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古田近40年霜及霜冻的气候特征分析

时间:2024-05-25

魏玮 林冰

摘要 利用古田县1981—2020年逐年的霜日、初霜日、终霜日、无霜期等资料,采用气候倾向率法、Mann-Kendall非参数统计检验方法,分析古田县1981—2020年的霜及霜冻的气候变化趋势。结果表明:初霜日偏晚、终霜日偏早、无霜期变长以及霜日变少。

关键词 气候特征分析;气候倾向率;M-K检验

中图分类号:S425 文献标识码:B 文章编号:2095–3305(2021)06–0067–03

霜冻是常见的农业气象灾害之一,多出现于春、秋、冬季,通常是由寒潮南下造成短时间内气温骤降至0℃以下引起的,或受寒潮影响后,天气转晴的当日夜间地面出现强烈辐射、降温。霜冻对林果业危害较大,低温致使植物组织细胞中的水分出现结冰,引发生理性干旱,导致植物受损或死亡。中国气象工作者近些年针对霜冻开展了大量的研究。许艳等[1]指出,中国大部分地区的霜期逐渐缩短,初霜日推迟,终霜日提前;钱锦霞等[2]认为,山西省初霜日出现明显推迟的趋势,无霜期呈现出明显延长的趋势,终霜日则呈现波动性变化。

古田县为农业县,境内光热资源丰富,气温年、日差较大,霜冻是该县主要的灾害性天气之一,增强霜冻天气预报的时效性和准确性能降低和避免农业生产遭受的危害。近年来,随着气候变暖,古田县无霜期、初霜日、终霜日发生的特征也随之出现变化,但有关霜冻特征方面的研究不多,缺少充分的科学依据来合理规划和调整古田县农业种植结构。统计近40年古田县霜日的年变化以及初霜日的年变化、终霜日的年变化、無霜期的年变化,总结出古田县霜及霜冻气候的变化特征,以期更好地实现对气候资源的合理利用以及防灾减灾,从而保证农作物的稳产和高产。

1 资料与方法

1.1 数据来源

选取古田1981—2020年霜日、初霜日、终霜日、无霜期等气象观测数据资料,以每年10月至翌年4月观测到的霜日为当年霜日,初霜日指10月1日后出现的第一个霜日,翌年4月28日前出现的最后一个霜日为终霜日。当年终霜日的次日至翌年初霜日的前一日为该县的无霜期,统计并分析古田县霜及霜冻的气候特征和变化趋势。

1.2 方法

1.2.1 气候倾向率法 气候倾向率法是在统计1981—2020年各年平均值的基础上,以时间序列t为自变量,以霜日、初霜日、终霜日、无霜期等为因变量,建立一元线性回归方程:

y(t)=a+bt                                       (1)

=b                                        (2)

方程中,b为回归系数,代表因变量变化趋势倾向率,b>0时,y随时间t的增加趋于上升;b<0时,y随时间t的增加趋于减少。b的大小表示增加或减少的幅度[3]。

1.2.2 Mann-Kendall非参数统计检验方法 短时期内气候从一种比较稳定的状态转变为另一种状态的变化,即气候突变,这是气候系统非线性性质的体现[4]。检测气候突变有多种方法,采用大多数人认可的Mann-kendall法,其理论基础和应用效果均较好。这是一种非参数统计检验方法,可作为对天气气候变化趋势的突变研究分析。对于具备样本量的时间序列,计算公式为:

(3)

公式(3)中,UFk代表标准正态分布,为按照时间序列x1,x2,……,xn计算出的统计量序列,给定显著性水平a,当UF1>Ua,说明序列有明显趋势变化。按时间序列x的逆序xn,xn-1,……,x1,重复上述过程,得到UBk=-UFk(k= n,n-1,……,1),UB1=0。绘制出UBk和UBk两条曲线,若UBk或UBk>0,说明序列趋于上升,<0说明呈现下降的趋势。如果两条曲线交于一点,交点对应的时刻为突变时间点,交点位于临界区间时,交点对应的时刻为突变发生时间。

2 结果与分析

2.1 1981—2020年古田县霜日的变化特征及趋势

2.1.1 年变化 古田县1981—2020年总霜日数为3 101 d,年霜日在3~138 d之间,霜日最多的年份出现在1989年为138 d,霜日最少的年份出现在2012年为3 d,霜日最多的年份与最少的年份相差135 d,古田县霜日年际变化较大。年平均霜日为78 d,不同年份霜日数变化较大(图1),其变化方程可用线性方程y=-0.7068x+92.015来表示,决定系数R2为0.0956,Pearson相关系数为-0.309(表1),可知古田县近40年霜日呈减少趋势,气候倾向率为-7.068 d/10 a,未通过a=0.05显著性检验,表明霜日变化不显著。

