2. 新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046;
3. 中国科学院大学, 北京 100049
2. College of Resource and Environment Science, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
最新的IPCC第5次报告指出,过去的110年(1901—2012年)以来,全球气温升高约0.89 ℃[1]。近千年的气候变化表明20世纪的升温率是近1 000年来前所未有的,最近30年可能是近1 000年来最暖的30年[2-5]。全球大范围增温,不同地域因受大气环流及地形的影响而使得增温幅度不同,最大增温幅度出现在北半球中高纬度地区[6]。
全球变暖导致不同区域降水量也有所增加,但增加幅度较小,增加最显著的区域也位于北半球中高纬度地区[7-10]。其中,亚洲中部干旱区受西风环流的影响,降水增加显著,且主要以冬季降水量增加最多[6, 9, 11]。新疆位于亚洲中部干旱区的核心地区,深居内陆,远离海洋,水汽来源比较复杂。Aizen等[12]认为,新疆的水汽绝大部分来自北大西洋和地中海—黑海—里海—咸海一线,阿尔泰山年降水的55%来自北大西洋,11%来自北冰洋和西伯利亚,34%来自西南方向的气旋(即地中海—黑海—里海—咸海一线);天山中部年降水的13%来自北大西洋,32%直接来自地中海和黑海,55%来自里海和咸海盆地。
新疆的水资源主要来自于大气降水和高山冰雪融水,气候的变化直接影响到大气水循环系统及冰雪消融量,导致径流量的变化。沈永平等[13-14]认为新疆高山流域产流占地表径流的80%以上,其中冰川和积雪融水径流在总径流中的比例可达45%以上,积雪和冰川融水是河流的主要补给来源。
关于新疆气候和水资源变化的研究较多,但以往的研究主要从整个区域角度来分析,且未考虑地形因素对气候变化的影响。本文依据新疆独特的地貌特征及纬度地带性,将新疆分为4个气候区:阿尔泰山南坡区、天山北坡区、天山南坡区和昆仑山北麓区。分别从年际及空间尺度分析不同气候区气温和降水的变化特征,并定量研究气候与地表水资源的关系,以期更深入地理解新疆不同区域气候变化差异及与地表水资源的响应差异。
1 数据与方法 1.1 数据来源新疆地区53个气象站点数据来源于中国气象局气象数据中心(http://data.cma.cn/),时段为1960—2013年;16个水文站点数据来源于各地州水文局,时段为1960—2005年。研究区分为4个气候区:Ⅰ.阿尔泰山南坡区;Ⅱ.天山北坡区;Ⅲ.天山南坡区;Ⅳ.昆仑山北麓。站点信息及分布图如图 1,表 1所示。
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气象站点依次为:1哈巴河;2吉木乃;3福海;4阿勒泰;5富蕴;6塔城;7和布克赛尔;8青河;9阿拉山口;10托里;11克拉玛依;12北塔山;13温泉;14精河;15乌苏;16石河子;17蔡家湖;18奇台;19伊宁;20昭苏;21乌鲁木齐;22达坂城;23巴伦台;24巴音布鲁克;25焉耆;26阿克苏;27拜城;28轮台;29库车;30库尔勒;31吐尔尕特;32乌恰;33喀什;34阿合奇;35巴楚;36柯坪;37阿拉尔;38铁干里克;39若羌;40塔什库尔干;41莎车;42皮山;43和田;44民丰;45且末;46于田;47巴里坤;48伊吾;49哈密;50红柳河;51七角井;52库米什;53吐鲁番。
Mann-Kendall趋势检验法是世界气象组织推荐并已广泛应用的非参数检验法,该方法的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,在水文和气象等方面应用广泛[15-17]。计算过程如下:
