气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征.pdf

第 2 期 杜军等：气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征 111 中国农业气象（Chinese Journal of Agrometeorology）2024 年doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2024.02.001 杜军,黄志诚,次旺顿珠,等.气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征J.中国农业气象,2024,45(2):111-123 气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征*杜 军1,2，黄志诚3，次旺顿珠4，德庆卓嘎1,2，周刊社4（1.西藏高原大气环境科学研究所/西藏高原大气环境开放实验室，拉萨 850001；2.中国气象局墨脱大气水分循环综合观测野外科学试验基地/墨脱国家气候观象台，墨脱 860700；3.西藏自治区气象信息网络中心，拉萨 850001；4.西藏自治区气候中心，拉萨 850001）摘要：受全球气候变化影响，农牧业生产面临较大风险，研究界限温度时空变化对调整农业种植结构，实现农业可持续发展具有重要意义。利用近 40a（19812020 年）西藏 38 个气象站点逐日平均气温观测数据，采用线性倾向估计、Person 系数、Mann-Kendall、优势分析等方法，分析了气候变暖背景下近 40a 西藏0、5和10界限温度（初日、终日、持续日数和活动积温）的时空变化特征。结果表明：（1）西藏0、5和10界限温度分布总体上表现为自东南向西北初日推迟、终日提早、持续日数缩短和积温减少的特征，并具有明显的海拔垂直地带性特征。19912020 年与 19812010 年平均值比较，西藏各站三种积温均增加，以10积温增幅较大；绝大部分站点初日偏早、终日偏晚、持续日数偏多。（2）近 40a 西藏0、5和10初日、终日和持续日数的变幅以0最大，平均每 10a 初日提早 3.2d、终日推迟 3.5d、持续日数延长 5.4d；积温增幅以10最大，为 86.1d10a1。0、5持续日数增加是由于初日明显提早造成的，而10持续日数的增加因终日显著推迟导致。（3）0界限温度的线性倾向率（LTR），低海拔地区明显大于高海拔地区；5初日、积温 LTR 的最大值在低海拔地区，终日、持续日数 LTR 的最大值在中高海拔地区（35004000m）；10初日 LTR 在中高海拔地区最大，终日、持续日数和积温 LTR 最大值出现在海拔 40004500m 地区。（4）20 世纪 80 年代0、5和10初日偏晚、终日偏早、持续日数偏短、积温偏低；90 年代初日、终日和持续日数正常，积温仍偏低；进入 21 世纪后，初日偏早、终日偏晚、持续日数增加、积温明显偏高，以 21 世纪 10 年代最明显。（5）5终日突变最早，发生在 20 世纪 90 年代初；10终日突变最晚，在 21 世纪 10 年代中期；初日、积温的突变分别出现在 20 世纪 90 年代中后期和 21 世纪初，持续日数突变点发生在 20 世纪 90 年代后期至 21 世纪中前期。关键词：界限温度；活动积温；初日；终日；变化趋势；年代际变化；气候突变 Impact of Climate Warming on the Threshold Temperature in Tibet under Global Climate Change DU Jun1,2,HUANG Zhi-cheng3,Tsewangthondup4,Dechendolkar1,2,ZHOU Kan-she4(1.Tibet Institute of Plateau Atmospheric and Environmental Science Research/Tibet Open laboratory of Plateau Atmospheric and Environment,Lhasa 850001,China;2.Field Science Experiment Base for Comprehensive Observation of Atmospheric Water Cycle in Mdog,CMA/Mdog National Climate Observatory,Mdog 860700;3.Tibet Meteorological Information and Network Centre,Lhasa 850001;4.Tibet Autonomous Region Climate Centre,Lhasa 850001)Abstract:Under the influence of global climate change,agricultural and livestock production is facing greater risks.