松花江流域氣溫時空變化規(guī)律

汪 飛, 洪 林, 吐尼亞孜·亞森, 熊繼東, 江洪珊

(武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實驗室, 武漢 430072)

隨著全球氣候變暖，氣候的變化及其影響受到越來越多國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注和研究[1-3]。根據(jù)IPCC第五次的研究報告[4]，近百年全球變暖已高達(dá)0.85～0.89℃。與全球變化相一致，中國氣溫也呈現(xiàn)出增溫特征[5-6]，其增長速率高于同期北半球水平，且在20世紀(jì)80年代中后期增溫速率有加大趨勢[7]。氣候變化使得水資源的分布、循環(huán)以及生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生改變，使得水土資源之間的矛盾進(jìn)一步加劇，同時也增加了極端事件發(fā)生的可能性[8]。氣溫作為氣候變化的重要指標(biāo)，對生態(tài)系統(tǒng)的變化起著重要的作用。

松花江流域位于我國的東北地區(qū)，是我國重要的商品糧基地，氣候變化對區(qū)域的發(fā)展具有重要影響。目前已有諸多學(xué)者對該區(qū)域的氣候變化進(jìn)行了分析和研究，姜曉艷等[9]分析了東北地區(qū)的冷暖交替特征；曾小凡等[10]利用距平法探討了松花江流域氣溫和降水的變化趨勢；孫文等[11]研究了全球變暖背景下松花江流域氣溫年內(nèi)的趨勢和突變特征。以往結(jié)果分析了流域內(nèi)年平均氣溫的變化趨勢，但對年平均最低和最高氣溫以及氣溫序列周期特征的研究相對較少。本文以松花江流域上年平均氣溫、年平均最高氣溫、年平均最低氣溫為研究對象，對其時空變化特征、變異特征和周期特征進(jìn)行較為深入的研究分析，以期對流域的氣溫變化特征有更為深刻的認(rèn)識，為當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、水土資源平衡調(diào)整提供一定的參考依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 資料來源

本研究選取松花江流域上分布較為均勻、資料序列相對完整的35個氣象站點(diǎn)，從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)上獲取這35個站點(diǎn)從1956—2015年的年值氣象數(shù)據(jù)，建立松花江流域年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫的數(shù)據(jù)系列，并對由于遷站、漏測等原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)缺失項采取線性回歸的方式進(jìn)行插補(bǔ)，從而研究松花江流域氣溫變化趨勢和規(guī)律。松花江流域上的氣象站點(diǎn)的分布如圖1所示。

1.2 研究方法

對松花江流域氣溫變化規(guī)律的研究主要包括氣溫的趨勢分析、突變點(diǎn)分析和周期性分析。

圖1 松花江流域氣象站點(diǎn)分布

本文選取線性回歸法并輔以5 a滑動平均趨勢法來研究松花江流域氣溫的變化趨勢[12]，趨勢變化采用氣溫傾向率來定量分析；利用ArcGIS中的空間插值工具得到流域的氣溫變化率分布圖，結(jié)合各站點(diǎn)的分布特征和傾向特征分析氣溫在流域空間上的差異性；利用Mann-Kendall(M-K)檢驗法[13]對松花江流域氣溫序列進(jìn)行突變識別，分析其變化規(guī)律及可能存在的突變特征，并結(jié)合Pettitt法進(jìn)行突變結(jié)果檢驗；通過Morlet小波分析氣溫變化的周期性特征[14]。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣溫時空變化分析

2.1.1 氣溫變化趨勢分析 通過線性回歸法和5 a滑動平均法對整個流域上的氣溫序列做趨勢分析，分別得到年平均氣溫、年平均最高氣溫、年平均最低氣溫的變化趨勢圖，結(jié)果如圖2所示；對氣溫變化的趨勢進(jìn)行顯著性水平為0.05的非參數(shù)統(tǒng)計檢驗，顯著性檢驗結(jié)果見表1。

由線性趨勢圖可以看出，松花江流域上的3種氣溫序列均呈顯著的波動上升趨勢，其變化趨勢也基本保持一致，但在增長率上存在一定的差異性。其中年平均最低氣溫的線性增長幅度最大，以0.429℃/10 a的幅值增長；其次是年平均氣溫，為0.322℃/10 a；年平均最高氣溫的線性增長幅度為0.19℃/10 a。這3種氣溫的增長趨勢均通過了α=0.05的顯著性檢驗，可認(rèn)為增長是顯著的。年平均氣溫上升程度處于同期全國增溫范圍內(nèi)[5,15]，0.322℃/10 a的增溫略低于姜曉艷等[9]對東北地區(qū)氣溫變化的研究成果，與孫文等[11]對松花江流域最新氣溫研究的結(jié)果基本一致，同時年平均最低氣溫比最高氣溫增長更快也符合全國氣溫變化特征[5]。

