趙嘉陽, 郭福濤, 梁慧玲, 蘇漳文, 王文輝, 林玉蕊
(1.福建農(nóng)林大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院;2.福建農(nóng)林大學(xué)林學(xué)院,福建 福州 350002)
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福建長汀紅壤區(qū)1965—2013年氣溫和降水量的變化趨勢
趙嘉陽1, 郭福濤2, 梁慧玲1, 蘇漳文2, 王文輝2, 林玉蕊1
(1.福建農(nóng)林大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院;2.福建農(nóng)林大學(xué)林學(xué)院,福建 福州 350002)
摘要:采用線性回歸、Daniel和Mann-Kendall檢驗(yàn)法,分析長汀地區(qū)1965-2013年的氣溫及降水變化趨勢,并選取屏南地區(qū)做對比研究,解釋長汀地區(qū)氣象因子變化的原因.結(jié)果表明采用這3種方法進(jìn)行氣溫、降水量變化趨勢分析,得出的結(jié)論基本一致,即長汀地區(qū)1965—2013年氣溫呈增長趨勢,且增長顯著;1965—1989年降水量處于持續(xù)減少狀態(tài),從1990年開始增加,2000年以后增加趨勢趨于緩慢.Mann-Kendall突變檢驗(yàn)顯示:長汀地區(qū)在2005年發(fā)生氣溫突變,2005年以后氣溫呈上升趨勢,并于2008年達(dá)到顯著增加水平;而對照地區(qū)屏南的氣溫突變發(fā)生在1994年,并在2000年以后氣溫呈顯著上升狀態(tài).表明整體上長汀地區(qū)的溫度和降水的變化趨勢與對照地區(qū)(屏南)相近,但存在突變點(diǎn)提前或滯后的現(xiàn)象.說明人為因素對當(dāng)?shù)刂脖缓蜕鷳B(tài)環(huán)境造成了影響,進(jìn)而影響了當(dāng)?shù)氐臏囟群徒邓葏^(qū)域氣象因子.
關(guān)鍵詞:氣溫; 降水量; 線性回歸; Daniel及M-K檢驗(yàn)法; 突變檢驗(yàn)
氣候變化與人類的生活和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著密切的聯(lián)系,已經(jīng)成為世界各國政府部門、科學(xué)家共同關(guān)注的重大問題[1].氣候變化直接影響地球森林、生物、水、土地資源的變化,工業(yè)革命以后這種影響一直在不斷加劇[2].準(zhǔn)確了解某一區(qū)域氣候變化的規(guī)律是進(jìn)行該地區(qū)林業(yè)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)等方面研究的基礎(chǔ)[3].因此近年來,如何對氣象因子進(jìn)行趨勢分析和變異點(diǎn)檢驗(yàn)一直是學(xué)者們關(guān)注的重要內(nèi)容.
郭紅霞、胡剛等[4-5]利用蘭州市的氣溫和降水資料,運(yùn)用線性回歸分析法和5 a趨勢滑動法進(jìn)行了氣候變化的趨勢分析.劉娟等[6]應(yīng)用Daniel和Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法對西北地區(qū)降雨量進(jìn)行對比分析.張明潔等[7]采用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法對海南島1961-2011年的年平均氣溫和四季平均氣溫等要素進(jìn)行突變檢驗(yàn).王利盈[8]選用線性趨勢分析、M-K突變檢驗(yàn)分析對華南2個亞區(qū)各個氣象要素的時間和空間變化特征和未來變化趨勢進(jìn)行研究.
但由于氣候因子尤其是區(qū)域的氣候因子往往受到區(qū)域其它因素(包括地形、植被、人為活動等因素)的影響,因此想要準(zhǔn)確判斷某一區(qū)域的氣象因子變化趨勢并分析其原因是一個綜合性工作,不僅需要多種統(tǒng)計方法相互驗(yàn)證,而且需要選擇對照區(qū)域.本研究以福建長汀地區(qū)(水土流失嚴(yán)重)為例,并以屏南地區(qū)(無明顯水土流失)的分析結(jié)果為參照,分析影響長汀溫度、降水量變化的因素.
1研究區(qū)概況
長汀縣位處福建省西部,南鄰廣東省,西接江西省,地理坐標(biāo)116°00′45″E—116°39′20″E, 25°18′40″N—26°02′05″N.長汀縣地處中亞熱帶季風(fēng)區(qū),年均氣溫17.5~18.8 ℃.平均降雨天數(shù)為156.7 d,降水分布不均,3~6月降水量占全年降水量的60%.
