李智玉 , 譚 健 , 杜小玲 , 石 艷 , 朱育雷 , 魏 濤

（貴州省氣象臺(tái)，貴陽 550002）

引言

全球變暖最顯著的氣候影響之一是冬季氣溫的升高，這對(duì)于冬季天氣和氣候有著重要影響。根據(jù)最新的IPCC 第六次評(píng)估報(bào)告，北半球地區(qū)冬季的增暖明顯高于夏季[1]，并且近年來極寒事件頻繁發(fā)生[2-7]，降雪已成為氣候變化研究的熱點(diǎn)之一。降雪在氣候系統(tǒng)中扮演著重要角色[8-10]，它作為冬半年降水的主要形式，有利于農(nóng)作物的生長以及空氣的凈化[11]，但降雪引起的雪災(zāi)也會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)、交通、電力等行業(yè)造成嚴(yán)重影響，尤其降雪后的低溫凝凍天氣往往持續(xù)時(shí)間長、影響范圍廣，造成的災(zāi)害更為嚴(yán)重[12]。因此，了解和掌握本地降雪氣候特征，加強(qiáng)對(duì)降雪時(shí)空變化規(guī)律的認(rèn)識(shí)和理解，將有助于提高本地降雪天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)和科研能力，為科學(xué)防災(zāi)減災(zāi)提供重要理論依據(jù)。

我國降雪主要分布在高緯度、高海拔地區(qū)，如東北東部和北部、新疆北部以及青藏高原東部等地[13-14]，而南方降雪區(qū)域相對(duì)集中[13]。在全球增暖背景下，我國大部分地區(qū)年強(qiáng)降雪量、強(qiáng)降雪日數(shù)均有所增加，強(qiáng)降雪強(qiáng)度顯著加大[15]，尤其是我國南方低緯度地區(qū)強(qiáng)降雪事件頻發(fā)[16]。云貴高原位于我國西南部，地處中低緯度地區(qū)，雖然降雪出現(xiàn)較少，但卻是我國降雪強(qiáng)度最大的地區(qū)之一[15]，也是降雪對(duì)氣候變化較為敏感的區(qū)域[17]。已有研究指出：20 世紀(jì)后期以來，云貴地區(qū)氣溫升高、降水增加以及濕度增大[17]；在氣候變暖背景下，云南省年降雪頻次和范圍均逐漸減少，而強(qiáng)降雪頻次逐年增加[18]；1981—2013 年云南降雪過程減少顯著，平均速率達(dá)到-0.6 次/10 a[19]；1965—2005 年貴州年降雪日數(shù)和總站數(shù)均有所下降，而平均日降雪站數(shù)有所上升，降雪期長度變化不顯著[20]；近19 a 貴州降雪發(fā)生頻次存在3～5 a 振蕩周期，其中2000—2012 年存在準(zhǔn)4 a 振蕩周期[21]；近61 a 貴州遵義市降雪年際波動(dòng)特征明顯，整體呈下降趨勢[22]。

地形對(duì)于降雪具有重要影響[23-25]。我國降雪日數(shù)與地理位置關(guān)系緊密，東部地區(qū)降雪日數(shù)隨著緯度升高而增加，而西部地區(qū)降雪日數(shù)隨著海拔高度增加而增加[26]。張家寶和鄧子風(fēng)[27]研究指出，新疆地區(qū)的迎風(fēng)坡和山區(qū)是暴雪頻發(fā)區(qū)，地形是影響暴雪發(fā)生發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵因素。于碧馨等[28]分析發(fā)現(xiàn)，在伊犁河谷特有地形的影響下，穩(wěn)定維持的山前垂直環(huán)流可以為降雪提供動(dòng)力抬升條件和不穩(wěn)定能量觸發(fā)機(jī)制，從而增強(qiáng)伊犁河谷的降雪。馬淑萍等[29]研究認(rèn)為，當(dāng)天山北坡氣流過山時(shí)，迎風(fēng)坡的擾動(dòng)垂直氣壓梯度力較大，擾動(dòng)干空氣浮力較小，二者共同促進(jìn)的上升運(yùn)動(dòng)有利于強(qiáng)降雪事件的發(fā)生。李建華等[30]通過WRF模式試驗(yàn)將山東半島的地形高度抬高后，發(fā)現(xiàn)地形的抬升輻合作用增強(qiáng)，冷流降雪強(qiáng)度隨之加強(qiáng)，從而驗(yàn)證了地形對(duì)于降雪的重要作用。貴州省地形復(fù)雜，目前關(guān)于地形與降雪關(guān)系的研究較少。顧欣等[31]認(rèn)為，地形為貴州省東南部強(qiáng)降雪天氣的發(fā)生提供了有利條件，強(qiáng)冷空氣經(jīng)湖北湖南從東北路徑入侵貴州東南部地區(qū)并不斷堆積，導(dǎo)致下墊面氣溫較低，當(dāng)偏西南暖濕氣流與強(qiáng)冷空氣交匯后，可能在該地區(qū)造成強(qiáng)降雪事件。此外，還有研究[22]發(fā)現(xiàn)遵義市大部分站點(diǎn)海拔越高對(duì)應(yīng)降雪日數(shù)越多，二者呈正相關(guān)關(guān)系。

