吉林省作物生長季極端氣溫時空變化特征

王秀芬，尤　飛

(中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所，北京 100081)

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吉林省作物生長季極端氣溫時空變化特征

王秀芬，尤飛

(中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所，北京 100081)

利用1961-2010年吉林省20個氣象站點逐日最低、最高氣溫資料，選取與農作物生長較為密切的10個極端氣溫指標，系統分析了吉林省作物生長季內極端氣溫指標的時空變化特征。研究結果表明：吉林省作物生長季內極端溫度指標均呈升高趨勢，其中與日最低氣溫相關的極端溫度指標升高更快。從1960年代到2000年代，LMinT、LMaxT和DMinT<0℃向5月上旬和9月下旬集中；HMinT向7月中旬到8月中旬集中；HMaxT和DMaxT>35℃向6月和7月集中。LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT4個指標線性傾向率的空間變化趨勢不明顯，HMaxT、HMinT和LMaxT3個指標有2～3個站點線性傾向率小于0；除HHMinT出現范圍縮小外，LLMinT、LLMaxT和HHMaxT出現范圍都表現為擴大的趨勢。所得結論可為明確吉林省作物生長季極端低溫、高溫災害的發生時段和范圍，從而進行極端災害的防抗避減提供參考。

極端氣溫；作物生長季；時空變化；發生頻率；吉林省

近百年來，全球正在經歷一次以變暖為顯著特征的氣候變化過程。IPCC第5次評估報告表明，1880-2012年全球地表平均溫度升高了0.85 ℃(0.65～1.06 ℃)，1951-2012年全球地表平均溫度的升溫速率是1880年以來升溫速率的兩倍[1]。在地表平均氣溫升高的背景下，其極端值也在發生著變化，極端天氣和氣候事件的頻繁發生使得國內外眾多學者越來越關注對極端氣候的研究。近50年來全球極端氣溫事件，尤其是與日最低氣溫相關的極端氣溫指數變化是非常顯著的，全球70%以上的陸地都表現為冷夜明顯減少，而暖夜明顯增加[2]。中國范圍內極端最低氣溫顯著升高，而極端最高氣溫升高不多[3-5]。霜凍日數和結冰日數明顯減少，減少顯著的區域集中在北方[5-6]，夏季日數和熱夜日數明顯增多，增多顯著的區域主要在中東部[6]，且北方極端氣溫的變化趨勢更為明顯[7-8]。從季節來看，冬季極端溫度指數的變化趨勢最為明顯[9]，冷夜(晝)日數減少主要發生在冬季，其次是春、秋季，而暖晝和暖夜日數增加最顯著的季節分別出現在秋季和夏季[6]。另外，許多學者還對中國局部地區的極端氣溫事件進行了相關研究[10-24]。

但前人對極端氣溫變化的研究多集中在全國或各省、區全年或分季節極端高溫和極端低溫的平均變化及極端冷暖指數等的時空分布特征。東北地區是我國夏季低溫多發區。近年來對東北地區極端氣溫的研究多采用極端氣溫指數來分析冷暖指數及極端氣溫的時空變化特征[25-27]。然而，農業是對氣候變暖反應最為敏感的部門之一，東北地區又是我國的糧食主產區，系統細致地分析東北地區農作物生長季內極端高溫、極端低溫及相關指數的時空變化特征等方面的研究較為缺乏，尤其是對日極端氣溫極值中的最值的空間變化分析更為鮮見。在前人研究的基礎上，本研究以吉林省為研究區域，試圖通過對作物生長季內日最低氣溫的極低值、日最低氣溫的極高值等10個指標的時空變化特征進行分析，揭示吉林省作物生長季內極端氣溫的時空變異，為研究區域農作物更好適應未來氣候變化，趨利避害，充分利用熱量資源提供科學參考。

1　材料與方法

1.1數據來源

本文所選取的氣象資料來自于“中國氣象科學數據共享服務網”中公布的吉林省氣象站點的逐日最低溫度、逐日最高溫度觀測數據。為了保證1961-2010年50年數據資料的完整性，篩選出20個站點進行分析(圖1)。

圖1　研究區域站點分布

1.2研究方法

(1)研究指標確定

氣象上，通常把日最高溫度在35 ℃以上的日數稱之為高溫日數，超過這個溫度就會給人類生活和生態環境產生不良影響。霜凍是植物組織在溫度降到0 ℃以下產生的一種凍害，在農業氣象中，通常采用最低溫度低于0 ℃作為霜凍的氣候指標[28]，本研究中把作物生長季內最高溫度超過35 ℃和日最低溫度低于0 ℃的日數作為極端溫度指標的一部分進行研究。本文結合相關研究中極端氣溫指標的選擇和農作物生長對溫度的要求選取了10個極端溫度指標來分析吉林省作物生長季內極端溫度的時空變化規律(表1)。

