气候变化背景下江西省近55年≥10 ℃积温的时空变化特征

刘 丹，李迎春

(江西省气象科学研究所，江西 南昌 330096)

气候变化背景下江西省近55年≥10 ℃积温的时空变化特征

刘 丹，李迎春*

(江西省气象科学研究所，江西 南昌 330096)

以江西省85个气象站点1961～2015年的日平均气温数据为研究对象，利用气候倾向率、Manner-Kendall突变检验、Morlet连续小波分析和ArcGIS空间插值的方法，采用分区的方式对江西省近55年来≥10 ℃积温、初日、终日和持续日数的时空变化特征进行分析。结果表明：(1)近55年江西省日平均气温≥10 ℃积温和持续日数呈现增加趋势，初日呈现提前趋势，终日呈现推迟趋势，且变化速率赣北大于赣中，赣中大于赣南；(2)近55年赣北≥10 ℃积温、初日和持续日数发生突变的年份分别为2001、2004、2000年；赣中≥10 ℃积温、初日和持续日数发生突变的年份分别为2004、2004、2000年；赣南≥10 ℃积温和初日发生突变的年份分别为2005年和2000年，赣北和赣中终日及赣南的终日和持续日数在95%的显著性水平下未发生突变；(3)≥10 ℃积温、初日、终日和持续日数的周期性变化规律保持一致，存在18年和30年的周期，且不存在区域性的差异；(4)江西省≥10 ℃积温、初日、持续日数的气候倾向率分布相似，高值区大部分集中在北部，低值区大部分集中在南部，江西省≥10 ℃终日的气候倾向率的高值区在西部、低值区在东部。

热量资源；小波分析；气候倾向率；时空变化

0 引言

热量是农业环境的重要因子，是生物体生活的重要条件，对作物生长发育、社会生产生活有显著的影响，而热量资源是指一个地区可供农业生产的热量，是一种主要的农业气候资源[1]。衡量某地区热量资源的主要指标是不低于某一界限温度的积温及其相应的持续天数[2]。10 ℃是喜温作物适宜生长的起始温度，10 ℃积温反映喜温作物生长所需热量资源的多寡，直接决定着该地区适宜种植作物的品种，是进行农业气象区划的重要依据[3]。许多学者对各地、各区域的10 ℃积温进行了研究。戴声佩等分析了1960～2011年华南地区界限温度10 ℃积温时空变化[4]。李艳春等对近50年河套地区东部积温的演变特征及成因进行了分析[5]。张存厚等利用内蒙古1971～2000年的35个气象观测站点资料，对内蒙古近30年10 ℃积温变化特征进行了分析[6]。张钟月等分析了新疆西天山≥10 ℃积温的时空变化特征[7]。潘小艳等分析了重庆市1961～2010年≥10 ℃积温的时空变化[8]。

江西省位于长江以南，是双季水稻种植大省，而10 ℃积温变化对于双季稻种植布局和品种配置有着重要的影响，因此明确10 ℃积温的变化规律对于气候变化背景下江西省水稻种植结构的调整具有重要的意义。郭瑞鸽等[9]利用江西省1959～2009年的逐日平均数据，分析了气温稳定通过10 ℃初日变化及其对双季早稻物候期的影响，但是对于江西省稳定通过10 ℃积温的时空变化特征研究缺乏。因此本文利用江西省85个气象站点1961～2015年的逐日平均温度，采用分区的方式对江西省的≥10 ℃初、终日、积温变化特征进行了比较详实的分析，为江西省双季稻种植结构调整、应对气候变化提供支持。

1 资料与方法

1.1 资料选取

本研究所用的气象数据来源于江西省85个县级气象台站1961～2015年的逐日平均气温数据。由于江西省南北跨近5个纬度，则本文对江西省进行赣北、赣中、赣南的地理分区，其中赣北包括九江、宜春、南昌、上饶、景德镇、鹰潭、萍乡、新余8个市，赣中包括吉安、抚州2个市，赣南主要为赣州市。