$ S = \sum\limits_{k = 1}^{n-1} {\sum\limits_{j = k + 1}^n {{\rm{Sgn}}} \left( {{x_j}-{x_k}} \right), } $ | (1) |
${\rm{Sgn}}\left( {{x_j}-{x_k}} \right) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} 1&{当{x_j}-{x_k} > 0}\\ 0&{当{x_j}-{x_k} = 0}\\ { - 1}&{当{x_j} - {x_k} < 0} \end{array}} \right., $ | (2) |
式中:xj和xk分别为第j年和第k年的数值,且j>k;n为数据系列的个数,Sgn(xj-xk)为表征函数。
随机序列Si(i=1, 2, …, n)近似地服从正态分布,则Si的均值us和标准差σs为:
$ u_s=0,\\ {\sigma _s} = \sqrt {\frac{{n\left( {n-1} \right)\left( {2n + 5} \right)-\sum\limits_{i = 1}^m {{t_i}\left( {{t_i}-1} \right)\left( {2{t_i} + 5} \right)} }}{{18}}}, $ | (3) |
式中:m为相同数的个数,ti为第i个组的资料个数。计算统计检验值Zs
$ {Z_s} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\frac{{S-1}}{{{\sigma _s}}}}&{S > 0}\\ 0&{S = 0}\\ {\frac{{S + 1}}{{{\sigma _s}}}}&{S < 0} \end{array}} \right., $ | (4) |
Zs的值为正,表明序列呈上升趋势;Zs值为负,表明呈下降趋势。在单尾趋势检验中,临界值为Zc,a为显著性水平,当a=0.05时,Zc=1.64;当a=0.01时,Zc=2.32。如果|Zs|≤Zc,则无变化趋势;如果|Zs|>Zc,当通过0.05显著性水平时,表现为显著的变化趋势,当通过0.01显著性水平时,表现为极显著的变化趋势。
1.2.2 典型相关分析典型相关分析是利用综合变量反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。
为研究自变量x1,…, xp和因变量y1, …, yq间的相关关系,构造2个“综合变量”:
$ U = {m_1}{x_1} + \cdots + {m_p}{x_p}, V = {n_1}{y_1} + \cdots + {n_q}{y_q}, $ | (5) |
其中,m1, …, mp和n1, …, nq是特定的系数,选取变量(U, V)的若干最优组合(Ui, Vj), z=1, …, r, 使得同类变量Ui及Vj间均互不相关,同组的变量Uz, Vj相关且可能最大相关,而不同组的变量Uz, 与Vj不相关。这样的变量称为典型相关变量,Ui及Vj间的相关系数λi称为典型相关系数[18]。本方法的具体操作在SAS软件里实现。
本文中,依据水文站的空间分布将其划分为4个气候区:阿尔泰山南坡区、天山北坡区、天山南坡区、昆仑山北麓区。为研究各气候区的气象因子与地表水资源的典型相关性,使用1960—2005年新疆53个气象站的气温和降水数据资料以及16个水文站的径流资料,运用各区的平均径流量分别与各站5—9月的气温和水文年(上一年10月至当年9月)降水做相关分析,选取相关系数最大且通过0.01显著性检验的气温站和降水站组成各区的气候场,各区水文站的径流量作为其地表水资源场。因为上一年10—12月的降水在山区一般以冰雪的形式存在,到来年春季开始融化影响地表径流,因而取水文年降水与地表水资源的相关性比取阳历年降水更具有物理意义[19]。考虑到高山冰雪的融化期主要在5—9月,因此取5—9月的平均温度与地表水资源作相关分析。
