白磊, 李蘭海, 師春香, 劉鐵, 孟現勇, 楊艷芬

(1.中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所 荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室,新疆 烏魯木齊 830011; 2.中國科學院大學,北京 100046; 3.新疆大學 資源與環(huán)境科學學院,新疆 烏魯木齊 830046; 4.中國水利水電科學研究院 流域水循環(huán)模擬與調控國家重點實驗室,北京 100038; 5.國家氣象信息中心,北京 100081; 6.西北農林科技大學 黃土高原土壤侵蝕與旱地農業(yè)國家重點實驗室,陜西 楊凌 712100)

中國天山山區(qū)降水特征及其研究進展

白磊1,2,3, 李蘭海1, 師春香5, 劉鐵1, 孟現勇4, 楊艷芬6

(1.中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所 荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室,新疆 烏魯木齊 830011; 2.中國科學院大學,北京 100046; 3.新疆大學 資源與環(huán)境科學學院,新疆 烏魯木齊 830046; 4.中國水利水電科學研究院 流域水循環(huán)模擬與調控國家重點實驗室,北京 100038; 5.國家氣象信息中心,北京 100081; 6.西北農林科技大學 黃土高原土壤侵蝕與旱地農業(yè)國家重點實驗室,陜西 楊凌 712100)

降水是中國干旱地區(qū)水循環(huán)過程的重要環(huán)節(jié)。作為中亞地區(qū)“水塔”的天山山區(qū),氣候變化背景下降水的變化都會深刻地影響中亞地區(qū)的生態(tài)及人文環(huán)境。近些年,利用多數據源、多角度研究天山山區(qū)復雜環(huán)流和地理條件下的水汽時空格局與變化趨勢成為熱點。通過對不同來源近期數據的分析表明,天山山區(qū)降水在不同尺度下呈現增長趨勢,同時極端降水也呈現增長趨勢；對與降水相關的其他因素的分析表明,天山山區(qū)凈水汽通量和云量均呈現增加趨勢,而日照和總輻射呈現減少趨勢；然而，由年輪重建百年尺度近代降水和區(qū)域氣候模式模擬降水的結果卻反映出20世紀下半葉天山山區(qū)的降水呈減少趨勢；對未來氣候變化情景下的研究發(fā)現，未來天山山區(qū)降水總體上呈現增加趨勢。

流域;天山山區(qū);徑流;降水特征；降雪;災害;高程

在過去的幾十年中，全球降水在頻率、強度、持續(xù)時間和空間上發(fā)生了顯著的變化。在干旱半干旱氣候地區(qū),降水已成為生態(tài)過程中最為重要的限制因子[1]。在我國,西北地區(qū)的降水量相對東部地區(qū)的降水量大幅度減少,西北地區(qū)的人類主要居住在西北綠洲區(qū)域。維持這些綠洲存在和發(fā)展的河流均發(fā)源于西北地區(qū)高大的山脈中,并以降水、積雪融化和冰川融化形成的水資源為補給。在新疆,天山山脈橫貫新疆中部,將新疆分為南、北兩部分,高大的山體攔截了西風氣流攜帶的水汽,使得山區(qū)積聚了豐富的降水、積雪、冰川等形式的水資源,成為了新疆南、北疆內陸河的補給源。

在天山山區(qū),降水影響天山云杉林線以下區(qū)域[2],并影響草場的長勢、覆蓋及生物量[3-4],進而影響大氣中氮素濕沉降[5]、積雪[6]和水文過程[7]。本文簡要回顧了不同視角下天山山區(qū)降水的研究進展并展望天山山區(qū)降水研究的未來發(fā)展方向。

1 天山山區(qū)降水現狀和變化趨勢

1.1 降水的時空分布

1.1.1 基于站點數據源的研究

自20世紀60年代以來,新疆年降水總體呈增加的趨勢。在年代際尺度上,20世紀60至80年代,降水呈波動式減少趨勢,80年代以后降水呈明顯增加趨勢。降水增幅最大的地區(qū)為天山南坡,且山區(qū)的降水增幅大于平原地區(qū)，西部的降水增幅大于東部地區(qū)[8]。天山山區(qū)降水與新疆降水的總體變化趨勢相同[9],在一年四季不同區(qū)域內均呈現波動式增長趨勢[10-13]。在不同海拔高程上,天山山區(qū)降水也有不同的變化趨勢。天山山區(qū)不同時段、不同海拔范圍的降水氣候傾向率見表1。由表1可知：1992年以前，海拔2 000 m以下地區(qū)的降水呈增加趨勢,2 000 m以上高海拔地區(qū)的降水呈減少趨勢；在1992年以后,除海拔1 000 m以下地區(qū)的降水呈減少趨勢外,其他高程的降水均呈現增加趨勢。

