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去城市化作用前后黑龍江省積溫對(duì)比分析*

2022-06-23 12:08李亞濱王一達(dá)王麗巖黃英偉
中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象 2022年6期
關(guān)鍵詞:積溫平均氣溫均值

李亞濱,陳 莉**,魏 磊,王一達(dá),劉 棟,孫 爽,王麗巖,黃英偉

去城市化作用前后黑龍江省積溫對(duì)比分析*

李亞濱1,陳 莉1**,魏 磊1,王一達(dá)2,劉 棟1,孫 爽1,王麗巖3,黃英偉4

(1.黑龍江省氣候中心,哈爾濱 150030;2.哈爾濱市氣象臺(tái),哈爾濱 150030;3.中國(guó)氣象局華風(fēng)集團(tuán),北京 100081;4.黑龍江省公共氣象服務(wù)中心,哈爾濱 150030)

肩負(fù)糧食安全重要職責(zé)的黑龍江省,地處中高緯度,溫度資源是限制該省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素?!?0℃積溫及積溫帶的變化,對(duì)農(nóng)業(yè)品種布局、農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)量形成都起著決定性作用。本研究采用1961?2020年黑龍江省31個(gè)國(guó)家氣象站實(shí)測(cè)日平均氣溫、月平均氣溫和“基于城市化偏差訂正的中國(guó)大陸月平均地面氣溫網(wǎng)格數(shù)據(jù)集”資料,進(jìn)行了去城市化作用前后黑龍江省≥10℃積溫對(duì)比分析。研究表明,與去城市化作用前相比,去城市化作用后近60a黑龍江省積溫線性變化趨勢(shì)和變化傾向率有所放緩;1991?2020年近30a積溫平均值普遍降低,城市化作用導(dǎo)致的積溫增量孫吳站超過200℃·d,呼瑪、黑河、尚志、北安站超過100℃·d,其他大部地區(qū)在20~100℃·d;黑龍江省6條積溫帶中有5條因去城市化作用而調(diào)整,第一積溫帶范圍大幅縮小,進(jìn)而導(dǎo)致第二積溫帶范圍顯著增大,第三、四、五積溫帶有所南移。

黑龍江?。环e溫;積溫帶;城市化作用;對(duì)比分析

IPCC《氣候變化與土地特別報(bào)告》[1]指出,在全球變暖背景下,氣候變化和極端氣候事件加重了土地壓力,并嚴(yán)重影響全球糧食安全。氣候變化對(duì)低緯地區(qū)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)面影響,而對(duì)較高緯地區(qū)一些作物(如玉米、小麥等)產(chǎn)量起到了積極作用[2]。在全球變暖大背景下,地處中國(guó)最高緯度的黑龍江省變暖顯著,1961?2018年黑龍江省年平均氣溫呈顯著上升趨勢(shì),上升速率為0.34℃·10a?1,高于全國(guó)平均水平[3]。由于其所處緯度較高,溫度資源一直是制約該糧食大省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素,氣候變暖造成的溫度資源增加,會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、種植制度和農(nóng)作物產(chǎn)量產(chǎn)生重要影響。

