王景才
, 郭佳香
Wang Jingcai, Guo Jiaxiang
中图分类号: P339
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690(2017)04-0611-09
收稿日期: 2016-06-18
修回日期: 2017-01-25
网络出版日期: 2017-04-25
版权声明: 2017 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：王景才（1984-）,男,河南南阳人,博士,讲师,主要从事水文水资源与自然地理学方面的研究。E-mail:wanguufly@163.com
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摘要
选取1960~2014年淮河上中游流域19个气象站点的月降水量、气温和日照时数等数据,采用气候倾向率、Mann-Kendall、Morlet小波和相关系数法,对流域年和四季降水、气温和日照时数的变化趋势、多时间尺度演变特征以及相关性进行了研究。结果表明：① 降水在年和四季线性变化趋势不显著;气温除夏季不显著外,年和春、秋、冬季变暖趋势显著;日照时数除春季不显著外,年和夏、秋、冬季节变短趋势显著;② 降水、气温、日照时数在年和四季分别表现出多个时间尺度的相对丰枯、冷暖和长短交替特征;第一主周期尺度及其相应的平均变化周期在年和四季有的较接近有的相差较大,第一主要平均周期介于2~10 a之间;③ 气温的复相关系数均小于降水和日照时数;除冬季气温复相关系数较小外,其他季节各要素均较大。降水-日照的偏相关系数绝对值在年和四季均最大。降水-日照时数、降水-气温大部分情况呈反相关系,冬季气温和日照时数在主周期尺度28 a下呈同相变化。
关键词：
Abstract
In order to understand the multi-timescales change characteristics and relations of regional meteorological variables (namely the monthly precipitation, temperature and sunshine hours) in the upper and middle regions of the Huaihe River Basin, data of 19 meteorological stations from 1960 to 2014, were analyzed by using the methods of climate tendency rate, Mann-Kendall test, morlet wavelet analysis and correlation coefficient. The results showed that: 1) The linear trends of precipitation in annual and four seasons were not significant. For temperature, its linear trend was not significant in summer, but in annual and other three seasons, a significant trend of getting warm was shown. For sunshine hours, its linear trend was not significant in spring, but in annual and other three seasons, a significant trend of getting short was shown; 2) Precipitation, temperature and sunshine hours in annual and four seasons were characterized by alternatively wet and dry, cold and warm, short and long variations for multiple time scales. Differences between the main period scales and their mean change cycles for the three meteorological variables in annual and four seasons were different, some were close while the others had large gap. The main period scales ranged from 2 to 10 years. 3) Multiple correlation coefficient of temperature was smaller than that of precipitation and sunshine hours in annual and four seasons. Multiple correlation coefficient of winter temperature was the smallest, while for temperature in the annual and other seasons, precipitation and sunshine hours, the multiple correlation coefficient were bigger. The absolute value of partial correlation coefficient between precipitation and sunshine hours were the biggest in annual and all seasons. Precipitation and sunshine hours, temperature and precipitation both had inverse relationship in most cases, while, winter temperature and sunshine hours showed the phase change on the main period scales of 28 a. The regional hydrothermal resources distribution can be better understood by the analysis in this article, which could also provide reference for the formulation of agricultural cropping system, water resources planning and flood and drought management.
Keywords：
气候变化的影响具有全球性和区域性[1]。对于中国来说,降水时空分布极为不均,水资源短缺、旱涝灾害以及与水相关的生态和环境问题非常突出[1]。中国不同区域间的气候变化趋势及幅度呈现不同的特点[2~5],部分流域极端气候、水文事件频率和强度可能增加,水旱灾害频发的风险较大[1]。在当前全球气候变化的背景下,需要加强区域气候要素变化规律和分布特征的研究。
