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    黃河生態(tài)保護(hù)對(duì)鄭州邙山局地小氣候的影響

    2022-12-20 10:34:04李慶祥張緒蘭胡瑜潔范霄寒朱莎莎
    人民黃河 2022年12期
    關(guān)鍵詞:滎陽(yáng)氣象要素最低氣溫

    李慶祥,張緒蘭,胡瑜潔,范霄寒,朱莎莎,吳 卿

    (1.華北水利水電大學(xué),河南 鄭州 450046; 2.黃河水利委員會(huì) 新聞宣傳出版中心,河南 鄭州 450003)

    資源環(huán)境改變尤其是氣候變化被社會(huì)各界廣泛關(guān)注[1]。 近年來(lái),受氣候變化和人類活動(dòng)影響,黃河流域生態(tài)環(huán)境脆弱性增強(qiáng)[2]。 氣候變化導(dǎo)致各類自然災(zāi)害時(shí)有發(fā)生,給人們生產(chǎn)生活帶來(lái)巨大影響[3-4]。為減小氣候變化導(dǎo)致的負(fù)面影響,采取了大量生態(tài)保護(hù)措施,生態(tài)保護(hù)對(duì)氣候變化的影響得到廣泛研究,并取得了豐富的研究成果。 姚玉璧等[5]研究發(fā)現(xiàn),植被生態(tài)功能與氣溫、濕度、降水、日照等氣象要素密切相關(guān);李輝霞等[6]提出,不同植被對(duì)氣候變化的響應(yīng)具有差異性,生態(tài)保護(hù)與建設(shè)工程的實(shí)施會(huì)對(duì)區(qū)域氣候變化產(chǎn)生一定影響。 一元線性擬合、距平法、線性趨勢(shì)、Sen 斜率估計(jì)、Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)等方法在生態(tài)保護(hù)與氣候變化研究中得到廣泛應(yīng)用[7-8],量化生態(tài)保護(hù)對(duì)局地氣候要素變化的影響,是布局生態(tài)工程的重要決策依據(jù)之一[9]。

    邙山是黃河鄭州段的天然堤岸和鄭州西北部重要的生態(tài)屏障,其生態(tài)狀況對(duì)鄭州市環(huán)境具有重大影響,2008年鄭州市政府與水利部黃河水利委員會(huì)聯(lián)合完成了黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程,自2010年起河南省林業(yè)部門在滎陽(yáng)北部邙山建立了生態(tài)觀測(cè)基站并開始對(duì)其氣象要素進(jìn)行連續(xù)定位觀測(cè)。本文以滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分析黃河生態(tài)保護(hù)對(duì)鄭州邙山局地小氣候的影響,以期為鄭州市環(huán)境質(zhì)量改善和生態(tài)治理提供依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    鄭州西北部沿黃河邙山是黃土高原向黃淮平原的過渡區(qū),屬黃土高原東部末端,溝道發(fā)育,水土流失嚴(yán)重,是鄭州市區(qū)沙塵的集中來(lái)源地。 本研究以黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)工程建設(shè)區(qū)為核心區(qū),研究范圍涉及鄭州市惠濟(jì)區(qū)、上街區(qū)、滎陽(yáng)市,北至黃河南岸、南至連霍高速公路,研究區(qū)面積約260 km2。

    2 數(shù)據(jù)處理與分析

    2.1 數(shù)據(jù)訂正

    以滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站實(shí)測(cè)氣象要素?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),根據(jù)2010—2020年的氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、空氣濕度、降水量等實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),分析計(jì)算黃河鄭州段水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程實(shí)施完成后鄭州邙山局地小氣候的變化。 受觀測(cè)儀器維護(hù)及災(zāi)害天氣等因素影響,生態(tài)觀測(cè)基站各氣象要素?cái)?shù)據(jù)觀測(cè)起始時(shí)間存在差異,部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,為保證氣象要素序列數(shù)據(jù)的完整性和一致性,基于同一大氣環(huán)流控制下與鄰近測(cè)站氣象要素所對(duì)應(yīng)的比值近于穩(wěn)定常數(shù)的特點(diǎn),利用比值法[10]補(bǔ)齊生態(tài)觀測(cè)基站缺失的氣溫、降水等氣象要素?cái)?shù)據(jù)(公式1)。 利用中國(guó)地面氣象站新鄭站觀測(cè)數(shù)據(jù)和《2010年滎陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)年鑒》中的氣象要素?cái)?shù)據(jù)對(duì)2010年生態(tài)觀測(cè)基站缺失數(shù)據(jù)及錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊、訂正,其他年份缺失數(shù)據(jù)利用生態(tài)觀測(cè)基站前后2 a相同時(shí)間的觀測(cè)數(shù)據(jù)取算術(shù)平均值進(jìn)行填補(bǔ)。

