楊鵬鵬

(中國電力工程顧問集團(tuán)西北電力設(shè)計(jì)院有限公司，西安 710075)

0 前 言

近年來，伴隨著全球氣溫的不斷升高[1]，引起了諸如降水時(shí)空分布不均，極端天氣頻發(fā)等一系列的氣候問題，氣候作為人類賴以生存的自然環(huán)境的最重要組成部分，對人類的生存與發(fā)展有決定性的影響[2-3]。因此，研究區(qū)域氣候特征變化非常必要，中國已有大量的學(xué)者進(jìn)行了這一方面的研究。

鹿翠華[4]根據(jù)棗莊市1971—2008年各月10 min最大風(fēng)速資料，利用趨勢分析法和耿貝爾分布函數(shù)分析得出最大風(fēng)速呈遞減的“雙峰雙谷”形變化。陳朝基[5]利用1953—2008年玉門鎮(zhèn)四季降水量，分析了近56 a玉門的四季降水量變化趨勢、氣候變異、異常年份等。仙米西努爾·克里木[6]利用1960—2010年莎車縣氣象站逐月風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù)系列和1980—2010年風(fēng)向數(shù)據(jù)，通過一元線性趨勢分析等方法分析了莎車縣風(fēng)速年、季氣候變化。劉蕓蕓[7]等利用西北干旱區(qū)1961—2007 年77 個(gè)觀測站的逐日降水資料序列，將西北干旱區(qū)分為5 個(gè)主要?dú)夂騾^(qū)，分析了全球變暖背景下西北干旱區(qū)雨季的降水時(shí)空變化特征，并預(yù)測降水的未來變化趨勢。蘇宏超[8]利用全疆106 處水文、氣象站1956—2005年的降水資料以及相關(guān)分析研究成果, 從水資源的角度對新疆降水的形成條件、時(shí)空分布特征和對水資源、生態(tài)環(huán)境的影響進(jìn)行了分析。

目前，關(guān)于新疆維吾爾自治區(qū)烏恰縣氣象要素變化的分析很少。烏恰縣隸屬于新疆維吾爾自治區(qū)克孜勒蘇柯爾克孜自治州；位于天山南麓與昆侖山的結(jié)合部，坐落于中國最西部。東與阿圖什市、疏附縣毗鄰，南與阿克陶縣接壤，西北與吉爾吉斯坦交界。作為中國最西部的縣級(jí)城市，是一帶一路沿線的重要城市。

烏恰縣地廣人稀，地勢東南低，西北、西南高，群山環(huán)繞，屬典型山地地形，海拔高度1 760.00～6 146.00 m，平面呈馬蹄形，北接南天山山脈西端，南靠帕米爾高原、昆侖山北麓。全縣山地、戈壁、荒灘占總面積的99.8%，人均耕地不足0.04 hm2，自然資源豐富，交通不夠發(fā)達(dá)，目前主要以農(nóng)林牧業(yè)為第一產(chǎn)業(yè)，人民生活水平相對較低，大多數(shù)人基本屬于靠天吃飯的生活狀態(tài)。烏恰縣屬溫帶干旱氣候區(qū)。年平均氣溫7.3 ℃，極端最高氣溫34.7 ℃，極端最低氣溫-29.9 ℃，年平均日照時(shí)數(shù)2 797.2 h，≥10 ℃的積溫2 529.3 ℃，無霜期135 d，年平均降水量172 mm。

為了準(zhǔn)確把握當(dāng)?shù)貧夂蛞刈兓?guī)律，弄清變化趨勢規(guī)律，為工業(yè)發(fā)展提供可靠的理論參考。本文擬根據(jù)已有的氣象資料，進(jìn)行烏恰地區(qū)近60 a來氣候變化規(guī)律的分析。

1 資料與方法

本文根據(jù)中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)烏恰縣氣象站1956—2016年逐月各氣象要素資料(極端最低、最高氣溫，平均最低、最高氣溫，平均氣溫，日照時(shí)數(shù)，最小相對濕度，平均水汽壓，平均相對濕度，降水量等),利用M-K法和小波分析分別分析各氣象要素的變化趨勢和周期。

1.1 M-K法

M-K法是一種基于秩的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，變量可以不具有正態(tài)分布的特征，常用來預(yù)測氣溫、徑流等時(shí)間序列資料的長期變化趨勢，是世界上廣泛應(yīng)用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法[9-10]。

x1,x2,…,xn表示樣本容量n的時(shí)間序列變量，該方法定義統(tǒng)計(jì)量S，見式(1)：

(1)

其中，

(2)

式中:xk、xj分別是時(shí)間序列為j、k時(shí)的序列值，k>j。

定義正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)量Z。

(3)

式中:Var(s)為方差。對于某一給定的置信水平α，若|Z|≥Z1-α/2，則時(shí)間序列在置信水平時(shí)存在明顯上升或下降趨勢，反之,不存在。

1.2 小波分析

小波分析早在1984年，法國的地質(zhì)學(xué)家J.Morlet首先將小波概念引入到信號(hào)分析中，利用此方法來對氣候因子進(jìn)行周期分析，不僅可以看出氣候變化的時(shí)間和位置，還可以看到氣候變化的尺度[11]。

