極端溫度事件對我國華北農(nóng)業(yè)氣候資源的影響

司鵬等

摘要基于均一的262個地面站逐日氣溫數(shù)據(jù)及RegCM4.0區(qū)域氣候模式模擬數(shù)據(jù)，從觀測事實和模式預(yù)估兩方面，對華北區(qū)域的農(nóng)業(yè)熱量資源以及與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)相關(guān)的極端溫度指標(biāo)的趨勢變化進(jìn)行了評估。結(jié)果表明，華北區(qū)域≥15 ℃活動積溫的趨勢增加幅度均較大，≥0 ℃和≥10 ℃活動積溫的趨勢增加幅度均相當(dāng)；而>10 ℃有效積溫的增加幅度較>15 ℃有效積溫明顯。近54年來觀測到的華北區(qū)域氣溫日較差基本呈明顯的減少趨勢，而模擬預(yù)估則顯示出未來的日較差趨勢變化并不顯著。同時，極端溫度指標(biāo)的分析結(jié)果也表明，在未來幾十年里，氣溫的大幅度增暖是可控的，甚至能夠達(dá)到增暖幅度低于當(dāng)前觀測到的平緩趨勢。因此，對于華北區(qū)域來說，優(yōu)化種植制度是適應(yīng)氣候變化最重要的技術(shù)手段。

關(guān)鍵詞華北區(qū)域；積溫；極端溫度事件；農(nóng)業(yè)氣候資源；影響

中圖分類號S162文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號0517-6611（2015）29-223-08

氣候系統(tǒng)的變暖是毋庸置疑的，整個21世紀(jì)全球日溫度極暖事件的出現(xiàn)頻率和幅度將會增加，而極冷事件將會減少，預(yù)估的干旱、熱浪等及其產(chǎn)生的不利影響也將會增加。所有大陸和大部分海洋的觀測證據(jù)表明，許多自然系統(tǒng)正在受到區(qū)域氣候變化的影響，特別是溫度升高的影響。根據(jù)20世紀(jì)80年代初以來的衛(wèi)星觀測顯示，在許多區(qū)域春季已出現(xiàn)植被返青提前的趨勢，這與近期變暖而使其生長季節(jié)延長有關(guān)。我國大陸地區(qū)也表現(xiàn)出了與全球極端溫度事件一致的變化特點，與此同時，我國近50年來因氣象災(zāi)害導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積不斷擴(kuò)大，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失逐年升高，極端事件發(fā)生頻率和強(qiáng)度的不斷增加，也加大了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險。

作為增暖顯著的北方地區(qū)，極端氣溫增暖儼然成為不可爭辯的事實，且隨之帶來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不穩(wěn)定性和自然風(fēng)險也是不言而喻的。劉穎杰等研究表明以溫度升高為主要特征的氣候變化對我國東北地區(qū)糧食總產(chǎn)增加有明顯的促進(jìn)作用，但對華北、西北和西南地區(qū)的增加則有一定的抑制作用。姬興杰等利用北方冬麥區(qū)18個農(nóng)業(yè)氣象觀測站1983～2005年氣象資料和冬小麥生育期觀測資料分析得到，北方冬麥區(qū)冬小麥返青期、抽穗期和成熟期提前主要是由于氣溫增加所致，且以最低氣溫的變暖影響最為明顯。

然而，對于我國北方地區(qū)極端增暖事件的研究，目前主要基于氣溫極值和相對閾值的分析，對影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的極端溫度指標(biāo)（即絕對閾值）的研究甚少。與此同時，對于分析和監(jiān)測極端事件（包括干旱、極端溫度等）的變化來說，需要具有高時空分辨率和長時間的氣候資料，因此，隨著氣象觀測序列的增長勢必會迫使人們重新認(rèn)識一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)氣候資源。所以，從長時間尺度考慮極端氣候異常給農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)帶來的影響，更正以往僅利用較少年數(shù)氣候資料得到的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分析結(jié)果是非常必要和重要的。

