气候变化对降水量的影响范文

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篇1

关键词：长江中下游地区；水稻产量；气候变化；小波变换

中图分类号：S162.5+3 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）01-0043-09

Effects of Climate Change on Rice Yield of the Middle and Lower Reaches Region of the Yangtze River

WANG Bao1，HUANG Si-xian2，SUN Wei-guo3

（1.Xianning Bureau of Meterology， Xianning 437100，Hubei，China；2. Ezhou Bureau of Meterology，Ezhou 436000，Hubei，China；

3.Nanjing University of Information Science & Technology， Naning 210044，China）

Abstract： To reveal the impact of the regional climate change on rice yield of the middle and lower reaches of the Yangtze River， and to understand the reasons for rice relative meteorological yield fluctuations， statistical analysis and wavelet transform were used to analyze time and the frequency variation features of rice production， the average temperature， precipitation， diurnal temperature， and≥10℃ active accumulated temperature of the Yangtze River region in the past 60 years， and the time-frequency structural features between rice production and regional climate change. The results showed that rice yield of the middle and lower reaches of the Yangtze River region in the past 60 years had fluctuations in the growth trend. The average temperature and the active accumulated temperature increased during the growing season. The reduction of precipitation was not obvious. Diurnal temperature appeared to decrease significantly. Between rice production and climate change， there were periodic characteristics of interannual and decadal changes. The time-frequency characteristics was certainly similar between the two. Cross-wavelet transform results showed that between rice production and climate change， there were the resonance frequency of the different scales， like 2-4a， 6a， 8a， 12a and 14a. There were more positive correlation between the main， but in the local time domain there was a negative correlation of different frequency scale. The two relationship and relevance were different， varying from oscillation periods scale. It was believed that rice yield fluctuations of middle and lower reaches of the Yangtze River was closely related with the climate change. The periodic feature was obvious， and the effect of the improvement of heat condition on increasing production was much more than the impact of reducing precipitation.

Key words： the middle and lower reaches of the Yangtze River； rice yield； climate change； wavelet transform

收稿日期：2013-07-16

作者简介：王 保（1989-），女，湖北黄冈人，助理工程师，主要从事短期天气预报及气候变化和小波变换等方面的研究，（电话）

15272681090（电子信箱）；通讯作者，黄思先，助理工程师，主要从事短期天气预报及重要天气过程诊断分析

和气候变化等方面的研究，（电话）15926018229（电子信箱）。

气候变化已成为不争的事实。政府间气候变化专业委员会（IPCC）的气候变化评估报告[1-4]指出，全球气候正发生着以气候变暖为主要特征的显著性变化，全球平均地表温度从1861年以来一直在升高。关于气候变化对作物产量的影响，我国学者已经进行了多方面的探究[5，6]，尤其是气候变暖背景下作物产量的变化规律以及农业应对气候变化的措施等已成为目前研究的热点问题。20世纪以来，全球气候变暖越来越快，气候变化对作物生产的影响也越来越大，特别是气候变暖背景下，极端气候事件发生频率、持续时间和分布规律的变化对农田生态系统的影响往往超过了气候平均变率所带来的影响[7]。

研究作物产量与气候因子之间的关系，以往大多采用常规统计学方法[8-11]，但气候变化具有不同时间尺度，区域平均气温和降水量的周期性变化以及极端气候事件的发生，必然引起作物产量的变化和波动，因此，有必要采用新的时频分析方法对气候变化及作物产量的周期性进行研究。孙卫国等[12]、张明等[13]和苏占胜等[14]用功率谱和交叉小波变换方法分析了作物产量与区域气候变化之间的关系，发现两者关系密切，周期性变化特征显著。

长江中下游地区是我国水稻的主要种植区，气候变化将会带来水稻产量的变化，但目前气候变化对该区水稻产量影响的研究较少[15-19]，对该区产量周期性的研究更不多见，所以，研究该区水稻产量与区域气候变化的关系具有重要现实意义。水稻生长发育要求的最低温度在10 ℃以上，南方三季稻要求≥10 ℃的活动积温达到7 000 ℃，双季稻要求达到5 300 ℃，且气温日较差对作物产量形成影响较大，因此，需要分析水稻生长季内平均气温、降水量、气温日较差和≥10 ℃的活动积温的影响。研究根据1951～2010年长江中下游6省（安徽、湖北、湖南、江苏、江西和浙江）实际水稻产量和同期107个气象站的水稻生长季内平均气温、降水量、气温日较差和≥10℃的活动积温资料，采用交叉小波变换方法，以相对气象产量为研究对象，分析长江中下游地区60年水稻产量与生育期内这些气候变量的时频变化特征及耦合振荡的关系，讨论水稻产量波动与气候因子变化周期的相关性，通过区域气候变化对水稻产量的影响以及水稻产量波动的原因分析，为区域性作物产量评估和预测提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料的处理

水稻产量资料来源于国家统计局，根据1951～2010年长江中下游地区6省水稻产量（t/hm2），经一致性检验，建立区域平均水稻产量序列，样本数n=60。同期的气候资料来源于中国气象局逐日气候资料，包括平均气温（℃）、降水量（mm）、最高气温（℃）和最低气温（℃）记录，根据这6省107个气象站的资料，算得区域水稻生长季（4～10月）内平均气温、总降水量、平均气温日较差以及≥10 ℃的活动积温。计算时，为了保证资料序列的平稳随机过程，对资料进行了标准化处理。

1.2 研究方法

1.2.1 趋势产量估算 影响作物产量的因素比较多，且各影响因素的变化特征及其时间尺度不同，主要的影响因素有人为因素、气象因素和随机“噪音”三方面，分别构成3个产量分量[20]，作物产量=趋势产量+气象产量+随机“噪音”。随机“噪音”所占比例很小，一般可忽略不计；趋势产量是实际产量的平稳变化项，表示产量的演变趋势，其大小决定于历年的生产技术水平，其模拟方法很多，本研究采用直线滑动平均法[12]，采用15年滑动步长来消除短周期波动的影响，算出趋势产量。气象产量为作物产量扣除趋势产量得到，反映了气象条件对产量的影响。气象产量与趋势产量的比值可以表示为相对气象产量。为了消除生产力水平对水稻产量的影响，真实地反映气象因子对其影响规律，本研究在进行产量分析时以相对气象产量作为研究对象。

1.2.2 小波变换方法 小波变换方法[21]起源于Fourier分析方法，Fourier级数主要用来表征信号的周期性，但在大多数情况下信号都是非周期性的，于是引入Fourier变换，将非周期性信号分解为多个周期性信号的叠加来处理，但是Fourier分析方法只是将信号在频率域内展开，没有包含时域的信息，丢弃的这些时域信息可能对某些应用非常重要，所以需要引进小波变换方法，将信号在时频两域的信息提取出来，充分利用信号信息[12]。

交叉小波变换[22]是一种新型信号分析技术，与传统的交叉谱方法相比更具优越性，特别是用于两个时间序列耦合振荡行为的相关分析上，除了可以弥补传统交叉谱分析方法不可避免的缺陷外，还能够将小波变换在时频两域都具有表征信号局部化特征的能力发挥到极致；交叉小波变换方法具有比较强的耦合信号分辨的能力，具有便于描述耦合信号在时频域中分布状况等优点[23]，经过多次实践应用验证表明[24-26]，该方法确实能够充分反映两时间序列相关振荡的周期显著性和两时间序列的相互依赖关系，还可以分析出两时间序列信号精细的时频变化特征，效果很显著。

2 结果与分析

2.1 水稻产量与气候变化特征的关系

2.1.1 产量波动 水稻产量的波动与气候条件密不可分，图1为1951～2010年长江中下游地区水稻的实际产量（实线）、气象产量（虚线）以及趋势产量（点划线）的时间变化图，实际产量和趋势产量均为左侧纵坐标轴，气象产量为右侧纵坐标轴。从图1可以看出，长江中下游地区水稻的实际产量随时间呈波动增长的趋势，年代际变化主要在1985年之前气象产量波动比较大，1985年之后波动较平稳，且1950年代和1980年代的波动相对于1960和1970年代的波动要大得多，这与长江中下游地区水稻生长季内平均气温、平均气温日较差以及≥10 ℃活动积温的波动特点相对应。

长江中下游地区水稻生长季内的气象灾害主要有高温热害、低温冷害、雨涝、干旱、春季低温阴雨、寒露风、台风以及风雹等。1959年长江中下游地区水稻减产主要受严重的伏秋连旱影响，1960年水稻低产主要与该区春季冷暖空气交替频繁，早稻育秧期出现低温阴雨天气造成大量烂秧，秧苗质量差等有关；1961年的低产主要由干旱造成，长江中下游出现了大范围、程度较重的干旱，秧田龟裂，稻禾枯黄，最终导致大幅减产；1962年该区降水偏多，出现了雨涝，但对水稻产量影响显著的还是春季的低温连阴雨天气；1975年的产量主要因“寒露风”的影响而降低；1977年的减产主要受部分地区（江西等地）高温干旱的影响；1980年长江中下游地区遇到了雨涝、春季低温阴雨以及“寒露风”等灾害，影响了水稻的生长，造成大幅减产；2003年主要是高温热害造成的减产。

2.1.2 气候变化 图2为长江中下游地区1951～2010年水稻生长季内平均气温（a）、降水量（b）、平均气温日较差（c）和≥10 ℃活动积温（d）的时间变化图，图中直线（或曲线）为其变化趋势线。由图2可以看出水稻生长季内的气候变化特征主要表现为平均气温和≥10 ℃活动积温的变化呈现二次曲线形式，且平均气温转折点在1975年左右，≥10 ℃活动积温转折点在1980年左右。水稻生长季内平均气温、降水量、平均气温日较差以及≥10 ℃活动积温与时间的相关系数分别为0.354、0.000、-0.548和0.360，其中，水稻生长季内平均气温、≥10 ℃活动积温以及平均气温日较差与时间相关关系通过了0.01水平的显著性检验，降水量与时间的相关性没有通过0.05水平的检验。

2.1.3 水稻产量与气候变化相关分析 由相关分析可知，水稻产量与水稻生长季内平均气温、平均气温日较差以及≥10℃活动积温的相关系数都通过了0.01水平的显著性检验，与降水量的相关系数没有通过0.05水平的显著性检验。水稻产量与生长季内的平均气温日较差呈负相关，因为长江中下游地区容易出现高温天气，虽然气温日较差大有利于水稻有机物的积累，但是高温会影响水稻的生长，已有研究表明，水稻在孕穗至抽穗扬花期对温度极其敏感[27]，如果日均温度高于32 ℃，日最高温度高于35 ℃，水稻抽穗扬花就受到影响，从而造成产量损失和品质下降；水稻在灌浆期也最易受高温危害[28]，造成结实率和千粒重的降低，从而导致减产。水稻产量与降水量的相关性不强，因为在长江中下游地区，水源较充足，农业用水一般不受自然降水量的影响，但当降水量过大或持续时间较长，仍然会影响水稻的开花和授粉，特别是在开花期，连阴雨天气将会使水稻花粉的传播受精受阻，从而导致减产。水稻产量与平均气温和≥10 ℃活动积温呈正相关关系，主要反映的是水稻生长对热量条件的需求，水稻是喜热作物，热量条件对其产量有重要影响，有效热量越多，水稻产量越高。

