黄土高原气候变化特征及原因分析

刘荔昀 ，鲁瑞洁 ，丁之勇 ，王磊鑫 ，刘小槺

1.北京师范大学 地理科学学部 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 100875

2.北京师范大学 地理科学学部 防沙治沙教育部工程研究中心，北京 100875

3.北京市第一六一中学，北京 100053

4.陕西师范大学 地理科学与旅游学院，西安 710119

气候变暖是全球关注的重要问题，与人类的生产生活特别是农业的产量、资源的合理配置密切相关。IPCC报告指出，1880 — 2012年全球平均温度已上升0.85℃，20世纪可能是近千年来最暖的百年（赵宗慈等，2005；IPCC，2013）。根据《第三次气候变化国家评估报告》，1909 — 2011年中国陆地区域平均增温0.9 — 1.5℃，气候变暖会影响自然生态系统，加剧极端天气气候事件，造成农业产量不稳定、农业生产条件改变甚至疾病的传播范围扩散，严重影响人类生活（丁一汇，2003）。

在全球变暖背景下，近100 a来中国年平均地表气温明显增加，升温幅度比同期全球平均值略高。近100 a和近50 a的降水量变化趋势不明显，但1956年以来出现了微弱的增加趋势（丁一汇等，2006）。由于中国幅员辽阔，区域的气候背景、气候驱动力等因素的差异，不同区域的气候变化在近几十年存在差异（翟盘茂和潘晓华，2003）：西北地区总体暖湿化明显，特别是在20世纪80年代以后，趋势明显（施雅风等，2002；施雅风等，2003），降水在20世纪80年代以后总体是增加的，但局部如南疆、河西走廊西部和中部以及青海省的部分地区呈现出不同程度的下降（Shi et al，2007）。20世纪80年代青藏高原变暖趋势明显，最高气温在20世纪70年代最低，且最低气温的升温快于最高气温（牛涛等，2005；吕少宁等，2010）；而华北平原地区则表现出明显干旱化（谭方颖等，2010；阿多等，2016）。相较于中国北方，南方的升温趋势较弱，但降水的历年变化更大（Qian and Qin，2006），春季降水量年代际波动较大，秋季降水量随年代明显减少、夏冬增多（隋月等，2012）。四川盆地的东北部和西南部气温存在明显的下降趋势（马振锋等，2006）；澜沧江下游的增温和降水的减少比河流上游更严重（He and Zhang，2006）。值得指出的是，同样位于中国北部的华北平原趋向于干旱化，而西北地区则趋向于暖湿化，差异较大，那么位于西北地区和华北平原之间的黄土高原又会产生怎样的变化？

黄土高原作为连接西北地区和华北平原两者的过渡地带，自1961 — 2010年来温度上升了近2℃（Wang et al，2012），变化幅度超过中国平均的变暖幅度，表明该地区对气候变化响应极为敏感。近几十年的研究表明该区域气温呈快速上升（李振朝等，2008；Sun et al，2015；Miao et al，2016）。降水方面，对年降水量、汛期降水等采用了不同时间尺度占年降水量的统计方法，得出近几十年呈下降趋势，特别是20世纪90年代以来秋冬季节降水下降明显（李振朝等，2008；卢爱刚，2009；王麒翔等，2011；赵一飞等，2015），但也有研究表明降水的年际变化不显著（任婧宇，2018）。综上，已开展的研究相对于气温的其他指标（如：最高气温、最低气温等）偏少。另外，前人在黄土高原气候变化的机理方面探究较少。如：由于地形、植被覆盖度等因素对于气温的影响；大气环流指数（Nino3.4海温指数、北极涛动指数、太平洋年代际震荡指数、北大西洋涛动指数和北大西洋年代际涛动指数）对气温和降水也具有重要的影响，这些局部区域—半球甚至全球尺度的环流因子，可广泛地影响不同区域的气候异常。此外，由于黄土高原地区特殊的地理位置条件，对主导该区域气候变化的主要环流因子依然存在巨大的争议；在年际尺度上，黄土高原降水受西风环流影响（龚道溢和王绍武，2001）；年代尺度上，由于黄土高原中部秋季干湿变化与孟加拉湾 — 南海和Nino3区SST存在年际尺度上的相关（李强等，2012），也有研究表明降水异常与西太平洋副热带高压的夏季（JJA）东西位置联系紧密（王毅荣，2008），或是大气环流因子共同影响东亚冬季风和夏季风作用于降水（王德丽等，2011）；此外，青藏高原感热对黄土高原部分地区春季降水也有影响（叶燕华等，2005）。

