汽含量的特征及与降水效率的关系进行了分析。李光伟等[13]利用NVAP-M卫星等资料分析了海南岛夏半季、冬半季和年平均大气可降水量的时空分布特征及异常年成因。

    海南岛地处热带,属热带季风海洋性气候,岛四周低平,中间高耸,以五指山、鹦哥岭为隆起核心,向外逐级下降,山脉对局地气候有较大影响[14]。岛上水汽充沛,但时间、空间上分布不平衡,干湿季分明,具有独特的气候特点。海南岛水汽收支与循环同时受热带、副热带系统及地形的影响,使得季节、年际及年代际变化和空间分布具有比较复杂的特征[13]。不管是地表水、地下水,都来自大气中的降水云系,大气降水是水资源中可持续利用的重要来源,了解海南岛空中云水资源,对于改善生态环境、保障经济社会的可持发展具有重要意义。笔者结合ERA-I再分析资料和探空数据,先对华南地区云量、水汽各季节空间分布进行研究,在此基础上,再对海南岛总云量、低云量、高云量和水汽的变化特征进行详细分析,旨在揭示本区域30年(1981—2010年)空中云水资源的时空分布特征和变化趋势。

    • 大气可降水量是指单位垂直气柱中所含有的水汽总量,假设这些水汽全部凝结化为雨水并积聚在气柱的底面上时所具有的液态水深度[9]。大气可降水量的计算方法主要包括探空资料计算、卫星资料反演和再分析资料等方法。探空方法比较精确,但缺点是探空站点和探测次数都比较少。海南岛只有海口和三亚2个站点,每天探测数据2~3次。云量是指云遮蔽天空视野的成数,单位是百分比(%),晴空无云时,云量为0,天空完全为云覆盖时,云量为100%。

      本研究使用的探空数据来自美国国家气候数据中心(NCDC)研制的全球站点无线电探空资料数据集(简称IGRA)[15-16]。笔者采用了2种高精度再分析资料即美国航空航天局(NASA)的MERRA资料和欧洲中期数值预报中心的ERA-I再分析资料[17]。本研究中所使用的IGRA探空资料包括位于海南岛的海口站(59758,110.345°E,20.033°N)和三亚站(59948,109.517°E,18.233°N)探空数据,主要用于检验再分析资料的适用性。获取的海口(三亚)站探空资料时段为:1998—2010年(2000—2010年)逐日08时(0000UTC)和20时(1200UTC)资料。资料的时间分辨率等参数见表1所示。笔者选取的华南地区范围为:10°N~30°N,101°E~120°E,海南岛区域范围为:17.5°N~20.5°N,108°E~111.5°E。

      表 1  IGRA、ERA-I和MERRA资料主要参数

      数据名称数据来源探测仪器同化方案起止时间/年时间分辨率水平分辨率
      IGRANCDC海口探空站1998—20102次/d
      IGRANCDC三亚探空站2000—20102次/d
      ERA-IECMWF4D-Var1981—20104次/d0.125° × 0.125°
      MERRANASAGOES3DVar-IAU1981—20101次/h2/3°× 1/2°
    • 探空观测结果常作为检验其他水汽资料的1个参考标准。IGRA数据集是由美国国家气候中心建立,包含11个不同源的探空站观测数据,采用了综合质量控制方法[15]。大气可降水量可以通过探空资料提供的各等压面温度和温度露点差来计算,具体计算方法可参见文献[18-19]。由于数据的缺测,计算得到了1998—2010年探空PW数据。

    • 以PW为例,MERRA和ERA-I再分析资料的月平均处理,采用了先计算时次月平均,再对其平均得到月平均PW的方法,对于MERRA和ERA-I,计算月平均所使用的时次为WMO规定的4个探测时次,即00:00、06:00、12:00、18:00(UTC,世界时)。云量的处理采用了类似的方法。

    • 在使用再分析资料进行任何气候研究中,必须仔细注意时间序列中的非气候特征与观测的某些方面的偏差[19]。为了评估MERRA和ERA-I等资料在海南岛的适用性,李光伟等[13]利用海口站探空水汽资料对ERA-I和MERRA再分析资料进行了对比统计分析。笔者利用海口、三亚探空数据对MERRA和ERA-I再分析资料评估结果也表明,3种数据的平均值比较一致。MERRA平均偏差最大,ERA-I相对较小。2种数据与探空的相关系数均大于90%。ERA-I数据相对于MERRA与探空结果一致性更好,在海南是比较适用的。因此,笔者后面选用ERA-I作为主要再分析资料。

    • 对大气可降水量和云量的分析分为全年、夏半季(5—10月)和冬半季(11月至翌年4月)[19-20]。年平均PW(云量)指1—12月月均PW(云量)平均值的多年平均。夏半季PW是对5—10月月平均PW(云量)的多年平均,冬半季PW和云量按同样的方式得到。

