气温降水特征

气温降水特征（精选8篇）

气温降水特征 篇1

1 资料来源

选取咸宁气象观测站 (57590) 1960—2007年气象资料, 包括逐日平均气温、最高气温、最低气温和日降水量。四季划分为春季3—5月, 夏季6—8月, 秋季9—11月, 冬季12月至翌年2月。统计咸宁市各年代段的年、季平均气温、平均最高气温、平均最低气温、降水量和暴雨日数, 进行气候趋势分析。但因咸宁气象观测站2008年搬迁至郊区, 观测资料不连续, 所以没有采用2008年之后的气象观测资料。

2 温度变化

2.1 平均气温

从咸宁站近50年的温度资料可得出:1990—2007年咸宁春、夏、秋3个季节的年平均气温呈递增趋势。冬季平均气温较20世纪60—80年代明显偏高, 最高的是90年代;20世纪60年代年均气温和春、秋季平均气温较70—80年代偏高, 夏季较70—90偏高, 而冬季气温较低。这说明咸宁在20世纪60年代夏季炎热, 冬季寒冷, 季节分明;21世纪初8年的年均气温和春、夏、秋、冬4季的平均气温较70—80年代分别偏高0.9、1.3、0.6、0.6、1.0℃, 与20世纪90年代相比, 年均气温和春、夏、秋3季平均气温分别偏高0.4、1.3、0.7、0.5℃。这说明进入21世纪气候变暖趋势更加明显, 其中春季增温幅度最大, 夏季次之。咸宁温度普遍偏高, 增暖趋势更加明显;20世纪80、90年代前期处于气温偏低期。

2.2 平均最高气温

统计咸宁站各年代段的年、季平均最高气温可以看出:20世纪60—80年代咸宁的年、夏季、秋季、冬季最高气温呈下降趋势, 最低值出现在80年代;春季最高气温在20世纪60—70年代呈下降趋势, 最低值出现在70年代;20世纪90年代以后咸宁的年、春季、夏季、秋季最高气温呈上升的趋势, 且在21世纪头8年上升的更明显。21世纪初8年与20世纪80年代相比, 年、春季、夏季、秋季最高气温各偏高1.4、2.3、0.9、1.5℃, 春季增温最为明显;冬季最高气温在20世纪90年代为最高值, 在80年代为最低值;冬季最高气温在20世纪90年代上升非常明显, 而在21世纪初8年则呈降低的趋势[1,2]。

2.3 平均最低气温

统计1960—2007年咸宁各年代段的年、季平均最低气温可以看出, 自20世纪80年代以来, 咸宁的年和各季最低气温呈上升的趋势, 且20世纪90年代以来, 上升更加明显。21世纪初8年与20世纪60年代相比, 年、春季、夏季、秋季和冬季最低气温分别偏高1.2、1.1、0.9、0.7、1.8℃, 这说明20世纪90年代以来, 咸宁增暖明显, 尤其21世纪更加明显, 冬季增温幅度最大[3,4]。

3 降水变化

3.1 年、季降水变化

统计咸宁20世纪60年代 (1960—1969年) 、70年代 (1970—1979年) 、80年代 (1980—1989年) 、90年代 (1990—1999年) 和21世纪初8年 (2000—2007年) 的年、季平均降水量可以看出, 60—90年代咸宁市降水量呈递增的趋势, 90年代达到最大值, 是降水量最大的10年;而21世纪初的8年, 降水量明显减少, 较90年代减少228 mm。经统计近48年来, 年降水量最大的是1999年, 为2 147 mm, 年降水量最小的是1966年, 为1 011 mm, 最大与最小相差1 136 mm。

咸宁市近48年来, 春季降水量最大的10年是70年代, 最小的10年是80年代;夏季降水量最大的10年是90年代, 最小的是21世纪初的8年最小, 比90年代少了234mm;秋季降水量最大的10年是80年代, 最小的10年是90年代, 21世纪初的8年更小;冬季降水量最大的10年是90年代, 21世纪初的8年更大, 比90年代增加了51 mm, 最小的10年是80年代。总体来看, 21世纪初的8年, 除了冬季降水量增加外, 其他季节均为减少。

3.2 暴雨日数

统计1960—2007年咸宁各年代段的年、季暴雨日数可以发现, 咸宁市近50年共出现212次暴雨, 夏季暴雨最多, 出现115次, 占总暴雨日数的54%, 春季次之, 占总数的30%, 秋季暴雨较少, 冬季最少, 只有3次。20世纪70年代咸宁市暴雨最多, 出现51次, 80—90年代缓慢减少, 到了21世纪初的8年, 则明显减少, 与20世纪90年代相比, 减少19次。

咸宁市春季暴雨最多的是20世纪70年代, 为16次, 其他年代均为12次;夏季暴雨最多的是20世纪90年代, 为29次, 最少的是21世纪初8年, 为13次;秋季暴雨最多的是20世纪80年代, 为9次, 最少的是20世纪60年代和21世纪初8年, 均为3次;冬季暴雨很少。21世纪前8年暴雨减少, 主要是夏季暴雨减少所致。

4 小结

近50年 (1960—2007年) , 咸宁市平均气温呈上升趋势, 20世纪90年代后期以来上升尤为明显, 春季和冬季增温幅度较大, 对平均气温贡献最大;最高、最低气温均呈上升趋势, 自20世纪90年代中后期以来, 上升趋势更加明显。降水量在20世纪60—90年代呈增加趋势, 90年代达到峰值, 21世纪初的8年明显减少, 且这8年春、夏、秋3季均减少;暴雨自20世纪70年代以来, 呈减少趋势, 21世纪初的8年减少更加明显。

参考文献

[1]吉奇, 宋冀凤, 徐璐璐.本溪地区50年气温变化特征[J].气象科技, 2007, 35 (5) :661-664.

[2]苏晓丹, 张雪萍.黑龙江省近56年气温降水变化特征及突变分析[J].中国农学通报, 2011, 27 (14) :205-209.

[3]周小明, 况源, 梁富强.宜宾市近50年气温降水变化特征分析[J].科学与财富, 2012 (6) :16-17.

[4]朱紫明, 刘亚玲, 于宏君, 等.内蒙古通辽市科尔沁区近50年气温降水变化趋势分析[J].畜牧与饲料科学, 2012, 33 (5) :86-87.

气温降水特征 篇2

应用和田河流域和田市气象站1954-20逐月平均气温和降水量资料,采用趋势系数、Morlet小波分析法分析了54a来和田河流域气温、降水趋势变化及周期特征,结果表明:气温和降水变化呈暖湿化发展,气温线性变暖率为0.33℃/10a,降水线性递增率为2.1mm/10a,各年代变化趋势存有差异,但基本与西北地区气候变化趋势一致;小波系数的实部、模、位相信息准确揭示出了不同时间尺度下气温、降水的年际、年代际周期演变、强度变化以及突变特征.

作 者：刘海涛 张向军 李绣东 买买提 王永莉 LIU Hai-tao ZHANG Xiang-jun LI Xiu-dong Maimaiti WANG Yong-li  作者单位：刘海涛,张向军,买买提,王永莉,LIU Hai-tao,ZHANG Xiang-jun,Maimaiti,WANG Yong-li(和田地区气象局,新疆,和田,848000)

李绣东,LI Xiu-dong(策勒县气象局,新疆,策勒,848300)

气温降水特征 篇3

一、保护区概况

连古城国家级自然保护区位于我国西北, 石羊河流域最下游的甘肃省民勤县境内, 是我国最大的荒漠生态类型的国家级自然保护区, 于2002年7月经国务院批准成立, 位于北纬38°05′~39°06′、东经103°02′~104°02′, 南北宽约90km, 东西长6.5~125km不等, 总面积3898.8km2。保护区以保护荒漠天然植被群落、珍稀濒危动植物、古人类文化遗址和极端脆弱的荒漠生态系统为主要对象, 具有地带气候典型性、生物多样性、稀有物种的特殊性、自然生态的完整性等特征, 具有较高的学术和科研价值。保护区深居内陆, 远离海洋, 气候干旱, 降水稀少, 蒸发强烈, 年平均气温8.3℃, 年平均降水量113.9mm, 蒸发量2658.7mm, 蒸发量是降水量的23.3倍, 大风、沙尘天气频发, 属于温带干旱气候。

二、资料与方法

文中所用资料为保护区所在地民勤国家基准气候站1953~2010年逐月 (年) 气温、降水。民勤国家基准气候站是国家气候站网的骨干, 所获取的资料具有充分的代表性、准确性、比较性等特点。气候平均值采用WTO规定近30年 (1981~2010年) 均值为标准。

分析气候变化趋势时, 采用线性回归的趋势分析方法, 趋势计算方法:用表示样本量为的某一气候变量, 用表示所对应的时间, 建立和之间的一元线性回归方程:=。此方法可较好地表示气候变量的变化趋势, 其中b为气候变量的倾向率, b>0表示直线递增, b<0表示直线递减。变化趋势的显著性, 采用时间与原序列变量之间的相关系数进行检验。气候突变分析采用Mann-Kendall方法。

