长沙早稻生长季气候资源变化特征及预测分析

章竹青，陈朝晖，邱庆栋，邓大海

（长沙市气象局，湖南 长沙 410205）

长沙早稻生长季气候资源变化特征及预测分析

章竹青，陈朝晖，邱庆栋，邓大海

（长沙市气象局，湖南 长沙 410205）

利用1961～2015年早稻生长季内平均气温、降水量、日照等资料，采用M-K非参数检验、R/S方法及小波变换等方法分析了长沙地区早稻生长季农业气候资源的变化情况。结果表明：长沙地区，1961～2015年期间，热量资源上升趋势显著，在2001年发生突变，稳定通过10℃初日明显提前，突变年份出现在2005年；降水量的波动变化存在28和5 a时间尺度的主周期，目前处于雨水偏多期，未来9 a内呈逐渐转少趋势；日照时数存在15、22 a时间尺度的周期波动变化。根据上述结果建议：早稻播种期可提前5～7 d；可将早稻早熟品种换种生育期相对较长、产量相对较高的中迟熟品种，以提高早稻产量。

早稻生长季；气候资源；特征及预测分析；长沙

长沙是我国重要的水稻优势产区，也是国内两个粮食自给自足的省会城市之一。全市粮食播种面积37.289万hm2，总产248万t。其中早稻面积14.7万hm2，总产量92.4万t，占粮食总产量的37%。长沙气候温和湿润，热量资源丰富，雨水充沛，光照充足，光热水相对集中在春夏季节。近年来，随着气候逐渐变暖，长沙地区农业气候资源发生了新变化。为了充分利用气候资源，实现农作物高产、优质丰收，对气候资源变化的预测和研究显得十分必要。

近年来，许多学者对全国各地农业气候资源进行了大量分析和研究，得出的共性结论为热量资源显著增加，水资源、光资源变化特征差异明显。廖玉芳等[1]研究指出：湖南地区近年来≥15℃等界温度的时间显著提前，而≥0、5、10、20℃的时间均无明显变化；水资源变化不明显，光资源呈减少趋势。尹宝蓉等[2]指出：进入21世纪后，湘谭地区稳定通过11℃的日期波动较大；廖春花等[3]指出，21世纪初长沙年平均气温开始显著增暖但并未发生突变；马树庆等[4]研究发现吉林省稳定通过10℃的初日有逐年提前的趋势，郭瑞鸽等[5]研究发现，自20世纪90年代以来，江西省稳定通过10℃的初日明显越来越早。这些结果为农业气候资源研究做出了积极贡献，但较少涉及混沌特性、突变分析以及对未来变化趋势的分析和研究。笔者利用长沙地区（1961～2015年）早稻生长季内热量资源，通过Mann-Kendall法进行趋势和突变分析，采用R/S方法对未来变化状况进行预测分析；降水量和日照时数则采用小波法分析其振荡周期性，以期为长沙水稻生产种植模式调整提供技术支撑。

1 资料与方法

1.1 资料来源

资料来自于湖南省气象台资料室提供的长沙1961～2015年日平均气温、日降水资料及日照时数。

1.2 研究方法

第一步，分析热量资源（早稻生长季内平均气温、≥10℃的活动积温、稳定通过10℃初日）、降水量及日照时数总体变化趋势；第二步，将有显著变化的热量因子进行突变分析；第三步，利用突变年份分割时间序列进行R/S分析，根据Hurst指数预测未来一段时间内的变化趋势；第四步，采用小波变换分析降水因子和光照因子的振荡变化、周期特性及未来趋势。

1.2.1 Man-Kendall趋势检验及突变检测 假设H0为时间序列数据(x1，x2，…，xn)，定义检验统计量S：

M-K统计量Z为：

在双边趋势检验中，对于给定的置信水平α，若|Z|≥Z1-α/2，则气候因子存在明显的上升或下降趋势；若Z的绝对值小于1.28时，说明变化趋势不显著；如果1.28≤|Z|≤1.64时，认为通过了0.05的显著性检验；若|Z|≥2.32时则通过了0.01显著性检验。

M-K突变检验可以确定气候因子突变开始的时间。首先，定义统计量Sk，分别计算顺序列和逆序列标准差UF和UB，给定显著性水平，如α=0.05，那么临界值U0.05=±1.96。绘出UF和UB两个统计量及±1.96曲线图，若UF与UB两曲线在±1.96临界线区域中出现交点，可知气候因子发生突变的时间[6-7]。