2.2 水稻产量与气候变化的时频结构

相关分析只能初步分析气候变化与水稻产量的简单相关关系，不能充分反映区域气候变化对水稻产量的影响，而小波变换则能从时间域和频率域上充分利用时间序列信号，分析出水稻产量和气候变化的局部时频变化规律，通过交叉小波分析出两者之间在时频结构上的相关关系。

小波变换系数的实数部分包含给定时间和尺度下相对于其他时间和尺度信号的强度和位相两方面的信息[26]。小波系数实数部分为正时，表示水稻相对气象产量距平、降水量距平、平均气温距平、气温日较差距平和≥10 ℃活动积温距平相对偏多，图3中用实线表示；小波系数实数部分为负时，表示相对偏少，图3中用虚线表示；小波系数为0的地方则为突变点。图3中的符号反映了振荡的位相，等值线中心反映了不同尺度振荡的振幅最大值。采用小波功率谱检验显著性，小波功率谱图为小波功率谱与置信水平为95%的红噪声总体谱的比值，比值大于1.0表示通过95%置信水平红噪声检验的显著周期振荡（实线），比值小于1.0表示未通过95%置信水平的红噪声检验（虚线）。

2.2.1 水稻产量波动的时频变化特征 图3为长江中下游地区水稻相对气象产量距平的小波变换系数实数部分等值线图和小波功率谱图。由图3a可以看出，水稻相对气象产量波动的年际尺度主要表现在2～4年和6年尺度的周期振荡，且时域分布不均匀，局部化特征明显；年代际尺度主要表现在10年和14～16年尺度的周期振荡。

年际尺度特征为2～4年左右的尺度周期信号主要表现在1954、1955年以及1976～1982年，同时也反映了在此周期尺度上，水稻相对气象产量距平在1954、1976年及1980年处于偏少期，但1955、1979年和1982年是偏多的；6年左右的周期信号主要表现在1976～1981年，且呈现偏少—偏多—偏少的振荡规律，具体为1976年水稻相对气象产量距平偏少，1977～1980年偏多，1981年又呈偏少特征。

年代际尺度特征，10年左右的振荡信号主要表现在1970～1985年，水稻相对气象产量距平呈现偏少—偏多的两次周期振荡；14～16年左右的振荡信号比较强，等值线比较密集，在全域都有表现，但是1985年之前的振荡比1985年之后的强，1985年之后的振荡呈逐渐增强趋势，水稻相对气象产量存在偏多—偏少的4次振荡，具体表现为1950～1957年偏多，1958～1965年偏少，1966～1973年偏多，1974～1981年偏少，1982～1988年偏多，1989～1996年偏少，1997～2002年偏多，2003～2010年偏少，且等值线闭合，预计2010年之后会出现水稻相对气象产量偏多的情况。

由图3b可以看出，2～4年的周期振荡在1957年之前以及1975～1983年比较强，结合图3a中的结果分析，2～4年左右的周期信号在1954年、1955年和1979年的周期比较明显，周期特征显著；6年尺度的周期振荡在1957～1963年以及1976～1982年比较明显，结合图3a可以得出，1976～1982年的周期振荡是通过检验的，周期性显著；10年左右的周期振荡在1970年之前比较强，结合图3a可知，10年左右的周期振荡信号没有通过显著性检验；14～16年左右的周期振荡在1980年之前比较明显，通过了95%置信水平的红噪声检验。

综上所述，长江中下游地区水稻相对气象产量的周期性特征主要表现出2～4年、6年、14～16年的周期振荡，时域分布不均匀。

2.2.2 气候变化波动的时频变化特征 图4为长江中下游地区水稻生长季内月平均气温距平的小波变换系数实数部分等值线图和小波功率谱图。由图4a可以看出，水稻生长季内月平均气温距平波动的年际尺度主要表现在3～4年、6年和8年尺度的周期振荡，且时域分布不均匀；年代际尺度主要表现在10和14～16年尺度的周期振荡。

由图4b可以看出，3～4年尺度的周期信号在1962～1970年、1989～1997年振荡比较强，结合图4a可知，3～4年尺度的周期信号在1962～1970年和1989～1997年周期性显著；6年尺度的周期振荡不强，在整个时间域上都没有通过显著性检验；8年尺度周期振荡信号在1954～1960年比较强，结合图3a可知，8年尺度的周期振荡在1954～1960年通过了显著性检验；10年左右的周期振荡在2000～2008年比较强，结合图3a可知，10年左右的周期振荡在2000～2008年周期性比较明显，通过了显著性检验；14～16年尺度的周期振荡比较弱，在整个时间域上都没有通过显著性检验（等值线的值均

对长江中下游地区水稻生长季内月降水量距平的小波变换系数实数部分等值线图和小波功率谱图分析可以看出，水稻生长季内月降水量距平波动的年际尺度主要表现在1～2年、3～4年、6年和8年尺度的周期振荡，时域分布不均匀；年代际尺度主要表现在10年、14年和18年尺度的周期振荡。1～2年尺度的周期振荡在1952～1957年、1966～1967年、1972年、1979～1982年以及1995～2002年比较强，其中1～2年尺度的周期信号在1952～1957年、1979～1982年以及1995～2002年的周期性比较明显，周期特征显著；3～4年尺度的周期信号在1951～1957年、1971～1986年以及2000～2005年的周期性比较明显，通过了显著性检验；6年尺度的周期振荡在1966～1982年比较强，结合小波系数实数部分分析，此周期尺度上在时间的全域范围内都没有通过显著性检验；8年尺度周期振荡在1958～1961年比较强，8年尺度周期信号在1958～1961年显著；10年左右的周期信号在1958～1978年的振荡比较强，总结得出10年左右的周期信号只在1958～1978年显著；14年以上尺度的周期振荡比较弱，均未通过95%置信水平的红噪声检验。说明长江中下游地区水稻生长季内的降水量距平主要表现在1～2年、3～4年、8年和10年尺度的周期振荡，时域分布不均匀。

对长江中下游地区水稻生长季内气温日较差距平的小波变换系数实数部分和小波功率谱分析可知，水稻生长季内气温日较差距平波动的年际尺度主要表现在1～2年、3～4年、6年和8年尺度的周期振荡，时域分布不均匀；年代际尺度主要表现在14～16年尺度的周期振荡。1～2年的周期振荡在1955年之前、1957～1961年、1966～1967年、1972～1973年、1976～1982以及1984～1994年比较强，其中1～2年尺度的周期信号在1955年之前、1976～1982以及1984～1994年的周期特征显著；3～4年尺度的周期信号只在1959年之前以及1971～1975年通过了检验， 3～4年尺度的周期振荡在1959年之前周期效果明显；6年尺度的周期振荡在1961～1985年间比较强，通过了95%置信水平的红噪声检验；8年尺度的周期振荡在1989年之前都比较强，结合小波系数实数部分分析结果可知，8年尺度周期信号主要在1963年之前以及1985～1989年显著，周期特征明显；14～16年尺度的周期振荡在1956～1981年间比较强， 14～16年尺度的周期信号只在1956～1981年通过了显著性检验，周期性强。说明长江中下游地区水稻生长季内气温日较差距平主要存在1～2年、3～4年、6年、8年以及14～16年尺度的周期振荡，高频部分比较明显。

对长江中下游地区水稻生长季内≥10 ℃活动积温距平的小波变换系数实数部分和小波功率谱分析可知，水稻生长季内≥10 ℃活动积温距平波动的年际尺度主要表现在1～2年、3～4年、6年和8年尺度的周期振荡，时域分布不均匀；年代际尺度主要表现在10年和14年左右尺度的周期振荡。生长季内≥10 ℃活动积温在高频部分周期性比低频明显，具体表现为1～2年尺度的周期振荡在1951～1954年、1958～1962年、1969～1972年、1974～1976年、1979～1982年以及1993～2004年比较强，其中1～2年尺度的周期信号在1951～1954年、1969～1972年及1993～1998年比较明显，周期特征显著；3～4年尺度的周期信号在1962～1970年、1975～1979年、1988～1995年通过了检验，周期性显著；6年尺度的周期振荡比较弱，均未通过95%置信水平的红噪声检验；8年尺度的周期振荡在1954～1960年比较强，结合小波系数实数部分分析可知，8年尺度的周期信号在1954～1960年通过了显著性检验；10年尺度的周期信号在2000～2008年振荡比较强，10年尺度的周期信号在整个时域上没有通过显著性检验；14年尺度的周期信号在全时域的振荡都不强，说明该周期尺度在整个时域中都不显著。

长江中下游地区水稻生长季内≥10 ℃活动积温距平的周期特征主要反映在高频部分的1～2年、3～4年以及8年尺度上，低频部分均未通过显著性检验，同时将≥10 ℃活动积温距平的小波变换与平均气温距平小波变换对比发现，它们的变换特征非常相似。

水稻相对气象产量距平小波变换的周期特征与同期生长季内的平均气温、降水量、气温日较差以及≥10℃活动积温距平的小波变换有某种相似性，有共同的3～4年和8年的周期振荡，说明水稻产量变化与气象变化可能存在某种周期频率上的联系，因此作水稻相对气象产量与各气候变量序列之间的交叉小波协谱图和功率谱密度图来进行进一步的分析。

2.3 水稻产量与区域气候变化的相关性

2.3.1 水稻产量与水稻生长季内平均气温的时频变化相关性 图5为长江中下游地区水稻相对气象产量距平与水稻生长季内平均气温距平的交叉小波协谱图和功率谱密度图，反映了长江中下游地区水稻产量与水稻生长季内平均气温之间的时频相关分布特征。两者的正相关关系表明水稻生长季内平均气温对水稻产量是促进作用，负相关则表示水稻生长季内平均气温出现不适宜水稻生产的情况。

图5a表明，相对气象产量与水稻生长季内平均气温之间的关系以正相关为主， 在局部时域中个别频率尺度上两者之间也存在负相关关系。两者正相关振荡主要表现在2～3年、4年和12年尺度的共振频率上：2～3年尺度的正相关出现在1952～1955年和1962～1964年；4年尺度的正相关出现在1973～1983年；12年尺度正相关出现在1967～1974年和1990～1995年。两者负相关振荡主要表现在2～3年和8年尺度上：2～3年尺度的负相关表现在1956～1957年以及1982～1986年；8年尺度的负相关表现在1950～1974年。从图5b可以看出，水稻相对气象产量与水稻生长季内平均气温在频率域中年际尺度周期上的相关程度明显高于年代际尺度周期上的相关程度，2～3年、4年以及12年尺度是呈正相关的，其中以12年时间尺度上的正相关程度最大，4年时间尺度上的次之，在8年时间尺度上的负相关程度最大，两者之间的相关关系也随振荡周期尺度的不同而不同。结合图5a可以得出，水稻相对气象产量与水稻生长季内平均气温之间存在2～3年、4年、8年和12年尺度的共振频率，且相关程度最好的是8年尺度的负相关和12年尺度的正相关，4年尺度的正相关程度也比较明显，2～3年尺度的相关程度不高。

