貴州省1980—2019年霜凍氣候特征分析

王興菊，白 慧，羅喜平，李啟芬，周文鈺，符鳳平

（1.安順市氣象局，貴州 安順 561000；2.貴州山地環境氣候研究所，貴州 貴陽 550002；3.貴州省人工影響天氣辦公室，貴州 貴陽 550002；4.貴州省氣象臺，貴州 貴陽 550002）

霜是指當近地面空氣中的水汽達到飽和，并且地面溫度＜0℃，在物體上直接凝華而成的白色冰晶[1]。霜凍與霜不同，它是指空氣溫度突然下降，地表溫度驟降到0℃以下，使農作物受到損害，甚至死亡。霜凍多出現在春秋轉換季節，當白天氣溫＞0℃，夜間氣溫短時間降至零度以下時的低溫危害現象[2]。氣象學上一般把秋季出現的第一次霜稱為“早霜”或“初霜”，把春季出現的最后一次霜稱為“晚霜”或“終霜”，從終霜到初霜的間隔時期，就是無霜期[3]。IPCC第5次評估報告指出：1880—2012年期間全球平均陸地和海洋表面溫度升高0.85℃，全球幾乎所有的地區都經歷了地表增暖過程，氣候變暖在一定程度上改變了初、終霜日期以及無霜期的長短[4]。很多學者對我國初霜、終霜以及無霜期的變化做了諸多研究，取得了很多有價值的成果[5-25]。葉殿秀等[26]認為，過去47 a中國平均初霜日推遲1.3 d/10 a，終霜日提前2.0 d/10 a，無霜期延長3.4 d/10 a，初霜日推遲幅度小于終霜日提早幅度；錢錦霞等[27]研究指出，山西無霜期呈明顯的延長趨勢，初霜日呈顯著的推后趨勢，而終霜日的變化則以波動為主，三者的突變年明顯；鄭玉萍等[28]研究發現近53 a來，烏魯木齊農區霜凍的變化特征和未來變化趨勢對農業生產整體有利。慕臣英等[29]研究認為：近57 a來，沈陽地區霜凍初日呈推遲趨勢，終日呈顯著提前趨勢，導致無霜凍期顯著延長。馬尚謙等[30]對甘肅省霜凍研究認為，在未來，初霜凍日期推遲，終霜凍日期提前，無霜凍日數延長，但變化幅度略有差異。

對于貴州省的霜凍特點，張波、陳靜等[31-32]對貴州霜期變化和時空分布特征做過一些研究。以上研究更多集中于時空分布特征及變化趨勢的分析，沒有對引起這些變化的成因做進一步的研究。

在以上研究的基礎上，本文除了常規的霜凍特征分析，增加了貴州省初霜日對全球氣候變暖響應的研究，以及貴州省初霜日處于提前期、推后期、停滯期3個階段的環流形勢對比分析，找出了影響貴州省初霜日的關鍵區，以期為貴州省霜凍研究分析提供科學依據。

1 數據來源與方法

1.1 數據來源

站點資料為貴州省氣象信息中心提供的1980—2019年貴州省84個地面觀測站的逐日平均溫度、降水量和逐月霜凍日數等資料;格點資料為美國國家環境預報中心和國家大氣研究中心（NCEP/NCAR）提供的逐月再分析資料，包括500 hPa位勢高度、海平面氣壓（SLP），空間分辨率為2.5°×2.5°。

1.2 處理方法

1.2.1相關分析

為了更好研究各氣象要素對霜凍的影響，選取了1980—2019年貴州省的月平均氣溫及最低氣溫，秋季平均溫度、降水等因子與初霜日進行相關性分析。

見公式（1）

相關系數是衡量兩個變量之間關系密切程度的統計量，兩個變量關系密切程度是否顯著也需要做統計檢驗。本文主要采用t檢驗方法進行檢驗，公式為：

上式遵從自由度為n-2的t分布，n-2為自由度，在顯著性水平下，查t分布表，看其絕對值是否大于臨界值，若大于臨界值，則認為相關是顯著的。

2 貴州省霜凍時空分布特點

2.1 初霜日和終霜日等級分析

1980—2019年貴州省初霜日集中分布在每年的9—12月，平均初霜日期為11月1日，最早初霜日出現在1984年9月2日，最晚初霜日出現在2005年12月23日，初霜日的最長時間跨度長達111 d。終霜日分布在每年的2—5月，平均終霜日期為4月15日，最早終霜日出現在2000年2月17日，最晚終霜日出現在1997年5月29日，終霜日的最長時間跨度長達101 d。

