1951—2021年贵州气温和降雨变化特征*

熊美， 周秋文， 孙荣国

1.贵州师范大学化学与材料科学学院，贵州 贵阳 550000

2.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550000

气候变化增加了极端天气事件的频率和强度，严重影响人类生产和生活，以及社会经济的可持续发展（Chaluvadi et al.，2021）。在全球变暖的背景下，区域气候变化因其复杂的不确定性和灾害的严重性而成为人类社会最关注的问题之一（Suman，2021）。政府间气候变化专门委员会（IPCC，2013）指出，全球变暖对区域降雨模式有重大影响。季节和年降雨量的变化被认为是气候变化的关键指标（Chou et al.，2013；Sorg et al.，2012）。IPCC第六次评估报告指出，全球地表温度将持续上升，气候系统正在经历快速和广泛的变化，其中一些变化是不可逆转的（IPCC，2021）。降雨和温度是气候变化最重要的方面，与各种自然灾害密切相关（Jin et al.，2021）。

西南地区是我国气候变化的敏感区和脆弱区，贵州地处云贵高原，是长江、珠江上游重要的生态屏障，其温度和降雨的变化是我国西南地区气候变化最直观的体现，可对区域生态环境功能造成显著影响。我国土地面积辽阔，不同地域的气候因子在演变特征上都存在一定程度的差异（雷阳等，2021），在不同时间维度上存在各自的特点。在全球气候变化背景下，贵州地区的气温和降雨对全球气候变暖的响应、四季气候的变化对年气候变化的贡献、气温和降雨量之间的关系以及未来发展趋势等相关问题尚不清楚，亟待明确。本研究通过分析1951—2021 年贵州逐日气温和降雨量资料，深入讨论贵州省气温和降雨量的季节、年、年代变化特征、两者之间的关系及未来发展趋势。结果对理解贵州区域对全球气候变化的响应，以及妥善制定和实施应对措施、减少灾害风险、确保生态安全等有重要意义。

1 研究区域与数据统计分析方法

1.1 研究区概况

贵州省位于中国西南部的云贵高原，位于103°36ʹ～109°35ʹ E，24°37ʹ～29°13ʹ N，平均海拔约1 100 m，地貌的显著特征是山地和丘陵居多、地貌条件复杂、生态环境极为脆弱（余祝媛等，2019）。贵州省气候属于亚热带湿润季风气候区，年平均气温约15 ℃，最冷月份（1 月）平均气温3～6 ℃，最热月份（7 月）平均气温22～25 ℃，气候温暖湿润、垂直变化特征显著，且受西南季风和东亚季风的双重影响（赵志龙等，2018），对全球气候变化的响应十分敏感。年平均降雨量1 100～1 300 mm，受季风影响降水多集中于夏季，年内分布不均。同时受大气环流及地形等影响，气候不稳定，导致贵州气候呈多样性，灾害性天气种类较多（胡泽银等，2020）。气温与降雨是该区域生态环境状况的主要影响因素，亦是导致该地区土壤侵蚀和石漠化以及尾矿中重金属浸出的主要动力因素（彭菊等，2019）。

1.2 数据来源

本研究气候数据资料包括贵州气象站1951—2021 年的逐日平均气温、最高和最低气温，以及降雨量数据，由中国气象数据网（http://data.cma.cn/）提供，该数据资料完整。本研究以季、年、年代（每10 a）时间序列进行分析，3～5 月为春季，6～8 月为夏季，9～11 月为秋季，12～翌年2 月为冬季（Wu et al.，2022）。

1.3 数据分析方法

采用线性趋势、累积距平、滑动平均、Mann-Kendal（M-K）检验法分析份气温和降雨量的变化趋势和突变情况，运用R/S（重标极差分析法）分析气温和降雨量的未来发展趋势，利用回归分析法分析气温与降雨量之间的关系，并进行显著性检验（雷阳等，2021；郝明等，2022；罗梅等，2020；王文艳等，2012；史雯雨等，2021；段娜等，2018；王国强等，2021；Han et al.，2021；熊光红，2015）。

