典型草原地區極端氣候指數特征及其對牲畜數量的影響

中圖分類號：S812.1 文獻標識碼：A 文章編號：1673-260X（2025）08-0001-09

近百年來，全球氣候變化備受關注，其中自20世紀50年代以來，氣溫的上升速度是前所未有的。1940—2010年全球年平均氣溫上升了 0.85^9C ，而這期間的蒙古高原年平均氣溫上升了 2.07°C ，上升速率約同時期全球氣溫上升速率的3倍，這說明在全球變暖的背景下蒙古高原地區的氣溫變化程度更加劇烈，進而使得蒙古高原地區極易發生極端氣候事件，如干旱、雪災、風災等[3-5]

蒙古高原地區極端氣候事件對牲畜造成了嚴重的影響和損害。例如，1982年內蒙古自治區因干旱而死亡的家畜近1000萬頭（只），死亡率為 24%^[6] 02015年內蒙古典型草原錫林郭勒盟受災面積達6.6萬 km² ，占總面積的 30% 以上，近280萬頭牲畜受災。研究蒙古高原極端氣候對牲畜帶來的影響成為該區域社會經濟發展中的頭等大事

阿巴嘎旗屬于蒙古高原典型草原，該旗目前擁有1個氣象站點位于那仁寶拉格蘇木，本文以那仁寶拉格蘇木為研究區，研究了那仁寶拉格蘇木40a極端氣溫指數和極端降水指數的時間變化特征，在此基礎上評估了極端氣候對牲畜數量的影響，為該地區的社會經濟高質量發展提供理論依據。

1數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

1.1.1 錫林郭勒盟阿巴嘎旗那仁寶拉格蘇木

阿巴嘎旗隸屬于內蒙古自治區錫林郭勒盟，東經 113^°27^′-116^°11^′ ，北緯 43^°04^′-45^°26^′ ，是歐亞草原區蒙古高原地帶性典型草原的組成部分，以大針茅（Stipagrandis）和克氏針茅（Stipakrylovii）為優勢種，旗總面積2.75萬 km^2[8] 。屬中溫帶半干旱大陸性氣候，年均溫度為 ，年均降水量為244.7mm^[9，10] ，常年干旱，具有“十年九災\"特征。

1.2 數據來源

本文選用1982—2022年間逐日降水和氣溫（包括最高溫和最低溫）氣象數據，空間分辨率為 10.5^° ×0.5^° 。數據來源于美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）下屬的美國國家環境信息中心（NCEI）（https：//www.ncei.noaa.gov/maps -and -geospatial -products）[1]對站點數據進行質量控制，數據量的缺失率不到1% ，其中最高氣溫在2000年存在1個缺失值，降水量在1982、1999、2010、2014、2017、2019、2020、2021、2022年共存在89個缺失值，對以上缺失值取相鄰日的數據平均值進行插補[3.12]。1982—2013年間牲畜數據來源于阿巴嘎旗農牧業局統計，2014—2022年的牲畜數量采用臨近年平均值進行插補。牲畜為駱駝、馬、牛、羊（綿羊）。

1.3 研究方法

本文基于RClimDex軟件計算極端氣候指數，綜合運用MK趨勢分析、線性趨勢與滑動平均曲線法，對1982—2022年的極端氣候指數進行了趨勢分析]。在突變年份的檢驗中，借助Mann-Kendall（MK）突變檢驗方式，探究得到的極端氣候指數年份的突變情況。最后采用小波分析法揭示極端氣候指數的周期特征。在綜合分析極端氣候的時間變化特征的基礎上，運用灰色關聯度法，評估了極端氣候對該區牲畜數量的影響。

1.3.1 極端氣候指數的選取

本文以氣候變化檢測、極端氣候事件指標專家組的定義為基礎，選取相應的極端氣候指數進行了分析，詳見表1，并參考以往研究[13.14，從時間、強度、持續時間3個角度，共選取了4個極端氣溫指數和3個極端降水指數。

