王秀芬，尤　飞

(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081)



吉林省作物生长季极端气温时空变化特征

王秀芬，尤飞

(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081)

利用1961-2010年吉林省20个气象站点逐日最低、最高气温资料，选取与农作物生长较为密切的10个极端气温指标，系统分析了吉林省作物生长季内极端气温指标的时空变化特征。研究结果表明：吉林省作物生长季内极端温度指标均呈升高趋势，其中与日最低气温相关的极端温度指标升高更快。从1960年代到2000年代，LMinT、LMaxT和DMinT<0℃向5月上旬和9月下旬集中；HMinT向7月中旬到8月中旬集中；HMaxT和DMaxT>35℃向6月和7月集中。LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT4个指标线性倾向率的空间变化趋势不明显，HMaxT、HMinT和LMaxT3个指标有2～3个站点线性倾向率小于0；除HHMinT出现范围缩小外，LLMinT、LLMaxT和HHMaxT出现范围都表现为扩大的趋势。所得结论可为明确吉林省作物生长季极端低温、高温灾害的发生时段和范围，从而进行极端灾害的防抗避减提供参考。

极端气温；作物生长季；时空变化；发生频率；吉林省

近百年来，全球正在经历一次以变暖为显著特征的气候变化过程。IPCC第5次评估报告表明，1880-2012年全球地表平均温度升高了0.85 ℃(0.65～1.06 ℃)，1951-2012年全球地表平均温度的升温速率是1880年以来升温速率的两倍[1]。在地表平均气温升高的背景下，其极端值也在发生着变化，极端天气和气候事件的频繁发生使得国内外众多学者越来越关注对极端气候的研究。近50年来全球极端气温事件，尤其是与日最低气温相关的极端气温指数变化是非常显著的，全球70%以上的陆地都表现为冷夜明显减少，而暖夜明显增加[2]。中国范围内极端最低气温显著升高，而极端最高气温升高不多[3-5]。霜冻日数和结冰日数明显减少，减少显著的区域集中在北方[5-6]，夏季日数和热夜日数明显增多，增多显著的区域主要在中东部[6]，且北方极端气温的变化趋势更为明显[7-8]。从季节来看，冬季极端温度指数的变化趋势最为明显[9]，冷夜(昼)日数减少主要发生在冬季，其次是春、秋季，而暖昼和暖夜日数增加最显著的季节分别出现在秋季和夏季[6]。另外，许多学者还对中国局部地区的极端气温事件进行了相关研究[10-24]。

但前人对极端气温变化的研究多集中在全国或各省、区全年或分季节极端高温和极端低温的平均变化及极端冷暖指数等的时空分布特征。东北地区是我国夏季低温多发区。近年来对东北地区极端气温的研究多采用极端气温指数来分析冷暖指数及极端气温的时空变化特征[25-27]。然而，农业是对气候变暖反应最为敏感的部门之一，东北地区又是我国的粮食主产区，系统细致地分析东北地区农作物生长季内极端高温、极端低温及相关指数的时空变化特征等方面的研究较为缺乏，尤其是对日极端气温极值中的最值的空间变化分析更为鲜见。在前人研究的基础上，本研究以吉林省为研究区域，试图通过对作物生长季内日最低气温的极低值、日最低气温的极高值等10个指标的时空变化特征进行分析，揭示吉林省作物生长季内极端气温的时空变异，为研究区域农作物更好适应未来气候变化，趋利避害，充分利用热量资源提供科学参考。

1　材料与方法

1.1数据来源

本文所选取的气象资料来自于“中国气象科学数据共享服务网”中公布的吉林省气象站点的逐日最低温度、逐日最高温度观测数据。为了保证1961-2010年50年数据资料的完整性，筛选出20个站点进行分析(图1)。

图1　研究区域站点分布

1.2研究方法

(1)研究指标确定

气象上，通常把日最高温度在35 ℃以上的日数称之为高温日数，超过这个温度就会给人类生活和生态环境产生不良影响。霜冻是植物组织在温度降到0 ℃以下产生的一种冻害，在农业气象中，通常采用最低温度低于0 ℃作为霜冻的气候指标[28]，本研究中把作物生长季内最高温度超过35 ℃和日最低温度低于0 ℃的日数作为极端温度指标的一部分进行研究。本文结合相关研究中极端气温指标的选择和农作物生长对温度的要求选取了10个极端温度指标来分析吉林省作物生长季内极端温度的时空变化规律(表1)。

