近54年博州地区低云量变化特征及影响因素分析

巴清虎 曹月娥 张曌璇

摘要 选取新疆博州地区4个气象站1960—2013年逐月的气象数据，通过线性拟合、Mann-Kendall突变检验、小波分析、相对贡献率和敏感系数分析方法，分析近54年来该地区的低云量变化特征及与其他气候因子的关系。结果表明，近54年博州地区低云量呈明显上升趋势，上升幅度约为1.2%/10 a，多年平均值为22.57%，且序列的正持续性较强；夏季的低云量最低，为20.47%，春季最高，为24.17%；全年低云量从在2001年发生突变性增加；春季和夏季低云量均值不存在突变性增加，秋季和冬季低云量分别于1999和1989年发生突变性增加；低云量演变过程中存在着8～9和25～26年尺度的周期变化规律；8年的时间尺度是低云量变化的第1主周期，14年的时间尺度为低云量变化的第2周期；相对湿度对低云量具有最高的相对贡献率，达51.3%，而降水量对低云量的相对贡献率最小，仅为6.1%，降水量与低云量的相关性最高，相关系数达0.67（P<0.01），平均气温的相关系数最低，仅为0.29（P<0.05）。

关键词 低云量；变化特征；突变检验；小波分析；相对贡献率；敏感系数；影响因素；博州地区

中图分类号 P468 文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2019）08-0202-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.08.053

Abstract The meteorological data of 4 meteorological stations in Bozhou area of Xinjiang from 1960 to 2013 were selected，the characteristics of low cloud cover and its relationship with other climatic factors in the past 54 years were analyzed by linear fitting，MannKendall mutation test，wavelet analysis，relative contribution rate and sensitivity coefficient analysis method.The results showed that the low cloud cover in Bozhou area had shown an obvious upward trend in the past 54 years，with an increase of about 1.2%/10 a，with an average of 22.57% for many years，and the sequence had a strong positive sustainability；the lowest amount of low cloudiness in summer was 20.47%，and the highest amount in spring was 24.17%.The annual low cloud volume increased from 2001；there was no increase in the mean value of low cloud cover in spring and summer，and the increase in the amount of low cloud in autumn and winter increased in 1999 and 1989，respectively；During the evolution of low cloud quantity，there were periodic variations of 8-9 and 25-26 years；the 8year time scale was the 1st main cycle of low cloud cover change，and the 14year time scale is the second period of low cloud cover change；relative humidity had the highest relative contribution rate to low cloud amount，reaching 51.3%，while the relative contribution rate of precipitation to low cloud amount was the smallest，only 6.1%.The correlation between precipitation and low cloud cover was the highest，the correlation coefficient was 0.67 （P<0.01），and the correlation coefficient between average temperature and low cloud cover was the lowest，only 0.29 （P<0.05）.

Key words Low cloud amount；Change characteristics；Mutation test；Wavelet analysis；Relative contribution rate；Sensitivity coefficient；Influencing factors；Bozhou area

云是調节辐射平衡和水汽循环、影响气候变化的重要因子，其形成与特性是地表与大气各种动力、热力过程作用的结果，在地气系统中居重要地位[1-3]。云的生成和变化，不仅受气候其他因子的影响，而且是引起日照、气温、相对湿度等发生变化的原因。云覆盖率的气候性年代际变化，不仅会增加气候系统的区域性差异，同时也会使地表生态系统发生适应性调整，以及使植物生长物候发生改变[4]。其中，对于低云的研究一直是云量研究所关注的热点。

低云在地气系统中主要表现为致冷效应，又是降水的主要云系[5]，与降水关系密切。迄今为止，大量学者对于区域低云量做了许多工作，封彩云等[6]通过观测资料得出，我国北方低云量与降水量具有更显著的相关性；张亚洲[7]分析了南海及周边地区的云量特征，指出低云主要分布在南海海区，并且受海表温度影响较大；敖泽建等[8]研究指出，甘南地区低云分布呈南多北少和东多西少的趋势；牛晓瑞等[9]研究发现，华北地区秋季的低云量减少趋势最为显著；阿丽亚·拜都热拉等[10]分析指出，新疆山区的低云量明显高于沙漠地区。但已有的研究多集中在较大尺度，对于一些典型小尺度区域缺乏关注，同时对于干旱-半干旱地区低云量与其他气候因子的关系鲜有报道。博州地区位于亚欧大陆腹地，降水稀少，蒸发强烈，同时该区域对于气候变化的响应也具有独特性[11]。因此，该研究以博州地区为靶区，分析近54年该区域低云量的变化趋势，并探讨其他气候因子对低云量的影响，以期为该区域农业生产和水资源的合理利用提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

