黄 星,马 龙,刘廷玺,王静茹,刘丹辉,李虹雨 (内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,内蒙古 呼和浩特市 010018)
近60年黄河流域典型区域气温突变与变暖停滞研究
黄 星,马 龙*,刘廷玺,王静茹,刘丹辉,李虹雨 (内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,内蒙古 呼和浩特市 010018)
以黄河流域典型区域–黄河流域内蒙古段为研究区,采用1951~2012年62年气温区域平均数据,应用M-K检验等方法对研究区区域平均最高气温、平均气温、平均最低气温突变前后变化及气温突变后变暖停滞特征进行了分析.结果表明:年(季)平均最低气温首先发生突变(1977~1987年),平均气温次之(1978~1993年),平均最高气温最晚(1978~1994年),平均最高气温与平均气温秋、冬季发生突变时间一样;年内突变早晚顺序为冬季最早(1977~1978),夏季最晚(1987~1994).冬季比夏季、平均最高气温比平均最低气温变化更剧烈.平均最低气温(0.231~ 0.604℃/10a)对升温贡献较大.各类气温年(季)突变后在 1997~2007年间先后发生变暖停滞现象,春季和冬季首先发生变暖停滞,秋季较晚,夏季未停滞,年气温最晚(2007年),大部分年(季)气温要素变暖停滞晚于全球变暖停滞时间(1998年).年际气温突变后到停滞前平均最高气温的升温速率相对最慢,而其停滞后降温速率反而最快,平均最低气温与其相反,初步说明平均最低气温对升温反应较为明显,平均最高气温对降温反应较为明显.季节中,突变后到气温停滞前,春季平均最高气温增长速率最快;气温停滞后,春季最低气温下降速率最快(-0.324℃/a1).
气温;突变;变暖停滞;黄河流域典型区域
气候系统及其各要素在不同层次之间的关系及其相互作用十分复杂,其中周期性和突变性是两个重要的特征[1].科学家针对气候变化的周期性开展了大量研究,气温变化在世界各地各不同时段表现出区域性特征[2-3].而气候突变是指气候从一个平均值到另一个平均值的急剧变化,它表示为气候变化不连续性[4],许多学者已经在不同尺度上对这一气候现象进行了研究.从近一个世纪的时间尺度上来看,在冰期–间冰期旋回大尺度气候变化背景下,全球经历了一系列气候突变事件,如末次冰期的Dansgaard Oeschger事件、Younger Dryas事件和 Heinrich事件等[5]. Aesawyet[6]研究表明,地中海南部年平均气温发生过显著的气候突变.符淙斌[4]对20世纪初、20年代及60年代三次全球性气候突变事件及其特点进行了分析.此外,许多学者运用不同方法对我国一些地区开展了气候突变研究[7-9],涉及的研究区有海河流域[10]、陕北地区[11]、西藏[12]、三江平原[13]等.对气候突变检验采用的方法有M-K检验[13-14]、分段线性拟合方法[14]、累积距平[15]、滑动T检验[16-17]等.
另外,近些年科学家对气候变暖停滞(hiatus)现象较为关注,最早提出变暖停滞的是来自澳大利亚詹姆斯·库克大学的Carter[18],2014年出版的Nature杂志将全球气候变暖停滞评为2014年十大科学事件之一,此次全球变暖停滞是指1998年全球气温达到最高后,至今并未再出现明显的上升趋势,甚至还出现了微弱的下降变化[19].对于全球变暖停滞现象,近几年国内外科学家做了大量研究[19-26],一些科学家认为,全球变暖停滞会一直持续,而产生这种现象的原因很多,例如由于地球大气层上界面太阳辐射的减少[26],地球系统内部的能量有了重新分布、热量被深层海洋吸收
[28-29]、平流层水汽浓度的减小等[19],另一些科学家则认为,这种变暖停滞现象只是暂时的,在20世纪90年代年代及20世纪60年代都出现过超过10年的温度下降或保持负距平的情况,另外,模拟研究也表明,即使保持0.2℃/10a的增温速率,每百年中仍可能出现两次与当前类似的停滞现象[24].但值得注意的是,即使目前发生了变暖停滞,但依然保持了很高的温度.