因此，本文利用该区域内111个气象站的平均气温、平均最低气温、平均最高气温以及年降水量数据，运用Mann-Kendall和最小二乘法趋势检验方法对研究区内气候的时间变化、运用克里金（Kriging）方法对气候的空间变化趋势进行分析，并计算区域内气候的周期变化、突变变化，同时采用交叉小波交换（XWT）和小波相干谱（WTC）探讨黄土高原气候变化和环流因子之间的相关关系。对于初步探究黄土高原气候变化可能的影响机制、气候突变带来的灾害，提供更好的结论和防控思路。

1 研究区概况和研究方法

1.1 研究区概况

黄土高原（100°52′ — 114°33′ E，33°41′ — 41°16′ N）位于中国中部偏北，是中国四大高原之一，东起太行山，西至日月山，南界秦岭，北抵鄂尔多斯高原，总面积约64万km2（李锐等，2008；谢宝妮，2016）；区域内千沟万壑，支离破碎，发育黄土塬、黄土墚、黄土峁等地貌类型（刘东生和张宗祜，1962）。黄土是一种风成沉积，主要粒径为0.01 — 0.05 mm的粉砂级颗粒组成（刘东生，2002），黄土中孔隙度较大且易发生湿陷（岳应利，2000）。在气候上，由东南向西北为温带湿润季风气候向温带大陆干旱气候过渡，对应的植被类型由暖温带阔叶落叶林向典型草原和荒漠草原，其年平均气温2.2 — 13℃（周晓红和赵景波，2005），多年降水量330 — 570 mm，汛期降水量占全年的55% — 74%。该地区降水变率大、黄土结构疏松，这导致黄土高原水土流失较为严重（刘东生等，1978）。

1.2 数据来源

本文使用数据来自国家气象科学数据中心（http://data.cma.cn/），包括黄土高原地区的126个气象站点1961 — 2018年逐日平均气温、平均最高气温、平均最低气温和降水数据，站点位置见图1b。数据的处理首先剔除了缺测时段较多的站点，缺测少于1个月的数据选用邻近站点进行插补，共选取了111个数据质量较好的站点；然后采用RHtest V4程序包对所有数据进行质量控制，确保所有站点数据均符合时间一致性和均一性；最后采用ClimPACT2程序包在R语言中进行气温和降水的计算，得到逐月的平均气温、平均最高气温、平均最低气温和降水量。

图1 影响黄土高原的环流因素（a）及气象站分布（b）Fig. 1 Distribution of meteorological stations in the Loess Plateau (b) and the related circulation factors (b)

1.3 研究方法

本文采用Mann-Kendall趋势检验方法探究气候的时间变化趋势特征，该方法是非参数检验方法，对数据的分布模式没有特殊的要求，常用于对降水、径流、气温等时间序列进行趋势显著性检验。在给定的水平α下，若|Z|≥Zα/2，则序列变化趋势明显，|Z|≤Zα/2，则序列变化趋势不明显。显著性水平0.1、0.05、0.01对应的统计量Z分别为1.64、1.96、2.58（丁之勇等，2018）。Sen’s斜率估计是对Mann-Kendall趋势检验的补充，对于时间序列Xi=（X1,X2,X3, …,Xn）计算斜率估计趋势度（Attaur-Rahman and Dawood，2017）。使用克里金方法（Kriging）探究气温降水的空间变化趋势特征，这种方法不仅考虑单个点的情况，也考虑了相邻样本点之间的空间关系（孟庆香等，2010）。使用经过调整的Mann-Kendall趋势检验方法以计算气候的突变性（符淙斌和王强，1992）。

