中国西北地区近50 a气象因子时空变化 特征与成因分析

罗万琦，崔宁博,2，张青雯，冯 禹,3，龚道枝，吕名礼

(1. 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室，成都 610065；2. 南方丘区节水农业研究四川省重点实验室，成都 610066； 3. 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室，陕西 杨凌 712100；4. 中国农业科学院农业环境与 可持续发展研究所作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室，北京 100081；5. 上海华维节水灌溉股份有限公司，上海 201515)

0 引 言

自上世纪中期以来，全球气候急剧变化，全球变暖已是十分明确的结论[1]。IPCC第5次评估报告指出1880～2012年全球平均地表温度升高了0.85 ℃，近30 a持续高于1850年，并预估未来全球气候变暖仍将持续[2,3]。气候的急剧变化导致高温干旱、暴雨洪涝等极端天气频发[4]，且强度不断加剧，全球气候变化正在多尺度、多方位、多层次地影响着农业生产环境和人类生活。因此，深入研究全球气候变化下各气象因子的变化规律及相互作用机制，有助于探明未来气候变化趋势，为气候变化背景下制定农业生产防灾保产措施提供有效、科学的指导。

在全球变暖影响下，中国的气候已经发生显著变化。国家气候变化评估报告中指出，近100 a来中国年平均地表温度明显增加，升幅约为0.5～0.8 ℃，近50 a增温尤其明显，高于全球平均速率；近100 a和近50 a降水变化趋势不显著，但年际间波动较大[5]。胡琦等[6]发现1961-2014年中国气候经历了3次由变湿到变干的过程，不同区域间干湿状况变化差异很大。王英等[7]发现中国年均降水量在20世纪60-90年代有显著下降的趋势，但在90年代后期逐渐出现上升，北方地区出现变湿的迹象，而华北和东北南部地区表现出持续干旱的迹象。西北地区深居我国内陆，地形复杂，是我国最典型的干旱地区，也是全球同纬度最干旱的地区之一[8]，该地区生态环境和系统对气候变化极其敏感，水资源缺乏极大程度上限制了社会、经济和生态环境发展。近年来，在全球气候变化影响下，西北地区气候发生了显著变化，引起大量学者关注。王亚敏等[9]发现1960-2005年西北地区低云量呈由东南向西北递减的空间分布趋势，且其与降水、相对湿度呈显著正相关。李净等[10]研究发现1990-2012年西北地区年辐射呈现“中部高，东西部低”的空间分布态势。张翀等[11]研究发现1962-2000年西北地区的降水量表现出一定的周期性，空间上呈由东南向西北递减的趋势，整体呈上升态势。

目前关于西北地区气候因素的研究多局限于单个气象因子[9-14]，尚未有对多个气象因子相互作用下的气候变化特征进行深入研究的报道。因此，本文拟对近50 a来西北地区的气温、风速、辐射、相对湿度、降水量等气象因子的变化规律进行分析，探究其对气候变化的响应特征，有助于减缓气候变化负面影响并为相关防灾减灾政策制定提出有效建议。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

西北地区地处青藏高原北部和东北部，是中国最典型的干旱地区[15]，面积约为中国国土面积的1/3，包括陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区及内蒙古自治区西部。为保证气象数据的可靠性和代表性，在选取站点时排除缺测较多的站点，对一些站点进行插值处理，并确保选站在整个区域分布均匀，最终筛选出该区69个代表性站点(见图1)1966-2016年的逐日气象资料(气象资料来源于中国气象共享服务网)，包括2 m处风速、太阳辐射(使用Angstrom公式[16]由日照时数推算得出)、相对湿度(RH)、降水(P)以及日平均气温(Tmean)，数据质量良好。

图1 西北地区站点分布Fig.1 Northwest site distribution

1.2 研究方法

1.2.1 Mann-Kendall检验

Mann-Kendall(M-K)检验法属于非参数统计检验，对于不服从一定分布规律的样本数据，使用该检验可有效减少异常值干扰，并且可定量分析时间变化趋势[17,18]。大多数气象水文数据不满足从一分布且多为偏态，因此非常适合使用M-K检验进行数据分析，而且可靠度高、运用简便，目前该方法被世界气象组织(World Meteorological Organization，WMO)推荐并广泛应用于气象资源领域。因此采用M-K检验法对西北地区各气象因子进行时间序列趋势分析和突变规律研究，其主要计算公式为[11]：