对于黄河流域气候系统及各要素,国内学者也做了大量研究[27-28],结果表明,黄河源区平均气温突变发生在 1997年[27],整个黄河流域平均气温的突变发生在20世纪80年代[28].上述研究大部分从年、年代、季的时间尺度揭示了气温升降、周期、突变等基本特征,其中突变是一个明显的气候状态分界点,可作为气候变化的自然时间分界点,较少有学者以此为界对突变前后的气候状态做进一步深入分析.另外针对近些年科学家较为关注的气候变暖停滞现象,黄河流域是否也存在这种现象,研究其对全球变暖停滞现象的响应也是十分必要的.基于此,本文以黄河流域典型区域—黄河流域内蒙古段为研究区,以其及周边地区的52个气象站点1951~2012年气象数据为基础,对研究区平均最高气温、平均气温、平均最低气温的年、季变化做突变分析,并以突变点为界,对各气温要素突变前后的基本特征做对比分析,对突变后是否有气温变暖停滞现象及停滞前后变化特征进行深入研究.
1.1 研究区概况
黄河流域典型区域—黄河流域内蒙古段由宁夏的石嘴山市进入内蒙古自治区(分布范围见图 1),流经乌海市、巴彦淖尔市、鄂尔多斯市、包头市、呼和浩特市,由准格尔旗出境,在内蒙古境内全长 830km.流域地貌类型多样,分布有沙漠、高原、丘陵、山地、平原,地处干旱、半干旱气候区,冬季漫长严寒,春季干旱.多年平均气温为6.63℃左右,多年平均降水量变化介于120~420mm之间.境内主要支流有都思兔河、昆独仑河、大黑河、浑河、纳林河、乌兰木伦河和红柳河等.
1.2 数据来源
图 1为研究区及其周边地区分布的气象站点,共计分布有呼和浩特等 52个气象站点.本次收集了这些站点自建站以来至2012年的平均最高气温、平均气温、平均最低气温年(月)资料,数据来源于气象局整编资料.经检验,各气象站点
气象数据无明显的突变点和随机变化,数据变化相对均一和一致,数据可靠,可以代表区域气候状况.本次研究将各类气象要素统一在 1951~2012年之间,其中包头站在1951~2012年间数据完整,有5%的站点在1951~1952年间数据缺失,18%的站点在 1951~1953年间数据缺失,8%的站点在1951~1954年间数据缺失,46%的站点在1951~1958年间数据缺失(缺测年份如 1954、1956等不等),23%的站点在1951~1970年间数据缺失(缺测年份如1962年、1965年等不等).
图1 黄河流域内蒙古段位置及气象站点分布Fig.1 Locations of Inner Mongolia part of the Yellow River Basin and the meteorological stations
1.3 数据处理及方法选用
(1)对于缺测数据的插补延展,采用相关分析及回归分析法.
(2)对于研究区区域平均值序列的求取,利用研究区及其周边地区52个气象站点,采用客观运行法求取,即将区域分成网格(250m×250m),形成格点,用研究区内外各气象站的气象资料,采用邻近各站权重(取距离因子)及综合权重确定各格点气候数据,取各格点数据的算术平均值,即为整个区域平均值序列.
(3)对于气温突变检验用Mann-Kendall非参数统计法,得到UF和UB两个统计量,当UF与UB两条线的交点位于信度线之内,且只有一个交点,此交点即为突变年份;当两条线的交点位于信度线之外,或同时检验出多次突变点时,综合考虑实测值和五年滑动平均值进一步确定突变点.
(4)对于数据序列的趋势分析,采用最小二乘法.其中对于较长时间序列,气候倾向率单位采用℃/10a.对于气温变暖停滞前后较短时间序列,气候倾向率单位采用℃/a.
(5)使用5a滑动平均值法进一步分析气温各要素的周期及趋势变化.
(6)对于气候因子变化的剧烈程度,使用变异系数CV表示:
式中:SD为标准差;MN为平均值;CV值越大;表明气候因子变化越剧烈.
2.1 气温的突变检验
图2为研究区1951~2012年年(季)区域平均各气温要素的 Mann-Kendall突变检验.为简洁清晰,文中将部分平均气温、平均最高气温、平均最低气温(年、春季、夏季、秋季、冬季)用符号T(avg,年)、T(max,年)、T(min,年)、T(min,春)等代替,对于部分总结性分析仍用汉字术语描述.
图2 研究区1951~2012年年(季)区域平均各气温要素的Mann-Kendall突变检验Fig.2 Annual (seasonal) average temperatures Mann-Kendall mutation test from 1951 to 2012
年、春季、夏季、秋季、冬季平均最高气温发生突变的年份分别为1989年、1989年、1994年、1989年、1978年,开始持续升温的趋势分别从1971年、1957年、1956年、1974年、1975年开始,显著升温(超过置信度 α=0.05显著性检验)分别从2000年、2001年、2006年、2008和1997年、1991年开始;冬季突变最早,夏季最晚,二者相隔16a.
