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| ミランコヴィッチメニューへ戻る 陸上の10年ごとの気温変動に対する日射量の寄与 Contribution of solar radiation to decadal temperature variability over land Kaicun Wang and Robert E. Dickinson PNAS September 10, 2013 110 (37) 14877-14882; https://doi.org/10.1073/pnas.1311433110 Edited by Mark H. Thiemens, University of California, San Diego, La Jolla, CA, and approved August 2, 2013 (received for review June 18, 2013) 意義 全球気温は、地球規模の気候変動を判断するための主要な指標となっている。しかし、全球気温の10年ごとの変動については、まだ十分に理解されていない。この論文では、世界の陸域の表面入射日射量（Rs）が1930年代にピークを迎え、1940年代から1970年代にかけて大幅に減少し、その後はほとんど変化していないことを示しています。このRsの減少による冷却効果が、1930年代から1970年代にかけての気温がほぼ一定であったことの一部を説明している。それ以降、1970年代から1990年代にかけての急激な気温上昇も、21世紀初頭の温暖化の鈍化も、Rsの変化と大きく関係しているようには見えない。 抄録 全球気温は、地球規模の気候変動を判断するための主要な指標となっている。全球気温の10年ごとの変動については、まだ十分に理解されていない。この論文では、地表に到達する日射量（Rs）の変動が、観測されている10年ごとの気温変動の多くを引き起こしているのではないかという仮説を検証する。Rsは日中にしか空気を暖めないので、その変動は日中の気温の変動（一日の最高気温から最低気温を引いたもの）に関係していると考えられる。 日中の温度範囲の変動は、月から10年単位の時間スケールでのRsの変動と一致することを示す。この論文では、日周温度範囲の長期にわたる包括的なデータを用いて、10年ごとの気温変動に対するRsの寄与を明らかにした。その結果、陸域のRsは1930年代にピークを迎え、1940年代から1970年代にかけて大幅に減少し、その後はほとんど変化していないことがわかった。 Rs の低下は、1940 年代から 1970 年代までの 5 月から 10 月の平均気温を 0.2℃以上低下させ、1960 年代から 1970 年代までの 11 月から 4 月の平均気温を 0.2℃近く低下させた。1930年代から1970年代にかけての気温がほぼ一定であったのは、この冷え込みが一因である。それ以降、1970年代から1990年代にかけての急激な気温上昇も、21世紀初頭の温暖化の鈍化も、Rsの変化と大きく関係しているようには見えない。 キーワード global dimmingglobal brighteningglobal warming surface incident solar radiationdecadal variability 地球薄暗くなる 地球明るくなる 地球温暖化地表入射 日射量10年変動性 地球規模の気候変動を判断するための主要な指標は地球温度であるが、他の多くの要因が同等の重要性を持っていると認識されている。前世紀の世界気温の全体的な上昇は、温室効果ガスの増加が主な原因とされている(1)。しかし、この上昇が10年単位で変動する理由については、あまり理解されていません。特に1900年から1940年までの温暖化の後、30年間は横ばいかわずかに減少し、その後30年間は非常に急速に気温が上昇し、今世紀に入ってからはほとんど上昇していない。10年ごとの変動性の最も妥当な説明は、自然の気候変動と、硫酸塩エアロゾルを産生する硫黄ガスの人為的放出による冷却の程度の変化である(2)。 この効果は、温室効果ガス温暖化に対抗するメカニズムとして古くから提案されており(3)、多くの地球工学的提案の基礎となっており(4)、今世紀になっても温暖化しないのは、アジアでのエアロゾルの急速な成長によるものとされている(5)。 硫酸塩エアロゾルは、その温度効果の符号の違いに加えて、温室効果ガスとは異なり、日中の放射、すなわち地表入射日射量（Rs）にのみ影響を与えるという点で区別される。 また、ある種の自然変動も、Rsに影響を与えることで作用することがありますが、これは雲の性質に関わるものです。 エアロゾル負荷や雲の性質の変化は、1950年代から1980年代にかけて地表で測定された日射量の急激な減少、いわゆる「全球調光」と呼ばれる現象と、その後の部分的な回復を引き起こした可能性が高い(6)。Wildら(7)は、20世紀後半の急激な温暖化は、先進国での硫黄排出規制の一端を担っていることもあり、地球規模でのディミングがなくなった結果ではないかと示唆している(8, 9)。 本論文では、観測されている温暖化率の10年ごとの変動の多くは、Rsの変動が原因であるという仮説をさらに検証する。Rsの直接測定は、その地理的範囲が限られているため、このような変動と定量的に関連付けることはできない。ここで使用されているアプローチは、日周温度範囲（DTR）の全球陸域データセットを調べることです。この概念は新しいものではなく、Wildら(7)は、DTRの全球的なパターンが、彼らの図2と比較して、全球的な薄暗くなったり明るくなったりするパターンと似ていることを指摘している。 本論文では、可能な限り最も長く包括的なDTRのデータセットを作成し、いくつかのもっともらしい仮定を用いて、Rsが10年ごとの気温変動にどのように寄与してきたかを明らかにした。その結果、1940年代から1970年代にかけてRsが減少したことで、その期間の世界気温のトレンドが低下したことが示された。しかし、それ以降はRsの変化が地球温度に大きな影響を与えているようには見えません。この方法は陸上でしか適用できないという制限があります。海洋、特に南半球ではエアロゾルの影響が少ないと考えられるため、この方法はエアロゾルの影響を誇張している可能性があります。 結果 Rs と DTR の関係。 本節では、局所的なDTRとRsとの間には高い相関関係があるが、空間的・季節的な変動があるため、まだ測定されていないところでは、この相関関係を直接利用してRsを推論することはできないことを明らかにする。