2.3.2 水稻产量与水稻生长季内降水量的时频变化相关性 长江中下游地区水稻相对气象产量距平与水稻生长季内降水量距平的交叉小波协谱和功率谱密度反映了长江中下游地区水稻产量与水稻生长季内降水量之间的时频相关分布特征。由分析可知，长江中下游地区水稻生长季内的降水量对水稻的产量影响不大，但是过量和持续的降水则会造成产量的降低，表现为两者的负相关关系，而正常降水则会对产量产生正面影响，表现为两者的正相关关系。

通过水稻相对气象产量距平与水稻生长季内降水量距平的交叉小波协谱和功率谱密度分析可知，水稻相对气象产量与水稻生长季内降水量之间的关系既有正相关关系，又有负相关关系。两者正相关主要表现在2～4年、6年、8年和14～16年尺度的共振频率上：2～4年尺度的正相关出现在1966～1975；6年尺度的正相关出现在1960～1968年；8年尺度的正相关出现在1966～1981年；14～16年尺度正相关出现在1974～2010年。两者负相关主要表现在2～4年、6年和14年尺度上：2～4年尺度的负相关表现在1958年以前以及1975～1984年；6年尺度的负相关表现在1960～1983年；14年尺度的负相关主要表现在1957～1975年。通过交叉小波功率谱密度分析可知，水稻相对气象产量与水稻生长季内降水量在频率域中年际尺度周期上的相关程度明显高于年代际尺度周期上的相关，2～4年、6年尺度是呈负相关的，8年、14～16年尺度是呈正相关的，其中以14～16年尺度上的正相关程度最大，2～4年尺度上的负相关程度最大，两者之间的相关关系也随振荡周期尺度的不同而不同。综合分析可知，水稻相对气象产量与水稻生长季内降水量之间存在2～4年、6年、8年和14～16年尺度的共振频率。

2.3.3 水稻产量与水稻生长季内气温日较差的时频变化相关性 长江中下游地区水稻相对气象产量距平与水稻生长季内气温日较差距平的交叉小波协谱和交叉小波功率谱密度反映了长江中下游地区水稻产量与水稻生长季内气温日较差之间的时频相关分布特征。由分析结果可知，长江中下游地区水稻生长季内气温日较差与水稻产量整体是呈负相关的，因此，两者的正相关表示水稻生长季内气温日较差偏小，没有出现极端气温对水稻的伤害，有利于水稻产量的积累，而负相关则表示水稻生长季内气温日较差偏大，日最高气温或最低气温超过了水稻的适宜生长温度，不利于水稻的生长发育，导致水稻产量偏低。

通过水稻相对气象产量距平与水稻生长季内气温日较差距平的交叉小波协谱和功率谱密度分析可知，水稻相对气象产量与水稻气温日较差之间的关系主要表现为正相关关系，局部也存在有负相关关系。两者正相关振荡主要表现在2～4年、6年和14～16年尺度的共振频率上：2～4年尺度的正相关出现在除1969～1974年之外的全域范围内，且1976～1982年表现比较明显；6年尺度的正相关出现在1968～2010年，且在1978～1980年表现比较明显；14～16年尺度正相关在全域都有表现，在1980年之前表现得比较强烈，且在1973～1979年表现比较明显，等值线很密集，波幅中心出现在1962年左右。两者负相关振荡主要表现在2～4年、6年、8年和14年尺度上：2～4年尺度的负相关表现在1969～1974年，表现比较弱；6年尺度的负相关表现在1956～1967年；8年尺度的负相关主要表现在1986年之前，且1977年之前表现比较明显，波幅中心在1955～1960年；14年尺度的负相关出现在1983年之后，表现不强。交叉小波功率谱密度分析表明，两者在频率域中年际尺度周期上的相关程度明显低于年代际尺度周期上的相关，6年、8年尺度是呈负相关的，8年左右尺度的负相关最强，2～4年、14～16年尺度是呈正相关的，其中以14～16年尺度上的正相关程度最大，25年以后，周期尺度越大，相关性越不强，而且两者之间的相关关系也随振荡周期尺度的不同而不同。综合分析可知，两者之间存在2～4年、6年、8年和14～16年尺度的共振频率，总体的相关程度是最高的，其中14～16年尺度的正相关程度最高，8年左右尺度的负相关最大，2～4年和6年的相关程度不高。

2.3.4 水稻产量与水稻生长季内≥10 ℃活动积温的时频变化相关性 长江中下游地区水稻相对气象产量距平与水稻生长季内≥10 ℃活动积温距平的交叉小波协谱和功率谱密度反映了长江中下游地区水稻产量与水稻生长季内≥10 ℃活动积温之间的时频相关分布特征。水稻生长要求最低气温在10 ℃以上，整个生长季要求≥10 ℃的活动积温达到一定的值，当水稻产量与水稻生长季内≥10 ℃活动积温成正相关关系时表明水稻生长季内≥10 ℃活动积温达到水稻生长的要求，负相关则表示水稻生长季内≥10 ℃活动积温没有满足水稻生长的要求。

通过水稻相对气象产量距平与水稻生长季内≥10 ℃活动积温距平的交叉小波协谱和功率谱密度分析可知，两者之间的关系以正相关为主，局部时域存在不同频率尺度的负相关。两者正相关振荡主要表现在2～3年、4年、6年和12年尺度的共振频率上：2～3年尺度的正相关出现在1955年之前、1962～1964年、1966～1975以及1990年之后，表现不强；4年尺度的正相关在全域都有表现，但在1975～1982年表现比较强，波幅中心在1978年左右；6年尺度的正相关出现在1995年之后，表现很不明显；12年尺度正相关在全域都有弱表现。两者负相关振荡主要表现在2～3年和8年尺度上：2～3年尺度的负相关表现在1957年以及1983～1986年，表现很弱；8年尺度的负相关表现在1974年之前，表现比较明显，且波幅中心出现在1960年左右。由交叉小波功率谱密度分析可知，在频率域中年际尺度周期上的相关高于年代际尺度周期上的相关，2～3年、4年、6年、12年尺度是正相关，2～3年、8年尺度是呈负相关的，其中以12年时间尺度上的正相关程度最大，8年时间尺度上的负相关程度最大，两者之间的相关关系也随振荡周期尺度的不同而不同。综合分析可知，两者之间存在2～3年、4年、6年、8年和12年尺度的共振频率，12年尺度的正相关程度最大，8年尺度的负相关程度最大。

3 结论与讨论

近60年来长江中下游地区的气候变化趋势与全国气候变化一致，其中水稻生长季内平均气温和≥10 ℃活动积温随时间呈二次曲线变化；气温日较差呈减小趋势；降水量与时间的相关性较差。水稻产量呈波动增长趋势，波动特点明显，出现了大量的丰歉年。

1）气候变化对长江中下游地区水稻产量有一定的影响，水稻生长季内平均气温的升高和≥10 ℃活动积温的增加对水稻产量是正面影响，气温日较差的增大则会导致产量下降，而降水量变化则与产量变化关系不大。

2）长江中下游地区水稻相对气象产量与水稻生长季内的平均气温、降水量、气温日较差以及≥10 ℃活动积温的时频结构有一定的相似性，存在某些频率尺度的显著性变化周期，主要表现在高频部分。

3）长江中下游地区水稻产量与水稻生长季内平均气温和≥10 ℃活动积温之间存在多尺度的共振频率，且在低频部分的相关程度比高频部分稍好，相关程度最好的是8年的反位相的振荡和12年尺度的正位相振荡。

4）长江中下游地区水稻相对气象产量与水稻生长季内降水量之间存在2～4年、6年、8年和14～16年尺度的共振频率，相关程度随振荡周期尺度的不同而不同，且总体相关程度较低。

5）长江中下游地区水稻相对气象产量与水稻生长季内气温日较差之间存在2～4年、6年、8年和14～16年尺度的共振频率，总体相关程度在所有与水稻产量进行交叉小波变换的变量中最高。

长江中下游地区水热资源丰富，气候变化对其影响比较明显，影响机理比较复杂，长江下游地区靠近海岸的区域，受海陆气候的影响比较大，特别是夏季太平洋西岸的热带高压对其直接影响更导致了气候变化的复杂性，同时城市化发展较快，城市“热岛效应”明显，它们对水稻产量的影响还有待进一步研究，这对于估算水稻产量和提高水稻种植管理技术从而提高产量有重要意义。

参考文献：

[1] HOUGHTON J T， JENKINS G J，EPHRAUMS J J. Climate Change： The IPCC Scientific Assessment（1990）. Report Prepared for Intergovernmental Panel on Climate Change by Working Group I[M]. Cambridge，United Kingdom： Cambridge University Press，1990.

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关键词：气候变化；降水；气温；全球气候变化

中图分类号：P46 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20160932192

沁阳市地处豫西北黄沁河冲积平原，太行山雄峙于北，沁河横贯其中，地势北高南低，属暖温带大陆性季风气候。分析沁阳市近55a来气温、降水的变化特征，为该区域生态环境变化研究提供基础数据。

1 资料来源和分析方法

根据沁阳市气象站1961―2015年实测数据，分析气温和降水量的变化，研究全球气候变暖背景下沁阳市的气候变化趋势。为了消除年际间实测数据波动的影响，对原始资料采用5a滑动平均法进行处理。

2 气温的变化

2.1 平均气温变化

根据55a气象实测数据，沁阳市多年平均气温为14.8℃（表1）， 20世纪60―80年代平均气温（14.3℃）略低于55a的气温平均值，为相对偏冷期；90年代平均气温（15.2℃）显著升高，较55a均值高0.4℃，为相对偏暖期； 2000年以来，气温仍在持续升高，平均气温为15.5℃。

图1是沁阳市近55a来平均气温序列。从图1可以看出，沁阳市自20世纪60年代以来年平均气温呈波动式升高，年平均气温最低为13.5℃（1984年），最高为16.0℃（1999年、2013年）。

20世纪60年代中期―80年代初期5a滑动平均气温值多低于历年平均气温值，尤以60年代后期到70年代初期、80年代初期气温降低显著，且年际变化幅度较小。这与我国乃至全球同时期气温变化的趋势一致[1，2]。90年代中期以来温度大幅度升高，1991―2015年平均气温比1981―1990年10a间的平均气温高1.1℃，在近25a期间，气温最高值出现在1998―1999年、2006―2007年、2013年，比55a平均气温高1.1～1.2℃，较90年代平均气温升高0.7～0.8℃。这与1998年是全球有气象纪录（1200年）以来年平均温度最高的一年相一致。1998―1999年平均气温最高可能与1997―1998年出现的厄尔尼诺事件有关。2006―2007年、2013年由于气温异常偏高，沁阳市出现了严重干旱，对农作物灌浆影响较大。

表1和图1均反映出20世纪60―80年代沁阳市平均气温年代际变化较小；90年代以来，平均气温年代际变化显著增大，揭示沁阳市气候在逐渐变暖。

2.2 年平均最高、最低温度的变化

沁阳市年平均最高气温的变化与年平均温度一致，呈波动式升高趋势。20世纪60年代初期，年平均最高气温最高值为 21.4℃，1970年前后和1980―1985年出现显著低值（19.1℃），80年代中期以来年平均最高温度显著升高。90年代到2015年年平均最高气温多在 20.0～21.7℃之间波动，1999年达 21.7 ℃。

