基于格點(diǎn)資料的1961?2018年中國霜凍災(zāi)害時(shí)空變化規(guī)律*

白 磊，張 帆,2，文元橋，師春香，吳 晶，尚 明，朱 智，孟俊耀

（1．武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心，武漢 430070；2.武漢理工大學(xué)航運(yùn)學(xué)院，武漢 430070；3.國家氣象信息中心，北京 100081；4.蘭州中心氣象臺(tái)，蘭州 730020；5.河北工程大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，邯鄲 056038；6.北京馳遠(yuǎn)科技有限公司,北京 101108）

霜凍是由于日最低氣溫下降，使植物莖、葉處溫度下降到0℃以下，導(dǎo)致生長的植物受到凍傷的現(xiàn)象。霜凍日期的變化會(huì)顯著影響作物產(chǎn)量和生育期，從而通過肥料使用和土壤狀態(tài)影響農(nóng)業(yè)碳排放[1?3]。1976?2015年中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到霜凍災(zāi)害損失率呈上升趨勢(shì)[4]，因此，還需要在氣候變化背景下深入研究霜凍災(zāi)害精細(xì)化時(shí)空變化規(guī)律，降低霜凍災(zāi)害所帶來的損失。

1901?2018年全球平均升溫0.85℃，而中國升溫幅度顯著高于全球水平[5]。劇烈的升溫會(huì)影響霜凍災(zāi)害的時(shí)空分布，造成霜凍事件大范圍減少，無霜期增加[6?7]。在區(qū)域尺度上，中國東部地區(qū)[8]、東北地區(qū)[9]和西北地區(qū)[10?11]也表現(xiàn)出初霜日延后，終霜日提前，無霜期延長。上述研究均在站點(diǎn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上使用反距離插值等算法將分析結(jié)果外推到空間上進(jìn)行分析，在站點(diǎn)分布稀疏和地形復(fù)雜地區(qū)，存在較大的空間不確定性。

在霜凍災(zāi)害的辨識(shí)中，通常使用地面0cm 處日最低溫度0℃和日最低氣溫0℃作為閾值，低于這些閾值溫度將判斷為霜凍災(zāi)害發(fā)生[10,12?13]。除此，由于百葉箱中氣溫比地面0cm 溫度高約2℃，又有研究將日最低氣溫2℃作為閾值溫度進(jìn)行霜凍災(zāi)害辨識(shí)標(biāo)準(zhǔn)。在新疆和東北地區(qū)，氣溫標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)精度高，而在華北和陜北地區(qū)地溫標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)精度較高[14]。由此可見，辨識(shí)標(biāo)準(zhǔn)存在較強(qiáng)的空間異質(zhì)性。由于氣溫相對(duì)于地溫較容易實(shí)現(xiàn)空間外推插值，因此，在大范圍區(qū)域研究霜凍災(zāi)害時(shí)可以方便使用，但不同日最低氣溫辨識(shí)閾值的空間辨識(shí)效果尚有差異。

目前，已有多套高時(shí)空分辨率的格點(diǎn)化氣象數(shù)據(jù)，使用這些數(shù)據(jù)可以減少站點(diǎn)分析結(jié)果外推插值帶來的空間不確定性問題，但仍需分析霜凍災(zāi)害在格點(diǎn)上的辨識(shí)閾值。本研究使用1961?2018年長時(shí)間序列的格點(diǎn)化氣象數(shù)據(jù)，研究適合中國區(qū)域的格點(diǎn)數(shù)據(jù)的霜凍辨識(shí)閾值、霜凍發(fā)生時(shí)間及霜凍強(qiáng)度的時(shí)空變化趨勢(shì)，以期為在氣候變化背景下合理利用氣候資源，規(guī)避潛在的氣候風(fēng)險(xiǎn)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)

