氣候變暖背景下東北三省氣候生長季時空變化特征1)

臺秉洋 劉濱輝

(東北林業(yè)大學(xué)，哈爾濱，150040)

近年來氣候變化已經(jīng)成為影響農(nóng)業(yè)和林業(yè)生產(chǎn)的重要因素，是當(dāng)今科學(xué)研究所關(guān)注的焦點［1］。根據(jù)IPCC第四次評估報告，全球平均溫度在過去100 a上升了0.74℃，過去50 a溫度上升速率幾乎是過去100 a的2倍［2］。在北半球20世紀(jì)后期成為了過去1800 a來最溫暖的時期，同樣全球的溫度也可能具有這樣的特點［3］。隨著全球氣候變暖，植物物候也發(fā)生相應(yīng)變化，而這種變化大多將導(dǎo)致植物生長季延長［4］?？梢岳脷庀笳镜臍庀髷?shù)據(jù)分析氣候變暖對植物生長季的影響，目前已經(jīng)進行了一些這方面的研究工作［5－8］。溫度是影響植物生長發(fā)育的主要氣候因子，植物的生長發(fā)育必須在一定的溫度條件下進行，低于某一溫度這種植物的生長發(fā)育就會停止或不能進行，這一溫度條件是這種有機物生長發(fā)育的基準(zhǔn)溫度條件。植物的氣候生長季的出現(xiàn)就是基于這一原理，定義為氣溫持續(xù)穩(wěn)定通過某一溫度條件的期間［9］。植物不但需要在一定溫度環(huán)境中才能生長發(fā)育，而且需要一定的積溫才能完成其生活周期［10］。因此，氣候生長季和積溫是反映農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)與氣候因子關(guān)系的主要參數(shù)，研究氣候變暖背景下氣候生長季的起止日期、長度和積溫的變化特征對農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)有重要意義。

東北三省是我國重要的糧食和木材生產(chǎn)基地，糧食安全一直是中國關(guān)注的焦點，資源的可持續(xù)發(fā)展也備受關(guān)注［11］。農(nóng)業(yè)和林業(yè)生產(chǎn)對氣候條件依賴性很強，氣候變化必然會對農(nóng)業(yè)和林業(yè)產(chǎn)生重要的影響。目前，對全國［12－14］及東北地區(qū)［15－17］生長季和積溫變化的趨勢和規(guī)律已經(jīng)進行了一些研究，但未全面系統(tǒng)深入地闡述東北三省氣候生長季的時空變化規(guī)律，并且研究所利用的氣象資料多為2000年以前的，選取的生物學(xué)下限溫度多為0℃和10℃，并未考慮5℃這一冷季作物和樹木的常用生物學(xué)下限溫度。為此，本研究探討了在氣候變暖背景下東北三省氣候生長季的變化規(guī)律，以及氣候生長季各指標(biāo)，即生長季起始日期(SGS)、生長季結(jié)束日期(EGS)、生長季長度(LGS)和積溫(DGD)，與溫度之間的關(guān)系，對深入研究東北三省氣候變暖對農(nóng)林業(yè)的影響和制定可持續(xù)發(fā)展適應(yīng)對策都具有十分重要的意義。

1 研究方法

數(shù)據(jù)來源:數(shù)據(jù)為黑龍江、吉林和遼寧省34個國家基準(zhǔn)氣象站1959—2008年每日平均氣溫觀測資料。這些氣象臺站均勻分布于東北三省各地區(qū)(圖1)。

