中图分类号: K903 文献标识码: A 文章编号: 1007-2284(2011) 02-0039- 04
A Hydrothermal Analysis of Environment of Yuanmou Dry-hot River Valley in Jinsha River, Upper Yangtze River, China
DING Wen-rong1, 2 , LU Xi-xi2, 3 , MING Qing-zhong1
Abstract: Taking the Yuanmou dry-hot river valley of Jinsha River as the subject , which is a vulnerable area and affected by the environment. By a variety of methods, the discipline that the hydro thermal exponent response to the changing environment are studied. The hydrothermal exponent includes the annual temper ature, extreme maximum temperature, extreme miNImum temperature, precipitation, daily precipitation more than 0.1 mm and daily maximum precipitation. The results show that: Firstly, since 1956, annual aver age temper ature and extreme maximum temperature showed a decreasing trend, while the extreme minimum temperature showed a slightly increasing trend, precipitation, daily precipitation more than 0. 1 mm and the daily maximum precipitation a re incr easing trends; Secondly , average temperature in spring , summer, autumn and winter decreased, which is most significant in spring, and autumn is the least significant, rainfall in the four seasons showed an increasing trend, and the most significant was in spring, but winter was the least significant . Thirdly, for the future trend, t he probability of maintaining the decreasing trend of the average annual temperature is better than the trend of increase, for the annual rainfall, the probability of maintaining an upward trend is mo re than the trend of reducing, which means t hat the dry-hot valley may become a warm and cool valley .
Key words: hydrothermal response; global change; temperature; rainfall; Yuanmou dry-hot river v alley
干热河谷是指地处湿润气候区以热带或亚热带为基带的干热灌丛景观河谷, 在欧洲的阿尔卑斯山区、美国科迪勒拉山区、非洲东部等地有少量分布, 有关人员从降水和水土流失等方面进行了一些研究[1]。我国西南地区是世界干热河谷最为集中分布的区域, 尤以横断山区中南段最为典型[2]。从我国的干热河谷来看, 由于其独特的自然环境和气候条件, 不仅是人类活动和居住的密集场所, 也是生态环境及其脆弱的区域。近些年来, 随着人类活动强度的加剧, 干热河谷地区森林覆盖率不断减小、生物多样性锐减、土地退化、水土流失、土壤肥力下降, 地质灾害、气象灾害频发, 生态环境问题日益凸现, 造成的损失惨重。因此, 干热河谷的特殊地理现象一直被专家所关注, 自从19 世纪初叶干热河谷有记述以来, 国内相关人员就外分别从多个角度进行了研究[3, 4]。