年、春季、夏季、秋季、冬季平均气温发生突变的年份分别为1988年、1990年、1993年、1989年、1978年,开始持续升温的趋势分别从1974年、1964年、1960年、1977年、1975年开始,显著升温分别从 1996年、2000年、2005年、1997年、1990年开始;亦是冬季突变最早,夏季最晚,二者相隔15a.
年、春季、夏季、秋季、冬季平均最低气温发生突变的年份分别为1982年、1986年、1987年、1987年、1977年,开始持续升温的趋势分别从1951年、1959年、1954年、1956年、1975年开始,显著升温分别从1990年、1991年、1994年、1990年、1990年开始;亦是冬季突变最早,夏季最晚,二者相隔10a.
由此可知,T(min,冬)突变时间最早(1977年),T(max,夏)突变时间最晚(1994年).各气温要素年内四季突变均冬季最早,平均最高气温年内四季突变时间 T(max,秋)和 T(max,春)次之,T(max,夏)最晚;平均气温年内四季突变的时间从早到晚为T(avg,冬)、T(avg,秋)、T(avg,春)、T(avg,夏);平均最低气温年内突变时间从早到晚为 T(min,冬)、T(min,春)、T(min,秋)(T(min,夏)).除T(avg,春)突变年份(1990年)晚于T(max,春)突变年份外(1989年),年、各季节的突变年份均表现为平均最低气温早于平均气温,平均最高气温与平均气温发生突变的时间相似,但略晚于平均气温,且三者的突变年份间隔为1~6年.
2.2 气温突变前后的年(季)变化
各气温要素年、四季突变前后的基本特征变化见图 3(由于图内篇幅限制,将气温突变前后气候倾向率分别统计于表1、表2、表3).
T(max,年)突变后比突变前升高0.95℃;突变前变异系数为0.046,突变后变异系数为0.049.突变前以较明显的周期波动缓慢上升,共出现3次峰值,3次谷值(以较大而明显的周期为准),气候倾向率为 0.065℃/10a,但不显著;突变之后周期波动增强,有 2次明显的谷值,且明显上升(未通过显著性水平(α=5%)F检验),气候倾向率为0.09
℃/10a.突变前后倾向率的增量为 0.035℃/10a.
T(avg,年)在1951出现特异值,在趋势分析中去掉了特异值的影响.T(avg,年)突变后比突变前升高 1.29℃.突变前变异系数为 0.121,气候倾向率为 0.197℃/10a.突变后变异系数为 0.078,候倾向率为 0.064℃/10a(未通过显著性水平(α=5%)F检验).突变前以较明显的周期波动缓慢上升,共出现4次峰值,4次谷值,突变后周期波动减弱,只有3次较明显的峰值,且呈明显上升趋势(未通过显著性水平(α=5%)F检验);突变前后倾向率的增量为-0.133℃/10a.
T(min,年)突变后比突变前升高 1.88℃.突变前变异系数为0.63,突变后变异系数为0.64;突变前以较明显的周期波动上升,出现3次峰值,3次谷值,气候倾向率为 0.533℃/10a(通过了显著性水平(α=5%)F检验);突变后周期波动亦较明显,相对突变前增强,出现2次峰值,2次谷值,且呈明显上升趋势(通过了显著性水平(α=5%)F检验),气候倾向率为0.584℃/10a.突变前后倾向率的增量为0.051℃/10a.
综上所述,T(max,年)和T(avg,年)突变前年际变化相对剧烈,T(min,年)突变后年际变化相对剧烈.T(max,年)、T(avg,年)、T(min,年)突变前后的升温幅度依次增大,突变前后变化剧烈程度亦依次增强,三者突变前后的升温速率(气候倾向率)的增量为 T(avg,年)最大,T(min,年)次之,T(max,年)最小,三者的周期波动突变后均减弱.
限于篇幅,此处不再展开叙述四季各气温要素突变前后的变化,现将其基本特征列于表1、表2、表3.