綜上所述，盡管目前對(duì)于貴州降雪已有不少研究，但對(duì)其時(shí)空變化特征的認(rèn)識(shí)仍不全面，尤其是貴州復(fù)雜地形與降雪關(guān)系的研究更不多見。因此，本文利用近50 a 貴州省國家氣象站逐日觀測資料，對(duì)降雪日數(shù)、積雪深度以及降雪量的時(shí)空變化特征進(jìn)行分析，并對(duì)降雪與地形的關(guān)系進(jìn)行探討，旨在加深對(duì)貴州省降雪氣候特征的了解，同時(shí)為貴州省雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)普查及評(píng)估區(qū)劃夯實(shí)理論基礎(chǔ)，也為科學(xué)防范雪災(zāi)危害提供理論依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 研究資料

本文所用資料為貴州省氣象信息中心提供的貴州境內(nèi)84 個(gè)國家氣象站逐日觀測資料，要素包括天氣現(xiàn)象、降水量、積雪深度、最低氣溫等，站點(diǎn)分布如圖1 所示。所有資料均經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制，具有較高的可靠性?？紤]到1971 年后貴州省地面站點(diǎn)觀測記錄相對(duì)完整，本文選取1971—2020 年為研究時(shí)段。需要注意的是，白云站、黃平站觀測記錄開始時(shí)間分別為1982 年、1974 年，計(jì)算時(shí)首先剔除了缺測年數(shù)據(jù)。同時(shí)本文還采用國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://data.tpdc.ac.cn）提供的1979—2020 年中國雪深長時(shí)間序列數(shù)據(jù)集[32]中的逐日資料對(duì)臺(tái)站觀測結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。該雪深數(shù)據(jù)集空間分辨率為0.25o×0.25o，基于美國國家雪冰數(shù)據(jù)中心（NSIDC）處理的SMMR（1978—1987 年）、SSM/I （1987—2007 年）和SSMI/S（2008—2020 年）逐日被動(dòng)微波亮溫?cái)?shù)據(jù)反演得到，目前已被廣泛應(yīng)用于雪深相關(guān)研究[33-35]。本文定義某一日出現(xiàn)降雪天氣現(xiàn)象的當(dāng)日降水量為降雪量，但由于貴州處于中低緯度高原地區(qū)，雨夾雪的降雪量和降雨量難以分離，因此剔除了雨夾雪出現(xiàn)時(shí)的降水量[18]。在對(duì)降雪過程進(jìn)行年度統(tǒng)計(jì)時(shí)，以當(dāng)年7 月1 日—次年6 月30 日為一個(gè)年度[15]，分別統(tǒng)計(jì)出年度內(nèi)降雪總?cè)諗?shù)、積雪深度最大值以及降雪總量。

