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        1961—2018 年我國氣溫日較差日數(shù)的時空演變特征及區(qū)域差異

        2020-08-17 07:55:00孔鋒
        關(guān)鍵詞:特征

        孔鋒

        (1.清華大學(xué)公共管理學(xué)院,北京100084; 2.清華大學(xué)應(yīng)急管理研究基地,北京100084; 3.中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院,北京100081)

        0 引 言

        “人類世”時代全球氣候變暖已成為當(dāng)前學(xué)界廣泛認(rèn)同的事實[1-3],給人類社會和生態(tài)系統(tǒng)帶來了重大影響。其通過改變孕災(zāi)環(huán)境穩(wěn)定性和增強(qiáng)致災(zāi)因子危險性,顯著地改變著區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng),并使其趨于復(fù)雜化[4-6]。因此,全球變暖及其引起的系統(tǒng)要素動態(tài)變化,已成為影響可持續(xù)發(fā)展的重要因素,也是學(xué)界廣泛關(guān)注的重大科學(xué)和實踐問題[7-11]。氣溫日較差也稱為氣溫日振幅,為日最高氣溫與日最低氣溫之差,受經(jīng)緯度、地表性質(zhì)、地形地勢和海拔等多種因素的影響[12-16]。一般而言,氣溫日較差在低緯度地區(qū)較大(平均為12 ℃),中緯度地區(qū)次之(7~9℃),高緯度地區(qū)最?。?~4 ℃)[17-18]。在海陸分異上,陸地上的氣溫日較差大于海洋,一般而言,內(nèi)陸地區(qū)的氣溫日較差可達(dá)15 ℃以上,部分地區(qū)甚至高達(dá)25~30 ℃,而海洋上一般為1~2 ℃[18-19]。在地形地勢和海拔分異上,一般山谷的氣溫日較差大于山峰、凹低處大于高地、盆地大于平原、平原大于山地[20-22]。在對氣溫要素的研究上,對氣溫日較差的研究相對較對平均氣溫和極端氣溫的研究缺乏,尤其在大尺度范圍上[23-25]。氣溫日較差的長期變化已經(jīng)顯著影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和規(guī)劃布局[16],因此,科學(xué)認(rèn)識氣溫日較差的氣候變化特征具有重要的科學(xué)價值和現(xiàn)實意義。氣候變化的多樣性包括均值變化、趨向性變化、波動性變化和極端事件變化等,史培軍等[26]用氣溫和降水2 個因素的變化趨勢與波動特征,組合出9 種氣候變化模態(tài),并基于此模態(tài)開展了1961—2010 年我國氣候變化區(qū)劃研究工作,開創(chuàng)了氣候變化區(qū)劃研究的先河;吳紹洪等[27]從區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)的角度,開展了我國氣候變化風(fēng)險區(qū)劃研究工作。從變化趨勢和波動特征等角度診斷氣候的多層次變化,對于科學(xué)認(rèn)識氣候變化具有重要意義。本文利用氣溫日較差的均值、距平、變化趨勢和波動特征,診斷1961—2018 年我國氣溫日較差的多屬性變化特征,以期為區(qū)域綜合減災(zāi)與可持續(xù)發(fā)展的實踐提供相關(guān)參考。

        1 數(shù)據(jù)和方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        采用的1961—2018 年的氣溫數(shù)據(jù)來自于國家氣象局氣象信息中心的《中國國家級地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)集(V3.0)》,該數(shù)據(jù)集包括2 482 個氣象觀測站點,其中氣溫指標(biāo)包括平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫3 項。數(shù)據(jù)的空間覆蓋范圍為 73°40' E~135°05' E,4°00' N~53°31' N。鑒于我國多數(shù)氣象觀測站點建站時間在1960 年之后,因此,研究時段從1961 年開始。對所選站點的年值數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗,對缺測數(shù)據(jù),用臨近站點數(shù)值進(jìn)行插補(bǔ),插補(bǔ)方法主要參考文獻(xiàn)[28-31]。如一個站點的插補(bǔ)率小于0.1%,則保留該站點,否則剔除該站點,最終得到545 個站點數(shù)據(jù)[28-31],站點分布如圖1所示。