本文应用线性倾向估计法来分析其时间变化趋势，计算过程采用最小二乘法进行估计，用线性倾向值来分析各要素的年际变化率，显著性水平取α=0.05和α=0.01，如果检验的显著性水平小于0.05，则认为达到了α=0.05的显著性水平检验；如果检验的显著性水平小于0.01，则认为达到了α=0.01的显著性水平检验。

(2)研究时段划分

本研究中所指的吉林省作物生长季是5月1日到9月30日的5个月。文中用1、2、3来代表一个月中的上旬、中旬、下旬，如51表示5月上旬，52表示5月中旬，53表示5月下旬，以此类推。

(3)空间表达

本研究中采用ArcGIS10.0软件实现对各站点数据结果的空间表达。

2　结果与分析

2.1极端温度指标的时间变化趋势

(1)年际变化趋势

与全国变化趋势一致，吉林省作物生长季内极端温度指标的变化也表现为与日最低气温相关的极端气温指数变化最显著的特点。从表2可以看出，线性倾向率最大的是LLMinT，为1.12 ℃/10年，其次是LMinT，为0.653 ℃/10年，且均通过了α=0.01的显著性检验水平。同时，作物生长季内日最低温度小于0 ℃的天数也呈明显的减少趋势，线性倾向率为-14.4d/10年，也通过了α=0.01的显著性检验。另外7个极端温度指标中只有HHMinT通过了α=0.05的显著性检验，其他6个指标均未通过显著性检验，且线性倾向率均小于0.3 ℃/10年，最小的为HHMaxT，仅为0.02 ℃/10年。也就是说，吉林省作物生长季内与日最低气温相关的极端气温明显比与日最高气温相关的极端气温升高得快，这在一定程度上说明吉林省农作物发生极端低温灾害的可能性大大减少，而发生极端高温灾害的可能性并没有显著增加。

(2)月际变化趋势

对20个站点出现在不同年代不同月份的极端温度值进行平均，分析作物生长季内不同月份极端温度指标的年代变化。从图2可以看出，从1960年代至2000年代，LMinT在5月和9月均呈明显上升趋势，且在1990年代5月和9月的LMinT平均值均转负为正，超过0 ℃。LMinT在5月上升的较9月更快；HMaxT在5月、6月、7月和8月四个月的上升趋势都不明显，且波动较大，波动最大的是6月，最高值出现在1960年代，为34.66 ℃，最低值出现在1980年代，为32.4 ℃，相差2.26 ℃；HMinT在6月、7月、8月三个月表现为不同的变化趋势，6月表现为波动上升，7月缓慢上升，8月基本不变；LMaxT则在5月、6月和9月三个月均表现为U型，即先下降后上升的趋势。

表1　本文选定的极端温度指标

图2　LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT年代变化趋势

表2　作物生长季极端温度指标线性变化趋势

(3)极端温度指标出现时段的变化特征

从图3可以看出，LMinT、HMinT和LMaxT三个指标出现的时段比较集中。其中，LMinT集中出现在5月上旬和9月下旬。从总的趋势来看，LMinT出现在5月上旬的频率呈减少趋势，而出现在9月下旬的频率呈增加趋势；HMinT集中出现在7月中旬到8月中旬，其中又以7月下旬和8月上旬出现的频率最高，5个年代平均出现频率为68.4%。LMaxT集中出现的时间与LMinT基本一致，即5月上旬和9月下旬，但不同的是LMaxT出现在5月上旬的频率呈增加趋势，而出现9月下旬的频率呈减少趋势。而HMaxT则在5月上旬到8月下旬均有出现，且出现的频率相差不大，但从月份来看，以5月出现的频率最小，6月出现的频率增加趋势明显，7月出现的频率除在1970年代比较高外，其余4个年代差别不大，在30%左右，8月出现的频率在1960和1980两个年代较高，约40%，其他3个年代则在20%以内。

DMinT<0 ℃在不同时段出现的频率的变化趋势与LMinT的趋势基本一致，出现在5月和9月的频率较高，且出现在9月的频率有增加趋势；DMaxT>35 ℃在6月和7月出现频率最高，且出现在6月的频率增加趋势明显。