格點(diǎn)化氣象數(shù)據(jù)為中國氣象局國家氣候中心制作的CN05.1 數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集基于中國2400 余個(gè)國家級(jí)地面氣象臺(tái)站的逐日觀測(cè)資料，利用薄樣板樣條插值方法外推插值生成一套中國區(qū)域長時(shí)間序列格點(diǎn)化觀測(cè)數(shù)據(jù)集[15]。格點(diǎn)化數(shù)據(jù)在制作過程中，一般會(huì)對(duì)站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制（數(shù)據(jù)缺測(cè)、均一化等），同時(shí)空間外推能夠基于合理的假設(shè)，避免了傳統(tǒng)外推插值中由于站點(diǎn)空間分布稀疏導(dǎo)致外推插值的空間格局分布不合理的現(xiàn)象。該數(shù)據(jù)集包括日平均、最高和最低地面2m 高度氣溫等變量，空間分辨率為0.25°，空間覆蓋范圍為中國大陸地區(qū)，時(shí)間分辨率為天，覆蓋時(shí)間長度為1961?2018年。CN05.1 數(shù)據(jù)已經(jīng)過細(xì)致評(píng)估，能夠相對(duì)準(zhǔn)確地表示各氣象變量的實(shí)際變化情況[16]，可作為中國區(qū)域格點(diǎn)化近地面氣象場(chǎng)資料。

1.2 方法

1.2.1 霜凍災(zāi)害的辨識(shí)

相對(duì)于地表溫度，氣溫容易在空間上進(jìn)行外推插值，因此，選擇2m日最低氣溫作為霜凍辨識(shí)所需格點(diǎn)化氣象數(shù)據(jù)。分別以日最低氣溫0℃和2℃作為閾值溫度計(jì)算初（終）日和無霜日，比較不同日最低氣溫閾值溫度辨識(shí)差異，最終選取合適的閾值作為辨識(shí)標(biāo)準(zhǔn)。

霜凍日辨識(shí)方法：（1）8月1日?12月31日，首個(gè)日最低氣溫低于閾值溫度的日期為初霜日；（2）1月1日?7月31日，最后一個(gè)日最低氣溫低于閾值溫度的日期為終霜日；（3）在同一年度，終霜日與初霜日間隔日數(shù)為無霜期。若上年度未出現(xiàn)，則上年度初、終霜日為空值。

1.2.2 霜凍強(qiáng)度的辨識(shí)

不同作物有不同的霜凍強(qiáng)度判斷標(biāo)準(zhǔn)[17?19]。參照中國氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《作物霜凍害等級(jí)》[20]和中國氣象局《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)即防御指南》[21]標(biāo)準(zhǔn)，以日最低氣溫作為判斷變量，在每年終霜日與初霜日之間的生長季將霜凍災(zāi)害劃分為輕度、中度和重度三個(gè)強(qiáng)度等級(jí)（表1）。

表1 基于2m日最低氣溫（Tmin）的霜凍強(qiáng)度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 The thresholds of frost intensity based on daily minimum 2m air temperature(Tmin)

1.2.3 霜凍指標(biāo)趨勢(shì)分析

以1961?1990年為基準(zhǔn)期，計(jì)算初霜凍日期、終霜凍日期、無霜期長度和生長季內(nèi)輕度霜凍、中度霜凍和重度霜凍時(shí)間序列的距平變化，并進(jìn)行7點(diǎn)平滑處理，獲得1967?2018年的時(shí)間序列，最后使用線性回歸方法計(jì)算線性變化趨勢(shì)。

1.2.4 霜凍災(zāi)害區(qū)劃方法

在格點(diǎn)化氣象數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用空間聚類分析方法研究中國范圍內(nèi)的霜凍災(zāi)害區(qū)劃。聚類算法采用Python 的sklearn 庫中Kmeans 算法，聚類特征采用霜凍日期信息（初霜凍日期、終霜凍日期、無霜期長度）和霜凍強(qiáng)度等級(jí)氣候態(tài)信息（生長季內(nèi)輕度霜凍、中度霜凍和重度霜凍）。聚類過程中，在比較霜凍日期信息、強(qiáng)度信息和綜合兩者信息作為特征聚類效果后，選擇空間分布特征合理的霜凍災(zāi)害區(qū)劃結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 霜凍辨識(shí)閾值的確定

