李易芝　戴澤軍　朱玉祥　羅伯良　鄧劍波

摘要：利用1961—2015年湖南省90個(gè)臺(tái)站的逐月氣溫、降水資料，用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（REOF）方法提取年平均氣溫和年總降水量的特征向量。在此基礎(chǔ)上，采用K均值聚類法、樣品系統(tǒng)聚類法、模糊C均值聚類法3種聚類分析方法進(jìn)行分區(qū)，綜合選出最合理的分區(qū)結(jié)果。結(jié)果表明，湖南省年平均氣溫分為4個(gè)區(qū)，分別為湘東北、湘西北及湘西、湘中、湘南及湘西南;年總降水量分為6個(gè)區(qū)，分別為湘西北、湘東北、湘西、湘西南、湘中、湘南。

關(guān)鍵詞：氣候因子;旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù);聚類分析;湖南省

中圖分類號(hào)：P426.6;P423.7? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2020）03-0071-08

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.03.014

Application of three cluster methods on regionalization of temperature

and precipitation in Hunan province

LI Yi-zhi1，DAI Ze-jun2，ZHU Yu-xiang3，LUO Bo-liang1，DENG Jian-bo1

（1.Institute of Meteorological Science of Hunan Province/Key Laboratory of Preventing and Reducing Meteorological Disaster，Changsha 410118，China;2.Hunan Meteorological Observatory，Changsha 410118，China;3.China Meteorological Administration Training Centre，Beijing 100081，China）

Abstract： Based on the monthly temperature and precipitation data from 90 stations in Hunan province from 1961 to 2015， the eigenvectors of annual mean temperature and annual total precipitation were extracted by REOF method. Based on this， K-means clustering method， sample system clustering method and fuzzy C-means clustering method were used to partition， and the most reasonable partitioning results were selected. The results show that the annual average temperature in Hunan province is divided into four zones： northeastern Hunan， northwestern Hunan and western Hunan， central Hunan and southern Hunan， and southeastern Hunan; The precipitation in Hunan is divided into six zones： northwestern Hunan， northeastern Hunan， western Hunan， southwestern Hunan， central Hunan， and southern Hunan.

