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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。
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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。
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 IGRA NCDC 海口探空站 1998—2010 2次/d IGRA NCDC 三亚探空站 2000—2010 2次/d ERA-I ECMWF 4D-Var 1981—2010 4次/d 0.125° × 0.125° MERRA NASA GOES 3DVar-IAU 1981—2010 1次/h 2/3°× 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。
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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。
Temporal and spatial characteristics of cloud water resources in Hainan island over the past 30 years
doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.2022.04.003
- Received Date: 2021-07-15
- Accepted Date: 2022-04-01
- Rev Recd Date: 2022-03-05
- Available Online: 2022-05-25
- Publish Date: 2022-07-26
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Key words:
- precipitable water /
- cloud Amount /
- ERA-I /
- water vapor /
- Hainan Island
Abstract: In order to understand temporal and Spatial Characteristics of cloud water resources in Hainan Island, based on data of ERA-I reanalysis from 1981 to 2010, the temporal and spatial distributions of Rainy-Season, Dry-Season and annual mean precipitable water(PW), total cloud cover(TCC), low cloud cover, high cloud cover are analyzed. The results show that the changes of PW over Hainan Island indicate significant variations in temporal and spatial characteristics(southern wet-northern dry). The values of PW and TCC in Rainy-Season are higher than that in Dry-Season and are greater above the ocean than that above land. The low center of annual mean PW over Hainan Island located in WuZhi Mountain of Hainan Island, the value of annual mean PW is high above South China Sea surface. The low(high) value center of annual mean TCC over South China is located in west of Hainan Island and coastal areas over southern China(east of Sichuan Basin), the TCC value in south of South China Sea is second high. The maximum value of TCC value in Rainy-Season and Dry-Season are 63.20% and 54.26%. The clouds of Hainan Island in Rainy-Season are mostly high clouds, with high cloud cover value more than 44%, but in Dry-Season the maximum value of low cloud cover is 41.88%, and the value of high cloud cover is less than 17%, the clouds in Dry-Season are main low clouds. There is a single peak in annual variation of monthly mean PW in Hainan Island with the peak in August. There are also obvious decadal changes about PW and TCC in Hainan Island over the past 30 years.
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 |