史雯雨, 楊勝勇, 李增永, 高劍飛, 潘 露

(四川水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 成都 611231)

隨著全球氣候變化問題日益突出，氣溫作為氣候的基本要素，逐步受到各國政府及學(xué)者的研究關(guān)注[1]。IPCC第五次研究報(bào)告指出，近百年全球氣溫上升已高達(dá)0.85～0.89℃，氣溫呈現(xiàn)顯著的升高趨勢(shì)[2]。近年來，我國氣溫變化特征引起了不少研究人員的關(guān)注[3-6]，研究發(fā)現(xiàn)我國氣溫近60 a呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，全國平均氣溫變化遞增率為0.25℃/10 a，且區(qū)域性和季節(jié)性差異顯著。金沙江流域作為長江源頭河流，氣候變化會(huì)使水資源供給條件發(fā)生變化，進(jìn)而影響生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而氣溫作為最基本的氣候要素，對(duì)生態(tài)環(huán)境的變遷起著決定性作用[7]。目前，針對(duì)金沙江流域的氣溫要素已經(jīng)開展了很多研究工作，并取得了一些研究成果。陳媛等[8]對(duì)金沙江流域及各個(gè)站點(diǎn)的年氣溫和年降水進(jìn)行了趨勢(shì)、周期和突變分析。施晨曉等[9]分析了金沙江流域30個(gè)站點(diǎn)年及四季的氣溫和降水時(shí)間和空間變化趨勢(shì)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)大多以金沙江流域平均氣溫作為研究對(duì)象進(jìn)行分析和研究，研究年限較短，并且未對(duì)未來的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析;平均氣溫并不能涵蓋氣溫普遍范圍，一般來說，平均最高氣溫、平均最低氣溫和平均氣溫可基本涵蓋氣溫的普遍范圍，且三者的變化特征卻不盡一致。因此，僅僅分析平均氣溫的變化特征不足以涵蓋氣溫普遍范圍內(nèi)的特征，研究這3類氣溫更具有意義和價(jià)值[10]。本文主要對(duì)金沙江流域的平均最低氣溫、平均最高氣溫和平均氣溫進(jìn)行趨勢(shì)、周期分析，為金沙江流域的開發(fā)利用提供科學(xué)的氣候變化背景;同時(shí)對(duì)金沙江流域未來氣候變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)及生態(tài)建設(shè)具有重要的意義。

1 資料來源和研究方法

1.1 資料來源

為了保證資料的完整性，本文選取金沙江流域分布相對(duì)均勻的39個(gè)氣象站點(diǎn)，金沙江流域氣象站點(diǎn)分布見圖1。選用國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)平臺(tái)提供的各站點(diǎn)1960—2016年的逐日平均氣溫、逐日平均最高氣溫和逐日平均最低氣溫?cái)?shù)據(jù)作為基本資料。國家氣象中心對(duì)各氣象站的氣溫?cái)?shù)據(jù)已進(jìn)行了質(zhì)量控制，在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了時(shí)間一致性檢驗(yàn)和極值檢驗(yàn)，利用RClimDex軟件進(jìn)行了進(jìn)一步的質(zhì)量控制;部分站點(diǎn)存在數(shù)據(jù)缺測(cè)的現(xiàn)象，但缺測(cè)時(shí)間所占比例很小，本文采用相鄰站點(diǎn)線性回歸方法對(duì)個(gè)別站點(diǎn)的缺測(cè)資料進(jìn)行插補(bǔ)處理，經(jīng)過處理修正后的39個(gè)氣象站的資料具有比較好的連續(xù)性，保證氣溫序列的完整性。

圖1 金沙江流域位置及氣象站點(diǎn)分布

1.2 研究方法

采用累計(jì)距平法、Mann-Kendall檢驗(yàn)法、Morlet小波分析法和Hurst指數(shù)法分別對(duì)金沙江流域年及四季的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫變化特征及未來趨勢(shì)進(jìn)行分析;其中四季按照春季(3—5月)，夏季(6—8月)，秋季(9—11月)，冬季(12月—次年2月)進(jìn)行劃分。

(1) Mann-Kendall。Mann-Kendall檢驗(yàn)(以下稱M-K檢驗(yàn))是由世界氣象組織推薦并已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到降水、氣溫、徑流等氣象和水文研究的一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本系列遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，適用于非正態(tài)分布的時(shí)間序列。

