西北農牧交錯帶中部氣候變化特征及其持續性

曾晟軒, 顧 娟, 賀纏生,2

(1.蘭州大學 資源環境學院 西部環境教育部重點實驗室 旱區流域科學與水資源研究中心,蘭州 730000; 2.美國西密歇根大學 地理系, 密歇根 卡拉馬祖 49008)

氣候變化是世界各國普遍關注的熱點問題之一，20世紀后半葉以來，全球變暖趨勢進一步加劇，這對人類生產和生活，自然界動植物的生存，全球的水文循環都有較大的影響。IPCC第四次評估報告指出，1906—2005年以來全球溫度升高(0.74±0.19)℃，近50 a來增溫尤其明顯，20世紀90年代溫度變暖明顯加速，其中1995—2006年為最暖時期，預計21世紀末全球氣溫可能升高1.1～6.4℃[1]，溫度升高的趨勢已經毋庸置疑。國內的降水量從50年代后整體呈減少趨勢，但西部降水量有略微的增加趨勢，其中西北地區增加最為顯著[2-3]。王英等[4]研究表明全國平均年降水量從60年代到90年代呈明顯下降趨勢，但在90年代后期出現微弱的回升。范錦龍等[5]指出北方農牧交錯的中部1951—2005年以來增溫明顯，90年代之前降水量呈緩慢的下降趨勢，90年代后降水量轉變為增加趨勢。陳海等[6]的研究表明中國北方農牧交錯帶在1961—2000年期間，溫度有升高的趨勢，冬季和夏季溫度增加最明顯，降水有減少的趨勢，秋季降水減少最明顯，夏季和春季降水波動較大。也有部分學者對中國未來的氣候變化進行了一定的預測研究，有關研究表明，未來中國氣候變暖趨勢將進一步加劇，這主要表現在：未來50年全國年平均氣溫將繼續上升，溫度升高的幅度由南向北遞增，西北和東北地區溫度上升明顯；未來50年中國全國年平均降水量將增加5%～7%，總體呈現暖濕化的轉變[7]。閆冠華等[8]利用全球海氣耦合模式的預測結果得出，未來農牧交錯帶平均溫度持續升高年，降水量呈現出增加趨勢，但增加幅度較小。裘國旺等[9]利用未來氣候變化情景對北方農牧交錯帶的研究表明，未來的氣候趨勢將繼續持續現在的這種干熱狀況，甚至變得更加嚴重。可見對于農牧交錯帶的未來氣候狀況的研究，各個學者有著不同的結論，有必要進行進一步的研究。

目前，對于未來氣候變化的預測主要有兩類方法：一是從氣候動力學模型出發，利用各種氣候模式對未來氣候進行預測。二是從氣候資料及氣候代用資料的統計擬合規律入手，計算出表征氣候變化的氣候要素特征值，再依據氣候要素特征值的變化曲線來推斷未來氣候[10]。重標極差分析法(Rescaled Range Analysis)簡稱為R/S分析法，是水文專家Hurst在大量實證研究的基礎上于1951年提出一種時間序列分析法，通過一系列計算得到Hurst指數，是分形理論中重要的研究方法之一[11]。分形理論是20世紀70年代中期以來發展起來的一種橫跨自然科學、社會科學和思維科學的新理論，它主要研究和揭示復雜的自然現象和社會現象中所隱藏的規律性、層次性和標度不變性，為人們通過部分認識總體、從有限中認識無限提供了一種新的工具，分形理論的最大的價值就在于利用連續氣候資料對未來氣候變化趨勢做出科學判斷[12]。自從1951年Hurst指數的提出，人們研究時間序列行為的興趣也在不斷的增加，時間序列的研究對很多學科都有重要的意義，尤其是在水資源領域中[13]。時間序列的可靠性研究在氣候變化中也得到了證實，例如溫度[14]、降水[15]、徑流[16]和風速[17]等。趨勢分析在研究水文和氣候方面是非常重要的，尤其是在氣候變化的研究中[18]，本文的趨勢分析利用非參數檢驗的Mann-Kendall方法，其優點在于不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，而且計算簡便，在水文時間序列中非參數檢驗方法比參數檢驗的方法更為適合[19]。