此外, 近百年来, 地球气候正经历着以全球气候变暖为主要特征的显著变化。联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在其第4 次评估报告中指出: 1906- 2005 年全球地表温度的线性趋势为0. 74±0. 18℃, 从1850- 1899 年到2001-2005 年总的温度增加了0.76±0.19℃[5] 。在全球变暖的大背景下, 中国年平均地表气温也在升高, 在过去的100年内, 地表年平均气温增加约0. 5~ 0. 8℃, 与全球变暖的总趋势基本一致[6] 。但是, 在研究区却出现了一些反常的现象, 如在全球气候变暖的大背景下, 区内却出现气温持续下降的现象, 本文即是对这些变化进行一定的分析, 以期为干热河谷区利用和治理提供科学依据。
1 研究区和资料
鉴于数据的可得性与完整性, 本研究选择干热河谷的典型区域元谋作为研究对象。元谋是云南省楚雄彝族自治州下辖的一个县, 东经101°35′~ 102°06′、北纬25°23′~ 26°06′, 元谋境内最低海拔898 m, 最高海拔2 835.9 m, 国土面积的40%处于海拔1 350m 以下的干热河谷区, 干热区面积达797. 07 km2 。热区内干旱少雨, 年均降雨量仅为616 mm, 年蒸发量却高达3 627mm, 年平均气温21. 9℃, 全年基本无霜。由于元谋盆地属燥热河谷区, 气候干燥炎热, 光热资源充足, 种植亚热带作物具有得天独厚的优势, 有“金沙江畔大菜园”的美誉。
为了能够客观地分析元谋干热河谷区水热变化特征及变化趋势, 本文选取区内资料连续性较好的元谋国家基本气象站1955 年8 月至2010 年5 月的月平均气温、极端最高气温、极端最低气温、降水量、日降水量大于0. 1mm 的日数和最大日降水量等要素作为基础研究资料, 月值数据通过气象领域通用的累积或平均值法转化为年值数据。
2 研究方法
在本研究中, 主要用到年代际比较、年内变化趋势和未来趋势概率分析3 种方法。年代际比较是通过统计每10 年平均值, 比较其差异和变化趋势。年内变化趋势是通过计算气候因子时间序列与自然数数列之间的相关系数r, 称为趋势系数, 然后以趋势系数r来揭示气候要素的变化特征, 正值为增趋势,负值为降趋势, 趋势系数越大, 表明趋势的倾向性越显著, 反之亦然。其计算方法如下。
设x i 为样本量为n 的某一气候变量序列, 用ti 表示x i 所对应的时间序列, 建立x i 与t i 的一元线性回归方程:
变量x i 与变量ti 的相关系数r 即为趋势系数。趋势系数r 表示变量与时间的密切程度, 是一个无量纲量, 它消去了气象要素的均方差对线性回归系数数值大小的影响, 从而可以在不同气象要素之间比较长期趋势变化的大小。
未来趋势概率采用了R/S 分析方法, 该方法假设一个时间序列ξ(t) , t= 1, 2,……, 对于任意整数τ> 1, 定义非负时均序列为:
用X(t, τ) 表示累计离差:
级差定义为:
标准差定义为:
考虑比值R(τ) / S(τ) = R/ S, 赫斯特的研究表明R 随τ的增长呈发散状态, 而R(τ) / S(τ) 随τ的增长呈1/ 2 的指数率关系。后来, Manderbrot通过对尼罗河最低水位等自然事件的分析, 进一步证实了Hurst 的研究, 并得到更广泛的统计规律[7, 8] , 即:
这里, H 称为赫斯特指数, 赫斯特证明了如果ξ(τ) 是相互独立的, 该指数具有如下特征: ①当H = 0.5 时, 表明各项指标之间是完全独立的, 相互没有依赖, 气候因子过程是随机性的。②当H >0. 5, 意味着未来的趋势与过去一致, 即过程具有持续性(Persistence) 或长程相关性。H 值越接近1, 持续性就越强。在这种情况下, 过去的增加趋势意味着未来也为增加趋势, 反之为下降趋势。, 当H<0.5 时, 意味着未来的总体趋势将与过去相反, 即过程具有反持续性(Anti-persistence) 。H 值越接近0, 反持续性就越强。在这种情况下, 过去的增加趋势预示着未来的减少趋势, 而过去的减少趋势则使未来可能出现增加趋势[9] 。
3 结果分析
3. 1 年际变化