對(duì)于給定置信水平α，若M-K統(tǒng)計(jì)量|Z|Zα/2時(shí)，拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為趨勢(shì)顯著，且Z值為正表明具有上升或增加趨勢(shì)，Z值為負(fù)則意味著下降或者減少趨勢(shì)。當(dāng)|Z|>1.64,1.96,2.58時(shí)，分別表示樣本系列通過90%,95%,99%的置信度檢驗(yàn)[11-13]。

(2) 小波分析。小波分析是一種具有時(shí)—頻多分辨率功能的方法，它能清晰地揭示出隱藏在時(shí)間序列中的多種變化周期，對(duì)處理非平穩(wěn)水文氣象序列具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，能從時(shí)域和頻域上精確解釋信號(hào)細(xì)微的時(shí)頻變化特征[14]。

由于采用連續(xù)Morlet小波作為基函數(shù)進(jìn)行小波變換，能夠很好地對(duì)氣溫序列連續(xù)進(jìn)行時(shí)頻局部化分析。因此，本文選用Morlet小波進(jìn)行分析研究，利用小波變換得到一個(gè)時(shí)間尺度函數(shù)，并且通過對(duì)小波方差的研究進(jìn)行分析檢驗(yàn)，從而確定主周期。小波方差反映了能量隨時(shí)間尺度的分布情況，其峰值即為時(shí)間序列變化的主周期[15-16]。

(3) Hurst指數(shù)法。Hurst指數(shù)法也稱為重標(biāo)極差分析法，是由英國水文學(xué)家Hurst提出，Hurst指數(shù)法常應(yīng)用于分析時(shí)間序列的分形特征和長期記憶過程，現(xiàn)被廣泛應(yīng)用于判斷時(shí)間序列變化趨勢(shì)的持續(xù)性或反持續(xù)性的強(qiáng)度，一般采用R/S分析法來計(jì)算[17-18]。

不同Hurst指數(shù)的H值意味著不同的趨勢(shì)變化，當(dāng)0

表1 Hurst指數(shù)分級(jí)

2 結(jié)果與分析

2.1 氣溫變化趨勢(shì)分析

金沙江流域1960—2016年的多年平均氣溫為9.21℃，由金沙江流域年平均氣溫年際變化趨勢(shì)可知，金沙金流域年平均氣溫總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其上升傾斜率為0.20℃/10 a，且通過置信度為99%的Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)，說明金沙江流域近57 a來年平均氣溫呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì);由圖2可知，金沙江流域年平均氣溫在1991年前后呈現(xiàn)兩種截然不同的變化趨勢(shì)，1991年之前年平均氣溫基本呈平穩(wěn)的波動(dòng)變化，1992年以后年氣溫呈明顯的波動(dòng)上升趨勢(shì);由累積距平可知，1960—1997年累積距平曲線呈下降趨勢(shì)，在1997年達(dá)到最低值-10.67℃,1997年以后累積距平曲線呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)。

圖2 金沙江流域年平均氣溫年際變化趨勢(shì)

圖3為金沙江流域年平均最低氣溫和年平均最高氣溫年際變化趨勢(shì)過程線，由圖可知，金沙江流域1960—2016年的年平均最低氣溫和年平均最高氣溫平均值值分別為3.84℃和16.02℃;金沙金流域年平均最低氣溫和平均最高氣溫總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其上升傾斜率分別為0.27℃/10 a和0.18℃/10 a，均通過置信度為99%的Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)，說明金沙江流域近57 a來年平均最低氣溫和年平均最高氣溫均呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)，且年平均最低氣溫上升趨勢(shì)高于年平均最高氣溫的上升趨勢(shì);由累積距平可知，年平均最低氣溫累積距平曲線在1960—1993年呈下降趨勢(shì)，在1993年達(dá)到最低值(-12.773℃)，而后呈現(xiàn)平緩波動(dòng)變化，并在1997年達(dá)到次低值(-12.769℃),1997年以后累積距平曲線呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)，年平均最高氣溫累計(jì)曲線變化趨勢(shì)基本與年平均氣溫一致。

圖3 金沙江流域年平均最低氣溫(A)和年平均最高氣溫(B)年際變化趨勢(shì)

