摘要：［目的］氣候變暖將改變農(nóng)業(yè)熱量資源的時空分布，對黃河流域農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)進(jìn)行分析，可為區(qū)域合理利用農(nóng)業(yè)氣候資源提供依據(jù)。［方法］基于1960-2020 年黃河流域89 個氣象站點逐日氣象資料，運(yùn)用線性趨勢估計和Mann-Kendall 突變檢驗等方法分析了黃河流域年平均氣溫，≥0 ℃和≥10 ℃的初終日、持續(xù)日數(shù)和有效積溫的時空變化特征及其影響因素。［結(jié)果］近61 a 黃河流域平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫分別以0. 29 ℃·（10 a）-1、70. 23 ℃·d·（10 a）-1和34. 50 ℃·d·（10 a）-1 的傾向率呈上升趨勢，≥0 ℃和≥10 ℃持續(xù)日數(shù)呈增加趨勢，傾向率分別為3. 33 d·（10 a）-1 和2. 78 d·（10 a）-1?！? ℃和≥10 ℃初日呈提前趨勢，傾向率分別為—2. 16 d·（10 a）-1 和—2. 14 d·（10 a）-1，≥0 ℃和≥10 ℃終日呈延遲趨勢，傾向率分別為1. 16 d·（10 a）-1和0. 63 d·（10 a）-1，≥0 ℃和≥10 ℃初日提前的幅度大于終日推遲的幅度，≥0 ℃初終日和持續(xù)日數(shù)變化幅度大于≥10 ℃相應(yīng)指標(biāo)變化幅度。近61 a 黃河流域年平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫分別于1996、2003 和1997 年發(fā)生突變。黃河流域上、中、下游地區(qū)各熱量指標(biāo)變化趨勢與流域整體變化一致，上游地區(qū)變化幅度相對較大。從空間分布來看，由上游、中游到下游地區(qū)年平均氣溫逐漸增加，≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫逐漸增加，初日逐漸提前，終日逐漸推遲，持續(xù)日數(shù)逐漸延長。［結(jié)論］黃河流域農(nóng)業(yè)熱量資源呈增加趨勢，熱量指標(biāo)主要受海拔高度和年平均氣溫影響。西太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)和東大西洋遙相關(guān)型指數(shù)是影響近61 a 黃河流域農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)變化的主要大氣環(huán)流因子。

關(guān)鍵詞：氣溫； 有效積溫； 熱量資源； 初終日數(shù)； 黃河流域

中圖分類號：S161 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-8151（2024）03-0119-12

地球氣候正在經(jīng)歷以全球變暖為主要特征的變化，IPCC 第六次評估報告指出2011—2020 年全球平均表面溫度相比1850—1900 年上升1. 09 ℃，2001—2020 年較工業(yè)化前增暖0. 99 ℃［1］，北半球中高緯度地區(qū)氣溫上升更為明顯［2］。隨著全球變暖的持續(xù)發(fā)展，氣溫、光照、降水等氣候要素也相應(yīng)發(fā)生變化，進(jìn)而對作物生長發(fā)育以及農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生顯著影響［3-5］。熱量資源是作物生產(chǎn)所必需的環(huán)境條件，也是決定農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和熟制的重要因素［6-7］。因此，氣候變化背景下農(nóng)業(yè)熱量資源時空變化及其影響因素受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注［8-10］。

李帥等［11］研究發(fā)現(xiàn)中國≥5 ℃和≥10 ℃初始日提前，結(jié)束日推遲，南方地區(qū)增溫幅度大于北方地區(qū)，青藏高原及山區(qū)增幅最小，≥5 ℃和≥10 ℃有效積溫于1997 年突變后，積溫帶界線向北、向高海拔地區(qū)移動。戴聲佩等［12］發(fā)現(xiàn)華南地區(qū)≥10 ℃積溫呈增加趨勢，傾向率為7. 54 ℃·d·（10 a）-1，伴隨全球變暖氣候帶分布呈向高海拔和高緯地區(qū)移動趨勢。何勇坤和郭建平［13］指出1961—2006 年東北地區(qū)積溫一致呈增多趨勢，積溫高值區(qū)向東、向北擴(kuò)展。李元華等［14］研究發(fā)現(xiàn)河北≥0 ℃ 和≥10 ℃初日提前，終日推遲，持續(xù)日數(shù)延長，20 世紀(jì)70 年代積溫偏少，80 年代后積溫增加。唐寶琪等［15］研究發(fā)現(xiàn)華東地區(qū)≥10 ℃積溫和持續(xù)日數(shù)分別以89. 71 ℃·d·（10 a）-1 和2. 96 d·（10 a）-1 的傾向率顯著增加，在全球變暖背景下華東地區(qū)氣候帶明顯北移東擴(kuò)。孫楊等［16］研究發(fā)現(xiàn)我國西北地區(qū)生長期、無霜期呈顯著上升趨勢，≥0 ℃和≥10 ℃活動積溫明顯增加，并探討了氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。李瑞英等［17］指出魯西南地區(qū)≥0 ℃、≥5 ℃和≥10 ℃活動積溫均呈極顯著的上升趨勢，熱量資源指標(biāo)在20 世紀(jì)90 年代發(fā)生突變。錢錦霞等［18］發(fā)現(xiàn)山西省≥0 ℃和≥10 ℃活動積溫分別以64. 8 ℃·d·（10 a）-1 和57. 9 ℃·d·（10 a）-1 的傾向率呈上升趨勢，且于1996 年發(fā)生突變。趙金鵬等［19］研究發(fā)現(xiàn)青藏高原地區(qū)≥0 ℃、≥5 ℃和≥10 ℃積溫和持續(xù)天數(shù)呈增加趨勢，初日提前，終日普遍延后。李濤輝等［20］發(fā)現(xiàn)1972—2019 年云南省各類積溫均呈增加趨勢，于20 世紀(jì)90 年代發(fā)生突變。姜樹坤等［21］發(fā)現(xiàn)1961—2019 年松嫩平原鹽堿地區(qū)域水稻生長季內(nèi)≥10 ℃ 的活動積溫3000 ℃·d 等值線北移了約2. 6 °。張晨霞等［22］基于CMIP6 氣候模式對東北氣候變化進(jìn)行了模擬，發(fā)現(xiàn)未來該區(qū)農(nóng)業(yè)熱量資源將顯著增加。在影響因素方面，李帥等［11］發(fā)現(xiàn)中國≥5 ℃和≥10 ℃有效積溫在東、中部地區(qū)受緯度影響明顯，西部地區(qū)受海拔影響強(qiáng)于緯度。胡琦等［23］研究發(fā)現(xiàn)全國熱量資源南多北少，東部主要受緯度的影響，西部則受地形影響。李碩和沈彥?。?4］指出西北干旱區(qū)≥0 ℃積溫持續(xù)天數(shù)的增加主要源于終日的推遲，≥10 ℃積溫天數(shù)的增加主要是初日的提前所致。崔成等［25］研究發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾年時，山東蘋果產(chǎn)區(qū)的光照資源和熱量資源較為優(yōu)越，利于蘋果增產(chǎn)。

