近57年金沙江流域氣溫變化特征及未來趨勢預估

史雯雨, 楊勝勇, 李增永, 高劍飛, 潘 露

(四川水利職業技術學院, 成都 611231)

隨著全球氣候變化問題日益突出，氣溫作為氣候的基本要素，逐步受到各國政府及學者的研究關注[1]。IPCC第五次研究報告指出，近百年全球氣溫上升已高達0.85～0.89℃，氣溫呈現顯著的升高趨勢[2]。近年來，我國氣溫變化特征引起了不少研究人員的關注[3-6]，研究發現我國氣溫近60 a呈現明顯的上升趨勢，全國平均氣溫變化遞增率為0.25℃/10 a，且區域性和季節性差異顯著。金沙江流域作為長江源頭河流，氣候變化會使水資源供給條件發生變化，進而影響生態環境和社會經濟的發展，而氣溫作為最基本的氣候要素，對生態環境的變遷起著決定性作用[7]。目前，針對金沙江流域的氣溫要素已經開展了很多研究工作，并取得了一些研究成果。陳媛等[8]對金沙江流域及各個站點的年氣溫和年降水進行了趨勢、周期和突變分析。施晨曉等[9]分析了金沙江流域30個站點年及四季的氣溫和降水時間和空間變化趨勢。現有文獻大多以金沙江流域平均氣溫作為研究對象進行分析和研究，研究年限較短，并且未對未來的變化趨勢進行預測分析;平均氣溫并不能涵蓋氣溫普遍范圍，一般來說，平均最高氣溫、平均最低氣溫和平均氣溫可基本涵蓋氣溫的普遍范圍，且三者的變化特征卻不盡一致。因此，僅僅分析平均氣溫的變化特征不足以涵蓋氣溫普遍范圍內的特征，研究這3類氣溫更具有意義和價值[10]。本文主要對金沙江流域的平均最低氣溫、平均最高氣溫和平均氣溫進行趨勢、周期分析，為金沙江流域的開發利用提供科學的氣候變化背景;同時對金沙江流域未來氣候變化進行預測，對防災減災及生態建設具有重要的意義。

1 資料來源和研究方法

1.1 資料來源

為了保證資料的完整性，本文選取金沙江流域分布相對均勻的39個氣象站點，金沙江流域氣象站點分布見圖1。選用國家氣象科學數據共享服務網平臺提供的各站點1960—2016年的逐日平均氣溫、逐日平均最高氣溫和逐日平均最低氣溫數據作為基本資料。國家氣象中心對各氣象站的氣溫數據已進行了質量控制，在此基礎上對數據進行了時間一致性檢驗和極值檢驗，利用RClimDex軟件進行了進一步的質量控制;部分站點存在數據缺測的現象，但缺測時間所占比例很小，本文采用相鄰站點線性回歸方法對個別站點的缺測資料進行插補處理，經過處理修正后的39個氣象站的資料具有比較好的連續性，保證氣溫序列的完整性。

圖1 金沙江流域位置及氣象站點分布

1.2 研究方法

采用累計距平法、Mann-Kendall檢驗法、Morlet小波分析法和Hurst指數法分別對金沙江流域年及四季的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫變化特征及未來趨勢進行分析;其中四季按照春季(3—5月)，夏季(6—8月)，秋季(9—11月)，冬季(12月—次年2月)進行劃分。

(1) Mann-Kendall。Mann-Kendall檢驗(以下稱M-K檢驗)是由世界氣象組織推薦并已經被廣泛應用到降水、氣溫、徑流等氣象和水文研究的一種非參數檢驗方法，其優點是不需要樣本系列遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，適用于非正態分布的時間序列。

對于給定置信水平α，若M-K統計量|Z|Zα/2時，拒絕原假設，即認為趨勢顯著，且Z值為正表明具有上升或增加趨勢，Z值為負則意味著下降或者減少趨勢。當|Z|>1.64,1.96,2.58時，分別表示樣本系列通過90%,95%,99%的置信度檢驗[11-13]。

(2) 小波分析。小波分析是一種具有時—頻多分辨率功能的方法，它能清晰地揭示出隱藏在時間序列中的多種變化周期，對處理非平穩水文氣象序列具有獨特的優點，能從時域和頻域上精確解釋信號細微的時頻變化特征[14]。

由于采用連續Morlet小波作為基函數進行小波變換，能夠很好地對氣溫序列連續進行時頻局部化分析。因此，本文選用Morlet小波進行分析研究，利用小波變換得到一個時間尺度函數，并且通過對小波方差的研究進行分析檢驗，從而確定主周期。小波方差反映了能量隨時間尺度的分布情況，其峰值即為時間序列變化的主周期[15-16]。

(3) Hurst指數法。Hurst指數法也稱為重標極差分析法，是由英國水文學家Hurst提出，Hurst指數法常應用于分析時間序列的分形特征和長期記憶過程，現被廣泛應用于判斷時間序列變化趨勢的持續性或反持續性的強度，一般采用R/S分析法來計算[17-18]。