西北農牧交錯帶屬于典型的環境脆弱帶，是青藏高原生態屏障、黃土高原生態屏障、北方防沙帶生態屏障的重要組成部分，也是遏制荒漠化、沙漠化東移和南移的最后一道防線。目前，農牧交錯帶水資源及生態環境問題多樣且嚴重，究其本質是經濟用水擠占了生態環境用水，最終導致人地關系的失調，經濟發展與生態環境建設不協調[20]。目前在農牧交錯帶的研究中利用Mann-Kendall方法結合極差分析法對氣候狀況的研究較少，認識該地區的氣候狀況以及未來的持續性特征對區域的用水政策、農牧民抗旱防澇以及生態環境的建設與保護具有重要的參考意義。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

農牧交錯帶(Farming-pastoral zone)，又稱農牧交錯區，是指半干旱區與半濕潤區之間以草地和耕地大面積交錯出現的自然群落與人工群落相互鑲嵌的生態復合體，是介于農耕區與畜牧區之間的交錯地帶[21-22]。農牧交錯帶的范圍和位置因研究目的和劃分指標不同而有一定差異，但各種劃分方案中核心的地區沒有本質差別[23]。西北農牧交錯帶，屬大陸性干旱氣候區，多沙漠戈壁，土壤主要以沙土為主且植被稀少，這塊區域的基本氣候特征是：降水量較少且不穩定，干旱發生頻率高，風沙大。受全球變暖影響，該地區氣溫上升快，空氣干燥，年平均相對濕度不足13%，年降水量200～500 mm。氣候變暖，尤其是最低溫度的升高，使土壤難以凍結或提前解凍，導致冬春季風沙天氣活動頻繁[24]。并且大部分地區水資源來源于降水，然而強烈的蒸發將很難形成地表徑流和補給地下水，因此河網極不發達，自產水資源數少。本文選取陜西、寧夏、內蒙交界處的西北農牧交錯帶的典型區域(北緯37.3°—39.6°，東經106.2°—110.3°)進行研究。考慮到在趨勢研究中要用到較長時間序列的數據，站點選取了定邊、鄂托克旗、橫山、陶樂、鹽池、榆林6個站點，且研究區內西北部以牧業為主，降水量較少，東南部以農業為主，降水量稍多。本研究數據來源是中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn/)的6個氣象站數據，每個站點數據的起始日期和經緯度見表1，除了定邊之外其他5個站點的數據都是從20世紀50年代開始的，因此在統計過去近60 a溫度及降水變化特征時不考慮定邊站，在描述過去的總趨勢和持續性特征的時候考慮所有的6個站點數據。在計算之前，對數據進行了一致性、完整性和極值檢驗，質量良好。數據的分析按照年和季節兩種不同時間尺度進行，季節的劃分根據本地區的氣候特點按照氣象劃分法劃分，其中3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月—翌年1月、2月為冬季。

表1 站點的經緯度及數據的時段

1.2 研究方法

1.2.1 用線性回歸的方法得出平均每10年溫度變化KT和降水的變化KP線性趨勢計算公式為：

Yn=aXn+b

(1)

式中：Yn為溫度或者降水變量；Xn為時間序列；a為回歸系數，平均每10年溫度和降水的變化率K=10a。

1.2.2 用非參數Mann-Kendall趨勢檢驗法得到溫度和降水在年和季節尺度上的變化趨勢 采用非參數檢驗方法曼—肯德爾法(Mann-Kendall)來檢測研究區內溫度和降水的長期變化趨勢和突變情況。由于在水文—氣象時間序列中使用非參數檢驗方法比使用參數檢驗的方法在非正態分布的數據和檢驗中更為適合[25]，且Mann-Kendall檢驗不需要樣本遵循一定的分布，也不受少數異常值的干擾，適用于水文、氣象等非正態分布的數據[26]。

在Mann-Kendall檢驗中，原假設H0為時間序列數據(X1，…，Xn)，是n個獨立的、隨機變量同分布的樣本；備擇假設H1是雙邊檢驗，對于所有的k，j≤n，且k≠j，Xk和Xj的分布是不相同的，檢驗的統計量S計算如下式：

(2)

(3)

式中：S為正態分布，其均值為0，方差var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。當n>10時，標準的正態系統變量通過下式計算：

(4)