1.2 研究方法

1.2.1 稳定通过10 ℃的初终日期的确定 为了消除日平均气温逐日变化的不稳定波动，显示气温变化的平稳性，本文选择应用较广泛的5 d滑动平均法[10-12]确定某一年稳定通过10 ℃的初、终日日期。5 d滑动平均法求算稳定通过10 ℃初日的具体过程：在升温季节里，找出日平均气温第1次≥10 ℃的日期，向前推4 d，按日序依次计算出5 d滑动平均气温。从一年中最长的一段大于10 ℃的5 d滑动平均气温序列中，选取第1个≥10 ℃的5 d滑动平均气温，从组成该5 d滑动平均气温的5 d中，选取第1个日平均气温≥10 ℃的日期，此日期即为稳定通过10 ℃的初日。5 d滑动平均法求算某界限温度终日的具体过程：在降温的季节里，从逐日日平均温度资料中，找到第1次日平均气温小于10 ℃的日期，向前推4 d。按日序依次计算出5 d滑动平均气温，直到第1个5 d滑动气温温度小于10 ℃，选取最后一个≥10 ℃的滑动平均气温，从组成该5 d滑动平均气温的5 d中，选取最后一个日平均气温≥10 ℃的日期，此日期即为稳定通过10 ℃的终日。

1.2.2 气候倾向率和Manner-Kendall突变检验 运用气候倾向率法[13-14]计算各站日平均气温≥10 ℃积温、初日、终日和持续天数的气候倾向率，利用Manner-Kendall非参数趋势检验法(简称M-K检验)分析赣北、赣中、赣南3个地区日平均气温≥10 ℃积温、初日、终日和持续天数的时间序列变化趋势。

气候倾向率法用一元线性回归方程表示：

y(t)=at+b

式中，y为气候要素的拟合值，t为时间序列，a为斜率，即气象要素年变化趋势率。a大于0时表示气候变量随时间呈增加趋势，反之呈下降趋势，其值的大小反映上升或下降的速率，并以a的10倍作为气候变量的气候倾向率。

M-K检验是提取序列变化趋势的有效工具，它的2个重要参数是统计量M和趋势变化的斜率β。M是检验在给定显著水平时有序数据的秩变化趋势，大于0表示上升或增加趋势，小于0为下降或减少趋势，斜率β表示趋势变化的方向和程度，即变化速率。

1.2.3 小波分析 小波分析是一种窗口大小固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可变化的时频局部化分析方法，其在低频部分具有较宽的时间窗和较窄的频率窗，而在高频部分则具有较宽的频率窗和较窄的时间窗，不仅能反映数据信号在时间域和频率域上的总体特征，而且能提供数据信号在时间域和频率域局部化的信息，所以其在自然科学、应用科学、社会科学等各个领域得到了广泛的应用[15-17]。本研究使用该方法分析江西省热量资源时间序列演变的多时空尺度特征。采用Morlet连续小波[18-19]，其小波函数为