Key words： climatic factors; REOF; clustering analysis; Hunan province

湖南省地形大體上為東、南、西三面山地圍繞，中部丘崗起伏，北部湖泊平原展布，南高北低，東、西高而中部低的朝東北開口的不對(duì)稱馬蹄形盆地。由于境內(nèi)地形復(fù)雜，導(dǎo)致湖南省內(nèi)氣候差異較大。了解湖南省不同區(qū)域溫度、降水的一致性及差異性有助于準(zhǔn)確預(yù)報(bào)溫度、降水及其分布，為湖南省經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供保障。近50年全球氣候發(fā)生了變化[1，2]，因此對(duì)中國(guó)的溫度、降水重新進(jìn)行分區(qū)時(shí)，考慮溫度和降水的變化特征十分必要。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)氣候因子分區(qū)及變化開展了很多研究[3-7]，熊敏詮[8]使用臺(tái)站的日降水量資料，通過(guò)旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（REOF）將中國(guó)劃分為7個(gè)區(qū)并比較了各分區(qū)平均日降水量的年內(nèi)變化和多年傾向率差異。梁圓等[9]基于中國(guó)537個(gè)氣象站點(diǎn)年降水量數(shù)據(jù)，運(yùn)用滑動(dòng)概率分布模型、小波分析，結(jié)合中國(guó)地形特點(diǎn)，從降水量均值的變化、變率的變化、頻率分布形式的變化、突變特征以及周期變化5個(gè)方面來(lái)分析中國(guó)降水量的變化特征和區(qū)域差異，構(gòu)建具體的指標(biāo)體系，對(duì)中國(guó)降水量變化進(jìn)行區(qū)劃。杜良敏等[10]基于近鄰傳播客觀聚類方法對(duì)中國(guó)夏季降水進(jìn)行了氣候分區(qū)，以中國(guó)不同分區(qū)的夏季降水為預(yù)測(cè)對(duì)象，使用前期的海溫和海平面氣壓場(chǎng)為預(yù)測(cè)因子，利用圖像標(biāo)簽算法提取高相關(guān)封閉區(qū)域的預(yù)測(cè)因子信息，結(jié)合最小二乘回歸法建立預(yù)測(cè)模型。韓翠華等[11]通過(guò)正交旋轉(zhuǎn)因子分析對(duì)1951—1980年、1961—1990年、1971—2000年、1981—2010年4個(gè)時(shí)間段的年及冬、夏季半年氣溫變化特征進(jìn)行分區(qū)，并探討分區(qū)結(jié)果的季節(jié)和年代際差異。鄧玉嬌等[12]以快速城市化的典型地區(qū)廣東省東莞市為例，采用單窗算法進(jìn)行地表溫度反演，計(jì)算32個(gè)區(qū)的平均地表溫度，并依據(jù)各鎮(zhèn)區(qū)平均地表溫度和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度的地理分區(qū)。任朝霞等[13]選取了西北干旱區(qū)21個(gè)代表站點(diǎn)1951—2000年逐月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，分析氣溫季節(jié)變化特征和分區(qū)及其各分區(qū)各季節(jié)氣候變化趨勢(shì)。孫瑩等[14]對(duì)1961—2002年?yáng)|北夏季氣溫用REOF方法分解，以此將東北夏季氣溫的變化區(qū)域分為南部、北部、中東部，討論3個(gè)區(qū)域夏季氣溫的變化趨勢(shì)及年代際變化特點(diǎn)。李虹雨等[15]采用中心聚類、氣候傾向率等方法對(duì)內(nèi)蒙古自治區(qū)氣溫降水變化特征及其關(guān)系做了分析，發(fā)現(xiàn)空間上平均最低、最高氣溫年（季）變化均隨緯度升高而降低，降水量與此趨勢(shì)相反。辛渝等[16]采用主成分分析（EOF）、旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（REOF）等方法對(duì)新疆維吾爾自治區(qū)不同季節(jié)降水氣候分區(qū)及變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析。王新萍等[17]采用模糊C均值聚類法對(duì)新疆年降水量進(jìn)行分區(qū)研究，同時(shí)利用線性趨勢(shì)、累積距平、M-K檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)相結(jié)合的方法對(duì)新疆年降水量在不同區(qū)域上的變化趨勢(shì)以及突變時(shí)間等進(jìn)行了對(duì)比診斷分析，得到了新疆地區(qū)年降水量分布的空間特征。

針對(duì)湖南省溫度、降水分區(qū)有很多研究。張劍明等[18]采用EOF、REOF對(duì)湖南省氣溫的空間分布特征和時(shí)間演變規(guī)律進(jìn)行了分析，指出湖南省氣溫的空間變化具有很好的一致性，依據(jù)空間異常類型可分為湘北、湘中和湘南及湘東南3個(gè)區(qū)。張劍明等[19]采用REOF對(duì)湖南省年降水量的空間分布特征和時(shí)間變化規(guī)律進(jìn)行了分析，指出湖南省降水的空間分布類型可分為湘南、湘西北、湘東北、湘中、湘西和湘西南6個(gè)區(qū)。段德寅等[20]針對(duì)湖南省汛期（4—9月），利用聚類分析方法將降水分為5個(gè)區(qū)，分別為湘西、湘北、湘東、湘中和湘南。本研究使用REOF和聚類分析相結(jié)合的方法對(duì)近55年湖南省年平均氣溫和年總降水量變化進(jìn)行分區(qū)，利用REOF提取特征向量，再用K均值聚類分析、樣品系統(tǒng)聚類、模糊C均值聚類的變量進(jìn)行分區(qū)，選取最合理分區(qū)結(jié)果。這對(duì)分區(qū)時(shí)客觀考慮氣候變化對(duì)分區(qū)結(jié)果的影響很有意義，且這種方法可以解決REOF客觀高值區(qū)有重疊的現(xiàn)象，也可以客觀地判定各氣象臺(tái)站的歸屬，對(duì)進(jìn)一步認(rèn)識(shí)湖南省溫度、降水的精細(xì)化空間分布有重要的意義。

