趙芮芮，殷淑燕，王水霞

(1. 陜西師范大學地理科學與旅游學院，陜西 西安 710119；2. 地理學國家級實驗教學示范中心(陜西師范大學)，陜西 西安 710119)

1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣氣溫變化特征

趙芮芮1,2，殷淑燕1，王水霞1

(1. 陜西師范大學地理科學與旅游學院，陜西 西安 710119；2. 地理學國家級實驗教學示范中心(陜西師范大學)，陜西 西安 710119)

利用華北平原53個氣象站點1961-2014年逐日氣溫資料，采用趨勢特征指數(shù)、M-K突變檢驗、滑動T檢驗和空間插值等方法，對華北平原二十四節(jié)氣氣溫變化特征進行了分析。結果發(fā)現(xiàn)：① 二十四節(jié)氣氣溫呈現(xiàn)出準正態(tài)單峰型特點，一年中平均氣溫最高的節(jié)氣是大暑(30.4 ℃)，最低的節(jié)氣是大寒(-7.5 ℃)。清明和立冬節(jié)氣前后氣溫波動最大。二十四節(jié)氣中所有節(jié)氣平均氣溫都呈上升趨勢，其中春季型節(jié)氣增溫最為顯著。② 春季型節(jié)氣平均氣溫在20世紀90年代開始出現(xiàn)增溫，夏季型節(jié)氣和秋季型節(jié)氣多在20世紀70和80年代出現(xiàn)降溫，90年代之后增溫。冬季型節(jié)氣在20世紀90年代之前降溫明顯，90年代之后氣溫明顯升高。③ 驚蟄(0.459 ℃/10 a)和清明(0.43 ℃/10 a)氣溫呈顯著升溫趨勢，并在1998年發(fā)生轉暖突變。小滿(0.12 ℃/10 a)氣溫表現(xiàn)出微弱的上升趨勢，54 a來未發(fā)生明顯突變。芒種(0.16 ℃/10 a)平均氣溫也呈上升趨勢，并在1998年氣溫發(fā)生了轉暖突變。④ 54 a來，華北平原驚蟄、清明年平均氣溫均呈現(xiàn)出南高北低的空間分布特征，最高溫和最低溫均出現(xiàn)在信陽和張北。小滿和芒種的平均氣溫均呈現(xiàn)出中部和南部高、東部和北部低的空間分布特征，最高溫和最低溫均出現(xiàn)在濟南和泰山。

二十四節(jié)氣；氣溫變化；突變檢驗；空間差異；華北平原

“二十四節(jié)氣”作為古代物候?qū)W、氣象學、農(nóng)學等多學科的結晶，反映了我國氣候變化特征，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有指導意義。它起源于中國古代的黃河流域，含有時令順序、物候變化、農(nóng)作物生長情況等標志性意義，特別是與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動緊密相連。我國幅員遼闊，各地氣候狀況不同，這些節(jié)氣所體現(xiàn)的氣候意義主要符合黃河中、下游或華北的情況[1]，因此研究二十四節(jié)氣氣溫變化特征對我國華北平原地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要的意義。

IPCC第5次評估報告指出，近100 a來全球平均氣溫總體上呈上升趨勢[2]。氣候變暖必然使二十四節(jié)氣內(nèi)的氣溫時空分布發(fā)生變化。近年來，有關“二十四節(jié)氣”氣溫變化的研究越來越多[3-7]。在全球變暖的大背景下，全國平均氣溫的二十四節(jié)氣都趨于顯著增暖, 尤以北方半干旱區(qū)最為顯著[8]。文獻[9-10]認為春分和立冬前后氣升溫和降溫幅度達到最大。以往研究大多是對單個城市或單一氣候要素的變化特征分析，而缺少對華北平原地區(qū)二十四節(jié)氣各節(jié)氣的氣溫變化特征尤其是與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動密切相關的物候性節(jié)氣氣溫變化研究，鑒于此，本文在前人研究的基礎上，對華北平原二十四節(jié)氣氣溫變化特征作更全面的分析，以期為深入了解華北平原二十四節(jié)氣氣溫變化規(guī)律、適應氣候變化、指導相關人類活動提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

本文所指的華北平原包括北京、天津、河北、山東和河南5個省(市)，華北平原地勢地平，多在海拔50 m以下，是我國的第二大平原。氣候上屬暖溫帶季風氣候，四季變化明顯，氣溫溫差大，降水時空分布不均。主要氣候特征表現(xiàn)為夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，春季干旱少雨，蒸發(fā)強烈。年均溫8～15 ℃，年降水量500～900 mm，光照資源充足，無霜期190～220 d。該區(qū)土地面積為54.0×104km2，占全國總量的5.6%，總人口為2.87億人，占全國總量的21.6%。農(nóng)作物以冬小麥、玉米為主，大多為兩年三熟，糧食產(chǎn)量約占全國產(chǎn)量的1/7，是我國的主要糧倉。