三、结果与分析

㈠气温变化特征保护区多年平均气温8.3℃, 最高年10.0℃ (1998年) , 最低年6.5℃ (1967年) , 相差3.5℃, 平均气温总体呈升高趋势 (见图1) , 线性倾向率为0.33℃/10年, 通过0.001的显著性水平检验, 升温趋势极为显著。从M-K统计量分析:在0.05的显著性水平临界线之间, UF与UB于1989年相交, 且UF上升超过+1.96的临界值, 交点1989年是保护区平均气温增高突变的开始年, 和全国气温突变基本一致, 年平均气温突变前与突变后相差1.2℃。从逐年代对比分析可以看出 (见表1) , 20世纪50年代、60年代和70年代偏冷, 80年代和多年平均值持平, 90年代和21世纪前10年偏暖, 尤其是21世纪前10年平均气温达9.3℃, 比多年平均和气候平均值分别偏高1.0℃和0.5℃, 比20世纪60年代升高了1.6℃。季际春、夏、秋、冬四季平均气温均为显著升高的趋势 (见表2) , 其中冬季升温最显著, 线性倾向率为0.49℃/10年, 秋季升温和冬季接近, 夏季升温幅度最小, 和马瑞等研究的保护区所在地绿洲与荒漠过渡带夏季气温降低不同。一日中夜间和白天气温均为显著升高趋势, 线性倾向率分别为0.43℃/10年和0.19℃/10年, 和时间序列的相关系数分别为0.77和0.52, 升温趋势极为显著, 升温幅度夜间明显大于白天。

注:不带*代表气候倾向率通过0.05的显著性检验, 带*为未通过。

㈡降水变化特征保护区多年平均年降水量113.9mm, 最多年202.0mm (1994年) , 最少年38.6mm (1959年) , 相差163.4mm, 年降水量呈微弱增多趋势 (见图2) , 线性倾向率为2.0mm/10年, 没有通过0.05的显著性水平检验, 降水增多但趋势不明显, 与李玲萍等研究的石羊河流域降水变化趋势一致。M-K统计量显示年降水量无突变特征。年代际20世纪50年代、60年代和80年代降水量较多年平均值偏少, 80年代最少, 70年代、90年代和21世纪前10年多于多年平均值, 21世纪前10年降水量最多, 90年代以来降水为增多趋势, 21世纪前10年比20世纪80年代增多了24.7mm (见表1) 。季际夏季降水为减少趋势, 春、秋和冬季为增多的趋势, 由于气候各季降水气候倾向率均未通过0.05的显著性水平检验, 所以减少和增多的趋势均不明显 (见表2) 。

四、总结与讨论

近58年保护区平均气温呈极显著的升高趋势, 线性倾向率为0.33℃/10年, 1989年发生增暖突变, 气温的升高主要出现在冬季和春季, 年际、各季度升温均大于我国西北干旱区, 近10年是最暖的时期;夜间和白天气温均为显著升高趋势, 夜间升高较白天明显偏大。气温的显著升高对保护区所在地种植棉花、玉米等喜温作物有利, 但对保护区生态恢复和治理不利。

气温降水特征 篇4

采用常规线性统计与滑动平均分析方法并结合GIS技术,对海河流域40 a(1960-)来降水与气温长期变化趋势进行了分析,并探讨了流域降水与气温空间差异性.结果表明,40 a来海河流域年降水呈下降趋势,而气温则呈上升的趋势,流域降水年际变化较为明显,年降水量极值比为2.31,变差系数Cv值为0.18;流域气温年际变化不太明显,年均气温极值比为1.32,变差系数Cv值为0.06.流域降水与气温存在明显的地区差异,总的趋势是降水由太行山、燕山迎风区分别向西北和东南两侧减少,气温从东南向西北降低.

作 者：袁再健 沈彦俊 褚英敏 齐永青 YUAN Zai-jian SHEN Yan-jun CHU Ying-min QI Yong-qing  作者单位：袁再健,YUAN Zai-jian(中国科学院,遗传与发育生物学研究所,农业资源研究中心,石家庄,050021;河北科技大学,经济管理学院,石家庄,050018)

沈彦俊,齐永青,SHEN Yan-jun,QI Yong-qing(中国科学院,遗传与发育生物学研究所,农业资源研究中心,石家庄,050021)

气温降水特征 篇5

1 资料来源与方法

1.1 资料来源及处理

资料来源为1962—2011年50年黔南州12个气象观测站的月降水量和月平均气温的历年资料。设R为月降水量多年序列, T为气温多年序列。其中三都站的降水量资料在1979年有缺失, 用相关系数最大的站与其进行比值订正插补。都匀站由于2007年迁站, 对2007—2011年的气温序列进行订正, 用相关系数最大的站与其进行差值订正[4]。

1.2 可利用降水量计算

在水循环中不考虑土壤、植被等下垫面因素的影响, 不考虑径流、渗透等流动方式, 只考虑降水与蒸发, 将两者之差作为可利用降水量H, 即H=R-E。在水汽蒸发中考虑影响最大的因素降水、温度, 利用高桥浩一郎陆面蒸发经验公式[5]:

将R、T带入公式 (1) 计算出各月蒸发量序列E。各月可利用降水量序列为H=R-E。由月可利用降水量相加得到各季和年可利用降水量值。在研究降水量、气温与可利用降水的影响中, 将R和T求平均, 然后计算各地平均的H, 再计算其相关性和变化情况。

2 可利用降水的分布

2.1 可利用降水的时间变化

由黔南州年平均可利用降水量变化可知, 1962—2011年间可利用降水呈现减少的趋势, 其趋势为-12.6 mm/10年。20世纪70—80年代初期为可利用降水丰沛期, 80年代中期至90年代初期是偏少期, 90年代中期至2000年代初期是丰沛期, 2000年代中期至末期为偏少期。

在可利用降水量季节分布中, 可利用降水在夏季最为丰沛, 占全年的54%, 其次是春季, 占全年的29%, 最少是冬季, 占全年的3%。历年变化趋势中, 夏、冬季呈增加趋势, 春、秋季呈减少趋势, 春、秋季减少的幅度大于夏、冬季增加的幅度。

从可利用降水月分布看, 6月水资源最丰富, 其次是5月和7月, 最少的是12月、1月和2月。

2.2 可利用降水量的空间分布

1962—2011年黔南州可利用降水量平均为594.1 mm, 最大的中心出现在州中部的都匀市 (771.6 mm) , 其次是西部的长顺县 (763.5 mm) , 最小的中心出现在南部的罗甸县 (476.4 mm) , 其次是北部的龙里县 (495.5 mm) 。可利用降水量呈不规则的地域分布。

3 降水量、气温对可利用降水量的影响

3.1 降水量、气温与可利用降水量的相关性

可利用降水量是降水量中的一部分, 降水量的多少决定了可利用降水量的多少, 计算各月两者的相关系数, 各月相关系数为0.872 5 (罗甸县2月) ~0.997 8 (都匀县6月) , 两者呈显著的正相关关系, 因此降水量增大, 可利用降水量也增大。在显著的相关中相关系数大小也略有差异, 南部地区稍小于其他地区, 11月至翌年3月较小, 4—7月较大, 10月相对9月增大, 为1个小峰值 (图1) 。气温与可利用降水量之间的相关系数, 各月间和各地区的相关程度不同 (图2) 。7月、8月气温与可利用降水量之间的相关系数绝对值最大, 并且所有气象观测站都能通过信度α=0.01的检验, 其他月只有3月的瓮安县、贵定县, 9月的瓮安县、独山县能通过检验, 这些月相关性较小, 甚至没有关系 (相关系数接近0) 。通过检验的相关系数都为负, 两者为负相关, 在7—8月气温升高, 蒸发量增大, 可利用降水量在温度增加的影响下减小的量也增加。各月情况:1月, 长顺县、惠水县、龙里县、贵定县负相关性较大, 未通过检验, 其他站相关性小;2月, 负相关大的是独山县、平塘县、长顺县, 也未通过检验;3月, 北部、西部相关较大, 瓮安县、贵定县通过检验, 负相关;4—5月基本无相关, 6月南部地区反相关性最大, 但也未通过检验, 7—8月全部测站都通过检验, 呈负相关;9月, 相关仍较高, 但通过检验的只有瓮安县和独山县;惠水县、贵定县、龙里县较大, 并且呈正相关, 未通过检验;11—12月福泉县负相关性较大, 未通过检验, 其他站基本无相关 (图2) 。

在季节上, 四季降水量与可利用降水量也都呈显著的正相关, 略有不同的是北部的瓮安县、福泉县、龙里县、贵定县, 加上南部的独山县、三都县相关系数的大小按春—夏—秋—冬递减, 而其他站则是按夏—春—秋—冬递减。季平均温度与可利用降水量的关系为负相关, 但关系不显著, 其中春季绝对值最大的是惠水县, 未通过检验, 其余各地基本不相关;夏季, 相关系数绝对值较大, 呈负相关, 但通过检验的只有荔波县、长顺县、三都县、罗甸县4站;秋季, 相关性较大的有独山县、长顺县、罗甸县, 未通过检验, 其余各站基本不相关;冬季, 独山县相关性较大, 未通过检验, 其余各地不相关 (表1) 。

