1961-2010年吉林省作物生长季极端降水时空变化特征

王秀芬，尤 飞

(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081)

1961-2010年吉林省作物生长季极端降水时空变化特征

王秀芬，尤 飞

(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081)

利用吉林省18个气象站点1961-2010年逐日降水资料，选取7个极端降水指标，系统分析了吉林省作物生长季内极端降水指标的时空变化特征。研究结果表明：吉林省作物生长季内极端降水指标总体上呈增长趋势；生长季内无降雨日数平均占到全年无降雨日数的34.5%，占到整个生长季天数56.4%；从极端降水指标出现时段的年代变化来看，GPCDD和CDD>10表现为在各个时段趋于平均分配的趋势。GPRr25和GPRr50的出现时段主要集中在7月和8月两个时段，其中以7月下旬频率最高；GPTDD、GPCDD和TCDD>10总体上均表现为从西北向东南递减的趋势；18个站点GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50这4个指标线性倾向率的空间分布来看，空间变化趋势不明显。GPRr25和GPRr50在西北部地区线性倾向率为负值，GPTDD和GPCDD在各站点都表现为增长趋势。所得结论一定程度上明确了吉林省作物生长季极端降水灾害发生的时段和范围，从而为极端灾害的防抗避减提供参考。

极端降水；作物；生长季；时空变化；吉林省

在全球气候变暖的大背景下，极端气候事件明显增加。以2016年为例，仅入汛以来至6月17日止，我国就发生了19次大范围强降水天气过程，其中南方地区出现17次，江南大部和华南北部等地降水偏多、极端性强。由此而引发的洪涝等自然灾害，对社会稳定、经济发展和人民生活产生了严重影响。近年来，关于极端降水的研究已经成为全球气候变化研究的重要课题之一，而且已在大尺度上得到了一些较为确定性的结论。IPCC评估报告指出：在全球变暖背景下，总降水量增大的区域，极端强降水事件极有可能以更大比例增加，即使平均总降水量减少的区域，强降水量及其降水频数亦有可能增加[1-4]。国内外学者利用长期的降水气象观测数据，采用不同的极端降水指数分别针对全国[5-8]、东北地区[9-11]、黄淮海区[12-15]、西南地区[16-18]和西北地区[19-21]等范围的年内或季内极端降水事件的变化进行了讨论。众所周知，农业是对水分最为敏感的部门之一，水分的多寡及其与农作物不同生育阶段需水量的匹配程度直接影响着农作物的产量。据统计，全国每年因干旱造成的粮食减产约占气象灾害造成粮食总损失的50%左右。因此，选取作物生长季这一特定时间尺度，深入刻画该时段内极端降水指数的时空变化特征，必要而有意义。

吉林省位于我国纬度最高的东北地区，其降水变化受到全球气候变化的影响，同时吉林省又是我国粮食主产省之一。因此，在前人研究的基础上，本研究以吉林省为研究区域，试图通过对作物生长季内无降雨日数、最长连续无雨日数等极端降水指数的时空变化特征分析，揭示吉林省作物生长季内极端降水的时空变异，为研究区域农作物更好适应未来气候变化，趋利避害，充分利用水分资源提供科学参考。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本文所选取的气象资料来自于“中国气象科学数据共享服务网”中公布的吉林省气象站点的逐日降水量观测数据。为了保证1961-2010年50年数据资料的完整性，筛选出18个站点进行分析(图1)。

表1 本文选定的极端降水指标

注：表中GPRr25和GPRr50分别表示的是18个站点每个站点1961-2010年每年在作物生长季内出现日降雨量≥25mm和≥50mm的次数。

图1 研究区域站点分布

1.2 研究方法

(1)研究指标确定

本文结合相关研究中极端降水指标的选择选取了7个极端降水指标来分析吉林省作物生长季内极端降水的时空变化规律(表1)。

本文应用线性倾向估计法来分析其时间变化趋势，计算过程采用最小二乘法进行估计，用线性倾向值来分析各要素的年际变化率，显著性水平取α=0.05和α=0.01，如果检验的显著性水平小于0.05，则认为达到了α=0.05的显著性水平检验；如果检验的显著性水平小于0.01，则认为达到了α=0.01的显著性水平检验。

(2)研究时段划分

本研究中所指的吉林省作物生长季是5月1日到9月30日的5个月。文中用1、2、3来代表一个月中的上旬、中旬、下旬，如51表示5月上旬，52表示5月中旬，53表示5月下旬，以此类推。

(3)空间表达

本研究中采用ArcGIS10.0软件实现对各站点数据结果的空间表达。

2 结果与分析

2.1 极端降水指标的时间变化趋势

(1)年际变化趋势

从表2可以看出，除了GPRr25指标的线性倾向率为负值外，其他指标的线性倾向率均为正值。且作物生长季内无降雨日数(GPTDD)的倾向率要大于年无降雨日数(TOTDD)的倾向率，并且都通过了α=0.01的显著性水平检验；生长季连续无雨日数超过10 d(TCDD>10)的出现次数有明显增加趋势，且也通过了α=0.01的显著性水平检验。生长季最长连续无雨日数以0.57 d/10年的速度增长，且也通过了α=0.01的显著性水平检验。其他3个指标未通过显著性检验。这在一定程度上说明，吉林省极端降水事件发生频次和程度都有加重趋势。

