曾晟軒, 顧 娟, 賀纏生,2

(1.蘭州大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院 西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 旱區(qū)流域科學(xué)與水資源研究中心,蘭州 730000; 2.美國西密歇根大學(xué) 地理系, 密歇根 卡拉馬祖 49008)

氣候變化是世界各國普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一，20世紀(jì)后半葉以來，全球變暖趨勢進(jìn)一步加劇，這對人類生產(chǎn)和生活，自然界動(dòng)植物的生存，全球的水文循環(huán)都有較大的影響。IPCC第四次評估報(bào)告指出，1906—2005年以來全球溫度升高(0.74±0.19)℃，近50 a來增溫尤其明顯，20世紀(jì)90年代溫度變暖明顯加速，其中1995—2006年為最暖時(shí)期，預(yù)計(jì)21世紀(jì)末全球氣溫可能升高1.1～6.4℃[1]，溫度升高的趨勢已經(jīng)毋庸置疑。國內(nèi)的降水量從50年代后整體呈減少趨勢，但西部降水量有略微的增加趨勢，其中西北地區(qū)增加最為顯著[2-3]。王英等[4]研究表明全國平均年降水量從60年代到90年代呈明顯下降趨勢，但在90年代后期出現(xiàn)微弱的回升。范錦龍等[5]指出北方農(nóng)牧交錯(cuò)的中部1951—2005年以來增溫明顯，90年代之前降水量呈緩慢的下降趨勢，90年代后降水量轉(zhuǎn)變?yōu)樵黾于厔?。陳海等[6]的研究表明中國北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶在1961—2000年期間，溫度有升高的趨勢，冬季和夏季溫度增加最明顯，降水有減少的趨勢，秋季降水減少最明顯，夏季和春季降水波動(dòng)較大。也有部分學(xué)者對中國未來的氣候變化進(jìn)行了一定的預(yù)測研究，有關(guān)研究表明，未來中國氣候變暖趨勢將進(jìn)一步加劇，這主要表現(xiàn)在：未來50年全國年平均氣溫將繼續(xù)上升，溫度升高的幅度由南向北遞增，西北和東北地區(qū)溫度上升明顯；未來50年中國全國年平均降水量將增加5%～7%，總體呈現(xiàn)暖濕化的轉(zhuǎn)變[7]。閆冠華等[8]利用全球海氣耦合模式的預(yù)測結(jié)果得出，未來農(nóng)牧交錯(cuò)帶平均溫度持續(xù)升高年，降水量呈現(xiàn)出增加趨勢，但增加幅度較小。裘國旺等[9]利用未來氣候變化情景對北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶的研究表明，未來的氣候趨勢將繼續(xù)持續(xù)現(xiàn)在的這種干熱狀況，甚至變得更加嚴(yán)重。可見對于農(nóng)牧交錯(cuò)帶的未來氣候狀況的研究，各個(gè)學(xué)者有著不同的結(jié)論，有必要進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