初霜日、終霜日和無霜期的空間分布具有明顯的緯度和高程梯度分布特征。圖1a1 和圖1a2 分別是0℃標(biāo)準(zhǔn)和2℃標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)的初霜日空間分布，由圖可見，兩者空間分布情況基本一致。新疆天山、阿勒泰山、青藏高原和東北北部地區(qū)最早9月前出現(xiàn)初霜凍；9月中旬，新疆北部、內(nèi)蒙古、東北地區(qū)和青藏高原的柴達(dá)木盆地等地出現(xiàn)初霜凍；9月中旬?10月中旬，新疆南疆、河西走廊、黃土高原和華北平原等地出現(xiàn)初霜凍；10月下旬?11月下旬，黃淮、江淮和長江中下游流域等地出現(xiàn)初霜凍；四川盆地、云貴高原和華南的大部地區(qū)在12月出現(xiàn)初霜凍。對(duì)于終霜日日期（圖1b1、圖1b2)，兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)的空間格局也基本相似。四川盆地、云貴高原和華南大部地區(qū)的終霜日在1月；新疆南疆、河西走廊、黃土高原和華北平原的終霜日在3月；新疆北部、內(nèi)蒙古、東北地區(qū)和青藏高原的柴達(dá)木盆地終霜日在4月；新疆天山、阿勒泰山、青藏高原和東北北部地區(qū)終霜日在6月。初霜日和終霜日在新疆北疆、青藏高原南部、長江中下游等地區(qū)變化劇烈，標(biāo)準(zhǔn)差在10d 以上。而在北方大部分地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差在5～10d，變化相對(duì)較小。由于0℃標(biāo)準(zhǔn)（圖1c1）相對(duì)于2℃標(biāo)準(zhǔn)（圖1c2）初霜日相對(duì)滯后，終霜日相對(duì)提前，使得0℃標(biāo)準(zhǔn)無霜期天數(shù)普遍多于2℃標(biāo)準(zhǔn)的無霜期。無霜期最長地區(qū)主要分布于33°N 以南地區(qū)，超過240d。東北和西北北部地區(qū)無霜期低于120d。受到地形影響，在天山區(qū)、青藏高原地區(qū)的無霜期不足60d。

在北方，大部分地區(qū)0℃標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)的初霜日（圖1a1）晚于2℃標(biāo)準(zhǔn)（圖1a2）10～20d。0℃標(biāo)準(zhǔn)能夠辨識(shí)出新疆準(zhǔn)噶爾盆地西側(cè)低海拔地區(qū)和中天山巨大的高程差異引起初霜日梯度變化，能辨識(shí)出新疆東部伊吾淖毛湖地區(qū)的初霜日晚于鄰近的哈密巴里坤地區(qū)10～20d；東北遼河平原晚于松嫩平原10d 的空間格局，而2℃標(biāo)準(zhǔn)下無明顯差異；川渝地區(qū)和湖南、江西等地相差10d 的空間格局；湖南、江西和福建為非均勻的空間結(jié)構(gòu)，而2℃標(biāo)準(zhǔn)下為均勻空間分布。對(duì)于終霜日，兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)的主要差異在新疆準(zhǔn)噶爾盆地、黃土高原中部和長江以南地區(qū)。0℃標(biāo)準(zhǔn)能捕捉到江西和湖南地區(qū)交接的丘陵地帶終霜日日期晚于周邊河流平原地區(qū)的空間分布格局。對(duì)于2℃閾值標(biāo)準(zhǔn)，細(xì)節(jié)則不明顯?？梢?，0℃標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)霜凍現(xiàn)象相比2℃空間上更加合理，故本研究以0℃閾值作為標(biāo)準(zhǔn)辨識(shí)霜凍現(xiàn)象。

