近50 a长江中下游地区积雪日数时空变化及其气候指示意义

闫军辉，魏 然，王 娟，牛继强*，计舒怀，卢 山，李雪婷

(1. 信阳师范学院 地理科学学院/河南省水土环境污染协同防治重点实验室/信阳市气候与环境演变重点实验室, 河南 信阳 464000; 2. 陕西省气候中心, 陕西 西安 710014; 3. 信阳市气象局, 河南 信阳 464000; 4. 固始县气象局, 河南 信阳 465200)

0 引言

积雪指降雪、冰粒、表霜、冻雨以及大部分已冻雨水形成的覆盖在地球表面的雪层[1]。作为地球冰冻圈和气候系统的重要组成部分，积雪覆盖的下垫面对地表水文、大气环流等产生影响，进而影响全球和区域气候变化。同时，作为全球气候变化的敏感指示器和放大器，积雪变化对全球气候变化的监测有重要的应用价值[2-3]。随着全球气候增暖，积雪日数时空变化引起学术界的广泛关注，并取得显著进展。最新研究显示，中国年平均积雪日数呈微弱增加趋势[4]，但存在季节和区域差异：春季和秋季积雪日数呈缓慢减小趋势，而冬季则呈增加趋势[5]；区域上，秦岭和青藏高原积雪日数呈减少趋势[6-7]，而西北干旱区、东北地区的积雪日数却呈增加趋势[8-9]，且积雪日数变化与海拔高度关系密切[10]。积雪日数变化的驱动因素方面，众多研究认为气温和降水是导致积雪日数变化的直接因素[6]，除此之外，积雪日数还与ENSO、AO和BLOCKING等海气因子存在时频关联性特征[4]。尽管前人做了大量工作，但这些研究区域多分布在高纬度或高海拔地区，且多集中分析积雪日数的时空演变特征。有关中低纬度和低海拔地区积雪日数时空变化的研究相对较少，积雪日数对气候变化指示意义的研究尚不多见。中国东部地区的历史文献中，流传大量有关积雪日数的记载。进一步开展这些代用资料气候指示意义研究，是历史气候学普遍关注的问题之一。

基于此，本文拟利用长江中下游地区27个气象站逐日积雪深度数据，在分析该地区积雪日数时空变化的基础上，辨识影响积雪日数变化的敏感时段，并定量估算积雪日数对敏感时段温度变化的指示意义。研究结果不仅对科学认识中低纬度和低海拔地区积雪日数的变化规律有重要科学意义，还可为重建和复原历史时期极端气候事件提供参考依据和科学基础。

1 资料和方法

1.1 资料来源

论文所用资料主要包括两种类型：一为1961-2011年长江中下游地区27个气象站逐日积雪深度数据；二为这些气象站同期逐月平均气温资料(图1)。其中，1961-1970年积雪数据来自于《1961-1970年中国天气日数资料》，1971-2011年积雪深度数据来自于《中国地面气象记录月报》(1996年之后改为《中国地面气象记录月册》)，逐月平均气温数据来源于中国气象数据网中国地面气候资料月值数据集(http://data.cma.cn/)。这些资料均经过严格的质量控制和检查，资料的完整性较好，可靠性较高。

图1 长江中下游地区气象站空间分布图Fig. 1 The spatial distribution of the meteorological stations for the Middle and Lower Reaches of Yangtze River region

1.2 积雪日数定义

关于积雪日的定义，学术界有两种标准：一是根据天气现象定义，即当观测场视野范围内的地表二分之一以上面积被雪覆盖时，不论其积雪深度大小(包括微量积雪)，均作为1个积雪日[11]；二是根据积雪深度定义，即当积雪面积达到观测要求，且当深度达到1 cm时，记为积雪日[12]。参照前人研究[13]，本文选取第一种方法定义积雪日数。需要说明的是，论文以本年7月1日至次年6月30日作为一个完整积雪年，年积雪日数为积雪年内积雪日数的总和，长江中下游地区积雪日数为27个气象站积雪日数的算数平均值。

