遼寧省初霜特征及其預(yù)報(bào)模型研究

胡春麗　林蓉　焦敏　李菲

摘要：選用1961—2015年9—10月遼寧省53個(gè)氣象站0 cm逐日最低地溫資料、國(guó)家氣候中心74項(xiàng)環(huán)流特征量指數(shù)、NCEP/NCAR再分析資料，分析遼寧省初霜日期時(shí)間變化特征，利用相關(guān)系數(shù)選取影響初霜日期的主要因子，應(yīng)用多元回歸方法建立初霜日期與前期環(huán)流因子的預(yù)報(bào)模型。結(jié)果表明，遼寧省初霜日期呈推遲趨勢(shì)，未發(fā)生氣象意義的氣候突變;初霜日期預(yù)報(bào)模型通過(guò)了α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，用該模型預(yù)測(cè)2014年、2015年的初霜日期，均接近實(shí)際值。

關(guān)鍵詞：初霜日期;氣候特征;變化趨勢(shì);預(yù)報(bào)模型;遼寧省

中圖分類(lèi)號(hào)：S425

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2020）02-0276-06

收稿日期：2018-10-19

作者簡(jiǎn)介：胡春麗（1981—），女，吉林德惠人，碩士，高級(jí)工程師，主要從事氣候變化、農(nóng)業(yè)氣象等研究。E-mail：huchunli0829@163.com。

通信作者：林 蓉，高級(jí)工程師，主要從事氣候變化、農(nóng)業(yè)、氣象等研究。E-mail：heavengirl@sina.com。

全球氣候變暖導(dǎo)致農(nóng)作物熱脅迫增加，進(jìn)而影響作物產(chǎn)量。初、終霜日作為衡量溫度變化的重要指標(biāo)成為氣候變化下農(nóng)業(yè)適應(yīng)性研究關(guān)注的重點(diǎn)之一，分析其時(shí)空變化特征有利于減少極端低溫事件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的危害，提前做好預(yù)測(cè)可以因時(shí)因地制宜地選擇作物品種、調(diào)整種植制度等。目前，已有較多研究在初、終霜日出現(xiàn)早晚和無(wú)霜期長(zhǎng)短等方面取得重要進(jìn)展[1-9]。遼寧省位于我國(guó)東北地區(qū)南部，介于118°53′～125°46′E，38°43′～43°26′N(xiāo) 之間，全省耕地面積為3 411.2萬(wàn)hm2，占全省土地總面積的23.4%，屬于溫帶季風(fēng)型大陸氣候，種植業(yè)基本上是一年一熟，主要糧食作物為水稻、玉米、大豆、高粱、小麥。初霜日期受氣候變化的影響，呈顯著推遲趨勢(shì)，人們對(duì)初霜的關(guān)注度降低，但隨著氣候異?，F(xiàn)象的增加，東北低溫冷害出現(xiàn)新的特點(diǎn)和規(guī)律，因此研究和預(yù)測(cè)新形式下的初霜日期氣候變化規(guī)律對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策、氣象防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。有研究利用遼寧省逐日氣溫、大氣環(huán)流特征量資料，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，選取相關(guān)顯著的早期環(huán)流特征量作為預(yù)測(cè)因子，建立基于大氣環(huán)流特征量的初霜日期定量化年景預(yù)報(bào)模型，進(jìn)行初霜日期的長(zhǎng)期預(yù)報(bào)，以期為開(kāi)展氣象為農(nóng)生產(chǎn)服務(wù)和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 試驗(yàn)資料

利用沈陽(yáng)區(qū)域氣候中心提供的1961—2015年遼寧省53個(gè)氣象站秋季（9—11月）地面0 cm日最低地溫資料，選取臺(tái)站參照文獻(xiàn)[10];國(guó)家氣候中心提供的1951—2015年74項(xiàng)逐月環(huán)流指數(shù)資料;美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction，簡(jiǎn)稱(chēng)NCEP）和美國(guó)國(guó)家大氣科學(xué)研究中心（National Center for Atmospheric Research，簡(jiǎn)稱(chēng)NCAR）提供的1951—2015年月平均500 hPa位勢(shì)高度再分析資料，水平分辨率為 2.5°×2.5°。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 初霜日期定義 將每站自9月1日開(kāi)始，第1次地面0 cm日最低地溫≤0 ℃的日期記為該站當(dāng)年初霜出現(xiàn)的日期（簡(jiǎn)稱(chēng)初霜日期），按上述標(biāo)準(zhǔn)，利用1961—2015年遼寧53個(gè)站0 cm逐日最低地溫資料，以9月1日為起點(diǎn)，如初霜日期為9月20日記為20。

