1961—2005年东北地区气温和降水变化趋势

贺 伟，布仁仓 ，熊在平，胡远满

(1．森林与土壤生态国家重点实验室，中国科学院沈阳应用生态研究所，沈阳 110016;2．中国科学院大学，北京 100049)

气候变化及其影响研究是当今全球广泛关注的课题。IPCC第四次评估报告［1］指出，全球平均地表温度一直在增加，全球地表温度均呈现一致的增暖趋势，近50年(1956—2005年)的变暖速率((0．13±0．03)℃/10 a)几乎是近100年(1906—2005年)的两倍。大量研究表明，中国地区气候变化与全球气候变化总趋势是一致［2-9］。中国近54年(1951—2004年)来增温速率约0．25℃/10 a，比全球或半球同期平均增温速率高得多，而东北是全国增温最显著的地区之一［2，5］。

东北地区是中国最大的商品粮基地和农业生产最具发展潜力的地区之一，同时也是中国重要的工业和能源基地。东北地区位于北半球的中高纬度，是我国纬度最高的地区，是世界著名的温带季风气候区，是典型的气候脆弱区和受气候变暖影响最为敏感的地区之一［10-11］。近年来针对东北地区气候变化已展开不少研究，研究结果表明东北地区近百年表现为明显的增温趋势，年降水有减少趋势［12］。已有研究较多的关注于对农业生产具有重大影响的夏季旱涝灾害、低温冷害等方面的研究［13-16］，而针对东北地区夏季气温和降水变化的时空分布及变化规律的研究也不少［17-19］。这些研究对于正确认识东北地区气候变化规律具有重要意义。以往的研究大多都是对气温或降水的单一气象要素，而且所用气象要素资料的长度和气象台站数也不尽一致。

本文选取东北地区96个气象站1961—2005年的日平均气温和日降水量资料为基础资料，借助线性倾向率法，累积距平法，Mann-Kendall法和Morlet小波分析等方法，研究了东北地区气温和降水的趋势变化，突变变化和周期变化，探讨了东北地区近45年来的气候变化对全球变暖的区域响应。这会提高对东北地区气候变化规律的认识，同时对东北地区生态环境建设和保护具有极其重要的现实意义，而且有望加强东北地区应对全球变暖所带来的威胁和灾难的能力。

1 研究区概况

本文所指东北地区包括东北三省(黑龙江省、辽宁省和吉林省)和内蒙古自治区东北的三市一盟(呼伦贝尔市、通辽市、赤峰市和兴安盟)。地理位置大体在北纬 38°40'至 53°30'，东经 115°05'至 135°02'，南北纵跨近15°，东西横跨近20°。本地区位于东亚季风的最北端，属于温带大陆性季风气候，是中国湿润的东部季风区和干旱的内陆之间的过渡带，夏季高温多雨，冬季严寒干燥，大陆性气候由东向西渐强。地貌类型多变，从地势平坦的滨海平原到起伏较大的山地，海拔由0到2500 m左右。

2 资料与研究方法

2．1 资料

为保证各站点资料系列的同步性和具有较长的观测系列，建站时间为1961年以后的气象站和缺测数据太多的气象站点被剔除，最终选取东北地区及其附近96个气象站(图1)。各站点的缺测数据采用邻近站点的观测数据用多元回归插值补齐。采用的数据资料为1961—2005年的日平均气温和日降水量资料。

图1 东北地区96个气象站点分布图Fig．1 The distribution of the meteorological stations

2．2 研究方法

本文对东北地区气温和降水量的季节、年和年代际变化进行了研究，季节划分方法为:春季(3月—5月)、夏季(6月—8月)、秋季(9月—11月)和冬季(12月—翌年2月)。采用一元线性趋势分析和累积距平分析对资料序列进行变化趋势分析;采用Mann-Kendall检验方法对气候要素序列进行气候突变检测，判断突变年份与气候要素变化趋势;采用Morlet小波分析方法提取气候要素序列周期，在小波分析中采用一维对称拓展消除边界效应［20-21］。

