福建省1980—2017氣候變化特征及未來趨勢

黃奇曉，丘永杭，陳曉瑜，孫曉航，林玉蕊

(1.福建農林大學 計算機與信息學院，福建 福州 350002；2.生態與資源統計福建省高校重點實驗室，福建 福州 350002；3.福建省資源環境空間信息統計研究中心，福建 福州 350002)

全球氣候變化問題早已引起國際社會的廣泛關注。氣候變化不僅影響大自然生態平衡，同時氣候變化引起的氣象災害還可能影響到社會經濟和人類生命安全。據IPCC 2013年第5次評估報道，1880—2012年，全球海陸表面溫度上升了0.85℃；2003—2012年平均溫度比1850—1900年平均溫度上升了0.78℃[1]。據《第三次氣候變化國家評估報告》中指出1909年以來中國的變暖速率高于全球平均值，在每百年升溫0.9～1.5℃之間[2]。影響氣候變化的因素多種多樣，不同區域氣候變化必然存在差異。對地區氣候影響因子(氣溫、降水量、風速、日照時間等)進行分析是了解該地區氣候變化特征與變化趨勢重要方法之一。在前人研究中，國內外許多學者基于對地區各個維度的氣候影響因子進行分析，來了解該地區氣候變化特征以及預測未來氣候趨勢。Ijaz等[3]運用M-K突變檢驗和斯皮爾曼秩相關系數等方法研究巴基斯坦斯瓦特河流域的降水量變化；Soumyodipta等[4]運用R/S分析方法計算印度季風前溫度與夏季溫度的Hurst指數，研究其規律以及預測未來趨勢。同時國內學者也已經在該領域展開研究，并取得豐富成果。趙嘉陽等[5]運用R/S分析方法研究龍巖市氣候變化特征并預測未來趨勢變化；劉瓊等[6]運用M-K突變檢驗方法分析河西西部地區氣候變化特征和空間分布。

因此，本研究采用線性回歸模型、Mann-Kendall突變檢驗、小波分析和R/S分析等方法對福建1980—2017年平均氣溫、降水量的變化特征和未來趨勢變化進行分析，不僅豐富福建在該領域的研究成果，同時對福建省應對氣候變化提供了科學借鑒。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

福建，位于中國東南沿海，總陸地面積為1.214×105km2。下轄福州、莆田、泉州、廈門、漳州、龍巖、三明、南平、寧德9個地級市。福建地勢因丘陵、山谷占全省總面積80%以上，素有“八山一水一分田”之稱，森林覆蓋率達到65.95%，居全國首位。福建屬亞熱帶濕潤季風氣候，雨量充沛，光照條件充足，氣候條件宜人及適合多種作物生長，受地形影響各地區氣候特征差異較大。

1.2 資料來源

本研究基于中國氣象數據共享網絡(http://cdc.cma.gov.cn/)中福建省24個氣象點（崇武、福鼎、福州、建甌、建陽、九仙山、龍巖、寧德、平潭、浦城、廈門、上杭、邵武、泰寧、武夷山、漳平、長汀、漳州、仙游、寧化、永定、尤溪、南平、霞浦）1980—2017年的月值數據（見圖1）。從中選取氣溫和降水量這兩個氣象因子年際數據進行研究。

圖1 氣象站點在福建省位置Fig.1 Location of meteorological station in Fujian Province

2 研究方法

2.1 線性回歸

線性回歸是一種參數估計方法[7]，一元線性回歸理論模型為：

其中：Yt在本文中表示氣象因子，t表示時間（文中1980—2017年）；β為回歸常數，α為回歸系數。回歸系數α符號表示Yt的趨勢傾向。α＞0，則說明隨時間t增加，Yt呈上升趨勢；反之，Yt呈下降趨勢。

2.2 M-K突變檢驗法

Mann-Kendall突變檢驗法(M-K突變檢驗法)是一種非參數統計檢驗方法[8]。Mann-Kendall突變檢驗法具有不需要樣本數據遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，且計算簡便的優點。

對于時間序列xi，按順序x1，x2，…，xn構造一秩序列：

式中：Sk表示第i時刻數值大于第j時刻數值個數的累計數。在時間序列相互獨立，且有相同連續分布時有：

E（Sk）,Var（Sk）是累計數Sk的均值和方差。構造如下統計量：

其中UF1=0。再按時間序列xi逆序xn，xn-1，…，x1，重復公式(2)、(3)、(4)、(5)過程構造UBk序列，同時使UBk=-UFk，k=n，n-1，…，2,1，UB1=0。給定顯著性水平a，將UFk，UBk，曲線繪制在同一坐標圖上，可通過三條曲線位置判斷時間序列趨勢性、顯著性和突變點。

