小興安嶺五營林區(qū)近49 a氣候變化趨勢及突變分析

程春香，李晶，孫鵬飛

（1.成都信息工程學院，四川成都 610225；2.五營氣象局，伊春黑龍江 153033；3.伊春市氣象局，黑龍江伊春 153000）

小興安嶺五營林區(qū)近49 a氣候變化趨勢及突變分析

程春香1、2，李晶3，孫鵬飛2

（1.成都信息工程學院，四川成都 610225；2.五營氣象局，伊春黑龍江 153033；3.伊春市氣象局，黑龍江伊春 153000）

利用1958～2006年五營林區(qū)的地面資料,采用氣候傾向率、累積距平、信噪比等氣候統(tǒng)計方法,研究了近49 a五營氣候的變化趨勢、氣候突變和異常年份等。結果表明:五營林區(qū)近49 a氣候明顯變暖，雪季升溫較雨季快。降水量異常的年份增加，年降水量呈顯著減少的趨勢，-22.44 mm/10 a。前后10 a降水中心生了明顯的時空變化。雨季降水日數、年平均氣溫分別在1974年、1987年發(fā)生了氣候突變。

氣候傾向率；異常年份；氣候突變

1 引言

研究證實近百年來由于自然和人類活動的共同影響造成全球和中國的氣候正經歷著一次以變暖為主要特征的顯著變化[1]。氣候變化不但對社會經濟發(fā)展產生深遠影響,對已十分脆弱的自然環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)也產生了難以估量的影響。氣候變化初期影響具有局地性,各地的氣候變化程度是不同的,因而從大尺度的時間空間進行氣候變化的研究對區(qū)域性地方氣候變化的評估效果并不好。因此，研究區(qū)域氣候變化趨勢特征具有重要意義。氣候突變是指氣候系統(tǒng)從一種穩(wěn)定狀態(tài)跳躍到另一種穩(wěn)定狀態(tài)的現象[2]。氣候突變將造成世界上許多重要的人類居住區(qū)和經濟增長地區(qū)同時出現極端天氣事件，結果是造成全球食品、水和能源供應緊張[3]。一些氣候與文化的相關研究表明,影響人類歷史進程的不是長期平均氣候,而是一些突變事件[4]。這就使我們不得不加強深層次的認識。

林區(qū)氣候資料作為基礎資料不但為森林生態(tài)學的各項研究提供了基本數據，如應用于森林樹木生長的模擬[7]、水量平衡和霜害研究[5、6]、物候研究[8]以及森林病蟲害研究[9]等等，而且為全球變化對森林生態(tài)系統(tǒng)的影響及其響應研究提供了基本依據。小興安嶺五營林區(qū)是目前我國乃至全世界保存較為完整的原始紅松林代表區(qū)域，具有完善的植被分布和森林生態(tài)系統(tǒng)。五營原始紅松林作為典型的溫帶針闊葉混交林生態(tài)系統(tǒng)，其結構與功能對該地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)有著重要的影響，特別是氣候變暖已成為全世界科學研究的熱點，全球氣候變化對小興安嶺原始紅松林結構與功能的影響及其對全球氣候變化的響應研究倍受關注。目前對小興安嶺氣候特征分析較多[3]，但對多年氣候年際、年代際以及小時變化等綜合細致分析，尤其是對氣候突變分析少見。本文利用氣候統(tǒng)計學方法對五營原始紅松林林區(qū)近49 a的氣候變化趨勢和突變特征進行分析,從而補充該地區(qū)長期森林氣候資料的不足，進而為該生態(tài)系統(tǒng)的科學研究提供參考和依據。

2 資料與方法

2.1 資料

本文使用的資料來源于中國氣象局五營森林生態(tài)與農業(yè)氣象試驗研究站的常規(guī)氣象觀測資料，該站位于伊春市五營區(qū)，地處黑龍江省東北部小興安嶺腹地（48.06′N，129.14′E），海拔288.0 m，森林覆蓋率89.2%，屬于北溫帶大陸季風氣候，為小興安嶺典型的原始紅松林代表區(qū)域。試驗區(qū)年均活動積溫2 083℃，無霜期111 d，年均氣溫0.0℃，年降雨量637.0 mm，年蒸發(fā)量1 007.8 mm，年日照時數2 218.2 h，年平均相對濕度72%，雨季（5～9月）雪季（10～次年4月）明顯。獨特的地理環(huán)境形成了本地區(qū)特有的森林環(huán)境類型，其資料較能代表小興安嶺林區(qū)的背景值。