小波變換的離散形式為：

(4)

式中:Δt為取樣間隔；n為樣本容量；ψ(t)為基本小波函數(shù)。

水文分析中，由于Morlet小波分析容易受到噪聲干擾，氣象因子分析中較常用墨西哥帽子(Mexican hat)小波函數(shù)分析法，能滿足容許性條件。

本文采用墨西哥帽小波,標(biāo)準(zhǔn)化的墨西哥帽小波是：

(5)

把小波變換結(jié)果繪制成二維圖像，以序列時(shí)間作為橫坐標(biāo)，頻率參數(shù)作為縱坐標(biāo)，小波系數(shù)為圖中對應(yīng)的數(shù)值，另外，小波方差圖可以更加準(zhǔn)確判斷序列存在周期以及其顯著性。

2 結(jié)果分析

2.1 趨勢分析

對氣象站各要素資料采用Mann-Kendall檢驗(yàn)法進(jìn)行趨勢分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 各氣象因子月系列趨勢分析統(tǒng)計(jì)(Z值)表

注：黑色粗體Z值表示在5%顯著水平。

表1分析結(jié)果可以看出，各月極端最低氣溫、平均最低氣溫、平均氣溫、平均最高氣溫Z值基本為正值，說明氣溫系列均有升高的趨勢，其中極端最低氣溫、平均最低氣溫各月Z值基本都達(dá)到了5%的顯著水平，表明上升的趨勢顯著；極端最高氣溫也有升高的趨勢，各月變化不顯著；日照時(shí)數(shù)在夏秋季有增加的趨勢，春冬季有減小的趨勢；平均風(fēng)速的各月Z值均為正，表明各月風(fēng)速均有增大的趨勢；最小相對濕度及平均相對濕度Z值基本為負(fù)值，說明該地區(qū)濕度有減小的趨勢；平均水汽壓、降水量及降水日數(shù)Z值基本為正值，說明三氣象要素月系列有增加的趨勢。

為了進(jìn)一步分析各氣象要素變化規(guī)律，根據(jù)各氣象要素的年值系列，其變化趨勢如圖1所示。

圖1 年極端氣溫變化趨勢圖

圖1可以看出，年極端最高氣溫呈上升的趨勢，趨勢線較平，斜率為0.006 8，說明上升變化不明顯，這與各月的分析結(jié)果相同；年極端最低氣溫也有上升趨勢，趨勢線斜率較大，為0.110 3，說明上升變化比較顯著，這也進(jìn)一步印證了在全球氣候變暖的大背景下，該地區(qū)溫度也有上升的趨勢。

烏恰氣象站年降水量、氣溫、風(fēng)速、平均水汽壓、日照時(shí)數(shù)系列均有上升的趨勢，年最小相對濕度有減小的趨勢，各氣象要素年系列變化趨勢與月值變化結(jié)果相似，因此可以看出，烏恰氣象站1956—2016年呈現(xiàn)出溫度上升、風(fēng)速增大、日照時(shí)間變長、降水量增加及濕度減小的變化趨勢，見圖2。

利用M-K法分析各氣象因子年系列變化趨勢統(tǒng)計(jì)如表2。

表2 各氣象因子年系列趨勢分析統(tǒng)計(jì)(Z值)表

注：黑色粗體Z值表示在5%顯著水平。

由表2可以看出，相對濕度年系列有下降的趨勢，趨勢變化不明顯；其余各氣象因子均有上升的趨勢，其中氣溫、風(fēng)速、水汽壓系列變化顯著，達(dá)到了5%的顯著水平。

2.2 周期性分析

根據(jù)烏恰氣象站各氣象要素年值資料，利用小波分析研究的變化周期如表3。

表3 各氣象站氣象因子年系列周期分析統(tǒng)計(jì)表 /a

從表3可以看出，降雨、氣溫的周期為10 a，相對濕度、風(fēng)速有8 a的周期，日照和水汽壓系列的周期分別為16 a和6 a，說明各氣象要素的變化具有一定的周期性。

3 結(jié) 語

(1) 本文利用烏恰氣象站長系列的氣象資料，根據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法，了解了烏恰縣過去60 a來氣候變化及其變化趨勢，但沒有做相關(guān)的變化量預(yù)測分析。

圖2 氣象因子變化趨勢圖

目前關(guān)于烏恰地區(qū)氣候變化的研究很少，缺少合理的對比研究成果；后續(xù)還應(yīng)將氣候變化與當(dāng)?shù)剞r(nóng)作物生長、資源開發(fā)利用結(jié)合起來。

(2) 采用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法得出：烏恰氣象站各月氣象因素除濕度外，其他各因子基本都有上升的趨勢，年系列與月系列變化趨勢相似，其中溫度、日照、水汽壓系列變化趨勢顯著。

(3) 根據(jù)小波分析結(jié)果，各氣象因子除具有趨勢性外，還有一定的振蕩周期，其中日照系列的周期較長為16 a，水汽壓系列的周期較短為6 a，其他各氣象因素變化周期介于二者之間。