気象変動がない場合、陸上の地表付近の気温Taは長波放射冷却により夜間に時間とともに低下し、日の出前にはTminに達する。日の出後、地表はRsによって加熱され、この熱は顕熱Hとして対岸の空気に伝達され、昼過ぎにはTaをTmaxまで上昇させる。 したがって、DTR = Tmax - Tminの変化は、Rsの変化に直接関係していると解釈されてきた(6,7,10⇓⇓-13)。ここでは、RsとDTRが物理的にどのように結びついているのか、またその関係が環境によってどのように変化するのかを説明します。 図1は、Global Energy Balance Archive (GEBA) (14)が収集した1950年から2005年までの全球に分散した524観測点の月別Rs異常値とDTRの相関を示したものです（DTRのデータソースとその品質管理についてはSI文と図S1を参照）。 Rs と DTR の間の相関係数は、湿度の高い地域で最も高く、乾燥地域や半乾燥地域では低い。表面湿潤度への依存性(17)に加えて、表面吸収されたRsのHと潜熱流束(λE)との間の分配は、土地被覆条件(18, 19)と大気蒸発需要(20)に依存している。湿度の高い地域では、HとλEの両方が一般的にRsとともに増加する(21, 22)が、暖かい条件では後者の方がより増加する(23)。乾燥地や半乾燥地では、λEは土壌水分の供給によって制限され、Hは地表吸収されたRsのより高い部分を占めることができる。 図2は、上記の議論から予想されるように、Rsに対するDTRの感度が湿度の高い地域よりも乾燥地や半乾燥地の方が高いことを示している。  図1. DTR と Rs の月別平年偏差の相関係数. Rs は GEBA の観測値、2m 高度の最高・最低気温は Global Historical Climatology Network (GHCN) の観測値である. どちらのデータも1950年から2005年までの期間をカバーしている。図中の各点は、RsとDTRの両方が120ヶ月以上利用可能な気象観測所を表している。全部で524個の観測所がある。  図2. 月別平年差と DTR の月別平年差から算出した Rs に対する DTR の感度（単位: ℃/Wm-2）。ここで用いたデータは図１と同じである。 地表面の乾燥度は、モンスーン地域（雨季のみ湿潤な地域）では季節的に変化するが、経年的な変動はそのような季節的な変化に比べればはるかに小さいと考えられる。以下では、季節性の影響を軽減するため、DTR と Rs の絶対値ではなく、月別・年別の偏差を用いた。 図1と図2に示した相関と感度は、沿岸域で最も低い値を示している。これらの地域では、陸からのそよ風と海からのそよ風の間で定期的に変化するエネルギー移流の影響によって、RsのDTRへの影響がマスキングされていることは明らかである。 このマスキングは、DTR と Rs の地域平均化によって大幅に低減される(6, 24)。 図３と図４は、欧州と中国の DTR と Rs の地域平均の年平均偏差を比較したもので、データ密度の高さと データの連続性の高さもあって、これらの値はよく一致している（図 S3）。ヨーロッパの地域的な DTR と Rs の一致は、データ解析(10)とモデルシミュレーショ ン(24)の両方でも確認されている。中国では、1990 年以前の DTR の減少と Rs の減少がよく一致している（11）。しかし、中国では1990年代前半にRsが急激に増加したが、DTRと日照時間は増加しなかった(25)。1990年から1993年までの新しいピラノメーターの導入はこの不均一性をRs観測に導入した(25, 26)。  図3. 1950 年から 2005 年までの暖冬期（5 月～10 月）と寒冷期（11 月～4 月）の地域別 DTR の年平均偏差を Rs の関数として散布図で示した。相関係数は中国で0.61と0.83、欧州で0.86と0.73であった。 気候変動に関する政府間パネル(IPCC)の第4次評価報告書(AR4)では, 降水量は過去100年の間に大きな年変動を持っていたが, その長期的な傾向がDTRの長期的な傾向に与える影響は無視できるものであった(1)と結論づけている(図3,4および次節で確認) 。降水量の年変動の影響は, 以下のように DTR の偏差を 5-y 平滑化することで大きく除去されている. 1900年から2010年までのRsの代理であるDTRの変動。 本節では、DTRの変動に関する全球的な記録として利用可能なものを示す。最適な空間的・時間的カバレッジと最高品質の陸域のDTRを推定するために、過去110年間の3つのデータソース(27⇓-29)を組み合わせた(詳細はSIテキストを参照)。DTR の観測密度は北米で最も高かった。また、データ密度の違いによる影響を緩和するために、DTR の月別平年偏差を 5°×5°のグリッドに分類した。沿岸域では DTR と Rs の相関が低いことから、図 S4 に示すように、陸地の面積が 50%以上のグリッドのみを選択した。各グリッドの月別平年値を平均して、地域別の月別平年値、年平均値、５年平均値を算出した（図５）。  図4. 1950 年から 2005 年までの北半球の暖冬期（5 月～10 月）と寒冷期（11 月～4 月）の Rs（青）と DTR（緑）の年平均値。ここで使用したデータは図３と同じである。米国の等価プロットを図S2に示す。  図5: 気象台から算出した5°×5°グリッドの月別平年偏差（図S4）から、1900年から2010年までの地域別DTRの年間平年偏差（黒）を平均した5年平均値。比較のため、北半球の暖冬期（５～10 月、赤）と寒冷期（11～4 月）の平年偏差を示す。 ヨーロッパは、DTR と Rs の両方の測定値が 1920 年代までさかのぼる唯一の地域である(6)。DTR は、1920 年代から 1950 年代にかけてヨーロッパで一般的に増加した。1950 年代後半以降は 1980 年代まで減少し始め、1990 年代以降は増加した。これらの DTR の変動は、観測された Rs (6, 24, 30) の変動と一致している。暖かい季節のDTRの変動がRsの変動とよく一致しているのは、暖かい季節のRsが大きいことと一致している。 年平均値と DTR の相関性については、地域的にも地球規模でも試みがなされてきた (6, 7)。しかし、既存の研究では、DTRとRsには異なる季節周期があることは認識されていない。したがって、DTRの年間変動は主に夏以外の季節の変動によって決定される。