熱量是農(nóng)業(yè)生物生存、生長(zhǎng)發(fā)育必需的外界環(huán)境因子和能量來源[4]。溫度資源在傳統(tǒng)上常用積溫、無霜期等指標(biāo)來衡量。積溫,又稱度·日,為某一時(shí)期內(nèi)大于或小于某一界限溫度的日平均溫度的總和[5]。它在農(nóng)作物育種、選種、生產(chǎn)和生長(zhǎng)發(fā)育評(píng)估模型中被廣泛使用。前人從積溫的概念及物理意義[6?9]、變化特征[10?16]、模擬[17?19]、空間格點(diǎn)化方法[20]等方面進(jìn)行了大量研究。尤其對(duì)地處中高緯度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受溫度資源制約的黑龍江省積溫變化,開展了不少研究。曹萌萌等[21]研究表明,1981?2012年黑龍江省≥10℃積溫年代際變化呈顯著增加趨勢(shì),各積溫帶較20世紀(jì)90年代劃分的積溫帶大致向北移、東擴(kuò)了一個(gè)積溫帶。季生太等[22?23]指出,1961?2005年黑龍江省積溫呈增加趨勢(shì),90年代增加顯著,1976?2005年積溫帶分布較1961?1990年北移東擴(kuò)明顯,尤其是第一積溫帶北移平均達(dá)0.5個(gè)緯距,第三積溫帶東擴(kuò)達(dá) 2個(gè)經(jīng)距。袁湘玲等[11]研究指出,1961?2017年黑龍江省穩(wěn)定通過10℃積溫以27~101℃·d·10a?1的趨勢(shì)顯著增加。朱紅蕊等[15]研究得出,1961?2014年黑龍江省≥10℃積溫呈顯著上升趨勢(shì),傾向率達(dá)67.7℃·d·10a?1,1981?2014年黑龍江省6個(gè)積溫帶區(qū)域均有變化,第一積溫帶所占全省面積由1961?1990年的1%增加到8%,第六積溫帶范圍縮小8個(gè)百分點(diǎn)。這些研究揭示了黑龍江省積溫變化特征,但基于城市化偏差的積溫變化研究還較為少見。同時(shí),東北平原廣袤的農(nóng)田大多距離城市較遠(yuǎn),近幾十年受城市化影響程度遠(yuǎn)小于氣象站所受到的影響。更為關(guān)鍵的是,研究表明城市化偏差是中國(guó)地面氣溫觀測(cè)記錄中最大的系統(tǒng)性偏差[24?28],由此必然帶來因城市化因素引起的氣溫資料的不確定性。本研究旨在分離出溫度資源增加中的城市化作用,對(duì)黑龍江省溫度資源增加量進(jìn)行科學(xué)評(píng)估,以便為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、種植制度和農(nóng)作物產(chǎn)量決策提供更科學(xué)依據(jù)。研究采用黑龍江省31個(gè)國(guó)家氣象站1961?2020年實(shí)測(cè)逐日平均氣溫和“基于城市化偏差訂正的中國(guó)大陸月平均地面氣溫網(wǎng)格數(shù)據(jù)集”中的月平均氣溫資料,進(jìn)行去城市化作用前后積溫對(duì)比分析,對(duì)于厘清溫度資源的真實(shí)變化,指導(dǎo)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)有明顯的科學(xué)意義,同時(shí)對(duì)生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程測(cè)算模型中積溫的訂正使用提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料及其來源

黑龍江省31個(gè)國(guó)家基本/基準(zhǔn)站逐日平均氣溫觀測(cè)資料和月平均氣溫資料時(shí)間范圍為1961?2020年,來自黑龍江省氣象數(shù)據(jù)中心。

經(jīng)城市化偏差訂正后各站月平均氣溫資料取自“基于城市化偏差訂正的中國(guó)大陸月平均地面氣溫網(wǎng)格數(shù)據(jù)集”[26],時(shí)間范圍為1961?2015年。該數(shù)據(jù)集綜合考慮了觀測(cè)連續(xù)性、遷站次數(shù)、觀測(cè)點(diǎn)附近聚落人口數(shù)量、測(cè)站周圍12km2內(nèi)人工建筑比率、歷史資料的起止年份、與附近城鎮(zhèn)中心的距離等因素,確定了143個(gè)中國(guó)大陸地面氣溫參考站[25?27],而后采取自東往西迭代訂正的方法,以各參考站與其目標(biāo)站年均氣溫相關(guān)系數(shù)的平方為權(quán)重,得到目標(biāo)站年和月平均氣溫參考序列,利用目標(biāo)站及其參考?xì)鉁匦蛄汹厔?shì)之差作為該目標(biāo)站城市化偏差訂正值。該數(shù)據(jù)集以2015年為基準(zhǔn)年,向前逐漸遞加平均每年的城市化影響,訂正過的序列把站點(diǎn)當(dāng)前及未來幾年的氣溫作為固定值,使新的氣溫資料在未來數(shù)年內(nèi)具有更好的可延展性。因此,把2016?2020年實(shí)測(cè)月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)續(xù)接到該序列中,形成黑龍省31個(gè)氣象站基于城市化偏差訂正的1961?2020年月平均氣溫序列。

