西南不同农业区气温和降水量沿海拔梯度的变化特征*

陶 健，董建新，刘光亮，张戈丽，朱军涛，宋文静，王程栋，陈爱国，王树声



西南不同农业区气温和降水量沿海拔梯度的变化特征*

陶 健1，董建新1，刘光亮1，张戈丽2，朱军涛3，宋文静1，王程栋1，陈爱国1，王树声1

（1. 中国农业科学院烟草研究所，青岛266101；2. 俄克拉荷马大学植物与微生物系空间分析中心，俄克拉荷马州73019，美国；3. 中国科学院地理科学与资源研究所生态网络观测与模拟重点实验室拉萨高原生态综合试验站，北京100101）

利用1960-2013年气象数据，从站点尺度分析西南不同农业区（分为青藏区、西南区和华南区3个农业区）年平均气温和降水总量及其变化速率的时空特征，基于标准化线性回归系数分析纬度、海拔两个主控因素对气温、降水量变化的影响作用，重点阐释研究区气温、降水量沿海拔因素的变化特征。结果表明：1960-2013年，整个研究区呈现显著的气候暖干化趋势，在21世纪初期表现最明显。青藏区和华南区气候变暖的趋势最显著，而且高海拔青藏区气候变暖早于其它地区；研究区年降水总量呈显著下降趋势，其中西南区南部云南与贵州交界处表现最显著。标准化线性回归系数显示，海拔因素对研究区气温、降水量变化的影响作用高于纬度因素，气温、降水量的变化速率均随海拔升高而显著增加，研究区高海拔农业区属于典型的气候变化敏感区。随海拔上升，高海拔农业区下垫面潜热作用释放热量减小，气候变暖速率升高，由此导致蒸散作用增强，降水量增加，气候因子更易产生波动。

气候变化；海拔因子；纬度因子；影响分析

IPCC第五次评估报告指出，全球陆地及海洋表层气温在1880-2012年上升了0.85℃，1983-2012年是北半球最暖的30a[1]。在过去60a（1951-2009年）中国陆地升温的线性速率为0.023℃·a-1，进入20世纪80年代后气候变暖趋势加速，尤其是2000年后有7个年份是有观测记录以来的最暖年份[2-3]。气候变化对农业生产和粮食安全的影响已成为人类在21世纪需要面对的重要问题[4]，尤其是气候变化敏感区和生态脆弱区的农田生态系统，受气候变化的威胁最为严重[5]。因此，有关气候变化敏感区和生态脆弱区气候变化特征方面的研究，是评估气候变化对该地区农业生产影响的前提和基础。

前人研究表明，当前的气候变化深刻影响了农业生产的格局和过程，不仅改变了农业区域水热条件，导致原有的农作物分布格局及种植结构发生变动[6-8]，更对农作物生长发育过程的各个环节产生深刻影响[9-10]。由此导致中国约24%的农田在20世纪80-90年代生产力下降，尤其是西南地区有大面积连片农田生产力大幅下降[11]。中国西南地区气候变化具有典型的敏感性和复杂性，一方面，该地区毗邻亚洲季风的巨大热源即青藏高原，并位于南亚季风经中南半岛后的东部支流与东亚季风的交汇区域，因此，该地区的气候变化趋势和波动表现得非常复杂，属于典型的季风气候敏感区[12-14]。并且，该地区地形地貌非常复杂，局部气候波动性和变异性较大，极端天气事件频发，气候变化动态特征非常难以捕捉[15-17]。另一方面，该地区囊括了青藏高原东缘及云贵高原等地区，是典型的高原农业区域，气候的垂直地带性分异非常明显。高海拔地区的气候变化趋势更为显著，模型模拟结果表明该现象比实际观测的结果更加严重[18-20]。海拔因素在中国西南农业区气候变化及其对农业生产影响的相关研究中具有重要作用，海拔因素改变了山地地区的局部小气候进而调节区域水热状况，随着海拔上升，高海拔农田更易受到气候变化的影响，在长时间尺度上，海拔因素成为西南地区农田作物格局及其空间分异的主要控制因素[11, 21]。

