关键词:气温变化;城市化影响;热岛效应
中图分类号：TU984文献标识码：A
1.引言
目前，有关城市化对环境气象的影响已如火如荼的展开。郭凌曜对比分析了常德站和临澧站各气候要素变化的趋势得到两个站平均气温和最低气温呈线性递增趋势。相对湿度呈线性递减趋势，在城市人口大幅度增加年的前后，气候要素变化存在显著突变，且以气温、湿度最为剧烈，呈现出明显的干岛、热岛效应。周彦丽等对南京城市化的研究表明：南京城市化与增温显著相关，城市化对年平均最低气温影响最显著，对年平均气温的影响其次，对年平均最高气温的影响最小。马明敏等对沈阳城市化研究表明：沈阳城市化发展对郊区气温影响最显著，另外，城市化对平均气温、风速的影响比其对相对湿度、降水量的影响更为显著.
2.研究区概况
齐齐哈尔位于北纬45°至48°,东经122°至126°，地域平坦，平均海拔146米，东部和南部地势低洼。齐齐哈尔市属中温带大陆性季风气候。年平均气温3.2℃，四季特点十分明显：春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季暂短霜早，冬季干冷漫长。齐齐哈尔南部属温暖干旱农业气候区，中部属温和半干旱农业气候区，北部属温凉半湿润农业气候区。地质构造属于新华夏系第二沉降带和第三隆起带的交接处，嫩江大断裂贯通平原全境。地势北高南低，北部和西部是小兴安岭南麓，中部和南部为嫩江冲积平原
3.资料和方法
（1）1963―2013年齐齐哈尔地区的齐齐哈尔站和泰来站逐年平均气温、年最高平均气温、年最低平均气温资料。
（2）采用时间序列趋势分析、相关性分析。
4.结果与分析
温度作为衡量城市化对气候影响的重要指标，其变化包含着城市化对其的潜在影响，因此研究温度变化趋势十分必要。自1963年以来，齐齐哈尔市温度持续升高，由图1图2可知齐齐哈尔市年平均温度、年平均最高温度、年平均最低温度均呈上升趋势，各自的倾向率分别为：0.3℃/10a、0.1℃/10a、1.2℃/10a，相关系数r分别为0.352、0.093和0.516，平均气温的变化最具显著性。1988年以前，齐齐哈尔市年平均气温未超过4℃；而1988年至2007年，20年里年平均气温均在4℃以上，2007年甚至达到5.9℃。齐齐哈尔市最低温度呈显著上升趋势；最高气温呈缓慢上升。深入探讨其影响因素及变化特征将有助于揭示其环境气象的蠕变过程。
图11963-2013年齐齐哈尔市平均气温(℃)变化及线性拟合横坐标为年份。
a
b
图21963-2013年齐齐哈尔市平均最高(a)和最低(b)气温(℃)的时间变化及线性拟合
横坐标为年份。
5.齐齐哈尔市和泰来县气候要素对比分析
本文选取了地理位置、地形地貌与齐齐哈尔市相近、经纬度接近的泰来县气候资料与齐齐哈尔市气候要素进行对比。泰来县城市化程度较低，自然环境良好，气候条件稳定，具备作为城市化较低、表征全球气候变暖的本底县市条件。表1给出了齐齐哈尔市与泰来县各气象要素年代际差值。对比两站可以看出，齐齐哈尔市与泰来县年平均温度倾向率变化趋势基本一致，除1963-1970年以外，其余年份齐齐哈尔增温倾向率幅度比泰来县高，总体来看，齐齐哈尔市比泰来县温度倾向率要高，说明齐齐哈尔市自1963年以来，市区年平均温度比泰来县代表的城市化程度较低的县市增加幅度要大。
表1齐齐哈尔市、泰来县年代际气候要素倾向率
6.齐齐哈尔市城市化因子对市区气候要素的贡献率
贡献率是分析经济效益的一个指标。它是指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即产出量与投入量之比，或所得量与所费量之比。计算公式：
贡献率（%）=贡献量（产出量，所得量）/投入量（消耗量，占用量）×100%①
此外，贡献率也用于分析经济增长中各因素作用大小的程度。计算方法是：贡献率（%）=某因素贡献量（增量或增长程度）/总贡献量（总增量或增长程度）×100%②
上式实际上是指某因素的增长量（程度）占总增长量（程度）的比重。本文使用的是第二个公式。
另T齐齐哈尔市区=T大气背景值+T城市化③
本研究中，由于泰来县城市化程度较低，地形地貌、地理位置与齐齐哈尔市十分接近，具备本底县市的参考价值。本文将其温度变化视为全球气候变暖的背景值。
公式③则变成T齐齐哈尔市区=T泰来+T城市化④
变换得T城市化=T齐齐哈尔市区-T泰来⑤
r城市化=T城市化/T齐齐哈尔市区⑥
r城市化为城市化因子对齐齐哈尔市温度变化的贡献率
将1963-2013年的齐齐哈尔市、泰来县年平均温度代入公式，计算可得：r城市化为11%，即齐齐哈尔市城市化因子对齐齐哈尔市增温效应影响占率为11%，说明齐齐哈尔市增温效应主要受全球变暖的影响，城市化进程对其产生影响相对较小。
7.结论
（1）齐齐哈尔市1963-2013年的平均气温、最高和最低气温总体呈上升的变化趋势，与全球的变暖的变化趋势一致，但年平均气温增温倾向率大于同期全国的片平均倾向率。
（2）齐齐哈尔市城市化因子对齐齐哈尔市增温效应影响占率为11%，说明齐齐哈尔市增温效应主要受全球变暖的影响，城市化进程对其产生影响相对较小。
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关键词：长三角地区；极端气温；时空变化；张力样条插值法；规则样条插值法
中图分类号：P457文献标识码：A文章编号：1672-1683（2016）04-0042-06
Abstract：Baseonthedailytemperaturedataof34meteorologicalstationsintheYangtzeRiverDeltaregionduring1960-2012，byusingtrendanalysis，waveletanalysis，Mann-Kendalltest，andsplineinterpolationmethod，thetemporalandspatialvariationcharacteristicsofextremetemperatureinYangtzeRiverDeltawereanalyzed.Theresultsshowedthat：inrecent53years，coldindexshowedasignificantlyupwardtrend，andpassedthe0.01reliabilitytest，withtheclimatetendencyrateof-2.8d/（10a），-4.1d/（10a）and0.45℃/（10a），respectively.Thewarmindexhadarisingtrendbutthetrendwasnotsignificant，onlywarmdayindexandtheextrememaximumtemperaturepassedthe0.05reliabilitytest.Fromaspatialdistributionperspective，thenumberofhightemperaturedaysandtheextrememaximumtemperatureshowedthedistributionrulesofnorthlowandsouthhigh，eastlowandwesthigh，andcoastallowandinlandhigh.Lowtemperaturedaysandextrememinimumtemperaturewerecontrary.Fromachangetrendperspective，extremetemperatureindexshowedarisingtrend，andthemostobviousupwardtrendareasoftheextremelowandextremehightemperaturewereShanghai，Nanjing，Hangzhouandotherlargecitiesandsurroundingareas.