1.3 研究方法

论文采用一元线性回归方法分析近50 a长江中下游地区及各站积雪日数变化速率及其气候指示意义。具体为：首先采用滑动方法，分别计算逐站每3、4、5、6个月平均气温和积雪日数的相关关系，选取相关性最高的时段定义为积雪日数的气候敏感时段；再以这些敏感时段平均气温为因变量，积雪日数为自变量，建立二者之间的一元线性回归模型，用回归系数来表示积雪日数对气候变化指示作用的强度[14]。采用克里格插值分析积雪的空间变化特征，该方法是以区域化变量理论和空间自相关理论为依据，对变量进行最优估计的一种方法[15]。

2 结果与分析

2.1 积雪日数时间变化

图2为1961-2010年长江中下游地区逐年积雪日数变化。由图2可知，近50 a长江中下游地区平均积雪日数为5.6 d，其中最大值出现在1968年，积雪日数为17.7 d；最小值出现在2006年，区域平均积雪日数仅为0.7 d，极差为17.0 d，积雪日数年际差异显著。总体而言，1961年以来长江中下游地区积雪日数呈不显著减小趋势，一元线性回归拟合显示，减小速率为-0.50±0.77 d/10 a (p>0.05)，回归方程未通过显著性检验。过去50 a，长江中下游地区积雪日数减少约2.5 d。年代上，长江中下游地区20世纪60、70年代积雪日数相对较多，年代平均积雪日数分别为6.9 d和6.0 d，较平均积雪日数分别高1.3 d和0.4 d；80年代长江中下游地区平均积雪日数为5.6 d，与多年均值相当；90年代积雪日数相对较少，年代平均积雪日数仅为4.5 d，较多年平均积雪日数低1.1 d；进入21世纪后，积雪日数有所回升，2001-2010年平均积雪日数为4.9 d，但仍低于多年平均水平。

图2 1961-2010年长江中下游地区积雪日数变化Fig. 2 Changes in regional mean snow cover days for the Middle and Lower Reaches of Yangtze River region during 1961-2010

2.2 积雪日数空间变化

近50 a长江中下游地区各站点年平均积雪日数在0.9～11.3 d之间，在温度和降水的双重影响下，研究区积雪日数大致呈“北高南低、东高西低”的分布特征。东北部地区积雪日数相对较多，东南部地区积雪日数相对较少。其中，亳州多年平均积雪日最多，为11.3 d；徐州、霍山、老河口等地平均积雪日数均在10 d以上；上海、赣州、温州等地平均积雪日相对较少，温州积雪日数最少，仅为0.9 d。从长江中下游地区积雪日数平均值的总体分布来看，22.2%的站点多年平均积雪日数分布在6～7 d之间，29.6%的站点分布在3～4 d之间和4～5 d之间，11.1%的站点分布在1～2 d之间。各站平均积雪日数出现在其余区间的比例相对较少，均在10%以下，未有站点的积雪日数出现在5～6 d与8～9 d区间(图3)。

空间上，1961年以来长江中下游地区积雪日数变化速率区域差异明显。东北地区和东南地区积雪日数减少速率最快，其中减少速率最快的为徐州，变化速率为-1.4 d/10 a，过去50 a积雪日数减少了7.0 d；霍山、衢州、杭州和赣榆等地减少速率也在-1.0 d/10 a以上；中部和北部地区变化幅度不大，变化速率为0.3～1.0 d/10 a；西部地区变化速率最小，其值多在0.3 d/10 a以下，西南地区甚至出现微弱增加的趋势，增加速率最大的地区为芷江，变化速率为0.3 d/10 a(图4)。对27个站点积雪日数的变化速率进行显著性检验发现，仅有南昌和衢州通过了0.05显著性检验，徐州、定海和南城通过0.1显著性检验，其余站点变化速率均不显著。

图3 长江中下游地区各站平均积雪日数的频率分布Fig. 3 Frequency distribution of average snow cover days for each station in the Middle and Lower Reaches of Yangtze River region

图4 长江中下游地区积雪日数变化趋势的空间格局Fig. 4 Spatial pattern of trends in snow cover days in the middle and lower reaches of Yangtze River