該研究擬利用WMO（World Meteorological Organization）氣候委員會等組織聯(lián)合成立的氣候變化監(jiān)測和指標(biāo)專家組（ETCCDI，Expert Team on Climate Change Detection and Indices）定義的溫度絕對閾值來分析觀測到的華北區(qū)域1961～2014年極端溫度事件的變化特征及其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)帶來的影響；同時，研究利用區(qū)域氣候模式RegCM4.0中RCP4.5和RCP8.5 2種排放情景下的模擬結(jié)果，對華北區(qū)域未來極端溫度事件的變化趨勢進(jìn)行預(yù)估，以期通過觀測事實和模式預(yù)估的相互印證為該地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供有利的科學(xué)保障。

1資料與方法

1.1資料選取

1.1.1地面觀測資料。

地面觀測資料由國家氣象信息中心提供，主要從北京、天津、河北、內(nèi)蒙以及山西五省中，依據(jù)時間序列的長度、資料完整性對臺站進(jìn)行篩選。剔除缺測數(shù)據(jù)大于全序列長度1%或有連續(xù)缺測年的臺站，最終選取262個基準(zhǔn)、基本和一般站1961～2014年的逐日平均、最低、最高氣溫序列進(jìn)行研究。臺站篩選結(jié)果如圖1所示。

圖1我國華北區(qū)域臺站分布

1.1.2區(qū)域氣候模式模擬數(shù)據(jù)。

模擬數(shù)據(jù)為國家氣候中心提供的區(qū)域氣候模式RegCM4.0，單向嵌套BCC_CSM1.1（Beijing Climate Center _Climate System Model version 1.1）全球氣候系統(tǒng)模式，分別在典型濃度路徑（Representative Concentration Pathways，RCPs）RCP4.5和RCP8.5排放情景下的輸出結(jié)果（以下簡稱RCP4.5、RCP8.5），連續(xù)模擬積分時間為1950～2099年，其中，以1986～2005年代表當(dāng)代氣候時段，2006～2099年代表未來的預(yù)估時段，水平分辨率為50 km。區(qū)域氣候模式RegCM系列產(chǎn)品已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于我

國氣候變化評估中[18-19]，該數(shù)據(jù)可較好地再現(xiàn)我國地區(qū)當(dāng)

代地面氣溫空間分布及數(shù)值，同時，對未來極端氣候事件也有較好的模擬能力[20-21]。依據(jù)地面觀測資料篩選的262個臺站信息，選取距離每個站點最近的格點值作為模擬預(yù)估的研究對象。

1.2研究方法

1.2.1地面觀測資料的質(zhì)量控制和均一性分析。

觀測到的極端事件變化信度取決于資料的質(zhì)量和數(shù)量，以及對這些資料分析的可獲得性。因此，依照文獻(xiàn)[16]的數(shù)據(jù)分析方法，在此首先對選出的262個地面氣象觀測站建站以來的逐日平均、最低、最高氣溫資料進(jìn)行了基本邏輯檢驗[22-23]，且利用RHtestsV3方法[24-25]，結(jié)合臺站元數(shù)據(jù)，對質(zhì)控后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了均一性檢驗，重點針對遷站造成的時間序列不連續(xù)進(jìn)行了訂正。同時，為保證訂正后數(shù)據(jù)的可靠性，研究中將訂正后的氣溫資料與我國均一化歷史氣溫數(shù)據(jù)集（CHHT）[26-27]進(jìn)行了對比分析。結(jié)果顯示，2種方法訂正得到的平均、最低、最高氣溫趨勢變化幅度基本在同一量級內(nèi)，且趨勢變化特點一致。因此，利用RHtestsV3方法分析得到的氣溫觀測資料來評估華北區(qū)域極端溫度事件是相對可靠的。

1.2.2極端氣溫指數(shù)定義。

極端溫度事件采用ETCCDMI定義[17]的7個氣溫指數(shù)進(jìn)行分析，分別包括5個絕對閾值和2個相對閾值（表1）。指數(shù)計算利用加拿大氣象局提供的RClimDex軟件包[22]。

