近59年环渤海地区气温集中指数变化特征分析

Analysis of Variation Characteristics of Temperature Concentration Index in Surrounding Bohai Sea Area in Recent 59 Years

摘要: 文章利用环渤海地区各省和直辖市276个国家气象站1961~2019年历年逐日平均气温观测数据，研究了环渤海地区及各分区的TCI (Temperature Concentration Index)时空演变规律和变化特征，及TCI与地理因子、大尺度环流指数的相关关系。结果表明：环渤海地区累年平均TCI呈大致的纬向分布型，由南向北TCI逐渐增大。2000年以来，各地TCI明显减小，山东中南部和河北南部一带小于12.5。历年平均TCI的气候倾向率为−0.156 (10a)⁻¹，通过了0.05显著性水平检验，减小趋势显著。仅承德站TCI有不明显的增大变化趋势，共计91.3% (252站)的台站历年TCI减小趋势显著。平均TCI与海拔高度、纬度、经度的气候趋势系数分别为0.638、0.887、0.403，均通过了0.05显著性水平检验，呈显著的正相关关系。

Abstract: In this paper, based on the data of daily average temperature in 1961~2019 from 276 national meteorological stations in surrounding Bohai Sea area, temporal-spatial evolution and change characteristics of annual Temperature Concentration Index (TCI) in surrounding Bohai Sea area and its subregions were analyzed using monthly temperature data. Additionally, the correlation be-tween TCI and geographical factors and large-scale circulation index was investigated. The results revealed that the annual average TCI showed roughly zonal distribution pattern and gradually in-creased from southern to northern in surrounding Bohai Sea area. All regions of TCI decreased sig-nificantly since 2000 and TCI in middle and southern Shandong, Southern Hebei was less than 12.5. The climate tendency rate of annual average TCI was −0.156 (10a)⁻¹ and the decreasing trend passed the 0.05 significance test and showed a significant decreasing trend. The decreasing trend of annual average TCI of 91.3% of all stations was significant except insignificantly increasing trend of annual average TCI in Chengde. Correlation coefficients between average TCI and altitude, latitude, and longitude were 0.638, 0.887, and 0.403, respectively, which passed the 0.05 significance level test and showed a significant positive correlation.

1. 引言

20世纪中叶以来，气候变暖有95%以上的概率可认为是由人类影响造成的，温室气体浓度增加将加剧变暖。气候变暖会导致全球气候系统其他气象要素的变化，研究表明，过去50多年全球陆地表面气温比海洋表层水温升高更为明显，陆地上升温最明显的区域是亚洲中高纬度地区，陆地上的显著升温会改变当地生态系统结构、农业生产方式、水循环和降水结构等。因此，不同区域气温长期变化的研究已成为全球气候变化研究的热点，是气候变化研究的基础性工作。

中国不同区域气温变化的研究结果表明，近百年来，中国气候变暖趋势与全球变化基本一致(唐国利等，2012；韩翠华等，2013) [1] [2] ，在气候变暖趋势线上叠加有2个冷期和2个暖期(丁一汇等，2014) [3] 。中国最低气温增暖趋势显著，北方地区白天温度极端偏高日数增多，夜间温度极端偏低日数减少。在高纬度地区，气温上升幅度更明显(宋辞等，2012) [4] ，同时，冬季气温变暖趋势高于夏季(虞海燕等，2011) [5] 。关于气温变化的研究方法，前期研究多采用年、季、月等不同固定时段的气温资料分析气温时空变化，在气温集中度和年内非均匀变化方面的研究较少见，申红艳等(2012) [6] 通过定义冬季持续低温过程集中度(LTCD)和集中期(LTCP)，分析了青海高原冬季持续低温集中程度的变化特征。本文参考国际上广泛使用的降水集中指数PCI计算方法，使用了环渤海地区各站日平均气温 ≥ 5.0℃的气温集中指数，简称TCI (Temperature Concentration Index)，它可以较好地表征≥5.0℃的气温在年内的集中程度和非均匀性变化。