黃河流域跨越干旱、半干旱和半濕潤區(qū)，覆蓋9 個省區(qū)，流域內(nèi)地形地貌、植被類型、氣候等差異明顯。黃河流域是我國重要生態(tài)安全屏障，也是我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)，流域現(xiàn)有耕地1. 3×107 hm2，糧食產(chǎn)量約占全國三分之一，在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占有重要地位［26］。目前針對黃河流域農(nóng)業(yè)熱量資源方面的研究較少，因此，本文基于1960-2020 年黃河流域氣象站點逐日氣溫數(shù)據(jù)資料，選取平均溫度，≥0 ℃和≥10 ℃的初終日、有效積溫和持續(xù)日數(shù)等作為熱量指標(biāo)，采用線性趨勢分析和Mann-Kendall 突變檢驗等方法對黃河流域農(nóng)業(yè)熱量資源的時空變化特征進(jìn)行分析，以期為指導(dǎo)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及保障糧食安全等方面提供科學(xué)依據(jù)和參考。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1. 1 研究區(qū)概況

黃河流域（32° 10 ′～41° 50 ′ N，95° 53 ′～119°05 ′ E）橫貫青藏高原、內(nèi)蒙古高原和黃土高原和下游沖積平原3 級階梯，包含青海、四川等9 個省區(qū)，流域面積約7. 52×105 km2。黃河流域海拔在0～6241 m，東西跨度約5464 km，整體地勢西高東低，起伏顯著。流域位于中緯度地帶，受大氣環(huán)流和季風(fēng)環(huán)流的影響，跨越干旱、半干旱、半濕潤氣候區(qū)。流域多數(shù)地區(qū)降水在200～650 mm，年均溫在?4～14 ℃，全年日照時數(shù)在2000～3300 h，黃河流域光熱資源十分豐富，糧食生產(chǎn)潛力大［26］。

1. 2 數(shù)據(jù)來源

1960-2020 年黃河流域89 個氣象站點逐日氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http：//data. cma. cn）中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行初步質(zhì)量控制。北大西洋濤動和西太平洋副高強(qiáng)度等環(huán)流因子數(shù)據(jù)源自國家氣候中心（http：//cmdp. ncc-cma. net/Monitoring/cn_index_130. php）。為研究黃河流域熱量指標(biāo)的區(qū)域分布特征，將黃河流域進(jìn)一步劃分為上、中、下游地區(qū)，其中，上游地區(qū)包括久治、景泰和包頭等40 個氣象站點，中游地區(qū)包括武功、靖邊和神木等42 個氣象站點，下游地區(qū)包括新鄉(xiāng)、鄭州和沂源等7 個氣象站點。研究區(qū)域及站點分布如圖1 所示。

1. 3 界限溫度起止日期的確定

≥0 ℃初終日是農(nóng)耕活動的開始或結(jié)束期，≥10 ℃初終日代表喜溫作物生產(chǎn)活躍期［27］。為減弱日均溫逐日變化所造成的不穩(wěn)定性，利用5 d 滑動平均法確定穩(wěn)定通過某界限溫度（≥0 ℃ 和≥10 ℃）的起止日期，在此基礎(chǔ)上分別分析通過界限溫度（≥0 ℃和≥10 ℃）的持續(xù)日數(shù)和活動積溫等熱量指標(biāo)。具體計算如下：