本文應用線性傾向估計法來分析其時間變化趨勢，計算過程采用最小二乘法進行估計，用線性傾向值來分析各要素的年際變化率，顯著性水平取α=0.05和α=0.01，如果檢驗的顯著性水平小于0.05，則認為達到了α=0.05的顯著性水平檢驗；如果檢驗的顯著性水平小于0.01，則認為達到了α=0.01的顯著性水平檢驗。

(2)研究時段劃分

本研究中所指的吉林省作物生長季是5月1日到9月30日的5個月。文中用1、2、3來代表一個月中的上旬、中旬、下旬，如51表示5月上旬，52表示5月中旬，53表示5月下旬，以此類推。

(3)空間表達

本研究中采用ArcGIS10.0軟件實現對各站點數據結果的空間表達。

2　結果與分析

2.1極端溫度指標的時間變化趨勢

(1)年際變化趨勢

與全國變化趨勢一致，吉林省作物生長季內極端溫度指標的變化也表現為與日最低氣溫相關的極端氣溫指數變化最顯著的特點。從表2可以看出，線性傾向率最大的是LLMinT，為1.12 ℃/10年，其次是LMinT，為0.653 ℃/10年，且均通過了α=0.01的顯著性檢驗水平。同時，作物生長季內日最低溫度小于0 ℃的天數也呈明顯的減少趨勢，線性傾向率為-14.4d/10年，也通過了α=0.01的顯著性檢驗。另外7個極端溫度指標中只有HHMinT通過了α=0.05的顯著性檢驗，其他6個指標均未通過顯著性檢驗，且線性傾向率均小于0.3 ℃/10年，最小的為HHMaxT，僅為0.02 ℃/10年。也就是說，吉林省作物生長季內與日最低氣溫相關的極端氣溫明顯比與日最高氣溫相關的極端氣溫升高得快，這在一定程度上說明吉林省農作物發生極端低溫災害的可能性大大減少，而發生極端高溫災害的可能性并沒有顯著增加。

(2)月際變化趨勢

對20個站點出現在不同年代不同月份的極端溫度值進行平均，分析作物生長季內不同月份極端溫度指標的年代變化。從圖2可以看出，從1960年代至2000年代，LMinT在5月和9月均呈明顯上升趨勢，且在1990年代5月和9月的LMinT平均值均轉負為正，超過0 ℃。LMinT在5月上升的較9月更快；HMaxT在5月、6月、7月和8月四個月的上升趨勢都不明顯，且波動較大，波動最大的是6月，最高值出現在1960年代，為34.66 ℃，最低值出現在1980年代，為32.4 ℃，相差2.26 ℃；HMinT在6月、7月、8月三個月表現為不同的變化趨勢，6月表現為波動上升，7月緩慢上升，8月基本不變；LMaxT則在5月、6月和9月三個月均表現為U型，即先下降后上升的趨勢。

表1　本文選定的極端溫度指標

圖2　LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT年代變化趨勢

表2　作物生長季極端溫度指標線性變化趨勢

(3)極端溫度指標出現時段的變化特征

從圖3可以看出，LMinT、HMinT和LMaxT三個指標出現的時段比較集中。其中，LMinT集中出現在5月上旬和9月下旬。從總的趨勢來看，LMinT出現在5月上旬的頻率呈減少趨勢，而出現在9月下旬的頻率呈增加趨勢；HMinT集中出現在7月中旬到8月中旬，其中又以7月下旬和8月上旬出現的頻率最高，5個年代平均出現頻率為68.4%。LMaxT集中出現的時間與LMinT基本一致，即5月上旬和9月下旬，但不同的是LMaxT出現在5月上旬的頻率呈增加趨勢，而出現9月下旬的頻率呈減少趨勢。而HMaxT則在5月上旬到8月下旬均有出現，且出現的頻率相差不大，但從月份來看，以5月出現的頻率最小，6月出現的頻率增加趨勢明顯，7月出現的頻率除在1970年代比較高外，其余4個年代差別不大，在30%左右，8月出現的頻率在1960和1980兩個年代較高，約40%，其他3個年代則在20%以內。

DMinT<0 ℃在不同時段出現的頻率的變化趨勢與LMinT的趨勢基本一致，出現在5月和9月的頻率較高，且出現在9月的頻率有增加趨勢；DMaxT>35 ℃在6月和7月出現頻率最高，且出現在6月的頻率增加趨勢明顯。

