顏玉倩, 祁棟林,沈曉燕, 曹曉云,喬 斌,何彩青,趙夢凡,*

1 青海省氣象科學研究所,西寧 810001 2 青海省防災減災重點實驗室,西寧 810001 3 青海省氣象臺,西寧 810001

三江源地區(qū)位于青海省南部、青藏高原中部,作為青藏高原的腹地和主體,是長江、黃河和瀾滄江三大河流的源頭,面積達3.3×105km2[1]。其地理位置特殊、自然資源豐富、生態(tài)功能重要,是天氣系統(tǒng)的上游區(qū)、氣候變化的敏感區(qū)及生態(tài)環(huán)境的脆弱區(qū),是我國生態(tài)環(huán)境安全和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要生態(tài)屏障[2—3]。三江源地區(qū)孕育著非常豐富的凍土資源,按地理位置劃分屬于青藏高原凍土區(qū),該凍土區(qū)是世界中、低緯度地帶海拔最高面積最大的凍土區(qū),其范圍北起昆侖山,南至喜馬拉雅山,西抵國界,東緣橫斷山脈西部、巴顏喀拉山和阿尼馬卿山東南部[4]。近年來,在全球氣候變暖的大背景下,凍土的變化顯得越來越重要,凍土的研究也越來越受到廣大學者的關注。

季節(jié)凍土被定義為：冬天凍結而夏天融化的巖土層,它包括多年凍土區(qū)的活動層和非多年凍土區(qū)的土壤季節(jié)凍結層[5]。學者們利用遙感數(shù)據(jù)和數(shù)值模擬的方法估計了青藏高原季節(jié)凍土面積約為1.45×106km2,占高原面積的 56%—57.5%,其主要分布在34°N以南地區(qū)[6—7]。季節(jié)凍土最大凍土深度是一個既響應土壤又響應大氣的獨特指標[8],其凍融過程也影響著地表能量和水分交換[9]。大量研究表明[10—13]：近年來青藏高原氣溫升高、降水增多,向暖濕化發(fā)展,尤其溫度的變化較大,其增溫水平是全球平均水平的2倍(冬季高達0.3℃/10a—0.5℃/10a)。在青藏高原暖濕化的大背景下,季節(jié)凍土的變化主要呈現(xiàn)出最大凍土深度變淺、凍結日數(shù)縮短、凍結期縮短、融化期延長和范圍萎縮等變化特征[14—17],這些變化無疑會對地下水循環(huán)、生態(tài)系統(tǒng)、巖土工程、基礎建設乃至區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展產生重要影響[18]。凍土變化造成的這些影響結果之間又相互作用,改變了區(qū)域的水文地質和水文條件,使植被逆向演替植物群落組成發(fā)生相當大的變化,而這種改變經常會導致草地生態(tài)系統(tǒng)結構和功能的改變,從而影響整個區(qū)域的生態(tài)過程[19]。此外,凍土退化使活動層和新形成的融區(qū)中的有機物質含量增加,使原來凍結在多年凍土中的碳暴露在地-氣間碳循環(huán)過程,經微生物降解而釋放溫室氣體到大氣,從而使大氣中的溫室氣體增加,進而使氣候進一步變暖,形成這樣一種正反饋的機制[20—21]。

以往的研究中,學者們多聚焦于多年凍土變化及分布,對于長時間序列、區(qū)域性的季節(jié)凍土的變化特征關注較少,并且在探討研究季節(jié)凍土和氣候因子時,只考慮了溫度和降水或者單一因子的影響,對其他氣候因子有所忽視[22—24],也未曾從大尺度天氣背景場出發(fā),探討大氣-凍土之間的相互關系。季節(jié)凍土的變化是一個復雜的過程,受局地因子的影響較大[25],本文從三江源地區(qū)1981—2020年40年季節(jié)凍土的時空分布特征出發(fā),在溫度、降水、濕潤指數(shù)、≤0℃負積溫、≤0℃負溫日數(shù)、地表感熱通量、地表潛熱通量7個影響土壤、大氣熱力狀況因子中尋找最能影響三江源季節(jié)凍土最大深度變化的氣候因子,揭示土壤-大氣互相影響的機制,為合理配置三江源地區(qū)資源進行農業(yè)生產、牧業(yè)發(fā)展和經濟建設提供依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

