鄂北岗地近54年来干湿指数变化

摘要：选取鄂北岗地及其附近8个气象站点1960年-2013年逐日的气象观测数据，采用FAO推荐的PenmanMontecito 模型计算该地区参考作物蒸散量和干湿指数，在此基础上利用MannKendall突变检验、Morlet小波分析等方法分析了干湿指数的变化趋势和总体特征。结果显示：1960年-2013年鄂北岗地干湿指数呈波动上升趋势，其变化速率为0038/（10a），干湿状况有所改善；夏季干湿指数最大，春秋次之，冬季干湿指数最小；1980年-1981年期间，干湿指数发生了一次由低到高的突变；干湿指数变化过程主要存在3～6 a、8～15 a和17～25 a等3类尺度的周期变化规律，而13 a左右的周期变化是干湿变化的主周期；干湿指数与相对湿度和降水量成正相关，与气温、风速、日照时间成负相关，而降水量是导致干湿指数变化的主导因素。

关键词：鄂北岗地；参考作物蒸散量；降水量；干湿指数

中图分类号：P467 文献标志码：A 文章编号：16721683（2015）05085305

Variation tendency of drywet index in Hillock Area of northern Hubei in the recent 54 years

LI Xinyao1，SUN Xiaozhou1，2

（1.Hubei University of Arts and Science.Xiangyang 441053，China；

2.Institute of geographical science and resources，CAS.Beijing 100101，China）

Abstract：Based on the daily meteorological data of eight weather stations in Hillock Area of northern Hubei from 1960 to 2013，the values of reference crop evapotranspiration and drywet index were calculated using the PenmanMontecito equation recommended by the FAO，and the variation tendency and general characteristics of drywet index were analyzed by the methods of MannKendall test and Morlet wavelets analysis.The results indicated that （1） the drywet index has increased slowly with a rate of 0038/10a from 1960 to 2013，and the drywet condition has been improved to some extent；（2）the drywet index is the highest in summer，followed by spring and autumn，and the lowest in winter；（3） the drywet index has an abrupt change from 1980 to 1981；（4） the drywet index has three periodicities of 3～6 years，8～15 years，and 17～25 years，and the primary periodicity is 13 years；and （5） the drywet index has positive correlation with relative humidity and precipitation，and negative correlation with temperature，wind speed，and sunshine time，and precipitation is the dominant factor to cause the variation of drywet index.

Key words：Hillock area of northern Hubei；reference crop evapotranspiration；precipitation；drywet index

由气候异常所引起的地表干湿状况的变化将对国民经济发展尤其是农业生产布局产生重大影响[1]。基于此，许多学者对我国不同时空尺度的干湿状况及其演变规律进行深入的研究，并取得了一些重要的研究成果。但研究主要集中于北方地区[25]，而对于南方尤其是一些特殊区域（如气候过渡地区）气候变化趋势的相关研究相对较少。

鄂北岗地位于湖北省北部、汉江中游，包括今襄阳市管辖的襄州区北部、枣阳市、老河口市、宜城市北部和随州市西部等地区，面积7 238 km2，属北亚热带湿润半湿润季风气候，年均气温15 ℃～16 ℃，年均降水量750～950 mm，具有我国南北过渡型的气候特征。该地处于湖北省北部低平的“南襄隘道”，是湖北省重要的粮棉油生产基地，也是鄂西生态文化旅游圈总体规划中生态环境保护与建设中的6大农业生态功能区之一[6]。鄂北岗地也是有名的“旱包子”，旱涝灾害频繁，农业生产环境比较恶劣[7]。因此研究鄂北岗地在全球变暖背景下干湿指数的时空变化规律，可以为该地及时应对气候变化所带来的不利影响、调整农业生产布局以促进社会经济的可持续发展提供决策支持。

1 资料来源与研究方法

1.1 资料来源及预处理

原始数据来源于湖北省气象局。选取鄂北岗地及其附近老河口、谷城、南漳、襄阳（市区）、枣阳、宜城、随州、钟祥等8个气象站点1960年-2013年逐日的气象资料（图1），具体包括最高气温、最低气温、风速、相对湿度、日照时间、降水量等气象数据。依次计算各站点54年的年平均及春（3月-5月）、夏（6月-8月）、秋（9月-11月）、冬（12月及次年1月、2月）四个季节平均的参考作物蒸散量及降水量。