地理信息數(shù)據(jù)采用1:25萬的DEM數(shù)據(jù),包括省、市、縣各級(jí)行政邊界和高程數(shù)據(jù),資料來自中國(guó)氣象局。

1.2 基于日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)計(jì)算≥10℃活動(dòng)積溫的方法

日平均氣溫穩(wěn)定通過10℃為黑龍江省農(nóng)作物正常生長(zhǎng)的適宜溫度,通常用穩(wěn)定通過10℃期間的積溫作為衡量作物生長(zhǎng)的熱量指標(biāo)[29]。首先采用5日滑動(dòng)平均法確定≥10℃的初/終日,初日為滑動(dòng)平均溫度中穩(wěn)定通過10℃的第一個(gè)日平均氣溫≥10℃的日期,終日為滑動(dòng)平均溫度中第一個(gè)小于10℃的前一個(gè)5d中最后一個(gè)日平均氣溫大于或等于10℃的日期,持續(xù)天數(shù)為初日至終日之間的天數(shù)[29]?;顒?dòng)積溫即≥10℃初日和終日之間的日平均氣溫之和。

1.3 基于月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)計(jì)算≥10℃活動(dòng)積溫的方法

1.3.1 ≥10℃初/終日計(jì)算方法

由表1可知,與各站基于日平均氣溫得到的1961?2020年≥10℃初日和終日平均值相比較,由實(shí)測(cè)月平均氣溫計(jì)算得到的各站初日普遍偏早、終日普遍偏晚。

表1 黑龍江省各站基于實(shí)測(cè)月平均氣溫得到的≥10℃初日、終日誤差天數(shù)(d)

1.3.2 ≥10℃積溫計(jì)算方法

初、終日所在月≥10℃積溫值R為

式中,T為≥10℃初日所在月的最后一天日平均氣溫或≥10℃終日所在月的第一天日平均氣溫(℃);h為初日或終日所在月≥10℃的天數(shù)(d)。

T由式(6)求得,即

由初日、終日所在月≥10℃積溫之和,再加上初日、終日其間各完整月的積溫值,則可求得全年≥10℃積溫值。

與基于各站日平均氣溫得到的各站活動(dòng)積溫相比較,由實(shí)測(cè)月平均氣溫計(jì)算得到的活動(dòng)積溫普遍偏小,偏小數(shù)值在35~96℃·d,占全年積溫值的2.1%~3.5%,二者相關(guān)系數(shù)為0.9996,為高度相關(guān)。

1.4 基于城市化偏差訂正的近30a積溫平均值(1991?2020年)計(jì)算流程

根據(jù)以上方法,可以得到基于城市化偏差訂正的近30a積溫平均值(1991?2020年)。其計(jì)算流程為從實(shí)測(cè)日、月平均氣溫出發(fā),采用五日滑動(dòng)平均方法分別計(jì)算≥10℃初、終日,隨后完成對(duì)康德拉公式的修正;然后把基于城市化偏差訂正的月平均氣溫帶入修正的康德拉公式中,分別計(jì)算相應(yīng)的≥10℃初、終日和積溫值;最后結(jié)合實(shí)測(cè)日平均氣溫得到的前30a(1961?1990年)積溫平均值,得到基于城市化偏差訂正的近30a積溫平均值(1991?2020年),具體流程如圖1所示。