圖1 以日最低氣溫0℃（1）和2℃（2）為辨識(shí)標(biāo)準(zhǔn)分析的多年（1961?2018年）氣候態(tài)下霜凍日期及其標(biāo)準(zhǔn)差的空間分布Fig.1 Spatial pattern of multi-year climatological mean frost date in 1961?2018 and their standard deviations detected by the threshold of daily minimum temperatures of 0℃（1） and 2℃（2）,respectively

2.2 霜凍強(qiáng)度變化分析

圖2 為不同強(qiáng)度霜凍多年平均發(fā)生頻數(shù)的空間分布和不同時(shí)期差值。由圖2a1 可見，對(duì)于輕度霜凍，東北、西北、青藏高原西部和華南北部地區(qū)每年發(fā)生3～6 次；黃土高原、內(nèi)蒙古高原、大/小興安嶺和長白山地區(qū)中輕度霜凍每年發(fā)生6～8 次；黃淮地區(qū)、山東半島，輕度霜凍每年發(fā)生8～12 次；青藏高原東部和新疆天山每年發(fā)生10～16 次。對(duì)于中度霜凍（圖2b1），黃土高原、蒙古高原、大興安嶺北部、長白山、青藏高原東部和山東半島地區(qū)，每年發(fā)生3～4.5 次；西北地區(qū)（除新疆南疆）和長三角地區(qū)每年發(fā)生1～2 次。對(duì)于重度霜凍（圖2c1），內(nèi)蒙古中部地區(qū)每年發(fā)生1.5～2.5 次；黃土高原大部分地區(qū)、山東西部、河南東部、東北北部和東部地區(qū)發(fā)生0.5～2.5 次。

圖2 輕度（a）、中度（b）和重度（c）等級(jí)霜凍1961?2018年平均發(fā)生次數(shù)（1）及其與1961?1990年差值（2）的空間分布Fig.2 Spatial pattern of the multi-year mean annual frequency(1)of light frost(a),moderate frost(b)and severe frost(c)in 1961?2018 and the difference(2)between the occurrences times of different frosts intensity between 1991?2018 and 1961?1990(former?latter)

對(duì)比1991?2018年和1961?1990年可以發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)時(shí)期霜凍強(qiáng)度變化的空間格局存在明顯的差異。在圖2a2 中，與1961?1990年相比，1991?2018年輕度霜凍在中國北方大部分地區(qū)年平均發(fā)生次數(shù)增加1～2 次，而在長江中下游等南方地區(qū)減少2～3 次。對(duì)于中度霜凍（圖2b2），除東北山區(qū)、黃土高原和秦嶺等地區(qū)呈現(xiàn)增加態(tài)勢(shì)外，1991?2018年中國大部分地區(qū)中度霜凍年平均發(fā)生次數(shù)減少0.5～1.5 次。對(duì)于重度霜凍（圖2c2），除內(nèi)蒙古中部地區(qū)在1991?2018年年平均發(fā)生次數(shù)減少了0.5～1 次，全國大部分地區(qū)重度霜凍增加0～0.5 次。整體上，1991?2018年相對(duì)于1961?1990年不同強(qiáng)度的霜凍在中國北方呈微弱增加狀態(tài)，在南方呈現(xiàn)明顯減少狀態(tài)。

圖3 為不同強(qiáng)度早霜凍和晚霜凍在1961?2018年的空間分布。由圖可見，總體上，不同強(qiáng)度晚霜凍的發(fā)生頻次高于早霜凍。對(duì)于輕度霜凍，在中國東部兩者的空間分布不同。早霜凍在北方較多，晚霜凍在淮河以南的地區(qū)相對(duì)較多。對(duì)于中度霜凍，早霜凍和晚霜凍整體上的空間格局基本一致。在內(nèi)蒙古中東部、吉林和遼寧地區(qū)，分別為1.8～2 次·a?1和3～4 次·a?1。對(duì)于重度霜凍，早霜凍和晚霜凍空間分布大體一致。在內(nèi)蒙古中東部、吉林和遼寧地區(qū)早霜凍和內(nèi)蒙古中部的晚霜凍是發(fā)生次數(shù)均為0.4～1 次·a?1。