气象和水文现象随时间的变化往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳序列,不但具有趋势性、随机性、突变性等特征,还存在“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。多时间尺度是指系统特性随不同时间段发生变化,并且同一时段又包含各种时间尺度内的周期变化,即系统变化在时域存在多层次时间尺度结构和局部化特征[6,7]。对于这类非平稳时间序列的研究,通常需要某一频段对应的时间信息或某一时段的频域信息,小波分析因时频多分辨功能的特点为更好的研究时间序列问题提供了可能。
淮河流域位于黄河流域和长江流域之间,地处中国南北气候过渡带上,是中国重要的流域单元和粮食产区。由于特殊的地理位置,旱涝灾害频繁发生,对区域粮食生产安全[8]、水旱灾害管理等具有重要影响。本文以淮河上中游流域作为研究区,选取降水、气温和日照时数等气候要素,分析其时间变化趋势和多时间尺度周期变化特征,并就要素周期变化的相关性展开讨论,从而研究全球变暖背景下区域降水、气温和日照时数等水热资源的时间变化特征。研究结果有助于了解区域气候变化及水热资源分布特征,对于农业生产布局和种植制度制定、生态资源保护和水旱灾害管理等具有重要参考意义。
淮河上中游流域位置及地面气象站点分布见图1所示。流域面积约16×104km2,占淮河流域总面积（约27×104km2）的59.3%。降水、气温和日照时数来源于国家气象科学数据共享网,包括19个站点1960~2014年的月尺度数据。数据集存在缺测和部分异常值,已按照数据集说明文档进行质量控制和缺测值插补。本文基于面平均值进行分析。首先,统计各个站点气候要素的年、四季值;其次,考虑气象站点分布的不均匀性,采用泰森多边形法计算流域面平均值[5, 9]。四季划分按照春季（3~5月）、夏季（6~8月）、秋季（9~11月）、冬季（12~2月）进行。
图1 淮河上中游流域位置及地面气象站点分布
Fig.1 Location of the upper and middle regions of the Huaihe River Basin and the meteorological stations
1） 气候要素线性趋势变化采用气候倾向率和相对气候倾向系数表示。气候倾向率带有量纲单位,可直观表示气候要素趋势增（减）的绝对值,但不能表示增（减）的相对幅度。采用不带量纲的相对气候倾向系数可对各气候要素的变化幅度进行对比分析[10],通过降水、气温和日照时数的标准化序列Z进行计算可得。标准化序列Z的计算参见文献[11]。
气候要素时间序列变化的显著性检验采用Mann-Kendall法。Mann-Kendall是世界气象组织推荐并已广泛使用的一种非参数检验方法,既可以检验时间序列变化趋势的显著性也可以进行突变检验[12],优点是不需要样本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰[13]。此检验的基础统计量U,给定显著性水平a,可在标准正态分布表中查出临界值Ua/2,常取a=0.05或0.01。当a=0.05时Ua/2=1.96,当a=0.01时Ua/2=2.58。若|U|>Ua/2,则存在显著变化趋势,U为负值时为下降趋势,U为正值时为上升趋势。若|U|<Ua/2,则变化趋势不显著。
2） 气候要素多时间尺度演变特征采用小波分析方法[7, 14, 15]。小波分析是在傅里叶变换的基础上构建小波函数,通过一种信号或函数来反映多时间尺度变化的新方法,能够同时从时域和频域揭示不同时间尺度的变化特性[6],适合研究具有多时间尺度特性和非平稳特性的水文时间序列[16~18]。序列自身的变化特性是小波函数选择的重要影响因素[19]。考虑气候要素演变过程中包含多时间尺度变换特征以及变换的连续性,本文选取Morlet连续复小波变换分析气候要素时间序列的多时间尺度特征。为了消除噪声的影响以及对比降水、气温和日照时数的多时间尺度变化规律,研究基于气候要素标准化时间序列进行。
3） 气候要素演变的关联性分析采用复相关系数[20]、偏相关系数[21]等数理统计法进行研究。复相关系数是指一个要素或变量同时与几个要素或变量之间的相关关系,是度量复相关程度的指标。复相关系数反映多要素系统中几个要素对一个要素的综合影响。复相关系数越大,表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。偏相关系数反映多要素系统中暂不考虑其它要素的情况下两要素间的相关程度,其基本原理是：在对其他变量的影响进行控制的条件下,衡量多个变量中某2个变量之间的线性相关程度[21]。
年降水、气温和日照时数的逐年变化过程见图2所示,降水变化趋势不明显,气温呈升温趋势而日照时数呈下降趋势。因篇幅所限,四季的时间变化过程不再给出,文中仅给出原始时间序列的气候倾向率、标准化序列的相对气候倾向系数和M-K检验值（表1）。
图2 气候要素年序列1960~2014年的变化过程及其线性趋势
Fig.2 Changes of annual meteorological variables and their linear trends in 1960-2014
表1 气候要素年和四季时间序列及其标准化序列的线性趋势和Mann-Kendall检验值
Table 1 Trends and Mann-Kendall test values for annual and seasonal meteorological variables time series and their standardized sequences
| 时间尺度 | 气候倾向率 | 相对气候倾向系数 | M-K检验值 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 降水 （mm/10a） | 气温 （℃/10a） | 日照时数(h/10a) | Z降水 （/10a） | Z气温 （/10a） | Z日照时数 （/10a） | 降水 | 气温 | 日照时数 | |||
| 年 | -0.403 | 0.194 | -102.280 | -0.003 | 0.358 | -0.487 | -0.23 | 4.09 | -6.34 | ||
| 春季 | -7.072 | 0.328 | -5.089 | -0.096 | 0.350 | -0.077 | -0.58 | 4.07 | -0.77 | ||
| 夏季 | 8.921 | -0.009 | -49.443 | 0.076 | -0.013 | -0.478 | 0.35 | 0.00 | -6.20 | ||
| 秋季 | -5.464 | 0.201 | -19.568 | -0.074 | 0.289 | -0.272 | -1.22 | 3.64 | -3.28 | ||
| 冬季 | 3.463 | 0.288 | -29.273 | 0.104 | 0.287 | -0.374 | 1.39 | 3.17 | -4.82 | ||
分析发现：降水在夏季和冬季分别呈现8.92 mm/10a、3.46 mm/10a的增加趋势,而年、春、秋季分别呈现-0.40 mm/10a、-7.07 mm/10a、-5.46 mm/10a的减少趋势;气温除了夏季呈现-0.01℃/10a微弱变冷趋势外,年、春秋冬季分别呈现0.19℃/10a、0.33℃/10a、0.20℃/10a、0.29℃/10a的增温趋势;日照时数在年和春夏秋冬季分别呈现-102.28 h/10a、-555.09 h/10a、-49.44 h/10a、-19.59 h/10a、-29.27h/10a的变短趋势。对比标准化序列的相对气候倾向系数和M-K（Mann-Kendall）检验值：降水变化趋势不明显,没有通过置信度为95%的显著性检验;气温除夏季以外,年和春秋冬季均表现出显著变暖趋势,通过了置信度为99%的显著性检验;日照时数除春季以外,年和夏秋冬季均表现出显著变短趋势,也通过了置信度为99%的显著性检验。分析结果与当前全球气候变暖的事实以及中国东部可能因受雾霾影响而导致日照时数减少的情况较为符合,在该流域组织农业生产和制定种植制度时需要综合考虑区域气候变化情况。
