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      1951—2021年?yáng)|北地區(qū)極端氣溫的時(shí)空演變特征

      2024-06-28 21:01:25辛玉潔劉雁
      農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2024年3期
      關(guān)鍵詞:時(shí)空變化農(nóng)業(yè)發(fā)展東北地區(qū)

      辛玉潔 劉雁

      收稿日期:2023-10-10

      作者簡(jiǎn)介:辛玉潔(1997—),女,吉林大安人,主要從事區(qū)域地理環(huán)境變化研究。#通信作者:劉雁(1977—),女,吉林四平人,教授,研究方向?yàn)閰^(qū)域資源環(huán)境變化,E-mail:sply0709@163.com。

      摘 要:東北地區(qū)是我國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地,極端氣溫現(xiàn)象容易對(duì)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴(yán)重威脅。基于1951—2021年?yáng)|北地區(qū)71年來(lái)41個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日氣溫?cái)?shù)據(jù),對(duì)照國(guó)際常用的極端氣溫指數(shù),選擇與農(nóng)業(yè)發(fā)展相關(guān)的3個(gè)指數(shù)進(jìn)行分析,形成其區(qū)域平均時(shí)間序列和空間趨勢(shì)估計(jì),在時(shí)間、空間上對(duì)東北地區(qū)極端氣溫的演變特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明:從時(shí)間、空間2個(gè)尺度來(lái)看,東北地區(qū)氣溫整體有明顯的升高態(tài)勢(shì),所有冷極端指數(shù)都在呈降低態(tài)勢(shì),暖極端指數(shù)呈上升趨勢(shì)。工業(yè)革命后出現(xiàn)大幅升溫趨勢(shì),整體呈波折上升;在空間分布上,東北地區(qū)全境均有升溫現(xiàn)象出現(xiàn),大致符合由低緯向高緯升溫趨勢(shì)減弱的特點(diǎn),地形上平原地區(qū)升溫現(xiàn)象較為顯著,其中遼東半島及蒙東地區(qū)南部升溫趨勢(shì)較為明顯。

      關(guān)鍵詞:極端氣溫;時(shí)空變化;東北地區(qū);農(nóng)業(yè)發(fā)展

      中圖分類號(hào):P467 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B文章編號(hào):2095–3305(2024)03–0-03

      聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental

      Panel on Climate Change,IPCC)發(fā)布的第六次評(píng)估報(bào)告(AR6)中,對(duì)未來(lái)氣溫升高標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了新一輪的評(píng)估,根據(jù)當(dāng)前溫室氣體排放量及預(yù)估,氣溫升溫幅度將達(dá)到1.5 ℃以上[1]。在全球氣溫整體攀升的大情景下,氣候可能會(huì)變得更加極端,因此,極端氣候的研究顯得愈加重要。

      為準(zhǔn)確分析與評(píng)估極端氣溫可能帶來(lái)的自然災(zāi)害現(xiàn)象,相關(guān)研究者提出了16個(gè)極端氣溫指數(shù)[2],張哲銘等[3]為了解決氣候研究時(shí)間跨度大、結(jié)果不顯著等問(wèn)題,利用距平法與Mann-Kendall檢驗(yàn)等方法,從年際變化和季節(jié)變化2個(gè)時(shí)間尺度,對(duì)東北地區(qū)近39年的氣溫和降水等氣候要素進(jìn)行了準(zhǔn)確分析。而在空間尺度上,有學(xué)者對(duì)網(wǎng)格狀陸地溫度和降水極端情況指數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了合理更新和利用,并對(duì)指數(shù)進(jìn)行了精細(xì)網(wǎng)格化處理,為極端氣溫的空間變化研究提供了方法依據(jù)。在后續(xù)發(fā)展中,也有學(xué)者通過(guò)創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)陸地?cái)?shù)據(jù)集并使用角距離加權(quán)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)趨勢(shì)進(jìn)行分析,使得數(shù)據(jù)及分析精確度得到了大幅提高[4-5]。

      我國(guó)東北地區(qū)由于其地理位置、土壤、氣候、人文環(huán)境的特殊性,是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū)[6],極端氣候變化往往會(huì)引起干旱、洪澇等災(zāi)害,對(duì)糧食生產(chǎn)的安全性產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅。