图1 研究区气象站点分布

Fig.1 Spatial distribution of the meteorological

stations in the study area

1.2 研究方法

1.2.1 干湿指数和参考作物蒸散量

当前关于气候干湿状况国内外有很多研究理论和方法，但以干湿指数应用最广[812]。干湿指数以大气水分平衡方程为基础，能较为客观地反映地区的干湿状况，其定义为：

W=P/ET0

（1）

式中：W为干湿指数；P为降水量（mm/d）；ET0为参考作物蒸散量（mm/d）。

一般采用中国干湿气候分区的标准划分干湿等级[13]：W10为湿润地区。

确定干湿指数的关键在于计算参考作物蒸散量。本文采用FAO推荐的 PenmenMontecito模型[14]计算参考作物蒸散量：

FT0=0408Δ（Rn-G）+γ900T+237u2（es-ea）Δ+γ（1+034u2）

（2）

式中：ET0为参考作物蒸散量（mm/d）；Δ为饱和水汽压曲线斜率（kPa/℃）；Rn为地表净辐射（MJ/（m2・d））；G为土壤热通量（MJ/（m2・d））；γ为干湿表常数（kPa/℃）；T为日平均气温，这里由日最高气温和日最低气温的平均值得到（℃）；u2为2 m高处风速（m/s）；es为饱和水汽压（kPa）；ea为实际水汽压（kPa）。

1.2.2 气候倾向率

利用气候倾向率[11]分析干湿状况的线性变化趋势。其计算公式如下：

Y（t）=a+bt

（3）

式中：Y（t）为气候要素序列；t为时间序列；a为经验系数，可通过最小二乘法求取；b为趋势变化率，当b为正（负）表示气候要素有增加（减小）趋势，10b为气候要素10 a的变化速率。

1.2.3 MK突变检验

本文利用MannKendall非参数检验法（以下简称MK突变检验）[15]对鄂北岗地干湿指数进行突变分析。该方法不仅可以对序列变化趋势进行定量说明，还可以分析突变发生的时间节点。进行MK突变检验的关键是绘制突变判别曲线。在突变判别曲线中，若UF大于0，则表明序列呈上升趋势，反之则呈下降趋势；当曲线超过置信水平时，表明上升或下降趋势显著；如果UF和UB两条曲线出现交点，且交点位于置信区间内，那么交点对应的时刻即是突变开始的时刻。

1.2.4 小波分析

小波分析（Wavelet Analysis）能清晰地揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，因而在信号处理、数值分析、水文学和大气科学等众多非线性科学领域内得到了广泛的应用[1618]。本文采用复值Morlet小波分析方法研究鄂北岗地干湿指数的周期变化规律。

对于时间序列函数f（t），其连续小波变换定义为

Wf（a，b）=1a∫+∞-∞f（t）Ψ*t-badt

（4）

式中：Wf（a，b）为小波变换系数；a为伸缩尺度；b为平移函数；Ψ * 是Ψ的复共轭函数。在实际应用研究中，往往根据具体情况选择所需的基小波函数。

将小波系数的平方值在b域上积分，就可以得到小波方差，即

Var（a）=∫+∞-∞|Wf（ab）|2db

（5）

小波方差随尺度a的变化过程，称为小波方差图，它能反映信号波动的能量随尺度a的分布。因此，小波方差图可用来确定信号中不同种尺度扰动的相对强度和存在的主要时间尺度，即主周期。

2 结果分析

2.1 干湿指数的年际变化特征

由图2可知，1960年-2013年鄂北岗地的干湿指数在0.66～177之间变化，多年均值为121，并且总体上呈现出缓慢的波动上升趋势，其线性倾向率为0038/（10a）。从干湿指数的累积距平曲线来看，1960年-2013年鄂北岗地的干湿指数经历了一次从下降到上升的过程：以1980年为界，前期干湿指数累积距平值呈现下降的趋势，后期则呈现波动上升的趋势，并且2005年以后，其上升的趋势更为明显。

从图3来看，1960年-2013年鄂北岗地的参考作物蒸散量和降水量表现出两种相反的变化趋势。其中，参考作物蒸散量呈现出显著的下降趋势，线性倾向率为-17538/（10a），最大值为94733 mm（出现在1966年），最小值为60072 mm（出现在1989年），平均值为75283 mm；而从降水量的变化来看，1960年-2013年降水量表现为小幅度的波动上升趋势，其线性倾向率为1393/（10a），最大值为1 13890 mm（出现在1964年），最小值为62156 mm（出现在1966年），平均值为89739 mm。即降水量的变化幅度和总量均大于参考作物蒸散量。

