巴丹吉林沙漠氣溫和降水特征及空間分層異質(zhì)性*

寧文曉，劉旭陽，王振亭

(1 中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院， 蘭州 730000； 2 中國科學院大學， 北京 100049)

工業(yè)革命以來，全球氣候變暖已是不爭的事實。科學研究和觀測數(shù)據(jù)表明[1]：1880—2012年間，全球陸地和海洋表面溫度平均升高0.85 ℃(0.65～1.06 ℃)。氣候變化及其影響已經(jīng)成為當今全球廣泛關注的熱點之一。氣專委第5次評估報告指出[1]：在過去的100 a里，全球變暖毋庸置疑，中國的氣候變化基本符合全球趨勢，近60 a來，氣溫以0.23 ℃/10 a的趨勢升高，幾乎是全球的2倍；降水量變化趨勢整體上雖不明顯，但西北地區(qū)明顯增多，東北、華北地區(qū)明顯減少。沙漠作為全球氣候變化的產(chǎn)物，是一種特殊條件下形成的地-氣系統(tǒng)，對氣候變化的響應與反饋主要表現(xiàn)在特殊下墊面的變化特征[2]，進而影響其生態(tài)環(huán)境狀況及周邊地區(qū)沙漠化進程。巴丹吉林沙漠作為國家“兩屏三帶”生態(tài)安全戰(zhàn)略格局中“北方防沙帶”的重要組成部分，在西北乃至全國具有非常重要的地位，因而該地區(qū)的氣候變化[3-5]、形成演變[6-8]及其驅動機制[8]一直都是政府和學術界關注的熱點之一。

目前，多數(shù)學者關于巴丹吉林沙漠氣候變化的研究主要集中在古氣候變遷方面[3，9]，也有學者運用線性回歸、突變分析等方法研究巴丹吉林沙漠周邊區(qū)域氣溫和降水量的變化規(guī)律。馬寧等[4-5]的研究表明巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)氣溫呈上升趨勢，降水量變化并不明顯。蘇俊禮[10]采用ESMD方法對巴丹吉林沙漠地區(qū)年降水量進行模態(tài)分解，從而得到3個模態(tài)分量，分別具有準3 a和準5 a的年際變化周期以及準11 a的年代際變化周期，分解后的全局自適應曲線較好擬合了該地區(qū)年降水量的變化趨勢。王乃昂等[11]利用沙漠東南部高大沙丘區(qū)定位觀測和外圍氣象站的同期降水數(shù)據(jù)，研究認為沙漠東南部腹地降水與外圍降水在季節(jié)分布上有較好的一致性，腹地的高大沙丘對降水有一定影響。張克存等[12]利用巴丹吉林沙漠周邊18個氣象站點近40 a的氣象資料，研究該區(qū)域降水、風況、大風日數(shù)和沙塵暴等氣象要素的時空變化規(guī)律。李萬元等[13]對巴丹吉林沙漠周邊17個常規(guī)氣象站1951—2005年的逐月降水量與沙塵暴頻次和東亞夏季風指數(shù)進行相關性分析。Xu和Li[14]采用滑動平均、線性回歸、Mann-Kendall和克里金插值等多種方法對阿拉善高原>0 ℃、>10 ℃積溫進行研究。

雖然前人做過一些巴丹吉林沙漠氣象要素的研究，但國家標準氣象站多位于沙漠周邊居民點，近年來新建的野外觀測點也多位于東南部高大沙丘區(qū)，沙漠北部和西部的研究幾乎處于空白狀態(tài)。此外，由于缺乏沙漠腹地氣象資料，目前的研究方法多是利用對周邊的氣象站點進行插值，來預估腹地的氣候狀況。但是，倘若腹地與周邊的氣象資料空間分異性明顯，那么，插值結果并不一定準確。因此，在進行插值分析前需要先對要素進行空間分異性研究，如果空間分異性明顯，則不適合利用周邊地區(qū)的插值結果對沙漠腹地進行估計。本文以巴丹吉林沙漠為研究對象，利用周邊4個氣象站1960—2018年的長時間序列和腹地2016—2018年的短時間序列氣象數(shù)據(jù)，分析沙漠周邊及腹地降水量和氣溫的年際、月際變化特征，應用交叉小波和小波相干探索兩者在多時間尺度上的相關關系和周期性特征，基于地理探測器的方法分析沙漠周邊和腹地氣溫和降水量的空間分異性，進而為沙漠氣候資源利用和周邊地區(qū)沙漠化治理提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

