辽宁省初霜特征及其预报模型研究

胡春丽　林蓉　焦敏　李菲

摘要：选用1961—2015年9—10月辽宁省53个气象站0 cm逐日最低地温资料、国家气候中心74项环流特征量指数、NCEP/NCAR再分析资料，分析辽宁省初霜日期时间变化特征，利用相关系数选取影响初霜日期的主要因子，应用多元回归方法建立初霜日期与前期环流因子的预报模型。结果表明，辽宁省初霜日期呈推迟趋势，未发生气象意义的气候突变;初霜日期预报模型通过了α=0.05的显著性水平检验，具有统计学意义，用该模型预测2014年、2015年的初霜日期，均接近实际值。

关键词：初霜日期;气候特征;变化趋势;预报模型;辽宁省

中图分类号：S425

文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2020）02-0276-06

收稿日期：2018-10-19

作者简介：胡春丽（1981—），女，吉林德惠人，硕士，高级工程师，主要从事气候变化、农业气象等研究。E-mail：huchunli0829@163.com。

通信作者：林 蓉，高级工程师，主要从事气候变化、农业、气象等研究。E-mail：heavengirl@sina.com。

全球气候变暖导致农作物热胁迫增加，进而影响作物产量。初、终霜日作为衡量温度变化的重要指标成为气候变化下农业适应性研究关注的重点之一，分析其时空变化特征有利于减少极端低温事件对农业生产带来的危害，提前做好预测可以因时因地制宜地选择作物品种、调整种植制度等。目前，已有较多研究在初、终霜日出现早晚和无霜期长短等方面取得重要进展[1-9]。辽宁省位于我国东北地区南部，介于118°53′～125°46′E，38°43′～43°26′N 之间，全省耕地面积为3 411.2万hm2，占全省土地总面积的23.4%，属于温带季风型大陆气候，种植业基本上是一年一熟，主要粮食作物为水稻、玉米、大豆、高粱、小麦。初霜日期受气候变化的影响，呈显著推迟趋势，人们对初霜的关注度降低，但随着气候异常现象的增加，东北低温冷害出现新的特点和规律，因此研究和预测新形式下的初霜日期气候变化规律对农业生产决策、气象防灾减灾具有重要意义。有研究利用辽宁省逐日气温、大气环流特征量资料，采用统计学方法，选取相关显著的早期环流特征量作为预测因子，建立基于大气环流特征量的初霜日期定量化年景预报模型，进行初霜日期的长期预报，以期为开展气象为农生产服务和防灾减灾提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 试验资料

利用沈阳区域气候中心提供的1961—2015年辽宁省53个气象站秋季（9—11月）地面0 cm日最低地温资料，选取台站参照文献[10];國家气候中心提供的1951—2015年74项逐月环流指数资料;美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction，简称NCEP）和美国国家大气科学研究中心（National Center for Atmospheric Research，简称NCAR）提供的1951—2015年月平均500 hPa位势高度再分析资料，水平分辨率为 2.5°×2.5°。

1.2 试验方法

1.2.1 初霜日期定义 将每站自9月1日开始，第1次地面0 cm日最低地温≤0 ℃的日期记为该站当年初霜出现的日期（简称初霜日期），按上述标准，利用1961—2015年辽宁53个站0 cm逐日最低地温资料，以9月1日为起点，如初霜日期为9月20日记为20。

1.2.2 异常年标准 世界气象组织对气候异常提出2种判别标准，一是距平超过标准差的2倍以上，二是它出现的概率为25年，采用距平大于标准差2倍作为异常年的标准，来分析初霜的异常特征，规定当年实况出现的日期减去历史平均日期的差作为分级依据，即Δdi，j=di，j-Dj，其中di，j为第i年j站的初霜日期，Dj为j站初霜日期的多年平均值，Δdi，j≤-12为初霜异常偏早年，-12<Δdi，j≤-6为初霜偏早年，-6<Δdi，j<6，为初霜正常年，6≤Δdi，j<12 为初霜偏晚年，Δdi，j≥12为初霜异常偏晚年。

1.2.3 变异系数 变异系数是S/X，其中X是多年初霜日期平均值，S是多年初霜日期的标准差，变异系数表示多年初霜日期来变化稳定性，变异系数大表示变量相对不稳定性大，变异系数小，情况与其相反。

1.2.5.2 预报模型建立 经过因子分析、资料诊断分析，采用多元回归方案建立多个环流因子的初霜预报模型，利用F统计量进行模型的拟合效果验证，检验模型优劣及其预测精度。多元线性回归及其检验方法参考文献[11]。

2 气候变化特征

2.1 年际变化

由图1可以看出，1961—2015年辽宁省初霜日期年际变化较为明显，呈波动上升趋势，趋势系数为0.7（通过了0.001信度检验），表明近55年辽宁省初霜日期呈明显的推迟趋势，这与李辑等用天气现象研究的辽宁省初霜日期的年际变化所得的结论[9]相一致。初霜最早日期出现在1977年9月26日，最晚日期是出现在2015年10月22日，最早时期和最晚日期相差26 d，表明辽宁省初霜日期的年际变化较为明显。

初霜日期的变异系数为0.33，说明初霜日期不稳定性相对较小，不容易出现异常偏早和异常偏晚，对初霜日期的短期气候预测的出现时间的预报具有一定的可寻性。按照初霜日期气候异常判别标准，异常偏早年出现1年，偏早年出现10年，正常年33年，偏晚年出现10年，异常偏晚年出现1年。研究发现，异常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出现在1990年以前;偏晚年和异常偏晚年除1994、1998年以外，均出现在2000年以后，说明在气候变暖的大背景下，初霜日期出现偏晚和异常偏晚的可能性较大。