1.2.3區(qū)域平均序列的建立。

華北區(qū)域平均序列的構(gòu)造[28]，即將區(qū)域內(nèi)262個臺站的年平均溫度（積溫、極端氣溫）序列進(jìn)行主分量（PCA）分析，以展開后的第一主成分的荷載平方作為權(quán)重系數(shù)，對所有臺站的溫度序列進(jìn)行加權(quán)平均，得到區(qū)域平均的氣溫序列。這樣可以消除個別不合理序列帶來的偏差，能夠比等權(quán)的區(qū)域平均序列更好地反映出區(qū)域溫度異常變化的信號。同時，采用荷載的平方作為權(quán)重系數(shù)可以避免區(qū)域內(nèi)不同臺站之間因地形、海拔高度等因素造成的影響。

43卷29期司 鵬等極端溫度事件對我國華北農(nóng)業(yè)氣候資源的影響

2結(jié)果與分析

2.1觀測到的華北區(qū)域極端溫度事件

2.1.1熱量資源的氣候變化。

積溫是制約作物全生育期或某一段生育期能否順利完成的重要因子之一，也是研究作物生長發(fā)育對熱量的要求和評價熱量資源的重要指標(biāo)[29]。因此，在此通過分析能夠代表三大糧食作物小麥、玉米、水稻生長發(fā)育的指標(biāo)溫度（0、10、15 ℃）的積溫變化[30]來對華北區(qū)域的熱量資源進(jìn)行分析。

從近54年來華北區(qū)域≥0 ℃、≥10 ℃、≥15 ℃活動積溫趨勢變化的空間分布（圖2a）可以看出，各界限溫度的空間分布特點基本一致，主要表現(xiàn)為北京中部、天津和內(nèi)蒙大部積溫趨勢增加最為顯著，變化幅度為75～100 （℃·d）/10a；山西、河北大部增溫趨勢主要集中在50～75 （℃·d）/10a；而山西東南部、河北東北部和西南部等地區(qū)增暖趨勢相對較小，幅度為25～50 （℃·d）/10a，其中有部分局部地區(qū)出現(xiàn)了積溫負(fù)趨勢變化?！?5 ℃活動積溫的高值增暖范圍相對較大，≥0 ℃和≥10 ℃活動積溫則基本相當(dāng)，突出表現(xiàn)在內(nèi)蒙地區(qū)。

從時間分布（圖2b）來看，整個華北區(qū)域1961～2014年各界限溫度的活動積溫均呈明顯的上升趨勢，特別是20世紀(jì)90年代初～21世紀(jì)初期，趨勢增加較為顯著；從變化幅度

（表2）來看，≥15 ℃的活動積溫趨勢增加相對較大，為702 （℃·d）/10a，≥0 ℃和≥10 ℃趨勢值相當(dāng)，分別為687、68.4

（℃·d）/10a。因而，結(jié)合空間分布特征的分析結(jié)果，

反映出≥15 ℃活動積溫持續(xù)時間的相對增加一定程度上會導(dǎo)致北方耐寒作物如冬小麥適宜播種期的推遲，縮短其整個生育期，這一結(jié)果與高素華等[31]、張建平等[32]研究氣候變暖對我國冬小麥生長發(fā)育和產(chǎn)量影響得到的結(jié)論一致。與此同時，≥15 ℃活動積溫的顯著增加也會延長喜溫作物如水稻、玉米等灌漿成熟過程。另外，≥0 ℃和≥10 ℃活動積溫趨勢的顯著增加也會造成無霜期的延長，有利于水稻、早春玉米等喜溫作物的生長，由此可適當(dāng)提早對該類作物的種植時間。