1.5 80%保證率積溫計(jì)算方法

在實(shí)際指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,排除生物學(xué)零度以下的無效積溫,使用80%保證率數(shù)據(jù)來表征作物發(fā)育所需要的熱量更為貼切和符合實(shí)際[29]。在積溫帶劃分中采用經(jīng)驗(yàn)頻率法計(jì)算各站80%保證率下穩(wěn)定通過10℃活動(dòng)積溫?cái)?shù)據(jù)[30],保證率(P)計(jì)算公式為

圖1 基于城市化偏差訂正的近30a(1991?2020年)積溫均值計(jì)算流程

式中,n為樣本序列數(shù)(年),m為任一序號(hào),m=1,2,…,n。

1.6 積溫帶劃分方法和積溫均值計(jì)算方法

農(nóng)業(yè)、氣象部門通常以30a內(nèi)80%保證率下≥10℃積溫進(jìn)行積溫帶劃分。20世紀(jì)90年代中期,黑龍江省劃分了6條積溫帶[31]。本研究基于1961?1990年實(shí)測(cè)逐日平均氣溫?cái)?shù)據(jù),確定了第一至第六積溫帶的空間位置。31個(gè)氣象站所屬積溫帶情況如表2所示,各積溫帶積溫均值,即各積溫帶所包含的氣象站積溫平均值。

1.7 數(shù)據(jù)處理

利用趨勢(shì)分析方法[32?33]分析時(shí)間序列的趨勢(shì)和線性變化傾向率。數(shù)據(jù)分析和處理應(yīng)用Fortran、SPSS、EXCEL軟件,繪圖采用了GIS軟件。

2結(jié)果與分析

2.1 去城市化作用前后黑龍江省≥10℃積溫近60a變化趨勢(shì)對(duì)比

1961?2020年黑龍江省≥10℃積溫序列用31個(gè)氣象站≥10℃積溫逐年平均值計(jì)算得到?;趯?shí)測(cè)日平均氣溫計(jì)算得到的黑龍江省≥10℃積溫近60a呈顯著增加趨勢(shì),趨勢(shì)系數(shù)為0.6654,通過了0.01水平的顯著性檢驗(yàn),線性變化傾向率為66.0℃·d·10a?1。基于城市化偏差訂正的月平均氣溫計(jì)算得到的積溫近60a來趨勢(shì)系數(shù)為0.6236,線性變化傾向率為48.5℃·d·10a?1(圖2)??梢?,去城市化作用后,黑龍江省積溫線性增加趨勢(shì)和增加速率均有所放緩。

表2 黑龍江≥10℃積溫帶中氣象站分布情況(1961?1990年)

圖2 1961?2020年去城市化作用前后黑龍江省≥10℃積溫變化趨勢(shì)

2.2 去城市化作用前后黑龍江省近30a≥10℃活動(dòng)積溫空間分布對(duì)比

圖3a為去城市化作用前后近30a(1991?2020年)黑龍江省≥10℃積溫均值空間分布圖。由圖可見,去城市化作用后,黑龍江省各積溫等值線普遍南移,其中大興安嶺北部2100℃·d以下積溫值范圍變化不大,但2100~2400℃·d和2400~2700℃·d積溫區(qū)域范圍明顯增大,黑河部分市縣的≥10℃積溫均值由原來的2400~2700℃·d減至2100~2400℃·d;三江平原東部一帶在去城市化作用后2700℃·d以上的積溫范圍明顯收縮,由原來的大于2700℃·d調(diào)整為2400~2700℃·d,積溫差在100~200℃·d。由此可見,近30a黑河部分市縣和三江平原東部區(qū)域城市化作用影響較大。從去城市化作用前后的積溫均值變化量來看(圖3b),城市化作用導(dǎo)致的積溫增加量大部地區(qū)在20~100℃·d,其中除漠河以外的大興安嶺地區(qū)、黑河、齊齊哈爾西部、哈爾濱中西部及三江平原大部市縣增加量在50℃·d以上,尤其是呼瑪、黑河、尚志、北安的增量超過100℃·d,孫吳超過200℃·d。