3.2 降水量、气温的变化对可利用降水量的影响

为了得到可利用降水对降水量、气温变化的敏感反应, 分别设定, 气温不变, 即ΔΤ=0, 降水量变化ΔR=±10%、±20%时;设定ΔR=0, ΔΤ=±1℃时;设定ΔR=-10%, ΔΤ=+1℃时, 可利用降水量的变化量 (百分率) ΔH的大小。

经计算, ΔΤ=0, ΔR=10%时, 12个站1—12月的ΔH值为16.1%~32.3%。其中6月变化最小, 各地平均为18.4%, 12月变化最大, 平均为30.5%;月平均在23.7% (独山县) ~27.8% (罗甸县) , 12个站的平均月变化为25.3%。

ΔΤ=0, ΔR=20%时, 12个站1—12月的ΔH值为32.3%~70.6%。同样6月变化最小, 各地平均为37.2%, 12月变化最大平均为66.0%;月平均在49.3% (独山县) ~59.3% (罗甸县) , 12个站的平均月变化为53.1%。

ΔΤ=0, ΔR=-10%时, 12个站1—12月的ΔH值为-26.7%~-16.0%。同样6月变化最小, 各地平均为-17.9%, 12月变化最大平均为-25.8%;月平均在-24.1% (罗甸县) ~-21.5% (独山县) , 12个站的平均月变化为-22.6% (图3) 。

ΔΤ=0, ΔR=-20%时, 12个站1—12月的ΔH值为-48.3%~-31.7%。同样6月变化最小, 各地平均为-34.9%, 12月变化最大平均为-47.0%;月平均在-44.5% (罗甸县) ~-40.7% (独山县) , 12个站的平均月变化为-42.2%。

ΔR=0, ΔΤ=+1℃时, 12个站1—12月的ΔH值为-12.2%~-3.8%。也是6月变化最小, 各地平均为-5.0%, 12月变化最大平均为-11.7%;月平均在-8.0% (独山县) ~-9.6% (罗甸县) 间, 12个站的平均月变化为-8.7% (图4) 。

ΔR=0, ΔΤ=-1℃时, 12个站1—12月的ΔH值为3.6%~13.9%。也是6月变化最小, 各地平均为4.9%, 12月变化最大平均为13.2%;月平均在8.5% (独山县) ~10.5% (罗甸县) 间, 12站的平均月变化为9.4%。

ΔR=-10%, ΔΤ=+1℃时, 12个站1—12月的ΔH值为-35.6%~-19.6%。也是6月变化最小, 各地平均为-22.5%, 12月变化最大平均为-34.6%;月平均在-31.5 (罗甸县) ~-28.2% (独山县) , 12个站的平均月变化为-29.6%。

从计算结果可以看出, 可利用降水随降水量增加、气温下降而增加, 或随降水量减少、气温上升而减少, 在各月的变化幅度是不同的, 几种设定下, 变化最小的是6月, 最大的是12月, 4—7月变化小于8月至翌年3月;可利用降水的变化幅度大于降水量的变化幅度。在区域上, 月平均变化独山县最小, 罗甸县最大;南部除了独山县外, 变化幅度基本大于北部;由于历年来降水量的变化趋势是下降的, 而气温是上升的, 因此计算ΔR=-10%, ΔΤ=+1℃时, ΔH的值, 其大小基本上是降水减少、气温上升时变化的叠加, 接近降水量变化的3倍, 月平均变化各地差异不大, 变化最小的独山县与变化最大的罗甸县间相差3.3%。说明气候变化对可利用降水资源的影响是较大的, 各地都应该重视。

用曲线拟合可利用降水量与降水量、温度增减变化的趋势, 都是2次多项式, 拟合程度较高, 决定系数达1。降水量与可利用降水相关系数最大的6月, 可利用降水随降水量变化的拟合曲线公式:瓮安县为Ha=36.473ΔRa2+203.53ΔRa+109.8 (图5) , 罗甸县为Hb=54.847ΔRb2+242.53ΔRb+125.51 (图6) , 都匀市为Hc=22.953ΔRc2+302.75ΔRc+182.3 (图7) ;气温与可利用降水相关系数较大的7月, 可利用降水随气温变化的拟合曲线公式:瓮安县为Ha=0.077 6ΔTa2-4.684 3ΔTa+65.118, 罗甸县为Hb=0.095 7ΔTb2-5.548 6ΔTb+78.067, 都匀市为Hc=0.011ΔTc2-6.906 7ΔTc+123.99 (图8) 。北部、南部、中部3个站的变化趋势都相似, 可利用降水量随降水量、温度的变化比例差异不大。

4 结语

黔南州的可利用降水资源呈减少的趋势, 这是由降水量减少和气温上升决定的[6]。降水量与可利用降水呈显著的正相关关系, 降水量大可利用降水资源就丰沛, 降水量减少, 可利用降水量也减少, 气温的升降也影响可利用降水的变化, 两者为负相关, 但相关较大的月只有7月、8月。季节上, 降水量与可利用降水之间相关性差异不大, 春夏大于秋冬;气温是夏季相关较好。

设定气温不变, 降水量增减时可利用降水量也增减, 或设定降水量不变, 气温升降时, 可利用降水减增。各月的可利用降水变幅是不同的, 几种设定, 最大的都是12月, 最小的是6月。各月可利用降水量随降水量、气温变化的值可以用拟合曲线和公式表达。

参考文献

[1]安刚, 孙力, 廉毅.东北地区可利用降水资源的初步分析[J].气候与环境研究, 2005, 10 (1) :132-139.

[2]程肖侠, 方建刚, 孙娴, 等.陕西省可利用降水资源的气候变化特征及敏感性分析[J].水土保持研究, 2009, 16 (5) :45-50.

[3]李永华, 高阳华, 廖良兵.重庆地区年可利用降水资源的变化分析[J].南京气象学院学报, 2008, 31 (3) :422-428.

[4]罗汉民, 吴诗敦, 谭克光.气候学[M].北京:气象出版社, 1980:156-162.

[5]高桥浩一郎.月平均气温、月降水量以及蒸发散量的推定方式[J].天气 (日本) , 1979, 26 (12) :29-32.

气温降水特征 篇6

1 资料与方法

1.1 资料来源

本文所选用资料为1961年1月1日至2000年12月6日共40年全国551个国家地面观测站的气温和降水资料。为了方便研究一年四季不同季节之间的相关关系, 利用40年的气温和降水资料分别得到40年四季的气温和降水数据。

1.2 研究方法

本文用SVD分析方法, 以近40年中国区域的各季节降水作为左场, 对应的各季节温度则作为右场, 客观地分析中国区域各季节降水与气温的内在联系, 包括春季降水与春季温度的相关分析、与夏季温度的相关分析、与秋季温度的相关分析和与冬季温度的相关分析, 以此类推, 一共可以得到16组。对每组进行SVD分析计算可以得到: (1) 左右奇异向量的时间系数矩阵, 并计算相关系数, 检验是否通过95%的置信度; (2) 左右异性相关系数; (3) 左右同性相关系数。异性相关关系是指2个变量, 其中一个变量的年际变化与另一个变量不同模态的时间系数年际变化的关系。同性相关关系是指2个变量, 其中的一个变量的年际变化与同一个变量不同模态的时间系数年际变化的关系。为了更好地研究降水与温度的相关性, 一共计算了10个SVD模态, 本文主要分析第一模态。

2 结果与分析

2.1 全国降水与温度平均分布情况

由图1可见, 北方大部分区域的降水比南方及东部沿海城市偏小, 降水量的等值线分布走向大体呈东北—西南向, 在北疆、青海和内蒙古西部降水平均值最小, 降水平均值最大的地区在长江流域以及东南沿海区域, 这与图2中等值线的走向大体吻合, 并按着西北—东南走向逐渐增加, 最小值地区位于北疆、青海、西藏、内蒙古西部、东北部和黑龙江西北部, 而在广东及东部沿海城市温度平均值最大, 说明中国的40年气温平均值和降水有着一定的联系。

2.2 降水与气温的相关分析

2.2.1 春季降水与四季气温的关系。

由图3可见, 我国北方所呈现的相关性比南方显著, 北疆、南疆与西藏的交界处和黑龙江东南部为正的大值区。由图4可见, 近40年春季气温第一模态的时间系数在20世纪60—70年代期间1962年、1971年和1975年3年呈显著负位相, 1971年最显著;而在80—90年代期间1981年和1991年呈显著正位相, 1981年最显著, 同时在1985年有较显著的负位相, 这也与何丽的研究结果一致[11]。这些地区春季降水的年际变化与春季温度第一模态时间系数的年际变化大致相同;负值区主要位于新疆西南、中部、东部和内蒙古中部, 降水的年际变化与气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相, 这些地区春季降水的变化可能与气温的第一模态存在联系。其地区关系不明显。