這樣，在雙邊的趨勢檢驗中，在給定的α置信水平上，如果Z≥Z1-α/2，則原假設是不可接受的，即在α置信水平上，時間序列數據存在明顯的上升或下降趨勢。對于統計量Z，大于0時是上升趨勢；小于0時是下降趨勢。Z的絕對值在大于等于1.28，1.96時，分別表示通過了信度90%和95%的顯著性檢驗。

當Mann-Kendall檢驗進一步用于檢驗序列突變時，檢驗統計量與上述Z有所不同，通過構造序列：

(5)

(6)

定義統計變量：

(7)

E(Sk)=k(k-1)/4;var(Sk)=k(k-1)(2k+5)/72

(8)

UF為標準正態分布，給定顯著性水平α，若|UF|>Uα/2，則表明序列存在明顯的趨勢變化，將時間序列X按逆序排列，再按照上式計算，同時使：

(9)

通過分析統計序列UF和UB可以進一步分析序列的趨勢變化情況，而且可以明確突變的時間，指出突變的區域。若UF值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則表明呈下降勢，當它們超過臨界直線時，表明上升或下降趨勢顯著。如果UF和UB這兩條曲線出現交點，且交點在臨界直線之間，那么交點對應的時刻就是突變開始的時刻；同時，由于UF大于0表明序列呈上升趨勢，小于0表明呈下降趨勢，因此在UF從一個趨勢變到另一個趨勢并且發生急劇的拐點時，也可認為是突變開始的時刻。

1.2.3 用重標極差分析法得出Hurst指數并分析持續性 重標極差分析法(Rescaled Range Analysis)簡稱為R/S分析法，是水文專家Hurst在大量實證研究的基礎上于1951年提出一種時間序列分析法。具體方法如下：

設有一組時間序列：

ξ1,ξ2,…

(10)

對于任意整數T∈{1，2，…}定義均值序列：

(11)

累積離差：

(12)

極差：

(13)

標準差S(T)定義為：

(14)

經過大量的實證研究后，建立如下關系式：

(15)

其中H稱為Hurst指數，結合過去的趨勢可以預測將來的趨勢，值得一提的是Hurst指數只是一個概率趨勢，代表了將來趨勢的概率大小，并不能完全準確地預測將來地趨勢。00.5時，意味著未來的變化狀況與過去一致的概率較大，即持續性概率，H越大，持續性概率越強[27]。

2 結果與分析

2.1 溫度變化特征

對研究區6個站點的平均溫度在年和季節尺度上分別做了Mann-Kendall檢驗和線性趨勢分析，分別得到了統計量Z和平均每10 a溫度變化率KT(℃/10 a)，結果見表2。從Z值的結果可以看出溫度變化都呈較為統一的特征，6個站點年和季節尺度的溫度變化都呈現出較強的增加趨勢，且大部分都通過了置信度為95%的顯著性檢驗。從KT值的結果可以看出，6個站點年和季節尺度的溫度變化都為增加趨勢，這和Mann-Kendall檢驗的結果是一致的。從KT值的大小可以看出每個站點平均每10 a的變化幅度，可以總結出近60 a來研究區四季的平均溫度變化從大到小的排列順序依次為冬、春、秋、夏，KT值分別是0.43，0.29，0.27，0.17℃/10 a，研究區平均每10年的溫度增加為0.29℃。

表2 平均溫度在年和季節尺度上的Z值和KT值

注：*表示通過了置信度為95%的顯著性檢驗。

采用R/S分析方法計算的各站點年和季節尺度的平均溫度的Hurst指數見表3，可以看出除了定邊的秋季溫度的Hurst值略小于0.5外，其他的Hurst值都大于0.5，且全部大于0.6，有一半多大于0.8，推斷出除了定邊站的秋季溫度有微弱的反持續性外，其他站點年和季節尺度的平均溫度都呈現出較強的持續性，且持續性趨勢為增加。表明未來的一段時間內，研究區內的平均溫度在年和季節尺度上都有較大的概率延續之前的趨勢并且繼續上升。