又因天山山区的巴音布鲁克和巴伦台站的气温和降水对天山南、北坡的水资源均存在显著的影响,因此分别参与天山南、北坡的影响因子分析。同时,昆仑山北麓区的水文年降水量与该区当年平均径流量的相关系数不大,且未通过0.05显著性检验,因此,分别计算前3年(t-1年, t-2年, t-3年)的水文年降水量与该区当年(t年)平均径流量的相关系数。结果表明,高山区塔什库尔干站前2年(t-2年)的水文年降水量与该区当年平均径流量的相关系数较大,且通过0.05显著性检验。揭示高山区前若干年的降水以冰雪的形式存在,是对以后年份的地表水资源发生影响的可能机制。本文将塔什库尔干前2年的水文年降水作为昆仑山北麓区气候场中的降水因子。
1.2.3 逐步回归分析逐步回归也就是建立最优回归方程的理论和方法。将自变量逐个引入模型,引入自变量的条件是:该自变量的偏回归平方和经检验是所有自变量中最显著的。同时,每引入一个新变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的变量由于后面新变量的引入变得不再显著时,则将其删除。最后保留在模型中的解释变量既是重要的,又没有严重多重共线性[20]。本方法的具体操作在SAS软件里实现。
2 结果与分析 2.1 全疆气温和降水年际变化近50多年来,新疆地区的气温和降水均呈增长趋势。结合图 2和表 2分析可知,1960年以来,新疆年均气温、年均最高温和年均最低温的增长率分别为0.32、0.25和0.54 ℃/10 a,其中最低温增长率最大,与前人的研究结果一致[21-22]。年降水的增长率为8 mm/10 a,增长趋势显著。突变检验结果表明,新疆地区气温和降水发生突变的时间在1986—1987年之间[23],从图 2中也可以明显看出在1986—1987年之间气温和降水序列发生明显跃动。因此,以1987年为界,对比分析1987年前后气温和降水的变化趋势。结果表明:1987年以前(1960—1986年),除最低温增长趋势较显著以外,均温、最高温和降水的增长趋势均不显著,且最高温和降水在1987年之前呈微弱下降趋势,与亚洲中部干旱区气温和降水的整体变化趋势相反[9, 24];1987年以来(1987—2013年),均温、最高温和最低温均呈显著的增长趋势,尤以最低温增长最快,增长率为0.49 ℃/10 a,而降水呈波动上升变化,增长趋势不明显。
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综上所述,第一,新疆地区气温的变化较降水变化显著,最低温的显著增加是导致新疆地区平均气温增高的主要原因;第二,1987年之后,气温的增长率较1987年之前更大,也更为显著,表明1987年之后新疆地区气温的显著增加更促使亚洲中部干旱区气温的升高;第三,降水整体呈增加趋势,且增长趋势显著,但在1987年前、后两段时间内,分别呈不显著的波动变化,且在1987年前降水有微弱下降趋势。
2.2 不同气候区气温和降水变化不同的地理位置及不同山脉南、北坡的气温和降水存在较大的差异[25]。为进一步研究新疆不同区域气温和降水的变化,依据气象站点分布,结合纬度、海拔和地形等地理特征将新疆分为4个气候区,分别为阿尔泰山南坡区、天山北坡区、天山南坡区和昆仑山北麓区(图 1)。
对不同气候区气温和降水的变化趋势分析(图 3)可知,均温、最高温和最低温的均值变化呈现明显的纬度地带性,均表现为昆仑山北麓区>天山南坡区>天山北坡区>阿尔泰山南坡区。而均温和最低温的倾向率变化与均值变化恰好呈相反趋势,表现为阿尔泰山南坡区>天山北坡区>天山南坡区>昆仑山北麓区。最高温的倾向率变化却不遵循纬度地带性规律,以昆仑山北麓区增长率最大,天山北坡区增长率最小(表 3)。
