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      1961-2010年吉林省作物生長季極端降水時空變化特征

      2017-02-14 01:03:20王秀芬
      災(zāi)害學(xué) 2017年1期
      關(guān)鍵詞:日數(shù)吉林省降雨

      王秀芬,尤 飛

      (中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081)

      1961-2010年吉林省作物生長季極端降水時空變化特征

      王秀芬,尤 飛

      (中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081)

      利用吉林省18個氣象站點1961-2010年逐日降水資料,選取7個極端降水指標(biāo),系統(tǒng)分析了吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)的時空變化特征。研究結(jié)果表明:吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)總體上呈增長趨勢;生長季內(nèi)無降雨日數(shù)平均占到全年無降雨日數(shù)的34.5%,占到整個生長季天數(shù)56.4%;從極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時段的年代變化來看,GPCDD和CDD>10表現(xiàn)為在各個時段趨于平均分配的趨勢。GPRr25和GPRr50的出現(xiàn)時段主要集中在7月和8月兩個時段,其中以7月下旬頻率最高;GPTDD、GPCDD和TCDD>10總體上均表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢;18個站點GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50這4個指標(biāo)線性傾向率的空間分布來看,空間變化趨勢不明顯。GPRr25和GPRr50在西北部地區(qū)線性傾向率為負值,GPTDD和GPCDD在各站點都表現(xiàn)為增長趨勢。所得結(jié)論一定程度上明確了吉林省作物生長季極端降水災(zāi)害發(fā)生的時段和范圍,從而為極端災(zāi)害的防抗避減提供參考。

      極端降水;作物;生長季;時空變化;吉林省

      在全球氣候變暖的大背景下,極端氣候事件明顯增加。以2016年為例,僅入汛以來至6月17日止,我國就發(fā)生了19次大范圍強降水天氣過程,其中南方地區(qū)出現(xiàn)17次,江南大部和華南北部等地降水偏多、極端性強。由此而引發(fā)的洪澇等自然災(zāi)害,對社會穩(wěn)定、經(jīng)濟發(fā)展和人民生活產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。近年來,關(guān)于極端降水的研究已經(jīng)成為全球氣候變化研究的重要課題之一,而且已在大尺度上得到了一些較為確定性的結(jié)論。IPCC評估報告指出:在全球變暖背景下,總降水量增大的區(qū)域,極端強降水事件極有可能以更大比例增加,即使平均總降水量減少的區(qū)域,強降水量及其降水頻數(shù)亦有可能增加[1-4]。國內(nèi)外學(xué)者利用長期的降水氣象觀測數(shù)據(jù),采用不同的極端降水指數(shù)分別針對全國[5-8]、東北地區(qū)[9-11]、黃淮海區(qū)[12-15]、西南地區(qū)[16-18]和西北地區(qū)[19-21]等范圍的年內(nèi)或季內(nèi)極端降水事件的變化進行了討論。眾所周知,農(nóng)業(yè)是對水分最為敏感的部門之一,水分的多寡及其與農(nóng)作物不同生育階段需水量的匹配程度直接影響著農(nóng)作物的產(chǎn)量。據(jù)統(tǒng)計,全國每年因干旱造成的糧食減產(chǎn)約占氣象災(zāi)害造成糧食總損失的50%左右。因此,選取作物生長季這一特定時間尺度,深入刻畫該時段內(nèi)極端降水指數(shù)的時空變化特征,必要而有意義。

      吉林省位于我國緯度最高的東北地區(qū),其降水變化受到全球氣候變化的影響,同時吉林省又是我國糧食主產(chǎn)省之一。因此,在前人研究的基礎(chǔ)上,本研究以吉林省為研究區(qū)域,試圖通過對作物生長季內(nèi)無降雨日數(shù)、最長連續(xù)無雨日數(shù)等極端降水指數(shù)的時空變化特征分析,揭示吉林省作物生長季內(nèi)極端降水的時空變異,為研究區(qū)域農(nóng)作物更好適應(yīng)未來氣候變化,趨利避害,充分利用水分資源提供科學(xué)參考。

      1 材料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      本文所選取的氣象資料來自于“中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)”中公布的吉林省氣象站點的逐日降水量觀測數(shù)據(jù)。為了保證1961-2010年50年數(shù)據(jù)資料的完整性,篩選出18個站點進行分析(圖1)。

      表1 本文選定的極端降水指標(biāo)