*收稿日期：2023-04-21 基金项目：中国气象科学研究院青藏高原与极地气象科学研究所开放课题（ITPP2021K03）；西藏自治区科技重点研发计划项目（XZ202001ZY0023N）；西藏自治区科技创新基地自主研究项目（XZ2021JR0001G）第一作者联系方式：杜军，正研级高级工程师，主要从事高原气候与气候变化、生态与农业气象等研究，E-mail： 中 国 农 业 气 象 第 45 卷 112 It is important to study the spatio-temporal changes of the threshold temperature,in order to provide the informative scientific foundation for adjusting the agricultural cultivation structure to achieve sustainable agricultural development.Based on the daily average temperature observed at 38 meteorological stations over Tibet from 1981 to 2020,the spatial and temporal variation characteristics of 0,5&10 threshold temperaturesinitial date(ID),final date(FD),duration days(DD)and active accumulated temperature(ATT)over Tibet in the recent 40 years in the context of global warming were analyzed by various statistic methods,including linear tendency estimation,Person coefficient,Mann-Kendall,and dominance analysis.The results showed that:(1)the distribution of 0,5&10 threshold temperatures in Tibet generally presented the characteristics of delayed ID,earlier FD,shortened DD and reduced ATT from southeast to northwest,without significant vertical zonal characteristics of altitude.Generally,the accumulated temperature of 0,5&10 decreased by 143.0,136.1,141.5d,respectively,with an increase of 100m in altitude.The average values for all three types of ATT in Tibetan stations have increased respectively in the period of 19912020,compared with those in the period of 19812020,especially 10.The majority of stations were featured by an earlier ID,a later FD,and a more DD.(2)In the past 40 years,the amplitude of the ID,FD and DD of the threshold temperature in Tibet was the largest at 0,with an average prolonging rate of 5.4d10y1,caused by an advancing rate of 3.2d10y1 and a postponing rate of 3.5d10y1,respectively.The maximum increase of ATT for 10 was 86.1d10y1.The increase of DD for 0 and 5 was caused by the significantly advanced ID,while the increase of DD for 10 can be attributed to the significantly postponed FD.