圖3 1961?2018年早霜凍（1）和晚霜凍（2）中輕度霜凍（a）、中度霜凍（b）和重度霜凍（c）發(fā)生頻數(shù)的空間分布Fig.3 Spatial pattern of the frequency of light(a),moderate(b)and severe(c)frosts in the early frost period(1)and late frost period(2)frosts in 1961?2018

圖4 展現(xiàn)了不同強(qiáng)度多年平均早（晚）霜凍發(fā)生次數(shù)的空間分布和不同時(shí)期差異。由圖可見，對(duì)于輕度霜凍，早（晚）霜凍在華北和東北地區(qū)，1991?2018年比1961?1990年多年平均增加0.4～0.8（0.6～1.2）次，在長江以南地區(qū)多年平均減少0.4～0.8（0.6～2.1）次。對(duì)于中度霜凍，早霜凍和晚霜凍的空間分布格局基本一致，都是秦嶺淮河以南的地區(qū)1991?2018年比1961?1990年多年平均呈減少態(tài)勢(shì)，北方（除內(nèi)蒙古中部）呈現(xiàn)分區(qū)的增加態(tài)勢(shì)。對(duì)于重度霜凍，早（晚）霜凍在東北（新疆北疆、華北和內(nèi)蒙古東部）呈現(xiàn)增多態(tài)勢(shì)，在華北、內(nèi)蒙古中部呈現(xiàn)減少態(tài)勢(shì)。

圖4 輕度（a）、中度（b）和重度（c）早霜凍（1）和晚霜凍（2）在1991?2018年與1961?1990年發(fā)生次數(shù)差值的空間分布Fig.4 Comparison of the multi-year mean annual occurrences of early frosts(1)and late frosts(2)with different intensities[light frost(a),moderate frost(b)and severe frost(c)]between 1991?2018 and 1961?1990

2.3 霜凍趨勢(shì)變化分析

由圖5a1 可見，1961?2018年中國大部分地區(qū)初霜日以1～3d·10a?1（P＜0.05）的速率呈顯著推遲的趨勢(shì)，在新疆北疆和青藏高原趨勢(shì)高達(dá)4～6d·10a?1（P＜0.05）。對(duì)于終霜日（圖5b1），黃土高原、河西走廊、新疆大部分地區(qū)以0～1·10a?1的微弱趨勢(shì)推后，青藏高原、天山、東北北部、淮河流域以3～5d·10a?1（P＜0.05）的速率呈顯著提前趨勢(shì)。對(duì)于無霜期（圖5c1），中國大部分地區(qū)以1～3d·10a?1（P＜0.05）的速率呈顯著增加趨勢(shì)；淮河流域變化速率為6～7d·10a?1（P＜0.05）；西部的青藏高原、天山等地區(qū)，顯著增加趨勢(shì)在7d·10a?1（P＜0.05）以上。對(duì)于輕度霜凍年發(fā)生次數(shù)（圖5a2），南方地區(qū)以0.2～0.6 次·10a?1的速率略微減少，而在北方以0.2～0.4次·10a?1的速率輕微增加。對(duì)于中度霜凍年發(fā)生次數(shù)（圖5b2），內(nèi)蒙古中部、青藏高原東部和淮河流域以0.1～0.4 次·10a?1的速率略微減少，華北和東北地區(qū)以0.1～0.3 次·10a?1的速率略微增加。對(duì)于重度霜凍年發(fā)生次數(shù)（圖5c2），內(nèi)蒙古中東部大部分以0.1～0.3 次·10a?1的速率略微增加，淮河流域以0.3～0.5次·10a?1的速率略微減少。

圖5 1961?2018年初霜日(a1)、終霜日(b1)和無霜日(c1)及輕(a2)、中(b2)、重(c2)度等級(jí)霜凍發(fā)生次數(shù)變化趨勢(shì)的空間分布Fig.5 Spatial pattern of early frost,last frost and frost-free days’ linear trend(Figs.a1,b1 and c1)and different frost intensities’ linear trend(Figs.a2,b2 and c2)in 1961?2018

