中國北方干旱區降雨與相對濕度變化趨勢的非一致性研究

徐麗君，衛 琦，徐俊增，龍上敏，薛 璟，戴惠東

(1.河海大學 農業科學與工程學院，江蘇 南京 210098；2.河海大學 海洋學院，江蘇 南京 210098；3.昆山市城市水系調度與信息管理處，江蘇 昆山 215300)

1 研究背景

20世紀中期以來，全球變暖加劇，不同地區(尤其是干旱區)的干濕狀況發生了顯著的變化[1-6]，掌握氣候變暖背景下干旱區干濕變化趨勢及區域間差異，對于了解不同干旱區生態系統變化、制定相應對策具有重要指導意義。降雨量(P)作為最常用的氣象因子，其長期變化趨勢通常被用于反映氣候的干濕變化[7-9]。例如，馬柱國等[10]利用1951-2004年的月P資料研究了中國北方地區過去54年的干濕變化，結果表明北方地區的P整體上呈逐漸減少趨勢、干旱化趨勢不斷加劇。陳潔等[11]基于1961-2010年的月P資料分析了中國大陸過去50年的干濕變化狀況，結果發現華北和東北地區P呈減少趨勢，干旱化趨勢加劇，而西北和青藏高原地區的P呈增加趨勢，氣候呈濕潤化趨勢。

除降雨量外，相對濕度(RH)是一個從空氣水蒸氣含量變化的角度來反映區域干濕變化的變量[12-14]。例如，盧愛剛等[15]基于1958-2007年的月RH資料研究了中國近50年的空氣濕度變化，結果發現中國西部地區RH呈增大的 “暖濕化”趨勢；而東部地區RH呈減小的“暖干化”趨勢。李瀚等[16]利用1966-2013年的月RH資料研究了中國西南地區的RH變化特征，結果顯示該地區1966-2000年RH的值呈輕微上升趨勢, 而2000-2013年呈快速下降趨勢。在以往研究中，已有一些學者同時關注了P和RH的變化趨勢，發現年P和RH存在變化趨勢的不一致性。例如，李東等[17]發現烏魯木齊地區1962-2011 年的P呈增加趨勢，而RH卻基本保持穩定。鄭然等[18]發現青藏高原1971-2011年內年P呈增大趨勢，而RH自1990年后呈減小趨勢。然而，上述研究都是在個別站點發現的現象，且缺乏系統性的分析?？紤]到P和RH均為表征全球干濕變化趨勢的重要因子，且干旱區分布范圍較廣、年內降雨量分布極不均勻，因此，針對干旱區不同區域的站點，區分雨季與非雨季時段，對研判P和RH的變化趨勢及其非一致性規律尤為重要，但相關方面的研究還鮮有報道。

隨著氣候變暖，氣溫的升高將改變全球降雨的格局，并進一步影響空氣實際水汽含量的變化，因此，基于P和RH的變化趨勢開展干旱區在不同時段、不同區域的干濕變化狀況研究，對于認識氣候變暖背景下干旱區的干濕變化狀況具有一定的重要性。以此為背景，本研究擬選擇中國北方從新疆到黑龍江不同區域的干旱區多個典型的氣象站點，基于1951-2018年的日P值和RH值資料，研究各站點P和RH在全年、雨季和非雨季時段的變化趨勢，分析討論兩者在指示干濕變化趨勢中的一致性，旨在了解氣候變暖背景下不同指標(P和RH)表征北方干旱區干濕變化狀況及其非一致性規律，研究結果對于評價指標的合理選擇以及干旱區干濕變化狀況的準確評估具有重要參考意義。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本研究所用的氣象資料由國家氣象科學中心(http://www.nmic.cn/)提供?？紤]到資料的完整性和代表性，在遴選代表性氣象站點的過程中，所采用的主要原則如下：(1)氣象資料序列長且年份不斷檔，即所選擇站點1951-2018年的日P和RH資料中不存在異常數據且具有連續性；(2)站點覆蓋整個北方干旱區，根據經緯度進行區域劃分，考慮到中國干旱區橫向分布范圍遼闊，站點緯度密度應大于經度密度，經緯度范圍分別選擇在30°～50°N和75°～130°E之間，挑選了空間分布均勻且具有明顯差異性和較強代表性的站點。通過篩選，選取了中國北方干旱區20個常規氣象站點近68年(1951-2018年)的日氣象數據，主要包括日降雨量(P，mm)和日相對濕度(RH，%)，對干旱區降雨和相對濕度變化的特征進行系統分析。各氣象站點的基本信息如表1所示。

2.2 統計方法

采用SPSS(statistical product and service solutions)對不同時段(全年、雨季和非雨季)的P和RH進行了統計分析，其中全年、雨季和非雨季時段分別代表1-12月、4-10月和11-次年3月。采用Mann-Kendall趨勢檢驗法[19]對P和RH的趨勢變化進行了分析，在反映干濕變化狀況時，兩者出現增加趨勢表明變濕潤，反之則變干旱。