由图5可见, 北疆、内蒙古东北部和黑龙江大部为正值区, 这些地区春季降水的年际变化与春季降水第一模态年际变化比较一致;负值区主要位于南疆大部、青海与内蒙古西北部, 降水的年际变化与降水第一模态时间系数的年际变化呈反位相。这些地区春季降水的变化可能与降水的第一模态时间系数的年际变化存在联系。由图6可见, 春季温度与降水第一模态的异性相关系数在全国范围内均不明显。

由夏季温度第一模态的时间变化系数与降水的异性相关可得, 负值区主要位于北疆、内蒙古中部、东北部和黑龙江大部, 降水的年际变化与温度第一模态时间系数的年际变化呈反位相;青海东部和内蒙西北部为正值区, 这些地区春季降水的年际变化与夏季温度第一模态年际变化大致相同, 这些地区春季降水的变化可能与气温的第一模态存在一定联系。从秋季温度的第一模态的时间变化系数同降水的异性相关进行分析, 负值区主要位于北疆、内蒙古东北部和黑龙江大部分, 降水的年际变化与温度第一模态时间系数的年际变化呈反位相。这些地区春季降水的变化可能与气温的第一模态存在联系。春季降水与冬季温度的相关分析和春季降水与秋季温度的相关类似。

注:方差贡献41.32%。

2.2.2 夏季降水与四季气温的关系。

由图7可见, 我国北方的显著性要比南方明显, 负值区主要位于北疆、南疆、内蒙古东北部至黑龙江大部分。由图8可见, 近40年春季气温第一模态的时间系数在20世纪60—70年代期间总体上呈显著正位相, 其中在1961年和1966年表现出较显著的负位相;而在80—90年代期间在1984年和1994年呈显著正位相。夏季降水的年际变化与温度第一模态时间系数的年际变化呈反位相, 这些地区夏季降水的变化可能与气温的第一模态有联系。

注:方差贡献37.48%。

对夏季温度第一模态的时间变化系数与夏季降水异性相关分析, 在北疆、青海、内蒙古西北部、中部和黑龙江中部为正值区, 降水的年际变化与气温第一模态的时间变化系数的位相大致相同;负值区主要位于除北疆的大部分新疆地区, 降水的年际变化与气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相。这些地区夏季降水的变化可能与气温的第一模态存在一定联系, 其他地区关系并不大。从夏季降水第一模态的同性相关结果中, 负值区主要位于北疆、内蒙古东北部和黑龙江大部, 降水的年际变化同气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相;在新疆西南部、东南部和内蒙古中部为正值区, 降水的年际变化与气温第一模态的时间变化系数的位相大致相同。这些地区夏季降水的变化可能与气温的第一模态存在联系。

在冬季温度第一模态的时间变化系数与降水异性相关和夏季降水的第一模态的同性相关图中只有正值区比较明显, 位于北疆、内蒙古东北部和黑龙江大部分, 降水的年际变化与气温第一模态的时间变化系数的位相大致相同。这些地区夏季降水的变化可能与气温的第一模态存在一定联系。

2.2.3秋季降水与四季气温的关系。

从春季温度第一模态的时间变化系数与秋季降水异性相关的结果可以看出, 北疆、内蒙古东北部和黑龙江大部分为负值区, 降水的年际变化同气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相, 这些地区秋季降水的变化与气温的第一模态可能存在联系。

在夏季温度第一模态的时间变化系数与秋季降水异性相关的结果中, 负值区主要位于青海和内蒙古西北部为, 降水的年际变化与气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相;在内蒙古东北部黑龙江大部为正值区, 降水的年际变化与气温第一模态的时间变化系数的位相一致。这些地区秋季降水的变化可能与气温的第一模态具有一定联系。

分析秋季温度第一模态的时间变化系数与降水异性相关的结果, 在北疆、青海、内蒙古东北部和黑龙江为正值区, 降水的年际变化与气温第一模态的时间变化系数的位相一致。由秋季降水的第一模态的同性相关分析可知, 正值区位于新疆、青海、内蒙古西北部、东北部和黑龙江大部分, 降水的年际变化与降水第一模态的时间变化系数的位相大致相同;在内蒙古中部为负值区, 降水的年际变化与降水第一模态时间系数的年际变化呈反位相。这些地区秋季降水的变化可能与气温的第一模态存在一定联系。

对冬季温度第一模态的时间变化系数与降水异性相关的结果分析, 正值区位于新疆北部、内蒙古东北部和黑龙江大部, 降水的年际变化与气温第一模态的时间变化系数的位相大致相同;由秋季降水的第一模态的同性相关分析可知, 负值区位于新疆西南部、东部和青海, 降水的年际变化同气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相。这些地区秋季降水的变化可能与气温的第一模态存在联系。

2.2.4 冬季降水与四季气温的关系。

由图9可见, 负值区位于北疆、西藏西部、山东半岛、内蒙古东北部和黑龙江大部分, 冬季降水的年际变化与降水第一模态时间系数的年际变化呈反位相;新疆中部、青海、内蒙古西北部和四川西北部为正值区, 降水的年际变化与降水第一模态的时间变化系数的位相一致。这些地区冬季降水的变化可能与降水第一模态时间系数的位相存在联系, 其余地区关系不大。

夏季温度第一模态的时间变化系数与冬季降水的异性相关的结果中, 正值区位于在青海、内蒙古西北部, 降水的年际变化与气温第一模态的时间变化系数的位相一致;在内蒙古东北部和黑龙江大部为负值区, 降水的年际变化同气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相。这些地区冬季降水的变化可能与气温的第一模态具有联系。

对秋季温度第一模态的时间变化系数与冬季降水的异性相关分析, 负值区位于北疆、内蒙古东北部和黑龙江大部, 降水的年际变化与气温第一模态时间系数的年际变化呈反位相。这些地区冬季降水的变化可能与气温的第一模态存在一定联系。

由图10可见, 负值区位于北疆、新疆西南部、青海、云南、内蒙古东北部和黑龙江大部, 降水的年际变化与降水第一模态时间系数的年际变化呈反位相;新疆南部、内蒙古中东部和辽宁西部为正值区, 降水的年际变化与降水第一模态的时间系数的年际变化的位相比较一致, 这些地区冬季降水的变化可能与降水的第一模态存在一定联系。

3 结论与讨论

本文对近40年我国不同季节降水与气温的关系进行了SVD分析, 得到了显著相关区。在异性相关分析中, 正值相关区说明这个季节的降水的年际变化与温度第一模态时间系数年际变化的位相吻合;负值区则相反, 与温度一定模态的时间的年际变化的反位相大体一致。本文中我国北方地区的相关性比南方显著, 在新疆地区、青海、西藏、内蒙古、山西、吉林和黑龙江等地区, 降水与气温变化都有着很好的相关性。在同性相关系数中, 本文主要研究的是每个季节的降水的第一模态时间系数的年际变化。

中国区域不同季节降水与气温的SVD分析结果表明:春季新疆和黑龙江的降水与春季气温的年际变化呈显著正相关性, 春季北疆、内蒙古和黑龙江的降水与夏、秋和冬季气温的年际变化呈显著负相关性, 夏季北疆降水与夏季气温的年际变化呈显著正相关性, 冬季北疆、西藏、山东半岛和黑龙江降水与降水的第一模态时间系数的年际变化呈显著负相关性。我国春季降水与春夏气温有显著的异性相关关系, 冬季降水与冬季气温存在显著的同性相关关系。

华北近40年平均降水量的减少趋势与近年来我国北方地区不断干旱化是一致的。这可能是由于城市化的加快, 市区硬化不断扩张, 使得下垫面透水性减小, 地面蒸发量降低, 降雨减少;而冬季降水量增加可能是因为燃煤取暖, 排热和排污使得空气中的凝结核增多, 加快了大气的对流运动, 使降水增多。本文利用SVD分析统计方法, 对中国区域不同季节降水与气温变化的关系进行了探讨, 发现新疆的春季降水对新疆夏、秋和冬季温度具有一定的指示意义, 但仅为定性的分析, 至于具体过程以及更深层的物理机理, 还需进一步的研究和论证。

参考文献

[1]刘宣飞, 朱乾根.中国气温与全球气温变化的关系[J].南京气象学院学报, 1998, 21 (3) :390-397.

[2]左洪超, 吕世华, 胡隐樵.中国近50年气温及降水量的变化趋势分析[J].高原气象, 2004, 23 (2) :238-244.

[3]施雅风, 沈永平, 胡汝骥.西北气候由暖干向暖湿转型的信号、影响和前景初步探讨[J].冰川冻土, 2002, 24 (2) :219-226.

[4]安光辉, 刘运华, 郭连云, 等.1961~2007年共和盆地气温和降水变化研究[J].安徽农业科学, 2008, 36 (17) :7362-7364.

[5]王孟本, 范晓辉.山西省近50年气温和降水变化基本特征研究[J].山西大学学报:自然科学版, 2009, 32 (4) :640-648.

[6]陈文, 张成军, 范小明, 等.固原市原州区1951年~2008年降水与气温变化分析[J].甘肃农业, 2009 (9) :26-32.