2 資料和方法

2.1 資料來源

氣溫資料來源于中國氣象局國家氣象信息中心，根據(jù)建站時間與數(shù)據(jù)完整性選取了華北平原(北京、河北、天津、河南、山東)1961-2014年53個氣象站點(圖1)的逐日氣溫數(shù)據(jù)。本文使用數(shù)據(jù)為均一化訂正后的數(shù)據(jù)，均通過均一性檢驗和質(zhì)量控制，具有很好的連續(xù)性。

圖1 華北平原氣象站點分布Fig.1 The distribution of the meteorological stations in the North China Plain

2.2 研究方法及數(shù)據(jù)處理

2.2.1 二十四節(jié)氣的劃分 二十四節(jié)氣是根據(jù)太陽在黃道上的位置劃分的，反映了太陽的周年視運動，所以二十四節(jié)氣在現(xiàn)行的公歷中日期基本固定，隨年份變化有前后2～3 d的變動，為了方便長期的統(tǒng)計研究，為每個節(jié)氣取定了代表日期[7]。如變動3 d的取中間日期為代表日期，變動日期為2 d的以最后一天為代表日期，得到二十四節(jié)氣代表日期(表1)。同時將立春、立夏、立秋、立冬作為4個節(jié)氣主要分界線，將立春至立夏期間節(jié)氣統(tǒng)稱為春季型節(jié)氣，立夏至立秋期間節(jié)氣統(tǒng)稱為夏季型節(jié)氣，以此類推。

表1 二十四節(jié)氣及其代表日期Table1 Representative dates of 24 solar terms

2.2.2 研究方法 每個節(jié)氣的平均氣象要素(平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫)以節(jié)氣間多日要素平均值表示，即某節(jié)氣當日至相鄰下一節(jié)氣的前一日時間段氣象要素的平均值，全區(qū)平均為研究區(qū)所有氣象站點氣象要素的多年平均值。

為了描述華北平原各節(jié)氣氣溫特點，首先統(tǒng)計各節(jié)氣最高、最低和平均氣溫的多年平均值。

(1)

其中，X為某節(jié)氣某氣象要素的平均值；i為節(jié)氣序列值，i=1,2,3,…,24；x為某節(jié)氣某日某氣象要素值；n為某節(jié)氣的日期序列值，n=1,2,3,…,N(N=14，15，16或17)。

同時，計算了相鄰節(jié)氣各氣象要素的變化值：

Di=Xi-X(i-1)

(2)

其中，D即某節(jié)氣相比前一節(jié)氣的各氣象要素變化。由一元線性回歸方程計算54 a各氣象要素的氣候傾向系數(shù)：

y=b0+b1t

(3)

其中，y為各氣象要素逐年值；t為時間(年數(shù))，t=1,2,3,…,54；b0是常數(shù)，取要素的單位；b1即斜率，10×b1常稱為氣候傾向系數(shù)，單位為氣象要素單位/10 a。氣候傾向系數(shù)值的正負反映了某節(jié)氣某氣象要素的變化趨勢(上升或下降)，值的大小代表某節(jié)氣某氣象要素的變化幅度。最后通過t分布計算傾向系數(shù)的顯著性，從而檢驗這種氣候趨勢是否有意義。另外，采用非參數(shù) Mann-Kendall 法[11-12]和滑動T檢驗法[13-14]對驚蟄、清明、小滿、芒種4個物候性節(jié)氣平均氣溫進行突變檢驗。利用ARCGIS10.0中地學統(tǒng)計模塊中的的空間插值方法[15]分析物候性節(jié)氣氣溫空間分布特征。

3 結果與分析

3.1 二十四節(jié)氣氣溫特征

按照二十四節(jié)氣順序，把華北平原1961-2014年各節(jié)氣最高、最低、平均氣溫繪成曲線圖(圖2)。圖2直觀地反應了二十四節(jié)氣的氣溫分布呈現(xiàn)準正態(tài)的單峰型特點：最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫曲線的走勢一致；大暑是一年中最熱的節(jié)氣，平均氣溫為30.4 ℃，其次為小暑，平均氣溫為30.2 ℃，一年中最冷的節(jié)氣為大寒，平均氣溫為-7.5 ℃，其次為小寒，平均氣溫為-7.3 ℃ ；從大寒開始氣溫逐漸增高，至大暑到達全年氣溫峰值，大暑之后氣溫逐漸降低，至大寒氣溫達到全年氣溫谷值。

圖2 1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣氣溫分布Fig.2 Distribution of solar term average,maximum,and temperature in the North China Plain from 1961 to 2014

