1961－2014年中国干湿气候时空变化特征及成因分析

利用全国701个气象站点1961-2014年逐日地面观测资料,基于降水量和参考作物蒸散量(ET0)计算的湿润指数研究了近54a中国干湿气候时空变化特征,并利用敏感性和贡献率法分析了气候变化背景下主要气象因子对ET0的影响,对干湿气候变化的成因进行了探讨.结果表明:全国气候在3个时间段(时段1:1961-1980;时段2:1981-2000;时段3:2001-2014)中经历了变湿到变干的过程;不同地区干湿状况变化差异很大,干旱趋势主要发生在中国的半干旱半湿润气候区;1961-2014年降水量变化趋势不显著,ET0呈显著下降的趋势,61.6%的站点出现"蒸发悖论"现象.南方大部分地区和新疆的西北部由于降水量增加和ET0减少,气候变湿;西北和西南大部分地区由于年降水量减少和ET0增加,气候呈显著变干的趋势.ET0对相对湿度的变化最敏感,风速的负贡献率是引起ET0变化的主导因子.研究时段内风速和日照时数的减少对ET0的负效应超过温度上升对ET0的增大作用,导致全国ET0总体呈下降趋势.     

西南区域单季稻生长季干湿演变及影响因素分析

结合作物生产开展区域干湿演变及其影响因素研究,对农业可持续发展和粮食安全具有重要的科学意义。本文基于西南水稻种植区316个气象站点1961—2015年的观测资料,利用降水量与参考作物蒸散量(ET_0)的比值计算湿润指数,分析近55年西南区域单季稻生长季干湿演变特征;探讨ET_0对主要气候要素的敏感性及主要气候要素对ET_0的贡献率,对西南区域单季稻生长季干湿演变的影响因素展开研究。结果表明:西南区域单季稻生长季的半湿润区主要分布在四川攀西地区南部、云南中部和东北部,其余地区属湿润区。与1961—1990年相比,1991—2015年研究区域内的半湿润区面积增加、湿润区面积减小。近55年来,单季稻生长季内西南区域有40.8%的站点气候变湿,其余地区气候变干。四川盆地东北部、云南东北部由于降水量的增加和ET_0的减少,气候变湿;四川攀西地区由于降水量增加对湿润指数的正效应大于ET_0增加对湿润指数的负效应,气候变湿;重庆南部、贵州北部和西部由于降水量减少对湿润指数的负效应小于ET_0减少对湿润指数的正效应,气候变湿;云南大部由于降水量的减少和ET_0的增加,气候变干;西南其他区域由于降水量减少对湿润指数的负效应大于ET_0减少对湿润指数的正效应,气候变干。西南区域单季稻生长季ET_0随平均气温和相对湿度的增加而减小,而随日照时数和风速的增加而增加,日照时数和风速的显著下降是ET_0减小的主要原因。研究为气候变化背景下降低西南区域单季稻生长季可能的气候风险提供了科学依据。     

四川省潜在蒸散量变化及其气候影响因素分析

潜在蒸散(ET_0)是评价某一地区干旱程度的重要指标,在全球气候变暖趋势下,估计ET_0的变化对科学估算作物需水量,提高水分利用率具有重大意义。本文利用四川省1961-2014年151个气象站的气象资料,采用Penman-Monteith公式分3个区域(四川盆地、攀西地区和川西高原)计算ET_0,并对主要气象因子平均气温、相对湿度、日照时数、平均风速的相对变化率、敏感系数及其对ET_0贡献率的时空变化进行分析。结果表明:四川盆地和川西高原ET_0呈现微弱减少,而攀西地区则呈现一定的增加,其空间分布表现为:攀西地区和川西高原南部年ET_0为高值区,多在1000~1350mm,四川盆地的西南部年ET_0为低值区,多在651~900mm,从西南向东北呈现"高-低-高"趋势。各气象因子对ET_0的影响(对ET_0变化的贡献率)主要取决于敏感性和相对变化率两方面。3个区域ET_0对相对湿度的变化均表现最敏感,其敏感系数分别为-1.13、-1.40、-1.53。在主要气象因子中,在四川盆地和攀西地区,平均风速的多年相对变化率最大(-29.7%、-16.3%),川西高原则为平均温度(40.4%)。进一步分析得出,平均风速在四川盆地和川西高原对ET_0变化的贡献率最大,是主导影响因素,而在攀西地区则为相对湿度。     

