馬力文，劉 靜

(1.中國氣象局旱區(qū)特色農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 寧夏 銀川 750002； 2.寧夏氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 寧夏 銀川 750002)

厄爾尼諾現(xiàn)象造成赤道太平洋海溫異常,直接影響熱帶太平洋地區(qū)的氣候變化,也對其它地區(qū)的區(qū)域氣候乃至全球大氣環(huán)流的異常都有重要作用[1]。中國位于東亞季風(fēng)區(qū)，東亞夏季風(fēng)和冬季風(fēng)的異常直接導(dǎo)致中國氣候的異常[2-3]，厄爾尼諾通過大氣環(huán)流以“遙相關(guān)”的形式影響東亞季風(fēng)系統(tǒng)，對氣溫、降水造成顯著影響[4]。氣溫、降水是農(nóng)作物賴以生存的重要因素，氣溫和降水異?？蓪?dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的改變，對農(nóng)業(yè)有重要影響[5-6]。

國內(nèi)外對ENSO導(dǎo)致氣候異常、作物產(chǎn)量豐歉關(guān)注已久。JN Ferris分析了Enso對全球作物產(chǎn)量的影響[7]。S Yokoyama研究了歷年El Nino對亞洲和太平洋地區(qū)糧食作物產(chǎn)量的影響[8]。SA Mauget、DR Upchurch研究了ENSO與美國中西部大平原的氣候和農(nóng)業(yè)的關(guān)系[9]。JW Hansen、A Irmak、JW Jones研究了ENSO對弗羅里達(dá)州作物產(chǎn)量的影響[10]。陶福祿、Masayuki、Yokozawa等分析了中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與東亞季風(fēng)和EL NINO的關(guān)系[11]。Adams RM, Houston LL,McCarl BA等通過墨西哥農(nóng)業(yè)與ENSO的關(guān)系建立了干旱早期預(yù)警模型[12]。

厄爾尼諾不僅影響中低緯度的氣候，引起華南干旱[13]，也對全國乃至青藏高原的氣候產(chǎn)生影響[14]。曹蓉研究了東北夏季降水與大氣環(huán)流和太平洋海溫的關(guān)系[15]。王敬方、吳國雄、胡娜娜發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾現(xiàn)象發(fā)生后，我國東北容易出現(xiàn)持續(xù)性冷夏[16]和干旱[17]。李恩菊,趙景波發(fā)現(xiàn)山東省在厄爾尼諾年氣溫升高，降水減少，容易出現(xiàn)干旱[18]。山西雁北地區(qū)厄爾尼諾年氣溫偏低，與黃土高原區(qū)增溫趨勢相反，旱災(zāi)加重[19]，但在厄爾尼諾發(fā)生次年降水偏多[20-21]。內(nèi)蒙古在厄爾尼諾發(fā)生年降水減少，出現(xiàn)大旱、特旱的概率高[22]。西北地區(qū)東部厄爾尼諾發(fā)生年夏季降水減少，秋季降水增多[23]。陳朝基發(fā)現(xiàn)甘肅1950—2000年農(nóng)作物受旱面積與厄爾尼諾和拉尼娜密切相關(guān)[24]。雷治平認(rèn)為ENSO是影響陜西農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害的影響因子[25]，厄爾尼諾發(fā)生當(dāng)年秋季至次年春季易出現(xiàn)連旱,次年秋季降水較多,次年夏糧產(chǎn)量偏歉的概率增大,秋糧容易豐產(chǎn)[26]。程相坤、徐東進(jìn)、曾國良等發(fā)現(xiàn)EL NINO、LA NINA可導(dǎo)致葉爾羌河流域出現(xiàn)枯水年和豐水年[27]。白慶梅等認(rèn)為厄爾尼諾年由于西風(fēng)減弱和印度季風(fēng)增強(qiáng),輸送到干旱/半干旱區(qū)的水汽更多，冬季降水比常年偏多有共性[28]。與寧夏毗鄰的毛烏素沙地在厄爾尼諾年降水減少，但次年降水增加[29]。周雙燕將NINO因子引入重慶北碚柑橘旱情預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)了干旱早期預(yù)警[30]。