1? 資料來(lái)源與方法

1.1? 資料來(lái)源

資料由湖南省信息中心提供，包括1961—2015年湖南省90個(gè)氣象臺(tái)站（圖1）逐月氣溫、降水資料。

1.2? 方法

用REOF方法提取年平均氣溫和年總降水量的特征向量。該特征向量代表的是不受時(shí)間限制的每個(gè)區(qū)域氣溫和降水變化最典型的特征，通過(guò)其空間分布的載荷區(qū)可得大致的分區(qū)數(shù)與區(qū)域，進(jìn)而結(jié)合K均值聚類法、樣品系統(tǒng)聚類法、模糊C均值聚類法3種聚類分析方法進(jìn)行分區(qū)，可以明確分區(qū)的邊界，3種聚類方法介紹如下。

K均值聚類法在聚類時(shí)首先將所有樣品分成k個(gè)初始類，然后將k個(gè)類的重心作為初始凝聚點(diǎn)，然后對(duì)凝聚點(diǎn)之外的所有樣品逐個(gè)歸類，將每個(gè)樣品歸入離它最近的凝聚點(diǎn)所在的類，該類的凝聚點(diǎn)更新為這一類目前的均值，直至所有樣品都?xì)w了類。

樣品系統(tǒng)聚類法在聚類開始時(shí)將幾個(gè)變量各自作為一類，并規(guī)定樣品直接的距離和類與類之間的距離，然后將距離最近的兩類合并成一個(gè)新類，最后形成一個(gè)親疏關(guān)系圖譜。

模糊C均值聚類算法在眾多模糊聚類算法中應(yīng)用最廣泛且較成功。它通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)所有類中心的隸屬度，從而決定樣本點(diǎn)的類屬以達(dá)到自動(dòng)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的目的。在聚類分析時(shí)首先要確定類的個(gè)數(shù)，并求每組的聚類中心，使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小。

2? 結(jié)果與分析

2.1? 年平均氣溫分區(qū)

2.1.1? 氣溫變化的空間分布特征? 選取湖南省90個(gè)氣象臺(tái)站1961—2015年的年平均氣溫做旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析（表1），按照North等[21]的判別準(zhǔn)則得到湖南省年平均氣溫的4個(gè)主要空間異常氣候區(qū)，并且按照前4個(gè)載荷向量絕對(duì)值大于0.5作為分區(qū)界線，將湖南省年平均氣溫分成4個(gè)區(qū)（圖1）。

圖2a為第1旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)分布，絕對(duì)值大于0.5的高載荷區(qū)位于湘東南地區(qū)，中心位于桂東、汝城一帶，該分布結(jié)構(gòu)占總方差的15.7%。這一帶屬于海拔較高地區(qū)，其中桂東和汝城為兩個(gè)高山站，海拔分別為835和609 m，因此年平均氣溫較其他地區(qū)偏低。圖2b為第2旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)分布，高載荷區(qū)主要位于湘北，中心位于洞庭湖平原區(qū)，中心值達(dá)到0.8以上，其方差貢獻(xiàn)率達(dá)到27.0%。第3旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)高載荷區(qū)（圖2c）主要分布在湘中、湘南，這一帶屬于丘陵、山地，是湖南省平均氣溫最高的地區(qū)。該分布結(jié)構(gòu)占總方差的25.6%，中心位于常寧一帶，中心值達(dá)到0.7以上。第4旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)高值區(qū)（圖2d）主要位于湘西北，其中心位于張家界，中心值達(dá)到0.8以上，該分布的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到14.1%。該地區(qū)主要為山地地貌，即武陵源山脈，其年平均氣溫相對(duì)較低。

由以上結(jié)果可以看出，年平均氣溫的REOF分區(qū)結(jié)果和地形有一定的關(guān)系，各個(gè)區(qū)域均有一定的地形特征。該方法將湖南省氣溫分為4個(gè)區(qū)，分別為湘東南、湘北、湘中及湘南、湘西北，與張劍明等[18]將湖南省分為3個(gè)區(qū)（湘北區(qū)、湘中和湘南及湘東南）的分區(qū)結(jié)果基本上一致，但湘北區(qū)被細(xì)化為2個(gè)區(qū)域，主要為湘北和湘西北。因?yàn)橄姹倍赐ズ皆貐^(qū)和湘西北武陵源高海拔地區(qū)不僅在地形上有差別，其年平均氣溫（圖略）也有差異，則將該兩個(gè)區(qū)域劃分開來(lái)更加準(zhǔn)確。

