沙湖近9年水溫變化分析研究

李春艷，張慧，李 榮

（1.平羅縣氣象局,寧夏 平羅 753400；2.石嘴山市氣象局,寧夏 石嘴山 753000）

0 引言

寧夏石嘴山市沙湖旅游景區,是國家5A級旅游景區,沙湖地處于西北內陸高原,屬典型的大陸性半濕潤半干旱氣候,雨季集中在6月～9月,具有冬寒長,夏暑短,雨雪稀少,氣候干燥,風大沙多,南寒北暖等特點,年降水量223.3 mm,年平均氣溫10.0℃,年相對濕度58%。沙湖氣候的最顯著特征是氣溫日較差大,日照時間長,太陽輻射強,晝夜溫差一般可達12℃～15℃,每年5月～10月,是最佳旅游季節。

在全球氣候變暖背景下,湖泊表面水溫也呈增長的趨勢,湖泊既是極為重要的生態資源,也是一系列社會經濟發展過程的重要載體,湖泊水生態環境不僅決定著區域生態環境的質量,同時也決定了城市的可持續發展,湖泊水生態環境也能夠反映該區域的生態環境質量。湖泊表面水溫是影響湖泊水生態環境的重要物理屬性,它對湖泊中水化學和生態學進程都起了重要的作用,同時,湖泊表面水溫對湖泊流域生態環境的影響也十分顯著,探究湖泊表面水溫的變化趨勢和特征對改善湖泊整體水生態環境具有重要意義。所以,湖泊水溫變化的分析研究是治理和改善湖泊水生態環境和區域生態環境的基礎[1]。目前,關于沙湖生態變化規律的研究比較少。通過對沙湖現有水域資料的分析,研究沙湖生態在水溫分布的規律。

1 資料與方法

沙湖國家氣象觀測站于2007年建站,自2012年開始進行生態觀測,主要進行水溫和冰層厚度觀測。

本文所用氣象資料和水溫資料均來源于沙湖國家觀測站,年平均氣溫和累計降水量特征分析利用2007年～2021年（15年）地面觀測資料,對比分析過程中水溫、氣溫、降水資料均利用2012年～2020年5月～9月觀測資料,其中水溫資料來源于逐月水層0 cm（表層）、50 cm、100 cm、150 cm,分析的過程中進行了多年平均。

文中利用Origin8對數據進行對比分析和線性分析。

2 結果分析

2.1 年平均氣溫和累計降水量特征分析

從沙湖國家氣象觀測站15年的平均氣溫和累計降水量分布圖來看（圖1）,平均氣溫呈正的線性變化,說明平均氣溫逐年呈上升趨勢,最低值為9.3℃,出現在2012年,最高值為10.7℃,出現在2021年；逐年累計降水量隨年份的增加呈負的線性變化,最小值115.9 mm,出現在2013年,最大值為263.9 mm,出現在2018年。在全球變暖的背景下,溫度升高使得溫帶地區的蒸發量會增大,從而導致降水量減少。寧夏屬于溫帶地區,年平均氣溫和年累計降水量的變化趨勢呈相反關系。

圖1 沙湖國家氣象觀測站15 a平均氣溫和累計降水量分布圖（虛線：平均氣溫線性，實線：降水量線性）

2.2 逐年月平均水溫與平均氣溫變化特征分析

沙湖月平均水溫呈夏季高,春末秋初低的特征。其中2020年6月～9月出現了明顯躍增,最低平均水溫為19.3℃,出現在2015年5月,最高平均水溫為32.1℃,出現在2020年8月（圖2（a））,最高最低相差12.8℃。沙湖最低平均氣溫為16.1℃,出現在2012年9月,最高平均氣溫為27.7℃,出現在2017年7月（圖2（b））,最高最低相差11.6℃。各月平均水溫與平均氣溫相差-0.9℃～12.7℃,最小差值出現在2018年6月,最大差值出現在2020年9月。

圖2 2012年至2020年湖泊平均水溫和平均氣溫分布圖

通過對近9年逐月湖泊平均水溫與平均氣溫的分布進行線性分析（表1）,5月均呈下降趨勢,6月、9月湖泊平均水溫與平均氣溫隨著年份的變化均呈上升趨勢。7月、8月的湖泊平均水溫隨著年份的增加呈上升趨勢,平均氣溫隨著年份的增加呈下降趨勢。根據資料統計分析,沙湖國家氣象站2012年～2020年逐年7月～8月大部分時段累計降水量較常年偏多,導致平均氣溫在降水偏多的月份降低,所以在降水偏多的月份中,湖泊平均水溫與平均氣溫的變化是相反的。在降水量少時,大氣對太陽輻射的削弱作用降低,則氣溫升高,反之氣溫降低。沙湖地理位置特殊,其水域面積22.44 km2,沙漠面積達到22.52 km2,根據趨勢分析認為,受下墊面影響,5月和9月,正值季節交替,7月份我國受副熱帶高壓影響,高溫天氣頻發,這三個月的氣溫變化波動相對較大,對湖泊水溫的變化影響較大。當然湖泊水溫的變化是由多方面因素造成的,考慮氣溫只是其中的原因之一。

