, 郑景云Reconstruction and characteristics of series of winter cold index in South China in the past 300 years
DINGLingling, ZHENGJingyun收稿日期:2017-01-11
修回日期:2017-04-9
网络出版日期:2017-06-30
版权声明:2017《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
对中国大部分地区而言,冬季的天气过程粗略来讲就是一次次的冷空气活动[1]。华南地区因处于热带、亚热带气候区,冬季温暖,霜雪少见;但在隆冬时节,当北方强冷空气南下入境时,也会出现剧烈的降温和霜雪冰冻天气,进而造成在华南广泛种植且不耐寒的热带和亚热带作物的冻害甚至死亡[2];而能到达华南地区的强冷空气,受其移动路径和入海地区的影响,多数也同样影响了中国的大部分地区[1]。因此华南地区的冷空气强度和寒冷程度不仅能够反映华南地区冬季的冷暖状况,一定程度上也代表了中国大部分地区的寒冷度;而对华南地区过去300年冬季冷暖变化的研究不仅有利于探讨华南地区的冷暖变化趋势,对全国冷暖变化特征研究也起着一定作用。华南地区温度变化研究已取得一些成果[3-7]。例如：Zhang建立了两广等地区的冬温指数,结果表明,近500年两广的冷期为1610-1730年、1830-1890年和1960年以来[3];郑斯中统计了广东的严寒次数,结果认为其小冰期出现的时间比欧洲要晚[4];李平日等统计了华南地区严寒、大寒、寒的次数,划出了1501-1537年、1618-1684年和1861-1897年三个冷期[5]。受资料所限及精度影响,现有成果的时间分辨率较低（最高为10年）,使得其对冷暖期及振幅的判定较为模糊,存在不一致的地方[8],而更高时空分辨率的研究将有利于明确华南地区的冷暖变化。目前,基于中国丰富的清代雨雪分寸档案,已有多位****重建了年分辨率的冬季平均气温序列[9-11]。丁玲玲等曾基于对华南地区降雪记录的分析,重建了年分辨率的冬温序列[12],但其仅利用了降雪记录,摒弃了霜、冰冻等冷暖记录;且受资料限制难以扩展至1736年之前[13]。因此,拟利用霜、雪、冰冻等多类型记录来建立华南地区1710-2009年年分辨率的冷冬指数序列,以分析其年际和年代际变化特征及周期性规律。
2 研究方法与数据来源
2.1 研究区概况
华南地区纵跨中亚热带、南亚热带、北热带、中热带和南热带等多个气候带,位于东亚季风区最突出位置（图1）。因其地处温带、热带多种天气系统频繁活动的区域,具有水热资源时空分布不均,气象灾害及因此而产生的次生灾害连年不断,台风、暴雨、干旱、寒潮、低温冻害、冰雹和大风等灾害频繁发生等特点,因此给该地区气候资源的开发利用和社会经济发展带来了严重影响[2]。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1华南地区地理位置及冷暖分区参考要素图
-->Fig. 1Geographical location and features for cold/warm zoning in South China
-->
2.2 资料来源
2.2.1 历史文献资料 因过去300年具有丰富的历史文献记录,本文所用研究资料的来源也多样化,主要为两部分：清代雨雪分寸档案和地方志类汇编资料。雨雪分寸档案提供了华南地区各地的降雪分寸数、阶段性天气气候概况和相关灾情等信息[14];经整理,共获取记录1499条,时段为1736-1911年,年均约9条,绝大多数为降雪信息。
地方志类汇编资料包括：《中国三千年气象记录总集》[15]《中国气象灾害大典》[16]以及华南地区各省（自治区）、市、县（区）的新方志。经统计,共获取记录1237条,时段为1710-2000年,年均约4条,霜、雪、冰冻记录均有。
2.2.2 仪器观测记录 仪器观测记录主要有两个来源：一是中国气象数据网（http://data.cma.cn/）,其中国地面气候资料日值数据集可提供华南地区气象站点1960-2010年的日均气温记录和1951-1979年标识有降雪信息的日降水记录;二是分月中国地面气象记录,《中国地面气象记录月报》（1971-1996年）和《中国地面气象资料月册》（1997-2008年）,其以代码形式标识霜雪和冰冻信息,如以“03”标识地面出现结冰现象。