      注:表中GPRr25和GPRr50分別表示的是18個站點每個站點1961-2010年每年在作物生長季內(nèi)出現(xiàn)日降雨量≥25mm和≥50mm的次數(shù)。

      圖1 研究區(qū)域站點分布

      1.2 研究方法

      (1)研究指標(biāo)確定

      本文結(jié)合相關(guān)研究中極端降水指標(biāo)的選擇選取了7個極端降水指標(biāo)來分析吉林省作物生長季內(nèi)極端降水的時空變化規(guī)律(表1)。

      本文應(yīng)用線性傾向估計法來分析其時間變化趨勢,計算過程采用最小二乘法進行估計,用線性傾向值來分析各要素的年際變化率,顯著性水平取α=0.05和α=0.01,如果檢驗的顯著性水平小于0.05,則認(rèn)為達到了α=0.05的顯著性水平檢驗;如果檢驗的顯著性水平小于0.01,則認(rèn)為達到了α=0.01的顯著性水平檢驗。

      (2)研究時段劃分

      本研究中所指的吉林省作物生長季是5月1日到9月30日的5個月。文中用1、2、3來代表一個月中的上旬、中旬、下旬,如51表示5月上旬,52表示5月中旬,53表示5月下旬,以此類推。

      (3)空間表達

      本研究中采用ArcGIS10.0軟件實現(xiàn)對各站點數(shù)據(jù)結(jié)果的空間表達。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 極端降水指標(biāo)的時間變化趨勢

      (1)年際變化趨勢

      從表2可以看出,除了GPRr25指標(biāo)的線性傾向率為負值外,其他指標(biāo)的線性傾向率均為正值。且作物生長季內(nèi)無降雨日數(shù)(GPTDD)的傾向率要大于年無降雨日數(shù)(TOTDD)的傾向率,并且都通過了α=0.01的顯著性水平檢驗;生長季連續(xù)無雨日數(shù)超過10 d(TCDD>10)的出現(xiàn)次數(shù)有明顯增加趨勢,且也通過了α=0.01的顯著性水平檢驗。生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)以0.57 d/10年的速度增長,且也通過了α=0.01的顯著性水平檢驗。其他3個指標(biāo)未通過顯著性檢驗。這在一定程度上說明,吉林省極端降水事件發(fā)生頻次和程度都有加重趨勢。

      表2 作物生長季極端降水指標(biāo)線性變化趨勢

      圖2 GPTDD、GPCDD全年和生長季對比圖

      圖3 TOTDD、CDD、GPTDD和GPCDD年代變化趨勢

      圖4 極端降水指標(biāo)不同年代不同時段出現(xiàn)頻率

      圖5 極端降水指標(biāo)的空間分布

      圖6 極端降水指標(biāo)線性傾向率的空間變化趨勢

      對比分析全年和作物生長季內(nèi)的無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無雨日數(shù)兩個指標(biāo),可以看出,生長季內(nèi)無降雨日數(shù)占全年無降雨日數(shù)的比例位于28.4%~39.1%之間,50年平均值為34.5%;從絕對值來看,生長季內(nèi)無降雨日數(shù)位于67~100 d之間,最長的100 d出現(xiàn)在2002年,最短的67 d出現(xiàn)在1971年,生長季內(nèi)50年平均無降雨日數(shù)為86 d,占到整個生長季天數(shù)的(153 d)56.4%;全年無降雨日數(shù)位于231~268 d之間,最長的268 d出現(xiàn)在1982年,最短的231 d出現(xiàn)在2010年,全年平均無降雨日數(shù)為250 d,占到全年總天數(shù)的68%。

      全年最長連續(xù)無雨日數(shù)位于18~48 d之間,最長的48 d出現(xiàn)在2008年,最短的18 d出現(xiàn)在1972年,平均最長連續(xù)無雨日數(shù)為25 d;生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)位于7~16 d之間,平均為11 d。

      (2)年代變化趨勢

      從極端降水指標(biāo)的年代變化來看,TOTDD從1960年代到2000年代表現(xiàn)為明顯的階梯式上升趨勢,從1960年代的245 d增加到了2000年代的256 d,尤其以1980年代到1990年代增長最快,增長了7 d;全年連續(xù)最長無雨日數(shù)則在1960年代較高,之后從1970年代到2000年代表現(xiàn)為階梯上升趨勢。

      生長季無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無雨日數(shù)也總體上表現(xiàn)為逐年代上升趨勢。GPTDD從1960年代的80 d增長到了2000年代的93 d;GPCDD也從近11 d延長到了13 d。