圖1 貴州省84 個(gè)國家站站點(diǎn)分布

1.2 研究方法

本文用線性趨勢表征物理量的變化率，用相關(guān)系數(shù)表征兩個(gè)變量之間的關(guān)系，采用t 檢驗(yàn)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，同時(shí)采用11 年滑動(dòng)平均反映物理量年代際信號(hào)。為得到連續(xù)的空間分布，本文采用Cressman 插值將離散點(diǎn)內(nèi)插到規(guī)則格點(diǎn)。此外，本文還采用Mann-Kendall（M-K）檢驗(yàn)法對(duì)時(shí)間序列中的氣候突變進(jìn)行檢驗(yàn)。同時(shí)，基于1971—2020 年最大積雪深度資料，本文采用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交分解函數(shù)（Rotated Empirical Orthogonal Function，REOF）方法對(duì)貴州降雪進(jìn)行氣候分區(qū)[36]。REOF 相比于傳統(tǒng)EOF，其分解出的空間分布結(jié)構(gòu)更為清晰，不但可以較好地反映不同地域的變化，還可以反映不同地域的相關(guān)分布狀況[36]，目前廣泛應(yīng)用于氣候區(qū)劃研究[13，15，37-38]。

2 降雪基本特征

根據(jù)已有研究[18]，將某站某日出現(xiàn)一次降雪記為一個(gè)頻次。圖2 給出了近50 a 貴州省降雪頻次逐月分布。如圖所示，貴州降雪出現(xiàn)在10 月—次年4 月，主要集中在12 月—次年2 月，1 月降雪頻數(shù)最多，為10225 次，占比49.5%，2 月次之，占比27.9%。進(jìn)一步分析降雪發(fā)生的初、終時(shí)間（表1 和表2）可知，貴州省初雪時(shí)間主要集中在12 月下旬—次年2 月上旬，1月最多，其中1 月下旬占比20.89%，1 月中旬占比18.32%，降雪最早于1981 年10 月23 日出現(xiàn)在畢節(jié)市大方縣和赫章縣；終雪時(shí)間主要集中在1 月—2 月中旬，以1 月下旬最多，占比20.22%，其次是1 月中旬，占比17.33%，降雪最晚于2000 年4 月29 日出現(xiàn)在銅仁市沿河縣。

表1 貴州省10 月—次年4 月初雪時(shí)間分布

表2 同表1，但為終雪時(shí)間

圖2 1971—2020 年貴州省降雪頻次逐月分布

對(duì)近50 a 貴州省降雪過程進(jìn)行年度統(tǒng)計(jì)，圖3 分別為貴州省多年平均降雪日數(shù)、最大積雪深度和累計(jì)降雪量空間分布。由圖3a 可見，貴州省降雪日數(shù)大值中心沿中部一線分布，尤其是開陽和萬山降雪日數(shù)最多，分別達(dá)到13 d 和12 d；遵義市中部的綏陽、貴陽市北部的修文、息烽和黔南州北部的甕安等地降雪日數(shù)均在7 d 以上；西北部高海拔地區(qū)降雪日數(shù)也相對(duì)較多，包括七星關(guān)、赫章、大方、納雍、水城等地；降雪偏少區(qū)則位于北部赤水市以及南部邊緣地區(qū)。由圖3b 可見，最大積雪深度與降雪日數(shù)類似，大值區(qū)沿中部一線分布；積雪深度以東部的萬山最大（7.4 cm），麻江和松桃也分別達(dá)到5.8 cm 和5.1 cm；中部大值區(qū)在貴陽市東部和黔南州北部，以開陽和甕安為主；西部地區(qū)以畢節(jié)市和六盤水市西部積雪較多，其中威寧、水城和盤州積雪深度較厚，均在5 cm 左右。由圖3c可見，累計(jì)降雪量主要集中在中東部地區(qū)，尤其是銅仁市、黔東南州東部、貴陽市和黔南州北部，以萬山（34 mm）為最大，其次是開陽、麻江、天柱、甕安、黃平、黎平、松桃等地，西部地區(qū)降雪量相對(duì)較小。