未来气候情景下西藏地区的干湿状况变化趋势

旱灾是西藏地区重要的气象灾害之一,每年均有不同程度的发生,对农牧业生产的影响极大,气候变化背景下开展西藏地区干湿状况变化趋势的预测研究对于预防和减轻该区干旱所造成的损失具有重要意义。选取区域气候模式PRECIS输出的未来A2气候情景（2011-2050年）以及基准气候条件（1961-1990年）逐日资料,利用联合国粮农组织（FAO）推荐的Penman-Monteith方法计算了参考作物蒸散量,基于湿润指数,按照中国气候区划中的干湿指标把西藏分为干旱、半干旱、半湿润、湿润4个气候区,预估了西藏地区2011-2050年干湿状况时空变化趋势。结果表明：与基准气候条件相比,未来A2气候变化背景下,除零星地区外,2011-2050年西藏地区降水量、参考作物蒸散量均呈增加趋势,且参考作物蒸散量增加的幅度小于降水量增加的幅度,但地区间差异都很显著;未来40a西藏气候总体上呈暖湿化趋势,干旱、半干旱区的缩小趋势非常明显,且年平均气温上升的幅度远远大于湿润指数增加的幅度,环境水热要素相对提高,干旱化程度在逐步减小,较利于生态环境的改善;但是,不同气候区在不同时段干湿状况变化趋势不同。2021-2030年干旱、半干旱地区的缩小趋势以及湿润、半湿润的扩大趋势都很明显;2031-2040年、2041-2050年,干旱、湿润区的缩小趋势以及半干旱、半湿润的扩大趋势均很明显。     

内蒙古地区气候资源变化趋势分析

内蒙古地区有不同类型草地,也有典型的农牧交错带,对气候变化敏感,分析该地区气候干湿变化,对当地采取适应气候变化对策具有重要意义。利用内蒙古地区1961-2005年日平均温度、年平均温度、降水量、日照时数等主要气象要素资料,计算内蒙古地区湿润系数,综合分析气候变化背景下内蒙古地区气候资源变化情况。结果表明:近45a来,内蒙古地区年平均温度上升,T≥0℃积温均呈明显增加趋势;内蒙古东部及东北部大部分地区降水量有增加趋势,西部大部分地区降水量则呈减少趋势;荒漠、半荒漠、草甸草原景观面积呈增加趋势,典型草原、森林草原及森林类型区面积呈减少趋势。气候变化背景下,生长季延长给内蒙古东部湿润区的农林业生产带来机遇,但大部分地区荒漠化趋势加剧,草原生态系统脆弱性加剧,给农牧业生产与生活带来新的风险。     

阿勒泰地区不同时间尺度参考作物蒸散量的时空变化及影响

基于阿勒泰地区7个气象站1961-2016年逐日气象数据和联合国粮农组织推荐的Penman-Monteith公式,估算该区域近56a参考作物蒸散量(ET_0),利用气候倾向率和反距离加权插值法分析ET_0及主要气象因子的时空变化特征,并采用相关系数和多元回归分析相结合的方法对不同尺度ET_0变化成因进行分析。结果表明:阿勒泰地区年平均ET_0为928.46mm,其气候倾向率为-10.90mm·10a~(-1)(P0.01)。季节ET_0平均值由大到小依次为夏季、春季、秋季和冬季,夏季、秋季ET_0呈极显著降低趋势(P0.01),冬季ET_0呈显著增加趋势(P0.05)。6-7月ET_0最大,1月和12月ET_0最小,年内变化呈抛物线形。总体来看,各时间尺度ET_0空间分布特征基本一致,且呈现中西部地区ET_0显著减少趋势,年ET_0减少是夏季ET_0减少所致。各尺度ET_0变化主要贡献因子不一,但平均风速的极显著降低对ET_0减少的影响最大。     

