第一作者简介 于翔宇,男,1993年生,复旦大学历史地理研究中心博士研究生,主要从事历史自然地理研究。E-mail: 20110760018@fudan.edu.cn。
全球变暖背景下区域极端气候事件的发生规律与归因是气候变化研究的重点领域。利用历史文献记载和现代降水数据识别了公元1750—2020年中国东北地区发生概率10%的极端洪涝事件,并分析了其发生特征及驱动机制。结果表明: (1)1750—2020年共识别出东北极端洪涝事件29年(次),显示出波动变化的特征,1871—1930年是过去270年间东北极端洪涝发生频率最高的时段; (2)中国和东北地区的增温显著增大了东北极端洪涝的发生频率; (3)多百年尺度上东亚夏季风强度变化引起的季风雨带异常是导致东北极端洪涝事件发生的主要原因。在东亚夏季风偏强、雨带位置偏北的时段,极端洪涝事件的发生概率会显著上升; (4)在多百年尺度上,印太暖池和热带中、东太平洋海温异常通过影响东亚夏季风的位置和水汽输送,引发东北极端洪涝事件的发生。其中,La Niña事件发生时的水汽输送正异常对于极端洪涝的发生至关重要,也是东北极端洪涝事件可靠的预报因子。
About the first author YU Xiangyu,born in 1993,doctor degree candidate of Fudan University, is engaged in historical physical geography. E-mail: 20110760018@fudan.edu.cn.
The study of incidence and attributes of regional extreme climatic events under the background of global change is a frontier of climate change research. This paper reconstructs the extreme flooding events with a probability of 10% in the Northeast China in 1750-2020 using historical documentary records and precipitation data,and then analyzes its incidence characteristics and driving mechanism. The main conclusions include: (1)In 1750-2020,29 extreme flooding events were identified in the Northeast China,exhibiting fluctuating patterns,with 1871 to 1930 marking the period of highest frequency over the past 270 years;(2)The global and regional warming significantly enhanced the frequency of extreme flooding events in the Northeast China;(3)The anomaly of the monsoon rain belt caused by the change of the East Asian summer monsoon is the direct cause of the occurrence of extreme flooding events in the Northeast China. Particularly,periods with a stronger monsoon and a northward shift in the rain belt significantly raise the likelihood of such events;(4)The Indo-Pacific warm pool and the sea surface temperature