為分析華北平原二十四節(jié)氣氣溫日較差和相鄰節(jié)氣氣溫差的變化情況，繪制氣溫日較差曲線和相鄰節(jié)氣氣溫差曲線(圖3)，結果發(fā)現(xiàn)，氣溫日較差隨季節(jié)變化大致呈雙峰分布，春季型和秋季型節(jié)氣氣溫日較差較大。其中，小滿節(jié)氣日氣溫差(12.0 ℃)最大，大暑節(jié)氣(8.2 ℃)最小。相鄰節(jié)氣氣溫差曲線呈單峰單谷型，峰值出現(xiàn)在清明(4.1 ℃)，谷值出現(xiàn)在立冬(-4.6 ℃)，全年中氣溫波動最大出現(xiàn)在清明和立冬節(jié)氣前后，即在華北平原地區(qū)，清明升溫幅度最大，立冬降溫幅度最大。

圖3 相鄰節(jié)氣氣溫差和節(jié)氣氣溫日較差分布Fig.3 Distribution of temperature difference between two adjacent solar terms and daily temperature range

為分析華北平原地區(qū)54 a來的氣溫變化趨勢，觀察不同節(jié)氣氣溫的響應情況，分別計算了各個節(jié)氣的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫和氣溫日較差的線性趨勢系數(shù)(表2)，結果發(fā)現(xiàn)，就平均氣溫而言，所有節(jié)氣均呈升溫趨勢，且一半以上呈增溫顯著，其中春季型節(jié)氣增溫最為顯著。最低氣溫中有21個節(jié)氣呈現(xiàn)出顯著升溫趨勢，且有一半以上呈現(xiàn)出極顯著增溫趨勢。相較于平均氣溫和最高氣溫，最低氣溫的增溫趨勢顯著，這與任國玉[16]等人的研究結果一致。隨著城市化進程的加快，城市熱島效應越來越突出，華北平原平均氣溫、最低氣溫變化趨勢中城市熱島效應加強因素的影響明顯，但城市化對最高氣溫趨勢影響微弱[17-19]。氣溫日較差有一半節(jié)氣呈現(xiàn)顯著減小趨勢，其中以夏季型節(jié)氣最為顯著。在春季型節(jié)氣中，除立春的最高氣溫外，其它節(jié)氣的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫均呈顯著升溫趨勢，其中雨水的升溫速度最快，達到了0.652 ℃/10 a。夏季型節(jié)氣的最低氣溫增溫顯著，氣溫日較差顯著減小，平均氣溫和最高氣溫增溫趨勢不明顯。秋季型和冬季型節(jié)氣平均氣溫和最低氣溫增溫趨勢明顯，而最高氣溫增溫趨勢不明顯，其中立冬、大雪、大寒呈現(xiàn)出微弱的降溫趨勢。4個物候性節(jié)氣中驚蟄和清明節(jié)氣兩個春季型節(jié)氣增溫趨勢明顯，這可能與晚冬-早春時期的東亞冬季風減弱有關[20]。中國東、西部雖然都受全球變暖的影響，但是位于東部地區(qū)更直接地受東亞冬季風減弱的影響。

3.2 季節(jié)性節(jié)氣平均氣溫年代變化特征

為研究二十四節(jié)氣氣溫的年代變化特征，統(tǒng)計出了不同年代的氣溫距平值，繪制成表3。從表3可以看出，20世紀60年代有14個節(jié)氣的距平值為負值，70年代和80年代所有節(jié)氣的氣溫都普遍偏低，90年代和21世紀初氣溫距平值絕大多數(shù)為正值，說明90年代初二十四節(jié)氣的氣溫有所升高。

表2 1961-2010年華北平原24節(jié)氣氣溫的線性趨勢系數(shù)1)上標***，**和*分別表示通過99%，95%，90%的置信度檢驗Table 2 The linear trend coefficient of temperature for 24 solar terms during 1961-2014

表3 不同年代二十四節(jié)氣平均氣溫距平Table 3 Departure of MAT of twenty-four solar terms by every 10 years from 1961 ℃

春季型節(jié)氣中的立春、雨水、驚蟄、谷雨氣溫在年代間波動上升，20世紀60-80年代氣溫距平值均為負值，90年代和21世紀初由之前的負距平轉變?yōu)檎嗥剑鰷胤容^大。相對于其它節(jié)氣而言，春分增溫的時間出現(xiàn)略晚，而清明則出現(xiàn)時間較早。夏季型節(jié)氣20世紀70年代和80年代距平值多出現(xiàn)負值，氣溫偏低，60和90年代和21世紀初多出現(xiàn)正值，氣溫較高。芒種、夏至、小暑、大暑的氣溫變化情況大致相同，80年代達到最低值，隨后氣溫緩慢上升。處于春夏之交的立夏則在70年代達到了最低值(18.0 ℃)，在整個70-90年代溫度偏低，小滿的氣溫在波動中上升。秋季型節(jié)氣的氣溫隨年代變化表現(xiàn)出升溫趨勢，處暑的氣溫在90年代達到最高值(23.5 ℃)，其后溫度有所下降，秋分是秋季型節(jié)氣中唯一一個穩(wěn)步升溫的節(jié)氣。冬季型節(jié)氣在60-80年代溫度較低，隨后溫度明顯升高，冬至最為明顯，距平值由80年代的-0.3 ℃上升到90年代的1.5 ℃，90年代和21世紀初溫度較高，小寒和大寒的溫度隨年代的變化逐步升溫。

