1961-2010年吉林省作物生長季極端降水時空變化特征

王秀芬，尤 飛

(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

1961-2010年吉林省作物生長季極端降水時空變化特征

王秀芬，尤 飛

(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

利用吉林省18個氣象站點1961-2010年逐日降水資料，選取7個極端降水指標(biāo)，系統(tǒng)分析了吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)的時空變化特征。研究結(jié)果表明：吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)總體上呈增長趨勢；生長季內(nèi)無降雨日數(shù)平均占到全年無降雨日數(shù)的34.5%，占到整個生長季天數(shù)56.4%；從極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時段的年代變化來看，GPCDD和CDD>10表現(xiàn)為在各個時段趨于平均分配的趨勢。GPRr25和GPRr50的出現(xiàn)時段主要集中在7月和8月兩個時段，其中以7月下旬頻率最高；GPTDD、GPCDD和TCDD>10總體上均表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢；18個站點GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50這4個指標(biāo)線性傾向率的空間分布來看，空間變化趨勢不明顯。GPRr25和GPRr50在西北部地區(qū)線性傾向率為負值，GPTDD和GPCDD在各站點都表現(xiàn)為增長趨勢。所得結(jié)論一定程度上明確了吉林省作物生長季極端降水災(zāi)害發(fā)生的時段和范圍，從而為極端災(zāi)害的防抗避減提供參考。

極端降水；作物；生長季；時空變化；吉林省

在全球氣候變暖的大背景下，極端氣候事件明顯增加。以2016年為例，僅入汛以來至6月17日止，我國就發(fā)生了19次大范圍強降水天氣過程，其中南方地區(qū)出現(xiàn)17次，江南大部和華南北部等地降水偏多、極端性強。由此而引發(fā)的洪澇等自然災(zāi)害，對社會穩(wěn)定、經(jīng)濟發(fā)展和人民生活產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。近年來，關(guān)于極端降水的研究已經(jīng)成為全球氣候變化研究的重要課題之一，而且已在大尺度上得到了一些較為確定性的結(jié)論。IPCC評估報告指出：在全球變暖背景下，總降水量增大的區(qū)域，極端強降水事件極有可能以更大比例增加，即使平均總降水量減少的區(qū)域，強降水量及其降水頻數(shù)亦有可能增加[1-4]。國內(nèi)外學(xué)者利用長期的降水氣象觀測數(shù)據(jù)，采用不同的極端降水指數(shù)分別針對全國[5-8]、東北地區(qū)[9-11]、黃淮海區(qū)[12-15]、西南地區(qū)[16-18]和西北地區(qū)[19-21]等范圍的年內(nèi)或季內(nèi)極端降水事件的變化進行了討論。眾所周知，農(nóng)業(yè)是對水分最為敏感的部門之一，水分的多寡及其與農(nóng)作物不同生育階段需水量的匹配程度直接影響著農(nóng)作物的產(chǎn)量。據(jù)統(tǒng)計，全國每年因干旱造成的糧食減產(chǎn)約占氣象災(zāi)害造成糧食總損失的50%左右。因此，選取作物生長季這一特定時間尺度，深入刻畫該時段內(nèi)極端降水指數(shù)的時空變化特征，必要而有意義。

吉林省位于我國緯度最高的東北地區(qū)，其降水變化受到全球氣候變化的影響，同時吉林省又是我國糧食主產(chǎn)省之一。因此，在前人研究的基礎(chǔ)上，本研究以吉林省為研究區(qū)域，試圖通過對作物生長季內(nèi)無降雨日數(shù)、最長連續(xù)無雨日數(shù)等極端降水指數(shù)的時空變化特征分析，揭示吉林省作物生長季內(nèi)極端降水的時空變異，為研究區(qū)域農(nóng)作物更好適應(yīng)未來氣候變化，趨利避害，充分利用水分資源提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所選取的氣象資料來自于“中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)”中公布的吉林省氣象站點的逐日降水量觀測數(shù)據(jù)。為了保證1961-2010年50年數(shù)據(jù)資料的完整性，篩選出18個站點進行分析(圖1)。

表1 本文選定的極端降水指標(biāo)

注：表中GPRr25和GPRr50分別表示的是18個站點每個站點1961-2010年每年在作物生長季內(nèi)出現(xiàn)日降雨量≥25mm和≥50mm的次數(shù)。