目前，對于未來氣候變化的預(yù)測主要有兩類方法：一是從氣候動(dòng)力學(xué)模型出發(fā)，利用各種氣候模式對未來氣候進(jìn)行預(yù)測。二是從氣候資料及氣候代用資料的統(tǒng)計(jì)擬合規(guī)律入手，計(jì)算出表征氣候變化的氣候要素特征值，再依據(jù)氣候要素特征值的變化曲線來推斷未來氣候[10]。重標(biāo)極差分析法(Rescaled Range Analysis)簡稱為R/S分析法，是水文專家Hurst在大量實(shí)證研究的基礎(chǔ)上于1951年提出一種時(shí)間序列分析法，通過一系列計(jì)算得到Hurst指數(shù)，是分形理論中重要的研究方法之一[11]。分形理論是20世紀(jì)70年代中期以來發(fā)展起來的一種橫跨自然科學(xué)、社會科學(xué)和思維科學(xué)的新理論，它主要研究和揭示復(fù)雜的自然現(xiàn)象和社會現(xiàn)象中所隱藏的規(guī)律性、層次性和標(biāo)度不變性，為人們通過部分認(rèn)識總體、從有限中認(rèn)識無限提供了一種新的工具，分形理論的最大的價(jià)值就在于利用連續(xù)氣候資料對未來氣候變化趨勢做出科學(xué)判斷[12]。自從1951年Hurst指數(shù)的提出，人們研究時(shí)間序列行為的興趣也在不斷的增加，時(shí)間序列的研究對很多學(xué)科都有重要的意義，尤其是在水資源領(lǐng)域中[13]。時(shí)間序列的可靠性研究在氣候變化中也得到了證實(shí)，例如溫度[14]、降水[15]、徑流[16]和風(fēng)速[17]等。趨勢分析在研究水文和氣候方面是非常重要的，尤其是在氣候變化的研究中[18]，本文的趨勢分析利用非參數(shù)檢驗(yàn)的Mann-Kendall方法，其優(yōu)點(diǎn)在于不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，而且計(jì)算簡便，在水文時(shí)間序列中非參數(shù)檢驗(yàn)方法比參數(shù)檢驗(yàn)的方法更為適合[19]。

西北農(nóng)牧交錯(cuò)帶屬于典型的環(huán)境脆弱帶，是青藏高原生態(tài)屏障、黃土高原生態(tài)屏障、北方防沙帶生態(tài)屏障的重要組成部分，也是遏制荒漠化、沙漠化東移和南移的最后一道防線。目前，農(nóng)牧交錯(cuò)帶水資源及生態(tài)環(huán)境問題多樣且嚴(yán)重，究其本質(zhì)是經(jīng)濟(jì)用水?dāng)D占了生態(tài)環(huán)境用水，最終導(dǎo)致人地關(guān)系的失調(diào)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境建設(shè)不協(xié)調(diào)[20]。目前在農(nóng)牧交錯(cuò)帶的研究中利用Mann-Kendall方法結(jié)合極差分析法對氣候狀況的研究較少，認(rèn)識該地區(qū)的氣候狀況以及未來的持續(xù)性特征對區(qū)域的用水政策、農(nóng)牧民抗旱防澇以及生態(tài)環(huán)境的建設(shè)與保護(hù)具有重要的參考意義。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

農(nóng)牧交錯(cuò)帶(Farming-pastoral zone)，又稱農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)，是指半干旱區(qū)與半濕潤區(qū)之間以草地和耕地大面積交錯(cuò)出現(xiàn)的自然群落與人工群落相互鑲嵌的生態(tài)復(fù)合體，是介于農(nóng)耕區(qū)與畜牧區(qū)之間的交錯(cuò)地帶[21-22]。農(nóng)牧交錯(cuò)帶的范圍和位置因研究目的和劃分指標(biāo)不同而有一定差異，但各種劃分方案中核心的地區(qū)沒有本質(zhì)差別[23]。西北農(nóng)牧交錯(cuò)帶，屬大陸性干旱氣候區(qū)，多沙漠戈壁，土壤主要以沙土為主且植被稀少，這塊區(qū)域的基本氣候特征是：降水量較少且不穩(wěn)定，干旱發(fā)生頻率高，風(fēng)沙大。受全球變暖影響，該地區(qū)氣溫上升快，空氣干燥，年平均相對濕度不足13%，年降水量200～500 mm。氣候變暖，尤其是最低溫度的升高，使土壤難以凍結(jié)或提前解凍，導(dǎo)致冬春季風(fēng)沙天氣活動(dòng)頻繁[24]。并且大部分地區(qū)水資源來源于降水，然而強(qiáng)烈的蒸發(fā)將很難形成地表徑流和補(bǔ)給地下水，因此河網(wǎng)極不發(fā)達(dá)，自產(chǎn)水資源數(shù)少。本文選取陜西、寧夏、內(nèi)蒙交界處的西北農(nóng)牧交錯(cuò)帶的典型區(qū)域(北緯37.3°—39.6°，東經(jīng)106.2°—110.3°)進(jìn)行研究?？紤]到在趨勢研究中要用到較長時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，站點(diǎn)選取了定邊、鄂托克旗、橫山、陶樂、鹽池、榆林6個(gè)站點(diǎn)，且研究區(qū)內(nèi)西北部以牧業(yè)為主，降水量較少，東南部以農(nóng)業(yè)為主，降水量稍多。本研究數(shù)據(jù)來源是中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)的6個(gè)氣象站數(shù)據(jù)，每個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)的起始日期和經(jīng)緯度見表1，除了定邊之外其他5個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)都是從20世紀(jì)50年代開始的，因此在統(tǒng)計(jì)過去近60 a溫度及降水變化特征時(shí)不考慮定邊站，在描述過去的總趨勢和持續(xù)性特征的時(shí)候考慮所有的6個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)。在計(jì)算之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了一致性、完整性和極值檢驗(yàn)，質(zhì)量良好。數(shù)據(jù)的分析按照年和季節(jié)兩種不同時(shí)間尺度進(jìn)行，季節(jié)的劃分根據(jù)本地區(qū)的氣候特點(diǎn)按照氣象劃分法劃分，其中3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月—翌年1月、2月為冬季。