Keywords：YangtzeRiverDeltaregion；extremetemperature；spatialandtemporalvariations；splinewithtension；regularizedspline
全球变暖的大背景下，极端天气气候事件的发生越来越频繁。据估计[1]，1991年-2000年的10年里，全球每年受到气象水文灾害影响的平均人数为2.11亿，是因战争冲突受到影响人数的7倍。研究表明[2-13]，我国近百年来地面气温已明显增暖，增温速率约为0.08℃/（10a），与全球同期平均相当或略强；近54年我国年地表平均温度增温速率0.25℃/（10a），明显高于全球或北半球同期水平。
极端天气气候事件的研究受到了越来越多的关注，国内外学者对极端气温变化趋势特征也进行了大量研究。如Klein等[14]采用极端气候指数研究了欧洲日极端气温和降水的变化趋势；高路等[15]研究指出，东北、青藏高原及西北地区为极端低温的集聚区，其中青藏高原为全国极端高温中的唯一冷中心，西北盆地为最热中心；王刚等[16]分析了海河流域极端高温和极端低温的长期变化特征和流域整体增温的气候变化背景，得出极端低温增幅明显高于极端高温，对平均气温上升的贡献较大的结论；翟盘茂[17]等依据经典气候学定义，通过阈值分析的方法研究了中国北方近50年的温度和降水极端事件变化，发现中国北方夜间温度偏低日数显著减少而白天温度偏高日数趋于增加。王琼[18]等采用WMO推荐的极端气温指数研究了近50年长江流域极端气温事件，结果显示冷指数基本都呈现减少趋势而热指数呈现一定的上升趋势，并且冷指数的上升速率较大。
长江三角洲地处我国东南沿海，是暴雨、夏季高温等极端气候事件经常发生的地区之一，极端天气气候事件在该地区发生所造成的经济、财产损失和社会影响往往也是巨大的。鉴于目前国内外专门研究长三角地区的极端气温时空变化特征的文献很少，本文拟采用长三角地区34个气象站1960年-2012年长时间序列逐日气温资料，揭示该地区极端气温事件的发生频率、时间变化和区域分布特征，旨在于为区域气候变化和城市气候研究以及区域经济发展提供可靠的依据。
1数据与方法
1.1数据来源
研究区为江苏、浙江全省以及上海市和安徽省的合肥、芜湖、滁州、马鞍山和铜陵五地级市所辖区域。地面气象观测资料来自于国家气象信息中心，共选取长江三角洲地区34个观测站（图1）的逐日气温资料，序列均一性都已经过检验。
由于各站点资料序列起始时间参差不齐以及资料序列中缺测情况不一，文章综合考虑选取各站点资料序列的时间段为1960年1月1日至2012年10月31日共53年，其中浙江龙泉站由于资料不全选取的时间段为1960年1月1日到2008年12月31日。
1.2样条插值
本文采用样条插值法对长三角地区极端气温空间分布特征进行分析。样条插值法从根本上属于多项式插值，该方法主要是通过估计方差，利用一些特征节点，用多项式拟合的方法来产生平滑的插值曲线。这种方法适用于逐渐变化的表面，如温度、高程、地下水位高度或污染浓度等。如果用ve表示待估计点的值，则有：
2长三角地区极端气温时空变化特征
2.1极端气温指数定义
本文选取世界气象组织（WMO）推荐的16个极端气温指数中的6个指数（表1），从三个方面定义气温的极端变化，对于气温变化进行细微地分析。
可以看出，这6个指数分别从相对、绝对和极值三个方面进行了定义，实际上也可以把6个指数分为从冷和热或者极端低温和极端高温两个方面分别定义，其中冷指数（极端低温指数）有3个，分别为冷夜指数、低温日数、极端最低气温；暖指数（极端高温指数）分为暖昼指数、高温日数和极端最高气温。
2.2极端气温变化趋势
近50多年长三角地区6个极端气温指数的年代际变化见图2。分析表明，冷夜指数和低温日数均呈下降趋势，其中20世纪60年代和2003年以后略有波动；暖昼指数和高温日数伴随着较大的波动而缓慢上升，极端最低气温和极端最高气温也呈稳步上升趋势。从6个指数的变化可以得出长三角地区的极端低温和日最极端高温都有所上升，极端低温比低端高温上升的更为明显，是气温变暖的最主要特征。
从表2可以看出，冷夜指数、低温日数的下降和极端最低气温的上升明显而且稳定，冷夜指数、低温日数的变化速率分别为-2.8d/（10a）和-4.1d/（10a），并且两者都通过了0.01的信度检验，最低气温也以0.45℃/（10a）的速度上升且通过0.01的信度检验。可见，近53年长三角地区的冬季气候变暖异常显著。
暖昼指数、高温日数和极端最高气温也有上升的趋势，而与冷指数相比，这三个暖指数波动较为剧烈且上升趋势不显著。其中，暖昼指数上升速率为1.7d/（10a），通过了0.05的信度检验，高温日数上升速率为1.1d/（10a）且没有通过检验，极端最高气温上升速率为0.21℃/（10a）通过了0.05的信度检验。
总之，全球变暖的背景下长三角地区的冷指数显著上升，相比夏天，冬天变暖更为明显。过去53（1960年-2012年）年，长三角地区平均极端最低气温上升了2.3℃，低温日数平均减少了21d。
2.3极端气温空间变化特征
2.3.1极端气温区域分布特征
为得到极端气温区域分布特征，分别计算长三角地区的低温日数、高温日数、极端最低气温、极端最高气温的空间分布（图3），分析可知如下结果。
（1）冷指数。低温日数分布总体呈北高南低态势，而且在浙江地区，东南沿海高于内陆，而苏、皖、浙三省交界处较同纬度的值相对较低。高值区为江苏北部，最高为赣榆站达84d，低值区为浙江东南沿海及岛屿，最低玉环站为5.9d。极端最低气温分布为北低南高，最低为赣榆站达-11.2℃，最高为大陈岛-2.3℃。上述空间分布是纬度、海陆分布和地形对低温日数和极端最低气温共同影响的结果。
（2）暖指数。高温日数的空间分布与极端最高气温的分布极为相似，两者都呈现北低南高、东低西高、沿海低内陆高的分布规律。其中高温日数和极端最高气温的高值区分布在浙南中部地区，最高均为丽水站高温日数和极端最高气温分别达45.1d和39.6℃，低值区为浙江东南沿海的岛屿，最低为大陈岛站高温日数和极端最高气温分别为0d和31.4℃。可以看出，浙江丽水地区为长三角夏季最为炎热的地区，而浙江东南部岛屿如大陈岛为长三角地区夏季最为凉爽的地区，浙江东南部夏季温度梯度较大，主要体现了海陆分布和海陆风对气温的影响。
2.3.2极端气温变化趋势空间分布
利用Mann-Kendall检验，对冷夜指数、低温日数、极端低温和暖昼指数、高温日数、极端高温变化趋势的空间分布（图4）进行研究发现如下结果。