因此，在有关西南地区气候变化的研究中，如何客观地阐释该地区气候变化动态特征，并认清海拔因素的控制作用对准确把握该地区气候变化规律和地带性分异特征具有重要意义。目前，有关西南地区气候变化方面的研究较多[5, 8, 15-16, 22-27]，但鉴于该地区农业气候分区的多样性、气象因子变动的复杂性和海拔因素的多变性，有必要针对不同农业分区进行细化对比，并对海拔因素的控制作用进行深入研究。本研究基于云南、贵州、四川、重庆4省份的国家级气象台站数据，结合农业区划，分析该地区在1960-2013年的气温、降水变化趋势与空间格局，对比不同农业区的变化特征与阶段性变化差异，捕捉不同农业区的变化突变期，并对比纬度、海拔两种地带性因素的控制作用，旨在客观解析西南不同农业区气候变化规律，重点阐释海拔因素对研究区气温、降水变化复杂性的控制作用。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

西南地区包括云南、贵州、四川和重庆，西起青藏高原东缘，东至东南部低山丘陵区，横跨13个经度；南接中南半岛，北邻黄土高原，纵贯13个纬度；地理范围21°08′-34°19′N，97°31′-110°12′E[8]。研究区内分布有四川盆地、云贵高原及川西高原，地势复杂，垂直地带性分异明显，环境异质性高，是世界上地形最为复杂的地区之一（图1a），也是生物多样性保护的关键区域和热点区域[28]。其中，研究区东北部四川盆地海拔最低，海拔高度在1000m以下；南部云贵高原地区海拔在3000m以下，高原东部海拔最低，西北部最高；西北部川西高原海拔最高，在3000m以上。研究区热量资源丰富，降水集中在夏季，雨热同期有利于农作物的生长发育。从农业气候区划上看，研究区涵盖了青藏区、西南区和华南区3个农业区（图1b）：青藏农业区分布在青藏高原东缘川西高原地区，平均海拔最高，气候垂直地带性最明显；西南农业区主要包括四川盆地及云南北部地区，属亚热带季风气候区；华南农业区位于西南农业区南部，属亚热带与热带季风气候区[29]。结合中国科学院资源环境数据中心2010年土地利用数据可知（图1b），研究区农业气候资源的空间差异导致农田空间分布呈明显的地域差异，四川盆地单位面积农田比例最高，西南区其它区域和华南区则在20%～60%，青藏区比例最低。

Note: TP: the Tibetan Plateau agriculture region; SW: the southwest China agriculture region; SC: the south China agriculture region. The same as below

1.2 数据与方法

从中国气象局气象数据共享网获取研究区1960-2013年的国家级气象站点日值观测数据集，剔除缺测值超过10%的站点后，选取92个站点（图1a）的日值观测数据。其中，青藏区内站点数为21个，西南区内站点数为60个，华南区内站点数为11个。采用5日滑动平均法对缺测值进行插补，并计算各站点的年平均气温和年降水总量进行分析。

采用一元线性回归方法分析气温、降水量的变化趋势，斜率即为变化速率，并分不同年代比较气温、降水量变化的年代际特征；采用Mann-Kendall（M-K）方法进行气候突变检验[30]，捕捉气象因子的突变期；鉴于研究区气温、降水变化的地带性特征，采用消除各变量单位、量纲因素的标准化线性回归系数探讨纬度、海拔两种地带性因素对研究区气温、降水量变化的控制作用。

