王秀芬，尤 飛

(中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

1961-2010年吉林省作物生長(zhǎng)季極端降水時(shí)空變化特征

王秀芬，尤 飛

(中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

利用吉林省18個(gè)氣象站點(diǎn)1961-2010年逐日降水資料，選取7個(gè)極端降水指標(biāo)，系統(tǒng)分析了吉林省作物生長(zhǎng)季內(nèi)極端降水指標(biāo)的時(shí)空變化特征。研究結(jié)果表明：吉林省作物生長(zhǎng)季內(nèi)極端降水指標(biāo)總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)平均占到全年無(wú)降雨日數(shù)的34.5%，占到整個(gè)生長(zhǎng)季天數(shù)56.4%；從極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時(shí)段的年代變化來(lái)看，GPCDD和CDD>10表現(xiàn)為在各個(gè)時(shí)段趨于平均分配的趨勢(shì)。GPRr25和GPRr50的出現(xiàn)時(shí)段主要集中在7月和8月兩個(gè)時(shí)段，其中以7月下旬頻率最高；GPTDD、GPCDD和TCDD>10總體上均表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢(shì)；18個(gè)站點(diǎn)GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50這4個(gè)指標(biāo)線性傾向率的空間分布來(lái)看，空間變化趨勢(shì)不明顯。GPRr25和GPRr50在西北部地區(qū)線性傾向率為負(fù)值，GPTDD和GPCDD在各站點(diǎn)都表現(xiàn)為增長(zhǎng)趨勢(shì)。所得結(jié)論一定程度上明確了吉林省作物生長(zhǎng)季極端降水災(zāi)害發(fā)生的時(shí)段和范圍，從而為極端災(zāi)害的防抗避減提供參考。

極端降水；作物；生長(zhǎng)季；時(shí)空變化；吉林省

在全球氣候變暖的大背景下，極端氣候事件明顯增加。以2016年為例，僅入汛以來(lái)至6月17日止，我國(guó)就發(fā)生了19次大范圍強(qiáng)降水天氣過(guò)程，其中南方地區(qū)出現(xiàn)17次，江南大部和華南北部等地降水偏多、極端性強(qiáng)。由此而引發(fā)的洪澇等自然災(zāi)害，對(duì)社會(huì)穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。近年來(lái)，關(guān)于極端降水的研究已經(jīng)成為全球氣候變化研究的重要課題之一，而且已在大尺度上得到了一些較為確定性的結(jié)論。IPCC評(píng)估報(bào)告指出：在全球變暖背景下，總降水量增大的區(qū)域，極端強(qiáng)降水事件極有可能以更大比例增加，即使平均總降水量減少的區(qū)域，強(qiáng)降水量及其降水頻數(shù)亦有可能增加[1-4]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用長(zhǎng)期的降水氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用不同的極端降水指數(shù)分別針對(duì)全國(guó)[5-8]、東北地區(qū)[9-11]、黃淮海區(qū)[12-15]、西南地區(qū)[16-18]和西北地區(qū)[19-21]等范圍的年內(nèi)或季內(nèi)極端降水事件的變化進(jìn)行了討論。眾所周知，農(nóng)業(yè)是對(duì)水分最為敏感的部門之一，水分的多寡及其與農(nóng)作物不同生育階段需水量的匹配程度直接影響著農(nóng)作物的產(chǎn)量。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全國(guó)每年因干旱造成的糧食減產(chǎn)約占?xì)庀鬄?zāi)害造成糧食總損失的50%左右。因此，選取作物生長(zhǎng)季這一特定時(shí)間尺度，深入刻畫該時(shí)段內(nèi)極端降水指數(shù)的時(shí)空變化特征，必要而有意義。