表1 所選中國北方干旱區典型氣象站點的基本信息

為了定量評價P和RH的變化趨勢，基于其多年變化斜率，利用統計排序進行歸一化處理得到各自變化趨勢的相對數值。對P和RH的增加幅度按降序進行0～1的賦分排序，并將各自站點的兩個變量賦分值進行相加用于定量表征兩者變化趨勢的反向差異度。此外，采用Pearson相關系數法[20]分析了不同時段P和RH值與其歸一化賦分值、反向差異度等指標的相關性。

3 結果與分析

3.1 不同時段P變化趨勢

各典型氣象站點P在不同時段的變化趨勢如表2所示。分析表2可知，全年時段P呈增大趨勢的站點個數占總站點個數的95%，增幅為0.02～4.42 mm/a；且該時段內60%站點(12個)的降雨量P呈顯著性增大(p<0.05)。非雨季時段所有站點的P均呈增大趨勢，增幅為0.03～0.84 mm/a，且其在95%的站點呈顯著性增加(p<0.05)；與全年和非雨季時段相比，雨季時段P呈減少趨勢的站點個數(6個)顯著增加，減幅為0.01～1.00 mm/a，且均未達到顯著性水平(p>0.1)。此外，通過分析各站點多年平均累積降雨量與降雨變化量的回歸關系，可以發現降雨量越大的站點，其在不同時段內的降雨增加量也相對越大。

對比表2中的不同時段，非雨季時段內各站點P的增大幅度(0.03～0.84 mm/a)相對穩定；其中在固原、西寧、玉樹等站點的增幅較大(0.41～0.61 mm/a)，而在吐魯番等站點的增幅較小(< 0.05 mm/a)。與非雨季時段不同，雨季和全年時段各站點P的增大趨勢較為明顯，其中在青?！鞑匾粠У默敹?、那曲等站點的增大趨勢較為顯著(1.52～4.42 mm/a)，在新疆—甘肅一帶的西北內陸干旱區站點(吐魯番、張掖、民勤等)的增大幅度較小(0.02～0.47 mm/a)。而對于寧夏—陜西—山西—河北一帶的站點來說，其降雨量變化趨勢并不穩定，雨季降雨量多為減少趨勢。

表2 各典型氣象站點在不同時段P變化趨勢

3.2 不同時段RH變化趨勢

各典型氣象站點RH在不同時段的變化趨勢如表3所示。由表3可知，就全年時段而言，僅有3個站點的RH呈增大趨勢，增幅為0～0.04%/a；而其余站點均呈減小趨勢，降幅為0.01%/a～0.19%/a，且88.2%的站點呈顯著性減小(p<0.05)。與全年時段相比，雨季時段RH呈增加趨勢的站點個數保持相同，但其增加幅度略有所增大，為0.02%/a～0.06%/a；非雨季時段RH呈增加趨勢的站點個數(2個)有所減少，且其增加幅度均未通過顯著性檢驗水平(p>0.1)?？傮w而言，全年、雨季和非雨季時段所選典型站點的RH變化趨勢基本相似，呈減小趨勢的站點個數基本相同。

表3 各典型氣象站點在不同時段RH變化趨勢

對比不同站點，可以發現其RH的變化趨勢均較為相似，除河北承德RH始終呈增大趨勢外，大多數站點均呈明顯的減小趨勢；其中在陜甘寧干旱區的榆林、銀川、張掖等站點的RH減小幅度較為顯著，而在青?！拭C—西藏一帶的站點變化趨勢則缺乏一致性規律，即全年和雨季時段的西寧、酒泉站點RH呈增大趨勢、那曲站點RH呈減小趨勢，而非雨季時段則正好相反。

3.3 P與RH變化趨勢的非一致性

不同時段各典型氣象站點P和RH變化趨勢的一致性如表4所示。

由表4可見，P和RH呈非一致性規律較多的站點發生在全年和非雨季時段，而呈一致性規律較多的站點主要發生在雨季時段。具體表現為：P和RH在全年和非雨季時段呈非一致性規律的站點個數高達18個，占總站點個數的90%；而二者在雨季時段呈非一致性規律的站點個數為13個，較全年和非雨季時段減少了27.8%。

表4 各典型氣象站點P和RH在不同時段變化趨勢的非一致性

結合各站點P和RH在不同時段的變化趨勢，可以看出，對于P和RH呈非一致性規律的大多數站點來說，其共同的特征是P呈增加趨勢、RH呈降低趨勢；而對于P和RH呈一致性規律的站點來說，其P和RH大多呈增加趨勢，且P的增加量遠大于RH。

進一步分析發現，不同時段內P和RH呈非一致性變化的站點主要集中在阿克蘇、和田、喀什、瑪多、民勤、張掖、玉樹、銀川等新疆—青?！拭C地區；而P和RH呈非一致規律不穩定的地區主要發生在那曲、太原、承德等西藏—山西—河北—甘肅地區。

此外，通過分析P、RH與其變化量(ΔP、ΔRH)以及反向差異度(ΔRH+ΔP)的線性回歸關系(表5)可以得出，各時段P與RH、ΔT均呈顯著的正相關關系(p<0.01)，且其相關系數(R2)在雨季更大，分別為0.74和0.68；而RH僅在雨季與T、ΔT呈顯著的正相關關系(p<0.05)，相關系數分別為0.28和0.30。

