1961—2016年黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)變化特征分析

何小武 劉金青

摘要 通過利用1961—2016年黃河源頭瑪多氣象站日照觀測資料，初步分析得出該地區(qū)日照時數(shù)的變化趨勢、突變特征以及對未來變化趨勢的持續(xù)性。結(jié)果表明，近56年黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)以26.0 h/10年的速率增加，且變化趨勢顯著，與全國大部分地區(qū)日照時數(shù)的變化趨勢相反；黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)在四季變化均呈增多趨勢，春季增幅最大，秋季增幅最??；黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)的月變化呈“三峰三谷”型分布，4月日照時數(shù)最多，2月日照時數(shù)最少；運用R/S法對日照時數(shù)月、季、年序列進行變化趨勢的持續(xù)性分析，各月的持續(xù)性強度不同，四季中冬季的持續(xù)性強度為“很強”，春季、夏季、秋季則為“較強”；年際序列持續(xù)性強度表現(xiàn)“很強”，說明黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)變化的上升趨勢在未來仍將繼續(xù)保持。

關(guān)鍵詞 黃河源頭；日照時數(shù)；變化特征；突變檢驗；R/S分析法；1961—2016年

中圖分類號 P422.1+1 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2018）12-0206-03

近年來，氣候變化已成為全球關(guān)注的熱點問題，人們在研究氣候變化原因的同時，逐步開展對氣候資源的利用。日照作為太陽活動最重要的表現(xiàn)形式，既是氣候變化的主要影響因素，也是氣候資源的重要組成部分[1]。太陽能資源的開發(fā)利用具有不污染環(huán)境、清潔可再生的優(yōu)點，是未來重要的可持續(xù)能源和戰(zhàn)略能源[2]。在氣象領(lǐng)域，常用日照時數(shù)來表征太陽輻射的強弱。地區(qū)的日照情況一般采用日照時數(shù)表示，日照時數(shù)是反映太陽輻射時間長短的氣候指標，代表該地一天日照時間的長短。

在過去的研究中，國內(nèi)學者對不同尺度區(qū)域的日照時數(shù)變化趨勢開展了大量研究[3-10]，研究結(jié)果表明，我國日照時數(shù)總體呈現(xiàn)減少趨勢，但是變化具有明顯的區(qū)域性和季節(jié)性差異。此外，不少學者對影響日照時數(shù)的影響因子進行了研究分析[11-15]，認為日照時數(shù)與云量、降水量、平均風速、水汽壓等均有一定的相關(guān)性，影響日照的因素主要是云量，總云量、低云量與日照存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，與日較差、最高溫度有密切的正相關(guān)關(guān)系。

黃河發(fā)源地瑪多縣位于青海省果洛藏族自治州西北部，藏語意思為“黃河源頭”，是黃河上游第1個縣城，人口稀少，海拔4 000 m以上。瑪多縣地處三江源國家級自然保護區(qū)核心腹地，是中華民族母親河黃河的發(fā)源地，是青藏高原重要的生態(tài)屏障。在該地區(qū)發(fā)展太陽能，可以有效減少大氣污染物的排放，有力地保護三江源地區(qū)的生態(tài)環(huán)境。本文通過對該地區(qū)日照時數(shù)進行分析研究，找出其變化特征，為當?shù)乩锰柲苜Y源提供科學的理論支持。

1 資料與方法

1.1 資料來源

資料采用青海省信息中心提供的黃河源頭瑪多氣象站的觀測數(shù)據(jù)，選取1961—2016年近56年的觀測資料，研究分析黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)的變化特征。季節(jié)的劃分：3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月至翌年2月為冬季。

1.2 研究方法

通過使用線性傾向估計法、M-K突變檢驗法、Pearson相關(guān)性、R/S分析法等[7]，對黃河源頭地區(qū)年、季、月日照時數(shù)的變化特征、突變、未來趨勢變化[16]進行分析，以了解該地區(qū)日照時數(shù)的變化特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 日照時數(shù)變化特征

2.1.1 日照時數(shù)年變化。由圖1可以看到，近56年來，黃河源頭地區(qū)年日照時數(shù)變化總體呈上升趨勢，其趨勢系數(shù)為26.0 h/10年，即近56年黃河源頭地區(qū)的日照時數(shù)以26.0 h/10年的速率增加，相關(guān)系數(shù)（R2=0.129 7）通過了0.01的顯著性檢驗，說明黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)上升趨勢顯著。這一變化趨勢與全國大部分地區(qū)日照時數(shù)的變化趨勢相反，我國大部分地區(qū)的日照時數(shù)總體呈現(xiàn)減少趨勢[17]。黃河源頭地區(qū)年日照時數(shù)平均值為2 818.4 h，最大值出現(xiàn)在1997年，為3 094.9 h，偏多8.9%；最小值出現(xiàn)在1961年，僅為2 090.4 h，偏少34.8%。從線性趨勢來看，20世紀60年代至80年代末期為日照時數(shù)偏少期；90年代以后為該地區(qū)日照時數(shù)偏多期，尤其是1997年，為近56年來最多，可能與1997年高原天氣系統(tǒng)、地區(qū)云量偏少有關(guān)。