寧夏處在我國東部季風(fēng)區(qū)和西北干旱區(qū)的過渡地帶，受冬季風(fēng)影響大且時(shí)間長，夏季風(fēng)的強(qiáng)弱影響汛期降水的多寡，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，對雨水依賴性極強(qiáng)的中南部山區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更是受氣候異常的影響。上述大多數(shù)文獻(xiàn)集中在ENSO對當(dāng)?shù)貧夂虻挠绊懞皖A(yù)測上，對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響研究相對薄弱，特別是缺乏針對寧夏旱作農(nóng)業(yè)區(qū)的影響研究。自2014年開始的厄爾尼諾事件持續(xù)了20個(gè)月以上，造成2016年寧夏南部山區(qū)玉米、馬鈴薯大幅減產(chǎn)。了解厄爾尼諾對寧夏農(nóng)業(yè)氣候資源及農(nóng)作物產(chǎn)量影響是當(dāng)?shù)卣贫ㄏ鄳?yīng)對策的迫切需求。本文根據(jù)1961年以來發(fā)生的典型厄爾尼諾年份氣象要素、農(nóng)業(yè)氣候資源和產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)距平，探討了厄爾尼諾對寧夏中南部山區(qū)氣候要素、農(nóng)業(yè)氣候資源以及糧食作物產(chǎn)量的影響，可為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)趨利避害、科學(xué)決策提供依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 厄爾尼諾影響年份、指數(shù)及程度

國家氣候中心在業(yè)務(wù)上以赤道太平洋綜合區(qū)連續(xù)6個(gè)月海溫距平是否超過0.5℃或連續(xù)5個(gè)月累積距平超過4.0℃作為厄爾尼諾發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)(均允許有1個(gè)月的間斷)。按此標(biāo)準(zhǔn)，1961—2012年共發(fā)生12次厄爾尼諾事件，我們將發(fā)生年份、生長季、SSTA峰值、累計(jì)值、二者乘積及程度列于表1，便于資料年代選取和程度評(píng)價(jià)。氣象資料選自寧夏中南部山區(qū)各氣象觀測站1961—2014年地面逐日氣象觀測資料，產(chǎn)量資料選自寧夏調(diào)查總隊(duì)1961—2014年統(tǒng)計(jì)年鑒中各市縣小麥、玉米和馬鈴薯播種面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

根據(jù)表1，將赤道3.4區(qū)SSTA指數(shù)的峰值和正距平0.5℃的累計(jì)值相乘表示海溫異常的強(qiáng)度，劃分厄爾尼諾的強(qiáng)度(圖1)。可看出，1997—1998年、1982—1983年為極強(qiáng)，1987—1988年為強(qiáng)，1965—1966年、1972—1973年、1991—1992年、2002—2003年和2009—2010年為中度，其余年份強(qiáng)度較弱。

1.2 氣候資料趨勢分離

以往在分析厄爾尼諾對氣候的影響時(shí)，一般以發(fā)生厄爾尼諾當(dāng)年和次年氣候要素與多年平均值進(jìn)行比較，以距平值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。分析發(fā)現(xiàn)，由于受氣候變暖的影響，寧夏南部山區(qū)冬季氣溫逐年上升，氣候傾向率0.4℃·10a-1(圖2a)，在1992年以前的厄爾尼諾發(fā)生年份冬季平均氣溫均為負(fù)距平，之后均為正距平，與觀測到的暖冬等事實(shí)有出入，用當(dāng)年氣溫與30年平均值的距平很難客觀評(píng)價(jià)厄爾尼諾的影響(圖2b)。

表1 1961—2012年歷次厄爾尼諾事件發(fā)生時(shí)間、程度及生長季(摘自國家氣候中心)

注：程度按照SSTA峰值與累計(jì)值的乘積分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，1為極弱，2為弱，3為中，4為強(qiáng)，5為極強(qiáng)。

Note: according to the level of the SSTA peak value and the cumulative value of the product classification standards, 1 is extremely weak, the other is weak, the 3 is the middle, the 4 is the strong and the 5 is very strong.