圖1 東北三省氣象臺站的位置

數(shù)據(jù)預(yù)處理:在建站初期由于儀器等原因，缺失數(shù)據(jù)比較多(特別是數(shù)據(jù)連續(xù)缺失超過10 d以上)，為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，排除了最初幾年的氣象數(shù)據(jù)，把分析時間段設(shè)定為1959至2008年。數(shù)據(jù)缺失對于大部分氣象站的長期觀測是不可避免的，當(dāng)日平均氣溫連續(xù)缺失在7 d以內(nèi)的，利用簡單的線性插值算法估算缺失數(shù)據(jù)的值;當(dāng)日平均氣溫連續(xù)缺失超過7 d的，利用逐步回歸法擬合缺失數(shù)據(jù)的值。為了保證逐步回歸的效果，逐步回歸每5 a進行一次，用缺失數(shù)據(jù)站點數(shù)據(jù)作為因變量，同其它同樣時間沒有缺失數(shù)據(jù)的站點的數(shù)據(jù)進行回歸。逐步回歸擬合的效果比較好，逐步回歸的最小決定系數(shù)(R2)為0.992。然后對于插值后的時間序列和未插值的時間序列進行比較，證實它們之間差異不顯著。由于大部分缺失數(shù)據(jù)都在1～2d，所有站點在1959年到2008年間的缺失數(shù)據(jù)占整個期間觀測數(shù)據(jù)的比例不超過0.38%，因此氣象數(shù)據(jù)插值對分析結(jié)果產(chǎn)生的影響是有限的，氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性可以滿足分析的要求。

氣候生長季的確定:在溫帶地區(qū)，種子在溫度達(dá)到5℃時開始發(fā)芽，而當(dāng)土壤溫度達(dá)到5℃時開始生長。平均溫度穩(wěn)定超過5℃的期間通常作為冷季作物和樹木的生長期標(biāo)準(zhǔn)［18］。因此，將5℃定義為氣候生長季的生物學(xué)下限溫度，穩(wěn)定通過5℃的持續(xù)日數(shù)為氣候生長季長度，即東北三省一年內(nèi)作物可能生長的時期［19］。穩(wěn)定通過5℃的氣候生長季起止日期的計算采用五日滑動平均法［20］。在此需要指出，本文計算的積溫為＞5℃有效積溫。

氣候傾向率:采用最小二乘法計算氣候要素的變化趨勢，用Xi表示樣本量為n的某一氣候變量，用ti表示Xi所對應(yīng)的時間，建立Xi與ti之間的一元線性回歸方程:

Xi=ati+b;i=1，2，…，n。 (1)

式中:Xi為樣本量為n的某一氣候變量;ti為Xi所對應(yīng)的時間;a為線性回歸系數(shù);b為線性回歸常數(shù)。a和b可以用最小二乘法進行估計。以a的10倍作為氣候要素傾向率［21］，表示氣候要素每10 a的變化速率。

數(shù)據(jù)處理:季節(jié)的劃分按照傳統(tǒng)的方法，即春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)及整個春、夏、秋三季(3—11月)。本文建立每個站點的春季、秋季和3—11月平均溫度以及氣候生長季指標(biāo)的距平時間序列(實測值減去1961—1990年的多年平均值［22］)。由于34個氣象站點在整個區(qū)域空間分布較均勻，整個區(qū)域時間序列的建立是通過計算所有站點的距平時間序列的算術(shù)平均值得來的。每個站點或區(qū)域的氣候傾向率是利用線性回歸模型計算而得到的，這里自相關(guān)不會對結(jié)果產(chǎn)生影響，因為線性回歸的計算是基于整個區(qū)域和年或季節(jié)的時間序列進行的。利用Durbin－Watson統(tǒng)計方法進行自相關(guān)測試，結(jié)果顯示不存在自相關(guān)。為了更好地分析溫度和各生長季指數(shù)隨時間的變化規(guī)律，利用九點二項式濾波曲線對時間序列進行過濾，這種方法可以把年際間的差異過濾掉而顯示長期的變化規(guī)律。最后，運用相關(guān)分析法分析溫度、各氣候生長季指標(biāo)之間的相互關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 平均溫度的變化特征

由圖2可以看出，東北三省春季、秋季、3—11月平均溫度在研究期間的變化規(guī)律大體相同，都是在1987年左右開始快速上升，這與Liu等［23］、Qian等［24］的研究結(jié)果相同。本文計算了1959—1986年、1987—2008年和1959—2008年東北三省春季、秋季和3—11月平均溫度的氣候傾向率(表1)。1959—1986年，春季平均溫度緩慢上升，秋季平均溫度略有下降，3—11月平均溫度基本保持不變，變化幅度均不顯著;1987—2008年，春季、秋季和3—11月平均溫度上升速率均較快，氣候傾向率在0.43～0.59 ℃·(10 a)－1之間。1959—2008 年，春季、秋季和3—11月平均溫度均顯著上升，氣候傾向率分別為 0.38、0.29 和 0.31 ℃·(10 a)－1。另外，無論在哪一時段秋季平均溫度的變化幅度均小于春季平均溫度的變化幅度，這與對全球和北半球的研究結(jié)果相類似，即秋季溫度的變化幅度最?。?5］。從上面的分析可以看出，東北三省在1987年以后，氣候變暖趨勢增強。