图2 鄂北岗地干湿指数的年际变化趋势和累积距平值

Fig.2 Interannual variation trend and accumulate anormaly of

drywet index in Hillock Area of northern Hubei

图3 鄂北岗地参考作物蒸散量和降水量的年际变化趋势

Fig.3 Interannual variation trend of reference crop evapotranspiration

and precipitation in Hillock Area of northern Hubei

2.2 干湿指数的季节变化特征

由于气温、降水、风速、光照时间及相对湿度等气候要素季节分配的不均匀性，必然导致不同季节的干湿指数存在差异。

由图4可以看出，1960年-2013年鄂北岗地干湿指数的季节分异比较明显，其中，夏季干湿指数最大，多年平均值为152；春秋次之，分别为121和127，相比夏季各低031和025；冬季干湿指数最小，多年平均值为068，约为夏季的45%。而同一时期，鄂北岗地降水量和参考作物蒸散量均呈现出夏季>春季>秋季>冬季的变化特征，这与干湿指数的季节变化基本一致。从季节变化趋势来看，夏季和冬季总体上呈现上升趋势，夏季干湿指数的变化尤为明显，其线性倾向率为0157/（10a），而冬季变化并不明显，其上升速率为0031/（10a）；春季和秋季的干湿指数总体上呈下降趋势，两者的下降速率分别为-0083/（10a）和-005/（10a）。这表明，鄂北岗地近54年来夏季的气候最湿润，主要原因是受夏季风的影响，一年中夏季的降水量最大，其占全年降水总量的比率约为44%；春秋两季的气候也较为湿润，其降水占全年降水量的比率分别为23%和25%；冬季的气候最干燥，原因是冬季降水稀少，其占全年降水总量的比率不足8%，并且小于其平均参考作物蒸散量。

图4 鄂北岗地干湿指数的季节变化趋势

Fig.4 Variation trend of seasonal drywet index

in Hillock Area of northern Hubei

2.3 干湿指数的突变检验

对鄂北岗地1960年-2013年干湿指数序列进行MK突变检验，结果见图5。可以看出，UF曲线分布在-1～165之间，其中，1960年-1962年UF0，表明序列呈上升趋势。1963年-2013年序列总体上呈波动上升的趋势，但没有超过置信水平005的临界线。这说明，1960年-2013年鄂北岗地的干湿状况有所改善，但改善并不明显。在置信区间内，UF曲线与UB曲线存在多个交点，集中分布于1963年-1980年。 而累积距平分析结果显示，以1980年-1981年为界，干湿指数累积距平曲线经历了下降―上升的变化过程。结合两种方法的分析结果，判断在1980年左右鄂北岗地干湿指数发生了一次由低到高的突变。根据图3参考作物蒸散量和降水量的变化趋势，显见这种突变是由于1980年以后参考作物蒸散量的减少造成的。

图5 鄂北岗地干湿指数MK突变判别曲线

Fig.5 MannKendal mutation test curve of drywet index in

Hillock Area of northern Hubei

2.4 干湿指数的周期变化分析

采用Matlab7的Morlet小波分析程序对鄂北岗地1960年-2013年的干湿指数变化进行周期分析，得到小波系数实部等值线图（图6（a））和小波方差图（图6（b））。在小波系数实部等值曲线中，正值区域代表干湿指数相对偏大，负值区域代表干湿指数相对较小，小波系数实部为零则对应着突变的开始。

由图6（a）可以看出，鄂北岗地1960年-2013年的干湿指数变化过程表现出多时间尺度的特征，主要存在3～6 a、8～15 a和17～25 a等3类尺度的周期变化规律。其中，在17～25 a的时间尺度上，小波系数实部分别存在3个低值中心和3个高值中心，即干湿指数经历了干-湿交替的准3次震荡；在8～15 a的时间尺度上，小波系数实部等值线分布比较密集，干湿指数同样经历了由干到湿、由湿到干的多次震荡，并且最近一次震荡等值线没有闭合，据此可以推测鄂北岗地未来一段时间内仍将处于较干时期；而在3～6 a的时间尺度上，干湿指数则表现出更多次的连续周期变化，由于其波动能量相对较小，干湿变化并不明显。在小波方差图中，在3 a、5 a、13 a、18 a存在峰值，其中最大峰值对应的时间尺度为13 a，说明13 a左右的周期震荡最强，为干湿指数变化的第一主周期；而18 a、5 a、3 a则分别为第二、第三、第四主周期，这4个周期的波动控制着干湿指数在整个时间域内的变化特征。