DTRとRsは暖かい季節と寒い季節の両方でよく一致しており、Rsの暖かい季節の変動はその年変動をより代表的に表している。したがって、報告されている Rs の年間変動は、ヨーロッパ（およびその他の地域）の暖かい季節の DTR と、1 年や寒い季節の DTR よりもよく一致している。また、暖冷期と寒冷期の DTR の変動は、地域スケール（図 5）と全球スケール（図 6）で大きく異なっている。このため、DTR から Rs の変動を再構成する際には、これらの違いを考慮する必要があります。  図6. (A) 北半球の暖冬期(5月～10月、赤)、寒冷期(11月～4月、青)、通年(黒)の地球陸域の平均気温(Ta)に対するRsの影響を5-y平滑化したもの。また、全球陸域の平均気温をBに示す。 アジアでは、DTR は 1950 年代から 1980 年代にかけて大幅に減少し、2000 年までは安定していたが、その後再び減少し、日照時間に基づく Rs (25) や、中国では 1960 年から 1990 年の間に直接測定された Rs が薄暗くなっていた (11, 31)。既に述べたように、1990 年代以降、Rs の直接観測は DTR や日照時間の観測とは一致しなくなり (31)、Rs 観測の都市部での偏りの結果となった。中国の都市部の約50地点ではなく、全地点（約400地点）で平均すると、日照時間から得られるRsは1990年代には安定しており、2000年以降は減少した(25)。 北米では1900年から2010年にかけてDTRが大幅に減少したが、これは雲量、特に低層雲の増加(32)と日照時間の減少(33)に一致している。1902 年から 2002 年までの米国の地域的な年間 DTR 変動の最大 63％は雲量だけであり、特に米国北部の DTR を牽引したのは雲量の傾向であった(34)。北米のエアロゾル負荷は比較的軽く(35)、過去数十年間はかなり安定していた(8)。 米国の６つの観測点では、1995 年から 2007 年にかけて、主に 1990 年代に Rs が大幅に増加したことが示された(36, 37)。 RsとDTRはよく一致していることから、特に暖かい季節には、Rsの変化はDTRの変化と似たようなものであると考えられる。図５は、過去１００年間の陸域におけるDTRの変動を示しており、この期間におけるRsの変動を定性的に推定することができます。しかし、DTRの変動を用いてRsを定量的に再構成することは、時間的な関係（例えば、湿潤期から乾期への移行、図３）や地域的な関係（例えば、湿潤期から乾燥期への移行）の変化（図１、図２）により困難である。 以下では、DTR を用いて Rs の Ta への影響を推定する別の手法について説明する。 1900年から2010年までのRsのTaへの影響の推定 温室効果ガス(GHG)の増加は、20世紀の間に大気下向き長波放射量(Ld)(39, 40)とTa(41)を増加させた。しかし、エアロゾルや雲からの放射強制力の変動は、観測された気候変動を温室効果ガスの上昇に起因するものとすることを複雑にしている。前節では、DTRの気候変動について、これまでよりも包括的な気候学を確立し、その長期的な変動はRsの変動と非常によく一致していることを示した。(i) Tmin は Rs によって変化しない、(ii) DTR は Rs の変化によってのみ変化する（議論と結論で詳述）。 DTR の全球平均異常値は格子点の値から直接計算される. 日平均気温 Ta は一般的に Ta = 0.5 × (Tmax + Tmin) で推定される。DTR = Tmax - Tmin であるから、Ta = Tmin + 0.5 × DTR となる。このような仮定では、日平均Taに対するRsの影響は0.5×DTRとなる（図6）。この仮定は、日中の放射量の変化が蓄積され、放出されて夜間の気温が変化するなど、様々な理由で不正確になる可能性がある。全球フラックスネットワークからの観測では、ほとんどの地表で蓄積率がRsの10％未満であることが示されている(42, 43)。この効果を考慮すると、全球陸域におけるRsのTaへの影響の推定値は、約1.1倍に増幅される可能性が高い。 我々は、3つの期間の平均値に対するRsの影響を計算した。(i)1900-2010年(データが入手可能な全期間)、(ii)1940-1984年(世界的な薄暗くなる期間)、(iii)1985-2010年(世界的な明るくなる期間)の3つの期間の平均Taに対するRsの影響を計算しました。その結果を表1にまとめた。 表 1. 1900-2010年、1985-2010年、1940-1984年の3期間における日平均気温（Ta）に対するRsの影響（単位：℃/100 y） Rs：地表入射日射量
*アスタリスクは Rs の影響が統計的に有意であることを示している（α = 0.05 でスチューデントの t 信頼度検定に合格）。 キーパーは異なる地域の期間が異なり、1900-2010 年の一部をカバーしている可能性がある（図 5）。 キーパーの異なる地域の期間は異なっており、1985-2010 年の一部をカバーしているかもしれない (図 5)。 表1と図6から、Rsの減少がTaを減少させ、1940-1984年の薄暗くなった時期に最も急速に減少したことがわかる。寒冷期の気温上昇率は、北半球の暖冬期（5月から10月）よりもはるかに高いことが報告されています(44)。図６に示すように、1940年代から1950年代前半、1970年代には暖季の気温が大幅に低下し、Taは0.2℃以上も低下した。同様に、寒冷期のRsは1960年代から1970年代にかけて大幅に減少し、その結果、Taは0.2℃近く減少した。その後の Rs の増加は、ヨーロッパでのみ有意であった。結論として、Rs の変動は、今世紀半ばから 1970 年代にかけて温暖化がほとんど見られなかったことを部分的に説明している。 1980年代前半と1990年代前半に見られた最大冷却は、それぞれエル・チチョン火山とピナトゥボ火山の影響と一致していた。また、図6は、DTRを用いてRsの気温への影響を定量化した場合、暖冬、寒冷期、通年で結果が大きく異なることを示している(7)。 考察と結論 この論文では、Rs の直接観測(6, 45)と日照時間観測(25)を用いて、DTR の年 間変動が Rs の長期変動の代理として使用できることを示す。AR4気候モデル(46)は1950年(44)からのDTRの弱い単調な増加を示しており、図5と比較すると、検討したモデルの多くは、ここで示されているように1980年以前に集中的に増加したのではなく、エアロゾル強制力のゆっくりとした一定のランプアップを適用していることを示唆している。 