气候变化背景下中国北方干湿区降水资源变化特征分析

中国北方地区降水资源空间差异较大且种植结构迥异,细致分析北方不同干湿区降水资源的变化规律和分布特征,可为北方地区合理利用降水资源,调节种植结构,适应气候变化提供科学参考。该文利用中国北方15个省市308个气象站点1961-2010年逐日降水资料,以1981年为时间节点,将过去50 a分为1961-1980年和1981-2010年两个时段,基于干旱区、半干旱区和半湿润区划分标准,明确了与1961-1980年相比,1981年以来北方干旱区、半干旱区和半湿润区空间变化特征;依据中国气象局降水量等级标准及春夏秋冬四季划分标准,系统分析了北方三大区域内小雨、中雨、大雨及暴雨各等级降水量和降水日数在全年降水量和降水日数中的比例,以及降水在一年四季中的分配特征。研究结果表明:气候变化背景下,1981年以来西北地区的干旱区面积减少,东北地区的半湿润区面积减少,而半干旱区面积扩大明显。研究时段内干旱区年降水量呈显著增加趋势,最近30a各等级降水量和降水日数均高于1980年之前的20a,其中小雨、中雨等级增加幅度最大;季节变化中,尤以冬季最明显。半干旱区和半湿润区年降水日数均呈显著下降趋势,最近30 a小雨等级降水量和降水日数均有明显下降;夏季和秋季降水量和降水日数均减少,半干旱区夏季降水减少更明显,半湿润区则以秋季减少最为显著。北方地区年内发生的降水事件95%以上是小雨和中雨,小雨和中雨量总计占全年降水量的75%;研究时段内北方地区的小雨频率有不同程度下降,而中雨频率呈升高趋势,干旱区表现尤其明显,其对作物生长季内降水有效利用影响较小。各季节降水分配的变化中,干旱区和半干旱区春季降水贡献率升高,半湿润区秋季降水贡献率降低;干旱区仅夏季降水频率有下降;半干旱区各季节降水频率指标变动最突出,春冬季节降水频率有增加而夏秋季节降水频率在下降;半湿润区春季和冬季降水频率有所增加,而秋季降水频率下降;研究区域内各降水指标极大值主要集中南北两端;干旱区与半干旱区内北疆地区及内蒙古东北部的强降水量、强降水日数大于区域内青海、甘肃、宁夏的中部和南部。所得结论可为明确中国北方地区不同干湿区降水资源变化及种植结构和作物布局调整提供参考。     

近57年中国北方气候干湿变化及与太平洋年代际振荡的关系

利用中国北方424个气象站点1960—2016年逐日地面观测资料,应用联合国粮农组织(FAO)Penman-Monteith模型计算潜在蒸散(ET0),基于降水量和潜在蒸散计算的湿润指数研究了1960—2016年中国北方干湿气候时空变化特征,分析了太平洋年代际振荡(PDO)对气候干湿变化的影响。结果表明:北方总体干湿变化不显著,空间上表现为西北、青藏高原、内蒙古湿润化而华北干旱化的特征。极端干旱区面积显著缩小,干旱区、半干旱区则明显扩张,表明气候敏感区域在扩张。极端干旱区和干旱区显著变湿润,半干旱区有变湿润的趋势。1960—1990年至1991—2016年,北方经历了变湿润的过程。西北西部、青藏高原湿润化趋势明显,极端干旱—干旱区的界线呈西界东移、南北界线收缩的变化。干旱化趋势主要发生在华北和东北部分地区,华北黄河沿线一带半干旱—半湿润区界线向东南方向扩张。东北中部和西北西部由于降水增加而ET0减少,气候变湿润。华北中西部、内蒙古东部和东北部分地区降水减少、ET0增加,气候变干旱。在PDO暖位相,西北、东北北部及内蒙古东部地区地表气候偏湿润;在PDO冷位相,地表气候偏干旱。而华北则相反。     