小波分析方法是在傅里叶变换的基础上把一个信号在时间和频率域上同时展开，可看到各个频率随时间的变化，并反映不同的频率之间的关系（Torrence and Compo，1998）；交叉小波对两个时间序列的相关性进行有效分析，并能反映两个时间序列在时频域的变化特征（葛杰，2019）。相干小波方法可以衡量两个时间序列在时频空间上的局部相关程度（Grinsted et al，2004）。

2 结果与分析

2.1 气温的时空变化分析

1961 — 2018年黄土高原年平均气温为7.64 —10.24℃，多年平均值为8.97℃；年平均最低气温为1.48 — 4.00℃，多年平均为2.69℃；年平均最高气温为13.93 — 16.69℃，多年平均为15.25℃。在空间分布上，平均气温与年平均最高气温、年平均最低气温呈现出南高北低的趋势，基本沿纬线分布，异常在西南部存在明显低于周围的区域，推测可能由于该区域海拔较高，因此气温较低（图2，表1）。

1961 — 2018年黄土高原年平均气温与年平均最高气温、年平均最低气温的变化趋势总体一致（图3，表1），倾向率均通过了0.01的显著性检验。气温整体呈现出上升的趋势，年均温的上升速率为0.35℃ · (10a)-1，这与李志和赵西宁（2013）在该地区计算的1961 — 2009年平均增温速度为0.33℃ · (10a)-1较为一致；但其变化速率明显高于过去几十年来中国平均气温的上升速率（0.20 — 0.25℃ · (10a)-1）（Cao et al，2016），也略高于西北地区的年均气温上升速率（0.31℃ · (10a)-1）（Wang et al，2017），这表明黄土高原地区对全球气温的上升具有较强的敏感性。各个季节中冬季的平均气温上升速度达到0.43℃ · (10a)-1，其次是春季的增温速度达到0.37℃ · (10a)-1，秋季、春季分部达到0.3℃ · (10a)-1和0.27℃ · (10a)-1。

图3 黄土高原年平均气温、年均最低气温、年均最高气温年际变化趋势Fig. 3 Annual variation and linear tendency of temperature in the Loess Plateau

表1 黄土高原不同时段的气候平均状况和倾向率Tab. 1 Different periods (seasonal, annual) average condition and tendency rate

在平均气温、平均最高气温和平均最低气温中，上升速度最快的是年均最低气温，达到了0.40℃ · (10a)-1（P＜0.01）；冬季平均最低气温上升速率为0.49℃ · (10a)-1（P＜0.01），为各季节中最高，气温的变化存在明显的不对称性，这与其他学者在中国其他区域开展的气温不对称性研究基本一致（马晓波，1999；林纾和吴红，2004）；无论是年际还是各个季节，平均最高气温上升速度均比平均气温和平均最低气温慢，冬季在各个气温指标中的上升贡献最大。三个气温指标在夏季的上升速度不一但均为正值，这与全球变暖给人类带来的夏季更热的体感一致。

在空间变化方面（图2），升温速度西北快东南慢，西北的部分地区年平均最低气温的上升速度甚至达到了0.55 — 0.60℃ · (10a)-1（P＜0.01），在中部地区年平均最高气温的升温速度也与升温快速的西北相当，均超过了0.35℃ · (10a)-1（P＜0.01）。

图2 黄土高原平均气温、年均最低气温、年均最高气温以及倾向率的空间变化Fig. 2 Spatial variation of average temperature and tendency rate in the Loess Plateau

2.2 降水的时空变化分析

黄土高原近60 a年降水量为299.84 — 602.91 mm，平均为419.87 mm。空间分布（图4b）为南多北少，东多西少，自东南向西北递减，年降水量等值线呈东北 — 西南走向，400 mm等降水线大致沿临夏 — 会宁 — 环县 — 横山 — 榆林 — 河曲一线，南部地区年降水量介于400 — 800 mm，属于半湿润地区。