3.3 物候性節(jié)氣平均氣溫變化及突變特征

為了進一步研究物候性節(jié)氣的氣溫變化趨勢和突變情況，明確氣溫突變開始的時間，對驚蟄、清明、小滿、芒種4個物候性節(jié)氣的平均氣溫距平序列進行了線性趨勢擬合和并對其平均氣溫進行了Mann-Kendall突變檢驗。在用M-K突變檢測方法進行突變檢測時，若UF和UB曲線在顯著置信曲線間出現(xiàn)唯一交點，說明該交點為氣溫突變點；若UF和UB出現(xiàn)非唯一交點，再利用滑動T檢驗法進行檢驗，能通過顯著性檢驗的交點(t)對應的年份認定為氣溫序列發(fā)生突變的年份。

3.3.1 驚蟄 驚蟄節(jié)氣是華北平原冬小麥開始返青生長的時期，因此這一時期氣溫的變化對華北平原農(nóng)作物生長狀況有著重要影響。為研究華北平原這一時期的氣溫變化，繪制了1961-2014年驚蟄節(jié)氣平均氣溫距平變化圖(圖4)。從圖可以看出，近54 a來，驚蟄的年平均氣溫呈上升趨勢，趨勢增溫率為0.459 ℃/10a(通過0.01水平的顯著性檢驗)。1961-1974年為負距平；1971年(0.6 ℃)，較多年均值低4.7 ℃，最大值出現(xiàn)在2002年(9.9 ℃)，較多年均值高4.6 ℃。通過5年滑動分析結果也可以看出其變化的波動趨勢，氣溫在波動中上升。

圖4 1961-2014年華北平原驚蟄平均氣溫距平變化圖Fig.4 The anomaly change of MAT of Waking of Insects in the North China Plain from 1961 to 2014

由圖5可知，驚蟄氣溫在60年代到70年代末氣溫呈下降趨勢，尤其是在70年代初表現(xiàn)最為顯著，超過了0.05臨界線，70年代末80年代初氣溫在短暫的上升之后一直到90年代初都呈下降趨勢，其后氣溫表現(xiàn)出顯著的上升趨勢，在2008年前后超過了0.05的臨界線，由UF曲線和UB曲線的交點可知，驚蟄氣溫在1998年發(fā)生轉暖突變。

圖5 1961-2014年華北平原驚蟄平均氣溫Mann-Kendall檢測Fig.5 Mann-Kendall detecting of MAT of Waking of Insects in the North China Plain from 1961 to 2014

3.3.2清明 華北平原地區(qū)清明的年平均氣溫在波動中上升(圖6)，增溫率為0.43 ℃/10a，最大值出現(xiàn)在2004年(16.2 ℃)，較多年平均值高3.7 ℃ ，最小值出現(xiàn)在1980年(9.6 ℃)，較多年平均值高2.9 ℃。5年滑動平均曲線大體呈現(xiàn)出三峰三谷的波動狀態(tài)，1961-1973年是波谷，1974-1979年是一個小波峰，1979-1983年是一個小波谷，1984-1990年是波峰，1991-1998年是波谷，1999-2013年為波峰。

圖6 1961-2014年華北平原清明平均氣溫距平變化圖Fig.6 The anomaly change of MAT of Pure Brightness in the North China Plain from 1961 to 2014

MK檢驗表明(圖7)，清明的平均氣溫在60年代呈現(xiàn)出下降趨勢，70年代以后呈上升趨勢，在1975年，1977-1979年，1985-1991年和1998年后UF曲線均超過了0.05的置信曲線，達到顯著增溫。在0.05顯著置信曲線(U0.05=±1.96)之間，UF和UB曲線出現(xiàn)多個交點，利用滑動T檢驗法不斷變動子序列長度對突變點進行檢驗(圖略)，結果發(fā)現(xiàn)1998年為清明氣溫發(fā)生轉暖突變的年份。

圖7 1961-2014年華北平原清明平均氣溫Mann-Kendall檢測Fig.7 Mann-Kendall detecting of MAT of Pure Brightness in the North China Plain from 1961 to 2014

