何 超

(常山縣氣象局,衢州324200)

在氣候變暖背景下,極端天氣事件發(fā)生的頻率呈上升趨勢(shì)。近年來(lái),有關(guān)氣候變化的研究得到眾多學(xué)者青睞,涉及極端氣候文獻(xiàn)也極為豐富。例如Alexander等[1]研究發(fā)現(xiàn)全球極端降水和極端溫度在20世紀(jì)中后期開(kāi)始呈上升趨勢(shì)。Rahimzaden等[2]發(fā)現(xiàn)在高緯度地區(qū)出現(xiàn)極端降水事件概率更大。李晉昌等[3]研究發(fā)現(xiàn)山西省春季極端高溫呈增大、低溫頻率呈降低趨勢(shì)。牛旭等[4]通過(guò)百分比閾值法研究山西省的極端氣溫變化特征。高妍等[5]采用了23個(gè)極端氣候指數(shù)研究祁連山討賴河流域的極端氣候變化特征。馬齊云[6]通過(guò)14個(gè)極端氣候指數(shù)分析松嫩草地極端氣候事件變化趨勢(shì)。吳丹瑞等[7]利用氣溫和極端降水8個(gè)指數(shù)分析贛南地區(qū)極端氣候變化趨勢(shì)。

而在以往關(guān)于極端氣候變化研究中并未涉及到常山縣。常山縣隸屬浙江省衢州市,屬于亞熱帶季風(fēng)氣候,是氣候變化的敏感區(qū)。近年來(lái),常山縣發(fā)生極端天氣氣候事件較為頻繁,特別是梅汛期常有暴雨和大暴雨發(fā)生,造成山洪暴發(fā)、河水泛濫,出梅后進(jìn)入高溫干旱季節(jié),暴雨、干旱、高溫、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害給當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)很大影響。

朱赟赟等[8]研究認(rèn)為寧夏不同區(qū)域氣候因素對(duì)馬鈴薯氣候產(chǎn)量影響程度不同。李輝等[9]研究發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)氣候變化使玉米產(chǎn)量下降。顧治家等[10]利用17個(gè)氣候變量分析其對(duì)糧食氣候產(chǎn)量的影響。彭嘉棟[11]等采用統(tǒng)計(jì)分析法研究氣候因素對(duì)油茶產(chǎn)量的影響。然而,學(xué)者們通常比較關(guān)注平均的降水量、溫度和日照等影響,忽略了極端溫度、降水等指標(biāo)對(duì)作物氣候產(chǎn)量的影響,使氣候變化對(duì)作物氣候產(chǎn)量的影響分析存在一定偏差。常山縣種植油茶歷史悠久,擁有全國(guó)最大的油茶種子育苗基地,是浙江省油茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)縣。極端天氣事件在一定程度上會(huì)給當(dāng)?shù)氐挠筒枭a(chǎn)帶來(lái)直接影響。

本研究采用百分位閾值法統(tǒng)計(jì)常山縣1971—2018年的極端氣候指數(shù),利用線性趨勢(shì)分析法研究常山極端氣候類指數(shù)的線性變化趨勢(shì),分析其變化規(guī)律,并采用5年直線滑動(dòng)均值法計(jì)算常山油茶氣候產(chǎn)量,通過(guò)個(gè)體固定效應(yīng)模型實(shí)證分析氣候條件對(duì)常山油茶氣候產(chǎn)量的影響,旨在為常山不同地區(qū)應(yīng)對(duì)極端天氣事件、確保油茶產(chǎn)量安全提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

采用常山國(guó)家一般氣象站1971—2018年逐日最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)等氣象要素,利用由世界氣象組織(WMO)在1998—2001年的氣候變化監(jiān)測(cè)會(huì)議中通過(guò)研究和討論定義極端氣候指數(shù),選取與油茶生長(zhǎng)發(fā)育密切相關(guān)的11個(gè)極端氣候指數(shù),分別為極端最高(低)氣溫、冷(暖)晝?nèi)諗?shù)、冷(暖)夜日數(shù)、強(qiáng)降水量、降水強(qiáng)度、大雨日數(shù)、連續(xù)無(wú)(有)雨日數(shù),具體指數(shù)說(shuō)明見(jiàn)表1。常山2007—2018年油茶產(chǎn)量數(shù)據(jù)由常山油茶研究所提供。芳村鎮(zhèn)和新昌鄉(xiāng)是常山重要油茶產(chǎn)地,故選擇與其距離最近的2個(gè)氣象站點(diǎn)(芳村鎮(zhèn)詹村和新昌鄉(xiāng)黃塘村)進(jìn)行匹配。

