1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣熱量資源的時(shí)空分布變化分析*

董 蓓，胡 琦**，潘學(xué)標(biāo)，何奇瑾，姜會飛，喬 宇，王瀟瀟，魏 培，趙海涵，張熙庭

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1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣熱量資源的時(shí)空分布變化分析*

董 蓓1,2，胡 琦1,2**，潘學(xué)標(biāo)1,2，何奇瑾1,2，姜會飛1，喬 宇1，王瀟瀟1,2，魏 培1,2，趙海涵1,2，張熙庭1

（1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2.農(nóng)業(yè)部武川農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)觀測實(shí)驗(yàn)站，呼和浩特 011700）

通過推算歷年二十四節(jié)氣的劃分時(shí)間，利用華北地區(qū)63個氣象站點(diǎn)1961-2014年逐日地面觀測資料，分析每個節(jié)氣期間平均氣溫、最高/低氣溫、≥0℃積溫的線性變化趨勢；基于春分、秋分日計(jì)算分析研究區(qū)各站點(diǎn)無霜期的終/始日與春分/秋分日差值和無霜期≥0℃積溫的時(shí)空分布變化特征。結(jié)果表明，華北平原氣溫（平均、最高、最低）最高為大、小暑節(jié)氣，最低為小、大寒節(jié)氣。無霜期由北向南遞增，終霜日平均發(fā)生在春分節(jié)氣，沿緯度方向由南向北推遲，初霜日平均發(fā)生在霜降節(jié)氣，沿緯度方向由南向北提前。1961-2014年華北地區(qū)二十四節(jié)氣內(nèi)熱量資源（氣溫、≥0℃積溫）均呈現(xiàn)上升趨勢，冬春季的節(jié)氣升溫幅度大于夏秋季。雨水節(jié)氣平均氣溫、最高、最低氣溫增幅在二十四節(jié)氣中最大，分別為0.63、0.74和0.53℃·10a-1。最低氣溫增幅大于平均氣溫和最高氣溫，對氣候增暖的貢獻(xiàn)較大。近54a來研究區(qū)無霜期內(nèi)≥0℃積溫平均增加442.8℃·d。氣候變暖同時(shí)延長了華北地區(qū)的無霜期，研究區(qū)無霜期氣候傾向率平均為3.9d·10a-1，該變化由初/終霜日的變化共同作用引起，且春季終霜日提前（氣候傾向率為2.1d·10a-1）比秋季初霜日推遲（氣候傾向率為1.9d·10a-1）更明顯。

華北地區(qū)；二十四節(jié)氣；氣溫；積溫；無霜期

二十四節(jié)氣是古人根據(jù)太陽在黃道（即地球繞太陽公轉(zhuǎn)的軌道）上的位置變化而制定的，以黃河流域中原地區(qū)的氣候、物候?yàn)橐罁?jù)而建立，秦漢時(shí)期完整的二十四節(jié)氣概念已經(jīng)形成。二十四節(jié)氣能夠細(xì)致反映季節(jié)交替的變化，其蘊(yùn)含的時(shí)令順序、物候變化等信息對指導(dǎo)古人春耕、夏耘、秋收、冬藏等農(nóng)事活動具有重要意義[1]，至今仍對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動具有參考價(jià)值?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象學(xué)產(chǎn)生以后，許多學(xué)者結(jié)合二十四節(jié)氣與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象資料進(jìn)行農(nóng)業(yè)氣候歷、農(nóng)事歷或農(nóng)事活動表的編制，使其在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中繼續(xù)發(fā)揮作用[2]。