在诸多水热因子中, 气温是对变化环境较为敏感的一个因子, 它不仅受到变化环境的影响, 也对自然和社会环境产生一系列新的关联效应。而水既是生命之源, 也是最基本的自然资源。干热河谷区自然环境和社会经济的特殊性, 很多方面都是由这两者的不同组合而发生作用的。
如图1 所示, 自20 世纪50 年代以来, 年均气温就一直呈现出下降的倾向, 趋势系数r 达到了- 0.183。此外, 从表1 中可以看出, 极端最高气温也呈现出下降的趋势, 除20 世纪60年代比平均值偏高0. 9℃外, 20 世纪70 年代、80 年代、90 年代和21 世纪10 年代分别比平均值低0.4℃、0.7℃、0.6℃和0.5℃, 趋势系数r 为- 0.321, 总体来看甚至比平均气温下降得还要更明显。但是, 极端最低气温却表现出微弱的升高趋势, 且升高趋势有一定阶段性, 20世纪60~ 90年代均为降低趋势, 进入21 世纪前10 年却突然升高, 趋势系数r 为0. 074。
图1 各水热相关指标变化状况
Fig. 1 The change conditions of each hydrothermal exponent
从年降水量来看, 区内的降水量与全球降水量的变化趋势基本一致, 总体表现为增加趋势, 但同样具有阶段性, 年降水量的趋势系数r 为17.290。在此影响下, 日降水量大于0.1 mm的日数和最大日降水量都有增加的趋势, 其趋势系数分别为0.083和0.992。
从不同年代来看(见表1), 尽管2001- 2009 年平均气温比前10 年略微升高了0.1℃, 但总体来看, 气温还是以0.16℃/(10a) 左右的速度在降低。极端最高气温的状况也类似, 但其降低的速率达到了0.28℃/(10a) 。极端最低气温在20 世纪后40 年都呈现出降低的趋势, 但进入21 世纪以来, 却呈现出增加的趋势。对于降水量, 从图1 中可以看出是微弱的增加趋势, 从表1 中来看, 从20 世纪60 年代以来一直呈现出波动增加的趋势, 速率达到9. 84 mm/(10a) 。受降水量变化的影响,日降水大于0.1mm 的日数有增加的趋势, 最大日降水量在20世纪60 年代为58.5 mm/d, 90 年代升高到61.5 mm/d。
表1 水热指标在不同年代之间的比较
Tab. 1 Comparing of hydrothermal exponent in different period
3. 2 年内变化
为了分析选定的水热指标自1955 年8 月以来年内的变化情势, 本文计算了各水热要素在不同季节的趋势系数r 。计算过程中, 将以3- 5月划为春季, 6-8 月划为夏季, 9- 11月为秋季, 12- 次年2月为冬季。
从表2 可以看出, 对于平均气温, 一年4 季均表现为下降的趋势, 其中春季下降较其他季节更为明显, 趋势系数达- 0.107, 而秋季下降倾向最弱, 仅为-0.047。可见, 研究区年均气温的降低4 季均有所贡献, 只是最大贡献是春季, 最小贡献是秋季。就极端最高气温而言, 在夏季下降最为明显, 趋势系数r 为- 0.074, 冬季反而有升高的趋势, 趋势系数r 为0.019。至于极端最低气温, 冬春季下降, 夏秋季微弱升高。从降水量来看, 全年均表现为增加的趋势, 春季增加最多, 贡献最大, 趋势系数为14. 452, 其次是秋季, 冬季增加最少, 系数r 为0.681。从日降水量大于0. 1mm 的日数来看, 除了夏季有所减少外, 其他季节均为增加趋势, 春季增加日数最为明显。对于最大日降水量, 也是春季增加最多, 而冬季增加最少, 趋势系数r 分别为3. 586 和1.129。
表2 水热指标的趋势指数r 在不同季节之间的比较
Tab. 2 Comparing of change trend indexs in different seasons
3. 3 未来趋势
在全球气候变化背景下, 元谋干热河谷区降水量、降水日数和最大日降水量等指标均有增加的趋势, 与全球的降水量情况类似。而对于气温来讲, 除了极端最低气温略有升高的趋势外, 平均气温和极端最高气温均表现为降低趋势, 与全球变暖的普遍现象相反。表3 通过计算各要素的Hurst 指数, 来定量反映在未来时间内, 不同水热要素维持现有趋势的概率。
表3 水热指标的Hurst 指数
Tab. 3 The Hurst indexs of hydrothermal exponent