長汀地區(qū)土壤侵蝕發(fā)生于20世紀(jì)初,至今將近一百年,流失區(qū)主要分布于縣域中部,即以河田盆地為中心的三洲、河田、策武、濯田等鄉(xiāng)鎮(zhèn).20世紀(jì)以來多次發(fā)生林地濫墾、森林濫發(fā)事件,植被遭嚴(yán)重破壞,光山禿嶺面積越來越大,植被覆蓋率極低.雖然1940年福建土壤包肥試驗(yàn)區(qū)就已經(jīng)開始研究治理方法,但由于人口增長速度過快、經(jīng)濟(jì)落后、治理不力等原因,到20世紀(jì)80年代這種狀況還沒有得到明顯改善[9].
屏南縣位于福建省東北部,地處北緯26°44—27°10′、東經(jīng)118°41′—119°13′.屏南境內(nèi)屬中亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候,四季分明,冬無嚴(yán)寒,夏無酷暑,雨量充沛,年降水量達(dá)1842.3 mm,年平均氣溫13~18 ℃.全縣平均森林覆蓋率75.6%,綠化程度達(dá)91.1%,2004年被評為全省“林業(yè)工作十佳縣”[10].
2研究方法
2.1數(shù)據(jù)來源
氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)絡(luò)(http://cdc.cma.gov.cn/)[11],氣象數(shù)據(jù)涵蓋福建省內(nèi)包括長汀、屏南在內(nèi)的22個國家級氣象站的每日氣象數(shù)據(jù).本研究從每日氣象數(shù)據(jù)中提取長汀、屏南地區(qū)氣溫和降水量2個氣象因子的年際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比研究,對于個別年份數(shù)據(jù)缺失采用時間序列模型進(jìn)行擬合補(bǔ)充.
2.2研究方法
(1)
2.2.2Daniel趨勢檢驗(yàn)法Daniel趨勢檢驗(yàn)法是基于Spearman秩相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析的一種方法.在Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)中,不需考慮時間序列的真實(shí)數(shù)據(jù),只需將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為依次排名,數(shù)據(jù)量一般要求4個以上.
將時間序列按照時間周期進(jìn)行排序,得到Y(jié)1,Y2,…,Yn(按年排列的序號),將時間序列數(shù)據(jù)按數(shù)值從小到大進(jìn)行排序,得到相應(yīng)序號X1,X2,…,Xn,統(tǒng)計檢驗(yàn)所應(yīng)用的秩相關(guān)系數(shù)為:
(2)
式中:di=Xi-Yi;N為數(shù)據(jù)量.
將秩相關(guān)系數(shù)rs與Spearman秩相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計表中的臨界值進(jìn)行比較,當(dāng)rs≤-wp或rs≥wp時,氣象因子變化趨勢顯著;當(dāng)-wp
2.2.3Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法是世界氣象組織(WMO)推薦并已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用的一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗(yàn)方法.非參數(shù)檢驗(yàn)方法也稱無分布檢驗(yàn),其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本服從某種分布,也不受少數(shù)異常值的干擾,定量化程度高,檢測范圍廣,計算方便,更適用于順序變量和類型變量.對于樣本個數(shù)為n的時間序列x,構(gòu)造一秩序列:
(3)
式中ri取值如下:
(4)
可見秩序列Sk是第i時刻數(shù)值大于j時刻數(shù)值個數(shù)的累計數(shù).在時間序列隨機(jī)獨(dú)立的假定下定義統(tǒng)計量:
(5)
在x1,x2,…,xn相互獨(dú)立,且具有相同連續(xù)分布時,可由下式算出:
(6)
UKk為標(biāo)準(zhǔn)正太分布,它是按時間序列順序x1,x2,…,xn計算得到的統(tǒng)計量序列.再按時間序列逆序xn,xn-1,…x1,重復(fù)上述過程,同時使UBk=-UFk(k=n,n-1,…1),UB1=0.給定顯著性水平α,如α=0.05,臨界值u0.05=±1.96,將UFk和UBk2個統(tǒng)計量序列曲線和±1.96兩條直線均繪在同一個圖上.
檢驗(yàn)曲線圖中,若UFk線在臨界線內(nèi)變動,表明變化曲線趨勢和突變不明顯;UFk值大于零,表明序列呈上升趨勢,反之呈下降趨勢;UFk值超過臨界線表明上升或下降趨勢顯著.如果UFk和UBk2條曲線在臨界線之間出現(xiàn)交點(diǎn),則交點(diǎn)對應(yīng)的時刻即為突變開始的時間;若交點(diǎn)出現(xiàn)在臨界線外或出現(xiàn)多個交點(diǎn),可結(jié)合其他檢驗(yàn)方法進(jìn)一步判定其是否為突變點(diǎn)[8].