氣候變化背景下，全球地表氣溫呈波動上升趨勢[3]，中國近幾十年增溫速率明顯高于全球或北半球同期，增暖趨勢更顯著[4-5]。氣候增暖引起熱量資源時(shí)空分布的變化[6]，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、種植制度和農(nóng)事活動等將產(chǎn)生重大影響[7]。氣候增暖使二十四節(jié)氣內(nèi)的熱量資源也必然因此發(fā)生改變，錢誠等[2]研究表明，4個反映物候現(xiàn)象的氣候節(jié)氣（驚蟄、清明、小滿和芒種）普遍存在提前的趨勢，許多與節(jié)氣相關(guān)的農(nóng)諺和經(jīng)驗(yàn)可能變得不再適宜，沈嬌嬌等[8]通過分析西安市二十四節(jié)氣氣候變化特征及突變特征，指出其氣溫呈增加的趨勢。華北平原不僅是中國最重要的糧棉油生產(chǎn)基地之一[9]，對糧食安全保障體系和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全起著重要作用[10]，還是古代二十四節(jié)氣的 發(fā)源地，然而有關(guān)該地區(qū)近幾十年來不同節(jié)氣內(nèi)的熱量資源(氣溫、積溫)的時(shí)空分布變化的研究報(bào)道較少，且鮮有學(xué)者將無霜期與節(jié)氣結(jié)合起來研究。為此，本文利用華北地區(qū)（京、津、冀、豫、魯）63個氣象站點(diǎn)1961-2014年的地面觀測資料，選取氣溫（平均氣溫、最高、最低氣溫）和與作物生長期密切相關(guān)的無霜期、≥0℃積溫作為熱量指標(biāo)，分析近54a該地區(qū)二十四節(jié)氣內(nèi)熱量資源的變化趨勢和特征，旨在為氣候變化背景下有效開發(fā)和利用華北地區(qū)熱量資源，根據(jù)二十四節(jié)氣因地制宜安排和調(diào)整農(nóng)事活動、制定適應(yīng)對策以規(guī)避可能的氣候風(fēng)險(xiǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

選擇華北平原（京、津、冀、豫、魯）具有1961-2014年完整時(shí)間序列的逐日氣象資料的臺站，共63個作為研究對象（圖1），氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)中的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）。所用數(shù)據(jù)集經(jīng)過嚴(yán)格質(zhì)量控制和檢查，缺測率約1‰，缺測的氣象要素采用Matlab編程進(jìn)行訂正：若缺測序列小于5d，缺測值采用線性插值方法代替；若缺測序列≥5d，則采用同一日值的多年平均值代替。

1.2 研究方法及數(shù)據(jù)處理

1.2.1 節(jié)氣日期推算

為方便編程計(jì)算，首先采用壽星式確定每年小寒日期（Date），其后節(jié)氣日期順次增加15d，即

式中，Y為年份的后2位，D為常數(shù)0.2422，L為閏年數(shù)，[]為取整符號，C為常數(shù)，20世紀(jì)為6.11，21世紀(jì)為5.4055，例如，1988年小寒日期Date= [88×0.2422+6.11]-[(88-1)/4]=27-21=6，即1月6日為小寒。經(jīng)驗(yàn)證，研究時(shí)段內(nèi)1982年和2000年計(jì)算結(jié)果需加1，其余年份與實(shí)際小寒日期一致。

圖1 研究區(qū)63個氣象站點(diǎn)分布

Fig. 1 Distribution of the 63 meteorological stations in the study area

注：各省（市、區(qū)）后括號內(nèi)數(shù)據(jù)為該地區(qū)氣象臺站數(shù)。灰色區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)

Note: The figure in the bracket is the meteorological station number of each province (city, district) .Grey area is the study area

1.2.2 無霜期及無霜期內(nèi)≥0℃積溫計(jì)算

無霜期是農(nóng)作物生長的重要指標(biāo)，根據(jù)以下定義計(jì)算[11-12]：以日最低氣溫≤2℃作為霜日出現(xiàn)的氣象指標(biāo)，每年秋季第一次出現(xiàn)的霜日稱為初霜日，春季最后一次出現(xiàn)的霜日稱為終霜日，終霜日至初霜日之間的持續(xù)日數(shù)即為無霜期。本研究將初/終霜日均以日序表示，即每年的1月1日為1，…，1月31日為31，以此類推。

農(nóng)作物的生長期與無霜期密切相關(guān)，無霜期愈長，生長期越長。無霜期內(nèi)≥0℃積溫表示了某一地區(qū)適宜作物生長的溫度區(qū)間內(nèi)最大的熱量資源，本文出現(xiàn)的≥0℃積溫均為根據(jù)無霜期初日、終日和日平均溫度數(shù)據(jù)計(jì)算的無霜期內(nèi)積溫。