表1 東北三省春季、秋季和3—11月平均溫度的氣候傾向率 ℃·(10 a)－1

2.2 氣候生長季指標(biāo)的時間變化特征

為了分析東北三省生長季起始日期(SGS)、生長季結(jié)束日期(EGS)、生長季長度(LGS)和積溫(DGD)隨時間的變化規(guī)律，計算了東北三省SGS、EGS、LGS和DGD的距平時間序列(圖3、圖4)。應(yīng)用九點二項式過濾方法對原數(shù)據(jù)進行過濾，這樣能夠更好地顯示出氣候生長季指標(biāo)隨時間的長期變化規(guī)律。從圖3和圖4中可以看出，在整個研究期間SGS、EGS、LGS和DGD的變化根據(jù)其趨勢特點大體可分為兩個階段，其轉(zhuǎn)折點大致位于1987年左右。因此，計算1959—1986年、1987—2008年兩個階段和整個研究期間東北三省各氣候生長季指標(biāo)的氣候傾向率(表2)。在第一階段，SGS、EGS和LGS均圍繞多年平均值波動，其中SGS和EGS略有下降，但不顯著，而LGS基本保持不變。在第二階段，SGS在1987—1998年間快速降低，1998—2003年基本保持不變，2003年后又開始上升;EGS在1987—1994年快速上升，1994年以后EGS的變化規(guī)律與SGS相類似;LGS在1987年后快速上升，20世紀(jì)90年代末期以后上升趨勢趨于平緩;SGS、EGS和LGS隨時間的變化幅度在20世紀(jì)90年代后期開始變緩，但是總體來說SGS逐漸降低，EGS逐漸升高，二者共同導(dǎo)致了LGS上升。對于整個研究期間來說，SGS、EGS和LGS的變化方向與第二階段相同，且均通過了顯著性檢驗。比較SGS和EGS的氣候傾向率發(fā)現(xiàn)，無論在哪一時段，SGS的變化幅度都要高于EGS的變化幅度，也可以說在氣候變暖的背景下，東北三省氣候生長季起始日期提前的日數(shù)要多于氣候生長季結(jié)束日期推遲的日數(shù)，這可能與該地區(qū)春季平均溫度升高的幅度大于秋季平均溫度升高的幅度有關(guān)。

圖2 東北三省日均溫度的距平

由圖4和表2可以看出:在第一階段，DGD圍繞著多年平均值波動，顯示出略有上升的態(tài)勢，但不顯著;在第二階段，1987—2000年DGD呈現(xiàn)快速上升趨勢。這與Liu［22］等分析的1955—2000年中國(包括東北地區(qū))生長季積溫隨時間的變化規(guī)律類似。但2000年以后，雖然3—11月平均溫度繼續(xù)快速上升，DGD的變化趨勢已趨于平緩。在整個研究期間，DGD顯著升高。積溫是反映植物在生長季內(nèi)熱量資源的主要指標(biāo)［26］。積溫的顯著升高表明隨著氣候變暖，植物生長的熱量資源條件發(fā)生了明顯的改善。由于東北三省的緯度較高，熱量資源條件始終是制約這里的農(nóng)作物與樹木生長的重要因素，因此積溫的顯著升高可以對農(nóng)作物的產(chǎn)量和樹木的生長量起到促進作用。

圖3 東北三省SGS、EGS、LGS距平年際變化規(guī)律

圖4 東北三省DGD距平年際變化規(guī)律

表2 東北三省各氣候生長季指標(biāo)的氣候傾向率

2.3 氣候生長季指標(biāo)變化的空間分布特征

由圖5(a)可以看出，東北三省94.1%的站點SGS的氣候傾向率為負(fù)值，即SGS為提前趨勢。SGS提前幅度最大的站點為長春，在50 a的研究期間里提前了11.5 d左右。所有站點中只有綏芬河與敦化兩個站點SGS稍有延后，但不顯著，氣候傾向率小于0.4 d·(10 a)－1。SGS顯著提前的站點主要集中在黑龍江省西南部、吉林西部、遼寧南部和西南地區(qū)?？傮w來看，東北三省SGS在研究期間提前了5.6 d，且東北三省西部SGS提前的幅度明顯高于東部。