三江源區(qū)的海拔高度和站點分布如圖1所示,三江源地區(qū)位于青海省南部,青藏高原腹地,研究區(qū)內行政區(qū)域包括玉樹、果洛、海南、黃南4個藏族自治州的16個縣和格爾木市的唐古拉鄉(xiāng)[3,26]。其中有氣象站點23個,但由于位于三江源西部的沱沱河站(站號：56004)和五道梁站(站號：52908)無凍土數(shù)據(jù),故采用21站的數(shù)據(jù)進行分析。由于氣象觀測中無潛熱通量和感熱通量的實際觀測,盡管近年來隨著野外站點的建立和觀測設施的布設,已有一些實測數(shù)據(jù)可用,但仍然存在年限短、站點極少的問題,用再分析資料代替是一個比較折中的辦法,已有大量研究指出[27—29],歐洲中心的再分析數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)相比,青藏高原地區(qū)的年際、年代際變化更接近臺站資料,因此本研究采用歐洲中心ERA-Interim再分析數(shù)據(jù)。本研究所用的數(shù)據(jù)有以下幾類：

圖1 三江源地區(qū)海拔高度及站點分布示意圖

(1)1981—2020年三江源區(qū)21個氣象站季節(jié)凍土最大凍土深度(Maxmum Frozon Soil Depth,MFSD)(月值,單位：cm)；

(2)1981—2020年三江源區(qū)21個氣象站溫度(日值,單位：℃)；

(3)1981—2020年三江源區(qū)21個氣象站20—20時降水(月值,單位：mm)；

(4)1981—2019年ERA-Interim地表潛熱通量、地表感熱通量再分析數(shù)據(jù)(月值,空間分辨率0.25°×0.25°,單位：W/m2)；

(5)1981—2019年ERA-Interim500hPa、100hPa位勢高度(月值,空間分辨率1°×1°,單位：gadpm)300hPa溫度(月值,1°×1°,單位：K)。

由于季節(jié)凍土最大凍土深度的變化是土壤和大氣相互作用的體現(xiàn),在選擇氣候因子時盡可能的考慮了表征熱力狀況的因子,主要有：溫度、降水、地表感熱通量、地表潛熱通量、濕潤指數(shù)、≤0℃負積溫、≤0℃負溫日數(shù)7個,其中前4個為單因子,后3個為復合因子。

(6)濕潤指數(shù)

濕潤指數(shù)是包含了蒸發(fā)(潛在蒸發(fā))和降水在內的一個綜合指數(shù),潛在蒸發(fā)由 Thornthwaite方法求得[31]。濕潤指數(shù)公式如下[31]：

(1)

式中:H為地表濕潤指數(shù);P為月降水總量；Pe為最大潛在蒸發(fā)量。月最大潛在蒸發(fā)量蒸發(fā)計算公式:

(2)

式中:Pe為可能蒸散量(mm/月)；Ti為月平均氣溫(℃)；I為年加熱指數(shù)。

各月加熱指數(shù)Ii由(3)式計算：

(3)

年加熱指數(shù)I由公式(4)計算：

(4)

變量A由(5)式計算：

A=0.49+1.792×10-2H-7.71×10-5I2+6.75×10-7I3

(5)

負積溫,即年內溫度≤0℃溫度的累加：

T=∑TkTk≤0℃

(6)

負溫日數(shù),即年內溫度≤0℃日數(shù)的累加：

D=∑kTk≤0℃

(7)

1.2 研究方法

本研究采用的主要方法有以下幾種：

(1)旋轉經驗正交函數(shù)分解(Rotated Empirical Orthogonal Function,REOF)

