基于EEMD的青藏高原气温多尺度分析

论文总字数：16936字

目 录

1引言……………………………………………………………………1

2资料介绍………………………………………………………………2

3研究方法………………………………………………………………3
3.1 EOF经验正交函数分析...................................................3

3.2 EEMD集合经验模分解....................................................3

4青藏高原气温的多尺度分析…………………………………………6

4.1 EOF对青藏高原年平均气温场的分析.......................................6

4.2青藏高原年均气温的多尺度分析...........................................8

5结论……………………………………………………………………9

6讨论……………………………………………………………………10

参考文献……………………………………………………………… 11

致谢…………………………………………………………………… 13

基于EEMD的青藏高原气温多尺度分析

徐恬

，China

Abstract：Based on the NCEP / NCAR analysis of the global mean monthly surface temperature data (2.5 ° 2.5 °) from 1948 to 2016, 25 ° -40 ° N and 75 ° -105 ° E were taken as the study area - the Qinghai - Tibet Plateau. (EOF) and the empirical empirical modal decomposition (EEMD method) were used to analyze the annual mean temperature of the Qinghai-Tibet Plateau during the study period, and its structural characteristics of the oscillatory modes at different time scales were discussed. The results show that the annual mean temperature of the Qinghai-Tibet Plateau has the climatic variability of quasi-4a (IMF1) and quasi-8a (IMF2) on the interannual scale. On the interdecadal scale, the annual mean temperature of the Qinghai-Tibet Plateau is 12 (IMF3) The climate variability of quasi-60a (IMF4,5), in the late 1980s and early 1990s, showed a marked shift and began to show an upward trend, which was consistent with the change of climate change in global climate change. Longer the time scale, the long-term trend is the first decline and then rise.

Key words：EEMD Qinghai-Tibet Plateau Multi - scale Analysis

1. 引言

从19世纪中期开始，在全球尺度和区域尺度上，地面气温都有明显的升高现象。尤其是20世纪80年代以后，气候变暖趋势明显。气候变化对全球的自然生态系统有着不可忽视的作用，因而受到广泛关注。根据IPCC第五次工作报告可知，1983-2012年地表温度增幅高于1850年以来任何时期，最暖的10a是21世纪的前10a^[1]。众多研究发现，气候变暖仍刻不容缓，不过最近10-15a,很多观测事实表明变暖趋势有所趋缓^[2]。很多研究对此提出了“global warming hiatus”现象，指出我们高估了全球变暖的幅度，这个观点是对于我们目前的主流观点“人类活动导致了气候的变暖”^[3]的一个补充。有学者指出在过去20多年（1993-2012）全球平均地表气温增幅在0.14± 0.06℃/10a（95%置信区间）。这个速度比CMIP5的气候模式模拟的升温要明显缓慢。37个CMIP5模式的117种模拟的平均增温幅度在0.30± 0.02℃/10a（95%置信区间）。这种hiatus现象，目前已有许多气候学家进行了相应的研究，主要将其归因为是气候系统的外强迫（比如太阳活动、火山爆发、温室气体等）和气候系统内部的自然变率（如PDO,ENSO,AMO等等）^[4]。但是直到目前为止人类对于这个现象依然没有一个统一的令人信服的解释，对于它们的机制仍然还有许多无法解释的地方。

青藏高原是全球气候变化的敏感区，其升温现象尤其突出^[5]。相关研究中指出，青藏高原增暖幅度大于全国。同时青藏高原还是驱动器和放大器，由于其独特的海拔和地形，在动力作用和热力作用中都对北半球气候变化还有全球气候变化有很重要的影响，所以青藏高原长期以来在对其气候变化的探讨中一直备受关注。气温是研究气候变化最主要、 最直接的指标。目前关于青藏高原气温变化问题， 已经有了很多研究成果 ^[6-11]。 自 1960年以来， 高原在整体呈一致增暖的同时， 又表现出西高东低的增暖趋势和南北反相的变化形态^[12]。近 50年来高原的气温倾向率达到 0.37℃/10a， 远高于全国的增暖水平(0.16℃/10a)， 且研究时段距今越近， 气温倾向率越大， 表明近期增暖更为明显^[13-16] 。在多尺度方面，蔡英等^[17]研究表明，青藏高原各区气温的年代际变化分为逐年缓慢上升型和先降后升型。韦志刚等^[18] 利用墨西哥小波变换方法分析了高原上若干站点的气温变化, 同样指出高原存在普遍的变暖现象。刘晓东等^[19] 采用多模式集合模拟了高原未来 30 ～50 年温度变化的情况 , 认为高原温度将继续显著升高, 并且高海拔地区升温更快。 吕少宁等^[5]研究指出