圖1 研究區(qū)域站點分布

1.2 研究方法

(1)研究指標(biāo)確定

本文結(jié)合相關(guān)研究中極端降水指標(biāo)的選擇選取了7個極端降水指標(biāo)來分析吉林省作物生長季內(nèi)極端降水的時空變化規(guī)律(表1)。

本文應(yīng)用線性傾向估計法來分析其時間變化趨勢，計算過程采用最小二乘法進行估計，用線性傾向值來分析各要素的年際變化率，顯著性水平取α=0.05和α=0.01，如果檢驗的顯著性水平小于0.05，則認(rèn)為達到了α=0.05的顯著性水平檢驗；如果檢驗的顯著性水平小于0.01，則認(rèn)為達到了α=0.01的顯著性水平檢驗。

(2)研究時段劃分

本研究中所指的吉林省作物生長季是5月1日到9月30日的5個月。文中用1、2、3來代表一個月中的上旬、中旬、下旬，如51表示5月上旬，52表示5月中旬，53表示5月下旬，以此類推。

(3)空間表達

本研究中采用ArcGIS10.0軟件實現(xiàn)對各站點數(shù)據(jù)結(jié)果的空間表達。

2 結(jié)果與分析

2.1 極端降水指標(biāo)的時間變化趨勢

(1)年際變化趨勢

從表2可以看出，除了GPRr25指標(biāo)的線性傾向率為負值外，其他指標(biāo)的線性傾向率均為正值。且作物生長季內(nèi)無降雨日數(shù)(GPTDD)的傾向率要大于年無降雨日數(shù)(TOTDD)的傾向率，并且都通過了α=0.01的顯著性水平檢驗；生長季連續(xù)無雨日數(shù)超過10 d(TCDD>10)的出現(xiàn)次數(shù)有明顯增加趨勢，且也通過了α=0.01的顯著性水平檢驗。生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)以0.57 d/10年的速度增長，且也通過了α=0.01的顯著性水平檢驗。其他3個指標(biāo)未通過顯著性檢驗。這在一定程度上說明，吉林省極端降水事件發(fā)生頻次和程度都有加重趨勢。

表2 作物生長季極端降水指標(biāo)線性變化趨勢

圖2 GPTDD、GPCDD全年和生長季對比圖

圖3 TOTDD、CDD、GPTDD和GPCDD年代變化趨勢

圖4 極端降水指標(biāo)不同年代不同時段出現(xiàn)頻率

圖5 極端降水指標(biāo)的空間分布

圖6 極端降水指標(biāo)線性傾向率的空間變化趨勢

對比分析全年和作物生長季內(nèi)的無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無雨日數(shù)兩個指標(biāo)，可以看出，生長季內(nèi)無降雨日數(shù)占全年無降雨日數(shù)的比例位于28.4%～39.1%之間，50年平均值為34.5%；從絕對值來看，生長季內(nèi)無降雨日數(shù)位于67～100 d之間，最長的100 d出現(xiàn)在2002年，最短的67 d出現(xiàn)在1971年，生長季內(nèi)50年平均無降雨日數(shù)為86 d，占到整個生長季天數(shù)的(153 d)56.4%；全年無降雨日數(shù)位于231～268 d之間，最長的268 d出現(xiàn)在1982年，最短的231 d出現(xiàn)在2010年，全年平均無降雨日數(shù)為250 d，占到全年總天數(shù)的68%。

全年最長連續(xù)無雨日數(shù)位于18～48 d之間，最長的48 d出現(xiàn)在2008年，最短的18 d出現(xiàn)在1972年，平均最長連續(xù)無雨日數(shù)為25 d；生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)位于7～16 d之間，平均為11 d。

(2)年代變化趨勢

從極端降水指標(biāo)的年代變化來看，TOTDD從1960年代到2000年代表現(xiàn)為明顯的階梯式上升趨勢，從1960年代的245 d增加到了2000年代的256 d，尤其以1980年代到1990年代增長最快，增長了7 d；全年連續(xù)最長無雨日數(shù)則在1960年代較高，之后從1970年代到2000年代表現(xiàn)為階梯上升趨勢。