不同Hurst指數的H值意味著不同的趨勢變化，當0

表1 Hurst指數分級

2 結果與分析

2.1 氣溫變化趨勢分析

金沙江流域1960—2016年的多年平均氣溫為9.21℃，由金沙江流域年平均氣溫年際變化趨勢可知，金沙金流域年平均氣溫總體呈現上升趨勢，其上升傾斜率為0.20℃/10 a，且通過置信度為99%的Mann-Kendall顯著性檢驗，說明金沙江流域近57 a來年平均氣溫呈現顯著的上升趨勢;由圖2可知，金沙江流域年平均氣溫在1991年前后呈現兩種截然不同的變化趨勢，1991年之前年平均氣溫基本呈平穩的波動變化，1992年以后年氣溫呈明顯的波動上升趨勢;由累積距平可知，1960—1997年累積距平曲線呈下降趨勢，在1997年達到最低值-10.67℃,1997年以后累積距平曲線呈現顯著的上升趨勢。

圖2 金沙江流域年平均氣溫年際變化趨勢

圖3為金沙江流域年平均最低氣溫和年平均最高氣溫年際變化趨勢過程線，由圖可知，金沙江流域1960—2016年的年平均最低氣溫和年平均最高氣溫平均值值分別為3.84℃和16.02℃;金沙金流域年平均最低氣溫和平均最高氣溫總體呈現上升趨勢，其上升傾斜率分別為0.27℃/10 a和0.18℃/10 a，均通過置信度為99%的Mann-Kendall顯著性檢驗，說明金沙江流域近57 a來年平均最低氣溫和年平均最高氣溫均呈現顯著的上升趨勢，且年平均最低氣溫上升趨勢高于年平均最高氣溫的上升趨勢;由累積距平可知，年平均最低氣溫累積距平曲線在1960—1993年呈下降趨勢，在1993年達到最低值(-12.773℃)，而后呈現平緩波動變化，并在1997年達到次低值(-12.769℃),1997年以后累積距平曲線呈現顯著的上升趨勢，年平均最高氣溫累計曲線變化趨勢基本與年平均氣溫一致。

圖3 金沙江流域年平均最低氣溫(A)和年平均最高氣溫(B)年際變化趨勢

由氣溫年代距平值可知：(1) 金沙江流域年平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫均呈現上升趨勢，并均通過99%顯著性檢驗，其中平均最低氣溫增幅最大，說明平均最低氣溫對氣溫上升的貢獻率最大。(2) 年及四季的平均氣溫距平值最高均出現在2010—2016年，表明該時期是自1960年以來最暖的一個時期;年平均氣溫距平在1990s以前均為負值，1970s溫度最低是異常偏冷期，進入21世紀距平值為正且呈現逐漸增加趨勢，其中2000s較1990s增溫幅度最大為0.472℃。(3) 年及四季的平均最低氣溫變化類似于平均氣溫變化，冬季平均最低氣溫距平值最低出現在1960s，年及其余三季平均最低氣溫距平值最低均出現在1970s;年及四季平均最低氣溫距平最大值出現在2010—2016年;春季最低氣溫2010—2016年較2000s增幅最大，年及其余三季均是2000s較1990s增溫幅度最大。(4) 年及四季的平均最高氣溫變化稍有所差異，最高氣溫距平最大值均出現在2010—2016年;年、春季和冬季平均最高氣溫距平最低值出現在1980s，夏季和秋季平均最高氣溫距平最低值分別出現在1960s和1970s;年、秋季和冬季平均最高氣溫2000s較1990s增溫幅度最大，其中冬季最高氣溫增幅高達1.068℃，春季和夏季平均最高氣溫2010—2016年較2000s增幅最大(表2)。

表2 金沙江流域年及四季氣溫距平的年代際變化及M-K統計值

2.2 氣溫周期分析

2.2.1 年氣溫周期分析 金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫和年平均最高氣溫小波系數等值線圖見圖4，圖中實線表示小波系數為正值，氣溫偏暖;虛線表示為負值，氣溫偏冷;等值線上的小波系數的大小表示信號的強弱，與周期顯著性的強弱成正比，若小波系數等于零，則表示為突變點。

圖4 金沙江流域年氣溫小波系數實部等值線圖及小波方差圖

由圖可知，金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫和年平均最高氣溫序列的小波變換實部及對應的模值能明顯的反映出周期震蕩及時間尺度特征。金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫在26～30 a左右的震蕩周期最為明顯，其次是4～7 a，9～15 a，20～24 a，其中，4～7 a在20世紀60年代中期至70年代中期和1981—2016年這兩個時域表現顯著;9～15 a在20世紀70年代至90年代末有較強的信號;20～24 a在1960—2005年的時間段有較強的信號;26～30 a時間尺度上的震蕩是全時域的，呈現出高—低—高—低—高—低3個較為完整的震蕩周期，且目前正處于第4次氣溫偏高階段，說明在未來幾年內流域氣溫很可能仍處于氣溫偏高期。金沙江流域年平均最高氣溫在26～30 a和20～24 a左右的震蕩周期較為明顯，其中28 a左右時間尺度能量最強，周期最為顯著，為主周期。

