近15a中國氣溫變化趨勢分析

范蘭，呂昌河*，楊彪

（1.中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101；2中國空間技術研究院，北京 100010）

近15a中國氣溫變化趨勢分析

范蘭1，呂昌河1*，楊彪2

（1.中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101；2中國空間技術研究院，北京 100010）

利用1998—2012年635個氣象站點的觀察數據，對我國氣溫的時空變化趨勢及其區域差異進行了分析和突變檢驗，結果表明：近15 a來我國年平均氣溫呈現波動式下降的特點，但下降趨勢不顯著；全國絕大部分地區年均和四季氣溫在0.05顯著水平未檢測出顯著的變化趨勢，但Z值顯示，氣溫存在不顯著的變化傾向：青藏高原區年均氣溫存在上升傾向，而其他地區多呈下降傾向；春季氣溫呈上升和下降傾向的區域約各占一半，夏季絕大部分地區氣溫有上升傾向，而秋季和冬季大部分地區氣溫則呈現不顯著下降趨勢。

氣候變化；氣溫變化；趨勢分析；突變檢驗

大量的文獻和研究成果證實近百年全球正在不斷變暖[1-3]。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）自1990年成立以來，陸續發表了5次評估報告和l次補充報告，指出近百年全球平均增溫率在0.45～0.85℃/100 a之間[4-5]，并預測未來全球還將呈現繼續增溫的趨勢。但對近15 a溫度的變化趨勢存在著爭議，爭議點在于全球增溫趨勢是繼續上升，還是減緩上升，抑或是停止上升。如IPCC第五次報告指出，起始于1998年強厄爾尼諾事件之后的15 a間（1998—2012年），全球地表的升溫速率為每10 a升高0.05℃（-0.05～+0.15℃），明顯小于1951年以來0.12℃（0.08～0.14℃）的升溫速率[6-7]。而德國《明鏡周刊》報道過去15 a間全球平均氣溫并未上升[8]；Robert等人對1998—2008年全球地表氣溫進行分析后指出其幾乎沒有上升[9]。

近15 a我國的氣溫是否也存在同樣的變化趨勢呢？是繼續上升還是有所減緩，抑或是停止上升？為了回答該問題，我們根據覆蓋全國的635個氣象站1998—2012年的氣溫觀測數據，對年和季節平均氣溫的變化趨勢以及突變進行了分析和檢驗，以揭示近15 a我國氣溫的變化特征與空間差異。

1 數據與方法

從國家氣象信息中心的中國地面氣候資料日值數據集（http://cdc.cma.gov.cn/），下載了覆蓋全國的744個氣象站1998—2012年日氣溫觀測數據。通過Matlab軟件編程對觀測數據的完整性進行檢測后，剔除了存在1 a或多年缺測日數≥10 d的109個站點。在其余635個站點中，578個站點觀測數據完整，57個站點存在少量數據缺測但年缺測日數少于10 d，用其它年份同日的多年平均值對缺測數據進行插補。根據氣溫的日值數據，計算每年和春、夏、秋、冬四季的平均氣溫。

采用Mann-Kendall非參數秩次相關檢驗法（M-K檢驗）和Sen’s坡度估計法，分析變化趨勢和幅度，采用反距離權重插值法（IDW）對站點數據進行插值。M-K檢驗法可判斷出時間序列變量是否具有上升或下降趨勢[10-11]，被世界氣象組織推薦且廣泛應用于水文和氣候要素隨時間的趨勢分析。該方法根據統計變化量Z值判斷趨勢，大于零為上升趨勢，小于零為下降趨勢[12-15]。M-K檢驗是比較常用的氣候突變檢驗方法，其優點是計算簡單并可以明確突變開始的時間和突變區域[16-17]。Sen’s坡度估計法用來計算具有線性趨勢的等間隔時間數據系列的坡度，即單位時間內的變化幅度，實際坡度值Q通過非參數檢驗獲取，能夠定量計算變化量[18-19]。因此，在很多研究中，M-K檢驗與Sen’s坡度估計法常結合運用[20]，以同時給出分析變量的變化趨勢、顯著性水平和變化幅度。IDW是一個常用的空間插值方法，通過對采樣點線性加權來決定像元值，加權權重與距離成反比，輸入的點離輸出像元越遠，它對輸出值的計算影響就越小，即離采樣點越近的點，在估算時越具有代表性[21]。