[7]刘颖, 徐祥德, 施晓晖.春季地气温差与长江中下游夏季旱涝异常的相关[J].气象科技, 2009, 37 (3) :301-305.

[8]李帅, 汤振权, 匡亚红.湖北省近50年来的气温和降水变化趋势分析[J].安徽农业科学, 2009, 37 (4) :1652-1655.

[9]张翠华, 张文煜, 郭立平.近50年石家庄地面温度变化特征与气候因子的关系分析[J].气象科技, 2013, 41 (3) :558-562.

[10]周伟东, 史军, 穆海振.中国东部冬季气温和降水的气候变化特征分析[J].资源科学, 2010, 32 (6) :1088-1096.

气温降水特征 篇7

我国的气候变化与全球是一致的。近百年来, 中国地表平均温度也是明显增加的,升温幅度为 ( 0. 56 ~ 0. 8) ℃[4]; 同时中国地面气温显著上升的同时,降水也在发生着变化。降水量的空间分布不均以及降水强度的异常变化直接或间接影响工农业生产,从而制约国民经济的发展。东北地区处于北半球的中高纬度,也是我国纬度最高的地区,同时也是我国气候变化最明显的地区[5]。由于本区气候的多变性,沈阳区域气候中心建立了东北地区近百年来四季和逐年的气温和降水序列,分析了东北地区百年气温的年代、年和季节等不同时间尺度的变化特点和地域分布特征。付长超等[6]对东北地区近60 a气候时空变化差异规律进行了研究: 时域内,东北地区年平均气温呈上升趋势,增温幅度有由西南向东北逐渐增强的趋势; 在降水方面,本区的大部分区域降水呈现出不同程度的减少趋势,其中环渤海地区和辽河平原地区降水减少幅度较大。

有研究证实,城市化很可能是导致上述气候变暖和降水变化的主要原因[7]。对于城市气候,无论是下垫面还是大气成分都受到了极大的人为改变, 人类的活动对气候的影响在城市中表现得尤其突出。随着经济的发展,城市化进程也在加速[8],城市化及人类活动所带来的气候变化尤其是城市气候的变化亦备受关注[9]。

目前,极少有关于东北地区的城市化对气候的影响的报道。尽管对于东北地区的气候变化研究层出不穷[10,11],但是对于本区城市的气候变化趋势尚不清楚。基于上述事实,根据东北地区主要城市观测站近50 a气温及降水资料,采用统计学分析方法,着重对本区城市的气温和降水变化趋势进行分析,旨在揭示本区城市气候的演变规律,为区域城市气候诊断分析和预测提供参考依据。

1资料与方法

1.1资料来源

选用国家气象中心提供的东北地区21个主要城市气象站( 表1) 的逐日气温和逐日降水观测数据。数据采集时间自1961年1月1日至2010年12月31日。对原始数据中的个别缺测或错测记录进行了插补订正。

1.2研究方法

采用线性回归法[12]反映气候序列的变化趋势; 采用Morlet小波[13,14]分析气温变化的时域结构以及在不同时域上的周期性振荡特征,根据小波变换系数实部的时频域分布反映气候信号的周期性,同时应用小波功率谱[15]检验其变化周期的显著性; 采用Mann-Kendall检验法[16]判断气候突变的开始时间,而且可指出突变区域; 应用R/S分析( rescaled range analysis)[17]所做出的H值大小,判断该时间序列是完全随机的或是存在趋势性( 持续性,反持续性) 成分; 经验正交 函数 ( empirical orthogonal function,EOF) 分析本区主要城市气候变量的时空分布,既保留原始数据提供的绝大部分信息,又能起降维作用,有效浓缩空间场信息。

2东北地区主要城市的气温变化

2.1平均气温的区域分布特征

表2列出了近50 a东北地区主要城市年平均及四季平均气温的EOF分析结果,依次取前三个特征向量分别作为3个气温分布基本类型。年平均气温分布的第一特征向量的方差贡献高达74. 82% , 特征向量在所讨论的整个区域内均为正值,表明尽管东北地区面积广阔,但同属于一种气候类型,各城市的温度变化具有较好的空间一致性[图1( a) ]。 第二特征向量,其特征向量场空间分布特点是由吉林中部和辽宁东北部向南并向北递减[图1( b) ], 这可能是由地理纬度影响所致,即纬度越靠北,年极低气温越低,进而影响年平均温度使得年平均气温越低; 同时也可能由于海洋调节的原因,即辽宁省南部地区靠近渤海湾,年最高气温要低于其他区域,进而影响年平均温度。第三特征向量高值集中在松嫩平原,低值集中在小兴安岭[图1( c) ]。

第一特征向量对应的时间系数具有明显的年代际变化特征,20世纪80年代中期之前变化幅度较大; 时间系数正的极值出现在2007年,与极端高温年对应,负的极值出现在1969年,对应东北地区城市极端低温年[图1( d) ]。

2.2城市气温的年代际变化

采用t检验方法检验总体和各阶段气温倾向趋势的显著性,大部分都通过了信度0. 05的显著性检验,说明东北地区主要城市的气温上升趋势明显 ( 表3) 。

1961 ~ 1970年的降温阶段,气温倾向率为0. 414 ℃ /10 a ( P < 0. 001 ) ,说明降温趋势显著。 ( 1971 ~ 1987) 年的缓慢 升温阶段,升温幅度 为0. 102 ℃ /10 a: 缓慢升温阶段中包含了1971 ~ 1980年的升温阶段和1981 ~ 1987年的降温阶段,但两者的升降温幅度都不大,均未通过α = 0. 05的显著性检验,这说明此阶段的升温与降温趋势不显著。 1988 ~ 2010年的升温阶段,其中以20世纪80年代后期和90年代初期的增温幅度最大( 0. 642 /10a,P < 0. 001) 。表明本区主要城市气温处于偏暖期,升温趋势十分显著( 图2) 。

注:*P 达到 0. 05 的显著水平 ( α0. 05= 0. 273 ) 检,**P 达 0. 001 的显著水平 ( α0. 001= 0. 443) 。b 为回归系数,b 的 10 倍为气温线性倾向率,单位是℃ /10a; rxt为气温。

2. 3城市气温 的变差系数

各年代平均气温变差系数最大的是20世纪60年代( 表4 ) ,随后变差系数逐渐减小,到90年代达到最小, 21世纪后又略有增加 。 这和气温变化曲线所反映的结果基本一致 。 说明东北主要城市气温在1961 ~ 1970年期间是分析期内气温年际变化最明显的阶段,而后逐渐趋于稳定,直至20世纪90年代 。

2.4城市气温突变分析

采用Mann-Kendall方法对近50 a东北地区主要城市年平均气温进行了突变检测,结果如图3所示。两条检验曲线在临界线内存在明显的交点,说明年平均气温存在显著的突变特征。时域内,东北地区年平均气温在1988年发生了突变,20世纪90年代以来增暖趋势十分明显,通过了信度 α = 0. 05的显著性检验。

直线为 95% 临界值线,临界值 | U|0. 05= 1. 96 ; 虚线为 UF 曲线,实线为 UB 曲线

2.5气温变化的时频结构

东北地区主要城市年平均气温变化表现为明显的4 a尺度的年代际变化周期和( 7 ~ 8) a、16 a、准2 a尺度的年际变化周期。时域中4 a尺度的年代际振荡主要表现在1975年以前,表现为3个偏冷期和3个偏暖期,分别对应1962年以前的偏冷期、1963 ~ 1965年的偏暖期、20世纪60年代中期到60年代末的偏冷期和偏暖期、70年代初期到1973年的偏冷期和1975年左右的偏暖期; 另外4a尺度的年际变化周期还表现在21世纪以后。气温变化的年际尺度周期性振荡还表现在20世纪80年代至1995年的( 7 ~ 8) a尺度变化周期。16 a左右周期信号出现在所讨论的整个时域中; 准2a的周期信号主要表现在20世纪70年代中期。其中,准2 a尺度周期信号明显,16 a周期信号相对较弱[图4( a) ]。

年平均气温的小波功率谱检验结果如图4( b) 所示,图中等值线为小波功率谱与置信水平为95% 的红噪声标准谱的比值,曲线为红噪声检验曲线,曲线包含范围内的振荡周期即通过了红噪声检验。时域中,4 a尺度的低频振荡能量最强,主要出现在1975年以前,另外21世纪以后仍有明显表现,说明气温变化的高频振荡更加频繁。年际尺度显著周期的时域分布存在明显的局部化特征,( 7 ~ 8) a尺度显著周期主要表现在20世纪80年代至1995年,且80年代该尺度周期的振荡能量较高; 准2 a尺度显著周期主要出现在20世纪70年代中期,且振荡能量强大。

东北主要城市的春季气温变化存在4 a左右的振荡周期,主要表现在20世纪60年代初期到70年代初期,其中有2个暖期和3个冷期; 另外4 a的振荡周期还表现在20世纪80年代初期至90年代中期。同时,时域中8 a左右的振 荡周期表 现为1970 ~ 2000年。经小波功率谱检验,4 a尺度周期振荡能量较强。