巴丹吉林沙漠位于中國內(nèi)蒙古高原的西部，北、東、南三面均被山脈包圍，西接黑河沖積扇，是阿拉善沙漠的主體。關于其究竟是中國第2大還是第3大沙漠，目前尚存在頗多爭議[15-16]。該沙漠海拔多在1 200～1 600 m，擁有世界上最高大的沙丘和獨特的沙丘-湖泊共存景觀[17]。研究區(qū)屬溫帶大陸性氣候，降水稀少，蒸發(fā)強烈，常年多西北風。區(qū)內(nèi)植被稀少，僅稀疏灌木和半灌木在沙丘底部和丘間地分布。

本研究選取巴丹吉林沙漠周邊的4個氣象站(拐子湖、巴彥諾爾公、阿拉善右旗和鼎新)和沙漠腹地的1個自動氣象站進行研究，如圖1所示。沙漠周邊4個氣象站1960—2018年間氣溫和降水量數(shù)據(jù)由中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)提供，腹地2016—2018年的氣象資料由自動氣象站定點觀測所得，其中，沙漠腹地自動氣象站2017年2—7月的數(shù)據(jù)因操作失誤缺失，表1列出5個氣象站點的基本情況。長時間序列的氣溫和降水量數(shù)據(jù)(1960—2018年周邊4個氣象站點)用于年際變化、周期性分析和突變檢驗，短時間序列的氣象資料(2016—2018年沙漠腹地和周邊共5個氣象站點)用于月際變化和空間分異性研究。

圖1 巴丹吉林沙漠示意圖及氣象站點分布圖Fig.1 Map of Badain Jaran Desert and weather stations

表1 巴丹吉林沙漠氣象觀測站點基本情況Table 1 Basic information of meteorological observation sites in Badain Jaran Desert

1.2 趨勢分析

氣候的趨勢分析一般采用線性傾向估計方法。本文采用一元線性回歸模型，自變量為時間序列，因變量為氣候要素序列，從而建立反映兩者之間具體數(shù)量關系的數(shù)學模型。

1.3 突變檢驗

氣候突變是氣候從一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢)跳躍到另一種穩(wěn)定態(tài)(或穩(wěn)定持續(xù)的變化趨勢)的現(xiàn)象，在時空上表現(xiàn)為從一個統(tǒng)計特征迅速變化到另一個統(tǒng)計特征[18]。Mann-Kendall(M-K)檢驗法是一種非參數(shù)檢驗法，它不需要樣本服從一定的分布，也可以排除少數(shù)異常值的干擾。本研究采用M-K檢驗法來檢測氣溫和降水量在長時間序列中的突變點。

1.4 交叉小波與小波相干

氣候變化含有多種時間尺度，在時域中存在著多時間尺度結構和局部變化特征，而在頻域中表現(xiàn)為不同顯著水平的周期震蕩[19]。交叉小波(cross wavelet, XWT)與小波相干(wavelet coherence, WTC)彌補了小波分析只能揭示單時間序列非平穩(wěn)信號的時頻結構特征的缺點，可以在時間域和頻率域中表征氣候信號的局部變化特征，對要素間相關性分析更具優(yōu)越性[19]。目前，已有學者將該方法用于氣候變化的研究[20-22]。交叉小波可以揭示兩個時間序列共同的高能量區(qū)以及位相關系[19]。小波相干譜是用來度量兩個時間序列在時-頻兩域中局部相關的密切關系[19]。

1.5 空間分層異質(zhì)性

空間分層異質(zhì)性是指層內(nèi)方差小于層間方差的現(xiàn)象，通常用地理探測器方法進行探測[23]。該方法是一種統(tǒng)計學方法，目前已經(jīng)在氣候變化領域得到應用[24-25]。

本文采用“分異及因子探測”和“交互作用探測”研究不同環(huán)境因子對氣溫和降水量的影響程度。用q值度量，表達式為

(1)