环渤海地区地处我国中东部沿海地区，自20世纪80年代以来，气温显著上升，降水明显减小，干旱和缺水问题突出。环渤海地区属暖温带季风气候区，冬季寒冷，夏季炎热，区域内下垫面特征复杂，各地气温时空变化差异较大(苗正伟等，2019) [7] ，但关于气温集中指数TCI方面的研究成果极少见，因此，本文利用环渤海地区276个气象站1961~2019年历年逐日平均气温观测数据，研究了TCI的时空变化规律。本文亦分析了TCI与地理因子的相关关系，这对进一步深入认识区域气候变暖特征和物理机制具有一定的指导意义。

2. 资料和方法

2.1. 资料

采用环渤海地区沿海各省市356个国家气象观测站1961~2019年逐日平均气温观测数据，气温数据来源于中国气象局国家气象信息中心。为了保证逐日平均气温数据真实有效，进一步进行了平均气温观测数据的气候极值检验、时间一致性、空间一致性、完整率等检验，保证历年逐日平均气温总数据量达95%以上。对于个别台站，逐日平均气温分别缺失数据超过5%的年份被剔除。对于缺失数据少于5%的年份，缺失数据通过线性回归进行插值。另外，剔除了缺少5年以上观测数据的台站。同时，考虑到气象站逐日平均气温观测数据的时间序列长度和完整性，最终确定276个气象站逐日平均气温数据作为研究对象进行TCI的统计分析，选取的气象站点和地形空间分布见图1，气象观测站点空间分布相对较均匀，各地TCI分析结果能够较好地代表当地气温变化的实际情况。另外，选用海拔高度、纬度、经度等地理因子，分析TCI与各地理因子可能存在的相关关系。

Figure 1. Topographic characteristics and spatial distribution of used meteorological stations in surrounding Bohai Sea area

图1. 环渤海地区地形特征及使用的气象观测站点空间分布

2.2. 气温集中指数(TCI)

参考Zhang等(2003) [8] 使用的降水集中指数(PCI)的计算方法，本文定义了气温集中指数(TCI)，其定义为：

$\text{TCI}=\frac{{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{12}{\sum }}{t}_i^2}}{{\left({\displaystyle \underset{i=1}{\overset{12}{\sum }}{t}_i}\right)}^2}\times 100$ (1)

上式中：t_i为环渤海地区每个气象站历年第i月≥5.0℃的累积气温。如果≥5.0℃的逐日平均气温都出现在一个月内，计算的TCI为100，如果≥5.0℃的逐日平均气温均匀地分配在12个月中，则TCI达到最小值。参考PCI结果，定义当TCI ≤ 10时，表示年气温的月分配较为均匀，当11 ≤ TCI < 20时，表示年气温具有季节性，即年内气温具有一定的集中性，当TCI ≥ 20时，表示该地区年气温在年内的分配具有异常集中性，气温的月变化很大(见表1)。通过给定年份逐月≥5.0℃的气温可得出该年的TCI值。计算得到的TCI时间平均值，是所选时段各年TCI的算术平均值，而环渤海地区的TCI为该区域中各站点年TCI值的区域平均。

Table 1. Indicative meaning of changes in Temperature Concentration Index (TCI)

表1. 气温集中指数(TCI)变化的指示含义

2.3. 相关分析和空间插值方法

选用相关分析方法(董旭光等，2018) [9] 分析环渤海地区各站1961~2019年TCI累年平均值与海拔高度、经度、纬度等地理因子的相关关系，探讨各地不同地理因子对TCI变化的影响。选用克里格插值方法对各地TCI时空分布和变化及相关系数进行插值。