REOF分區(qū)有一定的合理性，但是其特征高值區(qū)有重疊的區(qū)域，需要主觀判斷再歸類。因此，對(duì)55年年平均氣溫進(jìn)行REOF分析后，選用該4個(gè)模態(tài)的特征向量作為3種聚類分析的變量對(duì)湖南省年平均氣溫進(jìn)行精細(xì)化分區(qū)。

2.1.2? 聚類分析? 通過(guò)K均值聚類、樣品系統(tǒng)聚類、模糊C均值聚類3種聚類方法分別對(duì)年平均氣溫進(jìn)行分區(qū)，結(jié)果見圖3。

由圖3a可見，K均值聚類法將湖南省年平均氣溫劃分為4個(gè)區(qū)域，分別為湘東北洞庭湖平原區(qū)、湘西北及湘西山地區(qū)、湘中及湘南丘陵和盆地交錯(cuò)地區(qū)、湘東南南嶺山脈區(qū)。該方法對(duì)年平均氣溫的分區(qū)結(jié)果也具有明顯的地形特征。K均值聚類算法分區(qū)結(jié)果與REOF分區(qū)結(jié)果基本一致，K均值聚類分區(qū)的優(yōu)勢(shì)在于算法快速、簡(jiǎn)單，每個(gè)站都自動(dòng)歸類。該方法可用于對(duì)REOF分區(qū)中重疊的部分進(jìn)行歸類。不足之處在于，K均值聚類算法中k是事先給定的，很多時(shí)候不知道k取多少合適;其次，算法中首先需要根據(jù)初始聚類中心來(lái)確定一個(gè)初始劃分，然后對(duì)初始劃分進(jìn)行優(yōu)化，這個(gè)初始聚類中心的選擇對(duì)聚類結(jié)果有較大的影響。

樣品系統(tǒng)聚類是目前用的比較多的一種聚類方法，與K均值聚類方法不同的是，樣品系統(tǒng)聚類事先不需要知道分類對(duì)象的分類數(shù)目，可以根據(jù)不一致系數(shù)確定最終的分類個(gè)數(shù)。該方法類與類之間用不同定義距離的方法，得到的結(jié)果不同。本研究使用了很多情況下被認(rèn)為比較理想的類平均法。根據(jù)不一致系數(shù)確定湖南省年平均氣溫分類個(gè)數(shù)為3，分區(qū)結(jié)果（圖3b）與前兩種方法完全不同。除了個(gè)別幾個(gè)站點(diǎn)被分為兩類，其余絕大部分站點(diǎn)均被劃分為一類，可見該方法無(wú)法對(duì)湖南省年平均氣溫進(jìn)行分區(qū)。

模糊C均值聚類也是先給定分類數(shù)目，然后尋找出最佳分區(qū)方案。根據(jù)REOF的分區(qū)結(jié)果，給定該方法的分類數(shù)目為4。該方法分區(qū)結(jié)果和K均值聚類分區(qū)及REOF方法分區(qū)結(jié)果相似，劃分的4類分別為湘東北、湘西及湘西北、湘中、湘南地區(qū)（圖3c）。不同之處在于相比其他兩種分區(qū)結(jié)果，該方法分出的湘中區(qū)域范圍較小，但是湘南地區(qū)范圍較大，不僅包括湘東南，還有湘南及湘西南部分地區(qū)。

2.1.3? 年平均氣溫的分區(qū)結(jié)果? 綜合REOF和3種聚類分析方法結(jié)果可知，REOF能給出特征向量的空間分布，即大致的分區(qū)數(shù)與區(qū)域，結(jié)合聚類明確分區(qū)的邊界，可將湖南省年平均氣溫劃分為4個(gè)區(qū)，分別為湘東北、湘西北及湘西、湘中、湘南及湘西南（圖4）。

2.2? 年總降水量分區(qū)