anomalies in the tropical central and eastern Pacific caused the incidence of extreme floods events in northeast China by affecting the location of the East Asian summer monsoon and the water vapor transport. The positive anomaly of water vapor transport at the time of La Niña years is crucial for the occurrence of extreme flooding,and is a reliable predictor of extreme flooding events in the Northeast China.
洪涝是指由于长期降雨产生积水或径流淹没低洼土地或者江河洪水泛滥淹没农田和城乡, 造成财产损失和人员伤亡的一种灾害(丁一汇, 2013)。极端洪涝则发生概率一般小于10%, 但造成的损失远大于普通洪涝灾害。中国是世界上洪涝灾害最为严重的国家之一, 洪涝分布广泛, 对中国生态与经济社会系统有着重要的影响(秦大河, 2015)。
中国东北地区位于亚欧大陆的东岸, 为东亚夏季风影响的北部边缘地带, 温带季风型大陆性气候特征十分显著。受东亚夏季风的影响, 东北地区降水集中在夏季, 且年际和季节变率大, 洪涝是影响本区最主要的自然灾害之一(丁一汇, 2013)。东北地区极端洪涝的发生频率与强度都较高, 对生态和经济社会系统造成了重要影响。如2013年8月连续暴雨导致松花江、嫩江、黑龙江流域发生严重洪涝灾害, 造成黑、吉、辽3省111个县区市受灾, 农作物损害面积 787.2千公顷, 直接经济损失达 161.4亿元(中国气象局, 2014)。东北地区是中国重要的商品粮基地, 对于中国的粮食生产安全具有举足轻重的作用, 而洪涝则是造成本区农业减产的因素之一。因此对东北地区极端洪涝进行研究不仅对于认识中高纬度季风边缘地带极端洪涝的发生规律具有重要意义, 更有助于区域防灾减灾和洪涝灾害预警, 对于确保“中国人的饭碗牢牢端在自己手中”的国家粮食安全具有重要的价值。
近几十年来中国极端降水频次总体在增加, 东北地区则呈减少趋势, 但极端降水对降水总量的贡献却在增大, 因而由极端降水引发的区域性洪涝和城市内涝是学者们重点关注的领域, 如1998年夏季松花江、嫩江流域的洪涝和2016年沈阳“7.25”内涝事件(秦大河和翟盘茂, 2021)。而在东北洪涝长时段变化趋势方面, 利用地理信息技术(3S)、标准化降水指数(SPI)、帕默尔干旱指数(PDSI)等对近70年来东北地区的旱涝发生频次(卢洪健等, 2015)、时空发展过程(孙滨峰等, 2015)、演变趋势(陶纯苇等, 2016)等进行了研究。历史时期东北洪涝的研究则主要集中在清代以来水旱灾害的频次统计(郭家宝等, 2021)。在洪涝发生的驱动机制方面, ENSO(Zhang et al., 2015)、印度洋海温变化(Xie et al., 2009)、夏季风异常(黄荣辉等, 1998)、西太平洋暖池热含量(王晓芳等, 2013)、城市化(Feng et al., 2015)等被认为是影响东北极端洪涝的重要因子。由于东北地区直到1949年后才有系统性降水量数据, 因而上述研究的尺度大都不足百年。而利用历史文献记录的东北历史洪涝研究则主要集中在旱涝的频率统计, 且未考虑历史文献记录本身的特点。这无疑限制了对于多百年尺度上东北地区极端洪涝事件的发生规律与驱动机制的认识。
历史文献记载作为历史气候研究的重要代用资料, 在长时段极端气候序列重建中也得到了广泛应用, 如郝志新等(2010)重建了中国东部过去2000年的极端洪涝序列; 杨煜达等(2019)重建了中国北方、刘威和杨煜达(2021)重建了中国西南等地过去近千年的极端旱涝序列, 于颖卓等(2017)重建了黄河中下游过去300年极端旱涝序列。上述研究对于认识多百年尺度上不同区域的极端气候事件的发生规律具有重要意义。作者拟在上述工作的基础上识别和重建1750—2020年中国东北地区发生概率为10%(即每十年一遇)的极端洪涝事件, 在此基础上分析其发生特征与驱动机制, 以增进在多百年尺度上对于东北地区极端洪涝事件发生规律的认识, 进而更好地服务于中国的粮食安全。