博尔塔拉蒙古自治州地处亚欧大陆腹地，位于新疆维吾尔自治区西北部，地理位置为79°53′～83°53′E、44°02′～45°23′N。在准噶尔盆地西缘，东连塔城地区，南接伊犁哈萨克自治州，西北部与哈萨克斯坦接壤，总面积2.7万km2，边境线长380 km。博州地区包括阿拉山口市、博乐市、温泉县和精河县，年日照时数约为2 800 h，年平均降水量为90.99 mm，降水稀少，蒸发强烈，是典型的干旱-半干旱大陆性气候，日照时间长，昼夜温差大，春季气温冷暖多变，夏季高温，气候炎热，伴有干热风，秋季气爽，冬季长而寒冷，日平均气溫6～8 ℃，极端最高气温44 ℃，极端最低气温-36 ℃，≥10 ℃的积温3 137.9 ℃·d，无霜期169 d。该区域主要植物类型包括胡杨、柽柳、梭梭、芦苇等[12]。

1.2 数据来源

精河站、博乐站、温泉站和阿拉山口站的气象数据来自于中国气象科学数据共享服务网（http：//cdc.cma.gov.cn），分别获取各站点1960—2013年逐月的平均气温、降水量、相对湿度等气象数据。季节划分为春季（3―5月）、夏季（6―8月）、秋季（9―11月）、冬季（12月—翌年2月）。各气象站点基本资料如表1所示。

2 结果与分析

2.1 低云量变化趋势 从图1可以看出，近54年博州地区低云量呈上升趋势，上升幅度约为1.2%/10 a，非参数Mann-Kendall单调趋势检验的统计量︱z︱=0.302 6>z（0.05）=0.183 6，说明研究区年际低云量的上升趋势显著。低云量多年平均值为22.57%，最大值为30.56%（2010年），最小值为15.89%（1974年），变差系数Cv为0.176，偏态系数Cs为0.199，说明年际低云量序列的离散程度较小，并且为正偏分布。Hurst指数H为0.810，说明年际低云量序列具有正的持续性，即过去的一个增长趋势意味着将来的一个增长趋势，且序列的正持续性较强。

距平值表示了气候变量偏离正常情况的程度。从表2可以看出，博州地区低云量在各年代为波动上升趋势，20世纪70年代的均值最低，仅为19.19%，2000年后的均值最大，达26.75%；20世纪60—90年代的距平值均为负值，说明这4个时期的平均低云量均小于年际序列均值，但整体为上升趋势，2000年后的低云量均值较年际序列均值更大。4个季节的低云量中，夏季的低云量最低（20.47%），春季最高（24.17%），各年代春、夏、秋3个季节的低云量均为波动上升趋势，其中春季的变化最为平缓，并且3个季节20世纪70—90年代的低云量均较低，在2000年后春季和秋季均转为正距平，与全年低云量的变化趋势较为一致；各年代冬季低云量为持续上升趋势，且上升趋势显著，2000年后的低云量比20世纪60年代增加了76.6%，并且具有最高的正距平。4个季节低云量序列的Hurst指数H分别为0.64、0.81、0.78和0.86，4个季节均为正的持续性，春季的正持续性较弱，冬季的正持续性最强。

2.2 低云量突变检验及周期变化分析

从研究区年际及季节Mann-Kendall突变检验结果（图2）可以看出，全年低云量20世纪60—70年代有一个小的减小趋势，但从80年代开始转为上升趋势。通过UF和UB曲线的交点可知，全年低云量在2001年发生突变性增加。对1960—2001年和2002—2013年进行t检验，结果为︱t0︱=4.06>t0.01（t0.01=2.674），这2个时期低云量均值具有显著差异，2001年为突变点。同理，由UF和UB曲线可知，春季和夏季低云量均值不存在突变点，而秋季和冬季UF和UB的交点分别为1999和1989年，对这2个季节交点前后2个时段进行t检验，其︱t0︱分别为3.87和5.64，因此秋季和冬季低云量分别于1999和1989年发生突变性增加。

小波系数实部等值线图能反映干燥指数序列不同时间尺度的周期变化及其在时间域中的分布，进而能判断在不同时间尺度上干燥指数的未来变化趋势[20]。当小波系数实部值为正时，表示干燥程度较大，反之，则代表干燥程度较低。等值线的密集程度代表了信号振荡的强弱，等值线越密集说明比常年越干燥[21]。从图3可以看出，低云量在长时间序列演变过程中存在多时间尺度特征。总体上来说，研究区低云量演变过程中存在着8～9年和25～26年尺度的周期变化规律。其中，在25～26年尺度上出现了小—大交替的准3次振荡，8～9年尺度上出现了准2次振荡，这2个尺度的周期变化在整个时间序列上表现得比较稳定，具有全域性。并且小波系数实部等值线在2000年之后更加密集，说明研究区低云量在2000年之后的变化更为剧烈。

