变化的相对湿度年循环及其影响

Climate change is related not only to the changes in averaged climate variables, but also to changes in the annual cycle of corresponding variables. Compared with the in-depth studies on the annual cycle of surface air temperature (SAT), studies to the annual cycle of relative humidity (RH) are still blank. This project will devote to systematically study the structure characteristics of RH annual cycle and its long-term trend, and their impact on long-term trend of RH and statistical properties of RH anomaly sequence. Through selected or proposed suitable methods, the annual cycle of relative humidity can be exactly extracted. Based on extracted annual cycle of RH, the analysis can be carried on characteristics of the annual cycle and its long-term trend, and its contribution can be estimated to the long-term trend of mean relative humidity. The extracted annual cycle of RH can be applied to construct relative humidity anomaly series, and then the statistical properties of the anomaly series can be studied, and quantitatively difference will be quantified for statistical features of RH anomaly series from the traditionally defined annual cycle (long-term averaged for each calendar day) and varying annual cycle. At the same time, this project also studies on the physical mechanism to induce the changes of the RH annual cycle by atmospheric circulation and greenhouse gas emission. At last, this project will reach detailed understanding to the varying annual cycle of RH and its impact, and help us further improve understanding of the process of climate change.

气候变化不仅与气候变量平均的变化有关，也与其季节循环的变化有关。相比对表面气温年循环的深入研究，相对湿度年循环的研究目前还是空白。本项目将系统地研究相对湿度年循环的结构特征与变化及其对相对湿度长期变化趋势和相对湿度距平序列统计性质的影响。通过遴选或提出适合于相对湿度年循环提取的分析方法，准确提取出相对湿度的年循环。在此基础上，分析相对湿度年循环的特征和长期变化趋势，评估相对湿度年循环长期变化趋势对相对湿度本身长期变化的贡献。利用提取的相对湿度年循环构造相对湿度距平序列，研究相对湿度距平序列的统计性质，并量化经典年循环（多年同期平均）和变化的年循环对于相对湿度距平统计性的影响。同时，本项目也从大气环流和温室气体排放等角度研究影响相对湿度年循环变化的物理机制，建立相对湿度年循环变化的统计模型。通过本项目的研究，给出相对湿度年循环变化及其影响的完整认识，进一步提高对气候变化过程的理解。

在年际尺度以内，气象或气候变量变化的最大方差贡献来自年循环。与传统的认识相反，年循环也是变化的，且不同气象或气候变量的年循环及其变化具有显著的不同。相对而言，地面气温年循环的结构比较简单，在北半球中高纬度，年循环的结构基本上是类三角函数形式。由于受到气温和水汽收支的影响，相对湿度年循环的结构比较多样，有类三角函数、三角波、方波等形式以及上述形态的组合形式。这就使得传统的可以提取气温等具有规则年循环的方法不再适用于大部分相对湿度年循环的提取，需要对比分析并遴选出适合于各类形态年循环的提取方法，这是本项目的研究基础。相对于年循环的异常及其年循环的变化都具有各自的统计特征，同时，年循环与异常之间存在着相互作用或影响。相对湿度的变化年循环特征及其对应的机理，以及变化的年循环的应用等也是本项目的研究内容。通过对比三角函数拟合、复调制、经验模态分解、非线性模态分解（NMD）以及子波分解等方法，确定NMD是适用于类三角函数形式年循环的最优提取方法，而子波分解是解决具有状态转换结构年循环的最优提取方法。变化的年循环会影响涨落变化的统计性质（如记忆性等与二阶矩相关的统计量等）的量化，其高估或低估依赖于所分析的数据的尺度和样本量。相对湿度的变化既具有均值的年循环也具有方差的年循环，其形态具有显著的地域依赖性。在西北沙漠地区（例如南疆的塔里木盆地沙漠地区），相对湿度异常的增加趋势主要是由相对湿度异常的极大值增加趋势引起的，而极端变湿是由对流层中层的西南水汽输送和下层的局域气温冷却共同引起的。在东北地区，相对湿的方差具有显著的年循环特征，其变化是由于风速年循环的调制造成的。利用提取的变化的气温或相对湿度年循环，可以预测春季的启动或季风的启动与中断，这些变化与农业等密切相关。这使得本项研究结果可为相对湿度、气温多尺度变化及其相互作用等研究提供借鉴，也服务于农业生产等活动。