文中的研究区域为中国东北地区(图 1), 位于 38°43'~53°33'N、118°53'~135°04'E之间, 面积为 7.87×105 km2。本区位于寒温带与中温带之间, 属于温带季风气候, 各地年平均降水量为 400~1000 mm, 年平均气温多为-4~10℃, 形成了冬季严寒、夏季湿润温和的气候特征。在大地构造上呈现出三面环山的马蹄形地貌结构, 地形以山地和平原为主。主要河流有黑龙江、松花江和辽河等(郑度, 2015), 包括辽宁、吉林与黑龙江3个省级行政区, 人口为 9851.5万(第七次全国人口普查公报, 2021)。
文中的研究数据主要来源于历史文献记载与1950年后的降水量数据。
1)1950年前的洪涝数据来源于历史文献记载。东北的历史文献资料中包含大量的1750—1949年间洪涝发生的时间、地点、范围、灾害损失和救助措施等记载, 主要包括《中国3000年气象记录总集(增订版)》(张德二, 2013)、《清代辽河、松花江、黑龙江流域洪涝档案史料》(水利水电部水管司、科技司和水利水电科学院, 1998), 清代历朝“上谕档”(中国第一历史档案馆, 1991, 2000)、《<清实录>气候影响资料摘编》(中国科学院地理科学与资源研究所历史气候资料整编委员会《清实录》编选组, 2016)、《清代奏折汇编:农业、环境》(中国科学院地理科学与资源研究所和中国第一历史档案馆, 2005)、《近代中国灾害纪年》(李文海, 1990)、《中国近代灾害纪年续编: 1919—1949》(李文海, 1993)等。本部分收集的历史文献资料共计2156条。
2)1950年后的降水数据。主要来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)收录的1950—2020年东北地区气象观测站的月平均降水数据, 降水数据缺失的站点和年份则用《中国气象灾害大典》中的数据及记录进行插补。
2.3.1 研究区域站点的划分
根据东北地区的降水特点、主要河流的流域特征以及行政区划变迁特点, 参考《中国近五百年旱涝分布图集》(中国气象局气象科学研究院, 1981)将研究区域划分为11个站点区域, 分别为开原、沈阳、丹东、大连、朝阳、长春、嫩江、佳木斯、哈尔滨、牡丹江、齐齐哈尔(图 1)。
2.3.2 1750—2020年东北旱涝等级的确定
文中的洪涝数据分别来源于历史文献记载中的文字描述和1950年后的器测降水量数据, 如何将2种数据来源实现科学的衔接是文中研究方法的重点。王绍武和赵宗慈(1979)通过对过去500年中国东部5种旱涝型的分析, 发现历史文献记载与器测降水数据显示的旱涝型具有高度的一致性, 验证了历史文献记载与现代降水数据的可衔接性。沿着这一思路《中国近五百年旱涝分布图集》进一步将1470年以来的全国120个站点的旱涝情形划分为5个等级, 并根据现代降水特点明确了不同旱涝等级的比例, 即1级: 涝(10%), 2级: 偏涝(25%), 三级: 正常(30%), 4级: 偏旱(25%), 5级: 旱(10%), 实现历史文献记录与现代降水量数据的科学对接。作者继续沿用这一方法, 具体步骤如下:
1750—1949年的洪涝数据来源于地方志、“上谕档”等文献中关于历史时期东北洪涝发生的时间、地点、严重程度(灾害损失)及救济措施等文字记载。文中的研究对象为发生概率为10%的极端洪洪涝事件, 而历史文献中对于灾害的记录则有“记异不记常”的特点, 即造成重要影响的自然灾害事件即使在文献数量较少的情况下也会被记录下来。因此对洪涝同样只进行3类分级, 分级标准与举例见表 1。
![]() | 表 1 1750—1949年东北地区的洪涝分级 Table 1 Classification of flood in Northeast China in 1750-1949 |
1950—2020年的东北洪涝等级数据则通过11个站点区域的主要降水期5—9月份降水量数据计算所得。计算公式如下:
1 级: Ri>(R+1.17σ)
