遼寧省初霜特征及其預報模型研究

胡春麗　林蓉　焦敏　李菲

摘要：選用1961—2015年9—10月遼寧省53個氣象站0 cm逐日最低地溫資料、國家氣候中心74項環流特征量指數、NCEP/NCAR再分析資料，分析遼寧省初霜日期時間變化特征，利用相關系數選取影響初霜日期的主要因子，應用多元回歸方法建立初霜日期與前期環流因子的預報模型。結果表明，遼寧省初霜日期呈推遲趨勢，未發生氣象意義的氣候突變;初霜日期預報模型通過了α=0.05的顯著性水平檢驗，具有統計學意義，用該模型預測2014年、2015年的初霜日期，均接近實際值。

關鍵詞：初霜日期;氣候特征;變化趨勢;預報模型;遼寧省

中圖分類號：S425

文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2020）02-0276-06

收稿日期：2018-10-19

作者簡介：胡春麗（1981—），女，吉林德惠人，碩士，高級工程師，主要從事氣候變化、農業氣象等研究。E-mail：huchunli0829@163.com。

通信作者：林 蓉，高級工程師，主要從事氣候變化、農業、氣象等研究。E-mail：heavengirl@sina.com。

全球氣候變暖導致農作物熱脅迫增加，進而影響作物產量。初、終霜日作為衡量溫度變化的重要指標成為氣候變化下農業適應性研究關注的重點之一，分析其時空變化特征有利于減少極端低溫事件對農業生產帶來的危害，提前做好預測可以因時因地制宜地選擇作物品種、調整種植制度等。目前，已有較多研究在初、終霜日出現早晚和無霜期長短等方面取得重要進展[1-9]。遼寧省位于我國東北地區南部，介于118°53′～125°46′E，38°43′～43°26′N 之間，全省耕地面積為3 411.2萬hm2，占全省土地總面積的23.4%，屬于溫帶季風型大陸氣候，種植業基本上是一年一熟，主要糧食作物為水稻、玉米、大豆、高粱、小麥。初霜日期受氣候變化的影響，呈顯著推遲趨勢，人們對初霜的關注度降低，但隨著氣候異?，F象的增加，東北低溫冷害出現新的特點和規律，因此研究和預測新形式下的初霜日期氣候變化規律對農業生產決策、氣象防災減災具有重要意義。有研究利用遼寧省逐日氣溫、大氣環流特征量資料，采用統計學方法，選取相關顯著的早期環流特征量作為預測因子，建立基于大氣環流特征量的初霜日期定量化年景預報模型，進行初霜日期的長期預報，以期為開展氣象為農生產服務和防災減災提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 試驗資料

利用沈陽區域氣候中心提供的1961—2015年遼寧省53個氣象站秋季（9—11月）地面0 cm日最低地溫資料，選取臺站參照文獻[10];國家氣候中心提供的1951—2015年74項逐月環流指數資料;美國國家環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，簡稱NCEP）和美國國家大氣科學研究中心（National Center for Atmospheric Research，簡稱NCAR）提供的1951—2015年月平均500 hPa位勢高度再分析資料，水平分辨率為 2.5°×2.5°。

1.2 試驗方法

1.2.1 初霜日期定義 將每站自9月1日開始，第1次地面0 cm日最低地溫≤0 ℃的日期記為該站當年初霜出現的日期（簡稱初霜日期），按上述標準，利用1961—2015年遼寧53個站0 cm逐日最低地溫資料，以9月1日為起點，如初霜日期為9月20日記為20。

1.2.2 異常年標準 世界氣象組織對氣候異常提出2種判別標準，一是距平超過標準差的2倍以上，二是它出現的概率為25年，采用距平大于標準差2倍作為異常年的標準，來分析初霜的異常特征，規定當年實況出現的日期減去歷史平均日期的差作為分級依據，即Δdi，j=di，j-Dj，其中di，j為第i年j站的初霜日期，Dj為j站初霜日期的多年平均值，Δdi，j≤-12為初霜異常偏早年，-12<Δdi，j≤-6為初霜偏早年，-6<Δdi，j<6，為初霜正常年，6≤Δdi，j<12 為初霜偏晚年，Δdi，j≥12為初霜異常偏晚年。

1.2.3 變異系數 變異系數是S/X，其中X是多年初霜日期平均值，S是多年初霜日期的標準差，變異系數表示多年初霜日期來變化穩定性，變異系數大表示變量相對不穩定性大，變異系數小，情況與其相反。

1.2.5.2 預報模型建立 經過因子分析、資料診斷分析，采用多元回歸方案建立多個環流因子的初霜預報模型，利用F統計量進行模型的擬合效果驗證，檢驗模型優劣及其預測精度。多元線性回歸及其檢驗方法參考文獻[11]。

2 氣候變化特征

2.1 年際變化

由圖1可以看出，1961—2015年遼寧省初霜日期年際變化較為明顯，呈波動上升趨勢，趨勢系數為0.7（通過了0.001信度檢驗），表明近55年遼寧省初霜日期呈明顯的推遲趨勢，這與李輯等用天氣現象研究的遼寧省初霜日期的年際變化所得的結論[9]相一致。初霜最早日期出現在1977年9月26日，最晚日期是出現在2015年10月22日，最早時期和最晚日期相差26 d，表明遼寧省初霜日期的年際變化較為明顯。

初霜日期的變異系數為0.33，說明初霜日期不穩定性相對較小，不容易出現異常偏早和異常偏晚，對初霜日期的短期氣候預測的出現時間的預報具有一定的可尋性。按照初霜日期氣候異常判別標準，異常偏早年出現1年，偏早年出現10年，正常年33年，偏晚年出現10年，異常偏晚年出現1年。研究發現，異常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出現在1990年以前;偏晚年和異常偏晚年除1994、1998年以外，均出現在2000年以后，說明在氣候變暖的大背景下，初霜日期出現偏晚和異常偏晚的可能性較大。

