福建省2000—2013年气象因子的变化趋势
2016-10-26赵嘉阳王文辉郭福涛林芳芳梁慧玲林玉蕊
赵嘉阳, 王文辉, 郭福涛, 林芳芳, 梁慧玲, 林玉蕊
(1.福建农林大学计算机与信息学院；2.福建农林大学林学院，福建 福州 350002)
福建省2000—2013年气象因子的变化趋势
赵嘉阳1, 王文辉2, 郭福涛2, 林芳芳1, 梁慧玲1, 林玉蕊1
(1.福建农林大学计算机与信息学院；2.福建农林大学林学院，福建 福州 350002)
基于福建省10个气象站2000—2013年的气象观测资料，应用Sen′s斜率估计法和Daniel趋势检验法分析了4个气象因子的年际和季节变化趋势及其空间分布，采用Pettitt突变检验法检测突变点的发生.结果表明：在年际和季节变化的趋势中，东南沿海地区的风速显著减弱，西北部地区显著增强；南部地区夏天和秋天的相对湿度显著降低；降水的年际和季节变化不显著；全省气温升高突变集中在2011年；此外，虽然冬天和春天的气温越来越低，夏天气温越来越高，但趋势缓慢不显著，表明福建省气温整体趋于稳定.
Sen′s斜率估计; Daniel趋势检验; Pettitt突变检验; 气象因子
全球气候变化与人类生存发展密切相关，当前世界各国政府、非政府组织以及科研机构均投入大量资源进行全球气候变化的研究.从农林生态系统研究领域来说，准确了解和掌握某一区域气候变化的规律和特点不仅对地区农林生产经营、生态系统开发与保护具有重要的指导意义，同时也是评价区域生态环境变化的一项指标.近年来各国学者在气候变化研究领域中已取得很多成果.Milan et al[1]运用Sen′s斜率估计和Mann-Kendall趋势检验等研究方法对塞尔维亚12个气象站7个气象因子的年际和季节变化趋势进行了空间特征分析;Karaburun et al[2]应用Mann-Kendall趋势检验法和Sen′s斜率估计法分析了伊斯坦布尔1975—2006年的季、月平均最低和最高气温的演变.我国学者关于气象因子的变化研究也已展开.杨军等[3]采用非参数Mann-Kendall趋势检验和Sen′s斜率估计等方法对北京市1951—2012年气象因素的变化趋势进行了分析；崔日鲜[4]采用 Mann-Kendall趋势检验法和Pettitt突变检验法对潍坊市1955—2010年气温和降水量的变化特征进行了分析；刘娟等[5]应用Daniel和Mann-Kendall趋势检验法对辽西北地区的降雨量进行对比分析.
福建省是我国森林覆盖率最高的省份，截止2014年，森林覆盖率达到69.5%.然而在过去的几十年间，福建省内在经济发展与生态环境保护之间存在一定的不平衡，省内部分地区出现严重的水土流失，导致区域生态环境恶化，进而导致局部小气候变化.2000年以来，福建省加大了水土流失治理和生态环境恢复的力度，使得全省森林覆盖率不断提高.因此，了解和掌握福建省2000年以来气象因子的变化特征不仅能为该地区的农林生产经营活动提供支持，同时也可为评判地区生态环境变化提供依据.
鉴于此，本研究综合采用Sen′s斜率估计法、Daniel趋势检验法和Pettitt突变检验法对福建9个市和1个综合实验区历史上(2000—2013年)风速、降水量、相对湿度和气温的年际、季节以及空间趋势变化进行分析，并进行了突变检验.研究结论可为该地区农林生产和环境恢复评价提供依据.
1 研究区概况
图1 10个气象站在福建省的地理位置Fig.1 Locations of 10 meteorological stations studied in Fujian Province
福建省9个地级市福州、莆田、泉州、厦门、漳州、龙岩、三明、南平、宁德和1个平潭综合实验区(地理位置见图1)，处于北纬23°31′～28°18′.福建省大部分地区冬无严寒，夏少酷暑，雨量充沛.其主要特征为：季风环流强盛，季风气候显著；冬短夏长，热量资源丰富，南北温差大；雨、干季分明，水分资源充沛；地形复杂致使气候多样.此外，福建省灾害天气频繁，水、旱、风、寒历年可见，气候偏离常态是经常的.