圖3 近50 a 平均貴州省（a）降雪日數(shù)（單位：d）、（b）最大積雪深度（單位： cm）和（c）累計(jì)降雪量（單位： mm）空間分布

3 降雪時(shí)空變化特征

從時(shí)間序列變化（圖4）看，貴州近50 a 降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量均呈減少趨勢。如圖4a所示，降雪日數(shù)減少趨勢顯著，達(dá)到-0.72 d/10 a，通過95%水平的顯著性檢驗(yàn)，但年代際變化特征不明顯，以1976 年降雪日數(shù)最多（14.3 d）。如圖4b 所示，最大積雪深度表現(xiàn)出弱的減少趨勢，未通過置信度檢驗(yàn)，但具有明顯的年代際信號(hào)，1970s—1980s 中期和1990s中期—2000s 中期偏多，而1980s 中期—1990s 中期以及2010s 中期以后偏少，最大值同樣出現(xiàn)在1976 年，達(dá)到12.2 cm。如圖4c 所示，累計(jì)降雪量與降雪日數(shù)類似，也表現(xiàn)出顯著的減少趨勢，速率達(dá)到-1.07 mm/10 a，通過90% 水平的顯著性檢驗(yàn)，其年代際變化特征同樣不明顯（圖4c）。如圖4d 所示，衛(wèi)星遙感資料反演得到的貴州近40 a 最大積雪深度量級(jí)偏小，年際變化與臺(tái)站觀測資料存在一定差異[39]，但最大積雪深度同樣表現(xiàn)出一定的年代際變化特征以及逐年下降的趨勢，速率達(dá)到-0.13 cm/10 a。

圖4 貴州省近50 a（a）降雪日數(shù)（單位：d）、（b）最大積雪深度（單位： cm）、（c）累計(jì)降雪量（單位： mm）和近40 a（d）衛(wèi)星遙感最大積雪深度（單位： cm）時(shí)間序列（紅色實(shí)線表示年際變化，黑色虛線表示線性趨勢，綠色實(shí)線表示11 a 滑動(dòng)平均）

進(jìn)一步對(duì)以上三個(gè)物理量進(jìn)行M-K 檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)：降雪日數(shù)除了在1990s 中期—2000s 末期略有增加外，基本呈減少趨勢，在2008 年前后發(fā)生了由多轉(zhuǎn)少的顯著突變（通過95%水平的顯著性檢驗(yàn)），之后減少趨勢更為明顯（圖5a）；最大積雪深度在1980s 末期—2010s 中期呈增加趨勢，在2013 年左右發(fā)生由多轉(zhuǎn)少的突變（未通過顯著性檢驗(yàn)），之后呈不顯著的下降趨勢（圖5b）；而累計(jì)降雪量基本呈減少趨勢，并同樣于2008 年左右發(fā)生突變，未通過顯著性檢驗(yàn)（圖5c）。

圖5 1971—2020 年貴州省（a）降雪日數(shù)、（b）最大積雪深度和（c）累計(jì)降雪量M-K 檢驗(yàn)（紅色實(shí)線表示UFk，藍(lán)色實(shí)線表示UBk，綠色虛線表示通過95%水平顯著性檢驗(yàn)的臨界值）

從空間趨勢變化看，近50 a 貴州大部分地區(qū)降雪日數(shù)均表現(xiàn)出顯著的減少趨勢，全省有21 個(gè)站點(diǎn)（占比25%）減少速率在-1.0 d/10 a 以上，貴州西北部的七星關(guān)減少速率達(dá)到-2.6 d/10 a，而中部的開陽減少速率也達(dá)到-2.0 d/10 a（圖6a）。相比之下，最大積雪深度的減少趨勢并不明顯，僅有6 個(gè)觀測站表現(xiàn)出顯著的減少趨勢（圖6b）。對(duì)于累計(jì)降雪量來說，顯著減少的區(qū)域相對(duì)分散，主要位于貴州中部和北部局地，大值區(qū)出現(xiàn)在東部的松桃、麻江和石阡等地，最大減少速率為松桃的-3.77 mm/10 a（圖6c）。

圖6 1971—2020 年貴州?。╝）降雪日數(shù)（單位：d/10 a）、（b）最大積雪深度（單位：cm/10 a）和（c）累計(jì)降雪量（單位：mm/10 a）線性變化趨勢的空間分布（加粗圓點(diǎn)表示通過90%水平的顯著性檢驗(yàn)）