2.3 小波分析

小波分析（wavelet analysis）也稱為多分辨率分析（multiresolution analysis）,被認為是傅里葉分析方法的突破性進展。小波分析在信號處理、圖像處理以及地震勘探等諸多科技領域有廣泛應用。

小波分析的基本思想是一簇小波函數系來表示或逼近某一信號或函數。在小波變換中，比較常用的小波函數有哈爾（Harr）小波、墨西哥帽狀小波以及Morlet小波。因此，小波函數是小波分析的關鍵，它是指具有振蕩性、能夠迅速衰減到零的一類函數。若函數ψ(t)為滿足下列條件的任意函數：

ψ稱為基本小波或母小波，a為頻率參數，b為時間參數，表示波動在時間上的平移。函數f(t)小波變換的連續形式為：

小波方差為：

小波方差可用來確定信號中不同種尺度擾動的相對強度和存在的主要時間尺度，即主周期。

2.4 R/S分析

重標度極差分析法(rescaled range analysis)，基本原理為：

1）給定一段時間序列x(t)，將其分成τ段并求出每一段的均值，構造一個均值序列

其標準差為：

2）定義均值序列累積離差

3）定義極差序列

對于比值R（τ）/S（τ）/@R/S若存在如下關系：R/S=τH則說明所分析的時間序列存在Hurst現象，H稱為Hurst指數，可以根據H值的大小來判斷時間序列未來的趨勢性。若0.5＜H＜1,則時間序列具有持續性，氣候未來趨勢與過去一致，且H越接近1持續性越強；若0＜H＜0.5，則時間序列具有反持續性，氣候未來趨勢與過去相反，且H越接近0反持續性越強。

3 結果與分析

3.1 研究區氣候特征分析

根據福建各年代氣溫、降水量算數平均值計算結果(表1)。

表1 福建省各年代氣溫與降水量平均值Tab.1 Average annual temperature and precipitation in Fujian Province

3.2 氣溫與降水量年變化趨勢

如圖1所示，實線表示各年氣候因子平均值，虛線表示線性趨勢。福建降水量整體趨勢不明顯，擬合優度只有0.04，且未通過顯著性檢驗。說明福建1980—2017年降水量整體呈現波動趨勢。如圖2，福建年平均氣溫呈現明顯上升趨勢，且通過95%顯著性檢驗，福建年平均氣溫上升趨勢顯著。在95%顯著性水平下年際傾向率為每10 a 0.321℃。這與北半球和全球近百年來的溫度上升趨勢相吻合。

圖2 福建年降水量線性趨勢Fig.2 Linear trend of annual precipitation of Fujian Province

圖3 福建年平均氣溫線性趨勢Fig.3 Linear trend of annual average temperature of Fujian Province

3.3 氣溫與降水量突變分析

3.3.1 降水量突變分析

利用M-K突變檢驗法對福建地區38 a逐年平均降水量進行分析，顯著性水平為0.05。如圖4所示，觀察UF曲線，UF曲線圍繞0值上下波動且未超過0.05顯著性水平線，說明1980—2017年福建降水量處于波動狀態無明顯上升或下降趨勢；2000—2017年之間，UF曲線的值基本位于0值以上，說明在2000年后福建降水量有增多的趨勢，但是UF曲線的值始終未超過0.05置信水平臨界線，說明福建降水量增多的趨勢不顯著。UF與UB曲線在0.05顯著性水平臨界線內有多個交點，說明福建地區在2000年后降水量不存在顯著性突變時間點。

圖4 福建年平均降水量Mann-Kendall突變檢驗圖Fig.4 Mann-Kendall curve of average annual precipitation of Fujian Province

3.3.2 氣溫突變分析

利用M-K突變檢驗法對福建地區38年逐年平均氣溫進行分析，顯著性水平為0.05。如圖5所示，觀察UF曲線，1990年之后UF曲線值始終大于0值，且一直以較大幅度增長并超過了顯著性水平臨界線，說明福建整體氣溫呈現上升趨勢且趨勢顯著，即年平均氣溫逐漸升高。UF與UB曲線相交于1998年且在0.05置信水平臨界線內，根據M-K突變檢驗法原理可知，福建年平均氣溫的突變時間點為1998年，1998年是大幅增溫的開始，即由溫暖向炎熱突變，這與《第三次氣候變化國家評估報告》指出的中國增溫趨勢是相吻合的。