表2 作物生长季极端降水指标线性变化趋势

图2 GPTDD、GPCDD全年和生长季对比图

图3 TOTDD、CDD、GPTDD和GPCDD年代变化趋势

图4 极端降水指标不同年代不同时段出现频率

图5 极端降水指标的空间分布

图6 极端降水指标线性倾向率的空间变化趋势

对比分析全年和作物生长季内的无降雨日数和最长连续无雨日数两个指标，可以看出，生长季内无降雨日数占全年无降雨日数的比例位于28.4%～39.1%之间，50年平均值为34.5%；从绝对值来看，生长季内无降雨日数位于67～100 d之间，最长的100 d出现在2002年，最短的67 d出现在1971年，生长季内50年平均无降雨日数为86 d，占到整个生长季天数的(153 d)56.4%；全年无降雨日数位于231～268 d之间，最长的268 d出现在1982年，最短的231 d出现在2010年，全年平均无降雨日数为250 d，占到全年总天数的68%。

全年最长连续无雨日数位于18～48 d之间，最长的48 d出现在2008年，最短的18 d出现在1972年，平均最长连续无雨日数为25 d；生长季最长连续无雨日数位于7～16 d之间，平均为11 d。

(2)年代变化趋势

从极端降水指标的年代变化来看，TOTDD从1960年代到2000年代表现为明显的阶梯式上升趋势，从1960年代的245 d增加到了2000年代的256 d，尤其以1980年代到1990年代增长最快，增长了7 d；全年连续最长无雨日数则在1960年代较高，之后从1970年代到2000年代表现为阶梯上升趋势。

生长季无降雨日数和最长连续无雨日数也总体上表现为逐年代上升趋势。GPTDD从1960年代的80 d增长到了2000年代的93 d；GPCDD也从近11 d延长到了13 d。

(3)极端降水指标出现时段的变化特征

从图4可以看出，GPCDD发生在5月的频率减少最为明显，从1960年代的近50%减少到2000年代的20%左右，而发生在5-6月、8-9月和9月的频率都有所增加。TCDD>10发生在5月的频率减少最为明显，发生在8月的频率增加较为明显。同时还可以看出，TCDD>10在生长季内各月份的出现频率有逐渐平均化的趋势；GPRr25在7月、8月出现频率最高，占到整个生长季的70%左右，且随着年代的变化GPRr25发生在各月的频率变化不大。进一步分析GPRr25在7月和8月各旬的出现频率可以看出，大雨天数出现在各旬的频率变化不大，其中以出现在7月下旬的频率最高；GPRr50出现在7月、8月的频率占到整个生长季的80%以上。最高的为1970年代，占到89%，GPRr50出现在5月的频率最低。进一步分析GPRr50在7月和8月各旬的出现频率可以看出，暴雨出现在各旬的频率变化不大，也以出现在7月下旬的频率最高。

2.2 空间变化趋势

(1)极端降水指标空间分布

从图5可以看出，GPTDD和GPCDD总体上表现为从西北向东南递减的趋势，即西北部生长季无降雨日数和最长连续无降雨日数均高于东南部；TCDD>10也表现为西北高于东南的趋势，即东北地区连续无雨日数超过10 d的次数要比西南地区多；GPRr25和GPRr50则总体上表现为从西北向东南递增的趋势，即大雨和暴雨天气在东南地区出现的频率高于西北地区，其中通化市和白山市出现大雨和暴雨的频率最高；这在一定程度上说明东北地区发生极端干旱天气的频率较高，西南地区发生洪涝灾害的频率较高。

(2)极端降水指标线性倾向率变化趋势

从图6可以看出，GPTDD和GPCDD线性倾向率均为正值，即18个站点生长季无降雨日数和最长连续无雨日数均表现为增长趋势，生长季无降雨日数在白山市的东部、延边州、吉林市增长趋势更明显；生长季最长连续无雨日数的倾向率最大为1.13 d/10年，最小为0.17 d/10年，其空间变化规律不明显；而GPRr25和GPRr50在西北部表现为减少的趋势，在东南部表现为增加的趋势。这也再一次印证了西北进一步干旱和东南进一步洪涝的趋势。

3 讨论

全球气候变暖的背景下极端降水亦在发生变化。本文参照前人指标，选取农作物主要生长季这一特殊时段，通过分析吉林省作物生长季内极端降水指数的时空变化特征，明确了50年来无降雨日数、最长连续无雨日数等指标的时空变化趋势。研究结果显示1961-2010年吉林省作物生长季内无降雨日数、最长连续无雨日数均表现为增长的趋势。