55年来沁阳市年平均最低气温（图2）处于微波动式持续升高趋势。20世纪60―80年代初期平均最低气温在8.1～10.1℃之间波动；80年代中期以来平均最低气温升高幅度增大；90年代到2015年年平均最低气温多在9.7～11.7℃之间波动，1998年达11.6℃，2013年达11.7℃。反映沁阳市冬季增温幅度较夏季大，沁阳市气候变暖主要集中在冬季。其变化趋势和我国气候变暖类似[1]。

3 降水的变化

3.1 年降水量的变化

沁阳市年降水量的时间变化（图3）可分为：60年代初、70年代初、80年代初期和末期、90年代末到本世纪初为相对多雨时期，各年降水量大多在平均值（565.1mm）以上；60年代中期、70年代中期、80年代中期到90年代中期、21世纪的2007―2013年为相对少雨期，各年降水量大多在平均值以下。70年代中期的相对少雨期与北半球的降水变化趋势（1945 ―1960 年，降水量在多数纬度带是增加的，此后一直到1975 年呈下降趋势）一致[2]。沁阳市降水量与我国东部地区一样，降水量年际变化较大[2]。

3.2 强降水（日降水量≥50mm）的变化

受东亚季风的影响，沁阳市降水主要集中在汛期（6―8月），且年降水量的多少与强降水的发生次数有密切关系。表2列出了沁阳市55a来强降水发生的频数和频率，强降水出现的月份以及相应的频数和频率，从表2中可以看出：

55a来沁阳市共发生77次强降水（日降水量R≥50mm）天气。一般发生在4―10月，其中6―8月发生65次，占总次数的84.4%，最多是7月，占总次数的45.5%。

20世纪70年代和21世纪2011―2015年出现强降水天气偏多。由于降水历时较短，不易被土壤吸收，且多为短时局地性暴雨，所以因降水时空分布不均导致近几年出现了干旱现象。

4 结论

近55a来沁阳市气温在升高，气候在变暖。特别是20世纪90年代至今，出现近55a来最温暖的时期。与我国乃至全球的气候变化趋势一致。年平均气温、年平均最高温度、年平均最低温度均在升高，且年平均最低气温升温幅度及趋势较明显，揭示沁阳市气候变暖主要集中在冬季。沁阳市年降水量年际变化较大，可分为多雨时期和少雨时期。

参考文献

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关键词：雅砻江流域；气候变化；径流量

一、流域概况

雅砻江流域地处青藏高原东部的“死水区”，该流域呈南北向条带状，域内地形复杂，各谷岭之间高差悬殊，使得流域内自然景观在南北向和垂直方向分布上也都受了落差与地势影响而存在明显的差异。因雅砻江流域属川西高原气候区，气候主要受高空西风环流和西南季风影响较大，全年干、湿季度分明。每年的11月到第二年4月份，高空西风带被青藏高原分为南北两支，雅砻江流域的南部地区在南支气流控制之下，在印度北部沙漠地区所形成的干暖大陆气团也被带到该区域内（南部区域），从而使得南部区天气晴朗而降水少，气温干燥而温热。同时期的流域北部地区则受到北支干冷西风气流影响，区域内气候寒冷而干燥，日照多，湿度小，日均温差较大。在5月份到10月份之间，雅砻江流域因西太平洋副高脊线北移，西南季风盛行且携带大量水汽而来，使得流域内降雨充沛，气候湿润，该时间段内降雨量约占到全年的90%以上，雨季内日照少，日均温差较小。

雅砻江流域每年几乎都有固定的汛期，汛期内流域频发暴雨、山洪等灾害，给周围居民的生活、农业生产、经济等造成巨大损失。洪水主要由暴雨形成，多集中在7、8月份，以连续降雨的形式出现。而暴雨则是在夏季季风强盛时期，由西南季风将印度洋和孟加拉湾的水汽大量携带到流域内而形成的。与此同时，冷空气因西太平洋副高北移而受阻，形成大环流趋势，也容易引发流域内的大范围暴雨。

二、径流、降水、气温三者之间的关系

流域内气候的多变性对于水资源影响较大，主要在于气候变化影响了降雨量和温度发生变化，从而使得自然状态下的水资源变化。而水资源的量变，在一定程度上又是通过径流量来体现的，因此雅砻江内气候、降水、径流量三者之间是密不可分的。根据统计学中的“相关系数”图表，我们可以直观地看出径流量、气温与降水量之间的关系（如下图所示）：

表2.1 径流量与气候的互相关系数分析

从上表中我们可以看出，三者之间有着一定的正相关关系，而其中径流量与降水量之间相关关系显然较好，相对应的气温与径流量之间的相关关系则较弱。上表中交叉的相关数据中我们还可看到，数值最大的0.9952表示“6-10月份径流量”与“径流量”之间的关系，说明了6-10月份径流量在全年径流量中占据着重要的比例；其次是0.9557，所反映的是5-9月份内降水量在全年降水量的比重。再次是0.9247，所表示的是5-9月份降水量与6-10月份径流量之间的关系，表面同年中5-9月份的降水量对于6-10月份的径流量起到了很大的影响。而气温与降水量之间的关系数为0.2292，由此也验证了气温与降水量之间关系不十分密切。

三、气候变化对径流量的影响

1.降水量对径流量的影响

从下列径流量与不同时期降水量的关系表中我们可以看到，年降水量与年径流量的相关系数达到了0.82，因此可以把降水量看做是雅砻江流域内影响径流量的主要因素。同时，为了更加有力的说明，笔者又列出了春夏秋冬、汛期以及非汛期的降水量与径流量关系表。我们可以看到，其中夏季降水量与径流量的关系最为密切，说明夏季降水量的多少在很大程度上决定着流量的丰枯，而夏季径流量对降水量的响应最为敏感。这一关系与径流量和降水量的变化情况也恰好是吻合的，因夏季该流域内雨量充沛，而相应的径流量的增加也以夏季径流量增加幅度为最大，说明夏季的降水量同年度径流量之间关系明显，这也应正了上文中5-9 月份的降水量对当年 6-10 月径流量影响。而6-10月份径流量则占到了全年径流量的99%左右。

2.气温对径流量的影响

一般意义上的气温对于径流量影响，主要体现在：①影响区域内冰、雪的消融；②影响流域内水的总蒸发量；③影响流域山区的降水形态；④改变流域下垫面近地面层空气之间的温差，使其形成流域小气候。通过对以往雅砻江流域内四季径流量与气温变化关系的总结可以知道，在冬季径流与降水的上升趋势率为全年最小，而气温的上升趋势率则最大。例如根据相关部门数据显示，从1960年以来该流域内冬季气温逐年都有上升，尤其是在90年代之后上升率有明显增大，90年代平均每年上升0.12℃，而同时期的年降水量和径流量却都呈现下降趋势，其中年径流量的下降率达到了6.40℃ /a，说明在整体上而言气温上升时径流量反而是下降的。另外，从一章节的表格中我们也可以看出，径流量与气温的相关关系较弱。因此，气温对于径流量的影响效果不大，主要起辅助作用。

结语

雅砻江流域内全年内气温变化幅度较大且较为频繁，其中尤以冬季温度上升幅度较大。而气温变化对于径流量的影响，则主要以降雨量影响最为密切，主要原因在于降水量的增大使得水循环过程中增加了流域的来水量，从而增加了径流量。相对而言，气温变化对于径流量的影响则较弱。

参考文献：

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关键词 气候变化；气温；降水；日照；山东淄博；博山区

中图分类号 P463.3 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）08-0213-03

Abetract According to the air temperature， precipitation and sunshine data from January 1966 to December 2015 in Boshan National Meteorological Station， the least square method and moving average method were used. The variation characteristics of sunshine hours， annual mean air temperature and annual precipitation in Boshan during recent 50 years were analyzed. The results were as follows： ①In recent 50 years， the average annual air temperature in Boshan District was significantly higher， with the trend of 0.2 ℃/10a， the extreme maximum temperature， extreme minimum temperature showed an upward trend， and the heat resources were more abundant. ②The annual precipitation showed a slight increasing trend， and the growth was only 8.2 mm/10 a. 1981―1989 was the continuous dry years， 1993―1998 and 2003―2005 were the continuous rainy year. Beginning in 1990 the interannual variation of rainfall fluctuations increased significantly， annual rainstorm days had increased trend. ③Annual sunshine hours showed a significant reduction trend， with an average decrease of up to 87.6h/10a. 1988―1994 and 2002―2015 of annual sunshine hours were lower than the average of 50 years， 1979 and 2006 sunshine hours respectively for the past 50 years the highest and lowest.

Key words climate change； air temperature； precipitation； sunshine； Zibo Shandong； Boshan District

20世纪70年代初，曾经出现过气候“变冷说”。直到90年代，温室效应与全球变暖才引起全球关注。越来越多的科学数据表明，在人类活动的影响下，各类气象要素时空变化均较大【1-2】。林学椿等【3】研究表明，近40年来，我国年降水量以12.7 mm的速度减少，而气温则以0.04 ℃/10年的倾向率上升。王绍武等【4-5】研究表明，20世纪以来，中国气温以0.44 ℃/100年的速度上升，与全球气候一致。任国玉等[6]中国气温变化研究最新进展表明，不论是近54年（1951―2004年），还是近100年，全国年平均地面气温升高趋势一般比原先分析结果要强，分别达到0.25 ℃/10年和0.08 ℃/10年。IPCC的报告[7]指出，全球气温在过去140年中升高了0.4～0.8 ℃，达到1 000年以来的最高值。1983―2012年可能是北半球1 400年以来最暖的30年，每一个10年都刷新了有气象记录以来的气温最高纪录；2003―2012年平均温度比1850―1900年平均温度上升了0.78 ℃[8]。王遵娅等[9]研究发现，20世纪90年代以后夏季华北、东北地区降水显著减少。谭方颖等[10]和李 聪等 [11]研究都指出，华北平原自20世纪80年代中后期开始，由多雨期转为少雨期，年日照时数减少趋势明显。

博山区位于鲁中山区北部，大陆度指数61.3，属于暖温带大陆性季风区半湿润气候。为揭示博山区气候变化特征，为指导当地有机农业生产的持续发展提供气象科技支撑，根据博山国家气象站的观测资料对当地近50年的气候变化特征进行分析。

1 气温变化特征

1.1 年平均气温变化

用最小二乘法估计年平均气温的气候变化趋势，建立线性倾向方程：f（t）=at+b ，式中，t为年际变化，f（t）为年平均气温逐年变化值， a为年平均气温的线性趋势，a>0表示年平均气温呈上升趋势；a

为了便于分析，采用气温矩平做图1。可以看出，以1987年为界分为冷、暖2个阶段，1987年以前为冷期，其后为暖期。1987年以前，除1977年、1978年平均气温矩平为正值和1982年、1983年平均气温矩平为零值外，其余年份的均为负矩平。1969年达历史最低点11.6 ℃，其后呈现逐渐升高趋势，尤其在1994年开始气温持续偏高，直至2014年升至历史最高点15.1 ℃，即气温矩平1.7 ℃。各季平均气温也均呈上升趋势，但增温趋势表现出明显的季节非对称性，其中以冬季气温增幅最大，春秋季次之[12]。