有效積溫穩(wěn)定性較強(qiáng)，常用來表示作物生長發(fā)育對溫度的要求[29]。由近54年來華北區(qū)域>10 ℃、>15 ℃有效積溫趨勢變化的空間分布（圖3a）可見，其與活動積溫（圖2a2、a3）趨勢變化一致，華北區(qū)域1961～2014年各界限溫度的有效積溫均以趨勢增加為主要分布特征，增暖幅度基本為25～50 （℃·d）/10a，但>10 ℃有效積溫的趨勢增加幅度較>15 ℃有效積溫明顯，突出表現(xiàn)在內(nèi)蒙北部和西部地區(qū)（圖3a1），其增暖幅度為50～75 （℃·d）/10a。相比>10 ℃有效積溫來說，>15 ℃有效積溫在山西大部、河北西南和東北部等增暖趨勢相對較小，甚至在山西南部負(fù)趨勢范圍明顯增大（圖3a2）。從時間分布（圖3b）來看，同樣與活動積溫一致，1961年以來華北區(qū)域各界限溫度的有效積溫均呈明顯的增暖趨勢，顯著增暖期也主要集中在20世紀(jì)90年代初～21世紀(jì)初期，>10 ℃、>15 ℃有效積溫的趨勢增暖幅度分別為43.3、30.1 （℃·d）/10a（表2）。

以上分析表明，在氣候增暖的大背景下，近54年來華北區(qū)域熱量資源是顯著增加的，特別是北部的內(nèi)蒙地區(qū)。積溫的逐年升高一定程度上會造成冬小麥生育期的縮短，特別是冬性品種無法經(jīng)歷足夠的寒冷期而不能滿足春化作用，致使總干重和穗重的減少，從而可能導(dǎo)致產(chǎn)量的下降。但同時有效積溫的升高，也會大大改善越冬條件，降低冬小麥的越冬死亡率，減少了種植風(fēng)險。另外，北部熱量資源的顯著增加亦會對北方喜溫作物水稻、玉米的生長有利，有利于其單產(chǎn)的提高和種植面積的擴(kuò)大。然而，由于山西東南部、河北東北部和西南部多為高山地區(qū)，造成其積溫升高幅度不大甚至出現(xiàn)負(fù)趨勢的現(xiàn)象，特別是>15 ℃有效積溫的趨勢變化。

氣溫日較差是衡量一地農(nóng)業(yè)氣候資源質(zhì)量的重要指標(biāo)，也是代表作物生長期間對熱量強(qiáng)度的要求。對于日較差趨勢的空間分布來說（圖4a），近54年來華北區(qū)域氣溫日較差基本呈明顯的減少趨勢，特別是內(nèi)蒙大部、華北區(qū)域東南部，說明日最低氣溫的升溫速率大于日最高氣溫。同樣，時間變化曲線也顯示出顯著的減少趨勢（圖4b），變化幅度為-0.291 ℃/10a。類似王石立等對資料的估算方法，利用日最低氣溫代表夜間溫度，那么隨著華北區(qū)域夜間溫度的升高，作物夜間的呼吸消耗也隨之增大，一定程度上減少了干物質(zhì)的積累，可能會對作物的品質(zhì)造成影響。

2.1.2極端溫度的變化。

從與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)相關(guān)的極端氣溫指數(shù)的空間分布（圖5a）來看，5個極端指數(shù)的空間分布與熱量資源（圖2～3）表現(xiàn)出較大的一致性，其中代表暖事件的生長期GSL（圖5a1）和夏季日數(shù)SU（圖5a4）除了在河北東

北部和西南部表現(xiàn)出趨勢增加較小，甚至有局地呈現(xiàn)出日數(shù)減少趨勢外，華北其他區(qū)域基本呈現(xiàn)出增加的趨勢，增加日數(shù)均集中在2～4 d/10a，且在內(nèi)蒙的西部和東部，GSL和SU分別出現(xiàn)了4～6 d/10a的增加幅度；而代表冷事件的霜

凍日數(shù)FD（圖5a2）和結(jié)冰日數(shù)ID（圖5a3）則表現(xiàn)出顯著的減少趨勢，其中FD的減少幅度相對較大，主要集中在-5～-3 d/10a，而ID的減少幅度主要為-3～-1 d/10a，且在河北的西南部出現(xiàn)了趨勢減少幅度不明顯的分布。綜合FD、ID和SU的趨勢幅度變化，能夠反映出華北區(qū)域日最低氣溫