圖2 松花江流域氣溫變化趨勢

表1 氣溫變化趨勢檢驗

從5 a滑動平均的結(jié)果來看，年平均氣溫和年平均最高氣溫的變化趨勢較為一致，在20世紀(jì)50年代至80年代雖呈現(xiàn)波動上升趨勢，但趨勢較為平緩，相比而言，從20世紀(jì)90年代開始，氣溫的增長趨勢更為顯著，且氣溫的波動更為劇烈；而對于年平均最低氣溫，氣溫序列從20世紀(jì)80年代開始即有較為劇烈的增長趨勢，先于年平均氣溫和年平均最高氣溫。

2.1.2 氣溫空間變化規(guī)律 利用ArcGIS軟件將各站點(diǎn)3種氣溫序列的變化趨勢按照反距離加權(quán)平均(IDW)的插值方式繪制松花江流域氣溫變化的空間分布圖(圖3)。

圖3 松花江流域氣溫空間變化

從空間分布圖中可以看出，在整個松花江流域上，3種氣溫序列的增長趨勢大致相同。年平均氣溫上升范圍在0.190～0.458℃/10 a；年平均最高氣溫變化范圍處于0.052～0.328℃/10 a，同比另外兩種氣溫序列而言變化較為平緩；年平均最低氣溫變化幅度非常劇烈，其上升范圍在0.265～0.669℃/10 a，這可能是由于東北地區(qū)冬季呈現(xiàn)明顯的暖干變化，從而導(dǎo)致年平均最低氣溫整體上升較快。

3種氣溫變化的空間分布都不均勻。且存在較為明顯的高值區(qū)，其中嫩江流域的大興安嶺站、松花江干流的綏化站、黑龍江站的增長趨勢最為顯著，這些站點(diǎn)的3種氣溫均表現(xiàn)極高的增溫趨勢。整體上看，年平均氣溫和年平均最低氣溫的增長趨勢具有非常高的相似性，且變化傾向率較高的站點(diǎn)基本分布在流域的西北—東南沿江條帶上，在其兩側(cè)的氣溫增幅則稍弱；而對于年平均最高氣溫來說，其變幅較大的區(qū)域在空間分布上整體向東北方向遷移。考慮到站點(diǎn)在松花江流域上的地理特征，氣溫變化的這種分布情況可能與區(qū)域自身的氣候特征以及地理條件有關(guān)，另外也可能是受到靠近河流的地區(qū)城市化水平、土地利用率以及工業(yè)、農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響。

2.2 變異分析

用Mann-Kendall法對松花江流域1956—2015年年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫進(jìn)行突變檢驗(取0.05的顯著性水平)，分別繪制正向序列UFk、反向序列UBk兩條折線和顯著性水平上、下信度線(U0.05=1.96)，見圖4。

M-K法用于突變檢驗時，當(dāng)正向序列曲線超過信度線，即表示存在明顯的變化趨勢時，若正、反曲線的交叉點(diǎn)位于信度線之間，這點(diǎn)便是突變點(diǎn)的開始[16-17]。

由圖4檢驗結(jié)果分析可得：3種氣溫的正向序列曲線UFk均超過了上信度線，即都顯示出氣溫序列存在明顯的正向變化趨勢；對于年平均氣溫和年平均最高氣溫，增溫趨勢在20世紀(jì)80年代后期非常顯著，而年平均最低氣溫則在80年代前期就表現(xiàn)為明顯的增長趨勢，這與前面的趨勢分析結(jié)果相符。

在上、下信度線內(nèi)，3種氣溫的正、反序列曲線均存在交點(diǎn)。其中，年平均氣溫序列交點(diǎn)位于1989年左右，年平均最高氣溫序列交于1 992左右，年平均最低氣溫則落在1 987左右。在交點(diǎn)之后，3種氣溫均呈明顯的增溫趨勢。為進(jìn)一步驗證其突變的可能性，結(jié)合Pettitt檢驗法對氣溫序列做突變檢驗，其結(jié)果如圖5所示，對于年平均氣溫和年平均最低氣溫，其Pettitt最低值均只有一處，對應(yīng)的年份分別為1988年，1987年，與M-K法識別結(jié)果基本一致；而對于年平均最高氣溫，M-K法檢驗的突變年份1992年對應(yīng)了一個低值，但其右側(cè)仍存在較低值，從M-K檢驗圖上可以看到，年平均氣溫在高于上信度線外，正、反序列曲線同樣出現(xiàn)了交點(diǎn)，考慮到M-K法并不能肯定或排除其為該序列突變點(diǎn)的可能性，而Pettitt法不適用于多個突變點(diǎn)情況，可考慮該氣溫序列在其他點(diǎn)處依舊可能存在突變點(diǎn)的情況。結(jié)合兩種突變識別的分析結(jié)果，可認(rèn)為松花江流域的氣溫序列在1987—1992年之間存在突變。