DTR の変化は地表から上空への H に直接関連していると予想されるが、これらの乱流束の大きさは容易には推定されない(22)。多くのパラメータが Rs と H の関係、ひいては Rs と DTR の関係に影響を与える。 ここでは、土地被覆や土地利用の変化（都市化や灌漑）の影響は無視されている。中国やインドなどの発展途上国では（47）、1900 年以降、大幅な都市化と灌漑活動の増加（48）があり、DTR に対す る影響は反対であり、ほぼ相殺される可能性がある（16, 49, 50）ため、影響は局所的には重要である可能性が高いが、 地域規模では小規模である可能性が高い（1）。降水量は年変動が大きいが、その長期的な傾向は前世紀の間は無視できる程度であった(1)ので、DTR の長期的な傾向への影響もあると考えられる。 また、降水量や土地被覆・土地の変動は、年ごとの時間スケールや観測点スケールでは、かなりの不確実性を伴う。したがって, Rs の変動と Ta への影響を推定するために DTR を使用することは, 10 年ごとの時間スケールと地域的な空間スケールに限定されるべきである. 観測点の分布がまばらであり(1)、測定方法(38)や観測機器の変更(25, 51)があるため、直接観測では過去100年間の陸域のRsの信頼性の高い推定はできず、また、現在の気候モデルでは長期的なRsの変動を算出することはできない(52)。本研究では、世界的に分散した気象観測点における最新の均質化DTR観測を用いて、1990年から2010年までの陸域のRsを定性的に再構築した。その結果、世界的に陸域のRsは1930年代後半にピークを迎え、1940年代から1970年代にかけて大幅に減少し、その後はほとんど変化していないことがわかった。 これらの推定値は、これらの観測が可能な場合には、Rsや日照時間の観測と一致している。 さらに重要なことは、DTRの観測から、観測された日照時間の変化に対するRsの影響を推定することができることである。1984年以前の変化のみが観測された気温の傾向と関連しており、1995年以降のDTRの変動はRsの変動の全球的な影響は無視できることを示している。RsのTaへの影響が小さいのは、Rsに対するTaの感度が低く、温室効果ガスによる長波放射に対するTaの感度よりもはるかに低いことが一因であると考えられる(53)。 地表のエネルギー収支は地球の地表気候とその変化を直接決定するが、より局所的なスケールでは輸送過程と強く相互作用する。その結果、ほとんどの既存の研究では、雲(54, 55)、エアロゾル、および他のフィードバックがどのように働くかに応じて、間接的に地表面Taに関係する大気上部のエネルギー収支(5)に焦点が当てられてきた。 本論文では、1900年から2010年までに適用された陸域のRsの変動を直接かつ簡単に推定する方法を提供し、この変動が地表面温度変化に与える影響を推定する。 Rsの変化は主に雲とエアロゾルの変化によって決定される。エアロゾルはヨーロッパや中国ではRsの変動を説明していることが知られており(25, 56)、過去20年間に米国では雲がRsの変動を説明するために使用されてきた(36, 37)。 雲からの自然変動は、エアロゾルからの傾向よりも地域的で時間スケールが短いと予想されるが、そうでなければ、それらの影響を分離することはできない。また、この論文では、雲やエアロゾルが気候変動に応答するメカニズム(57)、すなわち、雲量率や雲高の変化(58)については取り上げていない。 我々の解析では、エアロゾルが吸収した太陽放射の温暖化効果、すなわちブラックカーボンからの放射を考慮していない(59⇓-61)。 0次までは、昼間の境界層内でのエアロゾル吸収は地表から取り除かれた太陽エネルギーを戻すので、DTRは変わらないが、Taの温暖化には寄与する。我々の解析では、エアロゾル層で吸収したエアロゾルの表面Rsへの散乱・吸収効果は含まれていますが、原則としてエアロゾル層で吸収したエアロゾルの温暖化を含めることはできません。 謝辞 中国語で均質化された549観測点の日最高気温と最低気温は、Zhongwei Yan教授のご厚意により提供されました。GEBA地表入射日射データはMartin Wild教授のご厚意により提供していただきました。本研究のためにデータの一部を処理してくださった Qian Ma 博士に感謝します。本研究は、中国国家基礎研究プログラム(2012CB955302)、中国国家自然科学財団(41175126)、米国エネルギー省(BER)助成金DE-FG02-09ER64746の支援を受けています。 Footnotes ↵1To whom correspondence should be addressed. E-mail: kcwang@bnu.edu.cn. Author contributions: K.W. designed research; K.W. performed research; K.W. and R.E.D. analyzed data; and K.W. and R.E.D. wrote the paper. The authors declare no conflict of interest. This article is a PNAS Direct Submission. This article contains supporting information online at www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1311433110/-/DCSupplemental. Freely available online through the PNAS open access option. References ↵Solomon S, et al.Trenberth KE, et al. (2007) Observations: Surface and atmospheric climate change. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, ed Solomon S, et al. (Cambridge Univ Press), pp 236–247.Google Scholar ↵Booth BBB, Dunstone NJ, Halloran PR, Andrews T, Bellouin N (2012) Aerosols implicated as a prime driver of twentieth-century North Atlantic climate variability. Nature 484(7393):228–232.CrossRefPubMedGoogle Scholar ↵Rasool SI, Schneider SH (1971) Atmospheric carbon dioxide and aerosols: Effects of large increases on global climate. Science 173(3992):138–141.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Wei T, et al. (2012) Developed and developing world responsibilities for historical climate change and CO2 mitigation. Proc Natl Acad Sci USA 109(32):12911–12915.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Kaufmann RK, Kauppi H, Mann ML, Stock JH (2011) Reconciling anthropogenic climate change with observed temperature 1998-2008. Proc Natl Acad Sci USA 108(29):11790–11793.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Wild M (2009) Global dimming and brightening: A review. J Geophys Res 114(D10):D00D16.CrossRefGoogle Scholar ↵Wild M, Ohmura A, Makowski K (2007) Impact of global dimming and brightening on global warming. Geophys Res Lett 34(4):L04702.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Dickinson RE, Liang S (2009) Clear sky visibility has decreased over land globally from 1973 to 2007. Science 323(5920):1468–1470.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Streets DG, et al. (2009) Anthropogenic and natural contributions to regional trends in aerosol optical depth, 1980-2006. J Geophys Res 114(D10):D00D18.CrossRefGoogle Scholar ↵Makowski K, Wild M, Ohmura A (2008) Diurnal temperature range over Europe between 1950 and 2005. Atmos Chem Phys 8(21):6483–6498.CrossRefGoogle Scholar ↵Liu B, Xu M, Henderson M, Qi Y, Li Y (2004) Taking China's temperature: Daily range, warming trends, and regional variations, 1955–2000. J Clim 17(22):4453–4462.CrossRefGoogle Scholar ↵Dai A, DelGenio AD, Fung IY (1997) Clouds, precipitation and temperature range. Nature 386(6626):665–666.Google Scholar ↵Dai A, Trenberth KE, Karl TR (1999) Effects of clouds, soil moisture, precipitation, and water vapor on diurnal temperature range. J Clim 12(8):2451–2473.CrossRefGoogle Scholar ↵Gilgen H, Wild M, Ohmura A (1998) Means and trends of shortwave irradiance at the surface estimated from global energy balance archive data. J Clim 11(8):2042–2061.Google Scholar ↵Zhou LM, et al. (2009) Spatial dependence of diurnal temperature range trends on precipitation from 1950 to 2004. Clim Dyn 32(2-3):429–440.CrossRefGoogle Scholar ↵Zhou LM, Dickinson RE, Tian YH, Vose RS, Dai YJ (2007) Impact of vegetation removal and soil aridation on diurnal temperature range in a semiarid region: Application to the Sahel. Proc Natl Acad Sci USA 104(46):17937–17942.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Wang KC, Liang S (2008) An improved method for estimating global evapotranspiration based on satellite estimation of surface net radiation, vegetation index, temperature, and soil moisture. J Hydrometeorol 9(4):712–727.