多时间尺度的周期变化特征,可通过降水、气温和日照时数标准化时间序列的小波系数实部等值线（图3）来分析。
图3 气候要素标准化时间序列小波系数实部等值线
注：实线中红色表示增加趋势,绿色表示减少趋势,黑色表示0等值线。a. 降水、b.气温、c.日照时数;1~5分别对应年、春、夏、秋、冬季。
Fig.3 Contour maps of the real part of the wavelet coefficients for the standardized meteorological variables
年气候要素演变过程中（图3中a1、b1、c1）,降水存在3类尺度的周期变化,丰枯交替在21~32 a尺度上呈现准3次振荡且在分析时段内表现较稳定,8~19 a尺度呈现准6次振荡但表现不稳定,3~7 a尺度振荡较为频繁但也不稳定。气温存在3类尺度的周期变化,暖冷交替在20~32 a尺度呈现准3次振荡且在分析时段表现较稳定,8~19 a尺度呈现准6次振荡且表现较稳定,3~7 a尺度约呈现准13次振荡且表现较稳定。日照时数随时间呈现多重尺度周期变化,较大尺度方面,1985年以前主要为29~32 a和11~28 a两类尺度,分别呈现准1和准2次振荡;1985年以后为20~32 a和10~18 a两类尺度,分别呈现准2和准3次振荡;而在整个分析时段,3~9 a尺度周期变化较稳定,呈现准11次振荡。年气候要素值在较长时间尺度下的气温和降水的周期演变特点较为接近,而日照时数与前两者较为不同;但在较短时间尺度（如3~7 a）,三者的周期演变规律略微接近。
春季气候要素演变过程中（图3中a2、b2、c2）,降水随时间呈现多重尺度周期变化,枯丰交替在21~32 a尺度上呈现准3次振荡,在整个分析时段较为稳定和具有全域性;12~19 a尺度呈现准5次振荡;7~11 a尺度上呈现准10次振荡;3~6 a尺度在1970s年代中期以后表现突出,大约出现准11次振荡。气温存在3类尺度的暖冷交替周期变化,21~32 a尺度呈现准3次振荡且在整个分析时段表现的较为稳定和具有全域性,8~15 a尺度呈现准8次振荡但在1980~1995年期间不具有全域性,3~6 a尺度上冷暖交替较为频繁且在20世纪70年代中后期以后表现的较为稳定。日照时数随时间呈现多重尺度周期变化,较大的15~26 a尺度在整个分析时段上较为稳定且具有全域性,呈现准4次振荡;中小尺度在2000年以前主要为3~8 a尺度,呈现准11次振荡,在2000年以后主要为3~12 a尺度,呈现准2次振荡。
夏季气候要素演变过程中（图3中a3、b3、c3）,降水存在3类尺度变化周期,枯丰交替在24~32a尺度呈现准3次振荡,8~21尺度呈现准7次振荡,3~7a尺度丰枯交替较为频繁。气温在1980s年代中期前后均存在4类尺度的变化周期,中长尺度在1980s中期以前主要有28~32 a和12~26 a两类尺度周期且冷暖交替分别呈现为准1次和准2次振荡,1980s中期以后主要为20~32 a和12~18 a两类尺度周期且分别呈现为准2次和准4次振荡;而8~12a尺度和3~7 a尺度在整个分析时段内较为稳定,分别呈现准9次和准16次振荡。日照时数存在3类尺度的变化周期,短长交替在28~32a尺度呈现准3次振荡且在分析时段内表现较稳定,12~25 a尺度呈现准5次振荡,3~8 a尺度在1990s中期以后约呈现准5次振荡。
秋季气候要素演变过程中（图3中a4、b4、c4）,降水在1985年前后存在多重尺度周期变化现象,1985年前主要有4类尺度,丰枯交替在25~32 a尺度上呈现准2次振荡,16~24 a尺度呈现准2次振荡,8~15 a尺度呈现准3次振荡,3~6 a尺度呈现准6次振荡;1985年后主要有3类尺度,丰枯交替在19~32 a尺度呈现准2次振荡且表现较稳定,13~18 a尺度呈现准3次振荡且表现较稳定,3~8 a尺度上呈现准7次振荡但表现不稳定。气温存在3类尺度周期变化,暖冷交替在20~32 a尺度上的周期振荡较稳定但表现不突出,9~18 a尺度上的周期振荡在1985年后表现较突出且呈现准3次振荡,3~8 a尺度上的周期振荡在1985年以后表现较突出且呈现准7次振荡。日照时数存在3类尺度周期变化,长短交替在25~32 a尺度呈现准3次振荡,14~24 a尺度呈现准4次振荡且表现较突出,3~10 a尺度呈现准12次振荡。
冬季气候要素演变过程中（图3中a5、b5、c5）,降水在1985年前后存在多重尺度周期变化现象,1985年以前主要有3类尺度,枯丰交替在23~32 a尺度呈现准2次振荡,15~22 a尺度呈现准2次振荡,5~12 a尺度呈现准5次振荡;1985年以后主要有2类尺度,枯丰交替在15~32 a尺度呈现准2次振荡（中心尺度18 a的周期表现最为明显）,4~12 a尺度呈现准6次振荡。气温存在4类尺度的周期变化,其中大尺度20~32 a和小尺度3~9 a的周期变化贯穿整个分析时段,分别呈现冷暖交替的准3和准11次振荡;中尺度的周期变化存在2类,即1985年以前表现为在10~15 a尺度上的准3次振荡,1985年以后表现为14~20 a尺度上的准3次振荡。日照时数在分析时段内存在3类尺度周期变化,长短交替在18~32 a尺度呈现准3次振荡,9~15 a尺度呈现准6次振荡,3~8 a尺度呈现准13次振荡。
通过年和四季气候要素的周期振荡特点和规律,可以从实部等值线图中预测和分析未来气候要素值的变化情况,如降水相对丰枯、气温相对冷暖以及日照时数相对长短的变化趋势,从而能够对流域水资源进行科学管理以及灵活根据光热条件对农业生产种植布局进行科学规划等。
小波方差能反映信号波动的能量随尺度的分布,可确定信号中不同种尺度扰动的相对强度和存在的主要时间尺度,即主周期,可由小波方差图峰值得出[13]。流域年和四季降水、气温和日照时数标准化时间序列的小波方差图见图4。表2统计了气候要素标准化时间序列的主周期尺度以及第一主周期下的降水相对丰枯、气温相对冷暖和日照时数相对长短变化的主要平均周期。
图4 年和四季气候要素标准化时间序列的小波方差
Fig.4 Wavelet transformation variances for the standardized meteorological variables in annual and four seasons
表2 年和四季气候要素的主周期尺度及第一主周期尺度下的平均变化周期
Table 2 Main period scales and the mean change cycle on the first main period scale of the meteorological variables for annual and four seasons
要素 | 复相关系数 | 偏相关系数 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 降水 | 气温 | 日照时数 | 降水-气温 | 降水-日照 | 气温-日照 | ||
| 年 | 0.508 | 0.449 | 0.503 | -0.386 | -0.452 | -0.379 | |
