近50 a鲁中地区最高最低气温非对称性变化特征

2017-03-08 00:56环海军司建波夏福华
中低纬山地气象 2017年6期
关键词:最低气温非对称特征向量

环海军,司建波,刘 岩,夏福华

(山东省淄博市气象局,山东 淄博 255048)

1 引言

1880—2012年全球平均地表气温上升了0.85 ℃,中国陆地区域平均增温0.9~1.5 ℃[1-4]。IPCC第五次评估报告指出[5],未来气候变暖将持续,将给经济社会发展带来越来越显著的影响,并成为人类经济社会发展的风险。近年来不少研究表明,气候变暖在夜间升温更快,最高气温、最低气温的变化具有非对称性。赵静等[6]对1960—2010年四川最高、最低气温的非对称性变化特征研究表明,四川年均日最低气温的增温幅度是日最高气温的1.4倍,空间分布也呈非对称现象。覃军等[7]对湖北省最高、最低气温的非对称性变化特征研究表明,湖北省大部分地区年均日最高气温有弱降温趋势,日最低气温有明显增加的趋势,气温日较差有显著减少的趋势。常军等[8]对近50 a河南最高最低气温的非对称性变化特征进行了研究,结果得出河南区域年均日最低气温的增温速率是日最高气温的4.5倍,空间上存在不对称现象,日最低气温和气温日较差突变年份不一致。王红梅等[9]对科尔沁沙地翁牛特旗气温的非对称变化进行了分析,结果表明日最低气温的增温速度是最高气温的11倍,气温日较差呈减少趋势。马晓波[10]对中国西北地区最高、最低气温的非对称变化进行了研究,发现中国西北地区普遍存在最高气温和最低气温增温的不对称性。侯依玲等[11]对华东及周围地区最高与最低气温时空演变的气候特征进行了研究,结果表明最高气温的空间分布具有较好的空间一致性,而最低气温更多表现出局地变化特征,2000年后极端最低气温以升温趋势为主。王菱等[12]研究表明,我国北方地区近50 a来最低气温升温速率大于最高气温的升温速率,冬季大于夏季,高纬度地区大于低纬度地区。研究表明苹果和桃的停止生长和诱导冬眠始终受低于12 ℃低温影响[13]。水稻可通过日较差减少增加产量[14]。研究区域最高气温和最低气温的非对称变化特征对农业生产和区划有重要意义。

鲁中地区地形主要包括平原和山区,主要种植冬小麦和夏玉米等作物和苹果、猕猴桃等果树。目前尚未有针对该地区最高气温、最低气温非对称变化规律的研究,本文基于鲁中地区近50 a气象资料研究分析最高气温、最低气温和气温日较差的时空变化特征,探讨在全球气候变暖背景下该地区气温的非对称变化特征,以期得到该地区对全球变暖的响应结果,为当地农业生产和应对气候变化提供参考。

2 资料与方法

本文气象资料来源于鲁中地区自南而北的8个气象站的1966—2015年近50 a逐日气象观测资料,站点分布见图1,地形包括平原和山区,数据经过严格质量控制,数据缺失2 d内的运用前后资料进行插补。基于原始气象数据进行气候倾向率、M-K突变检验,使用标准化气象数据进行Morlet小波分析,基于气象数据距平资料利用经验正交分解法(EOF)分析空间变化特征。

图1 研究范围和站点分布Fig.1 Location of the research area and the meteorological stations

3 结果与分析

3.1 年平均日最低气温的时空变化特征

年平均日最低气温时间变化规律见图2。由图可知,日最低气温随时间呈显著增加趋势,气候倾向率为0.36 ℃/10 a,10 a滑动平均值逐步上升。根据Uf和Ub曲线交点位置和上升趋势,1998年为突变增温开始年份, 2003年后呈显著增温趋势。由图3可知,年平均日最低气温存在2~4 a的显著性周期,主要出现在1974年、1984年、1990年和2005年,其次存在8 a的周期,主要出在1980年和1997年,但未通过能量谱的显著性检验。

年平均日最低气温EOF分解的第一特征向量、第二特征向量及其主成分变化趋势分析见图4。由图可知,年平均日最低气温主要空间变化强度中心在中西部平原,随时间变化呈显著增加趋势。第二特征向量呈现中部、北部平原与其他地区的相反变化特征,随时间变化呈减少趋势,趋势不显著,第一特征向量和第二特征向量的贡献率分别为66%、9%。