表1 站點(diǎn)的經(jīng)緯度及數(shù)據(jù)的時(shí)段

1.2 研究方法

1.2.1 用線性回歸的方法得出平均每10年溫度變化KT和降水的變化KP線性趨勢計(jì)算公式為：

Yn=aXn+b

(1)

式中：Yn為溫度或者降水變量；Xn為時(shí)間序列；a為回歸系數(shù)，平均每10年溫度和降水的變化率K=10a。

1.2.2 用非參數(shù)Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法得到溫度和降水在年和季節(jié)尺度上的變化趨勢 采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法曼—肯德爾法(Mann-Kendall)來檢測研究區(qū)內(nèi)溫度和降水的長期變化趨勢和突變情況。由于在水文—?dú)庀髸r(shí)間序列中使用非參數(shù)檢驗(yàn)方法比使用參數(shù)檢驗(yàn)的方法在非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)中更為適合[25]，且Mann-Kendall檢驗(yàn)不需要樣本遵循一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，適用于水文、氣象等非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)[26]。

在Mann-Kendall檢驗(yàn)中，原假設(shè)H0為時(shí)間序列數(shù)據(jù)(X1，…，Xn)，是n個(gè)獨(dú)立的、隨機(jī)變量同分布的樣本；備擇假設(shè)H1是雙邊檢驗(yàn)，對于所有的k，j≤n，且k≠j，Xk和Xj的分布是不相同的，檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量S計(jì)算如下式：

(2)

(3)

式中：S為正態(tài)分布，其均值為0，方差var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。當(dāng)n>10時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)系統(tǒng)變量通過下式計(jì)算：

(4)

這樣，在雙邊的趨勢檢驗(yàn)中，在給定的α置信水平上，如果Z≥Z1-α/2，則原假設(shè)是不可接受的，即在α置信水平上，時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在明顯的上升或下降趨勢。對于統(tǒng)計(jì)量Z，大于0時(shí)是上升趨勢；小于0時(shí)是下降趨勢。Z的絕對值在大于等于1.28，1.96時(shí)，分別表示通過了信度90%和95%的顯著性檢驗(yàn)。

當(dāng)Mann-Kendall檢驗(yàn)進(jìn)一步用于檢驗(yàn)序列突變時(shí)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與上述Z有所不同，通過構(gòu)造序列：

(5)

(6)

定義統(tǒng)計(jì)變量：

(7)

E(Sk)=k(k-1)/4;var(Sk)=k(k-1)(2k+5)/72

(8)

UF為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，給定顯著性水平α，若|UF|>Uα/2，則表明序列存在明顯的趨勢變化，將時(shí)間序列X按逆序排列，再按照上式計(jì)算，同時(shí)使：