旋轉經驗正交分解是在經驗正交分解(Empirical Orthogonal Function,EOF)的基礎上展開的,EOF又稱為主分量分析,是統(tǒng)計學上兩種不同的提法,主要作用是將原變量的場進行時空分離,即分成空間的荷載向量(也稱為特征向量,Load Vector,LV)和時間系數(shù)(也稱為主分量,Principal Component,PC),構成為數(shù)不多的幾個模態(tài),每個典型模態(tài)都盡量多的反映原始場的信息,從而達到簡單表達整個區(qū)域的變率結構,但EOF也有其局限：一是不能清晰的表示不同地理區(qū)域的特征,二是存在一定的取樣誤差,但REOF就可以克服以上EOF所帶來的問題,旋轉后的典型空間分布結構清晰,較好的反映不同地區(qū)的變化[32]。本研究采用REOF方法來揭示季節(jié)凍土最大凍土深度的時空分布特征。

(2)多元線性回歸

多元線性回歸指有2個或2個以上的自變量的線性回歸方程,其原理是最小二乘法。本研究中因子選取的方法即是多元回歸標準化系數(shù)的貢獻率法,其因子的貢獻率用R表示[33]：

(8)

其中ai為多元回歸的標準化系數(shù)。

另外,本文采用相關分析法、合成分析法等常統(tǒng)計規(guī)方法探討三江源地區(qū)季節(jié)凍土與氣候因子之間的相互關系。

2 結果與分析

2.1 三江源地區(qū)季節(jié)凍土的時空分布特征

為分析季節(jié)凍土的空間分布特征,圖2給出了1981年—2020年4年平均季節(jié)凍土MFSD的空間分布圖,由圖可以看出：季節(jié)凍土MFSD在200cm以上的站點有2個,占總站數(shù)的9.5%,MFSD在100cm—200cm的站點有13個,占總站數(shù)的61.9%,MFSD在100cm以下的站點僅有6個,占總站數(shù)的28.6%,即三江源區(qū)的大部分站點的最大凍土深度都在100cm以上,21站平均MFSD為136.66cm。黃河源區(qū)MFSD隨海拔高度的減小遞減,表現(xiàn)出較好的海拔高度特征,長江源和瀾滄江源區(qū)更多的表現(xiàn)出緯度特征,即隨緯度的較小,MFSD隨之減小。

圖2 1981—2020年三江源地區(qū) 季節(jié)凍土最大凍土深度(單位：cm) 季節(jié)凍土最大凍土深度變率示意圖

從三江源地區(qū)季節(jié)凍土MFSD變率空間分布圖中可以看出,三江源地區(qū)季節(jié)凍土MFSD近40年整體不同程度的減小趨勢,即凍土厚度減薄,其遞減率最高的站為曲麻萊站(站號：56021站),其遞減率高達1.67cm/a。僅3個站出現(xiàn)最大凍土深度增加的情況,這3個站分別是：貴南站(站號：52955),玉樹(站號：56029),河南(站號：56065),其中河南站有過遷站歷史,對季節(jié)凍土深度的研究造成一定的影響,其結果需要進一步討論。但這3個正變率值都較小。21站平均MFSD遞減率為0.51cm/a,可以與之比較的是在已有的研究中,黃河源區(qū)從1961—2014年,季節(jié)凍土最大凍土深度的遞減率為0.31cm/a,略微低于三江源地區(qū)最大凍土深度的遞減率[17]。

