1961—2016年黄河源头地区日照时数变化特征分析

2018-09-20何小武刘金青

现代农业科技 2018年12期

何小武刘金青

摘要通过利用1961—2016年黄河源头玛多气象站日照观测资料，初步分析得出该地区日照时数的变化趋势、突变特征以及对未来变化趋势的持续性。结果表明，近56年黄河源头地区日照时数以26.0 h/10年的速率增加，且变化趋势显著，与全国大部分地区日照时数的变化趋势相反；黄河源头地区日照时数在四季变化均呈增多趋势，春季增幅最大，秋季增幅最小；黄河源头地区日照时数的月变化呈“三峰三谷”型分布，4月日照时数最多，2月日照时数最少；运用R/S法对日照时数月、季、年序列进行变化趋势的持续性分析，各月的持续性强度不同，四季中冬季的持续性强度为“很强”，春季、夏季、秋季则为“较强”；年际序列持续性强度表现“很强”，说明黄河源头地区日照时数变化的上升趋势在未来仍将继续保持。

关键词黄河源头；日照时数；变化特征；突变检验；R/S分析法；1961—2016年

中图分类号 P422.1+1 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2018）12-0206-03

近年来，气候变化已成为全球关注的热点问题，人们在研究气候变化原因的同时，逐步开展对气候资源的利用。日照作为太阳活动最重要的表现形式，既是气候变化的主要影响因素，也是气候资源的重要组成部分[1]。太阳能资源的开发利用具有不污染环境、清洁可再生的优点，是未来重要的可持续能源和战略能源[2]。在气象领域，常用日照时数来表征太阳辐射的强弱。地区的日照情况一般采用日照时数表示，日照时数是反映太阳辐射时间长短的气候指标，代表该地一天日照时间的长短。

在过去的研究中，国内学者对不同尺度区域的日照时数变化趋势开展了大量研究[3-10]，研究结果表明，我国日照时数总体呈现减少趋势，但是變化具有明显的区域性和季节性差异。此外，不少学者对影响日照时数的影响因子进行了研究分析[11-15]，认为日照时数与云量、降水量、平均风速、水汽压等均有一定的相关性，影响日照的因素主要是云量，总云量、低云量与日照存在显著的负相关关系，与日较差、最高温度有密切的正相关关系。

黄河发源地玛多县位于青海省果洛藏族自治州西北部，藏语意思为“黄河源头”，是黄河上游第1个县城，人口稀少，海拔4 000 m以上。玛多县地处三江源国家级自然保护区核心腹地，是中华民族母亲河黄河的发源地，是青藏高原重要的生态屏障。在该地区发展太阳能，可以有效减少大气污染物的排放，有力地保护三江源地区的生态环境。本文通过对该地区日照时数进行分析研究，找出其变化特征，为当地利用太阳能资源提供科学的理论支持。

1 资料与方法

1.1 资料来源

资料采用青海省信息中心提供的黄河源头玛多气象站的观测数据，选取1961—2016年近56年的观测资料，研究分析黄河源头地区日照时数的变化特征。季节的划分：3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月至翌年2月为冬季。

1.2 研究方法

通过使用线性倾向估计法、M-K突变检验法、Pearson相关性、R/S分析法等[7]，对黄河源头地区年、季、月日照时数的变化特征、突变、未来趋势变化[16]进行分析，以了解该地区日照时数的变化特征。

2 结果与分析

2.1 日照时数变化特征

2.1.1 日照时数年变化。由图1可以看到，近56年来，黄河源头地区年日照时数变化总体呈上升趋势，其趋势系数为26.0 h/10年，即近56年黄河源头地区的日照时数以26.0 h/10年的速率增加，相关系数（R2=0.129 7）通过了0.01的显著性检验，说明黄河源头地区日照时数上升趋势显著。这一变化趋势与全国大部分地区日照时数的变化趋势相反，我国大部分地区的日照时数总体呈现减少趋势[17]。黄河源头地区年日照时数平均值为2 818.4 h，最大值出现在1997年，为3 094.9 h，偏多8.9%；最小值出现在1961年，仅为2 090.4 h，偏少34.8%。从线性趋势来看，20世纪60年代至80年代末期为日照时数偏少期；90年代以后为该地区日照时数偏多期，尤其是1997年，为近56年来最多，可能与1997年高原天气系统、地区云量偏少有关。

由图2可以看出，近56年来，黄河源头地区日照时数阶段性变化比较明显，20世纪60年代至70年代中期，日照时数减少较为明显；70年代中期至80年代初，日照时数缓慢增多；从80年代初至1993年，日照时数处于波动减少期，这种减少并不明显，而1994—2004年，日照时数增加趋势明显；21世纪00年代中期开始，日照时数的变化又处于波动减少期。从曲线明显的上下起伏可大概诊断出，该地区日照时数大致在1976年发生了突变。