2.2極端溫度指標的空間變化趨勢

(1)極端溫度指標空間分布

從圖4可以看出，除DMinT<0 ℃指標外，極端氣溫各指標總體上均表現為從西北向東南遞減的趨勢。LMinT變化幅度在-4.84～1.64 ℃之間，相差6.48 ℃，最低點為位于長白山腳下的松江站。HMaxT變化幅度在30.7～36.2 ℃之間，相差5.5 ℃；HMinT最大值出現在四平市的四平站，為24 ℃，最小值出現在白山市的長白站，為18.9 ℃，相差5.1 ℃；LMaxT變化幅度在7.8～13.3 ℃之間，相差5.6 ℃；DMaxT>35 ℃指標有55%的站點(11個)小于0.3d/年，也就是說，有55%的站點約每3年中會有1 d的日最高氣溫大于35 ℃，僅有3個站點日最高溫度>35 ℃，年均天數大于1 d/年，最大的是位于白城市的通榆站點，為3.12 d/年。而DMinT<0 ℃指標總體上則為從西北向東南遞增的趨勢。

圖3　極端溫度指標不同年代不同時段出現頻率

圖4　極端溫度指標的空間分布

圖5　極端溫度指標線性傾向率的空間變化趨勢

圖6　LLMinT、LLMaxT、HHMinT、HHMaxT出現地點的年代變化

(2)極端溫度指標線性傾向率變化趨勢

圖5為LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT各站點線性傾向率的空間分布。從圖5中可以看出，只有LMinT的20個站點均表現為升高趨勢，且線性傾向率最大。65%的站點的傾向率位于0.5～1.0 ℃/10年之間，有30%的站點(6個)的線性傾向率小于0.5 ℃/10年，4個主要分布在白山市及其附近，另外2個分布在白城和四平。線性傾向率最大的站點是LMinT最低的松江站，超過了1.0 ℃/10年。而HMaxT、HMinT和LMaxT三個指標并非所有站點均表現為升高趨勢。HMaxT的線性傾向率在白城市的白城站、延邊州的延吉站和吉林市的樺甸站小于0；HMinT的線性傾向率在吉林市的蛟河站和白山市的東崗站小于0；LMaxT的線性傾向率在延邊州的松江站和延吉站小于0。

從空間變化趨勢來看，LMinT在白山市、白城市和通化市的南部升高最慢，在延邊州松江站升高最快；HMaxT升溫相對最快的站點主要分布在白山市、通化市和松原市；HMinT升溫最快的站點主要分布在白城市、四平市、長春市和延邊州；LMaxT升溫最快的站點主要分布在白城市和松原市。

(3)極值中的最值空間變化趨勢

圖6依次為LLMinT、LLMaxT、HHMinT、HHMaxT四個指標的1960-2000年代5個年代出現地點的空間變化。從圖6中可以看出，1960年代和1970年代LLMinT出現地點很固定，20年來都以松江站最低。但從1980年代開始，LLMinT出現地點以松江為中心向外圍擴散，每10年內，分別有4個站點出現過最低值。由此可知，隨著LLMinT的不斷升高，其出現范圍也不斷向周圍擴散；LLMaxT在1960年代出現在白城市，1970年代以后，LLMaxT出現范圍擴大，主要出現在白城、四平、松原、通化南部和延邊東部；HHMinT的出現地點有從西北向東南轉移的趨勢，且HHMinT出現的范圍同時也有縮小的趨勢；LLMaxT的出現范圍有逐漸擴大的趨勢，從區域上來看，表現為從東南向西北擴展，出現站點從1960年代到2000年代呈線性增加趨勢。2000年代LLMaxT出現在白山、延邊、吉林和松原四個州市的7個站點。

3　討論

全球氣候變暖的背景下極端氣溫亦在發生變化。本文參照前人指標[7-27]，選取農作物主要生長季為研究時段，通過分析吉林省作物生長季內極端氣溫指數的時空變化特征，明確了50年來極端高溫、低溫的時空變化趨勢。研究結果顯示最近50年吉林省作物生長季內極端高溫、低溫均表現為升高的趨勢，與極端低溫相關的指標升高速度明顯快于與極端高溫相關的指標，與前人研究結果近似[27]。

前人針對氣候變化背景下極端溫度變化特征研究，多集中在分析年際和不同季節極端氣溫指標的時空分布特征。這對于指導農作物生產，避免極端災害天氣的影響仍顯不足，因為極端氣溫出現在作物生長的不同階段，其對于農作物生產的影響也會大不相同。本文以吉林省為研究對象，基于10個極端積溫指標，重點分析了4個極值指標出現在不同時段的年代變化，并分析了4個極值中的最值指標出現范圍的空間變化特征，所得結果和結論可為農作物生產中預防極端災害發生、減少極端災害對農作物生產的影響提供科學參考。

