1951~2014年中国北方地区气温突变与变暖停滞的时空变异性

梁珑腾,马 龙,刘廷玺,孙柏林,周 莹



1951~2014年中国北方地区气温突变与变暖停滞的时空变异性

梁珑腾,马 龙*,刘廷玺,孙柏林,周 莹

(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 010018)

基于1951~2014年中国北方及周边地区357个气象站点平均最低气温、平均气温和平均最高气温年(月)数据,采用M~K检验等方法,分析了中国北方地区3类气温突变和变暖停滞特征的时空变异性.结果表明:研究区3类气温整体突变年(1978~1999年、1981~2002年、1981~2005年)、分布广泛的普遍突变年(1988年、1989年、1997年)及范围(3a)均依次变晚.整体上,突变年随纬度降低变晚,东北突变早于西北和华北地区.变暖停滞集中于1998和2007年及其前后,3类气温亦依次变晚(1994~2007年、1995~2009年、1998~2010年),由黄河流域中段向其他方向越来越晚.突变至变暖停滞周期整体随纬度降低缩短(3~30a),突变越早周期越长.西北地区突变与变暖停滞前后各时段均值温差最大(2.4℃),温差在1℃左右站点分布最广泛.各时段升(降)温速率整体依次在0.01℃/10a、0.05℃/10a、-0.03℃/10a左右站点分布最广泛,突变后升温最快(0.02~0.16℃/10a),且西北地区对升温贡献最大,变暖停滞后东北地区对降温贡献最大,2时段按平均最低气温、平均最高气温、平均气温顺序升(降)温速率递减.3类气温波动程度减弱,整体随纬度降低.高纬度、高海拔和山地地区突变和变暖停滞较周边地区偏早或偏晚,特征值较大.整个北方地区3类气温突变、变暖停滞、突变与变暖停滞时间及各时段特征值各自具有自身一致性的普遍规律.

气温；突变；变暖停滞；时空变异性；中国北方地区

气候突变表现为气候在时空上从一个统计特征到另一个统计特征的急剧变化[1].近2000年来,冰期和间冰期气候均发生过突变[2],冰芯[3]、孢粉[4]等亦证明其广泛性.在中亚[5]、西地中海[6]以及中国华北平原[7]、青藏高原[8]等地区广泛开展了气候突变研究,研究表明,20世纪全球经历了3次较为明显的气候突变[9],但全球不同地域不同时段表现不同,中亚地区在20世纪80年代发生暖湿变化[5],西地中海[6]和中国华北平原地区[7]分别在2005年和1991~1994年出现气候突变,青藏高原则在20世纪80年代和90年代发生气温突变[8].

气候突变后的变暖停滞是指气温在达到最高后,不再上升甚至呈下降趋势.Carter[10]率先发现该现象,后逐渐得到重视,《Nature》亦将全球气候变暖停滞评选为“2014年十大科学事件之一”[11].但全球变暖是否真正停滞争议不断[12].研究表明,欧亚大陆[13]、中国[14]、北大西洋[15]、北半球热带外大陆[16]等地区在突变后出现变暖停滞现象,全球在30º~40ºN及40º~60ºS出现两个变冷带[17],中国黄河流域年(季)各类气温在1997~2007年间发生变暖停滞[18],Easterling[19]等认为全球变暖停滞很可能始于1998年,2000年后全球变暖开始减弱甚至停止变暖.而部分学者则认为该现象只是长期气候变化中的小波动[20].

中国北方地区范围广、气候类型多,极具代表性和典型性,针对它开展的气温变化研究已有很多,涉及整个北方地区[21]以及在其内的华北[22]、西北地区[23]等;涉及的研究对象包括年(季)平均气温[21-23]等;突变检验使用M-K[22-23]、滑动T检验[21-22]等,涵盖的气象站最多在150个左右[21-22],数据序列长度多在50a左右.研究表明,北方地区气温大多在20世纪80年代中后期发生显著突变[21-22].

综上所述,国内外气候突变研究普遍存在气象测站密度偏小、数据序列偏短的问题,中国北方地区亦如此,且研究区域普遍较小(属中国北方内部典型区域),气温突变年份和特征值多由研究区整体或分区平均水平得出,不能体现空间变异性.有关变暖停滞的研究时间序列亦较短,多介于1998~2012年,1998年是相关学者认为的全球综合停滞年,在一定程度上忽略了区域异质性,特别针对中国北方地区的研究较少,使用大范围高密度站点揭示气温突变与变暖停滞现象及其特征空间变异性缺乏相应成果.基于此,本文以1951~2014年中国北方及其周边357个高密度气象站点的平均气温、平均最低气温、平均最高气温年(月)数据为基础,开展中国北方地区气温突变与变暖停滞的时空变异性研究.

1 研究区概况、数据与方法

1.1 研究区概况

中国北方地域辽阔(图1)(75.14°~132.58°E, 33.24°~53.28°N),包括西北(新疆、青海、甘肃、宁夏、陕西、内蒙古西部)、华北(河北、山东、河南、山西、内蒙古中部)和东北(黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古东部)[24],东西横跨三级阶梯,地势差大,山脉、丘陵、盆地、平原、沙漠等地貌复杂多样,气候差异显著,降水介于50~1200mm之间,气温介于-13~23℃.

1.2 数据来源

本次使用的气象站点共计357个,分布在中国北方及其周边地区(图1).使用的资料为这些站点自建站以来至2014年的平均最低气温、平均气温和平均最高气温年(月)数据.数据来源于中国气象数据网整编资料,各气象站点各类气温数据无明显突变点和随机变化,数据变化相对均一和一致,数据可靠,可以代表研究区气温状况.

图1 研究区及气象站点分布

1.3 数据处理及使用的方法

1.3.1 对于缺测数据的插补延展,采用相关及回归分析法.插补后形成各站点1951~2014年统一时间序列.

1.3.2 对于气温突变检验采用Mann~Kendall非参数统计法,当UF与UB线交点位于信度线之内,且只有一个交点时,此交点即为突变年份.两条线交点位于信度线之外或检验出多次突变点时,使用滑动T检验法进行进一步复核确定.