通过3年平均滑动曲线分析可以看出，1994年以后年平均气温升高趋势显著，除1996年、2003年、2011年、2012年之外，都在近50年的平均值以上；而1994年以前基本在50年平均值之下波动，说明近22年来气温上升极为明显，热量资源更加丰富。

1.2 极端温度变化

气象学上，将日最高气温≥35 ℃定义为高温日，该文将其作为极端高温指标进行分析。博山区近50年极端最高温度呈上升趋势变化，最高值为39.4 ℃，出现在2015年7月13日，其余年份的极值大多低于37 ℃。影响博山的高温天气一般出现在5―9月，而且7月出现的高温居多。随着夏季高温日数的明显增加，也增大了心脏病和高血压病人发病率和死亡率。高温对鲁山有机茶树及源泉富硒猕猴桃等也会产生不良影响，应采取灌溉、人工喷雾或架设遮阳网适度遮荫来降低温度提高湿度，避免高温灾害[13]。

博山近50年极端最低温度也呈上升趋势变化。历史最低气温值是 -19.3 ℃，出现在1985年12月8日，其余年份的历史极低值均高于-19.0 ℃。博山低于-10.0 ℃极端低温天气，一般出现在11月至翌年3月，而低于-15.0 ℃的低温集中出现在冬季。博山南部鲁山主峰海拔1 108.3 m，北部海眼一带只有130 m，平均海拔高度约450 m，是山东省24个纯山区区县之一，地势落差大、下垫面复杂，积雪融化时间较长，易造成作物冻害[14]。低温天气亦能使部分地区道路结冰，影响交通物流安全。早春气温回升至10 ℃左右萌芽展叶期，若遇“倒春寒”，会造成鲁山有机茶叶出现“麻点”，富硒猕猴桃抽生结果枝少，直接影响产量和品质，必须采取塑料薄膜覆盖，或搭设风障、地面熏烟等方式改善小气候条件，满足其生长生理学要求。

2 降水变化特征

2.1 年降水量变化

利用各月降水量的最小二乘法分析年降水量的变化趋势，求得近50年降水量的气候倾向方程：f（t）=1.669 3t+685.607 1，t=0，1，2，…49。结果表明：近50年博山年降水量总体呈略微增加趋势，该时间段内年平均降水为726.5 mm，每10年约增加8.2 mm，每年仅只增长了0.1%。

从图2可以看出，1979―1989年，呈现明显的下降趋势，1990年开始降水年际变化波动明显增大，似呈正弦波形式波动，从而表明博山区降水年际变化较大。1990年、2003年和2005的降水量分别达到1 095.7 mm、1 002.3 mm和1 147.2 mm，都突破1 000 mm大关，均超出历年平均值38%以上；1988年471.0 mm、1989年442.2 mm和2014年436.4 mm都在500 mm以下；受气候变暖、强厄尔尼诺事件等影响，2014年的降水量比常年偏少40%，是近50年的最低值。1981―1989年为持续欠水年，1993―1998年和2003―2005年是持续丰水年。

由3年平均滑动曲线可见，以1989年为界，降水量年变化大致呈现双峰型分布，主峰极大值点位于2005年，副峰极大值点位于1980年。1980年之前，博山区年降水量缓慢上升，其后开始缓慢下降；1990年以后，降水年际变化曲线波动特别突出，起伏陡峭，往往旱涝急转。

2.2 年暴雨日数变化

暴雨是指24 h日降水量≥50 mm降水。近50年博山区年平均暴雨日数为2.3 d，暴雨日数年际变化较大，总体呈增多趋势。1970年、1971年、1979年、1984年、1989年及2006年，这6年暴雨日数均为0。有的年份年降水量≤600 mm，但年暴雨日数却出现了3 d，如1981年、1986年，多为鲁中山区局地热雷暴所致。随着年降水量的增加年暴雨日数也整体具有升高趋势。2005年不仅年降水量最大，而且出现7 d暴雨日数，也是近50年最多的。

2.3 日最大降水量变化

博山区日最大降水量呈下降趋势，尤其是1981―1989年连续9年日最大降水量未突破100 mm。降水一般集中在6―9月，7―8月多出现强降水。1997年8月20日，出现日最大降水量182.5 mm，达历史最大值。虽然极端降水值、极端降水平均强度趋于减弱，极端降水事件频数也趋于减少，但极端降水量占总降水量的比例并未减少。因此，应加强防洪、地质灾害的防治措施。

3 日照变化特征

利用各月日照时数的最小二乘法模拟年日照时数的变化趋势，求得近50年日照时数的气候倾向方程：f（t）=-17.8 715t+2 740.815 1，其中，t=0，1，2，3，…49。

从图3可以看出，近50年来，博山区年日照时数出现明显减少趋势，该时间段内年平均日照时数为2 303.0 h，年平均递减约为8.76 h，降幅达到0.38 %，即平均日照时数递减率为87.6 h/10年，但低于山东省近50年（1961―2011年）92 h/10年的递减率。1979年的日照时数（2 771.2 h）为近50年的最多年份，较平均值偏高468.2h；而2006年的日照时数仅有1 541.4 h，是近50年来的最少年份，较平均值偏少761.6 h。除了1997年、2000年、2001年之外，1988―2015年这25年的年平均日照时数均低于常年平均值；1966―1984年日照时数均高于常年平均值。

2002―2015年连续14年平均日照时数都位于近50年平均值以下，为欠光年。日照时数的减少与大气垂直能见度的降低有一定联系，汽车尾气及工业粉尘污染物的排放使山东省霾日数逐渐增加，对光照强度的变化影响巨大。日照时数的骤减必定影响农作物的生长发育，导致农作物“贪青”现象的发生，也增加了温室大棚设施农业的生产成本。

4 结论

（1）近50年来，博山区平均气温年际变化升高趋势明显，以0.2 ℃/10年的倾向率上升。以1987年为界，划分为冷、暖2个阶段，前为冷期，后为暖期。特别是1994年以后气温升高显著，2014年是最暖的一年，气温度矩平高达1.7 ℃。极端最高气温、极端最低气温也均呈现上升趋势。热量资源更加丰富。

（2）降水量空间分布不均，年降水量整体呈略微增加趋势。1981―1989年，呈现明显的减少趋势，为持续欠水年；1993―1998年和2003―2005年是持续丰水年。1990年开始，降水年际变化波动明显增大。尽管50年来日最大降水量的变化呈现下降趋势，但是极端降水量占总降水量的比例并未减少，年暴雨日数也有增多趋势。

（3）年日照时数出现显著的减少趋势，平均递减高达87.6 h/10年。1966―1984年的年日照时数均高于常年平均值，而1988―1994年和2002―2015年的年日照时数均低于常年平均值，1979年和2006年日照时数分别为近50年的最高值和最低值。

5 参考文献

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篇5

1气候变化对农业资源的影响

1.1气候变化对热量资源的影响

当前我国大部分地域温度呈现升高趋势，温度提升最明显的地区是华北、内蒙古东部和东北地区。在将来各种气体排放的影响下，以冬季变暖情况最为突出，这主要在于二氧化碳含量的增多导致温度升高。1.2气候变化对光资源的影响

当前我国平均白天时间正在逐渐变短，减少幅度最显著的地域是华北和东北地区。辐射减少也许是因为火山喷发、城市建设和空气污染物排放量增加等方面的因素影响，由于辐射的减少导致农作物的光合作用减弱，以至于农作物不能有效地利用光资源。

1.3气候变化对水分资源的影响

我国年平均降水量改变趋势不显著，但地区降水量波动很大，华北、东北和西北东部呈现出下降趋势。在将来各种气体排放的作用下，降水变化分布相对稳定，年降水增多明显地区是华北、西北和东北地区。由于二氧化碳含量的增加，导致温度升高，进而造成农作物需水量增大，在其他气象因素保持稳定的前提下，华北地区不同作物的需水量由于温度升高而变化的情况会有所不同，但越来越紧缺的水资源将会影响农作物的产量。

2气候变化对农作物生长发育的影响

温度是影响农作物生长速度的主要因素，温度的变化决定了生长期的长短。温度升高，其生长速度相对增加加快。据调查发现：平均温度增长1℃，水稻生长期平均减少7.6d。但温度增高对不同品种水稻的生长作用是不同的。温度升高对冬小麦影响最大的阶段是其生长前期，对后期的影响很小，导致春季生长期提前，拔节期影响最为显著，抽穗以后各生长期影响较少，冬季生长期和全部生长期显著减少。通过研究冬小麦的生长情况，在土壤不缺水的条件下，黄淮海地区秋冬季温度升高，播种期到开花期过程变短，开花期到成熟期过程有所增长，播种期到成熟期整个生长期的过程变短。总之，气候变化让农作物生长期变短，并且对生长前期的影响高于对生长后期的影响。

3气候变化对农作物产量的影响

气候变化对农作物的影响主要体现在产量上，由于全球气候变化正负效应的不一性。当前主要解决办法是使用气候模型与作物模式相关联，对作物产量可能遭受的影响制定解决方案。在模拟未来气候环境条件下，温度增高，作物生长速度加快，生长期变短，不同品种水稻产量会受到不同的降低。温度升高造成小麦生长过快，生长期变短，春小麦产量降低程度也会高于冬小麦。由于不同地区未来降水量变化不同，华北和长江中下游地区的雨养冬小麦产量会有所增加，而东北地区和西北地区春小麦产量会有所降低。

4气候变化对品种布局的影响

在温度升高的影响下，人们可以通过改变种植环境、替换产量较高的中晚熟品种来解决产量问题，以确保产量的增加。在温度升高的影响下，在不考虑二氧化碳浓度增加对作物生长的影响的基础上，东北地区玉米不同品种种植区域会呈向北移动的趋势，在受温度影响较大的区域可以考虑用中晚熟品种代替早熟品种，缩短玉米的生长期；干物质含量增多，能够提升东北区域春玉米产量。东北区域不同品种的玉米可种植区域呈向北扩张的趋势，小兴安岭能够播种极早熟玉米品种。所以，在温度升高的影响下，会利于喜温和晚熟品种的播种，进而能够增加作物产量。

5气候变化对作物生产潜力和气候资源利用率的影响

农作物生产潜力是判断农业气候资源状况的主要根据，其生产潜力的大小决定于光、水、温3种条件的状况和三者之间的相互作用。据调查发现，温度升高对热量丰富地域作物产量的影响呈现为下降趋势，辽宁地区将来因温度升高超过了玉米生长的适宜气温，作物生产潜力呈降低趋势；但东北地区另外两省通过播种晚熟品种，使生产潜力呈上升趋势。在气候变化的影响下，光、水、温3种资源的分配不均是导致生产潜力下降的重要原因。河北地区降水量逐渐下降，虽然光、温资源可以满足作物生长所需，但是冬小麦的产量在逐渐降低。将来气候变化明显限制春玉米的生产潜力，而降水量变化造成的影响会高于温度变化影响，降水量变化趋势对其影响作用会更加显著。当前全球很多地区农业气候资源利用率较低，我国光能利用率、热能利用率、水分利用率和综合利用率在全球仅处于中等水平。