      為貼切東北地區(qū)實(shí)際農(nóng)業(yè)發(fā)展需求,基于東北地區(qū)41個(gè)氣象站點(diǎn)在1951—2021年的逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行分析和研究,選取3個(gè)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的氣溫極端指數(shù)為評(píng)估依據(jù),評(píng)估東北地區(qū)近70年來(lái)極端氣溫的時(shí)空演變特征,以科學(xué)認(rèn)識(shí)東北地區(qū)極端氣溫的變化狀況,為應(yīng)對(duì)極端氣溫事件可能引發(fā)的自然災(zāi)害提供科學(xué)依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

      1 研究資料與方法

      1.1 觀測(cè)數(shù)據(jù)資料

      使用的數(shù)據(jù)集為東北地區(qū)41個(gè)氣象站點(diǎn)1951—2021年的逐日最高氣溫、最低氣溫?cái)?shù)據(jù)。由于各站點(diǎn)建成與使用時(shí)間有一定差異性,部分站點(diǎn)的早期時(shí)間出現(xiàn)一定缺失值,在應(yīng)用與研究該類數(shù)據(jù)時(shí),對(duì)其進(jìn)行了刪選與排除,保證數(shù)據(jù)分析與研究的有效性與合理性,依據(jù)此數(shù)據(jù)并參考極端氣溫指數(shù),對(duì)東北地區(qū)的極端氣溫進(jìn)行分析與評(píng)估。

      1.2 極端氣溫指數(shù)

      氣候變化檢測(cè)和指數(shù)專家小組(Expert Team on Climate Change Detection and Indices,ETCCDI)定義了16個(gè)極端氣溫指數(shù),得到了國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛認(rèn)可和應(yīng)用[7]。選取其中與農(nóng)業(yè)相關(guān)性較強(qiáng)的3個(gè)極端氣溫指數(shù)(表1)。

      1.3 研究方法

      在時(shí)間分析上,利用區(qū)域平均時(shí)間序列構(gòu)建方法進(jìn)行評(píng)估,空間趨勢(shì)利用最小二乘法和t檢驗(yàn)進(jìn)行計(jì)算與分析。區(qū)域平均時(shí)間序列構(gòu)建方法如下:

      (1)計(jì)算距平。研究區(qū)涉及4個(gè)省份,地形分布具有一定差異,氣象站之間的水平分布及垂直高度均有所不同。因此,在計(jì)算指數(shù)的區(qū)域平均時(shí),需要將原始指數(shù)轉(zhuǎn)換為距平,即每年的指數(shù)值減去參考期平均值,參考期選用氣候變化研究常用的1961—1990年。

      (2)網(wǎng)格化。站點(diǎn)數(shù)據(jù)網(wǎng)格化采用角度距離加權(quán)插值(Angular Distance Weighting Interpolation)算法,算法的實(shí)現(xiàn)采用R語(yǔ)言程序包adw[8]。

      (3)面積加權(quán)平均。計(jì)算每年的網(wǎng)格平均值采用面積加權(quán)平均方法,每個(gè)網(wǎng)格的權(quán)重采用該網(wǎng)格中心點(diǎn)緯度的余弦[9]。計(jì)算公式如下:

      (1)

      利用網(wǎng)格化方法將原始臺(tái)站數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,盡量降低由于水平分布距離和海拔差異影響所出現(xiàn)的數(shù)據(jù)誤差,更好地為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)支撐。在時(shí)間分析上,利用距平法,以1961—1990年的平均值為參考,通過(guò)面積加權(quán)平均求得每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的平均值,由此對(duì)氣溫的時(shí)間變化進(jìn)行分析與評(píng)估。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 東北地區(qū)極端氣溫的時(shí)間變化特征

      利用距平法、網(wǎng)格化方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,降低誤差后,利用公式計(jì)算網(wǎng)格內(nèi)平均值,對(duì)東北地區(qū)1951—2021年極端氣溫指數(shù)進(jìn)行區(qū)域平均時(shí)間序列構(gòu)建,距平值為正數(shù)時(shí)表示該指數(shù)呈上升趨勢(shì),即指數(shù)天數(shù)增加;距平值為負(fù)數(shù)時(shí),即指數(shù)天數(shù)下降。由此分析整體氣溫的變化趨勢(shì)和幅度。