      图1为利用ERA-I数据计算的华南地区和海南岛区域(分辨率0.125°)多年平均(1981—2010年)大气可降水量空间分布。如图1-a所示,为华南年平均PW分布,整体表现为南湿北干、东高西低、海洋大于陆地的特征,其中西北内陆为低值中心,高值区在东南沿海,位于低纬度的南海南部PW值大于北部。从整个华南区域看,年均PW在青藏高原边缘、云贵高原、五指山地区均为低湿区,南海海域为相对的高湿区,在夏半季和冬半季,整个华南PW的高值区域同样位于南海海域,且从时空对比来看,南海南部PW值大于北部,夏半季大于冬半季,这与李光伟等[13]研究结果比较一致。蔡英等[21]也指出,地形高度即决定了上空气柱厚度,也影响气柱的含湿能力。

      图  1  1981—2010年平均大气可降水量(PW)空间分布

      具体到海南岛区域,位于华南全区的高低值中心过渡带,本岛年平均PW最低值和最高值分别为:42.13 mm和46.48 mm,表明海南岛水汽分布较均匀,且比内陆地区明显要整体偏高。受海南岛海拔高值中心五指山地形影响,年平均PW分布呈现岛中部琼中、五指山等市县为低值中心,周围PW值逐渐增加,西南沿海为高值区的特点,云贵高原则是整个华南区域的低值中心。华南夏半季和冬半季PW分布具有类似特点。以上说明,纬度、地形、海陆位置对PW的空间分布有重要影响。

      图1-c和图1-d所示,与全年类似,夏半季低值中心同样位于岛中部五指山山区,周边沿海市县为高值区,最大值为55.29 mm。从季节对比看,夏半季海南岛各地PW数值普遍大于冬半季,大部分区域夏半季PW >40 mm。冬半季海南全岛PW差异不大,没有明显的高低中心(图1-d)。而整个华南区域冬半季低值中心则依然存在,同样位于云贵高原和青藏高原东部边缘区域。有研究指出,季风环流是影响PW分布的重要因素[22]

    • 图2是利用ERA-I数据计算的华南地区和海南岛区域多年平均(1981—2010年)总云量(Total Cloud Cover,TCC)空间分布。总体看,华南年平均总云量呈现南北高、中部低的分布,空间变化范围为:39.16%~80.77%。低值区呈带状分布,主要位于海南岛及华南沿海区域,低值中心位于广东、福建交界区域及以东海面上。湖南及四川盆地交界区是华南地区年平均总云量高值区,且量值普遍 >70%,这与王旻燕等[23]的分析比较一致。南海南部是次高值区域。从海南岛来看,全年和冬半季平均总云量均表现为以五指山山脉为界,东高西低的分布,变化范围分别为:45.56%~57.58%和35.00%~54.26%。在夏半季,总云量最高值和最低值分别为:53.25%和63.20%,总云量高值中心位于岛中部及东南部(五指山、琼中、三亚、陵水、保亭等)区域,低值区域位于西部沿海区域,夏半季总云量普遍大于冬半季,前者最低值是后者的1.5倍。在夏半季,五指山区域即是PW的低值中心,也是TCC的高值区,即五指山地区水汽低,云量反而更多,说明地形对云系的形成和水汽分布均有重要影响,且云系生消受本地局部环境影响更明显(图1-c,图2-c)。

      图  2  1981—2010年平均总云量(TCC)空间分布

      华南地区1981—2010年多年平均低云量(Low Cloud Cover,LCC)和高云量(High Cloud Cover,HCC)的空间分布如图3图4所示。华南年平均LCC呈现北高、南低的分布,LCC值在陆地明显大于海洋,高值中心同样位于四川盆地,最大值为63.42%,LCC的低值区位于南海南部和西部(图3-a)。对于年平均HCC来说,四川盆地是其低值中心,HCC值随纬度减小而增大,南海南部为高值区,普遍 >45%(图4-a)。从海南岛区域来看,夏半季LCC < 20%,最大值和最小值分别为18.99%和8.27%,低值区域位于海南岛西部东方、乐东等市县及其西部海洋区域,高值区域则位于岛东部区域,全年和冬半季LCC存在类似的东高西低的高低值中心分布。海南岛区域冬半季LCC空间变化范围为:16.56%~41.88%,夏半季LCC最大值和最小值分别为18.99%和8.23%,夏半季LCC明显小于冬半季(图3-c,图3-d)。HCC则相反,海南岛夏半季和冬半季HCC空间变化范围分别为:44.30%~53.77%和11.44%~16.4%,夏半季HCC值明显大于冬半季(图4-c,图4-d)。王帅辉等[24]的研究也发现,马来群岛以北海域高层云云量冬夏差异最大,夏季云量很多,超过30%,而冬季云量小于10%。与LCC不同,无论夏半季和冬半季,海南岛区域HCC值均没有明显的高低值中心,大体表现为自东北向西南逐渐增大趋势。