2 结果与分析

2.1 热量资源时间变化特征

2.1.1 ≥10 ℃积温、初终日和持续日数的平均变化 从表1中可以看出，近55年来，赣北、赣中、赣南≥10 ℃积温的多年平均值呈现依次增加的趋势，赣北≥10 ℃积温值最低，为5621.5 ℃·d，赣中其次，为5734.2 ℃·d，赣南最高，为6066.1 ℃·d；赣北和赣中≥10 ℃初日的多年平均日期相近，只相差1 d，赣北为3月20日，赣中为3月19日，而赣南≥10 ℃初日的多年平均日期早于赣北≥10 ℃初日的多年平均日期10 d，早于赣南≥10 ℃的多年平均日期9 d；赣北、赣中、赣南≥10 ℃终日的多年平均日期逐渐推迟，赣北≥10 ℃终日的多年平均日期为11月23日，赣中≥10 ℃终日的多年平均日期晚于赣北2 d，为11月25日，赣南≥10 ℃终日的多年平均日期晚于赣中≥10 ℃终日的多年平均日期7 d，为12月2日；赣北、赣中、赣南≥10 ℃持续日数的多年平均值依次增加，赣北和赣中相差3 d，分别为251和254 d，而赣南达到269 d，比赣中多15 d，达到269 d；≥10 ℃初日、终日和持续日数的变差系数都表现为赣北最低、赣中其次，赣南最高，而积温的变差系数表现为赣中最低，赣南其次，赣北最高。赣北、赣中、赣南≥10 ℃积温的年平均气候倾向率分别为87、69、64 ℃· d/10 a，表明赣北的积温增加幅度最大，赣中其次，赣南最小；赣北、赣中、赣南≥10 ℃初日的年平均气候倾向率分别为-2.3、-2.1、-1.6 d/10 a，表明整个江西省≥10 ℃的初日呈现提前的趋势，提前的幅度赣北最大，赣中其次，赣南最小；赣北、赣中、赣南≥10 ℃终日的年平均气候倾向率分别为1.3、1.0、0.8 d/10 a，显示整个江西省≥10 ℃终日呈现推后的趋势，推后的幅度赣北最大，赣中其次，赣南最小，但是推后的幅度整体都小于≥10 ℃初日提前的幅度；赣北、赣中、赣南≥10 ℃持续日数的年平均气候倾向率分别为3.7、3.2、2.5 d/10 a，表明整个江西省≥10 ℃持续日数呈增加的趋势，增加的幅度赣北最大，赣中其次，赣南最小。≥10 ℃积温、初日、终日、持续日数的变化幅度最大的地区集中在赣北、其次是在赣中，变化幅度最小是赣南地区。

表1 江西省≥10 ℃的积温、初日、终日和持续日数的变化描述统计

2.1.2 ≥10 ℃积温、初终日和持续日数的突变特征 采用Mann-Kendall非参数检验法对江西省≥10 ℃的积温、初日、终日和持续日数做长期变化趋势检验。由图1可知，近55年来赣北、赣中、赣南≥10 ℃积温变化趋势基本一致，都是在突变前呈减少的趋势，突变后呈增加的趋势，只是突变的年份不一样，赣北在2001年发生突变，赣中在2004年发生突变，赣南在2005年发生突变。赣北、赣中、赣南≥10 ℃初日变化趋势复杂程度略有不同，赣北和赣中≥10 ℃初日都是在2004年以前呈推后的趋势，在2004年发生突变，2004年以后呈提前的趋势，赣南≥10 ℃初日的UF和UB在2000～2010年之间有多次相交，无法确定突变点，再次经滑动T检验，最终确定2000年为突变点，即赣南地区在2000年之前初日呈推后的趋势，2000年以后呈提前的趋势。赣北、赣中、赣南≥10 ℃终日变化趋势比较复杂，UF和UB多次相交，存在着多个交点，无法判断其突变点。在此基础上，本文又对赣北、赣中、赣南≥10 ℃终日进行滑动T检验，结果显示其在95%的显著性上不存在突变点。赣北、赣中、赣南≥10 ℃持续日数变化趋势比较复杂。赣北、赣中、赣南≥10 ℃持续日数在1999～2010年间存在多个交点，进一步进行滑动T检验，结果显示在95%的显著性水平下赣北和赣中的突变点都为2000年，突变前呈减少的趋势，突变后呈增加的趋势，而赣南地区不存在突变点。