2.3 去城市化作用前后黑龍江省積溫帶分布對(duì)比

積溫帶是農(nóng)業(yè)部門進(jìn)行農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整和品種選擇的重要依據(jù)。以1961?1990年積溫帶空間分布為標(biāo)準(zhǔn)(表2),分析近30a(1991?2020年)去城市化作用前后黑龍江省六條積溫帶積溫均值情況。結(jié)果見表3。由表中可見,各積溫帶積溫均值因去城市化作用有所減小,第一積溫帶均值減少23.8℃·d,第六積溫帶均值減少72.3℃·d。

對(duì)比去城市化作用前后的近30a積溫帶分布圖(圖4a和圖4b)可見,第一積溫帶范圍大幅縮小,原處于第一積溫帶的三江平原中部、牡丹江西部及哈爾濱東南部市縣,在去城市化作用后均處于第二積溫帶,由此導(dǎo)致第二積溫帶范圍顯著增大;第三、四、五積溫帶有所南移,尤其是黑河北部在去城市化之前為第四積溫帶,去城市化之后調(diào)整為第五積溫帶。盡管第六積溫帶積溫均值在去城市化作用后減少較明顯,但去城市化前后積溫均值都在1900℃·d以下,所以該積溫帶空間位置基本無變化。

圖3 去城市化作用前后黑龍江省近30a積溫均值(a)和城市化作用引起的積溫增量(b)的空間分布

注:圖3a 中,不同灰度的分界線為去城市化作用之前積溫均值,黑色實(shí)線為去城市化作用之后。

Note: The contour map filled with different grayscale is before de-urbanization and the solid line is after de-urbanization in Fig.2a.

表3 去城市化作用前后黑龍江≥10℃積溫帶近30a平均值(℃·d)

圖4 去城市化作用之前(a)和之后(b)黑龍江省近30a積溫帶分布圖

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

氣候變暖給處于中高緯度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受溫度資源制約的地區(qū)帶來了難得的溫度資源,科學(xué)評(píng)估增加的溫度資源是正確決策的依據(jù)。最近幾十年的變暖,使黑龍江省積溫帶北移東擴(kuò)[15,21?23],本研究基于城市化偏差訂正月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)集,揭示了城市化作用在積溫帶北移東擴(kuò)中有不可忽視的貢獻(xiàn),尤其像三江平原中部、牡丹江西部、北部的黑河地區(qū),其貢獻(xiàn)更為明顯。如果忽視了城市化偏差造成農(nóng)作物品種越區(qū)種植,會(huì)造成低溫冷害風(fēng)險(xiǎn)加大,可能會(huì)給當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)和農(nóng)民增收帶來巨大挑戰(zhàn)。

目前城市化偏差訂正的月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)集資料年份為2015年,采用的是向前訂正方法,因此,本研究把2016?2020年數(shù)據(jù)直接續(xù)接到該數(shù)據(jù)集中是科學(xué)而合理的。但隨著時(shí)間的推移,距離2015年越來越遠(yuǎn),未來幾年的數(shù)據(jù)直接續(xù)接會(huì)產(chǎn)生較大的誤差,因此,有必要建立新的城市化偏差訂正月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)集,才能保證在未來幾年或幾十年相關(guān)的城市化作用研究得以開展。同時(shí)該數(shù)據(jù)集時(shí)間分辨率為月,如果在當(dāng)?shù)夭荚O(shè)自動(dòng)氣象站開展城市化作用監(jiān)測(cè),把城市化偏差數(shù)據(jù)訂正到日尺度,由此開展積溫研究會(huì)得到更精確的結(jié)果。因此,開展氣候變化背景下黑龍江省乃至東北地區(qū)城市化偏差精細(xì)化訂正和積溫帶變化研究,對(duì)于調(diào)整農(nóng)業(yè)品種布局、種植結(jié)構(gòu)和產(chǎn)量形成都有重要意義。