吉林省位于我國(guó)緯度最高的東北地區(qū)，其降水變化受到全球氣候變化的影響，同時(shí)吉林省又是我國(guó)糧食主產(chǎn)省之一。因此，在前人研究的基礎(chǔ)上，本研究以吉林省為研究區(qū)域，試圖通過(guò)對(duì)作物生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)、最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)等極端降水指數(shù)的時(shí)空變化特征分析，揭示吉林省作物生長(zhǎng)季內(nèi)極端降水的時(shí)空變異，為研究區(qū)域農(nóng)作物更好適應(yīng)未來(lái)氣候變化，趨利避害，充分利用水分資源提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所選取的氣象資料來(lái)自于“中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)”中公布的吉林省氣象站點(diǎn)的逐日降水量觀測(cè)數(shù)據(jù)。為了保證1961-2010年50年數(shù)據(jù)資料的完整性，篩選出18個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行分析(圖1)。

表1 本文選定的極端降水指標(biāo)

注：表中GPRr25和GPRr50分別表示的是18個(gè)站點(diǎn)每個(gè)站點(diǎn)1961-2010年每年在作物生長(zhǎng)季內(nèi)出現(xiàn)日降雨量≥25mm和≥50mm的次數(shù)。

圖1 研究區(qū)域站點(diǎn)分布

1.2 研究方法

(1)研究指標(biāo)確定

本文結(jié)合相關(guān)研究中極端降水指標(biāo)的選擇選取了7個(gè)極端降水指標(biāo)來(lái)分析吉林省作物生長(zhǎng)季內(nèi)極端降水的時(shí)空變化規(guī)律(表1)。

本文應(yīng)用線性傾向估計(jì)法來(lái)分析其時(shí)間變化趨勢(shì)，計(jì)算過(guò)程采用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，用線性傾向值來(lái)分析各要素的年際變化率，顯著性水平取α=0.05和α=0.01，如果檢驗(yàn)的顯著性水平小于0.05，則認(rèn)為達(dá)到了α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)；如果檢驗(yàn)的顯著性水平小于0.01，則認(rèn)為達(dá)到了α=0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。

(2)研究時(shí)段劃分

本研究中所指的吉林省作物生長(zhǎng)季是5月1日到9月30日的5個(gè)月。文中用1、2、3來(lái)代表一個(gè)月中的上旬、中旬、下旬，如51表示5月上旬，52表示5月中旬，53表示5月下旬，以此類推。

(3)空間表達(dá)

本研究中采用ArcGIS10.0軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)各站點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)果的空間表達(dá)。

2 結(jié)果與分析

2.1 極端降水指標(biāo)的時(shí)間變化趨勢(shì)

(1)年際變化趨勢(shì)

從表2可以看出，除了GPRr25指標(biāo)的線性傾向率為負(fù)值外，其他指標(biāo)的線性傾向率均為正值。且作物生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)(GPTDD)的傾向率要大于年無(wú)降雨日數(shù)(TOTDD)的傾向率，并且都通過(guò)了α=0.01的顯著性水平檢驗(yàn)；生長(zhǎng)季連續(xù)無(wú)雨日數(shù)超過(guò)10 d(TCDD>10)的出現(xiàn)次數(shù)有明顯增加趨勢(shì)，且也通過(guò)了α=0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。生長(zhǎng)季最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)以0.57 d/10年的速度增長(zhǎng)，且也通過(guò)了α=0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。其他3個(gè)指標(biāo)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這在一定程度上說(shuō)明，吉林省極端降水事件發(fā)生頻次和程度都有加重趨勢(shì)。

表2 作物生長(zhǎng)季極端降水指標(biāo)線性變化趨勢(shì)

圖2 GPTDD、GPCDD全年和生長(zhǎng)季對(duì)比圖

圖3 TOTDD、CDD、GPTDD和GPCDD年代變化趨勢(shì)

圖4 極端降水指標(biāo)不同年代不同時(shí)段出現(xiàn)頻率

圖5 極端降水指標(biāo)的空間分布

圖6 極端降水指標(biāo)線性傾向率的空間變化趨勢(shì)

