1、-18-19852013 年南极长城站气温变化研究 周笑迁 何南腾 邹嘉南 （南京信息工程大学，江苏 南京 210044）【摘 要】为研究南极长城站的气温变化特征和南极半岛西北部气温的长期演变，文章采用小波变换的方法对长城站 1985年建站以来 28 年的气温季均值进行分析。通过研究其实部和方差变化来研究其周期震荡的时间尺度。发现不同的季节，周期性差别较大。有的季节其较短的周期较其他季节显著；有的季节其较长周期更为明显；有的周期甚至可以影响其他相邻的季节。并通过 CORREL 相关关系的研究，发现长城站气温多年月平均值与气压、湿度之间存在显著的负相关关系。【关键词】南极；长城站；气温；小波变换
2、；时间尺度；相关【中图分类号】P46 【文献标识码】A 【文章编号】1008-1151(2022)12-0018-04 Study on the Temperature Changes at the Great Wall Station in Antarctica from 1985 to 2013 Abstract:In order to study the characteristics of temperature changes at the Great Wall Station in Antarctica and the long-term evolution of temperat
3、ure in the northwest of the Antarctic peninsula,the paper uses the wavelet transform method to analyze the seasonal mean temperature of the Great Wall Station in 28 years since its establishment in 1985.The time scale of periodic oscillation is studied by studying the changes of real part and varian
4、ce.It is found that the periodicity varies greatly in different seasons.Some seasons have shorter cycles than others;in some seasons,the longer cycle is more obvious;some cycles can even affect other adjacent seasons.Through the study of CORREL correlation,it is found that there is a significant neg
5、ative correlation between the multi-year monthly average temperature and atmospheric pressure and humidity at the Great Wall Station.Key words:Antarctica;the Great Wall Station;temperature;wavelet transform;time scale;correlation 引言 南极由于其特殊的冰雪属性和地理位置，在全球气候系统中占有重要地位1。但是人类对于这块苦寒的大陆知之甚少，直到 19571958 年国际
6、地球物理年对南极进行大规模的考察之后，才有了关于南极地区连续观测的气象资料，人们才逐渐认识了这片神秘的冰雪天地2。对于南极的气象数据，气象学家不断地对其进行解读。以气温数据为例，卞林根等2统计了月最高最低温度；林祥等3计算了其年代际变化趋势；刘志刚等4计算了长城站近十年来的平均气温；孙启振等1探寻了冬季气温与海冰外缘线的相关关系。但是目前关于南极气温周期性和与其他气象要素的相关性的研究仍较为匮乏。1 数据 本文所用的数据来自位于西南极乔治王岛上的长城站气象站（WMO No.89058，62.2 S，59.0 W，10 m），该气象站于1985 年建立，其地面气象观测仪器和观测方法按照 WMO
7、和中国气象局地面气象观测规范建设和运行。其数据对于南极半岛的气候特征和变化趋势具有代表性1。本文所采用的月平均值和季平均值均由以上资料的日平均值计算所得。自第四次国际极地年（20072008 年）之后，长城站的常规地面气象观测系统已经更换为 CAWS600-B 自动气象监测站5，只有少数缺测值由人工补录6，减少了数据的人为误差。虽然资料的时间序列较短，但分析的长城站站温度的短期气候变化特征，对于认识南极在全球气候变化中的作用仍具有重要的参考意义2。2 数据处理方法 为了得出南极气象数据的时域和频域性质，采用 Morlet小波变换的方法7对于长城站的气温数据进行分析。Morlet小波变换能清晰地
8、揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，是一种具有时-频多分辨率功能的小波分析。总第 24 卷 280 期 大 众 科 技 Vol.24 No.12 2022 年 12 月 Popular Science&Technology December 2022 【收稿日期】2022-09-23【作者简介】周笑迁（2000），女，南京信息工程大学学生，研究方向为大气科学（气象学方向）。【通信作者】邹嘉南（1990），男，南京信息工程大学讲师，博士，研究方向为大气物理学。-19-3 气候特征 3.1 气温季节性周期震荡气温季节性周期震荡 将南极地区的春季定为 9 月