由圖2可以看出，近56年來，黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)階段性變化比較明顯，20世紀60年代至70年代中期，日照時數(shù)減少較為明顯；70年代中期至80年代初，日照時數(shù)緩慢增多；從80年代初至1993年，日照時數(shù)處于波動減少期，這種減少并不明顯，而1994—2004年，日照時數(shù)增加趨勢明顯；21世紀00年代中期開始，日照時數(shù)的變化又處于波動減少期。從曲線明顯的上下起伏可大概診斷出，該地區(qū)日照時數(shù)大致在1976年發(fā)生了突變。

2.1.2 日照時數(shù)季變化。由圖3可以看出，黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)在四季的變化趨勢不相同，四季的日照時數(shù)變化均呈增多趨勢，變化速率分別為9.7、5.1、1.9、9.3 h/10年，春季增幅最大，其次是冬季，秋季增幅最小。春季和冬季日照時數(shù)增多趨勢顯著，均通過了0.01顯著性檢驗，夏季和秋季的日照時數(shù)增加趨勢不明顯，未通過顯著性檢驗。黃河源頭地區(qū)春、夏、秋、冬四季的平均日照時數(shù)分別為753.2、697.7、697.9、669.6 h，占全年的比例分別為26.7%、24.7%、24.8%、23.8%，其中春季對全年日照時數(shù)貢獻最大。

2.1.3 日照時數(shù)月變化。由圖4可以看出，黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)的月變化呈“三峰三谷”型。在一年中，4月日照時數(shù)最多，為256.8 h；2月日照時數(shù)最少，為207.7 h；最多月和最少月相差49.1 h。3月、4月、5月（春季）為日照時數(shù)相對高值期，2月、6月、9月為相對低值期。這與劉義花等[18]分析的結(jié)果一致，劉義花等分析認為1971—2007年青海省日照時數(shù)最多的月份為5月，只有果洛地區(qū)的最高日照時數(shù)出現(xiàn)在4月。

2.2 日照時數(shù)突變檢驗

利用M-K法對1961—2016年黃河源頭地區(qū)年日照時數(shù)進行突變分析（圖5），結(jié)果表明，20世紀60年代日照時數(shù)呈增加趨勢，之后又呈現(xiàn)減少趨勢；從70年代中期開始，日照時數(shù)有一明顯的增加趨勢；在80年代初超過顯著性水平0.05（u0.05=1.96）臨界線，而從80年代初至90年代初，UF曲線在0.05臨界線附近上下變動；90年代開始，日照時數(shù)增加趨勢更加明顯；進入21世紀00年代中期，日照時數(shù)開始處于減少趨勢，但這種減少趨勢均在0.05臨界線以外。UF、UB曲線在1976年相交后，序列穩(wěn)定維持上升趨勢，并且在1980年之后通過了0.05臨界線。因此，根據(jù)UF和UB曲線交點的位置，結(jié)合累積距平（圖2），確定黃河源頭地區(qū)的日照時數(shù)在70年代中后期的增加是一種突變現(xiàn)象，具體是從1976—1977年開始。

2.3 日照時數(shù)變化趨勢持續(xù)性分析

R/S分析法通常用來分析時間序列的分形特征和長期記憶過程，近年來在環(huán)境變化、氣候分析、地理科學等領(lǐng)域開始廣泛應(yīng)用[19-21]。對于不同的Hurst指數(shù)（H）（0

運用R/S法對日照時數(shù)月、季、年序列進行變化趨勢的持續(xù)性分析，得到各月、季、年日照時數(shù)序列的Hurst指數(shù)。如表2所示，各月日照時數(shù)序列的Hurst指數(shù)（H）不一致，最大值出現(xiàn)在2月，為0.80，最小值出現(xiàn)在10月，為0.44。其中1—9月的Hurst指數(shù)均>0.5，表明未來的日照時數(shù)變化將與過去的變化趨勢一致，但各月的持續(xù)性強度不同。依據(jù)Hurst指數(shù)等級劃分表，1月、2月、5月持續(xù)性強度為“強”，3月、7月、9月為“較強”，4月、6月為“較弱”，8月為“很弱”；10—12月的Hurst指數(shù)均<0.5，表明未來的日照時數(shù)變化將與過去的變化趨勢相反，但這3個月的持續(xù)性強度不強，均為“較弱”或者“很弱”。

從四季的Hurst指數(shù)（H）來看，冬季H最大，為0.83，持續(xù)性強度為“很強”；春季、夏季、秋季則為“較強”。年際序列的Hurst指數(shù)（H）為0.81，持續(xù)性強度表現(xiàn)“很強”，說明黃河源頭地區(qū)年日照時數(shù)變化在未來仍將繼續(xù)保持很強的上升趨勢。