3.3.3 小滿 54 a來，小滿節(jié)氣在華北平原地區(qū)氣溫呈上升趨勢(圖8)，但相較于驚蟄、清明、芒種，其上升趨勢微弱，波動性也更強，增溫速率為0.12 ℃/10 a。最大值出現(xiàn)在1961年(24.6 ℃)，1991年氣溫最低，為18.7 ℃。1999年之前距平值正負相間分布，2000年之后基本上是以正距平為主。由5年滑動平均曲線可以看出，1961-2000年小滿的年平均氣溫波動性很大，2000年之后其波動性相對較小。

圖8 1961-2014年華北平原小滿平均氣溫距平變化圖Fig.8 The anomaly change of MAT of Lesser Fullness of Grain in the North China Plain from 1961 to 2014

由MK檢驗可知(圖9)，2000年之前小滿的平均氣溫基本是下降趨勢，但下降趨勢并不顯著，2000年之后氣溫開始上升。1990年后，UF和UB曲線在0.05顯著置信曲線(U0.05=±1.96)之間出現(xiàn)多處交點，對所有交點進行滑動T檢驗，無一交點通過顯著性檢驗。氣溫在90年代中期和2008年發(fā)生轉折，但未發(fā)生突變。

圖9 1961-2014年華北平原小滿平均氣溫Mann-Kendall檢測Fig.9 Mann-Kendall detecting of MAT of Lesser Fullness of Grain in the North China Plain from 1961 to 2014

3.3.4 芒種 1961-2014年，華北平原地區(qū)芒種年平均氣溫也表現(xiàn)出上升趨勢(圖10)，增溫速率為0.16 ℃/10 a，1972年年平均氣溫最高(25.0 ℃)，最小值出現(xiàn)在1970年(21.2 ℃)。由5年滑動平均曲線可以看出，1961-1973年為波谷，1974-1981年為波峰，1982-1995年為波谷，1996年之后一直呈上升趨勢。

圖10 1961-2014年華北平原芒種平均氣溫距平變化圖Fig.10 The anomaly change of MAT of Grain in Beard in the North China Plain from 1961 to 2014

1998年以前(除1968年和1980-1984年等個別年份外)芒種的平均氣溫呈下降趨勢(圖11)，1998年以后表現(xiàn)出上升趨勢，但均未超過顯著性水平0.05臨界線，根據(jù)UF曲線和UB曲線的交點區(qū)域可以確定1998年芒種的平均氣溫發(fā)生了轉暖突變。

圖11 1961-2014年華北平原芒種平均氣溫Mann-Kendall檢測Fig.11 Mann-Kendall detecting of MAT of Grain in Beard in the North China Plain 1961 to 2014

3.4 物候性節(jié)氣氣溫空間分布特征

圖(12 a)為華北平原地區(qū)驚蟄氣溫空間分布圖，由圖可知，氣溫總體上表現(xiàn)為由南向北遞減的緯向分布特征。其中，河南省氣溫整體較高，信陽氣溫最高，達到了9.2 ℃，山東地區(qū)出現(xiàn)了以泰山為中心的低值中心，河北北部地區(qū)氣溫是全區(qū)的低溫區(qū)域，出現(xiàn)以張北、圍場為中心的低值區(qū)域。最低地區(qū)張北溫度為-4.4 ℃，全區(qū)驚蟄年均溫變化范圍在-4.4～9.2 ℃。

由華北平原清明年平均氣溫空間分布圖可知(圖12 b)，氣溫大致呈南多北少的空間分布特征，河南省位于全區(qū)的南方，溫度較高，最高溫出現(xiàn)在信陽地區(qū)(15.4 ℃)，山東省出現(xiàn)以泰山為中心的低值區(qū)域，山東省的東部沿海地區(qū)氣溫較低，河北省的北部地區(qū)由于受地形因素的影響，是全區(qū)的低溫區(qū)域，最低溫為張北，溫度為4.5 ℃。全區(qū)溫度在4.5～15.4 ℃之間變化。

1961-2014年華北地區(qū)的小滿年平均氣溫中部和南部氣溫較高，北部和東部氣溫較低(圖12 c)，河南溫度表現(xiàn)出東高西低的分布特征，西部出現(xiàn)以盧氏為中心的低值中心，山東中部地區(qū)出現(xiàn)以泰山和成山頭為中心的低值中心，河北省溫度呈現(xiàn)出由東南向西北遞減的空間分布特征，尤其是西北地區(qū)也是全區(qū)的低值中心。全區(qū)最高溫度24.3 ℃，出現(xiàn)在濟南地區(qū)，最低溫度14.3 ℃，出現(xiàn)在泰山地區(qū)，年平均溫度在14.3～24.3 ℃之間變動。

