中国南方地区1961—2018年冬春季低温连阴雨过程时空变化分析

曹磊 李永利 余予 李艳 任芝花

(1 国家气象信息中心，北京 100081；2 内蒙古自治区气象局气象信息中心，呼和浩特 010051；3 中国气象局公共气象服务中心，北京 100081)

引 言

低温连阴雨过程(简称低温连阴雨)，因其长时间的低温、阴雨、寡照，且通常伴有冰冻，会严重影响作物的生长发育、产量及品质。还可能引发洪涝、山体滑坡、泥石流等次生灾害，对交通、旅游、水利等行业产生不利影响[1-4]。

2008年1—2月，我国南方19个省遭受了罕见的大范围持续低温雨雪和冰冻灾害天气，多处电力和交通运输设施损毁，大面积农、林作物受损，直接经济损失超过1 500亿元。针对此次过程，诸多学者从气候背景、气候特征、大尺度环流和天气过程等方面开展了分析研究[5-10]。

研究表明我国平均最低气温在近几十年呈升高趋势[11]，1961—2015年我国平均年结冰日数以-1.5 d/(10 a)的趋势减少[12]，我国北方结冰期也以-2.6 d/(10 a)的速率减少[13]。在气候变化背景下，我国低温连阴雨日数势必会出现减少趋势。从区域研究角度，黄露菁等[14]分析得出广东低温阴雨天气平均日数分布趋势自北向南递减；张智等[15]分析表明宁夏全年和汛期连阴雨发生次数均呈减少趋势；王华等[16]对广东省低温阴雨频度的分析表明其偏重发生频率明显减弱；李易芝等[17]针对湖南省春播育秧期低温阴雨日数进行了分析，得到全省一致型和南北相异型两种主要分布形态。韩荣青等[18]基于我国546站1951—2007年数据，分析得到我国2—5月低温连阴雨平均日数以四川盆地、贵州地区为最多，1990s中期以前全国为增多趋势，之后表现为减少趋势。我国南方为低温连阴雨的主要发生区域，且冬春季节多发。因此，有必要针对该地区及高发时段进行研究。

本文基于我国1 057个地面台站气温、日降水量等资料，针对1961年以来我国南方地区低温连阴雨日数，开展时空分布及其长期变化方面的分析。

1 数据和方法

针对低温连阴雨过程，本文采用以下判别标准：单站连续3 d及以上日降水量大于等于0.1 mm，且日平均气温均在-5～12 ℃内，则为一次低温连阴雨过程。考虑到低温连阴雨主要对农作物产生影响，因此气温阈值范围上限值参考了《中国灾害性天气气候图集(1961—2015年)》[19]中“低温冷害”气温阈值及气象行业标准《早稻播种育秧期低温阴雨等级》[20]中日平均气温阈值的设定。此外，我国南北方冬季均可能出现连续降雪过程，不符合低温连阴雨的设定。因此，基于数据统计分析，在低温连阴雨判别条件中设置了气温阈值下限，认为日平均气温低于-5 ℃时发生的降水均为降雪。

各站的日平均气温为日最高、日最低气温的平均值，数据来源于国家气象信息中心发布的“中国国家级地面气象站均一化气温日值数据集(V1.0)”。该数据集中的日最高、日最低气温采用RHtest方法进行了均一性检验和订正[21]。日降水量数据取自国家气象信息中心发布的“中国地面基本气象要素日值数据集(V3.0)”，数据已经严格的质量控制和检验。

采用SNHT、Buishand range test、Pettitt test和Von Neumann ratio 4种方法[22-25]对日降水量进行了均一性检验。如果3种及以上方法检测出某站数据序列存在不均一，则将该站点剔除，通过上述方法剔除了5.4%的站点。利用各站日平均气温、日降水量的数据完整性，再次对台站进行了筛选。如果某月数据缺测超过3 d，或某年累计缺测超过15 d，则认为该年缺测。要求1961—2018年期间，缺测年份数小于等于5 a，若不满足上述条件，则剔除该站。

满足数据均一性和完整性要求的地面气象站共计1 899个，基于上述台站资料，统计了1961—2018年全国各站低温连阴雨过程及日数。以低温连阴雨结束日所在季节，将过程归入各季节进行统计，计算了各站各季节累年平均低温连阴雨日数，分布如图1所示。可以看出，低温连阴雨主要出现在冬季，春季次之，从空间分布来看，长江以南地区发生日数较多。秋季低温连阴雨多出现在青海、西藏和四川三省交界地区以及四川和贵州交界区域。夏季出现低温连阴雨最少，主要分布在青藏高原、东北北部和新疆北部地区。