在得出了研究区干燥指数的振荡规律之后，为了进一步确定干燥指数变化的主周期，接下来计算了小波方差。从图4可以明显看出，干燥指数的小波方差图中存在2个明显的峰值，依次为8和14年的时间尺度。其中，最大峰值对应着8年的时间尺度，第2峰值对应着14年的时间尺度，说明8年左右的周期振荡最强，是低云量变化的第1主周期，而14年的时间尺度为低云量变化的第2周期。上述2个周期的波动控制着研究区低云量在整个时间域的变化特征。

2.3 低云量气候敏感系数及贡献率分析

该研究选取了研究区平均气温、降水量、相对湿度、风速和辐射量作为低云量的影响因子，从各气候因子对低云量的相对贡献率和敏感系数（表3）可以看出，研究区的相对湿度对低云量具有最高的相对贡献率，达51.3%，其次为辐射量，达28.0%，而降水量对低云量的相对贡献率最小，仅为6.1%。由各气候因子的敏感系数可知，低云量对于相对湿度、风速和辐射量的响应呈减小趋势，而对平均气温和降水量的响应为增加趋势。低云量对于相对湿度最为敏感，敏感系数为-8.15，而对风速最不敏感，敏感系数仅为-0.46。这说明研究区平均气温和降水量每增加10%，低云量就会增加10.2%和7.2%，而当相对湿度、风速和辐射量每增加10%，低云量则分别减少81.5%、4.6%和9.9%。各气候因子中，相对湿度均具有最高的相对贡献率和敏感系数，而降水量的相对贡献率和敏感系数均较低。从各气候因子与低云量的相关性分析可以看出，降水量与低云量的相关性最大，相关系数达0.67（P<0.01），平均气温的相关系数最小，仅为0.29（P<0.05）；相对湿度、风速和辐射量与低云量的相关性较为接近。

3 讨论

近几十年来，西北地区的气候已逐渐由暖干向暖湿转变[22]，已有研究表明，博州地区的气温和降水均呈上升趋势，而蒸散呈下降趋势[23]。由于低云量与降水量具有较好的相关性，研究区低云量的增加趋势可能是该区域降水增加和蒸散下降的原因。但在不同的地形，低云量与降水量的关系具有明显差别，尤其是在高原区域，低云量与降水量并没有表现出很好的相关性，因此在进行云量分析时应注意区域地形的影响。在4个季节中，春季具有最高的低云量，Koren等[24]研究指出，气溶胶粒子对太阳辐射具有强烈的吸收作用，会加热大气，从而抑制云的形成。而张喆等[25]分析博州地区气溶胶的发生发展指出，春季是该区域气溶胶活动最为活跃的时期，而这与博州地区春季较高的低云量并不一致，这可能是由于该区域位于阿拉山口大风主通道，大风使气溶胶颗粒向其他方向移动，从而减少了对云量的影响。云主要由水汽凝结或凝华而成，一个区域云量的多少与湿度也有紧密关系[26]。该研究得出的相对湿度对低云量具有最高的相对贡献率，并且低云量对相对湿度最为敏感也符合这一规律，因此西北地区逐渐向暖湿变化的气候是该区域低云量增加的主要原因。

随着人类对地球陆地表面的改造不断加剧，对于土地利用/覆被变化所引起的水资源变化也受到学者的重视[27]。土地利用变化很大程度上改变了辐射、云、地表反射率等，进而影响陆-气之间的能量、水分交换和水循环过程，是水资源变化的重要影响因素[28]。该研究仅对不同气候因子对低云量的影响进行了分析，而缺少对人类活动影响的分析，在今后的研究中，应当从自然因素和人为因素的共同作用下分析区域云量的变化。

4 结论

该研究通过对近54年博州地区低云量的变化趋势分析，以及其他气候因子对该区域低云量的影响分析，得出以下结论：

（1）近54年博州地区低云量呈明显上升趋势，上升幅度约为1.2%/10 a，多年平均值为22.57%，且序列的正持续性较强；夏季的低云量最低（20.47%），春季最高（24.17%），4个季节均为正的持续性，春季的正持续性较弱，冬季的正持续性最强。

（2）全年低云量20世纪60—70年代有一个小的减小趋势，但80年代开始转为上升趋势，在2001年发生突变性增加；春季和夏季低云量均值不存在突变性增加，秋季和冬季低云量分别于1999和1989年发生突变性增加。

（3）低云量演变过程中存在着8～9年和25～26年尺度的周期变化规律；8年的时间尺度是低云量变化的第1主周期，14年的时间尺度为低云量變化的第2周期。

（4）相对湿度对低云量具有最高的相对贡献率，达51.3%，其次为辐射量，达28.0%，而降水量对低云量的相对贡献率最小，仅为6.1%；低云量对于相对湿度最为敏感，敏感系数为-8.15，而对风速最不敏感，敏感系数仅为-0.46；降水量与低云量的相关性最高，相关系数达0.67（P<0.01），平均气温的相关系数最低，仅为0.29（P<0.05）。

参考文献

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