摘要：根据新密市1971年-2010年气象统计资料，采用MannKendall检验方法对年平均气温及降水量进行趋势变化及突变分析。结合1981年-2008年社会经济资料，确定影响新密市气温、降水量变化的人为驱动力因子指标，并运用灰色关联度分析法，综合判断人为作用影响强度的年际变化，及气温突变前后主要人为驱动力因子的时序变化情况，以对新密市气候变化人为驱动力因子进行分析、气温突变前后人为驱动力因子进行识别。分析发现新密市气候变化特征表现为年、季平均气温持续上升，年平均降水量并没有明显的增加或减少趋势，1993年发生气温上升突变；人口密度快速增长是新密市气温变化的主要动力，其次是农业发展和能源消耗。
关键词：人为驱动力；气温；降水；气候变化特征；新密市
16721683（2013）03002106
由人类活动引起的气候变化已经逐步成为深刻影响21世纪全球可持续发展的重大问题。政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告中明确指出，近100年来（1906年-2005年）全球气温线性增加趋势为074 ℃，这一趋势大于第三次评估报告给出的06 ℃的相应趋势，且目前陆地区域的变暖速率要快于海洋。地球人口的爆炸，尤其是在20世纪内世界城市人口增加了近10倍之多，源于：硕士论文www.808so.com
土地的开发垦殖使得接近一半的陆地已被人类改变和利用。大气中温室气体的浓度明显受到人类的影响，气候分布状况随之改变，而气候变化又作用于人类生存环境，影响经济的发展与社会的进步。所以，近年来地球气候系统变化及其影响己经成为国际社会密切关注的对象。
与发达国家相较，发展中国家基础设施相对落后，在气候变化过程中抵御自然灾害和适应气候变化的能力较低。中国作为典型的发展中国家，气候的区域差异性强，由于自然变化和人类活动带来的气候变化所造成的影响不可忽视[34]，深入研究其气候变化特征具有重要科学意义。
气候变化特征研究的重要内容之一是探讨气候变化的原因，即驱动力因素作用。已有大量研究探讨过某些区域的气候变化特征及其人为驱动力[57]。本文根据河南省新密市气象统计资料和社会经济资料，运用数学分析方法，定量判断影响该地区气候变化的主要人为驱动力，总结对比主要影响因子，综合判断气候变化特征突变前后人为驱动力因子的时空变化特点，为该区域的健康和谐发展提供科学依据。
1资料来源及研究方法
本文利用的1971年-2010年气温及降水量数据来源于新密市气象局；1981年-2008年社会经济资料数据均来自新密市统计局《新密市统计年鉴》及新密市水务局。研究采用的方法主要为MannKendall突变检验法及灰色关联分析法。
在时间序列分析中，MannKendall检验是一种常用的突变检测方法，能够从定量的角度分析序列在某段时间内的上升或下降趋势，且明确突变的开始时间及区域，是一种适用于水文、气象等非正态分布数据的非参数检验方法[810]。主要计算公式介绍如下：
对于具有n个样本量的时间序列x，构造一秩序列：
Sk=∑k1i=1ri（k=2，3，…，n）（1）
其中，ri=+1，当xi>xj
0，当xi≤xj（j=1，2，…，i）（2）
在时间序列随机独立的假定下，定义统计量：
UFk=[Sk-E（Sk）]1var（Sk）（k=2，3，…，n）（3）
式中：UF1=0，E（st），var（st）是累计年数Sk的均值和方差。UFk为标准正态分布，是按时间序列x顺序计算出来的，给定显著性水平α，若|UFk|>Uα，则表示序列存在明显的趋势变化。同理，可按时间序列x逆序计算出UBk，且使UBk=-UFk。
灰色关联度分析是对于一个系统发展变化态势的定量描述和比较。关联度是对两个系统或因素间关联性大小的度量，它描述系统发展过程中因素间相对变化的情况。对一个灰色系统进行分析研究时，要先解决如何从随机的时间序列中找到关联性、计算关联度，以便为因素判别、优势分析、决策提供依据。主要计算步骤包括原始数据变换、关联系数计算、求关联度、排关联序[11]。