（1）冷夜指数、低温日数全为下降趋势，极端最低气温全为上升趋势，即均为变暖趋势。各个指数通过验证的站点数目和通过验证率具体见表3，三个冷指数通过0.05信度检验的站点数分别为32、32和29，占总站点的94%、94%和85%，其中冷夜指数、低温日数两者通过0.01信度检验的站点数均达85%以上。三个冷指数趋势大小分布较为相似，冷夜指数下降趋势大值基本分布在南京以北和以上海、杭州、宁波为中心的三个片状区域，倾向率最大为高邮站的4.2d/（10a），小值区主要分布在浙东南沿海岛屿。低温日数下降趋势的大值区主要分布在除太湖区域外的整个江苏地区以及上海、杭州、宁波等地方，倾向率最大仍然为高邮站的6.9d/（10a），小值区仍然分布在浙江东南沿海岛屿。极端最低气温上升的大值区主要分布在以徐州、赣榆、南京、常州、洪家为中心的点状区域，倾向率最大南京站的为0.78℃/（10a），小值区分布在浙江南部边缘站点。
（2）暖昼指数、高温日数、极端高温3个暖指数的升高没有冷指数的变暖明显，但大部分站点呈上升趋势。其中，上升趋势最为明显的地区基本为杭州湾以北及以南的沿海区域和杭州地区，而暖昼日数上升的大值区向南延伸到浙江东南部沿海地区，极端最高气温上升的大值区向北延伸到江苏苏州、南通等地区，这些大值区站点的上升趋势都通过了检验，大部分站点通过了0.01的信度检验。暖昼指数、高温日数、极端最高气温上升倾向率最大值分别为洪家站的6.2d/（10a）、鄞县的5.4d/（10a）、上海龙华站的0.66℃/（10a）。三者变化趋势为负即为下降趋势的站点基本分布在江苏西北部。
从6个气温指数的变化总体来看，无论极端低温（即冷指数，前文由日最低气温定义）还是极端高温（即暖指数，前文由日最高气温定义），长三角地区大部分站点都表现为上升趋势，而只有小部分站点的极端高温呈微弱下降趋势。极端低温上升最为明显的地区为苏北以及南京、上海、杭州、宁波等大城市区域，极端高温上升最为明显的地区为江苏南部及沿海、浙江东部沿海以及杭州地区。极端低温和极端高温全为上升趋势且通过检验的站点有8个，分别为高邮、南通、溧阳、龙华、杭州、平湖、鄞县和洪家。
3结论
（1）近53（1960年-2012年）年，冷夜指数、低温日数、极端最低气温3个冷指数都呈显著上升趋势，且均通过了0.01的信度检验，气候倾向率分别达-2.8d/（10a）、-4.1d/（10a）和0.45℃/（10a），暖昼指数、高温日数和极端最高气温3个暖指数虽也有上升趋势但趋势较为不显著，仅有暖昼指数与极端最高气温通过了0.05的信度检验。
（2）极端低温主要体现为低纬地区高于高纬地区沿海地区高于内陆地区，最低为苏北徐州、赣榆等地区，最高为浙东南玉环等地区；极端高温主要体现为沿海低于内陆，当然与纬度也有一定关系，其中最高为浙江金华、丽水地区，最低为浙东南玉环、大陈岛等地区；相比夏天变暖，冬天变暖更为明显，过去53（1960年-2012年）年，长三角地区平均极端最低气温上升了2.3℃，低温日数平均减少了21d。
（3）极端气温指数变化趋势均表现为上升趋势，但各有差异，极端低温表现为上升趋势，且较极端高温更为明显，极端低温上升趋势较为明显的地区为江苏大部、上海和浙江少部分地区，最为明显的是高邮、南京、上海、杭州、宁波等地区；极端高温上升明显的区域为苏南、上海以及浙江东南部，最为明显地区为南通上海一带、杭州以及宁波等地区。
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关键词气温；变化趋势；突变；安徽寿县
中图分类号P423.3文献标识码A文章编号1007-5739（2016）10-0228-04
AnalysisonAir-TemperatureVariationTrendandAbruptChangeinShouxianCountyBasedonMann-KendallMethod
HUANGYuan-shan
（HuainanMeteorologicalBureauinAnhuiProvince，HuainanAnhui232007）
AbstractBasedontheMann-KendallandothermethodsofstatisticalanalysisofthetemperatureseriesinShouCountyfrom1955to2015，theresultsshowedthattheaveragetemperaturehasobviousupwardtrendlast60years，warmingrateof0.349℃/10ainShouCounty.Warmingtrendisobviousinspring，autumnandwinter，andthetrendisrelativelyweakinsummer.Theannualaveragetemperatureof1950～1980swasonthelowside，continuedwarmsincethe1990s.Annualaveragetemperaturegenerallycanbedividedintotwostages，forslantcoldstagefrom1955to1993，forslantwarmstagefrom1994to2015.Significantdifferencewasfoundintwophasesofaveragetemperature，annualaveragetemperatureofthewarmingmutationhappenedin1998.Spring，autumn，winteraveragetemperatureandannualaveragetemperaturevariationcharacteristicsweresimilar，butthereweredifferencesaboutthetimeofthewarmingmutation，springwarmingmutationoccurredin1999，autumnwarmingmutationoccurredin1997，thewinterwarmingmutationoccurredin1990.Summeraveragetemperaturechangeswithuniquefeatures，acoolmutationhappenedin1958，thewarmingmutationdidnothappen.