降雪的形成與氣溫關(guān)系密切。根據(jù)已有研究，貴州近年來氣溫表現(xiàn)出一定的上升趨勢[40]，并且極端最低氣溫在其中起主導(dǎo)作用[41]。為了探討降雪減少的原因，本文計(jì)算了1971—2020 年貴州降雪過程中降雪日數(shù)與最低氣溫的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)二者存在高度負(fù)相關(guān)關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為-0.85）。對(duì)比近50 a 貴州省冬季最低氣溫與平均氣溫的變化趨勢（圖7）可知，近年來貴州省平均氣溫與最低氣溫均表現(xiàn)出增加趨勢，其中最低氣溫上升速率更快，達(dá)到0.25 ℃/10 a，通過99%水平的顯著性檢驗(yàn)，而平均氣溫上升速率為0.18 ℃/10 a，未通過90%水平的顯著性檢驗(yàn)。進(jìn)一步分析貴州省最低氣溫變化趨勢空間分布發(fā)現(xiàn)，貴州大部地區(qū)最低氣溫都存在顯著的上升趨勢，尤其是中北部地區(qū)（圖8），與降雪日數(shù)的變化趨勢分布較為一致（圖6a）?？梢姡谌蜃兣尘跋沦F州省最低氣溫顯著升高，從而影響了貴州降雪的發(fā)生。

圖7 1971—2020 年貴州省冬季平均氣溫和最低氣溫時(shí)間序列及其線性趨勢（綠線表示平均氣溫，藍(lán)線表示最低氣溫，單位：℃）

圖8 1971—2020 年貴州省最低氣溫線性變化趨勢空間分布（加粗圓點(diǎn)表示通過90%水平的顯著性檢驗(yàn)，單位：℃/10 a）

考慮降雪主要通過積雪對(duì)生產(chǎn)生活造成影響，同時(shí)貴州省雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)普查中積雪深度作為影響最大的致災(zāi)因子，對(duì)雪災(zāi)致災(zāi)危險(xiǎn)性分布具有決定性作用，積雪較深的地區(qū)雪災(zāi)危險(xiǎn)性往往更大。本文基于貴州省近50 a 最大積雪深度資料，利用REOF 方法對(duì)其進(jìn)行氣候分區(qū)。REOF 前3 個(gè)模態(tài)方差貢獻(xiàn)分別為34.44%、18.95% 和18.15%，累計(jì)方差達(dá)到71.54%，而第4 模態(tài)與第5 模態(tài)方差貢獻(xiàn)僅為4.61% 與4.57%?？紤]到第3 和第4 模態(tài)方差貢獻(xiàn)率存在明顯差異，而第4 和第5 模態(tài)所占方差貢獻(xiàn)較小，模態(tài)間差異也明顯減小，前3 個(gè)模態(tài)已經(jīng)可以較好地反映貴州積雪分布特征。因此，選取前3 個(gè)模態(tài)中荷載向量絕對(duì)值≥0.1的區(qū)域?yàn)楦吆奢d區(qū)，并找出不同區(qū)域中荷載向量最高值的臺(tái)站，對(duì)于同時(shí)歸屬多個(gè)降雪分區(qū)和未劃分區(qū)域的臺(tái)站，分別計(jì)算它們與各分區(qū)最高值荷載向量臺(tái)站的相關(guān)系數(shù)，并結(jié)合90 m 數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)繪制的地形分布，將其歸于相關(guān)性最大的分區(qū)中[13]，得到最終的分區(qū)結(jié)果（圖9）。如圖所示，I 區(qū)主要位于貴州中部東西向一線，II 區(qū)為貴州南部地區(qū)，III 區(qū)為貴州北部地區(qū)。結(jié)合圖3b 和表3 可知，分區(qū)結(jié)果基本符合貴州降雪多年平均的分布特征以及地形特點(diǎn)：I 區(qū)主要為降雪日數(shù)較多、積雪深度較深、降雪量較大以及地勢較高的地區(qū)，觀測站平均海拔為1084.17 m，降雪日數(shù)為5.96 d，最大積雪深度為3.33 cm，累計(jì)降雪量達(dá)到10.03 mm；II 區(qū)海拔高度（764.98 m）為三個(gè)區(qū)域中最低，降雪日數(shù)（3.12 d）和最大積雪深度（2.27 cm）同樣為三個(gè)區(qū)域中最少，但累計(jì)降雪量（7.34 mm）高于III 區(qū)，這可能與貴州地形分布有關(guān)，南部暖濕氣流向北輸送過程中受高山阻隔，冷暖氣流容易形成交匯，水汽條件豐富，使得降雪量偏多；III區(qū)站點(diǎn)高度（944.99 m）、降雪日數(shù)（5.11 d）和最大積雪深度（2.41 cm）均介于I 區(qū)與III 區(qū)之間，而累計(jì)降雪量（6.05 mm）為三個(gè)區(qū)域中最低。