1.2.2 異常年標(biāo)準(zhǔn) 世界氣象組織對(duì)氣候異常提出2種判別標(biāo)準(zhǔn)，一是距平超過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差的2倍以上，二是它出現(xiàn)的概率為25年，采用距平大于標(biāo)準(zhǔn)差2倍作為異常年的標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)分析初霜的異常特征，規(guī)定當(dāng)年實(shí)況出現(xiàn)的日期減去歷史平均日期的差作為分級(jí)依據(jù)，即Δdi，j=di，j-Dj，其中di，j為第i年j站的初霜日期，Dj為j站初霜日期的多年平均值，Δdi，j≤-12為初霜異常偏早年，-12<Δdi，j≤-6為初霜偏早年，-6<Δdi，j<6，為初霜正常年，6≤Δdi，j<12 為初霜偏晚年，Δdi，j≥12為初霜異常偏晚年。

1.2.3 變異系數(shù) 變異系數(shù)是S/X，其中X是多年初霜日期平均值，S是多年初霜日期的標(biāo)準(zhǔn)差，變異系數(shù)表示多年初霜日期來(lái)變化穩(wěn)定性，變異系數(shù)大表示變量相對(duì)不穩(wěn)定性大，變異系數(shù)小，情況與其相反。

1.2.5.2 預(yù)報(bào)模型建立 經(jīng)過(guò)因子分析、資料診斷分析，采用多元回歸方案建立多個(gè)環(huán)流因子的初霜預(yù)報(bào)模型，利用F統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行模型的擬合效果驗(yàn)證，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛢?yōu)劣及其預(yù)測(cè)精度。多元線(xiàn)性回歸及其檢驗(yàn)方法參考文獻(xiàn)[11]。

2 氣候變化特征

2.1 年際變化

由圖1可以看出，1961—2015年遼寧省初霜日期年際變化較為明顯，呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，趨勢(shì)系數(shù)為0.7（通過(guò)了0.001信度檢驗(yàn)），表明近55年遼寧省初霜日期呈明顯的推遲趨勢(shì)，這與李輯等用天氣現(xiàn)象研究的遼寧省初霜日期的年際變化所得的結(jié)論[9]相一致。初霜最早日期出現(xiàn)在1977年9月26日，最晚日期是出現(xiàn)在2015年10月22日，最早時(shí)期和最晚日期相差26 d，表明遼寧省初霜日期的年際變化較為明顯。

初霜日期的變異系數(shù)為0.33，說(shuō)明初霜日期不穩(wěn)定性相對(duì)較小，不容易出現(xiàn)異常偏早和異常偏晚，對(duì)初霜日期的短期氣候預(yù)測(cè)的出現(xiàn)時(shí)間的預(yù)報(bào)具有一定的可尋性。按照初霜日期氣候異常判別標(biāo)準(zhǔn)，異常偏早年出現(xiàn)1年，偏早年出現(xiàn)10年，正常年33年，偏晚年出現(xiàn)10年，異常偏晚年出現(xiàn)1年。研究發(fā)現(xiàn)，異常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出現(xiàn)在1990年以前;偏晚年和異常偏晚年除1994、1998年以外，均出現(xiàn)在2000年以后，說(shuō)明在氣候變暖的大背景下，初霜日期出現(xiàn)偏晚和異常偏晚的可能性較大。

2.2 周期分析

圖2為遼寧省初霜日期的Morlet小波變換，為小波系數(shù)實(shí)部的分布圖（彩色陰影部分為通過(guò)0.1的信度檢驗(yàn)區(qū)域，虛線(xiàn)陰影部分為邊緣效應(yīng)影響區(qū)域），可以看出，初霜日期表現(xiàn)為2～3年和3年周期，尤其在1990—2000年時(shí)段周期性最為明顯。

2.3 突變分析

由圖3可知，UF曲線(xiàn)在1961年以后均大于0，且在1994年以后突破臨界線(xiàn)，表明1961年以來(lái)初霜日期呈推遲趨勢(shì)，且1994年以后推遲趨勢(shì)顯著。UF和UB曲線(xiàn)在1994年、1997年出現(xiàn)交點(diǎn)，但是交點(diǎn)不在臨界線(xiàn)之間，說(shuō)明初霜日期未發(fā)生突變。