2 结果与分析

2.1 气温和降水量变化特征分析

2.1.1 变化趋势

图2为研究区及其内各农业区中气象站点年平均气温、年降水总量的平均值在1960-2013年的动态趋势。由图2可见，整个研究区及其内各农业区间年平均气温、年降水总量具有明显差异，变化趋势也明显不同。研究区年平均气温在13.0～15.0℃（图2a-d）；华南农业区年平均气温显著偏高，平均18.0～21.0℃，比全区平均值高出5.0～6.0℃（图2d）；青藏农业区最低，平均5.5～8.5℃，偏低7.5～6.5℃（图2b）；西南农业区年平均气温与全研究区的平均水平相当，居其它两个区之间（图2c）。整个研究区年降水总量平均800～1200mm（图2e）；其中华南农业区最高，平均1100～1700mm（图2h），年际动态变异最大；青藏农业区最低，平均600～900mm（图2f）。

图2a和图2e显示，1960-2013年，整个研究区气候暖干化趋势显著。研究区年平均气温呈极显著的上升趋势，变化速率为0.015℃·a-1（P<0.01）；年降水总量则呈显著的减少趋势，变化速率为-1.221mm·a-1（P<0.05）。各农业区的情况与整个研究区的平均态势略有不同：青藏农业区和华南农业区均呈极显著的气候变暖趋势（图2b、d），年平均气温变化速率分别为0.023℃·a-1（P<0.01）和0.022℃·a-1（P<0.01），两个农业区年降水总量的变化趋势均不显著（青藏区：P=0.284，华南区：P=0.237）；西南农业区经历了显著的气候暖干化趋势，年平均气温变化速率（图2c）为0.013℃·a-1（P< 0.01），年降水总量变化速率（图2g）为-1.758mm·a-1（P<0.05）。

从年代际时间尺度来看，研究区年降水总量动态呈明显的阶段性特征，不同农业区之间的差异也非常明显。研究区年降水总量出现两次明显的减少阶段，分别发生在20世纪80年代末-90年代中期和21世纪初（图2e）。青藏农业区年降水总量在20世纪80年代中期开始呈增加趋势，自21世纪初开始逐渐减少（图2f）；西南农业区年降水总量的年代际变化特征与研究区大体一致，且21世纪初的减少趋势更为明显（图2g）；华南农业区年降水总量的年代际波动较大，自21世纪初开始明显减少（图2h）。总体上，研究区年降水总量在21世纪初急剧减少，气候暖干化趋势非常明显，其中尤其以西南农业区表现最为明显。

2.1.2 突变检验

由图3a可见，研究区气候变暖自1994年开始，在1998年发生突变，并在2002年后达到显著性水平。图3b显示，青藏区气候变暖起始于1972年，但随后在1977-1983年出现小幅波动，1996年发生突变并达到显著性水平；西南区气候变暖始于1999年，在2001年发生突变，并在2006年后达到显著性水平（图3c）；华南区气候变暖始于1980年，在1994年突变并达到显著性水平（图3d）。比较来看，青藏区气候变暖先于其它农业区，而西南区气候变暖开始最晚（1999年）且最后（2006年）达到显著性水平。

由图4a可见，研究区年降水总量自1988年开始呈下降趋势。图4b显示，青藏农业区年降水总量自1972年开始呈上升趋势，在2000-2005年达到显著性水平；西南农业区年降水总量自1987年开始呈下降趋势，在2005年发生突变（图4c）；华南农业区年降水总量自1988年开始呈下降趋势（图4d）。综合比较来看，西南农业区降水减少情况明显比其它农业区严重，并且在2010年后表现最为显著。

2.2 气温和降水量变化的空间格局分析

2.2.1 年平均气温平均态和变化趋势分布

由1960-2013年全区各站点年平均气温的空间格局（图5a）可知，整个研究区年平均气温呈现出南部、东北部高而西北部低的空间格局，南部低纬度的南亚热带、北热带地区及东北部低海拔的四川盆地年平均气温最高，西北部青藏高原东缘川西高原海拔高，气温最低。其中，青藏农业区为高原气候区，分区内主要包括川西高原横断山脉一带，其海拔最高气温最低，气候变暖趋势最显著，该分区内所有站点的变暖趋势均达到显著性水平（图5b）；西南农业区为中亚热带地区，气温较高，东北部四川盆地海拔最低，是区内气温最高的区域，但四川盆地内有6个相邻站点的气温变化趋势均不显著；华南农业区为亚热带和热带气候，纬度最低气温最高，区内（共11个）9个站点的变暖趋势达到显著性水平。

