北京地区冻土时空分布特征

张龙斌，胡东北，王 璐，孟 磊，郝亚明

（1.北京市气象探测中心，北京100089；2.新疆金锋华云气象科技有限公司，新疆 乌鲁木齐830002；3.库尔勒市气象局，新疆 库尔勒841000）

冻土是指含有水分的岩土或土壤在温度降到0 ℃或0 ℃以下时而呈现冻结状态[1-2]，通常根据冻结状态的保持时间划分为短时冻土、季节性冻土和多年冻土三种类型[3]。土壤冻结深度对农业活动及建筑、道桥、铁路、管道、堤坝、凿井等工程有直接影响[4-7]，关系人民的生命安全。同时，冻土在气候变化中具有高度敏感性，是研究气候变化的重要指标之一。我国对冻土的研究多集中于青藏高原和东北地区[8-11]，大量研究证实我国大部分地区近50 年的年最大冻土深度和年平均冻土深度明显变浅，季节性冻土区的平均冻结初始日和平均融化终止日也呈现出明显的推迟和提前趋势[12-17]。北京所处气候区为暖温带亚湿润区，在全球变暖的背景下，年平均气温及地温均呈上升趋势[18-19]。目前关于北京地区最大冻土深度系统性的研究还相对缺乏，而且已有的研究表明，近43 年北京汤河口地区的最大冻土深度呈增加趋势，增幅为2.104 cm/10 a[20]，这与我国大部分地区最大冻土深度的变化趋势恰恰相反。由此可见，北京地区最大冻土深度的时空变化特征及气温、地温等环境因子对其影响还需要进一步研究。

我国地面气象观测业务中的冻土观测最早始于20 世纪50 年代，采用人工冻土观测器，需在每年的冻土冻结初始日之前安装，在融化终止日之后收回。因仪器安装不规范、操作不当以及观测过程中橡胶管频繁替换等原因，极易导致观测记录失真[21]。北京地区国家基准气候站和国家基本气象站于2021 年1 月启用冻土自动观测仪，其他国家级气象站于2021 年11 月启用冻土自动观测仪，设备类型均为测温式。孙艳云等[22-24]指出冻土人工观测的最大冻结深度与测温式冻土仪0 ℃线最深点相近，但存在一定偏差，人工冻土观测的“拐点”和完全融化时间晚于测温式冻土仪的“拐点”和完全融化时间。北京地区人工观测冻土数据与测温式冻土仪观测数据也证实两者之间存在偏差，故以人工观测冻土数据为基准，开展测温式冻土仪观测数据的对比研究，可提升两种观测数据的一致率，进而确保冻土观测数据在时间序列上的延续性。

1 资料和方法

1.1 资料来源

选取1981—2021 年北京地区6 个气象站多个气象要素的逐日观测数据，包括最大冻土深度、平均气温、平均地表温度及不同深度的地温资料（5、10、15、20、40 和80 cm）等，其中最大冻土深度是指每天观测到的冻土深度最大值。6 个气象站按照各自站点的海拔高度和地形特征等差异分为“城区站”和“郊区站”两类。城区站包括南郊观象台、丰台，郊区站包括平谷、密云、延庆、怀柔，分类标准参考北京地区城郊极端温度事件的相关研究[23]。气象站的分布如图1 所示。

图1 北京地区部分冻土气象观测站空间分布

选取北京地区6 个气象站的人工观测数据和相应的冻土自动观测仪观测资料进行对比分析，如表1 所示。其中，人工观测方法是每天在固定时间将冻土器的内管提起，通过测内管冰所在位置，结合管壁刻度线得到冻土深度。DTD4 型测温式冻土仪数据是由安装在地面以下不同深度的温度传感器自动观测得到，数据采集频率为每小时1 次。

1.2 研究方法

采用线性回归法开展北京地区最大冻土深度等要素的气候变化趋势分析，公式为：

其中：xi为某气象要素观测结果的时间序列，a 为斜率，b 为截距，a 表征气象要素随时间的变化趋势，10 a代表气候倾向率，气候倾向率正数表示正增长、负数表示负增长。

采用Mann-Kendal（lMK）突变检验方法监测近40 年北京地区各气象站最大冻土深度的突变情况。MK 突变检验是一种可以判断气候序列中是否存在气候突变的典型方法，如果存在突变，还可以确定突变发生的时间。