表1 極端氣候指數(shù)的定義Table 1 Definition of extreme climate indices

1.2 方法

1.2.1 氣候產(chǎn)量

油茶的實(shí)際產(chǎn)量可分解為趨勢(shì)產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機(jī)因素造成的產(chǎn)量波動(dòng)差值,其中隨機(jī)因素經(jīng)常可忽略不計(jì),而氣候產(chǎn)量是從實(shí)際產(chǎn)量中剝離出來(lái)的,因此利用5年直線滑動(dòng)平均模擬法計(jì)算出油茶氣候產(chǎn)量,可以較好保證樣本信息量。

1.2.2 個(gè)體固定效應(yīng)模型

個(gè)體固定效應(yīng)可以降低其忽略個(gè)體間異質(zhì)性導(dǎo)致的估計(jì)不一致,因此利用該模型實(shí)證分析極端氣候因素對(duì)常山油茶氣候產(chǎn)量影響較為合適,模型公式為:

式中:r和t分別代表鄉(xiāng)鎮(zhèn)、年份;Yr,t表示油茶氣候產(chǎn)量;Z r,t表示影響油茶氣候產(chǎn)量的極端氣候要素;β是假設(shè)其他氣候要素不變,其中一個(gè)氣候變量對(duì)油茶氣候產(chǎn)量影響的程度;αr是控制地區(qū)不隨時(shí)間變化的要素;ε即誤差項(xiàng)。

2 結(jié)果與分析

2.1 極端氣溫類指數(shù)變化趨勢(shì)

由圖1可以看出,1971—2018年常山縣極端最高(低)氣溫、暖晝(夜)日數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),冷晝(夜)日數(shù)總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。冷(暖)夜日數(shù)變化趨勢(shì)比冷(暖)晝?nèi)諗?shù)變化趨勢(shì)更顯著,且上述6個(gè)極端氣溫指數(shù)均通過(guò)0.05的顯著性檢驗(yàn)。常山縣極端最高氣溫和極端最低氣溫在48年間均呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì),線性趨勢(shì)為每10年上升0.12℃、0.14℃,極端最低氣溫在48年間振蕩幅度較大,共出現(xiàn)3次較為明顯的振蕩,20世紀(jì)70年代末到80年代初在-8℃—3℃振蕩,之后呈緩慢上升趨勢(shì),80年代末到90年代在-8℃—2℃振蕩,在較為明顯波動(dòng)中繼續(xù)緩慢上升,2015—2017年出現(xiàn)了-8.5—2℃的振蕩。冷晝?nèi)諗?shù)和冷夜日數(shù)呈現(xiàn)平穩(wěn)下降趨勢(shì),線性趨勢(shì)為每10年下降1.32℃、2.99℃,從線性趨勢(shì)可以看出,冷夜日數(shù)在48年間下降趨勢(shì)更為明顯;暖晝?nèi)諗?shù)和暖夜日數(shù)也均呈現(xiàn)上升趨勢(shì),線性趨勢(shì)分別為每10年上升1.53℃、2.04℃,暖晝?nèi)諗?shù)變化總體平穩(wěn),而暖夜日數(shù)在較大振幅中逐漸呈現(xiàn)上升趨勢(shì),特別是在20世紀(jì)70年代初到70年代末,暖晝?nèi)諗?shù)變化幅度在11—59 d,80年代初開(kāi)始逐漸上升,90年代中后期到21世紀(jì)00年代初期出現(xiàn)小幅振蕩,之后平穩(wěn)上升,到了21世紀(jì)10年代中期出現(xiàn)了12—53 d的振蕩幅度。

圖1 常山縣1971—2018年極端氣溫類指數(shù)變化趨勢(shì)Fig.1 The trend of extreme temperature index of Changshan from 1971 to 2018

2.2 極端降水類指數(shù)變化趨勢(shì)