| 春 | 0.695 | 0.439 | 0.697 | -0.187 | -0.620 | 0.196 | |
| 夏 | 0.537 | 0.511 | 0.573 | -0.237 | -0.377 | 0.330 | |
| 秋 | 0.625 | 0.411 | 0.570 | -0.407 | -0.568 | -0.275 | |
| 冬 | 0.635 | 0.063 | 0.636 | -0.028 | -0.635 | -0.062 | |
主周期尺度较为接近的有年降水和气温、春季降水和日照时数、秋季降水和日照时数、冬季气温和日照时数。基于第一主周期尺度表现出来的平均变化周期在8~10 a的有：年降水、年气温和年日照时数,春季气温,夏季日照时数,冬季气温和冬季日照时数;平均变化周期在5~7 a的有：秋季降水和秋季日照时数,冬季降水;平均变化周期在4 a以下的有：春季降水和春季日照时数,夏季降水和夏季气温,秋季气温。至于气候要素在同一时间尺度下部分存在主周期尺度差异较大的情况,可能与要素本身的变化特点有关,需结合气候学和气象学理论进一步的分析。
2.4.1 相关性分析
通过复相关系数（表3）结果,除了冬季气温的复相关系数较小外,其他季节各气候要素均受到其他要素的影响,尤其以春季较大（春季气温除外）;气温的复相关系数均小于降水和日照时数,说明气温的变化可能还受到其他诸如太阳辐射、云层等因素的影响。
表3 降水、气温和日照时数的复相关系数和偏相关系数
Table 3 Multiple and partial correlation coefficients of the time series for precipitation, temperature and sunshine hours
| 要素 | 第一主 周期尺 度(a) | 第二主 周期尺 度(a) | 第三主 周期尺 度(a) | 第四主 周期尺 度(a) | 第五主周期 尺度(a) | 第一主 周期下 的平均 周期（a） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年降水 | 31 | 10 | 13 | 6 | 4 | 10 |
| 年气温 | 30 | 6 | 14 | / | / | 10 |
| 年日照时数 | 23 | 14 | 31 | 7 | 4 | 8 |
| 春季降水 | 9 | 13 | 26 | / | / | 3 |
| 春季气温 | 31 | 11 | 6 | / | / | 10 |
| 春季日照时数 | 6 | 9 | 20 | / | / | 2 |
| 夏季降水 | 13 | 4 | 6 | / | / | 4 |
| 夏季气温 | 5 | 9 | 25 | 14 | 19 | 2 |
| 夏季日照时数 | 24 | 20 | 6 | 3 | 10 | 8 |
| 秋季降水 | 22 | 5 | / | / | / | 7 |
| 秋季气温 | 13 | 6 | 31 | / | / | 4 |
| 秋季日照时数 | 19 | 5 | 9 | / | / | 6 |
| 冬季降水 | 18 | 27 | 9 | 4 | 6 | 6 |
| 冬季气温 | 28 | 6 | 11 | 4 | / | 10 |
| 冬季日照时数 | 29 | 6 | 4 | 13 | / | 9 |
通过偏相关系数（表3）结果,降水-日照的偏相关系数绝对值在年和四季均最大,说明降水和日照之间的相互影响要大于气温对降水、日照的影响,这与气温的复相关系数小于降水和日照的复相关系数有关。降水-气温、降水-日照时数的偏相关系数为负值,在大部分时段其绝对值较大,反映出在绝大部分时段内呈现此消彼长的反相关系。而气温-日照时数的偏相关系数有正有负,但其绝对值不是很大,说明气温-日照时数之间的关系大部分时段应为同相关系。至于春夏季气温-日照时数的偏相关系数表现为正值这一点,可以从春夏季气温和日照时数标准化序列的相对气候倾向系数（表1）看出原因,春季气温升温趋势较大而日照时数相对气候倾向系数几乎接近正值,夏季气温和日照时数均表现下降趋势,2个季节变化趋势基本相当。总体来看,气温与降水和日照时数的偏相关系数在春季和冬季较小,尤以冬季最低。结合冬季气温的复相关系数为0.063,可知与冬季气温受到降水、日照的影响较小有关。
2.4.2 相近周期尺度下气候要素增减变化特点
为了比较降水、气温和日照时数变化的相互联系,基于表2选择平均周期接近一致的要素进行分析,如：年降水、年气温和年日照时数（时间尺度统一取30 a）,春季降水和春季日照时数（时间尺度统一取8 a）,秋季降水和秋季日照时数（时间尺度统一取21 a）,冬季气温和冬季日照时数（时间尺度统一取28 a）。从小波系数实部变化过程（图5）中可以看出,降水和日照时数大部分情况呈反相关系,气温和日照时数冬季呈同相变化。这一点可从表3中降水-日照偏相关系数绝对值较大,以及冬季气温-日照偏相关系数绝对值较小的结果中得到佐证。以上情况与降水较多期间因为阴雨天气导致日照时数较短有关,而太阳辐射是大气增温的一个重要原因,所以日照时数与气温能够保持一种近似同相关系。日照时数与气温在变化趋势上有较强一致性的结论,与宁和平等[4]的分析结果较为一致。至于在部分情况下气候要素正反相关系不明显,可能与流域平均值的计算方法有关,从而导致了要素之间的关系被模糊了;或与部分年份极端天气事件可能导致的气候要素统计值偏高或偏低有关,需要进一步分析。
图5 同一时间尺度下气候要素小波系数实部变化过程
Fig.5 Changes of the real part of the wavelet coefficients for meteorological variables based on the same timescale
本文基于气候要素的流域面平均值进行分析,对降水、温度和日照时数的趋势变化、多时间尺度周期演变特征以及变化的相关性进行了分析,主要结论如下：① 淮河上中游流域降水变化趋势不明显,而气温除了夏季以外均表现显著变暖趋势,日照时数除了春季以外均表现显著变短趋势。② 降水、气温和日照时数在年和四季均表现出多个时间尺度的相对丰枯、冷暖和长短交替特征,具有不同的主周期;年际变化的主要平均周期介于2~10 a之间。③ 降水-日照之间的相互影响要大于气温与降水、日照的影响。从偏相关系数以及主周期尺度或平均周期较为接近的情况而言,降水-日照时数、降水-气温大部分情况下呈现反相关系,气温和日照时数在选定主周期尺度（28 a）下冬季呈现同相变化。研究结果有助于加强区域水热光照资源分布特征的认识,对区域农业种植制度制定、水资源科学规划和洪涝干旱管理等具有一定参考价值。
区域气候变化作为全球气候变化的一部分,受温室气体、区域内土地利用状况改变（城镇化、农业灌溉等）、气溶胶的排放等人类活动的综合影响,不同区域的降水、温度和日照时数等气候要素时间序列大都属于非平稳序列,小波分析因其具有时频多分辨功能的特点为解决此类问题的分析提供了较好的研究方法。文中关于不同要素变化的关联性分析,采用的是偏相关和复相关系数法。此方法是假定时间序列数据处于静止状态基础上的统计分析结果,而事实上,气象要素是非平稳序列,即非线性系统。线性系统对外界影响的响应平缓、光滑,而非线性系统中参数的极微小变动,在一些关节点上,可以引起系统运动形式的定性改变。有关气候要素非线性特征的分析将在后续研究中进一步开展。另外,气候要素变化及其相互影响的原因很复杂,其影响机理有待进一步研究。
The authors have declared that no competing interests exist.
