蘇 強

（武警青?？傟爡⒅\部綜合信息保障中心數(shù)據(jù)室，青海 西寧 810000）

水資源是人類生活和生產(chǎn)不可或缺的重要資源。隨著水資源短缺的壓力日益增大，世界各國都開始重視水資源的循環(huán)和可持續(xù)利用。在整個水循環(huán)體系中，來自大氣的自然降水是維持區(qū)域水平衡非常重要的條件[1]。從降水的形成過程來看，降水與蒸發(fā)作用、溫度變化有非常密切的聯(lián)系。高寒地區(qū)是非常特殊的地理區(qū)域，不僅海拔高度高，而且氣溫較低。在我國，青藏高原就屬于典型的高寒地區(qū)。然而，高寒地區(qū)的自然情況發(fā)生了顯著變化[2]。在全球氣溫普遍升高、氣候變暖的大背景下，我國高寒地區(qū)也進入氣溫持續(xù)增長階段。據(jù)不完全統(tǒng)計，近半個世紀(jì)以來，我國高寒地區(qū)的氣溫以每年0.4℃的速度增長。隨著氣溫逐漸升高，高寒地區(qū)的冰凍圈開始萎縮，部分冰川開始融化，從而增加了地區(qū)內(nèi)水分蒸發(fā)總量，導(dǎo)致高寒地區(qū)的降水量增加[3]。1970—2020 年，我國高寒地區(qū)年平均降水以每年5.4 mm的速度增長。在這種情況下，分析溫度和降水的時空變化規(guī)律，對把握高寒地區(qū)未來的生活方式和生產(chǎn)方式以及高寒地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展方向，具有十分重要的意義。

1 高寒地區(qū)氣象數(shù)據(jù)獲取與計算

1.1 高寒地區(qū)氣象數(shù)據(jù)獲取

為了研究高寒地區(qū)的溫度和降水進行時空變化規(guī)律，通過各氣象站臺獲取的原始數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理算法進一步分析?？梢姡@取原始?xì)庀髷?shù)據(jù)是一個基礎(chǔ)工作。

通過高寒地區(qū)的氣象站臺可以獲得觀測點所在位置的時氣溫溫度、日平均氣溫溫度、月平均氣溫溫度和年平均氣溫溫度。同時，可以根據(jù)這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)得到日最高氣溫、日最低氣溫、月最高氣溫、月最低氣溫、年最高氣溫和年最低氣溫等。

氣象站臺也記錄了有關(guān)降水的各類信息，包括雨日降水總量、雨日降水強度、單日最大降水量、五日最大降水量、極端降水量、連續(xù)干旱日數(shù)和連續(xù)濕潤日數(shù)等。

1.2 溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)的線性估計

得到高寒地區(qū)的溫度和降水原始數(shù)據(jù)以后，需要對原始數(shù)據(jù)進行進一步計算和處理，才能得到高寒地區(qū)溫度變化的深層次規(guī)律。其中，線性估計就是一種比較常用并且原理簡單的方法。

假設(shè)有n個連續(xù)記錄的高寒地區(qū)溫度數(shù)據(jù)，其中第i個溫度數(shù)據(jù)為為Ti，那么根據(jù)這一組連續(xù)的溫度數(shù)據(jù)就可以進行線性估計，以判斷其溫度變化的規(guī)律。高寒地區(qū)溫度變化線性估計的回歸方程，如公式（1）所示。

式中：Ti為連續(xù)記錄的高寒地區(qū)溫度數(shù)據(jù)中的第i個溫度數(shù)據(jù)，ti為記錄第i個溫度數(shù)據(jù)的時間，a為高寒地區(qū)溫度變化規(guī)律中的回歸常數(shù)，b為高寒地區(qū)溫度變化規(guī)律中的回歸系數(shù)。這里，回歸系數(shù)b在很大程度上描述了溫度變化的規(guī)律。如果回歸系數(shù)b的符號為正，就表明高寒地區(qū)的在某一個時間范圍內(nèi)的溫度變化呈上升趨勢；如果回歸系數(shù)b的符號為負(fù)，就表明高寒地區(qū)的在某一個時間范圍內(nèi)的溫度變化呈現(xiàn)下降趨勢；如果回歸系數(shù)b的數(shù)值較大，則表明高寒地區(qū)在某一個時間范圍內(nèi)的溫度變化幅度較大，上升較快或者下降較快；如果回歸系數(shù)b的數(shù)值較小，說明高寒地區(qū)在某一個時間范圍內(nèi)的溫度變化幅度較小，上升較慢或者下降較慢。