        1.2 計算方法

        將5℃、10℃、15℃和20℃以上氣溫日較差分別簡稱為5℃、10℃、15℃和20℃氣溫日較差;將1961—1970、1971—1980、1981—1990、1991—2000、2001—2010、2011—2018 年分別稱為 1960、1970、1980、1990、2000 和2010 年代。首先,根據(jù)上述插補(bǔ)后的站點數(shù)據(jù)分別計算545 個站點的5℃、10℃、15℃和20℃氣溫日較差日數(shù)的多年均值。其次,采用1960年代至2010 年代的不同氣溫日較差日數(shù)年際均值與研究時段對應(yīng)氣溫日較差日數(shù)均值之差,即氣溫日較差日數(shù)年代距平,診斷氣溫日較差日數(shù)的年代演變特征。再次,采用基于最小二乘的一元線性回歸方法計算我國1961—2018 年不同氣溫日較差日數(shù)的變化趨勢及特征。最后,基于變異系數(shù)方法,診斷我國1961—2018 年不同氣溫日較差日數(shù)的年際變異特征,即波動特征。對基于上述站點的計算結(jié)果采用反距離權(quán)重(IDW)進(jìn)行空間插值,分辨率為10 km×10 km。上述變化趨勢和波動特征的具體計算方法如下:

        對于樣本量為n的氣溫日較差序列yj,用tj表示所對應(yīng)的時刻,建立yj與tj之間的一元線性回歸方程:

        其中,a為方程的回歸常數(shù),b為回歸系數(shù)。利用最小二乘法可求出a和b:

        回歸系數(shù)b的符號表示不同氣溫日較差的線性趨勢,b>0,表示隨時間增加y呈增加趨勢,即上升趨勢,b<0,表示隨時間增加y呈減少趨勢,即下降趨勢。b的大小反映上升或下降的速率,即表示上升或下降的傾向程度[4]。

        采用變異系數(shù)診斷不同氣溫日較差的波動特征。變異系數(shù)是衡量一組數(shù)據(jù)變異程度的統(tǒng)計量,是標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值,可用于衡量數(shù)據(jù)的波動性[4]。其計算公式為

        其中,S為標(biāo)準(zhǔn)差為平均值。變異系數(shù)可以消除單位和平均值不同對2 個或多個資料變異程度比較的影響。變異系數(shù)越小,氣溫日較差的年際變異越小,即波動程度越?。环粗?,變異系數(shù)越大,氣溫日較差的年際變異越大,即波動程度越大。

        2 氣溫日較差的時空演變特征

        2.1 氣溫日較差氣候態(tài)的空間分異特征

        從氣候態(tài)分布看,圖2 中顏色越藍(lán),表示年均日數(shù)越多;顏色越紅,表示年均日數(shù)越少。據(jù)此可知,1961—2018 年,我國氣溫日較差年均日數(shù),因日較差大小不同而呈現(xiàn)不同的空間分異特征(見圖2)。除20℃氣溫日較差外,5℃、10℃和15℃氣溫日較差年均日數(shù)均呈東南少、西北多的空間分異特征。具體來看,5℃氣溫日較差年均日數(shù)西北地區(qū)最多、東北次之、東南最少(見圖2(a))。其中西北地區(qū)5℃氣溫日較差年均日數(shù)多在350 d 以上,而四川東部、貴州、湖南和廣西等地則多在270 d 以下。10℃氣溫日較差年均日數(shù)主要呈東南少、西北多的空間分異特征,其中西北地區(qū)10℃氣溫日較差年均日數(shù)多在300 d 以上,而江淮及其以南地區(qū)多在140 d 以下(見圖2(b))。15℃氣溫日較差年均日數(shù)也呈東南少、西北多的空間分異格局,其中黃河以南多數(shù)地區(qū)15℃氣溫日較差年均日數(shù)多在30 d 以下,而西北地區(qū)則多在130 d 以上(見圖2(c))。值得注意的是,新疆、甘肅和青海毗鄰地區(qū)15℃氣溫日較差年均日數(shù)超過了190 d。20℃氣溫日較差年均日數(shù)在東北、華北、新疆西部和云南等地較少,多數(shù)在35 d 以下;東南沿海和四川等地較多,普遍在60 d 以上(見圖2(d))。隨著氣溫日較差數(shù)的增多,其氣候態(tài)空間分異復(fù)雜化,并呈現(xiàn)次區(qū)域分異特征。