2.2.4滑動t檢驗(yàn)法是通過考察2組樣本平均值的差異是否顯著來檢驗(yàn)突變.即將一氣候序列中兩段子序列均值有無顯著差異看作來自2個總體均值有無顯著差異的問題來檢驗(yàn).如果兩段子序列的均值差異超過給定顯著性水平,認(rèn)為有突變發(fā)生.
(7)
3結(jié)果與分析
3.1線性回歸分析
圖1顯示,1965-2013年長汀和屏南地區(qū)年均氣溫總體上呈上升趨勢,2000年以前氣溫低于平均值.長汀每年線性增溫速率為0.017 ℃·a-1,比我國平均地面氣溫變暖線性速率(0.025 ℃·a-1)低[13],也低于屏南的氣溫變暖線性速率(0.020 ℃·a-1).t檢驗(yàn)結(jié)果顯示長汀和屏南的氣溫均呈現(xiàn)顯著的上升趨勢.長汀降水量總體呈減少趨勢,減幅為0.83mm·a-1;屏南降水量呈增加趨勢,增幅為1.718mm·a-1.采用t檢驗(yàn),結(jié)果表明兩者變化趨勢均不顯著.從表1可知,長汀氣溫和降水量的標(biāo)準(zhǔn)差均低于屏南,波動區(qū)間寬度均大于屏南.為了分析各時段降水量的變化趨勢,將樣本序列分為5個時段,見表2、3.從表、3可知,2000年以前長汀和屏南的氣溫均呈下降趨勢,但下降程度不顯著;2000年后,兩地區(qū)的氣溫變化情況相反,長汀地區(qū)溫度顯著提高,而屏南地區(qū)溫度呈不顯著下降趨勢.這2個地區(qū)整體的降水量變化不顯著.1990年以前兩地降水量變化趨勢明顯相反,長汀地區(qū)降水量增加而屏南地區(qū)降水量下降.1990年以后,兩地降水量變化趨勢相同,但變化不顯著.
表1 1965—2013年長汀、屏南年均氣溫、降水量統(tǒng)計量
表2 1965—2013年長汀與屏南年均氣溫分段序列變化線性回歸趨勢分析表1)
1)*表示差異顯著.
表3 1965—2013年長汀與屏南年降水量分段序列變化線性回歸趨勢分析表
3.2Daniel趨勢法分析
先以樣本數(shù)量為周期,再以各階段年份數(shù)為周期,分別計算秩相關(guān)系數(shù).在置信度為0.05的水平上,wp值通過Spearman等級相關(guān)系數(shù)臨界值表可查.由表4可知:采用Daniel趨勢法和線性回歸法計算的氣溫變化結(jié)果基本相同;采用這2種方法計算的1965—2013年和1990—1999年的長汀降水量變化趨勢不同,而其他年份的降水量變化趨勢相同.在Daniel系數(shù)中顯示趨勢與線性回歸檢驗(yàn)不同,其他年份的趨勢方向完全相同,顯著性檢驗(yàn)也一致.說明應(yīng)用這2種方法可以得到相似的結(jié)論(表5).
表4 1965—2013年長汀與屏南年均氣溫分段序列Daniel趨勢分析表1)
1)*表示差異顯著.
3.3基于Mann-Kendall法的趨勢分析與突變檢測
應(yīng)用Mann-Kendall法,在給定顯著性水平α=0.05下檢測1965-2013年長汀、屏南年均氣溫和年降水量序列的變化趨勢和突變.結(jié)果表明:長汀70年代到90年代的年均氣溫一直處于下降趨勢,但下降趨勢不顯著;2000年以后年均氣溫呈上升趨勢,在2005年時產(chǎn)生突變點(diǎn),并在2008年達(dá)到置信度臨界值.說明2005年以后長汀地區(qū)出現(xiàn)增溫突變,并于2008以后溫度呈顯著上升趨勢.對比長汀,屏南的氣溫突變發(fā)生在1994年.而在2000年后氣溫呈顯著上升狀態(tài)(圖2).
表5 1965—2013年長汀與屏南年降水量分段序列Daniel趨勢分析表
運(yùn)用Mann-Kendall法對長汀和屏南1965-2013年降水量進(jìn)行趨勢分析和突變檢驗(yàn),結(jié)果顯示兩地在研究時間尺度內(nèi)均有多次突變點(diǎn),說明兩地的降水量在某一時期存在明顯增加或降低現(xiàn)象.但由于Mann-Kendall法無法確定出現(xiàn)多個交點(diǎn)的突變點(diǎn),這里輔以滑動t檢驗(yàn)對兩地降水量進(jìn)行突變點(diǎn)判定.進(jìn)行滑動檢驗(yàn)時分別取步長n1=n2=2,…,15,對降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行突變檢驗(yàn).結(jié)果顯示步長為2時,長汀和屏南的降水滑動統(tǒng)計量均通過顯著性檢驗(yàn)(圖3),其他步長的降水量沒有通過顯著性檢驗(yàn).長汀和屏南的降水顯著變化年份分別為2002、2004年和1981、1995、2003、2005年.