1.3.3 对于气温突变后变暖停滞年份的确定,采用气温年序列及分阶段趋势线与3~5a滑动值序列及分阶段趋势线相结合的分析方式进行确定.

1.3.4 采用气候倾向率法分析气温变化趋势.气温变化剧烈程度用变异系数表示[24].

1.3.5 对突变与停滞年份及其前后特征值的空间变异性使用克里金插值进行分析.

2 结果分析

2.1 气温突变与变暖停滞年份的确定

图2 东北、华北和西北地区代表站点平均气温突变年份M-K检验

图3 东北、华北和西北地区代表站点平均气温年际突变与变暖停滞时间序列变化

本文对357个站点3类气温年际序列突变与变暖停滞年份进行了检验确定,其中突变与变暖停滞年份检验、时间序列变化以东北、华北和西北地区各自代表站点图示给出,见图2和图3.

2.2 突变与变暖停滞年份的时空变异性

2.2.1 突变年份的时空变异性 图4为研究区平均最低气温、平均气温和平均最高气温1951~ 2014年年际突变年份空间分布情况.

由图4可知,平均最低气温整体随纬度降低突变变晚,新疆阿尔泰山地区和东北西北部突变最早(1978~1981年),在1990年代突变最广泛(35°~40°N左右),其面积约占研究区的1/2,新疆南部、青南高原和河南省宝丰地区突变最晚(1990年代末).东北地区(1978~1987年)整体早于华北(1981~1999年)和西北地区(1981~2002年).海拔较高且山地富集的山西北部(1990~ 1993年)和甘肃北山地区(1993~1996年)比周边地区突变偏晚.特别是在东北地区,由东北中部向北越来越早,向南规律相反.结合图2、图3代表性站点类似所示及所有站点时间序列,采用时间序列分析方法分析(下同)表明,中国北方地区,整体突变于1988年左右(1988~1990年),站点广泛分布于整个北方地区,且突变时间具有一致性.

平均气温整体随纬度降低突变变晚,新疆西北部和东北塔河地区突变最早(1975~1978年),东北西北部、三江平原和新疆天山以北地区次之(1978~1981年),青南高原最晚(1993~2002年).东北 (1978~1990年) 整体早于华北(1981~1999年)和西北地区(1981~2005年),与东北和华北地区在1980年代中后期突变、西北地区于1990年代前期突变[22]整体一致.东北地区整体由东向西突变变晚,华北和西北地区与研究区整体趋势一致.山西北部(1987~1990年)和甘肃北山(1993~1996年)与平均最低气温规律一致;青海地区随纬度降低突变变晚(1990~2002年),(1990~1999年)空间变化速度更快.研究区整体突变于1989年左右(1988~1990年),站点广泛分布.

图4 研究区3类气温年际突变年份的空间分布及各突变年份范围的站点数量分布

平均最高气温整体随纬度降低突变变晚,新疆准噶尔盆地、呼伦贝尔高原和三江平原突变最早(1970年代末),3地区海拔均低于周边地区;青南高原突变最晚(1999~2005年),向北越来越早.东北地区(1981~1993年)整体早于华北(1987~2002年)和西北地区(1987~2005年),吉林以北地区,由东北平原(1987~1990年)分别向东、西方向突变变早,以南(含吉林)自东向西突变逐渐变晚(1987~1993年);西北地区,处于中国地势第一级阶梯(平均海拔在4000m以上)的塔里木盆地南部及青海地区,突变均晚于1996年,海拔偏低的柴达木盆地突变亦较晚(1999~2002年).同样,中国北方整体突变于1994~1996年,另有1997年突变站点较多(42个),主要分布在40°N以南地区.

综上所述,平均最低气温、平均气温、平均最高气温整体上突变依次变晚(1978~1999年、1981~2002年、1981~2005年),与中国北方地区整体在20世纪80~90年代突变[41]的结论基本一致.3类气温整体均随纬度降低突变变晚,且均在新疆西北部和东北北部最早,平均气温(1975~ 1978年)较平均最低气温和最高气温早3~6a,青南高原突变最晚,气温显著快速变化有所滞后,可能是积雪增加导致的反照率增加和冰川融化吸热对增温有减弱作用所致[25].整体上,平均最高气温(1996~2005年)、平均气温(1993~ 2002年)、平均最低气温(1993~1999年)依次变早,较吕少宁等[8]研究所得的青藏高原地区1980年代和1990年代均发生突变结论整体偏晚.整体上看,3类气温在东北地区空间变化规律不一致,突变年份分别早于华北和西北地区6~12a和1~15a.除随经纬度变化外,3类气温在山地和高海拔地区突变偏晚,突变年份随海拔垂直变化显著,可能与地球自转和太阳黑子周期长度有关[26].此外,柴达木盆地突变较周围地区晚,多年平均降水量低于50mm,而多年平均降水量超过800mm的华北平原南部突变亦很晚,表明降水条件与气温突变“正负”相关关系在研究区东西部可能相反.中国北方地区各类气温突变集中在单年或年份范围方面具有各自一致性的普遍规律.

2.2.2 变暖停滞年份的时空变异性 研究区平均最低气温、平均气温和平均最高气温年际停滞年份的空间分布情况见图5,3类气温突变至变暖停滞周期的空间分布情况见图6.

由图5、6可知,各地区3气温在1998年和2007年变暖停滞最集中.平均最低气温变暖停滞年份整体由东北向西南方向逐渐变晚,东北西北部(1990年代前期)停滞最早,内蒙古中西部(浑善达克沙地以西, 1998~2003年)次之,自西向东与祁连山脉、黄土高原和大兴安岭相接,以该地区为中心向其他方向(除东北北部)停滞变晚,新疆西北、西南部和青海南部停滞最晚(2007年前后),3地区均处于或邻近高原山地气候区.西北地区由东向西停滞变晚(1998~2007年),华北地区与之规律相反(2000~2006年),东北地区随纬度升高停滞变晚(1994~2006年).整体上看,突变至停滞周期随纬度降低逐渐缩短,东北和新疆西北部周期最长(9~24a),华北次之,西北地区(新疆地区除外)较短(9~15a),且北山、青南高原、黄土高原西部和太行山南部地区周期最短(9~12a).中国北方地区整体变暖停滞于1998年左右(1997~1999年)和2007年左右(2006~2008年),停滞时间具有一致性.于1982年突变、1998年停滞的站点广泛分布并主要集中于阴山地区和东北平原西部;于1994年突变、2007年停滞的站点广泛分布并主要集中于黄土高原和黑龙江南部.于1980~1982(1994~1996)年突变、1997~ 1999(2006~2008)年停滞的站点分布最广泛.