本研究首先利用M-K檢驗和Sen’s方法，分站點對1998—2012年的年和四季氣溫系列數據逐一進行計算，得到全部635個氣象站點的氣溫變化趨勢的Z值和Sen’s坡度值。然后對各站點的Z值通過ArcGIS軟件中的IDW進行空間插值，輸出0.5× 0.5 km的柵格圖；根據Z值，對柵格數據分為4類，即Z值≥1.96為顯著上升/變暖（0.05顯著水平），Z≤-1.96為顯著下降/變冷，0≤Z＜1.96為不顯著上升/變暖，-1.96＜Z＜0為不顯著下降/變冷。最后，對氣溫存在顯著變化趨勢的站點，抽樣進行了突變檢驗。該檢驗通過正序列（UFK）和反序列（UBK）兩個統計量進行突變判斷，若UFK的值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則表明呈下降趨勢，當UFK或UBK超過臨界直線時，則表明上升或者下降趨勢顯著[17]，在UFK曲線超過臨界值信度線的前提下，若UFK和UBK僅有一個明顯的交叉點，且位于信度線之間，則表明該交叉點為突變點，且統計上顯著；若交點位于信度線之外，或者存在多個明顯的交叉點，則不確定是否為突變點，超過臨界線的范圍為出現突變的時間區域[22]。

2 結果與分析

2.1 近15 a年均氣溫的變化趨勢

1961—2012年我國635個代表性氣象站的年平均氣溫在10.2～12.2℃之間（圖1a），呈現顯著的波動上升趨勢，平均每10 a增溫0.23℃，但存在顯著的時間差異，主要表現在：1961—1969年年均氣溫呈現顯著且快速下降趨勢，平均每10 a下降0.91℃，1970—1986年年均氣溫在10.3～11.0℃之間波動，未呈現明顯的變化趨勢；1987—2007年呈現顯著增溫趨勢，平均每10 a增加0.49℃，之后氣溫呈現明顯下降趨勢，由2007年的12.2℃下降到2012年的11.1℃。從1961—2012年氣溫的時間變化看，1998年似乎是一個明顯的分界點，之后10 a氣溫呈現了明顯的在高位震蕩的特點，并于2008年開始氣溫出現了連續4 a的下降（圖1b）。趨勢分析結果顯示，1998—2012年，我國年平均氣溫在11.1～12.2℃之間波動，呈現下降趨勢（圖1b），但未通過0.05顯著性檢驗。

圖1 我國635站1960—2012年（a）、1998—2012年（b）平均氣溫變化

對全國635個臺站氣溫數據的M-K檢驗發現（表1；圖2），有18個站點氣溫在0.05顯著性水平上呈現顯著上升趨勢，分布面積占國土面積的0.87%，主要分布在青藏高原中部和橫斷山脈等地，年均增溫幅度為0.05～0.10℃；有111個站呈現顯著下降趨勢，其分布面積占7%，其中28個站點在≤0.05顯著性水平上顯著下降，主要分布在黃土高原北部、內蒙古中部、華北平原北部，其年均氣溫降幅-0.15～-0.03℃。其余80%的站點（面積約占92%）在0.05顯著水平上未檢測出顯著的變化趨勢，不過從Z值看，有144個站點氣溫有上升傾向，主要分布在青藏高原中南部、橫斷山脈、云貴高原的西部、新疆天山山脈東段、黑龍江和內蒙北部的大小興安嶺地區，分布面積占27%；362個站點氣溫呈下降傾向，分布于我國中南部、西部和東北部地區，其分布面積占65%。

2.2 近15a氣溫的季節變化趨勢

表1 氣象站年平均氣溫變化趨勢與幅度統計

1998—2012年超過90%的站點各季的平均氣溫在0.05顯著水平上均未檢測出顯著的變化趨勢，但在變化的傾向性上各季存在差異（表2）：春季氣溫呈上升和下降傾向的區域約各占一半，絕大部分地區夏季氣溫有上升趨勢，而秋季和冬季氣溫卻呈現不顯著下降趨勢（圖2）。