3 結(jié)論

（1）1961—2016年黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)以26.0 h/10年的速率增加，通過了0.01顯著性檢驗，但與全國大部分地區(qū)日照時數(shù)的變化趨勢相反。該地區(qū)年日照時數(shù)平均值為2 818.4 h；最大值出現(xiàn)在1997年，為3 094.9 h，偏多8.9%；最小值出現(xiàn)在1961年，僅為2 090.4 h，偏少34.8%。

（2）黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)四季變化均呈增多趨勢，春季、夏季、秋季、冬季的變化速率分別為9.7、5.1、1.9、9.3 h/10年，春季增幅最大，秋季增幅最小。春季和冬季日照時數(shù)增多趨勢顯著，夏季和秋季增多趨勢不明顯，其中春季對全年日照時數(shù)貢獻最大。

（3）黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)的月變化呈“三峰三谷”型分布，4月日照時數(shù)最多，2月日照時數(shù)最少，3—5月（春季）為日照時數(shù)相對高值期，2月、6月、9月為相對低值期。

（4）運用R/S法對日照時數(shù)月、季、年序列進行變化趨勢的持續(xù)性分析，各月的持續(xù)性強度不同，四季中冬季的持續(xù)性強度為“很強”，春季、夏季、秋季則為“較強”；從年際序列看，Hurst指數(shù)為0.81，持續(xù)性強度為“很強”，說明黃河源頭地區(qū)日照時數(shù)變化在未來仍將保持上升趨勢。

4 參考文獻

[1] 伍紅玉，杜堯東，潘蔚娟.近48年華南日照時數(shù)的變化特征[J].中山大學學報（自然科學版），2011，79（6）：120-125.

[2] 郭曉寧，楊延華，李海鳳，等.1951—2013格爾木及周邊地區(qū)日照時數(shù)氣候變化特征分析[J].沙漠與綠洲氣象，2015，9（6）：62-67.

[3] 賀俊杰，黃鳳茹.錫林浩特市日照時數(shù)的氣候變化特征分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2012，33（3）：333-339.

[4] 霍華麗，劉普幸，張克新.寧夏日照時數(shù)的時空變化特征分析[J].中國沙漠，2011（2）：521-524.

[5] 康淑媛，張勃，郭玉剛，等.1959年至2008年石羊河流域日照時數(shù)時空變化特征[J].資源科學，2011（3）：483-488.

[6] 楊霞，蔡梅，趙逸舟，等.近39年喀什日照時數(shù)變化分析[J].干旱區(qū)研究，2011（1）：158-162.

[7] 張銳，劉普幸，張克新，等.祁連山區(qū)日照時數(shù)的空間差異、突變與多尺度分析[J].資源科學，2010（12）：2413-2418.

[8] 買買提阿布都拉，劉海濤，帕提曼，等.和田市近54年日照時數(shù)的變化特征分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2010（8）：111-115.

[9] 王楓葉，劉普幸.酒泉綠洲近45年日照時數(shù)的變化特征分析[J].高原氣象，2010（4）：999-1004.

[10] 王宇，延軍平，吳夢初，等.云南省近44年日照時數(shù)時空變化及其影響因素分析[J].云南大學學報，2014，36（3）：392-399.

[11] 杜軍，邊多，胡軍，等.西藏近35年日照時數(shù)的變化特征及其影響因素[J].地理學報，2007，62（5）：492-500.

[12] 李躍清.近40年青藏高原東側(cè)地區(qū)云、日照、溫度及日較差的分析[J].高原氣象，2002，21（3）：327-331.

[13] 彭云峰，王瓊.近50年福建省日照時數(shù)的變化特征及其影響因素[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2011（3）：350-355.

[15] 郭艷嶺，邱新法，張素云.1965—2005年河北日照時數(shù)時空分布特征及影響因子[J].干旱氣象，2010（3）：297-303.

[16] 魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù)[M].北京：氣象出版社，2007.

[17] 李慧群，付尊濤，聞新宇，等.中國地區(qū)日照時數(shù)近50年來的變化特征[J].氣候與環(huán)境研究，2013，18（2）：203-209.

[18] 劉義花，汪青春，王振宇，等.1971—2007年青海省日照時數(shù)的時空分布特征[J].資源科學，2011，33（5）：1010-1016.

[19] 趙晶，王乃昂.近50年來蘭州城市氣候變化的R/S分析[J].干旱區(qū)地理，2002（1）：90-95.

[20] 周寅康，張捷，王臘春.長江下游地區(qū)近五百年洪澇序列的R/S分析[J].自然災(zāi)害學報，1997，6（2）：78-84.

[21] 趙晶，王乃昂，楊淑華.蘭州城市化氣候效應(yīng)的R/S分析[J].蘭州大學學報（自然科學版），2000（6）：122-128.

[22] 馮新靈，馮自立，羅隆誠，等.青藏高原冷暖氣候變化趨勢的R/S分析及Hurst指數(shù)實驗研究[J].干旱區(qū)地理，2008，33（2）：175-181.

[23] 秦耀辰，劉凱.分形理論在地理學中的應(yīng)用研究進展[J].地理科學進展，2003，22（4）：426-436.