内蒙古雨季极端降水和粮食气候产量的统计分析

论文总字数：13910字

目 录

摘要： 1

关键字： 1

1引言 2

2研究区，数据和材料 2

3方法 3

3.1降水指标 3

3.2主成分分析 4

3.3聚类分析 4

3.4趋势的检测 5

4结果 5

4.1降水为基础的分区 5

4.2粮食气候产量与雨季降水的关系 9

4.3区域A、B雨季降水的变化趋势 11

5结论与讨论 12

参考文献 13

致谢 15

内蒙古雨季极端降水和粮食气候产量的统计分析

瞿佳华

，ChinaAbstract：Understanding regional relationships between climate-induced grain yield and rainy season precipitation will help with making the strategic decisions for food security in Inner Mongolia under climate change. Based on eleven precipitation indices of rainy season, Inner Mongolia were divided into four homogenous precipitation sub-regions by adopting the statistical methods such as principal component analysis (PCA) and clustering techniques (CA). The four sub-regions were west, middle, east and northeast areas, respectively. The relationships between climate-introduced grain yield over Inner Mongolia and various precipitation indices of rainy season in different sub-regions were explored. The results showed that climate-induced yield over Inner Mongolia is more sensitive to the precipitation variability in west and middle Inner Mongolia, and the moderate precipitation days of rainy season in the two sub-regions should be the key precipitation variables limiting grain yield. Moreover, west and middle Inner Mongolia was dominated by decreasing precipitation during rainy season. Further analysis indicated that the ENSO cycle had the significant influence on the rainy season precipitation in west and middle Inner Mongolia.

Key words：Climate-induced grain yield; rainy season precipitation; Inner Mongolia.

1引言

由全球变暖引起的气候变化已成为人类社会最严峻的挑战之一。农业，特别是以粮食生产基础上的作物生长，直接受制于若干自然元素，如水，热，空气和土壤。因此，在气候变化的大背景下，农业生产很可能是最敏感的人类社会运作环节。为了量化气候变化对农业生产的贡献，以往的研究通产divide the crop yield into climatic and crop management introduced yield,

把实际作物产量划分为气候波动引起的作物产量（作物气候产量）和农业生产管理带来的产量（作物管理产量）^[1]。其中，作物气候产量与不同气候因子（如温度、降水、甚至极端气候时间）密切相关，而管理作物产量主要依赖于生产力发展水平（包括科学、技术和其他非气候因素）。尽管在农业科学，技术和政策等方面取得了重大突破，但气候因素特别是气象灾害仍然是影响粮食安全的不可控切不可预测的因子^[2]。因此，建立气候产量与气候变量之间的定量关系已经成为评估气候变化的重要手段，并得到世界各国研究者的广泛关注。

内蒙古自治区是一个农业和畜牧业大省，它也是中国北方的生态屏障。内蒙古自然资源丰富，是中国13个主要粮食生产省份之一。基于此，研究内蒙古地区粮食气候产量受到广泛的重视。现有的研究指出，相比其他气候要素，年降水量对气候产量的影响更为显著^[3]。然而，不同强度的日降水事件、不同的持续时间的连续降水事件、等极端降水事件在这些研究中未被考虑。因此，我们想知道不同特征的降水事件和粮食气候产量的可能关系。内蒙古降水主要分布在雨季（七月和月八）^[4]，在此期间有着诸多不同类型的降水事件。基于此，研究雨季不同类型降水事件与粮食气候产量的潜在关系值得我们深入探讨。

本研究的目的是：（1）将内蒙古地区分为划分为若干不同雨季降水特征的亚区；（2）研究内蒙古粮食气候产量与不同亚区雨季降水指数之间的关系^[5]，并确定制约粮食气候产量的关键降水变量；（3）研究关键亚区雨季的降水变化。

2研究区，数据和材料

内蒙古自治区（37°24'- 53°23'N和97°12'-126°04'E）地处中国北方1014米的平均高程。土地总面积达118万平方公里，是中国第三大省。内蒙古的特点是温带大陆性季风气候，在冬季寒冷漫长，夏季是温暖和短。一月是最冷的月份，内蒙古西南部的平均温度范围为-24°～-11°，七月是最热的月份，其中平均气温从内蒙古东北部的20℃到内蒙古西南部的25℃。本省无霜期为90至160天^[6]。内蒙古的年降水量变化从40毫米到500毫米，并且近60%的降水量集中在较短的雨季。（7月至8月）

本研究收集了从中国气象科学数据共享服务网中下载了1960年1月1日至2012年12月31日内蒙古自治区51个气象观测站日降水观测数据。日降水序列中的错误数值，缺失数值和异常数值可能会对降水波动的正确评估带来干扰^[7]。因此，对51个站的日降水进行质量控制和均一性检验是必要的。本文运用计算软件和rhtestsv3 和RClimDex对各站点逐日降水资料进行预处理，其中5个异常站点被剔除，其余46个可以用于本研究的气象站点见图1.

图1研究区中国内蒙古自治区气象站点分布

本研究还从中国的农作物数据库中收集了内蒙古全省尺度的粮食单产逐年数据（1960至2012年）。通常情况下，粮食实际产量可以等同于气候引起的粮食产量（气候产量）和农业管理引起的粮食产量（趋势产量）的总和。目前为了从实际粮食产量中分离出气候产量，许多数学方法（如多年滑动平均，线性回归，柯布-道格拉斯生产函数，二次曲线等）被用于在拟合趋势产量。在本文中，我们通过5年滑动平均法模拟研究区粮食趋势产量的波动，进而获取粮食气候产量的时间序列，其结果见图2.

图2左图：（a）内蒙古粮食产量（黑点）和管理引起的粮食产量（蓝线）的时间序列。右图：（b）内蒙古粮食气候产量（红点）的时间序列。

3方法

3.1降水指标

以日降水量1mm区分有雨天和无雨天的阈值。该阈值可以消除观测过程诸多微量降水水事件所带来的的误差。湿期（WS）通常被定义为连续有雨日的过程，最短的湿期的持续时间是1天^[8]。本研究共选取了11个降水指数来描述研究区雨季的降水特征（表1）。

表1这项研究中使用的降水指数及其定义

3.2主成分分析

主成分分析（PCA）是将原来的好几个变量整合为很少几个综合指标的一种统计分析方法，数学角度来解释这个方法，这就是一种降维处理技术^[9]。在确保原来的数据信息没有太大的变化的条件下，把原有的指标重新整合，最后转化为一组新的相互之间的联系很少的几个综合指标，这几个综合指标是原有指标的线性整合。在这个前提下确保了原有指标主要信息没有发生改变，同时指标之间又没有什么关联，化繁为简，抓住主要矛盾进行分析。假定有n个地理样本，每个样本共有p个变量描述，这样就构成了一个n×p阶的数据矩阵.从这么多变量的数据中抓住主要的变量指标很困难。为了使得问题简单化，就需要运用降维的思想进行处理，即用很少的几个综合指标来表示原来好几个的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地确保原来好几个指标所显示出的的信息^[10]，同时它们之间又是彼此独立的。

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