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降水的变化也具有纬度地带性,北疆(包括阿尔泰山南坡区和天山北坡区)的降水量明显多于南疆(天山南坡区和昆仑山北麓区)(图 3)。降水的倾向率变化也表现为自北向南逐渐减小(表 3)。不同区域的气温和降水的变化趋势均通过了Mann-Kendall趋势检验。
综上所述,新疆地区气温和降水变化均具有纬度地带性,气温的均值自北向南逐渐增大,而增长率却逐渐减少;降水的均值和增长率变化趋势一致,均表现为自北向南逐渐减小,表明北疆的增温增湿趋势更加显著。不同区域均表现出最低温增长率最大,为最高温增长率的2倍左右,可见,最低温的显著增高在不同区域均得到一致的体现。
2.3 不同季节气温和降水的空间变化不同季节气温的空间变化表现为:年均气温除库车呈微弱的下降趋势外,其余站点的气温均呈上升趋势。上升最快的站点为七角井、富蕴和巴里坤,分别以0.79、0.65、0.64 ℃/10 a的倾向率增加(图 4(a));春季气温除温泉和库车呈微弱下降趋势外,其余站点均呈上升趋势。上升最快的站点为喀什,以1.07 ℃/10 a的倾向率增加(图 4(b));夏季气温有8个站点呈下降趋势,其余站点均呈上升趋势。上升趋势最大的站点为巴里坤和七角井,均以0.72 ℃/10 a的倾向率增加(图 4(c));秋季气温除库车、阿拉尔和铁干里克3个站点的气温呈下降趋势外,其余站点均呈上升趋势,上升最大的站点为七角井,以0.95 ℃/10 a的倾向率增加(图 4(d));冬季气温表现为所有站点均呈上升趋势,上升最大的站点为富蕴,以1.09 ℃/10 a的倾向率增加(图 4(e))。
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不同季节降水的空间变化表现为:年降水量仅在吐鲁番、库尔勒和七角井呈下降趋势,其余站点均呈上升趋势。上升最大的站点为乌鲁木齐,以28.72 mm/10 a的倾向率增加(图 5(a));春季降水呈上升趋势的站点占总数的77%,但仅在和布克赛尔、乌鲁木齐和库米什3个站点通过显著性检验(图 5(b));夏季降水呈上升趋势的站点占总数的85%,上升最大的站点为乌鲁木齐和温泉,分别以10.3和10.2 mm/10 a的倾向率增加(图 5(c));秋季降水呈上升趋势的站点占总数的85%,上升最大的站点为阿合奇,以10.39 mm/10 a的倾向率增加(图 5(d));冬季降水仅在七角井呈微弱的下降趋势,在其余站点均呈上升趋势。上升趋势最大的站点为乌鲁木齐和塔城,分别以7.04和6.35 mm/10 a的倾向率增加(图 5(e))。
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4个气候区径流的变化特征表现为:阿尔泰山南坡区、天山北坡区、天山南坡区和昆仑山北麓区的径流量分别以0.17、0.32、1.48和0.35亿m3/10 a的倾向率增加。可见,天山南坡区径流量增加最大,其次为昆仑山北麓区。表明南疆地区径流量变化较北疆地区更大。天山南、北坡径流量均表现为1985年前弱波动变化,而1985年后显著地增加,尤其是20世纪90年代增加幅度最大。阿尔泰山南坡区径流量变化表现为1985年前的下降趋势和1985年之后的上升趋势。昆仑山北麓区的径流量没有明显的分段特征,呈波动上升趋势(图 6)。
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气候是形成和影响地表水资源最重要的因素。对气候场与地表水资源场作典型相关分析,得出阿尔泰山南坡区、天山北坡区和昆仑山北麓区各一个显著典型相关系数,分别为0.86、0.90和0.80,经卡方检验,均达到0.000 1的显著性水平,说明气候场对地表水资源场具有重要的影响。各区气候场与地表水资源场的第一典型变量权重系数如表 4、表 5所示。表中各气候因子的典型相关权重系数为正且值越大,说明气候因子对地表水资源的促进作用越大;反之,各气候因子的典型相关权重系数为负且值越小,说明气候因子对地表水资源的抑制作用越强。