平均气温在东北西北部停滞最早(1990年代初),其次是黄河流域中段(1998~2000年)次之,由内蒙古中西部向东沿黄土高原北缘延伸至华北平原北部,向其他方向逐渐变晚,青南高原最晚,部分地区晚于2008年.东北地区,东北平原北部至呼伦贝尔高原一带停滞最晚(2006~ 2009年),由该区域分别向西北和东南方向停滞越来越早;华北地区由西向东停滞逐渐变晚(1997~2006年);西北地区,其东北部(内蒙古中部到黄土高原东北部地区)停滞最早,集中于1998年.整体上,随纬度降低周期逐渐缩短,东北地区(18~27a)长于华北和西北地区(6~18a);新疆西北部周期最长达30a,甘肃和陕西南部(秦岭地区)最短(3~6a).研究区整体变暖停滞亦发生于1998年左右(1997~1999年)和2007年左右(2006~2008年),相应站点广泛分布.于1989年突变、1998年停滞的站点亦广泛分布并主要集中于黄土高原和华北北部,于1982年突变、2007年停滞的站点分布广泛(除黄土高原地区);于1994年突变、2007年停滞的站点广泛分布并主要集中于黄土高原和黑龙江南部;于1988~1990(1992~1994)年突变、1997~1999(2006~2008)年停滞的站点分布最为广泛.

平均最高气温停滞年份整体变化趋势与平均气温基本一致,黄河流域中段最早,集中于1998~ 1999年,青海南部最晚(2006~2010年),有16个站晚至2010年.东北地区自东向西停滞变晚,大兴安岭一带较晚(2006~2009年);华北地区与之相反(2000~2006年);西北地区整体自东向西停滞变晚,新疆整体由西南向东北方向停滞变晚,准噶尔盆地地区周期最长(24~27a).整体随纬度降低周期缩短,且东北(9~24a)、华北(3~15a)、西北地区(3~12a)依次缩短.研究区整体停滞于1998年左右(1997~1999年)和2007年左右(2006~2008年),站点广泛分布.于1994年突变、1998年停滞的站点广泛分布并主要集中于甘肃西部向东至黄土高原一带;于1994年突变、2007年停滞的站点则广泛分布于黄土高原外的其他地区.于1992~1994(1994~1996)年突变、1997~ 1999(2006~2008)年停滞的站点分布最广泛.

综上,整体上按平均最低气温(1994~2007年)、平均气温(1995~2009年)、平均最高气温(1998~2010年)顺序停滞依次变晚.在东北西北部,平均气温和平均最低气温均停滞最早(1990年代前期),平均最高气温较晚(2007年前后).东北地区3类气温停滞年份空间变化规律不一致;华北地区由东向西停滞越来越早;西北地区有2个中心区域,一是黄河流域中段(内蒙古中部到黄土高原东北部,102°~117°E,37°~ 42°N),3类气温由该区域向其他方向停滞年份逐渐变晚,这可能与蒙古至河套平原方向的大气环流有关[27],二是青南高原(2006~2010年),停滞年份向其他方向越来越早.3类气温变暖停滞年份集中于1998年和2007年及其前后,整体晚于众多学者认为的全球综合变暖停滞年(1998年)[14-15],相应结论与中国北方地区黄河流域内蒙古段年气温在2007年发生停滞研究结论一致[18].整体上看,东北和新疆西北部周期最长(12~24a、18~30a、12~27a),华北次之,西北地区最短(不含新疆西北部,9~15a、3~18a、3~15a),随纬度降低周期逐渐缩短,与纬度越低突变越晚的规律相统一;特别地,东北北部突变最早(70至80年代中期),突变至变暖停滞周期较长(18~27a).整个中国北方3类气温突变与变暖停滞时间集中在单年或年份范围方面具有各自一致性的普遍规律.

2.3 突变与变暖停滞前后特征值的时空变异性

将3类气温分3个时段,统计分析各时段特征值的时空变异性.3个时段分别为T1时段(1951年~突变年)、T2时段(突变年~停滞年)和T3时段(停滞年~2014年).

2.3.1 各时段气温均值差的时空变异性 图7中,A列为T2时段均值与T1时段均值差值的空间分布情况,B列为T3时段均值与T1时段均值差值的空间分布情况,C列为T3时段均值与T2时段均值差值的空间分布情况.

由图7可知,A列,平均最低气温均值差空间差异最大(0.6~2.2℃),平均气温次之,平均最高气温最小(0.6~1.2℃).整体上3类气温温差在西北地区最大(0.8~2.2℃、0.8~1.6℃、0.8~1.2℃),东北次之,华北地区最小(1.2~2℃、0.6~1.2℃、0.6~1 ℃).平均最低气温整体随纬度降低温差逐渐减小,温带季风气候区与整体趋势一致,温带大陆性气候区在山地和高海拔地区温差较大,亚热带季风气候区与之规律相反;高原山地气候区自东向西温差逐渐增大;山西北部和新疆阿尔泰山地区温差最大(2~2.2℃),研究区东南部(40°N以南青海省以东)整体偏小.平均气温整体随纬度降低温差逐渐减小,各气候区空间变化趋势与平均最低气温基本一致;新疆阿尔泰山地区温差最大(1.4~1.6℃),华北平原中部温差最小(0.6~0.8℃).平均最高气温在空间上呈经向分布,分别由东西两侧(0.6~0.8℃)向研究区中部方向温差逐渐增大至1~1.2℃.中国北方地区平均最低气温温差整体在1.2℃左右(1.1~1.3℃)的站点分布最广泛并主要集中于东北东南部、华北和黄土高原地区;平均气温和平均最高气温分别在0.9℃左右(0.8~1℃)和1℃左右(0.9~1.1)的站点占比最大,其数量均自东向西逐渐减少.