表3 不同區(qū)域平均降雪日數(shù)、最大積雪深度、累計(jì)降雪量以及測站海拔高度

圖9 1971—2020 年貴州省最大積雪深度REOF 分區(qū)（紅點(diǎn)表示I 區(qū)，藍(lán)點(diǎn)表示II 區(qū)，綠點(diǎn)表示III 區(qū)）及地形分布（填色表示海拔高度，單位：m）

為進(jìn)一步探討不同區(qū)域中降雪事件的時(shí)空分布特征，首先對(duì)上述三個(gè)區(qū)域降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量時(shí)間序列（圖10）進(jìn)行分析。三個(gè)區(qū)域降雪日數(shù)均表現(xiàn)出顯著的減少趨勢，且通過95%水平的顯著性檢驗(yàn)，其中貴州北部地區(qū)（III 區(qū)）降雪日數(shù)減少速率最快（-1.07 d/10 a），而南部地區(qū)（II 區(qū)）減少速率最慢（-0.49 d/10 a）。對(duì)于最大積雪深度而言，三個(gè)區(qū)域都表現(xiàn)為不顯著的減少趨勢，中部東西向一線（I 區(qū)）減少速率最大（-0.45 cm/10 a）。相比之下，三個(gè)區(qū)域累計(jì)降雪量變化存在一定差異：北部地區(qū)（III 區(qū)）降雪量減少趨勢明顯，速率為-1.13 mm/10 a，通過95%水平的顯著性檢驗(yàn)；中部地區(qū)（I 區(qū)）降雪量減少速率最大，達(dá)到-1.17 mm/10 a；而南部地區(qū)仍表現(xiàn)出不顯著的減少趨勢。此外，分析三個(gè)區(qū)域降雪發(fā)生時(shí)最低氣溫的逐年變化趨勢可知：與降雪的減少趨勢對(duì)應(yīng)，最低氣溫均表現(xiàn)出一定的上升趨勢；北部地區(qū)（III 區(qū)）升溫速率最快，達(dá)到0.29 ℃/10 a，通過95%水平的顯著性檢驗(yàn)；中部地區(qū)上升速率達(dá)到0.28℃/10 a，通過了90%水平的顯著性檢驗(yàn)；南部地區(qū)（II 區(qū)）上升速率最慢，未通過90%水平的顯著性檢驗(yàn)?？梢姡F州降雪的減少與最低氣溫的升高有一定關(guān)系，并且由于增暖的空間不均勻性，降雪變化也存在一定差異，中北部地區(qū)增溫最為顯著，對(duì)應(yīng)的降雪減少趨勢也更為明顯。

圖10 1971—2020 年（左）I 區(qū)、（中）II 區(qū)和（右）III 區(qū)降雪日數(shù)（上，單位：d）、最大積雪深度（中上，單位： cm）、累計(jì)降雪量（中下，單位： mm）和最低氣溫（下，單位：℃）時(shí)間序列（紅色曲線）及其線性趨勢（黑色虛線）

4 降雪分布與地形的關(guān)系

貴州省境內(nèi)地形復(fù)雜，地面崎嶇不平，山地和丘陵占全省地貌的92.5%[42]，在對(duì)表3 和圖9 的討論中可以發(fā)現(xiàn)貴州地形與降雪日數(shù)、積雪深度以及降雪量分布存在一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，鑒于目前貴州降雪與地形關(guān)系的研究較少，本節(jié)將對(duì)降雪與地形的關(guān)系進(jìn)行初步探討。