图1 全国不同季节低温连阴雨日数空间分布(灰色点表示不足0.1 d)：(a)春季；(b)夏季；(c)秋季；(d)冬季Fig.1 Spatial distribution of CCRW days in different seasons over China in(grey dots indicate days less than 0.1 d):(a)spring; (b)summer; (c)autumn; (d)winter

基于各季节低温连阴雨日数空间分布特征，本文选取35°N以南、102°E以东作为研究区域(下文简称为南方地区)。针对该区域统计的不同季节低温连阴雨日数如表1所示，可见冬季(12—次年1、2月)、春季(3—5月)平均日数分别约为3.95 d和1.74 d，约占全年总数的88.2%。因此，本文主要针对该区域冬春季节(12月—次年5月)的低温连阴雨开展相关分析。

表1 南方地区不同季节低温连阴雨日数Table 1 Seasonal mean of CCRW days over South China d

在计算区域平均值时，首先取1.0°×1.0°作为经、纬度网格格距，对网格内的站点值求取算术平均值作为格点值，再用网格中心点的纬度余弦值作为权重，对网格数据进行加权平均，从而得到南方地区平均值[26]。计算线性变化趋势时，先对序列进行7点滑动平滑，再利用线性倾向公式[27]计算变化趋势，并利用Mann-Kendall方法[28-29]对趋势的显著性进行检验。

利用经验正交函数分析方法(EOF)[27]对南方地区冬春季节低温连阴雨日数进行时空分布类型分析。首先对1.0°× 1.0°网格逐年平均低温连阴雨日数序列进行标准化，再对标准化序列进行EOF分解。

2 结果分析

2.1 时空分布特征

南方地区冬春季低温连阴雨日数逐年变化如图2所示，累年均值约为5.7 d。从逐年变化可以看出，最高值约为9.1 d，出现在1985年，最低值约为3.6 d，出现在1999年。从年代际变化看，1961—1970年约为5.7 d，1971—1980年比之略有增加，增幅约为0.1 d，1981—1990年为低温连阴雨日数最多时期，约为6.3 d，1991—2000年比上一年代减少约0.1 d，2001—2010年持续减少，2011—2018年仅为4.7 d。1961—2018年低温连阴雨日数整体呈减少趋势，约为-0.17 d/(10 a)(通过α=0.05置信度检验)，而1991—2018年下降趋势更为明显，约为-0.67 d/(10 a)。

图2 南方地区冬春季低温连阴雨日数逐年变化Fig.2 Yearly variation of CCRW days during winter and spring over South China

冬春季湖南、贵州、江西三省为低温连阴雨集中发生地区(图3a)，平均日数超过30 d的台站占该省台站数的比例分别为：80.2%、63.8%和48.1%。平均日数最多的为72.2 d，出现在贵州大方站。图3b给出了各站累年低温连阴雨过程最长持续日数的空间分布，可以看出，25°～31°N之间的大部分地区，历史上均出现过单次时间在15 d以上的低温连阴雨过程。最长持续时间为42 d，也出现在贵州大方站，该站于1961年2月2日—3月15日出现连续降水天气，且平均气温为3.3 ℃。此外，次长持续时间为33 d，分别出现在贵州纳雍站和云南镇雄站。

图3 (a)冬春季平均低温连阴雨日数；(b)单次低温连阴雨过程最长持续日数分布Fig.3 (a) Mean CCRW days during winter and spring over South China; (b) maximum of CCRW days for one process

对南方地区冬春季低温连阴雨日数的标准化序列进行EOF分析，得到前3个特征向量，方差贡献率分别为32.3%、17.0%和9.5%，其空间分布如图4a—c，第1～3特征向量对应的时间系数如图4d—f所示。可以看出，第一特征向量均为正值，说明南方地区低温连阴雨日数总体上表现为一致型的空间分布，即一致偏多或偏少。从第一特征向量时间系数变化来看，1960s末期至1990s以正值为主，即这一时期低温连阴雨日数表现为偏多；而从2000年以来时间系数以负值为主，即这一时期低温连阴雨日数表现为偏少。

第二特征向量代表的是南方地区东北部与西南部反相的分布型(图4b)，由第二特征向量对应的时间系数(图4e)可以看出，1968年表现为典型的西南部日数偏多且东北部日数偏少；2003年与之相反，表现为典型的东北部日数偏多而西南部日数偏少。第三特征向量代表的是南方地区东部与西部反相的分布型(图4c)，1969年表现为典型的东部日数偏多、西部日数偏少，而1989年与之相反。