1.2.2 R/S方法 R/S法是由Hurst提出的一种可以分析时间序列分形特征和长期记忆过程的方法。它是根据时间序列的标准差和重标极差算出Hurst 指数。0＜H≤0.5时，说明时间序列是反持久性的或逆状态持续性的，即气候因子后一时间段的变化状况与前段相反；0.5＜H≤1时，则气候因子的变化趋势与前段变化趋势相同，H值越大相同趋势越明显[8]。

1.2.3 小波变换 小波变换是空间（时间）和频率的局部变换，通过伸缩和平移等运算功能可对气候因子进行多尺度的细化分析，它不仅可以给出气候序列变化的尺度，还可以显现出变化的时间位置，有效预测气候变化趋势。利用MATLAB软件分析长沙早稻生长季降水量和日照时数的振荡和周期性[9-10]。

2 结果与分析

2.1 长沙地区早稻生长季热量资源变化趋势

图1中（a2）和（b2）分别为长沙早稻生长季内平均气温和≥10℃的活动积温的线性趋势变化图。经线性检验，平均气温和≥10℃的活动积温的上升趋势显著，倾斜率分别为0.22/10 a和50.15/10 a。由图1（a1）和（b1）可知，20世纪早稻生长季内平均气温和≥10℃的活动积温基本上UF＜0，说明趋势是下降的，但不明显；21世纪初开始UF＞0，说明开始出现上升趋势，并且两曲线相交于2001年，处于两信度线（±1.96）区域内，因此长沙早稻生长季内平均气温和≥10℃的活动积温时间序列的突变点均在2001年。由图1（c1）可知，稳定通过10℃日期在20世纪60～90年代UF＞0，说明稳定通过10℃日期有所推迟，在2002年以后UF＜0，表明21世纪初开始提前，UF、BF两曲线相交于2005年，说明发生突变年份在2005年。

由表1可知，平均气温和≥10℃的活动积温在1961～2000年呈弱下降趋势（气温|Zc|=|-0.640|＜Z0.05=1.96，≥10℃的活动积温Zc=-0.007，Hurst指数分别为0.98和0.66，均大于0.5，具有持续性；对2001～2015年的温度和积温变化进行M-K单调趋势检验（Zc=-0.15和-0.33）证明了这点。由于热量因子在2001～2015年的Hurst指数分别为0.93、0.77，因此可以预测2015年以后较短时期内，温度和积温也将呈微弱下降趋势。但从1961～2015年整个时间序列来看，温度、积温上升趋势显著（Zc分别为3.270、3.280，通过了0.01信度检验），其Hurst指数为0.93和0.85，具有较强的持续性，说明早稻生长期热量资源趋于丰富。而稳定通过10℃初日|Zc|=|-2.230|＞1.96，提前趋势通过了95%信度检验，其Hurst为0.86，也说明稳定通过10℃初日未来将呈明显提前的趋势。

表1 热量因子R/S分析及M-K单调趋势检验

2.2 长沙地区早稻生长季降水资源变化趋势

早稻生产需水量约500 mm。由图2可知，长沙地区早稻生长期间水资源充沛，平均为825.4 mm；最多为1 164.8 mm，出现在1969年；最少为412.6 mm，出现在2007年；最多与最少之间相差近3倍；经M-K单调趋势检验，得出1961～2015年长沙地区降水量的M-K单调检验整体Zc=0.380＜Z0.05，变化趋势不显著，呈弱上升趋势。利用matlab 工具箱中Morlet连续复小波进行变换对降水因子进行小波时频分析。

图1 1961～2015年长沙热量资源序列突变检验及线性变化趋势

图2 1961～2015年长沙降水量变化曲线

从图3和图4中可以看出，降水因子在1961～2015年时间序列中存在4类时间尺度的振荡周期。其中，在28 a左右时间尺度上出现了多—少交替的准3次振荡；在5 a时间尺度上存在准16次震荡；28 a时间尺度方差贡献最大，为降水振荡变化的第一主周期，平均周期为18 a，在1961～2015年分析时段上周期稳定具有全域性。目前正值区仍未闭合，说明当前正处于降水量偏多期，未来9 a内呈逐渐转少趋势。

图3 1961～2015年长沙降水量小波系数实部等值线

图4 1961～2015年长沙降水小波方差

2.3 长沙地区早稻生长季光能资源变化趋势

阳光是水稻生长发育不可缺少的条件，长沙光能资源较丰富。由图5可知，1961～2015年早稻生长期间日照时数平均为600.8 h；日照总量最多达775.0 h，出现在2013年；最少为418.1 h，出现在1999年；整体波动较大，极差达356.9 h。经M-K趋势检验，|Zc|=|-0.12|＜Z0.05=1.96，呈下降趋势，但未通过0.05信度检验。