(9)

通過分析統(tǒng)計(jì)序列UF和UB可以進(jìn)一步分析序列的趨勢變化情況，而且可以明確突變的時(shí)間，指出突變的區(qū)域。若UF值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則表明呈下降勢，當(dāng)它們超過臨界直線時(shí)，表明上升或下降趨勢顯著。如果UF和UB這兩條曲線出現(xiàn)交點(diǎn)，且交點(diǎn)在臨界直線之間，那么交點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)刻就是突變開始的時(shí)刻；同時(shí)，由于UF大于0表明序列呈上升趨勢，小于0表明呈下降趨勢，因此在UF從一個(gè)趨勢變到另一個(gè)趨勢并且發(fā)生急劇的拐點(diǎn)時(shí)，也可認(rèn)為是突變開始的時(shí)刻。

1.2.3 用重標(biāo)極差分析法得出Hurst指數(shù)并分析持續(xù)性 重標(biāo)極差分析法(Rescaled Range Analysis)簡稱為R/S分析法，是水文專家Hurst在大量實(shí)證研究的基礎(chǔ)上于1951年提出一種時(shí)間序列分析法。具體方法如下：

設(shè)有一組時(shí)間序列：

ξ1,ξ2,…

(10)

對于任意整數(shù)T∈{1，2，…}定義均值序列：

(11)

累積離差：

(12)

極差：

(13)

標(biāo)準(zhǔn)差S(T)定義為：

(14)

經(jīng)過大量的實(shí)證研究后，建立如下關(guān)系式：

(15)

其中H稱為Hurst指數(shù)，結(jié)合過去的趨勢可以預(yù)測將來的趨勢，值得一提的是Hurst指數(shù)只是一個(gè)概率趨勢，代表了將來趨勢的概率大小，并不能完全準(zhǔn)確地預(yù)測將來地趨勢。00.5時(shí)，意味著未來的變化狀況與過去一致的概率較大，即持續(xù)性概率，H越大，持續(xù)性概率越強(qiáng)[27]。

2 結(jié)果與分析

2.1 溫度變化特征

對研究區(qū)6個(gè)站點(diǎn)的平均溫度在年和季節(jié)尺度上分別做了Mann-Kendall檢驗(yàn)和線性趨勢分析，分別得到了統(tǒng)計(jì)量Z和平均每10 a溫度變化率KT(℃/10 a)，結(jié)果見表2。從Z值的結(jié)果可以看出溫度變化都呈較為統(tǒng)一的特征，6個(gè)站點(diǎn)年和季節(jié)尺度的溫度變化都呈現(xiàn)出較強(qiáng)的增加趨勢，且大部分都通過了置信度為95%的顯著性檢驗(yàn)。從KT值的結(jié)果可以看出，6個(gè)站點(diǎn)年和季節(jié)尺度的溫度變化都為增加趨勢，這和Mann-Kendall檢驗(yàn)的結(jié)果是一致的。從KT值的大小可以看出每個(gè)站點(diǎn)平均每10 a的變化幅度，可以總結(jié)出近60 a來研究區(qū)四季的平均溫度變化從大到小的排列順序依次為冬、春、秋、夏，KT值分別是0.43，0.29，0.27，0.17℃/10 a，研究區(qū)平均每10年的溫度增加為0.29℃。

表2 平均溫度在年和季節(jié)尺度上的Z值和KT值

注：*表示通過了置信度為95%的顯著性檢驗(yàn)。

采用R/S分析方法計(jì)算的各站點(diǎn)年和季節(jié)尺度的平均溫度的Hurst指數(shù)見表3，可以看出除了定邊的秋季溫度的Hurst值略小于0.5外，其他的Hurst值都大于0.5，且全部大于0.6，有一半多大于0.8，推斷出除了定邊站的秋季溫度有微弱的反持續(xù)性外，其他站點(diǎn)年和季節(jié)尺度的平均溫度都呈現(xiàn)出較強(qiáng)的持續(xù)性，且持續(xù)性趨勢為增加。表明未來的一段時(shí)間內(nèi)，研究區(qū)內(nèi)的平均溫度在年和季節(jié)尺度上都有較大的概率延續(xù)之前的趨勢并且繼續(xù)上升。