Keywordstemperature；changetrends；abruptchange；ShouxianAnhui
自20世纪以来，全球持续变暖，气候变异，极端天气事件显著增加。IPCC的评估报告[1-3]以及全象记录均表明，全球正处在一个快速的升温时期，1880―2012年，全球海陆表面平均温度呈线性上升趋势，升高了0.85℃。施能等[4]对我国近百年气温变化规律研究也表明，20世纪以来中国绝大部分地区气温变暖。王绍武[5]对中国近百年的气温变化规律研究表明，我国的气候变化与全球的气候变化不完全同步，相关系数在0.3～0.4之间。
寿县地处安徽中部，淮河南岸，位于我国南北气候过渡带，属亚热带北缘季风性湿润气候类型。该文利用寿县国家观象台气温观测资料，分析其演变特征，期望为应对气候变化提供参考依据，服务于地方经济社会发展。
1资料选取及分析方法
选用寿县1955―2015年共61年的气温观测资料，形成春季（3―5月）、夏季（6―8月）、秋季（9―11月）、冬季（12月至次年2月）和年平均气温序列，利用线性回归法和累积距平法分析气温序列的线性变化趋势倾向率和变化趋势[6]，用Mann-Kendall非参数检验法进行气温突变分析[7]。
2气温变化趋势分析
2.1四季平均气温年际变化趋势分析
2.1.1线性倾向估计和滑动平均分析。线性倾向估计是采用最小二乘法计算气候变量回归系数（变化趋势）和回归常数，用y=a+bt进行线性拟合，其中b表示气候变量的线性变化趋势，b>0表示呈上升趋势，b
寿县的四季气温变化情况如图1所示。可以看出1955―2015年，寿县春季平均气温14.8℃，变化区间为13.0～16.4℃，波幅3.4℃；夏季平均气温26.6℃，变化区间为25.2～28.5℃，波幅3.3℃；秋季平均气温16.2℃，变化区间为14.6～18.1℃，波幅3.5℃；冬季平均气温2.9℃，变化区间为0～4.8℃，波幅4.8℃。总体上春季、秋季和冬季平均气温呈明显的上升趋势，增温趋势的显著水平
2.1.2累计距平分析。累积距平法是利用平均气温资料，求出平均气温距平值和累积距平值并绘出气温距平变化曲线判断气温变化趋势[9]。寿县1955―2015年四季平均气温距平和累积距平如图2所示。可以看出，春季平均气温可大体分为2个阶段，1955―1996年为偏冷阶段，偏冷（负距平）和偏暖（正距平）比为31∶11；1997―2015年为偏暖阶段，偏暖和偏冷比为17∶2。夏季平均气温可大体分为3个阶段，1955―1967年为偏暖阶段，偏暖和偏冷比为10∶3；1968―1993年为偏冷阶段，偏冷和偏暖比为18∶8；1994―2015年为正常阶段，偏暖和偏冷数量比为13∶9。秋季平均气温可大体分为2个阶段，1955―1993年为偏冷阶段，偏冷和偏暖比为23∶16；1994―2015年为偏暖阶段，偏暖和偏冷比为16∶6。冬季平均气温可大体分为2个阶段，1955―1985年为偏冷阶段，偏冷和偏暖比为21∶10；1986―2015年为偏暖阶段，偏暖和偏冷比为23∶7。
2.2年平均气温年际变化趋势分析
2.2.1线性倾向估计和滑动平均分析。寿县的年平均气温变化情况如图3所示。可以看出，1955―2015年，寿县年平均气温15.1℃，变化区间为14.0～16.2℃，波幅2.2℃。年平均气温总体上呈明显的上升趋势，变化倾向率为0.167℃/10年，增温趋势的显著水平
2.2.2累计距平分析。根据累积距平法分析，寿县年平均气温可大体分为2个阶段，1955―1993年为偏冷阶段，偏冷和偏暖比为28∶4；1994―2015年为偏暖阶段，偏暖和偏冷比为20∶2。2个阶段的平均气温相差0.8℃，差异显著（图4）。
2.3四季和年平均气温年代际变化趋势分析
寿县四季和年平均气温年代际变化情况见表1。可以看出，寿县年平均气温总体呈波动上升趋势，20世纪50―80年代平均气温全为负距平，年代内平均气温正距平占比全部≤20%，平均气温偏低，为偏冷期；90年代距平值由负转正，气温开始转暖，尤其是21世纪00年代后平均气温显著增暖，年代内平均气温正距平占比均≥60%。春、秋和冬季平均气温的年代际变化与年平均气温的变化趋势相似，其中秋、冬季在90年代开始变暖，年代内平均气温正距平占比均≥67%；春季平均气温距平由负转正为00年代，比秋季、冬季和年平均气温滞后了一个年代，年代内平均气温正距平占比均≥80%。夏季平均气温年代际变化与年平均气温变化趋势不一致，呈“V”字型变化，50年代为最大正距平，逐步降低到80年代的最大负距平，其后逐步上升成正距平。
4结论
（1）寿县春季、秋季、冬季和年平均气温呈明显的上升趋势，显著水平
（2）寿县年平均气温20世纪50―80年代为负距平，偏低，90年代以来为正距平，偏高；年平均大体可分为2个阶段，1955―1993年为偏冷阶段，1994―2015年为偏暖阶段，2个阶段平均气温差异显著。春季、秋季和冬季平均气温变化和年相似，也可分为偏冷和偏暖2个阶段，其中春季平均气温冷暖转化发生在1997年，比年平均气温转化晚3年；秋季平均气温冷暖转化发生在1994年，与年平均气温转化一致；冬季平均气温冷暖转化发生在1986年，比年平均气温转化早8年。夏季平均气温变化可大体分为3个阶段，1955―1967年为偏暖阶段，1968―1993年为偏冷阶段，1994―2015年为正常阶段。
）