生長季無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無雨日數(shù)也總體上表現(xiàn)為逐年代上升趨勢。GPTDD從1960年代的80 d增長到了2000年代的93 d；GPCDD也從近11 d延長到了13 d。

(3)極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時段的變化特征

從圖4可以看出，GPCDD發(fā)生在5月的頻率減少最為明顯，從1960年代的近50%減少到2000年代的20%左右，而發(fā)生在5-6月、8-9月和9月的頻率都有所增加。TCDD>10發(fā)生在5月的頻率減少最為明顯，發(fā)生在8月的頻率增加較為明顯。同時還可以看出，TCDD>10在生長季內(nèi)各月份的出現(xiàn)頻率有逐漸平均化的趨勢；GPRr25在7月、8月出現(xiàn)頻率最高，占到整個生長季的70%左右，且隨著年代的變化GPRr25發(fā)生在各月的頻率變化不大。進一步分析GPRr25在7月和8月各旬的出現(xiàn)頻率可以看出，大雨天數(shù)出現(xiàn)在各旬的頻率變化不大，其中以出現(xiàn)在7月下旬的頻率最高；GPRr50出現(xiàn)在7月、8月的頻率占到整個生長季的80%以上。最高的為1970年代，占到89%，GPRr50出現(xiàn)在5月的頻率最低。進一步分析GPRr50在7月和8月各旬的出現(xiàn)頻率可以看出，暴雨出現(xiàn)在各旬的頻率變化不大，也以出現(xiàn)在7月下旬的頻率最高。

2.2 空間變化趨勢

(1)極端降水指標(biāo)空間分布

從圖5可以看出，GPTDD和GPCDD總體上表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢，即西北部生長季無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無降雨日數(shù)均高于東南部；TCDD>10也表現(xiàn)為西北高于東南的趨勢，即東北地區(qū)連續(xù)無雨日數(shù)超過10 d的次數(shù)要比西南地區(qū)多；GPRr25和GPRr50則總體上表現(xiàn)為從西北向東南遞增的趨勢，即大雨和暴雨天氣在東南地區(qū)出現(xiàn)的頻率高于西北地區(qū)，其中通化市和白山市出現(xiàn)大雨和暴雨的頻率最高；這在一定程度上說明東北地區(qū)發(fā)生極端干旱天氣的頻率較高，西南地區(qū)發(fā)生洪澇災(zāi)害的頻率較高。

(2)極端降水指標(biāo)線性傾向率變化趨勢

從圖6可以看出，GPTDD和GPCDD線性傾向率均為正值，即18個站點生長季無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無雨日數(shù)均表現(xiàn)為增長趨勢，生長季無降雨日數(shù)在白山市的東部、延邊州、吉林市增長趨勢更明顯；生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)的傾向率最大為1.13 d/10年，最小為0.17 d/10年，其空間變化規(guī)律不明顯；而GPRr25和GPRr50在西北部表現(xiàn)為減少的趨勢，在東南部表現(xiàn)為增加的趨勢。這也再一次印證了西北進一步干旱和東南進一步洪澇的趨勢。

3 討論

全球氣候變暖的背景下極端降水亦在發(fā)生變化。本文參照前人指標(biāo)，選取農(nóng)作物主要生長季這一特殊時段，通過分析吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指數(shù)的時空變化特征，明確了50年來無降雨日數(shù)、最長連續(xù)無雨日數(shù)等指標(biāo)的時空變化趨勢。研究結(jié)果顯示1961-2010年吉林省作物生長季內(nèi)無降雨日數(shù)、最長連續(xù)無雨日數(shù)均表現(xiàn)為增長的趨勢。

前人針對氣候變化背景下極端降水變化特征研究，多集中在分析年際和不同季節(jié)極端降水指標(biāo)的時空分布特征。這對于指導(dǎo)農(nóng)作物生產(chǎn)，避免極端災(zāi)害天氣的影響仍顯不足，因為極端降水發(fā)生在農(nóng)作物生長的不同生育階段，其對于農(nóng)作物產(chǎn)量的影響也會大不相同。本文以吉林省為研究對象，基于7個極端降水指標(biāo)，以月、旬為單位，細致分析了極端降水指標(biāo)出現(xiàn)在不同時段頻率的變化趨勢，區(qū)別于以往對極端降水指標(biāo)僅進行年際和季節(jié)尺度的分析。所得結(jié)論可為農(nóng)作物生產(chǎn)中預(yù)防極端災(zāi)害發(fā)生、減少極端降水天氣對農(nóng)作物生產(chǎn)的影響提供科學(xué)參考。