54 a來，華北地區(qū)的芒種平均氣溫基本呈現(xiàn)出中部和南部氣溫高、北部和東部氣溫低的空間分布特征(圖12 d)，河南的氣溫整體偏高，西部出現(xiàn)以盧氏為中心的低溫中心，山東省地區(qū)整體表現(xiàn)出由東向西遞增的地域分布特征，東部地區(qū)氣溫較低，中部出現(xiàn)以泰山和成山頭為中心的低值中心，河北省北部出現(xiàn)低值區(qū)域，圍場、成山頭氣溫最低。全區(qū)年平均氣溫在16.0～26.2 ℃之間變化，最低溫出現(xiàn)在泰山(16.0 ℃)，最高溫出現(xiàn)在濟南(26.3 ℃)。

驚蟄、清明、小滿、芒種節(jié)氣氣溫大體呈現(xiàn)出北部和東部低，中部和南部高的空間分布特征，這可能與緯度變化及華北平原的地形分布有關，北部緯度較高，且受燕山山脈的影響，東部為膠東丘陵區(qū)，且受海洋影響，氣溫都較低。泰山低值中心的出現(xiàn)與其地形有著密不可分的聯(lián)系。

圖12 華北平原物候性節(jié)氣平均氣溫空間分布圖Fig.12 Geographical distribution of MAT of phenological solar terms in the North China Plain

5 結 論

借助線性趨勢法、Mann-Kendall突變檢驗法、滑動T檢驗法和空間插值法對1961-2014年華北平原二十四節(jié)氣氣溫進行了分析，得到以下結論：

1)大暑是全年最熱的節(jié)氣，平均溫度30.4 ℃，大寒是全年中最冷的節(jié)氣，平均溫度-7.5 ℃。二十四節(jié)氣中小滿節(jié)氣日氣溫差最大，為12 ℃，大暑節(jié)氣最小，為8.2 ℃。清明升溫幅度最大，立冬降溫幅度最大。

2)就平均氣溫而言，二十四節(jié)氣中所有節(jié)氣氣溫都呈上升趨勢，其中春季型節(jié)氣增溫最為顯著。除立春外，所有春季型節(jié)氣的平均、最低氣溫均呈顯著升高趨勢，其中雨水節(jié)氣升溫最快為0.652 ℃/10 a。夏季型節(jié)氣的最低氣溫增溫顯著。秋季型和冬季型節(jié)氣平均氣溫和最低氣溫增溫趨勢明顯，而最高氣溫增溫趨勢不明顯，其中立冬、大雪、大寒呈現(xiàn)出微弱的降溫趨勢。春季型節(jié)氣平均氣溫在20世紀90年代開始出現(xiàn)增溫，夏季型節(jié)氣和秋季型節(jié)氣多在20世紀70和80年代出現(xiàn)降溫，90年代之后增溫。冬季型節(jié)氣在20世紀90年代之前降溫明顯，90年代之后溫度明顯升高。

3)驚蟄氣溫呈顯著升溫趨勢，增溫率為0.459 ℃/10 a，最高和最低氣溫分別出現(xiàn)在2002年(9.9 ℃)和1971年(0.6 ℃)，并在1998年發(fā)生轉暖突變。清明年平均氣溫在波動中上升，增溫速率為0.43 ℃/10 a，最大值和最小值分別出現(xiàn)在2004年(16.2 ℃)和1980年(9.6 ℃)，并在1998年氣溫發(fā)生了轉暖突變。小滿氣溫表現(xiàn)出微弱的上升趨勢，增溫速率為0.12 ℃/10 a，1961年氣溫最高(24.6 ℃)，1991年氣溫最低(18.7 ℃)，54 a來未發(fā)生明顯突變。芒種年平均氣溫也呈上升趨勢，增溫速率為0.16 ℃/10 a，1972年氣溫最高(25.0 ℃)，1970年氣溫最低(21.2 ℃)，并1998年氣溫發(fā)生了轉暖突變。

4)華北平原驚蟄年平均氣溫呈現(xiàn)出南高北低的空間分布特征，最高溫最低溫分別出現(xiàn)在信陽(9.2 ℃)和張北(4.5 ℃)。清明氣溫大致呈南高北低的空間分布特征，河南省溫度較高，最高溫出現(xiàn)在信陽地區(qū)(15.4 ℃)，河北省的北部地區(qū)是全區(qū)的低溫區(qū)域，最低溫為張北，溫度為4.5 ℃。小滿年平均氣溫呈現(xiàn)出中部和南部高，北部和東部低的空間分布特征，最高溫和最低溫分別出現(xiàn)在濟南(24.3 ℃)和泰山(14.3 ℃)。54 a來，華北平原地區(qū)的芒種平均氣溫基本呈現(xiàn)出中部和南部高、東部和北部低的空間分布特征，最低溫出現(xiàn)在泰山(16.0 ℃)，最高溫出現(xiàn)在濟南(26.3 ℃)。

[1] 王振鴻. 二十四節(jié)氣的氣候意義[J].南京師院學報,1982(2):35-44.