福建省生态脆弱区域面积较大，水土流失分布面遍布全省所有县(市)，2000年以来，全省加大水土流失治理力度，实施长汀、安溪、诏安、永春和福安等22个县(市)水土流失综合治理工程，全省森林覆盖率得以明显提高.
2 方法
2.1数据来源
气象数据来源于中国气象数据共享网络(http://cdc.cma.gov.cn/)，气象数据涵盖福建省内22个国家级气象站的每日气象数据.本研究从每日气象数据中提取南平、宁德、福州、永安、龙岩、仙游、平潭、漳州、崇武和厦门10个气象站的4个气象因子(风速、降水量、相对湿度、气温)的季度和年际数据进行研究，其中，3～5月份为春天，6～8月份为夏天，9～11月份为秋天，12月份至翌年2月份为冬天.10个气象站代表福建9个市和1个综合实验区，由于以三明、莆田和泉州命名的气象站数据缺失，以其下面直属的气象站代替，其中，永安代表三明，仙游代表莆田，崇武代表泉州.所选用的4个气象因子具有数据完整、时间跨度长、基于原始数据整理而得可靠性强的特点.
2.2研究方法
2.2.1Sen′斜率估计法Sen′s斜率估计是Sen于1968提出并发展的一种非参数检验法，估计n个样本中N对数据的趋势斜率：
(1)
将N个Qi值从小到大排列，则中值Sen′s斜率估计为：
(2)
(2)式中，Qmed反映数据趋势的陡峭程度，Qmed大于零表明样本有向上的趋势，反之为下降趋势.
2.2.2Daniel趋势检验法Daniel趋势检验法是基于Spearman秩相关系数进行统计分析的一种方法.在Spearman秩相关检验中，不需考虑时间序列的真实数据，只需将时间序列数据转化为依次排名，数据量一般要求4个以上.
将时间序列按照时间周期进行排序得到Y1,Y2,…Yn(按年排列的序号)，将时间序列数据按数值从小到大进行排序得到相应序号X1,X2,…Xn，统计检验所应用的秩相关系数为：
(3)
(3)式中：di=Xi-Yi；N为数据量.
将秩相关系数rs同Spearman秩相关系数统计表中的临界值进行比较，当rs≤-wp或rs≥wp时，说明气象因子变化趋势显著；当-wp
2.2.3Pettitt突变检验法Pettitt突变检验法是一种非参数检验方法，最初由A. N. Pettitt用于检验突变点，故取名为Pettitt法.对于样本个数为n的时间序列x，构造一秩序列：
(4)
(4)式中，ri取值如下：
(5)
可见秩序列sk是第i时刻数值大于j时刻数值个数的累计数.若t时刻满足
(6)
则t点处为突变点.计算统计量：
(7)
若P≤0.5，则认为检测出的突变点在统计意义上是显著的[6].
3 结果及分析
2000—2013年10个气象站的4个气象因子的平均值和标准偏差如表1所示.由表1可知，福建省各地区年均风速为1.04～4.68 m·s-1，年降水量为1 078.0～2 022.5 mm，年均相对湿度为71.85%～78.64%，年均气温为20.03～22.17 ℃，属于典型的亚热带海洋性季风气候.
表1 2000—2013年10个气象站4个气象因子的平均值±标准偏差Table 1 Means and standard deviations of 4 meteorological factors from10 meteorological stations during 2000-2013
3.1风速的变化趋势
多种检验法没有绝对的一致上升或下降趋势，气象因子的趋势变化也会存在平稳趋势，当两种检验结果出现异号则看作平稳趋势.图2显示，除了永安和宁德站的风速在年际、季节尺度上有稍微不同外，Sen′s斜率估计法和Daniel趋势检验法的检验结果基本一致.南平、福州、龙岩和崇武站的风速在年际和季节尺度上变化显著；其他地区以增速为主，变化不显著.
