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气候变暖特性及其自然因素分析
根据IPCC第四次报告(AR4):“云反馈仍然是气候敏感性评估之不确定性的最大来源(Solomon et al, 2008)”,这实质上相当于承认未能确定水的影响。根据IPCC第三次报告(TAR):“自1860年使用仪器进行气候观测以来,全球地表气温增加了0.6 ± 0.2℃”。“自从20世纪50年代以来,全天最高和最低气温测量已覆盖50%以上的全球陆地面积;平均日平均最低气温的增温速率是最高气温的2倍,全天温度范围(DTR)减小0.8℃(Houghton et al, 2002)”。对此,有学者给予如下评价:“···几乎所有地面探测的增温都是由于夜间增温的缘故(布赖恩特,2004)”。为什么全球气候变暖进程中夜间增温速率更高,也是经典温室效应理论所无法解释的,因为二氧化碳等温室气体对红外的吸收与再辐射与太阳辐射没有直接的关系。
与此同时,IPCC第三次报告总结说:伴随着气候变暖进程,“从北半球中高纬度陆地大的和极端降水事件推断,总降水以一定比例迅速增大很可能已经发生了(Houghton et al, 2002)”。相应的,在1900年 - 1988年的气候变暖进程中全球各区域云量平均增加3.4% - 9.4%(布赖恩特,2004)。云是水蒸汽凝结(华)生成,夜间增温速率更高与夜间水蒸汽凝结更多、释放的潜热量更大高度契合,而降水量的增加又与水蒸汽凝结更多、云量更大相对应,这不应该只是一种巧合。
表1选择性地列出了我国从北到南4个有代表性的城市的日较差(林之光和张家诚,1985),这些数据揭示了一年一度的“自然气候变暖”特性及其影响因素。将夏季(7月)各城市的日较差与冬季(1月)的数据进行比较,不难看出从冬到夏的自然变暖过程中,所有城市的变暖特性均为夜间增温速率更高,全天温度范围(DTR)明显减小。而众所周知的是,伴随着年度的自然气候变暖,存在着降水量显著增大的事实,说明这一年度自然气候变暖特性与降水量的增大高度正相关。显然,IPCC第三次报告论述的年际变暖与年度的自然变暖有完全一致的变化特性,都存在降水量增大的事实,说明二者背后的影响因素是相同的。
表1 中国南北主要城市日较差表(1951年至1980年)
城市 | 1月 | 4月 | 7月 | 10月 | 年 |
哈尔滨 | 11.6 | 13.0 | 9.9 | 11.5 | 11.7 |
北京 | 11.2 | 12.9 | 9.3 | 11.9 | 11.4 |
武汉 | 8.7 | 8.7 | 7.6 | 9.6 | 8.6 |
广州 | 8.6 | 6.6 | 7.4 | 8.4 | 7.6 |
注:全天温度范围(DTR)是全天最高温度和最低温度之差,也称日较差、昼夜温差。
更能说明问题的是表1中1月-4月的气候变暖特性。北半球从冬入春的1月-4月是一年一度气候变暖的前半程,从表中数据看,在1月-4月的气候变暖过程中,地处南部的广州和地处北方的哈尔滨和北京,以及地处中部的武汉,有完全不同的变暖特性,却有明显的规律可循。4月份,地处南部的广州处于梅雨季节,而位于北方的哈尔滨和北京则处于“天干物燥”的风季。这时广州的日较差最小,哈尔滨和北京的日较差则最大。即从1月-4月的气候变暖过程中,气候干燥和潮湿地区的昼夜增温速率具有完全不同的性质。南方多雨地区,夜间增温速率高于白天,日较差减小更为显著;地处北方干燥地区的城市白天增温速率更高,夜间的增温速率相对较小(或者说因空气干燥、夜间的降温幅度比较大),即随着气候变暖,日较差增大;地处中部的武汉,其变暖特性介于二者之间,日较差则几乎没有变化。
如果我们考察从北到南之“地理”上的气候变暖,表1所列城市的所有时段,都是夜间温度增加更多,日较差减小,与降水量和空气湿度逐渐增大高度一致。另外,我国年平均气温日较差最小的地方是岛屿,其日较差一般在3.9-5.2℃之间;地处大陆腹地的西部干燥地区的日较差最大,塔里木盆地、吐鲁番盆地、柴达木盆地及青藏高原部分地区的日较差超过16℃(丁一汇,2013);其他地区的数据介于二者之间。日较差的变化亦与当地降水及空气湿度紧密相关,说明其反映的是气候变化的共性问题。
云主要形成于夜间的水蒸汽凝结,更多的降水意味着有更多的水蒸汽凝结,释放出更多的潜热,气候变暖进程中夜间增温速率更高的特性与降水量增加高度正相关。事实上,每当降水之前,当地云量及空气湿度都明显增大,气温也明显升高。如果发生在夏季,则多以人们熟知的“闷热”提示人们大雨即将到来。由于地球表面的70%是海洋,降水主要来自海洋蒸发,以自然因素为主。因此,降水量的变化是一种自然现象,降水量增大可以视为气候变暖的一个自然因素。
为什么全球气候变暖进程中夜间增温幅度更大?为什么水蒸汽在高空凝结释放的潜热会影响到地表气温的变化?这些是经典大气物理学理论没有关注到的基础大气热力学问题。这说明有不为人知的物理机制在起作用,也说明“云”的作用不能仅仅限于“云反馈”概念之下。
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