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气候变化对我国水资源影响研究面临的机遇与挑战 [J].https://doi.org/10.11867/j.issn.1001-8166.2011.01.0001 URL Magsci [本文引用: 3] 摘要
<p>气候变化对水资源安全的影响是国际上普遍关心的全球性问题，也是我国可持续发展面临的重大战略问题。在文献综述基础上，总结提出气候变化与水循环是国际全球变化与水科学领域的重大交叉前沿科学问题之一。针对我国严峻的水资源问题和气候变化影响的巨大风险，提出科学基础研究面临的机遇和挑战，其中包括关键的科学问题和需要重点开展基础研究的问题。分析表明：水循环要素变化的检测与归因已成为国内外研究的难点；定量分析和预估水文的不确定性是国际上的难题；气候变化下水循环响应研究正从大气到水文的单向连接向水文—气候作用与反馈的方向发展；水资源脆弱性已成为应对气候变化、保障水资源安全重点关注的问题。气候变化挑战传统水文理论假定，包括分析和预估水文变化所面临的区域分异性、不确定性和水文极值等问题。开展气候变化与水资源影响及其适应对策研究，将是21世纪我国水科学及水资源领域面临的重大科学技术问题。</p>
Opportunity and challenge of the climate change impact on the water resource of China .https://doi.org/10.11867/j.issn.1001-8166.2011.01.0001 URL Magsci [本文引用: 3] 摘要
<p>气候变化对水资源安全的影响是国际上普遍关心的全球性问题，也是我国可持续发展面临的重大战略问题。在文献综述基础上，总结提出气候变化与水循环是国际全球变化与水科学领域的重大交叉前沿科学问题之一。针对我国严峻的水资源问题和气候变化影响的巨大风险，提出科学基础研究面临的机遇和挑战，其中包括关键的科学问题和需要重点开展基础研究的问题。分析表明：水循环要素变化的检测与归因已成为国内外研究的难点；定量分析和预估水文的不确定性是国际上的难题；气候变化下水循环响应研究正从大气到水文的单向连接向水文—气候作用与反馈的方向发展；水资源脆弱性已成为应对气候变化、保障水资源安全重点关注的问题。气候变化挑战传统水文理论假定，包括分析和预估水文变化所面临的区域分异性、不确定性和水文极值等问题。开展气候变化与水资源影响及其适应对策研究，将是21世纪我国水科学及水资源领域面临的重大科学技术问题。</p>
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气候变化国家评估报告(I):中国气候变化的历史和未来趋势 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2511.2006.02.004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
中国的气候变化与全球变化有相当的一致性，但也存在明显差别。在全球变暖背景下，近100 a来中国年平均地表气温明显增加，升温幅度比同期全球平均值略高。近100 a和近50 a的降水量变化趋势不明显，但1956年以来出现了微弱增加的趋势。近50 a来中国主要极端天气气候事件的频率和强度也出现了明显的变化。研究表明，中国的CO2年排放量呈不断增加趋势，温室气体正辐射强迫的总和是造成气候变暖的主要原因。对21世纪气候变化趋势做出的预测表明：未来20～100 a，中国地表气温增加明显，降水量也呈增加趋势。
National assessment report of climate change(I):climate change in China and its future trend .https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2511.2006.02.004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
中国的气候变化与全球变化有相当的一致性，但也存在明显差别。在全球变暖背景下，近100 a来中国年平均地表气温明显增加，升温幅度比同期全球平均值略高。近100 a和近50 a的降水量变化趋势不明显，但1956年以来出现了微弱增加的趋势。近50 a来中国主要极端天气气候事件的频率和强度也出现了明显的变化。研究表明，中国的CO2年排放量呈不断增加趋势，温室气体正辐射强迫的总和是造成气候变暖的主要原因。对21世纪气候变化趋势做出的预测表明：未来20～100 a，中国地表气温增加明显，降水量也呈增加趋势。
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安徽省50年日照时数的变化特征及影响因素 [J].https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2009.07.015 URL Magsci 摘要
利用安徽省80站1955～2005年逐日日照时数、云量、水汽压、降水量及合肥市能见度资料，采用t检验、线性趋势分析等统计方法，分析了安徽省日照时数年、季节、月的变化特征以及空间分布特征；同时分析了可能影响日照时数的气象因子的变化特征。结果表明：安徽省年日照时数呈显著减少的趋势，平均美10年减少88.3h；除春季日照时数变化不明显外，其他季节日照时数显著减少。在20世纪60年代末至70年代初和70年代末都存在明显的突变，且都变少。安徽省日照时数大致呈纬向分布，分布形式为北高南低；除淮北市外，其它各站的日照时数均呈下降的趋势，其中下降趋势最大的是淮北的西部和江淮之间中部地区。能见度、大气水汽压、降水量、云量是影响日照时数的因素；日照时数的显著下降与能见度的下降、大气水汽压的增加、年降水量和年雨日数的增加关系密切，而与总云量和低云量的减少无关。
Climatic change of sunshine duration and its influencing factors over Anhui province during the last 50 years .https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2009.07.015 URL Magsci 摘要
利用安徽省80站1955～2005年逐日日照时数、云量、水汽压、降水量及合肥市能见度资料，采用t检验、线性趋势分析等统计方法，分析了安徽省日照时数年、季节、月的变化特征以及空间分布特征；同时分析了可能影响日照时数的气象因子的变化特征。结果表明：安徽省年日照时数呈显著减少的趋势，平均美10年减少88.3h；除春季日照时数变化不明显外，其他季节日照时数显著减少。在20世纪60年代末至70年代初和70年代末都存在明显的突变，且都变少。安徽省日照时数大致呈纬向分布，分布形式为北高南低；除淮北市外，其它各站的日照时数均呈下降的趋势，其中下降趋势最大的是淮北的西部和江淮之间中部地区。能见度、大气水汽压、降水量、云量是影响日照时数的因素；日照时数的显著下降与能见度的下降、大气水汽压的增加、年降水量和年雨日数的增加关系密切，而与总云量和低云量的减少无关。