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, et al. (2007) Influences of urbanization on surface characteristics as derived from the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer: A case study for the Beijing metropolitan area. J Geophys Res 112(D22):D22S06.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Wang P, Li ZQ, Cribb M, Sparrow M (2007) A simple method to estimate actual evapotranspiration from a combination of net radiation, vegetation index, and temperature. J Geophys Res 112(D15):D15107.Google Scholar ↵Wang KC, Dickinson RE, Liang S (2012) Global atmospheric evaporative demand over land from 1973 to 2008. J Clim 25(23):8353–8361.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Dickinson RE, Wild M, Liang S (2010) Evidence for decadal variation in global terrestrial evapotranspiration between 1982 and 2002: 2. Results. J Geophys Res 115(D20):D20113.Google Scholar ↵Wang KC, Dickinson RE (2012) A review of global terrestrial evapotranspiration: Observation, modeling, climatology, and climatic variability. Rev Geophys 50(2):RG2005.Google Scholar ↵Wang KC, Li ZQ, Cribb M (2006) Estimation of evaporative fraction from a combination of day and night land surface temperatures and NDVI: A new method to determine the Priestley-Taylor parameter. Remote Sens Environ 102(3-4):293–305.CrossRefGoogle Scholar ↵Makowski K, et al. (2009) On the relationship between diurnal temperature range and surface solar radiation in Europe. J Geophys Res 114(D10):D00D07.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Dickinson RE, Wild M, Liang S (2012) Atmospheric impacts on climatic variability of surface incident solar radiation. Atmos Chem Phys 12(20):9581–9592.CrossRefGoogle Scholar ↵Tang WJ, Yang K, Qin J, Cheng CCK, He J (2011) Solar radiation trend across China in recent decades: A revisit with quality-controlled data. Atmos Chem Phys 11(1):393–406.CrossRefGoogle Scholar ↵Lawrimore JH, et al. (2011) An overview of the Global Historical Climatology Network monthly mean temperature data set, version 3. J Geophys Res 116(D19):D19121.CrossRefGoogle Scholar ↵Menne MJ, Williams CN, Vose RS (2009) The U.S. historical climatology network monthly temperature data, version 2. Bull Am Meteorol Soc 90(7):993–1007.CrossRefGoogle Scholar ↵Li Z, Yan Z (2009) Homogenized daily mean/maximum/minimum temperature series for China from 1960-2008. Atmos Ocean Sci Lett 2(4):237–243.Google Scholar ↵Ohmura A (2006) Observed long-term variations of solar irradiance at the earth's surface. Space Sci Rev 125(1-4):111–128.Google Scholar ↵Shi GY, et al. (2008) Data quality assessment and the long-term trend of ground solar radiation in China. J Appl Meteorol Climatol 