2 级: (
3级: (
根据上述步骤可得到1750—2020年东北11个站点区域的洪涝等级数据。其中1750—1949年的平均旱涝记载率(旱涝记载率=有旱涝记录的年份/200)为76.4%, 相较于《中国近五百年旱涝分布图集》的记录率提高了20%左右。1950—2020年的旱涝数据记录率则为100%, 二者都满足文中极端洪涝事件研究的需要。
2.3.3 1750—2020年东北极端洪涝事件的识别
文中的研究对象为东北1750—2020年发生概率为10%的极端洪涝事件, 在2.3.2所获取东北11个站点1750—2020年洪涝等级数据的基础上, 综合考虑东北每年洪涝发生的严重程度(1级的数量, N1)和范围(1级和2级的数量, N1+N2), 设置洪涝事件的识别标准(表 2), 用以遴选1750—2020年东北地区发生概率为10%的极端洪涝事件年份。由于历史文献存在一定的缺记和漏记现象, 导致1950年前后站点旱涝数据记录保有情况存在差异。因此采取以1950年为界、分前后2个时段进行分段识别, 符合表内任一标准即可判定为极端洪涝事件。
![]() | 表 2 1750—2020年东北极端洪涝事件的识别标准 Table 2 Identification criteria of extreme floods events in Northeast China in 1750-2020 |
根据表 2设置的识别标准, 共识别出1750—2020年东北地区极端洪涝事件29个年份(表 3), 并以每30年为单位进行统计(图 2-A)。
![]() | 表 3 1750—2020年东北极端洪涝事件年份 Table 3 Extreme flood events years in Northeast China in 1750-2020 |
![]() | 图 2 1750—2020年东北极端洪涝与温度变化 A—1750—2020年东北极端洪涝事件; B—中国年平均温度距平(Yang et al., 2002); C—1781—2013年东北7—8月份温度变化(李明启和兰宇, 2022)Fig.2 Extreme floods events and temperature changes in Northeast China in 1750-2020 |
由表 3和图 2-A可知, 1750—2020年东北极端洪涝事件呈现出波动变化的特征。1870年和1960年前后极端洪涝事件的发生频率发生了显著的变化。其中1871—1930年是过去270年中极端洪涝发生频率最高的时段, 而1781—1840年、1961—1990年极端洪涝事件的发生频率明显低于平均水平, 显示出明显的多年代际变化特征。
1750—2020年全球经历了由小冰期到现代暖期的变化, 全球平均温度呈上升趋势(秦大河, 2022)。选取中国年平均温度和东北地区夏季温度变化与东北极端洪涝事件进行对比。由图 2可知总体来看东北极端洪涝事件与温度之间显示出“暖—极端洪涝事件多”的特征。1871—1930年东北极端洪涝事件发生频率最高的时段处于中国平均气温和东北地区温度上升或偏高的时段。1961—1990年东北地区极端洪涝事件发生频率最低时期则位于中国和东北地区温度下降或偏低的时段。这显示出中国季风区中高纬度地区的极端洪涝事件对不同区域尺度的温度变化尤其是增温更为敏感。
中国东部地区60%的降水量来自东亚夏季风带来的降雨, 洪涝和干旱的发生与东亚夏季风异常有关(Sun et al., 2011; Day et al., 2018)。东北位于东亚季风区, 夏季7—8月份的季风降水占全年降水量的70%~80%, 且年际变率大, 因而夏季也是东北洪涝发生最为频繁的季节(丁一汇, 2013)。文中选取2条东亚夏季风序列与东北极端洪涝事件进行对比, 分别是: (1)1873—2000年的东亚夏季风指数(图 3-B); (2)利用树轮重建的韩国Baekdam-Jang地区4—8月份降水量变化指示的东亚夏季风东缘强度的变化(图 3-C)。