夏季平均温度变化存在着3 a、6 a和准2 a尺度的震荡周期,其中3 a尺度周期信号在所讨论的时域的20世纪80年代中期到2010年均有表现。 另外,相同时域还表现为6 a尺度的震荡周期,其中有3个暖期和3个冷期交替出现。而准2 a尺度的周期信号表现为20世纪70年代至80年代。3 a、 6 a和准2 a尺度周期均通过了显著性检验,其中3 a尺度周期能量最强,出现在90年代以后。

秋季气温变化的周期信号较弱,20世纪70 ~ 80年代以2 a尺度周期为主,90年代以后存在4 a左右的周期振荡; 另外,16 a左右周期信号出现在所讨论的整个时域中。秋季气温变化仅准2 a尺度周期通过了显著性检验。

冬季气温周期性变化明显,16 a左右周期信号出现在所讨论的整个时域中; 2001 ~ 2010年期间4 a尺度周期信号也有所表现,1980年以前也主要表现为4 a的周期信号。另外8 a尺度的震荡周期表现在80年代至90年代。经小波功率谱检验,8 a尺度变化周期振荡能量强大,整个时域中均有表现,另外4 a尺度变化周期也通过了显著性检验,时域中局部化特征明显。

2.6未来气温变化趋势

表5列出了东北地区主要城市各季节和年平均气温的Hurst指数。可见,东北地区主要城市四季及年平均气温的Hurst指数均大于0. 5,说明平均气温将继续保持原来的增温趋势; 其中以春季和冬季增温趋势最强( 持续性分级: 很强) 、年平均气温的增温趋势次之( 持续性分级: 强) ,其次是夏季( 持续性分级: 较强) 和秋季( 持续性分级: 较弱) 增温。由此认为东北地区主要城市未来几年的气温变化仍将保持不同程度的增温趋势。

3东北地区主要城市的降水变化

3.1城市平均降水的区域分布特征

1961 ~ 2010年东北地区主要城市的年降水量空间分布自东南向西北和西南方向递减,并且差异显著[图5( a) ]; 城市夏季6 ~ 8月降水总量与年降水量的分布特点十分相似,也具有南部多且梯度变化大、西北少的特点[图5( b) ]; 冬季降水总量都是以固体形式降水,分布从东南向西递减[图5( c) ]。

3.2城市降水空间变化规律

对东北地区主要城市站点研究时域的年降水量资料场进行EOF正交分解,前三个特征向量场的方差贡献率如表6。其中,主要城市年降水量的经验正交函数 前三个典 型场的累 积方差贡 献达54. 89% ,基本上描述了年降水量场的主要特征。

第一个特征向量场的方差贡献为32. 17% ,其所代表的空间变化特征定义为本区主要城市年降水分布第一型,即年降水量的空间分布很不均匀。其中南部城市载荷值较大,北部城市载荷值较小,这说明南部城市降水较多且梯度变化大,北部城市降水较少[图6( a) ]。

第二特征向量场空间分布特点是由南部城市向东北部城市递减[图6( b) ],说明本区南部与北部城市的年降水量表现出反位相的变化特征。

第三特征向量方差贡献为10. 25% ,其空间特征向量高值集中在长白山脉东端,低值集中在漠河地区[图6( c) ]。第三特征向量图分析,东北地区主要城市的降水大体和本区的地形分布一致,降水由东部向西北减少,长白山脉东段多年平均降水较多可能是由于这里的山脉呈东北-西南走向,主要水汽来向近似垂直,受地形作用,迎风面气流抬升形成降雨,致使该地区成为东北地区降水中心,进而影响年降水量。此外,这种分布特征亦有可能是城市化效应对降水变化产生了影响[18]。

3.3城市降水量的年际变化

自1961 ~ 2010年间,东北地区主要城市年总降水量在时域中呈波动中呈略下降趋势。如图7所示,时域内年总降水量呈下降趋势; 尤其是1985年以来,本区主要城市降水明显趋于减少。其气候倾向率为 - 4. 103 mm/10 a,并经显著性检验达到了0. 001的显著水平。

东北地区主要城市年降水量的阶段性变化明显,分为2个偏多时段和2个偏少时段: 20世纪60年代初至60年代中期,1980年代中期和1990年代中期为降水偏多时期; 70年代中期以后至1980年代初,1990年代末至2000年以来为降水偏少期。

3.4城市降水量的年代际变化

时域内,东北地区主要城市的年降水量大体上可以分为4个阶段: 1961 ~ 1965年的降水增加阶段; 1965 ~ 1980年的降水减少阶段,年降水量由1965年的623. 27 mm减少到1980年的535. 25 mm, 减少幅度为5. 065 mm/10a; 1981 ~ 1995年的降水增加阶段; 1995 ~ 2010年的降水偏少阶段,年降水量由1996年的595. 93 mm升高到2010年的560. 75 mm,其中1995 ~ 2005年降水减 少幅度最 大 ( - 3. 041 mm/10a) ,并通过了 α = 0. 001的信度检验; 此阶段表明东北地区主要城市处于少雨期,且雨量减少趋势十分显著。

东北地区主要城市的春季降水总量年代际变化明显,21世纪初为降水明显增加时段,1970年代中期至1970年代后期和1980年代中期为降水明显偏少期; 夏季降水总量呈略减少趋势,分为两个多雨期和两个少雨期,1960年代中期、1980年代中期至1990年代中期,为降水偏多时段; 1960年代末至1980年代初、以及1990年代末期以来为降水偏少时段; 秋季降水总量呈减少趋势,有3个降水偏多时段和3个偏多时段和3个偏少时段。20世纪90年代中期以来,秋季降水处于偏少时段; 冬季降水呈微弱增加趋势,年代际变化明显。1970年代末期、 1990年代末为降水偏多时段; 1970年代中期、1990年代中期为降水偏少时段,1999年以来,冬季降水较多( 表7) 。

注:  达到 0. 05 的显著水平( α0. 05= 0. 273) 检验,§ 达到 0. 001 的显著水平( α0. 001= 0. 443) 。b 为回归系数,b 的 10 倍为气温线性倾向率,单位是℃ /10a; rxt为降水量趋势。

3.5城市降水变化的时频结构

东北地区主要城市的年降水量变化表现为明显的准2 a、4 a和( 9 ~ 10) a尺度的年际变化周期。 时域中准2 a尺度的年代际振荡主要表现在1965 ~ 1975年期间,表现为2个多雨期和2个少雨期; 另外4 a尺度的年际变化周期表现在1990年代至21世纪初期。( 9 ~ 10) a周期信号出现在所讨论的整个时域中[图8( a) ]。

年降水量的小波功率谱检验结果如图8( b) 所示,曲线为红噪声检验曲线,曲线包含范围内的振荡周期即通过了红噪声检验。时域中,4 a尺度和 ( 9 ~ 10) a尺度的振荡能量最强,4 a尺度主要出现在1985 ~ 2005年,说明降水变化的高频振荡更加频繁; ( 9 ~ 10) a尺度显著周期的振荡能量亦较高,出现在所讨论的整个时域中。

东北地区主要城市季降水总量的小波系数及功率谱检验( 图略) 结果表明,春季降水变化存在准3 a、4 a和9 a左右的显著振荡周期,其中3 a尺度周期振荡能量最强,主要表现在21世纪初期以后; 夏季降水变化的9 a、准4 a和3 a尺度周期均通过了显著性检验,其中9 a尺度周期能量最强, 整个时域中均有表现; 秋季降水变化仅准2 a尺度周期通过了显著性检验; 冬季10 a尺度变化周期振荡能量强大,整个时域中均有表现,另外8 a尺度变化周期也通过了显著性检验,时域中局部化特征明显。

3.6夏季旱涝等级变化

夏季( 6 ~ 8月) 是降水集中的季节,同时夏季各月降水也存在不同的特点,应用Z指数方法划分夏季降水的旱涝等级。表8统计了东北地区主要城市观测站夏季Z指数各旱涝等级出现概率。由表可见,夏季出现特涝的概率大于特旱,大涝的几率小于大旱,即出现特涝的站次多于特旱的站次,发生大涝的站次小于大旱的站次,因此本区城市局部特涝、大旱的现象值得注意。

为了解各月的旱涝等级情况。由表9可见,各月发生旱涝的级别概率比较近似。出现特涝的站次7月最多,而出现大涝的站次顺序却相反,7月为最少。7月发生特旱的站次最多,8月最少,而发生大旱的站次是8月最多,7月最少。

4结论

东北地区主要城市近50 a来年平均气温呈上升趋势,其中20世纪80年代后期和90年代初期的增温幅度最大; 年平均气温的空间分布总体上是南高北低,空间分布具有较好的一致性。季尺度上,冬季为增温幅度最大的季节,同时冬季亦为四季气温变化最明显的季节; 四季气温空间分布差异不大。 年平均气温在1988年发生了突变,同时年平均气温和四季气温在突变点以后均呈升温趋势。时频变化方面,经功率谱检验后4 a尺度的年代际变化周期和( 7 ~ 8) a、和准2 a尺度的年际变化周期显著。 未来东北地区的气温变化仍将保持不同程度的增温趋势,其中以春季和冬季增温趋势最强。