(3)The linear trend(LTR)of 0 threshold temperature were significantly greater in lower elevation area than in higher elevation.The maximum LTR of the ID and ATT for 5 were in lower altitude area,and the maximum LTR of FD and DD were in middle and high altitude area(35004000m).The LTR of ID for 10 was the largest in middle and high elevation area,and the maximum LTR of FD,DD and ATT for 10 appeared in the altitude range of 40004500m.(4)In the 1980s,0,5&10 exhibited later ID,earlier FD,shorter DD and lower ATT.In the 1990s,the ID,FD and DD did not change much,which was normal,and ATT was still lower.After entering the 21st century,the threshold temperature presented the characteristics of earlier ID,later FD,longer DD and higher ATT,especially in the 2010s.(5)The mutation of FD for 5 occurred earliest in the early 1990s,while the mutation of FD at 10 was the latest in the middle of the 21st century.The abrupt changes of ID and ATT happened in the mid-late 1990s and the early 21st century,respectively.In contrast,the abrupt change of DD occurred during the late 1990s and the mid-early 21st century.Key words:Threshold temperature;Active accumulated temperature;Initial date;Final date;Linear trend;Interdecadal variation;Climate mutation 气候资源是农业生产所必需的，决定了某个地区的作物种类、种植结构和农业生产等，是农业气候区划的重要依据。界限温度是农业生产中重要的热量指标，常用 0、5和 10等来划分。在农业生产活动中，0初日与终日间隔日数为作物生长季，5持续日数为喜凉作物生长期，10持续日数为喜温作物生长期1。同时，界限温度初终日间的降水量、日照时数也是影响农作物生长的重要气候资源之一。为了科学应对气候变化，2023 年中央一号文件提出，要开展新一轮农业气候资源普查和农业气候区划工作，这对进一步摸清气候变化背景下中国农业自然资源的变化规律，因地制宜调整农作制度和种养布局，形成粮食安全形势持续向好新局面，具有重大意义。目前气候变化对不同地区界限温度时空变化特征的影响，已经引起国内学者的普遍关注。郭芬芬等研究指出2，19612013 年中国农业界限温度初日提前、终日延后、持续日数增加、积温增加，变化幅度与纬度、地理等要素密切相关。中国气象局气候变化中心3监测显示，19612021 年中国平均10年活动积温呈显著增加趋势，平均每10a增加62.5d。和骅芸等4利用中国 585 个气象站点资料，分析发现第 2 期 杜军等：气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征 11319612020 年中国界限温度 0、10初日分别提前9.6d 和 8.4d，终日分别推迟 4.8d 和 7.8d，持续日数分别增加 14.4d 和 16.2d。有关区域性界限温度变化的研究众多，19612014 年东北三省热量资源整体呈增加趋势，0和10积温的气候倾向率分别为60.1d10a160.0d10a15。19602009 年河南省0和10积温均呈上升趋势，增幅分别为增加 0.13%a1和 0.22%a16。19612013 年华东地区日平均气温稳定10积温及其持续日数呈显著增加7；19602011年华南地区10积温呈增加趋势，并有向高海拔扩张和向高纬度北移的趋势8。19612017 年西南地区10表现为初日提前、终日推后、持续日数增加和积温升高的趋势，尤其是近20a 更为明显9。19712019 年羌塘国家级自然保护区牧草青草期5积温呈显著增加趋势，平均每10a 增加 57.3587.93d10。西藏被誉为世界第三极，是青藏高原主体部分，平均海拔 4000m，也是全球气候系统敏感区与脆弱区11。高原特有的、强烈的动力热力作用，使其气候条件复杂，形成了独具特色的农业气候资源和农作物1213。