图3 年(季)区域平均各气温要素值、多年均值、五年滑动平均值突变前后对比及突变后气温变暖停滞前后对比Fig.3 Annual (seasonal) regional values of average maximum temperature, annual average minimum temperature and annual average temperature, average value of all the years temperatures, five years moving average of all the temperatures before and after the mutation, and the temperatures before and after the stagnation after the mutation
表1 各季节区域平均最高气温突变前后的基本特征Table 1 The feature of regional seasonal average maximum temperature before and after the mutation.
表2 各季节区域平均气温突变前后的基本特征Table 2 The feature of regional seasonal average temperature before and after the mutation.
表3 各季节区域平均最低气温突变前后的基本特征Table 3 The feature of regional seasonal average minimum temperature before and after the mutation
综合图3及表1、表2、表3可知,T(max,年)、T(avg,春、夏、秋、冬)及 T(min,冬)突变前变异系数均小于突变后变异系数,说明突变后气温变化更为剧烈;T(min,春、夏、秋)突变前变异系数大于突变后变异系数,说明突变前的气温变化更为剧烈.春季、夏季、秋季各气温要素突变前变化剧烈程度以平均最低气温、平均最高气温、平均气温的顺序依次增大,冬季则以平均最低气温、平均气温、平均最高气温的顺序依次减小.各季节突变后春、夏、秋季变化剧烈程度以平均最高气温、平均气温、平均最低气温的顺序依次减小,冬季则以平均最低、平均气温、平均最高气温的顺序依次减小.从整体上来看,平均最低气温变化较为剧烈,平均最高气温次之,平均气温变化幅度最小.
平均最高气温突变之前春季(0.147℃/10a)对升温的贡献最大,突变之后为夏季(0.392℃/10a).平均气温突变前冬季(0.215℃/10a)对升温的贡献最大,突变后亦为夏季(0.342℃/10a).平均最低气温突变前后均为秋季(0.379℃/10a和0.604℃/10a)对升温的贡献最大.平均最高、平均气温突变前后升温趋势均不显著,平均最低气温只有冬季突变前升温趋势不显著,其余升温趋势均较为显著(通过了显著性水平(α=5%)F检验).春季、夏季、秋季、冬季突变前后均为平均最低气温对升温的贡献最大,平均气温次之,平均最高气温最小.另外,整体上各季节突变后的周期波动较突变前平缓.
2.3 气温突变后的变暖停滞
研究区各类气温突变后在 1997~2007年先后出现变暖停滞现象(图3,由于图内篇幅限制,将气温突变后到停滞年份前后的气候倾向率统计
于表 4),增温速率全部接近零或出现微弱的下降趋势.
多年年际尺度上,T(max,年)、T(avg,年)、T(min,年)突变后均在2007年出现变暖停滞现象,各类气温突变后到停滞年份的气候变化速率分别为0.047℃/a、0.062℃/a、0.081℃/a,变暖停滞后的变化速率分别为-0.172℃/a、-0.128℃/a、-0.078℃/a,均呈现下降趋势,且T(max,年)、T(avg,年)变暖停滞后下降的速率大于变暖停滞前气温上升的速率,停滞前 T(max,年)的升温速率相对最慢,而停滞后 T(max,年)的降温速率反而最快;与之相反,T(min,年)是在突变后到变暖停滞年份之间升温速率最快,而在停滞后降温速率慢,说明T(min,年)对升温反应最明显,T(max,年)对降温反应最明显.各类气温从突变后到变暖停滞年份的均温分别是 13.96℃、7.32℃、0.67℃,气温变暖停滞后的均温分别是 13.88℃、7.38℃、0.66℃, T(max,年)和T(min,年)变暖停滞后的均温相对停滞前有微弱的下降,而T(avg,年)变暖停滞后的平均气温依然高于停滞前.
表4 气温突变后到停滞年份前后气候倾向率(℃/a)Table 4 The trend rate of growth of the temperature from the mutation to the stagnation (℃/a)
从季节上看,平均最高气温、平均气温、平均最低气温(除夏季外)在突变后也在不同年份出现变暖停滞现象,甚至是微弱的负增长,各类气温春季、秋季、冬季分别在2002年、2006年、2002年出现了停滞(T(max,冬)在1997年出现了变暖停滞),夏季在突变后气温依然呈明显上升的趋势,未出现变暖停滞现象.突变后到气温停滞前,春季中平均最高气温增长速率最快,秋季中平均气温增长速率最快,冬季中平均最低气温增长速率最快;气温停滞后,春季中最低气温下降速率最快(为-0.324℃/a),秋季、冬季中平均最高气温下降速率最快(各类气温突变后到变暖停滞年份前后季节变化速率见表 4).从各类气温突变到停滞前后多年各季节均值上看(表 5),T(max,春)停滞后的均值有所下降,平均气温、平均最低气温停滞后均值有所上升;T(min,秋)的均值变暖停滞后上升,其他两类气温停滞后的均值均下降;而冬季各类气温在变暖停滞后的均值均大于气温突变后到停滞年份的均值.
