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            阿拉善盟地區凍土時空變化特征分析

            更新時間:2023-06-07 00:34:04 閱讀: 評論:0

            阿拉善盟地區凍土時空變化特征分析
            作者:***
            來源:《農村農業農民·B版》2020年第10期
                    摘 要:筆者利用內蒙古阿拉善盟地區9個氣象觀測站凍土觀測資料,冬季11月至翌年3月平均氣溫資料,通過統計分析、線性趨勢分析等方法,對阿拉善盟最大凍土深度的時間演變、空間分布以及與氣溫的關系進行了分析。結果表明:阿拉善盟最大凍土深度的空間分布特征為西深東淺、北深南淺,諾爾公地區最深,巴彥浩特地區最淺。阿拉善盟各站11
            月至翌年3月平均氣溫呈上升趨勢,最大凍土深度和平均氣溫呈負相關,大部分臺站相關性顯著,隨著氣溫的升高凍土深度在變淺。
                    關鍵詞:阿拉善盟;最大凍土深度;時空分布;溫度;相關分析
                    引 言
                    氣象學中凍土是指含有水分的土壤因溫度下降到0℃或以下而呈凍結的狀態,是表征當地氣象狀況和氣候特點的氣象要素之一,凍土深度以厘米(cm)為單位,在氣候監測、農業生產、建筑規劃與設計、環境監測、氣候分析、科學研究和氣象服務等方面發揮著重要作用。阿拉善盟位于內蒙古自治區最西部,屬內陸高平原地區,地勢南高北低,沙漠戈壁相間,全盟總面積27萬平方公里,屬于中溫帶大陸性氣候。阿拉善盟是我國北方生態防護的重要屏障,也是氣候變化的敏感區。因此,對阿拉善盟的凍土變化規律作一個較為深入細致的分析,有重要研究意義。
                    一、資料與方法
                    (一)資料來源
                    本文采用阿拉善盟地區9個氣象觀測站1980~2019年觀測資料(因遷站影響,其中烏斯太為2008~2019年、孿井灘為2002~2019年資料),選擇各站日最大凍土深度、冬季11月至翌年3月平均氣溫資料。此資料來源于阿拉善盟氣象局CIMISS本地化應用系統,資料統計按照《地面氣象資料實時統計處理業務規定(2017版)》。
                    (二)分析方法
                    筆者利用氣候統計方法,分析了最大凍土深度的月、年際特征及穩定性。最大凍土深度的特征分析采用了趨勢分析法,主要應用線性回歸法對阿拉善盟地區的最大凍土深度進行線性趨勢分析。趨勢分析法是把最大凍土深度看成是時間函數,趨勢方程的一般形式為:y=axi+b,斜率a定義為氣候傾向率,表征時間序列的變化趨勢。氣候傾向率的大小表征變化速度;正負則表征變化方向:a>0表示呈上升趨勢;a<0表示呈下降趨勢,a×10稱為氣候傾向率,單位為cm/10a或℃/10a。
                    為分析最大凍土深度的穩定性,計算了各氣象站最大凍土深度的變差系數V0。變差系數表示氣候值偏離其平均值的程度,是均方差和其均值的百分比。它描述了逐年氣象要素分散的程度,是高度集中在某個范圍內還是比較均勻地分布在平均值周圍。變差系數越大,
            表明氣象要素的穩定性越差。
                    二、結果與分析
                    (一)凍土深度的時間變化特征
                    1.最大凍土深度的月變化
                    阿拉善盟地區凍土一般在10月開始出現,翌年 4月消融,4月和10月凍結不穩定,常為白天融化和夜晚凍結現象,在當年11月中下旬凍結后就不再融化,故將當年11月至翌年3月定義為一個凍土連續時段。1980~2019年多年平均月最大凍土深度出現在2月,為99cm;其次分別為1月的97cm、12月的70cm和3月的51cm,4月最小只有2cm,阿右旗、額濟納旗1月最大,其次為2月,其余地區2月最大,其次為1月。諾爾公站月最大凍土深度變化范圍最大,為4~131cm,阿左旗月最大凍土深度變化范圍最小為1~82cm。全盟各站最大凍土深度最大值出現在2月上中旬。
                    2.最大凍土深度的年際變化及穩定性
                    從阿拉善盟9個氣象觀測站年最大凍土深度的穩定性、氣候傾向率可以得出,烏斯太的最大凍土深度均方差和變差系數最大,為19.99cm和0.213%,其次為吉蘭泰18.54cm和0.168%,這說明烏斯太、吉蘭泰最大凍土深度的穩定性差;變差系數最小的站是諾爾公,為0.125%,其次分別為阿右旗、額濟納旗,分別為0.127%;0.129%;說明這3個站的最大凍土深度的穩定性是最好的。吉蘭泰最大凍土深度以11.3cm/10a的速度加深,諾爾公最大凍土深度以0.34cm/10a的速度加深,其他站均呈一致的變淺趨勢,氣候傾向率為-0.56~-24.51cm/10a。其中,烏斯太、孿井灘最大凍土深度變淺幅度最大,氣候傾向率為-24,51cm/10a和-21.54cm/10a;由于烏斯太、孿井灘資料序列相對較短,還需進一步監測檢驗。
