1975—2016年玉树地区气温变化特征分析

王三好

摘要    本文利用全球站点无线电高空探测资料数据集（the Integrated Global Radiosonde Archive，简称IGAR），从中获取玉树近42年的观测数据，并使用Yamamoto法和线性趋势分析法，对玉树地区海拔在3 600～10 000 m之间的年最高温度、最低温度和平均温度及四季平均温度变化进行了研究和突变分析。结果表明，近42年来，玉树地区的年最低温度、最高温度和平均温度的变化总体线性拟合呈现上升趋势;同时通过突变检测得知，玉树年最低温度在2003—2005年发生突变，而年平均温度和年最高温度总体变化比较稳定，其SNR<1。

关键词    气温;变化特征;Yamamoto检验法;线性趋势分析法;青海玉树;1975—2016年

中图分类号    P423.3        文献标识码    A        文章编号   1007-5739（2018）23-0206-01

近几十年来，由于全球变暖对人们的生活和生产产生了很大的影响，所以研究人员希望更加了解全球气温变化，全球高空大气温度的研究开始受到学术界的广泛关注[1-3];并且IPCC在2013年的最新报告中指出，1880—2012年全球平均温度升高了0.85 ℃，2003—2012年平均温度较1850—1900年上升了0.78 ℃，可见全球温度变暖已经是不争的事实[4]。中国气候也已经增暖，与全球同期平均水平相当或略强，但是近几十年年平均温度上升速率却明显高于全球平均水平，变暖过程具有波动性，时空上也有明显差异，其中中国北方气温的增幅比较明显[5-6];可见，国内大部分地区温度也呈上升趋势。玉树位于青海省西南部，平均海拔4 000 m以上，最低点3 510 m，最高点6 621 m。本文对玉树地区近42年的温度变化进行了研究，以期为气象服务提供可靠的理论依据。

1    资料与方法

1.1    研究资料

本文利用IGAR[7]高空探测的玉树地区温度数据，考虑到站点数据的完整性，选择1975—2016年海拔为3 600～10 000 m的0：00和12：00的温度数据进行研究。

式中，选择分别代表基准点前后n1、n2（一般取n1=n2）2段子序列，aver1、aver2分别代表n1、n2的平均值，S1、S2分别代表n1、n2的标准差。连续设置基准点，滑动计算各区域的信噪比，得到信噪比SNR序列。当SNR>1.0为突变，SNR>2.0为强突变。

2    結果与分析

2.1    年最低温度、最高温度以及平均温度的变化趋势

从图1可以看出，年最低温度的最低值为-59.50 ℃（1989年），最大值为 -51.00 ℃（2006年），二者温差为8.50 ℃，且年最低温度总体呈上升的趋势，线性拟合倾向率为0.73 ℃/10年;同时也能看出，年平均温度最大值为-15.00 ℃，最小值为-21.27 ℃，二者相差6.27 ℃，且年平均温度的线性拟合倾向率为0.23 ℃/10年，年平均温度总体趋势是上升的;而由年最高温度可以看出，年最高温度的最大值为29.62 ℃，最小值为20.15 ℃，二者温差为8.47 ℃，同时年最高温度的线性拟合倾向率为0.13 ℃/10年。

2.2    年最低、最高以及平均温度的Yamamoto突变特征分析

本文为了进一步探究玉树地区的年最低温度、最高温度和平均温度的变化特征，使用Yamamoto法对数据进行检测分析。结果发现，近42年来玉树最低温度在取子序列为5：00—7：00，其最低气温在2003—2005年均发生气温突变，且其SNR分别为1.52、1.28、1.08;而玉树地区年平均温度和年最高温度变化比较平稳，无论其子序列如何取值，均有SNR<1。因此，其气温总体波动不大，变化比较平稳。

3    结论

本文利用Yamamoto方法和线性趋向分析方法，对1975—2016年玉树地区海拔3 600～10 000 m的大气温度变化及突变进行分析。结果表明，年最低温度、平均温度和最高温度的线性拟合倾向率都>0，分别为0.73、0.23、0.13 ℃/10年;其中年最低温度的最大值为 -51.00 ℃，最小值为-59.50 ℃，相对于年平均温度和年最高温度来说，其温差最大，为8.50 ℃;通过突变检验分析可知，玉树地区年最低温度在2003—2005年发生气温突变，而年最高温度和年平均温度变化比较平稳，总体变化不大。

4    参考文献

[1] MEARS CA，WENTZ FJ.The effect of diurnal correction on satellite- derived lower tropospheric temperature[J].Science，2005，309（5740）：1548-1551.

[2] IPCC.Climate Change 2007：The physical science basis[M].Cambridge，UK：Cambridge University Press，2007.

[3] HERMAN B M.Satellite global and hemispheric lower tropospheric tem-perature annual temperature cycle[J].Remote Sensing，2010，2（11）：2561-2570.

[4] IPCC.Climate Change 2013：The physical science basis-findings and lessons learned[M].Vienna：EGU General Assembly Conference，2014：16.

[5] 孙娴，林振山.经验模态分解下中国气温变化趋势的区域特征[J].地理学报，2007，62（11）：1132-1141.

[6] 张一驰，吴凯，于静洁，等.华北地区1951—2009年气温、降水变化特征[J].自然资源学报，2011，26（11）：1930-1941.

[7] 陈哲，高杰，杨旭.IGRA全球站点探空数据集及其资料质量状况分析[J].气象与环境学报，2013（5）：106-111.

[8] 所甜甜，常军，邱文君.中国平均最高气温突变分析[J].山东师范大学学报（自然科学版），2013，28（2）：88-92.