2．2．1 一元线性趋势分析

气候要素的趋势变化一般采用一元线性回归模型描述，即:

式中，y为气候要素序列，x为时间序列(本文中为1961—2005年)，b为线性趋势项，10 b即为气候要素每

10a的气候倾向率［22］，用于定量分析气候要素变化的线性趋势。

2．2．2 累积距平分析

累积距平是一种由曲线直观判断气候变化趋势的方法。对于气候要素序列，其某一时刻t的累积距平表示为:

将n个时刻的累积距平值全部算出，绘出累积距平曲线进行趋势分析。

2．2．3 突变检测

气候突变是普遍存在于气候系统的一个重要现象，气候突变的普遍适定义为:气候从一种稳定态(或稳定持续的变化趋势)跳跃式地转变到另一种稳定态(或稳定持续的变化趋势)的现象，它表现为气候在时空上从一个统计特性到另一个统计特性的急剧变化［23］。本文采用Mann-Kendall非参数检验法来分析突变，该方法的优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰［24］。

Mann-Kendall检验的基本原理［23］设气候序列为 x(x1，x2，…，xn)，mi表示第 i个样本 xi大于 xj(1≤j≤i)的累积数，定义一个统计量:

在原序列的随机独立等假定下，dk的均值、方差分别为:

将dk标准化，

这里UFk为标准分布，其概率a1=prob(|U|＞|UFk|)可以通过计算或查表获得，给出显著水平a(取a=0．05，u0．05=1．96)，若|UF|＞u0，则表明该气候序列呈显著的变化趋势。

按气候序列 x 的逆序列(xn、xn-1、…，x1)，再重复上面的过程，同时使|UBk|=-UFk，k=n、n-1，…，UB1=0。若UF值大于0，则表明序列呈上升趋势，若小于0，则表明呈下降趋势，当超过置信水平时，表明上升(下降)趋势显著。如果UF和UB两条曲线出现交点，且交点位于置信区间内，那么交点对应的时刻即是突变开始的时刻。

2．2．4 小波分析

小波分析在气候变化研究中显现了年与年之间，波长与波长之间的波幅变化形态与特征，已广泛应用于气象领域［25-29］，并成为研究气象要素长期变化的工具。本文采用复值Morlet小波分析方法研究东北地区年均温和年降水量的周期变化规律。

对于时间序列函数f(t)，小波变换定义为:

式中，Wf(a，b)是小波系数，a是伸缩因子，决定小波宽度;b是平移因子，是反映小波位置移动的参数，ψ是ψ*的共轭函数。本文采用Matlab小波分析工具箱中的Morlet小波［30］为小波母函数，对东北地区气候资料序列进行连续小波变换。其解析形式为:

小波方差为［31］:

在一定的时间尺度下，小波方差表示时间序列在该尺度中周期波动的强弱(能量大小)，小波方差随尺度的变化过程能反映时间序列中所包含的各种时间尺度(周期)及其强弱(能量大小)随尺度的变化特征，对应峰值处的尺度即为该序列的主要时间尺度，即主要周期［32］。

3 结果分析

3．1 气温与降水量的年际变化

1961—2005年东北地区年平均气温变化在2．45—5．72℃之间，年平均气温在波动中逐渐上升，气候倾向率0．38℃/10 a(P＜0．01)(图2)，明显高于全国平均增暖速率0．22℃/10 a［6］。东北地区四季平均气温均呈现增高的趋势，其中冬季增温幅度最大，达到0．53℃/10 a;春季次之，为0．42℃/10 a;秋季为0．30℃/10 a;夏季增温幅度最小，为0．24℃/10 a(图2)。全国四季均温增暖速率分别为:冬季0．36℃/10 a，春季0．23℃/10 a，秋季0．19℃/10 a，夏季0．12℃/10 a［6］，可见东北地区年均温和四季均温变化趋势与全国年均温和四季均温变化趋势相同，但东北地区年均温和四季均温增暖速率却明显高于全国水平。

