羅燁泓，羅威，余冬文，沙國興，陳檉濤

（1.成都信息工程大學(xué)，四川成都 610225；2.韶關(guān)市氣象局，廣東韶關(guān) 512028；3.興寧市氣象局，廣東興寧 514500；4.乳源瑤族自治縣氣象局，廣東乳源 512700）

IPCC5評估報告指出1880到2012年的全球氣溫升高了0.85℃，尤其近30年升溫趨勢最為顯著［1］。丁一匯等［2］指出我國年平均氣溫以0.04℃／年的速率上升，并伴隨著1.26 mm／年的降水遞減速率；陳隆勛等［3］針對我國近40年以來氣溫變化的研究發(fā)現(xiàn)，我國氣候變化特點和全球增暖趨勢有許多不一致，存在顯著的區(qū)域與季節(jié)性差異。對華南地區(qū)氣候變化的研究表明［4］，近50年來華南地區(qū)氣候變暖顯著，并且存在著顯著的時空差異，其中廣東地區(qū)的氣溫偏冷期大致為20世紀60—70年代，相對偏暖期為90年代，并于80年代發(fā)生突變［5］。此外，在當(dāng)前氣候變暖背景下，廣東地區(qū)干旱、暴雨、高溫、臺風(fēng)等極端氣候災(zāi)害頻發(fā)，并對當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟的發(fā)展造成了極大的危害［6］。為此，圍繞氣溫變化在農(nóng)業(yè)、水文以及氣象等領(lǐng)域的防災(zāi)減災(zāi)預(yù)測方面也開展了許多研究［7-9］。

韶關(guān)地區(qū)地處南嶺山脈南麓，生態(tài)與旅游資源豐富，是廣東省重要的糧食蔬菜供應(yīng)地、農(nóng)業(yè)大市，為此，圍繞韶關(guān)等以農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)為主要特色的城市在氣候變化方面的研究具有重要現(xiàn)實意義［9］。為此，本研究利用韶關(guān)地區(qū)1965—2017年8個站點的日平均溫度觀測資料，在線性趨勢法［10］與M-K突變檢驗法［10］的基礎(chǔ)上，進一步結(jié)合STL時間序列分解算法［11］，以期從氣溫變化的趨勢性、周期性、波動性以及突變點等方面系統(tǒng)地分析該地區(qū)年平均氣溫、年平均最高氣溫以及年平均最低氣溫的變化特征，為當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的改善、社會經(jīng)濟的發(fā)展提供科學(xué)決策依據(jù)，并為后續(xù)氣溫短期氣候預(yù)測算法的研究提供理論支撐。

1 資料和方法

本研究基于國家氣象信息中心氣象資料室整理的1965—2017年韶關(guān)地區(qū)8個臺站（南雄、曲江、樂昌、仁化、乳源、始興、翁源和新豐）的日平均氣溫數(shù)據(jù)，通過求取8個站點日平均氣溫的平均值，計算獲得韶關(guān)地區(qū)的年平均氣溫、年平均最低氣溫和年平均最高氣溫。1.2 STL時間序列分解算法［11］基于局部加權(quán)回歸的周期趨勢分解算法（Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess，STL）是基于LOESS將某時刻的數(shù)據(jù)樣本Yv分解趨勢性分量Tv、周期性分量Sv以及波動性分量Rv，這樣不僅能夠探索歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律，還可將其分解的分量用于預(yù)測，適用于任何周期的數(shù)據(jù)，并且具有較好的穩(wěn)定性，目前STL算法已被廣泛應(yīng)用于海洋研究［12］和氣候領(lǐng)域［13］，STL分解式如下：

其中，l為待分解數(shù)據(jù)的樣本量長度。本研究基于STL時間序列分解算法，分別將年平均氣溫、年平均最低氣溫與年平均最高氣溫的時間序列分解為上述3種分量，其中各分量的數(shù)值大小代表了各分量本身對氣溫原始序列的數(shù)值影響程度。STL算法的設(shè)計流程詳見文獻［14］。

2 年平均氣溫序列

考慮影響氣溫變化的因素較為復(fù)雜，本研究在傳統(tǒng)線性趨勢法與M-K突變檢驗法的基礎(chǔ)上，進一步結(jié)合了STL時間序列分解算法對年平均氣溫、年平均最低與最高氣溫的時間序列數(shù)據(jù)進行綜合分析，以從客觀角度分析出某些確定性因素影響下氣溫時間序列分布規(guī)律，從而挖掘出其中潛在的關(guān)鍵信息。

2.1 年平均氣溫

圖1分別是韶關(guān)地區(qū)年平均氣溫原始序列及其經(jīng)STL算法分解后獲得的趨勢性、周期性、波動性分量的時間序列圖。

從圖1a可見，年平均氣溫的時間變化存在一定的周期性與較強的波動性，結(jié)合STL算法所分解得到的年平均氣溫序列各分量（圖1b-d）可見，韶關(guān)地區(qū)年平均氣溫的變化周期約為8年（圖1c），其于1983—2000年存在較顯著的波動性（圖1d）。從年平均氣溫的原始序列（圖1a）與趨勢性分量（圖1b）均可以看出，近50年以來，韶關(guān)地區(qū)年平均氣溫呈現(xiàn)出較明顯的線性增暖趨勢，其氣候傾向率約為0.014℃／年（通過了α＝0.05的顯著性水平檢驗），這與廣州地區(qū)［5］以及韶關(guān)曲江地區(qū)氣溫［9］的氣候傾向率（0.012℃／年）基本一致。

