近60a來新疆小麥干熱風災害時空變化的特征分析

中圖分類號：S429 文獻標志碼：A 文章編號：1001-4330（2025）03-0600-09

0 引言

【研究意義】隨著全球變暖，極端天氣事件頻發，氣象災害發生的次數和嚴重程度也正在逐漸增加[1]。新疆是我國發生干熱風較嚴重的地區之一，新疆冬春麥區受干熱風危害持續時間最長，若沒有采取防御措施，小麥在開花乳熟期間遇到干熱風后植株失水加劇，小麥的蒸騰作用會大幅加快，導致小麥植株失水過多[2]。研究分析新疆干熱風災害的特點、空間分布的規律及變化趨勢，對災害防御和管理有重要意義，而從旬尺度分析研究區域內干熱風發生時段分布，對綜合評估干熱風發生對冬小麥、春小麥灌槳的影響有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】近年來，我國針對干熱風在各地域氣候變化特征、分布規律、影響機理、災害防御及預測、風險評估等方面研究多集中于小麥干熱風災害的區域時空變化[3]。尤鳳春等[4]用1971～2005 年逐日降水、氣溫、濕度、風向風速及同期500hPa 高度場等氣象資料并參照干熱風的指標對河北省中南部的冬麥區進行了干熱風時空分布及發生規律的分析，結果表明每年平均發生干熱風的日數呈自南向北逐漸減少的趨勢。鄔定榮等[5]利用氣象數據對 1961～2008 年間華北平原每年干熱風發生天數進行了統計，結果發現每年發生干熱風日數約為 ，空間分布呈中部比南北部高的特征，且發生頻率呈遞減趨勢?！颈狙芯壳腥朦c】研究基于干熱風災害指標以及氣象觀測資料，對新疆高溫低濕和旱風性2種類型干熱風的總體發生規律進行研究，揭示新疆干熱風災害的時空演變特征。【擬解決的關鍵問題】探討近60年新疆干熱風災害發生趨勢、空間分布變化的特點，分析對新疆氣象災害變化規律，為區域大范圍干熱風監測預警及防御提供參考。

材料與方法

1.1 材料

新疆位于我國西北邊陲 73^°43^′E～96^°18^′E ，34^°25^′N～48^°10^′N） [6]，地處西北干旱半干旱區[7-8]。選取新疆103個氣象觀測站 1960～2019 年逐日日最高氣溫、14：00相對濕度和14：00風速等3個氣象因素作為分析依據。

1.2 方法

干熱風災害氣象指標選用中華人民共和國氣象行業標準（QX/T82—2019《小麥干熱風災害等級》）規定的相應等級[1]。新疆小麥干熱風災害類型主要分為高溫低濕型、旱風型2種，根據高溫低濕型干熱風指標判定小麥干熱風日。

高溫低濕型：干熱風發生時氣溫突升，空氣相對濕度驟降，并伴有較大的風速，發生日，日最高氣溫可達 30% 以上，甚至可達 37～38^°C ，14：00空氣相對濕度可降至 30% 以下，14：00風速在3m/s 以上。旱風型：又稱熱風型，其主要特征是風速大、空氣相對濕度低，與一定的高溫配合。發生日，14：00風速在 14m/s 以上，14：00空氣相對濕度在 30% 以下日最高氣溫在 25°C 以上。表1

表1 干熱風等級指標

1.3 數據處理

線性趨勢：對干熱風進行時間變化分析時運用線性趨勢法，一般用氣候要素變化過程中的擬合直線斜率的10倍來表示多年氣象數據序列的變化傾向度。

yi=a+bti，（i=1，2，…，n）.

式中， a 為回歸常數； b 為回歸系數，其符號表示干熱風日數 y 的趨勢傾向， bgt;0 表示隨時間 Ψ_t 的增加 y 呈上升趨勢， blt;0 表示隨時間 Ψ_t 的增加 y 呈下降趨勢。對觀測數據 y_i 及相應的時間 t_i ，回歸系數 b 和常數 a 的最小二乘法估計。

Mann-Kendall突變檢驗：采用非參數Mann-Kendall突變檢驗法檢測干熱風發生的突變性，其優點是不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，定量程度高，計算較簡便。在 M -K 檢驗中，UF、UB分別表示正向、反向統計量，并給出顯著性水平 α=0.05 的臨界線 （±1.96） 。如果 UFgt;0 ，則表示序列呈上升趨勢，反之則表示序列呈下降趨勢；當超過 ±1.96 時，表明上升或下降趨勢達到顯著水平。如果UF、UB等2條曲線出現交點，且交點在臨界線之間，那么交點對映的時刻便是突變開始的時間。