（3）寿县春季、秋季、冬季和年平均气温在90年生了增温突变，但增温突变的时间不一致，冬季增温突变最早，发生在1990年，秋季增温突变发生在1997年，年平均气温增暖突变发生在1998年，春季增温突变最晚，发生在1999年。夏季平均气温在1958年发生了一次降温突变，没有发生增温突变。
关键词气候变化；趋势；干旱；吉林长岭
中图分类号P461文献标识码A文章编号1007-5739（2013）16-0239-03
由于人类活动和自然变化的共同影响，全球气候正经历一场以变暖为主要特征的显著变化，已引起了国际社会和科学界的高度关注[1-3]。全球气候变暖已是被各国气象学家所承认的不争事实，它对自然、经济、社会和政治带来严重影响，已成为各国政府和科学界所关注的重大问题[4]。2001年IPCC第3次评估报告指出，1860—2000年全球平均气温上升了0.4～0.8℃，20世纪90年代是20世纪最暖的10年。在全球变暖背景下，近100年来中国年平均气温明显增加，达到0.5～0.8℃，比同期全球增温平均值略高。在此大环境下，该文对长岭县近40年的气象资料进行初步分析，探讨了气温、降水量、日照时数和无霜期等气象要素的变化趋势，通过掌握气候变化趋势规律，可以提前做好干旱预报、预防，为当地各级领导组织指挥农业生产、开展人影作业、指导农民进行田间管理提供可靠的决策依据。
1资料与方法
长岭县位于吉林省西部、松原市西南部，属于北寒温带大陆性季风气候区。多年平均降水量远小于蒸发量，由于水分收支严重失衡，造成该区旱灾严重，有“十年九旱”的农谚。近20年中1993、1995、1996、2000、2001、2004、2006、2007、2009、2011年都出现严重的旱灾，其他年份也有不同程度的阶段性干旱，且干旱有越来越频繁的趋势。由于长岭县春、夏、秋季经常发生不同时段和程度的干旱，对当地农业经济造成重大的影响。该文选用长岭县1971—2010年40年历年逐月地面观测资料，包括气温、降水量、日照时数、无霜期等，用最简单的回归模型一元线性回归来分析当地各种气象因素，通过一元线性回归模型的建立过程，了解某一气象要素随时间的变化趋势，分析其出现的规律和特征。为了对这些气象要素进行更好的分析，该文用时间年份（x）作为自变量，各个气象要素作为因变量（Y）建立一元趋势方程Y=mx+c，以反映因变量的变化趋势。其中c为常数，m为趋势系数。m、c都可由最小二乘法求得。所有数据均作为整数计算。
2气温变化
选取1971—2010年年平均气温进行分析，如图1所示。经相关计算，其变化趋势方程可表示为：
Y=0.0439x+4.8651（1）
通过（1）式，对其拟合效果进行了检验，均通过了0.05和0.01的显著水平。通过数据可知，长岭县的年平均气温以0.20℃/10a的速度上升，其速度远远高于中国1951—1989年的平均气温线性增长率（0.04℃/10a），也比每100年升高0.6℃的全球平均升温趋势要显著。
从年平均气温波动看，1974、1976、1985、1987年是长岭县的“冷谷年”，年平均气温为4.6℃，最低值是1985年的4.4℃；而1995、2002、2003、2004、、2007、2008年则是长岭县的“暖峰年”，年平均气温≥6.5℃，最高出现在2007年，为7.5℃，比40年来的年平均气温值高出1.7℃。1971—2010年间，最暖的2007年比最冷的1985年平均气温高了3.1℃。从1985年开始升温趋势逐渐明显，到2000年，气温回升速度加剧，从2001—2010年年平均气温为6.4℃，比近40年年平均气温高0.6℃。
3降水量变化
近40年来，长岭县的降水量在总体趋势减少的情况下表现出明显的阶段性的起伏变化，如图2所示。通过计算得出延吉市年降水量的趋势变化方程为：
Y=-2.0444x+466.58（2）
对（2）式拟合效果进行了检验，均通过了0.05和0.01的显著水平，通过1971—2010年40年年平均降水量折线图可以看到，近40年来的降水量阶段性的起伏变化明显：但整体降水量在下降，1983—1994年表现为波动性增加；从1994年表现出明显的阶段性减少，1973、1982、1993、1996、2001、2006、2009年是长岭县年降水量的低谷年，这几年年平均降水量为286.5mm，其中2006年降水最少，为270.3mm；从趋势看，1983年开始回升，至1994年为降水量高峰年，最多为1983年，为716.2mm。而且自1994年以后，年降水量的减少幅度明显增大，但在总体上，长岭县近40年来年降水量呈缓慢减少的趋势。
4日照时数和无霜期
通过1971—2010年40年年日照时数资料可以计算得出日照年合计的趋势方程为：
Y=-6.2045x+2818.2（3）
（3）式通过了0.05的显著水平检验。通过公式可知，日照年合计以平均每年6.2h速度减少，趋势明显，如图3所示。由于近40年随着城市化的进程加快而引起雾霾天气的增多及其他综合因素的影响，导致年日照时数逐渐减少。
通过相关资料得知，长岭县1971—2010年40年平均无霜期在150.85d，且无霜期不断延长，每年以0.468d的速度在增加。
5未来干旱的发展趋势