1.2.3 氣候傾向率計(jì)算

用 X表示樣本量為n的某一氣候要素，用t表示對應(yīng)的年序，采用最小二乘法擬合得到一元線性回歸方程，即

X=at+b (t=1,2,3,…,n) （2）

式中，a為回歸系數(shù)，以a 的10倍作為氣象要素的氣候傾向率。采用F檢驗(yàn)法對擬合的回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（P<0.05）。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理

每個節(jié)氣的平均氣象要素（平均氣溫、最高、最低氣溫、積溫）以節(jié)氣間多日要素平均值表示，即某節(jié)氣當(dāng)日至相鄰下一節(jié)氣的前一日時(shí)間段氣象要素的平均值，全區(qū)平均為研究區(qū)所有氣象站點(diǎn)氣象要素的多年平均值。氣溫、積溫、無霜期、氣候傾向率等的數(shù)據(jù)處理均利用Matlab2014軟件實(shí)現(xiàn)；利用ArcGIS10.1軟件反距離權(quán)重插值法 (Inverse Distance Weighted Interpolation，IDW)制作氣候要素的空間分布圖，設(shè)定Cell size參數(shù)均為0.02；折線圖采用OriginPro8軟件制作。

2 結(jié)果與分析

2.1 華北平原二十四節(jié)氣平均氣溫變化基本特征

根據(jù)每個站點(diǎn)1961-2014年的氣溫資料和二十四節(jié)氣推算結(jié)果（表1），計(jì)算各站點(diǎn)每個節(jié)氣內(nèi)的華北平原平均氣溫、最高/最低氣溫，由表1可見，各站點(diǎn)3個氣溫要素隨節(jié)氣變化的過程基本一致，因此，各站點(diǎn)的圖省略，僅給出全區(qū)平均后的計(jì)算結(jié)果（圖1）。由圖1可見，平均和最高/最低氣溫隨節(jié)氣變化的過程基本一致，均呈現(xiàn)單峰型的特點(diǎn)。其中，立春作為春季的開始，平均氣溫開始高于0℃；大暑節(jié)氣平均溫度和極端高溫最大，分別為26.1℃和30.6℃；立冬作為冬季的開始，極端最低氣溫開始小于0℃；小寒節(jié)氣平均氣溫和極端最低氣溫最小，分別為-3.12℃和-7.51℃，其次是大寒，平均氣溫和最低氣溫分別為-2.8℃和-7.3℃。從節(jié)氣內(nèi)氣溫變化曲線中可以發(fā)現(xiàn)，雨水之后氣溫上升速度加快，驚蟄、春分、清明、谷雨節(jié)氣內(nèi)平均氣溫較其上一節(jié)氣高3.1～4.1℃，其中清明氣溫波動幅度最大，較上一節(jié)氣高4.1℃；秋分之后氣溫下降速度加快，寒露、霜降、立冬、小雪和大雪的節(jié)氣內(nèi)平均氣溫較其上一節(jié)氣低3.0～4.3℃，其中小雪較上一節(jié)氣氣溫下降4.3℃，降溫幅度最大。

Note：SC is Slight Cold, GC is Great Cold, SPB is Spring Begins, R is the Rains, IA is Insects Awaken, VE is Vernal Equinox, CB is Clear and Bright, GR is Grain Rain, SUB is Summer Begins, GB is Grain Buds ,GE is Grain in Ear, SS is Summer Solstice, SH is Slight Heat, GH is Great Heat, AB is Autumn Begins, STH is Stopping the Heat, WD is White Dews, AE is Autumn Equinox, CD is Cold Dews, HF is Hoar-frost Falls, WB is Winter Begins, LS is Light Snow, HS is Heavy Snow, WS is Winter Solstice. The same as below