反距離權重插值法：在ArcGIS軟件下通過反距離權重插值法（inversedistanceweighted，簡稱IDW）定量分析新疆各地輕度、中度、重度干熱風災害的空間變化特征。

2 結果與分析

2.1 干熱風日時空特征

2.1.1 干熱風日時間分布

（1）干熱風發生最早初日

研究表明，新疆干熱風最早初日主要發生在4月中旬～5上旬，最早主要發生地為吐魯番市（35次）哈密市（6次）、昌吉回族自治州（4次）、巴音郭楞蒙古自治州、和田地區、喀什地區等地州（市）（11次），其中干熱風發生最早初日出現頻率最高為吐魯番市，占比 62.5% ，其次為哈密市，占比 10.7% 。干熱風發生初日的災害類型主要為高溫低濕型，占比 82.2% ，旱風型為 17.8% 。高溫低濕型等級中輕度占比 82.6% ，中度占比4.35% ，重度占比 13.05% ，其中重度均發生在吐魯番市。

（2）干熱風年際變化特征

研究表明， 1960～2019 年新疆103個站點干熱風年平均數為949站次，年平均干熱風日數達9.21日。干熱風年平均日數發生最大值出現在1974年，發生次數為1748站次，干熱風年平均日數達16.97日；最小值出現在2013年，發生464站次，年平均干熱風日數達4.5日；60a來干熱風發生整體呈波動中下降趨勢，但年際間波動幅度較大，有顯著差異（ Plt;0.05， ；在各時段發生趨勢也不盡相同，其中 1960～1981 年干熱風發生站次整體呈波動中下降趨勢， 1982～2000 干熱風發生站次整體呈明顯下降趨勢，2001年 ～2010 年下降趨勢減緩，2011年以后呈緩慢上升趨勢。圖1

（3）干熱風類型等級變化特征

研究表明，高溫低濕型輕度干熱風發生最大值出現在1962年，發生次數為770站次；最小值出現在2013年，發生185站次，輕度干熱風發生整體呈下降趨勢，但年際間波動幅度較大，有顯著差異（ Plt;0.05， 。高溫低濕型中度干熱風發生最大值出現在1962年，發生次數為252站次，最小值出現在2015年，發生65站次，中度干熱風發生整體呈下降趨勢，但年際間波動幅度較大，有顯著差異（ Plt;0.05） 。高溫低濕型重度干熱風發生最大值出現在1974年，發生次數為725站次，最小值出現在2015年，發生65站次，重度干熱風發生整體呈下降趨勢，但年際間波動幅度較大，有顯著差異（ Plt;0.05） 。旱風型干熱風發生最大值出現在1999年和2004年，發生次數均為41站次，除了1988年未發生旱風型干熱風外，最小值出現在1985年，發生1站次，旱風型干熱風發生整體呈上升趨勢，但年際間波動幅度較小， 1998～1999 年發生較大幅度增長，有顯著差異（ Plt;0.05 。

（4）干熱風發生時段分布

研究表明，干熱風發生時段對冬小麥灌漿的影響也各不相同，干熱風對冬小麥生理機能的危害程度表現為灌漿中期 gt; 灌漿前期。新疆小麥種植主要為冬小麥和春小麥，冬小麥播種時間一般為9月中旬至10月中旬，收獲時間一般為6月中旬至7月中旬，5月中旬、5月下旬、6月上旬分別對應冬小麥的灌漿前期、中期和后期。受南北疆氣候差異影響，南疆春小麥播種時間一般為2月下旬至3月上旬，北疆春小麥播種時間一般為4月初，收獲時間一般為次年7月中旬至8月中旬，6月中旬、6月下旬、7月上旬分別對應春小麥的灌漿前期、中期和后期。

隨著時間的推遲，高溫低濕型輕度干熱風的發生呈下降趨勢，中度干熱風的發生趨勢較為平穩，重度干熱風的發生呈明顯上升趨勢，旱風型干熱風呈下降趨勢。冬小麥灌槳中期（5月中旬）干熱風次數最多，占總站次的 50% ，其次是灌漿前期（5月下旬），占總站次的 35% ，灌漿后期（6月上旬）相對較少，占總站次的 15% 。其中輕度干熱風站次占比隨著時間推移逐漸減少，灌漿前期、中期、后期占各類型總站次占比分別為 60% ！59% 和 50% ；;中度干熱風站次占比隨著時間推移比較平穩，灌漿前期、中期、后期占總站次占比分別為 16% 、 14% 和 15% ；重度干熱風站次占比隨著時間推移逐漸增加，灌漿前期、中期、后期占總站次占比分別為 19% 23% 和 33% 。圖2，表2