近十年，学者们也分析了气候变化背景下西藏界限温度时空变化特征及其影响，取得了一些进展。19592008 年西藏“一江两河”地区主要代表气象站0和10初日提前、终日推迟、持续日数延长14。19712010 年雅鲁藏布江中游地区 4个站各界限温度气候生长期以 58d10a1的速率增加15。19712000 年西藏大部分站点0呈初日提早，终日推迟，持续日数延长和积温增加的趋势16。这些研究选取的西藏站点少，研究年限早，且界限温度以 0和 10为主1417，也未对不同界限温度变化作对比分析。宋善允等18研究认为，西藏绝大部分站点日平均气温无稳定通过 15的日数。为此，本研究选取 19812020 年西藏 38 个气象站日平均气温资料，系统分析0、5和10三种界限温度（初日、终日、持续日数和活动积温）的时空变化特征，摸清在气候变化背景下西藏农业气候资源分布规律，提出区域农业气候资源高效利用和风险防范策略，以期为调整当地种植结构、作物品种以及适应气候变化对策研究等提供科技支撑。1 资料与方法 1.1 资料来源 选取 19812020 年西藏自治区 38 个气象站点（图 1）逐日平均气温资料，数据由西藏自治区气象信息网络中心提供。图 1 西藏自治区 38 个气象站点分布 Fig.1 Distribution of 38 meteorological stations in Tibet 注：该图基于西藏自治区自然资源厅服务网站下载的标准地图审图号为藏 S（2022）004 号绘制，底图边界无修改。下同。Note:The map is based on the standard map Drawing approval number Tibet S(2022)004 downloaded from the service website of the Department of Natural Resources of Tibet Autonomous Region,with no modification of the base map boundary.The same as below.1.2 研究方法 1.2.1 界限温度指标界定 界限温度指标包括各界限温度的初/终日、持续日数和活动积温。利用 5 日滑动平均法1，分别计算西藏自治区 38 个气象站点 19812020 年日平均气温0、5和10三种界限温度的初日、终日，并统计初、终日的持续日数、活动积温（以下简称积温）。多年平均值（常年值）为 19812010 年平均值。1.2.2 线性变化趋势分析 用线性回归方程计算各指标的线性倾向率19，即 X=a+bt （1）式中，X 为0、5和10界限温度各项指标，包括初日、终日、持续日数和积温；t 为时间，指 19812020 年，t=1，2，40；a 为回归常数；b 为回归系数，将 b10 称为界限温度各指标每10a 的线性倾向率，其显著性可通过 t 与 X 之间的相关系数进行检验（P0.05，P 0.01 和 P 0.001）。1.2.3 影响各项指标变化的主要因素分析 用优势分析方法确定影响各指标变化的主要因素。优势分析方法20是一种确定回归模型中各个预测变量相互间相对重要性的新方法，它的最大优点是在完全优势的情况下，各预测变量的相对重要性 中 国 农 业 气 象 第 45 卷 114 可通过各预测变量的总平均贡献占已知方差的百分比来表达，其相对重要性更为直观和准确2123。优势分析方法，首先需将各个自变量，以及这些自变量的不同组合形式对因变量进行回归分析，分析含这些预测自变量及各种不同组合的所有回归方程的决定系数 R2，比较这些回归方程中每一自变量（或组合）的 R2；最后将全回归方程的 R2分解为不同成分，以反映出每一个自变量对因变量的相对重要性（贡献率）24。采用优势分析方法计算并分析影响三种界限温度指标的主要因素以及三种界限温度初日、终日变化对持续日数变化的影响程度。1.2.4 各指标的突变年分析 利用 Mann-Kendall 突变检验（M-K 检验）25对近 40a 西藏0、5和10三种界限温度各指标的突变特征进行检验。1.3 数据处理和绘图 采用 Excel 对数据进行处理分析，利用 Tang 等26研发的 DPS 系统中 M-K 检验、优势分析方法进行统计。三种界限温度各指标的折线图采用 Excel 2007软件制作；界限温度各指标常年值的空间分布图先采用 Surfer 中的普通克里金（Kriging）插值生成空间栅格数据，然后再利用 ArcGIS 绘制；界限温度各指标线 性 倾 向 率 的 空 间 分 布 图 直 接 采用ArcGIS 绘制。近 40a 指 19812020 年，19812010 年为 P1 时段，19912020 年为 P2 时段。2 结果与分析 2.1 界限温度指标常年值变化及其影响因子 2.1.1 初/终日和持续日数 2.1.1.1 空间分布变化 由图 2 可见，P1 时段（19812010 年）西藏各 图 2 19812010 年（P1 时段）西藏各站0(a)，5(b)and 10(c)初日(1)、终日(2)及其持续日数(3)常年值分布 Fig.2 Spatial distribution of perennial value of initial date(1),final date(2)and their duration days(3)for 0(a),5(b)and 10(c)in Tibet from 1981 to 2010(P1 stage)注：常年值为 19812010 年平均值。