由圖2可以看出,1971—2018年常山縣強(qiáng)降水量、降水強(qiáng)度、大雨日數(shù)、最長(zhǎng)連續(xù)有雨日數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。強(qiáng)降水量通過(guò)0.01的顯著性檢驗(yàn),其他4個(gè)極端降水指數(shù)均通過(guò)0.05的顯著性檢驗(yàn)。強(qiáng)降水量、降水量強(qiáng)度和大雨日數(shù)變化總體較為相似,在48年間均呈現(xiàn)振蕩中逐漸上升的變化趨勢(shì),線性趨勢(shì)分別為每10年增加18.41 mm、0.21 mm、0.38 d;常山縣強(qiáng)降水量、降水強(qiáng)度和大雨日數(shù)在20世紀(jì)80年代中期,均呈現(xiàn)明顯振蕩中逐漸上升的變化趨勢(shì),80年代中后期變化趨于平穩(wěn),在90年代中期到末期出現(xiàn)第二次較為明顯振蕩,而強(qiáng)降水量在21世紀(jì)00年代末到10年代中后期出現(xiàn)第三次較為明顯振蕩。最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日和最長(zhǎng)連續(xù)有雨日變化相對(duì)較為穩(wěn)定,其中最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日呈現(xiàn)穩(wěn)定下降趨勢(shì),最長(zhǎng)連續(xù)有雨日呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢(shì),線性趨勢(shì)分別為每10年減少1.12 d、每10年增加0.40 d;最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日在20世紀(jì)70年代末到80年代末呈現(xiàn)振蕩中下降趨勢(shì),從21世紀(jì)00年代末開(kāi)始到10年代末振幅明顯減弱,呈現(xiàn)穩(wěn)定中逐漸下降的趨勢(shì)。

圖2 常山縣1971—2018年極端降水類指數(shù)變化趨勢(shì)Fig.2 The trend of extreme precipitation index of Changshan from 1971 to 2018

2.3 極端氣候指數(shù)周期性變化特征

由圖3可以看出,常山在1971—2018年的各類極端氣溫和極端降水指數(shù)都存在比較明顯的周期。正等值線用實(shí)線表示,代表變化趨勢(shì)增強(qiáng),負(fù)等值線用虛線表示,代表變化趨勢(shì)減弱。常山極端最低氣溫、暖晝?nèi)諗?shù)、大雨日數(shù)的準(zhǔn)周期變化分別為10年、10—11年、32年,極端最低氣溫到2018年在10年的時(shí)間尺度上即將出現(xiàn)正等值線,暖晝?nèi)諗?shù)到2018年在10—11年周期上正等值線仍未閉合,大雨日數(shù)到2018年在32年以上大尺度上正等值線也尚未閉合,說(shuō)明在未來(lái)均可能出現(xiàn)增加趨勢(shì);極端最高氣溫、冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)、暖夜日數(shù)、強(qiáng)降水量、降水強(qiáng)度、連續(xù)無(wú)雨日數(shù)、連續(xù)有雨日數(shù)的準(zhǔn)周期變化分別為26年、5年、27年、21—22年、7年、6—7年、28年、21年,且根據(jù)等值線閉合情況來(lái)看,在未來(lái)均可能出現(xiàn)減少趨勢(shì)。

圖3 常山縣1971—2018年極端氣候指數(shù)周期變化Fig.3 The periodic changes of extreme climate index of Changshan from 1971 to 2018

2.4 極端氣候變化對(duì)油茶氣候產(chǎn)量影響

由表2可以看出,不同氣候要素對(duì)常山油茶氣候產(chǎn)量的影響作用不同。極端最高氣溫、極端最低氣溫、暖晝?nèi)諗?shù)、降水強(qiáng)度、連續(xù)無(wú)雨日數(shù)對(duì)油茶氣候產(chǎn)量增產(chǎn)有負(fù)影響,而冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)、暖夜日數(shù)、強(qiáng)降水量、大雨日數(shù)、連續(xù)有雨日數(shù)對(duì)油茶氣候產(chǎn)量增產(chǎn)有正影響。其中,降水強(qiáng)度通過(guò)0.01顯著性水平檢驗(yàn),極端最高氣溫、大雨日數(shù)通過(guò)0.05顯著性水平檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明,在其他條件不變的情況下,降水強(qiáng)度每增加1%會(huì)使油茶產(chǎn)量降低0.15%,極端最高氣溫每增加1%將會(huì)使油茶產(chǎn)量降低0.01%?？傮w上看,極端氣候變化對(duì)油茶氣候產(chǎn)量存在影響,且降水類氣候指數(shù)總體強(qiáng)于溫度類氣候指數(shù)。

