樓俊偉,高昕瑜,王可欣,張 鑫,王智楷,祝海峰,張智利,曹峻烽,陳俊達
(1.武義縣氣象局,浙江 金華 321200;2.椒江區(qū)氣象局,浙江 臺州 318000;3.新疆石河子莫索灣氣象站,新疆 石河子832000;4.四川省防雷中心,成都 610072;5.內(nèi)蒙古空管分局,呼和浩特 010000;6.中國民用航空西南地區(qū)空中交通管理局,成都 610225;7.北京飛機維修工程有限公司成都分公司,成都 610225)
自哥本哈根世界氣候大會以來,氣候變化問題引起了許多學者的關注[1-5]。其一大特征是全球的顯著增暖現(xiàn)象[6],而離中國最近的一次增暖則發(fā)生在20 世紀80—90 年代,之后增暖加速[7-11]。與此同時,無論是氣候業(yè)務上使用的1981—2010 年氣候態(tài)還是1971—2000 年氣候態(tài),均包括上述2 個年代。而選擇不同時段研究則會對氣候分析產(chǎn)生影響[12]。無霜期是由初霜日、終霜日確定的,而初霜日、終霜日則是由日最低氣溫或地面0 cm 溫度是否低于0 ℃來判定,入秋后第1 次低于0 ℃則為初霜日,次年入春后最后1 次低于0 ℃則為終霜日[13-16]。因此,不同氣候態(tài)的初霜日、終霜日和無霜期會有差異。關于無霜期的研究有很多,有的學者分析其時空分布特征,指出初霜日、終霜日和無霜期分別呈顯著推遲、提前和延長趨勢[17-20];也有學者研究其與海拔高度的關系,指出無霜期有明顯的海拔依賴性[21,22];還有學者探索其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,發(fā)現(xiàn)無霜期的變化與主要糧食產(chǎn)量有很強的關聯(lián)性[23,24]。
已有研究大多基于獲取數(shù)據(jù)的時間范圍進行整體分析,針對不同氣候態(tài)下無霜期變化特征的對比分析較少。而作為中國十大宜居城市之一的浙江省金華市,研究無霜期等影響宜居的氣象要素十分有必要。關于金華市的無霜期研究,前人研究指出20世紀90 年代以來,金華站的多年平均初霜日、終霜日和霜期分別呈顯著推遲、提前和縮短趨勢,而在2005 年前后,則均發(fā)生了不顯著的突變[25]??梢?,基于金華市的無霜期氣候態(tài)變化特征研究較少。因此,對金華市不同氣候態(tài)初霜日、終霜日和無霜期變化特征進行對比分析很有意義。本研究基于1968—2018 年的逐日最低氣溫數(shù)據(jù),分別對比分析1971—2000 年、1981—2010 年和1989—2018 年的初霜日、終霜日和無霜期時空變化特征,揭示三者隨著氣候態(tài)轉(zhuǎn)變而產(chǎn)生的變化趨勢,以期為金華市的宜居城市發(fā)展、氣象防災減災和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局等提供參考。
由于地面溫度缺測較多,本研究氣象資料選取浙江省氣候中心提供的金華市所有國家氣象觀測站的逐日最低氣溫。其中,包括2 個國家基本氣象站,分別在金華和義烏,5 個國家一般氣象站,分別在蘭溪、浦江、東陽、永康和武義(因磐安建站時間晚,故將其舍去),各氣象站點分布如圖1 所示。考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性、統(tǒng)一性和時間一致性,將時間范圍選取為1968 年1 月1 日至2018 年12 月31 日。同時,為了方便數(shù)據(jù)的計算和可視化,本研究采用Julia 歷[26,27]的歷法。
圖1 研究區(qū)氣象站點分布情況