式中：xk和xt为样本数据值；n为数据集合长度；t为时间序列。

具体使用方法可参考文献[19]。

1.2.2 小波分析

小波分析(wavelet analysis)基于Fourier分析，能明确揭示时间序列的多种变化规律并定性预估研究样本的未来发展趋势，该时频局部变化分析方法近年来发展较快，目前在多个工程应用领域如信号处理、大气科学等方面进行数据处理分析。本文采用Morlet小波分析研究西北地区各气象因子的多时间尺度周期变化规律，其连续小波变换为：

由于文章篇幅有限，此处不具体列出计算步骤，详细方法参见文献[20]。

2 结果与分析

2.1 西北地区近50 a气象因子时间变化趋势

2.1.1 年内变化

表1为西北地区近50 a各气象因子月均值。为更好分析各气象因子年内变化，此处采用月倾向率说明年内变化趋势。表1显示，风速在年内呈先增大后减小变化规律，整体以0.029 7 m/(s·m)的月倾向率降低，最大值(2.21 m/s)发生在4月，最小值(1.38 m/s)在12月；辐射在年内呈先上升后下降的单峰趋势，月倾向率为﹣0.224 1 MJ/(m2·d·m)，6月出现最大值(23.39 MJ/(m2·d))，12月出现最小值[8.29 MJ/(m2·d)]；相对湿度在年内表现为年末、年初高于年中，月均值为50.03%，月倾向率为0.829 4%/m；降水量在年内呈先上升后下降趋势，降水量主要集中在5-9月，月均值为19.24 mm，7月最大(48.51 mm)、1月最小(2.78 mm)，月倾向率为0.805 5 mm/m；气温在年内呈先上升后下降的单峰趋势，7月最大(21.28 ℃)、1月最小(-9.33 ℃)，月倾向率为0.536 7 ℃/m，月均值为7.31 ℃。

表1 西北地区近50 a气象因子月均值Tab.1 Monthly mean value of meteorological factors for the last 50 years in Northwest China

2.1.2 年际变化

图2为西北地区近50 a气象因子年际变化趋势及M-K突变检验结果。图2(a1)显示，近50 a来风速整体呈下降趋势，倾向率为-0.105 m/(s·10 a)，最大值(2.11 m/s)出现在1972年，最小值(1.54 m/s)出现在2002年，多年平均值为1.74 m/s，波动范围为1.54～2.11 m/s。图2(a2)显示，风速整体呈较明显的下降趋势,仅在1968-1978年呈不显著(P>0.05)局部上升趋势，其余年份均呈下降趋势，1983-1984年降幅显著(P<0.05)，1985-2016年降幅极显著(P<0.01)，在1984年出现突变点，突变后下降趋势明显增大。

图2(b1)显示，近50 a来辐射整体呈下降趋势，倾向率为-0.054 MJ/(m2·d·10 a)，最大值(16.77 MJ/(m2·d))出现在1997年，最小值(15.89 MJ/(m2·d))出现在1992年，多年平均值为16.31 MJ/(m2·d)，波动范围为15.89～16.77 MJ/(m2·d)。图2(b2)显示，辐射在1966-1974年呈不显著的局部上升趋势，1974年后开始下降，在1987-1988、1990-1991年降幅显著(P<0.05)，1992-2016年降幅极显著(P<0.01)，在1981年出现突变点，突变前呈不显著上升趋势，突变后呈下降趋势，1981-1989年降幅逐渐增加，1990-2016年降幅趋于稳定。

图2(c1)显示，近50 a来相对湿度整体呈下降趋势，倾向率为-0.378%/(10 a)，1967年最大(53.19%)，2013年最小(47.10%)，多年平均值为50.05%，波动范围为47.10～53.19%。图2(c2)显示，相对湿度在1966-1975年呈局部缓增趋势，在1976-2016年呈下降趋势，且降幅逐渐增大，1986-1987年降幅显著(P<0.05)，1988-2016年降幅极显著(P<0.01)，在1991年出现突变点，整体下降趋势较明显。

图2(d1)显示，近50 a来降水整体呈上升趋势，倾向率为4.9 mm/(10 a)，2016年出现最大值(273.68 mm)，1997年出现最小值(186.44 mm)，多年均值为230.70 mm，波动范围为186.44～273.68 mm。图2(d2)显示，降水在1966-1977、1986-1987年呈局部下降趋势，但降幅不显著(P>0.05)，其余年份均呈上升趋势，2013-2015年增幅显著(P<0.05)，2016年增幅极显著(P<0.01)，2010年出现突变点，突变前增幅不显著，突变后上升趋势明显增加。