从表3 中可以看出, 平均气温、极端最高气温和年降水量的Hur st 指数H > 0.5, 波动具有较强的持续性和趋势增强性,而其他要素则< 0. 5, 波动的持续性不明显, 有可能发生转向。表明: ①平均气温和极端最高气温自1956 年以来是降低的趋势, 未来维持降低趋势的概率比升高趋势的概率高;②降水量是增加趋势, 未来降水量维持增加趋势的概率比减少的概率要高;③自1956 年以来极端最低气温是升高的趋势, 未来维持升高趋势的概率比转向降低的趋势还要小, 也即是说, 未来可能变为降低趋势, 并且降低趋势的概率比升高趋势的概率还大;④日降水量大于0. 1mm 的日数和最大日降水量自1956 年以来表现为升高的趋势, 未来维持升高趋势的概率比转向降低趋势的概率小, 即两者在未来均可能转向减少。
4 结语
在变化环境背景下, 元谋干热河谷区热量有减少的趋势,而水分则呈现出增加的趋势。具体而言, 年均气温、极端最高气温均降低, 而降水各项指标均呈升高倾向。从年内来看, 气温在一年内四季均为降低趋势, 而降水量则四季均呈现出增加的趋势, 其他指标变化更复杂些。从未来的发展概率来看, 平均气温、极端最高气温和降水量将主要维持现有的发展趋势,而极端最低气温、日降水量大于0. 1mm 的日数和最大日降水量则有可能出现与现有趋势相反的变化, 且概率较大。
研究显示, 全球变暖会引起温度带的北移, 进而导致大气运动发生相应的变化, 全球降水也将随之发生变化。一般认为, 低纬度地区现有雨带的降水量会增加, 高纬度地区冬季降雪量也会增多, 而中纬度地区夏季降水量将会减少。本文研究区处于低纬度地区, 降水量有增加的趋势, 符合一般规律, 但气温却降低, 与全球的大趋势刚好相反。有研究者指出, 这主要是人类活动所至, 特别是灌溉措施所引起[3]。这就导致了新的问题:①如果是灌溉措施的结果, 那么发展到一定程度后, 干热河谷区的气温应该与全球气温一致, 表现为升高趋势, 这个转折点会在什么时候出现, 从本文的未来趋势分析中很难给出确切的结论;②在气温降低和降水量增加的情景下, 研究区有可能从干热河谷转为干暖河谷或干温河谷;③水热变化的影响将是长远的、巨大和多方面的, 无论未来如何, 都必须从战略的高度来对待。.
参考文献:
[1] 明庆忠, 史正涛. 三江并流区干热河谷成因新探析[J] . 中国沙漠,2007, 27(1) : 99- 104.
[2] 张荣祖, 郑度, 杨勤生. 横断山区干旱河谷[M] . 北京: 科学出版社, 1992: 1- 10.
[3] ZH ANG Jian- ping, YANG Zhong, WANG Dao-jie, et al . Climate change and causes in the Yuanmou dry- hot valley of Yun-nan, China[J] . Journal of Arid Environment s , 2002, 51(1) : 153- 162.
[4] Andrew N Parsons, J E Barrett , Diana H Wall, et al . Soil carbon dioxide flux in ant arctic dry valley ecosystem s[J] . Ecosystems ,2004,(7) : 286- 295.
[5] IPCC. IPCC Fourth Assessment Report(AR4)[M] . Cambridge:Cambridge University Press, 2007: 2- 5.
[6] 气候变化国家评估报告编委会. 气候变化国家评估报告[M] . 北京: 科学出版社, 2007: 1- 15.
[7] Mandelbrot B B, Wallis J R. Some long-run properties of geographysical records[J] . Water Resource Research, 1969a, 5(2) : 321- 340.
[8] M andelbrot B B, Wallis J R. Robustness of the rescaled range R/S in the measurement of noncyclic long-run statistical dependence[J] . Water Resource Research, 1969b, 5(4) : 967- 988.
[9] Hurst H E, Black R P, Simaka Y M. Long-term Storage: An Experimental Study[M] . London , 1965: 40- 45.
作者简介: 丁文荣(1979- ) , 男, 博士, 云南昆明人, 主要从事水文水资源方面的研究。