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甘南白龙江流域光照资源的气候变化特征 [J].https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2014.07.011 URL [本文引用: 1] 摘要
光照资源的变化会对气候和生态环境产生较大的影响。利用1973—2012年甘肃甘南白龙江流域近40 a日照时数观测资料,采用气候倾向率等现代统计诊断方法,对甘南白龙江流域光照资源的变化趋势、气候突变等特征进行了分析,结果表明:甘南白龙江流域日照时数呈现出显著增加的趋势,其增幅为33.0 h/10 a,各季节日照时数都呈增加的趋势,其中以春季增幅最明显,夏季最小。这与中国大部分地区日照时数呈现显著减少的特征不同,体现出甘南白龙江流域独特的气候特点及日照时数变化的复杂性。甘南白龙江流域日照时数在1994年之前以负距平变化为主,1994年及其之后以正距平变化为主,为光照资源偏多期。甘南白龙江流域年平均日照时数及各季节平均日照时数均发生了增多突变。1983年为年平均日照时数的增多突变起始年。夏季平均日照时数增多突变发生在20世纪90年代末,其余各季平均日照时数增多突变均发生在80年代。年日照时数异常偏少年份主要发生在20世纪80年代,异常偏多仅出现在2002年。在气候变暖的背景下,甘南白龙江流域≥0.1 mm降水日数的减少可能是引起日照时数增加的主要原因。日照时数与气温、蒸发量均呈显著的正相关。三者在变化趋势上有着很强的一致性。
Climatic change of sunshine duration in the Bailong River Valley in Gannan from 1973 to 2012 .https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2014.07.011 URL [本文引用: 1] 摘要
光照资源的变化会对气候和生态环境产生较大的影响。利用1973—2012年甘肃甘南白龙江流域近40 a日照时数观测资料,采用气候倾向率等现代统计诊断方法,对甘南白龙江流域光照资源的变化趋势、气候突变等特征进行了分析,结果表明:甘南白龙江流域日照时数呈现出显著增加的趋势,其增幅为33.0 h/10 a,各季节日照时数都呈增加的趋势,其中以春季增幅最明显,夏季最小。这与中国大部分地区日照时数呈现显著减少的特征不同,体现出甘南白龙江流域独特的气候特点及日照时数变化的复杂性。甘南白龙江流域日照时数在1994年之前以负距平变化为主,1994年及其之后以正距平变化为主,为光照资源偏多期。甘南白龙江流域年平均日照时数及各季节平均日照时数均发生了增多突变。1983年为年平均日照时数的增多突变起始年。夏季平均日照时数增多突变发生在20世纪90年代末,其余各季平均日照时数增多突变均发生在80年代。年日照时数异常偏少年份主要发生在20世纪80年代,异常偏多仅出现在2002年。在气候变暖的背景下,甘南白龙江流域≥0.1 mm降水日数的减少可能是引起日照时数增加的主要原因。日照时数与气温、蒸发量均呈显著的正相关。三者在变化趋势上有着很强的一致性。
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1965-2013年渭河流域降水时空变化分析 [J].Spatial and temporal variation of precipitation in Weihe River Basin from 1965 to 2013 . |
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水文时间序列分析方法研究进展 [J].https://doi.org/10.3724/SP.J.1033.2013.00020 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要
水文时间序列不仅组成复杂,而且特性也复杂多变。目前认为水文时间序列主要表现出随机性、模糊性、非线性、非平稳性和多时间尺度变化等复杂特性。本文首先简要介绍了用于揭示水文过程复杂变化特性的时间序列分析方法的相关进展,包括序列相关性分析方法、水文频率分析方法、模糊分析方法、混沌理论分析方法、信息熵分析方法和小波分析方法等6种。然后,对各种分析方法存在的主要问题和有待解决的问题进行讨论,指出了各种方法应用于水文时间序列分析时存在的主要缺陷和不足。最后指出,不断改进和完善时间序列分析方法,探讨各种方法的联合和耦合,加强物理成因分析和数理统计分析相结合,是提高水文时间序列分析结果精度和可靠性的有效手段,也是研究和解决环境变化影响下水文水资源问题的有效途径。
Research progress on the time series analysis methods in hydrology .https://doi.org/10.3724/SP.J.1033.2013.00020 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要
水文时间序列不仅组成复杂,而且特性也复杂多变。目前认为水文时间序列主要表现出随机性、模糊性、非线性、非平稳性和多时间尺度变化等复杂特性。本文首先简要介绍了用于揭示水文过程复杂变化特性的时间序列分析方法的相关进展,包括序列相关性分析方法、水文频率分析方法、模糊分析方法、混沌理论分析方法、信息熵分析方法和小波分析方法等6种。然后,对各种分析方法存在的主要问题和有待解决的问题进行讨论,指出了各种方法应用于水文时间序列分析时存在的主要缺陷和不足。最后指出,不断改进和完善时间序列分析方法,探讨各种方法的联合和耦合,加强物理成因分析和数理统计分析相结合,是提高水文时间序列分析结果精度和可靠性的有效手段,也是研究和解决环境变化影响下水文水资源问题的有效途径。
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淮河流域水稻的气候适宜度及其变化趋势分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2008.04.014 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
淮河流域40个县(市)区水稻日照适宜度、降水适宜度与气候适宜度均呈下降趋势.分析淮河流域水稻温度、降水、日照和气候适宜度的区域差异,将淮河流域分为最适宜区、适宜性区、次适宜区.综合降水、日照、温度三因素,将淮河流域水稻气候适宜度分为分成淮北最适宜区、淮南最适宜区、淮河沿岸适宜区和西部山地次适宜区,分析各区水稻适宜度年际变化规律,结果表明:各区的水稻气候适宜度均呈逐渐下降趋势.
Climate suitability of rice and its changes in Huaihe Watershed .https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2008.04.014 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
淮河流域40个县(市)区水稻日照适宜度、降水适宜度与气候适宜度均呈下降趋势.分析淮河流域水稻温度、降水、日照和气候适宜度的区域差异,将淮河流域分为最适宜区、适宜性区、次适宜区.综合降水、日照、温度三因素,将淮河流域水稻气候适宜度分为分成淮北最适宜区、淮南最适宜区、淮河沿岸适宜区和西部山地次适宜区,分析各区水稻适宜度年际变化规律,结果表明:各区的水稻气候适宜度均呈逐渐下降趋势.