WANG Z H. The climate significance of twenty-four solar terms[J]. Journal of Nanjing Normal University,1982,(2):35-44.

[2] 秦大河,THOMASS S.IPCC第5次評估報告第1工作組報告的亮點結論[J].氣候變化研究進展,2014,10(1):1-6.

QIN D H,THOMASS S. Highlight of the IPCC working group I fifth assessment report[J]. Progressus Inquisitions De Mutatione Climatis,2014,10(1):1-6.

[3] 李耀寧,陶立新,張德山,等.北京市朝陽區(qū)“24節(jié)氣”氣溫的氣候特征分析[J].環(huán)境科學,2009(20):98-100.

LI Y N, TAO L X, ZHANG D S, et al. The climate characteristics analysis of temperature in “24 solar terms” in Chaoyang district of Beijing[J]. Environmental Science,2009(20):98-100.

[4] 王艷麗,李嵐,息濤,等.沈陽市“24節(jié)氣”氣溫和降水氣候變化特征分析[C]//第27屆中國氣象學會年會論文集，2010.

[5] 夏江江,嚴中偉,周家斌.“三伏”的氣候?qū)W定義和區(qū)劃[J].氣候與環(huán)境科學,2011,16(1):31-38.

XIA J J, YAN Z W, ZHOU J B. Climatology of “Three Fu” in China[J]. Climatic and Environmental Research,2011,16(1):31-38.

[6] 馮斌,張成軍,陸萍.寧夏固原市 24 節(jié)氣的氣象要素統(tǒng)計特征[J].甘肅農(nóng)業(yè),2010(8):9-11.

FENG B, ZHANG C J, LU P. Natural meteorological statistical characteristics of the 24 solar terms in Guyuan, Ningxia Province[J]. Journal of Gansu Agriculture,2010(8):9-11.

[7] 冀翠華,王式功,尚可政.2016-2010年黃河中下游地區(qū)24節(jié)氣氣候變化特征分析[J].氣候與環(huán)境科學,2015,20(2):220-228.

CUI J H, WANG S W, SHANG K Z. Climate changes of 24 solar terms in the middle and lower reaches of the Yellow River during 1961-2010[J]. Climatic and Environmental Research,2015,20(2):646-654.

[8] 錢誠,嚴中偉,符淙斌.1960-2008年中國二十四節(jié)氣氣候變化[J].科學通報,2011,56(35):3011-3020.

QIAN C, YAN Z W, FU C B. Climatic changes in the twenty-four solar terms during 1960-2008[J]. Chinese Science Bulletin,2011,56(35):3011-3020.

[9] 沈嬌嬌,徐鴻,李建科,等.近60年西安市24節(jié)氣氣溫變化特征及突變分析[J].資源科學,2013,35(3):646-654.

SHEN J J, XU H, LI J K, et al. Air temperature variation and mutation analysis of the twenty-four solar terms in Xi’an over 60 years[J]. Resources Science,2013,35(9):24-27.

[10] 楊玲珠,王沛濤,王藝璇,等.邯鄲市24節(jié)氣的氣候特征分析[J].氣候與環(huán)境科學,2015,35(9):24-27.

YANG L Z, WANG P T, WANG Y X, et al. The climate characteristics analysis of temperature in “24 solar terms” in Handan[J]. Climatic and Environmental Research,2015,35(9):24-27.

[11] 魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預測技術[M].北京:氣象出版社,1999.

WEI F Y. Modern climatic statistical diagnosis and prediction technology[M].Beijing:China Meteorological Press,1999.

[12] 符淙斌,王強.氣候突變的定義與檢測方法[J].大氣科學,1992,16(4):482-493.

FU C B, WANG Q. The definition and detection of the abrupt climate change[J]. Scientia Atmospherica Sinica,1992,16(4):482-493.

[13] 封國林,龔志強,支蓉.氣候變化檢測與診斷技術的若干新進展[J].氣象學報,2008,66(6):892-905.

FENG G L, GONG Z Q, ZHI R. Latest advances of climate change detecting technologies[J]. Acta Meteorologica Sinica,2008,66(6):892-905.

[14] 徐建華.現(xiàn)代地理學中的數(shù)學方法[M].2版.北京:高等教育出版社,2002.

XU J H. Mathematical methods in modern geography[M].2nd ed. Beijing: Higher Education Press,2002.

[15] 曹文靜,李強子,蒙繼華,等.基于GIS的氣溫插值方法比較[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2007,28(S):175-178.

