黃河源區氣候變化特性分析

吳 晗， 董增川， 蔣飛卿， 張 延

(河海大學 水文水資源學院， 江蘇 南京 210098)

1 研究背景

19世紀以來，全球氣候變化改變了全球水循環的現狀，也對降水、蒸發、徑流等產生了直接的影響，進而改變了水資源的時空分布，對人民生活與社會經濟等造成重大影響[1]。黃河源區由于其特殊的地理位置，長期以來一直為國內外許多學者所研究。通過研究分析黃河源區氣候變化，為后期徑流影響、水資源演變規律、生態環境改善、植被生物保護等提供研究背景與科學依據。氣候變化問題是現今社會發展中環境變化的重要問題，受到各領域學者及群眾的廣泛關注[2]。在當前的大背景下，研究氣候變化規律與趨勢，是保護水資源、維護人類社會平衡發展的重要途經之一。

黃河源區指龍羊峽水庫以上的黃河流域，位于青藏高原東北部的腹地，包含青海、四川、甘肅3個省的部分城市，流域總面積13.2×104km2，研究區域如圖1。黃河源區整體地勢較高、氣候嚴寒，屬于高原大陸性氣候。其冰川融水、雨水和凍土融水是地表水資源的重要來源，并影響著地表徑流的年際變化與未來趨勢[3]，是黃河的主要產流方式。近年來研究表明：受氣候變化和人類活動的共同影響，源區的凍土層厚度減小、冰川消融、地下水水位不斷下降、湖泊退縮與土地荒漠化等形勢日益嚴重，促使黃河源區的徑流量大多為偏枯狀態[4-6]。在當地氣候情況和下墊面條件的共同影響下，源區的徑流量出現不同程度的減少，而其中影響最大的就是氣候變化因素。同時，徑流量的變化也引起了下游的供水、發電、航運、生態、水資源分布等一系列問題，給當地人民的生活帶來了許多影響[7]。

圖1 黃河源區水系圖

2 資料來源和研究方法

2.1 資料來源

選取黃河源區12個國家氣象站點1960-2016年逐月平均氣溫資料與降雨資料作為黃河源區流域氣象資料，氣象站點分別為56021曲麻萊、56029玉樹、56033瑪多、56034清水河、56038石渠、56046達日、56065河南、56067久治、56074瑪曲、56079若爾蓋、556173紅原、52943興海，數據均來源于中國氣象數據網，測站的基本信息如表1所示。

表1 黃河源區氣象站點基本信息

2.2 分析方法

根據搜集到的黃河源區1960-2016年的氣象資料，計算年均氣溫與年降雨量并組成年均氣溫與年降雨量序列，季節劃分按照春季(3-5月)、夏季(6-8月)、秋季(9-11月)、冬季(12-翌年2月)以此計算對應季節的月均溫與降水量序列。序列的突變性分析首先利用有序聚類分析法和Mann-Kendall檢驗法初步得出序列的突變點，然后利用滑動t法檢驗突變點是否合理以綜合確定突變點年份。本文使用線性趨勢法、Mann-Kendall檢驗法和Spearman秩次相關檢驗法對序列進行趨勢性分析，并檢驗其顯著性，最后綜合各方法的結果對趨勢性變化進行總結[8-13]。周期性分析運用Morlet小波分析，根據計算出的小波系數實部、小波系數模方與小波方差，繪制小波系數等值線圖、小波系數模方圖與小波方差圖，判斷序列不同尺度的周期情況、周期結構與周期強弱[14-15]。

3 結果與分析

3.1 年內氣候特性分析

3.1.1 年內氣溫趨勢分析 對1960-2016年黃河源區春、夏、秋、冬四季的月均溫數據進行線性趨勢法和5 a滑動平均法分析，結果如圖2所示。

由圖2可知，四季月均氣溫均呈增長態勢。其中，冬季的月均溫線性變化幅度最大，為0.0435 ℃/a，秋季次之為0.0336 ℃/a，春季則最小為0.0218 ℃/a。由此可見，黃河源區四季氣溫的增長態勢均顯著，其中冬季月均溫增長幅度最大，春季月均溫增長幅度最小。分析結果與羅棟梁等[16]的結果一致，其中冬季升溫最為明顯與楊特群等[17]、李曉英等[18]的結果一致，可見冬季升溫對年均氣溫影響貢獻最高。

3.1.2 年內降水量趨勢分析 計算出1960-2016年黃河源區春、夏、秋、冬每個季節的降水量，并同樣對其進行線性趨勢法和5 a滑動平均法分析，結果如圖3。

圖2 1960-2016年黃河源區四季月平均氣溫變化趨勢

圖3 1960-2016年黃河源區四季降水量變化趨勢

由圖3可知，夏季和秋季的降水量線性變化幅度為負值，分別為-0.1594 mm/a與-0.1016 mm/a；春季和冬季的降水量線性變化幅度為正值分別為0.4712 mm/a和0.1002 mm/a。由此可見，黃河源區的降水量在春季和冬季均呈顯著的增長態勢，其中春季增長最為顯著；而夏季和秋季降水量的下降趨勢均不顯著。分析結果與羅棟梁等[16]、李曉英等[18]的結果一致，其中降水量的增加量主要發生在春季，對年降水量變化貢獻最高。