表3 平均溫度在年和季節(jié)尺度上的Hurst指數(shù)

圖1為6個(gè)站點(diǎn)年平均溫度的線性趨勢和Mann-Kendall突變檢驗(yàn)圖。由線性趨勢圖可以看出研究區(qū)內(nèi)所有站點(diǎn)的年平均溫度都呈現(xiàn)出了上升的總趨勢，在90年代前后年平均溫度的上升的趨勢突然增加，溫度上升速度明顯加快；在2000年前后，年平均溫度上升的趨勢均有所減緩，甚至發(fā)生了向下的轉(zhuǎn)折。從季節(jié)尺度看，對這次轉(zhuǎn)折響應(yīng)最大的季節(jié)為春季；到2010年前后年平均溫度又有所回升。從Mann-Kendall突變檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，此地區(qū)在90年代前后，平均溫度在年和季節(jié)尺度上都有非常明顯的向上突變，表明90年代此地區(qū)年平均溫度的增加趨勢更為明顯，這與大部分學(xué)者的結(jié)論也是一致的[28-29]。

圖1 年平均溫度的線性趨勢和Mann-Kendall突變檢驗(yàn)

2.2 降水變化特征

對研究區(qū)6個(gè)站點(diǎn)的降水量在年和季節(jié)尺度上分別做了Mann-Kendall檢驗(yàn)和線性趨勢分析，分別得到了統(tǒng)計(jì)量Z和平均每10 a降水量變化率KP(℃/10 a)，結(jié)果見表4。從Z值及KP值的結(jié)果可以看出研究區(qū)內(nèi)6個(gè)站點(diǎn)降水的變化趨勢在年和季節(jié)尺度上有增有減，沒有像溫度一樣呈現(xiàn)出較為統(tǒng)一的趨勢。在統(tǒng)計(jì)近60 a的變化趨勢時(shí)，只考慮除了定邊外，數(shù)據(jù)年限較長的5個(gè)站點(diǎn)。從年平均降水量來觀察，由Z值的結(jié)果可以看出近60 a來的年降水量變化的總趨勢都是減少的，減少最為顯著的地區(qū)是橫山，通過了置信度為90%的顯著性檢驗(yàn)，鄂托克旗的年平均降水變化趨勢最為平緩，基本處于上下波動(dòng)的狀態(tài)。定邊的降水量從1989年以來呈現(xiàn)出了增加的趨勢。從季節(jié)平均降水來觀察，研究區(qū)內(nèi)春季降水量的變化趨勢較為平緩，整體呈微弱的減少趨勢。夏季降水量的變化趨勢最為明顯，基本都呈減少的趨勢，且橫山站通過了置信度為90%的顯著性檢驗(yàn)，由KP值的結(jié)果可以看出年降水量的減少主要是由于夏季降水量的減少所導(dǎo)致。秋季降水量整體上呈微弱的增加趨勢，且定邊在1989年之后的秋季降水量增加非常大，通過了置信度為90%的顯著性檢驗(yàn)。冬季的降水量則沒有呈現(xiàn)出統(tǒng)一的特征，這可能和冬天的降水量較小有關(guān)。

圖2為研究區(qū)內(nèi)6個(gè)站點(diǎn)年平均降水量的線性趨勢和Mann-Kendall突變檢驗(yàn)圖，從年平均降水量的線性趨勢圖可以看出，年平均降水量在60年代中期之前都是增加的趨勢，之后除了鄂托克旗外都呈減少的趨勢，陶樂和鹽池的降水在80年代后逐漸增加，橫山和榆林的降水在2000年后逐漸增加，鄂托克旗的年降水變化最為平緩。定邊年降水量在90年代后的總趨勢是增加的，也進(jìn)一步說明了該地區(qū)不同的城市在80年代或者90年代后降水的趨勢由原來的減少趨勢逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樵黾于厔荨腗ann-Kendall突變檢驗(yàn)圖可以看出，降水的突變點(diǎn)比較多且復(fù)雜，且突變集中在60年代、90年代以及2010年前后。