内蒙古1981-2010年干湿气候类型和净第一性生产力演变

为了更好服务于内蒙古地区生态建设,提供地区大气候背景的演变过程。运用徐文铎湿润指数划分了内蒙古地区的干湿气候类型,研究结果表明:1981—2010年内蒙古半干旱区、干旱区+极干旱区面积、亚湿润区+湿润区面积分别为343 090,388 035,411 819 km²;2001—2010年半干旱区+干旱区+极干旱区面积是20世纪90年代面积的1.3倍;半湿润区+湿润区面积减少了0.5倍,地区生态环境质量进一步下降。干湿气候类型与历年降水量分布图对比显示,干旱区和极干旱区面积与200 mm降水量分布线对应;湿润区在东北地区与400 mm分布线接近;分布最广的半干旱区受温度和降水综合影响较多,与雨量带分布无明显关系。1981—2010年,温度呈显著增加趋势,降水量下降趋势属正常气候波动。地区净第一性生产力（NPP）与降水量的相关系数达到显著水平,相关系数为0.930 0,而与温度的相关系数只有-0.270 0。年代际NPP在2001—2010年下降明显,从西北到东南阶梯式降低,受影响较大的地区主要分布在呼伦贝尔市西部的典型草原和温性草甸草原,赤峰市和通辽市也下降明显;总趋势是东部区下降明显,西部区波动变化,整体下降明显。     

民勤荒漠气候对全球变暖的响应特征

近年来,全球气候变暖已成为一个全社会广泛关注的课题,荒漠区是地球上极其重要的气候区之一,其对全球气候变暖的响应特征同样值得关注。本文以甘肃省民勤荒漠区为研究对象,对该区域1961-2009年的气温、降水、空气湿度、风速和日照的变化趋势进行了分析。结果表明,1961-2009年,民勤荒漠区年平均气温增高幅度高于全国水平,低于东北地区和西北干旱区水平,尤其春、冬季增温明显;当地年平均气温、年降水量、年平均空气相对湿度、年平均风速和年日照时数的变化均表现出一定的阶段性,但其变化阶段并不完全一致;年极端最高气温的波动显著增大,荒漠气候的不稳定性在增强。年平均风速为减小趋势,年空气相对湿度的波动为减小趋势,并与年降水量呈显著正相关(P0.05),与年平均风速呈极显著负相关(P0.01)。     

未来主要气候情景下黄淮海地区参考作物蒸散量时空分布

探索未来主要气候情景下参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0)的时空分布可为农业水资源科学配置,科学应对气候变化对农业生产的影响提供基础数据支撑。该文利用黄淮海及周围88个站点1961-2010年逐日气象数据,Penman-Monteith公式估算的ET0为因变量,采用非线性回归分析方法对Hargreaves公式进行参数属地化订正,基于1961-2005年温度日序列,利用统计降尺度模型(statistical downscaling model,SDSM)以及大气环流模型(general circulation models,GCMs)中加拿大地球系统模式(the second generation of Canadian Earth System Model,Can ESM2)得到代表性浓度(representative concentration pathways,RCPs)4.5和8.5两种排放情景下2010-2100年温度日序列,通过率定的Hargreaves公式预测黄淮海地区ET0,并采用普通克里格(ordinary Kriging)方法进行空间化处理。结果表明:率定后的Hargreaves公式与Penman-Monteith公式的相关指数波动范围为0.65~0.85,平均值为0.80,SDSM模拟的最低温度、最高温度率定期和验证期的确定性系数都在0.95以上;未来两种气候情景下,黄淮海地区ET0整体上均呈增加趋势;RCP4.5情景下ET0从河北与山东、河南交界处形成的"勺"状向周围逐渐减小,在河北唐山与乐亭、江苏东台、河南驻马店附近达到最小值;RCP8.5情景下黄淮海地区2020 s(2011-2040年)、2050 s(2041-2070年)ET0的空间分布和RCP4.5非常相似,但2080 s(2071-2100年)ET0的空间分布差异较大,最高值主要分布在山东惠民县附近、河南新乡附近、安徽蚌阜和江苏盱眙附近。如不采取科学的应对措施,未来ET0的增加,可能会进一步加剧该区水资源短缺程度,该研究可为黄淮海地区水资源的优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。     