由圖5(b)可以看到，東北三省97%的站點EGS的氣候傾向率為正值，即EGS為延后趨勢。其中白城站點延后幅度最大，在50 a的研究期間里延后了10 d左右。所有站點中只有漠河與大連兩個站EGS提前，但均不顯著，氣候傾向率分別為－0.9、－0.6 d·(10 a)－1。EGS顯著延后的站點主要集中在黑龍江省南部、西南部，吉林省西部、東北部和遼寧省西部?？傮w來看，東北三省EGS在研究期間延后了5.4 d，且東北三省中部EGS延后的幅度明顯高于南部和北部。

圖5 東北三省SGS、EGS、LGS和DGD氣候傾向率的分布特征

由圖5(c)可以看出，東北三省76.5%的站點LGS在研究期間增加7～20 d，且大多數(shù)站點都通過了顯著性檢驗，其中增幅最大的站點為白城。少數(shù)站點 LGS氣候傾向率在 0 ～1.4 d·(10 a)－1，分布在黑龍江省東部、東南部、吉林省長白山地區(qū)和遼寧省東部。LGS減少的站點只有黑龍江漠河1站，且幅度小，減幅為 0.6 d·(10 a)－1，沒有通過顯著性檢驗?？傮w來看，東北三省LGS在研究期間增加了11.0 d，且LGS氣候傾向率的分布特點與SGS相類似，都是東北三省西部的增幅明顯高于東部。

由圖5(d)可以看出，東北三省所有站點DGD均呈現(xiàn)增加趨勢，其中94.1%的站點DGD在研究期間增加了150℃·d以上，且所有的站點都一致通過了顯著性檢驗。只有漠河與本溪兩個站點DGD增加幅度小，分別為3.1、8.7 ℃·d·(10 a)－1，且均不顯著?？傮w來看，東北三省DGD呈增加趨勢，在研究期間內(nèi)增加了268.7℃·d，這為在該區(qū)域種植對積溫要求較高的農(nóng)作物或樹木提供了積極的條件。其中黑龍江省大部分地區(qū)DGD的氣候傾向率在50℃·d·(10 a)－1以上，吉林和遼寧兩省均表現(xiàn)出西北部DGD的氣候傾向率明顯高于東南部，這與劉志娟等［17］的研究結(jié)果相類似。隨著東北三省穩(wěn)定通過5℃的積溫增加，使得冷季作物和樹木的種植界限向北推移。

2.4 平均溫度、生長季各指標(biāo)、積溫的關(guān)系

為了分析氣候生長季各指標(biāo)與溫度之間的關(guān)系，本文計算了整個東北三省和各站點SGS與春季平均溫度、EGS與秋季平均溫度、LGS和DGD與3－11月平均溫度的相關(guān)系數(shù)。由表3可知:在整個東北三省，SGS、EGS、LGS和DGD與其各自對應(yīng)的平均溫度之間均存在很好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)都通過了99%顯著性水平檢驗。其中，DGD、LGS與3－11月平均溫度高度正相關(guān)，而SGS與春季平均溫度的相關(guān)性明顯高于EGS與秋季平均溫度的相關(guān)性，這可能與春季平均溫度上升幅度高于秋季有關(guān)。對于各個站點來說，DGD與3－11月平均溫度的相關(guān)性均通過了99%顯著性水平檢驗。LGS與3－11月平均溫度的相關(guān)性除了漠河站點外也都很顯著。研究發(fā)現(xiàn)DGD與其平均溫度的相關(guān)系數(shù)總是高于LGS，這與其他國家類似研究的結(jié)論相符合。在前蘇聯(lián)地區(qū)，Jones和Briffa［27］發(fā)現(xiàn)＞5℃的積溫同5－9月的平均溫度在各個站點都高度相關(guān)。在歐洲的北部和中部＞5℃的積溫同延長的夏季平均溫度高度相關(guān)，但是生長季的長度同擴大的夏季平均溫度相關(guān)性很弱［28］。SGS與春季平均溫度的相關(guān)性除了漠河站點外都很顯著。EGS與秋季平均溫度的相關(guān)性在大多數(shù)站點也都很顯著，但是漠河、嫩江與大連這3個站點除外。