春小麥灌漿中期（6月中旬）干熱風次數最多，占總站次的 57% ，其次是灌漿前期（6月下旬）占總站次的 35% ，灌漿后期（6月上旬）占總站次的 8% 。其中輕度干熱風站次占比隨著時間推移逐漸減少，灌漿前期、中期、后期占各類型總站次占比分別為 49% ） 46% 和 45% ；中度干熱風站次占比隨著時間推移比較平穩，灌漿前期、中期、后期占總站次占比分別為 15% 15% 和 14% ：重度干熱風站次占比隨著時間推移逐漸增加，灌漿前期、中期、后期占總站次占比分別為 34% ！37% 和 40% ；超過 50% 的干熱風發生在冬小麥的灌漿中期，灌漿前期次之，灌漿后期不管是輕度干熱風還是重度干熱風，發生的概率均最小。表3

表2 冬小麥灌漿期

表3 春小麥灌漿期

2. 1.2 干熱風突變分析

研究表明，在 1960～1978 年，新疆輕度干熱風發生呈波動上升趨勢； 1979～1981 年呈略微下降趨勢，1982年后開始迅速下降，在1985年UF曲線超過-1.96（ Plt;0.05， 的臨界值，1985年以后輕度干熱風發生了突變，整體顯著減輕。在1960～1967 年，新疆高溫低濕型中度、重度干熱風發生呈波動上升趨勢； 1968～1979 年呈略微下降趨勢， 1980～1985 呈略微上升趨勢，1985年后開始迅速下降，在1989年UF曲線超過-1.96（ P lt;0.05 ）的臨界值，1989年以后中度、重度干熱風發生了突變，整體顯著減輕。

在 1960～1979 年，新疆旱風型干熱風發生呈波動上升趨勢，但未超過1.96（ Plt;0.05， 的臨界值； 1980～1997 年開始迅速下降，在1988年UF曲線超過-1.96（ Plt;0. 05^? 的臨界值， 1989～ 1997年以后旱風型干熱風發生了突變，整體顯著減輕。 1998～2019 年呈快速上升趨勢，在2015年超過超過1.96（ Plt;0.05） 的臨界值，且UF、UB曲線相交于2003年，旱風型干熱風的發生在2003年出現了突變性上升，旱風型干熱風發生出現加重趨勢。

在 1960～1969 年，新疆旱風型干熱風發生呈波動上升趨勢， 1970～1973 年呈略微下降趨勢，1974～1982 年呈波動上升的趨勢，但都沒有超過±1.96 （ Plt;0.05 ）的臨界值；1983年以后開始迅速下降， 1995～2005 年下降趨勢減緩，在1987年UF曲線超過-1.96（ Plt;0.05 ）的臨界值且UF、UB曲線相交，1987年以后新疆干熱風發生了突變，整體顯著減輕。圖3

2. 1.3 干熱風日空間分布

研究表明，研究區共103個站點，其中北疆包括昌吉回族自治州（11個）、阿勒泰地區（7個）、伊犁哈薩克自治州（11個）塔城地區（8個）、博爾塔拉蒙古自治州（4個）、烏魯木齊市（4個）石河子市（2個）、克拉瑪依市（1個）、五家渠市（1個）等共49個站點，南疆包括巴音郭楞蒙古自治州（11個）阿克蘇地區（10個）、喀什地區（10個）、和田地區（8個）克孜勒蘇柯爾克孜自治州（5個）等44個站點，東疆包括吐魯番市（5個）、哈密市（5個）等地州（市）10個站點。

2.1.4全疆干熱風空間分布特征

研究表明，全疆平均干熱風日數區間為 8～ 21d，年平均干熱風日數為12d，出現 10～15d 的頻率最高為 60%～70% ，出現 10d 以下和15d以上的頻率均為 15%～20% 。其中北疆平均干熱風日數區間為 4～24d ，年平均干熱風日數達到11d，出現干熱風 10～15d 的頻率最高為 50% ＼～60% ，出現10d以下的頻率為 30%～40% 、出現15d 以上的頻率小于 10% 。南疆平均干熱風日數區間為 4～15d ，年平均干熱風日數在9d，出現干熱風 10～15d 的頻率最高為 60%～70% ，出現10d 以下的頻率小于 10% 、出現 15d 以上的頻率為 20%～30% 。東疆平均干熱風日數區間為17～47d ，年平均干熱風日數在30d，出現干熱風出現 25～35d 的頻率最高為 60%～70% ，出現 25d 以下的頻率為 15%～25% 、出現 35d 以上的頻率為 10%～15% ，東疆是出現干熱風最多的地區。圖4

