Page 199 - 《高原气象》2022年第5期
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高 原 气 象 41 卷
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候变化的研究取得了一定进展，研究发现近 50 年
降水呈不显著的减少趋势，气温呈显著升高趋势
（李占玲和徐宗学，2009；白冰等，2013；王红桃
等，2017）；窦睿音等（2015）研究发现 20 世纪 50 年
代末至 70 年代中期甘肃气温缓慢下降，此后至
2005年持续升高，2005年之后气温下降，气温的空
间分布呈中部低，两端高，西低东高的特点。邢轶
兰等（2015）发现近半个多世纪甘肃省中部地区处
于暖湿化，南部地区处于暖干化，北部地区仍然处
于干旱化。综合前人的研究，可以发现以下问题，
首先，绝大多数研究依据的是甘肃自然分区，分区 图1 甘肃气候分区及格点分布
范围较大、数量较少，得出的结论可能不能全面反 Fig. 1 Climatic zones and the grid point distribution
映甘肃气候变化的特点；其次，前人多使用站点数 map of Gansu
据 ，因 而 可 能 会 具 有 站 点 数 量 少 、分 布 不 均 等 2. 2 数据来源
缺点。 数据来源于中国气象科学数据共享服务网
针对以上问题，本文进行了如下改进。首先， 1962-2019 年共计 58 年中国地面降水日值和气温
依据甘肃气候区划分为 8 个区域，对 8 个区域的气 日 值 0. 5° ×0. 5° 格 点 数 据 集（V2. 0）（http：//data.
温和降水变化进行定量和对比分析，能够更加精确 cma. cn/data/cdcindex/cid/00f8a0e6c590ac15. html）。
地掌握甘肃气候变化的规律。其次，本文运用格点 通过 SNHT（Standard Normal Homogeneity Test）对
数据进行分析，通过均匀覆盖全省的 175 个格点数 数据进行了非均一性检验和一致性检验，质量状况
据，更加准确地把握甘肃省的气候变化。最后，本 良好。
文运用了 CEEMDAN、交叉小波变换和小波相干等 2. 3 研究方法
较为新颖的方法，在一定程度上具有创新性。 2. 3. 1 线性趋势分析法
根据甘肃省 1962-2019年的平均降水量、平均
2 数据来源与方法介绍
气温、最高气温和最低气温的数据，对具有线性变
2. 1 研究区概况 化趋势的数据进行线性回归分析，研究甘肃省整体
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2
甘肃省位于中国西北部，全省面积45. 37×10 km ， 气候变化趋势。
占中国陆地总面积的 4. 72%。甘肃处于中国地形 Y i = a + bx i （1）
第二阶梯上，地处黄河上游和黄土高原、青藏高 式中：x 是自变量；Y 是因变量；i 是正整数序列；a
i
i
原、内蒙古高原三大高原的交汇地带（马尚谦等， 为回归常数，b 为回归系数，二者可用最小二乘法
2019），是西北干旱半干旱地区的重要组成部分， 进行估计（魏凤英，1999）。
也是气候变化比较敏感的区域，因而具有研究的代 2. 3. 2 CEEMDAN方法
表性和必要性。甘肃省地貌和气候类型复杂多样， CEEMDAN 是用于时频分析的一种局部自适
气候干燥，气温日较差大，光照充足，太阳辐射强。 应方法，能够分析非线性系统的非平稳信号。它将
年平均气温在 0~14 ℃，由东南向西北降低。气候 信号分解为几个本征模式函数（intrinsic mode func‐
的大陆性特征明显，夏季短促，气温高，秋季降 tion，IMF）和残差项（residual）。IMF 分别具有不同
温快。 的频率信息，残差项用于表示原始时间序列的整体
由于甘肃省地形狭长，气候类型复杂多样，所 变 化 趋 势（Wu and Huang，2009；Hawinkel et al，
以不能将全局一概而论，故根据《河西地区绿洲资 2015）。
源优化配置研究》（张勃和石惠春，2004）一书中的 2. 3. 3 交叉小波变换和小波相干法
划分方法将甘肃省按照自然气候特征划分为 8个区 交叉小波是一种多尺度、多信号时频分析的新
域［图 1，该图及文中涉及的地图是基于中华人民共 技术，它是将小波作为带通滤波器，并将其运用于
和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务 时间序列，从而可以对不同时频域中的两个时间序
系统下载的审图号为 GS（2020）4632 号的甘肃地图 列的相互关系进行分析研究，揭示该时序多时间尺
制作，底图无修改］。 度 的 显 著 周 期（Grinsted et al，2004；张 静 影 等 ，