图2(e1)显示，近50 a来气温以0.427 ℃ /(10 a)的倾向率呈上升趋势，最大值(8.64 ℃)出现在2016年，最小值(5.79 ℃)在1967年，多年均值为7.37 ℃，波动范围为5.79～8.64 ℃。图2(e2)显示，气温在1966-1970年呈局部下降趋势，降幅不显著(P>0.05)，1970年后进入上升阶段，1980-1981、1987-1988年增幅显著(P<0.05)，1989-2016年增幅极显著(P<0.01)，仅在1984-1986年增幅有减缓现象，突变点发生在1991年，突变后上升趋势明显增大。

2.2 周期变化

将西北地区近50 a气象数据进行消噪处理，再进行Morlet小波变换分析其多时间尺度周期变化规律，得到各气象因子的小波变换系数时频分布图及小波方差(见图3)。

图3(a1)表明，风速周期在近50 a内以25～29 a的时间尺度最为密集，小波系数正负交替，中心时间尺度为28 a，同时在1966-1985年存在15～18 a的周期表现，中心尺度为18 a；1985-2010年20～23 a的周期表现较明显，中心时间尺度为22 a。由小波方差图[见图3(a2)]可知，小波方差最大值对应时间尺度为28 a，因此风速在28 a时间尺度下振荡最为剧烈，28 a为其变化的第1周期，22、18 a为第2、3周期。

图2 西北地区近50 a各气象因子年际变化趋势及Mann-Kendall突变检验结果Fig.2 Interannual trends of meteorological factors and Mann-Kendall mutation test results in the past 50 years in Northwest China

图3 西北地区近50 a各气象因子小波变换系数时频分布图及小波方差图Fig.3 Time-frequency distribution and wavelet variance map of wavelet transform coefficients for each meteorological factor in the past 50 years in Northwest China

图3(b1)表明，辐射在1985-2000年出现20～23 a的周期变化，但表现较弱，中心尺度为22 a；而在50 a内以25～30 a的时间尺度最为密集，小波系数正负交替，中心时间尺度为28 a；在28a时间尺度对应下的小波方差达到最大，因此28 a为变化的第1周期，22 a为第2周期[见图3(b2)]。

图3(c1)表明，相对湿度在1975-2005年以20～23 a的时间尺度较密集，在1995-2016年以14～16 a的时间尺度较密集，中心尺度分别达到22、15 a；但在近50 a内，26～29 a的周期变化表现最为明显，且以28 a时间尺度振荡最为剧烈，小波方差达到最大，因此28 a为变化的第1周期，22、15 a分别为第2、3周期[见图3(c2)]。

图3(d1)表明，降水在1976-2008年出现较明显的19～24 a的周期变化，中心尺度为22 a，在1995-2016年表现10～15 a的周期变化，中心尺度为13 a，而在50 a内，周期变化以25～30 a的时间尺度最为密集，且在28 a时间尺度的小波系数正负交替最明显，振荡最为强烈，因此28 a为降水变化的第1周期，22、13 a为第2、3周期[见图3(d2)]。

图3(e1)表明，温度在1972-2010年12～15 a周期变化比较明显，1982-2000年5～7 a的周期变化也较明显，中心尺度分别为14、6 a，在近50 a内以25～30 a的时间尺度最为密集，在28 a处小波系数正负交替最为明显，28 a为中心尺度，且在28 a时间尺度下的小波方差达到最大，因此28 a为第1周期，14、6 a为第2、3周期[见图3(e2)]。