B列,平均最低气温均值差空间差异最大(0.8~2.4℃),平均气温次之,平均最高气温最小(0.2~1.2℃).整体上3类气温温差在西北地区最大(0.6~2.4℃、0.8~1.8℃、0.6~1.2℃),东北地区次之,华北地区最小(0.8~1.8℃、0.8~1.2℃、0.2~1 ℃).平均最低气温整体随纬度降低温差减小,各气候区空间变化趋势与A列平均最低气温基本一致;新疆西北部温差最大(2.2~2.4℃),陕西南部温差最小(0.6~1.2℃).平均气温空间变化趋势与平均最低气温相似,五台山地区温差最大(1.8~2 ℃),研究区东南部温差最小(0.8~1℃).平均最高气温温差在110°E以东地区,由东向西温差由0.2 ℃逐渐增大至1.2℃,110°E以西地区整体随纬度降低温差减小.新疆地区,3类气温均由塔里木盆地向南北两侧温差逐渐增大,且向北增速更快.中国北方地区平均最低气温温差在1℃左右(0.9~1.1℃)的站点占比最大,广泛分布并主要集中于东北东南部和秦岭地区;平均气温则在1.2℃左右的站点占比最大,广泛分布并主要集中于黄土高原及东北东部地区;平均最高气温在0.8℃(0.7~0.9℃)左右的站点占比最大,在研究区分布广泛.

C列,平均气温均值温差空间差异最大(-0.6~0.8℃),平均最高气温次之,平均最低气温最小(-0.2~0.4℃).整体上3类气温温差在西北地区最大(-0.2~0.4℃、-0.4~0.6℃、-0.4~0℃),华北次之,东北地区最小(-0.2~0.2℃、-0.4~0.4℃、-0.6~0℃).平均最低气温整体随纬度降低温差逐渐减小,新疆西北部、青海中西部和内蒙古河套平原北部地区最大(0.28~0.35℃),呼伦贝尔高原和渤海西北部沿岸地区最小(-0.13~-0.06℃).平均气温整体上随纬度降低温差逐渐减小,温带季风气候区随纬度降低温差逐渐增大,高原山地气候区与之相反,温带大陆性气候区和亚热带季风气候区规律与A列平均最低气温基本一致.平均最高气温整体上随纬度降低温差逐渐减小,西北地区温差在0℃以上的地区(40°N以北,75°~ 115°E)自西向东呈带状分布;在东北地区,由其中部地区(-0.6~-0.4℃)向南北两侧逐渐增大至-0.2~0℃;华北和西北地区温差均随纬度降低逐渐减小(-0.4~0.2℃).中国北方地区平均最低气温温差在0℃左右的站点占比最大,广泛分布并集中于东北、华北和西北东南部地区;平均气温和平均最高气温温差分别在0.1℃左右和0.9℃左右(0.8~1℃)的站点占比最大,亦广泛分布.

图7 研究区3类气温在3个时段平均值差值的空间分布

综上所述,A、B、C列平均最低气温温差的空间变化差异整体最大(0.6~2.2℃、0.4~ 2.4 ℃、-0.2~0.4℃),平均气温次之,平均最高气温最小(0.6~1.2℃、0.2~1.2℃、-0.6~0.2℃),且均在西北地区温差最大(最大达2.4℃),华北地区最小(最大达1.2℃).温差最大值均出现在高纬度、高海拔或山地富集地区,研究区东南部整体温差最小.平均最低气温和平均气温各时段温差在3大地区随纬度降低温差减小;在季风气候区,A、B两列差值随纬度降低逐渐减小,C列与之相反;温带大陆性气候区, 3列均在山地和高海拔地区较大,最大达2~2.2℃、2.2~2.4℃、0.6~0.8℃;高原山地气候区整体变化规律不尽相同.平均最高气温,C列整体随纬度降低温差先增大(-0.6~0.2℃)后减小(-0.4~ -0.2℃),A、B列在空间上则呈经向分布,由东西两侧(0.6~0.8℃、0.2~0.4)向研究区中部温差递增(1~1.2℃、0.8~1℃).整体上,3类气温突变前后两时段温差最大,且差值在1℃左右(0.8~1.2)的站点分布最广泛,但3类气温主要分布范围不一致,变暖停滞后与突变前次之,停滞前后最小.整个中国北方地区3类气温各时段温差变化各自具有自身一致性的普遍规律.

2.3.2 T1~T3时段倾向率的时空变异性 倾向率反映气温变化趋势,其绝对值越大升(降)温速度越快,下述倾向率使用的是其绝对值.T1~T3时段3类气温倾向率变化见图8.

图8 研究区3类气温在3个时段倾向率的空间分布

由图8可知,T1时段,平均最高气温整体升(降)温最慢(0~0.02℃/10a),平均气温次之,平均最低气温最大(-0.01~0.04℃/10a).东北地区东北部(平均最低气温)、河南东南部和新疆于田地区(平均最高气温)在突变前气温保持平稳或微弱下降(-0.01~0℃/10a).平均最低气温整体随纬度降低升温加快,研究区最南部边缘地区(0.04~0.05℃/10a)升温最快;东北至华北地区与整体趋势一致(0~0.05℃/10a),西北地区整体趋势不明显;介于0.01~0.02℃/10a的站点分布最广泛并主要集中于研究区东南部.平均气温整体随纬度降低升温变慢,新疆西北部升温最快(0.04~0.06℃/10a);东北地区(0.01~0.04℃/10a)升温速率整体高于西北和华北地区(0~0.03℃/10a);介于0.01~0.02℃/10a的站点分布广泛并主要分布于东北平原、华北东部和黄土高原南部.平均最高气温整体升温最慢,3大地区主要变化范围基本一致,随纬度降低升温变慢;新疆准噶尔盆地西侧山地地区升温最快(0.03~0.06℃/10a),随纬度降低减至0~0.01℃/10a;速率介于0~0.01℃/10a的站点广泛分布.