6结语

篇6

关键词：乌云河；变差系数；峰型度；丰枯率

中图分类号：P467文献标识码：A文章编号：1672-1683（2013）04-0035-06

1研究背景

径流的形成过程是水文、气象、地形、地貌、土壤、植被等多种因素相互作用的复杂过程，随着气候变化和人类活动的加剧，径流的年际变化更加复杂。河川径流作为地表水资源的主要组成部分，其量的变化直接关系到自然生态系统以及国民经济各部门的需水要求，因此研究径流的年际变化趋势一直是水文水资源与流域研究的热点和难点问题。其中，从影响径流形成的各个要素中分析其主要影响因素，是研究径流年际变化规律的基础。

乌云河是黑龙江右岸的一级支流，处于嘉荫县境内，干流长度大约141 km，河流的下游设有东风水文站，见图1。目前对于该流域的水文水资源方面的研究较少。本文拟探究该河流的径流、降水、蒸发等水文序列的变化规律及其影响因素，以便为将来进行水库、塘堰等水利工程的修建提供技术和数据支撑。

2数据来源

东风水文站是乌云河上唯一的水文站，于1959年开始

6结论

根据乌云河东风站50年的月流量资料、24年的月降水量资料和15年的月蒸发量资料，对该流域径流的补给来源及径流主要受哪些气象因子的影响等进行了分析，初步得出了如下结论。

（1）乌云河的径流主要以融雪和夏季的降水来补给，年流量以每1.42 m3/（s·10 a）的速率逐渐递减，50年累计径流量减少了2.24×108 m3。春、夏、秋、冬四季、汛期及非汛期流量分别以每-1.86、-9.27、-4.99、-0.12、-15.35、-0.88 m3/（s·10 a）的速率减少，其中汛期的流量减少的最为明显。

（2）乌云河流域气候变化表现出降水量减少、蒸发减少的趋势。其中年降水量呈逐年递减的趋势，其降幅为-14.6 mm/10 a，而春、夏、秋、冬四季及汛期、非汛期降水量则分别以+2.44、-35.87、+16.08、+3.39及-29.7、+15.75 mm/10 a的速率增加或减少。可见，夏季和汛期的降水量非常明显，其中夏季降水量减少的幅度最大，这也是乌云河流量呈减少趋势的主要原因之一。蒸发量以175.0 mm/10 a的速率降低。蒸发量年际变化率可能与资料系列的长度有一定的关系，因此还需要收集更长系列的资料来准确分析蒸发量的年际变化规律。

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篇7

关键词 降水特征；数据分析；辽宁大连；旅顺口区；1966―2015年

中图分类号 P426.6 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）18-0158-02

Abstract Based on monthly precipitation data from Lvshunkou country base station from 1966 to 2015，annual rainfall distribution，seasonal rainfall distribution and the monthly rainfall distribution in Lvshunkou District were analyzed to obtain precipitation characteristics of Lvshunkou District in nearly 50 years.The results showed that precipitation distribution in Lvshunkou District for nearly 50 years was overall smooth，individual change was big.The average annual rainfall was 580 mm，and the annual rainfall in summer was bigger，in winter was the least，in spring and fall was similar.Monthly precipitation in flood season was maximum and showed parabolic distribution.

Key words precipitation characteristics；data analysis；Dalian Liaoning；Lvshunkou district；1966―2015

旅顺口区具有北温带季风气候特征。四季分明，冬夏长，春秋短，日光充足，雨量适中。旅顺口自然气候宜人，兼有大陆和海洋性气候双重特点。一年四季节气变化较为明显，空气湿润温和，降水比较集中，季节特点相对分明，这里冬无严寒、夏无酷暑，基本呈现出“春早晚夏、秋先冬迟”的特征。

本文通过分析旅顺口区降水在气候变暖背景下分布状况，试图发现旅顺口区降水量的变化和全球变暖所带来的影响以及为旅顺口区防洪抗旱提供必要的科学参考依据，为进一步开展旅顺口区气候变化对农业种植和生态环境的影响研究做好前期条件。

1 数据来源与研究方法

选取1966―2015年旅顺口区逐月降水量大小的气象数据，同时按照年、季和月进行统计分析。年际日照变化特征采用线性倾向估计法。直线是最常用来表征气候变化的最大时间尺度的演变趋势，直线的波长为无穷大，其能反映最大的气候因素对局地气候变化的作用（即反映大型气候影子的综合作用）。用Xi表示样本量为n的某一气候变量，用Ti表示Xi对应的时间，建立Xi和Ti之间的一元线性回归。根据线性回归的函数变量来分析日照时数的总体变化趋势[1]。

2 结果与分析

2.1 旅顺口区降水的年际变化

从近50年的降雨量柱状图（图1）可以看出，旅顺口区近50年降雨分布不均，每年变化量或大或小，没有具体分布规律，但从趋势线来看多年分布规律几乎维持同一水平580 mm降水量。如果某年降水量大于580 mm，可以归结这一年雨水充沛，若低于580 mm则这一年雨量偏少。从5年滑动平均来分析，旅顺口区年降雨量有升有降，总体趋于平稳。同时，旅顺口区最大降雨量发生年份是2010年，为876.8 mm，最小降雨量发生年份是1999年，为289.3 mm，这2年的极致也反映了旅顺口区土地水分充沛和干旱的情况，也为土壤墒情的分析提供了依据[2]。总体50年分析得出：旅顺口区年均降水量为580 mm，低于580 mm则旅顺口区处于相对干旱状态。因此，加大水利设施建设是保证农作物生长的重要手段和政府决策的重要依据。

2.2 旅顺口区降水季变化特征

旅顺口区近50年的各个月份数据按照春、夏、秋、冬四季来统计降水分布情况，四季当中夏季降水量最多，量级为360 mm；冬季降水最少，量级为23 mm；春季和秋季量级在95 mm左右，降水与季节性气候吻合[3]，夏天湿热多雨，冬季干冷少雨。各个季节的年降水分布也差别明显，说明了每年降水的不确定性。季节降水变化特征就是总体平稳，个体差异（图2）。

2.3 旅顺口区降水的月变化条特征

从旅顺口区降水的月变化图（图3）中可以得出：1―7月降水逐渐增多，7月达到最大值，然后8―12月依次降低，月降水变化呈现抛物线变化[4]。月降水变化和季降水变化完全吻合：旅顺降水主要是锋面降雨，夏季，风从海洋吹来，势力比较强大，锋面从南到北运动，因此降水从3月开始由北进，7月、8月到达旅顺口区，此时雨量也是到达最大状态，冬天是冷气团势力强，比较干燥，所以降水少。

3 结论

旅顺口区降水近50年分布总体平稳，个体变化大，年均降水量580 mm，四季当中夏季降水量最多，量级为360 mm；冬季降水最少，量级为23 mm；春季和秋季量级差不多在95 mm左右，降水与季节性气候吻合，夏天湿热多雨，冬季干冷少雨。月降水量汛期期间最多，呈抛物线分布主要因为旅顺降水主要是锋面降雨，夏天，风从海洋吹来，势力比较强大，锋面从南到北运动，因此降水从3月开始由北进，7月、8月到达旅顺口区，此时雨量也是到达最大状态，冬天是冷气团势力强，比较干燥，因此降水少[5-6]。

4 参考文献

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篇8

关键词：气候变化；可持续发展

引言

在全球因二氧化碳不断增加而变暖的背景下，我国的气候也将随之发生变化。我国水资源系统对全球气候变化的承受能力十分脆弱1，2。气候灾害发生的频率和强度、生态环境、农业气候条件、沿岸地区基础设施等都与全球气候变化有着深刻关系。我国水资源丰富，淡水资源总量居世界第六位，但人均占有量较低，只相当于世界人均占有量的21%。目前我国水资源正面临着以下严峻挑战；①水资源供需矛盾突出；②洪涝灾害频发； ③降水时空分布极为不均，水资源短缺；④水污染尚未得到有效控制；⑤水土流失严重。

一、气候变化对水资源的影响

1、气候变化在当今时代主要表现在气候变暖，而气候变暖将导致全球海平面上升，主要表现在各地冰川以及积雪区域因气温上升而不断融化。2007年IPCC的气候评估报告显示，在过去的50年，全球气温每十年升高0.13摄氏度，是以前一百年内每十年温度变化的两倍。

2、气候变暖将会导致海水面积扩张，陆地减少。陆地上冰的融化导致海平面的上升，海水会随着温度的升高导致海水面积扩张，陆地面积不断减少，加剧人地矛盾。

3、气候变化对全球范围降水都会产生深远影响。由于全球的不断升温使得水循环更加活跃，大气中的水容量也因此变多，发生极端暴雨的几率也在不断增加。

4、气候变化对全球水资源也同样有着深远影响。全球气候变化的不断加剧会与水资源之间产生微妙关系，随着全球气候的变暖，高纬度区域全年降水量会随之增加，中纬度的北部地区、南极、热带区域的冬季以及亚洲东部和南部的夏季降水量也会增加，而与之相对应的澳大利亚、美洲中部以及非洲的南部降水量会减少。

5、气候变化会导致全球部分地区旱灾加剧，缺水问题严重，加剧地区用水紧张。

二、气候变化对我国水资源的影响

1、20世纪的后50年，我国的年平均气温，除西南小小部分地区有所降低外，我国其余大部分地区都呈现出温度不断增高的趋势。尤其是在我国北方各河流域内更加明显。

2、20世纪以来，长江流域年降水量极端偏多、偏少的年份随时间分布较一致，但从20世纪80年代开始，长江流域内年降水量极端偏多和偏少的年份有着明显增多；与此同时，我国华北地区极端偏多和偏少的年份都在减少；而华南地区变化不大。

3、20世纪的后50年，我国平均干旱面积在不断增大，但干旱面积的变化在不同时间段有着明显区别。其中北方黄淮辽海流域的干旱年纪扩大明显；东南地区河流区域内干旱面积在不断减少，这种现象在20世纪90年代特别明显。在春冬季节，我国北方主要农业区以及缺水区域干旱面积在不断增加；从季节角度上来看，夏秋季干旱问题较严重，二春冬季节相对较轻。西北地区干旱面积变化不明显，与其当地降水变化趋势大致一致。而黄淮辽海河流域地区，土地干旱面积增长迅速。

4、20世纪后50年，我国南方各流域除6、7、8月份有所增加外，其余时间洪涝面积有所下降，这种现象在20世纪80年代以来表现尤为明显。而造成这种现象的原因在于我国南方地区夏季降水集中，夏季强降雨次数增多，从而导致更容易发生洪涝灾害。而在冬季，长江中下游及其以南地区降水量有着不断增多的趋势，从而导致长江中下游地区洪涝面积在不断扩大，这种扩大趋势在20世纪80年代末以来尤其明显。

5、在平均总云量方面，20世纪后50年以来我国各地都呈现明显减少的态势。尤其在70年代末以来。而总云量的减少主要集中在9、10、11、12这几个月。

6、在洪涝灾害方面，自20世纪80年代以来，由于我国的长江流域内降水量以及强降水频率的增加，极端降水占总降水比重的不断增加，洪涝灾害的发生次数也随之不断增加，尤其是在夏季。而90年代以来，长江上游地区的暴雨和极端降水在不断的提前发生，这加大了我国长江中下游地区发生洪涝灾害的机率，也使长江流域面临着更为严峻的防洪形势。