2.3 重建方法
所用重建方法是在结合所收集整理资料的基础上,参考鹿世瑾等建立的华南地区冬季冷暖分级标准[2,5],通过记录的霜雪冰冻的状况和发生地区来确定其冬季的寒冷程度。2.3.1 冷暖分区确定 综合考虑华南地区冬季等温线、气候带界限[17]和史料中地点的气候信息记录情况等,将古站点（史料记录地的位置参考谭其骧等[18]）和现代资料记录点分为三大区：华南北部（Ⅰ区）、华南中部（Ⅱ区）和华南南部（Ⅲ区）。三区共有站点244个（包括史料记录事件发生地和现代资料记录点）,其中华南中部最多,有124个,占50.8%;华南北部有107个,占43.9%;华南南部有13个。
2.3.2 冷冬指数的重建方法 （1）重建标准
结合鹿世瑾等[2,5],建立如下冷冬指数重建标准：
1级（冷）：Ⅰ区有站点出现微雪、微霰、结冰情况,有具体分寸数时,以平地积雪“不成寸”为标准;Ⅱ区有站点出现霜。
2级（寒）：Ⅰ区有站点出现大雪,有具体分寸数记录时以平地积雪“达寸且未成尺”为大雪标准,或结冰“达寸”;Ⅱ区有站点出现微雪、微霰、结冰记录;Ⅲ区有站点出现霜。
3级（大寒）：Ⅰ区有站点平地积雪“达尺且未及三尺”;Ⅱ区有站点出现大雪或结冰“达寸”记录;Ⅲ区有微雪、微霰记录。
4级（特寒）：Ⅰ区有站点出现平地积雪“达三尺及以上”;Ⅱ区平地积雪“达尺”;Ⅲ区有站点出现大雪。
（2）补缺办法
对于无记录年份,鉴于不同时段无记录的原因不同,采用两种补缺方法：
1710-1948年的无记录年份,冷冬指数取其前后各5年的重建指数值的均值。因相较于现代,历史时期缺记、漏记的可能性较大,这一补缺方法可尽量减少无记录年份对年代际尺度上特征分析的影响。
而对于1949年以后的无记录年份,取其前后各5年中的最小值。因这一时段记录较为完整、详细,少有漏记的情况,更大可能为确实冬季较少或无异常寒冷事件的发生。
2.4 序列分析方法
2.4.1 聚类分析 聚类分析是一种探索性的分析方法,并不事先给出分类标准,而是从样本数据出发,自动进行分类;其中用于计算样本间和类别间距离的方法有多种,本文利用的是欧氏距离和类间平均链锁法[19]。2.4.2 Mann-Kendall突变检验法 Mann-Kendall（简称M-K）法是一种非参数统计检验方法,因其计算简便且能明确突变开始的时间而成为一种常用的检测方法[20]：定义统计量UFk和UBk,若UFk或UBk的值大于0,表明序列呈上升趋势,小于0表明呈下降趋势;超过给定的显著性水平Uα（临界线）时,则表明存在明显的变化趋势;若UFk和UBk两线出现交点且交点在临界线之间,则交点对应的时刻即为突变开始的时间[20,21]。
2.4.3 功率谱分析 功率谱分析是以傅立叶变换为基础的频域分析方法,其意义为将时间序列的总能量分解到不同频率上的分量,根据不同频率的波的方差贡献诊断出序列的主要周期,从而确定出周期的主要频率,即序列隐含的显著周期,这是一种应用极为广泛的周期分析方法。本文通过自相关函数间接估计连续功率谱密度,具体方法见文献[19,20]。
3 结果分析
3.1 华南地区冷冬指数序列
图2为1710-2009年共300年华南地区的年冷冬指数序列。其中,1710-1948年补缺年份有38年,占总年数的15.90%;1949-2009年补缺年份有14年,占年数的22.95%;补缺年份所占比例较低,对序列的可靠性和连续性的影响较小。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图21710-2009年华南地区年冷冬指数序列
-->Fig. 2Series of yearly winter cold index in South China from 1710 to 2009
-->