        2.2 氣溫日較差年代際距平的空間分異特征

        從5℃氣溫日較差日數(shù)距平看,1960 年代至2010 年代,5℃氣溫日較差日數(shù)距平演變具有明顯的東西區(qū)域分異特征(見圖3)。其中胡煥庸線以東地區(qū)的5℃氣溫日較差日數(shù)距平隨年代發(fā)展逐漸由正距平演變?yōu)樨?fù)距平,表明5℃氣溫日較差日數(shù)有減少的態(tài)勢,尤其是黃河中下游以南的東部地區(qū)減少明顯,其中1960 年代和2010 年代較整個研究時段分別偏多和偏少8 d 以上。胡煥庸線以西地區(qū),深居大陸腹地,且海拔差異巨大,具有明顯的次區(qū)域特征。其中西藏地區(qū)5℃氣溫日較差日數(shù)距平隨年代發(fā)展逐漸由負(fù)距平演變?yōu)檎嗥剑?960 年代和2010 年代較整個研究時段分別偏少和偏多2 d 以上。東南地區(qū),1960 年代和1970 年代,5℃氣溫日較差日數(shù)距平主要以正距平為主(見圖3(a)和(b));1980 年代和1990 年代,呈正負(fù)距平交錯分布態(tài)勢(見圖3(c)和(d));2000 年代和2010 年代,主要以負(fù)距平為主(見圖3(e)和(f))。

        圖2 不同氣溫日較差日數(shù)氣候態(tài)空間分異特征Fig.2 Spatial differentiation characteristics of climate state of different daily temperature range days

        從10℃氣溫日較差日數(shù)距平看,1960 年代至2010 年代,10℃氣溫日較差日數(shù)由以正距平為主逐漸演變?yōu)橐载?fù)距平為主(見圖4),且伴隨有次區(qū)域的年代變化特征,表明10℃氣溫日較差日數(shù)逐漸減少。其中,1960 年代和1970 年代主要呈全國性的正距平(見圖4(a)和(b));1980 年代和 1990 年代呈區(qū)域性正負(fù)距平交錯分布態(tài)勢(見圖4(c)和(d));2000 年代和2010 年代則主要以負(fù)距平為主(見圖4(e)和(f))。其中,1960 年代和 2010 年代,全國多數(shù)地區(qū)的10℃氣溫日較差偏多和偏少日數(shù)超過了12 d,偏少的態(tài)勢在胡煥庸線以東地區(qū)表現(xiàn)最為集中和明顯。四川地區(qū)在1980 年代和2000 年代分別以負(fù)距平和正距平為主,較整個研究時段偏少和偏多3d 以上,且與其周邊地區(qū)差異明顯。

        從15℃氣溫日較差日數(shù)距平看,1960 年代至2010 年代,我國15℃氣溫日較差日數(shù)由以正距平為主逐漸演變?yōu)橐载?fù)距平為主(見圖5)。其中1960 年代和2010 年代較整個研究時段分別偏多和偏少16 d 以上。其中,1960 年代和1970 年代呈全國性的正距平(見圖5(a)和(b));1980 年代和 1990 年代在東南地區(qū)主要以負(fù)距平為主(見圖5(c)和(d));2000 年代和2010 年代呈全國性的負(fù)距平(見圖5(e)和(f))。值得注意的是,廣西南部、廣東南部和海南地區(qū)的15℃氣溫日較差日數(shù)呈正距平,與其周邊地區(qū)截然不同,且多數(shù)地區(qū)較整個研究時段偏多16 d。15℃氣溫日較差日數(shù)距平較5℃和10℃明顯偏多,表明在全球變暖背景下,15℃氣溫日較差日數(shù)的變化幅度較其他氣溫日較差日數(shù)大。