對(duì)比分析全年和作物生長(zhǎng)季內(nèi)的無(wú)降雨日數(shù)和最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)兩個(gè)指標(biāo)，可以看出，生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)占全年無(wú)降雨日數(shù)的比例位于28.4%～39.1%之間，50年平均值為34.5%；從絕對(duì)值來(lái)看，生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)位于67～100 d之間，最長(zhǎng)的100 d出現(xiàn)在2002年，最短的67 d出現(xiàn)在1971年，生長(zhǎng)季內(nèi)50年平均無(wú)降雨日數(shù)為86 d，占到整個(gè)生長(zhǎng)季天數(shù)的(153 d)56.4%；全年無(wú)降雨日數(shù)位于231～268 d之間，最長(zhǎng)的268 d出現(xiàn)在1982年，最短的231 d出現(xiàn)在2010年，全年平均無(wú)降雨日數(shù)為250 d，占到全年總天數(shù)的68%。

全年最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)位于18～48 d之間，最長(zhǎng)的48 d出現(xiàn)在2008年，最短的18 d出現(xiàn)在1972年，平均最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)為25 d；生長(zhǎng)季最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)位于7～16 d之間，平均為11 d。

(2)年代變化趨勢(shì)

從極端降水指標(biāo)的年代變化來(lái)看，TOTDD從1960年代到2000年代表現(xiàn)為明顯的階梯式上升趨勢(shì)，從1960年代的245 d增加到了2000年代的256 d，尤其以1980年代到1990年代增長(zhǎng)最快，增長(zhǎng)了7 d；全年連續(xù)最長(zhǎng)無(wú)雨日數(shù)則在1960年代較高，之后從1970年代到2000年代表現(xiàn)為階梯上升趨勢(shì)。

生長(zhǎng)季無(wú)降雨日數(shù)和最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)也總體上表現(xiàn)為逐年代上升趨勢(shì)。GPTDD從1960年代的80 d增長(zhǎng)到了2000年代的93 d；GPCDD也從近11 d延長(zhǎng)到了13 d。

(3)極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時(shí)段的變化特征

從圖4可以看出，GPCDD發(fā)生在5月的頻率減少最為明顯，從1960年代的近50%減少到2000年代的20%左右，而發(fā)生在5-6月、8-9月和9月的頻率都有所增加。TCDD>10發(fā)生在5月的頻率減少最為明顯，發(fā)生在8月的頻率增加較為明顯。同時(shí)還可以看出，TCDD>10在生長(zhǎng)季內(nèi)各月份的出現(xiàn)頻率有逐漸平均化的趨勢(shì)；GPRr25在7月、8月出現(xiàn)頻率最高，占到整個(gè)生長(zhǎng)季的70%左右，且隨著年代的變化GPRr25發(fā)生在各月的頻率變化不大。進(jìn)一步分析GPRr25在7月和8月各旬的出現(xiàn)頻率可以看出，大雨天數(shù)出現(xiàn)在各旬的頻率變化不大，其中以出現(xiàn)在7月下旬的頻率最高；GPRr50出現(xiàn)在7月、8月的頻率占到整個(gè)生長(zhǎng)季的80%以上。最高的為1970年代，占到89%，GPRr50出現(xiàn)在5月的頻率最低。進(jìn)一步分析GPRr50在7月和8月各旬的出現(xiàn)頻率可以看出，暴雨出現(xiàn)在各旬的頻率變化不大，也以出現(xiàn)在7月下旬的頻率最高。

2.2 空間變化趨勢(shì)

(1)極端降水指標(biāo)空間分布

從圖5可以看出，GPTDD和GPCDD總體上表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢(shì)，即西北部生長(zhǎng)季無(wú)降雨日數(shù)和最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)降雨日數(shù)均高于東南部；TCDD>10也表現(xiàn)為西北高于東南的趨勢(shì)，即東北地區(qū)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)超過(guò)10 d的次數(shù)要比西南地區(qū)多；GPRr25和GPRr50則總體上表現(xiàn)為從西北向東南遞增的趨勢(shì)，即大雨和暴雨天氣在東南地區(qū)出現(xiàn)的頻率高于西北地區(qū)，其中通化市和白山市出現(xiàn)大雨和暴雨的頻率最高；這在一定程度上說(shuō)明東北地區(qū)發(fā)生極端干旱天氣的頻率較高，西南地區(qū)發(fā)生洪澇災(zāi)害的頻率較高。