1961—2005年东北地区年降水量变化在430．40—678．72 mm之间，年降水量在波动中下降，气候倾向率为-5．71 mm/10 a(P＞0．05)(图2)，与全国平均年降水量波动略有减少的趋势［33］相同。1961—2005年东北地区季节降水量呈现不同的变化趋势和不同的变化强度。春季降水量和冬季降水量呈现增多的趋势，春季降水增强幅度最大，为1．43 mm/10 a，冬季降水为0．30 mm/10 a;夏季降水和秋季降水呈现减少的趋势，夏季降水减少幅度最大，为-5．32 mm/10 a，秋季降水为-2．02 mm/10 a(图2)。

图2 东北地区气温与降水量的年、季节变化图Fig．2 Variation of the annual and seasonal temperature and precipitation in Northeastern China

3．2 气温与降水量的年代际变化

东北地区气温年代际变化呈现明显的增温趋势，1961—1970年和1971—1980年气温偏冷，但期间气温已呈现上升趋势，1981—1990年开始变暖，其后气温逐年升高，且上升幅度逐年增大。季节温度的年代际变化也呈现统一的增暖趋势，春季均温和冬季均温在1981—1990年开始变暖，夏季均温和秋季均温在1991—2000年开始变暖(表1)。

表1 东北地区年、季节温度距平年代际变化/℃Table 1 The decade change of annual，seasonal temperature anomaly in Northeast China

东北地区降水量年代际变化趋势不明显，整体上呈现出减少的趋势，其中1971—1980年和2001—2005年属于降水偏少的年份，1981—1990年属于降水最多的年代。春季和冬季降水量的年代际变化呈现增多的趋势，夏季和秋季降水量呈现减少的趋势(表2)。

表2 东北地区年、季节降水量距平年代际变化/mmTable 2 The decade change of annual，seasonal precipitation anomaly in Northeast China

3．3 气温与降水量的空间变化

采用IDW插值对96站气温和降水量变化的年、季节气候倾向率进行内插，得到东北地区气温和降水量变化的空间分布图(图3)。

3．3．1 气温的空间变化

近45年来东北地区年均温呈上升趋势，96站增温趋势显著(P＜0．05)，平均增温幅度为0．38℃/10 a。气温上升幅度较大的地区位于大兴安岭地区、小兴安岭地区及松嫩平原大部分地区，升温中心位于黑龙江省孙吴(0．66℃/10 a);增温幅度较小的地区为辽河平原，长白山南部地区及辽东平原，其中辽宁省本溪为气温变化幅度最小的地区(0．09℃/10 a)(图3a)。

东北地区春季温度呈增温趋势，平均升温幅度为0．42℃/10 a，96站中94站(97．91%)增温趋势显著(P＜0．05)，空间分布特征为低纬度向高纬度增温幅度逐渐增大。气温增幅较大的地区位于大小兴安岭北部地区，增幅最大值出现在内蒙古海拉尔(0．69℃/10 a);增幅较小的地区为燕山山脉东段，辽河平原，辽东山地及长白山等地区，增幅最小值出现在辽宁省本溪(0．12℃/10 a)(图3b)。

东北地区夏季温度增温幅度最小，平均升温幅度为0．24℃/10 a，96站中70站(72．92%)增温趋势显著(P＜0．05)，空间特征表现为由南向北增温幅度逐渐增强。依据夏季温度变化可将东北地区划分为3个区域:新巴尔虎左旗，齐齐哈尔，北安，孙吴一线西北侧，包括大兴安岭中北部地区，小兴安岭地区增温幅度超过0．3℃/10 a;翁牛特旗，开鲁，双辽，东岗一线以南地区，包括燕山山脉东段，辽河平原，长白山南段，辽东半岛，该区域升温幅度小于0．2℃/10 a;两线中间的地区升温幅度(0．2—0．3)℃/10 a(图3c)。

图3 东北地区气温与降水量变化趋势分布Fig．3 Distribution of climate trend coefficient of temperature and precipitation in northeastern China

