近60年福建省生长季日照时数的变化特征

2020-07-09孙晓航林玉蕊丘永杭黄奇晓陈晓瑜

武夷学院学报 2020年3期

孙晓航，林玉蕊，丘永杭，黄奇晓，陈晓瑜

（1.福建农林大学计算机与信息学院，福建福州 350002；2.生态与资源统计福建省高校重点实验室，福建福州 350002；3.福建省资源环境空间信息统计研究中心，福建福州 350002）

气候变化对全球的自然生态系统及社会经济体系具有深远的影响，是当今世界各国广泛关注的热点问题。据科学研究表明，全球正在经历一次以变暖为主要特征的变化，平均地表温度一直在增高，近50年来平均地表气温增幅约为1.1℃，每10年增温速率约为0.22℃[1]。气候变化会引起大气结构的变化，进而影响到太阳辐射对地表的影响，探讨气候变化对日照时数的影响具有重要意义。近年来，已有不少学者对日照的时空变化特征进行分析。买苗等[2]利用黄河流域及其周边146个气象站点1960—2000年逐月日照百分率资料，分析发现黄河流域日照百分率呈明显下降趋势，遍布整个流域中、下游。毛飞等[3]利用那曲地区6个站点近40年日照时数和风速资料，分析发现那曲地区年、季日照时数均呈下降趋势。赵东等[4]利用全国1961—2007年日照时数资料，采用聚类分析方法，将全国分11个区详细讨论日照时数长期变化趋势，发现我国日照总体呈下降趋势。同时，还有学者对黑河流域，云南省，西藏自治区，安徽省等地日照时数变化趋势作出研究，都得出日照时数呈现减少趋势[5～8]。

日照是农作物生长发育必不可少的条件，是可供人类开发利用的可再生自然资源，日照时数的长短直接决定了农作物光合产物的积累和运输，最终决定了农作物的产量[9]。针对农作物生长季日照时数的变化特征这一问题已有一些详细的研究[10，11]。福建省位于我国东南部，属于山地丘陵地势，境内山地丘陵占全省土地面积的80%以上；靠近北回归线，受季风环流和地形影响，形成暖热湿润的亚热带季风气候，雨量充沛，热量丰富；森林覆盖率为65.95%，位居全国首位；拥有众多国家级自然保护区，是我国林木、茶叶、果树、水稻等大量农林作物种植地。目前对福建省日照时数的研究较少[12]，尤其对生长季日照时数的研究未见报道。鉴于此，本文利用福建地区22个气象站点1961—2018年日照资料，分析福建地区日照时数在生长季的变化特征。

1 资料与方法

1.1 资料

本文数据来源于中国气象数据网（https://data.cma.cn）下载的地面气象资料。选用福建省22个国家基准气象站点的逐日日照时数资料，时间范围为1961—2018年作物生长季（4—9月）。福建省22个气象站点空间位置如图1所示。

图1 福建省气象站点分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in Fujian Province

1.2 研究方法

1.2.1 累积距平

其中，xj为从第一年至第j年的累积距平；为整个序列平均值。通过累积距平曲线的波动起伏，可以判断其长期演变趋势及持续性变化，甚至可以诊断出发生突变的大致时间[13]。

1.2.2 气候倾向率气象要素的变化趋势用一次线性方程进行估计：

a1的符号为正，表示日照时数呈上升趋势，负为下降趋势；相关系数r表示趋势是否显著，超过显著性水平a=0.05则可认为趋势显著，否则认为变化趋势是不显著的。

1.2.3 滑动t检验

滑动t检验通过考察两组样本均值差异是否显著来检验突变。将年日照时数xi分成两个样本子集x1和x2，样本量分别为n1和n2(一般取相同长度n1=n2），人为设置某一时刻为基准点，两段子序列平均值分别为，方差为。定义统计量：