1.2.1 一元線性回歸 一元線性回歸是氣象統(tǒng)計分析中最常用的一種方法,用于處理2 個變量之間的關系,即一個預報量與一個因子之間的關系。一般來說,對于容量為n的一組樣本,預報量記為y,預報因子記為x,斜率設為a,截距設為b,則該一元線性回歸方程為y=ax+b。
1.2.2 M-K 突變檢驗 由于M-K(Mann-Kendall)突變檢驗法具有檢測范圍寬、定量化程度高和計算簡便[28]等優(yōu)點,常用于檢測氣候突變。同時,檢測的氣候序列需平穩(wěn)、隨機獨立和概率分布等同[29]。在M-K 突變檢驗中,利用UF、UB兩個統(tǒng)計量進行序列分析,當UF與UB曲線的交點處于信度區(qū)間內(nèi)時,則該點是突變的開始[30,31]。
圖2 分別為不同氣候態(tài)、年代際下金華市平均初霜日、終霜日和無霜期的線性回歸。由圖2a 可知,1968—2018 年平均初霜日呈顯著的推遲趨勢,推遲速度為0.39 d∕年(P<0.001)。其中,1971—2000年的初霜日以0.21 d∕年(P>0.10)的速度推遲,而1981—2010 年的初霜日以0.64 d∕年(P<0.005)的速度顯著推遲,1989—2018 年的初霜日以0.85 d∕年(P<0.001)的速度顯著推遲??梢?,隨著氣候態(tài)更替,初霜日推遲趨勢越來越明顯。具體到年代際,20 世紀90 年代至21 世紀10 年代初霜日均呈推遲趨勢,而20 世紀70—80 年代則呈提前趨勢。其中,21 世紀10 年代和20 世紀70 年代初霜日分別以1.00 d∕年(P<0.10)和1.52 d∕年(P<0.05)的速度顯著推遲和提前??芍S著年代際轉(zhuǎn)變,初霜日呈先提前后推遲的趨勢。
圖2 不同氣候態(tài)初霜日(a)、終霜日(b)和無霜期(c)的年際變化
1968—2018 年的近51 年,金華市平均終霜日以0.31 d∕年(P<0.005)的速度顯著提前,其中除1971—2000 年以0.22 d∕年(P>0.10)速度不顯著提前外,其余2 個氣候態(tài)分別以0.32 d∕年(P<0.10)和0.47 d∕年(P<0.05)的速度顯著提前(圖2b)??梢?,隨著氣候態(tài)更替,終霜日提前趨勢隨之加快。年代際上,20 世紀70 年代、20 世紀90 年代至21 世紀10 年代終霜日均呈提前趨勢,其中20 世紀90 年代和21 世紀10 年代分別以2.08 d∕年(P<0.10)和2.65 d∕年(P<0.01)的速度顯著提前,而20 世紀80 年代則以2.20 d∕年(P<0.05)的速度顯著推遲。可知,隨著年代際轉(zhuǎn)變,終霜日呈先提前后推遲再提前的趨勢。
1968—2018 年金華市平均無霜期呈顯著延長趨勢,延長速度達0.69 d∕年(P<0.001),其中3 個氣候態(tài)的無霜期均呈顯著的延長趨勢,延長速度分別為0.42 d∕年(P<0.10)、0.95 d∕年(P<0.001)和1.32 d∕年(P<0.001)(圖2c)。可見,隨著氣候態(tài)更替,無霜期延長趨勢隨之明顯。具體到年代際,20 世紀90 年代至21 世紀10 年代無霜期均呈延長趨勢,其中20世紀90 年代和21 世紀10 年代分別以3.21 d∕年(P<0.05)和4.05 d∕年(P<0.001)的速度顯著延長,而20 世紀80 年代則以2.36 d∕年(P<0.10)的速度顯著縮短。可知,隨著年代際轉(zhuǎn)變,無霜期呈先縮短后延長的趨勢。
圖3 分別為金華市初霜日、終霜日和無霜期的突變??芍?968—2002 年金華市初霜日呈提前趨勢,之后呈推遲趨勢,其中2012 年起UF值超過α=0.05 的顯著性水平線,說明2012—2018 年初霜日呈十分顯著的推遲趨勢,但由于UF與UB曲線交點在信度區(qū)間外,故初霜日無突變(圖3a)。