表3 平均溫度在年和季節尺度上的Hurst指數

圖1為6個站點年平均溫度的線性趨勢和Mann-Kendall突變檢驗圖。由線性趨勢圖可以看出研究區內所有站點的年平均溫度都呈現出了上升的總趨勢，在90年代前后年平均溫度的上升的趨勢突然增加，溫度上升速度明顯加快；在2000年前后，年平均溫度上升的趨勢均有所減緩，甚至發生了向下的轉折。從季節尺度看，對這次轉折響應最大的季節為春季；到2010年前后年平均溫度又有所回升。從Mann-Kendall突變檢驗的結果可以看出，此地區在90年代前后，平均溫度在年和季節尺度上都有非常明顯的向上突變，表明90年代此地區年平均溫度的增加趨勢更為明顯，這與大部分學者的結論也是一致的[28-29]。

圖1 年平均溫度的線性趨勢和Mann-Kendall突變檢驗

2.2 降水變化特征

對研究區6個站點的降水量在年和季節尺度上分別做了Mann-Kendall檢驗和線性趨勢分析，分別得到了統計量Z和平均每10 a降水量變化率KP(℃/10 a)，結果見表4。從Z值及KP值的結果可以看出研究區內6個站點降水的變化趨勢在年和季節尺度上有增有減，沒有像溫度一樣呈現出較為統一的趨勢。在統計近60 a的變化趨勢時，只考慮除了定邊外，數據年限較長的5個站點。從年平均降水量來觀察，由Z值的結果可以看出近60 a來的年降水量變化的總趨勢都是減少的，減少最為顯著的地區是橫山，通過了置信度為90%的顯著性檢驗，鄂托克旗的年平均降水變化趨勢最為平緩，基本處于上下波動的狀態。定邊的降水量從1989年以來呈現出了增加的趨勢。從季節平均降水來觀察，研究區內春季降水量的變化趨勢較為平緩，整體呈微弱的減少趨勢。夏季降水量的變化趨勢最為明顯，基本都呈減少的趨勢，且橫山站通過了置信度為90%的顯著性檢驗，由KP值的結果可以看出年降水量的減少主要是由于夏季降水量的減少所導致。秋季降水量整體上呈微弱的增加趨勢，且定邊在1989年之后的秋季降水量增加非常大，通過了置信度為90%的顯著性檢驗。冬季的降水量則沒有呈現出統一的特征，這可能和冬天的降水量較小有關。

圖2為研究區內6個站點年平均降水量的線性趨勢和Mann-Kendall突變檢驗圖，從年平均降水量的線性趨勢圖可以看出，年平均降水量在60年代中期之前都是增加的趨勢，之后除了鄂托克旗外都呈減少的趨勢，陶樂和鹽池的降水在80年代后逐漸增加，橫山和榆林的降水在2000年后逐漸增加，鄂托克旗的年降水變化最為平緩。定邊年降水量在90年代后的總趨勢是增加的，也進一步說明了該地區不同的城市在80年代或者90年代后降水的趨勢由原來的減少趨勢逐漸轉變為增加趨勢。從Mann-Kendall突變檢驗圖可以看出，降水的突變點比較多且復雜，且突變集中在60年代、90年代以及2010年前后。

表4 降水量在年和季節尺度上的Z值和KP值

注：*表示通過了置信度為90%的顯著性檢驗。

表5為6個站點的降水量在年和季節尺度上所對應的Hurst值以及未來趨勢統計，當0.5

表5 年和季節尺度降水量的Hurst指數及未來趨勢

注：*和**分別代表較強和極強的持續性強度。

3 對Hurst指數進行試驗

由Mann-Kendall突變檢驗得出的結論可知研究區內大部分地區的年平均溫度和年降水量趨勢在1990年左右發生了比較明顯的變化，因此以1990年為分界線，對1990年之前的年平均溫度和年降水量進行Mann-Kendall趨勢檢驗和Hurst指數計算；對1990年之后的年平均溫度和年降水量進行Mann-Kendall趨勢檢驗，然后用1990年之后Hurst指數預測的趨勢和Mann-Kendall檢驗得到的真實的趨勢作對比后，對Hurst指數進行驗證。在此次計算中我們選擇數據時間較長的5個站點，分別是榆林、橫山、鹽池、陶樂、鄂托克旗。結果見表6，先從年降水量的變化來觀察，在Mann-Kendall趨勢檢驗中可以看出1990年之前除了鄂托克旗外其他4個站點的年降水量都呈現出減少的趨勢，且榆林和橫山都通過了置信度為90%的顯著性檢驗。1990年之后的年降水量除了鄂托克旗外都呈現出增加的趨勢，但沒有通過顯著性檢驗，增加趨勢比較微弱。我們從Hurst指數的結果來看，除了陶樂之外其他4個站點1990年之前的Hurst值都小于0.5，表明1990年后，除了陶樂外其他站點的降水量趨勢會反轉的概率比較大，也就是說鄂托克旗和陶樂的年降水量下降的概率比較大，其他3個站點的年降水量上升的概率比較大。對比1990年后真實的年降水量可以看出，只有陶樂站的降水量趨勢不符合Hurst指數的預測。

