全球变暖背景下西南地区气候变化特征分析

【摘要】： 使用西南地区135个国家基本、基准站1961-2005年共45年的月、年气温、降水资料,并根据海拔高度和地形特征分成4个区域,分别代表了三级地形阶梯。用线性趋势法、常规统计方法及分形技术中的R／S分析方法,分析了西南地区及各分区四季和年平均气温和降水量的变化趋势及持续性强度、年代际变化特征及空间分布情况,并对各时间系列进行了突变检验。分析计算了各时间序列的分形维数、饱和嵌入维及Kolmogorov熵,得到了各时间序列反映的动力系统有效自由度数目,进行动力系统建模至少需要的独立状态变量个数,混沌系统的可预报时间长度。结果表明： 1、西南地区年平均气温长期变化呈明显的上升趋势,但均低于近50年来全国的增温速率。年平均降水量长期变化呈弱的下降趋势,年气温和降水量的H旨数均大于0.5,表明均具有长期相关的特性,即西南地区年平均气温将来总体趋势仍将持续上升,而年降水量还将持续维持弱的下降趋势。 2、西南地区年平均气温90年代及2000年后增温相对明显,四季气温均表现为明显的上升趋势,且冬季增温速率远大于夏季。降水量表现出冬春干季增长趋势大于夏秋湿季的特性。 3、从线性趋势的空间分布来看,年平均气温在大部地区均为较明显的上升趋势,增温最大的地区出现在西藏、川西及滇西等高海拔地区。而在四川的东北部及云南北部与四川的交界处存在气温下降趋势,并有明显的降温中心,表明该区域气候变化与全球变暖存在非同步性。而降水趋势的空间分布表现为西高东低,增加中心位于西藏及川西地区,四季的气温及降水量变化空间分布情况与年变化较为相近。 4、西南地区年平均气温和降水量时间序列均存在分形特征,反映的动力系统的有效自由度数目均为7个,而要恰当描述其变化特征,进行动力系统建模,均至少需要3个独立的状态变量,混沌系统的可预报时间长度分别为16年和8年。 5、就各分区来看,Ⅰ区(海拔≥2000米)、Ⅱ区(1000米≤海拔2000米)Ⅲ-1区和Ⅲ-2区(海拔1000米)年平均气温均呈较明显的上升趋势,且有较强的持续性,特别是Ⅰ区增温趋势最为明显,除春季外,其余三季的增温速率均高于或接近于近50年来全国的增温速率,其次是Ⅱ区和Ⅲ-2区,各分区均表现出冬季增温速率大于夏季这一特征,Ⅲ-1区夏季还呈现出弱的降温趋势。各分区年降水量除Ⅰ区为上升趋势外,其余均表现为弱的下降趋势,且有较强的持续性,各分区均表现出冬春干季降水量增加趋势大于夏秋湿季的特性。 6、各分区四季及年平均气温、降水量时间序列均存在分形特征,其在相空间中的运动是混沌运动。各气温、降水量时间序列反映的动力系统的有效自由度数目在5～8之间,而要恰当描述其变化特征,进行动力系统建模,至少需要3～4个独立的状态变量,可预报时间长度为6至17年不等。 7、突变检验结果：西南地区年平均气温出现突变的时间区域为1998年以后,但未检测出具体的突变开始时间。而年平均降水量减少的突变点是1987年,1996年为增加的突变点,未检测出突变的时间区域。Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅲ-1区、Ⅲ-2区年平均气温突变的时间区域分别在1987年后、2001年后、未检测出和2003年后,而增温突变点分别为未检测出、1995年、2001年和1997年,年降水量突变的时间区域分别在2000年后、未检测出、1996年后和未检测出,增加的突变点分别为1997年、1998年、未检测出和1962年,减少的突变点分别为1969年、1968年和2002年、1984年、2003年。 【关键词】：西南地区 气候变化 线性趋势分析 R/S分析 分形特征 突变分析 时空变化特征
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：P467
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 研究的科学和实际意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-21
• 1.2.1 气温变化特征研究的简要回顾12-15
• 1.2.2 降水变化特征研究的简要回顾15-18
• 1.2.3 气候变化的分形特征研究简要回顾18-20
• 1.2.4 小结20-21
• 1.3 研究问题的提出21-23
• 第二章 西南地区地理概况23-29
• 2.1 第一阶梯23-26
• 2.1.1 青藏高原24
• 2.1.2 雅鲁藏布江24-25
• 2.1.3 横断山脉25-26
• 2.2 第二阶梯26-27
• 2.2.1 云贵高原26-27
• 2.3 第三阶梯27-29
• 2.3.1 广西丘陵地区27
• 2.3.2 四川盆地27-29
• 第三章 资料来源、分区与研究方法29-38
• 3.1 资料来源29
• 3.2 分区29-30
• 3.3 分析方法30-38
• 3.3.1 线性趋势法30-32
• 3.3.2 分形与分维32-36
• 3.3.2.1 R/S分析法32-34
• 3.3.2.2 关联维数34-36
• 3.3.2.3 Kolmogorov熵36
• 3.3.3 Mann-Kendall突变检测法36-38
• 第四章 气温变化特征分析38-61
• 4.1 全区气温变化特征分析38-48
• 4.1.1 线性趋势分析38-41
• 4.1.1.1 时间序列线性趋势38-39
• 4.1.1.2 线性趋势空间分布情况39-41
• 4.1.2 年代际变化41-43
• 4.1.3 分形特征分析43-46
• 4.1.3.1 R/S分析43-44
• 4.1.3.2 关联维数与Kolmogorov熵44-46
• 4.1.4 突变检测46-48
• 4.2 三级地形阶梯气温变化特征分析48-58
• 4.2.1 线性趋势分析48-50
• 4.2.2 年代际变化50-54
• 4.2.3 分形特征分析54-57
• 4.2.3.1 R/S分析54-55
• 4.2.3.2 关联维数与Kolmogorov熵55-57
• 4.2.4 突变检测57-58
• 4.3 小结58-61
• 第五章 降水变化特征分析61-80
• 5.1 全区降水变化特征分析61-69
• 5.1.1 线性趋势分析61-63
• 5.1.1.1 时间序列线性趋势61-62
• 5.1.1.2 线性趋势空间分布情况62-63
• 5.1.2 年代际变化63-66
• 5.1.3 分形特征分析66-68
• 5.1.3.1 R/S分析66-67
• 5.1.3.2 关联维数与Kolmogorov熵67-68
• 5.1.4 突变检测68-69
• 5.2 三级地形阶梯降水变化特征分析69-77
• 5.2.1 线性趋势分析70-71
• 5.2.2 年代际变化71-73
• 5.2.3 分形特征分析73-76
• 5.2.3.1 R/S分析73-74
• 5.2.3.2 关联维数与Kolmogorov熵74-76
• 5.2.4 突变检测76-77
• 5.3 小结77-80
• 第六章 总结与讨论80-85
• 6.1 主要结论80-83
• 6.2 本论文的特点及创新处83-84
• 6.3 存在问题和展望84-85
• 参考文献85-90
• 在学期间的研究成果90-92
• 1 发表及完成论文90
• 2 主持及参加课题90
• 3 科研成果及获奖情况90-92
• 致谢92

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