分異及因子探測用于研究各因子對因變量的貢獻率。交互作用探測用于評估因子之間的共同作用是否會增強或減弱因變量的解釋力，交互類型如表2所示。

表2 兩個因子對因變量交互作用類型Table 2 Types of interaction between two covariates

當因子或變量為數(shù)值量時，地理探測器要求對因子或變量數(shù)據(jù)進行離散化處理，轉化為類型量。基于2015年全國土地利用數(shù)據(jù)，對其按耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地和未利用土地一級分類標準進行分類。海拔按照等間距分類法分為950～1 015、1 016～1 080、1 081～1 145、1 146～1 210、1 211～1 275、1 276～1 340、1 341～1 405、1 406～1 470、>1 470 m共9類。根據(jù)DEM提取坡度和起伏度，坡度按照<5°、6°～10°、11°～15°、16°～20°、21°～25°、26°～30°、31°～35°、>35°等級分為8類，起伏度按照<4、5～8、9～13、14～19、20～26、27～34、35～43、44～53、54～64、65～78 m等級分為10類。以氣象站點為中心，輻射1 km作為研究范圍，以保證具有相同的空間尺度。

2 結果與分析

2.1 氣溫與降水量的年際變化趨勢

根據(jù)巴丹吉林沙漠周邊4個氣象站點1960—2018年的降水量和氣溫觀測數(shù)據(jù)，得到降水量和氣溫的年際變化趨勢，結果如圖2所示。

圖2 1960—2018年4個站點年降水量和年均溫的變化趨勢Fig.2 Variation trend of annual precipitation and annual average temperature at four weather stations during 1960-2018

1960—2018年間，巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)的年降水量在10.9～212.1 mm之間變化，且各站點間的年際變化差別較大(圖2(a))。拐子湖、巴彥諾爾公、阿拉善右旗、鼎新氣象站點的多年平均降水量分別為42.5，103.9，118.5，55.4 mm。沙漠北緣和西部較為干旱，而南緣和東部相對比較濕潤。通過趨勢分析可知，沙漠周邊地區(qū)的年降水量均在波動中上升。其中，巴彥諾爾公增加的速率最大，達到8.8 mm/10 a。由于所有站點的變化趨勢系數(shù)均未達到顯著水平，所以變化趨勢并不明顯。馬寧等[5]基于1960—2009年降水數(shù)據(jù)的研究表明：沙漠北緣(額濟納旗和拐子湖)的年降水量呈負趨勢，而南緣(阿拉善右旗和雅布賴)出現(xiàn)正趨勢。這與本研究得出的結論有所不同。究其原因，可能是額濟納旗離沙漠相對較遠，變化趨勢與拐子湖相差較大；亦或是從2009年起，拐子湖降水量明顯增加，補充近10 a的降水數(shù)據(jù)使得拐子湖站點長時間序列的年降水量趨勢變?yōu)椴▌由仙＞C合4個站點來看，巴丹吉林沙漠降水量的增加速率為4.57 mm/10 a，遠低于古爾班通古特沙漠(13.82 mm/10 a)和塔克拉瑪干沙漠(7.07 mm/10 a)[26]。

1960—2018年期間，巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)的年均溫在5.8～11 ℃之間變化，在波動中逐漸上升(圖2(b))。各站點的年均溫最高值均出現(xiàn)在1998年，最低值出現(xiàn)在1967年。通過線性傾向估計可知，沙漠周邊地區(qū)年均溫呈升高趨勢，趨勢線達到極顯著水平。位于沙漠北緣的拐子湖站點的升溫速率達到0.42 ℃/10 a；沙漠東部、南緣、西部的巴彥諾爾公、阿拉善右旗和鼎新站點的升溫速率較低，分別是0.30、0.32和0.31 ℃/10 a。由于不同研究者對氣候要素序列的起止時間和區(qū)域站點選擇等方面存在差異，本文的年增暖趨勢略高于前人的研究[5]。巴丹吉林沙漠的年均溫升溫速率(0.34 ℃/10 a)略高于塔克拉瑪干沙漠(0.26 ℃/10 a)，基本持平于古爾班通古特沙漠(0.34 ℃/10 a)[26]。相比于同期全國(0.22 ℃/10 a)[27]、西北(0.17 ℃/10 a)[28]的平均升溫速率，沙漠周邊地區(qū)各站點年均溫的升高速率略高。這一現(xiàn)象也說明沙漠及周邊地區(qū)，植被蓋度較小，降水稀少，蒸發(fā)量大，地表水分含量極少，氣候系統(tǒng)脆弱，氣候變化敏感導致氣候變化在沙漠地區(qū)表現(xiàn)得更為明顯。