表1 天山山區(qū)不同時段、不同海拔范圍的降水氣候傾向率

在新疆地區(qū),由于氣象觀測站點主要分布在有人居住的地域,導致地基觀測網空間分布極為不均勻。在研究中,不僅需要點尺度的氣象觀測資料,還需要格點化的觀測數據。隨著GIS技術的發(fā)展,各種空間外推插值技術已經廣泛應用于氣象變量的空間外推插值工作中。而這些傳統的外推插值方法(反距加權插值、徑向基函數外推、普通克里格插值和協克里格插值)的計算精度均受制于氣象觀測站點的空間分布[14]。為了解決傳統外推插值方法存在的問題,可使用多元回歸方法結合地形變量獲得降水氣候態(tài)的背景場,進而獲得較為連續(xù)的降水空間分布[15]。即便如此,仍然無法捕捉到微尺度的降雨空間格局。

1.1.2 基于再分析數據源的研究

再分析數據是融合了多種來源數據后經過同化得到的數據,它為站點空間分布稀疏的地區(qū)提供了長時間序列可供替代數據。在采用CFSR、ERA-Interim、MERRA再分析數據驗證新疆地區(qū)夏季地面降水的工作中發(fā)現,3套數據均能反映出天山阻隔后的南、北疆降水空間分布特征。在天山山區(qū),ERA-Interim和MERRA 2套再分析數據與站點平均觀測數據的年際尺度月降水變化較為一致,但春季月降水量略高于觀測降水值[16]。

1.1.3 基于遙感降水數據源的研究

近些年,隨著遙感降水反演算法和傳感器的發(fā)展,已經有大量的遙感定量降水數據可供研究使用。在中天山北坡瑪納斯河流域，利用站點觀測降水數據對TRMM 3B42(下文簡稱3B42)遙感降水數據進行評估發(fā)現,3B42降水數據對日降水事件捕捉的準確率較低,但是總體上夏季降水事件捕捉的準確率好于冬季;在年尺度上,3B42降水數據整體低于站點觀測值[17]。在天山山區(qū)全境,對TRMM 3B43遙感月降水數據進行評估發(fā)現,3B43月降水數據能夠很好地反映山區(qū)降水特征和長時間序列的變化趨勢。在1—4月和10—12月估算的結果較好,但在降水集中季節(jié)(5—9月)估算的結果不夠理想[18]。TRMM衛(wèi)星監(jiān)測的降水數據水平分辨率較低,這限制了TRMM數據在流域尺度上的定量應用。由于山區(qū)的降水與氣溫決定著植被的空間分布,因此,可利用NDVI植被指數和地形要素作為依托,在空間上對TRMM數據進行降尺度操作,以滿足相關學科對高分辨率降水產品的需要[19]。

1.1.4 基于面雨量數據源的研究

在我國西北地區(qū),雨量站個數較少，僅用少數站點的數據不足以分析全區(qū)域的氣候變化,缺乏代表性。面雨量是基于地理空間的平均雨量。在地形復雜地區(qū),對站點的面雨量數據進行分析,結果會更精準。天山山區(qū)的面積占新疆總面積的16.3%,但其所占的面雨量僅為總雨量的40.4%。由歷史資料可知：在1961—2005年,天山山區(qū)和新疆區(qū)域的面雨量均呈現增長的趨勢；天山山區(qū)面雨量平均值為1 101.5億t,最大面雨量出現在1987年,為1 526.6億t,最小面雨量出現的年份為1997年,約772.3億t。在時間周期上,天山山區(qū)面雨量存在2.9～3.4 a的周期變化規(guī)律,與站點降水量的變化周期基本一致；在年內分布上,夏季面雨量的值最大，為1 481.5億t(占全年的54.4%),說明夏季是新疆區(qū)域全年降水量最多的季節(jié);冬季降水量最少,面雨量僅有150.4億t(占全年的5.5%)[15]。

1.1.5 基于區(qū)域氣候模式數據源的研究

使用數值模式可在一定程度上解決地基觀測站點空間分布不均和遙感降水反演精度不高的問題。在驗證模式精度的研究中發(fā)現,WRF模式年降水數據與站點觀測降水數據分析出的空間格局基本一致,WRF模式能夠刻畫出復雜地貌環(huán)境下的降水空間分布格局。但是WRF模式估算的山區(qū)和湖泊地區(qū)的降水量要高于實際[20]。在長時間序列區(qū)域氣候模擬中,RegCM3區(qū)域氣候模式模擬的降水數據和CRU、WM(站點外推插值)觀測的降水數據均表明天山山區(qū)降水呈現減少趨勢,而這與站點實際觀測值的分析結果不同[21]。除此以外,新疆山區(qū)的年降水量是站點外推插值數據年降水量的1.3倍[21],而在其他數值模式模擬研究中也存在天山山區(qū)年降水量高于其他地區(qū)的模擬結果[22]。雖然數值模式存在不足[23],但天山山區(qū)中山帶以上地區(qū)站點分布較少,格點數據均由臨近低海拔站點數據外推得到,很難直接證明山區(qū)降水高估現象的不合理性。

1.2 極端降水

在區(qū)域氣候變化中,降水在總量、頻次和強度方面都在發(fā)生變化。在天山極端降水研究中(表2),1961—2000年間天山山區(qū)及南北坡極端降水量均呈現增加趨勢。由此可見，極端降水頻次的顯著增多，可導致極端降水量的顯著增多[24]。