式中：A 表示1 年中有效積溫值，℃；n 表示1 年中有效積溫連續(xù)日數(shù)，d，由5 d 滑動平均法確定；Ti表示有效溫度，℃。

Ti = Tˉ - Tlower （ 2 ）

式中：Tlower 表示下限溫度，℃ ；Tˉ 表示日平均溫度，℃。

此外，采用線性傾向估計法分析黃河流域霜凍的時間變化特征；采用Mann-Kendall 檢驗法對黃河流域有效積溫進(jìn)行突變分析［28］，利用信噪比對其突變點進(jìn)行檢驗［29］。利用Person 相關(guān)分析法分析熱量指標(biāo)與地理因子、氣象要素和環(huán)流因子的關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2. 1 年平均氣溫和有效積溫時間變化

1960-2020 年黃河流域年平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃ 有效積溫年際變化如圖2 所示，由圖2 可知，近61 a 黃河流域年平均氣溫在7. 33～9. 62 ℃ ，平均為8. 49 ℃ ，2006 年最高，1967 年最低。1960-2020 年黃河流域≥0 ℃ 有效積溫平均值為3 603. 28 ℃ ·d，在3 259. 03～3 927. 19 ℃ ·d 之間波動，1976 年最小，2013 年最大。近61 a 黃河流域≥10 ℃有效積溫平均值為1 404. 55 ℃·d，其中1976年最小為1 223. 79 ℃·d，2013 年最大為1 579. 92 ℃·d。從變化趨勢來看，1960-2020 年黃河流域平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫均呈上升趨勢，傾向率分別為0. 29 ℃·（10 a）-1、70. 23 ℃ ·d·（10 a）-1 和34. 50 ℃·d·（10 a）-1。

2. 2 ≥0 ℃、≥10 ℃初終日和持續(xù)日數(shù)時間變化

1960-2020 年黃河流域≥0 ℃和≥10 ℃初終日和持續(xù)日數(shù)年際變化如圖3 所示，由圖3 可知，近61 a 黃河流域≥0 ℃ 初日平均為2 月15 日，其中2002 年最早，為1 月27 日，1984 年最晚，為2 月27日，相差31 d。1960-2020 年黃河流域≥10 ℃初日平均為4 月10 日，最早為2008 年的3 月27 日，最晚為1970 年和1996 年的4 月21 日，相差25 d。1960-2020 年黃河流域≥0 ℃終日平均為11 月28 日，最早為1967 年和1969 年的11 月19 日，最晚為1987年的12 月9 日，相差20 d?！?0 ℃終日平均為10月15 日，其中1981 年最早，為10 月5 日，2011 年最晚，為10 月21 日，相差16 d。近61 a 黃河流域≥0 ℃持續(xù)日數(shù)在271～307 d，平均為288 d，1967 年最小，2016 年最大?！?0 ℃持續(xù)日數(shù)平均189 d，其中1976 年最小，為177 d，2009 年最大，為207 d。從變化趨勢來看，近61 a黃河流域≥0 ℃和≥10 ℃初日分別以?2. 16 d·（10 a）-1和?2. 14 d·（10 a）-1的傾向率提前，≥0 ℃和≥10 ℃終日分別以1. 16 d·（10 a）-1和0. 63 d·（10 a）-1的傾向率推遲，≥0 ℃和≥10 ℃持續(xù)日數(shù)均呈增加趨勢，傾向率分別為3. 33 d·（10 a）-1和2. 78 d·（10 a）-1?？傮w上看，≥0 ℃和≥10 ℃初始日期提前的幅度大于終止日期推遲的幅度，≥0 ℃初終日和持續(xù)日數(shù)變化幅度大于≥10 ℃相應(yīng)指標(biāo)幅度。

2. 3 年平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫的突變分析

1960-2020 年黃河流域年平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫Mann-Kendall 突變檢驗結(jié)果如圖4所示，可見，近61 a 黃河流域年平均氣溫正序列UF 曲線呈波動上升趨勢，1988 年以后，UF 數(shù)值在0 值之上，表明該時期年平均氣溫呈上升趨勢，特別是UF 曲線在1998 年后超出信度線，說明1998年后黃河流域年平均氣溫的上升趨勢顯著，反序列UB 曲線呈下降趨勢，二者相交于1996 年，突變點在信度線內(nèi)，且通過了信噪比檢驗，確定其突變點為1996 年，突變前流域年平均氣溫為8. 05 ℃，突變后為9. 17 ℃，上升1. 12 ℃。≥0 ℃有效積溫的UF 曲線在1997 年后穩(wěn)定在0 值之上，2002 年后超出信度線，表明2002 年后上升趨勢明顯，UB 曲線呈波動下降趨勢，UF 和UB 曲線相交于2003年，且通過了信噪比檢驗，其突變點為2003 年，突變后≥0 ℃有效積溫為3 794. 10 ℃·d，較突變前增加264. 55 ℃ ·d?！?0 ℃ 有效積溫的UF 曲線在1997 年后穩(wěn)定在0 值之上，上升趨勢明顯，UB 曲線呈波動下降趨勢，UF 和UB 曲線相交于1997年，突變點在信度線內(nèi)，且通過了信噪比檢驗，其突變點為1997 年，突變后≥10 ℃ 有效積溫為1 492. 98 ℃ ·d，較突變前的1 351. 03 ℃ ·d 增加141. 95 ℃·d。

