胡春麗　林蓉　焦敏　李菲

摘要：選用1961—2015年9—10月遼寧省53個氣象站0 cm逐日最低地溫資料、國家氣候中心74項環(huán)流特征量指數(shù)、NCEP/NCAR再分析資料，分析遼寧省初霜日期時間變化特征，利用相關(guān)系數(shù)選取影響初霜日期的主要因子，應(yīng)用多元回歸方法建立初霜日期與前期環(huán)流因子的預(yù)報模型。結(jié)果表明，遼寧省初霜日期呈推遲趨勢，未發(fā)生氣象意義的氣候突變;初霜日期預(yù)報模型通過了α=0.05的顯著性水平檢驗，具有統(tǒng)計學(xué)意義，用該模型預(yù)測2014年、2015年的初霜日期，均接近實際值。

關(guān)鍵詞：初霜日期;氣候特征;變化趨勢;預(yù)報模型;遼寧省

中圖分類號：S425

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2020）02-0276-06

收稿日期：2018-10-19

作者簡介：胡春麗（1981—），女，吉林德惠人，碩士，高級工程師，主要從事氣候變化、農(nóng)業(yè)氣象等研究。E-mail：huchunli0829@163.com。

通信作者：林 蓉，高級工程師，主要從事氣候變化、農(nóng)業(yè)、氣象等研究。E-mail：heavengirl@sina.com。

全球氣候變暖導(dǎo)致農(nóng)作物熱脅迫增加，進(jìn)而影響作物產(chǎn)量。初、終霜日作為衡量溫度變化的重要指標(biāo)成為氣候變化下農(nóng)業(yè)適應(yīng)性研究關(guān)注的重點之一，分析其時空變化特征有利于減少極端低溫事件對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的危害，提前做好預(yù)測可以因時因地制宜地選擇作物品種、調(diào)整種植制度等。目前，已有較多研究在初、終霜日出現(xiàn)早晚和無霜期長短等方面取得重要進(jìn)展[1-9]。遼寧省位于我國東北地區(qū)南部，介于118°53′～125°46′E，38°43′～43°26′N 之間，全省耕地面積為3 411.2萬hm2，占全省土地總面積的23.4%，屬于溫帶季風(fēng)型大陸氣候，種植業(yè)基本上是一年一熟，主要糧食作物為水稻、玉米、大豆、高粱、小麥。初霜日期受氣候變化的影響，呈顯著推遲趨勢，人們對初霜的關(guān)注度降低，但隨著氣候異?，F(xiàn)象的增加，東北低溫冷害出現(xiàn)新的特點和規(guī)律，因此研究和預(yù)測新形式下的初霜日期氣候變化規(guī)律對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策、氣象防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。有研究利用遼寧省逐日氣溫、大氣環(huán)流特征量資料，采用統(tǒng)計學(xué)方法，選取相關(guān)顯著的早期環(huán)流特征量作為預(yù)測因子，建立基于大氣環(huán)流特征量的初霜日期定量化年景預(yù)報模型，進(jìn)行初霜日期的長期預(yù)報，以期為開展氣象為農(nóng)生產(chǎn)服務(wù)和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 試驗資料

利用沈陽區(qū)域氣候中心提供的1961—2015年遼寧省53個氣象站秋季（9—11月）地面0 cm日最低地溫資料，選取臺站參照文獻(xiàn)[10];國家氣候中心提供的1951—2015年74項逐月環(huán)流指數(shù)資料;美國國家環(huán)境預(yù)報中心（National Centers for Environmental Prediction，簡稱NCEP）和美國國家大氣科學(xué)研究中心（National Center for Atmospheric Research，簡稱NCAR）提供的1951—2015年月平均500 hPa位勢高度再分析資料，水平分辨率為 2.5°×2.5°。

1.2 試驗方法

1.2.1 初霜日期定義 將每站自9月1日開始，第1次地面0 cm日最低地溫≤0 ℃的日期記為該站當(dāng)年初霜出現(xiàn)的日期（簡稱初霜日期），按上述標(biāo)準(zhǔn)，利用1961—2015年遼寧53個站0 cm逐日最低地溫資料，以9月1日為起點，如初霜日期為9月20日記為20。

1.2.2 異常年標(biāo)準(zhǔn) 世界氣象組織對氣候異常提出2種判別標(biāo)準(zhǔn)，一是距平超過標(biāo)準(zhǔn)差的2倍以上，二是它出現(xiàn)的概率為25年，采用距平大于標(biāo)準(zhǔn)差2倍作為異常年的標(biāo)準(zhǔn)，來分析初霜的異常特征，規(guī)定當(dāng)年實況出現(xiàn)的日期減去歷史平均日期的差作為分級依據(jù)，即Δdi，j=di，j-Dj，其中di，j為第i年j站的初霜日期，Dj為j站初霜日期的多年平均值，Δdi，j≤-12為初霜異常偏早年，-12<Δdi，j≤-6為初霜偏早年，-6<Δdi，j<6，為初霜正常年，6≤Δdi，j<12 為初霜偏晚年，Δdi，j≥12為初霜異常偏晚年。