2.2.1? 年總降水量變化的空間分布特征? 同樣對(duì)湖南省90個(gè)氣象臺(tái)站年總降水量標(biāo)準(zhǔn)化后做EOF分析，按照North等[21]的判別準(zhǔn)則確定前6個(gè)特征向量做REOF分析，得到6個(gè)空間模態(tài)。由表2可知，6個(gè)模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率分別為23.7%、16.1%、9.7%、5.7%、6.4%、10.4%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了72.0%。按照荷載向量絕對(duì)值大于0.5作為標(biāo)準(zhǔn)將湖南省年總降水量分為6個(gè)區(qū)。

分析第1旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)可知，絕對(duì)值大于0.5的高載荷區(qū)主要分布在湘南，中心在藍(lán)山一帶，中心值達(dá)到0.9以上（圖5a）。這一帶屬于南嶺山脈地區(qū)，受迎風(fēng)坡影響，屬于湖南省降水量最多的地區(qū)之一。第2旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)高載荷區(qū)主要位于湘西北，中心位于張家界一帶，中心值達(dá)到了0.8（圖5b）。該地區(qū)主要以武陵源山地地貌為主，為湖南省的少雨區(qū)。第3旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)的高載荷區(qū)位于湘東北，主要為洞庭湖平原地區(qū)（圖5c）。該地區(qū)為湖南省降水量最多的地區(qū)，容易發(fā)生洪澇災(zāi)害。圖5d為第4旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)分布，載荷大值區(qū)位于湘西南，大值中心位于靖州，中心值達(dá)-0.7以上。第5旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)的大值區(qū)位于湘西懷化一帶，該地區(qū)主要以山地地形為主，降水量整體偏少（圖5e）。第6旋轉(zhuǎn)載荷向量場(chǎng)絕對(duì)值大于0.5的高載荷區(qū)主要分布在湘中衡邵盆地（圖5f）。由于每年從東南沿海刮來(lái)的濕潤(rùn)季風(fēng)氣流很難越過(guò)高大的山脈而進(jìn)入盆地，造成區(qū)域內(nèi)雨水較少，因而稱為衡邵干旱走廊。該分區(qū)結(jié)果與張劍明等[19]對(duì)湖南省降水的分區(qū)研究結(jié)果相同。

湖南省年總降水量的REOF分區(qū)結(jié)果不僅與地形特征有聯(lián)系，而且與年總降水量氣候平均值的分布對(duì)應(yīng)，可見分區(qū)結(jié)果是合理的。下面選用年總降水量REOF的前6個(gè)特征向量作為3種聚類分析的變量對(duì)湖南省年總降水量做精細(xì)化分區(qū)。

2.2.2? 聚類分析? 同樣用K均值聚類、樣品系統(tǒng)聚類、模糊C均值聚類3種聚類方法分別對(duì)年總降水量進(jìn)行分區(qū)，結(jié)果見圖6。圖6a為利用K均值聚類方法對(duì)湖南省年總降水量分區(qū)的結(jié)果，不同顏色的點(diǎn)代表不同的類別。由圖6a可見，使用該方法的分區(qū)結(jié)果和REOF分區(qū)結(jié)果是相同的，將湖南省年降水量劃分為了6個(gè)區(qū)，分別為湘西北武陵源山地地區(qū)、湘東北洞庭湖區(qū)、湘西沅水谷地地區(qū)、湘西南山地地區(qū)、湘中衡邵干旱走廊區(qū)、湘南南嶺山脈地區(qū)。

根據(jù)樣品系統(tǒng)聚類分析中不一致系數(shù)確定湖南省年降水量分類個(gè)數(shù)為6，分區(qū)結(jié)果如圖6b所示。該方法將湖南省分為湘西北、湘東北、湘西鳳凰山地區(qū)、湘西南懷化南部、湘中及湘南地區(qū)。樣品系統(tǒng)聚類分析分區(qū)結(jié)果與K均值聚類分區(qū)結(jié)果有所不同，其分區(qū)結(jié)果中湘中區(qū)域范圍較大，不僅包括衡邵盆地，還包括了長(zhǎng)株潭南部;湘南地區(qū)也有差異，該方法分區(qū)結(jié)果中湘南地區(qū)除了南嶺地區(qū)，還包括了湘中衡陽(yáng)南部及湘西南部分地區(qū)。從多年年平均降水分布來(lái)看，湘西南山地地區(qū)降水偏小，而湘南南嶺山脈一帶降水偏多，因此K均值聚類分析的結(jié)果更符合降水分布特征。