2.2.2 年降水总量平均态和变化趋势分布

由图6a可见，研究区年降水总量整体呈南部及东部高，西北部低的空间格局。其中，青藏农业区 为南亚季风的东部支流向青藏高原运动的水汽通道，属高原半湿润气候区，但与研究区其它两个分区相比，其降水量最低；西南农业区为中亚热带湿润气候区，降水量较高，该分区东部地区降水主要受东亚季风影响，降水量高，而西南部乌蒙山地区降水受静止锋影响，降水量低，该分区内四川盆地西北部边缘地区和云南、贵州、四川、重庆4省交界处的大娄山—五莲峰—乌蒙山一带的变化趋势较明显，其中6个站点的降水减少趋势达到显著性水平（图6b）；华南农业区为亚热带和热带湿润气候区，降水主要受南亚季风经中南半岛后的东部支流控制，降水量最高，但该分区内站点的年降水总量变化趋势均不显著。

2.3 气温和降水量变化的地带敏感性分析

2.3.1 年平均气温变化

利用研究区内92个站点的纬度、海拔高度与年平均气温进行相关分析，散点分布见图7。由图可见，年平均气温与纬度、海拔均显著相关，而其变化趋势则仅与海拔相关显著。图7a显示，年平均气温与纬度间呈极显著负相关关系，随着纬度的升高气温明显降低；在地理位置上表现为由南向北沿北热带—南亚热带—中亚热带逐渐降低，变化趋势为-0.969℃·°N-1（P<0.01）。但图7c显示，各站点年平均气温变化速率与纬度间的相关性不显著（P=0.645）。由图7b可见，年平均气温与海拔高度间呈极显著负相关关系，随着海拔升高气温明显降低，变化趋势为-0.429℃·100m-1（P<0.01）。图7d显示，各站点年平均气温变化速率随海拔升高迅速增加，两者间为显著相关关系，变化趋势为0.0004℃·a-1·100m-1（P<0.05）。

为进一步解析纬度、海拔两者对年平均气温的控制作用，采用标准化线性回归系数对比两者的相对贡献的大小，结果见表1。由表可知，研究区年平均气温与纬度、海拔均呈负相关关系，海拔与纬度的标准化线性回归系数之比为2.139，即海拔因素对年平均气温的影响是纬度因素的2.139倍；研究区气温变化速率与纬度呈负相关关系，与海拔则呈正相关，海拔与纬度的标准化线性回归系数之比为2.754，即海拔因素对年平均气温变化趋势的影响是纬度因素的2.754倍。

2.3.2 年降水总量变化

图8为研究区内92个站点的纬度、海拔高度与年降水总量的散点分布图。由图可知，年降水总量与纬度、海拔均显著负相关，而其变化趋势则仅与海拔显著正相关。图8a显示，研究区年降水总量也呈由南向北随纬度升高而逐渐减少的趋势，速率为-46.189mm·°N-1（P<0.01）；而年降水总量变化速率（图8c）随纬度的变化趋势不显著（P=0.074）。由图8b可知，研究区年降水总量随海拔升高迅速降低，速率为-16.702mm·100m-1（P<0.01）；年降水总量变化速率则随海拔升高而增加（图8d），增速为0.064mm·a-1· 100m-1（P<0.01）。

由表2可知，研究区年降水总量与纬度、海拔因素均呈负相关关系，海拔与纬度的标准化线性回归系数之比为1.503，即海拔因素对年降水总量的影响是纬度因素的1.503倍，海拔因素的影响高于纬度；年降水总量的变化速率与纬度、海拔因素均呈正相关关系，海拔与纬度的标准化线性回归系数之比为3.178，即海拔因素对年降水总量变化速率的影响是纬度因素的3.178倍，海拔因素的影响高于纬度。