表1極端氣候指數定義

1.3.2 趨勢與突變分析方法

運用Mann-Kendall趨勢法來分析時間序列的整體變化趨勢的顯著性，同時，利用線性趨勢法來計算氣候的傾向率。

M-K趨勢檢驗在氣象領域（溫度、降水、氣壓等）有著廣泛的應用，能夠切實有效地分析氣象要素的長期變化趨勢。該方法無須數據滿足正態分布的條件，對異常值不敏感，具備較高的定量化程度以及廣泛的檢測范圍。對于給定時間序列 A₁，A₂ …，A_n ，其統計量 s 能夠依據特定的方式定義[為：

式中： sgn 代表符號函數， s 代表正態分布，均值等于0，其方差計算如公式（3）所示。

Var（S）=n（n-1）（2n+5）/18

在 M-K 統計量公式中，不同的 s 區間所對應Z 值為：

接下來，通過使用 M-K 檢驗法進行突變分析。

在M-K趨勢檢驗中設定顯著性水平 Ψ_a ，當統計量絕對值 |Z|≥Z（1-a）/2 ，那么該假設就不成立。統計量 Z 的符號表征趨勢方向（正值為上升，負值為下降）。當 ∣z∣?1.28 時，對應 90% 置信水平；當Z|?1.64 時，達 95% 顯著性；而當 ∣z∣?2.32 時，則通過 99% 嚴格檢驗[15]

使用 M-K 檢驗法來進行時間序列的突變分析，其結構正如式（5）所示：

式中，aj=

統計量的計算公式如下：

式中： E（S_k） 表示均值， Var（S_k） 表示方差，按式（7）計算：

時間序列是從 A_n 到 的順序排列，即 A_n，A_n-1， …，A₁₀ 依據前述方法，設定 K 的取值范圍為1到 n 。基于前期分析，我們繪制了UBK和UFK兩條曲線，并在置信區間 |U|?1.96 內尋找交點，該交點即為時間序列的突變點。此外，本文采用的置信度水平為0.95，這一設置有助于增強突變點檢測的準確性和可靠性。

1.3.3 小波分析

小波分析是一種針對時間和頻率的局部變換技術。它利用平移和伸縮等運算功能，對信號進行多尺度的分析，從而精準地提取出有效信息。得益于這一獨特的理論框架，小波分析在氣象、水文等領域的時間序列周期變化規律研究中得到了廣泛而深入的應用[。馬梓策等采用小波分析法對內蒙古地區氣候變化進行特征分析，得出研究區氣候正在由暖干化向暖濕化轉型。王海梅等[8在研究錫林郭勒草原不同生態地理區降水周期變化特征時采用小波分析法得到了在25—32a間4個生態區降水序列的周期性特征明顯的結果，得到相關研究的認可[19-22]。參考以上研究本文采用小波分析法對那仁寶拉格蘇木極端氣候進行周期性分析。

1.3.4 灰色關聯度

灰色關聯分析被當作是一種統計分析技術，分析系統中因素間的關聯強度。通過精準識別，能夠確定影響系統發展變化的關鍵因素及次要因素，進而實現系統動態發展態勢的量化比較分析23]。王娜仁圖雅2在研究正藍旗桑根達來鎮畜牧業生產與氣候關系時采用灰色關聯度法得出關聯度最大的是降水量。楊征等2采用灰色關聯度法得出研究區氣象因子與雪災災情的相關程度，由高至低依次是積雪深度、積雪時間以及氣溫的結論，因此這一方法適合用于研究氣候與牲畜數量之間的關系[26-29]。

2極端氣候指數特征分析

2.1 極端氣候指數時間變化特征

2.1.1極端氣溫指數趨勢性分析

圖1極端氣溫指數趨勢變化圖

K ：線性趨勢線的斜率，氣候傾向率為斜率的10倍。Z：M-K趨勢分析的統計量，其正值表示上升趨勢，負值表示下降趨勢。當 、1.96、2.58表示趨勢變化達到 90% 95% ， 99% 的置信度。

40a那仁寶拉格蘇木極端氣溫指數呈波動變化如圖1所示，暖晝日數 TX90p 和暖夜日數TN90p的傾向率分別為 ，而冷晝日數 TX10p 和冷夜日數 TN10p 的傾向率分別為-1.79d/10 a _?-1.6d/10a ，暖指數頻率增加，而冷指數頻率減少。