圖2 年降水量的線性趨勢和Mann-Kendall檢驗

注：*和**分別表示通過了置信度為90%和95%的顯著性檢驗。

從年平均溫度的變化來觀察，在Mann-Kendall趨勢檢驗中可以看出1990年之前除了榆林外其他4個站點的年平均溫度都呈現出增加的趨勢，且鹽池和鄂托克旗都通過了置信度為95%的顯著性檢驗。從Hurst指數的結果來看，1990年之前的Hurst值都大于0.5，表明1990年后，5個站點的年平均溫度繼續延續之前的走勢的概率比較大，也就是說榆林的年平均溫度下降的概率比較大，其他4個站點的年平均溫度上升的概率比較大。對比1990年后真實的年平均溫度可以看出，只有榆林站的年平均溫度趨勢不符合Hurst指數的預測。

可以看出研究區內年降水量在1990年之前呈下降的總趨勢，1990年之后降水有微弱的回升，但趨勢并不明顯。年平均溫度在1990年之前呈上升的總趨勢，1990年之后繼續上升，且上升趨勢比之前更加顯著。在10個數據檢驗中，Hurst指數準確地預測到了8個數據，說明Hurst指數的預測有一定的可信度，且在Hurst值為0.3，0.88，0.85的情況下，Hurst指數預測的趨勢和真實的趨勢是一樣的，這也說明Hurst指數是一個概率趨勢，Hurst值越接近于0或者1，預測的概率趨勢越準確。

4 結 論

(1) 研究區內年尺度和季節尺度的平均溫度都呈較強的增加趨勢，平均每10年的溫度增加為0.29℃，且冬季的增加幅度最大。研究區內所有站點的平均溫度在90年代左右都產生了明顯的向上突變，這使得增加的趨勢變得更加的劇烈。

(2) 研究區內降水量的變化相對復雜，年降水量呈減少的總趨勢。夏季降水量的減少趨勢最為明顯，秋季降水量整體呈微弱的增加趨勢。年降水量的減少主要是由于夏季降水量的減少所導致。降水的突變點較多且復雜，突變集中在60年代、90年代以及2010年左右，且以90年代最為明顯，部分地區甚至呈現出增加的趨勢。

(3) 平均溫度的持續性在年和季節尺度上都呈強烈的增加趨勢，表明溫度繼續增加的概率極大。Hurst值對降水量的持續性表現相對較弱，有4個站點表現為增加，2個站點表現為減少，且表現為增加趨勢的Hurst值更接近0或1，表明將來趨勢增加的概率更大。四季降水量的持續性總體上表現為增加的趨勢，且夏季最強，春季最弱。總體來說，研究區內的降水量在年和季節尺度上將呈現出微弱的增加趨勢的概率較大。

由于農牧交錯帶地處氣候區交界與生態系統交界，地理位置特殊、下墊面類型復雜、地形種類繁多且受人類活動影響大，其溫度和降水變化的原因與大尺度環流背景變化等自然因素和人類活動等因素密切相關。查看相關文獻可以得出研究區內氣候突變產生的原因與南方濤動和厄爾尼諾現象有著密不可分的聯系[30]。過去的近60 a內，研究區的平均溫度上升的趨勢明顯高于全球的平均值，且呈強烈增加的持續性，降水量呈微弱的下降趨勢，且呈微弱增加的反持續性，表明未來研究區內的氣候狀況向暖濕化轉變的可能性更大一些。然而值得一提的是R/S方法得出的Hurst指數只能表達一個概率趨勢，不能完全準確地預測將來的情況。實際上，西北農牧交錯帶的氣候變化本身受到季風氣候、大氣環流、人類活動等因素的影響，因此在研究清楚氣候變化特征的基礎上，加強降水和溫度的情勢預報，對該地區用水策略和農牧業的發展有更加深層次的意義。

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