T2时段平均最低气温(0.06~0.12 ℃/10a)整体升温最快,平均气温和平均最高气温次之(0.04~0.12℃/10a).平均最低气温整体趋势不明显,东北地区最慢,随纬度降低变慢(0.06~0.14℃/10a),华北地区自东向西升温加快(0.06~0.12℃/10a),西北地区则主要介于0.08~ 0.1℃/10a;山西东北部和东北大兴安岭北部升温最快(0.12~0.14℃/10a);介于0.06℃/10a左右的站点广泛分布并集中于青海东部、黄土高原和华北地区.平均气温整体由西北东部(新疆以东)向其他方向升温减慢;升温最快地区与平均最低气温基本一致;东北和华北地区由东向西升温逐渐加快(0.04~0.12℃/10a),西北地区有随纬度降低升温加快的微弱趋势;介于0.06℃/10a左右的站点分布广泛并集中于东北、华北和新疆西北部.平均最高气温整体趋势与平均气温一致,河套平原至山西北部地区升温最快(0.16~0.26℃/10a);东北和华北地区整体由东向西升温逐渐加快(0.02~0.1℃/10a),新疆和青海地区随纬度降低升温加快(0.04~0.14℃/10a),西北其他地区与之相反;介于0.04℃/10a左右的站点除新疆和东北西部地区外广泛分布.

T3时段,平均最低气温整体降温最快(-0.19~ -0.04℃/10a),平均最高气温次之,平均气温最慢(-0.25~-0.01℃/10a),按该顺序依次在-0.02℃/10a、-0.04℃/10a、-0.03℃/10a左右的站点分布最广泛.在东北地区,3类气温降温速率依次增大,空间变化趋势基本一致,由研究区中部(西北东部和华北部分地区,-0.07~-0.01℃/10a)向西北西部和东北地区方向降温逐渐加快,最快分别达-0.19~-0.16℃/10a、-0.25~-0.22℃/10a、-0.28~ -0.25℃/10a.东北地区对降温贡献最大,由东向西倾向率逐渐增大,平均最高气温变化范围最大(-0.28~-0.07℃/10a),平均气温次之,平均最低气温最小(-0.19~-0.07℃/10a);华北地区随纬度降低降温逐渐变慢(-0.16~-0.04℃/10a、-0.13~-0.01℃/10a、-0.19~-0.01℃/10a);西北地区整体趋势不明显,新疆地区由天山中部(-0.19~-0.16℃/10a)向其他方向降温逐渐变慢;110°E以东地区(东北地区除外),3类气温随纬度降低降温逐渐减慢.

综上所述,T1时段,平均气温和平均最高气温整体随纬度降低升温速度变慢,平均最低气温与之规律相反,平均最高气温、平均气温、平均最低气温升(降)温速率依次增大;T2时段由研究区中部(西北东部地区)向其他方向升温逐渐减慢,3类气温升温速率依次递减,T3时段由研究区中部(西北东部和华北部分地区,-0.07~-0.01℃/10a)向西北西部和东北地区方向降温逐渐加快,3类气温升温速率亦依次递减,这与Li等[14]研究所得的中国在1998~2012年平均最高气温下降明显、平均最低气温较平静的结论基本一致,东北地区3类气温降温速率依次增大;突变前,3类气温整体微弱上升,平均最低气温与平均最高气温在个别地区保持平稳或呈微弱下降趋势(-0.01~0℃/10a);突变以后西北地区对升温贡献最大,且3类气温均在黄河流域中段(河套平原到山西北部)最大;气温变暖停滞以后,东北地区对降温贡献最大,由东向西降温逐渐加快.整体上突变后升温速率最大(0.02~0.16℃/ 10a),变暖停滞后降温速率次之(-0.13~-0.01℃/10a),突变前升(降)温速率最小(-0.01~0.06℃/10a),山地富集、高海拔或高纬度地区升(降)温最快.中国北方地区气温T1~T3时段整体上依次在0.01℃/10a、0.05℃/10a、-0.03℃/10a左右站点分布最广泛,具有各自一致性的普遍规律.

2.3.3 T1~T3时段气温变异系数的时空变异性 变异系数反应了气温相对于均值的离散程度,绝对值越大则离散程度越大.部分站点变异系数为负值,为体现离散程度的空间分布状况,使用变异系数绝对值进行空间插值.当平均值接近0时,微小的扰动也会对变异系数产生较大影响,形成部分不合理现象,为此,将平均值介于-1℃~1℃的站点剔除后进行克里金空间插值,3类气温在T1、T2、T3时段变异系数的空间分布情况见图9.

图9 研究区3类气温在3个时段变异系数的空间分布

由图9可知,平均最低气温在T1~T3时段整体随纬度降低气温变化剧烈程度逐渐减弱,东北地区与之规律相反,变异系数介于0~0.2的站点数分别占总数的62.6%、65.5%、71.2%,面积约占研究区的1/2以上,3时段分别在0.06、0.07、0.03左右的站点分布广泛并在华北平原和黄土高原及其东南部最为集中.3时段整体由华北地区向内蒙古中西部方向气温变化越来越剧烈,新疆至青海地区整体随纬度降低气温波动逐渐减弱,其中新疆西北部最剧烈(0.5~ 0.6、06~0.7、0.4~0.5).整体上看,东北中部、新疆北部和内蒙古中西部气温波动较剧烈(0.4~0.8),3地区向其他方向气温波动程度逐渐减弱,其中新疆北部和鄂尔多斯高原分别在T2和T3时段变异系数达到0.6以上,研究区东南部气温波动最小(0~0.1).

平均气温在T1~T3时段,东北、华北和西北地区整体变化趋势基本一致,随纬度降低气温波动逐渐减弱,3时段变异系数介于0~0.1的区域面积约占研究区的1/3以上,介于0~0.2的站点数分别占总数的78.7%、86.7%、72%,3时段均在0.04左右的站点广泛分布,空间分布与平均最低气温各时段情况相似.东北西北部气温波动较小(0~0.2),以呼伦贝尔高原至东北平原北部地区为中心(0.5~0.7、0.3~0.4、0.5~0.7)向南北两侧气温波动逐渐减弱;华北地区波动较小(0.1以下),空间变化趋势不明显;青海地区各时段空间变化规律不一致,整体趋势受变异系数较大地区影响较大.