3. 结果分析

3.1. TCI的空间分布

1961~2019年环渤海地区累年平均TCI在12.2 (邹城)~18.3 (康保)之间(图2)，呈大致的纬向分布，由南向北TCI逐渐增大。山东南部TCI相对最小，小于12.5，京津冀中南部和山东大部TCI在12.6~14.0之间，辽宁中南部一般在14.1~15.5之间，北部则大于15.6，京津冀北部地区TCI超过15.6，部分地区超过17.0。

Figure 2. Spatial distribution of average TCI in surrounding Bohai Sea area during 1961~2019

图2. 1961~2019年环渤海地区平均TCI空间分布

3.2. TCI的历年变化

1961~2019年环渤海地区历年平均TCI为13.8，历年平均TCI呈波动减小的变化特征(图3(a))，气候倾向率为−0.156 (10a)⁻¹，通过了0.05显著性水平检验，减小趋势显著。2000 s以前，TCI多大于平均值，其中1962年最大，为14.84，其次为1969年，为14.78，其他各年均小于14.5，2000 s以后则多小于平均值，其中2004年最小，为12.77。1960 s平均TCI相对较大，平均为13.9，其后逐年代际减小，2010 s最小，为13.4。京津冀地区、辽宁、山东历年平均TCI分别为13.9、15.1、12.9，历年平均TCI均呈波动减小的变化特征(图3(b)~3(d))，气候倾向率分别为−0.152 (10a)⁻¹、−0.122 (10a)⁻¹、−0.174 (10a)⁻¹，均通过了0.05显著性水平检验，减小趋势显著。各地2000 s之前的历年平均TCI多大于平均值，京津冀地区TCI逐年代际减小，其中1969年最大，为15.3，2004年最小，为13.0，辽宁TCI在1970 s最大，2010 s最小，2010年前后辽宁历年平均TCI波动较大，最大值出现在2010年，为15.8，最小值出现在1998年，为14.0，山东历年TCI减幅最大，减小趋势最明显，1961年TCI最大，为14.3，2004年最小，为11.8。

Figure 3. Annual variation of regional average TCI in surrounding Bohai Sea area (a), Jing-Jin-Ji (b), Liaoning (c), and Shandong (d) during 1961~2019

图3. 1961~2019年环渤海地区(a)、京津冀(b)、辽宁(c)、山东(d)区域平均TCI历年变化

3.3. TCI的年代际空间分布

环渤海地区各年代际平均TCI空间分布见图4，可见，各年代际平均TCI空间分布类似，均以京津冀中南部和山东大部地区的TCI相对较小，≥5.0℃的气温相对集中，京津冀北部、辽宁北部和东部TCI相对较大，≥5.0℃的气温相对分散，但各年代际平均TCI随时间变化差异明显。1960 s各地TCI均大于12.5，在所有年代际中TCI在12.6~14.0的面积最小，1970 s的TCI在12.6~14.0的面积明显扩大，1960 s和1970 s的TCI大于15.6的面积相对最大，2000年以来TCI在15.6~17.0之间和大于17.0的面积均显著减小，仅出现在京津冀北部和辽宁东北部部分地区。1960 s~1980 s环渤海地区各年代际TCI小于12.5的地区极少，1990 s在山东南部和济南附近开始出现TCI小于12.5的地区，2000年以来TCI小于12.5的地区范围明显扩大，主要出现在山东中南部和河北南部一带。整体上看，环渤海地区≥5.0℃的气温随时间变化逐渐增多，导致TCI逐渐减小。

Figure 4. Spatial distribution of average TCI across different decades in surrounding Bohai Sea area during 1961~2019