CAO W J, LI Q Z, MENG J H, et al. Comparison on air temperature interpolation methods based on GIS[J].Chinesse Journal of Agrometeorology,2007,28(S):175-178.

[16] 任國玉,初子瑩,周雅清,等.中國氣溫變化研究最新進展[J].氣候與環(huán)境研究,2003,10(4):701-716.

REN G Y, CHU Z Y, ZHOU Y Q, et al. Recent progresses in studies of regional temperature changes in China[J]. Climatic and Environmental Research,2005,10(4):701-716.

[17] 周雅清,任國玉.城市化對華北地區(qū)最高、最低氣溫和日較差變化趨勢的影響[J].高原氣象,2009,28(5):1158-1166.

ZHOU Y Q, REN G Y, The effect of urbanization on maximum,minimum temperatures,and daily temperature range in North China[J]. Acta Meteorologica Sinica,2009,28(5):1158-1166.

[18] 唐紅玉,翟盤茂,王振宇.1951-2002 年中國平均最高、最低氣溫及日較差變化[J].氣候與環(huán)境研究,2005,10(4):28-735.

TANG H Y,ZHAI P M,WANG Z Y. On change in mean maximum temperature,minimum temperature and diurnal range in China during 1951-2002[J].Climatic and Environmental Research, 2005,10(4):728-735.

[19] 張愛英,任國玉,周江興,等.中國地面氣溫變化趨勢中的城市化影響偏差[J].氣象學報,2010,68(6):957-966.

ZHANG A Y,REN G Y,ZHOU J X, et al. On the urbanization effect on surface air temperature trends over China[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2010,68(6):957-966.

[20] QIAN C, FU C B, WU Z, et al. The role of changes in the annual cycle in earlier onset of climatic spring in northern China [J]. Adv Atmos Sci, 2011, 28(2):284-296.

Airtemperaturevariationanalysisofthetwenty-foursolartermsintheNorthChinaPlainfrom1961-2014

ZHAORuirui1,2,YINShuyan1,WANGShuixia1

(1. School of Geography and Tourism,Shaanxi Normal University,Xi’an 710119, China；2. National Demonstration Center for Experimental Geography Education(Shaanxi Normal University),Xi’an 710119, China)

Based on the daily temperature data of 53 stations in the North China Plain from 1961 to 2014, the characteristics of temperature change of 24 solar terms are analyzed by using the trend feature index, Mann-Kendall mutation test, moving T-test and spatial interpolation. The results show that: ① The temperature of 24 solar terms presents a quasi-normal unimodal distribution, and the highest average temperature in a year occurred during Great Heat (30.4 ℃), the minimum average temperature occurred during Greater Cold (7.5 ℃). The temperature fluctuated largely during the days around Pure Brightness and Beginning of Winter. The average temperature showed an increasing trend during 24 solar terms, especially during the spring type solar terms. ② The spring type solar terms became warming in 1990s, and the summer and autumn type solar terms were cool in 1980s and 1970s and became warming after 1990s. The winter type solar terms were cool before 1990s, and the temperature increased obviously during 1990s and 2010s. ③ The average temperature of the Waking of Insects showed a significant warming trend, with a warming rate of 0.459 ℃/10a, and a warm mutation occurred in 1998. The average temperature of the Pure Brightness increased, with a warming rate of 0.43 ℃/10a, and the temperature mutation happened in 1998. The average temperature of the Lesser Fullness of Grain showed a weak trend, with a warming rate of 0.12 ℃/10a. There was no obvious mutation in the past 54 years. The annual average temperature of the Grain in Ear is on the rise, with a warming rate of 0.16 ℃/10a, and the mutation happened in 1998. ④ In the past 54 years, the spatial characteristics of the average temperature of the Waking of Insects and Pure Brightness showed that the temperature in the north of the North China Plain was lower than that in the south of the Plain, and the highest temperature and the lowest temperature appear in Xinyang and Zhangbei, respectively. The spatial characteristics of the average temperature of the Lesser Fullness of Grain and Grain in Ear showed that the temperature in the north and east of the North China Plain was lower than that in the middle and south of the plain, and the highest temperature and the lowest temperature appear in Jinan and Taishan, respectively.

twenty-four solar terms; temperature variation; mutation detecting; spatial difference; the North China Plain

10.13471/j.cnki.acta.snus.2017.06.005

2016-09-18

國家自然科學基金 (41601020，41771110)；陜西省自然科學基礎研究計劃項目(2017JM4026)

趙芮芮(1993年生)，女；研究方向環(huán)境變化與自然災害研究；E-mail:1973342524@qq.com

殷淑燕(1970年生)，女；研究方向環(huán)境變化與自然災害研究;E-mail:yinshy@snnu.edu.cn

P467

A

0529-6579(2017)06-0038-10