1.2.3 變異系數(shù) 變異系數(shù)是S/X，其中X是多年初霜日期平均值，S是多年初霜日期的標(biāo)準(zhǔn)差，變異系數(shù)表示多年初霜日期來變化穩(wěn)定性，變異系數(shù)大表示變量相對不穩(wěn)定性大，變異系數(shù)小，情況與其相反。

1.2.5.2 預(yù)報模型建立 經(jīng)過因子分析、資料診斷分析，采用多元回歸方案建立多個環(huán)流因子的初霜預(yù)報模型，利用F統(tǒng)計量進(jìn)行模型的擬合效果驗證，檢驗?zāi)Ｐ蛢?yōu)劣及其預(yù)測精度。多元線性回歸及其檢驗方法參考文獻(xiàn)[11]。

2 氣候變化特征

2.1 年際變化

由圖1可以看出，1961—2015年遼寧省初霜日期年際變化較為明顯，呈波動上升趨勢，趨勢系數(shù)為0.7（通過了0.001信度檢驗），表明近55年遼寧省初霜日期呈明顯的推遲趨勢，這與李輯等用天氣現(xiàn)象研究的遼寧省初霜日期的年際變化所得的結(jié)論[9]相一致。初霜最早日期出現(xiàn)在1977年9月26日，最晚日期是出現(xiàn)在2015年10月22日，最早時期和最晚日期相差26 d，表明遼寧省初霜日期的年際變化較為明顯。

初霜日期的變異系數(shù)為0.33，說明初霜日期不穩(wěn)定性相對較小，不容易出現(xiàn)異常偏早和異常偏晚，對初霜日期的短期氣候預(yù)測的出現(xiàn)時間的預(yù)報具有一定的可尋性。按照初霜日期氣候異常判別標(biāo)準(zhǔn)，異常偏早年出現(xiàn)1年，偏早年出現(xiàn)10年，正常年33年，偏晚年出現(xiàn)10年，異常偏晚年出現(xiàn)1年。研究發(fā)現(xiàn)，異常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出現(xiàn)在1990年以前;偏晚年和異常偏晚年除1994、1998年以外，均出現(xiàn)在2000年以后，說明在氣候變暖的大背景下，初霜日期出現(xiàn)偏晚和異常偏晚的可能性較大。

2.2 周期分析

圖2為遼寧省初霜日期的Morlet小波變換，為小波系數(shù)實部的分布圖（彩色陰影部分為通過0.1的信度檢驗區(qū)域，虛線陰影部分為邊緣效應(yīng)影響區(qū)域），可以看出，初霜日期表現(xiàn)為2～3年和3年周期，尤其在1990—2000年時段周期性最為明顯。

2.3 突變分析

由圖3可知，UF曲線在1961年以后均大于0，且在1994年以后突破臨界線，表明1961年以來初霜日期呈推遲趨勢，且1994年以后推遲趨勢顯著。UF和UB曲線在1994年、1997年出現(xiàn)交點，但是交點不在臨界線之間，說明初霜日期未發(fā)生突變。

3 預(yù)測模型

3.1 前期環(huán)流形勢

1961—2015年初霜出現(xiàn)日期的早晚，將其分為2種類型，A型為初霜早型（1962年、1967年、1969年、1977年、1980年），B型為初霜晚型（1998年、2005年、2006年、2012年、2015年）。初霜早型和晚型8月北半球500 hPa距平圖中高緯度均有2個波（圖4）。A型整個東亞中緯度為兩槽一脊環(huán)流型，負(fù)距平中心位于烏拉爾山中部地區(qū)，冷空氣主體穩(wěn)定在新地島南部地區(qū)，雅庫次克經(jīng)貝加爾湖到朝鮮半島一變高區(qū)及新地島南部的冷空氣東移南下控制東北地區(qū)，有利于遼寧省初霜來的早。B型東亞中緯度為穩(wěn)定的一槽一脊型，主要負(fù)距平中心偏于西半球。從極地經(jīng)新地島，貝加爾湖到我國的東北及日本北部，為穩(wěn)定正變高所控制，未來正變高區(qū)緩慢東移，遼寧省主要受其影響，不利于冷空氣東移南下，遼寧省初霜偏晚。

