科研进展

The Innovation Geoscience: 地表植被变化对极端低温和极端高温的不对称影响

地表植被变化对气候有着重要的影响,过去的研究要么关注平均温度,要么只关注直接作用(由反照率,蒸发散和粗糙度的变化直接导致的温度变化)而忽略气候反馈带来的间接作用。因此我们利用耦合的气候模式研究自1850年以来的植被变化导致的极端天气,我们的结果不仅包含了直接作用,还包含过去通常被忽略的间接作用。

本研究利用CMIP6气候模式,其中一组为历史模拟(historical),实验包括自1850年以来所有人为和自然的气候强迫以及地表植被变化,另一组实验与之相同,但没有地表植被变化,即地表植被固定在1850年(hist-noLu)。两组实验结果的差即为气候对于植被变化的响应。结果表明平均温度(Tmean)、最高日温(Thd,temperature of hottest day)、最低日温(Tcd,temperature of coldest day)和最高月温(Thm,temperature of hottest month)以及最低月温(Tcm,temperature of coldest month)均有所下降(图1)。在北半球中纬度地区,低温降幅是高温降幅的2-3倍。其中降幅最大的区域为北美中东部和欧洲地区,而低纬度地区变化较小。

图1. 地表植被变化导致的 (A)最低日温(Tcd)、(B)最低月温(Tcm)、(C)最高日温(Thd)、和 (D)最高月温(Thm)的变化和 (E)部分地区平均值,包括北美中东部、欧洲、北半球中纬度、南美、赤道和整个陆地(不包括南极);A-D中的灰点和E中的星号代表变化显著(p=0.05)。

除温度降低外,极端低温的频率也有所增加。 以北美中东部为例,90%的低温约为-2.7摄氏度,即一年中有约36.5天(365×10%)的温度低于-2.7度。而地表植被变化使得温度低于-2.7度的天数增加了约4天(图2A,蓝线),即一年中有约40天的温度低于-2.7度。类似的,95%和99%的低温天气则分别在18天和4天的基础上增加了约2天和1天。这样的变化同样主要集中在北半球中纬度地区,而赤道地区变化不大。与极端低温相反,极端高温的频率则呈现减少的趋势,但变化幅度小于极端低温。

图2. 不同地区极端高温(红线和下侧X轴)和极端低温(蓝线和上侧X轴)天数随着百分位的增减情况。

以往关于植被对温度影响的研究,通常利用卫星或站点观测数据,采取“空间换时间”的方法——利用森林和周边空地的温度差来代表森林砍伐或植树造林的影响。这一研究方法存在两项项局限性:(1)在该对比中(空地温度减去森林温度),假定了100%的森林砍伐率。但在现实中,森林砍伐率并不总是100%;(2)该方法假定森林和周边空地的背景气候和大气环流一样,所以相减得出的温差体现了由反照率、蒸发散带来的直接作用,而没有包括气候反馈带来的间接作用(如环流、云量、水汽和辐射等),因为相减过程中,间接作用被抵消了。本研究中,作者利用耦合的气候模式得出的结果同时包含了直接作用和间接作用,即总的作用。利用多元线性回归,作者进一步分离出了直接作用和间接作用。结果表明,总的作用主要由间接作用主导,其对温度的影响大约是直接作用的3-4倍(图3)。换句话说,地表植被变化带来的影响主要是由气候反馈、环流和辐射的作用导致,并非反照率和蒸发散导致,而间接作用可能加强也可能抵消直接作用。

图3. 四个温度指数的直接作用和间接作用的分解以及区域平均值。

过去对于这一问题的研究通常利用微星观测,所得结果只包含直接作用,且结果通常沿纬度变化:在低纬度地区,由于蒸发散减少,森林砍伐通常有增温效应;而在中高纬度地区,反照率的作用更大,森林砍伐通常有降温作用。该研究发现间接作用比直接作用大3-4倍,不可忽略。当包含间接作用后,北半球中纬度地区呈现出更强的降温趋势,以及随之而来的极端低温天气的增加和高温天气的减少,而低纬度地区的温度变化不大。这一结果可以为植树造林工程或土地利用规划提供科学指导。

该文章以“Historical land use and land cover change reduced the temperature of cold extremes more than that of hot extremes”为题,发表在The Innovation Geoscience。

原文链接:

Tang T., Lee X., and Zhang K. (2024). Historical land use and land cover change reduced the temperature of cold extremes more than that of hot extremes. The Innovation Geoscience 2(3): 100079. https://doi.org/10.59717/j.xinn-geo.2024.100079

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