平均最高气温3时段整体均随纬度降低气温波动程度逐渐减弱,仅个别地区变异系数大于0.2,主要介于0~0.08之间,且介于该区间的站点数分别占总数的77.8%、88.2%、83%,面积亦约占研究区的3/4以上,3时段在0.03、0.04、0.03左右的站点分布最广泛并均在研究区东南部分布最集中,较平均最低气温和平均气温更加广泛,尤其T2时段.各时段东北西北部和青南高原地区气温变化较剧烈(0.16~0.28、0.08~0.12、0.12~0.2),且东北至华北地区由东南至西北方向气温波动程度逐渐增大(0~0.28、0~0.16、0~0.2);由华北向内蒙古中西部地区气温波动增强(0~0.08);新疆地区,随纬度降低气温波动逐渐减小(0~0.12),青海地区与之相反.

综上,在T1~T3时段,气温变化剧烈程度按平均最高气温、平均气温、平均最低气温顺序依次增强;3类气温整体随纬度降低波动程度逐渐减弱,其中平均最低气温东北地区与研究区整体变化趋势相反.山地、高海拔和高纬度地区气温变化较为剧烈.在青海地区,平均最低气温整体随纬度降低变异系数减小(0~0.3、0~0.4、0~0.2),平均最高气温与之规律相反,平均气温各时段空间变化规律不尽相同.中国北方地区3类气温各时段变异系数变化各自具有自身一致性的普遍规律.

3 讨论

综上分析后发现,气温特征值的时空变异性与经纬度、海拔、气候类型等相关性优劣不一,且东北、华北和西北地区之间存在一定差异.与华南、西南、华东等地未发生突变[22]有所不同,各类气温在1970~2000年代初全面突变,除突变前平均最低气温与平均最高气温在部分地区保持平稳或微弱下降外,3类气温突变前后均呈上升趋势,与1950年代以来全球变暖加剧相呼应[28].自气候突变理论创立至今,相关研究已有很多,如中亚地区在80年代经历了暖湿突变[5],北半球在上世纪70年代末到80年代初突变[29],与本文结论基本一致;西地中海地区在2005年突变[6],整体晚于本研究区.

气温突变后升温加快,极端天气频率增长趋势与其具有一致性[30],研究表明, 1961~ 2015年我国平均高温日数增加了28.4%,暴雨日数增加了8.2%[31];不同地区的干湿趋势也相应改变,如1980年代以后,长江中下游和西北西部趋于湿润,而华北和西北东部则趋于干旱[32];除此之外,气温突变还会对农业、生态系统、水资源等领域产生一定不利影响[33].

本次研究区3类气温突变普遍发生在1980年代以后,突变年份在东西或南北方向上空间变化差异较大,不同地区与经纬度、海拔、地貌、气候类型等相关性优劣不一,初步表明造成气温突变的因素可能并不单一.目前气候突变的成因众说纷纭,已有研究解释的主要因素包括自然和人为因素,自然因素包括AMO增强[34]、太阳活动[35]、云辐射反馈[36]等.人为因素则包括人类活动产生的各种温室气体,尤其CO2对于全球气候变暖贡献较大[37].结合前人研究来看,中国北方地区地形复杂,地势差大,不同地区影响气温突变的因素可能不同,如造成我国冬、夏季风的高、低气压于80年代发生突变[38],与本研究区受季风影响较大的东部地区气温突变时间具有一致性,随纬度降低突变变晚可能与大气环流和太阳活动[35]南北差异有关.

研究区气温突变后的增温显著,但90年代尤其是1998年以后,各类气温整体增温变缓甚至变暖停滞,集中于1998年和2007年及其前后,整体偏晚于全球变暖停滞时间(1998年)[14-15],部分地区较之偏早或未停滞.部分异常气候现象与变暖停滞联系密切,如北美大部分地区在2013和2014年冬季出现极端天气,可能与造成气温变暖停滞的热带太平洋风有关[39]等.目前关于变暖停滞的形成机制存在两种观点:一是外强迫,如太阳辐射增加[14]、火山喷发气溶胶[40]、人类活动气溶胶[41]等;二是自然变率,如海洋吸收热量[42]、大西洋经向环流[15]、太平洋年代际振荡(PDO)[37]等.也有部分学者认为变暖停滞是暂时的,且周期不会超过15a[20,43].总之,结合本文与相关研究成果来看,对于变暖停滞的主导因素以及该现象是否只是气温持续变暖过程中的小波动尚不能确定.

由于本文所使用数据序列长度有限,在长期气温突变与变暖停滞规律揭示上存在局限性和不足,本文发现中国北方地区绝大部分地区均出现变暖停滞现象,而由于变暖停滞后资料序列较短,气温虽微弱下降,但并不足以说明真正进入变暖停滞阶段,部分学者对这一现象也持怀疑态度[20,43],存在一定争议,本文将短时间序列的气温下降作为变暖停滞进行分析研究存在一定不足或不确定性.而通过与国内外相关研究[14-15,18,37,40-42]对比发现,变暖停滞年份与相关研究结论(2007[18],1998年以后[14-15,37,40-42])具有一致性,虽结论互相印证,但时间序列短造成的疑问和不足均是存在的.本文对于气温突变和变暖停滞的原因只是进行了初步探讨,需进一步分析研究区气温突变与变暖停滞的原因.

4 结论

4.1 平均最低气温、平均气温、平均最高气温整体突变年(1978~1999年、1981~2002年、1981~2005年)、分布最广泛的普遍突变年(1988年、1989年、1997年)及范围(3a)均依次变晚,整体随纬度降低变晚,东北(1970~1980年代)突变早于西北和华北地区.变暖停滞集中于1998和2007年及其前后,3类气温停滞依次变晚(1994~ 2007年、1995~2009年、1998~2010年),由黄河流域中段向其他方向变晚.