M-K 方法是一种非参数统计检验方法，既可以检验时间序列的变化趋势，也可以进行突变点检验。在以往气候变化研究中得到了广泛的应用（Moradi，2020），具有样本不需要特定分布、异常值干扰小、适用性广、量化程度高和计算方便的优点（Yürekli，2015）。原假设H0是原序列（x1，x2，…，xn）无变化趋势，假设H1是原序列存在变化趋势，构造一个秩序列

其中sgn(x)为符号函数。

定义统计量

UFk为标准正态分布，其中UF1=0；UFk是按时间序列X的顺序（x1，x2，…，xn）计算出的统计量序列，给定显著性水平α，若|UFk|>Uα，则表明序列存在明显的趋势变化。按时间序列X的逆序，重复上述步骤，可得到UBk，其中，UBn=0。UFk点绘成UF曲线，UBk点绘成UB曲线。突变点的详细判别标准参考Wu et al.（2021）。

R/S分析法的赫斯特指数（Hurst）是定量描述时间序列数据长期依赖性的有效方法（王俊骄等，2019）。当H=0.5 时，时间序列是随机的，未来变化趋势与过去趋势无关；若0≤H<0.5，表示该序列具有反持续性；即未来变化趋势与历史趋势相反，H越接近0说明相反持续越强；当0.5

2 结果与分析

2.1 气温变化特征

1951—2021 年贵州的年平均气温为14.53 ℃，最高年平均气温为15.46 ℃（1998年），最低年平均气温为13.64 ℃（1976 年）（图1（a））。根据Mann-Kendall 单调趋势检验（Gou et al.，2020），1951—2021年平均气温呈显著升温趋势（P<0.05，Zc=3.25>1.96）。过去71 a 年平均气温的上升速率为0.08 ℃/10a，低于全国平均升温速率（0.26 ℃/10a）（朱金宜，2022）和全球平均升温速率（0.202 ℃/10a）（Ren et al.，2017）。年最高气温的平均值为31.90 ℃，最大值为35.07 ℃（2020 年）；年最低气温的平均值为-3.46 ℃，最小值为-7.27 ℃（1977年）。年最高和最低气温均呈整体波动上升趋势，升温速率分别为0.11 和 0.25 ℃/10a，其中年最低气温亦呈显著上升趋势（P<0.05，Zc= 3.54 > 1.96），升温速率高于全球年最低气温的平均升温速率（0.238 ℃/10a）（Ren et al.，2017）；年最高气温上升趋势不显著（P>0.05，Zc=1.93 < 1.96），升温速率低于全球年最高气温的平均升温速率（0.186 ℃/10a）（Ren et al.，2017）。综上，1951—2021年贵州平均气温、年最高和最低气温的变化趋势与全国的一致，整体呈显著增温趋势；年最低气温的升温速率最快，对全球气候变暖的响应最敏感。

图1 年气温变化特征Fig.1 The characteristics of annual temperature

近71 a各季节平均气温整体上均呈显著上升趋势（P<0.05，Zc> 1.96），春、夏、秋、冬季的升温速率分别为0.072、0.066、0.105和0.125 ℃/10a（图2），与年平均气温变化趋势一致（整体波动上升）。其中，秋、冬两季的升温速率相对较快，对年平均气温的升温贡献最高；而全球春、冬两季的升温最明显（朱大运等，2018）。西伯利亚高压和东亚冬季风是西南地区气温变化的主要影响因素，在北半球环状模/北极涛动（NAM/AO）影响下，西伯利亚高压和东亚冬季风的强度发生变化（齐冬梅等，2012；梁苏洁等，2014），造成西南地区冬季气温的变化；当NAM/AO 正异常（正相位，持续增强）时，西伯利亚高压和东亚冬季风减弱，冬季升温偏快。

图2 平均气温的季节变化特征Fig.2 The characteristics of seasonal in mean temperature: (a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