2.3 积雪日数变化的气候指示意义

利用滑动方法计算各站积雪日数与月平均气温的相关系数，辨识影响积雪日数变化的敏感时段。结果显示，长江中下游地区13个站点积雪日数变化的敏感时段为冬季，占比为48.1%，9个站点积雪日数的敏感时段为次年的1-3月，占比为33.3%，其余5个站点的敏感时段为秋末与冬季。以上分析表明，长江中下游地区大部分站点的积雪日数对冬季平均气温具有较强的指示作用，约1/3站点对冬末和春初温度变化的指示作用较好，约20%地区的积雪日数，除指示冬季温度外，还对秋末气温具有一定的指示作用。

空间上，积雪日数与敏感时段温度的相关系数呈现出地带性规律：一般来说，纬度越低，相关性越好；越靠近沿海，相关系数越高。分析各站点积雪日数与敏感时段平均气温的相关系数可知，二者相关系数在-0.456～-0.722之间，超过一半站点相关系数的绝对值在0.600以上，占比为55.6%。其中衢州和南昌积雪日数与敏感时段的相关系数较高，相关系数在0.700以上，衢州最高为0.722；亳州和赣榆等地积雪日数与敏感时段的相关系数相对较低，其绝对值多在0.500以下(见表1)。

表1 长江中下游地区积雪日数和敏感时段平均气温的关系Tab. 1 Relationship between snow cover days and average temperature of sensitive periods in the Middle and Lower Reaches of Yangtze River region

利用回归方法定量计算积雪日数对敏感时段平均气温指示作用的强度。分析可知，温州、恩施、赣州和上海等地积雪日数对敏感时段的指示作用最强，回归系数均在-2.0 ℃/10 d以上。其中，温州回归系数最大，为-3.2 ℃/10 d，表明积雪日数每增加10 d，温州敏感时段平均温度降低3.2 ℃；长江中下游地区中部和南部地区指示作用次之，回归系数在-1.0～-2.0 ℃/10 d之间；东北部地区积雪日数对敏感时段平均温度的指示作用相对较差，回归系数多在-1.0 ℃/10 d以下。检验显示，所有回归方程均通过0.001显著性检验(见表1)。

3 结论

基于1961-2011年长江中下游地区积雪资料，分析了全球变暖背景下长江中下游地区积雪日数的时空变化特征，辨识了积雪日数的气候敏感时段，并定量估算了积雪日数对敏感时段的气候指示意义。主要结论有：(1) 1961-2010年长江中下游地区各站年平均积雪日数在0.9～11.3 d之间。其中，亳州积雪日数最多，温州最少；过去50 a长江中下游地区积雪日数呈不显著减少趋势，减少速率为-0.50±0.77 d/10 a；60年代和70年代积雪日数相对较多，80年代与多年均值相当，90年代和21世纪10年代积雪日数相对较少。(2) 空间上，长江中下游地区积雪变化速率由东北到西南递减，东北地区积雪日数减少速率较快，其中减少速率最快的地点为徐州；中部地区减小幅度不大，西南地区甚至出现微弱增加的趋势，芷江增加速率最大。(3) 长江中下游地区积雪日数变化具有较强的气候指示意义。近一半站点积雪日数对冬季平均气温的指示作用较强，约1/3站点对次年1～3月平均气温具有较强的指示作用。空间上，东南部和南部地区指示作用较强，东北部和北部地区指示作用较弱。

与以往研究相比，本文分析了长江中下游地区这一中低纬度和低海拔地区积雪日数的变化特征。在分析积雪日数时空演变的基础上，定量估算了积雪日数变化对敏感时段温度变化的指示作用，研究结论对定量复原历史时期极端冷冬事件具有重要的应用价值。然而，本文只分析了积雪日数对温度变化的平均敏感程度，没有涉及积雪日数与温度之间关系的稳定性。不同冷暖背景下，积雪日数的温度敏感时段和敏感度是否发生变化并未讨论。鉴于自然物候对温度变化呈非线性响应关系，积雪日数在不同冷暖阶段对温度变化的指示意义是否存在同样情况，将是下一个阶段研究的重点。