东北地区秋季温度呈增温趋势，平均升温幅度为0．30℃/10 a，96站中73站(76．04%)增温趋势显著(P＜0．05)。空间分布上可以翁牛特旗，开鲁，双辽，东岗一线为界划分为2个区域:该线以北地区升温幅度均大于0．3℃/10 a，;该线以南地区升温幅度均小于0．3℃/10 a(图3d)。

东北地区冬季温度增温幅度最大，平均升温幅度为0．53℃/10 a，96站中80站(83．33%)增温趋势显著(P＜0．05)。气温增幅较大的地区为大兴安岭北部地区，小兴安岭地区和长白山南部地区(图3e)。

东北地区气温增暖幅度随纬度的升高而增大，增暖较明显的地区为大兴安岭北部和小兴安岭地区，增暖幅度较小的地区为辽河平原，辽东半岛和长白山南部地区。

3．3．2 降水量的空间变化

东北地区年降水量普遍呈现减少趋势，平均减少幅度为-5．71 mm/10 a。年降雨量减少幅度较强的地区主要为辽东半岛和长白山南段。年降水量呈增加趋势的地区主要为呼伦贝尔高原，大兴安岭北部地区，松嫩平原，长白山中段(图3f)。

东北地区春季降水量呈现增加趋势，平均增加幅度为1．43 mm/10 a，春季降水变化随经度的升高而升高。但松嫩平原西南部地区，辽河平原和辽东半岛地区春季降水量呈现减少趋势，减少最大值出现在辽宁省章党(-5．47 mm/10 a)(图 3g)。

东北地区夏季降水量呈现减少趋势，平均减少幅度为-5．32 mm/10 a。夏季降雨量减少幅度较强的地区主要为辽东半岛和长白山南段。夏季降水呈现增多趋势的地区主要为大兴安岭东北侧，松嫩平原，长白山中段，辽河平原，增加极值出现在吉林省靖宇(23．18 mm/10 a)(图3h)。

东北地区秋季降水量呈现减少趋势，平均减少幅度为-2．02 mm/10 a。在空间分布上，由东南向西北秋季降水变化趋势由减少逐渐转为增加。可以阿尔山，博克图，嫩江和呼玛一线为界，该线西北地区秋季降水呈现增多趋势，主要包括大兴安岭北段和呼伦贝尔高原地区，其中增加极值出现在内蒙古自治区额尔古纳右旗(7．12 mm/10 a);该线东南地区秋季降水量呈现减少趋势，减少极值出现在吉林省靖宇(-11．59 mm/10 a)(图3i)。

东北地区冬季降水量呈现增加趋势，平均增加幅度为0．30 mm/10 a。随着纬度的升高，冬季降水量变化趋势由减少变化增多。可以扎鲁特旗，双辽，四平，梅河口，临江一线为界，该线以北地区冬季降水量呈现增多趋势，增加极值出现在黑龙江省黑河(3．12 mm/10 a);该线以南地区冬季降水量呈现减少趋势，减少极值出现在辽宁省熊岳(-2．96 mm/10 a)(图3j)。

东北地区降水量减少较明显的地区为辽东半岛和长白山南段，降水量增加较明显的地区为大兴安岭北部，松嫩平原。

3．4 年均温和年降水量突变检测

用Mann-Kendall法对东北地区1961—2005年平均气温进行突变检验分析(图4)。由图4可以看出，UF曲线在1966年前呈现波动下降的趋势，之后呈现波动上升趋势，1990年这种上升趋势超过了显著性水平0．05的置信水平。UF曲线在置信区间内与UB曲线有一个交点(1988—1989年间)。累积距平分析结果显示，1961—2005年东北地区年平均气温累积距平呈现先下降后上升的“V”字形趋势，1961—1987年呈现下降趋势，1988—2005呈现上升趋势，说明东北地区温度经历了下降-上升的过程。气温突变可能发生在1987年左右(图5)。结合两种方法的分析结果，判断东北地区年平均气温在1988—1989年间发生了由低温到高温的突变。