為了更好地定性貴州省初霜日出現的早晚，參考曲成軍等[33]的分級方法，將貴州省初霜日期和終霜日期劃分為5級。即11月1日±5 d出現的初霜日定為正常，較11月1日±（5～10 d）定為初霜日出現較晚或較早，＞10 d或＜-10 d定為出現最晚和最早級。依此將1980—2019年的初霜日、終霜日（表1）出現劃分為最早（符號為“-2”）、較早（“-1”）、正常（“0”）、偏晚（“1”）、最晚（“2”）5個等級。通過等級分析，發現1980—1987年貴州省初霜日普遍偏早，且有多數年份屬于最早，1989—2006年大部分年份屬于最晚或正常，2007—2019年后偏早或偏晚交替出現。終霜日隨著年份的增加而提前的趨勢很明顯，2010年以后終霜日級別基本都是正常或偏早、最早，沒有推遲的年份。

表1 1980—2019年貴州省初霜日、終霜日等級

2.2 霜凍日數空間分布與海拔高度的相關性分析

通過對1980—2019年貴州省84站霜凍日數（圖1）進行分析，發現全省累計霜凍日數偏多的站點主要分布在貴州省西北部，其中最多為赫章縣的1 571 d；其次是威寧縣，為730 d；最少的是從江縣40 d，榕江縣75 d次之。整個貴州省的分布呈現西北部多，東南部少，南部邊緣最少的趨勢。

圖1 1980—2019年貴州省霜凍日數（填色區及數字）累計分布（單位：d）

貴州省的初霜日和終霜日也主要分布在貴州省西北部的威寧縣、赫章縣和水城市。1980—2019年初霜日共出現了81（站）次，其中在這3個縣出現了69（站）次，占85%；終霜日共出現了46（站）次，該地區共出現了43（站）次，占93%。說明終霜日和初霜日的日數與海拔高度有很好的對應關系。將貴州省海拔高度與霜日數制作散點圖（圖2），發現1980—2019年臺站的霜凍累計日數與海拔高度有較好的相關性，大部分的點都分布在一條直線附近，呈正相關。

圖2 1980—2019年貴州省海拔高度與霜日數的擬合

為了更好的了解海拔高度與各霜凍要素的關系，本文分別對1980—2019年貴州省84站、貴州省西部25站（畢節、六盤水、安順）、貴州省東部26站（黔東南、銅仁）的霜凍、初霜、終霜的累計日數與海拔高度做了相關性分析（表2），除了貴州省東部的霜日數，其余均與海拔高度呈正相關（通過0.01顯著性檢驗）。其中西部霜日數與海拔的相關性最好，相關系數為0.617，高于全省的0.408。霜凍初日、終日與海拔高度的相關系數接近，分別為0.286和0.285。東部的霜凍日數與海拔高度的相關性較差，相關系數為0.152，沒有通過顯著性檢驗。

表2 1980—2019年貴州省海拔高度與各霜凍要素的相關系數

2.3 年際變化及M-K分析

通過分析1980—2019年貴州省的初霜日變化可知，初霜日的變化趨勢是明顯推遲，傾向率為6.7 d/10 a（通過0.05顯著性檢驗）；終霜日則呈明顯提前的趨勢，傾向率為-0.76 d/10 a（通過0.05顯著性檢驗）；初霜日的顯著推遲和終霜日的明顯提前，使得無霜期出現了延長的趨勢（圖3），無霜期的傾向率為1.4 d/10 a（通過0.05顯著性檢驗）。

圖3 1980—2019年貴州省初霜日（a）、終霜日（b）、無霜期（c）年變化

為了進一步分析貴州省的霜期變化特點，對貴州省霜凍年際變化進行M-K突變檢驗分析，初霜日在1983—1988年存在短暫的提前（圖4a），之后以推遲趨勢為主；在1989年出現突變，且位于信度線之間，即為初霜日的突變點，突變后比突變前推遲28 d，到了2006年以后明顯推遲的趨勢有所緩解。終霜日在1990年之前多波動，1990—1996年終霜日提前，2004—2009年終霜日出現短暫推遲，2010—2019年終霜日再次提前，1980—2019年終霜日整體呈現提前的趨勢，出現多個瞬間突變點，年際突變特征不如初霜日明顯（圖4b）。無霜期在1990年之前呈現波動趨勢，在1991年出現了突變，突變后無霜期比突變前延長了54 d，2005—2009年無霜期出現短暫變短（圖4c）。