北京地区的最大冻土观测深度为150 cm，为了便于评估测温式冻土仪观测数据质量，将冻土分为150 层，0～1 cm 为第一层，1～2 cm 为第二层，以此类推。计算每一层冻土对比观测的一致率和误判值，公式为：

式中：c 为一致率，h1表示测温式冻土仪与冻土人工观测完全吻合的层数，h 表示冻土人工观测层数，m为误判值，h2表示测温式冻土仪识别而冻土人工观测未识别的冻土层数，h3表示测温式冻土仪未识别而冻土人工观测识别的冻土层数。通过分析不同时期测温式冻土仪与冻土人工观测平均一致率和误判均值的变化趋势，研究地质条件、算法和阈值对测温式冻土仪观测数据质量的影响。

2 北京地区冻土时空分布特征

2.1 最大冻土深度变化特征

2.1.1 月变化

1981—2021 年北京地区6 个站点的冻土通常在11 月开始出现，翌年3—4 月消融。各站点月最大冻土深度的平均值出现在2 月，为77 cm；其次是1、3 月，分别为74 和67 cm；10 月最小，仅为4 cm；11、12 月分别为14 和46 cm。除平谷站外，其余5 站的最大冻土深度均出现在2 月，且深度均达到70 cm以上；平谷站的最大冻土深度出现在1 月；延庆站的月最大冻土深度变化范围最大，为7～103 cm；平谷站的月最大冻土深度变化范围最小，为2～62 cm，（图2）。

2.1.2 年变化

1981—2021 年北京地区6 个站点年冻土深度最大值的平均值呈显著变小趋势，其显著性值为0.027，气候倾向率为-2.3 cm/10 a（图3a）。城区站和郊区站年最大冻土深度均值变化趋势存在差异，城区站变浅趋势不显著，气候倾向率为-2.0 cm/10 a；郊区站变浅趋势显著，气候倾向率为-2.5 cm/10 a（图3b）。其中延庆的变化速率最大，为-6.9 cm/10 a；密云变化速率最小，为-0.1 cm/10 a。分析冻土观测资料同期气温表明，郊区站气温以0.25 ℃/10 a 的趋势上升，城区站气温以0.4 ℃/10 a 的趋势上升。郊区站在气温上升趋势弱于城区站的情况下，其最大冻土深度变浅趋势却更显著。由此可见，郊区站最大冻土深度对温度变化的响应更敏感；从空间分布上看，气候倾向率从西到东逐渐减小。

图3 1981—2021 年北京地区（a）和城区与郊区（b）年最大冻土深度均值线性趋势

1981—2021 年北京地区年最大冻土深度的极值出现时间有明显差异。极大值多数发生在20 世纪80 年代2 月上、中旬；极小值最早出现时间一般是21 世纪前后的10 月下旬—11 月上旬，最晚出现时间多数也在21 世纪之后，一般为12 月（表2）。

表2 1981—2021 年北京地区各站最大冻土深度及冻结初期

2.2 最大冻土深度对变暖的响应

2.2.1 平均气温、地温对最大冻土深度的影响

因2019—2021 年部分气象台站地温数据缺失，选取1981—2018 年北京地区日最大冻土深度与日平均气温、日平均地表温度及不同深度地温进行了相关性分析（图4）。北京地区日最大冻土深度与日平均气温呈负相关，相关系数为-0.13；其中城区站为-0.23，郊区站为-0.07，表明不相关的出现概率最大不超过5%。6 个气象站中，丰台站的日最大冻土深度与日平均气温的相关性最好，为-0.28；南郊观象台站次之，相关系数为-0.19；延庆站与密云站相关性最差，二者均呈正相关，相关系数分别为0.01和0.14，可能与郊区多山地、地质层相对复杂有关。北京地区日平均地表温度，5、10、15、20、40 和80 cm地温与最大冻土深度呈明显的负相关；40、80 cm 地温与最大冻土深度的相关性最好，相关系数分别为-0.8 和-0.84；其次是20 cm 地温，相关系数为-0.5；地表温度与最大冻土深度相关性最差，相关系数为-0.05；延庆、密云地表温度与最大冻土深度呈正相关，相关系数分别为0.07 和0.19；密云5、10 cm地温与最大冻土深度呈正相关，相关系数分别为0.14、0.07。