4.2 3类气温突变至变暖停滞周期整体随纬度降低缩短(3~30a),西北地区最短,华北次之,东北和新疆西北部最长(12~24a、18~30a、12~27a).整体上突变越早周期越长,东北地区与之相反.西北地区突变与变暖停滞前后各时段温差最大(2.4℃)、东北次之、华北最小(1.2℃);3类气温突变前后温差最大,在1℃左右(0.8~1.2)站点分布最广泛.

4.3 整体上,3类气温在突变前升(降)温速率依次递减,速率最小,平均气温和最高气温随纬度降低速率增大,最低气温相反,东北(-0.01~0.04℃/10a)升(降)温速率最大.突变后升温最快(0.02~0.16℃/10a),由西北东部向其他方向减慢,平均最低气温、平均最高气温、平均气温速率依次递减,西北(0.06~0.12℃/10a)对升温贡献最大.变暖停滞后,由西北东部向其他方向降温速率增大,平均最低气温(-0.19~-0.07℃/10a)、平均最高气温、平均气温降温依次减慢,东北地区(-0.19~-0.07 ℃/10a)对降温贡献最大.各时段依次在0.01 ℃/10a、0.05℃/10a、-0.03℃/10a左右站点分布最广泛.

4.4 3类气温在各时段变化剧烈程度均依次减弱(0~0.4、0~0.3、0~0.12),整体随纬度降低减弱,东北(平均最低气温)与之相反.

4.5 山地、高纬度和高海拔地区气温突变和变暖停滞较周边地区偏早或偏晚,各时段气温均值差较大,升(降)温速度较快(可达0.4℃/10a),变化较剧烈.

[1] 符淙斌,王 强.气候突变的定义与检测方法 [J]. 大气科学, 1992,16(4):482-493.

[2] 田庆春,杨太保,石培宏.末次间冰期—末次冰期可可西里地区气候演化形式 [J]. 地理研究, 2017,36(2):336-344.

[3] Gao J, Camille R, Valerie M D, et al. Southern Tibetan Plateau ice core δ18O reflects abrupt shifts in atmospheric circulation in the late 1970s [J]. Climate Dynamics, 2016,46(1-2):291-302.

[4] 赵 艳,刘耀亮,郭正堂,等.全新世气候渐变导致中亚地区植被突变 [J]. 中国科学:地球科学, 2017,47(8):927-938.

[5] Hu Z Y, Li Q X, Chen X, et al. Climate changes in temperature and precipitation extremes in an alpine grassland of Central Asia [J]. Theoretical and Applied Climatology, 2016,126(3/4):519-531.

[6] Schroeder K, Chiggiato J, Bryden H L, et al. Abrupt climate shift in the Western Mediterranean Sea [J]. Scientific Reports, 2016,6:23009.

[7] 阿 多,赵文吉,宫兆宁,等.1981—2013 年华北平原气候时空变化及其对植被覆盖度的影响 [J]. 生态学报, 2017,37(2):576-592.

[8] 吕少宁,李栋梁,文 军,等.全球变暖背景下青藏高原气温周期变化与突变分析 [J]. 高原气象, 2010,29(6):1378-1385.

[9] Fu C B, Fletcher J. Large signals of climatic variation over the ocean in the asian monsoon region [J]. Advances in Atmospheric Sciences, 1988,5(4):389-404.

[10] Carter B. There is a problem with global warming ... it stopped in 1998. [EB/OL]. https://www.telegraph.co.uk/comment/personal- view/3624242/There-IS-a-problem-with-global-warming...-it-stopped-in-1998.html.

[11] Morello L, Abbott A, Butler D, et al. 2014.365days:2014in science [J]. Nature, 2014,516:300-303.

[12] Trenberth K E. Has there been a hiatus? [J]. Science, 2015, 349(6249):691-692.

[13] Li C, Bjorn S, Jochem M. Eurasian winter cooling in the warming hiatus of 1998~2012 [J]. Geophysical Research Letters, 2015, 42(19):8131-8139.

[14] Li Q X, Yang S, Xu W H, et al. China experiencing the recent warming hiatus [J]. Geophysical Research Letters, 2015,42(3):889-898.

[15] Li F L, Jo Y H, Yan X H, et al. Climate Signals in the Mid- to High-Latitude North Atlantic from Altimeter Observations [J]. Journal of Climate, 2016,29(13):4905-4925.

[16] Cohen J, Barlow M, Saito K. Decadal fluctuations in planetary wave forcing modulate global warming in late boreal winter [J]. Journal of Climate, 2009,22(16):4418-4426.

[17] 王绍武,罗 勇,唐国利,等.近10年全球变暖停滞了吗? [J]. 气候变化研究进展, 2010,6(2):95-99.

[18] 黄 星,马 龙,刘廷玺,等.近60年黄河流域典型区域气温突变与变暖停滞研究 [J]. 中国环境科学, 2016,36(11):3253-3262.

[19] Easterling D R, Wehner M F. Is the climate warming or cooling [J]. Geophysical Research Letters, 2009,36:1160-1172.

[20] Karl T R, Arguez A, Huang B, et al. Possible artifacts of data biases in the recent global surface warming hiatus [J]. Science, 2015,348(6242):1469-1472.

[21] 郭志梅,缪启龙,李 雄,等.中国北方地区近50年来气温变化特征的研究 [J]. 地理科学, 2005,28(2):176-182.

[22] 向辽元,陈 星.近55年中国大陆气温突变的区域特征和季节特征 [J]. 气象, 2006,32(6):44-47.

[23] Chen Y N, Deng H J, Li B F, et al. Abrupt change of temperature and precipitation extremes in the arid region of Northwest China [J]. Quaternary International, 2014,336:35-43.

[24] 陈隆勋,朱义琴,王 文,等.中国近45年气候变化的研究 [J]. 气象学报, 1998,56(3):257-271.

[25] 丁一汇,张 莉.青藏高原与中国其他地区气候突变时间的比较 [J]. 大气科学, 2008,32(4):794-805.