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七大江河流域面雨量计算方法及应用 [J].Calculating method of area rainfall over seven river valleys and its application . |
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中国近半个世纪地面太阳总辐射时空变化特征 [J].https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2012.02.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
论文利用近半个世纪(1961—2009年)全国58个气象站的地面太阳总辐射观测资料,采用线性倾向估计、小波分析和Mann-Kendall检验等方法,分析了近50 a来全国及区域地面太阳总辐射的年际、季节长期变化趋势特征、年代际距平、周期和突变点。结果表明:全国58个站点地面年太阳总辐射的长期变化趋势主要呈变化不明显和下降明显,分别占总站点数的50.0%和46.6%,且具有一定的气候地带性和局地差异。省级大城市的站点中,下降明显的站点约占该类站点数的三分之二,而其他城市以变化不明显的站点居多。从年代际距平看,在20世纪60年代和70年代,呈上升趋势的站点占总站点数的比例分别约为80%和50%;在80年代,以下降的站点居多,占80%以上;90年代至今,以下降趋势的站点居多,约占50%,但有30%左右的站点为上升明显。从季节的长期变化趋势看,除冬季以下降明显为主以外,春、夏、秋季均以变化不明显为主。从变化周期看,年际周期为6～9 a,年代际周期为10～13 a和20～23 a,但其周期在各气候带有异同。发生突变的时间也具有一定的地带性,各带突变时间有差异。
Spatial and temporal variation of total solar radiation in China in recent 50 years .https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2012.02.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
论文利用近半个世纪(1961—2009年)全国58个气象站的地面太阳总辐射观测资料,采用线性倾向估计、小波分析和Mann-Kendall检验等方法,分析了近50 a来全国及区域地面太阳总辐射的年际、季节长期变化趋势特征、年代际距平、周期和突变点。结果表明:全国58个站点地面年太阳总辐射的长期变化趋势主要呈变化不明显和下降明显,分别占总站点数的50.0%和46.6%,且具有一定的气候地带性和局地差异。省级大城市的站点中,下降明显的站点约占该类站点数的三分之二,而其他城市以变化不明显的站点居多。从年代际距平看,在20世纪60年代和70年代,呈上升趋势的站点占总站点数的比例分别约为80%和50%;在80年代,以下降的站点居多,占80%以上;90年代至今,以下降趋势的站点居多,约占50%,但有30%左右的站点为上升明显。从季节的长期变化趋势看,除冬季以下降明显为主以外,春、夏、秋季均以变化不明显为主。从变化周期看,年际周期为6～9 a,年代际周期为10～13 a和20～23 a,但其周期在各气候带有异同。发生突变的时间也具有一定的地带性,各带突变时间有差异。
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基于小波分析的枯水径流多时间尺度分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7709.2010.03.003 URL 摘要
以密云水库1956～2002年共47a的年最枯一月径流量过程为例，对枯水径流序列进行小波变换并分析其多时间尺度演变特性。结果表明，枯水径流序列具有明显的多时问尺度特征，资料序列具有时间尺度为16、10、5a的主要周期．2015年前后为枯水流量极小年份。
Multiple time scale analysis of the low water runoff based on wavelet analysis .https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-7709.2010.03.003 URL 摘要
以密云水库1956～2002年共47a的年最枯一月径流量过程为例，对枯水径流序列进行小波变换并分析其多时间尺度演变特性。结果表明，枯水径流序列具有明显的多时问尺度特征，资料序列具有时间尺度为16、10、5a的主要周期．2015年前后为枯水流量极小年份。
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中国东部区域土壤湿度的变化及其与气候变率的关系 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2000.03.003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
利用中国100°E以东地区98站共11a的旬土壤湿度、降水和气温资料,对不同区域土壤温度、降水和气温的变化趋势、年际变率及它们之间的相互关系进行了详尽的分析。结果表明:土壤湿度、降水和气温有较明显的变化趋势;土壤中各厚度层土壤湿度和降水的关系呈正相关关系,与气温呈反相关关系,且可通过0.01的置信度检验。这也说明现有土壤湿度观测资料在研究气候变化中的有效性。
Relationship between regional soil moisture variation and climatic variability over East China .https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2000.03.003 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
利用中国100°E以东地区98站共11a的旬土壤湿度、降水和气温资料,对不同区域土壤温度、降水和气温的变化趋势、年际变率及它们之间的相互关系进行了详尽的分析。结果表明:土壤湿度、降水和气温有较明显的变化趋势;土壤中各厚度层土壤湿度和降水的关系呈正相关关系,与气温呈反相关关系,且可通过0.01的置信度检验。这也说明现有土壤湿度观测资料在研究气候变化中的有效性。
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近50年来中国六大流域年际径流变化趋势研究 [J].
应用1950年以来的中国六大流域19个重点控制水文站年径流观测资料,采用MK检验方法研究了中国六大江河的年径流量变化情况。结果表明,近50年来中国六大江河的实测径流量均呈下降趋势。其中海河、黄河、辽河、松花江实测径流量下降明显,严重影响了我国社会经济的发展。
Study on runoff trends of the six larger basins in China over the past 50 years .
应用1950年以来的中国六大流域19个重点控制水文站年径流观测资料,采用MK检验方法研究了中国六大江河的年径流量变化情况。结果表明,近50年来中国六大江河的实测径流量均呈下降趋势。其中海河、黄河、辽河、松花江实测径流量下降明显,严重影响了我国社会经济的发展。
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近47年雅鲁藏布江中游地区汛期降水量的小波分析 [J].Wavelet analysis of rainfall variation in the middle of yarlung zangbo river . |
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基于小波分析的青狮潭水库降水量变化规律研究 [J].
为了研究桂林青狮潭水库降水量变化规律,选取青狮潭水库(站)42年实测年降水量和汛期降水量资料,运用Moelet小波对其丰枯交替的时间尺度和突变点分布及周期进行多时间尺度分析。研究结果表明:青狮潭水库年降水具有8年和24年左右的明显周期,在未来3年将出现降水量偏多过程;汛期降水存在8年和26年的主要周期,在未来3年将经历降水量偏少的过程。降水量变化规律研究效果显著,但是对于综合因素的影响还有待于进行定量化的研究。
Study of rainfall changes at Qingshitan reservoir based on wavelet analysis .