面向极端气候事件的冀鲁豫地区农业气象灾害分析

[目的]研究冀鲁豫地区表征极端气候事件的极端气候指数时空变化特征,揭示区域内极端气候事件变化规律及其对农业气象灾害的影响,为农业生产合理利用气候资源,提高防灾减灾能力提供科学依据。[方法]基于冀鲁豫地区1960—2020年52个气象站点数据,1970—2019年农作物受灾面积数据,利用一元线性回归、滑动平均、R/S分析、IDW、Mann-Kendall和Pettitt检验分析了极端气候指数变化特征,通过灰色关联度和相关分析法研究了极端气候事件对农业气象灾害的影响。[结果]1960—2020年,冀鲁豫地区气候呈暖干化趋势,表征高温(低温)事件的指数呈上升(下降)趋势,气候逐年暖化;降水量略微下降,降水强度缓慢上升;未来该区气温会强持续上升,降水量(降水强度)会弱持续下降(上升)。近61年来该地区极端高温事件发生频率与持续时间呈大范围上升趋势,冀北与鲁东地区最为显著;河北中南部和山东中部地区极端低温事件发生频率与持续时间显著降低;山东中部与河南中东部地区降水极端化特征显著。1970—2019年,研究区农作物洪涝、旱灾、风雹受灾面积(受灾率)呈下降趋势,低温冻害受灾面积(受灾率)略有增加;旱...     

用统计降尺度模型预测川中丘陵区参考作物蒸散量

区域蒸散量(evapotranspiration)预测对精准灌溉预报与农田水分管理意义重大。该文利用川中丘陵区11个气象站点1961-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0),基于Hadley Centre Coupled Model version 3(HadCM3)的输出和统计降尺度模型(statistical downscaling model,SDSM)分别对A2(高温室气体排放)、B2(低温室气体排放)情景下川中丘陵区2014-2099年ET0进行预测,并使用Mann-Kendall检验和反距离加权插值法对1961-2099年ET0的时空演变特征进行分析。结果表明:基准期(1961-2010年)川中丘陵区ET0整体呈现明显下降趋势,空间上呈现出东北部、西北部和东南部相对较大、中部相对较小的差异;与基准期相比,A2、B2情景下未来2020 s(2011-2040年)、2050 s(2041-2070年)和2080 s(2071-2099年)川中丘陵区ET_0月和年均值都呈增大趋势;A2情景下3个时期ET0将分别增加7.9%、10.9%和16.7%,B2情景下ET_0将分别增加7.1%、4.9%和12.8%;A2、B2情景下3个时期川中丘陵区ET_0空间分布均呈现西北部和南部较大、中部较小的空间差异,且3个时期的ET0相对变化率显示中部及其偏北、偏南区域ET_0增幅相对较大,北部和南部增幅相对较小。因此,未来川中丘陵区ET0的上升可能导致水资源短缺与季节性干旱进一步加剧。该研究可为川中丘陵区水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。     