图4 南方地区冬春季标准化低温连阴雨日数EOF：(a—c)第1、2、3特征向量；(d—f)第1、2、3特征向量对应的时间系数(黑实线为7点滑动平均)Fig.4 EOF analysis for CCRW days during winter and spring over South China: (a-c) the first to the third EOF modes; (d-f )the time coefficients of the first to the third EOF modes(black line denotes the 7-point moving average)

2.2 变化趋势特征分析

选取逐年低温连阴雨日数均大于等于3 d(每年至少出现过一次低温连阴雨)的台站，分析了其年累计日数的变化趋势，如图5a所示。统计表明，上述台站中80.2%累计低温连阴雨日数呈下降趋势，且在呈下降趋势台站中70.4%趋势显著。而湖北东南部、湖南西北部、贵州中部、重庆西部等呈增加趋势。

图5 (a)低温连阴雨日数年变化趋势分布;(b)最低气温变化趋势分布；(c)最大日降水量变化趋势分布(黑色圈表示趋势通过α=0.05置信度检验)Fig.5 Distribution of yearly trends for (a)CCRW days;(b)minimum temperature during CCRW; (c)maximum dailyprecipitation during CCRW(black circle indicate trendpassing 95% confidence level)

此外，图5a中8.8%的台站低温连阴雨日数显著增加。最大增幅出现在云南大关站(位于该省东北角)，约为3.8 d/(10 a)，同时可以发现该站周边两站四川雷波和云南镇雄低温连阴雨日数均呈下降趋势，分别为-3.8 d/(10 a)和-3.0 d/(10 a)。图6给出了上述三站低温连阴雨日数7点滑动平均值逐年变化，可以看出镇雄站1983年前日数略增，随后逐步减少，雷波站1985年前增幅明显，随后又大幅下降，而大关站表现出先减少后增加再减少的波动式变化，因此，低温连阴雨日数的变化可能还受到一些局地因素的影响。

图6 大关、镇雄、雷波站低温连阴雨日数变化Fig.6 Yearly variation of CCRW days in Daguan， Zhenxiong and Leibo stations

降水量和气温不仅影响着低温连阴雨日数，同时也体现了其强度特征。本文逐年挑取了各站低温连阴雨期间的最低气温和最大日降水量，分别求取其年变化趋势，如图5b、c所示。就最低气温来看，除个别台站呈微弱的降温趋势外，94%的台站均呈显著增温趋势。由此也可以得出，随着各站气温的整体升高，1 a中满足日平均气温在-5～12 ℃范围内的日数将会减少，因此台站出现低温连阴雨的日数也势必会减少。最大日降水量的变化趋势分布，存在明显的地区特征，从广西东北部、湖南南部至江西中南部、福建北部、浙江南部区域内，均呈明显的增加趋势，其中最大增幅出现在广西柳江站，约为4.9 mm/(10 a)。此外，最大降幅出现在安徽南陵站，约为-2.2 mm/10 a。

3 结论

基于我国1 057个地面气象站1961—2018年气温、降水日值资料，分析了我国南方地区(35°N以南、102°E以东)冬春季节低温连阴雨时空分布及变化特征，结论如下：

(1)冬春季(12月—次年5月)是南方地区低温连阴雨主要发生时段，约占全年总日数的88.2%。从空间分布来看，湖南、贵州、江西三省为低温连阴雨集中发生的地区，历史上单次最长低温连阴雨时间超过15 d的台站，主要集中在25°～31°N之间的区域。

(2)由EOF分析表明，南方地区低温连阴雨日数总体上表现为一致偏多或偏少，此外还具有东北部与西南部反相变化、东部与西部反相变化的分布型。

(3)从南方地区平均低温连阴雨日数年代际变化来看，1960s末期至1990s以偏多为主，从2000年开始以偏少为主。1981—1990年出现的低温连阴雨日数最多，平均约为6.3 d。总体来看，1961—2018年低温连阴雨日数呈减少趋势，约为-0.17 d/(10 a)。

低温连阴雨过程中绝大部分台站的最低气温表现为增温趋势，部分台站最大日降水量也呈增加趋势且有明显的地域特征，因此，在气候变暖背景下，如何客观地评价低温连阴雨的强度，值得进一步分析研究。此外，本文仅是基于历史观测数据对低温连阴雨过程的时空分布及其变化进行了分析，造成其变化的环流背景特征还有待分析。