表2 極端氣候變化對(duì)常山油茶氣候產(chǎn)量影響模型估計(jì)結(jié)果Table 2 Model estimation results of effects of extreme climate change on oil tea camellia climate yield in Changshan

3 結(jié)論與討論

極端天氣事件頻發(fā)會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成實(shí)質(zhì)影響并帶來(lái)潛在威脅。在全球氣候變暖背景下,國(guó)內(nèi)極端天氣事件發(fā)生的頻率呈上升趨勢(shì)。本研究表明,近48年常山縣11個(gè)極端氣候指數(shù)中有8個(gè)指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。其中,極端最高(低)氣溫、暖晝(夜)日數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),冷晝(夜)日數(shù)總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),且冷(暖)夜日數(shù)變化趨勢(shì)要比冷(暖)晝?nèi)諗?shù)變化趨勢(shì)更顯著;強(qiáng)降水量、降水強(qiáng)度、大雨日數(shù)、最長(zhǎng)連續(xù)有雨日數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),最長(zhǎng)連續(xù)無(wú)雨日數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

總體上看,極端氣候變化對(duì)常山油茶氣候產(chǎn)量影響作用不同,且降水類氣候指數(shù)總體強(qiáng)于溫度類氣候指數(shù)。極端最高(低)氣溫、暖晝?nèi)諗?shù)、降水強(qiáng)度、連續(xù)無(wú)雨日數(shù)對(duì)油茶氣候產(chǎn)量增產(chǎn)有負(fù)影響,而冷晝(夜)日數(shù)、暖夜日數(shù)、強(qiáng)降水量、大雨日數(shù)、連續(xù)有雨日數(shù)對(duì)油茶氣候產(chǎn)量增產(chǎn)有正影響。其中,降水強(qiáng)度通過(guò)0.01顯著性水平檢驗(yàn),極端最高氣溫通過(guò)0.05顯著性水平檢驗(yàn)。在其他條件不變的情況下,降水強(qiáng)度每增加1%會(huì)使油茶產(chǎn)量降低0.15%,極端最高氣溫每增加1%將會(huì)使油茶產(chǎn)量降低0.01%。

通過(guò)研究極端氣候指數(shù)在未來(lái)可能變化趨勢(shì),并結(jié)合極端氣候指數(shù)對(duì)油茶氣候產(chǎn)量影響,可以有針對(duì)性地提出應(yīng)對(duì)極端氣候事件建議。對(duì)極端氣候指數(shù)進(jìn)行小波分析的結(jié)果表明,近48年常山縣11個(gè)極端氣候指數(shù)都存在比較明顯的周期變化。其中,極端最低氣溫、暖晝?nèi)諗?shù)、大雨日數(shù)的準(zhǔn)周期變化分別為10年、10—11年、32年,在未來(lái)均可能出現(xiàn)增加趨勢(shì),由于極端最低氣溫和暖晝?nèi)諗?shù)對(duì)油茶氣候產(chǎn)量增產(chǎn)有負(fù)影響,政府部門在未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)極端最低氣溫和暖晝?nèi)諗?shù)的預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)和預(yù)警;極端最高氣溫、冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)、暖夜日數(shù)、強(qiáng)降水量、降水強(qiáng)度、連續(xù)無(wú)雨日數(shù)、連續(xù)有雨日數(shù)的準(zhǔn)周期變化分別為26年、5年、27年、21—22年、7年、6—7年、28年、21年,在未來(lái)均可能出現(xiàn)減少趨勢(shì)。綜合上述分析結(jié)果,在油茶生長(zhǎng)過(guò)程中,當(dāng)?shù)卣块T應(yīng)加強(qiáng)對(duì)極端氣候的預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)和預(yù)警,并逐步完善農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施,同時(shí)提高農(nóng)戶對(duì)極端氣候變化的適應(yīng)能力。