数据变换方法采用均值化变换，经变换的母序列{x0（k）}与子序列{xi（k）}关联系数L0i（k）由下式求出：
L0i（k）=Δmin+ρΔmax1Δ0i（k）+ρΔmax（4）
其中：Δ0i（k）为两个比较序列的绝对差值，即Δ0i（k）=|x0（k）-xi（k）|（1≤i≤m）；Δmax和Δmin分别表示所有比较序列各时刻绝对差值中的最大值与最小值。一般取Δmin=0，ρ为分辨系数，本文取为01。
两序列关联度用两个比较序列各时刻的关联系数平均值计算，即：
r0i=11N∑N1k=1L0i（k）（5）
式中：r0i为子序列i与母序列0的关联度，N为比较序列的长度。
最后将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列，组成关联序，记为{x}，反映各子序列对母序列的优劣关系。
2新密市气候变化特征
新密市隶属河南省省会郑州，多年平均气温147 ℃，多年平均降水量约为663 mm，历史最大、最小年降水相差784 mm，年际变化量较大，属典型的半湿润半干旱气候区。由于受季风气候的影响，降水量时空分布不均：时间上表现为夏季集中、春秋不足、冬季偏少，空间上表现为米村-岳村以北及王村-大隗以南山区降水较多，大于675 mm，中部与东部河谷平原较少[12]。
2.1气温变化特征分析
2.1.1年代际变化
由表1中新密市不同年代四季平均气温可以看出，无论是年代平均气温还是各季平均气温在20世纪70年代与80年代都相差不大，80年代以后逐渐上升。21世纪初较20世纪80年代，年代平均气温上升近12 ℃，春、夏、秋、冬季平均气温分别上升近19 ℃、09 ℃、08 ℃、13 ℃，其中80年代到90年代各平均气温增幅异常明显。表1新密市各年代年和各季平均气温
Table 1The annual and seasonal atmospheric temperatures
of last several decades in Xinmi
（℃）年代1年代平均
2.2降水变化特征分析
2.2.1年代际变化
表2显示了新密市20世纪各年代四季平均降水量。可以看出，新密市年平均降水量从20世纪70年代至80年代有所增加，而后至世纪末逐渐减少，21世纪初又逐渐增加，较20世纪90年代增加近92 mm。春季平均降水量从70年代至90年代逐渐增加，在90年代最大，而后至21世纪初呈减少趋势，减少近24 mm。夏季平均降水量各年代变化趋势与年代平均降水量变化一致，21世纪初较20世纪90年代增幅明显，平均降水量增加近116 mm。秋季平均降水量各年代之间整体呈减少趋势，但变化不是很明显。冬季平均降水量整体变化幅度不大。
3新密市气候变化人为驱动力因子分析
3.1人为驱动力因子指标体系
本文结合新密市气候变化的人为驱动力指标，并考虑数据资料搜集的限制性，构建了生产过程、消费过程和生活过程三个一级指标，见表3、表4。一级指标是影响新密市气候变化的人为驱动力的总类；在一级指标下的二级指标中细化了不同总类下的人为驱动力指标。其中影响气温的二级指标有14个，影响降水的二级指标有10个。这些指标间存在一定关联性，且较全面地阐释了新密市气温变化及降水量变化的主要人为驱动力影响因子。
3.2人为驱动力因子识别
根据文中新密市气候变化人为驱动力指标体系内容，结合灰色关联分析方法及原理过程，运用DPS软件对指标进行处理，从气温变化和降水量变化两方面分析其人为驱动力因子。人为驱动力因素对1971年-2008年新密市气温变化及2000年-2008年降水量变化的灰色关联度计算结果见表5、表6。
从表5中可以看出，人为驱动力因子与气温变化的关联度排序为：人口密度>总人口数>粮食作物播种面积>年末耕地面积>大牲畜存栏头数>工业用电量>第一产业总产
