吳新星 吳進(jìn)忠

摘要? ? 利用洪渡河流域務(wù)川縣國(guó)家一般氣象站1961—2015年逐日最高和最低氣溫資料，利用RClimDex模型計(jì)算出了該流域12項(xiàng)極端氣溫指數(shù)，采用一元線性回歸、10年滑動(dòng)平均等方法對(duì)其變化規(guī)律進(jìn)行分析。結(jié)果表明，月最低氣溫極大值、暖夜日數(shù)、暖晝?nèi)諗?shù)、熱夜日數(shù)和夏日日數(shù)分別以0.230、12.50、5.00、3.20、1.24 d/10年的趨勢(shì)顯著上升，其中暖夜日數(shù)、熱夜日數(shù)、月最低氣溫極大值變化最顯著;月最高氣溫極小值和極端最低氣溫均上升，冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)、結(jié)冰日數(shù)和霜凍日數(shù)均減少，其中冷夜日數(shù)的減少趨勢(shì)最顯著。這些充分表明了洪渡河流域氣候變暖的趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞? ? 極端氣溫指數(shù);變化趨勢(shì);洪渡河流域;1961—2015年

中圖分類(lèi)號(hào)? ? P467? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼? ? A? ? ? ? 文章編號(hào)? ?1007-5739（2018）23-0207-02

洪渡河是長(zhǎng)江流域?yàn)踅档囊患?jí)支流，發(fā)源于遵義市湄潭縣的西河鄉(xiāng)，流經(jīng)遵義市湄潭、正安、務(wù)川、鳳岡4個(gè)縣和銅仁市德江、沿河2個(gè)縣，最后在沿河縣洪渡鎮(zhèn)匯入烏江。流域的總面積為3 712 hm2，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是該區(qū)域的主要經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。極端氣溫會(huì)影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育速度，增加病蟲(chóng)害的發(fā)病幾率，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率降低，從而對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成威脅[1]。

洪渡河流域地處貴州高原，是典型的喀斯特地貌，生態(tài)環(huán)境十分脆弱，極端氣溫變化對(duì)整個(gè)流域的環(huán)境和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著非常重要的影響。然而，目前尚未見(jiàn)對(duì)該流域極端氣溫變化進(jìn)行研究和分析的報(bào)道，因而對(duì)洪渡河流域的極端氣溫研究具有十分重要的意義。

1? ? 資料與方法

本文采用洪渡河流域務(wù)川國(guó)家一般氣象站1961—2015年逐日最高氣溫、日最低氣溫等資料，利用RClimDex（來(lái)自http：//blog.sciencenet.cn/blog-350729-715715.html）模型[2]計(jì)算出了WMO推薦的12項(xiàng)極端氣溫指數(shù)：極端最高氣溫、月最低氣溫極大值、極端最低氣溫、月最高氣溫極小值、夏日日數(shù)、結(jié)冰日數(shù)、熱夜日數(shù)、霜凍日數(shù)、暖夜日數(shù)、冷夜日數(shù)、暖晝?nèi)諗?shù)、冷晝?nèi)諗?shù)。然后把這些極端氣溫指數(shù)劃分為極端氣溫暖指數(shù)和極端氣溫冷指數(shù)，并且進(jìn)行對(duì)比分析。

本文使用一元線性回歸法對(duì)多年時(shí)間序列進(jìn)行擬合，利用Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法（以下簡(jiǎn)稱(chēng)M-K檢驗(yàn)）進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)[3-4]，其中，統(tǒng)計(jì)變量Z為正，代表序列呈上升趨勢(shì);Z為負(fù)，則具有下降趨勢(shì)。若Z的絕對(duì)值≥1.28、≥1.64、≥2.32，分別表示通過(guò)了信度90%、95%和99%的顯著性檢驗(yàn)。最后利用10年滑動(dòng)平均法使極端氣溫指數(shù)變化趨勢(shì)和方向明顯化。

2? ? 結(jié)果與分析

2.1? ? 極端氣溫暖指數(shù)

從洪渡河流域1961—2015年極端氣溫暖指數(shù)的變化趨勢(shì)（表1）可以看出，暖夜日數(shù)、暖晝?nèi)諗?shù)、熱夜日數(shù)、夏日日數(shù)分別以12.5、5.0、3.2、1.24 d/10年的趨勢(shì)上升。經(jīng)M-K檢驗(yàn)，均通過(guò)了信度為90%的顯著性檢驗(yàn)，且暖夜日數(shù)和熱夜日數(shù)通過(guò)了信度為99%的顯著性檢驗(yàn)。月最低氣溫極大值以0.23 ℃/10年的趨勢(shì)上升，經(jīng)M-K檢驗(yàn)，Z值為3.02，通過(guò)了信度為99%的顯著性檢驗(yàn)。極端最高氣溫指數(shù)以0.18 ℃/10年的趨勢(shì)上升，經(jīng)M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)，Z值為1.25，未能通過(guò)信度為90%的顯著性檢驗(yàn)。10年滑動(dòng)平均趨勢(shì)線顯示，極端最高氣溫指數(shù)在1960—1978年呈下降趨勢(shì)，1979—1987年呈上升趨勢(shì)，在1988—1990年呈明顯的下降趨勢(shì)，之后呈上升趨勢(shì)，但這種變化趨勢(shì)不顯著。