      在分析時(shí)發(fā)現(xiàn),1951—1952年大部分氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)缺失,為提高顯著性和有效性,對(duì)1951—1952年數(shù)據(jù)進(jìn)行排除,故此,在時(shí)間變化特征分析階段時(shí)間尺度為1953—2021年。

      1953—2021年?yáng)|北地區(qū)極端氣溫指數(shù)年平均時(shí)間序列變化如表2所示。WSDI、GSL指數(shù)呈明顯上升趨勢(shì),CSDI呈下降趨勢(shì)。由表2可知,1953—2021年范圍內(nèi),CSDI距平指數(shù)大約下降近5 d,其中1961年出現(xiàn)極小值,距平值為-2.23 d,1956年出現(xiàn)極大值,距平值為14.64 d,整體下降態(tài)勢(shì)明顯,說(shuō)明冷持續(xù)日數(shù)呈整體下降趨勢(shì),冷持續(xù)天數(shù)逐漸減少。WSDI指數(shù)上漲近7.5 d,其中,1957年左右出現(xiàn)極小值,距平值為-1.38 d,2007年出現(xiàn)極大值,距平值為20.10 d,上升態(tài)勢(shì)明顯,說(shuō)明暖持續(xù)日數(shù)呈升高態(tài)勢(shì),氣溫普遍升高現(xiàn)象明顯。GSL指數(shù)上漲近20 d,其中1980年出現(xiàn)極小值,距平值為-14.27 d,2014年出現(xiàn)極大值,距平值為24.25 d,整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)。極端氣溫指數(shù)的變化趨勢(shì)有明顯的對(duì)照性,暖持續(xù)日數(shù)與作物生長(zhǎng)期呈現(xiàn)正相關(guān)性,同時(shí)暖持續(xù)日數(shù)與冷持續(xù)日數(shù)呈負(fù)相關(guān),這表明了東北地區(qū)的持續(xù)性升溫現(xiàn)象較為

      顯著。

      2.2 東北地區(qū)極端氣溫的空間變化特征

      在空間變化特征中,利用最小二乘法進(jìn)行網(wǎng)格趨勢(shì)計(jì)算[10]。在分析檢驗(yàn)過(guò)程中t值較小,符合統(tǒng)計(jì)原理,證明趨勢(shì)分析結(jié)果有效且顯著性較強(qiáng)。利用趨勢(shì)分布圖對(duì)東北地區(qū)極端氣溫空間變化特征進(jìn)行分

      析[11]。為提高可觀測(cè)性和分析性,趨勢(shì)變化以10年為單位進(jìn)行制圖并呈現(xiàn)。1951—2021年?yáng)|北地區(qū)極端氣溫指數(shù)網(wǎng)格趨勢(shì)分布圖如圖1所示。

      圖1? 1951—2021年?yáng)|北地區(qū)極端氣溫指數(shù)網(wǎng)格趨勢(shì)的空間分布

      由圖1可知,1951—2021年范圍內(nèi)WSDI、GSL這2個(gè)指數(shù)為上升趨勢(shì),CSDI指數(shù)為下降趨勢(shì),氣溫升高狀態(tài)不變。CSDI指數(shù)為下降趨勢(shì),每10年變化下降趨勢(shì)在0.30~1.17 d之間,即冷持續(xù)指數(shù)近70年來(lái)逐漸減少,減少天數(shù)趨勢(shì)為2.1~8.19 d,遼東半島及蒙東南部地區(qū)天數(shù)下降趨勢(shì)較為明顯,蒙東地區(qū)北部減少趨勢(shì)較弱,大致從南向北下降趨勢(shì)減弱。WSDI指數(shù)為上升趨勢(shì),每10年變化趨勢(shì)在0.52~2.15 d之間,即暖持續(xù)日數(shù)在近70年時(shí)間里增長(zhǎng)天數(shù)的幅度在3.64~

      15.05 d之間,大致呈現(xiàn)自東向西趨勢(shì)加深態(tài)勢(shì),三江平原增長(zhǎng)幅度較弱,蒙東地區(qū)北部增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)明顯。GSL指數(shù)每十年變化趨勢(shì)上浮在0.24~0.36 d之間,即作物生長(zhǎng)期在近70年中上升幅度在1.68~2.52 d之間,增加天數(shù)較少,遼東半島、三江平原及蒙東地區(qū)西北部增長(zhǎng)趨勢(shì)較弱,東北平原及大興安嶺中部、南部增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)明顯。