表1 2012年～2020年湖泊平均水溫與平均氣溫線性系數分布表 單位：℃

2.3 多年月平均水溫與平均氣溫對比分析

從沙湖多年月平均水溫與平均氣溫的對比圖來看（圖3）,除2018年6月水溫低于氣溫值外,其他各月的水溫值均高于氣溫值,說明氣溫和水溫的變化是互相影響的,氣溫升高,水溫也升高,但是水溫變化的幅度小于氣溫,考慮原因為水傳遞熱量的速度低于空氣,同時水溫的變化還與水底的環境有關。9年的數據中最高水溫7月出現5次,8月出現4次,最低水溫5月出現4次,9月出現5次,且湖泊水溫與氣溫的最高值基本同步出現。但是在氣溫劇烈上升或下降的時候,湖泊水溫雖有上升或下降的趨勢,但其劇烈程度遠低于氣溫,且存在一定的滯后性,大約滯后1個月。

圖3 2012年～2020年湖泊平均水溫與平均氣溫對比圖

2.4 多年逐月逐層平均水溫特征分析

通過對2012年～2020年5月～9月沙湖逐層平均水溫進行分析得出,四個層次水溫的變化呈波動趨勢（圖4）。其中0 cm、50 cm、100 cm、150 cm水溫在5月均呈線性下降趨勢,6月～9月均呈線性上升趨勢。結合2.3的結論,5月各層水溫下降考慮春末氣溫變化不穩定,6月～9月上升考慮夏季氣溫增幅加快,加上水溫的升高或者降低有滯后性的原因,同時在2019年“十一”黃金周后,沙湖水域更換了湖泊原有水體,導致湖泊水體中形成的平衡狀態遭到了破壞,這也可能是導致2020年6月～9月各層次出現水溫躍增的原因。

圖4 2012年～2020年逐層平均水溫特征圖

9年中,各層最低平均水溫均出現在2015年5月,最高均出現在2020年8月,與年平均水溫特征保持一致,各層最高最低相差4.7℃～10.3℃（表2）,最小差值出現在2016年表層水溫（0 cm）,最大差值出現在2020年150cm水溫。5月各層次在2015年和2018年變化最為劇烈,2015年比2016年低-5.7℃～-3.6℃,2018年比2017年高4.3℃～4.6℃,其中表層差值最大,150cm層差值最小；6月～8月各層次在2018年和2020年變化最為劇烈,2018年比2017年高2.0℃～5.6℃,2020年較2019年上升5.5℃～5.8℃；9月各層次在2012年～2019年變化相對較為平緩,在2020 年出現了躍增,躍增幅度較為平穩,其中150 cm層躍增最大,為5.8℃,0 cm層躍增最小,為5.5℃。

表2 2012年～2020年各層水溫差值表 單位：℃

通過線性分析（表3）,9年中5月0～150 cm各層次水溫呈下降趨勢,6月～9月各層次水溫均呈上升趨勢,尤其9月上升趨勢明顯,進一步說明了水溫變化的滯后性。

表3 2012年至2020年5月～9月逐層湖泊平均水溫與平均氣溫線性系數分布表

3 結論與討論

3.1 結論

1）平均氣溫逐年呈上升趨勢,累計降水量逐年呈下降趨勢。

2）沙湖水溫的變化呈夏季高,春末秋初低特征。平均水溫和平均氣溫在5月均呈下降趨勢,6月、9月湖泊平均水溫與平均氣溫隨著年份的變化均呈上升趨勢。7月、8月的湖泊平均水溫隨著年份的增加呈上升趨勢,平均氣溫隨著年份的增加呈下降趨勢。

3）除2018年6月水溫低于氣溫值外,其他各月的水溫值均高于氣溫值,在氣溫劇烈上升或下降的時候,湖泊水溫雖有上升或下降的趨勢,但其劇烈程度遠低于氣溫,且存在一定的滯后性,大約滯后1個月。這與張月月在“氣候變暖背景下滇池表面水溫響應過程”研究中得出的“因為全球氣候變化的原因,世界范圍內的湖泊表面水溫呈上升趨勢,水溫變化比氣溫變化約滯后1個月[1]”結論一致。

4）0 cm、50 cm、100 cm、150 cm水溫在5月均呈線性下降趨勢,6月～9月均呈線性上升趨勢。2020年6月～9月各層水溫均呈躍增趨勢。

3.2 討論

通過文獻的查閱,湖泊水溫生態方面的相關研究大多時間序列較長,可滿足趨勢分析、周期分析和突變分析的相關要求,同時其所采用的數據資料來源于自動觀測數據,可精確到小時,便于進行時值、日值、季值等特征分析。本文因資料的時間序列較短,且水溫數據來源于人工觀測,測量結果值僅限于當前觀測時次,而氣溫觀測則是采用自動觀測的日平均值,并不能很好地與水溫值進行匹配分析；同時沙湖國家氣象站于2007年建立,氣溫、降水資料序列短,不能很好地反映沙湖氣候變化的趨勢；另外在查閱文獻的過程中發現,湖泊水溫的變化與其水體大小、氣溫隨時間的變化程度、時間、變化速率等有很大的關系。本文對沙湖水域的水溫和氣溫研究深度上還不夠,后續將繼續積累更長序列的資料,在研究過程中,考慮與相關部門進行資料共享,獲取湖泊水溫、pH值等資料,進行更深一步分析。