2.4 霜凍氣候分區(qū)及其變化特點(diǎn)分析

2.4.1 霜凍災(zāi)害聚類劃區(qū)

圖6 中基本輸入為每個(gè)格點(diǎn)的經(jīng)緯度。圖6a 是額外增加霜凍日期信息（初霜凍日期、終霜凍日期和無霜日日數(shù)）作為輸入的聚類。圖6b 是增加多年平均不同霜凍強(qiáng)度發(fā)生次數(shù)信息（輕度霜凍、中度霜凍和重度霜凍）作為輸入的聚類。圖6c 為綜合全部信息作為輸入的聚類結(jié)果。前兩類聚類與原始的數(shù)據(jù)輸入大體一致。綜合考慮的信息與考慮霜凍日期信息大體一致，說明Kmeans 算法給霜凍日期信息的權(quán)重高于不同霜凍強(qiáng)度發(fā)生次數(shù)信息。在圖3c 中，藍(lán)色區(qū)域?yàn)閬啛釒Х謪^(qū)，包含華西、華中、華東和華南北部地區(qū)；紅色區(qū)域?yàn)榕瘻貛Х謪^(qū)，地理上包含華北、黃土高原南部和新疆天山以南的南疆區(qū)域；綠色區(qū)域?yàn)橹袦貛Х謪^(qū)，包含西北大部分地區(qū)，東北地區(qū)的東北和南部地區(qū)；粉紅區(qū)域?yàn)楹疁貛^(qū)域，包括東北西部和北部、青藏高原邊緣地區(qū)和新疆天山和阿勒泰山與盆地過度的地區(qū)；黃色區(qū)域?yàn)榍嗖馗咴謪^(qū)，包含青藏高原和新疆天山、阿勒泰山地區(qū)。該分區(qū)結(jié)果與中國氣候分區(qū)大體一致，能夠在空間上進(jìn)行合理解釋，故以圖6c 中的霜凍區(qū)劃作為分區(qū)依據(jù)。

圖6 以多年平均霜凍日期（a）、霜凍等級(jí)（b）及其綜合（c）作為特征的霜凍災(zāi)害區(qū)劃Fig.6 Frost hazards regionalization using the multi-year mean frost date features(a),multi-year mean annual occurrences of frost intensities(b)and mixed features of all above(c)

2.4.2 各區(qū)霜凍情況變化

由圖7 可見，整體上，1961?2018年中國不同霜凍分區(qū)內(nèi)霜凍日期（圖7a、c 和e）格點(diǎn)數(shù)（面積）平均距平發(fā)生了顯著變化。在5 個(gè)分區(qū)中，青藏高原霜凍日期變化最為劇烈。在1991?2018年，青藏高原的初霜日日期延后趨勢(shì)為4d·10a?1，終霜日日期提前趨勢(shì)為 5d·10a?1，無霜期日數(shù)增加趨勢(shì)為9d·10a?1。亞熱帶變化幅度在這5 個(gè)分區(qū)中最小。對(duì)于輕度霜凍年發(fā)生次數(shù)（圖7b），1991?2018年28a間5 個(gè)分區(qū)均呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，其中以亞熱帶地區(qū)減少最為劇烈。對(duì)于中度霜凍年發(fā)生次數(shù)（圖7d），亞熱帶在近28a 間呈現(xiàn)穩(wěn)定減少趨勢(shì)，而中溫帶和寒溫帶呈現(xiàn)劇烈波動(dòng)變化。對(duì)于重度霜凍年發(fā)生次數(shù)（圖7f），僅有中溫帶在近28a 間呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)，其他分區(qū)無顯著變化。

圖7 不同霜凍日期和不同等級(jí)霜凍年發(fā)生次數(shù)區(qū)域平均距平的年際變化趨勢(shì)Fig.7 The interannual variation of regional area mean anomalies’ different frost dates and annual occurrences of different frost intensities