（2）北疆干熱風空間分布特征

研究表明，北疆干熱風在 1960～2019 年平均值為391站次，其中高溫低濕型輕度年平均值為195站次，占比 50% ，中度年平均值為60站次，占比 15% ，重度年平均值為133站次，占比 34% ，旱風型年平均值為4站次，占比 1% 。在1974年為干熱風日數最多的年份達1005站次，其中高溫低濕型輕度421站次，占比 42% ，中度132站次，占比 13% ，高溫低濕型重度447站次，占比 45% 。

北疆氣象站點主要分布在伊犁哈薩克自治州、阿勒泰地區、塔城地區、博爾塔拉蒙古自治州、昌吉回族自治州、五家渠市、烏魯木齊市、石河子市、克拉瑪依市，其中伊犁哈薩克自治州年平均日數達4d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為 72% ） 13% 、 15% 和 0% ，年均最大日數主要發生在霍爾果斯市。阿勒泰地區年平均日數達5d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為72% 、 14% 、 14% 和 0% ，年均最大日數主要發生在富蘊縣和福海縣。塔城地區年平均日數達9d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為59% 、 15% 26% 和 0% ，年均最大日數主要發生在烏蘇市。博爾塔拉蒙古自治州年平均日數達9d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為37% .15%.44% 和 4% ，年均最大日數主要發生在阿拉山口。昌吉回族自治州年平均日數達38d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為44% 、 12% 、 44% 和 0% ，年均最大日數主要發生在呼圖壁縣。五家渠市年平均日數達16d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為 48% 1184站次，占比 31% ，出現了較為嚴重的干熱風災害。

（3）南疆干熱風空間分布特征

研究表明，南疆干熱風在 1960～2019 年平均值為270站次，其中高溫低濕型（輕度）年平均值為153站次，占比 56.9% ，高溫低濕型（中度）年平均值為43.97站次，占比 16.3% ，高溫低濕型（重度）年平均值為71.98站次，占比 26.69% ，早風型年平均值為0.3站次，占比 0.11% 。在1978年為干熱風日數最多的年份達586站次，其中高溫低濕型（輕度）309站次，占比 53% ，高溫低濕型（中度）93站次，占比 16% ，高溫低濕型（重度）

南疆氣象站點主要分布在巴音郭楞蒙古自治州、阿克蘇地區、和田地區、喀什地區和克孜勒蘇柯爾克孜自治州，其中巴音郭楞蒙古自治州年平均日數達 13d ，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為 48%17%.35% 和 0% ，年均最大日數主要發生在若羌縣。阿克蘇地區年平均日數達6d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為66% 、 16% 、 19% 和 0% ，年均最大日數主要發生在柯坪縣和庫車市。和田地區年平均日數達6d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為65% 、 15% 20% 和 0% ，年均最大日數主要發生在民豐縣和策勒縣?？κ驳貐^年平均日數達7d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為65% 、 16% 、 19% 和 0% ，年均最大日數主要發生在岳普湖縣和巴楚縣。克孜勒蘇柯爾克孜自治州年平均日數達12d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為 54% ） 19%27% 和 0% ，年均最大日數主要發生在阿圖什市。表4

（4）東疆干熱風空間分布特征

研究表明，東疆干熱風在 1960～2019 年平均值為264站次，其中高溫低濕型（輕度）年平均值為80站次，占比 30% ，高溫低濕型（中度）年平均值為33站次，占比 13% ，高溫低濕型（重度）年平均值為138 站次，占比 52% ，旱風型年平均值為13站次，占比 5% 。在1962年為干熱風日數最多的年份達425站次，其中高溫低濕型（輕度）102站次，占比 24% ，高溫低濕型（中度）54站次，占比 13% ，高溫低濕型（重度）267站次，占比 63% ，這年出現了較為嚴重的干熱風災害。