7、在干旱化变化趋势上，北方地区随着80年代以来温度的不断上升，干旱化趋势明显。西北地区东部、华北地区由于持续不断的增温，以及活动人类的影响，在70年代末由原先的湿润气候转向干旱，时至今日仍然处在不断干旱化过程中；东北地区当前也处在一个明显的干旱时期。华北地区的暖干趋势已经持续了将近30年。

结论：

气候变化必然会引起水循环的变化，而水循环的变化会直接影响我国各大流域水资源的供应和分布。我国地面气温自20世纪80年代以来就呈现出明显的变暖趋势，在东部地区主要表现出“北旱南涝”。而缺水的海河、黄河等地区却呈现出降水持续偏少的趋势。相反，在我国的长江中下游地区和东南沿海地区却呈现出降水不断增加的趋势。而强降水发生概率的增加，更突显出我国水资源在空间分布上的不均匀。一定程度上，这也加剧了我国北方地区水资源的供需矛盾，以及强降水的南方地区防洪抗灾的压力。

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作者简介：

曾海三（1989-），男，汉族，江西省吉安市人，四川师范大学在读研究生，研究方向：土地利用与覆被变化。

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1 文献回顾

有关林业与气候之间的关系的文献主要在以下几个方面。第一，林业对气候的影响。Christopher（2009）认为森林可以改善温室气体对气候的影响。曾华锋（2009）认为林业在应对气候变暖中具有不可替代的作用，潜力巨大。Ronald（2010）利用全球性林业产品模型（GFPM）分析认为，应对面临的气候变化应成立政府间气候变化专门委员会，并制定统一的使用森林资源的计划。贾治邦（2010）在2009年6月召开的中央林业工作会议指出，在应对气候变化中林业具有特殊地位，发展林业是应对气候变化的战略选择。李怒云（2010）认为全球气候变化已是不争的事实，林业在应对气候变化中具有特殊功能和作用，林业是当前和未来30年甚至更长时期内，技术和经济可行、成本较低的减缓气候变化的重要措施。刘周全（2011）以广东为例，阐述了通过大力培育森林资源以增加森林碳吸收，从而应对气候变化。第二，气候对林业的影响。高均凯（2005）认为气候变化与我国林业的关系，主要表现在，一方面，我国植树造林的发展，对减缓全球变暖做出了重大贡献；另一方面，气候变化对我国森林的格局产生重大影响，并进而威胁到国家生态安全。森林对气候变化是十分敏感的，气候的微小扰动都可能对森林群落的结构和演替过程产生巨大影响。姚晓红（2010）认为影响甘肃天水林业资源的主要气象要素是年降水量和≥0℃积温。第三，林业与气候相互影响。Ogden（2008）以加拿大育空地区南部为例，认为气候的变化要求对森林的管理进行相应的改变，气候与森林之间相互影响。周化成（2010）认为全球气候变暖，对自然和生物系统产生负面影响，而林业在应对气候变化中的不可替代性作用也日益显现。刘曙红（2011）认为林木的生长发育和树种的分布受气象条件的影响和制约。特别是温度、水分、风等气象因子对森林的组成和分布有重要的影响。反之,森林对大气也具有多重影响。它能调节气温、涵养水源、净化空气、改善局地小气候等。第四，气候变化对经济的影响。皮军（2010）以气温、降雨量、极端气候事件和海平面的变化及趋势，对东南亚经济的影响。纵观上述文献，主要是围绕气候与林业之间的关系进行定性分析，鲜有对林业经济与气候之间的关联关系进行定量研究。本文在已有文献的基础上，利用Copula函数模型对林业经济发展与气候之间的关联关系从定性和定量两方面进行分析。根据蒲晶岩（2002）认为表征气候的指标有温度、日照、降水，以及刘曙红（2011）认为温度、水分、风等气象因子影响森林的组成和分布，因此本文选取气象因子变量为降水量、平均气温、湿度、日照数。

2 模型描述

本文选取Copula函数研究林业经济发展与气候之间的相关关系，其优势在于它不仅可判断两个向量之间的相关关系，还可以判断它们之间关系的强弱。设随机向量（X，Y）的联合分布为H（ , ），密度函数为h（ , ），边缘随机变量X和Y的分布分别是F（ ;α）和G（ ;β），其 α，β 中为边缘分布的参数，边缘密度函数分别为f（ ;α）和g（ ;β）。则向量（X，Y）的同期相依关系的模型由Sklar定理建立，如果F（ ;α）和G（ ;β）分别在 x 和 y 连续，则存在唯一的Copula函数C（ , ;θ），使得成立。

3 林业生产总值与气候因素的关系分析

3.1 变量与数据描述

本文林业经济发展用林业生产总值来表示，数据采用1985~2010年的历史数据（历年中国统计年鉴、中国林业统计年鉴与中国气象年鉴）。由于气象资料的获取靠的是气象观测站的数据，观测点越多数据越多，所获取的数据越接近真实的情况，但从中国统计年鉴与气象年鉴所能获得的是我国主要34个城市的数据，而这34个城市覆盖了我国所有区域，特别是重要的森林覆盖区，因此，气象数据就选择我国主要34个城市的林业生产总值（TP）、降水量（WQ）、气温（AT）、湿度（HD）、日照数（SL）的平均数。由于大连、青岛、海口、桂林、重庆有个别年份数据缺失，便采用相近区域城市数据与前后年份数据进行平均化处理而得。表2是各变量的描述性统计量，从偏度看，除湿度（HD）序列左偏外，其余序列都是右偏的，降水量（WQ）和湿度（HD）不能拒绝正态分布外，其余序列都强烈拒绝正态分布。表3是各序列（原始数据）之间的相关系数，从相关系数值可以知：除气温（AT）外，林业生产总值与各气候因素之间的关系都呈负相关性，林业生产总值（TP）与降水量（WQ）相关程度最弱，而与湿度（HD）的相关程度最强。

3.2 相依关系的定量和定性分析

先计算各序列林业生产总值（TP）、降水量（WQ）、气温（AT）、湿度（HD）、日照数（SL）的经验分布 F ，得各分布序列TPECDF、WQECDF、ATECDF、HDECDF、SLECDF，以这些序列作为模型边缘分布，分别作出TPECDF与其他各序列的散点图（图略），除序列TPECDF与WQECDF之外，可见TPECDF与其他各序列有较强的相依关系。即林业经济发展与气温、湿度、日照数之间具有较强的相关关系,其中林业经济发展与湿度的相依关系为最强，而林业经济发展与降水量之间的相依关系不明显①。表4是林业生产总值的分布序列（TPECDF）与其他分布序列的相关系数，序列（TPECDF）与序列（HDECDF）之间表现为较强的负相关性，序列（TPECDF）与序列（WQECDF）的相关性最弱，而序列（TPECDF）与序列（ATECDF）表现为正相关性。用数据对模型进行参数估计，其结果如表5。林业经济发展与气温、湿度、日照数的相依关系在1%与5%的显著水平下显著。（TP,AT）、（TP,HD）、（TP,SL）的参数 θ 的值依次为4.924、-15.0918、-4.2905，表明林业经济发展与气温之间正相关。它们之间相依关系的强弱顺序为林业经济发展与湿度、林业经济发展与温度、林业经济发展与日照数。由于林业经济发展与降水量之间相依关系不显著，所以在表中没有列出。这与散点图所表示出的关系一致。从林业生产总值与气温、湿度、日照数之间的经验分布密度和Frank Copula函数模型拟合密度表面图来看，林业生产总值与湿度的拟合图形较好，与气温和日照数的拟合情况稍差一点，这可能是由于数据量不足所致，但还是能从中显示出林业生产总值与气温、湿度、日照数结构之间的某些相关性，并能清楚的表明林业经济发展与气温之间正相关，林业经济发展与湿度、日照数之间负相关。

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摘要:

气候的不稳定性要比气温持续升高的危害性更大。以民勤荒漠区为例，运用1961—2013年的气象观测资料，分析了民勤荒漠气候在响应全球变暖过程中的不稳定性。结果表明:①1月和4月平均气温的不稳定性增大，2月的等温日期提前10．36d。②12月和1月的极端最高气温的不稳定性增大，7月的极端最低气温的不稳定性增大，5月的极端最低气温的变异系数高达287．3%。③1月降水量的不稳定性增大。同时，年降水量的稳定性增强。

关键词:

气候变化;荒漠气候;不稳定性;民勤

近年来，全球气温变暖已成为一个全世界广泛关注的问题。IPCC(政府间气候变化专门委员会)第三次评估报告指出，20世纪全球平均气温升高了(0．6±0．2)℃，20世纪80年代和90年代是近100a中最温暖的20a〔1〕。IPCC第四次评估报告〔2〕称，1906—2005年全球地表平均温度上升了0．74℃，20世纪后半叶北半球平均温度是近1300a中最高的50a。IPCC第五次评估报告〔3〕称，20世纪50年代以来的气候变化是千年以来所未见的。刚刚过去的3个10a每一个都刷新了气温最高的纪录;从1983—2012年可能是北半球自1400年以来最热的30a。并指出，这次评估结果要比原来认识到的更加严重，而且有95%以上的把握认为气候变化是人类的行为造成的。随着全球变暖，引发了许多生态和环境问题。极端高温事件引发了北半球中高纬度地区发生季节性花粉过敏的时间提前、欧洲一些地区人口死亡率提高等许多负面结果〔4－5〕。我国学者预测，从现在开始到2100年，全球平均气温的“最可能升高幅度”是1．84℃。如果未来全球平均增温达到1．5～2．5℃(相对于1980—1999年)，将有20%～30%的物种可能面临灭绝的风险;如果升温幅度超过3．5℃，则有高达40%～70%的物种可能灭绝〔6〕。地球上不同部位、不同地貌对全球变暖的响应各不相同〔7〕。在全球范围内，除澳大利亚和北非干旱区外，南美洲、南非、北美洲、中亚和中国西北等全球主要干旱区近百年来呈明显变干趋势，且全球气候变暖时段的干旱年发生概率明显偏高〔8〕。1961—2007年我国干旱区年平均气温约上升了1．8℃，上升速率为0．39℃?(10a)－1〔9〕。中国西北的陕、甘、宁、新变暖的强度高于全国平均值〔7，10〕。新疆北部最近10a平均气温比前30a的平均值偏高0．7℃〔7〕。科尔沁沙地乌兰敖都地区春、冬季温度有逐渐回升的趋势，且冬季升温明显大于春季，偏暖温和高温的年份出现频率较多〔11〕。荒漠是陆地上的三大自然区之一，荒漠地区具有与其他地区完全不同的气候特征。Zhu等〔12〕的分析结果表明，民勤荒漠区1961—2009年的年平均气温升高速率大于全球水平，也大于中国近百年来水平，但低于中国东北地区近20a的上升速率。有关气候的不稳定性研究主要集中在古气候研究方面〔13－14〕。随着全球变暖，中国旱涝气候灾害的年际和年代际变化更加明显，东亚夏季风降水在21世纪初不仅年际变率增强，而且亚洲夏季风增强，引起中国华北和华南地区夏季降水明显增强，洪涝灾害增多〔15〕。河北衡水等县〔16〕以及河南省获嘉县〔17〕等地随着气候变暖，气候的不稳定性增强。干旱、半干旱地区许多生态与环境方面的问题可能与气温变暖密切相关〔18〕。气温的不稳定性尤其是极端气温的不稳定性对农林牧业生产的影响远比持续变暖要大得多〔19－20〕。曹玲等〔21〕将极端天气现象定义为大雨、干旱、≥35℃高温、≤－20℃低温、霜冻、大风、沙尘暴、雷暴和冰雹等，利用1958—2006年甘肃河西走廊18个观测站的观测资料进行了分析。荒漠是生态系统中最为脆弱的系统。然而目前还没有人研究过荒漠气候的稳定性问题，本文以民勤荒漠区为例，就这个问题作一初步分析。