(2)極端降水指標(biāo)線性傾向率變化趨勢(shì)

從圖6可以看出，GPTDD和GPCDD線性傾向率均為正值，即18個(gè)站點(diǎn)生長(zhǎng)季無(wú)降雨日數(shù)和最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)均表現(xiàn)為增長(zhǎng)趨勢(shì)，生長(zhǎng)季無(wú)降雨日數(shù)在白山市的東部、延邊州、吉林市增長(zhǎng)趨勢(shì)更明顯；生長(zhǎng)季最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)的傾向率最大為1.13 d/10年，最小為0.17 d/10年，其空間變化規(guī)律不明顯；而GPRr25和GPRr50在西北部表現(xiàn)為減少的趨勢(shì)，在東南部表現(xiàn)為增加的趨勢(shì)。這也再一次印證了西北進(jìn)一步干旱和東南進(jìn)一步洪澇的趨勢(shì)。

3 討論

全球氣候變暖的背景下極端降水亦在發(fā)生變化。本文參照前人指標(biāo)，選取農(nóng)作物主要生長(zhǎng)季這一特殊時(shí)段，通過(guò)分析吉林省作物生長(zhǎng)季內(nèi)極端降水指數(shù)的時(shí)空變化特征，明確了50年來(lái)無(wú)降雨日數(shù)、最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)等指標(biāo)的時(shí)空變化趨勢(shì)。研究結(jié)果顯示1961-2010年吉林省作物生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)、最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)均表現(xiàn)為增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

前人針對(duì)氣候變化背景下極端降水變化特征研究，多集中在分析年際和不同季節(jié)極端降水指標(biāo)的時(shí)空分布特征。這對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)作物生產(chǎn)，避免極端災(zāi)害天氣的影響仍顯不足，因?yàn)闃O端降水發(fā)生在農(nóng)作物生長(zhǎng)的不同生育階段，其對(duì)于農(nóng)作物產(chǎn)量的影響也會(huì)大不相同。本文以吉林省為研究對(duì)象，基于7個(gè)極端降水指標(biāo)，以月、旬為單位，細(xì)致分析了極端降水指標(biāo)出現(xiàn)在不同時(shí)段頻率的變化趨勢(shì)，區(qū)別于以往對(duì)極端降水指標(biāo)僅進(jìn)行年際和季節(jié)尺度的分析。所得結(jié)論可為農(nóng)作物生產(chǎn)中預(yù)防極端災(zāi)害發(fā)生、減少極端降水天氣對(duì)農(nóng)作物生產(chǎn)的影響提供科學(xué)參考。

4 結(jié)論

利用1961-2010年吉林省日降水資料，分析了作物生長(zhǎng)季內(nèi)極端降水指標(biāo)的時(shí)空變化特征。研究結(jié)果表明：50年來(lái)，吉林省作物生長(zhǎng)季內(nèi)極端降水指標(biāo)5個(gè)中有4個(gè)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)以3.5 d/10年的速度在增長(zhǎng)；生長(zhǎng)季連續(xù)無(wú)雨日數(shù)超過(guò)10 d出現(xiàn)次數(shù)以2.4次/10年的速度在增長(zhǎng)，生長(zhǎng)季最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)降雨日數(shù)以0.57 d/10年的速度在增長(zhǎng)。

對(duì)比分析全年和作物生長(zhǎng)季極端降水指標(biāo)可以看出：生長(zhǎng)季內(nèi)無(wú)降雨日數(shù)平均占到全年無(wú)降雨日數(shù)的34.5%；生長(zhǎng)季內(nèi)50年平均無(wú)降雨日數(shù)為86 d，占到整個(gè)生長(zhǎng)季56.4%；生長(zhǎng)季最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)位于7～16 d之間，平均為11 d。