2.2极端温度指标的空间变化趋势

(1)极端温度指标空间分布

从图4可以看出，除DMinT<0 ℃指标外，极端气温各指标总体上均表现为从西北向东南递减的趋势。LMinT变化幅度在-4.84～1.64 ℃之间，相差6.48 ℃，最低点为位于长白山脚下的松江站。HMaxT变化幅度在30.7～36.2 ℃之间，相差5.5 ℃；HMinT最大值出现在四平市的四平站，为24 ℃，最小值出现在白山市的长白站，为18.9 ℃，相差5.1 ℃；LMaxT变化幅度在7.8～13.3 ℃之间，相差5.6 ℃；DMaxT>35 ℃指标有55%的站点(11个)小于0.3d/年，也就是说，有55%的站点约每3年中会有1 d的日最高气温大于35 ℃，仅有3个站点日最高温度>35 ℃，年均天数大于1 d/年，最大的是位于白城市的通榆站点，为3.12 d/年。而DMinT<0 ℃指标总体上则为从西北向东南递增的趋势。

图3　极端温度指标不同年代不同时段出现频率

图4　极端温度指标的空间分布

图5　极端温度指标线性倾向率的空间变化趋势

图6　LLMinT、LLMaxT、HHMinT、HHMaxT出现地点的年代变化

(2)极端温度指标线性倾向率变化趋势

图5为LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT各站点线性倾向率的空间分布。从图5中可以看出，只有LMinT的20个站点均表现为升高趋势，且线性倾向率最大。65%的站点的倾向率位于0.5～1.0 ℃/10年之间，有30%的站点(6个)的线性倾向率小于0.5 ℃/10年，4个主要分布在白山市及其附近，另外2个分布在白城和四平。线性倾向率最大的站点是LMinT最低的松江站，超过了1.0 ℃/10年。而HMaxT、HMinT和LMaxT三个指标并非所有站点均表现为升高趋势。HMaxT的线性倾向率在白城市的白城站、延边州的延吉站和吉林市的桦甸站小于0；HMinT的线性倾向率在吉林市的蛟河站和白山市的东岗站小于0；LMaxT的线性倾向率在延边州的松江站和延吉站小于0。

从空间变化趋势来看，LMinT在白山市、白城市和通化市的南部升高最慢，在延边州松江站升高最快；HMaxT升温相对最快的站点主要分布在白山市、通化市和松原市；HMinT升温最快的站点主要分布在白城市、四平市、长春市和延边州；LMaxT升温最快的站点主要分布在白城市和松原市。

(3)极值中的最值空间变化趋势

图6依次为LLMinT、LLMaxT、HHMinT、HHMaxT四个指标的1960-2000年代5个年代出现地点的空间变化。从图6中可以看出，1960年代和1970年代LLMinT出现地点很固定，20年来都以松江站最低。但从1980年代开始，LLMinT出现地点以松江为中心向外围扩散，每10年内，分别有4个站点出现过最低值。由此可知，随着LLMinT的不断升高，其出现范围也不断向周围扩散；LLMaxT在1960年代出现在白城市，1970年代以后，LLMaxT出现范围扩大，主要出现在白城、四平、松原、通化南部和延边东部；HHMinT的出现地点有从西北向东南转移的趋势，且HHMinT出现的范围同时也有缩小的趋势；LLMaxT的出现范围有逐渐扩大的趋势，从区域上来看，表现为从东南向西北扩展，出现站点从1960年代到2000年代呈线性增加趋势。2000年代LLMaxT出现在白山、延边、吉林和松原四个州市的7个站点。

3　讨论

全球气候变暖的背景下极端气温亦在发生变化。本文参照前人指标[7-27]，选取农作物主要生长季为研究时段，通过分析吉林省作物生长季内极端气温指数的时空变化特征，明确了50年来极端高温、低温的时空变化趋势。研究结果显示最近50年吉林省作物生长季内极端高温、低温均表现为升高的趋势，与极端低温相关的指标升高速度明显快于与极端高温相关的指标，与前人研究结果近似[27]。

前人针对气候变化背景下极端温度变化特征研究，多集中在分析年际和不同季节极端气温指标的时空分布特征。这对于指导农作物生产，避免极端灾害天气的影响仍显不足，因为极端气温出现在作物生长的不同阶段，其对于农作物生产的影响也会大不相同。本文以吉林省为研究对象，基于10个极端积温指标，重点分析了4个极值指标出现在不同时段的年代变化，并分析了4个极值中的最值指标出现范围的空间变化特征，所得结果和结论可为农作物生产中预防极端灾害发生、减少极端灾害对农作物生产的影响提供科学参考。