對青藏高原站點季節(jié)凍土(標準化)進行旋轉經驗正交函數(shù)分解,由于前兩個載荷向量(Rotated Load Vector,RLV1和RLV2)所占的方差貢獻較大(解釋方差分別為33.89%,10.02%),圖3給出了REOF前兩個載荷向量的空間分布特征,第一載荷向量在三江源地區(qū)的特征值均為負,表現(xiàn)出明顯的全區(qū)一致型,代表整個三江源地區(qū)季節(jié)凍土變化的一致性的特點,這也是三江源季節(jié)凍土的主要分布型,由于已對原始數(shù)據(jù)做了標準化處理,其值大小反映了空間上季節(jié)凍土最大凍土深度的相對大小,重點反映出中部和北部的變化特征：即出現(xiàn)兩個大值中心,分別是以三江源中部長江源中段和三江源東北部黃河源后段。結合第一載荷向量時間系數(shù)(Rotated Principal Component,RPC1),RPC1表現(xiàn)出明顯的下降趨勢,季節(jié)凍土深度逐年減小,這與上述圖2所得出的結果也非常吻合：對三江源地區(qū)21站做1981—2020年平均,其與RPC1的相關系數(shù)高達0.89。并且時間系數(shù)的變化圖中(圖4)中可以看到,以2003年為界,2003年前(包括2003)RPC1為正值,2003年前(包括2003)RPC1為負值,可以解釋為季節(jié)凍土最大凍土深度在2003前減薄,但最大凍土深度在其40年均值以上,2003年后繼續(xù)減薄,在40年均值以下。減小的趨勢在近4年表現(xiàn)的尤為明顯。

圖3 1981—2020年三江源地區(qū)季節(jié)凍土最大凍土深度REOF 第一模態(tài)、第二模態(tài)空間場

圖4 1981—2020年三江源地區(qū)季節(jié)凍土最大凍土深度旋轉正交分解第一模態(tài) 第二模態(tài)時間系數(shù)

第二載荷向量空間分布特征依舊為全區(qū)一致性,全區(qū)基本保持負位相,但在東部表現(xiàn)出小范圍的正位相特征,整體呈現(xiàn)從南向北依次遞減的特點,反映了南部的變化特征。第二特征向量時間系數(shù)RPC2雖然也表現(xiàn)出下降趨勢,但是這種下降趨勢并沒有第一特征向量時間系數(shù)明顯,其趨勢系數(shù)只有-0.002,所以RPC2更多反映的是季節(jié)凍土在不同時間段內發(fā)生的變化,從RPC2的SG五點平滑函數(shù)來看RPC2經歷了正-負-正-負-正交替變化,結合第二模態(tài)空間分布,在三江源地區(qū)季節(jié)凍土最大凍土深度表現(xiàn)出負-正-負-正-負的波動變化的特征。

2.2 三江源地區(qū)季節(jié)凍土氣候因子分析

上述季節(jié)凍土的時空分布中可以看出三江源地區(qū)季節(jié)凍土層減薄,大量的研究表明凍土退化是由于下墊面的熱力狀況變化所引起的,這也是最主要的影響因素,但季節(jié)凍土的變化受到包括氣候、植被、水文、人類活動等許多因素的影響[6,34],就單單氣候因素而言就有：氣溫、降水、積雪、蒸發(fā)等等,這些因素間還有互相的影響及反饋,造成凍土變化研究的復雜性,本研究單從氣候角度,尋找了7個表征熱力狀況的氣候因子進行驗證,這7個因子中有4個單因子：溫度,降水,地表感熱通量,地表潛熱通量；3個復合因子：濕潤指數(shù),負積溫,負溫日數(shù)。濕潤指數(shù)是一個既包含了溫度又包含了降水,也考慮了蒸發(fā)又能反應土壤濕潤程度的一個綜合性指標,對研究凍土的變化有非常好的指示作用；考慮選擇負積溫和負溫日數(shù)則是為了驗證“冰凍三尺,非一日之寒”,是否季節(jié)凍土最大深度變化與之確實相關?