4小結(jié)
應(yīng)用線性回歸、Daniel趨勢檢驗(yàn)以及M-K檢驗(yàn)分別對長汀地區(qū)1965-2013年的氣溫和降水量的變化趨勢進(jìn)行分析,并選擇屏南地區(qū)作對比研究,得到以下結(jié)論.
(1)整體上長汀地區(qū)的溫度和降水變化趨勢與對照地區(qū)(屏南)的相近,但存在突變點(diǎn)提前或滯后的現(xiàn)象.說明長汀地區(qū)與對照區(qū)域相比,人為因素對當(dāng)?shù)刂脖缓蜕鷳B(tài)環(huán)境造成了破壞,進(jìn)而影響了當(dāng)?shù)氐臏囟群徒邓葏^(qū)域氣象因子的變化.
(2)長汀和屏南地區(qū)降水量在1990年以前呈現(xiàn)相反的變化趨勢,長汀地區(qū)降水量減少而屏南地區(qū)降水增加,而2000年以后長汀和屏南的溫度和降水變化趨勢沒有明顯差異.
(3)Mann-Kendall突變檢驗(yàn)顯示,長汀地區(qū)在2005年發(fā)生氣溫突變,2005年以后氣溫呈上升趨勢,并于2008年達(dá)到顯著上升水平.而對照地區(qū)屏南的氣溫突變發(fā)生在1994年,并在2000年以后氣溫呈顯著上升趨勢.
(4)采用滑動t檢驗(yàn)對兩地降水量進(jìn)行突變點(diǎn)判定.結(jié)果顯示步長為2時,長汀和屏南的降水滑動統(tǒng)計量均通過顯著性檢驗(yàn),其他步長的降水量沒有通過顯著性檢驗(yàn).長汀的降水顯著變化年份分別為2002(上升)和2004(下降);屏南的降水顯著變化年份分別為2003(下降)和2005(上升).
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(責(zé)任編輯:葉濟(jì)蓉)
Changes in temperature and precipitation in Changting, Fujian Province during 1965-2013
ZHAO Jiayang1, GUO Futao2, LIANG Huiling1, SU Zhangwen2, WANG Wenhui2, LIN Yurui1
(1.College of Computer and Information Science; 2.College of Forestry, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 350002, China)
Abstract:In order to predict local climate for agriculture and ecosystem restoration in long run, linear regression analysis, Daniel trend test and Mann-Kendall mutation test were applied to analyze data on temperature and precipitation during 1965-2013 in Changting (a typical erosive county in West Fujian) and Pingnan (a forested county in Northeast Fujian). Pingnan was used as a control region to reveal the possible reason for climate change in Changting. In contrast with an uprising trend on temperature in Changting during 1965-2013, local precipitation continously dropped from 1965 to 1989, increased after 1990 then slowed down after 2000. According to Mann-Kendall test, Changting temperature increased since 2005 and at a higher rate after 2008. On the contrary, temperature mutation of Pingnan occurred in 1994, then the temperature increased faster after 2000. It could be moderately indicated that trend of temperature and precipitation was similar between Changting and Pingnan but the mutation time shifted between two regions. Differences in mutation time was very likely attributed to human activities that altered local vegetation condition and ecology environment, which indirectly affect local temperature and precipitation.
Key words:temperature and precipitation; linear regression analysis; Daniel trend test; Mann-Kendall mutation test ; mutation test
DOI:10.13323/j.cnki.j.fafu(nat.sci.).2016.01.013
中圖分類號:P40
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1671-5470(2016)01-0077-07
作者簡介:趙嘉陽(1991-),男,碩士研究生.研究方向:統(tǒng)計信息技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘.Email:j_y_zhao@126.com.通訊作者林玉蕊(1963-),女,教授,碩士生導(dǎo)師.研究方向:統(tǒng)計學(xué)、數(shù)值代數(shù).Email:yrlin@fafu.edu.cn.
基金項(xiàng)目:福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015J05049);福建省教育廳資助項(xiàng)目(JK2014012);保險精算實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(118310010).
收稿日期:2015-05-13修回日期:2015-09-01