本文分析了1958～2006年共49 a的氣候資料，主要包括定時氣溫、定時降水（口徑20 cm，精度0.1 mm）、自記降水（1963～2002年，虹吸式雨量計，精度0.1 mm）、自記日照（1960～2006年）和自動氣溫、雨量（2003～2006年，DYYZII型地面氣象綜合有線遙測儀，精度0.1℃、0.1 mm），以及降水日數、高溫日數（≥30℃）、低溫日數（≤-30℃）的記錄，分別以年、月、日、時為單位進行統(tǒng)計，分析其變化趨勢及突變年份。

2.2 方法

2.2.1 回歸分析

利用氣象要素時間序列，以時間為自變量，以要素為因變量，建立一元回歸方程，方程采用一元多項式來表示，即：

一般來講，氣候趨勢用一次直線方程和二次曲線方程就能滿足。當用一次直線方程來定量描述時，即y（t）=a0+a1t，則趨勢變化率方程為dy（t）/dt＝a1，把a1×10稱做氣候傾向率，表示氣象指標10 a的變化量，方程中的系數用最小二乘法來確定。

2.2.2 累積距平和信噪比

氣候突變是氣象要素變化過程中存在的某種不連續(xù)現象，常用累積距平曲線來確定它，即使用指標:

式中：Xi為要素歷年值，X為要素多年平均值。若指標絕對值達到最大時，其所對應的t為轉折年份。為了檢驗轉折是否達到氣候突變的標準，對轉折年份計算它們的信噪比[11]，計算公式如下:

式中：X1、X2和S1、S2分別為轉折年份前后兩階段要素的平均值和標準差。當S/N>1.0時認為存在氣候突變，最大信噪比的時間定義為氣候突變出現的時間。

2.2.3 低通過濾

低通過濾是把序列高頻分量濾去，以便突出長期或氣候變化趨勢的一種方法。常用的低通過濾方法是對序列作滑動平均，又稱滑動平均法[12]。其過濾后序列為：

x（t-i）表示過濾前序列，其權重為wi，（2L+1）稱為滑動區(qū)間。權重可以相等也可以不等，但是必須滿足所有權重之和等于1。本文數據處理采用九點二項系數過濾器。

3 結果與分析

3.1 降水的變化趨勢

3.1.1年、季降水量

根據五營林區(qū)近49 a各氣象指標的氣候傾向率分析（見表1），五營年降水量呈顯著（Significance F=0.03<=0.05）下降趨勢，減少22.44 mm/10a，其中年晝間降水量、年夜間降水量分別減少13.37 mm/10a和8.93 mm/10a。進一步對年降水量作一元二次曲線回歸分析，方程：y=0.0981x2-7.1485x+ 734.81（Significance F=0.0<=0.01），一次項系數為負，說明年降水量變化在大趨勢上，與氣候傾向率分析一致，趨于減少，而二次項系數為正，表明近幾年的降水量有增加的發(fā)展趨勢，這與實際觀測值相符（見圖1），2006年年降水量為742.6 mm，比歷年平均多16.5%。

表1中各降水量指標的氣候傾向率，年和雨季指標均呈明顯下降趨勢，但只有年、雨季的總降水量和晝間降水量4個指標通過了顯著性檢驗。雪季的降水量指標沒有明顯的變化趨勢。可見，年降水量的減少主要是由于雨季降水量的減少而造成，雨季降水量的減少主要是由于雨季晝間降水量減少而造成的，這表明雨季晝間降水量在眾多降水量指標中對氣候變化的響應最強。

表1 近49 a五營林區(qū)各氣象指標的氣候傾向率

3.1.2降水日數

觀察表1中降水日數的氣候傾向率，年、雨季降水日數指標均呈明顯減少趨勢，并達到極顯著（Significance F<α=0.01），其中雨季夜降水日數的氣候傾向率絕對值要遠大于雨季晝降水日數。雪季的降水日數指標沒有明顯的變化趨勢?？梢?，面對全球氣候變化，在各降水日數指標中雨季的夜降水日數響應最強。對年降水日數進一步作一元二次曲線回歸分析，方程：y=-0.0007x2-0.6864x+213.95（Significance F=0.0<<α= 0.01），一次項系數、二次項系數都為負，這表明無論是在大趨勢上還是近幾年，年降水日數均呈極顯著性減少趨勢（見圖1）。結合3.1.1分析可知，年降水日數的減少是導致年降水量減少的主要原因之一。

圖1 年降水量與降水日數的趨勢變化

3.1.3 降水的年代際變化

為了突出長期變化趨勢，對年降水量做9點2次平滑的低通濾波。觀察過濾后的曲線（圖略），結果發(fā)現年降水量在呈減少趨勢的同時，經歷了多個“高-低”周期性演變過程。周期大致為9～11 a，與年代際變化（見表2）基本相吻合，第一階段降水量較高，第二階段開始下降，第三階段又出現了一個上升的小峰值，第四階段又開始小幅下降，總體呈下降趨勢。