2.2 氣溫與降水量的月際變化趨勢

根據(jù)沙漠周邊和腹地5個氣象站2016—2018年降水量和氣溫觀測數(shù)據(jù)，得到月降水量和月均溫的變化趨勢，結果如圖3所示。綜合各站點來看，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，是溫帶大陸性氣候的典型表現(xiàn)。

圖3 2016—2018年5個站點月降水量和月均溫的變化趨勢Fig.3 Variation trend of monthly precipitation and mean monthly temperature at five weather stations during 2016-2018

巴丹吉林沙漠周邊和腹地降水量的月變化趨勢雖有較大差異，但具有高度集中性[11](圖3(a))。無論是周邊還是腹地，降水量都主要集中于6—9月，且最大值出現(xiàn)在7月或8月，同時降水量也具有極大偶然性。2016年，腹地的降水量大于沙漠北緣，基本和阿拉善右旗持平，但是遠不及沙漠東部和西部。2018年，腹地的降水量大于拐子湖和巴彥諾爾公，但不及阿拉善右旗和鼎新。這與王乃昂等[11]的結論基本一致。2016年，巴彥諾爾公的月降水量異常之多。2017年，阿拉善右旗降水量多于其他地區(qū)，且最大值相較其他站點提前一個月。對比庫姆塔格沙漠的降水事件，周圍站點的降水量和腹地CMORPH融合的格點降水量數(shù)據(jù)在變化趨勢和峰值出現(xiàn)的月份上均表現(xiàn)出不同[29]。這也正說明用沙漠周邊的站點降水代替沙漠內(nèi)部的降水是不合理的。

沙漠周邊和腹地氣溫的月變化趨勢具有高度相似性(圖3(b))。不同站點的最高溫均出現(xiàn)在7月，最低溫出現(xiàn)在1月。S1地處沙漠腹地，海拔1 240 m，四周被高大沙丘和湖泊環(huán)繞，拐子湖氣象站位于海拔960 m的鹽堿地上，兩者在夏季(6—9月)氣溫極為接近，略高于巴彥諾爾公、阿拉善右旗和鼎新氣象站。冬季(12月—次年2月)，巴彥諾爾公和拐子湖相較其他站點來說，氣溫偏低。

2.3 氣溫和降水量的突變檢驗

根據(jù)巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)1960—2018年的氣溫和降水量數(shù)據(jù)，運用Mann-Kendall方法繪制正時間序列(UF)和逆時間序列(UB)曲線，并進行突變分析，結果如圖4所示。

由圖4(a, c, e, g)可知，巴丹吉林沙漠周圍地區(qū)年降水量是波動變化的，部分區(qū)域、部分年份段呈逐年減少的趨勢，但大多仍是逐年增加。巴彥諾爾公和拐子湖站點的M-K曲線相似，時間稍有差異，1960—1962年，UF>0，年降水量有一個短暫的上升時期，1963—1973年，UF<0，年降水量波動下降，1973—1987年波動上升，1987—1995年又波動下降，1995年后持續(xù)增加，增加趨勢僅巴彥諾爾公在2008年后達到0.05顯著水平。阿拉善右旗的年降水量在1967年前波動下降，1967年后呈現(xiàn)增加趨勢，但是未達到0.05顯著水平。鼎新站點的年降水量在1960—1962、1973—1993年間處于波動下降，在其余年份均保持增加趨勢，趨勢性亦未達到0.05顯著水平。分析UF和UB統(tǒng)計曲線在置信區(qū)間內(nèi)的交點可知，巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)年降水量波動明顯，出現(xiàn)多次突變。拐子湖在1995和2006年發(fā)生突變，巴彥諾爾公、阿拉善右旗和鼎新分別在1990—2000、1996—2006、2005—2015年間發(fā)生4～5次突變。相比于新疆地區(qū)沙漠降水的單一突變次數(shù)和集中突變時間[26]，巴丹吉林沙漠降水量發(fā)生突變的次數(shù)較多且時間較為分散。

巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)年均溫M-K檢驗的統(tǒng)計曲線如圖4(b, d, f, h)所示。拐子湖站點1960—1967年期間，年均溫波動變化明顯；1967—1980年，UF<0，氣溫降低；1981—2016年，UF>0，氣溫一直保持升高的趨勢，并且在1988年后達到0.05顯著水平，表明氣候增暖顯著。巴彥諾爾公和阿拉善右旗的年均溫變化趨勢與拐子湖站點基本相同，但年均溫由變冷趨勢轉為變暖趨勢的年份以及變化趨勢達到顯著水平的年份有所滯后，兩站點先后在1982和1987年由變冷趨勢轉為變暖趨勢并且都在1993年達到0.05顯著水平。鼎新站點在1988年前，氣溫下降，1988年后，氣候明顯增暖。沙漠周邊地區(qū)年均溫的UF和UB統(tǒng)計曲線有唯一交點，暗示僅有一個突變時間，其突變特點與年降水量完全不同。拐子湖、巴彥諾爾公、阿拉善右旗和鼎新年均溫發(fā)生突變的時間分別為1991、1993、1993和1995年，表明沙漠周邊地區(qū)的年均溫在20世紀90年代初發(fā)生突變，此后，氣候變?yōu)樵雠厔?，這一時間與塔克拉瑪干和古爾班通古特沙漠的突變時間基本一致[26]。

圖4 1960—2018年4個站點年降水量和年均溫的Mann-Kendall檢驗Fig.4 Mann-Kendall test of annual precipitation and annual average temperature at four weather stations during 1960-2018

2.4 氣溫和降水量的交叉小波與小波相干分析

通過對4個氣象站點1960—2018年的年均溫和年降水量進行交叉小波和小波相干變換，得到交叉小波譜和小波相干譜，并運用標準譜進行顯著性檢驗，分析兩者在時頻域中的相關性[19]。圖5中，顏色深淺表示能量密度的相對變化，紅色表示峰值，藍色表示谷值；黑色粗實線為95%置信區(qū)間邊界，表示通過紅噪聲檢驗；黑色細實線為小波影響錐邊界，表示受連續(xù)小波變換數(shù)據(jù)邊緣效應影響較大的區(qū)域[19，22]。小波相干譜中的相位角反映兩序列在不同時域的滯后性特征，根據(jù)相位角正負向可以分析時域內(nèi)兩序列間的相關性[19，22]。其中由左向右的箭頭(→)表示兩者同相位，呈正相關關系；由右指向左的箭頭(←)表示負相位，呈負相關關系；而垂直向下(↓)和向上(↑)分別表示Y提前和落后X的1/4個周期，呈非線性關系[19]。

由圖5可知，巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)年降水量和年均溫的相關關系存在周期性波動。1970—1985和1990—2000年間，拐子湖氣象站點的年降水量和年均溫存在負相關關系，其共振周期高能量區(qū)主要分布在1975年前后8 a和1995年左右的4 a。巴彥諾爾公(1980—2005年)與拐子湖類似，也呈現(xiàn)負相關關系，共振周期高能量區(qū)在1995年前后10 a。阿拉善右旗氣象站的年降水量和年均溫之間存在非線性關系，1972—1982和1975—1990年間，共振周期高能量區(qū)主要集中在1983年前后5 a和1975年左右的2 a。鼎新氣象站兩要素之間關系較為復雜，1980—1995年，表現(xiàn)為正相關；2000—2018年，呈現(xiàn)非線性關系，共振周期高能量區(qū)為2010年左右的4 a。綜上所述，巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)的年降水量和年均溫在多時間尺度上主要呈現(xiàn)非線性關系。

圖5 1960—2018年4個站點年均溫和年降水量的交叉小波譜和小波相干譜Fig.5 Cross wavelet and wavelet coherence of annual precipitation and annual average temperature at four weather stations during 1960-2018

2.5 氣溫和降水量的空間分層異質(zhì)性

通過對沙漠腹地1個自動氣象站和周邊地區(qū)4個氣象站點2016和2018年的年均溫和年降水量數(shù)據(jù)做地理探測器分析，探究其空間分異性和不同因子對氣溫和降水量的影響程度。因子探測器的運行結果中：q值表示空間分層異質(zhì)性，q值越大，表明因子對變量的解釋力越強，空間分層異質(zhì)性越明顯；p值用于衡量顯著性，越接近于0，表明顯著性越強，越接近于1，則越不顯著。