                    3.最大凍土深度的年代際變化
                    在10a尺度上(表1),近40a阿拉善盟7個觀測站20世紀80~90年代最大凍土深度除吉蘭泰加深外,其他均變淺;20世紀90年代至21世紀00年代最大凍土深度,除諾爾公、阿左旗變淺外,其余地區加深,其中吉蘭泰加深較明顯;2010~2019年,阿拉善盟9個觀測站最大凍土深度額濟納旗、雅布賴、孿井灘、烏斯太變淺明顯,諾爾公、吉蘭泰加深較明顯。
            這說明阿拉善盟東部(阿左旗)、西部(額濟納旗)地區臺站在20世紀80年代平均凍土深度最深,是近40a來最大凍土深度最深的時期。北部(諾爾公、吉蘭泰)地區21世紀10 年代加深較明顯。
                    (二)凍土深度的空間變化特征
                    從阿拉善盟1980~2019年各站年極端最大凍土深度、多年平均深度來看,最大凍土深度的空間分布特征為西深東淺,北深南淺。全盟平均最大深度凍土在82~131cm。平均最深為諾爾公、其次為吉蘭泰、孿井灘地區,最淺為阿左旗巴彥浩特地區。區域最大凍土深度的最大值出現在諾爾公為170cm,2018年2月14日;區域最大凍土深度最小值出現在阿左旗巴彥浩特為61cm,1990年。
                    (三)凍土深度對溫度變化的響應
                    阿拉善盟各站11月至翌年3月平均氣溫呈上升趨勢,氣溫上升率在0℃~11.4℃/10a之間。最大凍土深度和平均氣溫呈負相關,其中平均氣溫上升最明顯的是烏斯太,上升率為1.43℃/10a,相關系數為0.815。其次是額濟納旗,氣溫上升率為0.52℃/10a,相關系數為
            0.623;升溫幅度最小的是雅布賴,上升率為0.08℃/10a,相關系數為0.646。相關系數最小為吉蘭泰,氣溫上升率為0.32℃/10a,相關系數為0.037。
                    三、結論與討論
                    1.烏斯太最大凍土深度變差系數最大,說明其最大凍土深度的穩定性最差,其次為吉蘭泰;諾爾公最大凍土深度變差系數最小,其次是阿右旗、額濟納旗,說明這3個站最大凍土深度的穩定性較好。
                    2.1980年以來,阿拉善盟最大凍土深度除吉蘭泰最大凍土深度以11.3cm/10a的速度加深,諾爾公最大凍土深度以0.34cm/10a的速度加深,其他站均呈一致的變淺趨勢,其中烏斯太最大凍土深度變淺幅度最大,氣候傾向率為-24.51cm/10a。
                    3.在10a尺度上,近40a阿拉善盟20世紀80~90 年代最大凍土深度除吉蘭泰加深外,其他均變淺;20 世紀90年代至21世紀00年代最大凍土深度,除諾爾公、阿左旗變淺外,其余地區均加深;2010年至2019年,阿拉善盟最大凍土深度額濟納旗、雅布賴、孿井灘、烏斯太變淺明顯,諾爾公、吉蘭泰加深明顯。
                    4.阿拉善盟最大凍土深度的空間分布特征為西深東淺,北深南淺。全盟平均最大深度凍土在82~131cm之間。最深為諾爾公,其次為吉蘭泰地區,巴彥浩特地區最淺。
                    5.阿拉善盟各站11月至翌3月平均氣溫均呈上升趨勢,上升率在0.1℃~1.4℃/10a。氣溫升溫最顯著的是烏斯太。冬季平均氣溫與最大凍土深度均呈負相關,部分站點相關極顯著,說明氣溫是影響最大凍土深度的主要因素。同時,最大凍土深度與緯度、地形、地表植被、土壤性質等多種因素有關,應再深入研究吉蘭泰最大凍土深度加深影響因子,更好地在農業生產、建筑規劃與設計、環境監測等方面發揮作用。
                    參考文獻:
                    [1]地面氣象自動觀測規范(第一版)[M].中國氣象局綜合觀測司,2019.
                    [2]丁抗抗,張浩宇,楊洪斌,等.1959—2018年沈陽地區凍土時空變化特征[J].氣象與環境學報,2019,35(6):101-108.
                    [3]趙曉英,高榮.錫林郭勒盟近58a凍土深度的時空分布特征[J].內蒙古氣象,2019,(5):25-28.
                    [4]姚宏偉,解彥維,范婷婷.長春市凍土時空變化特征分析[J].現代農業科技,2019,(24):165-169.

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