3.2 結(jié)論

(1)1961?2020年黑龍江省≥10℃積溫線性增加趨勢(shì)和增加速率有所放緩。在去城市化作用前,趨勢(shì)系數(shù)為0.6654,通過了0.01水平的顯著性檢驗(yàn),線性變化傾向率為66.0℃·d·10a?1,去城市化作用后,趨勢(shì)系數(shù)為0.6236,線性變化傾向率為48.5℃·d·10a?1。

(2)與去城市化作用前相比,黑龍江省各站近30a(1991?2020年)積溫均值在去城市化作用后普遍降低。城市化作用導(dǎo)致的積溫增加量孫吳站超過200℃·d,呼瑪、黑河、尚志、北安站增量超過100℃·d,其他大部地區(qū)在100℃·d以下。

(3)與去城市化作用前相比,黑龍江省6條積溫帶中有5條因去城市化作用而調(diào)整。各條積溫帶積溫均值因去城市化作用而有所減小。第一積溫帶范圍大幅縮小,原處于第一積溫帶的三江平原中部、牡丹江西部及哈爾濱東南部市縣,在去城市化作用后均處于第二積溫帶,由此也導(dǎo)致第二積溫帶范圍顯著增大;第三、四、五積溫帶有所南移。

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Comparative Analysis of Thermal Time above 10℃ in Heilongjiang Province before and after De-urbanization

LI Ya-bin1, CHEN Li1, WEI Lei1, WANG Yi-da2, LIU Dong1, SUN Shuang1, WANG Li-yan3, HUANG Ying-wei4

(1. Heilongjiang Climate Center, Harbin 150030, China; 2. Harbin Meteorological Observatory, Harbin 150030; 3. Huafeng Group of China Meteorological Administration, Beijing 100081; 4. Public Meteorological Service Center of Heilongjiang Province, Harbin 150030)

Heilongjiang province, with an important responsibility for food security, is in the middle-high latitudes. Thermal resource is an important factor restricting agricultural production in the province. Meanwhile its climate warming has been significantly higher than the national average in the past 60 years. Changes in thermal time and thermal time zones play decisive roles in the distribution of agricultural varieties, the adjustment of agricultural planting structure, and the formation of output. Using daily and monthly average temperature data of 31 national meteorological stations in Heilongjiang province from 1961 to 2020 and “Grid dataset of monthly average surface temperature in mainland China revised based on the urbanization deviation”, changes of thermal time above 10℃ in Heilongjiang province before and after de-urbanization were analyzed. The results show that after removing the effects of urbanization, the linear change trend and rate of change tendency of thermal time from 1961 to 2020 have slowed down in Heilongjiang province. In the past 30 years during 1991 to 2020, the average thermal time generally decreased after de-urbanization. The increase thermal time caused by urbanization was below 100℃·d in most areas. The amount of Huma, Heihe, Shangzhi and Bei'an exceeds 100℃·d, and Sunwu exceeds 200℃·d. Five of six thermal time zones in Heilongjiang province were adjusted due to the removal of urbanization. The range of First Zone was greatly reduced, which led to a significant increase in Second Zone, and Third, Fourth, and Fifth Zones moved south.

Heilongjiang province; Thermal time above 10℃; Zone of thermal time; Urbanization; Comparative analysis

10.3969/j.issn.1000-6362.2022.06.002

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收稿日期:2021?09?28

黑龍江省自然科學(xué)基金聯(lián)合引導(dǎo)項(xiàng)目(LH2020D015)

通訊作者:陳莉,正高級(jí)工程師,博士,主要從事氣候與氣候變化研究,E-mail:climate_chenli@163.com

李亞濱,E-mail:113931077@qq.com

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