张秀红,桂翰林,张秀艳
(1.漠河县气象局,黑龙江 漠河 165300;2.新林区气象局,黑龙江 新林 165023;3.虎林市气象局,黑龙江 虎林158400)
气候变化已成为全球关注的热点问题,近百年来全球气候正经历一次以变暖为主要特征的显著变化。中国年平均气温升高了0.5-0.8℃,近50 a变暖尤其明显[1]。近百年的温度变化趋势与北半球大致相似[2],它对我国的生态系统及社会经济产生了重大影响。目前很多学者对气温变化的趋势做过深入探讨,但对地表温度的研究不多。本文利用线性回归和相关系数方法,对虎林市近48 a地表温度的变化倾向率及成因进行了分析。
选用黑龙江虎林市观测站1961-2008年地面温度、地面最高温度、地面最低温度及相关气象资料,采用线性回归方法计算地温变化倾向率b,即式中:y为气候因素值;i为时间序号;x为时间;n为样本长度(单位为年)n=48;x与y表示平均倾向率;b的单位为℃/10 a[3]。
计算虎林48 a各月地面温度变化倾向率,由表1可知,各月及年地面温度均是上升趋势,平均升高0.76℃/10 a。48 a地面温度已上升了3.65℃,2月升温最明显,地面温度冬季升温明显,48 a上升了4.60℃,秋季升温较弱,上升了2.64℃。说明冬季变暖最为显著。
表1 1961-2008年虎林各月地面温度及地气温差的倾向率(℃/10 a)
从表1看出,虎林地面最高温度呈递减趋势,递减率为2.39℃/10 a,48 a地面最高温度已降低了11.5℃,各月变化情况是11月降温趋势最明显,1月降温趋势最弱;季节变化情况是夏季降温幅度最大,48 a降温12.7℃,冬季降温幅度最小,48 a降温10.3℃,说明夏季变凉是地面最高温度变化的显著特征。
由表1可看出,虎林地面最低温度呈递增趋势,48 a地面最低温度已升高了15.6℃,各月地面最低温度变化呈增温趋势。3月增温趋势最大,7月增温趋势最弱;季节变化情况是冬季增温幅度大于其他季节,夏季增温幅度最小。说明冬季变暖是地面最低温度变化的显著特征。
从表1可知,48 a地气温差增加1.92℃,已由20世纪60年代的0-1℃增加到1-2℃,各月地气差的变化均为递增趋势,以1-3月递增倾向率最大,其他月份的递增倾向率较小;季节变化情况是冬季递增倾向率最大,秋季递增倾向率最小。
地面温度变化是一个复杂转化过程,其主要因素有太阳辐射、下垫面的热属性,热量传递方式及气象要素状况等,日照时数和降水量对地温影响较大,本文分析这两个气象要素对地面温度的影响。
表2 地面温度与日照时数的相关系数
表2说明了日照时数与最高地温呈正相关,各月相关系数在0.062-0.565,年相关系数为0.384,6-9月和年相关系数均通过 a=0.05的相关显著性检验;地温与日照时数的相关系数,2月为负相关;10月-次年3月正相关不显著,其它月份及年地温均为显著正相关,其相关系数为0.321-0.550,均通过a=0.05的相关显著性检验;9月-次年3月日照时数与地温的相关系数大小居于日照时数与地面最低温度、最高温度相关系数之间;4-9月相关系数最大。
表3 地面温度与降水量相关系数
日照时数与地面最高温度呈正相关,说明日照时数多时,晴好天气多,地面受到的太阳辐射多,地温上升快,温度相对较高,阴雨天气则相反。48 a虎林日照时数逐年增加,年日照时数以平均26.5 h/10 a的幅度递增。日照时数的增加导致地面受到的太阳辐射增加,使地面最高温度升高较大,这是造成地面温度上升的一个主要原因。
表3说明了降水量与地面温度多数呈负相关,其相关系数为-0.008--0.526,其中有3个月的相关系数通过了a=0.05的相关显著性检验;与地面最高温度呈负相关,其相关系数在-0.025--0.522,其中有5个月通过a=0.05的相关显著性检验,地面最低温度的相关系数居于二者之间。结果显示虎林市地面温度和降水量虽然是逐年增加的,但是地面温度与降水量呈反相关的,说明地面温度的变化与降水量的多少关系不大。
(1)地面温度变化的主要特征:地面最高温度递减,地面最低温度递增;前者降温幅度小于后者增温幅度,因此地面温度为上升趋势。
(2)地面温度变化趋势差别明显:2月地温有明显上升趋势,10月上升趋势最弱;地面最高温度1月降温趋势最弱,11月降温趋势最强;地面最低温度3月增温趋势最强,7月增温趋势最弱;地面温度变化具有夏季趋势凉爽,冬季趋势暖和的明显特征。
(3)在全球气温上升的大背景下,地面温度也在逐年上升,地面最高最低温度发生不对称变化,地面温度日较差在逐年减小。
(4)引起地面温度变化的原因较多,从气象要素方面主要是日照时数增加。
[1]赵宗慈,王绍武,罗勇.IPCC成立以来温度升高的评估与预估[J].气候变化研究进展,2007,3(3):183-184.
[2]林学春,于淑秋,唐国利.中国近百年温度序列[J].大气科学,1995,19(5):525-534.
[3]黄嘉佑,气象统计分析与预报方法[M].北京:气象出版社,2004:19.