年冷冬指数序列与华南地区的冬季月均温存在负相关性（表1）,即冷冬指数越大,代表着更低的冬温,因此冷冬指数为最大值4.0时,冬季最冷;当其为最小值1.0时,冬季最暖。在年际尺度上,300年间,年冷冬指数值为最大值4.0的共7年,占比2.33%;而年冷冬指数值为最小值1.0的共50年,占比16.67%;整个序列的平均值为2.2,属偏“寒”等级;相邻年相差最大者的差值为3.0（1834年的1级“冷”与1835年4级“特寒”）。总体上看,序列具有较为明显的年际变化。在年代际尺度上,最冷年代的冷冬指数均值3.0（1870s）,最暖年代的冷冬指数均值为1.2（2000s）;相邻年代相差最大者的差值为0.7（1890s与1900s）。综合来看,年代际波动也较为明显。再从世纪尺度上来看,19世纪为偏冷世纪,冷冬指数均值为2.5,处于“寒”与“大寒”等级之间;20世纪为偏暖世纪,冷冬指数均值为2.0,属于“寒”等级;18世纪则处于二者之间,冷冬指数的均值为2.2,与整个序列的均值一样。
Tab. 1
表1
表1华南地区冷冬指数序列与器测数据的Pearson相关系数
Tab. 1Pearson correlation coefficients between series of yearly winter cold index and instrumental data in South China
| 相关系数 | 香港 | 福州 | 广州 | 南宁 | 海口 | 华南地区 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 冬季最低月均温（℃） | 冬季月均温（℃） | |||||
| 冷冬指数序列 冬温序列 | -0.40* 0.26 | -0.64** 0.56** | -0.60** 0.58** | -0.56** 0.52** | -0.62** 0.58** | -0.67** 0.63** |
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3.2 华南地区冷冬指数序列与同期器测冬季温度的关系分析
为检验冷冬指数序列的可靠性,利用可获取的清至民国、1949年以后的温度观测数据（冬季最低月均温或冬季月均温指标）与其计算Pearson相关系数（表1）。其中,香港冬季月均温与冷冬指数序列的相关系数为-0.23,仅通过0.10的检验水平;华南地区冷冬指数序列同华南地区及福州、广州、南宁、海口的冬季月均温序列的相关系数略高于丁玲玲等重建的冬季平均气温序列[12]。分析表明：在资料记录相对不够详细完整的时段,年冷冬指数序列更多地反映的是冬季极端低温的变化;而资料比较完整的时段,年冷冬指数序列是可以较好地反映冬季温度变化的。综上,冷冬指数序列可以从一定程度上反映华南地区历史时期冬季冷暖变化特别是极端低温变化的特征和规律性。3.3 华南地区冬季冷暖变化的阶段性特征
以聚类分析为主要方法来划分冷冬指数序列,结果可将其分为三段：1710-1834年、1835-1892年、1893-2009年。据图2冷冬曲线可判断华南地区在三个时期分别为相对暖期、相对冷期和相对暖期。冷期与暖期在滑动平均最小值、平均值、振幅等特征值上均存在明显差别（表2）,其划分是较为合理的。Tab. 2
表2
表21710-2009年华南地区冬季冷暖各阶段特征值
Tab. 2Features of cold/warm stages in winter of South China from 1710 to 2009
| 阶段 | 年段 | 年数 | 平均值 | 标准差 | 10年滑动平均最小值 | 10年滑动平均最大值 | 振幅 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 相对暖期 相对冷期 相对暖期 | 1735-1834 1835-1892 1893-2009 | 125 58 117 | 2.22 2.64 1.98 | 0.71 0.57 0.70 | 1.65 2.16 1.10 | 2.87 2.98 2.66 | 1.22 0.82 1.56 |
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为进一步分析华南地区冷暖变化的阶段性特征,利用M-K突变检验法对华南地区冬季冷暖的突变现象进行检测分析。华南地区冷冬指数序列的M-K突变检验结果（图3）表明：UF曲线除极少数年份外,基本上一直小于0,序列呈下降趋势,且自1736年后超过了95%的临界线范围,下降趋势明显,即冬温变暖趋势明显;而在整个阶段中UF曲线并未与UB曲线相交。可见,M-K检验法并未检验出华南地区冬季冷暖变化在1710-2009年存在突变。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3华南地区冷冬指数序列的M-K检验曲线