表2 天山山區(qū)及南北坡極端降水量、頻次和強度的年代際變化

在天山山區(qū),天山北坡的冬季降雪一般大于南坡,西部的冬季降雪多于東部,其中天山西部的伊犁河谷冬季降雪量最多[25]。伊犁河谷的新源縣、伊寧市和烏魯木齊市發(fā)生暴雪事件的多年平均次數分別為7.6、6.3、3.7次,且伊犁地區(qū)的多年平均暴雪事件發(fā)生數量為新疆地區(qū)之首,并以0.7次/10 a的速率增長[26]。在天山山區(qū),年內降雪多出現在12月上旬至次年的3月中旬,而50%以上的暴雪事件發(fā)生在12月至次年1月[26]。同時,強降雪是天山山區(qū)雪崩[27]和風吹雪[28]等積雪災害的主要誘發(fā)因素。

1.3 重建歷史降水及變化趨勢

在區(qū)域氣候變化評估工作中,器測資料在歷史時期覆蓋時間較短、空間分布不均勻,對于趨勢的預估存在較大的不確定性。因此,需要代用資料彌補器測資料在時間、空間上的不足。在日志、同位素、花粉、沉積物等來源數據的重建中,天山山區(qū)對樹輪研究較為深入。在自然條件下,樹木的生長受到土壤、水分、溫度、濕度、光照、風等因素的影響。因此,可通過年輪寬度的變化推斷當地過去的氣候環(huán)境變化情況[29]。天山云杉受到4—10月份降水量的影響[30],由此可通過天山云杉的年輪變化反演出天山中山帶(海拔1 500～2 700 m)云杉覆蓋地區(qū)夏季的降水量變化。

中天山主要流域包括阿克蘇河流域、伊犁河流域、特克斯河流域、喀什河流域、瑪納斯河流域。這些河流的上游都廣泛分布著天山云杉,且其中一些云杉的樹齡在百年以上?；谠粕嫉哪贻啍祿亟酥刑焐缴絽^(qū)主要流域上游地區(qū)百年降水的時間序列[31-36]，1700—2000年中天山主要流域山區(qū)年降水量如圖1所示。

圖1 1700—2000年中天山主要流域山區(qū)年降水量

由圖1可知,在中天山,南支南坡的阿克蘇河流域年降水量要小于其他3個流域的年降水量。這主要是因為天山北坡和伊犁河谷底(包括特克斯河流域)處于迎風坡,來自大西洋的水汽經長途輸送到達天山北坡時被迫抬升凝結形成大量降水，當水汽到達背風坡時形成下沉氣流,造成焚風效應。在中天山主要流域中,百年平均降水量從大到小依次為:特克斯河流域(333 mm)、喀什河流域(317 mm)、瑪納斯河流域(312 mm)、阿克蘇河流域(44 mm)。由此可見,伊犁河谷上游山地(特克斯河流域、喀什河流域)的年降水量要大于天山北坡河流(瑪納斯河流域)上游山地的年降水量。

20世紀下半葉,喀什河流域年降水量的變化趨勢為-6 mm/10 a,但在1900—2000年百年時間內呈現出微弱的增加趨勢。同時期,中天山北坡中部的瑪納斯河流域和北支南坡的喀什河流域也有類似的變化。在1950—2000年,瑪納斯河流域和喀什河流域年降水量的變化趨勢為-7.9 mm/10 a,但在百年尺度上呈減少趨勢。同時期，特克斯河流域內的年降水量呈現微弱的減少趨勢，且其與中天山南支南坡的阿克蘇河流域的變化有一定關系。當特克斯河流域年降水量豐沛時,阿克蘇河流域的年降水量卻較少。采用功率譜分析方法分析后發(fā)現：這些流域有2～3 a的準周期[31-36]；在中長周期上,仍能發(fā)現20～30 a、40～50 a以及60 a更長的準周期。

對中天山主要流域年輪反演的干濕年份進行歸類發(fā)現,從中天山到東天山,不同流域的干濕年份不同[37-39],但都能通過史料逐一進行驗證。按照地理位置進行分析可以發(fā)現,1700—1830年、1840—1910年、1920—2000年3個階段中,中天山南支處于降水較少的時期,中天山北坡處于降水較多的時期。新疆的水汽基本來自大西洋、北冰洋,由西向東進入新疆,且經過大量的研究證實新疆及中天山主要流域的水汽受到北大西洋濤動(NAO)等大尺度的大氣環(huán)流異常影響[40-41]。究其原因,可以這樣猜想：在大尺度上，中天山上空的水汽輸送量基本恒定,輸送路徑基本固定,但由于受到一些大氣環(huán)流異常的影響,輸送路徑發(fā)生輕微的變化,從而導致中天山南支和北坡年降水的異常波動。