9、至 11 月，夏季为 12 月至次年 2 月，秋季为 3 月至 5 月，冬季为 6 月至 8 月1。对比 28 年来的月平均气温和季平均气温，长城站的温度有明显的周期性。经过小波变换，绘制气温的实部等值线图。小波系数实部等值线图能反映所研究对象在各时间尺度上的周期变化规律8。当气温偏冷时，实部值为负数；当气温偏暖时，实部值为正数。逐月对长城站的气温进行分析，可以得出以下规律。3.1.1 长城站春季（长城站春季（9 月至月至 11 月）气温周期特征月）气温周期特征 对长城站 9 月至 11 月的气温取季平均，进行小波变换。可以看出，长城站春季气温方差（图 1）存在三个峰值，分别为 2 年尺度、1
10、2 年尺度和 29 年尺度。由于 29 年尺度已达数据上限，此处不做讨论。在实部图（图 2）中可以看出，2 年周期的震荡一直存在，但并不是很明显。12 年尺度的周期震荡较为显著，其周期变化的年份为 19851996 年和 19972008 年。2009 年2013年可以看出有一个负相位的变化，其时间长度大约为半个周期，可以认为其也是一个明显的周期震荡，只不过由于数据长度问题而没有得以展现。此外，从图 3 可以看出，还有一个 21 年尺度22 年尺度的周期震荡，在方差图上虽没有对应的峰值，但是折线的斜率在 21 年尺度处可以看出有减小的趋势。图图 1 长城站春长城站春季气温小波变化方差图季气温小
11、波变化方差图 图图 2 长城站春季气温小波变换实部图长城站春季气温小波变换实部图 3.1.2 长城站夏季（长城站夏季（12 月至次年月至次年 2 月）气温周期特征月）气温周期特征 长城站夏季的温度周期较多，从方差图（图 3）中可以看出，存在 5 个峰值，分别为 4 年、18 年、20 年、24 年、28 年。在实部图（图 4）中，周期变化特征也较为复杂，在 2005年之前，存在 4 年的周期，但是在这之后，4 年的周期逐渐分裂为 3 年和 5 年的两个周期。在 2000 年之前，10 年尺度的周期和 20 年尺度的周期较为分明，但是在这之后，两个周期逐渐趋近，变成了一个 1315 年尺度的震荡
12、周期，其最大值为0.3966。此外，在图 5 上部，19882008 年之间存在大片红色区域，两侧也有较为明显的蓝色区域，说明还有一个大约为 40 年尺度的周期震荡，但是由于数据长度所限，未能绘出。图图 3 长城站夏季气温小波变化方差图长城站夏季气温小波变化方差图 图图 4 长城站夏季气温小波变换实部图长城站夏季气温小波变换实部图 3.1.3 长城站秋季（长城站秋季（3 月至月至 5 月）气温周期特征月）气温周期特征 长城站秋季的气温周期震荡在实部图（图 5）可以看出，在 2004 年之前，有以 8 年为时间尺度的周期性变化，在 2004年之后，周期性减弱，并且分裂为 4 年和 9 年两个周期
13、，但这两个周期的实部值（绝对值）并不大，周期性不强。8 年尺度在方差图（图 6）中为峰值，与实部图的结论相符合。此外，在图 6 中还存在一个显著的周期，为 20 年。其实部的最大绝对值达到1.969，但是并没有在方差图上得以体现。-20-图图 5 长城站秋季气温小波变换实部图长城站秋季气温小波变换实部图 图图 6 长城站秋季气温小波变化方差图长城站秋季气温小波变化方差图 3.1.4 长城站冬季（长城站冬季（6 月至月至 8 月）气温周期特征月）气温周期特征 从实部图（图 7）可以看出，长城冬季气温周期存在一个显著的 20 年周期。此外，在 510 年的时间尺度上，存在 12 个不断变化的较短周
14、期。这个较短周期在方差图（图 8）中体现为 2 年尺度的峰值。在图 9 中除了 2 年尺度的峰值，还存在一个 16 年尺度的峰值，但是在实部图（图 7）中可以看作是 20 年尺度延伸出来的一部分。可能是受 20 年尺度的影响，在图上没有显著体现。图图 7 长城站冬季气温小波变换实部图长城站冬季气温小波变换实部图 图图 8 长城站冬季气温小波变化方差图长城站冬季气温小波变化方差图 3.1.5 长城站气温周期特征的一些假设长城站气温周期特征的一些假设 在上文中，有一个较长周期（20 年尺度）出现了实部图和方差图不符的情况。除夏季以外，在其余时间的方差图上都没有显示，但是在实部图上可以看出该周期几乎
15、贯穿全年。对此，笔者提出两种猜想。（1）该周期是夏季独有的震荡周期，但是由于周期较长，受某种或多种因素的影响，可以有较长的滞后效果，故在全年得以体现。（2）在对气温做月小波方差图（图 9），可以看出在某些月份，方差存在 20 年尺度22 年尺度的峰值或斜率减小的变化。可能是由于算法的原因，抹去了方差图中的一些周期变换的特征，但是在实部图中还保留了其原来的特点，出现了实部图和方差图的震荡周期的时间特征不一致的情况。图图 9 春秋冬部分月份小波变换方差图春秋冬部分月份小波变换方差图 3.2 气温与气压、湿度的相关性分析气温与气压、湿度的相关性分析 3.2.1 气温、气压、湿度的月距平值气温、气压、
16、湿度的月距平值 南极长城站气温、气压、湿度的月距平值数据情况如表 1所示。-21-表表 1 南极长城站气温、气压、湿度的月距平值南极长城站气温、气压、湿度的月距平值 月份 气温距平 气压距平 湿度距平 1 3.933654-1.02441-0.65862 2 3.952033-0.49418-0.15529 3 2.700067-0.2973-0.2248 4 0.408263 0.153283-0.29453 5-1.1945 3.471763-0.07973 6-3.33213 2.169713-0.53562 7-4.23396 1.9652 0.861759 8-3.53016 1.260751 0.921132 9-2.14134 1.78404 1.366296 10-0.38986-2.98496 0.755262 11 1.186227-3.80813-0.22978 12 2.641703-2.19578-1.7261 CORREL 相关关系公式为：（1）气温距平与气压距平的相关系数为-0.607691867。气温距平与气压距平的相关系数为-0.620139632。3