四川省1969-2018 年日照時數變化規律及未來趨勢分析

胡慧敏, 吳 薇, 杜 冰

(1.四川省氣象探測數據中心,四川 成都 610072;2.高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室,四川 成都 610072)

0 引言

多種氣象觀測數據和資料研究表明,全球氣候正在經歷一次變暖過程,平均地表溫度在增高,但觀測到的日照時數卻在減少。 1951-2001 年中國平均地表溫度增加約1.1 ℃,平均每10 年增加0.22 ℃,1956-2002 年全國年平均日照時數每10 年下降37.6 h[1]。隨著城市化進程的快速推進,氣象臺站周邊環境遭到破壞,高大建筑物部分遮擋日照觀測儀器使日照時數觀測值減小[2-3]。 近年來有較多關于日照時數變化規律的研究。 在氣候變化藍皮書中,1961-2019 年中國平均日照時數整體呈下降趨勢,速率為每10 年減少32.8 h[4]。 對廣東省86 個氣象站1965-2015 年逐月日照時數資料統計分析,得出四季日照時數均呈下降趨勢,秋季下降最明顯[5]。 曾欽文等[6]通過8 個站50 年日照數據研究發現,東江中上游日照時數年際和夏秋季減少明顯,且日照時數與云量、降水量、霧等要素呈負相關。 何彬方等[7]通過80 個站50 年數據分析得出,安徽省日照時數每10 年下降88.3 h,能見度、大氣水汽壓、降水量、云量均可能會對日照時數產生影響;鄭小波等[8]發現,在云貴高原總云量未發生明顯變化的情況下,184 個站有85%的臺站日照時數下降,每10 年減少12.2 ～173.7 h。 王釗等[9]研究近60 年西安市日照時數變化特征,發現該市日照時數呈下降趨勢,春夏季下降明顯,且區域性日照時數下降很可能是受氣溶膠堆積產生的輻射效應的影響。 還有研究表明西藏、祁連山、福建省、羌塘國家級自然保護區等地日照時數整體均呈逐年下降趨勢[10-13]。

四川省是中國地形最復雜的省,位于中國西南地區,同時擁有山地、丘陵、平原、高原,川西到川東落差近7000 m。 目前對四川省整體日照時數長時間序列的研究較少,且四川省國家站在2019 年前一直采用暗筒式日照計進行日照觀測。 2018 年12 月20 日前完成了光電式數字日照計安裝建設,且完成了人工和自動平行觀測對比評估,結論為相關性較好[14]。 但后期廠家檢定發現日照傳感器長時間運行后會出現加熱膜斷路,靈敏度偏移等現象,從而導致日照觀測數據異常。因此本文挑選1969-2018 年四川省國家站人工觀測逐月日照時數資料,運用氣候統計診斷分析方法[15]對全省50 年間年均日照時數變化趨勢、變化速率、突變年份進行分析,計算四川省人工觀測日照時數序列季節和年際未來變化趨勢和平均循環長度,從時空層面分析全省日照時數變化趨勢是否一致,為后期臺站日照自動化觀測數據的訂正提供基本依據。

1 資料與方法

1.1 氣象數據

對四川省氣象探測數據中心提供的四川省1951 年氣象建站至今156 個國家站日照時數數據進行統計,1968 年以前日照數據缺測站數較多,1969-2018 年有8 個站缺測10 次以上,舍棄這8 個站點數據,對其余缺測5 年以下站點缺失值用當年日照均值插補。 故本文日照時數資料選取四川省148 個國家站1969-2018年的逐月日照時數資料。 在北半球,按溫度劃分,春季為3、4、5 月,夏季為6、7、8 月,秋季為9、10、11 月,冬季為12、1、2 月,生成四季序列。 四川省日照時數數據在研究時段均處于人工觀測階段,幾乎不存在因儀器靈敏度漂移而產生誤差問題,該段數據經過質控,達到研究所需精度。 四川日照時數可用氣象站點個數逐年變化及挑選出的148 個氣象站點空間位置如圖1 所示。

圖1 四川日照時數可用氣象站點個數逐年變化及挑選出的148 個氣象站點空間分布

1.2 方法

1.2.1 M-K 突變檢驗

M-K 檢驗在氣象上是一種便捷的突變檢測方法,能夠明確突變開始的時間點并指出突變的時間區域。假定時間序列x(x1,x2,…xn),包含n個獨立且隨機變量服從統一分布的樣本,構成1 個秩序列:

Sk為xi>xj個數的累計數。

式中,UF1=0,Sk的均值、方差分別為E(Sk)、Var(Sk):

UFi是標準正態分布,給定置信水平α,若|UFi|>Uα,則說明序列具有明顯的趨勢變化。

將x逆序得到xn,xn-1,…,x1。 重復上述計算,同時使UBk=-UFk,k=n,n-1,…,1,UB1=0。 若UBk和UFk出現交叉點,并位于臨界線之間,該交叉點即為突變開始的時間。

1.2.2 重標極差(R/S)分析

R/S分析法體現了長程時間序列的自相關性,能夠量化時間序列的相對趨勢,其基本內容為:對一個時間序列,將其均分為A個長度為n的子區間。 假定

式中:Ma為第a個區間內x的平均值,Xt,a為第a個區間內第t個元素的累計離差,則極差為

以Sa為第a個區間的樣本標準差,則可定義重標極差R/S:每一個Rα均由對應的Sa標準化后得到:

子區間長度n可變,不同分段情況對應不同R/S,Hurst 通過對尼羅河水文長時間序列數據分析總結得出如下規律:

式中K為常數,H為對應的Hurst 指數,將上式兩邊取對數可得

對lgn和lg(R/S)進行最小二乘法回歸分析即可計算出H近似值,H即為Hurst 指數值,00.5時,時間序列的變化前后正相關;當H<0.5時,時間序列的變化前后負相關。

Hurst 指數可以表征未來時間序列變化趨勢,但是趨勢的持續時間未知。 通過統計信息可以檢驗復雜系統是否具有周期性,并計算其平均循環周期。 統計量V:

在V-lnn曲線上,出現明顯轉折點所對應的時間長度n,即為過去變化趨勢的影響消失的平均循環長度。

1.2.3 EOF 正交分解

EOF 正交分解法是提取主要數據特征量的一種方法,針對氣象數據也可以重新擬合要素場。 可以對一定區域內空間分布不同的氣象站點的原始數據進行分解,分解的空間結構具有物理意義,且空間模態對應的時間系數可以反映相應空間模態隨時間的權重變化。 本文將四川省148 個氣象站點50 年的日照時數以矩陣形式Xm×n給出,其中m是空間點,n為時間序列長度,對Xm×n進行標準化處理后得到新矩陣Nm×n,利用特征向量分析將Nm×n分解為Vm×pZp×n,其中Vm×p為空間特征向量,Zp×n為時間系數。

2 結果與分析

2.1 日照時數的變化規律

2.1.1 年際變化及累計距平變化

圖2 為1969-2018 年間四川省平均日照時數年際變化曲線和累計距平圖。 四川省148 個站50 年間平均日照時數為1459.6 h。 圖2 中全省平均日照時數分布在1272.7～1681.5 h,波動性明顯,偏高期與偏低期交替出現。 最大值出現在1978 年,最小值出現在1989 年。全省日照時數呈整體下降趨勢,每10 年減少28.72 h,年平均日照時數與時間序列之間相關系數為-0.44(通過顯著性檢驗)。 從累計距平曲線可明顯看出,全省日照時數分為上升和下降兩個階段。 1969-1981 年累計距平曲線呈明顯上升趨勢,為日照時數偏高階段。1981 年之后累計距平曲線呈下降趨勢,大部分年份日照時數低于50 年平均值,為日照時數偏低階段,在這個轉折點附近可能會出現突變點。

圖2 四川省年平均日照時數年際變化曲線及累計距平曲線

2.1.2 季節變化和年代際變化

由表1 可知,四川省夏季平均日照時數最多,為455 h;春季次之,為423 h;春夏季日照時數均值相差不大,秋冬季較少,分別為295 h、282 h。 夏季、秋季、冬季與年平均日照時數最大值均出現在20 世紀70 年代,70 年代日照時數平均值大于50 年全省日照時數平均值,為日照時數偏高的年代,其余年代日照時數均小于50 年全省日照時數平均值,為日照時數偏低年代,其中90 年代日照時數平均值最低,21 世紀年平均日照時數較90 年代有所增加。

表1 四川省不同季節平均日照時數的年代際變化 單位:h

2.1.3 突變點檢驗

M-K 突變檢驗主要用于均值突變的檢驗,取顯著性水平α=0.05,臨界值U0.05=±1.96。 1969-2018 年四川省年平均日照時數的M-K 突變檢驗曲線可看出(圖3),UF 值小于0,曲線呈明顯的振動下降趨勢,1982 年超過的-1.96的臨界值線,表明1982 年后日照時數呈顯著減小趨勢。 1979 年UF 和UB 曲線相交,且交叉點位于±1.96臨界值線之間,說明日照時數在1979 年發生了突變,日照時數由偏多期突變為偏少期。