在山區(qū)，由于氣溫和降水并不是天山云杉唯一的生長限制因子,這使得樹木年輪在反演重建過程中會存在一定的誤差,給歷史時期氣候序列的應用帶來局限性。天山橫貫新疆并連接中亞,這使得中亞和新疆天山山區(qū)在地理上有著一定的聯系。天山山區(qū)和中亞地區(qū)均為溫帶大陸性氣候,同處亞歐大陸腹地和西風環(huán)流帶。這就存在一種可能:可以利用中亞長時間序列觀測數據和統計學手段,重建天山山區(qū)歷史時期的氣候資料。重建的天山山區(qū)開都河流域上游巴音布魯克氣象站1901—1960年的月降水量[42]如圖2所示。

圖2 重建的巴音布魯克氣象站1901—1960年逐月降水量

相對于氣溫,降水是概率事件,所以其在時空分布上存在很大的不確定性。但這種方法延長了流域氣候資料序列的長度,為更好地評價未來氣候變化條件下的流域水資源奠定了基礎。

1.4 未來氣候變化下降水的變化趨勢

全球及中國范圍內,有關未來氣候變化的工作已經進行了不少。在這些已有的研究中,采用了多種降尺度方法,以提高未來氣候變化情景數據在區(qū)域尺度的模擬效果。在這些方法中,Delta方法是一種簡單的降尺度方法[43]。由Delta方法計算可知：在東天山,降水將呈現增加的變化趨勢;在中天山南支和北支及西天山,降水將呈現減少的變化趨勢[44]；到21世紀末期,西天山地區(qū)的年降水量將減少約2 mm，中天山地區(qū)的年降水量將增加約20 mm，伊犁河流域將增加約20 mm，東天山地區(qū)將增加約5 mm。除Delta方法外,新疆地區(qū)還利用區(qū)域氣候模式RegCM3對GCM全球氣候模式進行了25 km高水平分辨率模擬。模擬結果發(fā)現,降水在山區(qū)和盆地過渡地帶的變化最明顯,并呈現出顯著增加的變化趨勢[45]。

1.5 降水誤差

目前,地基觀測降水主要由雨量計直接觀測獲得，但觀測結果存在一定的誤差。一方面,雨量計在不同地域會有不同的來源誤差；另一方面,安置位置和標準不同也會造成降水誤差。在中國大部分地區(qū)，降水誤差是動力損失,但在西北干旱地區(qū),濕潤和微量降水觀測損失也起著重要的作用[46]?；谏鲜鲇^測規(guī)律,觀測和修正后的中國平均降水量分別為 565.2、654.9 mm,平均修正量為89.7 mm[47]。

在天山山區(qū)烏魯木齊河流域夏季(5—8月)的不同形態(tài)降水觀測試驗中,降雨、雨夾雪和雪3種降水形態(tài)的修正量較大，分別達到6.7%、14.3%、15.8%,換算為降水量分別為3.8、4.4、32.9 mm。在1959—1985年中,大西溝站5—8月多年平均降水量為330.7 mm,修正(增加26.0%修正量)后為416.7 mm。其他月份累計平均降水量為92.8 mm,修正(增加15.8%動力損失)后為107.5 mm。因此，大西溝站經修正的多年平均降水量為524.2 mm,比歷史觀測的多年平均降水量(423.5 mm)多23.6%[48]。在對大西溝站所在的烏魯木齊河流域上3種高度(0.3、0.7、2.0 m)的標準雨量計和2種防風圈雨量計進行全流域的觀測研究中發(fā)現:當降水形態(tài)為雨夾雪和雪時,英雄橋水文站地面雨量計的捕捉率明顯高于其他站點(可能由于風吹雪現象影響);在2.0 m標準雨量計高度上,降水形態(tài)為雨夾雪時,烏魯木齊站的捕捉率最小(可能由于城市熱島效應影響);當降水形態(tài)為雪時,英雄橋水文站和天山冰川水文站降水捕捉率相對較小[49]。綜上所述,降水的觀測誤差可能來自氣溫、風速和雨量計布置高度。氣溫可以控制降水的形態(tài)、濕潤損失和蒸發(fā)損失,風速可對不同降水形態(tài)的觀測產生誤差,而不同高度的觀測也會有不同的結果。

1.6 天山山區(qū)固、液態(tài)降水分離

固態(tài)和液態(tài)降水的識別對于水文模型在高寒山區(qū)的應用極為重要。一般水文模型如SRM等都采用溫度判別法[50]。在溫度判別法中,又分為單溫度和雙溫度之分[51]。此類方法相對于大氣模式下采用云微物理方案來判斷降雪相對簡單,且有較高的精度。在中天山的開都河流域,利用巴音布魯克站(2 458 m)、巴倫臺站(1 739 m)、焉耆站(1 279 m)和庫爾勒站(931 m)4個站點，在不同高度上分析降雨形態(tài)與氣溫的關系，發(fā)現:對于降水,95%累計頻率的降雨事件分別發(fā)生在2～14 ℃、6～21 ℃、3～26 ℃、7～29 ℃的氣溫區(qū)間內;對于降雪,95%累計頻率的降雪事件分別發(fā)生在-27～7 ℃、-13～8 ℃、-19～4 ℃、-16～8 ℃的氣溫區(qū)間內[52]。降雪發(fā)生的氣溫區(qū)間相對于降雨發(fā)生的氣溫區(qū)間在不同海拔高度上的變化范圍均要寬泛。分析整理4個站點的數據可以發(fā)現:降雨100%累計頻率判斷為降雪時,氣溫依次為-10、-2、-11、-7 ℃;降雨100%累計頻率判斷為降水時,氣溫依次為17、9、17、12 ℃。由此可見,單溫度可作為固、液態(tài)降水的臨界值,但即便在同一流域內仍然存在極強的空間異質性。然而,在寒區(qū)水文模擬中,基于不同來源的降水數據和氣溫臨界值參數,春季融雪徑流模擬會有所差異。