高原多年年降水量总体变化不大（图4a，经过Mann-Kendall趋势计算，倾向率为0.18 mm · a-1，未达到0.01的置信区间，因此为不显著的变化）。位于黄土高原南部的地区降水量变化率为负值（图4c）即呈现出减少趋势，而河曲 — 榆林 — 盐池一线以北以及最西部临夏、靖远以西的地区降水量呈现出增加趋势，变化率为2 — 8 mm · (10a)-1，这一结果与前人的研究较为一致（赵一飞等，2015；Sun et al，2015）。

图4 黄土高原年降水时（a）空（b、c）变化Fig. 4 Spatial (a) and temporal (b, c) variation of annual precipitation in the Loess Plateau

2.3 气候的突变与周期

年平均气温的变化在1995年存在突变年份（图5），并通过了0.05的显著水平检验，突变前的气温倾向率略高于突变后的倾向率，这说明1995年后平均气温的变暖速率变缓；而年均最高气温虽也在1995年存在突变，但经计算1995年之前气温的上升速率为0.09℃ · (10a)-1，1995年后上升速率为0.20℃ · (10a)-1，表明1995年后年均最高气温成倍增长。年均最低气温在1994年存在突变，由0.22℃ · (10a)-1（P＜0.01）变为0.35℃ · (10a)-1（P＜0.01），且一直保持着较高的增长率。年降水量不存在突变，降水量逐年变化不显著。

用5个半理论模型和2个经验模型对茎瘤芥脱水曲线进行拟合（见表2）[2]。拟合的确定系数（R2）是选择最佳模型的关键参数之一[10]，它可以用公式（4） 来计算[11]。

图5 黄土高原年降水气温突变检验Fig. 5 Abrupt change test of annual precipitation and temperature in the Loess Plateau

在气温和降水的周期方面（图6），年均气温、年均最高气温、年均最低气温均存在着较为一致的周期变化。其中2 — 4 a、6 — 8 a、12 — 16 a通过了95%红噪声检验，24 — 32 a的周期在20世纪60 — 70年代和21世纪之后较为明显。年降水量存在2 — 3 a、4 — 6 a、8 a、12 a、16 a、32 a周期，其中2 — 3 a和4 — 6 a通过了95%红噪声检验，为年降水量周期变化的主周期。

图6 黄土高原年降水气温小波周期分析Fig. 6 Wavelet period analysis of annual precipitation and temperature in the Loess Plateau

对黄土高原1961 — 2018年的年平均气温、年降水量和太平洋海温指数（Nino3.4）、北大西洋年代际涛动（AMO）、北大西洋涛动指数（NAO）、北极涛动（AO）在时频域中进行交叉小波发现，年平均气温与AMO、NAO以及年降水量与AO、Nino3.4 之间存在共振周期（图7）。年平均气温与AMO存在3个共振周期：其中1983 — 2000年存在1.5 — 2 a周期为主周期，年平均气温与NAO存在2个共振周期：1965 — 1969存在2 a的周期，1987 — 1998年存在准4 a的周期且两者之间为正相关。年降水量与AO在1965 — 1969年存在2 — 4 a共振周期且为正相关关系，在2001 — 2007年存在准4 a周期；年降水量与Nino3.4指数在1965 — 1971年存在2 — 3 a共振周期；在1981 — 1991年存在2 — 5 a共振周期，Nino3.4和降水存在显著负相关。这说明黄土高原的气候变化可能受到以上环流因子的影响。

图7 黄土高原气候和环流因子的交叉小波能量谱 Fig. 7 The XWT between characteristics of climatic and circulation factors in Loess Plateau

3 讨论

3.1 地理因子对黄土高原气候变化的影响

黄土高原平均气温、平均最低气温、平均最高气温表现出较大幅度的变暖，平均气温的上升速率为0.35℃ · (10a)-1，明显快于全国的速率（约0.2℃ · (10a)-1（左洪超等，2004；任国玉等，2005）。在近60 a中，黄土高原变暖的持续性以及速率较快出现在西北部，可能与植被覆盖的影响有关：NDVI与气温的相关性虽然不如降水明显，但植被的生长即受到温度的影响也构成下垫面反作用于气候。20世纪80年代 — 21世纪初以来，贺兰山山前部分地区NDVI轻度减少（信忠保和许炯心，2007；王强，2012），1998 — 2012年甘肃、宁夏NDVI均值先增加后减少、波动加大（周梦甜等，2015），黄土高原20世纪90年代中后期波动明显且呈下降趋势（孙杰，2007）以及人类活动导致的植被绿度年际波动程度较大（武永峰等，2008）等因素，可能是影响该区域气温持续升高的原因。