的增暖變化大于日最高氣溫的，但日最低氣溫的升溫速率并不是無限度地增長下去，如熱夜日數(shù)TR的分布（圖5a5），除了華北區(qū)域西部和東南部有明顯的增加趨勢外，其他地區(qū)的熱夜日數(shù)趨勢基本沒有變化，尤其是內(nèi)蒙大部。因而，對于華北區(qū)域來說，盡管近54年來氣溫日較差有顯著的減小趨勢，但由于日最低氣溫升高的有限性，對于作物光合物質(zhì)的轉(zhuǎn)化、積累和貯存并不是一味的減弱，特別是氣溫較低的北部地區(qū)。

對于時間分布來說，1961～2014年華北區(qū)域平均的生長期GSL（圖5b1）和夏季日數(shù)SU（圖5b4）均呈顯著增加趨勢，增加幅度分別為3.0、2.6 d/10a。但從年代際變化來看，GSL的明顯延長時期始于20世紀(jì)80年代初，并呈持續(xù)的增加趨勢，與氣溫日較差DTR（圖4b）形成很好的反對應(yīng)關(guān)系；SU與熱量資源的時間分布一致，明顯增加主要集中在20世紀(jì)90年代初～21世紀(jì)初期，同樣，這一變化特點還表現(xiàn)在熱夜日數(shù)TR的時間序列中（圖5b5）。對于冷事件來說，霜凍日數(shù)FD（圖5b2）和結(jié)冰日數(shù)ID（圖5b3）的時間序列均呈減少趨勢，幅度分別為-3.8、-2.1 d/10a，特別是FD從20世紀(jì)70年代開始至21世紀(jì)初期呈持續(xù)的減少趨勢，ID則有2個明顯的減少時段，分別是20世紀(jì)70年代和80年代初～90年代末，而在20世紀(jì)60年代和2000年以后有明顯的增加趨勢。

近54年來華北區(qū)域異常暖晝WSDI的時間序列變化特點與熱量資源（圖2～3）的基本一致，明顯增加趨勢集中在20世紀(jì)90年代初～21世紀(jì)初期，幅度為1.1 d/10a；而異常冷晝CSDI的曲線變化特點與結(jié)冰日數(shù)ID（圖5b3）有相似之處，20世紀(jì)60年代日數(shù)有增加趨勢，70年代～90年代中期呈減少變化，整體趨勢幅度為-0.4 d/10a。對于整個華北區(qū)域來說，有43%左右的臺站異常暖晝WSDI是顯著增加的（通過顯著性α=005檢驗），主要分布在華北中西部和北部地區(qū)，增加幅度為1～2 d/10a；而對于異常冷晝CSDI來說，僅有10%左右的臺站日數(shù)是顯著減少的（通過顯著性α=005檢驗），主要分布在華北西部和北部局部地區(qū)，幅度為-1～-2 d/10a。從空間分布來看，WSDI和CSDI趨勢的顯著變化均在內(nèi)蒙部分區(qū)域有所體現(xiàn)，因此，二者的時空變化分析結(jié)果也印證了日最高、最低氣溫在內(nèi)蒙等北部地區(qū)的顯著增暖變化。

2.2未來華北區(qū)域極端溫度事件

研究中對華北區(qū)域未來氣溫變化的預(yù)估使用了2種排放情景RCP4.5和RCP8.5的輸出結(jié)果，時段為2006～2099年。RCP情景是根據(jù)輻射強(qiáng)迫作為分類標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)在和未來很長一段時間內(nèi)，RCP情景將是氣候變化、影響評估及減排等研究中使用的主要溫室氣體排放情景。代表較高排放情景的RCP8.5，是指到2100年輻射強(qiáng)迫達(dá)8.5 W/m2，并將繼續(xù)上升一段時間；中間穩(wěn)定路徑RCP4.5代表輻射強(qiáng)迫在2100年之前達(dá)4.5 W/m2，2種排放情景均包括溫室氣體、氣溶膠、化學(xué)活性氣體及土地利用的排放和濃度時間序列。