2. 4 上、中、下游地區(qū)熱量指標(biāo)變化

1960-2020 年黃河流域上、中、下游地區(qū)各熱量指標(biāo)變化如表1 所示，由表1 可知，近61 a來流域上、中、下游地區(qū)≥0 ℃ 有效積溫分別為2 870. 33 ℃·d、4 110. 69 ℃·d、4 939. 62 ℃·d，≥10 ℃有效積溫分別為912. 70 ℃·d、1 682. 50 ℃·d、2 291. 02 ℃·d，上游積溫最小，下游地區(qū)最大。上游≥0 ℃初日開始最晚（3 月3 日），下游開始最早（1 月18 日），相差44 d；上游≥0 ℃終日結(jié)束最早（11 月15 日），下游結(jié)束最晚（12 月22 日），相差37 d；上游≥0 ℃持續(xù)日數(shù)最短（258 d），下游最長（339 d），相差81 d；上游≥10 ℃初日開始最晚（4 月27 日），下游開始最早（3 月20 日），相差38 d；上游≥10 ℃終日結(jié)束最早（9 月30 日），下游結(jié)束最晚（11 月7 日），相差39 d；上游≥10 ℃持續(xù)日數(shù)最短（157 d），下游最長（233 d），相差76 d。從變化趨勢來看，黃河流域上、中、下游地區(qū)各指標(biāo)變化趨勢與流域整體變化一致；從變化幅度來看，上游地區(qū)變化幅度相對較大。上游地區(qū)≥0 ℃初日和持續(xù)日數(shù)、≥10 ℃初終日和持續(xù)日數(shù)變化幅度最大；下游地區(qū)≥0 ℃積溫、終日和≥10 ℃積溫變化幅度最大。

2. 5 年平均氣溫的空間分布特征

黃河流域平均氣溫空間分布如圖5 所示，由圖5 可知，近61 a 黃河流域平均氣溫在? 4. 32～14. 84 ℃，整體呈由東到西、由南向北逐漸減小趨勢，流域東南部平均氣溫較高在11. 07～14. 84 ℃，西南部平均氣溫最低在? 4. 32～ ? 0. 29 ℃ ，流域中南部寧夏、陜西和甘肅東部等地區(qū)在7. 28～11. 06 ℃ ，流域北部內(nèi)蒙古和山西等地在3. 50～7. 27 ℃。

2. 6 ≥0 ℃和≥10 ℃初終日空間分布特征

近61 a 黃河流域≥0 ℃和≥10 ℃初終日空間分布如圖6 所示，可見，黃河流域≥0 ℃初日在1 月5 日-4 月29 日，整體呈由東到西、由南向北逐漸推遲趨勢，流域東南部初日最早，在1 月5 日-1 月26日，流域西南部達(dá)日、瑪多和清水河等站初日最晚，在4 月6 日-4 月29 日，流域中西部大部分地區(qū)在2 月19 日-3 月13 日。與≥0 ℃初日空間分布特征相似，流域東南部≥10 ℃初日最早，在3 月10 日-4 月5 日，流域西南部瑪沁、達(dá)日、瑪多和清水河等站初日最晚，在6 月22 日-7 月17 日，流域中西部大部分地區(qū)在4 月6 日-5 月1 日?！? ℃終日空間分布與初日趨勢相反，整體呈由東到西、由南向北逐漸提前趨勢，流域西南部達(dá)日、瑪多和清水河等站終日最早，在10 月7 日-10 月19 日，流域東南部終日最晚，在12 月13 日-12 月28 日，流域中西部大部分地區(qū)在11 月10 日-11 月25 日。流域西南部達(dá)日、瑪多和清水河等站≥10 ℃ 終日最早，在7 月28 日-8 月22 日，流域東南部≥10 ℃ 終日最晚，在10 月26 日-11 月15 日，流域中西部大部分地區(qū)在10 月5 日-10 月25 日。

2. 7 ≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫和持續(xù)日數(shù)的空間分布特征

近61 a 黃河流域≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫和持續(xù)日數(shù)空間分布如圖7 所示，黃河流域≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫空間分布特征相似，整體上均呈由東到西、由南向北逐漸減小趨勢。流域≥0 ℃有效積溫在723～5485 ℃ ·d，流域東南部積溫較高在5025 ℃·d 以上，流域西南部達(dá)日、瑪多和清水河等站最小，在723～1532 ℃·d。黃河流域≥10 ℃有效積溫在1～2640 ℃ ·d，流域東南部積溫較高在2210 ℃·d 以上，流域西南部達(dá)日、瑪多和清水河等站最小，在1～62 ℃·d。黃河流域≥0 ℃持續(xù)日數(shù)在162～358 d，整體呈由東到西，由南向北逐漸縮短趨勢，流域東南部≥0 ℃持續(xù)日數(shù)最長，在326 d 以上，西南部瑪沁、達(dá)日、瑪多和清水河最短，在203 d 以下，流域中西部大部分地區(qū)在242～282 d?！?0 ℃持續(xù)日數(shù)在11～251 d，整體呈由東到西，由南向北逐漸縮短趨勢，流域東南部≥10 ℃ 持續(xù)日數(shù)最長，在235 d 以上，西南部達(dá)日、瑪多和清水河等站最短，在57 d 以下，流域中南部大部分地區(qū)在157～204 d。