    式中:y、x分別為滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站、新鄭站2010年氣象要素值;yt、xt分別為滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站、新鄭站t年氣象要素值。

    當(dāng)需要補(bǔ)齊滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站某個(gè)年份、季度的氣象要素?cái)?shù)據(jù)時(shí),應(yīng)先計(jì)算滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站與新鄭站中其他年份、季度氣象要素?cái)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù),先確定是否相關(guān)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),再確定是否采用比值法補(bǔ)齊、訂正數(shù)據(jù)。

    (1)相關(guān)系數(shù)。 Pearson 相關(guān)系數(shù)是用來(lái)描述兩個(gè)隨機(jī)變量線性相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量[11]。 用r來(lái)代表Pearson 相關(guān)系數(shù),其值-1.0<r<1.0,當(dāng)r>0 且接近1.0時(shí)兩變量正相關(guān)且相關(guān)性顯著;當(dāng)r<0 且接近-1.0 時(shí)兩變量負(fù)相關(guān)且相關(guān)性顯著;當(dāng)r=0 時(shí),兩變量相互獨(dú)立。 計(jì)算公式為

    式中:r為滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站與新鄭站氣象要素?cái)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù);xi為新鄭站第i年氣象要素的觀測(cè)值為新鄭站n年氣象要素的平均值;yi為滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站第i年氣象要素的觀測(cè)值為滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站n年氣象要素的平均值。

    根據(jù)大樣本原理[12],樣本量大于30 統(tǒng)計(jì)意義較大。 小樣本計(jì)算的結(jié)果可能偏離總體相關(guān)系數(shù),可用無(wú)偏相關(guān)系數(shù)r*加以矯正[11]。

    式中:m為樣本數(shù)量。

    (2)顯著性。 查t分布表,取顯著性水平為5%,驗(yàn)證其相關(guān)性是否顯著。

    (3)比值法確定。 利用式(3)、式(4)計(jì)算滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站與新鄭站共有數(shù)據(jù)年份某個(gè)氣象要素的標(biāo)準(zhǔn)差,當(dāng)滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站與新鄭站之間的相關(guān)系數(shù)r滿足式(5)條件時(shí),相關(guān)氣象要素?cái)?shù)據(jù)可用比值法進(jìn)行補(bǔ)齊、訂正。

    式中:?y、?x分別為滎陽(yáng)生態(tài)觀測(cè)基站、新鄭站共有數(shù)據(jù)年份氣象要素的標(biāo)準(zhǔn)差。

    2.2 一元線性擬合

    設(shè)y為氣象因子因變量,t為時(shí)間樣本序列自變量,建立y與t一元線性擬合方程,計(jì)算氣象要素斜率k變化,分析2010—2020年鄭州邙山局地小氣候變化情況。

    3 鄭州邙山局地小氣候變化分析

    3.1 各氣象要素年際變化特征分析

    對(duì)年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度的時(shí)間序列進(jìn)行一元線性擬合分析,結(jié)果見圖1,年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度的多年均值分別為15.7 ℃、406.35 mm、40.35 ℃、-9.15 ℃、54.53%。年均氣溫、年最低氣溫絕對(duì)值最大值出現(xiàn)在2017年,年降水量、年最高氣溫均在2011年達(dá)到最大值,2020年年均空氣濕度達(dá)到最大值。 由線性擬合斜率可以看出,年均氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度均呈上升趨勢(shì),上升速率依次為 1.564 ℃ /(10 a)、0.155 ℃ /(10 a)、0.691℃ /(10 a)、1.333% /(10 a),氣溫變化最顯著,年降水量呈下降趨勢(shì),下降速率為28.582 mm/10 a。

    圖1 鄭州邙山局地小氣候要素年際變化情況

    鄭州邙山局地氣象要素距平年際變化見表1,年均氣溫負(fù)距平最小值出現(xiàn)在2011年,除2010年、2011年、2012年、2015年外其余年份年均氣溫距平均為正,表明 2013年、2014年、2016年、2017年、2018年、2019年、2020年年均氣溫均高于多年平均氣溫,2017年達(dá)到年均氣溫正距平峰值;年降水量在2011年、2015年、2016年、2020年距平均為正值,其余年份均為負(fù)值,2011年達(dá)到年降水量正距平峰值;2016年為年最高氣溫負(fù)距平的最小值,除2011年、2012年、2017年、2018年、2019年、2020年外其余年份年最高氣溫距平值均為負(fù)值,2011年為年最高氣溫正距平的最大值;2017年年最低氣溫正距平達(dá)到峰值,除2013年、2014年、2015年、2017年、2018年、2020年外其余年份距平均為負(fù)值;2020年年均空氣濕度正距平達(dá)到峰值(4.4%),負(fù)距平最小值(-2.2%)出現(xiàn)在 2019年。年均氣溫、年降水量、年最高氣溫與其多年平均值的最大差值均出現(xiàn)在2011年,年最低氣溫與其多年平均值的最大差值出現(xiàn)在2017年,2020年年均空氣濕度與其多年平均值的差值達(dá)到最大,表明邙山近10 a 有關(guān)年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度等氣象要素極端天氣出現(xiàn)概率最大的年份為2011年。