吉林大学的李海毅、汤洁等人，首先进行了吉林西部应用分形理论对1951—2003年共53年干旱指数的R/S分析，计算出Hurst系数，结果表明吉林西部的干旱指数在时间序列上具有显著的自相似性。在此基础上，如图4所示，应用连续变维分形模型预测了2004—2023年的干旱指数，预测结果表明，未来20年间吉林西部干旱指数呈上升趋势，最大值为5.35，平均值为4.70。与前l1个时段相比，最大值增加0.48，平均值增加0.57。干旱指数持续上升，反映了该区气候向干旱化演变的趋势。造成这一演变的原因主要有两方面：一是诸如干旱、少雨、多风、日照率高等自然因素，同时受全球气候变暖影响，气温升高导致蒸发量增大；二是近几十年来由于不合理开发利用土地资源，诱发了土地退化（主要表现为土地沙化、土地盐碱化及草场退化），导致地表植被盖度降低，干旱程度将加剧。
6结语
由于长岭县的干旱总伴随阶段性高温，而高温又使得干旱加剧，两者互相影响，恶性循环。加上地理环境影响，各种因素使得长岭县发生干旱灾害的频率和程度都远远大于吉林省的其他市区。近年来，随着气候不断变暖，长岭县气候异常，雨热不同季，大田作物生育期内降水量少，持续的高温、干旱给农作物正常生产带来严重的危害。为了减少或避免损失，必须采取相应的预防措施，选育抗旱品种是首要任务，其次应做好灌溉准备，加强田间管理，科学施肥，合理密植，改变传统的耕作方式，营造良好的田间小气候。再者根据长岭县的干旱特征合理地调配水资源，降低干旱带来的危害，尽量避免社会经济干旱的发生。建立合理的用水、蓄水措施，根据长岭县干旱特征的规律，修建水库等蓄水工程，合理地调配水资源，提前做好抗旱准备，减少干旱带来的危害。不断开展气候变化的监测和对农业生产的影响评估，将有助于促进长岭县的农业持续发展，同时也能以现代化的科技手段和及时准确的服务产品尽量减少干旱对当地农业带来的经济损失。
7参考文献
[1]中国气象局.气象辐射观测方法[M].北京：气象出版社，1996.
[2]钟起海，钟佳李，王芳.定安县近40年气候变化特征分析[J].气象研究与应用，2010（2）：8-11.
关键词：霜期变化趋势分析
中图分类号：P423.4文献标识码：ADOI：10.11974/nyyjs.20170229064
霜期是指一年中初霜至次年终霜间的时段。霜期的长短主要取决于初霜出现以及终霜结束时间的早晚，近年来研究表明，中国80%以上区域呈现初霜日推后、终霜日提前的趋势[1]，在1961―2007年的47a间，全国平均终霜冻日期提早2d/10a，初霜冻日期推迟1.3d/10a[2]。春季K霜日提前结束和秋季初霜日的推迟来临使得霜冻期缩短而作物生长季拉长，对农业生产有着极为重要的影响。阳信县地处鲁北地区，为华北平原与黄河三角洲交汇地带，是传统农业生产县，霜期长短的变化对农业生产发展有着十分重大的意义。
1资料来源及数据分析方法
本文所选资料来自于阳信县1981―2015年历年地面气象观测记录中的初霜日、终霜日、无霜期资料。对所选资料进行分析整理，采用线性回归方法和气候倾向率的变化对资料的趋势进行分析。
2阳信县霜期变化特征分析
1981―2015年阳信县霜的出现有明显的季节特征，主要出现在每年10月下旬―次年4月上旬，其中11月―次年3月出现日数占全年的94.6%。初霜日最早出现在1992年10月5日，终霜期最晚出现在2000年4月24日，霜期最长198d，出现在1996年，无霜期最长227d，出现在2014年。
2.1霜期的年代变化特征分析
从表1可知，阳信县霜期变化时代特征明显。20世纪90年代初霜出现最早，平均初霜日为10月17日，终霜结束最迟，为4月11日，霜期最长，与山东省霜冻的气候变化相吻和[3]。2001―2010年初霜出现最迟，平均初霜日为10月25日，而终霜最早结束年代则出现在2011―2015年，可以明显看出终霜日提前无霜期延长趋势。
2.2初霜日特征分析
近35a，阳信县初霜日平均出现日期为10月22日，最早出现日期为10月5日（1992年），最晚出现日期为11月10日（1986年）。由图1可得出，在20世纪80年代中期为明显的晚霜年代，而在20世纪80年代后期及90年代初霜出现日期明显提前于平均初霜日，为显著的早霜期，其后初霜日随着年代的变代逐渐推迟。根据35a初霜日变化曲线，计算得出初霜日变化线性回归方程y=0.1403x+41931，可见阳信县初霜日变化总体呈推迟趋势，变化倾向率为1.4d/10a。
2.3终霜日特征分析
近35a阳信县终霜日的平均出现日期为4月7日，终霜日最早出现日期为3月19日（2007年），最迟出现日期为4月24日（2000年）。由近35a终霜日变化曲线（图2）可知，终霜日变化年际变幅较大，无明显的时代特征，总体呈提前趋势。计算得出终霜日变化线性回归方程y=-0.1199x+41737，可知阳信县终霜出现日期呈提前趋势，变化倾向率-1.2d/10a。
2.4无霜期变化趋势分析
1981―2015年阳信县无霜期平均197d，最长227d（2014年），较平均值长30d，最短172d（1992年），较平均值短25d，最长无霜期与最短无霜期日数差值为55d。由图3可看出，20世纪80年代无霜期较长，有60%的年份高于平均日数，20世纪90年代无霜期有70%的年份低于平均日数，其后明显增长，近年来变辐较大。根据无霜期变化曲线，计算出无霜期变化线性回归方程y=0.1745x+194.03，可知无霜期变化总体呈延长趋势，变化倾向率1.7d/10a。
3结论