圖3 初霜日(a)、終霜日(b)和無霜期(c)的M-K 突變檢驗
金華市終霜日在1968—1979 年主要呈推遲趨勢,而在之后則主要呈提前趨勢,其中1997—2007年主要呈顯著的提前趨勢,2008 年以后由于UF值超過α=0.05 的顯著性水平線,故該時段主要呈十分顯著的提前趨勢。與此同時,由于UF與UB曲線交點在1997 年,且處于信度區(qū)間內(nèi),故終霜日突變發(fā)生在1997 年(圖3b)。
1968—1996 年金華市無霜期主要呈縮短趨勢,而1996 年以后則呈延長趨勢,其中2006 年起延長趨勢十分顯著。此外,由于UF與UB曲線交點在2005年,且處于信度區(qū)間內(nèi),故無霜期突變發(fā)生在2005年(圖3c)。
圖4 分別給出不同氣候態(tài)初霜日的空間變化。1968—2018 年金華市平均初霜日空間上呈西晚北早的分布特點,其中蘭溪發(fā)生最晚,為331 d(11 月27 日),金華次之,為330 d(11 月26 日),而浦江則最早,為326 d(11月22日),最早與最晚相差5 d(圖4a)。
圖4 1968—2018 年(a)、1971—2000 年(b)、1981—2010 年(c)和1989—2018 年(d)初霜日的空間變化
進入第1 個氣候態(tài),金華市平均初霜日較多年平均整體偏早,其中高值區(qū)仍在蘭溪,為325 d(11 月21 日),低值區(qū)為浦江和義烏,二者均為321 d(11 月17 日),早晚相差4 d(圖4b)。由此可見,1971—2000 年初霜日在空間上有西晚北早的差異。
轉(zhuǎn)為第2 個氣候態(tài),初霜日較上一個氣候態(tài)整體推遲,最晚推遲到329 d(11 月25 日),位于蘭溪和金華,而最早則推遲到323 d(11 月19 日),位于浦江,早晚差值變大,為6 d(圖4c)??芍?,1981—2010年初霜日在空間上開始呈西南晚東北早的格局。
1989—2018 年的初霜日較第1 個氣候態(tài)整體推遲更為明顯,最晚推遲到334 d(11 月30 日),位于蘭溪、金華和永康,而最早則推遲到328 d(11 月24日),位于浦江,早晚差值仍為6 d(圖4d)。可見,1989—2018 年初霜日在空間上呈西南晚東北早的分布特征。
由此可知,隨著氣候態(tài)更替,金華市初霜日整體有推遲趨勢,與此同時,空間格局出現(xiàn)西晚北早到西南晚東北早的轉(zhuǎn)變。
分析金華市終霜日的氣候態(tài)變化特征(圖5),可知多年平均終霜日在金華和東陽結(jié)束最早,結(jié)束時間為67 d(3 月8 日),而在武義結(jié)束最晚,為80 d(3 月21 日),浦江次之,為75 d(3 月16 日),早晚相差13 d(圖5a)??梢姡?968—2018 年終霜日在空間上呈中部早南北晚的特點。
圖5 1968—2018 年(a)、1971—2000 年(b)、1981—2010 年(c)和1989—2018 年(d)終霜日的空間變化
1971—2000 年金華市終霜日較多年平均整體有所推遲,其中,結(jié)束時間最早推遲1 d,為68 d(3 月9 日),位于蘭溪和東陽,而最晚則推遲2 d,為82 d(3 月23 日),位于武義,浦江仍次之,為76 d(3 月17日),早晚相差14 d(圖5b)??梢?,1971—2000 年終霜日在空間上呈西東早南北晚的格局。