-->Fig. 3M-K test for series of winter cold index in South China
-->
3.4 华南地区冬季冷暖变化的周期性特征
利用功率谱分析来计算华南地区冬季冷暖变化的周期（图4）,最大延后数取序列长度的三分之一,即100;计算可知,华南地区冷冬指数序列的滞后相关系数为0.31,表示序列具有持续性,适用于用红噪声标准谱对谱估计值进行显著性检验。结果表明：除100年以上的长周期外,在90%的置信水平上,周期长度为50年、40年和8年处功率谱估计值出现峰值且超过标准谱估计值,具有50年、40年和8年的显著周期。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4华南地区冷冬指数序列的功率谱分析
-->Fig. 4Power spectrum analysis for series of winter cold index in South China
-->
4 结论与讨论
4.1 结论
（1）华南地区冬季冷暖变化波动明显：相邻年最大相差指数值为3.0,相邻年代际指数最大相差为0.7;在世纪尺度上,19世纪为偏冷世纪,20世纪为偏暖世纪。（2）华南地区冬季冷暖变化可分为3个时段,即1710-1834年、1835-1892年、1893-2009年,分别为相对暖期、相对冷期和相对暖期。
（3）过去300年,华南地区冬温具有较为明显的增暖趋势。
（4）华南地区冬季冷暖变化除具有100年以上的长周期外,还具有50年、40年和8年的显著周期。
（5）华南地区冷冬指数序列与器测数据具有较高的相关性,其重建结果可从一定程度上反映华南地区历史时期冬季冷暖变化特别是极端低温变化的特征和规律性。
4.2 讨论
华南地区史料偏少且时空分布不均的特点不利于其气候指标重建精度的提高;而本文在充分挖掘高分辨率史料的基础上重建其冷暖变化序列,既提高了气候序列的精度,又增强了对史料的认知,调整了研究方法,具有一定的创新性。但值得一提的是,受资料缺失、重建方法考虑不够全面等的影响,本文的重建结果难免存在不确定性,如突变分析的结果表明,华南地区冬季冷暖变化并不存在趋势上的突变,这与多个气候记录所支持的19世纪上半叶发生过一次气候突变[22]的认知是不一致的,其机理及可能存在的原因有待进一步研究。为验证所采取的研究方法和研究结果的合理性,本文采用相关性分析法计算了华南地区冷冬指数序列与器测数据的相关系数,这与之前[12]所采取的与已有研究成果进行比较有所不同。其原因在于,已有的研究成果也多是采用相似的资料来源,即历史文献记录,因而重建结果也较为一致;但器测数据是精确的实际测量数据,重建序列与其的高度相关性为序列对温度变化规律研究的可行性提供了重要依据,也正是这一结果说明。论文所建立的冷冬指数序列可从一定程度上反映华南地区历史时期冬季冷暖变化的特征和规律性。The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
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| [5] | . 通过华南沿海两个钻孔剖面的孢粉分析，并用14种热带、南亚热带木本植物花粉含量之和与5种中、北亚热带和暖温带木本植物花粉含量之和的比值作为冷热变化的温度半定量曲线；利用2000年来古籍、地方志记载的典型热带动、植物分布、兴衰的变化作冷暖变化事件；以华南沿海罕见的降雪记载，特别是对15世纪以来的降雪现象分纬度统计其出现频率，探讨华南的小冰期。据此分析华南沿海2000年来的气候和环境变化。 . 通过华南沿海两个钻孔剖面的孢粉分析，并用14种热带、南亚热带木本植物花粉含量之和与5种中、北亚热带和暖温带木本植物花粉含量之和的比值作为冷热变化的温度半定量曲线；利用2000年来古籍、地方志记载的典型热带动、植物分布、兴衰的变化作冷暖变化事件；以华南沿海罕见的降雪记载，特别是对15世纪以来的降雪现象分纬度统计其出现频率，探讨华南的小冰期。据此分析华南沿海2000年来的气候和环境变化。 |