根據(jù)REOF的分區(qū)結(jié)果及前兩種方法分區(qū)的經(jīng)驗(yàn)，給定模糊C均值聚類分析方法的分類數(shù)目為6類。劃分的6類分別為湘西北、湘東北、湘西懷化至長(zhǎng)株潭一帶、湘西南及湘中部分地區(qū)、湘中、湘南（圖6c）。該方法的分區(qū)結(jié)果與前兩種聚類分區(qū)結(jié)果均有所差異。其中湘西懷化山地至長(zhǎng)株潭平原一帶不僅在地形特征上有差異，年降水量量級(jí)也有差別，湘西懷化一帶為年降水量極小值區(qū)，而長(zhǎng)株潭東部為年降水量極大值區(qū)，則將該區(qū)域劃分開更合理。

2.2.3? 年總降水量的分區(qū)結(jié)果? 綜合REOF和3種聚類分析方法，REOF給出特征向量的空間分布，即大致的分區(qū)數(shù)與區(qū)域，結(jié)合聚類分析結(jié)果，明確分區(qū)的邊界，可將湖南省年總降水量分為6個(gè)區(qū)，分別為湘西北、湘東北、湘西、湘西南、湘中、湘南（圖7）。

3? 結(jié)論

本研究使用1961—2015年湖南省90個(gè)氣象臺(tái)站逐月氣溫、降水資料，用REOF方法提取年平均氣溫和年總降水量的特征向量，進(jìn)而采用K均值聚類法、樣品系統(tǒng)聚類法、模糊C均值聚類法3種聚類分析方法進(jìn)行分區(qū)，綜合分析選出氣溫和降水最合理的分區(qū)結(jié)果。

1）REOF方法將湖南省氣溫分為4個(gè)區(qū)，分別為湘東南、湘北、湘中及湘南、湘西北;將湖南省年總降水量劃分為了6個(gè)區(qū)，分別為湘西北、湘東北、湘西沅水谷地地區(qū)、湘西南、湘中衡邵干旱走廊區(qū)、湘南。

2）K均值聚類分析法對(duì)湖南省年平均氣溫、年降水量的分區(qū)結(jié)果與REOF分區(qū)結(jié)果基本一致且能對(duì)REOF分區(qū)中重疊的部分進(jìn)行歸類。樣品系統(tǒng)聚類的優(yōu)點(diǎn)在于事先不需要知道分類對(duì)象的分類數(shù)目，可以根據(jù)不一致系數(shù)確定最終的分類個(gè)數(shù)，但對(duì)湖南省氣溫的分區(qū)結(jié)果不合理，對(duì)年總降水量的分區(qū)結(jié)果中湘南地區(qū)除了REOF和K均值聚類分析方法中分出的南嶺地區(qū)，還包括了湘中衡陽(yáng)南部及湘西南部分地區(qū)。模糊C均值聚類是先給定分類數(shù)目，然后尋找出最佳分區(qū)方案，該方法將年平均氣溫劃分為4類，分別為湘東北、湘西及湘西北、湘中、湘南地區(qū);將年總降水量劃分為6類，分別為湘西北、湘東北、湘西懷化至長(zhǎng)株潭一帶、湘西南及湘中部分地區(qū)、湘中、湘南。

3）在REOF方法的基礎(chǔ)上，綜合3種聚類分析分區(qū)方法，湖南省年平均氣溫可劃分為4個(gè)區(qū)，分別為湘東北、湘西北及湘西、湘中、湘南及湘西南;年總降水量可分為6個(gè)區(qū)，分別為湘西北、湘東北、湘西、湘西南、湘中、湘南。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王紹武，羅? 勇，趙宗慈，等.IPCC第5次評(píng)估報(bào)告問(wèn)世[J].氣候變化研究進(jìn)展，2013，9（6）：436-439.

[2] 秦大河，陳振林，羅? 勇，等.氣候變化科學(xué)的最新認(rèn)知[J].氣候變化研究進(jìn)展，2007，3（2）：63-73.