序号1因子1关联系数X111人口密度10.973 3X101总人口数10.956 5X51粮食作物播种面积10.899 1X41年末耕地面积10.879 5X61大牲畜存栏头数10.726 6X71工业用电量10.594 8X11第一产业总产值10.577 9X81农村用电量10.541 5X131在岗职工年平均工资10.530 5X141农民人均纯收入10.519 8X31人均生产总值10.510 4X21工业总产值10.494 3X121全社会固定资产投资10.477 0X91民用汽车拥有量10.439 4值>农村用电量>在岗职工年平均工资>农民人均纯收入>人均生产总值>工业总产值>全社会固定资产投资>民用汽车拥有量。对新密市气温变化影响最大的因素是人口密度，关联系数达到0973 3，粮食作物播种面积、年末耕地面积、大牲畜存栏头数与其关联系数也都在07以上，工业用电量、第一产业总产值、农村用电量、在岗职工年平均工资、农民人均纯收入、人均生产总值与其关联系数在0.5以上。可见，人口密度快速增长是新密市气温变化的主要动力，其次是农业发展，能源消耗也对气温变化有较大的贡献。
表6新密市人为驱动力因素对降水量变化的灰色关联度
Table 6The gray relational grade of anthropogenic
driving forces to precipitation change in Xinmi
序号1因子1关联系数总人口数10.510 6Y11年末耕地面积10.438 4Y31农业用水量10.390 5Y81建成区面积10.385 8Y41工业用水量10.338 5Y51生活用水量10.333 5Y71城市化率10.306 5Y101人均公共绿地面积10.277 5Y21有效灌溉面积10.238 8Y91道路铺装面积10.210 7表6显示，人为驱动力因子与降水量变化的关联度排序为：总人口数>年末耕地面积>农业用水量>建城区面积>工业用水量>生活用水量>城镇化率>人均公共绿地面积>有效灌溉面积>道路铺装面积。对新密市降水量变化影响最大的因素是总人口数，关联系数达到0510 6，年末耕地面积、农业用水量及建成区面积与其关联系数也都在04左右，人均公共绿地面积、道路铺装面积等与降水量变化的关联系数较低。综上所述，人口及社会工农业发展状况是新密市降水量变化的主要动力，下垫面性质对其影响较小。
4气温突变前后人为驱动力因子变化分析
如前文所述，1971年-2010年新密市年降水量未出现突变的时间区域，因此本文只对气温突变前后人为驱动力因子进行了比较分析。
4.1气温突变前人为驱动力因子识别比较
对数据均值化处理，计算在ρ=01时，新密市各人为驱动力因子与气温变化的绝对差值，得到表7，其中所有子序列和母序列各时刻绝对差值最大值Δmax为2328 5，是1993年气温和全社会固定资产投资的绝对差值。由此可知，气温和14个驱动力因子间的绝对差值中有8个因子序列的最大值都出现在1993年，如：工业总产值、工业用电量、农村用电量、农民人均纯收入等，说明在1993年气温变化和各驱动力因子变化差异达到突变前的最大值。
8以上。此外，总人口数、在岗职工年平均工资、民用汽车拥有量、全社会固定资产投资等也具有较高关联度。1980年以来，新密市的主要经济社会指标均取得显著变化，国内生产总值（GDP）保持年均2125%的增长速度，但发展不平稳，1990年以前发展比较缓慢，以后增长速度加快。20世纪90年代初期，新密市全市的农业产值保持年均1074%的增长速度，这些发展过程中的人为力量给城市气候带来了影响。源于：论文格式标准www.808so.com
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谈述新密市新密市气候变化特点及人为驱动力选题
更新时间：2024-03-10
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