表1 年平均气温与纬度(°)、海拔(100m)的线性回归系数

表2 年降水总量及其变化率与纬度(°)、海拔(100m)的线性回归系数

3 结论与讨论

（1）1960-2013年间，西南地区经历了显著的气候暖干化趋势，尤以21世纪初最明显。由此导致云贵高原干旱灾害频发，2009-2013年的持续干旱[26]，主要归因于南亚季风减弱，西南地区水汽输送随之减少，加上高纬度冷空气南下路径偏东，导致研究区上空冷暖气流交汇难以形成，降水量减少，干旱频发。对比来看，高海拔青藏农业区气候变暖趋势表现最为明显，且该地区气候变暖趋势明显早于其它地区；其次为华南农业区，其升温速率为0.022℃·a-1，与中国1951-2009年升温速率相近（0.023℃·a-1）[3]；西南农业区内四川盆地在1951-2009年气温存在明显的下降趋势[3]，本研究发现1960-2013年四川盆地气温变化不显著，两者的差异主要是由研究时段的不一致性所导致的。研究区年降水总量整体呈显著下降趋势，四川盆地西部和云南与贵州交界处表现最为明显。研究区年降水总量在20世纪80年代末-90年代中期和21世纪初出现两次阶段性减少趋势，其中在西南农业区表现最明显，与前人采用标准化降水指数的研究结果一 致[25]。

从空间上看，西南农业区气候暖干化趋势最显著，尤其是四川盆地西部和云南与贵州交界处两个地区。其中，位于寒温带半湿润区的四川盆地西部地区属干旱灾害高危险性区域，位于中亚热带湿润区的云南东北部与贵州交界处则属中-高危险性区，研究区内干旱灾害致灾危险性与气候带和地势空间分布基本一致[27]。该地区是全球连续分布面积最大的喀斯特地貌发育区，生态系统变异敏感度高[31]。特殊的地质条件决定了该地区农田生境条件的承载能力低，生产力低下，农田生态系统稳定性和抗干扰性差，受气候变化影响易发生恶性逆向演替，恶化速率快且恢复困难，极易造成土壤贫瘠化、石漠化，再加上喀斯特地层渗漏现象严重，季节性旱灾频发，导致农作物减产、植被退化，水土流失进一步加剧，形成恶性循环机制[32-34]。因此，该地区应从加强气象灾害监测、发展季节性灾害防控与减灾避灾技术体系、建立灾后恢复生产模式、增强减灾应急关键技术集成等方面入手[5]，促进农业减灾增产增效，保障西南地区粮食安全、生态环境安全和农村经济可持续发展。

（2）研究区年平均气温、年降水总量变化速率均与海拔因素呈显著正相关关系，海拔因素是西南地区气温、降水量变化的主控因子，高海拔农业区气候变化更为明显，是典型的气候变化敏感区。前人采用站点观测资料、遥感数据、再分析资料及模型模拟等不同研究方法均表明：青藏高原的气候变暖趋势先于并快于中国及亚洲其它区域，属典型的气候变化敏感区[13,19,35-38]。本研究中，M-K检验表明青藏农业区气候变暖开始最早，但在初期年际波动较大，这与前人研究结论一致[37]。川西高原青藏农业区位于青藏高原东缘地区，气候变暖速率最高；位于云贵高原南缘的华南农业区气候变暖趋势也非常显著。研究区年降水总量整体呈下降趋势，川西高原青藏农业区年降水总量虽呈增加趋势，但趋势不显著，该结论与前人在青藏高原的研究结果一致[20, 37]。