      (3)極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時段的變化特征

      從圖4可以看出,GPCDD發(fā)生在5月的頻率減少最為明顯,從1960年代的近50%減少到2000年代的20%左右,而發(fā)生在5-6月、8-9月和9月的頻率都有所增加。TCDD>10發(fā)生在5月的頻率減少最為明顯,發(fā)生在8月的頻率增加較為明顯。同時還可以看出,TCDD>10在生長季內(nèi)各月份的出現(xiàn)頻率有逐漸平均化的趨勢;GPRr25在7月、8月出現(xiàn)頻率最高,占到整個生長季的70%左右,且隨著年代的變化GPRr25發(fā)生在各月的頻率變化不大。進一步分析GPRr25在7月和8月各旬的出現(xiàn)頻率可以看出,大雨天數(shù)出現(xiàn)在各旬的頻率變化不大,其中以出現(xiàn)在7月下旬的頻率最高;GPRr50出現(xiàn)在7月、8月的頻率占到整個生長季的80%以上。最高的為1970年代,占到89%,GPRr50出現(xiàn)在5月的頻率最低。進一步分析GPRr50在7月和8月各旬的出現(xiàn)頻率可以看出,暴雨出現(xiàn)在各旬的頻率變化不大,也以出現(xiàn)在7月下旬的頻率最高。

      2.2 空間變化趨勢

      (1)極端降水指標(biāo)空間分布

      從圖5可以看出,GPTDD和GPCDD總體上表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢,即西北部生長季無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無降雨日數(shù)均高于東南部;TCDD>10也表現(xiàn)為西北高于東南的趨勢,即東北地區(qū)連續(xù)無雨日數(shù)超過10 d的次數(shù)要比西南地區(qū)多;GPRr25和GPRr50則總體上表現(xiàn)為從西北向東南遞增的趨勢,即大雨和暴雨天氣在東南地區(qū)出現(xiàn)的頻率高于西北地區(qū),其中通化市和白山市出現(xiàn)大雨和暴雨的頻率最高;這在一定程度上說明東北地區(qū)發(fā)生極端干旱天氣的頻率較高,西南地區(qū)發(fā)生洪澇災(zāi)害的頻率較高。

      (2)極端降水指標(biāo)線性傾向率變化趨勢

      從圖6可以看出,GPTDD和GPCDD線性傾向率均為正值,即18個站點生長季無降雨日數(shù)和最長連續(xù)無雨日數(shù)均表現(xiàn)為增長趨勢,生長季無降雨日數(shù)在白山市的東部、延邊州、吉林市增長趨勢更明顯;生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)的傾向率最大為1.13 d/10年,最小為0.17 d/10年,其空間變化規(guī)律不明顯;而GPRr25和GPRr50在西北部表現(xiàn)為減少的趨勢,在東南部表現(xiàn)為增加的趨勢。這也再一次印證了西北進一步干旱和東南進一步洪澇的趨勢。

      3 討論

      全球氣候變暖的背景下極端降水亦在發(fā)生變化。本文參照前人指標(biāo),選取農(nóng)作物主要生長季這一特殊時段,通過分析吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指數(shù)的時空變化特征,明確了50年來無降雨日數(shù)、最長連續(xù)無雨日數(shù)等指標(biāo)的時空變化趨勢。研究結(jié)果顯示1961-2010年吉林省作物生長季內(nèi)無降雨日數(shù)、最長連續(xù)無雨日數(shù)均表現(xiàn)為增長的趨勢。

      前人針對氣候變化背景下極端降水變化特征研究,多集中在分析年際和不同季節(jié)極端降水指標(biāo)的時空分布特征。這對于指導(dǎo)農(nóng)作物生產(chǎn),避免極端災(zāi)害天氣的影響仍顯不足,因為極端降水發(fā)生在農(nóng)作物生長的不同生育階段,其對于農(nóng)作物產(chǎn)量的影響也會大不相同。本文以吉林省為研究對象,基于7個極端降水指標(biāo),以月、旬為單位,細致分析了極端降水指標(biāo)出現(xiàn)在不同時段頻率的變化趨勢,區(qū)別于以往對極端降水指標(biāo)僅進行年際和季節(jié)尺度的分析。所得結(jié)論可為農(nóng)作物生產(chǎn)中預(yù)防極端災(zāi)害發(fā)生、減少極端降水天氣對農(nóng)作物生產(chǎn)的影響提供科學(xué)參考。