圖1 厄爾尼諾年3.4區(qū)SSTA強(qiáng)度

圖2南部山區(qū)冬季平均氣溫年際變化與線性趨勢擬合

Fig.2 The annual variations and linear trend of winter average temperature in the southern mountainous region

為消除氣候變暖的干擾，得到厄爾尼諾對氣溫、降水影響的真實(shí)情況，對1961—2012年間氣溫進(jìn)行線性趨勢分離，代表氣候變化的系統(tǒng)增溫作用，以平均氣溫與當(dāng)年氣溫趨勢值的離差作為當(dāng)年氣溫的動(dòng)態(tài)距平值，濾除了氣候變化本身對溫度的影響，使厄爾尼諾對氣溫的真實(shí)影響凸顯出來(圖2b)。

設(shè)氣溫多年序列為T，可以把T分解為時(shí)間趨勢項(xiàng)Tt和當(dāng)年氣候波動(dòng)項(xiàng)Tw，即：

T=Tt+Tw

(1)

Tt是時(shí)間t的函數(shù)，反映了氣候變化對溫度的影響，稱為趨勢氣溫，可用線性、非線性、滑動(dòng)平均或者周期函數(shù)等描述，即：

Tt=f(t)

(2)

因此，逐年氣候波動(dòng)Tw可被分離出來：

Tw=T-f(t)

(3)

厄爾尼諾發(fā)生當(dāng)年、次年氣溫動(dòng)態(tài)距平可用(3)求算，如果大部分樣本傾向正距平，證明厄爾尼諾造成升溫。如果f(t)為不隨時(shí)間而變的常數(shù)，則f(t)轉(zhuǎn)換為溫度序列的均值，即：

f(t)=(∑Ti)/n

(4)

此時(shí)Tw為傳統(tǒng)距平法得到的距平值，是本文動(dòng)態(tài)距平法的一種特例。因此，在一個(gè)數(shù)據(jù)序列中，如果該數(shù)據(jù)序列隨著時(shí)間呈現(xiàn)增減趨勢，可采用動(dòng)態(tài)距平法客觀反映序列的波動(dòng)；當(dāng)該數(shù)據(jù)序列不隨時(shí)間出現(xiàn)趨勢變化時(shí)，才能采用距平法反映序列的波動(dòng)。

1.3 產(chǎn)量趨勢分離

農(nóng)作物產(chǎn)量序列受當(dāng)年氣候條件影響，也受生產(chǎn)力水平、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步影響，產(chǎn)量呈逐步上升趨勢。一般把產(chǎn)量序列Y分解為隨品種改良、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步逐年上升的趨勢產(chǎn)量Yt和當(dāng)年氣象條件影響的氣象產(chǎn)量Yw，即：

Y=Yt+Yw+ε

(5)

ε為隨機(jī)影響，如發(fā)生病蟲害、洪澇等偶發(fā)性災(zāi)害，難以用氣象因素表示的產(chǎn)量干擾項(xiàng)。本文認(rèn)為，Yt不僅包含品種、管理、肥力等農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步造成的產(chǎn)量隨時(shí)間增長的趨勢，也包含了氣候變化造成的產(chǎn)量單向增減趨勢。因此，在分析厄爾尼諾對作物產(chǎn)量的影響時(shí)，對1961—2014年各市縣小麥、水稻、玉米和馬鈴薯進(jìn)行趨勢產(chǎn)量分離，獲得氣象產(chǎn)量(圖3)。其氣象產(chǎn)量Yw除了濾除農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對產(chǎn)量的影響外，也濾除了氣候變化對產(chǎn)量的系統(tǒng)影響，可反映厄爾尼諾發(fā)生次年氣象條件本身的變化對產(chǎn)量的影響程度，也相當(dāng)于產(chǎn)量動(dòng)態(tài)距平法。由于時(shí)間跨度大，產(chǎn)量基數(shù)前后相差好幾倍，采用相對氣象產(chǎn)量可以消除產(chǎn)量水平對增減產(chǎn)幅度的影響，即：