為了分析降雪與地形之間的關(guān)系，本文給出降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量與測站高度的散點(diǎn)分布（圖11）。如圖所示，貴州地區(qū)降雪發(fā)生與地形高度有著較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其中，降雪日數(shù)隨海拔高度的增加而增加，二者相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.35（圖11a，通過了95%水平的顯著性檢驗(yàn)），表明地形與貴州降雪事件具有一定聯(lián)系，地形的強(qiáng)迫抬升可能在降雪的發(fā)生中起到了重要作用。此外，最大積雪深度也與地形高度有顯著的正相關(guān)關(guān)系，整體相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.29（圖11b），這可能是因?yàn)檠┝Ｗ友刂L(fēng)坡向上濃度增大[43]，使得降雪在迎風(fēng)坡的沉降作用大于背風(fēng)坡[44]，造成了地形越高對(duì)應(yīng)的積雪越厚。但同時(shí)也可以看到一部分地區(qū)地勢不高卻積雪較深，這可能與小尺度上風(fēng)吹雪引起的積雪再分布有關(guān)[45]。對(duì)于累計(jì)降雪量而言，二者幾乎沒有線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)僅為0.03（圖11c），表明貴州地區(qū)地形對(duì)于降雪量的增加作用并不明顯，這也與表3 中的結(jié)論一致。

圖11 1971—2020 年貴州?。╝）降雪日數(shù)（單位：d）、（b）最大積雪深度（單位：cm）和（c）累計(jì)降雪量（單位：mm）與觀測站海拔高度（單位：m）散點(diǎn)分布

為了進(jìn)一步探討貴州不同地區(qū)降雪與地形的關(guān)系，圖12 分別給出三個(gè)區(qū)域降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量與測站高度的散點(diǎn)分布。如圖所示，三個(gè)區(qū)域地形高度與降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量之間都存在正相關(guān)關(guān)系。貴州中部一線（I 區(qū)）由于平均海拔較高，對(duì)應(yīng)的降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量均明顯高于其它兩個(gè)區(qū)域，與表3 中的結(jié)論一致。但值得注意的是，盡管地勢最為突出，該區(qū)域站點(diǎn)高度與降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量的相關(guān)關(guān)系卻并不顯著，相關(guān)系數(shù)僅為0.11～0.16（圖12a、d、g）。平均海拔最低的南部地區(qū)（II 區(qū)）站點(diǎn)高度與降雪物理量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系同樣不顯著，相關(guān)系數(shù)在0.11～0.22 之間（圖12b、e、h）。相比之下，海拔高度介于二者之間的貴州北部地區(qū)（III 區(qū)），降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量均表現(xiàn)出與地形高度較高的相關(guān)性。其中，降雪日數(shù)、最大積雪深度與地形高度的相關(guān)系數(shù)分別為0.75 和0.73（通過95%水平的顯著性檢驗(yàn)），降雪量與地形高度的相關(guān)系數(shù)（0.34）也高于另外兩個(gè)區(qū)域（圖12c、f、i）。可見，盡管從整體（圖11）來看，地形越高就越有利于降雪的出現(xiàn)和積雪的堆積[46]，但不同地區(qū)還需要具體結(jié)合地形走向、風(fēng)向夾角等其他因素判斷。貴州冬季冷空氣往往從西北、正北或東北三條路徑南下，北部地區(qū)作為迎風(fēng)坡，在地形的動(dòng)力抬升作用下，降雪將隨地形高度的增加而增多，降雪量也有所增大，并且由于風(fēng)向和地形走向的夾角較大，有利于積雪的增加[43]，但由于北部地區(qū)多以干冷空氣為主，水汽條件相對(duì)南部較差，因此地形對(duì)降雪量的增幅作用有限。而對(duì)于中部及南部地區(qū)來說，情況較為復(fù)雜，降雪、積雪與海拔高度并非簡單的線性關(guān)系，部分低海拔地區(qū)反而出現(xiàn)更大的積雪深度和降雪量。這可能是由于北方強(qiáng)冷空氣南下過程中，地表水平對(duì)流和地面湍流使得雪粒向下風(fēng)方向漂移，從而導(dǎo)致背風(fēng)坡積雪沉積加強(qiáng)[47]；也可能是由于西南暖濕空氣在地形阻擋或者喇叭口等地形輻合作用下與南下冷空氣強(qiáng)烈交匯，導(dǎo)致部分低海拔地區(qū)降雪量較大。