一、研究区与研究方法

1.1研究区概况

民勤县位于中国西北干旱区河西走廊东北侧的石羊河流域下游，地处腾格里沙漠的西缘，地理位置101°48'～104°13'E，38°05'～39°27'N，总土地面积为16016km2，境内海拔多在1300～1350m(图1)。民勤县的生态退化大致可分为三个历史景观，即汉代以前－自然生态景观，西汉(前206年至公元25年)至民国年间－退化生态景观，1950年以来－人工生态景观。民勤县属于中国最典型的荒漠化地区。据民勤县统计部门提供的资料，目前，境内沙漠、戈壁、盐碱滩地和低山残丘占总土地面积的94．2%。其中，沙漠面积占总面积的55．03%。民勤县多年平均降水量116．52mm，蒸发量2351．79mm，年平均≥17m?s－1大风28．2d，沙尘暴25．8d，扬沙天气37．8d，浮尘天气30．2d。目前绿洲内部及其边缘地下水位已下降至20m左右。图1研究区位置Fig．1Geographicallocationofthestudyarea由于气候干旱，降水稀少，原有植被大面积衰败死亡，荒漠草场退化。

1.2观测与数据处理方法

运用民勤治沙综合试验站1961—2013年气象观测资料，观测指标主要有日照、气温、气压、降水、空气湿度、地温、风速风向、大风日数、沙尘暴日数等，每一观测指标中又包括多个统计项，如气温有月平均气温、年平均气温、月极端最高气温、月极端最低气温等;降水量包括各月降水量、年降水量和日降水强度。其他站点的资料来源于“中国气象科学数据共享服务网”。本文气候的不稳定是指气候指标忽高忽低，变差增大。变差的大小用3a滑动标准差(1式)计算，变差的变化趋势用一次线性趋势线(2式)表示，变化趋势的显著性用回归趋势线的显著性检验来判定。数据分析运用SPSS13．0完成。

二、结果分析

2.1民勤荒漠气候对全球变暖的响应

1961—2013年民勤年平均气温7．80℃，年平均气温显著升高(P＜0．05)，升高趋势为0．116℃?(10a)－1(图2a)。1961—2013年的月平均气温只有2月、4月和6月升温显著(P＜0．05)(图2b)，其他月变化不显著(P＞0．05)。统计表明，2月气温标准差最大，其次是1月和12月，再次是11月和4月，7月最小(图2c)。3a滑动标准差分析表明，只有1月和4月平均气温有显著增大趋势(图2d)(P＜0．05)，其他各月和年平均气温的显著增大趋势不显著(P＞0．05)。进一步按年代分组(1961—1970，1971—1980，1981—1990，1991—2000，2001—2010，2011—2013年)分析，1月标准差最大，其次是4月、2月、6月和3月，其中只有2月和4月增大趋势显著(P＜0．05)，年和其他月份均不显著，11月的变异系数最高，达－42．7%(表1)。

2.2冬春季极端最高气温的变差

1961—2013年当地的年极端最高气温平均为37．16℃，1997年达到最高值41．0℃(7月22日)同期只有3月和11月极端最高气温(图3b)增高趋势显著(P＜0．05)，其他各月和年极端最高气温变化趋势均不显著(P＞0．05)。1961—2013年各月极端最高气温变化的标准差(图3c)表明，1月的标准差最大，其次是12月、2月和3月，6月极端最高气温的标准差最小。12月的月极端最高气温的3a滑动标准差增大趋势为极显著(P＜0．01)，1月的极端最高气温的标准差增大趋势为显著(P＜0．05)(图3d)，年和其他各月极端最高气温的3a滑动标准差的变化趋势均不显著(P＞0．05)。按年代分组分析表明，3月标准差最大，其次是2月、4月、1月和10月，12月最小。但按年代分组的极端最高气温变化趋势均不显著(P＞0．05)，1月的变异系数最高，为12．5%(表2)。

2.3夏季极端最低气温的变差

1961—2013年当地的年极端最低气温平均为－25．07℃，2008年达到最低值－32．2℃(2月1日)，年极端最低气温的变化趋势不显著(P＞0．05)(图4a)，而9月的极端最低气温增高趋势为极显著(P＜0．01)，4月和6月的月极端最低气温增高趋势显著(P＜0．05)(图4b)。1961—2013年各月极端最低气温变化的标准差(图4c)表明，2月标准差最大，其次是11月、12月、10月和3月，6月极端最低气温的标准差最小。5月的月极端最低气温的3a滑动标准差减小趋势为极显著(P＜0．01)，3月的极端最低气温的3a滑动标准差减小趋势为显著(P＜0．05)，7月的极端最低气温的3a滑动标准差增大趋势为显著(P＜0．05)(图4d)，年和其他各月极端最低气温的3a滑动标准差的变化趋势均不显著(P＞0．05)。按年代分组分析表明，1月标准差最大，其次是10月、4月、9月、2月、11月，12月最小，但按年代分组的极端最低气温只有11月和年的变化趋势显著(P＜0．05)，其他月份均不显著(P＞0．05)。5月的极端最低气温的变异系数高达287．3%(表3)。

2.4冬季

1月降水的不稳定性1961—2013年的年平均降水量为116．4mm，最多年份为185．8mm(1973年)，最小年份为42．2mm(1961年)(图5a)，年降水量和各月降水量多年变化趋势在95%的置信水平上回归趋势均不显著(P＞0．05)。1961—2013年各月降水量变化的标准差(图5b)表明，降水量变差最大的是8月，其次是7月、6月、9月和5月，12月降水量的变差最小，各月降水量变化的标准差与月降水量极显著正相关(r=0．982，P＜0．01)。分析表明，年降水量的3a滑动标准差减小趋势为显著(P＜0．05)，而1月降水量的3a滑动标准差增大趋势为显著(P＜0．05)(图5c)。按年代分组分析表明，年降水量的标准差最大，其次是9月、7月、6月、8月，12月亦最小。但按年代分组的降水量只有10月为显著减小趋势(P＜0．05)，年降水量和其他月份降水量变化均不显著(P＞0．05)(表4)。按年代分组分析表明，日最大降水量增加趋势显著(P＜0．05)，但日最大降水量和各月最大降水量的3a滑动标准差变化趋势以及年和各月的最长连续无降水日均为不显著(P＞0．05)(图5d)，2月的变异系数最高，其次是1月和11月。

三、讨论

(1)为了验证本文的研究结果，分析了河西走廊沙漠边缘和新疆以及内蒙古西部一些下垫面相同站点的同期资料。结果表明，在全球变暖背景下，新疆、内蒙古西部和河西走廊沙漠边缘一些站点气候的不稳定性表现出了不同程度的增强(表5)。但因民勤治沙综合试验站深入沙漠较深(图1)，因而气候的不稳定性表现较其他站点更为突出。(2)沙漠地区植被盖度低，大面积沙面。的沙面将大量的太阳辐射反射到近地层大气中，因而沙漠地区春季增温迅速，这便是沙漠地区气温响应全球变暖敏感和在全球变暖过程中气候的不稳定性增强的主要原因。表5河西走廊沙漠边缘气候的不稳定性Tab．5ClimateinstabilityinthemarginalzoneofdesertintheHexiCorridor气象站年极端最高气温/℃趋势3a滑动标准差年极端最低气温/℃趋势3a滑动标准差降水量/mm趋势3a滑动标准差鼎新站0．01*金塔站0．08*0．08*玉门镇站0．04＊＊塔中站0．04*若羌站0．53＊＊0．33＊＊和田站0．02*0．31＊＊左旗站0．03*0．01＊＊0．12＊＊0．02*赤峰站0．05*0．00＊＊*为显著增大(P＜0．05)，＊＊为极显著增大(P＜0．01)。(3)近两年，中国出现了一些异常气候事件:2010年中国云南遭遇百年一遇的全省性特大旱灾，干旱范围之广、时间之长、程度之深、损失之大，均为云南省历史少有;2011年春季，中国南方遇到了持续7个月之久的干旱，实属百年一遇，云南、贵州、广西、重庆、四川5省区市耕地受旱面积6．73×106hm2，2．09×107人、1．37×107头大牲畜因旱饮水困难;2012年7月21日北京遭遇61a来的特大暴雨，受灾面积1．60×106hm2，成灾面积1．40×106hm2，全市受灾人口1．60×106人;2005年6月1—2日，额尔齐斯河全流域发生了突发性融雪和降雨混合型大洪水事件〔22〕。以上这些“异常事件”或“百年一遇”事件反映出的共同特征，是气候变化的不稳定性在增强，这些是否与全球变暖有关，尚待进一步研究。(4)民勤荒漠区响应全球变暖的主要特征是春季气温回升早，春季物候提前〔23〕。民勤县夏粮播种最大的是小麦和玉米，3月中旬是小麦播种季节，4月是玉米、葵花、辣椒和各种瓜类的播种季节，麦苗已经出土。3、4月也是当地各种植物萌动展叶和开花季节〔23〕，气温变暖，导致春季物候提前，春节气温不稳定，给农业造成一定的影响:一方面农作物和其他植物遭受冻害，如葡萄、苹果等;另一方面每年3—5月是大风、沙尘暴的集中分布季节〔24〕，大风往往造成农林业受害减产，甚至造成事故，2010年4月24日19时，民勤县发生特强沙尘暴，最小能见度为0m，瞬间极大风速达到28m?s－1，导致停电、火灾等多起事故。(5)本文在计算滑动平均标准差采用了3个数据。因为我们的目的是要寻找变差的增大趋势，由于有的数据忽高忽低，因而其变差(标准差)的变化趋势回归不显著。然而，变化趋势不显著并不能说明变化小而可以忽略，相反，这种忽高忽低无规律的变化或许正是气候不稳定的表现形成之一。

四、结论

(1)1961—2013年，民勤荒漠区气候在响应全球变暖过程中，年平均气温和2月、4月以及6月上升显著。1月和4月平均气温的不稳定性增大。1961—2013年2月的等温日期提前10．36d。(2)3月和11月的极端最高气温显著增升高，12月和1月极端最高气温的不稳定性增大;年极端最低气温和4月、6月、9月极端最低气温显著升高，7月最低气温的不稳定性增大，5月极端最低气温的变异系数高达287．3%。与此同时，3月和5月极端最低气温的稳定性增强。(3)3月的最大降水量为增大趋势，1月降水量的不稳定性增大，10月的降水显著减少。与此同时，年降水量的稳定性增强。各月降水量变化的标准差与月降水量极显著正相关。(4)气候的不稳定性要比在全球变暖过程中气温的持续升高对农牧业生产的影响更大，当地气候变化对农牧业生产的影响主要是极端最高气温的突升和极端最低气温的突降。

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