2.3 西北地区气象因子空间分布特征

图4为西北地区近50 a选取站点各气象因子的空间分布情况。图4(a)显示，近50 a来西北地区风速空间分布整体连续性不强，受地形条件的的影响，山谷、高山以及平原处风速较大，盆地、高原背风坡的风速较小，大部分区域的平均风速都在1 m/s以上，风速大值区主要位于西北地区东南部，整个区域出现了2个较明显的大值中心，分别位于青海的伍道梁站(35°22′N、93°08′E)和甘肃的马鬃山站(41°80′N、97°03′E)。图4(b)显示，近50 a辐射呈明显的由中部向东西两侧递减的趋势，从整个西北地区来看辐射量分布为东部大西部小，其中大值区主要集中在青海省北部、甘肃西北部以及内蒙古西部区域，新疆北部为辐射的小值分布区，空间分布并没有突出的大值中心，2个小值中心分别位于内蒙古的包头站(40°67′N、109°85′E)、新疆的巴仑台站(42°73′N、86°30′E)。图4(c)显示，相对湿度呈中部小两侧大的空间分布态势，湿度低值区集中在新疆、青海、甘肃交界处以及内蒙古东部分区域，新疆西北和西北全区东南部相对湿度有增加趋势，整个西北地区相对湿度指数较低。图4(d)显示，近50 a年降水呈现由东南向西北递减的趋势，新疆吐鲁番盆地东部以及塔里木盆地中东部分布最少，并以此为中心向外逐渐增加，降水最多区域分布在西北地区东南部，而新疆西北部亦有增加趋势。图4(e)显示，近50 a来整个西北地区气温偏高，大部分区域年平均气温均在5 ℃以上，青海省温度空间分布低于其他省份，气温高值区分布在新疆吐鲁番和塔里木盆地大部分区域，2个大值中心分别是新疆的吐鲁番站(42°93′N、89°20′E)和和田站(37°13′N、79°93′E)，2个较明显的小值中心都位于青海省内，分别是玛多站(34°92' N、98°22' E)和伍道梁站(35°22′N、93°08′E)。

图4 西北地区近50 a各气象因子空间分布特征Fig.4 Spatial distribution characteristics of meteorological factors in the past 50 years in Northwest China

2.4 相关性分析

表2为西北地区近50 a各气象因子的相关性分析结果。表2显示，风速与辐射和相对湿度呈极显著正相关(P<0.01)，与气温呈显著正相关(P<0.05)，仅与相对湿度呈负相关。辐射除与相对湿度呈负相关，与其余因子均呈正相关关系，且与风速、降水和气温的相关性都达极显著水平(P<0.01)。相对湿度与风速呈明显负相关关系，相关性达极显著水平(P<0.01)，其与辐射、降水及气温也呈负相关，但相关性均未达显著水平。降水与风速、辐射及气温正相关，且与辐射和气温相关性达极显著水平(P<0.01)，与相对湿度成不明显的负相关关系。气温仅与相对湿度呈负相关关系，与其他因子均呈正相关关系，且与辐射和降水相关性极显著(P<0.01)，与风速相关性显著(P<0.05)。

表2 西北地区近50 a各气象因子间的相关系数Tab.2 Correlation coefficients between meteorological factors in the past 50 years in Northwest China

注：**表示极显著水平(P<0.01), *表示显著水平(P<0.05)。

3 讨 论

中国西北地区近50 a平均气温为7.37 ℃，呈极显著上升趋势[增幅为0.427 ℃/(10 a)]，与全球变暖的增温趋势一致[4]。气温上升成因复杂，目前认为全球变暖的主要原因是太阳能被大气层吸收，通过大气环流等作用在地球各圈层间进行再分配[21]，人类活动也对气温变化造成巨大影响，如温室气体排放、过度砍伐森林以及臭氧层空洞等也是影响能量分配的重要原因[2]。西北地区气温上升的同时降水量也表现为总体增加趋势[增幅为4.9 mm/(10 a)]，近50 a西北地区平均年降水量为230.70 mm，这与张翀等[11]研究结论相符，说明西北地区整体降水量呈上升态势。西北地区降水和气温表现上升，但风速、辐射和相对湿度均呈下降趋势，其中风速和辐射下降趋势较明显，而相对湿度总体变化不大，这可能与西北地区的地形地貌条件有关。陈勇航等[22]研究发现西北地区总云量高值在天山、昆仑山、祁连山一带，云层较厚导致长波辐射难以透过，太阳辐射能量降低，当太阳能量传递到地面，其短波辐射被地面吸收而长波辐射将被反射，此时较厚的云层将阻挡辐射能量逸散[23]，进一步导致气温上升。

本研究发现西北地区近50 a来各气象因子都呈周期性变化，波动形式均表现为非线性波动，呈现“增大--减小”的振荡规律。气候变化往往表现为多时间尺度周期振荡，且小时间尺度的周期变化通常嵌套在大时间尺度周期变化中，不同时间尺度下气候变化的作用机制和影响因子不同。目前认为大时间尺度上气候主要受地球轨道参数周期变化影响，在海洋环流、海平面、温室气体浓度、大气溶胶含量等相互作用和驱动下发生变化[24]，而关于小时间尺度下的作用机制尚不明确。因此在当前全球气候急剧变化直接影响粮食安全、水安全、生态安全的背景下，在大研究范围下对小时间尺度的变化规律进行深入研究是明确气候变化趋势和驱动因素的积极措施。

