古田近40年霜及霜凍的氣候特征分析

魏瑋 林冰

摘要 利用古田縣1981—2020年逐年的霜日、初霜日、終霜日、無霜期等資料，采用氣候傾向率法、Mann-Kendall非參數統計檢驗方法，分析古田縣1981—2020年的霜及霜凍的氣候變化趨勢。結果表明：初霜日偏晚、終霜日偏早、無霜期變長以及霜日變少。

關鍵詞 氣候特征分析;氣候傾向率;M-K檢驗

中圖分類號：S425 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）06–0067–03

霜凍是常見的農業氣象災害之一，多出現于春、秋、冬季，通常是由寒潮南下造成短時間內氣溫驟降至0℃以下引起的，或受寒潮影響后，天氣轉晴的當日夜間地面出現強烈輻射、降溫。霜凍對林果業危害較大，低溫致使植物組織細胞中的水分出現結冰，引發生理性干旱，導致植物受損或死亡。中國氣象工作者近些年針對霜凍開展了大量的研究。許艷等[1]指出，中國大部分地區的霜期逐漸縮短，初霜日推遲，終霜日提前;錢錦霞等[2]認為，山西省初霜日出現明顯推遲的趨勢，無霜期呈現出明顯延長的趨勢，終霜日則呈現波動性變化。

古田縣為農業縣，境內光熱資源豐富，氣溫年、日差較大，霜凍是該縣主要的災害性天氣之一，增強霜凍天氣預報的時效性和準確性能降低和避免農業生產遭受的危害。近年來，隨著氣候變暖，古田縣無霜期、初霜日、終霜日發生的特征也隨之出現變化，但有關霜凍特征方面的研究不多，缺少充分的科學依據來合理規劃和調整古田縣農業種植結構。統計近40年古田縣霜日的年變化以及初霜日的年變化、終霜日的年變化、無霜期的年變化，總結出古田縣霜及霜凍氣候的變化特征，以期更好地實現對氣候資源的合理利用以及防災減災，從而保證農作物的穩產和高產。

1 資料與方法

1.1 數據來源

選取古田1981—2020年霜日、初霜日、終霜日、無霜期等氣象觀測數據資料，以每年10月至翌年4月觀測到的霜日為當年霜日，初霜日指10月1日后出現的第一個霜日，翌年4月28日前出現的最后一個霜日為終霜日。當年終霜日的次日至翌年初霜日的前一日為該縣的無霜期，統計并分析古田縣霜及霜凍的氣候特征和變化趨勢。

1.2 方法

1.2.1 氣候傾向率法 氣候傾向率法是在統計1981—2020年各年平均值的基礎上，以時間序列t為自變量，以霜日、初霜日、終霜日、無霜期等為因變量，建立一元線性回歸方程：

y（t）=a+bt? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

=b? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

方程中，b為回歸系數，代表因變量變化趨勢傾向率，b>0時，y隨時間t的增加趨于上升;b<0時，y隨時間t的增加趨于減少。b的大小表示增加或減少的幅度[3]。

1.2.2 Mann-Kendall非參數統計檢驗方法 短時期內氣候從一種比較穩定的狀態轉變為另一種狀態的變化，即氣候突變，這是氣候系統非線性性質的體現[4]。檢測氣候突變有多種方法，采用大多數人認可的Mann-kendall法，其理論基礎和應用效果均較好。這是一種非參數統計檢驗方法，可作為對天氣氣候變化趨勢的突變研究分析。對于具備樣本量的時間序列，計算公式為：

（3）

公式（3）中，UFk代表標準正態分布，為按照時間序列x1，x2，……，xn計算出的統計量序列，給定顯著性水平a，當UF1>Ua，說明序列有明顯趨勢變化。按時間序列x的逆序xn，xn-1，……，x1，重復上述過程，得到UBk=-UFk（k= n，n-1，……，1），UB1=0。繪制出UBk和UBk兩條曲線，若UBk或UBk>0，說明序列趨于上升，<0說明呈現下降的趨勢。如果兩條曲線交于一點，交點對應的時刻為突變時間點，交點位于臨界區間時，交點對應的時刻為突變發生時間。

2 結果與分析

2.1 1981—2020年古田縣霜日的變化特征及趨勢

2.1.1 年變化 古田縣1981—2020年總霜日數為3 101 d，年霜日在3～138 d之間，霜日最多的年份出現在1989年為138 d，霜日最少的年份出現在2012年為3 d，霜日最多的年份與最少的年份相差135 d，古田縣霜日年際變化較大。年平均霜日為78 d，不同年份霜日數變化較大（圖1），其變化方程可用線性方程y=-0.7068x+92.015來表示，決定系數R2為0.0956，Pearson相關系數為-0.309（表1），可知古田縣近40年霜日呈減少趨勢，氣候傾向率為-7.068 d/10 a，未通過a=0.05顯著性檢驗，表明霜日變化不顯著。