47(4):1006–1016.CrossRefGoogle Scholar ↵Sun B, Karl TR, Seidel DJ (2007) Changes in cloud-ceiling heights and frequencies over the United States since the early 1950s. J Clim 20(15):3956–3970.CrossRefGoogle Scholar ↵Angell JK (1990) Variation in United States cloudiness and sunshine duration between 1950 and the drought year of 1988. J Clim 3(2):296–308.CrossRefGoogle Scholar ↵Lauritsen RG, Rogers JC (2012) U.S. diurnal temperature range variability and regional causal mechanisms, 1901–2002. J Clim 25(20):7216–7231.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Dickinson RE, Su L, Trenberth KE (2012) Contrasting trends of mass and optical properties of aerosols over the Northern Hemisphere from 1992 to 2011. Atmos Chem Phys 12(19):9387–9398.CrossRefGoogle Scholar ↵Long CN, et al. (2009) Significant decadal brightening of downwelling shortwave in the continental United States. J Geophys Res 114(D10):D00D06.CrossRefGoogle Scholar ↵Augustine JA, Dutton EG (2013) Variability of the surface radiation budget over the United States from 1996 through 2011 from high-quality measurements. J Geophys Res 118(1):43–53.Google Scholar ↵Wang KC, Dickinson KE, Ma Q, Augustine JA, Wild M (2013) Measurement methods affect the observed global dimming and brightening. J Clim 26(12):4112–4120.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Liang S (2009) Global atmospheric downward longwave radiation over land surface under all-sky conditions from 1973 to 2008. J Geophys Res 114(D19):D19101.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Dickinson RE (2013) Global atmospheric downward longwave radiation at the surface from ground-based observations, satellite retrievals and reanalyses. Rev Geophys 51(2):150–185.CrossRefGoogle Scholar ↵Dickinson RE, Cicerone RJ (1986) Future global warming from atmospheric trace gases. Nature 319(6049):109–115.CrossRefGoogle Scholar ↵Jacobsen A (1999) Estimation of the soil heat flux/net radiation ratio based on spectral vegetation indexes in high-latitude Arctic areas. Int J Remote Sens 20(2):445–461.CrossRefGoogle Scholar ↵Clothier BE, et al. (1986) Estimation of soil heat flux from net radiation during the growth of alfalfa. Agric For Meteorol 37(4):319–329.CrossRefGoogle Scholar ↵Wallace JM, Fu Q, Smoliak BV, Lin P, Johanson CM (2012) Simulated versus observed patterns of warming over the extratropical Northern Hemisphere continents during the cold season. Proc Natl Acad Sci USA 109(36):14337–14342.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Wild M, et al. (2009) Global dimming and brightening: An update beyond 2000. J Geophys Res 114(D10):D00D13.CrossRefGoogle Scholar ↵Zhou LM, Dickinson RE, Dai AG, Dirmeyer P (2010) Detection and attribution of anthropogenic forcing to diurnal temperature range changes from 1950 to 1999: Comparing multi-model simulations with observations. Clim Dyn 35(7-8):1289–1307.CrossRefGoogle Scholar ↵Zhou LM, et al. (2004) Evidence for a significant urbanization effect on climate in China. Proc Natl Acad Sci USA 101(26):9540–9544.