(6)

式中，YRW為相對氣象產(chǎn)量；Y為產(chǎn)量；Yt為趨勢產(chǎn)量。

圖3寧夏山區(qū)小麥、玉米和馬鈴薯單產(chǎn)趨勢擬合

Fig.3 The yield trends of wheat, rice, corn and potato in Ningxia

2 結(jié) 果

2.1 厄爾尼諾事件對氣溫的影響

2.1.1 暖冬的概率加大 冬季風(fēng)強(qiáng)弱是導(dǎo)致我國冬季冷暖變化的直接原因，厄爾尼諾造成赤道東太平洋海溫持續(xù)偏高，冬季風(fēng)強(qiáng)度偏弱，常常導(dǎo)致我國暖冬[2]。采用趨勢溫度分離的動(dòng)態(tài)氣溫距平發(fā)現(xiàn)，寧夏在厄爾尼諾發(fā)生的12年中，中南部山區(qū)當(dāng)年冬季平均氣溫偏高的有6年，其中,異常偏高的年份中部干旱帶有4年，南部山區(qū)有5年；冬季平均最低氣溫偏高的年份，中部干旱帶有8年，南部山區(qū)有7年，暖冬幾率占58.3%以上；12年中，中部干旱帶出現(xiàn)冷冬的只有1964、1983年，南部山區(qū)只有1964、1983和1992年出現(xiàn)異常低溫，冷冬概率在25%以下(圖4)。

2.1.2 作物生長季氣溫偏低 對寧夏中南部山區(qū)1961—2012年逐月氣象資料進(jìn)行線性趨勢擬合，以厄爾尼諾發(fā)生次年4—9月逐月趨勢離差評(píng)價(jià)寧夏中南部山區(qū)氣溫的變化(圖5)，發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾次年各月氣溫負(fù)距平居多，特別是1984、1988、1992和1995年，中部干旱帶和南部山區(qū)大多為負(fù)距平。按照12次厄爾尼諾發(fā)生次年逐月平均動(dòng)態(tài)距平來看，氣溫偏低出現(xiàn)在6、7、8月份，整個(gè)夏季偏低明顯，5月、9月偏低不明顯，4月份氣溫偏高(圖6)。

圖4 厄爾尼諾發(fā)生年冬季平均氣溫(左)和最低氣溫(右)的動(dòng)態(tài)距平

圖5 厄爾尼諾發(fā)生次年4—9月平均氣溫動(dòng)態(tài)距平

圖6厄爾尼諾發(fā)生次年逐月平均氣溫動(dòng)態(tài)距平多年平均

Fig.6 The multi-year average dynamic difference of monthly average temperature the following year El Nino occurred

2.1.3 作物生長季熱量資源減少 厄爾尼諾發(fā)生次年，我區(qū)中南部作物生長季(5—9月)不同界限溫度的積溫均呈減少趨勢，中部干旱帶≥0℃、≥10℃和≥15℃活動(dòng)積溫比常年減少35℃d以內(nèi)，南部山區(qū)≥15℃積溫減少50～80℃d，即厄爾尼諾使高海拔地區(qū)≥15℃積溫明顯減少，造成熱量強(qiáng)度不足，影響玉米成熟(圖7)。

2.2 厄爾尼諾對降水的影響

厄爾尼諾發(fā)生次年，中部干旱帶4—5月份降水比常年同期偏多，6月、8月和9月偏少，7月持平；南部山區(qū)4—5月份降水與其他年份無差異，與常年相比持平，6—8月份降水均比常年同期偏少，尤以8月份偏少為巨，9月份降水偏多(圖8c)。