图5 1961～2015年长沙早稻生长季日照时数变化曲线

由图6和图7可知，长沙早稻生长季1961～2015年日照时数存在5、11、15、22 a 4类时间尺度的周期振荡，其中15 a尺度为第一主周期，出现了多—少交替的准6次振荡，22 a时间尺度为第二主周期，出现多—少交替准4次振荡，目前虚线已出现闭合中心，未来5 a将逐渐转多。

3 结 语

通过对长沙早稻生长季气候资源进行R/S分析、M-K非参数检验以及小波分析，得到如下结果。

（1）通过M-K非参数检验，长沙早稻生长期间热量因子（平均气温和≥10℃的活动积温）序列突变点发生在2001年，根据Hurst指数可预测未来热量资源仍趋充沛；稳定通过10℃日期在21世纪初提前并在2005年发生突变，Hurst指数可预测未来仍趋提前。

图6 1961～2015年长沙日照时数小波系数实部等值线

图7 1961～2015年长沙日照小波方差

（2）长沙早稻生长季降水量充足，其变化存在着5、11、18以及28 a时间尺度的周期变化；其中，28 a为第一主周期，经历了多—少交替3次准振荡；平均周期为18 a，目前仍处于偏多时期，未来9 a内降水量逐渐转少趋势。建议科学调度降水资源，做好后期晚稻用水准备。光照资源下降趋势不明显，其波动变化存在15和22 a的主周期，目前虚线已出现闭合中心，未来5 a将逐渐转多。

（3）建议早稻播种期可提前5～7 d；可将早稻早熟品种换种生育期相对较长、产量相对较高的中迟熟品种，以提高早稻产量。

[1] 廖玉芳，彭嘉栋，崔 巍. 湖南农业气候资源对全球气候变化的响应分析[J]. 中国农学通报，2012，28（8）：287-293.

[2] 尹宝蓉，彭辉志，毛贻武，等. 湘潭早稻生长季农业气候资源分析及生产建议[J]. 长沙气象，2015，15（15）：70-76.

[3] 廖春花，刘甜甜，林 海，等. 长沙近57年气温变化特征分析[J].气象与环境科学，2008，31（4）：21-24.

[4] 马树庆，袭著香. 吉林省农业界限温度条件变化规律研究[J]. 地理科学，1999，19（1）：63-68.

[5] 郭瑞鸽，刘寿东，杜筱玲. 江西气温稳定通过10℃初日变化及其对双季早稻物候期的影响[J]. 中国农业气象，2011，32（1）：12-16.

[6] 张富翔，丁生祥，金元锋，等. 近47年伺德地区气候突变特征分析[J]. 安徽农业科学，2008，36（20）：8719-8722.

[7] 刘春玲，许有鹏，张 强. 长江三角洲地区气候变化趋势及突变分析[J]. 曲阜师范大学学报（自然科学版），2005，31（1）：109-114.

[8] 许幸芝，李志刚，马 刚. 基于R/S和Mann-Kendall的天山北坡气候变化趋势预报[J].水利科技与经济，2013，19（2）：17-20.

[9] 魏凤英. 现代气候统计诊断与预测技术[M]. 北京：气象出版社，2007.

[10] 康 玲，杨正祥，姜铁兵. 基于Morlet小波的丹江口水库入库流量周期性分析[J]. 计算机工程与科学，2009，31（11）：149-152.

（责任编辑：成 平）

Characteristic of Climate Change and Forecast Analysis during Early Rice Growth Season in Changsha

ZHANG Zhu-qing，CHEN Zhao-hui，QIU Qing-dong，DENG Da-hai
（Changsha City Bureau of Meteorology, Changsha 410205, PRC）

Collecting 1961-2015 rice growing season average temperature, precipitation, sunshine and other information, using the M-K nonparametric test, R/S method and wavelet transform, climate change during the growth season of early rice were analyzed. The results showed that: firstly, the heat resources rise significantly, stable through abrupt change occurred in 2001.10℃ first day was earlier, the mutation year appeared in 2005. Secondly, fluctuations in precipitation are 28 and 5 years main cycle time scale, is currently in the wetter period, the next 9 years is gradually less trend; thirdly, sunshine has 15 years, 22 years scale period fluctuation. The suggestions were put forward such as: early sowing date can be 5-7 days in advance; and the rice early maturing varieties in growth period is relatively long, relatively high yield of late maturing varieties, in order to improve the yield of rice.

early rice growth season; climate resources; characteristic analysis and prediction; Changsha

S164

：A

：1006-060X（2017）02-0049-04

10.16498/j.cnki.hnnykx.2017.002.014

2016-11-14

湖南省气象局重点课题（XQKJ17A001）； 长沙市气象局课题（2016）

章竹青（1961-），女，湖南长沙县人，高级工程师，主要从事气象服务及应用气象。

陈朝晖