3.2降水量的变化趋势
图3显示，Sen′s斜率估计法和Daniel趋势检验法在降水量变化的分析上表现出较为一致的结果.显著性水平检验结果显示， 2000—2013年，福建省各地区的降水量没有发生显著变化.各地区的降水量在年际和季节尺度上虽有增加或降低的趋势，但Daniel趋势检验统计量都在临界值之间，均没有达到显著程度.
图2 2000—2013年风速年际和季节变化趋势统计量
图3 2000—2013年降水量年际和季节变化趋势统计量
3.3相对湿度的变化趋势
图4显示，福建省各地区的相对湿度在年际和季节尺度上基本呈下降趋势.其中，永安在年际趋势以及秋天和冬天的季节趋势上呈增加趋势；崇武在年际趋势以及春天和夏天的季节趋势上呈增加趋势.显著性水平检验结果显示，龙岩、漳州和厦门的相对湿度在年际趋势和夏天季节趋势上变化显著，其他地区均不显著.
3.4气温的变化趋势
图5显示，福建省各地区气温的年际和季节变化趋势基本不显著.在年际趋势方面，只有3个地区呈升高趋势；在季节趋势方面，春天和冬天所有地区均呈降低趋势，夏天和秋天大部分地区呈升高趋势.
图4 2000—2013年相对湿度年际和季节变化趋势统计量
图5 2000—2013年气温年际和季节变化趋势统计量
3.5气象因子突变点的检测结果
气候突变泛指气候从一种状态到另一种状态的较迅速(跳跃性)转变的现象.2000—2013年气象因子突变的检测结果如表2所示.表2表明，福建省各地区气象因子的突变点都能检测出来.在气温的突变上，所有气象站都是由降低转为升高，突变年份全为2011年；在风速的突变上，3个气象站由减弱转为增强；在降水量的突变上，一半气象站由减少转为增加；在相对湿度的突变上，6个气象站由减少转为增加.从P上看，所有P几乎接近0，说明这些突变点在统计意义上是显著的.
3.6气象因子空间位置的分布趋势
2000—2013年福建省各地区气象因子年际时间序列趋势空间位置分布如图6所示.图6显示，气象因子显著变化主要集中在福建北部和南部地区.降水量变化趋势不显著；东南部沿海地区年际风速显著减弱，西北部地区显著增强；西南部地区的相对湿度基本呈下降趋势；东部地区的气温显著下降.
表2 2000—2013年气象因子突变点检测结果1)Table 2 Transition points for 4 meteorological factors during 2000-2013
1)st为正值表示向上转为向下趋势，为异常现象；反之表示向下转为向上趋势，为异常现象.
图6 2000—2013年气象因子年际趋势空间分布
2000—2013年福建省各地区气象因子季节时间序列趋势空间位置分布如图7～10所示.北部地区四季风速显著增强，东部地区显著减弱；全省降水量变化趋势不显著，除秋天呈上升趋势外，其他季节呈下降趋势；四季相对湿度基本呈降低趋势，显著降低集中在南部地区的夏天和秋天；夏天和秋天的气温呈微上升趋势，冬天和春天呈微下降趋势.气象因子显著变化百分比统计结果(表3)在一定程度上反映各地区之间在时间尺度上气象因子显著变化个数差异.
4 结论与讨论
本研究采用非参数Sen′s斜率估计法、Daniel趋势检验法和Pettitt突变检验法对福建省2000—2013年10个气象站4个气象因子的年际和季节变化趋势进行分析，结果如下.
(1)在整个福建地区，风速变化较为明显.14年来东南部和西北部地区的风速分别存在显著的减弱和增强趋势.风速发生显著变化的时间主要集中在2007年以后，除福州地区的风速有所增强外，其他各地市(龙岩、厦门、南平、漳州等)的平均风速总体呈平稳或显著降低的趋势.研究表明，区域植被覆盖度及森林郁闭度对风速有显著影响[7].福建省风速的变化，尤其是2007年后的显著变化，可以在一定程度上反映出各地区整体植被恢复较快.