      图  3  1981—2010年平均低云量(LCC)空间分布

      图  4  1981—2010年平均高云量(HCC)空间分布

      与低云类似,四川盆地也是华南地区全年和夏半季中云量(Medium Cloud Cover)的高值中心,在冬半季,中云量高值中心则略向东移动,位于四川、重庆和湖南交界处,夏半季和冬半季最大值分别为54.33%和46.72%。海南岛夏半季和冬半季平均中云量则均小于20%。以上说明在夏半季,海南岛以高云为主,而在冬半季则以低云为主。

    • 图5是基于30年(1981—2010年)ERA-I数据计算的海口(110.345°E,20.033°N)、三亚(109.517°E,18.233°N)和海南岛区域(17.5°N~20.5°N,108°E~111.5°E)月平均PW和TCC的逐月变化。结果显示,海口、三亚及海南岛区域月均PW的逐月变化比较一致,三地均存在1个明显的单峰结构,在冬季月份为低值,在夏季月份达到峰值,且6—8月数值比较接近(图5-a)。从区域对比看,海口、三亚及海南岛平均PW在1—12月均比较一致,其中,5—8月海口与三亚PW差异略大。从数值看,海南岛区域平均PW值在8月最高(55.46 mm),月最低值则为26.41 mm(1月),最高值是最低值的2倍。说明海南岛不同季节水汽干湿差异明显。

      图  5  基于ERA-I数据的1981—2010年平均PW(a)和TCC(b)年变化

      与PW类似,三亚总云量TCC的年变化也存在1个单峰结构,峰值发生在夏季(6月),数值为83.05%,低值则是在11月,为44.88%,夏半季大部分月份(6—9月)TCC大于60%,而在冬半季多数月份(11月至翌年1月)TCC则小于50%(图5-b)。海口TCC年变化则较三亚平缓,峰值同样发生在夏季6月(80.69%),低值则是发生在夏半季的10月(47.60%)。与三亚不同,海口冬半季多数月份(12月至翌年4月)TCC大于50%,2月是冬半季中TCC的高值月份(61.60%)。以上结果说明,海南岛不同月份TCC也存在较明显差异。

      基于1981—2010年ERA-I再分析资料,选择海南岛区域(17.5°N~20.5°N,108°E~111.5°E),进行区域平均,得到海南岛年平均PW和TCC距平(相对于1981—2010年)的年际变化曲线。如图6所示,海南岛年平均PW和TCC距平均存在较明显的年际变化,在整个时段内总体呈减少趋势,但未通过0.05的回归方程显著性检验,减少趋势不明显。PW距平振荡降低,于2004年达到整个时段最低值(−3.26 mm),之后缓慢振荡增加,而TCC距平同样在2004年为30年最低值,数值为−7.90%。海南岛区域1981—2010年PW和TCC的30年均值分别为44.37 mm和51.09%。从年代际变化看,前10年(1981—1990年)PW和TCC距平震荡变化,10年平均值相对均略增加增幅分别为0.582 mm和1.53%。中段(1991—2000年)和后10年(2001—2010年)水汽和云量主要是呈上升趋势,即由负距平转正距平。

      图  6  海南岛年平均PW和TCC距平序列年际变化及线性趋势

    • 通过对海南岛水汽和云量的分析,得到以下主要结论:

      (1)海南岛大气可降水量存在明显的时空差异,具有南湿北干、海洋大于陆地,夏半季明显大于冬半季的特点。受地形海拔影响,海南岛区域和华南年平均大气可降水量低值中心分别位于五指山地区和云贵高原,在夏半季和冬半季,南海海域为相对的高湿区。说明纬度和地形是影响水汽分布的重要因素。

      (2)海南岛全年和冬半季平均总云量均呈现为以五指山山脉为界,东高西低的分布,夏半季总云量高值中心位于岛中部及东南部,夏半季和冬半季最大值分别为63.20%和54.26%。海南岛西部及华南沿海也是华南地区年平均总云量低值区,华南地区高值中心位于四川盆地东部,普遍大于70%,南海南部是次高值区域。

      (3)海南岛年平均低云量陆地大于海洋,南海南部为低值区。海南岛夏半季高云量大于44%,低云量则小于19%,以高云为主。海南岛冬半季高云量小于17%,低云量变化范围为:16.56%~41.88%,以低云为主。华南年平均低云量则随纬度减小而减小,高云量则随纬度减小而增大。

      (4)海口、三亚及海南岛区域月均大气可降水量年变化比较一致,均存在1个明显的单峰结构,夏季为峰值,最高值是最低值2倍,说明海南岛不同季节水汽干湿差异明显。1981—2010年海南岛大气可降水量和总云量年平均距平存在较明显的年际变化,30年年平均大气可降水量和总云量分别为44.37 mm和51.09%,大气可降水量和总云量距平最小值均发生在2004年,说明该年总云量最少,水汽最干。

参考文献 (24)

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