4 結(jié)論

利用1961-2010年吉林省日降水資料，分析了作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)的時空變化特征。研究結(jié)果表明：50年來，吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)5個中有4個呈增長趨勢，其中生長季內(nèi)無降雨日數(shù)以3.5 d/10年的速度在增長；生長季連續(xù)無雨日數(shù)超過10 d出現(xiàn)次數(shù)以2.4次/10年的速度在增長，生長季最長連續(xù)無降雨日數(shù)以0.57 d/10年的速度在增長。

對比分析全年和作物生長季極端降水指標(biāo)可以看出：生長季內(nèi)無降雨日數(shù)平均占到全年無降雨日數(shù)的34.5%；生長季內(nèi)50年平均無降雨日數(shù)為86 d，占到整個生長季56.4%；生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)位于7～16 d之間，平均為11 d。

從極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時段的年代變化來看，GPCDD和CDD>10表現(xiàn)為在各個時段平均分配的趨勢。即從1960年代5月出現(xiàn)頻率均占50%左右，到2000年代5-9月各月出現(xiàn)頻率呈現(xiàn)均等化趨勢；GPRr25和GPRr50的出現(xiàn)時段主要集中在7月和8月兩個時段，其中以7月下旬頻率最高。GPCDD和CDD>10的均等化趨勢在一定程度上來說不利用極端災(zāi)害的防控。

從極端降水指標(biāo)的空間分布來看，GPTDD、GPCDD和TCDD>10總體上均表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢，即西北高東南低；18個站點GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50這4個指標(biāo)線性傾向率的空間分布來看，空間變化趨勢不明顯，GPRr25和GPRr50在西北部地區(qū)線性傾向率為負值，即西北部大雨和暴雨出現(xiàn)次數(shù)呈減少趨勢；GPTDD和GPCDD在各站點都表現(xiàn)為增長趨勢。

[1] IPCC. Climate change 2001: The science of climate change [C]//Houghton J T, Ding Y, Griggs D J, et al. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, UK and New York, USA: Cambridge University Press, 2001: 156-159.

[2] Karl T R, Knight R W. Secular trends of precipitation amount, frequency, and intensity in the USA [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 1998, 79: 231-241.

[3] Stone D A,Weaver A J, Zwiers FW. Trends in Canadian precipitation intensity [J]. Atmosphere Ocean, 1999, 2: 321-347.

[4] Klein-Tank A M G, Konnen G P. Trends in indices of daily temperature and precipitation extremes in Europe, 1946-1999 [J]. Journal of Climate, 2003, 16: 3665-3680.

[5] 顧西輝，張強，孔冬冬. 中國極端降水事件時空特征及其對夏季溫度響應(yīng)[J]. 地理學(xué)報，2016，71(5):718-730.

[6] 楊金虎，江志紅，王鵬祥，等. 中國年極端降水事件的時空分布特征[J]. 氣候與環(huán)境研究，2008，13(1) : 75- 83.

[7] 高濤，謝立安.近50年來中國極端降水趨勢與物理成因研究綜述[J]. 地球科學(xué)進展,2014，29(5) : 577-589.

[8] 翟盤茂, 任福民, 張強. 中國降水極值變化趨勢檢測[J]. 氣象學(xué)報, 1999, 57(2): 208-216.

[9] 孫鳳華, 吳志堅, 楊素英. 東北地區(qū)近50年來極端降水和干燥事件時空演變特征[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2006, 25(7) : 779-784.

[10]楊素英，孫鳳華，陳巖. 近45年東北地區(qū)春季降水異常的氣候特征[J]. 南京氣象學(xué)院學(xué)報, 2005, 28(2):197-204.

[11]梁豐，劉丹丹，王婉昭，等. 1961-2013 年東北地區(qū)夏季極端降水事件變化特征[J]. 干旱區(qū)地理，565-572.

[12]陳東輝，汪結(jié)華，寧貴財，等.北京市極端降水事件和應(yīng)對策略分析[J].災(zāi)害學(xué)，2016，31(2) : 182-187.