3 預(yù)測(cè)模型

3.1 前期環(huán)流形勢(shì)

1961—2015年初霜出現(xiàn)日期的早晚，將其分為2種類(lèi)型，A型為初霜早型（1962年、1967年、1969年、1977年、1980年），B型為初霜晚型（1998年、2005年、2006年、2012年、2015年）。初霜早型和晚型8月北半球500 hPa距平圖中高緯度均有2個(gè)波（圖4）。A型整個(gè)東亞中緯度為兩槽一脊環(huán)流型，負(fù)距平中心位于烏拉爾山中部地區(qū)，冷空氣主體穩(wěn)定在新地島南部地區(qū)，雅庫(kù)次克經(jīng)貝加爾湖到朝鮮半島一變高區(qū)及新地島南部的冷空氣東移南下控制東北地區(qū)，有利于遼寧省初霜來(lái)的早。B型東亞中緯度為穩(wěn)定的一槽一脊型，主要負(fù)距平中心偏于西半球。從極地經(jīng)新地島，貝加爾湖到我國(guó)的東北及日本北部，為穩(wěn)定正變高所控制，未來(lái)正變高區(qū)緩慢東移，遼寧省主要受其影響，不利于冷空氣東移南下，遼寧省初霜偏晚。

3.2 預(yù)報(bào)模型

3.2.1 相關(guān)分析 對(duì)初霜日期的時(shí)間序列，計(jì)算與同年1—7月逐月74項(xiàng)環(huán)流特征量的相關(guān)系數(shù)，得到74×7的相關(guān)系數(shù)矩陣，為保證選擇因子與因變量間的平穩(wěn)性，選取相關(guān)系數(shù)通過(guò)α=0.05的顯著性檢驗(yàn)的環(huán)流因子作為備選因子。

美區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、大西洋副高強(qiáng)度指數(shù)、大西洋歐洲環(huán)流型W的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值達(dá)到了0.4以上。

與北半球副高強(qiáng)度指數(shù)、北非大西洋北美副高強(qiáng)度指數(shù)、北非大西洋北美副高強(qiáng)度指數(shù)、北非副高面積指數(shù)、北非副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、北半球副高面積指數(shù)大于等于6個(gè)月的相關(guān)系數(shù)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

3.2.2 預(yù)報(bào)模型 經(jīng)過(guò)上述相關(guān)性分析、資料診斷分析后，遵循因子連續(xù)性及獨(dú)立性的原則，選取相關(guān)性較高的5月北非大西洋北美副高強(qiáng)度指數(shù)（x1）、1月北非副高脊線(xiàn)（x2）、5月北非副高強(qiáng)度指數(shù)（x3）、1月大西洋副高北界（x4）、7月大西洋歐洲環(huán)流型W（x5）、6月亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)（x6）作為初霜日期（y）預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)因子，建立多元線(xiàn)性回歸方方程。模型統(tǒng)計(jì)樣本為53個(gè)（1961—2013年），預(yù)留2014年、2015年進(jìn)行驗(yàn)證?；貧w方程如下：

模型的回歸平方和U=933.505 851 7，殘差平方和Q=704.056，復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.740 473。統(tǒng)計(jì)量值F=10.165 2，當(dāng)α=0.05時(shí)，F(xiàn)0.05（6，46）≈3.8，F(xiàn)>F0.05，因此，認(rèn)為統(tǒng)計(jì)回歸方程通過(guò)了α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)[11]。

3.3 回歸模型檢驗(yàn)

為驗(yàn)證初霜日期預(yù)報(bào)回歸方程的準(zhǔn)確性，選取未參與建模計(jì)算的2014年、2015年初霜日期預(yù)報(bào)進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)多元回歸方程預(yù)測(cè)2014年、2015年遼寧省初霜日期分別出現(xiàn)在10月12日和10月15日，初霜日期出現(xiàn)分別較常年（10月7日）偏晚5、8 d，實(shí)況顯示2014年遼寧省各地初霜日期全省平均出現(xiàn)在10月12日，2014年初霜日期預(yù)測(cè)完全正確;2015年初霜日期出現(xiàn)時(shí)間為10月21日，初霜出現(xiàn)日期異常偏晚，預(yù)報(bào)與實(shí)況相差6 d，即預(yù)報(bào)趨勢(shì)正確，預(yù)報(bào)效果相對(duì)較好。