图2 平均日最低气温时间变化规律Fig.2 Temporal change characters of annual average daily minimum temperature

图3 年平均日最低气温小波分析图Fig.3 Wavelet analysis graph of annual average daily minimum temperature

图4 年平均日最低气温EOF分解第一特征向量(a、b)和第二特征向量(c、d)Fig.4 The first (a,b) and second (c,d) feature vectors of annual average daily minimum temperature expanded by EOF

3.2 年平均日最高气温的时空变化特征

年平均日最高气温时间变化规律见图5。由图可知,日最高气温随时间呈非显著增加趋势,无明显突变年份,21世纪以来主要呈增加趋势。由图3可知,年平均日最高气温存在2~4 a的显著性周期,主要出现在1970年、1976年、1983年、1990年、1995年和2006年,其次有6 a的变化周期,主要出现在1975年、1991年和2005年,但未通过能量谱的显著性检验。

图5 年平均日最高气温时间变化规律Fig.5 Temporal change characters of annual average daily maximum temperature

图6 年平均日最高气温小波分析图Fig.6 Wavelet analysis graph of annual average daily maximum temperature

年平均日最高气温EOF分解的第一特征向量、第二特征向量及其主成分变化趋势分析见图7。由图可知,年平均日最高气温主要空间变化强度中心在中西部平原,呈增加趋势。第二特征向量呈现南部山区与中北部的相反变化特征,随时间变化呈减少趋势,第一特征向量和第二特征向量的贡献率分别为85%、5%。

3.3 年平均气温日较差的时空变化特征

年平均气温日较差的时间变化特征见图8。由图8可知,鲁中地区气温日较差随时间变化呈显著降低趋势,气候倾向率为-0.62 ℃·10 a-1(P<0.01),自20世纪80年代开始,气温日较差随时间变化呈显著下降趋势,90年代后呈极显著(Uf超过0.001显著水平)下降趋势,20世纪80年代气温日较差显著减少为一突变现象。由图9可知,气温日较差存在2~4 a的显著性周期,主要出现在1970年、1975年、1980年、1985年、1991年、2000年和2005年,其次有6 a的变化周期,主要出现在1990年、1995年和2006年,但未通过能量谱的显著性检验。

图7 年平均日最高气温EOF分解第一特征向量(a、b)和第二特征向量(c、d)Fig.7 The first (a,b) and second (c,d) feature vectors of annual average daily maximum temperature expanded by EOF

图8 年平均气温日较差时间变化规律Fig.8 Temporal change characters of annual average daily diurnal temperature

年平均气温日较差EOF分解的第一特征向量、第二特征向量及其主成分变化趋势分析图略。年平均气温日较差主要空间变化规律一致,变化强度中心在中西部平原,随时间呈显著减少趋势。南部山区及中部部分地区与其他地区在第二特征向量上呈现相反变化特征,随时间变化呈显著减少趋势,第一特征向量和第二特征向量的贡献率分别为57%、11%。

图9 年平均气温日较差小波分析图Fig.9 Wavelet analysis graph of annual average daily diurnal temperature

4 小结

①鲁中地区年平均日最低气温随时间变化呈显著增加趋势,气候倾向率为0.36 ℃·10 a-1(P<0.01),自1998年开始突变增温,存在2~4 a的显著性周期,主要空间变化强度中心在中西部平原地区,地域差异体现在第二特征向量上。

②鲁中地区年平均日最高气温随时间变化呈非显著性增加趋势,无突变现象发生,存在2~4 a显著变化周期,主要空间变化规律与日最低气温一致,第二特征向量表明山区和平原的变化存在差异。

③鲁中地区气温日较差随时间变化呈显著降低趋势,气候倾向率为-0.62 ℃·10 a-1(P<0.01),90 a代后呈极显著下降趋势,存在2~4 a的显著性周期。空间变化规律与最低气温一致。

④近50 a来鲁中地区年均日最高和最低气温均呈增加趋势,与鲁中地区平均气温随时间呈增加趋势研究结论一致[15],年平均日最低气温的增温幅度是日最高气温的2.8倍,主要空间变化呈现一致性,南部山区较平原显著。最高最低气温的非对称性变化将对鲁中地区土壤蒸散、作物生长和果品生长等产生影响,但这种非对称现象的成因有待进一步分析研究。

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