[13]安華，延軍平，張濤濤，等.增暖背景下華北平原極端降水事件時空變化特征[J]. 水土保持通報,2013,33(3):144-148.

[14]龔道溢, 韓暉. 華北農(nóng)牧交錯帶夏季極端氣候的趨勢分析[J]. 地理學(xué)報, 2004, 59 (2): 230-238.

[15]尹軍，楊志勇，袁喆，等.1961-2011年黃淮海地區(qū)極端降水時空變化特征[J]. 災(zāi)害學(xué)，2015，30(3) : 71-75.

[16]袁文德，鄭江坤，董奎. 1962-2012西南地區(qū)極端降水事件的時空變化特征[J]. 資源科學(xué)，2014，36(4)：766-772.

[17]丁文榮. 西南地區(qū)極端降水的時空變化特征[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2014，23(7):1071-1079.

[18]胡豪然, 毛曉亮, 梁玲. 近50年四川盆地汛期極端降水事件的時空演變[J].地理學(xué)報, 2009, 64(3): 276-288.

[19]王少平，姜逢清，吳小波，等. 1961-2010 年西北干旱區(qū)極端降水指數(shù)的時空變化分析[J]. 冰川凍土，2014，36(2)：318-326.

[20]李奇虎，馬慶勛. 1960-2010年西北干旱區(qū)極端降水特征研究[J]. 2014, 34(9):1134-1138.

[21]慈暉，張強，張江輝，等. 1961-2010 年新疆極端降水過程時空特征[J].地理研究，2014，33(10)：1881-1891.

Temporal and Spatial Change Analysis of Extreme Precipitation of the Crop Growth Period in Jilin Province

WANG Xiufen and YOU Fei

(InstituteofAgricultureResourcesandRegionalPlanning,CAAS,Beijing100081,China)

Droughtisoneofthemajoragro-meteorologicaldisastersinJilinprovince,extremedroughtseriouslyhamperingcropgrowthandreducingcropyields.Underthebackgroundofglobalclimatechange,floodeventsalsoappearedincreasingly.Basedonthedailyprecipitationdataof18observationalstationsinJilinprovinceduring1961-2000,weselected7extremeprecipitationindicesandanalyzedthetemporalandspatialvariationcharacteristicsofextremeprecipitationindiceswithincropgrowthperiod.Themainconclusionswerelistedasfollows:extremeprecipitationindiceswereallshowedincreasingtrendsexceptGPRr25.GPTDDaccountedfor34.5%ofTOTDDaveragely,accountedfor56.4%oftheentiregrowingseason.TheoccurrencefrequencyofGPCDDandCDD>10ineachperiodtendtotheaveragedistributiontrend.TheoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50mainlyfocusedonJulyandAugust,thehighestoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50appearedinlateJuly.ThespatialdistributionofGPTDD,GPCDDandTCDD> 10weredecreasingfromthenorthwesttosoutheast.ThespatialchangingtrendoflineartendencyrateofGPTDD、GPCDD、GPRr25andGPRr50werenotobvious,butthelineartendencyratesofGPTDDandGPCDDwereallpositive,andthelineartendencyratesofGPRr25andGPRr50werenegativeinthenorthwestofJilinprovince.ThisstudyisimportantforclearingthechangingsituationofextremeprecipitationinJilinprovince,whichishelpfulforthedisasterdefenseofextremeprecipitation.

extremeprecipitation;thecropgrowthperiod;temporalandspatialchange;Jilinprovince

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016.]

2016-07-12

2016-09-07

國家自然科學(xué)基金項目(71303240)

王秀芬(1978-)，女，山西壽陽人，助理研究員，主要從事氣候變化及農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理研究. E-mail：wangxiufen@caas.cn

尤飛(1972-)，男，山西偏關(guān)人，副研究員，主要從事農(nóng)業(yè)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃研究. E-mail：youfei@caas.cn

X43；P4；S50

A

1000-811X(2017)01-0090-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016

王秀芬，尤飛. 1961-2010年吉林省作物生長季極端降水時空變化特征 [J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(1)：90-95. [WANG Xiufen and YOU Fei. Temporal and spatial change analysis of extreme precipitation of the crop growth period in Jilin province[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：90-95.