[26] 汤懋苍,白重瑗,冯 松,等.本世纪青藏高原气候的三次突变及与天文因素的相关 [J]. 高原气象, 1998,17(3):250-257.

[27] 常 军,王永光,赵 宇,等.近50年黄河流域降水量及雨日的气候变化特征 [J]. 高原气象, 2014,33(1):43-54.

[28] IPCC, 2013: Summary for policymakers. Climate Change 2013: The Physical Science Basis [M]. Cambridge University Press, 2013:33-115.

[29] Ai W X, Lin X C. Climatic abrupt change in the Northern Hemisphere for 1920s and 1950s [J]. Acta Meteorologica Sinica, 1995,9(2):190-198.

[30] Sun W Y, Mu X M, Song X Y, et al. Changes in extreme temperature and precipitation events in the Loess Plateau (China) during 1960~2013 under global warming [J]. Atmospheric Research, 2016,168(22):33-48.

[31] 王玉洁,周波涛,任玉玉,等.全球气候变化对我国气候安全影响的思考 [J]. 应用气象学报, 2016,27(6):750-758.

[32] 陈隆勋,周秀骥,李维亮,等.中国近80年来气候变化特征及其形成机制 [J]. 气象学报, 2004,62(5):634-646.

[33] 吴绍洪,黄季焜,刘艳华,等.气候变化对中国的影响利弊 [J]. 中国人口·资源与环境, 2014,24(1):7-13.

[34] Foster G, Rahmstorf S. Global temperature evolution 1979-2010 [J]. Environmental Research Letters, 2011,6(4):44022-44029.

[35] Ma Y, Mao R, Feng S H, et al. Does the recent warming hiatus exist over Northern Asia for winter wind chill temperature? [J]. International Journal of Climatology, 2017,37(7):3138-3144.

[36] Duan A, Xiao Z. Does the climate warming hiatus exist over the Tibetan Plateau? [J]. Scientific Reports, 2015,5:13711.

[37] Kosaka Y, Xie S P. Recent global-warming hiatus tied to equatorial Pacific surface cooling [J]. Nature, 2013,501(7467):403-407.

[38] Qian W H, Zhang H N, Zhu Y F. Interannual and interdecadal variability of East Asian Acas and their impact on temperature of China in winter season for the last century [J]. Advances in Atmospheric Science, 2001,18(4):511-523.

[39] Yang X S, Vecchi G A, Delworth T L,et al. Extreme North America Winter Storm Season of 2013/14: Roles of Radiative Forcing and the Global Warming Hiatus [J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2015,96(12):S25-S28.

[40] Ridley D A, Solomon S, Barnes J E, et al. Total volcanic stratospheric aerosol optical depths and implications for global climate change [J]. Geophysical Research Letters, 2014,41(22):7763-7769.

[41] Kaufmann R K, Kauppi H, Mann M L, et al. Reconciling anthropogenic climate change with observed temperature 1998~ 2008 [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011,108(29):11790-11793.

[42] Antonello P, Umberto T, Alessandro A. Evidence for the role of the Atlantic multidecadal oscillation and the ocean heat uptake in hiatus prediction [J]. Theoretical and Applied Climatology, 2017,129(3/4):873-880.

[43] Kerr R A. Both of the world’s ice sheets may be shrinking faster and faster [J]. Science, 2009,326(5950):217.

Spatiotemporal variation of the temperature mutation and warming hiatus over northern China during 1951~2014.

LIANG Long-teng, MA Long*, LIU Ting-xi, SUN Bo-lin, ZHOU Ying

(College of Water Conservancy and Civil Engineering College, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China)., 2018,38(5)：1601~1615

Based on the annual (monthly) data of average minimum temperature, average temperature and average maximum temperature at 357 meteorological stations of northern China and the surrounding region from 1951 to 2014, the detection methods, such as Mann-Kendall, are adopted to analyze the spatiotemporal variation of the three types of temperature mutation and the warming hiatus. The results indicated that the total mutation year of the three types of temperature (1978 to 1999, 1981 to 2002 and 1981 to 2005), the general mutation year widely distributed (1988, 1989 and 1997) and the range (3a) were delayed one by one. Overall, mutation year gradually got late with the latitude. The mutation of northeastern China was earlier than that of northwestern and northern China. Warming hiatus was mainly in 1998 and 2007 and before or after the year of 1998 (2007). Three types of temperature also became later in turn (1994 to 2007, 1995 to 2009 and 1998 to 2010) from the middle of the Yellow River basin to other directions. The cycle from mutation to warm hiatus was gradually shortened with the latitude (3~30a). The earlier the mutation occurred, the longer of the cycle. The average temperature difference between the mutation and warming hiatus of northwestern China was the highest (2.4℃). Meteorological stations, where the temperature difference was 1℃,were the most widely distributed. The stations, at which the increase (decrease) temperature rate in each time period was generally 0.01℃/10a, 0.05℃/10a, -0.03℃/10a, were the most widely distributed. After the mutation, the temperature increased fastest(0.02~0.16℃/10a). The northwestern China contributed most to the heating. However, after the warming hiatus, the northeastern China contributed most to the cooling. In those two periods, heating (cooling) rate decreases in turn according to the order of average minimum temperature, average maximum temperature and average temperature. The change degree of the three types of temperature gradually decreases with the latitude as a whole. In the areas of high latitudes, high altitudes and mountains, the temperature mutation and the warming hiatus were earlier or later than surrounding areas, eigenvalues were larger. The time and eigenvalues of each period about three types of temperature mutation, warming hiatus as well as mutation and warming hiatus respectively had the universal law of consistency throughout the entire northern China.

temperature；mutation；warming hiatus；spatiotemporal variation；northern China

X821

A

1000-6923(2018)05-1601-15

2017-09-20

内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目;国家自然科学基金资助项目(51669016);科技部《寒旱区水文过程与环境生态效应创新团队》资助项目.

* 责任作者, 教授, malong4444333@163.com

梁珑腾(1993-),男,山东临沂人,汉族,内蒙古农业大学硕士研究生,从事水文及水资源、气候变化、环境演变及响应关系研究.发表论文2篇.