2.2.1熱量資源的氣候變化預(yù)估。

由華北區(qū)域RCP4.5和RCP8.5 2種排放情景下≥0 ℃、≥10 ℃、≥15 ℃活動積溫未來趨勢變化的分布情況（圖6）可見，華北區(qū)域未來的活動積溫均為增暖的趨勢變化，且幅度依緯度的遞減呈現(xiàn)出有層次性的遞增變化，其中，RCP8.5排放情景下（圖6b）各界限溫度的活動積溫增暖較大，幅度為73～131（℃·d）/10a，明顯高于當(dāng)前觀測到的積溫變化（圖2a）；而RCP45排放情景下（圖6a）的趨勢增暖幅度較小，為41～76 ℃/10a，這主要與假定的排放情景有關(guān)。

從時間分布來看，華北區(qū)域RCP4.5和RCP8.5 2種排放情景下各界限溫度的活動積溫均有顯著的上升趨勢，特別是RCP8.5排放情景的時間序列上升較為明顯，并呈現(xiàn)出持續(xù)性的增暖變化，與之不同的是，RCP4.5排放情景的時間序列在21世紀(jì)中期（2060年左右）以后處于平穩(wěn)的趨勢變化，這一特點與觀測事實相一致（圖2b）。同樣，1961～2099年華北區(qū)域未來活動積溫的趨勢幅度（表3）顯示，RCP8.5排放情景的趨勢增暖最為顯著，明顯高于觀測事實（表2），而RCP4.5排放情景的趨勢增暖幅度相對較小。但與觀測事實一致的是，不論是RCP4.5還是RCP8.5排放情景下，其未來的華北區(qū)域≥15 ℃活動積溫的趨勢增加幅度均較大，≥0 ℃和≥10 ℃的趨勢增加幅度均相當(dāng)。

與活動積溫的未來趨勢變化特點一致，華北區(qū)域未來的有效積溫均表現(xiàn)出增暖的趨勢變化，且幅度的增加基本與緯度的變化呈反比。從變化幅度來看，>10 ℃有效積溫的趨勢增加較明顯，RCP4.5和RCP8.5排放情景下分別為 24～56、46～97（℃·d）/10a；>15 ℃有效積溫的趨勢增加較小，RCP4.5和RCP8.5排放情景下分別為 13～48、28～84（℃·d）/10a。但總的來看，RCP8.5排放情景下各界限溫度有效積溫的增暖趨勢明顯高于當(dāng)前觀測到的有效積溫變化。對于時間序列變化來說，有效積溫的時間變化特點與活動積溫一致，RCP8.5排放情景下各界限溫度有效積溫隨時間呈明顯的持續(xù)上升趨勢，變化幅度明顯大于觀測事實（表2），>10 ℃、>15 ℃有效積溫的預(yù)估趨勢值分別為77.4、61.2（℃·d）/10a（表3）；而RCP4.5排放情景下的未來華北區(qū)域有效積溫在21世紀(jì)中期（2060年）以后表現(xiàn)出平穩(wěn)的趨勢變化，幅度值較小，>10 ℃、>15 ℃有效積溫的預(yù)估趨勢值分別為42.1、32.9（℃·d）/10a（表3）。

對于日較差的未來趨勢變化來說，RCP8.5和RCP4.5 2種排放情景下的預(yù)估值均沒有觀測事實明顯，減小幅度也均沒有通過顯著性α=0.05檢驗，一定程度上反映出在未來幾十年的氣候變化中，華北區(qū)域日最低氣溫不會像近54年觀測到的升溫速率較顯著，而很可能會與日最高氣溫的變化相當(dāng)或低于日最高氣溫的增溫速率。

綜上所述可見，現(xiàn)在和未來一段時間內(nèi)，華北區(qū)域熱量資源勢必會有顯著的增加趨勢，特別是在高排放情景下（RCP8.5）的模擬預(yù)估，且各界限溫度的積溫趨勢變化特點基本一致。但通過對當(dāng)前觀測事實、RCP4.5、RCP8.5排放情景下的積溫時空變化的對比發(fā)現(xiàn)，人類活動對大氣環(huán)境的影響只要維持在相對穩(wěn)定的狀態(tài)下，如RCP4.5排放情景下，氣溫的大幅度增暖是可控的，甚至在未來幾十年里能夠達(dá)到增暖幅度低于當(dāng)前觀測到的平緩趨勢。