進入1981—2010 年,終霜日較上一個氣候態(tài)整體有所提前,其中,結(jié)束時間最早提前至65 d(3 月6日),位于義烏,而最晚則提前至81 d(3 月22 日),仍位于武義,早晚相差變大,為16 d(圖5c)??芍?,1981—2010 年終霜日在空間上呈中部早南北晚的分布特征。
轉(zhuǎn)為下一個氣候態(tài)后,終霜日較第1 個氣候態(tài)整體提前明顯,其中,結(jié)束時間最早提前至62 d(3 月3 日),仍位于義烏,金華次之,為63 d(3 月4 日),而最晚則提前至76 d(3 月17 日),仍位于武義,早晚相差14 d(圖5d)??芍?,1989—2018 年終霜日在空間上有中部早南北晚的差異。
由此可見,隨著氣候態(tài)更替,金華市終霜日整體有提前趨勢。此外,空間分布特征有西東早南北晚至中部早南北晚的轉(zhuǎn)變。
基于不同氣候態(tài)分析無霜期空間分布情況(圖6),可知1968—2018 年無霜期最長為263 d,位于蘭溪和金華,而最短則為248 d,位于武義,浦江次之,為249 d,長短相差15 d(圖6a)。由此可見,金華市多年平均無霜期在空間上呈中部長南北短的特點。
進入1971—2000 年,金華市無霜期較多年平均整體有縮短的趨勢,其中,無霜期最長縮短為258 d,仍位于蘭溪,東陽次之,達255 d,而無霜期最短則縮短至241 d,仍處于武義,浦江次之,為245 d(圖6b),長短差距增大,為17 d??梢?,1971—2000 年無霜期在空間上呈西東長南北短的格局。
進入下一個氣候態(tài),無霜期較第1 個氣候態(tài)整體有延長趨勢,其中,無霜期最長延長至262 d,仍位于蘭溪,金華、義烏和永康次之,達261 d,而無霜期最短則延長至245 d,仍處于武義,浦江次之,為249 d(圖6c),長短差距持平??芍?981—2010 年無霜期在空間上也呈中部長南北短的分布特征。
轉(zhuǎn)為最后1 個氣候態(tài),無霜期較第1 個氣候態(tài)整體的延長趨勢更明顯,其中,無霜期最長延長至270 d,位于金華和義烏,蘭溪和永康次之,為267 d,而無霜期最短則延長至255 d,處于武義和浦江,東陽次之,為264 d(圖6d),長短差距減小為15 d??梢?,1989—2018 年無霜期在空間上也有中部長南北短的差異。
由此可知,隨著氣候態(tài)更替,金華市無霜期整體有延長趨勢。與此同時,空間分布特點有西東長南北短至中部長南北短的轉(zhuǎn)變。
通過對1968—2018 年金華市不同氣候態(tài)無霜期變化特征進行對比分析,得到以下結(jié)論。
1)1968—2018 年金華市平均初霜日、終霜日和無霜期分別以0.39、0.31、0.69 d∕年的速度顯著推遲、提前和延長。其中,不同氣候態(tài)初霜日和無霜期也分別呈顯著推遲和延長趨勢,且隨著氣候態(tài)轉(zhuǎn)變,趨勢越來越明顯,而終霜日則在后2 個氣候態(tài)呈顯著提前趨勢。年代際上,初霜日、終霜日和無霜期分別呈先提前后推遲、先提前后推遲再提前和先縮短后延長的趨勢。
2)金華市終霜日和無霜期的突變分別發(fā)生在1997 年和2005 年,而初霜日則無突變。
3)隨著氣候態(tài)更替,金華市初霜日、終霜日和無霜期整體分別有推遲、提前和延長趨勢。同時,空間分布特征分別出現(xiàn)西晚北早到西南晚東北早、西東早南北晚至中部早南北晚和西東長南北短至中部長南北短的轉(zhuǎn)變。
20 世紀90 年代以來,金華市平均初霜日、終霜日和無霜期分別呈顯著推遲、提前和延長趨勢,與金華站的變化趨勢一致[25],但具有地區(qū)差異性,與此同時,三者變化趨勢隨氣候態(tài)更替而遞增。造成地區(qū)差異性原因有很多,可進一步分析海拔高度和緯度等地理因子與無霜期的關系。