2.1.3 ≥10 ℃积温、初终日和持续日数的周期变化特征 为了分析≥10 ℃积温、初终日和持续日数的时间序列中所包含的周期规律，明确≥10 ℃积温、初终日和持续日数的年际和年代际变动中起主要作用的周期成分，做小波方差图。首先分析了≥10 ℃积温、初终日和持续日数的周期，发现其周期规律完全相同，所以本文将只分析≥10 ℃的积温的周期规律；其次对于不同区域的≥10 ℃积温作小波方差图(图2)，结果显示，在赣北、赣中、赣南区域中，小波方差曲线都存在着2个峰值点，分别位于18和30处，其中尺度30处的峰值高，尺度18处的峰值低。这说明赣北、赣中、赣南区域的周期性一样，≥10 ℃积温的时间序列中存在着18年和30年的周期，其中30年的周期占据着强势的主导地位，18年周期较弱。

图2结果显示赣北、赣中、赣南的周期性一致，不存在区域性差异，因此本文以下的周期性分析针对整个江西省，而不采用分区。图3是≥10 ℃积温时间序列小波变换实部时频分布图，图中反映出江西省≥10 ℃积温在不同尺度随时间而高、低振荡变化的特点。30年尺度周期有着高-低-高的振荡特点，20世纪60年代到70年代和21世纪初至今为高值区，20世纪80年代到90年代为低值区。18年尺度周期有着高-低-高-低-高的振荡特点，20世纪60～70年代初期、80～90年代初期、21世纪初至今为高值区，20世纪70年代初期到80年代初期和20世纪90年代初期到21世纪初期为低值区。

图1 江西省≥10 ℃的积温、初日、终日和持续日数的M-K检验

图2 江西省≥10 ℃积温小波方差图

为了进一步准确分析≥10 ℃积温的年代际变动周期的特性，分别作出2种尺度周期下小波变换系数实部随时间变动图。从图4-a中可以看出，≥10 ℃积温18年周期在整个54年内振荡都比较明显，存在3个完整的波峰和2个完整的波谷，1973～1983年和1994～2004年为负位相，表示这2个时间段≥10 ℃积温在18年的周期变动中处于偏少的年代段，1961～1972年、1984～1993年和2005～2015年为正位相，表示这个时间段≥10 ℃积温在18年的周期变动中处于偏多的年代段。从图4-b中可以看出≥10 ℃积温30年周期在整个54年内振荡都比较明显，存在着2个完整的波峰和1个完整的波谷，而且波峰和波谷的振荡幅度基本相等，1980～1997年为负位相，表示在这个时间段≥10 ℃积温在30年的周期变动中处于偏少的年代段，1961～1972年和1998～1997年为正位相，表示在这两个时间段≥10 ℃积温在30年的周期变动中处于偏多的年代段。