随着年际的变化，阳信县初霜日变化总体呈推迟趋势，变化倾向率为1.4d/10a，终霜结束日期呈提前趋势，变化倾向率-1.2d/10a，霜期缩短，无霜期延长。
阳信县霜期变化时代特征明显，20世纪80年代初霜日有明显极晚值，无霜期较长，20世纪90年代初霜出现最早，终霜最晚结束，霜期最长，其后至最近年份，霜期明显呈缩短趋势。
参考文献
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青藏高原被誉为“世界屋脊”“世界第三极”，它的环境变化，对亚洲乃至全球的气候、环境、生态系统等都有非常大的影响。高原是指平均海拔超过4500米、最高海拔超过8800米的青藏高原的核心区域和主体，雅鲁藏布江、怒江、恒河等众多河流发源于此，它是20多亿人的水源。其重要地位不言而喻，高原的环境问题也一直为全世界所关注。
近日，在中国科学院组织下，国内外上百位专家经过两年多努力，在广泛实际调查的基础上，完成了《高原环境变化科学评估》报告（以下简称《报告》）。《报告》从气候、水体、生态系统、陆表环境、人类活动影响和灾害风险6个方面所涉及的温度、降水、冰川、积雪、湖泊等26项指标，综合评估了高原从过去2000年到未来100年的环境变化。
《报告》显示，高原整体正在变暖、变湿。过去2000年，高原的温度出现了时间长短不等的冷暖变化，但整体呈波动上升趋势。20世纪以来，高原气候快速变暖，特别是近50年来的变暖超过全球同期平均升温率的两倍，是过去2000年中最温暖的时段，并且这一趋势在未来100年还将保持。超全球平均升温率两倍
随着全球变暖，高原的气温呈快速升高趋势。1960～2012年，高原气温的升温率为每10年0.3℃～0.4℃，大约是全球同期升温率的两倍，且冬季升温更为突出。因此，有学者将高原称为“全球气候的驱动器和放大器”。
研究显示，高原升温率的空间变化较大（从每10年的0.09℃～0.74℃不等），高原北部升温幅度明显大于南部。1961～1990年，高原及其周边地区（包括中国境内和周边国家）的升温率随海拔升高而增加。进入21世纪以来，4800米以下范围的升温率差异更为明显。
气候模拟显示，高原升温对海拔的依赖性在未来有可能持续存在。
在气温总体呈升高的同时，高原气温变化呈现出不对称模式，即日最低气温变化率（每年0.041℃）远大于日最高气温变化率（每年0.018℃）。极端冷天气数减少，同时热天气数增加。气候变化模拟显示，高原在未来100年，气温可能将上升4℃，最低气温升高得比最高气温快，冬季升温速度比夏季快。
在降水方面，高原的降水主要发生在夏季（6～9月），占全年降水量的60%～90%。1960～2012年间，高原降水整体呈现增加趋势，即每10年增加2.2%，但南北差异显著：北部降水量增加，南部同期降水减少。这种差异与印度季风减弱和西风加强有密切联系。全球降水数据（GPCP）也显示，20世纪80年代以来，受印度季风影响的喜马拉雅地区，降水有减少的趋势，受西风影响的西昆仑-喀喇昆仑地区的降水则呈现增加趋势。变暖、变湿下的生态变化
变暖、变湿的气候给高原生态带来了诸多变化：冰川后退，湖泊扩张，积雪减少，径流增加……得益于变暖、变湿的气候环境以及我国对地区长期以来的环境治理，该区域的生态系统总体趋好；但是，在气候变暖和人类活动加强的背景下，高原的自然灾害也趋于活跃，潜在灾害风险进一步增加。
冰川后退加剧
实地观测资料显示，20世纪90年代以来，高原冰川后退幅度正在加剧，但存在着明显的区域差异。
近期，有科学家利用卫星遥感手段获得了兴都库什-喀喇昆仑-喜马拉雅286条冰川2000～2008年末端进退的变化信息，结果也表明冰川末端变化存在很大的空间差异，特别是表碛覆盖与否对于冰川末端变化空间格局会造成重要影响。
研究显示，喀喇昆仑山地区有超过50%的冰川处于末端前进或稳定状态，受季风影响的喜马拉雅山地区厚表碛覆盖冰川大多处于稳定状态，但整体上有65%的冰川末端在后退。一些科学家收集了兴都库什-喀喇昆仑-喜马拉雅地区200多条冰川末端变化资料（主要为中国境外），发现喀喇昆仑山地区少量冰川稳定或前进，其他地区的冰川处于不断后退之中。
中科院青藏高原所的有关专家在总结高原及周边地区82条冰川变化情况后发现，55条冰川处于后退状态，藏东南地区冰川的后退速率最大，其次为念青唐古拉山和喜马拉雅山。
总的来看，近期高原及周边地区大部分冰川末端处于后退状态，喜马拉雅山及藏东南地区冰川末端后退幅度最大，帕米尔及喀喇昆仑山地区有一定数量的冰川处于稳定或前进状态，同时表碛覆盖与否可能会极大地影响冰川消融与动力过程，进而影响冰川末端变化。
积雪逐渐减少
近50年来，高原积雪有较大的年际波动，积雪呈现先增加后减少的态势：1960～1990年，高原的积雪日数和雪水当量均呈增加趋势；1990年以来，则出现减少趋势，1990～2004年，积雪日数减少了20天，雪水当量减少了1.2毫米（图2）。高原近30年积雪变化的空间
差异比较明显，具体表现为喜马拉雅山中东段积雪处于减小趋势，而西部处于增加趋势。
湖泊湿地扩张
高原及周边地区是我国最大的湖泊分布区。随着全球变暖，高原的湖泊也发生了显著变化：20世纪的70年代、90年代以及2000和2010年，这里面积大于1平方千米的湖泊数量与面积分别为1081个（4万平方千米）、1070个（3.97万平方千米）、1204个（4.13万平方千米）、1236个（4.74万平方千米）（图3）。这说明，近期高原湖泊数量的增多和面积的增大是十分明显的，有80%以上的湖泊在扩张。