2.2 周期分析

图2为辽宁省初霜日期的Morlet小波变换，为小波系数实部的分布图（彩色阴影部分为通过0.1的信度检验区域，虚线阴影部分为边缘效应影响区域），可以看出，初霜日期表现为2～3年和3年周期，尤其在1990—2000年时段周期性最为明显。

2.3 突变分析

由图3可知，UF曲线在1961年以后均大于0，且在1994年以后突破临界线，表明1961年以来初霜日期呈推迟趋势，且1994年以后推迟趋势显著。UF和UB曲线在1994年、1997年出现交点，但是交点不在临界线之间，说明初霜日期未发生突变。

3 预测模型

3.1 前期环流形势

1961—2015年初霜出现日期的早晚，将其分为2种类型，A型为初霜早型（1962年、1967年、1969年、1977年、1980年），B型为初霜晚型（1998年、2005年、2006年、2012年、2015年）。初霜早型和晚型8月北半球500 hPa距平图中高纬度均有2个波（图4）。A型整个东亚中纬度为两槽一脊环流型，负距平中心位于乌拉尔山中部地区，冷空气主体稳定在新地岛南部地区，雅库次克经贝加尔湖到朝鲜半岛一变高区及新地岛南部的冷空气东移南下控制东北地区，有利于辽宁省初霜来的早。B型东亚中纬度为稳定的一槽一脊型，主要负距平中心偏于西半球。从极地经新地岛，贝加尔湖到我国的东北及日本北部，为稳定正变高所控制，未来正变高区缓慢东移，辽宁省主要受其影响，不利于冷空气东移南下，辽宁省初霜偏晚。

3.2 预报模型

3.2.1 相关分析 对初霜日期的时间序列，计算与同年1—7月逐月74项环流特征量的相关系数，得到74×7的相关系数矩阵，为保证选择因子与因变量间的平稳性，选取相关系数通过α=0.05的显著性检验的环流因子作为备选因子。

美区极涡强度指数、大西洋副高强度指数、大西洋欧洲环流型W的相关系数绝对值达到了0.4以上。

与北半球副高强度指数、北非大西洋北美副高强度指数、北非大西洋北美副高强度指数、北非副高面积指数、北非副高强度指数、太平洋副高强度指数、北半球副高面积指数大于等于6个月的相关系数均通过了显著性检验。

3.2.2 预报模型 经过上述相关性分析、资料诊断分析后，遵循因子连续性及独立性的原则，选取相关性较高的5月北非大西洋北美副高强度指数（x1）、1月北非副高脊线（x2）、5月北非副高强度指数（x3）、1月大西洋副高北界（x4）、7月大西洋欧洲环流型W（x5）、6月亚洲区极涡强度指数（x6）作为初霜日期（y）预报的预报因子，建立多元线性回归方方程。模型统计样本为53个（1961—2013年），预留2014年、2015年进行验证。回归方程如下：

模型的回归平方和U=933.505 851 7，残差平方和Q=704.056，复相关系数R=0.740 473。统计量值F=10.165 2，当α=0.05时，F0.05（6，46）≈3.8，F>F0.05，因此，认为统计回归方程通过了α=0.05的显著性水平检验[11]。

3.3 回归模型检验

为验证初霜日期预报回归方程的准确性，選取未参与建模计算的2014年、2015年初霜日期预报进行验证，通过多元回归方程预测2014年、2015年辽宁省初霜日期分别出现在10月12日和10月15日，初霜日期出现分别较常年（10月7日）偏晚5、8 d，实况显示2014年辽宁省各地初霜日期全省平均出现在10月12日，2014年初霜日期预测完全正确;2015年初霜日期出现时间为10月21日，初霜出现日期异常偏晚，预报与实况相差6 d，即预报趋势正确，预报效果相对较好。

4 结论与讨论

1961—2015年辽宁省初霜日期年际变化较为明显，呈现波动上升趋势，趋势系数为0.7（通过了0.001信度检验）。初霜异常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出现在1990年以前;偏晚年和异常偏晚年除1994、1998年以外，均出现在2000年以后，说明在气候变暖的大背景下，初霜日期出现偏晚和异常偏晚的可能性较大。

辽宁省初霜日期表现为2～3年、3年周期，尤其在1990—2000年时段周期性最为显著;初霜日期未出现气候突变时间。选取相关性较高的环流因子作为初霜日期预报的预报因子，建立多元线性回归方方程。利用该模型预测2014年、2015年辽宁省初霜日期结果与实况趋势符合。

目前对初霜的标准及定义不同，增加了其预报准确的难度，同时服务对象对初霜出现的程度要求不同（例如轻霜一般对辽宁省粮食生产影响较轻），因此在考虑初霜预报时，必须把最低气温值预报出来，以便做到有针对性服务。影响辽宁初霜的原因众多，在考虑大的环流形势的同时还应结合辽宁各地区地理纬度，地形地势等对形成霜的影响，单一考虑大势有时会适得其反。初霜的短期气候预测是一项新的工作，增加预报准确率、须依靠中短期预报和预报员的经验，对初霜的长期预报加以及时订正，以提高准确程度，进而弥补长短期气候预测的不足。

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