下同。Note:Perennial value indicate the mean value in 19812010.The same as below.第 2 期 杜军等：气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征 115站0、5和10初日平均值总体分布大体一致，均呈自东南向西北推迟，并随海拔升高而推迟。0、5终日平均值分布基本一致，自东南向西北逐渐提早；而10终日分布呈马鞍型，那曲市、帕里至错那一带结束较早。三种界限温度的持续日数总体上呈自东南向西北递减的分布特征，且随海拔高度的升高而减少。除察隅日平均气温全年0外，各站点0初日为 1 月 27 日（林芝）5 月 7 日（安多），时间跨度大，两地相差 102d；终日出现在 10 月 7 日（安多）12 月 21 日（林芝），最早与最晚相差 75d；持续日数为 153330d，最高值位于林芝，最低值在安多，两者相差 177d。5初日在 3 月 1 日（察隅）6 月 11 日（安多），两地相差 102d；与0初日比较，偏迟 31（普兰）59d（察隅）。5终日为 9 月 5 日（安多）12 月 11 日（察隅），两地相差 72d；与0终日比较，偏早 15（狮泉河）36d（林芝）。5持续日数为 86（安多）285d（察隅），两者相差达 199d；与0持续日数比较，减少 48（狮泉河）90d（波密）。除错那、帕里两个站日平均气温无稳定通过10的天数外，其余站点10初日在 4 月 21 日（察隅）7 月 13 日（安多），两站相差 83d；与0初日比较，偏晚 58（狮泉河）110d（察隅）。10终日为 7 月 13 日（班戈）10 月 31 日（察隅），两站相差 97d；与0终日比较，提前 34（狮泉河）106d（浪卡子）。10持续日数为 6（安多）193d（察隅），两站相差 187d；与0持续日数比较，减少 91（狮泉河）183d（浪卡子）。从 P2 时段（19912020 年）西藏各站三种界限温度初/终日、持续日数的平均值空间分布来看（图表略），初/终日、持续日数的分布特征与 P1 时段极为一致。P2 与 P1 时段比较，绝大部分站点0初日提早 16d，终日推迟 27d，持续日数增加 213d，以拉萨站最明显。5初日提早 15d，终日推迟 26d，持续日数增加 29d，仍以拉萨最突出。10初日有所不同，那曲市中西部、林芝市东南部初日偏迟 16d，以班戈最大；泽当、贡嘎、浪卡子、错那、墨竹工卡和昌都 7 个站无变化；其它各站偏早 15d。10终日除聂拉木、贡嘎无变化外，其它各站推迟 113d，其中当雄最大。10持续日数除贡嘎和波密无变化、察隅减少 1d 外，其它各站增加了 114d，以当雄增幅最大。2.1.1.2 影响因子 采用 Person 相关系数方法，分析0、5和10初日、终日和持续日数与地理参数（经纬度、海拔高度）的相关性，结果见表 1。由表可见，（1）0、5初日、终日和持续日数不仅与经纬度存在显著相关性（P0.05），还与海拔高度有着极显著相关关系（P0.001）；10初日、终日和持续日数与纬度、海拔高度存在极显著相关（P0.01）。（2）优势分析方法统计发现，海拔高度是影响0、5和10初日、终日和持续日数变化的主导因子，即海拔高度平均每升高 100m，0、5和10初日分别推迟 5.6d、4.5d 和 3.8d，终日分别提前 3.7d、3.4d 和 4.9d，持续日数依次减少 9.3d、7.9d 和 8.7d。表 1 西藏 38 个站点界限温度指标与地理因子的相关系数 Table 1 Correlation coefficients of each indicator for threshold temperatures at 38 meteorological stations with latitude,longitude and altitude in Tibet 界限温度 Threshold temperature指标 Indicator经度 Longitude 纬度 Latitude 海拔高度 Altitude 0 ID 0.407*0.414*0.906*FD 0.386*0.455*0.887*DD 0.400*0.433*0.907*ATT 0.348*0.329*0.884*5 ID 0.370*0.397*0.870*FD 0.356*0.430*0.890*DD 0.366*0.416*0.895*ATT 0.336*0.327*0.879*10 ID 0.188 0.565*0.824*FD 0.100 0.444*0.848*DD 0.198 0.535*0.855*ATT 0.239 0.498*0.868*注：ID 为初日，FD 为终日，DD 为持续日数，ATT 为活动积温。