2003～2009年，高原及周边地区约200个湖泊有可利用的激光测高数据。湖泊平均的水位变化率为每年0.14米，包括152个（占湖泊个数的76%）水位升高的湖泊（平均变化率为每年上升0.21米）和48个（占湖泊个数的24%）水位下降的湖泊（每年下降0.08米）。面积较大的色林错显示了快速的水位升高（每年上升0.67米），该湖2010年面积为2349平方千米，超过纳木错的面积（2026平方千米），因而成为目前最大的湖泊。在空间分布上，内流区湖泊水位明显升高。结合湖泊的水位变化及面积数据，科学家对湖泊的水量变化进行估算，显示目前高原湖泊的水量每年增加80亿吨，导致湖泊水位以平均每年0.14米的速率上升。
近期高原湖泊扩张和水量增加的原因主要是冰川消融、降水增加和蒸发减少等所致。在有的地区，冰川消融是湖泊扩张和水量增加的主导因素，像对纳木错水量变化的定量分析就表明，冰川融水对该湖补给增量的贡献率为52.9%；在有的地区，降水增加或蒸发减少可能是湖泊扩张的主导因素。
再来看湿地。自治区湿地总面积约超过6.5万平方千米。高原湿地呈集中分布的特征，其中羌塘高原区的湿地占自治区湿地总面积的74%。
研究人员利用遥感技术对高原近40年来的湿地面积、景观格局、生态环境等方面开展的动态变化监测显示，高原湿地呈总体持续退化和减少态势；但2000年后，湿地萎缩态势减缓，面积呈现出一定程度上的增加。
从湿地类型上看，湿地面积变化存在显著的类型差异性（图4）：1970～2006年，沼泽湿地面积减少了867.53平方千米，减少比例达9.88%；而河流湿地和湖泊湿地面积分别增加了6.8%和2.97%。同一区域也呈现出湿地类型变化的差异性，例如在羌塘高原，1990年以后沼泽湿地面积呈现显著减少态势，湖泊湿地面积却以每年12.37%的速率在增加。
河流径流增加
从长江源区气象台站已有降水资料看，2004年及以后，长江源区降水量显著增多，加之冰川迅速后退，冰川融水显著增加，降水量和冰川融水的增加对
长江源区2004年以后径流量的增加起到了至关重要的作用。
在澜沧江源区，昌都水文站径流量在1961～2007年间整体呈现减少趋势，尤其是夏秋季径流量存在明显的减小趋势。澜沧江上游（昌都以上）出口断面近40年（1956～1995年）径流量变化大致规律为：丰水时段长度缩短，径流量也趋于减少，枯水段增多。专家分析后认为，导致这一现象的原因可能是流域内气温升高使得水分蒸发加快，从而抵消了降水增加的影响。
在怒江，道街坝站径流量在20世纪80年代末期以前总体呈减少的趋势，之后则呈增加的趋势。且年径流量在1958～1979年、1970～1990年及1980～2000年等时期内的增加幅度越来越大；在1958～2000年，除8月份外，道街坝站月径流量均表现出增加的趋势，特别是10月至次年1月份以及春季各月份（3～5月）的径流量，都检测到了显著的增加趋势。
在雅鲁藏布江流域，奴下站的流量在1956～2000年间总体上呈减少趋势，但在进入2000年以后，径流量逐渐回升。雅鲁藏布江径流量的演化特征是有其气候背景的。相关分析表明，降水是雅鲁藏布江径流量演化的主要驱动因素。另外，水汽输送和冰川后退也在一定程度上影响该流域的径流量变化。
草地界限迁移
由于气候趋暖，高原寒带的东界向西移动，亚寒带的东界和东南界显著向西和西北方向迁移；而高原的温带相应扩大，主要体现在高原东部，寒性草原带向温性草原带转化。与冻土环境关系密切的高寒草甸和高寒沼泽草甸出现了显著退化，与冻土环境关系不密切的高寒草原生态系统则相对稳定，并出现扩张趋势。
研究表明，在高寒半干旱地区，海拔低于4900米地带的植物的生长普遍受干旱胁迫；而在海拔高于4900米地带，植物生长主要受低温控制，生长季平均土壤温度（10厘米深）7℃是控制高原草线分布的气候限制阈值，气候变暖将导致高寒草甸的海拔分布中心及其上限向更高海拔位移。
调查显示，高原及周边地区的草地面积从20世纪50年代的1.33亿公顷下降至20世纪90年代中期的1.14亿公顷，至2000年又恢复到1.22亿公顷。
物候变化提前
近50年以来，随着气温的变化，高原在景观和物种尺度上都发生了显著的物候变化，且表现出明显的时空差异。
遥感资料显示，在景观尺度上，自20世纪80年代至今，高原植被的物候总体表现为返青期提前、枯黄期推迟、生长季延长的趋势。20世纪的80年代和90年代，大部分区域植被的返青期都明显提前，高原平均返青期提前了15～18天。本世纪以来，高原春季温度出现大范围上升。从整个时段看，除高原西南部出现大范围返青期推迟外，其他地区的返青期基本呈提前趋势。植被枯黄期的年际变化则相对较小。
多年冻土层退化
青藏公路沿线天然植被陆表环境下的多年冻土的埋藏深度在105～320厘米之间，平均值为218厘米；而在同一地区，受人类活动影响更为剧烈的青藏公/铁路工程走廊带附近，活动层厚度为132～457厘米，平均值是241厘米，人类影响导致的活动层厚度要比天然陆表环境下大
27～137厘米。
监测结果表明，自1995年以来，受人类活动扰动较大的青藏公路/铁路工程走廊带活动层的平均增厚速度可达每年7.5厘米，而工程走廊两侧受人类活动扰动较小的区域，活动层增厚速率的平均值为每年3.6厘米。