式中t遵循自由度υ=n1+n2-2。如果t统计量超过了一定的显著性水平，可认为均值发生了质变，有突变发生。由于子序列长度的选择带有人为性，为避免任意选择子序列长度造成突变点的漂移，可以反复变动子序列长度进行实验比较，以提高计算结果的可靠性。

1.2.4 小波分析

小波分析是从傅里叶变化基础上发展起来的一个数学分支，在时域和频域上都具有良好的局部性质，可以反映出气象要素时序数据在不同时间尺度下随时间变化的特征[14-15]。选用小波函数对生长季日照时数逐年距平值进行连续小波变化，通过小波方差分析福建省日照时数的周期变化规律。

2 结果与分析

2.1 福建省生长季平均日照时数变化特征

2.1.1 日照时数年际变化

图2给出了福建省生长季日照时数特征变化曲线。1961—2018年期间，福建省生长季日照时数多年平均值为1 000.11 h，日照时数最多的年份为1963年（1 286.11 h），最少为1997年（765.70 h）,两者相差520.41 h，呈现出较大的波动性。近60年福建省生长季日照时数呈显著减少趋势，这与我国日照总体上表现明显的下降趋势结论相一致[4]。趋势系数为-35.44 h/10a,日照时数平均每10 a减少了35.44 h，日照时数与时间序列的相关系数为-0.54，通过了99%的信度检验。

图2 1961—2018年生长季日照时数特征变化曲线Fig.2 The variation curve of sunschine duration in the growing seasons from 1961 to 2018

2.1.2 日照时数累积距平变化

图3给出了福建省生长季日照时数累积距平曲线。日照时数的累积距平具有明显的上升和下降阶段，其中1971年、1991年、2016年为明显的转折点。1961—1971年呈现明显的上升趋势，日照时数全部大于多年平均值，为日照时数偏高阶段；1971—1991年趋势不明显，呈现波动状态；1991—2016年呈现明显下降趋势，除了2003—2004年和2009年、2011年有所回升之外，大多数年份日照时数低于多年平均值，为日照时数偏低阶段；2016年后日照时数开始呈现上升趋势。

图3 1961—2018年生长季日照时数累积距平曲线Fig.3 The cumulative anomaly curve of sunshine duration in the growing seasons from 1961 to 2018

2.2 福建省生长季日照突变点检验与日照周期分析

2.2.1 滑动t检验

图4给出了福建省生长季日照时数滑动t检验曲线。计算过程中不断变动子序列长度，以增进突变检测结果的可靠性（本文取n1=n2=10）。检验结果一致表明，生长季日照时数在1971年的t统计量超过了0.001显著性水平，表明福建省生长季在1971年附近发生了显著的突变，突变前日照时数均大于多年平均值，为日照时数正距平明显占优势的气候阶段，突变后日照时数偏多阶段停止。这与累积距平曲线显示的日照时数在1971停止上升趋势，为明显转折点的事实相吻合[16],也与彭云峰、王琼所研究的福建省在1971年出现日照时数异常偏多的结论一致[12]；滑动t统计量在1991年未通过0.001的显著检验，但通过了0.01的显著检验，说明日照时数在1991年附近发生了突变，突变后日照时数转变成负距平占优势的少日照阶段。这与累积距平曲线显示的日照时数在1991年开始呈现显著下降趋势，为另一转折点的事实相吻合[17]。

图4 1961—2018年生长季日照时数滑动t检验曲线Fig.4 The slide t-test curve of sunshine duration in the growing seasons from 1961 to 2018

2.2.2 小波方差分析

图5给出了福建省生长季日照时数距平小波方差变化曲线。由图可知，全区生长季平均日照时数存在明显的周期震荡特征。小波方差的主要峰值分别为31、12、7和4 a，日照时数存在多个“偏高期”和“偏低期”相互交替出现，第1峰值为31 a，说明31 a左右的周期震荡最强，为第1主周期，第2主周期为12 a，第三主周期为7 a，第四主周期为4 a。