從極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時(shí)段的年代變化來(lái)看，GPCDD和CDD>10表現(xiàn)為在各個(gè)時(shí)段平均分配的趨勢(shì)。即從1960年代5月出現(xiàn)頻率均占50%左右，到2000年代5-9月各月出現(xiàn)頻率呈現(xiàn)均等化趨勢(shì)；GPRr25和GPRr50的出現(xiàn)時(shí)段主要集中在7月和8月兩個(gè)時(shí)段，其中以7月下旬頻率最高。GPCDD和CDD>10的均等化趨勢(shì)在一定程度上來(lái)說(shuō)不利用極端災(zāi)害的防控。

從極端降水指標(biāo)的空間分布來(lái)看，GPTDD、GPCDD和TCDD>10總體上均表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢(shì)，即西北高東南低；18個(gè)站點(diǎn)GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50這4個(gè)指標(biāo)線性傾向率的空間分布來(lái)看，空間變化趨勢(shì)不明顯，GPRr25和GPRr50在西北部地區(qū)線性傾向率為負(fù)值，即西北部大雨和暴雨出現(xiàn)次數(shù)呈減少趨勢(shì)；GPTDD和GPCDD在各站點(diǎn)都表現(xiàn)為增長(zhǎng)趨勢(shì)。

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Temporal and Spatial Change Analysis of Extreme Precipitation of the Crop Growth Period in Jilin Province

WANG Xiufen and YOU Fei

(InstituteofAgricultureResourcesandRegionalPlanning,CAAS,Beijing100081,China)

Droughtisoneofthemajoragro-meteorologicaldisastersinJilinprovince,extremedroughtseriouslyhamperingcropgrowthandreducingcropyields.Underthebackgroundofglobalclimatechange,floodeventsalsoappearedincreasingly.Basedonthedailyprecipitationdataof18observationalstationsinJilinprovinceduring1961-2000,weselected7extremeprecipitationindicesandanalyzedthetemporalandspatialvariationcharacteristicsofextremeprecipitationindiceswithincropgrowthperiod.Themainconclusionswerelistedasfollows:extremeprecipitationindiceswereallshowedincreasingtrendsexceptGPRr25.GPTDDaccountedfor34.5%ofTOTDDaveragely,accountedfor56.4%oftheentiregrowingseason.TheoccurrencefrequencyofGPCDDandCDD>10ineachperiodtendtotheaveragedistributiontrend.TheoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50mainlyfocusedonJulyandAugust,thehighestoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50appearedinlateJuly.ThespatialdistributionofGPTDD,GPCDDandTCDD> 10weredecreasingfromthenorthwesttosoutheast.ThespatialchangingtrendoflineartendencyrateofGPTDD、GPCDD、GPRr25andGPRr50werenotobvious,butthelineartendencyratesofGPTDDandGPCDDwereallpositive,andthelineartendencyratesofGPRr25andGPRr50werenegativeinthenorthwestofJilinprovince.ThisstudyisimportantforclearingthechangingsituationofextremeprecipitationinJilinprovince,whichishelpfulforthedisasterdefenseofextremeprecipitation.

extremeprecipitation;thecropgrowthperiod;temporalandspatialchange;Jilinprovince

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016.]

2016-07-12

2016-09-07

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71303240)

王秀芬(1978-)，女，山西壽陽(yáng)人，助理研究員，主要從事氣候變化及農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究. E-mail：wangxiufen@caas.cn

尤飛(1972-)，男，山西偏關(guān)人，副研究員，主要從事農(nóng)業(yè)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃研究. E-mail：youfei@caas.cn

X43；P4；S50

A

1000-811X(2017)01-0090-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016

王秀芬，尤飛. 1961-2010年吉林省作物生長(zhǎng)季極端降水時(shí)空變化特征 [J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(1)：90-95. [WANG Xiufen and YOU Fei. Temporal and spatial change analysis of extreme precipitation of the crop growth period in Jilin province[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：90-95.