2.1.2 突变分析 对霜日进行M-K检验(图2)。自1987年以来,UF曲线>0,表明古田县1981—1998年期间年霜日趋于上升;从2007年开始,UF曲线稳定在0.05临界线以下,说明自2007年以来,古田县年霜日呈明显的减少趋势。±1.96临界线之间UF和UB有多处交点在2007—2014年之间,表明古田县年霜日存在突变现象,经t检验,P<0.05,通过显著性检验,表明古田县霜日的减少趋势在2007—2014年发生突变。

2.2 1981—2020年古田县初霜日的年变化

近40年古田县年平均初霜日为12月4日。由图3可知,近40年来古田县最早的初霜日出现在11月10日,最迟的初霜日出现在12月29日,相差49 d。初霜日的月分布存在差异,35%的年份出现在11月,65%的年份出现在12月。古田县近40年初霜日整体呈逐年推迟的变化趋势,气候倾向率为0.29 d/10年,可见古田县初霜日出现日期向后推迟的现象。

2.3 1981—2020年古田终霜日的年变化

近40年古田县年平均终霜日出现在2月21日。由图4可知,近40年来古田县最早的终霜日结束于1月14日,最迟的终霜日结束于3月29日。近40年古田县初霜日数整体呈逐年提前的趋势,变化方程可以用线性方程y=-0.3834x+44 256来表示,气候倾向率为-3.834 d/10年。终霜日整体呈减少趋势,说明终霜日呈现提前的变化趋势。

2.4 1981—2020年古田县无霜期的变化特征及趋势

2.4.1 年变化 古田县1981—2020年总无霜日数为11 521 d,年无霜期在235~358 d之间,无霜期最长的年份出现在2012年为358 d,无霜期最短的年份出现在1989年为235 d,无霜日最多的年份比最少的年份多123 d,古田县的无霜期年际变化较大,平均无年霜日数为288 d。由图5可知,不同年份的无霜日数变化较大,变化方程可用线性方程y=0.8114x+ 271.39来表示,决定系数R2为0.1324,Pearson相关系数为0.364,通过0.05双侧显著性检验,表明无霜期变化在α=0.05的显著水平上是显著的,古田县的无霜日大约以0.8 d/10年的倾向率增加,表明无霜期呈延长的变化趋势。

2.4.2 突变分析 对无霜日进行M-K检验(图6)。自1997年以来,曲线>0,表明1997—2020年古田县的无霜日呈上升趋势,2018年以后上升趋势超过了95%的置信度,表明古田县年平均无霜日在95%的置信水平上自2018年开始有明显上升。±1.96临界线之间与存在多处交点,在2008—2017年之间,经t检验,突变前后序列存在显著性差异,可见2008—2017年古田县年无霜日发生了突变变化。

3 结论

利用古田县1981—2020年近40年的霜日、初、终霜日、无霜期等资料,分析古田县霜日数、霜冻发生特征及变化趋势。

(1)古田县霜日呈现的气候倾向率为7.068 d/10年的减少趋势,初霜日整体呈延迟趋势,初霜日呈逐渐推后趋势,终霜日总体表现为提前趋势,古田县的无霜日大约以0.8 d/10年的倾向率增加。

(2)从M-K检验角度来看,古田县的霜日减少趋势从2007年开始十分显著,无霜日在1997—2020年呈上升趋势,霜日和无霜日分别在2007—2014年、2008—2017年发生气候突变。

(3)随着气候变暖,古田县初霜日出现偏晚,终霜日结束偏早,无霜期延长,霜日减少。相关部门应充分利用这一农业气候资源优势,大力发展地方农业生产,提高农作物产量。

参考文献

[1] 许艳,王国复,王盘兴.近50a中国霜期的变化特征分析[J].气象科学, 2009, 29(4): 4427-4433.

[2] 钱锦霞,张霞,张建新,等.近40年山西省初终霜日的变化特征[J].地理学报, 2010, 65(7): 801-808.

[3] 孙兰东,刘德祥.西北地区热量资源对气候变化的响应特征[J].干旱气象, 2008(1): 8-12.

[4] 曾波,閆彩霞,余莲.我国南方地区1960-2009年冬季气温分析[J].高原山地气象研究, 2016, 36(2): 46-52.

责任编辑:黄艳飞

Climatic Characteristics of Frost and Frost in Gutian in Recent 40 Years

WEI Wei et al(Meteorological Bureau of Gutian County, Fujian Province, Gutian, Fujian 352200)

Abstract Based on the data of frost day, first frost day, last frost day and frost free period in Gutian County from 1981 to 2020, the climate change trend of frost and frost in Gutian County from 1981 to 2020 is analyzed by using the climate tendency rate method and Mann Kendall nonparametric statistical test method. The results show that the late initial frost day, the early final frost day, the longer frost free period and the less frost day are the development trend of climate change in Gutian County in the future.

Key words Climate characteristic anal-ysis; Climate tendency rate; M-k test

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