圖4 1980—2019年貴州省初霜日（a）、終霜日（b）、無霜期（c）的M-K突變曲線

梁蘇潔等[34]在近50 a中國大陸冬季氣溫和區域環流的年代際變化研究中采用M-K檢驗等方法，將近50 a中國冬季氣溫劃分為冷期、暖期和變暖停滯期。參照以上方法，結合貴州省初霜日的突變特點，將初霜日的變化大致分為提前期、推后期、停滯期3個階段，并做以下定義：提前期定義為1980—1988年，推后期定義為1989—2006年，停滯期定義為2007—2019年。

2.4 月頻率變化特點

利用1980—2019年貴州省月資料，研究貴州省霜凍、初霜日、終霜日各月頻率及頻率增長量的變化情況?？梢钥闯觯▓D5a），霜日數在9—12月頻率逐步增加，12月出現的頻率最高，達到40%，次年1—3月頻率逐步減少；初霜日數在9—11月頻率呈增加趨勢，11月出現頻率最高，為42.5%，12月開始下降；終霜日頻率在2—3月出現增長，3月出現頻率最高，為47.5%，4月略有下降，5月再次增加到30%。

從頻率增長量來看，每年1—5月霜凍的發生頻率是逐步減小的，頻率增長量均為負增長（圖5b），尤其是4、5月，頻率僅為0.2%，發生的頻率非常稀少，大部分發生在貴州省西北部的高海拔地區，基本上為全省的終霜日。9—12月，霜凍的發生頻率呈明顯增多趨勢，月際頻率增長量都為正增長，到了12月達到全年的峰值，頻率為40.3%，超過了10%，已經不再是小概率事件了（小于5%概率事件稱為小概率事件）。初霜日數的頻率增長量在9—11月均為正值，12月為負值；終霜日數頻率增長量在2、3、5月為正增長，4、6月為負增長。

圖5 1980—2019年貴州省霜日數、初霜日數、終霜日數頻率（a）及頻率增長量（b）的變化（單位：%）

從1980—2019年貴州省累計霜凍日數、初霜日數、終霜日數月變化來看：出現頻率最高的月份分別為12、10、3月。

3 初霜日對氣候變化的響應

為了研究氣候變化對初霜日的影響，選取貴州省1980—2019年的霜日數、降雪日數、溫度、降水等因子與初霜日進行相關性分析（未通過檢驗的氣溫和降水因子選取部分在表中列出）（表3），發現只有9月的平均氣溫，9、10月的平均低溫通過了0.05的顯著性檢驗，其中9月的平均氣溫相關系數最高，為0.39，可見初霜日期的變化對溫度的依賴性很強，尤其是每年9、10月霜凍發生前的氣溫。

表3 1980—2019年貴州省初霜日與各要素相關系數統計

通過對1980—2019年貴州省9、10月的平均低溫以及年平均氣溫的傾向率分析可以看出，平均低溫和平均氣溫均呈現逐步增高的趨勢。其中9月平均低溫的傾向率約為0.3℃/10 a，40 a升溫約1.2℃，與年份的相關系數為0.38（通過0.05的顯著性檢驗）（圖6a）。10月平均低溫的傾向率為0.37℃/10 a，40 a升溫約1.6℃，與年份的相關系數為0.45（通過0.01的顯著性檢驗）（圖6b）。全年平均氣溫的傾向率為0.2℃/10 a，40 a升溫約0.8℃，與年份的相關系數為0.76，屬于高度顯著性相關（通過0.01的顯著性檢驗），說明1980—2019年貴州省的氣候在明顯變暖（圖6c）。

通過以上分析可以看出，1980—2019年貴州省初霜日的年際變化與氣候的變暖存在明顯的相關性，氣溫高的年份初霜日晚，氣溫低的年份初霜日早。貴州省初霜日的推遲是由于氣溫逐步升高引起的，其中9月平均氣溫的貢獻率大于其他的氣溫因子。

4 環流分析

為了更好了解貴州省初霜日發生變化的成因，將與初霜日相關性最好的9月環流形勢分提前期（圖7a）、推后期（圖7b）、停滯期（圖7c）3個階段進行分析（1980—2010年的平均值作為氣候平均態）。從3個階段500 hPa的風場和高度場距平合成圖上可以看出：提前期與推后期在高度距平場上有大致相反的環流形勢，停滯期在高緯度地區與提前期接近。