圖1 韶關(guān)地區(qū)年平均氣溫的原始時間序列（a）和經(jīng)STL算法分解后的趨勢性（b）、周期性（c）、波動性分量（d）的時間序列

另外，年平均氣溫的原始序列在1984—1987和1996—1998年的年際變化相對最為明顯（圖1a），其中1984和1996年分別低至19℃左右，而1987和1998年則分別高達約21℃左右，這與薛宇峰等［15］針對韶關(guān)曲江站點年平均氣溫距平的研究結(jié)論也基本一致。

2.2 年平均最低氣溫和最高氣溫

圖2和圖3分別是韶關(guān)地區(qū)（8站平均）年平均最低氣溫和最高氣溫原始序列及其經(jīng)STL算法分解后獲得的趨勢性、周期性、波動性分量的時間序列圖。

圖2 韶關(guān)地區(qū)年平均最低氣溫時間序列特征

從圖2a和圖3a可見，年平均最低氣溫與最高氣溫的時間變化同樣存在一定的周期性與較強的波動性。從圖2c和圖3c可見，年平均最低氣溫與年平均最高氣溫的周期性與年平均氣溫基本一致，均為8年左右。此外，年平均最低氣溫與年平均最高氣溫在1983—2000年均呈現(xiàn)出了較顯著的波動性，但年平均最高氣溫還于1974年之前也存在較大的波動性。綜合2.1節(jié)的分析與楊萬春等［16］研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)，年平均氣溫、年平均最低氣溫與最高氣溫的波動性特征與曲江站［9］的年平均氣溫、極端最低氣溫與最高氣溫的波動性特征較為接近。

結(jié)合圖2a和圖3a可知，較年平均最高氣溫而言，近50余年以來，韶關(guān)地區(qū)年平均最低氣溫的線性增暖趨勢更為顯著，其中年平均最低氣溫的氣候傾向率約為0.042℃／年（通過了α＝0.05的顯著性水平檢驗）。另外，年平均最低氣溫的原始序列于1977—1982年的年際變化相對最為顯著，于1977年低至-0.3℃左右，而于1982年高達5.1℃左右（圖2a）。但年平均最高氣溫的氣候傾向率則約為0.006 5℃／年（通過了α＝0.05的顯著性水平檢驗），并且于1997—2003年的年際變化相對最為顯著（圖3a），于1997年低至29.8℃左右，而2003年高達32.2℃左右。值得注意的是，年平均最高氣溫原始序列的顯著變化常發(fā)生于相鄰兩年，如1969—1970年（-1.48℃）、1995—1996年（-1.36℃）、1997—1998年（1.64℃）、2001—2002年（1.43℃）以及2013—2014年（1.23℃）。

圖3 韶關(guān)地區(qū)年平均最高氣溫時間序列特征

另外，20世紀80年代以前韶關(guān)地區(qū)年平均氣溫、年平均最低氣溫與最高氣溫的原始序列總體低于各自的均值，即總體處于偏冷期，之后三者均存在一定程度的冷暖交替現(xiàn)象，并且差異顯著，其中年平均氣溫的偏冷期還將持續(xù)到1997（圖1a），而年平均最低氣溫與最高氣溫則存在更明顯的冷暖期交替現(xiàn)象，這一交替現(xiàn)象也恰好對應(yīng)于STL算法所分解的各分量。

3 氣溫的突變

本研究分別對1965—2017年的年平均氣溫、年平均最低氣溫與最高氣溫時間序列進行M-K突變檢驗，結(jié)果如圖4所示。從圖4可見，年平均氣溫（圖4a）與年平均最低氣溫（圖4b）均存在顯著的突變點，年平均氣溫的突變點位于1997—1998年之間，較廣東大部分地區(qū)1980—1990年的突變點要偏晚［5］。年平均最低氣溫的突變點則位于1987年前后，與廣東大部分地區(qū)相近，但晚于華南地區(qū)（1978年）［4］。年平均最高氣溫（圖4c）則不存在突變點，表明氣溫突變點存在顯著的差異。進一步結(jié)合第2章的研究可知，年平均最高氣溫的變化總體較為平穩(wěn)（圖3d），而年平均氣溫（圖1）與年平均最低氣溫（圖2）不僅存在較顯著的線性增暖趨勢，同時也伴隨著較強烈的波動性，這可能是造成上述突變點特征的重要因素，由于年平均最低氣溫在趨勢性、周期性以及波動性上均要大于年平均氣溫，因此結(jié)合相關(guān)研究可推測造成年平均氣溫氣候變化特征的主要因素很可能是年平均最低氣溫的氣候變化特征。

圖4 韶關(guān)地區(qū)年平均氣溫（a）、年平均最低氣溫（b）、年平均最高氣溫（c）的M-K突變檢驗

4 結(jié)論

1）近50年來韶關(guān)地區(qū)氣候增暖顯著，年平均氣溫、年平均最低氣溫與年平均最高氣溫的氣候傾向率分別為0.014、0.042與0.006 5℃／年，并且三者出現(xiàn)最顯著年際變化的時間各不相同。

2）結(jié)合STL算法所分解得到的各原始序列的周期性與波動性分量發(fā)現(xiàn)，年平均氣溫、年平均最低氣溫和年平均最高氣溫的變化周期均為8年左右，三者變化的波動性于1980—2010年期間最為顯著，但年平均最高氣溫于1974年之前也存在較大的波動性。

3）韶關(guān)地區(qū)年平均氣溫的突變點為1997年，年平均最低氣溫為1987年，而年平均最高氣溫則沒有突變發(fā)生。

4）總體而言，導(dǎo)致年平均氣溫氣候變化特征的主要因素很可能是年平均最低氣溫的變化，年平均最低氣溫、最高氣溫的變化速率呈現(xiàn)顯著的非對稱性，年平均最低氣溫的升溫速率明顯高于年平均最高氣溫。