研究区年平均气温与纬度、海拔均呈显著负相关，符合气温的纬度、海拔递减率理论。但是垂直递减率为0.429℃·100m-1，即海拔每上升100m，气温降低0.429℃，远低于理论值，这主要归因于研究区海拔南高北低、西高东低，东北部低海拔地区位于中纬度地带，气温的海拔垂直地带性与纬度地带性相互作用导致递减值变低。年平均气温变化速率随海拔升高而增加的趋势更为显著，这主要归因于：研究区位于湿润气候区，空气湿度随海拔上升迅速减小，下垫面水汽凝结潜热作用释放热量减小，年平均气温上升速率高于低海拔地区[18, 38]。年降水总量也与纬度、海拔均呈显著的负相关关系，但判定系数（R2）低于年平均气温。理论上，随海拔升高，会出现最大降水高度，但研究区年降水总量随海拔升高呈显著下降趋势，这主要归因于研究区位于湿润气候区，空气湿度大，海拔稍为升高，就会普降暴雨，最大降水量通常在山麓，年降水总量随海拔升高而减小[39]。年降水总量变化速率随海拔升高而增加的趋势则主要归因于，高海拔地区受当前气候显著变暖的影响，蒸散作用增强，尤其是川西高原积雪、冰盖、冻土融化，局部空气湿度增加，年降水总量变化速率高于低海拔地区[37, 40]。

需要特别指出的是，高海拔地区植被具有更高的气候敏感性[40-42]。高海拔地区植被生态系统通过改变植物元素组成、物种结构及土壤微生物群落结构等特征以适应相对恶劣的生态环境[43-45]，由此导致对气候变化的响应更为敏感，高原农田生态系统可能更易受到气候波动的影响[46-49]。因此，深入研究高原及高海拔地区农田生态系统对气候变化的响应和适应是后续研究的重点。

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Characteristics of Temperature and Precipitation Change along Increasing Elevations in Different Agriculture Regions of Southwest China

TAO Jian1, DONG Jian-xin1, LIU Guang-liang1, ZHANG Ge-li2, ZHU Jun-tao3, SONG Wen-jing1, WANG Cheng-dong1, CHEN Ai-guo1, WANG Shu-sheng1

(1.Tobacco Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Qingdao 266101, China; 2.Department of Botany and Microbiology, Center for Spatial Analysis, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA; 3.Lhasa Station, Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)

The meteorological station records during 1960-2013 were used to investigate temporal and spatial characteristics of temperature and precipitation change in different agriculture regions (i.e. the Tibetan Plateau agriculture region, the southwest China agriculture region, the south China agriculture region) of southwest China, and compare relative contributions of elevation factor and latitude factor by standardized regression coefficient with the purpose of exploring change features of the characteristics along increasing elevations. The results showed that, first, southwest China experienced a significantly warming and drying trend during 1960-2013, especially after 2000. The climate warming showed a significant trend, especially in the Tibetan Plateau agricultural region and the south China agricultural region. Specifically, the climate warming in the Tibetan Plateau agricultural region occurred earlier than other regions. Second, the study area underwent a significant climate drying trend, especially in the border of Yunan and Guizhou provinces. Third, the effect of the elevation factor was quantified to be more significant than the latitude factor by the standardized regression coefficient. Change trends of temperature and precipitation increased along increasing elevations meaning the positive correlation function of the elevation factor in the climate change process, which reveals higher climate sensitivity in higher elevation areas of southwest China. Along increasing elevations, a higher climate warming trend was caused by a decreasing trend of surface latent heat, and thereby brought about an increasing wetting trend due to a stronger evapotranspiration under the warming trend. The elevation-dependent change trend of temperature and precipitation indicated an enhanced climate fluctuation in higher elevations.

Climate change; Elevation factor; Latitude factor; Effect analysis

10.3969/j.issn.1000-6362.2016.04.001

2015-12-10

国家自然科学基金青年科学基金项目（41501054；41201055）；中国博士后科学基金项目（2012M510532； 2013T60163）；中国农业科学院烟草研究所青年科学基金项目（2015A02）

陶健（1983-），助理研究员，博士，主要从事农田生态系统对气候变化的响应研究。E-mail：taojiancaas@163.com