科学研究

研究成果

国际河流与生态安全研究院陈峰课题组揭示了明末特大干旱背景下北京降水变化及其以太平洋海温变化为主导的驱动新机制

更新时间: 2024-04-25 编辑:czy

国际河流与生态安全研究院陈峰课题组揭示了明末特大干旱背景下北京降水变化及其以太平洋海温变化为主导的驱动新机制

近日,云南大学国际河流与生态安全研究院陈峰研究员,联合中国科学院大气物理研究所、中国科学院地理科学与资源研究所、南京信息工程大学、德国美因茨大学、英国剑桥大学、瑞典斯德哥尔摩大学、瑞典哥德堡大学、美国亚利桑那大学和阿根廷国家科学与技术研究理事会的相关合作者在Science Bulletin期刊发表了题为“Coupled Pacific Rim megadroughts contributed to the fall of the Ming Dynasty’s capital in 1644 CE”(https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.04.029)研究文章,重建了过去五个世纪首都北京降水变化,揭示了中国北方地区明末特大干旱对社会文明发展的影响和以太平洋海表温度变化为主导的驱动机制新视角。

特大干旱因范围广和强度大对人类社会和自然生态系统造成严重破坏,尤其对以发展农业经济为主的古亚洲文明演化进程具有重要影响。明朝是中国政治社会发展的黄金时期之一,其对现代文明产生了深远影响。明朝灭亡的原因复杂,且受多方面问题共同影响,社会动荡、政治腐败和饥荒瘟疫肆虐等因素相互作用更是加速了其崩溃进程。然而,在气候方面历史文献记录的明朝末期特大干旱因缺乏广泛的代用记录在强度范围和持续时间上存在争议。尽管许多气候重建和数值模型已被用于解决触发和维持明末特大干旱的驱动机制,但相关过程仍不明晰。同时,小冰期低温背景和弱东亚夏季风以及外强迫等因素如何协同作用对特大干旱产生影响仍存在较大的不确定性,中国南北方干旱的空间格局是否存在一致性仍然悬而未决。因此,亟需加强水文气候代用数据和历史资料的研究,以期同步描绘环太平洋地区长期视角中的特大干旱事件并解析潜在原因,为增强对极端气候事件的科学理解和规划未来的干旱适应性策略提供数据支撑。

研究团队聚焦上述问题,通过大量野外采集和实验室分析工作提供了公元1576-1593年和公元1624-1643年中国北方持续特大干旱的树木年轮证据,并利用通用大气环流模式模式开展数值敏感性试验确定了影响明末特大干旱的驱动机制,揭示了明末特大干旱和社会文明进程的联系。研究结果表明,公元1576-1643年间中国北方多次区域性干旱事件属于环太平洋地区协同特大干旱的组成部分,其对明末的社会稳定和经济发展造成了极其不利影响,同时加剧了地缘政治和军事压力(图1)。特别是季风边缘区生产力下降和能源物质资料供应减少破坏了明朝社会生态系统的复原力。此外,明朝灭亡与白银进口的减少显示出潜在关联,十七世纪全球范围内的频繁战争和饥荒导致明朝白银危机和粮食价格上涨(图2)。基于过去千年海表温度变化资料和通用大气环流模式(CAM5)模拟试验数据的研究显示,这一时期在东太平洋拉尼娜型长期冷海表温度异常和西北太平洋维多利亚型海表温度异常的协同作用下,热带辐合带减弱南移,同时菲律宾反气旋异常减弱,这些环流变化共同导致东亚夏季风环流减弱,输送向中国东部北方的水汽明显减少,最终导致了华北地区的长期特大干旱。机制分析同时显示这样的海表温度异常也导致了北美和南美季风区严重的干旱状况。我们进一步对比分析了多个气候系统模式对过去千年的模拟结果,研究显示内部变率很可能是驱动太平洋海表温度变化并引起中国北方以及美洲广大季风地区降水减少的主要原因(图3)。

以京津冀为主的城市群因其地理位置和庞大需水量,受到干旱和缺水的严重威胁。在全球变暖影响下中国北方季风区干旱频率和严重程度都显著增加,南水北调水利工程是缓解京津冀地区水资源短缺的重要途经。在现代水资源管理规划时必须充分考虑极端气候事件的潜在影响。这项研究更新了中国北方特大干旱驱动机制的全球视角,对环太平洋地区社会经济发展具有重要意义。

云南大学陈峰研究员和中国科学院大气物理研究所王涛研究员为共同第一作者,云南大学陈峰研究员为通讯作者。该研究获得国家自然科学基金委青藏高原地球系统基础科学中心(BSCTPES,41988101)和国家自然科学基金(32061123008)的共同资助。

图1.首都北京过去五个世纪降水量变化重建。(a)研究区域图显示了树木年轮采样点和气候站的位置。不同等级红色阴影带表示了首都北京的树木年轮宽度年表与1914-2021年中国北方地区8-7月降水量网格化数据集空间相关分布。值得注意的是,华北平原地区树木年轮区域年表与降水量网格化数据集的正相关关系。(b)1870-2022年全球海洋表面温度与首都北京的树木年轮宽度年表空间相关分布。(c)重建的8-7月首都北京总降水量变化(1550-2022年)。显示的绿色(降水量>508 mm)和棕色(降水量<508 mm)条棒为重建降水量分布,其中11年滑动平均值(粗黑线)以重建降水量的长期平均值(水平黑线)为基准中心。万历和崇祯疫病大流行用黑色竖条棒表示,降水量的不确定性用灰色条棒表示(±1个标准差)。(d)来自于年分辨率旱涝等级数据集的1550-1995年中国华北和中东部地区干湿指数序列。(e)重建降水量的50年和100年滑动方差分布。(f)首都北京树木年轮宽度年表的群体表达信号变化和树芯样本量分布。

图2.1570年至1644年环太平洋地区的区域水文气候记录变化。(a)导致明朝灭亡的政治、经济和社会因素的复杂相互作用。插图显示了归一化植被指数的累积分布函数,南美洲波托西银矿的白银产量和年分辨率的中国历史时期战争频率分布。绘制的不同时期累积分布函数主要包括了重建期(1550-2022年)、仪器期(1981-2015年)和两个特大干旱时期(1576-1593年和1624-1643年),不同颜色平滑线是累积分布函数的对数正态拟合,注释的数字为不超过1981-2015年平均的归一化植被指数概率。(b)1576-1643年重建的海温(单位:°C)与1550-1850年的平均值距平变化。数字1、2、3和4分别表示明末北方农民起义、1618-1683年的明满战争、1592-1598年的东亚战争和1618-1648年的欧洲三十年战争。(c)本研究的北京降水量重建序列。(d)中国北方地区若干树木年轮宽度年表和首都北京树木年轮区域年表的PC1。(e)北美洲西南部夏季土壤水分重建。(f)南美洲高原地区干旱重建。(g)北半球夏季温度重建。

图3.重建和模拟的气候异常。(a)过去千年重建资料展现的1576–1643年海表温度异常(小冰期1550-1850为参照时期)。1576–1643年海表温度异常强迫下,通用大气环流模式(CAM5)模拟的(b)海平面气压变化(单位:hPa),500百帕位势高度场变化(单位:m),850百帕环流场变化(单位:m/s),以及降水变化(单位:mm/d)。打点及灰色区域表示敏感性试验和参照试验的差异通过90%显著性水平。