4 結(jié)論與討論

1961—2015年遼寧省初霜日期年際變化較為明顯，呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，趨勢(shì)系數(shù)為0.7（通過(guò)了0.001信度檢驗(yàn)）。初霜異常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出現(xiàn)在1990年以前;偏晚年和異常偏晚年除1994、1998年以外，均出現(xiàn)在2000年以后，說(shuō)明在氣候變暖的大背景下，初霜日期出現(xiàn)偏晚和異常偏晚的可能性較大。

遼寧省初霜日期表現(xiàn)為2～3年、3年周期，尤其在1990—2000年時(shí)段周期性最為顯著;初霜日期未出現(xiàn)氣候突變時(shí)間。選取相關(guān)性較高的環(huán)流因子作為初霜日期預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)因子，建立多元線(xiàn)性回歸方方程。利用該模型預(yù)測(cè)2014年、2015年遼寧省初霜日期結(jié)果與實(shí)況趨勢(shì)符合。

目前對(duì)初霜的標(biāo)準(zhǔn)及定義不同，增加了其預(yù)報(bào)準(zhǔn)確的難度，同時(shí)服務(wù)對(duì)象對(duì)初霜出現(xiàn)的程度要求不同（例如輕霜一般對(duì)遼寧省糧食生產(chǎn)影響較輕），因此在考慮初霜預(yù)報(bào)時(shí)，必須把最低氣溫值預(yù)報(bào)出來(lái)，以便做到有針對(duì)性服務(wù)。影響遼寧初霜的原因眾多，在考慮大的環(huán)流形勢(shì)的同時(shí)還應(yīng)結(jié)合遼寧各地區(qū)地理緯度，地形地勢(shì)等對(duì)形成霜的影響，單一考慮大勢(shì)有時(shí)會(huì)適得其反。初霜的短期氣候預(yù)測(cè)是一項(xiàng)新的工作，增加預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、須依靠中短期預(yù)報(bào)和預(yù)報(bào)員的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)初霜的長(zhǎng)期預(yù)報(bào)加以及時(shí)訂正，以提高準(zhǔn)確程度，進(jìn)而彌補(bǔ)長(zhǎng)短期氣候預(yù)測(cè)的不足。

參考文獻(xiàn)：

[1]韓榮青，李維京，艾婉秀，等. 中國(guó)北方初霜凍日期變化及其對(duì)農(nóng)業(yè)的影響[J]. 地理學(xué)報(bào)，2010，65（5）：525-532.

[2]寧曉菊，張麗君，楊群濤，等. 1951年以來(lái)中國(guó)無(wú)霜期的變化趨勢(shì)[J]. 地理學(xué)報(bào)，2015，70（11）：1811-1822.

[3]錢(qián)錦霞，張 霞，張建新，等. 近40年山西省初終霜日的變化特征[J]. 地理學(xué)報(bào)，2010，65（7）：801-808.

[4]張山清，普宗朝，李景林，等. 氣候變暖背景下新疆無(wú)霜凍期時(shí)空變化分析[J]. 資源科學(xué)，2013，35（9）：1908-1916.

[5]陳少勇，鄭延祥，樓望萍，等. 中國(guó)西北地區(qū)初霜凍的氣候變化特征[J]. 資源科學(xué)，2013，35（1）：165-172.

[6]許 艷，王國(guó)復(fù)，王盤(pán)興. 近50年中國(guó)霜期的變化特征分析[J]. 氣象科學(xué)，2009，29（4）：4427-4433.

[7]王國(guó)復(fù)，許 艷，朱燕君，等. 近50年我國(guó)霜期的時(shí)空分布及變化趨勢(shì)分析[J]. 氣象，2009，35（7）：61-67.

[8]吳燕鋒，巴特爾·巴克，加依娜古麗·窩扎提汗，等. 石河子地區(qū)近50年霜期的變化特征[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2014，28（9）：173-178.

[9]李 輯，嚴(yán)曉瑜，王 穎. 遼寧省近50年霜的氣候變化特征[J]. 氣象，2010，36（11）：38-45.

[10]李 菲，李 輯，管兆勇. 我國(guó)東北夏季氣溫年代際變化特征及與太平洋海溫異常關(guān)系的研究[J]. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)，2010，26（3）：19-26.

[11]魏鳳英. 現(xiàn)代氣候統(tǒng)計(jì)診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)[M]. 北京：氣象出版社，1999.