2.1.2極端降水指數趨勢性分析

1982—2022年研究區極端降水指數呈波動變化如圖2所示，日最大降水量Rx1day的傾向率為-0.47mm/10a ，呈減少趨勢。持續濕潤指數CWD和持續干旱指數CDD的傾向率分別為 1.08d/10 a .0.52d/10 a，CWD上升趨勢較CDD高，濕潤時間較干旱時間增長，具有干旱化減緩的趨勢。

圖2極端降水指數趨勢變化圖

2.1.3 極端氣溫指數突變性分析

利用M-K檢驗法對研究區極端氣溫指數進行突變檢驗，如圖3所示，暖晝日數 TX90p 與暖夜日數TN9Op的正序列UF曲線和反序列UB曲線在0.05顯著性水平臨界線區間內相交（相交點為突變點），交點對應的時間為1997、1994年。從2000年UF曲線超出了置信區間 （UFgt;1.96） ，表明從2000年起，TX90p和 TN90p 上升趨勢更加迅速。冷晝日數 TX10p 、冷夜日數TN10p的統計量曲線在臨界線區間內各有一個交點（1999、1994年），突變后其UF曲線超出了置信區間（ UFlt;-1.96 ） TX10p 、

圖3極端氣溫指數M-K突變檢測圖

TN10p從突變時間起下降趨勢更加明顯。

2.1.4 極端降水指數突變性分析

利用M-K檢驗法分析極端降水指數的突變情況，結果如圖4所示。在設定的置信區間內，持續干旱指數CDD的統計量曲線在1998年出現了一個交點，在1982—1998年UF曲線超出了置信區間^′UFlt;-1.96 ，其下降趨勢更加明顯。持續濕潤指數CWD、日最大降水量Rx1day的UF和UF曲線未在0.05顯著性水平臨界線區間內相交，因此CWD、Rx1day未出現突變。

圖4極端降水指數MK突變檢測圖

2.1.5 極端氣溫指數周期性分析

由圖5小波實部等線圖分布特征看出，暖夜日數 TN90p 在2個時間尺度上的周期變化：4—7a、10— ?15a 。其中， ① 4—7a時間尺度，存在6次“高低\"交替周期，具有局部性特征。 ②10-15a 時間尺度出現5次“高低\"交替周期，具有全域性特征。暖晝日數 TX90p 存在2個時間尺度上的周期變化：4—6a、8— 14a 。4—6a、8—14a時間尺度均出現6次“高低\"交替周期，具有局部性特征和全域性特征。冷晝日數 TX10p 存在2個時間尺度上的周期變化：3-6a、13—15a。其中， ①3 —6a時間尺度出現3次“高低\"交替周期，在2008年以前，無規律性變化。②13—15a時間尺度出現5次“高低\"交替周期，具有全域性特征。冷夜日數TN10p存在1個時間尺度上的周期變化：12— ?15a 。在12—15a時間尺度出現2次“高低\"交替周期，具有局部性特征。

圖5極端氣溫指數的小波實部等線圖

2.1.6 極端降水指數周期性分析

由圖6小波實部等線圖分布可以看出，持續干旱指數CDD 存在2個時間尺度：3—7a、12—15a。其中，3—7a時間尺度存在7次“濕潤—干旱\"交替周期，具有局部性特征。12—15a時間尺度出現2次“濕潤一干旱\"交替周期，具有局部性特征。持續濕潤指數CWD存在1個時間尺度：6— 15a 。6—15a時間尺度出現2次“濕潤—干旱\"交替周期，在2008年以前，無規律性變化。日最大降水量RX1day存在3個時間尺度：3—5a、5—8a、9—15a。 ①3 一5a時間尺度出現4次“濕潤一干旱\"交替周期，具有局部性特征。 ②5 —8a、9—15a時間尺度均出現3次“濕潤一干旱\"交替周期，具有局部性特征。

圖6極端降水指數的小波實部等線圖

2.2牲畜數量變化特征

牲畜數量變化特征如圖7所示，1982—2022年的牲畜數量變化可以2001年為分界線分為兩個階段進行分析，分別為1982—2001年和2002—2022年。第一階段內，羊數量從1982年的17979只到2001年的16532只，牛數量從1982年的10354頭到2001年的9994頭，馬數量從1982年的4302匹到2001年的1741匹，駱駝數量從1982年的446峰到2001年的130峰，羊、牛、馬和駱駝數量在第一階段內均處于減少狀態。