2. 8 熱量指標(biāo)的影響因素分析

黃河流域各農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)與地理因子、氣象要素的相關(guān)分析如表2 所示?！? ℃和≥10 ℃有效積溫、終日和持續(xù)日數(shù)與海拔高度的相關(guān)系數(shù)分別為? 0. 960、? 0. 818、? 0. 805、? 0. 956、? 0. 950 和?0. 946，表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（Plt;0. 01）；≥0 ℃和≥10 ℃初日與海拔高度的相關(guān)系數(shù)分別為0. 791 和0. 930，呈顯著的正相關(guān)（Plt;0. 01）。≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫、終日和持續(xù)日數(shù)與經(jīng)度均呈顯著的正相關(guān)關(guān)系（Plt;0. 01），相關(guān)系數(shù)在0. 634～0. 777；≥0 ℃和≥10 ℃初日與經(jīng)度的相關(guān)系數(shù)分別為?0. 608 和?0. 696，呈顯著負(fù)相關(guān)（Plt;0. 01）。≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫、終日和持續(xù)日數(shù)與年平均氣溫的相關(guān)系數(shù)分別為0. 985、0. 940、0. 942、0. 946、0. 988 和0. 976，呈顯著正相關(guān)（Plt;0. 01）；≥0 ℃和≥10 ℃初日與年平均氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為?0. 938 和?0. 953（Plt;0. 01）。≥0 ℃和≥10 ℃初日與平均風(fēng)速和平均濕度均呈顯著正相關(guān)（Plt;0. 01）；≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫和持續(xù)日數(shù)與平均風(fēng)速和平均濕度均呈顯著負(fù)相關(guān)（Plt;0. 01）。黃河流域各熱量指標(biāo)與緯度、光照和平均氣壓相關(guān)性不強(qiáng)，且大多未通過α=0. 01 水平下的顯著性檢驗。整體來看，黃河流域農(nóng)業(yè)各熱量指標(biāo)與年平均氣溫和海拔高度密切相關(guān)，近61 a 黃河流域農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)主要受年平均氣溫和海拔高度的影響。

2. 9 熱量指標(biāo)的環(huán)流因子分析

大氣環(huán)流是形成和制約區(qū)域氣候的重要因子，參考相關(guān)成果，本文選取北大西洋濤動和西太平洋副高強(qiáng)度等7 個環(huán)流因子，采用Pearson 相關(guān)分析研究其對黃河流域各熱量指標(biāo)的關(guān)系［30］，結(jié)果如表3 所示?？梢?，≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫、終日和持續(xù)日數(shù)與西太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)和東大西洋遙相關(guān)型指數(shù)均呈顯著正相關(guān)（Plt;0. 01）；≥0 ℃和≥10 ℃初日與西太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)和東大西洋遙相關(guān)型指數(shù)均呈顯著負(fù)相關(guān)（Plt;0. 01）?！? ℃有效積溫和≥10 ℃有效積溫、終日和持續(xù)日數(shù)與北大西洋濤動指數(shù)均呈顯著負(fù)相關(guān)（Plt;0. 01）?！? ℃和≥10 ℃有效積溫與極地-歐亞遙相關(guān)型指數(shù)相關(guān)系數(shù)分別為? 0. 361 和? 0. 422，表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)（Plt;0. 01）。各農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)與北極濤動指數(shù)和西太平洋遙相關(guān)型指數(shù)沒有顯著的相關(guān)關(guān)系。整體上看，黃河流域各農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)受西太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)和東大西洋遙相關(guān)型指數(shù)的影響較大。

3 討 論

近61 a 黃河流域年平均氣溫、≥0 ℃ 和≥10 ℃ 有效積溫呈上升趨勢，≥0 ℃ 和≥10 ℃ 初日呈提前趨勢，終日呈推遲趨勢，持續(xù)日數(shù)呈延長趨勢，這與新疆［6］、華北地區(qū)［31］以及全國［8， 32］的變化趨勢一致。從變化幅度來看，黃河流域年平均氣溫增幅［0. 29 ℃·（10 a）-1］略高于全國水平［0. 27 ℃·（10 a）-1］［23］，≥0 ℃和≥10 ℃初日提前幅度［?2. 16 d·（10 a）-1和?2. 14 d·（10 a）-1］、終日延遲幅度［1. 16 d·（10 a）-1和0. 63 d·（10 a）-1］和持續(xù)日數(shù)延長幅度［3. 33 d·（10 a）-1和2. 78 d·（10 a）-1］高于全國大部分地區(qū)［33］，小于華北地區(qū)［31］。黃河流域≥0 ℃和≥10 ℃持續(xù)日數(shù)延長是受初日提前和終日延遲共同作用，且初日的提前較終日的延遲對持續(xù)日數(shù)增加的影響更明顯。

近61 a 黃河流域年平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫分別于1996、2003 和1997 年發(fā)生突變，這與云南［20］、華北地區(qū)［31］和山西［18］等研究結(jié)果一致，20 世紀(jì)80 年代中后期全球氣候狀態(tài)的轉(zhuǎn)變［34］導(dǎo)致黃河流域≥0 ℃和≥10 ℃初日提前，終日和持續(xù)日數(shù)延遲，有效積溫增加。