如果有m個連續(xù)記錄的高寒地區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)，其中第i個降水?dāng)?shù)據(jù)為Ri，那么根據(jù)這一組連續(xù)的降水?dāng)?shù)據(jù)就可以進行線性估計，以判斷其降水變化的規(guī)律。高寒地區(qū)降水變化線性估計的回歸方程如公式（2）所示。

式中：Ri為連續(xù)記錄的高寒地區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)中的第i個降水?dāng)?shù)據(jù)，ti為記錄第i個降水?dāng)?shù)據(jù)的時間，c為高寒地區(qū)降水變化規(guī)律中的回歸常數(shù)，d為高寒地區(qū)降水變化規(guī)律中的回歸系數(shù)。這里，回歸系數(shù)d在很大程度上描述了降水變化的規(guī)律。如果回歸系數(shù)d的符號為正，就說明高寒地區(qū)在某一個時間范圍內(nèi)的降水量呈上升趨勢；如果回歸系數(shù)d的符號為負(fù)，就說明高寒地區(qū)的在某一個時間范圍內(nèi)的降水量呈下降趨勢；如果回歸系數(shù)d的數(shù)值較大，就說明高寒地區(qū)在某一個時間范圍內(nèi)的降水量變化幅度較大，增加較多或減少較多；如果回歸系數(shù)d的數(shù)值較小，就說明高寒地區(qū)在某一個時間范圍內(nèi)的降水量變化幅度較小，增加較少或減少較少。

2 高寒地區(qū)溫度時空變化分析

在前面的工作中，對高寒地區(qū)溫度和降水變化的原始數(shù)據(jù)采集方式進行闡述，進而提出基于回歸方程的線性估計模型，對高寒地區(qū)溫度和降水變化規(guī)律進行分析。接下來，運用線性估計模型對高寒地區(qū)的溫度時空變化規(guī)律進行分析。

以試驗地區(qū)的氣象站50 年間的數(shù)據(jù)做一個較長時間的回歸分析，通過50 個年度的樣本數(shù)據(jù)對高寒地區(qū)平均溫度的變化規(guī)律進行線性估計，得到的結(jié)果如圖1 所示。

圖1 中，橫軸代表年份，時間為1970—2020 年，以每10 年為一個標(biāo)注單位?？v軸代表高寒地區(qū)的平均氣溫，單位是℃。從圖中的情況可以看出，1984 年出現(xiàn)了低溫極值的情況，年度平均氣溫接近0℃。相鄰年份，溫度呈現(xiàn)跳躍變化的較多，如1984—1985 年，1987—1988 年，1998—1999 年，2009—2010 年。尤其是1998—1999 年，由低溫到高溫形成了較大幅度的跳躍。

圖1 高寒地區(qū)平均溫度的變化規(guī)律線性估計

根據(jù)公式（1）給出的溫度變化線性估計的回歸模型，對50 個年度數(shù)據(jù)進行回歸擬合，得到的擬合方程為y=0.042x+0.3571。從這個線性估計結(jié)果可以看出，高寒地區(qū)近50 年間的溫度變化雖然存在波動，但是整體呈現(xiàn)不斷向上增長的趨勢，因為線性回歸系數(shù)為0.042，所以每年增加0.042℃?？梢?，高寒地區(qū)的溫度變化較為明顯，日益變暖的溫度對冰川融化、水汽蒸發(fā)量增大、降雨增多，都會產(chǎn)生影響。

同理，進行高寒地區(qū)最高溫度的變化規(guī)律線性估計，得到的結(jié)果如圖2 所示。

圖2 中，橫軸代表年份，時間為1970—2020 年，以每10 年為一個標(biāo)注單位?？v軸代表高寒地區(qū)的平均最高氣溫，單位是℃。從圖中的情況可以看出，1984 年平均最高氣溫較低，低于8℃；2016 年平均最高氣溫最高，達(dá)到10.8℃。