春季：有超過一半的區域（占51%），氣溫呈現上升傾向，主要分布在我國西部、華北平原和長江中下游平原地區，但只有4個站點的上升趨勢通過了0.05顯著性檢驗；其余地區（占49%）的氣溫呈下降趨勢，主要位于我國中部、東北和南部地區，其中有26個站點，集中分布在廣東中南部、山西中部地區，氣溫在0.05的顯著性水平上呈現下降趨勢，平均降幅為-0.21～-0.06℃/a。

夏季：在我國82%的區域氣溫呈現上升趨勢，其中在新疆西北部、青藏高原南部、橫斷山脈，云貴高原、四川盆地等地，共有26個站點的氣溫在0.05的顯著水平上呈上升趨勢，年增幅為0.03～0.16℃/ a。氣溫呈下降趨勢的區域主要位于遼寧、京津冀地區、黃土高原、青海、新疆北部等地，約占國土面積的18%。

秋季：大部分地區氣溫變化不顯著，全國只有15個站點在0.05顯著水平上檢測出顯著的變化趨勢，其中7個站點顯著上升、8個站點顯著下降。從Z值所指示的變化傾向性看，在東北北部、新疆北部、青藏高原西部與東部、橫斷山區、云南和廣西、浙江和福建等地（占37%），氣溫呈不顯著上升趨勢，其余地區則都呈不顯著下降趨勢。

圖2 1998—2012年我國年和四季平均氣溫變化趨勢

冬季：氣溫在青藏高原和橫斷山區（占21%）呈不顯著上升趨勢，其余約占國土面積79%的區域呈現下降趨勢，其中有56個站點，主要分布在新疆北部、內蒙古西部、黃土高原、長江中下游平原以及廣東省東部地區，在0.05的置信水平上檢測出下降趨勢，平均降幅在-0.37～-0.10℃/a之間。

表2 四季平均氣溫變化趨勢與幅度統計

3 結論與討論

本研究利用全國635個氣象站的氣溫觀測數據，通過M-K趨勢分析顯示：1998—2012年，我國超過70%的區域年平均氣溫存在下降傾向，其中在華北和廣東部分地區在0.05顯著水平上呈現了顯著的降溫趨勢（圖2），其余近30%的區域集中分布在青藏高原地區，氣溫呈現了不顯著上升趨勢。分季節看，我國超過95%的區域，四季氣溫在0.05顯著水平上未檢測出顯著變化趨勢，但Z值顯示，大部分區域夏季存在變暖傾向，其他季節，超過一半的區域存在變冷傾向（表2）。青藏高原中南部、橫斷山區和云貴高原西段，四季氣溫均呈現上升傾向，而黃土高原、華北平原北部以及廣東省的大部分地區四季氣溫均呈現下降傾向。M-K突變檢驗發現呈顯著上升趨勢站中94%的站存在暖突變，呈顯著下降趨勢的站中約27%存在冷突變。

本研究中氣象站點分布不均，尤其是新疆和西藏等地區氣象站點較稀疏，這在一定程度上影響了氣溫的趨勢分析和插值結果；同時，對近15 a氣溫不顯著下降原因還有待進一步分析。

[1]葛全勝，王順兵，鄭景云.過去5000年中國氣溫變化序列重建[J].自然科學進展，2006，16（6）：689-696.

[2]韓翠華，郝志新，鄭景云.1951—2010年中國氣溫變化分區及其區域特征[J].地理科學進展，2013，32（6）：887-896.

[3]丁一匯，任國玉，趙宗慈，等.中國氣候變化的檢測及預估[J].沙漠與綠洲氣象，2007，1（1）：1-10.

[4]秦大河，Stocker T，TSU，等.IPCC第五次評估報告第一工作組報告的亮點結論[R].氣候變化研究進展，2014，10（1）：1-6.

[5]趙宗慈，王紹武，羅勇.IPCC成立以來對溫度升高的評估與預估[J].氣候變化研究進展，2007，3（3）：183-184.

[6]IPCC.Working group I contribution to the IPCC Fifth Assessment Report climate change2013：the physical science basis summary for policymakers[R].2013.

[7]翟盤茂，李蕾.IPCC第五次評估報告反映的大氣和地表的觀測變化[J].氣候變化研究進展，2014，10（1）：20-24.

[8]楊柳.全球平均氣溫15年未上升氣候專家糾結是否公布真相[EB/OL].（2013-09-24）[2014-10-11]http://www. spiegel.de/thema/intergovernmental_panel_on_climate_ change/.