纬度和降水之间存在显著的负相关（r= - 0.69，P＜0.01），和年降水量变率呈显著正相关（r= 0.39，P＜0.01）（图8），即纬度越高的地方降水越少、降水变率越大，这符合中国季风降水由东南向西北递减且西北地区降水变率大的规律。纬度和年均气温之间为显著负相关（r= - 0.42，P＜0.01）、与年均气温变化率为显著正相关（r= 0.41，P＜0.01），这说明纬度越高气温越低，气温的变化率越大。经度和年降水量倾向率之间存在显著负相关（P＜0.01），表明东部地区年降水量变化率较大。海拔与气温和降水之间的相关性均未通过95%置信区间，因此海拔与气候之间不存在线性相关。

图8 黄土高原气候和地理因子（经度、纬度）的相关性Fig. 8 The correlation between the Loess Plateau climate and geographical factors (longitude and latitude)

3.2 环流指数对黄土高原气候变化的影响

近60 a以来黄土高原的气温存在着明显的上升、周期变化和突变特征，而降水的增加并不明显但存在周期变化。全球海温异常和大气环流常常是影响中国气候异常的重要原因（管晓丹等，2019；邹曙光等，2019）。相关性分析表明（表2），气温和降水与这些大气环流因子的线性关系不显著，只有气温指标和AMO之间普遍存在显著相关，与年平均气温的相关性最高（r= 0.73，P＜0.01）；对黄土高原1961 — 2018年的年平均气温、年降水量和Nino3.4、AMO、NAO、AO在时频域中进行相干小波分析，线性相关与小波分析的共同特征进行如下讨论（图9）。

图9 黄土高原气候和环流因子的相干小波能量谱Fig. 9 The WTC between characteristics of climatic and circulation factors in Loess Plateau

表2 大气环流指数与黄土高原气温和降水变化相关性Tab. 2 The correlation between different atmospheric circulation and temperature, precipitation in the Loess Plateau

北大西洋年代际振荡（AMO）是发生在北大西洋区域空间上具有海盆尺度、时间上具有多十年尺度的海表温度准周期性暖冷异常变化（李双林等，2009）。经计算，AMO与黄土高原气温呈显著正相关，与年平均气温的相关性达0.73（P＜0.01）（表2）。研究表明：AMO对东亚季风气候的年代际变化有显著的调制作用，AMO暖位相时会增强东亚夏季风，减弱冬季风，这时气温较高；冷位相则相反（丁一汇等，2014）；AMO可能是北半球过去2 ka年平均气温变化的主要驱动因子（史锋等，2015），以及相关研究证明AMO影响内蒙古地区的年平均最低气温（孙柏林等，2019）、祁连山的极端气温冷指数（吕越敏等，2019）等。经过小波相干发现1965 — 1970年存在1 — 4 a的共振周期，在能量谱中即低能区在1981 — 2003年也存在8 — 10 a的共振周期（图9a）。

北大西洋涛动（NAO）指亚速尔高压和冰岛低压之间气压的反向变化关系（龚道溢等，2001）。北大西洋涛动异常偏高时期，东亚冬季风弱，亚洲大陆北部气温偏高（武炳义和黄荣辉，1999；王晓娟和方之芳，2004）。经计算，年平均气温与NAO虽不存在线性关系，低能区在1971 — 1989年存在8 — 12 a的共振周期，平均位相角垂直向下90°说明气温变化滞后NAO。综上，年平均气温和NAO之间在1987 — 1998年存在正相关，在1987年之前和21世纪之后存在共同的周期和时间上的滞后性（图9b、图9b），这说明NAO对黄土高原某些时间段的气温存在影响。

