河源地区气温变化特征及其与ENSO的关系

2018-07-16曾钦文罗瑞婷曾思亮殷美祥

中低纬山地气象 2018年3期

曾钦文，罗瑞婷，曾思亮，殷美祥

(1.广东省龙川县气象局，广东龙川　517300 ；2.广东省清远市气象局，广东清远　511515；3. 广东省气象公共服务中心，广东广州　510640)

1　引言

近年来,全球气候变暖不断加剧，IPCC第5次评估报告表明1880—2012 年全球地表均温约升高0.85℃,呈现持续上升的趋势。过去30 a，全球地表增暖幅度居1850年以来最高水平[1]。此外,大量数据与研究结果表明,最近100余年来中国平均气温变化与全球平均气温变化趋势最为相似[2-3]。而这种气候变化又呈现较显著的区域性差异[4]。当前,不少学者对不同地区的气温变化做了许多研究[5-9]。谭方颖等[10]对华北平原近几十年气候变化作了研究分析，杨明等[11]对西部地区的近50a 气候变化特征进行了相关分析，丁丽佳等[12]对广东地区平均气温的时空变化进行了研究，这些研究结果均表明气候变化导致不同地区的热量资源显著增加，而其增加又存在明显地域性差异。河源地处广东东北部、东江中上游，属于亚热带季风性气候，旱涝灾害频发[13-15]，本文将利用1960—2016 年河源地区气温等气象观测资料与对应年份的ENSO事件资料，分析河源地区近57 a来的气温变化特征，以及ENSO事件对河源地区气温的影响，旨在为河源地区气候预测和防灾减灾提供科学依据。

2　研究资料和方法

本研究所用的资料主要有河源地区的东源、紫金、龙川、和平、连平5个国家气象站1960年1月—2017年2月的逐月气温数据以及NOAA(美国海洋和气象管理局)海温数据，其中河源地区区域月、年的气温采用算术平均的方法，即计算河源地区5个气象站逐月、年平均气温取算术平均值来代表区域月、年平均气温[16]，本文所有涉及的气温均为区域气温。四季划分则按照春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12月—次年2月)划分。

本研究还将利用线性倾向、滑动平均、Mann-Kendall突变检验等统计方法，同时，结合小波分析方法，分析河源地区1960—2016年气温变化特征，尝试探讨河源地区气温与ENSO事件之间的相关关系。

3　气温变化特征分析

3.1　气温的空间特征

由表1 可知，河源地区5个气象站近57a年平均气温为20.8 ℃。其中，中南部的东源、紫金的年均温相对较高，分别为21.8 ℃、21.0 ℃，而龙川站点位于河源的中部地区，年平均气温跟紫金则持平，为21.0 ℃；北部地区的和平、连平的年均温相对较低，分别为19.9 ℃、20.3 ℃；而年平均最低气温也出现在北部的和平站，为19.0 ℃，年平均最高气温则出现在河源中部地区的东源站，为22.8 ℃。

表1　1960—2016 年河源地区5站气温要素基本统计特征量(单位：℃)Tab.1　The basic statistical characteristics of temperature factors at 5 stations in Heyuan area in 1960—2016 years (unit:℃)

3.2　年、季气温变化特征

根据四季气温变化趋势可知(图1)，近57 a河源地区的四季气温均呈递增趋势，其中，春季气温随时间序列以0.083 ℃/10 a的速率递增(图1a)，其相关系数为0.178，不能通过相关性0.05的显著检验；夏(图1b)、秋(图1c)、冬(图1d)季气温气候倾向率分别为0.143 ℃/10 a、0.248 ℃/10 a、0.274 ℃/10 a，相关系数分别为0.584、0.596、0.396，均通过了相关性0.01的显著性检验，表明河源地区夏、秋、冬季气温上升趋势显著。5 a滑动平均表明，近57 a河源地区四季气温变化均呈波动性增—减相间的态势，且有明显的阶段性上升特点。

从年平均气温趋势分析(图1e)可知，近57 a年河源地区年平均气温随时间序列以0.172 ℃/10 a速率递增，其相关系数为0.640，通过了相关性为0.01的显著性检验，表明河源地区年平均气温上升趋势明显。5 a滑动平均表明，河源地区年平均气温大致分为3个变化阶段：其中20世纪60—70年代初气温大致呈略降趋势、70年代中期—21世纪初则呈现整体大幅度上升的特点、21世纪初—2012年又呈下降趋势，2012年至今则呈现上升趋势。