東疆氣象站點主要分布在哈密市和吐魯番市，其中哈密市年平均日數達44d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為 32% 、 15% 、 46% 和 7% ，年均最大日數主要發生在淖毛湖和十三間房。吐魯番市年平均日數達19d，高溫低濕型輕度、中度、重度及旱風型占比為 31% 1 11% ！57% 和 1% ，年均最大日數主要發生在托克遜縣。

3討論

干熱風年平均日數是反映干熱風強度和危害輕重的基本特征值，通常干熱風日數愈多，危害愈重[]。

新疆每年干熱風發生最早初日的區域主要在吐魯番市、哈密市，災害的類型主要以高溫低濕型干熱風為主，其中最早高溫低濕型重度干熱風集中在吐魯番市，昌吉回族自治州等其他地區主要以高溫低濕型輕度十熱風為主。十熱風發生整體呈波動中下降趨勢，但年際間波動幅度較大，近些年呈緩慢上升的趨勢。高溫低濕型干熱風輕度、中度、重度整體均呈下降趨勢，旱風型干熱風整體呈上升趨勢。干熱風發生對小麥灌漿期的影響呈中期影響最大，前期次之，后期最小，高溫低濕型輕度、中度干熱風的發生呈下降趨勢，重度干熱風的影響呈上升趨勢，旱風型干熱風呈下降趨勢。

4結論

近60a來，北疆在1974年干熱風發生站次最高，南疆在1978年干熱風發生站次最高，東疆1962年干熱風發生站次最高，這些年出現了較為嚴重的干熱風災害。全疆平均干熱風日數區間為8＼～21d，年平均干熱風日數為12d，年干熱風日數在 10～15d 的頻率最高。其中東疆每年較大概率出現 25～35d 的干熱風日，北疆和南疆每年較大概率出現 10～15d 干熱風日。東疆發生重度干熱風的比重最高，北疆干熱日總日數高于南疆，但北疆整體以輕度干熱風為主，重度干熱風主要發生在昌吉回族自治州、克拉瑪依市、博爾塔拉蒙古自治州等地，占比相對較少，南疆重度干熱風的比重要高于北疆，東疆是出現干熱風災害最嚴重的地區。北疆的霍爾果斯市、富蘊縣、烏蘇市、阿拉山口市、呼圖壁縣等地干熱風災害較為嚴重，南疆的若羌縣、柯坪縣、民豐縣、岳普湖縣、阿圖什市等地干熱風災害較為嚴重，東疆伊吾縣淖毛湖鎮、托克遜縣的干熱風災害較為嚴重。

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Abstract：【Objective】 This study aims to analyze the spatiotemporal changes of dry and hot wind disasters in Xinjiang over the past 6O years，and improve understanding of the changes in meteorological disasters in Xinjiang，in the hope of providing reference for regional large -scale dry and hot wind monitoring，warning， and defense by using daily temperature，relative humidity，and wind speed data from1O3 meteorological stations in Xinjiang from 1961 to 2O19.【Methods】Linear trend method was used to analyze the interannual variation characteristics and trends of Xinjiang dry hot wind disasters in time series，and Mann-Kendall mutation test method is applied to compare and analyze the mutation situation of Xinjiang dry hot wind disasters.Meanshile，inverse distance weighted （IDW） interpolation method was employed to analyze the spatial distribution characteristics of mild，moderate，and severe dry hot wind disasters in various regions of Xinjiang.【Results】 Since 196O to 2O19，the dry and hot wind disasters in Xinjiang included two types： high temperature and low humidity type and dry wind type，with high temperature and low humidity type being the main disaster type；In terms of time variation，the occurrence of dryand hot winds in Xinjiang showed an overall downward trend， but the interannual fluctuation was significant，with an overall downward trend in fluctuations.Among them， the overall downward trend of high temperatureand low humidity dry and hot winds was significant；The dry hot wind type showed an upward trend with significant diference； In terms of spatial variation，the spatial distribution of dryand hot winds was the highest in eastern Xinjiang，followed by northern and southern Xinjiang; The probability of high temperature and low humiditysevere dry hot winds occurring in eastern and southern Xinjiang was higher than that in northern Xinjiang；Dry and hot winds mainly occurred in Turpan，Hami，and other places；Naomao Lake and Tokson were heavily afected areas by dryand hot winds.【Conclusion】The researchresults indicate that the number of days of dry and hot wind disasters in Xinjiang shows a decreasing trend in both time and space，but the proportion of severe high temperature and low humidity types and dry and hot wind types gradually increases，and the degree of disasters gradually worsens.

Key words：dry hot air；agricultural meteorological disasters； linear trend method；mutation testing；inverse distance weighted interpolation method