從各站分布來看，作物播種至出苗期(4—5月份)，中部干旱帶各站降水均偏多，南部山區(qū)除涇源偏多外，其余均在均值附近；作物營養(yǎng)生長期間(6月份)，中南部山區(qū)各站降水均偏少，降水一致性偏少趨勢明顯；作物抽穗楊花期間(7份)，韋州、興仁、六盤山降水偏多，其他地區(qū)均偏少；作物灌漿期間(8月份)，中部干旱帶鹽池、麻黃山降水偏多，其他地區(qū)偏少，南部山區(qū)各站一致明顯偏少；作物灌漿成熟期間(9月份)，除鹽池降水略偏多外，中部干旱帶其他地區(qū)降水偏少；南部山區(qū)除西吉略偏少外，其余各站降水偏多(圖8a、圖8b)。

圖7 厄爾尼諾發(fā)生次年中南部(左)及各縣(右)5—9月不同界限溫度積溫動(dòng)態(tài)距平

圖8寧夏厄爾尼諾發(fā)生次年作物生育期間降水距平逐月變化特征

Fig.8 The monthly precipitation difference variation during the following year El Nino occurred in Ningxia

2.3 厄爾尼諾對日照的影響

分析歷次厄爾尼諾發(fā)生次年逐月日照時(shí)數(shù)距平發(fā)現(xiàn)，厄爾尼諾發(fā)生次年6月、8月日照顯著減少，5月、9月日照略偏多，7月與歷年持平，中部干旱帶和南部山區(qū)日照變化基本相似(圖9)。

2.4 厄爾尼諾對作物產(chǎn)量的影響

比較厄爾尼諾發(fā)生當(dāng)年、次年相對氣象產(chǎn)量的增減幅度，發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾發(fā)生當(dāng)年小麥、玉米和馬鈴薯均表現(xiàn)減產(chǎn)，小麥減產(chǎn)幅度最大。厄爾尼諾發(fā)生次年山區(qū)三大作物均表現(xiàn)增產(chǎn)，山區(qū)冬小麥、玉米和

馬鈴薯單產(chǎn)12次過程平均增產(chǎn)幅度分別為8.9%、7.8%和8.4%(圖10a)。自2014年開始的嚴(yán)重厄爾尼諾持續(xù)到2016年，山區(qū)玉米、馬鈴薯因2016年6—8月份的嚴(yán)重干旱而顯著減產(chǎn)。

以單產(chǎn)增減5%作為豐、平、歉年分型標(biāo)準(zhǔn)，分析12次厄爾尼諾發(fā)生次年3大作物增產(chǎn)、平產(chǎn)和減產(chǎn)所占比例，發(fā)現(xiàn)小麥、馬鈴薯增產(chǎn)年份多，玉米增減產(chǎn)年數(shù)相同，呈兩極化分布，可能與降水出現(xiàn)時(shí)段有關(guān)，如大降水出現(xiàn)在玉米抽雄吐絲期，容易出現(xiàn)受精障礙，影響結(jié)實(shí)率，反而對增產(chǎn)不利，但如出現(xiàn)在大喇叭口期，旱作玉米更容易顯著增產(chǎn)(圖10b)。

圖9 寧夏發(fā)生厄爾尼諾的次年作物生育期間逐月日照距平

圖10厄爾尼諾發(fā)生的當(dāng)年、次年作物單產(chǎn)增減幅(左)及增減產(chǎn)年份所占比例(右)

Fig.10 The average crop relative climatic yields the following year of El Nino occurred (left) and the percentage of increase or decrease years (right)

3 結(jié) 論

厄爾尼諾現(xiàn)象與寧夏氣候關(guān)系比較密切，厄爾尼諾發(fā)生當(dāng)年冬季和次年作物生長季，氣溫、降水時(shí)空分布發(fā)生一定的改變，從而對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生了一定的影響，歸納如下：