極端高溫和低溫天氣出現在農作物不同生育期，對產量的影響差別很大，本文以旬為單位，細致分析了極端溫度指標出現在不同時段頻率的變化趨勢，并且對極值中的最值指標變化進行了空間格局變化分析，區別于以往對極端溫度指標僅進行年際和季節尺度的分析。能夠更加詳細地刻畫吉林省極端溫度的變化。

4　結論

(1)利用1961-2010年吉林省日最低、最高氣溫資料，分析了作物生長季內極端高溫和低溫指標的時空變化特征。研究結果表明：50年來，吉林省作物生長季內極端溫度指標均呈升高趨勢，其中升高最為顯著的是與日最低氣溫相關的極端溫度指標。LMinT的線性傾向率為0.653 ℃/10年，HMaxT的線性傾向率僅為0.063 ℃/10年，不足LMinT的1/10。

(2)從極端溫度指標出現時段的年代變化來看，大部分指標的出現時段表現為向某一時段集中的趨勢，LMinT、LMaxT和DMinT<0 ℃向5月上旬和9月下旬集中；HMinT向7月中旬到8月中旬集中，其中又以7月下旬和8月上旬出現的頻率最高；HMaxT和DMaxT>35 ℃向6月和7月集中，其中6月出現的頻率增加趨勢明顯。這有利于極端災害的防控。

(3)從極端溫度指標的空間分布來看，受吉林省西北低東南高地形地貌的影響，極端溫度指標總體上表現為從西北向東南遞減的趨勢，即西北高東南低；20個站點LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT四個指標線性傾向率的空間分布來看，空間變化趨勢不明顯，HMaxT、HMinT和LMaxT三個指標有2～3個站點線性傾向率小于0。

(4)從極值中的最值空間變化趨勢來看，除HHMinT出現范圍縮小外，LLMinT、LLMaxT和HHMaxT出現范圍都表現為擴大的趨勢，這在一定程度上說明，吉林省可能出現極端溫度災害的區域在擴大，從空間上來說，不利于極端災害的防控。

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Temporal and Special Change Analysis of Extreme Temperature of the Crop Growth Period in Jilin Province

WANG Xiufen and YOU Fei

(InstituteofAgricultureResourcesandRegionalPlanning,CAAS,Beijing100081,China)

Basedonthedailyminimumandmaximumtemperaturedataof20observationalstationsinJilinprovinceduring1961～2000,weselected10extremetemperaturesindiceswhichweremorecloselywiththecropgrowthandanalyzedthetemporalandspatialvariationcharacteristicsofextremetemperatureindiceswithincropgrowthperiod.Themainconclusionswerelistedasfollows:extremetemperatureindiceswithincropgrowthperiodwereallshowedincreasingtrendsexceptDMinT<0,andtheextremetemperatureindicesrelatedwithdailyminimumtemperaturewerefaster.TheoccurrencefrequencyofLMinT,LMaxTandDMinT<0 ℃increasedinearlyMayandlateSeptember.TheOccurrencefrequencyofHMinTincreasedduringmid-Julytomid-August,andthehighestoccurrencefrequencyofHMinTappearedinlateJulyandearlyAugust.TheOccurrencefrequencyofHMaxTandDMaxT>35 ℃increasedinJuneandJuly.ThespatialchangingtrendoflineartendencyrateofLMinT,HMaxT,HMinTandLMaxTwerenotobvious,therewere2-3stationsofeveryindices,whoselineartendencyrateswerenegative.TheoccurrenceregionsofLLMinT,LLMaxTandHHMaxTappearedtoexpand,theoccurrenceregionsofHHMinTappearedtonarrow.ThisstudyisimportantforclearingthechangingsituationofextremetemperatureinJilinprovince,whichishelpfulforthedisasterdefenseofextremetemperature.

extremetemperature;thecropgrowthperiod;temporalandspecialchange;frequency;Jilinprovin

2016-02-25

2016-04-18

國家自然科學基金項目(71303240)

王秀芬(1978-)，女，山西壽陽人，助理研究員，主要從事農業減災及農業風險管理研究.

E-mail：wangxiufen@caas.cn

尤飛(1972-)，男，山西偏關人，副研究員，主要從事農業區域發展研究.E-mail：youfei@caas.cn

X43；P4；S50

A

1000-811X(2016)04-0088-07

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.016

王秀芬，尤飛. 吉林省作物生長季極端氣溫時空變化特征[J]. 災害學，2016，31(4)：88-94. [WANG Xiufen and YOU Fei. Temporal and Special Change Analysis of Extreme Temperature of the Crop Growth Period in Jilin Province[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：88-94. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.016.]