2.4.3 各區(qū)霜凍情況覆蓋面積變化

圖8a 中，初霜日日期在8月1?11日和11月1日?12月 1日，1961?1990年平均格點(diǎn)數(shù)多于1991?2018年平均格點(diǎn)數(shù)。在先前的分析中，青藏高原和新疆天山等高寒山區(qū)（圖6c、圖a1）在8月初發(fā)生初霜凍，華北等暖溫帶地區(qū)在11月發(fā)生初霜凍。說明青藏高原和部分暖溫帶的初霜日日期在推后。10月 1?31日，1991?2018年平均格點(diǎn)數(shù)多于1961?1990年平均格點(diǎn)數(shù)，說明西北和東北等中溫帶地區(qū)初霜日日期整體在推后。在圖8c 中，1月11日?2月10日、3月2?22日、4月1?30日、6月1?20日，1991?2018年平均格點(diǎn)數(shù)多于1961?1990年平均格點(diǎn)數(shù)，說明5 個(gè)分區(qū)終霜日格點(diǎn)不同程度推后，以暖溫帶（3月2日?22日）幅度最大。在圖8e 中，60～90d、150～200d 和280～350d，近28a 格點(diǎn)數(shù)明顯增加。整體上，無霜日相鄰日期分區(qū)從左到右呈現(xiàn)“減少—增加”規(guī)律，前期分區(qū)減少的格點(diǎn)數(shù)，在后續(xù)日期分區(qū)增加。對(duì)于輕度霜凍（圖8b），以多年平均發(fā)生6 次為界，＜6 次的格點(diǎn)數(shù)在增加，≥6次的格點(diǎn)數(shù)在近28a 減少。對(duì)于中度霜凍（圖8d），1991?2018年發(fā)生3 次的格點(diǎn)數(shù)少于1961?1990年平均格點(diǎn)數(shù)。重度霜凍（圖8f），多年平均發(fā)生3 次的格點(diǎn)數(shù)同中度霜凍。從3 個(gè)不同霜凍強(qiáng)度發(fā)生的格點(diǎn)數(shù)變化可以發(fā)現(xiàn)，1991?2018年霜凍發(fā)生的強(qiáng)度相對(duì)1961?1990年整體呈減弱趨勢(shì)。

圖8 1961?1990年與1991?2018年不同霜凍日期和霜凍強(qiáng)度年發(fā)生頻次，對(duì)應(yīng)的格點(diǎn)面積對(duì)比Fig.8 Comparison of the grid area of different frost dates and different frost intensity ’s annual frequency

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

對(duì)于霜凍的時(shí)空演變規(guī)律，在站點(diǎn)尺度已有若干研究。在以往研究中，由站點(diǎn)計(jì)算的初霜日變化趨勢(shì)在新疆[10]、青海[22]、山西[23]分別為 0 ～1.2d·10a?1、3d·10a?1和2d·10a?1，本研究格點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算的初霜日變化趨勢(shì)分別為0～3d·10a?1、2～3d·10a?1和1～3d·10a?1。可以看出，在小區(qū)域內(nèi)，格點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果接近已有站點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果，但有更強(qiáng)的趨勢(shì)變化。在西北地區(qū)[24]和全國范圍[7]，本研究初霜日變化趨勢(shì)均為1.4d·10a?1，與先前研究1.8d·10a?1和1.4d·10a?1接近。對(duì)于終霜日變化趨勢(shì)，本研究中國變化范圍為?3～1d·10a?1，以往研究平均為?2 d·10a?1，基本能夠反映出終霜日提前的現(xiàn)象。對(duì)于無霜期，本研究呈現(xiàn)的延長趨勢(shì)為1～5d·10a?1，而基于站點(diǎn)的趨勢(shì)為3.4 d·10a?1。由此可見，無論初、終霜日，還是無霜期天數(shù)，格點(diǎn)尺度計(jì)算出來的趨勢(shì)總體上與站點(diǎn)計(jì)算的趨勢(shì)一致，但強(qiáng)度上有顯著的差異。在空間分布上，格點(diǎn)數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果空間結(jié)構(gòu)相似，但基于格點(diǎn)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)空間分布有更多的細(xì)節(jié)。對(duì)于初、終霜凍日期，本研究格點(diǎn)化結(jié)果，基本接近上述區(qū)域研究結(jié)果。

