极端降水在 1961-2020 年中国西北地区湿润化进程中的驱动作用

【字体: 时间:2025年07月25日 来源:Weather and Climate Extremes 6.1

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  为明晰中国西北地区湿润化机制,研究人员分析 1961-2020 年降水数据,发现超 70% 降水增加源于上 10% 极端降水,频率贡献约为强度的 10 倍,揭示极端降水为湿润化主因,对区域水文预测意义重大。

  
中国西北地区作为典型的干旱半干旱区域,是全球气候变化中极为敏感且脆弱的地带。过去几十年,这里悄然发生着显著的湿润化转变 —— 降水增多、径流增加,内陆湖泊水位因冰川融化而上升,洪涝事件也愈发频繁。这一从 "暖干" 到 "暖湿" 的转变,深刻影响着当地生态系统、农业生产和水资源管理。

然而,这一湿润化进程并非均匀发生,空间上西增东减,西部新疆干旱区最为显著;时间上受夏季降水变化主导。更关键的是,此前研究多聚焦降水时空变化,却鲜少定量区分降水强度与频率对湿润化的贡献,其背后的水循环机制更是迷雾重重。为何极端降水在其中扮演关键角色?水汽从何而来?这些问题的答案,对准确预测区域未来水文变化至关重要。

针对这些疑问,研究人员开展了一项跨度 60 年(1961-2020 年)的深入研究,系统分析了中国西北地区降水特征与水汽循环机制,相关成果发表在《Weather and Climate Extremes》。研究发现,极端降水是驱动该区域湿润化的核心力量,其背后是水汽输送路径的改变与区域水循环的增强。

为解答上述问题,研究采用了多维度的技术方法:首先,选取中国气象局 114 个站点的日降水数据、CN05 格点数据(0.25°×0.25°)及 ERA5 再分析数据,覆盖 1961-2020 年;其次,将降水按百分位分为 20 个等级,通过最小二乘线性回归和 t 检验分析趋势及显著性;再者,利用动态循环模型(Dynamic Recycling Model, DRM)进行 15 天 backward 水汽追踪,量化不同来源水汽贡献;最后,计算降水效率、水汽滞留时间等水循环关键指标,解析其与降水变化的关联。

3.1 西北地区平均降水及不同等级降水的趋势


三类数据(站点观测、CN05 格点、ERA5 再分析)均显示,1961-2020 年西北地区年平均日降水呈显著增加趋势,站点数据趋势最强(约 0.11 mm/day/50 年),ERA5 最弱(约 0.05 mm/day/50 年),且三者相关性显著。空间上,增湿趋势在西北和南部尤为突出,天山、昆仑山沿线变化显著。

进一步将降水分为 20 个等级后发现,高百分位(70% 以上)降水的增加趋势更显著,90% 以上极端降水贡献了总降水增加的 72%-84%。分解频率与强度贡献后可见,极端降水频率的贡献(10-20 mm/50 年)约为强度的 10 倍,是降水增加的主要驱动力。

3.2 西北地区降水相关的水汽输送特征


15 天 backward 水汽追踪显示,西北地区降水水汽约 68.7% 来自陆地蒸发(陆地再循环率),21% 来自区域内本地蒸发(区域再循环率)。主要水汽源包括本地、帕米尔高原、青藏高原北侧,远程源有地中海、里海等。

趋势上,西风带上游水汽贡献减少,而来自印度洋的跨赤道水汽输送增强,索马里急流主导的远程输送显著增加,成为极端降水增多的重要原因。不同等级降水中,强降水(70% 以上)的水汽输送呈现 "西弱南强" 的 dipole 趋势,极端降水(95% 以上)的这一特征最明显。

3.3 大气水循环特征的分布与变化


水循环关键指标随降水等级呈现规律变化:外部水汽输送和区域内循环水汽均随降水增加而增多,极端降水(95% 以上)的外部水汽达 145 mm/day,内部循环水汽约 55 mm/day;陆地再循环率从 5% 以下降水的 62% 升至 90% 以上的 70%,但 95% 以上极端降水的海洋水汽贡献略有上升;降水效率从弱降水的 0.4% 增至极端降水的 29%;平均水汽滞留时间为 8.6 天,随降水增加而缩短,极端降水约 4.9 天,但呈增长趋势。

趋势分析显示,85% 以上降水的外部水汽输送增加,75% 以上降水的本地水汽显著上升,区域再循环率在 80%-95% 降水区间增幅最明显,印证了区域蒸发增强与陆地 - 大气相互作用的强化。

这项研究首次清晰量化了极端降水对中国西北地区湿润化的主导作用,揭示出 "极端降水频率增加 + 水汽输送路径改变 + 区域水循环增强" 的联动机制:一方面,印度洋跨赤道水汽输送的增强,为极端降水提供了充足的外部水汽;另一方面,区域蒸发增加提升了本地水汽贡献,通过强化陆地 - 大气反馈提高降水效率,共同推动极端降水事件增多。

这一发现不仅填补了西北湿润化机制研究的空白,更为理解干旱半干旱区对全球气候变化的响应提供了关键视角。未来,随着这些机制的进一步明确,我们或将更精准地预测区域水资源变化,为生态保护、农业规划和防灾减灾提供科学支撑。

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