3.2 年際氣候特性分析

3.2.1 年際氣候突變性分析 首先采用有序聚類分析法分析黃河源區1960-2016年年均氣溫和年降水序列的突變點。計算年均氣溫序列和年降水序列各個年份數據的離差平方和，并在同一坐標軸下點繪離差平方和逐年變化過程，初步認定離差平方和最小值對應的年份即為突變年份。點繪出離差平方和逐年變化過程，如圖4所示。

由圖4可以看出，黃河源區年均氣溫與年降水量序列均存在離差平方和的最小值。其中，年均氣溫離差平方和最小值對應的年份為1997年，年降水量離差平方和最小值對應的年份為2008年。因此初步判定，黃河源區氣溫突變年份為1997年，年降水量突變年份為2008年。

圖4 1960-2016年黃河源區氣候離差平方和過程圖

圖5 1960-2016年黃河源區氣候M-K檢驗變化過程圖

由圖5(a)可知，年均氣溫UF與UB兩條曲線存在交點為2000年，然而交點不在置信區間內未通過0.05的顯著性水平。觀察UF曲線可知，1966年以后年均氣溫序列的值都大于0，表明年均氣溫均呈增長態勢，且1998年之后年均氣溫序列的值超過顯著性水平0.05的臨界線，證明1998年之后黃河源區的氣溫開始顯著上升。

由圖5(b)可知，年降水量變化的波動較大，UF與UB兩條曲線存在交點為1961、1974、1976、1978、1985、2008、2014、2015年，且均通過0.05的顯著性水平。觀察UF曲線可知，1975-1996年降水量序列的值大于0，表明降水量呈增長態勢，1997-2008年序列的值小于0，表明降水量呈減少態勢，而2008年發生突變之后序列的值大于0又呈增長態勢。

根據以上分析發現有序聚類法和Mann-Kendall檢驗法初步計算得到的突變點所在年份不完全一致，因此最后采用滑動t檢驗法對以上兩種方法計算出來的突變年份進行顯著性檢驗。將初步選定的突變年分設為基準年，分別計算前后兩個序列的均值與方差，得出統計量t并判斷其顯著性，檢驗結果見表2。

表2 滑動t檢驗突變年份顯著性結果

由表2可知，采用滑動t檢驗法檢驗有序聚類分析法和Mann-Kendall檢驗法初步的得出的突變點，年均氣溫突變點顯著性較好為1997年，與羅棟梁[16]等人的結果一致，且通過了0.01的置信度檢驗。而年降水量的突變點顯著性都較差，無明顯的突變點。

3.2.2 年際氣候趨勢性分析 首先采用線性趨勢率法和5年滑動平均法，點繪黃河源區1960-2016年年均溫和年降水量的過程，添加線性趨勢線及5年滑動平均變化過程線，如圖6所示。

圖6 1960-2016年黃河源區氣候及滑動平均變化過程圖

由圖6(a)可知，黃河源區年均氣溫呈顯著的增長態勢，線性變化幅度為0.0318℃/a。由圖6(b)可知，黃河源區降水量的增長趨勢較不顯著，線性變化幅度為0.3194mm/a。分析結果與白路遙等[19]的結果一致，即黃河源區年均氣溫與年降水量均呈增長態勢，其中年均溫增長顯著，而年降水量序列在近20年增加趨勢顯著，即圖6(b)中可明顯看出20世紀以來降水量呈現明顯的增長態勢。

采用Spearman秩次相關檢驗法和Mann-Kendall檢驗法對黃河源區的年均氣溫和年降水量進行趨勢性檢驗，選擇顯著性水平α值為0.01，相關檢驗結果如表3所示。

表3 Spearman和Mann-Kendall秩次相關檢驗法檢驗結果

由表3可以看出，黃河源區年均氣溫序列的Spearman統計量T值與M-K統計量U值都大大超過了0.01的臨界值，說明年均氣溫遞增趨勢特別顯著。而黃河源區年降水量序列的Spearman統計量T值與M-K統計量U值均不顯著，說明年降水量無明顯的遞增趨勢。該結果與線性趨勢法分析的結果相一致。

3.2.3 年際氣候周期分析 對黃河源區的年均氣溫和年降水量序列都分別進行Morlet小波系數實部、模方和小波方差分析。首先，將序列的數據格式進行轉化，再運用Matlab軟件消除或減小該序列的邊界效應，最后計算新序列小波系數實部與其模方和方差，并繪制小波系數實部等值線圖、小波系數模方等值線圖與小波方差圖，以此分析年均氣溫和年降水量序列的周期情況。年均氣溫結果如圖7，年降水量結果如圖8。