2.2? ? 極端氣溫冷指數(shù)

從洪渡河流域1961—2015年極端氣溫冷指數(shù)的變化趨勢(shì)（表1）可以看出，月最高氣溫極小值以0.27 ℃/10年的趨勢(shì)上升，經(jīng)M-K檢驗(yàn)，Z值為1.91，通過(guò)了信度為90%的趨勢(shì)檢驗(yàn)，故上升趨勢(shì)顯著。月最高氣溫極小值在20世紀(jì)60年代至70年代中期呈緩慢的下降趨勢(shì)，之后呈上升趨勢(shì)，在21世紀(jì)初又呈緩慢的下降趨勢(shì)，總體呈顯著上升趨勢(shì)。極端最低氣溫以0.58 ℃/10年的趨勢(shì)上升，經(jīng)M-K檢驗(yàn)，Z值為4.70，通過(guò)了信度為99%的趨勢(shì)檢驗(yàn)，上升趨勢(shì)顯著。冷晝?nèi)諗?shù)和冷夜日數(shù)分別以4.79、15.45 d/10年的趨勢(shì)減少，經(jīng)M-K檢驗(yàn)，均通過(guò)了信度為99%的趨勢(shì)檢驗(yàn)。霜凍日數(shù)和結(jié)冰日數(shù)分別以3.22、0.05 d/10年的趨勢(shì)減少，經(jīng)M-K檢驗(yàn)，霜凍日數(shù)變化趨勢(shì)顯著，而結(jié)冰日數(shù)變化趨勢(shì)不顯著。從結(jié)冰日數(shù)的10年滑動(dòng)平均趨勢(shì)線來(lái)看，20世紀(jì)60年代至80年代末緩慢減少，之后緩慢增多，總體變化趨勢(shì)不明顯。

2.3? ? 極端氣溫冷指數(shù)與暖指數(shù)對(duì)比

將2種指數(shù)的變化趨勢(shì)和變化幅度進(jìn)行對(duì)比分析，旨在能夠更加深入地了解日最高氣溫和日最低氣溫的變化情況（表1）。

從極端氣溫冷、暖指數(shù)的線性變化趨勢(shì)來(lái)看，極端氣溫暖指數(shù)總體呈上升趨勢(shì)，其中暖夜日數(shù)、暖晝?nèi)諗?shù)、熱夜日數(shù)、夏日日數(shù)和月最低氣溫極大值均通過(guò)了信度為90%的顯著性檢驗(yàn)，并且暖夜日數(shù)、熱夜日數(shù)、月最低氣溫極大值還通過(guò)了信度為99%的顯著性檢驗(yàn)。在極端氣溫冷指數(shù)中，極端最低氣溫和月最高氣溫極小值均呈上升趨勢(shì)，且上升趨勢(shì)顯著。冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)、結(jié)冰日數(shù)和霜凍日數(shù)均呈減少趨勢(shì)，其中冷夜日數(shù)的減少趨勢(shì)最顯著。

從變化幅度來(lái)看，極端氣溫暖指數(shù)中暖晝?nèi)諗?shù)、暖夜日數(shù)和熱夜日數(shù)的增加幅度與冷指數(shù)中相對(duì)應(yīng)的冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)和霜凍日數(shù)的減少幅度相當(dāng)，而且夏日日數(shù)的增加幅度接近結(jié)冰日數(shù)減少幅度的25倍，都有利于年平均氣溫的增加。極端氣溫暖指數(shù)中的極端最高氣溫、月最低氣溫極大值與冷指數(shù)中的極端最低氣溫、月最高氣溫極小值均呈增加趨勢(shì)，并且極端最低氣溫增幅是極端最高氣溫增幅的近3倍，對(duì)洪渡河流域氣候變暖的影響更為顯著。

3? ? 結(jié)論與討論

分析結(jié)果表明，1961—2015年洪渡河流域極端氣溫暖指數(shù)均呈上升趨勢(shì)，其中暖夜日數(shù)、熱夜日數(shù)和月最低氣溫極大值的變化趨勢(shì)最顯著。在極端氣溫冷指數(shù)中，極端最低氣溫和月最高氣溫極小值均呈上升趨勢(shì)，而其余冷指數(shù)均下降。這些充分表明了洪渡河流域氣候變暖的趨勢(shì)。

洪渡河流域暖夜日數(shù)、暖晝?nèi)諗?shù)、夏日日數(shù)和熱夜日數(shù)的增多非常有利于氣溫呈上升趨勢(shì)變化。極端最低氣溫的增加幅度接近極端最高氣溫增加幅度的3倍，對(duì)氣候變暖影響更為明顯。

4? ? 參考文獻(xiàn)

[1] 陳昌春，張余慶，王臘春，等.基于RClimDex模型的江西省極端降水時(shí)空變化研究[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電，2013（11）：41-45.

[2] 郭建平.氣候變化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響研究進(jìn)展[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2015，26（1）：1-11.

[3] 簡(jiǎn)虹.基于Mann-Kendall法和小波分析的降水變化特征研究：以重慶市沙坪壩區(qū)為例[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011，36（4）：217-222.

[4] 祖拜代·木依布拉，師慶東，洪波，等.1960—2010年克里雅和流域極端氣溫事件變化趨勢(shì)[J].干旱區(qū)研究，2017，34（4）：144-150.