2.2 華北平原二十四節(jié)氣氣溫和積溫變化趨勢分析

對研究區(qū)內(nèi)每個站點(diǎn)1961-2014年二十四節(jié)氣內(nèi)平均氣溫、最高/最低氣溫和≥0℃積溫的線性變化趨勢進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)線性變化趨勢通過0.05水平顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)數(shù)，并計(jì)算其相應(yīng)傾向率的平均值，結(jié)果見表1。由表可見，從季節(jié)尺度來看，冬春季的大寒-清明時(shí)段平均氣溫增速超過0.37℃·10a-1，增幅達(dá)顯著性水平（P<0.05）的站點(diǎn)占50%以上，夏秋季的立夏-白露時(shí)段平均氣溫增速較小，介于0.05～0.2℃·10a-1，達(dá)到顯著性水平的站點(diǎn)不足1/3。就單個節(jié)氣而言，1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣均呈增暖的趨勢，其中雨水節(jié)氣平均氣溫增幅在二十四節(jié)氣中最大，為0.63℃·10a-1，所有站點(diǎn)均達(dá)顯著性水平。各節(jié)氣最低氣溫增幅大于平均氣溫，其中16個節(jié)氣最低氣溫增幅大于0.30℃·10a-1，最大增溫速率同樣出現(xiàn)在雨水節(jié)氣（0.74℃·10a-1）。各節(jié)氣均以最高氣溫增幅最小，在-0.07～0.53℃·10a-1，且最高氣溫氣候傾向率達(dá)到顯著性的站點(diǎn)超過50%的節(jié)氣僅有雨水、清明和寒露。

由于每個氣象站點(diǎn)無霜期始/終日不同，因此各個站點(diǎn)無霜期內(nèi)≥0℃積溫開始和結(jié)束的節(jié)氣也存在差異，為保證準(zhǔn)確性，僅對每個站點(diǎn)具有完整的1961-2014年逐年≥0℃積溫序列的節(jié)氣進(jìn)行計(jì)算，不符合條件的節(jié)氣不計(jì)入?yún)^(qū)域平均值，并將每個節(jié)氣的站點(diǎn)數(shù)進(jìn)行標(biāo)注。結(jié)果表明，無霜期內(nèi)二十四節(jié)氣≥0℃積溫均呈增加的趨勢，立夏-秋分≥0℃積溫增幅在0.66～5.03℃·d·10a-1，所有的氣象站點(diǎn)均有完整的逐年≥0℃積溫序列。驚蟄-谷雨以及寒露-小雪節(jié)氣≥0℃積溫氣候傾向率大于6.0℃·d·10a-1，一方面原因在于平均溫度的升高，另一方面來自節(jié)氣內(nèi)平均溫度≥0℃天數(shù)的增加。

2.3 華北平原初/終霜日相對秋/春分日差值的特征分析

以每年的春分日為參照，計(jì)算每個站點(diǎn)歷年終霜日與其差值，結(jié)果的平均值分布見圖3a1。由圖中可見，從1961-2014年平均情況看，華北平原終霜日與春分日偏差日數(shù)平均為8.9d，區(qū)域內(nèi)各地終霜日分布在春分前第10天到春分后第32天（即第80-122天），終霜出現(xiàn)日期沿緯度由南向北推遲；0d等值線為河南省北部的新鄉(xiāng)—開封—商丘一線，即該線附近區(qū)域終霜日發(fā)生在春分日，該線以南終霜日發(fā)生在春分之前，以北地區(qū)（約占總站點(diǎn)數(shù)的75%）終霜日發(fā)生在春分之后，河北省北部終霜日比春分遲20d以上。從長時(shí)間變化來看，整個研究期內(nèi)各站終霜日與春分日間的差值具有顯著的線性減小趨勢（圖3a2），平均變化率-2.1d·10a-1,60%（n=38）的氣象站點(diǎn)氣候傾向率通過了0.05水平的顯著性檢驗(yàn)，說明氣候變化背景下終霜日與春分日的偏差日數(shù)有顯著的減少趨勢。

表1 1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣平均氣溫(T)、最高(Tmax)/最低氣溫(Tmin)和≥0℃積溫(∑T)線性變化趨勢(Tr)及通過顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)數(shù)(Nr)（P＜0.05）