*,*,*分别表示 P0.05,P0.01,P0.001。下同。Note:ID is initial date of threshold temperature，FD is final date of threshold temperature，DD is duration days of threshold temperature，ATT is active accumulated temperature of threshold temperature.*,*and*are P0.05,P0.01 and P0.001,respectively.The same as below.2.1.2 活动积温 2.1.2.1 空间分布 如图 3 所示，P1 时段西藏各站0、5和 中 国 农 业 气 象 第 45 卷 116 图 3 19812010 年(a)和 19912020 年(b)西藏 38 站0(1)、5(2)和10(3)积温常年值的空间分布 Fig.3 Spatial distribution of perennial values of ATT for 0(1),5(2)and 10(3)at 38 meteorological stations in Tibet during 19812010(a)and 19912020(b)10积温平均值分布规律总体一致，呈自东南向西北逐渐减少，且随海拔高度的升高而减少。各站0、5和10积温依次减少，分别为 908.64429.9d、672.04018.0d 和 0.03258.0d。三种积温的最高值均在察隅，0、5最低值在安多，10最低值在错那、帕里。从 P2 时段的平均值来看，三种积温的空间分布特征与 P1 时段大同小异，不同的是积温小于 1000.0d 的区域朝东北方向都有不同程度的缩小，10积温为 2000.13000.0d 的区域面积有所增加。与 P1 时段比较，P2 时段西藏各站0、5和10积温分别增加 0.5%7.0%、0.1%10.0%和 0.3%47.9%，以10积温增幅较大。其中，0和10增幅最大值均在那曲站，5增幅最大值在嘉黎站；三种积温增幅最小值都出现在贡嘎站。2.1.2.2 影响因子 由表 1 可见，0、5和10积温分别与经纬度、海拔高度存在显著正相关（P0.05）、负相关（P0.05）和负相关（P0.001）。优势分析发现，影响0、5和10积温变化的主导因子都是海拔高度，贡献率分别为 58.9%、59.0%和 55.6%。也就是说，海拔高度平均每升高 100m，0、5和10积温分别减少143.0d、136.1d 和 141.5d。2.2 界限温度指标线性变化趋势及其影响因子 2.2.1 0初/终日和积温 由图 4a 可见，近 40a 西藏0初日除尼木站呈 第 2 期 杜军等：气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征 117 图 4 19812020 年西藏各站0界限温度各指标的线性倾向率及其显著性分布 Fig.4 Linear tendency rate and its significance distribution for each indicator of 0 at 38 meteorological stations in Tibet from 1981 to 2020 注：绿色数字 1、2、3 分别表示 P0.05,P0.01,P0.001，未标数字的站点未通过显著性检验。下同。Note:Green numbers 1,2,3 are P0.05,P0.01,P0.001,respectively,and unmarked numbers at stations indicate that they did not pass the significance test.The same as below.推迟趋势（1.1d10a1）外，其它各站均为提早趋势，平均每 10a 提早 0.66.8d（47.4%站点 P0.05），以拉萨提早最多（P0.001），其次是改则（6.4d10a1，P0.001），班戈提早最少。所有站0终日趋于推迟（图 4b），平均每 10a 推迟 0.56.6d（42.1%站点P0.05），其中拉萨最明显（P0.001），拉孜次之（6.4d10a1，P0.001），聂拉木推迟最少。各站0持续日数均呈增加趋势（图 4c），平均每 10a 增加1.013.4d（76.3%站点 P0.05），以拉萨增加天数最多（P0.001），米林次之（10.9d10a1，P0.001），尼木最少。各站0积温皆趋于增加（图 4d），为28.7183.1d10a1（94.7%站点 P0.05），增幅以拉萨最大（P0.001），米林次之（140.7d10a1，P0.001），贡嘎最小。相关性分析发现（表略），0界限温度各指标的线性倾向率（LTR）与经纬度的相关性不显著，与海拔高度存在显著的相关性（P0.05），其中，海拔高度与初日 LTR 呈正相关，与终日、持续日数和积温LTR 呈负相关。