图4 1981—2018 年北京地区（a）及6 个气象站（b）最大冻土深度与各要素相关系数

2.2.2 MK 突变检验

由表3 可知，1981—2021 年北京地区的6 个气象站年最大冻土深度均值除延庆、怀柔外，其他各站均发生了突变。城区站发生突变的次数明显多于郊区站，突变时间多出现在1995、2000、2015 和2017年前后。北京地区郊区站不易发生突变，仅有平谷、密云2 站发生突变，其中平谷于2006 年1 月1 日进行了台站迁站，迁移距离为2 100 m；密云于1989年1 月1 日进行了台站迁站，迁移距离为34 m。平谷发生突变时间为2002、2009 年，出现在迁站前后的3～4 a，受迁站影响的可能性较大。密云发生突变年为1991、1995、2008、2018 年，其中1991 年突变受迁站影响的可能性较大，其他年份突变可能因观测环境变化、观测仪器性能不稳定等因素导致。

3 测温式冻土仪观测数据质量评估

从2021—2022 年冻土观测记录来看，北京部分郊区的冻土人工观测与测温式冻土仪数据偏差较大（误判均值达到5.95 cm），而城区差异较小（误判均值为2.5 cm），这可能源于测温式冻土仪在不同土质的气象台站采用了相同算法和阈值[24]。2022 年12月，北京地区气象台站对测温式冻土仪进行了算法优化和阈值调整，使得各气象台站平均一致率提升10%左右。

由图5 可知，冻结初始期（11 月）和融化终止期（3 月）的平均一致率偏低，误判均值也较小。2022 年11 月的平均一致率高于2021 年同期，误判均值低于2021 年同期。测温式冻土仪经过一个冻融周期后，与冻土人工观测吻合度得到明显提升，平均一致率提升12.2%，误判均值无明显变化，保持在3 cm以下。2022 年12 月对测温式冻土仪进行了算法和阈值调整后，各气象站平均一致率较去年同期明显提升，误判均值仅有丰台、密云较去年同期低，与冻土人工观测结果趋于一致。

图5 2021—2022 年北京地区测温式冻土仪与冻土人工观测的平均一致率（a）和误判均值（b）

因各气象站土质及地下岩层、土层分布存在明显差异，其土壤冻融条件不同，各站测温式冻土仪观测数据质量还需进一步优化，应考虑根据观测环境及对比观测记录来设定各气象站的算法或阈值，以实现观测数据质量的提升。

4 结论

本文分析了北京地区不同站点的年最大冻土深度均值变化，以及冻土最大深度与气温、地表温度及5、10、15、20、40、80 cm 地温间的相关性，以及测温式冻土仪观测数据与人工观测数据的差异。得出如下结论：

（1）北京郊区的年最大冻土深度均值显著高于城区，且呈现从东南向西北递增的空间分布特征。从时间序列上看，北京地区年最大冻土深度均值正在以-2.3 cm/10 a 的速率变浅，其中延庆站变浅趋势最明显，达到-6.9 cm/10 a。平谷、密云站变化速率偏小，分别为-0.5、-0.1 cm/10 a。郊区站气温上升趋势弱于城区站，但最大冻土深度变浅趋势却更显著，可见郊区站最大冻土深度对温度变化的响应更敏感。此外，从空间分布上看，北京地区最大冻土深度气候倾向率从西到东呈逐渐减小趋势。

（2）北京地区冻土最大深度与40、80 cm 地温的相关性最好，与浅层地温和气温的相关性次之，与地表温度的相关性最差。

（3）测温式冻土仪自仪器安装完成后，经过一个冻融周期后能够与人工观测达到较好的一致性。测温式冻土仪在不同地质环境下采用相同算法产生的测量误差存在差异，郊区站的误差明显大于城区站，最大误判均值达15 cm 左右。

为了更准确地反映各地区土壤实际冻结情况，应根据不同土层结构特征，采用特定的算法和阈值，并保证场地及设备运行正常。

因现阶段的技术和资料积累不足等原因，尚未形成不同地质条件下测温式冻土仪融冻参数特征的明确结论。今后将通过长时间对比试验，积累多年观测资料，在确保对比观测环境一致性的条件下，针对不同地质条件开展更细致的研究，以获取分别适用于不同气象台站的本地化融冻参数。