1990—2019年畢節(jié)春季霜凍氣候特征及溫度關(guān)系分析*

姚 浪，吳 姍，李 剛，3，王 璇，王博卿

(1.貴州省畢節(jié)市氣象局，貴州 畢節(jié) 551700；2.貴州省畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)氣象局，貴州 畢節(jié) 551700；3.貴州省氣象臺，貴州 貴陽 550002)

0 引言

畢節(jié)市位于貴州西北部，平均海拔1 511 m，由于地處低緯度高海拔山區(qū)，春季冷空氣影響或晴空輻射夜間氣溫大幅下降致作物凍害，近地層水汽接近飽和時白霜頻發(fā)，濕度條件差時會出現(xiàn)黑霜，霜凍成為畢節(jié)春季常見的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。隨著近年來農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，大量壩區(qū)經(jīng)濟作物規(guī)?；N植，春季霜凍對經(jīng)濟果林開花、作物苗期移栽和主要糧食作物生長的危害程度增加。伴隨著近年來畢節(jié)溫度持續(xù)上升，春季霜凍氣候特征在時間和空間尺度發(fā)生了不同程度的變化[1]。張波等[2]在貴州霜凍氣候特征分析中指出海拔是影響貴州初霜凍、終霜凍的關(guān)鍵因子。朱永寧等[3]在寧夏春霜凍特征研究中發(fā)現(xiàn)最低氣溫顯著上升和霜凍日數(shù)顯著下降有很好的相關(guān)性。張婷華等[4]在西寧地區(qū)霜凍預(yù)報方法研究中找出氣溫、地面溫度、相對濕度和風速與霜凍特征的對應(yīng)關(guān)系。嚴應(yīng)存等[5]在青海省霜凍災(zāi)害風險區(qū)劃中將霜凍發(fā)生頻率、作物面積和受災(zāi)情況納入評估模型劃分風險區(qū)域。目前關(guān)于貴州省霜凍災(zāi)害研究主要著眼于霜凍日和無霜期變化特征，對于畢節(jié)霜凍致災(zāi)嚴重的春季霜凍研究較少，更加精細的畢節(jié)春季霜凍時間、空間特征分析能為科學布局農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，有效規(guī)避和減輕霜凍對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響提供幫助，同時針對不同天氣現(xiàn)象的霜凍期溫度分析能為下一步應(yīng)用區(qū)域自動站資料加密精細化分析畢節(jié)霜凍風險區(qū)劃提供技術(shù)支撐。

1 資料與方法

對比畢節(jié)春季氣象站霜觀測資料和地面0 cm最低溫度，發(fā)現(xiàn)春季用地面溫度定義霜凍更接近于臺站霜觀測資料，同時地面溫度可以反映春季黑霜對作物凍害的影響，因此在畢節(jié)春季霜凍特征分析中選取0 cm地溫≤0℃作為霜凍指標[2,4]。

選取1990—2019年畢節(jié)市地面觀測站日最低氣溫(Tmin)分析春季霜凍日數(shù)和終霜凍氣候特征。終霜凍期統(tǒng)計中將時間按序列表示，即1月1日取為1,1月2日取為2，以此類推，規(guī)定本年春季最后一次0 cm地溫≤0℃日期作為終霜凍日。

霜凍時間變化特征采用一元線性趨勢分析，用氣候傾向率反映霜凍的變化趨勢，同時采用3 a滑動平均和年代際特征值描述時間變化特征。在趨勢診斷分析中使用M-K檢驗方法，對于突變年份的確定中應(yīng)用滑動T檢驗結(jié)合M-K檢驗共同判斷突變點的顯著性。在霜凍特征的周期性分析中應(yīng)用Morlet小波分析，通過小波系數(shù)和能量譜分析探索畢節(jié)霜凍的周期特征。

在精細化霜凍特征分析中，由于大多鄉(xiāng)鎮(zhèn)無地面溫度觀測數(shù)據(jù)，因此探索春季不同類型霜凍發(fā)生時氣溫和0 cm地溫的關(guān)系特征可以推算出畢節(jié)區(qū)域內(nèi)更精細的霜凍影響分布，本文通過云量對輻射的影響將春季霜凍期內(nèi)日最低氣溫和最低0 cm地溫按陰天(總云量8～10成)、多云(總云量4～7成)、晴天(總云量0～3成)分類統(tǒng)計，分析畢節(jié)春季霜凍期內(nèi)氣溫和0 cm地溫的關(guān)系特征。