由氣溫年代距平值可知：(1) 金沙江流域年平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，并均通過99%顯著性檢驗(yàn)，其中平均最低氣溫增幅最大，說明平均最低氣溫對(duì)氣溫上升的貢獻(xiàn)率最大。(2) 年及四季的平均氣溫距平值最高均出現(xiàn)在2010—2016年，表明該時(shí)期是自1960年以來最暖的一個(gè)時(shí)期;年平均氣溫距平在1990s以前均為負(fù)值，1970s溫度最低是異常偏冷期，進(jìn)入21世紀(jì)距平值為正且呈現(xiàn)逐漸增加趨勢(shì)，其中2000s較1990s增溫幅度最大為0.472℃。(3) 年及四季的平均最低氣溫變化類似于平均氣溫變化，冬季平均最低氣溫距平值最低出現(xiàn)在1960s，年及其余三季平均最低氣溫距平值最低均出現(xiàn)在1970s;年及四季平均最低氣溫距平最大值出現(xiàn)在2010—2016年;春季最低氣溫2010—2016年較2000s增幅最大，年及其余三季均是2000s較1990s增溫幅度最大。(4) 年及四季的平均最高氣溫變化稍有所差異，最高氣溫距平最大值均出現(xiàn)在2010—2016年;年、春季和冬季平均最高氣溫距平最低值出現(xiàn)在1980s，夏季和秋季平均最高氣溫距平最低值分別出現(xiàn)在1960s和1970s;年、秋季和冬季平均最高氣溫2000s較1990s增溫幅度最大，其中冬季最高氣溫增幅高達(dá)1.068℃，春季和夏季平均最高氣溫2010—2016年較2000s增幅最大(表2)。

表2 金沙江流域年及四季氣溫距平的年代際變化及M-K統(tǒng)計(jì)值

2.2 氣溫周期分析

2.2.1 年氣溫周期分析 金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫和年平均最高氣溫小波系數(shù)等值線圖見圖4，圖中實(shí)線表示小波系數(shù)為正值，氣溫偏暖;虛線表示為負(fù)值，氣溫偏冷;等值線上的小波系數(shù)的大小表示信號(hào)的強(qiáng)弱，與周期顯著性的強(qiáng)弱成正比，若小波系數(shù)等于零，則表示為突變點(diǎn)。

圖4 金沙江流域年氣溫小波系數(shù)實(shí)部等值線圖及小波方差圖

由圖可知，金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫和年平均最高氣溫序列的小波變換實(shí)部及對(duì)應(yīng)的模值能明顯的反映出周期震蕩及時(shí)間尺度特征。金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫在26～30 a左右的震蕩周期最為明顯，其次是4～7 a，9～15 a，20～24 a，其中，4～7 a在20世紀(jì)60年代中期至70年代中期和1981—2016年這兩個(gè)時(shí)域表現(xiàn)顯著;9～15 a在20世紀(jì)70年代至90年代末有較強(qiáng)的信號(hào);20～24 a在1960—2005年的時(shí)間段有較強(qiáng)的信號(hào);26～30 a時(shí)間尺度上的震蕩是全時(shí)域的，呈現(xiàn)出高—低—高—低—高—低3個(gè)較為完整的震蕩周期，且目前正處于第4次氣溫偏高階段，說明在未來幾年內(nèi)流域氣溫很可能仍處于氣溫偏高期。金沙江流域年平均最高氣溫在26～30 a和20～24 a左右的震蕩周期較為明顯，其中28 a左右時(shí)間尺度能量最強(qiáng)，周期最為顯著，為主周期。

小波方差能反映出信號(hào)波動(dòng)的能量隨時(shí)間尺度的分布，由小波方差圖可知，金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫及年平均最高氣溫主要存在2個(gè)波峰，分別對(duì)應(yīng)的是21 a和28 a。其中28 a左右的時(shí)間尺度能量震蕩最強(qiáng)烈，對(duì)小波方差貢獻(xiàn)最大，周期最顯著，為主周期，21 a時(shí)間尺度能量震蕩相對(duì)較弱，為次主周期。

2.2.2 四季氣溫周期分析 金沙江流域四季平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫的周期變化呈現(xiàn)一定的差異性。(1) 近57 a以來金沙江流域春季平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫均存在28 a和22 a左右的震蕩周期，其中28 a左右的周期能量最強(qiáng)，周期最顯著，且周期表現(xiàn)非常穩(wěn)定，此外春平均最低氣溫還存在5 a左右的震蕩周期;(2) 夏季平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫存在28 a左右的震蕩周期，且周期表現(xiàn)非常穩(wěn)定;(3) 秋季平均氣溫和平均最高氣溫震蕩周期基本一致，均存在28 a，22 a左右的震蕩周期，經(jīng)歷了高—低—高—低—高—低3個(gè)震蕩周期，但秋季平均最低氣溫存在28 a，22 a和12 a左右的震蕩周期，其中28 a左右的周期能量最強(qiáng)，周期表現(xiàn)非常穩(wěn)定;(4) 冬季平均氣溫存在5 a，11 a和22 a左右的震蕩周期，其中22 a左右的周期能量最強(qiáng)，周期最為顯著，且周期表現(xiàn)非常穩(wěn)定;冬季平均最低氣溫在6 a，18 a和28 a左右的震蕩周期，其中28 a左右的周期能量最強(qiáng)，為主周期;冬季平均最高氣溫在5 a，11 a，22 a和28 a左右的震蕩周期，其中22 a左右的周期能量最強(qiáng)，為主周期。