圖5 福建年平均氣溫Mann-Kendall突變檢驗圖Fig.5 Mann-Kendall curve of annual mean temperature of Fujian Province

3.4 氣溫與降水量周期性變化分析

小波方差圖能反映時間序列的波動能量隨時間尺度的分布情況。圖5為福建降水量矩平序列的小波方差圖，如圖所示在較大時間尺度上福建年降水量小波方差圖出現4個明顯的峰值，分別對應27、14、6、3 a的時間尺度。其中以27 a時間尺度小波方差最大，說明27 a左右的降水周期震蕩最強，為福建降水量38年來降水變化的第一主周期；6、3、14 a分別對應福建降水量的第二、三和四主周期。

圖6 福建年平均降水量小波方差圖Fig.6 Wavelet variance of average annual precipitation of Fujian Province

圖6為福建年平均氣溫矩平序列的小波方差圖，如圖所示在較大時間尺度上福建年平均氣溫小波方差圖出現了4個峰值，分別對應21、14、6、3 a的時間尺度。其中以14 a主周期小波方差最大，說明14 a時間尺度左右的福建年平均氣溫能量震蕩最強，為福建年平均氣溫38年來氣溫變化的第一主周期；21、6和3 a時間尺度分別為福建年平均氣溫變化的第二、三、四主周期；說明上述四個主周期的波動分別控制著福建年平均氣溫38 a來的變化特征。

圖7 福建年平均氣溫小波方差圖Fig.7 Wavelet variance of average annual temperature of Fujian Province

3.5 氣溫與降水量未來趨勢分析

通過使用R/S分析法計算出福建省1980—2017年年平均氣溫和年平均降水量Hurst指數可以對福建省年平均氣溫與年平均降水量進行未來趨勢性分析(見表2)。

結合圖2福建年平均降水量趨勢圖與圖4福建年平均降水量突變檢驗圖，福建年平均降水量在2000—2017年有增多趨勢，趨勢不顯著。福建年平均降水量赫斯特指數H值為0.288 4，說明福建年平均降水量具有反持續性，即福建未來年平均降水量變化趨勢與過去相反，說明福建年平均降水量在過去雖然整體呈現增多趨勢，但是在未來有可能呈現減少趨勢。

結合圖3福建年平均氣溫趨勢圖，福建年平均氣溫在1980—2017年具有顯著上升趨勢，這一變化趨勢與全球氣溫變化趨勢一致。根據計算，福建年平均氣溫的赫斯特指數H值為0.420 6小于0.5，說明福建年平均氣溫具有反持續性，即福建未來年平均氣溫變化趨勢與過去相反。

表2 福建年平均氣溫與降水量Hurst指數Tab.2 Hurst index of annual mean temperature and precipitation of Fujian Province

4 結論與討論

福建省1980—2017年平均氣溫上升趨勢顯著，年平均氣溫在95%顯著性水平下年際變化傾向率為每10年0.32℃。這一趨勢與IPCC（政府間國際氣候變化委員會）提供的報告結果以及《第三次氣候變化國家評估報告》中指出的結果一致。在1988年氣溫發生突變，氣候由溫暖向炎熱突變。突變時間點后年平均氣溫為19.2℃，比多年平均氣溫高0.3℃，突變年份以前年平均氣溫是18.5℃，比多年平均氣溫低0.4℃。福建省年平均氣溫的上升趨勢一定程度上反應了溫室效應所帶來的影響。福建年平均氣溫變化第一主周期為14 a；福建未來平均氣溫將有下降趨勢，但持續程度較弱。

福建1980—1999年平均降水量呈波動趨勢，2000—2017年平均降水量整體有增多趨勢，但未通過95%顯著性水平檢驗，福建年平均降水量增多趨勢不顯著，這一結果與趙嘉陽等學者研究的結果一致；在1980—2017年內未出現明顯突變點；福建年平均降水量變化第一主周期為27 a；福建未來降水量將呈現減少趨勢，持續程度較強，即福建地區在未來可能進入到降水量偏低的時期。

在預測福建省未來氣候變化趨勢的同時還分析了福建省氣候變化的主周期，在一定程度上精確地預測了福建省未來氣候趨勢變化。