北极涛动（AO）是北半球中纬度地区与北极高纬度地区气压差值的变化；大量研究表明，北极涛动的强弱变化显著影响北半球气候（Thompson and Wallace，2001；胡淼等，2012），黄土高原1973 — 1985年存在8 — 12 a周期且降水变化提前于AO（图9c）。有研究表明，AO正位相时，中国大部分地区降水偏多，大约在100°E以东30° — 40°N的区域呈最显著正相关，而气温与AO的相关性则并未通过95%置信区间（龚道溢和王绍武，2003）。推测之所以黄土高原年均气温和AO不存在相关性，可能是由于当AO正位相达到极端正位相异常值时，极区低温不仅维持且范围扩大、程度增强，但欧亚大陆的高温区在中亚地区发生明显断裂，明显低温区向东扩展到中国除内蒙古、华北与东北外的大部分区域，从而影响了黄土高原南部（沈柏竹等，2015）。

ENSO（El Niño-Southern Oscillation）事件是一种全球尺度的海气耦合的结果（马淑苗和赵景波，2012），通过Nino3.4区的海温距平值来判断。经计算，Nino3.4指数与黄土高原夏季降水量呈线性负相关（r= -0.31，P＜0.05）、年降水量呈线性负相关（r= -0.34，P＜0.05），与年平均最高气温呈显著正相关（r= 0.35，P＜0.01），这一结果与在山西（祁子云和赵景波，2012）、鄂尔多斯北部（王兴敏和赵景波，2013）、甘肃（张冲等，2011）开展的相关研究较为一致。大量相关研究表明：厄尔尼诺年，降水减少，其中黄河中游地区冬季和秋季降水有明显减少的趋势（龚道溢和王绍武，1999），超强厄尔尼诺事件发展期黄土高原中部及西北部夏季降水为负距平 （袁帅等，2019），在全球变暖背景下，降水的减少会导致干旱频率的增加。在中国西北的陕西中南部和甘肃东南部PDSI与Nino3.4指数之间的负相关关系在2 — 6 a的尺度上是一致的（Liu et al，2016）。但负相关系数不高的可能为：由于厄尔尼诺事件后形成一个显著的反常反气旋从热带西北太平洋延伸到青藏高原的东翼，把热带地区的水汽输送到中国中部，这些水汽遇到秦岭的阻隔在黄土高原南部形成降水，在甘肃酒泉的相关研究也证明了冬季厄尔尼诺事件强度越强，更有利于当年夏季降水（Hu et al，2017；段圣泽等，2018）。通过相干小波分析也发现，低能区在1973 — 1979年也存在显著负相关，1997年之后存在12 a的共振周期，而两者为显著的正相关，这可能是负相关系数不高造成影响的原因（图9d）。

4 结论

（1）黄土高原1961 — 2018年气温明显上升，年均温的上升速率为0.35℃ · (10a)-1，气温中上升速度最快的为年均最低气温，达0.40℃ · (10a)-1，冬季在平均气温、平均最低气温、平均最高气温均为全年中上升速率最快的季节，夏季气温上升速度较缓，整体呈现出“冬暖夏热”的特征，降水的变化并不显著。

（2）年均温的变化在1995年存在突变，2001年后平均气温的变暖速率变缓；年均最高气温和年均最低气温分别在1995年和1994年存在突变，年均最高气温在1995年后的成倍增长平均最高气温一直保持着较高速度的增长率。

（3）黄土高原年降水量变化的主周期2 — 3 a和4 — 6 a，平均气温变化的周期主要为2 — 4 a、6 — 8 a、12 — 16 a。平均气温变化主要受AMO影响，NAO对黄土高原气候影响较小；年降水量主要受Nino3.4和AO影响，与Nino3.4呈负相关、与AO呈正相关。

致谢：感谢北京师范大学杨静教授、毛睿副教授、宗奇在数据处理方面的帮助；感谢陕西师范大学李霄云副教授在英文润色方面给予的倾力帮助，感谢编辑部老师和审稿老师对本文提出细致宝贵的意见。