![]() | 图 3 1975—2020年东北极端洪涝事件与夏季风、海温变化对比 A—1750—2020年东北极端洪涝事件; B—1873—2000年东亚夏季风指数(郭其蕴等, 2004), 黑线为11年滑动平均; C—韩国Baekdam-Jang 4—8月份降水量变化, 黑线为11年滑动平均(Park et al., 2001); D—印太暖池SST(海洋表层温度)变化 (OPPO et al., 2009); E—南亚夏季风强度(Anderson et al., 2002), 其中有孔虫含量越高, 指示的夏季风越强Fig.3 Comparison of extreme flooding events in Northeast China with summer monsoon and sea surface temperature changes in 1975-2020 |
由图 3-A至3-C可知, 东北极端洪涝事件的发生与东亚夏季风的强度密切相关。在东亚夏季风偏强的时段极端洪涝事件的发生概率上升, 反之则降低。东北极端洪涝事件发生频率最高的1871—1930年2条东亚夏季风序列均显示该时段属于强夏季风时段。而在极端洪涝发生频率低于平均值的1961—1990年则处于夏季风较弱的时段。此外, 东北极端洪涝事件发生频率发生显著变化的1960年前后, 东亚夏季风的强度也发生了显著的变化。显示出在多百年尺度上, 东亚夏季风的强度变化是导致东北极端洪涝事件发生的重要原因。
热带印度洋—西太平洋暖池(印太暖池: Indo-Pacific Warm Pool)是地球表面最大的暖水区, 也是大气水汽含量最多、对流活动最强的区域。印太暖池及其毗邻海域是东亚夏季风的最主要的水汽源地, 是影响东亚季风区降水的关键区域, 其温度变化会对季风的进退与强度变化具有重要影响(郑建, 2014)。选取重建的印太暖池SST(海洋表层温度: Sea Surface Temperature)变化与文中重建的序列进行对比可知, 1871—1930年东北极端洪涝事件发生频率最高的时段位于印太暖池的高温期, 印太暖池SST偏低的1750—1830年时段, 极端洪涝事件的发生频率则低于平均值(图 3-A, 3-D), 显示出东北极端洪涝事件的发生与印太暖池SST的变化密切相关。
ENSO是年际气候变化中的强烈信号, 其发生往往会引起全球气候异常, 对中国季风区旱涝的发生具有重要影响(Zhang et al., 2015)。文中选取2份ENSO年表分别与1750—2020年东北极端洪涝事件年份进行对比: (1)Li等(2013)利用树轮集成的ENSO3.4区指数序列, 定义指数≥ 0.5和≤ -0.5的年份为El Niño年和La Niña年; (2)1525—2000年ENSO事件年表(Gergis and Fowler, 2009)。由于2份年表均只到2000年前后, 2000年后的ENSO年份根据国家气候中心公布的NINO 3.4指数和判定标准进行识别。分别计算1750—2020年东北极端洪涝事件发生在El Niño年、La Niña年和正常年份的比例。
根据表 4可知, 1750—2020年东北地区的极端洪涝事件大都发生在La Niña年。在选取的2份年表中平均60%以上的极端洪涝事件发生的年份与La Niña年(含次年)相重合, 而发生在El Niño年的极端洪涝事件则较少, 显示出La Niña的发生过程对过去270年东北极端洪涝的发生具有重要影响。
![]() | 表 4 1975—2020年东北极端洪涝事件发生在El Niño、La Niña和正常年份的统计 Table 4 Statistics of extreme floods events in El Niño, La Niña and normal years of Northeast China in 1975-2020 |
郭其蕴等(2003)提出东北地区夏季降水量与东亚夏季风强度成正相关。文中研究发现在多百年尺度上东北极端洪涝事件的发生同样与东亚夏季风的强度有关。在东亚夏季风偏强的时段, 东北极端洪涝的发生概率会显著上升, 反之则下降, 这与东亚季风雨带的位置有关。在东亚夏季风偏强的年份, 中国东部季风雨带偏北, 可以到达45°N附近, 东北地区降水偏多, 洪涝发生的概率增大。而在弱夏季风年份, 季风雨带位于江淮一带, 到达东北地区的水汽则偏少, 洪涝事件发生的概率则会降低(黄荣辉等, 1998; Zhai et al., 2005)。