1) 厄爾尼諾造成寧夏冬季氣溫偏高，形成暖冬的概率大，降低極端寒冷天氣的持續(xù)時(shí)間和程度，有利于減少冬季設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能源消耗，對設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)十分有利。

2) 厄爾尼諾發(fā)生年份，氣溫偏高由冬季可以延伸到春季，但夏季平均氣溫明顯偏低。中南部山區(qū)作物生長季(5—9月)≥0℃、≥10℃和≥15℃活動(dòng)積溫均呈減少趨勢，中部干旱帶減少相對較少，南部山區(qū)減少較多，特別是≥15℃積溫減少明顯，這些高海拔地區(qū)熱量強(qiáng)度本身不足，厄爾尼諾造成熱量強(qiáng)度更不足，影響玉米成熟。

3) 厄爾尼諾發(fā)生次年，寧夏中部干旱帶春季降水偏多，有利于保障春播和苗期作物生長，但夏季、秋季降水偏少。南部山區(qū)春季、秋季降水偏多，夏季降水偏少，特別是作物開花、灌漿初期降水偏少，有利于玉米、馬鈴薯生長，但灌漿中后期、成熟期降水偏多，容易引起馬鈴薯晚疫病等病害。

4) 厄爾尼諾對寧夏糧食作物產(chǎn)量有一定影響，厄爾尼諾發(fā)生次年山區(qū)冬小麥、玉米和馬鈴薯均顯著增產(chǎn)。

本文針對2016年發(fā)生厄爾尼諾后對2017年產(chǎn)量預(yù)估的需求，初步分析了厄爾尼諾對寧夏南部山區(qū)農(nóng)業(yè)氣象條件和作物產(chǎn)量的影響，但未分析拉尼娜年份對山區(qū)農(nóng)業(yè)的影響。今后可將兩者結(jié)合起來，以NINO3、NINO4、NINO3.4區(qū)SSTA逐月、3月滑動(dòng)平均值與小麥、玉米和馬鈴薯的相對氣象產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)分析，也可結(jié)合熱帶印度洋海溫、南方濤動(dòng)(SOI)等研究造成產(chǎn)量變化的海溫指數(shù)和代表區(qū)域，更進(jìn)一步研究海溫異常對寧夏農(nóng)業(yè)的影響，為產(chǎn)量年景豐歉預(yù)測提供依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 孫永罡,陳久康,范玉華.北半球冬季環(huán)流異常對我國東北夏季長期天氣過程的影響[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào),1994,17(2):153-158.

[2] 王盤興,徐建軍,許應(yīng)龍.季風(fēng)區(qū)環(huán)流季節(jié)變化及其在El Nino年的異常[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),1995,6(4):407-413.

[3] 陶詩言,張慶云.亞洲冬夏季風(fēng)對ENSO事件的響應(yīng)[J].大氣科學(xué),1998,22(4):399-407.

[4] 龔道溢,王紹武.ENSO對中國四季降水的影響[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),1998,7(4):44-52.

[5] 于滬寧,江愛良.厄爾尼諾與全球趨暖災(zāi)害驟增對農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展的影響[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2000,19(3):227-236.

[6] 鄭冬曉,楊曉光.ENSO對全球及中國農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害和糧食產(chǎn)量影響研究進(jìn)展[J].氣象與環(huán)境科學(xué),2014,37(4):90-101.

[7] Ferris J N. An analysis of the impact of enso (el nino/southern oscillation) on global crop yields[J]. Staff Papers, 1999,81(5):1309.

[8] Yokoyama S. Historical occurrence of El Nino and its impact on food crop production at a regional level in Asia and the Pacific[J]. Radiology, 2006,240(2):369-379.

[9] Mauget S A, Upchurch D R. El Nino and La Nina related climate and agricultural impacts over the Great Plains and Midwest[J]. Journal of Production Agriculture, 1999,12(2):203-215.