3.3　年、季气温突变分析

河源地区年、四季平均气温——K突变检验(图2)可知，近57 a河源地区气温在20 世纪80 年代中后期—90 年末期发生1次较为明显的由冷到暖的突变，这与全国乃至全球范围气候变暖的大背景相一致[17]。其中，春季(图2a)UF曲线在1997年之前总体呈下降升趋势，1997年之后成上升趋势，且UF和UB曲线出现多个突变点，经过滑动t检验表明，1998年为真正突变点，但UF曲线没有超过α=0.05显著性水平检验，说明升高趋势不明显；夏季(图2b)UF曲线总体呈上升趋势，UF和UB曲线在1987年相交，UF曲线在1988年超过α=0.05显著性水平，表明夏季气温在1987年开始突变，1988年后气温升高幅度增大；秋季(图2c)UF曲线则1980年前呈下降趋势，之后总体呈上升趋势，且UF和UB曲线在1996年相交，UF曲线在1999年超过α=0.05显著性水平，表明秋季气温在1996年开始突变，1999年后升高幅度增大；冬季(图2d)UF曲线总体呈上升趋势，UF和UB曲线在1987年相交，UF曲线在1999年超过α=0.05显著性水平，表明冬季气温在1987年开始突变，1999年后气温升高幅度增大；年平均气温(图2e)UF曲线总体呈上升趋势，UF和UB曲线在1991年相交，UF曲线在1997年超过α=0.05显著性水平，年平均气温在1991年开始突变，1997年后气温升高幅度增大。

图1　1960—2016 年河源地区季、年平均气温变化特征Fig.1　The characteristics of the seasonal and annual mean temperature changes in Heyuan area in 1960—2016 years

图2　1960—2016年河源地区年、季气温的M-K突变检验Fig.2　Mann-Kendall mutation test of annual and seasonal temperature in Heyuan area in 1960—2016 years

3.4　年气温小波分析

根据河源地区1960—2016年的年平均气温做Morlet 小波变换，得到的小波系数实部等值线分布图(图3a)，由图可知，近57 a河源地区年平均气温变化过程中存在着5～6、14～15以及24 a的周期变化规律，其中5～6 a的振荡变化具有全域性的变化特征，根据对应的小波方差(图3b)可知，5～6 a为气温变化的第1主周期、14～15 a为第2主周期、24 a为第3主周期。

图3　1960—2016年河源地区年平均气温Morlet小波分析(a)、小波方差(b)Fig.3　Morlet wavelet analysis(A)and wavelet variance(B) of annual average temperature in Heyuan area in 1960—2016 years

4　气温与ENSO事件相关分析

4.1　ENSO事件的判定与强度划分

本研究还将结合李晓燕等[19]对ENSO事件的指标划分，把 ENSO 事件强度划分为不同等级，其中将El Nio事件年强弱程度划分为：极强、强(3)、中等(2)、弱、极弱(1)；La Nia事件年划分为：极强、强(-3)、中等(-2)、弱、极弱(-1)；非ENSO事件年则划分为正常年(0)。

4.2　气温与ENSO事件的相关性

通过对河源地区气温与ENSO事件强度变化对比(图4)可知，在气温偏低的20世纪60—80年代末期之间发生的El Nio事件年，虽大部分年平均温在平均值以下，但仍比正常年分略有偏高；在气温偏高的90年代初至今发生的El Nio事件年中，大部分仍比正常年份偏高为主。尤其是对1998年、2002年、2009年和2015—2016年气温的增加非常显著，在这5个El Nio事件年，年平均气温距平均达到较高值，其中历史极值则出现在1997年(El Nio年)后的1998年。而La Nia事件年，河源地区的气温明显偏低，并且降温趋势明显，尤以1976年和1984年气温的降低明显，距平值达到了历史较低值，且历史极值则出现在1975年(La Nia年)后的1976年。因此说明，ENSO事件对河源地区的温度影响最明显是在次年。

图4　1960—2016年河源地区年平均气温变化与ENSO事件强度对比分析Fig.4　Comparison and analysis of annual average temperature change and ENSO event intensity in Heyuan area in 1960—2016 years

4.3　ENSO事件对气温的滞后性

根据4.1结论可知ENSO事件对气温的影响存在滞后性，为了进一步检验气温异常和ENSO事件的最大相关不同步，而是滞后一段时间才与ENSO 事件达到最大相关,本文分El Nio 和La Nia两类海温异常事件与之对应的同期海温距平以及滞后1～6 个月的月平均气温资料，利用SPSS19数据分析软件进行相关性分析(表2)，研究ENSO事件对河源地区气温的滞后性影响。

表2　ENSO事件与河源地区同期及滞后1～6 个月气温相关分析Tab.2　Correlation analysis of ENSO events with air temperature and 6-month temperature lag in Heyuan area

注：*表示相关系数通过95%置信水平检验，**表示相关系数通过99%的置信水平检验。

Note： * indicates that the correlation coefficient passes the 95% confidence level test, ** indicates that the correlation coefficient passes the 99% confidence level test.