前人针对气候变化背景下极端降水变化特征研究，多集中在分析年际和不同季节极端降水指标的时空分布特征。这对于指导农作物生产，避免极端灾害天气的影响仍显不足，因为极端降水发生在农作物生长的不同生育阶段，其对于农作物产量的影响也会大不相同。本文以吉林省为研究对象，基于7个极端降水指标，以月、旬为单位，细致分析了极端降水指标出现在不同时段频率的变化趋势，区别于以往对极端降水指标仅进行年际和季节尺度的分析。所得结论可为农作物生产中预防极端灾害发生、减少极端降水天气对农作物生产的影响提供科学参考。

4 结论

利用1961-2010年吉林省日降水资料，分析了作物生长季内极端降水指标的时空变化特征。研究结果表明：50年来，吉林省作物生长季内极端降水指标5个中有4个呈增长趋势，其中生长季内无降雨日数以3.5 d/10年的速度在增长；生长季连续无雨日数超过10 d出现次数以2.4次/10年的速度在增长，生长季最长连续无降雨日数以0.57 d/10年的速度在增长。

对比分析全年和作物生长季极端降水指标可以看出：生长季内无降雨日数平均占到全年无降雨日数的34.5%；生长季内50年平均无降雨日数为86 d，占到整个生长季56.4%；生长季最长连续无雨日数位于7～16 d之间，平均为11 d。

从极端降水指标出现时段的年代变化来看，GPCDD和CDD>10表现为在各个时段平均分配的趋势。即从1960年代5月出现频率均占50%左右，到2000年代5-9月各月出现频率呈现均等化趋势；GPRr25和GPRr50的出现时段主要集中在7月和8月两个时段，其中以7月下旬频率最高。GPCDD和CDD>10的均等化趋势在一定程度上来说不利用极端灾害的防控。

从极端降水指标的空间分布来看，GPTDD、GPCDD和TCDD>10总体上均表现为从西北向东南递减的趋势，即西北高东南低；18个站点GPTDD、GPCDD、GPRr25和GPRr50这4个指标线性倾向率的空间分布来看，空间变化趋势不明显，GPRr25和GPRr50在西北部地区线性倾向率为负值，即西北部大雨和暴雨出现次数呈减少趋势；GPTDD和GPCDD在各站点都表现为增长趋势。

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Temporal and Spatial Change Analysis of Extreme Precipitation of the Crop Growth Period in Jilin Province

WANG Xiufen and YOU Fei

(InstituteofAgricultureResourcesandRegionalPlanning,CAAS,Beijing100081,China)

Droughtisoneofthemajoragro-meteorologicaldisastersinJilinprovince,extremedroughtseriouslyhamperingcropgrowthandreducingcropyields.Underthebackgroundofglobalclimatechange,floodeventsalsoappearedincreasingly.Basedonthedailyprecipitationdataof18observationalstationsinJilinprovinceduring1961-2000,weselected7extremeprecipitationindicesandanalyzedthetemporalandspatialvariationcharacteristicsofextremeprecipitationindiceswithincropgrowthperiod.Themainconclusionswerelistedasfollows:extremeprecipitationindiceswereallshowedincreasingtrendsexceptGPRr25.GPTDDaccountedfor34.5%ofTOTDDaveragely,accountedfor56.4%oftheentiregrowingseason.TheoccurrencefrequencyofGPCDDandCDD>10ineachperiodtendtotheaveragedistributiontrend.TheoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50mainlyfocusedonJulyandAugust,thehighestoccurrencefrequencyofGPRr25andGPRr50appearedinlateJuly.ThespatialdistributionofGPTDD,GPCDDandTCDD> 10weredecreasingfromthenorthwesttosoutheast.ThespatialchangingtrendoflineartendencyrateofGPTDD、GPCDD、GPRr25andGPRr50werenotobvious,butthelineartendencyratesofGPTDDandGPCDDwereallpositive,andthelineartendencyratesofGPRr25andGPRr50werenegativeinthenorthwestofJilinprovince.ThisstudyisimportantforclearingthechangingsituationofextremeprecipitationinJilinprovince,whichishelpfulforthedisasterdefenseofextremeprecipitation.

extremeprecipitation;thecropgrowthperiod;temporalandspatialchange;Jilinprovince

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016.]

2016-07-12

2016-09-07

国家自然科学基金项目(71303240)

王秀芬(1978-)，女，山西寿阳人，助理研究员，主要从事气候变化及农业风险管理研究. E-mail：wangxiufen@caas.cn

尤飞(1972-)，男，山西偏关人，副研究员，主要从事农业区域发展规划研究. E-mail：youfei@caas.cn

X43；P4；S50

A

1000-811X(2017)01-0090-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.016

王秀芬，尤飞. 1961-2010年吉林省作物生长季极端降水时空变化特征 [J]. 灾害学，2017，32(1)：90-95. [WANG Xiufen and YOU Fei. Temporal and spatial change analysis of extreme precipitation of the crop growth period in Jilin province[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：90-95.