圖7 提前期（a）、推后期（b）、停滯期（c）500 hPa高度場距平及風場

在提前期的距平合成圖上，烏拉爾山到西伯利亞一帶有明顯的正距平，中心值為25 gpm，東亞大槽明顯偏強，有超過-20 gpm的負距平中心，東亞大槽槽后的西北氣流有利于帶動干冷空氣南下。在中低緯地區以反氣旋環流為主，貴州省位于反氣旋環流中心，有利于晴好天氣產生，配合北方南下的干冷空氣，可能在貴州省形成霜凍天氣。與提前期剛好相反，到了推后期，烏拉爾山到西伯利亞一帶為明顯的負距平中心，中心值為-10 gpm，中緯度地區氣流平直，北方南下的冷空氣偏弱。低緯地區的環流特征與前期相比偏弱，不利于貴州省晴天形成，加上北方冷空氣偏弱，不利于霜凍的產生，導致這一階段貴州省初霜日的推遲。停滯期與提前期相似，高緯地區為正距平中心，中心值達到了40 gpm；但東亞大槽偏弱，低緯地區的反氣旋環流特征比推后期明顯，所以停滯期的初霜日較提前期明顯偏后，較推遲期提前。

從3個時期的海平面氣壓距平合成場分布來看，提前期（圖8a）（推后期）（圖8b）的氣壓距平場從高緯到低緯呈現正負正（負正負）的分布，在提前期（推后期）（10°~40°N，70°~110°E）的區域為正（負）距平，而（20°~40°N，120°~140°E）為負（正）距平，停滯期（圖8c）的（10°~40°N，70°~110°E）的區域在中高緯與提前期基本一致。從貴州省初霜日與海平面氣壓距平相關性檢驗來看，在貝加爾湖附近，（50°~60°N，100°~120°E）的區域，通過了0.05的顯著性檢驗，在3個時期分別呈現正、負、正的相關，該區域海平面氣壓的強度決定了貴州省初霜日的早晚，定義貝加爾湖附近的區域為貴州省初霜日影響關鍵區。

圖8 提前期（a）、推后期（b）、停滯期（c）海平面氣壓距平

5 結論與討論

（1）貴州省年霜凍日數呈西多東少的分布特征，大值區主要集中分布在西北部的赫章縣和威寧縣。貴州省的霜凍日數與海拔高度呈顯著性正相關，其中西部地區霜凍日數與海拔高度的相關性高于東部地區。

（2）1980—2019年貴州省霜凍日數、初霜日數、終霜日數出現頻率最高的月份分別為12、10、3月。

（3）1980—2019年貴州省氣候特征呈初霜日推遲，終霜日提前，無霜期延長，氣溫變暖的趨勢；其中初霜日在1989年出現突變，突變后初霜日推遲；終霜日出現多個瞬間突變點，年際突變特征不如初霜日明顯；無霜期在1991年出現了突變，突變后延長了54 d；9、10月低溫與初霜日呈正相關，其中9月低溫相關系數高于其它氣候因子。

（4）提前期與推后期在高度距平場上呈大致相反的環流形勢，停滯期在高緯度地區與提前期接近。提前期（推后期）的氣壓距平場從高緯到低緯呈正負正（負正負）的分布，貝加爾湖附近的區域為貴州省初霜日影響關鍵區。本文對貴州省1980—2019年霜凍氣候變化特征及影響關鍵區做了研究。另外，對于霜凍的研究，彭九慧等[35]人采用概率、指標、數值預報產品相結合的方法及概率區間取值法建立了分縣區初霜預報模型。貴州省茶園總面積46.6 hm2，排名全國第一位，初霜日出現的早晚對茶葉收成有很大的影響，建立貴州省初霜凍預報模型對茶葉生產有非常重要的意義，但由于貴州省地形條件復雜，不同氣候環境、下墊面特征都會造成各個區域霜期變化的差異性較大，使得霜凍預報模型代表性變差，以后將增加地形和各地極端氣溫的研究，嘗試尋找合理的貴州省霜凍預報模型。

本文找出了貴州省初霜日影響關鍵區，在以后的研究中還將進一步檢驗該區域是否會隨著氣候的變化發生明顯的改變。