极端高温和低温天气出现在农作物不同生育期，对产量的影响差别很大，本文以旬为单位，细致分析了极端温度指标出现在不同时段频率的变化趋势，并且对极值中的最值指标变化进行了空间格局变化分析，区别于以往对极端温度指标仅进行年际和季节尺度的分析。能够更加详细地刻画吉林省极端温度的变化。

4　结论

(1)利用1961-2010年吉林省日最低、最高气温资料，分析了作物生长季内极端高温和低温指标的时空变化特征。研究结果表明：50年来，吉林省作物生长季内极端温度指标均呈升高趋势，其中升高最为显著的是与日最低气温相关的极端温度指标。LMinT的线性倾向率为0.653 ℃/10年，HMaxT的线性倾向率仅为0.063 ℃/10年，不足LMinT的1/10。

(2)从极端温度指标出现时段的年代变化来看，大部分指标的出现时段表现为向某一时段集中的趋势，LMinT、LMaxT和DMinT<0 ℃向5月上旬和9月下旬集中；HMinT向7月中旬到8月中旬集中，其中又以7月下旬和8月上旬出现的频率最高；HMaxT和DMaxT>35 ℃向6月和7月集中，其中6月出现的频率增加趋势明显。这有利于极端灾害的防控。

(3)从极端温度指标的空间分布来看，受吉林省西北低东南高地形地貌的影响，极端温度指标总体上表现为从西北向东南递减的趋势，即西北高东南低；20个站点LMinT、HMaxT、HMinT和LMaxT四个指标线性倾向率的空间分布来看，空间变化趋势不明显，HMaxT、HMinT和LMaxT三个指标有2～3个站点线性倾向率小于0。

(4)从极值中的最值空间变化趋势来看，除HHMinT出现范围缩小外，LLMinT、LLMaxT和HHMaxT出现范围都表现为扩大的趋势，这在一定程度上说明，吉林省可能出现极端温度灾害的区域在扩大，从空间上来说，不利于极端灾害的防控。

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Temporal and Special Change Analysis of Extreme Temperature of the Crop Growth Period in Jilin Province

WANG Xiufen and YOU Fei

(InstituteofAgricultureResourcesandRegionalPlanning,CAAS,Beijing100081,China)

Basedonthedailyminimumandmaximumtemperaturedataof20observationalstationsinJilinprovinceduring1961～2000,weselected10extremetemperaturesindiceswhichweremorecloselywiththecropgrowthandanalyzedthetemporalandspatialvariationcharacteristicsofextremetemperatureindiceswithincropgrowthperiod.Themainconclusionswerelistedasfollows:extremetemperatureindiceswithincropgrowthperiodwereallshowedincreasingtrendsexceptDMinT<0,andtheextremetemperatureindicesrelatedwithdailyminimumtemperaturewerefaster.TheoccurrencefrequencyofLMinT,LMaxTandDMinT<0 ℃increasedinearlyMayandlateSeptember.TheOccurrencefrequencyofHMinTincreasedduringmid-Julytomid-August,andthehighestoccurrencefrequencyofHMinTappearedinlateJulyandearlyAugust.TheOccurrencefrequencyofHMaxTandDMaxT>35 ℃increasedinJuneandJuly.ThespatialchangingtrendoflineartendencyrateofLMinT,HMaxT,HMinTandLMaxTwerenotobvious,therewere2-3stationsofeveryindices,whoselineartendencyrateswerenegative.TheoccurrenceregionsofLLMinT,LLMaxTandHHMaxTappearedtoexpand,theoccurrenceregionsofHHMinTappearedtonarrow.ThisstudyisimportantforclearingthechangingsituationofextremetemperatureinJilinprovince,whichishelpfulforthedisasterdefenseofextremetemperature.

extremetemperature;thecropgrowthperiod;temporalandspecialchange;frequency;Jilinprovin

2016-02-25

2016-04-18

国家自然科学基金项目(71303240)

王秀芬(1978-)，女，山西寿阳人，助理研究员，主要从事农业减灾及农业风险管理研究.

E-mail：wangxiufen@caas.cn

尤飞(1972-)，男，山西偏关人，副研究员，主要从事农业区域发展研究.E-mail：youfei@caas.cn

X43；P4；S50

A

1000-811X(2016)04-0088-07

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.016

王秀芬，尤飞. 吉林省作物生长季极端气温时空变化特征[J]. 灾害学，2016，31(4)：88-94. [WANG Xiufen and YOU Fei. Temporal and Special Change Analysis of Extreme Temperature of the Crop Growth Period in Jilin Province[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：88-94. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.016.]