由表 4可知,阿尔泰山南坡区气候场对地表水资源场的空间分布特征的主要影响形式为:当福海5—9月气温偏低,哈巴河、吉木乃和阿勒泰的水文年降水偏多时,可造成阿尔泰山南坡区地表水资源偏丰。而阿勒泰5—9月气温偏高,导致阿勒泰山区及平原蒸散蒸发加强,部分抵消了山区降水偏多而增加的地表水资源。
天山北坡区气候场对地表水资源场的空间分布特征的主要影响形式为:当5—9月气温和水文年降水均增加时,天山北坡区地表水资源偏丰。气温升高导致高山区冰川融雪量大,使地表水资源增加。其中,乌鲁木齐河的径流量增加较少,可能与乌鲁木齐站气温的显著升高导致蒸发量大有关。
昆仑山北麓区气候场对地表水资源场的空间分布特征的主要影响形式为:当塔什库尔干、莎车和于田5—9月气温偏高,塔什库尔干前2年水文年降水量偏多时,可使叶尔羌河、玉龙喀什河和喀拉喀什河水资源偏丰。和田5—9月气温偏低,使得高山冰雪难以消融,而于田气温的升高使消融量小于蒸发量,导致克里雅河径流量偏少。
天山南坡区气候因子对水资源的影响比较复杂,对天山南坡区气候场与地表水资源场做典型相关分析(表 5),得出2个显著典型相关系数,分别为0.93和0.75,显著性检验水平分别为0.001和0.003。由第一对典型变量的权重系数可见,天山南坡区气候场对地表水资源场的空间分布特征的主要影响形式为:哈密和阿克苏5—9月气温偏高,焉耆和库车5—9月气温偏低,水文年降水均增加时,可导致天山南坡区地表水资源偏丰。阿克苏5—9月气温增高较多,而水文年降水增加不多,使得降水增加的消融量小于蒸发量而使昆马力克河径流量偏少。焉耆5—9月气温偏低,使得开都河径流量较少。而库车5—9月的气温与库车河径流量成反比,因此库车气温低而径流量增加。由第二对典型变量的权重系数可见,天山南坡区气候场对地表水资源场的空间分布特征的主要影响形式为:哈密5—9月气温偏低,阿克苏水文年降水偏少,使得头道沟和托什干河径流量偏少。库车5—9月气温较高而拜城水文年降水少,使得渭干河消融量小于蒸发量而使其径流量偏少。
3.2 气候场与地表水资源场的逐步回归分析对各区气候场的气温、降水序列和平均地表水资源序列做逐步回归分析,结果(表 6)表明:阿尔泰山南坡区只有阿尔泰水文年降水选入方程,复相关系数为0.811,可解释阿尔泰区地表水资源总方差的65.8%,说明影响阿尔泰区地表水资源变化的主导因子是水文年降水。
天山北坡区输入的变量为巴伦台水文年降水和巴音布鲁克5—9月的气温,复相关系数为0.828, 可解释地表水资源总方差的68.5%。前者与地表水资源的偏相关系数为0.725,后者为0.648,可见,水文年降水是影响天山北坡区地表水资源的主导因子,而5—9月气温是辅助因子。
天山南坡区输入的变量是阿克苏5—9月气温和拜城水文年降水,复相关系数为0.814,可解释地表水资源总方差的66.3%。前者与地表水资源的偏相关系数为0.728,后者为0.644,可见,5—9月气温是影响天山南坡区地表水资源的主导因子,而水文年降水是辅助因子。
昆仑山北麓区输入的变量是塔什库尔干5—9月的气温,复相关系数为0.697,可解释地表水资源总方差的48.6%,表明影响昆仑山北麓区的主导气候因子是5—9月的气温。
4 讨论新疆地处欧亚大陆腹地,其气温的增长率为0.32 ℃/10 a,高于中国及西北干旱区其他地区[8, 26-28]。新疆平均气温的增高主要是由最低温和冬季气温显著上升导致的,与前人的研究结果一致[23]。冬季气温的显著升高可能是西伯利亚高压活动和二氧化碳排放量多的结果[29]。从区域角度看,北疆地区的增温率明显高于南疆,且增温速率呈地带性自北向南逐渐递减。新疆降水量以8 mm/10 a的倾向率增加,与中国东部地区降水呈下降趋势相反[30-31]。从区域角度看,北疆降水的增长率高于南疆,降水的增长率也呈地带性自北向南逐渐减小。其原因与大气环流的异常变化有关[24]。