2.2 热量资源的空间分布特征

从图5-a中可以看出，整个江西省的≥10 ℃积温的气候倾向率在17～150 ℃· d/10 a之间，其中高值区间(110～150 ℃· d/10 a)分布没有明显的规律，零散地分布在景德镇、永修、新建、樟树、鹰潭、上饶县、乐安、崇义这些站点的周围，而低值区间(17～50 ℃· d/10 a)集中在永新、万安、兴国、于都形成的一片区域及峡江、南丰、崇仁、永丰、石城这5个站点的周边区域，江西省其他区域的≥10 ℃积温的气候倾向率在50～110 ℃· d/10 a，其中在50～80 ℃· d/10 a区间的区域大部分位于江西省南部，而在80～110 ℃· d/10 a区间的区域大部分位于江西省的北部，这表明南部的≥10 ℃积温的变化幅度小于北部的≥10 ℃积温的变化幅度。从图5-b可知整个江西省的≥10 ℃初日都是呈提前的趋势，提前的幅度大致呈现北部高、南部低的特征。整个江西省≥10 ℃初日气候倾向率在-4.5～-0.5 d/10 a之间，其中低值区集中在江西省的东北部，变化幅度为-4.5～-2.5 d/10 a，表明≥10 ℃初日提前的幅度最大；高值区大部分集中在南部泰和、万安、遂川、信丰、定南、安远、于都、石城形成的一大片区域中，北部的湖口、彭泽、瑞昌站点周围也属于高值区，变化幅度为-1.5～-0.5 d/10 a，表明≥10 ℃初日提前的幅度最小。≥10 ℃初日气候倾向率在-2.5～-2 d/10 a之间的区域基本在江西省的北部，而在-2～-1.5 d/10 a之间的区域基本在江西省的南部，这表明北部的≥10 ℃初日提前的幅度大于南部的≥10 ℃初日提前的幅度。从图5-c中可以看出，整个江西省的≥10 ℃终日都是呈推后的趋势，推后的幅度大致呈现由东部向西部逐级增大的特征。整个江西省≥10 ℃终日的气候倾向率在0～2.5 d/10 a之间，其中高值区主要集中在萍乡、宜春、新余、新干、樟树、上高、新建、永修、武宁一线以西的区域，变化幅度在1.5～2.5 d/10 a之间，表明≥10 ℃终日推后的幅度最大，低值区零散的分布在兴国和于都形成的一个小区域、上饶和广丰形成的小区域及余干、南丰、石城这3个站点的周围，变化幅度为0～0.5 d/10 a，表明≥10 ℃终日推后幅度最小。≥10 ℃终日的气候倾向率在0.5～1 d/10 a之间的区域大部分集中在江西省的东部，而在1～1.5 d/10 a之间的区域大部分集中在江西省的西部，表明江西省东部的≥10 ℃终日推后的幅度小于江西省西部的≥10 ℃终日推后的幅度。从图5-d中可以看出，整个江西省的≥10 ℃持续日数都呈现增加的趋势，增加的幅度出现北部高、南部低的特征。整个江西省≥10 ℃持续日数的气候倾向率在1～5 d/10 a之间，其中低值区集中在南部的兴国和于都形成的一片区域及石城站周围的区域，变化幅度为1～2 d/10 a，高值区零散分布在北部，主要有上高、分宜、新余、新干、樟树形成的一片区域和景德镇、婺源形成的一片区域，变化幅度为4～5 d/10 a。江西省≥10 ℃持续日数气候倾向率在2～3 d/10 a之间的区域大部分在江西省的南部，而值在3～4 d/10 a之间的区域大部分在江西省的北部，表明北部的≥10 ℃持续日数增多的幅度大于南部的≥10 ℃持续日数增多的幅度。

图3 ≥10 ℃积温时间序列小波变换实部时频分布图

3 结论与讨论

本研究以江西省地理分区为依据，基于江西省85个气象站点1961～2015年的逐日平均气温，利用GIS技术、气候倾向率和M-K突变检验对江西省近55年来≥10 ℃的积温、初日、终日和持续日数的时空变化特征和突变特征进行了分析。得出以下结论。

(1)近55年来，江西省日平均温度≥10 ℃积温和持续日数呈增加的趋势，初日为提前趋势，终日为推迟趋势；赣北≥10 ℃积温、初日、终日和持续日数的变化速率高于赣中,而赣中≥10 ℃积温、初日、终日和持续日数的变化速率又高于赣南；≥10 ℃积温的变差系数为赣中最低、赣南其次，赣北最高，而≥10 ℃初日、终日和持续日数的变差系数为赣北最低、赣中其次、赣南最高。

(2)近55年赣北≥10 ℃积温、初日和持续日数发生突变的年份分布为：2001年、2004年、2000年，而终日在95%的显著性水平下未发生突变；赣中≥10 ℃积温和初日发生突变的年份都为2004年，≥10 ℃持续日数发生突变的年份是2000年，而≥10 ℃终日在95%显著性水平下未发生突变。赣南≥10 ℃积温和初日发生突变的年份分别为2005年和2000年，而≥10 ℃终日和持续日数在95%的显著性水平下未发生突变。

图4 江西省≥10 ℃积温时间序列小波变化实部18年尺度(a)和30年尺度(b)