为了研究桂林青狮潭水库降水量变化规律,选取青狮潭水库(站)42年实测年降水量和汛期降水量资料,运用Moelet小波对其丰枯交替的时间尺度和突变点分布及周期进行多时间尺度分析。研究结果表明:青狮潭水库年降水具有8年和24年左右的明显周期,在未来3年将出现降水量偏多过程;汛期降水存在8年和26年的主要周期,在未来3年将经历降水量偏少的过程。降水量变化规律研究效果显著,但是对于综合因素的影响还有待于进行定量化的研究。
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Recent advances in wavelet analyses: Part I. A review of concepts [J]. |
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水文时间序列多时间尺度分析的小波变换法 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-3087.2002.06.003 URL [本文引用: 1] 摘要
以长江宜昌站近100年(1890～1987)年平均流量过程为例,利用Marr小波和Morlet小波变换对水文序列的多时间尺度演变特性进行了分析.研究结果表明,其年际及年代际时间尺度在时间域中分布很不均匀,具有明显的局部化特征.小波变换法分析水文水资源系统多时间尺度是优越的.
Multiple time scales analysis of hydrological time series with wavelet transform .https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-3087.2002.06.003 URL [本文引用: 1] 摘要
以长江宜昌站近100年(1890～1987)年平均流量过程为例,利用Marr小波和Morlet小波变换对水文序列的多时间尺度演变特性进行了分析.研究结果表明,其年际及年代际时间尺度在时间域中分布很不均匀,具有明显的局部化特征.小波变换法分析水文水资源系统多时间尺度是优越的.
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水文序列小波分析中小波函数选择方法 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:0559-9350.2008.03.006 URL [本文引用: 1] 摘要
将信号离散小波变换中常用的7个小波系共54个小波函数作为选择范围,应用蒙特卡罗方法,通过黄河利津站和浙江白溪流域的实测水文序列,探讨小波分析中影响小波函数选择的因素,进而建立合理选择小波函数的依.据和方法.该方法应用每个小波函数对水文序列进行小波分解,并重构得到低频重构序列和高频重构序列两部分及相应的特征值,依据相应的小波函数选择判别标准分析特征值,从而得到合理的小波函数.研究结果表明,序列自身的变化特性是小波函数选择的重要影响因素;整体上序列变化特性越复杂时,适用的小波函数类型就越少.对两个流域资料分析结果验证了本文的小波函数选择方法的合理性.
Wavelets selection method in hydrologic series wavelet analysis .https://doi.org/10.3321/j.issn:0559-9350.2008.03.006 URL [本文引用: 1] 摘要
将信号离散小波变换中常用的7个小波系共54个小波函数作为选择范围,应用蒙特卡罗方法,通过黄河利津站和浙江白溪流域的实测水文序列,探讨小波分析中影响小波函数选择的因素,进而建立合理选择小波函数的依.据和方法.该方法应用每个小波函数对水文序列进行小波分解,并重构得到低频重构序列和高频重构序列两部分及相应的特征值,依据相应的小波函数选择判别标准分析特征值,从而得到合理的小波函数.研究结果表明,序列自身的变化特性是小波函数选择的重要影响因素;整体上序列变化特性越复杂时,适用的小波函数类型就越少.对两个流域资料分析结果验证了本文的小波函数选择方法的合理性.
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1982-2003年东北林区森林植被NDVI与水热条件的相关分析 [J].
以气象站点为研究单元,将1982-2003年东北林区森林植被月平均、季平均和年平均NDVI数据与其对应的水热条件(温度和降水)进行相关、偏相关和复相关分析.结果表明:温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要气候因子.春季、秋季不同森林植被平均NDVI与温度和降水呈极显著相关(P＜0.01),其与温度的相关性高于其与降水的相关性.寒温带针叶林NDVI在生长季与温度和降水呈极显著相关(P＜0.01),其与降水的相关性略高于其与温度的相关性,而全年温度对寒温带针叶林生长的影响高于降水.寒温带针叶林NDVI在4月份与降水的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数达-0.385.温带针阔叶混交林NDVI在4-7月与温度的时滞偏相关性较高,相关系数分别为0.581,0.490,-0.266和-0.297.暖温带落叶阔叶林NDVI在4月份与温度的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为0.571;在7月份与降水时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为-0.367.森林植被生长增长阶段NDVI受综合水热条件(温度和降水)的滞后影响显著.
Correlations between forest vegetation NDVI and water/thermal condition in Northeast China forest regions in 1982-2003 .
以气象站点为研究单元,将1982-2003年东北林区森林植被月平均、季平均和年平均NDVI数据与其对应的水热条件(温度和降水)进行相关、偏相关和复相关分析.结果表明:温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要气候因子.春季、秋季不同森林植被平均NDVI与温度和降水呈极显著相关(P＜0.01),其与温度的相关性高于其与降水的相关性.寒温带针叶林NDVI在生长季与温度和降水呈极显著相关(P＜0.01),其与降水的相关性略高于其与温度的相关性,而全年温度对寒温带针叶林生长的影响高于降水.寒温带针叶林NDVI在4月份与降水的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数达-0.385.温带针阔叶混交林NDVI在4-7月与温度的时滞偏相关性较高,相关系数分别为0.581,0.490,-0.266和-0.297.暖温带落叶阔叶林NDVI在4月份与温度的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为0.571;在7月份与降水时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为-0.367.森林植被生长增长阶段NDVI受综合水热条件(温度和降水)的滞后影响显著.
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偏相关系数在林冠截留影响因子分析中的应用 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.2095-1914.2013.02.013 URL [本文引用: 2] 摘要
通过对简单相关系数和偏相关系数的对比分析,利用实测资料对林冠截留量与林外降雨量、降雨持续时间、降雨强度、2次降雨间隔时间、温度、相对湿度、风速和降雨期间水面蒸发量之间的关系进行分析。结果发现:利用偏相关分析对其简单相关分析的结果进行修正更符合实际情况,更有助于准确描述变量之间的关系;对偏相关分析的结果结合逐步回归分析,能有效改善回归分析的质量。
Application of partial correlation coefficient to canopy interception impacting factor analysis .https://doi.org/10.3969/j.issn.2095-1914.2013.02.013 URL [本文引用: 2] 摘要
通过对简单相关系数和偏相关系数的对比分析,利用实测资料对林冠截留量与林外降雨量、降雨持续时间、降雨强度、2次降雨间隔时间、温度、相对湿度、风速和降雨期间水面蒸发量之间的关系进行分析。结果发现:利用偏相关分析对其简单相关分析的结果进行修正更符合实际情况,更有助于准确描述变量之间的关系;对偏相关分析的结果结合逐步回归分析,能有效改善回归分析的质量。
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