圖5給出了各因子近40年空間分布,溫度的空間分布特征與最大凍土深度的分布非常類似,溫度的最低值點與最大凍土深度的極大值點位置相同,其空間分布也表現(xiàn)出從中部向四周擴散的逐漸升高的特點,三江源地區(qū)近40年平均氣溫1.83℃,溫度最高站點尖扎站(站號：52963)與溫度最低站清水河(站號：56034)平均溫度相差12.63℃。表現(xiàn)出三江源地區(qū)氣溫分布的差異性,結合圖1的高程分布圖,可以明顯的看出氣溫的差異主要受地形影響。三江源地區(qū)降水分布呈現(xiàn)出從西北向東南依次遞增的特點,且三江源地區(qū)的降水量在整個青藏高原明顯偏少[35]。最大降水量出現(xiàn)在三江源地區(qū)東南角久治站(站號：56067)。作為表征下墊面熱力狀況的重要因素[36],三江源地區(qū)地表感熱通量和地表潛熱通量的空間分布二者均表現(xiàn)出從東向西依次遞減的空間分布型,不同的是,地表感熱通量的最大值在三江源地區(qū)東北部,這與氣溫的的最高值位置相同,而地表潛熱通量的最大值位于三江源地區(qū)的東南部,這與降水的最大值的位置是相同的。這是因為感熱通量本身就是指由于溫度變化而引起大氣與下墊面發(fā)生的湍流形式的熱交換,地表或大氣在加熱過程中,其相態(tài)沒有發(fā)生變化,故溫度和地表感熱通量的關系密切,而地表潛熱通量主要由水的相變產生,也被定義為大氣和下墊面水分的熱交換,因此降水和地表潛熱通量的關系更為密切,這一點許多研究都有印證[3,27,29,37—39]。

圖5 年平均溫度、降水、地表感熱通量、地表潛熱通量、濕潤指數(shù)、負積溫、負溫日數(shù)空間分布

三江源地區(qū)濕潤指數(shù)的空間分布其最大值中心分別是清水河站和久治站,這里比較有意思的是,這兩個站一個是溫度的最低值中心,一個是降水的最大值中心。并且在黃河源的后段是濕潤指數(shù)的低值區(qū),表明該地氣候干燥。負積溫和負溫日數(shù)者在空間分布及極大值中心的位置都非常類似,極大值中心位于中部的清水河站和南部的雜多(站號：56018)和囊謙(站號：56126)站,二者的相關系數(shù)高達0.98,即說明負溫日數(shù)的增加就能造成負積溫的增大。三江源區(qū)負積溫和負溫日數(shù)具有巨大的差異性,其最高值達-2209℃、218d,最低值低至-346℃、91d,造成巨大差異,三江源地區(qū)平均水平為-1076℃、156d,平均負溫日數(shù)占全年的42.7%。

上述的7個與大氣和土壤相關的熱力因子中哪些是最能影響季節(jié)凍土最大凍土深度的因子呢？將MFSD作為因變量,其他7個因子作為自變量,通過比較回歸方程的因子的標準化系數(shù)的貢獻率及偏相關系數(shù),確定影響最大凍土深的高影響因子。最終結果如表1所示：其中濕潤指數(shù)的標準化系數(shù)貢獻率最大,由大到小依次為：濕潤指數(shù)>溫度>降水>負積溫>地表潛熱通量>地表感熱通量。排前三位的因子系數(shù)的貢獻值比較大,三者累積可達到86.23%,且偏相關系數(shù)絕對值的大小也可進一步證明,故認為濕潤指數(shù)、溫度、降水是影響季節(jié)凍土最大凍土深度的主要因素。負溫日數(shù)和負積溫之所以剔除,可以解釋為：最大凍結深度取決于進入土壤的年度能量收支,所以可能導致單獨負積溫關系不好。因而很明顯看出,溫度才是影響季節(jié)凍土的最主要的因素。將地表感熱通量和地表潛熱通量剔除是因為二者不MFSD的直接影響因素,在上文中也提到,地表感熱通量是先與溫度相互影響、地表潛熱通量是先與降水相互影響,因而熱通量的變化對MFSD具有一定的滯后性,因而被剔除。

表1 多元回歸標準化系數(shù)及貢獻率及偏相關系數(shù)