气温降水特征 篇8

随着社会的高速发展,人类活动对生态环境平衡造成了一系列负面影响,植被破坏、土地沙漠化、空气污染和能源匮乏等环境问题日益体现,人类面临的保护、改善和恢复生态环境的挑战也日益严峻。纵观全球,土地利用/覆盖变化(LUCC,Land Use and Land Cover Change)作为区域气候变化的重要原因,己成为国际前沿课题[1]。作为气候系统的重要组成部分,陆面过程在研究气候变化的工作中起到了至关重要的作用[2,3]。植被作为土地利用/覆盖变化课题中的重要组成部分,其对区域气候的影响作用不容忽视[4,5]。植被下垫面决定着陆面过程中最重要的生物物理化学过程,也是陆气相互作用的必要纽带。植被与气候系统通过陆气间的能量和物质交换相互影响,并且达到动态平衡,一旦植被(气候)发生变化,气候(植被)也会随之发生改变。

然而,植被对气候的影响机制,在不同地区有着不同的体现,科学地探索不同地区植被对气候的影响机制,有利于气候和生态环境保护与改善方案的制定。本研究以我国黄土高原地区为研究对象,利用GIMMS/NDVI遥感数据与气温、降水观测数据,结合诊断统计分析方法,对研究区域植被和气候的变化特征进行深入研究,并在此基础上应用陆面过程模型CLM分析植被覆盖变化对陆气相互作用的影响,寻找植被覆盖变化对气温和降水产生影响的可能机制。

1研究区域与数据

1.1研究区域概况

黄土高原位于我国大陆中北部的第二阶梯上,地理范围[6]为33°41'～41°16'N,100°52'～112°33'E,总面积约为62.68×104km2。黄土高原是中国四大高原之一,自西北向东南倾斜,海拔多在1 000～2 000 m之间。该地区水土流失严重,生态环境脆弱。属于典型的大陆季风性气候,冬季寒冷干燥,夏季温暖湿润,雨量稀少,变率大。该地区受长期滥砍滥伐和土地开发利用不合理等人类活动影响,自然植被覆盖较少且呈零散状分布。这里的植被覆盖类型自东南向西北呈条带状变化,依次为森林草原、干草原和荒漠草原[7]。

1.2通用陆面过程模型(CLM)

自20世纪50年代Budyko提出用于模拟大气和陆面相互作用的简单陆面参数化方案以来,陆面过程研究已经历了近半个世纪的发展,陆面过程模型日臻完善。CLM(Community Land Model)通用陆面过程模型是NCAR(National Center of Atmospheric Research)陆面模型[8,9],它综合了BATS、IAP94、LSM等陆面模型的优点,改进了一些物理过程的参数化方案,并且加入了水文过程、生物地球化学过程和动力植被过程等,是目前世界上发展最为完善而且也是最具发展潜力的陆面过程模型之一。

CLM4.0模型是2010年发布的最新一代陆面过程模型,作为陆面部分集成在CESM(Community Earth System Model)地球系统模型中发布,它在科学原理和软件结构上都有了明显的改善[10],更新了模型自带的地表数据集,修改了冠层对降水的拦截系数和冠层积分方案,并且增加了城市冠层方案。基于以上优势,可利用它开展植被覆盖变化的模拟试验研究。

1.3数据来源

1.3.1遥感数据

本研究所使用的NDVI遥感数据来自于中国西部环境与生态科学数据中心提供的中国区域1982—2006年的GIMMS NOAA/AVHRR-NDVI数据,共25年600个时相的栅格图像数据,其中每个月包含两个时相的半月数据,上半月是1—15日的最大值合成数据,下半月数据是15日至月末的最大值合成数据,空间分辨率为8KM,数据投影为Albers等面积圆锥投影。Slayback等[11]的研究证实,这套数据在黄土高原地区的应用是可靠的,用其来分析植被覆盖度变化是可行的。

1.3.2气象数据

本研究所使用的气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网提供的中国地面气候资料月值数据集。该数据集为中国752个基本、基准地面气象观测站及自动站自1951年以来的气候资料月值数据集,包括气压、气温和降水量等内容,选取黄土高原地区58个气象站点的月平均气温和月降水量数据作为研究资料,并利用普通克里格插值法对其进行空间内插,方便与NDVI遥感资料进行时空比较分析。

1.3.3大气强迫数据

大气强迫数据的质量是决定陆面模型模拟效果的重要因素之一,研究表明,陆面模型的模拟结果对大气强迫数据敏感[12]。驱动CLM模型的大气强迫数据需要日尺度以下的气温、风速、地面气压、比湿、降水和地面入射太阳辐射这六个变量。本文采用国家卫星气象中心计算调整后的FY-2一小时降水估计、FY-2一小时地面入射太阳辐射,以及来自NCEP/NCAR再分析数据中的2 m气温、地面气压、10 m风U、V分量合成和2 m比湿来合成。其中调整后的FY-2一小时降水估计是基于国家卫星气象中心的六小时累计降水估计,采用师春香[13]提出的插值方法,利用静止卫星的高分辨率云分类信息进行时间加权插值得到。然后对降水数据进行再调整,采用国家卫星中心FY-2的24 h降水估计产品对上述一小时降水估计加以订正。

2试验与分析

2.1黄土高原地区植被、气温和降水量的诊断统计研究

本研究应用趋势线分析方法、滑动平均法和相关系数法对1982—2006年的NDVI、气温和降水数据进行时空统计分析,研究黄土高原地区植被覆盖与气温和降水的相互作用关系。

2.1.1研究区域植被、气温和降水量的年内变化特征

将1982—2006年每个月份的区域NDVI、气温和降水量数据分别做25年平均,分析年内变化特征。研究表明,NDVI具有明显的季节变化特征,区域NDVI最小值为0.16,出现在冬季的1、2月份;区域NDVI最大值为0.38,出现在8月份(图略)。

研究区域内气温呈现出冬季寒冷夏季温暖的变化趋势,在7月份区域平均气温升到最高,为23℃左右;1月份区域平均气温降到最低,为-6℃左右。气温的上升和下降趋势均较为均匀平稳(图略)。

黄土高原地区的降水主要集中在6—9月份,且短时波动较为明显。该区域的降水在夏季相对集中,春季与秋季降水量的增加与减少都比较迅速,冬季降水量则很低,季节变化性大(图略)。

2.1.2研究区域植被、气温和降水的年际变化特征

由于NDVI、气温和降水量均具有不同程度的季节性变化特征,为了消除年内固有季节变化影响且保留各月的变化特征,故使用滑动平均的研究方法来分析NDVI、气温和降水量的年际变化特征,以12个月为一个滑动周期。

图1分别为NDVI、气温和降水量的滑动平均年际变化情况。其中NDVI与气温呈增加趋势,降水量呈下降趋势,NDVI、气温和降水量的线性变化斜率分别为5×10-4mm/10 a、0.061℃/10 a和-0.492 mm/10 a。NDVI在前期波动较大,2000年后出现平稳的上升趋势;气温的变化比较平稳,呈现均匀的上升趋势;降水量波动较剧烈,与黄土高原地区降水变化率大的特征相吻合,呈下降趋势。

图1表示的仅为黄土高原地区的植被、气温和降水量近25年来的平均变化,但是由于黄土高原地域广袤,在空间上还存在比较明显的变化差异,因此结合趋势线分析方法,对黄土高原地区的NDVI、气温和降水进行空间变化分析,得到黄土高原地区1982—2006年的NDVI、气温和降水量的线性变化斜率空间分布情况(图2),线性变化斜率大于零表示该地区的研究变量有所增加,反之则有所减少。

(其中a图为NDVI,b图为气温,c图为降水量)

(其中a图为NDVI,b图为气温,c图为降水量)

由图可以看出(图2a),全区内大部分地区的NDVI增加趋势明显,其中河南西部、陕西南部、甘肃东南部以及阴山山脉附近的NDVI线性变化斜率较大,表明这些地区近25年来的植被活动增强较明显。

研究区域内的气温主要呈上升的变化趋势,全区内气温的线性变化斜率基本都大于零(图2b)。其中内蒙古东南部、陕西北部和山西北部地区的变化斜率较大,气温增加较明显;宁夏东部地区的气温有微弱的减小趋势。

黄土高原地区1982—2006年的降水变化区域性差异明显(图2c)。区域内大部分地区的降水量为减少的变化趋势,其中山西和陕西北部、陕西南部地区的降水减少明显;黄土高原北部边界地区、河南西部、山西东南部以及青海东部地区的降水增加明显。