图6 鄂北岗地干湿指数小波系数实部等值线和小波方差

Fig.6 Contour map of the real part of Morlet Wavelet coefficients and

wavelet variances of drywet index in Hillock Area of northern Hubei

2.5 干湿指数的影响因子分析

由干湿指数的定义可知，一个地区的干湿指数受到参考作物蒸散量和降水量的共同支配，而参考作物蒸散量又受气温、风速、相对湿度、日照时间等气象因子的影响。为了探讨气温、风速、相对湿度、日照时间、降水量等气象因子与干湿指数之间的关系，在SPSS19统计软件的支持下，运用相关分析法研究影响干湿指数的主要气象因子，结果见表1。

通过计算干湿指数与各气象因子的偏相关系数（表1），发现干湿指数与气温、风速、日照时间呈负相关，即气温越高、风速越大、日照时间越长，干湿指数越小，其中干湿指数与日照时间之间的偏相关系数为-0559（通过95%的置信水平检验），表明日照时间对干湿指数有较大影响。干湿指数与相对湿度和降水量呈正相关，其中干湿指数与降水量之间的偏相关系数为0969，并且通过了99%的置信水平检验，表明降水量是导致干湿指数变化的决定因素；干湿指数与相对湿度之间的偏相关系数仅为0365，表明相对湿度对干湿指数的变化并没有显著影响。

表1 鄂北岗地多年平均干湿指数与各气象因子的偏相关系数

Tab.1 The partial correlation coefficient between annual average drywet

index and meteorological factors in Hillock Area of northern Hubei

气象因子 气温 风速 相对湿度 日照时间 降水量

偏相关系数 -0.378* * -0.234* 0.365* -0.559* 0.969* *

注：*与* *指分别通过0.05与001的置信度检验。

3 结论及讨论

3.1 结论

（1）1960年-2013年鄂北岗地干湿指数平均值为121，总体上呈缓慢的波动上升趋势，其线性倾向率为0038/（10a）。干湿指数的累积距平值经历了由下降到上升的变化过程。同期参考作物蒸散量有明显的下降趋势，而降水量有小幅度的增加。

（2）从干湿指数的季节变化来看，夏季干湿指数最大，多年平均值为152，并且出现较为显著的上升趋势；冬季的干湿指数最小，多年平均值为068，其上升趋势并不明显；春季和秋季的干湿指数处于夏季和冬季之间，多年平均值分别为121和127，并且都有减小的趋势，分析发现降水的季节性分异是造成干湿指数季节变化的主要原因。

（3）对干湿指数序列进行突变分析，发现干湿指数总体上呈上升趋势，但没有通过显著的置信水平检验。在1980年左右，干湿指数发生了一次由低到高的突变。

（4）通过对干湿指数序列进行小波分析，发现干湿指数变化过程主要存在3～6 a、8～15 a和17～25 a等3类尺度的周期变化规律。而3 a、5 a、13 a和18 a等4个周期的波动控制着干湿指数在整个时间域内的变化特征，其中13 a左右的周期震荡最强，为干湿指数变化的第一主周期。

（5）干湿指数的大小与参考作物蒸散量和降水量密切相关，研究发现降水量是导致干湿指数变化的决定因素，其它因素影响有限。

3.2 讨论

通过对鄂北岗地1960年-2013年干湿指数的变化趋势分析，干湿指数总体上呈波动上升趋势，其上升速率为0038/（10a），干湿指数的上升是由参考作物蒸散量下降和降水量增加共同引起的，其下降和上升的速率分别为-17538/（10a）和 1393/（10a），但二者的作用范围和对于干湿指数变化贡献大小尚需进一步研究。分析发现，参考作物蒸散量和降水量表现出一定的负向相关性，但二者不是简单的线性对应关系，这是因为参考作物蒸散量和降水量都受到太阳辐射、行星因素、大气环流、下垫面甚至人类活动等多种因素的影响，使得其形成演变的过程十分复杂。

干湿状况的变化将在一定程度上改变区域的自然地理环境和水资源的空间分布，进而影响国民经济建设和农业生产布局，只有深入了解气候变化的基本规律和总体趋势，才能及时制定科学有力的措施，从而应对气候变化带来的不利影响。

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