图5 江西省≥10 ℃的积温、初日、终日和持续日数的气候倾向率空间变化

(3)≥10 ℃积温、初终日和持续日数的周期性变化规律保持一致，而且不存在区域性的差异。≥10 ℃积温的时间序列存在着18年和30年的周期，其中30年的周期占主导地位，而18年周期较弱，30年尺度的周期中是存在高-低-高的振荡特点，存在着2个完整的波峰和1个完整的波谷，波峰和波谷的振荡幅度基本相等，18年尺度的周期中存在着高-低-高-低-高的振荡特点，存在着3个完整的波峰和2个完整的波谷。

(4)江西省≥10 ℃积温、初日、持续日数的气候倾向率分布大体相似，高值区大部分都集中在北部，低值区大部分集中在南部，江西省≥10 ℃终日的气候倾向率的高值区在西部、低值区在东部。

本文主要是对江西省≥10 ℃积温、初日、终日和持续日数不同区域的平均特征、突变特征、周期特征及气候倾向率的特征进行分析，对于江西省的水稻种植布局的调整具有借鉴意义，但是本文没有对特征形成的具体原因进行分析。对于江西省≥10 ℃积温、初日、终日和持续日数的变化形成原因以及其对水稻种植结构的定量影响将是以后研究的重点。

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(责任编辑：曾小军)

Spatial-temporal Variation Characteristics of Accumulated Temperature above 10 ℃ in Jiangxi Province in Recent 55 Years under Background of Global Climate Warming

LIU Dan, LI Ying-chun*

(Meteorological Science Research Institute of Jiangxi Province, Nanchang 330096, China)

Based on the data of daily average air temperature during 1961～2015 provided by eighty-five meteorological stations in Jiangxi province, using the methods of climate trendency rate, Manner-Kendall mutation testing, Morlet continuous wavelet analysis and ArcGIS spatial interpolation, adopting the divisional mode, this paper analyzed the spatial-temporal variation characteristics of the accumulated temperature, duration day, first day and last day that the daily average air temperature was steadily above 10 ℃. The results indicated that: (1) In recent 55 years, the accumulated temperature and duration day that the daily average air temperature was above 10 ℃ in Jiangxi showed an increasing trend, the first day presented an ahead trend, the last day revealed a delaying tendency, and their variation rate was in the order of northern Jiangxi > central Jiangxi > southern Jiangxi; (2) In the northern Jiangxi, the accumulated temperature, first day and duration day above 10 ℃ occurred mutation in 2001, 2004 and 2000 respectively; in the central Jiangxi, the mutation of the accumulated temperature, first day and duration day above 10 ℃ appeared in 2004, 2004 and 2000 respectively; in the southern Jiangxi, the mutation of the accumulated temperature and first day above 10 ℃ appeared in 2005 and 2000 separately. The last day above 10 ℃ in the whole Jiangxi as well as the duration day above 10 ℃ in the southern Jiangxi did not occur mutation at the significant level of 95%; (3) The accumulated temperature, duration day, first day and last day above 10 ℃ in Jiangxi had the same periodic change rule, and all had 18-year and 30-year periodicity without regional difference; (4) The climate tendency rate of the accumulated temperature, duration day, and first day above 10 ℃ had similar distribution rule in Jiangxi, their high-value regions were mostly concentrated in the north, and low-value regions were mostly distributed in the south. For the climate tendency rate of the last day above 10 ℃ in Jiangxi, its high-value regions were distributed in the west, and low-value regions were distributed in the east.

Heat resources; Wavelet analysis; Climate tendency rate; Spatial-temporal variation

2016-08-02

中国气象局气候变化专项“气候变化背景下水稻种植结构变化研究”(CCSF201513)。

刘丹(1989─)，助理工程师，主要从事农业气象研究。*通讯作者：李迎春。

S162.3

A

1001-8581(2017)01-0085-07