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| [7] | . <p>西北太平洋地区,尤其是东北亚地区,台风灾害多发,这些地区的台风的运动轨迹变化会对社会经济发展带来深刻的影响。台风活动跨海而行,因此将东北亚几个国家的历史台风信息结合起来,才能看出其全貌。中日两国,最早通过仪器观测描述的台风路径分别为1879年和1878年,历史时期的东北亚地区台风事件只能靠历史文献来推测。以在台风路径的推测上具有问题（台风影响范围评估、详细记录时间的利用、2次相近台风的辨别等）的4次台风事件为例,讨论17世纪以来东北亚台风路径的推测方法。通过对台风个案的讨论,指出将致灾记录和感应记录相结合的可行性;利用仪器观测时期台风记录验证历史文献记载的有效性。相当一部分日记资料在古风暴研究中仍处于未被发掘状态。历史上流传至今的公用日记和各名家的家记,拥有较长的写作时间和较为均质的写作内容,可提高跨国界古风暴研究的时空分辨率。</p> . <p>西北太平洋地区,尤其是东北亚地区,台风灾害多发,这些地区的台风的运动轨迹变化会对社会经济发展带来深刻的影响。台风活动跨海而行,因此将东北亚几个国家的历史台风信息结合起来,才能看出其全貌。中日两国,最早通过仪器观测描述的台风路径分别为1879年和1878年,历史时期的东北亚地区台风事件只能靠历史文献来推测。以在台风路径的推测上具有问题（台风影响范围评估、详细记录时间的利用、2次相近台风的辨别等）的4次台风事件为例,讨论17世纪以来东北亚台风路径的推测方法。通过对台风个案的讨论,指出将致灾记录和感应记录相结合的可行性;利用仪器观测时期台风记录验证历史文献记载的有效性。相当一部分日记资料在古风暴研究中仍处于未被发掘状态。历史上流传至今的公用日记和各名家的家记,拥有较长的写作时间和较为均质的写作内容,可提高跨国界古风暴研究的时空分辨率。</p> |
| [8] | . 总结和分析了利用历史文献代用资料重建具有代表性的华南气候序列(包括温度变化和降水/干湿变化序列)的状况,认为华南地区历史时期气候变化研究虽已取得丰硕成果,但存在时间分辨率较低、空间范围宽泛、数据的统一性和可靠性较差,以及缺乏气候变化的相关机制和气候变化周期研究等方面的问题,指出应进一步挖掘华南地区高分辨率气候代用资料(历史文献),提升气候变化研究的时间分辨率和空间覆盖度、加强重建序列的可靠性、增加其周期性和趋势性分析等是解决该地区气候变化研究问题的有效途径. . 总结和分析了利用历史文献代用资料重建具有代表性的华南气候序列(包括温度变化和降水/干湿变化序列)的状况,认为华南地区历史时期气候变化研究虽已取得丰硕成果,但存在时间分辨率较低、空间范围宽泛、数据的统一性和可靠性较差,以及缺乏气候变化的相关机制和气候变化周期研究等方面的问题,指出应进一步挖掘华南地区高分辨率气候代用资料(历史文献),提升气候变化研究的时间分辨率和空间覆盖度、加强重建序列的可靠性、增加其周期性和趋势性分析等是解决该地区气候变化研究问题的有效途径. |
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| [10] | . <p>基于现代气象资料所建立的西安、汉中地区冬季降雪天数与年冬季平均气温之间的相关关系,根据清代档案所记载的西安与汉中地区冬季降雪日数,恢复了西安与汉中地区1736～1910年的年冬季平均气温,重建了1736～1999年西安与汉中地区年冬季平均气温序列。序列分析表明,这两个地区年冬季平均气温变化趋势一致:18世纪和20世纪为暖期,19世纪为冷期,且20世纪的增暖趋势明显。与利用树轮重建的镇安初春(3～4月)温度序列对比分析表明:西安、汉中地区冬季平均气温与镇安初春温度的低频变化趋势基本一致,但镇安较西安与汉中有明显的位相提前。</p> . <p>基于现代气象资料所建立的西安、汉中地区冬季降雪天数与年冬季平均气温之间的相关关系,根据清代档案所记载的西安与汉中地区冬季降雪日数,恢复了西安与汉中地区1736～1910年的年冬季平均气温,重建了1736～1999年西安与汉中地区年冬季平均气温序列。序列分析表明,这两个地区年冬季平均气温变化趋势一致:18世纪和20世纪为暖期,19世纪为冷期,且20世纪的增暖趋势明显。与利用树轮重建的镇安初春(3～4月)温度序列对比分析表明:西安、汉中地区冬季平均气温与镇安初春温度的低频变化趋势基本一致,但镇安较西安与汉中有明显的位相提前。</p> |