SST因子被认为是影响东亚夏季风年代际变化最重要的外强迫因子(丁一汇, 2013)。在文中多百年尺度上东北地区极端洪涝事件的发生与印太暖池SST变化及ENSO密切相关。这与丁一汇等(2018)提出SST因子主要通过热带中、东太平洋SST变化的“远距离作用”和东亚季风区附近的热带—温带海域SST变化的“近距离作用”影响东亚夏季风的变化相一致。这表明在多百年尺度上印太暖池SST变化与ENSO依然是影响东北极端洪涝事件发生的重要因子。
印太暖池SST变化的“近距离作用”在多百年尺度上通过影响夏季风雨带的水汽输送作用于东北极端洪涝事件的发生。印太暖池是东亚夏季风最主要的水源地, 在印太暖池的核心区热带西太平洋温度偏高的年份, 菲律宾附近对流活动增强, 西太平洋副热带高压偏北, 亚洲大陆东部地区具有较强的偏南风距平, 有利于低纬度的暖湿气流向北推进, 强劲的夏季风为东北地区提供了丰富的水汽, 对于维持季风雨带偏北具有重要作用(黄荣辉等, 2016; Polson et al., 2016; Xie et al., 2020)。此外近300年以来, 南亚夏季风呈增强趋势(图 3-E), 强劲的南亚夏季风从热带印度洋上空通过南部路径将大量水汽输送到东亚季风区, 构成了东亚季风区夏季降水的一个重要水汽来源(Anderson et al., 2002; Preethi et al., 2017)。这与西南地区极端洪涝在1800年后发生频率迅速上升的趋势相同, 也表明西南季风的水汽对于东亚季风区的降水十分重要(刘威和杨煜达, 2021)。
在SST的远距离作用中, 热带中、东太平洋SST与季风的关系通常被看作ENSO-季风关系(丁一汇, 2013; 陈文等, 2022)。表征热带中、东太平洋SST异常的ENSO对东亚季风区夏季降水的影响主要与夏季风的进程有关, 表现为主汛期降水异常增多, 且更为集中, 从而提高了极端降水的发生概率, 进而引发极端洪涝的发生(刘屹珉等, 2016; 张人禾等, 2017)。当热带中、东太平洋的SST偏高时(El Niño, 暖事件), 东亚夏季风雨带位置偏南, 而当赤道东太平洋SST偏低时(La Niña, 冷事件), 季风雨带和太平洋副热带高压位置偏北, 来自印度洋的水汽和南海的水汽汇合后, 不断向北输送至华北和东北地区, 导致东北地区可降水量的正异常, 从而大大增加了东北地区极端洪涝发生的概率(Zhang, 2001; Ding and Chan, 2005; 赵阳等, 2016)。
利用历史文献记载与现代降水数据识别了东北地区发生概率为10%的极端洪涝事件, 并分析了其发生特征与影响因子。主要结论如下:
1)1750—2020年共识别出东北地区发生概率为10%的极端洪涝事件29年(次), 显示出明显的波动特征。1870和1960年前后东北极端洪涝事件的发生频率存在显著变化。其中1871—1930年是过去270年东北极端洪涝发生频率最高的时段, 当前的极端洪涝发生水平并未超出历史时期的最高水平。
2)东北极端洪涝事件对增温较为敏感。中国包括东北地区的持续性温度升高都可能增强东北极端洪涝的发生频率。在未来增温背景下, 东北极端洪涝事件的发生频率可能会继续上升。
3)在多百年尺度上, 东亚夏季风变化引发的季风雨带变化是东北极端洪涝发生的重要原因。在东亚夏季风偏强的时段内, 东亚季风雨带偏北, 东北极端洪涝事件发生的概率会上升, 反之则降低。
4)中、东太平洋海温异常和印太暖池的年代际变化通过影响东亚夏季风作用于东北极端洪涝事件的发生。在多百年尺度上印太暖池SST偏高的时段, 东亚夏季风偏强、季风雨带位置偏北, 为东北地区提供了丰富的可降水量。同时在中、东太平洋海温呈现La Niña态时, 来自热带地区的异常水汽输送增加了东北夏季可降水量, 且降水更为集中, 从而引发东北地区极端洪涝事件的发生。因此, 在全球增温背景下的La Niña年, 中国东北地区极端洪涝事件发生概率会大幅上升, 需要加强监测, 并做好洪涝灾害预警。
(责任编辑 李新坡; 英文审校 徐 杰)
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