20世紀下半葉,天山山區(qū)冬季降雪以(11～14)mm/10 a的速率波動式增長[53],其中年降雪量有一個與太陽活動周期相似的11 a周期[54]。但自1980年取消降水相態(tài)觀測后,降雪占年降水的比率(S/P)開始作為分析指標,天山山區(qū)伊犁河谷、中天山和中山帶(1 500～2 500 m)的S/P指數均呈現下降趨勢[55],從這一方面也驗證了該區(qū)域變暖的趨勢。

2 天山山區(qū)水汽和云量的變化趨勢

在水循環(huán)過程中,水通過地表或水體的蒸發(fā),經過水汽輸送,并以降水的形式返回地表。對于降水,影響其強度和空間分布的最重要過程是水汽輸送。降水除有充足的水汽來源外,還需要降水條件。對研究區(qū)域氣候變化中的降水進行分析時,也需要針對水汽來源和云量進行研究。

2.1 水汽通量的變化

對新疆極端降雪的研究發(fā)現,暴雪時空分布主要由大氣環(huán)流決定[26]。由此可見,大氣水汽輸運的含量會顯著影響降雨時空分布格局。天山山脈橫貫新疆,在天山南、北區(qū)域各形成了一個水汽含量的高值中心[56]。由站點精確計算的新疆地區(qū)年均大氣水汽含量空間分布中,準噶爾盆地(中心最大值12 mm)和天山西部(中心最大值14 mm)為高值區(qū),塔里木盆地雖然并不存在高值區(qū),但是大氣中水汽含量要高于天山中部和東部[57]。

天山山區(qū)的整層水汽主要集中在天山的西部。從整體分布上看,整層水汽在地域上的分布為北部大于南部、東部；水汽量由天山向南、北坡遞增,其中南坡遞增量大于北坡[58]。同樣,水汽在天山西部伊犁河流域也有類似的規(guī)律：西部多于東部,平原多于山地,迎風坡大于背風坡[69]。在年代際上,天山山區(qū)的整層水汽經歷了“增多—減少—增多—減少”的變化趨勢[59]。在1961—2009年間,天山山區(qū)水汽呈增多趨勢,但在2005年以后呈減少趨勢。水汽距平在20世紀60至80年代均為負值,90年代后開始為正值,并在21世紀初葉達到較高水平。利用NCAR再分析數據計算1961—2000年的水汽輸送量、總輸入量、總輸出量和凈收入量的年際變化,結果發(fā)現，水汽總輸入量和總輸出量均呈顯著線性減小趨勢,但總輸出量減小的趨勢略大于總輸入量,使得凈收入量呈增加趨勢[60]。

在時間周期上,天山山區(qū)年水汽量的變化以3.2 a和2.9 a的周期最為顯著,夏季的顯著周期為2.9 a和2.3 a,秋季的以3.6 a和3.2 a的周期最為顯著。研究發(fā)現,天山山區(qū)水汽的變化和一些環(huán)流指數密切相關：西風指數2.7 a的周期與天山山區(qū)水汽的變化周期基本相符；天山山區(qū)年和冬季水汽的變化周期與北大西洋濤動指數(NAO)顯著相關，而NAO的2.5 a和2.7 a的振蕩周期與水汽的變化周期基本相符[61]；青藏高原環(huán)流指數的振蕩周期(2.0 a)與水汽的變化周期相近。對比青藏高原,天山降水的變化趨勢與青藏高原熱源的變化趨勢一致,青藏高原熱源增強時天山降水增多,熱源減弱時天山降水減少[58]。

在先前的研究中,有專家認為新疆區(qū)域的水汽發(fā)源地主要位于里海、黑海、地中海、大西洋和北冰洋[62]。通過對更大范圍的區(qū)域分析發(fā)現,新疆不同季節(jié)的水汽發(fā)源地不同[57]。在春、秋兩季,新疆水汽來源于西伯利亞和蒙古方向的西北風水汽輸送帶、由孟加拉灣路徑到達新疆南部的西南風水汽輸送帶和大西洋的西風水汽輸送帶;在夏季,新疆主要受西風和西北風兩股水汽輸送帶影響(水汽發(fā)源地為北大西洋和北冰洋[72]);在冬季,新疆主要受西風水汽輸送帶的影響(水汽來源于地中海和里海),僅南疆盆地受到來自青藏高原中西部的西南暖濕氣流的影響。而天山山區(qū)的水汽來源與新疆全區(qū)域的水汽來源有所區(qū)別:春季,天山山區(qū)水汽來源于挪威海、里海和阿拉伯海;夏季,水汽來源于北冰洋和阿拉伯海[58]。