注：“積溫”列中括號內(nèi)數(shù)字表示某節(jié)氣內(nèi)具有完整54年（1961-2014）的逐年≥0℃積溫序列的站點(diǎn)數(shù)，如雨水節(jié)氣有6個氣象站點(diǎn)具有完整的逐年≥0℃積溫序列，-表示某節(jié)氣由于溫度低，各站均沒有完整的≥0℃積溫序列資料。

Note: Figures in brackets indicate the number of stations with the complete time series of accumulated temperature over 0℃ from 1961 to 2014 in a certain solar term, e.g., R solar term has 6 meteorological stations with the complete time series.“–”represents that none stations have the complete time series of accumulated temperature over 0℃ from 1961 to 2014 for a certain solar term due to the low temperature.

以每年的秋分日為參照，計(jì)算每個站點(diǎn)歷年初霜日與其差值，所得序列的平均值空間分布見圖3b1。由圖可見，區(qū)域內(nèi)各地初霜日發(fā)生在秋分日前第40天到秋分后第22天（即第260-322天），空間差異大，初霜出現(xiàn)日期沿緯度方向由南向北提前。0d等值線穿過河北南部的石家莊、衡水至天津，該地區(qū)初霜日發(fā)生在秋分日左右，等值線以北的地區(qū)初霜日發(fā)生在秋分之前，河北北部初霜日比秋分日早15d以上。從長時(shí)間變化來看，近54a來研究區(qū)96.8%的站點(diǎn)（n=61）初霜日與秋分日差值的氣候傾向率為正值，58.7%（n=37）的氣象站點(diǎn)達(dá)到顯著性水平（P<0.05），河北中西部、山東和河南的部分地區(qū)氣候傾向率大于2d·10a-1（圖3b2）。

注：差值為正表示終霜日發(fā)生在春分日或初霜日發(fā)生在秋分日之后，負(fù)值相反。黑色三角形表示氣候傾向率通過顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)（P<0.05）。下同

Note: Positive difference value of the difference between last frost date and VE means last frost occurred after the VE date, while negative value means last frost occurred before the VE date, as well as the difference between first frost date and AE. Black triangle indicates the station with significant climate tendency rate (P<0.05). The same as bellow

2.4 華北平原無霜期和無霜期內(nèi)≥0℃積溫的時(shí)空變化特征

由圖4a1可見，無霜期由北向南遞增，河北省張家口和承德北部無霜期小于170d，北京、天津、河北中南部和山東的大部分地區(qū)無霜期大于210d，河南大部分地區(qū)無霜期大于220d。華北平原近54a來 無霜期變化率在-2.3～9.3d·10a-1，達(dá)到P<0.05顯性水平的氣象站點(diǎn)占75%（n=47），但地區(qū)間差異較大，河北中西部、河南北部地區(qū)無霜期增幅大于5d·10a-1，河北省承德市北部、山東部分地區(qū)無霜期增幅小于3d·10a-1（圖4a2）。華北平原無霜期內(nèi)≥0℃積溫的空間分布狀況如圖4b1所示，可以看出，與無霜期類似，≥0℃積溫亦呈由北向南遞增的趨勢，河北省北部地區(qū)無霜期內(nèi)≥0℃積溫不足3300℃·d，河南大部分地區(qū)無霜期內(nèi)≥0℃積溫超過4700℃·d。近54a來研究區(qū)無霜期內(nèi)≥0℃積溫平均增加了442.8℃·d，其變化率在-47.5～186.5℃·d·10a-1?？臻g分布與無霜期氣候傾向率分布類似（圖4b2），事實(shí)上二者的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.96，說明無霜期的變化對期內(nèi)≥0℃積溫的變化有很大影響。

就區(qū)域平均而言，研究時(shí)段內(nèi)華北平原無霜期平均增加21.4d，全區(qū)無霜期的氣候傾向率平均3.9d·10a-1，如圖5所示（上頁）。其中終霜日平均發(fā)生在春分節(jié)氣（平均值為第98.9天左右），1961-2014年終霜日約提前11.3d，氣候傾向率為2.1d·10a-1（P<0.05），初霜日平均發(fā)生在霜降節(jié)氣（平均值為第300.5天左右），近54a來研究區(qū)終霜日約推遲了10.1d，氣候傾向率為1.9d·10a-1（P<0.05），該結(jié)果表明，華北平原無霜期延長是由初/終霜日的變化共同作用的，且春季終霜日提前比秋季初霜日推遲更明顯。