| [11] | . 利用清代雨雪分寸记录，重建了南昌1736年以来的初雪日期、降雪日数、降雪量及冬季气温变化序列。分析显示：1）1736～1910年的平均初雪日期比1951～2007年早20天，前一时期约58％的年份初雪日出现于12月，后一时期约51％的年份初雪日出现于1月；2）1736—1910年的冬季平均降雪日数比1951～2007年多4天；1951年以后降雪日数呈逐渐减少趋势，并在1997年发生由多到少的突变；3）1736—1910年的平均降雪量较1951～2007年多28．Omm；1860s和2000s分别为过去300年降雪量最多和最少的年代，二者相差85．6mm；4）1736年以来南昌经历了1790s～1810s和1860s～1900s的寒冷期，1730s～1780s和1820s～1850s的偏冷期，1910s～1980s的偏暖期，以及1990s～2000s的温暖期；其中最寒冷年代（1860s）与最温暖年代（2000s）的冬季气温相差3．0℃。此外，南昌的冬季气温存在34年和45年的变化周期。 . 利用清代雨雪分寸记录，重建了南昌1736年以来的初雪日期、降雪日数、降雪量及冬季气温变化序列。分析显示：1）1736～1910年的平均初雪日期比1951～2007年早20天，前一时期约58％的年份初雪日出现于12月，后一时期约51％的年份初雪日出现于1月；2）1736—1910年的冬季平均降雪日数比1951～2007年多4天；1951年以后降雪日数呈逐渐减少趋势，并在1997年发生由多到少的突变；3）1736—1910年的平均降雪量较1951～2007年多28．Omm；1860s和2000s分别为过去300年降雪量最多和最少的年代，二者相差85．6mm；4）1736年以来南昌经历了1790s～1810s和1860s～1900s的寒冷期，1730s～1780s和1820s～1850s的偏冷期，1910s～1980s的偏暖期，以及1990s～2000s的温暖期；其中最寒冷年代（1860s）与最温暖年代（2000s）的冬季气温相差3．0℃。此外，南昌的冬季气温存在34年和45年的变化周期。 |
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| [13] | . 整编了历史文献中记载的1400年以来华南地区霜冻灾害及冰冻灾害南界、降雪南界及日数和初／终霜冻灾害日期记录；并结合1951年以来器测气温序列，分析了各类记录与华南地区11～2月平均气温的相关性，揭示其对温度变化的定量指示意义。结果表明：华南地区的霜冻灾害南界、冰冻灾害南界、降雪南界和降雪日数可较好地指示该区域的温度变化；且24。N以南地区（包括广东、广西、台湾中南部和海南）的最早与最晚霜冻灾害日期对华南地区温度变化亦具有指示作用。其中霜冻灾害南界、冰冻灾害南界、降雪南界向南推进1个纬度，华南11～2月平均气温分别约低0．23℃、0．41℃和0．40℃；南岭两侧50km范围内的降雪日数每多（少）i0天，华南11～2月平均气温约低（高）0．22℃。受原始记载缺失及距今越近、记录数量越多等的影响，1400～1500年间有记录的年份只有7年，而1501～1950年间有记录的年份则有309年。1951年以来，冰冻灾害和降雪南界从未到海南，霜冻灾害南界到海南岛的年份有8年；而1501～1950年间，冰冻灾害南界虽也从未到达海南岛，但降雪南界有5年、霜冻灾害南界有22年到达海南岛，且整个区域的初（终）霜冻灾害平均日期也早（晚）于1951年以后。这为下一步重建这一地区更长时段的年分辨率温度序列提供厂重要依据。 . 整编了历史文献中记载的1400年以来华南地区霜冻灾害及冰冻灾害南界、降雪南界及日数和初／终霜冻灾害日期记录；并结合1951年以来器测气温序列，分析了各类记录与华南地区11～2月平均气温的相关性，揭示其对温度变化的定量指示意义。结果表明：华南地区的霜冻灾害南界、冰冻灾害南界、降雪南界和降雪日数可较好地指示该区域的温度变化；且24。N以南地区（包括广东、广西、台湾中南部和海南）的最早与最晚霜冻灾害日期对华南地区温度变化亦具有指示作用。其中霜冻灾害南界、冰冻灾害南界、降雪南界向南推进1个纬度，华南11～2月平均气温分别约低0．23℃、0．41℃和0．40℃；南岭两侧50km范围内的降雪日数每多（少）i0天，华南11～2月平均气温约低（高）0．22℃。受原始记载缺失及距今越近、记录数量越多等的影响，1400～1500年间有记录的年份只有7年，而1501～1950年间有记录的年份则有309年。1951年以来，冰冻灾害和降雪南界从未到海南，霜冻灾害南界到海南岛的年份有8年；而1501～1950年间，冰冻灾害南界虽也从未到达海南岛，但降雪南界有5年、霜冻灾害南界有22年到达海南岛，且整个区域的初（终）霜冻灾害平均日期也早（晚）于1951年以后。这为下一步重建这一地区更长时段的年分辨率温度序列提供厂重要依据。 |