圖6給出了最大凍土深度第一模態(tài)時間系數(shù)與三個所選擇出來的最能影響三江源地區(qū)季節(jié)凍土最大凍土深度的因子的相關系數(shù)分布場,由圖可得：RPC1與溫度的相關系數(shù)分布呈現(xiàn)出東部和西部較大,中部地區(qū)較小的分布特征,但三江源地區(qū)均通過了α=0.1的顯著性檢驗,表明整個三江源區(qū)MFSD與溫度的相關關系都非常好。RPC1與降水的相關系分布中基本是負相關,東北部為通過α=0.1的顯著性檢驗的區(qū)域。RPC1與濕潤指數(shù)的相關系數(shù)場的分布于降水的類似,但在值上略有差異,通過α=0.1的顯著性檢驗的區(qū)域比較少,只有三個站點包含其中。將三個因子相關系數(shù)分布通過顯著性檢驗的區(qū)域疊加,得到高影響因子的的關鍵區(qū),但在疊加的過程中,濕潤指數(shù)通過顯著性檢驗的站點較少,為后續(xù)尋找典型的高低值年份帶來不利的影響,故將其范圍調整至大于-0.15的區(qū)域,最終得到如圖關鍵區(qū),關鍵區(qū)中包含7個站點。

圖6 RPC1與 溫度、降水、濕潤指數(shù)相關系數(shù)空間分布氣候因子影響凍土的關鍵區(qū)

對關鍵區(qū)7個站點MFSD做平均處理后得到1981—2020年的時間序列,并對其做標準化處理(圖7)。以±1個標準差(σ)為依據(jù),挑選出關鍵區(qū)季節(jié)凍土的典型高值年和典型低值年,其結果如表2所示。典型高值年份有：1983、1984、1986、1993；典型低值年份有：1988、1994、1999、2010、2013、2017、2019。并且從圖中可以看到,1986年到1988年最大凍土深度下降劇烈(兩年間下降了近30cm),從前文的分析中可知,氣溫和降水是影響季節(jié)凍土最大凍土深度最主要的因素,且與最大凍土深度呈負相關,因而在1986—1988 年,溫度、降水、濕潤度三者均呈現(xiàn)上升趨勢,在溫濕協(xié)同作用下這兩年的最大凍土深度呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢。

圖7 關鍵區(qū)7站季節(jié)凍土最大凍土深度、溫度、降水和濕潤指數(shù)時間變化特征

表2 季節(jié)凍土最大凍土深度典型高值年、低值年

2.3 大尺度天氣背景對季節(jié)凍土的影響機制

從以上分析中可以看出,溫度和降水是影響季節(jié)凍土的最直接因素,那么大尺度天氣背景又是如何影響到溫度和降水的分布的呢？本研究將從極渦和南亞高壓兩方面出發(fā)進行討論。

極渦是影響我國乃至全球天氣氣候的最主要環(huán)流實體之一,也是冷空氣活動的最主要標志,且該系統(tǒng)在500hPa等壓面上最為強盛[40]。因此圖8給出了典型高值年和典型低值年北半球500hPa位勢高度場平均場和距平場的合成圖。由圖可以看出在典型高(低)值年,其距平場表現(xiàn)為負(正)距平,對應季節(jié)凍土更厚(薄)。關于極渦對我國溫度和降水影響的相關研究很多,張恒德等[41]研究指出,極渦面積的大小與我國溫度呈顯著負相關,且與春夏秋冬四季相比較,全年的平均溫度與極渦的相關性最好,即當極渦面積較大(小)時,溫度較低(高),與我們之前的結論相對應。也有研究指出[42],北半球極渦面積指數(shù)與青海降水具有較好的負相關關系,即當極渦面積指數(shù)較大(小)時,青海省降水偏少(多),對應季節(jié)凍土較厚(薄)。