根據(jù)因子探測結果(表3)可知：各因子的p值多接近于1，結果并不顯著，氣溫不具有空間分異性；2016年，經(jīng)度、海拔、土地利用類型和坡度對降水量的空間分異性影響較為顯著，而在2018年，緯度、海拔和起伏度的影響較為明顯。這在一定程度上表明，研究區(qū)不同分區(qū)的降水在很大程度上與不同影響因子息息相關，且不同影響因子在不同年份對降水量的影響程度是不同的。陳紅寶[30]通過對比2010年巴丹吉林沙漠腹地和周邊的11次同期降水得出：僅沙漠南部的阿拉善右旗和雅布賴鎮(zhèn)站點與腹地的降水量相關性較好，與其余站點(額濟納旗、拐子湖、鼎新、金塔、阿左旗、巴音毛道和民勤)幾乎不具有相關性。同時，陳紅寶[30]通過回歸分析和反距離加權法得到沙漠東南部腹地的氣溫和周邊地區(qū)之間具有顯著的線性關系。但是，對腹地和周邊地區(qū)同一氣象要素進行相關性分析和回歸分析只能說明兩者之間是否具有相關性，至于歸因和預測還需要進一步討論。

表3 氣溫和降水量的驅動因子探測Table 3 Driving factor detection of temperature and precipitation

從各因子交互對氣溫的解釋力結果(表4)來看，各因子之間的交互作用表現(xiàn)為非線性增強或雙因子增強，且2016和2018年，各因子之間的交互作用對氣溫的影響是一致的。各因子交互對降水量的解釋力結果(表4)顯示，各因子之間的交互作用亦表現(xiàn)為雙因子增強和非線性增強，但兩兩之間的交互對降水的影響在不同年份之間存在差異。各因子彼此之間均加強了對氣溫和降水的解釋力。其中，各影響因子之間非線性增強的貢獻率大于單因子獨立貢獻率的2倍，這是各因子綜合作用于氣溫和降水量的結果。

綜合單因子和交互因子探測結果來看，氣溫不具有空間分異性，降水量具有空間分異性，影響降水量的主要因子可能會隨年份發(fā)生變化。因此，不同區(qū)域的降水量具有較大差異，并不能簡單地通過對周邊氣象站的降水量進行插值分析來預估腹地的降水，需要更多的腹地氣象資料才更具說服力。而沙漠腹地和周邊地區(qū)的氣溫具有高度一致性，幾乎不存在空間分異性，對周邊氣溫數(shù)據(jù)進行插值分析以預估腹地的氣溫是合理的。此外，具有不同特征的相同研究對象仍需采用不同的插值方法，如李框宇等[31]將梯度距離平方反比法進行改進后對氣溫進行空間插值，使得插值結果更加準確。由此可知，對于氣溫來說，整個區(qū)域尺度的天氣系統(tǒng)的影響機制是非常重要的，而對于降水量來說，局地差異的影響則更大。

3 結論

1)巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)年降水量呈增加趨勢，但并不顯著，降水傾向率為4.57 mm/10 a，且沙漠東部的增加趨勢比北、西、南緣更加明顯。沙漠周邊地區(qū)年均溫呈顯著上升趨勢，速率達到0.34 ℃/10 a，沙漠北部比東、南、西緣升溫速率更大。

2)巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)的年降水量在1960—2018年間發(fā)生多次突變，主要集中在：1995—2000年，2005—2015年。而年均溫在此期間僅發(fā)生一次突變，大致在1990—1995年間，各站點先后變暖加速。

3)巴丹吉林沙漠周邊和腹地降水量的月變化趨勢具有較大差異，但降水量主要集中在6—9月，在季節(jié)上仍然具有高度一致性。周邊和腹地氣溫的月變化趨勢高度相似。綜合來看，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥。

表4 氣溫和降水量的交互因子探測Table 4 Interactive factor detection of temperature and precipitation

4)交叉小波以及小波相干分析結果表明，沙漠北緣和東部的年降水量和年均溫主要呈負相關關系，沙漠南緣和西部的關系則較為紊亂?？傮w看來，巴丹吉林沙漠周邊地區(qū)的降水量和氣溫在多時間尺度上主要呈非線性關系。

5)巴丹吉林沙漠地區(qū)的降水量具有空間分異性，氣溫幾乎不具有空間分異性。不同影響因子對降水量具有不同的解釋力，因此，并不能簡單地通過周邊氣象站點對腹地降水進行預測及歸因等。

本工作得到中國科學院大學王勁峰老師和陳東老師、中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)姜濱老師和中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院連喜紅的幫助，在此表示感謝。