由于生長季起始日期、生長季結(jié)束日期或兩者一起作用都能夠影響到生長季的長度，因此本文建立SGS、EGS與LGS的一般回歸模型，通過R2值來分析SGS、EGS的變化對LGS的影響。由表4可以看出，SGS與EGS對LGS的影響都極顯著。在整個東北三省，SGS的R2值要高于EGS的R2值，即生長季起始日期的變化對于生長季長度的影響更大一些，這個規(guī)律對于大部分站點都符合。

表3 不同區(qū)域SGS、EGS、LGS和DGD與其各自對應(yīng)的平均溫度的相關(guān)系數(shù)(r)

LGS與DGD的相關(guān)關(guān)系見表4，研究發(fā)現(xiàn)LGS與DGD的相關(guān)關(guān)系十分顯著，在整個東北三省以及所有站點這兩個因子之間都呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。在這里，本研究的結(jié)果同以前類似研究的結(jié)果存在差別。Jones和Briffa［27］發(fā)現(xiàn)在前蘇聯(lián)地區(qū)生長季長度與積溫之間的相關(guān)關(guān)系很弱。在歐洲的北部和中部地區(qū)生長季長度同積溫之間的相關(guān)關(guān)系同樣較弱，Jones等認(rèn)為生長季長度的長或短不一定與生長季的熱量條件完全一致［28］。在北歐地區(qū)進行了類似研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)ennoscandian地區(qū)生長季長度同積溫之間存在著較弱的正相關(guān)，而在冰島地區(qū)較長的生長季通常意味著積溫較高［29］——與在東北三省得出的結(jié)果一樣。總之，根據(jù)過去幾十年的氣象數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，東北三省時間較長的生長季通常也是積溫條件較高的生長季。

表4 SGS、EGS與LGS簡單線性回歸模型的R2值及DGD與LGS的相關(guān)系數(shù)

3 結(jié)論

1987年以后東北三省氣候變暖趨勢增強，春季平均溫度的變化幅度要高于秋季溫度的變化幅度。1959—2008年，東北三省 SGS提前了5.6 d，西部提前的幅度明顯高于東部;EGS延后了5.4 d，中部延后的幅度明顯高于南部和北部;LGS增加了11.0 d，氣候傾向率的分布特點與SGS相類似。在整個研究期間，SGS、EGS和LGS的變化可分成兩個階段:1987年以前，圍繞著多年平均值波動;1987年以后，SGS逐漸降低，EGS逐漸升高，導(dǎo)致LGS快速上升。SGS、EGS和LGS隨時間的變化幅度在20世紀(jì)90年代后期開始變緩。此外，氣候生長季起始日期提前的日數(shù)高于氣候生長季結(jié)束日期推遲的日數(shù)。DGD在研究期間增加了268.7℃·d，其中黑龍江省大部分地區(qū)DGD的氣候傾向率在50℃·d·(10 a)－1以上，吉林和遼寧兩省西北部DGD增幅明顯高于東南部。整個研究期間，DGD隨時間的變化規(guī)律也可分成兩個階段，轉(zhuǎn)折點位于1987年左右。在第一階段，DGD圍繞著多年平均值波動，顯示出略有上升的態(tài)勢，但不顯著;在第二階段，DGD呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，但是在2000年以后變化趨勢已趨于平緩。積溫、生長季長度與3—11月平均溫度均顯著正相關(guān)。生長季起始日期的變化對于生長季長度的影響更大一些。東北三省時間較長的生長季通常也是積溫條件較高的生長季。

［1］Alexandrov V A，Hoogenboom G.The impact of climate variability and change on crop yield in Bulgaria［J］.Agricultural and Forest Meteorology，2000，104(4):315－327.

［2］IPCC.Climate change 2007:Synthesis report［R］.Oslo:Intergovernmental Panel on Climate Change，2007.

［3］Jones P D，Mann M E.Climate over past millennia［J］.Reviews of Geophysics，2004，42:1－42.