[3] 秦愛民，錢維宏，蔡親波.1960～2000年中國(guó)不同季節(jié)的氣溫分區(qū)及趨勢(shì)[J].氣象科學(xué)，2005，25（4）：338-345.

[4] 黃? 琰，封國(guó)林，董文杰.近50年中國(guó)氣溫、降水極值分區(qū)的時(shí)空變化特征[J].氣象學(xué)報(bào)，2011，69（1）：125-136.

[5] 高曉荻，江志紅，楊金虎.全球變暖情景下中國(guó)氣溫分區(qū)的未來(lái)變化[J].氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)，2009，25（5）：1-6.

[6] 韓? 微，翟盤茂.三種聚類分析方法在中國(guó)溫度區(qū)劃分中的應(yīng)用研究[J].氣候與環(huán)境研究，2015，20（1）：111-118.

[7] 秦愛民，錢維宏.近41年中國(guó)不同季節(jié)降水氣候分區(qū)及趨勢(shì)[J].高原氣象，2006，25（3）：495-502.

[8] 熊敏詮.近60年中國(guó)日降水量分區(qū)及氣候特征[J].大氣科學(xué)， 2017，41（5）：933-948.

[9] 梁? 圓，千懷遂，張? 靈.中國(guó)近50年降水量變化區(qū)劃（1961—2010年）[J].氣象學(xué)報(bào)，2016，74（1）：31-45.

[10] 杜良敏，柯宗建，劉長(zhǎng)征，等.基于聚類分區(qū)的中國(guó)夏季降水預(yù)測(cè)模型[J].氣象，2016，42（1）：89-96.

[11] 韓翠華，郝志新，鄭景云.1951—2010年中國(guó)氣溫變化分區(qū)及其區(qū)域特征[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2013，32（6）：887-896.

[12] 鄧玉嬌，單海濱，胡民達(dá).基于Landsat/TM資料研究東莞市地表溫度地理分區(qū)[J].水土保持研究，2012，19（2）：62-66.

[13] 任朝霞，楊達(dá)源.近50a西北干旱區(qū)氣溫分區(qū)及其變化趨勢(shì)研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2006，20（1）：99-103.

[14] 孫? 瑩，江? 靜，楊? 青，等.東北夏季氣溫分區(qū)變化特征[J].氣象科學(xué)，2008，28（1）：50-55.

[15] 李虹雨，馬? 龍，劉廷璽，等.1954—2014年內(nèi)蒙古地區(qū)氣溫、降水變化及其關(guān)系[J].冰川凍土，2017，39（5）：1098-1112.

[16] 辛? 渝，毛煒嶧，李元鵬，等.新疆不同季節(jié)降水氣候分區(qū)及變化趨勢(shì)[J].中國(guó)沙漠，2009，29（5）：948-959.

[17] 王新萍，楊? 青，劉志輝，等.模糊C均值聚類法在新疆年降水分區(qū)中的應(yīng)用[J].沙漠與綠洲氣象，2013，7（6）：30-35.

[18] 張劍明，黃? 晴.近46a來(lái)湖南省氣溫變化的若干特點(diǎn)[J].干旱氣象，2012，30（3）：387-393.

[19] 張劍明，章新平，黎祖賢，等.湖南省46年來(lái)降水的氣候特征[J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，2008，24（5）：512-518.

[20] 段德寅，陳耀湘，居晶琳.湖南汛期降水分區(qū)和變化規(guī)律的探討[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，1999，8（4）：440-444.

[21] NORTH G R，BELL T L，CAHALAN R F，et al. Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions[J].Monthly weather review，1982，110（7）：699-706.

收稿日期：2019-05-15

基金項(xiàng)目：湖南省氣象局預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)能力建設(shè)專項(xiàng)（YBNL16-03-2）;湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2017JJ3170）

作者簡(jiǎn)介：李易芝（1988-），女（藏族），青海平安人，工程師，碩士，主要從事災(zāi)害性氣候診斷分析，（電話）13875876886（電子信箱）girl.lyz@163.com;通信作者，戴澤軍（1972-），男，湖南澧縣人，正研級(jí)高級(jí)工程師，博士，主要從事天氣預(yù)報(bào)相關(guān)工作，? （電子信箱）dai_zejun@tom.com。