2.1.2 日照时数季变化。由图3可以看出，黄河源头地区日照时数在四季的变化趋势不相同，四季的日照时数变化均呈增多趋势，变化速率分别为9.7、5.1、1.9、9.3 h/10年，春季增幅最大，其次是冬季，秋季增幅最小。春季和冬季日照时数增多趋势显著，均通过了0.01显著性检验，夏季和秋季的日照时数增加趋势不明显，未通过显著性检验。黄河源头地区春、夏、秋、冬四季的平均日照时数分别为753.2、697.7、697.9、669.6 h，占全年的比例分别为26.7%、24.7%、24.8%、23.8%，其中春季对全年日照时数贡献最大。

2.1.3 日照时数月变化。由图4可以看出，黄河源头地区日照时数的月变化呈“三峰三谷”型。在一年中，4月日照时数最多，为256.8 h；2月日照时数最少，为207.7 h；最多月和最少月相差49.1 h。3月、4月、5月（春季）为日照时数相对高值期，2月、6月、9月为相对低值期。这与刘义花等[18]分析的结果一致，刘义花等分析认为1971—2007年青海省日照时数最多的月份为5月，只有果洛地区的最高日照时数出现在4月。

2.2 日照时数突变检验

利用M-K法对1961—2016年黄河源头地区年日照时数进行突变分析（图5），结果表明，20世纪60年代日照时数呈增加趋势，之后又呈现减少趋势；从70年代中期开始，日照时数有一明显的增加趋势；在80年代初超过显著性水平0.05（u0.05=1.96）临界线，而从80年代初至90年代初，UF曲线在0.05临界线附近上下变动；90年代开始，日照时数增加趋势更加明显；进入21世纪00年代中期，日照时数开始处于减少趋势，但这种减少趋势均在0.05临界线以外。UF、UB曲线在1976年相交后，序列稳定维持上升趋势，并且在1980年之后通过了0.05临界线。因此，根据UF和UB曲线交点的位置，结合累积距平（图2），确定黄河源头地区的日照时数在70年代中后期的增加是一种突变现象，具体是从1976—1977年开始。

2.3 日照时数变化趋势持续性分析

R/S分析法通常用来分析时间序列的分形特征和长期记忆过程，近年来在环境变化、气候分析、地理科学等领域开始广泛应用[19-21]。对于不同的Hurst指数（H）（0

运用R/S法对日照时数月、季、年序列进行变化趋势的持续性分析，得到各月、季、年日照时数序列的Hurst指数。如表2所示，各月日照时数序列的Hurst指数（H）不一致，最大值出现在2月，为0.80，最小值出现在10月，为0.44。其中1—9月的Hurst指数均>0.5，表明未来的日照时数变化将与过去的变化趋势一致，但各月的持续性强度不同。依據Hurst指数等级划分表，1月、2月、5月持续性强度为“强”，3月、7月、9月为“较强”，4月、6月为“较弱”，8月为“很弱”；10—12月的Hurst指数均<0.5，表明未来的日照时数变化将与过去的变化趋势相反，但这3个月的持续性强度不强，均为“较弱”或者“很弱”。

从四季的Hurst指数（H）来看，冬季H最大，为0.83，持续性强度为“很强”；春季、夏季、秋季则为“较强”。年际序列的Hurst指数（H）为0.81，持续性强度表现“很强”，说明黄河源头地区年日照时数变化在未来仍将继续保持很强的上升趋势。

3 结论

（1）1961—2016年黄河源头地区日照时数以26.0 h/10年的速率增加，通过了0.01显著性检验，但与全国大部分地区日照时数的变化趋势相反。该地区年日照时数平均值为2 818.4 h；最大值出现在1997年，为3 094.9 h，偏多8.9%；最小值出现在1961年，仅为2 090.4 h，偏少34.8%。

（2）黄河源头地区日照时数四季变化均呈增多趋势，春季、夏季、秋季、冬季的变化速率分别为9.7、5.1、1.9、9.3 h/10年，春季增幅最大，秋季增幅最小。春季和冬季日照时数增多趋势显著，夏季和秋季增多趋势不明显，其中春季对全年日照时数贡献最大。

（3）黄河源头地区日照时数的月变化呈“三峰三谷”型分布，4月日照时数最多，2月日照时数最少，3—5月（春季）为日照时数相对高值期，2月、6月、9月为相对低值期。

（4）运用R/S法对日照时数月、季、年序列进行变化趋势的持续性分析，各月的持续性强度不同，四季中冬季的持续性强度为“很强”，春季、夏季、秋季则为“较强”；从年际序列看，Hurst指数为0.81，持续性强度为“很强”，说明黄河源头地区日照时数变化在未来仍将保持上升趋势。

4 参考文献

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