2.2.2極端溫度變化的模擬預(yù)估。

RCP8.5排放情景下各極端氣溫指數(shù)的趨勢變化幅度明顯大于RCP4.5排放情景，但從空間分布特點來看，二者對應(yīng)的各極端指數(shù)基本一致。代表暖事件的生長期GSL未來趨勢增加較為顯著的主要集中在山西和河北南部，RCP4.5和RCP8.5排放情景下的幅度分別約為1.8～2.5和2.8～3.5 d/10a，而其他大部分地區(qū)的增加日數(shù)分別集中在1～2、2～3 d/10a；對于另一暖事件指數(shù)夏季日數(shù)SU來說，2種排放情景下的未來趨勢均以山西北部和內(nèi)蒙中部地區(qū)為中心向周圍逐漸減小，變化幅度分別為1.3～2.9、2.7～4.9 d/10a。代表冷事件的霜凍日數(shù)FD 2種排放情景下均在內(nèi)蒙北部、中部部分地區(qū)、山西和河北南部地區(qū)的趨勢減少幅度相對突出，而對應(yīng)的結(jié)冰日數(shù)ID在該地區(qū)日數(shù)減少較小。另外，從幅度變化來看，未來華北區(qū)域FD的趨勢減少相對較大，RCP4.5和RCP8.5排放情景下的幅度范圍分別為-2.3～-1.4、-3.5～-2.4 d/10a；而結(jié)冰日數(shù)ID的未來趨勢變化范圍分別集中在-2.2～-0.6、-3.4～-0.8 d/10a。同樣，與當(dāng)前觀測事實（圖5a5）一致的是，未來華北區(qū)域熱夜日數(shù)TR在內(nèi)蒙北部、中部以及山西和河北北部等大部地區(qū)基本沒有變化。因而，結(jié)合SU、FD、ID及TR的趨勢變化特點，一定程度上印證了上述對于華北區(qū)域未來日較差的分析結(jié)果。

對于時間分布來說，華北區(qū)域各極端氣溫指數(shù)的趨勢變化均與預(yù)估的熱量資源分布一致，即RCP8.5排放情景相對RCP4.5有顯著的持續(xù)性增長（或減少）變化，但從預(yù)估的未來各極端氣溫指數(shù)的變化幅度（表4）來看，RCP8.5排放情景下的趨勢變化并不是一味地比當(dāng)前觀測事實顯著，如作物的生長期GSL、霜凍日數(shù)FD，其未來趨勢的變化幅度均比觀測事實小。RCP4.5排放情景下的各極端氣溫指數(shù)的趨勢變化均比觀測事實小，其中，霜凍日數(shù)FD和結(jié)冰日數(shù)ID趨勢幅度的相對減少反映出了華北區(qū)域在近54年和未來幾十年氣溫增暖的事實。同時，生長期GSL、夏季日數(shù)SU及熱夜日數(shù)TR增加幅度的減少一定程度上也反映出了這種區(qū)域氣溫增暖的可控性。

另外，對于未來異常暖晝WSDI和異常冷晝CSDI來說，RCP4.5和RCP8.5排放情景下，WSDI趨勢增加幅度均比觀測事實顯著，2種排放情景下增幅分別為1.6、4.0 d/10a（表4）；而CSDI的趨勢變化幅度不明顯，與當(dāng)前觀測到的異常冷晝持續(xù)變化基本一致。兩類極端指數(shù)未來趨勢的預(yù)估結(jié)果同樣反映出了華北區(qū)域氣溫增暖事實。