小波方差能反映出信號波動的能量隨時間尺度的分布，由小波方差圖可知，金沙江流域年平均氣溫、年平均最低氣溫及年平均最高氣溫主要存在2個波峰，分別對應的是21 a和28 a。其中28 a左右的時間尺度能量震蕩最強烈，對小波方差貢獻最大，周期最顯著，為主周期，21 a時間尺度能量震蕩相對較弱，為次主周期。

2.2.2 四季氣溫周期分析 金沙江流域四季平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫的周期變化呈現一定的差異性。(1) 近57 a以來金沙江流域春季平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫均存在28 a和22 a左右的震蕩周期，其中28 a左右的周期能量最強，周期最顯著，且周期表現非常穩定，此外春平均最低氣溫還存在5 a左右的震蕩周期;(2) 夏季平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫存在28 a左右的震蕩周期，且周期表現非常穩定;(3) 秋季平均氣溫和平均最高氣溫震蕩周期基本一致，均存在28 a，22 a左右的震蕩周期，經歷了高—低—高—低—高—低3個震蕩周期，但秋季平均最低氣溫存在28 a，22 a和12 a左右的震蕩周期，其中28 a左右的周期能量最強，周期表現非常穩定;(4) 冬季平均氣溫存在5 a，11 a和22 a左右的震蕩周期，其中22 a左右的周期能量最強，周期最為顯著，且周期表現非常穩定;冬季平均最低氣溫在6 a，18 a和28 a左右的震蕩周期，其中28 a左右的周期能量最強，為主周期;冬季平均最高氣溫在5 a，11 a，22 a和28 a左右的震蕩周期，其中22 a左右的周期能量最強，為主周期。

2.3 Hurst指數分析

通過對金沙江流域年和四季平均氣溫序列Hurst指數進行分析(圖5—6，表3)，金沙江流域年及四季的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫序列的Hurst指數均大于0.5，表明各氣溫序列具有長程相關性，即未來一段時間范圍內，金沙江流域年及四季的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫變化情況與過去近57 a的上升趨勢相同，氣溫將呈持續上升的趨勢。

表3 金沙江流域氣溫Hurst指數及強度等級

圖5 金沙江流域四季氣溫小波系數實部等值線

圖6 金沙江流域年氣溫序列Hurst指數

金沙江流域年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫Hurst指數均大于0.8,Hurst指數等級為5級，持續性強度表現為很強，其中年平均最低氣溫持續性強度表現最為顯著。

就四季而言，四季的年平均氣溫Hurst指數等級位于3～5級，夏季和秋季持續性強度表現為很強，春季表現為較強;四季的年平均最低氣溫Hurst指數等級均位于5級，持續性強度表現為很強，表明四季平均最低氣溫未來均將呈現很強的上升態勢;四季的年平均最高氣溫Hurst指數等級位于3～5級，秋季持續性強度表現為很強，冬季表現為較強。綜上，金沙江流域氣溫總體表現出明顯的Hurst現象，未來保持當前繼續上升趨勢的概率比較大。

3 結 論

(1) 金沙江流域年平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫均呈現波動上升的趨勢，增長率分別為0.20℃/10 a，0.27℃/10 a和0.18℃/10 a，并均通過99%顯著性檢驗，其中平均最低氣溫增幅最大，說明平均最低氣溫對氣溫上升的貢獻率最大。

(2) 從四季來看，四季的平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫也均呈現波動上升的趨勢，并均通過90%顯著性檢驗，其中夏季平均氣溫和平均最高氣溫對平均氣溫和平均最高氣溫貢獻率最大，冬季平均最低氣溫對平均最低氣溫貢獻率最大;從年代際變化來看，年和季節的平均氣溫、平均最低氣溫和平均最高氣溫自20世紀90年代開始增溫，且呈現加速上升趨勢，年代際距平最大值出現在2010—2016時間段。

(3) 金沙江流域年氣溫存在3個不同時間尺度的主周期，分別是6 a,21 a和28 a。其中28 a左右的時間尺度周期最顯著，為主周期。春季、夏季平均氣溫存在28 a，22 a和6 a左右的震蕩周期，秋季平均氣溫存在28 a，22 a和13 a左右的震蕩周期，均以28 a的震蕩周期為主周期;冬季平均氣溫在22 a和11 a，6 a左右的震蕩周期，其中22 a左右的周期能量最強，周期最顯著。

(4) 金沙江流域氣溫總體表現出明顯的Hurst現象，未來保持當前繼續上升趨勢的概率比較大。年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平均最低氣溫Hurst指數均大于0.8,Hurst指數等級為5級，持續性強度表現為很強，其中年平均最低氣溫持續性強度表現最為顯著;四季的氣溫序列Hurst指數等級位于3～5級。