若海拔高度每升高 100m，0初日LTR 增加 0.1d10a1，终日、持续日数和积温 LTR 依次减小 0.2d10a1、0.3d10a1和 2.3d10a1。2.2.2 5初/终日和积温 从近 40a 西藏5初日变化趋势的空间分布来看（图 5a），各站初日均趋于提早，速率为 0.26.1d10a1，21.1%站点达到显著水平（P0.05），以察隅提早最明显（P0.05），其次是拉萨，为5.2d10a1（P0.01），芒康提早最少。5终日仅在贡嘎、尼木和南木林 3 个站点上呈提早趋势（1.20.2d10a1，贡嘎提早最多），其它站点为推迟趋势（图 5b），平均每 10a 推迟 0.15.2d（52.6%站点 P0.05），其中嘉黎推迟最多（P0.01），班戈次之（4.4d10a1，P0.05），比如站推迟最少。各站5持续日数均呈延长趋势（图 5c），为 0.19.0d10a1（63.2%站点 P0.05），延长率以察隅最大（P0.05），米林次之（8.1d10a1，P0.001），尼木最小。所有站5积温呈增加趋势（图 5d），为 17.0164.6d10a1（89.5%站点 P0.05），增幅以拉萨最大（P0.001），其次为米林（135.4d10a1，中 国 农 业 气 象 第 45 卷 118 图 5 19812020 年西藏各站5界限温度各指标的线性倾向率及其显著性分布 Fig.5 LTR and its significance distribution for each indicator of 5at 38 meteorological stations in Tibet from 1981 to 2020 P0.001），贡嘎最小。相关分析发现（表略），5界限温度各指标的LTR 与经纬度的相关性不显著，仅海拔高度与5初日、积温的 LTR 分别存在显著正相关和负相关。海拔高度每升高100m，5初日LTR增加0.1d10a1，积温 LTR 减小 2.1d10a1。2.2.3 10初/终日和积温 近 40a 西藏各站10初日变化趋势的空间分布如图 6a 所示。由图可见，察隅、波密、八宿、嘉黎、浪卡子、班戈和申扎 7 个站呈不显著推迟变化，平均每 10a 推迟 0.24.7d；其它站点为提早趋势，平均每 10a 提早 0.66.8d（28.6%站点 P0.05），提早速率以比如站最大，类乌齐次之（6.0d10a1），那曲最小。10终日仅贡嘎站呈提早趋势（0.2d10a1），其它各站趋于推迟（图 6b），推迟速率为 0.410.8d10a1（48.6%站点 P 0.05），以当雄最大（P0.001），江孜次之（8.2d10a1，P0.01），聂拉木最小。10持续日数除察隅、波密呈弱的缩短趋势外（0.50.1d10a1），其它各站倾向于延长（图 6c），延长率为 0.813.8d10a1（77.1%站点 P0.05），以当雄最大（P0.001），比如次之（12.5d10a1，P0.001），八宿最小。所有站点10积温为增加趋势（图 6d），增加速率为 15.5177.8d10a1（85.7%站点 P0.05），以比如最大（P0.001），其次是当雄（168.0d10a1，P0.001），察隅最小。相关分析显示（表略），10界限温度各指标的 LTR 与经纬度的相关性不显著，仅10终日和持续日数的 LTR 与海拔高度有显著正相关关系（P0.05），海拔高度每升高 100m，10终日及其持续日数 LTR 分别增加 0.2d10a1和 0.3d10a1。综上所述，近 40a 西藏0界限温度各指标的LTR 均表现为低海拔地区（3000m 以下）大于高海拔地区（4000m 以上）。5初日、积温 LTR 的最大值在低海拔地区，终日、持续日数 LTR 以中高海拔地区（35004000m）最大。10初日 LTR 的最大值在中高海拔地区，终日、持续日数和积温 LTR的最大值在海拔 40004500m 地区。2.3 各界限温度指标区域平均值的变化及其影响因子 2.3.1 年际变化 就 38 个站平均而言，近 40a 西藏0、5和10界限温度的初日以 1.63.2d10a1的速度呈显著提早趋势（图 7a），提早速率依次减小；终日均呈推迟趋势（图 7b），平均每 10a 推迟 2.03.5d（P0.001），以0终日推迟最多，5终日推迟 第 2 期 杜军等：气候变化背景下西藏高原地区界限温度时空变化特征 119 图 6 19812020 年西藏各站10界限温度各指标的线性倾向率及其显著性分布 Fig.6 Distribution of LTR and its significance for each indicator of 10 at 38 meteorological stations in Tibet from 1981 to 2020 图 7 19812020 年西藏 38 站平均0、5和10界限温度各指标变化 Fig.7 Changes of average value of each indicator for 0,5 and 10 at 38 meteorologic