黃河流域熱量指標(biāo)主要受年平均氣溫和海拔高度的影響，這與全國［33］及貴州［35］研究結(jié)果一致，溫度升高導(dǎo)致流域界限溫度初日提早終日推遲，積溫增加，同時由于黃河流域橫跨3 級階梯，區(qū)域內(nèi)海拔高差起伏較大，立體氣候特征明顯。西太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)和東大西洋遙相關(guān)型指數(shù)是影響黃河流域農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)的主要大氣環(huán)流因子，其通過影響夏季氣溫［36］和冬季氣溫等［37］引致流域農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)變化。

本文利用黃河流域89 個氣象站點數(shù)據(jù)研究農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)變化，探討了地理因子和氣象要素對熱量指標(biāo)的影響，社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和土地利用變化等因素對流域熱量指標(biāo)的影響有待進(jìn)一步研究。

4 結(jié)論

1960-2020 年黃河流域平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫呈上升趨勢，≥0 ℃和≥10 ℃初日呈提前趨勢，≥0 ℃和≥10 ℃終日呈延遲趨勢，≥0 ℃和≥10 ℃持續(xù)日數(shù)呈增加趨勢。近61 a 黃河流域整體上由東到西，由南向北年平均氣溫逐漸減小，≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫逐漸減小，≥0 ℃和≥10 ℃初日逐漸推遲，≥0 ℃和≥10 ℃終日逐漸提前，≥0 ℃ 和≥10 ℃ 持續(xù)日數(shù)逐漸縮短。黃河流域上、中、下游地區(qū)各熱量指標(biāo)變化趨勢一致，上游地區(qū)變化幅度相對較大。Mann-Kendall 突變檢驗表明，近61 a 黃河流域年平均氣溫、≥0 ℃和≥10 ℃有效積溫分別于1996、2003 和1997 年發(fā)生突變。近61 a 黃河流域農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)主要受年平均氣溫和海拔高度的影響。西太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)、太平洋副高強(qiáng)度指數(shù)和東大西洋遙相關(guān)型指數(shù)是影響近61 a 黃河流域農(nóng)業(yè)熱量指標(biāo)變化的主要大氣環(huán)流因子。

參考文獻(xiàn)

［1］IPCC． Climate Change 2021：The Physical Science Basis［R］．Cambridge and New York：Cambridge University Press，2021．

［2］Linderholm H W． Growing season changes in the last century［J］． Agricultural and Forest Meteorology，2006，137（1-2）：1-14．

［3］郭建平．氣候變化對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響研究進(jìn)展［J］．應(yīng)用氣象學(xué)報，2015，26（1）：1-11．

Guo J P． Advances in impacts of climate change on agriculturalproduction in China［J］． Journal of Applied MeteorologicalScience，2015，26（1）：1-11．

［4］Asseng S，Ewert F，Martre P，et al．Rising temperatures reduceglobal wheat production［J］． Nature Climate Change，2015，5：143-147．

［5］Ishigooka Y，Kuwagata T，Nishimori M，et al． Spatialcharacterization of recent hot summers in Japan with agroclimaticindices related to rice production［J］ ． Journal ofAgricultural Meteorology，2011，67（4）：209-224．

［6］普宗朝，張山清，李景林，等．近50a 新疆≥0℃持續(xù)日數(shù)和積溫時空變化［J］．干旱區(qū)研究，2013，30（5）：781-788．

Pu Z C，Zhang S Q，Li J L，et al． Spatiotemporal change ofduration and accumulated temperature of temperature ≥ 0℃ inXinjiang in recent 50 years［J］． Arid Zone Research，2013，30（5）：781-788．

［7］楊曉光，于滬寧．中國氣候資源與農(nóng)業(yè)［M］．北京：氣象出版社，2006：1-339．

Yang X G，Yu H N．Climate resources and agriculture in China［M］．Beijing：China Meteorological Press，2006：1-339．

［8］寧曉菊，秦耀辰，崔耀平，等．60 年來中國農(nóng)業(yè)水熱氣候條件的時空變化［J］．地理學(xué)報，2015，70（3）：364-379．

Ning X J，Qin Y C，Cui Y P，et al． The spatio-temporal changeof agricultural hydrothermal conditions in China from 1951 to2010［J］．Acta Geographica Sinica，2015，70（3）：364-379．

［9］郭佳，張寶林，高聚林，等．內(nèi)蒙古東部農(nóng)業(yè)熱量資源的空間分異及玉米資源利用率［J］． 西北農(nóng)業(yè)學(xué)報，2020，29（3）：476-486．

Guo J， Zhang B L， Gao J L， et al． Spatial heterogeneity ofagricultural thermal resources and use efficiency of maize ineastern Inner Mongolia ［J］ ． Acta Agriculturae BorealioccidentalisSinica，2020，29（3）：476-486．

［10］Piticar A． Changes in agro-climatic indices related totemperature in Central Chile［J］． International Journal ofBiometeorology，2019，63（4）：499-510．

［11］李帥，張勃，馬彬，等．基于格點數(shù)據(jù)的中國1961—2016 年≥5℃、≥10℃有效積溫時空演變［J］． 自然資源學(xué)報，2020，35（5）：1216-1227．

Li S，Zhang B，Ma B，et al． Spatiotemporal evolution ofeffective accumulated temperatures of ≥5℃ and ≥10℃ basedon grid data in China from 1961 to 2016［J］．Journal of NaturalResources，2020，35（5）：1216-1227．