2.2 云量的變化

云通過影響降水和輻射從而影響氣候,對氣候存在反饋過程。在利用地基觀測對云特性的反演分析中發(fā)現，分析結果多受地形及觀測網分布的影響,尤其在中國西部地區(qū),難以對大尺度的云系特征進行全面的研究。隨著科學技術的發(fā)展,遙感衛(wèi)星云產品ISCCP數據和MODIS云分類產品等數值模式云分析產品[63]不斷產生,從而可以在空間和時間上彌補地基觀測網的不足。

在中國西北地區(qū),天山、帕米爾高原、昆侖山、祁連山是云量的高值區(qū)(平均總云量為50%～60%),且有明顯的四季分布特點[64]。天山山區(qū)各時期總云量和低云量距平見表3。由表3可以看出:天山山區(qū)冬季總云量在1962—1970年和1981—2000年為偏少,1971—1980年和2001—2008年為偏多,2000年以后總云量相對最多;春季總云量在1962—1980年為偏多,1981—2008年均為偏少,其中1971—1980年相對最多,1991—2000年相對最少;夏季總云量在1962—1970年和1981—1990年為偏少,1971—1980年、1991—2008年為偏多,其中1991—2000年相對最多;秋季總云量呈較明顯的年代際變化特征,1962—1970年為偏多,而1971—2000年為偏少,2000年后總云量為偏多[76]。相對于總云量,低云量的年代際變化特征要明顯得多。冬季和春季的低云量均在1962—1990年表現為偏少,1991—2008年表現為偏多,且均在2000年后達到最多;夏季低云量的年代際變化特征和冬季、春季相似,但1991—2000年是低云量最多的時期;秋季低云量與前幾個季節(jié)有所不同,在1962—1980年為偏少,1991—2008年為偏多,同樣在2000年后為最多[65]。

表3 天山山區(qū)各時期總云量和低云量距平 %

注:“+”表示距平為正,“-”表示距平為負?！皘”左側為總云量,右側為低云量。

基于遙感云分類產品的分析發(fā)現,天山山區(qū)各種云類的比例都在31%以下。將各種云類進行合并,可分為高云、中云、低云、厚云。高云在1—4月份所占比例逐漸增加,且在4月份達到最大,隨后至12月份比例一直下降;中云的年平均所占比例為20%～32%,在4種云中比例最高,且冬季(12月—次年1月)的比例最高;低云在4種云中所占的比例最低,且在各月之間的平均值變化不大,總體在5%～10%范圍內變化,秋季比例較高;厚云的分布相對于低云所占的比例要大得多,比例在10%～30%范圍內波動,且6月份的比例最低,秋季和春季的比例較高[66]。

地形對中天山北坡的云量和降水分布有著重要的影響。在暖季,地形對降水的影響是非常突出的,因此，暖季在山區(qū)有著極豐富的地形云資源和優(yōu)越的降水條件,盛夏的山區(qū)是實施人工增雨首選的季節(jié)和地帶[67]。在對烏魯木齊附近山區(qū)的云量和水汽觀測中,統計了不同時段和時間上水汽和云量的關系，見表4。由表4可知：在觀測點,夜間云量最少,上午居中,下午最多；而水汽含量卻呈減少趨勢,夜間最多,上午居中,下午最低。這可能與多地形云凝結成云的過程有關[68]，造成天山山區(qū)盛夏的午后云雨較多。

表4 分時段云量、水汽統計表

2.3 日照的變化

在1961—2010年間,新疆日照時數總體呈減少趨勢,但存在空間差異[69]。天山山區(qū)日照空間的變化趨勢與新疆地區(qū)的整體變化趨勢類似。日照時數顯著減少的站點依次是巴倫臺、烏蘇站;日照時數顯著增加的站點依次是伊寧、拜城、七角井、石河子、伊吾、達坂城站[70]。在天山山區(qū)周邊地區(qū),38°N以北地區(qū)的日照時數呈減少趨勢,以南地區(qū)的呈增加趨勢[71]。在年內尺度上(表5),天山山區(qū)的日照時數與新疆地區(qū)的日照時數近似,時數由大到小依次是夏季、春季、秋季和冬季。天山山區(qū)全年及四季的日照變化傾向率依次為-19.42、3.72、-4.27、-4.30、-14.36 h/10 a[72]。在中緯度地區(qū),每日的日照時數為8～16 h，因此，天山山區(qū)每過10 a,冬季時間將縮短1 d。天山山區(qū)的日照變化趨勢與冬季云量和降水的變化趨勢基本相同。