圖3 四川省年平均日照時數M-K 曲線

2.2 未來趨勢分析

由重標極差分析法計算得出1969-2018 年四川省日照時數序列的四季和年際Hurst 指數(表2)并繪制ln(R/S)-lnn曲線和V-lnn曲線圖(圖4)。 ln(R/S)-lnn曲線斜率即為Hurst 指數值,從圖4(a)、(c)、(e)、(g)、(l)可以看出四川省四季及年際日照時數序列Hurst 指數均在0.5～1,表明該時間序列存在長期的記憶性。 四川省日照時數未來變化趨勢會受到過去的影響,且與過去數年間變化趨勢一致,即在一定時間內呈現出下降趨勢。 Hurst 指數值年際最高,秋季最小,表明年際日照時數下降最明顯,秋季下降趨勢最弱。

表2 1969-2018 年四川省日照時數四季和年際的Hurst 指數

圖4 四川省季節和年際的日照時數的變化趨勢

圖4 (b)、(d)、(f)、(h)、(j)分別為四川省季節和年際的日照時數V-lnn圖,可看出擬合線均向上傾斜,表明未來的趨勢與過去一致,與Hurst 指數結果相符合。年際日照時數V-lnn曲線傾斜度最大,持續性最強,變化曲線上第一個拐點在lnn=2.2處,n=e2.2≈9,平均循環長度為9 年。 秋季日照時數下降趨勢的持續性最弱,第一個拐點在lnn=1.61處,平均循環長度為5 年。 該結果符合Hurst 指數的計算值結果。 以此類推,春季日照時數序列平均循環長度為6 年,夏季8 年,冬季為8年。 春、夏、秋、冬季及年際未來變化趨勢受過去變化趨勢影響的持續時間分別為6 年、8 年、5 年、8 年、9 年。

2.3 時空分布特征

由圖5 可看出,第一特征向量空間分布圖呈現出一致的負值分布,即四川省日照時數在空間上具有整體一致性,日照時數會表現為一致偏多或一致偏少。第一特征向量的方差貢獻率最大,為45.2%, “全區一致型”為四川省日照時數的主要分布類型,四川盆地為負值大值區。 從圖5 可以明顯看出四川省日照時數呈現下降趨勢,由一致偏多轉變為一致偏少,最大值出現在1989 年,表示該年全省日照時數一致偏小,最小值出現在2013 年,該年全省日照時數一致偏多。 第二特征向量方差貢獻率為9.6%,為高原—盆地型分布,大體為高原負、盆地正的分布形式。 海拔2000 m以上區域除阿壩藏族羌族自治州東部和南部部分區域外,均為負值,成都市大部分區域位于正值大值區,四川盆區域基本表現為正值。 1990 年之前和2008 年之后日照時數高原偏多,盆地偏少;1990-2008 年日照時數高原偏少,盆地偏多,出現該情況可能與四川盆地上空總云量的變化有關。

圖5 四川省日照時數EOF 分析前3 模態的空間分布和時間系數圖

3 結論

利用四川省氣象探測數據中心提供的四川148 個國家站的逐月日照時數資料,通過線性傾向估計、M-K檢驗等進行統計診斷分析,用重標極差法(R/S)對未來變化趨勢進行預測,用經驗正交函數分解法(EOF)對四川省日照時數進行時空特征分析,得到如下結論:

(1)四川省日照時數人工觀測期間50 年平均日照時數為1459.6 h,年平均日照時數在1272.7 ～1681.5 h,下降速率約為每10 年下降28.7 h,整體呈顯著下降趨勢,在1979 年發生一次突變。

(2)四川省日照時數年際、季節Hurst 指數數值均在0.5～1,即未來變化趨勢會在一定時間內受過去變化趨勢的影響,呈下降趨勢。 后期可與四川省2019 年以后日照自動化觀測數據做連續性研究,結合氣候變化觀察日照時數是否會因觀測方式的改變而發生突變。

(3)四川省日照時數空間分布類型主要為兩種,一種為“全區一致型”,還有一種為“高原—盆地型”,其中“全區一致型”占比最大,全省日照會表現出一致偏多或一致偏少的現象。 “高原—盆地型”以海拔2000 m為界,區域劃分十分明顯,需結合四川盆地上空總云量做進一步分析研究。