第二階段內，羊數量從2002年的12842只到2022年的28167只，牛數量從2002年的6933頭到2022年的18597頭，馬數量從2002年的1093匹到2022年的2186匹，駱駝數量從2002年的62峰到2022年的70峰，羊、牛、馬、駱駝數量在第二階段均處于增加狀態。

1982—2022年間整體而言，羊數量從1982年的17979只到2022年的28167只，增加了10188只，年增加速率為 294.27% ；牛數量從1982年的10354頭到2022年的18597頭，增加了8243頭，年增加速率為 230.78% ；馬數量從1982年的4302匹到2022年的2186匹，減少了2116匹，年均下降速率為 56.52% ；駱駝數量從1982年的446峰到2022年的70峰，減少了376峰，年均下降速率為 11.38% 。羊和牛數量均呈現出增加趨勢，增長速度均迅速，牛的年均增加速度大于羊的年均增加。馬、駱駝呈現下降減少趨勢，駱駝的年均下降速度較馬的年均下降速度大。

圖7牲畜數量變化圖

3極端氣候與牲畜數量的關聯度

1982—2022年研究區牲畜數量與不同極端氣候指數之間關系出現為不同的關聯序列，由表2可知，TN10p（0.917）、CDD（0.899）、TX10p（0.897）3個指標對駱駝的關聯度位居前三； TN10p（0.935） 、TX10p（0.925）CDD（0.92）3個指標對馬的關聯度位居前三，駱駝、馬與TN10p、CDD、TX10p的關聯度高，關聯度均超過了 0.85 。RX1day（0.859）、TX10p（0.852） .TN10p（0.85）3 個指標對牛的關聯度位居前三;RX1day（0.878）、TN10p（0.876）、TX10p（0.872）3個指標對羊的關聯度位居前三，牛、羊與RX1day、TN10p.TX10p 的關聯度高，關聯度均超過了 0.85 。總結發現，對比極端氣溫、極端降水與牲畜數量的關聯程度，牲畜數量與極端氣溫的關聯度高，尤其對極端低溫（TN10p、TX10p）的關聯度最為敏感。

表2極端氣候指數與牲畜的關聯度

4討論與結論

4.1討論

本文對研究區1982—2022年極端氣候變化進行研究發現，在該時段內暖指數呈上升趨勢，這結果與Alexander的全球 70% 的陸地呈現暖夜日數增加的研究結果一致。另外與蘇日罕等[3雅茹等[32]的內蒙古地區正經歷極端偏暖現象的研究結果也一致，說明在全球變暖的背景下蒙古高原的平均氣溫提升和極端偏暖現象增多已是事實。

極端降水趨勢變化特征顯示，本研究區降水強度整體呈上升趨勢，干旱化指數呈減少趨勢，干旱程度有所減輕，這一結果與以往其他學者的結論存在一定差異。例如，王菜林等[33綜合分析了多位研究者的報告，發現1970—2020年內蒙古中部草原區旱情加重，且典型草原區具有干旱風險較高的特點[4。劉繼遙等[35研究1961—2013年內蒙古干旱時空分布特征時得出干旱波動性強、強度增加、影響范圍擴大等結果。然而馬梓策等得到了與本研究相似的結果，如對2001—2017年間內蒙古干旱時空變化特征進行分析，發現干旱化趨勢有所緩解，而且阿巴嘎旗附近區域的干旱化趨勢也有所緩解。對以往蒙古高原范圍極端氣候變化趨勢研究總結發現，得到不同趨勢結果的原因很可能和選擇不同的區域和時間段有密切關系。比如任晉媛在研究蒙古高原1982—2012年極端氣候變化時發現TX10P、TN10P變化趨勢表現為下降，同時間段（1982—2020年間），內蒙古極端氣候TX10P、TN10P變化不顯著[38。同一時間段，蒙古高原與內蒙古范圍極端氣候變化趨勢不一致。閆慧敏等[3分析1959—2008年內蒙古極端氣候時得出WSDI呈上升趨勢、CSDI呈下降趨勢的結論，然而在同一個內蒙古地區，1982—2018年間極端氣候CSDI、WSDI均呈現上升趨勢[4]，同一個地區不同時間段的極端氣候變化趨勢不同。