2 結(jié)果分析

2.1 時間變化特征

圖1a為畢節(jié)1990—2019年春季霜凍日數(shù)時間變化特征，近30 a中畢節(jié)平均春季霜凍日數(shù)為1.87 d，最多春季霜凍日數(shù)為5.38 d，發(fā)生在1994年，在2015年畢節(jié)首次出現(xiàn)春季霜凍日數(shù)為0 d，間隔1 a后2017年再次出現(xiàn)。春季霜凍日數(shù)隨時間呈顯著下降趨勢，減少速率為0.81 d·(10a)-1。從年代際變化趨勢看，20世紀90年代—21世紀10年代呈年代際顯著減少趨勢，且減少趨勢從0.59 d·(10a)-1躍增到1.14 d·(10a)-1。從終霜凍日時間變化特征圖1b可見，畢節(jié)平均終霜凍日期為3月7日，最遲終霜凍日發(fā)生在2005年4月7日，最早終霜凍日發(fā)生在2019年2月5日，最遲和最早終霜凍日時間序列相差61 d。近30 a來畢節(jié)終霜凍日隨時間呈顯著提早趨勢，提早速率為4.89 d·(10a)-1，從年代際變化趨勢看，20世紀90年代—21世紀10年代平均終霜凍日分別為3月9日、3月14日和2月26日，在21世紀00—10年代終霜凍日提早速率迅速加大。

圖1 畢節(jié)春季霜凍日數(shù)(a)和終霜凍期(b)時間變化Fig.1 Changes in the number of frost days in the spring and the time of the final frost period in Bijie

2.2 春季霜凍日數(shù)和終霜凍期空間特征

對春季霜凍日數(shù)、終霜凍期和各觀測點海拔、經(jīng)度、緯度進行多元回歸分析，計算得出畢節(jié)1990—2019年春霜凍日數(shù)和終霜凍期的空間分布(圖2)，由圖可見畢節(jié)春季霜凍日數(shù)呈現(xiàn)自西向東遞減，西部威寧大部地區(qū)屬于春季霜凍高發(fā)區(qū)，威寧北部邊緣、西南部邊緣和赫章西部高海拔山區(qū)屬于春季霜凍次高發(fā)區(qū)，七星關(guān)北部、金沙大部、黔西大部和織金東北部海拔較低地區(qū)屬于春季霜凍發(fā)生低值區(qū)。終霜凍期分布呈現(xiàn)東部、北部赤水河谷等較低海拔區(qū)域發(fā)生偏早，自東向西終霜凍發(fā)生逐漸推遲，其中威寧大部和赫章西部高海拔山區(qū)終霜凍發(fā)生最晚，畢節(jié)中部地區(qū)居中，且區(qū)域分布不均勻。

圖2 畢節(jié)春季霜凍日數(shù)(a)和終霜凍期(b)空間分布Fig.2 Spatial distribution of spring frost days and final frost period in Bijie

2.3 春季霜凍日數(shù)和終霜凍日突變分析

圖3為畢節(jié)1990—2019年春季霜凍日數(shù)和終霜凍期的突變特征，從春季霜凍日數(shù)M-K檢驗結(jié)果(圖3a)可見春季霜凍日數(shù)在1996年前呈波動上升趨勢，在1996年UF統(tǒng)計量達峰值后開始轉(zhuǎn)為遞減趨勢，其中在1996—2001年呈第1階段波動下降趨勢，2012—2019年呈第2階段快速下降趨勢，且在2012年后UF統(tǒng)計量超過顯著水平0.05的臨界線，表明春季霜凍日數(shù)快速減少趨勢顯著。UF和UB曲線在顯著性水平0.05臨界線內(nèi)有多個交點，結(jié)合春季霜凍日數(shù)滑動T檢驗分析，在2006年春季霜凍日數(shù)轉(zhuǎn)變特征最顯著，確定為突變年。從畢節(jié)終霜凍期M-K檢驗結(jié)果(圖3b)可見終霜凍期在2010年前呈上下波動趨勢，2010年以后下降趨勢確立，UF和UB曲線在顯著性水平0.05臨界線內(nèi)有3個交點，結(jié)合終霜凍日的滑動T檢驗分析，將共振交點2012年確定為畢節(jié)終霜凍期突變年。

圖3 畢節(jié)春季霜凍日數(shù)(a)和終霜凍期(b)M-K檢驗Fig.3 Bijie Spring Frost Days and M-K Inspection of Final Frost Period

2.4 春季霜凍周期特征

圖4是1990—2019年畢節(jié)春季霜凍日數(shù)Morlet小波分析，小波分析實部結(jié)果顯示實線正值區(qū)為霜凍日數(shù)偏多，負值區(qū)域為霜凍日數(shù)偏少，等值線的時間變化可反映霜凍日數(shù)不同時間尺度周期變化及其時間序列變化，由圖4a可見等值線在1995—2012年極為密集，期間出現(xiàn)過5個正負值中心，表明該階段霜凍日數(shù)變化劇烈，波動幅度加大，分析可能存在的周期變化發(fā)現(xiàn)在1995—2012年存在準3a左右的周期變化，期間出現(xiàn)了偏少—偏多的準5次振蕩，1998—2014年存在準8 a左右的周期變化，期間出現(xiàn)了偏多—偏少的準3次振蕩，在時間尺度內(nèi)還存在2次偏多—偏少的準15 a左右周期變化。圖4b給出小波去噪后的能量譜分布，粗實線以內(nèi)為通過0.05顯著性檢驗區(qū)域，由圖可見3～4 a時間尺度的能量譜最強、周期性最顯著，但準3 a周期變化具有局部性，主要集中在1995—2008年之間，準8 a周期變化能量較弱，準15 a周期變化能量中心值達2.4，幾乎占據(jù)整個研究時段(1990—2019年)，但處于顯著區(qū)之外。綜合分析得出畢節(jié)春季霜凍日數(shù)準3 a周期變化最顯著為第1周期變化，準8 a為第2周期變化。