Chen等[26]关于西风环流指数变化的研究揭示自1980年以来中纬度地区500 Pa以上经向环流的减弱和纬向环流的加强,将削弱冷空气南下并导致中国大部分地区气温升高,北疆位于西风带的上游地区,气温变化更为显著。Koren[32]认为加强的西风和南风从海洋携带更多的水汽,使得新疆地区的降水量自20世纪80年代以来增加更多。NAO(北大西洋涛动)和AO(北极涛动)的异常变化也使得新疆和中亚地区空气中水汽含量增加,降水量亦增加[33]。除此之外,低云覆盖量的增加也是导致新疆降水增加的一个原因[34]。新疆气温和降水在1987年发生突变的原因与青藏高原地区500 Pa低涡和高压的活动有很强的相关性[35]。
气候变化引起地表水资源的显著变化。阿尔泰山南坡区和天山北坡区地表水资源量增加的主导因素为水文年降水,主要是因为北疆地区处于中高纬度地区,平均气温较南疆地区低,虽增温幅度较大,但仍不足以使更多的高山冰雪融化而增加地表水资源量,而其降水量的显著增加,成为增加地表水资源的主导因素。南疆与之相反,导致天山南坡区和昆仑山北麓区地表水资源量增加的主导因子为5—9月的气温,主要是因为南疆所处的地理位置及地貌特征(中心为塔克拉玛干沙漠)更加促使夏季气温的升高,夏季最高气温达40 ℃以上,虽其气温增加幅度较小,但微弱的增加率足以使高山雪线上升,冰雪消融量增加,进而增加南疆地区地表水资源,因此,气温是影响南疆地区地表水资源的主导因子。南疆地区径流量的增加速率高于北疆,说明南疆夏季气温升高使得冰雪消融量的增加对地表水资源的贡献率高于北疆降水增加对地表水资源的贡献率。但随着冰川退缩和冰川水资源量的减少,冰川消融拐点的出现,那些受冰雪融水补给较大的河流径流量会逐渐较少[23]。
5 结论1) 近50多年来,新疆地区气温、最高温和最低温分别以0.32、0.25和0.54 ℃/10 a的倾向率增加。1987年之后气温的增长率明显高于1987年之前的增长率。不同气候区的的倾向率变化表现为阿尔泰山南坡区(0.40 ℃/10 a)>天山北坡区(0.32 ℃/10 a)>天山南坡区(0.30 ℃/10 a)>昆仑山北麓区(0.29 ℃/10 a)。
2) 新疆地区降水量以8 mm/10 a的倾向率增加,且在1987年前后分别呈不显著的下降趋势(-1.09 mm/10 a)和上升趋势(1.20 mm/10 a)。不同气候区的降水变化表现为阿尔泰山南坡区(11 mm/10 a)>天山北坡区(10.67 mm/10 a)>天山南坡区(6.63 mm/10 a)>昆仑山北麓区(4.50 mm/10 a)。
3) 气温的空间变化表现为除库车呈微弱的下降趋势外,其余站点均呈上升趋势。四季气温的空间变化也表明大部分站点均呈上升趋势,呈显著上升趋势的站点分别占55%、77%、92%和68%。降水的空间变化表现为年降水量仅在吐鲁番、库尔勒和七角井呈下降趋势,其余站点均呈上升趋势。四季降水的空间变化也表明呈上升趋势的站点较多,但通过显著性检验的站点所占比例较气温偏少。
4) 影响阿尔泰山南坡区地表水资源变化的主导因子为水文年降水;影响天山北坡区地表水资源的主导因子为水文年降水,辅助因子为5—9月气温;影响天山南坡区地表水资源的主导因子为5—9月气温,而水文年降水为辅助因子;影响昆仑山北麓区的主导气候因子为5—9月的气温。
[1] |
Stocker T F, Qin D, Plattner G K, et al. IPCC, 2013: Climate change 2013: the physical science basis. Contribution of Working Group Ⅰ to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[R]. Cambridge University Press: Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2013.