2.1.2 突變分析 對霜日進行M-K檢驗（圖2）。自1987年以來，UF曲線>0，表明古田縣1981—1998年期間年霜日趨于上升;從2007年開始，UF曲線穩定在0.05臨界線以下，說明自2007年以來，古田縣年霜日呈明顯的減少趨勢。±1.96臨界線之間UF和UB有多處交點在2007—2014年之間，表明古田縣年霜日存在突變現象，經t檢驗，P<0.05，通過顯著性檢驗，表明古田縣霜日的減少趨勢在2007—2014年發生突變。

2.2 1981—2020年古田縣初霜日的年變化

近40年古田縣年平均初霜日為12月4日。由圖3可知，近40年來古田縣最早的初霜日出現在11月10日，最遲的初霜日出現在12月29日，相差49 d。初霜日的月分布存在差異，35%的年份出現在11月，65%的年份出現在12月。古田縣近40年初霜日整體呈逐年推遲的變化趨勢，氣候傾向率為0.29 d/10年，可見古田縣初霜日出現日期向后推遲的現象。

2.3 1981—2020年古田終霜日的年變化

近40年古田縣年平均終霜日出現在2月21日。由圖4可知，近40年來古田縣最早的終霜日結束于1月14日，最遲的終霜日結束于3月29日。近40年古田縣初霜日數整體呈逐年提前的趨勢，變化方程可以用線性方程y=-0.3834x+44 256來表示，氣候傾向率為-3.834 d/10年。終霜日整體呈減少趨勢，說明終霜日呈現提前的變化趨勢。

2.4 1981—2020年古田縣無霜期的變化特征及趨勢

2.4.1 年變化 古田縣1981—2020年總無霜日數為11 521 d，年無霜期在235～358 d之間，無霜期最長的年份出現在2012年為358 d，無霜期最短的年份出現在1989年為235 d，無霜日最多的年份比最少的年份多123 d，古田縣的無霜期年際變化較大，平均無年霜日數為288 d。由圖5可知，不同年份的無霜日數變化較大，變化方程可用線性方程y=0.8114x+ 271.39來表示，決定系數R2為0.1324，Pearson相關系數為0.364，通過0.05雙側顯著性檢驗，表明無霜期變化在α=0.05的顯著水平上是顯著的，古田縣的無霜日大約以0.8 d/10年的傾向率增加，表明無霜期呈延長的變化趨勢。

2.4.2 突變分析 對無霜日進行M-K檢驗（圖6）。自1997年以來，曲線>0，表明1997—2020年古田縣的無霜日呈上升趨勢，2018年以后上升趨勢超過了95%的置信度，表明古田縣年平均無霜日在95%的置信水平上自2018年開始有明顯上升。±1.96臨界線之間與存在多處交點，在2008—2017年之間，經t檢驗，突變前后序列存在顯著性差異，可見2008—2017年古田縣年無霜日發生了突變變化。

3 結論

利用古田縣1981—2020年近40年的霜日、初、終霜日、無霜期等資料，分析古田縣霜日數、霜凍發生特征及變化趨勢。

（1）古田縣霜日呈現的氣候傾向率為7.068 d/10年的減少趨勢，初霜日整體呈延遲趨勢，初霜日呈逐漸推后趨勢，終霜日總體表現為提前趨勢，古田縣的無霜日大約以0.8 d/10年的傾向率增加。

（2）從M-K檢驗角度來看，古田縣的霜日減少趨勢從2007年開始十分顯著，無霜日在1997—2020年呈上升趨勢，霜日和無霜日分別在2007—2014年、2008—2017年發生氣候突變。

（3）隨著氣候變暖，古田縣初霜日出現偏晚，終霜日結束偏早，無霜期延長，霜日減少。相關部門應充分利用這一農業氣候資源優勢，大力發展地方農業生產，提高農作物產量。

參考文獻

[1] 許艷，王國復，王盤興.近50a中國霜期的變化特征分析[J].氣象科學， 2009， 29（4）： 4427-4433.

[2] 錢錦霞，張霞，張建新，等.近40年山西省初終霜日的變化特征[J].地理學報， 2010， 65（7）： 801-808.

[3] 孫蘭東，劉德祥.西北地區熱量資源對氣候變化的響應特征[J].干旱氣象， 2008（1）： 8-12.

[4] 曾波，閆彩霞，余蓮.我國南方地區1960-2009年冬季氣溫分析[J].高原山地氣象研究， 2016， 36（2）： 46-52.

責任編輯：黃艷飛

Climatic Characteristics of Frost and Frost in Gutian in Recent 40 Years

WEI Wei et al（Meteorological Bureau of Gutian County， Fujian Province， Gutian， Fujian 352200）

Abstract Based on the data of frost day， first frost day， last frost day and frost free period in Gutian County from 1981 to 2020， the climate change trend of frost and frost in Gutian County from 1981 to 2020 is analyzed by using the climate tendency rate method and Mann Kendall nonparametric statistical test method. The results show that the late initial frost day， the early final frost day， the longer frost free period and the less frost day are the development trend of climate change in Gutian County in the future.

Key words Climate characteristic anal-ysis; Climate tendency rate; M-k test