［4］王連喜，陳懷亮，李琪，等.植物物候與氣候研究進展［J］.生態(tài)學(xué)報，2010，30(2):447－454.

［5］Liu X D，Yin Z Y，Shao X M，et al.Temporal trends and variability of daily maximum and minimum，extreme temperature events，and growing season length over the eastern and central Tibetan Plateau during 1961－2003［J］.Journal of Geophysical Research，2006，111:D19109.doi:10.1029/2005JD006915.

［6］Qian W H，Lin X.Regional trends in recent temperature indices in China［J］.Climate Research，2004，27:119－134.

［7］徐銘志，任國玉.近40年中國氣候生長期的變化［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報，2004，15(3):306－312.

［8］李元華，劉學(xué)峰，秦莉.河北省近40年氣候生長期的變化［J］.中國農(nóng)業(yè)氣象，2007，28(增刊):18－20.

［9］Menzel A，Jakobi G，Ahas R，et al.Variations of the climatological growing season(1951－2000)in Germany compared with other countries［J］.International Journal of Climatology，2003，23:793－812.

［10］Zhang X B，Ren J R，Zhang D E.Phenological observations on Larix principis-rupprechtii Mayr in primary seed orchard［J］.Journal of Forestry Research，2001，12(3):201－204.

［11］Henderson M G.Spatial contexts of urbanization and land conservation in North China［D］.Berkeley:University of California，2004.

［12］于淑秋.近50年我國日平均氣溫的氣候變化［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報，2005，16(6):787－793.

［13］繆啟龍，丁園圓，王勇，等.氣候變暖對中國熱量資源分布的影響分析［J］.自然資源學(xué)報，2009，24(5):934－944.

［14］沙萬英，邵雪梅，黃玫.20世紀(jì)80年代以來中國的氣候變暖及其對自然區(qū)域界限的影響［J］.中國科學(xué):D輯，2004，32(4):317－326.

［15］馬樹慶，安剛，王琪，等.東北玉米帶熱帶資源的變化規(guī)律研究［J］.資源科學(xué)，2000，22(5):41－45.

［16］毛恒青，萬暉.華北、東北地區(qū)積溫的變化［J］.中國農(nóng)業(yè)氣象，2000，21(3):1－5.

［17］劉志娟，楊曉光，王文峰，等.氣候變化背景下我國東北三省農(nóng)業(yè)氣候資源變化特征［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2009，20(9):2199－2206.

［18］信乃詮，崔讀昌，高亮之，等.中國農(nóng)業(yè)氣象學(xué)［M］.北京:中國農(nóng)業(yè)出版社，1999.

［19］韓湘玲.農(nóng)業(yè)氣候?qū)W［M］.太原:山西科學(xué)技術(shù)出版社，1999.

［20］曲曼麗.農(nóng)業(yè)氣候?qū)嵙?xí)指導(dǎo)［M］.北京:北京農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社，1991.

［21］魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù)［M］.北京:氣象出版社，2007.

［22］Liu B H，Henderson M，Zhang Y D，et al.Spatiotemporal change in China’s climatic growing season:1955－2000［J］.Climatic Change，2010，99:93－118.

［23］Liu B H，Xu M，Henderson M.Taking China’s temperature:daily range，warming trends，and regional variation，1955－2000［J］.Journal of Climate，2004，17(22):4453－4462.

［24］Qian W，Qin A.Spatial-temporal characteristics of temperature variation in China［J］.Meteorology and Atmospheric Physics，2006，93:1－16.

［25］Easterling D R，Horton B，Jones P D，et al.Maximum and minimum temperature trends for the globe［J］.Science，1997，277:364－367.

［26］劉實，王勇，繆啟龍，等.近50年東北地區(qū)熱量資源變化特征［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報，2010，21(3):266－278.

［27］Jones P D，Briffa K R.Growing season temperatures over the former Soviet Union［J］.International Journal of Climatology，1995，15(9):943－959.

［28］Jones P D，Briffa K R，Osborn T J，et al.Relationships between circulation strength and the variability of growing-season and coldseason climate in northern and central Europe［J］.The Holocene，2002，12(6):643－656.

［29］Carter T R.Changes in the thermal growing season in Nordic countries during the past century and prospects for the future［J］.Agricultural and Food Science in Finland，1998，7:161－179.