表4 降水量在年和季節(jié)尺度上的Z值和KP值

注：*表示通過了置信度為90%的顯著性檢驗(yàn)。

表5為6個(gè)站點(diǎn)的降水量在年和季節(jié)尺度上所對應(yīng)的Hurst值以及未來趨勢統(tǒng)計(jì)，當(dāng)0.5

表5 年和季節(jié)尺度降水量的Hurst指數(shù)及未來趨勢

注：*和**分別代表較強(qiáng)和極強(qiáng)的持續(xù)性強(qiáng)度。

3 對Hurst指數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)

由Mann-Kendall突變檢驗(yàn)得出的結(jié)論可知研究區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)的年平均溫度和年降水量趨勢在1990年左右發(fā)生了比較明顯的變化，因此以1990年為分界線，對1990年之前的年平均溫度和年降水量進(jìn)行Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)和Hurst指數(shù)計(jì)算；對1990年之后的年平均溫度和年降水量進(jìn)行Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)，然后用1990年之后Hurst指數(shù)預(yù)測的趨勢和Mann-Kendall檢驗(yàn)得到的真實(shí)的趨勢作對比后，對Hurst指數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。在此次計(jì)算中我們選擇數(shù)據(jù)時(shí)間較長的5個(gè)站點(diǎn)，分別是榆林、橫山、鹽池、陶樂、鄂托克旗。結(jié)果見表6，先從年降水量的變化來觀察，在Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)中可以看出1990年之前除了鄂托克旗外其他4個(gè)站點(diǎn)的年降水量都呈現(xiàn)出減少的趨勢，且榆林和橫山都通過了置信度為90%的顯著性檢驗(yàn)。1990年之后的年降水量除了鄂托克旗外都呈現(xiàn)出增加的趨勢，但沒有通過顯著性檢驗(yàn)，增加趨勢比較微弱。我們從Hurst指數(shù)的結(jié)果來看，除了陶樂之外其他4個(gè)站點(diǎn)1990年之前的Hurst值都小于0.5，表明1990年后，除了陶樂外其他站點(diǎn)的降水量趨勢會反轉(zhuǎn)的概率比較大，也就是說鄂托克旗和陶樂的年降水量下降的概率比較大，其他3個(gè)站點(diǎn)的年降水量上升的概率比較大。對比1990年后真實(shí)的年降水量可以看出，只有陶樂站的降水量趨勢不符合Hurst指數(shù)的預(yù)測。

圖2 年降水量的線性趨勢和Mann-Kendall檢驗(yàn)

注：*和**分別表示通過了置信度為90%和95%的顯著性檢驗(yàn)。

從年平均溫度的變化來觀察，在Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)中可以看出1990年之前除了榆林外其他4個(gè)站點(diǎn)的年平均溫度都呈現(xiàn)出增加的趨勢，且鹽池和鄂托克旗都通過了置信度為95%的顯著性檢驗(yàn)。從Hurst指數(shù)的結(jié)果來看，1990年之前的Hurst值都大于0.5，表明1990年后，5個(gè)站點(diǎn)的年平均溫度繼續(xù)延續(xù)之前的走勢的概率比較大，也就是說榆林的年平均溫度下降的概率比較大，其他4個(gè)站點(diǎn)的年平均溫度上升的概率比較大。對比1990年后真實(shí)的年平均溫度可以看出，只有榆林站的年平均溫度趨勢不符合Hurst指數(shù)的預(yù)測。