表5 天山山區(qū)和新疆地區(qū)的各時期日照時數 h

注:“+”“-”為日照時數距平符號;“|”左、右側的數據分別為天山山區(qū)和新疆地區(qū)的平均年、季日照時數。

參考WMO氣候異常年份標準的定義,設定距平值超過標準差2.0倍的年份為“異常年份”,大于標準差(1.5～2.0)倍的年份為“接近異常年份”。應用此標準對天山山區(qū)歷史日照數據進行分析發(fā)現：春季日照中,1998年為異常偏少年;夏季日照中,1967年和1973年為異常偏多年,1989年為嚴重偏少年;秋季日照中,1987年為異常偏少年,1978年為異常偏多年;冬季日照中,1967年為異常偏多年,2004年為異常偏少年[70]。

云量是影響日照時數最直接的因素。在分析云量和日照時數的關系中發(fā)現,天山山區(qū)年日照時數與年均總云量和低云量的相關系數分別為-0.404和-0.764,總體上呈負相關。根據前文分析可知,天山山區(qū)年均總云量的變化呈微弱的減少趨勢,而年均低云量呈增加趨勢,這與日照時數減少的趨勢相對應[83]。日照時數的變化也會影響輻射的變化。1961—2000年,新疆總輻射呈顯著下降趨勢[73],這與云量和日照的變化一致。

3 地形對天山山區(qū)降水的影響

地形可以引起水汽抬升,是降水發(fā)生的重要條件之一。在地形上,地貌、坡度、坡向和高程等都會對降水的時空分布產生顯著影響。

3.1 坡向的影響

天山山區(qū)以中天山的天格爾峰為分水嶺,北坡為烏魯木齊河流域,南坡為烏拉斯臺河流域。天格爾山南、北坡各站點海拔及多年平均年降水量見表6。由表6可知:北坡的年降水量大于南坡;總體上看,南、北坡的年降水量都隨著海拔高度的增加而增加;海拔大致相同的站點,北坡站點的降水量遠大于南坡站點。由歷史資料可知：在年內尺度上,天山北坡的春、夏季降水量多于秋、冬季,最大月降水量出現在5、6月；南坡降水的季節(jié)性特征更相似于高山區(qū)(烏魯木齊河源的大西溝氣象站),最大月降水量均出現在7月,尤其是大西溝和巴倫臺氣象站的降水年內變化過程完全一致[74]。

表6 天格爾山南、北坡各站點海拔及多年平均年降水量

有專家按照8個方位對天山山區(qū)的年降水量進行分析發(fā)現,W方向的年均降水量為最大值(360 mm/a);其次為NW和N方向,年均降水量分別為350、330 mm/a;而S方向的年均降水量最小(300 mm/a)?？傮w上,降水主要集中在N、NW、NE和W方向上[75]。

3.2 高程的影響

山區(qū)降水在垂直方向上的分布規(guī)律影響著山區(qū)生態(tài)景觀的空間分布。同時，山區(qū)生態(tài)景觀的空間分布也影響著降水的空間分布,這使得山區(qū)降水的空間分布和形成機理異常復雜。在天山山區(qū),由于山區(qū)的復雜地形和空中水汽流動方向的影響,山區(qū)降水在垂直方向上并不表現為簡單地隨海拔高度增加而增加,反而在不同的地貌單元下(如迎風坡和背風坡),隨著海拔高程的變化呈現“S”型變化[76]。天山山區(qū)不同地貌單元的降水在垂直方向上的遞增率見表7。由表7可知:天山南坡中段的降水(由TRMM微波降水數據計算)在垂直方向上的遞增率變幅相對于其他地區(qū)的偏大;伊犁河流域和天山南坡中段迎風坡降水在垂直方向上的遞增率的變幅比背風坡的大,而天山北坡中段和天山北坡西段背風坡降水在垂直方向上的遞增率大于迎風坡。

表7 天山山區(qū)不同地貌單元的降水在垂直方向上的遞增率 mm/100 m

天山山區(qū)年降水量和高程的變化關系如圖3所示。在圖3中,散點是天山山區(qū)全境(從吉爾吉克斯坦至新疆哈密東部星星峽)按照100 m間隔劃分高程帶上的TRMM衛(wèi)星測得的年均降水量[75-76]。由圖3可以看出，中天山各個地貌單元內年均降水量的變化規(guī)律和天山全境降水量的變化規(guī)律基本一致,均在3 500 m高程處達到最大值,之后開始減少。在站點數據基礎上進一步分析可知：天山北坡烏魯木齊河流域山區(qū)中，冬季的最大降水高程帶最低,位于海拔900～1 300 m，夏季最高,位于海拔1 900～2 300 m;天山南坡最大年降水高度基本在2 500 m左右；天山北坡最大年降水高度在海拔2 000 m,次高程帶在海拔3 500 m左右[77]。

圖3 天山山區(qū)年降水量和高程的變化關系

4 天山山區(qū)降水研究的發(fā)展方向

氣候系統是一個復雜的系統,涉及多學科、多領域內容。天山山區(qū)作為中亞及新疆地區(qū)主要河流的發(fā)源地,降水變化將導致水文循環(huán)及區(qū)域生態(tài)環(huán)境的變化。在過去近60 年的時間里,天山山區(qū)降水大體呈現波動式增長趨勢,并在未來氣候變化下也呈現增長趨勢。天山山區(qū)降水的增長除總量的增長外,極端降水發(fā)生頻率也呈現增長趨勢。通過對水汽來源的分析,天山山區(qū)的降水增長是由于水汽輸送量的增加所致。與此同時,水汽的增加必然會導致云量的增加,這與觀測的日照變化一致。這些研究結果給生態(tài)、水文等領域提供了堅實的研究基礎,但仍有不足，還有待進一步研究:

1)流域尺度的水汽追蹤。在烏魯木齊河流域，已經有學者對降水中O18同位素開展了研究。通過對降水中同位素的研究,可以對流域尺度的降水來源和小區(qū)域的 “蒸發(fā)-降水”水文循環(huán)進行更加細致的研究[78]。除此外,還可以利用數值模擬手段(HYSPLIT模型)輔助同位素的水文研究[79]。

2)多源降水融合。TRMM系列衛(wèi)星退役,標志著TRMM降水數據將停止更新。高時空分辨率的降水產品(GsMap、CHIRPS和CMORPH)限于星載傳感器和降水反演算法問題,對于中亞干旱、半干旱地區(qū)的強降水、脈沖降水和降雪的捕捉能力較差,而對于中亞地區(qū)的湖泊和冰川等地區(qū)的估計過高。使用新傳感器的GPM[80]降水產品雖然在天山山區(qū)的精度有顯著提高,但仍然無法克服遙感降水存在的問題。地基多普勒雷達可以提供1 km分辨率分鐘級降水產品,然而由于頻段噪聲、遮擋和算法等問題,目前無法取得滿意的精度[81]。將多種來源的數據進行融合[82],是未來技術和科學有效結合的發(fā)展方向。

3)高分辨率數值模擬。數值模式可以融合多源數據進行同化,同時考慮地形要素對降水的分布,彌補地基觀測和遙感觀測降水的不足。由于計算能力、觀測數據和同化算法的制約,無論再分析數據還是數值預報,降水空間分辨率和精度都較低。中亞天山山區(qū)地形復雜,因此需要WRF等數值模式進行高分辨模擬,以研究復雜的降雨空間格局。影響WRF模式高分辨率最直接的因素是邊界場初值、云微物理過程和計算能力。在2015年，美國GFS預報產品公布0.25°產品,歐洲ECWMF中心推出0.125°預報產品。數值模擬已有大尺度高分辨率產品。在精度上,ECWMF中心新一代再分析產品ERA5對于云量和降水的模擬已有明顯的改善;中國氣象局再分析數據CRA40在中國地區(qū)精度上已有顯著提高。隨著異構計算的推廣,計算瓶頸解決后，使用數值模式在天山山區(qū)進行高分辨率的模擬研究將成為主流方向。

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AnOverviewofPrecipitationCharacteristicsandItsResearchProgressinTianshanMountainsArea,China

BAI Lei1,2,3, LI Lanhai1, SHI Chunxiang5, LIU Tie1, MENG Xianyong4, YANG Yanfen6

(1.State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences,Urumqi, 830011, China; 2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3.College of Resources and Environmental Science, Xinjiang University, Urumqi 830046, China; 4.State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China;5.National Meteorological Information Center, Beijing 100081, China; 6.State KeyLaboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the Loess Plateau, Northwest A & F University, Yangling 712100, China)

Precipitation is a crucial driving factor of the water cycle in arid area of China, for Tianshan mountains area, the "Water Tower" in the Central Asia, its change of precipitation under climate change deeply affects the ecological and social environment in Central Asia. In recent years, from many angles and using multi-data sources to study the spatial and temporal pattern and variation of water vapor under the conditions of complex terrain and local atmospheric circulation in Tianshan mountains area has become a hotspot for multidisciplinary research. Analyzing the recent data from sources, results show that the annual precipitation in Tianshan mountains area has tended to increase at different temporal scales accompanied with increasing trend on extreme precipitation. After analyzing the related factors with precipitation, results show that the net water vapor flux and cloud cover in Tianshan mountains area show an increasing trend with decreasing trend in daily sunshine and total radiation flux. However, the reconstruction precipitation from tree ring on centennial scale and regional climate model shows a decreasing trend in Tianshan mountains area after 1950s. According to the research results of future climate change scenarios, the future precipitation of Tianshan mountains area tend to increase. The comprehensive study shows that the slope and elevation are highly correlation coefficient to the spatial pattern of precipitation in Tianshan mountains area.

basin; mountainous area; runoff; precipitation characteristics; snowfall; disaster; elevation

2017-02-13

自治區(qū)科研創(chuàng)新項目(XJGRI2015017);中國科學院儀器功能開發(fā)技術創(chuàng)新項目(Y634231)。

白磊(1986—)，男，新疆哈密人，博士研究生，從事遙感降水方面的研究。E-mail：caecar1986@qq.com。

李蘭海(1964—)，男，江西信豐人，研究員，博導，博士，從事生態(tài)水文方面的研究。E-mail：lilh@ms.xjb.ac.cn。

10.3969/j.issn.1002-5634.2017.05.005

TV125；P426.6

A

1002-5634(2017)05-0038-11

(責任編輯張陵)