3結(jié)論與討論

（1）從觀測事實來看，1961～2014年我國華北區(qū)域積溫的顯著增加主要集中在20世紀(jì)90年代初～21世紀(jì)初期?！? ℃、≥10 ℃、≥15 ℃活動積溫增加最為顯著的主要分布在北京中部、天津和內(nèi)蒙大部，變化幅度為75～100（℃·d）/10a。其中，≥15 ℃活動積溫的持續(xù)增加一定程度上會縮短北方耐寒作物的生育期，影響其產(chǎn)量，但同時也會延長喜溫作物的灌漿成熟過程；而≥0 ℃和≥10 ℃活動積溫的顯著增加也會造成無霜期的延長，有利于喜溫作物的生長。對于有效積溫來說，>10 ℃積溫的趨勢增加幅度較>15 ℃有效積溫明顯，突出表現(xiàn)在內(nèi)蒙北部和西部地區(qū)，幅度為50～75（℃·d）/10a，從而會大大改善越冬條件，減緩冬性品種作物因不能滿足春化作用導(dǎo)致產(chǎn)量下降的不利影響，減少越冬作物的種植風(fēng)險，提高喜溫作物的單產(chǎn)產(chǎn)量。

（2）從模擬預(yù)估來看，RCP4.5和RCP8.5 2種排放情景下，華北區(qū)域未來的積溫均有顯著的上升趨勢，特別是RCP8.5排放情景的時間序列呈現(xiàn)出持續(xù)性的增暖變化，且增暖幅度明顯高于當(dāng)前觀測到的積溫變化；RCP4.5排放情景的積溫增暖幅度相對較小，時間序列在21世紀(jì)中期（2060年左右）以后處于平穩(wěn)的趨勢變化。與觀測事實一致的是，不論是RCP4.5還是RCP8.5排放情景下，未來的華北區(qū)域≥15 ℃活動積溫的趨勢增加幅度均較大，≥0 ℃和≥10 ℃的趨勢增加幅度均相當(dāng)；而>10 ℃有效積溫的增加幅度較>15 ℃有效積溫明顯。因此，對于華北地區(qū)來說，優(yōu)化種植制度是適應(yīng)氣候變化最重要的技術(shù)手段。

（3）對于日較差來說，觀測事實表明近54年來華北區(qū)域氣溫日較差基本呈明顯的減少趨勢，特別是內(nèi)蒙大部、華北區(qū)域東南部，可能會大大降低積溫的有效性，減弱光合生產(chǎn)潛力，一定程度上會導(dǎo)致作物品質(zhì)的下降。但模擬預(yù)估結(jié)果顯示，未來的日較差趨勢變化均不顯著，因此，在未來幾十年的氣候變化中，華北區(qū)域日最低氣溫不會像近54年觀測到的升溫速率較顯著，而很可能會與日最高氣溫的變化相當(dāng)或低于日最高氣溫的增溫速率。

（4）對極端溫度事件的分析表明，觀測到的極端氣溫指數(shù)的空間分布與熱量資源表現(xiàn)出較大的一致性。代表暖事件的生長期GSL和夏季日數(shù)SU均呈顯著增加趨勢，增加幅度分別為3.0、2.6 d/10a；代表冷事件的霜凍日數(shù)FD和結(jié)冰日數(shù)ID則表現(xiàn)出顯著的減少趨勢，幅度分別為-3.8、-2.1 d/10a；異常暖晝WSDI和異常冷晝CSDI的時空變化印證了日最高、最低氣溫在內(nèi)蒙等北部地區(qū)的增暖變化；而熱夜日數(shù)TR的趨勢變化反映出日最低氣溫升高的有限性，進(jìn)一步說明了日較差的變化對作物光合物質(zhì)的轉(zhuǎn)化、積累和貯存并不是一味的減弱，特別是氣溫較低的北部地區(qū)。然而，對于未來的預(yù)估結(jié)果，各極端氣溫指數(shù)與對應(yīng)觀測事實的趨勢變化特點一致，但從變化幅度來看，RCP8.5排放情景下的趨勢變化并不是一味地比當(dāng)前觀測事實顯著，而RCP4.5排放情景下各極端氣溫指數(shù)的趨勢變化均比觀測事實小。因此，極端溫度事件的分析結(jié)果既反映出華北區(qū)域在近54年和未來幾十年氣溫增暖的事實，也反映出了這種區(qū)域氣溫增暖的可控性。

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