鲁中地区参考作物蒸散量时空变化特征及主要气象因子的贡献分析

基于1980-2014年鲁中地区气象资料,采用Penman-Monteith模型计算该区域近35a的参考作物蒸散量（ET0）,分析不同时间尺度ET0及主要气象因子的时空变化规律,并利用基于敏感系数的贡献率法探讨主要气象因子对不同时间尺度ET0变化的贡献。结果表明：鲁中平原地区近35a年ET0平均值为1165.8mm,山区为1144.6mm,均呈减少趋势,且平原减少趋势极显著,其气候倾向率为-22.2mm·10a-1（P＜0.01）;季节ET0平均值由多到少依次为夏季、春季、秋季和冬季,春季呈增加趋势,其它季节呈减少趋势;6月是ET0最大的月份,1月为最小的月份,其年内分布呈抛物线状;各时间尺度ET0变化主要空间分布基本同步。年、季ET0对相对湿度的变化最敏感,且呈增加趋势,月ET0对主要气象因子变化的敏感性随月份呈现不同规律,3-6月、9-10月的最敏感气象因子为相对湿度,1-2月、11-12月为风速,7-8月为日照百分率。从主要贡献率看,年ET0变化的主要贡献因子为风速,各季、月ET0变化的主要贡献因子不一,但平原和山区两种地形同一时段主要贡献因子基本一致,4个主要气象因子的总贡献率基本能解释各时间尺度ET0变化的原因。     

华北冬小麦干旱产量损失评估方法

根据气候相似、农业生产水平相近的原则将华北分成15个亚区,利用1970-2010年华北逐日气温和降水资料计算逐日综合气象干旱指数（CI指数）,采用线性内插法将相邻土壤墒情观测资料处理成逐日数据,通过对比逐日CI指数与土壤墒情资料,分区域和发育阶段对冬小麦发生干旱时的CI指数评判标准进行订正,并基于该指标建立冬小麦干旱累积标准指数,同时结合冬小麦单产资料,构建冬小麦干旱产量损失评估模型。结果表明,冬小麦生育期内CI指数与对应的土壤墒情变化趋势基本一致;各亚区修订后的冬小麦干旱指标均与直接用CI指数判别干旱的指标存在较大差异,且不同亚区冬小麦干旱指标不一致,其中豫西、鲁北、鲁东南、京津、豫中东干旱指标较小,鲁中、冀东北、冀中、冀南干旱指标较大;华北15个亚区冬小麦干旱产量损失评估模型均通过0.05水平的F检验,冬小麦干旱累积标准指数与干旱产量损失具有显著的相关性,其中京津、晋中、晋南、鲁中、鲁东南、豫西等亚区的模型历史评估结果与对应的干旱产量损失相关性显著。模型能较准确地评估冬小麦发生干旱时的产量损失,具有一定的应用和深入研究价值。     

中国粮食主产区参考作物蒸散量演变特征与成因分析

在全球变暖的背景下,参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration,ET0）的改变及其空间分布势必对中国粮食主产区农业水资源规划、农业用水管理等产生重要影响。本文将中国粮食主产区划分为温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II区）、暖温带半湿润地区（III区）和亚热带湿润地区（IV区）4个子区域,基于粮食主产区265个站点1961-2013年53a气象数据,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算各站点逐日ET0,利用ArcGIS空间插值、Mann-Kendall趋势检验、敏感性分析和贡献率分析等方法,对该区域ET0的时空分布规律及其成因进行分析。结果表明：（1）近53a来,中国粮食主产区年均ET0为878.9mm,整体呈显著下降趋势,速率为0.47mm·a^-1（P＜0.05）,I、II区和IV区年均ET0分别为741.8、1079.8和924.2mm且均有所减小,但变化趋势并不明显,III区年均ET0为940.2mm,呈极显著下降趋势,速率为1.21mm·a^-1（P＜0.01）。（2）全区及I-IV区ET0最敏感气象因子均为相对湿度,其敏感系数分别为-1.060、-1.232、-0.784、-1.114和-1.009。（3）全区及I-III区对ET0变化贡献最大的气象因子为风速,IV区为相对湿度。（4）风速的减小是造成粮食主产区全区及I-III区ET0减小的首要原因,风速减小和日照时数缩短是造成IV区ET0减小的主要原因。