图7 2000—2013年风速季节趋势空间分布
图8 2000—2013年降水量季节趋势空间分布
图10 2000—2013年气温季节趋势空间分布
(2)研究显示，2000—2014年，福建省的降水量在空间上呈较强的异质性.南平和龙岩地区的降水量呈上升趋势，其他地区呈下降趋势，但无论是年际还是季节变化均没有表现出显著性.降水量是一个重要的气象因子，某一地区的降水量通常受大区域的大气环境甚至全球气候变化的影响[8-10].虽然在过去十几年间，福建省的自然环境得到了较大改善，但对区域降水量的影响并没有表现出显著性.
表3 气象因子显著变化百分比统计Table 3 Statistical percentage of 4 meteorological factors %
(3)气温在冬、春两季节呈微小下降趋势，在夏天呈上升趋势，表明2000—2013年的冬天越来越冷，夏天逐渐变热，气温整体向两个极端发展.同降水量一样，气温主要受大区域大气环境变化的影响，如受到太平洋年际波动和厄尔尼诺等现象的影响，而地区本身生态环境变化对气温产生的影响通常很难达到显著或突变程度.小气候的变化被很多学者认为是衡量区域植被或生态环境变化的有效指标[11-14]，因此测定区域内的林内气温变化，并与对照样地进行对比和显著性检验是一个有效评价植被和生态恢复效果的方法.
(4)相对湿度在研究时间尺度上表现出了一定的空间异质性.龙岩、漳州和厦门地区夏季的相对湿度呈下降趋势，其他地区变化不显著.同气温相似，气象站监测的相对湿度数据，没有办法准确地分析出当地生态环境变化产生的影响，而林内相对湿度的变化，依然是评价生态恢复效果的指标.此外，Pettitt突变检验结果显示，福建省气象因子趋势突变主要集中在2007—2013年，这可认为是全球气候变化与区域生态环境变化共同作用的结果.
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(责任编辑:施晓棠)
Analysis on the changes of meteorological factors of Fujian Province during 2000-2013
ZHAO Jiayang1, WANG Wenhui2, GUO Futao2, LIN Fangfang1, LIANG Huiling1, LIN Yurui1
(1.College of Computer and Information Science; 2.College of Forestry, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 350002, China)
Understanding features and patterns of reginal climate change not only minimizes risks on local agricultural and forestry industry but also illuminates directions on ecological exploitation and constuction. To update climate change in Fujian Province, Sen′s slope estimation and Daniel and Mann-Kendall test were applied to analyze annual and seasonal data on wind speed, precipitation, relative humidity, and temperature during 2000-2013 from 10 weather stations across Fujian. Then Pettitt mutation test was used to detect spacial and temporal transition points for 4 meteorological indicators. Results showed that wind speed decreased significantly towards southeast Fujian and increased towards northwest. Relative humidity of southern area decreased significantly in summer and autumn. Mutation points for raising temperature concentrated in 2011. And temperature tended to be lower in winter and spring, and higher in summer but without significant variations, indicating relatively stable temperature across Fujian Province. Meanwhile, precipitation mantianed the same spacially and temporally.
Sen′s slope estimate; Daniel and Mann-Kendall statistical test; Pettitt mutation test; meteorological factors
2015-10-01
2015-11-25
福建省自然科学基金资助项目(2015J05049)；福建省教育厅科研专项资金项目(JK2014012)；保险精算实验项目(118310010)；基于信息技术的复合型创新人才培养平台建设项目(117-612014047).
赵嘉阳(1991-)，男，硕士研究生.研究方向：统计信息技术与数据挖掘.Email：j_y_zhao@126.com.通讯作者林玉蕊(1963-)，女，教授，硕士生导师.研究方向：统计学、数值代数.Email：yrlin@fafu.edu.cn.
P42
A
1671-5470(2016)05-0567-09
10.13323/j.cnki.j.fafu(nat.sci.).2016.05.015