气温的年代变化趋势可直观体现气候在不同时间阶段的变化状况。在全球气候变化大背景下，我国气温的年代变化趋势与全球的大体一致，1950s—1980s 气温距平值为负值，气温偏冷，1980s 中期出现变暖，1990s 气温距平值转为正值，呈显著升温趋势（唐红玉等，2005；任国玉等，2005；Xu et al.，2018）。贵州近71 a平均气温的年代变化整体呈上升趋势（图3（a）），1950s—1970s距平值逐渐减小，1970s 达到最小值，累计距平曲线呈下降趋势，气温偏冷；从1980s 开始距平值持续增大，1990s 距平值转为正值，2010s 气温距平达到最大，累计距平曲线呈上升趋势，气温偏暖。年最高气温的距平值均为正值，虽然1980s—2010s距平值呈下降趋势，但均比1960s—1970s 的距平值大，累计曲线呈持续上升趋势，表明年最高气温呈现持续上升趋势（图3（b））。年最低气温的距平值均为负值，1950s—1970s 逐渐下降；1980s 开始距平值逐渐增大，累计曲线呈现持续下降趋势，说明年最低气温开始呈现上升趋势（图3（c））。可见，贵州气温的年代变化趋势和全球、全国的大体一致，1950s—1980s 年气温处于偏冷期，从1990s开始显著增温，进入偏暖期。

图3 气温的年代变化特征Fig.3 The characteristics of the decadal in temperature

当气候从一种稳定状态过渡到另一种稳定状态时，就会发生突变，这是气候系统中普遍存在的一种非线性的特殊表现（Han et al.，2021），故研究气温突变对理解气候的稳定性极为重要。UF 和UB 曲线在置信度区间（显著性水平α=0.05）的交点为突变点。分析发现，1951—2021 年贵州省平均气温经历了“上升-下降-上升-下降-上升”的变化过程，从1990 年开始呈升温趋势(图4)。UF 和UB曲线相交于置信曲线内（2009年），并在2016年超过0.05 的显著水平临界线。可见，贵州年平均气温自2009年起发生明显突变，呈显著增温趋势。

图4 年平均温度Mann-Kendall突变检验Fig.4 Mann-Kendall test of annual mean temperature

2.2 降雨变化特征

近71 a 贵州多年平均降雨量约为1 210 mm（图5），整体呈下降趋势，平均下降速率为23.46 mm/10a（P<0.05，Z=|-2.6|>1.96）与全国整体的降雨量变化趋势相反（朱金宜，2022；胡盈盈等，2021）。年降雨量呈现“峰-谷-峰”的较大波动趋势，最高年降雨量为1 969.77 mm（1954 年），最低年降雨量为572.15 mm（1994年），最大值与最小值之间的比值为3.4，说明贵州降雨变化剧烈。近71 a，春、夏、秋和冬季的平均降雨量分别为276.34、617.52、252.99 和63.11 mm（图5）。前3 季的平均降雨量呈下降趋势，下降速率分别为8.11、7.86 和8.53 mm/10a（P<0.05，Z= |-2.09|>1.96）；而冬季的平均降雨量则轻微上升趋势，上升速率为1.03 mm/10a（P>0.05，Z=0.73<1.96）。可见，在降雨量整体下降的情况下，贵州干旱风险增加。夏季是降雨最为集中的季节，占全年降雨量总量的51%。

图5 降雨量变化特征Fig.5 The characteristics of annual and seasonal rainfall

从年代际的角度分析可知，1950s—1970s的降雨量均大于多年平均降雨量，其中1970s 的降雨量达到最高（1 289.41 mm），1980s—2010s 的降雨量均小于多年平均降雨量，2010s 的降雨量达到最低（1 108.24 mm）（图6）。结合累计距平曲线可知，1950s—1970s年代降雨量距平值为正值，累计距平值呈上升趋势，说明在此期间降雨量偏多，1980s—2010s年代降雨量距平值为负值，累计距平值呈下降趋势，说明在此期间降雨量偏少。可见，降雨量偏少时间跨度较长，贵州降雨量整体呈下降趋势，气候偏干。

图6 年平均降雨量年代变化特征Fig.6 The characteristics of average annual the decadal in rainfall