圖4 畢節(jié)春季霜凍日數(shù)小波分析(a：小波實部，b：小波能量譜)Fig.4 Wavelet analysis of the number of frost days in Bijie in spring

根據(jù)小波主周期的確定，繪制畢節(jié)春季霜凍日數(shù)演變的第1和第2主周期小波系數(shù)圖，由圖4可見在3 a特征時間尺度上，畢節(jié)春季霜凍日數(shù)平均周期為3.5 a左右，大約經(jīng)歷了8次偏多—偏少變化，在8 a特征時間尺度上，春季霜凍的平均變化周期為9.5 a，經(jīng)歷3次偏多—偏少變化。

圖5 畢節(jié)春季霜凍日數(shù)主周期變化(a.第1周期，b.第2周期)Fig.5 The main cycle changes of the number of frost days in Bijie in spring

2.5 春霜凍期地面0 cm地溫和氣溫特征

表1列出了近30 a畢節(jié)春季霜凍期不同天氣現(xiàn)象時日最低地面0 cm地溫和日最低氣溫特征，由表1可見畢節(jié)春季霜凍期晴天出現(xiàn)頻率最大，占42.4%，陰天出現(xiàn)頻率次之，占33.2%，多云出現(xiàn)頻率最小占24.4%。從春季霜凍期天氣現(xiàn)象頻率分布可見畢節(jié)春季出現(xiàn)頻率最高為輻射霜凍，最低為平流霜凍。按月分析發(fā)現(xiàn)畢節(jié)春季霜凍期主要集中在3月，出現(xiàn)頻率高達92.2%，4月出現(xiàn)頻率居中為6%，但由于畢節(jié)境內(nèi)主要農(nóng)作物和經(jīng)濟果林開花期集中在4月，常造成強影響霜凍災(zāi)害，5月僅出現(xiàn)晴天輻射霜凍，占比1.8%。從同類天氣現(xiàn)象不同月份發(fā)生霜凍時日最低0 cm地溫和日最低氣溫統(tǒng)計可見，晴天時日最低氣溫和最低0 cm地溫平均差值最大，陰天時最小，其中發(fā)生在5月的晴天霜凍平均溫差最大(6.7 ℃)。從Tmin-T0正負情況分析發(fā)現(xiàn)，晴天和多云時霜凍發(fā)生期Tmin>T0頻率占63.8%,遠大于TminT0時的2倍。春季晴天時霜凍期日最低氣溫較日最低0 cm地溫平均高出4.2 ℃，多云時平均高出2.4 ℃，陰天時低0.3 ℃。

表1 畢節(jié)春季霜凍期不同天氣現(xiàn)象日最低氣溫(Tmin)和日最低0 cm地溫(T0)分布Tab.1 Distribution of minimum temperature (Tmin) and minimum 0 cm ground temperature (T0) of different weather phenomena during the spring frost period in Bijie

3 結(jié)論

通過對畢節(jié)1990—2019年春季霜凍特征和霜期內(nèi)不同天氣現(xiàn)象下日最低氣溫和日最低0 cm地溫特征分析得出以下結(jié)論：

①1990—2019年畢節(jié)平均春季霜凍日數(shù)為1.87 d，平均終霜凍期為3月7日，隨時間變化春季霜日呈顯著減少趨勢，特別在21世紀10年代減少速率躍增，終霜凍期呈提早趨勢。

②空間分布中春季霜凍日數(shù)自西向東遞減，終霜凍期自東向西推遲，畢節(jié)西部威寧大部和赫章西部高海拔山區(qū)是春季霜凍發(fā)生最頻繁的區(qū)域，且終霜凍在該區(qū)域最晚，同時在畢節(jié)中部較高海拔鄉(xiāng)鎮(zhèn)終霜凍發(fā)生期偏晚。

③突變檢驗顯示畢節(jié)春季霜凍日數(shù)減少趨勢呈現(xiàn)2個階段性下降時段，且在21世紀10年代后減少趨勢顯著，終霜凍提早明顯，存在突變年。

④春季霜凍日數(shù)存在準3 a周期變化和準8 a周期變化，其中3 a周期變化能量最集中，顯著性最高，時間尺度內(nèi)共經(jīng)歷8次偏多—偏少變化。

⑤不同天氣現(xiàn)象下春季霜凍期內(nèi)日最低0 cm地溫和日最低氣溫差異大，晴天輻射霜凍是畢節(jié)春季霜凍主要類型，期間日最低氣溫較日最低0 cm地溫平均高出4.2 ℃，且存在月份差異。