        從20℃氣溫日較差日數(shù)距平看,1960 年代至2010 年代,20℃氣溫日較差日數(shù)主要由以正距平為主演變?yōu)橐载?fù)距平為主,并呈現(xiàn)年代性的次區(qū)域分異特征(見圖6)。1960 年代,以天津至云南中部一線為界,該線以南和以東地區(qū)主要以負(fù)距平為主,尤其以江淮、黃淮和華南地區(qū)的負(fù)距平最明顯,較整個研究時段偏少3 d 以上(見圖6(a))。該線以北和以西地區(qū)主要以正距平為主,尤其是青藏高原地區(qū)較研究時段偏多12 d 以上。1970 年代,全國以正距平為主,且零散分布。其中西藏地區(qū)整體呈正距平,較整個研究時段偏多 3 d 以上(見圖6(b))。華北南部、黃淮東部和云南等地呈負(fù)距平,較研究時段偏少3 d 以上。1980 年代,長江中下游地區(qū)以正距平為主,相比偏多3 d 以上;而西北中部地區(qū)主要以負(fù)距平為主,較研究時段偏少 3 d 以上(見圖6(c))。1990年代,我國東南的黃淮東部、江淮東部、長江中下游南岸等地以正距平為主,較研究時段偏多3d 以上。青藏高原主要以負(fù)距平為主,較研究時段偏少3 d 以上,西藏地區(qū)較研究時段偏多6 d 以上(見圖6(d))。2000 年代,華北南部、黃淮東部和云南南部等地以負(fù)距平為主,多數(shù)地區(qū)較研究時段偏多3 d 以上(見圖6(e))。青藏高原和西北中部地區(qū)呈明顯的負(fù)距平,較研究時段偏少3 d 以上。2010 年代,除黃淮東部和華南南部呈負(fù)距平外,全國其他地區(qū)主要以正距平為主(見圖6(f))。

        圖3 氣溫日較差超過5℃日數(shù)的年代際距平空間分異特征Fig.3 Spatial differentiation characteristics of interdecadal anomaly with daily temperature range over 5℃days

        綜上,通過對比1961—2018 年我國不同氣溫日較差日數(shù)的距平年代變化,可以發(fā)現(xiàn)在全球變暖背景下,我國氣溫日較差隨年代發(fā)展主要呈減少態(tài)勢,且具有明顯的年代分異和次區(qū)域分異特征,表明在增暖背景下日最高氣溫和日最低氣溫的差異特征趨于減少。

        圖4 氣溫日較差超過10℃日數(shù)的年代際距平空間分異特征Fig.4 Spatial differentiation characteristics of interdecadal anomaly with daily temperature range over 10℃days

        2.3 氣溫日較差變化趨勢的空間分異特征

        圖7 為1961—2018 年不同氣溫日較差變化趨勢的空間分異特征,圖7 中黑點區(qū)域表示通過了0.05 顯著性水平檢驗。1961—2018 年5℃氣溫日較差在東南地區(qū)以減少趨勢為主,且多數(shù)地區(qū)的減少速率超過了4 d/10 a,通過了0.05顯著性水平檢驗(見圖7(a))。西藏地區(qū)以增加趨勢為主,且多數(shù)地區(qū)的增加速率達(dá)1 d/10 a,局部地區(qū)的增加速率超過了4 d/10 a。除西藏外,胡煥庸線以西的廣大西北地區(qū)增減趨勢較小。我國10℃氣溫日較差以減少趨勢為主,其中胡煥庸線以東地區(qū)減少趨勢最明顯,多數(shù)地區(qū)減少速率超過了8 d/10 a,且通過了0.05 顯著性水平檢驗;西北地區(qū)減少速率次之,其中新疆地區(qū)通過了0.05顯著性水平檢驗;西南地區(qū)最小,基本未通過0.05顯著性水平檢驗(見圖7(b))。15℃氣溫日較差以減少趨勢為主,且減少速率明顯較10℃氣溫日較差大,通過0.05 顯著性水平檢驗的區(qū)域面積也大大增加。東南地區(qū)和西北地區(qū)的減少速率多數(shù)超過了4 d/10 a(見圖7(c))。20℃氣溫日較差在西北地區(qū)以減少趨勢為主,減少速率大多超過了2 d/10 a(見圖7(d));山東和河南東部以增加趨勢為主,增加速率多數(shù)超過了2 d/10 a;東部多數(shù)地區(qū)變化較小。20℃氣溫日較差的變化趨勢僅西北和西藏局部地區(qū)通過了0.05 顯著性水平檢驗??傮w來看,我國東部地區(qū)的氣溫日較差以減少趨勢為主,表明在全球變暖背景下,日最高氣溫趨于增加,日最低氣溫也趨于增加,氣溫日較差的減少趨勢表明,日最低氣溫增加速率超過了日最高氣溫。在變化趨勢顯著性區(qū)域面積上,15℃氣溫日較差最大,10℃氣溫日較差次之,20℃氣溫日較差最小。