觀察表2年降水量變異系數，各個階段年降水量在減少的同時變異系數卻逐漸增加，即年降水量變化幅度或異常降水年份增多。與年降水量變異系數變化趨勢一致，平均降水強度、雷暴日數年代際變化也呈現增加趨勢，而降水日數則趨勢相反。雨季各指標變化與年接近，雪季則不同，結合3.1.1中的分析可知，年降水量的變化主要是雨季降水量變化的結果。

表2 五營林區(qū)降水的年代際變化

3.1.4 降水的時間變化

從五營林區(qū)49 a來的降水自記資料中取出前10 a（1963～1972年）和后10 a（1997～2006年）數據，對降水量做橫坐標為小時、縱坐標為月份的等值線圖，分析了五營前后兩個時期降水量分布及變化趨勢。觀察圖2a、b可知五營林區(qū)49 a來前后10 a的降水量發(fā)生了明顯的時空變化。前10 a降水主要集中在6、7月份，降水中心出現在7月04:00～05:00、12:00～17:00和6月15:00左右，而后10 a降水主要集中在7、8月份，凌晨04:00～05:00的降水中心由7月份移動至8月份并且增強，并在7月07:00～08:00（清晨）出現了一個亞中心，6月15:00降水中心消失，7月12:00～17:00降水中心降水強度有所減弱，但在7月19:00左右（傍晚）出現了一個較強的降水中心。

圖2 五營降水量的時間變化

3.2 氣溫、日照的變化趨勢

3.2.1 氣溫和高溫、低溫日數

分析氣溫的氣候傾向率（見表1），無論是年平均氣溫還是雪季、雨季平均氣溫均呈升高趨勢并達到極顯著，氣溫明顯變暖。雪季氣溫升高要快于雨季，氣候傾向率分別0.59℃和0.23℃。對年平均氣溫進一步作一元二次曲線回歸分析，方程：y=0.0004x2+0.0219x-0.81（Significance F=0.0<<α=0. 01），一次項系數、二次項系數都為正，這表明無論是在大趨勢上還是近幾年，年平均氣溫均呈極顯著性增加趨勢。與氣溫變暖相一致，高溫日數呈增加趨勢，而低溫日數呈減少趨勢，兩者都通過了0.05或0.01顯著性檢驗，其中低溫日數趨勢幅度最大，每10 a減少6.45 d?？梢娧┘練夂蜃兣煊谟昙?。

3.2.2 日照

觀察日照的氣候傾向率（見表1）發(fā)現，雪季、雨季的日照氣候傾向率一個呈減少趨勢，一個呈增加趨勢，分別為-1.85和3.54，均通過了0.10顯著性檢驗，而年累積日照時數變化則沒有明顯的變化趨勢。

3.3 氣候突變

利用（2）、（3）式計算了五營氣候各指標的累積距平和信噪比，結果表明：年、雨季降水量和年、雨季降水日數均在1974年存在明顯的轉折性變化，但只有雨季降水日數信噪比S/N= 1.3>1.0達到了氣候突變標準，發(fā)生了氣候突變（見圖3），即在20世紀70年代中期雨季降水日數從一個相對偏多期躍變?yōu)橐粋€相對偏少期；年、雨雪季平均氣溫和低溫日數均在1987年存在明顯的轉折性變化，但只有年平均氣溫信噪比S/ N=1.1>1.0達到了氣候突變標準，發(fā)生了氣候突變（見圖4），即在20世紀80年代后期平均氣溫從一個相對偏冷期躍變?yōu)橐粋€相對偏暖期。

圖3 雨季降水日數變化及其突變

圖4 年平均氣溫變化及其突變

4 討論與小結

近年來，全球氣候溫暖化趨勢十分明顯。氣候變暖，導致了水循環(huán)速度、頻率加快，全球降水量有明顯的減少趨勢，降水時空變率增大[13]，這種變化在五營林區(qū)十分明顯。年降水量呈顯著的減少趨勢，-22.44 mm/10 a。降水各指標的變化量大部分是由雨季所貢獻，雪季基本無變化或變化不顯著，其中雨季晝間降水量和雨季夜降水日數對氣候變化的響應最強，呈顯著減少。年代際變化中年降水量變異系數、平均降水強度、雷暴日數呈現增加趨勢，降水異常年份增多。五營49 a來，前后10 a的降水量發(fā)生了明顯的時空變化。前10 a降水量主要集中在6、7月份，而后10 a則主要集中在7、8月份。小興安嶺林區(qū)49年來正處于采伐期，大面積原始林逐漸被次生林、人工林或地表的小灌木叢所代替，五營林區(qū)的降水變化趨勢是受大氣環(huán)流變化還是局地森林環(huán)境改變的影響[14]，還有待于進一步研究。