2.2 周期分析

圖2為遼寧省初霜日期的Morlet小波變換，為小波系數實部的分布圖（彩色陰影部分為通過0.1的信度檢驗區域，虛線陰影部分為邊緣效應影響區域），可以看出，初霜日期表現為2～3年和3年周期，尤其在1990—2000年時段周期性最為明顯。

2.3 突變分析

由圖3可知，UF曲線在1961年以后均大于0，且在1994年以后突破臨界線，表明1961年以來初霜日期呈推遲趨勢，且1994年以后推遲趨勢顯著。UF和UB曲線在1994年、1997年出現交點，但是交點不在臨界線之間，說明初霜日期未發生突變。

3 預測模型

3.1 前期環流形勢

1961—2015年初霜出現日期的早晚，將其分為2種類型，A型為初霜早型（1962年、1967年、1969年、1977年、1980年），B型為初霜晚型（1998年、2005年、2006年、2012年、2015年）。初霜早型和晚型8月北半球500 hPa距平圖中高緯度均有2個波（圖4）。A型整個東亞中緯度為兩槽一脊環流型，負距平中心位于烏拉爾山中部地區，冷空氣主體穩定在新地島南部地區，雅庫次克經貝加爾湖到朝鮮半島一變高區及新地島南部的冷空氣東移南下控制東北地區，有利于遼寧省初霜來的早。B型東亞中緯度為穩定的一槽一脊型，主要負距平中心偏于西半球。從極地經新地島，貝加爾湖到我國的東北及日本北部，為穩定正變高所控制，未來正變高區緩慢東移，遼寧省主要受其影響，不利于冷空氣東移南下，遼寧省初霜偏晚。

3.2 預報模型

3.2.1 相關分析 對初霜日期的時間序列，計算與同年1—7月逐月74項環流特征量的相關系數，得到74×7的相關系數矩陣，為保證選擇因子與因變量間的平穩性，選取相關系數通過α=0.05的顯著性檢驗的環流因子作為備選因子。

美區極渦強度指數、大西洋副高強度指數、大西洋歐洲環流型W的相關系數絕對值達到了0.4以上。

與北半球副高強度指數、北非大西洋北美副高強度指數、北非大西洋北美副高強度指數、北非副高面積指數、北非副高強度指數、太平洋副高強度指數、北半球副高面積指數大于等于6個月的相關系數均通過了顯著性檢驗。

3.2.2 預報模型 經過上述相關性分析、資料診斷分析后，遵循因子連續性及獨立性的原則，選取相關性較高的5月北非大西洋北美副高強度指數（x1）、1月北非副高脊線（x2）、5月北非副高強度指數（x3）、1月大西洋副高北界（x4）、7月大西洋歐洲環流型W（x5）、6月亞洲區極渦強度指數（x6）作為初霜日期（y）預報的預報因子，建立多元線性回歸方方程。模型統計樣本為53個（1961—2013年），預留2014年、2015年進行驗證?；貧w方程如下：

模型的回歸平方和U=933.505 851 7，殘差平方和Q=704.056，復相關系數R=0.740 473。統計量值F=10.165 2，當α=0.05時，F0.05（6，46）≈3.8，F>F0.05，因此，認為統計回歸方程通過了α=0.05的顯著性水平檢驗[11]。

3.3 回歸模型檢驗

為驗證初霜日期預報回歸方程的準確性，選取未參與建模計算的2014年、2015年初霜日期預報進行驗證，通過多元回歸方程預測2014年、2015年遼寧省初霜日期分別出現在10月12日和10月15日，初霜日期出現分別較常年（10月7日）偏晚5、8 d，實況顯示2014年遼寧省各地初霜日期全省平均出現在10月12日，2014年初霜日期預測完全正確;2015年初霜日期出現時間為10月21日，初霜出現日期異常偏晚，預報與實況相差6 d，即預報趨勢正確，預報效果相對較好。

4 結論與討論

1961—2015年遼寧省初霜日期年際變化較為明顯，呈現波動上升趨勢，趨勢系數為0.7（通過了0.001信度檢驗）。初霜異常偏早年和偏早年除了1992年以外，均出現在1990年以前;偏晚年和異常偏晚年除1994、1998年以外，均出現在2000年以后，說明在氣候變暖的大背景下，初霜日期出現偏晚和異常偏晚的可能性較大。

遼寧省初霜日期表現為2～3年、3年周期，尤其在1990—2000年時段周期性最為顯著;初霜日期未出現氣候突變時間。選取相關性較高的環流因子作為初霜日期預報的預報因子，建立多元線性回歸方方程。利用該模型預測2014年、2015年遼寧省初霜日期結果與實況趨勢符合。

目前對初霜的標準及定義不同，增加了其預報準確的難度，同時服務對象對初霜出現的程度要求不同（例如輕霜一般對遼寧省糧食生產影響較輕），因此在考慮初霜預報時，必須把最低氣溫值預報出來，以便做到有針對性服務。影響遼寧初霜的原因眾多，在考慮大的環流形勢的同時還應結合遼寧各地區地理緯度，地形地勢等對形成霜的影響，單一考慮大勢有時會適得其反。初霜的短期氣候預測是一項新的工作，增加預報準確率、須依靠中短期預報和預報員的經驗，對初霜的長期預報加以及時訂正，以提高準確程度，進而彌補長短期氣候預測的不足。

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