3 結(jié)論與討論

本文以二十四節(jié)氣為切入點(diǎn)，選取氣溫（平均氣溫、最高、最低氣溫）和無霜期為指標(biāo)，對1961-2014年華北平原熱量資源空間分布及其變化特征進(jìn)行分析，結(jié)果表明，研究區(qū)大小暑節(jié)氣氣溫最高，平均氣溫高于25℃；小大寒節(jié)氣氣溫最低，平均氣溫低于-2.8℃。驚蟄、春分、清明、谷雨節(jié)氣平均氣溫上升幅度較大，寒露-大雪節(jié)氣內(nèi)的每個節(jié)氣平均氣溫分別較上一節(jié)氣低3.0~4.3℃，降溫幅度最大。華北平原作為古代二十四節(jié)氣發(fā)源地，其氣候特征仍與相應(yīng)的許多節(jié)氣相符，如俗語“熱在三伏，冷在三九”中“三伏天”和“三九天”分別出現(xiàn)在大暑節(jié)氣前后和小寒節(jié)氣內(nèi)；“驚蟄天暖地氣開”表示驚蟄之后氣溫迅速回暖等。

氣候變化使節(jié)氣內(nèi)熱量資源發(fā)生了顯著變化。1961-2014年華北平原所有節(jié)氣內(nèi)氣溫均呈現(xiàn)上升趨勢，冬春季的大寒-清明時(shí)段平均氣溫增溫最顯著，雨水節(jié)氣平均氣溫增幅在二十四節(jié)氣中最大，為0.63℃·10a-1，Hu等[13]曾研究表明，全國超過60%的氣象站點(diǎn)2月下旬（雨水節(jié)氣內(nèi)）增溫幅度最大，與本文研究結(jié)果一致，冀翠華等[14]也有類似的研究結(jié)果。夏秋季的立夏-白露時(shí)段平均氣溫增溫速率較小，小于0.2℃·10a-1。唐紅玉等[15-16]指出，近50a中國近地面氣候變暖主要是最低氣溫顯著上升的結(jié)果，本文研究進(jìn)一步證實(shí)，二十四節(jié)氣中最低氣溫增幅均大于平均氣溫，16個節(jié)氣最低氣溫增幅大于0.30℃·10a-1，對氣候增暖的貢獻(xiàn)較大；最高氣溫增幅最小，在-0.07～0.53℃·10a-1。無霜期內(nèi)所有節(jié)氣≥0℃積溫均呈增加趨勢，驚蟄-谷雨以及寒露-小雪節(jié)氣≥0℃積溫氣候傾向率大于6.0℃·d·10a-1，原因在于平均溫度的升高和節(jié)氣內(nèi)≥0℃天數(shù)的增加。近54a來研究區(qū)無霜期內(nèi)≥0℃積溫平均增加了442.8℃·d，氣候傾向率在-47.5～186.5℃·d·10a-1。氣候變化同時(shí)延長了華北平原的無霜期，1961-2014年研究區(qū)無霜期增加了21.4d，全區(qū)無霜期的氣候傾向率平均為3.9d·10a-1，其中終霜日提前了11.3d（氣候傾向率為2.1d·10a-1），初霜日推遲了10.1d（氣候傾向率為1.9d·10a-1）。該結(jié)果表明，華北平原無霜期延長是由初/終霜日的變化共同作用的，且春季終霜日提前比秋季初霜日推遲更明顯，與許多學(xué)者在不同區(qū)域范圍的研究結(jié)果相符[17-19]。以春/秋分為參照分析終/初霜日的變化發(fā)現(xiàn)，在整個研究區(qū)內(nèi)終/初霜日與春/秋分日并不一致，如終霜日與春分日偏差日數(shù)平均為8.9d，隨著氣候增暖導(dǎo)致終霜日提前，此偏差日數(shù)有顯著的減少趨勢。