本文選擇那仁寶拉格蘇木氣象站點數據進行分析，雖然研究結果對本研究區具有說服力，但對整個內蒙古中部或更大區域的氣候變化和極端氣候事件趨勢不具備代表性。此外，由于不同研究所采用的研究方法各異，所得結果亦有所不同。哪一種研究方法更適合典型草原極端氣候變化研究，需要跟研究區觀測數據結合改善和論證。

關于極端氣溫和牲畜數量之間的關聯度研究很少，多數為極端氣候引起的牲畜損失方面的定性描述較多[41.42]，這雖然從某一個角度可以說明極端氣候和牲畜之間存在內在聯系和關聯，但關于關聯度定量分析鮮有報道。

極端氣候變化以及其與植被之間關系的研究居多，例如春蘭[43在研究內蒙古極端降水時空變化及對植被的影響時發現多數極端降水指數與各植被類型區NDVI呈顯著相關。蘇日罕38在研究內蒙古極端氣候變化對植被凈初級生產力的影響時得出極端氣溫的強度和頻率會促進I區NPP、而Ⅱ區的NPP依賴于極端降水的強度和頻率。這說明極端氣候與植被之間的關聯更加明顯、直接和便于表達，極端氣候和牲畜之間雖然存在關聯，但不容易表達，很多時候極端氣候對牲畜的影響是先影響植被，然后進一步影響牲畜，而且受到人類等諸多因素的干擾，很大程度上人類影響占主導地位，所以不容易直接、直觀地表達清楚，這也是本論文的大膽嘗試之處。

本研究發現，牲畜數量與極端氣溫的關聯度高，尤其對極端低溫 ）的關聯度最為敏感。這也說明研究區極端低溫一定程度上影響牲畜的數量，相關報道如，1985年阿巴嘎旗因雪災導致損失牲畜6.5萬頭（只）[44，2000年12月錫林郭勒盟東烏珠穆沁旗出現暴雪天氣致使成幼畜死亡超過23萬頭（只），仔畜成活率過去25a間 90% 以上，2000年冬至2001年春的仔畜成活率降到了72.77%^[45] ，極端氣候（極端低溫和白災）嚴重影響了牲畜數量。

研究區牲畜結構中羊和牛的數量增加迅速，駱駝和馬的數量正好相反，減少較快。這主要是因為駱駝和馬的用處減少，以前牧民在交通上用駱駝和馬，隨著機械化的發展人們對牲畜的用法主要是消費其肉類4，羊肉和牛肉消費市場擴大導致羊和牛的增速快，馬肉和駱駝肉市場小導致馬和駱駝數量減少。但近幾年隨著旅游業和駝奶、馬奶產業的發展，駱駝和馬的數量也有所回升。當地政府應積極把握旅游發展、馬產業及駱駝產業的發展機遇，優化牲畜結構，確保草原生態的平衡。

4.2結論

本文分析了那仁寶拉格蘇木40a極端氣候指數的趨勢性、突變性、周期性特征，并分析了極端氣候指數與牲畜數量的關聯度，得出如下結論。

（1）極端氣溫變化具有一致性，暖指數 TX90p 、TN90p呈上升，冷指數TX10p、TN10p、呈下降趨勢；降水指數Rx1day呈減少趨勢，但在2021、2022年降水量較其他年份高，導致濕潤時間較干旱時間增長，具有干旱化減緩的趨勢

（2）暖指數TX90p、TN90p呈突變上升趨勢，冷指數 TX10p.TN10p 呈突變下降趨勢，在研究時段內均經歷了一次突變。降水指數CDD呈突變下降，經歷了一次突變，CWD、Rx1day沒有發生突變。

（3）小波實部等線圖顯示，極端氣溫 TN10p 存在1個周期變化外， TN90p.TX10p.TN10p 指數均存在2個;極端降水CWD、CDD、RX1day分別存在1、2、3個周期變化。

（4）駱駝、馬數量總體呈下降趨勢，牛、羊數量 總體明顯呈上升趨勢。牲畜數量與極端氣溫的關聯 度高，尤其對極端低溫的關聯度最為敏感

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