在全球变化背景下, 青藏高原温度突变存在空间上的不一致, 1980 年代和 1990 年代均有突变发生, 高原东部、 东南部突变较早, 北部、 西北部和西部次之，高原南部的突变时间最晚；均值突变和周期变化并不是同步一致的, 两者在空间分布上没有必然的联系。

气候系统是非线性复杂系统，它包含了大气海洋的非线性耦合， 其固有的非线性决定了气候序列具有明显的非线性和非平稳性，在气候变化评估和预测上面有不确定性。纵观已有的全球气候变化相关研究，目前多使用的方法是线性回归来分析温度变化趋势，但是诸多研究表明线性拟合的趋势可能与实际不符。在长时间尺度上的温度变化数据序列里面，包含了多种不同的变化周期，然而使用线性回归或参数化或非参数化得到的气候变化趋势包含了多种不同的变化周期的影响，所以存在一定的不确定性。另外，有相关研究表明，气候系统除了具有非线性和非平稳性， 还有层次性， 许多大小不一的时空尺度构成了多层次的结构。传统的趋 势 分 析 中，大 尺 度 循 环 和 趋 势 变 化很可能混合在一起， 不能分辨出趋势变化还是周期震荡。所以本文使用了一种新的方法-EEMD方法来研究青藏高原地表气温，该数据分析方法特别适用于像气候序列这样的非平稳、非线性数据。EEMD在近些年中在众多领域越来越被重视和应用，不只是气候变化研究中，也被应用于电信、经济、医疗、生物等众多不同的领域中。2014年EEMD被引用率为1454次，2015年为1990次，2016年为2557次。目前在气象研究方面，EEMD方法归纳起来主要有三大方面的应用。EEMD方法的第一大方面的应用是用于气候变化（非线性）趋势分析。IPCC第五次报告中有指出，我们不应该理所应当的认为气候变化的长期趋势一定是线性的。Zhaohua Wu等^[20]研究了全球平均温度的序列，用eemd提取出它的一个趋势，指出它并不是一个线性的变暖趋势，而是从缓慢变暖到快速变暖的一个过程。EEMD方法的第二大方面的应用是用于多时间尺度分析，EEMD能够有效的揭示序列在不同时间的尺度上的周期振荡的变化规律，可以用于诊断非线性，非平稳信号变化，帮助分析其复杂性特征，为进一步研究多尺度周期变化对于气候的演变特征的影响提供了帮助。比如柏玲^[21]等利用EEMD方法对1961-2012的梅雨时间序列，进行了多尺度的分析，得到了长江中小游梅雨的变化的年际和年代际尺度的振荡特征。文献指出，“在年际尺度上表现出准3a和6a的周期变化，而在年代际尺度上显示准13a和24a的周期变化；自1961年以来，EEMD分解的梅雨长期变化趋势表现出先增加后减少的倒U型特征”。再比如这方面可以使用eemd用来做模式评估，评估模式模拟的多年代际和传递趋势和其他时间尺度的变率。EEMD第三大方面的应用是可以用来滤波，去掉不感兴趣的频率的波动或者是噪声，然后提取感兴趣的信号。钱诚等^[23]，“采用非平稳时间序列分析技术——集合经验模分解(EEMD)方法, 基于1960~2008 年中国549 站近地面气温观测的均一化序列, 确定了全国平均温度的二十四个气候节气的阈值温度和时间, 分析了各节气平均温度及其在季节循环中的时间节点的演变趋势；指出中国二十四节气气候变化1961－2007年：早春到初夏的节气提前6~15天；夏末到初冬的节气推迟5~6天；大暑天增加81％；大寒天减少57％”。

所以本文将使用这种非平稳时间序列分析技术——集合经验模分解(EEMD)方法，对青藏高原气温进行多时间尺度的分析。分解所得到的信息将能够反映出原来的序列中固有的不同的特征尺度的震荡，包含着气候系统的外在强迫的的周期变化，还包含着气候系统的非线性反馈作用。因此对于我们认识青藏高原气温有着重要的意义。

1. 资料介绍

美国 NCEP/NCAR再分析数据集是美国气象环境预报中心（NCEP）以及美国国家大气研究中心（NCAR）联合制作，采用了当今最为先进的全球资料同化系统以及完善的数据库，对多种来源（比如地面、飞机、卫星、船舶、无线电探空、测风气球等）的观测资料进行了质量控制和同化处理之后获得的一套较为完整的再分析资料集，它不仅具有包含的要素多，范围广等优点，而且延伸的时段长，是一个综合的数据集，特别对于一些建站时间较晚，资料匮乏的地区，比如本文研究的广袤又气候复杂造成了测站相当少、资料相对比较匮乏的青藏高原地区来说，是一种较为有效的数据源，它被广泛应用于现在气候变化研究的很多领域。^[24-25]

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