年和季节降雨量的UF 和UB 曲线均有交点；除冬季外，年和其余季节降雨量整体呈下降趋势（图7）。年降雨量UF 曲线呈上升-下降-上升-下降的变化过程，在置信区间内相交于1986 年，即刻起，UF 曲线急速下降，在2004 年超过0.05 的显著水平临界线（图7（a）），表明年降雨量自1986 年起发生明显突变，呈显著下降趋势。春季的UF 曲线变化过程与年尺度相似，夏季的UF 曲线在零线附近上下波动变化，秋季呈下降-上升-下降的变化规律，冬季呈上升-下降-上升的波动变化（图7（b～e））。春季的UF 曲线在1996 年通过显著性检验水平线，仅1990 年为显著突变点，表明自1990 年起突变显著，呈显著下降趋势；秋季的UF曲线在2003—2021 年通过了0.05 的显著性检验，仅1992 年为显著突变点，表明自1992 年起突变显著，呈显著下降趋势。可见，春、秋季节和年降雨量的显著突变点分别在1990、1992 和1986 年，降雨量自20世纪90年代起，呈显著下降趋势。

图7 降雨量的Mann-Kendall突变检验Fig.7 Mann-Kendall test of annual and seasonal rainfall

2.3 降雨与气温的关系及发展趋势

降雨量与气温的回归分析得知，两者的散点分布范围广，规律性不强（图8～9）。年平均气温、年最高和最低气温与年降雨量间呈负相关关系，相关系数分别为-0.206、-0.147 和-0.163，仅年平均气温达到0.05 的显著性水平；二次函数拟合亦呈负相关关系，相关系数分别为-0.215、-0.147、-0.208，仅年最高气温未达到0.05 的显著性水平。可知，研究区域内的气温与降雨量之间的相关性较差。由于降雨量大小受温度、东亚夏季风、西西太平洋副热带高压和大西洋多年代际振荡（AMO）等诸多因素的影响（任国玉等，2006；杜佳玉等，2022；刘斌等，2022），故气温与降水量之间的相关性通常不高。

图8 年平均气温与降雨量的回归拟合Fig.8 Regression fits of the average annual temperature with rainfall

图9 气温与降雨量的回归拟合Fig.9 Regression fitting of temperature with rainfall

通常，应用赫斯特指数（Hurst）预测气温和降雨的未来变化趋势。分析年平均气温、年最高和最低气温的ln（R/S）与lnt间关系发现，两者间呈现出较高的相关性，Hurst 指数均大于0.5（图10（a～c）），这表明贵州地区未来的气温仍维持升温趋势。

图10 年气温、年和各季降雨量的R/S分析Fig.10 R/S analysis of annual temperature, annual and seasonal rainfall

年和四季降雨量的ln（R/S）与lnt间关系亦呈现出较高的相关性，除夏季外，Hurst指数均>0.5（图10（d～h）），表明贵州未来春、秋季节和年的降雨量仍维持下降趋势，冬季的降雨量仍维持增加趋势，夏季的降雨量未来可能逐渐演变为增加趋势。亦有研究发现，贵州夏季的降雨量主要受西太平洋副热带高压的影响，其逐渐偏强偏西偏南变化有利于夏季降雨量的增加（齐冬梅等，2012）。综合气温与降雨量的未来变化趋势，贵州的气候可能继续为暖干趋势。

3 结 论

本文分析了1951—2021 年（近71 a）贵州逐日气温和降雨量数据，揭示了气温、降雨变化特征及两者间的关系与未来发展趋势，得到如下主要结论：

1） 年平均气温、年最高和最低气温分别以0.08、0.11 和 0.25 ℃/10a 的速率上升，年最低气温对气候变暖的响应最敏感。春、夏、秋、冬季节平均气温的上升速率分别为0.072、0.066、0.105和0.125 ℃/10a，秋冬两季对年平均气温上升贡献最大。1950s—1980s 年气温处于偏冷期，从1990s开始显著增温，进入偏暖期；年平均气温自2009年期起发生显著增温突变。

2） 降雨量以23.46 mm/10a 的速率呈显著下降趋势。冬季降雨量以1.03 mm/10a 的速率轻微上升，春、夏、秋分别以8.11、7.86 和8.53 mm/10a的速率下降。夏季的降雨量占年总降雨量的51%，1950s—1970s降雨量偏多，1980s—2010s降雨量偏少，整体气候偏干。春、秋季节和年降雨量的显著突变点分别在1990、1992、1986年。

3） 气温与降雨量之间呈负相关关系。气温和降雨量的Hurst指数值均大于0.5，说明贵州气温和降雨未来的变化趋势与历史趋势一致，即可能持续向暖干趋势发展，气温上升，降雨量下降。