|
[2] |
王绍武, 谢志辉, 蔡静宁, 等. 近千年全球平均气温变化的研究[J]. 自然科学进展, 2002, 12(11):1145–1149.
DOI:10.3321/j.issn:1002-008X.2002.11.006 |
[3] |
Jones P D, Osborn T J, Briffa K R. The evolution of climate over the last millennium[J]. Science, 2001, 292(5517):662–667.
DOI:10.1126/science.1059126 |
[4] |
Bradley R. 1000 years of climate change[J]. Science, 2000, 288(5470):1353–1355.
DOI:10.1126/science.288.5470.1353 |
[5] |
Jones P D. High-resolution palaeoclimatic records for the last millennium:interpretation, integration and comparison with general circulation model control run temperatures[J]. Holocene, 1998, 8(8):455–471.
|
[6] |
Parry M L, Canziani J P, Palutikof P J, et al. IPCC, 2007: Climate change 2007: the physical science basis. Contribution of Working Group Ⅱ to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[R]. Cambridge University Press: Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2007.
http://www.mendeley.com/catalog/ipcc-2007-climate-change-2007-physical-science-basis-contribution-working-group-i-fourth-assessment-1/ |
[7] |
Wang H, Chen Y, Chen Z. Spatial distribution and temporal trends of mean precipitation and extremes in the arid region, northwest of China, during 1960-2010[J]. Hydrol Process, 2013, 27(12):1807–1818.
DOI:10.1002/hyp.v27.12 |
[8] |
Ren G, Feng G. Progresses in observation studies of climate extremes and changes in mainland China[J]. Climatic and Environmental Research, 2010, 15(4):337–353.
|
[9] |
陈发虎, 黄伟, 靳立亚, 等. 全球变暖背景下中亚干旱区降水变化特征及其空间差异[J]. 中国科学:地球科学, 2011, 41(11):1647–1657.
|
[10] |
Chen Y, Deng H, Li B, et al. Abrupt change of temperature and precipitation extremes in the arid region of Northwest China[J]. Quaternary International, 2014, 336(12):35–43.
|
[11] |
Dai A, Trenberth K E, Karl T R. Global variations in droughts and wet spells:1900-1995[J]. Geophysical Research Letters, 1998, 25(25):3367–3370.
|
[12] |
Aizen V B, Aizen E M, Joswiak D R, et al. Climatic and atmospheric circulation pattern variability from ice-core isotope/geochemistry records (Altai, Tien Shan and Tibet)[J]. Annals of Glaciology, 2006, 43(1):49–60.
|
[13] |
沈永平, 苏宏超, 王国亚, 等. 新疆冰川、积雪对气候变化的响应(Ⅱ):灾害效应[J]. 冰川冻土, 2013, 35(6):1355–1370.
|
[14] |
沈永平, 苏宏超, 王国亚, 等. 新疆冰川、积雪对气候变化的响应(Ⅰ):水文效应[J]. 冰川冻土, 2013, 35(3):513–527.
|
[15] |
陈忠升, 陈亚宁, 徐长春. 近50a来塔里木河干流年径流量变化趋势及预测[J]. 干旱区地理, 2011, 34(1):47–55.
|
[16] |
曹辉, 黄强, 畅建霞, 等. 黑河径流时空演变规律分析[J]. 水资源与水工程学报, 2008, 19(5):69–72.