年降水量的Mann-Kendall检验结果显示(图6)，UF线波动下降，但这种下降趋势未能越过置信水平，UF线在置信区间内与UB线有5个交点(1967年，1968—1969年间，1969—1970年间，1983年，1995—1996年间)。累积距平分析表明，1961—2005年东北地区年降水量经历了明显的升降变化过程(图7)。1961—1964年年降雨量呈现增多趋势，1964—1974年降雨量在波动中缓慢下降，1975—1982年降雨量减少明显，低于多年平均降水量，1982年下降到最低值，1982—1998年降雨量逐渐增加，1998年上升到最大值，1998—2005年降雨量呈现减少趋势，由此推断1982年和1998年可能是降水发生突变的年份。结合两种方法的分析结果，判断东北地区降水量在1982—1983年间可能发生了由少到多的突变。

图4 东北地区年平均气温Mann-Kendall突变判别曲线Fig．4 Mann-Kendalltestofannualmeantemperaturein northeastern China

图5 东北地区年平均气温累积距平值Fig．5 Accumulated annual mean temperature anomaly in Northeastern China

图6 东北地区年降水量Mann-Kendall突变判别曲线Fig．6 Mann-Kendall test of annual precipitation in Northeastern China

图7 东北地区年降水量累积距平值Fig．7 Accumulated annual precipitation anomaly in Northeastern China

3．5 年均温和年降水量周期变化分析

图8a给出了东北地区年平均气温的Morlet小波变换系数的实部时频变化，正值区表示气温偏高，负值区表示气温偏低。由图8a可以看出年平均气温小波系数等值线在5—6a，9—11a和23—26a左右时间尺度上较为密集，且发生了小波系数高、低值中心的变化。年平均气温小波方差图(图8b)显示小波方差在11 a、24 a和6 a存在极值，因此，可以得出东北地区年平均气温在45 a尺度内存在11 a的强显著周期，此外还有24 a和6 a的尺度变化周期。

由图8a和图8b判读还可以得到，在45 a尺度内东北地区年平均气温变化的主周期约为11 a。通过提取该尺度的小波系数作图，得到主周期下年平均气温变化的小波系数过程线(图8c)。由于小波系数过程线是对特定尺度下原数据序列信息的提取，因此，小波系数过程线可以反映数据序列在该尺度下的波动信息。从图8c上可以看出，东北地区年平均气温相对偏高的阶段:1961—1963年，1966—1969年，1973—1977年，1981—1984年，1988—1992年，1996—1999年，2002—2005年;年平均气温相对偏低阶段为:1964—1965年，1970—1972年，1978—1980年，1985—1987年，1993—1995年，1999—2001年。从图中还可以看出，东北地区年平均气温的突变年份为:1963年，1966年，1969年，1973年，1977年，1981年，1984年，1988年，1992年，1995年，1999年，2002年。结合累积距平分析和突变检测的结果，东北地区年平均气温突变的年份为1988年。

图8d为年降水量的Morlet小波变换系数的实部时频变化，正值区表示降水偏多，负值区表示降水偏少。年降水量在小波系数等值线在5—6 a和15—18 a时间尺度上较为密集，且发生了小波系数高、低值中心的变化。年降水量的小波方差图(图8e)显示小波方差在16 a和6 a存在极值。由此可推断东北地区年降水量存在16 a的强显著周期和6 a的小尺度变化周期。

通过对图8d和图8e的判读还可以得出，在45 a尺度内东北地区年降水量变化的主周期约为16 a。提取该尺度的小波系数作图，得到主周期下年降水量变化的小波系数过程线(图8f)。从图8f上可以看出，东北地区年降水量相对偏多的阶段:1961—1964年，1971—1976年，1983—1987年，1993—1998年，2004—2005年;年降水量相对偏少的阶段为:1965—1970年，1977—1982年，1988—1992年，1999—2003年。从图中还可以看出，东北地区年降水量的突变年份为:1964年，1970年，1976年，1982年，1987年，1993年，1998年，2003年。结合累积距平分析和突变检测的结果，东北地区年降水量突变的年份为1993年。