［12］戴聲佩，李海亮，羅紅霞，等．1960—2011 年華南地區(qū)界限溫度10oC 積溫時空變化分析［J］． 地理學(xué)報，2014，69（5）：650-660．

Dai S P，Li H L，Luo H X，et al． The spatio-temporal changeof active accumulated temperature≥10oC in Southern Chinafrom 1960 to 2011［J］． Acta Geographica Sinica， 2014，69（5）：650-660．

［13］何永坤，郭建平．1961—2006 年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源變化特征［J］．自然資源學(xué)報，2011，26（7）：1199-1208．

He Y K，Guo J P． Characteristics of agricultural climateresources in the three provinces of Northeast China from 1961to 2006［J］． Journal of Natural Resources，2011，26（7）：1199-1208．

［14］李元華，田國強(qiáng)，楊賢，等．河北省近50 年農(nóng)業(yè)界限溫度變化特征分析［J］．干旱區(qū)資源與環(huán)境，2011，25（5）：83-88．

Li Y H，Tian G Q，Yang X，et al． The change characteristicsof the agricultural limit temperature in Hebei Province in recent50 years ［J］ ． Journal of Arid Land Resources andEnvironment，2011，25（5）：83-88．

［15］唐寶琪，延軍平，李英杰．華東地區(qū)≥10℃積溫的時空演變特征［J］．中國農(nóng)業(yè)氣象，2015，36（6）：674-682．

Tang B Q，Yan J P，Li Y J． Changes of the accumulatedtemperature above 10℃ in East China［J］． Chinese Journal ofAgrometeorology，2015，36（6）：674-682．

［16］孫楊，張雪芹，鄭度．氣候變暖對西北干旱區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源的影響［J］．自然資源學(xué)報，2010，25（7）：1153-1162．

Sun Y，Zhang X Q，Zheng D． The impact of climate warmingon agricultural climate resources in the arid region of NorthwestChina［J］． Journal of Natural Resources，2010，25（7）：1153-1162．

［17］李瑞英，任崇勇，張婷． 1961—2015 年魯西南地區(qū)熱量資源時空變化特征［J］．氣象與環(huán)境學(xué)報，2018，34（4）：92-97．

Li R Y，Ren C Y，Zhang T． Spatio-temporal changecharacteristics of heat resources in the southwest of ShandongProvince during 1961-2015［J］． Journal of Meteorology andEnvironment，2018，34（4）：92-97．

［18］錢錦霞，張建新，李娜，等．山西省農(nóng)業(yè)熱量資源變化特征及其對農(nóng)業(yè)的影響［J］．應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2015，26（3）：786-792．

Qian J X，Zhang J X，Li N，et al． Variation characteristics ofagricultural heat resource and its effect on agriculture in ShanxiProvince，China［J］． Chinese Journal of Applied Ecology，2015，26（3）：786-792．

［19］趙金鵬，胡婧媛，郭翔，等．近50 年青藏高原地區(qū)熱量資源時空變化特征［J］． 應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報，2022，28（4）：822-828．

Zhao J P，Hu J Y，Guo X，et al． Variation characteristics ofthermal resources in Qinghai-Tibet Plateau in recent 50 years［J］． Chinese Journal of Applied and Environmental Biology，2022，28（ 4）：822-828．

［20］李濤輝，張文翔，呂愛鋒，等．云南省農(nóng)業(yè)生長季熱量資源的時空特征［J］．山地學(xué)報，2023，41（3）：361-374．

Li T H，Zhang W X，Lyu A F，et al． Temporal and spatialcharacteristics of heat resources in growing season in YunnanProvince，China［J］． Mountain Research，2023，41（3）：361-374．

［21］姜樹坤，王立志，楊賢莉，等．1961—2019 年松嫩平原鹽堿地區(qū)域水稻生長季氣候資源的時空變化特征分析［J］．作物雜志，2022（6）：214-219．

Jiang S K，Wang L Z，Yang X L，et al．Spatiotemporal changecharacteristics of rice growth climate resources in saline-alkaline area of Songnen Plain from 1961 to 2019［J］． Crops，2022（6）：214-219．

［22］張晨霞，陳方正，黃明霞，等．基于CMIP6 氣候模式的東北三省農(nóng)業(yè)水熱資源時空變化特征［J］． 地理與地理信息科學(xué)，2023，39（3）：94-103．

Zhang C X，Chen F Z，Huang M X，et al．Spatial and temporalchange characteristics of agricultural precipitation and heatresources in Northeast China based on CMIP6［J］．Geographyand Geo-Information Science，2023，39（3）：94-103．

［23］胡琦，潘學(xué)標(biāo)，邵長秀，等．1961—2010 年中國農(nóng)業(yè)熱量資源分布和變化特征［J］．中國農(nóng)業(yè)氣象，2014，35（2）：119-127．

Hu Q，Pan X B，Shao C X，et al． Distribution and variation ofChina agricultural heat resources in 1961-2010［J］． ChineseJournal of Agrometeorology，2014，35（2）：119-127．

［24］李碩，沈彥?。畾夂蜃兣瘜ξ鞅备珊祬^(qū)農(nóng)業(yè)熱量資源變化的影響［J］．中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報，2013，21（2）：227-235．