圖4 松花江流域氣溫Mann-Kendall法突變識別

圖5 松花江流域氣溫Pettitt法突變識別

2.3 周期分析

借助MATLAB的小波分析工具，得到小波系數(shù)，通過提取小波系數(shù)的實部部分后，利用克里金插值法繪制小波系數(shù)實部等值線圖，見圖6。對不同的時間尺度求取氣溫變化的小波方差值并繪制小波方差圖，見圖7。對小波系數(shù)的模取平方，同樣利用克里金插值法繪制小波系數(shù)模方圖，見圖8。

小波系數(shù)實部等值線圖能夠反映在不同的時間尺度下序列的周期變化，同時能夠體現(xiàn)不同周期在時間域上的分布情況，小波方差圖能夠表明不同時間尺度下時間序列波動能量的分布情況。因此可以利用實部等值線圖和方差圖分析氣溫系列的周期分布特征；小波系數(shù)的模值顯示了整個時間域上不同時間尺度下變化周期所對應(yīng)的能量密度，因此小波系數(shù)模方圖可用來分析對應(yīng)尺度的周期性的顯著性特征。

由圖6和圖7可以看出，3種氣溫序列的周期性特征較為類似，均存在3個明顯的峰值，其時間尺度分別為28 a，14 a和7 a，其中28 a所對應(yīng)的周期震蕩最劇烈，可認(rèn)為是氣溫變化的第一主周期；14 a是峰值的次高點(diǎn)，其周期震蕩較為明顯，但弱于28 a所對應(yīng)的周期，可認(rèn)為是第二主周期；第三主周期為7 a，從等值線圖中可以明顯得看出，該周期出現(xiàn)的次數(shù)最為頻繁。流域在整個時間域內(nèi)的氣溫變化周期基本是由以上3個周期波動控制。

圖6 松花江流域氣溫小波系數(shù)實部等值線

圖7 松花江流域氣溫小波方差

圖8 松花江流域氣溫小波系數(shù)模方等值線

由圖8可知，3種氣溫序列中20～30 a時間尺度所對應(yīng)的能量密度均最為集中，且貫穿于整個時間域內(nèi)，說明該時間尺度內(nèi)的變化周期最為明顯，對整個研究時間域內(nèi)的氣溫變化都起控制作用；但在10～15 a和5～10 a時間尺度，能量密度的表現(xiàn)形式并不一致。對于年平均氣溫和年平均最高氣溫，10～15 a時間尺度的能量主要集中在1990年以后，而5～10 a時間尺度能量分布貫穿整個研究時間域；年平均最低氣溫在10～15 a時間尺度上的能量密度集中在1990年之前，而5～10 a時間尺度的主要分布于1990年之后。這可能與氣溫序列在1987—1992年時間段內(nèi)出現(xiàn)了突變有關(guān)，從而導(dǎo)致氣溫序列出現(xiàn)了新的周期性變化特征。

3 結(jié) 論

(1) 松花江流域3種氣溫序列總體呈上升趨勢，且上升趨勢均是顯著的。流域年平均氣溫以0.322℃/10 a的趨勢增長，年平均最高氣溫增幅為0.190℃/10 a，年平均最低氣溫為0.429℃/10 a

(2) 3種氣溫序列變化的空間分布并不均勻，年平均氣溫和年平均最低氣溫變化在空間分布上具有較大的相似性，在西北—東南沿江條帶上上升趨勢大于其他區(qū)域，相比而言，年平均最高氣溫的增溫變幅較大的區(qū)域更偏向東北方向。

(3) 從M-K法和Pettitt法突變檢驗結(jié)果來看，松花江流域氣溫序列在1987—1992年之間發(fā)生突變，突變后的氣溫呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。

(4) 松花江流域氣溫變化存在3個主周期，對應(yīng)的時間尺度分別為28 a，14 a和7 a，其中28 a時間尺度的主周期貫穿于整個時間域內(nèi)，起主要控制作用，而其他兩個主周期在1990年前后出現(xiàn)了一定的差異性。