| [14] | . <p>阐述了历史环境变化数据库的资料来源及其计算机化的规范 ;介绍了以计算机、数据库等为技术手段的历史环境变化数据库的建设方案及数据库的主要功能 ;展望了历史环境变化数据库的应用前景</p> . <p>阐述了历史环境变化数据库的资料来源及其计算机化的规范 ;介绍了以计算机、数据库等为技术手段的历史环境变化数据库的建设方案及数据库的主要功能 ;展望了历史环境变化数据库的应用前景</p> |
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| [17] | . 根据资料均一性、完整性和连续性,从1951-2010年中国756个站气象观测日值数据集中,遴选了654个站(1951-1980年)和658个站(1981-2010年)的资料,依据气候区划理论,遵循同一区划原则,采用同一区划方法和指标体系,分别对中国1951-1980年及1981-2010年2个时段的气候状况进行了区划。结果将中国分为12个温度带、24个干湿区、56个气候区;对比表明:虽然这2个时段所划分的气候区数量一致,但与1951-1980年相比,在56个气候区中,有30个区在1981-2010年间出现了水平位置移动或范围盈缩;其余26气候区虽然水平位置、范围未出现显著移动或盈缩,但多数区域的区划指标值也出现了变化,说明在过去60年中,中国气候格局已出现了一定程度的变化。 . 根据资料均一性、完整性和连续性,从1951-2010年中国756个站气象观测日值数据集中,遴选了654个站(1951-1980年)和658个站(1981-2010年)的资料,依据气候区划理论,遵循同一区划原则,采用同一区划方法和指标体系,分别对中国1951-1980年及1981-2010年2个时段的气候状况进行了区划。结果将中国分为12个温度带、24个干湿区、56个气候区;对比表明:虽然这2个时段所划分的气候区数量一致,但与1951-1980年相比,在56个气候区中,有30个区在1981-2010年间出现了水平位置移动或范围盈缩;其余26气候区虽然水平位置、范围未出现显著移动或盈缩,但多数区域的区划指标值也出现了变化,说明在过去60年中,中国气候格局已出现了一定程度的变化。 |
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| [21] | . 气候突变现象及其理论的研究是近代气候学一个新兴的研究领域.本文是气候突变研究评述的第一部分,着重讨论了突变,主要是气候突变的定义和气候突变信号的各种检测方法.把气候突变归纳为四类,即均值突变、变率突变、转折突变和翘翘板(seasaw)突变.并通过Mann-Kendall法的检测,发现在本世纪20年代经历了一次全球范围的气候突变. . 气候突变现象及其理论的研究是近代气候学一个新兴的研究领域.本文是气候突变研究评述的第一部分,着重讨论了突变,主要是气候突变的定义和气候突变信号的各种检测方法.把气候突变归纳为四类,即均值突变、变率突变、转折突变和翘翘板(seasaw)突变.并通过Mann-Kendall法的检测,发现在本世纪20年代经历了一次全球范围的气候突变. |
| [22] | . 依据历史气候记录,引用FCM方法和Mann-Kendall方法发现1816～1830A.D.间存在一次气候突变,其意义较1910～1930 A.D.间的变化可能更大.同时揭示这类突变大约有15a左右的过渡期。 . 依据历史气候记录,引用FCM方法和Mann-Kendall方法发现1816～1830A.D.间存在一次气候突变,其意义较1910～1930 A.D.间的变化可能更大.同时揭示这类突变大约有15a左右的过渡期。 |