圖12 1971—2020 年貴州不同區(qū)域（I 區(qū)，左；II 區(qū)，中；III 區(qū)，右）站點(diǎn)降雪日數(shù)（紅色，單位：d）、最大積雪深度（綠色，單位：cm）和累計(jì)降雪量（藍(lán)色，單位：mm）與觀測站海拔高度（單位：m）散點(diǎn)分布

5 結(jié)論與討論

本文選取1971—2020 年貴州省84 個(gè)國家氣象站逐日觀測資料，在分析貴州省降雪時(shí)空變化特征的基礎(chǔ)上，利用REOF 方法進(jìn)行氣候分區(qū)，并初步探究了降雪與地形的關(guān)系，得到如下主要結(jié)論：

（1）貴州降雪出現(xiàn)在10 月—次年4 月，以12 月—次年2 月為主，1 月降雪發(fā)生最多。初雪發(fā)生時(shí)間主要集中在12 月下旬—次年2 月上旬，以1 月降雪最為集中，而終雪主要出現(xiàn)在1 月—2 月中旬。降雪日數(shù)大值中心沿中部一線分布，而北部赤水市以及貴州南部邊緣降雪日數(shù)偏少，最大積雪深度大值區(qū)分布與之類似，累計(jì)降雪量在中東部地區(qū)偏多而西部地區(qū)偏少。

（2）貴州省近50 a 降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量均表現(xiàn)出減少趨勢。降雪日數(shù)減少最為顯著，速率達(dá)到-0.72 d/10 a，減少速率在-1.0 d/10 a 以上的站點(diǎn)共21 個(gè)，占全省1/4，主要位于中北部地區(qū)。相比之下，最大積雪深度和累計(jì)降雪量的減少趨勢較弱。降雪日數(shù)在2008 年左右發(fā)生了由多轉(zhuǎn)少的顯著突變，通過了95%的顯著性檢驗(yàn)；最大積雪深度和降雪量雖然分別在2013 年左右和2008 年左右存在同樣的突變特征，但均未通過顯著性檢驗(yàn)。REOF 方法可將貴州劃分為三個(gè)區(qū)域：I 區(qū)位于貴州中部東西向一線，為降雪頻發(fā)、積雪較深、降雪量大以及地勢較高的地區(qū)；II 區(qū)位于貴州南部地區(qū)，為降雪與積雪較少且海拔較低的區(qū)域；III 區(qū)為貴州北部地區(qū)，降雪日數(shù)、積雪深度以及海拔高度均在I 區(qū)與II 區(qū)之間，但降雪量為三個(gè)區(qū)域最少。

（3）整體上，貴州降雪與地形高度有著密切聯(lián)系，海拔高度越高則降雪日數(shù)越多且最大積雪深度越深，但累計(jì)降雪量與地形關(guān)系并不明顯。對(duì)于貴州北部，降雪發(fā)生以及積雪厚度與站點(diǎn)高度關(guān)系緊密；中部一線及其以南地區(qū)降雪日數(shù)、最大積雪深度以及累計(jì)降雪量與地形高度關(guān)系較為復(fù)雜。

另外，貴州省近50 a 最低氣溫的顯著上升可能導(dǎo)致了降雪的減少，但最低氣溫不均勻增暖的原因還值得進(jìn)一步探討，這可能與地形分布有關(guān)[48]，也可能與城市化以及土地利用變化對(duì)氣溫的影響有關(guān)[49]。此外，貴州北部與中南部地區(qū)降雪與地形高度關(guān)系存在差異，這可能與迎風(fēng)坡和背風(fēng)坡下不同的降雪、積雪物理機(jī)制有關(guān)。實(shí)際上，地形尺度大小、地形坡度、走向以及與盛行氣流的配合等[45]均對(duì)降雪、積雪分布及變化有重要影響，復(fù)雜地形下局地環(huán)流、微物理過程以及地氣相互作用關(guān)系十分復(fù)雜[43,50]，還需要在今后工作中深入探討。