        圖5 氣溫日較差超過15℃日數(shù)的年代際距平空間分異特征Fig.5 Spatial differentiation characteristics of interdecadal anomaly with daily temperature range over 15℃days

        2.4 氣溫日較差波動的空間分異特征

        基于變異系數(shù),診斷了1961—2018 年不同氣溫日較差的年際變異特征,結(jié)果如圖8 所示。除20℃氣溫日較差外(見圖8(a)),5℃、10℃和15℃氣溫日較差波動特征均呈東南波動大、西北波動小的空間分異特征(見圖8(b)、(c)和(d)),僅波動較大的面積和分布區(qū)域有所差異,表明東南地區(qū)的氣溫日較差變異較大,穩(wěn)定性較低。對比4 種氣溫日較差的波動特征發(fā)現(xiàn),隨著氣溫日較差的增加,波動特征也趨于增加,即20℃和15℃氣溫日較差的整體波動明顯高于10℃和5℃日較差,表明氣溫日較差越大,其變異程度越大,即穩(wěn)定性越低。具體來看,5℃氣溫日較差波動相對較大的地區(qū)主要分布在四川東部、貴州和湖南等地,黃河以北和以西、四川以西地區(qū)的波動相對較?。ㄒ妶D8(a))。10℃氣溫日較差波動較大的地區(qū)主要分布在東部沿海、江淮及以南地區(qū)(見圖8(b))。15℃氣溫日較差波動較大的地區(qū)主要分布在四川東部、長江中下游沿岸、兩廣和海口(見圖8(c))。20℃氣溫日較差波動較大的地區(qū)主要分布在西部沿邊地區(qū),如云貴、華北、黑龍江等,東南沿海地區(qū)20℃氣溫日較差波動較?。ㄒ妶D8(d))。隨著氣溫日較差的增加,變異特征在全國趨于增加的態(tài)勢。

        圖6 氣溫日較差超過20℃日數(shù)的年代際距平空間分異特征Fig.6 Spatial differentiation characteristics of interdecadal anomaly with daily temperature range over 20℃days

        2.5 對氣溫日較差風(fēng)險防范的政策建議

        青藏高原和東南部地區(qū)要高度關(guān)注氣溫日較差變化帶來的風(fēng)險,尤其是山區(qū)要高度注意防范氣溫日較差變化引發(fā)的崩塌災(zāi)害。氣溫日較差過大對水利工程建設(shè)、油氣管線、高鐵建設(shè)等影響較大。山區(qū)應(yīng)加強(qiáng)崩滑流災(zāi)害的監(jiān)測,通過綠色種植,進(jìn)行結(jié)構(gòu)性規(guī)劃與調(diào)整,降低氣溫日較差變化帶來的災(zāi)害風(fēng)險。

        圖7 不同氣溫日較差日數(shù)變化趨勢空間分異特征Fig.7 Spatial variation characteristics of trend of different daily temperature range days

        3 結(jié)論與討論

        在氣候態(tài)上,1961—2018 年 5℃、10℃、15℃和20℃氣溫日較差日數(shù)隨氣溫日較差值的增加而減少。其中5℃、10℃和15℃氣溫日較差日數(shù)主要呈西北多、東南少的空間分異格局。20℃氣溫日較差日數(shù)除在東南沿海分布較多外,其他地區(qū)具有明顯的次區(qū)域分異特征。