[10] Hansen J W, Irmak A, Jones J W. El Nino-southern oscillation influences on florida crop yields[J]. Annual Proceedings Soil & Crop Science Society of Florida, 1998,57(85):12-16.

[11] Fulu Tao, Masayuki Yokozawa, Zhao Zhang, et al. Variability in climatology and agricultural production in China in association with the East Asian summer monsoon and El Ni?o Southern Oscillation[J]. Climate Research, 2004,28:23-30.

[12] Adams R M, Houston L L, McCarl B A, et al. The benefits to Mexican agriculture of an El Ni?o-southern oscillation (ENSO) early warning[J]. Agricultural & Forest Meteorology, 2003,115(3):183-194.

[13] 袁中友.厄爾尼諾/拉尼娜事件與廣東省干旱關(guān)系探討[D].廣州：華南師范大學(xué),2004.

[14] 叢曉明.近40 a青藏高原主要?dú)庀鬄?zāi)害對ENSO的響應(yīng)[D].西寧：青海師范大學(xué),2012.

[15] 曹 蓉.東北夏季降水的基本特征及其與大氣環(huán)流和太平洋海溫的關(guān)系[D].南京：南京信息工程大學(xué),2014.

[16] 王敬方,吳國雄.持續(xù)性東北冷夏的變化規(guī)律及相關(guān)特征[J].大氣科學(xué),1997,21(5):523-532.

[17] 胡娜娜.東北三省旱澇時(shí)空演變及趨勢判斷[D].西安：陜西師范大學(xué),2013:51-53.

[18] 李恩菊,趙景波.厄爾尼諾/拉尼娜事件對山東省氣候的影響[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,38(3):80-84.

[19] 祁子云,趙景波.厄爾尼諾/拉尼娜事件對山西省北部地區(qū)氣候的影響[J].水土保持通報(bào),2012,32(4):97-101.

[20] 張鵬飛,趙景波.50余年來厄爾尼諾-拉尼娜(El Nino/La Nina)事件對山西省氣候影響分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2012,26(2):74-78.

[21] 高惠珍,安學(xué)軍,劉亞萍.厄爾尼諾現(xiàn)象對山西省旱澇的影響分析[J].山西水利科技,1998,(4):13-15.

[22] 白小娟,趙景波.厄爾尼諾/拉尼娜事件對內(nèi)蒙古自治區(qū)氣候的影響[J].水土保持通報(bào),2012,32(6):245-249.

[23] 張存杰,高學(xué)杰,趙紅巖.全球氣候變暖對西北地區(qū)秋季降水的影響[J].冰川凍土,2003,25(2):157-164.

[24] 陳朝基.1950—2000年甘肅農(nóng)作物受旱面積與厄爾尼諾和拉尼娜的關(guān)系[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,39(1):214-216.

[25] 雷治平.陜西農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害評(píng)估及影響因子分析研究[D].楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué),2005.

[26] 景毅剛.ENSO現(xiàn)象和陜西省夏糧豐歉年景的關(guān)系[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2000,21(2):14-16.

[27] 程相坤,徐東進(jìn),曾國良.葉爾羌河流域農(nóng)業(yè)干旱分析[J].氣象科技,1997，(2):40-43.

[28] 白慶梅,田文壽,馮兆東,等.亞洲干旱/半干旱區(qū)降水與大洋暖池氣候的相關(guān)特征研究[J].冰川凍土,2010,32(2):295-308.

[29] 徐小玲,延軍平.近30年毛烏素沙區(qū)的氣候與厄爾尼諾/拉尼娜事件的相關(guān)分析[J].干旱區(qū)研究,2003,20(2):117-122.

[30] 周雙燕.重慶北碚柑橘旱情預(yù)警模型構(gòu)建及應(yīng)用[D].雅安：四川農(nóng)業(yè)大學(xué),2011.