由圖7(a)可知，黃河源區年均溫序列存在著18～29、8～15以及3～7 a的3種尺度的振蕩周期，其中18～29 a尺度上出現了高-低溫交替的準3次震蕩且具有全域性，8～15 a的尺度上出現了準9次震蕩。觀察圖7(b)可以分析出不同周期的震蕩能量，其中18～29 a尺度的周期變化能量較弱，但周期分布較明顯具有全局性；8～15 a尺度的周期變化能量最強，周期分布最明顯，但具有局部性20世紀90年代前比較明顯；3～7 a尺度的周期變化能量也較強，周期分布很明顯，也是具有局部性1975年之前與1985-2010年之間比較明顯。

圖7(c)小波方差圖中存在著3個明顯的峰值情況，依次對應于10、5與23 a。其中，最大的峰值對應著10 a的時間尺度，說明10 a左右受信號擾動最大周期震動最強，是年均氣溫序列變化的第一主周期；5 a為第二峰值，即為年均氣溫序列的第二主周期；23 a為第三峰值，即為年均氣溫序列的第三主周期。

圖7(d)反映出不同的時間尺度下年均氣溫序列的平均周期及高-低溫變化特征，可以看出在10 a特征時間尺度上年均氣溫的平均周期為6.5 a左右，在5 a特征時間尺度上年均氣溫的平均周期為3.5 a左右，在23 a特征時間尺度上年均氣溫的平均周期為14 a左右。與劉光生等[20]分析的黃河源區年均氣溫存在的24～28、10～12、5～8 a尺度的年際周期變化基本一致。

圖7 1960-2016年黃河源區年均氣溫小波分析

同樣由圖8(a)可知，黃河源區降水量序列存在著22～32、9～14以及6～9 a 3種尺度的振蕩周期，其中22～32 a尺度上出現了降水量多-少交替的準5次震蕩且具有全域性，9～14 a的尺度上出現了準9次震蕩。觀察圖8(b)可以分析出不同周期的震蕩能量，其中22～32 a尺度的周期變化能量最強，且周期分布最明顯，具有全局性；9～14 a尺度的周期變化能量較弱，周期分布較明顯且具有局部性80年代前較明顯；6～9 a尺度的周期變化能量最弱，具有局部性1995年之后較明顯。圖8(c)小波方差圖中存在著3個峰值情況，依次對應于28、11與8 a。其中，最大的峰值對應著28年的時間尺度，說明28 a左右受信號擾動最大周期震動最強，是降水量序列變化的第一主周期；11 a為第二峰值，即為降水量序列的第二主周期；8 a為第三峰值，即為降水量序列的第三主周期。由圖8(d)同樣可以看出在28 a特征時間尺度上降水量的平均周期為20 a左右，在11 a特征時間尺度上降水量的平均周期為7.5 a左右，在8 a特征時間尺度上年降水量的平均周期為5 a左右。與劉光生等[20]分析的黃河源區年降水量存在的27～28、10～11、8～11 a尺度的年際周期變化一致性較高。

4 結 論

(1)年內氣候特性分析選取黃河源區1960-2016年春夏秋冬四個季節的月均氣溫序列和降水量序列，對其進行線性趨勢和5 a滑動平均分析，結果顯示黃河源區四季氣溫的增長態勢較顯著，其中冬季月均氣溫增長幅度最大為0.0435℃/a，春季月均氣溫增長幅度最小為0.0218℃/a；降水量在春季和冬季均呈顯著的增長態勢，其中春季增長最為顯著，為0.4712 mm/a；而夏季和秋季降水量的下降趨勢均不顯著。

(2)年際氣候突變性分析通過采用滑動t檢驗法，檢驗有序聚類分析法和Mann-Kendall檢驗法初步得出的突變點的顯著性水平，得到黃河源區1960-2016年年均氣溫序列突變點顯著性較好為1997年，且通過了0.01的置信度檢驗；而年降水量的突變點顯著性較差，無明顯的突變點。

(3)年際氣候趨勢性分析分別采用線性趨勢法、Spearman秩次相關檢驗法和Mann-Kendall檢驗法綜合分析黃河源區1960-2016年年均氣溫和年降水量序列并進行顯著性檢驗，結果顯示年均氣溫呈遞增趨勢且大大超過臨界值，說明遞增趨勢特別顯著；而年降水量序列趨勢性不顯著，無明顯的遞增趨勢。

(4)年際氣候周期性分析對黃河源區1960-2016年年均氣溫和降水量序列進行Morlet小波分析、小波模方分析與小波方差分析，繪制小波系數實部等值線圖、小波模方等值線圖與小波方差圖，結果顯示年均氣溫存在著10、5與23 a的周期變化且10 a為第一主周期，年降水量存在著28、11與8 a的周期變化且28 a為第一主周期。