综上可知,研究区除夏季外,其他气温要素先后发生变暖停滞现象,气温没有一直呈上升的趋势,而是出现微弱的负增长.春季和冬季首先发生变暖停滞现象,秋季出现此现象时间较晚,夏季气温一直呈现上升趋势.从变暖停滞发生的时间上看,研究区大部分气温要素发生的变暖停滞时间明显晚于全球变暖停滞时间(1998年).从研究区突变后气候倾向率上可以明显的看出,气温发生了的变暖停滞现象,而这一现象在各类气温的均值上并未充分体现,各类气温均值在突变后到变暖停滞前后相对有增有减,但幅度不大.
表5 各类气温突变后到气温变暖停滞前后多年年际、季均值(℃)Table 5 Annual and seasonal average values of maximum, minimum and average temperature of the years beforeand after the stagnation after the mutation (℃)
目前气温突变相关研究较多,如北半球冬季在19世纪70年代末期发生突变,夏季在20世纪90年代中期发生突变,与本次研究结论一致;春季和秋季大都在20世纪90年代中后期发生突变,比本次研究区发生突变的时间略早[29].中国北方地区气温突变总体发生在90年代,略晚于本次研究区发生突变的时间;1970年以后,中国华北地区气温明显上升[30],本次研究区亦符合此变化规律.
本次研究区各类气温发生了全面突变和升温,其归因及驱动力是目前研究的热点和难点.已有研究解释的主要原因包括自然因素和人类活动两方面[31].在前人研究基础上,结合本文的研究结果分析发现,中国地区气温的突变与大气环流的年代际突变有着一定的联系.过去近百年中,西伯利亚高压和阿留申低压中心强度、西伯利亚高压 1030hPa等压线南伸纬度和两个大气活动中心之间的气压梯度于20世纪20年代和80年代发生两次突变,其中 80年代的突变更为显著
[36],本次研究区气温发生突变的时间与大气环流突变时间接近.
研究区气温突变后开始呈持续增长趋势,但在1997~2007年以后,各类气温的升温幅度基本接近于零,甚至是微弱的负增长,即出现变暖停滞现象,王绍武、宋斌[32-33]等对此现象的形成机制及研究进展做了分析与总结,一种观点认为全球变暖停滞是由于外强迫造成的,另一种则认为是自然变率产生的.另外,还有人认为造成这种现象的原因是太平洋年代震荡的影响、热量被深海吸收、太阳辐射的减少等,总之,人类活动的因素不是造成这种现象的主要原因.而Kerr等[34]则认为这种变暖停滞是暂时的,并做了模拟实验,表明没有超过15年的变暖停滞现象,其会在几年内恢复.本次研究区变暖停滞原因及是否是暂时的,都不得而知;同时,对比全球气温变暖停滞,研究区很多气温要素停滞时间要远远晚于全球变暖停滞时间,对于这些问题,需要在以后的研究中进一步增加数据序列长度,结合其他因素等进行深入研究,揭示问题本质.
本次研究成果不仅对于深入了解并揭示我国干旱寒冷地区气候变化规律有一定的科学借鉴意义,而且对于黄河流域典型区域生态环境、农牧业发展、水资源开发利用等生产生活有一定的实践指导意义,亦为全球气候研究最终目标——定量阐明地球系统过去变化规律及其过程,增进对未来气候、环境变化预测和制定可持续发展战略提供一定借鉴.但由于数据资料时间长度有限(1951~2012年),对于研究区长期气温变化规律分析及气温升高、变暖停滞原因剖析存在一定局限性.此外,使用的数据为处理后的区域平均值序列,由其来反映整个研究区气温突变特征及变暖停滞现象,忽略了区域异质性,对结果的代表性亦将产生一定影响,需要今后进一步全面考虑和深入研究.
4.1 年(季)各气温要素(除T(max,春)早于T(vag,春)外)突变年份均表现为平均最低气温早于平均气温,早于平均最高气温.各类气温四季均是冬季(1977~1978)突变最早,夏季(1987~1994)突变最晚.