各个气象因子都具有较明显的空间分布特征，受西北地区地形分布差异的影响，风速空间变化呈现出西部总体较小并有小值中心、中东部风值较大并有大值中心和东部分布均匀3个区域差异。陈少勇等[25]定量分析西北地区近47 a日照时数分布特征发现西北地区日照时数从东南向西北减少，甘肃、青海、新疆交界处是全区日照的高值区，日照时数和太阳辐射成正相关关系，日照时数的增加将导致辐射量的增强，从而辐射在近50 a表现出中部辐射较强的空间分布规律。受地形地势的影响，近50 a来气温和降水量的空间分布差异较大，新疆地区的塔里木盆地拥有塔克拉玛干沙漠，该区域辐射强、降水极少，是整个西北地区气温分布的高值区；水汽输送与地理位置对降水的影响较大，且地形对降水的分配起到一定驱动作用，西北地区地形复杂，高原、平地、盆地、荒漠交替存在，因此导致降水空间分布的明显差异。

通过相关性分析发现各气象因子间具有显著相关性及复杂的作用机制，风速与辐射呈极显著正相关，大气气溶胶含量的增加是辐射量减少的主要原因[25]，风速增大有利于气溶胶的扩散，从而可能增强地表太阳辐射，此外风速与相对湿度呈极显著负相关，风速变化引起水汽压差的显著变化，由于风速的增大导致水汽压差增大从而相对湿度下降，但在本研究中风速与相对湿度同呈下降趋势，综合考虑其他因子影响因素，气温的显著上升对相对湿度的减少作用掩盖了风速、辐射减少对相对湿度的增大作用，最终导致湿度下降。辐射除与风速极显著正相关外，还与气温和降水极显著正相关，气温越高通常意味着日照时数较长且空气中云水含量较少，将进一步引起辐射的增强。另外气温与相对湿度呈负相关关系，这是由于温度越高将导致饱和水汽压越大，从而引起相对湿度下降。

进行深层次的气候变化趋势及驱动因素研究时应综合考虑地理位置、地形地貌条件等因子对气候变化的影响，本文在进行西北地区气象因子变化特征分析时未考虑地理因素，存在很大不足，在今后的研究中将从“蒸发悖论”等更多方面和更大区域范围出发，对气象因子变化规律和主导因子进行深度探究。

4 结 论

全球变暖已是不争的事实，西北地区作为中国最典型的干旱地区，在全球气候变化背景下已经发生了显著气候变化。本文采用线性趋势、M-K检验法、Morlet小波分析、GIS反距离加权插值等分析方法对中国西北地区近50 a来气象因子的时空变化特征进行分析，主要得到以下结论。

(1)各气象因子年际变化趋势较明显，风速、辐射、相对湿度总体呈下降趋势，降幅分别为0.105 m/(s·10 a)、0.054 MJ/(m2·d·10 a)和0.378%/(10 a)；而降水与气温呈上升趋势，近50 a来西北地区年降水量增加了50 mm、年平均温度上升了2.18 ℃，增幅分别为4.9 mm/(10 a)、0.427 ℃/(10 a)。

(2)各气象因子在近50 a存在局部突变，均只有一个突变点，但突变发生时间不同。风速突变点发生在1984年左右，辐射突变点发生在1981年左右，相对湿度、降水、气温突变时间分别在1992、2009、1991年左右。

(3)各气象因子均存在“增--减”的周期性变化，表现为多时间尺度周期振荡。风速、辐射、相对湿度、降水及气温均为非线性波动，呈“增大--减小”的变化规律，其变化主周期较一致地呈现为28 a，但各气象因子的小时间尺度周期变化具有差异。

(4)各气象因子空间分布趋势明显，存在区域性差异。风速整体分布不连续，存在明显的小值和大值中心；整个西北区中部辐射强，东西两侧辐射较弱；相对湿度在西北地区中部出现3个小值区，两侧湿度较高，总体呈中部小两侧较大的分布趋势；降水由东南向西北递减，基本连续分布；除青海省外西北地区整体气温指数较高。

(5)各气象因子间相关性明显，响应关系复杂。风速与辐射呈极显著正相关(P<0.01)，与相对湿度极显著负相关(P<0.01)；辐射与降水和气温均呈极显著正相关(P<0.01)；降水与气温显著正相关(P<0.01)；气温与风速成显著正相关(P<0.05)。

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