總之，氣候變化背景下華北平原二十四節(jié)氣內(nèi)熱量資源增加趨勢顯著，無霜期延長，過去根據(jù)節(jié)氣時(shí)令來安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)也需要隨之進(jìn)行調(diào)整，錢誠等[2]指出，在氣候變化大背景下驚蟄、清明、小滿和芒種普遍存在提前的趨勢，沈嬌嬌等[8]通過分析西安市二十四節(jié)氣氣溫變化特征及突變特征，指出驚蟄前后春耕、追肥等農(nóng)事活動應(yīng)照常進(jìn)行或略有提前，但與芒種相關(guān)的農(nóng)事活動不可盲目提前。若單從熱量資源的增加，無霜期延長而言，氣候變暖可以使作物適時(shí)早播，生育期獲得更多的熱量資源，有利于華北平原農(nóng)作物穩(wěn)產(chǎn)、豐收，對中國糧食安全具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。但是本文對熱量資源的分析和研究只能為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供參考，實(shí)際中農(nóng)事活動的調(diào)整應(yīng)綜合考慮降水、日照、生產(chǎn)技術(shù)等因素。因此，未來研究還需將二十四節(jié)氣內(nèi)光、溫、水等氣候要素進(jìn)行更深入的綜合分析，為各地因地制宜提前布局相應(yīng)的農(nóng)事活動提供科學(xué)依據(jù)，以適應(yīng)氣候變化的影響。

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Spatiotemporal Distribution and Variation of Heat Resources in the Twenty-Four Solar Terms in North China Plain over the Period 1961-2014

DONG Bei1,2, HU Qi1,2,PAN Xue-biao1,2, HE Qi-jin1,2, JIANG Hui-fei1, QIAO Yu1, WANG Xiao-xiao1,2, WEI Pei1,2, ZHAO Hai-han1,2, ZHANG Xi-ting1

(1.College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2.Scientific and Observing Experimental Station of Agro-Environment, Ministry of Agriculture, Hohhot 011700)

By calculating the dividing time of the twenty-four solar terms in each year, average values and climate trends for temperature (average temperature, maximum and minimum temperature) and accumulated temperature over 0℃ in each solar term were analyzed based on the observed data from 63 meteorological stations in North China Plain from 1961 to 2014. Spatial distribution of the deviation days between last / first frost date and Vernal Equinox/Autumnal Equinox date, as well as accumulated temperature over 0℃ in frost-free period and their changing rates, were also studied. Results showed that the Great Heat and Slight Heat solar terms exhibited the largest heat resources, on the contrast, the Great Cold and Slight Cold solar terms exhibited the smallest heat resources. The days of frost free period increased from north to south in the study area. The last frost date averagely occurred in the Vernal Equinox, postponed from south to north along the latitude direction, and the first frost date occurred in the Hoar-frost Falls on the average, advanced from south to north along the latitude direction. Each solar term in North China Plain in 1961-2014 showed a significant increasing trend for heat resources, and the highest warming rate occurred in the Rains solar term with average temperature, maximum and minimum temperature increasing trend values 0.63, 0.74 and 0.53℃·10y-1, respectively. The minimum temperature had greater contribution to climate warming than maximum temperature because of its higher increasing trend. Accumulated temperature over 0℃ in frost-free period in the study area increased by 442.8℃·d in recent 54 years. Climate warming has also prolonged frost free period in North China at increasing trend 3.9d·10y-1due to the changes in both the first and last frost date, and the advanced last frost date in spring (climate tend rate 2.1d·10y-1) was more significant than the delayed first frost date in autumn (climate tend rate 1.9d·10y-1) .

North China; 24 solar terms in China; Temperature; Accumulated temperature; Frost free period

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.03.001

2016-08-03

通訊作者：。E-mail：s10020292@cau.edu.cn

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2016YFD0300105；2016YFD0300106）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41271053）

董蓓（1993-）,碩士生，研究方向?yàn)闅夂蜃兓?、農(nóng)業(yè)資源利用。E-mail：18630700611@163.com

董蓓,胡琦,潘學(xué)標(biāo),等.1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣熱量資源的時(shí)空分布變化分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(3):131-140