      4 結(jié)論

      利用1961-2010年吉林省日降水資料,分析了作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)的時空變化特征。研究結(jié)果表明:50年來,吉林省作物生長季內(nèi)極端降水指標(biāo)5個中有4個呈增長趨勢,其中生長季內(nèi)無降雨日數(shù)以3.5 d/10年的速度在增長;生長季連續(xù)無雨日數(shù)超過10 d出現(xiàn)次數(shù)以2.4次/10年的速度在增長,生長季最長連續(xù)無降雨日數(shù)以0.57 d/10年的速度在增長。

      對比分析全年和作物生長季極端降水指標(biāo)可以看出:生長季內(nèi)無降雨日數(shù)平均占到全年無降雨日數(shù)的34.5%;生長季內(nèi)50年平均無降雨日數(shù)為86 d,占到整個生長季56.4%;生長季最長連續(xù)無雨日數(shù)位于7~16 d之間,平均為11 d。

      從極端降水指標(biāo)出現(xiàn)時段的年代變化來看,GPCDD和CDD>10表現(xiàn)為在各個時段平均分配的趨勢。即從1960年代5月出現(xiàn)頻率均占50%左右,到2000年代5-9月各月出現(xiàn)頻率呈現(xiàn)均等化趨勢;GPRr25和GPRr50的出現(xiàn)時段主要集中在7月和8月兩個時段,其中以7月下旬頻率最高。GPCDD和CDD>10的均等化趨勢在一定程度上來說不利用極端災(zāi)害的防控。

      從極端降水指標(biāo)的空間分布來看,GPTDD、GPCDD和TCDD>10總體上均表現(xiàn)為從西北向東南遞減的趨勢,即西北高東南低;18個站點GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50這4個指標(biāo)線性傾向率的空間分布來看,空間變化趨勢不明顯,GPRr25和GPRr50在西北部地區(qū)線性傾向率為負值,即西北部大雨和暴雨出現(xiàn)次數(shù)呈減少趨勢;GPTDD和GPCDD在各站點都表現(xiàn)為增長趨勢。

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      Temporal and Spatial Change Analysis of Extreme Precipitation of the Crop Growth Period in Jilin Province

      WANG Xiufen and YOU Fei

      (InstituteofAgricultureResourcesandRegionalPlanning,CAAS,Beijing100081,China)

      Droughtisoneofthemajoragro-meteorologicaldisastersinJilinprovince,extremedroughtseriouslyhamperingcropgrowthandreducingcropyields.Underthebackgroundofglobalclimatechange,floodeventsalsoappearedincreasingly.Basedonthedailyprecipitationdataof18observationalstationsinJilinprovinceduring1961-2000,weselected7extremeprecipitationindicesandanalyzedthetemporalandspatialvariationcharacteristicsofextremeprecipitationindiceswithincropgrowthperiod.Themainconclusionswerelistedasfollows:extremeprecipitationindiceswereallshowedincreasingtrendsexceptGPRr25.GPTDDaccountedfor34.5%ofTOTDDaveragely,accountedfor56.4%oftheentiregrowingseason.TheoccurrencefrequencyofGPCDDandCDD>10ineachperiodtendtotheaveragedistributiontrend.TheoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50mainlyfocusedonJulyandAugust,thehighestoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50appearedinlateJuly.ThespatialdistributionofGPTDD,GPCDDandTCDD> 10weredecreasingfromthenorthwesttosoutheast.ThespatialchangingtrendoflineartendencyrateofGPTDD、GPCDD、GPRr25andGPRr50werenotobvious,butthelineartendencyratesofGPTDDandGPCDDwereallpositive,andthelineartendencyratesofGPRr25andGPRr50werenegativeinthenorthwestofJilinprovince.ThisstudyisimportantforclearingthechangingsituationofextremeprecipitationinJilinprovince,whichishelpfulforthedisasterdefenseofextremeprecipitation.

      extremeprecipitation;thecropgrowthperiod;temporalandspatialchange;Jilinprovince

      10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016.]

      2016-07-12

      2016-09-07

      國家自然科學(xué)基金項目(71303240)

      王秀芬(1978-),女,山西壽陽人,助理研究員,主要從事氣候變化及農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理研究. E-mail:wangxiufen@caas.cn

      尤飛(1972-),男,山西偏關(guān)人,副研究員,主要從事農(nóng)業(yè)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃研究. E-mail:youfei@caas.cn

      X43;P4;S50

      A

      1000-811X(2017)01-0090-06

      10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016

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