图8 小波变换系数实部等值线图、小波方差图、主周期小波系数过程线Fig．8 The isoline of the real part of Morlet Wavelet coefficients，wavelet variance and the wavelet coefficient curves in the principal period scales

4 结论与讨论

4．1 结论

通过对我国东北地区1961—2005年气温和降水量的变化特征分析，1961—2005年东北地区气温呈现显著上升趋势，降水量呈现下降趋势，总体气候呈现暖干化趋势，对全球变暖响应显著。

(1)东北地区年平均气温上升趋势显著，年平均气温以0．38℃/10 a(P＜0．01)的速率上升，年平均气温累积距平经过了下降-上升的过程，年平均气温在1988—1989年发生了由低温到高温的突变。四季平均气温均呈现增高的趋势，冬季增温幅度最大。东北地区年均温和季节均温年代际变化亦呈现明显的增暖趋势，年均温，春季均温和冬季均温均在1981—1990年开始变暖，夏季均温和秋季均温在1991—2000年开始变暖。

(2)东北地区年降水量变化不明显，整体呈现减少趋势，气候倾向率为-5．71 mm/10 a(P＞0．05)，1981—1990年为降水量最多的年代，东北地区年降水量突变发生在1982—1983年间。春季降水和冬季降水量呈现增多的趋势，夏季降水和秋季降水呈现减少的趋势。

(3)近45年东北地区气温增幅较大的地区为大兴安岭北部和小兴安岭地区，增幅较小的地区为辽河平原，辽东半岛和长白山南部地区。东北地区降水量减少较明显的地区为辽东半岛和长白山南段，增加较明显的地区为大兴安岭北部和松嫩平原。

(4)Morlet小波分析结果表明，东北地区年平均气温存11 a的强显著周期，此外还有24 a和6 a尺度的变化周期，东北地区年降水量存在16 a强显著周期和6 a的小尺度变化周期。

4．2 讨论

本研究中东北地区年平均气温上升趋势显著:年平均气温以0．38℃/10 a(P＜0．01)的速率上升，该结果略高于前人的增暖趋势估计值［34-35］。其原因主要为不同的研究者对东北地区范围定义不一，气候要素序列的起止时间不同和区域站点选择等方面存在差异。研究表明，全国台站中城镇站的气象资料大多数可能存在城市热岛效应增强所造成的影响［36-37］，如果能剔除城市化对地表气温的影响，东北地区的增温速率将小于0．38℃/10 a，这将有待今后的进一步研究。年平均气温累积距平经历了下降—上升的变化过程，年平均气温在1988—1989年发生了由低温到高温的突变，东北地区年降水量变化不明显，整体呈现减少趋势，气候倾向率为-5．71 mm/10 a(P＞0．05)。

气温的显著增高和降水的减少加剧了东北地区的暖干化发展态势，将影响到东北地区的经济发展、生态与环境等诸多方面，首先是农业，已有研究表明气候变暖对东北地区农业影响总体有利，温度的升高缓解了低温对东北农业生产造成的危害，低温冷害、冰雹灾害发生机率明显降低。气候变暖带来了新生的农业气候资源，为作物种植制度的调整提供了可能。但气候变化对农业影响的研究存在较大的不确定性，有必要针对农业气候变化及其对农业影响展开系统性研究［16］。其次，气候变暖使得东北地区自然环境发生着变化。东北地区的湿地正面临着巨大的威胁，气候变暖使蒸腾蒸发量增大，降水变率增大，极端降水事件(旱涝灾害)的频率和强度增加，致使许多湿地干涸，湿地生态系统严重退化［38］。大兴安岭地区冻土呈现出自南向北的区域性退化趋势，岛状融区在扩大，多年冻土上限下降，下限在上移，气候变暖是其变化的最主要原因［39］。气候因素是荒漠化发展的一个基本因素，在全球气候变化的大背景下，东北地区在向着干旱发展［14］，东北平原西部的荒漠化和沙漠化问题比较严重［40］。

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