4.2 T(avg,年)、T(min,春、夏、秋)为突变前气温变化较为剧烈,T(min,冬)与之相反;年平均气温除年序列外,其余均为突变后变化较为剧烈;平均最高、平均气温均是突变后变化比较剧烈.不论突变前后,各气温要素均表现为冬季气温变化较夏季气温更剧烈,平均最高气温的变化比平均最低气温剧烈,平均气温居中或最小.
4.3 春(夏)季平均最低气温突变前后、T(min,秋)突变前后(0.379℃/10a、0.604℃/10a)、T(min,冬)突变后(0.425℃/10a)对升温贡献最大.突变后的周期波动较突变前平缓.
4.4 春(1.85℃)、夏(1.65)、秋(1.6℃)、冬(2.71℃)季均为平均最低气温增温幅度最大,平均最高气温最小.突变前后多年均值增量最大为 T(min,冬) (2.71 ℃),最小为 T(max,年)(0.025℃);气候倾向率增量最大为 T(max,夏)(0.273℃/10a),最小为 T(max,冬)(℃/10a);四季中,各气温要素突变前后多年均值增量大的季节,增温速率增量反而呈减小趋势.
4.5 各类气温年(季)突变后在 1997~2007年间先后发生变暖停滞现象,春季和冬季首先发生变
暖停滞,秋季较晚,夏季未停滞,年气温最晚(2007年),大部分年(季)气温要素变暖停滞晚于全球变暖停滞时间(1998年).
4.6 年际气温突变后到停滞前 T(max,年)的升温速率相对最慢,而停滞后 T(max,年)的降温速率反而最快;与之相反,T(min,年)是在突变后到变暖停滞年份之间升温速率最快,而在停滞后降温速率慢,说明T(min,年)对升温反应最明显,T(max,年)对降温反应最明显.季节中,突变后到气温停滞前,T(max,夏)增长速率最快;气温停滞后,春季中最低气温下降速率最快(-0.324℃/a).
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Temperature mutation and globe warming stagnate study in typical area of Yellow River basin in recently 60years.
HUANG Xing, MA Long*, LIU Ting-xi, WANG Jing-ru, LIU Dan-hui, LI Hong-yu (College of Water Conservancy and Civil Engineering College, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China). China Environmental Science, 2016,36(11):3253~3262
The part of Yellow River in Inner Mongolia was chosen as a typical area of Yellow River Basin. The regional annual average maximum temperature (AMaxT), annual average minimum temperature (AMinT) and annual average temperature (AvT) from 1951 to 2012 were selected and analyzed by Mann-Kendall method. The temperature variations before and after the mutation and the warming stagnate following the mutation were also discussed. Annual (or seasonal) AMinT mutation happened first on 1977 to 1987. Then the AvT and AMaxT mutation happened on 1978 to 1993 and 1978 to 1994, respectively. The mutation period of average autumn and winter temperature were same as AMaxT. The earliest intra-annual mutation was winter (1977 to 1978), and the latest was summer (1987 to 1994). The winter and AMaxT had more variations than summer and AMinT. The increase ratio or AMinT was 0.231~0.604℃/10a which have the most contribution. All the annual (or seasonal) temperatures had a warming stagnate from 1997 to 2007 after the mutation, successively. The stagnate occurred in spring and not stagnate occurred in summer. Mostly annual and seasonal temperature stagnate happened later than the global period which winter firstly, then autumn, the AvT was the last one (on 2007). The AMaxT increase rate was lower in the period of after mutation and before stagnate. However, the decrease rate of AMaxT if faster after stagnate. The AMinT was on the contrary. This indicates that the AMinT was sensitive to temperature increase and the AMaxT was sensitive to the temperature decrease. In seasonal, the spring AMaxT increase rate is higher from mutation to stagnate, and the spring AMinT decrease rate was the fastest after the temperature stagnate which is -0.324℃/a.
temperature;mutation;warming stagnate;typical area of Yellow River Basin
X16
A
1000-6923(2016)11-3253-10
黄 星(1990-),女,内蒙赤峰人,蒙古族,内蒙古农业大学硕士研究生,从事水文及水资源,环境演变、气候变化及二者响应关系研究.
2016-03-20
内蒙古自治区自然科学基金项目(2014MS0407,2010BS0608);教育部《半干旱地区影响水资源高效利用的水文过程及其调控技术创新人才团队》资助;国家自然科学基金项目(50869005)
* 责任作者, 教授, malong4444333@163.com