3.2 預(yù)報模型

3.2.1 相關(guān)分析 對初霜日期的時間序列，計算與同年1—7月逐月74項環(huán)流特征量的相關(guān)系數(shù)，得到74×7的相關(guān)系數(shù)矩陣，為保證選擇因子與因變量間的平穩(wěn)性，選取相關(guān)系數(shù)通過α=0.05的顯著性檢驗的環(huán)流因子作為備選因子。

美區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、大西洋副高強(qiáng)度指數(shù)、大西洋歐洲環(huán)流型W的相關(guān)系數(shù)絕對值達(dá)到了0.4以上。

與北半球副高強(qiáng)度指數(shù)、北非大西洋北美副高強(qiáng)度指數(shù)、北非大西洋北美副高強(qiáng)度指數(shù)、北非副高面積指數(shù)、北非副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、北半球副高面積指數(shù)大于等于6個月的相關(guān)系數(shù)均通過了顯著性檢驗。

3.2.2 預(yù)報模型 經(jīng)過上述相關(guān)性分析、資料診斷分析后，遵循因子連續(xù)性及獨立性的原則，選取相關(guān)性較高的5月北非大西洋北美副高強(qiáng)度指數(shù)（x1）、1月北非副高脊線（x2）、5月北非副高強(qiáng)度指數(shù)（x3）、1月大西洋副高北界（x4）、7月大西洋歐洲環(huán)流型W（x5）、6月亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)（x6）作為初霜日期（y）預(yù)報的預(yù)報因子，建立多元線性回歸方方程。模型統(tǒng)計樣本為53個（1961—2013年），預(yù)留2014年、2015年進(jìn)行驗證?；貧w方程如下：

模型的回歸平方和U=933.505 851 7，殘差平方和Q=704.056，復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.740 473。統(tǒng)計量值F=10.165 2，當(dāng)α=0.05時，F(xiàn)0.05（6，46）≈3.8，F(xiàn)>F0.05，因此，認(rèn)為統(tǒng)計回歸方程通過了α=0.05的顯著性水平檢驗[11]。

3.3 回歸模型檢驗

為驗證初霜日期預(yù)報回歸方程的準(zhǔn)確性，選取未參與建模計算的2014年、2015年初霜日期預(yù)報進(jìn)行驗證，通過多元回歸方程預(yù)測2014年、2015年遼寧省初霜日期分別出現(xiàn)在10月12日和10月15日，初霜日期出現(xiàn)分別較常年（10月7日）偏晚5、8 d，實況顯示2014年遼寧省各地初霜日期全省平均出現(xiàn)在10月12日，2014年初霜日期預(yù)測完全正確;2015年初霜日期出現(xiàn)時間為10月21日，初霜出現(xiàn)日期異常偏晚，預(yù)報與實況相差6 d，即預(yù)報趨勢正確，預(yù)報效果相對較好。

4 結(jié)論與討論

1961—2015年遼寧省初霜日期年際變化較為明顯，呈現(xiàn)波動上升趨勢，趨勢系數(shù)為0.7（通過了0.001信度檢驗）。初霜異常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出現(xiàn)在1990年以前;偏晚年和異常偏晚年除1994、1998年以外，均出現(xiàn)在2000年以后，說明在氣候變暖的大背景下，初霜日期出現(xiàn)偏晚和異常偏晚的可能性較大。

遼寧省初霜日期表現(xiàn)為2～3年、3年周期，尤其在1990—2000年時段周期性最為顯著;初霜日期未出現(xiàn)氣候突變時間。選取相關(guān)性較高的環(huán)流因子作為初霜日期預(yù)報的預(yù)報因子，建立多元線性回歸方方程。利用該模型預(yù)測2014年、2015年遼寧省初霜日期結(jié)果與實況趨勢符合。

目前對初霜的標(biāo)準(zhǔn)及定義不同，增加了其預(yù)報準(zhǔn)確的難度，同時服務(wù)對象對初霜出現(xiàn)的程度要求不同（例如輕霜一般對遼寧省糧食生產(chǎn)影響較輕），因此在考慮初霜預(yù)報時，必須把最低氣溫值預(yù)報出來，以便做到有針對性服務(wù)。影響遼寧初霜的原因眾多，在考慮大的環(huán)流形勢的同時還應(yīng)結(jié)合遼寧各地區(qū)地理緯度，地形地勢等對形成霜的影響，單一考慮大勢有時會適得其反。初霜的短期氣候預(yù)測是一項新的工作，增加預(yù)報準(zhǔn)確率、須依靠中短期預(yù)報和預(yù)報員的經(jīng)驗，對初霜的長期預(yù)報加以及時訂正，以提高準(zhǔn)確程度，進(jìn)而彌補(bǔ)長短期氣候預(yù)測的不足。

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