|
[17] |
曹建廷, 秦大河, 罗勇, 等. 长江源区1956-2000年径流量变化分析[J]. 水科学进展, 2007, 18(1):29–33.
|
[18] |
唐守正. 多元统计分析方法[M]. 北京: 中国林业出版社, 1986.
|
[19] |
袁玉江, 桑修诚, 龚原, 等. 新疆气候对地表水资源影响的区域差异性初探[J]. 应用气象学报, 2001, 12(2):210–217.
|
[20] |
付勇, 汪立今, 柴凤梅, 等. 多元线性回归和逐步回归分析在白石泉Cu-Ni硫化物矿床研究中的应用[J]. 地学前缘, 2009, 16(1):373–380.
|
[21] |
黄成荣, 何亚萍, 马雷凯. 1960-2009年新疆气温时空变化及影响因子分析[J]. 干旱区资源与环境, 2012, 26(10):7–12.
|
[22] |
Xue Y, Han P, Feng G. Change trend of the precipitation and air temperature in Xinjiang since recent 50 years[J]. Arid Zone Research, 2003, 20(2):127–130.
|
[23] |
陈亚宁, 李稚, 范煜婷, 等. 西北干旱区气候变化对水文水资源影响研究进展[J]. 地理学报, 2014, 69(9):1295–1304.
DOI:10.11821/dlxb201409005 |
[24] |
Chen F, Wang J, Jin L, et al. Rapid warming in mid-latitude central Asia for the past 100 years[J]. Frontiers of Earth Science, 2009, 3(1):42–50.
DOI:10.1007/s11707-009-0013-9 |
[25] |
毛炜峄, 南庆红, 史红政. 新疆气候变化特征及气候分区方法研究[J]. 气象, 2008, 34(10):67–73.
DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2008.10.009 |
[26] |
Chen S Y, Shi Y Y, Guo Y Z. Temporal and spatial variation of annual mean air temperature in arid and semiarid region in northwest China over a recent 46 year period[J]. Journal of Arid Land, 2010, 2(2):87–97.
DOI:10.3724/SP.J.1227.2010.00087 |
[27] |
Liu B, Feng J M, Ma Z G, et al. Characteristics of climate changes in Xinjiang from 1960 to 2005[J]. Climatic and Environmental Research, 2009, 14(4):414–426.
|
[28] |
Ren Z X, Yang D Y. Trend and characteristics of climatic change in arid region of Northwest China in recent 50 years[J]. Journal of Earth Sciences and Environment, 2007, 29(1):99–102.
|
[29] |
Li B, Chen Y, Shi X. Why does the temperature rise faster in the arid region of northwest China?[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2012, 117(16):1–7.
|
[30] |
Zhao C C, Wang Y, Ding Y J, et al. Spatial-temporal variations of temperature and precipitation in northern China in recent 50 years[J]. Plateau Meteorology, 2011, 30(2):385–390.
|
[31] |
Jin L, Li J, Wang X, et al. The temporal and spatial distribution of surface dry-wet conditions over northwestern China in recent 50 years[J]. Acta Geographica Sinica, 2004, 59(6):847–854.
|
[32] |
Koren O G. Spatial and temporal distribution of water vapor and its variation trend in atmosphere over Northwest China[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2003, 164(1):189–195.
|
[33] |
Dai A. Increasing drought under global warming in observations and models[J]. Nature Climate Change, 2013, 3(1):52–58.
DOI:10.1038/nclimate1633 |
[34] |
Wei W U, Wang S G. Tendency change of cloud cover over northern China and its relation with regional climate[J]. Plateau Meteorology, 2011, 30(3):651–658.
|
[35] |
Chen Y N, Deng H J, Li B F, et al. Abrupt change of temperature and precipitation extremes in the arid region of Northwest China[J]. Quaternary International, 2014, 336(12):35–43.
|