現(xiàn)有研究在中國大陸范圍基本使用700 余站點(diǎn)，本研究中0.25°格網(wǎng)有15000 以上的格點(diǎn)，這使西部站點(diǎn)分布稀疏的地區(qū)數(shù)據(jù)的空間代表性增強(qiáng)。然而，以中國作為研究范圍，0.25°格網(wǎng)基本適用，但對(duì)于省或者縣域精細(xì)化的研究工作中（如霜凍保險(xiǎn)等），則需要更高分辨率的數(shù)據(jù)區(qū)刻畫局部小氣候。目前，中國氣象局的陸面同化系統(tǒng)CLDAS[25]，能夠?qū)崟r(shí)提供1km 高空間分辨率的氣象數(shù)據(jù)，可以為今后的區(qū)域尺度精細(xì)化研究提供數(shù)據(jù)支持。

3.2 結(jié)論

（1）日最低氣溫0℃相比2℃作為閾值辨識(shí)初/終霜凍和無霜期的空間分布更合理，更適合辨識(shí)霜凍。初/終霜凍日期和無霜期天數(shù)空間分布具有隨著緯度和高度變化明顯的地理分布特征。在中國大部分地區(qū)，初霜凍日期呈現(xiàn)1～3d·10a?1顯著延后的趨勢(shì)，在新疆北疆和青藏高原顯著的推后趨勢(shì)可達(dá)4～6d·10a?1。對(duì)于終霜凍日期，在青藏高原、天山、東北北部、淮河流域呈現(xiàn)3～5d·a?1顯著提前趨勢(shì)。對(duì)于無霜期，中國大部分地區(qū)呈現(xiàn)1～3d·10a?1顯著增加趨勢(shì)

（2）對(duì)于不同霜凍強(qiáng)度的年發(fā)生次數(shù)，1991?2018年相對(duì)于1961?1990年，不同強(qiáng)度的霜凍年累計(jì)發(fā)生次數(shù)在中國北方有微弱的增加態(tài)勢(shì)，南方呈現(xiàn)明顯減少的態(tài)勢(shì)，以輕度霜凍最為明顯。對(duì)于中度/重度霜凍，內(nèi)蒙古中東部增加趨勢(shì)最為顯著。全年內(nèi)，晚霜凍不同霜凍強(qiáng)度年發(fā)生頻次高于早霜凍。

（3）綜合考慮霜凍日期信息（初霜凍日期、終霜凍日期和無霜期日數(shù)）和多年平均不同霜凍強(qiáng)度發(fā)生次數(shù)信息（輕度霜凍、中度霜凍和重度霜凍）的霜凍氣候分區(qū)，可將全國分為青藏高原、寒溫帶、中溫帶、暖溫帶和亞熱帶5 個(gè)分區(qū)。對(duì)于霜凍日期，青藏高原變化最為劇烈，亞熱帶變化幅度最小。在青藏高原，初霜日以4d·10a?1的趨勢(shì)延后，終霜日以5d·10a?1的趨勢(shì)提前，無霜期日數(shù)以9d·10a?1趨勢(shì)增加。對(duì)于霜凍強(qiáng)度年發(fā)生次數(shù)，5 個(gè)分區(qū)均呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，在1991?2018年，亞熱帶地區(qū)減少最為明顯。

（4）從不同霜凍日期的格點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì)看，青藏高原變化劇烈，其次是中溫帶和寒溫帶。從霜凍強(qiáng)度年發(fā)生次數(shù)對(duì)應(yīng)格點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì)看，中度強(qiáng)度以上霜凍強(qiáng)度面積呈減弱狀態(tài)；輕度霜凍頻發(fā)地區(qū)（＞6次·a?1）格點(diǎn)數(shù)呈減弱狀態(tài)，年發(fā)生次數(shù)較少的地區(qū)呈增加狀態(tài)。