2.3 Hurst指數(shù)分析

通過對(duì)金沙江流域年和四季平均氣溫序列Hurst指數(shù)進(jìn)行分析(圖5—6，表3)，金沙江流域年及四季的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫序列的Hurst指數(shù)均大于0.5，表明各氣溫序列具有長程相關(guān)性，即未來一段時(shí)間范圍內(nèi)，金沙江流域年及四季的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫變化情況與過去近57 a的上升趨勢(shì)相同，氣溫將呈持續(xù)上升的趨勢(shì)。

表3 金沙江流域氣溫Hurst指數(shù)及強(qiáng)度等級(jí)

圖5 金沙江流域四季氣溫小波系數(shù)實(shí)部等值線

圖6 金沙江流域年氣溫序列Hurst指數(shù)

金沙江流域年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫Hurst指數(shù)均大于0.8,Hurst指數(shù)等級(jí)為5級(jí)，持續(xù)性強(qiáng)度表現(xiàn)為很強(qiáng)，其中年平均最低氣溫持續(xù)性強(qiáng)度表現(xiàn)最為顯著。

就四季而言，四季的年平均氣溫Hurst指數(shù)等級(jí)位于3～5級(jí)，夏季和秋季持續(xù)性強(qiáng)度表現(xiàn)為很強(qiáng)，春季表現(xiàn)為較強(qiáng);四季的年平均最低氣溫Hurst指數(shù)等級(jí)均位于5級(jí)，持續(xù)性強(qiáng)度表現(xiàn)為很強(qiáng)，表明四季平均最低氣溫未來均將呈現(xiàn)很強(qiáng)的上升態(tài)勢(shì);四季的年平均最高氣溫Hurst指數(shù)等級(jí)位于3～5級(jí)，秋季持續(xù)性強(qiáng)度表現(xiàn)為很強(qiáng)，冬季表現(xiàn)為較強(qiáng)。綜上，金沙江流域氣溫總體表現(xiàn)出明顯的Hurst現(xiàn)象，未來保持當(dāng)前繼續(xù)上升趨勢(shì)的概率比較大。

3 結(jié) 論

(1) 金沙江流域年平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫均呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，增長率分別為0.20℃/10 a，0.27℃/10 a和0.18℃/10 a，并均通過99%顯著性檢驗(yàn)，其中平均最低氣溫增幅最大，說明平均最低氣溫對(duì)氣溫上升的貢獻(xiàn)率最大。

(2) 從四季來看，四季的平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫也均呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，并均通過90%顯著性檢驗(yàn)，其中夏季平均氣溫和平均最高氣溫對(duì)平均氣溫和平均最高氣溫貢獻(xiàn)率最大，冬季平均最低氣溫對(duì)平均最低氣溫貢獻(xiàn)率最大;從年代際變化來看，年和季節(jié)的平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫自20世紀(jì)90年代開始增溫，且呈現(xiàn)加速上升趨勢(shì)，年代際距平最大值出現(xiàn)在2010—2016時(shí)間段。

(3) 金沙江流域年氣溫存在3個(gè)不同時(shí)間尺度的主周期，分別是6 a,21 a和28 a。其中28 a左右的時(shí)間尺度周期最顯著，為主周期。春季、夏季平均氣溫存在28 a，22 a和6 a左右的震蕩周期，秋季平均氣溫存在28 a，22 a和13 a左右的震蕩周期，均以28 a的震蕩周期為主周期;冬季平均氣溫在22 a和11 a，6 a左右的震蕩周期，其中22 a左右的周期能量最強(qiáng)，周期最顯著。

(4) 金沙江流域氣溫總體表現(xiàn)出明顯的Hurst現(xiàn)象，未來保持當(dāng)前繼續(xù)上升趨勢(shì)的概率比較大。年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫Hurst指數(shù)均大于0.8,Hurst指數(shù)等級(jí)為5級(jí)，持續(xù)性強(qiáng)度表現(xiàn)為很強(qiáng)，其中年平均最低氣溫持續(xù)性強(qiáng)度表現(xiàn)最為顯著;四季的氣溫序列Hurst指數(shù)等級(jí)位于3～5級(jí)。