Li S，Shen Y J． Impact of climate warming on temperatureand heat resource in arid Northwest China［J］． ChineseJournal of Eco-Agriculture，2013，21（2）：227-235．

［25］崔成，劉園，劉布春，等．ENSO 事件對山東蘋果生產(chǎn)的影響Ⅰ：不同年型下蘋果氣候資源及產(chǎn)量的變化研究［J］．中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報（中英文），2022，30（10）：1659-1674．

Cui C，Liu Y，Liu B C，et al． ENSO events impacts on appleproduction in Shandong Ⅰ：a study of changes in apple climaticresources and yields under different scenarios［J］． ChineseJournal of Eco-Agriculture，2022，30（10）：1659-1674．

［26］李晴晴．黃河流域農(nóng)業(yè)干旱時空特征及其對土壤水和地下水的影響［D］．開封：河南大學(xué)，2023．

Li Q Q． Spatial-temporal characteristics of agriculturaldrought in the yellow river basin and its impact on soil moistureand groundwater storage［D］． Kaifeng：Henan University，2023．

［27］田彥君，張山清，徐文修，等．北疆農(nóng)業(yè)熱量資源時空變化及其對熟制的影響研究［J］．干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2016，34（5）：227-233，239．

Tian Y J，Zhang S Q，Xu W X，et al."Spatial-temporalvariation of agricultural-heat resources and its impacts onmultiple cropping in the North Area of Xinjiang ［J］ ．Agricultural Research in the Arid Areas，2016，34（5）：227-233，239．

［28］魏鳳英．現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù) 第二版［M］．北京：氣象出版社，2007：1-296．

Wei F Y． Modern climate statistics diagnosis and predictiontechnology 2nd［M］． Beijing：China Meteorological Press，2007：1-296．

［29］苗運(yùn)玲，于永波，霍達(dá)，等．中天山北坡冬季降雪變化及其影響因子分析［J］．干旱區(qū)研究，2023，40（1）：9-18．

Miao Y L，Yu Y B，Huo D，et al． Analysis of winter snowfallvariability and its influencing factors on the north slopes of themiddle Tianshan Mountains［J］．Arid Zone Research，2023，40（1）：9-18．

［30］孫從建，鄭振婧，李新功，等．黃土塬面保護(hù)區(qū)潛在蒸發(fā)量時空變化及其與氣象、環(huán)流因子關(guān)系分析［J］．自然資源學(xué)報，2020，35（4）：857-868．

Sun C J，Zheng Z J，Li X G，et al．Spatio-temporal distributionof the potential evapotranspiration and its controlling factors inthe tableland protected region of the Loess Plateau［J］．Journalof Natural Resources，2020，35（4）：857-868．

［31］董滿宇，李潔敏，王磊鑫，等．1960—2017 年華北地區(qū)氣候生長季變化特征及成因分析［J］． 地理科學(xué)，2019，39（12）：1990-2000．

Dong M Y，Li J M，Wang L X，et al． Climatic characteristicsof climatic growing season and impact factors in North Chinaduring 1960-2017［J］． Scientia Geographica Sinica，2019，39（12）：1990-2000．

［32］劉少華，嚴(yán)登華，翁白莎，等．近50a 中國≥10℃有效積溫時空演變［J］．干旱區(qū)研究，2013，30（4）：689-696．

Liu S H，Yan D H，Weng B S，et al．Spatiotemporal evolutionof effective accumulated temperature ≥10℃ in China in recent50 years［J］．Arid Zone Research，2013，30（4）：689-696．

［33］吳蓓蕾，姜大膀，王曉欣．1961—2018 年中國生長季變化［J］．大氣科學(xué)，2021，45（2）：424-434．

Wu B L，Jiang D B，Wang X X． Changes in the growingseason across China during 1961-2018［J］． Chinese Journal ofAtmospheric Sciences，2021，45（2）：424-434．

［34］Reid P C，Hari R E，Beaugrand G，et al．Global impacts of the1980s regime shift［J］． Global Change Biology，2016，22（2）：682-703．

［35］張波，于飛，吳戰(zhàn)平，等．貴州霜凍氣候變化特征［J］．浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報，2020，32（4）：685-695．

Zhang B，Yu F，Wu Z P，et al． Climate characteristics of frostin Guizhou［J］．Acta Agriculturae Zhejiangensis，2020，32（4）：685-695．

［36］吳曉娜，孫照渤．歐亞大陸夏季地表溫度的氣候特征及與大氣環(huán)流的聯(lián)系［J］．大氣科學(xué)學(xué)報，2015，38（2）：195-204．

Wu X N，Sun Z B． Climatic features of summer land surfacetemperature in Eurasian continent and its relationship withatmospheric circulation［J］ ． Transactions of AtmosphericSciences，2015，38（2）：195-204．

Fan S M，Yang X S． Arctic and East Asia winter climatevariations associated with the eastern Atlantic pattern［J］．Journal of Climate，2017，30（2）：573-583．

（編輯：郭玥微）

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（42272112）；河南省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目（2022BJJ003）；河南省科技攻關(guān)項目（232102320024；232102321109）；河南省高等學(xué)校重點科研項目（23A170008）；安陽市科技計劃項目（2022C01NY019）；安陽師范學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目（202310479139）