      極端氣溫指數(shù)之間具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,但在總結(jié)具體空間分布時(shí)需結(jié)合地區(qū)自然差異進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析。蒙東南部地區(qū)CSDI指數(shù)下降趨勢(shì)明顯,WSDI變化幅度居中,但對(duì)應(yīng)GSL指數(shù)有顯著上漲趨勢(shì),說(shuō)明該地區(qū)氣溫整體呈逐步上升趨勢(shì),并未出現(xiàn)暖持續(xù)指數(shù)的突發(fā)性上浮。蒙東北部地區(qū)在極端氣溫指數(shù)上分布一致性較強(qiáng),CSDI下降趨勢(shì)較弱,WSDI指數(shù)上漲趨勢(shì)較強(qiáng),GSL指數(shù)上漲趨勢(shì)較弱,暖持續(xù)日數(shù)趨勢(shì)上漲較為明顯,整體氣溫的變暖現(xiàn)象明顯,高溫持續(xù)性逐年加強(qiáng)。

      空間變化上表明了氣候變暖的總趨勢(shì)狀態(tài),其中遼東半島、三江平原等地區(qū)指數(shù)變化較為顯著,變暖趨勢(shì)在地區(qū)分布上存在一定差異,但氣溫整體變暖的趨勢(shì)沒有改變。

      3 結(jié)論與展望

      (1)從時(shí)間尺度來(lái)看,1951—2021年3個(gè)極端氣溫指數(shù)呈現(xiàn)出的結(jié)果都表明,東北地區(qū)氣溫整體有明顯的升高態(tài)勢(shì),大致在1980年—1990年出現(xiàn)大幅度變化,71年來(lái)的氣溫始終攀升。其中冷極端指數(shù)CSDI在降低,反之,對(duì)應(yīng)的暖極端指數(shù)時(shí)間延長(zhǎng),WSDI、GSL天數(shù)增多,與全球陸地極端氣溫變化的趨勢(shì)相吻合。

      (2)從空間尺度來(lái)看,東北地區(qū)全境呈現(xiàn)升溫趨勢(shì),各極端氣溫指數(shù)在不同空間分布上具有一定差異,遼東半島及蒙東地區(qū)南部升溫趨勢(shì)較為明顯,三江平原地區(qū)在冷持續(xù)指數(shù)上變化幅度較低,說(shuō)明該地氣溫提升較為穩(wěn)定。從整體分布來(lái)看,氣溫的升高大致符合由南向北、由東向西逐漸遞減的趨勢(shì),考慮受到緯度、地形及海陸位置分布的影響較大,但結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素,城市發(fā)展建設(shè)對(duì)氣溫的影響也需要引起關(guān)注[12]。

      在未來(lái)研究中,極端氣溫研究應(yīng)與農(nóng)業(yè)發(fā)展形成更加緊密的聯(lián)系,當(dāng)前東北地區(qū)全境升溫態(tài)勢(shì)明顯,遼東半島、三江平原等低海拔地區(qū)變化明顯,對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而言,除了作物生長(zhǎng)期延長(zhǎng)、霜凍日數(shù)減少等有利方向以外,更應(yīng)該多注意由于氣候升溫可能衍生的水旱災(zāi)害,實(shí)時(shí)觀測(cè),做好應(yīng)急準(zhǔn)備工作[13-14]。同時(shí),作物生長(zhǎng)期的延長(zhǎng)可能使得害蟲生長(zhǎng)季節(jié)也同時(shí)加長(zhǎng),導(dǎo)致一年中害蟲繁衍世代數(shù)增多,農(nóng)田多次受害的概率增大,甚至?xí)霈F(xiàn)一些在原來(lái)嚴(yán)寒冬季不能生存的新類型病蟲害。研究者應(yīng)從多角度進(jìn)行疊加考慮,如地形、海陸位置、緯度位置等自然因素,結(jié)合當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)因素及農(nóng)作物種植上進(jìn)行綜合分析[15-16],為農(nóng)業(yè)發(fā)展的氣溫?cái)?shù)據(jù)和演變規(guī)律做出更有針對(duì)性的分析。

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