        在年代距平上,1961—2018 年的6 個年代中,5℃、10℃、15℃和20℃氣溫日較差日數(shù)隨年代發(fā)展逐漸由以正距平為主演變?yōu)橐载?fù)距平為主,并具有明顯的年代分異和次區(qū)域分異特征,表明在全球變暖背景下日最高氣溫和日最低氣溫均趨于增加,且日最低氣溫的增加速率和幅度超過了日最高氣溫。

        在變化趨勢上,1961—2018 年5℃、10℃、15℃和20℃氣溫日較差日數(shù)整體趨于減少。5℃氣溫日較差日數(shù)在西藏地區(qū)趨于增加,20℃氣溫日較差日數(shù)在黃淮東部地區(qū)趨于增加。15℃氣溫日較差日數(shù)呈減少趨勢的區(qū)域面積最大,10℃氣溫日較差日數(shù)次之,5℃氣溫日較差日數(shù)再次之,20℃氣溫日較差日數(shù)最少。

        在波動特征上,1961—2018 年20℃和15℃氣溫日較差日數(shù)的整體年際波動最大,10℃氣溫日較差日數(shù)次之,5℃氣溫日較差日數(shù)最小。5℃、10℃和15℃氣溫日較差日數(shù)整體均呈東南波動大、西北波動小的空間分異格局。20℃氣溫日較差日數(shù)則在東北、華北和黃淮東部、云南等地波動較大,長江沿岸整體波動較小。

        在氣候變化和災(zāi)害風(fēng)險防范上,青藏高原和東南地區(qū)要高度關(guān)注因氣溫日較差變化引發(fā)的崩滑流風(fēng)險,尤其要關(guān)注對水利工程、油氣管線和高鐵建設(shè)等的影響。

        采用545 個氣象站點數(shù)據(jù)診斷了近60 a 來我國不同氣溫日較差日數(shù)的時空演變特征。由于站點分布東多西少,尤其是西藏等高海拔地區(qū)分布較少,其結(jié)果相比東部站點密集區(qū)具有空間細(xì)節(jié)分布上的不確定性,未來有待采用精度較高的替代數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步診斷。在站點分布上,根據(jù)夜間燈光數(shù)據(jù)的數(shù)值范圍[0,63],本文將其分為 6 個等級,即:[0,10),[10,20),[20,30),[30,40),[40,50),[50,63],分別定義為 1,2,…,6 級,結(jié)果表明,5 級以上的站點占總站點的34.8%,可見有近1/3 的站點已經(jīng)處于城市化進(jìn)程較高的地區(qū)或邊緣地帶,其氣溫觀測很可能已經(jīng)受到城市熱島效應(yīng)的影響。因此,未來有待于進(jìn)一步區(qū)分自然情況下的氣溫日較差變化和人類活動帶來的氣溫日較差變化,這對于科學(xué)認(rèn)識區(qū)域氣候具有重要意義。然而,值得肯定的是無論是自然變化還是受人類活動影響,兩種作用疊加下的氣溫日較差相較工業(yè)革命前已發(fā)生了重大變化。通常情況下,氣溫日較差較大地區(qū)的白天日照充足、氣溫高、太陽輻射強(qiáng),對植物的光合作用十分有利;而夜晚氣溫較低,致使植物呼吸作用弱、能量消耗較少[16]。氣溫日較差較大地區(qū)的經(jīng)濟(jì)作物一般較為優(yōu)質(zhì)。隨著城市化進(jìn)程的加快,連綿的城市群已經(jīng)對區(qū)域的氣溫日較差產(chǎn)生了不可忽視的影響[23-25],因此,診斷不同城市化程度下的氣溫日較差變化特征,對于深入認(rèn)識城市氣候具有十分重要的意義。同時,隨著我國科學(xué)實踐的不斷深入和拓展,應(yīng)持續(xù)開展對高海拔地區(qū)的研究和探索,尤其是對“一帶一路”和全球氣候變化敏感的青藏高原地區(qū),應(yīng)關(guān)注其氣溫日較差變化,高度重視其對鐵路、公路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重大影響[32-36]。

        圖8 不同氣溫日較差日數(shù)波動特征空間分異特征Fig.8 Spatial variation characteristics of fluctuation of different daily temperature range days

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