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Mukherji A, et al. (2009) Revitalizing Asia's Irrigation: To Sustainably Meet Tomorrow’s Food Needs (Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome) Rome,.Google Scholar ↵Geerts B (2002) On the effects of irrigation and urbanisation on the annual range of monthly-mean temperatures. Theor Appl Climatol 72(3-4):157–163.CrossRefGoogle Scholar ↵Sacks WJ, Cook BI, Buenning N, Levis S, Helkowski JH (2009) Effects of global irrigation on the near-surface climate. Clim Dyn 33(2-3):159–175.CrossRefGoogle Scholar ↵Wang KC, Augustine J, Dickinson RE (2012) Critical assessment of surface incident solar radiation observations collected by SURFRAD, USCRN and AmeriFlux networks from 1995 to 2011. J Geophys Res 117(D23):D23105.CrossRefGoogle Scholar ↵Wild M, Schmucki E (2011) Assessment of global dimming and brightening in IPCC-AR4/CMIP3 models and ERA40. Clim Dyn 37(7):1671–1688.CrossRefGoogle Scholar ↵Stanhill G (2011) The role of water vapor and solar radiation in determining temperature changes and trends measured at Armagh, 1881-2000. J Geophys Res 116(D3):D03105.CrossRefGoogle Scholar ↵Spencer RW, Braswell WD (2010) On the diagnosis of radiative feedback in the presence of unknown radiative forcing. J Geophys Res 115(D16):D16109.CrossRefGoogle Scholar ↵Dessler AE (2010) A determination of the cloud feedback from climate variations over the past decade. Science 330(6010):1523–1527.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Streets DG, Wu Y, Chin M (2006) Two-decadal aerosol trends as a likely explanation of the global dimming/brightening transition. Geophys Res Lett 33(15):L15806.CrossRefGoogle Scholar ↵Kerr RA (2010) Climate change. El Niño lends more confidence to strong global warming. Science 330(6010):1465.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Davies R, Molloy M (2012) Global cloud height fluctuations measured by MISR on Terra from 2000 to 2010. Geophys Res Lett 39(3):L03701.Google Scholar ↵Jacobson MZ (2012) Investigating cloud absorption effects: Global absorption properties of black carbon, tar balls, and soil dust in clouds and aerosols. J Geophys Res 117(D6):D06205.CrossRefGoogle Scholar ↵Ramanathan V, et al. (2005) Atmospheric brown clouds: Impacts on South Asian climate and hydrological cycle. Proc Natl Acad Sci USA 102(15):5326–5333.Abstract/FREE Full TextGoogle Scholar ↵Ramanathan V, et al. (2007) Warming trends in Asia amplified by brown cloud solar absorption. Nature 448(7153):575–578.CrossRefPubMedGoogle Scholar |
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