圖2 高寒地區(qū)平均最高溫度的變化規(guī)律線性估計

根據(jù)公式（1）給出的平均最高溫度變化線性估計的回歸模型，對50 個年度數(shù)據(jù)進行回歸擬合，得到的擬合方程為y=0.042x+0.3571。從這個線性估計結(jié)果可以看出，高寒地區(qū)1970—2020 年的平均最高溫度變化雖然存在波動，但整體呈現(xiàn)不斷向上增長的趨勢，因為線性回歸系數(shù)為0.042，即每年增加0.042℃。經(jīng)過50 年的變化，高寒地區(qū)平均最高溫度已經(jīng)從8℃增至11℃。

3 高寒地區(qū)降水時空變化分析

對高寒地區(qū)的降水時空變化規(guī)律進行分析。以試驗地區(qū)的氣象站1970—2020 年的數(shù)據(jù)做一個較長時間的回歸分析，通過50 個年度的樣本數(shù)據(jù)進行高寒地區(qū)平均降水的變化規(guī)律線性估計，得到的結(jié)果如圖3 所示。

圖3 高寒地區(qū)平均降水的變化規(guī)律線性估計

圖3 中，橫軸代表年份，從1970—2020 年，以每10年為一個標(biāo)注單位。縱軸代表了高寒地區(qū)的平均降水量，單位是mm。從圖中的情況可以看出，1984 年出現(xiàn)了降水量極低的情況，年度平均降水量接近220mm。相鄰年份，降水量呈現(xiàn)跳躍變化的較多，如1984—1985 年，1986—1988 年，1988—1989 年，1998—1999 年，2005—2006 年，2015—2016 年。尤其是1988—1989 年，由最高降水量到較低較水量形成了較大幅度地跳躍。

根據(jù)公式（2）的降水量變化線性估計的回歸模型，對50 個年度數(shù)據(jù)進行回歸擬合，得到的擬合方程為y=1.1097x+242.54。從這個線性估計結(jié)果可以看出：高寒地區(qū)近50 年間的降水量變化雖然存在波動，但整體呈現(xiàn)不斷向上增長的趨勢，因為線性回歸系數(shù)為1.1097，即每年增加1.1097mm?？梢姡吆貐^(qū)的降水量增加較為明顯。

高寒地區(qū)的年均總降水量主要受到夏季降水量的影響，因此進一步進行高寒地區(qū)夏季降水量的變化規(guī)律線性估計，得到的結(jié)果如圖4 所示。

圖4 高寒地區(qū)平均降水的變化規(guī)律線性估計

圖4 中，橫軸代表年份，時間從1970—2020 年，以每10 年為一個標(biāo)注單位?？v軸代表高寒地區(qū)的夏季降水量，單位是mm。從圖中的情況可以看出，1978 年出現(xiàn)了降水量極低的情況，夏季降水量接近140 mm。類似的情況在2015 年又出現(xiàn)了一次。而夏季降水量的最高紀(jì)錄，出現(xiàn)在1989 年，達(dá)到210 mm。與圖3 相比，1989 年全年降水量為335 mm，夏季降水量占比為62.69%。

根據(jù)公式（2）的降水量變化線性估計的回歸模型，對50 個年度數(shù)據(jù)進行回歸擬合，得到的擬合方程為y=0.6111x+160.82。從這個線性估計結(jié)果可以看出，雖然高寒地區(qū)近50 年間的夏季降水量變化存在波動，但是整體呈現(xiàn)不斷向上增長的趨勢。因為線性回歸系數(shù)為0.6111，即每年增加0.6111 mm?？梢?，高寒地區(qū)的夏季降水量也在增加，這也是年均降水量增加的重要原因之一。

4 結(jié)論

高寒地區(qū)的氣象條件變化會直接影響農(nóng)牧產(chǎn)業(yè)，進而會影響當(dāng)?shù)鼐用竦纳a(chǎn)和生活方式。該文從溫度和降水2 個變量出發(fā)，對高寒地區(qū)的氣象變化進行研究。首先構(gòu)建基于回歸方程的溫度線性估計模型和降水估計模型。其次，針對高寒地區(qū)的年均溫度變化、年均最高溫度變化進行測試分析，結(jié)果顯示，高寒地區(qū)的溫度持續(xù)增加。最后，針對高寒地區(qū)的年均降水量變化、夏季降水量變化進行測試，結(jié)果顯示，高寒地區(qū)的降水量也不斷增多，這與溫度持續(xù)增加帶來的冰川融化有關(guān)。