表5 不同時段P、RH與其歸一化賦分值、反向差異度的相關系數

對于ΔP賦分值來說，其在全年和雨季時段內與T呈顯著的正相關關系(p<0.01)，而在非雨季時段與氣溫增量ΔT呈顯著的正相關關系(p<0.05)。對于ΔRH賦分值而言，其在各時段內與各氣象因子及其變量的相關性均未達到顯著性水平(p>0.1)。對于(ΔRH+ΔP)反向差異度來說，其在全年和雨季時段內與T、ΔP賦分值以及ΔRH賦分值呈顯著的正相關關系，且其與T和ΔRH賦分值的相關系數在雨季更大。而在非雨季時段，(ΔRH+ΔP)反向差異度與氣溫增量ΔT、ΔP賦分值以及ΔRH賦分值呈顯著的正相關關系。

4 討 論

降雨和相對濕度作為最重要的氣象因子，是最常用的評價空氣長期干濕狀況的指標[21-25]。國內外相關學者已經基于P和RH開展了一些研究工作[26-31]，已有研究發現長江流域[32]和淮河流域[33]的P和RH均呈不同程度的增大趨勢，氣候呈“暖濕化”趨勢，而在中國干旱區的研究結果則傾向于氣候呈“暖干化”特征。例如，賈恪等[34]研究發現內蒙古吉力吐地區的P和RH呈逐年下降趨勢，氣候呈“暖干化”特征。本研究中，不同時段內P在絕大部分站點呈現增大趨勢，表明大多數干旱區呈“濕潤化”趨勢，與上述大多數文獻的研究結果較為相似。但RH多呈現減小趨勢，空氣干燥程度增加又表明中國干旱區呈“干旱化”趨勢。上述結果意味著我國干旱區正在經歷一個降雨量微弱增加、空氣變得更干燥的時期。這也似乎表明未來氣候變化背景下干旱區可利用水量、可蒸發水量以及大氣蒸發能力將協同增加，干旱區降水—蒸發過程呈加劇趨勢，且雨季和非雨季的對比結果表明這一問題在雨季時段表現的更為突出。

此外，本研究結果表明，T、ΔP以及ΔRH賦分值與全年和雨季時段(ΔRH+ΔP)反向差異度具有顯著的相關性，而ΔT、ΔP以及ΔRH賦分值與非雨季時段(ΔRH+ΔP)反向差異度呈顯著正相關關系。鑒于全年和雨季ΔP賦分值與T以及非雨季ΔP賦分值與氣溫增量ΔT呈顯著相關，ΔRH受其他因子的影響很小，因此可以推斷，氣溫T(全年和雨季)及其增量ΔT(非雨季)可能是導致P與RH呈非一致性規律的關鍵影響因子。另外，與全年和非雨季時段相比，雨季時段P呈增大趨勢的站點個數在減少(減幅為25%～30%)、增加幅度在降低；既然氣溫主導了全年(尤其是雨季)降雨量的變化趨勢，這就意味著升溫將加劇雨季的降雨和蒸散發過程而影響全年的降雨—蒸散發格局，且這一現象將覆蓋越來越多的干旱區站點。

本文主要基于中國北方干旱區20個典型氣象站點1951-2018年的氣象資料，研究了P和RH在不同時段的變化趨勢及其非一致性規律。研究結果顯示，不同時段P在大多數站點呈增加趨勢，而RH呈減小趨勢；且與全年和非雨季相比，雨季時段P和RH的一致性更為明顯。這些結果表明了未來全球變暖背景下氣溫的升高將增加降雨量和蒸發蒸騰量，可在一定程度上緩解農業缺水、促進生物系統的恢復。然而，干旱區P的時空分布不均勻(主要集中在雨季)以及RH減小導致的空氣變干又將會加劇區域間干旱化的發展趨勢，甚至打破全球生態系統的平衡。因此，未來需結合全國甚至全球更多干旱區站點，研究不同氣象因子綜合影響下P和RH的非一致性及其對評價氣候干濕變化狀況的影響，研究結果對于應對未來氣候變化背景下的農業用水危機以及指導農業生態系統平衡具有重要的現實意義。

5 結 論

(1)不同時段P在所選的大部分氣象站點呈增加趨勢，與全年和非雨季時段相比，雨季時段P呈增加趨勢的站點個數分別減少了25%和30%。

(2)所選各氣象站點在不同時段的RH幾乎均呈減小趨勢，且呈減小趨勢的站點個數在不同時段基本相同。

(3)與雨季時段相比，全年和非雨季時段P和RH的非一致性的站點個數增加了25%。

(4)氣溫T(全年和雨季)及其增量ΔT(非雨季)是干旱區站點P與RH呈非一致性的關鍵因子。

(5)氣候變暖背景下，氣溫的升高將加劇干旱區的降雨—蒸散發過程，且這一現象在雨季表現的更為突出。