年平均氣溫呈極顯著升高趨勢，氣溫明顯變暖，雪季氣溫升高要快于雨季。高溫日數呈增加趨勢，而低溫日數呈顯著減少趨勢，降幅較大，-6.45 d/10 a，可見雪季氣候變暖要快于雨季。年累積日照時數變化則沒有明顯的變化趨勢。

年、雨季降水量和年、雨季降水日數均在1974年存在明顯的轉折性變化，雨季降水日數發(fā)生了氣候突變，即在20世紀70年代中期雨季降水日數從一個相對偏多期躍變?yōu)橐粋€相對偏少期；年、雨雪季平均氣溫和低溫日數均在1987年存在明顯的轉折性變化，但只有年平均氣溫發(fā)生了氣候突變，即在20世紀80年代后期平均氣溫從一個相對偏冷期躍變?yōu)橐粋€相對偏暖期。

[1]高曉荻，江志紅，楊金虎.全球變暖情景下中國氣溫分區(qū)的未來變化〔J〕.氣象與環(huán)境學報,2009,25（5）:1-6.

[2]崔建新，周尚哲.對氣候突變的初步認識〔J〕.河北師范大學學報（自然科學版）,2001,25（2）:264-273.

[3]彼得·施瓦茲達哥·蘭德爾.氣候突變的情景及其對美國國家安全的意義［M］.2003.10.

[4]于世永,朱誠,曲維正.太湖東岸平原中全新世氣候轉型事件與新石器文化中斷〔J〕.地理科學,1999,19（6）:549-554.

[5]Cannel MGR.Spring frost damage on young picea stitchensis: 1.Occurrence of damaging frosts in Scotland compared with Western North America[J].Forestry,1984,57:159-175.

[6]Cannell MGR,Sheppard LJ,Smith RI?a1.Autumn frost damage on young picea stichensis:2.Shoot frost hardening,and the probability of frost damage in Scotland[J].Forestry,1985,58:145-166.

[7]Kimmins JP,Comeau PG,Kurz W.Modeling the interactions between moisture and nutrients in the control of forest growth[J]. For.Eco1.Manage.,1990,30:361-379.

[8]Kramer K,Friend A,Leinonen I.Modeling comparison to evaluate the importance of phenology and spring damage for the effects of climate change on growth of mixed temperatezone deciduous forests[J].Climate Res.,1996,7:31-41.

[9]RusSo JM,Liebhold AM,Kelley JG.Mesoscale weather data as input to a gypsy moth（Lepidoptera:Lymantriidae）phenology model[J].J.Econ.Ent.,1993,86:838-844.

[10]高永剛,王育光,溫秀卿,等.近43a來小興安嶺氣候變化趨勢特征及對林區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響〔J〕.黑龍江氣象,2006,3:8-14.

[11]杜軍，李春，廖健，等.拉薩近45年淺層地溫的變化特征〔J〕.干旱區(qū)地理,2007,30（6）:826-831.

[12]黃嘉佑.氣候狀態(tài)變化趨勢與突變分析〔J〕.氣象,1995,21 （7）:54-57.

[13]韓添丁，丁永建,葉柏生,等.天山天格爾山南北坡降水特征研究[J].冰川凍土,2004,26（6）:761-766.

[14]陳萬隆.熱帶森林砍伐對氣候的可能影響--國外研究綜述[J].南京氣象學院學報,1996,19（3）:379-385.

Analyses of the Climate Change Tendency and Abrupt Climate Change in Wuying,Xiaoxing'an Mountain in Recent 49 Years

Cheng Chun-xiang1、2,LiJing3,SunPeng-fei2
（1.CAS，Chengdu University of Information Technology,Si chuan Chengdu 610225；2 Wuying Meteorological Bureau，HeiLongjiang Wuying 153033；Yichun Meteorological Bureau，HeiLongjiang Yichun 153000）

The variation trend,abrupt change and anomalous years of climate in wuying were investigated during the period from 1958 to 2006 by using modern statistical diagnostic methods such as linear trend analysis, accumulated variance and signal noise ratio methods.The main results are as follows:In terms of linear trend, annual precipitation displayed a significant decreasing trend in wuying in past 49 years,and it indicated an decrease of-22.44 mm/10 a.the temperatures had a significant increasing trend,which was maximum in Snow Season,minimum in rainy season.The abrupt change of precipitation days of rainy season occurred in 1974 and the abrupt change of annual mean temperature appeared in 1987.

wuying;linear trend;anomalous years;climate abrupt change

P467

A

1002－252X（2010）04－0009－04

2010－8－6

程春香（1982-）,女,黑龍江省海林市人，成都信息工程學院，研究生，助理工程師.