    表1 鄭州邙山局地氣象要素距平年際變化

    3.2 生態(tài)保護(hù)與各氣象要素相關(guān)性分析

    為探討生態(tài)保護(hù)對(duì)邙山局地小氣候的影響,選用生態(tài)脆弱性指數(shù)間接表示生態(tài)保護(hù)效果。 利用遙感和GIS 技術(shù),基于壓力-狀態(tài)-響應(yīng)評(píng)價(jià)模型,運(yùn)用主成分分析法,計(jì)算生態(tài)脆弱性指數(shù)。 生態(tài)脆弱性指數(shù)越小表明生態(tài)保護(hù)效果越好。 2008年水利部黃河水利委員會(huì)與鄭州市政府聯(lián)合完成了黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程,核心區(qū)面積約100 km2,通過植被重建、生態(tài)修復(fù)、建壩攔蓄洪水泥沙、建立生態(tài)科教示范區(qū)、調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)等措施對(duì)鄭州邙山進(jìn)行生態(tài)保護(hù)。 通過對(duì)2010—2020年鄭州邙山生態(tài)脆弱性評(píng)價(jià),得到近10 a 生態(tài)脆弱性指數(shù)總體呈下降趨勢(shì)(見圖2),生態(tài)保護(hù)效果顯著,鄭州邙山生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于外界干擾的自我恢復(fù)能力整體增強(qiáng)。

    圖2 生態(tài)脆弱性年際變化趨勢(shì)

    已有研究表明,引起氣象要素變化的原因眾多,其中植被凈初級(jí)生產(chǎn)力、植被類型等與生態(tài)保護(hù)相關(guān)的因素均會(huì)對(duì)氣象要素產(chǎn)生影響,因此利用近10 a 生態(tài)觀測(cè)基站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析黃河生態(tài)保護(hù)實(shí)施對(duì)鄭州邙山各氣候要素變化的影響。 生態(tài)脆弱性指數(shù)與年均氣溫、年降水量、年最高氣溫、年最低氣溫的Pearson 相關(guān)系數(shù)和無(wú)偏相關(guān)系數(shù)見表2。 取顯著度為5%,經(jīng)顯著性檢驗(yàn),生態(tài)脆弱性指數(shù)與年降水量、年最低氣溫的相關(guān)性最強(qiáng),其中生態(tài)脆弱性指數(shù)與年最低溫度的無(wú)偏相關(guān)系數(shù)為(-0.98),與年降水量的相關(guān)性次之,與年最高氣溫的相關(guān)性最弱,具體表現(xiàn)為生態(tài)脆弱性指數(shù)與年最高氣溫正相關(guān),與年均氣溫、年降水量、年最低氣溫均負(fù)相關(guān)。

    表2 2010—2020年鄭州邙山生態(tài)脆弱性指數(shù)與各氣象要素的Pearson 相關(guān)系數(shù)與無(wú)偏相關(guān)系數(shù)

    4 結(jié) 語(yǔ)

    2010—2020年鄭州邙山局地小氣候變化明顯,除年降水量外,年均氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、年均空氣濕度均呈上升趨勢(shì),年降水量減小,氣溫升高,年空氣濕度增大,土壤及地表植被持水量及保水功能增強(qiáng)。 生態(tài)脆弱性指數(shù)與年最高氣溫正相關(guān),與年均氣溫、年降水量、年最低氣溫均負(fù)相關(guān),當(dāng)生態(tài)保護(hù)效果越來(lái)越顯著(生態(tài)脆弱性指數(shù)逐漸降低)時(shí),年最高氣溫將會(huì)整體下降,年均氣溫、年降水量、年最低氣溫整體上升,極端天氣出現(xiàn)概率降低。 黃河鄭州邙山水土保持生態(tài)建設(shè)與保護(hù)工程的實(shí)施,有效降低了黃河鄭州邙山極端天氣出現(xiàn)的概率,改善了鄭州邙山局地小氣候,說(shuō)明實(shí)施生態(tài)保護(hù)可以有效改善區(qū)域氣候條件,對(duì)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

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