可以看出研究區(qū)內(nèi)年降水量在1990年之前呈下降的總趨勢，1990年之后降水有微弱的回升，但趨勢并不明顯。年平均溫度在1990年之前呈上升的總趨勢，1990年之后繼續(xù)上升，且上升趨勢比之前更加顯著。在10個(gè)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)中，Hurst指數(shù)準(zhǔn)確地預(yù)測到了8個(gè)數(shù)據(jù)，說明Hurst指數(shù)的預(yù)測有一定的可信度，且在Hurst值為0.3，0.88，0.85的情況下，Hurst指數(shù)預(yù)測的趨勢和真實(shí)的趨勢是一樣的，這也說明Hurst指數(shù)是一個(gè)概率趨勢，Hurst值越接近于0或者1，預(yù)測的概率趨勢越準(zhǔn)確。

4 結(jié) 論

(1) 研究區(qū)內(nèi)年尺度和季節(jié)尺度的平均溫度都呈較強(qiáng)的增加趨勢，平均每10年的溫度增加為0.29℃，且冬季的增加幅度最大。研究區(qū)內(nèi)所有站點(diǎn)的平均溫度在90年代左右都產(chǎn)生了明顯的向上突變，這使得增加的趨勢變得更加的劇烈。

(2) 研究區(qū)內(nèi)降水量的變化相對復(fù)雜，年降水量呈減少的總趨勢。夏季降水量的減少趨勢最為明顯，秋季降水量整體呈微弱的增加趨勢。年降水量的減少主要是由于夏季降水量的減少所導(dǎo)致。降水的突變點(diǎn)較多且復(fù)雜，突變集中在60年代、90年代以及2010年左右，且以90年代最為明顯，部分地區(qū)甚至呈現(xiàn)出增加的趨勢。

(3) 平均溫度的持續(xù)性在年和季節(jié)尺度上都呈強(qiáng)烈的增加趨勢，表明溫度繼續(xù)增加的概率極大。Hurst值對降水量的持續(xù)性表現(xiàn)相對較弱，有4個(gè)站點(diǎn)表現(xiàn)為增加，2個(gè)站點(diǎn)表現(xiàn)為減少，且表現(xiàn)為增加趨勢的Hurst值更接近0或1，表明將來趨勢增加的概率更大。四季降水量的持續(xù)性總體上表現(xiàn)為增加的趨勢，且夏季最強(qiáng)，春季最弱。總體來說，研究區(qū)內(nèi)的降水量在年和季節(jié)尺度上將呈現(xiàn)出微弱的增加趨勢的概率較大。

由于農(nóng)牧交錯(cuò)帶地處氣候區(qū)交界與生態(tài)系統(tǒng)交界，地理位置特殊、下墊面類型復(fù)雜、地形種類繁多且受人類活動(dòng)影響大，其溫度和降水變化的原因與大尺度環(huán)流背景變化等自然因素和人類活動(dòng)等因素密切相關(guān)。查看相關(guān)文獻(xiàn)可以得出研究區(qū)內(nèi)氣候突變產(chǎn)生的原因與南方濤動(dòng)和厄爾尼諾現(xiàn)象有著密不可分的聯(lián)系[30]。過去的近60 a內(nèi)，研究區(qū)的平均溫度上升的趨勢明顯高于全球的平均值，且呈強(qiáng)烈增加的持續(xù)性，降水量呈微弱的下降趨勢，且呈微弱增加的反持續(xù)性，表明未來研究區(qū)內(nèi)的氣候狀況向暖濕化轉(zhuǎn)變的可能性更大一些。然而值得一提的是R/S方法得出的Hurst指數(shù)只能表達(dá)一個(gè)概率趨勢，不能完全準(zhǔn)確地預(yù)測將來的情況。實(shí)際上，西北農(nóng)牧交錯(cuò)帶的氣候變化本身受到季風(fēng)氣候、大氣環(huán)流、人類活動(dòng)等因素的影響，因此在研究清楚氣候變化特征的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)降水和溫度的情勢預(yù)報(bào)，對該地區(qū)用水策略和農(nóng)牧業(yè)的發(fā)展有更加深層次的意義。

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