[9]Robert K K，Heikki K,Michael L M，et al.Reconciling anthropogenic climate change with observed temperature 1998-2008[J].PNAS，2011，108：11790-11793.

[10]Mann H B.Non-parametric tests against trend[J].Econometric，1945，13：245-259.

[11]Kendall M G.Rank Correlation Measures[M].London：Charles Griffin，1975.

[12]符淙濱，王強.氣候突變的定義和檢測方法[J].大氣科學，1992，16（4）：482-493.

[13]Beran R，Feuerverger A，Hall P.On nonparametric estimation of intercept and slope distributions in random coefficient regression[J].Annals of Statistics，1996，24：2569-2592.

[14]Donald H B,Mohamed A H E.Detection of hydrologic trends and variability[J].Journal of Hydrology，2002，55：107-122.

[15]Sicard P,Mangin A，Hebel P，et al.Detection and estimation trends linked to air quality and mortality on French Riviera over the 1990-2005 period[J].Science of the Total Environment，2010，408：1943-1950.

[16]藺學東，張鐿鋰，姚治君，等.拉薩河流域近50年來徑流變化趨勢分析[J].地理科學進展，2007，26（3）：58-67.

[17]魏鳳英.現代氣候統計診斷與預測技術[M].第二版，北京：氣象出版社，2008.

[18]Sen P K.Estimates of the regression coefficient based onKendall's tau[J].Journal of the American Statistical Association，1968，63：1379-1389.

[19]Thiel H.A rank-invariant methodoflinearand polynomial regression analysis,Part 3[R].Proceedings of Koninalijke Nederlandse Akademie van Weinenschatpen A，1950，53：1397-1412.

[20]Salmi T,M??tt? A,Anttila P，et al.Detecting trends of annual values of atmospheric pollutants by the Mann-Kendall test and Sen’s slope estimates-the EXCEL templateapplication499MAKESENS[R].Finnish Meteorological Institute Publications on Air Quality No.31（ReportcodeFMI-AQ-31），Helsinki,Finland.（Availableat：http：//www.ilmanlaatu.fi/ilmansaasteet/ julkaisu/julkaisu.php）2002，35 pp.

[21]ESRI中國北京培訓中心.ArcGIS地理信息系統培訓系列叢書—ArcGIS空間分析教程[M].北京：中國科學院地理科學與資源研究所信息室，2009.

[22]尹云鶴，吳紹洪，陳剛.1961—2006年我國氣候變化趨勢與突變的區域差異[J].自然資源學報，2009，24（12）：2147-2157.

Trend of Temperature in Recent 15 Years in China

FAN Lan1，LV Changhe1，YANG Biao2
（1.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research，CAS，Beijing 100101，China；2.China Academy of Space Technology，Beijing 100010，China）

This study analyzed change trend of mean annual and seasonal temperature and its spatial variation in China,using the meteorological observation data of 635 stations from 1998 to 2012.The results showed that both mean annual and seasonal temperature had a non-significant trend in the most areas,but the test statistic Z was mostly not passed test at the 0.05 significance level.The trend of spatial variation differed apparently.Annual temperature tended to decline in the most part of China except the Tibet Plateau with a warming trend.In spring,the mean temperature tended to increase in the west part of China while tended to decrease in the most part of eastern China.In summer,it showed a non-significant warming trend while in autumn and winter a cooling trend in the most areas.Abrupt change test at typical stations indicated that the most of stations with a warming trend had an abrupt change in temperature,often happened in 2005 and 2006, while only 27%stations with a cooling trend had an abrupt change in temperature,normally occurred in 2009,2010 or 2011.

climate change；temperature change；trend analysis；abrupt change test

P467

A

1002-0799（2014）05-0034-05

10.3969/j.issn.1002-0799.2014.05.006

2014-03-20

國家重大科學研究計劃課題（2012CB955304）。

范蘭（1985-），女，博士后，現從事氣候變化、作物生產潛力、糧食產量與食物安全等的研究。E-mail：fanl.09b@igsnrr.ac.cn

呂昌河（1962-），男，研究員，主要從事土地利用和作物生產潛力等方面的研究。E-mail：luch@igsnrr.ac.cn

范蘭，呂昌河,楊彪，等.近15a中國氣溫變化趨勢分析[J].沙漠與綠洲氣象，2014，8（5）：34-38.