图4. 1961~2019年环渤海地区各年代际平均TCI空间变化

3.4. TCI的变化趋势

1961~2019年环渤海地区各地历年TCI气候倾向率在−0.634 (10a)⁻¹ (曲周)~0.007 (10a)⁻¹ (承德)之间(图5)，仅承德站TCI有不明显的增大变化趋势，其他275站均呈减小变化趋势，其中共计91.3% (252站)的台站历年TCI减小变化趋势通过了0.05显著性水平检验，减小趋势显著。京津冀中东部、山东中东部和西南部、辽宁中部沿海地区减小趋势最明显，小于−0.150 (10a)⁻¹，京津冀北部和辽宁东部地区减小趋势相对较小，大于−0.100 (10a)⁻¹。环渤海地区大部分地区TCI显著减小，表明当地≥5.0℃的气温增多，间接反映出环渤海地区平均气温有升高的变化趋势，这与当前气候变暖背景下，全球大部分地区的气温变化趋势类似。气温升高一方面表现为极端高温事件增多，另一方面表现为农作物可生长周期延长，对环渤海地区作物育种、产量预报、种植区域布局等方面产生了显著影响(赵广才，2010；康西言等，2015) [10] [11] 。

注：单位：(10a)⁻¹，黑色圆点代表变化趋势显著的站点，通过了0.05的显著性水平检验。

Figure 5. Spatial distribution of TCI climate tendency rate in surrounding Bohai Sea area during 1961~2019

图5. 1961~2019年环渤海地区TCI气候倾向率空间分布

3.5. TCI对地理因子的响应

气温的变化受大气环流、下垫面、地理位置等诸多因素的影响，不同地区的气温变化趋势存在明显差异。为进一步分析不同地区的TCI变化，采用相关分析对环渤海地区各地平均TCI和海拔高度、纬度、经度等地理因子之间的关系进行研究(图6)。由图6(a)~6(c)可见，年平均TCI与海拔高度、纬度、经度的气候趋势系数分别为0.638、0.887、0.403，均通过了0.05显著性水平检验，呈显著的正相关关系。环渤海地区大多数站点海拔高度低于300 m，TCI一般在12.0~16.0之间，随着海拔高度升高，TCI也明显增大，站点海拔高度超过1200 m时，TCI超过17.0，表明高(低)海拔地区≥5.0℃气温年内分布更加集中(分散)，环渤海地区纬度越高(越低)，≥5.0℃气温年内分布越集中(分散)，经度对TCI的影响明显小于海拔高度和纬度。

Figure 6. Correlation between TCI and altitude (a), latitude (b), and longitude (c) in surrounding Bohai Sea area during 1961~2019

图6. 1961~2019年环渤海地区各地平均TCI与海拔高度(a)、纬度(b)、经度(c)的相关关系

TCI变化趋势值与海拔高度、纬度、经度等地理因子的气候趋势系数分别为0.096、0.197、0.055，均呈正相关关系，其中TCI变化趋势值与纬度的相关性通过了0.05显著性水平检验，呈显著的正相关关系。在高纬度地区，TCI变化趋势值相对更小。TCI变化趋势值与海拔高度、经度的变化没有显著的相关性。

4. 结论

1) 环渤海地区累年平均TCI呈大致的纬向分布型，由南向北TCI逐渐增大。2000年以来，各地TCI明显减小，山东中南部和河北南部一带小于12.5。

2) 历年平均TCI呈波动减小的变化特征，气候倾向率为−0.156 (10a)⁻¹，通过了0.05显著性水平检验，减小趋势显著。仅承德站TCI有不明显的增大变化趋势，共计91.3% (252站)的台站历年TCI减小变化趋势通过了0.05显著性水平检验，减小趋势显著。

3) 平均TCI与海拔高度、纬度、经度的气候趋势系数分别为0.638、0.887、0.403，均通过了0.05显著性水平检验，呈显著的正相关关系。TCI变化趋势与海拔高度、纬度、经度等气候趋势系数分别为0.096、0.197、0.055，仅TCI变化趋势与纬度的相关性通过了0.05显著性水平检验，呈显著的正相关关系。

基金项目

环渤海区域科技协同创新基金项目——黄渤海区域性大风过程灾害风险评估技术和应用研究(QYXM202206)；山东省气象局科研项目——雷暴日数据重构及基于ARIMA-SVM雷电趋势预测研究(2023sdqxm03)。

NOTES

^*通讯作者。