2.1.3研究区域植被与气温和降水的相关关系

为研究黄土高原地区植被与气温和降水的相关关系,分别计算了各变量的区域平均相关系数和空间相关系数,得到如下主要结论。

首先计算了年内月相关系数(1982年1月—2006年12月各月平均12个样本)、月相关系数(1982年1月—2006年12月300个样本)和12个月滑动平均相关系数(1982年12月—2007年1月),相关关系见表1。因为研究区域内的NDVI、气温和降水量均具有季节性的变化规律,而年内月相关系数和月相关系数并没有去除这种变化规律的影响,所以这两种相关系数均较高,但是不能反映长时间序列的作用关系;使用12个月滑动平均结果来进行相关性分析,能够消除季节变化规律的影响,由滑动平均相关系数发现,研究区域内NDVI与气温整体呈正相关关系,NDVI与降水整体呈负相关关系。

注:**为通过0.01的信度检验,*为通过0.05的信度检验

为表现不同地区的具体相关关系,结合GIS空间分析功能,还计算研究区内1982—2006年NDVI与气温和降水量的空间相关性,得到研究区域内NDVI与气温和降水量的相关系数空间分布特征(图3)。

(其中a图表示NDVI与气温的相关性,b图表示NDVI与降水的相关性)

图3a为研究区域内1982—2006年NDVI与气温的相关系数空间分布情况,区域内NDVI和气温的相关性在不同的地区表现出比较大的差异。其中河南西部、山西南部、陕西南部、甘肃和青海大部分地区以及内蒙古、陕西和山西交界地带,NDVI和气温表现出正相关;内蒙古阴山山脉东部地区、宁夏中东部地区和山西北部与陕西交汇地区的NDVI与气温呈现负相关。

图3b为黄土高原地区1982—2006年NDVI与降水量的相关系数空间分布情况。由图可以发现,NDVI与降水量的相关性呈条带状变化,其中东南部地区的负相关关系较显著,西北部地区呈正相关关系。

2.2植被覆盖变化对陆气相互作用影响的数值模拟

在上述研究结果的基础上,为了分析植被覆盖发生变化后,与之密切相关的陆气相互作用过程的响应情况,并利用陆面过程模型进行敏感性试验,分析植被覆盖增加对研究区域内陆气相互作用的影响,寻求该区域植被覆盖变化对气温和降水造成影响的可能机制。

2.2.1敏感性试验设计

CLM陆面过程提供的下垫面植被覆盖方案来源于1 km空间分辨率的MODIS卫星陆面覆盖资料,在卫星陆面覆盖资料的基础上对地表植被类型进行了16种分类(包含裸土),模拟关键区(32°—42°N,99°—115°E)内的植被覆盖类型主要包括其中的9种(图略),分别为裸土、温带常绿针叶林、温带落叶阔叶林、温带落叶阔叶灌木林、寒带落叶阔叶林、极地C3草、非极地C3草、C4草和农作物,其中裸土主要分布在模拟区域的西北角,温带常绿针叶林和温带落叶阔叶林分布在黄土高原南侧的秦岭地区附近,温带落叶阔叶灌木林、寒带落叶阔叶林、极地C3草、非极地C3草和C4草主要分布在黄土高原的西北侧地区,农作物则分布在黄土高东南侧的大部分地区。

本研究首先利用CAM(Community Atmosphere Model,通用大气模型)和CLM模型模拟研究区域内的平均气温和降水量,再将区域内的农作物下垫面植被类型统一替换成温带落叶阔叶林从而进行植被覆盖增加后气温和降水量的模拟,分析植被覆盖增加对该地区气温和降水的影响。

单独运行CLM模型,利用模型原始的下垫面植被覆盖方案和2006—2008年的大气强迫数据进行离线模拟,作为控制试验;再将研究区域内的农作物下垫面植被覆盖类型统一替换成温带落叶阔叶林,利用相同的大气强迫数据进行模型模拟,作为敏感性试验。在同样的大气强迫数据驱动下,通过比较敏感性试验与控制试验模拟结果的差异,来分析植被覆盖增加对研究区域陆气相互作用的影响。

2.2.2敏感性试验结果分析

黄土高原东南部地区的植被覆盖类型由农作物替换为温带落叶阔叶林之后,地表状态特征变量也发生了相应的改变(如地表反照率、地表粗糙度和土壤含水量等),使得研究区域内的辐射通量和有效热通量(感热通量和潜热通量)均发生了不同程度上的改变(表2)。

植被覆盖增加后,地表反照率降低,净短波辐射有所增加,净长波辐射有所减少;综合地表净短波辐射和净长波辐射的共同作用,在植被覆盖增加的地区,地表吸收净辐射有所增加,并对陆气间感热通量交换的增强产生影响。

植被覆盖增加后,陆气相互作用的感热通量和潜热通量均有所增加,但是变化幅度有所差异。农作物变为温带落叶阔叶林后,植被改变区年均感热通量增加明显,区域年平均感热通量增加1.12 W/m2,潜热通量增加1.73 W/m2,夏季的增加最为明显。潜热通量的增加作用强于感热通量,这可能对气温的降低造成一定影响。

植被覆盖增加后,地表粗糙度增大,土壤持水能力增强,土壤含水量有所增加;并且受潜热通量明显增加的影响,地表蒸散也有所增加,这可能对该区域降水的增加起到一定影响作用。

3小结与讨论

利用诊断统计方法分析研究了黄土高原地区植被覆盖与气候之间的关系。并利用陆面过程模型CLM结合不同的植被覆盖方案进行了敏感性试验,从陆气相互作用的角度来分析植被覆盖变化对气温和降水造成影响的可能机制。本文得到的主要结论如表2。

(1)黄土高原地区的NDVI、气温和降水量均具有明显的季节性变化特征;1982—2006年,区域滑动平均NDVI、气温和降水的线性变化斜率分别为5×10-4mm/10 a、0.061℃/10 a和-0.492 mm/10 a;空间上,黄土高原内大部分地区的NDVI呈增加的变化趋势,绝大多数地区的气温呈增加趋势,大部分地区的降水量呈减少趋势,且均存在较大的空间差异;

NDVI与气温的滑动平均相关系数为0.459,表现出正相关,NDVI与降水量的滑动平均相关系数为-0.23,空间上,NDVI与气温的相关性在不同地区表现出比较大的差异,其中河南西部、山西南部、陕西南部、甘肃和青海大部分地区以及内蒙古、陕西和山西交界地带,NDVI和气温表现出正相关;NDVI与降水量的相关性呈条带状变化。

(2)应用CLM模型进行敏感性试验的研究结果表明,黄土高原东南部的植被覆盖增加后,净短波辐射有所增加,净长波辐射有所减少,综合作用下地表吸收净辐射呈增加变化趋势;植被覆盖增加后,陆气相互作用的感热通量有所增加,潜热通量也有所增加,且潜热通量的增加作用强于感热通量,这可能对气温的降低造成一定影响。植被覆盖类型由农作物变为温带落叶阔叶林后,地表粗糙度增大,土壤持水能力增强,土壤含水量有所增加;并且受潜热通量明显增加的影响,地表蒸散也有所增加,这可能对该区域降水的增加起到一定影响作用。

虽然研究区域内植被覆盖增加能够在一定程度上降低气温,增加降水,但是其作用效果有限,尽管在过去25年里黄土高原地区的平均植被覆盖状况有所好转,但是该地区的平均气候状况仍呈暖干变化。

总的来说,本文分析了黄土高原地区1982—2006年植被、气温和降水的变化规律及作用关系,并且利用陆面过程模型进行敏感性试验,从一定程度上解释了黄土高原东南部地区植被覆盖变化对气温和降水产生影响的可能作用机制,但还不够完善。在今后的研究中要继续寻求更加完善的模型模拟试验方法,并且耦合大气模型来研究植被覆盖变化对大气环流的影响,更加精确的分析黄土高原地区植被覆盖与气温和降水之间的相互作用关系。

参考文献

[1]陈佑启,杨鹏.国际上土地利用土地覆盖变化研究的新进展.经济地理,2001;21(1):95—100

[2]孙菽芬.陆面过程的物理、生化机理和参数模型.北京:气象出版社,2005

[3]陈海山,孙照渤.陆气相互作用及陆面模式的研究进展.南京气象学院学报,2002;25(2):277—288

[4]孙成权,林海,曲建升.全球变化与人文社会科学问题.北京:气象出版社,2003:1—2

[5]Solomon S,Qin D.Climate change2007:The Physical Science Basis.Cambridge University Press,2007

[6]中国科学院黄土高原综合科学考察队.黄土高原地区农林牧业综合发展与合理布局.北京:科学出版社,1991

[7]杨勤业,袁宝印.黄土高原地区自然环境及其演变.北京:科学出版社,1991

[8]Lawrence D M,Oleson K W,Flanner M G.Parameterization improvements and functional and structural advances in version4of the Community Land Model.J Adv Model Earth Sys,2011;3:1—27

[9]Slayback D,Pinzon J,Los S O.Northern hemisphere photosynthetic trends1982—1999.Global Change Biology,2003;9(1):1—15

[10]Qian T A,Dai K E,Trenberth,et al.Simulation of global land surface conditions from1948—2004.Part I:Forcing data and evaluation.J Hydrometeorology,2006;(7):953—975