圖8 典型高值年和典型低值年500hPa位勢高度場平均場、距平場(單位：gadpm)合成

南亞高壓是長期活動在青藏高原上空最穩(wěn)定的最強大的高壓系統(tǒng),并與青藏高原發(fā)生強烈的陸氣相互作用[43]。其活動對北半球大氣環(huán)流具有重要作用。大量研究表明南亞高壓的強度和位置對我國的旱澇分布有著顯著影響。圖9給出了季節(jié)凍土最大凍土深度典型高值年和典型低值年100hPa高度場和300hPa溫度場的平均場和距平場合成。從圖中可以看出,二者的南亞高壓的中心強度均為1660dagpm,但在典型高值年,其范圍極小,南亞高壓的主體位勢高度以1655dagpm為主；而典型低值年其范圍較大,幾乎包含了南亞的大部分地區(qū),包括青藏高原在內。除此之外從溫度場的合成中可以發(fā)現(xiàn)：在高層300hPa,南亞高壓中心與溫度的大值中心相配合,在典型高(低)值年,溫度場的大值中心溫度更低(高),分別是-32℃和-30℃,這與之前的關鍵區(qū)與溫度的相關性分析的研究也比較吻合,即溫度越低(高),季節(jié)凍土就越厚(薄)。其距平場也顯示出,在最大凍土深度典型高值年,南亞高壓表現(xiàn)為負異常,同時對應300hPa的溫度更低,青藏高原地區(qū)溫度負異常值在-0.5℃至-0.6℃；在最大凍土深度典型低值年,南亞高壓表現(xiàn)為明顯的正異常,并且與300hPa溫度場的正異常中心相吻合。李躍清[44]指出,南亞高壓的負(正)異常對應青藏高原東側的干旱(洪澇)年,馬振鋒[45]等與之有較為類似的結論。本研究也充分說明了該結論：在典型高(低)值年,南亞高壓偏弱(強),高原東側三江源地區(qū)偏于干旱,降水偏少,而在典型區(qū)域的相關分析中我們知道關鍵區(qū)最大凍土深度與降水呈現(xiàn)反相關的關系,即降水偏少,季節(jié)凍土較厚。

圖9 典型高值年和典型低值年100hPa位勢高度場、300hPa溫度場平均場及距平場合成

3 結論

本文利用三江源地區(qū)21個氣象臺站的最大凍土深度、氣溫、降水資料,歐洲中心再分析資料對三江源地區(qū)季節(jié)凍土MFSD時空分布特征進行了分析,并探討了季節(jié)凍土與氣候因子之間的相關關系,得到以下結論：

(1)1981—2020年三江源地區(qū)21個氣象站40年平均MFSD空間分布呈現(xiàn)出以瑪多站和清水河為最大值中心,向四周遞減的分布特征,中心最大值為218.85cm,21站平均MFSD深度為136.66cm。40年平均變率空間分布和旋轉正交經驗分解第一模態(tài)均表現(xiàn)出近40年三江源地區(qū)季節(jié)凍土MFSD呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,凍土層明顯減薄,21站平均最大凍土深度遞減率為0.51cm/a。

(2)將最大凍土深度作為因變量,溫度,降水,地表感熱通量,地表潛熱通量,濕潤指數(shù),負積溫,負溫日數(shù)7個表征熱力狀況的氣候因子作為自變量,建立多元線性回歸模型,通過多元回歸方程的標準化系數(shù)的貢獻率,選擇出最能影響季節(jié)凍土的氣候因子,分別是：氣溫、降水和濕潤指數(shù)。

(3)通過分析高相關因子與最大凍土深度的相關系數(shù)分布場,找到三江源區(qū)氣候因子影響季節(jié)凍土的關鍵區(qū)：三江源東北部地區(qū),包括7個氣象站點。并找出三江源地區(qū)季節(jié)凍土最大凍土深度的典型高值年分別是1983年、1984年、1986年、1993年和典型低值年分別是1988年、1994年、1999年、2010年、2013年、2017年、2019年。

(4)通過對500hPa位勢高度場典型高值年典型低值年合成分析,季節(jié)凍土典型高(低)值年,500hPa位勢高度場負(正)異常,對應三江源地區(qū)應季節(jié)凍土更厚(薄),南亞高壓負(正)異常,南亞高壓范圍偏小(大),強度偏弱(強),溫度場的大值中心溫度更低(高),對應三江源地區(qū)應季節(jié)凍土更厚(薄)。